Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 37, Aralık 2016, s

Transkript

1 Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 37, Aralık 2016, s Yayın Geliş Tarihi / Article Arrival Date Yayınlanma Tarihi / The Publication Date Yrd. Doç. Dr. Önder BÜBERKÖKÜ Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Erciş İşletme Fakültesi, Finans Bilim Dalı onderbuber@gmail.com Yrd. Doç. Dr. Celal KIZILDERE Yüzüncü Yıl Üniversitesi İktisat Bölümü celalkzldere@gmail.com YÜKSELEN PİYASA EKONOMİLERİNDE EKONOMİK BÜYÜME ve CO2 SALINIMI İLİŞKİSİ: PANEL VERİ EKONOMETRİSİNE DAYALI BİR ANALİZ Öz Bu çalışmada 17 yükselen piyasa ekonomisi için CO2 salınımı ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki yatay kesit bağımlılığı ve yapısal kırılmalar dikkate alınarak panel veri ekonometrisi ile incelenmiştir. Yapısal kırılmaların tespitinde Bai ve Perron (1998, 2003) testinden, serilerin durağanlık özelliklerinin incelenmesinde Carrion-i Silvestre vd. (2005) çoklu yapısal kırılmalı panel birim kök testinden yararlanılmıştır. Değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişki analizinde Westerlund (2006) çoklu yapısal kırılmalı panel koentegrasyon testi, nedensellik analizinde Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) panel nedensellik testi kullanılmıştır. Uzun dönem parametrelerinin tahmininde ise Pesaran (2008) tarafından geliştirilen CCMEG ile Eberhart ve Teal (2010) tarafından geliştirilen AUG tahmincilerinden yararlanılmıştır. Panel sonuçları çift yönlü bir nedenselliğe işaret etmekle birlikte, ülke bazlı sonuçlar çoğu yükselen piyasa ekonomisinin ekonomik büyümelerinde önemli bir soruna yol açmadan küresel ısınma ile mücadeleye katkı sağlayabileceklerine işaret etmektedir. Anahtar kelimeler: Yükselen piyasa ekonomileri, Küresel ısınma, Yapısal kırılma,yatay kesit bağımlılığı, Panel koentegrasyon, Panel nedensellik.

2 ECONOMIC GROWTH AND CO2 EMISSIONS IN EMERGING MARKETS: A PANEL DATA ANALYSIS Abstract This paper examines the CO2 emissions GDP relationship for 17 emerging markets. The Bai and Perron (1998, 2003) test is employed to investigate which series show multiple structural breaks. Further, the Carrion-i Silvestre et al. (2005) panel unit root test is used to determine the integration order of the series. The long-run relationship is then examined by using the Westerlund (2006) panel cointegration test with multiple structural breaks. The causality relationship is examined with the Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) panel causality test. Pesaran s (2008) CCMEG and Eberhart and Teal s (2010) AUG estimators are then employed to estimate the long-run parameters. Results show that most of the emerging markets can reduce CO2 emissions without harming their economic development. Keywords: Emerging markets, Global warming, Structural breaks, Crosssectional dependency, Panel cointegration, Panel causality 1. GİRİŞ Son yıllarda gerek akademik çalışmalarda gerekse günlük hayatta en çok tartışılan konulardan biri de küresel ısınma konusudur. Küresel ısınma diğer etkilerinin yanı sıra ekonomik aktivite üzerinde önemli etkiler doğurabilecek bir sorundur. Küresel ısınmaya yol açan temel değişken ise karbondioksit (CO2) salınımıdır. Dolayısıyla, küresel ısınma ile mücadelede CO2 salınımının azaltılması önemli bir parametredir. Fakat, CO2 salınımına yol açan temel unsur fosil enerji kaynaklarının kullanımı olduğundan CO2 salınımının azaltılmasının ekonomik büyüme üzerindeki olası etkileri de önemli bir tartışma konusu haline gelmektedir. Bu kapsamda literatüre bakıldığında bu alandaki tartışmaların daha çok gelişmiş ülke ekonomileri üzerine odaklandığı görülmektedir. Halbuki, son yıllarda dünya ekonomik üretiminin giderek artan bir kısmı yükselen piyasa ekonomileri tarafından gerçekleştirilmektedir. Buna paralel olarak da bu ülkelerin küresel bazdaki CO2 salınımları artmaktadır. Dolayısıyla, bu ülkeler bir yandan dünya ekonomisine giderek daha fazla katkı sağlarken diğer taraftan da giderek daha fazla oranda CO2 salınımına yol açmaktadırlar. Bu nedenle de CO2 salınımına karşı alınması gereken tedbirlerin yoğun bir şekilde tartışılmaya başlandığı günümüzde yükselen piyasa ekonomileri için CO2 salınımı-ekonomik büyüme ilişkisinin incelenmesi önemli bir konu haline gelmektedir. Literatürde CO2 salınımı ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi açıklamaya çalışan dört farklı yaklaşımdan bahsedilebilir (Apergis ve Payne, 2011: 770; Mohammadi ve Amin, 2015:118). Bunlar: Büyüme hipotezi (Growth hypothesis), Koruma hipotezi (Conservation hypothesis), İlişkisizlik hipotezi (Neutrality hypothesis) ve Karşılıklı etkileşim hipotezidir (Feedback hypothesis). Büyüme hipotezi, CO2 den ekonomik büyümeye doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisinin olduğunu ifade etmektedir. Bu nedenle de politika yapıcıların CO2 salınımının azaltılmasına dönük adımlarının ekonomik büyümeyi negatif etkileyebilecek bir unsur olduğunu belirtmektedir. Koruma hipotezi ise nedensellik ilişkisinin ekonomik büyümeden CO2 salınımına doğru olduğunu ifade etmektedir. Bu nedenle de CO2 salınımında azalışa yol açacak makul adımların atılması ekonomik aktivite üzerinde pek bir olumsuz etkiye yol açmaya- 232

3 bilecektir. İlişkisizlik hipotezi ise iki değişken arasında herhangi bir nedensellik ilişkisi olmadığını ifade etmektedir. Bu nedenle de yine CO2 salınımı konusunda atılacak adımlar ekonomik büyüme üzerinde pek fazla etkili olmayacaktır. Karşılıklı etkileşim hipotezi ise iki değişken arasında çift yönlü bir nedensellik ilişkisi olduğunu ileri sürmektedir. Dolayısıyla, politika yapıcıların enerji politikaları konusunda atacağı adımlar ekonomik büyümeyi de etkileyebilecektir. Bu hipotezlere bağlı olarak literatürde ilgili değişkenler arasındaki ilişkiyi inceleyen oldukça fazla çalışma mevcuttur. Fakat, daha önce belirtildiği gibi bu çalışmaların önemli oranda gelişmiş ülke ekonomileri üzerine odaklandığı görülmektedir. Bu çalışmada ise yükselen piyasa ekonomileri incelenmiştir. Bu kapsamdaki çalışmalara bakıldığında Narayan ve Narayan (2010) gelişmekte olan 43 ülke ekonomisini inceledikleri çalışmalarında ekonomiler geliştikçe ekonomik büyümedeki artışın CO2 salınımının azalmasına katkı sağladığı sonucuna ulaşmışlardır. Pao ve Tsai (2010) BRIC ülkelerini inceledikleri çalışmalarında CO2 den ekonomik büyümeye doğru kısa dönemli bir nedensellik ilişkinin olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Pao ve Tsai (2011) Brezilya ekonomisini inceledikleri çalışmalarında kısa dönemde ekonomik büyümeden CO2 ye doğru bir nedensellik ilişkisinin bulunduğunu, uzun dönemde ise nedenselliğin çift yönlü olduğunu belirtmişlerdir. Pao vd. (2011) Rusya yı inceledikleri çalışmalarında kısa dönemde CO2 den ekonomik büyümeye doğru bir nedensellik ilişkisinin bulunduğunu, uzun dönemde ise değişkenler arasında çift yönlü bir nedensellik ilişkisinin söz konusu olduğunu belirtmişlerdir. Saboori vd. (2012) Malezya ekonomisini inceledikleri çalışmalarında uzun dönemde CO2 salınımından ekonomik büyümeye doğru bir nedensellik ilişkisinin söz konusu olduğunu ifade etmişlerdir. Omri (2013) 14 MENA ülkesini incelediği çalışmasında genel olarak ekonomik büyüme ile CO2 salınımı arasında çift yönlü bir nedensellik ilişkisi olduğu sonucuna ulaşmıştır. Erol vd. (2013) 10 yükselen piyasa ekonomisini inceledikleri çalışmalarında gelir düzeyi artıkça ülkelerin CO2 salınımının azaldığı sonucuna ulaşmışlardır. Cowan vd. (2014) BRICS ülkelerini inceledikleri çalışmalarında Rusya da değişkenler arasında çift yönlü bir nedensellik, G.Afrika da ekonomik büyümeden CO2 salınımına doğru tek yönlü bir nedensellik, Brezilya da ise tersi yönde bir nedensellik ilişkisinin bulunduğunu, Hindistan ve Çin de ise değişkenler arasında herhangi bir nedensellik ilişkisinin bulunmadığını ifade etmişlerdir. Mensah (2014) 6 yükselen Afrika ekonomisini incelediği çalışmasında değişkenler arasındaki ilişkide rejim değişimlerinin söz konusu olduğunu, kısa dönemde Mısır, Nijerya ve Senegal de ekonomik büyümeden CO2 salınımına doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisinin bulunduğunu; G. Afrika, Kenya ve Gana da ise değişkenler arasında herhangi bir nedensellik ilişkisinin bulunmadığını belirtmişlerdir. Zhang ve Zhao (2014) Çin ekonomisini inceledikleri çalışmalarında ekonomik büyümenin CO2 salınımında artışa yol açtığını, fakat gelir dağılımının düzelmesinin CO2 salınımının azaltılmasına katkı sağladığını ifade etmişlerdir. Türkiye üzerine yapılan çalışmalara bakıldığında ise Soytas ve Sarı (2009) ekonomik büyüme ile CO2 arasında herhangi bir nedensellik ilişkisi olmadığı sonucuna ulaşırken, Halıcıoğlu (2009) değişkenler arasında hem kısa hem de uzun dönemde çift yönlü bir nedensellik ilişkisi olduğunu belirtmişlerdir. Ozturk ve Acarvi (2010) ise uzun dönemde CO2 den ekonomik büyümeye doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisinin söz konusu olabileceğini ifade etmişlerdir. Bu çalışmanın amacı yükselen piyasa ekonomileri için CO2 salınımı ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin incelenmesidir. Çalışmanın literatüre katkısı ise şu şekilde ifade edilebilir: Öncelikle, bu çalışmada dünya ekonomisi içerisindeki önemi giderek artan yükselen 233

4 piyasa ekonomileri birlikte incelenmiştir. Bu kapsamda yükselen piyasa ekonomilerinin CO2 salınımına dönük olası politikalarının bu ülkelerin büyüme rakamları üzerindeki olası etkisi anlaşılmaya çalışılmıştır. İkinci olarak ise ilgili literatüre bakıldığında çalışmaların çoğunun zaman serisi ekonometrisine dayandığı (Mohammadi ve Amin, 2015:119; Al-mulali, 2014:713), panel veri analizine dayalı çalışmaların az olduğu ve bu çalışmaların da yatay kesit bağımlılığını pek dikkate almadıkları görülmektedir (Mohammadi ve Parvaresh, 2014:42; Jalil, 2014: 315). Bu da giderek küreselleşen dünyada oldukça katı ve gerçeği çok da iyi yansıtmayan bir yaklaşımdır (Lee ve Lee, 2009:11). Dahası, literatürdeki çalışmaların genelde yıl gibi uzun sayılabilecek bir dönemi inceledikleri düşünüldüğünde yapısal kırılmaların gerçekleşmiş olması da olasıdır. Fakat, genel olarak bu konunun da yeterince incelenmediği görülmektedir. Halbuki, varlığı durumunda bu tür özeliklerin dikkate alınmaması, bir diğer ifadeyle serilerin karakteristik özelliklerinin doğru bir şekilde modellenmemesi elde edilen sonuçların kırılganlığını artırabilmektedir (Banerjee ve Carrion-i-Silvestre, 2013:1; Lee ve Lee, 2009:11; Andrew, 2005:1552; Romero-Avila, 2008:559; Labson ve Crompton, 1993:147). Dolayısıyla, bu çalışmada hem olası yapısal kırılmalar hem de yatay kesit bağımlılığı dikkate alınmıştır. Dahası, bu çalışmada nedensellik analizinde Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) tarafından geliştirilen panel nedensellik testinden yararlanılmıştır. Bu test bazı avantajlara sahiptir. Öncelikle bu test heterojenliğe izin vermekte ve yatay kesit bağımlılığını dikkate almaktadır. Ayrıca, bu test diğer testlerin aksine hem koentegre ilişkinin bulunduğu hem de bulunmadığı durumlarda kullanılabilmektedir. Çalışma dört bölümden oluşmaktadır. İkinci bölümde veri ve metodoloji açıklanmakta, üçüncü bölümde bulgular değerlendirilmekte, dördüncü bölümde ise sonuç kısmı yer almaktadır. 2.VERİ ve METODOLOJİ 2.1. Veri Bu çalışmada 17 yükselen piyasa ekonomisinde CO2 salınımı ile ekonomik büyüme (bu aşamadan sonra GDP) arasındaki ilişki dönemi için yıllık veriler kullanılarak incelenmiştir. Çalışma bir dengeli panel çalışmasıdır. Ülkelerin yükselen piyasa ekonomisi olarak sınıflandırılmasında güncel MSCI (Morgan Stanley Capital International, MSCI) sınıflandırması esas alınmıştır. MSCI sınıflandırmasına göre 23 tane yükselen piyasa ekonomisi bulunmaktadır. Bunlar arasından önemli veri eksikliğine sahip olan ülkeler analiz dışında tutulmuştur 1,2. Çalışmada CO2 salınımı olarak kişi başına düşen karbondioksit salınımı; ekonomik büyümeyi temsilen ise ABD doları cinsinden kişi başına düşen reel milli gelir rakamları kullanılmıştır. Çalışmada değişkenler logaritmaları alınarak analize dahil edilmiştir. Tüm veriler Dünya Bankası ndan temin edilmiştir Güncel MSCI sınıflandırmasına göre yükselen piyasa ekonomileri (emerging markets) kategorisinde Brezilya, Şili, Kolombiya, Meksika, Peru, Çek Cumhuriyeti, Mısır, Yunanistan, Macaristan, Polonya, Katar, Rusya, G.Afrika, Türkiye, Birleşik Arap Emirlikleri, Çin, Hindistan, Endonezya, G.Kore, Malezya, Filipinler, Tayvan ve Tayland yer almaktadır. Bu ülkelerden Tayvan, Çek Cumhuriyeti, Katar, Polonya, Rusya ve Birleşik Arap Emirlikleri ne ait verilerde önemli eksiklikler olduğundan bu ülkeler çalışma kapsamı dışında tutulmuştur. 2 Yunanistan ekonomisi küresel finans krizi ile başlayan süreçte önemli ekonomik sorunlar yaşamıştır. Bu nedenle MSCI tarafından gelişmiş ülkeler kategorisinden çıkarılıp yükselen piyasa ekonomileri sınıfına dahil edilmiştir.

5 2.2 Metodoloji Çalışmada değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişki analizinde diğerlerinin yanı sıra Jaunky (2011) ile Lee ve Lee nin (2009) de çalışmalarında olduğu gibi Denklem (1) de gösterilen model kullanılmıştır: (1) Burada, ; karbondioksit salınımının, ise kişi başına düşen reel milli gelirin logaritmik değerini göstermektedir. ; ülkelere özgü sabit etkileri; model parametresini; ise panel regresyonundan elde edilen hata terimini ifade etmektedir. Çalışmada öncelikle hem ilgili değişkenlerde hem de Denklem (1) de gösterilen modelde yatay kesit bağımlılığı (Cross-sectional dependency, CD) olup olmadığı incelenmiştir. Literatürde bu amaçla çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Genel olarak bu yöntemler arasındaki tercih çalışmada kullanılan veri setinin zaman boyutu (T) ile kesit boyutu (N) arasındaki ilişkiye dayanmaktadır. Bu çalışmada T > N olduğu için Breush ve Pagan (1980) LM testinden yararlanılmıştır. Bu testin Ho hipotezi CD yoktur şeklindedir.çalışmada ardından serilerin entegre derecelerini belirlemek amacıyla Pesaran (2007) tarafından geliştirilen CADF (Crosssectionally Augmented Dickey Fuller, CADF) panel birim kök testinden yararlanılmıştır. Bu test klasik ADF testinin kesit veri ortalamaları ile genişletilmiş hali olup yatay kesit bağımlılığı altında serilerin birim kök içerip içermediğini incelemektedir. Serilerin entegre derecelerinin belirlenmesinin ardından ise değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişki olup olmadığı heterojenliğe izin veren ve yatay kesit bağımlılığını dikkate alan Westerlund (2007) panel koentegrasyon testi ile incelenmiştir. Bu test özü itibariyle hata düzeltme terimine (Error Correction Term, ECT) dayalı bir testtir. Daha açık bir ifadeyle, bu testte Denklem (1) de gösterilen model hata düzeltme modeli olarak genişletilmekte, ardından hata düzeltme teriminin negatif ve istatistikî olarak anlamlı olup olmadığı incelenmektedir. ECT, negatif ve istatistiki olarak anlamlı ise koentegre ilişkinin olduğu aksi durumda ise koentegre ilişkinin olmadığı sonucuna ulaşılmaktadır. Westerlund (2007) panel eşbütünleşme testi Denklem (1) e bağlı olarak Denklem (2) deki gibi ifade edilebilir: 235 (2) Burada modele dahil edilen deterministik bileşenleri, hata düzeltme terimini göstermektedir. Ayrıca, Denklem (2) yeniden Denklem (3) teki gibi yazılabilir: (3) Burada, olmaktadır. Bu testin Ho hipotezi değişkenler arasında koentegre ilişki yoktur şeklindedir. Ho hipotezinin sınanmasında ise dört adet test istatistiğinden

6 yararlanılmaktadır. Bunlardan ikisi panel (Pa ve Pt) diğer ikisi (Ga ve Gt) ise grup ortalamalarına (group mean) dayalı test istatistikleridir. Ho hipotezinin reddedilebilmesi için hata düzeltme teriminin negatif ve istatistiki olarak anlamlı olması gerekmektedir. Westerlund (2007) testinin önemli noktalarından birini de hata düzeltme modelindeki öncül (lead) ve ardıl (lag) değerlerin belirlenmesi oluşturmaktadır.westerlund (2007) orijinal makalesinde öncül ve ardıl değerlerin belirlenmesinde Newey-West (1994) (NW) yönteminden yararlanmıştır 3. Westerlund ve Persyn (2008) ise bu değerleri AIC kriterine göre belirlemiştir. Jaunky (2011) ise bu değerlerin yüksek belirlenmesinin testin gücünü azaltabileceğini ifade edip öncül ve ardıl değerler için bir gecikme kullanmıştır. Bu çalışmada ise literatürdeki bu gelişmeler dikkate alınarak farklı yaklaşımlara karşı dirençli (robust) sonuçlar elde edebilmek amacıyla her üç yöntemden de yararlanılmıştır Çoklu Yapısal Kırılmaların Dikkate Alınması Literatürde yaygın bir şekilde ifade edildiği gibi varlığı durumunda yapısal kırılmaların dikkate alınmaması koentegre ilişki yoktur şeklindeki Ho hipotezinin reddedilememesi yönünde yanlı sonuçlar elde edilmesine yol açabilmektedir. Ayrıca, daha önce belirtildiği gibi değişkenlerin karakteristik özelliklerinin doğru şekilde modellenememesi de elde edilen test sonuçlarının kırılganlıklarını artırmaktadır. Bu gerekçelerle çalışmada serilerin yapısal kırılmalar içerip içermediği de incelenmiştir. Bu amaçla da Bai ve Perron (1998, 2003) testinden yararlanılmıştır. Bai ve Perron (1998, 2003) testi ve olmak 236 üzere dört test istatistiği ile ve olmak üzere iki adet bilgi kriterinden oluşmaktadır. Bu test istatistiklerinden ve test istatistikleri serilerde ve / veya modelde yapısal bir değişim olup olmadığının tespitinde kullanılmaktadır. Testlerin Ho hipotezi yapısal kırılma yoktur şeklindedir. Alternatif hipotez ise maksimum yapısal kırılma sayısı olacak şekilde en az bir tane yapısal kırılma vardır şeklindedir. (dolayısıyla Bai ve Perron (1998, 2003) testi Denklem (4) te gösterilen adet rejime sahip) çoklu regresyon modeline dayanmaktadır. adet yapısal kırılmalı (4) Burada yapısal kırılma noktalarını, ise yapısal kırılma sayılarını göstermek üzere ve olmaktadır. Ayrıca, bağımlı değişkeni, etkisi zamanla değişmeyen açıklayıcı değişkenler vektörünü, ise etkisi zamanla değişen değişkenler vektörünü göstermektedir. ve ise ilgili değişkenlere ait katsayıları ifade ederken hata terimini ifade etmektedir. Değişkenlerin yapısal kırılmalar altında durağanlık özelliklerinin incelenmesinde ise Carrion-i Silvestre vd. (2005) tarafından geliştirilen çoklu yapısal kırılmalı panel birim kök 3 Daha açık bir ifadeyle ardıl ve öncül değerler 4*(T/100) 2/9 ile hesaplanmıştır.

7 testinden yararlanılmıştır. Bu test Hadri (2000) tarafından geliştirilen birinci nesil panel birim kök testinin çoklu yapısal kırılmaları ve CD yi dikkate alacak şekilde genişletilmiş halidir. Testin Ho hipotezi seri durağandır şeklindedir. Testin genel yapısı Denklem 5 teki gibi ifade edilebilir : (5) Burada, çalışmada kullanılan değişkenleri, hata terimini, sabit terimdeki yapısal kırılmaları temsil eden ve için 1, diğer durumlarda 0; ise trend değişkenindeki yapısal kırılmaları ifade eden ve durumunda diğer durumlarda ise 0 değerini alan kukla değişkeni göstermektedir. ise ninci yatay kesit için kırılmanın gerçekleştiği ninci kırılma tarihini ifade etmektedir. Bu test ile Ho hipotezi sınanırken ilk olarak test istatistiği hesaplanmaktadır. Bu test istatistiği Denklem (6) daki gibi ifade edilebilir: (6) 237 Burada, olacak şekilde her bir ülke için tahmin edilen bireysel Kwiatkowski, Phillips, Schmidth ve Shin (KPSS) birim kök test istatistiklerinin toplamını göstermektedir. İkinci olaraksa, yapısal kırılmaların yerini belirleyen vektörü hesaplanmakta ve test istatistiğinden hareketle normalize edilmiş test istatistiğine ulaşılmaktadır. test istatistiği Denklem (7) de gösterildiği gibi ifade edilebilir: (7) Burada, ile, test istatistiğinin sırasıyla bireysel ortalama ve varyans değerlerini ifade etmektedir. Çoklu yapısal kırılmalar altında değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişki olup olmadığının tespitinde ise Westerlund (2006) tarafından geliştirilen çoklu yapısal kırılmalı panel koentegrasyon testinden yararlanılmıştır. Bu test yapısal kırılmaları içsel olarak belirlemekte, kırılma tarihlerinin ülkeler arasında değişmesine izin vermekte ve yatay kesit bağımlılığını da dikkate almaktadır. Westerlund (2006) koentegrasyon testi Denklem (1) e bağlı olarak Denklem (8) deki gibi ifade edilebilir:

8 , (8) Burada, olacak şekilde yapısal kırılmaları; yapısal kırılma sayısını; deterministik bileşenler vektörünü ifade etmektedir. Bu testin Ho hipotezi koentegre ilişki vardır şeklindedir. Bu hipotezin sınanmasında ise Bu test istatistiği Denklem (9) daki gibi ifade edilebilir: test istatistiğinden yararlanılmaktadır. (9) Burada, ve şeklinde ifade edilmekte, ise Denklem (8) deki hata teriminin ( ) etkin bir tahmincisini göstermektedir Uzun Dönem Parametre Tahmini Uzun dönem parametre tahmininde öncelikle Pesaran (2006) tarafından geliştirilen CCEMG (Common Correlated Effects Mean Group, CCEMG) yönteminden yararlanılmıştır. Bu yöntem CD yi dikkate almanın yanı sıra heterojenliğe de izin vermektedir. Ayrıca, CCEMG yapısal kırılmalara ve koentegre ilişki olmama durumuna karşı da dirençli bir tahmincidir ( Sadorsky, 2013:55; Kapetanious vd., 2011:337). Bu yöntem Denklem (10) daki gibi ifade edilebilir: (10) 238 Burada, ile yatay kesit bağımlılığını dikkate almak için modeldeki değişkenlerden hareketle denkleme eklenen kesit veri ortalamalarını ifade etmektedir. Çalışmada ikinci olarak farklı yaklaşımlara karşı dirençli (robust) sonuçlar elde etmek amacıyla Eberhart ve Teal (2010) tarafından geliştirilen AUG (Augmented Mean Group, AUG) yöntemine yer verilmiştir. AUG yöntemi de hem CD ye hem heterojenliğe izin vermekte fakat CCEMG den farklı olarak yatay kesit bağımlılığını ortak dinamik bir süreç olarak modellemektedir. Bu yöntemin tahmininde iki aşamalı bir süreç izlenmektedir. Bu süreç Denklem (11) ve Denklem (12) deki gibi ifade edilebilir: (11) (12)

9 Burada, zaman kuklalarını temsil etmektedir. ise kukla değişkenlerden hareketle elde edilen ve yatay kesit bağımlılığını modele dahil eden değişkendir. Süreci sözel olarak ifade etmek gerekirse burada ilk aşamada (Denklem (11) de) değişkenlerin birinci farkı alınıp modele zaman kuklaları eklenmekte ve model klasik En Küçük Kareler (EKK) yöntemi ile tahmin edilmektedir. İkinci aşamada (Denklem (12) de) ise ilk aşamadan elde edilen kukla değişken katsayıları Denklem (1) deki modele eklenerek model tekrar tahmin edilmektedir. Böylece, Denklem (1) deki model yatay kesit bağımlılığını dikkate alacak şekilde genişletilmiş olmaktadır Değişkenler Arasındaki Nedensellik İlişkisinin İncelenmesi Çalışmanın giriş kısmında belirtilen teorilerden de anlaşılacağı üzere bu alandaki literatür daha çok değişkenler arasındaki nedensellik ilişki üzerine odaklanmaktadır. Değişkenler arasındaki koentegrasyon ilişkisi ise daha çok çalışmada kullanılacak nedensellik testinin yapısının belirlenmesi açısından önem taşımaktadır.örneğin, değişkenler arasında koentegre ilişki var ise Canning ve Pedroni (2008) panel denensellik testi kullanılabilecek iken koentegre ilişkinin olmadığı durumlarda Dumitrescu ve Hurlin (2012) panel nedensellik testinden yararlanılabilmektedir. Dolayısıyla, çalışmada kullanılacak nedensellik testi ulaşılacak sonuçlar açısından oldukça önemli olabilmektedir. Fakat, literatürde yaygın olarak ifade edildiği gibi kullanılan farklı koentegrasyon testleri farklı sonuçlara işaret edebilmektedir. Ayrıca, kullanılan farklı birim kök testleri de serilerin durağanlık özellikleri açısından farklılı bulgulara işaret edebilmektedir. Dolayısıyla, bu durum serilerin aslında birinci dereceden bütünleşik olduğu durumlarda sıfırıncı dereceden bütünleşikmiş gibi işlem görmelerine veya değişkenler arasında aslında koentegre ilişki yok iken varmış gibi bir sonucuna ulaşılmasına sebep olabilmektedir. Bu da nedensellik testlerine hata düzeltme teriminin eklenip eklenmeyeceği ya da serilerin farkı alınarak mı yoksa düzey değerleriyle mi kullanılacağı gibi konularda bir belirsizliğe yol açarak doğru olmayan model spesifikasyonlarına dayalı analizler yapılmasına sebep olabilmektedir. Bu nedenlerden dolayı bu çalışmada değişkenler arasındaki nedensellik ilişkisi Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) panel nedensellik testi ile incelenmiştir. Bu test Westerlund (2007) eşbütünleşme testinde olduğu gibi hem heterojenliğe izin vermekte hem de yatay kesit bağımlılığını dikkate almaktadır. Ayrıca, bu testin iki önemli avantajı daha sunmaktadır. Bunlardan birincisi, standart nedensellik testlerinin aksine bu testin serilerin durağan olmasını gerektirmemesi bir diğer ifade ile hem I (1) hem de I(0) olan serileri birlikte modelleyebilmesi ikincisi ise değişkenler arasında hem koentegre ilişkinin olduğu hem de olmadığı durumlarda kullanılabilmesidir. Böylece bu test yanlış model spesifikasyonuna dayalı yanlı sonuçlar elde edilmesini en azından asimptotik olarak engelleyebilmektedir (Emirmahmutoğlu ve Köse, 2011:870; Yamada ve Toda, 1998:57). Ayrıca, bu test nedensellik analizinde gecikme uzunluğunun da her bir ülkeye için farklılaşmasına izin vermekte ve serileri düzey değerleri ile modellendiğinden uzun dönemli bilgi kaybını da azaltmaktadır (Toda ve Yamamato, 1995:226; Emirmahmutoğlu ve Köse, 2011:871). Bu test için önsel olarak belirlenmesi gereken tek şey serilerin maksimum entegrasyon derecesidir (dmax). Bu kapsamda Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) panel nedensellik testi Denklem (13) te gösterildiği gibi ifade edilebilir: 239

10 (13) Burada, her bir ülke için farklı değerler alabilen gecikme uzunluğunu, ise nedensellik analizinde dikkate alınacak maksimum entegrasyon derecesini göstermektedir. Ülke bazlı analizlerde hipotezinin reddedilmesi CO2 nin ekonomik büyümenin nedeni olduğu anlamına gelmektedir. Ekonomik büyümenin CO2 nin nedeni olduğunun ifade edilebilmesi içinse hipotezinin reddedilmesi gerekmektedir. Panel bazlı nedensellik analizi için gerekli olan test istatistiği ise her bir ülke için yukarıda belirtildiği şekliyle nedensellik analizleri yapılırken elde edilen olasılık değerlerinin Fisher (1932) tarafından tavsiye edilen yöntem dikkate alınarak Denklem (14) te gösterildiği gibi toplulaştırılmasıyla (aggregated) elde edilmektedir: (14) 240 Bu şekilde elde edilen Fisher (1932) test istatistiği serbestlik derecesi ile dağılımına uymaktadır. Testin yatay kesit bağımlılığına karşı dirençli kritik tablo değerleri ise bootsrap yöntemi ile elde edilmektedir. 3. BULGULAR Çalışmada öncelikle CO2 ve GDP değişkenleri ile Denklem (1) de gösterilen model için yatay kesit bağımlılığının geçerli olup olmadığı Breush ve Pagan (1980) LM testi ile incelenmiştir. Tablo 1 de sunulan bulgular incelendiğinde ilgili test istatistiğinin her durumda yatay kesit bağımlılığının olduğuna işaret ettiği görülmektedir. Tablo 1: BP-LM (1980) Testi Sonuçları LNCO2 LNGDP Model Breush ve Pagan (1980) LM *[0.000] *[0.000] *[0.000] *, %5 anlamlılık düzeyini göstermektedir. Parantez içindeki değerler olasılık değerleridir. Bu nedenle serilerin entegre derecelerinin belirlenmesinde CD yi dikkate alan Pesaran (2007) CADF testi kullanılmıştır. Elde edilen bulgular Tablo 2 de sunulmuştur. Sonuçlar incelendiğinde hem t-bar hem de z [t-bar] istatistiklerinin her durumda serilerin düzey değerlerinde durağan olmadığına işaret ettiği görülmektedir. Değişkenlerin birinci farkı alınarak birim kök testi uygulandığında ise değişkenlerin durağan hale geldiği anlaşılmaktadır. Dolayısıyla bulgular serilerin birinci dereceden bütünleşik yani I(1) olduklarına işaret etmektedir.

11 Tablo 2: Pesaran (2007) CADF Panel Birim Kök Testi Sonuçları Gecikme=0 Gecikme =1 Gecikme =2 Model: C&T t-bar z[t-bar] t-bar z[t-bar] t-bar z[t-bar] LNCO [0.977] [0.988] [0.973] LNGDP [0.972] [0.821] [0.977] LNCO * *[0.000] * -7.14* [0.000] * -3.98* [0.000] LNGDP * * [0.000] * -6.36*[0.000] * -3.75* [0.000] Model :C LNCO [0.561] [0.436] [0.439] LNGDP [0.901] [0.459] [0.709] LNCO * * [0.000] * -8.26*[0.000] * -5.07*[0.000] LNGDP * * [0.000] * -7.48* [0.000] * -4.81* [0.000] Parantez içindeki değerler olasılık değerleridir. C trendsiz modeli, C+T ise trendli modeli ifade etmektedir. serilerin birinci farkının alındığını göstermektedir. t-bar için %5 anlamlılık düzeyindeki kritik tablo değerleri trendsiz model için ; trendli model içinse dir. CO2 salınımı ile GDP arasında uzun dönemli bir ilişki olup olmadığının incelenmesi amacıyla uygulanan Westerlund (2007) panel koentegrasyon testi sonuçları Tablo 3 te sunulmuştur. Öncelikle CD yi dikkate almayan olasılık değerlerine bakıldığında (asimptotik p- değerleri) öncül ve ardıl değerlerin 1 olarak alındığı veya NW ile belirlendiği her durumda her dört test istatistiği tarafından da değişkenler arasında koentegre bir ilişki olmadığını ifade eden Ho hipotezinin reddedilemediği görülmektedir. Burada sadece öncül ve ardıl değerlerin AIC ile belirlendiği durumda toplam 4 test istatistiğinin ikisi tarafından değişkenler arasında koentegre bir ilişki olabileceği sonucuna ulaşılabilmektedir. Dolayısıyla, toplam 12 durum 4 dikkate alındığında Westerlund (2007) koentegrasyon testine ait test istatistiklerinin CD nin dikkate alınmadığı durumda baskın bir şekilde değişkenler arasında koentegre bir ilişkinin olmadığına işaret ettiği görülmektedir. CD yi dikkate alan olasılık değerleri dikkate alındığında ise %5 anlamlılık düzeyinde sadece 1 defa ilgili test istatistiklerinin değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişkinin olabileceğine işaret ettiği anlaşılmaktadır. %10 anlamlılık düzeyi dikkate alındığında ise Westerlund (2007) koentegrasyon testine ait test istatistiklerinin toplam 12 durumdan 5 tanesinde değişkeler arasında uzun dönemli bir ilişki olabileceğine işaret ettiği görülmektedir. Dolayısıyla, CD nin dikkate alındığı durumda da Westerlund (2007) koentegrasyon testinin GDP ile CO2 arasında uzun dönemli bir ilişki olduğuna dair güçlü kanıtlar sunduğunu ifade etmek güçtür. 241 Tablo 3: Westerlund (2007) Panel Koentegrasyon Testi Sonuçları Panel A: Öncül ve ardıl değerler 1 alındığında Test istatistiği Z değeri Asimptotik p-değeri CD ye dirençli p-değeri Gt * Ga Pt Pa * Panel B: öncül ve ardıl değerler NW ile belirlendiğinde Gt Ga Yani öncül ve ardıl değerlerin belirlenmesinde daha önce belirtilen üç farklı yaklaşım ile her durumda elde edilen ilgili dört adet test istatistiği dikkate alındığında elde edilen toplam durum ifade edilmektedir

12 Pt Pa * Panel C: Öncül ve ardıl değerler AIC ile belirlendiğinde Gt Ga Pt * 0.068* Pa * 0.045* *, %10 veya daha iyi bir anlamlılık düzeyini ifade etmektedir. Bartlett kernel window genişliği 4*(T/100)^2/9 formülüne ile belirlenmiştir. 3.1.Yapısal Kırılmaların Dikkate Alınması Yukarıda belirtilen sonuçlara rağmen Westerlund (2007) koentegrasyon testinin bir dezavantajı şudur ki bu test olası yapısal kırılmaları dikkate almamaktadır. Halbuki, literatürde yaygın bir şekilde belirtildiği gibi olası yapısal kırılmaların dikkate alınmaması koentegre ilişki olmadığını ifade eden Ho hipotezinin reddedilememesi yönünde yanlı sonuçlar elde edilmesine yol açabilmektedir. Dolayısıyla, bulguların çoğu durumda değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişki olmadığı sonucuna işaret etmiş olmasında olası yapısal kırılmaların dikkate alınmaması etkili olmuş olabilir. Bu nedenle çalışmanın bu aşamasında Bai ve Perron (1999, 2003) testi kullanılarak serilerin yapısal kırılmalar içerip içermediği incelenmiştir. Bu amaçla Bai ve Perron (1999,2003) testine ait UDmax ve WDmax istatistiklerinden yararlanılmıştır. Yapısal kırılma sayıları ise SIC ve LWZ kriterleri ile belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar Tablo 4 te sunulmuştur. Sonuçlar incelendiğinde Mısır için GDP, Meksika içinse CO2 değişkeni dışındaki tüm değişkenler için UDmax ve WDmax test istatistiklerden en az birinin %5 anlamlılık düzeyinde Ho hipotezini reddettiği görülmektedir. Bu da ilgili serilerde yapısal kırılmaların olduğu anlamına gelmektedir. Yapısal kırılma sayılarının tespiti için BIC ve LWZ istatistiklerine bakıldığında da ilgili serilerin her durumda en az iki yapısal kırılmaya sahip oldukları anlaşılmaktadır. Bu bulgular da koentegrasyon analizinde hem yatay kesit bağımlılığının hem de yapısal kırılmaların dikkate alınmasının önemli olduğu anlamına gelmektedir. Bu nedenle de çalışmada Westerlund (2006) çoklu yapısal kırılmalı koentegrasyon testinden de yararlanılmıştır. 242 Tablo 4: Bai ve Perron (1999, 2003) Çoklu Yapısal Kırılma Testi Sonuçları Ülkeler LNCO2 m LNGDP m UDmax WDmax SIC LWZ UDmax WDmax SIC LWZ Brezilya * * * 3 3 Şili * * * * 4 4 Çin * * * * 5 5 Kolombiya 8.382* * * 98.64* 4 4 Mısır * * Macaristan * * * * 5 2 Hindistan * * * * 5 4 Endonezya * * * * 5 4 Yunanistan * * * * 4 3 G.Kore * * * * 5 5 Malezya * * * * 5 4 Meksika * * 3 2 Peru * * * * 3 3

13 Filipinler * 29.71* * 4 4 G.Afrika * * * 4 2 Tayland * * * * 5 4 Türkiye 77.08* * * * 4 4 *, %5 anlamlılık düzeyini göstermektedir. UDmax ve WDmax test istatistikleri için %5 anlamlılık düzeyindeki kritik değerler sırasıyla ve dır. Hata teriminin dağılımının yapısal kırılmalar arasında değişimine izin verilmiştir. Maksimum yapısal kırılma sayısı 5, triminaj ise 0.15 olarak alınmıştır. m, ilgili kriterlerce belirlenen yapısal kırılma sayılarını göstermektedir. Fakat, Westerlund (2006) çoklu yapısal kırılmalı koentegrasyon testini kullanmadan önce yapısal kırılmalar altında CO2 ve GDP serilerinin I(1) olup olmadığının incelenmesi gerekmektedir. Bu amaçla Cariron-i Silvestre vd. (2005) çoklu yapısal kırılmalı panel birim kök testi kullanılmıştır. Elde edilen bulgular Tablo 5 te sunulmuştur. Tablo 5: Carrion-i Sivestre vd. (2005) Yapısal Kırılmalı Panel Birim Kök Testi Sonuçları LNCO2 LNGDP Sabit terimde çoklu yapısal kırılmalar Düzey Asimptotik olasılık değerleri Asimptotik olasılık değerleri LM ( ) test istatistiği *[0.000] *[0.000] CD ye dirençli kritik değerler CD ye dirençli kritik değerler %90 %95 %90 % Sabit terim ve trend değişkende çoklu yapısal kırılmalar 243 Düzey Asimptotik olasılık değerleri Asimptotik olasılık değerleri LM ( ) test istatistiği *[0.000] *[0.000] CD ye dirençli kritik değerler CD ye dirençli kritik değerler %90 %95 %90 % *, %5 anlamlılık düzeyini göstermektedir. Kırılma sayıları maksimum yapısal kırılma sayısı 5 olacak şekilde BIC kriterine göre belirlenmiştir. Triminaj 0.15 alınmıştır. Uzun dönemli varyans heterojenlik varsayımı altında tahmin edilmiştir. Öncelikle, yapısal kırılmaların dikkate alınıp yatay kesit bağımlılığının dikkate alınmadığı durumu ifade eden asimptotik olasılık değerlerine bakıldığında her durumda serilerin düzey değerlerinde durağan olmadıkları görülmektedir. Yatay kesit bağımlılığının da %5 anlamlılık düzeyinde dikkate alındığı duruma gelince GDP serisinin yine her durumda düzey değerinde durağan olmadığı CO2 serisinin ise trendli model spesifikasyonu dikkate alındığında düzey değerinde durağan trendsiz model spesifikasyonu dikkate alındığında ise düzey değerinde durağan olmadığı görülmektedir. Bu noktada literatürdeki benzer çalışmalara bakıldığında serilerin düzey değerlerine uygulanan birim kök testlerinin birbirinden farklı sonuçlar verdiği durumlarda birinci farkı alınmış serilerin durağan çıkmasının serilerin I(1) olduğunun kabul edilmesi için yeterli olduğunun belirtildiği görülmektedir (Chiu vd., 2010: 708; Rao ve Kumar, 2009 : 1014; Singh, 2013: 692). Nitekim, bu çalışmada da serilerin birinci farkına birim kök testi uygulandığında her durumda serilerin durağan olduğu görülmektedir 5. Ayrıca, burada seriler oran cinsinden 5 Sadelik sağlamak amacıyla sonuçlar burada gösterilmemiştir. Yazardan talep edilmesi halinde temin edilebilir.

14 ifade edildiğinden trendsiz model spesifikasyonunun daha uygun olabileceği de ifade edilebilir (Romero-Avila ve Usabiaga, 2009). Dolayısıyla, literatürdeki bu yaklaşımlardan hareketle CO2 serisinin de I (1) olduğuna karar verilip koentegrasyon analizine geçilmiştir. Bu amaçla kullanılan Westerlund (2006) koentegrasyon testi önce sabit terimde (Tablo 6) ardından da hem sabit terim hem de trend değişkeninde (Tablo 7) çoklu yapısal kırılmalara izin verecek şekilde tahmin edilmiştir. Tablo 6: Westerlund (2006) Çoklu Yapısal Kırılmalı Panel Koentegrasyon Testi Sonuçları Ülkeler LM test ist [0.520] Kırılma sayısı Yapısal kırılma tarihleri Brezilya Şili Çin Kolombiya Mısır 0 Macaristan Hindistan Endonezya Yunanistan G.Kore Malezya Meksika Peru Filipinler G.Afrika Tayland Türkiye *, %5 anlamlılık düzeyini göstermektedir. LM test istatistiği için parantez içinde verilen değer CD ye karşı dirençli olasılık değeridir. Triminaj 0.15 olarak alınmıştır. Kırılma sayıları maksimum yapısal kırılma sayısı 5 olacak şekilde BIC kriterine göre belirlenmiştir. 244 Bu kapsamda elde edilen bulgular incelendiğinde çoklu yapısal kırılmalara izin verilen her iki durumda da koentegre ilişki olduğunu ifade eden Ho hipotezinin reddedilemediği görülmektedir. Bu bulgular da CO2 ile GDP arasında uzun dönemli bir ilişki olduğu anlamına gelmektedir.

15 Tablo 7: Westerlund (2006) Çoklu Yapısal Kırılmalı Panel Koentegrasyon Testi Sonuçları Ülkeler LM test ist [0.520] Kırılma sayısı Yapısal kırılma tarihleri Brezilya Şili Çin Kolombiya Mısır Macaristan Hindistan Endonezya Yunanistan G.Kore Malezya Meksika Peru Filipinler G.Afrika Tayland Türkiye *, %5 anlamlılık düzeyini göstermektedir. LM test istatistiği için parantez içinde verilen değer CD ye karşı dirençli olasılık değeridir. Triminaj 0.15 olarak alınmıştır. Kırılma sayıları maksimum yapısal kırılma sayısı 5 olacak şekilde BIC kriterine göre belirlenmiştir. 245 Belirtilen bu sonuçlara ilaveten bu testler tarafından belirlenen yapısal kırılma tarihlerinin genel olarak pratik hayattaki gelişmelerle uyumlu olması beklenmektedir. Fakat, şu da belirtilmelidir ki literatürde kullanılan farklı testler farklı kırılma tarihlerine işaret edebilmektedir. Ayrıca, modelde yer alan parametrelerden hangisinde ve / veya hangilerinde yapısal değişimlere izin verildiğine bağlı olarak da yapısal kırılma tarihleri değişebilmektedir. Dahası, bazı durumlarda beklentiler olayların gerçekleşmesinden önce iktisadi birimlerin davranışlarında değişimlere yol açabileceğinden her zaman testler tarafından sunulan kırılma tarihleri pratik hayat gerçekleşmeleri ile bire bir uyuşmayabilmektedir (Maslyuk ve Smyth, 2008). Bu kapsamda Westerlund (2006) testi tarafından sunulan yapısal kırılma tarihlerine bakıldığında yapısal kırılmaların genel olarak , , ve dönemlerinde ortaya çıktığı görülmektedir dönemini etkileyebilecek gelişmelere bakıldığında bilindiği gibi yılında yaşanan Arap-İsrail savaşı ile birlikte OPEC tarafından uygulanan petrol ambargosu ve bunun sonucunda dünya genelinde artan enflasyon ve gerileyen büyüme rakamları ile 1975 yılında Katar, Irak ve Venezüella gibi ülkelerin petrol kaynaklarını kamulaştırma kararları bu dönem üzerinde çeşitli etkilere yol açmış olabilir dönemine bakıldığında ise özellikle 1980 li yıllar ile birlikte dünya ekonomilerinde 6 Westerlund (2006) orijinal makalesinde T < 100 olduğu durumlarda sabit terim ve trend bileşenlerinde çoklu yapısal kırılmalara izin veren model formunun pek kullanılmaması gerektiğini ifade etmiştir. Bu nedenle yapısal kırılma tarihleri yorumlanırken sadece sabit terimde çoklu yapısal kırılmalara izin veren model spesifikasyonu sonuçları dikkate alınmıştır. Çalışmada T < 100 olmasına rağmen sabit terim ve trend bileşenlerinde çoklu yapısal kırılmalara izin veren model spesifikasyonunun sonuçlarına da yer verilmesinin nedeni ise hem literatürde bu duruma rağmen ilgili spesifikasyonu kullanan çalışmaların olması hem de olası farklı yaklaşımlara karşı dirençli (robust) sonuçlar elde etme çabasıdır. Ayrıca, bu model spesifikasyonu tarafından sunulan yapısal krılma tarihlerine bakıldığında da diğer yaklaşımdan çok da farklı olmadığı anlaşılmaktadır.

16 liberalleşme adımlarının hız kazanması, ekonomilerin bu doğrultuda bir dönüşüm sürecine girmesi, İran İslam devriminin gerçekleşmesi, İran-Irak savaşının yaşanması, Latin Amerika ülkelerinde borç krizlerinin söz konusu olması, ABD de enflasyon oranının %10 ların üzerine çıkması ile birlikte ABD merkez bankasının faiz oranlarını artırması gibi gelişmeler de bu dönem içinde ekonomik büyüme ve enerji kullanımını etkilemiş olabilir dönemine bakıldığında Körfez savaşının yaşanması, dönemine bakıldığında 2002 Arjantin krizi, 2001 Türkiye krizi, 2002 Brezilya krizi ve 2001 dot. com krizi gibi gelişmeler ile Asya ve 1998 Rusya krizleri sonrasında yükselen piyasa ekonomilerinde yaşanan yapısal dönüşümler de ilgili değişkenler üzerinde bu dönmlerde çeşitli etkilere yol açmış olabilir. Değişkenler arasında uzun dönemi bir ilişki olduğu sonucuna ulaşıldıktan sonra uzun dönem parametre tahminine geçilmiştir. Bu amaçla CD yi dikkate alan CCEMG ve AUG yöntemlerinden yararlanılmıştır. Bu kapsamda elde edilen sonuçlar Tablo 8 de sunulmuştur 7. Tablo 8: Pesaran (2008) CCMGE ile Eberhart ve Teal (2010) AUG Parametre Tahmin Sonuçları Uzun dönem parametreleri CCEMG p-değeri AUG p-değeri Panel sonuçları * * *, %5 anlamlılık düzeyini göstermektedir. Panel sonuçlarına bakıldığında CCMGE ile AUG nun birbirine benzer bulgulara işaret ettiği görülmektedir. Bir diğer ifadeyle her iki yöntem de uzun dönem katsayısının pozitif ve istatistiki olarak anlamlı olduğunu göstermektedir. Bu katsayı CCMGE için yaklaşık 0.88 iken AUG için 0.81 olmaktadır. Bir diğer ifadeyle, bulgular yükselen piyasa ekonomileri için uzun dönemde GDP deki %1 lik bir artışın CO2 salınımında %0.8 in üzerinde bir artışa yol açtığına işaret etmektedir Panel Nedensellik Analizi Çalışmada bu aşamasına kadar değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişki ve parametre tahmini üzerinde durulmuştur. Fakat, daha önce de belirtildiği gibi koentegrasyon testlerinin birbirinden farklı sonuçlara işaret edebileceği bu çalışmada da görülmüştür. Bu da daha önce belirtilen özelliklerine (yani, örneğin, hem koentegre ilişkinin bulunduğu hem de bulunmadığı durumlarda kullanılabilme gibi) bağlı olarak Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) panel nedensellik testinin kullanılmasının önemini artırmıştır. Fakat, Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) panel nedensellik testi uygulanmadan önce bu testin varsayımlarının çalışmada kullanılan veri seti için geçerli olup olmadığının incelenmesi gerekmektedir. Daha önce de belirtildiği gibi bu test hem CD yi dikkate almakta hem de heterojenliğe izin vermektedir. Bu nedenle öncelikle çalışmada kullanılan serilerde ve / veya modelde yatay kesit bağımlılığının olup olmadığının incelenmesi gerekmektedir. Nitekim, bulgular kısmında Breush ve Pagan (1980) LM testi uygulanmış ve yatay kesit bağımlılığının olduğu tespit edilmişti. İkinci olarak ise veri setinin heterojen bir özellik sergileyip sergilemediğinin belirlenmesi gerekmektedir. Bu amaçla literatürle uyumlu 7 Normalde ilgili uzun dönem parametre tahmincileri ülke bazlı sonuçları da rapor edebilmektedir. Fakat, hem sadelik sağlamak hem de bu alandaki literatür genel olarak uygulanacak nedensellik testinin belirlenmesi açısından değişkenler arasında koentegre bir ilişki bulunup bulunmadığı üzerine odaklandığından burada da sadece panel sonuçları rapor edilmiştir. Yazardan talep edilmesi halinde diğer sonuçlara da ulaşılabilir.

17 bir şekilde Pesaran ve Yamagata (2008) tarafından geliştirilen testten yararlanılmıştır. Bu test Swamy (1970) tarafından geliştirilen testin standardize edilmiş halidir.testin Ho hipotezi heterojenlik yoktur şeklindedir. Bu test Δ and Δ adj olmak üzere iki adet test istatistiğinden oluşmaktadır. Δ adj test istatistiği Δ test istatistiğinin geliştirilmiş halini ifade etmektedir. Çalışmada nedensellik analizinde hem GDP nin hem de CO2 nin bağımlı değişken olduğu model spesifikasyonları dikkate alındığından (örneğin Denklem (13) te ifade edildiği gibi) bu test uygulanırken de bu durum dikkate alınarak ilgili test uygulanmıştır. Bu kapsamda elde edilen sonuçlar Tablo 9 da gösterilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde her durumda her iki test istatistiğinin de heterojenliğin varlığına işaret ettiği görülmektedir. Tablo 9: Pesaran ve Yamagata (2008) Homojenlik Testi bağımlı değişken: lnco2 bağımlı değişken: lngdp Test istatistiği Δ *[0. 000] *[0.0 00] Δ adj *[0. 000] *[0.0 00] *, %10 veya daha iyi bir anlamlılık düzeyini göstermektedir. Verilen değerler test istatistikleridir. Parantez içerisindeki değerler olasılık değerleridir. Dolayısıyla elde edilen bulgular nedensellik analizinde yatay kesit bağımlılığının ve heterojenliğin dikkate alınmasının önemli olduğuna işaret etmektedir. Nitekim, bu hususlar da Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) panel nedensellik testi tarafından dikkate alınan özelliklerdir. Fakat, bu nedensellik testi uygulanmadan önce sistemde kullanılacak dmax değerinin belirlenmesi gerekmektedir. Bu amaçla Phillips ve Perron (PP) birim kök testinden yararlanılmıştır. Bu test trendli ve trendsiz model spesifikasyonları dikkate alınarak uygulanmıştır. Sonuçlar incelendiğinde %10 veya daha iyi bir anlamlılık düzeyinde her durumda dmax değerinin 1 olduğu anlaşılmaktadır (Tablo 10) Tablo 10: PP Birim Kök Testi Sonuçları (trendsiz) PP lnco2 PP lngdp Dmax Düzey Birinci fark Düzey Birinci fark Yükselen piyasa Ekonomileri Brezilya 0.452(3) 0.002(0)* 0.125(2) 0.001*(2) 1 Şili 0.896(2) 0.002(2)* 0.983(2) 0.002*(3) 1 Çin 0.992(2) 0.010(1)* 0.999(0) 0.004*(2) 1 Kolombiya 0.247(2) 0.000(0)* 0.772(2) 0.001*(2) 1 Mısır 0.509(5) 0.000(3)* 0.763(0) 0.008*(3) 1 Macaristan 0.898(3) 0.000(3)* 0.336(4) 0.013*(0) 1 Hindistan 0.945(4) 0.000(3)* 0.999(8) 0.000*(4) 1 Endonezya 0.218(11) 0.000(9)* 0.534(1) 0.001*(0) 1 Yunanistan 0.001*(4) (3) 0.000*(3) 1 G.Kore 0.093*(4) (3) 0.000*(1) 1 Malezya 0.876(1) 0.000(1)* 0.476(1) 0.000*(2) 1 8 Sadelik sağlamak amacıyla sadece trendsiz model spesifikasyonuna ilişkin sonuçlar burada gösterilmiştir. Fakat, yukarıda belirtildiği trendli model spesifikasyonu da benzer sonuçlara işaret etmektedir. Yazardan talep edilmesi durumunda bu sonuçlara da ulaşılabilir. Ayrıca, Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) de orijinal çalışmalarında dmax değerinin belirlenmesinde trendsiz model spesifikasyonunu üzerinde durmuştur.

18 Meksika 0.026*(1) (1) 0.000*(3) 1 Peru 0.866(1) 0.000(1)* 0.934(1) 0.005*(1) 1 Filipinler 0.513(3) 0.000(3)* 0.862(2) 0.024*(2) 1 G.Afrika 0.341(3) 0.000(3)* 0.820(2) 0.004*(2) 1 Tayland 0.818(2) 0.003(2)* 0.772(3) 0.006*(1) 1 Türkiye 0.602(3) 0.000(5)* 0.911(2) 0.000*(2) 1 Verilen değerler olasılık değerleridir. *, %10 veya daha iyi bir anlamlılık düzeyini ifade etmektedir. Parantez içindeki değerler bandwidth değerleridir. Bu bilgiler dikkate alınarak uygulanan Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) panel nedensellik testi sonuçları Tablo 11 de sunulmuştur. Öncelikle panel sonuçlarına bakıldığında bulguların değişkenler arasında çift yönlü bir nedensellik ilişkisinin bulunduğuna işaret ettiği görülmektedir. Dolayısıyla, bu bulgulara göre ekonomik büyümedeki değişim CO2 salınımında CO2 salınımındaki değişim de ekonomik büyümede bir değişime yol açmaktadır. Fakat, literatürde de yaygın olarak ifade edildiği gibi panel sonuçları daha çok genel durumu ifade etmektedir. Dolayısıyla, daha ayrıntılı sonuçlar elde etmek amacıyla ülke bazlı sonuçlar da incelenmiştir. Bu kapsamda elde edilen bulgulara bakıldığında toplam 17 ülkeden 8 tanesinde (Brezilya, Şili, Çin, Kolombiya, Hindistan, Endonezya, Tayland ve Türkiye) değişkenler arasında herhangi bir nedensellik ilişkisinin bulunmadığı, 4 tanesinde (Yunanistan, Meksika, Peru, G.Afrika) GDP den CO2 ye doğru bir nedensellik ilişkisinin bulunduğu 3 tanesinde (Mısır, Malezya ve Filipinler) çift yönlü bir nedensellik ilişkisinin söz konusu olduğu kalan 2 ülkede (Macaristan ve G.Kore) ise CO2 den GDP ye doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisinin bulunduğu anlaşılmaktadır. Bu kapsamda bulgular öncelikle toplam 17 ülkeden 12 sinin daha açık bir ifadeyle değişkenler arasında nedensellik ilişkisi bulunmayan ilgili 8 ülke ile GDP den CO2 ye doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisi bulunan ilgili 4 ülkenin küresel ısınma ile mücadeleye katkı sağlayabileceklerine işaret etmektedir.çünkü bu ülkelerde CO2 salınımındaki makul düzeydeki azalmaların ekonomik büyüme üzerinde önemli bir etkisinin olmayabileceği ifade edilebilir. Kalan 5 ülke içinse CO2 salınımına dönük adımların ekonomik büyüme üzerinde olumsuz etkileri olabileceği anlaşılmaktadır. 248 Tablo 11: Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) Panel Nedensellik Testi Sonuçları dmax Ho: lnco2 lngdp Ho: lngdp lnco2 Sonuç Yükselen piyasa ekonomileri Wald ist. olasılık Wald ist. Olasılık Ülke bazlı sonuçlar Brezilya (-) Şili (-) Çin (-) Kolombiya (-) Mısır * * lnco2 lngdp Macaristan * lnco2 lngdp Hindistan (-) Endonezya (-) Yunanistan * lngdp lnco2 G.Kore * lnco2 lngdp Malezya * * lnco2 lngdp Meksika * lngdp lnco2 Peru * lngdp lnco2 Filipinler * * lnco2 lngdp G.Afrika * lngdp lnco2 Tayland (-)