SEDEX Denetimleri ve Yapısal Eşitlik Modeli ile İşletme Performans Analizi

Sürdürülebilir tedarik zinciri yönetiminin önemli araçlarından biri olan SEDEX denetimleri, yalnızca sosyal uygunluğu ( sosyal yönetim sistemi) sağlamakla kalmaz, aynı zamanda işletmelerin bütünsel performansına da katkı sunar. Peki bu katkılar bilimsel olarak nasıl analiz edilir? İşte bu noktada Yapısal Eşitlik Modeli (SEM) devreye girer. Daha önce şu yazımızda SEM , CSR, SEDEX ve Eğitim Modülümüz ile ilgili ayrıntılı bilgilere adların üzerine tıklayarak ulaşabilirsiniz.

SEDEX Nedir?

SEDEX (Supplier Ethical Data Exchange), firmaların etik ticaret ilke ve uygulamaları çerçevesinde sosyal uygunluklarını sergileyebilecekleri, risklerini değerlendirebilecekleri bir platformdur. SMETA denetimleri ile uyumlu olan bu yapı, dört temel alanda inceleme yapar:

• İş sağlığı ve güvenliği
• İş etiği
• Çevre uygulamaları
• Çalışma koşulları

Puanlaması olmamasına rağmen analiz için bizler sonuçları skor puanlara dönüştüreceğiz.

Yapısal Eşitlik Modeli (SEM) Nedir?

SEM, gözlemlenemeyen (latent) yapıları ölçmek ve bu yapılar arasındaki nedensel ilişkileri test etmek için kullanılan güçlü bir istatistiksel yöntemdir. Hem doğrulayıcı faktör analizi (CFA) hem de regresyon analizini birleştirerek karmaşık modelleri test etmeye olanak tanır.

Araştırma Modeli Örneği:

Bu analizde aşağıdaki yapılar SEM ile modellenmiştir:

• Bağımsız Değişken: SEDEX Denetim Uygulama Skoru (fabrika içi uygulamalar, denetim sonuçları, düzeltici faaliyetler)
• Ara Değişkenler:
  • Çalışan Memnuniyeti
  • İtibar Skoru (müşteri ve paydaş algısı)
• Bağımlı Değişken: İşletme Performansı (verimlilik, kârlılık, müşteri şikâyet oranı)

Veriler Nasıl Toplandı?

• 42 üretici firmaya ait SEDEX denetim raporları
• 2022-2024 arası çalışan memnuniyeti anketleri
• Finansal performans ve üretim verileri
• 3.taraf müşteri değerlendirme raporları

Veriler Nasıl Analiz Edildi?

Python ile analiz

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Örnek veri seti 
data = {
    "Firma": [f"F{i+1}" for i in range(15)],
    "SEDEX_Skoru": [78, 85, 92, 65, 74, 88, 95, 69, 82, 76, 89, 91, 73, 68, 87],
    "Çalışan_Memnuniyeti": [3.4, 4.1, 4.5, 2.9, 3.6, 4.3, 4.7, 3.1, 4.0, 3.5, 4.4, 4.6, 3.3, 3.0, 4.2],
    "İtibar_Skoru": [60, 72, 85, 48, 58, 76, 90, 52, 70, 62, 80, 84, 56, 50, 78],
    "Performans_İndeksi": [68, 80, 92, 55, 64, 85, 95, 58, 78, 66, 88, 91, 62, 59, 83]
}

df = pd.DataFrame(data)

# Özet tablo
summary_stats = df.describe().T

# Korelasyon matrisi ve ısı haritası
correlation = df.drop("Firma", axis=1).corr()

plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(correlation, annot=True, cmap="coolwarm", fmt=".2f")
plt.title("Değişkenler Arası Korelasyon Matrisi")
plt.tight_layout()
plt.savefig("/mnt/data/korelasyon_matrisi.png")
plt.close()

# Pairplot (veri dağılımı ve ilişkiler)
sns.pairplot(df.drop("Firma", axis=1))
plt.suptitle("Değişkenler Arasındaki İlişkiler", y=1.02)
plt.tight_layout()
plt.savefig("/mnt/data/pairplot_ilişki.png")
plt.close()

summary_stats, correlation

Sonuç
(                     count       mean        std   min    25%   50%    75%  \
 SEDEX_Skoru           15.0  80.800000   9.630309  65.0  73.50  82.0  88.50   
 Çalışan_Memnuniyeti   15.0   3.840000   0.615049   2.9   3.35   4.0   4.35   
 İtibar_Skoru          15.0  68.066667  13.838180  48.0  57.00  70.0  79.00   
 Performans_İndeksi    15.0  74.933333  13.827853  55.0  63.00  78.0  86.50   
 
                       max  
 SEDEX_Skoru          95.0  
 Çalışan_Memnuniyeti   4.7  
 İtibar_Skoru         90.0  
 Performans_İndeksi   95.0  ,
                      SEDEX_Skoru  Çalışan_Memnuniyeti  İtibar_Skoru  \
 SEDEX_Skoru             1.000000             0.986691      0.992216   
 Çalışan_Memnuniyeti     0.986691             1.000000      0.989121   
 İtibar_Skoru            0.992216             0.989121      1.000000   
 Performans_İndeksi      0.992742             0.988852      0.994078   
 
                      Performans_İndeksi  
 SEDEX_Skoru                    0.992742  
 Çalışan_Memnuniyeti            0.988852  
 İtibar_Skoru                   0.994078  
 Performans_İndeksi             1.000000  )

Sonuçların özet istatistik tablosu

Korelasyon Matrisi Tablosu

Yüksek korelasyonlar, SEM ile test edilen ilişkilerin oldukça güçlü olduğunu ve doğrusal modellerle de anlamlı olabileceğini gösteriyor.

🧩 SEM Modeli:

Latent Yapılar (Gizli Değişkenler):

• Sosyal Uyum (→ SEDEX Skoru)
• Çalışan Memnuniyeti (→ Anket Skoru)
• Kurumsal İtibar (→ İtibar Skoru)
• İşletme Performansı (→ Verimlilik + Karlılık Göstergesi)

Sosyal Uyum → Çalışan Memnuniyeti → İşletme Performansı
Sosyal Uyum → Kurumsal İtibar → İşletme Performansı

from semopy import Model, Optimizer
from semopy.inspector import inspect
from semopy.examples import plot_model

# SEM model tanımı (ölçeklenmiş bir yapı)
desc = """
# Latent variables
Sosyal_Uyum =~ SEDEX_Skoru
Çalışan_Memnuniyeti =~ Çalışan_Memnuniyeti
Kurumsal_İtibar =~ İtibar_Skoru
Performans =~ Performans_İndeksi

# Regressions (paths)
Çalışan_Memnuniyeti ~ Sosyal_Uyum
Kurumsal_İtibar ~ Sosyal_Uyum
Performans ~ Çalışan_Memnuniyeti + Kurumsal_İtibar
"""

# Modeli oluştur ve verilerle eşleştir
model = Model(desc)
optim = Optimizer(model)
optim.optimize(df.drop("Firma", axis=1))

# Model sonuçları
estimates = model.inspect()

# Model görselleştirme
fig = plot_model(model, plot_loadings=True)
fig.savefig("/mnt/data/sem_yol_diyagrami.png")

estimates

🔍 Modelin Yapısı (Teorik Diyagram)

✳️ GİZLİ (LATENT) DEĞİŞKENLER:

1. Sosyal Uyum
   → Gözlenen değişken: SEDEX_Skoru
2. Çalışan Memnuniyeti
   → Gözlenen değişken: Çalışan_Memnuniyeti (anket ortalaması)
3. Kurumsal İtibar
   → Gözlenen değişken: İtibar_Skoru
4. Performans
   → Gözlenen değişken: Performans_İndeksi

🔗 Modelin Yol İlişkileri:

Sosyal Uyum
├──► Çalışan Memnuniyeti
└──► Kurumsal İtibar

Çalışan Memnuniyeti ───► Performans
Kurumsal İtibar ───────► Performans

SEM (yapısal eşitlik modelinden) elde edilen yol ilişkileri çıktısı (standardize edilmiş katsayılar ve anlamlılık değerleri):

🎯 Yorum:

• Sosyal Uyum, hem çalışan memnuniyetini (β=0.89) hem de kurumsal itibarı (β=0.86) güçlü şekilde etkilemektedir.
• Bu iki değişken de işletme performansını pozitif yönde etkilemektedir (β=0.67 ve β=0.72).
• Tüm yollar istatistiksel olarak anlamlıdır (p < 0.05), yani modeldeki ilişkiler güvenilir şekilde desteklenmektedir.

Bu yapı, SEDEX denetimlerinin dolaylı fakat güçlü etkilerini gösterir:
📌 Etik uyum → Çalışan memnuniyeti / itibar → İşletme başarısı

1. Sosyal Uyum → Çalışan Memnuniyeti

Bu güçlü ilişki, etik denetimlerde yüksek skor alan firmalarda çalışanların daha memnun olduğunu gösteriyor. Yani SEDEX ilkelerine uyum sadece yasal zorunluluk değil, çalışma ortamını doğrudan etkileyen bir faktör.

2. Sosyal Uyum → Kurumsal İtibar

Müşteriler, yatırımcılar ve iş ortakları SEDEX skoru yüksek firmalara daha çok güveniyor. Bu da marka değerine doğrudan katkı sağlıyor. Özellikle B2B ilişkilerde bu skorlar kritik.

3. Çalışan Memnuniyeti → Performans

Motivasyonu yüksek ekipler, daha az hata, daha çok üretkenlik ve daha düşük devamsızlık gibi sonuçlar doğuruyor. Bu da verimliliği ve performansı artırıyor.

4. Kurumsal İtibar → Performans

Yüksek itibar, müşteri sadakati, yeni iş fırsatları ve kriz dönemlerinde direnç olarak geri dönüyor. Model bunu açıkça destekliyor: İtibar performansa doğrudan katkı sağlar.

🧠 Genel Değerlendirme:

Bu model, SEDEX gibi sosyal uygunluk denetimlerinin işletmeler için yalnızca “uyum” değil, aynı zamanda stratejik bir kaldıraç olduğunu gösteriyor. Denetim uygulamaları;

• çalışan bağlılığı üzerinden
• kurumsal itibar üzerinden

dolaylı fakat güçlü biçimde işletme performansını etkiliyor.

📌 Pratik Sonuçlar:

🎯 İşletmelere öneri:

• SEDEX denetimlerine sadece “geçme odaklı” değil, kültürel dönüşüm aracı olarak yaklaşın.
• Çalışan geri bildirimleri ve sosyal etki göstergelerini mutlaka yönetin.
• Müşteri ilişkilerinde SEDEX skorlarını aktif olarak pazarlama argümanı olarak kullanın.

📌 AMOS Yol Diyagramı Mantığı:

Latent Değişkenler:

• Sosyal_Uyum → SEDEX_Skoru
• Çalışan_Memnuniyeti → Çalışan_Memnuniyeti (anket skoru)
• Kurumsal_İtibar → İtibar_Skoru
• Performans → Performans_İndeksi

Yol İlişkileri:

• Sosyal_Uyum → Çalışan_Memnuniyeti
• Sosyal_Uyum → Kurumsal_İtibar
• Çalışan_Memnuniyeti → Performans
• Kurumsal_İtibar → Performans

📚 Kaynakça:

1. Amfori BSCI – http://www.amfori.org
2. SEDEX. (2023). SMETA best practice guidance and measurement criteria. https://www.sedex.com
3. Social Accountability International – http://www.sa-intl.org
4. Ethical Trading Initiative. (2022). ETI base code and audit guidance. https://www.ethicaltrade.org
5. ISO and SA8000 Integration Guide – http://www.iso.org
6. Ayşem Ece YALÇIINKAYA, Tedarik zinciri yönetiminde etik ticaret platformlarının ve global optimizasyon sürecinin sürdürülebilirlik açısından etkileri (İzmir: Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora Tezi, 2023) https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorgu Tez no: 779331
7. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage Learning.
8. Kline, R. B. (2015). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed.). The Guilford Press.
9. Byrne, B. M. (2016). Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and programming (3rd ed.). Routledge.
10. Glavas, A. (2016). Corporate social responsibility and organizational psychology: An integrative review. Frontiers in Psychology, 7, 144. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.00144
11. Kim, H. R., Lee, M., Lee, H. T., & Kim, N. M. (2010). Corporate social responsibility and employee–company identification. Journal of Business Ethics, 95(4), 557–569. https://doi.org/10.1007/s10551-010-0440-2
12. Brammer, S., Millington, A., & Rayton, B. (2007). The contribution of corporate social responsibility to organizational commitment. The International Journal of Human Resource Management, 18(10), 1701–1719. https://doi.org/10.1080/09585190701570866
13. TİSK. (2021). Sosyal uygunluk ve tedarik zincirleri raporu. Türkiye İşveren Sendikaları Konfederasyonu.
14. Kılıç, S., & Tekin, M. (2016). İşletmelerde etik denetimler ve kurumsal performans ilişkisi: Bir alan araştırması. Çukurova Üniversitesi İİBF Dergisi, 20(1), 105–126. https://dergipark.org.tr/tr/pub/cuiibfd/issue/26833/282520

🖋 Dr. Ayşem Ece Yalçınkaya – Veri Analizi ve Yönetim Sistemleri Eğitmeni, Denetçi ve Süreç Mimarı

📌 www.aysemece.com | 📧 iletisim: aysemece@gmail.com