TALEP YÖNLÜ YAKLAŞIM ÇERÇEVESİNDE YENİLENEBİLİR ENERJİ: DİNAMİK PANEL VERİ ANALİZİ

Öz

Artan nüfus, teknolojik yenilikler ve küreselleşme hareketleri ile birlikte enerjiye olan ihtiyaç giderek artmaktadır. Enerji kaynaklarının büyük ölçüde tükenebilir olması, yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelimi hızlandırmaktadır. Diğer taraftan, özellikle gelişmekte olan ülkeler yoğun kalkınma çabası içerisindeyken çevre tahribatının artması ve toplumun yaşam kalitesinin düşmesi ile enerji üretiminde yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımı ve belirleyicilerinin tespiti önem kazanmaktadır. Bu çalışmada, 1990-2014 dönemi yıllık verileri ile gelişmekte olan ülkeler için yenilenebilir enerji kaynaklarının belirleyicileri, güncel ekonometrik testlerden olan ikinci nesil panel eş bütünleşme testleri ile analiz edilmektedir. Ampirik bulgularda kentleşme, karbondioksit emisyonu, ekonomik büyüme ve yenilenebilir enerji üretimi arasında uzun dönemli bir ilişki tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Yenilenebilir Enerji
• Ekonomik Büyüme
• Panel Veri Analizi

RENEWABLE ENERGY WITHIN THE FRAMEWORK OF DEMAND-SIDE APPROACH: A DYNAMIC PANEL DATA ANALYSIS

Öz

With the increasing population, technological innovations and globalization movements, the need for energy
is increasing. The fact that energy resources are largely exhaustible accelerates the trend towards renewable
energy sources. On the other hand, the use of renewable energy sources and detection of determinants gain
importance in energy production, associated with the increase in environmental destruction and the quality
of life of the society especially in the developing countries that are be in a struggle for development. In this
study, the determinants of renewable energy resources for developing countries are analyzed with the secondgeneration panel cointegration tests, which are among the current econometric tests, with the annual data for
the period of 1990-2014. In empirical findings, a long-term relationship betwee

Anahtar Kelimeler

• Renewable Energy
• Economic Growth
• Panel Data Analysis

Kaynakça

1. Aguirre, M. & Ibikunle, G. (2014). Determinants of Renewable Energy Growth: A Global Sample Analysis. Energy Policy, 69, 374-384.
2. Ağır, H. & Kar, M. (2010). Türkiye’de Elektrik Tüketimi ve Ekonomik Gelişmişlik Düzeyi İlişkisi: Yatay Kesit Analizi. Sosyoekonomi, 6(12), 149-175.
3. Ağır, H., Özbek, S. & Türkmen, S. (2020). Türkiye’de Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Belirleyicileri: Ampirik Bir Tahmin. Uluslararası Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 6(4), 39-48.
4. Akay, E.Ç., Abdieva, R. & Oskonbaeva, Z. (2015). Yenilenebilir Enerji Tüketimi, İktisadi Büyüme ve Karbondioksit Emisyonu Arasındaki Nedensel İlişki: Orta Doğu ve Kuzey Afrika Ülkeleri Örneği. Internatıonal Conference on Eurasian Economies, 2015, Kazan
5. Apergis, N. & Payne, J. E. (2014). Renewable Energy, Output, CO2 Emissions, And Fossil Fuel Prices in Central America: Evidence From A Nonlinear Panel Smooth Transition Vector Error Correction Model. Energy Economics, 42, 226-232.
6. Apergis, N., Payne, J., Menyah K. & Rufael, Y. (2010). On the Causal Dynamics Between Emissions, Nuclear Energy, Renewable Energy, and Economic Growth. Ecological Economics, 69, 2255-2260.
7. Bakırtaş, İ. & Çetin, M. A. (2016). Yenilenebilir Enerji Tüketimi ile Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki: G-20 Ülkeleri. Sosyoekonomi, 24(28), 131-145.
8. Baltagi, B. (2008). Econometric Analysis of Panel Data. John Wiley & Sons.

9. Bayar, G., Güloğlu B. & Selman T. S. (2011). Sanayi Sektörü İstihdamının Temel Belirleyicileri ve Dış Ticaret: Türkiye Örneği. Ekonomik Yaklaşım Kongreler Dizisi: Vıı,15,1-22.
10. Bhattacharya, M., Paramati, S. R., Ozturk, I., & Bhattacharya, S. (2016). The Effect of Renewable Energy Consumption on Economic Growth: Evidence from top 38 countries. Applied Energy, 162, 733-741.
11. Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1980). The Lagrange Multiplier Test and its Applications to Model Specification in Econometrics. The Review of Economic Studies, 47(1), 239-253.
12. Cadoret, I. & Padovano, F. (2016). The Political Drivers of Renewable Energies Policies. Energy Economics, 56, 261–269.
13. Ceylan, R., & Başer, S. (2014). Türkiye’de Petrol Tüketimi ile Reel GSYİH Arasındaki Uzun Dönem İlişkinin Johansen Eş-Bütünleşme Yöntemi ile Analiz Edilmesi. Business & Economics Research Journal, 5(2), 47-60.
14. Çınar, M. & Öz, R. (2017). Enerji Tüketimi ve Ekonomik Büyüme İlişkisine Yenilenebilir Enerji Bağlamında Bir Öneri. International Journal of Academic Value Studies, 3 (13), 40-54.
15. Çınar, S. & Yılmazer, M. (2015). Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Belirleyicileri ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Gelişmekte Olan Ülkeler Örneği. Dokuz Eylül Üniversitesi İİBF Dergisi, 30(1), 55-78.
16. Çiftçi, N. & Eşmen, M. (2017). Türkiye’de Cari Açığı Belirleyen Faktörler ve Cari Açığı Azaltmada Alternatif Enerji Kaynaklarının Rolü: VAR Modeli. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, (2), 83-110.
17. Çukurçayır, M.A. & Sağır, H. (2008). Enerji Sorunu, Çevre ve Alternatif Enerji Kaynakları. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (20), 257-278.
18. Di Iorio, F., & Fachin, S. (2008). A Note On The Estimation of Long-Run Relationships in Dependent Cointegrated Panels.
19. Inglesi-Lotz, R. (2016). The Impact of Revewable Energy Consumption to Economic Growth: A Panel Data Application. Energy Economics, 53, 58-63.
20. Marques, A. C., Fuinhas, J. A. & Manso, J. R.P. (2010). Motivations Driving Renewable Energy in European Countries: A Panel Data Approach. Energy Policy, 38, 6877-6885.
21. Pamir, A.N. (2003). Dünyada ve Türkiye’de Enerji, Türkiye’nin Enerji Kaynakları ve Enerji Politikaları. Metalurji Dergisi, 2-4.
22. Pesaran, M. H. (2004). General Diagnostic Tests for Cross Section Dependence In Panels. Cambridge: University of Cambridge, Working Paper.
23. Pesaran, M. H. (2006). Estimation And Inference in Large Heterogeneous Panels with a Multifactor Error Structure. Econometrica, 74 (4), 967–1012.
24. Pesaran, M. H. & Yamagata, T. (2008). Testing Slope Homogeneity in Large Panels. Journal of Econometrics, (142), 50–93.
25. Pesaran, M. H., Ullah, A. & Yamagata, T. (2008). A Bias-Adjusted LM Test of Error Cross-Section Independence. Econometrics Journal, (11), 105-127.
26. Popp, D., Hascic, I. & Medhi, N. (2011). Technology and the Diffusion of Renewable Energy. Energy Economics, (33), 648-662.
27. Sadorsky, P. (2009a). Renewable Energy Consumption and Income in Emerging Economies. Energy Policy, 37(10), 4021-4028.
28. Sadorsky, P. (2009b). Renewable Energy Consumption, CO2 Emissions and Oil Prices in The G7 Countries. Energy Economics, 31, 456-462.
29. Salım, R.A. & Shafıeı, S. (2014). Urbanization and Renewable and Nonrenewable Energy Consumption in OECD Countries: An Empirical Analysis. Economic Modelling, (38), 581-591.
30. Sebri, M. & Ousama B. S. (2014). On The Causal Dynamics Between Economic Growth, Renewable Energy Consumption, CO2 Emissions and Trade Openess: Fresh Evidence From BRICS Countries. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 39(2014), 14-23.
31. Smith, V., Leybourne, S., Kim, T.H., & Newbold, P. (2004). More Powerful Panel Unit Root Tests with An Application to The Mean Reversion in Real Exchange Rates. Journal of Applied Econometrics, 19, 147–170.
32. Westerlund, J. (2008). Panel Cointegration Tests of The Fisher Effect. Journal of Applied Econometrics, 23(2), 193-233.
33. Yanar, R., & Kerimoğlu, G. (2011). Türkiye’de Enerji Tüketimi, Ekonomik Büyüme ve Cari Açık İlişkisi. Ekonomi Bilimleri Dergisi, 3(2), 191-201.