DOI: https://doi.org/10.2478/sbe-2026-0004
تاريخ النشر: 2026-04-01
المؤلف: Jiří Franěk وآخرون
الموضوع الرئيسي: السياسة والاقتصاد العالمي
نظرة عامة
تجري هذه الورقة البحثية تحليل أداء وتصنيف دول الاتحاد الأوروبي بناءً على مؤشر أداء اللوجستيات (LPI) من 2010 إلى 2023، مع تقييم 117 دولة. تستخدم الدراسة مقاييس بارامترية، مثل متوسط درجات LPI وانحدارات الاتجاهات الخطية، ومقاييس غير بارامترية، وتحديدًا مؤشر مالكويست للإنتاجية (MPI)، لتصنيف الدول إلى ثلاث مجموعات متميزة: “الأداء المتعثر”، “المحسنون ذوو الأداء المعتدل”، و”المتقدمون بسرعة”. تشير النتائج إلى أن الدول الأعضاء القديمة في الاتحاد الأوروبي تظهر أداءً لوجستيًا مستقرًا لكنها أقل استجابة للاتجاهات النمو الحديثة، بينما تُظهر الأعضاء الجدد أن التحسين المستدام على مر الزمن أمر حاسم لتعزيز القدرات اللوجستية.
يعتبر LPI مقياسًا شاملاً لأداء اللوجستيات وتسهيل التجارة عبر ستة أبعاد، مما يعكس تنافسية الدولة اللوجستية وتأثيرها على التنمية الاقتصادية والتجارة الدولية. تكشف تحليل التجميع عن تنوع كبير في الأداء اللوجستي، حيث تظهر “الأداء المتعثر” نموًا محدودًا، و”المحسنون” يتقدمون من خلال التحديث، و”المتقدمون بسرعة” يحققون تحسينات ملحوظة على الرغم من الضعف الأولي. تسلط الدراسة الضوء على أهمية استراتيجيات مخصصة لصانعي السياسات لتعزيز الأداء اللوجستي، مما يعزز النمو الاقتصادي والاتصال التجاري العالمي. ومع ذلك، تعترف بالقيود، بما في ذلك التحيزات المحتملة في بيانات LPI والحاجة إلى مجموعات بيانات أوسع في الأبحاث المستقبلية لأخذ عوامل مثل جودة الحوكمة والمخاطر الجيوسياسية في الاعتبار.
مقدمة
تؤكد مقدمة الورقة البحثية على أهمية أداء اللوجستيات للتجارة الدولية والازدهار الاقتصادي، كما أبرزت العديد من الدراسات (مارتي، بورتاس وغارسيا، 2014؛ أوجالا وتشيلبي، 2015). يعد مؤشر أداء اللوجستيات (LPI) الذي أصدره البنك الدولي منذ عام 2007 أداة حاسمة للدول لتحديد التحديات والفرص اللوجستية. التقرير الأخير لـ LPI، الذي نُشر في عام 2023، يقارن بين 139 دولة ويعكس تأثير جائحة COVID-19 على سلاسل الإمداد، متناقضًا مع التقييم السابق في عام 2018 (لوكوزوفا، 2021). بينما استخدمت الأبحاث السابقة LPI لتقييمات سنوية واحدة أو مقارنات قصيرة الأجل، هناك نقص ملحوظ في الدراسات التي تحلل ديناميات أداء اللوجستيات على مر الزمن، لا سيما من خلال دمج تحليل السلاسل الزمنية ومقاييس الإنتاجية مثل مؤشر مالكويست للإنتاجية (MPI).
تهدف هذه الدراسة إلى سد هذه الفجوة من خلال استخدام كل من الطرق البارامترية وغير البارامترية لفحص ديناميات LPI من 2010 إلى 2023، مع دمج تقنيات التجميع لتصنيف الدول بناءً على اتجاهات أدائها. تستند الأبحاث إلى النتائج الأخيرة التي تجمع بين MPI و LPI لتقييم التغيرات في الإنتاجية في قطاع اللوجستيات، بينما تعالج أيضًا المجال غير المستكشف لتجميع طويل الأجل بين دول الاتحاد الأوروبي. توضح الورقة إطارًا منهجيًا واضحًا يدمج بين أساليب تحليلية متنوعة ويقدم خصائص تجميع فريدة لالتقاط التغيرات الديناميكية في أداء اللوجستيات. ستراجع الأقسام اللاحقة الأدبيات ذات الصلة، وتفصل المنهجية، وتقدم النتائج، وتناقش تداعيات النتائج.
الطرق
تضمنت المنهجية المستخدمة في هذا البحث تحليلًا ثانويًا لمؤشر أداء اللوجستيات (LPI) الذي نشره البنك الدولي من 2010 إلى 2023، والذي شمل 139 دولة في أحدث إصدار له. من الجدير بالذكر أن منهجية LPI شهدت تغييرات كبيرة بين 2018 و2023، حيث انتقلت من مؤشر يعتمد على الإدراك إلى واحد يدمج مؤشرات الأداء الرئيسية المدفوعة بالبيانات الكبيرة (KPIs). يسمح هذا التحول بتقييم أكثر موضوعية لأداء اللوجستيات من خلال استخدام بيانات الشحن وكفاءة الموانئ في الوقت الحقيقي، مما يوفر رؤية شاملة للاختناقات في سلسلة الإمداد.
تم هيكلة البحث في ست خطوات متميزة: (1) جمع البيانات من قاعدة بيانات LPI التابعة للبنك الدولي التي تغطي 117 دولة؛ (2) تحليل أفقي لتحديد الاتجاهات والاختلافات في تطوير LPI، خاصة فيما يتعلق بجائحة COVID-19؛ (3) تحليل الارتباط بين LPI ومؤشراته الفرعية للكشف عن أوجه التشابه في الأداء اللوجستي؛ (4) حساب مؤشر أداء مالكويست (MPI) باستخدام المؤشرات الفرعية المتعلقة بالجمارك والبنية التحتية والشحنات الدولية؛ (5) تحليل التجميع مع التركيز على نمو LPI، وانحدارات الاتجاه، وتغيرات الكفاءة، وتحولات التكنولوجيا، باستخدام طريقة وارد وتجميع k-means للتحقق؛ و(6) تجميع وتفسير النتائج لتوضيح تقدم مؤشرات LPI بين دول الاتحاد الأوروبي. تهدف هذه المقاربة الشاملة إلى تقديم رؤى حول مشهد أداء اللوجستيات خلال الفترة المدروسة.
النتائج
في قسم النتائج، تقدم الدراسة تحليلًا شاملاً لمؤشر أداء اللوجستيات (LPI) ومؤشراته الفرعية، مع التركيز على بيانات السلاسل الزمنية لتحديد الاتجاهات الخطية. تفحص التحليل تأثير إغلاقات COVID-19 على تطوير LPI، مع تسليط الضوء على التحولات الكبيرة خلال الجائحة. علاوة على ذلك، تحقق الدراسة من الارتباط بين LPI عبر الدول المختارة وتحسب مؤشر أداء مالكويست بناءً على المؤشرات الفرعية لـ LPI لتقييم التغيرات في الأداء على مر الزمن.
بعد ذلك، تستخدم الأبحاث تقنيات التجميع لتصنيف الدول إلى مجموعات متميزة بناءً على الخصائص المشتركة. يتم تسمية كل مجموعة لتعكس ميزاتها المشتركة، وتوضح خريطة عالمية (الشكل 2) عضوية هذه المجموعات. يهدف تحليل التجميع هذا إلى توضيح الأسباب الكامنة وراء تجميع الدول، مما يوفر رؤى حول أدائها اللوجستي وتأثيرات العوامل الخارجية مثل الجائحة.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة الضوء على دمج مؤشر أداء اللوجستيات (LPI) ومؤشر مالكويست للإنتاجية (MPI) لتحليل أداء اللوجستيات عبر الدول، خاصة داخل الاتحاد الأوروبي (EU). يعد LPI، الذي طوره البنك الدولي، أداة معيارية تقيس كفاءة اللوجستيات من خلال مكونات متنوعة، بما في ذلك الجمارك والبنية التحتية وجودة الخدمة. تشير الدراسات الحديثة إلى أن درجات LPI الأعلى ترتبط بتحسين نتائج التجارة والنمو الاقتصادي، مما يبرز أهمية أداء اللوجستيات في تسهيل التجارة الدولية. ومع ذلك، غالبًا ما تتبنى الأدبيات الحالية نهجًا ثابتًا، متجاهلة التحليلات الطولية والطبيعة الديناميكية لتحولات الإنتاجية، خاصة في الاقتصادات الناشئة.
تحدد الورقة فجوات بحثية كبيرة، خاصة تمثيل المناطق مثل إفريقيا وأمريكا اللاتينية بشكل غير كاف، والاستخدام المحدود للتقنيات التحليلية المتقدمة مثل التعلم الآلي ورصد البيانات في الوقت الحقيقي. يقترح المؤلفون ثلاث فرضيات تتعلق بمعدلات نمو LPI بين دول الاتحاد الأوروبي، وتأثير التقدم التكنولوجي على الدول الأحدث في الاتحاد الأوروبي، وتأثيرات اللحاق بالدول التي تبدأ من مستويات أداء لوجستي منخفضة. من خلال استخدام تحليل السلاسل الزمنية وتحليل التجميع، تهدف الدراسة إلى تقديم فهم شامل لتطور اللوجستيات وتغيرات الإنتاجية، مع معالجة الفجوات المحددة في الأدبيات الحالية.
DOI: https://doi.org/10.2478/sbe-2026-0004
Publication Date: 2026-04-01
Author(s): Jiří Franěk et al.
Primary Topic: Global Politics and Economy
Overview
This research paper conducts a performance analysis and classification of EU member states based on their Logistics Performance Index (LPI) from 2010 to 2023, evaluating 117 countries. The study employs both parametric measures, such as mean LPI scores and linear trend slopes, and non-parametric measures, specifically the Malmquist Productivity Index (MPI), to classify countries into three distinct clusters: “Struggling Performers,” “Improvers with Moderate Performance,” and “Rapid Advancers.” The findings indicate that older EU member states exhibit stable logistics performance but are less responsive to recent growth trends, while newer members demonstrate that sustained improvement over time is crucial for enhancing logistics capabilities.
The LPI serves as a comprehensive measure of logistics and trade facilitation performance across six dimensions, reflecting a country’s logistical competitiveness and its impact on economic development and international trade. The clustering analysis reveals significant diversity in logistics performance, with “Struggling Performers” showing limited growth, “Improvers” advancing through modernization, and “Rapid Advancers” achieving notable improvements despite initial weaknesses. The study highlights the importance of tailored strategies for policymakers to enhance logistics performance, thereby fostering economic growth and global trade connectivity. However, it acknowledges limitations, including potential biases in LPI data and the need for broader datasets in future research to account for factors like governance quality and geopolitical risks.
Introduction
The introduction of the research paper emphasizes the significance of logistics performance for international trade and economic prosperity, as highlighted by various studies (Martí, Puertas & García, 2014; Ojala & Çelebi, 2015). The World Bank’s Logistics Performance Index (LPI), which has been evaluated since 2007, serves as a critical tool for countries to identify logistics challenges and opportunities. The latest LPI report, published in 2023, compares 139 countries and reflects the impact of the COVID-19 pandemic on supply chains, contrasting with the previous evaluation in 2018 (Lukoszová, 2021). While prior research has utilized LPI for single-year assessments or short-term comparisons, there is a notable lack of studies that analyze the dynamics of logistics performance over time, particularly through the integration of time-series analysis and productivity measures like the Malmquist Productivity Index (MPI).
This study aims to fill this gap by employing both parametric and nonparametric methods to examine LPI dynamics from 2010 to 2023, incorporating clustering techniques to classify countries based on their performance trends. The research builds on recent findings that combine MPI with LPI to assess productivity changes in the logistics sector, while also addressing the underexplored area of long-term clustering among EU member states. The paper outlines a clear methodological framework that integrates various analytical approaches and introduces unique clustering characteristics to capture dynamic changes in logistics performance. Subsequent sections will review relevant literature, detail the methodology, present results, and discuss the implications of the findings.
Methods
The methodology employed in this research involved secondary analysis of the Logistics Performance Index (LPI) published by the World Bank from 2010 to 2023, which included 139 countries in its latest edition. Notably, the LPI methodology underwent significant changes between 2018 and 2023, transitioning from a perception-based index to one that incorporates big data-driven key performance indicators (KPIs). This shift allows for a more objective assessment of logistics performance by utilizing real-time shipping and port efficiency data, thereby providing a comprehensive view of supply chain bottlenecks.
The research was structured into six distinct steps: (1) Data collection from the World Bank LPI database covering 117 countries; (2) Horizontal analysis to identify trends and differences in LPI development, particularly in relation to the COVID-19 pandemic; (3) Correlation analysis of LPI and its subindices to reveal similarities in logistics performance; (4) Calculation of the Malmquist Performance Index (MPI) using sub-indices related to customs, infrastructure, and international shipments; (5) Cluster analysis focusing on LPI growth, trend slopes, efficiency changes, and technology shifts, employing Ward’s method and k-means clustering for validation; and (6) Aggregation and interpretation of results to elucidate the progression of LPI indices among EU member countries. This comprehensive approach aims to provide insights into the logistics performance landscape over the studied period.
Results
In the Results section, the study presents a comprehensive analysis of the Logistics Performance Index (LPI) and its sub-indices, focusing on time series data to identify linear trends. The analysis examines the impact of COVID-19 closures on LPI development, highlighting significant shifts during the pandemic. Furthermore, the study investigates the correlation of LPI across selected countries and calculates the Malmquist Performance Index based on the LPI sub-indices to assess performance changes over time.
Subsequently, the research employs clustering techniques to categorize countries into distinct groups based on shared characteristics. Each cluster is labeled to reflect its common features, and a global map (Figure 2) illustrates the membership of these clusters. This clustering analysis aims to elucidate the underlying reasons for the grouping of countries, providing insights into their logistical performance and the effects of external factors such as the pandemic.
Discussion
The discussion section of the paper highlights the integration of the Logistics Performance Index (LPI) and the Malmquist Productivity Index (MPI) to analyze logistics performance across countries, particularly within the European Union (EU). The LPI, developed by the World Bank, serves as a benchmarking tool that measures logistics efficiency through various components, including customs, infrastructure, and service quality. Recent studies indicate that higher LPI scores correlate with improved trade outcomes and economic growth, emphasizing the importance of logistics performance in facilitating international trade. However, existing literature often adopts static approaches, neglecting longitudinal analyses and the dynamic nature of productivity shifts, particularly in emerging economies.
The paper identifies significant research gaps, particularly the underrepresentation of regions such as Africa and Latin America, and the limited use of advanced analytical techniques like machine learning and real-time data monitoring. The authors propose three hypotheses related to LPI growth rates among EU member states, the influence of technological progress on newer EU countries, and the catch-up effects of countries starting from lower logistics performance levels. By employing time-series analysis and cluster analysis, the study aims to provide a comprehensive understanding of logistics evolution and productivity changes, addressing the identified gaps in the current literature.