Robot adoption and energy performance: Evidence from Chinese industrial firms

高效能源利用 能源消耗 机器人 生产力 产业组织 可持续发展 生产(经济) 业务 环境经济学 福利 匹配(统计) 能量(信号处理) 经济 微观经济学 计算机科学 经济增长 工程类 市场经济 人工智能 统计 电气工程 政治学 法学 数学
作者
Geng Huang,Ling‐Yun He,Xi Zhang Lin
出处
期刊:Energy Economics [Elsevier]
卷期号:107: 105837-105837 被引量:51
标识
DOI:10.1016/j.eneco.2022.105837
摘要

With the continuous development of technology, intelligent production, which brings huge changes to social welfare, has gradually become the main trend in the economic development of many countries. Does intelligent production featuring robot adoption help improve the environment and solve energy problems? In this study, we first construct a theoretical model at the micro-level to analyze how robot adoption affects a firm’s energy efficiency. Then, based on Propensity Score Matching-Difference in Differences (PSM-DID) method, we use the data of China’s firms from 2001 to 2012 to identify the causal relationship between robot adoption and firm’s energy efficiency. We find that the adoption of robots in production can significantly increase firms’ energy efficiency. Further mechanism tests show that the increase of productivity is an important factor through which adopting robots can improve a firm’s energy efficiency. In addition, the increase in the firm’s energy efficiency is mainly due to the increase in the firm’s output rather than the decrease in total energy consumption. Altogether, this study provides the first micro evidence on the relationship between robot adoption and energy efficiency, providing significant implications for the world’s sustainable development.
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
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

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
2秒前
刻苦羽毛发布了新的文献求助30
3秒前
传奇3应助serafinaX采纳,获得10
4秒前
vagabond发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
feng发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
8秒前
11秒前
幽默尔蓉发布了新的文献求助10
11秒前
冯昊发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
英俊的铭应助aidiresi采纳,获得10
15秒前
丸子头嘟嘟嘟完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
四季糖果发布了新的文献求助10
17秒前
这小猪真帅完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
19秒前
伍中道完成签到,获得积分10
19秒前
李健应助苟小兵采纳,获得10
20秒前
希望天下0贩的0应助chcmuer采纳,获得10
20秒前
彭于晏应助代骜珺采纳,获得10
22秒前
丘比特应助风来枫去采纳,获得10
24秒前
MIranda发布了新的文献求助10
25秒前
伍中道发布了新的文献求助30
26秒前
完美世界应助曹超国采纳,获得10
29秒前
月儿完成签到,获得积分20
29秒前
JIE关注了科研通微信公众号
29秒前
32秒前
baishu发布了新的文献求助10
34秒前
javascript完成签到,获得积分10
35秒前
chloe发布了新的文献求助10
36秒前
37秒前
38秒前
慈祥的晓蓝完成签到 ,获得积分10
39秒前
40秒前
华仔应助跳跃初露采纳,获得80
43秒前
风来枫去发布了新的文献求助10
43秒前
代骜珺发布了新的文献求助10
44秒前
高分求助中
【本贴是提醒信息,请勿应助】请在求助之前详细阅读求助说明!!!! 20000
One Man Talking: Selected Essays of Shao Xunmei, 1929–1939 1000
The Three Stars Each: The Astrolabes and Related Texts 900
Yuwu Song, Biographical Dictionary of the People's Republic of China 800
Multifunctional Agriculture, A New Paradigm for European Agriculture and Rural Development 600
Challenges, Strategies, and Resiliency in Disaster and Risk Management 500
Bernd Ziesemer - Maos deutscher Topagent: Wie China die Bundesrepublik eroberte 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2481682
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2144277
关于积分的说明 5469424
捐赠科研通 1866803
什么是DOI,文献DOI怎么找? 927830
版权声明 563039
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 496404