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(劉秀麗)數量經濟方法與經濟資源環境協調發展研究
2020-05-13 | 編輯:

  科學正確地認識經濟-資源-環境之間相互作用的規律,對于解決經濟與資源環境協調發展之間的突出問題,實現可持續發展具有重要戰略意義。劉秀麗與合作者在該領域進行了系統性研究,取得了一系列科研進展。      

  劉秀麗構建了一種投入產出分析方法與神經網絡反向傳播模型相結合的組合預測模型,以預測分行業能源消費量;建立了海水淡化業投資的宏觀經濟與環境影響測算模型;創建了一個與多種廢棄物處理管理模式集成的投入占用產出模型,以評估廢棄物處理管理模式對每個部門產品的價格直接和間接影響;建立了考慮氣候因子和政策變量的山東糧食產量預測模型;開發了我國5類需水量的年度預測模型;與合作者將這些模型應用于中國、美國、西班牙等國的經濟與資源環境協調發展研究中。 

  劉秀麗為第一作者主導完成的2012-2019年“山東糧食產量預測報告”的平均絕對預測精度為99.1%。中央農村工作領導小組辦公室與山東省農業廳分別于2015.52018.6就當年的“山東糧食產量預測報告”寫來感謝信,評價該報告“……對我們評估預測糧食產量、制定下一步的糧食產銷政策具有重要參考價值……”。劉秀麗為第一作者主導完成的2014-2018年我國需水量的絕對預測精度從97.8%提升至99.2%,達到國際領先水平,提出的關于確保我國水安全的四條建議被納入國辦發2016(2)號文件中。需水量的預測發布結果被人民網[1]、中國經濟網[2]、新浪新聞[3]等報道百余次。   

  研究成果發表于Energy, Journal of Cleaner Production, Desalination, The Annals of Regional Science等國際頂級期刊,被諾貝爾獎獲得者、美國加州大學伯克利分校Daniel M. Kammen教授、投入產出領域頂級期刊Economic Systems Research的主編Manfred Lenzen教授、南非工程院院士Heyns P.S.等引用并給予好評。相關政策研究報告中26篇獲得國家主要領導人的批示,為中央和地方政府的管理決策提供了科學的參考依據。 

   

  參考文獻: 

[1] Xiuli Liu, Ana Salome Garcia Muniz, Blanca Moreno, A Grey neural network and input-output combined forecasting model. Primary energy consumption forecasts in Spanish economic sectors, Energy, 2016, 115:1042-1054. 

[2] Qingrong Zou, Xiuli Liu (Corresponding Author), Economic effects analysis of seawater desalination in China with input-output technology, Desalination, 2016, 380:18-28.  

[3] Xiuli Liu (Corresponding Author), Geoffrey Hewings, Shouyang Wang, Evaluating the impacts of waste treatment management modes on each sector's price in a macro economic system, Journal of Cleaner Production, 2018, 200:188-195. 

[4] Xiuli Liu (Corresponding Author), Geoffrey Hewings, Identification of changes in the economic interactions among sectors for Chicago economy using feedback loop analysis, The Annals of Regional Science, 2019, 62:637-655. 

 

 

  


  [1] http://world.people.com.cn/n/2015/0123/c157278-26439015.html 

  [2] https://baijiahao.baidu.com/s?id=1655140076294691307&wfr=spider&for=pc 

  [3] http://news.sina.com.cn/c/2018-01-18/doc-ifyqtycw9366697.shtml 

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