G20 Ülkelerinde Karbon Salınımının Sosyo-Ekonomik ve Ekolojik Dinamikleri: Panel AMG Yöntemi ile Ampirik Bir İnceleme

Öz

Bu çalışma, 1990-2023 dönemine ilişkin yıllık panel veriler kullanılarak G20 ülkelerinde karbon salımının sosyoekonomik ve ekolojik dinamiklerini incelemektedir. Çalışma kapsamında heterojenlik ve yatay kesit bağımlılığı dikkate alınarak Panel Genişletilmiş Ortalama Grup (AMG) tahmincisi kullanılmış, uzun dönemli ilişkiler Westerlund (2008) Durbin-Hausman eşbütünleşme testiyle sınanmış, nedensellik ilişkileri ise Dumitrescu ve Hurlin (2012) panel Granger yöntemiyle analiz edilmiştir. Westerlund (2008) eşbütünleşme analizi sonucunda değişkenler arasında uzun dönemli eşbütünleşme ilişkisinin varlığına ulaşılmıştır. AMG tahminci sonuçları incelendiğinde, kişi başına gelir, fosil yakıt tüketimi ve dış ticaret hacminin karbon emisyonlarını artırıcı etkisini ortaya koyarken; yenilenebilir enerji ve enerji verimliliğinin bazı ülkelerde azaltıcı etki yarattığını göstermektedir. Kentleşmenin ise genellikle pozitif ve anlamlı bir etkisi olduğu tespit edilmiştir. Granger nedensellik analizi ise, enerji yoğunluğu ve dış ticaret ile karbon emisyonları arasında çift yönlü, karbon emisyonları ile kişi başına gelir, kentsel nüfus ve nüfus yoğunluğuna doğru ise tek yönlü nedensellik ilişkisi bulunduğunu ortaya koymuştur. Bulgular, karbon emisyonlarının çok boyutlu dinamiklerle şekillendiğini ve politika önerilerinin ülke özelinde farklılaştırılması gerektiğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

• Karbondioksit Emisyonu
• Sosyo-Ekonomik Faktörler
• Enerji Temelli Fakötrler
• Panel Genişletilmiş Ortalama Grup (AMG) Tahminci

Socio-Economic and Ecological Dynamics of Carbon Emissions in G20 Countries: An Empirical Analysis Using the Panel AMG Method

Öz

This study investigates the socio-economic and ecological determinants of carbon emissions in G20 countries using annual panel data for the period 1990–2023. To account for cross-sectional dependence and heterogeneity, the Panel Augmented Mean Group (AMG) estimator is employed. Long-run relationships among the variables are examined using the Durbin-Hausman cointegration test proposed by Westerlund (2008), while causal linkages are analyzed through the panel Granger causality approach developed by Dumitrescu and Hurlin (2012). The results of the cointegration analysis indicate the existence of a long-term equilibrium relationship among the variables. Findings from the AMG estimator indicate that per capita income, fossil fuel consumption, and trade volume contribute to higher carbon emissions, whereas renewable energy use and energy intensity mitigate emissions in some countries. Urbanization is generally found to have a positive and statistically significant impact on emissions. Furthermore, the Granger causality analysis indicates a bidirectional relationship among energy consumption, trade, and carbon emissions, while unidirectional causality runs from carbon emissions to per capita income, urban population, and population density. Overall, the findings highlight that carbon emissions are shaped by multidimensional dynamics and underscore the need for country-specific policy interventions.

Anahtar Kelimeler

• Carbon Dioxide Emissions
• Socio-Economic Factors
• Energy-Based Factors
• Augmented Mean Group (AMG) Estimator

Kaynakça

1. Acheampong, A. O. (2018). Economic growth, CO2 emissions and energy consumption: What causes what and where? Energy Economics, 74, 677–692.
2. Adebayo, T. S., Awosusi, A. A., & Adeshola, I. (2020). Determinants of CO2 emissions in emerging markets: An empirical evidence from MINT economies. International Journal of Renewable Energy Development, 9(3), 411.
3. Akın, F., 2025, Karbon Emisyonlarını Azaltmada Yenilenebilir Enerjinin Rolü: Çevresel Performans Endeksinde Başarılı Olan 10 Ülkeden Kanıtlar, Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 60(2), 1525-154.
4. Akram, R., Chen, F., Khalid, F., Ye, Z., & Majeed, M. T. (2020). Heterogeneous effects of energy efficiency and renewable energy on carbon emissions: Evidence from developing countries. Journal of Cleaner Production, 119122. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.119122
5. Arı, A., & Zeren, F. (2011). CO2 emisyonu ve ekonomik büyüme: Panel veri analizi. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 18(2), 37-47.
6. Ang, J. B. (2007). CO2 emissions, energy consumption and output in France. Energy Policy, 35, 4772–4778.
7. Anser, M. K., Syed, Q. R., & Apergis, N. (2021). Does geopolitical risk escalate CO2 emissions? Evidence from the BRICS countries. Environmental Science and Pollution Research, 28(35), 48011–48021. https://doi.org/10.1007/s11356-021-14032-z
8. Antweiler, W., Copeland, B. R., & Taylor, M. S. (2001). Is free trade good for the environment? The American Economic Review, 91(4), 877–908.

9. Ayla, D. (2022). MINT ülkelerinde CO₂ emisyonu üzerine bir inceleme: Panel eşbütünleşme ve DOLSMG analizi. Alanya Akademik Bakış, 6(3), 2869–2884.
10. Ayşe, A. R. I., & Zeren, F. (2011). CO2 emisyonu ve ekonomik büyüme: Panel veri analizi. Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İİBF Dergisi, 18(2), 37–47.
11. Bai, J., & Ng, S. (2001). A PANIC attack on unit roots and cointegration. Mimeo, Boston College, Department of Economics.
12. Barsbay, M. Ç. (t.y.). Sağlık sektöründe düşük karbon ekonomisi: Tezat mı, mümkün mü? Verimlilik Dergisi, 4, 113–134.
13. Bayramoğlu, A. T., & Yurtkur, A. K. (2016). Türkiye’de karbon emisyonu ve ekonomik büyüme ilişkisi: Doğrusal olmayan eş bütünleşme analizi. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 16(4), 31–46.
14. Bekhet, H. A., Matar, A. & Yasmin, T. (2017). CO2 Emissions, Energy Consumption, Economic Growth, and Financial Development in Gcc Countries: Dynamic Simultaneous Equation Models. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 70, 117-132.
15. Bento, J. P. C. & Moutinho, V. (2016). “CO2 Emissions, Non-Renewable and Renewable Electricity Production, Economic Growth, and İnternational Trade in Italy”. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 55, ss.142 155.
16. Berke, B., & Huyugüzel Kışla, G. (2023). Karbon emisyonlarının belirleyicileri: Seçilmiş Avrupa Birliği ülkeleri için mekânsal bulgular. Hacettepe Üniversitesi İİBF Dergisi, 41(3), 388–409.
17. Black, D., & Henderson, V. (1999). A theory of urban growth. Journal of Political Economy, 107(2), 252–284.
18. Bozkurt, C., & Okumuş, İ. (2015). Türkiye’de ekonomik büyüme, enerji tüketimi, ticari serbestleşme ve nüfus yoğunluğunun CO2 emisyonu üzerindeki etkileri: Yapısal kırılmalı eşbütünleşme analizi. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12(32), 23–35.
19. Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1980). A Lagrange multiplier test and its applications to model specification in econometrics. Review of Economic Studies, 47(1), 239–253.
20. Bruvoll, A., & Medin, H. (2003). Factors behind the Environmental Kuznets Curve: A decomposition of the changes in air pollution. Environmental and Resource Economics, 24(1), 27–48.
21. Canpolat, E., & Fendoğlu, E. (2018). Hava kirliliği ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin ekonometrik analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (21), 309–324.
22. Cetin, M., Ecevit, E., & Yucel, A. G. (2018). The impact of economic growth, energy consumption, trade openness, and financial development on carbon emissions: Empirical evidence from Turkey. Environmental Science and Pollution Research, 25(36), 36589–36603.
23. 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. Renewable Energy, 123, 1–14. https://doi.org/10.1016/j.renene.2018.02.026
24. Cheng, Y., Zhang, N., Kirschen, D. S., Huang, W., & Kang, C. (2020). Planning multiple energy systems for low-carbon districts with high penetration of renewable energy: An empirical study in China. Applied Energy, 261, 114390. https://doi.org/10.1016/j.apenergy 2019.114390.
25. Climate Watch. (2022). Historical greenhouse gas emissions. World Resources Institute. Erişim adresi: https://www.climatewatchdata.org/ghg-emissions (Erişim Tarihi: 20.06.2025).
26. Dang, H. A. H., & Serajuddin, U. (2020). Tracking the sustainable development goals: Emerging measurement challenges and further reflections. World Development, 127, 104570.
27. Demir, M. A. (2025). Ekonomik büyüme ve yenilenebilir enerji tüketiminin karbon emisyonları üzerine etkilerinin çok boyutlu panel veri modelleri ile analizi. Fiscaoeconomia, 9(1), 731-748. https://doi.org/10.25295/fsecon.1555319
28. Dinler, Z. (1997). İktisada giriş (3. basım). Bursa: Ekin Kitabevi Yayınları.
29. Dong, K., Sun, R., Jiang, H., & Zeng, X. (2018). CO2 emissions, economic growth, and the environmental Kuznets curve in China: What roles can nuclear energy and renewable energy play? Journal of Cleaner Production, 196, 51–63. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.05.271
30. Duan, Y., Ji, T., & Yu, T. (2020). Reassessing pollution haven effect in global value chains. Journal of Cleaner Production, 284, 1–10.
31. Dumitrescu, E. I., & Hurlin, C. (2012). Testing for Granger non-causality in heterogeneous panels. Economic Modelling, 29(4), 1450–1460.
32. Eberhardt, M., & Bond, S. (2009). Cross-section dependence in nonstationary panel models: A novel estimator. MPRA Paper, No. 17870.
33. Eberhardt, M., & Teal, F. (2010). Productivity analysis in global manufacturing production. Discussion Paper 515. University of Oxford. http://www.economics.ox.ac.uk/research/WP/pdf/paper515.pdf
34. Eker, E. E. (2020). Determinants of household greenhouse gas emissions in the European Union countries (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
35. Grossman, G. M., & Krueger, A. B. (1991). Environmental impacts of a North American free trade agreement. NBER Working Papers Series, No. 3914.
36. Gülmez, A. (2015). OECD ülkelerinde ekonomik büyüme ve hava kirliliği ilişkisi: Panel veri analizi. Kastamonu Üniversitesi İİBF Dergisi, 9(3), 18–30.
37. Halicioglu, F. (2009). An econometric study of CO2 emissions, energy consumption, income and foreign trade in Turkey. Energy Policy, 37(3), 1156–1164. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2008.11.009
38. Harris, R. D. F., & Tzavalis, E. (1999). Inference for unit roots in dynamic panels where the time dimension is fixed. Journal of Econometrics, 91, 201–226.
39. Haug, A. A., & Ucal, M. (2019). The role of trade and FDI for CO2 emissions in Turkey: Nonlinear relationships. Energy Economics, 81, 297–307.
40. Im, K. S., Pesaran, M. H., & Shin, Y. (2003). Testing for unit roots in heterogeneous panels. Journal of Econometrics, 115, 53–74.
41. Issaoui, F., Toumi, H., & Touili, W. (2016). “The Effects of Carbon Dioxide Emissions on Economic Growth, Urbanization and Welfare: Application to Countries in The Middle East and North Africa”, The Journal of Energy and Development,1/2(41): 223- 252.
42. Jalil, A., & Mahmud, S. F. (2009). Environment Kuznets Curve for CO2 emissions: A cointegration analysis for China. Energy Policy, 37(12), 5167–5172. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2009.07.044
43. Kasap, A (2025). Enerji Verimliliği, Yenilenebilir Enerji ve Çevresel Sürdürülebilirlik: Türkiye Üzerine Bir Analiz Energy Efficiency, Renewable Energy and Environmental Sustainability: An Analysis on Türkiye.
44. Kao, C. (1999). Spurious regression and residual-based tests for cointegration in panel data. Journal of Econometrics, 90(1), 1–14. https://doi.org/10.1016/S0304-4076(98)00023-2
45. Karaaslan, A., Abar, H., & Çamkaya, S. (2017). CO2 salınımı üzerinde etkili olan faktörlerin araştırılması: OECD ülkeleri üzerine ekonometrik bir araştırma. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(4), 1297–1310.
46. Keleş, R. (2000). Kentleşme politikası. Ankara: İmge Kitabevi.
47. Keskin, A. (2019). CO2 emisyonunu etkileyen faktörler: Avrupa Birliği örneği. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 6(5), 361–370.
48. Khan, H., Weili, L., Khan, I., & Khamphengxay, S. (2021). “Renewable Energy Consumption, Trade Openness and Environmental Degradation: A Panel Data Analysis of Developing and Developed Countries”, Mathematical Problems in Engineering, 2021: 1-13.
49. Koç, N., Saraç, T. B., & Koç, Ö. E. (2022). Türkiye’de çevre kirliliğinin belirleyicileri üzerine ekonometrik bir analiz. Anadolu Üniversitesi İİBF Dergisi, 23(4), 204–225.
50. Levin, A., Lin, C. F., & Chu, C. S. J. (2002). Unit root tests in panel data: Asymptotic and finite-sample properties. Journal of Econometrics, 108, 1–24.
51. Liang, W., & Yang, M. (2018). Urbanization, economic growth and environmental pollution: Evidence from China. Sustainable Computing: Informatics and Systems, 21, 1–9. https://doi.org/10.1016/j.suscom.2018.11.007
52. Liu, L., Wang, Z., Wang, Y., Wang, J., Chang, R., He, G., Tang, W., Gao, Z., Li, J., Liu, C., & Zhao, L. (2020). Optimising wind/solar combinations at finer scales to mitigate renewable energy variability in China. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 132, 110151. https://doi.org/10.1016/j.rser.2020.110151
53. Martínez-Zarzoso, I., & Maruotti, A. (2011). The impact of urbanization on CO2 emissions: Evidence from developing countries. Ecological Economics, 70(7), 1344–1353. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2011.02.009
54. Moon, H. R., & Perron, B. (2004). Testing for a unit root in panels with dynamic factors. Journal of Econometrics, 122, 81–126.
55. Mutascu, M. (2018). A time-frequency analysis of trade openness and CO2 emissions in France. Energy Policy, 115, 443–455. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2018.01.034
56. Nazlıoğlu, Ş. (2010). Makro iktisat politikalarının tarım sektörü üzerindeki etkileri: Gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler için bir karşılaştırma (Yayımlanmamış doktora tezi). Erciyes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Kayseri.
57. Paramati, S. R., Ummalla, M., & Apergis, N. (2016). The effect of foreign direct investment and stock market growth on clean energy use across a panel of emerging market economies. Energy Economics, 56, 29–41. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2016.02.008
58. Pedroni, P. (1999). Critical values for cointegration tests in heterogeneous panels with multiple regressors. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 61(S1), 653–670.
59. Pesaran, M. H. (2004). General diagnostic tests for cross section dependence in panels. Cambridge Working Papers in Economics, 0435.
60. Pesaran, M. H., & Yamagata, T. (2008). Testing slope homogeneity in large panels. Journal of Econometrics, 142(1), 50–93.
61. Rahman, M. M. (2017). Do population density, economic growth, energy use and exports adversely affect environmental quality in Asian populous countries? Renewable and Sustainable Energy Reviews, 77, 506–514.
62. Richmond, A. K., & Kaufmann, R.K. (2006). “Is There a turning point in The Relationship Between İncome and Energy Use and/or Carbon Emissions?”, Ecological Economics, 56(2): 176-189.
63. Saboori, B., Sulaiman, J. ve Mohd, S. (2012).” Economic Growth and CO2 Emissions in Malaysia: a Cointegration Analysis of the Environmental Kuznets curve”. Energy Policy, 51,ss.184 191.
64. Satı, B. Y. (2019). The nexus between electricity consumption, economic growth and environmental pollution: Evidence from Nigeria (Master’s thesis). Near East University, Nicosia.
65. Sencar, P. (2007). Türkiye'de çevre koruma ve ekonomik büyüme ilişkisi (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Trakya Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Edirne.
66. Shafiei, S., & Salim, R. A. (2014). Non-renewable and renewable energy consumption and CO2 emissions in OECD countries: A comparative analysis. Energy Policy, 66, 547–556. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.10.064
67. Shoaib, H. M., Rafique, M. Z., Nadeem, A. M., & Huang, S. (2020). Impact of financial development on CO2 emissions: A comparative analysis of developing countries (D8) and developed countries (G8). Environmental Science and Pollution Research, 27(11), 12461–12475.
68. Swamy, P. A. V. B. (1970). Efficient inference in a random coefficient regression model. Econometrica, 38(2), 311–323. https://doi.org/10.2307/1913012
69. Tatoğlu, F. Y. (2020). İleri panel veri analizi (4. baskı). İstanbul: Beta Yayım.
70. Topuz, S. G. (2021). Gelişmekte olan ülkelerde finansal gelişmenin vergi gelirleri üzerindeki etkisi. Balkan & Near Eastern Journal of Social Sciences (BNEJSS), 7(1).
71. Varoğlu, N. (2022). Kişi başına gelir ve fosil yakıt tüketiminin CO2 emisyonu üzerindeki etkisi: Türkiye için eşbütünleşme analizi. Uluslararası Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 7(4), 15–23.
72. Yang, X., & Khan, I. (2022). “Dynamics Among Economic Growth, Urbanization, and Environmental Sustainability in IEA Countries: The Role of Industry Value-Added”, Environmental Science and Pollution Research, 29(3): 4116-4127.
73. Yu, S., Hu, X., Li, L., & Chen, H. (2020). Does the development of renewable energy promote carbon reduction? Evidence from Chinese provinces. Journal of Environmental Management, 268, 110634. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2020.110634
74. Westerlund, J. (2008). Panel cointegration tests of the Fisher effect. Journal of applied econometrics, 23(2), 193-233.
75. Zoundi, Z. (2017). CO2 emissions, renewable energy and the Environmental Kuznets Curve: A panel cointegration approach. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 72, 1067–1075. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.10.018