Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular: Cari yıl Ar-Ge yoğunluğu özsermaye kârlılığını anlamlı biçimde olumsuz etkilemektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç: Bu çalışma, KOSGEB veri tabanında kayıtlı Ar-Ge yapan küçük ve orta büyüklükteki işletmelerde (KOBİ) Ar-Ge yoğunluğunun özsermaye kârlılığı (ROE) üzerindeki cari ve gecikmeli etkilerini incelemeyi amaçlamaktadır. Ar-Ge harcamalarının kısa ve orta vadedeki kârlılık etkisinin KOBİ ölçeğinde sistematik biçimde test edilmesi araştırmanın temel sorusunu oluşturmaktadır. Yöntem: 2014–2023 dönemini kapsayan ham veri setinden türetilen ve etkin analiz dönemi 2016–2023 olan 738 firmaya ait 4.903 firma-yıl gözleminden oluşan panel veri seti kullanılmıştır. Ar-Ge yoğunluğunun cari ve iki yıla kadar gecikmeli etkileri dağıtılmış gecikme modeli çerçevesinde test edilmiş; İki Yönlü Sabit Etkiler modeli ve Driscoll-Kraay robust standart hatalar tercih edilmiştir. Bulgular: Cari yıl Ar-Ge yoğunluğu özsermaye kârlılığını anlamlı biçimde olumsuz etkilemektedir. Bir yıl gecikmeli Ar-Ge yoğunluğu ise kârlılık üzerinde pozitif ve anlamlı etki yaratmaktadır. İki yıl gecikmeli etki istatistiksel anlam taşımamaktadır. Özgünlük: Çalışma, Ar-Ge ve kârlılık ilişkisini halka açık firmalar yerine KOSGEB veri tabanında yer alan KOBİ'ler üzerinden inceleyerek literatürdeki önemli bir ampirik boşluğu doldurmaktadır. Ayrıca, Ar-Ge yoğunluğunun etkilerini yalnızca cari dönemle sınırlı tutmayıp dağıtılmış gecikme modeli çerçevesinde dinamik olarak ayrıştırması, kısa ve orta vadeli etkilerin farklı yönlerde ortaya çıkabileceğini göstermesi bakımından özgün bir katkı sunmaktadır.
Abstract
This study aims to examine the current and lagged effects of R&D intensity on return on equity (ROE) among small and medium-sized enterprises (SMEs) registered in the KOSGEB database. The central research question is whether R&D expenditures exert differential effects on SME profitability across current and subsequent periods. Methodology: An unbalanced panel dataset derived from raw firm-level data covering 2014–2023, with an effective analysis period of 2016–2023, comprising 4,903 firm-year observations from 738 firms, is employed. A distributed lag model captures contemporaneous and up to two-year lagged effects of R&D intensity. A Two-Way Fixed Effects estimator with Driscoll-Kraay robust standard errors is applied to address autocorrelation, heteroskedasticity, and cross-sectional dependence. Findings: Contemporaneous R&D intensity exerts a statistically strong and negative effect on return on equity. One-year lagged R&D intensity yields a positive and significant effect, indicating that R&D investments generate measurable returns within the following year. The two-year lagged effect is statistically insignificant. Originality: The study fills an important empirical gap in the literature by examining the relationship between R&D and profitability using SMEs registered in the KOSGEB database, rather than publicly listed firms. Moreover, by not limiting the effects of R&D intensity to the contemporaneous period and instead decomposing them dynamically within a distributed lag model framework, the study offers an original contribution by demonstrating that short- and medium-term effects may emerge in different directions.