Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 27, Haziran 2016, s

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 27, Hazira 2016, s. 331-349 İsmail KAVAZ 1 Fatih Cemil ÖZBUĞDAY 2 ENERJİDE DIŞA BAĞIMLILIK VE ENERJİ VERİMLİLİĞİ ARASINDAKİ NEDENSELLİK İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ Özet Bu çalışmada Türkiye içi 1971 ile 2009 arasıdaki yıllık veriler kullaılarak eerjide dışa bağımlılık ile eerji verimliliği arasıdaki edesellik ilişkisi araştırılmıştır. Bu ilişkiyi test ederke Düzeltilmiş Dickey-Fuller Birim Kök Testi, Johase Eşbütüleşme Testi ve Hata Düzeltme Modelie Dayalı Grager Nedesellik Testi gibi bir takım ekoometrik yötemler kullaılmıştır. Bu testlerde elde edile ampirik souçlara göre eerji üretimide kedi kedie yeterli olma ile eerji verimliliği arasıda; kedi kedie yeterli olmada eerji verimliliğie doğru tek yölü bir edesellik ilişkisii olduğu söyleebilmektedir. Souç olarak Türkiye içi 1971 ile 2009 yılları arasıda eerji üretimide dışa bağımlılık azaldıkça eerji kullaımıdaki verimlilik azalmaktadır. Aahtar Kelimeler: Eerji Verimliliği, Dışa Bağımlılık, Eşbütüleşme, Nedesellik, Hata Düzeltme Modeli CAUSALITY RELATIONSHIP BETWEEN SELF-SUFFICIENCY AND ENERGY EFFICIENCY: THE CASE OF TURKEY Abstract I this study, the causal relatioships betwee self-sufficiecy ad eergy efficiecy i Turkey are aalysed, usig yearly data from 1971 to 2009. I order to examie these relatioships a umber of ecoometric methods are applied, such as the Augmeted Dickey-Fuller Uit Root Test, Johase Coitegratio Test ad Grager Causality test based o the Error Correctio Model. The empirical fidigs from these tests show that there is uidirectioal causality from self-sufficiecy to eergy efficiecy. As a result eergy efficiecy decreases as log as foreig depedecy i eergy geeratio reduces for Turkey betwee 1971 ad 2009. 1 Arş. Gör., Yıldırım Beyazıt Üiversitesi, SBF., İktisat ABD., i_kavaz@hotmail.com 2 Yrd. Doç. Dr., Yıldırım Beyazıt Üiversitesi, SBF, İktisat Bölümü, fcbugday@gmail.com

İsmail Kavaz - Fatih Cemil Özbuğday 332 Key words: Eergy Efficiecy, Self-Sufficiecy, Coitegratio, Causality, Error Correctio Model 1. GİRİŞ Arta eerji ihtiyacı ve kayakları kıt olması düya ülkelerii sürdürülebilir eerji alaıda araştırma yapmaya kaalize etmiştir. Bu edele eerji verimliliği hususu da giderek kişileri ve ülkeleri güdemleride öemli bir yer işgal etmeye başlamıştır. Bir politika hedefi olarak eerji verimliliğii öemi; ticari, edüstriyel rekabet ve eerji güveliği gibi koularla alakalı olmakla beraber karbo salıımıı azaltmak gibi çevresel faydaları arttırma hususu ile de bire bir ilişki içerisidedir. Diğer bir ifade ile eerji verimliliğii arttırılması kayakları daha az ve etki bir şekilde kullaılmasıa, eerjide arz güveliğii oluşturulmasıa, malları ve hizmetleri daha tasarruflu ve az maliyetli bir şekilde üretilmesie ve daha az eerji kullaımı sebebiyle çevreye verile zararı azalmasıa sebep olmaktadır. Geel olarak eerji verimliliği daha az eerji kullaarak ayı miktarda eerji hizmeti veya faydalı bir çıktı üretme alamıda kullaılmaktadır. Burada hareketle eerji verimliliği e basit haliyle üretim soucu elde edile çıktı miktarıı üretim sürecide kullaıla eerji miktarıa bölümesi ile buluabilir. Yai bir to ürü elde edebilmek içi kullaılacak ola eerji miktarıı hesaplaması yolu ile eerjii verimli olarak kullaılıp kullaılmadığı söyleebilmektedir (Patterso, 1996:377). Burada dikkat edilmesi gereke husus elde edile çıktı ile eerji girdisii tam alamı ile taımlama gerekliliğidir. Ülkeleri eerji verimliliği hesaplamaları ise geelde eerji yoğuluğu veya eerji üretkeliği ile tahmi edilmektedir. Burada kullaıla formül ise geel olarak eerji kullaımı ile gayri safi yurtiçi hâsıla (GSYİH) arasıdaki oralamadır. Buula birlikte eerji yoğuluğu ve eerji üretkeliği gibi göstergeler de eerji verimliliğii tahmi etmede yeterice iyi değillerdir. Çükü bu iki göstergedeki değişimleri ekoomii geel yapısı, üretim seviyesi, iklim ve tekolojide meydaa gele değişimler gibi çeşitli faktörlerde bağımsız olduğu söyleemez. Bu edele bir ülkei eerji yoğuluğudaki bir azalış veya eerji üretkeliğideki bir artış kesi olarak o ülkedeki eerji kullaımıda verimliliği artacağı alamıa gelmemektedir. Eerji verimliliğii ölçme oktasıda karşılaşıla sorular ekoomistleri farklı yaklaşımlar bulmaya itmiştir. Bossayi (1979) ve Myers & Nakamura (1978) tarafıda öerile ve İdeks Ayrıştırma Aalizi (Idex Decompositio Aalysis) olarak bilie yaklaşım bularda biridir. Bu aalizde çeşitli edekslerde faydalaılarak eerji yoğuluğu değişimi, ekoomii yapısıdaki değişimler ve bu değişimleri eerji verimliliğideki değişimi asıl etkilediği gözlemlemeye çalışılmaktadır. Bua ilave olarak ayrıştırma yötemii kullaa bazı çalışmalar zamala oluşa değişimleri belirleyicilerii ve bölgeler çapıda eerji yoğuluğuu taımlayarak ekoometrik yötem kullaa yaklaşımlara katkıda bulumuşlardır. Öreği, Metcalf (2008) ABD deki toplam eerji yoğuluğuu 1970 ve 2001 yılları içi ayrıştırmış ve yoğuluk, verimlilik ve aktivite edeksleride meydaa gele değişimleri belirleyicilerii ekoometrik olarak taımlamaya çalışmıştır. Farrell (1957) tarafıda taımlaa bir diğer yaklaşım üretim etkiliği kavramıa bağlı olarak kullaıla üretim, maliyet ve girdi talebi foksiyolarıı hesaplamada kullaılmaktadır. Ekoomik yaklaşıma göre etki ve verimli bir şekilde eerji hizmeti üretmek; yai uygu girdi kombiasyolarıı seçerek üretim maliyetlerii miimize etmek oldukça öemlidir. Eerji

333 Eerjide Dışa Bağımlılık ve Eerji Verimliliği Arasıdaki Nedesellik İlişkisi: Türkiye Öreği hizmeti üretmek adıa eerji tüketimideki bir azalma, girdi kullaımıdaki verimlilik seviyeside, eerji tasarrufu tekolojisii sağlamasıda veya her iki süreçte birde kayaklaabilir. Bu yaklaşımı teorik açıklaması Hutigto (1994) tarafıda yapılmış olup Evas vd. (2013) ise bu teoriyi geliştirmişlerdir. Bu çalışmalar sıır aalizi metodu kullamışlardır. Bu yaklaşımı kullaa araştırmacılar eerji verimliliği seviyesii aaliz etmek içi eerjiyi üretim foksiyouda bir girdi olarak kullaıp aalizi teorik altyapıya dayadırmaı öemli olduğuu vurgulamışlardır. Bu yaklaşımı teorik dayaağa sahip olmasıda ötürü eerji verimliliğii ekoomik aalizide daha uygu bir yötem olabileceği belirtilmiştir. Diğer tarafta eerji verimliliği üzerie ampirik olmaya bir çok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmalar daha çok eerji verimliliği kousudaki düzelemeler, hukuki boyutlar, kullaıla politikalar ve alıabilecek tedbirler gibi koulara yoğulaşmıştır. Öreği Herrig (2006) eerji kullaımıdaki verimliliği arttırma soucu ulusal eerji tüketimii azalacağı ve böylece karbo emisyouu azaltma oktasıda etkili bir politika oluşturulabileceği görüşüe karşı çıkmaktadır. Yazara göre eerji verimliliğii arttırma eerjii örtülü (zımi) fiyatıı düşürerek daha ekoomik bir kullaıma olaak sağlayacaktır ve böylece geri sıçrama etkisi (reboud effect) deile etki; yai etkiliği artması soucu maliyetleri düşmesi ile ortaya çıka tüketim artışı sayeside daha fazla eerji kullaımı ortaya çıkacaktır. Souç olarak yazar, eerji tüketimii kısıtlamak içi gerekli ola şeyi eerji verimliliğide çok eerji tasarrufu olduğu görüşüü savumaktadır. Greeig vd. (2009) de eerji verimliliği oktasıdaki gelişmeleri eerji tüketimii azaltmayacağıı hatta arttırabileceğii söylemişlerdir. Yazarlar tekoloji politikalarıı karbo emisyouu ve eerji kullaımıı azaltıcı bir etkisii olmasıa rağme eerjiyi verimli bir şekilde tüketmedeki kazaımları eerji hizmetlerii birim fiyatlarıda etki bir düşüşe yol açacağıı ve buu soucu olarak da eerji tüketimii artacağıı belirtmişlerdir. Patterso (1996) yaptığı çalışmada özellikle politika düzeyide kullaıla çeşitli eerji verimliliği göstergelerii ele almış ve bu göstergeleri termodiamik, fiziksel-termodiamik, ekoomik termodiamik ve ekoomik olarak dört aa gurupta toplamıştır. Yazar bir çıkarım olarak süreç içerisideki girdi ve çıktıları karşılaştırmaya çalışmaı oldukça zor olmasıda dolayı eerji kalitesi problemii eerji verimliliği göstergeleri arasıda e başlıca sorularda birisi olarak tespit etmiştir. Gilligham vd. (2009) ise tüketicileri eerji verimliliği ve doğal kayakları koruma oktasıdaki karar verme reflekslerii ekoomik kavramlar bakımıda iceleyerek eerji verimliliği bağlamıda pazar kısıtları, pazar başarısızlıkları ve davraışsal başarısızlıkları araştırmışlardır. Literatürde eerji verimliliği göstergeleri parasal ve fiziksel tabalı olmak üzere iki kısma ayrılmaktadır. Parasal tabalı göstergeler içi bir dolarlık çıktı başıa kullaıla eerji miktarı, fiziksel tabalı göstergeler içi ise bir birimlik çıktı başıa kullaıla eerji miktarı kullaılmaktadır. Acak yukarıda da değiildiği üzere eerji verimliliğii ölçme oktasıda bu parametreleri kullamak çeşitli sorulara ede olmuştur. Bu problemlerde kaçımak adıa araştırmacılar eerji verimliliği serileri oluşturarak verimliliği bu edeksler yardımı ile ölçme yolua gitmişlerdir. Özellikle 1990 lı yıllarda itibare edeks ayrıştırma aalizi kullaılmaya başlamış ve bu sayede ekoomii bütüü içi eerji verimliliği edeksi oluştura çalışmalar artmıştır.

İsmail Kavaz - Fatih Cemil Özbuğday 334 Bu sebeple çalışmada yukarıda değiile problemlerde kaçımak adıa Eerji Tüketimi/GSYİH serisii kullamak yerie eerji verimliliği göstergesi olarak Metcalf (2008), Nillese vd. (2013) ve Özbuğday & Çelikkol Erbaş (2015) tarafıda kullaıla edeks ayrıştırma aalizie başvurularak bir eerji verimliliği serisi oluşturulmuş ve Türkiye de 1971 ile 2009 yılları arasıda eerji üretimide kedi kedie yetebilme ile eerji verimliliği arasıdaki ilişki icelemiştir. Literatürde ve özellikle Türkiye öreği içi eerji verimliliği ile eerji üretimide kedi kedie yetebilme arasıdaki ilişkii icelemesi adıa çalışma olmadığı içi bu çalışma ile literatüre öemli bir katkı sağlaması hedeflemektedir. Çalışmaı bir soraki bölümüde, kullaılacak ola veri setide ve ekoometrik yötemde bahsedilecektir. Ardıda 3. bölümde yapıla aalizler eticeside elde edile souçlar açıklaacak ve so olarak ise souç ve öeriler kısmı ile çalışma bitirilecektir. 2. Veri Seti ve Ekoometrik Yötem 2.1. Veri Seti Bu çalışmada Türkiye içi 1971 ile 2009 yılları arasıı kapsaya yıllık bazda veri seti kullaılmıştır. Kullaıla veri seti verimlilik edeksi ve eerji üretimide kedi kedie yeterli olma edeksidir (Tablo 1). Verimlilik edeksi hesaplaması Metcalf (2008), Nillese vd. (2013) ve Özbuğday & Çelikkol Erbaş (2015) tarafıda kullaıla edeks ayrıştırma aaliz kullaılarak oluşturulmuştur. Burada eerji yoğuluğu edeksi ekoomik verimlilik ve faaliyet edeksi içerisie hiç artık kalmayacak şekilde ayrıştırılmıştır. Verimlilik bileşei ekoomik faaliyet soucuda birim başıa azala eerji tüketimii, faaliyet bileşei ise verimlilik sabit kalırke yoğu eerji kullaıla ekoomik faaliyetlerde yoğu olmaya eerji kullaıla ekoomik faaliyetlere doğru ola değişimleri kotrol etmek üzere kullaılmaktadır. Ekoomik faaliyetlerdeki değişimler edüstri, hizmet, ulaşım ve işaat sektörü olarak dört farklı sektör altıda ele alımıştır. Diğer tarafta kedi kedie yeterli olma edeksi ise 1971 ile 2009 yılları içi eerjide ithalatı ihracatı karşılama oralarıda oluşmaktadır. Metcalf (2008) eerji yoğuluğuu (e t ) eerji verimliliği ve ekoomik faaliyet bileşelerii bir foksiyou olarak aşağıdaki gibi yazılabileceğii belirtmiştir: e t E t = ( E it Y i t Y it ) ( Y it Y t ) = e it s it (1) burada E t t yılıdaki toplam eerji tüketimii, Y t t yılıdaki reel Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GSYİH) miktarıı, E it i sektörüü t yılıdaki eerji tüketimii ve Y it ise i sektörüü t yılıdaki ekoomik faaliyetleri ölçümü olarak ifade edilmektedir. Burada sektörlerdeki eerji tüketimi toplam eerji tüketimie eklemek zorudayke ekoomik faaliyet ölçümüü GSYİH miktarıa eklemesie gerek yoktur. Ayrıca bular farklı birimde de olabilirler. (1) umaralı eşitlik toplam eerji yoğuluğuu, sektöre yöelik eerji verimliliği (e it ) ve sektörel faaliyeti (s it ) bir foksiyou olarak ele almaktadır. Baz yılıa ait toplam eerji yoğuluğu e 0 olarak ifade edilmek suretiyle bir eerji yoğuluğu edeksi I t = e t e 0 oluşturulmuştur. Metcalf (2008) Fisher İdeal Edeks yötemii kullaarak hiç artık kalmada eerji yoğuluğu edeksii (I t ) ekoomik verimlilik (F eff t ) ve faaliyet (F act t ) edeksleriyle ayrıştırmaı mümkü olduğuu ifade etmektedir. e t e 0 I t = F t eff Ft act (2)

335 Eerjide Dışa Bağımlılık ve Eerji Verimliliği Arasıdaki Nedesellik İlişkisi: Türkiye Öreği Fisher İdeal İdeksi oluşturulurke Laspeyres ve Paasche edeksleri kullaılmaktadır. Aşağıda (3) ve (4) umaralı eşitlikler Laspeyres edeksii gösterirke, (5) ve (6) umaralı deklemler Paasche edeksii ifade etmektedir. L act t = i e i0s it (3) i e i0 s i0 eff e L t = i it s i0 (4) i e i0 s i0 P act t = i e its it (5) i e it s i0 eff e P t = i it s it (6) i e i0 s it Laspeyres edeksi baz döem ağırlıklı ike Paasche edeksi cari döem ağırlıklıdır. Aşağıda verile ve Laspeyres ile Paasche edekslerii bir araya gelmesi ile oluşturula Fisher İdeal Edeksi ise görülebileceği üzere çapraz ağırlıklı bir edekstir. F t act = L t act P t act (7) F t eff = L t eff Pt eff (8) Verimlilik edeksi hesaplaması şu şekilde yapılmaktadır; eğer belirli bir ülke içi 2000 yılıdaki verimlilik edeksi 80 ise bu ülke içi eerji yoğuluğu, ekoomik faaliyetleri oluşumuu 1971 ile 2009 yılları arasıda sabit olduğu varsayılırsa, 2000 yılıda 1971 yılıdaki değerii %80 i olacaktır. Başka bir ifade ile bu yıllar arasıda eerji verimliliğide %20 lik bir artış yaşamıştır deilebilmektedir. Bu edele düşük verimlilik edeksi değeri yüksek verimlilik ifade eder. Diğer yada eğer verimlilik edeksi artar ise yai 85 veya 90 olursa ilerleye yıllar içi eerji verimliliğii düştüğü alamı çıkartılabilir. Yai eerji verimliliği edekside bir artış aslıda eerji verimliliğide bir azalış maasıa gelmektedir. Tablo 1. Veri Seti Yıl Eerji Verimliliği Edeksi Kedi Kedie Yeterli Olma Edeksi 1971 100 0,7066 1972 107,193 0,685 1973 110,038 0,6374 1974 113,644 0,6303 1975 111,875 0,6078 1976 110,754 0,5705 1977 104,674 0,5307 1978 104,039 0,5537 1979 100,975 0,5758 1980 103,916 0,545 1981 103,789 0,5696 1982 105,176 0,5627 1983 103,704 0,5405 1984 98,0123 0,5457 1985 99,3681 0,556 1986 97,0181 0,5551 1987 105,097 0,5335 1988 105,862 0,5241 1989 107,892 0,5222 1990 99,4724 0,4893

İsmail Kavaz - Fatih Cemil Özbuğday 336 2.2. Ekoometrik Yötem 1991 99,0592 0,4921 1992 97,0384 0,4909 1993 94,83 0,4601 1994 95,3404 0,468 1995 99,0057 0,4303 1996 99,8481 0,4052 1997 95,9553 0,3967 1998 93,2419 0,4056 1999 92,4454 0,3906 2000 97,9412 0,3387 2001 93,082 0,3468 2002 96,0204 0,3248 2003 95,2587 0,3031 2004 89,0832 0,2982 2005 84,9311 0,2836 2006 87,1533 0,2832 2007 87,2086 0,2727 2008 84,6828 0,2942 2009 85,844 0,3101 Ekoometrik aalizde e öemli veri setleride birisi zama serileridir. Bu veri setleri tred (eğilim) içerdiğide herhagi bir döüşüm olmada regresyo aalizie tabi tutulurlarsa yaıltıcı souçlar verebilmektedirler. Diğer bir ifadeyle, bu tarz veri setleri ile oluşturula bir ekoometrik model geellikle gerçeği tam alamı ile yasıtamayabilir. Bu durumla karşılaşmamak adıa modelde kullaıla değişkeleri durağa (statioary) olmalarıa öze gösterilmelidir. Zama serisi verileride durağalık aalizi geellikle birim kök testi kullaılarak yapılır. Serii durağa olup olmadığıı belirledikte ve seriyi durağa hale getirdikte sora eşbütüleşme testi ve ardıda da seriler arasıdaki ilişkii varlığıı ve yöüü belirlemek üzere Grager edesellik testi kullaılabilir. 2.2.1. Zama Serileride Durağalık Zama serilerii durağa olup olmadığıı aaliz etmek içi birim kök testi dediğimiz bir aaliz yötemi kullaılmaktadır. Birim kök testii taımlaya aa model aşağıdaki gibidir: Y t = ρy t-1 + u t -1 ρ 1 (9) Burada u t hata terimidir. (9) umaralı eşitlikte Y değişkeii t zamaı ile t-1 zamaı arasıdaki ilişkisii göstere bir regresyo modeli oluşturulmuştur. Bu eşitlikte eğer Y t-1 değişkeii katsayısı (ρ) bir olarak buluursa birim kök problemi veya durağa olmama süreci ile karşılaşılır. Bu edele Y t i bir döem öceki değeri ola Y t-1 e gidilir ve ρ katsayısıı istatistiksel olarak bire eşit olup olmadığı araştırılır. Eğer bire eşit olarak buluursa Y t i durağa olmadığı söyleebilir. Bu durum durağalık içi birim kök testii arkasıdaki aa fikir olarak kabul edilebilir (Gujarati, 2003:814). Model aşağıdaki gibi ifade edilebilir: Y t - Y t-1 = ρy t-1 - Y t-1 + u t (10) = (ρ 1) Y t-1 + u t Burada;

337 Eerjide Dışa Bağımlılık ve Eerji Verimliliği Arasıdaki Nedesellik İlişkisi: Türkiye Öreği ΔY t = δy t-1 + u t (11) eşitliği elde edilir. (11) umaralı deklemde δ=(ρ-1), Δ birici kademede ileri fark operatörü ve t ise tred olarak ifade edilmektedir. (9) umaralı modeli tahmi etmek yerie (11) umaralı model tahmi edilir ve boş hipotez ola δ=0 test edilir. Eğer δ sıfır olarak ve ρ bir olarak buluursa modelde birim kök olduğuda söz edilebilir. Yai icelee zama serisi durağa değildir deilebilir. Diğer tarafta, eğer δ<0 ise Y t serisi durağadır deilebilir (Verbeek, 2004; Gujarati, 2003). Verbeek (2004) bir zama serisi birici sıra farkı alıdıkta sora durağa hale geliyorsa birici derecede bütüleşik [I(1)] olarak taımlaabileceğii belirtmiştir. Ayı şekilde eğer bir zama serisi ikici sıra farkı (birici sıra farkı birici farkı) alıarak durağa hale getiriliyorsa bu seriye de ikici derecede bütüleşik [I(2)] deir. Kural olarak, eğer bir seri d kez fark alıarak durağa hale getiriliyorsa bu seri d ici derecede bütüleşiktir [I(d)] deilebilir. Bir zama serisideki durağalığı ortaya çıkarmak içi ilk olarak (9) olu deklemdeki ρ katsayısıı bire eşit olup olmadığı veya (11) olu deklemdeki δ katsayısı aşağıdaki hipotezlere göre test edilir; H 0 : δ = 0 Y t durağa değildir H 1 : δ < 0 Y t durağadır Dickey & Fuller (11) umaralı deklemde Y t-1 i katsayısı olarak tahmi edile t değerii boş hipotez ola δ=0 içi τ (tau) istatistiği olarak taımlamış ve tau istatistiğii kritik değerlerii Mote Carlo simülasyo metoduu kullaarak hesaplamışlardır. Tau testi ekoomi literatürüde Dickey-Fuller testi olarak bilimektedir (Gujarati, 2003). Dickey & Fuller (1979) Mote Carlo simülasyo metoduu kullaarak aşağıdaki gibi üç eşitlik elde edilebileceğii belirtmişlerdir. ΔY t = ρy t-1 + u t (12) ΔY t = β 1 + ρy t-1 + u t (13) ΔY t = β 1 + β 2 t + ρy t-1 + u t (14) Burada t zama değişkei olarak taımlamıştır. (12) umaralı deklemde Y t değişkei rassal yürüyüş (radom walk) özelliğie sahiptir. Yai bir soraki yılı değeri şimdiki yılı değeri ile stokastik hata terimii toplamıa eşittir. Y t değişkei (13) umaralı deklemde sürüklee rassal yürüyüş (radom walk with drift) ve (14) umaralı deklemde ise stokastik hata etrafıda sürüklee rassal yürüyüş özelliklerie sahiptir. Bu deklemleri her biri içi boş hipotez ola δ=0, yai seriler durağa değildir ve alteratif hipotez ola δ<0, yai seriler durağadır hipotezleri geçerlidir (Gujarati, 2003:815). Dickey-Fuller testii zayıflıklarıda bir taesi hata terimleri arasıda otokorelasyo olup olmadığıı hesaba katmamasıdır. Fakat gerçekte hata terimleri birbirleri ile ilişki halidedir ve bu durum Dickey-Fuller testii geçersiz kılmaktadır. Bu durumda kurtulmak adıa Dickey- Fuller Geişletilmiş Dickey-Fuller (ADF) testi adı altıda yei bir metot kullamışlardır. Bağımlı değişkei gecikmeli değeri modele tahmii otokorelasyo olarak eklemiş ve bu sayede ADF bütüleşme sırasıı tahmi etmede e etki testlerde biri halii almıştır. Aşağıda

İsmail Kavaz - Fatih Cemil Özbuğday 338 deklem hali verile ADF testi birim kök testleride e çok kullaıla testlerde biri olarak literatüre kazadırılmıştır. p ΔY t = β 1 + β 2 t + δy t-1 + i=1 α i ΔY t-i + ε t (15) Burada ε t beyaz gürültü hata terimi, ΔY t-1 = (Y t-1 - Y t-2 ), ΔY t-2 = (Y t-2 - Y t-3 ), ve bezerleri. (12) umaralı deklemdeki hata terimleri arasıdaki korelasyou gidermek içi modele uygu değişkeler eklemelidir. ADF testide de Dickey-Fuller testide olduğu gibi δ=0 boş hipotezi test edilir. Eğer bu hipotez reddedilirse ΔY t değişkeii durağa olduğu söyleebilir (Gujarati, 2003:817). 2.2.2. Eşbütüleşme Testi Daha öce de değiildiği üzere ekoometrik aalizlerde durağa olmaya zama serileri kullaıldığı zama sahte regresyo soruu gibi bir takım problemlerle karşılaşılabilir ve böylece test istatistikleri yaıltıcı olabilir. Egle & Grager (1987) bu problem içi eşbütüleşme (coitegratio) testi adı altıda bir çözüm öermişlerdir. Eşbütüleşme aalizi sayeside regresyo souçları sahte korelasyolara sebep olmamakta ve böylece durağa olmaya değişkeler regresyo aalizie ekleebilecek duruma gelmektedirler. Egle-Grager metoduu uygulaması basit olmasıa rağme, Sephto & Larse (1991) bu metot içi aşağıdaki eleştirileri yapmışlardır. 1)Egle-Grager testi asimptotik dağılım ile ilgili yeteri kadar bilgi sahibi değildir. 2)Egle-Grager mümkü ola bütü eşbütüleşe vektörleri icelemek yerie sadece aa eşbütüleşe vektörü aaliz etmektedir. Bu eleştiriler üzerie Johase (1988) değişkeler arasıdaki eşbütüleşmeyi araştırmak üzere maksimum olabilirlik metoduu öermiştir. Bu yaklaşım çerçeveside ekoomistler tarafıda değişkeler arasıdaki eşbütüleşme ilişkilerii aaliz etmede Johase testii Egle-Grager testie göre daha tercih edilebilir olduğu kabul edilmiştir. Bu edele bu çalışmada Johase eşbütüleşme aalizi kullaılmıştır. Johase (1988) ve Johase & Juselius (1990) eşbütüleşe vektörleri ortaya çıkarmak adıa her bir değişke içi eşbütüleşe parametreler üzerideki doğrusal kısıtlamaları aaliz tekiklerii içere maksimum olabilirlik testi metoduu geliştirmişlerdir. Johase metodu tüm değişkeleri içsel olarak kabul ettiğide dolayı tek bir değişke üzerideki eşbütüleşe vektörleri ormalleştirme soruuu öüe geçebilmektedir. Johase metodu durağa olmaya zama serilerii vektör otoregresyo (VAR) modeli olarak aşağıdaki gibi almıştır: ΔY t = μ + Π 0 + Π 1 ΔY t-1 + + Π p-1 ΔY t-p+1 + u t (16) burada Δ birici fark terimi, Y t birici derecede bütüleşik [I(1)] px1 rassal vektörü, μ sabit terimleri px1 rassal vektörü, Π pxp katsayı matrisi ve u t ise bağımsız ve özdeşçe dağıtılmış (iid) ortalaması sıfır ve sabit varyasa sahip hata terimi katsayılarıı px1 vektörüdür. Π matrisi Y t değişkeleri hakkıda uzu döeme ait ilişkiler hakkıda bilgiler içerir ve aşağıdaki gibi ifade edilir: = x ` (17)

339 Eerjide Dışa Bağımlılık ve Eerji Verimliliği Arasıdaki Nedesellik İlişkisi: Türkiye Öreği burada ve Xr matrislerdir. eşbütüleşme matrisi olarak adladırılırke, ise düzeltme matrisi olarak taımlamaktadır. Bu sistem içeriside eşbütüleşe vektörleri doğruda hesaplamaları Johase testi yardımı ile yapılmaktadır. Ayrıca bu yötem eşbütüleşmei rakıı da (r) aaliz etmeye imka sağlamaktadır. Johase testi eşbütüleşme rakıı hesaplama metoduda iki test istatistiğide faydalamaktadır. İlki iz (trace) istatistiği olarak bilimektedir: λ trace = T i=r+1 l(1 λ i ) r = 0,1,2,3,,-1 (18) burada T toplam gözlem sayısıı, değişke sayısıı, i ise Y t-k (Y t-1, Y t-2,...,y t-p+1 ) ve ΔY t arasıdaki -r e küçük kareler korelasyolarıı göstermektedir. İz testi maksimum r adet eşbütüleşme vektörü bulmak adıa değişkeler arasıdaki eşbütüleşmeyi boş hipotez altıda aaliz eder. Her durum içi boş hipotez alteratif hipoteze karşı test edilir. Kritik değerler Johase & Juselius (1990) tarafıda simülasyo yötemi kullaılarak hesaplamıştır. Bu souçlara göre eğer test istatistiği kritik değerde büyük olarak hesaplaırsa boş hipotez reddedilmelidir. İkici istatistik ise e büyük öz değer (maximal eigevalue) testi olarak adladırılmaktadır. λ max = T l(1 λ r+1 ) (19) Bu testte boş hipotez ola r adet eşbütüleşe vektör hipotezi, alteratif hipotez ola r+1 adet eşbütüleşe vektör hipotezie karşı aaliz edilir. Boş ve alteratif hipotezler aşağıda gösterildiği gibidir. H 0 : r adet eşbütüleşe vektör H 1 : r + 1 adet eşbütüleşe vektör r=0 boş hipotezi alteratif hipotez ola r=1 hipotezie karşı test edilir. Eğer burada boş hipotez reddedilirse yei boş hipotez olacak ola r=1 hipotezi r=2 hipotezie karşı test edilir. Johase & Juselius (1990) maksimum öz değer testii iz testie göre daha iyi souç verebildiğii belirtmişlerdir. Bu edele maksimum öz değer testi iz testie orala daha tercih edilebilir bir aaliz olarak görülmektedir. Ayrıca e uygu gecikme uzuluğuu belirlemek de eşbütüleşme testii performası açısıda so derece öemlidir (Gujarati, 2003). Gecikme uzuluğuu belirlemede birçok metot kullaılabilmektedir. Bu çalışmada eşbütüleşme testi içi gerekli gecikme uzuluğuu belirlemek adıa Akaike Bilgi Kriteri (AIC) kullaılmıştır. 2.2.3. Hata Düzeltme Modeli Johase eşbütüleşme testi ile seriler arasıdaki uzu döemli ilişki taımladıkta soraki adım seriler arasıdaki edesellik ilişkisii ve bu edeselliği yöüü belirlemesidir. Grager (1988) değişkeler arasıda eşbütüleşme olmadığıda Grager edesellik testii geçersiz olduğuu belirtmiştir. Bu durumda değişkeler arsıdaki edesellik ilişkisii tespiti içi yazar tarafıda hata düzeltme modeli (ECM) tavsiye edilmiştir. Diğer tarafta eğer değişkeler eşbütüleşik olarak buluurlarsa hata düzeltme modeli kısa ve uzu döem etkilerii bir arada gösterebilmektedir. Joes & Joulfaia (1991) a göre hata düzeltme terimi uzu döem etkilerii gösterirke, açıklayıcı değişkei gecikmeli değerlerideki değişimler ise kısa döem ilişkisi hakkıda bilgi vermektedir. (20) ve (21) umaralı eşitliklerde hata düzeltme modeli şu şekilde taımlamıştır:

İsmail Kavaz - Fatih Cemil Özbuğday 340 m Y t = α 1 + i=1 β1i Y t-i + i=1 γ1i X t-i + i=1 δ1i ECT t-1 + e 1t (20) m X t = α 2 + i=1 β2i X t-i + i=1 γ2i Y t-i + i=1 δ2i ECT t-1 + e 2t (21) burada değişkeleri birici farklarıı göstermektedir. ECT hata düzeltme terimi, δ 1i ve δ 2i Y t değişkeideki uzu döemli ilişkiyi göstere hata terimlerii katsayıları, X t. Y t-i ve X t-i ise katsayıları 1i, 2i, γ 1i ve γ 2i ola ve sistemi kısa döem diamiklerii göstere değişkelerdir. Burada da alaşılacağı üzere hata düzeltme modeli eşitliği kısa döemli diamiklerii kullamaktadır. Eşbütüleşe regresyolar sadece modeldeki uzu döem ilişkilerii dikkate alır ve kısa döem ilişkileri ile ilgilemezler. Oysaki sağlam bir zama serisi modeli değişkeleri kısa ve uzu döem diamiklerii bir arada içermelidir (Eders, 2010:366). Bu edele, bu çalışmada değişkeler arasıdaki uzu döemli ilişkii bulumasıa ek olarak kısa döem ilişkilerii de belirlemesi adıa hata düzeltme modeli kullaılmıştır. 2.2.4. Nedesellik Nedesellik kavramı ilk olarak Grager (1969) tarafıda taımlamıştır. İki değişkeli bir sistemde, eğer eşitlikteki X 1t değişkei içi gecikmeli değerler alııyorke X 2t içi gerçekleşe tahmiler gitgide güçleiyorsa X 1t değişkei X 2t değişkeii Grager edeidir deilebilir. Grager edesellik testi geellikle iki değişkeli yapı içeriside ele alımaktadır acak diğer ilgili değişkeler modelde çıkartılırlarsa regresyo souçları sahte bir edesellik ilişkisie işaret edebilir (Grager, 1969:429). Grager edesellik testi ilgili değişkeler ola X ve Y i tahmileri ile ilgili bilgileri sadece bu değişkeleri zama serisi verileri tarafıda içerildiğii varsaymaktadır (Gujarati, 2003:817). Stadart Grager edesellik testi aşağıda gösterile iki regresyou tahmi etmeye çalışır. Y t = i=1 αix t-i + i=1 βjy t-j + u 1t (22) X t = i=1 λix t-i + i=1 δjy t-j + u 2t (23) burada α,, ve δ gecikmeli değişkeleri katsayılarıı, ise bütü değişkeler içi gecikme seviyesii göstermektedir. Grager edesellik teoriside hata terimlerii (u 1t ve u 2t ) birbirleriyle ilişkisiz olduğu varsayılmıştır (Grager, 1969:431). Yukarıdaki eşitliklere göre (22) umaralı deklemde Y değişkeii şimdiki değeri X değişkeii ve kedisii geçmiş değerleriyle ve (23) umaralı deklemde X değişkeii şimdiki değeri Y değişkeii ve kedisii geçmiş değerleriyle bir ilişki içerisidedir. Grager edesellik testii hipotezleri aşağıdaki gibidir: H 0 : α i = 0: X Y i Grager edei değildir H 1: α i 0: X Y i Grager edeidir burada boş hipotezi test etmek içi F testi kullaılır. (RSS R RSS UR ) / m F= (24) (RSS UR / ( k) r r

341 Eerjide Dışa Bağımlılık ve Eerji Verimliliği Arasıdaki Nedesellik İlişkisi: Türkiye Öreği burada RSS R regresyoa bütü Y değişkeleri dahil edilip X değişkeleri ise dahil edilmede çalıştırdığıda elde edile kısıtlamış modeli artık kareleri toplamı (restricted residual sum of squares), RSS UR ise X değişkeii de içere kısıtlamamış modeli artık kareleri toplamı (urestricted residual sum of squares) olarak ifade edilmektedir. Kısıt sayısı m, gözlem sayısı ve kısıtlamamış regresyodaki parametre sayısı da k ile gösterilmektedir. F değeri, hesaplaa F değeri ve kritik F değeri arasıda bir karşılaştırma yapmak suretiyle bize edesellik hakkıda karar vermede yardımcı olmak içi kullaılmaktadır. Eğer burada bulua F değeri alamlılık düzeyleride (%1, %5, %10) F tablo değeride büyük olarak hesaplaır ise boş hipotez ola H 0 reddedilir. Diğer bir ifadeyle değişkeler arasıda edesellik ilişkisi vardır deilebilir. Bua ek olarak X ve Y arasıdaki edesellik ilişkisii test etmede dört muhtemel searyo bulumaktadır. Bular; I. X Y: X de Y ye tek yölü edesellik. Bu durum (22) umaralı eşitlikte X değişkeii hesaplaa gecikmeli katsayılarıı istatistiksel olarak sıfırda farklı olması ve (23) umaralı eşitlikteki Y değişkeii hesaplaa gecikmeli katsayılarıı istatistiksel olarak sıfırda farklı olmaması halide görülebilir. II. Y X: Y de X e tek yölü edesellik. Bu durum (22) umaralı eşitlikte X değişkeii hesaplaa gecikmeli katsayılarıı istatistiksel olarak sıfırda farklı olmaması ve (23) umaralı eşitlikteki Y değişkeii hesaplaa gecikmeli katsayılarıı istatistiksel olarak sıfırda farklı olması halide görülebilir. III. X Y: Çift yölü edesellik. Her iki eşitlikteki X ve Y değişkelerii katsayılarıı istatistiksel olarak sıfırda farklı olması halide yai her iki değişkei de bir diğerii etkilediği durumlarda çift yölü edesellikte söz edebiliriz. IV. X Y: X ve Y arasıda edesellik ilişkisi yok. Değişkeler arasıda herhagi bir edesellik ilişkisii olmaması veya eşitliklerdeki X ve Y değişkelerii katsayılarıı istatistiksel olarak alamlı olmaması halide bu durumda bahsedilebilir. Stadart Grager testi hata düzeltme modelii geliştirilmesie kadar ola süre zarfıda sadece iki değişke arasıdaki edesellik ilişkisii icelemede kullaılmıştır (Bilgi & Sahbaz, 2009). Eğer modelde bir eşbütüleşme ilişkisi buluursa stadart Grager testie hata düzeltme terimleri yerleştirilerek daha sağlıklı souçlar elde edilebilir. Diğer şekilde, yai modele hata düzeltme terimii dahil etmede oluşturula stadart Grager aalizi hatalı souçlar bulumasıa ede olabilecektir. Grager hata düzeltme modeli aşağıdaki gibi yazılabilmektedir: Y t = α 1 + i=1 β1i Y t-i + j=1 1i X t-j + δ 1 ECT t-1 + ε 1t (25) X t = α 2 + i=1 β2i X t-i + j=1 2i Y t-j + δ 2 ECT t-1 + ε 2t (26) burada EC t-1 durağa hata terimi yai hata düzeltme terimi ve ise değişkeleri birici sıra farkıı göstere terim olarak adladırılmaktadır. Grager edesellik testide güveilir souçlar elde etmek içi uygu gecikme uzuluğuu seçimi oldukça öemlidir. Bu doğrultuda Gujarati (2003:537) Akaike ve Schwartz bilgi kriterlerii uygu gecikme uzuluğuu seçmede faydalı olduklarıı belirtmiştir. Bu edele çalışmada modeldeki gecikme uzuluğuu seçme süreci içi Akaike Bilgi Kriteri kullaılmıştır.

İsmail Kavaz - Fatih Cemil Özbuğday 342 3. Ampirik Souçlar Araştırmada kullaıla değişkelere ilişki betimleyici istatistikler Tablo 2 de suulmuştur. Tablo 2. Değişkelere Ait Betimleyici İstatistikler Değişkeler N Ortalama Stadart Sapma Miimum Maksimum Eerji Verimliliği 39 98.986 7.5729 84.683 113.64 Kedi Kedie Yeterli Olma 39 0.47273 0.12190 0.27270 0.70660 Burada dikkat çeke bir gözlem olarak kedi kedie yeterli olma ve eerji verimliliği edekslerii her ikisi içi de maksimum değerler serii başlagıç yıllarıda görüürke miimum değerler ise bitiş yıllarıda gözlemlemektedir. Serileri geel grafiklerie baktığımızda (Grafik 1 ve Grafik 2) yukarıda aşağıya doğru bir eğilim görülmesi maksimum değerde miimum değere doğru ola bu hareketliliği devamlılığıı göstermektedir. Yai yıllar itibariyle verimlilik edeksi ve eerji üretimide kedi kedie yeterli olma edeksi düşüş göstermektedir. Souç olarak bu durum, eerji verimliliği edeksi ile eerji verimliliği arasıda ters bir ilişki olduğuda, eerjiyi verimli kullama oktasıda yıllar itibariyle bazı dalgalamalar olsa bile Türkiye i giderek daha iyi bir oktaya geldiğii göstermektedir. Diğer yada eerji üretimide kedi kedie yeterli olma oktasıda so yıllarda bir artış olmasıa rağme serii başlagıcıda itibare bakıldığıda Türkiye i giderek eerjide dışa bağımlı bir ülke olduğu gözlemlemektedir. 3.1. Birim Kök Testi Souçları Bir regresyodaki değişkeler durağa olup olmadıklarıı test edilebilmesi içi birim kök testi ile aaliz edilirler. Bu çalışmada her bir değişkei bütüleşme derecelerii test etmek adıa Geişletilmiş Dickey-Fuller (ADF) testi kullaılmıştır. Veriler, ilk olarak logaritmik forma döüştürülmüş, daha sora seviye değerleri ve birici sıra farkları alıarak birim kök testie tabi tutulmuşlardır. Aşağıdaki grafiklerde de görüleceği üzere seriler seviye değerleride doğrusal bir trede sahiptirler. Başka bir ifadeyle seriler seviye değerleride durağa değildirler. Diğer tarafta birici sıra farklar alıarak elde edile grafiklere bakacak olursak, burada serileri sabit ortalama ve varyas özelliklerii gösterdikleri söyleebilir. Bu edele, bu serileri I(1) gibi bir bütüleşik yapıya sahip oldukları veya birici farklarıda durağa oldukları söyleebilir. Buula birlikte sadece grafiklere bakılarak durağalık ile ilgili kesi bir yargıya varmak güveli değildir. Durağalığı olup olmadığıı aaliz etmek içi birim kök testi yapmak gerekmektedir.

343 Eerjide Dışa Bağımlılık ve Eerji Verimliliği Arasıdaki Nedesellik İlişkisi: Türkiye Öreği Grafik 1. Eerji Verimliliği Edeksi ve 1. Farkı Grafik 2. Kedi Kedie Yeterli Olma Edeksi ve 1. Farkı Durağalığı birim kök testi ile test etmede öce gecikme uzuluğuu belirlemek gerekmektedir. Maksimum gecikme uzuluğuu belirlemek içi geel bir kural bulumamakta, bu edele araştırmacılar geellikle bu uzuluğu kedileri belirlemektedirler. Literatürde, aylık seriler içi maksimum gecikme uzuluğu 12 veya 24 olarak belirleirke, sezoluk seriler içi bu sayı 4, 8 veya 12 olarak belirleebilmektedir (Kadılar, 2000:54). Bu çalışmada icelediğimiz veri seti yıllık olduğuda dolayı maksimim gecikme uzuluğu 8 olarak alımış ve Akaike, Schwartz-Bayesia ve Haah-Qui bilgi kriterlerie göre birim kök testi içi uygu gecikme uzuluğu 1 (bir) olarak saptamıştır (Tablo 3). Tablo 3. VAR Gecikme Uzuluğu Seçme Kriteri Gecikme Log-Olasılık p (LR) AIC BIC HQC 1 64.58193 - -3.908512* -3.723481* -3.848196* 2 64.95687 0.38651-3.868185-3.636897-3.792791 3 66.30592 0.10047-3.890704-3.613159-3.800231 4 66.36469 0.73171-3.829980-3.506177-3.724428 5 66.60038 0.49235-3.780670-3.410609-3.660039 6 67.23850 0.25860-3.757323-3.341004-3.621613 7 68.54288 0.10627-3.776960-3.314384-3.626172 8 70.06107 0.08142-3.810392-3.301558-3.644525 Notlar: 1. (*) kriter tarafıda seçile gecikme uzuluğuu belirtir

İsmail Kavaz - Fatih Cemil Özbuğday 344 2. AIC: Akaike bilgi kriteri 3. BIC: Schwartz Bayesia kriteri 4. HQC: Haa-Qui bilgi kriteri Uygu gecikme uzuluğuu belirlemesii ardıda birim kök testi Geişletilmiş Dickey-Fuller testi kullaılarak gerçekleştirilmiştir. Yapıla test souçlarıa göre serileri seviye durumlarıda birim kök olduğu tespit edilmiştir (Tablo 4). Bu edele değişkeleri seviye değerleri içi boş hipotez ola durağa olmama (o-statioarity) reddedilememiştir. Diğer tarafta serileri birici sıra farkları alıdığıda boş hipotez % 1 alamlılık düzeyide reddedilmiştir. Bu da serileri birici sıra farkları alıdığıda durağa oldukları veya birici derecede bütüleşik, I(1) oldukları alamıa gelmektedir. Bu edele, değişkeler arasıdaki uzu döemli ilişkii varlığı Johase eş-bütüleşme testi kullaılarak yapılabilir. Tablo 4. Birim Kök Testi logenerji_ VERİLİLİĞİ logkendi_ KENDİNE YETERLİ_ OLMA Değişkeler Test İstatistiği Kritik Değer (1%) Test İstatistiği Kritik Değer (1%) Sabit Sabit ve Tredli Hiçbiri Seviye 1. Fark Seviye 1. Fark Seviye 1. Fark -0.90473-4.4714* -3.724-4.367* -1.079-4.276* -3.4336-3.9638-2.5658-0.71590-4.2109* -1.612-4.126* 2.0891-3.320* -3.4336-3.9638-2.5658 Notlar: 1. (*)MacKio (1991) kritik değerlerie göre %1 öem düzeyide alamlılığı göstermektedir. 2. logenerji_verimliliği ve logkendi_kendine_yeterli_olma sırasıyla eerji verimliliği edeksi ve eerji üretimide kedi kedie yeterli olma değişkelerii doğal logaritmalarıdır. 3.2. Johase Eş-Bütüleşme Testi Johase eşbütüleşme testii uygularke uygu gecikme uzuluğuu seçmek korelasyosuz artıkları buluduğu e iyi modeli üretmek açısıda oldukça öemlidir. Bu edele eş-bütüleşme testi içi uygu gecikme uzuluğu Akaike Bilgi Kriterie göre 1 olarak belirlemiştir. Bir modeldeki eşbütüleşe vektörleri aaliz ederke ilk öce uygu gecikme uzuluğu belirleir ve ardıda iz (trace) ve maksimum öz-değer (eigevalue, λmax) testleri, durağa olmaya zama serilerideki eşbütüleşe vektör sayılarıı belirlemek üzere kullaılır. Bu çalışmada, değişkeler (eerji verimliliği edeksi ve eerji üretmede kedi kedie yeterli olma edeksi) eşbütüleşme ilişkisii varlığıı ortaya koymak üzere test edilmiş ve Tablo 5 daki souçlara ulaşılmıştır. Bu souçlara göre iz testide elde edile değer kritik değerde büyük olduğuda dolayı, r=0 ola boş hipotez %5 alamlılık düzeyide reddedilmiştir. Ayı şekilde maksimum öz-değer (eigevalue) testi soucu elde edile değer de kritik değerde büyük olarak bulumuştur. Diğer tarafta boş hipotez ola r=1 ise test

345 Eerjide Dışa Bağımlılık ve Eerji Verimliliği Arasıdaki Nedesellik İlişkisi: Türkiye Öreği istatistiklerii kritik değerlerde küçük olması edeiyle iz ve maksimum öz-değer testleri açısıda reddedilememiştir. Bu edele, değişkeler arasıda e fazla bir adet eşbütüleşe vektör bulumaktadır deilebilir. Buu soucu olarak Türkiye içi eerji verimliliği ile eerji üretimide kedi kedie yeterli olma arasıda uzu döemli bir ilişkii varlığıda bahsedilebilir. Tablo 5.Johase Eşbütüleşme Testi λ1 λ2 trace λmax r=0 r=1 r=0 r=1 Kritik Değerler (5%) 15.41 3.76 14.07 3.76 0.4581 0.0193 24.025* 0.74166 23.284* 0.74166 Notlar: 1. Eğer test istatistiği kritik değerde büyükse, boş hipotez reddedilir. 2. (*) %95 güve seviyeside boş hipotezi reddedildiğii gösterir. 3. r maksimum sayıdaki eşbütüleşe vektörleri belirtir. 4. λ1 ve λ2 öz-değerleri (eigevalue) gösterir. 5. E uygu gecikme uzuluğu Akaike Bilgi Kriteri kullaılarak 1 olarak seçilmiştir. 6. Kritik değerler Osterwald-Leum (1992) da da elde edilmiştir. Seriler arasıdaki eşbütüleşme ilişkisi, değişkeler arasıda bir edesellik ilişkisi olduğuu göstermektedir. Bu edele bir soraki bölümde hata düzeltme modelie dayalı Grager edesellik testi uygulaacaktır. 3.3. Grager Nedesellik Testi Bu çalışmada edeselliği belirlemek adıa vektör hata düzeltme modeli (VECM) kullaılmıştır. Yavuz (2005), vektör otoregresyo (VAR) modelii durağa ve eşbütüleşik olmaya zama serileri arasıdaki edeselliği bulmada, diğer tarafta VEC modelii ise yie durağa olmaya fakat eşbütüleşik ola zama serileri arasıdaki edesellik ilişkisii bulmada kullaılabileceğii belirtmiştir. Ayrıca VAR modeli yalızca kısa döemli ilişkileri gösterirke, VEC modelide, stadart Grager edesellik testide ayrı olarak, kısa ve uzu döemli ilişkiler birlikte ele alıabilmektedir. Bu edelerde ötürü bu çalışmada, VEC modeli kullaılmış, ayı zamada kısa ve uzu döemdeki souçları karşılaştırılması adıa VAR modelii souçları da aşağıdaki tabloda gösterilmiştir. Tablo 6 de bulua kısa döem souçlarıa göre F testii kritik değerleri bulua test istatistik değeride (0,088565) büyük olduğuda dolayı boş hipotez ola verimlilik ile kedi kedie yeterli olma arasıda edesel bir ilişki yoktur ifadesi reddedilemeyecektir. Diğer bir ifadeyle, Türkiye açısıda verimlilikte kedi kedie yeterli olmaya doğru bir edesellik ilişkisi geçerli değildir deilebilmektedir. Diğer tarafta, boş hipotezi reddedilmesi soucuda (25.310 > kritik değerler) kedi kedie yeterli olmada verimliliğe kısa döemde bir edesellik ilişkiside bahsedilebilir. Souç olarak, Türkiye içi kısa döemde eerji üretimide kedi kedie yeterli olma ile eerji verimliliği arasıda, kedi kedie yeterli olmada verimliliğe doğru tek yölü bir edesellik ilişkisii olduğu söyleebilir.

İsmail Kavaz - Fatih Cemil Özbuğday 346 Uzu döemdeki edesellik ilişkisi ise geellikle t istatistiği yardımıyla bulumaktadır. Hata düzeltme terimii katsayılarıı t istatistiği edesellik hakkıda bilgi vermektedirler. Tablo 6 de kolaylıkla görülebilir ki % 1 alamlılık düzeyide kedi kedie yeterli olmada eerji verimliliğie doğru uzu döemli bir edesellik ilişkisi vardır. Bağımlı Değişke Tablo 6. Grager Nedesellik Testi Gecikme Dereceleri LEerji Verimliliği F istatistiği LKedi Kedie Yeterli Olma t istatistiği ECT t-1 LEerji Verimliliği m=1, =1-25.310*** 5.221*** LKedi Kedie Yeterli Olma m=1, =1 0.088565-0.06630 Notlar: 1.Gecikme dereceleri Akaike Bilgi Kriterie göre belirlemiştir, m = bağımlı değişkei gecikme uzuluğu, = edesel değişkei gecikme uzuluğu 2. Δ değişkeleri birici farklarıı gösterir. 3. ECT hata düzeltme terimii gösterir. 4. %10, %5 ve %1 öem düzeylerideki F istatistiğii kritik değerleri sırasıyla; 2.84, 4.10 ve 7.40 olarak belirlemiştir. 5. %10, %5 ve %1 öem düzeylerideki t istatistiğii kritik değerleri sırasıyla; 1.30, 1.68 ve 2.42 olarak belirlemiştir. 6. (*), (**) ve (***) sırasıyla %10, %5 ve %1 öem düzeylerideki alamlılık seviyelerii gösterir. Ayrıca serilere ait diagostik testler yapılmış ve modeli otokorelasyo, değişe varyas ve ormal dağılım gibi testlerde geçerek kabul edilebilirliği sıamıştır. Bu testlere ait souçlar Tablo 7 de verilmiştir. Tablo 7. Diagostik Test Souçları Test Souç Jarque-Bera Normallik Testi 0.152514 (olasılık: 0.926578) Breusch-Godfrey LM Testi 0.115275 (olasılık: 0.8915) White Testi 1.376070 (olasılık: 0.2659) Bua ilave olarak modeldeki parametreleri kararlılığı CUSUM ve CUSUMQ testleri yardımı ile araştırılmış ve böylece modeli istikrarlı olduğu alaşılmıştır (Bakıız: Grafik 3).

347 Eerjide Dışa Bağımlılık ve Eerji Verimliliği Arasıdaki Nedesellik İlişkisi: Türkiye Öreği Grafik 3. CUSUM ve CUSUMQ Testleri Bu souçlar ışığıda geel bir çıkarım yapacak olursak, Türkiye içi 1971 ile 2009 yılları arasıdaki uzu döemli edesellik aalizi soucuda, edeselliği yöü eerji üretimide kedi kedie yeterli olmada eerji verimliliğie doğru bulumuştur. Diğer bir ifade ile kedi kedie yeterli olma verimliliği Grager edeidir deilebilir. Aslıda burada çıkarılacak souç kedi kedie yeterli olma arttıkça eerji verimliliği de artmaktadır olmalıdır. Acak Türkiye içi 1971 ile 2009 yılları arasıda kedi kedie yeterliliği artması eerji verimliliğii olumsuz etkilemektedir. Bu durum ile karşılaşılmasıı edei eerji verimliliği edeksi ile eerji verimliliği arasıdaki ters ilişkidir. Yai biri arttığı zama diğeride bir azalma meydaa gelmektedir. Bu edele Türkiye de dışa bağımlılık azaldığı veya kedi kedie yeterli olma arttığı zama eerjiyi verimli bir şekilde kullama azalmaktadır. 4.Souç ve Öeriler Geçtiğimiz 30 yıl boyuca eerji verimliliği ile ilgili gelişmeler uluslararası eerji degesi açısıda öemli bir yer tutmuştur. Eerji verimliliği kousudaki ilerlemeler olmasaydı başta OECD ülkeleri olmak üzere heme heme tüm düya ülkeleri so 20 yılda şu a kulladıkları eerjide yaklaşık %50 daha fazla eerji kullaacaklardı (Geller vd., 2006). Buda dolayı eerji verimliliği güümüzde birçok gelişmiş ve gelişmekte ola devletleri kamu politikası güdemlerii üst sıralarıda yer almaktadır. Türkiye de ise 3 Mart 2001 de yayımlaa Elektrik Piyasası Kauu ile birlikte eerji piyasasıı yeide yapıladırma süreci başlatılmış ve başta elektrik ve doğalgaz olmak üzere eerji sektörü rekabeti hâkim olduğu bir yapıya kavuşturulmak istemiştir. Böylece Türkiye de eerji üretimi ve tüketimi kousuda etki ve verimli politikalar hayata geçirilmeye başlamıştır. Acak Türkiye i eerjide dışa bağımlı bir ülke oluşu ve bu bağımlılığı giderek artması her zama bir egel olarak karşısıa çıkmaktadır.

İsmail Kavaz - Fatih Cemil Özbuğday 348 Bu çalışmada eerji kousuda kedi kedie yeterli bir ülke olmaı eerji verimliliği üzerideki etkisi icelemiştir Çalışmada elde edile ampirik souçlara göre eerji verimliliği ile eerji üretimide kedi kedie yeterli olma arasıda kısa ve uzu döemli bir ilişkide bahsetmek mümküdür. Bu ilişkii yöü, kısa ve uzu döemde kedi kedie yeterli olmada eerji verimliliğie doğrudur. Bua göre Türkiye i eerji üretimide kedi kedisie yeterliliğii artması eerji verimliliğii olumsuz bir şekilde etkilemektedir. Diğer bir ifade ile ülkei dışa bağımlılığı azaldıkça eerjiyi daha verimsiz bir şekilde kullamaktadır deilebilir. Bu oktada e yapılmalıdır? Türkiye eerji verimliliğii arttırma yolua mı gitmeli yoksa eerji kousuda kedi kedie yeterliliği mi artırmalıdır? Bu çıkarımı kısa ve uzu döem içi ayrı ayrı yapmakta fayda vardır. Türkiye de kısa döemde yei eerji kayakları çıkarılamayacağı veya bu tekoloji üretilemeyeceği içi buu yerie eerji verimliliğii arttırma yolua gidilebilir. Uzu döem içi ise yei kayak arayışları ve alteratif eerji yatırımlar yapılarak ülkei eerjide dışa bağımlılığıı azaltma yolu izleebilir. Souç olarak Türkiye i mevcut eerji kayaklarıı etki ve verimli bir şekilde kullaması ve eerji kayaklarıı bir a öce harekete geçirmesi gerekmektedir. KAYNAKLAR Bilgi, C. & Sahbaz, A. (2009). Türkiye de büyüme ve ihracat arasıdaki edesellik ilişkileri. Gaziatep Üiversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8 (1), 177-198. Bossayi, E. (1979). UK primary eergy cosumptio ad the chagig structure of fial demad. Eergy Policy, 7, 253-258. Dickey, D. A., & Fuller W. A. (1979). Distributios of the estimators for autoregressive time series with a uit root. Joural of the America Statistical Associatio, 74, 427-431. Eders, W. (2010). Applied ecoometrics time series, 3rd ed. Hoboke: Wiley. Egle, R. & Grager C. (1987). Coitegratio ad error correctio represetatio: Estimatio ad testig. Ecoometrica, 55, 251-276. Evas, J., Filippii, M. & Hut, L. C. (2013). The cotributio of eergy efficiecy towards meetig CO2 targets. Chapter 8 i Fouquet, R. (ed) Hadbook of Eergy ad Climate Chage, Chelteham, UK ad Northampto, MA, USA: Edward Elgar, 175-223. Farrell, M. (1957). The measuremet of productive efficiecy. Joural of the Royal Statistical Society, Series A, Geeral, 120, 253-281. Geller, H., Harrigto, P., Rosefeld, A. H., Taishima, S., & Uader, F. (2006). Polices for icreasig eergy efficiecy: Thirty years of experiece i OECD coutries. Eergy policy, 34(5), 556-573. Gilligham, K., Newell, R. G., & Palmer, K. (2009). Eergy efficiecy ecoomics ad policy (No. w15031). Natioal Bureau of Ecoomic Research. Grager, C. W. J. (1969). Ivestigatig causal relatios by ecoometric models ad crossspectral methods. Ecoometrica, 37, 424-438.

349 Eerjide Dışa Bağımlılık ve Eerji Verimliliği Arasıdaki Nedesellik İlişkisi: Türkiye Öreği Grager, C. W. J. (1988). Some recet developmets i a cocept of causality. Joural of Ecoometrics, 39, 199-211. Gujarati, D. N. (2003). Basic ecoometrics, 4 th ed., New York: McGraw-Hill. Herrig, H. (2006). Eergy efficiecy-a critical view. Eergy, 31(1), 10-20. Hutigto, H. G. (1994). Bee top dow so log it looks like bottom up to me. Eergy Policy, 22, 833-838. Johase, S. (1988). Statistical aalysis of coitegratio vectors. Joural of Ecoomic Dyamics ad Cotrol, 12, 231-254. Johase, S & Juselius, K. (1990). Maximum likelihood estimatio ad iferece o coitegratio with applicatios to the demad for moey. Oxford Bulleti of Ecoomics ad Statistics, 52, 169-211. Joes, J. & Joulfaia, D. (1991). Federal govermet expeditures ad reveues i the early years of the America republic: Evidece from 1792 ad 1860. Joural of Macroecoomics, 13, 133-155. Kadilar, C. (2000). Uygulamalı çok değişkeli zama serileri aalizi. Akara: Büro Basımevi. Metcalf, G. E. (2008). A empirical aalysis of eergy itesity ad its determiats at the state level. The Eergy Joural, 29(3), 1-26. Myers, J. G. & Nakamura, L. (1978). Savig eergy i maufacturig. Cambridge, MA: Balliger. Nillese, P. H., Haffer, R. C., & Ozbugday, F. C. (2013). A global perspective o the log-term impact of icreased eergy efficiecy. Eergy Efficiecy: Towards the Ed of Demad Growth, 87. Özbuğday, F. C., & Erbas, B. C. (2015). How effective are eergy efficiecy ad reewable eergy i curbig CO 2 emissios i the log ru? A heterogeeous pael data aalysis. Eergy, 82, 734-745. Patterso, M. G. (1996). What is eergy efficiecy?: Cocepts, idicators ad methodological issues. Eergy Policy, 24(5), 377-390. Sephto, P. S. & Larse, H. K. (1991). Tests of exchage market efficiecy: Fragile evidece from coitegratio tests. Joural of Iteratioal Moey ad Fiace, 10, 561-570. Yavuz, N. Ç. (2005). Türkiye de kamu harcamalarıı özel sektör yatırım harcamalarıı dışmala etkisii testi. Marmara Üiversitesi İİBF Dergisi, 20 (1), 269-284. Verbeek, M. (2004). A guide to moder ecoometrics. 2d ed., New York: Joh Wiley ad Sos.