智能制造對(duì)企業(yè)碳減排的影響效應(yīng)與作用機(jī)制

中圖分類號(hào)F062.2 文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A 文章編號(hào) 1002-2104（2025）04-0038-11 DOI：10.12062/cpre.20250133

智能制造是第四次工業(yè)革命的核心技術(shù)，是實(shí)現(xiàn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的主要技術(shù)路徑，是制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力。推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化改造、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、智能化升級(jí)“并聯(lián)式\"發(fā)展已成為世界各國競爭的新戰(zhàn)場。中國政府高度重視智能制造發(fā)展，黨的二十大報(bào)告指出，“建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系”“加快建設(shè)制造強(qiáng)國”“推動(dòng)制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展”。各級(jí)各部門為加快推動(dòng)智能制造發(fā)展，印發(fā)了《“十四五\"智能制造發(fā)展規(guī)劃》等重大發(fā)展規(guī)劃，啟動(dòng)了智能制造試點(diǎn)示范工作，將智能制造作為機(jī)械化、信息化、智能化“三化\"融合的主攻方向和加快制造強(qiáng)國建設(shè)的重要突破口。《中共中央關(guān)于進(jìn)一步全面深化改革推進(jìn)中國式現(xiàn)代化的決定》再次強(qiáng)調(diào)，“加快推進(jìn)新型工業(yè)化”“建立保持制造業(yè)合理比重投入機(jī)制”。智能制造模式的迅猛發(fā)展與成熟應(yīng)用不僅變革了傳統(tǒng)生產(chǎn)模式，還催生了新的生產(chǎn)方式，推動(dòng)制造業(yè)企業(yè)向更高階段的數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)。在數(shù)智融合的時(shí)代背景下，智能制造已然成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要賽道，同時(shí)也是推進(jìn)綠色發(fā)展的關(guān)鍵動(dòng)力。與此同時(shí)，隨著我國逐漸由能耗“雙控”向碳排放“雙控\"全面轉(zhuǎn)型，相關(guān)制度規(guī)范對(duì)企業(yè)碳排放管控提出了更高要求，突出強(qiáng)調(diào)制造業(yè)的協(xié)同治理?；诖耍谠絹碓蕉嗟钠髽I(yè)邁向智能化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程中，深入探究智能制造對(duì)企業(yè)碳減排的影響效應(yīng)及其作用機(jī)制，對(duì)我國生態(tài)文明建設(shè)和“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)具有重要意義。

1文獻(xiàn)綜述

作為新一代信息技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合的新型生產(chǎn)方式，智能制造已成為中國制造業(yè)未來發(fā)展的重要方向[1]。近年來，不少學(xué)者開始關(guān)注智能制造對(duì)企業(yè)發(fā)展的影響，田高良等2、權(quán)小鋒等3認(rèn)為智能制造可以降低企業(yè)成本粘性，提高生產(chǎn)經(jīng)營效率；尹洪英等4以智能制造試點(diǎn)示范作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，評(píng)估智能制造對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，指出智能制造會(huì)提高企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量、優(yōu)化創(chuàng)新結(jié)構(gòu)；

陳金亮等5利用五點(diǎn)Likert量表進(jìn)行評(píng)估，也發(fā)現(xiàn)智能制造可以促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績效提升；溫素彬等1利用文本分析法來刻畫智能制造，并通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)智能制造可以提升企業(yè)運(yùn)營效率，且市場化程度在其中發(fā)揮了正向調(diào)節(jié)作用。在此基礎(chǔ)上，有學(xué)者對(duì)智能制造與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系做了進(jìn)一步研究。顏逢等認(rèn)為智能制造可以顯著提升企業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，且存在長期價(jià)值效應(yīng)；沈坤榮等從企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營效率和資源配置效率兩個(gè)方面指出智能制造可以賦能企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展;楊浩昌等8從創(chuàng)新質(zhì)量和數(shù)量兩個(gè)視角研究發(fā)現(xiàn)，智能制造會(huì)通過促進(jìn)“量質(zhì)齊升\"推動(dòng)制造業(yè)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展；黃鍵斌等9認(rèn)為智能制造政策的實(shí)施在企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升過程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。此外，部分學(xué)者認(rèn)為智能制造對(duì)環(huán)境污染具有抑制作用。Wei等[10]認(rèn)為智能制造可以為企業(yè)創(chuàng)造\"綠色紅利”；林熙等基于人工機(jī)器人視角，發(fā)現(xiàn)智能制造會(huì)顯著降低能耗強(qiáng)度，在污染密集型行業(yè)中發(fā)揮有效的減排效應(yīng);Zhou等[12]基于PVAR模型的研究表明智能制造主要通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)推動(dòng)低碳轉(zhuǎn)型。

然而，也有部分學(xué)者就智能制造對(duì)企業(yè)創(chuàng)新和生產(chǎn)率增長的影響提出了不同觀點(diǎn)。杜傳忠等3認(rèn)為智能制造對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響呈現(xiàn)“U\"形特征，原因是智能制造推進(jìn)前期會(huì)對(duì)創(chuàng)新資金產(chǎn)生擠出效應(yīng)，導(dǎo)致研發(fā)投入不足，創(chuàng)新效率難以提升；Li等[14]運(yùn)用雙重差分模型評(píng)估了智能制造試點(diǎn)政策的實(shí)施效果，發(fā)現(xiàn)該政策未能實(shí)現(xiàn)促進(jìn)目標(biāo)企業(yè)創(chuàng)新能力提升的預(yù)期目標(biāo);Liu等15也提出了類似的觀點(diǎn)，認(rèn)為智能制造試點(diǎn)政策盡管在短期內(nèi)促進(jìn)了市場反應(yīng)，但長期內(nèi)會(huì)降低企業(yè)的盈利能力和生產(chǎn)效率。Wen等進(jìn)一步指出智能制造政策在短期內(nèi)并未促使目標(biāo)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出增加和全要素生產(chǎn)率提升，原因是該政策的偏向性和政府補(bǔ)貼違背了提高企業(yè)自主創(chuàng)新能力的目標(biāo)；孫早等同樣論證了人工智能發(fā)展對(duì)高端制造業(yè)全要素生產(chǎn)率提升并未產(chǎn)生顯著影響;程文[18]通過構(gòu)建動(dòng)態(tài)模型進(jìn)行仿真模擬發(fā)現(xiàn)，短期內(nèi)人工智能對(duì)生產(chǎn)率增長存在抑制作用。

綜上可知，當(dāng)前研究主要聚焦于智能制造對(duì)企業(yè)創(chuàng)新與發(fā)展的影響，且取得了較為豐富的成果。但鮮有研究探究智能制造的環(huán)境紅利，尤其對(duì)企業(yè)碳減排的影響尚處在探索階段。然而，在“雙碳”目標(biāo)的背景下，智能制造作為推進(jìn)綠色發(fā)展的重要引擎，在應(yīng)對(duì)碳減排、減緩氣候變化等領(lǐng)域存在巨大潛能。據(jù)此，本研究基于2010—2022年中國A股制造業(yè)上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用雙固定效應(yīng)模型分析智能制造對(duì)企業(yè)碳減排的影響，并從能源效率提升和綠色技術(shù)創(chuàng)新兩個(gè)維度對(duì)智能制造的碳減排路徑加以分析，最后探討了智能制造對(duì)企業(yè)碳減排的作用機(jī)制及異質(zhì)性效果。為實(shí)現(xiàn)數(shù)智融合根植先進(jìn)制造業(yè)應(yīng)用場景，賦能綠色低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展，促進(jìn)國家高質(zhì)量發(fā)展，加速實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和的目標(biāo)提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)與策略支持。

2理論分析與研究假設(shè)

2.1碳減排路徑分析

制造業(yè)的碳中和轉(zhuǎn)型發(fā)展，是實(shí)現(xiàn)全球碳中和的重中之重。在中國，制造業(yè)是主要的碳排放來源，2021年制造業(yè)碳排放總量約占全國碳排放總量的 45%^[19] 。制造業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)碳減排的核心路徑包括生產(chǎn)過程控制與末端治理，即能源效率提升和綠色技術(shù)創(chuàng)新。因此，本研究從這兩個(gè)視角出發(fā)，探究智能制造對(duì)企業(yè)碳減排的影響效應(yīng)與作用機(jī)制。

智能制造具有優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)的特征，有助于提高能源效率，進(jìn)而減少碳排放。智能制造能加快驅(qū)動(dòng)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，企業(yè)可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)時(shí)收集和分析生產(chǎn)過程的各種數(shù)據(jù)，識(shí)別能源消耗模式與趨勢，為能源管理提供精準(zhǔn)決策支持。通過數(shù)據(jù)分析對(duì)能源消耗進(jìn)行監(jiān)測、分析和優(yōu)化，結(jié)合需求變化靈活配置能源結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)能源的高效分配與使用。例如，電力企業(yè)通過智能電網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控電能消耗，實(shí)現(xiàn)能源的高效分配和使用，有效降低電能損耗，減少碳排放[20]。智能制造還能推動(dòng)生產(chǎn)管理的自動(dòng)化[21]與生產(chǎn)服務(wù)的區(qū)域協(xié)同化，通過引入高效能設(shè)備和智能控制系統(tǒng)，根據(jù)生產(chǎn)需求自動(dòng)調(diào)整運(yùn)行狀態(tài)，從而達(dá)到節(jié)能效果[22]。此外，智能制造還能促進(jìn)能源供應(yīng)鏈的多元化、數(shù)字化，利用區(qū)塊鏈等技術(shù)實(shí)現(xiàn)能源與信息的高效整合，優(yōu)化能源的生產(chǎn)、配送和消費(fèi)鏈條，進(jìn)而推動(dòng)能源供應(yīng)鏈的高效運(yùn)行[23]，提升能源供應(yīng)鏈的效率與可持續(xù)性。

智能制造具有促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新的特征，有助于提高綠色技術(shù)創(chuàng)新水平，進(jìn)而提升碳排放治理能力。智能制造將數(shù)智技術(shù)與制造活動(dòng)深度融合，推動(dòng)產(chǎn)品生產(chǎn)各流程的智能化和智慧化，并通過勞動(dòng)替代效應(yīng)和數(shù)智驅(qū)動(dòng)效應(yīng)，推動(dòng)綠色技術(shù)創(chuàng)新[24]。具體而言，勞動(dòng)替代效應(yīng)體現(xiàn)在智能制造促使生產(chǎn)活動(dòng)中的低端勞動(dòng)力逐步被機(jī)器人所替代，機(jī)器人的運(yùn)用有效降低了企業(yè)的勞動(dòng)雇傭成本，為企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新積累資本[16]。同時(shí)，人工智能的使用能提高企業(yè)對(duì)高技能勞動(dòng)的需求[25]，為綠色技術(shù)研發(fā)提供人才支撐。高技能勞動(dòng)具備豐富的智能化知識(shí)儲(chǔ)備，可以快速掌握前沿技術(shù)，有利于綠色技術(shù)研發(fā)，成為綠色產(chǎn)品和服務(wù)的締造者。加之企業(yè)的專業(yè)化培訓(xùn)也能進(jìn)一步提高勞動(dòng)力與數(shù)智化機(jī)器設(shè)備的適配度，加速科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，提高綠色創(chuàng)新效率[24]。數(shù)智驅(qū)動(dòng)效應(yīng)則表現(xiàn)為智能制造能夠推動(dòng)企業(yè)開展數(shù)智平臺(tái)的互動(dòng)與交流，促進(jìn)知識(shí)與技術(shù)的共享。企業(yè)通過數(shù)智平臺(tái)加強(qiáng)信息流通和獲取，篩選有價(jià)值的知識(shí)要素，破除知識(shí)壁壘，加快綠色技術(shù)的優(yōu)化升級(jí)[26]。同時(shí)，數(shù)智技術(shù)應(yīng)用有助于企業(yè)精準(zhǔn)挖掘綠色消費(fèi)需求，實(shí)現(xiàn)綠色產(chǎn)品與服務(wù)的精準(zhǔn)定位，并能夠幫助企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)和糾正綠色產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的技術(shù)漏洞和缺陷，降低潛在的損失風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而有助于提高綠色技術(shù)創(chuàng)新的質(zhì)量和效率，推動(dòng)企業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型與可持續(xù)發(fā)展。

2.2 作用機(jī)制分析

2.2.1 信息化水平

信息化是企業(yè)開展綠色創(chuàng)新活動(dòng)和優(yōu)化能源配置結(jié)構(gòu)的重要因素，因此對(duì)企業(yè)實(shí)現(xiàn)碳減排具有重要作用。智能制造能夠幫助企業(yè)有效提高內(nèi)外部信息獲取、搜集、整合以及分析處理的能力[27]。智能制造的引入促使企業(yè)借助數(shù)智技術(shù)推動(dòng)各部門、各生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)的信息傳遞與交流28，實(shí)現(xiàn)全過程信息的可視化，避免“信息孤島\"的形成，提高內(nèi)部資源的高效整合利用。同時(shí)，數(shù)智化平臺(tái)的構(gòu)建可以增強(qiáng)企業(yè)與外部市場參與者的聯(lián)系與合作，降低企業(yè)獲取外部信息的成本，促使外部數(shù)據(jù)和知識(shí)要素有效融入內(nèi)部研發(fā)系統(tǒng)和能源產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈中。這不僅為企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新提供更多新思路，也為能源生產(chǎn)管理創(chuàng)造良好環(huán)境。此外，智能制造系統(tǒng)下的各種數(shù)字信息技術(shù)如大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)等可以幫助企業(yè)高效處理和分析海量數(shù)據(jù)[29]，為企業(yè)精準(zhǔn)定位市場需求，降低綠色技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)和能源交易流通中的不確定性風(fēng)險(xiǎn)，提高綠色創(chuàng)新效率和能源配置效率，從而有效促進(jìn)企業(yè)的碳減排。

2.2.2人力資本結(jié)構(gòu)

人力資本是企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營以及管理等環(huán)節(jié)的關(guān)鍵要素，在企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)和能源配置中發(fā)揮著不可或缺的作用。而智能制造的推進(jìn)有利于優(yōu)化企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)、促進(jìn)人機(jī)協(xié)同、提高員工的專業(yè)技能[30-31]，為企業(yè)綠色創(chuàng)新和能源高效使用創(chuàng)造有利條件，從而促進(jìn)企業(yè)碳減排。首先，智能制造憑借其開源、節(jié)流及提效等優(yōu)勢可以提高企業(yè)盈利能力，吸引大量高技術(shù)人才涌入。同時(shí)，由于人工智能、機(jī)器人等自動(dòng)化技術(shù)的推廣與應(yīng)用促使低端勞動(dòng)力逐漸被替代，智能化機(jī)械設(shè)備的使用也相應(yīng)地加大了對(duì)高技能勞動(dòng)力的需求，有利于優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部人員結(jié)構(gòu)32，促使更多高質(zhì)量的知識(shí)資本融入生產(chǎn)、經(jīng)營等各環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)與數(shù)據(jù)要素的高效結(jié)合，從而賦能綠色技術(shù)創(chuàng)新與能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化配置。其次，智能制造的引入會(huì)加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部人員的技能培訓(xùn)，以確保員工對(duì)智能制造系統(tǒng)的熟練操作與運(yùn)用。技能培訓(xùn)能夠幫助員工更深入地理解和掌握相關(guān)數(shù)智技術(shù)的運(yùn)用，激發(fā)其創(chuàng)新潛能。這種能力的提升不僅為綠色創(chuàng)新研發(fā)注入新活力，還為能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供更多可能性，從而推動(dòng)數(shù)智技術(shù)在綠色轉(zhuǎn)型中的有效融合與應(yīng)用。最后，智能制造可以促進(jìn)勞動(dòng)力與智能機(jī)械設(shè)備的有效配合，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同[4]。人機(jī)協(xié)同不僅能提高員工的信息處理能力，最大限度地挖掘數(shù)據(jù)要素的潛在價(jià)值，還能培育員工的創(chuàng)新能力，提高創(chuàng)新效率。因此，智能制造能促使企業(yè)調(diào)整內(nèi)部人員結(jié)構(gòu)，增加整體員工的知識(shí)和專業(yè)技能儲(chǔ)備，進(jìn)而加快推動(dòng)綠色技術(shù)創(chuàng)新和能源效率提升，實(shí)現(xiàn)企業(yè)碳減排。

2.2.3資金配置效率

企業(yè)開展綠色創(chuàng)新活動(dòng)和推廣清潔生產(chǎn)技術(shù)均需要持續(xù)充足的資金支持，然而技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)自投資存在投入成本高、潛在風(fēng)險(xiǎn)大以及信息不對(duì)稱等特征，導(dǎo)致企業(yè)在項(xiàng)目投融資上受到制約，使技術(shù)研發(fā)活動(dòng)難以順利進(jìn)行。而智能制造的引入可以緩解資金約束難題，提高投資效率，為企業(yè)技術(shù)進(jìn)步與生產(chǎn)管理提供有力的資金支持，從而提高企業(yè)碳減排績效。一方面是緩解融資約束。智能制造可以提高企業(yè)信息披露質(zhì)量，通過促進(jìn)信息共享降低金融機(jī)構(gòu)識(shí)別企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的成本[33]，完善信貸網(wǎng)絡(luò)安全，從而增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)的貸款意愿。同時(shí)也能為企業(yè)實(shí)時(shí)獲取融資信息，進(jìn)一步拓寬融資渠道，形成良性循環(huán)。此外，智能制造還能通過構(gòu)建數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化融資交易平臺(tái)實(shí)現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)的跨時(shí)空聯(lián)接，有效解決跨區(qū)域壁壘產(chǎn)生的融資難題，改善融資環(huán)境，降低企業(yè)融資成本。另一方面是提高投資效率。智能制造的引入可以使企業(yè)依托數(shù)智化技術(shù)有效整合與分析企業(yè)的內(nèi)外部信息資源，協(xié)助經(jīng)營者利用所獲得的數(shù)據(jù)信息識(shí)別和預(yù)測投資項(xiàng)目的潛在風(fēng)險(xiǎn)，為企業(yè)合理配置資金提供決策依據(jù)。同時(shí)，根據(jù)代理動(dòng)機(jī)理論可知，委托人與代理人的目標(biāo)差異，導(dǎo)致二者之間存在利益沖突[34。智能制造則能夠通過加快推動(dòng)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提高信息透明度，有助于各利益主體高效獲取管理層的經(jīng)營決策信息，有效預(yù)防和降低因管理者短視主義所導(dǎo)致的投資風(fēng)險(xiǎn)，提高企業(yè)投資效率[35]?？偠灾悄苤圃炜梢詭椭髽I(yè)有效擺脫融資困境、提高投資效率，實(shí)現(xiàn)資金的優(yōu)化配置，為清潔生產(chǎn)和技術(shù)創(chuàng)新創(chuàng)造更多的資本，助力企業(yè)碳減排。

綜上，本研究認(rèn)為智能制造可以通過提升信息化水平、優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)以及提高資金配置效率，為能源效率和綠色技術(shù)創(chuàng)新水平創(chuàng)造有利的提升空間，促進(jìn)企業(yè)碳減排。

3研究設(shè)計(jì)

3.1模型設(shè)定

為考察開展智能制造對(duì)企業(yè)碳減排的影響效應(yīng)，構(gòu)建如下雙固定效應(yīng)模型：

C_ii=α₀+α₁I_ii+θX_ii+λ_i+γ_t+ε_ii

式中： 分別表示企業(yè)、年份； C 表示企業(yè)碳排放強(qiáng)度；I表示企業(yè)智能制造水平； X 表示一系列控制變量； λ_i， γ_ι 分別表示企業(yè)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)， ε_?it 表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。 α₁ 是本研究關(guān)注的核心解釋變量的系數(shù)，若該值顯著為負(fù)，則表明智能制造可以顯著促進(jìn)企業(yè)碳減排。

3.2變量定義

3.2.1被解釋變量

碳排放強(qiáng)度 （C） ，參考沈洪濤等[3的研究對(duì)企業(yè)碳排放強(qiáng)度進(jìn)行計(jì)算，其中碳排放總量的計(jì)算公式為：碳排放總量 Σ=Σ 企業(yè)主營成本/行業(yè)主營成本 × 行業(yè)能源消耗總量 × 碳排放折算系數(shù)，碳排放強(qiáng)度是企業(yè)碳排放總量與主營業(yè)務(wù)收入的比值。

3.2.2核心解釋變量

智能制造水平 （I） 。智能制造是一種借助高度集成的數(shù)字技術(shù)、信息技術(shù)以及自動(dòng)化技術(shù)優(yōu)化制造過程、提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量的新制造模式。為更好地刻畫企業(yè)的智能制造水平，參考溫素彬等1的研究，采用文本分析法進(jìn)行刻畫。初步選取與范式特征、數(shù)智技術(shù)應(yīng)用、智能化設(shè)施裝備以及智能化輻射領(lǐng)域的特定關(guān)鍵詞，以此為基礎(chǔ)，進(jìn)一步擴(kuò)充與這4類特定關(guān)鍵詞相關(guān)的特征詞庫，通過對(duì)關(guān)鍵詞的詞頻統(tǒng)計(jì)來衡量企業(yè)的智能制造水平（表1）。具體而言，通過在巨潮資訊網(wǎng)下載中國A股制造業(yè)上市企業(yè)2010一2022年的年度報(bào)告，獲取原始報(bào)告文本。然后對(duì)這些報(bào)告的原始文本進(jìn)行整理，將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化面板數(shù)據(jù)。在文本處理的初步階段，計(jì)量年度報(bào)告的文本字符數(shù)，并分別計(jì)算中文和英文的文本字符數(shù)。之后，構(gòu)建一個(gè)適用于企業(yè)領(lǐng)域智能制造術(shù)語詞典并擴(kuò)充至Python的中文分詞庫中，使其能夠更精確地對(duì)年報(bào)進(jìn)行分詞。在此基礎(chǔ)上，去除無實(shí)際意義的停用詞，統(tǒng)計(jì)與智能制造相關(guān)的關(guān)鍵詞出現(xiàn)總頻次，并對(duì)其取自然對(duì)數(shù)得到智能制造水平。

3.2.3控制變量

為更準(zhǔn)確地評(píng)估智能制造對(duì)企業(yè)碳減排的影響效應(yīng)，參考現(xiàn)有研究[1.3]，從企業(yè)償債能力、盈利能力、股權(quán)結(jié)構(gòu)等方面選取如下變量加以控制： ① 企業(yè)年齡 （X1） ：企業(yè)成立年限取對(duì)數(shù)值； ② 資產(chǎn)負(fù)債率 （X2） ：企業(yè)總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值； ③ 凈資產(chǎn)收益率 （X3） ：企業(yè)凈利潤與平均凈資產(chǎn)的比值； ④ 營業(yè)收入增長率 （χ4） ：企業(yè)營業(yè)收入增長額與上年?duì)I業(yè)收入總額的比值； ⑤ 資產(chǎn)密集度（X5）：企業(yè)固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值； ⑥ 托賓 Q 值 （X6） ：企業(yè)市值與總資產(chǎn)的比值； ⑦ 獨(dú)立董事占比 （X7） ：企業(yè)獨(dú)董人數(shù)與董事會(huì)總?cè)藬?shù)的比值； ⑧ 流動(dòng)比率（X8）：企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值； ⑨ 賬面市值比 （X9） ：企業(yè)股票市價(jià)與賬面價(jià)值的比值。

3.3數(shù)據(jù)來源

以2010—2022年中國A股制造業(yè)上市企業(yè)為研究樣本，數(shù)據(jù)主要來自國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）和 Wind 數(shù)據(jù)庫。對(duì)研究樣本進(jìn)行如下處理： ① 將樣本企業(yè)限定在制造業(yè)行業(yè)； ② 刪除被解釋變量缺失的企業(yè)； ③ 剔除ST、*ST類企業(yè)樣本，僅保留正常上市的企業(yè)。最后，為減輕極端值的影響，對(duì)關(guān)鍵變量在 1% 和 99% 水平上進(jìn)行縮尾處理。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。

4實(shí)證結(jié)果分析

4.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

智能制造對(duì)企業(yè)碳排放強(qiáng)度影響的回歸結(jié)果見表3。其中，列（1）為不考慮控制變量影響時(shí)的估計(jì)結(jié)果，核心解釋變量 （I） 的估計(jì)系數(shù)在 1% 的水平下顯著為負(fù)，表明智能制造會(huì)顯著降低企業(yè)碳排放強(qiáng)度。進(jìn)一步地，將控制變量加人其中，結(jié)果如列（2），核心解釋變量 （I） 的估計(jì)系數(shù)為-0.105，且通過 1% 的顯著性檢驗(yàn)。這意味著智能制造能有效釋放環(huán)境紅利，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)碳減排。其可能原因：智能制造以先進(jìn)數(shù)智技術(shù)為依托開展生產(chǎn)制造活動(dòng)，能夠?yàn)槠髽I(yè)能源效率提升和綠色技術(shù)創(chuàng)新提供強(qiáng)大的技術(shù)支持，有助于促進(jìn)企業(yè)碳排放的過程控制和末端治理，提高碳減排績效，從而加快實(shí)現(xiàn)綠色可持續(xù)發(fā)展。

4.2 內(nèi)生性分析

4.2.1工具變量法

為排除智能制造與企業(yè)碳排放強(qiáng)度間潛在的反向因果問題，采用工具變量法加以檢驗(yàn)。參考Acemoglu等[37]的研究，根據(jù)國際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)（InternationalFederaionofRobotics，IFR）發(fā)布的工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)，構(gòu)建中國企業(yè)層面的工業(yè)機(jī)器人滲透度指標(biāo)作為工具變量（V，其原因是工業(yè)機(jī)器人滲透度反映了制造業(yè)中自動(dòng)化與智能化程度的提升，能夠有效捕捉智能制造的影響。同時(shí)，考慮工業(yè)機(jī)器人滲透度主要受技術(shù)進(jìn)步、全球產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展等外部因素的驅(qū)動(dòng)，這些因素通常不直接受企業(yè)內(nèi)部碳減排策略的影響，即符合工具變量的相關(guān)性和外生性要求。結(jié)果見表4列（1）一列（2），列（1顯示工業(yè)機(jī)器人滲透度與智能制造水平存在明顯相關(guān)性，LM統(tǒng)計(jì)量顯著大于10，即通過了不可識(shí)別檢驗(yàn)，而 F 統(tǒng)計(jì)量大于 10% 的臨界值，即通過了弱工具變量檢驗(yàn)，說明選取的工具變量是有效的。進(jìn)一步地，由列（2）可知，核心解釋變量 （I） 在 5% 的水平下顯著為負(fù)，由此驗(yàn)證了研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

4.2.2系統(tǒng)廣義矩估計(jì)方法

考慮企業(yè)碳排放前后期可能存在較強(qiáng)的自相關(guān)性，在基準(zhǔn)回歸模型中納入被解釋變量的滯后一期，利用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)方法（generalizedmethodofmoments，GMM）對(duì)模型（1）重新進(jìn)行回歸，結(jié)果見表4列（3），發(fā)現(xiàn)智能制造水平 （I） 的估計(jì)系數(shù)依然顯著為負(fù)，AR（1）檢驗(yàn)P 值小于0.1，且AR（2）檢驗(yàn) P 值大于0.1，說明回歸方程擾動(dòng)項(xiàng)的差分不存在二階自相關(guān)，同時(shí)，根據(jù)Sargan檢驗(yàn)的 P 值大于0.1，說明工具變量有效，基準(zhǔn)回歸結(jié)果穩(wěn)健。

4.2.3傾向得分匹配法

由于智能制造實(shí)施進(jìn)程不同的企業(yè)間存在系統(tǒng)差異，這可能會(huì)造成回歸結(jié)果偏誤問題。因此，采用傾向得分匹配法（propensityscorematching，PSM）做進(jìn)一步檢驗(yàn)。首先根據(jù)智能制造水平 （I） 的中位數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行分組，將智能制造水平（1大于中位數(shù)的樣本設(shè)定為1，否則為0，并將所有控制變量作為樣本匹配的特征變量，利用最近鄰匹配法進(jìn)行1：1匹配，然后根據(jù)模型（1）重新回歸，結(jié)果見表4列（5）。智能制造 （I） 的估計(jì)系數(shù)依然在 1% 的水平下顯著為負(fù)，表明在克服樣本選擇性偏誤后研究結(jié)論依舊穩(wěn)健。

4.3穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.3.1替換核心解釋變量

采用人工智能采納程度作為企業(yè)智能制造水平的替代變量，參考何勤等[3的做法，以人均機(jī)器設(shè)備占有價(jià)值加以刻畫，并將其帶入模型（1），重新進(jìn)行回歸，結(jié)果見表5列（1），智能制造水平 （I） 的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，表明智能制造對(duì)企業(yè)碳排放強(qiáng)度存在明顯的負(fù)向效應(yīng)，研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

4.3.2剔除異常樣本

考慮2020年發(fā)生的重大公共衛(wèi)生事件沖擊可能會(huì)對(duì)企業(yè)智能制造產(chǎn)生影響，因此，剔除2020年以后研究樣本進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見表5列（2），智能制造仍能在 1% 的水平下顯著降低企業(yè)碳排放強(qiáng)度。

4.3.3高維固定效應(yīng)

為控制省份和行業(yè)層面不可觀測的時(shí)變因素對(duì)企業(yè)碳減排的影響，進(jìn)一步在模型（1）中加入行業(yè)-年份交互固定效應(yīng)和省份-年份交互固定效應(yīng)，結(jié)果見5列（3）。在進(jìn)行高維固定效應(yīng)后，核心解釋變量的估計(jì)系數(shù)依然顯著為負(fù)，再次證明了研究結(jié)論的可靠性。

4.4碳減排路徑分析與作用機(jī)制檢驗(yàn)

由前文分析可知，智能制造可以有效促進(jìn)企業(yè)碳減排?；诖?，為更加準(zhǔn)確地考察智能制造推進(jìn)企業(yè)碳減排的作用機(jī)制，考慮企業(yè)實(shí)現(xiàn)碳減排主要源于能源效率提升（過程控制）和綠色技術(shù)創(chuàng)新（末端治理）[39]。為此，進(jìn)一步從能源效率和綠色技術(shù)創(chuàng)新兩個(gè)視角進(jìn)行探討，以更直觀地分析智能制造釋放碳減排效應(yīng)的機(jī)制路徑。

4.4.1碳減排路徑分析

（1）能源效率。智能制造以數(shù)智技術(shù)為依托能夠優(yōu)化生產(chǎn)工藝，對(duì)能源消耗設(shè)備進(jìn)行改造和升級(jí)，形成清潔能源替代傳統(tǒng)化石能源的成熟技術(shù)，進(jìn)而優(yōu)化能源配置結(jié)構(gòu)，提高能源使用效率4%，通過過程控制實(shí)現(xiàn)企業(yè)碳減排?；诖?，從兩個(gè)方面考察智能制造對(duì)企業(yè)能源效率的影響，一是企業(yè)能源消耗強(qiáng)度（E1），采用企業(yè)能源消耗總量與總資產(chǎn)的比值來衡量；二是企業(yè)能源效率（E2），以工業(yè)總產(chǎn)值與企業(yè)能源消耗總量的比值取自然對(duì)數(shù)來衡量。

表6列（1）一列（2）展示了智能制造對(duì)企業(yè)能源效率的檢驗(yàn)結(jié)果。由列（1）可知，智能制造對(duì)企業(yè)能源消耗強(qiáng)度的影響系數(shù)在 1% 的水平下顯著為負(fù)，說明智能制造可以有效降低企業(yè)能源消耗強(qiáng)度。由列（2）可知，智能制造對(duì)企業(yè)能源效率的影響系數(shù)在 5% 的水平下顯著為正，這表明智能制造能夠提升企業(yè)能源效率。能源消耗是企業(yè)碳排放的主要來源，智能制造能夠通過優(yōu)化生產(chǎn)流程、精準(zhǔn)調(diào)度生產(chǎn)設(shè)備、高效部署能源管理系統(tǒng)以及循環(huán)利用和共享資源等方式降低能源消耗，提高整體的能源使用效率。綜上表明，智能制造可以降低企業(yè)能源消耗強(qiáng)度，提高能源效率，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)碳排放的過程控制。

（2）綠色技術(shù)創(chuàng)新。智能制造能夠加速新一代信息技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)的深度融合7，為企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)創(chuàng)造有利條件。通過增加綠色技術(shù)創(chuàng)新要素的存量和流量，智能制造可以優(yōu)化創(chuàng)新要素的組合方式，從而催生更多綠色技術(shù)，為企業(yè)碳排放的末端治理提供有效手段[41]，實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)高效的碳排放治理，進(jìn)一步提升企業(yè)碳減排績效[42]。因此，為考察智能制造對(duì)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響，以綠色專利申請總數(shù)加1取對(duì)數(shù)值衡量綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量 （N） ，分別以綠色實(shí)用新型專利申請加1取自然對(duì)數(shù)（Q1）和綠色發(fā)明專利申請數(shù)量加1取自然對(duì)數(shù)（Q2）值來衡量綠色技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量。

表6列（3）一列（5）展示了智能制造對(duì)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響。由列（3）可知，智能制造對(duì)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量的影響系數(shù)在 5% 的水平下顯著為正，說明智能制造可以增加綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量。由列（4）一列（5）可知，智能制造對(duì)綠色技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的影響系數(shù)顯著為正，表明智能制造能夠提高企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量。這意味著智能制造可以有效激發(fā)企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新活力，為綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的提升營造有利空間，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)碳排放的末端治理。

4.4.2 作用機(jī)制檢驗(yàn)

根據(jù)以上分析表明，智能制造可以賦能企業(yè)能源效率提升和綠色技術(shù)創(chuàng)新，有效實(shí)現(xiàn)企業(yè)碳排放的過程控制和末端治理。進(jìn)一步地，為探討智能制造如何促進(jìn)企業(yè)碳減排，基于前文的理論分析，從信息化水平、人力資本結(jié)構(gòu)以及資金配置效率3個(gè)方面進(jìn)行考察，并構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型加以檢驗(yàn)。

M_it=β₀+β₁I_it+?X_it+λ_i+γ_t+ε_it

C_it=ρ₀+ρ₁I_it+ρ₂M_it+σX_it+λ_i+γ_t+ε_it

式中： M 是中介變量，包括信息化水平、人力資本結(jié)構(gòu)以及資金配置效率3個(gè)作用渠道的機(jī)制變量，相關(guān)刻畫方法在下文分析中介紹，其他變量定義同模型（1）。

（1）信息化水平。智能制造促使數(shù)智技術(shù)在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營中得到廣泛運(yùn)用，借助新一代信息技術(shù)手段，企業(yè)能夠高效獲取并處理生產(chǎn)過程的各種數(shù)據(jù)要素，實(shí)現(xiàn)對(duì)能源的智能化監(jiān)管，提升能源利用效率，從而促進(jìn)生產(chǎn)過程的碳排放治理。此外，數(shù)智技術(shù)還能幫助企業(yè)整合市場資源，為綠色創(chuàng)新活動(dòng)挖掘更多有價(jià)值的信息，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)決策，降低不確定性風(fēng)險(xiǎn)，從而提升綠色技術(shù)創(chuàng)新績效[，為企業(yè)碳減排提供技術(shù)支撐?；诖耍瑸榭疾煨畔⒒降挠行?，借鑒權(quán)小鋒等3的研究，采用軟硬件投資期末凈額取自然對(duì)數(shù)來刻畫信息化水平（M1），其中以數(shù)字技術(shù)無形資產(chǎn)期末凈額表示智能化軟件投資，以企業(yè)電子、信息、通信等硬件設(shè)施資產(chǎn)期末凈額表示智能化硬件投資，并將變量帶入模型（2）—模型（3）中檢驗(yàn)，結(jié)果見表7列（1）—列（2）。由列（1）可知，智能制造水平的估計(jì)系數(shù)在 1% 的水平下顯著為正，說明智能制造可以增強(qiáng)企業(yè)的信息化處理能力。由列（2）可知，信息化水平對(duì)企業(yè)碳排放強(qiáng)度的影響顯著為負(fù)，表明信息化水平的提升能有效抑制企業(yè)碳排放。由此可知，智能制造能通過提高企業(yè)的信息化水平，從而促進(jìn)企業(yè)碳減排。

（2）人力資本結(jié)構(gòu)。智能制造可以加快企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，促進(jìn)人工智能逐漸替代低端勞動(dòng)力，增加企業(yè)對(duì)復(fù)合型和跨學(xué)科人才的需求，從而促使企業(yè)對(duì)內(nèi)部人力資本結(jié)構(gòu)重新優(yōu)化調(diào)整[4.7]。而人力資本結(jié)構(gòu)的改善可以提高企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營效率，為綠色技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)提供必備的技能勞動(dòng)力資源，從而促進(jìn)企業(yè)碳減排。因此，為檢驗(yàn)人力資本結(jié)構(gòu)的有效性，參考沈坤榮等的研究，采用上市企業(yè)技術(shù)人員和研發(fā)人員占比表征人力資本結(jié)構(gòu)（M2），并將變量帶入模型（2）一模型（3）中檢驗(yàn)，結(jié)果見表7列（3）一列（4）。智能制造水平的估計(jì)系數(shù)在 1% 的水平下顯著為正，這表明智能制造可以提高企業(yè)對(duì)高技能人才的需求。由列（4）可知，人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)企業(yè)碳排放強(qiáng)度表現(xiàn)出顯著的負(fù)向作用，這意味著人力資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)企業(yè)碳減排有積極的促進(jìn)效應(yīng)?？梢姡悄苤圃炜梢酝ㄟ^調(diào)整和改善人力資本結(jié)構(gòu)，推動(dòng)企業(yè)碳減排。

（3）資金配置效率。智能制造可以幫助企業(yè)提高信用評(píng)級(jí)，降低經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，吸引投資，實(shí)現(xiàn)融資渠道的多樣化，從而緩解企業(yè)融資難題[38]。同時(shí)，企業(yè)還能通過大數(shù)據(jù)技術(shù)整合內(nèi)外部信息資源，預(yù)測投資風(fēng)險(xiǎn)和損失，為企業(yè)資金配置提供決策科學(xué)依據(jù)[43]。因此，本研究認(rèn)為智能制造有助于企業(yè)擺脫融資困境，降低投資風(fēng)險(xiǎn)，為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)和智能化生產(chǎn)設(shè)備引進(jìn)提供更多的資金支持，進(jìn)而提高企業(yè)的碳減排績效?；诖耍瑸闄z驗(yàn)資金配置效率的有效性，從融資約束和投資效率兩個(gè)方面進(jìn)行考察。一是參考Whited等44提出的WW指數(shù)來衡量企業(yè)資金約束水平（M3）；二是采用企業(yè)投資支出率（構(gòu)建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金/總資產(chǎn)）來反映企業(yè)投資效率情況（M4），并將變量帶入模型（2）一模型（3）中檢驗(yàn)，結(jié)果見表8。列（1）一列（2）是融資約束有效性的檢驗(yàn)結(jié)果，列（1）顯示，智能制造水平的估計(jì)系數(shù)在1% 的水平下顯著為負(fù)，表明智能制造可以有效緩解融資約束。進(jìn)一步，由列（2）可知，降低融資約束水平可以顯著抑制企業(yè)碳排放強(qiáng)度，這說明智能制造能通過緩解融資約束有效促進(jìn)企業(yè)碳減排。列（3）—列（4）是投資效率有效性的檢驗(yàn)結(jié)果，列（3）顯示，智能制造水平的估計(jì)系數(shù)在 1% 的水平下顯著為正，說明智能制造能夠提高企業(yè)投資效率。進(jìn)一步，由列（4）可知，投資效率對(duì)企業(yè)碳排放表現(xiàn)出顯著的負(fù)向效應(yīng)。這意味著智能制造可以通過提高投資效率促進(jìn)企業(yè)碳減排。綜上表明，智能制造能夠通過提升資金配置效率，從而有效實(shí)現(xiàn)企業(yè)碳減排。

從以上作用機(jī)制檢驗(yàn)可知，智能制造可以通過提升信息化水平、優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)以及提高資金配置效率促進(jìn)企業(yè)碳減排，這些作用機(jī)制能夠?yàn)槠髽I(yè)能源效率提升和綠色技術(shù)創(chuàng)新提供有力的技術(shù)、人力及資金支持，從而推動(dòng)碳排放的過程控制和末端治理，由此驗(yàn)證了相關(guān)的研究假設(shè)。

4.5 異質(zhì)性分析

4.5.1企業(yè)基本特征異質(zhì)性

（1）產(chǎn)權(quán)性質(zhì)。由于不同的產(chǎn)權(quán)屬性會(huì)影響企業(yè)智能制造的開展，因此，為探究企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性對(duì)智能制造釋放碳減排效應(yīng)的異質(zhì)性，將研究樣本劃分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)，結(jié)果見表9列（1）一列（2）?？梢园l(fā)現(xiàn)，相比于國有企業(yè)，智能制造對(duì)非國有企業(yè)碳減排的促進(jìn)效應(yīng)更強(qiáng)。可能原因是國有企業(yè)在體制上較為復(fù)雜，決策過程較長，改革推進(jìn)速度較慢。而非國有企業(yè)主要依賴市場機(jī)制保持競爭力，并在技術(shù)創(chuàng)新和市場響應(yīng)方面擁有較高的靈活性，往往更容易根據(jù)市場需求和政策變化迅速調(diào)整其生產(chǎn)方式和經(jīng)營戰(zhàn)略。因此，非國有企業(yè)能更高效地采用智能制造技術(shù)優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高碳減排能力。

（2）行業(yè)競爭程度。行業(yè)競爭會(huì)對(duì)同群體之間的關(guān)系和互動(dòng)行為產(chǎn)生一定影響，市場競爭越激烈，企業(yè)為保持市場中的競爭優(yōu)勢而進(jìn)行生產(chǎn)方式變革的意愿越強(qiáng)，但也會(huì)因企業(yè)規(guī)模、資源基礎(chǔ)和抗風(fēng)險(xiǎn)能力等因素導(dǎo)致企業(yè)智能化面臨更多不確定性[45]?；诖?，為明晰不同行業(yè)競爭程度下智能制造對(duì)企業(yè)碳減排的差異化影響，采用勒納指數(shù)作為衡量行業(yè)競爭程度的指標(biāo)，并按其中位數(shù)將樣本分為行業(yè)競爭程度高、低兩組，結(jié)果見表9列（3）一列（4）?？梢钥闯觯c行業(yè)競爭程度較低的企業(yè)相比，智能制造更有助于提高行業(yè)競爭程度較高企業(yè)的碳減排效果。可能原因是在競爭激勵(lì)的行業(yè)中，企業(yè)為了保持競爭優(yōu)勢會(huì)積極地投入更多資源進(jìn)行智能化升級(jí)，同時(shí)由于面臨市場壓力和政府對(duì)高能耗、高污染企業(yè)的嚴(yán)格監(jiān)管，迫使企業(yè)更注重可持續(xù)發(fā)展能力，更有動(dòng)機(jī)加快智能化轉(zhuǎn)型，通過智能制造技術(shù)提升碳減排績效。

4.5.2宏觀環(huán)境異質(zhì)性

（1）數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平。智能制造對(duì)企業(yè)碳減排的影響可能會(huì)因不同地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的影響而產(chǎn)生顯著差異。因此，參考黃先海等4的做法，以每100人互聯(lián)網(wǎng)寬帶接人用戶數(shù)來刻畫地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平，并按其中位數(shù)將樣本劃分為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平高、低兩組，結(jié)果見表9列（5）一列（6）?？梢园l(fā)現(xiàn)，相比于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平較高地區(qū)，智能制造更能助推數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施較弱地區(qū)的企業(yè)碳減排?？赡茉蚴窃跀?shù)字基礎(chǔ)設(shè)施較先進(jìn)地區(qū)的企業(yè)已具有一定的技術(shù)積累和管理體系，在一定程度上實(shí)現(xiàn)了信息化、數(shù)字化和智能化，因而企業(yè)通過智能制造所發(fā)揮的碳減排效能較為有限，存在邊際遞減效應(yīng)。在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施較薄弱的地區(qū)，傳統(tǒng)制造業(yè)往往面臨較低的生產(chǎn)效率和較高的資源浪費(fèi)。在此情況下，引人智能制造技術(shù)能夠顯著優(yōu)化企業(yè)的生產(chǎn)流程，提高資源配置效率，彌補(bǔ)傳統(tǒng)制造方式中的技術(shù)和管理短板，從而獲得更大的邊際效能，表現(xiàn)出更顯著的碳減排效果。

（2）環(huán)境規(guī)制程度。環(huán)境規(guī)制作為約束企業(yè)碳排放行為的重要行政手段，不僅會(huì)使企業(yè)更加注重自身的碳排放狀況，還會(huì)激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新活力。因此，為考察不同環(huán)境規(guī)制程度下智能制造對(duì)企業(yè)碳減排的影響，參考劉暢等47的研究，采用企業(yè)所在地當(dāng)年投入廢氣廢水污染治理的金額占該年工業(yè)產(chǎn)值的比重衡量環(huán)境規(guī)制程度，并根據(jù)其中位數(shù)將樣本劃分為環(huán)境規(guī)制程度高、低兩組，結(jié)果見表9列（7）一列（8）?？梢钥闯?，相比于環(huán)境規(guī)制程度較低的地區(qū)，智能制造對(duì)企業(yè)碳減排的促進(jìn)效應(yīng)在環(huán)境規(guī)制程度較高地區(qū)更為顯著。可能原因是地區(qū)的環(huán)境規(guī)制程度越高，企業(yè)開展綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的意愿會(huì)愈強(qiáng)，受制于地方政府嚴(yán)格的環(huán)境監(jiān)管和高昂的碳排放成本，企業(yè)會(huì)加大對(duì)綠色低碳技術(shù)的研發(fā)投入，提高生產(chǎn)工藝和產(chǎn)品服務(wù)的綠色化，從而更有利于推動(dòng)智能制造減少企業(yè)碳排放。

5結(jié)論與政策建議

智能制造作為新質(zhì)生產(chǎn)力，是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展的重要引擎，探討其能否促進(jìn)企業(yè)碳減排對(duì)加快“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)極具現(xiàn)實(shí)意義。為此，基于2010—2022年中國A股制造業(yè)上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)，探究智能制造對(duì)企業(yè)碳排放的影響，并考察智能制造釋放碳減排效應(yīng)的機(jī)制路徑和異質(zhì)性效果。結(jié)果表明： ① 智能制造可以顯著降低企業(yè)碳排放強(qiáng)度，充分釋放降碳效應(yīng)。進(jìn)一步地，智能制造能有效提高企業(yè)能源效率和綠色技術(shù)創(chuàng)新能力，促進(jìn)企業(yè)碳排放的過程控制和末端治理。 ② 作用渠道檢驗(yàn)表明，智能制造可以通過增強(qiáng)信息化能力、改善人力資本結(jié)構(gòu)以及提高資金配置效率等方式促進(jìn)企業(yè)碳減排。 ③ 異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，智能制造對(duì)非國有企業(yè)、行業(yè)競爭程度較高企業(yè)碳減排的促進(jìn)效應(yīng)更強(qiáng)。同時(shí)，在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平較低地區(qū)和環(huán)境規(guī)制程度較高地區(qū)，智能制造對(duì)企業(yè)碳排放的負(fù)向作用更為明顯?；诖耍岢鋈缦抡呓ㄗh。

（1）加快推進(jìn)企業(yè)智能化改造，研究發(fā)現(xiàn)智能制造可以為企業(yè)創(chuàng)造顯著的環(huán)境紅利。因此，政府應(yīng)加強(qiáng)政策激勵(lì)，通過稅收減免、財(cái)政補(bǔ)貼等方式為企業(yè)智能制造的開展提供充足的資金支持，以激發(fā)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的積極性，同時(shí)制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，推動(dòng)智能制造技術(shù)在各行業(yè)間的廣泛應(yīng)用。鼓勵(lì)企業(yè)將數(shù)智技術(shù)融入產(chǎn)品全生命周期，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游的智能化管理，從而實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的高效協(xié)作。此外，還應(yīng)強(qiáng)化數(shù)據(jù)賦能，通過搭建數(shù)據(jù)共享平臺(tái)和智能決策支持系統(tǒng)，優(yōu)化智能制造系統(tǒng)和生產(chǎn)流程，從而形成綠色、高效的生產(chǎn)能力，為企業(yè)碳減排奠定基礎(chǔ)。

（2）加強(qiáng)綠色技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)和清潔能源使用。研究發(fā)現(xiàn)，智能制造可以提高能源效率和綠色技術(shù)創(chuàng)新水平，實(shí)現(xiàn)碳排放的過程控制和末端治理。因此，企業(yè)應(yīng)以智能化發(fā)展為契機(jī)，積極探索綠色發(fā)展新模式。一方面，應(yīng)加大人力資本的投入，完善技術(shù)人才引進(jìn)和培養(yǎng)機(jī)制，以提升員工的專業(yè)技能，為技術(shù)研發(fā)和綠色新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展提供復(fù)合型人才。同時(shí)，借助智能化技術(shù)深入分析生產(chǎn)和供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，識(shí)別潛在的環(huán)境危害，從而制定更具針對(duì)性的綠色創(chuàng)新策略。此外，還應(yīng)推動(dòng)綠色采購和物流管理，促進(jìn)綠色供應(yīng)鏈發(fā)展。另一方面，應(yīng)充分利用智能化技術(shù)優(yōu)化能源配置結(jié)構(gòu)，通過智能化監(jiān)管，實(shí)時(shí)調(diào)整機(jī)器設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，避免不必要的能源損耗，從而提高生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的能源使用效率。同時(shí)，還應(yīng)運(yùn)用智能系統(tǒng)管理優(yōu)化可再生能源使用，逐步實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)化石能源的替代，最終實(shí)現(xiàn)整體能源效率提升。

（3）完善地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和健全環(huán)境規(guī)制體系。研究表明智能制造的環(huán)境紅利在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平較低地區(qū)和環(huán)境規(guī)制程度較高地區(qū)更為顯著。因此，一方面，政府應(yīng)制定數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，確保區(qū)域間的互聯(lián)互通；加強(qiáng)對(duì)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的安全檢測和評(píng)估，防范網(wǎng)絡(luò)安全；開展數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)政策試點(diǎn)，為企業(yè)智能制造探索有利的發(fā)展模式。另一方面，政府應(yīng)健全環(huán)境保護(hù)的相關(guān)法律法規(guī)，加強(qiáng)環(huán)境監(jiān)管能力，建立環(huán)境考核評(píng)估體系，以更好地約束企業(yè)的排放行為。同時(shí)，還要避免“一刀切\(zhòng)"的方式，采取行政命令與市場相結(jié)合的方式，充分發(fā)揮市場機(jī)制的作用，從而推動(dòng)降碳與發(fā)展的雙贏。

參考文獻(xiàn)

[1]溫素彬，張金泉，焦然.智能制造、市場化程度與企業(yè)運(yùn)營效率：基于A股制造業(yè)上市公司年報(bào)的文本分析[J].會(huì)計(jì)研究，2022（11）：102-117.

[2]田高良，施諾，劉曉豐.智能制造與勞動(dòng)力成本粘性：基于工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的視角[J].經(jīng)濟(jì)管理，2023，45（9）：28-49.

[3]權(quán)小鋒，李闖.智能制造與成本粘性：來自中國智能制造示范項(xiàng)目的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2022，57（4）：68-84.

[4]尹洪英，李闖.智能制造賦能企業(yè)創(chuàng)新了嗎：基于中國智能制造試點(diǎn)項(xiàng)目的準(zhǔn)自然試驗(yàn)[J].金融研究，2022（10）：98-116.

[5]陳金亮，趙雅欣，林嵩.智能制造能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績效嗎？[J].外國經(jīng)濟(jì)與管理，2021，43（9）：83-101.

[6]顏逢，趙秀云.智能制造推動(dòng)了企業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率提升嗎：基于智能制造示范點(diǎn)企業(yè)的研究[J].商業(yè)研究，2024（3）：41-49.

[7]沈坤榮，喬剛，林劍威.智能制造政策與中國企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2024，41（2）：5-25.

[8]楊浩昌，羅雨成，李廉水.智能制造對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響研究：基于“量”與“質(zhì)\"的視角[J].科學(xué)學(xué)研究，2024，42（8）：1644-1655.

[9]黃鍵斌，宋鐵波，姚浩.智能制造政策能否提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率？[J].科學(xué)學(xué)研究，2022，40（3）：433-442.

[10]WEI XH，JIANGF，CHENY，et al. Towards green development：the role of intelligent manufacturing in promoting corporate envi-ronmental performance[J].Energy economics，2O24，131：107375.

[11]林熙，劉啟仁，馮桂媚.智能制造與綠色發(fā)展：基于工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口視角[J].世界經(jīng)濟(jì)，2023，46（8）：3-31.

[12] ZHOU S J，SHAN F X. Discovery of innovation effect and spillovereffect：evidence from inteligent manufacturing promoting low-car-bon development[J]. Journal of innovation amp; knowledge，2023，8（3）：100383.

[13]杜傳忠，王曉蕾.智能制造對(duì)制造企業(yè)創(chuàng)新效率的非線性影響：基于制造業(yè)服務(wù)化的調(diào)節(jié)效應(yīng)[J].四川大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2024（1）：37-51.

[14]LIGW，BRANSTETTERLG.Does“MadeinChina2O25”workforChina：evidence from Chinese listed firms[J].Research policy，2024，53（6）：105009.

[15]LIU X，MEGGINSON WL，XIAJJ. Industrial policy and assetprices：evidence from the Made in China 2O25policy[J]. Journalofbankingamp;finance，2022，142：106554.

[16]WENHW，ZHAO Z.How does China's industrial policy affectfirms'Ramp;D investment：evidencefrom“Made in China 2025\"[J].Applied economics，2021，53（55）：6333-6347.

[17]孫早，侯玉琳.人工智能發(fā)展對(duì)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響：一個(gè)基于中國制造業(yè)的經(jīng)驗(yàn)研究[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2021（1）：32-42.

[18]程文.人工智能、索洛悖論與高質(zhì)量發(fā)展：通用目的技術(shù)擴(kuò)散的視角[J].經(jīng)濟(jì)研究，2021，56（10）：22-38.

[19］劉亦文，高京淋.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)制造業(yè)企業(yè)投資效率提升的影響[J].金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2024，39（2）：73-89.

[20]BOHNSACK R，PINKSE J， KOLK A. Business models for sustain-able technologies：exploring businessmodel evolution in the caseof electric vehicles[J].Research policy，2014，43（2）：284-300.

[21]DECANIO SJ.Robotsand humans-complements or substitutes？[J].Journal of macroeconomies，2016，49（3）：280-291.

[22]盧福財(cái)，秦玥，徐遠(yuǎn)彬.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素能源效率的影響：基于專業(yè)化分工的視角[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2023（11）：3-15.

[23］張萬里，宣旸.智能化如何提高地區(qū)能源效率：基于中國省級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)[J].經(jīng)濟(jì)管理，2022，44（1）：27-46.

[24］劉亦文，高京淋，陳熙鈞.數(shù)智融合發(fā)展對(duì)實(shí)體企業(yè)投資效率的影響研究[J].湖南大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2025，39（1）：67-77.

[25]胡艷，陳曦.人工智能、區(qū)域創(chuàng)新能力與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)：基于中國工業(yè)機(jī)器人的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].商學(xué)研究，2023，30（4）：60-71.

[26] LEIPONEN A，HELFAT E. Innovation objectives，knowledgesources，and the benefits of breadth[J].Strategicmanagementjournal，2010，31（2），224-236.

[27]WUL，HITTL，LOUBW.Data analytics，innovation，and firmproductivity[J].Management science，2020，66（5）：2017-2039.

[28]王可，李連燕.“互聯(lián)網(wǎng) + ”對(duì)中國制造業(yè)發(fā)展影響的實(shí)證研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2018，35（6）：3-20.

[29]楊德明，劉泳文.“互聯(lián)網(wǎng) + ”為什么加出了業(yè)績[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2018（5）：80-98.

[30]黃卓，陶云清，劉兆達(dá)，等.智能制造、人力資本升級(jí)與企業(yè)勞動(dòng)收入份額[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2024，24（5）：1412-1427.

[31]NAZAROV Z，AKHMEDJONOV A. Education，on-the-job train-ing，and innovation in transition economies[J].Eastern Europeaneconomics，2012，50（6）：28-56.

[32]ACEMOGLU D，AKCIGIT U，ALP H，et al. Innovation，realloca-tion，and growth[J].American economic review，2018，108（11）：3450-3491.

[33]羅正英，張雪芬，陶凌云，等.信譽(yù)鏈：中小企業(yè)融資的關(guān)聯(lián)策略[J].會(huì)計(jì)研究，2003（7）：50-52.

[34]王京濱，劉趙寧，劉新民.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)全要素生產(chǎn)率：基于資源配置效率的機(jī)制檢驗(yàn)[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2024，41（3）：23-33.

[35]劉婷婷，溫雪，鄧亞玲.數(shù)字化轉(zhuǎn)型視角下數(shù)字金融對(duì)企業(yè)投資效率的影響效應(yīng)分析[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2022，43（4）：51-58.

[36]沈洪濤，黃楠.碳排放權(quán)交易機(jī)制能提高企業(yè)價(jià)值嗎[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2019，40（1）：144-160.

[37]ACEMOGLU D，RESTREPO P.Demographics and automation[J].Review of economic studies，2022，89（1）：1-44.

[38]何勤，李雅寧，程雅馨，等.人工智能技術(shù)應(yīng)用對(duì)就業(yè)的影響及作用機(jī)制研究：來自制造業(yè)企業(yè)的微觀證據(jù)[J].中國軟科學(xué)，2020（S1）：213-222.

[39]孫博文，張政.國有企業(yè)混合所有制改革的碳減排效應(yīng)及其機(jī)制分析：基于中國工業(yè)企業(yè)污染數(shù)據(jù)庫的微觀證據(jù)[J].改革，2021（7）：75-90.

[40]趙培雅，高煜，孫雪.“雙控”目標(biāo)下產(chǎn)業(yè)智能化的節(jié)能降碳減排效應(yīng)[J].中國人口·資源與環(huán)境，2023，33（9）：59-69.

[41]屠西偉，張平淡.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、碳排放與供應(yīng)鏈溢出[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2024（4）：133-151.

[42]潘雄鋒，袁賽.企業(yè)碳披露、綠色創(chuàng)新與碳績效[J].中國人口·資源與環(huán)境，2023，33（1）：112-123.

[43]王永欽，董雯.機(jī)器人的興起如何影響中國勞動(dòng)力市場：來自制造業(yè)上市公司的證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2020，55（10）：159-175.

[44]WHITEDTM，WUG.Financial constraintsrisk[J].Reviewoffinancialstudies，2006，19（2）：531-559.

[45]孫文遠(yuǎn)，劉于山.人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場的影響機(jī)制研究[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2023，37（3）：1-9.

[46]黃先海，高亞興.數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合與企業(yè)全要素生產(chǎn)率：基于中國企業(yè)專利信息的研究[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2023，（11）：118-136.

[47]劉暢，潘慧峰，李珮，等.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響和機(jī)制研究[J].中國軟科學(xué)，2023（4）：121-129.

Impact of smart manufacturing on corporate carbon reduction and its mechanisms

LIU Yiwen12，DENG Nan3，HU Zongyi4 （1. School of Public Administration，Hunan University， Changsha Hunan 41oo82， China; 2.International BusinessSchool，HunanUniversityof Technologyand Business，Changsha Hunan41O2O5，China; 3.School of Economics amp; Management，Nanchang University，Nanchang Jiangxi 33oo31，China; 4.College of Finance and Statistics，Hunan University， Changsha Hunan 41Oo82， China）

Abstract Smartmanufacturing，asthecoredriverof theFourth Industrial Revolution，isakeyfocusinChina'sstrategytobuilda manufacturingpowerhouse.Itisalsoanimportantleverformanufacturingenterprisestoimplementthe“dualcontro”ofcarboemissionsunderthe“dualcarbon”goals.ThisstudywasbasedonpaneldatafromA-sharelistedmanufacturingcompaniesinChinafrom 2010to2022.Byemployingtext miningtechiques toconstructanindexofsmartmanufacturingandusingafixed-efects modelwith two-wayfixedcts，esdympiicallinvestigatedtepactofsartmanufacuringoncororatearbonmissiosnditsude lying mechanisms. The study found that： ① Smart manufacturing significantly reduced corporate carbon emisson intensity. This conclusionremainedrobustafteraseriesofrobustnesstests.Meanwhile，furtheranalysisfromthecarbonreductionpathrevealedthatsmart manufacturingsignificantlyenhancedenterprises‘eergficiencyandgreentchnologyinnovationcapabilities，therebypromotingthe realization of process control and end-of-pipe treatment of carbon emissions. ② Mechanism analysis indicated that smart manufacturing enhancedcorpoateiformatizationptieduanapitalsucture，andimproedapitalaloatioeiencyhichinusupports improvements in energy eficiencyand green technology innovation，ultimatelydriving carbon reduction. ③ Heterogeneity analysisrevealedtatfromteerspectiveofcorporatecharacteristics，sartmanufacturinghadamorepronouncedefectoncarbonduc tioninnon-state-odnterprssandtoseoperatingiidustrieswitigherompetitionFromamacroviometalpespectie smartmanufacturingexertsamoresignificantpositiveimpactoncarbonreductioninregionswithweakerdigitalinfrastructureandhigherenvironmentalegulatoryintensityBasedontheesearchfidings，tefolowingpolicyimplicationsareproposed：focusingonpro moting thedevelopmentofsartmanufacturingbystrengtheningpolicyincentives toehanceenterprises’enthusiasmforsarttransformation;couraingterpsestoctivelyeloremodelsofgrengowtlategnioationialityndoiosly optimizeeeerlloatiouctuetimproeeecytebetealgaboductiots;pleie entiatedegioalpocyudanetomproediitalifrstuctreostrucoeatigvoablevioentfoterpsdi provinglocalenvironmentalegulatorysstemsandrengtheningadministrativeenforcementtoeterconstraincorporatearbnemissions.

Key words smart manufacturing; corporate carbon reduction; energy efficiency;green technology innovation

（責(zé)任編輯：閆慧珺）