KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Yönetim ve Ekonomi Dergisi / 2026 / Cilt: 33 Sayı: 3

Çevresel Vergilerin Karbon Emisyonları Üzerindeki Asimetrik Etkileri: İskandinav Ülkeleri için NARDL Analizi (1994–2023)

Asymmetric Effects of Environmental Taxes on Carbon Emissions: A NARDL Analysis for Nordic Countries (1994–2023)

Uğur Ayık(ERZURUM TECHNICAL UNIVERSITY)0000-0002-4181-2289
Sayfa
631–655
Yayın Tarihi
2026-09-21
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Elde edilen bulgular, uzun dönemde eşbütünleşme ilişkisinin yalnızca Finlandiya ve Norveç için geçerli olduğunu göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, çevresel vergilerin kişi başı karbondioksit (CO2) emisyonları üzerindeki etkileri İskandinav ülkeleri için doğrusal olmayan bir çerçevede analiz edilmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu amaçla, 1994–2023 dönemini kapsayan yıllık zaman serileri kullanılmış olup çevresel vergiler Shin vd. (2014) yaklaşımı izlenerek pozitif ve negatif şoklar biçiminde ayrıştırılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen bulgular, uzun dönemde eşbütünleşme ilişkisinin yalnızca Finlandiya ve Norveç için geçerli olduğunu göstermektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2023 Verileri
⚙️Değişkenler:İskandinav Ülkeleri · Çevresel Vergiler · CO2 Emisyonları

Özet

Bu çalışmada, çevresel vergilerin kişi başı karbondioksit (CO2) emisyonları üzerindeki etkileri İskandinav ülkeleri için doğrusal olmayan bir çerçevede analiz edilmektedir. Bu amaçla, 1994–2023 dönemini kapsayan yıllık zaman serileri kullanılmış olup çevresel vergiler Shin vd. (2014) yaklaşımı izlenerek pozitif ve negatif şoklar biçiminde ayrıştırılmıştır. Analizde, CO2 emisyonlarını etkileyebilecek diğer yapısal unsurları kontrol edebilmek amacıyla enerji kullanımı, ticari açıklık, Ar-Ge harcamaları ve imalat sanayi üretim endeksi modele dâhil edilmiştir. Değişkenlerin durağanlık özellikleri Augmented Dickey–Fuller (ADF) ve Phillips–Perron (PP) birim kök testleri yardımıyla incelenmiştir. Ardından, çevresel vergilerin ve kontrol değişkenlerinin CO2 emisyonları üzerindeki kısa ve uzun dönem etkilerini ortaya koymak amacıyla Nonlinear Autoregressive Distributed Lag (NARDL) yaklaşımı uygulanmıştır. Elde edilen bulgular, uzun dönemde eşbütünleşme ilişkisinin yalnızca Finlandiya ve Norveç için geçerli olduğunu göstermektedir. Uzun dönem katsayıları, özellikle Norveç’te çevresel vergilere ait negatif şokların emisyonlarla anlamlı biçimde ilişkili olduğunu ortaya koyarken, kontrol değişkenlerinin uzun dönem etkilerinin genel olarak zayıf kaldığını göstermektedir. Kısa dönem tahmin sonuçları ise eşbütünleşme ilişkisinin varlığından bağımsız olarak, çevresel vergilerin pozitif ve negatif şoklarının ülkeler arasında farklı yön ve büyüklüklerde etkiler yarattığını; ayrıca bazı ülkelerde enerji kullanımı ve üretim yapısına ilişkin değişkenlerin kısa vadeli emisyon dinamiklerinde belirleyici olabildiğini ortaya koymaktadır. Bu bulgular, çevresel vergilerin CO2 emisyonları üzerindeki etkilerinin asimetrik bir yapı sergilediğine ve CO2 emisyonlarının yalnızca çevresel vergiler gibi mali araçlarla değil, enerji ve üretim temelli unsurlarla birlikte değerlendirilmesi gerektiğine işaret etmektedir. Anahtar Kelimeler: İskandinav Ülkeleri, Çevresel Vergiler, CO2 Emisyonları, Asimetrik Etkiler, NARDL Modeli JEL Sınıflandırması: C22, Q53, Q58

Abstract

This study analyses the effects of environmental taxes on per capita carbon dioxide (CO2) emissions for Nordic countries within a nonlinear framework. For this purpose, annual time series data covering the period 1994–2023 are used, and environmental taxes are decomposed into positive and negative shocks following the approach of Shin et al. (2014). To account for additional components that may influence CO2 emissions, energy use, trade openness, R&D expenditures, and the manufacturing production index are included in the model. The stationarity properties of the variables are examined using the Augmented Dickey–Fuller (ADF) and Phillips–Perron (PP) unit root tests. Subsequently, the Nonlinear Autoregressive Distributed Lag (NARDL) approach is applied to identify the short- and long-run effects of environmental taxes and the control variables on CO2 emissions. The findings indicate that a long-run cointegration relationship exists only for Finland and Norway. Long-run coefficient estimates indicate that negative shocks to environmental taxes are highly correlated with emissions, especially in Norway, but the long-run impacts of the control variables are generally weak. Short-run estimation results, regardless of the presence of cointegration, show that positive and negative shocks to environmental taxes generate effects of differing directions and magnitudes across countries. In addition, in some countries, variables related to energy use and production structure play a determining role in short-run emission dynamics. Overall, these findings suggest that the effects of environmental taxes on CO2 emissions are asymmetric and that CO2 emissions should be evaluated not only in relation to fiscal instruments such as environmental taxes, but also in conjunction with energy- and production-based factors. Key Words: Nordic Countries, Environmental Taxes, CO2 Emissions, Asymmetric Effects, NARDL Model JEL Classification: C22, Q53, Q58

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Ayık, U. (2026). Çevresel Vergilerin Karbon Emisyonları Üzerindeki Asimetrik Etkileri: İskandinav Ülkeleri için NARDL Analizi (1994–2023). Yönetim ve Ekonomi Dergisi, Cilt: 33 Sayı: 3, 631–655. https://doi.org/10.18657/yonveek.1870124

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (48)

  1. Ahmad, M., Khan, Z., Rahman, Z.U. and Khan, S. (2018). Does Financial Development Asymmetrically Affect CO2 Emissions in China? An Application of the Nonlinear Autoregressive Distributed Lag (NARDL) Model. Carbon Management, Vol. 9, Iss. 6, 631–644. https://doi.org/10.1080/17583004.2018.1529998
  2. Amel, A. and Nidham, G. (2022). Impact of the Carbon Tax on the Reduction of CO2 Emissions in the EU. Global Scientific Journals, Vol. 10, Iss.5.
  3. Andersson, J. J. (2019). Carbon Taxes and CO₂ Emissions: Sweden as a Case Study. American Economic Journal: Economic Policy, Vol. 11, Iss. 4, 1–30. https://doi.org/10.1257/pol.20170144
  4. Anisiuba, C.A., Abner, I.P., Ugbam, C.O. and et al. (2024). Asymmetric Effect of Environmental Tax on CO2 Emissions Embodied in Domestic Final Demand in Developing Economies: A Panel NARDL Approach. Environment, Development and Sustainability, Vol. 26, 20781–20805. https://doi.org/10.1007/s10668-023-03502-8
  5. Bozatli, O. and Akca, H. (2023). The Effects of Environmental Taxes, Renewable Energy Consumption and Environmental Technology on the Ecological Footprint: Evidence from Advanced Panel Data Analysis. Journal of Environmental Management, Vol. 345, 118857. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2023.118857
  6. Brown, R. L., Durbin, J. and Evans, J. M. (1975). Techniques for Testing the Constancy of Regression Relations Overtime. Journal of the Royal Statistical Society, Vol. 37, Iss. 2, 149-163. https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1975.tb01532.x
  7. Bruvoll, A. and Larsen, B. M. (2004). Greenhouse Gas Emissions in Norway: Do Carbon Taxes Work? Energy Policy, Vol. 32, Iss. 4, 493–505. https://doi.org/10.1016/S0301-4215(03)00151-4
  8. Carraro, Carlo, Ottmar Edenhofer, Christian Flachsland and et al. (2015). The IPCC at a Crossroads: Opportunities for Reform. Science, Vol. 350, Iss. 6256, 34–35. DOI: 10.1126/science.aac4419
  9. Depren, Ö., Kartal, M.T., Ayhan, F. and Depren, S. K. (2023). Heterogeneous Impact of Environmental Taxes on Environmental Quality: Tax Domain Based Evidence from the Nordic Countries by Nonparametric Quantile Approaches. Journal of Environmental Management, Vol. 329, 117031. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2022.117031
  10. Efe, G. N. (2025). İklim Değişikliğiyle Mücadelede Maliye Politikası: Türkiye İçin Emisyon Ticaret Sistemi ve Karbon Vergisi Seçenekleri. Maliye ve Finans Yazıları, Cilt 3, 44-70. https://doi.org/10.33203/mfy.1836651
  11. Fearnside, P. M. (2005). Deforestation in Brazilian Amazonia: History, Rates, and Consequences. Conservation Biology, Vol. 19, Iss. 3, 680–688. https://doi.org/10.1111/j.1523-1739.2005.00697.x
  12. Florides, G. A. and Christodoulides, P. (2009). Global Warming and Carbon Dioxide through Sciences. Environment International, Vol. 35, Iss. 2, 390-401. https://doi.org/10.1016/j.envint.2008.07.007
  13. Hansen, J.E., Sato, M., Lacis, A. and et al. (1998). Climate Forcings in the Industrial Era. The Proceedings of the National Academy of Sciences, Vol. 95, Iss. 22, 12753–12758. DOI: 10.1073/pnas.95.22.12753
  14. Hossain, S. and Masih, M. (2018). Is the Relationship Between FDI and Inflation Nonlinear and Asymmetric? New Evidence from NARDL Approach. Munich Personal RePEc Archive, 112549.
  15. Howard, P. and Sylvan, D. (2015). Expert Consensus on the Economics of Climate Change. New York: New York University School of Law, Institute for Policy Integrity.
  16. Ibe, G. I., Ezeaku, H.C., Okpara, I.I. and et al. (2023). Asymmetric Effect of Environmental Tax on CO2 Emissions Embodied in Domestic Final Demand in South Africa: A NARDL Approach. African Development Review, Vol. 36, Iss. 1, 55-69. https://doi.org/10.1111/1467-8268.12727
  17. International Monetary Fund (IMF) (2017). Factsheet: Climate, Environment, and the IMF. Washington, DC: IMF.
  18. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) (2007). Climate Change. The Physical Science Basis. IPCCWGI Fourth Assessment Report. SPM2feb07.
  19. Katrakilidis, C. and Trachanas, E. (2012). What Drives Housing Price Dynamics in Greece: New Evidence from Asymmetric ARDL Cointegration. Economic Modelling, Vol. 29, Iss. 4, 1064–1069. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2012.03.029
  20. Kurt, M. (2024). G-20 Ülkelerinde Ekolojik Vergilerin Karbon Emisyonları Üzerindeki Etkisi: Panel ARDL Analizi. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt 24, Sayı 2, 672-687. https://doi.org/10.11616/asbi.1453976
  21. Küçüksoy, N. and Akkoç, U. (2020). Industrial Level J Curve in Turkey and China Bilateral Trade: A NARDL Approach. Journal of Research in Economics Politics and Finance, Vol. 5, Iss. 2, 190-209. https://doi.org/10.30784/epfad.732614
  22. Leitão, N.C. (2025). The Impact of Environmental Taxes and Renewable Energy on Carbon Dioxide Emissions in OECD Countries. Energies, Vol. 18, Iss. 10, 2543. https://doi.org/10.3390/en18102543
  23. Lin, B. and Li, X. (2011). The Effect of Carbon Tax on Per Capita CO2 Emissions. Energy Policy, Vol. 39, Iss. 9, 5137–5146.https://doi.org/10.1016/j.enpol.2011.05.050
  24. Luan, D., Mahmood, H., Khalid, S. and et al. (2025). Asymmetric Impact of Green Innovation and Taxation on Environmental Sustainability in Developing Countries. Journal of the Knowledge Economy, Vol. 16, 5216–5237. https://doi.org/10.1007/s13132-024-01959-0
  25. Mehta, D. and Prajapati, P. (2024). Asymmetric Effect of Environment Tax and Spending on CO2 Emissions of European Union. Environmental Science and Pollution Research, Vol. 31, 27416–27431. https://doi.org/10.1007/s11356-024-32990-y
  26. Nunes, l. J. R. (2023). The Rising Threat of Atmospheric CO2: A Review on the Causes, Impacts, and Mitigation Strategies. Environments, Vol. 10, Iss. 4, 66. https://doi.org/10.3390/environments10040066
  27. OECD. (2021). Effective Carbon Rates 2021: Pricing Carbon Emissions through Taxes and Emissions Trading. OECD Publishing.
  28. OECD. (2025). Environmentally Related Tax Revenue (ERTR) Database. Organisation for Economic Co-operation and Development. https://stats.oecd.org/
  29. OECD. (2025). Main Science and Technology Indicators (MSTI). Organisation for Economic Co-operation and Development. https://stats.oecd.org/
  30. OECD. (2025). Main Economic Indicators (MEI) – Manufacturing Production Index. Organisation for Economic Co-operation and Development. https://stats.oecd.org/
  31. Oğuz, N. S. ve Yıldız, S. (2024). Bir Çevre Vergisi Olarak Karbon Vergisi. Anadolu University Journal of Faculty of Economics, Cilt 6, Sayı 1, 19-35. https://doi.org/10.54737/aujfe.1475971
  32. Parry, I., Simon, B. and Karlygash, Z. (2022). Carbon Taxes or Emissions Trading Systems? Instrument Choice and Design. IMF Staff Climate Note, Vol. 2022, Iss. 006, 1-25. https://www.imf.org/-/media/files/publications/staff-climate-notes/2022/english/clnea2022006.pdf
  33. Pearce, D. (1991). The Role of Carbon Taxes in Adjusting to Global Warming. The Economic Journal, Vol. 101, 938–948. http://dx.doi.org/10.2307/2233865
  34. Pesaran, M.H., Shin, Y. and Smith, R.J. (2001). Bounds Testing Approaches to the Analysis of Level Relationships. Journal of Applied Econometrics, Vol. 16, Iss. 3, 289–326. https://www.jstor.org/stable/2678547
  35. Phong, L.H., Van, D.T.B. and Bao, H.H.G. (2019). A Nonlinear Autoregressive Distributed Lag (NARDL) Analysis on the Determinants of Vietnam’s Stock Market. Studies in Computational Intelligence, Vol. 809. https://doi.org/10.1007/978-3-030-04200-4_27
  36. Pigou, A. C. (1920). The economics of welfare. London; Macmillan.
  37. Quadrelli, R. and Peterson, S. (2007). The Energy–Climate Challenge: Recent Trends in CO2 Emissions from Fuel Combustion. Energy Policy, Vol. 35, Iss. 11, 5938–5952. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2007.07.001
  38. Sackitey, G.M., Oddei, J.A., Boğa, S. and et al. (2025). Green Growth in Scandinavia: Assessing the Role of Environmental Taxation, Green Innovation, Trade, and Urbanization in Advancing Clean Energy Consumption. Innovative and Economics Research Journal, Vol. 13, Iss. 3. https://doi.org/10.2478/eoik-2025-0054
  39. Sharif, A., Kartal, M.T., Bekun, F.V. and et al. (2023). Role of Green Technology, Environmental Taxes, and Green Energy towards Sustainable Environment: Insights from Sovereign Nordic Countries by CS-ARDL Approach. Gondwana Research, Vol. 117, 194-206. https://doi.org/10.1016/j.gr.2023.01.009
  40. Shin, Y., Yu, B. and Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling Asymmetric Cointegration and Dynamic Multipliers in an ARDL Framework.
  41. In R. Sickles & W. Horrace (Eds.), Festschrift in Honor of Peter Schmidt (pp. 281–314). Springer.https://doi.org/10.1007/978-1-4899-8008-3_9
  42. Sumner, J., Bird, L. and Smith, H. (2011). Carbon Taxes: A Review of Experience and Policy Design Considerations. Climate Policy, Vol. 11, Iss. 2, 922-943.
  43. Tanıl, E., Karakaş, M. and Kalabak, A.Y. (2023). PREPRINT (Version 1) available at Research Square https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3131634/v1
  44. West, T.O. and Marland, G. A. (2002). A Synthesis of Carbon Sequestration, Carbon Emissions, and Net Carbon Flux in Agriculture: Comparing Tillage Practices in the United States. Agriculture, Ecosystems & Environment, Vol. 91, Iss. 1-3, 217–232. https://doi.org/10.1016/S0167-8809(01)00233-X
  45. World Bank. (2025). World Development Indicators (WDI). The World Bank. https://data.worldbank.org
  46. World Bank (2025). State and Trends of Carbon Pricing Dashboard, https://carbonpricingdashboard.worldbank.org/
  47. Yolal, M. (2025). Karbon Vergisi Uygulamalarının İskandinav Ülkeleri Açısından Değerlendirilmesi. Balıkesir University The Journal of Social Sciences Institute, Cilt 28, Sayı 53, 265-290. https://doi.org/10.31795/baunsobed.1642788
  48. Zhu, Y., Taylor, D. and Wang, Z. (2023). The Role of Environmental Taxes on Carbon Emissions in Countries Aiming for Net-zero Carbon Emissions: Does Renewable Energy Consumption Matter? Renewable Energy, Vol. 218, 119239. https://doi.org/10.1016/j.renene.2023.119239