Economics, Finance and Politics Volume 13/14, Spring 2018, p. 51-65
DOI Number: http://dx.doi.org/10.7827/TurkishStudies.13632 ISSN: 1308-2140, ANKARA-TURKEY
Research Article / Araştırma Makalesi
Article Info/Makale Bilgisi
Received/Geliş: Haziran 2018 Accepted/Kabul: Haziran 2018 This article was checked by iThenticate.
İNŞAAT SEKTÖRÜ VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ (2003-2017)
Savaş ERDOĞAN*
ÖZET
Bu çalışmada, son yıllarda Türkiye ekonomisinde önemli bir yer teşkil eden inşaat sektörü ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki incelenmiştir. Türkiye açısından 2000’li yıllardan itibaren inşaat sektörünün GSYİH içindeki payı artarak devam etmiş ve %5 düzeylerinden %7,5 düzeylerine çıkmıştır. Ayrıca bu sektörün oluşturduğu dışsallık hesaba katıldığında dolaylı olarak bu payın %30’lara çıktığı görülmektedir. Ayrıca inşaat sektörü oluşturduğu istihdamdan dolayı ekonomiye yaptığı katkı ile ön plana çıkmaktadır.
Çalışmada 2003-2017 yılları arasında inşaat sektörü ve GSYİH değişkenlerinin çeyrek dönemlik cari değerleri kullanılmıştır. Cari değer ile ifade edilen veriler, ilk olarak enflasyondan arındırılıp reel hale getirilmiş ve sonrasında mevsimsel etkiden arındırılmıştır. Daha sonrasında zaman serisi içeren verilerde ilk olarak durağanlık testi yapılmış ve serilerin her ikisinin de birinci dereceden durağan olduğu tespit edilmiştir. Aynı dereceden durağan olan serilerde uzun dönem ilişki koentegrasyon ile test edilmiştir. Ayrıca değişkenler arasında normalize edilmiş katsayı hesaplandığında, inşaat sektörünün GSYİH’yı pozitif yönde ve anlamlı etkilediği görülmüştür (inşaat sektöründeki 1 birimlik artış, GSYİH’yı 0,71 birim arttırmıştır). Yapısal nedensellik analizinde kısa dönemde inşaat sektöründen GSYİH’ya doğru, uzun dönemde ise karşılıklı bir ilişkinin olduğu görülmüştür. Sonuç olarak bu dönemler arasında Türkiye’de, inşaat sektörünün dışsallık oluşturduğu yan sektörler ve sağladığı istihdam ile birlikte ele alınması durumunda, ekonomik büyüme içerisinde kısa ve uzun dönemde önemli bir belirleyici olduğu tespit edilmiştir. Bu sebeple sektörünün ekonomik büyüme içindeki önemi ve yerinin devam ettirilmesi için, gerekli olan tedbirlerin alınması ve sürdürülebilir bir sektör büyümesinin sağlanması gerekmektedir.
Anahtar Kelimeler: İnşaat Sektörü, Ekonomik Büyüme,
Nedensellik Testi
THE RELATIONSHIP BETWEEN CONSTRUCTION SECTOR AND ECONOMİC GROWTH: THE CASE OF TURKEY
(2003-2017) ABSTRACT
In this study, the relationship between construction sector, which has taken a significant place in Turkey’s economy recently, and economic growth was examined. In Turkey, since the 2000s the share of the construction sector in GDP has continued to increase, and it has increased from the 5% to 7,5% level. In addition, when the externality that this sector created is taken into account, it is seen that this amount indirectly increased up to 30%. Also, the contribution of the construction sector to the economy due to the employment comes into prominence.
For the empirical part of the study, the values of the construction sector and the GDP variables, expressed in quarterly periods between 2003-2017, were used. The value expressed iregarding current value was first deflated and made real, and then the seasonal effect was removed. First, stationarity test was performed for the data given within time series, and both of the series were found to be stationary at the first degree. The long-term relationship in the same stationary series was tested by co-integration. Moreover, when the normalized coefficient between the variables was calculated, it was seen that the construction sector positively and meaningfully affected the GDP (an increase in the number of units in the construction sector has increased GDP by 0.71 units). In the structural causality analysis, it was seen that there was a relationship from construction sector towards GDP in the short term, and a mutual relationship between the two in the long term. As a consequence, between these periods in Turkey, it is determined that construction industry is an important determinant for economic growth in both short and long term, in the case of it is handled with its sub-sectors that generate externalities and its employment opportunities. For this reason, it is necessary to take precautions and to provide sustainable sector growth in order to maintain the importance and position of the sector in economic growth.
STRUCTURED ABSTRACT
As in the majority of the countries around the world, the construction sector in our country has created an important place in the economy since 2000 due to the created value-added and the employment opportunities the sector creates. As a result of the researches made in this sector, it has been revealed that there is an interaction with approximately two hundred sub-sectors. For this reason, the sector is seen as a leading sector because of the positive externality that it has created a considerable proportion of employment. Although housing has the most important share in the construction sector, the sector involves
many other constructions such as airports, railways, highways, ports, dams, power plants, irrigation facilities, bridges, industrial and commercial building constructions. Construction is the first step of the substructure of all these places.
Considering our country, the share of the construction sector within the Gross Domestic Product (GDP) has increased over time since 2000. Between 2003 and 2017, the share of the sector varied between 5% and 8%. This percentage increases up to 30% when taken together with the sub-sectors it has contributed. While the current value of the construction sector was 36 billion TL at the beginning of 2003, this amount approached to 130 billion TL by 2017. While the GDP value was 773 billion TL at the beginning of this period, it increased to 1.693 billion at the end of the period. The increasing tendency of both variables within the periods is approximately the same. While the growth rate of the sector was about 25% in 2004-2006, there was a decline due to the global crisis that took place between 2007 and 2009. Although the sector entered a recovery period since 2010, there has been a pause in the pace of development in recent years, and there has been a contradiction with the economic growth rate of the country. While the growth rate f the sector increased and its contribution to GDP tended to decrease, a decrease in the GDP value was observed. When the relationship between the two variables was analyzed, it was seen that there was a very high positive correlation of 99%. In our country, the most important share within the construction sector is the housing sector, which includes approximately 80% of the sector. When we look at the sales ratio in the amount of housing constructed every year, it was seen that approximately 45% of the housing is first-hand sales and the rest is second-hand sales. When we look at the number of flats built each year, it was seen that the building license figures given by the municipalities to build buildings increased, except for the year 2015. In 2017, the total number of apartments given building license has exceeded 1 million 300 thousand, an increase of 32 percent compared to the previous year. Looking at the number of usage permits issued by the municipalities after construction is completed, an increase has been observed since 2013. By the year 2017, this figure was around 820 thousand and an increase of about 9% compared to the previous year was observed. When we look at the first three months of 2018, it was found that the number of buildings with a building license decreased by 41%, while the number of flats allowed to use increased by 2.4%. In this case, due to the slowdown in demand in the housing sector, it was seen that there was a housing oversupply, and as a result of this, the constructers reduced new building construction.
In this study, the relationship between the construction sector and GDP, which expresses economic growth, was examined quarterly between 2003 and 2017. Because the values belonging to the derivative are at the current level, they are firstly deflated and then seasonally neutralized. Since the data was time series, it was checked whether it is stationary. In the stationary surveys conducted with various test aids, it was seen that both of the series were not stable in their unaltered, fixed and trending-fixed states, and therefore their first differences had to be taken. As a result, cointegration was seen since both variables were stationary in their first difference. Johansen cointegration test was performed to demonstrate the long-term relationship of the cointegrated variables at the same level. As a result of this test, it was determined that the optimal
delay length is 1 and as a result of the VAR analysis, it was determined that the model has autocorrelation and non-autocorrelation and constant variance. As the result of the analysis, it is also seen that both variables move in the same direction. When the normalized coefficient was calculated between the variables, the construction sector has been found to be a significant variable affecting the GDP in the positive direction. In addition, an increase in the number of units in the construction sector has increased GDP by 0.71 units. When we look at the causality of the relationship between the two variables, it was seen that there was a one-sided causality from the construction sector to the GDP in the short term at the level of 10% significance and a double-sided causality at the 1% significance level in the long term. As a result, it has been determined that among these periods, in the short term and long term, economic growth is an important determinant in our country if the construction sector is considered together with the external sectors and external employment. As a result, it was determined that among these periods, in the short term and long term, economic growth was an important determinant in our country when the construction sector is considered together with the external sectors and external employment. For this reason, for the sector to maintain its position and importance in economic growth, it is crucial to take the necessary measures and to ensure the growth of a sustainable sector.
Keywords: Construction Sector, Economic Growth, Causality Test
GİRİŞ
İnşaat sektörü yarattığı katma değer ve sağladığı istihdam olanakları nedeniyle, son 15 yıl içerisinde ülkemiz açısından önemli bir yer teşkil etmiştir. İnşaat sektörü yaklaşık olarak iki yüzden fazla alt sektöre öncülük ederek hem dışsallık hem de önemli bir oranda istihdam oluşturması sebebiyle öncül sektör olarak görülmektedir. İnşaat sektörü içerisinde sadece konut sektörü olmayıp, bununla birlikte havayolu, demiryolu, karayolu, liman, baraj, elektrik santralleri, sulama tesisleri, köprü sınai ve ticari yapı inşaatını kapsamaktadır. Bütün bu sayılan mekânların alt yapısının ilk adımını inşaat sektörü oluşturmaktadır.
Bu çalışmada, ülkemiz açısından son yıllarda büyüme dinamiği olan ve dolaylı olarak gayri safi yurtiçi hasılanın yaklaşık olarak %30’unu oluşturan inşaat sektörü ile ekonomik büyüme arasında ilişki ele alınmıştır. Çalışmada, 2003-2017 yılları arasındaki dönemlere ait üçer aylık GSYİH ve inşaat sektörü değerleri kullanılarak, aralarındaki ilişki uzun ve kısa dönem olarak ele alınmış, ayrıca iki değişken arasındaki nedensellik durumu tespit edilmeye çalışılmıştır.
1. Türkiye’de 2003 Sonrası İnşaat Sektörü ve GSYİH’daki Gelişmeler
İnşaat sektörü, kendisi dışındaki sektörler ile yaptığı girdi-çıktı ilişkisi de dâhil olduğunda 200’den fazla alt sektöre öncülük eden ve Türkiye GSYİH’nın dolaylı olarak yaklaşık yüzde 30’unu oluşturmaktadır. İnşaat sektörü, 2003 yılından 2017 yılı sonuna kadar GSYİH ile paralellik göstererek önemli katkılar sağlamıştır. 2003 yılı başlarında cari fiyatlar ile 36 milyar lira olan inşaat sektörü, 2017 yılına gelindiğinde 128 milyar liraya yükselmiştir. Bu dönemler arasında sektörde meydana gelen değişim GSYİH’daki değişmenin yaklaşık olarak 2,5 katı olmuştur. Ekonomik büyüme rakamlarının ölçüldüğü GSYİH’nın cari düzeyde değeri ise 2003 yılında 773 milyar lira iken, 2017 yılında 1.693 milyar liraya ulaşmıştır. 2003-2017 yılları arasında GSYİH yaklaşık olarak 1,2 katı artış göstermiştir. Grafik 1’de gösterildiği üzere, GSYİH ile inşaat sektörü cari düzeydeki değerleri iki eksenli (sağ eksen GSYİH, sol eksen inşaat sektörü)gösterimden de anlaşılacağı üzere
iki değişken arasında aynı yönlü kuvvetli bir ilişkinin olduğu görülmektedir. Ayrıca bu kuvvetli ilişki 2010 yılından sonra daha da arttığı görülmektedir. Değişkenler arasındaki korelasyon katsayısı %99 olarak hesaplanmıştır.
Grafik 1. 2003-2017 Arasında İnşaat Sektörü ve GSYİH Değerleri
Kaynak: TÜİK
Analiz edilen dönemler arasında inşaat sektöründeki gelişme hızı, her ne kadar ortalama olarak yüksek olsa da yıllar itibari ile inişli çıkışlı bir seyir izlemiştir. Grafik 2 incelendiğinde, 2003-2006 yılları arasında inşaat sektörü yüksek bir gelişme hızı ile en parlak dönemlerinden birisini gerçekleştirmiştir. Özellikle 2004 ve 2006 yıllarında gelişme hızı yıllık %25 seviyelerini yakalamıştır. 2007 yılında ise dünya ekonomisinde baş gösteren küresel kriz, ülke içinde reel üretimin ithal girdi bağımlılığının artması ve yerli üretimde yurt içi katma değer oranının azalması nedeniyle, sektörde gelişme hızı yavaşlamış ve 2008 ile 2009 yıllarında negatif bir büyüme gerçekleşmiştir. 2010 ve 2011 yıllarında ise yeniden toparlanma eğilimine girerek yıllık %20’ler üzerinde bir gelişme göstermiştir. 2012 sonrasından(2013 yılı hariç) günümüze kadar ise artış hızında bir azalma meydana gelmiş ve yıllık ortalama artış oranı %5’ler seviyesinde gerçekleşmiştir. Sadece konut olarak ifade edilmeyip bütün hizmet, sanayi ve ticari binaların altyapısının temelinde olan inşaatın, milli gelir içindeki payına baktığımızda, 2003 yılında %4,7 iken, 2017 yılına gelindiğinde %7,6 civarına yükselmiştir. İnşaat sektörünün GSYİH içindeki payı ele alındığında bu oranın dönem içerisinde %5-7,5 seviyelerinde gerçekleştiği görülmektedir.
0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 0 200000 400000 600000 800000 1000000 1200000 1400000 1600000 1800000 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 GSYİH İnşaat
Grafik 2. İnşaat Sektörü ile GSYİH’nın Yıllık Büyüme Hızı
Kaynak: TÜİK
İnşaat sektörü içerisinde en önemli payı hiç şüphesiz konut sektörü almaktadır. Tablo 1’de, bu sektöre ait her yıl için yapı izni alınan daire sayısı, ilk ve ikinci el satış olmak üzere toplam konut satış miktarları yıllık olarak verilmiştir. Buna göre toplam konut satışlarının yaklaşık olarak %45’i ilk satışlardan, %55’ini ise ikinci el konut satışlarından oluşmaktadır. Konut satışları 2013 yılı itibari ile her yıl belli bir oranda artış göstermiştir. Bu artış paralel bir şekilde ilk satış miktarında da görülmüştür. Ancak konut satışlarındaki bu artış, 2018 yılının ilk aylarında azalma eğilimine girmiştir. 2018 yılının ilk üç ayına baktığımızda, toplam konut satış miktarının bir önceki yıl aynı dönemine göre yaklaşık olarak % 7 civarında daralma göstermiştir. İlk ve ikinci el satış miktarlarına baktığımızda bu daralmanın sırasıyla %5 ve %8 olduğu görülmektedir. Konut satışları ile birlikte dikkat edilmesi gereken önemli bir gösterge, yapı ruhsat ve yapı kullanım izin belgesi alınan daire sayısı olmaktadır. Her yıl yapılan daire sayısına baktığımızda ise, belediyelerin verdiği yapı ruhsatı rakamlarının 2015 yılı haricinde bir artış gösterdiği görülmektedir. 2017 yılında toplamda yapı ruhsatı verilen daire sayısı 1 milyon 300 bin rakamını geçmiş ve bir önceki yıla göre yüzde 32 oranında artış görülmüştür. İnşaat tamamlandıktan sonra belediye tarafından verilen yapı kullanım izni sayısına bakıldığında ise, 2013 yılından sonra genel olarak bir artış eğilimi izlediği görülmektedir. 2017 yılına gelindiğinde ise, bu rakam 820 bin civarında gerçekleşmiş ve bir önceki yıla oranla % 9 civarında arttığı gözlemlenmiştir. Fakat 2018 yılının ilk üç ayına baktığımızda, yapı ruhsatı verilen daire sayısında %42 oranında bir azalma meydana gelirken, yapı kullanım izni verilen daire sayısında ise %2,4 oranında bir artış olduğu ortaya çıkmıştır. Bu durumda, konut sektöründe meydana gelen talep yavaşlaması nedeniyle, konut fazlası oluşması ve sonuçta konut yapımcılarının yeni bina yapımını azalttıkları görülmektedir.
4,7 5,2 5,5 6,4 6,7 6,4 5,6 6,1 6,8 7,0 7,4 7,4 7,3 7,5 7,6 -20,0 -15,0 -10,0 -5,0 0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 30,0 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Tablo 1. 2013-2017 Yılları Arasında Daire Yapı İzni ve Konut Satış Miktarı Yıllar İlk Satışlar İkinci El Satışlar
Toplam
Konut Satışı Yapı Ruhsatı Alınan Daire Yapı Kullanım İzin Belgesi Alınan Daire
2013 529129 628061 1157190 839630 726339 2014 541554 623827 1165381 1030715 777596 2015 598667 690653 1289320 888914 732948 2016 631686 709767 1341453 1000368 753426 2017 659698 749616 1409314 1323118 820526 2017 (Ocak-Mart) 145826 179954 325780 233067 195700 2018 (Ocak-Mart) 138777 165100 303877 135521 200474 Değişim (%) -4,8 -8,2 -6,7 -41,7 2,4 Kaynak: TÜİK
Ayrıca 2017 yılına kadar konut miktarında meydana gelen artışların neden kaynaklandığını ve sanayi üretim yerine inşaat sektörüne yönelmenin sebeplerine baktığımızda, konut fiyat endeks değeri bize ipucu vermektedir. 2010 yılı baz alındığında, konut fiyat endeksi 2017 yılına kadar ortalama 1,5 katı oranda bir artış göstermiştir. Bu demek oluyor ki, her yıl ortalama olarak konut fiyatlarındaki artış miktarı %20’yi bulmaktadır. Türkiye’nin istikrarlı bir büyüme yakalayabilmesi için, bu durumu tersine döndürüp, sanayi (üretim) bazlı bir büyüme benimsemesi gerekmektedir.
2. Literatür Taraması
Literatür incelediğinde, inşaat sektörü ile GSYH değişkenleri arasındaki ilişkiyi inceleyen yerli ve yabancı birçok bilimsel çalışmanın olduğu görülmektedir. Çalışmanın literatür araştırması bölümünü oluşturan bu kısımda, konu ile ilgili uygulamalı ulusal ve uluslararası yapılan çalışmaların bazıları tablo halinde kısaca verilmiştir.
Tablo 2. Literatür Taraması
Araştırmacı(lar) Ülke(ler) Yöntem Bulgular
Tse ve Ganesan (1997) Hong Kong Nedensellik Testi
GSYİH’daki artışların inşaat sektörünün nedeni olduğu
Lopes(1998) Sahra Altı Afrika
Nedensellik
Testi GSYİH’nın inşaat sektörünü etkilediği Chang ve Nieh(2004) Tayvan Koentegrason
Analizi
Kısa ve uzun dönemde, inşaat sektöründeki gelişmelerin ekonomik
büyüme yol açtığı sonucu Ramanchandra ve
Rameezdeen(2006) Sri Lanka
Nedensellik Testi
İnşaat sektöründen GSYİH’ya doğru tek yönlü
Çelik(2007) Türkiye VAR ve Etki-tepki analizi
Ekonomik büyüme ve enflasyonda meydana gelen bir birimlik değişmenin, inşaat sektöründe ilk iki dönemde pozitif
ilişkinin olduğu
Khan(2008) Pakistan Nedensellik
Testi
İnşaat sektöründen GSYİH’ya doğru tek taraflı bir ilişkinin olduğu Mallick ve
Mahalik(2010) Hindistan
Hata Düzeltme Modeli ve ARDL Yöntemi
İnşaat sektörünün istidamı arttırması yoluyla, ekonomik büyümeyi
etkileyeceği Chai, Skitmore, Runeson ve Bridge(2011) Malezya Nedensellik Testi
GSYİH’dan gayrimenkul işlemlerinin değerine ve inşaat yatırımlarının artmasından GSYİH büyümesine doğru
bir nedenselliğin olduğu
Tiwari(2011) Hindistan Nedensellik
Testi
İnşaat yatırımları ile GSYİH arasında iki yönlü bir ilişkinin olduğu Kılıç ve
Demirbaş(2012) Türkiye
Koentegrasyon Analizi
Kamu bina dışı harcamalarının GSYİH’ya oranı ile GSYİH büyüme oranı arasında uzun dönemde bir ilişkinin
olduğu Kaya, Yalçınkaya ve
Hüseyni(2013) Türkiye
Nedensellik Testi
Kamu kesimi inşaat yatırımlarından GSYİH’ya doğru tek taraflı bir ilişkinin
olduğu Erol ve Ünal(2015) Türkiye VAR Analizi
İnşaat yatırımlarının kısa dönemde ekonomik büyümeyi etkilediği ortaya
çıkmıştır Alagidede ve
Mansah(2016)
Sahra Altı
Afrika Panel Analiz
İnşaat sektörü ile ekonomik büyüme arasında pozitif bir ilişkinin olduğu Mızırak ve
Gömleksiz(2017) Düzey 2 Bölge) Türkiye(26
Panel veri analizi
İnşaat sektöründeki finansman ve uzmanlaşma seviyesinin reel ekonomik
büyümede etkili olduğu Berk ve Biçen (2018) Türkiye Nedensellik Testi
Ekonomik büyüme ile inşaat yatırımlarının büyümesi arasında etkileyici bir ilişkinin olması durumu
ortaya çıkmıştır
3. Veri Seti ve Ekonometrik Model
Bu çalışma, Türkiye’de inşaat sektörünün GSYİH üzerine etkisini 2003.Q1-2017.Q4 dönemine ait üçer aylık veriler yardımıyla tespit etmeyi amaçlamaktadır. Bu doğrultuda TC Merkez Bankası Elektronik Veri Dağıtım Sisteminden derlenen GSYİH ve inşaat sektörüne ait deflate edilmiş değerler kullanılmıştır. Çalışmada çeyrek dönemli veriler kullanılması nedeniyle ortaya
çıkacak mevsimsel etkilerin giderilmesi için Census X-12 yönteminden yararlanılmış ve daha sonrasında logaritmik dönüşüm yapılmıştır. Tahmin edilecek uzun dönem regresyon denklemi Eşitlik 1’de gösterilmiştir.
𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻𝑡 = 𝛽0+ 𝛽1𝐿𝐼𝑁𝑆𝐴𝐴𝑇𝑡+ 𝜀𝑡 (1)
1 numaralı eşitlikte 𝑡 zaman boyutunu, 𝛽0 sabit terimi, 𝜀𝑡 ise hata terimini göstermektedir. Çalışmanın bağımlı değişkeni 𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻, üretim yöntemiyle hesaplanmış toplam GSYİH değerini ölçmektedir. 𝐿𝐼𝑁𝑆𝐴𝐴𝑇 ise inşaat sektörüne ait toplam üretimin parasal değeridir.
4. Ampirik Analiz ve Bulguların Yorumlanması
Zaman serisi analizlerinde sahte regresyon sorunundan kaçınmak için serilerin birim kök içerip içermediklerinin tespit edilmesi ve bu şekilde durağanlık mertebelerinin belirlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada serilerin birim kök analizleri Dickey ve Fuller (1979, 1981) tarafından geliştirilen Genişletilmiş Dickey-Fuller (ADF) yöntemi ve Phillips ve Perron (1988) tarafından geliştirilen PP birim kök testi ile araştırılmıştır. Bu yöntemler, boş hipotezde serinin durağan olmadığını bir diğer ifadeyle birim kök içerdiğini iddia ederken alternatif hipotezde serinin durağan olduğu sınanmaktadır. Çalışmada kullanılan 𝐿𝐼𝑁𝑆𝐴𝐴𝑇 ve 𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻 değişkenlerin düzey ve birinci farklarına ait ADF ve PP birim kök test sonuçları Tablo 3’de raporlanmıştır.
Tablo 3. ADF ve PP Birim Kök Test Sonuçları
ADF PP
Değişken Sabit Sabit ve trend Sabit Sabit ve trend
𝐿𝐼𝑁𝑆𝐴𝐴𝑇 -1.799 -2.122 -1.770 -2.256 𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻 -0.853 -3.342* -1.290 -3.433* Kritik değerler %1 -3.548 -4.121 -3.546 -4.121 %5 -2.912 -3.487 -2.911 -3.487 %10 -2.594 -3.172 -2.593 -3.172 ∆𝐿𝐼𝑁𝑆𝐴𝐴𝑇 -7.452*** -7.586*** -7.565*** -7.671*** ∆𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻 -11.06*** -10.98*** -10.86*** -10.99*** Kritik değerler %1 -3.548 -4.124 -3.548 -4.124 %5 -2.912 -3.489 -2.912 -3.489 %10 -2.594 -3.173 -2.594 -3.173
Not: ***, ** ve * serinin birim kök içerdiğini belirten boş hipotezin sırasıyla %99, 95 ve 90 önem düzeyinde reddedildiğini ifade etmektedir. değişkenin birinci farkının alındığını gösteren işlemcidir. ADF birim kök testinde uygun gecikme uzunluğu Schwarz bilgi kriterine göre belirlenmiştir.
Tablo 3’de yer alan ADF ve PP birim kök test sonuçlarına göre 𝐿𝐼𝑁𝑆𝐴𝐴𝑇 değişkeninin hem sabitli hem de sabitli-trendli model tahminlerine göre seviyede birim kök içerdiği gözlenmiştir. Ancak 𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻 değişkeni ADF ve PP yöntemlerinin sabitli model tahmininde %10 önem düzeyinde durağan iken bu yöntemlerin sabitli-trendli modellerinde durağan değildir. Düzey değerlerinde durağan olmadıkları belirlenen değişkenlerin birinci farkları alınarak yeniden birim kök sınaması yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, serilerin birim kök içerdiğini belirten boş hipotezin hem sabitli hem de sabitli-trendli modeller için %99 önem düzeyinde reddedildiğini ve serilerin birinci farklarında durağanlaştığını göstermiştir. Bu sonuca göre 𝐿𝐼𝑁𝑆𝐴𝐴𝑇 ve 𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻 değişkenleri birinci derecede bütünleşiktir.
Birinci farklarında durağan olan değişkenler arasında uzun dönem ilişkinin varlığını araştırmak için eş-bütünleşme yöntemlerinden yararlanılmaktadır. Bu çalışmada GSYİH ve inşaat sektörü arasında uzun dönem ilişkinin varlığını test etmek için Johansen (1988, 1991, 1992) eşbütünleşme testi kullanılmıştır. Bu yöntem, VAR modeline karşı duyarlı olduğu için öncelikle uygun gecikme uzunluğu kullanılarak VAR modelinin tahmin edilmesi gerekmektedir.
Tablo 4. VAR Modeli Uygun Gecikme Uzunluğunun Belirlenmesi
Gecikme
sayısı LR FPE AIC SC HQ
0 NA 0.000153 -3.106752 -3.033758 -3.078525 1 242.5407 1.67e-06 -7.625543 -7.406561* -7.540861 2 11.93058* 1.53e-06 -7.718700 -7.353730 -7.577563* 3 8.139290 1.49e-06* -7.742814* -7.231856 -7.545222 4 5.997851 1.52e-06 -7.727747 -7.070802 -7.473701 5 1.432472 1.71e-06 -7.614849 -6.811915 -7.304348
Not: * Bilgi kriteri tarafından önerilen uygun gecikme uzunluğudur.
VAR modeline ait uygun gecikme uzunluğunu belirlenmesi için LR, FPE, Akaike (AIC), Schwarz (SC) ve Hannan-Quinn (HQ) olmak üzere beş kriterden yararlanılmıştır. Tablo 4’de sunulan istatistikler VAR modeline ait uygun gecikme uzunluğu için SC bilgi kriterinin 1, LR ve HQ bilgi kriterlerinin 2, FPE ve AIC bilgi kriterlerinin ise 3 gecikmeyi önerdiğini göstermektedir. Önerilen 3 farklı gecikme uzunluğu arasından veri kaybına yol açmamak amacıyla en düşük değer olan 1, uygun gecikme uzunluğu olarak alınmıştır. Bu gecikme uzunluğu ile tahmin edilen VAR modelinin istikrarlılık koşulunu taşıması, hata terimleri arasında otokorelasyonun olmaması ve değişken varyans sorunu taşımaması gerekmektedir.
Önerilen gecikme uzunluğu ile tahmin edilen VAR modelinin istikrarlılık koşulunu taşıması için karakteristik ters köklerin birim çemberin içinde kalması ve modülüs değerinin birden küçük olması gerekmektedir. Bu çalışmada 1 gecikme uzunluğu ile tahmin edilen VAR modeline ilişkin istikrar koşulunun sağlandığı Tablo 5’ten görülmektedir.
Tablo 5. VAR Modeli İstikrar Koşulunun Kontrolü
Root Modulus
0.978041 0.978041
Tahmin edilen VAR modelinin güvenilirliğine ilişkin yapılması gereken diğer sınamalar ise otokorelasyon ve değişen varyansın tespitine yöneliktir. Tablo 6, önerilen gecikme uzunluğu ile kurulan VAR modeline ait LM otokorelasyon ve White değişen varyans test sonuçlarını göstermektedir. Tabloda yer alan sonuçlara göre 1 gecikmeli VAR modeli hata terimlerinde %95 önem düzeyinde otokorelasyon sorunu taşımamaktadır ve sabit varyansa sahiptir.
Tablo 6. VAR Modeli Otokorelasyon ve Değişen Varyans Test Sonuçları
LM Otokorelasyon testi
Gecikme sayısı LM istatistiği Olasılık değeri
1 8.128638 0.0870 2 4.039099 0.4007 3 2.595943 0.6275 4 2.935973 0.5686 5 3.826550 0.4300 6 3.589949 0.4643 7 5.570086 0.2336 8 8.917782 0.0632 9 3.010573 0.5561 10 4.499252 0.3426 11 1.757395 0.7803 12 5.420237 0.2468
White Değişen Varyans Testi
Ki-kare istatistiği Serbestlik derecesi Olasılık değeri
10.83425 15 0.7643
İnşaat sektörü ve GSYİH değişkenlerinin uzun dönemde birlikte hareket edip etmediğini belirlemek üzere Johansen (1988, 1991, 1992) ve Johansen ve Juselius (1990) tarafından geliştirilen Johansen eşbütünleşme testi kullanılmıştır. Bu yöntem bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında uzun dönem ilişkinin varlığını sınamaya yönelik olarak maksimum özdeğer ve iz istatistikleri hesaplamaktadır. Hesaplanan değerlerin, kritik maksimum özdeğer ve iz istatistiklerinden daha büyük olması durumunda eş-bütünleşme ilişkisi olmadığını belirten boş hipotez reddedilecek ve değişkenlerin uzun dönemde birlikte hareket ettikleri sonucuna ulaşılacaktır.
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
Tablo 7. Johansen Eş-bütünleşme Testi Sonuçları Eş-bütünleşme vektör sayısı İz (trace) istatistiği %5 kritik
değer Olasılık değeri
Maksimum özdeğer istatistiği
%5 kritik
değer Olasılık değeri
𝑟 = 0 26.737*** 20.261 0.005 20.805*** 15.892 0.007
𝑟 ≤ 0 5.932 9.164 0.196 5.932 9.164 0.196
Not: *** eş-bütünleşme ilişkisinin olmadığını ifade eden boş hipotezin %99 önem düzeyinde reddedildiğini göstermektedir.
GSYİH’nın bağımlı, inşaat sektörünün bağımsız değişken olduğu modele ait Johansen eşbütünleşme test sonuçları Tablo 7’de raporlanmıştır. Tabloda yer alan bulgular, değişkenler arasında eşbütünleşme ilişkisi olmadığını belirten boş hipotezin iz ve maksimum özdeğer istatistiklerin her ikisine göre %99 önem düzeyinde reddedildiğini göstermektedir. Bu sonuca göre uzun dönemde GSYİH ve inşaat sektörünün birlikte hareket ettikleri tespit edilmiştir.
Aralarında eşbütünleşme ilişkisinin olduğu belirlenen değişkenlere ait normalize edilmiş katsayı tahmin sonuçları Eşitlik 2’de gösterilmiştir.
𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻𝑡 = 7.444 + 0.711 ∗ 𝐿𝐼𝑁𝑆𝐴𝐴𝑇𝑡 + 𝜀𝑡 (2) Standart hata (1.06) (0.06) t istatistiği [7.01] [11.85]
2003-2017 döneminde Türkiye’ye ait çeyrek dönemlik veriler kullanılarak tahmin edilen normalize edilmiş eşbütünleşme denklemine göre inşaat sektörü, GSYİH’yı %99 önem düzeyinde pozitif yönde etkileyen anlamlı bir değişkendir. Parametre katsayı tahminlerine göre inşaat sektörü üretim hacminde bir birimlik artış, GSYİH’yı 0,71 oranında artırmaktadır. Bu sonuca göre Türkiye’de incelenen dönemde inşaat sektörüne dayalı bir büyüme performansı sergilendiği yorumu yapılabilecektir.
Granger (1986, 1988), uzun dönemde aralarında eşbütünleşme ilişkisi olan birinci derecede bütünleşik seriler arasında, nedensellik ilişkisinin de olabileceğini belirtmektedir. Bu çalışmada GSYİH ve inşaat sektörü arasında kısa ve uzun dönemli nedensellik ilişkisinin araştırılması için Granger nedensellik testinde faydalanılmış ve ulaşılan sonuçlar Tablo 8’de gösterilmiştir.
Tablo 8. VECM’e Dayalı Granger Nedensellik Testi Sonuçları
Bağımlı Değişken Kısa Dönem Nedensellik Uzun Dönem Nedensellik Açıklayıcı değişken
∆𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻 ∆𝐿𝐼𝑁𝑆𝐴𝐴𝑇 Hata düzeltme katsayısı
∆𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻 2.953* [0.087] 0.141*** (4.275) ∆𝐿𝐼𝑁𝑆𝐴𝐴𝑇 0.599 [0.438] 0.238*** (4.141)
Not: ** ve * sırasıyla %95 ve 90 önem düzeyinde nedensellik ilişkisi olduğunu ifade etmektedir. t istatistikleri parantez içinde, olasılık değerleri ise köşeli parantez içinde gösterilmiştir.
İnşaat sektörü ve GSYİH arasında nedensellik testi sonuçlarına göre kısa dönemde %90 önem düzeyinde inşaat sektörünün GSYİH’nın nedeni olduğu tespit edilmiştir. Uzun dönemde ise inşaat sektörü ve GSYİH arasında %99 önem düzeyinde çift yönlü nedensellik mevcuttur.
SONUÇ
Dünya ülkelerin çoğunda olduğu gibi ülkemiz açısından inşaat sektörü, yarattığı katma değer ve sağladığı istihdam olanakları nedeniyle ekonomide önemli bir yere sahip olmuştur. İnşaat sektörünün yapılan araştırmalar sonucunda yaklaşık olarak iki yüzden fazla alt sektör ile etkileşim halinde bulunduğu ortaya konmuştur. Bu sebeple sektör hem yaratmış olduğu pozitif dışsallık hem de önemli bir oranda sağladığı istihdam nedeniyle öncül olarak görülmektedir. Türkiye’deki inşaat sektörü içerisinde en önemli pay konut olmasına karşılık, sektör içerisinde havayolu, demiryolu, karayolu, liman, baraj, elektrik santralleri, sulama tesisleri, köprü, sınai ve ticari yapı inşaatlarını barındırmaktadır. Bütün bu sayılan mekanların alt yapısının ilk adımını inşaat oluşturmaktadır.
Türkiye açısından ele aldığımızda, inşaat sektörünün Gayri Safi Yurtiçi Hâsıla (GSYİH) içerindeki payı 2000 sonrası için her geçen zaman artış göstermiştir. 2003-2017 yılları arasında sektörün payı %5 - %8 arasında değişim göstermiştir. Bu pay katkı sağlamış olduğu alt sektörler ile beraber ele alındığında %30 seviyelerine çıkmaktadır. 2003 yılı başında inşaat sektörünün cari düzeydeki değeri 36 milyar TL iken GSYİH değeri 773 milyar TL olarak gerçekleşmiştir. 2017 yılına gelindiğinde inşaat sektörünün cari düzeydeki değeri 130 milyar TL’ye ulaşırken, GSYİH değeri ise 1.693 Milyar TL’ye ulaşmıştır. Her iki değişkenin dönemler içerisindeki artış eğilimi yaklaşık olarak aynıdır. 2004-2006 yıllarında sektörün gelişme hızı yaklaşık olarak %25 seviyelerinde iken, 2007 - 2009 arasında meydana gelen küresel kriz nedeniyle bir gerileme yaşanmıştır. İnşaat sektörü 2010 sonrasında ise yeniden bir toparlanama sürecine girmiş olmasına rağmen, son yıllarda artış oranı, 2007 öncesine göre daha yavaş seyretmiştir. Genel olarak bakıldığında, 2003-2017 dönemi; inşaat sektörünün gelişme hızı artarken GSYİH değeri de artış, azalma eğiliminde iken GSYİH değerinde de bir azalma eğilimi görülmüştür. Öyle ki iki değişken arasında ilişki analiz edildiğinde %99 oranında, çok yüksek bir pozitif ilişkinin olduğu görülmektedir.
Türkiye ekonomisinde inşaat sektörü içerisindeki payın yaklaşık olarak yüzde 80’ini konut sektörü oluşturmaktadır. Bu sebeple inşaat sektöründeki gelişmeleri yakından takip edebilmek için, konut satışlarının analiz edilmesi gerekir. Buna göre, Türkiye’de her yıl yapılan konut satışlarının yaklaşık olarak %45’ini ilk, geri kalan %55’inin ise ikinci el satışlar oluşturmaktadır. 2017 yılına gelinceye kadar(bazı yıllar hariç) ülkemizde, hem yapı ruhsatı verilen daire sayısında, hem de kullandırma izin belge sayısında önemli bir artış görünmüştür. Fakat geçen yılın aynı dönem ile kıyaslandığında 2018 ilk üç ayında ise ruhsat sayısında ciddi derecede bir azalma olmuştur. Bu durum, son dönemlerde konut sektöründe meydana gelen talep azalması ve buna bağlı olarak konut stoklarındaki artışın ortaya çıktığını destekler nitelikte olmuştur.
Bu çalışmada, 2003-2017 yılları arasında inşaat sektörü ile ekonomik büyümeyi ifade eden GSYİH arasındaki ilişki üçer aylık dönemler itibari ile incelenmiştir. Verilere ait değerlerin cari düzeyde olması nedeniyle, öncelikle deflate edilmiş sonrasında ise mevsimsel etkiden arındırılmıştır. Verilerin zaman serisi olması nedeniyle durağan olup olmadığına bakılmıştır. Çeşitli test yardımı ile yapılan durağanlık araştırmasında serilerin her ikisinin de sabitsiz, sabitli ve trendli-sabitli durumlarında yalın değerlerinde durağan olmadığı, bu sebeple birinci farklarının alınması gerektiği durumu ortaya çıkmıştır. Sonuç olarak her iki değişkeninde birinci farklarında durağan olması nedeniyle, eş bütünleşik olduğu görülmüştür. Aynı seviyede eş bütünleşik olan değişkenlerin uzun dönem ilişkisini ortaya koymak için Johansen eş bütünleşme testi yapılmıştır. Bu test sonucunda, en uygun gecikme uzunluğun 1 olduğu ve yapılan VAR analizi sonucunda modelin otokorelasyon içermediği ve sabit varyanslı olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca her iki değişkenin yapılan analiz sonucunda aynı yönde hareket ettiği görülmüştür. Değişkenler arasında normalize edilmiş katsayı hesaplandığında, inşaat sektörünün GSYİH’yı pozitif yönde etkileyen anlamlı bir değişken olduğu
tespit edilmiştir. Ayrıca inşaat sektöründe meydana gelen bir birimlik bir artışın GSYİH’yı 0,71 birim arttırdığı görülmüştür. İki değişken arasındaki ilişkinin nedenselliğine baktığımızda, %10 anlamlılık düzeyinde kısa dönemde inşaat sektöründen GSYİH’ya doğru tek taraflı bir nedenselliğin olduğu, uzun dönemde ise %1 anlamlılık düzeyinde çift taraflı bir nedenselliğin olduğu görülmektedir.
Sonuç olarak bu dönemler arasında Türkiye’de, inşaat sektörünün dışsallık oluşturduğu yan sektörler ve sağladığı istihdam ile birlikte ele alınması durumunda, ekonomik büyüme içerisinde kısa ve uzun dönemde önemli bir belirleyici olduğu tespit edilmiştir. Bu sebeple sektörünün ekonomik büyüme içindeki önemi ve yerinin devam ettirilmesi için, gerekli olan tedbirlerin alınması ve sürdürülebilir bir sektör büyümesinin sağlanması gerekmektedir.
KAYNAKÇA
Alagidede P, Mensah JO (2016) Construction, institutions and economic growth in subSaharan Africa Paul Alagidede and Jones Odei Mensah ERSA Working Paper 622 (July 11, 2016). Berk N. veBiçen S. (2018). “Causality between the construction sector and GDP Growth in emerging
countries: The case of Turkey. Athens Journal of Mediterranean Studies. 19-33.
Chia, F. C., Skitmore, M., Runeson, G. and Bridge, A. (2011), “Property Investment, Construction and Economic Growth: The case of Malaysia”, In The Asian Conference on Real Estate (ACRE 2011) : Sustainable Growth, Management Challenges, 3-5 October 2011, Thistle Johor Bahru, Malaysia. http://eprints.qut.edu.au/48558/.
Chang T, Nieh CC ( 2004) A note on testing the causal link between construction activity and economic growth in Taiwan. Journal of Asian Economics 15: 591-598.
Çelik S (2007) Türk İnşaat sektörü ve İnşaat Sektörünün Ülke Ekonomisine Etkilerinin Araştırılması [Investigation of the Effects of Turkish Construction Sector and Construction Sector on the Country Economy] (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi), İstanbul: Beykent Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
Dickey, D. A. ve W. A. Fuller (1979). “Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root”, Journal of the American Statistical Association, 74, 427–431.
Dıckey, D.A. ve W.A. Fuller (1981). “Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root”, Econometrica, 49, 1057-72.
Erol I, Unal U (2015) Role of Construction Sector in Economic Growth: New Evidence from Turkey. Retrieved from http://bit.ly/2EYyr3M.
Granger, C.W.J. (1986). “Developments in the Study of Cointegrated Economic Variables”, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 48, 213-228.
Granger, C.W.J. (1988). “Some Recent Developments in a Concept of Causality”, Journal of Econometrics, 39, 199-211.
Johansen, S. (1988). “Statistical Analysis of Cointegration Vectors”, Journal of Ecoomic Dynamics and Control, 12, 231-254.
Johansen, S. (1991). “Estimation and Hypothesis Testing of Cointegration Vectors in Gaussian Vector Autoregressive Models”, Econometrica, Vol. 59, No. 6, pp. 1551–1580
Johansen, S. (1992). “Determination of co-integration rank in the presence of a linear trend”. Oxford Bulletin of Economics and Statistics 54, 383–397.
Johansen, S. ve Juselıus, K. (1990). “Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration –with Application to the Demand for Money”, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52, 169-210.
Kaya V, Yalçınkaya Ö, Hüseyni İ (2013) Ekonomik Büyümede İnşaat Sektörünün Rolü: Türkiye Örneği (1987-2010) [Role of the Construction Industry in Economic Growth: The Case of Turkey (1987-2010)]. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 27(4).
Khan AR (2008) Role of Construction Sector in Economic Growth: Empirical Evidence from Pakistan Economy, First International Conference on Construction in Developing Countries (ICCIDC–I). Advancing and Integrating Construction Education, Research & Practice, (August 4-5, 2008), Karachi.
Kılıç, R. ve Demirbaş, E. (2012), “Türkiye’de Kamu İnşaat Harcamalarının Belirleyicileri ile Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki”, Akademik Yaklaşımlar Dergisi, Cilt:3 Sayı:2, ss.84-97.
Lopes, J. (1998). The construction industry and macroeconomy in Sub-Saharan Africa post-1970. Construction Management & Economics, 16(6), 637-649. Published online: 21 Oct 2010. https://doi.org/10.1080/014461998371935.
Mallick H, Mahalik MK ( 2008) Constructing the Economy: The Role of Construction Sector in India’s Growth. J Real Estate Finan Econ 40: 368-384. Retrieved from http://bit.ly/2nFjjnu. Mızırak Z. Ve Gömleksiz M. (2017). “Türkiye’de İnşaat Sektörü ve Bölgesel Ekonomik Büyüme
İlişkisi: Düzey 2 Bölgeleri Üzerine Bir Analiz” Turkish Studies, 12(24) :121-146.
Phillips, P.C.B. ve P. Perron (1988). “Testing for a Unit Root in Time Series Regression”, Biometrika, Vol:75, pp.335–346.
Ramachandra, T. and Rameezdeen, R. (2006), “Study of the Relationship between Construction Sector and the Sri Lankan Economy”, BuiltEnvironment-Sri Lanka, 6(2): 50-56
Tse RTC, Ganesan S. (1997). “The casual relationship between construction flows and GDP: Evidence from Hong Kong. Construction management and Economics 15(4):371-376. Tiwari AK (2011) A causal analysis between construction flows and economic growth: evidence
from India. Journal of International Business and Economy 12(2): 27-42.
www.tuik.gov.tr www.tcmb.gov.tr
