SATIŞ BÜYÜMESİ VE AR-GE YOĞUNLUĞU BAĞLAMINDA BİST İMALAT SEKTÖRÜ ŞİRKETLERİNİN PANEL VAR ANALİZİ İLE İNCELENMESİ

Bu çalışmada, satış büyümesi ve Ar-Ge yoğunluğu arasındaki ilişki panel VAR yöntemiyle araştırılmıştır. Bu amaçla, Borsa İstanbul imalat sektöründe araştırma ve geliştirme gideri olan 60 şirketin 2006-2022 yılları arası verileri kullanılarak analiz yapılmıştır. İlk olarak hangi birim kök testlerinin uygulanmasının uygun olduğunu belirlemek amacıyla birimler arası korelasyon testine bakılmış ve buna göre uygun birim kök testleri seçilerek durağanlık analizi yapılmıştır. Yatay kesit bağımlılığı ve birim kök testlerinin ardından en uygun gecikme uzunluğu belirlenerek satış büyümesi ve Ar-Ge yoğunluğu arasındaki ilişki panel VAR analizi kapsamında ileri ortogonal sapmalar genelleştirilmiş momentler tahmincisi kullanılarak analiz edilmiştir. Elde edilen bulgulara göre, Ar-Ge yoğunluğunun birinci gecikmesi satış büyümesini açıklamada anlamlıdır. Diğer yandan, Ar-Ge yoğunluğunun her iki gecikmesi ise Ar-Ge yoğunluğunu açıklamada anlamlı görülmektedir. Varyans ayrıştırmasına göre ise son gecikmede satış büyümesine ilişkin öngörü hata varyansının yaklaşık %20’si Ar-Ge yoğunluğu değişkeninde, yaklaşık %79’u ise kendisinde meydana gelen şoklarla belirlenirken diğer taraftan son gecikmede Ar-Ge yoğunluğuna ait öngörü hata varyansının yaklaşık %79’u satış büyümesinde, %21’i ise kendisinde meydana gelen şoklar tarafından belirlenmektedir.

In this study, the relationship between sales growth and R&D intensity is examined using the panel VAR method. For this reason, the data of 60 companies with research and development expenditures in the manufacturing sector of Borsa Istanbul for the period 2006-2022 have been analyzed. Firstly, in order to determine which unit root tests are appropriate to be applied, cross-sectional dependence are examined and accordingly, appropriate unit root tests are selected and stationarity analysis is performed. Following the cross-section dependence and unit root tests, the optimal lag length is determined and the relationship between sales growth and R&D intensity is analyzed using the generalized moments estimator within the scope of panel VAR analysis. According to the findings, the first lag of R&D intensity is significant in explaining sales growth. On the other hand, both lags of R&D intensity are significant in explaining R&D intensity. According to the results of the variance decomposition test, approximately 20% of the forecast error variance of sales growth at the last lag is determined by the shocks occurring in the R&D intensity variable and approximately 79% of it is determined by the shocks occurring in itself. On the other hand, approximately 79% of the forecast error variance of R&D intensity at the last lag is determined by shocks to sales growth and 21% by shocks to R&D intensity itself.