Analysis of the Relationship Between Economic Growth and Housing Demand for Türkiye with Spatial Panel Econometrics Approach

Öz

This study aims to determine the relationship between housing demand and economic growth in all provinces of Turkiye in 2019In this study, horizontal section data was used to reveal the spatial effects. In this study, spatial econometric models were used since cities have spatial neighborhood status and the effects of dependent and independent variables on each other are to be determined according to their proximity to each other. The spatial weight matrix was created according to the border neighborhood and its standardized form was obtained. Within the scope of the study, General Nested Spatial Model (GNS), General Spatial Model (SAC), Spatial Durbin Error Model (SDEM), Spatial Durbin Model (SDM), Spatial Lag Model (Spatial Autoregressive Model: SAR), Spatial Error Model (SEM), Spatial Lagged X Model (Independent Variable Spatial Lagged Model: SLX) results were determined. As a result of the research, it is determined that the GDP variable is a significant and positively effective parameter in all models. The spatially lagged GDP parameter is also found to be significant in models where spatial lags are taken into account, negatively effective in SDM and GNS models, and positively effective in SDEM, SLX, and SDEM-GMM models. According to the results of the Global and Local Moran's I test, the GDP variable, which is the determinant of housing demand in all provinces of Turkiye, is positively spatially autocorrelated with the neighboring provinces, and the shocks or effects occurring in the GDP variable also affect the housing demand in other provinces.

Anahtar Kelimeler

• Housing Demand
• Spatial Econometric Models
• Economic Growth
• Ekonomik Büyüme
• Konut Talebi
• Mekansal Ekonometrik Modeller

Türkiye İçin Ekonomik Büyüme ile Konut Talebi Arasındaki İlişkinin Mekânsal Panel Ekonometri Yaklaşımıyla Analizi

Öz

Bu çalışmanın amacı, 2019 yılında Türkiye’de tüm illerde konut talebi ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkilerin saptanmasıdır. Bu çalışmada, mekânsal etkileri ortaya koyabilmek için yatay kesit veri kullanılmıştır. Bu çalışmada, şehirlerin mekânsal komşuluk durumu bulunduğundan, bağımlı ve bağımsız değişkenlerin birbirleri üzerindeki etkilerinin birbirlerine yakınlık durumuna göre etkileri tespit edilmek istenmekte olduğundan mekânsal ekonometrik modeller kullanılmıştır. Mekânsal ağırlık matrisi ise sınır komşuluğuna göre oluşturulmuş olup, standardize edilmiş hali elde edilmiştir. Çalışma kapsamında, Genel Yuvalanmış Mekânsal Model (GNS), Genel Mekânsal Model (SAC), Mekânsal Durbin Hata Modeli (SDEM), Mekânsal Durbin Model (SDM), Mekânsal Gecikme Modeli (Mekânsal Otoregresif Model:SAR), Mekânsal Hata Modeli (SEM), Mekânsal Gecikmeli X Modeli (Bağımsız Değişkeni Mekânsal Gecikmeli Model:SLX) sonuçları tespit edilmiştir. Araştırma sonucunda, GSYH değişkeninin tüm modellerde anlamlı ve pozitif etkili bir parametre olduğu belirlenmiştir. Mekânsal gecikmeli GSYH parametresi de mekânsal gecikmelerin dikkate alındığı modellerde anlamlı, SDM ve GNS modellerinde negatif etkili, SDEM, SLX ve SDEM-GMM modellerinde pozitif etkili olarak tespit edilmiştir. Yapılan Global ve Lokal Moran’ın I testi sonuçlarına göre ise, Türkiye’nin tüm illerinde konut talebinin belirleyicisi olduğu GSYH değişkeninin, kendilerine komşu olan illerle pozitif mekânsal otokorelasyonlu olduğu, GSYH değişkeninde meydana gelen şokların ya da etkilerin, diğer iller üzerindeki konut talebini de etkilediği tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Ekonomik Büyüme
• Konut Talebi
• Mekansal Ekonometrik Modeller

Kaynakça

1. Alagidede P., & Mensah, J.O. (2016). Construction, Institutions and Economic Growth in Subsaharan Africa. ERSA Working Paper 622 (July 11, 2016).
2. Bayrak, İ. C., & Telatar, O. M. (2021). İnşaat Sektörü ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Türkiye Ekonomisi Üzerine Ampirik Bir Analiz. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12 (3), 1283-1297.
3. Bocutoğlu, E., & Ertürk, Z. (1992). Supply and Demand Analysis in Housing Market: A Case Study in Turkey as a Developing Country. Management Quality and Economics, 203-210.
4. Canbay, Ş., & Mercan, D. (2020). Türkiye’de Konut Fiyatları, Büyüme ve Makroekonomik Değişkenler Arasındaki İlişkinin Ekonometrik Analizi. Journal of Management and Economics Research, 18 (1), 176-200.
5. Chang T., & Nieh, C.C. (2004). A Note on Testing the Causal Link Between Construction Activity and Economic Growth in Taiwan. Journal of Asian Economics, 15, 591-598.
6. Degen, K., & Fischer, A. M. (2010). Immigration and Swiss House Prices. Swiss National Bank Working Papers.
7. Dornbusch, R., & Fischer, S. (1994), Macro Economics, McGraw-Hill Inc., İstanbul: Literatür Yayıncılık.
8. Elhorst, J.P. (2014). Linear Spatial Dependence Models for Cross-Section Data, Spatial Econometrics Chapter2, Springer Berlin Heidelberg, 5-36.

9. Gelfand, J. E. (1966). The Credit Elasticity of Lower-middle Income Housing Demand. Land Economics, 42(4), 464-472.
10. Hatipoğlu, Ü., & Tanrıvermiş, H. (2017). Türkiye’de Arz ve Talep Açısından Konut Yatırım Tercihlerini Etkileyen Faktörlerin Değerlendirilmesi. Bankacılar Dergisi, 100, 49-75.
11. Karadaş, H. A., & Salihoglu, E. (2020). Seçili Makroekonomik Değişkenlerin Konut Fiyatlarına Etkisi: Türkiye Örneği. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 16(1), 63-80.
12. Kıral, G., & Çelik, C. (2018). Panel Veri Analizi ve Kümeleme Yöntemi ile Türkiye’de Konut Talebinin İncelenmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 32(4) , 1009-1026 .
13. Lebe, F., & Yiğit, B. (2009). Analysis of The Short and Long-Run Housing Demand in Turkey. In The 7th International Symposium of The Romanian Regional Science Association, 2-13.
14. Lopes, J., Ruddock, L., & Ribeiro, F. L. (2002). Investment in Construction and Economic Growth in Developing Countries. Building Research & Information, 30(3), 152-159.
15. Manski, C.F. (1993). Identification of Endogenous Social Effects:The Reflection Problem. The Review of Economic Studies, 60(3), 531-542.
16. Mussa, A., Nwaogu, U. G., & Pozo, S. (2017). Immigration and Housing: A Spatial Econometric Analysis. Journal of Housing Economics, 13-25.
17. Öztürk, N., & Fitöz, E. (2009). Türkiye’de Konut Piyasasının Belirleyicileri: Ampirik Bir Uygulama. ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 5(10), 21–46.
18. Rivero, S. S. (2008). Immigration And House Prices In Spain. Regional Economy Working Paper.
19. Sabyasachi, T. (2019). Macroeconomic Determinants of Housing Prices: A Cross Country Level Analysis. MPRA Paper No. 98089. University Library of Munich, German.
20. Trofimov, I. D., Aris, N. M., & Xuan, D. C. D. (2018). Macroeconomic and Demographic Determinants of Residential Property Prices in Malaysia. Zagreb International Review of Economics & Business, 21(2), 71-96.
21. 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.
22. Yardımcı, M. C. (2021). Türkiye’de Konut Satışları ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişkinin Analizi. Ekonomi İşletme Siyaset ve Uluslararası İlişkiler Dergisi, 7 (2), 380-391.
23. Yerdelen Tatoğlu, F. (2022). Mekansal ekonometri. İstanbul: Beta yayınevi.
24. Yetgin, F. (2007). Avrupa Birliği ve Türkiye Konut Politikaları Üzerine Bir Inceleme. Marmara Üniversitesi İİBF Dergisi, 13(2), 311-330.