| تعداد نشریات | 21 |
| تعداد شمارهها | 671 |
| تعداد مقالات | 9,774 |
| تعداد مشاهده مقاله | 69,543,980 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 48,658,726 |
شناسایی و رتبهبندی صنایع کوچک و متوسط اولویتدار استان گیلان بر مبنای شاخصهای مالی به روش بهترین–بدترین (BWM) | ||
| مدیریت زنجیره ارزش راهبردی | ||
| مقاله 3، دوره 2، شماره 3 - شماره پیاپی 6، آبان 1404، صفحه 53-71 اصل مقاله (990.21 K) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22075/svcm.2025.38781.1051 | ||
| نویسندگان | ||
| هانیه هاشملو1؛ مهرداد صدرآرا* 2؛ غلامرضا محفوظی3 | ||
| 1دانشجوی کارشناسیارشد گروه حسابداری، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه گیلان، رشت، ایران. | ||
| 2استادیار گروه حسابداری، دانشکدۀ مدیریت و اقتصاد، دانشگاه گیلان، رشت، ایران. | ||
| 3دانشیار گروه حسابداری، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه گیلان، رشت، ایران. | ||
| تاریخ دریافت: 16 شهریور 1404، تاریخ بازنگری: 16 مهر 1404، تاریخ پذیرش: 22 مهر 1404 | ||
| چکیده | ||
| سابقه و هدف: شتاب فزاینده جهانیشدن و رقابت مناطق برای جذب سرمایهگذاری، شناسایی و اولویتبندی صنایع را به ضرورتی اساسی در برنامهریزی توسعهای بدل کرده است. استان گیلان باوجود ظرفیتهای متنوع، به دلیل محدودیت منابع نیازمند رویکردی علمی برای تعیین صنایع اولویتدار است. این پژوهش باهدف شناسایی و رتبهبندی رشته صنایع استان از منظر شاخصهای مالی انجام شد. روش: پژوهش کاربردی و توصیفی–تحلیلی بوده و با رویکرد تصمیمگیری چندمعیاره و روش بهترین–بدترین (BWM) انجام گرفت. پس از مرور ادبیات و مصاحبه با خبرگان، چهار شاخص مالی نهایی شد و دادهها از ۳۸ خبره دانشگاهی و صنعتی گردآوری گردید. یافتهها: نتایج نشان داد «عملکرد مالی» با وزن 0.430 مهمترین شاخص است. صنایع فناوری پیشرفته، دارویی و غذایی بالاترین اولویت و صنایع مصالح ساختمانی و قطعات خودروسازی کمترین جذابیت را داشتند. نتیجهگیری: مدل ارائهشده با تأکید بر شاخصهای مالی و روش BWM، ابزاری تحلیلی برای سیاستگذاران در تخصیص بهینه منابع و ارتقای جایگاه اقتصادی استان گیلان فراهم میآورد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| Priority Industries؛ Financial Indicators؛ Best-Worst Method (BWM)؛ Guilan Province؛ Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) | ||
| عنوان مقاله [English] | ||
| Identification and Ranking of Priority Small and Medium-Sized Enterprises (SMEs) in Gilan Province Based on Financial Indicators Using the Best–Worst Method (BWM) | ||
| نویسندگان [English] | ||
| Hanieh Hashemloo1؛ Mehrdad SadrAra2؛ Gholamreza Mahfouzi3 | ||
| 1Department of Accounting, Faculty of Management and Economics, University of Guilan, Rasht, Iran. | ||
| 2Assistant Professor, Department of Accounting, Faculty of Management & Economics, University of Guilan, Rasht, Iran. | ||
| 3Associate Prof, Department of Accounting, Faculty of Management and Economics, University of Guilan, Rasht, Iran. | ||
| چکیده [English] | ||
| Background and Objectives: The accelerating pace of globalization and regional competition for attracting investment have made the identification and prioritization of industries a fundamental requirement of development planning. Guilan Province, despite its diverse potentials, faces resource constraints that necessitate a scientific approach to determining priority industries. This study aimed to identify and rank the province’s industries from a financial perspective. Materials and Methods: This applied and descriptive–analytical research employed a multi-criteria decision-making approach using the Best-Worst Method (BWM). After a literature review and expert interviews, four financial indicators were finalized, and data were collected from 38 academic and industrial experts in the province. Results: The findings showed that “financial performance,” with a weight of 0.430, was the most important criterion. The high-tech, pharmaceutical, and food industries ranked highest in priority, while construction materials and automotive parts had the lowest attractiveness. Conclusion: By integrating financial indicators with the BWM method, the proposed model provides an analytical tool to support policymakers in optimal resource allocation and enhancing Guilan Province’s economic position. | ||
| کلیدواژهها [English] | ||
| Priority Industries, Financial Indicators, Best-Worst Method (BWM), Guilan Province, Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) | ||
| مراجع | ||
|
منابع ابونوری، دیبا و بهشتی نیا، محمدعلی . (1404). تحلیل SWOT-QSPM مبتنی بر زنجیره ارزش برای اولویتبندی استراتژیهای تأمینکنندگان صنعت خودرو: مطالعه موردی شرکت گسترش تک. مدیریت زنجیره ارزش راهبردی، 2(5)، 1-27. doi: 10.22075/svcm.2025.37968.1028 انصاری، رحمانی یوشانلویی، دانیالی ده حوض و مردانی،ایوب. (1390). بررسی تأثیر معیارهای مالی و غیرمالی ارزیابی عملکرد بر رضایت شغلی ازدیدگاه کارکنان شرکت های پذیرفتهشده دربورس اوراقبهادار. بررسی های حسابداری و حسابرسی، 18(63)، 1-20.. doi: 20.1001.1.26458020.1390.18.63.1.4 باباجانی جعفر، برزیده فرخ و خنکا عبدالخالق. (1397آینده پژوهی حسابداری مدیریت: از منظر علم و فناوری اطلاعات. حسابداری مدیریت، 11(38)، 127–138. https://www.magiran.com/p1885733 بخشی زاده برج، کبری ، حمزوی، حسین و جمالی، محمدامین . (1403). شناسایی و اولویتبندی پیشرانهای بهینهسازی زنجیره ارزش پایدار صنعت پتروشیمی ایران با رویکرد آیندهنگاری راهبردی. مدیریت زنجیره ارزش راهبردی، 1 (3)، 1-26. doi:10.22075/svcm.2025.36996.1024 برزگر، مرتضی، کردستانی، غلامرضا، قائمی، محمدحسین، و بیات، روحاله. (1402). شناسایی پیشرانهای تحول در مدیریت حسابداری. حسابداری مدیریت، 16(59)، 145–167. https://sanad.iau.ir/Journal/jma/Article/816148 بزاززاده، حمیدرضا. (1393). تصمیم گیری مدیران بر اساس معیارهای غیرمالی سنجش عملکرد در شرایط عدم اطمینان محیطی. پژوهش های مدیریت در ایران، 18(4)، 1-22. doi: 20.1001.1.2322200.1393.18.4.1.8 تورچی، محمود، لاریدشتبیاض، محمود. (1400). بررسی رابطه بین لحن گزارش فعالیت هیئتمدیره و پیشبینی ورشکستگی در شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران. پژوهشهای تجربی حسابداری، 40(11), 137-158. doi.org/10.22051/jera.2020.26805.2463 سازمان برنامه و بودجه. (۱۳۹۹). سند آمایش استان گیلان. تهران: سازمان برنامه و بودجه. شاداب جوپشتی، رشید، شبگو منصف، سیدمحمود، رحمتی غفرانی، یلدا، شاهرودی، کامبیز، طالقانی، محمد. (۱۴۰۳). ارائه مدل چابکی استراتژیک با تمرکز بر نوآوری در شرکتهای صادراتی استان گیلان. تکنولوژی در کارآفرینی و مدیریت استراتژیک، ۳(۴)، ۳۳۱–۳۴۷. https://doi.org/10.61838/kman.jtesm.3.4.20 محمدپور زرندی، حسین؛ رحیمیان، حمید؛ طباطبایی مزدآبادی، سید محسن؛ حسینی سهی، سید عباس (1393). مطالعه میزان بهکارگیری تئوری نقشهای مدیریتی مینتزبرگ در بین مدیران بانک شهر با رویکرد توسعه بهرهوری. فصلنامه اقتصاد و مدیریت شهری، (۶)، ۱۵۹–۱۶۸. http://iueam.ir/article-1-73-fa.html محمدی، عطاالله؛ امجدیان، صابر؛ و پرویزی، بهزاد. (1401). ارزیابی عملکرد مالی با استفاده از روشهای ISM و BWM در شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران. پژوهشهای تجربی حسابداری، 12(2)، 130–111. doi.org/ 10.22051/jera.2021.30482.2647 مؤسسه مطالعات و پژوهشهای بازرگانی(1401)، شناسایی طرحهای اولویتدار صنعتی و معدنی و تجاری استان گیلان مبتنی بر ملاحظات سند آمایش سرزمین گیلان. . تهران: مؤسسه مطالعات و پژوهشهای بازرگانی. میرزائی، اباسط، طبیبی، سیدجمالالدین، نصیریپور، امیراشکان، و ریاحی، لیلا. (2015). ارائه الگوی شاخصهای مالی برای ارزیابی عملکرد مالی در بیمارستانهای ایران. نوید نو، 17(59)، 54–59. doi: 10.22038/nnj.2015.6450 نصیری، سپیده سادات، و سلیمانی امیری، غلامرضا.(1396). مروری بر مدلهای ارزیابی عملکرد مالی شرکتهای سرمایهگذاری. حسابداری و منافع اجتماعی, 27(7), 1-22. doi:10.22051/ijar.2017.13796.1254 هاشمی دیزج، عبدالرحیم، و صبوری، اسماعیل. (1391). تعیین اولویتهای سرمایهگذاری صنعتی در استان گیلان (بر اساس کدهای ISIC سهرقمی). https://journals.iau.ir/article_555479.html
References Alvarez, T., Sensini, L., Bello, C., & Vazquez, M. (2021). Management accounting practices and performance of SMEs in the Hotel industry: Evidence from an emerging economy. International Journal of Business and Social Science, 12(2), 24-35. doi: :10.30845/ijbss.v12n2p3 Ansari, R., Youshanloui, R., Daniali, D., & Mardani, A. (2011). Investigating the impact of financial and non-financial performance evaluation criteria on job satisfaction from employees’ perspective of companies listed on Tehran Stock Exchange. Accounting and Auditing Reviews, 18(63), 1–20. (in "Persian"). DOI:20.1001.1.26458020.1390.18.63.1.4 Babajani Jafar, B., Farokhzadeh, F., & Khonka, A. (2018). Future studies in management accounting: From the perspective of information science and technology. Management Accounting, 11(38), 127–138. (in "Persian"). https://www.magiran.com/p1885733 Bakhshizadeh Borj, K., Hamzavi, H., & Jamali, M. A. (2024). Identification and prioritization of drivers for sustainable value chain optimization in Iran’s petrochemical industry using strategic foresight. Strategic Value Chain Management, 1(3), 1–26. (in "Persian"). DOI:10.22075/svcm.2025.36996.1024 Barzegar, M., Kordestani, G., Ghaemi, M. H., & Bayat, R. (2023). Identification of transformation drivers in accounting management. Management Accounting, 16(59), 145–167. (in "Persian").. https://sanad.iau.ir/Journal/jma/Article/816148 Bazzazadeh, H. R. (2014). Managerial decision-making based on non-financial performance measurement criteria under environmental uncertainty. Management Research in Iran, 18(4), 1–22. (in "Persian"). doi: 20.1001.1.2322200.1393.18.4.1.8 bounouri, D., & Beheshtinia, M. A. (2025). Analysis of SWOT-QSPM based on value chain for prioritizing strategies of automotive industry suppliers: Case study of Gostareshe Tech Company. Strategic Value Chain Management, 2(5), 1–27. (in "Persian"). DOI:10.22075/svcm.2025.37968.1028 Bulavko, O. A., Tuktarova, L. R., & Nikulinа, E. Y. (2019). Directions of Priority Industries Development as a Basis of Economy Modernization. In SHS Web of Conferences (Vol. 71, p. 04019). EDP Sciences. https://doi.org/10.1051/shsconf/20197104019 Chen, W. K., Chen, Y. J., & Chen, T. C. (2008). Using efficiency ratio to measure fund performance. Journal of Asset Management, 8(6), 352-360. https://doi.org/10.1057/palgrave.jam.2250088 Culham, J. (2020). A taxonomy of liquidity. International Journal of Political Economy, 49(3), 188-202. https://doi.org/10.1080/08911916.2020.1824734 D’Hulster, K. (2009). The leverage ratio. The World Bank Group, Financial and Private Sector Development Vice Presidency, Note, (11). Delen, D., C. Kuzey, and A. Uyar, Measuring firm performance using financial ratios: A decision tree approach. Expert systems with applications, 2013. 40(10): p. 3970–3983. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2013.01.012 Dhingra, V., Sharma, A., & Gupta, S. K. (2024). Sectoral portfolio optimization by judicious selection of financial ratios via PCA. Optimization and Engineering, 25(3), 1431-1468. https://doi.org/10.18276/frfu.2016.79-01 Galankashi, M. R., Helmi, S. A., Sabet, S. Y., & Safarkhani, S. (2022). Application of Best-Worst Method (BWM) in Prioritization of International Business Strategies. Herzog 2011, 3497-3504. Hashemi Dizaj, A. R., & Sabouri, E. (2012). Determining industrial investment priorities in Gilan province (based on three-digit ISIC codes). (in "Persian"). https://journals.iau.ir/article_555479.html Hirschman, A. O. (1958). The strategy of economic development. IBISWorld., (2023). Using Financial Ratios to Benchmark Company Performance., in Retrieved from https://www.ibisworld.com/blog/using-financial-ratios-to-benchmark-company-performance/. Institute for Trade Studies and Research. (2022). Identification of priority industrial, mineral, and commercial projects in Gilan province based on spatial development considerations. Tehran: Institute for Trade Studies and Research. (in "Persian"). IONESCU, C. M., & Alin, G. (2023). The influence of economic and financial indicators in the assessment of economic performance. THE ANNALS OF THE UNIVERSITY OF ORADEA, 32(1st), 363. Kaya, A., Pamucar, D., Gürler, H. E., & Ozcalici, M. (2024). Determining the financial performance of the firms in the Borsa Istanbul sustainability index: integrating multi criteria decision making methods with simulation. Financial Innovation, 10(1), 21. https://doi.org/10.1186/s40854-023-00512-3 Lindberg, C. F., Tan, S., Yan, J., & Starfelt, F. (2015). Key performance indicators improve industrial performance. Energy procedia, 75, 1785-1790. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2015.07.474 Makarchuk, I., Perchuk, O., & Korkach, I. (2022). Liquidity: the genesis of the concept, structure and its role in the financial relations of economic entities. University Economic Bulletin, (52), 113-122. doi.org/10.31470/2306-546X-2022-52-113-122 Mirzaei, A., Tabibi, S. J., Nasiripour, A., & Riahi, L. (2015). Providing a financial indicators model for performance evaluation in Iranian hospitals. Navid No, 17(59), 54–59. (in "Persian"). DOI:10.22038/nnj.2015.6450 Mishra, A., & Kumar, R. (2025). Ranking of cloud services by applying bwm-topsis, bwm-aras, and bwm-copras hybrid mcdm methods. International Journal of Data Science and Analytics, 1-19. doi.org/10.1007/s41060-025-00775-2 Mohammadi, A., Amjdian, S., & Parvizi, B. (2022). Financial performance evaluation using ISM and BWM methods in companies listed on Tehran Stock Exchange. Experimental Accounting Research, 12(2), 111–130. (in "Persian"). DOI:10.22051/jera.2021.30482.2647 Mohammadi, M., & Rezaei, J. (2020). Bayesian best-worst method: A probabilistic group decision making model. Omega, 96, 102075. doi.org/10.1016/j.omega.2019.06.001 Mohammadpour Zarandi, H., Rahimian, H., Tabatabaei Mozdabadi, S. M., & Hosseini Soohi, S. A. (2014). Study of the application of Mintzberg managerial role theory among Bank Shahr managers with a productivity development approach. Quarterly Journal of Urban Economics and Management, 6, 159–168. (in "Persian"). http://iueam.ir/article-1-73-fa.html Muresan, E., & Wolitzer, P. (2004). Organize your financial ratios analysis with PALMS. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.375880 Nasiri, S. S., & Soleimani Amiri, G. (2017). A review of financial performance evaluation models in investment companies. Accounting and Social Benefits, 27(7), 1–22. (in "Persian"). DOI:10.22051/ijar.2017.13796.1254 Obradović, T., Dmitrović, V., & Kuzmanović, M. (2019). Financial Performance Indicators: The Impact of Company’s Lifetime and Industry Type. In 5th IPMA SENET Project Management Conference (SENET 2019) (pp. 83-87). Atlantis Press.doi: 10.2991/senet-19.2019.14 Organization of Planning and Budget. (2020). Provincial spatial development plan of Gilan. Tehran: Organization of Planning and Budget. (in "Persian"). Pamučar, D., Ecer, F., Cirovic, G., & Arlasheedi, M. A. (2020). Application of improved best worst method (BWM) in real-world problems. Mathematics, 8(8), 1342.doi: 10.3390/math8081342 Ratandhara, H. M., & Kumar, M. (2024). An Analytical Framework for the Multiplicative Best‐Worst Method. Journal of Multi‐Criteria Decision Analysis, 31(5-6), e1840. https://doi.org/10.1002/mcda.1840 Rezaei, J. (2015). Best-worst multi-criteria decision-making method. Omega, 53, 49-57. doi.org/10.1016/j.omega.2014.11.009 Shadab Jopashti, R., Shabgo Monsef, S. M., Rahmati Ghafrani, Y., Shahroudi, K., & Taleghani, M. (2024). Strategic agility model with focus on innovation in export-oriented companies of Gilan province. Technology in Entrepreneurship and Strategic Management, 3(4), 331–347. (in "Persian"). DOI:10.61838/kman.jtesm.3.4.20 Sharma, D. V., & Chowhan, D. S. (2014). Impact of operational efficiency with ratio analysis–A study. Available at SSRN 2542042. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2542042 Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2020). Economic development (13th ed.). Pearson. Tourchi, M., & Lari-Dasht-Biyaz, M. (2021). Investigating the relationship between board report tone and bankruptcy prediction in companies listed on Tehran Stock Exchange. Experimental Accounting Research, 40(11), 137–158. (in "Persian"). DOI:10.22051/jera.2020.26805.2463 Yalcin, N., Bayrakdaroglu, A., & Kahraman, C. (2012). Application of fuzzy multi-criteria decision making methods for financial performance evaluation of Turkish manufacturing industries. Expert systems with applications, 39(1), 350-364. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.07.024 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 129 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 67 |
||