AB’YE ÜYE VE ADAY ÜLKELERİN LOJİSTİK PERFORMANSLARININ MEREC VE COCOSO YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Öz

Lojistik Performans Endeksi (LPI), Dünya Bankası tarafından ülkelerin lojistik performansını tanımlamak ve iyileştirmek amacıyla geliştirilmiştir. LPI 2023, 139 ülke arasında karşılaştırma yapılmasına olanak sunmaktadır. Bu çalışmanın amacı AB’ye üye 27 ülke ve Türkiye’nin de içinde bulunduğu 8 aday ülkenin lojistik performansını MEREC ve CoCoSo yöntemleri ile analiz etmektir. MEREC yöntemi sonuçlarına göre, kriterler ağırlık seviyelerine göre sırasıyla altyapı, gümrük yönetimi, izleme-takip etme, lojistik hizmet kalitesi, sevkiyatların planlanan veya beklenen sürelerde teslim edilmesi ve sevkiyat düzenleme kolaylığı şeklindedir. CoCoSo yöntemi uygulama sonuçlarına göre, 2023 yılı için en yüksek LPI gösteren ilk beş ülke içerisinde Finlandiya, Almanya, Danimarka, Hollanda yer almaktadır. AB’ye aday ülkeler içerisinde, Türkiye en yüksek, Arnavutluk ise en düşük lojistik performansına sahip ülke olarak bulunmuştur. Ayrıca, Türkiye’nin 2023 yılı için AB’ye üye olan 9 ülkeden daha yüksek lojistik performansı gösterdiği tespit edilmiştir. Bu çalışmada elde edilen sonuçlar ülkelerin lojistik performansı açısından üstünlükleri ve eksikliklerinin ortaya konması ve bu doğrultuda lojistik politikalarının uygulanması açısından katkı sağlayabilir.

Anahtar Kelimeler

• Lojistik Performans İndeksi (LPI)
• MEREC
• CoCoSo
• Çok Kriterli Karar Verme

EVALUATION OF THE LOGISTICS PERFORMANCES OF EU MEMBER AND CANDIDATE COUNTRIES WITH MEREC AND COCOSO METHODS

Öz

Logistics Performance Index (LPI) has been developed by the World Bank to identify and improve the logistics performance of countries. LPI 2023 allows comparisons between 139 countries. The aim of this study is to analyze the logistics performance of 27 EU member countries and 8 candidate countries, including Turkey, with MEREC and CoCoSo methods. According to the results of the MEREC method, the criteria are infrastructure, customs management, tracking-tracing, quality of logistics services, delivery of shipments within scheduled or expected times, and ease of arranging shipments, respectively, according to their weight levels. According to the CoCoSo method application results, the top five countries with the highest LPI for 2023 include Finland, Germany, Denmark, and the Netherlands. Among the EU candidate countries, Turkey has been found to have the highest and Albania the country with the lowest logistics performance. In addition, it has been determined that Turkey has a higher logistics performance than 9 EU member countries for 2023. The results obtained in this study may contribute to revealing the advantages and deficiencies of countries in terms of logistics performance and determining logistics policies.

Anahtar Kelimeler

• Logistics Performance Index (LPI)
• MEREC
• CoCoSo
• Multi Criteria Decision Making

Kaynakça

1. Arman, K. ve Özçil A. (2022). Finansal performans analizinde farklı objektif ağırlıklandırma yöntemlerinin sıralamalara etkisi. İlkay Altındağ & Taha Emre Çiftçi (Der.), Ekonomi ve Finans Alanında Güncel Akademik Çalışmalar (163- 205). Ankara: Gazi Kitabevi.
2. Atalan, A. (2020). Logistic Performance Index of OECD Members. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD), 12(23), 598-608.
3. Bardakçı, M., Erdoğdu, A., & Barut, A. (2020). G-7 ve E-7 Ülkelerinde Lojistik Performans, Ekonomik Büyüme ve Finansal Gelişme İlişkisi. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi.
4. Bitarafan, M., Amini Hosseini, K., & Hashemkhani Zolfani, S. (2023). Evaluating Natural Hazards in Cities Using a Novel Integrated MCDM Approach (Case Study: Tehran City). Mathematics, 11(8), 1936.
5. Cheng, R., Fan, J., & Wu, M. (2023). A dynamic multi-attribute group decision-making method with R-numbers based on MEREC and CoCoSo method. Complex & Intelligent Systems, 1-34.
6. Çalışkan, A. (2023). Türkiye’nin Avrupa Birliği'ne Üyelik Sürecinin Ekonomik Kriterler Açısından Değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 28(3), 349-363.
7. Çiftaslan, M. E., & Rençber, Ö. F. (2022). IDOCRIW ve CoCoSo yöntemleri ile sistemik önemli bankaların performans analizi: Türkiye örneği. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19(21. Uluslararası İşletmecilik Kongresi" Özel Sayısı), 54-72.
8. Dünya Bankası, (2023). https://lpi.worldbank.org/ (Erişim Tarihi: 27.08.2023)

9. Göçer, A., Özpeynirci, Ö., & Semiz, M. (2022). Logistics performance index-driven policy development: An application to Turkey. Transport policy, 124, 20-32.
10. Gök Kısa, A. C. & Ayçin, 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.
11. Keshavarz-Ghorabaee, M. (2021). Assessment of distribution center locations using a multi-expert subjective–objective decision-making approach. Scientific Reports, 11(1), 19461.
12. Khan, S., & Haleem, A. (2021). Investigation of circular economy practices in the context of emerging economies: A CoCoSo approach. International Journal of Sustainable Engineering, 14(3), 357-367. Doi:10.1080/19397038.2020.1871442.
13. Mešić, A., Miškić, S., Stević, Ž., & 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).
14. Orhan, M. (2019). Türkiye ile Avrupa Birliği ülkelerinin lojistik performanslarının Entropi ağırlıklı EDAS yöntemiyle karşılaştırılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (17), 1222-1238.
15. Özdağoğlu, A., Işıldak, B., & Keleş, M. K. (2022). MEREC tabanlı COCOSO yöntemiyle uçuş okullarının uçak seçimlerinin değerlendirilmesi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(2), 708-719.
16. 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.
17. Sarıgül, S. S., Ünlü, M. & Yaşar, E. (2023). A New MCDM Approach in Evaluating Airport Service Quality: MEREC-Based MARCOS and CoCoSo Methods. Uluslararası Yönetim Akademisi Dergisi, 6(1), 90-108.
18. Senir, G. (2021). Comparison of Domestic Logistics Performances of Turkey And European Union Countries In 2018 With An Integrated Model. LogForum, 17(2), 193-204.
19. Sergi, B. S., D’Aleo, V., Konecka, S., Szopik-Depczyńska, K., Dembińska, I., & Ioppolo, G. (2021). Competitiveness and the Logistics Performance Index: The ANOVA method application for Africa, Asia, and the EU regions. Sustainable Cities and Society, 69, 102845.
20. Song, M. J., & Lee, H. Y. (2022). The relationship between international trade and logistics performance: A focus on the South Korean industrial sector. Research in Transportation Business & Management, 44, 100786.
21. Suluk, S., Büyüksarıkulak, A. M., & Afşar, B. (2022). Avrupa Birliği’ne Aday ve Potansiyel Aday Ülkelerin Refah Düzeyine Göre İncelenmesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 25(1), 175-191.
22. Toslak, M., Aktürk, B. ve Ulutaş, A. (2022). MEREC ve WEDBA yöntemleri ile bir lojistik firmasının yıllara göre performansının değerlendirilmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 33, 363-372.
23. Ulutaş, A., & Karaköy, Ç. (2019). An analysis of the logistics performance index of EU countries with an integrated MCDM model. Economics and Business Review, 5(4), 49-69.
24. Yaşar, E., & Ünlü, M. (2023). Üniversitelerde Sürdürülebilirliğin İncelenmesi: LOPCOW ve MEREC Tabanlı CoCoSo Yöntemleriyle Çevreci Üniversitelerin Analizi. İşletme Akademisi Dergisi, 4(2), 125-142.
25. Yazdani, M., Zarate, P., Kazimieras Zavadskas, E., & Turskis, Z. (2019). A combined compromise solution (CoCoSo) method for multi-criteria decision-making problems. Management Decision, 57(9), 2501-2519.