Decoding the influence of servitization on green transformation in manufacturing firms: The moderating effect of artificial intelligence

转化(遗传学) 产业组织 解码方法 业务 人工智能 经济 计算机科学 电信 化学 生物化学 基因
作者
Yanwu Song,Niu Niu,Xinyi Song,Bin Zhang
出处
期刊:Energy Economics [Elsevier]
卷期号:139: 107875-107875
标识
DOI:10.1016/j.eneco.2024.107875
摘要

This research addresses three crucial dimensions in operations management: the servitization of manufacturing, the utilization of artificial intelligence (AI) platforms, and green transformation. Employing the by-production method, we construct a metric for green transformation applicable to listed firms. Our comprehensive analytical framework integrates the resource-based view and information asymmetry theories, enabling systematic investigation into the influence of manufacturing servitization on firms' green transformation. In addition, we examine the moderating effect of AI platforms on the execution of servitization strategies. The empirical foundation of our study is an annually updated dataset of 554 manufacturing firms listed on China's A-share market. Our findings reveal a strong positive correlation between the deployment of servitization strategies and the green transformation of firms. This association withstands multiple robustness tests, including core variable substitution, outlier removal, and adjustments in clustering standard errors. Our research uncovers notable nuances. The effect of servitization on green total factor productivity is more visible for eastern and central China firms. Also, state-owned enterprises demonstrate a more conspicuous influence from servitization strategies. However, we observe a slight diminishing of this effect in firms audited by the Big Four. An essential contribution of our study is the illumination of the role AI platforms play in enhancing the efficacy of servitization. These AI platforms facilitate the creation of tailored solutions that curtail resource wastage, thus amplifying the positive effect of servitization strategies on green transformation.
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
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

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
hello_25baby完成签到,获得积分10
刚刚
在水一方应助貔貅采纳,获得10
刚刚
你好包包完成签到,获得积分20
1秒前
dingm2完成签到 ,获得积分10
1秒前
LiangYongrui完成签到,获得积分10
1秒前
中华有为完成签到,获得积分10
2秒前
Adian完成签到,获得积分10
2秒前
pitto发布了新的文献求助10
2秒前
wh完成签到,获得积分10
3秒前
psybrain9527完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
3秒前
3秒前
培乐多完成签到,获得积分10
4秒前
九九发布了新的文献求助10
4秒前
Coffey完成签到 ,获得积分10
4秒前
xdf完成签到,获得积分10
5秒前
justsoso完成签到,获得积分10
5秒前
Hover完成签到 ,获得积分10
5秒前
YOMU完成签到,获得积分10
5秒前
科研通AI2S应助mizusu采纳,获得10
6秒前
科研通AI2S应助卓若之采纳,获得10
6秒前
科研通AI2S应助卓若之采纳,获得10
6秒前
铁甲小杨发布了新的文献求助10
6秒前
hyjhhy发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
IBMffff完成签到 ,获得积分10
8秒前
Haha完成签到 ,获得积分10
8秒前
星黛露完成签到,获得积分10
9秒前
小二郎应助pitto采纳,获得10
9秒前
9秒前
Pumpkin完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
KissesU完成签到 ,获得积分10
10秒前
ws340822完成签到,获得积分10
10秒前
tY完成签到,获得积分10
10秒前
兔斯基完成签到 ,获得积分10
10秒前
影子完成签到,获得积分20
11秒前
Jian完成签到,获得积分10
11秒前
lilili完成签到,获得积分10
11秒前
高分求助中
Sustainability in Tides Chemistry 2800
The Young builders of New china : the visit of the delegation of the WFDY to the Chinese People's Republic 1000
Rechtsphilosophie 1000
Bayesian Models of Cognition:Reverse Engineering the Mind 888
Le dégorgement réflexe des Acridiens 800
Defense against predation 800
A Dissection Guide & Atlas to the Rabbit 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3134170
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2785077
关于积分的说明 7769993
捐赠科研通 2440590
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1297488
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 624971
版权声明 600792