Dergiler / Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2020 / Cilt: 7 - Sayı: 3

VERİ ZARFLAMA ANALİZİ VE MALMQUİST TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİĞİ ANALİZİ İLE G-20 ÜLKELERİ LOJİSTİK PERFORMANSININ İNCELENMESİ

INVESTIGATION OF LOGISTIC PERFORMANCE OF G-20 COUNTRIES USING DATA ENVELOPMENT ANALYSIS AND MALMQUIST TOTAL FACTOR PRODUCTIVITY ANALYSIS

Sayfa
755–781
Yayın Tarihi
2020-11-30
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bununla birlikte dönemler itibariyle en verimli dönemin 2007-2010, en verimsiz dönemin ise 2010-2012 dönemi olduğu tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma, G-20 ülkelerinin, lojistik performans açısından karşılaştırmalı etkinlik analizini yapmayı amaçlanmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu amaç doğrultusunda, değerlendirme kriterleri, sektörden ve akademik uzman görüşü yardımıyla belirlenmiş ve değerlendirme kriterlerine ait veri seti Dünya Bankası veri tabanından elde edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Bununla birlikte dönemler itibariyle en verimli dönemin 2007-2010, en verimsiz dönemin ise 2010-2012 dönemi olduğu tespit edilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2007-2016 Verileri
⚙️Değişkenler:G-20 Ülkeleri · Lojistik Performans İndeksi · Veri Zarflama Analizi

Özet

Bu çalışma, G-20 ülkelerinin, lojistik performans açısından karşılaştırmalı etkinlik analizini yapmayı amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda, değerlendirme kriterleri, sektörden ve akademik uzman görüşü yardımıyla belirlenmiş ve değerlendirme kriterlerine ait veri seti Dünya Bankası veri tabanından elde edilmiştir. Çalışmada, Veri Zarflama Analizi ile CCR ve BCC girdi temelli modellere göre analiz yapılmıştır. Böylece öncelikle ülkelerin etkinlik skorları ve etkinlik sınırı altında kalan ülkeler için referans grupları belirlenmiştir. Sonra etkinlik sınırı altında kalan ülkeler için potansiyel iyileştirme değerlerini bulmaya yönelik analizler gerçekleştirilmiştir. Daha sonra ise ülkelerin 2007-2016 süreci içindeki etkinlik değişimini tespit etmek amacıyla Malmquist Toplam Faktör Verimliliği Analizi yapılmıştır. Çalışma sonuçlarına göre ülke etkinlik değerlerinin ve referans gruplarının yıllara göre farklılık gösterdiği saptanmıştır. Bununla birlikte dönemler itibariyle en verimli dönemin 2007-2010, en verimsiz dönemin ise 2010-2012 dönemi olduğu tespit edilmiştir. Tüm bu sonuçlara ek olarak etkinlik türleri açısından Çin ve Hindistan’ın sürekli iyileşme kaydettiği görülmüştür.

Abstract

This study aims to make a comparative efficiency analysis of G-20 countries in terms of logistics performance. For this purpose, evaluation criteria have been determined with the help of industry and academic expert opinion and data set of evaluation criteria were obtained from the World Bank database. In this study, the analysis was made according to the CCR and the BCC input-based models by the Data Envelopment Analysis method. First, the efficiency scores of the countries were determined. After, reference groups were determined for the countries under the efficient frontier. Then, analyzes were made to find potential improvement values for the countries under the efficient frontier. Besides, Malmquist Total Factor Productivity Analysis was made in order to determine the efficiency change of countries in the 2007-2016 period. According to the results of the study, it has been determined that the country efficiency values and reference groups differed years. Moreover, it was determined that the most productive period is 2007-2010 and the most inefficient period is 2010-2012. Also, it has been observed that China and India have continuously improved in terms of efficiency types.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

USTALI, N. K., TOSUN, Ö. (2020). VERİ ZARFLAMA ANALİZİ VE MALMQUİST TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİĞİ ANALİZİ İLE G-20 ÜLKELERİ LOJİSTİK PERFORMANSININ İNCELENMESİ. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 7 - Sayı: 3, 755–781. https://ajindex.com/articles/75272

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (19)

  1. Abbade, E. B. (2017).
  2. Availability, Access and Utilization, Identifying the Main Fragilities for Promoting Food Security in Developing Countries. World Journal of Science, Technology and Sustainable Development, 14(4), 322-335.
  3. Ab Talib, M. S., Abdul Hamid, A. B. and Chin, T. A. (2016). Can Halal Certification Influence Logistics Performance?. Journal of Islamic Marketing, 7(4), 461–475.
  4. Acar, A. Z. and Alemdar, A. (2015, June 4-5). The Role of Sınergy in Increasing Logistics Industry Global Competitive Level, Logistics Clustering in Turkey [Conference presentation], Global Business Research Congress,, İstanbul, 318-334.
  5. Aldakhil, A. M., Nassani, A. A., Awan, U., Abro, M. M. Q. and Zaman, K. (2018). Determinants of Green Logistics in BRICS Countries, An Integrated Supply Chain Model for Green Business. Journal of Cleaner Production, 195, 861-868.
  6. Akçetin, E., Çelik, U. and Takçı, H. (2013). Lojistik ve Denizcilik Sektörü Açısından Veri Madenciliği Uygulamalarının Önemi. Journal of ETA Maritime Science, 1(2), 73-80.
  7. Akın, H. B. (Ed.). (2010).
  8. Temel İşletme, Girişimcilik, İş Kurma ve Yönetim. Ankara:
  9. Liberte Yayınları.
  10. Aksungur, M. and Bekmezci, M. (2020). Türkiye’nin Lojistik Performansının Değerlendirilmesi, Boylamsal Bir Araştırma. Toros Üniversitesi İİBF Sosyal Bilimler Dergisi. 7(12), 20-40.
  11. Aynagöz Ç., Ö. (2016). Wto-Ticareti Kolaylaştırma Anlaşması ve Türkiye için Değerlendirmeler. Journal of Economics and Administrative Sciences/Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(1), 1-13.
  12. Bakar, M. A. A. and Jaafar, H. S. (2016).
  13. Malaysian Logistics Performance, A Manufacturer’s Perspective. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 224, 571-578.
  14. Bakırcı, F., Ekinci, E. D. and Şahinoğlu, T. (2014). Bölgesel Kalkınma Politikalarının Etkinliği, Türkiye Alt Bölgeler Bazında Bir Uygulama. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(2), 281-298.
  15. Banker, R. D., Charnes, A. and Cooper, W. W. (1984). Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science, 30(9), 1078-1092.
  16. Başar, S. I. and Bozma, G. (2017). Ülkelerin Lojistik Performanslarının Belirleyicileri. Kafkas Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20, 447-458.
  17. Bayrak, R. (2019). Uygulamalı Veri zarflama Analizi. Ankara:
  18. Detay Yayıncılık. Bayraktutan, Y. and Özbilgin, M. (2016). Lojistik Maliyetler ve Lojistik Performans Ölçütleri. Maliye Araştırmaları Dergisi, 1(2), 95-112.
  19. Bedük, A. (2010). Karş