基于神经网络回归模型的金融化与能源转型影响碳排放的机制研究
DOI: https://doi.org/10.64083/STE2511004
作者
靳卉珍，潘文超，周芳检
摘要
在“碳达峰”、“碳中和”的全球能源转型升级的背景下，深入剖析金融化与能源转型进程中碳排放的关联机制成为当下亟待解决的问题。基于此，本研究采用新的面板数据回归方法PCSE（Panel-Corrected Standard Errors Regression，面板校正标准误回归）与FGLS（Feasible Generalized Least Squares，可行广义最小二乘法），结合神经网络回归KRLS（Kernel-based Regularized Least Squares，核正则化最小二乘法）的方法对碳排放的影响因素进行研究，研究结果表明：（1）城镇化率、原煤消耗量、金融业GDP占比与碳排放强度呈正相关关系；金融业GDP、GDP、和原油消耗量与碳排放强度呈负相关关系。（2）GDP、外商直接投资、金融业GDP、金融业GDP占比和原煤消耗量对碳排放量有正向影响；城镇化率和原油消耗量对碳排放量有负向影响。研究结果为制定科学的金融支持能源转型政策以及有效降低碳排放提供了量化依据与决策建议。
关键词
碳排放量；PCSE；FGLS；KRLS；回归估计
