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《管理世界》关于双重机器学习的研究

《管理世界》关于双重机器学习的研究 数据皮皮侠
2025-07-25
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导读:随着数字化转型深度演进,因果推断方法论正经历革命性突破,学界对机器学习赋能政策评估、机制检验与反事实预测的交叉
随着数字化转型深度演进,因果推断方法论正经历革命性突破,学界对机器学习赋能政策评估、机制检验与反事实预测的交叉研究蓬勃兴起。机器学习与因果推断的融合应用,这一前沿研究范式,催生大量发表于《经济研究》《管理世界》及国际顶刊的标杆成果,已成为经管社科研究的核心利器与新浪潮。为此,我们匠心打造Stata机器学习与因果推断专题课程。
本期我们推荐《管理世界》佳作:《电力需求响应信号与新能源制造企业绩效》,该文利用双重机器学习方法的改进应用考察了新能源制造企业绩效变化,值得一看。

摘要

在碳中和背景下,电力系统运行模式由“源随荷动”加速向“源网荷储”智能互动转变。这既突出了电力需求响应在调节和优化资源配置中的重要作用,也对支撑新型电力系统建设的新能源制造业发展提出了更高要求。

该文聚焦尖峰电价机制这一强烈的需求响应信号,利用双重机器学习方法的改进应用以及风电和光伏制造业样本考察了电力需求响应信号对新能源制造企业绩效的影响。

研究发现,尖峰电价机制显著改善了风电和光伏制造企业的经营绩效。其背后机理是:尖峰电价机制一方面释放了风光制造市场的需求扩张信号,推动企业增加投资以拓宽市场,实现规模上的扩容发展;另一方面,也传递了风光制造产品的需求偏好转变信号,激励企业加快数字创新以提升供给质量,实现技术上的迭代升级。进一步分析表明,尖峰电价机制释放的市场信号越强,或风电和光伏设备产品的市场潜力越大,尖峰电价机制对风光制造企业绩效的改善作用就越明显;当企业面临的创新压力更大,或企业自身的创新能力更强时,尖峰电价机制的绩效提升作用也更加突出。

该文不仅为健全适应新型电力系统的电价机制提供了学理支持,而且为推动新能源产业高质量发展的政策设计提供了思路启示。

关键词

需求响应信号;新能源制造业;企业绩效;尖峰电价机制;双重机器学习;

文献来源

孙传旺,占妍泓,徐梦洁.电力需求响应信号与新能源制造企业绩效[J].管理世界,2024,40(12):185-203.DOI:10.19744/j.cnki.11-1235/f.20241025.001.

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