GELİR EŞİTSİZLİĞİ, YENİLENEBİLİR ENERJİ TÜKETİMİ VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ: PANEL VAR YAKLAŞIMINDAN KANITLAR

Öz

Gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerde gelir eşitsizliği ve yenilenebilir enerji tüketiminde artış yaşanmaktadır. Gelir eşitsizliğinin çevre kalitesi üzerindeki etkisi çeşitli çalışmalarda araştırılmış olsa da gelir eşitsizliğinin yenilenebilir enerji tüketimi üzerindeki etkisi yeterince araştırılmamıştır. Literatüre katkıda bulunmak adına bu çalışmada, MINT (Meksika, Endonezya, Nijerya ve Türkiye) ülkelerinde gelir eşitsizliği (Gini Katsayısı), yenilenebilir enerji tüketimi ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki 2002-2020 dönemi için araştırılmıştır. Çalışmada Panel VAR ve Panel Granger Nedensellik metodolojisi kullanılmıştır. Panel VAR analizinden elde edilen bulgular, yenilenebilir enerji tüketimi üzerinde gelir eşitsizliğinin istatistiksel olarak anlamlı ve pozitif etkisinin olduğunu, ekonomik büyümenin olumlu ancak istatistiksel açıdan anlamlı etkisinin olmadığını ortaya koymuştur. Etki-tepki analizi sonuçlarına göre; gelir eşitsizliğindeki artış yönlü şoklar çoğunlukla yenilenebilir enerji tüketimi ve ekonomik büyüme üzerinde artan etkide bulunmakta, varyans ayrıştırma analizine göre ise incelenen dönem boyunca gelir eşitsizliği hem yenilenebilir enerji tüketiminde hem de ekonomik büyüme üzerinde önemli şoklara neden olmaktadır Son olarak Panel Granger Nedensellik analizi bulgularından gelir eşitsizliğinden yenilenebilir enerji tüketimine, gelir eşitsizliğinden ekonomik büyümeye ve yenilenebilir enerji tüketiminden ekonomik büyümeye doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Gelir eşitsizliği
• yenilenebilir enerji
• panel ARDL

RELATIONSHIP WITH INCOME INEQUALITY, RENEWABLE ENERGY CONSUMPTION AND ECONOMIC GROWTH: EVIDENCE FROM PANEL VAR APPROACH

Öz

There is an increase in income inequality and renewable energy consumption in developed and developing countries. Although the effect of income inequality on environmental quality has been investigated in various studies, the effect of income inequality on renewable energy consumption has not been investigated sufficiently. In order to contribute to the literature, in this study, the relationship between income inequality (Gini Coefficient), renewable energy consumption and economic growth in MINT (Mexico, Indonesia, Nigeria and Turkey) countries was investigated for the period 2002-2020. Panel VAR and Panel Granger causality methodology were used in the study. Findings from the Panel VAR analysis revealed that income inequality has a statistically significant and positive effect on renewable energy consumption, while economic growth has a positive but not statistically significant effect. According to the results of impact-response analysis, shocks to increase in income inequality mostly have an increasing impact on renewable energy consumption and economic growth; according to the variance decomposition analysis, income inequality causes significant shocks on both renewable energy consumption and economic growth throughout the examined period. Finally, from the findings of the Panel Granger causality analysis, a one-way causality relationship was determined from income inequality to renewable energy consumption, from income inequality to economic growth, and from renewable energy consumption to economic growth.

Anahtar Kelimeler

• Income inequality
• renewable energy
• panel ARDL

Kaynakça

1. Abrigo, M. R. M ve Love, I. (2016). Estimation of panel vector autoregression in stata (Stata’da panel vektör otoregresyonunun tahmini). Stata Journal, 16(3), 778-804.
2. Anton, S. G. ve Nucu, A. E. (2020). The effect of financial development on renewable energy consumption: A panel data approach (Finansal gelişmenin yenilenebilir enerji tüketimine etkisi: Panel veri yaklaşımı). Renewable Energy, 147, 330-338.
3. Apergis, N. (2015). Does renewables production affect income inequality? Evidence from an international panel of countries (Yenilenebilir enerji üretimi gelir eşitsizliğini etkiler mi? Uluslararası ülkelerden oluşan bir panelden elde edilen kanıtlar). Applied Economics Letters, 22(11), 865-868.
4. Arı, A. (2023). Gelir eşitsizliğinin yenilenebilir enerji üzerindeki etkileri: panel veri analizi. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 25(1), 147-160.
5. Asongu, S. ve Odhiambo, N. M. (2020). Inequality, finance and renewable energy consumption in Sub-Saharan Africa (Sahraaltı Afrika’da eşitsizlik, finans ve yenilenebilir enerji tüketimi). Renewable Energy, 165(P1), 678-688.
6. Breusch, T. ve Pagan, A. (1980). The lagrange multiplier test and its applications to model specification in econometrics (Lagrange çarpanı testi ve ekonometride model spesifikasyonuna uygulamaları). Review of Economic Studies, 47, 239-253.
7. Burakov, D. ve Freidin, M. (2017). Financial development, economic growth and renewable energy consumption in Russia: A vector error correction approach (Rusya’da finansal gelişme, ekonomik büyüme ve yenilenebilir enerji tüketimi: Bir vektör hata düzeltme yaklaşımı). International Journal of Energy Economics and Policy, 7(6), 39-47.
8. Carley, S. (2009). State renewable energy electricity policies: An empirical evaluation of effectiveness (Devlet yenilenebilir enerji elektrik politikaları: Etkinliğin ampirik bir değerlendirmesi). Energy Policy, 37, 3071-3081.

9. Chien, T. ve Hu, J. L. (2008). Renewable energy: An efficient mechanism to improve GDP (Yenilenebilir enerji: GSYİH’yi artırmak için etkili bir mekanizma). Energy Policy, 36, 3045-3052.
10. Churchill, S. A., Ivanovski, K. ve Munyanyi, M. E. (2021). Income inequality and renewable energy consumption: Time-varying non-parametric evidence (Gelir eşitsizliği ve yenilenebilir enerji tüketimi: Zamanla değişen parametrik olmayan kanıtlar). Journal of Cleaner Production, 296.
11. Demirgil, B. ve Birol, Y. E. (2020). Yenilenebilir enerji tüketimi ve ekonomik büyüme ilişkisi: Türkiye için bir toda-yamamoto nedensellik analizi. Cumhuriyet Ünivesitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(1), 68-83.
12. Durğun, B. ve Durğun, F. (2018). Yenilenebilir enerji tüketimi ile ekonomik büyüme arasında nedensellik ilişkisi: Türkiye örneği. International Review of Economics and Management, 6(1), 1-27.
13. Enders, W. (1995). Applied econometric time series (Uygulamalı ekonometrik zaman serileri). USA: John Wiley & Son, Inc
14. Gan, L., Eskeland, G. S. ve Kolshus, H. H. (2007). Green electricity market development: Lessons from Europe and the US (Yeşil elektrik piyasasının gelişimi: Avrupa ve ABD’den dersler). Energy Policy, 35, 144-155.
15. Granger, C. W. J. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods (Nedensel ilişkilerin ekonometrik modeller ve çapraz spektrum yöntemlerle incelenmesi). Econometrica, 37(3), 424.
16. Hadri, K. ve Kurozumi, E. (2012). A simple panel stationarity test in the presence of serial correlation and a common factor (Seri korelasyon ve ortak faktör varlığında basit bir panel durağanlık testi). Economic Letters, 115(1), 31-34.
17. Holtz-Eakin, D., Newey, W. ve Rosen, H.S. (1988). Estimating vector autoregressions with panel data (Panel verileriyle vektör otoregresyonlarını tahmin etme). Econometrica, 56(6), 1371-1395.
18. Katos, A. V., Lawler, K. A. ve Seddighi, H. R. (2000). Econometrics: A practical approach (Ekonometri: Pratik bir yaklaşım). London and New York: Routledge.
19. Korkmaz, Ö. ve Develi, A. (2012). Türkiye’de birincil enerji kullanımı, üretimi ve gayri safi yurt ı̇çi hasıla (gsyı̇h) arasındaki ı̇lişki. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 27(2), 1-25.
20. Love, I. ve Zicchino, L. (2006). Financial development and dynamic investment behavior: Evidence from Panel VAR (Finansal gelişme ve dinamik yatırım davranışı: Panel VAR’dan kanıtlar). The Quarterly Review of Economics and Finance, 2, 190-210
21. Ntanos, S., Skordoulis, M., Kyriakopoulos, G., Arabatsiz, G., Chalikias, M., Galatsidas, S., Katsarou, A. (2018). Renewable energy and economic growth: evidence from European countries (Yenilenebilir enerji ve ekonomik büyüme: Avrupa ülkelerinden kanıtlar). Sustainability, 10(8), 1-13.
22. Pesaran, M.H. (2004). General diagnostic tests for cross section dependence in panels (Panellerde kesit bağımlılığı için genel teşhis testleri). University of Cambridge, Faculty of Economics, Cambridge Working Papers in Economics, No. 0435.
23. Pesaran, M. H., Ullah, A. ve Yamagata, T. (2008). A bias-adjusted LM test of error cross-section independence (Hata kesit bağımsızlığının önyargısı ayarlanmış bir LM testi). The Econometrics Journal, 11, 105-127.
24. Sharma, R. ve Rajpurohit, S. S. (2022). Nexus between income inequality and consumption of renewable energy in India: A nonlinear examination (Hindistan’da gelir eşitsizliği ile yenilenebilir enerji tüketimi arasındaki bağlantı: Doğrusal olmayan bir inceleme). Economic Change and Restructuring, 55, 2337-2358.
25. Sims, C. A. (1980). Macroeconomics and reality (Makroekonomi ve gerçeklik). Econometrica, 48 (1), 1-48.
26. Swamy, P. (1971). Statistical inference in a random coefficient regression models (Rasgele katsayılı regresyon modellerinde istatistiksel çıkarım). New York, Springer.
27. Tatoğlu Yerdelen, F. (2017). Panel zaman serileri analizi: Stata uygulamalı. Beta Basım Yayım Dağıtım
28. Topçu, M. ve Tuğcu, C. T. (2020). The impact of renewable energy consumption on income inequality: Evidence from developed countries (Yenilenebilir enerji tüketiminin gelir eşitsizliği üzerindeki etkisi: Gelişmiş ülkelerden kanıtlar). Renewable Energy, 151, 1134–1140.
29. Uzar, U. (2020). Is income inequality a driver for renewable energy consumption? (Gelir eşitsizliği yenilenebilir enerji tüketiminin itici gücü mü?). Journal of Cleaner Production, 255.
30. Wang, Q., Dong, Z., Li, R. ve Wang, L. (2022). Renewable energy and economic growth: New insight from country risks (Yenilenebilir enerji ve ekonomik büyüme: Ülke risklerinden yeni bir anlayış). Energy, 238(PC).