OECD Ülkelerinin Lojistik Performanslarının SWARA Tabanlı EDAS Yöntemi ile Değerlendirilmesi

Öz

Son yıllarda, hem ülkelerin ulusal ekonomilerinde oluşturduğu etki hem de rekabet gücüne katkısı sebebiyle lojistik sektörüne verilen önem artmıştır. Lojistik performansı yüksek olan ülkelerin ticari faaliyetlerinin de gelişmiş olduğu görülmektedir. Bu çalışmada çok kriterli karar verme yöntemleri bütünleşik olarak kullanılarak, OECD ülkelerinin lojistik performanslarının değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Ülkelere ilişkin veriler Dünya Bankası tarafından yayımlanan raporlarda yer alan lojistik performans göstergelerinden elde edilmiştir. Çalışma kapsamında yer alan lojistik performans kriterlerinin önem ağırlıkları SWARA yöntemi ile hesaplanmış, ülkelerin lojistik performansları ise EDAS yöntemiyle analiz edilmiştir. Uygulama sonuçlarına göre, en önemli kriterler lojistik hizmet kalitesi, altyapı ve uluslararası sevkiyat olarak belirlenmiştir. Lojistik performansı en yüksek olan ülkelerin ise sırasıyla Almanya, Hollanda ve İsveç olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Lojistik Performansı,Çok Kriterli Karar Verme,SWARA,EDAS

Evaluation of the Logistics Performance of OECD Countries with EDAS Method Based on SWARA

Öz

In recent years, the importance given to the logistics sector has increased due to both its impact on national economies and its contribution to competitiveness. It is observed that commercial activities of countries with high logistics performance have also improved. In this study, it is aimed to evaluate the logistics performance of OECD countries in an integrated way by using multi criteria decision making methods. Country data are obtained from the logistics performance indicators included in the reports issued by the World Bank. The importance of the logistics performance criteria within the scope of the study was calculated by SWARA method and the logistics performance of the countries was analyzed by EDAS method. According to the results of the application, the most important criteria are determined as logistics service quality, infrastructure and international shipment. It is concluded that the countries with the highest logistics performance are Germany, the Netherlands and Sweden, respectively.

Anahtar Kelimeler

• Logistics Performance,Multi Criteria Decision Making,SWARA,EDAS

Kaynakça

1. Adalı, E. A. ve Işık, A. T. (2017). Bir Tedarikçi Seçim Problemi İçin SWARA ve Waspas Yöntemlerine Dayanan Karar Verme Yaklaşımı. International Review of Economics and Management, 5(4), 56-77.
2. Agility (2018). Agility Emerging Markets Logistics Index 2018. https://www.agility.com/wp-content/uploads/2018/03/Agility-Emerging-Markets-Logistics-Index-2018.pdf (Erişim:19.12.2018).
3. Arvis, J. F., Mustra, M. A., Ojala, L., Shepherd, B. ve Saslavsky, D. (2010). The Logistics Performance Index and Its Indicators. Connecting to Compete 2010. The World Bank: USA.
4. Arvis, J. F., Mustra, M. A., Ojala, L., Shepherd, B. ve Saslavsky, D. (2012). The Logistics Performance Index and Its Indicators. Connecting to Compete 2012. The World Bank: USA.
5. Arvis, J. F., Saslavsky, D., Ojala, L., Shepherd, B., Busch, C. ve Raj, A. (2014). The Logistics Performance Index and Its Indicators. Connecting to Compete 2014. The World Bank: USA.
6. Arvis, J. F., Saslavsky, D., Ojala, L., Shepherd, B., Busch, C., Raj, A. ve Naula, T. (2016). The Logistics Performance Index and Its Indicators. Connecting to Compete 2016. The World Bank: USA.
7. Arvis, J. F., Ojala, L., Wiederer C., Shepherd, B., Raj, A., Dairabayeva, K. ve Kiiski, T. (2018). The Logistics Performance Index and Its Indicators. Connecting to Compete 2018. The World Bank: USA.
8. Aghdaie, M. H., Hashemkhani Zolfani, S. ve Zavadskas, E. K. (2013). Decision making in machine tool selection: An integrated approach with SWARA and COPRAS-G methods. Engineering Economics, 24(1), 5-17.

9. Albayrak, Ö. ve Erkayman, B. (2018). Bulanık Dematel ve EDAS Yöntemleri Kullanılarak Sporcular İçin Akıllı Bileklik Seçimi. Ergonomi, 1(2), 92-102.
10. Ayaydın, H., Durmuş, S. ve Pala, F. (2017). Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Türk Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü. Gümümşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(21), 76-94.
11. Ayyıldız, E. ve Demirci, E. (2018). Türkiye'de Yer Alan Şehirlerin Yaşam Kalitelerinin SWARA Entegreli TOPSIS Yöntemi İle Belirlenmesi. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (30), 67-87.
12. Bayraktutan, Y., Tüylüoğlu, Ş. ve Özbilgin, M. (2012). Lojistik Sektöründe Yoğunlaşma Analizi ve Lojistik Gelişmişlik Endeksi: Kocaeli Örneği. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 4(3), 61-71.
13. Başar, S. İ. ve Bozma, G. (2017). Ülkelerin Lojistik Performanslarının Belirleyicileri, Kafkas Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20, 447-458.
14. Civelek, M. E., Uca, N. ve Çemberci, M. (2015). The Mediator Effect of Logistics Performance Index on the Relation Between Competitiveness Index and Gross Domestic Product. European Scientific Journal, 11(13), 368-375.
15. Çakır, E. (2017). Kentsel Dönüşüm Kapsamında Müteahhit Firmanın SWARA–Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Seçilmesi. The Journal of International Scientific Researches, 2(6), 79-95.
16. Çakır, E. (2018). Elektronik Belge Yönetim Sistemi (EBYS) Yazılımı Seçiminde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri: Bir Belediye Örneği. Business, Economics and Management Research Journal, 1(1), 15-30.
17. Çakır, E. ve Karabıyık, B. K. (2017). Bütünleşik SWARA-COPRAS Yöntemi Kullanarak Bulut Depolama Hizmet Sağlayıcılarının Değerlendirilmesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 10(4), 417-434.
18. Çakır, E., Akel, G. ve Doğaner, M. (2018). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Özel Alışveriş Sitelerinin Bütünleşik SWARA-WASPAS Yöntemi İle Değerlendirilmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 599-616.
19. Çakır, S. ve Perçin, S. (2013). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü. Ege Akademik Bakış, 13(4), 449-459.
20. Deniz Ticaret Odası (2017). Lojistik 2017. http://www.denizticaretodasi.org.tr/Shared%20Documents/Deniz%20Ticareti%20Dergisi/kasim_ek_2017.pdf (Erişim: 19.12.2018).
21. Gergin, R. E. ve Baki, B. (2015). Türkiye’deki Bölgelerin Lojistik Performanslarının Bütünleştirilmiş AHS ve TOPSIS Yöntemiyle Değerlendirilmesi. Business and Economics Research Journal, 6(4), 115-135.
22. Ghorabaee, M. K., Zavadskas, E. K., Amiri, M. ve Turskis, Z. (2016). Extended EDAS method for fuzzy multi-criteria decision-making: an application to supplier selection. International Journal of Computers Communications & Control, 11(3), 358-371.
23. Güner, S. ve Coşkun, E. (2012). Comparison of Impacts of Economic and Social Factors on Countries’ Logistics Performance: A Study with OECD Countries. Research in Logistics & Production, 2(4), 329-343.
24. Işık, A. T. ve Adalı, E. A. (2016). A new integrated decision making approach based on SWARA and OCRA methods for the hotel selection problem. International Journal of Advanced Operations Management, 8(2), 140-151.
25. Kalkınma Bakanlığı (2013). 10. Kalkınma Planı 2014-2018. https://pbk.tbmm.gov.tr/dokumanlar/10-kalkinma_plani.pdf (Erişim: 19.12.2018).
26. Karabasevic, D., Stanujkic, D., Urosevic, S. ve Maksimovic, M. (2015). Selection of candidates in the mining industry based on the application of the SWARA and the MULTIMOORA methods. Acta Montanistica Slovaca, 20(2).
27. Karabıyık, B. K. ve Gündoğmuş, M. E. (2018). Üniversitelerde Bilgi Sistemi Seçim Kriterlerinin SWARA Yöntemi İle Ağırlıklandırılması: Ampirik Bir Çalışma. İşletme Bilimi Dergisi, 6(1), 59-85.
28. Keršulienė, V. ve Turskis, Z. (2011). Integrated fuzzy multiple criteria decision making model for architect selection. Technological and Economic Development of Economy, 17(4), 645-666.
29. Keršuliene, V., Zavadskas, E. K. ve Turskis, Z. (2010). Selection of rational dispute resolution method by applying new step‐wise weight assessment ratio analysis (SWARA). Journal of Business Economics and Management, 11(2), 243-258.
30. Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L. ve Turskis, Z. (2015). Multi-criteria inventory classification using a new method of evaluation based on distance from average solution (EDAS). Informatica, 26(3), 435-451.
31. Korinek, J. ve Sourdin, P. (2011). To What Extent Are High- Quality Logistics Services Trade Facilitating?. OECD Trade Policy Papers, No. 108, Paris.
32. Kunadhamraks, P., ve Hanaoka, S. (2008), Evaluating the logitics performance of intermodal transportation in Thailand. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 20(3), 323- 342.
33. Marti, L., Puertas, R., ve García, L. (2014). The importance of logistics Performance indeks in International Trade. Applied Economics, 46(24), 2982-2992.
34. MÜSİAD (2015). Lojistik Sektöründe Sürdürülebilirlik: Yeşil Lojistik. 2015 Lojistik Sektörü Raporu, MÜSİAD Araştırma Raporları, İstanbul.
35. Ojala, L, ve Çelebi, D. (2015). The World Bank’s Logistics Performance Index (LPI) and drivers of logistics performance. International Transport Forum, OECD Papers, Queretaro.
36. Özbek, A. (2018). BİST'te İşlem Gören Faktoring Şirketlerinin Mali Yapılarının Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleri İle Değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi, 25(1), 29-53.
37. Özbek, A. ve Demirkol, İ. Lojistik Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin SWARA ve GİA Yöntemleri İle Analizi. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(1), 71-86.
38. Özbek, A. ve Engür, M. (2018). EDAS Yöntemi İle Lojistik Firma Web Sitelerinin Değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 21(2), 417-429.
39. Ruzgys, A., Volvačiovas, R., Ignatavičius, Č. ve Turskis, Z. (2014). Integrated evaluation of external wall insulation in residential buildings using SWARA-TODIM MCDM method. Journal of Civil Engineering and Management, 20(1), 103-110.
40. Shang, K. C. ve Marlow, P. B. (2005). Logistics capability and performance in Taiwan's major manufacturing firms. Transportation Research Part E, 41, 217-234.
41. Shukla, S., Mishra, P. K., Jain, R. ve Yadav, H. C. (2016). An integrated decision making approach for ERP system selection using SWARA and PROMETHEE method. International Journal of Intelligent Enterprise, 3(2), 120-147.
42. Stanujkic, D., Karabasevic, D. ve Zavadskas, E. K. (2015). A framework for the selection of a packaging design based on the SWARA method. Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 26(2), 181-187.
43. Toklu, M. C., Çağıl, G., Pazar, E. ve Faydalı, R. (2018). SWARA-WASPAS Metodolojisine Dayalı Tedarikçi Seçimi: Türkiye'de Demir-Çelik Endüstrisi Örneği. Akademik Platform Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 6(3), 113-120.
44. Ulutaş, A. (2017). EDAS Yöntemi Kullanılarak Bir Tekstil Atölyesi İçin Dikiş Makinesi Seçimi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 9(2), 169-183.
45. Yapraklı, T. Ş. ve Ünalan, M. (2016). Küresel Lojistik Performans Endeksi ve Türkiye’nin Son 10 Yıllık Lojistik Performansının Analizi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 31(3), 589-606.
46. Yurdoğlu, H. ve Kundakcı, N. (2017). SWARA ve WASPAS Yöntemleri İle Sunucu Seçimi. Balikesir University Journal of Social Sciences Institute, 20(38).
47. Zolfani, S. H., Salimi, J., Maknoon, R. ve Kildiene, S. (2015). Technology foresight about R&D projects selection; application of SWARA method at the policy making level. Engineering Economics, 26(5), 571-580.