Journals / Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2016 / Cilt: 0 - Sayı: ICEBSS özel sayısı

R&D EXPENDITURE AND EMISSION: ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BASED APPROACH

AR-GE HARCAMALAERI VE EMİSYONU: YAPAY SİNİR AĞI YAKLAŞIMI

Pages
136–150
Publication Date
2022-10-11
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)

According to the analysis results in accordance with expectations R&D expenditure negatively has affected carbon emissions in the OECD countries.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Nowadays, energy demand increases with advanced in technology, economic growth, population and growing industrialization.
📊
Key Findings & Data:Consequently, as energy consumption increases, greenhouse gas emissions especially have increase.
💡
Conclusion & Impact:According to the analysis results in accordance with expectations R&D expenditure negatively has affected carbon emissions in the OECD countries.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2013 Verileri
⚙️Variables:AR-GE harcamaları · co2 emisyonunu · STIRPAT

Abstract

Nowadays, energy demand increases with advanced in technology, economic growth, population and growing industrialization. The countries need more energy to produce or to import for meet to energy need. A big part of carbon emission arises from use of primary energy source. Fossil fuels are most cause carbon emissions in primary energy source. A large part of the world’s energy need is met by fossil fuels. Consequently, as energy consumption increases, greenhouse gas emissions especially have increase. In recent years, environmental damage caused by carbon emissions upset balance of world and caused global warming. Therefore; technological development and R&D activites have become for reducing toxic gases such as . It is important to determine the relationship between emission and R&D expenditure negatively has affected carbon emission and R&D expenditure for policymaker and practitions. In this regard, this study, the relationship between OECD countries R&D expenditure and emission for 1996-2013 was examined using artificial neural network within the framework STIRPAT model. According to the analysis results in accordance with expectations R&D expenditure negatively has affected carbon emissions in the OECD countries.

Özet

Günümüzde artan sanayileşme, nüfus, ekonomik büyüme ve teknolojideki gelişmeler ile enerji ihtiyacı giderek artmaktadır. Artan enerji ihtiyacını karşılamak için ülkeler daha fazla enerji üretme veya ithal etme gereksinimi duymaktadır. Karbon emisyonunun büyük bir bölümü birincil enerji kaynaklarının kullanımından kaynaklanmaktadır. Birincil enerji kaynaklarından en çok karbon emisyonuna sebep olan kaynak fosil yakıtlardır. Dünyanın enerji ihtiyacının büyük bir bölümü de fosil yakıtlardan karşılanmaktadır. Bunun sonucunda da enerji tüketimi arttıkça sera gazı emisyonlarında özellikleemisyonunda artış olmaktadır. Son yıllarda emisyonunun çevreye verdiği zararlar önemli boyutlara ulaşmıştır. emisyonundaki artış dünyanın dengesini bozmuş ve küresel ısınmaya sebep olmuştur. Bu nedenle teknolojik gelişmeler ve Ar-Ge faaliyetleri gibi zehirli gazların emisyonlarının azaltılmasına yönelik olmaya başlamıştır. emisyonu ve AR-GE harcamaları arasındaki ilişkinin belirlenmesi politikacılar ve uygulamacılar açısından önem arz etmektedir Bu bağlamda çalışmada 1996-2013 yılları arasında OECD ülkelerinin AR-GE harcamaları ile emisyonu arasındaki ilişki STIRPAT modeli çerçevesinde yapay sinir ağları kullanılarak analiz edilmiştir. Analiz sonuçlarına göre beklentilere uygun olarak OECD ülkelerinde Ar-Ge harcamaları emisyonunu negatif yönde etkilemiştir.

🔖

Cite This Article

BEHDİOĞLU, S., ÇELİK, F. (2022). R&D EXPENDITURE AND EMISSION: ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BASED APPROACH. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 0 - Sayı: ICEBSS özel sayısı, 136–150. https://ajindex.com/articles/492748

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (1)

  1. Ang, J. B. (2009). CO2 emissions, research and technology transfer in China. Ecological Economics. Azadeh, A., Ghaderi, S. F., & Sohrabkhani, S. (2007). Forecasting electrical consumption by integration of Neural Network, time series and ANOVA. Applied Mathematics and Computation. Benkachcha, S., Benhra, j., & El Hassani, H. (2013). Causal Method and Time Series Forecasting model based on Artificial Neural Network. International Journal of Computer Applications. Corradini, M., Costantini, V., Mancinelli, S., & Mazzanti, M. (2014). Unveiling the dynamic relation between R&D and emission abatement. Ecological Economics. Dietz, T., & Rosa, E. A. (1994). Rethinking the Environmental Impacts of Population, Affluence and Technology. Human Ecology Review. Ehrlich, P. R., & Holdren, J. P. (1971). Impact of Population Growth. Science. Fargione, J., Hill, J., Tilman, D., Polasky, S., & Hawthorne, P. (2008). Land Clearing and the Biofuel Carbon Debt. Science. Figueroa, J. D., Fout, T., Plasynski, S., McIlvried, H., & Srivastava, R. D. (2008). Advances in CO2 capture technology—The U.S. Department of Energy’s Carbon Sequestration Program. international journal of greenhouse gas control. Fischer, C., & Newell, R. G. (2008). Environmental and Technology Policies for Climate Mitigation. Journal of environmental economics and management. Goulder, L. H., & Mathai, K. (2000). Optimal CO2 Abatement in the Presence of Induced. Journal of Environmental Economics and Management. Goulder, L. H., & Schneider, S. H. (1999). Induced technological change and the attractiveness of CO abatement policies. Resource and Energy Economics. Hamzaçebi, C. (2007). Forecasting of Turkey’s net electricity energy consumption on sectoral bases. Energy Policy. Hang, G., & Yuan-sheng, J. (2011). The Relationship between CO2 Emissions, Economic Scale,Technology, Income and Population in China. Procedia Environmental Sciences. IEA. (2015, 10 28). Excerpt From Energy Balances Of Oecd Countrıes. Excerpt From Energy Balances Of Oecd Countrıes: https://www.iea.org/publications/freepublications/ publication/EnergyBalancesofOECDcountries2015editionexcerpt.pdf Işık, N., & Kılınç, E. C. (2014). Ulaştırma Sektöründe CO2 Emisyonu ve Enerji Ar-Ge Harcamaları İlişkisi. Sosyo Ekonomi. Kerr, R. A. (2007). Global warming is changing the world. Science. Kim, S. (2013). The Analysis on the Relationship between R&D Productivity of Renewable Energy and Emission Trading Scheme; Using OECD Patent Data. Korean Resource E