Büyüme ve emisyonlar arasındaki asimetrik nedensellik analizi: Türkiye örneği

Abstract

Bu tezin amacı Türkiye'de 1960-2018 dönemine ait verileri kullanarak, kişi başına karbon emisyonu ve kişi başına ekonomik büyüme arasındaki kısa ve uzun dönemli asimetrik nedensellik ilişkisini Hatemi-J (2012) kısa dönem asimetrik nedensellik analizi ve Granger Yoon (2002) saklı eşbütünleşme analizi ile incelemektir. Analizler sonucunda, kısa dönemde kişi başına karbon emisyonunun negatif bileşenlerinden, kişi başına ekonomik büyümenin negatif bileşenlerine doğru asimetrik bir nedensellik ilişkisi bulunurken; uzun dönemde, değişkenlerin pozitif bileşenleri ve karbon emisyonunun pozitif bileşeni ile ekonomik büyümenin negatif bileşeni arasında bir uzun dönem denge ilişkisi olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Değişkenler arasındaki dinamiklerin daha iyi anlaşılabilmesi, bileşenler arasındaki faydalı bilgilerin ortaya çıkarılması ve sürdürülebilir kalkınma ve karbon emisyonu seviyesini azaltmayı hedefleyen Türkiye için geliştirilecek çevresel politikalar açısından elde edilen sonuçların literatüre katkı sağlaması beklenmektedir.

The aim of this thesis is investigate the relationship between carbon emission (per capita and economic growth (GDP Per capita) over the period of 1960-2018 in Turkey. To do so, we employ a short-run asymmetric causality test developed by Hatemi-J (2012) and Granger Yoon (2002) for a hidden cointegration relationships.As a result of the analysis, while in the long run, we found that that there is a long-run equilibrium relationship between the positive components of the variables and the positive component of carbon emissions and the negative component of economic growth. There is an asymmetric causality relationship from the negative components of carbon emissions to the negative components of economic growth in the short run. We expect that our result will contribute to the existing literature and that it is important to use the results for better environmental policies in Turkey. This is expected to be useful in the following way: to get a better understanding of the dynamics between the variables; to reveal useful information between the components; and to reduce the carbon emissions.