Yenilenebilir kaynaklara dayalı elektrik üretiminde kaydedilen büyümenin panel veri ile analizi
Analysis on growth of electricity generation from renewable sources with panel data approaches
Yazar: SERASER GİZEM DİLİŞEN
Danışman: DOÇ. DR. NAZİF HÜLAGÜ SOHTAOĞLU
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy

Özet:
Özellikle 1990'lı yıllardan itibaren enerji ithalat bağımlılığının azaltılması, enerji kaynak çeşitliliğinin yükseltilmesi, enerji arz güvenliğinin arttırılması, küresel ısınma ve iklim değişikliğinin olası olumsuz etkilerinin sınırlandırılması vb. diğer nedenlerle yenilenebilir enerji kaynaklarının toplam birincil enerji arzındaki ve elektrik enerjisi üretimindeki rolünün güçlendirilmesine yönelik destek ve teşvik politikaları tüm Dünya ülkelerinin enerji ile ilişkili gündemlerinde öncelik kazanmıştır.
Bu çalışmada, enerji ve elektrik tüketimi ile ilişkili temel sosyo-ekonomik büyüklüklerde kaydedilen gelişmeler göz önüne alınarak, ülkelerin yarattıkları ulusal gelirleri ile birincil enerji arzları ve elektrik enerjisi tüketimindeki ilişkiler sorgulanmıştır. Ekonomik gelişmişlik düzeyi ile enerji ve elektrik tüketimi arasındaki ilişkiler irdelenmiş; bölgeler ayrımında anılan ilişkilerin farklı eğilimler gösterdiği saptanmıştır. Toplam birincil enerji arzı gelişmiş ekonomilerde gayrisafi yurt içi hasılaya göre daha geride kalırken, gelişmekte olan ülkelerde iki büyüklük arasında daha güçlü bir ilişki olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bunun anlamı gelişmiş ülkelerde birim gayrisafi yurt içi hasıla yaratmanın gelişmekte olan ülkelere göre daha az enerji gerektirdiğidir. Elektrik tüketimi ve gayrisafi yurt içi hasıla arasında ise toplam birincil enerji arzına göre daha güçlü bir ilişki bulunduğu saptanmıştır.
Anılan bulgular çerçevesinde, yenilenebilir enerji kaynaklarına dayalı elektrik enerjisi üretiminde sağlanan büyümenin, gelişmişlik ekseninde açıklanıp açıklanamayacağı hususunda panel veri yöntemi kullanılarak analizler gerçekleştirilmiştir.
Elektrik tüketimi ile gayrisafi yurt içi hasıla arasında bulunan güçlü ilişkinin ardından; elektrik üretimindeki artışlarda önemli bir aktör olan yenilenebilir kaynaklar için de benzer bir ilişki kurmak hedeflenmiştir. Ekonomik gelişmişlik düzeyinin, yenilenebilir kaynaklardan elektrik üretimi konusundaki işlevi belirlenmeye çalışılmış; ancak elektrik tüketimi ile ulusal gelir arasında kurulan güçlü ilişki bu kapsamda elde edilememiştir. Dolayısıyla yenilenebilir kaynaklardan elektrik üretiminin ülkelerde başka dinamiklerden etkilendiği düşüncesi ortaya çıkmıştır. Bu üretimi belirlediği düşünülen olası etmenler benzer çalışmalarda sıklıkla rastlanan toplam elektrik üretimi, gayrı safi yurt içi hasıla, nüfus, enerji ithalat bağımlılığı ve uygulanan destek politikaları olarak seçilmiştir. Hidroelektrik üretimi ile hidroelektrik haricindeki kaynaklarca elektrik üretiminin fazla olduğu bölgelerin farklı olduğu saptandığından, bu iki büyüklük ayrı ayrı analiz edilerek modeller kurgulanmıştır.
Analizi gerçekleştirmek için hem zaman hem de birim etkilerini modele yansıtabilmek adına panel veri yöntemleri tercih edilmiştir. Bu amaçla seçilmiş 40 ülke birimleri; 1990-2010 yılları zaman serilerini oluşturacak şekilde bir panel veri seti hazırlanarak üç farklı yöntem ile ülkelerin yenilenebilir kaynaklardan elektrik üretiminde etkili olan unsurların belirlenmesine çalışılmıştır.
xviii
Analiz sonucunda, toplam elektrik üretimi, beklenildiği gibi her iki durumda da pozitif yönlü ve istatistiksel olarak anlamlı bir etki göstermektedir. Ülkelerdeki elektrik üretimi artarken, bu artışın bir kısmının yenilenebilir kaynaklar tarafından karşılandığı yorumu yapılabilmektedir. Hidroelektrik hariç elektrik üretiminde katsayının daha yüksek oluşu, özellikle gelişmiş ülkelerdeki yenilenebilir elektrik üretimi hidroelektrik kaynaklarının doyuma ulaşmasına bağlı olarak daha ziyade yeni yenilenebilir kaynaklar tarafından karşılanmasıyla açıklanabilir. Gayrisafi yurt içi hasıla, iki durum için de istatistiksel olarak anlamlıdır ve yenilenebilir elektrik üretimi üzerinde pozitif yönlü bir etkiye sahiptir. Ülkelerin gayrisafi yurt içi hasılaları arttıkça yenilenebilir enerjiye olan ilgilerinin arttığı söylenebilir. Hidroelektrik enerjinin büyümesi yavaşlasa da halen toplam yenilenebilir elektrik üretimi içinde oldukça baskın bir paya sahiptir. Toplam yenilenebilir elektrik enerjisinde hidroelektrik üretiminde önemli bir pay tutan gelişmekte olan ekonomiler olduğu için ilişkinin daha zayıf olduğu görülmektedir. Hidroelektrik hariç elektrik üretiminde ise katsayının daha yüksek olduğu görülmektedir. Buna göre gelişmiş ekonomilerin bu alanda daha baskın olacağı sonucuna ulaşılabilir. Nüfus, iki durum için de beklenenin aksine negatif yönlü bir etki gösterirken, toplam yenilenebilir elektrik üretimi için anlamsız, hidroelektrik hariç elektrik üretimi için anlamlı bir etkiye sahiptir. Enerji ithalat bağımlılığının olmaması, iki durum için de istatistiksel anlamlılığı olan pozitif bir etkiye sahiptir. Buna göre enerji ihracatçısı ülkelerin yenilenebilir elektriğe olan ilgisi daha fazladır. Hali hazırda yenilenebilir kaynaklara yönelmelerinin bir sonucu olarak ithalat bağımlılığından korunmuş olabilmeleri de ihtimal dahilindedir. Politika etkisi de beklenildiği gibi pozitif yönlü ve istatistiksel olarak anlamlı bir değişkendir. Buna göre, uygulanan teşvik edici sistemlerinin yenilenebilir elektrik üretimini arttıracağı sonucuna ulaşılabilir. İlgili denklemlerde kıyaslandığında, politika etkisi katsayısının toplam yenilenebilir elektrik üretimi için daha düşük bir değer aldığı görülmektedir. Toplam yenilenebilir elektriğin baskın aktörü hidroelektrik için yeni kaynakların devreye alınması yavaşlamıştır, buna karşın gelişmekte olan yeni kaynakların hızla sisteme entegre edilmesi gerektiğinden bu kaynakların aldığı desteğin daha fazla olması beklenen bir sonuçtur.
Çalışmadan elde edilen sonuçlar bölgeler ve ülkeler ayrımında çok boyutlu karşılaştırmalar yapılmasını olanaklı kılmakta, enerji ekonomisi alanında karar verme süreçleri için öncül nitelikte kaynak oluşturmakta, belirlenen hedeflere ulaşılabilmesi için yol haritası oluşturulmasına yardımcı olma potansiyeli taşımaktadır. Bunların dışında ilgili analizin gelecek için kurgulanan arz-talep yapısı senaryolarında kullanılması da olasılık dahilindedir.
Yenilenebilir kaynaklardan elektrik üretiminin arttırılması için ülkeler ayrımında uygulanan destek ve teşvik sistemlerinden hangisinin daha etkin ve verimli olduğu vb. diğer hususlar izleyen çalışmaların potansiyel başlıklarındandır.

Abstract:
In recent years, interest in the energy and electricity production from renewable sources has rapidly increased as a result of concerns about energy supply security and global climate change related issues. Renewable energy is locally produced and this production has a positive impact on resource allocation by reducing energy import dependency. By doing so renewables help improving security of energy supply. Also, renewables are the best alternative for environmental protection.
This study focuses on determination of drivers which increase electricity generation from renewable resources during period of 1990-2010. It is expected that developed and developing countries has different motivations to support renewable energy. With respect to dominant role of developed countries in progress of resources except hydro, it is predicted that gross domestic product will be more powerful in analysis which performed for electricity generation from "new" renewable sources. For hydraulics resources developing economies excel, so impact of gross domestic product is expected less in analysis of total renewable electricity generation.
In the second part of the study, the change of basic energy-related indicators were examined separately for regions named OECD and non OECD during the period of 1971-2010. The growth of total primary energy supply and total electricity consumption and their main drivers were discussed and renewables were highlighted as an important component of the growth, deployment of renewable sources was explained.
The relationship between economic development and energy/electricity consumption was elaborated at the third part and it is determined that OECD and non OECD countries has different trends for referred relationships. In developed countries, total primary supply of energy is more stable than economic growth but there is more powerful relationship between economic growth and energy consumption in developing countries, which means that less energy is required to create income in developed countries when compared to developing countries. It is confirmed that the relationship between economic growth and electricity consumption is more robust. Increasing gross domestic product causes more electricity demand by population especially in developing countries.
After obtaining robust relationship between economic growth and electricity consumption, it is aimed to find quasi effect of economic growth on renewable electricity production in the fourth section. Function of the economic development on the electricity generation from renewable sources has tried to determine but it is not possible to find a distinct relation like a one between economic development and total electricity consumption. Therefore, the idea of electricity generation from renewable sources has affected by some other drivers has emerged.
xx
Possible drivers which stimulate electricity generation from renewable sources were defined and it was aimed to test effect of these variables are same or not for total renewable generation and "new" renewable generation.
These drivers are chosen as total electricity generation (TEEÜ), gross domestic product (GSYH), population (NFS) energy import dependency (YET) and support systems (PE). It is concluded that regions which prefer hydro as a resource and other resources without hydro is different from each other. So two different models were built for study, one for total renewable electricity (TYEÜ) and the other for renewable electricity without hydroelectricity or in other words new renewable electricity (HHEÜ). Model structures are as follows:
M1: TYEÜ = f (TEEÜ, GSYH, NFS, YET, PE)
M2: HHEÜ = f (TEEÜ, GSYH, NFS, YET, PE)
M3: TYEÜ/NFS = f (TEEÜ/NFS, GSYH/NFS, YET, PE)
M4: HHEÜ/NFS = f (TEEÜ/NFS, GSYH/NFS, YET, PE)
In studies involving econometric models, it is necessary to collect data of all variables from reliable sources and prefer the most appropriate method for available data. Otherwise the reliability and validity of the analysis will be affected negatively.
In econometric analysis there are three types of data which are named time series data, cross sectional data and panel data. Definition of time series data is quantities that represent or trace the values taken by a variable over a period such as a month, quarter, or year. Time series data occurs wherever the same measurements are recorded on a regular basis. Cross sectional data is a type data collected by observing many subjects (such as individuals, firms, countries, or regions) at the same point of time, or without regard to differences in time. Analysis of cross-sectional data usually consists of comparing the differences among the subjects. Panel data consists as combination of these two data types described above. Panel data refers to multi-dimensional data frequently involving measurements over time. Panel data contain observations of multiple phenomena obtained over multiple time periods for the same firms or individuals or countries. n corresponds to number of units and each unit comprises T numbers of observations.
To perform analysis of this study, it is preferred to use panel data methods for the sake of reflection of both time and unit effects simultaneously.
In the OECD/IEA database, there are 136 countries that have complete data of relevant variables for the period of 1990-2010. But some of them do not have renewable electricity generation at all. That is why a subset was investigated which had high power of representation among these 136 countries. After this investigation, 40 countries had been determined for the analysis.
Panel data set has been prepared by selecting 40 countries as a cross sectional data (n) and setting the years between 1990 and 2010 as time series data (T). Study is completed after performing three panel data methods separately to find motivations of countries on the renewable electricity production. The first method claims that only independent variables cause the variation of dependent variables. The second one claims both units and independent variables cause the variation of dependent variables. The third one claims that variation among dependent variable arises randomly. After
xxi
a series of test the second method determined as the most convenient approach. This approach is called "Fixed Effects Model". The results obtained from fixed effect model can be interpreted as follows:
Total electricity generation: This regressor has a positive and significant impact both on total renewable electricity generation and renewable without hydroelectricity generation as expected. Which means that a portion of increased electricity generation is obtained from renewable sources. Related coefficient is higher in M2 because hydroelectric resources has saturated and increasing demand is met by "new" renewable sources in developed countries.
Gross domestic product: This regressor has a positive and significant impact on M1 and M2. While gross domestic product rises, interest of renewable electricity increases. Even hydroelectric generation growth rate is constant in developed countries in recent years, it is still the highest share on total renewable electricity production in the world and developing countries are shining out by increasing hydroelectric production. So in M2 model, related coefficient is higher because developed economies are more interested in "new" renewables. But total renewable electricity production is still contributed by developing countries.
Population: This regressor has a negative impact on M1 and M2. It is not significant for M1. This is an unexpected results.
Energy import dependency: This regressor has a positive and significant impact on M1 and M2. So countries which are energy exporters are more interested in renewable sources. It is possible that increasing renewable energy production makes them energy exporter and decrease their energy import dependency.
Support systems: This regressor has a positive and significant impact on M1 and M2 as expected. Electricity generation from renewable sources will increase with the help of incentive systems. Related coefficient is higher in model M2. Because of the fact that hydro sources are saturated but "new" sources must be rapidly integrated into the system. That's why it is not unusual that new resources are supported more than hydro resources.
In M3 and M4 models variables used in per capita forms. But there is not remarkable difference between M1 and M3 or M2 and M4. The obtained results were nearly same.
In conclusion, results which are obtained from this study give us a chance to make multidimensional comparisons among countries and defined regions. These results can be used in decision making process about energy economics related fields as a premise source. The results will also help to create a road map to achieve the targets of renewable energy. This analysis can be a part of a study which focuses on energy supply-demand scenarios.
Support systems to increase renewable electricity generation will be evaluated in terms of efficiency and cost as future work.