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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ASDS</journal-id><journal-title-group><journal-title>Applied Statistics and Data Science</journal-title></journal-title-group><issn>3066-8433</issn><eissn>3066-8441</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ASDS.2025050009</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>基于“金融-技术-能源”耦合协调度的长江经济带碳达峰路径研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/ASDS/1/5/10.61369/ASDS.2025050009</url><author>张甜,徐小雅,李翰芳</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>1</volume><issue>5</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-07-20</published-time></date></history><abstract>以长江经济带作为研究对象，首先通过耦合协调度模型研究碳排放与金融、技术、能源各个系统的整体与内部关系，考虑到11个省市的现有协调程度差异较大，故根据耦合协调度利用K-means 聚类对长江经济带进行了分类，依据各类别现有的协调发展水平设定相对应的政策干预情景。随后将灰色预测模型和二元回归模型相结合作为碳排放的预测模型，以此来预测在基准情景和政策干预两种情景下的长江经济带11个省市各自的碳达峰情况。实证结果表明：从政策干预的效果来看，相较于基准情景，政策干预下的二氧化碳排放量均得到较好的控制。从达峰情况来看，本文将11个省市的达峰情况分成了四类，其中第四类（两种情景下均无法在2035年碳达峰）城市政府应该出台更加严格的绿色金融转型、技术改革和能源产业优化的政策。</abstract><keywords>碳达峰,耦合协调度模型,灰色预测模型,情景分析</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1]International Energy Agency（IEA）. Energy Balance flows and the 2006 IPCC Guidelines.&amp;nbsp;[2] 中华人民共和国国务院. 强化应对气候变化行动&amp;mdash;&amp;mdash;中国国家自主贡献[EB/OL].&amp;nbsp;[3] 李培林.2018年中国社会形势分析与预测 [N].中国社会科学院院报，2018-01-22(001).&amp;nbsp;[4] 余碧莹，赵光普，安润颖等.碳中和目标下中国碳排放路径研究[J].北京理工大学学报(社会科学版)，2021(2):17-24.&amp;nbsp;[5] 张保留，吕连宏，吴静等.农村居民生活碳达峰路径及对策[J].环境科学研究，2021(5):1-14.&amp;nbsp;[6] 王雪同，鲁垠涛，姚宏，等.中国制造业碳排放影响因素分析及碳达峰预测研究[J].生态经济，2025，41(06):34-40+53.&amp;nbsp;[7] 梁力军，马梦泽，冯江林.基于STIRPAT模型的山地城市碳达峰预测与实证：以重庆市数据为例[J/OL].环境科学，1-14.&amp;nbsp;[8] 杨青，江宇航，吴婵媛，等.基于CNN&amp;ndash;LSTM&amp;ndash;Attention的中国省域交通运输业碳达峰预测研究[J/OL].安全与环境学报，1-12.&amp;nbsp;[9] 王诚，王晓娟.长江经济带碳排放效率：测度与分析[J].统计与决策，2022，38(17):82-85.&amp;nbsp;[10] 李在军，尹上岗，姜友雪等.长三角经济增长与碳排放异速关系及形成机制[J].自然资源学报，2022，37(06):1507-1523.&amp;nbsp;[11] 邹秀清，杨林茵，孙学成，等.长三角城市群碳达峰水平测度、时空演变及影响因素研究[J/OL].软科学，1-14.&amp;nbsp;[12] 刘合林，徐颖，唐永伟，等.长江经济带省级行政单元碳达峰的多情景预测[J].长江流域资源与环境，2025，34(03):467-478.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
