HANE HALKININ KONUT SAHİPLİĞİNDE YAKINSAMA: 26 ALT BÖLGE ÖRNEĞİ

Yıl 2024, Sayı: 35, 477 - 496, 29.02.2024

Kübra Önder , İlkben Akansel

https://doi.org/10.15182/diclesosbed.1395219

Öz

İnsanoğlunun yeryüzünde yaşamaya başlamasıyla barınma ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Bireyler barınma ihtiyacını konut satın alarak ya da konut kiralayarak gidermiştir. Barınma ihtiyacı ister satın alma isterse kiralama yöntemi ile karşılansın sonuçta bireylerin aylık gelirlerinin önemli bir payı konut ve kira giderine ayrılmaktadır. Nitekim, tüketim harcaması içinde en büyük pay konut ve kira harcamasına aittir. Konut ve kira tüketim harcama grubuna ait harcama eğilimi çoğunlukla hane halkının konut satınalma tercihinden kaynaklanmaktadır. Hane halkının konut satın alma tercihinde; yaşanan kira artış oranları, pandemi ve pandemi sonrası süreçte ortaya çıkan konut türü tercihi, konutun güvenli yatırım aracı olarak görülmesi ve Türkiye’de yaşanan deprem felaketine bağlı olarak ortaya çıkan güvenli konut talebidir. Bu çalışmanın amacı, 26 alt bölge düzeyinde Türkiye’de konut sahipliğinde bir yakınsamanın olup olmadığını analiz etmektir. Analizde sistem GMM tahmin tekniği kullanılmış olup, analiz kısıtlı ve kısıtsız olarak gerçekleştirilmiştir. Kısıtlı modelde; kişi başı gelir ile hanedeki ortalama birey sayısı gibi bağımsız değişkenlerden yararlanılmıştır. Yapılan kısıtlı ve kısıtsız model tahmin sonuçlarının iktisat teorisi ile uyumluluk gösterdiği dolayısıyla bölgeler arasında bir yakınsamanın var olduğu belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Yakınsama, Konut sahipliği, Sistem GMM

CONVERGENCE İN HOUSEHOLD OWNERSHİP: 26 SUB-REGİON EXAMPLES

Öz

The need for shelter arose as human beings began to live on Earth. Individuals met their need for shelter by buying or renting housing. Regardless of whether the housing need is met by purchasing or renting, a significant share of individuals' monthly income is allocated to housing and rental expenses. The largest share in consumption expenditure belongs to housing and rent expenditures. The expenditure tendency of the housing and rent consumption expenditure group primarily stems from the household's choice of purchasing housing. The housing ownership rate has gained upward momentum, especially in recent years. In the house purchase preference of the households, The rent increase rates experienced, the preference for the type of housing that emerged in the pandemic and post-pandemic period, the view of the house as a safe investment tool, and the demand for safe housing due to the earthquake disaster in Türkiye. This study aims to analyze whether there is a convergence in housing ownership at the level of 26 sub-regions in Türkiye. The system GMM estimation technique made us apply it in the analysis, which was carried out with and without constraints. In the restricted model, Independent variables such as per capital income and average number of individuals in the household were used. The results of the constrained and unconstrained model estimation are compatible with the economic theory, so there will be a convergence between the sub-region.

Anahtar Kelimeler

Convergence, House ownership, System GMM

Kaynakça

• Abbott, A., & De Vita, G. (2012). Pairwise convergence of district-level house prices in London. Urban Studies, 49(4), 721-740. Abioğlu, V. (2020). Türkiye konut piyasasında balon oluşumları: bölgesel inceleme. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 12(22), 1-14.
• Afşar, A., & Doğan, E. (2021). Bölgesel fiyat farklılıkları ve konut fiyat yakınsaması. International Journal of Entrepreneurship and Management Inquiries, 5(8), 122-134.
• Afşar, A., Yılmazel, Ö., & Yılmazel, S. (2017). Konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin hedonik model ile belirlenmesi: Eskişehir örneği. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 37, 195-205.
• Aktürk, E., & Tekman, N. (2016). Konut talebi ve Erzurum kent merkezinde tüketicilerin konut edinme kararlarını etkileyen faktörler. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 30(2), 423-440.
• Alkan, L., & Uğurlar, A. (2015). Türkiye’de konut sorunu ve konut politikaları. Kent Arastırmaları Enstitüsü Raporu, Ankara, 3-62.
• Alp, E., & Seven, Ü. (2019). The dynamics of household final consumption: the role of wealth channel. Central Bank Review, 19(1), 21-32.
• André, S., Leguerinel, I., Palop, A., Desriac, N., Planchon, S., & Mafart, P. (2019). Convergence of bigelow and arrhenius models over a wide range of heating temperatures. International Journal of Food Microbiology, 291, 173-180.
• Andrey, K., Julia, Z., Justislav, B., & Artemy, M. (2011). Global unconditional convergence among larger economies after 1998?. Journal of Globalization Studies, 2(2), 25-61.
• Arellano, M., & Bover, O. (1995). Another look at the instrumental variable estimation of error-components models. J. Econ. 68, 29–51. http://dx.doi.org/10.1016/0304- 4076(94)01642-D.
• Artul, H., & Ergün, M. (2022). Yabancıların konut edinme tercihine etki eden temel kriterlerin sıralanması; Ordu-Giresun illeri örneği. Anadolu Üniversitesi Mesleki Eğitim ve Uygulama Dergisi, 1(1), 1-10.
• Balcılar, M., Beyene, A., Gupta, R., & Seleteng, M. (2013). Ripple’effects in South African house prices. Urban Studies, 50(5), 876-894.
• Baltagi, B. H. (2008). Forecasting with panel data. Journal of Forecasting, 27(2), 153-173.
• Barro, R. J., & Sala-i-Martin, X. (1992). Convergence. Journal of political Economy, 100(2), 223-251.
• Barro, R. J., Sala-i-Martin, X., Blanchard, O. J., & Hall, R. E. (1991). Convergence across states and regions. Brookings papers on economic activity, 1991(1), 107-182.
• Bashar, D. A. (2020). Artificial intelligence based lte mimo antenna for 5th generation mobile networks. Journal of Artificial Intelligence and Capsule Networks, 2(3), 155-162.
• Bayrak İ. C., & Telatar O. M. (2021). İnşaat sektörü ve ekonomik büyüme ilişkisi: Türkiye ekonomisi üzerine ampirik bir analiz. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 12(3), 1283-1297.
• Berberoğlu, M. G., & Teker, S. (2011). Konut finansmanı ve Türkiye'ye uygun bir model önerisi. İTÜ Dergisi, 2(1), 58-68.
• Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. J. Econom. 87, 115-143. http://dx.doi.org/10.1016/s0304- 4076(98)00009-8.
• Blundell, R., & Bond, S. (2000). GMM estimation with persistent panel data: an application to production functions. Econometric Reviews, 19(3), 321-340.
• Chiang, S. H. (2014). Housing markets in China and policy implications: comovement or ripple effect. China & World Economy, 22(6), 103-120.
• Cook, S. (2003). The convergence of regional house prices in the UK. Urban Studies, 40(11), 2285-2294.
• Cook, S. (2005). Detecting long‐run relationships in regional house prices in the UK. International Review of Applied Economics, 19(1), 107-118.
• Çalmaşur, G., & Aysin, M. E. (2019). Konut fiyatlarına etki eden faktörlerin hedonik modelle belirlenmesi: TRA1 alt bölgesi üzerine bir uygulama. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 22, 77-92.
• Çelik, C., & Kıral, G. (2018). Kümeleme yöntemiyle konut talebinin incelenmesi: Türkiye il grupları üzerine bir uygulama. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 27(1), 123-138.
• Çetin, A. C. (2021). Türkiye’de konut fiyatlarına etki eden faktörlerin analizi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Dergisi, 5(1), 1-30.
• Demir, C., & Yıldırım, M. O. (2017). Convergence in house prices across oecd countries: A panel data analysis, Central European Review of Economic Issues, Ekonomicka Revue, 20, 5–15.
• Elliott, G., Rothenberg, T., & Stock, J. H. (1996). Efficient tests for an autoregressive unit root, Econometrica, 64, 813–36.
• Euronews (2023, Nisan 22). Türkiye ve dünyada konut fiyatları: en çok hangi ülkelerde arttı?, https://tr.euronews.com/2023/01/17/turkiye-ve-dunyada-konut-fiyatlari-en-cok-hangi-ulkelerde-artti (12 Mayıs 2023)
• Furceri, D. (2005). β and σ-convergence: A mathematical relation of causality. Economics letters, 89(2), 212-215.
• Gerschenkron, A. (1952). An Economic History of Russia1. The Journal of Economic History, 12(2), 146-159.
• Holly, S., Pesaran, M. H., & Yamagata, T. (2011). The spatial and temporal diffusion of house prices in the UK. Journal of Urban Economics, 69(1), 2-23.
• Holmes, M. J., & Grimes, A. (2008). Is there long-run convergence among regional house prices in the UK?. Urban Studies, 45(8), 1531-1544.
• Iacoviello, M. (2000, Nisan 16). House prices and the macroeconomy in Europe: Results from a structural var analysis. ECB working paper no. 18. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=277228 (16 Nisan 2023)
• Islam, N. (2003). What have we learnt from the convergence debate?. Journal of Economic Surveys, 17(3), 309-362.
• Kibritçioğlu, A. R. (2020). Türkiye’de inşaat sektörünün yatırımlar içindeki yeri ve önemi. (YÖK Tez Merkezi, Yüksek Lisans). İstanbul Üniversitesi.
• Kim, Y. S., & Rous, J. J. (2012). House price convergence: Evidence from us state and metropolitan area panels. Journal of Housing Economics, 21(2), 169-186.
• Knight Frank (2022, Mayıs 3). 2022 global house price ındex. https://content.knightfrank.com/research/84/documents/en/global-house-price-index-q2-2022-9334.pdf (12 Mayıs 2023)
• Kördiş, G., Işık, S., & Mert, M. (2014). Antalya’da konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin hedonik fiyat modeli ile tahmin edilmesi. Akdeniz İİBF Dergisi, 14(28), 103-132.
• Kwiatkowski, D., Phillips, EC., Schmidt B. P., & Shin, Y. (1992). Testing the null hypothesis of stationarity against the alternative of a unit root: How sure are we that economic time series have a unit root?, Journal of Econometrics, 54, 159-178.
• Lee, C. C., & Chien, M. S. (2011). Empirical modelling of regional house prices and the ripple effect. Urban Studies, 48(10), 2029-2047.
• Lin, X., & Wang, P. (2020). Relationship between rising housing prices and reduction in urban aglomeration. Journal of Urban Planning and Development, 146(3), 1-13.
• Ma, Le., & Chunlu, L. (2013). Ripple effects of house prices: considering spatial correlations in geography and demography. International Journal of Housing Markets and Analysis, 6(3), 284-299.
• Mathur, S. K. (2005). Economic growth & conditional convergence: Its speed for selected regions for 1961-2001. Indian Economic Review, 40(2), 185-208.
• Meen, G. (2002). The time-series behavior of house prices: A transatlantic divide?. Journal of Housing Economics, 11(1), 1-23.
• Misra, B. M., & Dhal, S. (2010). Pro-cyclical management of BANKS’ non-performing loans by the ındian public sector banks. BIS Asian Research Papers, 16, 1-23.
• Mullahy, J. (1997). Heterogeneity, excess zeros, and the structure of count data models. Journal of Applied Econometrics, 12(3), 337-350.
• Önder, K., & Şahin, M. (2024). İlk ve ikinci el konut talebinde yakınsama hıpotezinin analizi: 26 alt bölge örneği. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 60, 153-171.
• Önder, K., & Turgut, H. (2018). Examination of the factors affecting household rental housing demand through data mining. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 13(2), 227-238.
• Patel, D., Sandefur, J., & Subramanian, A. (2021). The new era of unconditional convergence. Journal of Development Economics, 152, 1-18.
• Ranjan, R., & Dhal, S. C. (2003). Non-performing loans and terms of credit of public sector banks in India: An empirical assessment. Reserve Bank of India Occasional Papers, 24(3), 81-121.
• Sala-i-Martin, X. X. (1996). The classical approach to convergence analysis. The Economic Journal, 106(437), 1019-1036.
• Sala-i-Martin, X. X., & Barro, R. J. (1995). Technological diffusion, convergence, and growth (No. 735). Center discussion paper. https://www.econstor.eu/bitstream/10419/160652/1/cdp735.pdf (16 Nisan 2023)
• Soto, M. (2009, July). System GMM estimation with small sample. Universitat Autonoma de Barcelona working paper. https://ddd.uab.cat/pub/worpap/2009/hdl_2072_41978/78009.pdf (16 Nisan 2023)
• TÜİK (2022. Mayıs 2). Konut satış istatistikleri. https://data.tuik.gov.tr/Kategori/GetKategori?p=insaat-ve-konut-116&dil=1 (12 Mayıs 2023)
• Uyar, S. G. K., & Kılıç, E. (2017). Yabancıların konut talebinin Türkiye’deki bölgesel konut talebi üzerine etkisi: mekansal ekonometrik analiz. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(4), 292-306.
• Uysal, D., & Yiğit, M. (2016). Türkiye’de konut talebinin belirleyicileri (1970-2015): ampirik bir çalışma. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksek Okulu Dergisi, 19(1), 185-209.
• Wang, J., Peng, B., Xia, X., & Ma, Z. (2021). Are housing prices sustainable in 35 large and medium-sized chinese cities? a study based on the cheap talk game and dynamic gmm. Sustainability, 13(22), 12791.
• Yayar, R, & Karaca, S. S. (2014). Konut fiyatlarına etki eden faktörlerin hedonik modelle belirlenmesi: TR83 bölgesi örneği. Ege Akademik Bakış, 14(4), 509-518.
• Yayar, R., & Gül, D. (2014). Mersin kent merkezinde konut piyasası fiyatlarının hedonik tahmini. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(3), 87-100.
• Yıldırım, A., & Kaya, A. (2020). Türkiye’de bölgesel konut piyasası: düzey-2 bölgeleri için yakınsama analizi. Sosyoekonomi, 28(46), 157-172.
• Zhang, D. (2010). Testing convergence on uk regional house prices: A fractional integration approach, International Conference on Applied Economics. 26-28 Ağustos 2010. Atina. 845-860.