Dergiler / Sosyoekonomi / 2022 / Cilt: 30 - Sayı: 53

Macaristan Ekonomisinde Enerji Verimliliğini Etkileyen Faktörlerin FOURIER ADL Eşbütünleşme Yaklaşımıyla Belirlenmesi

Determination of Factors Affecting Energy Efficiency in Hungary’s Economy by FOURIER ADL Cointegration Approach

Sayfa
487–507
Yayın Tarihi
2022-10-18
DOI
—
🏛️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)

Ampirik bulgular, kişi başı GSYH ve sanayileşmenin enerji verimliliğini artırdığını; fosil yakıt kullanımının ise enerji verimliliğini azalttığını göstermiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada ileri piyasa yükselen ekonomileri arasında enerji verimliliğini en fazla artıran Macaristan ekonomisi için enerji verimliliğini etkileyen faktörler araştırılmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Ampirik yöntem olarak son yıllarda literatüre kazandırılan Fourier ADL yaklaşımı kullanılmıştır. 1990-2020 örneklem döneminde Macaristan ekonomisine ait yıllık kişi başı GSYH, sanayileşme ve fosil yakıt kullanımı ile enerji verimliliği değişkenleri kullanılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Ampirik bulgular, kişi başı GSYH ve sanayileşmenin enerji verimliliğini artırdığını; fosil yakıt kullanımının ise enerji verimliliğini azalttığını göstermiştir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:2020 · 2020 örnek
⚙️Değişkenler:Enerji Verimliliği · GSYH · Sanayileşme

Özet

Bu çalışmada ileri piyasa yükselen ekonomileri arasında enerji verimliliğini en fazla artıran Macaristan ekonomisi için enerji verimliliğini etkileyen faktörler araştırılmıştır. Ampirik yöntem olarak son yıllarda literatüre kazandırılan Fourier ADL yaklaşımı kullanılmıştır. 1990-2020 örneklem döneminde Macaristan ekonomisine ait yıllık kişi başı GSYH, sanayileşme ve fosil yakıt kullanımı ile enerji verimliliği değişkenleri kullanılmıştır. Ampirik bulgular, kişi başı GSYH ve sanayileşmenin enerji verimliliğini artırdığını; fosil yakıt kullanımının ise enerji verimliliğini azalttığını göstermiştir.

Abstract

In this study, the factors affecting energy efficiency were investigated for the Hungarian economy, which increased energy efficiency the most among the developed market emerging economies. The Fourier ADL approach, introduced to the literature recently, has been used as an empirical method. In the sample period of 1990-2020, the annual GDP per capita of the Hungarian economy, industrialisation and fossil fuel use, and energy efficiency variables were used. Empirical findings show that GDP per capita and industrialisation increase energy efficiency; It has been shown that the use of fossil fuels reduces energy efficiency.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÖZBEK, S., NAİMOĞLU, M., SAHABİ, A. M. (2022). Macaristan Ekonomisinde Enerji Verimliliğini Etkileyen Faktörlerin FOURIER ADL Eşbütünleşme Yaklaşımıyla Belirlenmesi. Sosyoekonomi, Cilt: 30 - Sayı: 53, 487–507. https://ajindex.com/articles/592448

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (16)

  1. Antonietti, R. & F. Fontini (2019), “Does energy price affect energy efficiency? Cross-country panel evidence”, Energy Policy, 129, 896-906.
  2. Banerjee, P. et al. (2017), “Fourier ADL cointegration test to approximate smooth breaks with new evidence from Crude Oil Market”, Economic Modelling, 67, 114-124.
  3. Bayar, Y. & M.D. Gavriletea (2019), “Energy efficiency, renewable energy, economic growth: evidence from emerging market economies”, Quality & Quantity, 53(4), 2221-2234.
  4. Dumitrescu, E.-I. & C. Hurlin (2012), “Testing for Granger non-causality in heterogeneous panels”, Economic Modelling, 29(4), 1450-1460.
  5. Ediger, V.Ş. (2009), “Türkiye’nin Sürdürülebilir Enerji Gelişimi”, TÜBA Günce, 39, 18-25.
  6. Enders, W. & J. Lee (2012), “The flexible Fourier form and Dickey-Fuller type unit root tests”, Economics Letters, 117(1), 196-199.
  7. Farajzadeh, Z. & M.A. Nematollahi (2018), “Energy intensity and its components in Iran: Determinants and trends”, Energy Economics, 73, 161-177.
  8. Filipovic, S. et al. (2015), “Determinants of energy intensity in the European Union: A panel data analysis”, Energy, 92, 547-555.
  9. Fitriyanto, F. & D.D. Iskandar (2019), “An analysis on determinants of energy intensity in ASEAN countries”, Jurnal Ekonomi dan Studi Pembangunan, 11(1), 90-103.
  10. Işığıçok, E. (1994), Zaman serilerinde nedensellik çözümlemesi: Türkiye'de para arzı ve enflasyon üzerine amprik bir araştırma, Bursa: Uludağ Üniversitesi Basımevi. İslatince, H. & C. Haydaroğlu (2009), “Türk İmalat Sanayiinde Enerji Verimliliği ve Yoğunluluğunun Analizi”, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (24), 155-164.
  11. Kao, C. (1999), “Spurious regression and residual-based tests for cointegration in panel data”, Journal of Econometrics, 90(1), 1-44.
  12. Karabat, S. & B. Aydın (2018), “İyi Tarım Uygulamalarının Mandarin Üretiminde Enerji Kullanım Etkinliği ve Ekonomik Analiz Üzerine Etkisi: İzmir İli Örneği”, Toprak Su Dergisi, 7(1), 1-10.
  13. Malik, A. (2019), “Dynamics and Determinants of Energy Intensity: Evidence from Pakistan”, Journal of Academic Research in Economics, 11(2), 249-275.
  14. Mark, N.C. & D. Sul (2003), “Cointegration vector estimation by panel DOLS and long‐run money demand”, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 65(5), 655-680.
  15. Mehmood, B. et al. (2014), “What causes what? Aviation demand and economic growth in Romania: Cointegration estimation and causality analysis”, Romanian Economic Business Review, 9(1), 21-34.
  16. Murshed, M. (2020), “An empirical analysis of the non-linear