Analysis of Leading Countries in Sea Bream (Sparus aurata) Export Performance with Multi-Criteria Decision-Making Methods

Year 2025, Volume: 10 Issue: 5, 703 - 711, 30.09.2025

Muhammed Fatih Aydemir

https://doi.org/10.35229/jaes.1718108

Abstract

Sea bream (Sparus aurata) is being produced and exported more and more with the increasing demand worldwide. Sea bream is a prominent species, especially in Mediterranean aquaculture, and its importance is growing for exporting countries. The increase in sea bream exports and competition necessitates closer monitoring of the performance of exporting countries. In this context, this study aims to evaluate the export performance of the world's top sea bream exporting countries using multi-criteria decision-making (MCDM) techniques. In the study, CRITIC, SD, and combined methods were used to weight the criteria. The MAIRCA method was used to rank the export performance of the countries. In addition, BORDA counting methods were integrated into these methods, and more precise results were obtained. Thus, the highest weights in criterion weighting are the annual growth rate of exports in the last five years and market concentration. Conversely, net trade had the lowest criterion weight. Greece, Türkiye, and Morocco had the highest performance in sea bream exports, respectively. Cyprus had the lowest performance in sea bream exports. To improve their performance in exporting sea bream, countries must emphasize export growth, increase the value of exports per unit, and focus on exporting to more countries.

Keywords

BORDA counting method , export performance , MCDM , sea bream , sparus aurata

Ethical Statement

This study does not require ethical declaration.

Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Çipura (Sparus aurata) İhracat Performansında Önde Gelen Ülkelerin Analizi

Abstract

Çipura (Sparus aurata), dünya çapında artan taleple birlikte gün geçtikçe daha fazla üretilmekte ve ihraç edilmektedir. Özellikle Akdeniz su ürünleri yetiştiriciliğinde öne çıkan bir tür olan çipura’nın ihracatını yapan ülkeler açısından önemi artmaktadır. Çipura ihracatı ve rekabetinin artması, çipura ihraç eden ülkelerin performansının daha yakından izlenmesini gerekli kılmaktadır. Bu kapsamda çalışmanın amacı, dünyada en fazla çipura ihracatı yapan ülkelerin ihracat performansını çok kriterli karar verme (ÇKKV) teknikleri ile değerlendirmektir. Çalışmada CRITIC, SD ve ortak ağırlıklandırma yöntemleri ile kriter ağırlıklandırılmaları yapılmıştır. MAIRCA yöntemi ile ülkelerin ihracat performansı sıralaması oluşturulmuştur. Ayrıca BORDA sayım yöntemleri bu yöntemlere entegre edilerek daha net sonuçlara ulaşılmıştır. Böylelikle kriter ağırlıklandırmada en yüksek ağırlığın ihracatın son beş yıldaki yıllık büyüme oranı ve pazar yoğunlaşması olmuştur. Buna karşın en düşük kriter ağırlığının ise net ticarette olduğu görülmüştür. Çipura ihracatında en yüksek performansı gösteren ülkeler sırasıyla Yunanistan, Türkiye ve Fas olmuştur. Kıbrıs ise en düşük çipura ihracat performansa sahip olmuştur. Ülkelerin çipura ihracat performansını arttırması için ihracat büyümesine daha fazla önem vermesi, birim başına çipura ihracatının değerini yükseltmesi ve ülke çeşitliliğine önem vermesi gerekmektedir.

Keywords

BORDA sayım yöntemi , çipura , ÇKKV , ihracat performansı , sparus aurata

Ethical Statement

Bu çalışma etik beyan gerektirmemektedir.

References

• Akmermer, B., & Çelik, P. (2021). Contribution of fishery and aquaculture products to Turkish foreign trade: An evaluation by a hybrid multi- criteria decision making method. Ege Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 38(3), 275-282. DOI: 10.12714/egejfas.38.3.03
• Ayçin, E. (2020). Personel seçim sürecinde CRITIC ve MAIRCA yöntemlerinin kullanılması. İşletme, 1(1), 1-12.
• Aydemir, M.F. (2024). Product concentration and diversification in international trade: A comparison between Türkiye and China. Tarsus Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(2), 151-166.
• Aydemir, M.F. (2025). Evaluation of foreign direct investment attractiveness of BRICS-T countries: The CRITIC-LOPCOW Based ARAS Approach. Politik Ekonomik Kuram, 9(1), 372-392. DOI: 10.30586/pek.1613421
• Bayramoglu, B. (2019). Price interactions between wild and farmed products: Turkish sea bass and sea Aydemir, (2025) J. Anatol. Env. Anim. Sci., Year:10, No:5, (703-711), 2025
• bream markets. Aquaculture Economics & Management, 23(1), 111-132. DOI: 10.1080/13657305.2018.1510997
• Blavasciunaite, D., Garsviene, L., & Matuzeviciute, K. (2020). Trade balance effects on economic growth: Evidence from European Union countries. Economies, 8(3), 54. DOI: 10.3390/economies8030054
• Can, M. F., Şimşek, E., Demirci, A., Demirci, S., & Akar, Ö. (2020). The evaluation of the early impacts of the COVID-19 pandemic on the export of fishery commodities of Turkey. Marine and Life Sciences, 2(1), 18-27.
• Çelik, P., & Akmermer, B. (2022). Target market selection for the major aquaculture products of Turkey-An evaluation on export markets by hybrid multi-criteria decision-making approach. Aquaculture Studies, 22(1). DOI: 10.4194/AQUAST691
• Demir, N., & Aksoy, A. (2021). Competitive power of Turkey’s aquaculture sector and comparison with other leading countries. Marine Science and Technology Bulletin, 10(3), 258-268. DOI: 10.33714/masteb.937890
• Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The CRITIC method. Computers & Operations Research, 22(7), 763- 770. DOI: 10.1016/0305-0548(94)00059-H
• Dong, G., Kokko, A., & Zhou, H. (2022). Innovation and export performance of emerging market enterprises: The roles of state and foreign ownership in China. International Business Review, 31(6), 102025. DOI: 10.1016/j.ibusrev.2022.102025
• Ersoy, N. (2022). Kriter ağırlıklandırma yöntemlerinin ÇKKV sonuçları üzerindeki etkisine yönelik gerçek bir hayat uygulaması. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 11(4), 1449-1463. DOI: 10.33206/mjss.1026666
• European Commission. (2025). Eurobarometer survey shows new trends in fishery and aquaculture products consumption. https://oceans-and- fisheries.ec.europa.eu/news/eurobarometer- survey-shows-new-trends-fishery-and- aquaculture-products-consumption-2025-02- 20_en (May 25, 2025).
• FAO. (2024). The state of world fisheries and aquaculture 2024-blue transformation in action. DOI: 10.4060/cd0683en
• FEAP. (2025). European aquaculture production report 2017-2023. https://feap.info/wp- content/uploads/2025/01/2025-01-22-production- report-2024-v1.pdf (May 16, 2025).
• Fernández Polanco, J., Llorente, I., & Fernández Sánchez, J.L. (2024). Testing for substitution across seabass and seabream in the Mediterranean market. Aquaculture Economics & Management, 28(3), 396-414. DOI: 10.1080/13657305.2024.2353210
• Fernández-Polanco, J., Llorente, I., & Asche, F. (2021). Gilthead seabream price dynamics in the Spanish market: The role of retailers and international trade on price linkages. Aquaculture, 530, 735801. DOI: 10.1016/j.aquaculture.2020.735801
• Gigović, L., Pamučar, D., Bajić, Z., & Milićević, M. (2016). The combination of expert judgment and GIS-MAIRCA Analysis for the selection of sites for ammunition depots. Sustainability, 8(4), 372. DOI: 10.3390/su8040372
• Işık, N., Engeloğlu, Ö., & Karaoğlan, S. (2018). Gelişmekte olan piyasa ekonomilerinin ihracat performansının bulanık AHP ve TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(3), 113-128. DOI: 10.18037/ausbd.552531
• Kahreman, Y., Ünal, Y., & Ekinci Hamamcı, E.D. (2021). Agricultural sector foreign trade performance analysis by the fuzzy analytical hierarchy process method: Selected OECD countries. Cumhuriyet University Journal of Economics and Administrative Sciences, 22(2), 423-455. DOI: 10.37880/cumuiibf.991431
• Kaimakoudi, E., Polymeros, K., & Batzios, C. (2014). Investigating export performance and competitiveness of Balkan and Eastern European fisheries sector. Procedia Economics and Finance, 9, 219-230. DOI: 10.1016/S2212- 5671(14)00023-9
• Mhalhel, K., Levanti, M., Abbate, F., Laurà, R., Guerrera, M. C., Aragona, M., Porcino, C., Briglia, M., Germanà, A., & Montalbano, G. (2023). Review on gilthead seabream (sparus aurata) aquaculture: Life cycle, growth, aquaculture practices and challenges. Journal of Marine Science and Engineering, 11(10), 2008. DOI: 10.3390/jmse11102008
• Mimouni, M., Fontagné, L., Von Kirchbach, F., Conte, K., Freudenberg, M., & Pasteels, J. M. (2007). The trade performance index. Technical Notes. Geneva: Market Analysis Section-International Trade Centre. https://tradecompetitivenessmap.intracen.org/doc uments/tpi_notes.pdf
• Mukhametzyanov, I. (2021). Specific character of objective methods for determining weights of criteria in MCDM problems: Entropy, CRITIC and SD. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 4(2), 76-105. DOI: 10.31181/dmame210402076i
• Oikonomou, A., & Polymeros, K. (2015). Analyzing the competitiveness of the Greek sea bream exports in the European Union market. J. Glob. Econ., 3(145), 2. DOI: 10.4172/2375-4389.1000145
• Oikonomou, A. & Polymeros, K. (2017). The impact of the economic crisis on exports of Greek sea βass and sea βream. Journal of Aquaculture & Marine Biology, 5(3), 00121. DOI: 10.15406/jamb.2017.05.00121
• Özaytürk, İ., & Özekenci, E.K. (2024). Analysis of trade competitiveness of the world’s leading textiles exporters by hybrid MCDM Methods. İşletme Araştırmaları Dergisi, 16(1), 166-186. DOI: 10.20491/isarder.2024.1784
• Öztürkçü, N., & Özcan, S. (2024). Bütünleşik ANP, MARCOS, WASPAS ve MAIRCA yöntemleri kullanılarak proje lojistiği operasyonlarında üçüncü parti lojistik hizmet sağlayıcı seçimi. Dicle Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(27), 98-125. DOI: 10.53092/duiibfd.1308549
• Pamucar, D.S., Tarle, S.P., & Parezanovic, T. (2018). New hybrid multi-criteria decision-making DEMATEL-MAIRCA model: sustainable selection of a location for the development of multimodal logistics centre. Economic Research- Ekonomska Istraživanja, 31(1), 1641-1665. DOI: 10.1080/1331677X.2018.1506706
• Paradowski, B., Shekhovtsov, A., Bączkiewicz, A., Kizielewicz, B., & Sałabun, W. (2021). Similarity analysis of methods for objective determination of weights in multi-criteria decision support systems. Symmetry, 13(10), 1874. DOI: 10.3390/sym13101874
• Regnier, E., & Bayramoglu, B. (2017). Competition between farmed and wild fish: the French sea bass and sea bream markets. Aquaculture Economics & Management, 21(3), 355-375. DOI: 10.1080/13657305.2016.1189012
• Reilly, B. (2002). Social choice in the south seas: Electoral innovation and the Borda count in the pacific island countries. International Political Science Review, 23(4), 355-372. DOI: 10.1177/0192512102023004002
• Ruzekova, V., Kittova, Z., & Steinhauser, D. (2020). Export performance as a measurement of competitiveness. Journal of Competitiveness, 12(1), 145. DOI: 10.7441/joc.2020.01.09
• Szczygielski, K., & Grabowski, W. (2012). Are unit export values correct measures of the exports’ quality?. Economic Modelling, 29(4), 1189-1196. DOI: 10.1016/j.econmod.2012.03.008
• Trade Map. (2025). Trade statistics for international business development. https://www.trademap.org/ (May 10, 2025).
• Türkoğlu, M., & Karataş, A. (2023). OECD ülkelerinin makroekonomik performanslarının COPRAS ve MAIRCA yöntemleri ile karşılaştırılması. Uygulamalı Sosyal Bilimler Ve Güzel Sanatlar Dergisi, 5(13), 189-217.
• UNCTAD. (2005). Developing countries in international trade 2005. https://unctad.org/system/files/official- document/ditctab20051ch2_en.pdf (August 05, 2025).
• Verep, B., & Balta, F. (2023). Türkiye’nin Doğu Karadeniz kıyılarında deniz kafeslerinde balık yetiştiriciliği potansiyeli ve sürdürülebilir çevre. Journal of Anatolian Environmental and Animal Sciences, 8(4), 679-690. DOI: 10.35229/jaes.1388002
• UNCTAD. (2019). Key statistics and trends in international trade. https://unctad.org/system/files/official- document/ditctab2019d2_en.pdf (August 07, 2025).
• Wang, Y.M., & Luo, Y. (2010). Integration of correlations with standard deviations for determining attribute weights in multiple attribute decision making. Mathematical and Computer Modelling, 51(1-2), 1-12. DOI: 10.1016/j.mcm.2009.07.016
• Yıldırım, Ç., Türkten, H., & Ceyhan, V. (2022). Türkiye su ürünleri endüstrisinin rekabet gücünün değerlendirilmesi. Ege Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 39(3), 243-252. DOI: 10.12714/egejfas.39.3.10
• Yıldırım, Ö., & Çantaş, İ. B. (2021). Türkiye’de Avrupa deniz levreği ve çipura yetiştiriciliğinin üretim ve ekonomik göstergelerine yakından bir bakış. Journal of Anatolian Environmental and Animal Sciences, 6(4), 668-673. DOI: 10.35229/jaes.1018784
• Zavadskas, E.K., & Podvezko, V. (2016). Integrated determination of objective criteria weights in MCDM. International Journal of Information Technology & Decision Making, 15(02), 267-283. DOI: 10.1142/S0219622016500036