362 / 458
TÜRKİYE İKLİMLENDİRME SANAYİ SEKTÖR RAPORU
2015
325
Çizelge 72’de Model IIB kullanılarak 2013-2023 yılları arasında elde edilen
iklimlendirme ve alt sektörleri ithalat öngörüleri sunulmuştur. Çizelge 72’e
göre, 2023 yılında iklimlendirme sektörünün gerçekleştireceği öngörülen
ithalat miktarı yaklaşık 13.1 milyar USD olarak tahmin edilmiştir.
İklimlendirme ithalatına alt sektörlerin katkısı; ısıtma 0.8 milyar USD,
soğutma 1.9 milyar USD, havalandırma 5.7 milyar USD ve tesisat 4.7 milyar
USD olacağı öngörülmektedir.
Çizelge 72. 2013-2023 İklimlendirme Alt Sektörleri İthalat Öngörüleri (Model IIB)
(USD)
Yıllar
Isıtma
Soğutma
Havalandırma
Tesisat
İthalat
2013
385.117.748
1.012.232.149
2.831.506.680
2.244.609.495
6.473.466.083
2014
403.483.789
1.076.154.724
3.021.566.062
2.407.179.958
6.908.384.546
2015
439.630.300
1.153.905.544
3.281.186.403
2.623.543.869
7.498.266.131
2016
471.373.252
1.228.400.409
3.523.981.027
2.826.948.997
8.050.703.699
2017
507.044.503
1.306.092.353
3.782.482.039
3.042.544.907
8.638.163.818
2018
547.022.299
1.387.190.912
4.057.967.674
3.271.293.511
9.263.474.412
2019
591.703.220
1.472.009.967
4.352.002.425
3.514.406.387
9.930.122.017
2020
641.370.191
1.560.774.262
4.665.704.360
3.772.749.647
10.640.598.479
2021
696.381.349
1.653.724.558
5.000.384.645
4.047.325.389
11.397.815.961
2022
757.076.971
1.751.129.353
5.357.383.702
4.339.171.412
12.204.761.460
2023
824.512.786
1.853.739.947
5.740.665.637
4.651.331.355
13.070.249.748
İklimlendirme alt sektörleri ithalat öngörülerinin 2013-2023 yılları arasındaki değişimi
şekil 144’de sunulmuştur. Şekil 144 incelendiğinde, iklimlendirme ithalatına en büyük
katkının havalandırma alt sektöründen geldiği, bu sektörü tesisat, soğutma ve ısıtma
alt sektörlerinin izlediği gözlenmektedir. Her bir alt sektör ithalatı ve toplam ithalat
aynı metod ile modellendiği için alt sektör ithalatları toplamı, toplam ithalatı
sağlamaktadır. Bu modelde, ısıtma, soğutma, havalandırma, tesisat alt sektör ithalat
öngörüleri ve iklimlendirme ithalat öngörüsü lineer regression with time (LR) metodu
kullanılarak modellenmiştir.