Journals / Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2020 / Cilt: 22 - Sayı: 1

Seçilmiş Avrupa Birliği Ülkelerinde Yenilenebilir Enerjinin GSYH Üzerine Etkisi: Cobb-Douglas Üretim Fonksiyonu Yaklaşımı

Pages
249–270
Publication Date
2020-05-08
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Elde edilen bulgulardan GSYH ile açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkinin istatistiksel açıdan anlamlı olduğu ve ekonomik açıdan da değişkenler arasında pozitif bir ilişkinin bulunduğu anlaşılmaktadır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Emek ve sermaye gibi geleneksel üretim faktörlerinin yanı sıra üretim sürecinde kullanılan girdilerden biri de enerjidir.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışmanın amacı, yenilenebilir enerjinin toplam enerji tüketimi içerisinde payı yüksek olan 12 AB ülkesinde emek, sermaye, yenilenebilir enerjinin çıktı esneklik katsayılarını Cobb-Douglas üretim fonksiyonu yaklaşımı ile araştırmaktır.
💡
Conclusion & Impact:Elde edilen bulgulardan GSYH ile açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkinin istatistiksel açıdan anlamlı olduğu ve ekonomik açıdan da değişkenler arasında pozitif bir ilişkinin bulunduğu anlaşılmaktadır.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2000-2017 Verileri
⚙️Variables:Emek · Sermaye · Yenilenebilir Enerji

Özet

Emek ve sermaye gibi geleneksel üretim faktörlerinin yanı sıra üretim sürecinde kullanılan girdilerden biri de enerjidir. Üretim sürecinde fosil içerikli enerji kaynaklarının kullanımı daha yaygın olsa da sürdürülebilir kalkınmanın sağlanmasında yenilenebilir enerji kaynaklarının önemi de giderek artmaktadır. Dünyada birçok ülkede olduğu gibi, Avrupa Birliği (AB) ülkelerinde de toplam enerji tüketimi içerisinde yenilenebilir enerji kaynaklarının payı oldukça yüksektir. Bu çalışmanın amacı, yenilenebilir enerjinin toplam enerji tüketimi içerisinde payı yüksek olan 12 AB ülkesinde emek, sermaye, yenilenebilir enerjinin çıktı esneklik katsayılarını Cobb-Douglas üretim fonksiyonu yaklaşımı ile araştırmaktır. Çalışmada bu ülkelerin 2000-2017 dönemine ilişkin Gayrisafi yurtiçi hasıla (GSYH), emek, sermaye ve yenilenebilir enerji verilerinden yararlanılarak genelleştirilmiş momentler yöntemi-dinamik panel veri analizi yapılmıştır. Çalışma sonucunda tahmin edilen Cobb-Douglas üretim fonksiyonunda çıktı esneklik katsayısı 1,147 olarak bulunmuştur. Bu durum, emek, sermaye ve yenilenebilir enerjide ortaya çıkan %1'lik bir artışın, GSYH'yı sırasıyla %0,598, %0,456 ve %0,093 oranında arttırdığını ifade etmektedir. Elde edilen bulgulardan GSYH ile açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkinin istatistiksel açıdan anlamlı olduğu ve ekonomik açıdan da değişkenler arasında pozitif bir ilişkinin bulunduğu anlaşılmaktadır.

🔖

Cite This Article

GHOLİZADEH, Y., NARİN, M. (2020). Seçilmiş Avrupa Birliği Ülkelerinde Yenilenebilir Enerjinin GSYH Üzerine Etkisi: Cobb-Douglas Üretim Fonksiyonu Yaklaşımı. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 22 - Sayı: 1, 249–270. https://ajindex.com/articles/14020

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Alper, F. Ö. (2018). Yenilenebilir Enerji ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki: 1990-2017 Türkiye Örneği. Çankırı Karatekin Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(2), 223-242.
  2. Anderson, T.W. ve Hsiao, C. (1982). Formulation and Estimation of Dynamic Models Using Panel Data. Journal of Econometrics, 18(1), 47-82.
  3. Apergis, N. ve Danuletiu, D. C. (2014). Renewable Energy and Economic Growth: Evidence from the Sign of Panel Long-run Causality. International Journal of Energy Economics and Policy, 4(4), 578-587.
  4. Apergis, N. ve Payne, J. E. (2010a). Renewable energy consumption and economic growth: Evidence from a panel of OECD countries. Energy Policy, 38(1), 656-660.
  5. Apergis, N. ve Payne, J. E. (2010b). Renewable energy consumption and growth in Eurasia. Energy Economics, 32(6), 1392-1397.
  6. Apergis, N. ve Payne, J. E. (2011a). Renewable and non-renewable electricity consumption– growth nexus: Evidence from emerging market economies. Applied Energy, 88(12), 5226-5230.
  7. Apergis, N. ve Payne, J. E. (2011b). The renewable energy consumption–growth nexus in Central America. Applied Energy, 88(1), 343-347.
  8. Apergis, N. ve Payne, J. E. (2012). Renewable and non-renewable energy consumption-growth nexus: Evidence from a panel error correction model. Energy Economics, 34(3), 733- 738. Aslan, A. ve Ocal, O. (2016). The Role of Renewable Energy Consumption in Economic Growth: Evidence from Asymmetric Causality. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 60(C), 953-959.
  9. Bhattacharya, M., Paramati, S. R., Ozturk, I. ve Bhattacharya, S. (2016). The effect of renewable energy consumption on economic growth: Evidence from top 38 countries. Applied Energy, 162(Supplement C), 733-741.
  10. Bonn, M., Heitmann, N., Reichert, G. ve Voßwinkel, J. S. (2015). EU Climate and Energy: Comments on an Evolving Framework Policy 2030. cepInput. https://www.cep.eu/Studien/cepInput_Klima_und_Energie/cepInput_Climate_and_Energy_Policy_2020-2030.pdf, (15.11.2019).
  11. Breitung, J. ve Pesaran, M.H. (2005). Unit Roots and Cointegration in Panels. Cambridge Working Papers in Economics, 0535, University of Cambridge, Faculty of Economics. Bulut, U. ve Muratoğlu, G. (2018). Renewable Energy in Turkey: Great Potential, Low but Increasing Utilization, and an Empirical Analysis on Renewable Energy-Growth nexus. Energy Policy, 123, 240-250.
  12. Choi, I. (2001). Unit root tests for panel data. Journal of International Money and Finance, 20(2), 249-272.
  13. Chudik, A. ve Pesaran, M. H. (2013). Large pan