Ekonomik Yaklaşım, Cilt : 20, Sayı : 73, ss. 55-67
TÜRKİYE VE AVRUPA BİRLİĞİ’NDE CO2
EMİSYONU VE GELİR İLİŞKİSİ
Erdoğan KOTİL *
Mehmet ERYİĞİT **
Fatih KONUR ***
Özet
Bu çalışmanın amacı Türkiye ve Avrupa Birliği’nin bir birim GDP elde
edebilmesi için ortaya çıkardıkları CO2 emisyon verilerini kullanarak (1968-2003)
kısa dönem tahminlerini elde etmektir. Dört yıllık bir dönem için CO2 tahmini
yapabilmek amacıyla Grey Model kullanılmıştır. Grey Model, belirsizlik ve bilgi
yetersizliğinin bulunduğu ortamlarda, durumsal analiz, tahmin yapmak, karar
vermek ve sistemi anlamak üzere kurulmuştur. Analiz sonucunda elde edilen
bulgularda emisyon ve büyüme ilişkisi açısından Türkiye ve Avrupa Birliği’nde son
35 yıllık dönemde iki bölge arasında tersine bir gelişme olduğu görülmektedir.
1968-2003 döneminde Türkiye’de gelirde yaklaşık %300’lük artış olurken, birim
hasıla için emisyon değeri de %50 yükselerek 1.045’e ulaşmıştır. Avrupa Birliği’nde
ise, gelirde %157 artış olurken, birim hasıla için emisyon değeri %50’lik bir
azalmayla 0.3949’e düşmüştür.
Anahtar Kelimeler: Karbondioksit (CO2) Emisyonu, (CO2/GSYİH), GSYİH,
Grey Modeli
CO2 EMISSIONS AND GDP RELATIONSHIPS IN TURKEY AND
EUROPEAN UNION
Abstract
In this study, short term predictions was made by using data on CO2
emissions (1968-2003) caused by Turkey and European Union to get one unit of
outcome. Grey model was used in order to make a prediction of CO2 for a four year
period. The aim of Grey model is to make contingency analysis, predictions and a
*
Yrd. Doç. Dr., Abant İzzet Baysal Üniversitesi, İİBF, İktisat Bölümü, [email protected]
Yrd. Doç. Dr., Abant İzzet Baysal Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü, [email protected]
***
Arş. Gör., Abant İzzet Baysal Üniversitesi, İİBF, İktisat Bölümü, [email protected]
**
Erdoğan KOTİL- Mehmet ERYİĞİT- Fatih KONUR
56
decision when there is uncertainty and lack of knowledge. The findings of the
analysis results in the relationship between emissions and growth in Turkey and the
European Union during the last 35 years is seen as a development contrary.
Turkey's income in the period 1968-2003 increased approximately 300 percent.
Emission values rose 50 percent for each product value and reached 1.045.
European Union’s income increased 157 percent. Emission values decreased 50
percent for each product value and fell to 0.3949.
Keywords: Carbon Dioxide (CO2) Emission, (CO2/GDP), GDP, Grey Model
GİRİŞ
Enerji, üretim sürecinin önemli bir girdisidir. Enerji üretimi çok farklı
yollarla yapılabilmektedir. Yenilenebilir enerji kaynaklarının dışında kalan enerji
üretim teknikleri birçok gazın yanında karbondioksitin de (CO2) ortaya çıkmasına
neden olmaktadır. Sera gazları içinde %50’nin üzerinde paya sahip olan CO2,
küresel ısınmada çok etkilidir. Küresel ısınma, insanların çeşitli faaliyetleri
sonucunda, yeryüzüne yakın atmosfer tabakaları ile yeryüzü sıcaklığının yapay
olarak yükselmesi sürecidir (Doğan, 2005;58). Son 40 yıldaki küresel ortalama
sıcaklık artışı 0.5 0C olmuştur. Bu yüzyılın bitişinde ise 1.4 – 5.8 0C sıcaklık artışı
olacağı tahmin edilmektedir.
Küresel ısınmaya karşı CO2 emisyonlarında uluslararası düzenlemeler
yapmaya yönelik ilk girişim 1997 Kyoto Protokolü olarak görülmektedir. Kyoto
Protokolü’nde, imza sahibi ülkelerin 2008-2012 yılları arasındaki dönem için sera
gazı salınımlarını 1990 yılı seviyelerine göre en az yüzde 5 azaltmaları
hedeflenmiştir. Protokol çeşitli nedenlerden dolayı uygulanamamıştır. CO2 emisyon
düzeylerindeki artış ile küresel sıcaklıktaki artış sabit oranlı olarak hareket
etmemektedir. Ortalama sıcaklıktaki artış hızı giderek yükselmektedir. Birleşmiş
Milletler’in 2007 yılında Bali’de yaptığı iklim değişiklikleri konulu konferansta
Kyoto Protokolü’ne göre daha kısa vadeli hedefler belirlenmiştir. Bu çerçevede, CO2
emisyonu ile ısınma arasındaki ilişki, zaman boyutunu içeren dönem
tanımlamalarını değiştirmiştir.
Küresel ısınmayla birlikte iklim değişikliklerinin hissedilebilir boyutlara
ulaşması bilim dünyasının konuya olan ilgisini arttırmıştır. Enerji, ekonomi ve çevre
arasındaki ilişki iktisat biliminde Çevresel Kuznets Eğrisi (EKC) hipotezi olarak
yerini almıştır. Bu hipoteze göre; ekonomik büyümenin başlangıcında çevresel zarar
hızla artar. Belli bir gelir düzeyine ulaşıldıktan sonra, bu trend tersine döner, yüksek
gelir düzeyi çevresel zararları azaltır (Grossman ve Krueger, 1991;6). Yüksek gelir
düzeyinde üretim faaliyetleri bilgi yoğun endüstri ve hizmetlere kayabilir, çevresel
duyarlılık, çevre ile ilgili yasal düzenlemeler, çevresel harcamalar artabilir, çevreye
Türkiye ve Avrupa Birliği’nde CO2 Emisyonu ve Gelir İlişkisi
57
duyarlı teknolojiler geliştirilebilir. Böylece çevresel zararlar azaltılabilir (Panayotou,
1993;2).
Bu çalışmanın amacı Türkiye ve Avrupa Birliği ülkelerinde (AB) bir birim
hasıla yaratmak için ortaya çıkarılan CO2 emisyonu açısından bir değerlendirme
yapılması, Grey tahmin modeli ile de gelecek 4 yıl için CO2 emisyon değerlerinin
tahmin edilmesidir. Çalışmada 1968-2003 yıllarını kapsayan döneme ait veriler
kullanılmıştır. Çalışmanın birinci bölümünde Grey Modeli’nin temel özellikleri
ortaya konulmakta, ikinci bölümünde ise Türkiye ve Avrupa Birliği üyesi ülkelere
ait verilerin Grey Modeli ile çözümleri sonucunda elde edilen bulgular
yorumlanmaktadır.
I. LİTERATÜR
Grey Modeli, tamamlanmamış bilgilerin olduğu sosyal, ekonomik, enerji,
hava, deprem, tarım, CO2 emisyon miktarı ve temel bilimler gibi alanlarda (Chang
ve Lin, 1999; Hu ve Yang, 2000; Enea ve Salemi, 2001; Fisher, 2003) uygulanabilir
bir yöntemdir.
Morita ve arkadaşları (1996) tarafından yapılan çalışmada Grey Modeli
Japonya’daki güç santrallerinin yükünü tahmin etmek için kullanılmıştır. Çalışmada
elde edilen bulgular Grey Modeli’nin basit doğrusal regresyon modelinden daha
geçerli sonuçlar verdiği yönünde olmuştur.
Chang ve Lin (1999) endüstrilerin çevre, ekonomi ve enerji performanslarını
ortaya koymak için Tayvan’daki 34 endüstriye ait verilerle CO2 emisyonunu
belirleyen faktörleri kullanmışlardır. Bu faktörler üretim, toplam enerji tüketimi,
kömür, petrol, gaz ve elektrik kullanımı olarak belirlenmiştir. Tayvan’da CO2
emisyonu arttığı için elektrik tüketimine önem verilmesi gerektiği de çalışmada
vurgulanmıştır.
Liang (1999) çalışmasında Grey Modeli kullanarak hidroelektrik güç
sistemlerinin kısa dönem performanslarını tahmin etmiştir. Grey Modeli ile elde
edilen sonuçların diferansiyel dinamik programlama metodu ile elde edilen
sonuçlara benzer olduğunu tespit etmiştir.
II. MODEL
Deng (1982, 1989) tarafından geliştirilen Grey Model (GM 1 ), belirsizliğin ve
bilgi yetersizliğinin olduğu durumlarda, durumsal analiz, tahmin, karar verme,
sistemin anlaşılması ve yorumlanabilmesi üzerine kurulmuştur. Güçlü yönlerinden
1
Bu metodun felsefesi hakkındaki detaylı bilgi için bkz. Lin, Chen and Liu (2004).
Erdoğan KOTİL- Mehmet ERYİĞİT- Fatih KONUR
58
biri, az sayıda veri ile çalışabilmesidir. Model, verilerin rengine göre
isimlendirilmiştir. Siyah renk bilgi olmayan, beyaz renk ise sistem hakkında kesin
verilerin olduğu durumu ifade etmektedir.
Grey yaklaşımı ham verileri öncelikli olarak Kümülatif Hesaplama
Operasyonuna (KHO) tabi tutar. KHO ilk veriden başlayarak düşünülen noktaya
kadar olan verilerin toplamını gösterir. Grey tahmin modeli, KHO’yu diferansiyel
denklemlerinin oluşturulmasında kullanır. Lin, Su ve Hsu (2001) tüm ham verilerin
pozitif olması durumunda, KHO ile elde edilecek verilerin sürekli olarak artacağını
ifade etmektedirler.
Çoğunlukla GM (1,1) Grey tahmin modeli kullanılır. GM (1,1) ifadesinin
anlamı, GM’in tek değişkenle oluşturulması, KHO ile elde edilen verilerin
eşleştirilmesinde birinci dereceden diferansiyel denklemin kullanılmasıdır. Çok az
veri temin edilebilen her durum için uygulanabilir bir model özelliği taşımaktadır.
Modelin aşamaları aşağıdaki gibidir;
1-Geçmiş veriler için X
( 0)
satır matrisinin oluşturulması
{
X ( 0) = X ((10)) , X ((20)) ,......., X ((n0))
2-KHO ile X
(1)
}
(1)
satır matrisini oluşturulması
{
X (1) = X ((11)) , X ((21)) ,......., X ((n1))
}
⎧ k
⎫
X ((k0)) = ⎨ ∑ X ((i0)) , k = 1,2,....., n ⎬
⎩ i =1
⎭
(2)
(3)
3- Grey diferansiyel denklem
X ((k0)) + a.Z ((k1)) = b
k = 1,2,3,....., n
(4)
kısıt
Z ((k1)) = α . X ((k1)) + (1 - α ). X ((k1)−1
(5)
Türkiye ve Avrupa Birliği’nde CO2 Emisyonu ve Gelir İlişkisi
59
Bu eşitlik aşağıdaki gibi ifade edilebilir.
Yn = B.a ve
⎧− Z (1) ( 2 ) 1⎫
⎪
⎪
(1)
⎪⎪ − Z ( 3) 1⎪⎪
B=⎨
⎬
⎪− Z (1) ( n ) 1 ⎪
⎪
⎪
⎪⎩
⎪⎭
(6)
⎧ X 1(0) ( 2) ⎫
⎪ (0) ⎪
⎪⎪ X 1 ( 3) ⎪⎪
⎧a ⎫
Yn = ⎨
⎬ ;a = ⎨ ⎬
⎩b ⎭
⎪ X (0) ( n) ⎪
1
⎪
⎪
⎪⎭
⎪⎩
4- Regresyon metoduyla, a ve b katsayıları aşağıdaki eşitliğin çözümünden
elde edilir.
⎧a ⎫
a = ⎨ ⎬ = (B T B) −1 B T YN
⎩b ⎭
5- Grey diferansiyel denkleminden
(7)
X ((11)) = X ((01)) kısıtı kullanılarak aşağıdaki
eşitlik elde edilir.
∂X (1)
+ a. X (1) = b
∂t
(8)
a parametresi developing katsayısı, b ise grey girdisi olarak isimlendirilir.
Kümülatif hesaplama Operasyonu Grey tahmin değeri aşağıdaki gibi elde
edilir.
Erdoğan KOTİL- Mehmet ERYİĞİT- Fatih KONUR
60
b⎞
b
⎛
Xˆ ((k1)+1) = ⎜ X ((10)) − ⎟.e a.( k ) +
a⎠
a
⎝
(9)
9 nolu formülde ^ Grey tahmin değerini ifade etmektedir.
6- Tahmin değerleri aşağıdaki gibi elde edilir.
X ((k0+) 1) = X ((k1)+1) − X ((k1))
(10)
Tahmin edilen değer ise aşağıdaki gibidir.
b⎞
⎛
Xˆ ((k0+) 1) = (1 − e a ).⎜ X ( 0 ) (1) . ⎟e a.( k )
a⎠
⎝
(11)
Her hangi bir modelin ürettiği tahmin sonuçlarını değerlendirirken çok sayıda
performans ölçütü kullanılabilir. Bunlardan birisi de yön İstatistik değeridir. Yön
istatistiği, orijinal veriler ile tahmini veriler arasındaki değişimi ölçer. Verilerin
hangi oranda aynı yönde hareket ettiklerini gösterir. Yön istatistiği, Dstat, aşağıdaki
gibi hesaplanır.
Dstat =
1
N
N
∑a
i =1
(12)
i
Burada ai = 1 eğer
(x
t +1
−x
)(xˆ
t +1
− xˆ t ) ≥ 0, ve diğer durumlarda
ai = 0 olur.
III. VERİLER
Bu çalışmada kullanılan verilerin tümü dünya bankasının web sayfasından
(http://devdata.worldbank.org/query/) alınmıştır. CO2 emisyon miktarı verileri 2003
yılına kadar elde edilebilmiştir. Bu verilerin özet bilgisi Tablo 1’de yer almaktadır.
Analizler 1968-2003 yılları arasındaki veriler için yıllık veriler bazında yapılmıştır.
Türkiye ve Avrupa Birliği’nde CO2 Emisyonu ve Gelir İlişkisi
61
Tablo 1: Türkiye ve Avrupa Birliğinde CO2 Emisyon Miktarları, GDP
düzeyleri ve Enerji Kullanımına ilişkin veriler
Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GDP)
CO2 Emisyon Miktarı Miktarı (USD)
Tari Avrupa
h
Birliği
Türkiye
Avrupa Birliği
Türkiye
197
56,640*106
0
2253609
42168
2,825,575*106
197
5
2368933
64755
3,322,494*106
75,065*106
198
84,371*106
0
2653105
76311
3,921,583*106
198
106,984*106
5
2415800
113557
4,223,118*106
199
0
2466072
146165
4,991,327*106
140,202*106
199
5
2363313
170857
5,419,501*106
164,204*106
200
199,267*106
0
2428587
221546
6,202,045*106
200
1
2480913
199754
6,316,382*106
184,333*106
200
2
2494302
208080
6,372,912*106
198,971*106
200
210,500*106
3
2535822
219989
6,420,989*106
CO2 / GDP
( *milyon)
Avrupa
Birliği
Türki
ye
0,798
0,744
0,713
0,863
0,677
0,904
0,572
1,061
0,494
1,043
0,436
1,041
0,392
1,112
0,393
1,084
0,391
1,046
0,395
1,045
Kaynak: World Bank, World Development Indicators.
Tablo 1’de bir $’lık hasıla için Avrupa Birliği’nde (AB) ve Türkiye’de ortaya
çıkarılan CO2 emisyon miktarları görülmektedir. 1970-2003 yıllarını kapsayan
dönemde Türkiye’de bir birim hasıla için ortaya çıkarılan CO2 emisyon miktarının
dönem sonunda 1970 yılına göre yaklaşık 5 kat arttığı görülürken, AB’de ortaya
çıkarılan CO2 emisyon miktarında önemli bir değişikliğin olmadığı görülmektedir.
Türkiye’de bir birim hasıla AB’ye göre daha yüksek emisyon yaratmaktadır.
Bir birim hasıla başına farklı miktarlarda CO2 oluşmasının çeşitli nedenleri vardır.
Bunlardan bazıları; çıktının bileşimi (Grossman ve Krueger, 1995), nüfus yoğunluğu
(Selden ve Song, 1994), ticarete açıklık derecesi ( Hettige ve diğerleri, 1992),
çevresel düzenleme, kontroller (Shafik, 1994) ve yakıt fiyatlarıdır (Coondo ve
Dinda, 2002).
Avrupa Birliği ve Türkiye’de yıllar bazında GDP düzeyine karşılık gelen
CO2 emisyon değerleri arasındaki ilişki Şekil 1 ve Şekil 2’de gösterilmiştir. Şekil
1’e bakıldığında Türkiye’de 1968-2003 yılları arasında GDP düzeyi ile CO2
emisyon miktarları arasındaki ilişkinin doğrusal olduğu görülmektedir. Aynı zaman
Erdoğan KOTİL- Mehmet ERYİĞİT- Fatih KONUR
62
diliminde Avrupa Birliği’nde ise bu ilişkinin doğrusal olmadığı görülmektedir.
Özellikle 1970’lerde Avrupa Birliği’nde ortaya çıkan CO2 emisyon miktarındaki
artışın aynı dönemlerde yaratılan GDP miktarındaki artıştan çok daha fazla olduğu
görülmektedir.
Şekil 1: Türkiye’nin GDP düzeyi ve CO2
emisyon düzeyinin karşılıklı ilişkisi
Şekil 2: Avrupa Birliğinde GDP düzeyi ve
CO2 emisyon düzeyinin karşılıklı ilişkisi
GDP miktarı ile CO2 emisyon miktarları arasındaki ilişkiyi ayrıntılı bir
şekilde sırasıyla Şekil 3, 4, 5 ve 6’da görülmektedir. Şekil 3 ve 4 sırasıyla
Türkiye’nin 1968 – 2003 yılları arasındaki CO2 emisyon miktarını ve GDP düzeyini
göstermektedir. Şekiller incelendiğinde her iki değişkende de yıllar itibariyle düzenli
bir artış trendinin olduğu görülmektedir. Özellikle son 20 yılda Türkiye’nin GDP
düzeyi hızlı bir artış kaydetmiştir. Bu artışın benzer şekilde CO2 emisyon miktarına
da yansıdığı görülmektedir.
Şekil 3: Türkiye’nin 1968-2003 yılları
arasındaki CO2 emisyon miktarı
Şekil 4: Türkiye’nin 1968-2003 yılları
arasındaki GDP düzeyi
Türkiye ve Avrupa Birliği’nde CO2 Emisyonu ve Gelir İlişkisi
63
Şekil 5 ve 6 sırasıyla Avrupa Birliği’nde 1968-2003 yılları arasındaki CO2
emisyon miktarı ve GDP miktarlarını göstermektedir. GDP düzeyi bu yıllar arasında
düzenli olarak artarken, CO2 emisyon miktarı 1970’li yıllarda hızlı bir artış ve
sonrasında hızlı bir düşüş göstermektedir.
Şekil.5: Avrupa Birliğinin 1968-2003 yılları
arasındaki CO2 emisyon miktarı
Şekil.6: Avrupa Birliğinin 1968-2003 yılları
arasındaki GDP düzeyi
IV. BULGULAR VE YORUM
Analizler 1968-2003 yılları arasındaki veriler için E-views 5.1 programı ile
yıllık veriler kullanılarak yapılmıştır. Burada, tahmin modeli olarak Grey Model
kullanılmıştır. Grey modeli ile CO2 emisyon miktarı ve CO2 emisyonu / GDP düzeyi
tahmin edilmiştir. Tahminlere ilişkin istatistikler tablo 3’de sunulmuştur.
DStat
Sig. Test
0.5938
0.8889
Türkiye
0.5929
0.8899
AB
0.5625
0.8889
Türkiye
0.5313
0.8889
AB
CO2
GDP
Düzeyi
/
CO2 Emisyon
Tablo 3: Tahmin değerleri istatistikleri
Erdoğan KOTİL- Mehmet ERYİĞİT- Fatih KONUR
64
Tablo 3’den de görüleceği gibi, Dstat değerleri gerçek veriler ile tahmini
verilerin aynı yönde hareket edip etmediklerini ölçen bir göstergedir. Buna göre;
CO2 emisyon tahmini için Dstat değerleri AB ve Türkiye’de yaklaşık %60 olarak
saptanmıştır. Bu Dstat değerlerine göre Grey Model, CO2 emisyon miktarı ve CO2
/GDP miktarının tahmini için kullanılabilir. Yapılan çalışmada verilerin aynı yönde
taşınma değerleri % 53.13 - % 59.38 arasında değişmektedir. Sig. Test değerleri ise
gerçek ve tahmini değerlerin işaretlerinin ne kadar uyuştuğunu göstermektedir.
Sonuçlara göre bu oran % 88.89 olarak saptanmıştır. Gerçek ve tahmini verilerin
değerleri % 88.89 düzeyinde aynı yönlüdür diyebiliriz. Bu değerler de kısa dönemli
tahmin için Grey Modelinin kullanılabileceğini göstermektedir.
Şekil 7 ve Şekil 8 Türkiye ve Avrupa Birliği’nin 1 birim GDP için atmosfere
yaydıkları CO2 emisyon miktarının gerçek ve tahmini verilerinin grafiğini
göstermektedir. 1968-2004 yılları arasındaki CO2 emisyonu / GDP düzeyi ilişkisine
ait gerçek veriler ile tahmini verilerin uyumlu olduğu görülmektedir.
0 gerçek veriler
+ tahmini veriler
0 gerçek veriler
+ tahmini veriler
Şekil 7: Türkiye’nin 1968-2004 yılları
arasındaki CO2 emisyonu / GDP düzeyi
gerçek ve tahmini veriler
Şekil 8: Avrupa Birliğinin 1968-2004 yılları
arasındaki CO2 emisyonu / GDP düzeyi
gerçek ve tahmini verileri
Bu model ile 2004 – 2007 yılları için yapılan tahmin değerleri tablo 4’te
görülmektedir. Hem Türkiye’de hem de AB’de CO2 emisyonunda 2004-2007
yıllarını kapsayan dönemde 1968-2003 yıllarını kapsayan döneme göre önemli
artışların olmayacağı da tabloda görülmektedir.
Türkiye ve Avrupa Birliği’nde CO2 Emisyonu ve Gelir İlişkisi
65
Tablo 4: CO2 ve CO2 Emisyon / GDP için 2004/2008 yılları tahmini
Tarih
2004
2005
2006
2007
CO2 Emisyon Miktarı
Avrupa
Birliği
Türkiye
2562100
231660
2590400
243200
2618900
255220
2647900
267930
CO2 Emisyon / GDP
Avrupa Birliği
3.9530x10-4
3.9639x10-4
3.9747x10-4
3.9857x10-4
Türkiye
0.0010
9.9954x10-4
9.8158x10-4
9.6368x10-4
SONUÇ VE DEĞERLENDİRME
Bu çalışmanın amacı Türkiye ve Avrupa Birliği ülkelerinde bir birim hasıla
yaratmak için ortaya çıkarılan CO2 emisyonu açısından bir değerlendirme yapılması,
Grey tahmin modeli ile de gelecek 4 yıl için CO2 emisyon değerlerinin tahmin
edilmesidir. Çalışmada 1968-2003 yıllarını kapsayan döneme ait veriler
kullanılmıştır. Çalışmada Grey Modeli’nin temel özellikleri ortaya konulmuş,
Türkiye ve Avrupa Birliği üyesi ülkelere ait verilerin Grey Modeli ile çözümleri
sonucunda elde edilen bulgular yorumlanmıştır.
Türkiye ve AB arasında bir birim hasıla için yaratılan CO2 emisyonu
açısından yapılan karşılaştırmada son 35 yıllık dönemde Türkiye ve AB arasında
tersine bir gelişme olduğu görülmektedir. Buna göre, belirtilen dönemde Türkiye’de
gelirde yaklaşık %300’lük artış olurken, birim hasıla için emisyon değeri de %50
yükselerek 1.045’e ulaşmıştır. AB’de ise, gelirde %157 artış olurken birim hasıla
için emisyon değeri %50’lik bir azalmayla 0.3949’e düşmüştür. Avrupa’daki bu
gelişmede çıktının bileşimi, üretim yerlerinin değişmesi, ticarete açıklık derecesi,
teknolojik gelişme, kamuoyu duyarlılığı sonucunda yasal düzenleme ve kontroller
gibi faktörlerin etkisi vardır. Avrupa Birliği üyesi ülkeler Kyoto Protokolü’ne 1998
yılında onay vermişken, Türkiye ancak 2009 yılında onay vermiştir. Bu durum
Türkiye’deki kamuoyu duyarlılığı ve yasal düzenlemelerin Avrupa Birliği
ülkelerinden oldukça farklı olduğunu göstermektedir. Türkiye ve Avrupa Birliği
arasında emisyon değerlerindeki farklılığın bir kısmının kaynağının kamuoyu
duyarlılığı ve yasal düzenlemeler olduğu düşünülebilir.
Küresel ısınmaya karşı önerilen tedbirler mevcut CO2 düzeyleri dikkate
alınarak oluşturulduğundan, gelecekteki CO2 emisyon düzeylerinin tahmini önem
taşımaktadır. Kısa dönem tahminlerde etkin olan Grey Model’in, çalışmanın
sonuçlarına göre CO2 emisyon düzeylerinin tahmini için de uygun bir model olduğu
saptanmıştır. Grey Model tahminleri, enerji kaynaklarına ve üretim sektörlerine göre
de aynı etkinlikte uygulanabileceği için bu tür değerlerin tahmininde uygun bir
modeldir.
Erdoğan KOTİL- Mehmet ERYİĞİT- Fatih KONUR
66
KAYNAKLAR
CHANG, T. C., ve LİN, S. J. (1999), “Grey Relation Analysis of Carbon Dioxide
Emissions From Industrial Production And Energy Uses In Taiwan”,
Journal of Environmental Management, 56, 247–257.
COONDO, Dipankor ve DINDA, Soumyananda (2002), “Causality Between
Income And Emission: A Country Group-Specific Econometric Analysis”
Ecological Economics, 40.
DENG, Julong (1982), “Control Problem of Grey System” System and Control
Letters, 5, 288-294.
DENG, Julong (1989).“Introduction to Grey System Theory”, The Journal of Grey
System, 1, 1-24.
DOĞAN, Seyhun (2005), “Türkiye’nin Küresel İklim Değişiminde Rolu ve Önleyici
Küresel Çabaya Katılım Girişimleri” C. U. İktisadi ve İdari Bilimler
Dergisi, Cilt:6, Sayı:2, 57-73.
GROSSMAN, Gene. M., ve KRUGER, Alan B. (1991), Environmental Impacts of a
North American Free Trade Agreement, National Bureau of Economic
Research Working Paper 3914, NBER, Cambridge MA.
GROSSMAN, Gene. M., ve KRUGER, Alan B. (1995), “Economic Growth and
The Environment” Quarterly Journal of Economics, 110, 353-378.
HETTIGE, Hemamala, HUQ., Mainul, PARGAL, Sheoli, WHEELER David
(1996), “Determinants of Pollution Abatement In Developing Countries:
Evidence From South And Southeast Asia” World Development, 24, 18911904.
HU, Wenbin ve YANG, Changzhi (2000), “Grey Model of Direct Solar Radiation
Intensity On The Horizontal Plane For Cooling Loads Calculation”
Building and Environment 35, 587–593.
LİANG, Ruey-Hsun (1999), “Application of Grey Relation Analysis to
Hydroelectric Generation Scheduling”, Electrical Power and Energy
Systems 21, 357–364.
LİN, Chan-ben., SU, Shun-feng, HSU, Yen-tseng (2001), “High-precision forecast
using grey models’’, International Journal of Systems Science, 32, 2001,
609-617.
LİN, Yi, CHEN, Mian-yun, LİU, Sifeng (2004), “Theory of grey systems: capturing
uncertainities of grey information.” Kybernetes, 33, 196-218.
Türkiye ve Avrupa Birliği’nde CO2 Emisyonu ve Gelir İlişkisi
67
MORİTA, H., KASE, T., TAMURA, Y., IWAMOTO, S., (1996), “Interval
Prediction of Annual Maximum Demand Using Grey Dynamic Model”,
Electrical Power and Energy Systems 18, 409–413.
PANAYOTOU, Theodore (1993), Empirical Tests and Policy Analysis of
Environmental Degradation at Different Stages of Economic Development.
Working Paper WP238, Technology and Employment Programme,
International Labour Office, Geneva.
SELDEN, Thomas M.ve SONG, Daqing (1994), “Environmental Quality and
Development: Is There A Kuznets Curve For Air Pollution Emissions?”
Journal of Environmental Economics Management, 27, 147-162.
SHAFIK, Nemat (1994), “Economic Development and Environmental Quality: An
Econometric Analysis” Oxford Economic Papers, 49, 757-773.
68
Erdoğan KOTİL- Mehmet ERYİĞİT- Fatih KONUR
Boş Sayfa
Download

farklı işyeri büyüklüğündeki imalat