TÜRKİYE ÖRNEĞİNDE ÇEVRESEL KALİTENİN BELİRLEYİCİLERİ: LASSO YAKLAŞIMI

Yıl 2023, Sayı: 54, 25 - 37, 02.01.2023

Abdullah Göv Sevcan Kapkara Kaya

https://doi.org/10.30794/pausbed.1097352

Cited By: 1

Öz

Sürdürülebilir kalkınma, son zamanlarda hem bilim adamları hem de politika yapıcılar tarafından büyük ilgi görmektedir. Sürdürülebilir kalkınmanın en önemli temel bileşenlerinden biri de çevresel kalitedir. Bu çalışmanın amacı Türkiye’de çevresel kalitenin bozulmasına yol açan faktörleri tespit etmek ve Türkiye’nin çevre kirliliği durumuna dikkat çekmektir. Çalışmada 1998-2019 dönemi verileri kullanılarak, ilgili alan literatüründe pek sık kullanılmamış yeni bir tahmin yöntemi olan En küçük Mutlak Küçültme ve Seçim Operatörü (LASSO) metodu kullanılmıştır. Elde edilen analiz sonuçları, Türkiye’de doğrudan yabancı yatırımlar, ekonomik büyüme, motorlu taşıt sayısı, finansal gelişme, enerji tüketimi, çevre vergisi ve teknoloji ihracatı değişkenlerinin CO2 emisyonlarının belirleyicileri olduğunu göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

Çevresel Kalite, Sürdürülebilirlik, Karbondioksit Emisyonu, LASSO

THE DETERMINANTS OF ENVIRONMENTAL QUALITY IN THE CASE OF TURKEY: THE LASSO APPROACH

Öz

Sustainable development has recently received great attention from both scientists and policy makers. Environmental quality is one of the most important fundamental components of sustainable development. The aim of this study is to determine the factors that lead to the deterioration of environmental quality in Turkey and to draw attention to the environmental pollution situation in Turkey. In the study, the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) method, which is a new estimation method that has not been used often in the Turkish literature and especially in the related field literature, was used by using the 1998-2019 period data. The analysis results obtained in the study showed that foreign direct investment, economic growth, number of motor vehicles, financial development, primary energy consumption, environmental tax and high-tech exports variables are the determinants of CO2 emissions in Turkey.

Anahtar Kelimeler

Environmental Quality, Sustainability, Carbon Dioxide Emission, LASSO

Kaynakça

• Aller, C., Ductor, L., Grechyna, D. (2021), “Robust Determinants of CO2 Emissions”, Energy Economics, 96, 105154: 1-11.
• Arrow, K., Bolin, B., Costanza, R., Dasgupta, P., Folke, C., Holling, C. S., vd. (1995), “Economic Growth, Carrying Capacity, and The Environment”, Ecological Economics, 15/2, 91-95.
• Aykırı, M. ve Bulut, Ö. U. (2019), “Ekonomik Küreselleşme ve Doğrudan Yabancı Yatırımların CO2 Emisyonu Üzerindeki Belirleyiciliği: Türkiye Örneği”, Igdir University Journal of Social Sciences, Ek Sayı, 69-90.
• Bae, J. H., Li, D. D. ve Rishi, M. (2017), “Determinants of CO2 Emissions For Post-Soviet Union Independent Countries”, Clim. Pol., 17/5, 591–615.
• Baek, J. (2015), “Environmental Kuznets Curve for CO2 Emissions: The Case Of Arctic Countries”, Energy Economics, 50, 13-17.
• Beser, N. O. ve Soyyigit, S. (2019), “The Effects of High Technology Export and Per Capita Income On Carbon Emission: An Investigation on G20 Countries”. Business and Economic Horizons, 15/4, 542-559.
• Choi, E., Heshmati, A. ve Cho, Y. (2010), “An Empirical Study of The Relationships Between CO2 Emissions, Economic Growth and Openness”, IZA Discussion Papers, No. 5304, Institute for the Study of Labor (IZA), Bonn.
• Demiral, B ve Evin, H. (2014). “Türkiye’de Çevre Politikalarının Gelişiminin Çevresel Etki Değerlemesi Yönetmeliği Üzerinden Değerlendirilmesi”, II. Uluslararası Çevre ve Ahlak Sempozyumu, Adıyaman, Türkiye, 37-48.
• Diallo, A. K. ve Masih M. (2017), “CO2 Emissions and Financial Development: Evidence From The United Arab Emirates Based On An ARDL Approach”, MPRA, Paper No: 82054, 1-21.
• Dünya Doğayı Koruma Vakfı (WWF) (2020). Doğanın Yok Oluşu ve Pandemilerin Yükselişi. https://www.wwf.org.tr/?9920/Doganin-Yok-Olusu-ve-Pandemilerin-Yukselisi (Elde edilme tarihi: 15.07.2021)
• Fan, J. ve Li, R. (2001), “Variable Selection via Nonconcave Penalized Likelihood and Its Oracle Properties”, Journal of the American Statistical Association, 96, (456): 1348–1360. https://galton.uchicago.edu/~eichler/hsss.pdf (Elde edilme tarihi: 09.08.2019)
• Friedl, B. ve Getzner, M. (2003), “Determinants of CO2 Emissions in A Small Open Economy”, Ecological Economics, 45/1, 133-148.
• Gujarati, D. N. ve Porter, D. C. (2012). Temel Ekonometri, (Çeviri Editörleri: Ümit Şenesen ve Gülay Günlük Şenesen), Literatür Yayıncılık, İstanbul.
• Hanif, I., Raza, S. M. F., Gago-de-Santos, P. ve Abbas, Q. (2019), “Fossil Fuels, Foreign Direct İnvestment, and Economic Growth Have Triggered CO2 Emissions in Emerging Asian Economies: Some Empirical Evidence”, Energy, 171, 493-501.
• Hoerl, A. E. ve Kennard, R. W. (1970), “Ridge Regression: Biased Estimation for Nonorthogonal Problems”, Technometrics, 12/1, 55–67.
• https://knoema.com/atlas/Turkey/CO2-emissions-per-capita (Elde edilme tarihi: 06.10.2021)
• Keleş, R. ve Can, H. (2002). Çevrebilim, İmge Kitabevi, Ankara.
• Kılınç, E. C., ve Altıparmak, H. (2020), “Çevre Vergilerinin CO2 Emisyonu Üzerindeki Etkisi Üzerine Bir Uygulama”, ODÜ Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi (ODÜSOBİAD), 10(1), 217-227.
• Montgomery, D.C. ve Peck, E.A. (1992). Introduction To Linear Regression Analysis, Second edition, John Wiley & Sons., New York.
• Lee, J. W. ve Brahmasrene, T. (2013), “Investigating The İnfluence of Tourism on Economic Growth and Carbon Emissions: Evidence from Panel Analysis of The European Union”, Tourism Management, 38, 69-76.
• Li, J., Liu, Y., Li, H. ve Chandio, A.A. (2021), “Heterogeneous Driving Factors of Carbon Emissions Embedded in China’s Export: An Application of the LASSO Model”, International Journal of Environmental Research and Public Health, 18/19, 10423.
• Meinshausen, N. ve Bühlmann, P. (2006), “High-Dimensional Graphs and Variable Selection with The LASSO”, The Annals of Statistics, 34, 1436–1462.
• Muhammad, S. ve Long, X. (2021), “Rule of Law and CO2 Emissions: A Comparative Analysis Across 65 Belt and Road İnitiative (BRI) Countries”, Journal of Cleaner Production, 279, 123539.
• Omri, A., Nguyen, D.K. ve Rault, C. (2014), “Causal İnteractions Between CO2 Emissions, FDI and Economic Growth: Evidence from Dynamic Simultaneous-Equation Models”, Econ. Model., 42, 382–389.
• Özçelik, Ö. ve Barut, A. (2017), “Uluslararası Çevre Hukukunun Gelişimi ve Türkiye’deki Atık Yönetimi Düzenlemeleri ve Türkiye’nin Avrupa Birliği Mevzuatına Uyum Süreci”, Uluslararası Afro-Avrasya Araştırmaları Dergisi, 2/ 4, 1-32.
• Purcel, A. A. (2019), “Does Political Stability Hinder Pollution? Evidence from Developing States”, Economic Research Guardian, 9/2, 75-98.
• Shum, W. Y., Ma, N., Lin, X. ve Han, T. (2021), “The Major Driving Factors of Carbon Emissions in China and Their Relative Importance: An Application of the LASSO Model”, Frontiers in Energy Research: 435.
• Şeker, F. ve Çetin, M. (2015), “Düşük Karbonlu Yeşil Büyüme ve Karbondioksit Salınımının Temel Belirleyicileri: Türkiye Uygulaması”, Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 4/8, 22-41.
• Tamazian, A., Chousa, J. P. ve Vadlamannati, K. C. (2009), “Does higher economic and financial development lead to environmental degradation: evidence from BRIC countries”, Energy Policy, 37/1, 246–253.
• Tamazian, A. ve Rao, B. B. (2010), “Do Economic, Financial and Institutional Developments Matter for Environmental Degradation? Evidence for Transitional Economies”, Energy Econ., 32, 137–145.
• Tibshirani, R. (1996), “Regression Shrinkage and Selection via The LASSO”, Journel of Royal Statistical Society Series B, 58/1, 267-288.
• Topal, K. H. ve Çağlayan-Akay, E. (2020), “Hanehalkı Tüketim Harcamalarının Mikroekonometrik Analizi: LAD-LASSO Yöntemi”, EKOIST Journal of Econometrics and Statistics, 33, 13-31.
• Türkiye Cumhuriyeti Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı (2019), “On Birinci Kalkınma Planı”, https://www.sbb.gov.tr/wpcontent/uploads/2019/07/OnbirinciKalkinmaPlani.pdf (Elde edilme tarihi: 07.08.2021)
• Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) (2021), “Sera Gazı Emisyon İstatistikleri, 1990-2019”, https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Greenhouse-Gas-Emissions-Statistics-1990-2019-37196 (Elde edilme tarihi: 10.08.2021)
• Wang, H., Li, G. ve Tsai, C. L. (2007), “Regression Coefficients And Autoregressive Order Shrinkage And Selection Via The LASSO”, Journal of the Royal Statistical Society Series B, 69, 63-78.
• World Meteorological Organization (WMO) (2021), “State of The Global Climate 2020”, WMO-No. 1264.
• Zhao, P. ve Yu, B. (2006), “On Model Selection Consistency of LASSO”, The Journal of Machine Learning Research, 7, 2541–2563.
• Zaman, K., Shahbaz, M., Loganathan, M. ve Raza, S. A. (2016), “Tourism Development, Energy Consumption and Environmental Kuznets Curve: Trivariate Analysis in The Panel of Developed and Developing Countries”, Tour. Manag., 54, 275–283.
• Zmami, M. ve Ben-Salha, O. (2020), “An Empirical Analysis of The Determinants of CO2 Emissions in‎ GCC Countries”, International Journal of Sustainable Development & World Ecology, 27/5, 469-480.
• Zou, H. (2006), “The Adaptive LASSO and Its Oracle Properties”, Journal of the American Statistical Association 101, 1418–1429.