LOJİSTİK PERFORMANS ENDEKSİ (LPI) İLE ÇEVRE PERFORMANS ENDEKSİ (EPI) ARASINDAKİ İLİŞKİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA
Author :
DOI : 10.26449/sssj.658
Year-Number: 2018-20
Language : null
Konu :
Abstract
Ülkeler için yayınlanan Lojistik Performans Endeksi (LPI) ve çevre performans endeksi (EPI) lojistik ve çevre ilişkisi üzerine farkındalık oluşturmak için yapılan en önemli araştırmalardandır. Çalışmanın amacı, 2016 yılında Lojistik Performans Endeks (LPI) sıralamasında ilk yirmi sekizde yer alan ülkeler ve Türkiye'den oluşan grubun 2010-2016 yılları arasındaki lojistik performans endeksi ile çevre performans endeksi puanları arasındaki etkiyi ve ilişkiyi analiz etmektir. Veriler panel data yöntemi ve STATA programı kullanılarak değerlendirilmiştir. Çalışmanın sonucunda, modelimiz için de data setinde kullanılan 29 ülkeye göre Lojistik Performans Endeksinde (LPI) ve Çevre Performans Endeksinde (EPI) değişken olabileceği görülmüştür. Bu durumda da modelimiz birbirine etkisi bakımından değişkenlerimizin anlamlı, ülkelere ve zamana göre değişkenliğe sahip olduğunu göstermektedir.
Keywords
Abstract
The Logistics Performance Index (LPI) and the Environmental Performance Index (EPI) published for countries are the most important research conducted to raise awareness on logistics and environmental relations. The aim of the study is to analyze the impact and relationship between the logistics performance index and the environmental performance index scores between 2010-2016 for the group of countries and Turkey in the first twenty-eight in terms of the Logistics Performance Index (LPI). Data were evaluated using panel data method and STATA program. As a result of the study, it is seen that for our model, it may be variable in Logistic Performance Index (LPI) and Environmental Performance Index (EPI) according to the 29 countries used in the data set. In this case, our model also shows that our variables in terms of mutual influence are meaningful, varying in country and time.
Keywords
- İklim ve Enerji Kaynak: (EPI, 2016b: 1) Munksgaard vd., (2007: 119) çalışmada, öncelikle DEA tabanlı bir Çevre Performans Endeksi (EPI) içinde çevresel hasar maliyetleri ile ilgili bilginin nasıl uygulanacağını göstermek ve ikincisi, Danimarka'daki girdiçıktı verilerini ve çevresel verilerden yararlanarak bu endeksleri ürün bazında tahmin etmeyi amaçlamıştır. Bu çalışma, fiziksel baskılarla kurulan çevresel endeksler ile refah ekonomisinde kurulan hasar maliyetleri arasındaki boşluğu kapamaya yönelik olduğu için önem içermektedir. Frank vd., (2016: 1190) çalışmada, petrol ve gaz şirketleri tarafından rapor edilen çevresel sürdürülebilirlik göstergelerini bütünleyici bir endeksle birleştiren bir değerlendirme çerçevesi önermeyi amaçlamıştır. Çalışmada petrol ve gaz sektörlerindeki 11 şirketin verilerini S-eğrisi ölçeği dönüşümünü ve göstergeleri pekiştirmek için çok yönlü yarar teorisini kullanan çok kriterli yaklaşımla kıyaslanmıştır. Zuo vd., (2017: 48) çalışmada çevre performans değerlendirme yöntemiyle 2006-2011 yılları arasında Çin'in çevre performansını eyalet düzeyinde değerlendirmeyi amaçlamıştır. Yine çalışmada, 2006-2011 arasındaki 30 eyalet idari bölgesinin (PAR) çevre performans endeksinin (EPI) sırasıyla kötüden iyiye doğru, sırasıyla 44,12 (Shanxi, 2006) ila 80,87 (Pekin, 2010) arasında değiştiği sonucuna varılmıştır. Balezentis vd., (2016:23) çalışmada Litvanya’daki sektörlerin sera gazı emisyonlarındaki temel eğilimi ve Çevre Performans Endeksini (EPI) veri zarflama yöntemiyle analiz etmeyi amaçlamıştır. Çalışma sonucunda analiz edilen sektörlerin, ortalama EPI ve büyüme hızına göre dört kümeye gruplandırılabileceğini tespit edilmiştir. Yine çalışmada, kağıt hamuru, kağıt ve tarım sektörleri, en iyi performans gösteren gruba girerken, en yüksek ortalama EPI ve en yüksek büyüme oranına sahip oldukları bulgulanmıştır. Petrol üretimi ve hava taşımacılığı sektörleri, en düşük çevre performansına sahip sektörler olduğu tespit edilmiştir. Atici (2009: 1903) çalışmada, OECD ülkelerindeki tarımsal koruma yapılarını kronolojik ve karşılaştırmalı bir perspektiften incelemeyi amaçlamıştır. Buna ek olarak, küreselleşme döneminde tarım politikalarının çevresel etkilerini daha iyi açıklamak için politika çevre etkileşimi irdelenmiştir. Çalışma sonucunda Avusturalya ve Yeni Zelanda tarım sektöründe karşılaştırmalı avantaj sağladığı bulgulanmıştır. Coelho vd., (2012: 1473) çalışmada, Cleaner Treatment konsepti temel alınarak atık arıtma teknolojilerinin çevresel performansının değerlendirilmesi için Cleaner Treatment Index'in (CTI) geliştirilmesi ve onaylanması üzerinde durmuştur. Endeks, operasyonel parametrelerden oluşan birkaç göstergenin toplanması (toplamı veya ürünü) ile oluşturulmuştur. Çalışma sonucunda, toplama yöntemi için, değerlendirilen birçok tesis için CTI sonuçları 0.5'den (0'dan 1'e kadar bir ölçekte) büyük olduğu tespit edilmiştir. Bu nedenle, bu çalışma, CTI'nin farklı arıtma tesislerinin çevresel performansını değerlendirmek ve karşılaştırmak için basit ve sağlam bir araç olduğunu ve Cleaner Treatment uygulamasını desteklemek için mükemmel bir nicel araç olduğunu ortaya koymaktadır. Fare vd., (2010: 158) çalışmada, Amerika Birleşik Devletlerindeki kömürle çalışan elektrik santrallerindeki atık salımını için çevresel performans endeksi geliştirmeyi amaçlamıştır. Rogge vd., (2012: 143) Zhou vd., tarafından önerilen DEA modelinin, iyimser ve kötümser modeli ile hesaplanan Çevre Performans Endeksiyle (EPI) karşılaştırması amaçlanmıştır. Hsu vd., (2013: 171) çalışmada, nicel göstergelerin ve Çevre Performans Endekslerinin, yirmi yıl önce belirlenen küresel politika hedeflerine ulaşmayı nasıl ölçtüğünü göstermeyi amaçlamıştır. Çalışma sonucunda, binyıl kalkınma hedefleri 7'nin çevresel hedeflerindeki ilerlemenin ülke, bölge ve konu bakımından eşitsiz olduğunu tespit edilmiştir. Bunun sonucunda, gelir, sosyal gelişme ve kurumsal faktörler bu farklılıkların bazılarını açıklarken, değişken küresel çevre performansının kısmen binyıl kalkınma hedefleri 7'nin süreçleri ve kurumlarındaki güçlüklerle ilişkilendirilebileceğini önermiştir. Bu çalışmada literatürde yapılan çalışmalardan yola çıkarak sürdürülebilirdik kavramı bağlamında lojistik performansı ve çevre performansı arasında etki ve ilişkinin var olup olmadığı noktasında STATA programı kullanılarak panel data yöntemiyle inceleme yapılmıştır. H1: ülkelerin lojistik performansı, çevre performansını pozitif etkiler. H2: ülkelerin lojistik performansı, çevre performansını pozitif etkiler. 3. YÖNTEM Lojistik Performans Endeksindeki (LPI) sıralamada yirmi sekizde yer alan ülkeler ve Türkiye toplam yirmi dokuz ülkeden oluşan panelin 2010-2016 yılları arasındaki Lojistik Performans Endeksi (LPI) ile Çevre Performans Endeksi (EPI) puanları arasındaki etkiyi ve ilişkiyi niceliksel yöntemlerle analiz etmektir. 3.1. Evren ve Örneklem Bu araştırmanın evreni Lojistik Performans Endeksinde (LPI) ve Çevre Performans Endeksinde (EPI) yer alan 150 ülkedir. Ancak, evren çok geniş olduğundan, zamandan ve araştırma maliyetinden tasarrufta bulunmak için örnekleme gidilmiştir. Böylelikle çalışmanın örneklemi, 2016 Lojistik Performans Endeksi (LPI) ilk yirmi sekizde yer alan ülkeler ve Türkiye toplam yirmi dokuz ülkedir. 3.2. Ampirik Model, Bulgular ve Tartışma Bu çalışma Lojistik Performans Endeksi (LPI) ve Çevre Performans Endeksi (EPI) değerlerinin 29 ülke üzerinde 2010-2012-2014-2016 yıllarına ait veriler kullanılarak yapılmıştır. Modeldeki değişkenlerin birbiri ile ilişkisini bulmak ve ölçmek için sabit (fixed) ve rastgele (random) etkili model testleri panel sete uygun olarak Stata programı kullanılarak yapılmıştır. Şekil 1: LPI ve EPI’nin Regresyon Analizi İlk olarak iki değişkenin birbirine olan etkisini bulabilmek için regresyon testi yapılmıştır. İncelenen değişkenler arasındaki ilişkiyi öğrenmek için P>ItI değerine bakıldığında sıfır (0) olduğu görülmektedir. Bu da değişkenlerin birbirini açıklama düzeylerinin yüksek olduğu göstermektedir.
- Şekil 4: LPI ve EPI Hausman testi Fixed effect ve random effect testleri arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını incelemek ve iki model arasında tercih yapabilmek için kullanılan Hausman testi sonucuna göre ise Prob>chi2 değeri 0.0462 olduğu görülmektedir. Buna göre Prob>chi2 değerinin 0.5’ten küçük olması nedeniyle 1. Hipotez olan rastgele etkili “random-effect” modelin, test sonucuna göre kabul edilmediği ve 2. Hipotez olan sabit etkili “fixed-effect” modelin uygun olduğu söylenebilir. 4. SONUÇ VE ÖNERİLER Sınırsız bir Dünyada ekonomik ve ticari faaliyetlerin ilerlemesinde lojistik faaliyetlerin önemi her geçen gün daha da artmaktadır. Ülkerlerin ekonomik, ticari ve lojistik faaliyetleriyle ortaya çıkan yüksek teknolojinin getirdiği sanayi kirliliği, müşterileri taleplerine etkin cevap verebilme, sağlıksız iş ortamı ve emisyon gibi topluma ve çevreye zarar verebilecek olumsuz etkiler yeşil lojistik kavramıyla önlenebilir olduğu bilinmektedir. Ülkeler için yayınlanan lojistik performans endeksi (LPI) ve çevre performans endeksi (EPI) Dünyada bu farkındalığı oluşturmak için yapılan çalışmalardan en önemlilerindendir. Bu çalışma, 2010-2016 dönemi için 29 ülkesinden oluşan bir panelde lojistik performans endeksi ve çevre performans endeksi arasındaki ilişki STATA programı ile analiz edilmiştir. Fixed effect modeli olmasının sebebi değişkenlerin veya katsayıların, ülkelere veya zamana göre değiştiğinin varsayıldığı modeldir. Bu modelimiz için de data setinde kullanılan 29 ülkeye göre Lojistik Performans Endeksi (LPI) ve Çevre Performans Endeksi’nin (EPI) değişken olabileceği görülmüştür. Bu durumda da modelimiz birbirine etkisi bakımından değişkenlerimizin anlamlı, ülkelere ve zamana göre değişkenliğe sahip olduğunu KAYNAKÇA Akdoğan, M., Ş., ve Durak, A., (2016). Logistic and marketing performances of logistics companies: A comparison between Germany and Turkey. 2th International Strategic Management Conference, ISMC 2016, 28-30 October 2016, Antalya, Turkey, 235, s.576-586. Arvis, J-F., Ojala, L., Shepherd, B. and D. Saslavsky, Busch, C. and A. Raj. (2016), Connecting to compete 2016: Trade logistics in the global economy: the logistics performance index and its indicators. The World Bank. Atici, C., (2009). Pollution without subsidy? What is the environmental performance index overlooking? Ecological Economics 68, s.1903-1907. Bakar, M., A., A., ve Jaafar, H., S., (2016). Malaysian Logistics Performance: A Manufacturer’s Perspective. 6th International Research Symposium in Service Management, IRSSM-6 2015, Social and Behavioral Sciences 224 (2016) 571-578. Balezentis, T., Li, T., Streimikiene, D., ve Balezentis, A., (2016). Is the Lithuanian economy approaching the goals of sustainable energy and climate change mitigation? Evidence from DEA-based environmental performance index. Journal of Cleaner Production 116, s.23-31. Behar, A., ve Manners, P., (2008). Logıstıcs and Exports. CSAE WPS/2008-13, s.1-16. Coelho, H., M., G., Lange, L., C., ve Coelho, L., M., G., (2012). Proposal of an environmental performance index to assess solid waste treatment technologies. Waste Management 32, s.1473-1481. Çemberci, M., Civelek, M., E., ve Canbolat N., (2014). The Moderator Effect of Global Competitiveness Index on Dimensions of Logistics Performance Index. World Conference on Technology, Innovation and Entrepreneurship, Social and Behavioral Sciences 195, s. 1514-1524. Ekici, Ş., Ö., Kabak, Ö., ve Ülengin, F., Linking to compete: Logistics and global competitiveness interaction. Transport Policy, 48, s, 117-128. EPI, (2016a). Environmental Performance Index Rankings, www.epi.yale.edu Erişim: 10.02.2017). EPI, (2016b). EPI framework indicator scores. http://epi.yale.edu/downloads Erişim: 10.02.2017). EPI, (2016c). Environmental Health. http://epi.yale.edu/downloads Erişim: 10.02.2017). EPI, (2016d). Climate and Energy. http://epi.yale.edu/downloads Erişim: 10.02.2017). EPI, (2016e). Water Resources. http://epi.yale.edu/downloads Erişim: 10.02.2017). EPI, (2016f). Water and Sanitation. http://epi.yale.edu/downloads Erişim: 10.02.2017). EPI, (2016g). Agriculture. http://epi.yale.edu/downloads Erişim: 10.02.2017). EPI, (2016h). Fisheries. http://epi.yale.edu/downloads Erişim: 10.02.2017). EPI, (2016i). Air Quality. http://epi.yale.edu/downloads Erişim: 10.02.2017). EPI, (2016j). Biodiversity and Habitat . http://epi.yale.edu/downloads Erişim: 10.02.2017). EPI, (2016k). Forestry . http://epi.yale.edu/downloads Erişim: 10.02.2017). Färe, R., Grosskopf, S., ve Pasurka, Jr., C., A., (2010). Toxic releases: An environmental performance index for coal-fired power plants. Energy Economics 32, s.158-165. Frank, A., F., Molle, N., D., Gerstlberger W., Bernardi, J., A., B., ve Pedrini D., C., (2016). An integrative environmental performance index for benchmarking in oil and gas industry. Journal of Cleaner Production 133, s.1190-1203. Gogoneaţă, B., (2008). An analysis of explanatory factors of logistics performance of a country. Amfiteatru Economic, s.143-156. Hsu, A. et al. (2016). 2016 Environmental Performance Index. New Haven, CT: Yale University. Available: www.epi.yale.edu. Hsu, A., Lloyd, A., ve Emerson, W., J., (2013). What progress have we made since Rio? Results from the 2012 Environmental Performance Index (EPI) and Pilot Trend EPI. Environmental Science & Policy 33, s.171-185. Jhawar, A., Garg, S., K., ve Khera S., N., (2014). Analysis of the skilled work force effect on the logistics performance index—case study from India. Logist. Res., 7: s.117-127. Korinek, J. and Sourdin, P. (2011), To What Extent Are High-Quality Logistics Services Trade Facilitating, OECD Trade Policy Working Papers, No. 108, s.,1-OECD Publishing, http://dx.doi.org. Lau., K., H., (2011). Benchmarking green logistics performance with a composite index . Benchmarking: An International Journal, Vol. 18 Iss 6 pp.873-896. LPI, (2016). Logistics Performans İndex Rankings. http://lpi.worldbank.org/international/global Mariamo E., B., Gobbo Jr., J., A., Camioto, F., C., ve Rebelato, D., A., N., (2016). CO2 emissions and logistics performance: a composite index proposal. Journal of Cleaner Production, s,1-13. Marti, L., Puertas, R., ve García, L., (2014). The importance of the Logistics Performance Index in international trade, Applied Economics, 46:24, 2982-2992. Munksgaard, J., Christoffersen L., B., Keiding H., Pedersen O., G., ve Jensen T., S., (2007). An environmental performance index for products reflecting damage costs. Ecological Economics 64, s.119-130. Özceylan, E., Çetinkaya, C., Erbas., M., ve Kabak, M., (2016). Logistic performance evaluation of provinces in Turkey: A GIS-based multi-criteria decision analysis. Transportation Research Part A 94, s.323-337. Rogge, N., (2012). Undesirable specialization in the construction of composite policy indicators: The Environmental Performance Index. Ecological Indicators 23, s.143-154. Puertas, R., Marti, L., ve García, L., (2013). Logistics Performance and Export Competitiveness: European Experience. Empirica, 41, s. 467-480. Sum, C.C., Teo, C.B., Ng, K.K., 2001. Strategic logistics management in Singapore. Int. J. Oper. Prod. Manage. 21 (9), 1239-1260. United Nations, 2014. Climate Summit -2014: Catalyzing Action. Global Green Freight Action Plan, UN Climate Summit. Online available at: http://www. greenfreighteurope.eu/news/global-green-freight-actionplan-presented-at- un-climate-summit.aspx (Erişim: 10.02.2017). World Bank, 2014. Logistics Performance Index (LPI) Report: the Gap Persists. Washington D.C. Online available at: http://www.worldbank.org/en/news/ press-release/2014/03/20/logistics-performance-index-gappersists (Erişim: 10.02.2017). Zaman K., ve Shamsuddin S., (2017). Green logistics and national scale economic indicators: Evidence from a panel of selected European countries. Journal of Cleaner Production 143, s.51-63. Zuo, X., Hua, H., Dong, Z., ve Hao C., (2017). Environmental Performance Index at the Provincial Level for China 2006–2011. Ecological Indicators 75, s.48-56.
