Karadeniz Ekonomik İş Birliği Ülkelerinde Lojistik Altyapı Ve Hizmet Göstergelerinin Değerlendirilmesi

Öz

Küresel lojistik verimliliğin artan önemi doğrultusunda ülkelerin lojistik performans göstergelerinde güçlü ve zayıf yönlerinin analizi bölgesel entegrasyon ve küresel rekabet gücü açısından stratejik bir gereklilik haline gelmiştir. Bu çalışma, Karadeniz Ekonomik İş Birliği (KEİ) ülkelerinin lojistik altyapı ve hizmet göstergelerini çok kriterli karar verme yöntemlerinden Entropi-EDAS entegre yaklaşımıyla değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Bu bağlamda çalışmada, Dünya Bankası tarafından yayımlanan Lojistik Performans Endeksi’nin (LPE) 2016, 2018 ve 2023 verileri ele alınmıştır. Endeksin alt bileşenleri olan gümrük yönetimi altyapı, uluslararası sevkiyat, lojistik hizmet kalitesi, takip ve izleme ve zamanlama kriterler olarak analize dahil edilmiştir. KEİ üyesi 12 ülke ise alternatifler olarak belirlenmiştir. Çalışmadaki kriterlerin ağırlıkları entropi yöntemi ile nesnel olarak hesaplanmış, KEİ üyesi ülkelerin lojistik performansı ise EDAS yöntemiyle sıralanarak değerlendirilmiştir. Entropi ile yapılan ağırlıklan-dırmada lojistik performansı etkileyen en önemli iki kriter 2016 ve 2023 için zamanlama olmuştur. Elde edilen bulgulara göre; 2016'da KEİ ülkeleri için lojistik performansı en yüksek ülke Türkiye iken ikinci ve üçüncü olan ülkeler sırasıyla Yunanistan ve Romanya’dır. 2018'de Yunanistan birinci sıraya yükselmiş, Türkiye ikinci Roman-ya ise üçüncü sırada yer almıştır. 2023 yılında da bu ülkeler aynı sıralamayla yerini korumuştur. Arnavutluk, Ermenistan, Gürcistan ve Moldova ise ele alınan yıllar içerisinde lojistik altyapı ve hizmet göstergeleri açısından en düşük sıralamaya sahip olan ülkelerdir. Elde edilen sonuçlar, KEİ üyesi ülkelerin gümrük, altyapı ve lojistik hiz-met düzeylerinin nesnel verilerle analiz edilmesini sağlayarak, bölgesel lojistik stratejilerinin geliştirilmesine yöne-lik politika önerileri sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Karadeniz Ekonomik iş birliği
• lojistik performans
• çok kriterli karar verme
• Entropi
• EDAS

ASSESSMENT OF LOGISTICS INFRASTRUCTURE AND SERVICE INDICATORS IN BLACK SEA ECONOMIC COOPERATION (BSEC) COUNTRIES

Öz

In line with the increasing importance of global logistics efficiency, the analysis of countries’ strengths and weak-nesses in logistics performance indicators has become a strategic necessity for regional integration and global competitiveness. This study aims to evaluate the logistics infrastructure and service indicators of the Black Sea Economic Cooperation (BSEC) countries using an integrated Entropy–EDAS approach, which is among the multi-criteria decision-making (MCDM) methods. In this context, the study utilizes the data from the Logistics Perfor-mance Index (LPI) published by the World Bank for the years 2016, 2018, and 2023. The sub-components of the index—namely customs management, infrastructure, international shipments, quality of logistics services, tracking and tracing, and timeliness—were incorporated into the analysis as criteria. The twelve BSEC member countries were defined as the alternatives. The weights of the criteria were objectively calculated through the Entropy method, while the logistics performance of the BSEC countries was ranked using the EDAS method. Ac-cording to the Entropy-based weighting, timeliness was identified as the most influential criterion affecting logis-tics performance in both 2016 and 2023. The findings indicate that Turkey ranked first in terms of logistics per-formance among BSEC countries in 2016, followed by Greece and Romania in second and third place, respective-ly. In 2018, Greece rose to the top, with Turkey and Romania ranking second and third again. This order re-mained unchanged in 2023. On the other hand, Albania, Armenia, Georgia, and Moldova consistently ranked lowest in terms of logistics infrastructure and service indicators across the analyzed years. The results obtained provide an objective assessment of the customs procedures, infrastructure, and logistics service levels of BSEC countries and offer policy recommendations aimed at enhancing regional logistics strategies.

Anahtar Kelimeler

• Black Sea economic cooperation
• logistics performance
• multi-criteria decision-making
• Entropy
• EDAS

Kaynakça

1. AYÇİN, E. (2020). Çok kriterli karar verme bilgisayar uygulamalı çözümler. Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
2. ÇALIK, A., ERDEBİLLİ, B., & ÖZDEMİR, Y. S. (2023). Novel integrated hybrid multi-criteria decision-making approach for logistics performance index. Transportation Research Record, 2677(2), 1392–1400. https://doi.org/10.1177/03611981221113314
3. ÇATI, K., EŞ, A., & ÖZEVİN, O. (2017). Futbol Takımlarının Finansal ve Sportif Etkinliklerinin Entropi ve TOPSİS Yöntemiyle Analiz Edilmesi: Avrupa’nın 5 Büyük Ligi ve Süper Lig Üzerine Bir Uygulama. International Journal of Management Economics and Business, 13(1), 199–222. https://doi.org/10.17130/ijmeb.20173126270
4. ÇAYLAN, D. Ö., & KİŞİ, H. (2011). Avrupa birliği ortak ulaştırma politikası ve Türkiye. Dokuz Eylül Üniversitesi Denizcilik Fakültesi Dergisi, 3(2), 79-100.
5. ÇIRAY, D., ÖZDEMİR, Ü., & METE, S. (2024). An evaluation of the logistics performance index using the ENTROPY- based ORESTE method. Journal of Transportation and Logistics, 9(1), 68–82. https://doi.org/10.26650/JTL.2024.1437070
6. DEĞERLİ ÇİFÇİ, B., & BAYCAN, T. (2023). Marine trade and analysis of the ports in the Black Sea economic cooperation region. Southeast European and Black Sea Studies, 23(1), 61-88.
7. European Commission (2020). Connecting Europe Facility (CEF) – Transport grants 2014-2020. https://ec.europa.eu/inea/sites/default/files/eu_investment_in_transport_in_romania.pdf
8. European Parliament (2022). Russia's war on Ukraine: Implications for transport. https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2022/733536/EPRS_BRI(2022)733536_EN.pdf

9. GASIMOVA, T., & YURCU, M. E. (2023). Zengezur Koridoru’nun Azerbaycan’ın dış ticaret ve lojistik faaliyetlerine olası etkilerinin SWOT analizi. Dumlupınar Üniversitesi İİBF Der-gisi, (12), 1-15. https://doi.org/10.58627/dpuiibf.1309005
10. GELMEZ, E., GÜLEŞ, H. K., & ZERENLER, M. (2024). Evaluation of logistics performances of G20 countries using SD- based COPRAS and SAW methods. Journal of Turkish Operati-ons Management, 8(2), 339–353. https://doi.org/10.56554/jtom.1471209
11. GHORABAEE, M. K., ZAVADSKAS, E. K., OLFAT, L., & TURSKIS, Z. (2015). Multi-criteria inven-tory classification using a new method of evaluation based on distance from average solution (EDAS). Informatica (Netherlands), 26(3), 435–451. https://doi.org/10.3233/INF-2015-1070
12. GÖK KISA, C., & AYÇİN, E. (2019). OECD ülkelerinin lojistik performanslarının SWARA tabanlı EDAS yöntemi ile değerlendirilmesi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bi-limler Fakültesi Dergisi, 9(1), 301–325. https://doi.org/10.18074/ckuiibfd.500320
13. GÜÇYETMEZ, F., & KISACIK, S. (2025). Çin'in deniz taşımacılık koridorları çerçevesinde arktik ve Akdeniz geçitlerinin konumları hakkında bir karşılaştırma. Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 24(2), 912-935. https://doi.org/10.21547/jss.1574311
14. GÜRLER, H. E., ÖZÇALICI, M., & PAMUCAR, D. (2024). Determining criteria weights with gene-tic algorithms for multi-criteria decision making methods: The case of logistics per-formance index rankings of European Union countries. Socio-Economic Planning Sci-ences, 91, 101758. https://doi.org/10.1016/j.seps.2023.101758
15. HWANG, C., & YOON, K. (1981). Multiple attribute decision making: Methods and applications, A state of the art survey. New York, ABD: Springer-Verlag.
16. IŞIK, Ö., AYDIN, Y., & KOŞAROĞLU, Ş. M. (2020). The assessment of the logistics performance index of CEE countries with the new combination of SV and MABAC methods. LogFo-rum, 16(4), 549–559. https://doi.org/10.17270/J.LOG.2020.504
17. 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. https://doi.org/10.17261/Pressacademia.2023.1837
18. OĞUZ, S., ALKAN, G., & YILMAZ, B. (2019). Seçilmiş Asya ülkelerinin lojistik performanslarının TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, (Special Issue), 497–507. https://doi.org/10.21733/ibad.613421
19. ÖZDEMİR, D., & ÇÖKERDENOĞLU, M. (2024). Stratejinin kalbi: Koridor savaşları. In A. T. Dik-men (Ed.), Zengezur Koridoru: Türkiye-Azerbaycan-Nahçıvan ekonomik, dış ticaret ve lojistik bağlantıları (pp. 85–92). Efe Akademi. https://doi.org/10.59617/efepub20242312
20. ÖZEKENCİ, E. K. (2025). Evaluation of the logistics performance index of OECD countries ba-sed on hybrid MCDM methods. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 47(1), 47–76. https://doi.org/10.14780/muiibd.1469898
21. ÖZTÜRK, N. S. (2025). Doğu Avrupa ve Orta Asya ülkelerinde ulaştırma yatırımları, lojistik performans ve dış ticaret ilişkisi: Bir panel veri analizi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(2), 721-735. https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1606878
22. PEHLİVAN, P., ASLAN, A. I., DAVID, S., & BACALUM, S. (2024). Determination of logistics per-formance of G20 countries using quantitative decision-making techniques. Sustainabi-lity, 16(5), 1852. https://doi.org/10.3390/su16051852
23. POPA, A. (2017). Aspects of cooperation in the Black Sea area after the fall of USSR. Acta Uni-versitatis Danubius. Relationes Internationales, 10(2), 161-170.
24. Republic of Türkiye, Ministry of Energy and Natural Resources (2025). https://enerji.gov.tr/neupgm-boru- hatlari-ve-projeleri
25. Republic of Türkiye, Ministry of Foreign Affairs (2025). Karadeniz Ekonomik İşbirliği (KEİ) - Örgütünün Dünü, Bugünü ve Geleceği. https://www.mfa.gov.tr/karadeniz-ekonomik-isbirlici-_kei_---orgutunun-dunu_- bugunu-ve-gelececi.tr.mfa
26. Republic of Türkiye, Ministry of Trade (2025). Dış Ticaret Lojistiği. Retrieved from: https://ticaret.gov.tr/data/5b87bf9113b8761160fa1258/D%C4%B1%C5%9F%20Ticaret%20Lojisti%C4%9Fi%202024. pdf
27. STEVİĆ, Ž., ERSOY, N., BAŞAR, E. E., & BAYDAŞ, M. (2024). Addressing the global logistics per-formance index rankings with methodological insights and an innovative decision support framework. Applied Sciences, 14(22), 10334. https://doi.org/10.3390/app142210334
28. TCDD (2022). Demiryolu Sektör Raporu. Retrieved from: https://static.tcdd.gov.tr/webfiles/userfiles/files/istrapor/2022sektor.pdf
29. TÜRKOĞLU, M., & DURAN, G. (2023). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile Bölgesel Kap-samlı Ekonomik Ortaklık (RCEP) ülkelerinin lojistik performanslarının değerlendiril-mesi. Ekonomi Bilimleri Dergisi, 15(1), 45–69. https://doi.org/10.55827/ebd.1247297
30. ULUTAŞ, A., & KARAKÖY, Ç. (2019). An analysis of the logistics performance index of EU co-untries with an integrated MCDM model. Economics and Business Review, 5(4), 49–69. https://doi.org/10.18559/ebr.2019.4.3
31. World Bank (2023). Logistics Performance Index. Retrieved from: https://lpi.worldbank.org/ (Date accessed: 07.05.2025).
32. YILMAZ, B. (2025). Determining the digitalization levels of leading countries in logistics per-formance index: An application with CRITIC-TOPSIS approach. Verimlilik Dergisi, 59(2), 433–452. https://doi.org/10.51551/verimlilik.1541480
33. YILMAZ, Z., & SABANCI, B. (2021). Bir Kuşak-Bir Yol projesi kapsamında Akdeniz ticaret li-manlarında Türkiye fırsatları. Ekonomi Maliye İşletme Dergisi, 4(1), 87-100. https://doi.org/10.46737/emid.938391