AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe results of study have shown that these companies are not financially constrained, R&D investments are financed mostly by debt and R&D credits at low rates of interest and with flexible repayments can increase the volume of relevant expenditures.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Innovation, which increases productivity by producing new knowledge, has been a notably strategic activity for businesses in the global economy, where competition is intensifying day by day. Research & Development (R&D) expenditures, which is one of the most used indicators to measure innovation performance, can have different financing dynamics due to distinct characteristics of these investments. At this point, relationship between R&D expenditures and main financial sources becomes important. In this article, dynamic panel data analysis where R&D expenditures have been taken as dependent variable has been performed by using 2006-2015 data of R&D intensive companies listed on Borsa Istanbul (BIST). Results of analysis in which Arellano-Bond difference generalized method of moments (GMM) estimator has been used puts forward that R&D expenditures are positively and significantly affected by its one-period lagged value, net cash flows from debt, age and sales and negatively and significantly affected by net cash flows from internal sources and size. The results of study have shown that these companies are not financially constrained, R&D investments are financed mostly by debt and R&D credits at low rates of interest and with flexible repayments can increase the volume of relevant expenditures.
Özet
Yeni bilgiler üreterek verimliliğin artmasını sağlayan inovasyon, rekabetin her geçen gün daha fazla yoğunlaştığı küresel ekonomide işletmeler için oldukça stratejik bir faaliyet haline gelmiştir. İnovasyon performansının ölçülmesinde en sık kullanılan göstergelerden biri olan araştırma-geliştirme (Ar-Ge) harcamaları, ilgili yatırımların kendine has özellikleri nedeniyle farklı finansman dinamiklerine sahip olabilmektedir. Bu noktada Ar-Ge harcamaları ve başlıca finansman kaynakları arasındaki ilişki önemli hale gelmektedir. Çalışmada, Borsa İstanbul’a (BIST) kote Ar-Ge yoğun şirketlerin 2006-2015 dönemi verileri kullanılarak Ar-Ge harcamalarının bağımlı değişken olarak yer aldığı Dinamik Panel Veri Analizi yapılmıştır. Arellano-Bond fark Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi (GMM) tahmincisinin kullanıldığı analiz sonuçları; Ar-Ge harcamalarının bir dönem gecikmeli değerinden, borçlanmadan kaynaklanan net nakit akışlarından, şirket yaşından ve satışlardan pozitif ve anlamlı, iç kaynaklardan sağlanan net nakit akışlarından ve şirket büyüklüğünden negatif ve anlamlı olarak etkilendiğini ortaya koymaktadır. Çalışmanın sonuçları, bu şirketlerin finansal kısıtlı olmadıklarını, Ar-Ge yatırımlarının ağırlıkla borç ile finanse edildiğini ve Ar-Ge yoğun şirketlere sağlanacak düşük faiz oranlı ve esnek geri ödemeli Ar-Ge kredilerinin ilgili harcamaları artırabileceğini göstermektedir.