Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
911816		Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Sağlık Harcamaları Üzerine Etkisi: Yüksek Gelirli Ülke Deneyimleri / The impact of renewable energy sources on health expenditures: The experience of high-income countries Yazar:İRAİMA DORBONOVA Danışman: PROF. DR. İBRAHİM HALİL SUGÖZÜ Yer Bilgisi: Kırgızistan-Türkiye Manas Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı Konu:Ekonomi = Economics Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2024 246 s.
Enerjiye olan ihtiyaç sürekli artarken, ülkeler yeni enerji kaynak arayışlarına yönelmektedir. Ayrıca hem fosil yakıtların tükeniyor olması hem de atmosferdeki kirliliği yavaşlatmak adına yenilenebilir enerji kaynaklarına ihtiyaç duyulmaktadır. Fosil yakıt kullanımı sonucu atmosfere salgılanan aşırı karbondioksit ve diğer gazlar, küresel iklim değişikliğine, hava kirliliğine neden olmakta ve küresel çapta çevre ve sağlık açısından endişe yaratmaktadır. Dolayısıyla sürdürülebilir büyüme adına ve gelecek nesillere temiz yaşanacak dünya bırakma adına fosil yakıtların yenilenebilir enerji ile ikame edilmesi tüm ülkelerin öncül hedeflerinin biri haline gelmiştir. Fosil yakıtları yerine yenilenebilir enerjinin kullanılması, hava ve çevre kirliliğini azaltacaktır bu da hava kirliliği sonucu oluşan sağlık problemlerini dolayısıyla sağlık harcamalarının azaltacaktır. Bu anlayıştan hareketle gerçekleştirilen bu çalışmanın temel amacı yenilenebilir enerji tüketiminin sağlık harcamaları üzerindeki etkisini incelemektir. Bu doğrultuda çalışmada Dünya Bankasının milli gelire göre sınıflandırdığı yüksek gelirli 48 ülke için 2000-2020 dönemi yenilenebilir enerji tüketiminin sağlık harcamaları üzerine etkisi incelenmiştir. Ayrıca sağlık harcamalarını etkileyen ve yenilenebilir enerji tüketimi ile doğrudan ilişkili olduğu varsayılan ekonomik büyüme, CO2 emisyonu, nüfus ve (doğuştan itibaren) beklenen yaşam süresi da analize dahil edilmiş ve sağlık harcamaları ile ilişkileri araştırılmıştır. Analizin ilk aşamasında panel veri Sabit Etkiler ve Rassal Etkiler modeli tahmin edilmiştir. Daha sonra Sabit Etkiler ve Rassal Etkiler panel veri modelleri arasında hangisinin tercih edileceğini belirlemek için Hausman spesifikasyon testi uygulanmıştır. Sabit Etkiler regresyon modelinde grup bazında değişen varyans sorununu test etmek için modifiye Wald testi kullanılmıştır. Çalışmada Sabit Etkiler modelinde otokorelasyon sorununu test etmek için Bhargava vd. Durbin-Watson ve Baltagi-Wu LBI testleri ve yatay kesit bağımlılığı sınaması için Breusch-Pagan (1980) LM testi, Pesaran scaled LM, Bias-corrected scaled LM (Sapması Düzeltilmiş LM Testi) ve Pesaran CD testlerinden faydalanılmıştır. Panel verilerde yatay kesit bağımlılığının olup olmaması, uygulanacak birim kök testlerin belirlenmesi açısından önemlidir. Bu açıdan yatay kesit bağımlılığını gözeten Pesaran (2007) tarafından geliştirilen CADF (Cross-sectional Augmented Dickey Fuller) ikinci nesil birim kök testi uygulanmıştır. Ayrıca tahmin edilen modelde yatay kesit bağımlılığı, değişen varyans ve otokorelasyon sorunları mevcutsa bu sorunlara 2 karşı dirençli parametreler üreten Driscoll-Kraay tahmin yöntemi parametre tahminlerinde tercih edilmiştir. Son olarak, tezin konusunu oluşturan sağlık harcamaları ve yenilenebilir enerji tüketimi, CO2 emisyonu, ekonomik büyüme, nüfus ve (doğuştan itibaren) beklenen yaşam süresi nedensellik ilişkisi Dumitrescu-Hurlin (2012) panel nedensellik yöntemi ile analiz edilmiştir. Ampirik bulgulara göre, Hausman spesifikasyon testi sonucu doğrultusunda uygun modelin Sabit Etkiler modeli olduğuna karar verilmiştir. Sabit Etkiler regresyon modelinde grup bazında değişen varyans sorununun varlığı belirlenmiştir. Ayrıca otokorolasyon sorunu yani hata terimleri arasında ardışık ilişki ve panel veri analizindeki yatay kesit birimleri arasında güçlü bir karşılıklı bağımlılık tespit edilmiştir. Analize konu olan serilerin yatay kesit bağımlılığına sahip olma nedeniyle, serilerdeki durağanlığın incelenmesinde yatay kesit bağımlılığını dikkate alan ikinci nesil birim kök testi uygulanmıştır. Test sonucu tüm değişkenlerin düzeyde birim kök içerdikleri ve durağan olmadıkları ancak birinci farkında durağan olup, aynı dereceden I(1) entegre oldukları belirlenmiştir. Sabit Etkiler modeli Driscoll-Kraay Standart Hatalar tahmin yöntemi sonuçlarına göre, yenilenebilir enerji tüketimi, ekonomik büyüme ile sağlık harcamaları arasında negatif ve istatistiki olarak anlamlı, (doğuştan itibaren) beklenen yaşam süresi ile sağlık harcamaları arasında pozitif ve istatistiki olarak anlamlı bir ilişki bulunmuştur. Son olarak, Y2008 küresel kriz kukla değişkeni ile sağlık harcamaları arasında ilişki negatif ve anlamlı, Covid 19 dönemi krizi kukla değişkeni Y2020 ile sağlık harcamaları arasında pozitif ve anlamlı ilişki tespit edilmiştir. Son olarak, nedensellik test sonuçlarına göre, yenilenebilir enerji tüketimi ile sağlık harcamaları arasında tek yönlü, ekonomik büyüme ile sağlık harcamaları arasında tek yönlü, CO2 emisyonları ile sağlık harcamaları arasında tek yönlü, nüfus ile sağlık harcamaları arasında çift yönlü, (doğuştan itibaren) beklenen yaşam süresi ile sağlık harcamaları arasında çift yönlü ilişki tespit edilmiştir. Özetle, yenilenebilir enerji tüketimi, ekonomik büyüme, CO2 emisyonu, nüfus ve (doğuştan itibaren) beklenen yaşam süresi sağlık harcamalarının nedenidir. Ancak sağlık harcamaları, yenilenebilir enerji tüketiminin, ekonomik büyümenin, CO2 emisyonlarının nedeni değildir ve sağlık harcamaları nüfus ve (doğuştan itibaren) beklenen yaşam süresinin nedenidir. Anahtar kelimeler: yüksek gelirli ülkeler, yenilenebilir enerji tüketimi, CO2 emisyonu, sağlık harcamaları, panel veri analizi.
There has been a notable surge in fossil fuel usage attributed to improvements in living standards, industrial expansion, and the rapid global population growth. This escalating consumption not only diminishes fossil fuel reserves but also exacerbates the risks associated with global climate change and health. Presently, fossil fuels remain the predominant global energy source, prompting nations to actively explore alternative energy sources in response to the escalating energy demand. Renewable energy sources are essential due to the depletion of fossil fuels and to mitigate atmospheric pollution. The excessive release of carbon dioxide and other gases from fossil fuel combustion contributes to global climate change, air pollution, and poses significant environmental and health concerns worldwide. Therefore, transitioning from fossil fuels to renewable energy has become a primary objective for all countries to achieve sustainable growth and ensure a cleaner world for future generations. Utilizing renewable energy in place of fossil fuels will decrease air and environmental pollution, subsequently reducing health issues linked to air pollution and lowering health care costs. With this perspective, the main aim of this study is to investigate the impact of renewable energy consumption on health expenditures. In this context, the study analyzed the impact of renewable energy consumption on health expenditures from 2000 to 2020 for 48 high-income countries as classified by the World Bank based on national income. Additionally, the analysis included economic growth, CO2 emissions, population, and life expectancy at birth— factors that influence health expenditures and are assumed to be directly related to renewable energy consumption—to investigate their relationships with health expenditures. In the initial phase of the analysis, both the Fixed Effects and Random Effects panel data models were estimated. Subsequently, the Hausman specification test was conducted to decide between the Fixed Effects and Random Effects models. The modified Wald test was then employed to examine the issue of heteroscedasticity on a group basis within the fixed effects regression model. In the study, Bhargava vd. Durbin-Watson and Baltagi- Wu LBI tests were used to test the autocorrelation problem in the Fixed Effects model. Additionally, the Breusch-Pagan LM test, Pesaran scaled LM, Bias-corrected scaled LM, and Pesaran (CD) tests were employed to assess cross-sectional dependence. The 37 presence of cross-sectional dependence in panel data is crucial for determining the appropriate unit root tests. Accordingly, the CADF (Cross-sectional Augmented Dickey Fuller) second generation unit root test which account for cross-sectional dependence, were applied. Moreover, due to the cross-sectional dependency, heteroskedasticity, and autocorrelation problems, the Driscoll-Kraay estimation method was utilized for parameter estimation because it is robust to these problems. Finally, the causal relationships between health expenditures and renewable energy consumption, CO2 emissions, economic growth, population, and life expectancy at birth, which are central to the thesis, were analyzed using the Dumitrescu-Hurlin (2012) panel causality method. According to the empirical findings, it was decided that the appropriate model was the Fixed Effects model in line with the Hausman specification test result. The existence of the problem of heteroscedasticity on a group basis was determined in the Fixed Effects regression model. In addition, the autocorrelation problem, that is, the sequential relationship between the error terms and a strong interdependence between the crosssection units in the panel data analysis, was determined. Since the series subject to analysis had cross-section dependence, the second generation unit root test, which takes into account the cross-section dependence, was applied in examining the stationarity in the series. As a result of the test, it was determined that all variables contained a unit root at the level and were not stationary, but were stationary in the first difference and integrated at the same degree I(1). According to the results of the Fixed Effects model Driscoll-Kraay Standard Errors estimation method, a negative and statistically significant relationship was found between renewable energy consumption, economic growth and health expenditures, and a positive and statistically significant relationship was found between life expectancy (from birth) and health expenditures. Finally, a negative and significant relationship was found between the Y2008 global crisis dummy variable and health expenditures, and a positive and significant relationship was found between the Covid 19 period crisis dummy variable Y2020 and health expenditures. Finally, according to the causality test results, a one-way relationship was found between renewable energy consumption and health expenditures, a one-way relationship between economic growth and health expenditures, a one-way relationship between CO2 emissions and health expenditures, a two-way relationship between population and health expenditures, and a two-way relationship between life expectancy (from birth) and health expenditures. In summary, renewable energy consumption, economic growth, CO2 38 emissions, population, and life expectancy (from birth) are the causes of health expenditures. However, health expenditures are not the causes of renewable energy consumption, economic growth, CO2 emissions, and health expenditures are the causes of population and life expectancy (from birth). Keywords: high income countries, renewable energy consumption, CO2 emissions, health expenditures, panel data analysis.