Türkiye'de Otomobil Talebini Etkileyen Faktörler

Abstract

Satın alma gücü daha yüksek olan toplumlarda kişi başına düşen otomobil talebi önemli ölçüde daha yüksektir. Küresel olarak, özellikle gelişmekte olan ülkelerde otomobil talebi istikrarlı bir şekilde artmaktadır. Otomotiv sektörünün ihracatta ve genel ekonomide önemli bir rol oynadığı Türkiye'de de kişi başına düşen otomobil talebi istikrarlı bir şekilde artmaktadır. Bu çalışma, milli gelir ve işgücüne katılım oranlarının Türkiye'nin otomobil talebi üzerindeki etkilerini incelemektedir. 1990-2022 yılları arasındaki veriler kullanılarak, 1.000 kişiye düşen otomobil sayısı bağımlı değişken olarak, kişi başına düşen milli gelir ve işgücüne katılım oranı ise bağımsız değişkenler olarak analiz edilmiştir. Bu çalışmanın sonuçları, işgücüne katılım oranı ve kişi başına düşen milli gelirin otomobil sahipliğini etkilemesi beklenirken, bulgular bu değişkenlerin Türkiye'de otomobil sahipliği ile anlamlı bir doğrudan ilişki sergilemediğini göstermektedir. Hata düzeltme katsayısı (ECT) istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur ve sistemin uzun dönem dengesine yaklaşık 11.75 dönem içinde uyum sağladığını göstermektedir. Ancak, işgücüne katılım oranı ve kişi başına düşen milli gelir için hem uzun hem de kısa dönem katsayıları istatistiksel olarak anlamlı değildir. Bu durum, otomobil talebinin belirlenmesinde gelir düzeyi ve işgücüne katılımın ötesinde başka faktörlerin daha önemli bir rol oynayabileceğine işaret etmektedir. Bu sonuçlar, Türkiye'de otomobil sahipliği dinamiklerinin yalnızca gelir ve işgücüne katılım oranlarından değil, altyapı gelişimi, hükümet politikaları ve tüketici tercihleri de dahil olmak üzere daha geniş bir dizi faktörden etkilendiğini ima etmektedir. Gelecekteki araştırmalar, bu ek faktörlerin otomobil sahipliği üzerindeki etkisini daha fazla inceleyerek Türkiye'de otomobil talebinin arkasındaki itici güçlerin daha kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlayabilir.

Keywords

• Otomobil Talebi
• İşgücüne Katılım
• Milli Gelir
• Otomotiv Sektörü
• ARDL Modeli

The Factors Affecting Automobile Demand in Türkiye

Abstract

Per capita demand for cars is significantly higher in societies with higher purchasing power. Globally, demand for automobiles has been growing steadily, especially in developing countries. In Türkiye, where the automotive sector plays an important role in exports and the overall economy, per capita demand for automobiles has also been steadily increasing. This study examines the effects of national income and labor force participation rates on Türkiye's automobile demand. Using data from 1990 to 2022, the number of automobiles per 1,000 people is analyzed as the dependent variable, while national income per capita and labor force participation rate are analyzed as independent variables. The results of this study show that while labor force participation rate and national income per capita are expected to influence automobile ownership, the findings suggest that these variables do not exhibit a significant direct relationship with car ownership in Türkiye. The error correction coefficient (ECT) is found to be statistically significant, indicating that the system adjusts to long-run equilibrium within approximately 11.75 periods. However, both the long-run and short-run coefficients for the labor force participation rate and national income per capita are not statistically significant. This suggests that other factors, beyond income levels and labor force participation, may play a more substantial role in determining automobile demand. These results imply that the dynamics of automobile ownership in Türkiye are influenced by a broader range of factors, including infrastructure development, government policies, and consumer preferences, rather than solely by income and labor force participation rates. Future research could further explore the impact of these additional factors on car ownership, providing a more comprehensive understanding of the drivers behind automobile demand in Türkiye.

Keywords

• Automobile Demand
• Labor Force Participation
• National Income
• Automotive Sector
• ARDL Model

References

1. Akal, M., Alpdoğan, H., & Akat, A. (2019). İstanbul ili otomobil talebi yapısı ve tüketici tercihlerinde değişmeler. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 15(2), 177-197. Retrieved from: https://dergipark.org.tr/en/pub/esad/issue/49561/587119
2. Akalın, G., & Dilek, S. (2007). Belirsizlik altında tüketicilerin kararları. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 3(6), 33-48. Retrieved from: https://dergipark.org.tr/en/pub/ijmeb/issue/54836/750761
3. Akyurt, İ. Z. (2015). Talep tahmininin yapay sinir ağlarıyla modellenmesi: yerli otomobil örneği. Ekonometri ve İstatistik Dergisi, (23), 147-157. Retrieved from: https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/411177
4. Aydın, N., & Arı, E. (2016). Hanehalkı otomobil talebini belirleyen etkenlerin ikili lojistik regresyon yöntemiyle analizi: Türkiye örneği. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(2), 76-97. Retrieved from: https://dergipark.org.tr/en/pub/iibfdkastamonu/issue/29623/318004
5. Bentolila, S., & Ichino, A. (2008). Unemployment and consumption near and far away from the Mediterranean. Journal of Population Economics, 21, 255-280. https://doi.org/10.1007/s00148-006-0081-z
6. Brown, R. L., Durbin, J., & Evans, J. M. (1975). Techniques for testing the constancy of regression relationships over time. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 37(2), 149-163. https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1975.tb01532.x
7. Chen, Y., Lawell, C. Y. C. L., & Wang, Y. (2020). The Chinese automobile industry and government policy. Research in Transportation Economics, 84, 100849. https://doi.org/10.1016/j.retrec.2020.100849
8. Dilek, S., & Konak, A. (2022). Türkiye’de sanayi politikaları ve ekonomik büyüme. Türkiye’de İktisat Politikaları ve Ekonomik Büyüme. Editör: Nihat Altuntepe. Ankara: Gazi Yayınevi.

9. Dilek, Ö. (2022). Otomobil talebine etki eden faktörler: öğretmenler üzerine Rize’de bir uygulama. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 34, 61-74. https://doi.org/10.18092/ulikidince.1021219
10. Dilek, S. (2017). Oyun teorisi eşliğinde sanayi ekonomisi. Ankara: Seçkin Yayınları.
11. Dilek, S., & Çolakoğlu, N. (2011). The relationship between income and consumption after global financial crisis. China-USA Business Review. 10(12). 1221-1230. Retrieved from: https://earsiv.arel.edu.tr/xmlui/handle/20.500.12294/738
12. Eurostat (2023). Retrieved from:https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/w/ddn-20230530-1#:~:text=In%202021%2C%20the%20average%20number,increased%20from%200.53%20to%200.57
13. Engle, R. F., & Granger, C. W. J. (1987). Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing. Econometrica, 55(2), 251-276. https://doi.org/10.2307/1913236
14. Ganong, P. & Pascal N. (2019). Consumer spending during unemployment: positive and normative implications. American Economic Review, 109(7), 2383–2424. https://doi.org/10.1257/aer.20170537
15. Haber7 (2024). Retrieved from: https://www.haber7.com/foto-galeri/83795-turkiyede-kisi-basina-kac-araba-dusuyor-iste-ulkelerdeki-rakamlar/p48
16. Işık, N., Yılmaz, S. S., & Kılınç, E. C. (2017). İthal otomobil satışlarının döviz kuru esnekliği: Türkiye üzerine bir uygulama. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal Ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 19(33), 84-92. https://doi.org/10.18493/kmusekad.400168
17. Karaatlı, M., Helvacıoğlu, Ö. C., Ömürbek, N., & Tokgöz, G. (2012). Yapay sinir ağlari yöntemi ile otomobil satiş tahmini. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 8(17), 87-100. https://doi.org/10.11122/ijmeb.2012.8.17.290
18. Köksal, Y., & Türedi, M. K. (2014). Tüketici otomobil tercihinde etkili olan bilgi ve iletişim kanallari üzerine bir inceleme. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 17(32), 105-125. https://doi.org/10.31795/baunsobed.645498
19. Malley, J., & Moutos, T. (1996). Unemployment and consumption. Oxford Economic Papers, 48(4), 584-600. Retrieved from: https://academic.oup.com/oep/article-abstract/48/4/584/2361612
20. Mola, H.., & Kutlu, M. (2021). Kullanılmış otomobil fiyatlarını etkileyen faktörlerin hedonik fiyat modeli analizi: Erzurum ili örneği. Bingöl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(1), 37-54. https://doi.org/10.33399/biibfad.808600
21. Moraga-González, J. L., Z. Sándor, AND M. R. Wıldenbeest (2015). Consumer search and prices in the automobile market. IESE Research Papers D/1123, IESE Business School. Retrieved from: https://host.kelley.iu.edu/mwildenb/searchautomobiles.pdf
22. Nkoro, E., & Uko, A. K. (2016). Autoregressive distributed lag (ARDL) cointegration technique: application and interpretation. Journal of Statistical and Econometric Methods, 5(4), 63-91. Retrieved from: https://www.scienpress.com/Upload/JSEM/Vol%205_4_3.pdf
23. ODMD (2023). Retrieved from: https://www.odmd.org.tr/web_2837_1/neuralnetwork.aspx?type=57
24. OSD (2023). Retrieved from: https://www.osd.org.tr/saved files/PDF/2023/09/14/ 2022%20Kuresel%20 Degerlendirme %20Raporu.pdf
25. Önder, K. (2022). Hanehalklarının birinci ve ikinci el otomobil alımını etkileyen faktörlerin sıralı logit modeli ile analizi. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 48, 215-228. https://doi.org/10.30794/pausbed.869646
26. Önder, K., & Şahin, M. (2018). Özel tüketim vergisi artışlarının hanehalkının binek otomobil talebi üzerine etkisi: panel eşbütünleşme analizi. Maliye Dergisi, 174, 337-359. Retrieved from: https://ms.hmb.gov.tr/uploads/2019/09/174-16.pdf
27. Özçelebi, O., & Şafak, F. (2018). Kredi Hacmi Otomobil Talebi Etkileşimi: Nedensellik Analizinde Kümülatif Toplamlar Yaklaşımı. Ağrı İbrahim Çeçen Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(2), 47-69. https://doi.org/10.31463/aicusbed.421590
28. Palmer, K., Tate, J. E., Wadud, Z., & Nellthorp, J. (2018). Total cost of ownership and market share for hybrid and electric vehicles in the UK, US and Japan. Applied Energy, 209, 108-119. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.10.089
29. Pesaran, M. H., & Shin, Y. (1999). An Autoregressive distributed-lag modelling approach to cointegration analysis. In S. Strom (Ed.), Econometrics and Economic Theory in the 20th Century: The Ragnar Frisch Centennial Symposium (pp. 371-413). Cambridge University Press.
30. Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289-326. https://doi.org/10.1002/jae.616
31. Ploberger, W., & Krämer, W. (1992). The CUSUM test with OLS residuals. Econometrica, 60(2), 271-285. https://doi.org/10.2307/2951597
32. Ruiz, F., & Lugilde, A. (2019). Decent work and the effect of job instability on consumption of Colombian households. MPRA Paper, 92717. Retrieved from: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/92717/ Thanausak, T., Rakthin, S., Tavewatanaphan, T., & Punnakitikashem, P. (2017). Factors affecting the intention to buy electric vehicles: Empirical evidence from Thailand. International Journal of Electric and Hybrid Vehicles, 9(4), 361-381. https://doi.org/10.1504/IJEHV.2017.089875
33. TUİK (2023a). Retrieved from: https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Motorlu-Kara-Tasitlari-Aralik-2023-49432
34. TUİK (2023b). Retrieved from: https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Dis-Ticaret-Istatistikleri-Aralik-2023-49630
35. TUİK (2023c). Yüzyılın Göstergeleri. TUİK, Ankara. Retrieved from: https://www.tuik.gov.tr/
36. Uslu, H., & Demirel, O. (2022). Elektrikli Otomobil Satın Alma İstekliliğini Etkileyen Faktörler: Konya İli Örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 13(35), 961-975. https://doi.org/10.21076/vizyoner.1024620
37. World Bank (2024a). Retrieved from: https://data.worldbank.org/indicator/SP.POP.TOTL
38. World Bank (2024b). Retrieved from:https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP.CD
39. Yavuz, H. (2017). Otomobil Alımında Özel Tüketim Vergisinin Etkisi ve ÖTV Bilinci. Journal of Eurasia Social Sciences, 8(26), 373-389, Retrieved from: https://dergipark.org.tr/en/pub/vizyoner/article/1024620
40. Yayar, R., & Yılmaz, E. (2018). İkinci El Otomobil Talep Fiyatının Regresyon Analizi: TR83 Bölgesi Örneği. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 13(1), 39-52. Retrieved from: https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/431769