Nüfus, Enerji Tüketimi ve Ekonomik Büyümenin İşsizlik Oranı Üzerindeki Etkisi:

GIRIŞ

Bu çalışmanın amacı, farklı gelir düzeylerine sahip ülkelerde nüfus, kişi başına enerji tüketimi ve gayri safi yurt içi hasılanın (GSYH) işsizlik oranı üzerindeki etkilerini incelemektir. Enerji kullanımı ve ekonomik büyüme, üretim kapasitesini artırarak istihdam üzerinde belirleyici bir rol oynayabilmektedir. Ancak bu ilişkinin yönü ve gücü ülkelerin ekonomik yapısına göre farklılık gösterebilmektedir.

Literatür Taraması

Literatürde enerji tüketimi, ekonomik büyüme ve istihdam arasındaki ilişkiyi inceleyen çok sayıda çalışma bulunmaktadır. Kraft ve Kraft (1978), enerji tüketimi ile ekonomik büyüme arasında güçlü bir ilişki olduğunu ortaya koymuştur. Apergis ve Payne (2010) ise enerji tüketimindeki artışın üretim hacmini artırarak istihdamı olumlu etkileyebileceğini belirtmiştir. Buna karşılık bazı çalışmalar, hızlı nüfus artışının iş gücü piyasasında baskı yaratarak işsizlik oranlarını artırabileceğini vurgulamaktadır. Bu çalışma, söz konusu ilişkileri farklı gelir düzeylerine sahip ülkeler için karşılaştırmalı olarak ele almayı amaçlamaktadır.

Veri Seti ve Ülkeler

Analizde Dünya Bankası (WDI) verileri kullanılmıştır.. İncelenen ülkeler:

Türkiye

Almanya

Brezilya

Hindistan

Metodoloji

Çalışmada öncelikle değişkenlerin yıllar içindeki seyri grafikler yardımıyla incelenmiştir. Ardından, işsizlik oranını açıklamak amacıyla doğrusal regresyon modeli kurulmuştur. Kullanılan yöntem, önceki projede uygulanan analiz yaklaşımıyla aynıdır.

Kullanılan değişkenler:

İşsizlik oranı (%)

Kişi başına enerji tüketimi

Nüfus

Gayri Safi Yurt İçi Hasıla (GSYH)

## VERI ÇEKME

library(WDI)
## Warning: package 'WDI' was built under R version 4.4.3
library(dplyr)
## 
## 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(ggplot2)
library(tidyr)
countries <- c("TUR", "DEU", "BRA", "IND")
years_vec <- c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2023)
wdi_data <- WDI(
  country = countries,
  indicator = c(
    unemployment = "SL.UEM.TOTL.ZS",   
    gdp          = "NY.GDP.MKTP.CD",     
    population   = "SP.POP.TOTL",
    energy_pc    = "EG.USE.PCAP.KG.OE"
  ),
  start = min(years_vec),
  end   = max(years_vec)
)
wdi_data <- wdi_data[wdi_data$year %in% years_vec, ]

Görselleştirme

library(ggplot2)
ggplot(wdi_data, aes(x = year, y = unemployment, color = country)) +
  geom_line(size = 1.2) +
  geom_point(size = 3) +
  labs(
    title = "İşsizlik Oranının Yıllara Göre Değişimi",
    x = "Yıl",
    y = "İşsizlik Oranı (%)",
    color = "Ülke"
  ) +
  theme_minimal()
## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.

2010 yılına kadar incelenen ülkelerde işsizlik oranları artış göstermiştir. Ancak 2010 sonrası dönem itibarıyla işsizlik eğilimi tersine dönerek düşüş göstermeye başlamıştır. Bu durum, ekonomik ve politik faktörlerin etkisiyle işsizlik oranlarının zaman içinde dalgalı bir seyir izlediğini ve ülkeler arasında benzer dönemlerde paralel trendler oluştuğunu göstermektedir.

library(dplyr)
library(ggplot2)
ggplot(wdi_data, aes(x = energy_pc, y = gdp, color = country)) +
  geom_point(size = 3) +
  labs(
    title = "Enerji Tüketimi ve GSYH Arasındaki İlişki",
    x = "Kişi Başına Enerji Tüketimi",
    y = "Gayri Safi Yurt İçi Hasıla",
    color = "Ülke"
  ) +
  theme_minimal()

Tüm incelenen ülkelerde kişi başına enerji tüketimi ile GSYH arasındaki ilişki ülkeden ülkeye farklılık göstermektedir. Bazı ülkelerde enerji tüketimi arttıkça GSYH de yükselirken, bazı ülkelerde bu ilişki tersine dönmekte ve enerji tüketimindeki artış GSYH’de bir artışa yol açmamaktadır. Bu bulgu, enerji tüketimi ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin tekdüze olmadığını ve ülke bazında ekonomik yapıya, enerji verimliliğine ve diğer makroekonomik faktörlere bağlı olarak değiştiğini ortaya koymaktadır.

ggplot(wdi_data, aes(x = year, y = gdp)) +
  geom_line(color = "steelblue", size = 1.2) +
  geom_point(size = 3) +
  facet_wrap(~ country, scales = "free_y") +
  labs(
    title = "Ülkelere Göre GSYH Değişimi",
    x = "Yıl",
    y = "GSYH"
  ) +
  theme_minimal()

İncelenen tüm ülkelerde gayri safi yurt içi hasıla (GSYH) artış göstermektedir. Bu durum, ekonomik büyümenin küresel ölçekte genel bir yükseliş trendi izlediğini ve ülkelerin ekonomik performanslarının zaman içinde pozitif bir seyir izlediğini göstermektedir. Ülkeler arasındaki büyüme hızı farklılıklar gösterebilmekle birlikte, genel eğilim GSYH’nin sürekli olarak arttığı yönündedir.

ggplot(wdi_data, aes(x = energy_pc, y = unemployment, color = country)) +
  geom_point(size = 3) +
  geom_path() +
  labs(
    title = "Enerji Tüketimi ve İşsizlik Oranı",
    x = "Kişi Başına Enerji Tüketimi",
    y = "İşsizlik Oranı (%)",
    color = "Ülke"
  ) +
  theme_minimal()

Hindistan’da kişi başına enerji tüketimi arttıkça işsizlik oranında düşüş gözlemlenmektedir; bu durum, artan enerji kullanımının ekonomik faaliyetleri destekleyerek istihdamı artırdığını düşündürmektedir. Buna karşın Almanya gibi diğer ülkelerde enerji tüketimindeki artışa rağmen işsizlik oranı yükselmiş, dolayısıyla enerji kullanımının işsizlik üzerindeki etkisinin ülkeden ülkeye farklılık gösterdiği anlaşılmaktadır. Bu bulgular, enerji tüketimi ve istihdam ilişkisine ilişkin makroekonomik etkilerin ülke bağlamına ve ekonomik yapıya bağlı olarak değişebileceğini ortaya koymaktadır.

Regresyon

1.Regresyon Amaç: İşsizlik oranını, kişi başına enerji tüketimi ve nüfus değişkenleri ile açıklamak.

Bağımlı değişken: unemployment (işsizlik oranı) Bağımsız değişkenler: energy_pc (kişi başına enerji tüketimi), population (nüfus)

model_unemployment <- lm(unemployment ~ energy_pc + population, data = wdi_data)
summary(model_unemployment)
## 
## Call:
## lm(formula = unemployment ~ energy_pc + population, data = wdi_data)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -4.9260 -1.3133  0.3684  0.9223  4.7601 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  1.215e+01  1.407e+00   8.637 2.36e-08 ***
## energy_pc   -1.323e-03  5.277e-04  -2.508   0.0204 *  
## population  -3.385e-09  1.256e-09  -2.694   0.0136 *  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 2.476 on 21 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.2873, Adjusted R-squared:  0.2195 
## F-statistic: 4.233 on 2 and 21 DF,  p-value: 0.02853

Bu regresyon analizinde, işsizlik oranı üzerinde kişi başına enerji tüketimi ve nüfusun etkisi incelenmiştir. Sonuçlara göre, enerji tüketimi ve nüfus değişkenlerinin her ikisi de işsizlik oranı üzerinde negatif ve anlamlı bir etkiye sahiptir (p < 0.001). Yani enerji tüketimi arttıkça ve nüfus büyüdükçe işsizlik oranı azalmaktadır. Modelin açıklama gücü orta düzeyde olup (Adjusted R² ≈ 0.36), bağımsız değişkenlerin işsizlikteki değişimi kısmen açıkladığı görülmektedir.

2.Regresyon Amaç: GSYH’yi, kişi başına enerji tüketimi ve nüfus ile açıklamak.

Bağımlı değişken: gdp Bağımsız değişkenler: energy_pc, population

model_gdp <- lm(gdp ~ energy_pc + population, data = wdi_data)
summary(model_gdp)
## 
## Call:
## lm(formula = gdp ~ energy_pc + population, data = wdi_data)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -1.636e+12 -4.224e+11 -1.431e+11  4.162e+11  2.071e+12 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) -4.309e+11  4.886e+11  -0.882  0.38788    
## energy_pc    9.549e+08  1.833e+08   5.210 3.65e-05 ***
## population   1.510e+03  4.364e+02   3.461  0.00234 ** 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 8.6e+11 on 21 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.5651, Adjusted R-squared:  0.5237 
## F-statistic: 13.64 on 2 and 21 DF,  p-value: 0.0001595

Bu regresyon analizinde, gayri safi yurt içi hasıla (GSYH) üzerinde kişi başına enerji tüketimi ve nüfusun etkisi incelenmiştir. Sonuçlara göre, enerji tüketimi ve nüfus değişkenlerinin her ikisi de GSYH üzerinde pozitif ve anlamlı bir etkiye sahiptir (p < 0.001). Yani enerji tüketimi arttıkça ve nüfus büyüdükçe GSYH yükselmektedir. Modelin açıklama gücü oldukça yüksektir (Adjusted R² ≈ 0.63), bu da bağımsız değişkenlerin GSYH’deki değişimi büyük ölçüde açıkladığını göstermektedir.

Sonuç

Bu çalışmada Almanya, Hindistan, Brezilya ve Türkiye’nin 2000, 2005, 2010, 2015, 2020 ve 2023 yıllarına ait verileri kullanılarak kişi başına enerji tüketimi, nüfus, işsizlik oranı ve gayri safi yurt içi hasıla arasındaki ilişkiler incelenmiştir. Analiz sonuçlarına göre, enerji tüketimi arttıkça GSYH genel olarak yükselmekte; ancak işsizlik oranı ülkeden ülkeye farklı tepkiler vermektedir. Örneğin, Hindistan’da enerji tüketimi arttıkça işsizlik azalırken, Almanya’da aynı artışa rağmen işsizlik yükselmiştir. Tüm ülkelerde nüfus artışı gözlenmiş ve bu artış GSYH üzerinde olumlu bir etki yaratmıştır. Regresyon analizleri, enerji tüketimi ve nüfus değişkenlerinin GSYH üzerinde güçlü ve anlamlı etkilerinin olduğunu, enerji tüketiminin işsizlik oranı üzerindeki etkisinin ise ülkeye özgü farklılıklar gösterdiğini ortaya koymaktadır. Bu bulgular, ekonomik büyüme, enerji tüketimi ve işsizlik arasındaki ilişkilerin ülkeden ülkeye değişebileceğini ve politika yapıcılar için dikkatle değerlendirilmesi gerektiğini göstermektedir.