重塑研发体系、推动清洁能源发展，迈向净零排放：针对法国的机器学习分析

《Renewable Energy》：Rewiring R&D, Clean Energy, and the Road to Net Zero: A Machine Learning Analysis for France

环境可持续性研究：法国1985-2022年能源效率研发投入与低碳能源消费的影响分析，采用LSTM和ANN模型揭示公共研发支出贡献率约25%，与经济增长或低碳能源协同使LCF提升近三倍，强调技术创新与清洁能源协同效应，为欧洲气候中和目标提供政策支持。

　　

Cosimo Magazzino|Abdullah Emre|Mehmet|Tulia Gattone

意大利罗马三大学政治科学系

摘要

本研究探讨了1985年至2022年间，法国在能源效率研发（R&D）投资和低碳能源消费扩展对环境可持续性的影响。可持续性通过负荷容量因子（LCF）来衡量，该因子反映了生态压力与生物承载能力之间的平衡。我们采用机器学习（ML）方法，包括人工神经网络（ANNs）和长短期记忆（LSTM）模型，评估了宏观经济、能源和环境因素的相对作用。结果表明，公共对能源效率R&D的支出是最重要的驱动因素，约占LCF变化的25%。部分依赖性分析进一步显示，当此类投资水平较高时，如果伴随着强劲的经济增长或显著的低碳能源使用，LCF会比低投资情景提高近三倍，这表明两者之间存在相互促进的效果。这些发现表明，技术创新和更清洁的能源使用最好结合使用，而不是单独实施。通过提供关于R&D预算和低碳能源消费在塑造法国环境能力方面共同作用的首个长期时间序列证据，本研究为专注于持续投资于效率和清洁技术的政策提供了定量支持。研究结果与欧洲气候中和目标高度一致，同时为将经济增长与长期可持续性相结合的财务策略提供了指导。

引言

《巴黎协定》提出到2050年实现净零温室气体排放的目标，这与可持续发展目标（SDGs）相关联，但进展并不均衡，且工业和能源领域的二氧化碳排放持续上升。可持续性要求经济成长、能源使用和创新方式发生根本性变化，不能仅仅关注减排。根据对土耳其的研究，尽管贸易开放和城市化可以减轻这些影响，但生态足迹仍受到GDP、能源消耗和预期寿命等社会经济因素的显著压力[1]。来自新兴经济体的实证研究表明，能源转型非常复杂。这些转型和严格的政策旨在降低环境危害，但其效果可能好坏参半。不同国家和政策类型之间的结果差异很大。根据经济合作与发展组织（OECD）成员国的研究，改善资源利用和采用绿色技术可以显著降低生态足迹，同时人口密度等人口因素也会产生影响。这些发现表明，技术创新和系统性因素共同作用于环境绩效。总体而言，实现气候中和需要能源转型、社会经济系统和创新监管的结合。理解增长和政策的效应高度依赖于具体背景至关重要。

公共对研发（R&D）的投资已成为推动清洁能源转型的最强有力工具之一。来自九个欧盟（EU）国家的证据表明，能源效率和可再生能源的R&D能够降低二氧化碳（CO₂）排放，这种效应在排放分布的中位数和较高水平上都十分显著[4]。对十六个OECD经济体的相关分析也证实，能源效率、可再生能源的部署和技术改进提升了生态质量，但经济增长却产生了负面影响[5]。这些结果表明，如果我们希望在生态可持续性和经济增长之间取得平衡，就必须继续投资于创新。

在欧盟成员国中，法国的案例尤为引人注目。如图1所示，公共对能源效率研发（R&D）的支出从1985年的481.35亿美元增加到2022年的5737.5亿美元。这些投资支持了法国从化石燃料向可再生能源和核能（统称为低碳能源，LOW）的转型。EEREDB与LOW的结合通过更清洁的生产方式在改善环境质量方面发挥了关键作用。来自高收入经济体的最新证据表明，能源效率投资、清洁能源的采用与长期生态质量之间存在密切联系[5]。

法国在EEREDB方面的领导地位尤为重要。效率提高了CO₂排放，并通过减少对化石燃料的依赖增强了能源安全。由于地缘政治不稳定，这一关切在欧洲日益凸显[6]。图1展示了LOW、EEREDB和负荷容量因子（LCF）随时间的变化趋势。LCF是环境可持续性的指标，定义为一个国家的生物承载能力与其生态足迹的比率。这些指标共同反映了法国向更可持续能源结构转型的过程，也是本研究的核心问题：公共对EEREDB的投资，以及LOW，如何影响法国的环境可持续性？

近年来，LCF作为生态可持续性的有力指标得到了认可，因为它同时反映了生态供应和人类需求。加拿大的证据表明，化石燃料的R&D可以降低LCF，而核能的R&D有助于环境改善。在德国，可再生能源和能源效率的R&D都提升了生态质量，尽管核能R&D的效果较弱。德国的进一步分析（包括人工智能技术）显示了非线性和不均匀的环境结果。这表明技术和能源的改进对可持续性的影响是线性模型无法解释的。这些结果突显了现有方法的局限性，并强调了将生态容量指标与R&D联系起来的重要性。

其他领域的综合方法也指向了相同的方向。根据摩洛哥农村学校的一项研究，通过多目标优化结合生物基绝缘材料、遮阳和屋顶植被，可以在多种气候条件下将建筑效率提高18%至35%[10]。这个例子展示了将技术创新整合到更大可持续性系统中的气候敏感策略的潜力，尽管这些策略超出了国家R&D预算的范围。

本研究提出了一个评估生态可持续性路径的框架，将机器学习（ML）预测技术与LCF相结合。法国是一个有效的例子，因为它长期致力于EEREDB，并显著转向了LOW。方法上采用了长短期记忆（LSTM）算法，这是一种专为时间序列数据设计的深度学习（DL）模型，用于捕捉宏观经济、能源和环境变量之间的非线性互动。为了提高可解释性，我们使用了部分依赖性图（PDPs），并通过人工神经网络（ANNs）作为补充基准进行验证。

这一设计在四个方面丰富了现有文献：首先，它使用LCF作为衡量可持续性的完整指标，同时反映了生态承载能力和人类压力；其次，将法国在EEREDB上的大规模投资置于长期可持续性的更大背景中；第三，应用LSTM模型和PDPs提供了关于生态可持续性驱动因素非线性的新证据；第四，通过ANN建模验证了研究结果。这种创新将复合生态指标与基于ML的预测相结合，首次提供了EEREDB和LOW共同影响法国LCF的时间序列证据。通过将生态指标与灵活的预测相结合，该研究提供了一个可复制的框架，对于调整财务策略和政策目标以实现气候中和目标具有明确意义。

本文的其余部分结构如下：第2节回顾了理论背景和相关实证文献，指出了关键空白；第3节介绍了数据集、变量定义和ML框架，包括LSTM方法论和PDPs的构建；第4节讨论了基于LSTM模型的主要实证发现；第5节使用ANN模型进行了稳健性检验，以确保结果的可靠性；第6节讨论了这对法国环境和能源转型的政策意义。

章节摘录

理论背景

在环境经济学中，可持续性通常通过研究收入、能源和环境质量之间的联系来探讨。Grossman和Krueger[11]在其开创性工作中研究了人均收入与各种环境指标（如河流和城市空气污染）之间的联系。他们的分析表明，增长并不总是导致环境质量的持续下降，而是呈现出倒U形曲线。

数据和实证策略

本研究关注能源效率投资、低碳能源使用与环境可持续性之间的联系，使用了1985年至2022年的法国年度数据。主要变量是LCF，这是一个衡量生态足迹与生物承载能力比率的常用指标。

为了建模LCF的决定因素，我们开发了一个基线模型，其中包含了一组经济、政策和结构变量。

主要结果和讨论

本研究的结果部分深入解释了PDPs以及LSTM模型在预测LCF（一个综合环境可持续性指标）方面的表现。图4和图5展示了主要预测变量与目标变量LCF之间的相互作用，以及LSTM模型在训练过程中的表现。

稳健性检验

使用ANN架构进行的稳健性检验进一步增强了通过LSTM模型获得的主要结果的可靠性。图6展示了ANN的结构，它由输入层、两个隐藏层和一个对应于LCF的输出节点组成。经过超参数调整后，最佳架构为7:7:5:1。

结论

本研究基于这样的观点：我们使用能源和进行创新投资的方式会影响环境可持续性。这在考虑《欧洲绿色协议》、《巴黎协定》和SDGs等全球协议时尤为重要。分析依赖于EKC假说，这一假说在研究中引发了大量讨论。早期研究质疑了收入与环境损害之间倒U形关系的观点。

CRediT作者贡献声明

Abdullah Caglar：撰写——初稿撰写、监督、项目管理、概念构思。Mehmet Ulug：撰写——初稿撰写、概念构思。Cosimo Magazzino：撰写——审稿与编辑、可视化、验证、监督、项目管理、方法论、资金筹集、数据分析、概念构思。Tulia Gattone：撰写——审稿与编辑、软件使用、资源管理、方法论、调查、数据分析

未引用参考文献

[2], [3], [8], [9], [25], [35]。

利益冲突声明

作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系

致谢

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