Investigation of Consistency of Logistics Performance Index Using Ordered Logistic Regression Model

Yıl 2021, Cilt: 16 Sayı: 64, 1856 - 1871, 31.10.2021

Gökçe Manavgat , Ayhan Demirci

https://doi.org/10.19168/jyasar.934418

Cited By: 7

Öz

With the development of trade between countries, the role of effective logistics activities has increased significantly. At the same time, the strong logistics performance contributes to the expansion of trade, diversification of exports, attracting foreign direct investments and economic growth. Therefore, monitoring the global logistics performance has become a crucial tool for countries to evaluate their position relative to their competitors. In this study, using the Logistics Performance Index (LPI) data published by the World Bank, the variables that determine the logistics performance of the countries were by ordered logistic regression model for the 2007, 2012 and 2018. The LPI scores of the countries were examined with foreign trade, transportation, and economic variables, and also the results of the multiple classification method were compared to determine the relationship between the independent variables. Thus, the consistency between countries in the specified (observed) LPI group and their place in the (estimated) group obtained from the models was determined. In the result of the study, it was determined that the variables related to foreign trade, national income and air transportation have a statistically significant and positive effect on LPI. In addition, although the grouping of countries according to LPI scores shows high consistency according to the model estimations (this ratio varies by years, this ratio is in the range of 68.2% -64%), this situation increases significantly especially for the countries in the group with high LPI levels.

Anahtar Kelimeler

Logistics Performance Index (LPI), Logistics, Ordered Logistic Regression

Lojistik Performans Endeksi Tutarlılığının Sıralı Lojistik Regresyon Modeliyle İncelenmesi

Öz

Ülkeler arası ticaretin gelişmesiyle etkin lojistik faaliyetlerinin rolü de önemli ölçüde artmıştır. Aynı zamanda, güçlü bir lojistik performansı, ticaretin genişlemesi, ihracatın çeşitlenmesi, doğrudan yabancı yatırımları çekme ve ekonomik büyümeye katkı sunmaktadır. Dolayısıyla küresel lojistik performansının izlenmesi de ülkelerin rakiplerine göre konumunu değerlendirmeleri için önemli bir araç haline gelmiştir. Bu çalışmada, Dünya Bankası tarafından yayımlanan Lojistik Performans Endeksi (LPI) verileri kullanılarak ülkelerin lojistik performansını belirleyen değişkenler 2007, 2012 ve 2018 yılları için sıralı (ordered) lojistik regresyon modeliyle belirlenmiştir. Ülkelerin LPI skorları, dış ticaret, taşımacılık ve ekonomik değişkenlerle incelenmiş ve ayrıca bağımsız değişkenlerle arasındaki ilişkiyi belirlemek için çoklu sınıflandırma yöntemi sonuçları da karşılaştırılmıştır Böylece ülkelerin belirtilen (gözlenen) LPI grubunda olması durumu ile modellerden elde edilen (tahmin edilen) gruptaki yerlerinin tutarlılığı belirlenmiştir. Çalışma sonucunda, dış ticaret, milli gelir ve hava taşımacılığına ilişkin değişkenlerin, LPI üzerinde istatistiksel olarak anlamlı ve pozitif etkisinin olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, ülkelerin LPI skorlarına göre gruplandırılması, çalışmada tahmin edilen modellere göre yüksek tutarlılık (yıllara göre değişmekle birlikte, bu oran %68,2- %64 aralığında) göstermekle birlikte, özellikle yüksek LPI düzeyine sahip grupta yer alan ülkeler için bu durum önemli ölçüde artmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Lojistik Performans Endeksi (LPI), Lojistik, Sıralı Lojistik Regresyon

Kaynakça

• KAYNAKÇA Akkuş, Ö. & Özkoç, H. (2016). STATA Uygulamalı ile Nitel Veri Analizi, Seçkin Yayıncılık, Ankara.
• Bozkurt, C. & Mermertaş, F (2019). Türkiye ve G8 Ülkelerinin Lojistik Performans Endeksine Göre Karşılaştırılması, İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi 7(2), 107-117.
• Chen, C.K. & Hughes, J. J. (2004). Using Ordinal Regression Model to Analyse Student Satisfaction Questionnaires. IR Applications, Association for Institutional Research, Vol.1, 1-13.
• Djankov, S., Freund, C. & Pham, C. S. (2006). Trading on Time [Working Paper Nº 3909]. The World Bank Policy Research Working Paper, Washington, D.C., 39.
• Eygü, H. & Kılınç, A. Yaşam Memnuniyeti Üzerinde Etkili Olan Faktörlerin Araştırılması: Kayseri İli Örneği. Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi. 10(16), 3593-3618.
• Faria, R. N. De, Souza, C. S. De, & Vieira, J. G.V. (2015). Evaluation of Logistic Performance Indexes of Brazil in The International Trade. Ram. Revista De Administração Mackenzie, 16(1), 213-235. Gani, Azmat (2017). The Logistics Performance Effect in International Trade, The Asian Journal of Shipping and Logistics 33(4), 279-288.
• Levchenko, A. (2004). Institutional Quality and International Trade [Working Paper Nº 04/231]. International Monetary Fund. Washington, D.C.
• Limão, N., & Venables, A. J. (2001). Infrastructure, Geographical Disadvantage, Transport Costs and Trade. The World Bank Economic Review, 15(3), 451-479.
• Marti, L., Puertas, R. & Garcia, L. (2014). The Importance of the Logistics Performance Index in International Trade, Applied Economics, Vol. 46, No. 24, 2982-2992.
• O’Connell, A.A. (2006). Logistic Regression Models for Ordinal Response Variables. Thousand Oaks, Sage Publications, London.
• Portugal-Perez, A. & Wilson, J. S. (2010). Export Performance and Trade Facilitation Reform: Hard and Soft Infrastructure [Working Paper Nº 5261]. World Bank Policy Research. Washington, D.C.
• Puertas, R., Marti, L. & Garcia, L. (2014). Logistics Performance and Export Competitiveness: European Experience, Empirica, 41, 467-480.
• Shepherd, B., (2011). Logistics Costs and Competitiveness: Measurement and Trade Policy Applications. Transport Research Support Working Paper, World Bank. https://mpra.ub.uni-muenchen.de/38254/1/MPRA_paper_38254.pdf
• T.C. Gümrük ve Ticaret Bakanlığı (2012). The Logistics Performance Index 2010, Ankara Yayın No: 113 http://risk.gtb.gov.tr/data/52c5898e487c8eca94a7c695/Lojistik%20 Performans%20 Endeksi%202010.pdf
• Yakut, E., Gündüz, M. & Demirci, A. (2015). İnsani Kalkınmışlık Düzeyinin Sınıflandırma Başarılarının Karşılaştırılmasında Sıralı Lojistik Regresyon Analizi ve Yapay Sinir Ağları Yöntemlerinin Kullanılması. İşletme Araştırmaları Dergisi. 7(4), 172-199.
• Yapraklı, T.Ş. & Ünalan M. (2017). Küresel Lojistik Performans Endeksi ve Türkiye’nin Son 10 Yıllık Lojistik Performansının Analizi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 31(3), 589-606.