Emlak vergisi kayıp kaçak oranlarının toplu değerleme ile araştırılması: Kayseri örneği
Investigation of property tax loss leakage rates by mass appraisal: Kayseri example
Yazar: MEHMET YILMAZ
Danışman: DOÇ. DR. BÜLENT BOSTANCI
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Türkiye'de kamu kurumları imar uygulamaları, kamulaştırma ve emlak vergisi gibi birçok konuda değerlemeye ihtiyaç duymaktadır. Gelişmiş ülkelerde emlak vergisini hesaplamak için toplu değerleme yöntemleri tercih edilmektedir. Türkiye'de emlak vergi değerini gerçek piyasa değerlerine yakın olarak belirlemek için elli yıl içerisinde birçok kanun değişikliği yapılmıştır. Ancak yapılan değişiklikler ile adaletli ve verimli bir değerleme yapılamamıştır. Son olarak taşınmazların piyasa değeri yerine asgari beyan değerine göre emlak vergisinin tahsil edilmesine karar verilmiştir. Bu uygulama ile yıllar içerisinde taşınmazların sayısı ve değerleri artmasına rağmen emlak vergi gelirlerinde kayıp ve kaçaklar oluşmuştur. Emlak vergisi kayıp kaçak oranlarının belirlenmesi için Kayseri ili Melikgazi ilçesi Alpaslan ve Köşk mahallelerindeki veri seti ile toplu değerleme modeli oluşturulmuştur. Veri seti içerisinde 2020 ile 2021 yılları arasında satış işlemi yapılan 449 örneklem bulunmaktadır. Aykırı değer analizi ile 9 örneklem veri setinden çıkarılmıştır. Veri seti içerisinde taşınmaz değerini etkileyen 19 bağımsız değişken bulunmaktadır. Ancak model sonuçlarında 7 bağımsız değişkenin taşınmaz değeri üzerinde anlamlı olduğu görülmüştür. Ayrıca "Alan" ve "Oda Sayısı" bağımsız değişkenleri arasında pozitif yönlü güçlü bir ilişki olduğu için bu değişkenler faktör analizi ile birleştirilmiştir. Veri seti içerisindeki bağımsız değişken bilgilerinin doğru ve güvenilir olması için resmi kayıtlar kullanılmıştır. Uygulamada toplu değerleme için yaygın olarak kullanılan Çoklu Regresyon Analizi (ÇRA) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemleri tercih edilmiştir. Modellerin performanslarını değerlendirmek için RMSE, MAPE, düzeltilmiş R2, COD, PRD ve PRB değerleri kullanılmıştır. Test verileri dikkate alındığında YSA modeli, ÇRA modeline göre daha iyi sonuçlar vermiştir. YSA modeli ile çalışma alanı içerisindeki 7160 bağımsız bölümün değeri belirlenmiştir. Daha sonra toplu değerleme değerleri ile emlak vergi değerleri karşılaştırılmıştır. Ayrıca elde edilen değerler ile taşınmaz değer haritaları üretilmiştir. Sonuç olarak toplu değerleme değerleri ile emlak vergi değerleri arasında yaklaşık üç kat fark olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca tahsilat oranları, haksız muafiyetler, emlak vergi değerini esas alan vergi ve harç gelirleri de dikkate alındığında gerçek kayıp kaçak oranı tez çalışmasında belirlenen değerin çok üstünde olmaktadır.

Abstract:
Public institutions in Turkey need valuation on many issues such as zoning practices, expropriation and property tax. In developed countries, mass appraisal methods are preferred to calculate property tax. In Turkey, many law changes have been made in fifty years to determine the real estate tax value close to the real market value. However, a fair and efficient valuation could not be made with the changes made. Finally, it was decided to collect the property tax according to the minimum declared value instead of the market value of the immovables. Despite the increase in the number and value of immovables over the years with this practice, losses and evasion have occurred in real estate tax revenues. In order to determine the real estate tax loss leakage rates, a mass appraisal model was created with the data set in the Alpaslan and Köşk neighborhoods of the Melikgazi district of Kayseri. In the data set, there are 449 samples that were sold between 2020 and 2021. With outlier analysis, 9 samples were removed from the data set. There are 19 independent variables in the data set that affect the real estate value. However, in the model results, it was seen that 7 independent variables were significant on the real estate value. In addition, since there was a strong positive relationship between the Area and Number of Rooms independent variables, these variables were combined with factor analysis. Official records were used to ensure that the independent variable information in the data set was accurate and reliable. In practice, Multiple Regression Analysis and Artificial Neural Networks methods, which are widely used for mass appraisal, were preferred. RMSE, MAPE, adjusted R2, COD, PRD and PRB values were used to evaluate the performances of the models. Considering the test data, the ANN model gave better results than the CRA model. With the ANN model, the value of 7160 independent sections in the study area was determined. Then, the mass appraisal values and the real estate tax values were compared. In addition, real estate value maps were produced with the obtained values. As a result, it has been determined that there is a three-fold difference between the collective valuation values and the property tax values. In addition, when the collection rates, unfair exemptions, tax and fee revenues based on the property tax value are taken into account, the real loss and theft rate is much higher than the value determined in the thesis study.