TÜRKİYE VE AVRUPA BİRLİĞİ NDE CO 2 EMİSYONU VE GELİR İLİŞKİSİ

TÜRKİYE VE AVRUPA BİRLİĞİ’NDE CO

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, kotil_e@ibu.edu.tr

** Yrd. Doç. Dr., Abant İzzet Baysal Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü, eryigit_m@ibu.edu.tr

*** Arş. Gör., Abant İzzet Baysal Üniversitesi, İİBF, İktisat Bölümü, konur_f@ibu.edu.tr

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

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 (GM¹), 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).

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 (

) 2 ( ) 0 (

) 1 ( ) 0

(

X , X ,..., X

X =

2-KHO ile

X

{

}

) 2 ( ) 1 (

) 1 ( ) 1

(

X , X ,..., X

X =

⎭ ⎬

⎫

⎩ ⎨

⎧ =

= ∑

=

,..., 2 , 1 ,

1 ) 0 (

) ( )

0 (

)

(

X k n

X

i i

k (3)

3- Grey diferansiyel denklem

n ., 1,2,3,....

k .

) 0 (

)

(

+ a Z = b =

X

kısıt

) 1 (

1 ( )

1 (

) ( )

1 (

)

(_k

= . X

+ (1 - ). X

Z α α

Bu eşitlik aşağıdaki gibi ifade edilebilir.

Y

= B . a

⎪ ⎪

⎪

⎭

⎪⎪

⎪

⎬

⎫

⎪ ⎪

⎪

⎩

⎪⎪

⎪

⎨

⎧

−

−

−

=

1 1 1

) )( 1 (

) 3 )( 1 (

) 2 )( 1 (

Z

Z Z

B

⎭ ⎬

⎫

⎩ ⎨

= ⎧

⎪ ⎪

⎪

⎭

⎪⎪

⎪

⎬

⎫

⎪ ⎪

⎪

⎩

⎪⎪

⎪

⎨

⎧

= b

a X

X X

Y

n

n

; a

) )( 0 ( 1

) 3 )( 0 ( 1

) 2 )( 0 ( 1

4- Regresyon metoduyla, a ve b katsayıları aşağıdaki eşitliğin çözümünden elde edilir.

N T

Y B b B

a

) (B

a =

⎭ ⎬

⎫

⎩ ⎨

= ⎧

5- Grey diferansiyel denkleminden kısıtı kullanılarak aşağıdaki eşitlik elde edilir.

) 1 (

) 0 ( ) 1 (

) 1

(

X

X =

b X t a

X + =

∂

∂

.

a parametresi developing katsayısı, b ise grey girdisi olarak isimlendirilir.

Kümülatif hesaplama Operasyonu Grey tahmin değeri aşağıdaki gibi elde edilir.

a e b

a X b

X _k ⎟ ^{a k} +

⎠

⎜ ⎞

⎝

⎛ −

+ = (0) .( )

) 1 ( )

1 (

) 1

( .

ˆ ₍₉₎

9 nolu formülde ^ Grey tahmin değerini ifade etmektedir.

6- Tahmin değerleri aşağıdaki gibi elde edilir.

) 1 (

) ( ) 1 (

) 1 ( ) 0 (

) 1

(k

X

X

X

=

−

Tahmin edilen değer ise aşağıdaki gibidir.

) ) .(

1 )( 0 ( )

0 (

) 1

( (1 ). .

ˆ ^{a a k}

k e

a X b e

X ⎟

⎠

⎜ ⎞

⎝

− ⎛

+ = (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.

∑

= ^N

i i

stat a

D N

1

1 (12)

Burada

a

= 1

(

) (

)

= 0 a

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.

Tablo 1: Türkiye ve Avrupa Birliğinde CO2 Emisyon Miktarları, GDP düzeyleri ve Enerji Kullanımına ilişkin veriler

CO2 Emisyon Miktarı

Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GDP) Miktarı (USD)

CO₂ / GDP ( *milyon) Tari

h

Avrupa

Birliği Türkiye Avrupa Birliği Türkiye

Avrupa Birliği

Türki ye 197

0 2253609 42168 2,825,575*10⁶ 56,640*10⁶ 0,798 0,744 197

5 2368933 64755 3,322,494*10⁶ 75,065*10⁶ 0,713 0,863 198

0 2653105 76311 3,921,583*10⁶ 84,371*10⁶ 0,677 0,904 198

5 2415800 113557 4,223,118*10⁶ 106,984*10⁶ 0,572 1,061 199

0 2466072 146165 4,991,327*10⁶ 140,202*10⁶ 0,494 1,043 199

5 2363313 170857 5,419,501*10⁶ 164,204*10⁶ 0,436 1,041 200

0 2428587 221546 6,202,045*10⁶ 199,267*10⁶ 0,392 1,112 200

1 2480913 199754 6,316,382*10⁶ 184,333*10⁶ 0,393 1,084 200

2 2494302 208080 6,372,912*10⁶ 198,971*10⁶ 0,391 1,046 200

3 2535822 219989 6,420,989*10⁶ 210,500*10⁶ 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

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

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.

Tablo 3: Tahmin değerleri istatistikleri

DStat Sig. Test

CO2 Emisyon AB

0.5938 0.8889

Türkiye 0.5929 0.8899

CO2/ GDP Düzeyi AB 0.5625 0.8889 Türkiye 0.5313 0.8889

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.

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

0 gerçek veriler

+ tahmini veriler 0 gerçek veriler

+ tahmini veriler

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.

Tablo 4: CO2 ve CO2 Emisyon / GDP için 2004/2008 yılları tahmini CO2 Emisyon Miktarı CO2 Emisyon / GDP

Tarih

Avrupa

Birliği Türkiye Avrupa Birliği Türkiye 2004 2562100 231660 3.9530x10^-4 0.0010 2005 2590400 243200 3.9639x10^-4 9.9954x10^-4 2006 2618900 255220 3.9747x10^-4 9.8158x10^-4 2007 2647900 267930 3.9857x10^-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.

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, 1891- 1904.

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.

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.

Boş Sayfa