周杰琦 陳達 夏南新

摘要：人工智能作為中國搶占科技戰(zhàn)略高地的重要抓手，能否顯著釋放綠色發(fā)展效應(yīng)備受關(guān)注，也是理論研究亟待探討的重要命題。融合非連續(xù)性技術(shù)創(chuàng)新理論意涵，利用超效率EBM模型測算中國省級綠色發(fā)展效率，系統(tǒng)考察人工智能的綠色發(fā)展效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：（1）人工智能會直接賦能綠色發(fā)展，賦能效果呈邊際效應(yīng)遞增的非線性特征。以地區(qū)高校平均科技產(chǎn)出和《中國制造2025》政策沖擊為工具變量強化內(nèi)生性控制后，結(jié)論仍成立。（2）人工智能主要通過技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)提升綠色發(fā)展效率。（3）中國轉(zhuǎn)型經(jīng)濟背景下資源稟賦和要素密集度差異使得人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)釋放具有異質(zhì)性，要素市場化配置水平、科技人力資源積累程度越高，技術(shù)、資本要素越密集，人工智能對綠色發(fā)展效率的賦能效果越強。（4）拓展分析發(fā)現(xiàn)，人工智能對提升綠色發(fā)展效率具有時滯性，且依托國內(nèi)技術(shù)來源的人工智能，比依托國外技術(shù)來源的人工智能對綠色發(fā)展的時滯效應(yīng)更明顯。因此，應(yīng)把握人工智能高速發(fā)展的戰(zhàn)略契機，在開放融合創(chuàng)新中塑造技術(shù)競爭新優(yōu)勢，進而帶動綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵詞：人工智能；綠色發(fā)展效率；超效率EBM；技術(shù)創(chuàng)新；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化；時滯效應(yīng)

文獻標識碼：A???文章編號：100228482023（05）003016

一、問題提出

長期以來，通過嵌入全球價值鏈、產(chǎn)業(yè)鏈底層環(huán)節(jié)，中國承接了發(fā)達國家轉(zhuǎn)移的高污染、高環(huán)境風(fēng)險產(chǎn)業(yè)，加速了工業(yè)化進程，擴大了經(jīng)濟規(guī)模。但是，在這一過程中，由于“重速度輕質(zhì)量”及環(huán)境治理綜合能力較弱，引致了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)性污染、能源消耗強度變大、環(huán)境風(fēng)險激增等不可持續(xù)問題，發(fā)展方式亟須調(diào)整。尤其是，中國經(jīng)濟由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，疊加新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入拓展、大國博弈加劇、全球價值鏈重構(gòu)和產(chǎn)業(yè)分工格局變動等多重因素影響，如何推動經(jīng)濟發(fā)展向集約化、效率化和生態(tài)化路徑轉(zhuǎn)變，有效促進綠色發(fā)展，成為中國獲取內(nèi)涵式發(fā)展新動力、健全循環(huán)低碳經(jīng)濟體系、解決增長與環(huán)保對立矛盾的根本之策。

創(chuàng)新是推動綠色發(fā)展，建設(shè)美麗中國的關(guān)鍵。特別是在全球綠色競爭背景下，經(jīng)濟、生態(tài)和社會效益共贏的抓手是綠色技術(shù)創(chuàng)新［1］。實踐中，相較傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新，綠色技術(shù)創(chuàng)新在前期資金投入大、風(fēng)險評估難度大、獲利周期長等方面的特征更明顯，加上融資約束、生產(chǎn)技術(shù)具有路徑依賴等桎梏，綠色技術(shù)創(chuàng)新面臨瓶頸。現(xiàn)階段，具有通用技術(shù)屬性、全產(chǎn)業(yè)鏈條賦能和爆發(fā)式成長潛力的人工智能技術(shù)無疑是驅(qū)動綠色技術(shù)創(chuàng)新、實現(xiàn)綠色發(fā)展的核心力量和重要支撐。新一代人工智能技術(shù)利用大數(shù)據(jù)結(jié)合超強算法算力，依靠深度學(xué)習(xí)和科學(xué)決策，在突破信息傳播時空約束、減輕信息搜尋成本、加速創(chuàng)新資源互補和交換等方面具備較大優(yōu)勢，為推動節(jié)能降耗提供了新途徑。并且，中國在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、提升發(fā)展質(zhì)量及完善民生福祉等方面也有著依托人工智能等新型技術(shù)創(chuàng)新實現(xiàn)綠色發(fā)展的現(xiàn)實緊迫性。然而，就現(xiàn)實情景而言，國內(nèi)對于智能技術(shù)的運用仍處于前期探索階段，而對于如何通過變革傳統(tǒng)技術(shù)模式構(gòu)建持續(xù)競爭力，加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、自然語音處理等智能技術(shù)挖掘技術(shù)創(chuàng)新潛力、實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化轉(zhuǎn)型，進而賦能綠色發(fā)展，已成為中國貫徹新發(fā)展理念、構(gòu)建新發(fā)展格局、搶占未來大國博弈高質(zhì)量發(fā)展制高點的關(guān)鍵突破口。

近年來，在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展浪潮的推動下，學(xué)界圍繞人工智能的經(jīng)濟發(fā)展效應(yīng)從不同角度開展了較為豐富的研究，從多方面強調(diào)了實施“智能+”、數(shù)智融合、智能產(chǎn)業(yè)價值創(chuàng)造與獲取的重要意義，為社會經(jīng)濟領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新向智能化轉(zhuǎn)型奠定基礎(chǔ)。并且，既有文獻也各有側(cè)重地從勞動力市場沖擊［2］、產(chǎn)業(yè)空間轉(zhuǎn)移［3］、資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化［4］及產(chǎn)業(yè)價值鏈地位攀升［5］等細分維度對人工智能的社會經(jīng)濟后果進行探討，認為不同經(jīng)濟體、產(chǎn)業(yè)或企業(yè)可以憑借智能技術(shù)優(yōu)勢在智能經(jīng)濟時代構(gòu)建持續(xù)競爭力，并通過調(diào)整要素配置結(jié)構(gòu)，重構(gòu)技術(shù)創(chuàng)新過程和資源配置方式，加強經(jīng)濟運行效率，獲取競爭新優(yōu)勢。隨著粗放發(fā)展方式引致的經(jīng)濟增長與環(huán)境保護的矛盾愈發(fā)尖銳，已有少數(shù)文獻開始從智能技術(shù)視角關(guān)注綠色發(fā)展問題。主流觀點認為，數(shù)字經(jīng)濟、智能制造等能在資源整合、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型及需求結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面為綠色發(fā)展提供有效支撐［6］，同時在人工智能技術(shù)沖擊下，要素配置效率提高、剩余勞動力釋放及人力資本有效積累均能實現(xiàn)經(jīng)濟綠色轉(zhuǎn)型［7］。

現(xiàn)有研究從理論與實踐層面對人工智能和綠色發(fā)展的關(guān)系進行了有益探索，這對加快智能技術(shù)應(yīng)用、推進綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型具有重要意義。然而，學(xué)術(shù)界大多基于一般技術(shù)進步的環(huán)境績效間接推斷人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)。如許憲春等［6］研究表明，大數(shù)據(jù)技術(shù)能實現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型，并指出智能制造具有節(jié)能減排、優(yōu)化經(jīng)濟效率的作用，尚缺乏專門針對人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)釋放邏輯鏈條的系統(tǒng)探討。不僅如此，在智能技術(shù)應(yīng)用推進綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型的整體環(huán)節(jié)中，有關(guān)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化在二者之間的渠道作用也尚未剖析。研究表明，一方面，人工智能會助推技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。就非連續(xù)性技術(shù)創(chuàng)新理論而言，新一代人工智能其技術(shù)演進呈現(xiàn)高度發(fā)散性、非線性與非連續(xù)性特征，能在創(chuàng)新技術(shù)模式、創(chuàng)新理念模式和創(chuàng)新組織制度模式等方面較原有技術(shù)取得更大突破；就技術(shù)發(fā)展歷史進程而言，歷次技術(shù)進步在大規(guī)模開發(fā)、應(yīng)用和創(chuàng)新的動態(tài)演進過程中不斷調(diào)整要素配置結(jié)構(gòu)和提升生產(chǎn)率方式，加速生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變，促進了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化且形成了新的產(chǎn)業(yè)格局［3］。另一方面，技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化能夠不斷調(diào)整、改變、優(yōu)化創(chuàng)新成果產(chǎn)出及產(chǎn)業(yè)發(fā)展動能，更好地實現(xiàn)資源節(jié)約和環(huán)境友好［1］。此外，既有文獻也較少立足于“世界百年未有之大變局”的外部挑戰(zhàn)，探索國內(nèi)循環(huán)內(nèi)生動力、要素配置和資源稟賦變動等現(xiàn)實情景，從實踐層面深入探討人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)的差異。因此，本文將技術(shù)創(chuàng)新因素、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化因素納入人工智能與綠色發(fā)展的理論框架，并在“人工智能—綠色發(fā)展效應(yīng)”范式中嵌入要素市場化配置和科技人力資源元素，對中國不同地區(qū)有效選擇人工智能發(fā)展路徑、推進綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型提供理論支撐。

有鑒于此，本文可能的邊際貢獻包括：（1）學(xué)理層面，結(jié)合非連續(xù)性技術(shù)創(chuàng)新理論與中國情景，構(gòu)建“人工智能—綠色發(fā)展”統(tǒng)一邏輯框架，不僅以智能化生產(chǎn)方式、產(chǎn)業(yè)鏈條變革和經(jīng)濟系統(tǒng)優(yōu)化作為人工智能釋放綠色發(fā)展效應(yīng)的嵌入路徑，剖析人工智能對綠色發(fā)展的直接賦能效果，還較早從技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)系統(tǒng)地探討人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)的作用機制，揭示人工智能推動中國綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型的“黑箱”。（2）實證層面，經(jīng)濟現(xiàn)象的復(fù)雜性導(dǎo)致經(jīng)濟變量間往往存在著大量非線性關(guān)系，忽視這種非線性關(guān)系將難以有效解釋經(jīng)濟現(xiàn)實，因此，在考察人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)的基礎(chǔ)上，進一步運用面板門檻回歸模型檢驗人工智能賦能綠色發(fā)展的非線性特征，為更好把握智能技術(shù)發(fā)展規(guī)律提供依據(jù)。（3）異質(zhì)性分析方面，解析人工智能與綠色發(fā)展關(guān)系中要素市場化配置、科技人力資源的調(diào)節(jié)作用，并基于各地區(qū)技術(shù)、資本和勞動要素密集度狀況，捕捉人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)釋放的效果差異，豐富了中國綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型的前因研究。（4）立足于動態(tài)視角，進一步區(qū)分與剖析國內(nèi)、外兩種技術(shù)來源的人工智能對綠色發(fā)展的時滯效應(yīng)，為政府科技管理部門明晰智能技術(shù)發(fā)展特征，進而在開放融合創(chuàng)新中塑造技術(shù)競爭新優(yōu)勢，推動中國綠色低碳轉(zhuǎn)型提供價值參考。

二、理論分析和研究假說

（一）人工智能的綠色發(fā)展效應(yīng)

實現(xiàn)綠色發(fā)展是一個全局性和系統(tǒng)性過程，外在約束條件變化或公共政策（如環(huán)境規(guī)制）沖擊均會成為破除粗放發(fā)展方式的誘因，以局部、短期和不連貫方式驅(qū)動綠色發(fā)展，但是，真正有效推動綠色發(fā)展的底層邏輯和長期動能卻是技術(shù)進步?，F(xiàn)有研究對于一般技術(shù)進步對綠色發(fā)展積極的線性影響給予充分肯定，卻忽視了人工智能賦能綠色發(fā)展的作用機制及效果的特殊性與復(fù)雜性。本文基于經(jīng)濟邏輯和已有文獻，結(jié)合智能技術(shù)發(fā)展特征，研判人工智能不僅能直接釋放綠色發(fā)展效應(yīng)，且這種釋放效應(yīng)是一種邊際效應(yīng)遞增的非線性過程。

首先，從智能化生產(chǎn)方式視角看，人工智能加速“擁抱”實體經(jīng)濟，制造業(yè)生產(chǎn)方式數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同步伐加快，呈現(xiàn)智能化變革的趨勢特征。各類企業(yè)沿著“智能制造要素—智能制造能力—智能制造系統(tǒng)”的發(fā)展方向，在研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理和服務(wù)跟進等環(huán)節(jié)，分階段且持續(xù)性地獲取智能制造要素，完善智能制造能力，最終打造完整高效的智能制造系統(tǒng)，進而利用系統(tǒng)的自動感知學(xué)習(xí)、自主決策執(zhí)行及自發(fā)適應(yīng)調(diào)整等能力有效應(yīng)對生產(chǎn)活動的復(fù)雜性，精準把控投入產(chǎn)出效率，防止產(chǎn)能過剩和環(huán)境污染，凸顯更高的資源利用率特征，助推綠色發(fā)展水平提升。并且，在人工智能、移動互聯(lián)網(wǎng)與先進制造技術(shù)不斷融合的基礎(chǔ)上，依托智能化連接載體，生產(chǎn)主體（企業(yè)）和消費主體（用戶）的動態(tài)反饋與雙向互動程度不斷提高，推動企業(yè)憑借定制化平臺，在產(chǎn)品的設(shè)計、生產(chǎn)過程中利用差異化的定制參數(shù)，實施以消費主體為中心的方案設(shè)計和柔性生產(chǎn)，進而幫助企業(yè)合理設(shè)計產(chǎn)品回收和再利用工序，有效降低資源能源消耗［8］。

其次，從產(chǎn)業(yè)鏈條變革視角看：一方面，人工智能基于滲透性、協(xié)同性、替代性和創(chuàng)造性四項技術(shù)—經(jīng)濟特征，將形成包含不同數(shù)量和節(jié)點的多層次產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)、技術(shù)網(wǎng)絡(luò)、生態(tài)網(wǎng)絡(luò)和價值網(wǎng)絡(luò)，全面推進經(jīng)濟系統(tǒng)內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈延伸、價值鏈躍遷、供應(yīng)鏈補缺和創(chuàng)新鏈提升等交叉互補過程的多鏈融合、鏈群組織結(jié)構(gòu)形成和產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)優(yōu)化［9］，從行業(yè)全方位、多角度、全鏈條的數(shù)智耦合、多能協(xié)同和關(guān)聯(lián)創(chuàng)新等方面提升綠色發(fā)展效率。另一方面，產(chǎn)業(yè)鏈上的不同企業(yè)利用智能化平臺可以提升生產(chǎn)資源和創(chuàng)新資源的獲取便利性，并通過產(chǎn)業(yè)鏈“智慧賦能”、數(shù)字協(xié)同等途徑加速自身信息、資源整合和優(yōu)勢能力的重點運用［10］，從而強化企業(yè)從創(chuàng)新設(shè)計、定制化服務(wù)、供應(yīng)鏈管理、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造、系統(tǒng)解決方案和信息增值等產(chǎn)品全生命周期的動態(tài)優(yōu)化能力，帶動綠色發(fā)展效率提高。

最后，從經(jīng)濟系統(tǒng)優(yōu)化視角看，人工智能的廣泛運用會削弱不同部門間經(jīng)濟活動的邊界性［11］，這不僅有利于要素供給結(jié)構(gòu)優(yōu)化和要素資源重新整合，并打破自然市場分割的桎梏進而建立起智能化經(jīng)濟流通渠道，提升現(xiàn)有資源獲取自由和使用效率，還會在以新技術(shù)、新業(yè)態(tài)、新模式和新產(chǎn)業(yè)為導(dǎo)向的產(chǎn)業(yè)鏈群中凸顯技術(shù)創(chuàng)新和綠色創(chuàng)新動能，助推經(jīng)濟增長過程中的環(huán)境績效改善。此外，在基礎(chǔ)層次的智能化生產(chǎn)和運轉(zhuǎn)層次的智能化管理支撐下，經(jīng)濟系統(tǒng)依托智能化、定制化和動態(tài)反饋的信息處理方式，全面提升了智能技術(shù)的信息交互能力，促使系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)精簡化、扁平化［12］，這種組織結(jié)構(gòu)變動會大幅度降低系統(tǒng)運行維護成本，增強了系統(tǒng)內(nèi)不同主體的資源管理能力，例如快捷投放、靈活處置及精準把控等，優(yōu)化了資源處置決策，為綠色發(fā)展效率改善創(chuàng)造有益條件。

盡管前文闡釋了人工智能可以直接推動綠色發(fā)展，但結(jié)合文獻梳理與非連續(xù)性技術(shù)創(chuàng)新理論，人工智能是技術(shù)發(fā)展方向和技術(shù)創(chuàng)新路徑的非連續(xù)性重大調(diào)整

新一代人工智能以全新知識或各種知識融合為基礎(chǔ)，是一種革命性技術(shù)，可以改變現(xiàn)有技術(shù)生產(chǎn)競爭模式，創(chuàng)造新的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，并且隨著智能技術(shù)不斷發(fā)展，人工智能可以從技術(shù)范疇延伸到產(chǎn)品、過程、管理和組織等更廣義的領(lǐng)域，最終通過影響技術(shù)軌道躍遷、技術(shù)范式非漸進性轉(zhuǎn)換、產(chǎn)品跳躍升級等諸多方面，并較傳統(tǒng)連續(xù)型創(chuàng)新而言，在技術(shù)發(fā)展方向和技術(shù)創(chuàng)新路徑上產(chǎn)生非連續(xù)性重大調(diào)整或呈現(xiàn)非連續(xù)型創(chuàng)新特征。，其與傳統(tǒng)技術(shù)的替代與互補會在新舊范式的轉(zhuǎn)換過程中加速技術(shù)效能以非線性形式釋放［13］，本文推斷人工智能釋放綠色發(fā)展效應(yīng)呈邊際效應(yīng)遞增的非線性規(guī)律。具體而言，短期內(nèi)，信息和知識的獲取和反饋成本、不同生產(chǎn)流程對智能技術(shù)的匹配程度和吸收能力、持續(xù)進行人工智能前沿開發(fā)面臨的融資約束以及實現(xiàn)智能生產(chǎn)管理理念的革新，無論對于企業(yè)綜合能力抑或經(jīng)濟系統(tǒng)的調(diào)節(jié)能力都是一項新的考驗。因而，這一階段人工智能在生產(chǎn)、流通等環(huán)節(jié)還未達到提高資源利用效率與降低資源耗損的技術(shù)最優(yōu)解，且特定領(lǐng)域智能技術(shù)獲得的創(chuàng)新補償效應(yīng)無法覆蓋技術(shù)轉(zhuǎn)換和資源重置成本［12］，對綠色發(fā)展的推動效果較小或依然以不連貫方式呈現(xiàn)。但是長期中，人工智能技術(shù)成熟度不斷提高及市場制度環(huán)境優(yōu)化有利于非連續(xù)性創(chuàng)新的系統(tǒng)化、重點化與精準化轉(zhuǎn)變［13］，使得制約人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)釋放的不利條件得以改善，而且在智能技術(shù)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)下，各部門生產(chǎn)目標制定、要素資源安排及發(fā)展路徑選擇能夠統(tǒng)一協(xié)調(diào)，聯(lián)合運營的邊際成本持續(xù)降低，更有利于綠色技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，更能把握生產(chǎn)和消費領(lǐng)域中的創(chuàng)新機會，進而統(tǒng)一塑造整合產(chǎn)業(yè)內(nèi)外部資源以滿足日趨急迫的綠色發(fā)展訴求。同時，人工智能逐步涵蓋各領(lǐng)域，就能進一步通過推動綠色技術(shù)的改進和優(yōu)化、節(jié)能產(chǎn)品制造與應(yīng)用，推廣節(jié)能低碳生產(chǎn)體系、構(gòu)建低碳消費生活方式等多元化途徑促進綠色效益與經(jīng)濟效益融合發(fā)展［6］。綜上，本文提出以下假說：

H1：人工智能會直接釋放綠色發(fā)展效應(yīng)，且該效應(yīng)呈邊際效應(yīng)遞增的非線性特征。

（二）人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)的作用機制：技術(shù)賦能和結(jié)構(gòu)優(yōu)化

在人工智能泛化應(yīng)用的背景下，如何通過智能技術(shù)賦能綠色發(fā)展，實現(xiàn)發(fā)展過程中經(jīng)濟效益與生態(tài)效益的均衡統(tǒng)一，已成為亟待解決的關(guān)鍵問題。雖然已有文獻關(guān)注了智能技術(shù)的綠色經(jīng)濟效果，但較少深入分析人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)釋放的實現(xiàn)路徑和驅(qū)動機制。人工智能之所以能夠釋放綠色發(fā)展效應(yīng)，主要是通過技術(shù)創(chuàng)新賦能效應(yīng)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)兩個作用機制發(fā)揮作用。

就技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)而言，非連續(xù)性技術(shù)創(chuàng)新理論認為，技術(shù)創(chuàng)新由基礎(chǔ)研究到成果轉(zhuǎn)化再到產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用過程，會以觸角式滲透方式在產(chǎn)品形態(tài)、組織構(gòu)架和商業(yè)模式等更廣泛的領(lǐng)域延伸拓展，從技術(shù)、制度和組織的不斷交互與融合中綜合調(diào)動、合理配置各種要素資源，提高要素資源利用效率。并且，隨著信息通信技術(shù)（ICT）資本積累增加及產(chǎn)業(yè)占比不斷提高，人工智能不僅會擴展生產(chǎn)可能性邊界，而且延伸了創(chuàng)新技術(shù)邊界［14］，進一步推動企業(yè)從產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計、定制化服務(wù)、供應(yīng)鏈管理、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造、系統(tǒng)解決方案和信息增值等生產(chǎn)經(jīng)營全周期的系統(tǒng)化、協(xié)同化創(chuàng)新［9］，并加速企業(yè)在上述環(huán)節(jié)的不同節(jié)點以及同外部環(huán)境中各類組織機構(gòu)間的創(chuàng)新資源交換與知識互補，進而促使企業(yè)開展合作創(chuàng)新和進行技術(shù)優(yōu)化的潛力得到進一步釋放，改進生產(chǎn)效率，降低資源耗損，有效拉動綠色發(fā)展。此外，人工智能帶來的技術(shù)創(chuàng)新還體現(xiàn)在促使企業(yè)提高技術(shù)清潔度，即在技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用過程中綜合考慮環(huán)境因素，減少污染排放；加速生產(chǎn)性資本更新，即順應(yīng)技術(shù)進步需要不斷更新自身設(shè)備，符合綠色環(huán)保與節(jié)能減排需要。通過上述兩種方式，人工智能將生產(chǎn)端和創(chuàng)新端緊密銜接在一起，實現(xiàn)了供需互動式創(chuàng)新［15］，促進更大范圍的技術(shù)創(chuàng)新和生產(chǎn)制造耦合協(xié)同，推動制造業(yè)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型，最終提升經(jīng)濟系統(tǒng)整體的綠色發(fā)展效應(yīng)。

就產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)而言，演化經(jīng)濟學(xué)家Carlota?Perez認為以人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算為代表的數(shù)字經(jīng)濟是人類歷史上最新出現(xiàn)的技術(shù)—經(jīng)濟范式，其革新會通過技術(shù)擴散和吸收、經(jīng)濟主導(dǎo)技術(shù)結(jié)構(gòu)更替和生產(chǎn)組織形式創(chuàng)新等方面促使經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整［16］。因此，本文沿襲這一脈絡(luò)并進一步拓展，考察人工智能影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化（高級化與合理化），驅(qū)動綠色發(fā)展的邏輯鏈條。

智能技術(shù)和產(chǎn)品服務(wù)在生產(chǎn)的多元節(jié)點、產(chǎn)業(yè)的不同層面及經(jīng)濟關(guān)聯(lián)的各類渠道上的功能實現(xiàn)，會直接作用于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)部門，改造和替代固有的、成熟的主導(dǎo)技術(shù)與生產(chǎn)方式，驅(qū)動原產(chǎn)品和服務(wù)技術(shù)路線變軌、技術(shù)特征革新，優(yōu)化原產(chǎn)業(yè)的成本函數(shù)，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級、引致產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量提升。首先，這一進程會改變資本要素流動方向，推動有形資本，如貨幣資產(chǎn)、對外投資等和無形資本，如專利權(quán)、專有技術(shù)等向知識技術(shù)密集型為主要特征的清潔行業(yè)轉(zhuǎn)移［4］，加深此類行業(yè)的資本深化程度，使落后產(chǎn)能被淘汰，優(yōu)質(zhì)產(chǎn)能獲得發(fā)展。這種資本流動方向轉(zhuǎn)變也有助于打破創(chuàng)新要素被不當擠占的束縛，加速綠色技術(shù)創(chuàng)新［7］，提高生產(chǎn)效率。其次，隨著智能產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)智能化進程的快速推進，人工智能被廣泛應(yīng)用滲透于生產(chǎn)的不同層次領(lǐng)域，不僅引導(dǎo)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進行全方位智能化改造，重塑傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)模式，還衍生出多種智能產(chǎn)業(yè)類型和產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài)（如智能制造、數(shù)字支付等），在拓寬產(chǎn)業(yè)范圍的同時，形成激發(fā)產(chǎn)業(yè)活力的新動能，帶動產(chǎn)業(yè)升級，實現(xiàn)更高產(chǎn)業(yè)水平下的節(jié)能環(huán)保，并提供綠色產(chǎn)品，改善環(huán)境績效。最后，以數(shù)字化智能化技術(shù)為依托，向產(chǎn)業(yè)層次更高水平迭代的新經(jīng)濟結(jié)構(gòu)模式，在能源利用和消費結(jié)構(gòu)上能夠扭轉(zhuǎn)傳統(tǒng)高能高耗產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)慣性［17］，并通過自主操控、自主學(xué)習(xí)、高速尋找最優(yōu)解等技術(shù)手段輔助工序流程管理，有效減少低端制造業(yè)能源投入冗余，達到高效的節(jié)能控制，實現(xiàn)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型中的能效優(yōu)化目標。

智能技術(shù)的滲透融合，在產(chǎn)業(yè)間的延伸發(fā)展、產(chǎn)業(yè)內(nèi)部同其他非智能核心技術(shù)的重組連接會改變不同要素的邊際遞增趨勢和邊際下降速度，影響不同要素的經(jīng)濟產(chǎn)出與增長回報，驅(qū)使?jié)撛谏a(chǎn)要素向高技術(shù)效率和邊際產(chǎn)出比的生產(chǎn)方式和產(chǎn)業(yè)部門集中，帶動技術(shù)轉(zhuǎn)移，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化。人工智能通過改變要素配置關(guān)系推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化，不僅能有效發(fā)揮經(jīng)濟系統(tǒng)對優(yōu)化資源投向、提升科技創(chuàng)新能力、引導(dǎo)生產(chǎn)和消費需求等多方面的環(huán)保溢出效應(yīng)［18］，還強化人工智能在產(chǎn)業(yè)融合、協(xié)同改造過程中精準對接各類生產(chǎn)要素、降低資源能源耗損的輻射帶動效果，進而實現(xiàn)經(jīng)濟效率整體提升。并且，人工智能的滲透性、替代性、協(xié)同性和創(chuàng)新性使全流程生產(chǎn)的不同環(huán)節(jié)得以廣泛應(yīng)用各種新技術(shù)、新方法和新模式，智能化平臺運營也能夠先驗且精準地量化基礎(chǔ)性要素投入、中間投入和最終產(chǎn)出等環(huán)節(jié)的需求與供給情況，從而協(xié)調(diào)好產(chǎn)業(yè)間以各種投入品、產(chǎn)出品為鏈接紐帶的技術(shù)經(jīng)濟聯(lián)系和數(shù)量比例關(guān)系。人工智能通過改變產(chǎn)業(yè)間比例關(guān)系推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化，能夠加強產(chǎn)業(yè)間有效聯(lián)動，協(xié)調(diào)產(chǎn)業(yè)間組合關(guān)系，為清潔產(chǎn)業(yè)和更一般化綠色經(jīng)濟活動的協(xié)同集聚提供有效支撐，促進集聚范圍內(nèi)不同企業(yè)環(huán)保經(jīng)驗、節(jié)能減排知識及污染綜合治理技術(shù)的共享，提升企業(yè)綠色生產(chǎn)效率和能耗控制水平［19］，實現(xiàn)經(jīng)濟增長、資源節(jié)約和環(huán)境保護的共贏。綜上，本文提出以下假說：

H2：人工智能通過技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)驅(qū)動綠色發(fā)展。

（三）調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

從實踐角度解析，在應(yīng)對“世界百年未有之大變局”外部挑戰(zhàn)、探索國內(nèi)循環(huán)內(nèi)生動力、考慮要素配置和資源稟賦變動的現(xiàn)實情景下，如下特征事實亟待考慮：要素市場化配置步伐加快，生產(chǎn)要素的潛力與活力得到進一步激發(fā)；人口數(shù)量紅利逐漸消退、質(zhì)量優(yōu)勢開始凸顯，智能經(jīng)濟發(fā)展的人才支撐載體，即科技人力資源的支撐作用日漸明晰。因此，基于上述特征事實，人工智能釋放綠色發(fā)展效應(yīng)的邊界約束包括：

第一，要素市場化配置調(diào)節(jié)人工智能對綠色發(fā)展的影響。要素市場化配置水平提高將顯著降低勞動力要素市場、資本要素市場、技術(shù)要素市場及數(shù)據(jù)要素市場的錯配和扭曲程度，提高生產(chǎn)要素的配置效率，推動智能技術(shù)快速發(fā)展和智能服務(wù)廣泛落地，從而加速人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)釋放。具體而言，勞動力要素市場化，會大幅提高勞動力市場透明度，促進多種類型人力資本的清晰定位及在不同層級勞動力市場的合理、有序、準確配置，勞動者能力和價值創(chuàng)造大小得以正確反饋和匹配，激發(fā)研發(fā)人員開展人工智能技術(shù)創(chuàng)新的熱情和動力，促使智能技術(shù)研發(fā)效率提升和智能成果應(yīng)用轉(zhuǎn)化加快。資本要素市場化，不僅促使資本市場供應(yīng)鏈融資、貿(mào)易融資、直接融資功能不斷完善［20］，有效對接市場資金供給與需求，提高企業(yè)進行智能技術(shù)研發(fā)的資金使用效率，減少其資金交易成本，還保證資本的時空配置結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化，驅(qū)使其向生產(chǎn)率、回報率更高的企業(yè)、產(chǎn)業(yè)和地區(qū)流動，使不同地區(qū)、產(chǎn)業(yè)和企業(yè)加大對人工智能的投資力度、改善其投資效果。技術(shù)要素市場化，有利于技術(shù)創(chuàng)新環(huán)境優(yōu)化、技術(shù)市場供應(yīng)鏈條通暢及技術(shù)成果落地加速［21］，為人工智能研發(fā)、測試和商業(yè)化應(yīng)用等關(guān)鍵環(huán)節(jié)和中間節(jié)點提供配套技術(shù)和互補性支持，實現(xiàn)高標準和高水平人工智能技術(shù)市場建設(shè)。數(shù)據(jù)要素市場化，能夠規(guī)范數(shù)據(jù)交易市場秩序、厘清數(shù)據(jù)流通邊界、實現(xiàn)數(shù)據(jù)收益按貢獻分配及推動數(shù)據(jù)確權(quán)化［22］，最大化發(fā)揮數(shù)據(jù)資產(chǎn)在新一代人工智能技術(shù)迭代更新和加速演變中的基礎(chǔ)性作用。

第二，科技人力資源調(diào)節(jié)人工智能對綠色發(fā)展的影響。人工智能在提升生產(chǎn)效率、增加生產(chǎn)復(fù)雜度的同時，基于高技術(shù)和高強度資本投入屬性，必然伴隨著勞動力結(jié)構(gòu)的調(diào)整與升級［23］，而相對于一般性人力資源，科技人力資源在知識儲備、思想創(chuàng)造和經(jīng)驗學(xué)習(xí)等方面更具持續(xù)競爭優(yōu)勢，能夠更好地與新型技術(shù)模式協(xié)同配合，實現(xiàn)更高效率的資源投入和創(chuàng)新產(chǎn)出比，因而能提高資源利用效率，有效降低資源耗損。并且，科技人力資源能更好地掌握和利用各種物化類有形科技成果，從而在實際運用中更有效地將其融入在產(chǎn)業(yè)發(fā)展動能中［24］，為促進產(chǎn)業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型，最終實現(xiàn)綠色發(fā)展提供有力支撐。此外，科技人力資源擁有更強的知識溢出能力，會促進腦力資產(chǎn)帶來的智力成果（如創(chuàng)意、發(fā)明、專利等）在人工智能影響綠色發(fā)展過程中的深入擴散和有效利用，使人工智能的綠色發(fā)展效應(yīng)在更廣闊的覆蓋范圍和更多元的主體層次中加速釋放。綜上，本文提出以下假說：

圖1?人工智能對綠色發(fā)展的影響機理

H3：要素市場化配置和科技人力資源積累正向調(diào)節(jié)人工智能對綠色發(fā)展的影響。

根據(jù)理論分析可梳理出人工智能對綠色發(fā)展的影響機理，如圖1所示。具體而言，一方面，人工智能通過智能化生產(chǎn)、產(chǎn)業(yè)鏈條變革和經(jīng)濟系統(tǒng)優(yōu)化三條嵌入路徑直接作用于綠色發(fā)展，且在這一過程中要素市場化配置和科技人力資源積累發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用；另一方面，人工智能通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)和技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)兩條動力機制間接驅(qū)動綠色發(fā)展。

三、研究設(shè)計

（一）基準模型設(shè)計

為驗證上文理論研究假說，針對人工智能對綠色發(fā)展的影響，設(shè)計如下雙向固定效應(yīng)模型作為基準線性計量方程：

lnGTFPit=α0+β1lnAIit+∑γXit+μi+λt+εit（1）

為進一步檢驗人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)釋放是否為邊際效應(yīng)遞增的非線性過程，借鑒Hansen［25］的建模思路，建立如下面板門檻回歸模型：

lnGTFPit=φ0+φ1lnAIitIqit≤z1+φ2lnAIitIz1<qit<z2+…+φn－1lnAIitI（zn－1<

qit≤zn）+φnlnAIitIzit>zn+∑γXit+μi+λt+εit（2）

其中，lnGTFPit表示i省份t年的綠色發(fā)展水平；lnAIit表示i省份t年的人工智能發(fā)展水平；Xit為控制變量

限于篇幅，所有控制變量的選取理由和具體測度方法留存?zhèn)渌鳌?，具體包括：外商直接投資（FDI）、環(huán)境規(guī)制（Reg）、能源結(jié)構(gòu)（Es）、基礎(chǔ)設(shè)施水平（Inf）、財政自主權(quán)（Fis）、教育投入（Edu）以及城鎮(zhèn)化率（Urb）。qit為門檻變量，z為門檻值，I（·）為示性函數(shù)，α0和φ0為截距，μi為地區(qū)固定效應(yīng)，λt為年份固定效應(yīng)，εit為隨機擾動項，β、φ和γ為待估參數(shù)。

（二）機制路徑檢驗?zāi)Ｐ驮O(shè)定

為理解人工智能賦能綠色發(fā)展的作用機制，根據(jù)前文的理論分析，本文重點檢驗人工智能對機制變量的傳導(dǎo)作用，模型構(gòu)建如下：

lnMit=β0+β1lnAIit+∑γXit+μi+λt+εit（3）

其中，Mit代表機制變量，包括技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，基于理論分析，分別從技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化視角檢驗人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)釋放的實現(xiàn)路徑。

（三）調(diào)節(jié)效應(yīng)模型設(shè)定

實踐特征表明，要素市場化配置進程加快和科技人力資源作用凸顯會成為人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)釋放的外在約束條件。因此，為豐富中國綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型的動因分析，并為因地、因時制宜發(fā)展智能技術(shù)提供經(jīng)驗借鑒，參考Holland等［26］的研究，采用層級調(diào)節(jié)回歸分析法檢驗要素市場化配置和科技人力資源積累的調(diào)節(jié)效應(yīng)，模型設(shè)定如下：

lnGTFPit=β0+β1lnAIit+β2lnWit+β3lnAIit×lnWit+∑γXit+μi+λt+εit（4）

其中，Wit為調(diào)節(jié)變量，具體包括：要素市場化配置（Fm）、科技人力資源（Sthr），在模型中，引入解釋變量與調(diào)節(jié)變量的交互項，深入考察異質(zhì)性因素可能對人工智能影響綠色發(fā)展過程的作用效果，捕捉人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)釋放的效果差異。

（四）指標構(gòu)建和變量設(shè)定

1.被解釋變量

綠色發(fā)展效率（GTFP）：體現(xiàn)實現(xiàn)綠色發(fā)展目標時獲取的成效比，意味著在權(quán)衡資源和環(huán)境代價后能更好地協(xié)調(diào)經(jīng)濟增長、資源節(jié)約和環(huán)境友好，是一種刻畫經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的綜合評價指標［27］。學(xué)界主流做法是使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）刻畫，但是以線性規(guī)劃為基礎(chǔ)、距離函數(shù)為方式的傳統(tǒng)?DEA模型，在分類上，一般為徑向（CCR、BCC）模型和非徑向（SBM）模型。其中，徑向模型的投入導(dǎo)向是基于產(chǎn)出不變（既定產(chǎn)出）假定，產(chǎn)出導(dǎo)向則基于投入不變（既定投入）假定，在非導(dǎo)向?qū)用妫瑒t考慮從投入和產(chǎn)出都可變條件下，以各項投入會等比例縮減、各項產(chǎn)出會等比例增長的程度來對無效率的狀況進行測量，但是這些假定沒有考慮投入變量間的替代性及非同比例變化特征，易引起忽視非徑向松弛變量的問題；而非徑向SBM模型雖然同時將徑向和非徑向松弛變量納入考量范疇，但易在損失投入或產(chǎn)出目標值與實際值之間比例信息的過程中導(dǎo)致效率值被低估［28］。對此，Tone等［28］提出的EBM模型，囊括徑向、非徑向兩類距離函數(shù)，且把目標投入與實際值之間的徑向比例關(guān)系以及差異化投入間的非徑向松弛變量納入了考量范圍，為考慮非期望產(chǎn)出要素的效率評價提供了新思路。因此，本文借鑒已有文獻，采用超效率EBM模型進行綠色發(fā)展效率測度。模型公式如下：

ρ=minθ－εr∑miw－is－i/xik／φ+εy∑sr=1w+rs+r/yrk+εb∑pz=1wbzsbz/bzk（5）

s.t.??∑nj=1，j≠kxijλj+s-i=θxik，i=1，…，m

∑nj=1，j≠kyrjλj-s+r=φyrk，r=1，…，s

∑nj=1，j≠kbzjλj+sb-z=φbzk，z=1，…，p

λj≥0，s-i≥0，s+r≥0，sb-z≥0（6）

其中，ρ是決策單元綜合效率的重要表征；在被預(yù)測決策單元k（k=1，…，n）中，?xik、yrk和bzk分別衡量投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出；s－i、s+r和sb－z分別引入為i（投入指標）、r（期望產(chǎn)出指標）和z（非期望產(chǎn)出指標）的非負參數(shù)，即松弛變量；w－i衡量不同類型i的相對重要性，w+r和wb－z?分別衡量r和z的相對重要性；θ和φ分別刻畫投入導(dǎo)向、產(chǎn)出導(dǎo)向下的綠色效率值；εx、εy和εb分別反映效率值計算中三類指標（投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出）非徑向部分的重要程度；λj充當線性組合系數(shù)。

具體構(gòu)建綠色發(fā)展效率指標，需綜合考慮投入要素和產(chǎn)出要素兩方面，以期達到在勞動、資本和能源等要素投入下，期望產(chǎn)出最大化、非期望產(chǎn)出最小化目標。本文用地區(qū)年末就業(yè)人員總數(shù)（萬人）衡量勞動要素投入，用實際資本存量（億元）衡量資本要素投入（以2010年作為基期，消除價格因素影響），用地區(qū)能源消費總量（萬噸標準煤）衡量能源要素投入，用以2010年為基期的地區(qū)實際GDP（億元）表征期望產(chǎn)出，用各地區(qū)萬噸SO2排放量、萬噸煙粉塵排放量及萬噸廢水排放量表征非期望產(chǎn)出。

2.解釋變量

人工智能（AI）。新一代人工智能技術(shù)應(yīng)用效果與環(huán)境基礎(chǔ)、互補技術(shù)創(chuàng)造能力支撐等條件因素密切相關(guān)，工業(yè)機器人使用數(shù)量及密度數(shù)據(jù)、信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資與生產(chǎn)總值的比值等指標間接表征智能化水平，可能導(dǎo)致因測量誤差引致的內(nèi)生性問題，因此，并不能準確評價人工智能發(fā)展狀況［29］。

對此，本文把握新一代人工智能技術(shù)的意涵，即智能化是在信息和知識的探索、發(fā)展、創(chuàng)造與應(yīng)用相互融合、整體演變條件下，數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化向縱深一體化演進的必然結(jié)果，在當前技術(shù)經(jīng)濟條件下，智能技術(shù)經(jīng)濟效應(yīng)的發(fā)揮需借助經(jīng)濟系統(tǒng)中固有的技術(shù)、人員、產(chǎn)業(yè)等物質(zhì)載體，尤其是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)及相關(guān)物質(zhì)支撐。因此，本文根據(jù)智能環(huán)境基礎(chǔ)、智能技術(shù)創(chuàng)造和智能產(chǎn)業(yè)競爭三個維度，共計16個具體指標測度人工智能（見表1）。在具體指標選取上，借鑒顧國達等［30］的研究，指標評價思想和設(shè)計框架參考《國家創(chuàng)新指數(shù)報告2020》。

運用能根據(jù)各項指標值的變異程度來確定指標權(quán)重的熵值法對3個指標維度、7個領(lǐng)域內(nèi)涵、16個具體測度指標進行數(shù)據(jù)處理，測算2010—2020年中國省級層面人工智能綜合發(fā)展指數(shù)，指數(shù)越大，表明人工智能發(fā)展水平越高。

3.機制變量

技術(shù)創(chuàng)新（Tecn）。研究表明，專利授權(quán)數(shù)能較好地衡量地區(qū)或企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力，專利授權(quán)數(shù)越多，總體上地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新能力越強，故本文采用各地區(qū)有效專利授權(quán)數(shù)表征技術(shù)創(chuàng)新。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化（IndA）。實質(zhì)是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的衡量，采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指數(shù)表征，通過三次產(chǎn)業(yè)的比例關(guān)系與產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率乘積加權(quán)來構(gòu)造地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指數(shù)，具體公式如下：

IndAit=∑ni=1?［（Yit／Yt）／（Yit／Lit）］，i=1，2，3（7）

其中，Yit為產(chǎn)業(yè)i在時刻t時的總產(chǎn)出，Lit為產(chǎn)業(yè)i在時刻t時的總產(chǎn)出的就業(yè)人數(shù)，Yit/Lit為勞動生產(chǎn)率，n表示產(chǎn)業(yè)部門數(shù)。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化（IndR）。反映產(chǎn)業(yè)間的素質(zhì)、相對地位、關(guān)聯(lián)方式及要素供求在數(shù)量和結(jié)構(gòu)上的協(xié)調(diào)程度，采用泰爾指數(shù)倒數(shù)刻畫，公式如下：

IndRit=1/∑ni=1［Yi／Yit］ln［（Yi／Li）／（Yit／Lit）］（8）

4.調(diào)節(jié)變量

要素市場化配置（Fm）。要素市場化配置將打破要素流動壁壘，顯著降低勞動力要素市場、資本要素市場、技術(shù)要素市場及數(shù)據(jù)要素市場的錯配和扭曲程度，疏通經(jīng)濟循環(huán)運轉(zhuǎn)的關(guān)鍵堵點和痛點。因此，用私營企業(yè)和個體就業(yè)人員數(shù)量比地區(qū)就業(yè)人員總量衡量勞動力市場化配置；用非國有與集體投資比全社會固定資產(chǎn)投資衡量資本要素市場化配置；用技術(shù)市場成交額比R&D經(jīng)費支出衡量技術(shù)要素市場化配置；用移動互聯(lián)網(wǎng)普及率指標衡量數(shù)據(jù)要素市場化水平。將上述指標基于熵值法賦權(quán)求和得出各地區(qū)總體要素市場化配置水平。

科技人力資源（Sthr）。具備充足知識積累和豐富創(chuàng)造力的科技人力資源能夠更好地與人工智能契合，通過技術(shù)、市場和全產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新來推動智能技術(shù)發(fā)展，因此，用各地區(qū)R&D人員中大學(xué)及以上學(xué)歷人員占比表征。

為兼顧數(shù)據(jù)的有效性和可獲得性，本文以2010—2020年時間跨度內(nèi)的中國30個省份（不包括中國西藏、香港、澳門和臺灣）面板數(shù)據(jù)作為考察樣本，利用插值法補齊缺失數(shù)據(jù)。同時，以2010年為基期，所有名義變量消除價格因素影響，為處理異方差問題，所有變量均取自然對數(shù)。數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》和各地方統(tǒng)計年鑒。變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。

四、實證研究

（一）基準回歸分析

依托式（1）雙向固定效應(yīng)模型和式（2）面板門檻模型，以表3和表4結(jié)果驗證人工智能對綠色發(fā)展的直接影響及邊際效應(yīng)遞增的非線性特征，為準確評估人工智能釋放的綠色發(fā)展效應(yīng)提供經(jīng)驗證據(jù)。在門檻變量選擇上，采用人工智能作為門檻變量。此外，進一步挖掘前文理論分析內(nèi)涵，長期中人工智能有利于促進綠色發(fā)展，原因之一是在經(jīng)濟關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)下，各部門創(chuàng)新資源獲取和安排能夠更好地協(xié)調(diào)，人工智能技術(shù)研發(fā)資金投入巨大，短期內(nèi)存在資金缺口，長期中隨著金融發(fā)展水平提高、資源配置合理和資金供應(yīng)鏈條穩(wěn)定，這些阻礙性因素將隨著創(chuàng)新資源的合理有效安排得以緩解，基于此，地區(qū)金融發(fā)展水平可能是影響人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)邊際效應(yīng)遞增的有利因素，因而，將金融發(fā)展水平（Fin）作為門檻變量。表3為門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果，結(jié)果表明，在人工智能作為門檻變量時，其三重門檻效應(yīng)至少在10%水平上通過顯著性檢驗；在金融發(fā)展水平作為門檻變量時，其單一門檻效應(yīng)通過10%的顯著性檢驗。因此，選擇門檻效應(yīng)模型進行非線性檢驗較為適宜。

表4中，第（1）列為雙向固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果，檢驗人工智能對綠色發(fā)展的直接賦能效果，結(jié)果表明人工智能對綠色發(fā)展賦能效果明顯，人工智能技術(shù)紅利能夠顯著釋放綠色發(fā)展效應(yīng)。第（2）列是以人工智能作為門檻變量的回歸，結(jié)果顯示當人工智能跨越門檻值時，其影響系數(shù)由0.199擴大為0.400，且至少在5%水平上顯著，這表明人工智能對推動綠色發(fā)展存在門檻效應(yīng)，在跨過門檻值以后，人工智能的賦能效果明顯增強，呈現(xiàn)出邊際效應(yīng)遞增的非線性特征。第（3）列是以金融發(fā)展水平為門檻變量的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，當人工智能跨越單一門檻值2.344時，其對綠色發(fā)展的賦能效果同樣明顯增強，系數(shù)由0.255擴大為0.291，且在1%水平下顯著。綜上，假說H1得證。

（二）機制路徑分析

探析人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)釋放的動力機制，可為更好地依托智能技術(shù)帶動綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型提供切實方案規(guī)劃。依據(jù)前文理論分析，人工智能從技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)兩方面驅(qū)動綠色發(fā)展。因此，本文分別用有效專利授權(quán)數(shù)表征技術(shù)創(chuàng)新、用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指數(shù)和泰爾指數(shù)倒數(shù)刻畫產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化（高級化與合理化），對這兩方面機制進行回歸分析，結(jié)果見表5。

表5第（1）列技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)機制的回歸結(jié)果顯示，人工智能發(fā)展水平每提高1%，技術(shù)創(chuàng)新水平提高0.221%，人工智能可以推動技術(shù)創(chuàng)新。就增長效應(yīng)而言，新古典理論和內(nèi)生增長理論都認為技術(shù)創(chuàng)新是經(jīng)濟增長的源泉。就綠色效應(yīng)而言，一方面，以綠色研發(fā)、綠色制造、綠色回收等關(guān)鍵技術(shù)為代表的綠色技術(shù)創(chuàng)新可以促進節(jié)能低碳技術(shù)大規(guī)模應(yīng)用，淘汰低端落后產(chǎn)能，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置，顯著釋放綠色低碳效能［7］；另一方面，當單一的技術(shù)創(chuàng)新主體向多元化分散發(fā)展時，創(chuàng)新邊界不斷拓展，技術(shù)創(chuàng)新的外溢屬性和功能不斷放大，不僅會優(yōu)化產(chǎn)業(yè)時空布局，推動清潔產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展［31］，還會促使多類企業(yè)通過清潔技術(shù)創(chuàng)新手段，生產(chǎn)多元、廣泛的綠色產(chǎn)品來激發(fā)新的市場需求、滿足消費者綠色偏好［32］，從供需兩側(cè)同時實現(xiàn)綠色效應(yīng)提升，所以技術(shù)創(chuàng)新能夠推動綠色發(fā)展。因此，技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)是人工智能影響綠色發(fā)展的有效機制。

第（2）列產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化機制的回歸結(jié)果顯示，人工智能發(fā)展水平每提高1%，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化水平提高0.115%，人工智能可以推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化對綠色發(fā)展的正向影響學(xué)界已基本取得共識，例如Ma等［1，33］認為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化是提高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整質(zhì)量的關(guān)鍵手段，能夠顯著降低對資源環(huán)境的依賴和破壞且?guī)砩a(chǎn)率的持續(xù)增進，進而推動經(jīng)濟趨向集約化、效率化、綠色化。第（3）列產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化機制的回歸結(jié)果顯示，人工智能發(fā)展水平每提高1%，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平提高0.164%，人工智能可以推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化，但是，學(xué)界在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化對綠色發(fā)展的影響結(jié)論方面具有較大差異。因此，為驗證產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化對綠色發(fā)展的驅(qū)動效果，在檢驗產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化對綠色發(fā)展效率影響的基礎(chǔ)上，進一步使用綠色經(jīng)濟增長表征綠色發(fā)展作為補充檢驗，綠色經(jīng)濟增長采用單位環(huán)境能耗的實際GDP衡量。從第（4）（5）列結(jié)果看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化對應(yīng)系數(shù)都高度顯著，且變化差異較小，這表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化能夠推動綠色發(fā)展。因此，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化與合理化，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)是人工智能影響綠色發(fā)展的有效機制。綜上，假說H2得證。

（三）調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

根據(jù)前文理論分析，要素市場化配置水平改善、科技人力資源水平提高將會顯著影響人工智能對綠色發(fā)展的作用效果。對此，表6結(jié)果匯報了上述兩種外部因素在人工智能影響綠色發(fā)展過程中的調(diào)節(jié)作用。

第（1）列為基準回歸分析結(jié)果，顯示人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)釋放的直接作用效果。第（2）列檢驗了要素市場化配置的調(diào)節(jié)作用，lnAI×lnFm系數(shù)為0.543，在5%的水平下顯著為正，說明要素市場化配置水平提升正向調(diào)節(jié)人工智能與綠色發(fā)展之間的關(guān)系。第（3）列檢驗了科技人力資源的調(diào)節(jié)作用，lnAI×lnSthr系數(shù)為0.143，在1%的水平下顯著為正，說明提升科技人力資源水平可正向調(diào)節(jié)人工智能與綠色發(fā)展之間的關(guān)系。因此，假說H3得證。在利用智能技術(shù)實現(xiàn)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型過程中，要一手抓合理有效、競爭有序的完備要素市場建設(shè)，促進各種要素高效配置和流動，一手抓人才培養(yǎng)建設(shè)，全面實現(xiàn)科技型人力資源積累。

（四）異質(zhì)性分析：基于要素密集度差異

在厘清人工智能影響綠色發(fā)展的直接作用和間接機制基礎(chǔ)上，進一步考察在不同要素密集度變化條件下，人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)的變化情況。中國各地區(qū)由于要素稟賦條件存在顯著差異，導(dǎo)致其人工智能發(fā)展水平不盡相同。一方面，當?shù)貐^(qū)技術(shù)密集度較高時，可以為人工智能技術(shù)的研發(fā)提供相關(guān)配套資源和互補技術(shù)支持，加速智能技術(shù)創(chuàng)新，進而推動綠色發(fā)展；另一方面，當?shù)貐^(qū)資本要素、勞動要素的密集度和偏向性不同時，也可能會對綠色發(fā)展造成較大沖擊。因此，利用各地區(qū)就業(yè)人數(shù)平均資本存量的均值水平，將樣本考察期內(nèi)的地區(qū)劃分為資本密集型和非資本密集型地區(qū)；利用各地區(qū)高技術(shù)企業(yè)數(shù)量占比的均值水平，將樣本考察期內(nèi)的地區(qū)劃分為技術(shù)密集型和非技術(shù)密集型地區(qū)?；诩夹g(shù)、資本和勞動的要素密集度狀況差異，進行人工智能對綠色發(fā)展影響的異質(zhì)性分析。

表7第（1）（2）列分別報告了技術(shù)密集型和非技術(shù)密集型地區(qū)回歸結(jié)果，第（3）（4）列分別報告了資本密集型和勞動密集型地區(qū)回歸結(jié)果。人工智能的綠色發(fā)展效應(yīng)在技術(shù)密集型地區(qū)和資本密集型地區(qū)都要大于對應(yīng)的非技術(shù)密集型和勞動密集型地區(qū)。由此可見，加強技術(shù)和資本支持力度，能夠更加充分地釋放人工智能對綠色發(fā)展的賦能效果。

（五）因果關(guān)系識別

1.雙向因果關(guān)系

經(jīng)濟綠色轉(zhuǎn)型，是經(jīng)濟發(fā)展的動力變革、效率變革和質(zhì)量變革的綜合過程，在這一過程中，新舊動能轉(zhuǎn)換、產(chǎn)業(yè)層次和結(jié)構(gòu)優(yōu)化、技術(shù)創(chuàng)新與人力資源協(xié)同提升等諸多優(yōu)勢使人工智能更能得到跨越發(fā)展，智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)更加完善。

解決雙向因果關(guān)系導(dǎo)致的因果識別問題，為核心解釋變量選用如下兩個工具變量：其一，地區(qū)高校平均科技產(chǎn)出（IV1），用各地區(qū)高校平均發(fā)表科技論文篇數(shù)衡量。一方面，高校平均科技產(chǎn)出會從智力支持和產(chǎn)學(xué)研密切配合等方面為人工智能發(fā)展提供支撐；另一方面，高校論文成果的經(jīng)濟轉(zhuǎn)換作用受時間和物質(zhì)載體約束，滿足排他性。其二，2015年，系統(tǒng)推動智能制造工程等五大工程建設(shè)的《中國制造2025》政策落地，這為本文提供了一個良好的政策沖擊實驗。在政策驅(qū)動下，各地人工智能發(fā)展狀況會受到較大影響。因此，構(gòu)造工具變量Iy×P2015，P2015為虛擬變量，體現(xiàn)政策沖擊（P2015≥2015，賦值1；否則賦值0）；Iy表示各地超過樣本期內(nèi)基建平均水平的年份，衡量各地區(qū)基建水平差異，基建水平會影響人工智能發(fā)展。

使用工具變量對基準方程進行工具變量—二階段最小二乘（IV2SLS）估計，結(jié)果見表8。弱工具變量?CD?Wald?F統(tǒng)計檢驗和不可識別KP?rk?LM檢驗都拒絕弱工具變量和工具變量識別不足的原假設(shè)，表明工具變量構(gòu)建較好。第（1）（2）列是以高校平均科技產(chǎn)出（IV1）為工具變量進行的回歸，人工智能與綠色發(fā)展的回歸系數(shù)顯著為正，與基準回歸結(jié)果一致且變動差異較小。第（3）（4）列是考慮政策沖擊（Iy×P2015）工具變量的回歸結(jié)果，第一階段回歸表明，政策激勵對基建水平較差地區(qū)的智能化發(fā)展具有推動作用，第二階段回歸表明，政策沖擊之后人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)持續(xù)釋放。綜上，工具變量估計結(jié)果顯示，潛在的內(nèi)生性問題并未對基準回歸造成較大偏誤。

2.遺漏變量問題

人工智能發(fā)展過程中，各地區(qū)市場容量可能決定了對智能技術(shù)的吸納和消化力度，且基于中國市場環(huán)境的獨特性，政府干預(yù)力度，如政策指引等，對人工智能發(fā)展路徑會產(chǎn)生較大影響。因此，對遺漏變量引致的內(nèi)生偏誤問題，在基準模型中吸納市場規(guī)模容量和政府干預(yù)力度變量，回歸結(jié)果保持穩(wěn)健

限于篇幅，僅匯報工具變量回歸結(jié)果，遺漏變量回歸結(jié)果備索。。

（六）其他穩(wěn)健性檢驗

本文采用以下三種方法進行穩(wěn)健性檢驗：使用工業(yè)機器人安裝密度數(shù)據(jù)替換核心解釋變量；利用層次分析法和主成分分析法分別重新確定權(quán)重測算人工智能綜合指數(shù)；將靜態(tài)面板模型擴展為動態(tài)面板模型，分別進行系統(tǒng)和差分矩估計。上述檢驗表明基準回歸結(jié)果保持穩(wěn)健

限于篇幅，其他穩(wěn)健性檢驗的估計結(jié)果未作匯報，留存?zhèn)渌鳌！?/p>

五、進一步分析

人工智能發(fā)展可能存在時滯效應(yīng)，進而會影響其綠色發(fā)展效應(yīng)釋放。技術(shù)創(chuàng)新活動具有系統(tǒng)的不確定性這一固有特性［34］，這種不確定性要求產(chǎn)業(yè)間深度耦合及產(chǎn)業(yè)內(nèi)有效關(guān)聯(lián)以實現(xiàn)新技術(shù)的研發(fā)、運用和擴散。并且，新技術(shù)從研發(fā)到商業(yè)應(yīng)用是一個整體過程，該過程所需的生產(chǎn)條件、生產(chǎn)要素及生產(chǎn)組織結(jié)構(gòu)都需要相關(guān)產(chǎn)業(yè)技術(shù)和制度環(huán)境支持。人工智能作為戰(zhàn)略性新興技術(shù)，仍處于初期發(fā)展階段，系統(tǒng)的不確定性風(fēng)險仍未排除，產(chǎn)業(yè)內(nèi)部資源整合、協(xié)調(diào)尚需時間積累。并且，智能技術(shù)創(chuàng)新成果產(chǎn)業(yè)化，也是要素投入向創(chuàng)新產(chǎn)出轉(zhuǎn)化的階段性、漸進性價值鏈傳遞過程［34］，其轉(zhuǎn)化效率因受內(nèi)外部環(huán)境制約、投入與產(chǎn)出具有非平衡、非同步特征等因素影響而存在滯后。因此，在研究人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)靜態(tài)視角的基礎(chǔ)上，有必要立足于智能技術(shù)發(fā)展的時滯性特點，深入剖析其對綠色發(fā)展的動態(tài)影響效果。

值得注意的是，雖然近年來中國在智能技術(shù)和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展等方面取得長足進步，但是相對于發(fā)達國家起步相對較晚，基礎(chǔ)仍較為薄弱。因此，在本文研究的樣本期內(nèi)，中國人工智能的發(fā)展可能明顯滯后于發(fā)達國家，進而對人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)釋放產(chǎn)生較大影響，因此，進一步區(qū)分國內(nèi)、國外兩種不同技術(shù)來源的人工智能，立足于開放經(jīng)濟環(huán)境，系統(tǒng)考察人工智能時滯效應(yīng)特點，進而為當局綜合衡量人工智能發(fā)展特征，制定前瞻性產(chǎn)業(yè)政策提供可能的決策參考。其中，國外來源人工智能技術(shù)投入（FAIit）用技術(shù)引進經(jīng)費支出占各地區(qū)R&D經(jīng)費支出之比表征。

借鑒Brana等［35］的研究，構(gòu)建面板向量自回歸模型（PVAR）檢驗人工智能對綠色發(fā)展的時滯效應(yīng)。變量的非平穩(wěn)性會導(dǎo)致實際估計結(jié)果產(chǎn)生較大偏差，出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象。為了提高檢驗結(jié)果的準確性，使用LLC檢驗、ADF檢驗與PP檢驗三種方法，對綠色發(fā)展效率（GTFP）、人工智能（AI）、國外人工智能技術(shù)投入（FAI）、技術(shù)創(chuàng)新（Tec）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化（IndA）和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化（IndR）的原序列及其一階差分序列進行單位根檢驗，結(jié)果上述變量其一階差分序列均具平穩(wěn)性。同時，根據(jù)AIC準則、SIC準則和QIC準則，確定PVAR模型在綠色發(fā)展效率、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化與合理化的最優(yōu)滯后階數(shù)，回歸結(jié)果見表9。

表9第（1）列為滯后期國內(nèi)人工智能對綠色發(fā)展的直接作用效果，其1階、2階和3階滯后期人工智能回歸系數(shù)都為正，且至少通過5%的顯著性水平檢驗，這表明人工智能釋放綠色發(fā)展效應(yīng)存在時滯性和持續(xù)性。第（2）列為滯后期國外來源人工智能技術(shù)對綠色發(fā)展的直接作用效果，其1階和2階滯后期人工智能回歸系數(shù)至少在5%水平顯著為正，人工智能對推動綠色發(fā)展的時滯影響同樣得到驗證。并且，通過比較分析還可以看出，相對于國外，考察國內(nèi)人工智能對綠色發(fā)展的時滯影響時，其滯后階數(shù)更大，且對應(yīng)階數(shù)回歸系數(shù)更大，滯后效應(yīng)更明顯。

進一步考察人工智能時滯效果對綠色發(fā)展機制路徑的影響。第（3）列結(jié)果顯示，對于國內(nèi)和國外不同技術(shù)來源的智能技術(shù)，滯后1期、2期人工智能均至少在5%顯著性水平下正向影響技術(shù)創(chuàng)新，但國內(nèi)人工智能滯后期系數(shù)更大，滯后效應(yīng)更明顯。對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化路徑，第（4）（5）列結(jié)果顯示國內(nèi)人工智能對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化、合理化的滯后影響均大于國外。實證結(jié)果進一步表明，從國內(nèi)智能技術(shù)來源看，人工智能產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化效應(yīng)持續(xù)時間更長，但人工智能產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化效應(yīng)短期內(nèi)相對更大。

通過以上結(jié)果不難發(fā)現(xiàn)：一方面，中國人工智能發(fā)展水平同發(fā)達國家相比存在一定差距，由這種差距導(dǎo)致的人工智能滯后效應(yīng)不僅直接影響綠色發(fā)展，還影響人工智能對綠色發(fā)展的傳導(dǎo)路徑。究其原因，發(fā)達國家在人工智能發(fā)展方面具有先發(fā)優(yōu)勢，其智能經(jīng)濟基礎(chǔ)設(shè)施、創(chuàng)新能力及產(chǎn)業(yè)協(xié)同都發(fā)展至較高水平。對于中國而言，從融入全球價值鏈（GVC）分工發(fā)展實際看，源于核心技術(shù)差距、資源稟賦差異及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和層次約束等原因而選擇所謂“低端嵌入”發(fā)展模式，使得中國整體人工智能發(fā)展水平較低，創(chuàng)新性相對不足。另一方面，國內(nèi)人工智能較強的時滯性和持續(xù)性，也表明中國在發(fā)展智能技術(shù)，完善智能產(chǎn)業(yè)布局，進而調(diào)整經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，推動智能化、綠色化轉(zhuǎn)型，最終實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展方面具有長期潛力。因此，應(yīng)該抓住智能技術(shù)發(fā)展的有利機遇，補齊智能技術(shù)發(fā)展短板，加強智能產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略前瞻性和發(fā)展均衡度，逐步掌握全球新一輪科技競爭的主動權(quán)。

六、結(jié)論與啟示

在轉(zhuǎn)型經(jīng)濟背景下，人工智能技術(shù)是引導(dǎo)中國經(jīng)濟增長動能轉(zhuǎn)換、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展與環(huán)境保護共贏目標的有力抓手?；诖?，本文融合非連續(xù)性技術(shù)創(chuàng)新理論意涵，考察了人工智能釋放綠色發(fā)展效應(yīng)及其非線性過程和動力機制，以期為實現(xiàn)中國綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型提供新的技術(shù)性視角。研究發(fā)現(xiàn)：（1）人工智能會推動綠色發(fā)展，且推動效果存在邊際效應(yīng)遞增的非線性特征，在進行因果關(guān)系識別及一系列穩(wěn)健性檢驗后，結(jié)論仍成立。（2）機制識別表明，人工智能通過技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)驅(qū)動綠色發(fā)展。（3）要素市場化配置和科技人力資源能夠發(fā)揮顯著正向調(diào)節(jié)作用，二者水平越高，人工智能對綠色發(fā)展效率的提升效果越強。此外，不同要素稟賦條件下，人工智能的綠色發(fā)展效應(yīng)存在差異，其在技術(shù)密集型和資本密集型地區(qū)的影響更顯著。（4）拓展性分析發(fā)現(xiàn)，人工智能對提升綠色發(fā)展效應(yīng)具有時滯性，且依托于國內(nèi)技術(shù)來源的人工智能，相比于依托國外技術(shù)來源的人工智能，對綠色發(fā)展的時滯效應(yīng)更明顯。

本文的政策啟示在于：一是要高度重視人工智能技術(shù)創(chuàng)新引領(lǐng)作用，因地制宜探索人工智能技術(shù)賦能和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化帶動經(jīng)濟綠色轉(zhuǎn)型的實踐路徑；二是要加快釋放要素市場化改革紅利，激發(fā)生產(chǎn)要素活力與潛力，并注重科技人力資源積累，提高其與人工智能技術(shù)的適配性；三是要把握人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)的時滯影響和動態(tài)特性，培育智能技術(shù)帶動綠色轉(zhuǎn)型的持久動能。

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編輯：李再揚，高原

Vol.?45No.?5Sept.?2023

Green?Development?Effects?of?Artificial?Intelligence：?Technological?Empowerment?and?Structural?Optimization

ZHOU?Jieqi1?，?CHEN?Da1?，?XIA?Nanxin2

1.School?of?Economics，?Guangdong?University?of?Finance?and?Economics，?Guangzhou?510320，?China

2.Lingnan?College，?Sun?YatSen?University，?Guangzhou?510970，?China

Summary?The?prevailing?“black?development”?model?in?China，?characterized?by?high?energy?consumption，?pollution，?and?low?productivity，?has?contributed?to?rapid?economic?growth.?However，?it?has?come?at?a?substantial?environmental?cost，?jeopardizing?longterm?economic?benefits?and?wellbeing.?To?address?these?challenges?and?achieve?sustainable?growth，?the?potential?of?artificial?intelligence?（AI）?as?a?key?tool?for?seizing?the?strategic?high?ground?in?science?and?technology?is?of?paramount?interest.?This?paper?investigates?whether?AI?can?leverage?its?technological?innovation?advantage?to?promote?green?development，?guide?China’s?economic?transformation，?and?foster?a?symbiotic?relationship?between?green，?lowcarbon?practices，?and?economic?development.

Using?a?panel?dataset?of?30?Chinese?provinces?（excluding?Tibet?and?Hong?Kong，?Macao，?and?Taiwan）?spanning?2010?to?2020，?we?integrate?theoretical?insights?into?discontinuous?technological?innovation.?Employing?the?superepsilonbased?measure（superEBM）?model?and?the?entropy?value?method，?we?assess?the?green?development?efficiency?and?the?comprehensive?AI?development?index?in?China，?respectively.?Through?empirical?analysis，?we?uncover?the?following?key?findings：?（1）?AI?directly?empowers?green?development，?with?the?empowerment?effect?exhibiting?nonlinear?marginal?effects.?Our?results?withstand?rigorous?endogeneity?controls?using?regional?university?science?and?technology?output?and?the?policy?shock?of?“Made?in?China?2025”?as?instrumental?variables.?（2）?AI?enhances?green?development?efficiency?predominantly?through?its?technological?innovation?and?industrial?structure?optimization?effects.?（3）?The?release?of?AI’s?green?development?effect?varies?due?to?differences?in?resource?endowment?and?factor?intensity?within?China’s?transition?economy.?Specifically，?a?higher?level?of?factor?market?allocation，?an?increased?accumulation?of?scientific?and?technological?human?resources，?and?greater?intensity?in?technology?and?capital?factors?reinforce?the?impact?of?AI?on?green?development?empowerment.?（4）?Further?analysis?reveals?a?time?lag?in?AI’s?capacity?to?enhance?green?development?efficiency，?with?AI?relying?on?domestic?technology?sources?exhibiting?a?more?pronounced?time?lag?effect?than?AI?relying?on?foreign?technology?sources.

Unlike?previous?research?that?has?primarily?focused?on?the?economic?development?effects?of?AI?and?the?potential?for?intelligent?technology?to?drive?green?development，?this?paper?fills?the?gap?by?offering?a?systematic?exploration?of?the?release?of?AI’s?green?development?effects?and?its?realization?path.?Specifically，?we?analyze?AI’s?direct?empowerment?effect?on?green?development?through?intelligent?production?methods，?industrial?chain?changes，?and?economic?system?optimizations，?while?also?investigating?its?underlying?mechanisms?of?technological?innovation?and?industrial?structure?optimization.&nbsp;Furthermore，?we?introduce?a?panel?threshold?regression?model?to?examine?the?nonlinear?characteristics?of?AIenabled?green?development?and?analyze?the?moderating?role?of?factor?market?allocation?and?human?resources?in?science?and?technology.?This?allows?us?to?capture?regional?variations?in?AI’s?green?development?effect?release?based?on?factor?intensity?status.?Finally，?by?adopting?a?dynamic?perspective，?we?identify?and?analyze?the?time?lag?effect?of?AI?on?green?development?between?domestic?and?foreign?technology?sources.

In?conclusion，?this?paper?sheds?light?on?the?green?development?effect?and?dynamic?mechanisms?of?AI，?offering?valuable?policy?insights?for?government?authorities.?These?insights?can?inform?decisions?related?to?green?development?pathways，?the?cultivation?of?AI’s?technological?advantage，?economic?structure?optimization，?and?the?transformation?of?production?and?lifestyle.

Keywords?artificial?intelligence;?green?development?efficiency;?superEBM;?technological?innovation;?industrial?structure?optimization;?delay?effect