Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Sağlık Harcamaları Üzerine Etkisi: Yüksek Gelirli Ülke Deneyimleri
The impact of renewable energy sources on health
expenditures: The experience of high-income countries
Yazar: İRAİMA DORBONOVA
Danışman: PROF. DR. İBRAHİM HALİL SUGÖZÜ
Kırgızistan-Türkiye Manas Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Ekonomi = Economics

Özet:
Enerjiye olan ihtiyaç sürekli artarken, ülkeler yeni enerji kaynak arayışlarına
yönelmektedir. Ayrıca hem fosil yakıtların tükeniyor olması hem de atmosferdeki kirliliği
yavaşlatmak adına yenilenebilir enerji kaynaklarına ihtiyaç duyulmaktadır. Fosil yakıt
kullanımı sonucu atmosfere salgılanan aşırı karbondioksit ve diğer gazlar, küresel iklim
değişikliğine, hava kirliliğine neden olmakta ve küresel çapta çevre ve sağlık açısından
endişe yaratmaktadır. Dolayısıyla sürdürülebilir büyüme adına ve gelecek nesillere temiz
yaşanacak dünya bırakma adına fosil yakıtların yenilenebilir enerji ile ikame edilmesi
tüm ülkelerin öncül hedeflerinin biri haline gelmiştir. Fosil yakıtları yerine yenilenebilir
enerjinin kullanılması, hava ve çevre kirliliğini azaltacaktır bu da hava kirliliği sonucu
oluşan sağlık problemlerini dolayısıyla sağlık harcamalarının azaltacaktır. Bu anlayıştan
hareketle gerçekleştirilen bu çalışmanın temel amacı yenilenebilir enerji tüketiminin
sağlık harcamaları üzerindeki etkisini incelemektir. Bu doğrultuda çalışmada Dünya
Bankasının milli gelire göre sınıflandırdığı yüksek gelirli 48 ülke için 2000-2020 dönemi
yenilenebilir enerji tüketiminin sağlık harcamaları üzerine etkisi incelenmiştir. Ayrıca
sağlık harcamalarını etkileyen ve yenilenebilir enerji tüketimi ile doğrudan ilişkili olduğu
varsayılan ekonomik büyüme, CO2 emisyonu, nüfus ve (doğuştan itibaren) beklenen
yaşam süresi da analize dahil edilmiş ve sağlık harcamaları ile ilişkileri araştırılmıştır.
Analizin ilk aşamasında panel veri Sabit Etkiler ve Rassal Etkiler modeli tahmin
edilmiştir. Daha sonra Sabit Etkiler ve Rassal Etkiler panel veri modelleri arasında
hangisinin tercih edileceğini belirlemek için Hausman spesifikasyon testi uygulanmıştır.
Sabit Etkiler regresyon modelinde grup bazında değişen varyans sorununu test etmek için
modifiye Wald testi kullanılmıştır. Çalışmada Sabit Etkiler modelinde otokorelasyon
sorununu test etmek için Bhargava vd. Durbin-Watson ve Baltagi-Wu LBI testleri ve
yatay kesit bağımlılığı sınaması için Breusch-Pagan (1980) LM testi, Pesaran scaled LM,
Bias-corrected scaled LM (Sapması Düzeltilmiş LM Testi) ve Pesaran CD testlerinden
faydalanılmıştır. Panel verilerde yatay kesit bağımlılığının olup olmaması, uygulanacak
birim kök testlerin belirlenmesi açısından önemlidir. Bu açıdan yatay kesit bağımlılığını
gözeten Pesaran (2007) tarafından geliştirilen CADF (Cross-sectional Augmented
Dickey Fuller) ikinci nesil birim kök testi uygulanmıştır. Ayrıca tahmin edilen modelde
yatay kesit bağımlılığı, değişen varyans ve otokorelasyon sorunları mevcutsa bu sorunlara
2
karşı dirençli parametreler üreten Driscoll-Kraay tahmin yöntemi parametre
tahminlerinde tercih edilmiştir. Son olarak, tezin konusunu oluşturan sağlık harcamaları
ve yenilenebilir enerji tüketimi, CO2 emisyonu, ekonomik büyüme, nüfus ve (doğuştan
itibaren) beklenen yaşam süresi nedensellik ilişkisi Dumitrescu-Hurlin (2012) panel
nedensellik yöntemi ile analiz edilmiştir.
Ampirik bulgulara göre, Hausman spesifikasyon testi sonucu doğrultusunda uygun
modelin Sabit Etkiler modeli olduğuna karar verilmiştir. Sabit Etkiler regresyon
modelinde grup bazında değişen varyans sorununun varlığı belirlenmiştir. Ayrıca
otokorolasyon sorunu yani hata terimleri arasında ardışık ilişki ve panel veri analizindeki
yatay kesit birimleri arasında güçlü bir karşılıklı bağımlılık tespit edilmiştir. Analize konu
olan serilerin yatay kesit bağımlılığına sahip olma nedeniyle, serilerdeki durağanlığın
incelenmesinde yatay kesit bağımlılığını dikkate alan ikinci nesil birim kök testi
uygulanmıştır. Test sonucu tüm değişkenlerin düzeyde birim kök içerdikleri ve durağan
olmadıkları ancak birinci farkında durağan olup, aynı dereceden I(1) entegre oldukları
belirlenmiştir. Sabit Etkiler modeli Driscoll-Kraay Standart Hatalar tahmin yöntemi
sonuçlarına göre, yenilenebilir enerji tüketimi, ekonomik büyüme ile sağlık harcamaları
arasında negatif ve istatistiki olarak anlamlı, (doğuştan itibaren) beklenen yaşam süresi
ile sağlık harcamaları arasında pozitif ve istatistiki olarak anlamlı bir ilişki bulunmuştur.
Son olarak, Y2008 küresel kriz kukla değişkeni ile sağlık harcamaları arasında ilişki
negatif ve anlamlı, Covid 19 dönemi krizi kukla değişkeni Y2020 ile sağlık harcamaları
arasında pozitif ve anlamlı ilişki tespit edilmiştir.
Son olarak, nedensellik test sonuçlarına göre, yenilenebilir enerji tüketimi ile sağlık
harcamaları arasında tek yönlü, ekonomik büyüme ile sağlık harcamaları arasında tek
yönlü, CO2 emisyonları ile sağlık harcamaları arasında tek yönlü, nüfus ile sağlık
harcamaları arasında çift yönlü, (doğuştan itibaren) beklenen yaşam süresi ile sağlık
harcamaları arasında çift yönlü ilişki tespit edilmiştir. Özetle, yenilenebilir enerji
tüketimi, ekonomik büyüme, CO2 emisyonu, nüfus ve (doğuştan itibaren) beklenen
yaşam süresi sağlık harcamalarının nedenidir. Ancak sağlık harcamaları, yenilenebilir
enerji tüketiminin, ekonomik büyümenin, CO2 emisyonlarının nedeni değildir ve sağlık
harcamaları nüfus ve (doğuştan itibaren) beklenen yaşam süresinin nedenidir.
Anahtar kelimeler: yüksek gelirli ülkeler, yenilenebilir enerji tüketimi, CO2 emisyonu,
sağlık harcamaları, panel veri analizi.

Abstract:
There has been a notable surge in fossil fuel usage attributed to improvements in living
standards, industrial expansion, and the rapid global population growth. This escalating
consumption not only diminishes fossil fuel reserves but also exacerbates the risks
associated with global climate change and health. Presently, fossil fuels remain the
predominant global energy source, prompting nations to actively explore alternative
energy sources in response to the escalating energy demand. Renewable energy sources
are essential due to the depletion of fossil fuels and to mitigate atmospheric pollution.
The excessive release of carbon dioxide and other gases from fossil fuel combustion
contributes to global climate change, air pollution, and poses significant environmental
and health concerns worldwide. Therefore, transitioning from fossil fuels to renewable
energy has become a primary objective for all countries to achieve sustainable growth
and ensure a cleaner world for future generations. Utilizing renewable energy in place of
fossil fuels will decrease air and environmental pollution, subsequently reducing health
issues linked to air pollution and lowering health care costs. With this perspective, the
main aim of this study is to investigate the impact of renewable energy consumption on
health expenditures. In this context, the study analyzed the impact of renewable energy
consumption on health expenditures from 2000 to 2020 for 48 high-income countries as
classified by the World Bank based on national income. Additionally, the analysis
included economic growth, CO2 emissions, population, and life expectancy at birth—
factors that influence health expenditures and are assumed to be directly related to
renewable energy consumption—to investigate their relationships with health
expenditures.
In the initial phase of the analysis, both the Fixed Effects and Random Effects panel data
models were estimated. Subsequently, the Hausman specification test was conducted to
decide between the Fixed Effects and Random Effects models. The modified Wald test
was then employed to examine the issue of heteroscedasticity on a group basis within the
fixed effects regression model. In the study, Bhargava vd. Durbin-Watson and Baltagi-
Wu LBI tests were used to test the autocorrelation problem in the Fixed Effects model.
Additionally, the Breusch-Pagan LM test, Pesaran scaled LM, Bias-corrected scaled LM,
and Pesaran (CD) tests were employed to assess cross-sectional dependence. The
37
presence of cross-sectional dependence in panel data is crucial for determining the
appropriate unit root tests. Accordingly, the CADF (Cross-sectional Augmented Dickey
Fuller) second generation unit root test which account for cross-sectional dependence,
were applied. Moreover, due to the cross-sectional dependency, heteroskedasticity, and
autocorrelation problems, the Driscoll-Kraay estimation method was utilized for
parameter estimation because it is robust to these problems. Finally, the causal
relationships between health expenditures and renewable energy consumption, CO2
emissions, economic growth, population, and life expectancy at birth, which are central
to the thesis, were analyzed using the Dumitrescu-Hurlin (2012) panel causality method.
According to the empirical findings, it was decided that the appropriate model was the
Fixed Effects model in line with the Hausman specification test result. The existence of
the problem of heteroscedasticity on a group basis was determined in the Fixed Effects
regression model. In addition, the autocorrelation problem, that is, the sequential
relationship between the error terms and a strong interdependence between the crosssection
units in the panel data analysis, was determined. Since the series subject to
analysis had cross-section dependence, the second generation unit root test, which takes
into account the cross-section dependence, was applied in examining the stationarity in
the series. As a result of the test, it was determined that all variables contained a unit root
at the level and were not stationary, but were stationary in the first difference and
integrated at the same degree I(1). According to the results of the Fixed Effects model
Driscoll-Kraay Standard Errors estimation method, a negative and statistically significant
relationship was found between renewable energy consumption, economic growth and
health expenditures, and a positive and statistically significant relationship was found
between life expectancy (from birth) and health expenditures. Finally, a negative and
significant relationship was found between the Y2008 global crisis dummy variable and
health expenditures, and a positive and significant relationship was found between the
Covid 19 period crisis dummy variable Y2020 and health expenditures. Finally,
according to the causality test results, a one-way relationship was found between
renewable energy consumption and health expenditures, a one-way relationship between
economic growth and health expenditures, a one-way relationship between CO2
emissions and health expenditures, a two-way relationship between population and health
expenditures, and a two-way relationship between life expectancy (from birth) and health
expenditures. In summary, renewable energy consumption, economic growth, CO2
38
emissions, population, and life expectancy (from birth) are the causes of health
expenditures. However, health expenditures are not the causes of renewable energy
consumption, economic growth, CO2 emissions, and health expenditures are the causes
of population and life expectancy (from birth).
Keywords: high income countries, renewable energy consumption, CO2 emissions,
health expenditures, panel data analysis.