Kirlilik Sığınağı ve Kirlilik Halesi Hipotezlerinin Test Edilmesi: E7 ve G7 Ülkelerinin Karşılaştırmalı Analizi

Öz

Küresel ölçekte kötüleşen çevre koşulları, uluslararası ticaret sisteminde önemli zorlukları ortaya çıkarmıştır. Artan çevresel bozulma ve iklim değişikliğine ilişkin endişeler derinleştikçe ülke ekonomilerinin karbon (CO2) emisyonlarını azaltması ve iklim değişikliği sorununun istenmeyen etkilerini hafifletmeye yönelik uluslararası çabaları önemli bir politika hedefi haline gelmiştir. Çalışma, 1990'dan 2014'e kadar mevcut en son verileri kullanarak E7 (Çin, Hindistan, Brezilya, Meksika, Endonezya, Rusya ve Türkiye) ve G7 (Almanya, ABD, İngiltere, İtalya, Fransa, Japonya ve Kanada) ülkeler üzerinde karşılaştırmalı bir panel veri analizi gerçekleştirerek kirlilik sığınağı ve kirlilik halesi hipotezlerini test etmeye amaçlamaktadır. Analiz yöntemi olarak Lagrange çarpanı (LM) eşbütünleşme ve Common Corelated Effect (CCE) eşbütünleşme tahminci testleri kullanılmıştır. İlgili ülkelere ait elde edilen panel geneli bulgulara göre E7 ülkelerinde doğrudan yabancı yatırımlardaki artışın CO2 emisyonları üzerindeki etkisi istatiksel olarak anlamsız iken, G7 ülkelerinde doğrudan yabancı yatırımlardaki artışın CO2 emisyonları üzerindeki etkisi negatif ve istatiksel olarak anlamlıdır. Buna göre E7 ülkelerinde kirlilik sığınağı ve kirlilik halesi hipotezlerine ait net bir bulgu elde edilmemiştir. G7 ülkelerinde ise kirlilik halesini destekler nitelikte bulgular sunulmuştur. Ayrıca ülke bazlı sonuçlarda ülkelere ait farklı sonuçlar elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Kirlilik Sığınağı
• Kirlilik Halesi
• CCE Yöntemi

Testing the Pollution Haven and Pollution Halo Hypotheses: Comparative Analysis of E7 and G7 Countries

Öz

Worsening environmental conditions on a global scale pose significant challenges to the international trading system. As concerns about increasing environmental degradation and climate change deepen, reducing carbon (CO2) emissions in national economies and international efforts to alleviate the undesirable effects of the climate change problem have become a very important policy goal. The study aims to test the pollution haven and pollution halo hypotheses by performing a comparative panel data analysis on E7 (China, India, Brazil, Mexico, Indonesia, Russia and Turkey) and G7 (Germany, USA, UK, Italy, France, Japan and Canada) country groups, using the latest available data from 1990 to 2014. Lagrange multiplier (LM) cointegration and Common Corelated Effect (CCE) cointegration estimator tests were used as analysis methods. According to the panel-wide findings for the relevant countries, while the effect of the increase in foreign direct investments on CO2 emissions in E7 countries is statistically insignificant, the effect of the increase in foreign direct investments on CO2 emissions in G7 countries is negative and statistically significant. Accordingly, no clear findings have been obtained regarding the pollution haven and pollution halo hypotheses in E7 countries. In G7 countries, findings that support the pollution halo have been presented. In addition, different results were obtained from country-based results.

Anahtar Kelimeler

• Pollution Haven
• Pollution Halo
• CCE Method

Kaynakça

1. Abbas, K., Song, H., Mushtaq, Z. & Khan, F. (2022). Does technology innovation matter for environmental pollution? Testing the pollution halo/haven hypothesis for Asian countries. Environmental Science and Pollution Research, 29(59), 89753-89771.
2. Abbasi, M. A., Nosheen, M. & Rahman, H. U. (2023). An approach to the pollution haven and pollution halo hypotheses in Asian countries. Environmental Science and Pollution Research, 30(17), 49270-49289.
3. Ağır, H. & Türkmen, S. (2020). Ekonomik büyümeye etkisi bakımından doğal kaynaklar: Dinamik panel veri analizi. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 19(3), 840-852.
4. Al Shammre, A. S., Benhamed, A., Ben-Salha, O.& Jaidi, Z. (2023). Do environmental taxes affect carbon dioxide emissions in OECD countries? Evidence from the dynamic panel threshold model. Systems, 11(6), 307.
5. Albulescu, C. T., Tiwari, A. K., Yoon, S. M. & Kang, S. H. (2019). FDI, income, and environmental pollution in Latin America: Replication and extension using panel quantiles regression analysis. Energy Economics, 84, 104504.
6. Al-Mulali, U. & Ozturk, I. (2015). The effect of energy consumption, urbanization, trade openness, industrial output, and the political stability on the environmental degradation in the MENA (Middle East and North African) region. Energy, 84, 382-389.
7. Asghari, M. (2013). Does FDI promote MENA region’s environment quality? Pollution halo or pollution haven hypothesis. Int J Sci Res Environ Sci, 1(6), 92-100.
8. Ayla, D. & Altıntaş, D. (2021). Kyoto Protokolü kapsamında CO2 emisyonu ve Türkiye üzerine bir olasılık tahmini. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(1), 478-496.

9. Ayla, D. (2022). MINT Ülkelerinde CO₂ emisyonu üzerine bir inceleme: Panel eşbütünleşme ve DOLSMG analizi. Alanya Akademik Bakış, 6(3), 2869-2884.
10. Balsalobre-Lorente, D., Gokmenoglu, K. K., Taspinar, N. & Cantos-Cantos, J. M. (2019). An approach to the pollution haven and pollution halo hypotheses in MINT countries. Environmental Science and Pollution Research, 26, 23010-23026.
11. Banerjee, S. & Murshed, M. (2020). Do Emissions implied in Net Export Validate the Pollution Haven Conjecture? Analysis of G7 and BRICS Countries. Int J Sustain Econ, 12(3), 297–319.
12. Benzerrouk, Z., Abid, M. & Sekrafi, H. (2021). Pollution haven or halo effect? A comparative analysis of developing and developed countries. Energy Reports, 7, 4862-4871.
13. 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.
14. Center for Global Development (2015). https://www.cgdev.org/media/developing-countries-are-responsible-63-percent-current-carbon-emissions adresinden erişilmiştir. (Erişim Tarihi: 08.01.2024).
15. Davis, S. J., Caldeira, K. & Matthews, H. D. (2010). Future CO2 emissions and climate change from existing energy infrastructure. Science, 329(5997), 1330-1333.
16. Demir, A. (2009). Küresel iklim değişikliğinin biyolojik çeşitlilik ve ekosistem kaynakları üzerine etkisi. Ankara Üniversitesi Çevrebilimleri Dergisi, 1(2), 37-54.
17. Guloglu, B. & Ivrendi, M. (2010). Output fluctuations: Transitory or permanent? The case of Latin America. Applied Economics Letters, 17, 381-386.
18. Hoffmann, R., Lee, C. G., Ramasamy, B. & Yeung, M. (2005). FDI and pollution: A granger causality test using panel data. Journal of International Development: The Journal of the Development Studies Association, 17(3), 311-317.
19. IIPC (2013). Hükümetlerarası İklim Değişikliği Paneli, https://www.tarimorman.gov.tr/ABDGM/Belgeler/Uluslararas%C4%B1%20Kurulu%C5%9Flar/IPCC%20TR.pdf adresinden erişilmiştir. (Erişim Tarihi: 10.01.2024).
20. Kar, M. & Ağır, H. (2006). Türkiye’de beşeri sermaye ve ekonomik büyüme ilişkisi: Eşbütünleşme yaklaşımı ile nedensellik testi, 1926-1994. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 6(11), 50-68.
21. Koçak, S., Banday, T. P. & Awan, A. (2023). Is the environmental Kuznets curve valid for transport sector in Pakistan? New evidence for non-renewable energy and urbanization using the QARDL approach. Environmental Science and Pollution Research, 1-13.
22. Mert, M. & Bölük, G. (2016). Do foreign direct investment and renewable energy consumption affect the CO2 emissions? New evidence from a panel ARDL approach to Kyoto Annex countries. Environmental Science and Pollution Research, 23, 21669-21681.
23. Mert, M. & Caglar, A. E. (2020). Testing pollution haven and pollution halo hypotheses for Turkey: A new perspective. Environmental Science and Pollution Research, 27, 32933-32943.
24. Musah, M., Mensah, I. A., Alfred, M., Mahmood, H., Murshed, M., Omari-Sasu, A. Y. & Coffie, C. P. K. (2022). Reinvestigating the pollution haven hypothesis: the nexus between foreign direct investments and environmental quality in G-20 countries. Environmental Science and Pollution Research, 1-18.
25. Nadeem, A.M., Ali, T., Khan, M.T.I. & Guo, Z. (2020). Relationship between in ward FDI and environmental degradation for Pakistan: An exploration of pollution haven hypothesis through ARDL approach. Environ Sci Pollut Res, 27, 15407–15425.
26. Örnek, İ. & Türkmen, S. (2019). Gelişmiş ve yükselen piyasa ekonomilerinde çevresel kuznets eğrisi hipotezi'nin analizi. Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 28(3), 109-129. Öztürk, S. & Saygin, S. (2020). Türkiye’de 1974-2016 döneminde yapısal kırılma altında kişi başına reel gelir, doğrudan yabancı yatırımlar, ticari açıklık ve karbon emisyonları arasındaki ilişki. Sosyoekonomi, 28(44), 69-90.
27. Pao, H. & C. Tsai (2011), Multivariate Granger causality between CO2 emissions, energy consumption, FDI (foreign direct investment) and GDP (gross domestic product): Evidence from a panel of BRIC (Brazil, Russian Federation, India, and China) countries, Energy, 36, 685-693.
28. Pesaran, M. H. (2004). General diagnostic tests for cross section dependence in panels. Cambridge Working Papers in Economics, 435.
29. Pesaran, M. H. (2006). Estimation and inference in large heterogeneous panels with a multifactor error structure, Econometrica, 74 (4), 967-1012.
30. Pesaran, M. H. Ullah. & Yamagata, T. (2008). Testing slope homogeneity in large panels. Journal of Econometrics, 142 (1), 50-93.
31. Reese, S. & Westerlund, J. (2016). Panicca: Panic on cross‐section averages. Journal of Applied Econometrics, 31(6), 961-981.
32. Sarkodie, S. A. & Strezov, V. (2019). Effect of foreign direct investments, economic development and energy consumption on greenhouse gas emissions in developing countries. Science of the Total Environment, 646, 862-871.
33. Shahbaz, M., Balsalobre-Lorente, D. & Sinha, A. (2019). Foreign direct Investment–CO2 emissions nexus in Middle East and North African countries: Importance of biomass energy consumption. Journal of Cleaner Production, 217, 603-614.
34. Shao, Q., Wang, X., Zhou, Q. & Balogh, L. (2019). Pollution Haven Hypothesis Revisited: A Comparison of The BRICS and MINT Countries Based On VECM Approach. Journal of Cleaner Production, 227, 724-738
35. Tandoğan, D. & Genç, M. (2019). Türkiye’de turizm ve karbondioksit salımı arasındaki ilişki: Rals-Engle ve Granger Eşbütünleşme yaklaşımı. Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 30(3), 221-230.
36. Türkmen, S., Ağır, H. & Günay, E. (2019). Seçilmiş OECD ülkelerinde ar-ge ve ekonomik büyüme: Panel eşbütünleşme yaklaşımından yeni̇ kanıtlar. Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, 14(2), 89-101.
37. Tütüncü, A. & Tekin, E. (2021). Ekonomik özgürlüğün doğrudan yabancı yatırımların giriş şekli üzerindeki etkisi: Gelişmekte olan ülke örneği. Maliye Dergisi, 180, 270-292.
38. Usta, C. (2023). Doğrudan yabancı yatırımlarının çevresel kirliliğe etkisi: N-11 ülkeleri örneği. Uluslararası Ekonomi İşletme ve Politika Dergisi, 7(1), 58-73.
39. Westerlund, J. & Edgerton, D. L. (2007). A panel bootstrap cointegration test. Economics Letters, 97, 185–190. World Bank (2023). World development indicators, Erişim adresi: http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx?source=world-development-indicators
40. Xie, Q., Wang, X. & Cong, X. (2020). How does foreign direct investment affect CO2 emissions in emerging countries? New findings from a nonlinear panel analysis. Journal of Cleaner Production, 249(119422), 1-10.
41. Yilanci, V., Cutcu, I., Cayir, B. & Saglam, M. S. (2023). Pollution haven or pollution halo in the fishing footprint: Evidence from Indonesia. Marine Pollution Bulletin, 188, 114626.