ÖZ: Bu çalışmada Türkiye’de uluslararası ticaret ve yeşil lojistik alanında yazılmış lisansüstü tezlere ilişkin bir durum değerlendirmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda, Yüksek Öğretim Kurumu (YÖK) ulusal tez merkezi veri tabanında yer alan “uluslararası ticaret ve yeşil lojistik” konu başlıklı tezler taranmış ve çalışmaya 198 tez dahil edilmiştir. Veri toplama aracı olarak, uluslararası ticaret ve yeşil lojistik konulu tezleri inceleme formu kullanılmıştır. Söz konusu form aracılığıyla, örneklem çerçevesinde ele alınan tezler, yayınlandıkları yıl, anahtar kelime, tez türü, tez dili, araştırma yöntemi, veri toplama aracı, hipotezler, örneklem yöntemi, analiz yöntemi ve programı kategorilerine göre incelenmiştir. Bu araştırma kapsamında elde edilen verilerin değerlendirilmesinde içerik analizi yöntemi kullanılmıştır. İçerik analizinde nitel ve karma yöntemler için geliştirilmiş “MAXQDA Analytics Pro 2022” paket programından yararlanılmıştır. İlk olarak, verilere ilişkin kod ve temalar belirlenmiştir. Daha sonra, verilerin nasıl bir dağılım gösterdiğini tespit edebilmek için kod bulutu oluşturulmuştur. Verilerin yüzde ve frekans dağılımları tablo ve grafiklerle görselleştirilmiş ve yorumlanmıştır. Ayrıca, kodların ve temaların görselleştirilmesinde “kod matrisi” ve “hiyerarşik kod-alt kod modeline” yer verilmiştir. Bu araştırmada elde edilen bulguların, söz konusu alanda gelecekte yapılması planlanan araştırmalara ön fikir sağlayacağı düşünülmektedir. ABSTRACT: In this study, it is aimed to evaluate the situation of postgraduate theses written in the field of international trade and green logistics in Turkey. In this direction, the theses entitled with "international trade and green logistics" in the national thesis center database of the Higher Education Council (YÖK) were investigated and 198 theses were included in the study. As a data collection tool, the thesis review form on international trade and green logistics was used. By means of this form, the theses which were handled within the framework of the sample were examined, according to the year they were published, keyword, thesis type, thesis language, research method, data collection tool, hypotheses, sampling method, analysis method and analysis program. Content analysis method was used in the evaluation of the data obtained within the scope of this research. In content analysis, the "MAXQDA Analytics Pro 2022" package program developed for qualitative and mixed methods was used. First, the codes and themes related to the data were determined. Then, a code cloud was created to determine how the data was distributed. Percentage and frequency distributions of the data were visualized and interpreted with tables/graphs. In addition, "code matrix" and "hierarchical code-subcode model" were included in the visualization of codes and themes. It is thought that the findings obtained in this study will provide a preliminary idea for future research in the field in question.