Development of a Novel Sorting Method via Using TOPSIS for Measuring Internal Compliance Levels of Organized Industrial Zones
Öz
Kaynakça
- KOÇ, S., & BULMUŞ, C. (2014). EKONOMİLERİNDEKİ ETKİNLİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI : KAYSERİ VE SİVAS ÖRNEĞİ, Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 4(1), 39.
- SAİKKU, Laura, (2006), “Eco - Industrial Parks A Background Report For the Eco- Industrial Park Project at Rantasalmi”, PUBLICATIONS OF REGIONAL COUNCIL OF ETELÄ-SAVO 71, Research Institute for Social Sciences, University of Tampere, Finland.
- ÇAM, Hasan ve ESENGÜN Kemal, (2011), “Organize Sanayi Bölgeleri ve Uygulanan Teşvik Politikalarının İşletmeler Üzerindeki Etkilerinin İncelenmesi: Osmaniye
- Organize Sanayi Bölgesinde Uygulama”, KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi 13 (21): ss, 55-63. DEM, E. (2010). Topsis Çok Kri̇terli̇ Karar Verme Si̇stemi̇ :Türki̇ye ’Deki̇ Kamu BankalariÜzeri̇ne. Journal of Entrepreneurship, 5(1), 101–112.
- GÜNEY MARMARA KALKINMA AJANSI RAPORU. (2012). TR22 GÜNEY MARMARA ORGANİZE SANAYİ BÖLGELERİ ARAŞTIRMASI. Balıkesir.
- ÖZTÜRK, Y. (2012). Anahtar. Türkiye’deki Organize Sanayi Bölgesi Uygulamaları ve Mevcut Durum, 10–11.
- SARI, E. B. (2018). ORGAN İ ZE SANAY İ BÖLGELER İ N İ N ETK İ NL İ KLER İ N İ N VER İ ZARFLAMA. EKONOMİ BİLİMLERİ DERGİSİ, 10(2), 17–36.
- ÖZDEN, Ü. H. (2009). Türkiye’deki Mevduat Bankalarının Performansları Çok Kriterli Karar verme Yöntemleri ile Analizi (1.Baskı). Ankara: Detay Yayıncılık.
- ÖZDEMİR, M. (2014). Technique for Order-Preference by Similarity to Ideal Solution. In B. F. Yıldırım & E. Önder (Eds.), Operasyonel ,Yönetsel Stratyejik Problemlerin Çözümünde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri (pp. 133–153). Bursa. Retrieved from http://www.muhlisozdemir.com/blog/topsis/?lang=TR
- PEKKAYA, M., & ASLAN, B. (2018). OSB Yer Seçi̇mi̇nde Di̇kkate Alinan Kri̇ter Önem Dereceleri̇ni̇n ve Kri̇terler Arası Etki̇leşi̇mi̇n Beli̇rlenmesi̇. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, Özel sayı, 11–15. http://doi.org/10.18092/ulikidince.353378
Organize Sanayi Bölgelerindeki Firmalarının İç Uyum Düzeylerinin Ölçülmesi İçin TOPSİS Yöntemi Kullanılarak Bir Sıralama Yöntemi Geliştirilmesi
Öz
Günümüz iş dünyasında Organize Sanayi bölgeleri KOBİ’lerin verimli olarak faaliyet gösterdiği yerleşkelerin başında gelmektedir. Organize sanayi bölgeleri bünyesinde barındırdıkları işletmelere hizmet sağlayarak, arsa bedeli satış ücreti veya kira alarak gelir elde etmektedirler. Bu yerleşkede ticari yaşamını sürdüren KOBİ’ler ise yerleşke içerisinde çeşitli ticari veya eko-verimlilikle ilgili simbiyotik ilişkiler sürdürülebilmektedir. Bu hizmet, sürdürülebilirlik ve ticari ilişkilere OSB yönetimi ve KOBİ’ler tarafından bakıldığında bu ilişkilerin verimli olması beklenmektedir. Bu verimlilik OSB hizmetleri ve OSB’de bulunana KOBİ’lerin arasında bulunan uyum ile ilgilidir. Örnek olarak; yerleşke içinde yer alan bir KOBİ’nin kar getiren ve çevre kirliliğini azaltan hizmetler üretmesi ve kullanması sanayi yerleşkesi yönetimi ve diğer firmalar açısından değerlidir. Bunun aksine, maliyet artıran ve çevre kirliliğini artıran faaliyetlerinin olması ve bu tür hizmetlere ihtiyacı olması sanayi yerleşkesi yönetimi ve diğer firmalar açısından zararlı olmaktadır. Bu gerçekler ele alındığında OSB’lerdeki firmaların yönetimin hizmetlerine ve diğer firmaların hizmetlerine uyumları önem taşımaktadır. Bu çalışmada OSB’ler için, bir karar destek sistemi niteliği taşıyabilecek TOPSIS yöntemi tabanlı bir İç Uyumluluk Modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan yöntem OSB içindeki firmaları OSB’ye gösterdikleri fayda miktarına göre sıralamaktadır. Karar alternatifleri olarak yerleşkede bulunan firmalar, karar kriterleri olarak da yerleşkenin kaynaklarını kullanma oranları, firmaların aralarındaki ticari ilişkiler ve çevre kirliliğiyle ilgili ölçütler kullanılmıştır. Çalışmanın uygulama kısmında yöntem temsili bir OSB üzerinde uygulanmış ve bulgular irdelenmiştir.
Anahtar Kelimeler
TOPSIS Organize Sanayi Bölgeleri Performans Ölçümü Uyumluluk Modeli
Kaynakça
- KOÇ, S., & BULMUŞ, C. (2014). EKONOMİLERİNDEKİ ETKİNLİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI : KAYSERİ VE SİVAS ÖRNEĞİ, Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 4(1), 39.
- SAİKKU, Laura, (2006), “Eco - Industrial Parks A Background Report For the Eco- Industrial Park Project at Rantasalmi”, PUBLICATIONS OF REGIONAL COUNCIL OF ETELÄ-SAVO 71, Research Institute for Social Sciences, University of Tampere, Finland.
- ÇAM, Hasan ve ESENGÜN Kemal, (2011), “Organize Sanayi Bölgeleri ve Uygulanan Teşvik Politikalarının İşletmeler Üzerindeki Etkilerinin İncelenmesi: Osmaniye
- Organize Sanayi Bölgesinde Uygulama”, KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi 13 (21): ss, 55-63. DEM, E. (2010). Topsis Çok Kri̇terli̇ Karar Verme Si̇stemi̇ :Türki̇ye ’Deki̇ Kamu BankalariÜzeri̇ne. Journal of Entrepreneurship, 5(1), 101–112.
- GÜNEY MARMARA KALKINMA AJANSI RAPORU. (2012). TR22 GÜNEY MARMARA ORGANİZE SANAYİ BÖLGELERİ ARAŞTIRMASI. Balıkesir.
- ÖZTÜRK, Y. (2012). Anahtar. Türkiye’deki Organize Sanayi Bölgesi Uygulamaları ve Mevcut Durum, 10–11.
- SARI, E. B. (2018). ORGAN İ ZE SANAY İ BÖLGELER İ N İ N ETK İ NL İ KLER İ N İ N VER İ ZARFLAMA. EKONOMİ BİLİMLERİ DERGİSİ, 10(2), 17–36.
- ÖZDEN, Ü. H. (2009). Türkiye’deki Mevduat Bankalarının Performansları Çok Kriterli Karar verme Yöntemleri ile Analizi (1.Baskı). Ankara: Detay Yayıncılık.
- ÖZDEMİR, M. (2014). Technique for Order-Preference by Similarity to Ideal Solution. In B. F. Yıldırım & E. Önder (Eds.), Operasyonel ,Yönetsel Stratyejik Problemlerin Çözümünde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri (pp. 133–153). Bursa. Retrieved from http://www.muhlisozdemir.com/blog/topsis/?lang=TR
- PEKKAYA, M., & ASLAN, B. (2018). OSB Yer Seçi̇mi̇nde Di̇kkate Alinan Kri̇ter Önem Dereceleri̇ni̇n ve Kri̇terler Arası Etki̇leşi̇mi̇n Beli̇rlenmesi̇. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, Özel sayı, 11–15. http://doi.org/10.18092/ulikidince.353378
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Bölüm | Makaleler |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 18 Nisan 2021 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2021 Cilt: 35 Sayı: 2 |
