Geosci. Front. | 揭示SDG的边际驱动机制：基于KRLS机器学习的人工智能技术与太阳能效应分析

本研究背景聚焦于现有量化人工智能对可持续发展目标影响的研究常依赖不准确的替代指标，且仅关注环境和增长指标无法全面反映AI对SDGs的整体贡献。研究目的旨在通过KRLS机器学习方法揭示2000至2022年间十大经济体中人工智能和太阳能对SDG指数的直接边际影响。研究结论显示：人工智能对SDG指数总体具有正向平均边际影响，但在不同分位数存在差异——在低分位数（如第25分位数）会阻碍SDG进展，而在高分位数（第50和第75分位数）则呈现显著促进作用；太阳能始终对所有分位数的SDG指数产生积极边际效应；经济全球化和制度生产力与SDG指数呈正相关，而经济增长则表现出负向边际效应。