KOBİ'ler için KOSGEB destek modellerinin veri zarflama analizi ve çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile belirlenmesi
Determination of KOSGEB support models for SMEs by data envelopment analysis and multi-criteria decision making methods
- Tez No: 477500
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TAMER EREN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Analitik hiyerarşi süreci, KOBİ, KOSGEB, Karar verme yöntemleri, TOPSIS, Veri zarflama analizi, Çok kriterli karar verme, Analytical hierarchy process, Small and Medium Sized Firms, Small and Medium Industry Development Organization, Decision making methods, TOPSIS, Data envelopment analysis, Multi criteria decision making
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Küçük ve Orta Ölçekli İşletmeler (KOBİ), oluşturdukları katma değer itibariyle genel ekonomide katalizör görevi yapmaktadır. Üretim, pazarlama, ihracat ve istihdama sağladığı katkı tartışmasız çok ciddi boyutlara ulaşmış, ekonomi yönetimlerinin vazgeçemediği bir kesim olmuştur. KOBİ'ler içerisinde otomotiv yan sanayi önemli bir yer tutmaktadır. Mart 2017 ihracat verilerine göre otomotiv endüstrisinin % 19'luk payı da, bu sektörün ekonomideki önemini göstermektedir. KOBİ'lerin ekonomide çok önemli bir yeri bulunmasına rağmen; verimlilik, kurumsallaşma, markalaşma, üretim, pazarlama ve finansman alanlarında ciddi problemlerle karşılaşmaktadırlar. Devlet bu tür problemleri çözmek için KOSGEB aracılığıyla destek vermektedir. KOSGEB 2016 yılı destek bütçesi yaklaşık 1 milyar TL dir. KOSGEB tarafından KOBİ'lerin problemlerini çözmek için mevcut 27 adet destek modeli bulunmaktadır. Firmalar bu destek modellerinin çoğuna başvurabilmektedir. KOBİ'lerin öncelikli problemler ile ilgili destek modellerine başvurması gerekirken öncelikli olmayan modellere başvurması ciddi kaynak israfına ve zaman kaybına neden olmaktadır. Bu tezde KOBİ'lerin öncelikli sorunlarına göre hangi destek modellerine başvurması problemi ele alınmıştır. Uygulama yeri olarak Konya Sanayi Odasına kayıtlı 82 adet KOBİ ölçekli otomotiv yan sanayi ile ilgili firma seçilmiştir. İlk olarak firmaların verimlilik değerlendirilmesi veri zarflama analizi ile yapılmıştır. Firmalar etkinlik skorlarına göre A, B1, B2, C1 ve C2 şeklinde gruplandırılmıştır. Her grubun ortak sorunları dikkate alınarak hangi destek modellerine başvurabileceği çok ölçütlü karar verme yöntemleriyle belirlenmiştir. Burada AHP ile kriterlerin ağırlıkları hesaplanmış, TOPSIS yöntemi ile de KOSGEB desteklerinin sıralaması bulunmuştur. Veri zarflama analizi BCC ve CCR modellerine göre yapılmıştır. A, B1, B2, C1, C2 sayıları BCC'ye göre sırasıyla 31, 6, 5, 15 ve 25 iken CCR'da 16, 4, 7, 18 ve 37 olarak bulunmuştur. Çok ölçütlü karar verme yöntemleri sonucunda gruplarda ilk sırayı A'da KOBİGEL, B1'de lojistik, B2'de KOBİGEL, C1 ve C2'de test, analiz ve kalibrasyon destek modeli yer almıştır. Diğer sıralamalar ise farklılık göstermektedir. Bu tez, KOBİ'lerin verimlilik durumu ve öncelikli sorunlarına göre hangi destek modeline başvurması konusunda yol gösterici olacaktır. Böylece firmalar öncelikli problemlerine odaklanabileceği gibi, kaynakların etkin kullanılmasına da imkân sağlayacaktır. Anahtar Sözcükler; Veri Zarflama Analizi, KOBİ, Verimlilik, AHP, TOPSIS, ÇKKV.
Özet (Çeviri)
Small and Medium Scale Enterprises (SMEs) act as catalysts in the general economy with their added value. The contribution of production, marketing, exports and employment has reached a very serious dimension without any doubt, and it has become a sector that economic administrations can not give up. Among the SMEs, the automotive supplier industry has an important place. According to the export figures of March 2017, 19% of the automotive industry shows the importance of this sector in the economy. Although SMEs have a very important place in the economy; Productivity, institutionalization, branding, production, marketing and financing. The state supports by KOSGEB to solve such problems. KOSGEB 2016 support budget is approximately 1 billion TL. KOSGEB has 27 support models available to solve the problems of SMEs. Firms can apply a lot of these support models. While SMEs need to apply to support models related to priority problems, applying to non-priority models causes serious resource waste and time loss. This thesis deals with the problem of applying to support models according to the priority problems of SMEs. As a place of application, 82 firms registered with Konya Chamber of Industry were selected for the automotive supplier industry. Firstly, data envelopment analysis of companies productivity evaluation was done. Firms are grouped into A, B1, B2, C1 and C2 according to their activity scores. Considering the common problems of each group, multi-criteria decision-making methods are available which support models can be applied. Weights of criteria were calculated with AHP and the order of KOSGEB support was found by TOPSIS method. Data envelopment analysis was done according to BCC and CCR models. The numbers of A, B1, B2, C1 and C2 were found to be 16, 4, 7, 18 and 37 in CCR, respectively, while BCC was 31, 6, 5, 15 and 25 respectively. As a result of multi-criteria decision making methods, the first order in the groups was KOBIGEL in A, logistic in B1, KOBIGEL in B2, test, analysis and calibration support model in C1 and C2. Other orders are different. This thesis will guide the support model of SMEs according to their productivity status and priority problems. Thus, firms can focus on their priority problems and will be able to use resources efficiently. Key Words; Data Envolpment Analysis, SME, Productivity, AHP, TOPSIS, MCDA.
Benzer Tezler
- Küçük ve orta ölçek imalat firmalarında olgunluk modeli: beyaz eşya sektöründe bir uygulama
Maturity model in small and medium size manufacturing companies: an application in the home appliance sector
ÜMİT ÇİRAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT BASKAK
- KOSGEB desteklerinde kaynak aktarım oranının incelenmesi:TR 42 bölgesi örneği
The analysis of the effectivenes of government support for economy: An application on the SMES which took Kosgeb support in TR 42 area
ABDÜSSAMET ATASEVEN
- Türkiye'de KOSGEB desteklerinin KOBİ'ler üzerindeki etkileri
Effects on SMEs KOSGEB supports in Turkey
ŞEYMA TOKÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
BankacılıkAnkara Hacı Bayram Veli ÜniversitesiBankacılık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AFŞİN ŞAHİN
- KOSGEB desteklerinin KOBİ ler üzerindeki etkisinin artaştırılması: Batman ili örneği
Effects of KOSGEB supports on SME's:Case of Batman province
EVREN ARIKAN
