A Reboot on Energy Consumption at Different Income Levels: A Panel Quantile Regression Touch

Abstract

ABSTRACT The field of energy economics is steeped in numerous studies that have centered on the relationship between energy consumption and economic growth, using multiple causality tests. However, with leveraging the previous studies, the literature needs to be expanded and enriched by harnessing modern, alternative econometric techniques. The aim of this study is to estimate panel quantile regression (PQR) models to find out the relationship between the energy consumption and the economic growth, by employing this technique on three separate models based on total, renewable and non-renewable energy consumption. With this three-tier feature built on the PQR models, our study is separated from the others and becomes a candidate to be a trailblazer. We unveil the effects of the energy usage on the economic growth at different quantile levels by using the annual dataset comprising the time span 2012-2022 for E7 countries. By and large, the aggregated numbers indicate that the renewables could be considered as a drive for the EG among higher-income countries, yet a drawback for lower-income countries. As for the renewables, while the solar EC poses a threat for the EG of the E7 countries as a whole at any level, the wind EC stands out as a driving force. On the non-renewables side of the study, the oil EC has a potential to ruin the higher-income countries as opposed to the coal EC, which supports the EG for the higher-income countries. When it comes to the gas EC, it shows a positive pattern for all countries.

Keywords

• Renewable Energy
• Nonrenewable Energy
• Energy Consumption
• Economic Growth
• Panel Quantile Regression

Farklı Gelir Düzeylerinde Enerji Tüketimine Yeni Bir Soluk: Panel Kantil Regresyon Yaklaşımı

Abstract

Enerji ekonomisi alanında çok sayıda çalışmanın enerji tüketimi ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin ortaya çıkartılmasında çeşitli nedensellik analizleri üzerine yığıldığı görülmektedir. Ancak, gerçekleştirilen bu çalışmaların bir basamak olarak kullanılarak söz konusu literatürün modern ve alternatif ekonometrik tekniklerle genişletilmesi ve zenginleştirilmesi ihtiyacı ortaya çıkmaktadır. Buradan hareketle, bu çalışmanın amacı toplam, yenilenebilir ve yenilenebilir olmayan enerji tüketiminin ekonomik büyümenin farklı düzeylerindeki etkisinin 2012-2022 yıllarını kapsayan bir veri seti kullanılarak E7 ülkeleri için araştırılmasıdır. Bu çalışmada panel kantil regresyon (PKR) yöntemi kullanılmış ve enerji tüketiminin toplam, yenilenebilir ve yenilenebilir olmayan enerji bazında farklı kantil düzeylerindeki etkisi üç aşamalı bir çalışma ile ortaya konulmuştur. PKR modelleri üzerine bina edilen bu üç kademeli niteliği ile çalışmamız diğer çalışmalardan ayrılmakta ve yol gösterici bir çalışma olmaya aday hale gelmektedir. Bütün olarak bakıldığında, toplam rakamlar yenilenebilir enerjinin yüksek gelirli ülkelerin ekonomik büyümeleri için bir destek, düşük gelirli gruplar için ise bir engel olarak görülebileceğine işaret etmektedir. Yenilenebilir enerji için detaylı analiz sonuçlarına göre, güneş enerjisi tüketimi tüm E7 ülkeleri için her kantil düzeyinde bir tehdit oluştururken, rüzgar enerjisi kullanımı ise itici güç olarak ön plana çıkmaktadır. Çalışmanın yenilenebilir olmayan yanına ilişkin sonuçlara göre ise, petrol tüketimi yüksek gelirli ülkelerde ekonomik büyümeye zarar verebilme potansiyeline sahipken, kömür tüketimi büyümeyi destekler niteliktedir. Doğal gaz kullanımı ise, tüm ülkeler için pozitif bir kalıp sergilemektedir.

Keywords

• Yenilenebilir Enerji
• Yenilenebilir olmayan Enerji
• Enerji tüketimi
• Ekonomik Büyüme
• Panel Kantil Regresyon

References

1. BINDER, M., and COAD, A. (2011). From Average Joe’s Happiness To Miserable Jane And Cheerful John: Using Quantile Regression To Analyze The Full Subjective Well-Being Distribution. Journal of Economic Behavior & Organization, Volume 79, Issue 3, Pages 275-290, ISSN 0167-2681, https://doi.org/10.1016/j.jebo.2011.02.005.
2. BPS (2023). BP Statistical Review of World Energy 2023 Database. https://www.bp.com/statisticalreview. (Data accessed: 3.1.2024)
3. CHAO, L. (2022), Empirical Analysis of the Relationship between Renewable Energy Consumption and Economic Growth Based on the Grey Markov Model, Journal of Mathematics, vol. 2022, Article ID 5679696, 11 pages. https://doi.org/10.1155/2022/5679696.
4. DAM, M. M. (2018). Enerji ve Büyümenin Çevre Kirliliğine Etkisi: AB Ülkeleri İçin Panel Veri Analizi. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 5(2), 163-174. https://doi.org/10.30803/adusobed.423303
5. DOĞDU, A. (2022). G7 ve E7 Ülkelerinde Gsyih Ve Yenilenebilir Enerji Üretimi İlişkisi: Toda-Yamamoto Panel Nedensellik Analizi. Toplum, Ekonomi ve Yönetim Dergisi, Cilt 3, s.57-79.
6. GOZGOR, G., LAU, C.K., and LU, Z. (2018). Energy Consumption And Economic Growth: New Evidence From The OECD Countries. Energy, Volume 153, pp.27-34, https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.03.158
7. KOENKER, R. (2004). Quantile Regression For Longitudinal Data. Journal of Multivariate Analysis, Volume 91, Issue 1, Pages 74-89, ISSN 0047-259X, https://doi.org/10.1016/j.jmva.2004.05.006.
8. KOENKER, R., & BASETT, G. (1978). Regression Quantiles. Econometrica, 46(1), 33–50. https://doi.org/10.2307/1913643.

9. LEE, C. and CHANG, C. (2008). Energy Consumption And Economic Growth in Asian Economies: A More Comprehensive Analysis Using Panel Data, Resource and Energy Economics, Volume 30, Issue 1, 50-65, ISSN 0928-7655, https://doi.org/10.1016/j.reseneeco.2007.03.003.
10. LEE, C.C. (2005). Energy Consumption and GDP in Developing Countries: A cointegrated Panel Analysis. Energy Economics, 27, pp.415-427.
11. NARAYAN, PK. & SMYTH, R. (2008). Energy Consumption and real GDP in G7 Countries: New Evidence from Panel Cointegration with Structural Breaks. Energy Economics, 30, pp. 2331-2341.
12. OH, W., and LEE, K. (2004). Causal Relationship between Energy Consumption and GDP Revisited: The Case of Korea 1970-1999. Energy Economics, 26, pp.51-59.
13. PAO, H.T., and FU, H.C. (2013). Renewable Energy, Non-Renewable Energy And Economic Growth in Brazil. Renewable and Sustainable Energy Reviews, Volume 25, pp. 381-392, ISSN 1364-0321, https://doi.org/10.1016/j.rser.2013.05.004. Statistical Review of World Energy (2020). 69th Edition.
14. ŞANLI, D. (2019). The long-run relationship between energy consumption and export sophistication in OECD countries. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(2), 342-361.
15. TANG, C. F., TAN, B. W., and ÖZTÜRK, I. (2016). Energy Consumption And Economic Growth in Vietnam, Renewable And Sustainable Energy Reviews, Volume 54, PP. 1506-1514, ISSN 1364-0321, https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.10.083.
16. The Office of Energy Efficiency and Renewable Energy (EERE). (2024). Renewable Energy. https://www.energy.gov/eere/renewable-energy. (Accessed to the website: 3.8.2024)
17. The World Bank (2023), Databank World Development Indicators. https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators. (Data accessed: 3.1.2024)
18. The World Bank (2024), https://datahelpdesk.worldbank.org/knowledgebase/articles/906519-world-bank-country-and-lending-groups
19. UÇAN, O., ARICIOĞLU, E., & YÜCEL, F. (2014). Energy Consumption and Economic Growth Nexus: Evidence from Developed Countries in Europe. International Journal of Energy Economics and Policy, 4(3), 411-419.
20. UYAR, U., GÖKÇE, A. (2017). The Relationship between Energy Consumption and Economic Growth in Emerging Markets by Panel Quantile Regression: Evidence From VISTA Countries. Pamukkale University Journal of Social Sciences Institute, 27, pp. 364-373.
21. WANG, S., LI, J., ZHAO, E. (2024). Exploring the role of financial technologies and digital trade in shaping trade-adjusted resource consumption in E7 countries, Resources Policy, Volume 88, Pages 1-14, ISSN 0301-4207, https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2023.104495.
22. ZHU, H., DUAN, L., GUO, Y., and YU, K. (2016). The Effects of FDI, Economic Growth And Energy Consumption On Carbon Emissions in ASEAN-5: Evidence From Panel Quantile Regression, Economic Modelling, Volume 58, Pages 237-248, ISSN 0264-9993, https://doi.org/10.1016/j.econmod.2016.05.003.