A Spatial Econometric Analysis on the Determinants of Regional Housing Demand

Öz

Bu araştırmanın amacı bölgesel konut talebinin belirleyicilerini Türkiye’nin Düzey II bölgeleri örneklemi üzerinde 2010-2017 döneminde incelemektir. Analiz bulgularında bölgeler arasında komşuluk ilişkisinden kaynaklanan mekânsal etkinin varlığı tespit edilmesinden dolayı araştırmada mekansal ekonometrik yöntemlerin kullanılmasına karar verilmiştir. Bu araştırmada ağırlık matrisinin oluşturulmasında komşuluk ilişkisine dayanan Vezir yöntemi tercih edilmiştir. Analiz bulguları bölgesel konut talebinin gelir esnekliğini 0.790 ile 1.400 aralığında değiştiği göstermektedir. Ayrıca analiz bulgularında bölgesel konut talebinin fiyat esnekliğinin 0.014 ile 0.019 aralığında olduğu tespit edilmiştir. Bölgesel konut talebinin fiyat esnekliğinin sıfıra yakın pozitif bir değer aralığında yer alması hanehalklarının konutu tüketim malının yanı sıra yatırım malı olarak da algıladığını göstermektedir. Bölgelerin sanayileşme düzeylerinin, nüfus artışlarının ve girişim sayılarının konut talepleri üzerindeki pozitif yönlü etkisi de araştırma sonucu ortaya çıkan bir diğer bulgudur. Araştırma sonucunda politika yapıcılara hanehalklarının yatırımını konut sektörü yerine katma değer üretecek sanayi sektörlerine aktarmasına yönelik politikalar üretilmesine dair önerilerde bulunulmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Konut talebi
• bölgesel analiz
• mekansal ekonometri
• konut fiyatı
• Düzey II Bölgeleri

A Spatial Econometric Analysis on the Determinants of Regional Housing Demand

Öz

The aim of this research is to examine the determinants of regional housing demand in the NUTS-II regions of Turkey during the 2010-2017 period. It was decided to use the spatial econometric methods in the research analysis, since the presence of spatial effect which is arising from neighbourhood relationship between regions. The weight matrix was created within the framework of queen neighbourhood. According to the analysis findings, the income elasticity of regional housing demand varies between 0.790-1.400. In addition, it has been determined in the analysis findings that the price elasticity of regional housing demand is between 0.014-0.019. The fact that the price elasticity of regional housing demand is in a positive value range close to zero indicates that households perceive the house as an investment good as well as consumption good. The positive effect of regional industrialization level, regional population growth, and regional enterprise numbers on the regional housing demand is another finding obtained as a result of the research. As a result of the research, it is recommended that policy makers make policies to transfer their investment to industrial sectors that will create added value instead of the housing sector.

Anahtar Kelimeler

• Housing demand
• regional analysis
• spatial econometrics
• housing price
• NUTS II Regions

Kaynakça

1. Akseki, U., & Türkcan, B. (2016). “Türkiye’de bölgesel göç, konut ve işgücü piyasaları üzerine panel nedensellik”, ICOMEP 2016 Proceedings Book,26-27 November 2016 , İstanbul, 1871-1882.
2. Arbia, G. (2014). A Primer for Spatial Econometrics with Applications in R. London: Palgrave Macmillian.
3. Aydıner, M. (2016). İthalatta mekansal etki: Türkiye üzerine mekansal panel veri analizi. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 12, 43-52.
4. Davidoff, T. (2006). Labor income, housing prices, and homeownership. Journal of Urban Economics, 59(2), 209-235.
5. Durkaya, M. (2002). Türkiye’de Konut Piyasasının Talep Yönlü Analizi, Doctoral Dissertation, Karadeniz Technical University, Trabzon.
6. Elhorst, J.P. (2014). Spatial Econometrics From Cross –Sectional Data to Spatial Panels, Groningen: Springer.
7. Ermisch, J. F., Findlay, J., & Gibb, K. (1996). The price elasticity of housing demand in Britain: Issues of sample selection. Journal of Housing Economics, 5, 64-86.
8. Fernandez-Kranz, D., & Hon, M. (2006). A cross-section analysis of the income elasticity of housing demand in Spain: Is there a real estate buble. The Journal of Real Estate Finance and Economics, 32(4),449-470.

9. Gülel, F. E. (2015). Mekansal Panel Veri Modelleri. S.Güriş (Ed.). Stata ile Panel Veri Modelleri. İstanbul: DER Yayınları, 2015,148-159.
10. Holly, S., Pesaran, M. H., & Yamagata, T. (2010). A spatio-temporal model of house price in the USA. Journal of Econometrics,158,160-173.
11. Lebe, F., & Akbaş, Y. E. (2014). Türkiye’nin konut talebinin analizi: 1970-2011. Atatürk University Journal of Economics and Administrative Sciences, 28(1), 57-83.
12. LeSage, J., & Pace, K. R. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. New York : Taylor & Franchis.
13. Liu, X. (2019). The income elasticity of housing demand in New South Wales, Australia. Regional Science and Urban Economics, 75,70-84.
14. Nese, A. (1999).Housing demand in Italy: A microeconometric analysis. Giornele Degli e Annali di Economia, 58, 63-94
15. Öztürk, N., & Fitöz, E. (2009). Türkiye’de konut piyasasının belirleyicileri: Ampirik bir uygulama. ZKÜ Journal of Social Sciences, 5(10), 21-46.
16. Shefer, D. (1990). The demand for housing, and permanent income in Indonezia. Urban Studies, 27(2), 259-272.
17. Solak, A.O., & Kabadayi, B. (2016). Bounds testing approaches to housing demand in Turkey: Is there a real estate buble?. International Journal of Economics and Financial Issues, 6(3),1132-1135.
18. Tandoh, F., & Tewari, D. D. (2016). The income and price elasticity of demand for houising in Ghana: Emprical evidence from household level data. South African Journal of Economic and Management Studies, 19(2), 160-174.
19. Tatlı, H. (2013). Konut sahipliğinin belirleyicileri: Hanehalkı reisleri üzerine bir uygulama. Jourmal of Academic Approaches, 4(2), 40-63.
20. TCMB (2020), The Central Bank of the Republic of Turkey Database, https://evds2.tcmb.gov.tr/ (Access date: 01.05.2020).
21. Tse, R. Y., & Raftery, J. (1999). Income elasticity of housing consumption in Hong Kong: A cointegration approach. Journal of Property Research, 16(2),123-138.
22. TurkStat (2020). Turkey Statistic Institute Database, http://www.tuik.gov.tr/Start.do (Access date: 01.05.2020).
23. Yılgör, M. (2019). Mekansal Ekonometri, İstanbul :DER Yayınları
24. Yılmazel, S., Afşar, A., & Yılmazel, Ö. (2017).Türkiye’de satışı bulunan konutların il ve bölgeler bazında dağılımının büyük veri teknolojisi ile incelenmesi. The Sakarya Journal of Economics, 6(3),1-21
25. Zeren, F., & Savrul, B. K. (2012). Türkiye’de şehirleşmeyi etkileyen faktörler: Mekansal ekonometri analizi. Journal of Yaşar University, 28 (7), 4749-4765.