SavedAdd your journal

Journals / Verimlilik Dergisi / 2026 / Cilt: 60 Sayı: 1

Transmission Mechanism in Industrial Production: Channels of Capacity Utilization Rate and Credit Rating

Sanayi Üretiminde Aktarım Mekanizması: Kapasite Kullanım Oranı ve Kredi Notu Kanalları

Harun Türker Kara(ANKARA MEDİPOL ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-1613-3572
Pages
123–142
Publication Date
2026-01-28
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The study further aims to derive policy implications based on its findings.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Purpose: This study aims to identify the determinants of industrial production from macroeconomic and financial perspectives, and to present a model for determining the amount of R&D support to be provided to firms operating in the manufacturing industry.
📊
Key Findings & Data:It represents macroeconomic effects with capacity utilization rates in the manufacturing sector and captures financial effects using the calculated Altman Z-Score.
💡
Conclusion & Impact:The study further aims to derive policy implications based on its findings.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Sanayi Üretimi · Ar-Ge destekleri · Altman Z Skoru

Abstract

Purpose: This study aims to identify the determinants of industrial production from macroeconomic and financial perspectives, and to present a model for determining the amount of R&D support to be provided to firms operating in the manufacturing industry. Methodology: This study uses a dynamic panel data approach to analyze how macroeconomic and financial factors affect industrial production. It represents macroeconomic effects with capacity utilization rates in the manufacturing sector and captures financial effects using the calculated Altman Z-Score. The study then compares the sector’s credit ratings with those from other international credit rating agencies and calculates the amount of financial support needed for the sector to reach the next higher rating level. Findings: The empirical findings demonstrate that industrial production is statistically significantly influenced by both macroeconomic and financial variables. Furthermore, the analysis reveals that the manufacturing sector and its sub-sectors generally possess high-grade credit ratings, indicating relatively strong financial stability. Originality: The existing literature does not offer a sector-specific analysis that directly investigates the impact of financial channels on industrial production. This study aims to address this gap by empirically examining the relationship between industrial production and both macroeconomic and financial variables, utilizing Türkiye-specific data and a tailored analytical framework. The study further aims to derive policy implications based on its findings.

Özet

Amaç: Bu çalışma, sanayi ürerimin belirleyicileri makroekonomik ve finansal açıdan belirlemeyi ve imalat sanayinde faaliyet gösteren yönelik verilecek ar-ge destek miktarlarının belirlenmesine ilişkin bir model sunmayı amaçlamaktadır. Yöntem: Sanayi üretiminin makroekonomik ve finansal belirleyicilerinin etkisi dinamik panel veri yaklaşımı ile incelenmiştir. Makroekonomik etkiler için imalat sanayi kapasite kullanım oranları finansal etkiler için hesaplanan Altman Z Skoru kullanılmıştır. Sonraki kredi notu diğer uluslararası kredi derecelendirme kuruluşlarının kredi notları ile kıyaslanarak sektörün bir üst basamaktaki kredi notuna erişmesi için gereken finansal destek miktarı hesaplanmıştır. Bulgular: Çalışmanın bulguları sanayi üretimin hem makroekonomik hem de finansal etkilere maruz kaldığı istatistiksel olarak anlamlı olacak şekilde bu iki değişkenden etkilendiğini göstermektedir. Bununla birlikte imalat sanayi ve alt sektörlerinin genel olarak üst sınıf kredini notuna sahip olduğunu göstermektedir. Özgünlük: Literatürde sanayi üretiminin finansal kanal üzerinden gelen etkiler ile ilişkisini doğrudan sektörel açıdan inceleyen bir çalışma bulunmamaktadır. Bu çalışma, sanayi üretiminin sadece makroekonomik etkiler ile değil finansal veriler ile de ilişkisini özellikle Türkiye’ye özgü veriler ve analizlerle ölçmeye çalışarak bu boşluğu doldurmayı ve politika önerileri sunmayı hedeflemektedir.

🔖

Cite This Article

Kara, H. T. (2026). Transmission Mechanism in Industrial Production: Channels of Capacity Utilization Rate and Credit Rating. Verimlilik Dergisi, Cilt: 60 Sayı: 1, 123–142. https://doi.org/10.51551/verimlilik.1792870

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (44)

  1. Akad, İ. (2022). “Ar-Ge Türlerinin Katma Değer Üzerine Etkileri: Türkiye Örneği”, Verimlilik Dergisi, 1, 32-46. https://doi.org/10.51551/verimlilik.815152
  2. Aksoylu, S., Altınışık, F. ve Taşdemir, B. (2024). “BIST Tekstil Endeksi’nde Yer Alan İşletmelerin Finansal Risklerinin ve Performanslarının Altman Z-Skor ve VIKOR Yöntemleriyle Analizi”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, (103), 93-112. https://doi.org/10.25095/mufad.1439649
  3. Aktepe, C. ve Yumuş, F. (2023). “İmalat Sanayi Kapasite Kullanım Oranı İle İhracat Değeri Arasındaki İlişki: Türkiye İçin Bir Uygulama”, İşletme Araştırmaları Dergisi, 15(4), 3113-3120. https://doi.org/10.20491/isarder.2023.1769
  4. Altman, E.I. (1968). “Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy”, Journal of Finance, 23(4), 589-609. https://doi.org/10.2307/2978933
  5. Altman, E.I. (1983). “Corporate Financial Distress: A Complete Guide to Predicting, Avoiding, and Dealing with Bankruptcy”, John Wiley & Sons, New York.
  6. Altman, E.I. (2018). “A Fifty-Year Retrospective on Credit Risk Models, the Altman Z-Score Family of Models and Their Applications to Financial Markets and Managerial Strategies”, Journal of Credit Risk, 14(4). https://doi.org/10.21314/JCR.2018.243
  7. Altman, E.I., Hartzell, J. ve Peck, M. (1995). “Emerging Market Corporate Bonds: A Scoring System”, Salomon Brothers Inc., New York.
  8. Altman, E.I., Iwanicz-Drozdowska, M., Laitinen, E.K. ve Suvas, A. (2014). “Distressed Firm and Bankruptcy Prediction in an International Context: A Review and Empirical Analysis of Altman’s Z-Score Model”, SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.2536340
  9. Arellano, M. ve Bond, S. (1991). “Estimating Dynamic Panel Data Models: A Practical Guide for Macroeconomists”, Review of Economic Studies, 58(1), 277-297.
  10. Aslan, T. (2024). "Altman Z-Skor Modeli ile Finansal Başarısızlık Tahmini: Borsa İstanbul’da İşlem Gören Elektrik Üretim Şirketleri Üzerine Bir Uygulama", Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi 59(2), 876-889.
  11. Avcı, P. (2024). “İşletmelerin Finansal Başarısızlık Riskine Sermaye Yapısının Etkisi: KOBİ Sanayi Endeksi”, Politik Ekonomik Kuram, 8(1), 174-188. https://doi.org/10.30586/pek.1422016
  12. Aytekin, İ. (2020). “Döviz Kuru Sanayi Üretimi ve Ekonomik Güven Arasındaki İlişkinin Analizi: Türkiye Örneği”, Bitlis Eren Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(2), 322-330. https://doi.org/10.47130/bitlissos.798185
  13. Ayyıldız, N. (2025). BIST Enerji Şirketlerinde Finansal Sıkıntı Risklerinin Altman, Springate, Grover, Zmijewski ve Fulmer Modelleri ile Analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 17(2), 1334-1348.
  14. Cındık, Z. ve Armutlulu, İ.H. (2021). “A Revision of Altman Z-Score Model and a Comparative Analysis of Turkish Companies’ Financial Distress Prediction”, National Accounting Review, 3(2), 237-255. https://doi.org/10.3934/NAR.2021012
  15. Çalışkan, D. (2020). “Ar-Ge Merkezleri İçin Alınan Hibelerin Muhasebe Kayıtları”, https://www.muhasebetr.com/yazarlarimiz/denizcaliskan/016/, (Erişim Tarihi: 10 Nisan 2025)
  16. Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı. (2023). 12. Kalkınma Planı (2024–2028): İmalat Sanayii Politikaları Özel İhtisas Komisyonu Raporu. Ankara.
  17. Demir, C. ve Özcan, S. E. (2023). “Türkiye’de Sanayi Üretimi, Kapasite Kullanım Oranı ve Üretici Fiyatları Arasındaki Asimetrik İlişki Doğrusal Olmayan ARDL Modeli Yaklaşımı”, İktisat Politikası Araştırmaları Dergisi, 10(2), 525-543.
  18. Elçi, Ş. (2016). “Ar ve Yeniliğin Fonlanması”, Bilim, Teknoloji ve Yenilik: Kavramlar, Kuramlar, Politika (Editörler: C. Tüzün, İ.S. Akçomak, E. Erdil, M. Tiryakioğlu, M.T. Pamukçu), İstanbul Bilgi Üniversitesi Yayınları, İstanbul, 129-151.
  19. Eygü, H. ve Demir, Y. (2021). “Volatilite Endeksi (VIX) İle Ar-Ge Payı, Sanayi Üretimi Ve İşsizlik İlişkisi: Türkiye Üzerine Ampirik Bir Çalışma”. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(40), 487-504.
  20. Fauzi, S. E. ve Saluy, A. B. (2021). “Comparative Analysis of Financial Sustainability Using the Altman Z-Score, Springate, Zmijewski and Grover Models for Companies Listed at Indonesia Stock Exchange Sub-Sector Telecommunication Period 2014-2019”, Journal of Economics and Business, 4(1). https://doi.org/10.31235/osf.io/2kjv6
  21. Fidan, M.E. (2021). “BIST’te İşlem Gören Tekstil, Giyim Eşyası ve Deri Sektörü İşletmelerinin Altman Z-Skor Yöntemi ile Finansal Başarısızlık Tahmini”, İşletme Araştırmaları Dergisi, 13(3), 1945-1969. https://doi.org/10.20491/isarder.2021.1239
  22. Gezen, A. ve Özcan, S. (2022). Covid-19'un finansal sıkıntı üzerine etkisi: BİST Turizm Endeksi uygulaması. İşletme Araştırmaları Dergisi, 14(1), 483-496
  23. Gülençer, S. ve Hazar, A. (2020). Borsa İstanbul’da faaliyet gösteren ilaç şirketlerinin Altman Z skor ve TOPSIS yöntemleri ile değerlendirilmesi. Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 2(2), 83-105.
  24. Karaman, S.K. ve Kaya, S.K. (2024). “Türkiye Örneğinde İmalat Sanayi Üretim Endeksinin Belirleyicileri”, Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 20(1), 43-62. https://doi.org/10.17130/ijmeb.1327437
  25. Kendirli, S. ve Çıtak, F. (2022). “Altman Modeli ile Finansal Başarısızlık Tahmini: BİST Orman, Kağıt ve Basım Endeksinde Faaliyet Gösteren Şirketlerde Bir Uygulama”, Econder Uluslararası Akademik Dergi, 6(1), 86-97. https://doi.org/10.35342/econder.1077823
  26. McKinsey & Company. (2020). “Resilience in a Crisis: An Interview with Professor Edward I. Altman”, https://www.mckinsey.com/capabilities/risk-and-resilience/our-insights/resilience-in-a-crisis-an-interview-with-professor-edward-i-altman (Erişim Tarihi: 14.08.2025).
  27. Mirgen, Ç. (2025). Türkiye’de BIST Sınai Şirketlerinin Finansal Başarısızlık Dinamikleri: Altman Z-Skor Modeli Perspektifi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (106), 195-220.
  28. Morina, F., Ahmeti, B. ve Gashi, L. (2024). “Determinants of Financial Failure Risk: An Econometric Study Using the Z-Altman and Springate Models”, Eunomia-Rozwój Zrównoważony-Sustainable Development, 108(2), 69-91.
  29. Özbay, Ü. (2021). “Türkiye’nin Sanayi Üretimi İle Dış Ticareti Arasındaki İlişki: 2001-2009 Dönemi İçin Değerlendirmeler”, Verimlilik Dergisi, 4, 153-165. https://doi.org/10.51551/verimlilik.657679
  30. Özkan, E.N. (2022). “5746 Sayılı AR-GE Tasarım Faaliyetleri Kanunu Kapsamında Sağlanan Devlet Teşviklerinden Vergi Muafiyeti, İndirimi ve İstisnalarının Muhasebeleştirilmesine Yönelik Bir Uygulama”, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Aksaray.
  31. Pekçağlayan, B. (2021). “Türkiye’de Sanayi Üretim Endeksinin Belirleyenleri: ARDL Modeli”, İktisat Dergisi, 71(2), 435-456. https://doi.org/10.26650/ISTJECON2021-972114
  32. Romer, P.M. (1990). “Endogenous Technological Change”, Journal of Political Economy, 98(5, Part 2), 71-102.
  33. Saraç, T.B. ve Koçak, C. (2024). “Doğrudan Yabancı Sermaye Yatırımlarının Sanayi Üretim Endeksi ve Seçilmiş Alt Üretim Endeksleri Arasındaki İlişki: Türkiye Örneği”, Hitit Ekonomi ve Politika Dergisi, 4(2), 221-240.
  34. Scherer, F.M. (1982). “Inter-İndustry Technology Flows and Productivity Growth”, The Review of Economics and Statistics, 627-634. https://doi.org/10.2307/1923947
  35. Schumpeter, J.A. (1934). “The Theory of Economic Development”, Harvard University Press, Cambridge MA.
  36. Şahin, F. (2024). “Devlet Ar-Ge Destekleri ve Yenilikçilik İlişkisi: Kurumsal Kalitenin Moderatör Etkisi”, Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Dergisi, 14(28), 289-309.
  37. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB). (2025). 2023 yılı Sektör Bilançoları. https://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/TR/TCMB+TR/Main+Menu/Istatistikler/Reel+Sektor+Istatistikleri/Sektor+Bilancolari/ (Erişim Tarihi: 8 Mart 2025)
  38. Topaloğlu, G. ve Bayramoğlu, M.F. (2025). “Borsa İstanbul Şirketleri İçin Bir Kredi Derecelendirme Modeli Geliştirilmesi”, Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(2), 210-243. https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.1576806
  39. Topçakan, N.Ş. (2019). “Orta Gelir Tuzağından Çıkış İçin Kullanılan Yöntemlerden Ar-Ge ve Sanayi Üretimi Üzerine Değerlendirme: Türkiye Örneği”, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul 29 Mayıs Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
  40. Torres, O. (2007). “Panel Data Analysis: Fixed and Random Effects Using Stata. Princeton University”, https://www.princeton.edu/~otorres/Panel101.pdf (Erişim Tarihi: 21.06.2025)
  41. Uslu, A. (2024). “Borsa İstanbul Ana Metal Sanayi Sektöründeki Şirketlerin Finansal Risklerinin Altman Z-Skor Modeli ile Tahmini”, Malatya Turgut Özal Üniversitesi İşletme ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 5(2), 243-257.
  42. Weinhold, D. (1999). “A Dynamic Fixed Effects Model For Heterogeneous Panel Data”. London School of Economics, MIMEO, London. https://personal.lse.ac.uk/weinhold/mfr499.pdf
  43. Yalçın, E. ve Başaran, A. A. (2025). “Ar-Ge ve Yenilik Faaliyetlerine Yönelik TÜBİTAK Desteklerinin Sektörel Kârlılık Üzerindeki Etkisinin Heckman Seçim Modeli ile Analizi”, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 85, 1-20. https://doi.org/10.51290/dpusbe.1688868
  44. Yıldız, A. (2014). “Kurumsal Yönetim Endeksi ve Altman Z-Skoru’na Dayalı Lojistik Regresyon Yöntemiyle Şirketlerin Kredi Derecelendirmesi”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(3), 71-89. https://doi.org/10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.24.06.2360