Mekânsal Panel Modelleri Kullanılarak Yenilenebilir Enerji Tüketimi, Çevresel Bozulma ve Büyüme İlişkisinin İncelenmesi: Balkan Ülkelerinden Kanıtlar

Yıl 2023, DÖNGÜSEL EKONOMİ VE SÜRDÜRÜLEBİLİRLİK, 83 - 98, 05.01.2023

Ramazan Sayar Yilmaz Onur Ari Turgut Bayramoğlu

https://doi.org/10.51551/verimlilik.1056375

Öz

Amaç: Bu çalışmayla karbon salınımının Balkan ülkeleri ve Türkiye'nin büyümesine etkisinin olup olmadığının, eğer varsa, bu etkinin ne yönde ve ne yoğunlukta olduğunun bulunması amaçlanmıştır.

Yöntem: Bu çalışmada karbon emisyonları ve yenilenebilir enerji üretiminin Türkiye ve 12 Balkan ülkesinin büyümesine etkileri analiz edilmiştir. Çalışmada mekânsal etkileşimleri ortaya çıkarabilmek için Mekânsal Otokorelasyon Analizi yapılmıştır. Büyümeyi etkileyen faktörleri incelemek için ise Havuzlanmış En Küçük Kareler yöntemi kullanılmıştır.

Bulgular: Çalışmanın sonuçlarına göre Balkan ülkelerinde yenilenebilir enerjinin büyüme üzerindeki olumsuz etkisinin, yenilenebilir enerjinin henüz gelişme aşamasında olması ve üretimdeki payının hala düşük olmasından kaynaklandığı söylenebilir. Yenilenebilir enerji sektöründeki yatırımların sınırlı olması yenilenebilir enerji sektörünün yavaş yayılmasına neden olmaktadır.

Özgünlük: Çalışmada farklı bir yöntem olarak mekânsal panel modellerinin kullanılması ve kapsamın Türkiye ile sınırlı tutulmayıp tüm Balkan ülkelerini de kapsaması bu çalışmanın özgün değerini oluşturmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Yenilenebilir Enerjiler, Karbon Salımı, Mekânsal Komşuluk, Ağırlık Matrisi, Sürdürülebilir Kalkınma

Examining the Relationship of Renewable Energy Consumption, Environmental Degredation and Growth Using Spatial Panel Data Models: Evidence from Balkan Countries

Öz

Purpose: In this study, it is aimed to find out whether carbon emissions have an effect on the growth of the Balkan countries and Türkiye, and if so, in what direction and in what intensity of this effect is.

Methodology: In this study, the effects of carbon emissions and renewable energy production on the growth of Türkiye and 12 Balkan countries were analyzed. In the study, Spatial Autocorrelation Analysis was performed in order to reveal spatial interactions. The Pooled Least Squares Method was used to examine the factors affecting growth.

Findings: According to the results of the study, it can be said that the negative effect of renewable energy on growth in the Balkan countries is due to the fact that renewable energy is still in the development stage and its share in production is still low. The limited investments in the renewable energy sector cause the renewable energy sector to spread slowly.

Originality: Using spatial panel models as a different method in the study and the fact that the scope is not limited to Türkiye but also covers all the Balkan countries constitute the original value of this study.

Anahtar Kelimeler

Renewable Energies, Carbon Emission, Spatial Neighborhood, Weight Matrix, Sustainable Development

Kaynakça

• Acaravcı, A. ve Erdoğan, S. (2018). “Yenilenebilir Enerji, Çevre ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Seçilmiş Ülkeler İçin Ampirik Bir Analiz”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 13(1), 53-64.
• Adedoyin, F.F., Ozturk, I., Agboola, M.O., Agboola, P.O. ve Bekun, F.V. (2021). “The implications of renewable and non-renewable energy generating in Sub-Saharan Africa: The role of economic policy uncertainties”, Energy Policy, 150, 112115.
• Adu, D.T. ve Denkyirah. E.K. (2019). “Economic Growth and Environmental Pollution in West Africa: Testing the Environmental Kuznets Curve Hypothesis”, Kasetsart Journal of Social Sciences, 40(2), 281-288.
• Anselin L. (1995). “Local Indicators of Spatial Association”, Geographic Analysis, 27, 93-115.
• Anselin, L. (1988). “Spatial Econometrics: Methods and Models”, Kluwer Academic Publishers.
• Apergis, N., Payne, J., Menyah, K. ve Wolde-Rufael, Y. (2010). “On the Causal Dynamics between Emissions, Nuclear Energy, Renewable Energy, and Economic Growth”, Ecological Economics, 69(11), 2255-2260.
• Azam, A., Rafiq, M., Shafique, M., Zhang, H., ve Yuan, J. (2021). “Analyzing the Effect of Natural Gas, Nuclear Energy and Renewable Energy on GDP and Carbon Emissions: A Multi-variate Panel Data Analysis”, Energy, 219, 119592.
• Başar, S. ve Temurlenk, M.S. (2007). “Çevreye Uyarlanmış Kuznets Eğrisi: Türkiye Üzerine Bir Uygulama”, Atatürk Üniversitesi İİBF Dergisi, 21(1), 1-12.
• Batmaz, T., Bayraç, H.N. ve Güllü, M. (2019). “Türkiye’de Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Büyüme ve Karbon Emisyonu İlişkisi”, Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 6(3), 645-658.
• Bayramoğlu, T. (2016). “Biyokütle Enerjisi Isıtma Amaçlı Fosil Yakıtlara Alternatif Olabilir Mi? TRA1 Bölgesi Üzerine Tanımsal Bir Analiz”, Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 25 (1) ,163-174.
• Bayramoğlu, T. (2018). “Yenilenebilir Enerji Potansiyeli ve Etkileri: Bayburt Örneği”, İşletme Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 2018(1), 1-16.
• Bekun, F.V., Alola, A.A. ve Sarkodie, S.A. (2019). “Toward a Sustainable Environment: Nexus between CO2 Emissions, Resource Rent, Renewable and Nonrenewable Energy in 16 EU Countries”, Science of the Total Environment, 657, 1023-1029.
• Belotti, F., Hughes, G., ve Mortari, A.P. (2016). “Spatial panel data models using Stata”, CEIS Tor Vergata Research Paper Series, 14(5), 255-271
• Bosker, M. (2007). “Growth, Agglomeration and Convergence: A Space-time Analysis for European Regions”, Spatial Economic Analysis, 2, 91-100.
• Cliff, A. ve Ord, J.K. (1973). “Spatial Autocorrelation”, Pion, London.
• Cliff, A. ve Ord, J.K. (1981). “Spatial Processes: Models and Applications”, Pion, London.
• Destek, M.A., Ulucak, R. ve Doğan, E. (2018). “Analyzing the Environmental Kuznets Curve for the EU Countries: The Role of the Ecological Footprint”, Environmental Science and Pollution Research, 25, 29387-29396.
• Dünya Bankası, (2021), https://www.worldbank.org, (Erişim Tarihi: 01.09.2022).
• EDGAR (2018). “Emissions Database for Global Atmospheric Research”. http://edgar.jrc.ec.europa.eu/overview.php?v=42, (Erişim Tarihi: 30.09.2021).
• Elhorst, J.P. (2013). “Spatial Panel Models. Handbook of Regional Science”, Springer, Berlin Heidelberg.
• Florea, N.M., Badircea, R.M., Pirvu, R.C., Manta, A.G., Doran, M.D. ve Jianu, E. (2020). “The Impact of Agriculture and Renewable Energy on Climate Change in Central and East European Countries”, Agricultural Economics, 66, 444-457.
• Genç, M.C., Ekinci, A. ve Sakarya, B. (2021). “The Impact of Output Volatility on CO2 Emissions in Turkey: Testing EKC Hypothesis with Fourier Stationarity Test”, Environmental Science and Pollution Research, 1-14.
• Getis, A ve Ord, J.K. (1996). “Local Spatial Statistics: An Overview” (Editörler: Longley P., Batty M.), Spatial Analysis: Modelling in a GIS Environment, GeoInformation International, Cambridge, England.
• Grossman, G.M. ve Krueger, A.B. (1991). “Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement”. NBER Working Paper 3914.
• Gumprecht, D. (2005). “Spatial Methods in Econometrics. An Application to R&D Spillovers”, Research Report Series/Department of Statistics and Mathematics, 26.
• Güney, A. (2018). “Genişletilmiş Çevresel Kuznets Eğrisinin Türkiye için Yeniden Değerlendirilmesi”, Atatürk Üniversitesi İİBF Dergisi, 32(3), 745-761.
• Holtz-Eakin, D. ve Selden, T. (1995). “Stoking the Fires? CO2 Emissions and Economic Growth”, Journal of Public Economics, 57(1), 85-101.
• Katrakilidis, C., Kyritsis, I., ve Patsika, V. (2016). “The Dynamic Linkages between Economic Growth, Environmental Quality and Health in Greece”, Applied Economics Letters, 23, 217-221.
• Kuznets, S. (1955). “Economic Growth and Income Inequality”, The American Economic Review, 45, 1-28.
• Levine N. (2004). “CrimeStat III: A Spatial Statistics Program for the Analysis of Crime Incident Locations”, Ned Levine & Associates, Houston, TX, and the National Institute of Justice, Washington, DC.
• Maddison, D. (2006). “Environmental Kuznets Curves: A Spatial Econometric Approach”, Journal of Environmental Economics and Management, 51, 218-230.
• Mahjabeen Shah, S.Z.A., Chughtai, S. ve Simonetti, B. (2020). “Renewable Energy, Institutional Stability, Environment and Economic Growth Nexus of D-8 Countries”, Energy Strategy Reviews, 29, 100484.
• Menegaki, A.N. (2011). “Growth and Renewable Energy in Europe: A Random Effect Model with Evidence for Neutrality Hypothesis”, Energy Economics, 33(2), 257-263.
• Moran, P.A.P. (1950). “Notes on Continuous Stochastic Phenomena”, Biometrika, 37(1-2), 17-23.
• Namahoro, J.P., Wu, Q., Zhou, N. ve Xue, S. (2021). “Impact of Energy Intensity, Renewable Energy, and Economic Growth on CO2 Emissions: Evidence from Africa Across Regions and Income Levels”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 147, 111233.
• Nathaniel, S. ve Khan, S.A.R. (2020). “The Nexus between Urbanization, Renewable Energy, Trade, and Ecological Footprint in ASEAN Countries”, Journal of Cleaner Production, 272, 122709.
• Our World in Data (2021). https://ourworldindata.org/co2-emissions, (Erişim Tarihi: 01.09.2021).
• Özpolat, A. ve Özsoy, F.N. (2021). “Yenilenebilir Enerji Kaynakları Çevresel Bozulmayı Azaltıyor mu? Türkiye Örneği”, Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 13(24), 49-60.
• Pabuçcu, H. ve Bayramoğlu, T. (2016). “Yapay Sinir Ağları İle CO2 Emisyonu Tahmini: Türkiye Örneği”, Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), 762-778.
• Pal, D. ve Mitra, S.K. (2017). “The Environmental Kuznets Curve for Carbon Dioxide in India and China: Growth and Pollution at Crossroad”, Journal of Policy Modeling, 39(2), 371-385.
• Qiao, H., Zheng, F., Jiang, H. ve Dong, K. (2019). “The Greenhouse Effect of the Agriculture-Economic Growth-Renewable Energy Nexus: Evidence from G20 countries”, Science of the Total Environment, 671, 722-731.
• Radmehr, R., Henneberry, S.R. ve Shayanmehr, S. (2021). “Renewable Energy Consumption, CO2 Emissions, and Economic Growth Nexus: A Simultaneity Spatial Modeling Analysis of EU Countries”, Structural Change and Economic Dynamics, 57, 13-27.
• Rasli, A.M., Qureshi, M.I., Isah-Chikaji, A., Zaman, K. ve Ahmad, M. (2018). “New Toxics, Race to the Bottom and Revised Environmental Kuznets Curve: The Case of Local and Global Pollutants”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 81, 3120-3130.
• Saboori, B. ve Sulaiman, J. (2013). “CO2 Emissions, Energy Consumption and Economic Growth in Association of Southeast Asian Nations Countries: A Cointegration Approach”, Energy, 55, 813-822.
• Seri, C. ve Fernandez, A. de Juan (2021). “The Relationship Between Economic Growth and Environment: Testing the EKC Hypothesis for Latin American Countries”, Papers 2105.11405.
• Sharma, V., Roy, S., ve Choudhury, N. (2019). “FDI, Trade and Economic Growth: A Panel Approach to EU and BRICS”, (Editörler: Chakrabarti, G., Sen, C.), The Globalization Conundrum—Dark Clouds behind the Silver Lining Global Issues and Empirics, Springer Nature, Singapore, 55-64.
• T.C. Dışışleri Bakanlığı (2021). www.mfa.gov.tr, (Erişimi Tarihi: 30.09.2021).
• T.C. Dışişleri Bakanlığı Avrupa Birliği Başkanlığı (2021). https://www.ab.gov.tr/fasil-15-enerji_80.html, (Erişimi Tarihi: 30.09.2021.
• T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı (2021). https://enerji.gov.tr/bilgi-merkezi-iklim-degisikligi-ve-uluslararasi-muzakereler, (Erişimi Tarihi: 01.09.2022).
• T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı, https://enerji.gov.tr/enerji-verimliligi, (Erişimi Tarihi: 01.09.2022).
• Tobler, W.R. (1970). “A Computer Movie Simulating Urban Growth in the Detroit Region”, Economic Geography, 46(sup1), 234-240.
• Türkiye Sınai Kalkınma Bankası A.Ş. (2021), Dünyada ve Türkiye’de Enerjinin Görünümü 2020, https://www.tskb.com.tr/i/assets/document/pdf/enerji-sektor-gorunumu-2020.pdf, (Erişim Tarihi: 01.09.2022).
• Ulucak, R. ve Bilgili, F. (2018). “A Reinvestigation of EKC Model by Ecological Footprint Measurement for High, Middle and Low Income Countries”, Journal of Cleaner Production, 188, 144-157.
• Yurtkuran, S. (2021). “The Effect of Agriculture, Renewable Energy Production, and Globalization on CO2 Emissions in Turkey: A Bootstrap ARDL Approach”, Renewable Energy, 171, 1236-1245.
• Yücel, M.A. (2021). “Çevresel Sürdürülebilirliğin Değerlendirilmesi: Dinamik Mekânsal Panel Veri Yaklaşımı”, Bilgi, 23(1), 53-90.
• Zheng, X., Yu, Y., Wang, J., Deng, H. (2014). “Identifying the Determinants and Spatial Nexus of Provincial Carbon Intensity in China: A Dynamic Spatial Panel Approach”, Regional Environmental Change, 14, 1651-1661.