Dünya Ülkelerinin Lojistik Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi ile Değerlendirilmesi: 2023 Yılı Dünya Bankası Raporu ile Karşılaştırmalı Analizi

Abstract

Günümüzde küreselleşme ve ticari serbestleşmenin artması ile birlikte ticari rekabet de oldukça yoğun yaşanmaktadır. Bu zorlayıcı rekabet koşullarında lojistik hizmetleri, ülkelerin rekabet edebilirliği açısından kritik bir önem taşımaktadır. Dünyada lojistik altyapı ve hizmetlerini daha etkili bir biçimde sürdüren ülkeler, uluslararası ticarette daha iyi bir performansa sahip olabilmektedir. Bu çalışmanın amacı, Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden TOPSİS yöntemi kullanılarak 139 ülkenin lojistik performanslarının genel bir değerlendirmesini yapmak, lojistik performans sıralamalarını belirlemek ve Dünya Bankası tarafından 2023 yılında yayınlanan Lojistik Performans Endeksi (LPE) sıralamaları ile karşılaştırmalı bir analiz ortaya koymaktır. Çalışma sonucunda TOPSİS yöntemiyle elde edilen sıralama ile Lojistik Performans Endeksi (LPE) sıralaması arasında yapılan Spearman Rho korelasyon testi sonucuna göre korelasyon katsayısı 0,998 olarak tespit edilmiştir. Buna göre iki sıralama arasında çeşitli farklılıklar bulunmakla birlikte sıralamalar genel itibariyle birbiriyle tutarlılık göstermektedir.

Keywords

• Lojistik Performans
• Lojistik Performans Endeksi
• Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi
• TOPSIS Yöntemi
• Dünya Bankası

Evaluation of the Logistics Performance of World Countries with the Multi-Criteria Decision Making Method: A Comparative Analysis wıth the 2023 World Bank Report

Abstract

Today, with the increase in globalization and commercial liberalization, commercial competition is also quite intense. In these challenging competitive conditions, logistics services carry critical importance in terms of the competitiveness of countries. Countries that maintain their logistics infrastructure and services more effectively worldwide can have better performance in international trade. The aim of this study is to perform a general evaluation of the logistic performances of 139 countries using the Entropy Weighted TOPSIS method, one of the Multi-Criteria Decision Making Methods, to determine the logistic performance rankings, and to present a comparative analysis with the Logistics Performance Index (LPI) rankings published by the World Bank in 2023. As a result of the study, the correlation coefficient was determined as 0.998 according to the Spearman Rho correlation test result between the ranking obtained with the TOPSIS method and the Logistics Performance Index (LPI) ranking. Accordingly, although there are various differences between the two rankings, the rankings generally show consistency with each other.

Keywords

• Logistics Performance
• Logistics Performance Index
• Multi-Criteria Decision Making Method
• TOPSIS Method
• World Bank

References

1. Abdoul-Dahab, K., & Ibrahim, M. A. (2020). Investigating the efficiency of the logistics performance index (LPI) weighting system using the technique for order of preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) method. International Journal of Science and Research, 9, 269-277.
2. Aksungur, M. ve Bekmezci, M. (2020). Türkiye’nin Lojistik Performansının Değerlendirilmesi Boylamsal Bir Araştırma. Toros Üniversitesi İİSBF Sosyal Bilimler Dergisi, 7(12), 19-40.
3. Aslan, S., Akyol, F. N., Dibooğlu, S., Kantarcı, B. ve Serim, D. (2019). Sağlık alanında kullanılan ilişki katsayıları.
4. Akyüz, Y., Bozdoğan, T. ve Hantekin, E. (2011). TOPSIS yöntemiyle finansal performansin değerlendirilmesi ve bir uygulama. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(1), 73-92.
5. Arvis, J. F., Alina Mustra, M., Ojala, L., Shepherd, B. & Saslavsky, D. (2010). Connecting to compete 2010: Trade logistics in the global economy-The Logistics performance ındex and ıts ındicators. World Bank.
6. Başkaya, Z. ve Akar, C. (2003). Çok amaçlı karar verme tekniği olan hedef programlama yardımıyla bir gıda işletmesinde üretim planlaması. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 4(2), 1-21.
7. Bayraktutan, Y. ve Özbilgin, M. (2015). Lojistik maliyetler ve lojistik performans ölçütleri. Maliye Araştırmaları Dergisi, 1(2), 95-112.
8. Bozkurt, C. ve Mermertaş, F. (2019). Türkiye ve G8 ülkelerinin lojistik performans endeksine göre karşılaştırılması. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 7(2), 107-117.

9. Bölat, B. ve Kuzucu, A. (2010). Çok amaçlı karar verme problemlerine etkileşimli bir yaklaşım. İTÜ Dergisi, 5(1), 114-126.
10. Chen, C. T. (2000). Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment. Fuzzy sets and systems, 114(1), 1-9.
11. Dalbudak, E., ve Rençber, Ö. F. (2022). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri Üzerine Literatür İncelemesi. Gaziantep Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(1), 1-17.
12. Dumanoğlu, S. (2010). İMKB’de İşlem Gören Çimento Şirketlerinin Mali Performansının TOPSIS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 19(2), 323-339.
13. Dünya Bankası (2023). International LPI – Global rankings 2023. 26 Ekim 2023 tarihinde https://lpi.worldbank.org adresinden erişildi.
14. Eleren, A. (2007). Kuruluş yeri seçiminin fuzzy TOPSIS yöntemi ile belirlenmesi: Deri sektörü örneği. Akdeniz İİBF Dergisi, 7(13), 280-295.
15. Faria, R. N. D., Souza, C. S. D. & Vieira, J. G. V. (2015). Evaluation of logistic performance indexes of brazil in the international trade. RAM. Revista de Administração Mackenzie, 16, 213-235.
16. Gallasch, G. E., Lilith, N., Billington, J., Zhang, L., Bender, A. & Francis, B. (2008). Modelling defence logistics networks. International Journal on Software Tools for Technology Transfer, 10, 75-93.
17. Gani, A. (2017). The Logistics performance effect in ınternational trade. The Asian Journal of Shipping and Logistics, 33(4), 279–288.
18. García-Cascales, M. S. & Lamata, M. T. (2012). On rank reversal and TOPSIS method. Mathematical and Computer Modelling, 56(5-6), 123-132. doi:10.1016/j.mcm.2011.12.022
19. Görgün, M. R. (2020). Lojistik performans kriterlerinin sağlanmasında türk lojistik sektörünün durumu. Ekev Akademi Dergisi, 81, 229-246.
20. Işık, O., Aydın, Y. ve Koşaroğlu, S. M. (2020). The assessment of the logistics performance index of CEE countries with the new combination of SV and MABAC methods. LogForum, 16(4), 549-559.
21. Jato-Espino, D., Castillo-Lopez, E., Rodriguez-Hernandez, J., & Canteras-Jordana, J. C. (2014). A review of application of multi-criteria decision making methods in construction. Automation in construction, 45, 151-162.
22. Karaköy, Ç. ve Ölmez, U. (2019). Balkan ülkelerinde lojistik performans endeksi değerlendirilmesi. Uluslararası Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimlerde Yenilikçi Yaklaşımlar Sempozyumu, 178-180.
23. Kılınç, E., Fidan, O. ve Mutlu, H. M. (2019). Türkiye, Çin ve Rusya Federasyonu’nun lojistik performans endeksine göre karşılaştırılması. Uluslararası Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 5(2), 17-34.
24. Kukovič, D., Topolšek, D., Rosi, B. & Jereb, B. (2014). A comparative literature analysis of definitions for logistics: between general definition and definitions of subcategories. Business Logistics in Modern Management.
25. Lambert, D. M., Cooper, M. C. & Pagh, J. D. (1998). Supply chain management: implementation issues and research opportunities. The international journal of logistics management, 9(2), 1-20.
26. Martí, L., Puertas, R. & García, L. (2014). The importance of the Logistics Performance Index in international trade. Applied economics, 46(24), 2982-2992.
27. Mešić, A., Miškić, S., Stević, Ž., & Mastilo, Z. (2022). Hybrid MCDM solutions for evaluation of the logistics performance index of the Western Balkan countries. Economics, 10(1), 13-34.
28. Oğuz, S., Alkan, G. ve Yılmaz, B. (2019). Seçilmiş Asya ülkelerinin lojistik performanslarının TOPSİS yöntemi ile değerlendirilmesi. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, (Özel Sayı), 497-507. doi:10.21733/ibad.613421
29. Özçakar, N. ve Demir, H. (2011). Bulanık TOPSIS yöntemiyle tedarikçi seçimi. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 22(69), 25-44.
30. Özgüven, N. (2011). Kriz döneminde küresel perakendeci aktörlerin performanslarının topsis yöntemi ile değerlendirilmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 25(2), 151-162.
31. Pelit, İ. (2023). Türkiye’nin lojistik performans endeksinin incelenmesi. Uluslararası Ekonomi ve Yenilik Dergisi, 9(1), 37-49.
32. Popescu, A. & Sipos, C. (2014). Logistics performance and economic development-a comparison within the European Union. Proceedings of “MAC-EMM”.-Prague, Czech Republic, 1-9.
33. Sánchez, R. J., Tomassian, G. C. & Perrotti, D. (2014). Economic development and logistics performance. A probabilistic approach. Revista de economía mundial, 38, 27-48.
34. Tarkun, E. T. (1996). Alternatif korelasyon teknikleri. Marmara Üniversitesi Atatürk Eğitim Fakültesi Eğitim Bilimleri Dergisi, 8(8), 237-249.
35. Tufan, C. ve Kılıç, Y. (2019). Borsa İstanbul’da işlem gören lojistik işletmelerinin finansal performanslarının TOPSIS ve VIKOR yöntemleriyle değerlendirilmesi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(1), 119-137. http://dergipark.org.tr/tr/pub/cumuiibf/issue/45599/523701 adresinden erişildi.
36. Türkoğlu, M. ve Duran, G. (2023). Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Örgütü Üyelerinin lojistik performansları üzerine bir araştırma: Critic tabanlı waspas ve gia uygulaması. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 19(1), 1-22.
37. Ulutaş, A. ve Karaköy, Ç. (2019). G-20 Ülkelerinin lojistik performans endeksinin çok kriterli karar verme modeli ile ölçümü. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(2), 71-84.
38. Wang, T. C., ve Lee, H. D. (2009). Developing a fuzzy TOPSIS approach based on subjective weights and objective weights. Expert systems with applications, 36(5), 8980-8985.
39. Yıldırım, M., Altan, İ. M., & Gemici, R. (2018). Kurumsal yönetim ile finansal performans arasındaki ilişkinin entropi ağırlıklandırmalı TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi: BİST’te İşlem gören gıda ve içecek şirketlerinde bir araştırma. Journal Of Accounting And Taxation Studies, 11(2), 130-152.
40. Yıldız, A., Ayyıldız, E., Gümüş A.T. ve Özkan, C. (2019). Ülkelerin yaşam kalitelerine göre değerlendirilmesi için hibrit pisagor bulanık AHP-TOPSIS metodolojisi: Avrupa Birliği örneği. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 17, 1383-1391.
41. Zhou, Y., & Muhammad, Y. (2023). The Evaluation of Logistics Enterprise Performance Index Based on TOPSIS-Grey Relational Analysis. Journal of Global Information Management (JGIM), 31(9), 1-21.