Ege Bölgesi'nde ihracat hacmini artırmaya yönelik uygulamalar: Kuru meyve ihracatçılarına yönelik bir araştırma
Increasing the export volume in the Aegean Region applications: A research for dried fruit exporters
Yazar: BELGİN ŞENSOY
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ EBRU SAYGILI
Yaşar Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Uluslararası Ticaret Ve Finansman Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Ege bölgesi = Aegean region ; Gıda sektörü = Food sector ; Kuru meyve = Dry fruit ; Uluslararası ticaret = International trade ; İhracat = Export ; İhracat politikaları = Export policies ; İhracat teşvikleri = Export promotion

Özet:
İhracatta her sektörde olduğu gibi gıda sektöründe de sorunlar yaşanmaktadır. Bu sorunlara çözüm odaklı yaklaşıldığında, ihracat performansında mutlak artışlar görülecektir. Çalışmanın amacı Ege Bölgesi'ndeki kuru meyve ihracatçılarının yaşadığı sorunların analiz edilmesi ve ihracat hacminin arttırılabilmesi çözüm önerilerinin geliştirilmesi kapsamındadır. Araştırma anket çalışması ile faktör analizi yapılarak faktörler ve ağırlıkları, regresyon analizi yapılarak da ihracat hacmini etkileyen bileşenler tespit edilmiştir. Çalışmada kuru meyve ihracatının artırılmasına etki eden değişkenlerin bulunması amacıyla, Ege Bölgesi'ndeki kuru meyve ihracatı yapan 74 şirketten elde edilen verilere çoklu regresyon modeli ve faktör analizi uygulanmıştır. 
Regresyon analizinde kullanılan bağımlı ve bağımsız değişkenler ile bu değişkenlere ait tanımsal istatistikler sonucunda; firmaların yıllık ihracat hacminde önemli etkiye sahip olan değişkenin firmaların organik ürün ihracat yüzdesi ile çalışan sayısının etkili olduğu gözlemlenmiştir. Çalışan sayısı ve organik ürün ihracat yüzdesi arttıkça, yıllık ihracat hacmi de artmaktadır. 
Faktör analizi sonuçlarında ise, faktör analizinin ilk turunda 63 bileşen incelenmiştir. Döndürme işleminde varimax yöntemi kullanılarak bileşenlerin % 50 değerinin altında olanlar çıkarılmış ve analiz tekrarlanmıştır. Rotasyon matrisi sonuçlarına göre elde edilen 37 bileşene ilişkin 8 ana faktör belirlenmiştir. Faktörler sırasıyla  üretim stratejileri, kalite ve tedarikçiler, finansman ve teşvikler, Ar-Ge, reklam ve tanıtım, hammadde tedarik koşulları ve tanınırlık olduğu tespit edilmiştir. 
Anahtar sözcükler: İhracat, kuru üzüm, incir, kayısı, faktör analizi, regresyon

Abstract:
As in every sector in exports, there are problems in the food sector. A solution-oriented approach to these problems will result in absolute increases in export performance. The aim of this study is to analyze the problems experienced by the exporters of dried fruits in the Aegean Region and to develop solutions for increasing the export volume. Factor analysis and factors and weights were determined by research questionnaire and components affecting export volume were determined by regression analysis. In the study, multiple regression model and factor analysis were applied to the data obtained from 74 companies exporting dry fruits in the Aegean Region in order to find the variables affecting the increase in the export of dried fruits.
Based on descriptive statistics of dependent and independent variables used in regression analysis; It is observed that the variable which has a significant effect on the annual export volume of firms is effective on the percentage of organic product exports and the number of employees. As the number of employees and the export percentage of organic products increase, the annual export volume also increases.
In the factor analysis results, 63 components were examined in the first round of factor analysis. In the rotation process, those below 50% of the components were removed using the varimax method and the analysis was repeated. According to the rotation matrix results, 8 main factors related to 37 components were determined. Factors were found to be production strategies, quality and suppliers, financing and incentives, R & D, advertising and promotion, raw material supply conditions and recognition respectively.
Keywords: Export, raisin, fig, apricot, factor analysis, regression