Finansal Gelişme, Ekonomik Büyüme ve Enerji Tüketiminin Çevresel Kalite Üzerindeki Etkisi: E-7 Ülkeleri Örneği

Abstract

Bu çalışmanın amacı E-7 ülke ekonomileri için (Türkiye, Hindistan, Çin, Brezilya, Endonezya, Rusya ve Meksika) finansal gelişmenin, ekonomik büyümenin ve enerji tüketiminin çevresel kalite üzerindeki etkisini 1990-2014 yılları arasında verileri kullanarak analiz etmektir. Bu amaç doğrultusunda, çevre kalitesi ölçütü olarak, kişi başına düşen karbondioksit emisyonu (CO2), finansal gelişme ölçütü olarak, özel sektöre verilen kredilerin GSYİH’ya oranı, ekonomik büyüme ölçütü olarak, ekonomik büyümede meydana gelen yıllık artış ve enerji tüketimi ölçütü olarak da kişi başına petrol tüketimi değişkenleri kullanılmıştır. Değişkenlerin analizinde panel veri analizi yöntemi kullanılmıştır. İlk önce değişkenlerde ve modellerde yatay kesit bağımsızlığını test etmek için Breusch ve Pagan (1980), CDlm Pesaran (2004), CD ve Pesaran (2004), Ullah ve Yagamata (LMadj PUY) (2008) testleri uygulanmıştır. Değişkenler ve modeller yatay kesit bağımlılığı içerdiğinden dolayı yatay kesit bağımlılığını dikkate alan ikinci nesil panel birim kök testlerinden Pesaran (2007) CADF (Crosssectional Augmented Dickey Fuller) testi kullanılmıştır. Değişkenler durağan hale getirildikten sonra uzun dönem ilişkisi için Westerlund (2008), Durbin-H Eşbütünleşme testi uygulanmıştır. Uzun dönem ilişki katsayılarını tespit etmek içinde Genişletilmiş Ortalama Grup (AMG–Augmented Mean Group) tahmincisinden yararlanılmıştır. Analiz sonuçlarına göre, Türkiye, Endonezya ve Rusya ekonomileri için finansal gelişmenin çevre kalitesini artırdığı tespit edilmiştir. Ekonomik büyüme sonuçları incelendiğinde ise; Hindistan, Çin, Brezilya ve Meksika ekonomileri için ekonomik büyümenin karbon salınımını azaltarak çevre kalitesini artırdığı tespit edilmiştir. Türkiye ve Rusya içinse ekonomik büyümenin karbon salınımını artırarak çevre kalitesini azalttığı tespit edilmiştir.

Full text

347
Finansal Gelişme, Ekonomik Büyüme ve Enerji Tüketiminin
Çevresel Kalite Üzerindeki Etkisi: E-7 Ülkeleri Örneği 1
Fahrettin PALA
2
- Abdulkadir BARUT
3
Başvuru Tarihi: 21.12.2020 Kabul Tarihi: 16.04.2021 Makale Türü: Araştırma Makalesi
Öz
Bu çalışmanın amacı E-7 ülke ekonomileri için (Türkiye, Hindistan, Çin, Brezilya, Endonezya, Rusya ve
Meksika) finansal gelişmenin, ekonomik büyümenin ve enerji tüketiminin çevresel kalite üzerindeki etkisini
1990-2014 yılları arasında verileri kullanarak analiz etmektir. Bu amaç doğrultusunda, çevre kalitesi ölçütü
olarak, kişi başına düşen karbondioksit emisyonu (CO2), finansal gelişme ölçütü olarak, özel sektöre verilen
kredilerin GSYİH’ya oranı, ekonomik büyüme ölçütü olarak, ekonomik büyümede meydana gelen yıllık artış ve
enerji tüketimi ölçütü olarak da kişi başına petrol tüketimi değişkenleri kullanılmıştır. Değişkenlerin analizinde
panel veri analizi yöntemi kullanılmıştır. İlk önce değişkenlerde ve modellerde yatay kesit bağımsızlığını test
etmek için Breusch ve Pagan (1980), CDlm Pesaran (2004), CD ve Pesaran (2004), Ullah ve Yagamata (LMadj
PUY) (2008) testleri uygulanmıştır. Değişkenler ve modeller yatay kesit bağımlılığı içerdiğinden dolayı yatay
kesit bağımlılığını dikkate alan ikinci nesil panel birim kök testlerinden Pesaran (2007) CADF (Crosssectional
Augmented Dickey Fuller) testi kullanılmıştır. Değişkenler durağan hale getirildikten sonra uzun dönem ilişkisi
için Westerlund (2008), Durbin-H Eşbütünleşme testi uygulanmıştır. Uzun dönem ilişki katsayılarını tespit
etmek içinde Genişletilmiş Ortalama Grup (AMG–Augmented Mean Group) tahmincisinden yararlanılmıştır.
Analiz sonuçlarına göre, Türkiye, Endonezya ve Rusya ekonomileri için finansal gelişmenin çevre kalitesini
artırdığı tespit edilmiştir. Ekonomik büyüme sonuçları incelendiğinde ise; Hindistan, Çin, Brezilya ve Meksika
ekonomileri için ekonomik büyümenin karbon salınımını azaltarak çevre kalitesini artırdığı tespit edilmiştir.
Türkiye ve Rusya içinse ekonomik büyümenin karbon salınımını artırarak çevre kalitesini azalttığı tespit
edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Finansal Gelişme, Ekonomik Büyüme, Çevre Kalitesi ve Kuznets Eğrisi
Atıf: Pala, F. ve Barut, A. (2021). Finansal gelişme, ekonomik büyüme ve enerji tüketiminin çevresel kalite üzerindeki
etkisi: E-7 ülkeleri örneği. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(2), 347-366.
1
Bu çalışma etik kurul izin belgesi gerektirmemektedir.
2
Gümüşhane Üniversitesi Kelkit Aydın Doğan Meslek Yüksek Okulu Muhasebe ve Vergi Bölümü, fahrettinpala@gumushane.edu.tr, ORCID: 0000-
0001-9565-8638
3
Harran Üniversitesi Siverek Meslek Yüksekokulu Muhasebe ve Vergi Bölümü, kadirbarut@harran.edu.tr, ORCID: 0000-0001-8315-9727
Bu eser Creative Commons Atıf-Gayri Ticari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.

348
Financial Development, Economic Growth and Energy
Consumption on Environmental Quality: Case of E-7 Countries
Fahrettin PALA
4
- Abdulkadir BARUT
5
Submitted by: 21.12.2020 Accepted by: 16.04.2021 Article Type: Research Article
Abstract
The aim of this study is to analyze the effects of financial development, economic growth and energy consumption
on environmental quality for the economies of E-7 countries (Turkey, India, China, Brazil, Indonesia, Russia and
Mexico) using the data between 1990-2014. For this purpose, carbon dioxide emissions per capita (CO2) as a
measure of environmental quality, a measure of financial development, the ratio of loans to the private sector to
GDP, a measure of economic growth, an annual increase in economic growth and a measure of energy
consumption per capita. per oil consumption variables are used. Panel data analysis method is used in the
analysis of the variables. First, Breusch and Pagan (1980), CDlm Pesaran (2004), CD and Pesaran (2004), Ullah
and Yagamata (LMadj PUY) (2008) tests are applied to test cross-section independence in variables and models.
Since the variables and models contain cross-sectional dependence, the Pesaran (2007) CADF (Crosssectional
Augmented Dickey Fuller) test, one of the second generation panel unit root tests that takes into account the cross-
sectional dependence, is used. After the variables are made stationary, Westerlund (2008), Durbin-H
Cointegration test is applied for the long-term relationship. The Extended Mean Group (AMG) estimator is used
to determine the long-term correlation coefficients. According to the results of the analysis, it has been determined
that financial development increases the environmental quality for the economies of Turkey, Indonesia and
Russia. When the economic growth results are examined; It has been determined that economic growth for the
economies of India, China, Brazil and Mexico improves environmental quality by reducing carbon emissions. For
Turkey and Russia, it has been determined that economic growth reduces environmental quality by increasing
carbon emissions.
Keywords: Financial Development, Economic Growth, Environmental Quality and Kuznets Curve
4
Gümüşhane University Kelkit Aydın Doğan Vocational School Accounting and Tax Department, fahrettinpala@gumushane.edu.tr, ORCID:
0000-0001-9565-8638
5
Harran University Siverek Vocational School Accounting and Tax Applications Department, kadirbarut@harran.edu.tr, ORCID: 0000-0001-8315-
9727
This work is licensed under Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

AÜSBD, 2021; 21(2): 347-366
349
Giriş
Ekonomik önlemler neticesinde büyüme ve kalkınma için alınan faaliyetlerden kaynaklanan artan çevresel
riskler, küresel meseleler haline gelmiş ve çevre ekonomisi ve sürdürülebilir kalkınma adına tartışmalı bir
araştırma alanı olarak ortaya çıkmıştır (Shoaib, Rafiqu, Nadeem ve Huang, 2020, s.12461). Son yıllarda küresel
ısınma insanlığın karşı karşıya kaldığı büyük bir sorundur. Bu ortak fikir birliği bilim adamları, kamu
otoriteleri ve kamuoyu arasında bir gerçektir (Sekali ve Bouzahzah, 2019, s.67).
Çevresel bozulma evrensel bir konu olup, tüm dünya çevresel kalitenin bozulmasından kaynaklanan tehditlere
maruz kalmaktadır. Çevresel kalitenin bozulmasında en büyük paya sahip olan karbondioksit (CO2)
emisyonu, sera etkisinin ana kaynaklarından biridir. CO2 emisyonlarının çoğu; kömür, petrol ve gaz gibi fosil
yakıt tüketiminden kaynaklanmaktadır. Bir ülkedeki CO2 emisyonların; gelir düzeyi, enerji tüketimi, nüfus,
dış ticaret, finansal kalkınma ve benzeri birçok faktöre bağlı olduğu düşünülmektedir (Sehrawat, Giri ve
Mohapatra, 2015, s.665-666). Tüm bunların sonucunda, özellikle içinde bulunduğumuz yüz yılda çevresel
problemler dünyayı tehdit etmeye başlayınca küresel anlamda çözüm arayışları içerisine girilmiştir (Çetin,
Kırcı, Saygın ve Alaşahan, 2018, s.27).
Ekonomik kalkınma yüksek bir yaşam standardı vaat eden ancak aynı zamanda çevresel bozulmaya neden olan
uzun bir süreçtir. Kuznets tarafından kurulan, Grossman v e Krueger (1995) tarafından önerilen çevresel
kuznets eğrisi, ekonomik büyüme ve çevresel bozulma arasındaki ilişkinin ters-U şeklinde olduğunu
varsaymaktadır. Buna göre ekonomik büyüme başlangıçta çevresel bozulmayı artırmakta, daha sonra kişi
başına bir eşik gelir noktasından sonra ise azaltmaktadır (Stern, 2004; Carson, 2010; Shahbaz, Shahza, Ahmad
ve Alam, 2016). Bu durum, ekonomik büyümenin başlangıç dönemlerinde daha fazla enerji kullanımına
ihtiyaç duyulacağından çevre kirliliğini artırarak çevresel kalitenin azalmasına neden olacaktır. Sonraki
dönemlerde ise ekonomik büyümenin devam etmesi ekonomide yapısal değişim sürecini başlatacak, üretim ve
tüketimin yapısını değiştirerek, temiz çevreye olan talebi artıracaktır. Böylece enerjiyi daha verimli bir şekilde
kullanabilen temiz teknolojiler gelişecektir. Başak bir ifadeyle çevresel kuznets eğrisi hipotezine göre, uzun
vadede ekonomik büyümenin çevre kalitesi üzerindeki etkisinin pozitif yönde olacağı vurgulanmaktadır
(Koçak, 2017, s.537).
Finansal gelişme, hızlı ekonomik büyümenin yanı sıra çevrede CO2 emisyonunun azaltılmasında hayati ve
potansiyel öneme sahip bir faktördür. Finans sektörleri enerji alanındaki teknolojik ilerlemeyi canlandırarak
enerji tüketimini ve CO2 emisyonlarını etkileyebilirler (Yang, Zhang ve Meng, 2015, s.334). Bir ülkede finans
sektörünün gelişmesi, daha yüksek bir gelir artışı elde edilmesinde önemli bir rol oynar ve çevresel kaliteyi
önemli ölçüde etkiler (Jalil ve Feridun, 2011). Literatürde çevre kirliliği ölçütü olarak genellikle CO2 salınımı
kullanıldığından dolayı çalışmada da bu değişken çevre kalitesini ölçmede kullanılmıştır (Çetin vd., 2018, s.26).
Çalışmanın amacı, çevre kalitesi E-7 ülke ekonomileri açısından ele alınarak finansal gelişmenin, ekonomik
büyümenin ve enerji tüketiminin çevresel kalite üzerindeki etkisini panel veri analizi ile incelemektir. Çünkü
son yıllarda teknolojide yaşanan hızlı değişim ve gelişim çevre kalitesi üzerinde etkili olabilmektedir. Çevresel
kalitenin bozulması başta iklim ve canlılar olmak üzere birçok unsur üzerinde olumsuz etkilere neden
olduğundan dolayı önem arz eden bir konudur. Bu nedenden dolayı bu çalışma yapılmıştır. Çalışmada E-7
ülkelerinin tercih edilme nedeni ise son yıllarda bu ülkelerin hızla yükselen ve büyüyen ekonomiye sahip
olmaları, özellikle de Çin ekonomisinin yer alması etkili olmuştur.
Çalışma altı bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde giriş kısmı açıklandıktan sonra ikinci bölümde
araştırma kapsamında yer alan finansal gelişme, ekonomik büyüme ve çevre kalitesi arasındaki ilişki ayrıntılı
bir şekilde açıklanmıştır. Üçüncü bölümde teorik ve ampirik literatüre değinilmiştir. Dördüncü bölümde
araştırmanın yöntem ve metodoloji kısmı açıklanmıştır. Beşinci bölümde bulgular ve yorumları açıklandıktan
sonra, altıncı ve son bölümde ise sonuç ve değerlendirme yapılarak çalışma tamamlanmıştır.

AÜSBD, 2021; 21(2): 347-366
350
Finansal Gelişme ile Çevresel Kalite Arasındaki İlişki
Büyüme üzerine yapılan ilk çalışmalar, genellikle sadece sermaye, emek ve teknolojik ilerlemenin ekonomik
büyüme üzerindeki etkisine değinmiştir. Bununla birlikte, son 20 yıldaki teorik gelişmeler, finansal faktörlerin
ve çevresel kaynakların da modern ekonomik büyümede önemli bir rol oynadığını göstermiştir (Li vd., 2015,
s.9396).
Güçlü finansal gelişme, ekonomik ve diğer türden kalkınma için kilit faktörlerden biri olan bir ekonominin
finansal sektörlerini canlandırır. Ekonomik büyümeyi canlandırabilen finans sektörü, enerji tüketiminin
artmasına ve/veya azalmasına ve çevresel kalitenin bozulmasına ve/veya iyileştirmesine neden olabilmektedir
(Zafar vd., 2019, s.13250).
Finansal gelişme ile çevre arasındaki ilişki üzerine yapılan ilk ampirik çalışmalar Aufderheide ve Rich (1988)
ve Schmidheiny ve Zorraquin’in (1998) çalışmalarıdır. Aufderheide ve Rich (1988), çevre kalitesini
iyileştirmede çok taraflı bankaların rolünü vurgulamışlardır. Dünya Bankası tarafından sağlanan mali yardım
mekanizmasının, ödünç verilebilir fonlar sağlarken çoğu zaman çevresel yönleri göz ardı ettiğini iddia
etmişlerdir. Hatta bu konuya örnek olarak toprak erozyonu ile ilgili Hindistan’daki kauçuk projesinden
kaynaklanan orman alanlarının ve pamuk üretiminden kaynaklanan tarım alanlarının bozulmasını
vermişlerdir. Bu tehlikelerin nedeni, ciddi çevre sorunları dikkate alınmadan müşterilere kredi sağlanmasıydı.
Schmidheiny ve Zorraquin’de (1998) finansal kuruluşların kısa vadeli krediler verilmesini teşvik ettiğini ancak
doğal kaynakların tükenmesine neden olan çevresel sorunları görmezden geldiklerini belirtmişlerdir (Tahir
vd., 2021, s.8090-8091).
Günümüzde küresel ısınma, insanlığın karşılaştığı büyük bir zorluktur. Bu ortak fikir birliği bilim adamları,
kamu otoriteleri ve kamuoyu arasında bir gerçektir. Bir dereceye kadar bu fikir birliği, insan faaliyetlerinin,
özellikle malların ve hizmet faaliyetlerinin üretiminin, özellikle CO2 olmak üzere sera gazı (GHG) emisyonları
yoluyla bu küresel ısınmadan sorumlu olduğu gerçeğine dayanmaktadır. Yapılan ampirik çalışmalarda (Kraft
ve Kraft, 1978; Soytaş ve Sari, 2003; Lee ve Chiang, 2008) insan faaliyetinin, yani fosil enerjilerin tüketimi
yoluyla mal ve hizmet üretiminin, CO2 emisyonlarının ana kaynağı olduğunu göstermektedir (Sekali ve
Bouzahzah, 2019, s.67).
Finansal gelişme çevreyi çeşitli şekillerde etkileyebilir. Finansal gelişme ve yatırım kredileri, yatırım düzeyini,
sanayi sektörünün gelişimini ve ekonomik büyümeyi ve dolayısıyla enerji talebini ve artan sera gazı
emisyonlarını arttırır (Sadorsky, 2010; Sekali ve Bouzahzah, 2019). Aynı şekilde, kredilerin artırılması, hane
halkının satın alma gücünü artıracağından ev aletleri, otomobiller vb. aletleri kolaylıkla satın almalarına neden
olacak ve böylece enerji talebini ve artan sera gazı emisyonlarını arttıracaktır (Karanfil, 2009; Sekali ve
Bouzahzah, 2019).
Finansal gelişme ile CO2 emisyonları arasındaki ilişkiyi açıklayan başlıca iki araştırma türü vardır. Bunlardan
biri, finansal gelişme ile CO2 emisyonları arasında negatif yönlü ilişki olduğunu açıklayan araştırmalar, ikincisi
ise finansal gelişme ile çevre arasındaki ilişkide, finansal gelişmenin artmasıyla çevre kalitesinin düştüğünü
ortaya koyan araştırmalardır (Zafar vd., 2019, s.13250).
Ekonomik Büyüme ile Çevresel Kalite Arasındaki İlişki
Çevresel kalite ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki, 1970'lerden sonra Club of Rome üyelerinin The Limits
to Growth'de dramatik çevresel koşullardan kaçınmak için sıfır büyüme veya kararlı durum ekonomisini
tartışmalarından sonra kapsamlı bir incelemeye tabi tutulmuştur. Beckerman (1992) ise teknolojik ilerlemenin
doğal kaynaklara olan bağımlılığı azaltacağını ve sürekli büyümeye izin vereceğini iddia etmiştir. Bu
tartışmada, Shafik'in (1994) işaret ettiği gibi, bir argümanı veya diğerini destekleyen ampirik kanıtlar yoktu, bu
nedenle tartışma, uzun yıllar boyunca mevcut çevresel verilerin eksikliğinden dolayı uzun bir süre tamamen

AÜSBD, 2021; 21(2): 347-366
351
teorik bir temelde kalmıştır. Son olarak, kükürt dioksit, azot oksit emisyonları ve karbondioksit gibi çevresel
göstergeleri uygulayan ampirik çalışmalardaki kanıtlar, gelirle ters bir U ilişkisi olduğunu göstermiştir. Böylece
çevresel bozulma büyümenin ilk aşamalarında daha da kötüleşir, ancak sonunda bir zirveye ulaşır ve gelir
“dönüm noktası” denilen bir eşik düzeyini geçtikçe düşmeye başlar. Bu ilişki, 1950'lerde gelir ve eşitsizlik
arasında benzer bir ilişki olduğunu ilk kez gözlemleyen ve öne süren Simon Kuznets'ten sonra Çevresel Kuznets
Eğrisi (EKC) olarak tanımlanmıştır (Cialani, 2007).
Ekonomik büyüme ile çevre kirliliği arasındaki ilişkiyi analiz etmek için en yaygın kullanılan yöntem EKC
hipotezidir. EKC, ekonomik kalkınmanın erken aşamasında, ortalama gelir gelişme aşamasında belirli bir
seviyeye ulaşana kadar çevrenin kalitesinin düşme eğiliminde olduğunu ve daha sonra iyileştiğini savunuyor.
Çevresel Kuznets eğrisi hipotezinin geçerliliği, yıllar boyunca farklı çalışmalarla geniş çapta incelenmiştir.
Araştırma sonuçları; farklı veri türleri, kirletici madde türleri, ülke ve yaklaşım seçimleri gibi nedenlerden
dolayı çeşitlilik göstermektedir (Jiang vd., 2020, s.3).
EKC hipotezine dayanarak yapılan (Grossman ve Krueger, 1991; Lieb, 2003; Babu ve Datta, 2013) birçok
çalışma ekonomik büyüme ile çevre kirliliği arasındaki ilişkinin N şeklinde olduğunu ortaya koymuştur.
Tersine çevrilmiş U-biçimli modelle karşılaştırıldığında, N-biçimli model, ekonomik kalkınmanın ilk
aşamalarında, çevresel baskının ekonomik büyümeyle artma eğiliminde olduğunu ve daha sonra azaldığını,
ancak kritik bir ekonomik gelişme düzeyine ulaştıktan sonra tekrar yükseldiğini gösterir (Jiang vd., 2020, s.3).
EKC hipotezi hakkındaki farklı görüşlerden biride, kirlilik ve büyüme arasında monoton olarak artan bir eğri
olduğudur (Holtz-Eakin ve Selden, 1995; Al-Mulali vd., 2015).
Enerji Tüketimi ile Çevresel Kalite Arasındaki İlişki
Çevre sorunlarının çoğu enerji kullanımından kaynaklanmaktadır. Çünkü enerjinin çevreye zarar vermeden
taşınması, üretilmesi ve tüketilmesi imkânsızdır. Yenilenemeyen kaynaklardan enerji üretimi, biyotik bileşen
kadar çevre için de çok tehlikeli olan yoğun tipte zararlı zehirli gazlar ürettiği için çevre üzerinde tehlikeli
etkilere sahiptir. Ekosistem, çevredeki ortamı dengede tutmak için birbirleriyle etkileşime giren biyotik ve
abiyotik bileşenlerden oluşur (Munir ve Riaz, 2019).
Enerji tüketiminin çevre kalitesine etkisi konusunda farklı görüşler vardır. Birincisi, petrolün sürdürülebilir
ekonomik büyümeyi teşvik eden, işletme maliyetini düşüren, emtia arz ve talebini artıran, serbest ticareti teşvik
eden ve ülkelerdeki istihdam koşullarını iyileştirmeyi amaçlayan en bol enerji kaynaklarından biri olduğunu
savunan (Meadows vd., 1972 ; Akbostanci vd., 2009 ; Al-Amin vd., 2009; Akin, 2014) görüştür. İkincisi, enerji
tüketiminin çevre üzerinde ciddi etkileri olduğunu savunan görüştür. Çevreciler ve ekonomistler, petrol,
kömür, gaz ve elektrik yoluyla enerji tüketiminin, yüksek tüketim oranı nedeniyle büyük miktarda atık
ürettiğini ve dünyanın çevre koşullarını bozduğunu savunmaktadırlar. Aynı zamanda karbon vergisi fikrine
de karşı çıkıyorlar çünkü ne kadar karbon üretildiğini ölçmenin oldukça zor olduğunu ve bu nedenle hangi
seviyede karbon vergisinin uygulanacağını bilmenin zor olduğunu ifade etmektedirler (Munir ve Riaz, 2019).
Bununla birlikte literatürde enerji yanmasının CO2 emisyonları üzerinde olumlu etkisi olduğunu savunan
Irfan ve Shaw ( 2017 ) ile Saidi ve Hammami ( 2015 ) görüşlerde vardır.
Literatür Taraması
Literatürde çevre kalitesi (kirliliği) ve buna etki eden unsurlar önemli ölçüde tartışılmaktadır. Özellikle Kuznets
tarafından kurulan, Grossman ve Krueger (1995) tarafından önerilen çevresel kuznets eğrisi (EKC) olarak
bilinen çevresel bozulma ve ekonomik gelişme arasındaki ilişki hakkında geniş bir literatür mevcuttur
(Shahbaz vd., 2016, s.353). Literatürde mevcut olan önemli bazı çalışmalar aşağıdaki gibi özetlenmiştir.

AÜSBD, 2021; 21(2): 347-366
352
Shoaib vd. (2020), 1999-2013 yıllı dönemsel verilerini kullanarak G8 ve D8 ülkelerinde, finansal kalkınma ve
CO2 emisyonu arasındaki ilişkiyi panel veri analizi ile incelemişlerdir. Analiz sonuçları, finansal gelişmenin
uzun vadede CO2 emisyonu üzerinde istatistik düzeyinde anlamlı ve olumlu bir etkiye sahip olduğunu ortaya
koymuştur. Khan, Peng ve Li (2019) çalışmalarında, 193 ülkenin 1990-2017 yılları arasındaki verilerini
kullanarak, finansal gelişmenin, ekonomik büyümenin, enerji tüketiminin ve CO2 emisyonun birbirleri
üzerindeki etkisini sistem GMM yönetimi ile incelemişlerdir. Analiz sonuçları, finansal gelişmenin, ekonomik
büyümenin, enerji tüketiminin ve CO2 emisyonun birbirinden etkilendiğini, ancak finansal gelişmeyi azaltan
enerji tüketimi haricinde, diğerlerinin yüksek çevre kirliliği yayılımına neden olduğunu ortaya koymuştur.
Sonuçlar ayrıca, Kuznet eğrisinin geçerli olduğunu da göstermiştir.
Sekali ve Bouzahzah (2019), 1980-2015 yılları arasındaki verileri ve ARDL modellemesini kullanarak, finansal
gelişmenin Fas'ta çevresel kalite üzerindeki etkilerini incelemişlerdir. Analiz sonuçları, ekonomik büyüme,
enerji tüketimi, finansal gelişme ve CO2 emisyonları arasında uzun vadeli bir ilişki olduğunu ortaya
koymuştur. Temelli ve Şahin (2019) çalışmalarında, yükselen 10 piyasa ekonomisi için 1995-2014 yılları
arasındaki verileri kullanarak, finansal gelişmenin, ekonomik büyümenin ve teknolojik gelişmenin çevre
kalitesine etkisini panel veri analizi ile incelemişlerdir. Eş bütünleşme test sonuçları, değişkenler arasında uzun
vadede ilişki olduğunu ortaya koymuştur. Panelin genelinde finansal ve teknolojik gelişmenin CO2 emisyonu
üzerinde herhangi bir etkisinin olmadığını, ancak ekonomik büyümenin CO2 emisyonu üzerinde olumlu ve
anlamlı etkisinin olduğunu ortaya koymuştur.
Çetin vd. (2018), Türkiye ekonomisi için, ekonomik büyümenin, finansal gelişmenin, enerji tüketiminin ve dış
ticaretin çevre kirliliği üzerindeki etkisini 1960-2013 yılları arasındaki verileri kullanarak zaman serisi analizi
ile incelemişlerdir. Analiz sonuçları, uzun vadede değişkenler arasında bir nedensellik ilişkisi olduğunu, bu
ilişkinin yönünün CO2 salınımından enerji tüketimine, dış ticaretten de CO2 salınımına doğru olduğunu
ortaya koymuştur. Şahin (2018) çalışmasında, D-8 ülke ekonomileri için 1990-2014 yılları arasındaki verileri
kullanarak finansal gelişme ve ticari açıklığın çevre kalitesi üzerindeki etkisini panel veri analizi yöntemi ile
incelmiştir. Analiz sonuçları, değişkenler arasında eş bütünleşme ilişkisi olduğunu ortaya koymuştur. Bu
ilişkide, finansal gelişmenin, ekonomik büyümenin ve enerji tüketiminin CO2 salınımı üzerindeki etkisinin
anlamlı ve pozitif yönde olduğunu, ticari açıklığın CO2 üzerindeki etkisinin ise anlamsız ve negatif olduğunu
ortaya koymuştur.
Dar ve Asif (2018), Türkiye ekonomisi için, 1960-2013 yıllı dönemsel verilerini kullanarak finansal gelişme,
enerji kullanımı ve ekonomik büyümenin karbon emisyonları üzerindeki etkisini incelemişlerdir. Analiz
sonuçları, uzun vadede değişkenler arasında eş-bütünleşme ilişkisinin olduğunu ortaya koymuştur. Bu ilişkide
finans sektörünün gelişimi çevresel kaliteyi artırırken, enerji kullanımı ve ekonomik büyümenin ise çevresel
kaliteyi düşürdüğü belirtilmiştir. Shahbaz vd. (2016) çalışmalarında, Pakistan ekonomisi için, 1985Q1-2014Q4
dönemleri arasındaki verileri kullanarak, finansal gelişmenin çevre kalitesi üzerindeki asimetrik etkisini ARDL
testi incelemişlerdir. Analiz sonuçları, enerjinin verimsiz kullanılmasının çevre kalitesini olumsuz yönde
etkilediğini ortaya koymuştur. Ayrıca banka temelli finansal kalkınmanın da çevre kalitesi üzerinde etkili
olduğunu da ortaya koymuştur. CO2 emisyonları ile ekonomik büyüme, enerji tüketimi ve finansal gelişme
(banka bazlı ve borsa bazlı) arasında pozitif bir korelasyon olduğunu ifade etmişlerdir.
Jamel ve Derbali (2016), 8 Asya ülkesinin 1991-2013 yılları arasındaki verilerini kullanarak, enerji tüketimi ve
ekonomik büyümenin CO2 emisyonları üzerindeki etkisini panel veri analizi yöntemi ile incelemişlerdir.
Analiz sonuçları, ekonomik büyümenin ve enerji tüketiminin çevresel bozulma üzerinde olumlu ve önemli bir
etkisi olduğunu ortaya koymuştur. Sonuçlar ayrıca, enerji tüketimi ile ekonomik büyüme ve çevresel bozulma
arasında çift yönlü bir nedensellik ilişkisi olduğunu da ortaya koymuştur. Li, Zhang ve Ma (2015)
çalışmalarında, finansal gelişme, çevresel kalite ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi, 102 ülkenin 1980-
2010 yılları arasındaki verilerini kullanarak genelleştirilmiş momentler (GMM) tahmini yöntemi ile

AÜSBD, 2021; 21(2): 347-366
353
incelemişlerdir. Analiz sonuçları üç temel sonuç ortaya koymuştur. Bunlardan birincisi, hem finansal
gelişmenin hem de çevresel kalitenin ekonomik büyüme üzerinde önemli bir etkisi olduğu, ikincisi, finansal
gelişme ile ekonomik büyüme arasında anlamlı ve sağlam bir “ters U-şekli” ilişkinin olduğu, üçüncüsü ise,
ekonomik büyüme ve karbon emisyonları arasında önemli ve sağlam bir “ters U-şekli” ilişkinin olduğudur.
Sehrawat vd. (2015), Hindistan ekonomisi için 1971-2011 yılları arasındaki verileri kullanarak, finansal
kalkınmanın, ekonomik büyümenin ve enerji tüketiminin çevre kalitesi üzerindeki etkisini panel veri analizi
ile incelemişlerdir. Analiz sonuçları, çevresel bozulmaya katkıda bulunan başlıca faktörlerin, ekonomik
büyüme, enerji tüketimi, finansal gelişme ve kentleşme olduğu sonucunu ortaya koymuştur. Ayrıca Hindistan
ekonomisi için çevresel Kuznets eğirişinin geçerli olduğunu da ifade etmişlerdir. Yang vd. (2015)
çalışmalarında, Çin ekonomisi için, 1978-2012 yılları arasındaki verileri kullanarak finansal gelişme ve
ekonomik büyümenin çevre kalitesi üzerindeki etkisini incelemişlerdir. Analiz sonuçları, uzun ve kısa vadede
değişkenler arasında Kuznets eğrisinin geçerli olduğunu, uzun vadede finansal gelişmenin çevre kirliliğini
azalttığını ortaya koymuştur. Aynı şekilde uzun vadede ekonomik büyümenin çevre kalitesi üzerindeki
etkisinde finansal gelişmişliğin zayıflatıcı moderatör etkisi olduğunu da ifade etmişlerdir.
Araştırmanın Yöntemi
Veri Seti
Bu çalışmada; finansal gelişmenin, ekonomik büyümenin ve enerji tüketimin çevre kalitesi üzerindeki etkisi
(Türkiye, Çin, Hindistan, Endonezya, Brezilya, Rusya ve Meksika) E-7 ülke ekonomileri bağlamında ele alarak
incelenmektedir. Veri seti 1990-2014 dönemi yıllık verileri kullanılarak oluşturulmuştur. Çalışmada veri
setinin 2014 yılında sınırlandırılmasının nedeni, karbondioksit salınımı verisinin 2014 yılına kadar olmasıdır.
Çalışmada kullanılan model (1) nolu eşitlikteki gibidir.
CO2 = ƒ (FD, GDP, Energy) (1)
Modelde; çevre kalitesi ölçütü olarak, kişi başına düşen karbondioksit emisyonu (CO2), finansal gelişmeyi
temsilen (FD), özel sektöre verilen kredilerin GSYİH’ya oranı, ekonomik büyümeyi temsilen (GDP), ekonomik
büyümede meydana gelen yıllık artış, enerji tüketimini temsilen (Energy), kişi başına petrol tüketimi
kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan verilere Dünya Bankası veri tabanından ulaşılmıştır. Ayrıca çalışmanın
verileri etik kurul izni gerektiren veri grubunda olmadığından etik kurul onayı gerektirmemektedir.
Metodoloji
Yatay Kesit Bağımsızlığının ve Homojenliğin Test Edilmesi
Ülkeler arasındaki entregrasyonun artması ile birlikte, bir ülkede veya ekonomide meydana gelen olumsuz bir
durumun diğer ülke veya ekonomilerde de etkisini göstermesi beklenmektedir. Bu bağlamda ekonometrik
analizler yapılırken değişkenler arasındaki yatay kesit bağımsızlığının göz önünde bulundurulması
gerekmektedir. Bu nedenle değişkenlerde ve modellerde yatay kesit bağımsızlığını test eden Breusch ve Pagan
(1980) LM, Pesaran (2004) LM, Pesaran (2004) CD ve Pesaran, Ullah ve Yagamata (2008) testleri
geliştirilmiştir.
Berusch ve Pagan (1980), kesitler arasında yatay kesit bağımlılığı varlığını test etmek için Lagrange Çarpanı
(LM) test istatistiğine dayanmaktadır.
(2)
2
1
11
.
NN
ij
iJİ
LM T p
-
==+
=åå

AÜSBD, 2021; 21(2): 347-366
354
Pesaran (2004) yatay kesitin sayıca çok fazla olduğu durumlar için Breusch ve Pagan (1980) LM testini
ölçeklendirmiş ve denklemi (3) aşağıdaki şekilde genişletmiştir.
(3)
Pesaran (2004), LM ve CDLM testlerinde olası boyut bozulması problemine yönelik olarak CD test istatistiğini
geliştirmiştir.
(4)
Pesaran vd. (2008) tarafından geliştirilen bir diğer yatay kesit bağımlılık testide (5) nolu eşitlikte görülen
sapması düzeltilmiş LMadj testidir.
(5)
Peseran, Ullah ve Yagamata (2008), Peseran (2004) LM, Peseran (2004) CD ve Breusch ve Pagan (1980) LM,
testlerinde olasılık değerinin %5’ten küçük olması durumunda yatay kesit varlığını reddeden temel hipotez
kabul edilmemektedir. Bu bağlamda Tablo1 ve Tablo 2 incelendiğinde değişken ve modellerin yatay kesit
bağımlılığı içerdiği tespit edilmiştir. Yatay kesit bağımsızlığı paneli oluşturan birimlerden herhangi birinde
yaşanan bir şokun diğer tüm birimlerin etkilenme derecelerinin aynı olması ve ülkelerin herhangi birinde
yaşanan bir makroekonomik şoktan paneli oluşturan diğer ülkelerin etkilenmediği varsayımına
dayanmaktadır (Koçbulut ve Altıntaş, 2016, s.152). Ancak ülkeler arasındaki entregrasyonun artması ile
birlikte, bir ülkede veya ekonomide meydana gelen bir şoktan diğer ülke veya ekonomilerde de etkilenebileceği
bir gerçektir. Bundan hareketle çalışmada uygun ekonometrik testlerin seçilmesi amacı ile yatay kesit
bağımlılığı testi yapılmış, değişken ve modellerde yatay kesit bağımlılığı olduğundan dolayı yatay kesit
bağımlılığını dikkate alan testler kullanılmıştır.
Tablo1
Değişkenlere Ait Yatay Kesit Bağımsızlığı Testi Sonuçları
LM (Breusch, Pegan
1980)
CDlm (Pesaran 2004)
CD (Pesaran 2004)
LMadj (PUY, 2008)
İstatistik
Değeri
Olasılık
Değeri
İstatistik
Değeri
Olasılık
Değeri
İstatistik
Değeri
Olasılık
Değeri
İstatistik
Değeri
Olasılık
Değeri
C02
59,445
0.000***
5,778
0.000***
-0,719
0,236
3,65
0.000***
FD
58,21
0.000***
5,742
0.000***
-2,416
0.008***
2,599
0.005***
GDP
59,767
0.000***
5,982
0.000***
-1,862
0.003***
1,937
0.026**
Energy
48,788
0.001***
4,288
0.000***
-2,118
0.017**
-0,823
0,795
Not: ***,** sırasıyla %1 ve %5 önem düzeylerinde yatay kesit bağımlılığını ifade etmektedirler.
( )
2
1
11
1.1
1
NN
ij
iJi
p
NN
-
==+
=-
-åå
( )
2
1
11
2.
1
NN
LM İJ
iJİ
T
CD P
NN
-
==+
=-åå
( )
2
ij
N1 N ij uT
2
i1 J İ1
T k p
2 . T p
1ij
--
==+
-
=-åå
ij
T
NN ν
T

AÜSBD, 2021; 21(2): 347-366
355
Tablo 2
Modele Ait Yatay Kesit Bağımsızlığı Testi Sonuçları
CO2 = ƒ
(FD, GDP,
Energy)
LM (Breusch, Pegan
1980)
CDlm (Pesaran 2004)
CD (Pesaran 2004)
LMadj (PUY, 2008)
İstatistik
Değeri
Olasılık
Değeri
İstatistik
Değeri
Olasılık
Değeri
İstatistik
Değeri
Olasılık
Değeri
İstatistik
Değeri
Olasılık
Değeri
41,61
0.005***
3,18
0.001***
2,008
0.022**
4,178
0.000***
Not: *** %1 önem düzeyinde yatay kesit bağımlılığını ifade etmektedir.
Eğim katsayılarının yatay kesitler arasında farklı olup olmadığını test etmek için Pesaran ve Yamagata (2008)
tarafından delta testi geliştirilmiştir. Bu testin temel hipotezi eğim katsayıları homojendir yönünde olup olasılık
değerinin %5’ten küçük olması modelde eğitim katsayılarının homojen olmadığı anlamına gelmektedir. Bu
bağlamda Tablo 3 incelendiğinde modeldeki eğim katsayılarının homojen olmadığı görülmektedir.
Pesaran ve Yamagata (2008), homojenliğin büyük örneklem açısından test edilmesi için denklem (6), küçük
örneklem açısından test edilmesi için de denklem (7) geliştirilmiştir.
(6)
(7)
Tablo 3
Modele Ait Homojenlik Testi Sonuçları
CO2 = ƒ (FD,
GDP, Energy)
Delta_tilde
Delta_tilde adj
İstatistik Değeri
Olasılık Değeri
İstatistik Değeri
Olasılık Değeri
12,445
0.000***
13,488
0.000***
Not: ***, %1 önem düzeyinde heterojenliği ifade etmektedir.
Değişkenlerin ve modellin yatay kesit bağımlılığı içermesi ve modelin eğim kat sayılarının heterojen olması
nedeniyle, kullanılacak ekonometrik testlerin yatay kesit bağımlılığını ve heterojenliği dikkate alan testler
olmalıdır.
Değişkenlerin durağanlıklarının incelenmesi
Serilerin durağanlığını test etmek için yatay kesit bağımlılığını dikkate alan 2. nesil panel birim kök testlerinden
Pesaran (2007) CADF (Crosssectional Augmented Dickey Fuller) testi kullanılmıştır. Bu teste önce her kesit (
ülke, firma, vb.) için ayrı ayrı durağanlık hesaplanmakta ve daha sonra bu kesitlerin aritmetik ortalaması ile
panelin durağanlığı hesaplanmaktadır. Elde edilen panel test istatistikleri ve CADF istatistikleri Peseran (2008)
tarafından hesaplanan kritik değerler ile karşılaştırılmakta ve kritik değerler test istatistiklerinden büyük
olduğunda temel hipotez reddedilmektedir. Temel hipotezin reddedilmesi ise panelde en az bir birimin
durağan olduğu anlamına gelmektedir.
1
2
2
NS k
NXk
k
-
æö
-
=ç÷
èø
( ) ( )
1
~0,1
,
adj
NS k N
vT
Nk
--
Dæö
ç÷
ç÷
ø
=è

AÜSBD, 2021; 21(2): 347-366
356
CADF testi ilk olarak her bir değişken birimi için birim kök parametresini hesaplar, daha sonra genel panel
için geçerli olan birim kök test istatistiklerine (CIPS) ulaşılır. CIPS’e ait denklem aşağıda verilmiştir.
(8)
Tablo 4
CADF Panel Birim Kök Testi Sonuçları
I(0)
I(1)
CO2
-2,17
-4.405***
FD
-3.127***
-2.861***
GDP
-3.571***
-3.536***
Energy
-1,656
-3.498***
Not: Panel istatistiği kritik değerleri, -2.57 (%1), -2.33 (%5) ve -2.21 (%10) (Pesaran 2007, table II(b), p:280) . ***,**,* sırasıyla %1,
%5 ve %10 önem düzeyinde durağanlığı ifade etmektedirler.
Tablo 4 incelendiğinde; CO2 ve energy değişkenlerinin I(0) seviyesinde değerinde durağan olamadığı yani
birim köklü olduğu buna karşın birinci farkları alındığında değişkenlerin I(1) seviyesinde durağanlaştığı
görülmektedir. FD ve GDP değişkenleri ise I(0) seviyesinde durağan oldukları görülmektedir.
Uzun dönem ilişkisinin incelenmesi
Durbin-H Eş-bütünleşme testi, sonuç (bağımlı) değişkenin I(1) seviyesinde anlamlı olması, tahmin (bağımsız)
değişken veya değişkenlerin I(1) veya I(0) düzeyinde anlamlı olması durumunda panel eş-bütünleşme
analizine izin vermekte ve bu durumda ortak olan faktörler dikkate alınmaktadır (Weterlund, 2008).
Westerlund (2008) çalışmasında, eş-bütünleşme ilişkisinin olup olmadığını Durbin-H Eş-bütünleşme panel
testi ve Durbin-H grup testleri ile incelemiştir. Durbin-H grup testindeki kesitler arasında otoregresif
parametrenin ayırt edilmesine izin vermektedir. Bu testte eş-bütünleşme ilişkisinin var olmadığı H0 hipotezi
ile, en az sayıda bölüm için eş-bütünleşme ilişkisinin var olduğu ise H1 hipotezi ile ifade edilmektedir. Durbin-
H panel testi ise, otoregresif parametresinin tüm kesitler için aynı olduğunu kabul eder. Bu testte eş-
bütünleşme ilişkisinin olmadığı H0 hipotezi ile tüm paneller için bir eş-bütünleşme ilişkisi olduğu da H1
hipotezi ile ifade edilir. Durbin-Hausman denklem (9) gösterilmiştir.
(9)
Burada
𝜐
"
#$
hata katsayısından elde edilen OLS kalıntılarını gösterirken,
𝑀#
bant genişliği (bandwidth)
parametresini göstermektedir. Durbin-H grup ve panel test (
𝐷𝐻(,𝐷𝐻*+
) istatistikleri aşağıda verilen denklem
(10) aracılığıyla tahmin edilebilir.
ve (10)
1
1N
İ
CIPS pi
N=
=å
1
11
11
i
i
MT
it j
iit
jM t j
i
j
TM
wuu
-
==+
æö
=-
ç÷
-+
èø
åå
( )
22
12
1
nT
ii i
it
it
DHg S e
ff
==
-
=-
åå
( )
22
121
nT
nitit
DHp S e
ff
== -
=-
åå

AÜSBD, 2021; 21(2): 347-366
357
Tablo 5
Durbin H Eş Bütünleşme Testi Sonuçları
Stat.
Prob.
Co2 = ƒ (FD, GDP,
Energy)
Durbin-H Grup
İstatistiği
-1.887
0.030**
Durbin-H Panel
İstatistiği
-1.537
0.056*
Not: ,**,* sırasıyla %5 ve %10 önem düzeyinde eş bütünleşme olduğunu ifade etmektedirler.
Tablo 5’ incelendiğinde araştırma kapsamında yer alan ülkelere ait eş- bütünleşme test sonuçları
görülmektedir. Bu sonuçlara göre her iki durumda da eş-bütünleşme ilişkisinin olmadığı yönündeki temel
hipotez reddedilmiştir. Bu sonuçlara göre panelde yer alan ülkelerde eş-bütünleşme ilişkisinin olduğu
söylenebilir.
Uzun dönem ilişkisi katsayılarının tahmin edilmesi
Çalışmada genişletilmiş ortalama grup (AMG-Augmented Mean Group) tahmincisinden yararlanılmıştır. Bu
yöntem panelde heterojen eğim katsayısına izin veren ve aynı zamanda panelde yatay kesit bağımlılığını
dikkate alan bir tahmincidir (Eberhardt ve Bond, 2009; Eberhardt ve Teal, 2010; Bond ve Eberhardt, 2011). Bu
tahmincinin matematiksel olarak gösterimi ise aşağıdaki gibidir.
(11)
βAMG yatay kesit tahmincilerinin ortalamalarını göstermektedir.
Tablo 6 incelendiğinde, Türkiye için finansal gelişmenin karbon salınımını azaltarak çevre kalitesini artırdığı,
buna karşın ekonomik büyüme ve enerji tüketiminin ise karbon salınımını artırarak çevre kalitesini azalttığı
tespit edilmiştir. Hindistan, Çin, Meksika ve Brezilya için panel sonuçları incelendiğinde ekonomik
büyümenin karbon salınımını azaltarak çevre kalitesini artırdığı, buna karşın enerji tüketiminin ise karbon
salınımını artırarak çevre kalitesini azalttığı tespit edilmiştir. Rusya için finansal gelişme ve enerji tüketiminin
karbon salınımını azaltarak çevre kalitesini artırdığı, buna karşın ekonomik büyümenin ise karbon salınımını
artırarak çevre kalitesini azalttığı tespit edilmiştir. Endonezya için ise finansal gelişme karbon salınımını
azaltarak çevre kalitesini artırdığı tespit edilmiştir. Panel geneli incelendiğinde ise sadece enerji tüketiminin
anlamlı olduğu tespit edilmiştir. Buna göre enerji tüketiminin karbon salınımını artırarak çevre kalitesini
azalttığı tespit edilmiştir.
1
1
N
AMG t
İ
N
bb
-
=
=å

AÜSBD, 2021; 21(2): 347-366
358
Tablo 6
AMG Tahmincisi Sonuçları
FD
GDP
Energy
C
Türkiye
-0.007*
0. 00002*
0.002***
-0,203
[0.004]
[0.00001]
[0.0001]
[0.127]
(-1.74)
(1.68)
(19.93)
(-1.58)
Hindistan
0,001
-0.0001***
0.001***
0,203
[0.001]
[0.00004]
[0.0004]
[0.128]
(0.87)
(-2.61)
(3.23)
(1.58)
Çin
-0,001
-0.0001*
0.001***
1.215***
[0.003]
[0.00007]
[0.0005]
[0.543]
(-0.42)
(-1.75)
(2.81)
(2.24)
Brezilya
8.93e-06
-0.00002***
0. 0003***
0,039
[0.00006]
[3.79e-06]
[0.00005]
[0.028]
(0.14)
(-7.64)
(7.53)
(1.39]
Endonezya
-0.001*
3.80e-06
-0,0001
0.403***
[0.006]
[8.30e-06 ]
[0.0001[
[0.111]
(-1.65)
(0.46)
(-0.62)
(3.60)
Rusya
-0.032***
0.00006*
-0.0007**
5.377***
[0.010]
[0.00003]
[0.0003]
[1.480]
(-2.99)
(1.94)
(-2.42)
(3.82)
Meksika
0,0006
-0.00001***
0.0001***
0.392***
[0.0003]
[1.55e-06 ]
[0.00002]
[0.048]
(1.95)
(-12.21)
(4.79)
(8.75)
Panel
-0,005
-0,0002
0.0007*
1,061
[0.004]
[0.00002]
[0.0004]
[0.738]
(-1.28)
(-1.03)
(1.66)
(1.44)
Wald chi2(3)
11,85
Prob> chi2
0,007***
Not: ***,**,* %1, %5 ve %10 önem seviyesinde anlamlı olduklarını gösterir.
Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) Panel Nedensellik Analizi
Bu çalışmada zaman serilerindeki, Toda-Yamamoto (1995) nedensellik analizi mantığına dayanan
Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) panel nedensellik analizi kullanılmıştır. Emirmahmutoğlu ve Köse (2011)
nedensellik analizinde, Toda-Yamamoto (1995) nedensellik analizinde olduğu gibi değişkenlerin birim kök
içerip içermediği ve değişkenlerin eş-bütünleşik olup olmadıkları önemli değildir. Bu nedenle bu yöntem diğer
yöntemlerden daha avantajlı bir yöntem olarak karşımıza çıkmaktadır. Emirmahmutoğlu ve Köse (2011)
aşağıdaki gibi formül ize edilmektedir.
İki değişkenli VAR modeli aşağıdaki şekilde kurulmuştur
(12)
max max
,11,,12,,,
11
ii ii
kd kd
xx
it i ij it j ij it j it
jj
xAxAy
µu
++
--
==
=+ + +
åå

AÜSBD, 2021; 21(2): 347-366
359
(13)
d max, sistemdeki her bir i için maksimum bütünleşme düzeyini gösterir.
Tablo 7
Karbondioksit Salınımı ve Ekonomik Büyüme Arasındaki Nedensellik Analizi Sonuçları
Co2 to GDP
GDP to Co2
Ülkeler
Lag
Wald
p-val
Lag
Wald
p-val
Türkiye
3.000
4.697
0.195
3.000
8.543
0.036**
Hindistan
3.000
11.223
0.011**
3.000
0.578
0.902
Çin
3.000
0.100
0.992
3.000
6.961
0.073*
Brezilya
3.000
13.112
0.004***
3.000
4.452
0.217
Endonezya
3.000
3.049
0.384
3.000
5.543
0.136
Rusya
2.000
9.620
0.008 ***
2.000
0.384
0.825
Meksika
2.000
2.624
0.269
2.000
0.556
0.757
Panel Fisher
37.389
20.071
p-value
0.001***
0.028**
Not: ***,**,* sırası ile %1, %5 ve %10 önem düzeyinde nedenselliğin olduğunu göstermektedir.
Tablo 7 sonuçlarına göre panel genelinde karbondioksit salınımı ve ekonomik büyüme arasında çift yönlü
nedensellik tespit edilmiştir. Türkiye ve Çin için ekonomik büyümeden karbondioksit salınımına, Brezilya ve
Rusya için ise karbondioksit salınımından ekonomik büyümeye doğru tek yönlü nedensellik tespit edilirken,
Meksika ve Endonezya için herhangi bir nedensellik tespit edilememiştir.
Tablo 8
Karbondioksit Salınımı ve Enerji Tüketimi Arasındaki Nedensellik Analizi Sonuçları
Energy to Co2
Co2 to Energy
Ülkeler
Lag
Wald
p-val
Lag
Wald
p-val
Türkiye
3.000
12.517
0.006 **
3.000
2.509
0.474
Hindistan
3.000
2.653
0.448
3.000
6.982
0.072*
Çin
3.000
45.727
0.000 ***
3.000
3.245
0.355
Brezilya
3.000
2.045
0.563
3.000
2.821
0.420
Endonezya
2.000
0.150
0.928
2.000
0.433
0.805
Rusya
2.000
0.312
0.855
2.000
14.873
0.001***
Meksika
3.000
1.513
0.679
3.000
4.546
0.208
Panel Fisher
56.600
28.991
p-value
0.000***
0.010**
Not: ***,**,* sırası ile %1, %5 ve %10 önem düzeyinde nedenselliğin olduğunu göstermektedir.
max max
,21,,22,,,
11
ii ii
kd kd
yy
it i ij it j ij it j it
jj
yAxAy
µu
++
--
==
=+ + +
åå

AÜSBD, 2021; 21(2): 347-366
360
Tablo 8 sonuçlarına göre karbon salınımı ve enerji tüketimi arasında çift yönlü nedensellik tespit edilmiştir.
Ülke bazlı incelendiğinde, Türkiye ve Çin için enerji tüketiminden karbon salınımına, Hindistan ve Rusya için
ise karbon salınımından enerji tüketimine doğru tek yönlü nedensellik tespit edilmiştir. Meksika ve Endonezya
içinde herhangi bir nedensellik tespit edilememiştir.
Tablo 9
Finansal Gelişme ve Karbondioksit Salınımı Arasındaki Nedensellik Analizi Sonuçları
FD to Co2
Co2 to FD
Ülkeler
Lag
Wald
p-val
Lag
Wald
p-val
Türkiye
3.000
7.565
0.056*
3.000
2.119
0.548
Hindistan
3.000
10.392
0.016**
3.000
8.038
0.045**
Çin
2.000
30.655
0.721
2.000
1.378
0.502
Brezilya
3.000
15.685
0.001 ***
3.000
16.927
0.001***
Endonezya
3.000
4.005
0.261
3.000
0.954
0.812
Rusya
1.000
0.067
0.795
1.000
2.072
0.150
Meksika
2.000
1.494
0.474
2.000
0.172
0.917
Panel Fisher
32.671
27.594
p-value
0.003***
0.016**
Not: ***,**,* sırası ile %1, %5 ve %10 önem düzeyinde nedenselliğin olduğunu göstermektedir.
Tablo 9 incelendiğinde finansal gelişme ve karbon salınımı arasında çift yönlü bir nedensellik tespit edilmiştir.
Sonuçlar ülke bazlı incelendiğinde, Hindistan ve Brezilya için çift yönlü nedensellik tespit edilirken, Türkiye
için tek yönlü ve finansal gelişmeden karbon salınımına doğru bir nedensellik tespit edilmiştir. Çin,
Endonezya, Rusya ve Meksika için ise her hangi bir nedensellik tespit edilememiştir.
Sonuç ve Değerlendirme
Bu çalışmanın amacı, 1990-2014 dönemi için Türkiye, Çin, Hindistan, Endonezya, Brezilya, Rusya ve Meksika
ekonomileri için finansal gelişmenin, ekonomik büyümenin ve enerji tüketimin çevre kalitesi üzerindeki
etkisini incelemektir. Çalışmada öncelikle uygun ekonometrik testlerin seçilmesi amacı ile yatay kesit
bağımlılığı testi yapılmış, değişken ve modellerde yatay kesit bağımlılığı olduğundan dolayı yatay kesit
bağımlılığını dikkate alan testler kullanılmıştır.
Analiz bulguları incelendiğinde; Türkiye, Endonezya ve Rusya için finansal gelişmenin çevre kalitesini artırdığı
tespit edilmiştir. Bu sonuçlar finansal gelişmenin CO2 emisyonunu azaltmada ve emisyondaki değişmeleri
öngörmede anlamlı ve önemli bir etkisi olduğunu ortaya koymuştur. Yine bu sonuçlar, küresel iklim değişikliği
ile mücadele konusunda önemli bir politika aracı olabileceğini göstermektedir (Koçak, 2017: 549). Analiz
sonuçları, Koçak (2017), Yuxiang ve Chen (2011), Tamazian ve Rao (2010) ve Tamazian vd., (2009)’nin daha
fazla finansal gelişmenin CO2 salınımlarını azaltmada dikkate değer bir gösterge olduğu yönündeki
hipotezlerini de destekler niteliktedir.
Ekonomik büyüme sonuçları incelendiğinde ise; Hindistan, Çin, Brezilya ve Meksika için ekonomik
büyümenin karbon salınımını azaltarak çevre kalitesini artırdığı tespit edilmiştir. Anılan bu ülkeler hızlı
gelişmekte olan ülke sınıfında yer aldığından dolayı yeni düşük karbon teknolojilerini geliştirme ve
kullanabilme potansiyeline sahip olabildiklerinden, çevre dostu teknolojileri kullanmaları sonucu ekonomik
büyümenin karbon salınımını azaltarak çevre kalitesini artırdığı söylenebilir. Çünkü bu ülkeler çevre dostu
teknolojileri kullanarak uzun vadede daha düşük CO2 emisyonlarda aynı üretim seviyelerine
ulaşabileceklerdir. Analiz sonuçları, Narayan vd. (2016) 181 ülke ekonomisi için yapmış oldukları,

AÜSBD, 2021; 21(2): 347-366
361
Kasperowicz (2015) 18 AB üyesi ülkeler için yapmış olduğu, Fotros ve Maaboudi (2010) İran ekonomisi için
yapmış oldukları, Carson vd. (1997) ABD ekonomisi için yapmış oldukları çalışmaların sonuçlarını destekler
niteliktedir.
Türkiye ve Rusya için ise ekonomik büyümenin karbon salınımını artırarak çevre kalitesini azalttığı tespit
edilmiştir. Kuznets (1955) ‘e göre esnek çevre yasaları nedeni ile yatırımcıların gelişmemiş veya gelişmekte olan
ülkelere yöneldiği ifade edilmiştir. Bu bağlamda yatırımcılar bu ülkelerde çevreye önem vermeyerek eski
teknolojileri kullanmakta ve çevreyi kirleterek çevre kalitesini azaltmaktadırlar. Ancak zamanla artan gelirin
etkisi ile insanların çevreye duyarlı hale geldiği ve yatırımcıların da çevreye duyarlı olmaya zorlandığı
görülmektedir. Bu bağlamda sonuçlar incelendiğinde Türkiye ve Rusya için halen istenilen gelir düzeyine
ulaşılmadığı söylenebilmektedir. Özellikle fosil enerji kaynaklarının kullanılması hava kalitesinin bozulmasına
yol açmaktadır. Bu bağlamda sonuçlar incelendiğinde genel olarak enerji tüketiminin çevre kalitesini bozduğu
tespit edilmiştir. Ancak Rusya’da kullanılan enerjinin çevre kalitesini artırdığı tespit edilmiştir. Bunun nedenin
ise doğalgaz zengini olan Rusya’nın daha çok doğalgaz kullanmasından kaynaklandığı düşünülmektedir.
Analiz sonuçları, Çetin ve Şeker (2014) Türkiye ekonomisi için yapmış oldukları, Topallı (2016) Hindistan,
Çin, Brezilya ve Güney Afrika ülke ekonomileri için yapmış oldukları çalışmaları destekler niteliktedir.
Çalışmanın nedensellik sonuçları incelendiğinde, modelin bütünü için karbondioksit salınımı ile ekonomik
büyüme arasında çift yönlü bir nedensellik olduğu tespit edilmiştir. Türkiye ve Çin ekonomileri için ekonomik
büyümeden karbondioksit salınımına, Brezilya ve Rusya ekonomileri için ise karbondioksit salınımından
ekonomik büyümeye doğru tek yönlü nedensellik tespit edilirken, Meksika ve Endonezya ekonomileri içinde
herhangi bir nedensellik tespit edilememiştir. Aynı şekilde modelin geneli için, karbon salınımı ve enerji
tüketimi arasında çift yönlü nedensellik tespit edilmiştir. Ülke bazlı incelendiğinde ise, Türkiye ve Çin
ekonomilerinde enerji tüketiminden karbon salınımına, Hindistan ve Rusya ekonomilerinde karbon
salınımından enerji tüketimine doğru tek yönlü nedensellik tespit edilirken, Meksika ve Endonezya
ekonomileri için herhangi bir nedensellik tespit edilememiştir. Yine modelin geneli açısından, finansal gelişme
ile karbon salınımı arasında çift yönlü bir nedensellik tespit edilmiştir. Ülke bazlı değerlendirildiğinde ise,
Hindistan ve Brezilya ekonomileri için çift yönlü nedensellik tespit edilirken, Türkiye ekonomisi için tek yönlü
ve finansal gelişmeden karbon salınımına doğru bir nedensellik tespit edilmiştir. Çin, Endonezya, Rusya ve
Meksika ekonomileri için ise her hangi bir nedensellik tespit edilememiştir.
Bu çalışma sonuçları, politika yapıcıların uzun vadede sera gazı salınımlarını azaltacak finansal politikalar
tasarlamaları gerektiğini göstermiştir. İklim değişikliği ile mücadelede yenilenebilir enerji proje fonları
geliştirerek bunların desteklenmesi teşvik edilebilir. Ayrıca BRICS-TM ülkeleri için yeşil teknoloji transferini,
yenilenebilir enerji sektörüne doğrudan yabancı yatırımı, yeşil altyapıyı desteklemek için finansal gelişmeyi ve
yenilenebilir enerji kaynaklarını kullanarak enerji üretimini destekleyen politikalar önerilmektedir. Çalışmada
enerji ekonomisi literatüründe önerildiği gibi çevre kalitesinin bir göstergesi olarak karbon emisyonu seviyesi
kullanmıştır. Bununla birlikte, alternatif sonuçlara ulaşmak için geliştirilebilecek veya önerilebilecek çevresel
kalite ( pm10, p.2,5 vb.) seviyesi için alternatif değişkenler bulunmaktadır. Bu nedenle, çevresel kalite için
alternatif ölçümler kullanılarak daha fazla araştırmalar yapılabilir. Aynı şekilde sonuçların genellenebilmesi
için gelir düzeyi farklı ülke ekonomileri kıyaslanarak araştırılabilir.

AÜSBD, 2021; 21(2): 347-366
362
Kaynakça
Akbostanci, E., Turut-Asik, S. ve Tunc, GI. (2009). The relationship between income and environment in
Turkey: İs there an environmental Kuznets curve? Energy Policy, 37(3), 861-867.
doi:10.1016/j.enpol.2008.09.088
Al-Amin, S.C., Huda, N. ve Hamid, A. (2009). Trade, economic development and environment: Malaysian
experience. Bangladesh Dev Stud., 32(3), 19-39. Erişim adresi:
https://bids.org.bd/uploads/publication/BDS/32/32-3/02_Amin_Siwar_Huda& %20 Hamid.pdf
Al-Mulali, U., Saboori, B. ve Ozturk, I. (2015). Investigating the environmental Kuznets Curve hypothesis in
Vietnam. Energy Policy, 76, 123-131. doi:10.1016/j.enpol.2014.11.019
Akin, C.S. (2014). The impact of foreign trade, energy consumption, and income on CO2 emissions. Int J
Energy Econ Policy, 4(3), 465-475. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/download/article-
file/361330
Babu, S.S. ve Datta, S.K. (2013). The Relevance of environmental Kuznets Curve (EKC) in a framework of
Broad-Based environmental degradation and modified measure of growth-a pooled data analysis.
International Journal of Sustainable Development & World Ecology, 20(4), 309-316.
doi:10.1080/13504509.2013.795505
Breusch, T. S. ve Pagan, A. R. (1980). The lagrange multiplier test and its applications to model specification
in econometrics. The Review of Economic Studies, 47(1), 239-253. https://doi.org/10.2307/2297111
Carson, R.T. (2010). The environmental Kuznets curve: seeking empirical regularity and theoretical structure.
Review of Environmental and Economic Policy, 4, 3-23. doi:10.1093/reep/rep021
Carson R. T., Jeon, Y. ve McCubbin, D. R. (1997). The relationship between air pollution emissions and
income: US data. Cambridge University Press Environment and Development Economics, 2, 433-450.
Erişim adresi: https://econweb.ucsd.edu/~rcarson/papers/USKuznets.pdf
Cialani, C. (2007). Economic growth and environmental quality. Management of Environmental Quality: An
International Journal,18(5), 568-577. https://doi.org/10.1108/14777830710778328
Çetin, M., Kırcı, B., Saygın, S. ve Alaşahan, Y. (2018). Ekonomik büyüme, finansal gelişme, enerji tüketimi ve
dış ticaretin çevre kirliliği üzerindeki etkisi: Türkiye ekonomisi için bir nedensellik analizi (1960-2013).
Balkan Journal of Social Sciences/Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 7(13), 26-43. Erişim adresi:
http://hdl.handle.net/20.500.11776/2706
Çetin, M. ve Şeker, F. (2014). Ekonomik büyüme ve dış ticaretin çevre kirliliği üzerindeki etkisi: Türkiye için
bir ARDL sınır testi yaklaşımı. Yönetim ve Ekonomi, 21(2), 213-230.
https://doi.org/10.18657/yecbu.48366
Dar, J. A. ve Asif, M. (2018). Does financial development improve environmental quality in Turkey? An
application of endogenous structural breaks based cointegration approach. Management of
Environmental Quality: An International Journal, 29(2), 368-384.
doi:10.1108/MEQ-02-2017-0021
Eberhardt, M. ve Teal, F. (2010). Productivity analysis in global manufacturing production. Discussion Paper
515, University of Oxford. Erişim adresi: http://www.economics.ox.ac.uk/research/WP/pdf/
paper515.pdf

AÜSBD, 2021; 21(2): 347-366
363
Eberhardt, M. ve Teal, F. (2011). Econometrics for grumblers: A new look at the literature on crosscountry
growth empirics. Journal of Economic Surveys, 25, 109-155. doi:10.1111/j.1467-6419.2010.00624.x
Eberhardt, M. ve Bond, S. (2009). Cross-section dependence in nonstationary panel models: A novel estimator.
MPRA Paper 17692, University Library of Munich.
Emirmahmutoğlu, F. ve Köse, N. (2011). Testing for Granger causality in heterogeneous mixed panels.
Economic Modelling, 28, 870-876. doi:10.1016/j.econmod.2010.10.018
Fotros, M. H. ve Maaboudi, R. (2010). The Impact of Trade Openness on CO2 Emissions in Iran, 1971-2005.
Erişim adresi: https://www.gtap.agecon.purdue.edu/resources/download/5112.pdf
Grossman, G.M. ve Krueger, A.B. (1991). Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement.
NBER Working Paper, No. 3914; National Bureau of Economic Research: Cambridge, MA, USA.
Holtz-Eakin, D. ve Seldan, T.M. (1995). Stoking the fires? CO2 emissions and economic growth. Journal of
Public Economics, 57(1), 85-101. doi:10.1016/0047-2727(94)01449-X
Irfan, M. ve Shaw, K. (2017). Modeling the effects of energy consumption and urbanization on environmental
pollution in South Asian countries: a nonparametric panel approach. Qual Quant, 51(1), 65-78.
doi:10.1007/s11135-015-0294-x
Jalil, A. ve Feridun, M. (2011). The impact of growth, energy and financial development on the environment
in China: a cointegration analysis. Energy Economics, 33(2), 284-291. doi:10.1016/j.eneco.2010.10.003
Jamel, L. ve Derbali, A. (2016). Do energy consumption and economic growth lead to environmental
degradation? Evidence from Asian economies. Cogent Economics & Finance, 4, 1-19.
doi:10.1080/23322039.2016.1170653
Jiang, M., Kim, E. ve Woo, Y. (2020). The Relationship between Economic Growth and Air Pollution—A
Regional Comparison between China and South Korea. International Journal of. Environmetal Research
adn Public Health, 17, 1-20. doi:10.3390/ijerph17082761
Karanfil, F. (2009). How many times again will we examine the energy income nexus using a limited range of
traditional econometric tools? Energy Policy, 37(4), 1191-1194. doi:10.1016/j.enpol.2008.11.029
Kasperowicz, R. (2015). Economic growth and CO2 emissions: the ECM analysis. Journal of International
Studies, 8(3), 91-98. doi: 10.14254/2071-8330.2015/8-3/7
Khan, S., Peng, Z. ve Li, Y. (2019). Energy consumption, environmental degradation, economic growth and
financial development in globe: Dynamic simultaneous equations panel analysis. Energy Reports, 5,
1089-1102. doi:10.1016/j.egyr.2019.08.004
Kraft, J. ve Kraft, A. (1978), On the Relationship between Energy and GNP. Journal of Energy Development, 3,
401-403. Erişim adresi: https://www.jstor.org/stable/24806805
Koçak, E. (2017). Finansal gelişme çevresel kaliteyi etkiler mi? Yükselen piyasa ekonomileri için ampirik
kanıtlar. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 13(3), 535-552. doi:10.17130/ijmeb.2017331326
Koçbulut, Ö. ve Altıntaş, H. (2016). İkiz açıklar ve Feldstein-Horioka hipotezi: OECD ülkeleri üzerine yatay
kesit bağımlılığı altında yapısal kırılmamı eşbütünleşme analizi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari
Bilimler Fakültesi Dergisi, 48, 145-174. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/download/article-
file/282798
Kuznets, S. (1955). Economic growth and income inequality. The American Economic Review, 45(1), 1-28.
Erişim adresi: https://assets.aeaweb.org/asset-server/files/9438.pdf

AÜSBD, 2021; 21(2): 347-366
364
Lee, C.C. ve Chang, C.P. (2008). Energy consumption and economic growth in Asian economies: A more
comprehensive analysis using panel data. Resource and Energy Economics, 30, 50-65.
doi:10.1016/j.reseneeco.2007.03.003
Li, S., Zhang, J. ve Ma, Y. (2015). Financial development, environmental quality and economic growth.
Sustainability, 7, 9395-9416. doi:10.3390/su7079395
Lieb, C.M. (2003). The environmental Kuznets Curve: A survey of the empirical evidence and of possible cause.
Discussion Paper Series No. 391, University of Heidelberg, Erişim adresi:
https://www.econstor.eu/bitstream/10419/127208/1/dp391.pdf
Meadows, DH., Meadows, DL., Randers, J. ve Behrens, WW. (1972). The limits to growth. New York : Universe
Books.
Munir, K. ve Riaz, N. (2019). Energy consumption and environmental quality in South Asia: evidence from
panel non-linear ARDL. Environmental Science and Pollution Research, 26, 29307-29315.
doi:10.1007/s11356-019-06116-8
Narayan, P.K., Saboori, B. & Soleymani, A. (2016). Economic growth and carbon emissions. Economic
Modelling, 53, 388-397. doi.10.1016/j.econmod.2015.10.027
Pesaran, M. H. ve Yamagata, T. (2008). Testing slope homogeneity in large panels. Journal of Econometrics,
142(1), 50-93. doi:10.1016/j.jeconom.2007.05.010
Pesaran, M. H., Ullah, A. ve Yamagata, T. (2008). A bias‐adjusted LM test of error cross‐ section independence.
The Econometrics Journal, 11(1), 105-127. Erişim adresi:
https://economics.ucr.edu/papers/papers06/06-03.pdf
Pesaran, M. H. (2004). General diagnostic tests for cross section dependence in panels. Cambridge Working
Papers in Economics no. 435. University of Cambridge. Erişim adresi: http://ftp.iza.org/dp1240.pdf
Sadorsky, P. (2010). The impact of financial development on energy consumption in emerging economies.
Energy Policy, 38(5), 2528-2535. doi:10.1016/j.enpol.2009.12.048
Saidi, K. ve Hammami, S. (2015). The impact of CO2 emissions and economic growth on energy consumption
in 58 countries. Energy Rep, 1, 62-70. doi:10.1016/j.egyr.2015.01.003
Sehrawat, M., Giri, A.K. ve Mohapatra, G. (2015). The impact of financial development, economic growth and
energy consumption on environmental degradation. Management of Environmental Quality: An
International Journal, 26(5), 666-682. doi:10.1108/MEQ-05-2014-0063
Sekali, J. ve Bouzahzah, M. (2019). Financial development and environmental quality: Empirical evidence for
Morocco. International Journal of Energy Economics and Policy, 9(2), 67-74. doi:10.32479/ijeep.7266
Shahbaz, M., Shahzad, S. J. H., Ahmad, N. ve Alam, S. (2016). Financial development and environmental
quality: The way forward. Energy Policy, 98, 353-364. doi:10.1016/j.enpol.2016.09.002
Shoaib, H.M., Rafique , Z.M., Nadeem, A. M. ve Huang, S. (2020). Impact of financial development on CO2
emissions: A comparative analysis of developing countries (D8) and developed countries (G8).
Environmental Science and Pollution Research, 27, 12461-12475. doi:10.1007/s11356-019-06680-z
Soytas, U. ve Sari, R. (2003). Energy consumption and GDP: Causality relationship in G7 countries and
emerging markets. Energy Economics, 25, 33-37. doi:10.1016/S0140-9883(02)00009-9
Stern, D. I. (2004). The rise and fall of the environmental Kuznets curve. World Development, 32, 1419-1438.
doi:10.1016/j.worlddev.2004.03.004

AÜSBD, 2021; 21(2): 347-366
365
Şahin, D. (2018). D-8 ülkelerinde finansal gelişme ve ticari açıklığın çevresel kalite üzerine etkisi: Panel veri
analizi. Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(15), 48-67. Erişim adresi:
https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/497401
Tahir, T., Luni, T., Majeed, M.T. ve Zafar, A. (2021). The impact of financial development and globalization
on environmental quality: evidence from South Asian economies. Environmental Science and Pollution
Research, 28, 8088-8101. doi:10.1007/s11356-020-11198-w
Tamazian, A., ve Rao, B. B. (2010). Do economic, financial and ınstitutional developments matter for
environmental degradation? Evidence from transitional economies. Energy Economics, 32(1), 137-145.
doi:10.1016/j.eneco.2009.04.004
Tamazian, A., Chousa, J. P., ve Vadlamannati, K. C. (2009). Does higher economic and financial development
lead to environmental degradation: Evidence from BRIC countries. Energy Policy, 37(1), 246-253.
doi:10.1016/j.enpol.2008.08.025
Temelli, F. ve Şahin, D. (2019). Yükselen piyasa ekonomilerinde finansal gelişme, ekonomik büyüme ve
teknolojik gelişmenin çevresel kalite üzerine etkisinin analizi. Karabük Üniversitesi Sosyal Bilimler
Enstitüsü Dergisi, 9(2), 577-593. doi:10.14230/joiss706
Topallı, N. (2016). CO2 emisyonu ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki: Hindistan, Çin, Brezilya ve Güney
Afrika için panel veri analizi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 6(1), 427-447. doi:
10.18074/cnuiibf.275
Westerlund, J. (2008). Panel cointegration tests of the Fisher effect. Journal of Applied Econometrics, 23(2),
193-233. doi:10.1002/jae.967
Yang, J., Zhang, Y. ve Meng, Y. (2015). Study on the impact of economic growth and financial development
on the environment in China. Journal of Systems Science and Information, 3(4), 334-347. doi:
10.1515/jssi-2015-0334
Yuxiang, K. ve Chen, Z. (2011). Financial Development and Enviromental Performance: Evidence from China.
Environment and Development Economics, 16(1), 93-111. doi:10.1017/S1355770X10000422
Zafar, M.W., Saud, S. ve Hou, F. (2019). The impact of globalization and financial development on
environmental quality: evidence from selected countries in the Organization for Economic Co-
operation and Development (OECD). Environmental Science and Pollution Research, 26,13246-13262.
doi:10.1007/s11356-019-04761-7
Extended Abstract
Purpose
The economic and financial development levels of the countries affect the amount and type of energy used.
Features such as the type and level of energy used can have an impact on environmental quality. Negative
environmental quality affects many factors, especially climate and living things. For all these reasons, this study
is deemed necessary. The aim of this study is to examine the impact of financial development, economic growth
and energy consumption on environmental quality for the economies of Turkey, China, India, Indonesia,
Brazil, Russia and Mexico for the period 1990-2014.
Design and Methodology
The data set of the research is created using annual data for the period 1990-2014. In the study, the reason for
limiting the data set in 2014 is that the carbon dioxide emission data is until 2014. In the model created within
the scope of the research; As a measure of environmental quality, carbon dioxide emissions per capita (CO2),
representing financial development (FD), the ratio of loans to the private sector to GDP, representing
economic growth (GDP), annual increase in economic growth, representing energy consumption (Energy) per

AÜSBD, 2021; 21(2): 347-366
366
capita oil consumption is used. The data used in the study were obtained from the World Bank database. First,
the cross-section independence and homogeneity of the variables are examined to decide which analysis
methods to use. Cross-section independence was examined using the Peseran, Ullah, and Yagamata (2008),
Peseran (2004) LM, Peseran (2004) CD, and Breusch and Pagan (1980) LM tests. The homogeneity test is
examined with the delta test developed by Pesaran and Yamagata (2008). Since the variables and the model
contain cross-sectional dependencies and the slope coefficients of the model are heterogeneous, tests that
consider cross-sectional dependence and heterogeneity are used. To test the stationarity of the variables,
Pesaran (2007) CADF (Crosssectional Augmented Dickey Fuller) test, one of the 2nd generation panel unit
root tests that takes into account the cross-sectional dependence, is used. After satisfying the stationarity
conditions of the variables, the long-term relationship between them is examined by Westerlund (2008)
Durbin-H cointegration test. The extended mean group (AMG-Augmented Mean Group) method is used to
estimate the long-term correlation coefficients. Again, causality test between variables is tested with
Emirmahmutoğlu and Köse (2011) panel causality analysis based on the Toda-Yamamoto (1995) causality
analysis logic.
Findings
According to the analysis results, it has been determined that there is a cointegration relationship in the
countries included in the panel. It has been determined that financial development increases environmental
quality by reducing carbon emissions for Turkey, while economic growth and energy consumption increase
carbon emissions and reduce environmental quality. For India, China, Mexico and Brazil, it has been
determined that economic growth improves environmental quality by reducing carbon emissions, while
energy consumption decreases environmental quality by increasing carbon emissions. For Russia, it has been
determined that financial development and energy consumption increase environmental quality by reducing
carbon emissions, while economic growth reduces environmental quality by increasing carbon emissions. For
Indonesia, financial development has been found to reduce carbon emissions and improve environmental
quality. When the causality analysis results are examined, it has been determined that there is a bidirectional
causality relationship between carbon dioxide emissions and economic growth, carbon emissions and energy
consumption and financial development and carbon emissions across the panel.
Research Limitations
The most important limitation of the study is that data on carbon dioxide emissions are available until 2014.
Implications
The carbon emission level is used as an indicator of environmental quality. However, there are alternative
variables for the environmental quality level (such as pm10, p.2,5) that can be developed or suggested to reach
alternative results. Therefore, further research can be conducted using alternative measures for environmental
quality. In the same way, in order to generalize the results, the income level can be investigated by comparing
the economies of different countries. The results of the study revealed that energy consumption negatively
affects environmental quality by increasing carbon emissions. This situation shows that especially policy
makers should develop policies that encourage the use of environmentally friendly renewable energy sources.
Originality Value
There are theoretical and empirical studies on the impact of financial development and economic growth on
environmental quality. However, the absence of a study on the E-7 countries, which have a rapidly rising and
growing economy, shows that this study is an original study.
Araştırmacı Katkısı: Fahrettin PALA (%50), Abdulkadir BARUT (%50).