Lojistik Performans Endeksi Kapsamında Ülkelerin K-Ortalamalar Kümeleme Analizi ile İncelenmesi

Year 2022, Volume: 17 Issue: 68, 878 - 891, 01.11.2022

Furkan Fahri Altıntaş

https://doi.org/10.19168/jyasar.955205

Abstract

Ülkelerin lojistik performanslarının birbirlerine uyumuyla gerçekleşecek ülkeler arasındaki lojistik konularındaki ilişkiler ile ülkeler lojistik performanslarını artırabilmektedirler. Bu kapsamda ülkelerin lojistik performanslarına göre gruplandırılması büyük önem arz etmektedir. Buna göre araştırmada en son ve güncel olan 2018 yılı için Lojistik Performans Endeksi (LPI) raporunda yer alan 160 ülkenin LPI bileşenlerine ait değerler üzerinden K-ortalamalar kümeleme analizi ile söz konusu ülkeler gruplandırılmıştır. Bulgulara göre, tüm LPI açısından en fazla performans gösteren 1’inci kümedeki ülkeler olmuştur. Diğer kümedeki ülkelerin LPI sıralaması 2’inci küme, 4’üncü küme ve 3’üncü küme ülkeleri olarak tespit edilmiştir. Başka bir bulguya göre, 1’inci, 2’inci, 4’üncü küme ülkelerine en uzak olan küme ülkelerinin 3’üncü küme ülkeleri oldukları gözlemiştir. Dolayısıyla kümeler içinde en ayrışık küme ülkelerinin 3’üncü küme ülkeleri olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca 2’inci ve 4’üncü küme ülkeleri diğer küme ülkelerine göre tüm küme ülkelerin küresel anlamda lojistik kültürünü daha iyi temsil etmelerinden dolayı hibrid küme ülkeleri niteliği taşıdığı belirlenmiştir. Bunların dışında, genel anlamda lojistik performanslarının diğer ülkelere kıyasla az olması kapsamında 3’üncü küme ülkelerin en ayrışık olmasından dolayı 3’üncü küme ülkeleri diğer küme ülkeleri ile lojistik anlamda uyum sağlamak için lojistik performanslarını artırmaları gerektiği sonucuna ulaşılmıştır. Bununla beraber ülkelerin lojistik performanslarını artırmaları için 1’inci küme ülkelerine en yakın olan 2’inci, 2’inci küme ülkelerine en yakın olan 1’inci, 3’üncü küme ülkelerine en yakın 4’üncü ve 4’üncü kümeye en yakın olan 2’inci küme ülkelerinin birbirleri ile lojistik konularında işbirlikleri ve ortaklıklar sağlamaları gerektiği değerlendirilmiştir.

Keywords

Lojistik, lojistik performans, Ülkeler, K-Ortalamalar Kümeleme Analizi

References

• Ahmar, A. S. (2018). Using K-Means Clustering to Cluster Provinces in Indonesia. 2nd International Conference on Statistics, Mathematics, Teaching, and Research. Makassar: IOP Publishing, 1-6.
• Alpar, R. (2017). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler. Ankara: Detay Yayıncılık.
• Andrejic, M. ve Kilibarda, M. (2014). Global Logistics Efficiency Index. 8th International Quality Conference. Serbia: University of Kragujevac, 857-862.
• Arvis, J. F., Ojala, L., Wiederer, C., Shepherd, B., Raj, A., Dairabayeva, K., vd. (2018). Connecting to Compete 2018 Trade Logistics in the Global Economy The Logistics Performance Index and Its Indicators. Washington: The International Bank for Reconstruction and Development/The World Bank.
• Arvis, J. F., Saslavsky, D., Ojala, L., Shepherd, B., Busch, C. ve Raj, A. (2014). Connecting to Compete 2014 Trade Logistics in the Global Economy The Logistics Performance Index and Its Indicators. Washington: The International Bank for Reconstruction and Development/The World Bank.
• Arvis, J. F., Saslavsky, D., Ojala, L., Shepherd, B., Busch, C., Raj, A., vd. (2016). Connecting to Compete 2016 Trade Logistics in the Global Economy The Logistics Performance Index and Its Indicators. Washington: The International Bank for Reconstruction and Development/The World Bank.
• Bayraktutan, Y. ve Özbilgin, M. (2015). Lojistik Maliyetler ve Lojistik Performans Ölçütleri. Maliye Araştırmaları Dergisi, 1(2), 95-112.
• Beysenbaev, R. ve Dus, Y. (2020). Proposals for improving the Logistics Performance Index. The Asian Journal of Shipping and Logistics, 36, 34–42.
• Cengiz, H. ve Çetinceli, K. (2020). Türkİye VE BRICS Ülkelerİnİn Bilgi ve İletişim Teknolojileri Gelişmişlik Endeksleri ile Lojistik Performans Endekslerinin Karşılaştırılması. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi(38), 165-185.
• Coşar, E. ve Özarı, Ç. (2019). K-Ortalamalar Kümeleme Yöntemi ile G-7 Ülkelerinin Ekonomik Özgürlükler Açısından Karşılaştırılması. Florya Chronicles of Political Economy, 5(1), 37-60.
• Doktoralina, C. M. ve Apollo. (2019). The contribution of strategic management accounting in supply chain outcomes and logistic firm profitability. Uncertain Supply Chain Management, 7, 145–156.
• Fahim , A. M., Salem, A. M., Torkey, F. A. ve Ramadan, M. A. (2006). An Efficient Enhanced K-Means Clustering Algorithm. Journal of Zhejiang University Science A, 7(10), 1626-1633.
• Famalika, A. ve Sihombing, P. R. (2021). Implementation of K-Means and K-Medians Clustering in Several Countries Based on Global Innovation Index (GII) 2018. Advance Sustainable Science, Engineering and Technology, 3(1), 1-10.
• Fugate, B., Mentzer , J. veTheodore, P. (2010). Logistic Performans:Efficiency, Effectiveness, And Differation. Journal of Business Logistic, 31(1), 43-62.
• Görgün, M. R. (2020). Lojistik Performans Kriterlerinin Sağlanmasında Türk Lojistik Sektörünün Durumu. Ekev Akademi, 24(81), 229-246.
• Gürler, C., Çağlar, M. ve Önay, O. (2020). Clustering Countries by K-Means Method According to Causes of Death. Alphanumeric journal, 8(1), 111-130.
• Gürsakal, S. (2019). Sosyal Bilimlerde SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz. Bursa: Dora Yayıncılık.
• Kalaycı, Ş. (2014). SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri (3-409 b.). Ankara, Türkiye: Anı Yayın Dağıtım.
• Karagöz, Y. (2014). SPSS 21.1 Uygulamalı İstatistik Tıp, Eczacılık, DişHekimliği ve Sağlık Bilimleri İçin (1 b.). Ankara, Türkiye: Nobel Akademik Yayıncılık.
• Karagöz, Y. (2016). SPSS ve AMOS Uygulamalı Nitel-Nicel Karma Bilimsel Araştırma Yöntemler ve Yayın Etiği (1-638 b.). Ankara, Türkiye: Nobel Akademik Yayıncılık.
• Karagöz, Y. (2017). SPSS ve AMOS 23 Uygulamalı İstatistiksel Analizler (1 b.). Ankara, Türkiye: Nobel Akademik Yayıncılık.
• Karaköy, Ç. ve Ölmez, U. (2019). Balkan Ülkelerinde Lojistik Performans Endeksi Değerlendirilmesi. Social, Human and Administrative Sciences, 4(8), 178-180.
• Kigerl, A. (2016). Cyber Crime Nation Typologies: K-Means Clustering of Countries Based on Cyber Crime Rates. International Journal of Cyber Criminology, 10(2), 147–169.
• Kijewska, A., & Bluszcz, A. (2016). Research of Varying Levels of Greenhouse Gas Emissions in European Countries Using the K-Means Method. Atmospheric Pollution Research, 7, s. 935-944.
• 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.
• Lambert, D. M. ve Cook, R. L. (1990). Integrating marketing and logistics for increased profit. Business, 40(3), 22-29.
• Li, Y. ve Wu, H. (2012). A Clustering Method Based on K-Means Algorithm. Physics Procedia, 25, 1104 – 1109.
• Markovits-Somogyi, R. ve Bokor, Z. (2014). Assessing the logistics efficiency of European countries by using the dea-pc methodology. TRANSPORT, 29(2), 137–145.
• Özarı, Ç. ve Eren, Ö. (2018). İllerin Yaşam Endeksi Göstergelerinin Çok Boyutlu Ölçekleme ve K-ortalamalar Kümeleme Yöntemi ile Analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(2), 303-313.
• Pfohl, H. C. (2018). Logistiksysteme Betriebswirtschaftliche Grundlagen. Berlin: Springer-Verlag GmbH.
• Sharipbekova, K. ve Raimbekov, Z. (2018). Influence of Logistics Efficiency on Economic Growth of the CIS Countries. European Research Studies Journal, 21(2), 678-690.
• Sternad, M., Skrucany, T. ve Jereb, B. (2018). International Logistics Performance Based on the Dea Analysis. Communications, 4(20), 1-15.
• Su, S.-I., ve Ke, J.-Y. (2015). National Logistics Performance Benchmarking for Trade Connectivity – an Innovative Approach Using World Bank Logistics Performance Index Database. International Conference on “Global Integration of Economies and Connectivity Development” in collaboration with Asian Logistics Round Table. Taipei: Soochow University, 1-20.
• Şirin, B. ve Emanet, H. (2017). Lojistik Performans Endeksi Kapsamında Orta Asya Türk Cumhuriyetleri’nin Lojistik Performanslarının Analizi. International Conference on Eurasian Economies, At Bishkek, 302-309.
• Yapraklı, T. Ş. ve Ünalan, M. (2017). Küresel Lojistik Performansı Endeksi ve Türkiye'nin Son 10 Yıllık Lojistik Performansının Analizi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 31(3), 589-606.
• Yıldız, A., Aydoğan, K. ve Kartum, G. (2020). Türkiye’nin Uluslararası Lojistik Performans Endeksindeki Konumunun Kümeleme Analizi ile Araştırılması. Turkish Studies - Social Sciences, 15(3), 1659-1679.
• Žmuk, B. ve Jošić, H. (2020). Investigating The Common Features of Covid-19 Highly Infected Countries Using K-Means Cluster Analysis. The International Scientific Conference Trade Perspectives 2020. Zagreb: Faculty of Economics & Business, Croatian Chamber of Economy, 93-108.