Analysis of Export Transport Costs of Turkey and G8 Countries with Multi-Criteria Decision Making Methods

Year 2026, Volume: 25 Issue: 1, 73 - 91, 28.01.2026

Bora Öçal

https://doi.org/10.17755/esosder.1742667

Abstract

The cost structures of the transport modes of countries are of critical importance in terms of global competition. The aim of this study is to analyse the unit transport costs of the modes of transport used in the export transport of G8 countries with large economies and Turkey, which has a developing economy, by using Entropy and Grey Relational Analysis methods from multi-criteria decision-making methods and to evaluate these countries in terms of transport costs. In the study, the cost data of export transports for the years 2016-2021 according to the transport modes of the countries were used. Within the scope of the study, the importance weights of the modes of transport were analysed by Entropy method and Grey relational Analysis method was applied to evaluate the countries in terms of transport costs according to the obtained importance weights. As a result of the study, it was determined that the mode of transport with the highest criterion weight was other modes. As a result of the Grey Relational Analysis method, it was determined that the most successful country in terms of transport costs is Russia and the least successful country is Japan.

Keywords

Transport , Logistics , Export , Entropy , Grey Relational Analysis.

Türkiye ve G8 Ülkelerinin İhracat Taşıma Maliyetlerinin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Analizi

Abstract

Ülkelerin taşımacılık şekillerinin maliyet yapıları, küresel rekabet açısından kritik öneme sahiptir. Bu çalışmanın amacı, büyük ekonomilere sahip G8 ülkeleri ve gelişen bir ekonomiye sahip olan Türkiye’nin ihracat taşımalarında kullandıkları taşımacılık şekillerinin birim taşıma maliyetlerini, çok kriterli karar verme yöntemlerinden Entropi ve Gri İlişkisel Analiz yöntemleri ile analiz ederek, bu ülkeleri taşıma maliyetleri açısından değerlendirmektir. Çalışmada, ülkelerin taşıma şekillerine göre 2016-2021 yıllarına ait ihracat taşımalarının maliyet verileri kullanılmıştır. Çalışma kapsamında taşıma şekillerinin önem ağırlıkları, Entropi yöntemi ile analiz edilmiş ve elde edilen önem ağırlıklarına göre ülkeleri, taşıma maliyetleri açısından değerlendirmek için Gri ilişkisel Analiz yöntemi uygulanmıştır. Çalışma sonucunda kriter ağırlığı en yüksek olan taşımacılık şeklinin diğer modlar olduğu tespit edilmiştir. Gri İlişkisel Analiz yöntemi sonucunda ise taşıma maliyetleri açısından en başarılı ülkenin Rusya, en başarısız ülkenin ise Japonya olduğu tespit edilmiştir.

Keywords

Gri İlişkisel Analiz. , Taşımacılık , Lojistik , İhracat , Entropi

Ethical Statement

Makale verileri, erişime açık internet kaynaklarından elde edilmiştir. Bu nedenler etik kurul izni gerektirmemektedir.

References

• Altıntaş, F. F., (2022). G7 ülkelerinin lojistik etkinlik ve verimlilik performanslarının değerlendirilmesi. Verimlilik Dergisi, (1), 78-93.
• Andreica, M. E., Dobre, I., Andreica, M. I., & Resteanu, C. (2010). A new portfolio selection method based on interval data. Studies in Informatics and Control, 19(3), 253-262.
• Arslan, E., (2022). BIST Kayseri endeksinde (XSKAY) yer alan işletmelerin finansal performanslarının Entropi ve Gri İlişki Analizi (GIA) yöntemleriyle değerlendirilmesi. Turizm Ekonomi ve İşletme Araştırmaları Dergisi, 4(2), 117-132.
• Ayyıldız, E. & Yalçın, S., (2018). Türkiye’de yer alan lojistik dostu şehirlerin bütünleşik Entropi-Codas kullanılarak belirlenmesi. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 23(4), 127-140.
• Bayraktutan, Y. & Özbilgin, M., (2015). Uluslararası ve yurtiçi ticarette taşıma türlerinin payı: Bir Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) uygulaması. Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 6(2), 405-436.
• Bektaş, S., (2021). Entropi & MAIRCA yöntemiyle Türk katılım bankalarının finansal performans sıralaması. International Journal of Social Inquiry, 14(1), 113-144.
• Çancı, M. & Erdal, M., (2009). Lojistik yönetimi (3. Baskı). Uluslararası Taşımacılık ve Lojistik Üretenleri Derneği Yayınları, Mataş Matbaacılık, İstanbul.
• Çolak, V., (2019). Lojistik faaliyetler ve lojistik faaliyetlerin maliyetlenmesinin analizi: TRA2 bölgesi örneği [Yüksek Lisans Tezi]. Kafkas Üniversitesi.
• Erkayman, B., (2007). Lojistikte taşıma şekillerinin belirlenmesi [Yüksek Lisans Tezi]. Yıldız Teknik Üniversitesi.
• Esangbedo, M. O. & Wei, J., (2023). Grey hybrid normalization with period based entropy weighting and relational analysis for cities rankings. Scientific Reports, 13(1), 13797.
• Eski, Ö. & Eski, S., (2022). İç suyolu yük taşımacılığı maliyetlerinin hesaplanması ve Entropi ağırlık yöntemi ile değerlendirilmesi: Hollanda örneği. Mediterranean İnternational Conference on Research in Applied Science (s. 140-144). Antalya. Türkiye.
• Forkenbrock, D. J. (2001). Comparison of external costs of rail and truck freight transportation. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 35(4), 321-337.
• Hoş, S., (2022). Entropi temelli Gri İlişkisel Analiz yöntemiyle dört büyük futbol kulübünün finansal performanslarının değerlendirilmesi. Uşak Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Fakültesi Dergisi, 2(2), 12-29.
• Jiang, H., Lin, J. Y. & Jiang, P., (2017). Using Grey Relational Analysis with entropy to predict the international financial center of China. Journal of Systems Science and Information, 5(1), 88-96.
• Kale, M. V. & Tilki, İ., (2024). Dünya ülkelerinin lojistik performanslarının çok kriterli karar verme yöntemi ile değerlendirilmesi: 2023 yılı dünya bankası raporu ile karşılaştırmalı analizi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (80), 13-30.
• Karaatlı, M., (2016). Entropi-Gri İlişkisel Analiz yöntemleri ile bütünleşik bir yaklaşım: Turizm sektöründe uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(1), 63-77.
• Kaya, A. Ö., (2019). Dış ticaret işletmelerinde taşıma şekilleri açısından maliyet yönetimi [Yüksek Lisans Tezi]. Marmara Üniversitesi.
• Kaya, P. Y. & Öztel, A., (2018). Kurumsal sürdürülebilirlik performansının Gri İlişkisel Analiz yöntemi ile değerlendirilmesi: Otokar örneği. Uluslararası Batı Karadeniz Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi, 2(2), 98-130.
• Kaygın, C. Y. & Koç, A. K., (2023). Türkiye’nin uluslararası taşımacılık faaliyetlerinin performansının Entropi ve EDAS yöntemleri ile analizi. Business & Management Studies: An International Journal, 11(2), 492-510.
• Kung, J. Y., Chuang, T. N. & Ky, C. M., (2011). A fuzzy MCDM method to select the best company based on financial report analysis. In 2011 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (s. 2013-2017). Taipei, Taiwan.
• Li, Y., Yang, J., Shi, H. & Li, Y., (2017). Assessment of sustainable urban transport development based on Entropy and unascertained measure. PloS one, 12(10), e0186893.
• Li, Y., Zhao, L. & Suo, J., (2014). Entropi ağırlığı ve TOPSIS'e dayalı karayolu ulaşım kapasitesinin sürdürülebilir gelişimine ilişkin kapsamlı değerlendirme. Sürdürülebilirlik, 6(7), 4685-4693.
• Li, Y.Y., Tao, B.Y. & Si, D.Y., (2018). Entropi yöntemi ve Gri İlişkisel Analize dayalı ekonomik kalkınma araştırması: Sakinlerin tüketim düzeyi perspektifinden. IOP Konferans Dizisinde: Dünya ve Çevre Bilimi (Cilt 146, No. 1, s. 012030). Xiamen, Çin.
• Lin, Y., Chen, M. Y. & Liu, S., (2004). Theory of grey systems: capturing uncertainties of grey information. Kybernetes, 33(2), 196-218.
• Liu, P., Liu, X. & Yang, H., (2019). Evaluation of the marine economic development quality in Qingdao based on Entropy and Grey Relational Analysis. Marine Economics and Management, 2(1), 29-38.
• Ojha, A., Das, B., Mondal, S. & Maiti, M., (2009). An Entropy based solid transportation problem for general fuzzy costs and time with fuzzy equality. Mathematical and Computer Modelling, 50(1-2), 166-178.
• Orhan, M., (2019). Türkiye ile Avrupa Birliği ülkelerinin lojistik performanslarının Entropi ağırlıklı EDAS yöntemiyle karşılaştırılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (17), 1222-1238.
• Ömürbek, N., Eren, H. & Dağ, O. (2017), Entropi-Aras ve Entropi-Moosra yöntemleri ile yaşam kalitesi açısından AB ülkelerinin değerlendirilmesi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(2), 29-48.
• Özen, Y. D. Ö., (2024). Lojistikte sürdürülebilirlik performansı: BIST ulaştırma ve depolama sektörü analizi. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 24(2), 688-704.
• Pourmohammadi, K., Shojaei, P., Rahimi, H. & Bastani, P., (2018). Evaluating the health system financing of the Eastern Mediterranean Region (EMR) countries using Grey Relation Analysis and Shannon Entropy. Cost Effectiveness and Resource Allocation, 16, 1-9.
• Sahin, B., Yilmaz, H., Ust, Y., Guneri, A. F. & Gulsun, B., (2009). An approach for analysing transportation costs and a case study. European Journal of Operational Research, 193(1), 1-11.
• Sánchez, R. J., Tomassian, G. C. & Perrotti, D., (2014). Economic development and logistics performance. A probabilistic approach. Revista de Economía Mundial, (38).
• Senir, G. & Büyükkeklik, A., (2023). Karayolu taşımacılığında sürdürülebilirlik performansının ölçülmesi: Karşılaştırmalı bir analiz. Business & Management Studies: An International Journal, 11(1), 10-30.
• Setiawansyah, S., (2024). Penerapan metode Entropy dan Grey Relational Analysis dalam evaluasi Kinerja Karyawan. Journal of Data Science and Information Systems, 2(1), 29-39.
• Shannon, C. E., (1948). A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal, XXVII(3), 379–423. https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x
• Shen, Z., Zhao, Q. ve Fang, Q., (2021). Analysis of green traffic development in Zhoushan based on Entropy weight TOPSIS. Sustainability, 13(14), 8109.
• Sun, C. C., (2014). Combining grey relation analysis and entropy model for evaluating the operational performance: An empirical study. Quality & Quantity, 48, 1589-1600.
• Şişman, S. & Nebati, E. E., (2024). Entropi Tabanlı CoCoSo yöntemi ile Türkiye ve Avrupa Birliği ülkelerinin lojistik performanslarının değerlendirmesi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 24(4), 1885-1914.
• Turgut, M. & Demir, E., (2024). Uluslararası ticarette sürdürülebilir taşıma modu seçimini etkileyen faktörlerin incelenmesi. Third Sector Social Economic Review, 59(3), 1978-1996.
• Ulutaş, A., (2018). Entropi tabanli EDAS yöntemi ile lojistik firmalarının performans analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (23), 53-66.
• Unctadstat, (2025). https://unctadstat.unctad.org/datacentre/
• Wang, C. N., Le, T. Q., Chang, K. H. & Dang, T. T., (2022). Measuring road transport sustainability using MCDM-based Entropy objective weighting method. Symmetry, 14(5), 1033.
• Wang, Q., Wu, C. & Sun, Y., (2015). Evaluating corporate social responsibility of airlines using entropy weight and grey relation analysis. Journal of Air Transport Management, 42, 55-62.
• Waters, D., (2003). Logistics-An introduction to supply chain management. Palgrave Macmillan, New York.
• Wen, T., Gao, Q., Chen, Y. W. & Cheong, K. H., (2022). Exploring the vulnerability of transportation networks by Entropy: A case study of Asia–Europe maritime transportation network. Reliability Engineering & System Safety, 226, 108578.
• Yan, X., Luo, M. & Zhong, C., (2023). Evaluation of rural tourism development level based on entropy-weighted grey correlation analysis: The case of Jiangxi Province. Grey Systems: Theory and Application, 13(4), 677-700.
• Yang, Y. C. & Shen, K. Y., (2013). Comparison of the operating performance of automated and traditional container terminals. International Journal of Logistics Research and Applications, 16(2), 158-173.
• Yuan, X. & Zhang, Q., (2017). The applied research of Grey Relational Analysis based on Entropy weight. 2017 International Conference on Grey Systems and Intelligent Services (GSIS). (s. 111-117). Stockholm, Sweden.
• Zhang, C., Liu, Q., Fang, Q., Jiang, Y., Xia, L. & Guo. J., (2019). Analysis of influencing factors of equipment cost based on entropy weight method and improved grey relational model. In 2019 International Conference on Sensing, Diagnostics, Prognostics, and Control (SDPC) (pp. 97-104). IEEE. Beijing, China.
• Zhang, H., Gu, C. L., Gu, L. W. & Zhang, Y., (2011). The evaluation of tourism destination competitiveness by TOPSIS & İnformation Entropy: A case in the Yangtze River Delta of China. Tourism Management, 32(2), 443-451.
• Zhang, L., Cheng, Q. & Qu, S., (2023). Evaluation of railway transportation performance based on CRITIC‐relative entropy method in China. Journal of Advanced Transportation, 2023(1), 5257482.