Một cách tiếp cận mới để đánh giá hiệu suất logistics quốc gia

Nguyễn Thị Thanh Tâm Nguyễn Thị Thanh Tâm; Vũ Thị Ngọc Yến Vũ Thị Ngọc Yến

doi:10.59294/HIUJS.28.2024.591

Từ khóa:

chỉ số hiệu suất logistics, phương pháp ưu tiên thứ tự, ra quyết định, hiệu suất hoạt động logistics quốc gia

Tóm tắt

Logistics là một phần quan trọng của chuỗi cung ứng toàn cầu. Sự gián đoạn gần đây của chuỗi cung ứng toàn cầu đã dẫn đến tác động ngày càng tăng của logistics đối với thương mại toàn cầu. Từ đó, nhu cầu nghiên cứu về hiệu quả logistics quốc gia đã tăng lên đáng kể. Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện nay về hiệu suất hoạt động logistics quốc gia vẫn còn hạn chế. Ra quyết định đa tiêu chí (MCDM) là một trong những ứng dụng phổ biến trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động logistics. Trong nghiên cứu này, phương pháp tiếp cận ưu tiên thứ tự (OPA), một phương pháp của MCDM, được áp dụng để cung cấp các tiêu chí chính đánh giá hiệu suất hoạt động logistics quốc gia. OPA được công nhận là một cách tiếp cận có lợi hơn so với các phương pháp MCDM truyền thống. Nghiên cứu này sử dụng OPA như một công cụ tính trọng số để xác định chỉ số hiệu suất hoạt động logistics chính cho tiêu chuẩn quốc gia. Nhìn chung, kết quả của OPA chỉ ra rằng tổng sản phẩm quốc nội (GDP), vận tải container, hải quan, theo dõi và truy xuất cũng như sự dễ dàng sắp xếp các lô hàng là năm tiêu chí hàng đầu. Nghiên cứu này không chỉ là cơ sở tham khảo cho việc ra quyết định chiến lược ở các quốc gia mà còn phục vụ cho các nghiên cứu sau này về hiệu suất hoạt động logistics quốc gia.

Abstract

Logistics is a vital part of global supply chain. The recent disruption of the global supply chain has led to the increasing impact of logistics on global trade. Hence, the demand for research on national logistics efficiency has risen significantly. Yet, current studies on national logistics performance remained limited. Multi-Criteria Decision Making (MCDM) was one of common applications in the evaluation of logistics performance. In this study, ordinal priority approach (OPA), a method of MCDM, was applied to provide key criteria to evaluate national logistics performance. OPA was recognized as a more beneficial approach than traditional methods of MCDM. This research utilized OPA as a weighting tool to define key logistics performance index for national benchmarking. Overall, the result of OPA indicated that gross domestic product (GDP), container transport, customs, tracking and tracing, and ease of arrangement shipments were the top five criteria. The research served as a reference not only for strategic decision-making in nations but also for further research on national logistics performance.

Tài liệu tham khảo

[1] D. Waters, Logistics An Introduction to supply chain management. Palgrave macmillan, 2021.

[2] P. Hayaloglu, “The impact of developments in the logistics sector on economic growth: The case of OECD countries,” International Journal of Economics and Financial Issues, vol. 5, no. 2, pp. 523–530, 2015.

[3] S. Sezer and T. Abasiz, “The Impact of Logistics Industry on Economic Growth: An Application in OECD Countries,” Eurasian Journal of Social Sciences, vol. 5, no. 1, pp. 11–23, 2017, doi: 10.15604/ejss.2017.05.01.002.

DOI: https://doi.org/10.15604/ejss.2017.05.01.002

[4] R. De Souza, “An Investigation into the Measures Affecting the Integration of ASEAN' s Priority Sectors (Phase 2): The Case of Logistics An Investigation into the Measures Affecting the Integration of ASEAN ' s Priority Sectors (Phase 2): The Case of Logistics REP,” no. July 2014.

[5] C. Cooper, S. Sedgwick, and S. Mitra, “Trade and logistics in Southern California: the industry, its jobs and its economic contribution.” Los Angeles, CA: Institute for Applied Economics, 2017.

[6] The world bank, “Logistics performance index.” [Online]. Available: https://lpi.worldbank.org/

[7] J.-F. Arvis et al., “Connecting to Compete 2018,” Connecting to Compete 2018, 2018, doi: 10.1596/29971.

DOI: https://doi.org/10.1596/29971

[8] K. H. Lau, “Benchmarking green logistics performance with a composite index,” Benchmarking, vol. 18, no. 6, pp. 873–896, 2011, doi: 10.1108/14635771111180743.

DOI: https://doi.org/10.1108/14635771111180743

[9] T. Bosona and G. Gebresenbet, “logistics Evaluating Logistics Performances of Agricultural Prunings for Energy Production: A Logistics Audit Analysis Approach,” 2018, doi: 10.3390/logistics2030019.

DOI: https://doi.org/10.3390/logistics2030019

[10] J. Rezaei, W. S. van Roekel, and L. Tavasszy, “Measuring the relative importance of the logistics performance index indicators using Best Worst Method,” Transp Policy (Oxf), vol. 68, no. March, pp. 158–169, 2018, doi: 10.1016/j.tranpol.2018.05.007.

DOI: https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2018.05.007

[11] A. Ulutaş and Ç. K. Karaköy, “An analysis of the logistics performance index of EU countries with an integrated MCDM model,” Economics and Business Review, vol. 5, no. 4 SE-Articles, pp. 49–69, Dec. 2019, doi: 10.18559/ebr.2019.4.3.

DOI: https://doi.org/10.18559/ebr.2019.4.3

[12] M. Petrović, N. Bojković, and V. Jeremić, “Methods for Cross-National Performance Evaluation in Logistics,” Quantitative Methods in Logistics, pp. 25–48, 2020, doi: 10.37528/ftte/9786673954196.002.

DOI: https://doi.org/10.37528/FTTE/9786673954196.002

[13] A. Mahmoudi, M. Abbasi, and X. Deng, “Evaluating the Performance of the Suppliers Using Hybrid DEA-OPA Model: A Sustainable Development Perspective,” Group Decis Negot, vol. 31, no. 2, pp. 335–362, 2022, doi: 10.1007/s10726-021-09770-x.

DOI: https://doi.org/10.1007/s10726-021-09770-x

[14] C. N. Wang, T. T. T. Nguyen, T. T. Dang, and N. A. T. Nguyen, “A Hybrid OPA and Fuzzy MARCOS Methodology for Sustainable Supplier Selection with Technology 4.0 Evaluation,” Processes, vol. 10, no. 11, pp. 1–20, 2022, doi: 10.3390/pr10112351.

DOI: https://doi.org/10.3390/pr10112351

[15] J.-F. Arvis, L. Ojala, B. Shepherd, D. Ulybina, and C. Wiederer, “Connecting to Compete 2023: Trade Logistics in an Uncertain Global Economy - The Logistics Performance Index and Its Indicators,” Connecting to Compete 2023: Trade Logistics in an Uncertain Global Economy - The Logistics Performance Index and Its Indicators, 2023, doi: 10.1596/39760.

DOI: https://doi.org/10.1596/39760

[16] K. Rashidi and K. Cullinane, “Evaluating the sustainability of national logistics performance using Data Envelopment Analysis,” Transp Policy (Oxf), vol. 74, no. November 2018, pp. 35–46, 2019, doi: 10.1016/j.tranpol.2018.11.014.

DOI: https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2018.11.014

[17] K. C. Chejarla, O. S. Vaidya, and S. Kumar, “MCDM applications in logistics performance evaluation: A literature review,” Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, vol. 29, no. 3–4, pp. 274–297, 2022, doi: 10.1002/mcda.1774.

DOI: https://doi.org/10.1002/mcda.1774

[18] N. Koc Ustali and O. Tosun, “Investigation of Logistics Performance of G-20 Countries Using Data Envelopment Analysis and Malmquist Total Factor Productivity Analysis,” Journal of Mehmet Akif Ersoy. University Economics and Administrative Sciences Faculty, vol. 7, no. 3, pp. 755–781, 2020, doi: 10.30798/makuiibf.792066 WE - Emerging Sources Citation Index (ESCI).

DOI: https://doi.org/10.30798/makuiibf.792066

[19] World bank, “World Bank Open Data.” Accessed: May 11, 2022. [Online]. Available: https://data.worldbank.org/

[20] OECD, “Container transport (indicator).”

[21] L. Martí, J. C. Martín, and R. Puertas, “A DEA-logistics performance index,” J Appl Econ, vol. 20, no. 1, pp. 169–192, 2017, doi: 10.1016/S1514-0326(17)30008-9

DOI: https://doi.org/10.1016/S1514-0326(17)30008-9