DOI: https://doi.org/10.25229/beta.1779525
تاريخ النشر: 2026-02-27
المؤلف: Mert Ersen
الموضوع الرئيسي: سوق الإسكان والاقتصاد
نظرة عامة
يعتبر مؤشر أسعار المساكن (HPI) مؤشراً اقتصادياً حاسماً يعكس تقلبات أسعار المساكن، مما يؤثر بشكل كبير على قرارات الاستثمار لكل من المستثمرين والمؤسسات المالية. تبحث هذه الدراسة في تأثير المتغيرات الاقتصادية الكلية، وبالتحديد مؤشر أسعار المستهلك (CPI) ومؤشر الإنتاج الصناعي (IPI)، على HPI في منطقة TR3، باستخدام بيانات من الربع الرابع من عام 2020 حتى ديسمبر 2024 وتوظيف طريقة اختبار حدود ARDL.
تكشف التحليلات طويلة الأجل أن زيادة بنسبة 1% في CPI تؤثر سلباً على HPI3 بنسبة 0.49% عند مستوى دلالة 10%، بينما تؤثر زيادة بنسبة 1% في IPI إيجابياً على HPI3 بنسبة 7.98% عند مستوى دلالة 5%. يشير معامل تصحيح الخطأ البالغ -0.17 إلى أن أي انحرافات قصيرة الأجل عن التوازن ستصحح في غضون حوالي ستة أشهر. بالإضافة إلى ذلك، في التحليل قصير الأجل، تظهر القيم الحالية والمتأخرة لـ CPI (حتى ثلاث فترات) تأثيرات إيجابية وذات دلالة على HPI3، مما يشير إلى أن التضخم قد يؤثر إيجابياً على أسعار المساكن على المدى القصير.
مقدمة
تؤكد مقدمة ورقة البحث على الدور المزدوج للإسكان كاحتياج أساسي وأداة استثمارية هامة للأسر والشركات. تبرز أهمية سوق الإسكان كمؤشر على الرفاهية الفردية والأداء الاقتصادي، خاصة في تركيا، حيث يعتبر قطاع البناء والصناعات ذات الصلة حيوية للنمو الاقتصادي. تشير الاتجاهات الأخيرة إلى زيادة دراماتيكية في أسعار المساكن في تركيا، حيث ارتفع السعر لكل متر مربع من 6,300 ليرة تركية في 2020 إلى حوالي 30,500 ليرة تركية في 2023، مما يمثل زيادة بنحو 680%. تختلف هذه الزيادة عبر المدن الكبرى، حيث شهدت إسطنبول وأنقرة وإزمير زيادات بنسبة 583% و722% و692% على التوالي.
تؤكد الورقة على ضرورة فهم ديناميات أسعار المساكن بشكل دقيق، والتي تتأثر بعوامل اقتصادية كلية متنوعة مثل أسعار الفائدة، التضخم، وتكاليف البناء، بالإضافة إلى التغيرات الديموغرافية والتحضر. تشير إلى أنه بينما يشكل الإسكان جزءاً كبيراً من أصول الأسر، فإن تقلبات الأسعار تمثل مخاطر للمستثمرين والمؤسسات المالية. تدعو المقدمة إلى إعادة تقييم نقدية لتصور أسعار المساكن المرتفعة بسرعة في تركيا، مقترحة أن العوامل المؤثرة على هذه الأسعار قد تختلف بشكل كبير عبر المناطق والسياقات، مما يستلزم تحليلات مخصصة في كل من البحث النظري والتجريبي.
النتائج
في هذه الدراسة، تم تحليل العلاقات والسببية بين مؤشر أسعار المساكن (HPI3) ومؤشرين اقتصاديين، وهما مؤشر الإنتاج الصناعي (IPI) ومؤشر أسعار المستهلك (CPI)، باستخدام نموذج خطي استناداً إلى الإطار الذي وضعه كاتراكليديس وتراخانس (2012). ركز التحليل على منطقة TR3 في تركيا، التي تشمل محافظات إزمير، أيدين، دنيزلي، موغلا، مانيسا، أفيوكاراهيسار، كوتاهيا، وأوشاك. تم تحويل البيانات، التي تغطي الفترة من الربع الرابع من 2020 حتى ديسمبر 2024، لوغاريتمياً وتم تمثيلها كـ $\ln(\text{HPI3})$، $\ln(\text{IPI})$، و$\ln(\text{CPI})$.
تضمنت مجموعة البيانات 57 ملاحظة لكل متغير، مع إحصائيات وصفية تشير إلى أن المتغير $\ln(\text{CPI})$ كان له أعلى قيمة متوسطة تبلغ 6.921192. ومن الجدير بالذكر أنه بينما أظهرت $\ln(\text{IPI})$ و$\ln(\text{CPI})$ انحرافاً نحو اليسار، أظهرت $\ln(\text{HPI3})$ انحرافاً نحو اليمين، مما يشير إلى اتجاهات توزيع مختلفة بين هذه المتغيرات. علاوة على ذلك، أشارت نتائج اختبار الطبيعية إلى أن $\ln(\text{HPI3})$ و$\ln(\text{CPI})$ اتبعتا توزيعاً طبيعياً، بينما لم تتبع $\ln(\text{IPI})$ ذلك، كما يتضح من قيم اختبار جاركي-بيرا. توفر هذه النتائج فهماً أساسياً لديناميات أسعار المساكن والمؤشرات الاقتصادية في منطقة TR3.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على أهمية تحليل أسعار المساكن في منطقة TR3 في تركيا، التي تتميز بعوامل ديموغرافية واقتصادية فريدة تميزها عن المناطق الأخرى. تستخدم الدراسة اختبار حدود الانحدار الذاتي الموزع (ARDL) لاستكشاف العلاقات قصيرة وطويلة الأجل بين مؤشر أسعار المساكن ومؤشرات اقتصادية كلية رئيسية، وبالتحديد مؤشر أسعار المستهلك (CPI) ومؤشر الإنتاج الصناعي (IPI). تهدف النتائج إلى إبلاغ السياسات الإسكانية المحلية من خلال تحديد كيف يمكن أن تختلف أسعار المساكن في منطقة TR3 عن الاتجاهات الوطنية، مما يمكّن من تدخلات سياسية أكثر استهدافاً.
تؤكد مراجعة الأدبيات على الأبحاث الواسعة حول محددات أسعار المساكن، سواء على مستوى العالم أو داخل تركيا، مع التركيز على تأثير العوامل الاقتصادية الكلية مثل أسعار الفائدة، التضخم، والإنتاج الصناعي. أثبتت الدراسات السابقة وجود علاقة ثنائية الاتجاه بين أسواق الإسكان والدورات الاقتصادية، مع اختلافات إقليمية في الاستجابة لهذه المؤشرات. يشكل التركيز المحدود على منطقة TR3 فجوة في الأدبيات، والتي تسعى هذه الدراسة إلى معالجتها. من المتوقع أن تسهم النتائج في فهم ديناميات أسعار المساكن في سياق الأنشطة الاقتصادية الإقليمية وتوفير أساس للبحوث المستقبلية في هذا المجال.
DOI: https://doi.org/10.25229/beta.1779525
Publication Date: 2026-02-27
Author(s): Mert Ersen
Primary Topic: Housing Market and Economics
Overview
The housing price index (HPI) serves as a crucial economic indicator that reflects fluctuations in housing prices, significantly influencing investment decisions for both investors and financial institutions. This study investigates the impact of macroeconomic variables, specifically the consumer price index (CPI) and the industrial production index (IPI), on the HPI in the TR3 region, utilizing data from Q4 2020 to December 2024 and employing the ARDL bounds test method.
The long-term analysis reveals that a 1% increase in CPI negatively affects HPI3 by 0.49% at a 10% significance level, while a 1% increase in IPI positively influences HPI3 by 7.98% at a 5% significance level. The error correction coefficient of -0.17 suggests that any short-term deviations from equilibrium will correct within approximately six months. Additionally, in the short-term analysis, current and lagged values of CPI (up to three periods) exhibit positive and significant effects on HPI3, indicating that inflation may positively impact housing prices in the short term.
Introduction
The introduction of the research paper emphasizes the dual role of housing as both a fundamental need and a significant investment vehicle for households and businesses. It highlights the housing market’s importance as an indicator of individual well-being and economic performance, particularly in Turkey, where the construction sector and related industries are vital for economic growth. Recent trends indicate a dramatic increase in housing prices in Turkey, with the price per square meter rising from 6,300 TL in 2020 to approximately 30,500 TL in 2023, marking an increase of around 680%. This surge varies across major cities, with Istanbul, Ankara, and Izmir experiencing increases of 583%, 722%, and 692%, respectively.
The paper underscores the necessity for a nuanced understanding of housing price dynamics, which are influenced by various macroeconomic factors such as interest rates, inflation, and construction costs, as well as demographic changes and urbanization. It notes that while housing constitutes a significant portion of household assets, price fluctuations pose risks for investors and financial institutions. The introduction calls for a critical reassessment of the perception of rapidly rising housing prices in Turkey, suggesting that the factors influencing these prices may differ significantly across regions and contexts, thus necessitating tailored analyses in both theoretical and empirical research.
Results
In this study, the relationships and causality between the housing price index (HPI3) and two economic indicators, the industrial production index (IPI) and the consumer price index (CPI), were analyzed using a linear model based on the framework established by Katrakilidis and Trachanas (2012). The analysis focused on the TR3 region of Türkiye, which includes the provinces of İzmir, Aydın, Denizli, Muğla, Manisa, Afyonkarahisar, Kütahya, and Uşak. The data, covering the period from the fourth quarter of 2020 to December 2024, were logarithmically transformed and represented as $\ln(\text{HPI3})$, $\ln(\text{IPI})$, and $\ln(\text{CPI})$.
The dataset comprised 57 observations for each variable, with descriptive statistics indicating that the variable $\ln(\text{CPI})$ had the highest mean value of 6.921192. Notably, while $\ln(\text{IPI})$ and $\ln(\text{CPI})$ exhibited left skewness, $\ln(\text{HPI3})$ displayed right skewness, suggesting differing distribution trends among these variables. Furthermore, the normality test results indicated that $\ln(\text{HPI3})$ and $\ln(\text{CPI})$ followed a normal distribution, whereas $\ln(\text{IPI})$ did not, as evidenced by the Jarque-Bera test values. These findings provide a foundational understanding of the dynamics between housing prices and economic indicators in the TR3 region.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the significance of analyzing housing prices in the TR3 region of Türkiye, which is characterized by unique demographic and economic factors that differentiate it from other regions. The study employs the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) bounds test to explore the short- and long-term relationships between the housing price index and key macroeconomic indicators, specifically the consumer price index (CPI) and the industrial production index (IPI). The findings aim to inform local housing policies by identifying how housing prices in the TR3 region may diverge from national trends, thereby enabling more targeted policy interventions.
The literature review underscores the extensive research on housing price determinants, both globally and within Türkiye, emphasizing the influence of macroeconomic factors such as interest rates, inflation, and industrial production. Previous studies have established a two-way relationship between housing markets and economic cycles, with regional variations in responses to these indicators. The limited focus on the TR3 region presents a gap in the literature, which this study seeks to address. The results are expected to contribute to the understanding of housing price dynamics in the context of regional economic activities and provide a foundation for future research in this area.