Ensuring the balance between economic performance and environment: A dynamic autoregressive distributed lag model approach

Öz

The rise in global carbon emissions has become a critical issue, accelerating climate change and contributing to the deterioration of ecosystems. Environmental degradation is closely linked to changes in economic activity, making it essential to examine the relationship between macroeconomic performance and the environment. This study investigates the effects of macroeconomic indicators on environmental degradation in Türkiye by analysing annual data from 1990 to 2020. To capture both short- and long-term dynamics, the autoregressive distributed lag (ARDL) bounds test and the dynamic ARDL approach were applied. Dynamic analysis reveals that economic–environmental relationships can be temporary or cyclical, that the results must be interpreted with caution. Therefore, ARDL outcomes should be evaluated together with dynamic simulations to gain a more comprehensive understanding. The comparative results of the two models highlight several important findings. In the ARDL model, both foreign direct investment (FDI) inflows and gross fixed capital formation significantly affect environmental degradation in the short and long term. However, in the dynamic ARDL model, these variables show significant effects only eventually. The simulation results further demonstrate that a 10% positive shock in FDI inflows leads to higher environmental degra3 dation, supporting the pollution haven hypothesis. In terms of economic growth, the ARDL model results indicate short-term increase in environmental degradation, although this relationship is not statistically significant in the dynamic ARDL framework Overall, the findings underline the long-run risks of rising gross fixed capital formation, highlighting the need for Turkiye to adopt a green economy perspective, integrating environmental concerns into investment and growth policies.

Anahtar Kelimeler

• Dynamic ARDL Model
• Environmental Degradation
• Macroeconomic Performance Indicators

Ekonomik Performans ile Çevre Arasındaki Dengenin Sağlanması: Dinamik Otoregresif Gecikmesi Dağıtılmış Model Yaklaşımı

Öz

Dünya'daki karbon emisyon miktarı endişelendirici bir biçimde artmaktadır. Bu da iklim değişikliği ve çevresel bozul3 mayı hızlandırmaktadır. Çevresel bozulmanın temel nedenlerinin başında ekonomide meydana gelen değişmeler yer almaktadır. Bu nedenle çalışmada, makroekonomik performans göstergelerinin çevresel bozulma üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Türkiye’de 199032020 dönemi yıllık verileri kullanılarak seçili makroekonomik performans göstergelerinin çevresel bozulma üzerindeki uzun ve kısa dönem etkileri hem otoregresif gecikmesi dağıtılmış (ARDL) sınır testi aracılığıyla hem de dinamik ARDL yaklaşımı kullanılarak analiz edilmiştir. Dinamik analizler, bu ilişkilerin geçici veya döngüsel olabileceğini ortaya koyarak, bulguların daha temkinli yorumlanması gerektiğini gösterir. Bu nedenle, ARDL sonuçlarını değerlendirirken, kısa ve uzun vadeli etkileri birlikte ele almak ve dinamik simülasyonlarla desteklemek önemlidir. Çalışmada, iki modelin sonuçları karşılaştırılmıştır. Sonuçlara göre ARDL modelinde doğrudan yabancı yatırımlar ve brüt sabit sermaye oluşumu hem uzun dönemde hem kısa dönemde çevre bozulması üzerinde etkiliyken, dinamik ARDL modelde yalnızca uzun dönemde etkilidirler. Ayrıca simülasyonlar sonucu, doğrudan yabancı yatırımlara verilen %10 değerindeki pozitif bir şokun çevresel bozulmayı arttırdığı bulun3 muştur. Sonuçlar, kirlilik sığınağı hipotezini doğrular niteliktedir. Büyümenin çevresel bozulma üzerindeki etkileri incelendiğinde, ARDL modeline göre yalnızca kısa dönemde büyüme çevresel bozulmayı arttırıcı etkiye sahiptir. Ancak bu kısa dönemde meydana gelen etki dinamik ARDL model tahmin sonuçlarında anlamlı bulunmamıştır. Bu sonuçlara ek olarak, iki modelin sonuçları uzun dönemde brüt sabit sermaye oluşumu değerlerindeki artışa dikkat edilmesi gerekliliğini göstermektedir. Çünkü bu değerlerdeki artış çevresel bozulmayı arttırmaktadır. Çalışma sonuçları yeşil ekonomi anlayışı benimseyerek, Türkiye’de doğrudan yabancı yatırımların net girişindeki ve brüt sabit sermaye oluşumundaki artış hedeflenirken bunların doğal kaynaklar ve çevre üzerindeki etkilerinin dikkate alınması gerekliliğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

• Dinamik ARDL Modeli
• Çevresel Bozulma
• Makroekonomik Performans Göstergeleri

Kaynakça

1. AbdouLi, M., & Hammami, S. (2016). The dynamic Links between environmentaL quaLity, foreign direct investment, and economic growth in the Middle Eastern and North African countries (MENA region). Journal of the Knowledge Economy, 9(3), 833-853. https://doi. org/l0.1007/s13132-016-0369-5 google scholar
2. Ahmed, F., ALi, I., Ahmed, S., & Kousar, S. (2022). The environmentaL impact of industriaLization and foreign direct investment: EmpiricaL evidence from Asia-Pacific region. Environmental Science and Pollution Research, 29(20), 29778-29792. https://doi.Org/10.1007/s 11356-021-17560-w google scholar
3. AgbooLa, P. O., Hossain, M. E., Gyamfi, B. A., & Bekun, F. V. (2022). EnvironmentaL consequences of foreign direct investment influx and conventionaL energy consumption: Evidence from dynamic ARDL simuLation for Turkey. Environmental Science and Pollution Research, 29, 53584-53597. google scholar
4. ALbayrak, M., & TeLek, C. (2022). ÇevreseL Kuznets eğrisi (EKC) hipotezinin Türkiye için geçerLiLiğinin inceLenmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(4), 719-731. google scholar
5. Balibey, M. (2015). Relationships among CO2 emissions, economic growth and foreign direct investment and the environmental Kuznets curve hypothesis in Turkey. International Journal of Energy Economics and Policy, 5(4), 1042-1049. google scholar
6. Byanyima, F., Edison, M., Kadengye, D. T., Arineitwe, S., Mijwil, M. M., Gaballa, M., Veedu, R. C., & Turyasingura, B. (2025). Foreign direct investment and environmental challenges: A case study of Uganda with analytical perspective. In A. Bhaumik, S. Poddar, M. Dadhich, K. Hiran, & R. Doshi (Eds.), Community resilience and climate change challenges: Pursuit of Sustainable Development Goals (SDGs) (pp. 283-296). IGI Global. https://doi.org/l0.4018/979-8-3693-6522-9.ch015 google scholar
7. Cato, M. S. (2009). Green economics: An introduction to theory, policy and practice. Earthscan. google scholar
8. Chang, S.-C. (2015). Threshold effect of foreign direct investment on environmental degradation. Portuguese EconomicJournal, 14(1-3), 75-102. https://doi.org/l0.1007/s10258-015-0112-3 google scholar

9. Chen, Y., & Raza, K. (2023). Asymmetric impact of technological innovation, foreign direct investment and agricultural production on environmental degradation: Evidence from Pakistan. Environmental Science and Pollution Research, 30(36), 85237-85248. https:// doi.org/l0.1007/s11356-023-28346-7 google scholar
10. Chiriluş, A., & Costea, A. (2023). The effect of FDI on environmental degradation in Romania: Testing the pollution haven hypothesis. Sustainability, 15(13), 10733. https://doi.org/l0.3390/su151310733 google scholar
11. Cho, J. S., Greenwood-Nimmo, M., & Shin, Y. (2021). Recent developments of the autoregressive distributed lag modelling framework. Journal of Economic Surveys, 37(i), 7-32. https://doi.org/10.1111/joes.12450 google scholar
12. Çoban, M. N., & Özkan, O. (2022). Türkiye'de enerji tüketimi, ticari açıklık, CO2 emisyonları ve kirlilik sığınağı hipotezi: Yeni dinamik ARDL simülasyonlarından kanıtlar. Kırklareli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(2), 480-507. google scholar
13. Donovan, D. (1983). Measuring macroeconomic performance. Finance and Development, 20(2).google scholar
14. Ho, T. L., Nguyen, B.-C. X., & Ho, T. H. (2024). Is there a trade-off between economic growth, foreign direct investment, international trade and environmental degradation? A comparison between Asian developed and developing countries. Foreign Trade Review. https://doi.org/l0.1177/00157325231214319google scholar
15. Jordan, S., & Philips, A. Q. (2018). Cointegration testing and dynamic simulations of autoregressive distributed lag models. The Stata Journal, 18(4), 902-923. google scholar
16. Kahia, M., Omri, A., & Jarraya, B. (2021). Green energy, economic growth and environmental quality nexus in Saudi Arabia. Sustainability, 13(3), 1264. https://doi.org/l0.3390/su13031264 google scholar
17. Kazak, S., & Kazak, H. (2022). Türkiye'de CO2 için çevresel Kuznets eğrisi hipotezinin geçerliliği: Ampirik bir analiz. Journal of Academic Value Studies, 8(2), 161-179. google scholar
18. Kılıç, R., & Akalın, G. (2016). Türkiye'de çevre ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki: ARDL sınır testi yaklaşımı. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16(2), 49-60. google scholar
19. Kim, S.-E., & Seok, J. H. (2022). The impact of foreign direct investment on CO2 emissions considering economic development: Evidence from South Korea. The Journal of International Trade & Economic Development, 32(4), 537-552. https://doi.org/10.1080/09638199. 2022.2122538 google scholar
20. Kripfganz, S., & Schneider, D. C. (2020). Response surface regressions for critical value bounds and approximate p-values in equilibrium correction models. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 82(6), 1456-1481. google scholar
21. Le, H. P. (2020). The energy-growth nexus revisited: The role of financial development, institutions, government expenditure and trade openness. Heliyon, 6(7), e04369. https://doi.Org/l0.1016/j.heliyon.2020.e04369 google scholar
22. Lovell, C. A. K., Pastor, J. T., & Turner, J. A. (1995). Measuring macroeconomic performance in the OECD: A comparison of European and non-European countries. European Journal of Operational Research, 87(3), 507-518. google scholar
23. Mcnown, R., Sam, C.-Y., & Goh, S.-K. (2017). Bootstrapping the autoregressive distributed lag test for cointegration. Applied Economics, 50(13), 1509-1521. https://doi.org/l0.1080/00036846.2017.1366643 google scholar
24. Mert, M., & Çağlar, A. E. (2020). Testing pollution haven and pollution halo hypotheses for Turkey: A new perspective. Environmental Science and Pollution Research, 27, 32933-32943. google scholar
25. Mngumi, F., Huang, L., Xiuli, G., & Ayub, B. (2024). Financial efficiency and CO2 emission in BRICS: Does digital economy development matter? Heliyon, 10 (2), e24321. https://doi.Org/l0.1016/j.heliyon.2024.e24321google scholar
26. Nasir, M. A., Huynh, T. L. D., & Tram, H. T. X. (2019). Role of financial development, economic growth & foreign direct investment in driving climate change: A case of emerging ASEAN. Journal of Environmental Management, 242, 131-141. https://doi.0rg/IO.IOI6/j.jenvman. 2019.03.112 google scholar
27. Newton, A. C., & Cantarello, E. (2014). An introduction to the green economy: Science, systems and sustainability. Routledge. google scholar
28. Nosheen, M., Hassan, S. A., & Iqbal, J. (2019). Economic growth, financial development, and trade in nexuses of CO2 emissions for google scholar
29. Southeast Asia. Environmental Science and Pollution Research, 26(36), 36274-36286. https://doi.org/l0.1007/s11356-019-06624-7 google scholar
30. Özkan, O., & Çoban, M. N. (2022). Türkiye'de kirlilik hale hipotezi ve ekonomik büyüme, ekonomik küreselleşme ve ekolojik ayak izi bağlantısı. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 18(4), 1049-1068. google scholar
31. Özekenci, E. K. (2023). Karbondioksit emisyonu (CO2) ile ihracat, enerji, doğrudan yabancı yatırımlar ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki: Türkiye örneği. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 40, 83-98. google scholar
32. Polat, M. A., & Ergün, S. (2023). Türkiye'de çevresel Kuznets eğrisi hipotezinin ekonomik büyüme ve farklı küreselleşme türleri bakımından analizi. İstanbul İktisat Dergisi, 73(1), 107-142. google scholar
33. Saba, C. S. (2022). CO2 emissions-energy consumption-militarisation-growth nexus in South Africa: Evidence from novel dynamic ARDL simulations. Environmental Science and Pollution Research, 30(7), 18123-18155. https://doi.org/10.1007/s11356-022-23069-7 google scholar
34. Sarkodie, S. A., & Owusu, P. A. (2020). How to apply the novel dynamic ARDL simulations and kernel-based regularized least squares. MethodsX, 7, Article 101160.google scholar
35. Şahinoğlu, T., & Erdem, U. (2022). Türkiye'de doğrudan yabancı yatırımlar ve yurtiçi yatırımların CO2 emisyonu üzerindeki etkisinin ampirik analizi. Journal of Social and Humanities Sciences Research, 9(79), 19-28. google scholar
36. Üzar, U. (2019). Doğrudan yabancı yatırım, büyüme ve çevresel kalite ilişkisi: Türkiye ‘dibe yarışan’ bir ülke mi? Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi iktisadi ve idari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(2), 439-451. google scholar
37. Vo, D. H., & Ho, C. M. (2021). Foreign investment, economic growth, and environmentaL degradation since the 1986 ‘economic renovation’ in Vietnam. Environmental Science and Pollution Research, 28(23), 29795-29805. google scholar
38. Yağış, O. (2024). Türkiye’de teknoLojik yeniLikLer ve ekonomik büyümenin çevre kaLitesi üzerindeki etkiLeri: ARDL sınır testi. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 24(1), 103-117. google scholar
39. YıLdırım, M., Destek, M. A., & Özsoy, F. N. (2017). Doğrudan yabancı yatırımLar ve kirLiLik sığınağı hipotezi. C.Ü. iktisadi ve idari Bilimler Dergisi, 18(2), 99-111. google scholar