مطالعات علوم محیط زیست

مطالعات علوم محیط زیست

تاثیر اثربخشی دولت بر شدت انتشار کربن صنعت برق در چارچوب منحنی زیست محیطی کوزنتس: مطالعه موردی کشور ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشیار، بخش اقتصاد،دانشکده مدیریت و اقتصاد،دانشگاه شهید باهنر،کرمان، ایران
2 دانشجوی دکتری اقتصاد، بخش اقتصاد،دانشکده مدیریت و اقتصاد،دانشگاه شهید باهنر،کرمان، ایران
3 استاد، بخش اقتصاد،دانشکده مدیریت و اقتصاد،دانشگاه شهید باهنر،کرمان، ایران
4 دانشیار، گروه مدیریت، دانشگاه ولیعصر (عج)، رفسنجان، کرمان، ایران
10.22034/jess.2025.553648.2416
چکیده
در مسیر رسیدن به توسعه پایدار، توجه به پیامدهای زیست محیطی فعالیت‌های تولیدی، صنعتی و عمرانی نه یک انتخاب لوکس بلکه یک ضرورت حیاتی است. بدین منظور و با توجه به اینکه صنعت برق ایران متکی به سوخت‌های فسیلی برای تولید برق می‌باشد. این مطالعه در نظر دارد در چارچوب منحنی زیست محیطی کوزنتس عوامل تاثیر گذار بر شدت انتشار کربن صنعت برق ایران را بررسی نماید بدین منظور با استفاده از روش ARDL طی دوره بازه زمانی 1379 الی 1402 به بررسی این موضوع می‌پردازد. نتایج و یافته‌های تحقیق نشان می‌دهد ایران در مرحله اول منحنی کوزنتس قرار داشته و اثر بخشی دولت به عنوان متغیر کلیدی، نقشی برجسته در انتشار کربن این صنعت دارا می‌باشد. در ادامه با توجه به اهمیت موضوع از طریق به کارگیری سیستم‌های پویا طی بازه زمانی 1379 الی 1450 و ایجاد حلقه‌های علی و معلولی مدل تجربی توسعه یافته است. یافته‌های این بخش از تحقیق نشان می‌دهد موثرترین سناریو از بین سناریوهای اعمال شده سناریو همزمان افزایش رشد اقتصادی و بهبود کارایی دولت می‌باشد که می‌تواند علاوه بر کاهش انتشار توسعه ای پایدار را رقم زند. همچنین توصیه سیاستی‌ای که در این مطالعه می‌تواند مورد توجه سیاستگذاران قرار گیرد آن است که دولت با ارتقای کارآمدی و اصلاح ساختار نهادی بخش برق، اجرای سیاست‌های نظارتی و قیمت‌گذاری صحیح و واقعی‌سازی قیمت برق، همراه با حمایت از اقشار آسیب‌پذیر، زمینه اصلاح الگوی مصرف را فراهم کند که در نتیجه آن شدت انتشار این بخش کاهش یابد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

The Impact of Government Effectiveness on Carbon Emission Intensity in the Power Sector within the Framework of the Environmental Kuznets Curve: A Case Study of Iran

نویسندگان English

Zeinolabedin Sadeghi 1
Hakimeh aramesh 2
seyyedabdolmajid jalaee 3
Salim karimi takelo 4
1 Associate Professor, Faculty of Management and Economics, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran
2 Ph.D Student of Faculty of Management and Economics, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran
3 Professor, Faculty of Management and Economics, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran
4 Associate Professor Department of Management, Valiasr University, Rafsanjan Kerman, Iran
چکیده English

In the path toward achieving sustainable development, addressing the environmental consequences of productive, industrial, and construction activities is not a luxury but a vital necessity. Given that Iran’s power sector relies heavily on fossil fuels for electricity generation, this study aims to examine the factors influencing carbon emission intensity in Iran’s electricity industry within the framework of the Environmental Kuznets Curve (EKC). To this end, the ARDL method is applied over the period 2000–2023.The findings reveal that Iran is currently at the initial stage of the Kuznets curve, and government effectiveness, as a key variable, plays a significant role in carbon emissions from this sector. Furthermore, considering the importance of the issue, the study employs dynamic system modeling over the period 2000–2071 by developing causal loop diagrams and an extended empirical model. The results of this section indicate that the most effective scenario among those tested is the simultaneous increase in economic growth and improvement of government efficiency. This combination not only reduces emissions but also paves the way for sustainable development. In terms of policy recommendations, the study suggests that policymakers should focus on enhancing government efficiency and reforming the institutional structure of the electricity sector. This includes implementing effective regulatory policies, ensuring accurate electricity pricing and price adjustments, while at the same time supporting vulnerable groups. Such measures would promote consumption pattern reform, ultimately reducing the emission intensity of the sector.
EXTENDED ABSTRACT

Introduction

The energy supply sector (including electricity, heating, and other forms of energy) is the largest source of greenhouse gas emissions worldwide, accounting for approximately 35% of total global emissions. Achieving carbon neutrality largely depends on the electrification of a growing number of sectors, provided that the electricity is generated primarily from renewable and carbon-free sources. Despite global progress toward the development of clean energy and the establishment of carbon markets, Iran continues to face numerous challenges in this regard. The lack of infrastructure for emission monitoring and pricing, the heavy reliance on subsidized fossil fuels, weak regulatory frameworks, and limited participation in international carbon reduction mechanisms are among the main obstacles to the expansion of a carbon market in the country. Furthermore, the low share of renewable energy in the national electricity generation mix and the insufficient economic incentives for producers to adopt low-carbon technologies have caused Iran’s electricity sector to lag behind the global energy transition. Accordingly, this study seeks to examine the factors influencing carbon emission intensity in Iran’s power industry, considering the aforementioned issues
Materials and methods
This study is conducted based on available data and employs econometric techniques for analysis. In the first stage, the ARDL (Autoregressive Distributed Lag) approach was selected as the appropriate estimation method, since it can be applied when variables exhibit different levels of stationarity (up to order one) and allows for the estimation of both short-run and long-run relationships among variables. In the second stage, the system dynamics technique was utilized for a more comprehensive analysis of the issue. Accordingly, the innovation of this research lies in providing a dynamic analysis of the impact of government effectiveness on the carbon emission intensity of the power industry.
Results and discussion
The estimation results for the period 2000–2023 indicate that both real GDP (LGDP) and its squared term (LGDP²) have significant effects on carbon emission intensity in the electricity sector. The positive coefficient of LGDP and the negative coefficient of LGDP2 in the long run confirm the existence of an Environmental Kuznets Curve (EKC) relationship. This implies that in the early stages of economic growth, an increase in GDP leads to higher pollution levels; however, after surpassing a certain income threshold, this effect reverses, and economic growth becomes associated with lower carbon emissions. This finding is consistent with the theoretical foundations of the EKC hypothesis and highlights the importance of technological advancement and efficiency improvement at higher stages of development. Moreover, the government effectiveness variable, as a key factor in both the short-run and long-run models, exhibits negative and statistically significant coefficients, suggesting that enhanced governance quality and effective policy-making can contribute to reducing carbon emissions in the electricity sector.
Conclusion
The results of the model indicate that real GDP and its squared term have significant effects on carbon emission intensity, confirming the presence of an inverted U-shaped relationship between economic growth and pollution. In addition, government effectiveness shows a negative and significant impact on carbon intensity in both the short and long run, highlighting the crucial role of effective policymaking in reducing emissions. Moreover, imports were found to have a reducing effect on carbon emissions, while exports exerted an increasing effect. Income inequality (measured by the Gini coefficient) also demonstrated a positive and significant influence on emissions. In the second stage, using system dynamics modeling over the period 2000–2066, the results of scenario simulations revealed that a 1.5% increase in government efficiency leads to a sustained reduction in carbon emissions in the electricity sector. Furthermore, a 2% economic growth initially raises emissions in the short run (due to the scale effect), but in the long run, through structural transformation and technological advancement, it can contribute to emission reduction. Therefore, the combination of economic growth and improved government efficiency forms the optimal scenario, ensuring the simultaneous achievement of economic development and environmental sustainability.
The estimation results for the period 2000–2023 indicate that both real GDP (LGDP) and its squared term (LGDP²) have significant effects on carbon emission intensity in the electricity sector. The positive coefficient of LGDP and the negative coefficient of LGDP2 in the long run confirm the existence of an Environmental Kuznets Curve (EKC) relationship. This implies that in the early stages of economic growth, an increase in GDP leads to higher pollution levels; however, after surpassing a certain income threshold, this effect reverses, and economic growth becomes associated with lower carbon emissions. This finding is consistent with the theoretical foundations of the EKC hypothesis and highlights the importance of technological advancement and efficiency improvement at higher stages of development. Moreover, the government effectiveness variable, as a key factor in both the short-run and long-run models, exhibits negative and statistically significant coefficients, suggesting that enhanced governance quality and effective policy-making can contribute to reducing carbon emissions in the electricity sector.
Conclusion
The results of the model indicate that real GDP and its squared term have significant effects on carbon emission intensity, confirming the presence of an inverted U-shaped relationship between economic growth and pollution. In addition, government effectiveness shows a negative and significant impact on carbon intensity in both the short and long run, highlighting the crucial role of effective policymaking in reducing emissions. Moreover, imports were found to have a reducing effect on carbon emissions, while exports exerted an increasing effect. Income inequality (measured by the Gini coefficient) also demonstrated a positive and significant influence on emissions. In the second stage, using system dynamics modeling over the period 2000–2066, the results of scenario simulations revealed that a 1.5% increase in government efficiency leads to a sustained reduction in carbon emissions in the electricity sector. Furthermore, a 2% economic growth initially raises emissions in the short run (due to the scale effect), but in the long run, through structural transformation and technological advancement, it can contribute to emission reduction. Therefore, the combination of economic growth and improved government efficiency forms the optimal scenario, ensuring the simultaneous achievement of economic development and environmental sustainability.

کلیدواژه‌ها English

Electricity Industry
Environmental Kuznets Curve
Sustainable Growth
Carbon Emissions
1.       Abdelkawy, N. A., & Alzuwaidi, L. (2025). Institutional Quality, Energy Efficiency, and Natural Gas: Explaining CO 2 Emissions in the GCC, 2000–2023. Sustainability (2071-1050), 17(15).
2.       Akan, Y., Uzuner, G., & Akalin, G. (2022). Why are some countries cleaner than others? New evidence on macroeconomic governance (MEG). Journal of Environmental Management, 315, 115207.
3.       Almulhim, A. A., Inuwa, N., Chaouachi, M., & Samour, A. (2025). Testing the impact of renewable energy and institutional quality on Consumption-Based CO2 emissions: Fresh insights from MMQR approach. Sustainability, 17(2), 704.
4.       Bilgili, F., Khan, M., & Awan, A. (2023). Is there a gender dimension of the environmental Kuznets curve? Evidence from Asian countries. Environment, Development and Sustainability, 25(3), 2387-2418.
5.       Caporin, M., Cooray, A., Kuziboev, B., & Yusubov, I. (2023). New insights on the environmental Kuznets curve (EKC) for Central Asia. Empirical Economics, 66. https://doi.org/10.1007/s00181-023-02520-9
6.       Coşkun, M. F., Konat, G., & Yilanci, V. (2025). Investigation of the role of technological innovation in reducing carbon dioxide damage in Turkey with Fourier tests: Testing the Kuznets curve hypothesis. Environment, Development and Sustainability, 1-25.
7.       Ding, Y., Chin, L., Taghizadeh-Hesary, F., Abdul-Rahim, A. S., & Deng, P. (2023). How does government efficiency affect carbon emission intensity? A comprehensive empirical study. Environmental Science and Pollution Research, 30(59), 123067-123082.
8.       Grossman, G. M., & Krueger, A. B. (1995). Economic growth and the environment. The Quarterly Journal of Economics, 110(2), 353–377.
9.       Guliyev, H., & Seyfullayev, I. (2025). Is the environmental Kuznets curve hypothesis valid for all countries? Fresh insights from bias-corrected dynamic panel data models. Journal of Environmental Management, 393, 126960.
10.   Gupta, S. D., Baudino, M., & Sarkar, S. (2025). Does the environmental Kuznets curve hold across sectors? Evidence from developing and emerging economies. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 211, 115201.
11.   Han, T. T. T., & Lin, C. Y. (2025). Exploring long-run CO2 emission patterns and the environmental kuznets curve with machine learning methods. Innovation and Green Development, 4(1), 100195.
12.   http://cpdi.ir/
13.   https://ourworldindata.org/
14.   https://www.satba.gov.ir/
15.   IEA. (2024). CO₂ emissions from fuel combustion. International Energy Agency.
16.   Luan, L., Liu, P., & Mei, Y. (2025). The impact of pilot carbon market on firms' performance in China. Energy Economics, 142, 108164.
17.   Muratoğlu, Y., Songur, M., Uğurlu, E., & Şanlı, D. (2024). Testing the environmental Kuznets Curve hypothesis at the sector level: Evidence from PNARDL for OECD countries. Frontiers in Energy Research, 12, 1452906.
18.   OECD (2025), Open Government for the Green Transition: Panorama of Good Practices Towards Meaningful Citizen Participation, OECD Public Governance Reviews, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/bfa02935-en.
19.   Peng, W., Xiaoyuan, Y., & Haron, N. A. (2025). Relative improvements between roads and railways and transport carbon dioxide emissions: An environmental Kuznets curve hypothesis test in China. Sustainable Futures, 9, 100520.
20.   Polat, B., & Çil, N. (2025). Investigating the environmental Kuznets curve modified with HDI: evidence from a panel of eco-innovative countries. Environment, Development and Sustainability, 27(7), 16655-16682.
21.   Poumanyvong, P., & Kaneko, S. (2010). Does urbanization lead to less energy use and lower CO₂ emissions? Energy Policy, 38(10), 6327–6338.
22.   Prasad, M. N. V. (2024). Bioremediation, bioeconomy, circular economy, and circular bioeconomy—Strategies for sustainability. In Bioremediation and bioeconomy (pp. 3-32). Elsevier.
23.   Qamruzzaman, M., Almulhim, A. A., & Aljughaiman, A. A. (2025). Nexus between uncertainty, innovation, and environmental sustainability in BRICS: an analysis under the environmental Kuznets Curve (EKC) framework. Frontiers in Environmental Science, 13, 1570150.
24.   Rafiq, S., Paramati, S. R., Alam, M. S., Hafeez, K., & Shafiullah, M. (2025). Does institutional quality matter for renewable energy promotion in OECD economies?. International Journal of Finance & Economics, 30(1), 477-492.
25.   Sadorsky, P. (2012). Energy consumption, output and trade in South America. Energy Economics, 34(2), 476–488.
26.   Safdar, L. (2014). The relationship between twin deficit and stock market: An ARDL approach from Pakistan. Euro Economica, 33(01), 109-112.
27.   Sarkodie, S. A., & Ozturk, I. (2020). Investigating the environmental Kuznets curve hypothesis in Kenya: a multivariate analysis. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 117, 109481.
28.   Schneiter, P., & Mellon-Bedi, S. (2025). The Environmental Kuznets Curve Revisited: A Spatial Panel Model with Heterogeneous Coefficients. Energy Economics, 143, 108237.
29.   Shahbaz, M., Lean, H. H., & Shabbir, M. S. (2010). Environmental Kuznets curve and the role of energy consumption and trade openness in Pakistan. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 14(7), 1602–1610.
30.   Shahbaz, M., Mutascu, M., & Azim, P. (2013). Environmental Kuznets Curve in Romania and the Role of Energy Consumption. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 18. https://doi.org/10.1016/j.rser.2012.10.012
31.   Suki, N. M., Sharif, A., Afshan, S., & Suki, N. M. (2020). Revisiting the environmental Kuznets curve in Malaysia: the role of globalization in sustainable environment. Journal of Cleaner Production, 264, 121669.
32.   Tran, K. T., & Tran, M. N. (2025). Does government effectiveness reduce the carbon-emitting effect of urbanization? A worldwide study. Management of Environmental Quality: An International Journal, 1-20.
33.   Voumik, L. C., Bekun, F. V., & Haseki, M. I. (2022). Modeling Energy, Education, Trade, and Tourism-Induced Environmental Kuznets Curve (EKC) Hypothesis: Evidence from the Middle East. Sustainability, 15(6), 4919. https://doi.org/10.3390/su15064919
34.   Wang, Q., Li, Y., & Li, R. (2024). Rethinking the environmental Kuznets curve hypothesis across 214 countries: the impacts of 12 economic, institutional, technological, resource, and social factors. Humanities and Social Sciences Communications, 11(1), 1-19.
35.   Wang, Q., Wang, X., & Li, R. (2022). Does urbanization redefine the environmental Kuznets curve? An empirical analysis of 134 Countries. Sustainable Cities and Society, 76, 103382.
36.   Wu, C.-F., Chen, S.-T., & Apergis, N. (2020). Identifying the impacts of income inequality on CO₂ emissions under heterogeneous finance conditions. Energy Economics, 90, 104848.
37.   Yuan, R., Masron, T. A., Chen, Y., & Azman, N. S. (2025). Government effectiveness on environmental degradation in developing countries. International Journal of Environmental Science and Technology, 1-14.
38.   Zhang, S., Li, J., Jiang, B., & Guo, T. (2023). Government intervention, structural transformation, and carbon emissions: Evidence from China. International Journal of Environmental Research and Public Health, 20(2), 1343.
39.   Zhu, S., Ji, J., Huang, Q., Li, S., Ren, J., He, D., & Yang, Y. (2024). Optimal scheduling and trading in joint electricity and carbon markets. Energy Strategy Reviews, 54, 101426.
40.  احمدیان مجید، عبدلی قهرمان، جبل عاملی، فرخنده، شعبان خواه، محمود، و خراسانی، سیدعادل. (1398). استخراج منحنی پویای محیط زیست کوزنتس. اقتصاد مقداری (بررسیهای اقتصادی)، 16(2 )، 1-36. https://sid.ir/paper/382512/fa
41.  اسفندیاری، مرادی، افراخته، نوروزپور، و روانگرد. (2020). تحلیل محتوای اسناد بالادستی صنعت برق: مطالعه موردی شرکت برق منطقه‌ای گیلان. نشریه انرژی ایران, 23(3), 155-177.
42.  اعظمی و محجوبی.(1403). بررسی تأثیر حکمرانی خوب در کیفیت محیط‌زیست: تأکیدی بر نقش کیفیت نهادی در حصول توسعه پایدار. فصلنامه علمی پژوهش های اقتصاد صنعتی, 8(30).
43.  اعظمی، سمیه ، رحمانی، حمید و دل انگیزان، سهراب.(1403). منحنی زیست محیطی کوزنتسN شکل: شواهدی از کشورهای در حال توسعه و توسعه یافته. پژوهش‌های رشد و توسعه اقتصادی, 14(55), 109-93. doi: 10.30473/egdr.2024.70318.6811
44.  باقری، سمانه . (1403). بررسی عوامل مؤثر بر مصرف انرژی و انتشار آلودگی: مطالعه موردی ایران. محیط زیست و توسعه فرابخشی, 9(83), 31-44. doi: 10.22034/envj.2024.409623.1303
45.  پورکاظمی, محمد حسین و ابراهیمی, ایلناز . (1395). بررسی منحنی کوزنتس زیست محیطی در خاورمیانه. پژوهش‌های اقتصادی ایران, 10(34), 57-71.
46.  چنگی آشتیانی، علی و غفاری، هادی. (1400). برآورد تقاضای انرژی الکتریکی بخش صنعت در ایران به روش هم‌جمعی و بررسی نقش آن در رشد اقتصادی. پژوهش‌های رشد و توسعه اقتصادی, 11(44), 136-121. doi: 10.30473/egdr.2021.57056.6113
47.  خلیلی امیررضا، بهمنی مجتبی و نجاتی مهدی. (1404). تبیین پویا رابطه تولید ناخالص داخلی و تقاضای کل انرژی ایران در چارچوب منحنی کوزنتس. پژوهشنامه اقتصاد انرژی ایران, (), -. doi: 10.22054/jiee.2025.82406.2115
48.  خلیلی امیررضا، بهمنی مجتبی، نجاتی مهدی.(1404) بررسی رابطه‌ی بین گذار انرژی و شاخص‌های زیست محیطی ایران با استفاده از مدل پویا. فصلنامه مطالعات اقتصاد انرژی. ۱۴۰۴; ۲۱ (۸۵) :۳۳-۶۸
49.  خورسند وکیل‌زاده و جدیدزاده. (1403). بررسی فرضیه منحنی محیط زیستی کوزنتس با استفاده از شاخص‌های عملکرد محیط زیست و رشد اقتصاد سبز. فصلنامه پژوهشها و سیاستهای اقتصادی, 32(109), 98-138.
50.  خوش اخلاق، رحمان، دلالی اصفهانی، رحیم، یارمحمدیان، ناصر.(1390). تحلیل منحنی زیست محیطی کوزنتس با استفاده از فرایند کیفیت زیست محیطی مشمول انتخاب سبد مصرفی خانوار. تحقیقات مدلسازی اقتصادی. ۲ (۶) :۸۵-۱۰۴
51.  خوشکلام خسروشاهی.(1396). بررسی تأثیر مصرف برق بر تولید کارگاه‌های صنعتی 10 نفر کارکن و بیشتر (رویکرد داده‏ های تابلویی پویا). تحلیل های اقتصادی توسعه ایران, 5(2), 43-59.
52.  رحمتی، فاطمه سادات، عنایتی، الهام، برومند کاخکی، احمد، افضلی، حمیدرضا و عطاری، مازیار.(1401). آینده‌نگاری و ایجاد هوشمندی راهبردی- مطالعه موردی صنعت برق. فصلنامه آینده پژوهی راهبردی, 1(4), 7-34.
53.  رمضانیان باجگیران، بهاره، رزمی، سیده فاطمه، بهنامه، مهدی، و ابراهیمی سالاری، تقی. (1397). اثر مصرف انرژی الکتریکی بر تولید و انتشار گاز CO2 در کوتاه مدت و بلند مدت. همایش ملی مدیریت و اقتصاد با رویکرد اقتصاد مقاومتی. SID. https://sid.ir/paper/898694/fa
54.  رمضانیان باجگیران، بهاره، رزمی، سیده فاطمه، بهنامه، مهدی، و ابراهیمی سالاری، تقی. (1397). اثر مصرف انرژی الکتریکی بر تولید و انتشار گاز CO2 در کوتاه مدت و بلند مدت. همایش ملی مدیریت و اقتصاد با رویکرد اقتصاد مقاومتی. SID. https://sid.ir/paper/898694/fa
55.  سیفی پور، رویا. (1400). بررسی منحنی کوزنتس محیط زیستی در بخش صنعت اقتصاد ایران. انسان و محیط زیست، 19(3 (58 پیاپی) )، 1-15. SID. https://sid.ir/paper/1042294/fa
56.  صادقی، سید کمال و رشید عج عج، حیدر حمید . (1403). تحلیل تاثیر نامتقارن درآمدسرانه، جریان ورودی سرمایه و قیمت نفت بر انتشار CO2 در ایران : رویکرد NARDL. نظریه های کاربردی اقتصاد, 11(4), 137-154. doi: 10.22034/ecoj.2025.63212.3343
57.  صیادی، محمد، ابراهیمی، محسن و حسن زاده، زینب. (1404). ارزیابی رابطه بین یارانه انرژی و ردپای اکولوژیکی در قالب منحنی کوزنتس محیط زیستی در کشورهای منتخبفصلنامه تحقیقات اقتصادی60(2), 1098-1128. doi: 10.22059/jte.2025.390874.1008988
58.  عظیم‌زاده آرانی، محمد و احمدی، معین.(1403). تحلیل نظام تنظیم ‏گری در صنعت برق روسیه و توصیه‌های سیاستی برای ‏ایران. فصلنامه حقوق آب و برق, 1(1), 175-204. doi: 10.30503/ewl.2024.197782
59.  علمی، زهرامیلا و آریان فر، فاطمه. (1402). نقش فناوری اطلاعات و ارتباطات و درآمد سرانه بر انتشار CO2 در کشورهای صادرکننده نفت اوپک پلاس با تاکید بر منحنی زیست محیطی کوزنتسمطالعات علوم محیط زیست8(3), 7130-7148. doi: 10.22034/jess.2023.390380.1991
60.  فاخر حسینعلی. (1399). رویکردی تحلیلی بر رابطه بین رشد اقتصادی و تخریب محیط‌زیست در قالب فرضیه منحنی محیط‌زیستی کوزنتس و انواع شاخص‌های محیط‌زیستی. مدیریت نوآوری و راهبردهای عملیاتی, 1(3), 252-268. doi: 10.22105/imos.2021.272348.1032
61.  فراهتی و سلیمی. (1401). آزمون تجربی فرضیه‌ منحنی کوزنتس مالی برای ایران. مدلسازی اقتصادی, 16(57), 67-85.
62.  کریمی، محمد صادق و کریمی، محمد حسین.(1403). مدل‏های قراردادهای سرمایه ‏گذاری در صنعت برق. فصلنامه حقوق آب و برق, 1(1), 121-147. doi: 10.30503/ewl.2024.209027
63.  کشاورز، علیرضا، سپهری، محمدرضا و فرج زاده،زکریا. (1404). بررسی اثر ردپای بوم‌شناختی و کسری بوم‏‌شناختی بر کیفیت محیط زیست در ایراناقتصاد کشاورزی و توسعه32(4), 141-178. doi: 10.30490/aead.2025.366861.1623
64.  معلم، سپهر، محمدعلی پوراهری، رویا، شاهقلیان، غضنفر، معظمی، مجید، و کاظمی، سیدمحمد.(1401). پیش بینی بلندمدت تقاضا در «زنجیره تامین انرژی الکتریکی صنایع سنگ آهن اسپیدان» با استفاده از شبکه عصبی عمیق و ماشین یادگیری شدید. روش های هوشمند در صنعت برق، 13(49 )، 1-20. SID. https://sid.ir/paper/1034576/fa
65.  ملکی، ‌عباس.‌ (1393). سیاست‌گذاری انرژی. تهران: نشر نی.
66.  ملکی، فرزانه و فراهتی، محبوبه.(1404). تأثیر نابرابری درآمد بر منحنی زیست محیطی کوزنتس در استان‌های ایرانمدلسازی اقتصادسنجی10(3), 193-228. doi: 10.22075/jem.2025.37357.2002