随着应对气候变化深入推进至涵盖全经济范围、全温室气体种类和总量控制阶段,公众参与与行动支持愈发重要。识别绿色低碳的公众态度及其关联因素,对推动需求侧低碳转型具有重要意义。基于BERT情感分析模型和语义网络建模技术,对2017、2019、2020及2022年京津冀地区与绿色低碳相关的22万余条微博博文进行分析,构建“居民关注度-情感态度-关联因素”三维度分析框架。研究发现,居民对绿色低碳的关注度(提及绿色低碳等关键词的微博数量与总微博数量的比值)逐年增加;北京居民关注度高于河北和天津;对“住”和“行”的低碳讨论显著高于“衣”和“食”。所分析的样本数据中,积极情感的占比超过60%,消极情感占比约20%。共现语义网络分析显示,居民的积极情感主要源于共享单车的便利性(“共享单车”与“便利”的标准化共现频率为0.379)、环保面料的舒适性(“舒适”与“面料”的标准化共现频率为0.011)、素食的美味营养(“素食”与“美味”和“营养”的标准化共现频率分别为0.062、0.054)等优势。而消极情感则主要来自共享单车使用行为不文明与部分使用者素质不高(“共享单车”与“素质”的标准化共现频率为0.649)、家电换购成本较高(“家电”与“太贵”的标准化共现频率为0.008)等现实障碍。京津冀通过构建多场景的低碳行为引导体系,可有效促进低碳发展。

我国经济正迈向高质量发展阶段,数字化与智能化的深入推进助力各行业转型升级的同时,也加大了用电需求。针对电力发展在经济新常态下出现的新变化,传统研究难以全面准确地反映新时代数智化对电力需求的复杂影响,且现有研究大多集中于全国层面的宏观分析,忽视了各省市经济发展水平和数智化进程的显著差异。结合时代发展新特征,构建面板数据模型量化社会经济转型、能源转换、气候变化与电力消费的关系,基于各省市自身发展特点,从省级层面预测未来电力需求。研究结果表明,随着经济增长、电气化、城镇化加快,未来我国东部及沿海地区仍然是主要的用电中心,广东、江苏、山东等地用电需求较大。华北、华东地区用电需求明显高于西北、东北地区。全国人均用电量有望在2030年前达到大部分发达国家用电水平,但总用电量在2040年前难以达到饱和。预计2040年以后用电需求增速逐步放缓,2060年全国用电需求位于13.0万亿～19.1万亿kW·h范围内。研究结果可以为电力行业低碳技术路径规划提供数据支撑,助力我国实现能源转型与高质量发展目标。

融资约束是制约企业节能技术投入、绿色产品研发的重要因素,ESG表现是缓解企业融资的重要指标。本文以2013—2022年中国A股956家上市公司为研究对象,基于企业年度决算数据、会计附表数据、明细表数据衡量融资约束及控制变量,构建了基准回归模型、调节效应与中介效应模型,实证检验了ESG表现对企业融资约束的缓解效应、作用机制及调节效应。结果表明:① 提高ESG表现能够显著缓解企业融资约束程度,该研究结论采用工具变量法及解释变量滞后一期的内生性处理后依然稳健,同时经增加控制变量及缩减样本稳健性检验后同样成立;② 调节效应分析发现,数字金融发展在ESG表现缓解企业融资约束的过程中起到负向调节作用;③ 影响机制表明,ESG表现可通过优化内部控制质量来缓解企业融资约束。

为了有效提升电网公司的碳资产投资组合决策的科学性与精准性,本文构建了“灰色预测-多维评估-智能优化”的全链条技术体系。首先,针对电网历史投资序列的样本局限性和非线性特征,创新性地引入DGM(2,1)灰色预测模型突破传统预测模型的单调性限制,实现投资额的准确预测;其次,采用层次分析法构建“战略-环境-经济-社会-技术”五维价值评估体系,量化项目协同耦合效应;最后,采用改进的麻雀搜索算法实现多约束条件下碳资产项目投资组合的全局寻优。在某省级电网公司的实证研究表明,求解该模型生成的最优项目组合的综合效益值达到168.6,减碳量突破10.7万t,投入成本为2.42亿元,充分体现了该模型在资源配置优化与低碳目标达成方面的双重优势。

新质生产力已成为资源型城市突破资源依赖、缓解生态约束、实现可持续发展的关键动力。本文基于2006—2022年我国116个资源型城市的面板数据,构建新质生产力与绿色转型绩效指标体系,系统检验新质生产力对资源型城市绿色转型的影响。结果表明:新质生产力显著促进资源型城市绿色转型,其作用强度呈现“中部引领、东部跟进、西部蓄势”的区域梯度特征;不同类型的新质生产力对不同生命周期资源型城市绿色转型的影响存在明显异质性;新质生产力主要通过降低能源消耗强度和提升数字基础设施水平2条路径发挥作用,并具有显著的空间溢出效应。基于此,应构建与城市生命周期相匹配的动态适配机制,协同推进数字基础设施建设与能源效率提升,健全跨区域协作与补偿机制,持续增强资源型城市绿色转型动能。

全球变暖趋势持续,消费端减排是实现温控目标的重要支撑。碳普惠制作为市场激励型政策,是引导公众参与低碳减排的关键所在。然而当前碳普惠制运行设计与公众实际需求仍存在一定偏差,导致政策效用未能充分释放。基于此,本文以效用理论为基础,构建“政策力度－政策目标－政策措施－政策反馈”四维评价框架,通过分析碳普惠政策文本量化决策效用,结合情感分析与双重差分模型测度体验效用,进而测算碳普惠政策效用错位度。研究结果表明:① 决策效用中政策反馈是突出短板,政策力度是核心驱动因素;② 体验效用层面,公众自愿减碳意愿显著提升,该结果具有稳健性但在发达地区与欠发达地区异质性明显;③ 效用错位度整体呈现先上升后趋于平稳特征,保持区间波动,整体维持在较为均衡的水平。据此,本文从强化反馈、平衡区域差异、调控错位度三方面,为碳普惠制优化提供了新路径。

随着中国“双碳”目标的推进,如何通过政策工具实现减排目标已成为学术界与政策界关注的核心问题。绿证政策与碳排放权交易制度作为我国能源与环境治理体系中的两项重要市场化工具,既具有独立的减排功能,又存在潜在协同效应。本文基于2000—2023年中国城市层面的面板数据,构建强度型双重差分模型与多期双重差分模型,分别识别绿证政策与碳交易试点政策的减排效应,并进一步考察两者的交互作用。实证结果表明:① 以2020年为起点的绿证政策有效降低了碳排放总量;② 碳交易试点政策同样具有抑制碳排放的作用;③ 两项政策共同实施时呈现协同增强效应,说明绿证与碳交易在推动能源结构优化和强化市场减排机制方面可能具有互补性。研究结果表明,推动碳市场与绿证市场的联动机制建设、强化配额约束与消纳责任考核,是实现政策协同与“双碳”目标的关键。

“双碳”目标进程不断加速,区域绿色经济效率仍存在提升空间。选取中国2011—2022年省级面板数据,实证检验环境规制对区域绿色经济效率的影响。研究表明:从直接机制看,区域绿色经济效率受环境规制的波特效应显著驱动,短期内企业通过增加劳动来替代高污染要素;中期的技术升级与改造使得绿色技术增加,而长期的资源重置效应使得行业内绿色企业增多,中长期实现了绿色产品对传统产品的生产替代。从间接机制看,环境规制会影响技术创新,技术创新带来挤出效应和补偿效应,在挤出效应小于补偿效应时,激励企业提高绿色产出;环境规制也会影响地区资源依赖程度,在“绿色替代”效应、“黑色预期”效应的双重作用下,最终提升区域绿色经济效率。

中国经济发展由高速发展转为高质量发展,同时绿色化、低碳化发展是高质量发展的核心。基于此,本文以2009—2023年A股上市企业为研究对象,基于《绿色信贷指引》,运用双重差分模型,深入剖析绿色信贷政策对重污染企业绿色技术创新的影响效应及作用机制。研究发现:① 绿色信贷政策对企业绿色创新具有促进作用;② 绿色信贷政策通过增加创新研发投入、降低代理成本等方式推动企业绿色创新;③ 异质性分析表明,绿色信贷政策显著提升中部企业、国有企业和规模较大企业的绿色创新。通过提升企业绿色创新水平,可促进企业绿色可持续发展,进而为中国经济高质量发展奠定基础。

本文旨在探究数字基础设施建设对减污降碳协同增效的影响及其作用机制,为充分发挥数字基建的支撑作用、提升减污降碳协同增效水平提供理论依据。基于2013—2022年中国30个省份的面板数据,采用双向固定效应模型分析数字基础设施建设对减污降碳协同增效的影响。研究结果显示:① 数字基础设施建设能够促进减污降碳协同增效,且该结论通过了一系列稳健性检验;② 研发强度和绿色技术创新是数字基础设施建设有力推动减污降碳协同增效的有效路径;③ 能源强度在数字基础设施建设对减污降碳协同增效的影响过程中起负向调节作用,会削弱数字基础设施建设的促进效果;④ 数字基础设施建设对减污降碳协同增效的促进作用存在以创新人才集聚为门槛变量的非线性特征,即随着创新人才集聚程度的提高,数字基础设施建设对减污降碳协同增效的促进作用逐渐增强;⑤ 异质性分析表明,从区域差异看,数字基建对减污降碳协同增效的促进作用在内陆省份显著强于沿海省份;从发展基础看,其赋能效应则在信息产业投资水平高的地区更为突出。

在“双碳”目标与电力市场化改革持续推进背景下,电力市场、碳排放权交易市场和绿色电力证书市场并行运行,推动电-碳-证耦合成为能源转型中的重要制度形态。受多重政策工具叠加、交易频率与履约周期错配、主体异质性及策略互动影响,耦合政策效应呈现出明显的非线性、动态反馈与路径依赖等特点,传统均衡模型和集中优化模型在刻画复杂行为机制方面存在局限。本文系统梳理电-碳-证耦合机理、主体互动逻辑及政策评估中的核心建模约束,回顾多智能体方法在单一电力市场、电-碳耦合及电-碳-证多市场中的应用演进,归纳面向耦合政策评估的多智能体建模框架与设计逻辑,并从学习稳定性、异质性扩展、模型可解释性、校准验证及跨尺度耦合等方面讨论关键挑战与研究方向。研究可为电-碳-证耦合政策仿真、评估平台构建及多市场协同机制优化等方面提供方法参考。

煤炭行业正加快技术创新向高端化、智能化、绿色化方向发展。为揭示煤炭行业技术创新扩散机理,构建以行业龙头企业为主体的技术创新体系,通过系统动力学与多主体模型混合建模,对比分析不同情景下各主体创新决策、主体异质性对系统技术传播与吸收影响,从宏微观双重视角重点揭示技术扩散机理,为煤炭行业推进科技创新提供理论与方法支撑。研究结果表明,龙头企业是技术扩散的核心引领者,其创新综合素质的提升显著加快了技术传播速度并提前达到峰值,普通企业作为技术承接主体,其学习能力直接决定了技术吸收效率,政府政策支持在扩散各阶段发挥重要的调节作用,数字技术服务及科研成果转化在优化扩散路径中提供关键支撑。微观视角看,技术创新扩散曲线呈“S”形,创新扩散开始阶段速度较慢,随后接收技术的企业数量急剧增长,当达到一定程度后,速度逐渐减慢,这主要是由于企业属性及其他制约因素,导致部分企业不会采取创新技术,因此接收并采纳技术的企业数量稳定在75%左右。

数字化转型是提高我国企业创新效率的关键途径。我国能源企业普遍面临创新机制不畅的现实挑战,导致能源企业创新效率低下。因此,本文基于2014—2023年A股上市公司数据,运用多重中介效应与调节效应模型,结合动态能力理论,研究数字化转型对能源企业创新效率的影响效应及作用机制。研究表明:数字化转型对能源企业创新效率具有正向促进作用;动态能力和供应链集中度在数字化转型与能源企业创新效率间发挥了中介效应;数字化转型与能源企业创新效率间存在“数字化转型→动态能力→供应链集中度→创新效率”的链式中介效应;行业竞争程度进一步增强了数字化转型对能源企业创新效率的促进作用,且对国有企业、非高新技术企业、非技术密集型企业创新效率的促进作用更为显著。最后提出相关政策建议,旨在引导能源企业提高创新效率。

制造业从传统增长模式向高端智能绿色增长转型,是我国制造业实现高质量发展、完成全球价值链嵌入和攀升的必经之路。供给侧革命性创新与“双循环”新发展格局中形成的需求侧力量形成一种自强化的协同作用,催生新的“技术-经济范式”演化力量。而这种演化需要科技创新体制保证,构建“国家制造业创新中心”引领与“企业创新主体”有机结合的制造业创新体系,重构社会网络嵌入式的“技术-经济范式”,将制造企业从孤立的线性竞争模式转向“竞争-合作”发展模式,使制造业从封闭块状价值链转向开放的价值网络。以创新驱动实现制造业生产过程全面的信息自动化、充分释放制造业智能绿色技术的增长效能,并完成传统制造业优化升级和先进制造业高起点发展的双重任务。

党的二十届四中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》,首次将“建设能源强国”写入中央文件,明确提出“持续提高新能源供给比重,推进化石能源安全可靠有序替代,着力构建新型电力系统”,为我国能源事业高质量发展指明了方向。煤炭作为我国能源安全的“压舱石”,在能源强国建设进程中既是兜底保障的关键力量,也是绿色转型的重点领域。立足新时代能源发展大势与国家能源强国战略要求,系统解析能源强国背景下煤炭行业高质量发展的核心内涵,深刻阐释其理论逻辑、现实逻辑与历史逻辑,结合煤炭行业转型发展实际与新型能源体系建设实践提出“五个协同”的实施路径与重点任务,为“十五五”时期煤炭行业实现清洁低碳、安全高效发展,助力能源强国建设提供理论支撑与实践指引。

本文以2011—2023年中国沪深A股制造业上市公司为研究样本,聚焦绿色创新“增量提质”双维度,系统考察人工智能技术应用的影响及其作用机制。研究发现:人工智能技术应用显著推动制造业企业绿色创新“增量提质”,且对创新数量的促进效应更为突出,该结论经稳健性检验与内生性处理后依然成立;机制分析发现:数字技术创新和新质生产力在人工智能技术应用与企业绿色创新之间发挥中介作用,其中独立中介效应占主导地位,数字技术创新与新质生产力形成的链式中介效应虽相对有限,但揭示了人工智能技术向绿色创新转化的多阶段传导逻辑,为理解技术与创新的深层关联提供了关键支撑;异质性分析表明,国有企业和技术密集型企业的促进效果更为明显。研究结论为政府制定差异化创新政策和企业优化人工智能技术应用策略提供了理论依据与实践启示。

能源转型对于推动能源高质量发展实现能源安全具有重要意义。本研究基于降尺度能源平衡表估算2005—2022年江苏省各地级市的能源消费量,运用熵权TOPSIS法测度了各市能源转型水平,并借助障碍度模型从时空维度识别其关键障碍因子。结果表明:江苏省能源消费总量由2005年的1 854.35万tce增长至2022年的4 117.22万tce;同期能源转型水平从0.262 3稳步提升至0.508 6,整体呈现持续深化与稳步上升特征;空间上则呈现“南高北低”的梯度分布格局,区域差异主要源于能源转型准备维度的不平衡;障碍因子分析表明,人均碳排放(X6,13.57%)、研发新经济(X22,8.97%)和创新能力(X15,7.93%)是当前制约江苏省城市能源转型的核心因素。

新型电力系统建设与输配电价改革背景下,多维价格体系重塑了终端用户的经济性测算基准,如何精准量化复杂电价机制对微电网设备定容的差异化引导作用,成为多能互补系统协同优化配置的关键问题。本文提出了一种考虑多种输配电价机制的绿电直连系统协同优化配置模型。首先,深度剖析终端用电价格结构,构建了涵盖单一制、两部制及“绿电直连”机制的差异化输配电价成本核算模型;其次,设计了以系统全生命周期年化综合成本最低为目标的双层优化框架,综合决策风机、光伏、储能及变压器容量,并在底层嵌入全年8 760 h的逐时能量管理策略(EMS),采用遗传算法(GA)进行全局高效求解。最后,在Matlab平台上进行多场景仿真,结果表明该模型有效揭示了不同成本核算逻辑对微电网资源配置的导向作用,其中绿电直连机制促使新能源消纳率跃升至81.18%,实现了深度脱碳与供电安全的协同优化,为复杂价格环境下的源网荷储投资组合与运行规划提供了方法支撑。

为揭示我国智能矿山研究的知识结构、热点迁移及其驱动机制,选取10种矿业工程技术高影响力期刊为数据源,采集2015年1月—2025年12月24 960篇论文元数据,构建基于大语言模型(LLM)的语义筛选与主题分类流程,筛选出智能矿山相关文献4 584篇。通过文献分析发现,智能矿山领域研究分为3个阶段:探索阶段、起步阶段和建设阶段。基于关键词与热点演化分析发现,研究从物联网、安全监测监控等领域逐步迁移至人工智能、智能开采、数字孪生等方向。最后从政策引导、安全需求、效益驱动、技术驱动等多元因素解释我国智能矿山研究“自上而下”驱动模式的形成机制。

为提升煤矿安全风险预控管理效率,针对数字化背景下如何进行煤矿安全管理决策、深度挖掘潜在风险因素,并优化风险预控管理路径等问题,结合数字时代变革背景,引入循证决策(EBDM)概念,将数据作为证据用以支持管理决策,探讨基于数据驱动的风险管理决策路径,提出一种整合多源数据的煤矿风险智能预控管理模型。研究表明:数据驱动时代下的煤矿安全决策全证据链涵盖了证据来源、证据转化、证据生产、证据赋能、证据实践及循证反馈等6个环节,基于多层级、多主体关系构建的煤矿安全风险预控智能管理模式通过数据采集、智能分析与决策,有效整合来自不同数据源的信息,精准识别潜在风险,并为煤矿安全管理提供实时、动态的决策支持,提升了煤矿安全管理的精度和响应速度,实现了风险预控的前瞻性和主动性。

人工智能赋能煤矿应急管理,是推动煤矿行业安全治理现代化、实现高质量转型的重要路径。人工智能赋能煤矿应急管理的价值意蕴体现为突破数据壁垒,实现全方位精准风险防控;算法智能升级,强化场域全流程高效协同;数智人才培养,推动行业应急管理智能化;营造良好环境,保障能源安全与社会稳定。然而,当前仍面临数据碎片化与标准不统一、算法失灵与场景适配不足、关键人才缺乏与认知短板、法规滞后与伦理治理失序等现实困境。为此,应构建数据融合体系、优化算法场景适配、培育专业人才队伍和完善法规伦理框架,为人工智能赋能煤矿应急管理筑牢智能应急基石、强化应急技术效能、补齐认知应用短板和夯实制度保障基础。

在“双碳”目标与数字经济深度融合的背景下,科技金融作为推动能源企业绿色转型的关键抓手,其对新质生产力的促进作用备受关注。基于2014—2023年A股能源上市公司数据,通过固定效应模型和工具变量法分析发现:科技金融显著提升能源企业新质生产力,主要通过缓解融资约束实现。异质性分析表明,该效应在中部地区、技术密集型和民营企业中更突出,新能源企业受益显著,而传统能源企业因技术路径成熟和转型束缚未显现明显效果。研究为优化科技金融资源配置、推动能源行业绿色转型提供了政策依据。