Evaluation of the Logistics Performance of Middle Corridor Countries through the LOPCOW-Weighted TOPSIS Approach

Year 2025, Volume: 5 Issue: 2, 180 - 197, 28.10.2025

Kemal Kamacı

Abstract

The measurement of logistics performance has become a strategic necessity for countries aiming to establish competitive transport corridors and develop regional logistics hubs. This study analyzes the logistics performance of countries located along the increasingly strategic Middle Corridor, utilizing the 2023 Logistics Performance Index (LPI) data published by the World Bank. The LOPCOW method was applied to determine the weights of the performance criteria, while the TOPSIS method was used to rank the countries. Within the scope of the study, six key dimensions of the LPI data—customs, infrastructure, international shipments, logistics competence and quality, tracking and tracing, and timeliness—were evaluated. The LOPCOW weighting results identified customs, timeliness, and international shipments as the most significant performance criteria, with infrastructure receiving the lowest weight. Based on the TOPSIS ranking, China emerged as the top-performing country among the Middle Corridor nations, followed by Turkey, whereas Kyrgyzstan demonstrated the lowest performance. This study quantifies the logistics performance disparities among the Middle Corridor countries and offers data-driven recommendations for policymakers to enhance regional logistics strategies.

Keywords

Logistics Performance Index , Middle Corridor , Multi Criteria Decision Making (MCDM) , LOPCOW , TOPSIS

ORTA KORİDOR ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANSININ LOPCOW-AĞIRLIKLI TOPSIS YAKLAŞIMIYLA DEĞERLENDİRİLMESİ

Abstract

Lojistik performansın ölçülmesi, rekabetçi ulaşım koridorları oluşturmak ve bölgesel lojistik merkezler geliştirmek isteyen ülkeler açısından stratejik bir gereklilik haline gelmiştir. Bu çalışmada, stratejik önemi giderek artan Orta Koridor güzergâhında yer alan ülkelerin lojistik performansları Dünya Bankası tarafından yayımlanan 2023 Lojistik Performans İndeksi (LPI) verileri kullanılarak analiz edilmiştir. Performans ölçütü ağırlıklarının belirlenmesinde LOPCOW yöntemi, ülkelerin sıralanmasında ise TOPSIS yöntemi uygulanmıştır. Araştırma kapsamında, Dünya Bankası'nın 2023 Lojistik Performans İndeksi (LPI) verilerinin altı boyutu olan gümrük, altyapı, uluslararası sevkiyatlar, lojistik yetkinliği ve kalitesi, takip ve izlenebilirlik, zamanında teslimat ölçütleri değerlendirmeye alınmıştır. LOPCOW yöntemiyle yapılan ağırlıklandırmada, en önemli performans ölçütlerinin gümrük, zamanında teslimat ve uluslararası sevkiyatlar olduğu, en düşük ağırlığa sahip performansın ise altyapı olduğu belirlenmiştir. TOPSIS sıralamasına göre, Orta Koridor ülkeleri arasında Çin en yüksek lojistik performansa sahip ülke olurken, onu Türkiye takip etmiştir. Kırgızistan ise, en düşük performansı göstermiştir. Çalışma, Orta Koridor ülkelerinin lojistik performans farklılıklarını ortaya koymakta ve bölgesel lojistik politikalarının geliştirilmesi için karar vericilere önerilerde bulunmaktadır.

Keywords

Lojistik Performans Endeksi , Orta Koridor , Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) , LOPCOW , TOPSIS

Ethical Statement

Bu araştırma Etik Kurul Onayı gerektirmemektedir.

References

• Aboul-Dahab, K., ve Ibrahim, M. A. (2020). Investigating the Efficiency of the Logistics Performance Index (LPI) Weighting System Using the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) Method. International Journal of Science and Research, 9(6), 269–277.
• Adıgüzel Mercangöz, B., Yıldırım, B. F., ve Kuzu Yıldırım, S. (2020). Time period based COPRAS-G method: application on the Logistics Performance Index. LogForum, 16(2), 239–250.
• Akbulut, E. A., Ulutaş, A., Yürüyen, A. A., ve Balalan, S. (2024). Hibrit bir ÇKKV modeli ile G20 ülkelerinin lojistik performansının ölçülmesi. Business & Management Studies: An International Journal, 12(1), 1–21.
• Altıntaş, F. F. (2021). Avrupa Birliği ülkelerinin lojistik performanslarının CRITIC tabanlı WASPAS ve COPRAS teknikleri ile analizi. Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 25(1), 117–146.
• Arıkan Kargı, V. S. (2022). Evaluation of logistics performance of the OECD Member countries with integrated Entropy and Waspas method. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 29(4), 801–811.
• Arvis, J.-F., Ojala, L., Wiederer, C., Shepherd, B., Raj, A., Dairabayeva, K., ve Kiiski, T. (2018). Connecting to compete 2018: Trade logistics in the global economy-The logistics performance index and its indicators. https://documents1.worldbank.org/curated/en/576061531492034646/pdf/128355-WP-P164390-PUBLIC-LPIfullreportwithcover.pdf adresinden alınmıştır.
• Balkan, D., ve Akyüz, G. A. (2023). Logistics sector turnover: Forecasting for Turkey, EU27 and EA19 under effects of COVID-19. Logistics, 7(2), 23.
• Bayraktar, E., Eryarsoy, E., Kosanoglu, F., Acar, M. F., ve Zaim, S. (2024). Unveiling the drivers of global logistics efficiency: insights from cross-country analysis. Sustainability, 16(7), 2683.
• Beylur, S., Zhanaltay, Z., Hanayi, O., ve Khitakhunov, A. (2022). Tarihi İpek Yolunun Yeniden Canlandırılmasında Orta Koridor- Mevcut Durum - Potansiyel - Güncel Meseleler. Ankara: Ahmet Yesevi Üniversitesi İnceleme Araştırma Dizisi, Yayın No.7, https://www.ayu.edu.tr/yayinlar/liste/5fd0b37cd7dbbb00f97ba6ce92bf5add adresinden alınmıştır.
• Blyde, J. S. (2014). The Drivers of Global Value Chain Participation: Cross-Country Analyses. Blyde, J. S. (Ed.), Synchronized Factories: Latin America and the Caribbean in the Era of Global Value Chains içinde (29–73 ss.). Washington; USA: Springer.
• Bugarčić, F. Ž., Skvarciany, V., ve Stanišić, N. (2020). Logistics performance index in international trade: case of Central and Eastern European and Western Balkans countries. Business Theory & Practice, 21(2), 452–459.
• Buvik, A. S., ve Takele, T. B. (2019). The role of national trade logistics in the export trade of African countries. Journal of Transport and Supply Chain Management, 13(1), 1–11.
• Chen, H., Lin, X., Guo, Y., ve Qi, X. (2025). Heterogeneity and spatiotemporal evolution characteristics of regional emergency logistics response capacity: a case of China. Frontiers in Public Health, 13, 1461354. https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1461354
• Civelek, M. E., Uca, N., ve Çemberci, M. (2015). The mediator effect of logistics performance index on the relation between global competitiveness index and gross domestic product. European Scientific Journal, 11(13), 368–375.
• Coto-Millán, P., Agüeros, M., Casares-Hontañón, P., ve Pesquera, M. Á. (2013). Impact of logistics performance on world economic growth (2007–2012). World Review of Intermodal Transportation Research, 4(4), 300–310.
• Çalık, A., Erdebilli, B., ve Özdemir, Y. S. (2023). Novel integrated hybrid multi-criteria decision-making approach for logistics performance index. Transportation Research Record, 2677(2), 1392–1400.
• Durdu, D. (2025). Evaluating financial performance with SPC-LOPCOW-AROMAN hybrid methodology: A case study for firms listed in BIST sustainability index. Knowledge and Decision Systems with Applications, 1, 92–111.
• Ecer, F., ve Pamucar, D. (2022). A novel LOPCOW‐DOBI multi‐criteria sustainability performance assessment methodology: An application in developing country banking sector. Omega, 112, 102690.
• Gelmez, E., Güleş, H. K., ve Zerenler, M. (2024). Evaluation of logistics performances of G20 countries using SD-based COPRAS and SAW methods. Journal of Turkish Operations Management, 8(2), 339-353.
• Gergin, R. E., ve Baki, B. (2015). Türkiye’deki bölgelerin lojistik performanslarının bütünleştirilmiş AHS ve TOPSIS yöntemiyle değerlendirilmesi. Business and Economics Research Journal, 6(4), 115–135.
• Göğebakan, M. (2022). Ülkelerin lojistik performanslarının Entropi tabanlı TOPSIS yöntemine göre sıralanması. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, 5(2), 146–156. https://doi.org/10.51513/jitsa.1128888
• Ho, C. T., ve Wu, Y. S. (2006). Benchmarking performance indicators for banks. Benchmarking, 13(1–2), 147–159. https://doi.org/10.1108/14635770610644646
• Işık, O., Aydın, Y., ve Koşaroğlu, S. M. (2020). The assessment of the logistics performance index of CEE countries with the new combination of SV and MABAC methods. LogForum, 16(4), 549–559.
• Ju, M., Mirović, I., Petrović, V., Erceg, Ž., ve Stević, Ž. (2024). A novel approach for the assessment of logistics performance index of EU countries. Economics, 18(1), 20220074.
• Kale, M. V., ve 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. https://doi.org/10.51290/dpusbe.1387317
• Katamadze, D., ve Katamadze, G. (2023). Prospects for the formation of the transport and logistics hub of Georgia. ACCESS Journal: Access to Science, Business, Innovation in Digital Economy, 4(1), 71–84.
• Kaya, E. (2024). Orta Koridor’un dünya politikasında ve Avrasya’da artan önemi. Düşünce Dünyasında Türkiz, 15(April), 9–35. https://doi.org/10.59281/turkiz.1458292
• Kılıçarslan, A., ve Sucu, M. Ç. (2021). Çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile finansal performans sıralamaları portföy yönetim şirketleri üzerine bir uygulama. Erciyes Akademi, 35(4), 1451-1480.
• Kılıçarslan, A., ve Sucu, M. Ç. (2024). Comparison of the macroeconomic performance of European Union countries and Hungary with the TOPSIS method. Necmettin Erbakan Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, 6(1), 212-229.
• Koszela, G., Gostkowski, M., Ochnio, L., ve Kostoglou, V. (2020). A comparison of logistics infrastructure development level of European Union countries using TOPSIS and VIKOR methods. Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Ekonomika i Organizacja Logistyki, (5 [1), 15-27.
• Mena, C., Karatzas, A., ve Hansen, C. (2022). International trade resilience and the Covid-19 pandemic. Journal of Business Research, 138, 77–91.
• Mendes dos Reis, J. G., Sanches Amorim, P., Sarsfield Pereira Cabral, J. A., ve Toloi, R. C. (2020). The impact of logistics performance on Argentina, Brazil, and the US soybean exports from 2012 to 2018: a gravity model approach. Agriculture, 10(8), 338.
• Mešić, A., Miškić, S., Stević, Ž., ve Mastilo, Z. (2022). Hybrid MCDM solutions for evaluation of the logistics performance index of the Western Balkan countries. ECONOMICS-Innovative and Economics Research Journal, 10(1).
• Notteboom, T., Pallis, T., ve Rodrigue, J.-P. (2021). Disruptions and resilience in global container shipping and ports: the COVID-19 pandemic versus the 2008–2009 financial crisis. Maritime Economics & Logistics, 23(2), 179.
• Nurdin, H., Asra, T., Sobari, I. A., Kuswanto, H., Chaidir, I., Akil, I., ve Handono, F. W. (2024). Improved LOPCOW-SAW method for optimal supplier selection in supply chain management. 2024 12th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM) içinde (1–5 ss.). Endonezya: IEEE
• Oğuz, S. (2023). Evaluation of customs, infrastructure and logistics services with multi-criteria decision-making methods: A comparative analysis for the top 10 countries in the logistics performance index. Journal of Management Marketing and Logistics, 10(4), 167–178.
• Özdağoğlu, A., Ulutaş, A., ve Keleş, M. K. (2022). Lojistik değerlendirme ölçütlerine göre ülke sıralamaları: Farklı yöntemlerin sıralama üzerindeki etkisi. Journal of Mehmet Akif Ersoy University Economics and Administrative Sciences Faculty, 9(1), 512–541.
• Özdil, Z., Kartal, C., ve Acar-Karaboğa, M. (2025). Analysis of logistics performance of EU 27 countries with LOPCOW and EDAS methods. 3. Sektör Sosyal Ekonomi Dergı̇sı̇, 60(1), 681–693. https://doi.org/10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.25.02.2540
• Özekenci, E. (2024). Assessment of the logistics performance index of OPEC countries with ENTROPY, CRITIC and LOPCOW-based EDAS methods. Journal of Transportation and Logistics, 0(0), 0–0. https://doi.org/10.26650/jtl.2024.1339285
• Pehlivan, P., Aslan, A. I., David, S., ve Bacalum, S. (2024). Determination of logistics performance of G20 countries using quantitative decision-making techniques. Sustainability, 16(5), 1852.
• Senir, G. (2021). Comparison of domestic logistics performances of Turkey and European Union countries in 2018 with an integrated model. LogForum, 17(2).
• Singh, H., ve Kumar, R. (2013). Hybrid methodology for measuring the utilization of advanced manufacturing technologies using AHP and TOPSIS. Benchmarking: An International Journal, 20(2), 169–185.
• Stević, Ž., Erceg, Ž., Kovačević, B. (2022). The impact of sensitivity analysis on the evaluation of the logistics performance index. Novi Ekonomist, 16(31), 41–48.
• Stojanović, I., ve Puška, A. (2021). Logistics performances of gulf cooperation council’s countries in global supply chains. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 4(1), 174–193.
• Surange, V. G., ve Bokade, S. U. (2024). A comparative study of the severity ranking of risks in the Indian automobile manufacturing supply chain using PROMETHEE, VIKOR and TOPSIS. Vikalpa, 49(4), 327-348.
• Topal, A., ve Ulutaş, A. (2024). Evaluating the logistics performance of G8 nations using multi-criteria decision-making models. Journal of Intelligent Management Decision, 3, 150–158.
• Ulutaş, A., ve Karaköy, Ç. (2019). G-20 Ülkelerinin lojistik performans endeksinin çok kriterli karar verme modeli ile ölçümü. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(2), 71–84.
• Urciuolo, L. (2025). The Middle Corridor’s Reality Check: Advancements and Challenges in Port Infrastructure. EIAS, Policy Brief 4/2025. https://eias.org/policy-briefs adresinden alınmıştır.
• Vasa, L., ve Barkanyi, P. (2023). Geopolital and Geo-Economic Importance of the Middle Corridor: A Chompreshive Overview. Eurasian Journal of Economic and Business Studies, 67(2), 20–32.
• Yalçın, B., ve Ayvaz, B. (2020). Çok kriterli karar verme teknikleri ile lojistik performansın değerlendirilmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 19(38), 117–138.
• Yıldırım, B. F., ve Adıgüzel Mercangöz, B. (2020). Evaluating the logistics performance of OECD countries by using fuzzy AHP and ARAS-G. Eurasian Economic Review, 10(1), 27–45.
• Yürüyen, A. A., ve Altay, H. (2025). Evaluating the logistics performance of One Belt One Road Project countries with multi criteria decision making methods. Journal of Mehmet Akif Ersoy University Economics and Administrative Sciences Faculty, 12(2), 750–774.
• Yürüyen, A. A., ve Topal, B. (2025). G7 ülkelerinin lojistik performanslarının PSI tabanlı COBRA yöntemi ile incelenmesi. Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(29), 39–57.
• Zeng, S. (2021). Cross-border supply chain changes, opportunities and countermeasures. E3S Web of Conferences içinde (Vol.253, 3066 ss.). EDP Sciences.