The impact of sectoral greenhouse gas emissions on economic growth in Turkey

Abstract

This study investigates the relationship between total sectoral greenhouse gas emissions and economic growth in Turkey. The study examines the relationship between sectoral total greenhouse gas emissions of energy, industrial processes and product use, agriculture and waste production between 1990-2020 with Turkey’s economic growth. The ARDL model is used to observe the relationship between the greenhouse gas emissions of each sector and eco-nomic growth in the long and short term. The Granger causality test evaluates the causal factors affecting economic growth. The study shows a dependence between economic growth and greenhouse gas emissions caused by the agricultural sector in the long term. In contrast, the greenhouse gas emissions caused by the waste sector show a dependence in the short term and in the causality test. Policies addressing the agricultural and the waste sector should be prioritized to ensure that economic growth does not depend on greenhouse gas emissions. There are many studies in the literature on the dependence of economic growth on greenhouse gas emissions in Turkey. This study uses the econometric analysis method to examine the sectoral structure of dependency and will contribute to the literature regarding sectoral determination

Keywords

• Sectoral Ghg emissions
• economic growth
• ARDL boundary test
• granger causality
• Sektörel seragazı salımı
• ekonomik büyüme
• ARDL sınır test
• Granger nedensellik

Türkiye’de sektörel seragazı salımının ekonomik büyümeye etkisi

Öz

Bu çalışma Türkiye’deki sektörel toplam seragazı salımı ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi araştırmaktadır. Çalışma ile 1990-2020 yılları arasındaki enerji, endüstriyel işlemler ve ürün kullanımı, tarım ve atık üretimine ait sektörel toplam seragazı emisyonlarının, Türkiye’nin ekonomik büyümesi ile olan ilişkileri incelenmiştir. Her bir sektöre ait seragazı salımının uzun ve kısa dönemde ekonomik büyüme ile olan ilişkilerini gözlemlemek için ARDL modelinden faydalanılmıştır. Bununla birlikte ekonomik büyümeye etki eden nedensel faktörlerin değer-lendirilmesinde ise Granger nedensellik testi kullanılmıştır. Uzun dönemde tarım sektörü seragazı salımının, kısa dönemde ve nedensellik testinde ise atık sektöründen kaynaklı seragazı salımının ekonomik büyüme ile olan ba-ğımlılığı tespit edilmiştir. Ekonomik büyümeyi seragazı salımı ile olan bağımlı yapısından çıkarmak için tarım ve atık sektörüne yönelik politikaların önceliklendirilmesi gerekmektedir. Türkiye’de ekonomik büyümenin seragazı salımı bağımlılığı ile ilgili literatürde pek çok çalışma yer almaktadır. Bu çalışma ile ilgili bağımlılığın sektörel yapısı ekonometrik analiz yöntemi ile incelenmiştir. Çalışma, sektörel belirleyicilikte literatüre katkı sağlayacaktır.

Anahtar Kelimeler

• Sektörel seragazı salımı
• ekonomik büyüme
• ARDL sınır testi
• Granger nedensellik

Kaynakça

1. ABID, M. (2015). The close relationship between infor-mal economic growth and carbon emissions in Tunisia since 1980: The (ir)relevance of structural breaks. Sus-tainable Cities and Society. 15 (2015), 11-21. AKBOSTANCI, E., TÜRÜT-AŞIK, S., & TUNÇ, G. İ. (2009). The relationship between income and environ-ment in Turkey: Is there an environmental Kuznets curve? Energy Policy, 37(3), 861-867. ATICI, C. & KURT, F. (2007). Türkiye’nin Dış Ticareti ve Çevre Kirliliği: Çevresel Kuznets Eğrisi Yaklaşımı. Tarım Ekonomisi Dergisi . 13 (1 ve 2) , 61-69. BAŞAR, S. & TEMURLENK, M.S. (2007). Çevreye uyarlanmış Kuznets eğrisi: Türkiye üzerine bir uygu-lama. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Der-gisi. 21(1), 1-12. BEŞER, M. K. & BEŞER, B. H. (2017). The Relations-hip between Energy Consumption, CO2 Emissions and GDP per Capita: A Revisit of the Evidence from Turkey. The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems. 5 (3), 353-368. CARSON, R., JEON, Y., & MCCUBBIN, D. (1997). The relationship between air pollution emissions and inco-me: USA data. Environment and Development Economi-cs, 2(4), 433-450. ÇETİNTAŞ, H. & SARIKAYA, M. (2015). CO2 Emissi-ons, Energy Consumption and Economic Growth inthe USA and the United Kingdom:ARDL Approach. C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 16(2), 173-194 WORLDBANK.(2022).Ekonomik Büyüme Verileri (1990- 2020). GDP(Current US$) Turkey, Retrieved from https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.CD?locations=TR&view=chart [Erişim Tari-hi:03/07/2022 ] GROSSMAN, G. M. & KRUEGER, A. B. (1991). Envi-ronmental Impacts of the North American Free Trade Agreement. NBER Working paper, 3914. GROSSMAN, G.M. & KRUEGER, A.B. (1995). Econo-mic environment and the economic growth.Quarterly Journal of Economics. 110(2), 353-377. IŞIK,N., ENGELOĞLU, Ö., & KILINÇ, E. C.(2015). Kişi Başına Gelir İle Çevre Kirliliği Arasındaki İlişki: Gelir Seviyesine Göre Ülke Grupları İçin Çevresel Kuznets Eğrisi Uygulaması. AKÜ İİBF Dergisi, 17(2), 107–125. KASPEROWICZ, R. (2015). Economic growth and CO2 emissions: the ECM analysis. Journal of In-ternational Studies, 8 (3) , 91-98. KOÇAK, E. (2014). Türkiye’de Çevresel Kuznets Eğ-risi Hipotezinin Geçerliliği: ARDL Sınır Testi Yaklaşı-mı. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi. 2(3), 62-73. LEBE, F.(2015). Çevresel Kuznets Eğrisi Hipotezi: Tür-kiye için Eşbütünleşme ve Nedensellik Analizi . Do-ğuş Üniversitesi Dergisi.17 (2) , 177-194). LOTFALIPOUR, M. R., FALAHI, M.A., & ASHENA, M. (2010) . Economic growth, CO2 emissions, and fossil fuels consumption in Iran. Energy, 35 (12), 5115-5120. NARAYAN, P. K. & SMYTH, R. (2006). What Determi-nes Migration Flows From Low-Income to High Inco-me Countries? An Empirical Investigation of Fiji-U.S. Migration 1972-2001. Contemporary Economic Policy, 24 (2), 332-342. ÖZTÜRK, İ. & ACARAVCI, A. (2010). CO2 emis-sions, energy consumption and economic growth in Turkey. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 14(9),3220-225. PANAYOTOU, T. (1993). Empirical tests and policy analysis of environmental degradation at different stages of economic development. ILO Technology and Employment Programme Working Paper, WP238. PAO, H.T. & TSAI, C.M. (2011). Modeling and fore-casting the CO2 emissions, energy consumption,and economic growth in Brazil . Energy,36,2450–2458 R Core Team (2022). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria.https://www.R-project.org/. TÜİK.(2022). Sektörlere Göre Toplam Sera Gazı Emis-yonları (Milyon Ton CO2 Eşdeğeri) Datası (1990-2020). https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Sera-Gazi-E-misyon-Istatistikleri-1990-2020-45862[Erişim Tari-hi:03/07/2022 ] SOYTAŞ, U., SARI, R., & EWING, B.T. (2007). Energy Consumption, Income and Carbon Emissions in the United States. Ecological Economics. 62, 482-489. TORRAS, M. & BOYCE, J.K. (1998). Income, Inequ-ality, and Pollution: A Reassessment of the Environ-mental Kuznets Curve. Ecological Economics. 25(2),147-160. WANG, S.S., ZHOU,D.Q., ZHOU,P., & WAN-G,Q.W.(2011). CO2 emissions, energy consumption and economic growth in China: A panel data analysis. Energy Policy. 39 (9), 4870-4875. WICKHAM, H., CHANG, W., & WICKHAM, M. H. (2016). Package ‘ggplot2’. Create elegant data visualisations using the grammar of graphics. Version. 2(1), 1-189 ZEILEIS, A. & HOTHORN.T. ( 2002) . Diagnostic checking in regression relationships. R News 2:7–10. http://cran.R-project.org/doc/ Rnews/.