Şehirlerin büyümesi, ülkelerin ekonomik olarak büyümesiyle eş tutulmaktadır. Şehirlerin büyümesinin izlediği yörüngenin tahmin edilmesi ve modellenmesi, şehir planlamaları başta olmak üzere sürdürülebilir ekonomik büyümenin sağlanması açısından büyük önem taşımaktadır. Şehirlerin büyümesi, sosyal ve ekonomik birçok kazanımı beraberinde getirmesiyle birlikte birçok sosyal ve ekonomik gereksinimi de artırmaktadır. Şehirlerin büyümesi, genellikle üç farklı model üzerinden tartışılmaktadır. Şehirlerin büyümesi, coğrafi temeller, artan getiri varsayımı ve rastgele büyüme yaklaşımı temelinde incelenmektedir. Rastgele büyüme yaklaşımı Gibrat yasası olarak ifade edilmekte ve ampirik olarak incelenmesine olanak vermektedir. Gibrat yasası parametrik analizlerin yanı sıra nonparametrik ve semiparametrik modellerle karşılaştırmalı olarak incelenmektedir. Bu çalışmada Türkiye’de iller düzeyinde Gibrat yasasının geçerliliğinin parametrik ve semiparametrik panel veri modelleri ile incelenmesi amaçlanmaktadır. Çalışmada iller düzeyinde 2007-2019 dönemine ait yıllık veriler kullanılmıştır. Analizler sonucunda, parametrik modellerin Gibrat yasasının geçerliliğine yönelik zayıf kanıtlar sunarken, semiparametrik modellerin ise daha güçlü kanıtlar sunduğu tespit edilmiştir.
The growth of cities is closely linked to the overall economic growth of nations. Especially in urban planning, predicting and modelling the growth trajectory of cities is crucial for ensuring sustainable economic growth. The growth of cities brings with it many social and economic gains, but it also increases many economic and social demands. The growth of cities is analysed based on geographical foundations, the assumption of increasing returns, and the random growth approach. The growth of cities is usually discussed in terms of three different models. The random growth approach is called Gibrat's law, and this approach allows cities to be analysed empirically. Gibrat’s law is analysed comparatively with parametric analyses as well as nonparametric and semiparametric models. This study aims to examine the validity of Gibrat's law at the provincial level in Türkiye using parametric and semiparametric panel data models. The study utilizes annual data from 2007 to 2019 at the provincial level. The analysis reveals that parametric models provide weak evidence for the validity of Gibrat's law, while semiparametric models provide stronger evidence.
