Robots for sustainability: Evaluating ecological footprints in leading AI-driven industrial nations

生态足迹 持续性 机器人 资源(消歧) 环境资源管理 环境经济学 生态学 计算机科学 人工智能 环境科学 经济 计算机网络 生物
作者
Lei Liu,Zeeshan Rasool,Saqib Ali,Canghong Wang,Raima Nazar
出处
期刊:Technology in Society [Elsevier]
卷期号:76: 102460-102460 被引量:10
标识
DOI:10.1016/j.techsoc.2024.102460
摘要

By automating tasks with precision and efficiency, industrial robots help minimize resource utilization and emissions, making them indispensable allies in our quest to minimize our ecological footprint. The core intention of the present article is to scrutinize the impact of industrial robots on the ecological footprint in ten leading industrial artificial intelligence nations (Singapore, South Korea, Japan, Germany, Sweden, Denmark, USA, China, France, and Italy) from 2007 to 2020. Prior investigations have chosen panel data methodologies to detect the association between industrial robots and ecological footprint. Nonetheless, these studies often overlooked the variations in this relationship across different countries. In contrast, this article choses the Quantile-on-Quantile approach to assess this relationship on a country-specific basis. This methodology offers a comprehensive global perspective while delivering tailored insights relevant to each nation. The findings suggest that industrial robots improve environmental quality by decreasing ecological footprint across different data quantiles in chosen nations. The findings also underline that the asymmetries between our variables differ from country to country. These revelations underscore the importance of policymakers carefully assessing and skillfully managing strategies related to both industrial robots and the ecological footprint.
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