Abstract

Büyük ölçekli konut programlarında standartlaşma, tekrarlı üretim, öğrenme etkileri ve toplu tedarikin çıktı arttıkça birim maliyetleri düşürebileceği varsayılmaktadır. Bununla birlikte, metropol ölçeğindeki kentsel dönüşüm uygulamalarında yıkımın etaplandırılması, yeniden yerleştirme gereksinimleri, parçalı mülkiyet yapısı, idari süreçlerdeki gecikmeler, kurumsal koordinasyon güçlükleri ve kısıtlı lojistik olanaklar ölçekten beklenen bu verimlilikleri zayıflatabilmektedir. Analiz birimi proje olup veri seti, Ocak 2026 itibarıyla TOKİ'nin 280 kentsel dönüşüm ve gelişim projesinden oluşan ulusal kaynak listesinde yer alan ve dâhil edilme ölçütlerini sağlayan İstanbul'daki 39 projenin tamamını kapsamaktadır. Dolayısıyla çalışma rastlantısal bir örnekleme değil, tam sayım niteliği taşıyan proje düzeyindeki gözlemlere dayanmaktadır. Bu gözlemler toplam 17.231 konutu ve 9.956.951.349 TL kayıtlı nominal toplam bedeli temsil etmektedir. Birim maliyet, kayıtlı nominal toplam bedelin konut sayısına bölünmesiyle hesaplanmıştır. Tüm projeler için doğrulanmış ihale veya sözleşme tarihleri bulunmadığından maliyetler reel hâle getirilmemiş, bulgular nominal bedeller üzerinden yorumlanmıştır. Fiziki gerçekleşme oranları uygulama durumunu betimlemek amacıyla kullanılmış; ancak doğrudan maliyet eskalasyonunun kanıtı olarak değerlendirilmemiştir. Ölçek ekonomileri, ln(Birim Maliyet) değişkeninin ln(Konut Sayısı) ve TOKİ proje kayıtlarının diziliminden türetilen Sıra değişkeniyle açıklandığı log-log OLS modeliyle sınanmıştır. İhale tarihi, sözleşme tarihi, takvim yılı veya resmî proje numarası niteliği taşımayan Sıra değişkeni yalnızca sınırlı bir sıralama göstergesi olarak kullanılmıştır. Proje ölçeği katsayısı negatif; ancak istatistiksel olarak anlamsızdır (B = −0,119; p = 0,463). Buna karşılık, Sıra değişkeni nominal birim maliyetle pozitif ilişkilidir (B = 0,111; p < 0,001; R² = 0,796). Etkili gözlem ve doğrusal olmayan ölçek kontrolleri bu sonucu değiştirmemektedir. Bulgular, daha büyük projelerin nominal birim maliyetleri sistematik olarak düşürdüğünü gösteren istatistiksel bir kanıt ortaya koymamaktadır. Maliyet farklılıklarının proje ölçeğinden çok kaynak kayıt sıralaması, kapsam heterojenliği ve metropol içi uygulama karmaşıklığıyla ilişkili olduğu görülmektedir. Bu nedenle ihale ve bütçeleme süreçlerinde teslim süresi riski, kapsam bileşimi ve uygulama kısıtlarının birlikte dikkate alınması önem taşımaktadır.

Abstract

Economies of scale are often expected in large housing programmes because standardisation, repetition, learning effects and bulk procurement may lower unit costs as output expands. In metropolitan urban renewal, however, demolition sequencing, resettlement requirements, fragmented property relations, administrative delays, coordination difficulties and constrained logistics may offset these efficiencies. The project is the unit of analysis, and the dataset comprises all 39 eligible Istanbul records available in TOKİ’s national list of 280 urban transformation and development projects in January 2026. These observations constitute a full identification rather than a random sample and represent 17,231 housing units and 9,956,951,349 TL in recorded nominal total value. Unit cost is defined as recorded nominal total value per housing unit. Because verified tender or contract dates were unavailable for all projects, costs were not deflated and are interpreted as nominal rather than inflation-adjusted values. Physical realisation rates describe implementation status but are not treated as direct evidence of cost escalation. Economies of scale are tested through a log-log OLS model in which ln(unit cost) is regressed on ln(units) and a source-order index derived from TOKİ’s project-record sequence. As this index is not a tender date, contract date, calendar-year measure or official project identifier, it is used only as a limited ordering variable. Project scale has a negative but statistically insignificant coefficient (B=−0.119; p=0.463), whereas the source-order index is positively associated with nominal unit cost (B=0.111; p<0.001; R²=0.796). Influential-observation and nonlinear-scale checks do not materially alter this inference. The findings provide no statistically significant evidence that larger projects systematically reduce nominal unit costs in the observed Istanbul portfolio. Instead, cost variation appears more closely associated with source-record sequencing, scope heterogeneity and metropolitan implementation complexity, suggesting that procurement and budgeting should account for delivery-time exposure, scope composition and implementation constraints.

Introduction and Aim of the Study

Economies of scale are commonly expected in mass-housing delivery because standardisation, repetition, learning effects and bulk procurement may reduce unit costs as output expands. In Istanbul, however, metropolitan urban transformation is implemented under conditions that may constrain these efficiencies. Demolition sequencing, evacuation and resettlement requirements, fragmented property relations, prolonged administrative procedures, institutional coordination difficulties and restricted logistics in densely built districts may increase indirect costs and exposure to implementation delays. At the same time, construction-price inflation and input-price volatility intensify fiscal uncertainty in publicly funded programmes, making cost predictability and delivery-time exposure important dimensions of financial sustainability.

This research examines whether larger project scale, represented by the number of housing units, is associated with lower recorded nominal unit costs in publicly funded urban transformation and housing projects in Istanbul. Because verified tender or contract dates are unavailable for all projects, the analysis does not claim to isolate a calendar-time or inflation effect. Instead, it evaluates the relationship between project scale and nominal unit cost while accounting for ordered variation across TOKI’s source records. The central empirical question is whether larger publicly procured projects exhibit statistically significant unit-cost reductions consistent with economies of scale or whether nominal cost differences are more closely associated with source-record sequencing, project-scope heterogeneity and metropolitan implementation complexity. The aim is to provide evidence relevant to procurement packaging, budgeting and programme design in dense metropolitan transformation contexts.

Conceptual and Theoretical Framework

In construction, scale-related efficiencies may arise through the distribution of fixed mobilisation and site-establishment costs across a larger output, bulk purchasing of materials and subcontracted services, standardisation of design and component choices, and productivity gains generated through repetition and learning-by-doing. These mechanisms imply a negative association between project size and unit cost.

Conversely, diseconomies of scale may arise when organisational complexity, coordination requirements and transaction costs increase with project size. Larger urban regeneration schemes commonly involve parcel consolidation, multi-actor coordination, dispute resolution, relocation arrangements and intensive stakeholder management. In dense metropolitan environments, restricted access, demolition and excavation constraints, congestion-related transport costs and limited staging areas may increase indirect expenditure and prolong implementation. Istanbul therefore provides a relevant empirical setting in which the proposition that larger projects necessarily produce lower unit costs may not hold.

Method

A quantitative, cross-sectional design based on secondary project-level data is employed. The project constitutes the unit of analysis, and the analytical dataset comprises all 39 Istanbul project records that satisfied the inclusion criteria and were available in January 2026 within TOKİ’s national source list of 280 urban transformation and development projects. Accordingly, the dataset represents a full enumeration of the eligible Istanbul records available at the time of data collection rather than a randomly selected sample. The variables extracted from the source records include project identification information, recorded nominal total value, number of housing units, physical realisation rate and a sequential source-order index.

Unit cost is calculated by dividing the recorded nominal total value by the number of housing units. Because verified project-level tender or contract dates could not be obtained consistently, costs were not deflated using the Construction Cost Index and are interpreted as recorded nominal values rather than real, inflation-adjusted costs. Physical realisation rates are used to characterise implementation status but are not treated as direct evidence of cost escalation.

Projects are classified into three implementation-status groups: 100% realised, 75%–99% realised and below 75% realised. Median unit-cost differences among these groups are evaluated using the Kruskal–Wallis test. To address skewness, natural logarithmic transformations are applied to unit cost and housing-unit count. Two OLS models are estimated in IBM SPSS Statistics; in both models, β₁ represents the elasticity of unit cost with respect to housing-unit count:

Model 1:

ln(Unit Cost) = α + β₁ ln(Units) + ε

Model 2:

ln(Unit Cost) = α + β₁ ln(Units) + β₂ Rank + ε

The Rank variable preserves the ordering of the Istanbul projects in TOKI’s source records and is re-indexed within the Istanbul subset. It is not a tender year, contract date, calendar-time measure or official project identifier and is therefore employed only as a limited ordering variable intended to capture nominal cost variation across the source-record sequence.

Model diagnostics include VIF values for multicollinearity, Breusch–Pagan and White tests for constant variance, Shapiro–Wilk and Jarque–Bera tests for residual normality, and Cook’s distance and standardised residuals for influential observations. A quadratic term for ln(Units) is additionally estimated to examine whether scale effects take a nonlinear form, while a quadratic Rank term is used to assess whether the association between source-record ordering and nominal unit cost is adequately represented by a linear specification.

Findings and Discussion

Descriptive analysis of the 39 project-level observations shows that the Istanbul portfolio represented 17,231 housing units and 9,956,951,349 TL in aggregate recorded nominal total value. The median unit cost was 233,778 TL per housing unit, with an interquartile range of 83,454–588,771.5 TL. Unit costs ranged from 23,384 TL to 2,868,182 TL per housing unit, indicating substantial heterogeneity across the observed portfolio.

Fully realised projects (n=16) had a median unit cost of 107,713.5 TL, whereas projects with physical realisation rates between 75% and 99% (n=19) had a median of 351,631 TL. Projects below 75% physical realisation (n=4) displayed considerable dispersion. The Kruskal–Wallis test indicated a statistically significant difference in unit-cost distributions across the three groups (H(2)=10.703; p=0.0047). Nevertheless, the limited number of observations in the below-75% group and the absence of consistently verified tender or contract dates warrant cautious interpretation. The observed differences document variation across implementation-status groups but do not establish that lower physical realisation causes higher unit costs.

In Model 1, the coefficient on ln(Units) was negative but statistically insignificant (B=−0.193; p=0.583), and the model had negligible explanatory power (R²=0.008). In Model 2, inclusion of the source-order index substantially increased explanatory power (R²=0.796; adjusted R²=0.784; p<0.001), while the coefficient on ln(Units) remained statistically insignificant (B=−0.119; p=0.463). The Rank coefficient was positive and statistically significant (B=0.111; p<0.001). Because Rank does not represent calendar time, its coefficient is interpreted as an association between source-record ordering and recorded nominal unit cost, rather than as an annual escalation rate or a direct measure of inflation.

The diagnostic results indicated no material multicollinearity, with VIF values of approximately 1.002. The Breusch–Pagan and White tests did not reject the constant-variance assumption. Residual-normality tests produced mixed evidence: the Shapiro–Wilk test indicated a departure from normality (W≈0.930; p≈0.017), whereas the Jarque–Bera test did not reject normality at the 5% level. Under the 4/n criterion, corresponding to a Cook’s distance screening threshold of 0.103, two observations exceeded the threshold; however, no standardised residual exceeded an absolute value of 3. The two observations were therefore regarded as potentially influential under the Cook’s distance criterion, but neither exhibited an extreme standardised residual.

The quadratic specification provided no evidence of a nonlinear scale effect, as the squared ln(Units) term was statistically insignificant (p≈0.522). By contrast, the quadratic Rank term was statistically significant (p≈0.011), indicating that the association between source-record ordering and nominal unit cost may not be adequately represented by a strictly linear function. Accordingly, the linear Rank coefficient should not be interpreted as a constant rate of change across the source-record sequence. Excluding projects with physical realisation below 10% produced the same substantive result: ln(Units) remained statistically insignificant (B=−0.194; p=0.222), while Rank remained positive and significant (B=0.111; p<0.001; R²=0.816).

Across the descriptive, regression and sensitivity analyses, larger project scale was not associated with systematically lower recorded nominal unit costs in the observed Istanbul portfolio. The cost variation was more closely aligned with source-record ordering, project-scope heterogeneity and metropolitan implementation complexity. Demolition and clearance requirements, prolonged legal and administrative procedures, stakeholder coordination, access constraints, congestion-related logistics, and the inclusion of commercial units, social facilities, infrastructure and environmental works within project packages offer plausible explanations for the observed heterogeneity. These mechanisms are presented as interpretations consistent with the empirical pattern rather than as project-level causal effects identified directly by the available data.

Conclusion and Recommendations

Project-level evidence from Istanbul does not provide statistically significant support for the proposition that larger publicly procured urban transformation and housing projects generate lower recorded nominal unit costs. The source-order index is positively associated with nominal unit cost; however, because this index is neither a calendar-time measure nor a verified tender or contract date, the observed association cannot be interpreted as direct evidence of annual cost escalation, inflation or a causal period effect. The scale coefficient remains statistically insignificant after projects with physical realisation below 10% are excluded and under the influential-observation and nonlinear-scale checks, indicating that the principal finding is not attributable solely to a small number of atypical observations.

The results suggest that procurement and budgeting strategies should not rest on the assumption that larger project packages are inherently more cost-efficient. Project packaging decisions may instead be informed by the administrative and logistical manageability of each scheme, exposure to implementation delays, and the heterogeneity of project scope. In dense metropolitan districts, reducing procedural bottlenecks, improving coordination among public institutions and stakeholders, and increasing the predictability of implementation schedules may help limit exposure to nominal cost pressures; nevertheless, because project duration is not directly observed in the present dataset, this implication should be understood as a policy inference rather than as an estimated causal effect of delivery time. Cost benchmarking would also benefit from reporting unit costs together with information on commercial components, social facilities, infrastructure obligations, demolition requirements and other delivery constraints that may affect comparability across projects.

Future research could strengthen the analysis by incorporating verified tender and contract dates, inflation-adjusted cost measures, total construction area, spatial indicators and project-scope attributes, including demolition intensity, relocation requirements and site-access constraints. Such extensions would permit a clearer distinction between temporal price movements, location-specific implementation complexity and scale-related cost effects, while also allowing the relationship between project size and unit cost to be tested across different project typologies and metropolitan contexts.

Giriş ve Çalışmanın Amacı

Büyük ölçekli konut üretiminde standartlaşma, tekrarlı üretim, öğrenme etkileri ve toplu tedarik mekanizmaları yoluyla çıktı arttıkça birim maliyetlerin azalabileceği kabul edilmektedir. Ancak İstanbul gibi yoğun yapılaşmış metropol alanlarda yürütülen kentsel dönüşüm uygulamaları, bu verimliliklerin ortaya çıkmasını zorlaştırabilecek koşullar altında gerçekleşmektedir. Yıkımın etaplandırılması, tahliye ve yeniden yerleştirme gereksinimleri, parçalı mülkiyet yapısı, uzun idari süreçler, kurumsal koordinasyon güçlükleri ve kısıtlı lojistik olanaklar, projelerin dolaylı maliyetlerini ve uygulama süresine bağlı maliyet maruziyetini artırabilmektedir. Bunun yanında inşaat maliyetlerindeki artışlar ve girdi fiyatlarındaki oynaklık, kamu kaynaklı projelerde mali öngörülebilirliği daha da önemli hâle getirmektedir. Bu nedenle teslim süresi riski ve maliyet öngörülebilirliği, yalnızca teknik değil, aynı zamanda mali sürdürülebilirlik açısından da dikkate alınması gereken konular arasında yer almaktadır.

Bu araştırmada, İstanbul’daki kamu kaynaklı kentsel dönüşüm ve konut projelerinde proje ölçeğinin kayıtlı nominal birim maliyetle ilişkisi incelenmektedir. Proje ölçeği, projedeki konut sayısı ile temsil edilmiştir. Tüm projeler için doğrulanmış ihale veya sözleşme tarihlerine ulaşılamadığından, analiz takvim zamanı veya enflasyon etkisini ayrıştırma iddiası taşımamaktadır. Bunun yerine çalışma, proje ölçeği ile nominal birim maliyet arasındaki ilişkiyi, TOKİ kaynak kayıt dizilimi boyunca gözlenen sıralı farklılaşmayı da dikkate alarak değerlendirmektedir. Araştırmanın temel sorusu, daha büyük kamu projelerinin ölçek ekonomisi beklentisiyle uyumlu biçimde istatistiksel olarak anlamlı birim maliyet düşüşleri üretip üretmediği ya da nominal maliyet farklılıklarının kaynak kayıt sıralaması, proje kapsamındaki heterojenlik ve metropol içi uygulama karmaşıklığıyla daha yakından ilişkili olup olmadığıdır. Bu yönüyle çalışma, yoğun metropol koşullarında ihale kapsamlandırması, bütçeleme ve program tasarımı açısından değerlendirilebilecek proje düzeyinde bulgular sunmayı amaçlamaktadır.

Kavramsal ve Kuramsal Çerçeve

İnşaat üretiminde ölçekle ilişkili verimlilikler, sabit mobilizasyon ve şantiye kurulum maliyetlerinin daha fazla birime yayılması, malzeme ve alt yüklenici hizmetlerinde toplu satın alma imkânları, tasarım ve bileşen seçimlerinde standartlaşma, tekrarlı üretim ve öğrenme yoluyla sağlanan verimlilik artışları üzerinden ortaya çıkabilmektedir. Bu mekanizmalar, proje büyüklüğü ile birim maliyet arasında negatif yönlü bir ilişki kurulabileceği yönündeki kuramsal beklentiyi desteklemektedir.

Buna karşılık, proje büyüklüğü arttıkça organizasyonel karmaşıklık, koordinasyon gereksinimleri ve işlem maliyetleri de artabilmektedir. Büyük ölçekli kentsel dönüşüm projeleri çoğu zaman parsel birleştirme, çok aktörlü koordinasyon, uyuşmazlıkların çözümü, taşınma ve yeniden yerleştirme süreçleri ile yoğun paydaş yönetimini içermektedir. Yoğun metropol alanlarda erişim kısıtları, yıkım ve hafriyat koşulları, trafik kaynaklı taşıma maliyetleri ve sınırlı şantiye alanları dolaylı giderleri artırabilmekte ve uygulama süresini uzatabilmektedir. Bu nedenle İstanbul, daha büyük projelerin zorunlu olarak daha düşük birim maliyet üreteceği varsayımının sınanması bakımından uygun bir ampirik bağlam sunmaktadır.

Yöntem

Araştırma, ikincil ve proje düzeyindeki verilere dayanan nicel, kesitsel ve gözlemsel bir tasarıma sahiptir. Analiz birimi projedir. Veri seti, Ocak 2026 itibarıyla TOKİ’nin 280 kentsel dönüşüm ve gelişim projesinden oluşan ulusal kaynak listesinde yer alan ve dâhil edilme ölçütlerini sağlayan İstanbul’daki 39 proje kaydının tamamından oluşmaktadır. Bu nedenle veri seti rastlantısal olarak seçilmiş bir örneklem değil, veri derleme tarihinde erişilebilen uygun İstanbul kayıtlarının tam sayımı niteliğindedir. Kaynak kayıtlardan proje tanımlayıcı bilgileri, kayıtlı nominal toplam bedel, konut sayısı, fiziki gerçekleşme oranı ve kaynak kayıt diziliminden türetilen Sıra değişkeni elde edilmiştir.

Birim maliyet, kayıtlı nominal toplam bedelin konut sayısına bölünmesiyle hesaplanmıştır. Proje bazında doğrulanmış ihale veya sözleşme tarihleri tüm kayıtlar için tutarlı biçimde elde edilemediğinden, maliyetler İnşaat Maliyet Endeksi kullanılarak reel hâle getirilmemiştir. Bu nedenle çalışmada kullanılan parasal değerler, enflasyondan arındırılmış maliyetler olarak değil, TOKİ kayıtlarında yer alan nominal büyüklükler olarak yorumlanmıştır. Fiziki gerçekleşme oranları projelerin uygulama durumunu betimlemek amacıyla kullanılmış; ancak doğrudan maliyet eskalasyonu kanıtı olarak değerlendirilmemiştir.

Projeler fiziki gerçekleşme düzeylerine göre üç gruba ayrılmıştır: %100 gerçekleşen projeler, %75–%99 gerçekleşen projeler ve %75’in altında gerçekleşen projeler. Bu gruplar arasındaki medyan birim maliyet farklılıkları Kruskal–Wallis testiyle değerlendirilmiştir. Dağılımdaki çarpıklığı azaltmak ve ölçek katsayısının esneklik biçiminde yorumlanmasına olanak sağlamak amacıyla birim maliyet ve konut sayısı değişkenlerine doğal logaritmik dönüşüm uygulanmıştır. IBM SPSS Statistics ortamında iki OLS modeli tahmin edilmiştir. Her iki modelde de β₁ katsayısı, konut sayısına göre birim maliyet esnekliğini ifade etmektedir:

Model 1:
ln(Birim Maliyet) = α + β₁ ln(Konut Sayısı) + ε

Model 2:
ln(Birim Maliyet) = α + β₁ ln(Konut Sayısı) + β₂ Sıra + ε

Sıra değişkeni, İstanbul projelerinin TOKİ kaynak kayıtlarındaki dizilimini korumakta ve İstanbul alt evreni içinde yeniden indekslenmektedir. Bu değişken ihale yılı, sözleşme tarihi, takvim zamanı veya resmî proje numarası değildir. Bu nedenle yalnızca kaynak kayıt dizilimi boyunca gözlenen nominal maliyet farklılaşmasını incelemeye yönelik sınırlı bir sıralama göstergesi olarak kullanılmıştır. Model tanıları kapsamında çoklu doğrusal bağlantı için VIF değerleri, sabit varyans varsayımı için Breusch–Pagan ve White testleri, artık normalliği için Shapiro–Wilk ve Jarque–Bera testleri, etkili gözlemler için Cook uzaklığı ve standartlaştırılmış artıklar değerlendirilmiştir. Ayrıca ölçek etkisinin doğrusal olmayan biçimde ortaya çıkıp çıkmadığını incelemek için ln(Konut Sayısı) değişkeninin kareli terimi, Sıra değişkeni ile nominal birim maliyet arasındaki ilişkinin doğrusal temsilinin yeterliliğini değerlendirmek için de kareli Sıra terimi modele eklenmiştir.

Bulgular ve Tartışma

Tanımlayıcı analizler, İstanbul proje portföyünün 39 proje düzeyindeki gözlemden oluştuğunu, bu gözlemlerin toplam 17.231 konutu ve 9.956.951.349 TL kayıtlı nominal toplam bedeli temsil ettiğini göstermektedir. Portföyde medyan birim maliyet 233.778 TL/konut, çeyrekler arası aralık ise 83.454–588.771,5 TL olarak hesaplanmıştır. Birim maliyetlerin 23.384 TL/konut ile 2.868.182 TL/konut arasında değişmesi, incelenen portföyde belirgin bir heterojenliğe işaret etmektedir.

Fiziki gerçekleşme düzeylerine göre yapılan karşılaştırmada, %100 gerçekleşen projelerde medyan birim maliyet 107.713,5 TL/konut düzeyindedir. Fiziki gerçekleşme oranı %75–%99 arasında olan projelerde bu değer 351.631 TL/konut olarak hesaplanmıştır. %75’in altında fiziki gerçekleşmeye sahip projelerde ise gözlem sayısı sınırlıdır (n = 4) ve grup içi dağılım oldukça geniştir. Kruskal–Wallis testi, üç grup arasında birim maliyet dağılımlarının istatistiksel olarak anlamlı biçimde farklılaştığını göstermiştir (H(2) = 10,703; p = 0,0047). Bununla birlikte, %75’in altındaki grupta gözlem sayısının sınırlı olması ve tüm projeler için doğrulanmış ihale veya sözleşme tarihlerinin bulunmaması nedeniyle bu sonuç ihtiyatla yorumlanmalıdır. Gözlenen farklılıklar, uygulama düzeyi farklı proje grupları arasındaki nominal maliyet ayrışmasını göstermekte; ancak daha düşük fiziki gerçekleşmenin daha yüksek birim maliyete neden olduğunu kanıtlamamaktadır.

Model 1’de ln(Konut Sayısı) katsayısı negatif işaretli olmakla birlikte istatistiksel olarak anlamlı değildir (B = −0,193; p = 0,583). Modelin açıklama gücü de oldukça düşüktür (R² = 0,008). Model 2’ye Sıra değişkeninin eklenmesiyle açıklama oranı belirgin biçimde artmıştır (R² = 0,796; düzeltilmiş R² = 0,784; p < 0,001). Buna karşın ln(Konut Sayısı) katsayısı yine istatistiksel olarak anlamlı bulunmamıştır (B = −0,119; p = 0,463). Sıra değişkeninin katsayısı ise pozitif ve istatistiksel olarak anlamlıdır (B = 0,111; p < 0,001). Ancak Sıra değişkeni takvim zamanını temsil etmediğinden, bu katsayı yıllık maliyet artışı, enflasyon etkisi veya doğrudan dönemsel maliyet eskalasyonu olarak yorumlanmamıştır. İlgili katsayı yalnızca kaynak kayıt dizilimi ile kayıtlı nominal birim maliyet arasındaki ilişkiyi göstermektedir.

Tanı testleri, modelde çoklu doğrusal bağlantı sorunu bulunmadığını göstermiştir; VIF değerleri yaklaşık 1,002 düzeyindedir. Breusch–Pagan ve White testleri sabit varyans varsayımının reddedilmediğini göstermektedir. Artık normalliğine ilişkin testler ise aynı yönde sonuç vermemiştir: Shapiro–Wilk testi normallikten sapmaya işaret ederken (W ≈ 0,930; p ≈ 0,017), Jarque–Bera testi %5 anlamlılık düzeyinde normalliği reddetmemiştir. Cook uzaklığı için 4/n ölçütü esas alındığında 0,103 eşik değeri kullanılmış; iki gözlem bu eşiği aşmıştır. Bununla birlikte hiçbir standartlaştırılmış artık mutlak değer olarak 3 sınırını aşmamıştır. Bu nedenle söz konusu gözlemler potansiyel etkili gözlemler olarak değerlendirilmiş, ancak aşırı artık değerine sahip gözlemler olarak ele alınmamıştır.

Doğrusal olmayan ölçek etkisini inceleyen modelde ln(Konut Sayısı) değişkeninin kareli terimi istatistiksel olarak anlamlı bulunmamıştır (p ≈ 0,522). Buna karşılık kareli Sıra terimi istatistiksel olarak anlamlıdır (p ≈ 0,011). Bu sonuç, kaynak kayıt dizilimi ile nominal birim maliyet arasındaki ilişkinin bütünüyle doğrusal olmayabileceğini göstermektedir. Dolayısıyla doğrusal modelde elde edilen Sıra katsayısı, kaynak kayıt diziliminin tamamı boyunca sabit bir değişim oranı gibi okunmamalıdır. Fiziki gerçekleşme oranı %10’un altında olan projeler dışlandığında da temel sonuç değişmemiştir: ln(Konut Sayısı) katsayısı istatistiksel olarak anlamsız kalmış (B = −0,194; p = 0,222), Sıra değişkeni ise pozitif ve anlamlı ilişkisini sürdürmüştür (B = 0,111; p < 0,001; R² = 0,816).

Tanımlayıcı analizler, regresyon sonuçları ve duyarlılık kontrolleri birlikte değerlendirildiğinde, incelenen İstanbul portföyünde daha büyük proje ölçeğinin kayıtlı nominal birim maliyetleri sistematik biçimde azalttığına ilişkin istatistiksel bir kanıt elde edilememiştir. Maliyet farklılıkları proje ölçeğinden çok kaynak kayıt dizilimi, proje kapsamındaki heterojenlik ve metropol içi uygulama karmaşıklığıyla ilişkili görünmektedir. Yıkım ve tahliye gereksinimleri, uzun hukuki ve idari süreçler, paydaş koordinasyonu, erişim kısıtları, trafik ve lojistik sorunları ile proje paketlerine ticari birimler, sosyal donatılar, altyapı ve çevre düzenlemesi gibi bileşenlerin dâhil edilmesi, gözlenen heterojenliği açıklayabilecek olası mekanizmalar arasında değerlendirilebilir. Bununla birlikte bu mekanizmalar, mevcut veri setinde proje bazında doğrudan ölçülmüş nedensel etkiler olarak değil, ampirik örüntüyle ve ilgili literatürle uyumlu yorumlar olarak ele alınmıştır.

Sonuç ve Öneriler

İstanbul’daki proje düzeyindeki bulgular, daha büyük kamu kaynaklı kentsel dönüşüm ve konut projelerinin kayıtlı nominal birim maliyetleri düşürdüğü yönündeki ölçek ekonomisi beklentisine istatistiksel olarak anlamlı bir destek sunmamaktadır. Sıra değişkeni nominal birim maliyetle pozitif ilişkilidir; ancak bu değişken takvim zamanı ya da doğrulanmış ihale veya sözleşme tarihi niteliği taşımadığından, söz konusu ilişki yıllık maliyet artışı, enflasyon veya nedensel bir dönem etkisi olarak yorumlanmamalıdır. Fiziki gerçekleşme oranı %10’un altında olan projelerin dışlanması, etkili gözlem kontrolleri ve doğrusal olmayan ölçek sınamaları da temel bulguyu değiştirmemiştir. Bu durum, ölçek katsayısına ilişkin sonucun yalnızca az sayıda sıra dışı gözlemden kaynaklanmadığını göstermektedir.

Bulgular, ihale ve bütçeleme stratejilerinin yalnızca büyük proje paketlerinin kendiliğinden daha verimli olacağı varsayımına dayandırılmaması gerektiğini düşündürmektedir. Proje paketleme kararlarında her bir projenin idari ve lojistik olarak yönetilebilirliği, uygulama süresi riskine maruziyeti ve proje kapsamındaki heterojenlik birlikte dikkate alınmalıdır. Yoğun metropol alanlarda idari darboğazların azaltılması, kamu kurumları ve paydaşlar arasındaki koordinasyonun güçlendirilmesi ve uygulama takvimlerinin daha öngörülebilir hâle getirilmesi, nominal maliyet baskılarına maruziyetin sınırlandırılmasına katkı sağlayabilir. Ancak bu çalışmada proje süresi doğrudan ölçülmediğinden, bu çıkarım teslim süresinin maliyet üzerindeki tahmin edilmiş nedensel etkisi olarak değil, bulgulardan hareketle geliştirilen ihtiyatlı bir politika çıkarımı olarak değerlendirilmelidir. Ayrıca birim maliyet karşılaştırmalarının ticari bileşenler, sosyal donatılar, altyapı yükümlülükleri, yıkım gereksinimleri ve diğer uygulama kısıtlarıyla birlikte raporlanması, projeler arası karşılaştırılabilirliği güçlendirecektir.

Gelecekte yapılacak araştırmalarda doğrulanmış ihale ve sözleşme tarihlerinin, enflasyondan arındırılmış maliyet ölçülerinin, toplam inşaat alanının, mekânsal göstergelerin ve proje kapsamına ilişkin ayrıntılı değişkenlerin veri setine eklenmesi yararlı olacaktır. Yıkım yoğunluğu, yeniden yerleştirme gereksinimleri ve şantiye erişim kısıtları gibi değişkenlerin dikkate alınması, zamana bağlı fiyat hareketleri, yerel uygulama karmaşıklığı ve ölçekle ilişkili maliyet etkilerinin birbirinden daha açık biçimde ayrıştırılmasına olanak sağlayabilir. Böylece proje büyüklüğü ile birim maliyet arasındaki ilişkinin farklı proje türleri ve farklı metropol bağlamları içinde daha sağlıklı biçimde sınanması mümkün olacaktır.

مقدمة وهدف الدراسة يُتوقع عادةً وفورات الحجم في تسليم المساكن الجماعية لأن التوحيد القياسي والتكرار وتأثيرات التعلم والمشتريات بالجملة قد تقلل من تكاليف الوحدة مع توسع الإنتاج.ولكن في اسطنبول، يتم تنفيذ التحول الحضري الحضري في ظل ظروف قد تقيد هذه الكفاءات.قد تؤدي تسلسلات الهدم ومتطلبات الإخلاء وإعادة التوطين وعلاقات الملكية المجزأة والإجراءات الإدارية المطولة وصعوبات التنسيق المؤسسي والقيود اللوجستية في المناطق المكتظة بالسكان إلى زيادة التكاليف غير المباشرة وزيادة احتمالية التأخير في التنفيذ.في الوقت نفسه، يؤدي تضخم أسعار الإنشاءات وتقلب أسعار المدخلات إلى تفاقم عدم اليقين المالي في البرامج الممولة من القطاع العام، مما يجعل القدرة على التنبؤ بالتكاليف والتعرض لمواعيد التسليم أبعادًا مهمة للاستدامة المالية.تبحث هذه الدراسة فيما إذا كان حجم المشروع الأكبر، ممثلاً بعدد الوحدات السكنية، يرتبط بانخفاض تكاليف الوحدة الاسمية المسجلة في مشاريع التحول الحضري والإسكاني الممولة من القطاع العام في إسطنبول.نظرًا لعدم توفر تواريخ المناقصات أو العقود الموثقة لجميع المشاريع، فإن التحليل لا يدعي عزل تأثير الوقت أو التضخم.بدلاً من ذلك، فإنه يقيم العلاقة بين حجم المشروع والتكلفة الاسمية للوحدة مع مراعاة التباين المرتبة عبر سجلات TOKI المصدر.السؤال التجريبي المركزي هو ما إذا كانت المشاريع العامة الكبيرة المشتراة تُظهر تخفيضات ذات دلالة إحصائية في تكلفة الوحدة تتماشى مع وفورات الحجم، أو ما إذا كانت الاختلافات الاسمية في التكلفة ترتبط بشكل أوثق بتسلسل سجل المصدر، وعدم تجانس نطاق المشروع، وتعقيد التنفيذ الحضري.الهدف هو تقديم أدلة ذات صلة بتغليف المشتريات والميزانية وتصميم البرنامج في سياقات التحول الحضري الكثيف.الإطار المفاهيمي والنظري في مجال الإنشاءات، قد تنشأ وفورات الحجم من خلال توزيع تكاليف التعبئة والإنشاءات الثابتة على مخرجات أكبر، وشراء المواد والخدمات المتعاقدة بكميات كبيرة، وتوحيد خيارات التصميم والمكونات، وزيادة الإنتاجية الناتجة عن التكرار والتعلم بالممارسة.تشير هذه الآليات إلى وجود ارتباط سلبي بين حجم المشروع وتكلفة الوحدة.على العكس من ذلك، قد تنشأ وفورات الحجم غير المواتية عندما تزداد التعقيدات التنظيمية ومتطلبات التنسيق وتكاليف المعاملات مع حجم المشروع.تتضمن مخططات التجديد الحضري الكبرى عادةً توحيد الأراضي، وتنسيق الجهات الفاعلة المتعددة، وحل النزاعات، وترتيبات إعادة التوطين، وإدارة مكثفة لأصحاب المصلحة.في البيئات الحضرية الكثيفة، قد يؤدي تقييد الوصول، وقيود الهدم والحفر، وتكاليف النقل المتعلقة بالازدحام، ومناطق التجهيز المحدودة إلى زيادة النفقات غير المباشرة وإطالة التنفيذ.وبالتالي توفر اسطنبول بيئة تجريبية ذات صلة قد لا تصمد فيها الفرضية القائلة بأن المشاريع الأكبر تنتج بالضرورة تكاليف وحدة أقل.يتم استخدام تصميم كمي مقطعي يعتمد على بيانات ثانوية على مستوى المشروع.يشكل المشروع وحدة التحليل، وتتألف مجموعة البيانات التحليلية من جميع سجلات مشاريع إسطنبول البالغ عددها 39 مشروعًا والتي استوفت معايير الاشتمال وكانت متاحة في يناير 2026 ضمن القائمة الوطنية لمصادر TOKİ البالغ عددها 280 مشروعًا للتحول والتنمية الحضرية.وبناءً على ذلك، تمثل مجموعة البيانات تعدادًا كاملاً لسجلات إسطنبول المؤهلة المتاحة في وقت جمع البيانات بدلاً من عينة تم اختيارها عشوائيًا.تشمل المتغيرات المستخرجة من السجلات المصدر معلومات تعريف المشروع، والقيمة الإجمالية الاسمية المسجلة، وعدد الوحدات السكنية، ومعدل التحقق المادي، وفهرس ترتيب المصدر المتسلسل.يتم حساب تكلفة الوحدة بقسمة القيمة الاسمية الإجمالية المسجلة على عدد الوحدات السكنية.نظرًا لعدم إمكانية الحصول على تواريخ المناقصات أو العقود الموثقة على مستوى المشروع بشكل ثابت، لم يتم تخفيض التكاليف باستخدام مؤشر تكلفة البناء، ويتم تفسيرها على أنها قيم اسمية مسجلة بدلاً من تكاليف حقيقية معدلة حسب التضخم.تُستخدم معدلات التحقيق المادي لتوصيف حالة التنفيذ ولكن لا تُعامل كدليل مباشر على تصاعد التكاليف.يتم تصنيف المشاريع إلى ثلاث مجموعات حسب حالة التنفيذ: 100% محققة، 75%-99% محققة، وأقل من 75% محققة.يتم تقييم فروق تكلفة الوحدة الوسيطة بين هذه المجموعات باستخدام اختبار كروسكال-واليس.لمعالجة الانحراف، يتم تطبيق التحويلات اللوغاريتمية الطبيعية على تكلفة الوحدة وعدد الوحدات السكنية.تم تقدير نموذجين OLS في برنامج IBM SPSS Statistics؛ في كلا النموذجين، يمثل β₁ مرونة تكلفة الوحدة بالنسبة لعدد الوحدات السكنية: النموذج 1: ln(تكلفة الوحدة) = α + β₁ ln(الوحدات) + ε النموذج 2: ln(تكلفة الوحدة) = α + β₁ ln(الوحدات) + β₂ الترتيب + ε يحافظ متغير الترتيب على ترتيب مشاريع إسطنبول في سجلات مصدر TOKI ويتم إعادة فهرسته ضمن مجموعة إسطنبول الفرعية.إنها ليست سنة مناقصة، أو تاريخ عقد، أو مقياس زمني تقويمي، أو معرف مشروع رسمي، وبالتالي يتم استخدامها فقط كمتغير ترتيب محدود يهدف إلى التقاط تباين التكلفة الاسمية عبر تسلسل سجل المصدر.تشمل تشخيصات النموذج قيم VIF للتعدد الخطي، واختبارات Breusch-Pagan و White للتباين الثابت، واختبارات Shapiro-Wilk و Jarque-Bera للتوزيع الطبيعي للبواقي، ومسافة Cook والبواقي المعيارية للملاحظات المؤثرة.يتم تقدير مصطلح تربيعي لـ ln(Units) بشكل إضافي لفحص ما إذا كانت تأثيرات الحجم تأخذ شكلاً غير خطي، بينما يتم استخدام مصطلح رتبة تربيعي لتقييم ما إذا كان الارتباط بين ترتيب سجلات المصدر وتكلفة الوحدة الاسمية ممثلاً بشكل كافٍ بواسطة مواصفات خطية.النتائج والمناقشة يُظهر التحليل الوصفي للملاحظات الـ 39 على مستوى المشروع أن محفظة إسطنبول مثلت 17,231 وحدة سكنية و 9,956,951,349 ليرة تركية في القيمة الاسمية الإجمالية المسجلة.بلغت التكلفة المتوسطة للوحدة 233,778 ليرة تركية لكل وحدة سكنية، مع نطاق رباعي يتراوح بين 83,454-588,771.5 ليرة تركية.تراوحت تكاليف الوحدة من 23,384 ليرة تركية إلى 2,868,182 ليرة تركية لكل وحدة سكنية، مما يشير إلى تباين كبير عبر المحفظة المرصودة.بلغ متوسط تكلفة الوحدة للمشاريع المكتملة بالكامل (ن=16) 107,713.5 ليرة تركية، بينما بلغ متوسط تكلفة المشاريع ذات معدلات الإنجاز المادي بين 75% و 99% (ن=19) 351,631 ليرة تركية.المشاريع التي تقل عن 75٪ من التنفيذ المادي (ن = 4) أظهرت تشتتًا كبيرًا.أشار اختبار كروسكال-واليس إلى وجود فرق ذي دلالة إحصائية في توزيعات تكلفة الوحدة عبر المجموعات الثلاث (H(2)=10.703؛ p=0.0047).ومع ذلك، فإن العدد المحدود من الملاحظات في المجموعة التي تقل عن 75٪ وغياب تواريخ المناقصات أو العقود التي تم التحقق منها باستمرار يستدعي تفسيرًا حذرًا.توثق الاختلافات الملحوظة التباين عبر مجموعات حالة التنفيذ ولكنها لا تثبت أن انخفاض التحقيق المادي يسبب ارتفاع تكاليف الوحدة.في النموذج 1، كان المعامل على ln(Units) سالبًا ولكنه غير مهم إحصائيًا (B=−0.193؛ p=0.583)، وكان للنموذج قوة تفسيرية ضئيلة (R²=0.008).في النموذج 2، زاد تضمين فهرس ترتيب المصدر بشكل كبير من القوة التفسيرية (R²=0.796؛ R² المعدل=0.784؛ p<0.001)، بينما ظل المعامل على ln(Units) غير مهم إحصائيًا (B=−0.119؛ p=0.463).كان معامل رانك إيجابيًا وذو دلالة إحصائية (B=0.111؛ p<0.001).نظرًا لأن الرتبة لا تمثل وقتًا تقويميًا، يتم تفسير معاملها على أنه ارتباط بين ترتيب السجل المصدر وتكلفة الوحدة الاسمية المسجلة، بدلاً من كونه معدل تصعيد سنوي أو مقياس مباشر للتضخم.أشارت نتائج التشخيص إلى عدم وجود ارتباطات خطية متعددة جوهرية، مع قيم VIF تبلغ حوالي 1.002.لم ترفض اختبارات بروش-بيجان ووايت فرضية الثبات في التباين.أسفرت اختبارات البواقي الطبيعية عن أدلة متباينة: أشار اختبار شابيرو-ويلك إلى انحراف عن الطبيعية (W≈0.930؛ p≈0.017)، بينما لم يرفض اختبار جارك-بيرا الطبيعية عند مستوى 5%.بموجب معيار 4/ن، المقابل لعتبة فحص مسافة كوك البالغة 0.103، تجاوز ملاحظتان العتبة؛ ومع ذلك، لم يتجاوز أي بقايا قياسية قيمة مطلقة تبلغ 3.لذلك، تم اعتبار الملاحظتين مؤثرتين محتملتين بموجب معيار مسافة كوك، ولكن لم تظهر أي منهما بقايا قياسية متطرفة.لم يقدم التحديد التربيعي أي دليل على تأثير مقياس غير خطي، حيث كان الحد التربيعي لـ ln(Units) غير مهم إحصائيًا (p≈0.522).على النقيض من ذلك، كان مصطلح الرتبة التربيعي ذا دلالة إحصائية (p≈0.011)، مما يشير إلى أن الارتباط بين ترتيب السجلات المصدر وتكلفة الوحدة الاسمية قد لا يتم تمثيله بشكل كافٍ بواسطة دالة خطية بحتة.وبناءً على ذلك، لا ينبغي تفسير معامل الرتبة الخطي على أنه معدل تغيير ثابت عبر تسلسل السجلات المصدر.أدى استبعاد المشاريع التي تقل نسبة تنفيذها المادي عن 10% إلى نفس النتيجة الجوهرية: ظل ln(Units) غير ذي دلالة إحصائية (B=−0.194؛ p=0.222)، بينما ظل Rank موجبًا وذا دلالة إحصائية (B=0.111؛ p<0.001؛ R²=0.816).في جميع التحليلات الوصفية والانحدارية وتحليلات الحساسية، لم يرتبط حجم المشروع الأكبر بانخفاض منهجي في تكاليف الوحدة الاسمية المسجلة في محفظة إسطنبول التي تمت ملاحظتها.كان تباين التكلفة أكثر ارتباطًا بترتيب سجلات المصدر، وعدم تجانس نطاق المشروع، وتعقيد التنفيذ في المناطق الحضرية.إن متطلبات الهدم والإزالة، والإجراءات القانونية والإدارية المطولة، وتنسيق أصحاب المصلحة، وقيود الوصول، والخدمات اللوجستية المتعلقة بالازدحام، وإدراج الوحدات التجارية والمرافق الاجتماعية والبنية التحتية والأعمال البيئية ضمن حزم المشاريع، تقدم تفسيرات معقولة للتفاوت الملحوظ.يتم تقديم هذه الآليات على أنها تفسيرات تتوافق مع النمط التجريبي بدلاً من كونها آثارًا سببية على مستوى المشروع تم تحديدها مباشرة من خلال البيانات المتاحة.الخلاصة والتوصيات لا تقدم الأدلة على مستوى المشروع من إسطنبول دعمًا ذا دلالة إحصائية لفكرة أن مشاريع التحول الحضري والإسكان الأكبر حجمًا التي يتم شراؤها بالمناقصات العامة تولد تكاليف وحدة اسمية مسجلة أقل.يرتبط مؤشر ترتيب المصدر بشكل إيجابي بتكلفة الوحدة الاسمية؛ ومع ذلك، نظرًا لأن هذا المؤشر ليس مقياسًا زمنيًا تقويميًا ولا تاريخ مناقصة أو عقد تم التحقق منه، فلا يمكن تفسير الارتباط الملاحظ كدليل مباشر على تصاعد التكاليف السنوية أو التضخم أو تأثير فترة سببي.يظل معامل المقياس غير مهم إحصائيًا بعد استبعاد المشاريع ذات التحقيق المادي الذي يقل عن 10٪ وتحت فحوصات الملاحظات المؤثرة والمقياس غير الخطي، مما يشير إلى أن النتيجة الرئيسية لا تُعزى فقط إلى عدد صغير من الملاحظات غير النمطية.تشير النتائج إلى أن استراتيجيات المشتريات والميزانية لا ينبغي أن تستند إلى افتراض أن حزم المشاريع الأكبر أكثر كفاءة من حيث التكلفة بطبيعتها.قد تستند قرارات تجميع المشاريع بدلاً من ذلك إلى سهولة الإدارة الإدارية واللوجستية لكل مخطط، والتعرض لتأخيرات التنفيذ، وعدم تجانس نطاق المشروع.في المناطق الحضرية المكتظة، قد يساعد تقليل الاختناقات الإجرائية، وتحسين التنسيق بين المؤسسات العامة وأصحاب المصلحة، وزيادة القدرة على التنبؤ بجداول التنفيذ في الحد من التعرض لضغوط التكلفة الاسمية؛ ومع ذلك، نظرًا لأن مدة المشروع لا تتم ملاحظتها بشكل مباشر في مجموعة البيانات الحالية، فينبغي فهم هذا الاستنتاج على أنه استنتاج سياسي وليس كأثر سببي مقدر لوقت التسليم.كما ستستفيد عملية قياس التكاليف من الإبلاغ عن تكاليف الوحدة إلى جانب المعلومات المتعلقة بالمكونات التجارية والمرافق الاجتماعية والتزامات البنية التحتية ومتطلبات الهدم وغيرها من قيود التسليم التي قد تؤثر على إمكانية المقارنة بين المشاريع.يمكن للبحوث المستقبلية أن تعزز التحليل من خلال دمج تواريخ المناقصات والعقود الموثقة، ومقاييس التكلفة المعدلة حسب التضخم، ومساحة البناء الإجمالية، والمؤشرات المكانية، وخصائص نطاق المشروع، بما في ذلك كثافة الهدم، ومتطلبات النقل، وقيود الوصول إلى الموقع.ستسمح هذه الامتدادات بتمييز أوضح بين تحركات الأسعار الزمنية، وتعقيد التنفيذ الخاص بالموقع، وتأثيرات التكلفة المتعلقة بالحجم، مع السماح أيضًا باختبار العلاقة بين حجم المشروع وتكلفة الوحدة عبر أنواع مختلفة من المشاريع والسياقات الحضرية.

Introduction et objectif de l'étude Les économies d'échelle sont généralement attendues dans la livraison de logements en série car la standardisation, la répétition, les effets d'apprentissage et les achats en gros peuvent réduire les coûts unitaires à mesure que la production augmente.Cependant, à Istanbul, la transformation urbaine métropolitaine est mise en œuvre dans des conditions qui peuvent limiter ces efficacités.La séquence de démolition, les exigences d'évacuation et de réinstallation, les relations de propriété fragmentées, les procédures administratives prolongées, les difficultés de coordination institutionnelle et la logistique restreinte dans les districts densément construits peuvent augmenter les coûts indirects et le risque de retards de mise en œuvre.Dans le même temps, l'inflation des prix de construction et la volatilité des prix des intrants intensifient l'incertitude budgétaire dans les programmes financés par des fonds publics, faisant de la prévisibilité des coûts et de l'exposition aux délais de livraison des dimensions importantes de la durabilité financière.Cette recherche examine si une plus grande échelle de projet, représentée par le nombre d'unités de logement, est associée à des coûts unitaires nominaux enregistrés plus faibles dans les projets de transformation urbaine et de logement financés par des fonds publics à Istanbul.Parce que les dates vérifiées des appels d'offres ou des contrats ne sont pas disponibles pour tous les projets, l'analyse ne prétend pas isoler un effet de calendrier ou d'inflation.Au lieu de cela, il évalue la relation entre l'échelle du projet et le coût unitaire nominal tout en tenant compte de la variation ordonnée dans les enregistrements sources de TOKI.La question empirique centrale est de savoir si les grands projets acquis publiquement présentent des réductions de coûts unitaires statistiquement significatives cohérentes avec les économies d'échelle, ou si les différences de coûts nominales sont plus étroitement associées à la séquence des enregistrements sources, à l'hétérogénéité de la portée du projet et à la complexité de la mise en œuvre métropolitaine.L'objectif est de fournir des preuves pertinentes pour l'emballage des achats, la budgétisation et la conception des programmes dans des contextes de transformation métropolitaine dense.Cadre conceptuel et théorique Dans la construction, les économies d'échelle peuvent résulter de la répartition des coûts fixes de mobilisation et d'installation de chantier sur une production plus importante, de l'achat en gros de matériaux et de services sous-traités, de la standardisation des choix de conception et de composants, et des gains de productivité générés par la répétition et l'apprentissage par la pratique.Ces mécanismes impliquent une association négative entre la taille du projet et le coût unitaire.Inversement, des déséconomies d'échelle peuvent apparaître lorsque la complexité organisationnelle, les besoins de coordination et les coûts de transaction augmentent avec la taille du projet.Les grands projets de régénération urbaine impliquent généralement la consolidation de parcelles, la coordination multi-acteurs, la résolution de litiges, les arrangements de relocalisation et une gestion intensive des parties prenantes.Dans les environnements métropolitains denses, l'accès restreint, les contraintes de démolition et d'excavation, les coûts de transport liés à la congestion et les zones de stockage limitées peuvent augmenter les dépenses indirectes et prolonger la mise en œuvre.Istanbul offre donc un cadre empirique pertinent dans lequel la proposition selon laquelle les projets plus importants entraînent nécessairement des coûts unitaires plus faibles pourrait ne pas être valable.Une méthode quantitative, avec un devis transversal basé sur des données secondaires au niveau du projet, est utilisée.Le projet constitue l'unité d'analyse, et le jeu de données analytique comprend tous les 39 enregistrements de projets d'Istanbul qui ont satisfait aux critères d'inclusion et étaient disponibles en janvier 2026 dans la liste nationale de 280 projets de transformation et de développement urbain de TOKİ.Par conséquent, l'ensemble de données représente une énumération complète des enregistrements éligibles d'Istanbul disponibles au moment de la collecte des données plutôt qu'un échantillon sélectionné au hasard.Les variables extraites des enregistrements sources comprennent les informations d'identification du projet, la valeur nominale totale enregistrée, le nombre d'unités de logement, le taux de réalisation physique et un index séquentiel de l'ordre source.Le coût unitaire est calculé en divisant la valeur nominale totale enregistrée par le nombre d'unités de logement.Parce que des dates vérifiées de soumission ou de contrat au niveau du projet n'ont pas pu être obtenues de manière cohérente, les coûts n'ont pas été dégonflés à l'aide de l'indice du coût de la construction et sont interprétés comme des valeurs nominales enregistrées plutôt que comme des coûts réels ajustés à l'inflation.Les taux de réalisation physique sont utilisés pour caractériser l'état de mise en œuvre mais ne sont pas considérés comme une preuve directe de l'escalade des coûts.Les projets sont classés en trois groupes d'état d'avancement : 100 % réalisés, 75 %-99 % réalisés et moins de 75 % réalisés.Les différences médianes de coût unitaire entre ces groupes sont évaluées à l'aide du test de Kruskal-Wallis.Pour remédier à l'asymétrie, des transformations logarithmiques naturelles sont appliquées au coût unitaire et au nombre d'unités de logement.Deux modèles des Moindres Carrés Ordinaires (MCO) sont estimés dans IBM SPSS Statistics ; dans les deux modèles, β₁ représente l'élasticité du coût unitaire par rapport au nombre d'unités de logement : Modèle 1 : ln(Coût unitaire) = α + β₁ ln(Unités) + ε Modèle 2 : ln(Coût unitaire) = α + β₁ ln(Unités) + β₂ Rang + ε La variable Rang conserve l'ordre des projets d'Istanbul dans les enregistrements sources de TOKI et est ré-indexée au sein du sous-ensemble d'Istanbul.Il ne s'agit pas d'une année d'appel d'offres, d'une date de contrat, d'une mesure de temps calendaire ou d'un identifiant officiel de projet et il est donc utilisé uniquement comme une variable de commande limitée destinée à capturer la variation nominale des coûts dans la séquence des enregistrements sources.Les diagnostics du modèle comprennent les valeurs VIF pour la multicolinéarité, les tests de Breusch-Pagan et de White pour la variance constante, les tests de Shapiro-Wilk et de Jarque-Bera pour la normalité des résidus, et la distance de Cook et les résidus standardisés pour les observations influentes.Un terme quadratique pour ln(Unités) est en outre estimé pour examiner si les effets d'échelle prennent une forme non linéaire, tandis qu'un terme quadratique de Rang est utilisé pour évaluer si l'association entre l'ordre des enregistrements sources et le coût unitaire nominal est adéquatement représentée par une spécification linéaire.Résultats et discussion L'analyse descriptive des 39 observations au niveau du projet montre que le portefeuille d'Istanbul représentait 17 231 unités de logement et 9 956 951 349 TL en valeur nominale totale enregistrée agrégée.Le coût unitaire médian était de 233 778 TL par logement, avec un écart interquartile de 83 454-588 771,5 TL.Les coûts unitaires variaient de 23 384 TL à 2 868 182 TL par logement, indiquant une hétérogénéité substantielle dans le portefeuille observé.Les projets entièrement réalisés (n=16) avaient un coût unitaire médian de 107 713,5 TL, tandis que les projets dont les taux de réalisation physique étaient compris entre 75 % et 99 % (n=19) avaient une médiane de 351 631 TL.Projets inférieurs à 75 % de réalisation physique (n=4) ont affiché une dispersion considérable.Le test de Kruskal-Wallis a indiqué une différence statistiquement significative dans les distributions des coûts unitaires entre les trois groupes (H(2)=10,703 ; p=0,0047).Néanmoins, le nombre limité d'observations dans le groupe inférieur à 75 % et l'absence de dates d'appel d'offres ou de contrat systématiquement vérifiées justifient une interprétation prudente.Les différences observées documentent des variations entre les groupes de statut d'implémentation, mais n'établissent pas qu'une réalisation physique plus faible entraîne des coûts unitaires plus élevés.Dans le Modèle 1, le coefficient sur ln(Unités) était négatif mais statistiquement non significatif (B=−0,193 ; p=0,583), et le modèle avait un pouvoir explicatif négligeable (R²=0,008).Dans le Modèle 2, l'inclusion de l'indice d'ordre source a considérablement augmenté le pouvoir explicatif (R²=0,796 ; R² ajusté=0,784 ; p<0,001), tandis que le coefficient sur ln(Unités) est resté statistiquement non significatif (B=−0,119 ; p=0,463).Le coefficient de rang était positif et statistiquement significatif (B=0,111 ; p<0,001).Parce que le rang ne représente pas le temps calendaire, son coefficient est interprété comme une association entre l'ordre des enregistrements sources et le coût nominal enregistré, plutôt que comme un taux d'escalade annuel ou une mesure directe de l'inflation.Les résultats du diagnostic n'ont indiqué aucune multicolinéarité matérielle, avec des valeurs VIF d'environ 1,002.Les tests de Breusch-Pagan et de White n'ont pas rejeté l'hypothèse de variance constante.Les tests de normalité des résidus ont produit des résultats mitigés : le test de Shapiro-Wilk a indiqué un écart par rapport à la normalité (W≈0,930 ; p≈0,017), tandis que le test de Jarque-Bera n'a pas rejeté la normalité au seuil de 5 %.Selon le critère 4/n, correspondant à un seuil de détection de la distance de Cook de 0,103, deux observations ont dépassé le seuil ; cependant, aucun résidu standardisé n'a dépassé une valeur absolue de 3.Les deux observations ont donc été considérées comme potentiellement influentes selon le critère de la distance de Cook, mais aucune n'a présenté de résidu standardisé extrême.La spécification quadratique n'a fourni aucune preuve d'un effet d'échelle non linéaire, car le terme ln(Unités)² était statistiquement non significatif (p≈0,522).En revanche, le terme quadratique de rang était statistiquement significatif (p≈0,011), indiquant que l'association entre l'ordre des enregistrements sources et le coût unitaire nominal n'est peut-être pas adéquatement représentée par une fonction strictement linéaire.Par conséquent, le coefficient de rang linéaire ne doit pas être interprété comme un taux de changement constant sur la séquence source-enregistrement.À l'exclusion des projets dont la réalisation physique est inférieure à 10 %, le résultat est le même : ln(Unités) est resté statistiquement insignifiant (B=−0,194 ; p=0,222), tandis que le Rang est resté positif et significatif (B=0,111 ; p<0,001 ; R²=0,816).Dans les analyses descriptive, de régression et de sensibilité, la plus grande échelle du projet n'était pas systématiquement associée à des coûts unitaires nominaux enregistrés plus bas dans le portefeuille observé d'Istanbul.La variation des coûts était plus étroitement alignée sur l'ordre des enregistrements sources, l'hétérogénéité de la portée du projet et la complexité de la mise en œuvre métropolitaine.Les exigences en matière de démolition et de déblaiement, les procédures juridiques et administratives prolongées, la coordination des parties prenantes, les contraintes d'accès, la logistique liée à la congestion et l'inclusion d'unités commerciales, d'installations sociales, d'infrastructures et de travaux environnementaux dans les lots de projets offrent des explications plausibles à l'hétérogénéité observée.Ces mécanismes sont présentés comme des interprétations cohérentes avec le schéma empirique plutôt que comme des effets causaux au niveau du projet identifiés directement par les données disponibles.Conclusion et recommandations Les preuves au niveau du projet d'Istanbul ne fournissent pas de soutien statistiquement significatif à la proposition selon laquelle les projets plus importants de transformation urbaine et de logement acquis publiquement génèrent des coûts unitaires nominaux enregistrés plus faibles.L'indice d'ordre source est positivement associé au coût unitaire nominal ; cependant, comme cet indice n'est ni une mesure du temps calendaire ni une date d'appel d'offres ou de contrat vérifiée, l'association observée ne peut être interprétée comme une preuve directe d'une escalade annuelle des coûts, d'une inflation ou d'un effet de période causal.Le coefficient d'échelle reste statistiquement non significatif après exclusion des projets dont la réalisation physique est inférieure à 10 % et dans le cadre des vérifications d'observations influentes et d'échelle non linéaire, indiquant que la principale conclusion n'est pas attribuable uniquement à un petit nombre d'observations atypiques.Les résultats suggèrent que les stratégies d'approvisionnement et de budgétisation ne devraient pas reposer sur l'hypothèse que des lots de projets plus importants sont intrinsèquement plus rentables.Les décisions relatives à l'emballage des projets peuvent plutôt être éclairées par la gérabilité administrative et logistique de chaque programme, l'exposition aux retards de mise en œuvre et l'hétérogénéité de la portée du projet.Dans les districts métropolitains denses, la réduction des goulets d'étranglement procéduraux, l'amélioration de la coordination entre les institutions publiques et les parties prenantes, et l'augmentation de la prévisibilité des calendriers de mise en œuvre peuvent aider à limiter l'exposition aux pressions de coûts nominaux ; néanmoins, étant donné que la durée du projet n'est pas directement observée dans le présent ensemble de données, cette implication doit être comprise comme une inférence politique plutôt que comme un effet causal estimé du délai de livraison.L'analyse comparative des coûts bénéficierait également de la communication des coûts unitaires ainsi que des informations sur les composantes commerciales, les installations sociales, les obligations d'infrastructure, les exigences de démolition et d'autres contraintes de livraison qui peuvent affecter la comparabilité entre les projets.Les recherches futures pourraient renforcer l'analyse en intégrant des dates vérifiées d'appels d'offres et de contrats, des mesures de coûts ajustées à l'inflation, la superficie totale de construction, des indicateurs spatiaux et des attributs de portée du projet, notamment l'intensité de la démolition, les besoins de relocalisation et les contraintes d'accès au site.De telles extensions permettraient une distinction plus claire entre les mouvements de prix temporels, la complexité de mise en œuvre spécifique à l'emplacement et les effets de coûts liés à l'échelle, tout en permettant de tester la relation entre la taille du projet et le coût unitaire à travers différentes typologies de projets et contextes métropolitains.

Introducción y objetivo del estudio Se esperan economías de escala en la entrega masiva de viviendas porque la estandarización, la repetición, los efectos de aprendizaje y la compra al por mayor pueden reducir los costos unitarios a medida que aumenta la producción.Sin embargo, en Estambul, la transformación urbana metropolitana se implementa en condiciones que pueden limitar estas eficiencias.La secuenciación de la demolición, los requisitos de evacuación y reasentamiento, las relaciones de propiedad fragmentadas, los procedimientos administrativos prolongados, las dificultades de coordinación institucional y la logística restringida en distritos densamente construidos pueden aumentar los costos indirectos y la exposición a retrasos en la implementación.Al mismo tiempo, la inflación de los precios de construcción y la volatilidad de los precios de los insumos intensifican la incertidumbre fiscal en los programas financiados con fondos públicos, lo que hace que la previsibilidad de los costos y la exposición al tiempo de entrega sean dimensiones importantes de la sostenibilidad financiera.Esta investigación examina si la mayor escala del proyecto, representada por el número de unidades de vivienda, se asocia con menores costos unitarios nominales registrados en proyectos urbanos de transformación y vivienda financiados con fondos públicos en Estambul.Dado que las fechas verificadas de licitación o contrato no están disponibles para todos los proyectos, el análisis no pretende aislar un efecto de tiempo calendario o de inflación.En lugar de eso, evalúa la relación entre la escala del proyecto y el costo unitario nominal, teniendo en cuenta la variación ordenada en los registros de origen de TOKI.La pregunta empírica central es si los proyectos públicos de mayor tamaño presentan reducciones de costos unitarios estadísticamente significativas acordes con las economías de escala o si las diferencias nominales de costos están más estrechamente asociadas con la secuenciación de registros de origen, la heterogeneidad del alcance del proyecto y la complejidad de la implementación metropolitana.El objetivo es proporcionar evidencia relevante para el embalaje de adquisiciones, la presupuestación y el diseño de programas en contextos de transformación metropolitana densa.Marco conceptual y teórico En la construcción, las eficiencias relacionadas con la escala pueden surgir a través de la distribución de los costos fijos de movilización y establecimiento del sitio en una mayor producción, la compra al por mayor de materiales y servicios subcontratados, la estandarización del diseño y las opciones de componentes, y las ganancias de productividad generadas a través de la repetición y el aprendizaje práctico.Estos mecanismos implican una asociación negativa entre el tamaño del proyecto y el costo unitario.Por el contrario, pueden surgir deseconomías de escala cuando la complejidad organizativa, los requisitos de coordinación y los costes de transacción aumentan con el tamaño del proyecto.Los planes de regeneración urbana a gran escala suelen implicar la consolidación de parcelas, la coordinación entre múltiples actores, la resolución de disputas, los acuerdos de reubicación y la gestión intensiva de las partes interesadas.En entornos metropolitanos densos, el acceso restringido, las limitaciones de demolición y excavación, los costos de transporte relacionados con la congestión y las áreas de preparación limitadas pueden aumentar los gastos indirectos y prolongar la implementación.Estambul, por lo tanto, proporciona un entorno empírico relevante en el que la proposición de que los proyectos más grandes producen necesariamente menores costos unitarios puede no cumplirse.Se emplea un diseño cuantitativo, transversal basado en datos secundarios a nivel de proyecto.El proyecto constituye la unidad de análisis, y el conjunto de datos analítico comprende los 39 registros de proyectos de Estambul que cumplieron los criterios de inclusión y estuvieron disponibles en enero de 2026 dentro de la lista de fuentes nacionales de TOKİ de 280 proyectos de transformación y desarrollo urbano.En consecuencia, el conjunto de datos representa una enumeración completa de los registros elegibles de Estambul disponibles en el momento de la recopilación de datos en lugar de una muestra seleccionada al azar.Las variables extraídas de los registros de origen incluyen información de identificación del proyecto, valor total nominal registrado, número de unidades de vivienda, tasa de realización física y un índice secuencial de orden de origen.El costo unitario se calcula dividiendo el valor nominal total registrado por el número de unidades de vivienda.Dado que no se pudieron obtener de manera consistente las fechas verificadas de licitación o contrato a nivel de proyecto, los costos no se deflactaron utilizando el Índice de Costos de Construcción y se interpretan como valores nominales registrados en lugar de costos reales ajustados a la inflación.Las tasas de realización física se utilizan para caracterizar el estado de implementación, pero no se tratan como evidencia directa de la escalada de costos.Los proyectos se clasifican en tres grupos de estado de implementación: 100% realizados, 75%-99% realizados y menos del 75% realizados.Las diferencias medianas del costo unitario entre estos grupos se evalúan utilizando la prueba de Kruskal-Wallis.Para abordar la asimetría, se aplican transformaciones logarítmicas naturales al costo unitario y al recuento de unidades de vivienda.Se estiman dos modelos OLS en IBM SPSS Statistics; en ambos modelos, β₁ representa la elasticidad del costo unitario con respecto al recuento de unidades de vivienda: Modelo 1: ln(Costo Unitario) = α + β₁ ln(Unidades) + ε Modelo 2: ln(Costo Unitario) = α + β₁ ln(Unidades) + β₂ Rango + ε La variable Rango conserva el orden de los proyectos de Estambul en los registros de origen de TOKI y se reindexa dentro del subconjunto de Estambul.No es un año de licitación, fecha de contrato, medida de tiempo calendario ni identificador oficial del proyecto y, por lo tanto, se emplea solo como una variable de pedido limitada destinada a capturar la variación nominal de costos en la secuencia de registros de origen.Los diagnósticos del modelo incluyen valores VIF para multicolinealidad, pruebas de Breusch-Pagan y White para varianza constante, pruebas de Shapiro-Wilk y Jarque-Bera para normalidad de residuos, y distancia de Cook y residuos estandarizados para observaciones influyentes.Se estima además un término cuadrático para ln(Unidades) para examinar si los efectos de escala toman una forma no lineal, mientras que se utiliza un término de Rango cuadrático para evaluar si la asociación entre el orden de los registros de origen y el costo unitario nominal está adecuadamente representada por una especificación lineal.Hallazgos y Discusión El análisis descriptivo de las 39 observaciones a nivel de proyecto muestra que la cartera de Estambul representó 17.231 unidades de vivienda y 9.956.951.349 TL en valor nominal total registrado agregado.El costo unitario mediano fue de 233.778 TL por unidad de vivienda, con un rango intercuartílico de 83.454-588.771,5 TL.Los costos unitarios oscilaron entre 23.384 TL y 2.868.182 TL por unidad de vivienda, lo que indica una heterogeneidad sustancial en la cartera observada.Los proyectos completamente realizados (n=16) tuvieron un costo unitario mediano de 107.713,5 TL, mientras que los proyectos con tasas de realización física entre el 75% y el 99% (n=19) tuvieron una mediana de 351.631 TL.Proyectos por debajo del 75% de realización física (n=4) mostraron una dispersión considerable.La prueba de Kruskal-Wallis indicó una diferencia estadísticamente significativa en las distribuciones del costo unitario entre los tres grupos (H(2)=10.703; p=0.0047).No obstante, el número limitado de observaciones en el grupo de menos del 75% y la ausencia de fechas de licitación o contrato verificadas de manera consistente justifican una interpretación cautelosa.Las diferencias observadas documentan la variación entre los grupos de estado de implementación, pero no establecen que una menor realización física cause mayores costos unitarios.En el Modelo 1, el coeficiente de ln(Unidades) fue negativo pero estadísticamente insignificante (B=−0.193; p=0.583), y el modelo tuvo un poder explicativo insignificante (R²=0.008).En el Modelo 2, la inclusión del índice de orden de origen aumentó sustancialmente el poder explicativo (R²=0.796; R² ajustado=0.784; p<0.001), mientras que el coeficiente de ln(Unidades) se mantuvo estadísticamente insignificante (B=−0.119; p=0.463).El coeficiente de rango fue positivo y estadísticamente significativo (B=0.111; p<0.001).Dado que el Rango no representa tiempo calendario, su coeficiente se interpreta como una asociación entre el orden de los registros de origen y el costo nominal registrado, en lugar de una tasa de escalada anual o una medida directa de inflación.Los resultados del diagnóstico no indicaron multicolinealidad material, con valores de VIF de aproximadamente 1.002.Las pruebas de Breusch-Pagan y White no rechazaron la suposición de varianza constante.Las pruebas de normalidad de los residuos produjeron evidencia mixta: la prueba de Shapiro-Wilk indicó una desviación de la normalidad (W≈0.930; p≈0.017), mientras que la prueba de Jarque-Bera no rechazó la normalidad al nivel del 5%.Bajo el criterio 4/n, correspondiente a un umbral de detección de distancia de Cook de 0.103, dos observaciones superaron el umbral; sin embargo, ningún residuo estandarizado superó un valor absoluto de 3.Las dos observaciones fueron, por lo tanto, consideradas potencialmente influyentes según el criterio de distancia de Cook, pero ninguna mostró un residuo estandarizado extremo.La especificación cuadrática no proporcionó evidencia de un efecto de escala no lineal, ya que el término ln(Unidades)² fue estadísticamente insignificante (p≈0.522).Por el contrario, el término cuadrático de Rango fue estadísticamente significativo (p≈0.011), lo que indica que la asociación entre el orden de los registros de origen y el costo unitario nominal puede no estar adecuadamente representada por una función estrictamente lineal.En consecuencia, el coeficiente de rango lineal no debe interpretarse como una tasa de cambio constante en la secuencia de registros de origen.Excluyendo proyectos con realización física inferior al 10% se obtuvo el mismo resultado sustantivo: ln(Unidades) se mantuvo estadísticamente insignificante (B=−0.194; p=0.222), mientras que Rango se mantuvo positivo y significativo (B=0.111; p<0.001; R²=0.816).En los análisis descriptivos, de regresión y de sensibilidad, la mayor escala del proyecto no se asoció con costos unitarios nominales registrados sistemáticamente más bajos en la cartera observada de Estambul.La variación de costos estuvo más estrechamente alineada con el orden de los registros de origen, la heterogeneidad del alcance del proyecto y la complejidad de la implementación metropolitana.Los requisitos de demolición y desmonte, los prolongados procedimientos legales y administrativos, la coordinación de las partes interesadas, las restricciones de acceso, la logística relacionada con la congestión y la inclusión de unidades comerciales, instalaciones sociales, infraestructura y obras medioambientales dentro de los paquetes de proyectos ofrecen explicaciones plausibles para la heterogeneidad observada.Estos mecanismos se presentan como interpretaciones coherentes con el patrón empírico en lugar de como efectos causales a nivel de proyecto identificados directamente por los datos disponibles.Conclusión y recomendaciones La evidencia a nivel de proyecto de Estambul no proporciona un apoyo estadísticamente significativo a la proposición de que los proyectos de transformación urbana y vivienda de mayor tamaño, obtenidos mediante licitación pública, generan menores costos unitarios registrados nominalmente.El índice de orden de origen está asociado positivamente con el costo unitario nominal; sin embargo, dado que este índice no es una medida de tiempo calendario ni una fecha de licitación o contrato verificada, la asociación observada no puede interpretarse como evidencia directa de escalada de costos anual, inflación o un efecto de período causal.El coeficiente de escala sigue siendo estadísticamente insignificante después de excluir los proyectos con una realización física inferior al 10% y bajo las comprobaciones de observación influyente y escala no lineal, lo que indica que el hallazgo principal no es atribuible únicamente a un pequeño número de observaciones atípicas.Los resultados sugieren que las estrategias de adquisición y presupuestación no deben basarse en la suposición de que los paquetes de proyectos más grandes son inherentemente más eficientes en costos.Las decisiones de empaquetado del proyecto pueden verse informadas en cambio por la manejabilidad administrativa y logística de cada esquema, la exposición a retrasos en la implementación y la heterogeneidad del alcance del proyecto.En distritos metropolitanos densos, la reducción de cuellos de botella procesales, la mejora de la coordinación entre instituciones públicas y partes interesadas, y el aumento de la previsibilidad de los cronogramas de implementación pueden ayudar a limitar la exposición a presiones de costos nominales; sin embargo, dado que la duración del proyecto no se observa directamente en el conjunto de datos actual, esta implicación debe entenderse como una inferencia de política en lugar de un efecto causal estimado del tiempo de entrega.La evaluación comparativa de costos también se beneficiaría de la presentación de informes sobre los costos unitarios junto con información sobre componentes comerciales, instalaciones sociales, obligaciones de infraestructura, requisitos de demolición y otras restricciones de entrega que puedan afectar la comparabilidad entre proyectos.La investigación futura podría fortalecer el análisis incorporando fechas verificadas de licitación y contrato, medidas de costos ajustadas a la inflación, área total de construcción, indicadores espaciales y atributos del alcance del proyecto, incluida la intensidad de la demolición, los requisitos de reubicación y las restricciones de acceso al sitio.Dichas extensiones permitirían una distinción más clara entre los movimientos de precios temporales, la complejidad de la implementación específica de la ubicación y los efectos de costos relacionados con la escala, al tiempo que permitirían probar la relación entre el tamaño del proyecto y el costo unitario en diferentes tipologías de proyectos y contextos metropolitanos.

研究的引言与目的 规模经济通常被期望在批量住房交付中实现，因为标准化、重复性、学习效应和批量采购可能会随着产出的扩大而降低单位成本。然而，在伊斯坦布尔，大都市的城市转型是在可能制约这些效率的条件下实施的。拆除顺序、疏散和重新安置要求、零散的产权关系、漫长的行政程序、机构协调困难以及人口稠密地区的物流限制可能会增加间接成本并导致实施延迟。与此同时，建筑价格上涨和投入价格波动加剧了公共资助项目的财政不确定性，使得成本可预测性和交付时间风险成为财政可持续性的重要方面。本研究旨在探讨在伊斯坦布尔的公共资助城市改造和住房项目中，项目规模（以住房单元数量表示）是否与较低的记录名义单位成本相关。由于并非所有项目的核实投标或合同日期都可用，因此该分析不声称能分离出日历时间或通货膨胀效应。相反，它在考虑了 TOKI 源记录中的有序差异后，评估了项目规模与名义单位成本之间的关系。核心实证问题在于，大型公共采购项目是否表现出与规模经济一致的、具有统计学意义的单位成本降低，还是名义成本差异更可能与源记录排序、项目范围异质性和大都市实施复杂性相关。其目的是为密集型大都市转型背景下的采购包装、预算和项目设计提供相关证据。概念和理论框架 在建筑业中，规模经济效益可能通过以下方式产生：将固定的动员和现场建立成本分摊到更大的产出上，批量采购材料和分包服务，标准化设计和组件选择，以及通过重复和“边做边学”产生的生产力提高。这些机制暗示了项目规模与单位成本之间的负相关关系。相反，当组织复杂性、协调要求和交易成本随着项目规模的增加而增加时，可能会出现规模不经济。大型城市更新项目通常涉及地块整合、多方协调、争议解决、搬迁安排和强化利益相关者管理。在密集的都市环境中，受限的通行、拆除和挖掘限制、与拥堵相关的运输成本以及有限的场地可能增加间接支出并延长实施时间。因此，伊斯坦布尔提供了一个相关的实证环境，其中“更大的项目必然会产生更低的单位成本”这一命题可能不成立。采用基于二级项目级别数据的定量横断面设计。该项目构成分析单位，分析数据集包括2026年1月在TOKİ的280个城市转型和发展项目国家来源清单中符合纳入标准且可用的所有39个伊斯坦布尔项目记录。因此，该数据集代表了数据收集时可用的所有符合条件的伊斯坦布尔记录的完整枚举，而不是随机选择的样本。从源记录中提取的变量包括项目标识信息、记录的名义总价值、住房单元数量、实际实现率和顺序源顺序索引。单位成本通过将记录的名义总值除以住房单位数量来计算。由于无法持续获得经过验证的项目级招标或合同日期，因此未采用建筑成本指数对成本进行折算，成本被视为记录的账面名义价值，而非经通胀调整的实际成本。物理实现率用于表征实施状态，但不被视为成本升级的直接证据。项目分为三个实施状态组：100% 已实现、75%-99% 已实现和低于 75% 已实现。这些组之间的中位数单位成本差异使用 Kruskal-Wallis 检验进行评估。为解决偏度问题，对单位成本和住房单元数量进行了自然对数转换。在IBM SPSS Statistics中估计了两个OLS模型；在这两个模型中，β₁代表单位成本相对于住房单元数量的弹性：模型1：ln(单位成本) = α + β₁ ln(单元数) + ε 模型2：ln(单位成本) = α + β₁ ln(单元数) + β₂ 排名 + ε 排名变量保留了伊斯坦布尔项目中TOKI源记录的顺序，并在伊斯坦布尔子集中重新索引。它不是一个招标年份、合同日期、日历时间度量或官方项目标识符，因此仅用作一个有限的订购变量，旨在捕捉源记录序列中的名义成本变化。模型诊断包括用于多重共线性的 VIF 值、用于恒定方差的 Breusch-Pagan 和 White 检验、用于残差正态性的 Shapiro-Wilk 和 Jarque-Bera 检验，以及用于影响观测值的 Cook 距离和标准化残差。此外，还估计了 ln(单位) 的二次项，以检验规模效应是否呈非线性形式，同时使用二次秩项来评估源记录排序与名义单位成本之间的关联是否由线性规范充分表示。研究结果与讨论 对 39 个项目级观测值的描述性分析表明，伊斯坦布尔投资组合代表了 17,231 个住房单元，总记录名义总价值为 9,956,951,349 土耳其里拉。每套住房的单位成本中位数为 233,778 土耳其里拉，四分位距为 83,454-588,771.5 土耳其里拉。单位成本从每套住房 23,384 里拉到 2,868,182 里拉不等，表明所观察的投资组合存在显著的异质性。已完全实现的项目（n=16）的单位成本中位数为 107,713.5 土耳其里拉，而物理实现率在 75% 至 99% 之间的项目（n=19）的中位数为 351,631 土耳其里拉。低于 75% 实际完成的项目（n=4）显示出相当大的差异。Kruskal-Wallis 检验表明，单位成本分布在三个组之间存在统计学上的显著差异（H(2)=10.703；p=0.0047）。然而，低于75%的观测数量有限，且缺乏持续验证的招标或合同日期，因此需要谨慎解读。观察到的差异表明了实施状态组之间的差异，但并未确定较低的实际实现会导致较高的单位成本。在模型 1 中，ln(Units) 的系数为负但统计上不显著（B=−0.193；p=0.583），模型几乎没有解释力（R²=0.008）。在模型 2 中，包含源顺序索引显著提高了解释力（R²=0.796；调整后 R²=0.784；p<0.001），而 ln(Units) 的系数仍然在统计上不显著（B=−0.119；p=0.463）。秩相关系数为正且具有统计学意义（B=0.111；p<0.001）。由于秩不代表日历时间，因此其系数被解释为源记录排序与记录的名义单位成本之间的关联，而不是年增长率或通货膨胀的直接衡量标准。诊断结果显示不存在严重的复共线性，VIF 值约为 1.002。Breusch-Pagan 和 White 检验均未拒绝恒定方差假设。残差正态性检验的证据不一：Shapiro-Wilk检验表明存在偏离正态性（W≈0.930；p≈0.017），而Jarque-Bera检验在5%的水平上未拒绝正态性。在 4/n 标准下，对应于 0.103 的库克距离筛选阈值，有两个观测值超过了阈值；但是，没有标准化残差超过绝对值 3。因此，根据库克距离标准，这两项观测被认为具有潜在影响力，但标准化残差均未出现极端值。二次规格未提供非线性规模效应的证据，因为 ln(单位) 的平方项在统计上不显著（p≈0.522）。相比之下，二次秩项在统计学上是显著的（p≈0.011），这表明源记录排序与名义单位成本之间的关联可能无法用严格的线性函数充分表示。因此，线性秩系数不应被解释为源记录序列中恒定的变化率。排除实际实现率低于10%的项目，得出了相同实质性结果：ln(单位)仍然统计上不显著 (B=−0.194; p=0.222)，而排名仍然为正且显著 (B=0.111; p<0.001; R²=0.816)。在描述性、回归和敏感性分析中，在观察到的伊斯坦布尔投资组合中，项目规模越大并未与系统性记录的名义单位成本较低相关联。成本差异与源记录排序、项目范围异质性和大都市实施复杂性更为密切。拆除和清理要求、漫长的法律和行政程序、利益相关者协调、通行限制、拥堵相关的后勤以及项目包中包含商业单位、社会设施、基础设施和环境工程，都为观察到的异质性提供了合理的解释。这些机制被呈现为与经验模式一致的解释，而不是由可用数据直接确定的项目级因果效应。结论与建议 伊斯坦布尔的项目级证据并未提供统计学上的支持，以证明较大规模的公共采购城市改造和住房项目能产生较低的记录名义单位成本。源顺序指数与名义单位成本正相关；然而，由于该指数既不是日历时间度量，也不是已验证的招标或合同日期，因此观察到的关联不能解释为年度成本上涨、通货膨胀或因果周期效应的直接证据。排除实际实现率低于10%的项目，并在有影响力的观测和非线性量表检查后，量表系数仍然统计上不显著，这表明主要发现并非仅归因于少数非典型观测。结果表明，采购和预算策略不应基于认为更大的项目包本身更具成本效益的假设。项目打包决策可能会受到每个方案的管理和后勤可管理性、实施延迟的风险以及项目范围异质性的影响。在密集的都市区，减少程序瓶颈、改善公共机构和利益相关者之间的协调以及提高实施时间表的确定性，可能有助于限制名义成本压力的暴露；然而，由于项目持续时间并未在当前数据集中直接观察到，因此这一含义应被理解为一项政策推断，而不是交付时间的估计因果效应。成本基准测试还可以通过报告单位成本以及有关商业组成部分、社会设施、基础设施义务、拆除要求和其他可能影响项目之间可比性的交付限制的信息来受益。未来的研究可以通过纳入已验证的招标和合同日期、经通胀调整的成本指标、总建筑面积、空间指标以及项目范围属性（包括拆除强度、搬迁要求和场地准入限制）来加强分析。此类扩展将允许更清晰地区分时间价格变动、特定地点的实施复杂性以及与规模相关的成本效应，同时还能测试不同项目类型和都市背景下的项目规模与单位成本之间的关系。

Введение и цель исследования Ожидается, что при массовом жилищном строительстве будут действовать экономия от масштаба, поскольку стандартизация, повторение, эффект обучения и оптовые закупки могут снизить себестоимость единицы продукции по мере роста объемов производства.Однако в Стамбуле городская трансформация осуществляется в условиях, которые могут ограничивать эту эффективность.Последовательность сноса, требования к эвакуации и переселению, фрагментированные имущественные отношения, затяжные административные процедуры, трудности с институциональной координацией и ограниченная логистика в плотно застроенных районах могут увеличить косвенные расходы и риск задержек в реализации.В то же время инфляция строительных цен и волатильность цен на сырье усиливают фискальную неопределенность в программах, финансируемых государством, делая предсказуемость затрат и сроки выполнения важными аспектами финансовой устойчивости.Данное исследование изучает, связан ли больший масштаб проекта, представленный количеством жилых единиц, с более низкими зарегистрированными номинальными удельными затратами в государственных проектах городского преобразования и жилищного строительства в Стамбуле.Поскольку проверенные даты тендеров или контрактов недоступны для всех проектов, анализ не претендует на выделение эффекта календарного времени или инфляции.Вместо этого он оценивает взаимосвязь между масштабом проекта и номинальной удельной стоимостью, учитывая упорядоченные отклонения в исходных записях TOKI.Центральный эмпирический вопрос заключается в том, демонстрируют ли более крупные государственные проекты статистически значимое снижение удельных затрат, соответствующее экономии от масштаба, или же номинальные различия в затратах в большей степени связаны с последовательностью исходных записей, неоднородностью объема проекта и сложностью реализации в мегаполисах.Цель состоит в том, чтобы предоставить доказательства, относящиеся к закупкам упаковки, бюджетированию и разработке программ в условиях плотной городской трансформации.Концептуальная и теоретическая основа В строительстве масштабируемые преимущества могут возникать за счет распределения фиксированных затрат на мобилизацию и обустройство строительной площадки на больший объем производства, оптовых закупок материалов и субподрядных услуг, стандартизации проектных решений и выбора комплектующих, а также за счет повышения производительности, обусловленного повторением и обучением на практике.Эти механизмы подразумевают отрицательную зависимость между размером проекта и себестоимостью единицы продукции.И наоборот, может возникнуть экономия от масштаба, когда сложность организации, требования к координации и транзакционные издержки увеличиваются с размером проекта.Крупные проекты городского возрождения обычно включают консолидацию участков, координацию действий множества участников, разрешение споров, организацию переселения и интенсивное управление заинтересованными сторонами.В плотных городских условиях ограниченный доступ, ограничения на снос и земляные работы, транспортные расходы, связанные с пробками, и ограниченные зоны складирования могут увеличить косвенные расходы и продлить сроки реализации.Таким образом, Стамбул представляет собой релевантную эмпирическую среду, в которой предположение о том, что более крупные проекты неизбежно приводят к более низким удельные затратам, может не выполняться.Используется количественный метод с поперечным дизайном, основанный на вторичных данных на уровне проектов.Проект составляет единицу анализа, а аналитический набор данных включает все 39 стамбульских проектных записей, которые соответствовали критериям включения и были доступны в январе 2026 года в национальном списке из 280 проектов городского преобразования и развития TOKİ.Таким образом, набор данных представляет собой полную перепись всех соответствующих записей Стамбула, доступных на момент сбора данных, а не случайно выбранную выборку.Из исходных записей извлечены переменные, включающие информацию об идентификации проекта, зарегистрированную номинальную общую стоимость, количество жилых единиц, темпы физической реализации и последовательный индекс порядка источника.Себестоимость единицы рассчитывается путем деления зарегистрированной номинальной общей стоимости на количество жилых единиц.Поскольку проверенные даты тендеров или контрактов на уровне проектов не могли быть получены последовательно, затраты не были дефлированы с использованием индекса стоимости строительства и интерпретируются как зарегистрированные номинальные значения, а не реальные затраты с учетом инфляции.Физические показатели реализации используются для характеристики статуса выполнения, но не рассматриваются как прямое доказательство роста затрат.Проекты классифицируются на три группы по статусу реализации: 100% реализовано, 75%-99% реализовано и менее 75% реализовано.Медианные различия в стоимости единицы продукции среди этих групп оцениваются с помощью теста Краскела-Уоллиса.Для устранения асимметрии к единичной стоимости и количеству жилых единиц применяются преобразования натурального логарифма.Две модели МНК оценены в IBM SPSS Statistics; в обеих моделях β₁ представляет эластичность себестоимости единицы продукции по отношению к количеству единиц жилья: Модель 1: ln(Себестоимость единицы) = α + β₁ ln(Единицы) + ε Модель 2: ln(Себестоимость единицы) = α + β₁ ln(Единицы) + β₂ Ранг + ε Переменная Ранг сохраняет порядок стамбульских проектов в исходных записях TOKI и переиндексируется в подмножестве Стамбула.Это не год проведения тендера, дата контракта, календарная мера или официальный идентификатор проекта, и поэтому он используется только как ограниченная переменная заказа, предназначенная для учета номинальных изменений стоимости в последовательности исходных записей.Диагностика модели включает значения VIF для мультиколлинеарности, тесты Бройша-Пагана и Уайта на постоянство дисперсии, тесты Шапиро-Уилка и Жарка-Бера на нормальность остатков, а также расстояние Кука и стандартизированные остатки для влиятельных наблюдений.Дополнительно оценивается квадратичный член для ln(Единицы), чтобы изучить, имеет ли эффект масштаба нелинейную форму, в то время как квадратичный член Ранга используется для оценки того, достаточно ли линейная спецификация отражает связь между порядком исходной записи и номинальной стоимостью единицы.Результаты и обсуждение Описательный анализ 39 наблюдений на уровне проектов показывает, что стамбульский портфель представлял 17 231 единицу жилья и совокупную зарегистрированную номинальную общую стоимость в размере 9 956 951 349 турецких лир.Медианная стоимость единицы жилья составила 233 778 турецких лир, с межквартильным размахом от 83 454 до 588 771,5 турецких лир.Стоимость единицы жилья варьировалась от 23 384 до 2 868 182 турецких лир за единицу жилья, что указывает на значительную неоднородность в рассматриваемом портфеле.Полностью реализованные проекты (n=16) имели медианную стоимость единицы 107 713,5 турецких лир, в то время как проекты с уровнем физической реализации от 75% до 99% (n=19) имели медианный показатель 351 631 турецкую лиру.Проекты с физической реализацией ниже 75% (n=4) продемонстрировали значительную дисперсию.Тест Краскела-Уоллиса показал статистически значимое различие в распределении себестоимости единицы продукции между тремя группами (H(2)=10,703; p=0,0047).Тем не менее, ограниченное количество наблюдений в группе ниже 75% и отсутствие последовательно проверенных дат проведения тендеров или заключения контрактов требуют осторожной интерпретации.Наблюдаемые различия документируют вариативность между группами по статусу реализации, но не устанавливают, что более низкая физическая реализация вызывает более высокие удельные затраты.В Модели 1 коэффициент при ln(Units) был отрицательным, но статистически незначимым (B=−0,193; p=0,583), а модель имела незначительную объясняющую силу (R²=0,008).В Модели 2 включение индекса порядка источника существенно увеличило объясняющую силу (R²=0,796; скорректированный R²=0,784; p<0,001), в то время как коэффициент при ln(Единицы) остался статистически незначимым (B=−0,119; p=0,463).Коэффициент ранга был положительным и статистически значимым (B=0,111; p<0,001).Поскольку ранг не отражает календарное время, его коэффициент интерпретируется как связь между порядком исходной записи и зарегистрированной номинальной стоимостью единицы, а не как годовой темп роста или прямой показатель инфляции.Диагностические результаты не выявили существенной мультиколлинеарности, при этом значения VIF составили примерно 1,002.Тесты Бройша-Пагана и Уайта не отвергли предположение о постоянной дисперсии.Тесты на остаточную нормальность дали неоднозначные результаты: тест Шапиро-Уилка указал на отклонение от нормальности (W≈0,930; p≈0,017), тогда как тест Жарка-Бера не отверг нормальность на 5%-ном уровне.Согласно критерию 4/n, соответствующему порогу отсева расстояния Кука 0,103, два наблюдения превысили порог; однако ни один стандартизированный остаток не превысил абсолютное значение 3.Таким образом, оба наблюдения были сочтены потенциально влиятельными по критерию расстояния Кука, но ни одно из них не имело экстремального стандартизированного остатка.Квадратичная спецификация не предоставила никаких доказательств нелинейного масштабирующего эффекта, поскольку квадратичный член ln(Units) был статистически незначимым (p≈0,522).Напротив, квадратичный член ранга был статистически значимым (p≈0,011), что указывает на то, что связь между порядком исходных записей и номинальной стоимостью единицы может быть неадекватно представлена строго линейной функцией.Соответственно, линейный коэффициент ранга не следует интерпретировать как постоянную скорость изменения в последовательности исходных записей.Исключая проекты с физической реализацией менее 10%, был получен тот же существенный результат: ln(Единицы) остался статистически незначимым (B=−0.194; p=0.222), в то время как Ранг остался положительным и значимым (B=0.111; p<0.001; R²=0.816).В описательном, регрессионном и анализе чувствительности более крупный масштаб проекта не был связан с систематически более низкими зарегистрированными номинальными удельными затратами в наблюдаемом портфеле Стамбула.Стоимостная вариативность была более тесно связана с порядком исходных записей, гетерогенностью объема проекта и сложностью реализации в мегаполисах.Требования к сносу и расчистке, длительные юридические и административные процедуры, координация заинтересованных сторон, ограничения доступа, логистика, связанная с пробками, а также включение коммерческих помещений, социальных объектов, инфраструктуры и природоохранных работ в пакеты проектов предлагают правдоподобные объяснения наблюдаемой неоднородности.Эти механизмы представлены как интерпретации, соответствующие эмпирическим данным, а не как причинно-следственные эффекты на уровне проекта, выявленные непосредственно имеющимися данными.Заключение и рекомендации Проектные данные из Стамбула не предоставляют статистически значимых доказательств в поддержку утверждения о том, что более крупные проекты городской трансформации и жилищного строительства, закупаемые государством, генерируют более низкие зарегистрированные номинальные удельные затраты.Индекс порядка источника положительно коррелирует с номинальной стоимостью единицы; однако, поскольку этот индекс не является мерой календарного времени, а также не является проверенной датой тендера или контракта, наблюдаемая ассоциация не может быть истолкована как прямое свидетельство ежегодного роста затрат, инфляции или причинно-следственного периодического эффекта.Коэффициент масштаба остается статистически незначимым после исключения проектов с физической реализацией менее 10% и при проверках влиятельных наблюдений и нелинейного масштаба, что указывает на то, что основной вывод не может быть объяснен исключительно небольшим количеством нетипичных наблюдений.Результаты предполагают, что стратегии закупок и бюджетирования не должны основываться на предположении, что более крупные пакеты проектов по своей сути более экономичны.Решения по упаковке проектов могут приниматься на основе административной и логистической управляемости каждой схемы, подверженности задержкам во внедрении и неоднородности объема проекта.В густонаселенных городских районах сокращение процедурных задержек, улучшение координации между государственными учреждениями и заинтересованными сторонами, а также повышение предсказуемости графиков реализации могут помочь ограничить воздействие номинального давления затрат; тем не менее, поскольку продолжительность проекта не наблюдается напрямую в данном наборе данных, это следствие следует понимать как политический вывод, а не как оцененный причинно-следственный эффект времени выполнения.Бенчмаркинг затрат также выиграл бы от представления удельных затрат вместе с информацией о коммерческих компонентах, социальных объектах, инфраструктурных обязательствах, требованиях к сносу и других ограничениях, связанных с поставкой, которые могут повлиять на сопоставимость проектов.Будущие исследования могли бы усилить анализ путем включения проверенных дат проведения тендеров и заключения контрактов, показателей затрат с учетом инфляции, общей площади застройки, пространственных показателей и атрибутов объема проекта, включая интенсивность сноса, требования к переселению и ограничения доступа на площадку.Такие расширения позволили бы более четко разграничить временные колебания цен, сложность реализации, специфичную для конкретного места, и эффекты затрат, связанные с масштабом, а также позволили бы проверить взаимосвязь между размером проекта и себестоимостью единицы продукции для различных типов проектов и городских условий.

अध्ययन का परिचय और उद्देश्य बड़े पैमाने पर आवास वितरण में मितव्ययिता की सामान्य रूप से अपेक्षा की जाती है क्योंकि मानकीकरण, पुनरावृत्ति, सीखने के प्रभाव और थोक खरीद से उत्पादन बढ़ने पर इकाई लागत कम हो सकती है।हालांकि, इस्तांबुल में, महानगरीय शहरी परिवर्तन ऐसी परिस्थितियों में लागू किया जाता है जो इन कुशलताओं को बाधित कर सकती हैं।विध्वंस अनुक्रमण, निकासी और पुनर्वास की आवश्यकताएं, खंडित संपत्ति संबंध, लंबी प्रशासनिक प्रक्रियाएं, संस्थागत समन्वय में कठिनाइयां और घनी आबादी वाले जिलों में सीमित लॉजिस्टिक्स अप्रत्यक्ष लागत और कार्यान्वयन में देरी के जोखिम को बढ़ा सकते हैं।साथ ही, निर्माण-मूल्य मुद्रास्फीति और इनपुट-मूल्य की अस्थिरता सार्वजनिक रूप से वित्त पोषित कार्यक्रमों में राजकोषीय अनिश्चितता को बढ़ाती है, जिससे लागत की पूर्वानुमेयता और वितरण-समय का जोखिम वित्तीय स्थिरता के महत्वपूर्ण आयाम बन जाते हैं।यह शोध जांच करता है कि क्या बड़े प्रोजेक्ट पैमाने, जिसे आवास इकाइयों की संख्या से दर्शाया जाता है, इस्तांबुल में सार्वजनिक रूप से वित्त पोषित शहरी परिवर्तन और आवास परियोजनाओं में कम दर्ज की गई नाममात्र इकाई लागतों से जुड़ा है।चूंकि सभी परियोजनाओं के लिए सत्यापित निविदा या अनुबंध की तारीखें उपलब्ध नहीं हैं, इसलिए विश्लेषण कैलेंडर-समय या मुद्रास्फीति प्रभाव को अलग करने का दावा नहीं करता है।इसके बजाय, यह TOKI के स्रोत रिकॉर्ड में क्रमबद्ध भिन्नता को ध्यान में रखते हुए परियोजना के पैमाने और नाममात्र इकाई लागत के बीच संबंध का मूल्यांकन करता है।मुख्य अनुभवजन्य प्रश्न यह है कि क्या बड़े सार्वजनिक रूप से खरीदे गए प्रोजेक्ट्स में बड़े पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं के अनुरूप सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण इकाई-लागत में कमी दिखाई देती है या क्या नाममात्र की लागत भिन्नताएं स्रोत-रिकॉर्ड अनुक्रमण, परियोजना-दायरे की विषमता और महानगरीय कार्यान्वयन जटिलता से अधिक निकटता से जुड़ी हुई हैं।इसका उद्देश्य घनी महानगरीय परिवर्तन के संदर्भों में खरीद पैकेजिंग, बजट और कार्यक्रम डिजाइन के लिए प्रासंगिक साक्ष्य प्रदान करना है।वैचारिक और सैद्धांतिक ढाँचा निर्माण में, पैमाने से संबंधित दक्षताएँ बड़े उत्पादन में निश्चित जुटाव और साइट-स्थापना लागतों के वितरण, सामग्री और उप-अनुबंधित सेवाओं की थोक खरीद, डिजाइन और घटक विकल्पों के मानकीकरण, और दोहराव और करके सीखने के माध्यम से उत्पन्न उत्पादकता लाभ के माध्यम से उत्पन्न हो सकती हैं।ये तंत्र परियोजना के आकार और इकाई लागत के बीच नकारात्मक संबंध का संकेत देते हैं।इसके विपरीत, पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं की कमी तब उत्पन्न हो सकती है जब संगठनात्मक जटिलता, समन्वय की आवश्यकताएं और लेनदेन लागत परियोजना के आकार के साथ बढ़ती हैं।बड़े शहरी पुनर्विकास योजनाओं में आम तौर पर पार्सल समेकन, बहु-अभिनेता समन्वय, विवाद समाधान, पुनर्वास व्यवस्था और गहन हितधारक प्रबंधन शामिल होते हैं।घनी शहरी वातावरण में, सीमित पहुंच, विध्वंस और खुदाई की बाधाएं, भीड़भाड़ से संबंधित परिवहन लागत और सीमित स्टेजिंग क्षेत्र अप्रत्यक्ष व्यय को बढ़ा सकते हैं और कार्यान्वयन को लंबा कर सकते हैं।इस्तांबुल इसलिए एक प्रासंगिक अनुभवजन्य सेटिंग प्रदान करता है जिसमें यह प्रस्ताव कि बड़े प्रोजेक्ट आवश्यक रूप से कम इकाई लागत उत्पन्न करते हैं, मान्य नहीं हो सकता है।एक मात्रात्मक, क्रॉस-सेक्शनल डिज़ाइन का उपयोग किया जाता है जो द्वितीयक परियोजना-स्तरीय डेटा पर आधारित है।परियोजना विश्लेषण की इकाई है, और विश्लेषणात्मक डेटासेट में इस्तांबुल परियोजना के सभी 39 रिकॉर्ड शामिल हैं जो समावेश मानदंडों को पूरा करते थे और TOKİ की 280 शहरी परिवर्तन और विकास परियोजनाओं की राष्ट्रीय स्रोत सूची में जनवरी 2026 तक उपलब्ध थे।तदनुसार, डेटासेट डेटा संग्रह के समय उपलब्ध योग्य इस्तांबुल रिकॉर्ड की एक पूर्ण गणना का प्रतिनिधित्व करता है, न कि यादृच्छिक रूप से चयनित नमूने का।स्रोत रिकॉर्ड से निकाले गए चर में परियोजना पहचान जानकारी, दर्ज नाममात्र कुल मूल्य, आवास इकाइयों की संख्या, भौतिक अहसास दर और एक अनुक्रमिक स्रोत-क्रम सूचकांक शामिल हैं।इकाई लागत की गणना दर्ज किए गए नाममात्र कुल मूल्य को आवास इकाइयों की संख्या से विभाजित करके की जाती है।क्योंकि सत्यापित परियोजना-स्तरीय निविदा या अनुबंध की तारीखें लगातार प्राप्त नहीं की जा सकीं, इसलिए निर्माण लागत सूचकांक का उपयोग करके लागतों को कम नहीं किया गया और उन्हें वास्तविक, मुद्रास्फीति-समायोजित लागतों के बजाय दर्ज नाममात्र मूल्यों के रूप में समझा जाता है।भौतिक अहसास दरें कार्यान्वयन स्थिति को दर्शाने के लिए उपयोग की जाती हैं, लेकिन लागत वृद्धि के प्रत्यक्ष प्रमाण के रूप में नहीं मानी जाती हैं।परियोजनाओं को तीन कार्यान्वयन-स्थिति समूहों में वर्गीकृत किया गया है: 100% साकार, 75%-99% साकार और 75% से कम साकार।इन समूहों के बीच माध्य इकाई-लागत अंतर का मूल्यांकन क्रुस्कल-वालिस परीक्षण का उपयोग करके किया जाता है।तिरछेपन को दूर करने के लिए, इकाई लागत और आवास-इकाई गणना पर प्राकृतिक लघुगणक परिवर्तन लागू किए जाते हैं।IBM SPSS Statistics में दो OLS मॉडल का अनुमान लगाया गया है; दोनों मॉडल में, β₁ आवास-इकाई गणना के संबंध में इकाई लागत की लोच का प्रतिनिधित्व करता है: मॉडल 1: ln(इकाई लागत) = α + β₁ ln(इकाइयाँ) + ε मॉडल 2: ln(इकाई लागत) = α + β₁ ln(इकाइयाँ) + β₂ रैंक + ε रैंक चर TOKI के स्रोत रिकॉर्ड में इस्तांबुल परियोजनाओं के क्रम को बनाए रखता है और इसे इस्तांबुल सबसेट के भीतर फिर से अनुक्रमित किया गया है।यह कोई निविदा वर्ष, अनुबंध तिथि, कैलेंडर-समय माप या आधिकारिक परियोजना पहचानकर्ता नहीं है और इसलिए इसे केवल एक सीमित ऑर्डरिंग चर के रूप में नियोजित किया जाता है जिसका उद्देश्य स्रोत-रिकॉर्ड अनुक्रम में नाममात्र लागत भिन्नता को कैप्चर करना है।मॉडल निदान में बहुसंरेखता के लिए VIF मान, स्थिर प्रसरण के लिए ब्रुश-पेगन और व्हाइट परीक्षण, अवशिष्ट सामान्यता के लिए शैपिरो-विल्क और जारके-बेरा परीक्षण, और प्रभावशाली अवलोकनों के लिए कुक की दूरी और मानकीकृत अवशिष्ट शामिल हैं।ln(यूनिट्स) के लिए एक द्विघात पद का अतिरिक्त अनुमान लगाया जाता है ताकि यह जांचा जा सके कि क्या पैमाने के प्रभाव एक गैर-रैखिक रूप लेते हैं, जबकि स्रोत-रिकॉर्ड ऑर्डरिंग और नाममात्र इकाई लागत के बीच संबंध को रैखिक विनिर्देश द्वारा पर्याप्त रूप से दर्शाया गया है या नहीं, इसका आकलन करने के लिए एक द्विघात रैंक पद का उपयोग किया जाता है।निष्कर्ष और चर्चा 39 परियोजना-स्तरीय अवलोकनों के वर्णनात्मक विश्लेषण से पता चलता है कि इस्तांबुल पोर्टफोलियो में 17,231 आवास इकाइयाँ और कुल 9,956,951,349 टीएल का कुल दर्ज नाममात्र मूल्य था।आवास इकाई के लिए माध्य इकाई लागत 233,778 टीएल थी, जिसमें अंतर-चतुर्थक सीमा 83,454-588,771.5 टीएल थी।इकाई लागत 23,384 TL से 2,868,182 TL प्रति आवास इकाई तक थी, जो देखे गए पोर्टफोलियो में पर्याप्त विषमता का संकेत देती है।पूरी तरह से साकार परियोजनाओं (n=16) की इकाई लागत का मध्यिका 107,713.5 TL थी, जबकि 75% और 99% के बीच भौतिक साकार दर वाली परियोजनाओं (n=19) की मध्यिका 351,631 TL थी।75% से कम भौतिक प्राप्ति वाले प्रोजेक्ट्स (n=4) में काफी फैलाव देखा गया।क्रुस्कल-वालिस परीक्षण ने तीन समूहों में इकाई-लागत वितरण में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर दर्शाया (H(2)=10.703; p=0.0047)।फिर भी, 75% से नीचे के समूह में सीमित संख्या में अवलोकन और लगातार सत्यापित निविदा या अनुबंध तिथियों की अनुपस्थिति सतर्क व्याख्या की मांग करती है।अवलोकित अंतर कार्यान्वयन-स्थिति समूहों में भिन्नता दर्शाते हैं लेकिन यह स्थापित नहीं करते हैं कि कम भौतिक अहसास से इकाई लागत अधिक होती है।मॉडल 1 में, ln(यूनिट्स) पर गुणांक नकारात्मक लेकिन सांख्यिकीय रूप से महत्वहीन था (B=−0.193; p=0.583), और मॉडल में नगण्य व्याख्यात्मक शक्ति थी (R²=0.008)।मॉडल 2 में, स्रोत-क्रम सूचकांक को शामिल करने से व्याख्यात्मक शक्ति (R²=0.796; समायोजित R²=0.784; p<0.001) में काफी वृद्धि हुई, जबकि ln(यूनिट्स) पर गुणांक सांख्यिकीय रूप से महत्वहीन रहा (B=−0.119; p=0.463)।रैंक गुणांक सकारात्मक और सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण था (B=0.111; p<0.001)।क्योंकि रैंक कैलेंडर समय का प्रतिनिधित्व नहीं करता है, इसके गुणांक की व्याख्या स्रोत-रिकॉर्ड क्रम और दर्ज नाममात्र इकाई लागत के बीच संबंध के रूप में की जाती है, न कि वार्षिक वृद्धि दर या मुद्रास्फीति के प्रत्यक्ष माप के रूप में।नैदानिक ​​परिणामों ने लगभग 1.002 के VIF मानों के साथ, कोई महत्वपूर्ण बहुसंरेखता नहीं दर्शाई।ब्रेउश-पेगन और व्हाइट परीक्षणों ने स्थिर-प्रसरण धारणा को अस्वीकार नहीं किया।अवशिष्ट-सामान्यीकरण परीक्षणों ने मिश्रित साक्ष्य प्रस्तुत किए: शापिरो-विल्क परीक्षण ने सामान्यीकरण से विचलन का संकेत दिया (W≈0.930; p≈0.017), जबकि जार्क-बेरा परीक्षण ने 5% स्तर पर सामान्यीकरण को अस्वीकार नहीं किया।4/n मानदंड के तहत, जो 0.103 के कुक दूरी स्क्रीनिंग सीमा के अनुरूप है, दो अवलोकन सीमा से अधिक हो गए; हालाँकि, कोई भी मानकीकृत अवशिष्ट 3 के निरपेक्ष मान से अधिक नहीं हुआ।अतः कुक के दूरी मानदंड के तहत दोनों अवलोकनों को संभावित रूप से प्रभावशाली माना गया, लेकिन दोनों में से किसी ने भी अत्यधिक मानकीकृत अवशिष्ट प्रदर्शित नहीं किया।द्विघातीय विनिर्देश ने गैर-रेखीय पैमाने के प्रभाव का कोई सबूत नहीं दिया, क्योंकि वर्ग ln(इकाइयाँ) पद सांख्यिकीय रूप से महत्वहीन था (p≈0.522)।इसके विपरीत, द्विघात रैंक पद सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण था (p≈0.011), यह दर्शाता है कि स्रोत-रिकॉर्ड क्रम और नाममात्र इकाई लागत के बीच संबंध को सख्ती से रैखिक फ़ंक्शन द्वारा पर्याप्त रूप से प्रदर्शित नहीं किया जा सकता है।इसलिए, रैखिक रैंक गुणांक को स्रोत-रिकॉर्ड अनुक्रम में परिवर्तन की एक स्थिर दर के रूप में नहीं समझा जाना चाहिए।10% से कम भौतिक अहसास वाले प्रोजेक्ट को छोड़कर समान सार परिणाम मिला: ln(यूनिट्स) सांख्यिकीय रूप से महत्वहीन रहा (B=−0.194; p=0.222), जबकि रैंक सकारात्मक और महत्वपूर्ण रहा (B=0.111; p<0.001; R²=0.816)।अवलोकन किए गए इस्तांबुल पोर्टफोलियो में वर्णनात्मक, प्रतिगमन और संवेदनशीलता विश्लेषणों में, बड़े परियोजना पैमाने को व्यवस्थित रूप से कम दर्ज की गई नाममात्र इकाई लागतों से संबद्ध नहीं किया गया था।लागत भिन्नता स्रोत-रिकॉर्ड ऑर्डरिंग, परियोजना-दायरे की विषमता और महानगरीय कार्यान्वयन जटिलता के साथ अधिक निकटता से जुड़ी हुई थी।विध्वंस और निकासी की आवश्यकताएं, लंबी कानूनी और प्रशासनिक प्रक्रियाएं, हितधारक समन्वय, पहुंच की बाधाएं, भीड़भाड़ से संबंधित लॉजिस्टिक्स, और परियोजना पैकेजों के भीतर वाणिज्यिक इकाइयों, सामाजिक सुविधाओं, बुनियादी ढांचे और पर्यावरणीय कार्यों का समावेश देखी गई विषमता के लिए प्रशंसनीय स्पष्टीकरण प्रदान करते हैं।ये तंत्र उपलब्ध डेटा द्वारा सीधे पहचाने गए परियोजना-स्तरीय कारण प्रभावों के बजाय अनुभवजन्य पैटर्न के अनुरूप व्याख्याओं के रूप में प्रस्तुत किए जाते हैं।निष्कर्ष और सिफारिशें इस्तांबुल से परियोजना-स्तरीय साक्ष्य इस प्रस्ताव के लिए सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण समर्थन प्रदान नहीं करते हैं कि बड़े सार्वजनिक रूप से खरीदे गए शहरी परिवर्तन और आवास परियोजनाएं कम दर्ज की गई नाममात्र इकाई लागत उत्पन्न करती हैं।स्रोत-क्रम सूचकांक नाममात्र इकाई लागत से सकारात्मक रूप से जुड़ा हुआ है; हालाँकि, चूँकि यह सूचकांक न तो कैलेंडर-समय का माप है और न ही एक सत्यापित निविदा या अनुबंध की तारीख है, इसलिए देखे गए संबंध की व्याख्या वार्षिक लागत वृद्धि, मुद्रास्फीति या एक कारण अवधि प्रभाव के प्रत्यक्ष प्रमाण के रूप में नहीं की जा सकती है।परियोजनाओं को बाहर करने के बाद स्केल गुणांक सांख्यिकीय रूप से महत्वहीन रहता है जिनमें 10% से कम भौतिक प्राप्ति हुई है और प्रभावशाली-अवलोकन और गैर-रैखिक-स्केल जांच के तहत, यह दर्शाता है कि मुख्य निष्कर्ष केवल कुछ असामान्य अवलोकनों के कारण नहीं है।परिणाम बताते हैं कि खरीद और बजट रणनीतियाँ इस धारणा पर आधारित नहीं होनी चाहिए कि बड़े प्रोजेक्ट पैकेज स्वाभाविक रूप से अधिक लागत-कुशल होते हैं।परियोजना पैकेजिंग निर्णय प्रत्येक योजना की प्रशासनिक और लॉजिस्टिक प्रबंधनीयता, कार्यान्वयन में देरी के जोखिम और परियोजना के दायरे की भिन्नता से सूचित किए जा सकते हैं।घने महानगरीय जिलों में, प्रक्रियात्मक बाधाओं को कम करना, सार्वजनिक संस्थानों और हितधारकों के बीच समन्वय में सुधार करना, और कार्यान्वयन कार्यक्रम की पूर्वानुमान क्षमता को बढ़ाना नाममात्र लागत दबावों के संपर्क को सीमित करने में मदद कर सकता है; फिर भी, क्योंकि परियोजना की अवधि वर्तमान डेटासेट में सीधे तौर पर नहीं देखी गई है, इस निहितार्थ को एक अनुमानित कारण प्रभाव के बजाय एक नीति अनुमान के रूप में समझा जाना चाहिए।लागत बेंचमार्किंग को वाणिज्यिक घटकों, सामाजिक सुविधाओं, बुनियादी ढांचे के दायित्वों, विध्वंस की आवश्यकताओं और अन्य वितरण बाधाओं के बारे में जानकारी के साथ इकाई लागतों की रिपोर्टिंग से भी लाभ होगा जो परियोजनाओं में तुलनीयता को प्रभावित कर सकती हैं।भविष्य के शोध में सत्यापित निविदा और अनुबंध की तारीखों, मुद्रास्फीति-समायोजित लागत उपायों, कुल निर्माण क्षेत्र, स्थानिक संकेतकों और विध्वंस की तीव्रता, पुनर्वास आवश्यकताओं और साइट-एक्सेस बाधाओं सहित परियोजना-दायरे की विशेषताओं को शामिल करके विश्लेषण को मजबूत किया जा सकता है।ऐसे विस्तार, अस्थायी मूल्य आंदोलनों, स्थान-विशिष्ट कार्यान्वयन जटिलता और पैमाने-संबंधित लागत प्रभावों के बीच एक स्पष्ट अंतर की अनुमति देंगे, साथ ही विभिन्न परियोजना प्रकारों और महानगरीय संदर्भों में परियोजना आकार और इकाई लागत के बीच संबंध का परीक्षण करने की भी अनुमति देंगे।