G-20 ÜLKELERİNDE CO2 EMİSYONU, EKONOMİK BÜYÜME, KENTLEŞME VE YENİLENEBİLİR ENERJİ TÜKETİMİ İLİŞKİSİ
Author:
Akın Özdemir Neslihan1ORCID
Affiliation:
1. Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi
Abstract
Sera gazı emisyonlarının küresel ısınma ve iklim değişikliği gibi insan sağlığı ve çevre açısından ciddi tehdit oluşturan olaylara sebebiyet vermesi ülkeleri, sera gazı emisyonlarının büyük bir bölümünü oluşturan CO2 emisyonlarının azaltmak için önlemler almaya yönlendirmiştir. Mevcut çalışmada; kişi başı CO2 emisyonu, kişi başı gayri safi yurtiçi hâsıla, kentleşme ve yenilenebilir enerji tüketimi arasındaki ilişkinin G-20 ülkeleri için 2020 verileri kullanılarak Robust Regresyon Analizi ile belirlenmesi amaçlanmıştır. Analizde CO2 emisyonu bağımlı değişken; kişi başına gayri safi yurtiçi hasıla, kentsel nüfus oranı ve yenilenebilir enerji tüketimini ise bağımsız değişken olarak kullanılmıştır. Robust regresyon analizi sonucuna göre Kanada ve Brezilya’nın aykırı gözlem olduğu tespit edilmiştir. Kişi başına gayri safi yurtiçi hasıla ile CO2 emisyonları arasındaki ilişki pozitif iken; yenilenebilir enerji tüketimi ve kentsel nüfus oranının ile CO2 emisyonları arasındaki ilişki negatif yönlü olarak tespit edilmiştir. Tüm bu bağımsız değişkenler %5 anlamlılık düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur
Publisher
Duzce University
Reference23 articles.
1. Al-Mulali, U., Ozturk, I., & Lean, H. H. (2015). The influence of economic growth,
urbanization, trade openness, financial development, and renewable energy on
pollution in Europe. Natural Hazards, 79, 621-644. 2. Anwar, A., Sinha, A., Sharif, A., Siddique, M., Irshad, S., Anwar, W., & Malik, S. (2022).
The nexus between urbanization, renewable energy consumption, financial
development, and CO2 emissions: Evidence from selected Asian countries.
Environment, Development and Sustainability, 24, 6556-6576 3. Chen, C. (2002). Paper 265-27 Robust regression and outlier detection with the
ROBUSTREG procedure. In Proceedings of the Proceedings of the Twenty-Seventh
Annual SAS Users Group International Conference. 4. Fan, Y., Liu, L. C., Wu, G., & Wei, Y. M. (2006). Analyzing impact factors of CO2 emissions
using the STIRPAT model. Environmental Impact Assessment Review, 26(4), 377- 5. Gad, A. M. & Qura, M. E. (2016). Regression Estimation in the presence of outliers: A
comparative study. International Journal of Probability and Statistics, 5(3), 65-72
|
|