Görüntüleme
11
İndirme
1
Ekonomik büyüme dünyada tüm ülkelerde en önemli makroekonomik değişkenlerden birisi olarak kabul edilmektedir. Ekonomilerde uzun dönemde büyümenin sağlanması ve ülkeler tarafından hedeflenen ekonomik büyüme oranlarına ulaşılması için inşaat sektörünün yeri oldukça önemlidir. İnşaat sektörünün en büyük kalemlerinden birisi konuttur. Bu doğrultuda konut talebinin belirleyicilerinin tespit edilmesi önem kazanmıştır. Bu çalışmanın amacı, 2020 yılında Türkiye’de tüm illerde konut piyasasındaki talep ile makroekonomik ve demografik faktörler arasındaki ilişkilerin saptanmasıdır. Makroekonomik faktörlerden kişi başı GSYH, demografik değişkenlerden ise nüfus, net göç hızı, ortalama hanehalkı büyüklüğü verileri ele alınmıştır. Bu çalışmada yatay kesit boyutunda şehirler bulunmaktadır. Bir ekonometrik regresyon modelinde yatay kesit verilerinin şehirlerden oluşması halinde mekânsal etkilerden söz edilebileceği için, yatay kesit veri kullanılmıştır. Bu çalışmada, şehirlerin mekânsal komşuluk durumu bulunduğundan, bağımlı ve bağımsız değişkenlerin birbirleri üzerindeki etkilerinin birbirlerine yakınlık durumuna göre etkileri tespit edilmek istenmekte olduğundan mekânsal ekonometrik modeller kullanılmıştır. Mekânsal ağırlık matrisi ise sınır komşuluğuna göre oluşturulmuş olup, standardize edilmiş hali elde edilmiştir. Çalışma kapsamında, Genel Yuvalanmış Mekânsal Model (GNS), Genel Mekânsal Model (SAC), Mekânsal Durbin Hata Modeli (SDEM), Mekânsal Durbin Model (SDM), Mekânsal Gecikme Modeli (Mekânsal Otoregresif Model:SAR), Mekânsal Hata Modeli (SEM), Mekânsal Gecikmeli X Modeli (Bağımsız Değişkeni Mekânsal Gecikmeli Model (SLX) ve Mekânsal Etkilerin Olmadığı Model sonuçları tespit edilmiştir. Araştırma sonucunda, nüfus değişkeninin tüm modellerde anlamlı ve pozitif etkili bir parametre olduğu, ortalama hanehalkı büyüklüğü değişkeninin de anlamlı bir parametre olup, konut talebi üzerinde negatif etkilere sahip olduğu belirlenmiştir. Mekânsal gecikmeli net göç hızı parametresi de mekânsal gecikmelerin dikkate alındığı modellerde, anlamlı ve negatif etkili olarak tespit edilmiştir. Mekânsal Hata Modelinde net göç hızı parametresi anlamlı tespit edilmiş olup, konut talebi üzerindeki etkisi pozitiftir. Yapılan Global ve Lokal Moran’ın I testi sonuçlarına göre ise, Türkiye’nin tüm illerinde konut talebinin belirleyicisi olduğu değişkenlerin kendilerine komşu olan illerle pozitif mekânsal otokorelasyonlu olduğu, değişkenlerde meydana gelen şokların ya da etkilerin, diğer iller üzerindeki konut talebini de etkilemekte olduğu yapılan analizler sonucunda tespit edilmiştir. Bu bağlamda en çok etki Batman, Bolu, Çankırı, Gaziantep, Hâkkari, Kilis, Mardin, Şanlıurfa, Yalova ve Zonguldak illerinde gerçekleşmektedir.
Economic growth is considered one of the most important macroeconomic variables in all countries in the world. The position of the construction sector is very important to ensure long-term growth in the economies and to
Economic growth is recognized as one of the most important macroeconomic variables in all countries around the world. The place of the construction sector is very important for ensuring long-term growth in economies and achieving the economic growth rates targeted by countries. One of the biggest items of the construction sector is housing. Accordingly, it has become important to identify the determinants of housing demand. The aim of this study is to determine the relationship between the demand in the housing market and macroeconomic and demographic factors in all provinces of Turkiye in 2020. GDP per capita as a macroeconomic factor and population, net migration rate and average household size as demographic variables are considered. In this study, there are cities in cross-sectional dimension. In an econometric regression model, horizontal cross-sectional data is used since spatial effects can be mentioned if the horizontal cross-sectional data consists of cities. In this study, spatial econometric models were used since cities have spatial neighborhood status and the effects of dependent and independent variables on each other are to be determined according to their proximity to each other. The spatial weight matrix was created according to the border neighborhood and its standardized form was obtained. Within the scope of the study, the results of the General Nested Spatial Model (GNS), General Spatial Model (SAC), Spatial Durbin Error Model (SDEM), Spatial Durbin Model (SDM), Spatial Delay Model (Spatial Autoregressive Model: SAR), Spatial Error Model (SEM), Spatial Delayed X Model (Independent Variable Spatial Delayed Model (SLX) and Model without Spatial Effects were determined. As a result of the research, it is determined that the population variable is a significant and positively effective parameter in all models, while the average household size variable is a significant parameter and has negative effects on housing demand. The spatially delayed net migration rate parameter is also found to be significant and negatively influential in models where spatial lags are taken into account. In the Spatial Error Model, the net migration rate parameter is significant and has a positive effect on housing demand. According to the results of the Global and Local Moran's I test, the variables that are the determinants of housing demand in all provinces of Turkey are positively spatially autocorrelated with their neighboring provinces, and the shocks or effects occurring in the variables also affect the housing demand in other provinces. In this context, the highest impact is realized in Batman, Bolu, Çankırı, Gaziantep, Hâkkari, Kilis, Mardin, Şanlıurfa, Yalova and Zonguldak.
Alan : Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
