How does artificial intelligence affect pollutant emissions by improving energy efficiency and developing green technology

污染 污染物 中国 高效能源利用 机器人 环境经济学 稳健性(进化) 环境污染 自然资源经济学 环境科学 经济 环境工程 环境保护 计算机科学 工程类 生态学 地理 人工智能 电气工程 基因 有机化学 考古 化学 生物化学 生物
作者
Wei Zhou,Yan Zhuang,Yan Chen
出处
期刊:Energy Economics [Elsevier BV]
卷期号:131: 107355-107355 被引量:151
标识
DOI:10.1016/j.eneco.2024.107355
摘要

Artificial intelligence (AI) can revolutionize production process by improving energy efficiency, reducing costs, and developing green technology. Among the most important applications of AI technology, industrial robots are increasingly being used in production and have become significant feature of high-quality ecinomic development. Concerning this issue, this study uses the provincial panel data from China from 2010 to 2019 to explore how adopting industrial robots affects regional pollution emissions. We find that industrial robots significantly reduce the pollution emissions intensity in various provinces of China, and this conclusion holds following a series of robustness tests. Mechanism analysis shows that industrial robots reduce pollutant emissions intensity by improving energy efficiency and enhancing pollution reduction technologies. Heterogeneity analyses reveal that industrial robots significantly reduce pollution emissions intensity in the eastern and western regions of China, as well as in regions outside the Yangtze River Economic Belt, while this effect is significant for the central region and the Yangtze River Economic Belt. Industrial robots primarily promote pollution reduction in the eastern region, rather than enhancing regional energy efficiency. For the western region and regions outside the Yangtze River Economic Belt, the reduction in pollution emissions intensity appears to be attributable to both mechanisms. The above findings enrich the study on the impact of industrial robots on green production behavior and provide insights into pollution emissions control for some provinces of China.
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
刚刚
美少女小洁完成签到,获得积分20
刚刚
阔达怀蕊完成签到,获得积分10
1秒前
康姗发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
隐形书文完成签到,获得积分10
2秒前
AAA牢头发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
5秒前
5秒前
5秒前
XinYu_Xu完成签到,获得积分10
5秒前
现代觅珍完成签到 ,获得积分10
5秒前
迷路的面包完成签到 ,获得积分10
6秒前
shenxian82133完成签到,获得积分10
7秒前
bird完成签到 ,获得积分10
8秒前
CZ发布了新的文献求助10
8秒前
qsxy发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
9秒前
Damon完成签到,获得积分10
9秒前
Julia发布了新的文献求助30
10秒前
kafsss发布了新的文献求助10
11秒前
无花果的应助被YN采纳,获得10
11秒前
12秒前
可靠静子完成签到,获得积分10
14秒前
petrichor发布了新的文献求助10
14秒前
深情安青的应助被qingtong采纳,获得10
14秒前
小二郎的应助被美少女小洁采纳,获得10
15秒前
小胡完成签到,获得积分10
15秒前
Selene关注了科研通微信公众号
16秒前
爆米花的应助被CZ采纳,获得10
16秒前
CodeCraft的应助被更新中采纳,获得10
17秒前
YM发布了新的文献求助10
17秒前
byqm的应助被ZoeyD采纳,获得10
17秒前
banana95完成签到,获得积分10
17秒前
陶醉雪一完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
高分求助中
(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
CODESSA Version 2.13 for Windows 2000
Agricultural Ecology (Liao Yuncheng & Lin Wenxiong) 1000
Rosenblum, Global Change Biology 800
Berberine regulates the TLR4 signaling pathway to suppress hypoxia-induced proliferation and migration of pulmonary arterial smooth muscle cells 520
Organizational Behavior 510
Derham on the Law of Set Off (德勒姆论抵消法/第五版) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 计算机科学 工程类 纳米技术 有机化学 化学工程 内科学 物理 生物化学 复合材料 催化作用 细胞生物学 人工智能 心理学 无机化学 基因 遗传学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7845162
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9365530
关于积分的说明 20646285
捐赠科研通 7441213
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3341319
关于科研通互助平台的介绍 2485212
邀请新用户注册赠送积分活动 2363729