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中国矿产资源租金对经济绩效、绿色能源和环境政策的响应：ML和ANN输出的组合

作者

上市的：
  • 陈，付
  • 苏尼尔·蒂瓦里
  • 卡梅尔·西·穆罕默德
  • 霍伟东
  • Pawe Jamróz

摘要

矿产资源租金与经济绩效、绿色能源和环境政策的关系至关重要，因为它可能会影响一个国家对待福利和环保的方式。本文利用机器学习（ML）和人工神经网络（ANN）对中国矿产资源的经济增长、生产者价格指数、市场价格、环境政策严格性指数（EPSI）和绿色能源进行了预测。ML和ANN的输出表明，季度矿产资源租金变化对经济表现和可再生能源使用的动态变化的响应程度如何。平均绝对百分比、均方、均方根和均方根绝对误差以及决定系数的数据突出了ML实验与ANN实验相比更关键的预测精度。尽管中国拥有丰富的自然资源，但有必要有效利用这些资源，以实现长期的环保绩效。除了比较ML和ANN的结果外，它还提供了因果关系结论和政策含义。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:eee:jrpoli:v:81:y:2023:i:c:s0301420723000156
    内政部：10.1016/j.resourpol.2023.103307
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