Digitalization and Financial Development as Drivers of Material Footprint: Evidence from Developing Countries
DOI:
https://doi.org/10.63556/tisej.2026.1881Keywords:
Material footprint, STIRPAT, digitalization, financial development, DCCE-MG, MM-QRAbstract
Bu çalışma, STIRPAT modeli çerçevesinde 2000-2023 döneminde 27 gelişmekte olan ülkede dijitalleşme ve finansal gelişmenin kişi başına malzeme ayak izi üzerindeki etkilerini ampirik olarak incelemektedir. Örneklem, Dünya Bankası sınıflandırmasına göre gelişmekte olan ekonomiler olarak tanımlanan ve analiz dönemi boyunca eksiksiz veriye sahip ülkelerden oluşmaktadır. Küreselleşen ekonomilerde çevresel baskının daha kapsamlı bir göstergesi olması nedeniyle, karbon emisyonları yerine tedarik zincirleri boyunca toplam kaynak kullanımını yansıtan tüketim temelli bir gösterge olan malzeme ayak izi bağımlı değişken olarak kullanılmıştır. Uzun dönem katsayıları, yatay kesit bağımlılığı ve eğim heterojenliğini dikkate alan Dinamik Ortak Korelasyonlu Etkiler Ortalama Grubu (DCCE-MG) tahmincisi ile elde edilmiştir. Koşullu medyan tahminleri bootstrap MM-QR yöntemiyle elde edilmiştir. Daraltılmış modele dayanan ek analizler ayrıca sunulmuştur. Kontrol değişkeni olarak kullanılan ticaret açıklığı ile ticaret dengesi, her iki tahmincide de negatif ve istatistiksel olarak anlamlıdır. Buna karşılık kişi başına gelir, enerji yoğunluğu, kentleşme ve finansal derinlik yalnızca MM-QR tahminlerinde pozitif ve anlamlıdır. Negatif MM-QR katsayısı, dijitalleşmenin koşullu medyanda daha düşük bir malzeme ayak iziyle ilişkili olduğunu göstermekte ve dijital altyapı gelişiminin gelişmekte olan ekonomilerde kaynak verimliliğini destekleyebileceğine işaret etmektedir. Sonuçlar, gelişmekte olan ülkelerde çevresel baskı belirleyicilerinin heterojen bir yapıya sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Buna göre dijital dönüşüm, kurumsal kapasite ve enerji dönüşümüne ilişkin politika önceliklerinin ülke koşullarına göre belirlenmesi gerekmektedir.
References
Anser, M. K., Ahmad, M., Khan, M. A., Zaman, K., Nassani, A. A., Askar, S. E., Abro, M. M. Q., & Kabbani, A. (2021). The role of information and communication technologies in mitigating carbon emissions: Evidence from panel quantile regression. Environmental Science and Pollution Research, 28(17), 21065-21084. https://doi.org/10.1007/s11356-020-12114-y
Breusch, T. S., & 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
Büyüköztürk, Ş. (2002). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı (2th ed.). Ankara: Pegem Akademi Yayıncılık.
Chishti, M. Z., Ahmad, M., Rehman, A., & Khan, M. K. (2021). Mitigations pathways towards sustainable development: Assessing the influence of fiscal and monetary policies on carbon emissions in BRICS economies. Journal of Cleaner Production, 292, 126035. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.126035
Çamkaya, S. (2024). Yenilenebilir enerji ve sanayileşmenin çevre üzerindeki etkisinin STIRPAT-Kaya-EKC hipotezi çerçevesinde analizi: AARDL modelinden kanıtlar. Bingöl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(1), 107-125. https://doi.org/10.33399/biibfad.1359874
Çelik, M. (2020). Dördü bir arada: Kariyer uyumunun yordayıcıları olarak iyimserlik, umut, bölüm uygunluğu ve istihdam edilebilirlik. Academia Eğitim Araştırmaları Dergisi, 5(2), 293-305. https://izlik.org/JA46NX72KW
Destek, M. A., & Sinha, A. (2020). Renewable, non-renewable energy consumption, economic growth, trade openness and ecological footprint: Evidence from organization for economic co-operation and development countries. Journal of Cleaner Production, 242, 118537. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.118537
Dietz, T., & Rosa, E. A. (1994). Rethinking the environmental impacts of population, affluence and technology. Human Ecology Review, 1(2), 277-300. https://www.jstor.org/stable/24706840
Dietz, T., & Rosa, E. A. (1997). Effects of population and affluence on CO2 emissions. Proceedings of the National Academy of Sciences, 94(1), 175-179. https://doi.org/10.1073/pnas.94.1.175
Ehrlich, P. R., & Holdren, J. P. (1971). Impact of population growth. Science, 171(3977), 1212-1217. https://doi.org/10.1126/science.171.3977.1212
Erdogan, S., & Acaravci, A. (2022). On the nexus between institutions and economic development: An empirical analysis for Sub-Saharan African countries. The European Journal of Development Research, 34, 1857-1892. https://doi.org/10.1057/s41287-021-00445-6
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2009). Basic econometrics (5th ed.). New York, NY: McGraw-Hill/Irwin.
Hao, X., Li, Y., Ren, S., Wu, H., & Hao, Y. (2023). The role of digitalization on green economic growth: Does industrial structure optimization and green innovation matter? Journal of Environmental Management, 325, 116504. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2022.116504
Im, K. S., Pesaran, M. H., & Shin, Y. (2003). Testing for unit roots in heterogeneous panels. Journal of Econometrics, 115(1), 53-74. https://doi.org/10.1016/S0304-4076(03)00092-7
International Resource Panel. (2025). Global material flows database. Retrieved from https://www.resourcepanel.org/global-material-flows-database
Kalaycı, Ş. (2010). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri. Ankara: Asil.
Khan, K., Luo, T., Ullah, S., Rasheed, H. M. W., & Li, P. H. (2023). Does digital financial inclusion affect CO2 emissions? Evidence from 76 emerging markets and developing economies (EMDE's). Journal of Cleaner Production, 420, 138313. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.138313
Le, T. H., Le, H. C., & Taghizadeh-Hesary, F. (2020). Does financial inclusion impact CO2 emissions? Evidence from Asia. Finance Research Letters, 34, 101451. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101451
Machado, J. A., & Silva, J. M. C. (2019). Quantiles via moments. Journal of Econometrics, 213(1), 145-173. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2019.04.009
Majeed, M. T., & Tauqir, A. (2020). Effects of urbanization, industrialization, economic growth, energy consumption, financial development on carbon emissions: An extended STIRPAT model for heterogeneous income groups. Pakistan Journal of Commerce and Social Sciences, 14(3), 652-681. https://hdl.handle.net/10419/224955
Nathaniel, S. P. (2020). Modelling urbanization, trade flow, economic growth and energy consumption with regards to the environment in Nigeria. GeoJournal, 85(6), 1499-1513. https://doi.org/10.1007/s10708-019-10034-0
Pesaran, M. H. (2004). General diagnostic tests for cross section dependence in panels (Cambridge Working Papers in Economics No. 0435). https://doi.org/10.2139/ssrn.572504
Pesaran, M. H. (2007). A simple panel unit root test in the presence of cross-section dependence. Journal of Applied Econometrics, 22(2), 265-312. https://doi.org/10.1002/jae.951
Pesaran, M. H., Ullah, A., & Yamagata, T. (2008). A bias‐adjusted LM test of error cross-section independence. The Econometrics Journal, 11(1), 105-127. https://doi.org/10.1111/j.1368-423X.2007.00227.x
Pesaran, M. H., & Yamagata, T. (2008). Testing slope homogeneity in large panels. Journal of Econometrics, 142(1), 50-93. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2007.05.010
Regueiro-Ferreira, R. M., & Alonso-Fernández, P. (2023). Interaction between renewable energy consumption and dematerialization: Insights based on the material footprint and the Environmental Kuznets Curve. Energy, 266, 126477. https://doi.org/10.1016/j.energy.2022.126477
Sun, G., Fang, J., Li, J., & Wang, X. (2024). Research on the impact of the integration of digital economy and real economy on enterprise green innovation. Technological Forecasting and Social Change, 200, 123097. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.123097
Swamy, P. A. V. B. (1970). Efficient inference in a random coefficient regression model. Econometrica, 38(2), 311-323. https://doi.org/10.2307/1913012
Şentürk, C. (2023). Döngüsel bir ekonomiye doğru Türkiye: Düşük karbonlu bir ekonomi için genişletilmiş STIRPAT modeline dayalı analiz. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 14(100. Yıl Özel Sayısı), 91-107. https://doi.org/10.21076/vizyoner.1334488
Tatoğlu, F. Y. (2018). Panel zaman serileri analizi (2th ed). İstanbul: Beta Yayınları.
Tatoğlu, F. Y. (2020). İleri panel veri analizi (4th ed). İstanbul: Beta Yayınları.
Topdağ, D., Acar, T., & Çelik, İ. E. (2020). Estimation of the global-scale ecological footprint within the framework of STIRPAT models: The quantile regression approach. İstanbul İktisat Dergisi, 70(2), 339-358. https://doi.org/10.26650/ISTJECON2020-815891
Usman, M., & Hammar, N. (2021). Dynamic relationship between technological innovations, financial development, renewable energy, and ecological footprint: Fresh insights based on the STIRPAT model for Asia Pacific Economic Cooperation countries. Environmental Science and Pollution Research, 28, 15519-15536. https://doi.org/10.1007/s11356-020-11640-z
Westerlund, J. (2007). Testing for error correction in panel data. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 69(6), 709-748. https://doi.org/10.1111/j.1468-0084.2007.00477.x
Wiedmann, T. O., Schandl, H., Lenzen, M., Moran, D., Suh, S., West, J., & Kanemoto, K. (2015). The material footprint of nations. Proceedings of the National Academy of Sciences, 112(20), 6271-6276. https://doi.org/10.1073/pnas.1220362110
World Bank. (2024). World development indicators. Retrieved from https://databank.worldbank.org/
Yıldırım, K., & Akın, T. (2023). OECD ülkelerinde enerji kaynakları ve CO2 emisyonu arasındaki ilişkinin STIRPAT modeli ile incelenmesi. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 18(71), 316-341. https://izlik.org/JA86RJ64UL
Yılmazer, M. (2024). Türkiye’de ekolojik ayak izinin belirleyicileri: STIRPAT modeli. İzmir İktisat Dergisi, 39(3), 637-657. https://doi.org/10.24988/ije.1373210
York, R., Rosa, E. A., & Dietz, T. (2003). STIRPAT, IPAT and ImPACT: Analytic tools for unpacking the driving forces of environmental impacts. Ecological Economics, 46(3), 351-365. https://doi.org/10.1016/S0921-8009(03)00188-5
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Third Sector Social Economic Review
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
