Lojistik performans ve çevre kirliliği arasındaki ilişkide yeşil inovasyonun rolü: OECD ülkeleri örneği
2025
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Ramazan Erturgut
Abstract (TR)
İnsan yaşamını yakından etkileyen çevre kirliliğinin önemi giderek artmaktadır. Çevre kirliliğini etkileyen birçok faktör vardır. Bu faktörlerden birisi de lojistik sektörüdür. Çevre kirliliğinin tüm alt türleri lojistik operasyonlarının sonuçlarından etkilenmektedir. Lojistik operasyonların etkinliğini, etkililiğini ve verimliliğini ölçen lojistik performansın çevre kirliliğine olan etkisinin literatürde karmaşık bir sonuca sahip olduğu görülmüştür. Bu durum lojistik performans ve çevre kirliliği ilişkisinin doğrusal olmayan ve diğer faktörlerden etkilendiğini gösterir. Dolayısıyla bu ilişkinin incelenmesi önem arz etmektedir. Çevre kirliliğini azaltmaya yönelik yapılan yenilikler yeşil inovasyon olarak değerlendirilmektedir. Yeşil inovasyonunun lojistik performans ile karşılıklı teşvik edici bir ilişkisi bulunmaktadır. Bu durum yeşil inovasyonun lojistik performans ve çevre kirliliği ilişkisini etkileyebileceğini göstermektedir. Lojistik performans ve çevre kirliliği ilişkisinde yeşil inovasyonun rolünü inceleyen çalışmalar kısıtlıdır. Bu kapsamda çalışmanın amacı lojistik performans ve çevre kirliliği ilişkisinde yeşil inovasyonun rolünü tespit etmektir. Çalışmada öncelikle konuya ilişkin literatür taraması gerçekleştirilmiş ve bibliyometrik analiz ile yayınlarla ilgili sayısal analizler gerçekleştirilmiştir. Sonrasında STIRPAT modeli kapsamında model oluşturulmuş ve GYGPR yöntemi ile veriler analiz edilmiştir. OECD ülkeleri üzerine yapılan incelemede 2007-2018 dönemi verileri kullanılmıştır. Çalışmada lojistik performans ve çevre kirliliği ilişkisinin doğrusal olup olmadığı, lojistik performans ve yeşil inovasyona dair eşiğin varlığı ve varsa ilişkinin bu eşik seviyelerinin altında ve üstünde nasıl gerçekleştiğini tespit etmek için iki model kurulmuştur. Elde edilen bulgular lojistik performansın çevre kirliliği ile ilişkisinin doğrusal olmadığını kanıtlar niteliktedir. Bu ilişkide lojistik performansa dair bir eşik değerinin varlığı tespit edilmiş ve her iki rejimde de lojistik performans artışının çevre kirliliğini azalttığı görülmüştür. Yeşil inovasyonunun ise bu ilişkide lojistik performansı destekleyerek çevre kirliliğinin azaltılmasında olumlu bir rol oynadığı tespit edilmiştir. İkinci olarak lojistik performans ve çevre kirliliği ilişkisinde yeşil inovasyona dair bir eşik değerinin varlığı tespit edilmiştir. Lojistik performans artışının, yeşil inovasyon bu eşik değerinin hem altında hem de üstündeyken çevre kirliliğini azalttığı tespit edilmiştir. Yeşil inovasyonun bu ilişkide yine lojistik performansı desteklediği görülmüştür. Ayrıca modele STIRPAT modeli kapsamında dahil edilen kontrol değişkenlerinden GSHY, ticari açıklık, enerji arzı ve kentleşmenin çevre kirliliğini artırdığı, sanayileşmenin ise azalttığı görülmüştür. Tüm sonuçlar literatürdeki ilgili çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Sonuçta benzer bulgular elde eden çalışmalar olduğu tespit edilmiştir. Son olarak politika yapıcılara çevre kirliliğinin azaltılmasında fayda sağlayabilecek öneriler sunulmuştur.
Author
Dr. Hayrullah Altınok
Institution

Akdeniz University
Uluslararası Ticaret ve Lojistik Bilim Dalı
How to Cite
Hayrullah Altınok (Doktora Tezi). Lojistik performans ve çevre kirliliği arasındaki ilişkide yeşil inovasyonun rolü: OECD ülkeleri örneği, 2025, Akdeniz University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Akdeniz University
- Spin-1 Blume-Capel ve karma spin (1/2, 1) Ising modellerinin termodinamik geometri çerçevesinde incelenmesi(2024)
- Hava kirliliği ve kentleşme ile COVID-19 ilişkisinin coğrafi bilgisistemleri kullanılarak belirlenmesi(2025)
- Orman yangını risk alanlarının tespiti ve haritalanması: Kaş, Antalya örneği(2025)
- Christopher Marlowe'un eserlerinde değerlerin analizi(2022)
- Andriake Granarium'u ve sosyo-ekonomik etkileri(2022)
- Migrenli hastalarda transkranial ultrasonografi yoluyla beyin dokusu değişikliklerinin incelenmesi ve depresyonla ilişkisi(2023)