人工智能(AI)技术的快速发展对全球能源市场产生了重要影响。基于全球AI技术发展现状及趋势,提出AI对能源需求的影响主要体现为自身(数据中心和算力)能源消耗大幅上升、借助大数据和智能算法提升能源利用效率并降低能源消耗、推动新兴和传统产业的能源需求变化。随着AI技术快速发展和应用程序推广普及,预计未来五年AI数据中心的能源消耗将翻倍,且集中于中美两国,并驱动电力和可再生能源在能源结构中的占比不断提升。为促进AI和能源协同发展,政府部门应强化能源供应保障,优化能源结构和能源效率,鼓励开发和使用节能AI技术,优化AI产业区域布局,深化国际交流与合作,助推AI技术突破和降低能耗。

数字化转型已成为制造业企业增强核心竞争力、实现高质量发展的重要驱动力。基于2013—2023年A股上市制造业企业面板数据,实证检验数字化转型与企业经济绩效的关系。研究表明,数字化转型能有效助推制造业企业的经济绩效,且此种提升效应在市场绩效越高的企业中表现得更加明显。市场势力和供应链集成在数字化转型与制造业企业经济绩效之间起中介作用。异质性分析表明,数字化转型对经济绩效的促进作用在位于东部地区、企业家创新精神突出以及公众关注度高的企业中表现尤为显著。研究为理解数字化转型与企业经济绩效的内在关联提供了新的经验证据,对制造业企业数字化战略制定及政府相关政策制定具有一定启示。

在“双碳”目标深入推进的背景下,构建科学、精准的源网碳排放测算体系并探索其时空域分摊路径,是实现电力系统低碳转型与区域协同减排的关键支撑。针对传统核算方法数据滞后、成本高等问题,基于电力大数据,构建了涵盖火电、风电、光伏在内的多类型电源碳排放测算模型,并提出网侧与用户侧碳排放时空域分摊方法。研究采用排放因子法进行碳排放核算,结合网损电量和区域用电特征,建立以用电量、碳排放压力人口和度电碳排放为核心的多维度分摊模型,并通过组合赋权实现了用户侧碳排放的合理分配。算例分析结果表明,所提方法能够有效量化不同区域、不同主体的碳排放责任,并为碳配额分配提供可操作的数据支撑。

绿色金融政策作为实现“双碳”目标的重要推动力,探究其对全要素生产率的影响在推动企业实现高质量发展方面具有重要意义。基于2009—2023年中国沪深A股中190家新能源上市公司的样本数据,分析绿色金融政策对新能源企业全要素生产率的影响。结果表明,绿色金融政策会显著抑制新能源企业全要素生产率,通过中介变量碳排放形成“政策→减排成本挤出/技术时滞→全要素生产率抑制”的路径对新能源企业全要素生产率产生影响,并在民营企业、东部地区企业和高科技企业中更为显著。研究结论为构建差异化绿色金融政策提供支撑,建议企业通过优化绿色金融资源配置、制定差异化减排标准与支持政策、强化国有企业绿色转型示范作用,从而实现效率与环境的长期协同。

基于2011—2021年中国286个地级市面板数据,以绿色金融改革创新试点政策为准自然实验,运用双重机器学习模型,对其抑制城市碳排放强度增速的动态效应、作用路径和异质性进行实证研究。主要结论如下:① 绿色金融改革创新试点政策能显著抑制城市碳排放强度增速,通过平行趋势检验、安慰剂检验等一系列稳健性检验后结论依然成立;② 政策抑制效应主要实现路径是引导绿色技术创新、推动产业结构升级和降低能源消费强度等;③ 政策效应在资源禀赋、产业基础与区位条件层面呈现明显差异,体现在非资源型、非老工业基地以及中西部城市获益更大。基于研究结果提出针对性的政策优化建议。

绿色创新是推动我国新质生产力发展的重要引擎,如何有效激励企业绿色创新已成为环境规制政策和理论研究亟需解决的关键问题。然而,学界对于波特假说是否有效存在分歧。基于工业和信息化部公布的绿色工厂认证名单,选取2013—2022年A股上市公司数据,系统检验该自愿型环境规制对企业绿色创新的影响。研究发现,绿色工厂认证为代表的自愿性环境规制能够显著促进企业绿色创新。机制检验表明,绿色工厂认证通过内部驱动机制和外部压力机制来提升企业绿色创新水平。异质性分析发现,绿色工厂认证对于企业绿色创新的促进作用在非重污染企业、非国有企业和大规模企业中更明显。

研究绿色金融对新质生产力的影响,对于理解绿色金融在创新驱动发展中的作用机制、推动经济高质量发展以及实现中国式现代化建设具有重要意义。基于2012—2022年中国30个省级行政区(不含西藏及港澳台)的面板数据,通过构建双向固定效应模型和中介效应模型,实证检验了绿色金融对新质生产力影响的效应、机制与区域异质性。研究表明:① 绿色金融对新质生产力具有显著促进作用,且该结论在经过工具变量法、动态面板分析及解释变量替换等稳健性检验后依然成立;② 机制分析显示,绿色金融通过绿色技术创新渠道间接推动新质生产力发展,且绿色技术创新在此过程中起到部分中介作用;③ 异质性分析发现,绿色金融对新质生产力的促进作用存在显著区域差异,东部地区的促进效应明显强于中西部地区。最后,从强化绿色金融的直接效应和绿色技术创新的中介效应以及实施差异化政策等方面建言献策。

本项研究对国内外关于碳会计信息披露的文献进行了全面梳理,依托绿色创新的理论基础,选取了2016—2023年期间沪深两市A股市场中的高碳产业上市公司作为研究案例。通过Python网络爬虫与手工校验结合的方法提取关于“碳”的关键词,采用内容分析法,构建了包含5个核心维度、20项观测指标的披露质量评价体系,创新性地从企业价值创造的双重视角切入,将绩效解构为财务绩效与市场绩效两个观测维度。根据实证研究的数据显示,企业在披露碳会计信息后,其财务状况和市场表现均得到显著的正面提升。具体来看,不同产权类型的企业在碳会计信息公布与公司业绩之间的关联程度存在显著差异,其中非国有企业的表现尤为显著。此外,创新资源的投入在碳会计信息的披露与企业绩效提升之间起到积极的调节作用。

在全球持续推进可持续发展战略、能源行业面临转型挑战与机遇的重要时期,聚焦分析ESG表现与能源企业绩效之间的动态联系,并深入探究数字化转型和绿色技术创新的中介作用。选取我国A股能源上市公司2014—2023年的数据作为研究样本,运用双重固定效应回归模型等统计工具进行实证检验。研究发现,能源企业的ESG表现通过增强数字化转型程度和强化绿色技术创新能力提升企业绩效;异质性分析结果表明,位于东部和中部、国有以及重污染能源企业的ESG表现对企业绩效的促进作用更显著。

碳排放权交易是我国实现“双碳”目标、推进生态文明建设的重要抓手。企业ESG表现是实现可持续和高质量发展的根基,ESG表现在很大程度上取决于相关制度的制定与执行效率。基于2010—2021年A股上市公司数据,利用多时点双重差分模型对碳排放权交易对企业ESG表现的驱动效应和影响机制进行实证检验。研究发现:碳排放权交易显著提升了试点地区重点控排企业的ESG表现;绿色技术创新是碳排放权交易驱动企业ESG表现的主要影响路径;基准法下获取碳配额、环境执法力度高的地区、高碳强度企业,碳排放权交易对企业ESG表现的正向驱动效应更强。研究建议如下:企业应积极参与碳交易,激发绿色技术创新的内源动力,继而提升ESG表现;持续完善碳交易对控排企业的选择、丰富碳配额分配方式、加大监管力度和奖惩机制,进一步提升政策实施效果。

基于2011—2023年我国31个省级行政区的面板数据,运用面板向量自回归模型,对数字经济、绿色金融与产业结构升级三者之间的动态关系进行实证分析。研究结果表明,数字经济具有显著的内生性,在短期内能够促进产业结构优化升级,但长期会出现一定的抑制效应。绿色金融能够持续推动数字经济发展,但对产业结构升级的直接影响不显著,主要通过推动数字经济来间接推动产业结构升级。产业结构升级与数字经济之间存在双向互动关系,在中长期内产业结构升级显著促进数字经济发展,而数字经济对产业结构升级的影响呈现阶段性矛盾。以上研究为我国在“双碳”目标背景下,推动产业结构升级提供参考。

研究绿色信贷对碳排放的影响,对于理解绿色信贷在低碳经济转型中的作用机制、推动经济可持续发展以及实现碳达峰碳中和目标具有重要意义。基于2013—2022年中国30个省级行政区(不含西藏及港澳台)的面板数据,通过构建双向固定效应模型、动态面板模型及中介效应模型进行实证检验,深入研究绿色信贷对碳排放强度的影响作用及其异质性特征。研究结果表明:① 绿色信贷对碳排放强度具有显著的抑制作用,且该结果在经替换核心解释变量及其滞后一期的稳健性检验中仍然成立;② 机制检验显示,绿色信贷主要通过技术创新驱动和产业结构优化2条路径以间接促进碳减排,且与产业结构优化相比,技术创新因技术革新周期长、短期能源回弹等原因导致其对碳减排的贡献相对较弱;③ 异质性分析发现,绿色信贷的碳减排效应呈现显著的区域梯度差异,在中部和西部地区效果显著,而在东部和东北地区则相对较弱。最后,从强化绿色信贷直接抑碳效能、协同推进技术创新与产业结构优化以及实施差异化绿色信贷政策等方面建言献策。

《巴黎协定》第6.2条提出允许各缔约方通过国际减缓成果转让(ITMOs)的方式实现国家自主减排目标(NDCs)。发达国家与发展中国家合作减排正成为应对气候变化的关键途径之一。加拿大最大的液化天然气(LNG)项目——LNG Canada,第一阶段预计于2025年投产运营,且计划将其年产量的40%出口至中国。若将该项目天然气用于减少中国煤炭消费,可创造潜在的ITMOs,助力中加双方实现各自的减排目标。因此,基于生命周期核算模型,量化加拿大LNG出口至中国后,在电力、热力和钢铁行业减少煤炭消费的减排潜力。结果显示,对于电力行业,相比于燃煤发电,燃气发电可减少约55%的碳排放。对于热力行业,农村地区燃气供暖改造的减排潜力高于城镇地区,分别可减少63%和32%的碳排放。对于钢铁行业,采用氢冶金和天然气直接还原铁(DRI)2种天然气炼钢方式替代燃煤炼钢,其中,氢冶金技术的减排效果取决于制氢技术的选择,采用DRI技术后电炉炼钢排放可降低约20%。研究结果验证了中国、加拿大两国基于LNG贸易开展ITMOs合作的环境可行性,但在具体项目开展之前,需要进一步评估其经济可行性和社会接受度。

企业的减排与增效是中小企业高质量发展的重要基础。为检验专精特新“小巨人”政策对中小企业减排与增效的影响,基于2014—2023年我国A股上市公司的面板数据,利用双向固定效应模型,分析专精特新“小巨人”政策和企业“减排增效”之间的内在联系。研究结果发现:专精特新“小巨人”政策不仅可以减少企业污染排放,还能提升企业生产效率,实现了“减排增效”双重效应,且该结论通过一系列稳健性检验后依然成立。机制检验发现,缓解融资约束和提高绿色创新能力是专精特新“小巨人”政策实现企业“减排增效”的传导机制。异质性检验表明,该政策对东部地区和非资源型地区的“减排增效”效应更为显著,对北部地区产生了“增效”效应,对南部地区产生了“减排”效应。因此,研究建议继续梯度培育专精特新“小巨人”企业,同时警惕东西南北地区之间的发展差距,完善政策扶持体系,重点发展缓解融资约束和绿色创新的能力,各地区协同发展专精特新“小巨人”政策,实现各中小企业减少污染排放和提高生产效率共同发展。

面向高比例新能源接入的新型电力系统,储能容量优化配置是提升系统经济性与新能源消纳能力的关键。构建了一个以全生命周期经济成本最低与新能源消纳率最高为双目标的储能容量优化模型,综合考虑抽水蓄能与电化学储能的运行特性与各类实际约束。针对模型高维、非线性、多目标的特点,引入多目标灰狼优化算法(MOGWO)进行求解,利用其层级领导机制与自适应围捕策略,在复杂解空间中高效搜寻分布均匀的帕累托最优解集。基于某省实际负荷、风电、光伏等8 760 h时序数据开展案例分析,结果表明:在满足24 800 MW总储能需求的前提下,抽水蓄能与电化学储能的最佳配置比例为1∶1.17,在全生命周期内总成本最低,约为26 545亿元,且2种储能的SOC运行曲线呈现出良好的“削峰填谷”与快速功率响应协同特性。研究验证了所提模型与算法在储能多目标优化配置中的有效性与经济性,为新型电力系统中多类型储能的科学规划提供了理论依据与决策支持。

面对严峻的能源与环境挑战,提升绿色全要素能源效率对经济可持续发展和碳中和目标实现至关重要。以“促进科技和金融结合试点实施方案”作为准自然实验,基于2006—2022年276个城市的面板数据,采用多期双重差分法识别科技金融政策对城市绿色全要素能源效率的影响及机制。实证发现,该政策显著提升了绿色全要素能源效率,且通过一系列稳健性检验。机制分析表明,该政策通过缓解融资约束、推动产业结构升级和促进绿色创新3条路径发挥作用。异质性分析进一步揭示,政策效应在环境重点治理城市、东中部地区及资源型城市中更为显著。研究深化了科技金融影响绿色效率的理论认知,并为制定差异化区域政策提供了科学依据。

随着我国数字化转型的不断推进,数字经济与能源行业正进行深度融合,煤炭企业作为传统能源行业之一,正逐渐将涵盖生产、经营、管理等各环节的数据转化为具有核心竞争力的资产,明确数据资产的权属问题是实现数据资产价值最大化的核心要素。基于“三权分置”框架体系,明确煤炭企业数据资产在不同环节的权属问题。通过挖掘数据资产确权与价值创造的内在联系,明确数据资产确权为价值创造提供了先决条件,价值创造为企业完善确权的条件机制提供助力。在此基础上,通过构建价值评估模型来实现对煤炭企业数据资产的合理估值。同时,针对煤炭企业数据资产确权与价值创造提出相应的建议,力求为煤炭企业最大化释放数据资产价值提供参考。

全球气候变化与中国“双碳”目标背景下,钢铁行业作为高能耗、高排放产业,其碳达峰路径研究至关重要。针对现有研究缺乏全生命周期分析的局限,构建全生命周期-长期能源替代规划系统(LCA-LEAP)耦合模型,以河北省钢铁行业为例,通过基准、低碳和强化低碳3种情景,结合政策文件与技术参数,对2021—2035年碳排放趋势进行预测。研究结果表明:基准情景下碳排放量持续增长;低碳情景2025年达峰,峰值约2.87亿t CO₂;强化低碳情景下通过氢冶金、绿电替代等技术创新,可在2028年达峰,较国家目标提前2年。全生命周期中,生产制造与原材料获取阶段是减排关键,其中绿电替代贡献率大幅度增长。研究强调,政策、技术与市场的协同机制是实现碳达峰的保障,该研究为区域钢铁行业低碳转型提供了量化参考。

在“双碳”目标驱动下,高耗能制造业企业的低碳转型已成为推动高质量发展的重要议题。然而,现有研究多聚焦于静态视角,缺乏对低碳转型全过程动态演进机制的系统探讨。基于资源编排理论,构建包含转型基础、转型资源与转型环境的分析框架,将企业低碳转型划分为初始、发展及成熟3个阶段,以2022年高耗能制造业上市公司为样本,运用定性比较分析方法,分阶段识别驱动企业高水平低碳转型的组态路径,并揭示其跨阶段演进规律。研究发现,单一因素均不构成低碳转型的必要条件,转型成效依赖于多要素协同联动。不同阶段的驱动路径呈现显著差异:初始阶段以外部压力为主导;发展阶段分化为主体驱动、资源驱动与混合驱动3类路径;成熟阶段则转向内部能力主导与内外协同的转型模式。跨阶段比较进一步表明,企业低碳转型呈现出从外部规制驱动到内部能力构建,从单一依赖向多元协同演进等动态特征。

煤炭资源型城市应急管理是应对突发风险的重要手段。基于TOE框架,选取全国40个煤炭资源型城市作为研究对象,运用必要条件分析(NCA)和模糊集定性比较分析(fsQCA)方法,从技术、组织和环境维度分别选取数字基础设施、数据开放水平、组织资源、管理制度、危机事件数和经济发展水平6个条件变量,探讨其对煤炭资源型城市应急管理的联动效应及组态路径选择。研究发现,高水平的煤炭资源型城市应急管理是多种因素协同作用的结果,共有7种组态,根据组态特征可以概括为技术组织联合型、组织环境联合型、协同发力型和组织赋力型4种提升路径。研究有助于理清煤炭资源型城市应急管理的关键因素与限制条件,为因地制宜实施策略提升应急管理水平提供经验证据。

为实现我国2035年国家自主贡献目标,企业亟须引入适配低碳转型需求的资本形态,以有效提升碳绩效。本文以2013—2022年我国A股上市公司为研究对象,从关系型债权和战略型股权2个维度分别探讨了耐心资本对企业碳绩效的影响及传导机制,并进一步检验了绿色创新能力的中介作用。研究结果显示,耐心资本2类形态均能够促进企业碳绩效提升;绿色创新能力在耐心资本与企业碳绩效之间起到中介作用。此外,异质性分析表明耐心资本对碳绩效的促进作用在非国有企业和非重污染行业企业中更显著。研究结论可为企业引入耐心资本、提升碳绩效提供实证支持和理论参考。

“双碳”目标下,传统金融因难以评估碳风险而对企业低碳转型构成融资约束,绿色金融政策则成为关键工具。以2017年绿色金融改革创新试验区政策为准自然实验,构建双重机器学习模型,结合2013—2023年A股上市公司数据,实证检验绿色金融政策对企业低碳转型的影响及作用机制。研究发现:绿色金融政策对企业全要素碳生产率具有整体促进效应;但作用机制存在“双刃剑”特征,一方面政策激励有效助推企业绿色创新,为转型提供核心动力;另一方面政策红利诱发企业“漂绿”行为,对转型形成局部抑制。异质性分析进一步揭示,绿色金融政策对重污染企业虽能产生相对较强的转型推动,但也诱发较高的“漂绿”风险;治理相对完善的企业在该政策下则表现出更低的“漂绿”风险。绿色金融政策驱动企业低碳转型过程中同时存在“助推”与“诱发”效应,未来政策设计应侧重于强化对绿色创新的激励功能,并同步完善对“漂绿”行为的甄别与约束机制。

基于2013—2022年NPP-VIIRS夜间灯光数据和能源统计数据,以广西111个县域为单元,采用空间自相关、地理探测器和地理加权回归模型,探讨广西碳排放的时空演变特征及其影响因素。研究表明:① 2013—2022年广西能源消费碳排放总量增长27.3%,空间格局由“点状零星”向“多核集聚”演变,高值区向南宁、柳州及沿海工业带扩张,低值区稳定于桂西、桂北生态区。② 全局Moran′s I指数由0.37升至0.54,空间正相关性增强,HH型集聚区集中于南宁都市圈。③ 经济发展水平GDP(q=0.67)与能源强度(q=0.40)为碳排放核心驱动因子,其交互作用(q=0.95)凸显高耗能产业与粗放增长矛盾。

文本挖掘作为大数据分析的重要技术,近年来在煤矿事故研究中应用日益深入,为事故致因识别与风险防控提供了方法支撑。为明确煤矿事故分析的研究进展,系统梳理与综合分析文本挖掘在煤矿事故中的研究发展现状,评述用于煤矿事故致因识别与风险防控的不同分析手段和模型。首先,明确煤矿事故分析的概念,并基于期刊论文、学位论文等文献类型,结合其基金支持情况检索相关文献,确定分析范围;然后概述了煤矿事故文本挖掘的研究流程,并重点从3个主题对相关应用进行综述:基于文本特征的煤矿事故致因识别、基于主题模型的煤矿事故隐含知识发现,以及基于多方法融合的煤矿事故分析模型。综述表明,该领域已形成基本理论框架,但在数据融合、语义深度和动态预警等方面仍存在明显局限。为此,未来应着力发展领域自适应的大语言模型,突破多模态数据协同分析技术,构建具备实时推演能力的智能预警体系,从而推动煤矿安全治理模式从事后统计向事前预警的转型,实现安全决策的精准化与智慧化。

以2014—2024年中国A股能源企业上市公司为研究对象,探究能源企业ESG信息披露与企业绩效之间的关系。研究结果表明:① ESG信息披露对企业绩效具有显著正向影响;② 绿色技术创新在ESG信息披露对企业绩效的促进作用中起到部分中介作用;③ 环境规制正向调节ESG信息披露对企业绩效的影响;④ 环境规制与绿色技术创新的动态适配通过赋能创新成果转化,显著强化了ESG信息披露对企业绩效的促进作用;⑤=5\*GB3〖BP)〗 非国有企业ESG信息披露对企业绩效的提升效果比国有企业更显著;在能源行业内部,新能源企业较传统能源企业亦展现出更强的ESG信息披露绩效提升效应。

随着“双碳”目标的推进,高比例新能源接入园区能源系统已成为发展趋势,但新能源出力的随机性与波动性对系统运行经济性与可靠性带来严峻挑战。通过引入热力系统的“虚拟储能”特性与多能互补机制,提出一种面向高比例新能源接入的园区源网荷储一体化配置方法,构建园区容量规划模型。该方法利用热网的热惯性与传输延迟特性平抑电力波动,降低对电化学储能的依赖;并设计多策略改进的斑翠鸟优化算法,提升高维复杂问题的求解能力。仿真结果表明,所提方法在提升系统源荷匹配度的同时,可显著降低系统总成本,验证了其在提升新能源就地消纳能力与运行经济性方面的有效性。

系统回顾了“十四五”期间煤炭行业在产量增长、进口提升、消费攀升及经济效益波动等方面的发展情况,分析了“十五五”时期煤炭行业面临的宏观经济放缓、人口结构变化、生态环境约束、信息技术革新以及新能源加速替代等多重宏观环境变革。研究指出,“十五五”期间煤炭行业将进入深刻转型阶段,呈现兜底保障作用突出、供应西移特点进一步凸显、消费达峰趋势明显、清洁低碳利用成为发展重点等趋势特点。面对当前供大于求、企业普遍亏损的现状,建议行业建立供给侧响应机制、构建以成本为核心的生产体系,推动煤炭行业在保障能源安全的同时实现高质量转型。

发展新质生产力对资源型城市新质转型具有重要意义。基于TOE理论框架,以我国113个资源型城市为样本,整合运用模糊集定性比较分析(fsQCA)与必要条件分析(NCA),基于组态视角探究其新质转型的驱动路径。研究发现:① 资源型城市新质转型路径的形成并非依赖单一必要条件,需要通过联动组合的方式协同驱动实现;② 能源利用效率与产业结构高级化为资源型城市新质转型提供必要推动力;③ 资源依赖是阻碍资源型城市新质转型的关键影响因素。因此,资源型城市的新质转型需通过多要素的整体协同来实现,关键在于驱动能效提升与产业结构高级化,并突破资源依赖的束缚。

煤炭是我国能源安全的“稳定器”和“压舱石”。随着“双碳”目标的稳步推进,煤炭行业加速智能化、数字化转型,推动煤炭装备产业发展迈向新阶段。当前,我国煤炭装备制造体系虽不断完善,高端装备研发也多有突破,但部分重点装备依赖进口的“卡脖子”问题依然突出。剖析煤炭装备产业现状,梳理煤炭装备产业链供应链的“卡脖子”问题,从加强规划引导,推动规模化应用,构建产业协同发展格局;强化配套政策支持,提高煤机装备企业积极性;加大研发投入,突破关键技术瓶颈;强化企业创新主体地位,加速推进科技成果转化;重视科技人才培养,构建“产学研用”创新模式等5方面,提出加快推动煤炭产业高质量发展的措施建议,为煤炭行业转型升级提供坚实装备支撑。

在“双碳”战略持续深化与能源体系绿色转型的宏观背景下,本文选取2010—2023年间中国A股能源密集型企业作为研究样本,构建了一个有调节的中介模型,综合运用Bootstrap方法检验中介路径,并引入工具变量以克服内生性问题,系统考察了ESG表现对企业绿色创新数量与质量的作用机制。研究发现:良好 ESG表现显著促进企业绿色专利申请总量与绿色发明专利数量的提升,该结论在一系列稳健性检验后依然成立。进一步分析发现,财务约束在ESG与绿色创新之间发挥部分中介作用;数字化转型不仅正向调节ESG对绿色创新的直接效应,更通过增强ESG对财务约束的缓解作用强化了该中介路径,体现出“赋能”与“协同”双重特征。异质性分析表明,ESG对能源密集型企业绿色创新的促进作用在国有企业与非东部企业中更为显著。本研究可为能源密集型企业统筹推进 ESG建设与数字化转型、优化绿色创新路径提供参考依据,同时在方法论层面为中介效应与内生性处理提供了更严谨的实证范式。

明晰能源和碳排放流向,是我国能源转型路径设计和“双碳”目标实现的前提和依据。基于2020—2022年能源数据绘制了我国能流图和碳流图,系统分析了中国能源生产、消费和碳排放情况与变化趋势,并研究了多种能源类型与重点行业的能流与碳流变化。结果表明,我国能源生产和消费总量持续增长,2022年达41.29亿tce和50.55亿tce。从能源流向看,煤炭主要流向火电供热的格局没有发生变化;原油99.48%用于炼油,主要产出柴油2.81亿tce和汽油2.15亿tce;天然气在发电供热领域消费呈快速增长趋势,年均增速达3.0%和12.98%。能源转换效率方面,2022年能源损失占可供消费量的31.69%,其中火电转换效率仅为58.34%。从碳流动看,2022年碳排放量116.79亿t,其中煤炭贡献67.29%。从终端部门看,工业是碳排放主要来源,占总排放的67.28%,从能源转换环节看,火力发电占总排放的43.12%。工业部门中,碳排放占比41.48%的电力和36.99%的煤炭是两大主要的碳排放载体。我国亟须加快传统能源低碳化发展和新能源规模化发展,提高能源利用效率,并利用碳捕集与封存等技术实现化石能源的低碳清洁利用。

数字基础设施在提升工业绿色全要素生产率方面发挥着不可替代的作用。基于2010—2022年中国30个省份面板数据,采用双向固定效应、中介效应模型实证分析了数字基础设施对工业绿色全要素生产率的影响。结果表明:数字基础设施能够有效提升工业绿色全要素生产率,并采用更换回归模型、替换解释变量以及缩短时间窗口3种方法结论仍然成立;中介效应结果显示,产业结构优化和绿色技术创新是数字基础设施提升工业绿色全要素生产率的重要渠道;异质性检验结果显示,东部地区的数字基础设施提升效果更加明显;数字基础设施高区的提升效果更加明显,数字基础设施低区的抑制作用更加明显。因此,可进一步提升数字基础设施高区的绿色技术创新能力,加大数字基础设施低区的财政扶持与人才引进力度,避免低端陷阱,以差异化路径释放数字基础设施红利。

在碳中和与极端气候双重背景下,提升区域电力系统对气象扰动的适应能力与高耗能行业的韧性管理,已成为能源安全的重要课题。构建了一个融合特征提取与模型优化的集成预测框架,首先,利用统一信息系数识别与气象高度相关的敏感型行业;随后,结合变分模态分解与样本熵技术提取负荷序列特征,并通过灰色关联分析筛选关键气象变量,构建高相关输入特征集;最后,基于长短期记忆神经网络对各模态序列建模并集成,实现日最大负荷预测。以山东省非金属矿物制品业为例,实证结果显示,该方法在预测精度、趋势拟合与极值响应方面均优于对比模型,具备良好的稳健性与泛化能力。

美国气候能源政策在不同政党执政期间具有明显差异。民主党政府重视清洁能源推广与全球气候治理,而特朗普政府2025年再次执政后继续推行“美国优先”能源战略,主要有以下举措:加强对传统能源的支持;削弱气候政策约束;废除或修改《通胀削减法案》;强调能源安全与地缘政治优先。随着相关政策的逐步实施,中国能源格局将受到重大影响。例如,能源价格波动、进口依赖风险上升、能源转型受阻及产业竞争压力加剧,并对国际能源合作造成冲击。基于以上分析,建议采取应对策略:避免盲目削减化石能源,确保能源安全与经济发展的平衡;加大清洁能源领域的自主创新,提升技术和产业链的自主控制能力;更加积极和主动参与全球气候治理,推动国际合作并贡献中国方案。

新一轮科技革命和产业变革正在兴起,大数据、云计算、人工智能、物联网等技术迅猛发展,为财务数智化转型提供了前所未有的机遇。G集团作为中央骨干能源企业,积极响应党中央关于发展新质生产力的号召,加快推进数智转型,M公司作为G集团的一体化业务龙头单位和窗口单位,积极推动财务应用技术革命性突破、管理要素创新性配置、财务体制机制转型升级,统筹深化财务业务协同数智化转型,抢抓人工智能赋能财务流程再造、财务分析价值挖掘,从销售、采购、内部购销、资金、存货、价值分析六大方面,实现煤炭购销业财场景数据处理可视化、业财流程系统化、分析预警实时化,将结算流、资金流、货物流作为系统监控重点,构建以合规风控为导向、全面赋能业务的业财管控体系,通过财务数智转型推动G集团一体化产业链运行效益、运营效能和运转效率的整体优化,取得了较好的实践成果和推广经验。

构建以新能源为主体的新型电力系统,是中国应对气候变化、实现能源绿色低碳转型的核心举措。基于2015—2023年全国电力系统相关数据,运用系统动力学方法,通过因果回路分析与多情景仿真,探究绿证-碳交易协同政策对新型电力系统各模块关键指标的影响。研究发现:① 绿证政策能够通过绿证核发与交易直接提升新能源项目的经济收益,推动电源结构向清洁化转型;② 碳交易政策侧重碳排放总量管控,能够以碳价信号倒逼高耗能发电企业减排;③ 绿证政策与碳交易政策的有效协同能够促进新型电力系统水平运行效率的提高,并通过价格机制稳定新型电力系统配套市场,进而促进绿证市场、碳交易市场与电力系统的健康运行。结论为推动绿证与碳交易政策形成高效协同机制,从而最大程度促进新型电力系统清洁低碳、安全高效的转型提供了理论依据与实践参考。

煤炭产业智能化、绿色化、融合化升级是巩固实体经济根基、培育能源领域新质生产力的必由之路,而产业链、创新链、人才链(以下简称“三链”)的深度适配是支撑这一进程的核心动力。然而,当前煤炭高校人才培养与三链适配需求存在显著偏差,难以有效支撑产业高质量升级。为破解这一难题,在界定煤炭产业场景下三链内涵与内在作用机理的基础上,结合产业升级需求明确人才素质核心标准,剖析煤炭高校人才培养的现实困境,进而从四大维度构建闭环人才培养路径。研究表明,以三链适配为导向,通过优化培养定位、重构课程体系、优化产教融合体系、升级评价体系,可推动煤炭高校实现人才链与产业链、创新链的深度适配,为煤炭产业高质量升级提供坚实的人才保障与智力支撑。

本文以2011—2023年A股上市公司为样本,实证研究数字金融对企业碳排放强度的影响效应及内在作用机制。研究发现:① 数字金融的发展能够显著抑制企业碳排放强度的提升,且这一核心结论在经过多项稳健性检验后仍保持稳健可靠;② 数字金融可以通过降低企业融资效率、推动企业技术创新来降低企业的碳排放强度;③ 通过异质性检验发现在高科技行业企业和资产密集型企业,数字金融对企业碳排放强度均产生负向影响但影响大小存在差异。因此,未来应着力升级数字金融基建并构建协同生态,疏解企业减排融资约束、赋能技术创新,针对行业异质性实施差异化支持,实现全行业降碳覆盖。

选取2013—2023年的省级面板数据,构建空间杜宾模型,运用准极大似然法考察我国产业结构扭曲对能源强度的影响。结果发现,中国省域间能源强度依赖性较强,尽管产业结构扭曲并未直接影响能源强度,但其间接效应却对能源强度带来了显著的负面影响。能源价格、城镇化水平、外商直接投资等因素有助于抑制能源强度,而技术进步对能源强度无明显影响。因此,为降低能源强度,必须加快构建竞争性能源市场,促进生产要素跨产业、跨区域流动,致力于消除产业结构扭曲,建立市场化的能源价格形成机制,调整能源价格,提升能源应用的技术效率,加快推进城镇化建设,优化引资结构。