Yenilenebilir enerji kaynakları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin panel veri analizi ile incelenmesi
Research into relationship between renewable energy sources and economic growth with panel data analysis
Yazar: HAKAN EREN ŞENGELEN
Danışman: PROF. DR. ERGÜN EROĞLU
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Ekonomi = Economics ; Enerji = Energy ; İstatistik = Statistics
Dizin: Avrupa Birliği = European Union ; Ekonomik büyüme = Economic growth ; Enerji = Energy ; Enerji kaynakları = Energy resources ; Panel veri modelleri = Panel data models ; Yenilenebilir enerji = Renewable energy ; Yenilenebilir enerji kaynakları = Renewable energy resources

Özet:
Son yıllarda yenilenebilir enerji kaynaklarına olan talep önemli ölçüde artış göstermiştir. Artan dünya nüfusu nedeniyle giderek artan enerji talebi, fosil yakıtların yoğun şekilde kullanımının neticesinde küresel ısınma sorununun artması ve fosil yakıtların sonlu kaynaklar olması bu duruma sebep olmuştur. Giderek artan yenilenebilir enerji kullanımının bir sonucu olarak, bu durumun ekonomik büyüme üzerinde nasıl bir etkisi olduğu merak edilmektedir. Tez çalışmasında yenilenebilir enerji tüketimlerinin ülke ekonomileri üzerindeki etkisi ve yenilenebilir enerji türlerinin ayrı ayrı ülke ekonomileri üzerindeki etkisi Panel Veri Analizi yöntemleri ile incelenmiştir. Panel Veri Analizi, yatay kesit verileri ile zaman serisi verilerini bir arada analiz edebilmesi nedeniyle tercih edilmiştir. Çalışma kapsamında Avrupa Birliği'ne üye 27 ülkenin 1995-2014 dönemindeki yıllık verileri kullanılmıştır. Değişkenler arasındaki ilişkilerin incelenebilmesi için öncelikle panel birim kök testleri ile durağanlık sınamaları yapılmıştır. Ardından değişkenler arasında uzun dönemli ilişki olup olmadığını tespit edebilmek için eşbütünleşme testlerinden yararlanılmıştır. Sonuç olarak hem yenilenebilir enerji tüketimi ile ekonomik büyüme arasında hem de yenilenebilir enerji kaynaklarından rüzgar enerjisi, likit biyoyakıt enerjisi ve toplam biyokütle ve belediye atıklarından elde edilen enerji ile ekonomik büyüme arasında uzun dönemli eşbütünleşme ilişkisi olduğu saptanmıştır. Ardından eşbütünleşme katsayıları FMOLS modeli ile belirlenmiştir. Yapılan analizler ile elde edilen sonuçlar literatürdeki benzer çalışmaları desteklemektedir. Bulunan ilişkilerin beklenilen yönde pozitif ve istatistiki olarak anlamlı olduğu saptanmıştır.

Abstract:
In recent years, demand for renewable energy sources has increased significantly. The increasing energy demand because of increasing world population, increasing global warming problem as a result of intensive use of fossil fuels and the fact that fossil fuels are finite resources led to this situation. How this situation effect economic growth is wondered, as a result of increasing use of renewable energy. In this thesis, the impact of renewable energy consumptions on the country economies and the impact of renewable energy types separately on the country economies are explored with Panel Data Analysis methods. Panel Data Analysis methods were preferred, since time series and cross section data can be analysed together. In scope of the study, annual data for the period of 1995-2014 of 27 European Union member states were used.  In order to examine relationships between variables, first stationarity tests were conducted by means of panel unit root tests. Then cointegration tests were used to detect whether long-run relationship between variables exist. As a conclusion, it is detected that there is a long-run cointegration relationship between renewable energy consumption and economic growth, and between wind power, liquid biofuel energy and total biomass and municipal waste within renewable energy sources and economic growth. Then cointegration coefficients were specified by FMOLS model. Results that obtained from the analysis support similar studies in the literature. Revealed relationships indicate that direction of relationships are positive and statistically significant.