经济学院青年教师王山在“数字降碳”效应研究中取得重要进展，作为第一作者撰写的学术论文《大数据技术能否促进工业低碳发展——基于国家级大数据综合试验区的准自然实验》和“How robot application empowers industrial low-carbon development: A study based on the perspective of carbon reduction and efficiency enhancement”分别在经济学权威学术期刊《经济学动态》（2025年第7期）和《Technological Forecasting and Social Change》（2025, Volume: 220, Issue: 11）上发表。其中，《经济学动态》最新影响因子8.043，属我校A1类期刊；《Technological Forecasting and Social Change》最新影响因子13.3，属我校A1类期刊。

论文《大数据技术能否促进工业低碳发展——基于国家级大数据综合试验区的准自然实验》理论分析了大数据技术对工业低碳发展的影响机制和作用路径，然后基于2010—2019年中国201个地级及以上城市的工业部门数据，以国家级大数据综合试验区的设立作为准自然实验，对大数据技术能否提升工业碳排放效率进行实证检验。研究结果显示，大数据技术能够显著促进工业降碳增效以及碳排放效率提升，绿色技术创新、科技人才集聚和金融资本配置是实现低碳发展的重要机制。异质性分析发现，在城市行政级别、产业高新化程度、人力资本规模较高的地区，大数据技术对工业低碳发展的推动作用更加显著。大数据技术在产生降碳效应的同时，还能够显著促进工业产出的增加和环境污染物的减少，从而实现了降碳、减污、增长的协同推进。

论文“How robot application empowers industrial low-carbon development: A study based on the perspective of carbon reduction and efficiency enhancement”从“降碳”和“增效”双重视角对机器人应用赋能工业低碳发展的效应和机制进行理论分析，并基于2010—2019年中国212个地级及以上城市数据进行实证检验。研究结果显示，机器人应用有助于提升工业碳排放效率，并且对工业碳排放和增加值分别具有显著的抑制和促进作用，表现出明显的“降碳”和“增效”双重效应，实现了“鱼”与“熊掌”兼得。机器人应用能够显著促进绿色技术创新，表现为绿色发明专利和绿色实用新型专利的增加，以及能源强度的下降。异质性分析表明，在碳排放量较高、城市规模较大、技术人才丰富的地区，机器人应用对工业低碳发展的赋能作用更加显著。

撰稿：关阳 审核：姜伟 编辑、终审：李清照