Transkript
1 Türkiye de Faaliyet Gösteren İmalat ve Hizmet Firmalarının Bit Kullanımına İlişkin Bir Uygulama Derya Fındık Ortadoğu Teknik Üniversitesi, Bilim ve Teknoloji Politikası Çalışmaları, Ankara Özet. Bu çalışmada firma düzeyinde BİT adaptasyonunu belirleyen faktörlertürkiye de imalat ve hizmet sektöründe faaliyet gösteren farklı büyüklükte 931 firma üzerinde incelennmiştir. Buna göre,firma büyüklüğü teknoloji kullanımı basit düzeyden karmaşık düzeye doğru ilerlediğinde daha etkili bir unsur haline gelmektedir.örgütsel yeniliğin pozitif etkisi ise teknoloji kullanımı basit düzeyde olanlarda gözlemlenmektedir. Anahtar Sözcükler:Bit, adaptasyon,firma,teknoloji 1. Giriş Teknolojik gelişmenin bir göstergesi olarak belirli bir teknolojinin benimsenmesi ve kullanımı bilgi temelli ekonomi ve sürdürülebilir ekonomik büyüme kavramlarının temellerinin atılmasını sağlamıştır. Bir firmada bilgi ve teknoloji altyapısının olması ve bu teknolojilerin yaygın kullanımı,tedarikçiler ve müşteriler arasındaki ilişki ağını kurarken aynı zamanda yeni iş fırsatlarının doğmasını sağlar. Hsieh ve Lin (1998) in yaptığı çalışmada bilgi ve iletişim teknolojilerinin(bit) temel iki etkisi anılmaktadır. Bunlardan biri; teknoloji stokunun bir parçası olması diğeri ise bir organizasyondan diğerine teknoloji transferi sağlamasıdır. Gelişmekte olan ülkelerde teknolojik gelişme, yeni bir teknolojinin üretilmesinden çok varolan teknolojinin benimsenmesi süreci olarak algılanmaktadır. Bununla birlikte, varolan teknolojiyi kullanım şekillerini çeşitlendirip yeni yöntemler ve beceriler geliştirerek gelişmekte olan ülkeler de rekabetçi bir avantaja sahip olabilirler. Türkiye de 1990 lı yıllardan bu yana BİT teknolojilerinin kullanımında önemli bir artış sağlanmıştır. Bunun temel nedenleri arasında;hizmet sektörünün büyümesi, ARGE ve inovasyon faaliyetlerinin artışı, BİT kullanımının yaygınlaşmasıyla maliyet ve fiyatlardaki düşüş, ve risk sermayesi düzenleyen kurallarda yapılan değişiklikler ile yazılım sektöründe faaliyet gösteren firma sayılarındaki artış sayılabilir. İlki 2005 yılında yapılan Girişimlerde Bilişim Kullanımı Anketi nin ikinci dalgası sonuçlarına göre Türkiye deki girişimlerin %80 i ürünlerinin internet üzerinden satışa uygun olmadığını ifade ederken bu oran 2009 da %55 e düşmüştür. Buna ek olarak, talep yönünde de bu süreçte değişim yaşanmış ve müşteriler yılları arasında internet üzerinden alışverişe hazır duruma gelmişlerdir. Benzer iyileşme güvenlik problemi, yasal çerçevenin hazır olmayışı, lojistik ile ilgili yaşanan zoruklarda da gözlemlenmektedir(bkz. Tablo1). Tüm bu göstergeler göz önüne alındığında Türkiye de faaliyet gösteren firmaların BİT kullanımı yönünde gelişme sağladıkları varsayımına ulaşılabilir. Bundan hareketle, bu çalışmada imalat sanayi ve hizmet sektörlerinde faaliyet gösteren firmaların BİT kullanımını etkileyen faktörler analiz edilmiştir. 2. Literatür Taraması Firma düzeyinde BİT kullanımını etkileyen faktörlerin neler olabileceği odağında yapılan çalışmalardan Matthews(2007) nin yaptığı çalışmada küçük ölçekli firmaların teknoloji adaptasyonunda ön plana çıkan faktörler; firma büyüklüğü, firmanın faaliyet gösterdiği sektör, coğrafi konumlanışı, nitelikli işgücü, yönetsel bilgi ve beceriler, firma sahibinin tecrübesidir. Shiels et al. (2003) ve Pohjola(2003) ün yaptıkları çalışmalarda firma büyüklüğünün yanı sıra firmanın bağlı olduğu sanayi grubu, ihracat yapıp yapmaması gibi faktörler incelenmiştir. Bu değişkenlerin yanısıra Hollenstein(2004) te teknoloji kullanımında örgütsel atmosferin rolü vurgulanmış ve bilişim teknolojileri ile iş süreçlerinin yeniden örgütlenmesine değinilmiştir. Aynı zamanda karar alma süreçlerinin yatay veya dikey yönde gerçekleşmesi gibi organizasyonel rutinler de teknolojinin adaptasyonunu biçimlendiren bir etkiye sahiptir. Firma düzeyinde BİT kullanımını etkileyen faktörlere ayrı ayrı bakıldığında; 2.1. Firma Büyüklüğü: Firma büyüklükleri ile ilgili bir sınıflandırma yapmak gerekirse;10-49 arası çalışanı olan firmalar küçük ölçekli işletme, arası çalışanı olanlar orta ölçekli işletmeler, 250 ve üzeri çalışanı olan firmalar ise büyük ölçekli firmalar olarak değerlendirilmektedir. Çalışan sayısı 10 dan daha az olan firmalar mikro ölçekli firmalar olarak anılmaktadır. Firma büyüklüğü ile BİT kullanımı ya da adaptasyonu arasındaki ilişkiyi inceleyen uygulamalı çalışmalarda bu ikisi arasındaki ilişkinin pozitif olduğu yönündedir (Fabiani et al. 2005;Baldwin, et al. 2004; Delone, 1981; Morgan et al. 2006; Teo ve Tan, 1998; Tong, 1999; Morionez et al. 2007). Buna göre büyük firmalar, firma içinde BİT teknolojilerinin kullanımının yaygınlaşmasını hazırlayan süreçlerde diğerlerine göre uzmanlaşmıştır. KOBİ olarak adlandırılan küçük ve orta ölçekli işletmeler ise, çoğu zaman karşılaştıkları finansal krizleri bertaraf etmek için dış kaynaklara ihtiyaç duymaktadırlar ve yeni teknolojilere adaptasyonun getirdiği birtakım ek maliyetlere katlanmak hususunda isteksiz davranabilirler.
2 2.2.İşgücünün Niteliği: Gerek bilişim sektöründe faaliyet gösteren firmalarda gerekse diğerlerinde firma içerisinde bilişim uzmanlarının varlığı bilginin yayılımı konusunda bilişim uzmanı olmayan firmalar göre daha hızlıdır. Bir başka deyişle, işgücünün niteliksel kompozisyonu teknoloji adaptasyonunda ön plana çıkmaktadır. Vurgu nitelik üzerine olduğunda bunu sayısallaştırma bir o kadar zor olmakla birlikte, işgücünün eğitim seviyesi, firma içerisinde BİT konusunda eğitim verilip verilmemesi ve bu eğitimi alanların sayısı, firma içerisinde bilişim uzmanlığı gerektiren pozisyonlarda çalışanların sayısı ya da bilişim uzmanlarının istihdam edilip edilmemesi gibi çeşitli ölçütler kullanılmaktadır. Luchetti et al. (2004) yılında İtalya için yapılan çalışmada eğitim seviyesi ile teknoloji adaptasyonu arasında pozitif bir ilişki olduğunu tespit etmiştir. Hollenstein, 2004, Indkjikian et al. 2005;Black at al. 2000;Brynjolfsson et al ve Arvanitis, 2004 te ise firma içi BİT eğitimi ile firmanın teknolojiyi absorbe etmesi arasında yakın bir ilişki bulunmuştur. Mesleki sınıflandırma beşeri sermayeyi ölçmek için kullanılan bir diğer değişkendir. Buna göre; yönetim kademesinde çalışanlarla üretimde çalışanlar arasında teknoloji adaptasyonu açısından anlamlı bir farklılık olup olmadığı Haller et al. (2008) in çalışmasında incelenmiş, ilk grupta çalışanların teknolojiye uyum kabiliyetlerinin ikinci gruba göre daha iyi olduğu sonucuna varılmıştır. Martins ve Oliveira(2008) işgücünün BİT yeteneğini ölçmek üzere internet kullanımını bir değişken olarak belirlemiştir. Son olarak, Morionez ve Lopez(2007) çalışan yaşını işgücünün niteliğini değerlendirmede kullanmıştır. Buna göre, genç çalışan grubu ile yaşlı olanların BİT kullanımlarını incelemiş ve genç çalışanların daha avantajlı olduğunu vurgulamıştır. 2.3.Örgütsel Atmosfer: Karar alma süreçlerinin dikey ya da yatay yönde gerçekleşmesi iş süreçlerinin organizasyonda nasıl yürütüldüğüne ilişkin bilgi verir. Morionez ve Lopez (2005) te yaptıkları çalışmada, örgütte proje geliştirme takımlarının adaptasyona olan etkisine bakılmıştır. Bir açıdan, karar alma süreçlerinin hiyerarşik olması arzu edilen bir durum değilken, bazı organizasyonlarda işlerin belirli bir standart çerçevesinde yapılmasını sağlamıştır. 2.4.Rekabet Stratejisi: Teknoloji adaptasyonunu etkileyen faktörler arasında rekabet stratejisi de yer almaktadır. Örneğin, şirkette ERP (Enterprise Resource Planning, Kurumsal Kaynak Planlaması) kullanımı rekabetçilik göstergesi olarak kullanılmıştır (Shiels et al. 2003). Buna ek olarak Hollenstein(2004),Haller et al. (2008) ve Giunta et al. (2004), rekabetçiliğin bir göstergesi olarak ihracatın toplam satışlar içindeki payını kullanmıştır. İhracat değişkenini, 1 ve 0 değerlerini alan bir kukla değişken olarak kullanmak ta mümkündür (Luchetti et al., 2004). Bu çalışmada bu 4 başlık altında yer alabilecek farklı açıklayıcı değişkenler kullanılarak teknoloji adoptasyonunu belirleyen faktörler incelenecektir. Bir sonraki bölümde çalışmanın dayandığı ampirik model tanımlanacaktır. 3.Ampirik Model: Firma düzeyinde BİT adaptasyonunun yapısını ortaya çıkarmak amacıyla, kesirli logit ve probit modelleri kullanılacaktır. Kesirli logit modeli, araştırmaya konu olan bağımlı değişken 0 ile 1 değerleri arasında kesirli bir yapıya sahip olduğu zaman uygulanan bir yöntemdir. Bu çalışmada, firmanın temel aktiviteleri çerçevesinde haftada en az 1 defa bilgisayar kullananların sayısının toplam çalışan sayısına oranı, firmada internet kullanım yoğunluğunu vermektedir. Probit modelinde ise bağımlı değişken 1 ve 0 değerlerini alır. Bu çalışmada, intranet teknolojilerini kullananlar 1 değerini kullanmayanlar ise 0 değerini alır. Aynı durum ekstranet değişkeni için de geçerlidir. Modelde kullanılan açıklayıcı değişkenler ise, firma büyüklüğü, beşeri sermaye, rekabetçilik, inovasyon, yabancı sermaye payı ve iş organizasyonudur. Çevresel etkileri kontrol altına almak için farklı sektörler için kukla değişkenler de modele dâhil edilmiştir. Firma büyüklüğü, firma satışlarının logaritması ile ölçülmektedir. Beşeri sermaye, firmadaki bilişim uzman sayısının logaritması ile tahmin edilirken, firma rekabetçiliği ihracata ilişkin iki farklı değişken ile ölçülmektedir. Bunlardan ilki, yılları arasında ürettiğiniz mal ve hizmetleri, Avrupa ülkelerine ihraç ettiniz mi? şeklindedir. Diğeri ise, yılları arasında ürettiğiniz mal ve hizmetleri Avrupa dışındaki diğer ülkelere ihraç ettiniz mi? şeklindedir. Inovasyon değişkeni için ARGE_1 isimli değişken, firma dışında ARGE faaliyetlerinin yapılıp yapılmadığına ilişkin bir kukla değişkeni ifade ederken; ARGE_4, firma dışından temin edilen ARGE faaliyetlerine yapılan harcamanın logaritmasını göstermektedir. Yabancı sermaye payı isimli değişken ise yabancı sermayesi %80 in üzerinde olan firmalar için 1, olmayanlar için 0 değerini alan bir kukla değişkeni ifade etmektedir. Modeldeki diğer bir değişken ise iş organizasyonunu ölçmek üzere kullanılan örgütsel yenilik değişkenidir. Bu değişken; örgüt içerisinde bilgi ve becerilerin bir kullanıcıdan diğerine aktarılmasını sağlayan bir bilgi yönetimi sisteminin varlığı, işin yapılış biçiminde yapılan bir düzenleme, veya diğer girişimler, kamu kurumları ya da alt yükleniclerle işbirliği yapılıp yapılmadığını ifade etmektedir. Eğer işletme bu faaliyetlerden herhangi birini yerine getiriyorsa, örgütsel bir yenilik yapmış sayılmaktadır. Sektörel farklılışmayı da kontrol altına almak amacıyla, Van Ark ve O Mahony(2003) ün geliştirdiği BİT sınıflandırması kullanılarak farklı sektörel kukla değişkenleri oluşturulmuştur. Buna göre, sektörler, BİT kullanan imalat sanayi, BİT üreten imalat sanayi, imalat sanayinde bulunmayan sektörler, BİT kullanan hizmet sektörü, BİT üreten hizmet sektörü ve hizmet sektöründe olmayan sektörler ve BİT sektöründe olmayan diğerleri gibi farklı gruplarda gösterilmektedir. Bu sınıflandırmayı kullanmamızın nedeni, Bit üreten sektörlerle BİT kullanan sektörler arasında teknolojinin adaptasyonu açısından anlamlı bir farklılık olup olmadığını ortaya çıkarmaktır.
3 4. Verinin Tanımlanması Bu çalışmada kullanılan değişkenler iki farklı veri seti birleştirilerek oluşturulmuştur. İlki, yıllarını kapsayan ve Türkiye İstatistik Kurumu(TÜİK) tarafından yapılan Yenilik Anketi, ikincisi ise 2008 yılına ait Girişimlerde Bilişim Anketidir. Yenilik anketinde toplam 5863, diğerinde ise 2700 gözlem bulunmaktadır. Her iki ankette de bulunan firma sayısı ise 931 dir. Örneklemin %70 i 250 ve üzerinde çalışanı olan büyük işletmelerden oluşmaktadır. Örneklemin %31 i haftada en az 1 kez firmanın ana faaliyetleri çerçevesinde bilgisayar kullanmakta iken, intranet kullanıcılarının oranı %64 tür. Ekstranet kullananların oranı ise %29 ile diğerlerine göre daha azdır. 5. Tahmin Sonuçları Tablo 3 te gösterildiği gibi firma büyüklüğünün etkisi, bilgisayar kullanıcıları için 1. ve 2. Modelde de pozitiftir. Sektör kuklalarının eklendiği 2. Modelde katsayı ilk modeldekine yakındır. Bununla birlikte firma büyüklüğünün etkisi intranet ve ekstranette daha büyüktür. Tablodaki bağımlı değişkenlerin basit teknoloji kullanımından daha karmaşık olana doğru ilerlediğini varsaydığımızda, büyük firmaların karmaşık teknolojileri kullanma ve bunlara sahip olmada diğerlerine göre daha avantajlı durumda olduğunu söyleyebiliriz. Dışardan temin edilen ARGE faaliyetlerini temsil eden ARGE_1 değişkenin etkisi, intranet kullanıcılarında çok daha fazladır. Bunun temel nedeni, firmanın ana faaliyetleri çerçevesinde de olsa bilgisayar kullanımı ileri düzeyde inovasyon becerisi gerektirmez. Oysa firma içinde iş akışının takibini sağlayan intranetin kullanımı ve geliştirilmesinde dışarıdan yürütülüyor da olsa ARGE faaliyetine gereksinim duyulabilir. Ekstranet değişkeni için dışarıda yürütülen ARGE faaliyetleri için kukla değişken olan ARGE_2 kullanılmıştır. Ekstranet için de bu değişkenin etkisi pozitif ve anlamlıdır. Girişimdeki bilişim uzmanları sayısının etkisi de tüm bağımlı değişkenler için pozitif ve anlamlıdır. En yüksek katsayıya sahip olduğu bağımlı değişken ise intranet kullanıcılarıdır. Firmaların mal ve hizmet ihracatını tüm dünyaya yapmaları adaptasyon sürecini olumlu etkilemektedir. Fakat bu durum, ekstranet kullanıcıları için geçerli değildir. İntranet kullanıcıları için ise, spesifik olarak, Avrupa ya ihracat yapıyor olmak adaptasyon sürecini pozitif etkilemektedir. Yabancı sermaye değişkeni, modeldeki tüm bağımlı değişkenler için pozitif ve anlamlıdır. Katsayısının en yüksek olduğu durum ise intranet kullanıcılarında gözlenmektedir. İş organizasyonunu temsilen kullanılan örgütsel yenilik değişkeni sadece bilgisayar kullanıcıları için anlamlıdır. Buna göre, işin örgütlenmesinde yapılan herhangi bir değişiklik ya da kurulan bir işbirliği, teknolojinin basit düzeyde kullanımını bile etkileyen bir süreç olarak karşımıza çıkmaktadır. Sektörel kukla değişkenlere baktığımızda, BİT üreten hizmet sektöründe bulunmak herhangi bir model için anlamlı bir sonuç vermemiştir. BİT üreten imalat sanayindeki firmalar ise 2 ve 4 modellerinde pozitif ve anlamlıdır. BİT kullanan imalat sanayi sektöründe faaliyet göstermek sadece basit düzeyde teknoloji kullananlar için anlamlı iken, BİT sektöründe olmayan diğer sektörlerde bulunmak negatif ve anlamlıdır. 6. Referanslar Arvanitis, S. (2004). Information Technology, Workplace Organization, Human Capital and Firm Productivity: Evidence for the Swiss Economy, The Economic Impact of ICT: Measurement, Evidence and Implications, Brynjolfsson, E. and Hitt, L. M. (1998). Information Technology and Organizational Design, Mimeo, MIT Sloan School of Management, Fabiani, S., Schivardi, F., and Trento, S. (2005). ICT Adoption in Italian Manufacturing: Firm Level Analysis, Industrial and Corporate Change, Giunta, A. and Trivieri, F. (2004). Understanding the Determinants of Information Technology Adoption: Evidence from Italian Manufacturing Firms, Discussion Paper, 38:1-30. Haller, S. and Siedschlag, I.T. (2007).The Adoption of ICT: Firm Level Evidence from Irish Manufacturing Industries, Economic and Social Research Institute Working Paper, 204:1-36. Haller, S. and Siedschlag, I.T. (2008). Determinants of ICT Adoption:Evidence from Firm Level Data, Economic and Social Research Institute Working Paper, Hollenstein, H. (2004). The decision to Adopt Information and Communication Technologies (ICT): Firm Level Evidence for Switzerland, The Economic Impact of ICT: Measurment, Evidence and Implications, OECD, Luchetti, R. and Sterlacchini, A. (2004). The Adoption of ICT among SMEs: Evidence from Italian Survey, Small Business Economics, 23: Martins, M.F.O. and Oliveira, T. (2007). Determinants of Information Technology Diffusion: a Study at the Firm Level for Portugal, The Electronic Journal Information Systems Evaluation 11:27-34 Matthews,P. ICT Assimilation and SME Expansion, Journal of International Development, 19: Moriones, A.B. and Lopez F.L.(2007). A Firm Level Analysis of Determinants of ICT Adoption in Spain, Technov Shiels, H.McIvor,R. and O Reilly,D. (2003). Understanding the Implications of ICT adoption: insights from SMEs, Logistics Information Management, 16:
4 Ek1. Tablo 1. E-ticaretin Önündeki Engeller Evet Ürünün internet üzerinden satışa uygun olmaması Hayır Müşterilerin internet üzerinden alışveriş yapmaya hazır olmaması Evet Hayır Güvenlik Problemleri Evet Hayır Yasal Çerçevedeki belirsizlik Evet Hayır Lojistik sorunlar Evet Hayır Kaynak. Girişimlerde Bilişim Anketleri Verileri, TÜİK. Tablo 2. Betimleyici İstatistikler Ortalama Standart Hata Bilgisayar Kullanıcıları Bilgisayar Kullanıcıları Intranet Ekstranet Ciro ARGE_1 ARGE_2 BİT Uzmanı Sayısı İhracat_Dünya İhracat_Avrupa Yabancı Sermaye Örgütsel Yenilik Intranet Ekstranet Ciro ARGE_ ARGE_ BİT Uzmanı Sayısı İhracat_Dünya İhracat_Avrupa Yabancı Sermaye Örgütsel Yenilik
5 Tablo 3. Kesirli Logit ve Probit Sonuçları DEĞİŞKENLER Bilgisayar Kullanıcıları Bilgisayar Kullanıcıları Intranet Intranet Ekstranet Ekstranet Ciro ** ** *** *** *** *** ARGE_ *** *** 10.01** 9.702* BİT Uzmanı Sayısı *** *** 0.150*** 0.151*** ** ** İhracat_Dünya * ** Yabancı Sermaye 0.128*** 0.124*** 0.151** 0.156** 0.123* 0.123* Örgütsel Yenilik ** ** İhracat_Avrupa * * ARGE_ *** 0.173*** BİT Üreten Hizmet BİT üreten İmalat Sanayi 0.554*** 0.239* BİT Kullanan İmalat Sanayi 0.585*** BİT Kullanan Hizmet BİT ilgili olmayan Hizmet ** BİT olmayan Diğer ** BİT olmayan İmalat Sanayi Constant ** Gözlem Sayısı