SavedAdd your journal

Journals / Reforma / 2020 / Sayı: 87

EFFECTS OF ENERGY ON ECONOMIC GROWTH: ARDL BOUNDS TESTING FOR KYRGYZSTAN

ENERJININ EKONOMIK BÜYÜMEYE ETKİSİ: KIRGIZİSTAN EKONOMİSİ İÇIN ARDL SINIR TESTİ

Jusup PIRIMBAEV
Galip Afshin RAVANOGLU
Burulcha SULAIMANOVA
Journal
Reforma
Pages
48–63
Publication Date
2020-10-20
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)

Kyrgyzstan, which is dependent on foreign sources in terms of fossil fuels, will be able to reduce its foreign trade deficits and use its resources more efficiently if it can increase the share of renewable energy sources in total energy consumption

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Energy is regarded as an important data for the realization of economic growth.
📊
Key Findings & Data:In countries such as Kyrgyzstan that are dependent on foreign sources in terms of energy resources, spending a significant portion of their resources on energy imports may cause foreign trade deficits.
💡
Conclusion & Impact:Kyrgyzstan, which is dependent on foreign sources in terms of fossil fuels, will be able to reduce its foreign trade deficits and use its resources more efficiently if it can increase the share of renewable energy sources in total energy consumption
🔬Design:Research Article
📍Scope:2016 Verileri
⚙️Variables:Enerji · Ekonomik Büyüme · Kırgızistan

Abstract

Energy is regarded as an important data for the realization of economic growth. However, we encounter cases where energy consumption and production do not cause economic growth. In countries such as Kyrgyzstan that are dependent on foreign sources in terms of energy resources, spending a significant portion of their resources on energy imports may cause foreign trade deficits. In this study, the effect of oil production and consumption on electricity production and consumption per capita GDP in Kyrgyzstan economy between 1992 and 2016 was examined by ARDL limit test method. Kyrgyzstan, which is dependent on foreign sources in terms of fossil fuels, will be able to reduce its foreign trade deficits and use its resources more efficiently if it can increase the share of renewable energy sources in total energy consumption

Özet

Enerji, ekonomik büyümenin gerçekleşmesi için önemli bir girdi olarak kabul görmektedir. Ancak enerji tüketiminin ve üretiminin ekonomik büyümeye neden olmadığı durumlarla da karşılaşılmaktadır. Kırgızistan gibi enerji kaynakları bakımından dışa bağımlı ülkelerde, kaynaklarının önemli bir bölümünü enerji ithalatına harcamaları dış ticaret açıklarına neden olabilmektedir. Bu çalışmada 1992-2016 yılları arasında Kırgızistan ekonomisinde petrol üretimi ve tüketiminin, elektrik üretimi ve tüketiminin kişi başına GSYİH üzerindeki etkisi ARDL sınır testi yöntemiyle incelenmiştir. Sonuç olarak bağımsız değişkenlerden sadece petrol tüketiminin kişi başına GSYİH’yı uzun dönemde pozitif etkilediği bulunmuştur. Fosil yakıtlar bakımından dışa bağımlı olan Kırgızistan, toplam enerji tüketimi içerisinde yenilenebilir enerji kaynaklarının payını arttırabilmesi durumunda, dış ticaret açıklarını azaltabilecek ve kaynaklarını daha verimli kullanabilecektir.

🔖

Cite This Article

PIRIMBAEV, J., RAVANOGLU, G. A., SULAIMANOVA, B. (2020). EFFECTS OF ENERGY ON ECONOMIC GROWTH: ARDL BOUNDS TESTING FOR KYRGYZSTAN. Reforma, Sayı: 87, 48–63. https://ajindex.com/articles/86640

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. Ak, M. Yeniden Yapılandırılan Sağlık Bakanlığı’nda Değişen İnsan Kaynakları Uygulamalar // Anadolu Kültürel Araştırmalar Dergisi. – 2018. – Cilt: 2. Sayı: 1. – S. 62-78.
  2. Apergıs, N., Payne, J.E. Renewable Energy Consumption and Economic Growth: Evidence from a Panel of OECD Countries // Energy Policy. – 2010. – No 38. – S. 656-660.
  3. Ballı, E., Sigeze, Ç., Manga, M. Enerji Tüketimi ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki: BDT Ülkeleri Örneği // Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi. – 2018. – Sayı: 18. – S. 773-788.
  4. Baum, C.F. A review of Stata 8.1 and its time series capabilities // International Journal of Forecasting. – 2004. – Vol.20. – S. 151-167.
  5. Clemente, J., Montañés, A. & Reyes, M. Testing for a unit root in variables with a double change in the mean // Economics Letters. – 1998. – Vol. 59, No 2. – P. 175-182.
  6. Dickey, D. A. and Wayne, A. F. Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root // Journal of the American Statistical Association. – 1979. – No 74. – P. 427-431.
  7. Çetin, M., Seker, F. Enerji Tüketiminin Ekonomik Büyüme Üzerindeki Etkisi: Türkiye Örneği // Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. – 2012. – Cilt: XXXI, Sayı:1. – S. 85-106.
  8. Karagöl, E., Erbaykal, E., Ertuğrul, H.M. Türkiye’de Ekonomik Büyüme İle Elektrik Tüketimi İlişkis: Sınır Testi Yaklaşımı // Doğuş Üniversitesi Dergisi. – 2007. – Cilt: 8(1). – S. 72-80.
  9. Erdoğan, S., Gürbüz, S. Türkiye’de Enerji Tüketimi ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Yapısal Kırılmalı Zaman Serisi Analizi // Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. – 2014. – Sayı: 32. – S. 79-87.
  10. Koç, S., Saidmurodov, S. Orta Asya Ülkelerinde Elektrik Enerjisi, Doğrudan Yabancı Yatırımı ve Ekonomik Büyüme İlişkisi, Ege Akademik Bakış. – 2018. – Cilt: 18, Sayı: 2. – S. 321-328.
  11. Hamilton, J. D. Time Series Analysis. – Princeton University Press, 1994.
  12. Mackinnon, J. G. Critical Values for Cointegration Tests. Chapter 13 in R. F. Engle and C. W. J. Granger (eds.). Long-run Economic Relationships: Readings in Cointegration. Oxford. Oxford University Press, 1991.
  13. Mackinnon, J. G. Numerical Distribution Functions for Unit Root and Cointegration Tests // Journal of Applied Econometrics. – 1996. – No 11. – P. 601-618.
  14. Narayan, P. K. The saving and investment nexus for China: evidence from cointegration tests // Applied Economics. – 2005. – No 37(17). – P. 1979-1990.
  15. Nelson, Ch. R. and Charles, I. P. Trend and Random Walks in Macroeconomic Time Series // Journ