Модели за идентификацију и квантификацију фaктoрa кojи утичу нa прихвaтaњe инфoрмaциoних тeхнoлoгиja у лoгистичким прeдузeћимa

Abstract

У докторској дисертацији је разматрано прихватање информационих технологија у логистичким предузећима. Формирана су два истраживачка модела: DOI-TOE-1 и DOI-TOE-2. На основу DOI-TOE-1 модела утврђено је да фактори директне и индиректне предности, подршка топ-менаџмента, регулаторна подршка државе и ресурсна подршка државе имају позитиван статистички значајан утицај на прихватање е-пословања у предузећима која пружају логистичке услуге и предузећима која имају развијен сектор логистике. Испитивање је извршено над прикупљеним подацима у Републици Србији, Републици Хрватској, Босни и Херцеговини, Црној Гори и Републици Македонији. На основу DOI-TOE-2 модела утврђено је да у предузећима која пружају логистичке услуге у Републици Србији статистички значајан утицај имају фактори: број запослених и број инжењера логистике у предузећу на прихватање система за управљање складиштем, број инжењера логистике у предузећу и обим логистичких услуга на прихватање система за управљање транспортом, обим логистичких услуга на прихватање технологије електронске размене података, број запослених у предузећу на прихватање cloud computing технологије, број ИТ инжењера у предузећу на прихватање технологије радио-фреквентне идентификације и број запослених у предузећу на прихватање бар-код технологије.

U doktorskoj disertaciji je razmatrano prihvatanje informacionih tehnologija u logističkim preduzećima. Formirana su dva istraživačka modela: DOI-TOE-1 i DOI-TOE-2. Na osnovu DOI-TOE-1 modela utvrđeno je da faktori direktne i indirektne prednosti, podrška top-menadžmenta, regulatorna podrška države i resursna podrška države imaju pozitivan statistički značajan uticaj na prihvatanje e-poslovanja u preduzećima koja pružaju logističke usluge i preduzećima koja imaju razvijen sektor logistike. Ispitivanje je izvršeno nad prikupljenim podacima u Republici Srbiji, Republici Hrvatskoj, Bosni i Hercegovini, Crnoj Gori i Republici Makedoniji. Na osnovu DOI-TOE-2 modela utvrđeno je da u preduzećima koja pružaju logističke usluge u Republici Srbiji statistički značajan uticaj imaju faktori: broj zaposlenih i broj inženjera logistike u preduzeću na prihvatanje sistema za upravljanje skladištem, broj inženjera logistike u preduzeću i obim logističkih usluga na prihvatanje sistema za upravljanje transportom, obim logističkih usluga na prihvatanje tehnologije elektronske razmene podataka, broj zaposlenih u preduzeću na prihvatanje cloud computing tehnologije, broj IT inženjera u preduzeću na prihvatanje tehnologije radio-frekventne identifikacije i broj zaposlenih u preduzeću na prihvatanje bar-kod tehnologije.

Doctoral dissertation overviews the adoption of information technologies in logistics enterprises. Two research models were developed: DOI-TOE-1 and DOI-TOE-2. Based on the DOI-TOE-1 model, it was established that the determinants of direct and indirect advantage, top management support, government regulatory support and government resource support have a positive statistically significant influence on adopting e-business in companies providing logistics services and in companies with a developed logistics sector. The research was conducted using data from the Republic of Serbia, Republic of Croatia, Bosnia and Herzegovina, Montenegro and FYR Macedonia. Using the DOI-TOE-2 model, it was determined that in companies providing logistics services in the Republic of Serbia, statistically significant impact can be attributed to the following determinants: the number of employees and the number of logistics engineers in a company influences the warehouse management system adoption; the number of logistics engineers and the range of logistics services in a company influences the adoption of transportation management system; the range of logistics services in a company impacts the adoption of electronic data interchange technology; the number of employees in a company influences the cloud computing technology adoption; the number of IT engineers in a company impacts the adoption of the radio-frequency identification technology; and the number of employees in a company impacts the barcode technology adoption.