Modeling the Relationship between Renewable Energy and Economic Growth with Quantile Regression: Case of the USA

Year 2023, Volume: 10 Issue: 1, 234 - 245, 31.03.2023

Sevda Kuşkaya

https://doi.org/10.17336/igusbd.953467

Cited By: 1

Abstract

This paper investigated the role of renewable energy generation on economic growth with the quantile regression model. The USA economy was chosen as the sample of the study due to the availability of energy data and the high frequency of these data. In the paper, considering the period 1990:Q1-2020:Q2, GDP was included in the model as a dependent variable, biomass energy generation, solar energy generation, and wind energy generation as independent variables. As a result of the quantile regression analysis, it was concluded that the generation of these renewable energies generally had a positive effect on economic growth.

Keywords

Renewable energy, Economic Growth, Regression Analysis, Quantile Regression, USA

Yenilenebilir Enerji ve Ekonomik Büyüme İlişkisinin Kantil Regresyon ile Modellenmesi: ABD Örneği

Abstract

Çalışmada, yenilenebilir enerji üretiminin ekonomik büyüme üzerindeki rolü, kantil regresyon (quantile regression) modeli ile araştırılmıştır. Çalışmanın örneklemi olarak enerji datalarına ulaşılabilirlik ve datalarının yüksek frekansa sahip olması nedeniyle ABD ekonomisi tercih edilmiştir. 1990:Q1-2020:Q2 döneminin dikkate alındığı çalışmada, GSYH bağımlı değişken, biokütle enerjisi üretimi, güneş enerjisi üretimi ve rüzgâr enerjisi üretimi bağımsız değişkenler olarak modele dahil edilmiştir. Kantil regresyon analizi neticesinde söz konusu yenilenebilir enerjilerin üretiminin, ekonomik büyüme üzerinde genel olarak pozitif bir etkiye sahip oldukları sonucuna ulaşılmıştır.

Keywords

Yenilenebilir Enerji, Ekonomik Büyüme, Regresyon Analizi, Kantil Regresyon, ABD

References

• ACARAVCI, A. ve ERDOĞAN, S. (2018). Yenilenebilir Enerji, Çevre ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Seçilmiş Ülkeler için Ampirik Bir Analiz. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 13(1), s. 53-64.
• AKAY, E.Ç., ABDIEVA, R. ve OSKONBAEVA, Z. (2015). Yenilenebilir Enerji Tüketimi, İktisadi Büyüme ve Karbondioksit Emisyonu Arasındaki Nedensel İlişki: Orta Doğu ve Kuzey Afrika Ülkeleri Örneği. International Conference on Eurasian Economies, 2015.
• ALPER, F.Ö. (2018). Yenilenebilir Enerji ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki: 1990-2017 Türkiye Örneği. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(2), s. 223-242.
• ARMEANU, D. S., G. VINTILA ve GHERGHINA, S. C. (2017). Does Renewable Energy Drive Sustainable Economic Growth? Multivariate Panel Data Evidence For EU-28 Countries. Energies, 10:381.
• ASLAN, A. ve OCAL, O. (2016). The Role Of Renewable Energy Consumption İn Economic Growth: Evidence from Asymmetric Causality. Renewable & Sustainable Energy Reviews, 60, s.953-959.
• BAKIRTAŞ, İ. ve ÇETİ̇N, M. (2016). Yenilenebilir Enerji Tüketimi ile Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki: G-20 Ülkeleri. Sosyoekonomi, 24 (28), s. 131-146.
• BHATTACHARYA, M., PARAMATI, S.R., OZTURK, I. ve BHATTACHARYA, S. (2016). The Effect Of Renewable Energy Consumption On Economic Growth: Evidence From Top 38 Countries. Applied Energy, 162(15), s. 733-741.
• BELAÏD F, YOUSSEF A.B. ve LAZARIC, N. (2020). Scrutinizing the Direct Rebound Effect for French Households Using Quantile Regression and Data from An Original Survey. Ecological Economics 176, s. 106755.
• BULUT, Ü. ve MENEGAKI, A. (2020). Solar Energy-Economic Growth Nexus İn Top 10 Countries with The Highest Installed Capacity. Energy Sources, Part B: Economics, Planning, and Policy, 15(5), s. 297-310.
• CHANDRAN, V.G.R., SHARMA, S. ve MADHAVAN, K. (2010). Electricity Consumption–Growth Nexus: The Case Of Malaysia, Energy Policy, 38 (1), s. 606-612.
• ÇAMURLU, S. ve ERİLLİ, N.A. (2019). Kantil Regresyon Analizinde Bootstrap Tahmini. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 35 (2), s. 16-25.
• ÇINAR, S. ve YILMAZER, M. (2015). Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Belirleyicileri ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Gelişmekte Olan Ülkeler Örneği. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 30 (1), s. 55-78.
• DOGAN, E. (2016). Analyzing The Linkage Between Renewable And Non-Renewable Energy Consumption And Economic Growth By Considering Structural Break İn Time-Series Data. Renewable Energy, 99(Supplement C), s. 1126-1136.
• DYE, S. (2020). Quantile Regression, https://towardsdatascience.com/quantile-regression-ff2343c4a03 (Erişim Tarihi 02.10.2020).
• EIA, Energy Information Administration (2020), Renewable Energy Data. https://www.eia.gov/(Erişim Tarihi:02.10.2020).
• EMAS, R. (2015). The Concept Of Sustainable Development: Definition and Defining Principles. Brief for GSDR 2015.
• ERDOĞAN, S., DÜCAN, E., ŞENTÜRK, M. ve ŞENTÜRK, A. (2018). Türkiye’de Yenilenebilir Enerji Üretimi ve Ekonomik Büyüme İlişkisi Üzerine Ampirik Bulgular. Ömer Halis Demir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(2), s.233-246.
• FATİMA, N. Li, Y., AHMAD, M., JABEEN, G. ve LI, X. (2019). Analyzing long-term empirical interactions between renewable energy generation, energy use, human capital, and economic performance in Pakistan. Energy, Sustainability and Society, 42, s. 1-14.
• FRED, Federal Reserve Economic Data (2020). Gross Domestic Product (GDP). https://fred.stlouisfed.org/ (Erişim Tarihi:02.10.2020)
• HALLIRU, A.M., LOGANATHAN, N., HASSAN, A.A.G., MARDANI, A. ve KAMYAB, H. (2020). Re-examining the environmental Kuznets curve hypothesis in the Economic Community of West African States: A panel quantile regression approach. Journal of Cleaner Production, 276, s. 124247.
• JOHN, O.O. ve NDUKA, E.C. (2009). Quantile Regression Analysis as A Robust Alternative to Ordinary Least Squares. Scientia Africana 8(2), s. 61-65.
• KOENKER, R. ve BASSETT, G. (1978). Regression Quantiles. Econometrica 46(1), s. 33-50.
• KOENKER, R. ve HALLOCK, K.F. (2001). Quantile Regression. Journal of Economic Perspectives, 15 (4), s. 143–156.
• KOENKER, R. ve XIAO, Z. (2006). Quantile autoregression. Journal of the American Statistical Association, 101(475), s. 980-1006.
• KOŞAN, N.İ. (2014). OECD Ülkelerinde Dış Ticaret Hadlerini Etkileyen Değişkenlerin Panel Kantil Regresyon Modelleri ile İncelenmesi (Doktora Tezi), Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul: 67.
• KYOPHILAVONG, P., SHAHBAZ, M., ANWAR, S. ve MASOOD, S. (2015). The Energy-Growth Nexus İn Thailand: Does Trade Openness Boost Up Energy Consumption? Renewable and Sustainable Energy Reviews, 46, s. 265-274.
• ONG, B., LEE, T.M., LI, G. ve CHUEN, D.L.K. (2015). Evaluating the Potential of Alternative Cryptocurrencies. In D. L. K. Chuen (Ed.), Handbook of Digital Currency: Bitcoin, Innovation, Financial Instruments, and Big Data (ss. 81–135). Elsevier Inc.
• OMRI, A. (2013). CO2 Emissions, Energy Consumption And Economic Growth Nexus in MENA Countries: Evidence from Imultaneous Equations Models. Energy Economics, 40, s. 657–664.
• OZCAN, B. ve OZTURK, I. (2019). Renewable Energy Consumption-Economic Growth Nexus in Emerging Countries: A Bootstrap Panel Causality Test. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 104, s. 30–37.
• ÖZŞAHİ̇N, Ş., MUCUK, M. ve GERÇEKER, M. (2016). Yenilenebilir Enerji ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki: BRICS-T Ülkeleri Üzerine Panel ARDL Analizi. Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 4(4), s. 111-130.
• RAFINDADI, A. A. ve OZTURK, I. (2017). Impacts of Renewable Energy Consumption on The German Economic Growth: Evidence From Combined Cointegration Test. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 75, s. 1130-1141.
• SINGH, N., NYUUR, R. ve RICHMOND, B. (2019). Renewable Energy Development as a Driver of Economic Growth: Evidence from Multivariate Panel Data Analysis. Sustainability, 11(8), s. 2418.
• UYAR, U., KANGALLI UYAR, S. ve GÖKÇE, A. (2016). Gösterge Faiz Oranı Dalgalanmaları Ve Bist Endeksleri Arasındaki İlişkinin Eşanlı Kantil Regresyon İle Analizi. Ege Akademik Bakış, 16(4), s. 587- 598.
• VALODKA, I. ve VALODKIENE, G. (2015). The Impact of Renewable Energy on the Economy of Lithuania. Procedia -Social and Behavioral Sciences, 213, s.123 – 128.
• YAN, D., KONG, Y., REN., X., SHI, Y. ve CHIANG, S.W. (2019). The determinants of urban sustainability in Chinese resource-based cities: A panel quantile regression approach. Science of The Total Environment, 686, s. 1210-1219.
• ZAHEDI, A. (2011). A Review Of Drivers, Benefits, And Challenges in Integrating Renewable Energy Sources into Electricity Grid. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 15, s. 4775– 4779.
• ZHANG, Y.J. (2011). Interpreting The Dynamic Nexus Between Energy Consumption And Economic Growth: Empirical Evidence From Russia. Energy Policy, 39, s. 2265–2272.