TÜRKİYE’DE İNŞAAT SEKTÖRÜNÜN KISA VE UZUN DÖNEM DİNAMİKLERİ

Öz

İnşaat sektörü, büyüme sürecinde yaratmış olduğu istihdam olanaklarından dolayı ülke ekonomisinin lokomotifi olarak görülmektedir. Bu bağlamda Türkiye ekonomisine ilişkin 2005–2016 yılları arası çeyrek dönem veriler ile inşaat sektörünün GSYH, sanayi, hizmetler ve tarım sektörleri üzerindeki kısa ve uzun dönem etkileri analiz edilmiştir. ARDL modelinin kullanıldığı çalışmada inşaat sektörü ile GSYH, sanayi ve hizmetler sektörleri arasında eş-bütünleşme ilişkisi belirlenmiştir. Bunun yanı sıra inşaat sektörünün hem GSYH hem de sanayi sektöründe uzun dönemde anlamlı bir etkisi tespit edilmiştir. Ancak bu uzun dönemli etkinin inşaat sektörünün kısa dönemli etkisinden daha düşük olduğu saptanmıştır. Çalışmada ayrıca inşaat sektörü ile GSYH, sanayi, hizmetler ve tarım sektörleri arasındaki nedensellik ilişkileri Toda-Yamamoto nedensellik testi ile incelenmiştir. Toda-Yamamoto nedensellik testinde GSYH, sanayi ve hizmetler sektöründen inşaat sektörüne doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisi tespit edilirken; tarım ve inşaat sektörleri arasında herhangi bir nedensellik ilişkisi saptanamamıştır. Anahtar Kelimeler: İnşaat Sektörü, Ekonomik Büyüme, ARDL Sınır Testi Yaklaşımı Jel Kodları: C22, L74, O41

Anahtar Kelimeler

• İnşaat Sektörü,Ekonomik Büyüme,ARDL Sınır Testi Yaklaşımı

THE SHORT AND LONG-RUN DYNAMICS OF THE CONSTRUCTION SECTOR IN TURKEY

Öz

Construction sector has been considered to be an engine of the economy because it creates employment opportunities in the process of economic growth. In this context, short and long run interrelations between construction sector and GDP, industry, agriculture and service sectors were analyzed by using quarterly data for the period of 2005-2016. In this study, co-integration relations were found between construction sector and GDP, service and industry sector by using the ARDL model. In addition, the long run statistically significant effect of construction on both GDP and industry sector was determined. However, it was found that the long-run effect was smaller than the short-run effect. In the study, the causal relationships between construction sector and GDP, service, agriculture and industry sectors were investigated by using Toda-Yamamoto causality test. According to causality tests, there existed a one-way causality from GDP, industry and service sectors to construction sector. There is no any causal relationship between construction sector and agriculture sector

Anahtar Kelimeler

• Construction Sector,Economic Growth,ARDL Bounds Testing Approach

Kaynakça

1. Anaman, K.A., ve Osei-Amponsah, C. (2007). Analysis of The Causality Links between The Growth of The Contruction Industry and The Growth of The Macro-Economy in Ghana, Construction Management and Economics, Vol.25, No.9: 951-961.
2. Chang, T., ve Chien-Chung, N. (2004). A Note on Testing The Causal Link between Construction Activity and Economic Growth in Taiwan, Journal of Asian Economics, Vol.15: 591-598.
3. Dickey, D.A., ve Wayne, A.F. (1979). Distribution of the Estimates for Autoregressive Time Series with a Unit Root, Journal of the American Statistical Association, Vol.74, No.266a: 427–431.
4. Erol, I., ve Umut, U. (2015). Role of Construction Sector in Economic Growth: New Evidence in Turkey, Munich Personal RePEc Archive, MPRA Paper No.68263, posted 8.
5. Kaya, V., Ömer, Y., ve İbrahim, H. (2013). Ekonomik Büyümede İnşaat Sektörünün Rolü: Türkiye Örneği (1987-2010), Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Vol.27, No.4: 148-167.
6. Kılıç, R., ve Erkan, D. (2012). Türkiye’de Kamu İnşaat Harcamalarının Belirleyicileri ile Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki, Akademik Yaklaşımlar Dergisi, Vol.3, No.2: 84-97.
7. Lean, C.S., (2001), “Empirical Tests to Discern Linkages between Construction and Other Economic Sectors in Singapore”, Construction Management and Economics, Vol.19: 355-363.
8. Narayan, P.K., ve Russell, S. (2006). What Determines Migration Flows from Low-Income to High-Income Countries? An Empirical Investigation of Fiji-U.S. Migration 197....,Contemporary Economic Policy, Vol.24, No.2: 332-342.

9. Ozkan, F., Omer, O., ve Murat, G. (2012). Causal Relationship between Construction Investment Policy and Economic Growth in Turkey, Technological Forecasting & Social Change, Vol.79: 362-370.
10. Pesaran, M.H., ve Yongcheol, S. (1999). Autoregressive Distributed Lag Modelling Approach to Cointegration Analysis, In: Strom S, editor. Econometrics and Economic Theory in the 20th Century: the Ragnar Frisch Centennial Symposium. Cambridge: Cambridge University Press, 371-413.
11. Pesaran, M.H., Yongcheol, S., ve Richard J.S. (2001). Bounds Testing Approaches to the Analysis of Level Relationships, Journal of Applied Econometrics, Vol.16, No.3: 289-326.
12. Toda, H.Y. ve Yamamoto, T. (1995). Statistical Inference in Vector Autoregressions with Possibly Integrated Processes, Journal of Econometrics, Vol. 66, No.1: 225-250.
13. Tse, R.Y.C. ve Sivaguru, G. (1997). Causal Relationship between Construction Flows and GDP: Evidence from Hong Kong, Construction Management and Economics, Vol.15, No.4: 371-376.
14. Türkiye İnşaat Sanayicileri İşveren Sendikası, (2017), “İnşaat Sektörü Raporu”, Nisan, 1-49.
15. Türkiye İnşaat Sanayicileri İşveren Sendikası, http://intes.org.tr/, (15.01.2018)
16. TCMB, Elektronik Veri Dağıtım Sistemi, https://evds2.tcmb.gov.tr/, (30.09.2017)
17. Wigren, R., ve Mats, W. (2007). Construction Investment and Economic Growth in Western Europe, Journal of Policy Modeling, Vol.29, No.3: 439-451.
18. Yamak, R. ve Erdem, H.F. (2017), Uygulamalı Zaman Serisi Analizleri, Eviews Uygulamalı, Celepler Matbaa, Trabzon