Dergiler / Paradigma / 2014 / Cilt: 3 - Sayı: 6

TEDARİK ZİNCİRİ KARMAŞIKLIĞININ İŞLETME PERFORMANSINA ETKİSİNİN BELİRLENMESİNE YÖNELİK YAPISAL MODEL ÖNERİSİ

A STRUCTURAL MODEL SUGGESTION ABOUT THE EFFECTS OF SUPPLY CHAIN COMPLEXITY ON FIRM PERFORMANCE

Sayfa
1–12
Yayın Tarihi
2015-01-15
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Çalışmanın sonucunda aşağı doğru karmaşıklığın ve karar verme sürecindeki yetersizliğin işletme performansındaki olumsuzluğu pozitif yönde etkilediği, ayrıca karar verme sürecindeki yetersizliğin yukarı doğru karmaşıklığı etkilediği ortaya çıkmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Rekabet edebilirlik, iş dünyasındaki bütün işletmeler için önemlidir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Günümüzde tedarik zincirleri küreselleşme ve özellikle onun lojistik faaliyetlere etkisi nedeniyle karmaşıklaşmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Çalışmanın sonucunda aşağı doğru karmaşıklığın ve karar verme sürecindeki yetersizliğin işletme performansındaki olumsuzluğu pozitif yönde etkilediği, ayrıca karar verme sürecindeki yetersizliğin yukarı doğru karmaşıklığı etkilediği ortaya çıkmıştır.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Tedarik Zinciri Karmaşıklığı · Firma Performansı · Yapısal Eşitlik Modeli

Özet

Rekabet edebilirlik, iş dünyasındaki bütün işletmeler için önemlidir. Günümüzde tedarik zincirleri küreselleşme ve özellikle onun lojistik faaliyetlere etkisi nedeniyle karmaşıklaşmaktadır. Tedarik zinciri karmaşıklığı firma performansını ve rekabet edebilirliği etkilemektedir. Bu çalışmanın amacı, tedarik zinciri karmaşıklık faktörlerini ve bu faktörlerin işletme performansına etkisini açıklayan bir model geliştirmektir. Bu amaçla oluşturulan anket formu orta ve büyük ölçekli işletmelere uygulanmıştır. Bu amaçla ilk olarak, açıklayıcı faktör analizi (AFA) ile değişkenler belirlenmiştir. Ardından doğrulayıcı faktör analizi (DFA) AMOS 20 programı kullanılarak ölçüm modeline uygulanmış ve uyum indeksleri hesaplanmıştır. Daha sonra ise yapısal eşitlik modeli ile tedarik zinciri karmaşıklığının firma performansı üzerindeki etkisi belirlenmiştir. Çalışmanın sonucunda aşağı doğru karmaşıklığın ve karar verme sürecindeki yetersizliğin işletme performansındaki olumsuzluğu pozitif yönde etkilediği, ayrıca karar verme sürecindeki yetersizliğin yukarı doğru karmaşıklığı etkilediği ortaya çıkmıştır.

Abstract

Competitiveness is important for every firm in the business world. Today’s supply chains are more complex due to globalization and its effects especially on logistics activities. Supply chain complexity effects firm performance and firm competitiveness. The objective of this paper is to develop a model that explains factors of supply chain complexity and effect of these factors on firm performance. To assess these relationships, it was conducted a questionnaire survey on middle and large firms. For this purpose, firstly, variables were determined with performing Exploratory Factor Analysis (EFA). Next, Confirmatory Factor Analysis (CFA) was performed to conduct measurement model with AMOS 20 and fit indices were calculated. Later, effect of Supply chain complexity on firm performance has been determined by structural equation modeling. The results have showed that downstream complexity and deficiencies in the decision-making process have positive effects on the negativeness of firm performance. In addition, it is shown that deficiencies in the decision-making process have an effect on upstream complexity

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

USTASÜLEYMAN, T., PERÇİN, S. (2015). TEDARİK ZİNCİRİ KARMAŞIKLIĞININ İŞLETME PERFORMANSINA ETKİSİNİN BELİRLENMESİNE YÖNELİK YAPISAL MODEL ÖNERİSİ. Paradigma, Cilt: 3 - Sayı: 6, 1–12. https://ajindex.com/articles/762022

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (11)

  1. KAYNAKÇA AMID, Amin; Morteza MOALAGH ve Ahad Zare RAVASAN (2012), “Identification and classification of ERP critical failure factors in Iranian industries”, Information Systems, 37 (3), 227-237.
  2. BALLANTYNE, Roy; Jan PACKER ve John FALK, (2011) “Visitors’ learning for environmental sustainability: Testing short- and long-term impacts of wildlife tourism experiences using structural equation modelling”, Tourism Management, 32, 1243-1252.
  3. BLOME, Constantin; Tobias SCHOENHERR ve Dominik ECKSTEIN (2013), “The impact of knowledge transfer and complexity on supply chain flexibility: A knowledge-based view”, International Journal of Production Economics, 147, 307-316.
  4. BOZARTH, Cecil C.; Donald P. WARSING; Barbara B. FLYNN ve E. James FLYNN (2009), “The impact of Supply Chain Complexity on manufacturing plant performance”, Journal of Operations Management, 27, 1, 78-93.
  5. DELEN, Dursun; Cemil KUZEY ve Ali UYAR (2013) “Measuring firm performance using financial ratios: A decision tree approach”, Expert Systems with Applications, 40, 10, 3970-3983.
  6. DICKINGER, Astrid ve Brigitte STANGL (2013), “Website performance and behavioral consequences: A formative measurement approach”, Journal of Business Research, 66, 6, 771–777.
  7. DOLOI, Hemanta; K.C. IYER ve Anil SAWHNEY (2011), “Structural equation model for assessing impacts of contractor's performance on project success”, International Journal of Project Management, 29, 6, 687–695.
  8. GENOULAZ, Valerie Botta ve Michel GOURGAND (2008), “Management of complexity and uncertainty in supply chains”, Production Planning& Control, 19, 7, 629–631.
  9. GERSCHBERGER, Markus; Corinna Engelhardt NOWITZKI ve Sebastian KUMMER (2012), “A model to determine complexity in supply networks”, Journal of Manufacturing Technology Management, 23, 8, 1015-1037.
  10. GIMENEZ, Cristina; Taco van der VAART ve Dirk Pieter van DONK (2012), “Supply chain integration and performance: the moderating effect of supply complexity”, International Journal of Operations & Production Management, 32, 5, 583-610.
  11. HAIR, Joseph F.; Rolph E. ANDERSON; William C. BLACK ve Ronald L. TATHAM (1995), Multivariate data analysis with readings, Prentice-hall International Inc., A Viacom company, New Jersey. HAMMAMI, Hajer; Nabil AMARA ve Rejean LANDRY (2013), “Organizational climate and its influence on brokers’ knowledge transfer activities: A structural equation modeling”, International Journal of Information Management, 33, 1, 105– 118. ISIK, Filiz (2010), “An entropy-based approach f