工业机器人采用与环境可持续性：通向可持续发展的技术与制度路径

《TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE》：Industrial robot adoption and environmental sustainability: Technological and institutional pathways to sustainable development

　　

•在高自动化经济体中，工业机器人采用减少了生态足迹。
•在高生态压力下，环境效益更为显著。
•能效是将机器人采用与可持续性联系起来的关键途径。
•强有力的治理和监管增强了自动化的环境效益。
•整合技术、制度和政策以促进可持续发展。

引言
全球环境可持续性的追求已到了一个关键的十字路口，各国努力将第四次工业革命的加速步伐与联合国《2030 年可持续发展议程》中的生态保护要求相协调。该议程中的一个基本优先事项是将经济增长与环境污染脱钩，这通过生态足迹（EFP）和二氧化碳排放（CO?）等整体指标来量化（Bergougui, 2025; Chen et al., 2022）。生态足迹（EFP）用于衡量人类对自然生态系统的压力，通过测量支持特定人口消费模式所需的生物生产力土地和水域面积来进行测量（Fuinhas et al., 2026; Pinzon et al., 2026）。作为一种衡量环境质量的整体指标，生态足迹超越了狭隘的碳指标，因为它考虑了吸收人为废物所需的建设用地、耕地、牧场、渔场和森林面积的生物承载力（Bergougui, 2025）。目前，全球生态赤字是一个严峻的挑战，威胁着环境可持续性和社会公正，特别是因为资源需求持续超过地球的生物再生能力（Pravitasari et al., 2026; Stojilovska, 2023）。这种不平衡不仅阻碍了社会经济发展，还加剧了资源富集国与资源依赖国之间的全球不平等（Mehmood et al., 2023）。尽管自 21 世纪初以来国际社会一直在努力遏制资源耗竭，但全球生态系统的状况仍然令人担忧，一些地区经历了不可逆转的生物多样性丧失和土壤退化（Xie et al., 2026）。因此，找出减轻生态足迹的有效技术和制度杠杆对于实现长期韧性至关重要。

工业机器人代表了一项突破性的自动化技术，在全球化和数字工业快速发展的时代迅速普及，并有可能彻底改变环境管理（Sung et al., 2025; Xia and Ahmad, 2025）。精密制造、自动物料处理和减少生产浪费已经改变了全球所有工业部门的运营方式（Celik, 2026; Yu et al., 2023）。机器人采用不仅因其对生产力的贡献而重要，还因其促进可持续性的潜力而重要。通过提高工艺精度、降低材料废品率以及在生产线上更高效地使用能源，机器人采用可以简化能源流、最小化物料吞吐量，并支持向更资源高效的制造方式转变，从而成为保护环境的重要杠杆。基于机器人的自动化在主要经济体制造业中的普及提出了一个重要但研究不足的问题：工业机器人采用的生态影响，特别是它是否影响生态足迹。尽管这一趋势具有相当大的潜力，但缺乏文献探讨机器人带来的生产力红利是否能有效地在世界体系内将工业发展与生态压力脱钩。图 1 展示了全球地图上主要机器人密集型经济体的工业机器人采用地理分布及柱状图。结果显示了显著的跨国差异，中国的机器人存量最高，其次是日本、美国和韩国，而许多欧洲经济体的采用水平相对适中。

然而，工业机器人采用对环境可持续性的影响引发了重大的学术争论，并对政策制定者提出了自相矛盾的难题（Lange et al., 2020; Liu et al., 2024）。一方面，研究人员声称，机器人采用和工业自动化可以通过催化资源使用优化和最小化浪费，对环境质量产生相当大的积极影响（He et al., 2024; Liang et al., 2023）。实证证据表明，工业机器人的使用可以提高能源使用效率，从而产生减轻生态足迹的“技术效应”（Huang et al., 2022; Wang et al., 2022）。另一方面，反对这一观点的文献预测，广泛的自动化会增加总能源需求，特别是在电力密集型行业（Peng and Qin, 2024; Ren et al., 2021）。相关的反弹效应表明，通过机器人采用实现的效率收益可能会被随后生产规模的扩大所抵消，导致能源消耗和环境恶化进一步增加（Butollo, 2024; Wang et al., 2023）。因此，工业机器人采用具有重要的可持续性潜力，但其总体环境影响尚不清楚，且取决于行业和监管背景。针对现有文献中的空白，本研究旨在探讨工业机器人采用与生态足迹之间的关系，解决以下研究问题：（1）工业机器人采用是否减少生态足迹？（2）能源强度和绿色创新是否作为传导渠道发挥作用？以及（3）环境监管和治理质量在机器人采用 - 生态足迹联系中的调节效应是什么？

本研究为文献做出了四项重大贡献，并与《可持续发展目标》（SDGs）相一致。首先，本研究通过关注世界上机器人密集型最高的经济体，为技术驱动的环境可持续性新兴文献做出了贡献，在这些经济体中，工业自动化已达成了相对成熟的扩散阶段。与以往结合技术发展和自动化能力水平大不相同的经济体的跨国研究不同，这个集中的样本提供了一个更为均质的环境来考察工业机器人采用的环境影响。通过集中研究机器人深度集成到生产系统中的经济体，本研究在潜在的效率收益、技术互补性和环境权衡最可能实现的情况下，捕捉了高级自动化的可持续性后果。这一视角通过将从“国家是否采用自动化”的关注转移到“成熟的自动化系统如何塑造环境可持续性结果”，扩展了现有研究。其次，尽管大多数以往的研究强调碳排放，但生态足迹是本研究衡量环境影响的主要指标，提供了一种更为全面的评估，考虑了资源使用和生态承载力。通过涵盖更广泛的范围，不仅包括气候变化（SDG-13），还包括可持续资源利用（SDG-12），分析提供了关于数字工业自动化对环境可持续性影响的更详细图景。第三，研究建立了一个综合的分析平台，考察了连接工业机器人采用与环境绩效的机制和制度背景。它考虑了能源强度和环境技术作为将技术变革与清洁生产联系起来的传导渠道，这直接关系到实惠和清洁能源（SDG-7）和可持续产业创新（SDG-9）。此外，它分析了环境监管和治理质量的调节效应，说明了健全的制度（SDG-16）如何有助于决定技术进步是否能转化为实际的环境改善。这一策略有助于调和以往研究的各种结论，表明自动化技术的效果取决于政策和制度环境。最后，研究采用了全面的实证方法，包括固定效应估计、面板分位数回归、机制和调节分析，以及共同相关效应均值组（CCEMG）估计量，配合固定效应稳健性检验以解决横截面依赖问题，为机器人采用与生态足迹的关系提供了稳健、多角度的评估。本研究将环境指标、传导机制和制度因素整合到基于 SDGs 的框架中，为工业自动化和可持续发展文献做出贡献，并提供有关将工业自动化与长期可持续性目标相协调的政策相关见解。

本文其余部分组织如下。第 2 节回顾了关于工业机器人、自动化和环境可持续性的相关文献。第 3 节构建了工业机器人采用与生态足迹之间关系的理论基础。第 4 节介绍了方法论和数据，解释了计量经济学模型、变量构建以及机器人密集型经济体的样本。第 5 节总结了实证发现，包括基准估计、机制过程、调节测试和稳健性测试。第 6 节讨论了研究发现，第 7 节以政策启示和局限性作为结论。

章节片段
文献回顾
在回顾工业机器人与环境结果的实证证据之前，有必要明确阐明本文献与关于人工智能（AI）的单独文献之间的关系。一项独立的研究工作考察了人工智能的环境影响，人工智能被更狭隘地定义为机器学习、计算机视觉和其他数据驱动技术（例如 Vinuesa 等人（2020）），通常通过 AI 专利、研发支出或算法能力指数来代理。

理论框架
工业机器人采用可以概念化为资本体现的自动化，它重新配置了企业将能源和材料转化为产出的方式（Celik, 2026）。在环境经济学中，净可持续性影响在概念上是模糊的，因为自动化产生的规模 - 结构 - 技术相互作用是相互抵消的（Chen et al., 2022）。机器人采用可以增加通量和市场规模，触发新的需求，这可能会增加总能源消耗和排放，由于...

基准模型
本研究开发了一个面板基准模型，以考察工业机器人采用的环境影响，以机器人存量为解释变量，环境绩效为结果变量。因变量反映了通过生态足迹衡量的环境可持续性，而核心解释变量反映了工业机器人采用的程度。基准模型设定如下：
EFPit=α0+α1IRit+∑k=26αkZit+ui+vt+εit
在公式 (1) 中，EFPit 是...

初步趋势
图 5 展示了 2000 年至 2023 年期间样本经济体中工业机器人采用和生态足迹的描述性趋势。大多数国家的工业机器人存量稳步增加，而生态足迹总体呈下降或稳定趋势。尽管这些相悖的趋势可能暗示了负相关，但工业机器人采用与生态足迹的汇总皮尔逊相关系数约为 -0.018，表明没有有意义的无条件线性关系。这是意料之中的，因为生态足迹受... 影响。

讨论
实证结果表明，在前十名机器人密集型经济体中，工业机器人采用与环境压力减少相关联，这与之前概述的技术效应逻辑和生态现代化理论一致。这一观点认为，先进的生产技术可以实现更高的精度、更少的材料浪费和更稳定的过程，从而减少排放和资源使用。在高自动化经济体中，机器人是...

结论与政策启示
本研究考察了 2000 年至 2023 年期间，在前十名机器人密集型经济体中，工业机器人采用是否促进环境可持续性。使用生态足迹作为环境可持续性的多维指标，结果一致显示，较高水平的工业机器人采用与较低水平的生态足迹相关，这种关联在经济学和统计学上都是有意义的，尽管这种关联不成比例地集中在碳足迹成分上...

CRediT 作者贡献声明
Arshian Sharif：写作 – 审阅与编辑，写作 – 原稿，监督，调查，概念化。
Muhammad Nouman Shafiq：写作 – 原稿，软件，形式分析，数据管理，概念化。
Seemab Gillani：写作 – 原稿，可视化，方法论，概念化。
Iman Harymawan：写作 – 审阅与编辑，写作 – 原稿，形式分析，概念化。
Suham Cahyono：写作 – 原稿，可视化，数据管理，

伦理批准
不适用。

涉及人类受试者和/或动物的研究
无。

资金
作者感谢印度尼西亚高等教育、科学与技术部 EQUITY 计划下的访问教授计划对本研究提供的部分财政支持（2026 年）。

利益冲突声明
作者声明没有利益冲突。

致谢
无。

Arshian Sharif 目前在马来西亚双威大学双威商学院担任教授。他于 2021 年在马来西亚北方大学获得金融分析与政策博士学位。他的教学和研究兴趣在于应用计量经济学、金融计量经济学、金融管理政策、能源金融、能源和环境经济学。他在 Elsevier、Taylor & Francis、Wiley 等顶级出版商的出版物和审稿方面拥有丰富经验，Arshian Sharif|Muhammad Nouman Shafiq|Seemab Gillani|Iman Harymawan|Suham Cahyono