OECD ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANSLARI AÇISINDAN KÜMELENMESİ

Yıl 2021, Cilt: 26 Sayı: 2, 153 - 166, 30.04.2021

Hande Eren , Nuri Ömürbek

Öz

Son zamanlarda, hem ülkelerin ulusal ekonomilerinde oluşturduğu etki hem de rekabet gücüne katkısı nedeniyle lojistik sektörü önemli bir boyuta ulaşmıştır. Lojistik performans seviyesi yüksek olan ülkeler ekonomik olarak daha da hızlı büyüyerek uluslararası ticarette de kendini göstermeye başlamışlardır. Uluslararası seviyede yapılan lojistik performans değerlendirmeleri, dünyadaki diğer ülkeler içinde kendi konumlarını tespit etmek isteyen ülkeler için büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada da Dünya Bankası’nın 2018 yılında yayınlamış olduğu Lojistik Performans Endeksi (LPI)’nin altı kriteri (gümrükler, altyapı, uluslararası taşımacılık, lojistik hizmet kalitesi, takip edilebilirlik, zamanında teslim) kullanılarak OECD ülkeleri lojistik performansları açısından kümelere ayrılmıştır. Çalışmada WEKA programı kullanılmış ve kümeleme algoritmalarından Canopy algoritması ile ülkeler lojistik performansları açısından dört kümeye ayrılmıştır. Kümeleme analizinden sonra kriterler açısından kümeler arasında anlamlı farklılıklar olup olmadığı Kruskal-Wallis Testi ile analiz edilmiştir. Analiz sonrası elde edilen kümelerin, tüm değişkenler açısından anlamlı farklılıklar gösterdiği tespit edilmiştir. Çalışmanın sonucunda ise kümelerle ilgili performans değerlendirmesi yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Lojistik Performans Endeksi,, , Kümeleme Analizi, OECD

Kaynakça

• 1. AKAR, G. S. ve ÇAKIR, E. (2016). “Lojistik Sektöründe Bütünleştirilmiş Bulanık AHP - MOORA Yaklaşımı ile Personel Seçimi”, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 14(2): 185-199.
• 2. AKIN, Y. K. (2008). Veri Madenciliğinde Kümeleme Algoritmaları ve Kümeleme Analizi, Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• 3. AKPINAR, H. (2017). Data: Veri Madenciliği Veri Analizi, Papatya Yayıncılık, Ankara.
• 4. BOZKURT, C., ve MERMERTAŞ, F. (2019). “Türkiye ve G8 Ülkelerinin Lojistik Performans Endeksine Göre Karşılaştırılması”, İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 7(2): 107-117.
• 5. ÇAKIR, S. ve PERÇİN, S. (2013). “Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü”, Ege Akademik Bakış, 13(4): 449-459.
• 6. ÇEKEROL, G. S. (2020). “Kümeleme Analizi ile OECD Ülkeleri ve Seçilmiş Üye Olmayan Ülkelerin Lojistik Faaliyetlerine Dayalı Taşımacılık Sınıflandırılması”, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(2): 473-496.
• 7. DANACI, T., ve NACAR, R. (2017). “Comparing The Foreign Trade and Logistic Performance of Turkey and EU Members with Cluster Analysis”, PressAcademia Procedia, 3(1): 31-36.
• 8. ERKAN, B. (2014). “Türkiye’de Lojistik Sektörü ve Rekabet Gücü”, Assam Uluslararası Hakemli Dergi, 1(1): 44-65.
• 9. ERTÜRK, Z. (2016). Ölçeklerin Faktör Yapısını Belirlemede Kullanılan Açımlayıcı Faktör Analizi ve Kümeleme Analizi ile Verilerin Sınıflandırılmasında Kullanılan Diskriminant Ve Lojistik Regresyon Analizi Tekniklerinin Karşılaştırılması, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• 10. EVERITT, B. (1974). Cluster Analysis, Heinemann Educational Books, London.
• 11. GÖK KISA, A. C. ve AYÇİN, E. (2019). “OECD Ülkelerinin Lojistik Performanslarının SWARA Tabanlı EDAS Yöntemi ile Değerlendirilmesi”, Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(1): 301-325.
• 12. HANAOKA, S. and KUNADHAMRAKS, P. (2009). “Multiple Criteria and Fuzzy Based Evaluation of Logistics Performance for Intermodal Transportation”, Journal of Advanced Transportation, 43(2): 123-153.
• 13. KARAKÖY, Ç. ve ÖLMEZ, U. (2019). Balkan Ülkelerinde Lojistik Performans Endeksi Değerlendirilmesi. 4. Uluslararası Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimlerde Yenilikçi Yaklaşımlar Sempozyumu, 178-180.
• 14. MARTI, L., PUERTAS, R. and GARCIA, L. (2014). “The Importance of The Logistics Performance Index in International Trade”, Applied Economics, 46(24): 2982–2992.
• 15. MCCALLUM, A., NIGAM, K., and UNGAR, L. H. (2000, August). Efficient Clustering of High-Dimensional Data Sets With Application To Reference Matching. In Proceedings of the Sixth ACM SIGKDD International Conference On Knowledge Discovery And Data Mining, 169-178.
• 16. OĞUZ, S., ALKAN, G., ve YILMAZ, B. (2019). “Seçilmiş Asya Ülkelerinin Lojistik Performanslarının TOPSIS Yöntemi ile Değerlendirilmesi”, IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, (Özel Sayı): 497-507.
• 17. ÖZDAMAR, K., (2004). Paket Programlar İle İstatistiksel Veri Analizi (Çok Değişkenli Analizler) 2, Kaan Kitabevi.
• 18. PASİN, Ö. (2015). Sağlık Alanında Yapılan Araştırmalarda Kümeleme Algoritmalarının Kullanımı: Bir Uygulama, Yüksek Lisans Tezi, Düzce Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Düzce.
• 19. SIMIC, D., ILIN, V., TANACKOV, I., SVIRCEVIC, V., and SIMIC, S. (2015). A Hybrid Analytic Hierarchy Process for Clustering And Ranking Best Location for Logistics Distribution Center. In International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems, Springer, Cham.
• 20. TRAPPEY, C. V., TRAPPEY, A. J., CHANG, A. C., and HUANG, A. Y. (2010). “Clustering Analysis Prioritization of Automobile Logistics Services”, Industrial Management & Data Systems, 110(5): 731-743.
• 21. ULUTAŞ, A. ve KARAKÖY, Ç. (2019). “G- 20 Ülkelerinin Lojistik Performans Endeksinin Çok Kriterli Karar Verme Modeli ile Ölçümü”, Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(2): 71-84.
• 22. USLU, A., ÇETİNKAYA, C., ÖZCEYLAN, E., İŞLEYEN, S. K. ve METE, S. (2017). Türkiye’deki İllerin Lojistik İstatistikleri Açısından K-Ortalamalar Yöntemi ile Kümelenmesi. 4. International Regional Development Conference, Tunceli, TURKEY.
• 23. VERMA, M., SRIVASTAVA, M., CHACK, N., DISWAR, A. K., and GUPTA, N. (2012). “A Comparative Study of Various Clustering Algorithms in Data Mining”, International Journal of Engineering Research and Applications (IJERA), 2(3): 1379-1384.
• 24. YILDIZ, A., AYDOĞAN, K., ve KARTUM, G. (2020). “Türkiye’nin Uluslararası Lojistik Performans Endeksindeki Konumunun Kümeleme Analizi ile Araştırılması”, Turkish Studies-Social, 15(3): 1659-1679.
• 25. ZAK, J. and WEGLINSKI, S. (2014). “The Selection of The Logistics Center Location Based on MCDM/A Methodology”, Transportation Research Procedia, 3: 555-564.