AKADEMİK YAKLAŞIMLAR DERGİSİ JOURNAL OF ACADEMIC APPROACHES

Transkript

1 Konut Sahplğnn Belrleycler: Hanehalkı Resler Üzerne Br Uygulama Halm TATLI 1 Özet İnsanların barınma htyacını sağlayan konut, temel htyaçlar arasında yer almaktadır. Konut sahb olmayan ve krada oturan hanehalkı reslernn aylık gelrler çndek en yüksek gder kalemlernden br kradır. Bu yüksek gder kalemnn alede bulanan breylern yaşamlarını olumsuz etklemes nedenyle konut sahplğn etkleyen faktörlern araştırılması önem arz etmektedr. Bu çalışmanın amacı, hanehalkı reslernn konut sahplğn etkleyen faktörler araştırmaktır. Bu amaçla Malatya kent merkeznde yaşayan 410 hanehalkı resne uygulanan br anket le toplanan verler kullanılarak logt model tahmn edlmştr. Konut sahplğnn belrleyclernn tespt edlmes amacıyla yapılan logt model analz sonucunda; hanehalkı resnn evl olması, aylık gelrn logartması ve yaşındak artış konut sahplğn olumlu yönde etkleyen faktörler olarak saptanmıştır. Anahtar Kelmeler: Konut Sahplğ, Malatya, Logt Model, Hanehalkı Res Determnants Of Ownershp Of Housng: An Applcaton Of The Heads Of Households Abstract Housng that provdes shelter needs of people, s one of the basc needs. One of the hghest expensve tems n a monthly ncome of household heads who were tenants and not own a house s the rent. It s mportant to nvestgate the factors affectng the ownershp of housng due to the negatve mpact of ths hgh expense tem on the lves of ndvduals n the famly. The purpose of ths study s to nvestgate the factors that affect the ownershp of housng by household heads. For ths purpose, logt model has been estmated usng data collected wth a questonnare appled to 410 head of households lvng n Malatya cty center. As a result of analyss of the logt model that has been done n order to dentfy the determnants of housng ownershp, the marrage of heads of households, the log of monthly ncome and the ncrease n the age has been determned as factors that postvely affect the ownershp of housng. Key Words: Housng Ownershp, Malatya, Logt Model, Household head 1 Yrd.Doç.Dr., Bngöl Ünverstes Sağlık Yüksekokulu, htatl@bngol.edu.tr 40

2 1. Grş Konut, hanehalkının yaşaması çn gerekl olan nsan ve temel htyaçların karşılandığı fzk mekan olarak tanımlanablr. Konut, nsanların barınma htyacını karşılayan temel htyaçları arasında yer alır. Sürekl hale gelen nüfus artışı, kırsal alanların sıkıntılarına bağlı olarak meydana gelen göçler, kent alanlarında konut htyacını daha da artırmaktadır. Bu bağlamda hükümetler breylern temel htyaçları arasında olan konut htyaçlarını karşılamak çn toplu konut programları gelştrmektedr. Türkye de kentsel nüfus hızlı br şeklde artarak kırsal nüfusu aşmıştır. Bu artış, kent alanlarında konut sorunu meydana getrmştr. Uygulanan ekonomk poltkalar ve nşaat sektöründek teknolojk gelşmeler le brlkte konut yapımında, hızlı br artışın olmasına rağmen mevcut konutlar taleb karşılamamaktadır. Türkye de 2013 yılı 1. çeyrek tbarıyla konut, 2. çeyrek tbarıyla konut satılmıştır. Araştırmanın yapıldığı Malatya lnde 2013 yılı 1. çeyrek tbarıyla 2394, 2. çeyrek tbarıyla 2750 konut satılmıştır (TÜİK, 2013) yılları arasında Türkye de ve Malatya dak konut satışları Tablo 1 de verlmştr. Tablo 1 ncelendğnde hem Malatya da hem de Türkye de genel olarak konut satışlarının arttığı görülmektedr. Konut yapımı ve satışındak artışa rağmen konut htyacı artmaya devam etmektedr. Tablo 1 Türkye ve Malatya dak Konut Satışları ( ) Yıllar Malatya Türkye Kaynak: Tablo stesnden faydalanarak yazar tarafından hazırlanmıştır. Konut sahb olmayan ve krada oturan hanehalkı reslernn aylık gderler çndek en yüksek harcama kalemn kra harcaması olduğu blnmektedr (TÜİK). Hanehalkı reslernn aylık gderler çndek bu yüksek oran alede bulanan breylern yaşamlarını olumsuz etklemektedr. Bu nedenle konut sahplğnn belrleyclernn neler olduğunu tespt edlmes önem arz etmektedr. Son yıllarda ekonom ve toplumda meydana gelen hızlı değşmeler konut sahplğnn belrleyclern yenden değerlendrlmesn gerekl kılmaktadır. Bu belrleyclern etks daha çok ekonomde meydana gelen dalgalanmalara bağlı olarak değşmektedr. Cnsyet, meden 41

3 durum gb faktörlern konut sahplğ üzerndek etks değşmeden devam etmektedr. Bazı faktörlern etks se sürekl br şeklde artmaya devam etmektedr. Bu çalışmanın amacı, gelrn, yaşın, cnsyetn, meden durumun, eğtmn, hanehalkı büyüklüğünün ve bağımlı nüfus sayısının konut sahplğ üzernde etkl faktörler olup olmadığını test etmektr. Lnneman (1985), Rothenberg ve dğerler (1991), Hansen ve Skak (2005) ve Laurdsen ve Skak (2007), Jayantha (2012), Fsher ve Jaffe (2003), yaptıkları çalışmalarla konut sahplğnn sosyal ve ekonomk belrleyclern ortaya koymuşlardır. Lteratür ncelendğnde hanehalkı resnn gelr, yaşı, cnsyet, meden durumu, eğtm durumu, hanehalkı büyüklüğü ve bağımlı nüfus sayısının konut sahplğ üzernde etkl olan faktörler olduğu söyleneblr Gelr, hanehalkı resnn konut sahplğ üzernde doğrudan ve dolaylı olarak etkl olan br faktördür (Hood, 1999: 43). Br hanehalkının gelrnn artmasının konut alma steğn de artırması doğrudan etky gösterr. Gelrn artması sonucunda konut sahplğ malyetlernn azalması dolaylı etkler göstermektedr. Mekska da yapılan br çalışmada gelrn konut talebnn öneml br faktörü olduğu ve esneklğnn yaklaşık 0,80 olduğu tespt edlmştr (Fontenla ve Gonzalez, 2009: 9). Attanaso vd. yaptıkları çalışmada breylern gelrlernn düşük ve belrsz olduğu durumlarda konut satın almayı erteledklern saptamışlar (Attanaso ve dğerler, 2012: 1). Constant ve arkadaşları probt model tahmn yöntemn kullanarak yaptıkları çalışmalarında gelrn konut sahplğnn öneml br belrleycs olduğunu ve gelrdek artışın hanehalkı resnn konuta sahp olma olasılığını artırdığını saptamışlardır (Constant ve dğerler, 2009: 1893). Meden durum da breylern konut sahb olmaları üzernde etkl olan faktörler arasında yer alır. Çünkü evl çftlern evl olmayanlara göre br yere yerleşme eğlmler daha yüksek ve hareketllkler daha düşüktür. Evl olanların çocuklarının geleceğ çn tasarruf yapma eğlmler daha yüksektr. Gelecek kaygılarının daha yüksek olması nedenyle konut sahb olma yolunda daha çok gayret sarf etmektedrler. Fontenla ve Gonzalez gelşmekte olan ülkeler arasında yer alan Mekska da yaptıkları çalışmada evl hanehalkı reslernn konut talebnn evl olmayan hanehalkı resler le kıyaslandığında %2,2 daha yüksek olduğunu tespt etmşlerdr (Fontenla ve Gonzalez, 2009: 9). Cnsyet de hanehalkı resnn konut sahplğn etkleyen br faktördür. Çünkü erkekler kadınlar le kıyaslandıklarında gelrler daha belrleyc br şeklde yüksektr. Fontenla ve Gonzalez n yaptığı çalışmada kadın hanehalkı reslernn konut talebnn erkekler le 42

4 kıyaslandığında %4 daha az olduğunu saptamışlaradır. Aynı çalışmada erkek hanehalkı reslernn kadın hanehalkı resler le kıyaslandığında gelrlernn daha yüksek olduğu ve evl hanehalkı reslernn bekar hanehalkı resler le kıyaslandığında daha fazla kazanç elde ettkler saptanmıştır. Hanehalkı resnn eğtm düzey de konut sahplğnn öneml br belrleycsdr. Daha yüksek eğtm düzeyne sahp br brey daha y br ş ve buna bağlı olarak daha yüksek br gelr elde eder. Bu yüksek gelr breyn tasarruflarını, konut kredsne ulaşmasını kolaylaştırır. Tasarruf ve fona ulaşma mkanları konut sahplğ üzerndek öneml k faktördür. Yapılan uygulamalı çalışmaların çoğunda yaş, konut sahplğ üzernde etkl br faktör olarak yer almaktadır. Yaşı daha yüksek olan hanehalkı resler daha yüksek gelre sahptrler. Çünkü yaşı daha yüksek olan hanehalkı resler zaman çende sahp oldukları ntelkler kullanarak daha deneyml olurlar ve buna bağlı olarak statüler zaman çnde yükselr. Bu da daha yüksek gelr elde etmelern sağlar. Laurdsen ve Skak, Danmarka da konut sahplğnn belrleyclern tespt etmeye yönelk olarak yaptıkları çalışmada hanehalkı resnn yaşı, evllk süresnn artması ve y br eğtme sahp olmasının konuta sahp olma olasılığını artırdığını tespt etmşlerdr (Laurdsen ve Skak, 2007: 12). Ermsch İngltere de yaptığı uygulamalı br çalışmada nüfusun yaş dağılımının, konut talebn belrleyen öneml faktörlerden brs olduğunu tespt etmştr (Ermsch, 2009). Kryger Avustralya da yaptığı çalışmada breyn yaşının konut sahplğnn öneml br belrleycs olduğunu belrtmştr (Kryger, 2009). Hanehalkı büyüklüğü ve bağımlı nüfus, konut sahplğnn öneml belrleycler arasında yer almaktadır. Yapılan br çalışmada bağımlı kş sayısının konut taleb üzerndek etks negatf olarak saptanmıştır (Fontenla ve Gonzalez, 2009: 9). Martn, yaptığı çalışmada; hanehalkı sayısı, ale gelrndek yıllık yüzde artış oranı ve meden durum gb değşkenlern konut talebn belrledğn saptamıştır (Preston, 1966: 503). Gan ve ark. yaptıkları çalışmada hanehalkı büyüklüğünün konut sahplğn sağlayan kred oranlarını azalttığını tespt etmşlerdr (Gan ve dğerler: 2012). Karahan İstanbul da yaptığı çalışmada, hane halklarının ve kşlern yaşam bçm, kaynakları, algıları, kültürler ve kşsel özellkler, mülkyet durumu gb tüm etmenler konut ve yerleşm alanı terchlernde rol oynayan faktörler olduğunu tespt etmştr (Karahan, 2009: 97). Öztürk ve Ftöz, Türkye konut pyasasında konut arz ve talebnn belrleyclern le lgl yaptıkları çalışmada kş başına mll gelr, konut fyatları ve faz oranları le konut taleb 43

5 arasında poztf yönlü br lşk; demografk faktörler le konut taleb arasında se önemsz br lşk olduğunu tespt etmşlerdr. Aynı çalışmada konut arzını belrleyen değşkenlerden kş başına mll gelr, konut fyatları ve M2 parasal büyüklüğündek artış le konut arzı arasında poztf yönlü br lşk olduğu tespt edlmştr. (Öztürk ve Ftöz, 2009) 2. Metodoloj Bu çalışmada konut sahplğnn belrleyclern tespt etmek çn Atatürk Ünverstes BAB 2012/322 nolu projes kapsamında desteklenen Sosyal Sermaye ve Yoksulluk: TRB1 Bölges Üzerne Br Araştırma sml çalışmada toplanan verler kullanılmıştır. Söz konusu çalışmada Ağustos-Eylül 2012 yılında Malatya kent merkeznde yapılan örnekleme le tespt edlen 405 hanehalkı resne uygulanan anket le verler toplanmıştır. Çalışmada kırsal alanlar hmal edlmş olup, anket sadece kent merkezndek hanelere uygulanmıştır. Söz konusu anket hanehalkı res ve alesnn demografk, sosyal özellklern, konut sahplğn, gelr ve harcamalarını saptamaya yönelk sorulardan oluşmaktadır. Hanehalkı resnn demografk ve sosyal özellkler le gelr ve harcamaları saptamak amacıyla hazırlanan brnc kısımda hanehalkı resnn, yaşı, cnsyet, meden durumu, eğtm durumu, mesleğ, çalışma durumu, kamet ettğ l, hanehalkı büyüklüğü, alenn aylık toplam gelr, sahp olunan fzk varlıkları, konut sahplğ, bakmakla yükümlü olduğu kş sayısı, borç durumu, alede okuyanların sayısı ve gelr kaynakları sorulmuştur. Belrlenen örnek kütleye anketörler tarafından yüz yüze görüşme le uygulanan anketlerden elde edlen ham verler, kontrollü olarak Excel'e grlmek suretyle elektronk ortama aktarılmıştır. Daha sonra SPSS programı ver tabanına aktarılan bu verler, br de burada detaylı olarak çeştl açılardan kontrol edlmş ve tespt edlen yanlışlıklar düzeltlmştr. İlk aşamada SPSS programı yardımıyla k-kare analz yapılarak değşkenler arasındak lşknn anlamlı olup olmadığı ortaya konulmuştur. Daha sonra da, SPSS paket programı yardımıyla oluşturulan br logt model tahmn edlmş ve bu tahmn sonuçlarına dayalı olarak hanehalkı reslernn konuta sahp olma olasılıkları araştırılmıştır. Araştırmada kullanılan ver set 30 dan büyük olduğu çn her br faktörün dağılımı Tek Örneklem Kolmogorov Smrnov Test ve Homogenety of Varance Test yöntemleryle ncelendkten sonra parametrk olmayan test yöntemlernn kullanılması yoluna gdlmştr. Ntel değşkenler çn k-kare bağımsızlık, ncel değşkenler çn Mann-Whtney U Test kullanılmıştır. İstatstksel anlamlılık çn P<0.05 değer alınmıştır. 44

6 İk veya daha fazla değer alan gölge değşkenler bağımsız değşken olarak regresyon modellernde yer alablecekler gb bağımlı değşken olarak da regresyon modellernde yer alablrler. Gölge değşkenlern bağımlı değşken olarak yer aldığı regresyon modellernde bağımlı değşken k değer alıyorsa, değşken evet-hayır, başarılı-başarısız, olumlu-olumsuz, satın alma-almama veya konuta sahp olma-olmama gb terch veya karar belrtr. Bu terch veya kararları ncelleştrmenn yolu, (0) ya da (1) değerlern alan gölge değşkenler oluşturmaktır; (0), özellğn yokluğunu; (1) se, varlığını fade eder. Örneğn, gölge değşken, hanehalkı resnn konutu olmaması halnde, (0) değern; hanehalkı resnn konutu olması halnde se (1) değern alır. Bu tür modeller kl terch modeller olarak adlandırılırlar. 2 Bağımlı değşkenn ntel vasıf taşıdığı kl terch modeller doğrusal olasılık (Lnear Probablty), probt ve logt olmak üzere üçe ayrılmaktadır. Uygulamada daha çok tek değşkenl ve k değşkenl probt le logt model, k durumlu probt ve logt model kullanılmaktadır (Akın, 2002:130). Doğrusal olasılık modelnde (DOM) karşılaşılan sorunları gdermek çn normal Brkml Dağılım Fonksyonu na (BDF) dayalı olarak türetlen probt modelnn teork gerekçes nspeten sınırlıdır. Bu nedenle probt modelne alternatf olarak oluşturulan logt model, uygulamada daha cazp bulunmakta ve daha yaygın bçmde terch edlmektedr. (Özer ve arkadaşları, 2006: 41) Logt regresyon model, bağımlı değşkenn tahmn değerlern olasılık olarak hesaplayarak olasılık kurallarına uygun sınıflama yapma mkanı veren, tablolaştırılmış ya da ham ver setlern analz eden br statstksel yöntemdr (Özdamar, 1999: 476). İk düzeyl bağımlı değşken çn tasarlanmış olan logt regresyon model doğrusal olmayan br regresyon modeldr. Logt regresyon modelnde k düzeyl bağımlı değşkenn yanında kategork bağımsız değşken/değşkenler, sadece sürekl bağımsız değşken/değşkenler veya hem kategork hem de sürekl bağımsız değşkenler kullanılablr (Kaşko, 2007: 19). Olasılığın 0-1 aralığında kalmasını sağlayan ve katsayılar tbarıyla doğrusal olmayan logt model (Kennedy, 2006: 286), P E ( Y 1 X ) F( I ) F( e 1 ( 0 1 X ) 1 X ) 1 e (1) I 2 Blg çn bkz. John H. Aldrch-Forrest D. Nelson, Lnear Probablty, Logt and Probt Models, Calforna: Sage Publcatons, Inc., 1984, s

7 (1) denklemnden görüldüğü gb lojstk BDF den türetlmektedr (Özer, 2004: 75; Tarı, 2005: 256). Burada yer alan I 0 1 X ve e=2,7182 olup, doğal logartma tabanıdır. I - le + arasında sınırsız br aralığa sahp ken, olayın gerçekleşme olasılığını gösteren P de 0-1 arasında değer alır ve P le I arasında doğrusal olmayan br lşk bulunmaktadır (Gujarat, 2011:554). Böylece bağımsız değşken (X ) hang değerler alırsa alsın fonksyondak eksponansyel term dama poztf olacağı çn P nn alt sınırı da 0 olur. Olasılık çn gerekl olan 0 P 1 koşulunu bu fonksyon sağlamış olur. çıkarılarak Eştlk (1)'nn her k yanı ( 1 e I ) le çarpıldığında ( 1 I e ) P 1 olur. P ye bölüp 1 I e I P e P P P P bulunur. e 1 I e I olduğundan; (2) 1 eştlğ elde edlr. Burada P /(1-P ), olasılık oranı (odds rato)'dır. Bu oran da br hanehalkının konuta sahp olma olasılığının olmama olasılığına oranıdır. P açıklayıcı değşken (X ) hakkında blg vermekte ve nn breyn belrl br terch yapma olasılığını fade etmektedr. Odds oranının doğal logartması alınarak Logt e ulaşılır. Bu amaçla son eştlğn (2) her k yanının doğal logartması alındığında; P ln ln e 1 P I I X 0 1 P X (3) L Ln I P elde edlr ve burada olasılılık oranının logartması olan L, artık sadece X ye göre değl, aynı zamanda anakütle katsayılarına göre de doğrusaldır (Gujarat, 2011: 555; Koop, 2008: 278). Logt modelde P 0-1 aralığında değer alırken, L (logt) de - le + arasında değer alır. Yan olasılıkların zorunlu olarak 0-1 arasında yer almalarına karşılık, logtler çn böyle br sınırlama söz konusu değldr (Özer, 2004: 64; Cramer, 2005:4). Regresyon modelnn kurulması, ekonometrk br çalışmada zlenmes gereken lk adımdır. Bu amaçla araştırmanın model, k alternatfn söz konusu olduğu br durumda br karar brmnn sahp olduğu özellkler le bu alternatfler arasında bell br terchte bulunma olasılığı arasındak lşky ortaya koyan logt model tahmnne dayanmaktadır. 46

8 Bu bağlamda hanehalkı reslernn konut sahp olma olasılığı üzernde etkl olduğu düşünülen çeştl faktörlern etksn tahmn etmek çn logt model yöntem kullanılmış ve çalışmada kullanılan verlern gruplandırılmamış verler olması nedenyle ele alınan model en yüksek olablrlk (EYO, Maxmum Lkelhood, ML) yöntem le tahmn edlmştr. Hanehalkının konut sahplğ (Konut) bağımlı değşken olarak 1 ve 0 değer alan bağımlı kukla değşkenler le fade edlmştr. Konut sahplğ belrleyclern ncelendğ bu çalışmada, konut sahplğ üzernde, hanehalkı resnn aylık toplam gelrn Logartması (Log Gelr) le brlkte hanehalkı resnn yaşı (Yaş), cnsyet (Cnsyet) meden hal (MH), hanehalkı büyüklüğü (HBU), bakmakla yükümlü olduğu kş sayısı (BN), aldığı eğtm yılı sayısı (Eğtm) ve çalışma durumunu (Çalışma) etkl olableceğ düşünülmektedr (Tablo 2). Dolayısıyla, bu değşkenler tahmn modellernde bağımsız değşken (X ) olarak kullanılmaktadır. Bu değşkenlerden Cnsyet, MH ve Çalışmanın kategork değşkenler olmalarına karşılık dğer değşkenler sürekldr. Konut sahplğn etkleyen faktörler çoğaltmak mümkün olsa da, uygulanan anketten elde edlen verler dkkate alınarak modelde yer alan bağımsız değşkenler bunlarla sınırlandırılmıştır. X LogGelr Egtm, Yaş, Cnsyet, MH, HBU, BN, Tablo 2 Ekonometrk Modeln Değşkenler (4) Değşkenler Tanımı Bağımlı Değşken Konut (Kategork) Var:1, Yok:0 Bağımsız Değşkenler Aylık Gelrn Logartması (Log Gelr) Hanehalkı res aylık gelrnn logartması (Ncel) Eğtm durumu (Eğtm) Hanehalkı resnn eğtm yılının sayısı (Ncel) Yaş (Yaş) Hanehalkı resnn yaşı (Ncel) Cnsyet (Cnsyet) Kukla (Erkek:1, Kadın:0) * Meden hal (Meden) Kukla (Evl:1, Bekar/Dul:0) ** Çalışma Durumu (Çalışma) Kukla (Çalışıyor:1, Çalışmıyor:0) *** Hanehalkı büyüklüğü (HBU) Hanehalkı büyüklüğü (Ncel) Bağımlı nüfus sayısı (BN) Bakmakla yükümlü olunan kş sayısı (Ncel) * Referans grup kadın olarak belrtlmştr, ** Referans grup bekar/dul olarak belrtlmştr, *** Referans çalışmama olarak belrtlmştr. Modele grecek değşkenlern belrlenmes çn ntel değşkenler çn k-kare bağımsızlık test, ncel değşkenler çn se Mann-Whtney U Test kullanılmıştır. Bu k test sonucunda modele greblecek değşkenlern hanehalkı resnn aylık toplam gelrnn 47

9 logartması (Log Gelr), yaşı (Yaş), meden hal (Meden), aldığı eğtm yılı sayısı (Eğtm) ve çalışma durumu (Çalışma) olduğu saptanmıştır. Bu değşkenler le yapılan farklı model denemelernde sonucunda aylık ortalama toplam gelrn logartması ( Log Gelr), yaş (Yaş) ve meden durumu (Meden) değşkenlernn yer aldığı nha model L Ln Y LogGelr Yaş Meden (5) P P bçmnde oluşturulmuştur. 3. Temel Bulgular Bu kısımda öncelkle araştırma kapsamına alınan örneklemn özellkler ortaya konulmakta, ekonometrk modeln oluşturulmasında dkkate alınan değşkenlere lşkn tanımlayıcı statstkler sunulmakta ve uygulama sonucunda ulaşılan tahmn ve test sonuçları verlmektedr Örneklem Özellkler Burada örneklemn temel demografk ve sosyoekonomk özellkler, çeştl değşkenler (hanehalkı resnn yaşı, cnsyet, meden durumu, eğtm durumu, çalışma durumu, ştek durumu, hanehalkı büyüklüğü, bakmakla yükümlü olduğu kş sayısı ve ortalama aylık gelr) dkkate alınarak tablolarla açıklanmaktadır. Brçok çalışmada kullanılan en öneml demografk faktörlerden br olan cnsyet durumu, bu çalışmada araştırmaya katılan hanehalkı resler çn de araştırılmıştır. Malatya lnde araştırma kapsamına grenlern çnde erkek olanların oranı %94.9 (389 kş), kadın hanehalkı reslernn oranı se sadece %5.1 (21 kş) dr (Tablo 3). Bu sonuç araştırmaya gren katılımcıların çnde erkek hanehalkı reslern kadın hanehalkı reslerne göre çok daha fazla olduğunu göstermektedr. Malatya lnde araştırma kapsamına gren hanehalkı reslernn yaşı ankette doğrudan sorulmuş daha sonra 5 gruba ayrılmıştır. Yaş grupları ncelendğnde yaş grubunda olanların oranı %36.6 (150 kş), yaş grubunda olanların oranı %31 (127 kş), yaş grubunda olanların oranı %14.9 (61 kş), 30 ve altı yaş grubunda olanların oranı %11.2 (46 kş) ve 61 ve üzer yaş grubunda olanların oranı se %6.3 (26 kş) tür (Tablo 3). Brçok çalışmada kullanılan dğer öneml demografk faktörlerden br olan meden durum Malatya l çn ele alındığında, hanehalkı reslernn 358'nn (%87.3) evl, 52'snn (%12,7) bekar/dul olduğu tespt edlmştr (Tablo 3). 48

10 Hanehalkı reslernn eğtm durumu Tablo 3 te verlmektedr. Katılımcıların %28.3 ü lse mezunu olduklarını, %23.4 ü lkokul mezunu olduklarını, %21.2 s ünverste veya yüksek lsans mezunu olduklarını ve %19.3 ü se lköğretm/ortaokul mezunu olduklarını belrtmşlerdr. Malatya lnde ünverste mezunu oranının dğer eğtm kategorleryle kıyaslandığında düşük olduğu görülmektedr. Ünverste mezunları daha ntelkl olmaları nedenyle ücret düzey daha yüksek olan şlerde sthdam edlrler. Yüksek gelr de hanehalkı reslernn konut sahplğn destekleyen öneml br faktördür. Malatya lnde hanehalkının kaç kşden oluştuğu ankette doğrudan sorulmuş, daha sonra hanehalkı büyüklüğü dört grupta ncelenmştr. Hanehalkı reslernn hanehalkı büyüklükler tbarıyla dağılımları dört grup halnde Tablo 3 te verlmştr. Buna göre, katılımcıların 192'snn (%46.8) ales 4-5 kşden oluşurken, 139'unun (%33.9) ales 3 ve daha az kşden oluşmaktadır. Dğer yandan, hanehalkı reslernn 69'unun (%16.8) ales 6-7 kş ken, 10'nunun (%2.4) ales 8 ve daha fazla kşden oluşmaktadır. Hanehalkı reslernn bakmakla yükümlü olduğu kş sayısı da dört grupta ncelenmştr. Malatya lnde araştırma kapsamına alınan hanehalkı reslernn bakmakla yükümlü olduğu kş sayısının dağılımı Tablo 3'te verlmştr. Buna göre, katılımcıların 253'ünün (%61.7) bakmakla yükümlü olduğu kş sayısı 3 ve daha az kşden oluşurken, 124'ünün (%30.2) bakmakla yükümlü olduğu kş sayısı 4-5 tr. Dğer yandan, hanehalkı reslernn 28'nn (%6.8) bakmakla yükümlü olduğu kş sayısı 6-7 ken, sadece 5'nn (%1.2) bakmakla yükümlü olduğu kş sayısı 8 ve daha fazladır. Malatya lnde ankete katılan hanehalkı reslernn yaklaşık yarısının bakmakla yükümlü oldukları kş sayısı 3 ve daha azdır. Tablo 3 Hanehalkı Reslernn Bazı Sosyo-Demografk Özelklerne Göre Dağılımları (n=410). Sosyo-Demografk Özelk Sayı Yüzde (%) Cnsyet Yaş grupları Meden durumu Erkek Kadın ve altı ve üzer Evl Bekar/Dul

11 Hanehalkı resnn öğrenm durumu Hanehalkı Büyüklüğü Bakmakla Yükümlü Olunan Kş Sayısı Okuryazar değl Okuryazar (Dplomasız) İlkokul (5 yıl) İlköğretm/Ortaokul Lse Meslek yüksekokulu Ünverste veya Lsansüstü Malatya da hanehalkı reslernn ştek durumlarını Tablo 4 vermektedr. Buna göre; katılımcıların %36.3 ünün ücretl veya maaşlı, %24.9 unun emekl, şsz, ev hanımı, hasta gb ktsaden aktf olmayan, %21 nn kend hesabına çalışan ve %17.8 nn se yevmyel çalışan oldukları tespt edlmştr. Malatya lnde araştırmaya katılan hanehalkı reslernn %74.6 sı (306 kş) br şte çalıştığını, %25.4 ü (104 kş) se çalışmadığını beyan etmştr (Tablo 4). Hanehalkı reslernn aylık ortalama gelrler 1000 TL'lk aralıklarla beş gruba bölünerek dağılımları Tablo 3 te sunulmuştur. Gelr gruplarından brncs düşük, kncs ortanın altı, üçüncüsü orta, dördüncüsü ortanın üstü ve sonuncusu yüksek gelr grubu olarak ntelendrleblr. Dolayısıyla, Tablo 4 katılımcıların en azının yüksek gelr grubunda ve en çoğunun se düşük ve ortanın altı gelr grubunda olduğunu göstermektedr. Buna göre katılımcıların 172'snn (%42) düşük, 124'ünün (%30.2) ortanın altı gelr grubunda olmasına karşın, 16'sı (%3.9) yüksek gelr grubundadır. Dğer yandan, hanehalkı reslernn 63'ü (%15.4) orta ve 35' (%8.5) ortanın üstü gelr grubunda yer almaktadır. Tablo 4 Hanehalkı Reslernn Çalışma Yaşamına İlşkn Özelkler (n=410) Özelk Sayı Yüzde (%) İştek durumu Çalışma durumu Ücretl veya maaşlı Yevmyel Kend hesabına çalışan İşsz, ev hanımı, emekl, yaşlı veya hasta Çalışıyor Çalışmıyor

12 Aylık Gelr (Bn TL) Malatya da araştırma kapsamına gren hanehalkı reslernn %56.8 (233 kş) oturdukları konutun kendlerne at olduğunu, %43.2 s (177 kş) se oturdukları konutun kendlerne at olmadığını beyan etmşlerdr (Tablo 5). Katılımcıların yarısından fazlasının konut sahb olduğu görülmektedr. Ancak konut sahb olmayanların oranı da (%43.2) yüksektr. Tablo 5 Hanehalkı Reslernn Konut Sahplğnn Dağılımı Konut Sahplğ Sıklık % Geçerl % Brkml % Evet Hayır TOPLAM Malatya da hanehalkı reslernn yaş grupları tbar le konut sahplğ Tablo 6 da sunulmuştur. Malatya da araştırma kapsamına gren 61 ve üzer yaş grubunda olan hanehalkı reslernn %76.9'u konut sahb ken, yaş grubunda olan hanehalkı reslernn %68.9 u, yaş grubunda olan hanehalkı reslernn %63'ü, yaş grubunda olan hanehalkı reslernn %43.3'ü ve 30 ve altı yaş grubunda olan hanehalkı reslernn %56.5' konut sahbdr. Bu bulgular yaş artıkça konuta sahp olma oranının arttığını göstermektedr. Tablo 6 Yaş Grupları İtbarıyla Konut Sahplğ Yaş Grupları Konut Sahplğ Konut sahb değl Konut sahb Toplam 30 ve altı Sayı % Sayı % Sayı % Sayı % ve üzer Sayı % TOPLAM Sayı %

13 Malatya da anket uygulanan hanehalkı reslernn cnsyetler tbarıyla konut sahplğn gösteren Tablo 7, toplam 389 erkek hanehalkı resnden 219 unun (%56.3) ve 21 kadın hanehalkı resnden 14'ünün (%66.7) konut sahb olduğunu göstermektedr. Tablo 7 ncelendğnde erkeklern konut sahp olma oranının kadınlara göre daha yüksek olduğu görülür. Tablo 7 Cnsyet İtbarıyla Konut Sahplğ Cnsyet Erkek Kadın TOPLAM Konut Sahplğ Konut sahb değl Konut sahb Toplam Sayı % Sayı % Sayı % Malatya da araştırma kapsamına gren katılımcıların meden haller dkkate alındığında; evl olmayan hanehalkı reslernn sayısının oldukça az olduğu görülmüştür. Evl 358 hanehalkı resnn 195' (%54.5) konut sahb ken, 163'ü (%45.5) konut sahb değldr. Dğer yandan, 52 bekar/dul hanehalkı resnden 38'nn (%73.1), konut sahb olduğu saptanmıştır (Tablo 8). Tablo 8 Meden Durum Bekar/Dul Evl TOPLAM Meden Durum İtbarıyla Konut Sahplğ Konut Sahplğ Konut sahb değl Konut sahb Toplam Sayı % Sayı % Sayı % Tablo 9 da görüldüğü gb, yevmyel olarak çalışan 73 hanehalkı resnden 39 u (%53.4), emekl, şsz, ev hanımı, yaşlı ve hasta gb ktsaden aktf olmayan 102 hanehalkı 52

14 resnden 35 (%34.3), kend hesabına çalışan 86 hanehalkı resnden 37 s (%43) ve ücretl veya maaşlı 149 hanehalkı resnden 66 sı (%44.3) konut sahb değldr. Yevmyel olarak çalışanların konut sahplğ oranının düşük olduğu görülmektedr. Bunun neden yevmyel olarak çalışanların sürekl br şte çalışmamaları olablr. Çünkü bu kşler genel olarak geçc şlerde çalışırlar ve mevsmsel şartlara bağlı olarak ş mkanları elde ederler. Tablo 9 İştek Durum İtbarıyla Konut Sahplğ İştek Durum Ücretl veya maaşlı Yevmyel Kend hesabına çalışan İşsz, ev hanımı, emekl, yaşlı ve hasta TOPLAM Konut Sahplğ Konut sahb değl Konut sahb Toplam Sayı % Sayı % Sayı % Sayı % Sayı % Malatya da araştırmaya katılan hanehalkı reslernn eğtm durumlarına göre konut sahplğ dağılımlarını Tablo 10 vermektedr. Buna göre ünverste mezunu 87 hanehalkı resnden 58 nn (%66.7) konut sahb olduğu, 29 unun (%29.4) se konut sahb olmadığı tespt edlmştr. Buna karşılık lkokul mezunu 96 hanehalkı resnden 52 snn (%54.2) konut sahb olduğu, 44 ünün se (%45.8) konut sahb olmadığı saptanmıştır. Bu sonuçlar Malatya da eğtm düzey yükseldkçe konut sahb olma oranının da artacağını göstermektedr. Yan konut sahplğnn, yüksek eğtm düzey le doğru orantılı br lşksnn olduğu söyleneblr. Tablo 10 Hanehalkı Resnn Eğtm Durumuna Göre Konut Sahplğ Konut Sahplğ Eğtm Durumu Konut sahb Toplam Konut sahb değl Okuryazar değl Sayı % Okuryazar (Dplomasız) Sayı % İlkokul (5 yıl) Sayı %

15 İlköğretm/Ortaokul Sayı % Lse Sayı % Meslek yüksekokulu Sayı % Ünverste veya Lsansüstü Sayı % TOPLAM Sayı % Malatya da hanehalkı reslernn elde ettkler ortalama aylık gelr, daha önce olduğu gb, beş gruba ayrılmış ve buna dayalı olarak konut sahplğ durumları ncelenmştr. Hanehalkı reslernn elde ettkler ortalama aylık gelr tbar le konut sahplğ durumları Tablo 11 de verlmektedr. Buna göre; en alt gelr grubundak 172 hanehalkı resnden 102 s (%86.6), ortanın altındak gelr grubundak ( ) 124 hanehalkı resnden se sadece 39'u (%31.5) konut sahb değldr. Tablo 11 Hanehalkı Resnn Ortalama Aylık Gelr İtbarıyla Aylık Gelr (Bn TL) TOPLAM Konut Sahplğ Konut Sahplğ Konut sahb değl Konut sahb Toplam Sayı % Sayı % Sayı % Sayı % Sayı % Sayı % Hanehalkı büyüklüğü tbarıyla konut sahplğ durumu Tablo 12'de sunulmuştur. Malatya da araştırma kapsamına gren, ales 8'den fazla kşden oluşan hanehalkı reslernn %60'ı (6 kş) konut sahb değlken, ales 6-7 kşden oluşan hanehalkı reslernn %36.2 s (25 kş), ales 4-5 kşden oluşan hanehalkı reslernn %45.3'ü (87 kş) ve ales en fazla 3 kşden oluşan hanehalkı reslernn %42.3's (59 kş) konut sahb değldr. Tablo 12 Hanehalkı Büyüklüğü İtbarıyla Konut Sahplğ Hanehalkı Büyüklüğü Konut Sahplğ Konut sahb değl Konut sahb Toplam 54

16 TOPLAM Sayı % Sayı % Sayı % Sayı % Sayı % Malatya da hanehalkı reslernn bakmakla yükümlü olduğu kş sayıları tbarıyla konut sahplğ durumlarını Tablo 13 vermektedr. 8'den fazla kşye bakan hanehalkı reslernn tamamı konut sahb değlken, 3 ve daha az kşye bakan hanehalkı reslernn konut sahb olmama oranı se %42.7 tür. Bu sonuç bakmakla yükümlü olduğu kş sayısı (bağımlı nüfus sayısı) artıkça hanehalkı reslernn konut sahb olamama oranlarının da arttığını göstermektedr. Tablo 13 Hanehalkı Resnn Bakmakla Yükümlü Olduğu Kş Sahplğ Sayısı İtbarıyla Konut Bakmakla Yükümlü Olunan Kş Sayısı Konut Sahplğ Konut sahb değl Konut sahb Toplam - 3 Sayı % Sayı % Sayı % Sayı % TOPLAM Sayı % Hanehalkı reslernn herhang br şte çalışıp çalışmadığına göre konut sahplğ dağılımları Tablo 14 te sunulmuştur. Buna göre Malatya da br şte çalıştığını beyan eden 306 hanehalkı resnden 165 (%53.9) konut sahbyken, 141 (%46.1) se konut sahb değldr. Dğer yandan herhang br şte çalışmadığını beyan eden 104 hanehalkı resnden %65.4 ünün (68 kş) konut sahb olduğu, %34.6 sının (36 kş) se konut sahb olmadığı tespt edlmştr. Bu bulgular çalışan hanehalkı reslernn çalışmayan hanehalkı reslerne göre konut sahplğ oranlarının daha yüksek olduğunu göstermektedr. 55

17 Tablo 14 Çalışma Durumu İtbarıyla Konut Sahplğ Çalışma Durumu Hayır Evet TOPLAM Konut Sahplğ Konut sahb değl Konut sahb Toplam Sayı % Sayı % Sayı % Örnekleme At Tanımlayıcı İstatstkler Malatya örneklem çn tahmn edlecek logt modelde yer alacak muhtemel bazı değşkenlere at bazı tanımlayıcı statstklere yer verlmştr. Araştırmada hanehalkı reslernn toplam eğtm yılı ve sahp olduğu mal varlığına bakıldığında toplam eğtm yılı ortalaması 9.98±4.61 yıl, en yüksek değer 17 yıl ve en küçük değer 0 ken, sahp olduğu mal varlığı ortalaması TL, en yüksek değer TL ve en küçük değer 0 TL olarak tespt edlmştr (Tablo 15). Hanehalkı reslernn yaş ortalaması yaklaşık 42.90±10.89 olup, en genc 21 ve en yaşlısı da 88 yaşındadır. Hanehalkı reslernn aylık ortalama toplam gelr yaklaşık ± TL olup, en düşük aylık ortalama toplam gelr 200 TL ve en yüksek aylık ortalama toplam gelr TL dr. Hanehalkı reslernn sahp oldukları hane büyüklüğü ortalaması 4.20±1.57 kş, en yüksek değer 10 kş ve en düşük değer 1 kş ken, bakmakla yükümlü oldukları kş sayısının ortalaması 3.20±1.56 kş, en yüksek değer 9 kş ve en düşük değer 1 kş olarak tespt edlmştr (Tablo 15). Tablo 15 56

18 Örnekleme At Tanımlayıcı İstatstkler Değşkenler Ortalama Standart Sapma Medyan En küçük En büyük Eğtm Servet Yaş HBU BakYük Aylık gelr Log Gelr Gözlem Logt Modeln Sonuçları Ncel değşkenler olan ortalama aylık toplam gelr, hanehalkı resnn eğtm yılı sayısı, yaş, hanehalkı büyüklüğü ve bakmakla yükümlü olunan kş sayısı çn sonuçlar Tablo 16 da sunulmuştur. Buna göre olasılık değerler (P) hanehalkı büyüklüğü ve bakmakla yükümlü olunan kş sayısı değşkenler harç, 0.05 e eşt ya da bundan büyük olmaması nedenyle sonuçlar statstksel olarak anlamlıdır. Konuta sahp olan ve olmayan hanehalkı resler karşılaştırıldığında ortalama aylık toplam gelr, eğtm yılı sayısı ve yaş değşkenler çn farlılık varken hanehalkı büyüklüğü ve bakmakla yükümlü olunan kş sayısı çn farklılık yoktur. Çok değşkenl analzler çn değşken seçeblmek amacıyla tek değşkenl analzler sonucunda elde edlen P değer <0.25 olan değşkenler logt model çn aday değşken olarak alınmıştır (Hosmer ve Lemeshow, 1998: 86). Tablo 16 Tahmn Edlecek Logt Modele Greblecek Aday Ncel Değşkenler Değşken Konut sahb Konut sahb değl P değer * Log Gelr 3.23 ( ) 3.00 ( ) < 0.01 Eğtm 11(0-17) 8 (0-17) Yaş 45 (21-88) 38 (24-73) < 0.01 HBU 4 (1-8) 4 (1-10) BN 3 (1-7) 3 (1-9) Log Gelr: Aylık ortalama toplam gelrn logartması, Yaş: Hanehalkı resnn yaşı, Meden: Hanehalkı resnn meden durumu HBU: Hanehalkı büyüklüğü, BN: Bağımlı Nüfus (Hanehalkı resnn bakmakla yükümlü olduğu kş sayısı) * Mann Whtney U test, Değerler ortanca (mn, max) olarak verld. HBU ve BN değşkenler harç, değşkenler <0,25, bu nedenle bu değşkenler logt modele grmeye adaydır. Ntel değşkenler olan cnsyet, meden durum ve çalışma durumu çn sonuçlar Tablo 17 de sunulmuştur. Buna göre meden durum le konut sahplğ arasında anlamlı br lşk vardır (P<0.05). Cnsyet ve çalışma durumu değşkenler le konut sahplğ arasında anlamlı br lşk yoktur (P>0.05). Ancak, çalışma durumu değşkenne at P değer <0.25 olduğu çn logt modele grmeye adaydır. 57

19 Tablo 17 Tahmn Edlecek Logt Modele Greblecek Aday Ntel Değşkenler Konut sahplğ Değşkenler Konut sahb Konut sahb değl Erkek 219 (56.3) 170 (43.7) Cnsyet Kadın 14 (66.7) 7 (33.3) [ n (%) ] Toplam 233 (54.5) 163 (45.5) Evl 195 (61.7) 137 (38.3) Meden Durum Bekar/Dul 38 ( 73.1) 14 (26.9) [ n (%) ] Toplam 233 (54.5) 163 (45.5) Evet 165 (53.9) 141 (46.1) Çalışma Durumu Hayır 68 (65.4) 36 (34.6) [ n (%) ] Toplam 233 (54.5) 163 (45.5) * Yates n Düzeltlmş K-Kare Test, ** Pearson K-Kare Test. P * * ** Analzde, modele grecek bağımsız değşkenler belrlemek çn, gerye doğru değşken çıkarma yöntem kullanılmıştır. Bu yöntem; bütün değşkenlern bulunduğu regresyon denklemnden önemsz değşkenlernn her adımda tek tek çıkarılmasıyla uygulanmaktadır. Dğer br fade le değşkenlern seçlmes veya modelden çıkarılması değşkenlern önemllğn kontrol eden br statstksel şleme göre yapılmaktadır (Çolak, 2007: 7). Burada amaç, hanehalkı reslernn konuta sahp olma olasılıklarını açıklayacak en y model belrlerken her br bağımsız değşkenn bağımlı değşken üzerndek etk düzeyn ölçecek model tahmn etmektr. Bu amaç doğrultusunda Malatya çn logt modelnn sonucu, modelde yer alan değşkenler, değşkenlern katsayıları, bu katsayılara at standart hatalar, Wald statstkler, serbestlk dereceler, anlamlılık düzeyler, odds oranları ve odds oranları çn %95 güven sınırlarına at blgler Tablo 18 de verlmştr. Tablo 18 Malatya İl çn Tahmn Edlen Logt Modele At Bulgular 58

20 Değşken Katsayı S.Hata Wald S.Der. Önemllk Odds Oranı %95 Güven Aralığı Alt Üst Log Gelr Yaş Meden Sabt Log Gelr: Aylık ortalama toplam gelrn logartması, Yaş: Hanehalkı resnn yaşı, Meden: Hanehalkı resnn meden durumu Yapılan logt model analz sonucunda anlamlı bulunan değşkenler br brm arttırıldığında hanehalkı reslernn konuta sahp olma olasılığı üzernde meydana getrdğ marjnal etky Tablo 19 vermektedr. Tablo 19 Logt Modeldek Değşkenlern Konut Sahb Olma Getrdkler Marjnal Etkler Değşken Katsayı Olasılığında Meydana P ˆ P(1 P)* Degsken Log Gelr Yaş Meden Log Gelr: Aylık ortalama toplam gelrn logartması, Yaş: Hanehalkı resnn yaşı, Meden: Hanehalkı resnn meden durumu * Katsayı büyüklüler doğrudan bağımsız değşkenn olasılık üzerndek etksn vermemektedr. Bu nedenle olasılığın bağımsız değşkenlere göre değşme oranı yan marjnal etk hesaplanmıştır. Malatya l çn yapılan analzde tahmn edlen logt modele lşkn Tablo 18 ncelendğnde; Log Gelr, Yaş ve Meden bağımsız değşkenlern anlamlılık değerlernn P<0.05 olması nedenyle anlamlı oldukları saptanmıştır. Wald statstğ bu bağımsız değşkenlern hanehalkı reslernn konut sahplğ olasılığını açıklamada anlamlı olduklarını göstermektedr (Tablo 18). Malatya örneklem çn yapılan analz sonucuna göre hanehalkı reslernn konut sahplğ le lgl model şu şeklde yazılablr: 1 P L Ln 1P P P e Log Gelr 0.045Yaş Meden Log Gelr Yaş Meden Modeldek sabt term (-7.838), söz konusu bağımsız değşkenlern sıfır olması halnde hanehalkı reslernn konuta sahp olma log-olasılık oranını verr. Hesaplanan bu bulgular aylık gelrn logartması Malatya da hanehalkı reslernn konuta sahp olma olasılığını açıklamak çn öneml br değşken olduğunu göstermektedr. Aylık gelr logartmasının tahmn edlen eğm katsayısı %1 düzeynde anlamlı ve olarak (6) * 59

21 hesaplanmıştır (Tablo 18). Bu sonuç dğer tüm şartlar değşmezken aylık gelrn logartması hanehalkı reslernn konuta sahp olma olasılığı üzernde olumlu br etksnn olduğunu fade etmektedr. Modeldek dğer bağımsız değşkenler sabtken aylık gelrn logartmasında meydana gelen br brmlk artışa karşılık hanehalkı reslernn konuta sahp olma log-olasılık oranı kadar artar. Odds oranına göre yorum yapıldığında se gelr arttıkça hanehalkı reslernn konuta sahp olma olasılığını yaklaşık 8 kat artırmaktadır. Dğer alternatf br yorum se bağımsız değşkenlere göre olasılığın değşm oranı dkkate alınarak yapılmaktadır. Buna göre hanehalkı reslernn konuta sahp olma olasılığı, aylık gelrn logartması br brm arttığında yaklaşık artacaktır (Tablo 19). Bu sonuçlar, Malatya da hanehalkı res gelrnn logartması konut sahplğnn artmasında etkl olableceğn göstermektedr. Yaş, konut sahplğn açıklamada anlamlı br değşken olarak tespt edlmş, eğm katsayısı %1 düzeynde anlamlı ve olarak hesaplanmıştır (Tablo 18). Buna göre hanehalkı reslernn yaşı arttıkça konuta sahp olma olasılıkları da artmaktadır. Odds oranına göre, yaş arttıkça hanehalkı resnn konuta sahp olma olasılığı yaklaşık kat artmaktadır (Tablo 18). Meden durum, hanehalkı resnn konuta sahp olma olasılığını etkleyen br faktör olarak saptanmıştır. Bu değşkenn eğm katsayısı poztf olarak bulunmuştur. Referans grup olarak bekar/dul hanehalkı resler seçldğnde, evl olanların konuta sahp olma olasılıklarının olmayanlara göre yaklaşık 3.40 kat daha fazla olduğu tespt edlmştr (Tablo 18). Evl hanehalkı reslernn konuta sahp olma olasılığı bekar/dul hanehalkı reslerne göre daha fazladır (Tablo 19). Daha önce hesaplanan Log Gelr ve Yaş değşkenlernn ortalama değerler (Bkz. Tablo 15) eştlk (1) de kullanıldığında Malatya örneklemndek evl br hanehalkı resnn konuta sahp olma olasılığı P Malatya PMalatya 1 1 e e Log Gelr 0.045Yaş Meden (3.18) 0.045(42.90) (1) olarak bulunur. Malatya da Log Gelr n ortalaması 3.18 ve Yaş ın ortalaması olan evl br hanehalkı resnn konuta sahp olma olasılığı %11.52 olarak tahmn edlmştr. Malatya lne at logt model genel olarak test etmek çn yan modelde yer alan değşkenlern hepsn brlkte test etmek çn model k-kare statstğ kullanılmaktadır. 60

22 Analzde k-kare 57.25, serbestlk dereces 3 ve anlamlılık değer se P<0.001 olarak hesaplanmıştır. Bu bulgulardan hareketle logt model statstksel olarak anlamlıdır denleblr. Modeln uyumu Hosmer-Lemeshow le ncelendğnde, modeln konut sahplğn tahmn etmede yeterl br model olduğu bulunmuştur (k-kare=10.034, sd=8 ve P=0.263). 4. Sonuç Hanehalkı reslernn konut sahplğn etkleyen faktörler tespt etmek ve bu faktörlern konut sahplğn ne kadar ve hang yönde etkledğn belrlemek bu araştırmanın temel amacını oluşturmaktadır. Bu amaç doğrultusunda bağımlı değşkenn yanı sıra bağımsız değşken olarak aylık ortalama toplam gelrn logartması (Log Gelr), yaş (Yaş) ve meden durum (Meden) değşkenlern yer aldığı logt model, SPSS paket programı kullanılarak en yüksek olablrlk yöntemyle tahmn edlmştr. Bunun çn Malatya kent merkeznde bulunan 410 henehalkı resne uygulanan anket le elde edlen yatay kest verler kullanılmıştır. Araştırma kapsamına gren 410 hanehalkı resnn %94.9 u erkek ve % 5.1 kadın ken, %87.3 ü evl ve %12.7 s bekar/dul kşlerden oluşmaktadır. Malatya dak katılımcıların yaş ortalaması 42.90±10.89 dur. En küçük hanehalkı res 21 ve en büyüğü 88 yaşındadır. Hanehalkı büyüklüğü 4.2±1.57 kş olarak bulunmuştur. Katılımcıların %42 s düşük ve 30.2 s ortanın altı gelr grubundayken, yüksek gelr grubunda bulunanların oranı se sadece %3.9 dur. Çalışmada hanehalkı reslernn ortalama eğtm yılı 9.98±4.61 olarak bulunmuştur. Malatya da araştırma kapsamına alınanların %74.6 sının çalıştıkları %25.4 ünün se çalışmadıkları saptanmıştır. Malatya da araştırma kapsamına alınanların %43.2 snn konut sahb olmadıkları,%56.8 nn konut sahb oldukları tespt edlmştr. Hanehalkı reslernn ştek durumları ncelendğnde; Malatya örneklemnde yevmyel olarak çalışanların konut sahplğ oranı en az ken, knc sırada şsz, öğrenc, ev hanımı, emekl, hasta vb. gb ktsaden faal olmayanların konuta sahp olma oranı yer almıştır. Yevmyel olarak çalışanlar sürekl br gelr elde edememektedrler. Çünkü bu kategorde çalışanların sthdam olanakları mevsmsel şartlara göre değşmektedr. Yılın bell zamanlarında çalışıp gelr elde etmektedrler Tahmn edlen ekonometrk modelde anlamlı olduğu tespt edlen değşkenlern ortalama değerler modele yerleştrldğnde, Malatya örneklemndek br hanehalkı resnn konut sahb olma olasılığı %11.52 olarak tespt edlmştr. 61

23 Logt model tahmn sonuçları tbarıyla, bütün katsayıların %1 önem düzeynde anlamlı, eğm katsayılarının şaretler önsel beklentlerle uyumlu, modeln br bütün olarak anlamlı ve uyumun y olduğu tespt edlmştr. Ortalama aylık gelrn logartması arttıkça hanehalkı reslernn konuta sahp olma olasılığını yaklaşık 8 kat ve yaş arttıkça hanehalkı resnn konuta sahp olma olasılığı yaklaşık 1 kat aratacaktır. Evl olan hanehalkı reslernn evl olmayanlara göre konuta sahp olma olasılıklarının yaklaşık 3 kat daha fazla olduğu tespt edlmştr. Hanehalkı resnn evl olması; aylık gelrn logartması ve yaşındak artış konut sahplğn olumlu yönde etkleyen faktörler olarak saptanmıştır. Hanehalkı reslernn konut sahplğn etkleyen faktörler çoğaltmak mümkün olsa da, uygulanan anketten elde edlen verler dkkate alınarak hanehalkı reslernn konut sahplğn etkleyen faktörler tahmn edlmştr. Bundan sonra yapılacak çalışmalarda konut sahplğnn belrleycler olarak hanehalkının özellkler, hanehalkı resnn kşsel ntelkler ve gelr gb faktörlere ek olarak toplumsal, ekonomk, poltk ve kültürel koşulların dkkate alındığı çok boyutlu br bakış açısıyla yaklaşılması daha y sonuçların tespt edlmesn sağlayablr. Kaynakça Akın, F. (2002). Kaltatf Terch Modeller Analz, Ekn Ktabev, Bursa. Aldrch J. ve Nelson, F. (1984). Lnear Probablty, Logt and Probt Models, Calforna: Sage Publcatons, Inc. Attanaso, O. Bottazz, R., Lowd, H. Neshema, L. ve Wakefeld, M. (2012), Modellng the demand for housng over the lfe cycle, Revew of Economc Dynamcs, 15, s Constant, A. F., Roberts, R. Zmmermann, Klaus F. (2009). Ethnc Identty and Immgrant Homeownershp Urban Studes Journal Lmted, 46 (9), Cramer, J.S. (2005). Omtted Varables and Msspecfed Dsturbance n The Logt Model, Amsterdam School of Economcs, UvA Econometrcs, Dscusson Paper, Çolak, C. Çolak, M. C. ve Orman, M.N. (2007). Koroner Arter Hastalığının Tahmnnde Lojstk Regresyon Model Seçm Yöntemlernn Karşılaştırılması, Anadolu Kardyoloj Dergs, (7), Ermısch, J.F. (1996). The Demand for Housng n Brtan and Populaton Ageng: Mcroeconometrc Evdence, Economca, New Seres, Vol. 63 (251), Fsher, L.M. ve Jaffe, A.J. (2003). Determnants of Internatonal Home Ownershp Rates, Housıng Fnance, Internatonal -September Fontenla, M. ve Gonzalez, F. (2009), Housng demand n Mexco, Journal of Housng Economcs, 18, Gan, C. Hu, B. Gao, C. Kao, B. ve Cohen, D. (2012), An Emprcal Analyss of Homeownershp n Urban Chna, World Fnance& Bnkng Symposum, Shangha, Chna, December Gujaratı D.N. (2011). Temel Ekonometr, (1995), (Çev. Ümt Şenesen ve Gülay Günlük Şenesen), Lteratür Yayıncılık İstanbul. 62

24 Hansen, J.D. ve Skak, M. (2005). Economcs of Housng Tenure Choce, Workng paper, Odense: Unversty of Southern Denmark, Department of Busness and Economcs. Hood, J.K. (1999). The Determnants of Home Ownershp: An Applcaton of the Human Captal Investment Theory to the Home Ownershp Decson, The Park Place Economst, 8, Hosmer, D.W. ve Lemeshow, S. (1998). Appled Lojstk Regresyon, Wley Seres n Probablty and Matehematcal Statstc, Jayantha W.M. (2012). Factors Affectng Long-run Homeownershp Rates n Hong Kong, 2nd Internatonal Conference on Management, Economcs and Socal Scences (ICMESS'2012) June 30-July 1, Bal Karahan, E.B. (2009). Konut Talebnn Modellenmes ve Konut Karyer Kavramı, İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs, 8(15), Kaşko, Y. (2007). Çoklu Bağlantı Durumunda İkl (Bnary) Lojstk Regresyon Modelnde Gerçekleşen I.Tp Hata ve Testn Gücü, Ankara Ünverstes Zootekn Ana Blm Dalı, (Yayımlanmamış Yüksek Lsans Tez) Kennedy P. (2006). Ekonometr Kılavuzu, (1998), Çevrenler: Muzaffer Sarımesel ve Şenay Açıkgöz, Gaz Ktabev, Ankara. Koop, G. (2008), Introducton to Econometrcs, England: John Wley&Sons. Kryger, T. (2009). Homeownershp n Australa-Data and Trends, Parlamentary Lbrary: Informaton, Analyss and Advce for the Parlament, Research Paper No. 21. Laurıdsen, J. ve Skak, M. (2007).Determnants of Homeownershp n Denmark, Dscusson Papers on Busness and Economcs No. 2/2007, Department of Busness and Economcs Faculty of Socal Scences Unversty of Southern Denmark. 87. Lınneman, P. (1985). A New Look at the Homeownershp Decson, Housng Fnance Revew, 5, 159- Özdamar, K. (1999). Paket Programlarla İstatstksel Ver Analz, c. 1, 2. bs., Kaan Ktabev, Eskşehr. Özer, H. (2004). Ntel Değşkenl Ekonometrk Modeller: Teor ve Br Uygulama, Nobel Yayıncılık, Ankara Özer, H. Özçomak, M.S. ve Oktay E. (2006). Ünverste Öğrenclernn Cep Telefonu Hat Terch Olasılığının Belrlenmes: Atatürk Ünverstes Örneğ, Gaz Ünverstes İ.İ.B.F. Dergs, 7( 2), Öztürk, N. Ftöz, E. (2009). Türkye de Konut Pyasasının Belrleycler: Amprk Br Uygulama, ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, Clt 5, Sayı 10, 2009, ss Preston, M. (1966). Aggregate Housng Demand: Test Model, Southern Calforna, Land Economcs, 42(49), Rothenberg, J. ve dğerler (1991). The Maze of Urban Housng Markets Theory, Evdence, and Polcy. Chcago: The Unversty of Chcago Press. Tan, T.H. (2008) Determnants of homeownershp n Malaysa, MPRA Paper No , Erşm Tarh (11 Eylül 2013) Tarı R. (2005), Ekonometr, Kocael Ünverstes Yayını, İzmt. 63