Ağ analizi, Betimsel durum geçiş matrisleri, Demiryolu yük taşımacılığı, Partner yoğunlaşması, Uluslararası taşımacılık, Yönsel asimetri

Öz

This study examines the structural transformation of Türkiye’s international rail freight network over 2004-2024 through partner concentration, directional flow asymmetry, and topological position in the European origin-destination (O-D) relation network. Using Eurostat partner-level flow data, the study computes concentration indices, net directional balance (NDB), a partner-geography dissimilarity index (PFD), descriptive state-transition matrix, and centrality measures on a binary directed O-D network, with trends assessed by Theil-Sen and Mann-Kendall tests. The number of partners rose significantly from 6 to 19 (outbound) and 8 to 15 (inbound), while the outbound Herfindahl-Hirschman Index (HHI) declined from 0.399 to 0.207. Nevertheless, the top three partners still carried about two-thirds of flows in 2024, and Bulgaria remained a top-three partner in both directions in 19 of the 21 years. NDB reversed sign from -0.52 to +0.17, whereas PFD did not improve and peaked at 0.344 in 2024. High-share partners show persistence of 0.86–0.89, and Türkiye never attained a core or bridge position despite increasing its direct connections. The findings show that internationalization does not progress uniformly across reach, concentration, reciprocity, and network position, and provide flow-level evidence for border-crossing capacity, backhaul matching, and corridor diversification decisions.

Anahtar Kelimeler

• Directional asymmetry
• International transport
• Markov transition analysis
• Network analysis
• Partner concentration
• Rail freight transport

Etik Beyan

Since the study utilizes publicly available official secondary data sets and does not involve human participants, personal data, or animal experimentation, ethics committee approval is not required.

Türkiye’nin Uluslararası Demiryolu Yük İlişkilerinin Dönüşümü: Partner Yoğunlaşması, Akış Asimetrisi ve Avrupa Yükleme-Boşaltma Ağındaki Konumu

Öz

Bu çalışma, Türkiye’nin uluslararası demiryolu yük ağının 2004-2024 dönemindeki yapısal dönüşümünü partner yoğunlaşması, yönsel akış asimetrisi ve Avrupa yükleme-boşaltma (Y-B) ilişki ağındaki topolojik konum boyutlarıyla incelemektedir. Eurostat’ın partner kırılımlı akım verileriyle yoğunlaşma endeksleri, net yönsel denge (NYD), partner-coğrafyası farklılık endeksi (PFE), betimsel durum geçiş matrisleri ve ikili-yönlü Y-B ağı üzerinde merkeziyet ölçüleri hesaplanmıştır. Eğilimler Theil-Sen ve Mann-Kendall testleriyle değerlendirilmiştir. Partner sayısı giden yönde 6’dan 19’a, gelen yönde 8’den 15’e anlamlı biçimde yükselmiştir. Giden akımlarda Herfindahl-Hirschman Endeksi (HHI) 0,399’dan 0,207’ye gerilemiştir. Buna karşın ilk üç partner 2024’te akımların yaklaşık üçte ikisini taşımakta ve Bulgaristan 21 yılın 19’unda her iki yönün ilk üç partneri arasında kalmaktadır. NYD -0,52’den +0,17’ye yükselerek işaretini değiştirmiştir. PFE ise iyileşmemiş ve 2024’te 0,344 ile dönemin en yüksek değerine ulaşmıştır. Yüksek paylı partnerlerde kalıcılık 0,86-0,89 düzeyindedir. Türkiye, doğrudan bağlantılarını artırmasına karşın hiçbir yıl çekirdek veya köprü konumuna geçememiştir. Bu çalışma, teorik olarak, uluslararasılaşmanın erişim, yoğunlaşma, karşılıklılık ve ağ konumu boyutlarında eş zamanlı ilerlemediğini ortaya koymaktadır. Pratik olarak ise, sınır geçiş kapasitesi, geri dönüş yükü eşleştirme ve koridor çeşitlendirme kararlarına akış düzeyinde kanıt sağlamaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Ağ analizi
• Demiryolu yük taşımacılığı
• Markov geçiş analizi
• Partner yoğunlaşması
• Uluslararası taşımacılık
• Yönsel asimetri

Etik Beyan

Çalışma, kamuya açık resmî ikincil veri setleri kullandığından ve insan katılımcı, kişisel veri veya hayvan deneyi içermediğinden etik kurul izni gerekmemektedir.

Kaynakça

1. [1] Ş. Demirhan, M. Çalış Duman ve A. Ünlü, “Türkiye’de demiryolu yük taşımacılığı ve ekonomik büyüme: doğrusal ve asimetrik ilişkilerin incelenmesi,” Demiryolu Mühendisliği, sy. 24, ss. 1-21, Tem. 2026, doi: 10.47072/demiryolu.1931841.
2. [2] N. Gandhi, R. Kant, and J. J. Thakkar, “A systematic scientometric review of sustainable rail freight transportation,” Environmental Science and Pollution Research, vol. 29, no. 47, pp. 70746-70771, Oct. 2022, doi: 10.1007/s11356-022-22811-5.
3. [3] Y. Uğurlu, “Avrupa Birliği’nde demiryolları,” Demiryolu Mühendisliği, sy. 7, ss. 37-44, Şub. 2018.
4. [4] European Parliament and Council of the European Union, “Regulation (EU) 2018/643 of the European Parliament and of the Council of 18 April 2018 on rail transport statistics (recast),” 2018. [Online]. Available: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2018/643/oj/eng [Accessed May 5, 2026].
5. [5] F. Laroche, C. Sys, T. Vanelslander, and E. Van de Voorde, “Imperfect competition in a network industry: The case of the European rail freight market,” Transport Policy, vol. 58, pp. 53-61, Aug. 2017, doi: 10.1016/j.tranpol.2017.04.014.
6. [6] F. Laroche, C. Sys, T. Vanelslander, and E. Van de Voorde, “Assessing competition in the European rail freight market: Is there an oligopoly?,” International Journal of Transport Economics, vol. 46, no. 1–2, pp. 15–36, May 2019, doi: 10.19272/201906702002.
7. [7] P. Mortimer and D. M. Z. Islam, “A comparison of North American and European railway systems—A critique and riposte,” European Transport Research Review, vol. 6, no. 4, pp. 503–510, Dec. 2014, doi: 10.1007/s12544-014-0148-y.
8. [8] B. Djordjević, A. Ståhlberg, E. Krmac, A. S. Mane, and B. Kordnejad, “Efficient use of European rail freight corridors: Current status and potential enablers,” Transportation Planning and Technology, vol. 47, no. 1, pp. 62–88, Jan. 2024, doi: 10.1080/03081060.2023.2294344.

9. [9] J. Ližbetin, J. Ponický, and V. Zitrický, “The throughput capacity of rail freight corridors on the particular railways network,” Naše More, vol. 63, no. 3, pp. 161-169, Jul. 2016, doi: 10.17818/NM/2016/SI16.
10. [10] M. Kramarz, E. Przybylska, and M. Wolny, “Reliability of the intermodal transport network under disrupted conditions in the rail freight transport,” Research in Transportation Business & Management, vol. 44, pp. 1-15, Sep. 2022, doi: 10.1016/j.rtbm.2021.100686.
11. [11] D. Petrou and T. P. Moschovou, “Integrating DEA and AI-based modeling for efficiency analysis of European freight railways,” Research in Transportation Economics, vol. 118, pp. 1-12, Aug. 2026, doi: 10.1016/j.retrec.2026.101811.
12. [12] C. lo Storto and P. Evangelista, “Infrastructure efficiency, logistics quality and environmental impact of land logistics systems in the EU: A DEA-based dynamic mapping,” Research in Transportation Business & Management, vol. 46, pp. 1-19, Jan. 2023, doi: 10.1016/j.rtbm.2022.100814.
13. [13] S. Duleba and B. Farkas, “Principal component analysis of the potential for increased rail competitiveness in East-Central Europe,” Sustainability, vol. 11, no. 15, pp. 1-19, Aug. 2019, doi: 10.3390/su11154181.
14. [14] Y. Uygun and J. Ahsan, “Analyzing the railway network of the Belt and Road Initiative,” Cogent Business & Management, vol. 8, no. 1, pp. 1-34, Jul. 2021, doi: 10.1080/23311975.2021.1932066.
15. [15] F. Wu, P. M. Schonfeld, B. Ayyub, and M. Kim, “Topological approach for optimizing railroad freight network restoration after disruptions,” Transportation Research Record, vol. 2676, no. 12, pp. 750-759, Dec. 2022, doi: 10.1177/03611981221097397.
16. [16] N. Öztürkçü, “Seçilmiş Avrupa Birliği ülkeleri ve Türkiye’nin demiryolu yük taşımacılığı performans değerlendirmesi: CRITIC ve ENTROPİ tabanlı CODAS yöntemi ile bütünleşik bir yaklaşım,” Demiryolu Mühendisliği, sy. 23, ss. 141-156, Oca. 2026, doi: 10.47072/demiryolu.1801132.
17. [17] H. Doğan, “Türkiye’de demiryolu taşımacılığında 2000-2024 dönemi için verimlilik analizi,” Demiryolu Mühendisliği, sy. 24, ss. 59-76, Mar. 2026, doi: 10.47072/demiryolu.1846899.
18. [18] M. Karanfil ve R. Yıldız, “Demiryolu yük taşımacılığı ve kaynak verimliliğinin sera gazı emisyonları üzerindeki etkilerinin araştırılması: Bazı Avrupa Birliği ülkeleri ve Türkiye örneği,” Demiryolu Mühendisliği, sy. 23, ss. 169-181, Oca. 2026, doi: 10.47072/demiryolu.1839921.
19. [19] M. Turgut ve Ş. Güngör, “Dış ticarette demiryolu taşımacılığının stratejik durumu: Türkiye analizi,” Demiryolu Mühendisliği, sy. 21, ss. 124-141, Oca. 2025, doi: 10.47072/demiryolu.1474807.
20. [20] Y. Vitosoglu, H. Guler, and N. Caliskan, “Analysing rail freight transportation in Turkey: a GIS application,” in Computers in Railways IX: Ninth International Conference on Computer Aided Design, Manufacture and Operation in the Railway and Other Advanced Mass Transit Systems, Dresden, Germany, 2004, pp. 381-390.
21. [21] Eurostat, “Railway transport statistics database: rail_go_intgong, rail_go_intcmgn, rail_go_trsorde, and rail_go_typepas,” 2026. [Online]. Available: https://ec.europa.eu/eurostat/web/transport/database [Accessed May 5, 2026].
22. [22] O. C. Herfindahl, “Concentration in the U.S. steel industry,” Ph.D. dissertation, Columbia University, New York, USA, 1950.
23. [23] C. E. Shannon, “A mathematical theory of communication,” The Bell System Technical Journal, vol. 27, no. 3, pp. 379-423, Jul. 1948, doi: 10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x.
24. [24] M. O. Hill, “Diversity and evenness: A unifying notation and its consequences,” Ecology, vol. 54, no. 2, pp. 427-432, Mar. 1973, doi: 10.2307/1934352.
25. [25] S. Wasserman and K. Faust, Social network analysis: Methods and Applications. Cambridge, U.K.: Cambridge Univ. Press, 1994.
26. [26] L. C. Freeman, “A set of measures of centrality based on betweenness,” Sociometry, vol. 40, no. 1, pp. 35-41, Mar. 1977, doi: 10.2307/3033543.
27. [27] L. Page, S. Brin, R. Motwani, and T. Winograd, “The PageRank citation ranking: Bringing order to the web,” 1999. [Online]. Available: https://ilpubs.stanford.edu/422/ [Accessed May 8, 2026].
28. [28] S. B. Seidman, “Network structure and minimum degree,” Social Networks, vol. 5, no. 3, pp. 269-287, Sep. 1983, doi: 10.1016/0378-8733(83)90028-X.
29. [29] Eurostat, “Reference Manual on Rail Transport Statistics, Version 12.0,” 2025. [Online]. Available: https://ec.europa.eu/eurostat/documents/29567/3217334/Reference+Manual+on+Rail++transport+statistics%2C+Ver+12.pdf [Accessed May 5, 2026].
30. [30] P. Legendre and L. Legendre, Numerical ecology, 3rd ed. Amsterdam, The Netherlands: Elsevier, 2012.
31. [31] P. K. Sen, “Estimates of the regression coefficient based on Kendall’s tau,” Journal of the American Statistical Association, vol. 63, no. 324, pp. 1379-1389, Dec. 1968, doi: 10.1080/01621459.1968.10480934.
32. [32] H. B. Mann, “Nonparametric tests against trend,” Econometrica, vol. 13, no. 3, pp. 245-259, Jul. 1945, doi: 10.2307/1907187.
33. [33] C. Spearman, “The proof and measurement of association between two things,” The American Journal of Psychology, vol. 15, no. 1, pp. 72-101, Jan. 1904, doi: 10.2307/1412159.
34. [34] A. Hagberg, D. A. Schult, and P. J. Swart, “Exploring network structure, dynamics, and function using NetworkX,” in Proceedings of the 7th Python in Science Conference, Pasadena, CA, USA, 2008, pp. 11–15.