BANKACILIK SEKTÖRÜNÜN KOBİLERE KULLANDIRDIĞI KREDİLERİ ETKİLEYEN FAKTÖRLER: TÜRKİYE ÜZERİNE AMPİRİK BİR UYGULAMA

Öz

KOBİ’ler inovasyon, istihdam ve ekonomik büyümeye olan katkılarına rağmen finansmana erişim konusunda birçok problemle karşılaşmaktadırlar. Söz konusu bu problemlerin başında ise banka kredilerine olan erişimleri gelmektedir. Ülkemizde de olmak üzere birçok ülkede KOBİ’ler bu problemi devlet destek ve teşvik programları sayesinde biraz olsun aşabilmektedirler. Bu çalışmada ölçek bazında KOBİ’lere bankacılık sektörü tarafından açılan kredileri etkilediği düşünülen faktörler olarak gayri safi yurtiçi hasıla (GSYİH), tüketici güven endeksi (TGE) ve reel kesim güven endeksi (RGE) seçilmiş ve ilgili faktörlerle arasındaki ilişki ARDL sınır testi kullanılarak 2013Ç2-2023Ç2 dönemi için incelenmiştir. İlgili çalışma sonucu elde edilen ampirik bulgulara göre KOBİ banka kredileri ile ilgili değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişki tespit edilmiştir. Uzun dönemde GYSİH ve RGE değişkeni mikro ölçekli işletme kredilerini negatif yönde etkilerken, TGE değişkeni pozitif yönde etkilemektedir. Diğer ölçekteki KOBİ banka kredileri ise uzun dönemde RGE değişkeninden negatif etkilenirken, GSYİH ve TGE değişkeninden pozitif etkilenmektedir.

Anahtar Kelimeler

• KOBİ
• Banka Kredileri
• ARDL Sınır Testi
• Finans

FACTORS AFFECTING LOANS TO SMES BY THE BANKING SECTOR: AN EMPIRICAL APPLICATION ON TURKİYE

Öz

Despite their contribution to innovation, employment and economic growth, small and medium-sized enterprises (SMEs) face many problems in accessing finance. The most important of these problems is their access to bank loans. In many countries, including our country, SMEs can overcome this problem to some extent thanks to government support and incentive programs. In this study, gross domestic product (GDP), consumer confidence index (CCI) and real sector confidence index (RSCI) were selected as factors that are thought to affect the loans extended to SMEs by the banking sector on a scale basis, and the relationship between them and the relevant factors was examined using the ARDL bounds test in 2013Q2-2023Q2 period. According to the empirical findings obtained because of the relevant study, a long-term relationship was determined between variables related to SME bank loans. In the long term, while GDP and RSCI variables affect micro-scale business loans negatively, CCI variable affects them positively. While SME bank loans of other scales are negatively affected by the RSCI variable in the long run, they are positively affected by the GDP and CCI variables.

Anahtar Kelimeler

• SMEs
• Bank Loans
• ARDL Bounds Test
• Finance

Kaynakça

1. Alimi, O. & Abdul-Malik A. (2016). MSME credit financing, financial development and economic growth in Nigeria. African Journal of Economic Review, 4(2), 1-15. doi:0.22004/ag.econ.264431
2. Apan, M. & İslamoğlu, M. (2017). KOBİ kredileri ile ihracat ve faiz oranı arasındaki nedensellik ilişkisinin ampirik analizi. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 6(5), 3291-3302. Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/396241
3. Arsoy, İ. & Aytun, C. (2014). Türkiye’de tüketim harcamaları, krediler ve tüketici güveni arasındaki ilişkilerin analizi. Business and Economics Research Journal, 5(2), 33-45. Retrieved from https://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/227291
4. Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (BDDK). (2023). Monthly banking sector data (Advanced Analysis). Retrieved from https://www.bddk.org.tr/BultenAylik/tr/Home/Gelismis (Accessed: 2023).
5. Borowski, J., Jaworski, K., & Olipra, J. (2019). Economic, institutional, and socio-cultural determinants of consumer credit in the context of monetary integration. International Finance, 22(1), 86-102. doi:10.1111/infi.12144
6. Brown, R. L., Durbin, J., & Evans, J. M. (1975). Techniques for testing the constancy of regression relationships over time. Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Methodological), 37(2), 149-192. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/2984889
7. Çelik, İ. & Kahyaoğlu, S. B. (2021). Finansal zaman serisi analizleri (2. bs.). Ankara: Gazi Kitabevi.
8. Çil, N., (2018). Finansal ekonometri (2. bs.). İstanbul: Der Yayınları.

9. Demirci, N. S. (2018). Türkiye’de ölçek bazında kobi kredileri ve ekonomik büyüme ilişkisi: eşbütünleşme ve nedensellik analizi (2006-2016). Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(1), 113-128. doi:10.18037/ausbd.550777
10. Dewi, S., Majid, M. S., Aliasuddin, & Kassim, S. (2018). Dynamics of financial development, economic growth, and poverty alleviation: the Indonesian experience. South East European Journal of Economics and Business (Online), 13(1), 17-30. doi:10.2478/jeb-2018-0002
11. Dickey, D. A. & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical B41-Association, 74(366), 427-431. doi:10.2307/2286348
12. Dickey, D. A. & Fuller, W. A. (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Ekonometrica, 49(4), 1057-1072. doi:10.2307/1912517
13. Diken, A. (2020). KOBİ’lerde karşılaşılan sorunlar ve aile işletmelerinde kurumsallaşma. Ankara: Gazi Kitabevi.
14. Durmuş, S. & Şahin, D. (2019). Türkiye’de enflasyon, döviz kuru ve tüketici kredileri arasındaki nedensellik ilişkisinin analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (23), 95-112. doi:10.18092/ulikidince.475576
15. Engle, R. F. & Granger, C. W. J. (1987). Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing. Econometrica, 55(2), 251-276. doi:10.2307/1913236
16. Eryüzlü, H. (2020). Tüketici güven endeksi ve tüketici kredileri çok yönlü nedensellik ilişkileri: Türkiye örneği. Bilim-Teknoloji-Yenilik Ekosistemi Dergisi, 1(1), 47-53. Retrieved from http://bityed.dergi.comu.edu.tr/dosyalar/Bityed/tam-metin1.pdf?v=62669febbcbaf
17. Esen, E., Yıldırım, S. & Kostakoğlu, S. F. (2012). Feldstein-Horioka hipotezinin Türkiye ekonomisi için sınanması: ARDL modeli uygulaması. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 7(1), 251-267. Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/oguiibf/issue/5717/76525
18. Jenkins, H. & M., Hussain. (2014). An analysis of the macroeconomic conditions required for MSME lending: The case of Turkey. Development Discussion Papers, JDI Executive Programs. Retrieved from https://ideas.repec.org/p/qed/dpaper/261.html
19. Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, 12(2-3), 231-254. doi:10.1016/0165-1889(88)90041-3
20. Kariuki, R. & Nasieku, T. N. (2023). Macroeconomic factors affecting commercial banks’ credit to small and medium-sized enterprises in Kenya. International Journal of Social Science and Humanities Research, 1(1), 399-410. doi:10.61108/ijsshr.v1i1.37
21. Manole, S. D., Petrescu, C., & Vlada, R. I. (2016). Determinants of household loans. Theoretical and Applied Economics, 23(4), 89-102. Retrieved from https://www.ebsco.ectap.ro/Theoretical_&_Applied_Economics_2016_Winter.pdf
22. Manzoor F., Wei L., & Siraj M. (2021). Small and medium-sized enterprises and economic growth in Pakistan: an ARDL bounds cointegration approach. Heliyon, 7(2), 1-8. doi:10.1016/j.heliyon.2021.e06340.
23. Narayan, P. K. (2004). Reformulating critical values for the bounds f-statistics approach to cointegration: An application to the tourism demand model for Fiji. (Discussion Papers, No.02/04) Monash University.
24. Nedim, D. (2018). Ekonometriye giriş (4. bs.). Ankara: Seçkin Yayıncılık.
25. Nkoro, E. & UKO, A. K. (2016). Autoregressive distributed lag (ARDL) cointegration technique: Application and interpretation. Journal of Statistical and Econometric Methods, 5(4), 63-91. Retrieved from https://www.scienpress.com/journal_focus.asp?main_id=68&Sub_id=IV&Issue=1966
26. OECD. (2019), MSME and entrepreneurship outlook 2019. OECD Publishing, Paris. doi:10.1787/34907e9c-en.
27. Paudel, R. C. & Jayanthakumaran, K. (2009). Financial liberalization and performance in Sri Lanka: the ARDL approach. South Asia Economic journal, 10(1), 127-156. doi:10.1177/1391561409010001
28. Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289-326. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/2678547
29. Pesaran, M. H. & Shin, Y. (1995). An autoregressive distributed lag modelling approach to cointegration analysis. Cambridge Working Papers in Economics 9514, Faculty of Economics, University of Cambridge. Retrieved from https://ideas.repec.org/p/cam/camdae/9514.html
30. Phillips, P.C.B. & Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrica, 75(2), 335-346. doi: 10.2307/2336182
31. Rabab’ah, M. (2015). Factors affecting the bank credit: an empirical study on the Jordanian commercial banks. International Journal of Economics & Finance, 7(5), 166-178. doi:10.5539/ijef.v7n5p166
32. Sarıkovanlık, V., Koy, A., Akkaya, M., Yıldırım, H. H., & Kantar L. (2020). Finans biliminde ekonometri uygulamaları (2. bs.). Ankara: Seçkin Yayıncılık.
33. Schwarz, G. (1978). Estimating the dimension of a model. The Annals of Statistics, 6(2), 461-464. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/2958889
34. Shaun, S. (2015). Economics, New York: Rosen Publishing Group.
35. Sizer, L. (2022). Alternatif yatırım araçları ile hisse senedi fiyatları arasındaki ilişkinin doğrusal olmayan eşbütünleşme analizi ile incelenmesi: Türkiye örneği. Yayımlanmamış Doktora Tezi, Bursa Uludağ Üniversitesi.
36. TCMB, (2023), Electronic data delivery system. https://evds2.tcmb.gov.tr (Accessed: 2023).
37. Tuna, K. & Bektaş, H. (2013). KOBİ kredileri ile sanayi üretim endeksi arasındaki ilişkinin incelenmesi: Türkiye örneği. International MSMEs Conference September 12-15, CNR Expo Center, Istanbul: Proceedings Book. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/314079031
38. Tutar, F. & Ünlüleblebici, Y. (2014). Türkiye’de KOBİ kredilerinin ekonomik büyümeye etkisi (2006-2011). Küresel İktisat ve İşletme Çalışmaları Dergisi, 3 (5), 1-14. Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/gumusgjebs/issue/7493/98716
39. TÜİK, (2023), Data Portal for Statistics. https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?locale=tr (Accessed: 2023).
40. Ünal, S.Z. & Ocak, M. (2020). Türkiye’de 2003-2018 yılları arasında tüketici kredi hacmini etkileyen faktörler üzerine bir araştırma. Toros Üniversitesi İİSBF Sosyal Bilimler Dergisi, 7(12), 1-18. Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/iisbf/issue/54695/615804
41. Vurur, N.S. & Yıldız, M. (2023). İşletme kredilerinin ekonomik belirleyicilerinin parametrik olmayan bir yaklaşımla analizi. Finans. Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(1), 176-189. doi:10.29106/fesa.1227639
42. Yalçın, A. & Çil, U. (Eds.). (2023). A’dan z’ye KOBİ’ler. Ankara: Gazi Kitabevi.
43. Yiğitbaş, Ş.Y. (2015). Türkiye’de özel sektör işletme kredilerinin belirleyicileri. Akademik Bakış Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler Dergisi, (47), 287-297. Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/abuhsbd/issue/32940/365957
44. Yüksel, S. & Adalı, Z. (2017). Farklı kredi türlerinin ekonomik büyümeye olan etkisinin belirlenmesi: toda yamamoto analizi ile Türkiye üzerine bir uygulama. Politik Ekonomik Kuram, 1(1), 1-21. doi:10.30586/pek.319282
45. Živkov, D., Poparić, S., & Ilić, M. (2020). The effect of macro factors on bank credit activity in the republic of Serbia. Journal School of Business, (1), 39-54. doi:10.5937/skolbiz1-27260