在“双碳”战略背景下,碳捕集、利用与封存(CCUS)技术被视为实现深度减排与能源结构转型的关键路径。然而,现有研究多聚焦于单一技术路径,缺乏对不同利用路径的系统性对比分析。为此,基于生命周期评估(LCA)方法,构建了碳捕集与利用全流程的成本效益分析模型(LCOCCU),对比分析了地质驱油利用(CO₂-EOR)与化学利用(CO₂耦合氢气制甲醇)2种典型路径的经济性与减排潜力。结果表明:在当前碳价与能源价格条件下,CO₂-EOR路径的单位碳减排成本约为187～369元/tCO₂,具有较强经济竞争力;而制甲醇路径虽然初期投资高、氢气成本占比超过90%,但随着可再生能源制氢技术成熟及成本下降,其长期减排潜力和盈利空间显著优于CO₂-EOR路径。进一步的情景分析显示,碳价提升、政府补贴与技术学习曲线效应可显著降低平准化碳利用成本,加速项目盈利转正。研究结果为我国CCUS技术路线优化与政策制定提供了定量依据,强调应同步推进低能耗捕集技术研发、绿氢产业化布局与多元化碳利用市场机制建设。

快递行业在业务规模迅速扩张的同时,包装使用量持续增长,而废旧包装的高效回收和循环利用仍然面临诸多挑战。本文在碳配额基础上引入碳积分激励制度,构建了一个包含政府补贴的Stackelberg博弈模型,探讨快递包装供应链的最优驱动策略。研究表明,碳配额制度能够有效推动快递企业实施低碳生产,而碳积分激励则可进一步提升废旧包装的回收与再利用效率。政府补贴的最优投放对象取决于消费者对回收价格的敏感程度、碳积分收益系数以及再制造产品零售价格敏感性的相对权重。当消费者价格敏感性与碳积分收益的综合效应更为显著时,对消费者进行补贴的效果最佳;反之,则补贴物流服务商更具优势。此外,适度提高消费者的碳积分收益能够有效刺激市场需求。需要指出的是,标识费及碳交易价格的上涨均会抑制回收效率与市场需求。此外,提高消费者对制造商减排行为的认知,以及合理的补贴设计,有助于提升消费者剩余和社会总福利。在相同补贴水平下,补贴消费者的策略能够产生最优的综合效果。

近年来,以光伏和风电为代表的新能源产业迅速发展,但由于新能源消纳等问题导致产业发展不平衡,竞争力不强。为挖掘新能源发电产业存在的问题,促进区域新能源发电产业的健康发展,调整新能源产业结构,基于生态位理论,构建区域新能源发电产业生态位强度、宽度及重叠度模型,并测度2019—2023年我国30个省市新能源产业竞争力的地区差异与变化趋势,进一步运用Moran's I指数模型深入分析我国新能源产业格局特征。结果表明:① 西、中、东部新能源发电产业竞争力呈凹形特征;② 我国新能源发电产业发展空间广阔,但各省市过度依赖传统资源,产业同构化程度较高;③ 我国新能源发电产业存在空间上的相互作用,表现出一定的空间集聚效应和空间差异性。基于分析结果,针对性地提出了区域新能源发电产业生态位优化策略:① 依托资源优势,建立长效保障机制;② 发掘区域特色,实行协同发展战略;③ 加强政策倾斜,降低生产成本;④ 加大资金投入力度,促进技术创新。

绿色低碳发展,是推动高质量发展的重要任务。基于低碳城市试点政策,选取2007—2023年中国279个地级市的面板数据作为样本,运用双重差分法构建准自然实验,实证分析低碳发展对城市绿色全要素能源效率的影响、作用机制以及异质性。研究发现:① 低碳城市试点政策显著提升城市绿色全要素能源效率;② 低碳城市试点政策通过增加环境治理投入与提高绿色金融水平促进城市绿色全要素能源效率提升;③ 异质性分析表明,低碳城市试点政策对非资源型城市、环境重点保护城市以及老工业基地城市的促进效果更加明显。研究结论能够为实现碳达峰碳中和目标,推动经济社会发展全面绿色转型提供理论依据。

在全球经济不确定性与资源环境约束双重挑战下,提升经济韧性已成为资源型城市实现可持续发展的关键议题。以黑龙江省资源型城市为例,采用压力-状态-响应(PSR)模型框架构建评价指标体系,综合运用熵权法、泰尔指数与障碍度模型,考察了2003—2022年间其经济韧性的时序演变、城市类型差异及障碍因子。结果表明:① 经济韧性总体呈波动上升态势,但增长乏力,动力主要来源于状态与响应层,压力层韧性水平较低制约了整体提升;② 差异格局显著,表现为成熟型 > 衰退型的梯度特征,且组间差异是总体差异的主导成因;③ 障碍因子因类型而异,成熟型城市受外部资本依赖与内需不足困扰,而衰退型城市则面临人力资本短缺与内需疲软等深层结构性矛盾。据此,提出了分类施策的提升路径,以期为黑龙江省资源型城市的高质量发展提供决策依据。

在“双碳”目标与全球碳约束体系持续强化的背景下,煤炭供应链低碳转型成为推动能源体系结构优化与实现“双碳”目标的关键环节。以区块链技术驱动下的煤炭供应链为研究对象,揭示区块链赋能煤炭供应链碳减排内在机理。从决策集中度与成本分担度2个维度将煤炭供应链协同减排划分为协同驱动(场景C)、成本互担(场景N)、市场驱动(场景M)与单边调节(场景S)4种场景。运用微分博弈方法构建包含区块链技术投入、绿色生产与绿色清洁使用的动态模型,对不同场景下的最优减排策略进行研究。结果表明:区块链通过提升碳数据可信性、增强激励执行自动性及实现碳减排成果价值化,可显著提高煤炭供应链整体减排效率与协同收益。供应链收益呈现出场景C＞场景N>场景M>场景S的特征,协同深度与成本共担程度越高,碳减排水平与收益效果越优。算例分析验证了理论模型的稳健性,并揭示不同场景下煤炭生产及消费企业的最优策略差异,研究结论为煤炭供应链企业实现数字化与绿色转型提供借鉴。

科学测度城市碳中和能力并精准识别其关键障碍因子是实现城市碳减排目标的关键。基于压力-状态-响应(PSR)理论框架构建了城市碳中和能力评价指标体系,并综合运用熵权-TOPSIS模型对2010—2022年江苏省13个地级市碳中和能力及其时空演化趋势进行评价,进一步引入障碍度模型识别其关键制约因子。研究发现:① 研究期内江苏省碳中和能力呈稳步提升态势,但区域发展不均衡,呈现显著的“南高北低”空间分异格局;② 江苏省城市碳中和压力指数保持相对稳定,状态指数与响应指数均呈增长趋势,但三者的空间分布特征差异明显;③ 经济发展水平与科技创新能力是制约江苏省碳中和能力提升的核心障碍因子。研究建议地方政府应避免“一刀切”治理模式,因地制宜制定差异化碳中和策略,强化苏北地区的政策扶持与绿色技术投入。

以沪深A股制造业上市公司为研究对象,使用BNDDF模型结合Luenberger生产率指数测量制造业企业全要素能源生产率指标,实证检验数实技术融合对制造业企业全要素能源生产率的影响。结果表明:① 数实技术融合能够显著提升制造业全要素能源生产率,该结论在经过一系列稳健性和内生性检验后依然成立;② 该影响具有异质性,数实技术融合对成长期和工业基础较好地区企业全要素能源生产率提升作用更强;绿色创新在其中起到中介作用,数实技术融合可以通过提高绿色创新数量和质量以及抑制绿色创新泡沫来提升企业全要素能源生产率,高管环境注意力在其中起到正向调节作用。研究成果为理解数字经济背景下微观企业能源生产率的提升路径提供了新视角,对推动制造业高质量绿色发展、助力“双碳”目标落地具有重要的实践指导意义。

研究黄河流域各省区物流业碳排放与经济增长的脱钩效应,对推动区域物流产业与生态保护协同发展具有重要现实意义。借助LMDI因素分解模型,分别从能源结构、能源强度、产业规模、区域经济、人口规模5个方面,对2003—2022年黄河流域各省区物流业碳排放脱钩影响因素进行分析,发现黄河流域碳排放呈现多维驱动格局,经济与产业双轮驱动,能源强度主导抑制,人口效应趋稳且空间分异显著。进一步运用Tapio脱钩模型对黄河流域物流业碳排放脱钩情况进行分析,发现区域分异明显、梯度差异显著,且受政策影响较大。基于黄河流域上中下游三大区域的差异,提出构建新能源主导的运输体系、建立全链条能效提升机制、打造绿色物流产业集群、强化流域协同与生态补偿、创新“人-碳”关联治理模式等建议。

在内外双重压力的共同作用下,供应链亟须创新提升韧性,而碳排放权交易试点与国家战略协同,为构建具有韧性的供应链提供支撑。以2013—2024年中国A股上市公司为样本,采用双重差分法探究碳排放权交易试点这一市场型环境规制工具如何影响供应链韧性。研究表明,碳排放权交易试点有效提升供应链韧性水平,且结果通过稳健性检验,但对不同生命周期、行业集中度和地理位置企业的影响具有差异性。进一步分析发现,碳排放权交易试点可以通过企业ESG实践和绿色技术创新来提升供应链韧性;供应链管理效率放大了碳排放权交易试点对供应链韧性的影响。研究结果可为环境规制实施过程中进一步提升供应链韧性水平提供一定参考。

在数字技术与金融深度融合的背景下,数字普惠金融作为金融与科技结合的产物,正成为推动实体经济高质量发展的重要力量。以江苏省制造业企业为研究对象,采用北京大学数字普惠金融指数和数据包络分析(DEA)模型,分别对江苏数字普惠金融发展现状和制造业企业全要素生产率现状进行了测算和分析。在此基础上,构建双重差分(DID)模型,实证检验了数字普惠金融对制造业企业全要素生产率的影响,并进行了稳健性检验和异质性分析。最后,剖析了江苏制造业企业数字普惠金融赋能效果不足的原因,并提出了相应的政策建议。数字普惠金融对江苏制造业企业全要素生产率存在显著的正向影响。融资约束、资产负债率与全要素生产率显著负相关,净资产收益率、现金流量比率、股东持股集中度与全要素生产率显著正相关。数字普惠金融对苏南地区制造业企业全要素生产率的促进作用最为显著,苏中地区次之,苏北地区相对较低。

基于沪深A股煤炭上市公司数据,采用数字资产占比及词频占比对企业数字化水平进行测度,选用多时点双重差分模型探究数字化对煤炭企业高质量发展的影响及其作用机理。研究发现,数字化转型能够显著提升煤炭企业高质量发展水平,提高数字化水平有利于改善企业全要素生产率,且相较于未转型企业,其效力在33.5%左右;中介效应分析结果表明,可持续发展在数字化影响企业高质量发展过程中发挥显著的中介作用,且和绿色创新共同表现出了链式中介作用。研究结论为更好地推动煤炭企业数字化转型和高质量发展,实现数字经济、绿色经济高质量协调发展提供了理论依据与实践支撑。

在“双碳”战略实施背景下,中国制造业正通过数字化与绿色化深度融合加速转型升级。基于2010—2021年制造业上市企业数据,以融资约束、研发投入为链式中介变量,以数字化转型为调节变量,研究企业社会责任对绿色创新的作用机制。研究发现:企业社会责任能够促进绿色创新;融资约束和研发投入发挥部分中介效应;存在“企业社会责任—融资约束—研发投入—绿色创新”的链式中介效应;数字化转型对绿色创新具有三重驱动作用:不仅增强了企业社会责任对绿色创新的促进作用,而且正向调节了融资约束对绿色创新的抑制作用和研发投入对绿色创新的促进作用;异质性分析表明,企业社会责任对绿色创新的正向影响在内部CSR和非重污染企业中尤为显著。基于上述研究,分别从政府、制造业、企业层面提出建议,以推动低碳循环经济目标的实现。

在“双碳”目标背景下,推动煤炭企业实现数字化与绿色化的“双化协同”转型,是资源密集型产业绿色高质量发展的关键路径。以2007—2022年中国A股上市煤炭企业为研究对象,基于耦合协调度模型构建双化协同指数,采用SBM-GML方法测度绿色全要素生产率,并构建多元回归模型实证检验双化协同对绿色全要素生产率的影响机制。研究发现:双化协同显著提升煤炭企业的绿色全要素生产率,优于单一转型路径,呈现乘数效应;综合创新能力发挥部分中介作用,而绿色创新能力尚未构成稳定的中介机制;政策支持及其协同性显著增强协同效应;区域资源禀赋与企业规模亦显著影响协同成效,东中部及大型企业更具优势。研究结论有助于煤炭企业通过双化协同实现绿色高质量发展,也为政府部门制定相关政策提供了有益启示。

如何利用政策工具提升城市绿色创新绩效,是当前亟须研究的重点议题。鉴于此,选取2010—2023年中国263个地级及以上城市数据,以“中国制造2025”为准自然实验构建多时点双重差分模型,系统考察智能制造政策对城市绿色创新绩效的影响。研究发现:① 智能制造政策显著促进了城市绿色创新绩效,且政策强度每增加一个单位,城市绿色创新绩效平均提高0.22个单位。② 机制检验表明,智能制造政策通过产业驱动效应、财政支持效应和创新激励效应提升城市绿色创新绩效。③ 政策效应存在明显的异质性,在高经济发展水平与低政府干预程度城市,智能制造政策对城市绿色创新绩效的促进作用更为显著。

实现全体人民共同富裕是社会主义的本质要求,也是党矢志不渝的奋斗目标。人工智能作为一种典型的通用技术,有助于打开新质生产力新的发展空间,对实现共同富裕具有重要意义。以2011—2022年中国30个省份(不含西藏及港澳台地区)的面板数据为研究样本,通过构建固定效应模型、中介效应模型以及非线性门槛模型等方法,实证检验人工智能对共同富裕的影响。研究结果表明:人工智能能够显著推动共同富裕的实现,该结论在经过系列稳健性检验后仍然稳健可靠。中介效应检验显示,人工智能通过提升新质生产力这一路径,对共同富裕产生间接促进作用。异质性检验表明,人工智能对共同富裕的影响在东部地区、高信息化水平地区和政策干预后表现出更强的促进作用。面板门槛效应检验表明,人力资本水平在人工智能对共同富裕的促进作用中存在明显的单一门槛效应,且影响效果表现为边际效应递增的非线性特征。因此,应加快发展人工智能,大力提升新质生产力水平,构建区域协调发展的新机制,培育人工智能创新人才,提高人力资本水平,为实现共同富裕赋能。

加强煤矿事故应急管理是保障能源安全与社会稳定的重要路径。通过构建“中央政府-地方政府-煤矿企业”三方演化博弈模型,采用Matlab软件进行仿真模拟,深入分析各主体策略选择的演化稳定性和重要参数变化对系统演化的影响。研究发现:中央政府“建立应急管理响应机制”、地方政府“积极应急响应”和煤矿企业“及时应急管理”初始概率越高,系统向理想稳定状态演化速度越快;中央政府和地方政府公信力提升所获收益增加能有效激励其采取积极应急管理策略;中央政府对地方政府和地方政府对煤矿企业的奖励效果优于惩罚效果;煤矿企业应急管理成本和收益是影响煤矿企业应急管理策略的关键因素;煤矿企业声誉损失越大,采取“及时应急管理”策略概率越高。

围绕能源安全与“十五五”数字化转型战略背景,针对煤炭企业传统模式下业财数据割裂导致决策失灵、产业链资本配置低效推高财务成本、碳数据缺失制约绿色金融接入等核心财务痛点问题,提出以数字化共享平台为战略性“新基建”,通过业财深度融合与供应链金融双轮驱动,实现煤炭企业数据从资源向资产的价值转化。主要创新点在于:构建“平台-场景-数据”三维价值创造联动模型;实现了业财数据的实时融合与流程重塑;创新提出了基于可信数据的供应链金融信用转换机制。结合某大型煤炭企业案例实践,量化验证了该模式可显著压缩应收账款周转期、降低综合融资成本并提升资本回报率。最终,提出了涵盖数据治理、确权探索、估值入表及持续运营的数据资产化实践路径,为煤炭企业在数字经济时代培育财务新增长极提供了系统性解决方案。

为全面厘清国外煤矿风险预控管理领域的研究热点及前沿趋势,采用Ucinet和VOSViewer软件对Web of Science核心数据库和Scopus数据库中1 274篇外文文献进行可视化分析,进而揭示煤矿风险管控的主题演变脉络并提出未来展望。研究结果表明:国外煤矿风险预控管理相关研究在时间分布上经历了“探索-成长-爆发”3个阶段,且发文量在2014年后呈迅猛上升趋势;从风险管理的内涵角度对热点词进行归纳总结,研究内容呈现出主体识别、评估过程和控制手段三大主题;未来研究需要重点关注大数据技术同危险源监测、系统效率提升以及长效机制构建等方面相结合的问题。研究结果可为我国煤矿安全领域未来双重预防管理体系建设提供多方信息支持。

为了解决生产型企业安全管理中风险评估不精准、监测手段滞后、应急响应低效等突出问题,基于风险预防、智能监测与应急控制在企业安全生产全流程中的关键作用,本研究提出构建 “三关” 协同体系,系统探讨了以作业条件危险性分析法(LEC)为核心的风险预防层、以物联网(IoT)传感器网络为支撑的智能监测层、以智能决策系统为核心的应急控制层的整合路径,研究了各层级的技术适配性与协同机制。“三关” 体系通过风险预判、实时监测、智能应急的闭环设计,可精准提升企业重大风险识别准确率,缩短事故响应时间,显著降低安全事故发生率及经济损失。研究揭示了多技术融合在企业安全管理中的实践价值,为生产型企业构建动态化、智能化安全管理模式提供了可操作的框架,对推动安全工程领域从被动应对向主动防控转型具有重要指导意义。

全球光伏产业迅猛发展,2024年全球累计装机超2.2 TW,中国贡献近五成。伴随而来的是组件退役潮,预计 2050 年全球累计退役量达7 800万t,中国2040年或超2 300万t。退役组件含铅、镉等有害物质,易致污染,硅、银等金属浪费加剧资源紧张,其管理成为“双碳”目标关键环节。然而,光伏组件的退役管理面临多维挑战:技术上EVA分离、重金属处理有局限,新兴技术未规模化;经济上,回收成本高,盈利模式受原料波动与小作坊竞争影响;物流上,中国集中式组件多在西北、分布式组件多在东部,运输成本高。中国针对退役光伏组件的管理出台了一些纲领性的政策,但仍存在分类标准缺失、责任主体不清问题,与欧盟WEEE指令、生产者责任延伸(EPR)制度及日美市场化回收模式有差距。本研究提出中国优化路径:明确建立EPR制度,设定分阶段回收率目标,推动产学研协同,构建全国回收网络与数据平台。研究表明,组件退役问题具有全球性与紧迫性,技术有突破但产业化成本是关键,需政企民协同推进可持续管理。

以2012年《绿色信贷指引》为准自然实验,基于2008—2020年西部地区A股重污染企业数据,构建多期双重差分模型(DID),系统评估绿色信贷政策对重污染企业绩效的动态效应及内在机制。研究发现:① 绿色信贷政策显著抑制企业短期绩效,且抑制作用在长期持续存在;② 融资约束加剧是政策传导的核心路径;③ 企业数字化转型可缓解政策对长期绩效的抑制,但对短期绩效无显著调节作用,印证了“技术红利滞后”特征;④ 异质性分析表明,国有企业与大规模企业受政策冲击更显著,反映了体制刚性及规模冗余对转型弹性的制约。以上结论对绿色金融政策优化及重污染企业转型提供了参考。