AN ANALYSIS OF THE RELATIONSHIP BETWEEN RENEWABLE ENERGY CONSUMPTION, ECONOMIC GROWTH AND CO2 EMISSIONS IN TURKEY: ARDL BOUNDS TEST APPROACH

Year 2023, Volume: 6 Issue: 2, 219 - 243, 31.07.2023

İsmail Kavaz , Burak Kaya

https://doi.org/10.33416/baybem.1313504

Cited By: 4

Abstract

Energy is used in almost all fields; thus, it stands out as an indispensable resource. In parallel with the developments in the modern world, the need for energy is increasing daily. In this context, having energy resources, one of the most important dynamics of economic growth seriously affects the competition between countries. On the other hand, sudden price movements and crises in global energy markets lead countries to seek alternative sources.
Renewable energy has been drawing attention among these alternatives recently. Since fossil fuels both harm the environment and their prices are relatively high, the trend of producing energy with renewable sources continues to increase. In this context, examining the relationship between renewable energy and economic growth results in researchers turning to this field. From this point of view, in this study, the effects of renewable energy consumption on economic growth and the effects of economic growth on renewable energy consumption are examined and modelled separately.
In the study, the ARDL Bounds Test method, which is a time series analysis, is used by using annual data covering the period of 1982-2021. First, a model was created in which renewable energy consumption is used as a dependent variable. According to the results obtained from this model, the increase in GDP has been found to have a positive effect on renewable energy consumption in the short and long term. In the second model, in which the GDP parameter was determined as the dependent variable, it was concluded that the increase in renewable energy consumption increased the GDP for the short and long term. According to the empirical findings of the study, the most significant difference between the two models is that the effect of increases in GDP on renewable energy is greater than the effect of increases in renewable energy consumption on GDP. Therefore, based on the relevant period data for Turkey, it is deduced that the economic growth performance should be increased for renewable energy to become more widespread.

Keywords

Renewable Energy, Economic Growth, Carbon Emission, ARDL Bounds Test, Türkiye

TÜRKİYE’DE YENİLENEBİLİR ENERJİ TÜKETİMİ, EKONOMİK BÜYÜME VE CO2 EMİSYONU ARASINDAKİ İLİŞKİNİN ANALİZİ: ARDL SINIR TESTİ YAKLAŞIMI

Abstract

Enerji günümüzde hemen hemen tüm alanlarda kullanılması nedeniyle vazgeçilemez bir kaynak olarak öne çıkmaktadır. Modern dünyadaki gelişmelere paralel olarak enerjiye olan ihtiyaç gün geçtikçe artmaktadır. Bu bağlamda ekonomik büyümenin en önemli dinamiklerinden birisi konumunda olan enerji kaynaklarına sahip olma durumu ülkeler arasındaki rekabeti ciddi biçimde etkilemektedir. Öte yandan, küresel enerji piyasalarında yaşanan ani fiyat hareketleri ve krizler ise ülkeleri alternatif kaynak arayışlarına yöneltmektedir.
Yenilenebilir enerji, son dönemde söz konusu alternatifler içerisinde dikkat çekmektedir. Fosil yakıtların hem çevreye zarar vermeleri hem de fiyatlarının görece yüksek olmasından dolayı yenilenebilir kaynaklar ile enerji üretme trendi artarak devam etmektedir. Bu çerçevede yenilenebilir enerji ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin incelenmesi hususu araştırmacıların bu alana yönelmeleri sonucunu doğurmaktadır. Bu noktadan hareketle, bu çalışmada yenilenebilir enerji tüketiminin ekonomik büyüme üzerindeki ve ekonomik büyümenin yenilenebilir enerji tüketimi üzerindeki etkileri ayrı ayrı incelenmekte ve modellenmektedir.
Çalışmada 1982-2021 dönemini kapsayan yıllık veriler kullanılarak bir zaman serisi analizi olan ARDL Sınır Testi yönteminden faydalanılmaktadır. İlk olarak yenilenebilir enerji tüketiminin bağımlı değişken olarak kullanıldığı bir model oluşturulmuştur. Bu modelden elde edilen sonuçlara göre GSYH’deki artış kısa ve uzun dönemde yenilenebilir enerji tüketimi üzerinde pozitif etkiye sahip olarak bulunmuştur. GSYH parametresinin bağımlı değişken olarak belirlendiği ikinci modelde ise yenilenebilir enerji tüketimindeki artışın GSYH’yi yine kısa ve uzun dönem için artırdığı sonucuna varılmıştır. Çalışmanın ampirik bulgularına göre iki model arasındaki en önemli fark ise GSYH’de meydana gelen artışların yenilenebilir enerji üzerindeki etkisinin yenilenebilir enerji tüketimindeki artışın GSYH üzerindeki etkisinden daha fazla olması durumudur. Dolayısıyla, Türkiye için ilgili dönem verileri baz alındığında yenilenebilir enerjinin daha yaygınlaşması için ekonomik büyüme performansının artırılması çıkarımı yapılmaktadır.

Keywords

Yenilenebilir Enerji, Ekonomik Büyüme, Karbon Salınımı, ARDL Sınır Testi, Türkiye

References

• Alam, I., ve Quazi, R. (2003). Determinants of capital flight: An econometric case study of Bangladesh. International Review of Applied Economics, 17(1), 85-103.
• Alper, F. Ö. (2018). Yenilenebilir enerji ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki: 1990-2017 Türkiye örneği. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(2), 223-242.
• Anatürk, Ş., ve Özata, E. (2019). Türkiye’de yenilenebilir ve yenilenemeyen enerji kaynaklarından elektrik tüketimi ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin ekonometrik analizi. The Journal of International Social Research, 68(12), 1018-1030.
• Bakırtaş, İ., ve Çetin, M. (2016). Yenilenebilir enerji tüketimi ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki: G-20 ülkeleri. Sosyoekonomi, 24(28), 131-146.
• Birleşmiş Milletler, (2023). İklim eylemi (Climate Action), Erişim tarihi: 18 Mayıs 2023, Erişim adresi: https://www.un.org/en/climatechange/raising-ambition/renewable-energy.
• British Petroleum. (2022). BP statistical review of world energy 2022 71. Edition. Erişim adresi: https://www.bp.com/en/global/corporate/energy-economics/statistical-review-of-world-energy.html, Erişim tarihi: 15.03.2023.
• Bulut, R. (2017). Türkiye ekonomisinde enerji sektörünün önemi. Ekonomi ve Kültür Dergisi, 49, 62-65.
• Cheng, Y. (2009). The 1979 oil shock and the “Flying Geese Model” in East Asia. In Viewspoints (Ed.), The 1979 “Oil Shock:” Legacy, Lessons and Lasting Reverberations: Legacy, lessons and lasting reverberations (pp. 57-59). [8] The Middle East Institute.
• Çetin, M. ve Rahmani, A. (2020). Türkiye ekonomisinde yapısal kırılmalar, yenilenebilir enerji ve ekonomik büyüme (1970-2016) . Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi , 7 (3) , 589-610 .
• Çetintaş, Y., ve Aydın, C. (2022). Yenilenebilir enerji bağlamında çevre ve ekonomik büyüme ilişkisi: OECD ülkeleri örneği. Journal Of Management And Economics Research, 20(1), 292-312.
• Çınar, S., ve Yılmazer, M. (2015). Yenilenebilir enerji kaynaklarının belirleyicileri ve ekonomik büyüme ilişkisi: gelişmekte olan ülkeler örneği. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 30(1), 55-78.
• Demirgil, B., ve Birol, Y. E. (2020). Yenilenebilir enerji tüketimi ve ekonomik büyüme ilişkisi: Türkiye için bir Toda-Yamamoto nedensellik analizi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(1), 68-83.
• Dickey, D. A., ve Fuller W. A. (1979). Distributions of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74, 427-431.
• Durğun, B., ve Durğun, F. (2018). Yenilenebilir enerji tüketimi ile ekonomik büyüme arasında nedensellik ilişkisi: Türkiye örneği. International Review of Economics and Management, 6(1), 1-27.
• EPDK, (2022). Enerji Piyasaları Düzenleme Kurumu- Elektrik Piyasası 2021 Yılı Piyasa Gelişim Raporu, Erişim tarihi: 19 Mayıs 2023, Erişim adresi: https://www.epdk.gov.tr/Detay/Icerik/3-0-24/elektrikyillik-sektor-raporu.
• Fotourehchi, Z. (2017). Clean energy consumption and economic growth: a case study for developing countries. International Journal of Energy Economics and Policy, 7(2), 61-64.
• Goel, M. (2005). Energy Sources and Global Warming. New Delhi: Allied Publishers. Güllü, M., & Kartal, Z. (2021). Türkiye’de yenilenebilir enerji kaynaklarının istihdam etkisi. Sakarya İktisat Dergisi, 10(1), 36-65.
• Harris, R., ve Sollis, R. (2003). Applied time series modelling and forecasting. Wiley.
• IEA-International Energy agency, (2023). CO2 Emissions in 2022, Erişim tarihi: 15 Mayıs 2023, Erişim adresi: https://www.iea.org/reports/co2-emissions-in-2022.
• IRENA, (2023). International Renewable Energy Agency-Renewable Capacity Statistics 2023. Erişim tarihi: 20 Mayıs 2023, Erişim adresi: https://www.irena.org/Publications/2023/Mar/Renewable-capacity-statistics-2023.
• Kadılar, C. (2000). Uygulamalı çok değişkenli zaman serileri analizi, Bizim Büro Basımevi, Ankara.
• Karagöl, E. T., ve Kavaz, İ. (2017). Dünyada ve Türkiye’de yenilenebilir enerji. 197. İstanbul: SETA Yayınları.
• Koç, E., Kaya, K. (2015). Enerji kaynakları–yenilenebilir enerji durumu. Mühendis ve Makine, 56 (668), 36-47.
• MacKinnon, J. J. (1991). Critical values for cointegration tests in long-run economic relationships, In. R. F. Engle and C. W. Granger (Eds), Readings in Cointegration, Oxford University Press, Oxford, 267-76.
• Malanima, P. (2015). Energy in history. the basic environmental history, 1-29.
• Narayan, P. K. (2005). The saving and investment nexus for China: evidence from cointegration Tests. Applied Economics, 37(17), 1979-1990
• Narayan, P. K. ve R. Smyth (2006). What determines migration flows from low-income to high-income countries? An empirical investigation of Fiji-U.S. migration 1972-2001, Contemporary Economic Policy, 24 (2), 332-342.
• Naimoğlu, M. (2022). The relationship between renewable energy consumption and economic growth in OECD countries. International Journal Of Contemporary Economics and Administrative Sciences, 12(1), 018-033.
• Özşahin, Ş., Mucuk, M., ve Gerçeker, M. (2016). Yenilenebilir enerji ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki: BRICS-T ülkeleri üzerine panel ARDL analizi. Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 4(4), 111-130.
• Pesaran, M.H. & Shin, Y. (1999). An autoregressive distributed lag modelling approach to co-integration analysis. S. Strom (Ed.) Econometrics and Eonomic Theory in the 20th Century: the Ragnar Frisch Centennial Symposium. Cambridge: Cambridge University Press.
• Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationship. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289-326
• Phillips, P. C., ve Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75(2), 335-346.
• Şahin, G., Taksim, M. A., ve Yitgin, B. (2021). Effects of the European green deal on Turkey’s electricity market. İşletme Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 4(1), 40-58.
• TEİAŞ, (2023). Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi, Türkiye’de Elektrik Üretim-İletim İstatistikleri, Erişim tarihi: 19 Mayıs 2023, Erişim adresi: https://www.teias.gov.tr/.
• UNFCCC, (2015). Paris Anlaşması [Paris Agreement], Erişim tarihi:18 Mayıs 2023,Erişim adresi: https://www.un.org/en/climatechange/paris-agreement.
• Usupbeyli, A., & Uçak, S. (2018). Türkiye’de yenilenebilir enerji-büyüme ilişkisi. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16(4), 223-238.
• Ünüvar, İ., ve Keskinkılıç, S. (2020). Yenilenebilir enerji ve ekonomik büyüme ilişkisi: G20 ülkeleri örneği (2000-2016). Uluslararası Yönetim İktisat Ve İşletme Dergisi, 16(2), 251-266.
• World Bank. (2023). World Development Indicators. Erişim adresi: https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators, Erişim tarihi: 15 Mart 2023.