汤铃，中国科学院大学经济与管理学院特聘教授、博士生导师；入选2个国家级人才计划、中国科学院人才引进计划，荣获国家自科基金优秀青年基金、北京自科基金杰出青年基金，持续入选爱思唯尔“中国高被引学者（应用经济学）”、美国斯坦福大学发布的“全球前2%顶尖科学家榜单”。研究领域主要包括大数据分析、人工智能（AI）建模、预测理论与方法、经济模拟仿真、能源经济与管理等。先后主持了国家自然科学基金委青年科学基金项目、优秀青年基金项目、面上基金项目等国家级项目。在国内外重要学术期刊发表期刊论文120余篇，专著2部，其中Nature Energy（Nature子刊）、Nature Climate Change（Nature子刊）、Nature Sustainability（Nature子刊）、One Earth（Cell姊妹刊）、Scientific Data（Nature子刊）、Cell Reports Sustainability（Cell 子刊）、Applied Energy、Energy Economics、Energy 、International Journal of Forecasting、Journal of Forecasting、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering、Environmental Science & Technology等SCI/SSCI期刊论文80余篇；近10篇次论文入选ESI“热点论文”、ESI“高被引论文”、Elsevier“25篇热点论文”和Elsevier“高被引论文”。获得教育部高等学校科学研究优秀成果奖二等奖和三等奖、青海省科学技术进步二等奖、四川省科学技术进步奖二等奖、中国科学院优秀博士学位论文奖、中国科学院院长特别奖、国家经济信息系统优秀研究成果奖二等奖等近10项省部级奖项。

   

120100-管理科学与工程
020208-统计学
020205-产业经济学

大数据分析
人工智能建模
经济系统仿真

2007-09--2012-07   中国科学院科技政策与管理科学研究所   管理学博士
2002-09--2006-07   中国农业大学   工学学士

   

2023-02~现在, 中国科学院大学经济与管理学院, 教授
2021-03~2023-01,北京航空航天大学经济管理学院, 教授
2018-01~2021-02,北京化工大学经济管理学院, 教授
2012-07~2017-12,北京化工大学经济管理学院, 副教授

2024-10-19-今,中国运筹学会, 副秘书长
2022-08-30-今,中国系统工程学会青年工作委员会, 副主任
2021-09-25-今,中国优选法统筹法与经济数学研究会青年工作委员会, 主任
2021-09-23-今,中国运筹学会决策科学分会, 副秘书长

预测理论与方法
资源与环境经济前沿专题

   

（1） 教育部第八届高等学校科学研究优秀成果奖（人文社会科学）, 二等奖, 部委级, 2020
（2） 四川省科学技术进步奖, 二等奖, 省级, 2017
（3） 青海省科学技术进步奖, 二等奖, 省级, 2017
（4） 第七届高等学校科学研究优秀成果奖（人文社会科学）, 三等奖, 部委级, 2015
（5） 中国科学院优秀博士学位论文奖, , 部委级, 2013
（6） 中国科学院院长奖, 特等奖, 部委级, 2012
（7） 国家经济信息系统优秀研究成果奖, 二等奖, 部委级, 2010

   

（ 1 ） “多属性-多尺度-多阶段”视角下国际油价波动预测与其经济影响评估方法研究, 负责人, 国家任务, 2020-01--2023-12
（ 2 ） 大气污染和温室气体预测与协同管控, 负责人, 地方任务, 2021-12--2024-12
（ 3 ） 数据特征驱动的清洁能源市场预测理论方法及其应用, 负责人, 国家任务, 2014-01--2016-12
（ 4 ） 能源经济与政策分析, 负责人, 国家任务, 2017-01--2019-12
（ 5 ） 中组部国家“万人计划”青年拔尖人才项目——能源经济与政策分析, 负责人, 国家任务, 2017-01--2019-12
（ 6 ） 碳达峰碳中和目标实现与“美丽中国”建设路径研究, 负责人, 国家任务, 2023-11--2028-11

（1）国家“万人计划”领军人才，2023（中组部）
（2）国家优秀青年基金获得者，2017（国家自然科学基金委）
（3）国家“万人计划”青年拔尖人才，2017（中组部）
（4）北京杰出青年基金获得者，2022（北京市自科基金委）
（5）中国高被引学者（应用经济学），2021-2023（爱思唯尔）
（6）全球前2%顶尖科学家，2019-2023（美国斯坦福大学）

1. Ling Tang, Junai Yang, Jiali Zheng, Xinlu Sun, Lu Cheng, Kehan He, Ling Li, Jinkai Li*, Wenjia Cai, Shouyang Wang, Paul Drummond, Zhifu Mi*. Assessing the impacts of fertility and retirement policies on China’s carbon emissions. Nature Climate Change, 2024, https://www.nature.com/articles/s41558-024-02162-4. (SCI, Q1, 29.6) Nature子刊
2. Ling Tang, Jiabao Qu, Zhifu Mi*, Xin Bo*, Xiangyu Chang, Laura Diaz Anadon, Shouyang Wang, Xiaoda Xue, Shibei Li, Xin Wang, Xiaohong Zhao. Substantial emission reductions from Chinese power plants after the introduction of ultra-low emissions standards. Nature Energy, 2019, 4(11): 929-938. (SCI, Q1, 67.439) Nature子刊
3. Xin Bo, Min Jia, Xiaoda Xue, Ling Tang*, Zhifu Mi*, Shouyang Wang*, Weigeng Cui, Xiangyu Chang, Jianhui Ruan, Guangxia Dong, Beihai Zhou, Steven J. Davis. Effect of strengthened standards on Chinese ironmaking and steelmaking emissions. Nature Sustainability, 2021, 4(9): 811-820. (SCI/SSCI, Q1, 27.157) Nature子刊
4. Ling Tang, Jianhui Ruan, Xin Bo*, Zhifu Mi*, Shouyang Wang, Guangxia Dong, Steven J. Davis. Plant-level real-time monitoring data reveal substantial abatement potential of air pollution and CO₂ in China’s cement sector, One Earth, 2022, 5: 892-906. (SCI/SSCI, Q1, 14.944) Cell姊妹（sister）刊
5. Ling Tang, Xiaoda Xue, Jiabao Qu, Zhifu Mi*, Xin Bo*, Xiangyu Chang, Shouyang Wang, Shibei Li, Weigeng Cui, Guangxia Dong. Air pollution emissions from Chinese power plants based on the continuous emission monitoring systems network. Scientific Data, 2020, 7: 325 (SCI, Q1, 8.501) Nature子刊
6. Ling Tang*, Chengyuan Zhang, Ling Li, Shouyang Wang. A multi-scale method for forecasting oil price with multi-factor search engine data. Applied Energy, 2020, 257: 114033. (SSCI/SCI, Q1, 11.446)
7. Ling Tang, Haohan Wang, Ling Li, Kaitong Yang, Zhifu Mi*. Quantitative models in emission trading system research: A literature review. Renewable & Sustainable Energy Reviews, 2020, 132: 110052 (SSCI/SCI, Q1, 16.799)
8. Lean Yu, Yaqing Zhao, Ling Tang*, Zebin Yang. Online big data-driven oil consumption forecasting with Google trends. International Journal of Forecasting, 2019, 35: 213-223. (SSCI, Q1, 7.022)
9. Ling Tang, Yao Wu, Lean Yu*. A randomized-algorithm-based decomposition-ensemble learning methodology for energy price forecasting. Energy, 2018, 157: 526-538. (SSCI/SCI, Q1, 8.857)
10. Jingjing Li, Lizhi Xu, Ling Tang*, Shouyang Wang, Ling Li. Big data in tourism research: A literature review. Tourism Management, 2018, 68: 301-323. (SSCI, Q1, 12.879)

现指导学生

郭远萱  博士研究生  120100-管理科学与工程  

钱双月  硕士研究生  120100-管理科学与工程  

贾瑞博  博士研究生  120100-管理科学与工程  

何茁铭  博士研究生  120100-管理科学与工程  

刘琳  硕士研究生  125100-工商管理  

付术楠  硕士研究生  125100-工商管理  

于晴  博士研究生  020205-产业经济学  

黄妍  硕士研究生  120100-管理科学与工程  

阮建辉  博士研究生  020209-数量经济学  

何京亮  博士研究生  020205-产业经济学  

王博  博士研究生  020205-产业经济学