Kara ile çevrili ülkeler, sahip oldukları coğrafi dezavantajdan dolayı, ekonomik kalkınma sorunuyla karşı karşıya olan ülkelerdir. Taşıma maliyetlerinin yüksek olması buna bağlı olarak ticaret hacminin düşük seyretmesi, transit ülkelere bağımlılık, ulaştırma altyapısının yetersiz olması bu ülkelerde ekonomik faaliyetleri sınırlandırmaktadır. Nitekim, kara ile çevrili ülkelerin önemli çoğunluğu gelişmekte olan ülkeler kategorisinde yer almaktadır. Çalışmada, kara ile çevrili gelişmekte olan ülkelere ilişkin literatür incelenerek bu ülkelerin temel sorunlarına değinilmiştir. Sonrasında kara ile çevrili ülkelerin ihracatında sahip oldukları bu coğrafi konum dezavantajının etkisi, gelişmekte olan Avrupa ve Orta Asya ülkeleri özelinde panel veri modeli ile analiz edilmiştir. Panel veri analizi için öncelikler serilerin durağanlık sınamaları, uygun birim kök testleri ile sınanmıştır. Ardından; havuzlanmış regresyon, iki yönlü sabit etkiler ve iki yönlü rassal etkiler modelleri ayrı ayrı tahmin edilerek en uygun model seçilmiştir. Seçilen modelden elde edilen parametreler doğrultusunda yorumlar ve değerlendirmeler yapılmıştır. 

The landlocked countries are the ones facing economical problems due to the geographical disadvantages they have. The high transportation costs, and accordingly the low trade volüme, dependence on the transit countries, insufficiency of the transport infrastructure restrict the economic activites in these countries. Indeed, a significant majority of the landlocked countries are included in the category of developing countries. In the study, by examining the literature related with the developing landlocked countries, the major problems of these countries have been discussed. Later, the effect of this geographical location disadvantage that the landlocked countries have in their export has been analyzed with panel data model in the peculiarity of developing European and Central Asian Countries. For the panel data analysis, initially the stability of the series have been tested with appropriate root tests. Later on, the most appropriate model has been chosen by separately estimating the models of pooled regression, two-way fixed effects and two-way random effects. Comments and assessments have been made according to the parametersobtained from the chosen model.