تحلیل بهره‌وری زیست‌محیطی استان‌های ایران: کاربردی از شاخص بهره‌وری مالم کوئیست و تحلیل فضایی

نوع مقاله : کاربردی

نویسندگان

1 گروه اقتصاد دانشکده علوم اجتماعی دانشگاه رازی، کرمانشاه

2 کارشناس ارشد اقتصاد انرژی، گروه اقتصاد، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران.

10.30473/jier.2025.73506.1487

چکیده

بهبود کارایی زیست‌محیطی یکی از راهکارهای مهم برای حصول توازن میان اهداف توسعه اقتصادی و حفاظت از محیط‌زیست است. این مطالعه تغییرات بهره‌وری زیست‌محیطی استان‌های ایران را بین سال‌های 1385 تا 1397 بررسی می‌کند و نقش شدت انرژی و شهرنشینی را در این تغییرات تحلیل می‌کند. این پژوهش در سه مرحله انجام می شود. ابتدا، انتشار دی اکسید کربن (تولید نامطلوب) استان‌ها مطابق با IPCC محاسبه می‌شود. سپس، بهره‌وری زیست محیطی مطابق با تحلیل پوششی داده‌ها و شاخص بهره‌وری زیست محیطی مالم کوئیست غیر‌شعاعی فرا‌مرزی (MNMCPI) محاسبه می‌شود. در پایان، با استفاده از تحلیل فضایی نقش شدت انرژی و شهرنشینی در تغییرات بهره‌وری زیست محیطی استان‌ها بررسی می‌شود. مطابق با روش DEA، به ترتیب بیشترین و کمترین تأثیر پذیری بهره‌وری زیست‌محیطی از اثر ابداعات و اثر کارایی است. همچنین، تولید ناخالص داخلی تأثیر مثبتی بر بهره‌وری زیست محیطی استان‌ها دارد. مطابق با تحلیل فضایی، بهره‌وری زیست‌محیطی در یک استان اثر سرریز مثبتی بر بهره‌وری زیست‌محیطی استان‎های همجوار دارد. شدت انرژی تأثیر منفی و معنی‌دار بر بهره‌وری زیست‌محیطی دارد. رشد شهرنشینی به دلیل ساختار نامطلوب شهرها منجر به کاهش بهره‌وری زیست‌محیطی می‌شود. اصلاح سیاست‌های انرژی، استفاده از تکنولوژی جدید تولیدی، ترویج انرژی پاک و همچنین اصلاح ساختار شهرها، ارایه تسهیلات رفاهی به روستانشینان و توسعه و بهبود ناوگان حمل و نقل عمومی می‌تواند به بهبود بهره‌وری زیست‌محیطی کمک نماید

کلیدواژه‌ها


Abedi, S., Daneshmand, A., & Noorian, S. (2019). Investigating the factors affecting green productivity growth in the Iranian economy. Journal of Economic Research, 54(3), 633–658. https://doi.org/10.22059/jte.2019.72777 (In Persian)
Azami, S., Poor-Karimi, L., & Sadri, S. (2018). Total Factor CO2 Emission Performance in Iranian Manufacturing Industries: Meta-Frontier Non-Radial Malmquist Index Approach [Applicable]. Journal of Economic Modeling Research, 9(31), 131–163. https://doi.org/10.29252/jemr.8.31.131 (In Persian).
Bahaeedini, M. M., Sadeghi, Z., & Karimi Takloo, S. (2023). Investigating the impact of environmental regulations on the green productivity of Iranian provinces. Journal of Industrial Economics Research, 7(26), 33–48. https://doi.org/10.30473/jier.2024.70278.1437 (In Persian)
Caves, D. W., Christensen, L. R., & Diewert, W. E. (1982). The economic theory of index numbers and the measurement of input, output, and productivity. Econometrica: journal of the Econometric Society, 1393–1414. https://doi.org/10.2307/1913388
Chambers, R. G., Chung, Y., & Färe, R. (1996). Benefit and distance functions. Journal of economic theory, 70(2), 407–419. https://doi.org/10.1006/jeth.1996.0096
Chung, Y. H., Färe, R., & Grosskopf, S. (1997). Productivity and undesirable outputs: a directional distance function approach. journal of Environmental Management, 51(3), 229–240. https://doi.org/10.1006/jema.1997.0146
Dai, S., Tang, D., Li, Y., & Lu, H. (2025). Digital trade, trade openness, FDI, and green total factor productivity. International Review of Financial Analysis, 97, 103777. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2024.103777
Deng, H., Bai, G., Shen, Z., & Xia, L. (2022). Digital economy and its spatial effect on green productivity gains in manufacturing: Evidence from China. Journal of Cleaner Production, 378, 134539. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.134539
Du, J., Zhong, Z., Shi, Q., Wang, L., Liu, Y., & Ying, N. (2024). Does government environmental attention drive green total factor productivity? Evidence from China. journal of Environmental Management, 366, 121766. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2024.121766
Färe, R., & Grosskopf, S. (2006). New directions: efficiency and productivity (Vol. 3). Springer Science & Business Media. https://doi.org/10.1007/0-387-27594-0
Fare, R., Grosskopf, S., & Kokkelenberg, E. C. (1989). Measuring plant capacity, utilization and technical change: a nonparametric approach. International economic review, 655–666. https://doi.org/10.2307/2526781
Fathi, B., & Mahdavi Adeli, M. H. (2015). Measuring industrial energy efficiency with CO2 emissions in developing countries using static and dynamic nonparametric models. Quarterly Energy Economics Review, 11(46), 61–87.
Lee, C.-C., & Lee, C.-C. (2022). How does green finance affect green total factor productivity? Evidence from China. Energy economics, 107, 105863. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2022.105863
Li, P., & Ouyang, Y. (2020). Technical change and green productivity. Environmental and resource economics, 76(2), 271–298. https://doi.org/10.1007/s10640-020-00424-1
Mamipour, S., & Najafzadeh, B. (2018). Three-sector evaluation of environmental efficiency in Iran’s electricity industry: A network data envelopment analysis approach. Journal of Economic Research, 53(2), 437–463. https://sid.ir/paper/12040/fa (In Persian)
Meseibi Ataghsara, N., Elmi, Z., & Rasekhi, S. (2024). Green productivity growth in Iran’s industry and transportation sectors: An application of growth accounting using seemingly unrelated regressions. Journal of Economic Growth and Development Research, 14(54), 13–34. https://doi.org/10.30473/egdr.2023.68523.6750 (In Persian)
Parsa, P., Jalaei Esfandabadi, S. A., & Sadeghi, Z. (2016). Calculation of environmental technical efficiency in Iranian provinces. Journal of Environmental Economics and Natural Resources, 2(2), 81–103. https://doi.org/10.22054/eenr.2016.8408 (In Persian)
Qiu, S., Wang, Z., & Geng, S. (2021). How do environmental regulation and foreign investment behavior affect green productivity growth in the industrial sector? An empirical test based on Chinese provincial panel data. journal of Environmental Management, 287, 112282. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2021.112282
Rasekhi, S., & Khodamalhosseini, S. H. (2023). The effect of green technology and innovation on electronic waste production in selected OECD countries. Journal of Industrial Economics Research, 7(24), 69–82. https://doi.org/10.30473/jier.2024.70065.1431 (In Persian)
Sebri, M., & Ben-Salha, O. (2014). On the causal dynamics between economic growth, renewable energy consumption, CO2 emissions and trade openness: Fresh evidence from BRICS countries. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 39, 14–23. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.07.033
Tanhaei, F., Arabpour, H., & Ahmadi Motlagh, S. D. (2024). Green productivity and its impact on industry (Case study: Kerman paper factory). In Proceedings of the 10th International Conference on Industrial and Systems Engineering. Civilica. https://civilica.com/doc/2119533 (In Persian)
Wen, H.-x., Cui, T., Wu, X.-q., & Nie, P.-y. (2024). Environmental insurance and green productivity: A firm-level evidence from China. Journal of Cleaner Production, 435, 140482. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.140482
Yan, Z., Jia, Y., & Zhang, B. (2024). Environmental protection taxes and green productivity: Evidence from listed companies in China. Economic Systems, 48(4), 101213. https://doi.org/10.1016/j.ecosys.2024.101213
Yang, Z., & Fang, H. (2020). Research on green productivity of chinese real estate companies—Based on SBM-DEA and TOBIT models. Sustainability, 12(8), 3122. https://doi.org/10.3390/su12083122
Yu, B. (2022). The impact of the internet on industrial green productivity: evidence from China. Technological Forecasting and Social Change, 177, 121527. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121527
Yu, Y., Choi, Y., Wei, X., & Chen, Z. (2017). Did China's regional transport industry enjoy better carbon productivity under regulations? Journal of Cleaner Production, 165, 777–787. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.07.105
Yue, H., Zhou, Z., & Liu, H. (2024). How does green finance influence industrial green total factor productivity? Empirical research from China. Energy Reports, 11, 914–924. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2023.12.056
Zhang, D. (2021). Green credit regulation, induced R&D and green productivity: Revisiting the Porter Hypothesis. International Review of Financial Analysis, 75, 101723. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2021.101723
Zhang, N., & Choi, Y. (2013a). A comparative study of dynamic changes in CO2 emission performance of fossil fuel power plants in China and Korea. Energy Policy, 62, 324–332. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.07.060
Zhang, N., & Choi, Y. (2013b). 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, N., & Choi, Y. (2014). A note on the evolution of directional distance function and its development in energy and environmental studies 1997–2013. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 33, 50–59. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.01.064
Zhou, P., Ang, B., & Han, J. (2010). Total factor carbon emission performance: A Malmquist index analysis. Energy economics, 32(1), 194–201. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2009.10.003
Zhou, P., Ang, B., & Wang, H. (2012). Energy and CO2 emission performance in electricity generation: a non-radial directional distance function approach. European journal of operational research, 221(3), 625–635. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2012.04.022