فصلنامه مطالعات اقتصادی کاربردی ایران

فصلنامه مطالعات اقتصادی کاربردی ایران

تحلیل فضایی ارتباط متقابل کارایی زیست‌محیطی و نابرابری درآمدی در استان‌های ایران: کاربردی از مدل معادلات هم‌زمان فضایی (SSEM)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه اقتصاد، دانشکدۀ علوم اجتماعی و تربیتی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران (نویسندۀ مسئول)
2 گروه اقتصاد، دانشکدۀ علوم اجتماعی و تربیتی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
10.22084/aes.2026.32565.3902
چکیده
امروزه، افزایش انتشار گازهای گلخانه‌ای و نابرابری‌های اقتصادی چالش‌های کلیدی پیشِ‌روی سیاست‌گذاران است. درک رابطۀ پویا بین این دو چالش برای دستیابی به اهداف توسعۀ پایدار مهم است. هدف این مطالعه، بررسی ارتباط متقابل کارایی کربن و نابرابری درآمدی در استان‌های ایران است. بدین‌منظور، از مدل معادلات هم‌زمان فضایی (SSEM) استفاده می‌شود. در مدل معادلات هم‌زمان فضایی این امکان فراهم می‌شود که ارتباط متقابل کارایی کربن و نابرابری درآمدی با درنظر گرفتن تأثیرپذیری استان‌ها از یکدیگر و اثرات سرریز فضایی تحلیل شود. در ابتدا کارایی کربن کل عوامل تولید (TFCEE) استان‌های ایران در فاصلۀ زمانی 1397-1386 مطابق با تحلیل پوششی داده (DEA) محاسبه می‌شود. نتایج آزمون هم‌انباشتگی حاکی از آن است که رابطۀ بلندمدت میان متغیرهای مدل در معادلات کارایی کربن و نابرابری درآمدی وجود دارد. همچنین، نتایج آزمون موران همبستگی فضایی در کارایی کربن و نابرابری درآمدی را تأیید می‌کند. برآورد معادلات هم‌زمان فضایی به روش GS2SLS نشان می‌دهد که ارتباط متقابل میان کارایی کربن و نابرابری درآمدی در استان‌های با درآمد متوسط و پایین وجود دارد. کاهش نابرابری درآمدی در استان‌های با درآمد پایین (تأکیدی بر دیدگاه اقتصاد سیاسی) و افزایش نابرابری درآمدی در استان‌های با درآمد متوسط (تأکیدی بر تئوری مصرف) منجر به بهبود معنی‌دار کارایی کربن می‌شود. بهبود کارایی کربن در استان‌های با درآمد متوسط و پایین منجر به کاهش معنی‌دار نابرابری درآمدی می‌شود. کاهش چگالی جمعیت در استان‌های با درآمد پایین و رشد اقتصادی، صنعتی‌شدن و کاهش چگالی جمعیت در استان‌های با درآمد متوسط منجر به افزایش معنی‌دار کارایی کربن می‌شود. رشد اقتصادی، صنعتی‌شدن و شهرنشینی تأثیر منفی و معنی‌دار بر کارایی کربن در استان‌های با درآمد بالا دارند. صنعتی‌شدن در همۀ گروه‌های درآمدی و اشتغال در استان‌های با درآمد متوسط و پایین منجر به کاهش معنی‌دار نابرابری درآمدی می‌شود. سیاست‌های بهبود کارایی کربن و افزایش اشتغال در استان‌های با درآمد متوسط و پایین و صنعتی شدن در همۀ گروه‌های درآمدی می‌تواند به کاهش نابرابری درآمدی کمک نماید. توصیه می‌شود برای حصول هم‌زمان اهداف توسعۀ پایدار، بهبود توزیع درآمدی و کارایی کربن سیاست‌گذاری با درنظر گرفتن ارتباطات متقابل اهداف با شرایط محلی استان‌ها سازگار شوند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Spatial Analysis of the Interrelationship between Environmental Efficiency and Income Inequality in Iranian Provinces: An Application of the Simultaneous Spatial Equation Model (SSEM)

نویسندگان English

Somayeh Azami 1
Fatemeh Hosseini 2
1 Department of Economics, Faculty of Social Sciences and Education, Razi University, Kermanshah, Iran (Corresponding Author).
2 Department of Economics, Faculty of Social Sciences and Education, Razi University, Kermanshah, Iran.
چکیده English

Today, increasing greenhouse gas emissions and economic inequalities are key challenges facing policymakers. Understanding the dynamic relationship between these two challenges is important for achieving sustainable development goals. The aim of this study is to investigate the interrelationship between carbon efficiency and income inequality in Iranian provinces. For this purpose, the Simultaneous Spatial Equation Model (SSEM) is used. The SSEM allows the interrelationship between carbon efficiency and income inequality to be analyzed by considering the influence of provinces on one another and spatial spillover effects. First, the total factor carbon efficiency (TFCEE) of Iranian provinces is calculated for the period 2007–2018 using Data Envelopment Analysis (DEA). The results of the cointegration test indicate that there is a long-run relationship between the model variables in the carbon efficiency and income inequality equations. Additionally, the results of the Moran test confirm the spatial correlation in carbon efficiency and income inequality. The estimation of spatial simultaneous equations using the GS2SLS method shows that there is a reciprocal relationship between carbon efficiency and income inequality in middle- and low-income provinces. Reducing income inequality in low-income provinces (with an emphasis on the political economy perspective) and increasing income inequality in middle-income provinces (with an emphasis on consumption theory) lead to significant improvements in carbon efficiency. Improving carbon efficiency in middle- and low-income provinces leads to a significant reduction in income inequality. Policies aimed at improving carbon efficiency and increasing employment in middle- and low-income provinces, as well as industrialization across all income groups, can help reduce income inequality. To achieve sustainable development goals, such as improving income distribution and carbon efficiency, it is recommended that policymaking be adapted to the local conditions of the provinces, taking into account the interrelationships of these goals.

کلیدواژه‌ها English

Income Distribution
Spatial Econometrics
Data Envelopment Analysis
Total Factor Carbon Efficiency
 - پورمختار، الهام؛ و مقدسی، رضا، (1394). تأثیر ارزش‌افزودۀ بخش‌های مختلف اقتصادی بر نابرابری درآمد در ایران (با تأکید بر بخش کشاورزی). اقتصاد کشاورزی، 9(2): 54-37.  https://www.iranianjae.ir/article_13216.html
- سیفی‌پور، رویا؛ و رضایی، محمدقاسم، (1390). بررسی عوامل موثر توزیع درآمد بر اقتصاد ایران با تأکید بر مالیات‌ها. پژوهشنامه مالیات، (10) 19: 121-142. https://taxjournal.ir/article-1-100-fa.html
- شکیبایی، علیرضا؛ کمال‌الدینی،زهرا؛ طالقانی، فاطمه؛ و احمدی نژاد، محمدرضا، (1394). تأثیر شهرنشینی بر سرعت همگرایی توزیع درآمد شهری و روستایی در استان‌های منتخب کشور ایران (با رویکرد اقتصاد سنجی فضایی). فصلنامه پژوهش‌های اقتصادی، (57) 15: 140-109.
- صادقی، حسین؛ و سعادت، رحمان، (۱۳۸۳). رشد اقتصادی جمعیت و اثرات زیست‌محیطی در ایران (یک تحلیل علی). تحقیقات اقتصادی، (64) 39: 180-163. https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.00398969.1383.39.1.7.6
- نجفی، سید محمد باقر؛ خانزادی، آزاد؛ و قادری، الهام، (1396). تأثیر بهره‌وری نیروی کار بر کاهش فقر در ایران. فصلنامه علمی مجلس و راهبرد، (92) 24: 336-311.
- نجفی علمدارلو، حامد؛ مرتضوی، سید ابوالقاسم؛ و شمشادیزدی، کتایون، (1392). کاربرد اقتصاد سنجی فضایی در بررسی عوامل موثر بر صادرات محصولات کشاورزی در کشورهای عضو اکو: رهیافت داده‌های تابلویی. فصلنامه پژوهش‌های اقتصادی (رشد و توسعه پایدار)، (3) 13: 62-49.
References
- Adom, P. K., Agradi, M. & Vezzulli, A., (2021). Energy efficiency-economic growth nexus: what is the role of income inequality? J. Clean. Prod., 310: 127382. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.127382
- Aflaki, S., Kleindorfer, P. & de Miera Polyominos, V., (2013). Finding and implementing energy efficiency projects in industrial facilities. Prod. Oper. Manag., 22: 503–517. https://doi.org/10.1111/j.1937-5956.2012.01377.x
- Afridi, F., Li, S.X. & Ren, Y., (2015). Social identity and inequality: the impact of China’s hukou system. J. Public Econ., 123: 17–29. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2014.12.011
- Akram, R., Chen, F., Khalid, F., Huang, G. & Irfan, M., (2021). Heterogeneous effects of energy efficiency and renewable energy on economic growth of BRICS countries: a fixed effect panel quantile regression analysis. Energy, 215: 119019. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.119019
- Alp Coskun, E., (2025). Exploring the trade-offs between carbon emissions, income inequality, and poverty: A theoretical and empirical framework. Energy Economics, 143: 108223. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2025.108223
- Antonio Duro, J., ( 2015). The international distribution of energy intensities: some synthetic results. Energy Policy, 83: 257–266. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2015.03.022
- Baek, J. & Gweisah, G., (2013). Does income inequality harm the environment? empirical evidence from the United States. Energy Pol., 62: 1434e1437. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.07.097
- Balezentis, T., Liobikiene, G., Dalia _Streimikiene, D. & Sun, K., (2020). The impact of income inequality on consumption-based greenhouse gas emissions at the global level: a partially linear approach. J. Environ. Manag., 267: 110635. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2020.110635
- Bekun, F.V., Emir, F. & Sarkodie, S. A., (2019). Another look at the relationship between energy consumption, carbon dioxide emissions, and economic growth in South Africa. Science of the Total Environment, 655: 759-765. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.11.271
- Bergouguia, B. Boudjanac, R. Mehibelc, S. & Zambrano, M., (2024). How do institutional quality and income asymmetrically affect carbon emission sin equality? A quantile -on-quantile assessment for six major global emitters. Journal of Cleaner Production, 483(1442150). https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.144215
- Borozan, D., (2018). Technical and total factor energy efficiency of European regions: a two-stage approach. Energy, 152: 521e532. https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.03.159 
- Boyce, J. K., (1994). “Inequality as a Cause of Environmental Degradation”. Ecological Economics, 11(3): 169-178. https://doi.org/10.1016/0921-8009(94)90198-8
- Brundtland, G. H., (1987). Our common future. Oxford University Press, Oxford. Cade, B.S., Noon, B.R., 2003. A gentle introduction to quantile regression for ecologists. Front. Ecol. Environ., 1 (8): 412–42. https://doi.org/10.1890/1540-9295(2003)001[0412:AGITQR]2.0.CO;2
     - Chen, T., Zhang, Y., Jiang, C. & Li, H., (2023). How does energy efficiency affect employment? Evidence from Chinese cities. Energy, 280: 128071. https://doi.org/10.1016/j.energy.2023.128071
- Chen, T., Mu, W. & Li, H., (2025). Balancing energy efficiency and social costs: Evidence from income disparities. Energy Economics. 150: 108876. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2025.108876
- Churchill, S.A., Ivanovski, K. & Munyanyi, M. E., (2021). Income inequality and renewable energy consumption: time-varying non-parametric evidence. J. Clean. Prod., 296: 126306. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.126306
- Dong, K., Dou, Y. & Jiang, Q., (2022). Income inequality, energy poverty, and energy efficiency: Who cause who and how? Technological Forecasting & Social Change,  179: 121622. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121622
- Du, M. He, L.  Zhao, M. Wang, J. Cao, Y. & Li, H., (2022). Examining the relations of income inequality and carbon productivity: A panel data analysis. Sustainable Production and Consumption, 31. 249-262. https://doi.org/10.1016/j.spc.2022.01.027
     - Fullerton, D., (2008). Distributional Effects of Environmental and Energy Policy: An Introduction. Working Paper Series. https://doi.org/10.4324/9781315257570
- Golley, J. & Meng, X., (2012). Income inequality and carbon dioxide emissions: the case of Chinese urban households. Energy Econ., 34 (6): 1864–1872. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2012.07.025
- Hanley, N.D., McGregor, P.G., Swales, J.K. & Turner, K., (2006). The impact of a stimulus to energy efficiency on the economy and the environment: A regional computable general equilibrium analysis. Renewable Energy, 31(2): 161-171. http://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2005.08.023
- He, G. & Wu, X., (2017). Marketization, occupational segregation, and gender earnings inequality in urban China. Soc. Sci. Res., 65: 96–111. https://doi.org/10.1016/j.ssresearch.2016.12.001
- Heerink, N., Mulatu, A. & Bulte, E., (2001). Income Inequality and the Environment: Aggregation Bias in Environmental Kuznets Curves. Ecological Economics, 38(3): 359-367. https://doi.org/10.1016/S0921-8009(01)00171-9
- Holtedahl, P. & Joutz, F. L., (2004). Residential electricity demand in Taiwan. Energy Economics, 26(2): 201-224. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2003.11.001
     - Hou, A., Liu, A. & Chai, L., (2024). Does reducing income inequality promote the decoupling of economic growth from carbon footprint? World Dev., 173: 106423. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2023.106423
     - Khan, A. Q., Saleem, N. & Fatima, S.T., (2018). Financial development, income inequality and CO2 emissions in Asian countries using STIRPAT model. Environ. Sci. Pollute. Res., 25: 6308e6319. https://doi.org/10.1007/s11356-017-0719-2
- Kuznets, S., (1955). Economic growth and income inequality. American Economic Review, 45: 1-28.
- Lin, B. & Huang, C., ( 2022). Analysis of emission reduction effects of carbon trading: market mechanism or government intervention? Sustain. Prod. Consum. 33: 28–37. https://doi.org/10.1016/j.spc.2022.06.016
- Liu, Z.K. & Xin, L., (2019). Has China’s Belt and Road Initiative promoted its green total factor productivity? evidence from primary provinces along the route. Energy Pol. 129: 360e369. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2019.02.045
- Liu, Z., Zhang, H., Zhang, Y.J. & Qin, C.X., (2020). How does income inequality affect energy efficiency? Empirical evidence from 33 belt and road initiative countries. J. Clean. Prod., 269: 122421. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.122421
- Li, W., Chien, F., Hsu, C.C., Zhang, Y., Nawaz, M.A., Iqbal, S. & Mohsin, M., (2021). Nexus between energy poverty and energy efficiency: estimating the long-run dynamics. Resor. Policy, 72: 102063. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2021.102063
- Lu, Y. & Wang, F., (2013). From general discrimination to segmented inequality: migration and inequality in urban China. Soc. Sci. Res. 42: 1443–1456. https://doi.org/10.1016/j.ssresearch.2013.06.006
- Morikawa, M., (2012). Population density and efficiency in energy consumption: An empirical analysis of service establishments. Energy Economics, 34(5): 1617-1622. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2012.01.004
  - Najafi, S. M. B., Khanzadi, A. & Qaderi, E., (2017). Examining and Analysing the Effects of Improvemnt of Productivity on Reducing Relative Poverty in Iran. Majlis and Rahbord24(92): 311-336. (In Persian).
   - Najafi Alamdarloo, H., Mortazavi, S. A. & Shamshad Yazdi, K., (2012). Application of spatial econometrics in investigating the factors affecting the export of agricultural products in ECO member countries: A panel data approach. Quarterly Journal of Economic Research,13(3): 49-62. (In Persian).
- Pourmokhtar, E. &  Moghadasi, R., (2015). The Effect of Different Economic Sector’s Value Added on Income Inequality in Iran (Emphasized on Agricultural Sector). Agricultural Econpmics, 9(2): 37-54. (In Persian).
- Ravallion, M., Heil, M. & Jalan, J., (2000). Carbon Emissions and Income Inequality. Oxford Economic Papers, 52(4): 651-669. https://doi.org/10.1093/oep/52.4.651
- Rosenow, J. & Bayer, E., (2017). Costs and benefits of energy efficiency obligations: a review of European programs. Energy. Policy, 107: 53–62. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2017.04.014
 -Sadeghi, H. & Saadat, R., (2004). Economic Population Growth and Environmental Effects in Iran (A Causal Analysis). Economic Research, 39(64): 163-180. (In Persian). https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.00398969.1383.39.1.7.6
- Schandl, H., Hatfield-Dodds, S., Wiedmann, T., Geschke, A., Cai, Y., West, J., Newth, D., Baynes, T., Lenzen, M. & Owen, A., (2016). Decoupling global environmental pressure and economic growth: scenarios for energy use, materials use and carbon emissions. J. Clean. Prod., 132: 45–56. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2015.06.100
 - Seifipour, R. & Rezaei, M., (2011). Investigating the effective factors of income distribution on the Iranian economy with emphasis on taxes. Tax Research Journal, 10(58): 121-142. (In Persian).   
 - Shakibaei, A., Kamalaldini, Z., Taleghani, F., Ahmadinejad, M., (2015). The Impact of Urbanization on the Speed of Urban and Rural Income Convergence in Selected Provinces of Iran. (With Spatial Econometric Approach). Economic Research., 2 (57): 109-140. (In Persian).  
- Sun, H., Edziah, B. K., Sun, C. & Kporsu, A.K., (2021). Institutional quality and its spatial spillover effects on energy efficiency. Socio-Economic Planning Sciences, 101023. https://doi.org/10.1016/j.seps.2021.101023
      - Taconet, N., Méjean, A. & Guivarch, C., (2020). Influence of climate change impacts and mitigation costs on inequality between countries. Climatic Change, 160(1): 15–34. https://doi.org/10.1007/s10584-019-02637-w
      - Tan, Y. & Uprasen, U., (2021). Carbon neutrality potential of the ASEAN-5 countries: implications from asymmetric effects of income inequality on renewable energy consumption. J. Environ. Manag. 299: 113635. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2021.113635
- Torras, M. & Boyce, J., (1998). Income, Inequality, and Pollution: A Reassessment of the Environmental Kuznets Curve. Ecological Economics, 25: 147-160. https://doi.org/10.1016/S0921-8009(97)00177-8
- Topcu, M. & Tugcu, C.T., (2020). The impact of renewable energy consumption on income inequality: evidence from developed countries. Renew. Energy, 151: 1134–1140. https://doi.org/10.1016/j.renene.2019.11.103
- United Nations Climate Change Annual Report, (2022). 978-92-9219-209-9.
- Uzar, U., (2020). Is income inequality a driver for renewable energy consumption? J. Clean. Prod., 255: 120287. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.120287
- Wei, X., Pal, Sh. & Mahalik, M., (2024). The role of energy efficiency in income inequality dynamics in developing Asia: Evidence from artificial neural networks. Volume 136: 107747. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2024.107747
- Yang, X. Y. & Li, C., (2019). Industrial environmental efficiency, foreign direct investment and export: evidence from 30 provinces in China. J. Clean. Prod., 212: 1490e1498. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.12.156
- Yu, Y. & Liu, Q., (2022). An empirical study on correlation among poverty, inclusive finance, and CO2 emissions in China. Environ. Sci. Pollut. Res., 29 (47): 71400–71411. https://doi.org/10.1007/s11356-022-19901-9
- Yuan, Y., Wang, M., Zhu, Y., Huang, X. & Xiong, X., (2020). Urbanization’s effects on the urban-rural income gap in China: a meta-regression analysis. Land Use Policy, 99: 104995. https://doi.org/10.1007/s11356-022-19901-9
- Zhang, N & Choi, Y., (2013). Total-factor carbon emission performance of fossil fuel power plants in China: A metafrontier non-radial Malmquist index analysis. Energy Economics, 40: 549–559. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2013.08.012
- Zhang, C. & Zhao, W., (2014). Panel estimation for income inequality and CO2 emissions: a regional analysis in China. Appl. Energy, 136: 382e392. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2014.09.048
- Zhu, M., Huang, H. & Ma, W., (2023). “Transformation of natural resource use: Moving towards sustainability through ICT-based improvements in green total factor energy efficiency”. Resources Policy, 80: 103228. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2022.103228
دوره 15، شماره 58
تابستان 1405
صفحه 9-41