清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Does supply chain digital intelligence improve corporate energy efficiency? Empirical evidence from machine learning

供应链 数字化 经验证据 稳健性(进化) 高效能源利用 数字化转型 背景(考古学) 计算机科学 产业组织 实证研究 人工智能 能源供应 供应链管理 业务 大数据 商业智能 面板数据 能量(信号处理) 机器学习 知识管理 工业4.0
作者
Junxian Liu,Zixuan Yang
出处
期刊:International Review of Economics & Finance [Elsevier BV]
卷期号:110: 105517-105517 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.iref.2026.105517
摘要

In the context of the synergistic development of digitization and green development, exploring whether supply chain digital intelligence can improve corporate energy efficiency is of great importance. In this paper, we employ a double machine learning model to investigate the impact of supply chain digital intelligence on corporate energy efficiency and its potential mechanisms, based on panel data of Chinese A-share listed companies from 2012 to 2023. The findings indicate that the digital and intelligent transformation of supply chains improves corporate energy efficiency, and this conclusion remains robust even after a series of robustness tests. Further, heterogeneity analysis reveals that the efficiency improvement effect of supply chain digital intelligence is more significant under high environmental uncertainty, especially for non-state-owned firms, heavily polluting firms, and firms with higher risk-taking levels. Finally, the mechanism test finds that supply chain digital intelligence improves energy efficiency by enhancing specialization, promoting technological innovation, and reducing supply chain concentration. This paper provides empirical evidence and practical insights for exploring the low-carbon effects of the digital intelligence transformation of supply chains.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
啦啦完成签到 ,获得积分10
1秒前
老邓同志完成签到 ,获得积分10
2秒前
虫子完成签到,获得积分10
3秒前
10秒前
读万卷书完成签到 ,获得积分10
12秒前
zcq2425完成签到 ,获得积分10
16秒前
虫子发布了新的文献求助10
26秒前
qinhan完成签到,获得积分10
27秒前
33秒前
38秒前
开心超人发布了新的文献求助10
40秒前
林渤森发布了新的文献求助10
42秒前
曾经不言完成签到 ,获得积分10
49秒前
麦麦完成签到,获得积分10
50秒前
miaorunquan完成签到,获得积分10
55秒前
吃的饱饱呀完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Beyond095完成签到 ,获得积分10
1分钟前
SciGPT应助开心超人采纳,获得30
1分钟前
1分钟前
虫子发布了新的文献求助10
1分钟前
maple完成签到 ,获得积分10
1分钟前
凡事发生必有利于我完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
做实验的猫完成签到,获得积分0
1分钟前
蜜汁章鱼丸完成签到 ,获得积分10
1分钟前
充电宝应助虫子采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
落落完成签到 ,获得积分10
1分钟前
leb发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
mufcyang完成签到,获得积分10
1分钟前
海里的鱼额完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Lny应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
小嚣张完成签到,获得积分10
1分钟前
青己完成签到 ,获得积分10
1分钟前
leb完成签到,获得积分20
1分钟前
陈鹿华完成签到 ,获得积分10
1分钟前
sunshine完成签到,获得积分10
1分钟前
2分钟前
福尔完成签到 ,获得积分10
2分钟前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
Pediatric Dermoscopy Trichoscopy & Onychoscopy 1000
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
International Security Studies and Technology :Approaches, Assessments, and Frontiers 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7572419
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9151695
关于积分的说明 19573091
捐赠科研通 7156938
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3264072
关于科研通互助平台的介绍 2429500
邀请新用户注册赠送积分活动 2254366