Investigating the Temporal Change of Land Market Value By Spatial Analysis Techniques

Öz

Effective management of the real estates, which is a part of human life for sustainable land management, has become an economically and socially important issue. The value of the real estate, which is also expressed as the market price or sales price, is of great importance in taxation and investment planning as well as in the land management applications. In this study, the Istanbul-Kocaeli city border region has been determined as the study area in order to better identify regional differences. For real estate management applications, neighborhood-based spatial clusters based on the current value of the land were detected and GIS-based analyzes have been carried out to determine the temporal change in different years. Result maps were produced using Spatial Autocorrelation, Hot-Spot Clustering Analysis, and Cluster and Outlier Analysis. It was detected that the current value of the land has continuously increased over the years and there was a boom in 2017. It has been revealed that the transition between Istanbul and Kocaeli cities is within the framework of many socio-economic factors and regional differences have an effect on the distribution of the land market value. In this way, local governments can benefit from neighborhoods with high and low value clusters and neighborhood information determined as outlier, both in reducing regional disparities with urban development policies and implementary development plan changes, and in the site selection of urban facilities.

Anahtar Kelimeler

• GIS
• Spatial Autocorrelation
• Hot Spot Analysis
• Cluster and Outlier Analysis
• Land Market Value

Taşınmaz Yönetiminde Arsa Rayiç Değerindeki Zamansal Değişimin Konumsal Analiz Teknikleri ile İncelenmesi

Öz

Sürdürülebilir arazi yönetimi için insan hayatının parçası olan taşınmazların etkin yönetimi, ekonomik ve sosyal açıdan önem arz eden alan olmuştur. Taşınmazın pazar fiyatı veya satış fiyatı olarak da ifade edilen değeri, arazi yönetimi uygulamalarında olduğu kadar vergilendirmede ve yatırım planlamasında da büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, bölgesel farklılıkları daha iyi tespit edebilmek için İstanbul-Kocaeli sınırı bölgesi çalışma alanı olarak belirlenmiştir. Taşınmaz yönetimi uygulamaları için arsa rayiç değerine bağlı mahalle-bazlı kümelemeler tespit edilmiş ve farklı yıllardaki zamansal olarak değişimin CBS tabanlı analizleri gerçekleştirilmiştir. Konumsal Otokorelasyon, Sıcak-konum Kümeleme Analizleri (Hot Spot) ve Kümeleme ve Aykırılık Analizleri (Cluster and Outlier) kullanılarak sonuç haritalar üretilmiştir. Arsa rayiç değerinin yıllara göre sürekli artış gösterdiği ve 2017 yılında bir sıçrama olduğu tespit edilmiştir. İstanbul-Kocaeli arasındaki geçişin, sosyo-ekonomik birçok faktör çerçevesinde olduğu ve bölgesel farklılıkların arsa rayiç değer dağılımına etkisini ortaya koyulmuştur. Böylelikle yerel yönetimler; kentsel gelişim politikaları ve uygulama imar planı değişiklikleri ile bölgesel farklılıkları azaltmada ve kentsel donatıların yer seçiminde, yüksek ve düşük değer kümelemesi olan mahalleler ve aykırı durumda belirlenen mahalle bilgilerinden yararlanabilir.

Anahtar Kelimeler

• CBS
• Konumsal Otokorelasyon
• Sıcak Konum Analizi
• Kümeleme ve Aykırılık Analizi
• Arsa Rayiç Değeri

Kaynakça

1. Açlar A., Çağdaş V., 2002. Taşınmaz (Gayrimenkul) Değerlemesi, HKMO yayını, Ankara, 1-486.
2. Anselin, L., 1995. Local indicators of spatial association—LISA. Geographical analysis, 27(2), 93-115.
3. Atalay, A., 2010. Türkiye’deki Trafik Kazalarının Mekansal ve Zamansal Analizi. Doktora Tezi, Atatürk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Erzurum, 233.
4. Bayraktutan, Y., Tüylüoğlu, Ş., Özbilgin, M., 2012. Lojistik Sektöründe Yoğunlaşma Analizi ve Lojistik Gelişmişlik Endeksi: Kocaeli Örneği. Journal of Alanya Faculty of Business/Alanya Isletme Fakültesi Dergisi, 4(3), 61-71.
5. Bozdağ, A. ve Ertunç, E., 2020. CBS ve AHP Yöntemi Yardımıyla Niğde Kenti Örneğinde Taşınmaz Değerleme. Geomatik, 5(3), 228-240.
6. Ersungur, Ş. M., Kızıltan, A., Polat, Ö., 2007. Türkiye’de Bölgelerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması: Temel Bileşenler Analizi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(2), 55–66.
7. Eyyuboğlu, B.B., 2015. Sosyal bilimlerde mekânsal istatistik ve coğrafi bilgi sistemleri: Kuramdan uygulamaya. Doktora Tezi, Anadolu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir, 107.
8. Güngör, E. 1999. Gayrimenkul Değerlemesi ve Türkiye’de Sermaye Piyasalarında Gayrimenkul Ekspertiz Şirketlerine Yönelik Düzenlemeler Yapılmasına İlişkin Öneriler, SPK Yeterlik Etüdü, 1–58.

9. Kervankıran, İ. Aktürk, M., 2017. Türkiye’deki Konaklama İstatistiklerinin İllere Göre Mekânsal Analizi. Marmara Coğrafya Dergisi, (36), 83-96.
10. Lee, J. ve Wong, D.W., 2001. Statistical analysis with ArcView GIS. John Wiley & Sons, 156-189.
11. Pendik Belediyesi, 2020. Pendik Belediyesi Faaliyet Raporu 2020. Erişim Adresi: https://www.pendik.bel.tr/data/dokumanlar/6079730646427_2020-faaliyet-raporu.pdf.
12. Requia, W., Roig, H., 2015. Analyzing Spatial Patterns of Cardiorespiratory Diseases in the Federal District, Brazil Health, 07(10), 1283–1293. https://doi.org/10.4236/health.2015.710143
13. SEGE, 2017. İllerin ve Bölgelerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması Araştırması Raporu. Erişim Adresi:https://www.bebka.org.tr/admin/datas/sayfas/89/sege-2017_1581687211.pdf
14. Töremen, E. (2018). Emlak Vergisine Esas Arsa Birim Değerlerinin Belirlenmesindeki Sorunlar ve Çözüm Önerileri. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2(2020), 21–42.
15. Yalçın, M. ve Kaya, K., 2019. Türkiye’de Solunum Sistemine Bağlı Ölüm Oranlarının Mekansal Kümelenmelerinin İncelenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 19(3), 750-761.
16. Yalçın, M., 2020. Türkiye Konut Satış İstatistiklerinin CBS Tabanlı Analizleri. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 20(3), 448-455 . Yalpır, Ş., 2007. Bulanık mantık metodolojisi ile taşınmaz değerleme modelinin geliştirilmesi ve uygulaması: Konya örneği .Doktora Tezi, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya, 248.
17. Yalpır Ş, ve Ünel , F.B., 2016. Türkiye’de Uluslararası Çalışmalarda Arsa Değerlemede Kullanılan Kriterlerin İrdelenmesi ve Faktör Analizi ile Azaltımı. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 16(2), 303-322.
18. 1-https://www.turkiye.gov.tr/pendik-belediyesi-arsa-rayic, (10.01.2021)
19. 2-https://www.turkiye.gov.tr/tuzla-belediyesi-arsa-rayic, (10.01.2021)
20. 3-https://www.turkiye.gov.tr/gebze-belediyesi-arsa-rayic, (10.01.2021)
21. 4-https://www.turkiye.gov.tr/darica-belediyesi-arsa-rayic-degeri-sorgulama, (10.01.2021)
22. 5-https://ebelediye.cayirova.bel.tr/web/guest/5, (10.01.2021)
23. 6-https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/spatial-statistics/h-how-spatial-autocorrelation-moran-s-i-spatial-st.htm, (10.02.2021)
24. 7-https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/spatial-statistics/what-is-a-z-score-what-is-a-p-value.htm, (10.02.2021)
25. 8-https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/spatial-statistics/hot-spot-analysis.htm, (18.02.2021)
26. 9-hhttps://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/spatial-statistics/cluster-and-outlier-analysis-anselin-local-moran-s.htm, (18.02.2021)