Affiliation:
1. PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ
Abstract
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.
Publisher
Uluslararasi Ticaret ve Ekonomi Arastirmalari Dergisi
Reference25 articles.
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.