Benchmarking of Logistics Performances in G20 Countries Before and During COVID-19 Periods: A MEREC and CODAS Integrated Approach

Abstract

Logistics is a sector contributing substantially to the economic and social development of a country. Countries benefit from the logistics performance index (LPI) published periodically by the World Bank to evaluate their logistics performance, identify weaknesses, and develop accordingly. The following six essential criteria are used to assess the countries’ logistics performance: customs, infrastructure, international shipments, logistics quality and competence, monitoring and tracking, and timeliness. Thus, this study aimed to evaluate the logistics performance of G20 countries before and during the coronavirus disease 2019 (COVID19) period. For this purpose, an integrated model based on the method based on the removal effects of criteria (MEREC) and the combinative distance-based assessment (CODAS), which are multi-criteria decision-making methods, was exploited. First, criterion weights were determined using the MEREC method. Second, the logistics performances of G20 countries were analyzed and compared using the CODAS method with respect to data from both before and during COVID-19 pandemic. The analysis results identified monitoring and tracing, customs clearance, international shipments, infrastructure, logistics quality, and adequacy and timing as the criteria weights during the pre-pandemic period and monitoring and tracing, international shipments, logistics quality and competence, customs, infrastructure, and timeliness during the pandemic period. Based on the CODAS method, the top five countries in the pre-pandemic period in the logistics performance ranking of the G20 countries were Germany, Japan, the UK, the United States of America, and France, respectively, and the top five countries in the ranking during the pandemic period were Germany, Canada, Japan, Spain, and France, respectively. In addition, to test the reliability and robustness of the model exploited, sensitivity and comparison analyses were performed. The results revealed that the pandemic affected the logistics performance of many countries.

Keywords

• Logistics performance
• LPI
• MEREC
• CODAS
• COVID-19
• MCDM.

G20 Ülkelerinin COVID-19 Öncesi ve COVID-19 Dönemi Lojistik Performanslarının Kıyaslanması: MEREC ve CODAS Entegre Yaklaşımı

Abstract

Lojistik, ülkelerin ekonomik ve sosyal gelişiminde önemli paya sahip sektörlerden biridir. Ülkeler lojistik performanslarını değerlendirmek, zayıf yönleri tespit etmek ve bu doğrultuda gelişim göstermek adına Dünya Bankası’nın belirli periyodlarla yayınladığı lojistik performans indeksinden (LPI) faydalanmaktadırlar. Ülkelere ait lojistik performans düzeyinin değerlendirilmesinde gümrük, altyapı, uluslararası gönderiler, lojistik kalite ve yeterliliği, izleme ve takip ile zamanlama olarak altı temel kriter kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, COVID-19 dönemi öncesinde ve COVID-19 döneminde G20 ülkelerinin lojistik performanslarını değerlendirmektir. Bu amaçla çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemlerinden MEREC (Method based on the Removal Effects of Criteria) ve CODAS (Combinative Distance-based Assessment) temelli entegre bir model kullanılmıştır. Çalışmada pandemi öncesi ve pandemi dönemi verileri ışığında öncelikle MEREC yöntemi ile kriter ağırlıkları tespit edilmiş ve sonrasında CODAS yöntemi ile G20 ülkelerinin lojistik performansları analiz edilerek kıyaslama yapılmıştır. Analiz sonucunda pandemi öncesi dönemde kriter ağırlıkları sırasıyla; izleme ve takip, gümrükleme, uluslararası gönderiler, altyapı, lojistik kalitesi ve yeterliliği ile zamanlama olarak tespit edilmiştir. Pandemi sürecinde ise kriter ağırlıkları sırasıyla; izleme ve takip, uluslararası gönderiler, lojistik kalitesi ve yeterliliği, gümrükleme, altyapı, zamanlama olarak bulunmuştur. CODAS yöntemine göre G20 ülkelerinin lojistik performans sıralamasında pandemi öncesi dönemde yer alan ilk beş ülke sırasıyla Almanya, Japonya, İngiltere, Amerika ve Fransa iken pandemi sürecinde sıralamadaki ilk beş ülke sırasıyla Almanya, Kanada, Japonya, İspanya ve Fransa olarak belirlenmiştir. Ayrıca, kullanılan modelin güvenilirliğini ve sağlamlığını test etmek için duyarlılık ve karşılaştırma analizleri gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar, pandeminin birçok ülkenin lojistik performansını etkilediğini ortaya koymuştur.

Keywords

• Lojistik performans
• LPI
• MEREC
• CODAS
• COVID-19
• ÇKKV.

References

1. Akben, İ. ve Çelebi, F. A. (2022). “COVID-19 Pandemi Döneminde E-Ticaret ve E-Lojistik: Giyim Sektörü İnternet Sayfaları Üzerine Bir Araştırma”. Türk Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 7(1), 32-54. google scholar
2. Akçacı, T. ve Çınaroğu, M. S. (2020). “Yeni Koronavirüs (COVID-19) Salgınının Lojistik ve Ticarete Etkisi”. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 19 (COVID-19 Special Issue), 447- 456. google scholar
3. Altıntaş, F. F. (2021). “Avrupa Birliği Ülkelerinin Lojistik Performanslarının CRITIC Tabanlı WASPAS ve COPRAS Teknikleri ile Analizi”. Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 25 (1), 117-146. google scholar
4. Arvis, J.-F., Mustra, M. A., Ojala, L., Shepherd, B., & Saslavsky, D. (2010). “Connecting to Compete 2010: The Logistics Performance Index and Its Indicators”. World Bank, 14-23. google scholar
5. Arvis, J.F., Ojala, L., Wiederer, C., Shepherd, B., Raj, A., Dairabayeva, K., Karlygash, D. & Kiiski, T. (2018). Connecting to Compete 2018 Trade Logistics in the Global Economy the Logistics Performance Index and Its Indicators. The International Bank for Reconstruction and Development/The World Bank, Washington. google scholar
6. Aydıner, E. & Şener, H. Y. (2021). “Bir İşletmenin Lojistik Hizmet Sağlayıcılarının Farklı Kıtalar ve Pandeminin Etkisi Açısından Değerlendirilmesi”. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(1), 53-73. google scholar
7. Ayyıldız, S. & Yalçın, S. (2018). “Türkiye’de Yer Alan Lojistik Dostu Şehirlerin Bütünleşik ENTROPİ-CODAS Kullanılarak Belirlenmesi”. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 23(4), 127-140. google scholar
8. Baghersad, M., Zobel C.W., (2021). “Assessing the Extended Impacts of Supply Chain Disruptions on Firms: An Empirical Study”. Int. J. Prod. Econ. 231. google scholar

9. Başar, S. İ., & Bozma, G. (2017). “Ülkelerin Lojistik Performanslarının Belirleyicileri”. Kafkas Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (20), 447-458. google scholar
10. Bozkurt, C. & Mermertaş, F. (2019). “Türkiye ve G8 Ülkelerinin Lojistik Performans İndeksine Göre Karşılaştırılması”. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 7(2), 107-117. google scholar
11. Çınaroğlu, E. (2021). “CRITIC Temelli MARCOS Yöntemi ile Yenilikçi ve Girişimci Üniversite Analizi”. Journal of Entrepreneurship and Innovation Management - JEIM. Cilt 10, Sayı 1, 111-133. google scholar
12. De Souza, Robert, Mark Goh, Sumeet Gupta, & Luo Lei (2007). “An Investigation Into the Measures Affecting the Integration of ASEAN’s Priority Sectors”. Regional Economic Policy Support Facility, Association of Southeast Asian Nations, Manila. google scholar
13. Demir, G. (2021). Türk bankacılık sisteminin finansal performansının ROC-ITARA-CODAS yöntemleriyle analizi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(3), 831-847. google scholar
14. Ece, N. J. (2020). “COVID-19 Salgınının Konteyner Taşımacılığı ve Limanlarına Etkisi”. Mersin Üniversitesi Denizcilik ve Lojistik Araştırmaları Dergisi, 2(2), 47-66. google scholar
15. Ecer, F. (2020). “Çok Kriterli Karar Verme”. Seçkin Yayıncılık: Ankara. google scholar
16. Ecer, F. (2021). A consolidated MCDM framework for performance assessment of battery electric vehicles based on ranking strategies. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 143, 110916. google scholar
17. Ecer, F. (2022). An extended MAIRCA method using intuitionistic fuzzy sets for coronavirus vaccine selection in the age of COVID-19. Neural Computing and Applications, 34(7), 5603-5623. google scholar
18. Ecer, F., & Aycin, E. (2023). “Novel Comprehensive MEREC Weighting-Based Score Aggregation Model for Measuring Innovation Performance: The Case of G7 Countries”. Informatica, 34(1), 53-83. google scholar
19. Ecer, F., & Zolfani, S. H. (2022). Evaluating economic freedom via a multi-criteria MEREC-DNMA model-based composite system: Case of OPEC countries. Technological and Economic Development of Economy, 28(4), 1158-1181. google scholar
20. Ecer, F., Pamucar, D., Mardani, A., & Alrasheedi, M. (2021). “Assessment of Renewable Energy Resources Using New Interval Rough Number Extension of the Level Based Weight Assessment and Combinative Distance-Based Assessment”. Renewable Energy, 170, 1156-1177. google scholar
21. Erdaş, Y., & Ecer, F. (2022). Covid-19 salgınında sanal alışveriş platformlarının performanslarının ölçülmesi: AHP-MAIRCA modeli. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 13(34), 619-641. google scholar
22. Erkan, B. (2014). “Türkiye’de Lojistik Sektörü ve Rekabet Gücü”. Assam Uluslararası Hakemli Dergi, 1(1), 44-65. google scholar
23. Fırat, S. (2023). “Küresel Krizlerin Türk Lojistik Sektörüne Etkileri: 2008 Küresel Finansal Krizi ve COVID-19 Sağlık Krizi”. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(1), 89-102. google scholar
24. Genç, E. ve Kaya, E. (2021). “COVID-19 Pandemi Sürecindeki Gümrük Mevzuatı Değişikliklerinin Lojistik Faaliyetlerine ve Çalışanların İş Motivasyonuna Etkisi”. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi (ASEAD), 8(1), 161-175. google scholar
25. Ghorabaee, M. K., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2021). “Determination of Objective Weights Using a New Method Based on the Removal Effects of Criteria (MEREC)”. Symmetry, 13(4), 525. google scholar
26. Ghorabaee, M. K., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2016). “A New Combinative DistanceBased Assessment (CODAS) Method For Multi-Criteria Decision Making”. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 3(50), 25-44. google scholar
27. Guner, S., & Coskun, E. (2012). Comparison of impacts of economic and social factors on countries’ logistics performances: a study with 26 OECD countries. Research in logistics & production, 2(4), 330-343. google scholar
28. Harun, A., Wahab, N. A., & Shamsudin, M. N. (2018). “Measuring Logistics Performance in ASEAN Countries Using LPI”. Journal of Engineering and Applied Sciences, 13(2), 304-309. google scholar
29. Hezam, I. M., Mishra, A. R., Rani, P., Cavallaro, F., Saha, A., Ali, J. & StreimikienE, D. (2022). “A Hybrid Intuitionistic Fuzzy-MEREC-RS-DNMA Method for Assessing the Alternative Fuel Vehicles With Sustainability Perspectives”. Sustainability, 14(9), 5463. google scholar
30. Ho, S., Xing, W., Wu, W., & Lee, C. C. (2021). “The Impact of COVID-19 On Freight Transport: Evidence from China”. MethodsX, 8, 101200. google scholar
31. Ivanov, D., (2020). “Predicting the Impacts of Epidemic Outbreaks on Global Supply Chains: A Simulation-Based Analysis on the Coronavirus Outbreak (COVID-19/SARS-CoV-2) Case”. Transport. Res. E Logist. Transport. Rev. 136, google scholar
32. Jhawar, A., Garg, S.K. & Khera, S.N. (2014). “Analysis of the Skilled Work Force Effect on the Logistics Performance Index—Case Study From India”. Logist. Res. 7, 117. google scholar
33. Kamaruddin, N. H., Yahaya, N., Abdullah, S., & Ghani, N. F. A. (2019). “Sustainable Logistics Performance Index Model for Small and Medium Enterprises”. Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems, 11(2), 13-21. google scholar
34. Kunz, N. & Reiner, G. (2012). “A Meta-Analysis of Humanitarian Logistics Research”. Journal of Humanitarian Logistics and Supply Chain Management, Vol. 2 No. 2, pp. 116-147. google scholar
35. Kwon, O.K., (2020). “How is the COVID-19 Pandemic Affecting Global Supply Chains, Logistics, and Transportation?” J. Int. Logistics Trade 18 (3), 107-111. google scholar
36. Lei, F., Wei, G., & Chen, X. (2021). “Model-Based Evaluation For Online Shopping Platform With Probabilistic Double Hierarchy Linguistic CODAS Method”. International Journal of Intelligent Systems, 36(9), 5339-5358. google scholar
37. Lin, C., & Ho, Y. (2016). “The impact of Logistics Performance Index (LPI) on Supply Chain Performance”. Journal of Industrial Engineering and Management, 9(3), 683-700.Logistic Performance Index (LPI). https://lpi.worldbank.org/ (Erişim tarihi: 1 Haziran 2023). google scholar
38. Martı, L., R. Puertas, & L. Garcia. 2014. “The Importance of the Logistics Performance Index in International Trade”. Applied Economics 46 (24): 2982-2992. google scholar
39. McKibbin, W. J., & R. Fernando. 2020. “The Global Macroeconomic Impacts of COVID-19: Seven Scenarios.” SSRN Electronic Journal. 3547729. google scholar
40. Mesic, A., Miskic, S., Stevic, Z., & Mastilo, Z. (2022). “Hybrid MCDM Solutions for Evaluation of the Logistics Performance Index of the Western Balkan Countries”. ECONOMICS-Innovative and Economics Research Journal, 10(1). google scholar
41. Miskic S, Stevic Z., Tadic S., Alkhayyat A. and Krstic M. (2023). “Assessment of the LPI of the EU Countries Using MCDM Model With an Emphasis on the Importance of Criteria”. World Review of Intermodal Transportation Research. Vol. 11, No. 3. google scholar
42. Moon, H. C., Lee, S. Y., & Park, D. (2017). “The Impact of Logistics Performance on Economic Growth”. The Asian Journal of Shipping and Logistics, 33(1), 23-28. google scholar
43. Oğuz, S., Alkan, G. & Yılmaz, B. (2019). “Seçilmiş Asya Ülkelerinin Lojistik Performanslarının TOPSİS Yöntemi ile Değerlendirilmesi”. Ibad Sosyal Bilimler Dergisi, Özel Sayı, 497-507. google scholar
44. Özdağoğlu, A., Ulutaş, A., & Keleş, M. K. (2022). “Lojistik Değerlendirme Ölçütlerine Göre Ülke Sıralamaları: Farklı Yöntemlerin Sıralama Üzerindeki Etkisi”. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(1), 512-541. google scholar
45. Pala, O. (2023). “MEREC-Corr ve Saw Temelli Lojistik Performans Değerlendirme”. Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(25), 117-135. google scholar
46. Rezaei, J., van Roekel, W. S., & Tavasszy, L. (2018). “Measuring the Relative Importance of the Logistics Performance Index Indicators Using Best Worst Method”. Transport Policy, 68, 158-169. google scholar
47. Rezapour, S. (2017). “A Fuzzy TOPSIS Approach for Measuring Green Logistics Performance Using LPI”. Journal of Cleaner Production, 141, 940-951. google scholar
48. Shanmugasundar, G. Sapkota, G. Cep, R. Kalita, K. (2022). “Application of MEREC in Multi-Criteria Selection of Optimal Spray-Painting Robot”. Processes, 10, 1172. google scholar
49. Singh, S., Kumar, R., Panchal, R., & Tiwari, M. K. (2021). “Impact of COVID-19 on Logistics Systems and Disruptions in Food Supply Chain”. International Journal of Production Research, 59(7), 1993-2008. google scholar
50. Stojanovic, I. & Puska, A. (2021). “Logistics Performances of Gulf Cooperation Council’s Countries in Global Supply Chains”. Decis. Mak. 4(1),174-193. google scholar
51. Subramanya, K., & Kermanshachi, S. (2021). “Impact of COVID-19 On Transportation Industry: Comparative Analysis of Road, Air, and Rail Transportation Modes”. International Conference on Transportation and Development 2021. google scholar
52. Tanrıkulu, A. B. ve Odabaş, M. S. (2021). “COVID-19 Pandemisinin Lojistik Sistemler Üzerine Etkilerinin Değerlendirilmesi”. Black Sea Journal of Engineering and Science, 4(4), 214-216. google scholar
53. Tanrıverdi, G., Ecer, F., & Durak, M. Ş. (2022). Exploring factors affecting airport selection during the COVID-19 pandemic from air cargo carriers’ perspective through the triangular fuzzy Dombi-Bonferroni BWM methodology. Journal of Air Transport Management, 105, 102302. google scholar
54. Torkayesh, A. E., Ecer, F., Pamucar, D., & Karamaşa, Ç. (2021). Comparative assessment of social sustainability performance: Integrated data-driven weighting system and CoCoSo model. Sustainable Cities and Society, 71, 102975. google scholar
55. Toslak, M., Aktürk, B., & Ulutaş, A. (2022). “MEREC ve WEDBA Yöntemleri ile Bir Lojistik Firmasının Yıllara Göre Performansının Değerlendirilmesi”. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (33), 363-372. google scholar
56. Türkoğlu, M., Duran, G. (2023). “G20 Ülkelerinin Lojistik Performanslarının CRITIC Tabanlı GİA ve WASPAS Uygulaması ile Değerlendirilmesi”. Hukuk ve İktisat Araştırmaları Dergisi, 15(1), 50-72. google scholar
57. Ulutaş, A. & Karaköy, Ç. (2019). “G-20 Ülkelerinin Lojistik Performans İndeksinin Çok Kriterli Karar Verme Modeli İle Ölçümü”. S.C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 20, Sayı 2. google scholar
58. Yu, M. M., & Hsiao, B. (2016). “Measuring the Technology Gap and Logistics Performance oflndividual Countries by Using A Meta-DEA-AR Model”. Maritime Policy & Management, 43(1), 98-120. google scholar
59. Yurdakul, E. M. (2020). “Türkiye’de Lojistik Sektörü ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişkinin VAR Analizi ile İncelenmesi”. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 20(40), 174-185. google scholar