机器学习模型预测亚洲经济体绿色技术进步：混合深度集成方法在GDP与CO2排放预测中的应用与比较研究

本研究针对亚洲经济体经济增长与环境损害间的复杂非线性关系，提出一种新型混合深度集成（HDE）模型，整合多元线性回归（MLR）、随机森林（RF）和梯度提升回归（GBR）等机器学习算法，精准预测GDP增长和CO2排放动态。结果表明，HDE模型在均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）上均优于传统单一模型，证实其能有效捕捉劳动力、资本、能源效率与可再生能源等多因素间的交互效应，为区域绿色技术创新和可持续发展政策提供数据驱动的决策支持。

　　

在全球气候变化的紧迫背景下，经济增长与环境可持续性之间的平衡已成为亚洲新兴经济体面临的核心挑战。尽管工业化和能源消费推动了许多国家的财富积累，但随之而来的二氧化碳（CO₂）排放加剧了环境污染和生态退化，尤其在经济快速增长的东南亚地区。传统经济模型往往依赖线性假设和统计方法，难以捕捉多变量间复杂的非线性关系，导致预测精度不足和政策指导性有限。为此，越来越多的研究开始探索人工智能（AI）与机器学习（ML）技术在环境经济预测中的应用潜力。

在这一背景下，Elsadig Musa Ahmed、Khalid Eltayeb Elfaki和Eimad Abusham开展了一项创新研究，旨在通过先进的机器学习模型预测亚洲经济体的绿色技术进步路径。该研究聚焦于劳动力（L）、资本（K）、能源使用效率（EE）、可再生能源消费（RE）与经济增长（GDP）及CO₂排放之间的动态关系，并发表于《Sustainable Futures》。研究团队提出了一种混合深度集成（Hybrid Deep Ensemble, HDE）框架，融合了多元线性回归（Multiple Linear Regression, MLR）、随机森林回归（Random Forest Regression, RF）和梯度提升回归（Gradient Boosting Regression, GBR）作为基础学习器，以多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）作为元学习器进行最终预测，显著提升了复杂经济环境系统的模拟能力。

为开展研究，作者使用了2000–2020年间亚洲八个经济体（包括马来西亚、菲律宾、印度尼西亚、泰国、韩国、中国、印度和日本）的平衡面板数据。数据来源包括世界银行（World Bank）的宏观经济与环境指标，以及英国石油公司（BP）的能源消费数据。关键变量包括劳动力规模、固定资产形成总额、可再生能源消费占比、人均GDP（以2015年不变美元计算）、初级能源消费（衡量能源效率）以及人均CO₂排放量（衡量环境损害）。研究采用多种机器学习技术，包括基于袋装集成的RF、基于提升集成的GBR、传统线性模型MLR，以及新提出的HDE模型，并通过均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）评估模型性能。此外，作者还计算了绿色全要素生产率（Green Total Factor Productivity, GTFP）和碳全要素生产率（Carbon TFP, CTFP）作为技术进步和环境效率的指标。

3.1. 数据来源与处理

研究使用的数据覆盖了亚洲主要经济体2000–2020年的年度指标，所有变量均进行对数化处理以降低异方差性，确保模型稳定性和解释一致性。

3.2. 机器学习模型构建

HDE模型通过堆叠（stacking）策略整合了RF、GBR和MLP的预测结果，使用MLR作为元学习器生成最终输出。该框架能够同时捕捉线性和非线性关系，并通过残差优化和特征重要性分析提高泛化能力。

3.3. 随机森林回归（RF）

RF通过构建多棵决策树并平均其预测结果来减少过拟合，提供变量重要性评分，显示CO₂排放和可再生能源是影响GDP的最主要因素。

3.4. 梯度提升回归（GBR）

GBR通过迭代优化残差误差逐步改进预测，在GDP和CO₂预测中均表现出最低误差，尤其擅长学习变量间的细微非线性模式。

3.5. 多元线性回归（MLR）

作为基线模型，MLR提供了变量间的线性系数估计，但其假设限制导致在复杂数据中表现较差，残差分析显示其拟合能力有限。

3.6. 混合深度集成（HDE）模型

HDE模型通过融合多个基础学习器的优势，在Meta回归层整合预测，实现了最佳预测精度和稳健性，其残差分布接近正态且无明显模式，表明模型具有优越的校准能力。

4.1. 经济增长（GDP）预测

所有模型中，HDE在GDP预测上达到最低误差（MAE=0.0390, RMSE=0.0518），显著优于MLR（MAE=0.3897）和单一集成模型。变量重要性分析表明，CO₂排放和可再生能源消费是影响GDP的最主导因素，而劳动力和资本的作用相对较小。

4.2. 环境质量（CO₂）预测

在CO₂排放预测中，HDE同样表现最优（MAE=0.0465）。可再生能源和经济增长被识别为最关键变量，其中可再生能源对减排有积极贡献，而经济扩张则伴随排放增加。能源效率显示出一定的回弹效应，即效率提升可能因消费增加而部分抵消减排收益。

4.3. 残差行为与模型拟合

通过方差膨胀因子（VIF）分析，发现劳动力、能源效率和可再生能源变量间存在多重共线性，但树型集成模型对此不敏感。残差诊断显示HDE的误差分布最接近随机，无明显趋势，验证了其统计可靠性。

4.4. 绿色生产率分析

通过GTFP和CTFP计算，研究发现亚洲经济体的绿色技术进步总体呈正向增长，主要得益于资本和劳动力的投入，以及可再生能源和能源效率的改善。然而，CO₂排放与经济增长间的正向关系也印证了环境库兹涅茨曲线（EKC）的假设，即发展初期环境压力随经济扩张而上升。

该研究通过机器学习模型系统揭示了经济与环境指标间的复杂相互作用。结论表明，CO₂排放是经济增长最显著的影响因子，而可再生能源则是抑制排放、促进可持续发展的关键。混合深度集成（HDE）框架因其优越的预测精度和稳健性，成为政策模拟和情景分析的有力工具。研究强调，通过机器学习方法可以更精准地评估政策效果，例如动态碳定价、可再生能源投资导向和能效改进策略，从而帮助政府和国际组织设计更有效的绿色增长路径。这一成果不仅推动了环境经济学的方法创新，也为实现联合国可持续发展目标（SDG7清洁能源、SDG13气候行动和SDG8经济增长）提供了实证支持。