R&D expenditures and productivity under financial conditions: Static and dynamic panel data analysis for firms in Turkiye
Finansal koşullar altında Ar-Ge giderleri ve verimlilik: Türkiye'deki firmalara yönelik statik ve dinamik panel veri analizi
- Tez No: 999914
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OSMAN DOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Maliye, Ekonomi, Econometrics, Finance, Economics
- Anahtar Kelimeler: Dinamik panel teknikleri, Mikro finans, Panel veri modelleri, Toplam faktör verimliliği, Ulusal işletmeler, Dynamic panel techniques, Microfinance, Panel data models, Total factor productivity, National firms
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, Türkiye'de faaliyet gösteren firmalar için araştırma ve geliştirme (Ar-Ge) harcamaları ile firma verimliliği arasındaki ilişkiyi, firmaların finansal koşullarını açık biçimde dikkate alarak incelemektedir. Verimlilik göstergesi olarak toplam faktör verimliliği (TFV) kullanılmış; analiz tasarımı, hem gözlemlenemeyen firma, sektör ve zaman heterojenliğini kontrol eden statik panel veri modellerini hem de verimlilikteki sürekliliği ve potansiyel içsellik sorunlarını gözeten dinamik panel veri modellerini kapsamaktadır. İnceleme dönemi 2009–2023 olup, çalışma mikro düzeyde firma verileri ile sektör düzeyi bilgileri bir araya getiren zengin bir veri altyapısına dayanmaktadır. Çalışmada kullanılan veri seti iki ana kaynaktan oluşturulmuştur. Birinci kaynak, firmaların Gelir İdaresi'ne yıllık olarak bildirdiği bilanço ve gelir tablosu verileridir; bu veri seti firma tanımlayıcılarını ve istihdam bilgilerini içeren bir referans tablo ile eşleştirilmiştir. İkinci kaynak ise Türkiye İstatistik Kurumu tarafından derlenen Yıllık Sanayi ve Hizmet İstatistikleri olup firmaların katma değer bilgilerini içermektedir. Bu iki kaynak, firmalara ait benzersiz tanımlayıcılar kullanılarak birleştirilmiş ve 2009–2023 dönemini kapsayan, firma ve sektör düzeyinde gözlem içeren dengesiz bir panel yapı elde edilmiştir. Tüm finansal değişkenler Üretici Fiyat Endeksi ile reel hale getirilmiş; modelde kullanılan değişkenler ağırlıkla doğal logaritma dönüşümüyle tanımlanmıştır. Araştırma sorusu, Ar-Ge harcamalarındaki artışın firma TFV'sini artırıp artırmadığıdır. Bu ilişkiyi analiz edebilmek için, TFV'nin güvenilir biçimde ölçülmesi kritik görülmüş; bu nedenle TFV, üretim fonksiyonu yaklaşımı çerçevesinde birden fazla yöntemle tahmin edilmiştir. Çalışma, eşanlılık yanlılığı ve tanımlama problemlerine dikkat çekerek, klasik OLS ile üretim fonksiyonu tahmininin endojen girdi seçimleri nedeniyle yanlı sonuç verebileceğini vurgulamakta; bu nedenle vekil değişken temelli yöntemlere yönelmektedir. Bu bağlamda, Levinsohn–Petrin (LP) ve Olley–Pakes (OP) yöntemleri Ackerberg–Caves–Frazer (ACF) düzeltmesi ile birlikte uygulanmış; böylece hem OP-ACF hem LP-ACF TFV serileri üretilerek sonuçların verimlilik ölçüm tekniğine duyarlılığı kontrol edilmiştir. TFV dağılımlarının yıllar itibarıyla kutu grafikleriyle incelendiği ve medyanın görece istikrarlı seyrederken özellikle 2020 sonrası dağılımın bir miktar genişlediği; dolayısıyla firma verimliliğinde heterojenliğin önemini koruduğu ifade edilmektedir. Ampirik strateji iki ana bloktan oluşmaktadır. İlk blokta, sabit etkiler içeren statik panel veri modelleri kurulmuştur. Temel statik modelde bağımlı değişken TFV (LP-ACF ve OP-ACF alternatifleriyle), temel açıklayıcı değişken ise firmaların Ar-Ge harcamalarıdır. Bu yapı, firma sabit etkileri, yıl sabit etkileri ve sektör sabit etkileri gibi bileşenlerle genişletilmiştir. Statik çerçevede ayrıca iki farklı alternatif model kullanılmıştır: (i) olası ters nedensellik veya eşanlılık riskini azaltmak amacıyla açıklayıcı değişkenlerin bir dönem gecikmeli değerleriyle tahmin; (ii) Ar-Ge'nin verimlilik etkisinin ihracat yoğunluğuna göre farklılaşıp farklılaşmadığını test etmek için, ihracat oranı yüzde 50'nin üzerinde olan firmaları tanımlayan bir gösterge ile Ar-Ge harcamasının çarpımından oluşan etkileşim terimi. İkinci blokta ise dinamik panel veri yaklaşımına geçilerek TFV'nin gecikmeli değeri modele eklenmiş ve potansiyel içsellik ile kalıcılık sorunlarına karşı Blundell–Bond Sistem GMM tahmincisi tercih edilmiştir. Araç değişken şişmesi riskine karşı collapsed ve non-collapsed araç seti karşılaştırmalı biçimde raporlanmış; tanı testleri olarak AR(1)-AR(2) seri korelasyon testleri ve Hansen aşırı tanımlama kısıtı testi sonuçları tartışılmıştır. Statik analiz bulguları, modelin kontrol seti ve sabit etkiler yapısı değiştikçe Ar-Ge katsayısının düzey ve anlamlılığında belirgin farklılaşmalar olduğunu göstermektedir. Kontrol değişkeni ve sabit etki içermeyen en yalın doğrusal ilişkide Ar-Ge harcamalarının TFV ile pozitif ve istatistiksel olarak güçlü biçimde ilişkili olduğu raporlanmıştır: Ar-Ge'deki yüzde 1'lik artışın TFV'yi LP-ACF ölçümünde yaklaşık yüzde 0,101; OP-ACF ölçümünde yaklaşık yüzde 0,086 artırdığı belirtilmektedir. Yıl sabit etkileri eklendiğinde de katsayılar benzer biçimde pozitif ve anlamlı kalmakta (LP-ACF için yaklaşık yüzde 0,098; OP-ACF için yaklaşık yüzde 0,083) ve ortak zaman şoklarının bu korelasyonu bütünüyle açıklamadığı ima edilmektedir. Bununla birlikte, firma sabit etkileri modele dahil edildiğinde Ar-Ge katsayısı belirgin biçimde küçülmekte (LP-ACF için yaklaşık yüzde 0,024; OP-ACF için yaklaşık yüzde 0,022) ve ilişkinin bir kısmının zaman içinde değişmeyen firma özellikleriyle bağlantılı olabileceği anlaşılmaktadır. Bu desen, gözlemlenemeyen heterojenliğin (ör. yönetim kalitesi, organizasyonel yetkinlikler, teknoloji seviyesi) Ar-Ge ile verimlilik arasındaki basit korelasyonu şişirebileceğine işaret eden tipik bir bulgu yapısıdır. Çalışma, finansal koşulları daha doğrudan yakalamak üzere kontrol değişkenlerini kademeli biçimde analize eklemektedir. Kontrol seti; toplam varlıklar, net satışlar, net kâr, toplam yabancı kaynak/varlık bileşenleri ve alacaklılar özkaynağı gibi bilanço ve gelir tablosundan türetilen değişkenlerden oluşmaktadır. Sabit etkiler olmaksızın yalnızca gözlemlenebilir finansal değişkenler kontrol edildiğinde Ar-Ge katsayısının pozitif ve anlamlı olduğu, ancak büyüklüğünün yalın modele göre gerilediği raporlanmaktadır (LP-ACF için yaklaşık yüzde 0,038; OP-ACF için yaklaşık yüzde 0,041). Bu aşamada kontrol değişkenlerinin işaretleri de ayrıntılı biçimde verilmektedir: Toplam varlıklar ve net satışlar katsayılarının negatif; net kârın katsayısının pozitif ve görece güçlü; bazı finansal kaldıraç/borçluluk göstergelerinin ise negatif ve anlamlı olduğu belirtilmektedir. Yıl sabit etkileri kontrol setine eklendiğinde katsayıların büyüklükleri büyük ölçüde korunmakta (Ar-Ge: LP-ACF yaklaşık yüzde 0,037; OP-ACF yaklaşık yüzde 0,040) ve zaman şoklarının eklenmesinin sonuçları kökten değiştirmediği ifade edilmektedir. Ancak model, firma sabit etkileriyle birlikte kurulduğunda Ar-Ge katsayısı oldukça küçük bir düzeye inmektedir. Yıl ve firma sabit etkileri içeren kontrol değişkenli modelde Ar-Ge katsayısının yaklaşık yüzde 0,004 olduğu ve istatistiksel anlamlılığını yalnızca yüzde 10 düzeyinde koruduğu raporlanmaktadır. Yıl-firma-sektör sabit etkilerinin birlikte yer aldığı üç boyutlu sabit etkili spesifikasyonda da benzer bir sonuç elde edilmekte; Ar-Ge katsayısı yine yaklaşık yüzde 0,004 düzeyinde ve yüzde 10 anlamlılık seviyesindedir. Bu bulgu, Ar-Ge ile TFV arasındaki ilişkinin yönünün pozitif olmasına karşın, ilişki büyüklüğünün ve istatistiksel gücünün, heterojenlik kontrolleri sıkılaştıkça zayıfladığını göstermektedir. Çalışma, bu keskin düşüşü; gözlemlenemeyen firma ve sektör özelliklerinin ve finansal yapı farklılıklarının yalın korelasyonu açıklamada önemli rol oynayabileceği şeklinde değerlendirmekte ve Ar-Ge'nin tek başına büyük verimlilik sıçramaları yaratmasının her koşulda beklenmemesi gerektiğini vurgulamaktadır. Üç boyutlu sabit etkilerle dahi tam çözülemeyebilecek içsellik endişesi nedeniyle, açıklayıcı değişkenlerin bir dönem gecikmeli değerleriyle yapılan tahminler ayrıca raporlanmaktadır. Gecikmeli Ar-Ge katsayısının LP-ACF ölçümünde yaklaşık yüzde 0,024; OP-ACF ölçümünde yaklaşık yüzde 0,025 olduğu ve güçlü biçimde anlamlı çıktığı belirtilmiştir. Bu sonuç, cari dönem eşanlılık etkileri zayıflatıldığında dahi Ar-Ge'nin TFV ile pozitif ilişkisini koruduğunu, ancak etki büyüklüğünün model kurulumuna duyarlı olduğunu göstermektedir. Çalışmanın bir diğer uzantısı, Ar-Ge-TFV ilişkisinin ihracat yoğunluğuna göre farklılaşıp farklılaşmadığının sınanmasıdır. Bunun için ihracat oranı yüzde 50'nin üzerinde olan firmaları temsil eden bir gösterge değişken ile Ar-Ge harcamasının etkileşimi modele eklenmiştir. Bu spesifikasyonda Ar-Ge katsayısının pozitif ve yüksek anlamlılıkla tahmin edildiği (LP-ACF yaklaşık yüzde 0,018; OP-ACF yaklaşık yüzde 0,020) raporlanırken; etkileşim teriminin işaretinin pozitif olmakla birlikte istatistiksel olarak anlamsız olduğu belirtilmektedir. Buna göre, örneklem ve tanım altında, Ar-Ge'nin TFV üzerindeki marjinal etkisinin yüksek ihracatçı grupta istatistiksel olarak farklılaştığına dair güçlü kanıt bulunmamaktadır. Aynı tabloda finansal kontrol değişkenlerinin işaret ve anlamlılık örüntüleri de sunulmakta; net kârın pozitif ve güçlü, toplam varlıklar ile bazı borçluluk/finansman göstergelerinin negatif yönde ilişkili olabildiği gösterilmektedir. Dinamik analiz bölümünde, TFV'nin gecikmeli değerinin modele eklenmesiyle verimlilikteki kalıcılık yakalanmakta ve Ar-Ge'nin etkisi, potansiyel endojenlik göz önüne alınarak Sistem GMM ile tahmin edilmektedir. LP-ACF tabanlı dinamik sonuçlarda gecikmeli TFV katsayısının pozitif ve anlamlı olduğu (ör. yaklaşık 0,137–0,178 bandında raporlanan katsayılar) ve bu katsayının OLS ile within tahminleri arasında konumlandığı belirtilmektedir. Ar-Ge katsayısı dinamik spesifikasyonlarda da pozitif ve anlamlı raporlanmakta; ayrıca araç seti kurgusu (collapsed ve non-collapsed) karşılaştırmaları sunulmaktadır. Benzer desen OP-ACF tabanlı dinamik tabloda da görülmekte; gecikmeli TFV katsayısı pozitif ve anlamlı, Ar-Ge katsayısı pozitif ve anlamlıdır. Dinamik model tanı testlerinde AR(1) testinin anlamlı, AR(2) testinin ise anlamsız çıkması; birinci fark hata terimlerinde beklenen birinci dereceden seri korelasyonun varlığına karşın ikinci dereceden seri korelasyon bulunmadığına işaret ederek moment koşullarının bu açıdan makul olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte, Hansen aşırı tanımlama testi p-değerlerinin bazı spesifikasyonlarda istatistiksel olarak reddedici nitelikte olduğu raporlanmakta; bu nedenle araç geçerliliği konusunda temkinli yorum yapılması gerektiği özellikle vurgulanmaktadır. Çalışma, büyük örneklemlerde Hansen testinin hassasiyetine ve araç sayısına ilişkin literatür tartışmalarına atıfla, bu sonuçlardaki dinamik bulguların kesin çıkarımlarla yorumlanmasından kaçınılmasını gerektirdiğini belirtmektedir. Genel olarak bulgular, Ar-Ge harcamaları ile firma TFV'si arasında pozitif yönlü bir ilişki bulunduğuna işaret etmektedir. Bununla birlikte, ilişkinin büyüklüğü ve istatistiksel gücü; sabit etkilerin kapsamına, finansal kontrol değişkenlerinin eklenip eklenmemesine, gecikmeli değişken kullanımına ve dinamik modeldeki araç seti tasarımına duyarlıdır. Statik modellerde sabit etkiler genişledikçe Ar-Ge katsayısının küçülmesi, heterojenlik ve seçim etkilerinin önemine işaret ederken; gecikmeli statik spesifikasyon ve dinamik GMM sonuçları, pozitif ilişkinin farklı kurulumlarda sürdüğünü göstermektedir. İhracat yoğunluğu ile Ar-Ge arasındaki etkileşimden elde edilen bulgular ise, tanımlanan eşik ve model altında, Ar-Ge'nin verimlilik etkisinin ihracatçı firmalarda sistematik olarak farklılaştığına dair güçlü bir kanıt sunmamaktadır. Çalışma, yöntemsel açıdan TFV'nin hem LP-ACF hem OP-ACF yaklaşımlarıyla tahmin edilmesini ve bulguların iki ölçüm altında da benzer yön ve örüntüler göstermesini, sonuçların ölçüm tekniğine aşırı bağımlı olmadığının bir göstergesi olarak değerlendirmektedir. Ayrıca, üç boyutlu sabit etkilerle yüksek boyutlu heterojenliğin kontrol edilmesi ve dinamik panel yaklaşımıyla verimlilik kalıcılığının ve olası içselliğin ele alınması, Türkiye firma mikro verisi bağlamında Ar-Ge-verimlilik ilişkisine daha bütüncül bir çerçeve sağlamaktadır. Çalışma, literatürde özellikle gelişmekte olan ekonomilerde finansal kısıtlar ve firma yetkinliklerinin Ar-Ge'nin verimlilik getirilerini sınırlayabileceğine ilişkin bulgularla uyumlu bir biçimde, tahmin edilen etkilerin görece ılımlı büyüklükte olabileceğini not etmektedir. Sonuç olarak, Ar-Ge'nin firma verimliliği açısından önemini koruduğu; ancak yalnız başına Ar-Ge harcaması artışının büyük verimlilik sıçramaları yaratmasının beklenmemesi gerektiği ifade edilmektedir. Bu çerçevede, Ar-Ge politikalarının etkinliğinin firmaların finansal dayanıklılığı, finansmana erişim koşulları ve uzun vadeli bilgi-teknoloji birikimini destekleyen tamamlayıcı unsurlarla birlikte değerlendirilmesi gerektiği vurgulanmaktadır. Türkiye bağlamında, sektörel heterojenlik ve finansal kısıtlar dikkate alındığında, Ar-Ge teşviklerinin tasarımının güçlendirilmesi ve hedeflemenin iyileştirilmesi; ayrıca firmaların emilim kapasitesini artıracak ve uzun vadeli yatırım ufkunu destekleyecek araçların önem taşıdığı belirtilmektedir. Dinamik tahminlerde Hansen testi kaynaklı temkin ihtiyacı da vurgulanarak bulguların özellikle nedensellik iddiaları bakımından ihtiyatlı yorumlanması gerektiği ifade edilmektedir.
Özet (Çeviri)
This study examines the impact of research and development (R&D) expenditures on firms' total factor productivity (TFP) by explicitly accounting for firms' financial conditions. The analysis is based on a comprehensive firm-level dataset for Türkiye covering the period from 2009 to 2023. Balance sheet and income statement data reported to the Revenue Administration are combined with the Annual Industry and Service Statistics provided by the Turkish Statistical Institute, resulting in a unique panel dataset at the firm and industry levels. The empirical framework employs highdimensional static and dynamic panel data models that control for firm, year, and industry fixed effects in order to address unobserved heterogeneity. Total factor productivity is estimated using both the Levinsohn-Petrin and Olley-Pakes methods augmented with the Ackerberg-Caves-Frazer correction, ensuring robustness to alternative productivity measurement techniques. In addition to three-dimensional static panel data models, dynamic specifications are also estimated using the System Generalized Method of Moments (GMM) approach to account for the persistence in productivity and potential endogeneity of R&D expenditures and other firm-level controls. The results consistently indicate that R&D expenditures have a positive and statistically significant effect on firms' total factor productivity across both static and dynamic specifications, even after controlling for firms' financial structure. The results of our investigation demonstrate that following the execution of a thorough series of sensitivity analyses with regard to alternative specifications of fixed effects and control variables for the static part, the findings suggest that once firm fixed effects are integrated into the estimation equation, the estimated coefficient on R&D expenditures maintains statistical significance only at the 10 percent level. According to the dynamic results, a positive and significant effect is observed in the relationship between R&D expenditure and TFP; however, due to the results of the Hansen test, these findings must be approached with caution. By relying on detailed firm-level micro data, this study contributes to the empirical literature on productivity dynamics in Türkiye. Strengthening R&D incentives and improving firms' financial resilience may advance the productivity enhancing impact of innovation oriented investments.
Benzer Tezler
- Gemi inşaa sektöründe teşvikler, sektöre ve yan sanayiye etkisi ve AB uygulamaları ile karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
OSMAN KAYA TURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATEŞ ÖZGE
- Döviz kurunu belirleyen faktörler ve kur riski
Determination of foreign exchange rates and foreign exchange risk
MEHMET COŞKUN ÖZAVNİK
- Türkiye'de araştırma ve geliştirme giderlerinin muhasebeleştirilmesinin Türkiye muhasebe standartları ve uluslararası finansal raporlama standartları çerçevesinde incelenmesi
The research and development expenses into accounting?s examined in the frame of international financial reporting standards and Turkish accounting standards, in Turkey.
YENER KOÇAK
- Corporate governance and R and D investment in Turkey
Türkiye'de şirket yönetişimi ve araştırma geliştirme yatırımları
HARUN AKBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Ekonomiİstanbul Teknik ÜniversitesiEkonomi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BESİM BURÇİN YURTOĞLU