第八章 结论、管理启示与展望
8.1 研究结论
首先，从理论层面探讨了“智能化”与“碳排放”之间的关系，并通过数理推导和理论分析厘清了两者之间的逻辑关系和作用机制。其次，通过相关文献的梳理，构建并测度了“制造业智能化”和“碳排放”的相关指标，通过实证分析对制造业智能化影响碳排放的效应进行了详细的实证检验,并通过企业层面和国际层面分析了智能化对碳排放的影响效应及异质性，为我国新工业革命时代下的战略选择提供理论依据。再次，根据碳排放的外部性特征，利用空间计量模型对制造业智能化影响碳排放的空间效应进行了详细的实证检验，使用动态空间杜宾模型进一步检验了制造业智能化对碳排放的空间溢出效应，并分析了智能化对碳排放影响的空间衰减特征。最后，根据理论模型推导，从能源结构、能源效率、产业结构和经济增长四个传导机制实证检验了制造业智能化影响碳排放的作用路径。结论可以归纳为以下几点：
第一，我国的制造业工业机器人渗透度不断提升，制造业智能化的发展与碳排放之间确实存在一定的相关性。研究发现：（1）我国制造业工业机器人的应用规模增速明显，位居世界首位，但是工业机器人密度相比发达国家仍存在较大差距，说明我国的智能化水平还有较大的提升空间。（2）我国城市制造业智能化水平近年来呈现逐年上升的趋势，特别是2012年以后增速明显，但是我国工业机器人的应用水平存在较大的区域差异，东部沿海地区智能化水平明显高于中西部和东北地区。（3）在可持续发展理念和绿色发展理念的指导下，我国低碳技术、环保技术等都有了明显的提升，产业结构、能源结构的调整也取得了明显的进步，碳排放强度呈现持续下降趋势，碳排放效率持续提升。但是，碳排放水平的区域差异也较为明显，东部和中部地区的碳排放效率要明显高于西部和东北地区，后者仍应加快制造业绿色转型，加大低碳技术的引进和应用力度，通过调整产业结构，促进产业升级，发挥绿色技术在经济发展和产业低碳方面的作用。
第二，制造业智能化的发展确实能够促进经济增长与环境保护的协调发展，为我国的经济高质量发展提供可行路径。研究发现：（1）制造业工业机器人的应用在提高生产率的同时，也确实能够显著抑制碳排放强度并提升碳排放效率。（2）通过替换解释变量、缩尾回归、排除政策事件干扰对结果的影响来进行稳健性检验，通过引入工具变量，包括全球机器人安装量减去中国机器人安装计算得出的机器人渗透度、量固定电话数量，以及滞后一期方法检验内生性问题，回归结果均与基准回归结果保持一致。（3）通过使用不同方式对样本进行划分，从六大地理区域、资源型城市与非资源型城市、老工业基地与非老工业基地角度分析了智能化水平对碳排放影响的区域异质性，经济发达、工业基础较强、科技水平较高地区，整体上要比劳动密集型和资源密集型地区更能从智能化水平提升上受益，这也说明了经济增长和科技发展水平与碳排放有一定的关系。
参考文献（略）
