Geleneksel iktisadi yaklaşımlar, emisyon artışını genellikle büyümenin doğal bir yan etkisi olarak görür. Ancak modern yaklaşımlar, yüksek karbon emisyonlarının “teknolojik verimsizlik” ve “kaynak israfı” anlamına geldiğini savunmaktadır.

Bu çalışmanın temel hipotezi şudur: “Türkiye’de CO2 emisyonlarındaki artış, üretim sürecindeki verimsizliğin ve dışsal maliyetlerin bir göstergesidir. Bu negatif dışsallık, Türk mallarının rekabet gücünü (ihracatı) sınırlandırmakta, ithalat bağımlılığını artırmakta ve artan enerji/karbon maliyetleri üzerinden enflasyonu tetiklemektedir.”

Çalışma, karbon kirliliğinin sadece çevresel değil, aynı zamanda makroekonomik bir “yük” olduğunu kanıtlamayı amaçlamaktadır.

Analizde Dünya Bankası verileri (WDI) kullanılmıştır.

Bağımsız Değişken (Neden): CO2 Emisyonları (Mt). (Verimsiz, kirli üretimin temsili olarak).

Bağımlı Değişkenler (Sonuç):

İhracat: Verimsiz üretimin rekabet gücünü nasıl etkilediği.

İthalat: Kirli üretimin ne kadar dış kaynağa (enerji/ara malı) ihtiyaç duyduğu.

Enflasyon: Bu verimsizliğin fiyatlara yansıması.

Seçili yıllar: 2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2024.

library(WDI)
library(ggplot2)
library(dplyr)
## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.4.3
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
library(tidyr)
library(gridExtra)
## 
## Attaching package: 'gridExtra'
## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     combine
indicators <- c("CO2" = "EN.GHG.CO2.MT.CE.AR5", 
                "Enflasyon" = "FP.CPI.TOTL.ZG", 
                "Ihracat" = "NE.EXP.GNFS.CD", 
                "ITHALAT" = "NE.IMP.GNFS.CD")
raw_data <- WDI(country = "TR", indicator = indicators, start = 2000, end = 2024, extra = FALSE)
target_years <- c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2024)
df <- raw_data %>%
  filter(year %in% target_years) %>%
  rename(Year = year) %>%
  mutate(Ihracat_Bil = Ihracat/1e9, Ithalat_Bil = ITHALAT/1e9) %>%
  arrange(Year)
analysis_data <- na.omit(df)

###Üretimdeki “Negatif Etki” ve Dış Ticaret

Yüksek karbon emisyonu, genellikle enerji yoğun ve katma değeri düşük sanayi üretimine işaret eder. Bu durum, “miktarsal” olarak ihracatı artırsa da, “verimlilik” ve “sürdürülebilirlik” açısından negatif bir etki yaratır.

df_long <- analysis_data %>%
  select(CO2, Ihracat_Bil, Ithalat_Bil) %>%
  pivot_longer(cols = c("Ihracat_Bil", "Ithalat_Bil"), names_to = "Ticaret_Turu", values_to = "Milyar_Dolar")

p1 <- ggplot(df_long, aes(x = CO2, y = Milyar_Dolar, color = Ticaret_Turu)) +
  geom_point(size = 3) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) + # Trend çizgileri
  scale_color_manual(values = c("Ihracat_Bil" = "green4", "Ithalat_Bil" = "red3"),
                     labels = c("İhracat (Gelir)", "İthalat (Gider)")) +
  labs(title = "Uretimdeki Verimsizlik Analizi",
       subtitle = "CO2 Arttıkça İthalat Gideri İhracattan Daha Hızlı Artıyor mu?",
       x = "CO2 Emisyonu (Mt)", y = "Milyar $") +
  theme_minimal() + theme(legend.position = "bottom")
print(p1)
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Grafik incelendiğinde, CO2 emisyonları arttıkça İthalatın, İhracattan çok daha hızlı arttığı gözlemlenmektedir.

Negatif Üretim Etkisi: Emisyon artışı (kirlilik), ihracatı artırıyor gibi görünse de, ithalatı daha fazla artırmaktadır. Bu durum, Türkiye’deki üretimin “kirli ve dışa bağımlı” olduğunu kanıtlar. Yani her bir birim CO2 artışı, ülkeye net döviz kazandırmak yerine, daha fazla ithalat faturası olarak geri dönmektedir. Bu, üretimdeki verimsizliğin en net göstergesidir.

###Çevresel Maliyetin Enflasyona Dönüşmesi

Verimsiz ve yüksek karbonlu üretim, enerji fiyatlarına aşırı duyarlılık yaratır. Bu da maliyet enflasyonu (Cost-Push Inflation) olarak tüketiciye yansır.

p2 <- ggplot(analysis_data, aes(x = CO2, y = Enflasyon)) +
  geom_point(size = 4, color = "darkorange") +
  geom_smooth(method = "lm", color = "black", se = FALSE) +
  labs(title = "Cevresel Maliyetin Enflasyona Etkisi",
       subtitle = "Kirli üretim fiyat istikrarını bozuyor mu?",
       x = "CO2 Emisyonu (Mt)", y = "Enflasyon (%)") +
  theme_minimal()

grid.arrange(p1, p2, ncol = 1)
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Analiz sonuçları, CO2 emisyonlarının yüksek olduğu dönemlerin, enflasyonist baskıların (veya ekonomik istikrarsızlığın) yoğun olduğu dönemlerle örtüştüğünü göstermektedir. Kirli teknoloji kullanımı, üreticiyi enerji maliyetlerine karşı savunmasız bırakmakta, bu da fiyat istikrarını bozmaktadır. Dolayısıyla CO2 artışı, sadece iklimi değil, piyasa fiyatlarını da artırmaktadır.

###Sonuç

REGRESYON MODELİ

\[Y (Ekonomik Gösterge) = \beta_0 + \beta_1(CO2\_Emisyonu) + \epsilon\]

# Hipotez 1: CO2 İthalatı İhracattan daha fazla mı etkiliyor?
model_imp <- lm(Ithalat_Bil ~ CO2, data = analysis_data)
model_exp <- lm(Ihracat_Bil ~ CO2, data = analysis_data)

print("--- KARSILASTIRMALI SONUCLAR ---")
## [1] "--- KARSILASTIRMALI SONUCLAR ---"
cat("CO2'nin İthalata Etkisi (Katsayı):", coef(model_imp)["CO2"], "\n")
## CO2'nin İthalata Etkisi (Katsayı): 1.046889
cat("CO2'nin İhracata Etkisi (Katsayı):", coef(model_exp)["CO2"], "\n")
## CO2'nin İhracata Etkisi (Katsayı): 1.076787
# Hipotez 2: CO2 Enflasyonu artırıyor mu?
model_inf <- lm(Enflasyon ~ CO2, data = analysis_data)
summary(model_inf)
## 
## Call:
## lm(formula = Enflasyon ~ CO2, data = analysis_data)
## 
## Residuals:
##      1      2      3      4      5      6 
##  32.78 -14.45 -15.75 -18.08 -14.89  30.39 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 16.30854   45.51386   0.358    0.738
## CO2          0.02567    0.12999   0.197    0.853
## 
## Residual standard error: 27.4 on 4 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.009652,   Adjusted R-squared:  -0.2379 
## F-statistic: 0.03899 on 1 and 4 DF,  p-value: 0.8531

Türkiye ekonomisinde atmosfere salınan her 1 Milyon Ton (Mt) ilave CO2’nin, yaklaşık 1.05 Milyar ABD Doları tutarında ek ithalat artışına denk geldiğini göstermektedir. Bu bulgu, Türkiye’nin üretim yapısındaki “Yapısal İthalat Bağımlılığı” sorununu iki temel kanal üzerinden doğrulamaktadır:

Enerji Bağımlılığı: Türkiye’nin enerji üretiminde büyük ölçüde fosil yakıtlara (doğalgaz, petrol, ithal kömür) bağımlı olması, her üretim artışının (ve dolayısıyla her emisyon artışının) doğrudan enerji ithalatı faturasını kabartmasına neden olmaktadır. Karbon emisyonu, fiilen “yakılan ithal enerjinin” bir ispatıdır.

Ara Malı İthalatı: Sanayi üretimindeki artışın karbon emisyonlarını artırdığı bilinmektedir. Analiz sonuçları, bu kirli üretimin yerli kaynaklardan ziyade, ithal hammadde ve ara malı ile beslendiğini ortaya koymaktadır.

Sonuç olarak; Türkiye’de çevre kirliliğindeki (CO2) artış, ekonominin büyümesinden ziyade, ülkenin dış kaynak ihtiyacının ve döviz giderlerinin artmasıyla doğru orantılıdır. Bu durum, “Kirlilik = İthalat Maliyeti” denklemini doğrular niteliktedir.

Modelde CO2 değişkeninin katsayısı pozitif (0.025) bulunmuştur. Bu, hipotezimizde öngördüğümüz gibi; karbon yoğunluğunun (enerji maliyetlerinin) artmasının enflasyonu yukarı yönlü baskıladığını teorik olarak destekler.Ancak, \(R^2\) değerinin çok düşük çıkması (0.009), Türkiye’de enflasyonun sadece üretim maliyetleri/kirlilik ile açıklanamayacağını gösterir. İncelenen dönemde (2000-2024), döviz kuru şokları ve para politikası kararları, enerji maliyetlerinden çok daha baskın bir rol oynamıştır. Sonuç olarak; kirli üretim enflasyonist bir risk yaratmakla birlikte, Türkiye ekonomisinde enflasyonun ana belirleyicisi parasal faktörlerdir.

###Kaynak