ÇEVRESEL İNOVASYON, EKONOMİK BÜYÜME VE DOĞRUDAN YABANCI YATIRIMLARIN YENİLENEBİLİR ENERJİ TÜKETİMİ ÜZERİNE ETKİSİ

Year 2022, Issue: 48, 393 - 406, 01.01.2022

Mehmet Akyol , Emrullah Mete

https://doi.org/10.30794/pausbed.956018

Cited By: 2

Abstract

Enerji sanayi devriminden bu yana ülkelerin ekonomik büyümeyi sağlayabilmek için en önemli girdi olmuştur. Ancak enerjinin tükenebilir olması ve çevreye zarar veren kaynaklardan üretilmesi yenilenebilir enerji kaynaklarını ve tüketimini ön plana çıkarmıştır. Bu çalışmanın amacı çevresel inovasyon, ekonomik büyüme ve doğrudan yabancı yatırımların yenilenebilir enerji tüketimi üzerinde etkilerini araştırmaktır. Yükselen piyasa ekonomilerinden 10 ülkenin 2000-2018 dönemine ait verilerinin kullanıldığı çalışmada Gengenbach Urbain ve Westerlund (2008) panel eşbütünleşme analizi ve Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) panel nedensellik analizinden yararlanılmıştır. Eşbütünleşme analizi sonuçlarına göre çevresel inovasyon ve ekonomik büyüme yenilenebilir enerji tüketimini negatif yönlü, doğrudan yabancı yatırımlar ise pozitif yönlü etkilemektedir. Nedensellik analizi sonuçlarına göre yenilenebilir enerji tüketiminin ekonomik büyümenin nedeni olduğu, doğrudan yabancı yatırımların yenilenebilir enerji tüketiminin nedeni olduğu ve çevresel inovasyonun yenilenebilir enerji tüketiminin nedeni olduğu tespit edilmiştir.

Keywords

Çevresel inovasyon, ekonomik büyüme, yenilenebilir enerji tüketimi

THE EFFECT OF ENVIRONMENTAL INNOVATION, ECONOMIC GROWTH AND FOREIGN DIRECT INVESTMENTS ON RENEWABLE ENERGY CONSUMPTION

Abstract

Energy has been the most important input for countries to ensure economic growth since the industrial revolution. However, the fact that the energy is exhaustible and produced from sources that harm the environment has brought renewable energy sources and consumption to the fore. The aim of this study is to investigate the effects of environmental innovation, economic growth and foreign direct investments on renewable energy consumption. Gengenbach Urbain and Westerlund (2008) panel cointegration analysis and Emirmahmutoğlu and Köse (2011) panel causality analysis were used in the study, in which data from 10 emerging market economies for the period 2000-2018 were used. According to the results of the cointegration analysis, environmental innovation and economic growth affect renewable energy consumption negatively, while foreign direct investments affect positively. According to the results of causality analysis, it has been determined that renewable energy consumption is the cause of economic growth, foreign direct investments are the cause of renewable energy consumption, and environmental innovation is the cause of renewable energy consumption.

Keywords

environmental innovation, economic growth, renewable energy consumption

References

• Akintande, O.J., Olubusoye, O.E., Adenikinju, A.F. ve Olanrewaju, B.T. (2020). “Modeling the determinants of renewable energy consumption: Evidence from the five most populous nations in Africa”, Energy, 206, 1-11.
• Altıner, A. (2019). “MINT Ülkelerinde Enerji Tüketimi ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Panel Nedensellik Analizi”, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 10/2, 369-378.
• Assi, A.F., Isiksal, A.Z. ve Tursoy, T. (2021). “Renewable energy consumption, financial development, environmental pollution, and innovations in the ASEAN+3 group: Evidence from (P-ARDL) model”, Renewable Energy, 165, 689-700.
• Bakırtaş, İ. ve M.A. Çetin (2016), “Yenilenebilir Enerji Tüketimi ile Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki: G-20 Ülkeleri”, Sosyoekonomi, 24/28, 131-145.
• Bhattacharya M., Churchill S.A. ve Paramati, S.R. (2017). “The dynamic impact of renewable energy and institutions on economic output and CO2 emissions across regions”, Renewable Energy, 111, 157-167.
• Breusch, T. ve Pagan, A. (1980). The Lagrange Multiplier Test and Its Applications to Model Specification in Econometrics. Review of Economic Studies. 47(1), 239-253.
• Cadoret, I. ve Padovano, F. (2016). “The political drivers of renewable energies policies”, Energy Economics, 56, 261–269.
• Emirmahmutoğlu, F. ve Kose, N. (2011). “Testing For Granger Causality in Heterogeneous Mixed Panels”, Economic Modelling, 28/3, 870–876.
• Erdinç, Z. ve Aydınbaş, G. (2020). “Yenilenebilir Enerji Tüketiminin Belirleyicileri Üzerine Panel Veri Analizi”, Journal of Social, Humanities and Administrative Sciences, 6/24, 346-358.
• Gengenbach, C., Palm, F.C. ve Urbain, J. (2009). “Panel Unit Root Tests in the Presence of Cross-Sectional Dependencies: Comparison and Implications for Modelling”, Econometric Reviews, 29/2, 111-145.
• Gengenbach, C., Urbain, J.P., ve Westerlund, J. (2008). Panel error correction testing with global stochastic trends (updated version of research memorandum 2008-051). Maastricht: METEOR, Maastricht Research School of Economics of Technology and Organization.
• Grossman, G., Krueger, A. (1991). Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement. NBER Working paper, 3914. National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA.
• Gültekin, E. ve Uğur, A. (2019). “OECD Ülkelerinde Yenilenebilir Enerji Tüketiminin Makro Ekonomik Belirleyicileri: Rüzgâr Enerjisi Modeli”, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 53, 325-342.
• Kar, M., Ağır, H. ve Türkmen, S. (2019). “Seçilmiş Gelişmekte Olan Ülkelerde Elektrik Tüketiminin Ekonomik Büyümeye Etkisinin Panel Ekonometrik Analizi”, Uluslararası Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 5/3, 37-48.
• Khan, A., Chenggang, Y., Hussain, J. ve Kui, Z. (2021). “Impact of technological innovation, financial development and foreign direct investment on renewable energy, non-renewable energy and the environment in Belt & Road Initiative countries”, Renewable Energy, 171, 479-491.
• Khan, Z., Malik, M.Y., Latif, K. ve Jiao, Z. (2020). “Heterogeneous effect of eco-innovation and human capital on renewable & non-renewable energy consumption: Disaggregate analysis for G-7 countries”, Energy, 209, 1-13.
• Koç, S. ve Saidmurodov, S. (2018). “Orta Asya Ülkelerinde Elektrik Enerjisi, Doğrudan Yabancı Yatırımı ve Ekonomik Büyüme İlişkisi”, Ege Akademik Bakış, 18/2, 321-328.
• Li, J., Zhang, X., Ali, S. ve Khan, Z. (2020). “Eco-innovation and energy productivity: New determinants of renewable energy consumption”, Journal of Environmental Management, 271, 1-7.
• Marques, A.C. ve Fuinhas, J.A. (2011). “Drivers promoting renewable energy: A dynamic panel approach”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 15, 1601–1608.
• Pedroni, P. (2001). “Purchasing Power Parity Tests in Cointegrated Panels”, The Review of Economics and Statistics, 83/4, 727–731.
• Pesaran, H.M. (2007). “A Simple panel unit root test in the presence of cross-section dependence”, Journal of Applied Econometrics, 22, 265–312.
• Pesaran, M. H. (2004). General diagnostic tests for cross section dependence in panels, University of Cambridge & USC, Bonn.
• Pesaran, M. H., & Yamagata, T. (2008). “Testing slope homogeneity in large panels”, Journal of Econometrics, 142/1, 50-93.
• Pesaran, M. H., Ullah, A., ve Yamagata, T. (2008), “A Bias-adjusted LM Test of Error Cross-section Independence”. Econometrics Journal, 11, 105-127.
• Şaşmaz, M.Ü. ve Yayla, Y.E. (2018). “Vergiler ve Ekonomik Büyüme ile İnsani Gelişme Arasındaki Nedensellik İlişkisi: Avrupa Birliği Geçiş Ekonomileri Örneği”, Sayıştay Dergisi, 111, 79-99.
• Tatoğlu Yerdelen, F. (2017). Panel Zaman Serileri Analizi: Stata Uygulamalı, 1. Baskı, Beta, İstanbul.
• Tuğcu, C.T., I. Öztürk ve A. Aslan (2012), “Renewable and Non-renewable Energy Consumption and Economic Growth Relationship Revisited: Evidence from G7 Countries”, Energy Economics, 34, 1942-1950.
• Türkmen, S. (2021). “Talep Yönlü Yaklaşım Çerçevesinde Yenilenebilir Enerji: Dinamik Panel Veri Analizi”, Journal of Economics and Research, 2/1, 69-81.
• Wang, J., Zhang, S. ve Zhang, Q. (2021). “The relationship of renewable energy consumption to financial development and economic growth in China”, Renewable Energy, 170, 897-904.
• Wang, Q. ve Wang, L. (2020). “Renewable energy consumption and economic growth in OECD countries: A nonlinear panel data analysis”, Energy, 207, 1-11.