Dijitalleşme Sürecinde OECD Ülkelerinin Lojistik Performans Endeksinin (LPI) Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi ile Değerlendirilmesi

Öz

Ülkelerin uluslararası ticaret, e-ticaret, dijital lojistik, tedarik zinciri ve ulaştırma alanlarındaki performanslarının ve birbirlerine göre konumlarının analiz edilmesi dijitalleşme sürecinin önemli bir parçasıdır. Bu analizler özellikle ticari ilişkilerin geliştirilmesinde ve rekabet avantajı elde etmede önemli bir katkı sağlamaktadır. Bu çalışmada ülkelerin dijital dönüşümlerinin ve teknoloji kullanımlarının yarattığı benzerlik veya farklılaşmanın Lojistik sektöründe önemli göstergelerden biri olan Lojistik Performans Endeksi’nin (LPI) kullanımıyla incelenmesi amaçlanmıştır. LPI Dünya Bankası tarafından geliştirilip yayınlanan farklı performans göstergelerine göre sıralamaları içermektedir. Bu çalışmada, 2007 2023 arasındaki yıllara ait verileri mevcut olan OECD ülkelerinin lojistik performansları, Lojistik Performans Endeksine göre değerlendirilmiştir. Ülkeleri gruplamak ve konumlandırmak amacıyla, endeks değerlerine ve alt boyut puanlarına göre mesafeleri hesaplayan, farklı alanlarda yaygın olarak kullanılan çok değişkenli istatistiksel yöntemlerden biri olan çok boyutlu ölçekleme (ÇBÖ) analizi yapılmıştır. Analizlerde gümrük işlemleri, altyapı, uluslararası gönderiler, lojistik kalitesi ve yeterliliği, izleme ve takip, zamanında teslimat ve genel LPI puanı alt boyutları dikkate alınmıştır. Elde edilen sonuçlar, koordinat değerleri birbirine yakın olan ülkelerin benzer özelliklerini ve potansiyel farklılıklarını ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Çok boyutlu ölçekleme analizi
• Lojistik performans endeksi
• OECD ülkeleri

Evaluation of the Logistics Performance index (LPI) Of OECD Countries in the Digitalization Process with Multidimensional Scaling Analysis

Öz

Analyzing the performance and relative positions of countries in international trade, e-commerce, digital logistics, supply chains, and transportation is a crucial part of the digitalization process. These analyses are particularly beneficial in improving trade relations and gaining a competitive advantage. This study aims to examine the similarities or differences arising from countries' digital transformation and use of technology by utilizing the Logistics Performance Index (LPI). LPI, a key indicator in the logistics sector, is developed and published by the World Bank and comprises rankings based on various performance dimensions. In this study, the logistics performance of OECD countries, for which data are available between 2007 and 2023, was evaluated according to the Logistics Performance Index. To group and position countries, Multidimensional Scaling Analysis (MDSA)—one of the multivariate statistical methods widely used in various fields—was conducted to calculate distances based on index values and sub-dimension scores. The analyses considered the following sub-dimensions: customs procedures, infrastructure, international shipments, logistics quality and competence, tracking and tracing, timeliness, and the overall LPI score. The findings indicate that countries with proximate coordinate values exhibit similar characteristics and highlight potential differences in their logistics performance.

Anahtar Kelimeler

• Multidimensional scaling analysis
• Logistics performance index
• OECD countries

Kaynakça

1. Acar, M. F. (2021). Lojistik etkinlik: Türkiye ve OECD. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 23, 512-517.
2. Adıgüzel, S. (2021). OECD ve Avrupa Birliği ülkelerinde akıllı lojistik uygulamalarının ekonomiye katkıları. Al Farabi Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 6(4), 95-112.
3. Akdamar, E. (2022). The effect of human development on the logistics efficiency of the countries. Journal of Mehmet Akif Ersoy University Economics and Administrative Sciences Faculty, 9(2), 871-896.
4. Altıntaş, F. F. (2022). Lojistik performans endeksi kapsamında ülkelerin k-ortalamalar kümeleme analizi ile incelenmesi. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 17(68), 878-891. doi:10.19168/jyasar.955205
5. Avşar, İ. İ. (2023). Lojistik performans endeksine göre seçilmiş ülkelerin k-ortalamalar yöntemi ile kümelenmesi: Türkiye’nin durumu. Karadeniz Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 4(1), 44-61.
6. Borg, I., & Groenen, P. J. (2005). The four purposes of multidimensional scaling. Modern Multidimensional Scaling: theory and applications, Springer Series in Statistics içinde (ss. 3-18). New York: Springer. https://doi.org/10.1007/0-387-28981-X_1
7. Çatuk, C. (2022). Evaluation of Turkey's Logistics Performance Index with its competitors in international trade. Turkish Studies-Economics, Finance, Politics, 17(1), 31-41.
8. Çelik, Ş. (2015). Çok boyutlu ölçekleme analizi ile hayvancılık açısından Türkiye’de illerin sınıflandırılması. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi, 31(4), 159-167.

9. Fuentes, G., & Munim, Z. H. (2025). Climate influence on Panama Canal operations: Predicting canal water times with integrated environmental and operational data. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 203, 104319.
10. Genç, E. ve Mohamed, M. H. (2025). Lojistik performansın ölçümü, belirleyicileri ve ekonomik yansımaları: lojistik performans indeksi (LPI) temelli sistematik bir değerlendirme. Uluslararası Batı Karadeniz Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi, 9(1), 76-102.
11. Groenen, P. J., & van de Velden, M. (2016). Multidimensional scaling by majorization: A review. Journal of Statistical Software, 73, 1-26.
12. Groenen, P., & van de Velden, M. (2004). Multidimensional scaling (Report No. EI 2004-15). Econometric Institute, Erasmus University Rotterdam. Erişim adresi: http://hdl.handle.net/1765/1274
13. Hout, M. C., Papesh, M. H., & Goldinger, S. D. (2013). Multidimensional scaling. Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science, 4(1), 93-103.
14. Jonasíková, D., Konečný, V., & Zuzaniak, M. (2025). Evolution of logistics performance index and their structure in selected countries. Transportation Research Procedia, 87, 217-231.
15. Kale, M. V. ve Tilki, İ. (2024). Dünya ülkelerinin lojistik performanslarının çok kriterli karar verme yöntemi ile değerlendirilmesi: 2023 Yılı dünya bankası raporu ile karşılaştırmalı analizi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 80, 13-30.
16. Keleş, N., & Kahveci, A. (2025). Evaluating the logistics performance of the EU candidate and member countries using the WENSLO and ARTASI methods. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 68, 43-66. https://doi.org/10.30794/pausbed.1594714
17. Khadim, Z., Batool, I., Akbar, M., Zidova, V., Vasudevan, A., & Zhang, J. (2025). Defining the logistics performance as factor of production: an evidence based analysis from developing countries. Cogent Economics & Finance, 13(1), 2515498, 1-17. https://doi.org/10.1080/23322039.2025.2515498
18. Kruskal, J. B. (1964a). Multidimensional scaling by optimizing goodness of fit to a nonmetric hypothesis. Psychometrika, 29(1), 1-27.
19. Kruskal, J. B. (1964 b). Nonmetric multidimensional scaling: a numerical method. Psychometrika, 29(2), 115-129.
20. Martí, L., Martín, J. C., & Puertas, R. (2017). A DEA-logistics performance index. Journal of applied economics, 20(1), 169-192.
21. Ptashchenko, O., Zyma, O., Kazak, O., Naumenko, M., & Puzrakov, A. (2025). Digital Transformation in Logistics: Driving Sustainable Growth in International Commerce. European Journal of Sustainable Development, 14(2), 980-980.
22. Özekenci, E. K. (2025). Evaluation of the logistics performance index of OECD countries based on hybrid mcdm methods. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 47(1), 47-76. doi:10.14780/muiibd.1469898.
23. Özkanlısoy, Ö., & Akkartal, E. (2022). The effect of Suez Canal blockage on supply chains. Dokuz Eylül Üniversitesi Denizcilik Fakültesi Dergisi, 14(1), 51-79.
24. Qazi, A., Al-Mhdawi, M. K. S., & Simsekler, M. C. E. (2025). Exploring temporal dependencies among country-level logistics performance indicators. Benchmarking: An International Journal, 32(5), 1825-1856.
25. Saputri, E. G., & Widodo, W. (2023). The effect of logistics performance on manufacturing exports: a case study of Asia Pacific Economic Cooperation (APEC) countries 2010-2018. J Ilmu Ekon Terap, 8(1), 116-128.
26. Statistical Package for the Social Sciences, SPSS, Erişim adresi: https://www.ibm.com/products/spss-statistics
27. The World Bank, Repords, Full LPI [Dataset: 2007, 2010, 2012, 2014, 2016, 2018, 2023]. Erişim adresi: https://lpi.worldbank.org/report Erişim Tarihi: 23.10.2023.
28. Türkiye Cumhuriyeti Dış İşleri Bakanlığı, Uluslararası Kuruluşlar ve İlişkilerimiz, Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Teşkilatı (OECD), Erişim adresi: https://www.mfa.gov.tr/iktisadi-isbirligi_ve-gelisme-teskilati-_oecd_.tr.mfa
29. . Yıldırım Özmutlu, S., & Arun, K. (2025). Proactive or reactive resilience: does it matter on logistics performance index with the digitalization effect. IIMBG Journal of Sustainable Business and Innovation 3(1), 109-128.
30. Yılmaz, B. (2025). Determining the digitalization levels of leading countries in logistics performance index: an application with CRITIC-TOPSIS approach. Verimlilik Dergisi, 59(2), 431-450.