数字金融与碳排放:基于微观数据和机器学习模型的研究OA北大核心CSSCICSTPCD
Digital finance and carbon emissions:an empirical test based on micro data and machine learning model
数字金融发展新阶段,中国同时正在进行碳达峰、碳中和的深刻变革.基于2000—2019年城市面板、工业企业等数据库匹配的多维微观数据样本,首先运用传统计量模型,结合R语言地理坐标系统和爬虫等前沿技术构建相应指标,从多个角度实证研究数字金融如何影响碳排放.然后,运用Python机器学习模型开展数字金融对碳排放的真实非线性效应研究.实证结果显示:①数字金融对地区总体碳排放量具有显著降低作用,而且通过了工具变量法等稳健性检验.②机制检验首次验证发现,数字…查看全部>>
王元彬;张尧;李计广
对外经济贸易大学国际发展合作学院,北京100029对外经济贸易大学对外开放研究院国际经济研究院,北京100029对外经济贸易大学对外开放研究院国际经济研究院,北京100029
管理科学
数字金融碳排放数字产业化产业数字化机器学习
《中国人口·资源与环境》 2022 (6)
1-11,11
国家社科基金后期资助项目"中国汽车产业国际竞争力评价及提升路径研究"(批准号:19FJYB047)对外经济贸易大学国内外联合培养研究生项目资助.
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