City Brand Strength Ranking Based on Housing Value
Abstract
Housing, which is one of the types of real estate, is used as an investment tool today as well as meeting the basic housing needs of individuals. In this respect, it is important to determine the value of housing for buying, selling, building and taxing and to identify the factors affecting the value of housing. In the studies conducted to determine the factors affecting the value of housing, there are some studies that state that the physical and structural characteristics of the housing as well as the neighbourhood or neighbourhood in which it is located affect the value of housing. The fact that housing is immovable, has heterogeneous characteristics and that the neighbourhood where it is located is purchased together with the housing suggests that housing can be a determinant in the image and evaluation of cities. When the national and international literature on the evaluation of city brands is analysed, it is seen that city brands are evaluated through surveys and various indicators. The aim of this study is to investigate the factors affecting house prices in metropolitan cities, to determine the effect of the neighbourhoods where the houses are located on prices and to make a ranking of the brand strength of cities. This research, which aims to determine city brand strength based on housing value, was initially planned for 30 metropolises. However, 23 metropolises were included in the scope of the research due to the low number of data in Diyarbakır, Erzurum, Hatay, Kahramanmaraş, Mardin, Şanlıurfa and Van. The provinces within the scope of the research are Adana, Ankara, Antalya, Aydın, Balıkesir, Bursa, Denizli, Eskişehir, Gaziantep, İstanbul, İzmir, Kayseri, Kocaeli, Konya, Malatya, Manisa, Mersin, Muğla, Ordu, Sakarya, Samsun, Tekirdağ and Trabzon. In the analysis for Istanbul, the city was divided into two parts, namely the Anatolian and European sides. In the research, districts and neighbourhoods in metropolitan cities were numbered separately and each neighbourhood was considered. However, a limitation was imposed on the research due to the fluctuation in the number of data available in each of the neighbourhoods considered and the increase in the deviation due to this fluctuation. Accordingly, only the districts within the settlement area of the city, which is the provincial centre, and the neighbourhoods in these districts were included in the scope of the research. For the purpose of the research, the house sales data of the neighbourhoods located in the city centre of 23 metropolitan cities for the years 2018, 2019 and 2020 were taken into consideration. Housing sales data were obtained from Zingat Gayrimenkul Bilgi Sistemleri A.Ş. Hedonic price method is used to determine the effect of housing characteristics on price. In addition, by applying panel data analysis, the effect of neighbourhoods on prices in a certain time interval was investigated. In the study, panel data regression models were estimated to determine the factors affecting house prices in metropolitan cities. Since the time dimension used in the research is smaller than the cross-sections, micro panel methods are preferred. In this research, which was carried out to determine the factors affecting house prices, the research conducted by Küçükkaplan and Amca Aldı (2017) was utilised in determining the variables. The data obtained within the scope of the research were arranged in Microsoft Excel programme and a total of 11 variables were considered, with the house sale price being the dependent variable. These variables are; number of rooms, number of living rooms, number of bathrooms, net area, number of floors in the building, floor, property type, building age, heating type and usage status. In the study, observations for 23 metropolitan cities were evaluated separately for the years 2018, 2019 and 2020, and the effect of neighbourhoods on house prices was determined. A data set was created and analysed through observations from the neighbourhoods that have the highest impact on house prices in each metropolitan city. The analysis revealed that the number of bathrooms, the area of use of the dwelling, the number of storeys in the building where the dwelling is located, the floor on which the dwelling is located, the property type and the age of the building have a significant effect on the price. In addition, based on the analyses of housing values, cities were evaluated and the brand power of cities was tried to be determined through housing values. In the ranking of metropolises, it is seen that both sides of Istanbul, Izmir, Ankara and Antalya are in the first place. It is thought that the city ranking based on housing prices in metropolises can be used to determine the brand power of cities.
Keywords
Konut Değerine Dayalı Şehir Marka Gücü Sıralaması
Öz
Gayrimenkul türlerinden biri olan konutlar, bireylerin temel barınma ihtiyacını karşılamasının yanı sıra günümüzde yatırım aracı olarak da kullanılmaktadır. Bu bakımdan almak, satmak, inşa etmek ve vergilendirmek için konut değerinin belirlenmesi ve konut değerini etkileyen faktörlerin tespit edilmesi önem taşımaktadır. Konut değerini etkileyen faktörlerin belirlenmesine yönelik yapılan araştırmalarda konutun fiziksel ve yapısal özellikleriyle birlikte bulunduğu semt ya da muhitin de konut değerini etkilediğini ifade eden araştırmalar bulunmaktadır. Konutun taşınamaz olması, heterojen özelliklere sahip olması ve bulunduğu mahallin konutla birlikte satın alınıyor olması, şehirlerin imajı ve değerlendirilmesinde konutların belirleyici olabileceğini düşündürmektedir. Şehir markalarının değerlendirilmesine ilişkin ulusal ve uluslararası literatür incelendiğinde, şehir markalarının anketler ve çeşitli göstergeler aracılığıyla değerlendirildiği görülmektedir. Bu çalışmanın amacı, büyükşehirlerde konut fiyatlarını etkileyen faktörleri araştırmak, konutların bulundukları mahallelerin fiyatlar üzerindeki etkisini belirlemek ve şehirlerin marka gücüne ilişkin bir sıralama yapmaktır. Konut değerinden yola çıkılarak şehir marka gücünün belirlenmesinin amaçlandığı bu araştırma ilk olarak 30 büyükşehir için planlanmıştır. Ancak Diyarbakır, Erzurum, Hatay, Kahramanmaraş, Mardin, Şanlıurfa ve Van illerinde veri sayısının az olması nedeniyle 23 büyükşehir araştırma kapsamına alınmıştır. Araştırma kapsamındaki iller; Adana, Ankara, Antalya, Aydın, Balıkesir, Bursa, Denizli, Eskişehir, Gaziantep, İstanbul, İzmir, Kayseri, Kocaeli, Konya, Malatya, Manisa, Mersin, Muğla, Ordu, Sakarya, Samsun, Tekirdağ ve Trabzon’dur. İstanbul için analiz yapılırken il, Anadolu ve Avrupa Yakası olmak üzere iki bölüme ayrılmıştır. Araştırmada, büyükşehirlerdeki ilçeler ve mahalleler ayrı ayrı numaralandırılarak her bir mahalle ele alınmak istenmiştir. Ancak dikkate alınan mahallelerin her birinde bulunan veri sayısındaki dalgalanma ve söz konusu dalgalanmanın sapmayı artırması nedeniyle araştırmaya bir sınırlılık getirilmiştir. Buna göre yalnızca il merkezi konumundaki şehrin yerleşim alanı içinde bulunan ilçeler ve söz konusu ilçelerdeki mahalleler araştırma kapsamına alınmıştır. Araştırmanın amacı doğrultusunda 23 büyükşehrin şehir merkezinde yer alan mahallelerin 2018, 2019 ve 2020 yıllarına ait konut satış verileri dikkate alınmıştır. Konut satış verileri Zingat Gayrimenkul Bilgi Sistemleri A.Ş.'den temin edilmiştir. Konut özelliklerinin fiyat üzerindeki etkisini belirlemek için hedonik fiyat yöntemi kullanılmıştır. Ayrıca araştırmada panel veri analizi uygulanarak belirli bir zaman aralığında mahallelerin fiyatlar üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Araştırmada büyükşehirlerdeki konut fiyatını etkileyen faktörleri belirleyebilmek amacıyla panel veri regresyon modelleri tahmin edilmiştir. Araştırmada kullanılan zaman boyutunun, kesitlerden küçük olması sebebiyle mikro panel yöntemleri tercih edilmiştir. Konut fiyatlarına etki eden faktörlerin belirlenmesi amacıyla gerçekleştirilen bu araştırmada değişkenlerin belirlenmesinde, Küçükkaplan ve Amca Aldı (2017) tarafından yapılan araştırmadan yararlanılmıştır. Araştırma kapsamında temin edilen veriler Microsoft Excel programında düzenlenmiş, konut satış fiyatı bağımlı değişken olmak üzere toplam 11 değişken ele alınmıştır. Söz konusu değişkenler; oda sayısı, salon sayısı, banyo sayısı, net alan, binadaki kat sayısı, bulunduğu kat, emlak tipi, bina yaşı, ısınma tipi ve kullanım durumudur. Araştırmada 23 büyükşehre ait gözlemler 2018, 2019 ve 2020 yılları için ayrı ayrı değerlendirilmiş ve mahallelerin konut fiyatlarına etkisi tespit edilmiştir. Her bir büyükşehirde konut fiyatları üzerinde en fazla etkiye sahip olan mahallelerdeki gözlemler aracılığıyla bir veri seti oluşturulmuş ve analiz yapılmıştır. Yapılan analizde, banyo sayısı, konutun kullanım alanı, konutun bulunduğu binadaki kat sayısı, konutun bulunduğu kat, emlak tipi ve bina yaşının fiyat üzerinde anlamlı etkiye sahip olduğu görülmüştür. Ayrıca konut değerlerine ilişkin yapılan analizlerden yola çıkılarak şehirler değerlendirilmiş ve şehirlerin marka gücü, konut değeri üzerinden belirlenmeye çalışılmıştır. Oluşan büyükşehirler sıralamasında İstanbul'un her iki yakasıyla, İzmir, Ankara ve Antalya’nın ilk sıralarda yer aldığı görülmektedir. Büyükşehirlerdeki konut fiyatlarından yararlanılarak yapılan şehir sıralamasının, şehirlerin marka gücünü belirlemede kullanılabileceği düşünülmektedir.
Anahtar Kelimeler
