Çoklu Doğrusal Regresyon Modeliyle Sera Gazı Emisyonu Üzerine Bir Araştırma: Avrupa Birliği Ülkeleri Örneği

Öz

Günümüz dünyasında teknolojinin hızla gelişmesi ve küreselleşmenin yayılmasının insanların yaşam standartlarına pozitif, yaşadığımız gezegene ise negatif dışsallığı olduğu vurgulanmaktadır. Şüphesiz, kişi başına düşen milli gelirdeki ve binek otomobil sayısındaki artış yaşam standartlarını geliştirmektedir. Fakat, son yıllarda sera gazı emisyonundaki artış küresel ısınmayı sorununu gündeme getirerek içinde yaşamış olduğumuz gezegen için tehdit edici boyuta ulaşmıştır. Bu çalışmada sera gazı emisyonu, seçmiş olduğumuz bağımsız değişkenler (binek otomobil sayısı ve kişi başı milli gelir) için en güncel yıl olan 2019 yılına ait verilerle yatay kesitte yer alan Avrupa Birliğine üye 27 ülke üzerinden araştırılmıştır. Araştırmada çoklu doğrusal regresyon modeli kullanılmış ve ardından korelasyon analizi yapılmıştır. Ele alınan örneklem üzerinden gerçekleştirilen analiz sonucuna göre bağımsız değişkenlerdeki artış bağımlı değişken üzerinde artışa neden olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Sera gazı
• Milli Gelir
• Otomobil Sayısı
• Avrupa Birliği
• Regresyon Analizi

A Research On Greenhouse Gas Emıssıons By Multılınear Regressıon Model: Example Of European Unıon Countrıes

Öz

In today's world, it is emphasized that the rapid development of technology and the spread of globalization have a positive externality to people's living standards and a negative externality to the planet we live in. Undoubtedly, the increase in per capita income and the number of passenger cars improves living standards. However, the increase in greenhouse gas emissions in recent years has brought the problem of global warming to the agenda and has reached a threatening level for the planet we live in. In this study, greenhouse gas emissions were investigated through 27 European Union member countries in the horizontal section with the data of 2019, which is the most recent year for the independent variables we have chosen (number of passenger cars and per capita income). Multiple linear regression model was used in the research and then correlation analysis was performed. According to the results of the analysis performed on the sample, it was determined that the increase in the independent variables caused an increase in the dependent variable.

Anahtar Kelimeler

• Greenhouse gas
• National Income
• Number of Automobiles
• European Union
• Regression Analyses

Kaynakça

1. Akyol M. ve Mete, E. (2021). Çevresel teknolojik inovasyonların CO2 emisyonu üzerindeki etkisi: OECD ülkeleri örneği, İstanbul İktisat Dergisi, 71(2), 569-590.
2. Asteriou, D. ve Hall, S. G. (2011). Applied econometrics (Second Edition), Palgrave Macmillan, Uk.
3. Berke, B. ve KIŞLA, G. Ş. H. (2023). Karbon Emisyonlarının Belirleyicileri: Seçilmiş Avrupa Birliği Ülkeleri İçin Mekânsal Bulgular. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 41(3), 388-409.
4. Breusch, T. ve Pagan, A. (1980). The lagrange multiplier test and its applications to model specification in econometrics, Review of Economic Studies, 47, 239-357.
5. Brynjolfsson, E. ve McAffe, A. (2018). The second machine age akıllı teknolojiler devrinde çalışma, ilerleme ve refah, (çev. Levent Göktem.) Türk Hava Yolları Yayınları, İstanbul
6. Clımatewatchdata, (2022). https://www.climatewatchdata.Org/ adresinden erişildi (02.09.2022).
7. Chovancová, J., Popovičová, M. ve Huttmanová, E. (2023). Decoupling transport-related greenhouse gas emissions and economic growth in the European Union countries. Journal of Sustainable Development of Energy, Water and Environment Systems, 11(1), 1-18.
8. Çırak, A. N. (2021). “Endüstri 4.0'ın Yoksulluk Üzerine Etkilerinin Kamu Maliyesi Perspektifinden Değerlendirilmesi”, (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi), Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Denizli.

9. Dam, M. M. (2014). Sera gazı emisyonlarının makroekonomik değişkenlerle ilişkisi: Oecd ülkeleri için panel veri analizi, T.C. Adnan Menderes Üniversitesi, Doktora Tezi, Aydın: Sosyal Bilimler Enstitüsü.
10. Demirtürk, D. (2021). Sürdürülebilir Ulaşımda Sera Gazı Etkisini Azaltmaya Yönelik Çalışmalar. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 9(4), 1080-1092.
11. Dulkadiroğlu, H. (2017). Türkiye’de elektrik üretiminin sera gazı emisyonları açısından incelenmesi, Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 7(1), 67-74.
12. Dünya, (2023). https://www.dunya.com/sektorler/otomotiv/abde-elektrikli-arac-satislari-ilk-kez-yuzde-20yi-gecti-haberi-705428 adresinden erişildi (29.12.2023).
13. Ecer, K., Güner, O. Ve Çetin, M. (2021). Avrupa yeşil mutabakatı ve Türkiye ekonomisinin uyum politikaları. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 9(2), 125-144.
14. Eurostat, (2022a). https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Greenhouse_gas_emission_statistics_-_emission_inventories adresinden erişildi (26.09.2022). Eurostat, (2022b). Https://Ec.Europa.Eu/Eurostat adresinden erişildi (04.09.2022).
15. Fenkli, M. ve Çırak, A.N. (2022). The Effects Of Petroleum Products And Fossıl Fuel Consumptıon On Greenhouse Gas Emıssıons: “Example Of European Unıon Countrıes", Fiscaoeconomia Internatinal Congress on Social Sciences FSCONGRESS 2022 Economics, Climate Changes, Globalization, 16-17 December 2022 At: Virtual Mode
16. Gujaratı, D. N. ve Porter, D. C. (2012). Temel ekonometri (Çev. Ümit Şenses ve Gülay Günlük Şenses), Beşinci Basım, Literatür Yayıncılık, İstanbul.
17. Gujaratı, D. N. (2016). Örneklerle ekonometri (Çev. Nasip Bolatoğlu), İkinci Basım, Bb101 Yayınları, Ankara.
18. Hassasi, A. ve Maleki, A. (2021). Projection of passenger cars’ fuel demand and greenhouse gas emissions in Iran by 2050, Energy Conversion and Management: 10(12), 1-14.
19. Hankey, S. ve Marshall, J. D. (2010). Impacts of urban form on future US passenger-vehicle greenhouse gas emissions, Energy Policy, 38, 4880-4887.
20. Hıll, R. C., Grıffıths, W. E. ve Lım, G. Y. (2011) Principles of econometrics (Fourth Edition), John Wiley and Sons, Canada.
21. IEA, (2022). Energy ata Explorer'dan sera gazı emisyonları, https://www.iea.org/data-and-statistics/data-tools/greenhouse-gas-emissions-from-energy-data-explorer adresinden erişildi (26.09.2022).
22. Jarque, C. M. & Bera, A. K. (1987). Test for normality of observations and regression residuals, International Statistical Review, 55, 163-172
23. Lin, T. Y., Chiu, Y. H., Lin, Y. N., Chang, T. H. ve Lin, P. Y. (2023). Greenhouse gas emission indicators, energy consumption efficiency, and optimal carbon emission allowance allocation of the EU countries in 2030. Gas Science and Engineering, 110, 204902.
24. Nazarko, Ł., Žemaitis, E., Wróblewski, Ł. K., Šuhajda, K., & Zajączkowska, M. (2022). The Impact of Energy Development of the European Union Euro Area Countries on CO2 Emissions Level. Energies, 15(4), 1425.
25. Newbold, P. (2016). İşletme ve iktisat için istatistik (Çev. Ümit Şenesen), Literatür Yayıncılık, İstanbul.
26. Onofrei, M., Vatamanu, A. F., & Cigu, E. (2022). The relationship between economic growth and CO2 emissions in EU countries: A cointegration analysis. Frontiers in Environmental Science, 10, 934885.
27. Özçağ, M., Yılmaz, B. ve Sofuoğlu, E. (2017). Türkiye’de sanayi ve tarım sektörlerinde sera gazı emisyonlarının belirleyicileri: İndeks ayrıştırma analizi, Uluslararası İlişkiler Akademik Dergi, 14(57), 175-195.
28. Özmen, M. T. (2009). Sera gazı – küresel ısınma ve Kyoto protokolü, İMO Dergisi, 42-46, https://eskisakarya.imo.org.tr/resimler/ekutuphane/pdf/16154_50_07.pdf adresinden erişildi (26.09.2022).
29. Pekin, M. A. (2006.) Ulaştırma sektöründen kaynaklanan sera gazı emisyonları, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul: İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
30. Ramsey, J. B. (1969). Test for specification errors in classical linear least squares regression analysis, Journal of the Royal Statistical Society, Series B, Pp. 350-371.
31. Singh, A., Gangopadhyay, S., Nanda, P.K., Bhattacharya, S., Sharma, C. ve Bhan, C. (2008). Trends of greenhouse gas emissions from the road transport sector in India, Science of the Total Environment, 390, Pp. 124-131.
32. Spıegel, M. R. ve Stephens, L. J. (2013). İstatistik (Çev. Edt. Prof. Dr. Salih Çelebioğlu), Dördüncü Basım, Nobel Yayınevi, Ankara.
33. Şengönül, A., Karadaş, H. A. ve Koşaroğlu, Ş. M. (2019). Sera gazı emisyonu ve sağlık harcamaları ilişkisinin Asean ülkeleri için analizi, ENSCON'19 – Autumn | International Congress of Energy, Economy and Security, 178-184.
34. Tabachıck, B. C. ve Fıdell, L. S. (2013). Using multivariate statistics (Sixth Edt.), Pearson Boston.
35. Tavşancıl Tarkun, E. (2013). Alternatif korelasyon teknikleri, Marmara Üniversitesi Atatürk Eğitim Fakültesi Eğitim Bilimleri Dergisi, 8(8), 237-249.
36. Wooldrıdge, J. M. (2013). Ekonometriye giriş modern yaklaşım Cilt 1 (Çev. Edt. Doç. Dr. Ebru Çağlayan), Nobel Akademi Yayıncılık, Ankara. WB, (2022). https://www.worldbank.org/tr/news/press-release/2022/06/13/climate-action-could-provide-nearly-150-billion-in-savings-for-turkiye-by-2040-says-pioneering-world-bank-study adresinden erişildi (26.09.2022).