主要观点总结
本文研究了人工智能、全球供应链和能源可持续性之间的关系，采用TVP-SV-VAR过程识别三者之间的时间依赖传导机制。研究发现，人工智能指数(AII)对全球供应链压力指数(GSCPI)和全球能源不确定性指数(GEUI)有不同程度的影响，并提出了相关建议。文章有三项创新之处，包括全球层面考虑三个变量的关系、采用GSCPI和GEUI反映全球供应系统和能源可持续性的情况，以及考虑AII、GSCPI和GEUI之间可能存在的时变关系。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景
在新一轮科技革命和产业转型的背景下，研究人工智能在维护全球供应链稳定和能源可持续性方面的应用。
关键观点2: 研究方法
通过建立TVP-SV-VAR过程来识别人工智能指数（AII）、全球供应链压力指数（GSCPI）和全球能源不确定性指数（GEUI）之间的时间依赖传导机制。
关键观点3: 研究结果
研究发现AII对GSCPI有负面影响，对GEUI在短期内也有负面影响，且GEUI对GSCPI有积极影响。基于这些发现，研究提出了一系列建议，包括加强人工智能在需求预测和资源规划、仓库自动化、产品质量监控、采购流程简化、交通路线规划以及人工智能在能源市场的利用等方面的应用。
关键观点4: 研究创新点
研究的创新之处在于全球层面考虑人工智能、供应链和能源可持续性之间的关系，采用GSCPI和GEUI来反映全球供应系统和能源可持续性的情况，并考虑到AII、GSCPI和GEUI之间的时变关系。
文章预览
文献来源 原文题目 ： The nexus among artificial intelligence, supply chain and energy sustainability: A time-varying analysis 原文作者 ： Yufei Zhong, Xuesheng Chen, Zhixian Wang, Regina Fang-Ying Lin 作者单位 ： School of Economic and Management, Qingdao University of Science and Technology, China ； Business School, Shandong University, China ； Business School, Shenzhen Technology University, China ； School of Economic and Management, Harbin Institute of Technology (Shenzhen), China 原载期刊 ： Energy Economics 发表时间 ： 2024 年 3 月 关键词： 人工智能 ， 全球供应链 ， 能源可持续性 ， TVP-SV-VAR 观点摘要 在新一轮科技革命和产业转型的背景下，为应用人工智能技术维护全球供应链稳定和能源可持续性提供重要建议， 本研究 通过建立 TVP-SV-VAR 过程 来识别人工智能指数（ Artificial Intelligence Index ， AII ）、全球供应链压力指 数 （ Global Supply Chain P
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