A FORECASTING MODEL PROPOSAL ON RENEWABLE ENERGY PRODUCTION AND FUNDS

Abstract

Energy is one of the critical issues on which a lot of research and work has been done in order to meet the constantly changing and increasing needs of societies throughout history.. The fact that energy resources are limited in nature makes this importance even more critical for all world assets. Energy, which is the basis of all processes, has an active role in areas that include all supply and demand from production to supply. This is an indication that energy is an important economic compass. In this study, Turkey’s incentive-based production and development of renewable energy innovation, established were analyzed by multivariate regression model. Following the literature review carried out about innovations and approaches of different countries in the energy field, developed in Turkey “renewable energy support mechanism”, it has investigated the effects of renewable energy production. The relationship between renewable resource generation and the support provided in this field was modeled by multivariate linear regression method. According to the results obtained from the model, with the support provided energy transformation in Turkey; it has been observed that bioenergy and photovoltaic energy sources continue their development rapidly

Keywords

• Renewable Energy
• Energy İnnovation
• YEKDEM
• Multivariate Regression Model
• SPSS

Yenilenebilir enerji üretimi ve destekleri üzerine bir tahmin modeli önerisi

Öz

Enerji, tarih boyunca toplumların sürekli değişen ve artan ihtiyaçlarını karşılayabilmek amacıyla üzerine çok fazla araştırma ve çalışma yapılan kritik konulardandır. Enerji kaynaklarının doğada kısıtlı olması da tüm dünya varlıkları açısından bu önemi daha da kritik hale getirmektedir. Tüm süreçlerin temeli olan enerji, üretimden tedarike bütün arzı ve talebi içeren alanlarda etkin bir role sahiptir. Bu durum enerjinin önemli bir ekonomik pusula olduğunun göstergesidir. Bu çalışmada, Türkiye’nin yenilenebilir enerji yeniliğinin üretim ve teşvik tabanlı gelişimi, kurulan çok değişkenli regresyon modeliyle incelenmiştir. Enerji alanında yapılan yenilikler ve farklı ülkelerin yaklaşımları ile ilgili gerçekleştirilen literatür incelemesinin ardından, Türkiye’de geliştirilen “Yenilenebilir Enerji Kaynakları Destekleme Mekanizması (YEKDEM)’in, yenilenebilir enerji üretimi üzerine olan etkileri araştırılmıştır. Çok değişkenli doğrusal regresyon yöntemi ile yenilenebilir kaynak üretimi ve bu alanda sağlanan destek arasındaki ilişki modellenmiştir. Modelden elde edilen sonuçlara göre, Türkiye’de sağlanan enerji dönüşümü destekleriyle; biyoenerji ve fotovoltaik enerji kaynaklarının gelişimini hızla sürdürdüğü görülmüştür

Anahtar Kelimeler

• Yenilenebilir Enerji
• Enerji Yeniliği
• YEKDEM
• Çok Değişkenli Regresyon Model. SPSS

References

1. ALTAŞ, D., YAKUT, S.G. & YORULMAZ, Ö. (2018). Araştırma Geliştirmeye Bütçe Ayıran Şirketlerin Çok Değişkenli İstatistiksel Teknikler İle Analizi. Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi.7, 47–54.
2. ALVAREZ-HERRANZ, A., BALSALOBRE-LORENTE, D., SHAHBAZ, M. & CANTOS, J.M. (2017). Energy ınnovation and Renewable Energy Consumption in the Correction of Air Pollution Lvels. Energy Policy. 105.386–397. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2017.03.009.
3. ARIK, A. (2016). Yenilenebilir Enerji Politikalarının Sürdürülebilirliği: AB Ülkeleri ve Türkiye Açısından Bir Değerlendirme. Yüksek Lisans Tezi. Ordu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ordu.
4. BAYRAMOĞLU, T. (2018). Enerji ve İnovasyon. İnovasyon Ekon. ve Sos. Eğilimler. 27-60.
5. BÖHRINGER, C., CUNTZ, A., HARHOFF, D. & ASANE-OTOO, E. (2017). The Impact of The German Feed-in Tariff Scheme on Innovation: Evidence Based on Patent Filings in Renewable Energy Technologies. Energy Econ. 67, 545–553. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2017.09.001.
6. BP Energy Outlook. (2019). BP Energy. https://www.bp.com/en/global/corporate/news-and-insights/press-releases/bp-energy-outlook-2019.html (Erişim Tarihi: 01.03.2021)
7. CBYO. T.C. Cumhurbaşkanlığı Yatırım Ofisi. Yenilenebilir Enerji Yatırım hedefi. https://www.invest.gov.tr/tr/news/news-from-turkey/sayfalar/030114-turkey-installed-power-30-percent-renewables-2023.aspx. (Erişim Tarihi: 20.02.2021).
8. CHAKRABORTY, S.K. & MAZZANTI, M. (2020). Energy Intensity and Green Energy Innovation: Checking Heterogeneous Country Effects in The OECD. Struct. Chang. Econ. Dyn. 52, 328–343. https://doi.org/10.1016/j.strueco.2019.12.002.

9. CHEHRI, A. & MOUFTAH, H.T. (2013). FEMAN: Fuzzy-Based Energy Management System For Green Houses Using Hybrid Grid Solar power. J. Renew. Energy.1–6. https://doi.org/10.1155/2013/785636.
10. CHEN, W. & LEI, Y. (2018). The Impacts of Renewable Energy and Technological Innovation on Environment-Energy-Growth Nexus: New Evidence From A Panel Quantile Regression, Renew. Energy. 123, 1–14. https://doi.org/10.1016/j.renene.2018.02.026.
11. ÇAKIN, E. & ÖZDEMİR, A. (2015). Bölgesel gelişmişlikte ar-ge ve inovasyonun rolü: DEMATEL tabanlı analitik ağ süreci (DANP) ve TOPSIS yöntemleri ile bölgelerarası bir analiz. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi.30.
12. ÇAKIR, M.T. (2010). Türkiye’nin Rüzgar Enerji Potansiyeli ve AB Ülkeleri İçindeki Yeri. Politek. Derg. 13. 287–293.
13. DAMGACI, E., BORAN, K., EMRE BORAN, F. (2017). Sezgisel Bulanık Topsis Yöntemi Kullanarak Türkiye’nin Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Değerlendirilmesi. Politek. Derg. 20, 629–637. https://doi.org/10.2339/POLITEKNIK.339389.
14. EPDK, YEKDEM. (2020). https://www.epdk.org.tr/Detay/Icerik/3-0-72-3/elektrikyekdem (Erişim tarihi: 10.11.2020).
15. EPDK. Elektrik piyasası aylık sektör raporları. (2019). Türkiye Cumhuriyeti Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu. https://www.epdk.org.tr/Detay/Icerik/3-0-23-3/elektrikaylik-sektor-raporlar (Erişim tarihi: 10.11. 2020).
16. ERSÖZ, F., BAYRAKTAR, T., ERSÖZ, T. (2016). Dünyada ve Türkiye’de İnovasyon Göstergelerinin Analizi - An Analysis of Innovation on World and Turkey. Yeni Türkiye Derg. - Bilim ve Teknol. Özel Sayısı - II.
17. ERSÖZ, F. & ERSÖZ, T. (2019). İstatistik-I. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
18. GARRONE, P. & GRILLI, L. (2010). Is there a Relationship Between Public Expenditures in Energy R&D and Carbon Emissions Per GDP An Empirical Investigation. Energy Policy. 38, 5600–5613. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2010.04.057.
19. IEA, WEO. (2017). Special Report: Energy Access Outlook – analysis. Int. Energy Agency. (2017). https://www.iea.org/reports/energy-access-outlook-2017 (Erişim tarihi: Ekim, 2020).
20. IZGEÇ, M.M., EMRE, T., SÖZEN, A. & ÖMÜRGÖNÜLŞEN, M. (2017). Financial Sustainability Analysis of Renewable Energy Plant Applications. Energy Sources, Part B, Econ. Planning, Policy. 12, 895–902. https://doi.org/10.1080/15567249.2017.1321700.
21. KALAYCI, Ş. (2016). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri. Ankara: Asil Yayın Dağıtım.
22. KARAKUL, A. & ÖZAYDIN, G. (2019). Türkiye’nin İnovasyon Göstergeleri Arasındaki İlişkilerin Değişen Varyans Problemli Çok Değişkenli Doğrusal Regresyon ile Modellenmesi. İzmir Katip Çelebi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilim. Fakültesi Derg. 2. 125–139. http://dergipark.org.tr/en/pub/ikacuiibfd/issue/50123/568527
23. KOÇ, A., YAĞLI, H., KOÇ, Y. & UĞURLU, İ. (2018). Dünyada ve Türkiye’de Enerji Görünümünün Genel Değerlendirilmesi. Mühendis ve Makina. 59, 86–114. https://dergipark.org.tr/tr/pub/muhendismakina/issue/48388/614281
24. KÖROĞLU AYDINLI, F. (2013). Supporting Renewable Energy: The Role Of İncentive Mechanisms. Middle East Technical University. https://open.metu.edu.tr/bitstream/handle/11511/23150/index.pdf (Erişim Tarihi: 01.03.2021).
25. KRUSE, J. & WETZEL, H. (2016). Energy Prices, Technological Knowledge, and Innovation in Green Energy Technologies: a Dynamic Panel Analysis of European Patent Data. CESifo Econ. Stud. 62. 397–425. https://doi.org/10.1093/cesifo/ifv021.
26. KUMAR, S. & MANAGI, S. (2009).Energy Price-Induced and Exogenous Technological Change: Assessing The Economic and Environmental Outcomes. Resour. Energy Econ. 31.334–353. https://doi.org/10.1016/j.reseneeco.2009.05.001.
27. LEBEL, P. (2008). The Role of Creative Innovation in Economic Growth: Some International Comparisons. J. Asian Econ.19, 334–347. https://doi.org/10.1016/j.asieco.2008.04.005.
28. LIN, B. & CHEN, Y. (2019). Does Electricity Price Matter For Innovation in Renewable Energy Technologies in China . Energy Econ. 78, 259–266. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2018.11.014.
29. MENSAH, C.N., LONG, X., BOAMAH, K.B., BEDİAKO, I.A., DAUDA, L. & SALMAN, M. (2018). The Effect of Innovation on CO2 Emissions of OCED Countries from 1990 to 2014. Environ. Sci. Pollut. Res. 25. 29678–29698. https://doi.org/10.1007/s11356-018-2968-0.
30. NICOLLI, F. & VONA, F. (2016). Heterogeneous Policies, Heterogeneous Technologies: The Case of Renewable Energy. Energy Econ. 56, 190–204. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2016.03.007.
31. OZCAN, O. & ERSÖZ, F. (2019). Project and Cost-Based Evaluation of Solar Energy Performance in Three Different Geographical Regions of Turkey: Investment Analysis Application. Eng. Sci. Technol. an International.J. 22, 1098–1106. https://doi.org/10.1016/j.jestch.2019.04.001.
32. POPP, D., HASCIC, I. & MEDHI, N. (2011). Technology and the Diffusion of Renewable energy. Energy Econ. 33, 648–662. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2010.08.007.
33. SCHLEICH, J., WALZ, R. & RAGWITZ, M. (2017). Effects of Policies on Patenting in Wind-Power Technologies. Energy Policy. 108, 684–695. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2017.06.043.
34. SHAHBAZ, M., NASIR, M.A. & ROUBAUD, D. (2018). Environmental Degradation in France: The Effects of FDI, Financial Development, and Energy Innovations. Energy Econ. 74, 843–857. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2018.07.020.
35. SOLARIN, S.A. & BELLO, M.O. (2020). Energy Innovations and Environmental Sustainability in the U.S.: The Roles of Immigration and Economic Expansion Using A Maximum Likelihood Method. Sci. Total Environ. 712, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.135594.
36. TABACHNICK, B.G., FIDELL, L.S. & ULLMAN, J.B. (2007). Using Multivariate Statistics. Pearson. Boston.
37. TEKE, O. (2013). Dünyada ve Türkiye’de Yenilenebilir Enerji Ar-Ge Stratejilerinin Değerlendirilmesi. Mühendis ve Makina, 54-63. http://www1.mmo.org.tr/resimler/dosya_ekler/e841a277f10be7a_ek.pdf?dergi=1350
38. TÜYLÜOĞLU, Ş. & SARAÇ, Ş. (2012). Gelişmiş ve Gelişmekte Olan Ülkelerde İnovasyonun Belirleyicileri: Ampirik Bir Analiz. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilim. Derg. 7, 39–74.
39. WEO, World Energy Outlook 2018 Analysis. (2018). International Energy Agency. https://www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2018 (Erişim tarihi: Aralık, 2020).
40. YEK, Yenilenebilir Enerji Kanunu. (2005). Resmi Gazete .25819. https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2005/05/20050518-1.htm (Erişim Tarihi: Kasım 2020).
41. YILMAZ, O. & HOTUNLUOĞLU, H. (2015). Yenilenebilir Enerjiye Yönelik Teşvikler ve Türkiye. Adnan Menderes Üniversitesi Sos. Bilim. Enstitüsü Derg. 2, 74–97. https://doi.org/10.30803/adusobed.188787.
42. YILMAZ, U., DEMİRÖREN, A. & ZEYNELGİL, H.L. (2010). Gökçeada’da Yenilenebilir Enerji Kaynakları İle Elektrik Enerjisi Üretim Potansiyelinin Araştırılması. Politek. Derg. 13, 215–223.
43. YÜKSEL, İ. & KAYGUSUZ, K. (2011). Renewable Energy Sources For Clean and Sustainable Energy Policies in Turkey. Renew. Sustain. Energy Rev. https://doi.org/10.1016/J.RSER.2011.07.007.