周杰琦 陳達(dá) 夏南新

摘要：人工智能作為中國(guó)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(cè)算中國(guó)省級(jí)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(huì)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(guó)制造2025》政策沖擊為工具變量強(qiáng)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(guó)轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)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(chǎng)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(duì)綠色發(fā)展效率的賦能效果越強(qiáng)。（4）拓展分析發(fā)現(xiàn)，人工智能對(duì)提升綠色發(fā)展效率具有時(shí)滯性，且依托國(guó)內(nèi)技術(shù)來源的人工智能，比依托國(guó)外技術(shù)來源的人工智能對(duì)綠色發(fā)展的時(shí)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(jī)，在開放融合創(chuàng)新中塑造技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而帶動(dòng)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(shí)滯效應(yīng)

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A???文章編號(hào)：100228482023（05）003016

一、問題提出

長(zhǎng)期以來，通過嵌入全球價(jià)值鏈、產(chǎn)業(yè)鏈底層環(huán)節(jié)，中國(guó)承接了發(fā)達(dá)國(guó)家轉(zhuǎn)移的高污染、高環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)，加速了工業(yè)化進(jìn)程，擴(kuò)大了經(jīng)濟(jì)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(qiáng)度變大、環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)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(guó)經(jīng)濟(jì)由高速增長(zhǎng)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(guó)博弈加劇、全球價(jià)值鏈重構(gòu)和產(chǎn)業(yè)分工格局變動(dòng)等多重因素影響，如何推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展向集約化、效率化和生態(tài)化路徑轉(zhuǎn)變，有效促進(jìn)綠色發(fā)展，成為中國(guó)獲取內(nèi)涵式發(fā)展新動(dòng)力、健全循環(huán)低碳經(jīng)濟(jì)體系、解決增長(zhǎng)與環(huán)保對(duì)立矛盾的根本之策。

創(chuàng)新是推動(dòng)綠色發(fā)展，建設(shè)美麗中國(guó)的關(guān)鍵。特別是在全球綠色競(jìng)爭(zhēng)背景下，經(jīng)濟(jì)、生態(tài)和社會(huì)效益共贏的抓手是綠色技術(shù)創(chuàng)新［1］。實(shí)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(xiǎn)評(píng)估難度大、獲利周期長(zhǎng)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(zhǎng)潛力的人工智能技術(shù)無疑是驅(qū)動(dòng)綠色技術(shù)創(chuàng)新、實(shí)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(qiáng)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(shí)空約束、減輕信息搜尋成本、加速創(chuàng)新資源互補(bǔ)和交換等方面具備較大優(yōu)勢(shì)，為推動(dòng)節(jié)能降耗提供了新途徑。并且，中國(guó)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(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展的現(xiàn)實(shí)緊迫性。然而，就現(xiàn)實(shí)情景而言，國(guó)內(nèi)對(duì)于智能技術(shù)的運(yùn)用仍處于前期探索階段，而對(duì)于如何通過變革傳統(tǒng)技術(shù)模式構(gòu)建持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)力，加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)音處理等智能技術(shù)挖掘技術(shù)創(chuàng)新潛力、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化轉(zhuǎn)型，進(jìn)而賦能綠色發(fā)展，已成為中國(guó)貫徹新發(fā)展理念、構(gòu)建新發(fā)展格局、搶占未來大國(guó)博弈高質(zhì)量發(fā)展制高點(diǎn)的關(guān)鍵突破口。

近年來，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展浪潮的推動(dòng)下，學(xué)界圍繞人工智能的經(jīng)濟(jì)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(qiáng)調(diào)了實(shí)施“智能+”、數(shù)智融合、智能產(chǎn)業(yè)價(jià)值創(chuàng)造與獲取的重要意義，為社會(huì)經(jīng)濟(jì)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(xiàn)也各有側(cè)重地從勞動(dòng)力市場(chǎng)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(jià)值鏈地位攀升［5］等細(xì)分維度對(duì)人工智能的社會(huì)經(jīng)濟(jì)后果進(jìn)行探討，認(rèn)為不同經(jīng)濟(jì)體、產(chǎn)業(yè)或企業(yè)可以憑借智能技術(shù)優(yōu)勢(shì)在智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代構(gòu)建持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)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(qiáng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率，獲取競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)。隨著粗放發(fā)展方式引致的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境保護(hù)的矛盾愈發(fā)尖銳，已有少數(shù)文獻(xiàn)開始從智能技術(shù)視角關(guān)注綠色發(fā)展問題。主流觀點(diǎn)認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)、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(shí)在人工智能技術(shù)沖擊下，要素配置效率提高、剩余勞動(dòng)力釋放及人力資本有效積累均能實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型［7］。

現(xiàn)有研究從理論與實(shí)踐層面對(duì)人工智能和綠色發(fā)展的關(guān)系進(jìn)行了有益探索，這對(duì)加快智能技術(shù)應(yīng)用、推進(jìn)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(jìn)步的環(huán)境績(jī)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(shí)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(jì)效率的作用，尚缺乏專門針對(duì)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(jìn)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(huì)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(jìn)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(jìn)程而言，歷次技術(shù)進(jìn)步在大規(guī)模開發(fā)、應(yīng)用和創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)演進(jìn)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(jìn)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(dòng)能，更好地實(shí)現(xiàn)資源節(jié)約和環(huán)境友好［1］。此外，既有文獻(xiàn)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(guó)內(nèi)循環(huán)內(nèi)生動(dòng)力、要素配置和資源稟賦變動(dòng)等現(xiàn)實(shí)情景，從實(shí)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(chǎng)化配置和科技人力資源元素，對(duì)中國(guó)不同地區(qū)有效選擇人工智能發(fā)展路徑、推進(jìn)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(xiàn)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(guó)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(jì)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(duì)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(jī)制，揭示人工智能推動(dòng)中國(guó)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型的“黑箱”。（2）實(shí)證層面，經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的復(fù)雜性導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)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(jì)現(xiàn)實(shí)，因此，在考察人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步運(yùn)用面板門檻回歸模型檢驗(yàn)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(chǎng)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(dòng)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(guó)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型的前因研究。（4）立足于動(dòng)態(tài)視角，進(jìn)一步區(qū)分與剖析國(guó)內(nèi)、外兩種技術(shù)來源的人工智能對(duì)綠色發(fā)展的時(shí)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(jìn)而在開放融合創(chuàng)新中塑造技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)中國(guó)綠色低碳轉(zhuǎn)型提供價(jià)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(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展是一個(gè)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(huì)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(dòng)綠色發(fā)展，但是，真正有效推動(dòng)綠色發(fā)展的底層邏輯和長(zhǎng)期動(dòng)能卻是技術(shù)進(jìn)步?，F(xiàn)有研究對(duì)于一般技術(shù)進(jìn)步對(duì)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(jī)制及效果的特殊性與復(fù)雜性。本文基于經(jīng)濟(jì)邏輯和已有文獻(xiàn)，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(shí)體經(jīng)濟(jì)，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(shì)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(jì)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營(yíng)管理和服務(wù)跟進(jìn)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(jìn)而利用系統(tǒng)的自動(dòng)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(duì)生產(chǎn)活動(dòng)的復(fù)雜性，精準(zhǔn)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(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與先進(jìn)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(fèi)主體（用戶）的動(dòng)態(tài)反饋與雙向互動(dòng)程度不斷提高，推動(dòng)企業(yè)憑借定制化平臺(tái)，在產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)過程中利用差異化的定制參數(shù)，實(shí)施以消費(fèi)主體為中心的方案設(shè)計(jì)和柔性生產(chǎn)，進(jìn)而幫助企業(yè)合理設(shè)計(jì)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(xiàng)技術(shù)—經(jīng)濟(jì)特征，將形成包含不同數(shù)量和節(jié)點(diǎn)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(jià)值網(wǎng)絡(luò)，全面推進(jìn)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈延伸、價(jià)值鏈躍遷、供應(yīng)鏈補(bǔ)缺和創(chuàng)新鏈提升等交叉互補(bǔ)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(tái)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(shì)能力的重點(diǎn)運(yùn)用［10］，從而強(qiáng)化企業(yè)從創(chuàng)新設(shè)計(jì)、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(dòng)態(tài)優(yōu)化能力，帶動(dòng)綠色發(fā)展效率提高。

最后，從經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)優(yōu)化視角看，人工智能的廣泛運(yùn)用會(huì)削弱不同部門間經(jīng)濟(jì)活動(dòng)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(chǎng)分割的桎梏進(jìn)而建立起智能化經(jīng)濟(jì)流通渠道，提升現(xiàn)有資源獲取自由和使用效率，還會(huì)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(dòng)能，助推經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過程中的環(huán)境績(jī)效改善。此外，在基礎(chǔ)層次的智能化生產(chǎn)和運(yùn)轉(zhuǎn)層次的智能化管理支撐下，經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)依托智能化、定制化和動(dòng)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(jiǎn)化、扁平化［12］，這種組織結(jié)構(gòu)變動(dòng)會(huì)大幅度降低系統(tǒng)運(yùn)行維護(hù)成本，增強(qiáng)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(zhǔn)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(dòng)綠色發(fā)展，但結(jié)合文獻(xiàn)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(shí)或各種知識(shí)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(jìng)爭(zhēng)模式，創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)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(jìn)性轉(zhuǎn)換、產(chǎn)品跳躍升級(jí)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(bǔ)會(huì)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(shí)的獲取和反饋成本、不同生產(chǎn)流程對(duì)智能技術(shù)的匹配程度和吸收能力、持續(xù)進(jìn)行人工智能前沿開發(fā)面臨的融資約束以及實(shí)現(xiàn)智能生產(chǎn)管理理念的革新，無論對(duì)于企業(yè)綜合能力抑或經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的調(diào)節(jié)能力都是一項(xiàng)新的考驗(yàn)。因而，這一階段人工智能在生產(chǎn)、流通等環(huán)節(jié)還未達(dá)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(bǔ)償效應(yīng)無法覆蓋技術(shù)轉(zhuǎn)換和資源重置成本［12］，對(duì)綠色發(fā)展的推動(dòng)效果較小或依然以不連貫方式呈現(xiàn)。但是長(zhǎng)期中，人工智能技術(shù)成熟度不斷提高及市場(chǎng)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(diǎn)化與精準(zhǔn)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(biāo)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(yùn)營(yíng)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(fèi)領(lǐng)域中的創(chuàng)新機(jī)會(huì)，進(jìn)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(shí)，人工智能逐步涵蓋各領(lǐng)域，就能進(jìn)一步通過推動(dòng)綠色技術(shù)的改進(jìn)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(fèi)生活方式等多元化途徑促進(jìn)綠色效益與經(jīng)濟(jì)效益融合發(fā)展［6］。綜上，本文提出以下假說：

H1：人工智能會(huì)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(jī)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(shí)現(xiàn)發(fā)展過程中經(jīng)濟(jì)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(xiàn)關(guān)注了智能技術(shù)的綠色經(jīng)濟(jì)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(shí)現(xiàn)路徑和驅(qū)動(dòng)機(jī)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(gè)作用機(jī)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(rèn)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(huì)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(dòng)、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(huì)擴(kuò)展生產(chǎn)可能性邊界，而且延伸了創(chuàng)新技術(shù)邊界［14］，進(jìn)一步推動(dòng)企業(yè)從產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)、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(yíng)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(diǎn)以及同外部環(huán)境中各類組織機(jī)構(gòu)間的創(chuàng)新資源交換與知識(shí)互補(bǔ)，進(jìn)而促使企業(yè)開展合作創(chuàng)新和進(jìn)行技術(shù)優(yōu)化的潛力得到進(jìn)一步釋放，改進(jìn)生產(chǎn)效率，降低資源耗損，有效拉動(dòng)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(jìn)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(shí)現(xiàn)了供需互動(dòng)式創(chuàng)新［15］，促進(jìn)更大范圍的技術(shù)創(chuàng)新和生產(chǎn)制造耦合協(xié)同，推動(dòng)制造業(yè)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型，最終提升經(jīng)濟(jì)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(jì)學(xué)家Carlota?Perez認(rèn)為以人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算為代表的數(shù)字經(jīng)濟(jì)是人類歷史上最新出現(xiàn)的技術(shù)—經(jīng)濟(jì)范式，其革新會(huì)通過技術(shù)擴(kuò)散和吸收、經(jīng)濟(jì)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(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整［16］。因此，本文沿襲這一脈絡(luò)并進(jìn)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(jí)化與合理化），驅(qū)動(dòng)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(diǎn)、產(chǎn)業(yè)的不同層面及經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)的各類渠道上的功能實(shí)現(xiàn)，會(huì)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(dòng)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(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)、引致產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量提升。首先，這一進(jìn)程會(huì)改變資本要素流動(dòng)方向，推動(dòng)有形資本，如貨幣資產(chǎn)、對(duì)外投資等和無形資本，如專利權(quán)、專有技術(shù)等向知識(shí)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(dòng)方向轉(zhuǎn)變也有助于打破創(chuàng)新要素被不當(dāng)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(jìn)程的快速推進(jìn)，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(jìn)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(shí)，形成激發(fā)產(chǎn)業(yè)活力的新動(dòng)能，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，實(shí)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(jī)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(jì)結(jié)構(gòu)模式，在能源利用和消費(fèi)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(dá)到高效的節(jié)能控制，實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型中的能效優(yōu)化目標(biāo)。

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(huì)改變不同要素的邊際遞增趨勢(shì)和邊際下降速度，影響不同要素的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出與增長(zhǎng)回報(bào)，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(dòng)技術(shù)轉(zhuǎn)移，推動(dòng)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(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化，不僅能有效發(fā)揮經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)對(duì)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(fèi)需求等多方面的環(huán)保溢出效應(yīng)［18］，還強(qiáng)化人工智能在產(chǎn)業(yè)融合、協(xié)同改造過程中精準(zhǔn)對(duì)接各類生產(chǎn)要素、降低資源能源耗損的輻射帶動(dòng)效果，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)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(tái)運(yùn)營(yíng)也能夠先驗(yàn)且精準(zhǔn)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(jì)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(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化，能夠加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)間有效聯(lián)動(dòng)，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(jì)活動(dòng)的協(xié)同集聚提供有效支撐，促進(jìn)集聚范圍內(nèi)不同企業(yè)環(huán)保經(jīng)驗(yàn)、節(jié)能減排知識(shí)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(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、資源節(jié)約和環(huán)境保護(hù)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(dòng)綠色發(fā)展。

（三）調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

從實(shí)踐角度解析，在應(yīng)對(duì)“世界百年未有之大變局”外部挑戰(zhàn)、探索國(guó)內(nèi)循環(huán)內(nèi)生動(dòng)力、考慮要素配置和資源稟賦變動(dòng)的現(xiàn)實(shí)情景下，如下特征事實(shí)亟待考慮：要素市場(chǎng)化配置步伐加快，生產(chǎn)要素的潛力與活力得到進(jìn)一步激發(fā)；人口數(shù)量紅利逐漸消退、質(zhì)量?jī)?yōu)勢(shì)開始凸顯，智能經(jīng)濟(jì)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(shí)，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(chǎng)化配置調(diào)節(jié)人工智能對(duì)綠色發(fā)展的影響。要素市場(chǎng)化配置水平提高將顯著降低勞動(dòng)力要素市場(chǎng)、資本要素市場(chǎng)、技術(shù)要素市場(chǎng)及數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)的錯(cuò)配和扭曲程度，提高生產(chǎn)要素的配置效率，推動(dòng)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(dòng)力要素市場(chǎng)化，會(huì)大幅提高勞動(dòng)力市場(chǎng)透明度，促進(jìn)多種類型人力資本的清晰定位及在不同層級(jí)勞動(dòng)力市場(chǎng)的合理、有序、準(zhǔn)確配置，勞動(dòng)者能力和價(jià)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(dòng)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(chǎng)化，不僅促使資本市場(chǎng)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(duì)接市場(chǎng)資金供給與需求，提高企業(yè)進(jìn)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(shí)空配置結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化，驅(qū)使其向生產(chǎn)率、回報(bào)率更高的企業(yè)、產(chǎn)業(yè)和地區(qū)流動(dòng)，使不同地區(qū)、產(chǎn)業(yè)和企業(yè)加大對(duì)人工智能的投資力度、改善其投資效果。技術(shù)要素市場(chǎng)化，有利于技術(shù)創(chuàng)新環(huán)境優(yōu)化、技術(shù)市場(chǎng)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(cè)試和商業(yè)化應(yīng)用等關(guān)鍵環(huán)節(jié)和中間節(jié)點(diǎn)提供配套技術(shù)和互補(bǔ)性支持，實(shí)現(xiàn)高標(biāo)準(zhǔn)和高水平人工智能技術(shù)市場(chǎng)建設(shè)。數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化，能夠規(guī)范數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)秩序、厘清數(shù)據(jù)流通邊界、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收益按貢獻(xiàn)分配及推動(dòng)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(duì)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(shí)，基于高技術(shù)和高強(qiáng)度資本投入屬性，必然伴隨著勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的調(diào)整與升級(jí)［23］，而相對(duì)于一般性人力資源，科技人力資源在知識(shí)儲(chǔ)備、思想創(chuàng)造和經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)等方面更具持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，能夠更好地與新型技術(shù)模式協(xié)同配合，實(shí)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(shí)際運(yùn)用中更有效地將其融入在產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)能中［24］，為促進(jìn)產(chǎn)業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型，最終實(shí)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(qiáng)的知識(shí)溢出能力，會(huì)促進(jìn)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(kuò)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(duì)綠色發(fā)展的影響機(jī)理

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

根據(jù)理論分析可梳理出人工智能對(duì)綠色發(fā)展的影響機(jī)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(jì)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(chǎng)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(dòng)力機(jī)制間接驅(qū)動(dòng)綠色發(fā)展。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）基準(zhǔn)模型設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證上文理論研究假說，針對(duì)人工智能對(duì)綠色發(fā)展的影響，設(shè)計(jì)如下雙向固定效應(yīng)模型作為基準(zhǔn)線性計(jì)量方程：

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

為進(jìn)一步檢驗(yàn)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(cè)度方法留存?zhèn)渌?。，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(cái)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(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，β、φ和γ為待估參數(shù)。

（二）機(jī)制路徑檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮O(shè)定

為理解人工智能賦能綠色發(fā)展的作用機(jī)制，根據(jù)前文的理論分析，本文重點(diǎn)檢驗(yàn)人工智能對(duì)機(jī)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(jī)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(yàn)人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)釋放的實(shí)現(xiàn)路徑。

（三）調(diào)節(jié)效應(yīng)模型設(shè)定

實(shí)踐特征表明，要素市場(chǎng)化配置進(jìn)程加快和科技人力資源作用凸顯會(huì)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(guó)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型的動(dòng)因分析，并為因地、因時(shí)制宜發(fā)展智能技術(shù)提供經(jīng)驗(yàn)借鑒，參考Holland等［26］的研究，采用層級(jí)調(diào)節(jié)回歸分析法檢驗(yàn)要素市場(chǎng)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(chǎng)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(xiàng)，深入考察異質(zhì)性因素可能對(duì)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(biāo)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(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展目標(biāo)時(shí)獲取的成效比，意味著在權(quán)衡資源和環(huán)境代價(jià)后能更好地協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、資源節(jié)約和環(huán)境友好，是一種刻畫經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)［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?，則考慮從投入和產(chǎn)出都可變條件下，以各項(xiàng)投入會(huì)等比例縮減、各項(xiàng)產(chǎn)出會(huì)等比例增長(zhǎng)的程度來對(duì)無效率的狀況進(jìn)行測(cè)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(shí)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(biāo)值與實(shí)際值之間比例信息的過程中導(dǎo)致效率值被低估［28］。對(duì)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(biāo)投入與實(shí)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(píng)價(jià)提供了新思路。因此，本文借鑒已有文獻(xiàn)，采用超效率EBM模型進(jìn)行綠色發(fā)展效率測(cè)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(cè)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(biāo)）、r（期望產(chǎn)出指標(biāo)）和z（非期望產(chǎn)出指標(biāo)）的非負(fù)參數(shù)，即松弛變量；w－i衡量不同類型i的相對(duì)重要性，w+r和wb－z?分別衡量r和z的相對(duì)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(jì)算中三類指標(biāo)（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(dāng)線性組合系數(shù)。

具體構(gòu)建綠色發(fā)展效率指標(biāo)，需綜合考慮投入要素和產(chǎn)出要素兩方面，以期達(dá)到在勞動(dòng)、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(biāo)。本文用地區(qū)年末就業(yè)人員總數(shù)（萬人）衡量勞動(dòng)要素投入，用實(shí)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(jià)格因素影響），用地區(qū)能源消費(fèi)總量（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）衡量能源要素投入，用以2010年為基期的地區(qū)實(shí)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(bǔ)技術(shù)創(chuàng)造能力支撐等條件因素密切相關(guān)，工業(yè)機(jī)器人使用數(shù)量及密度數(shù)據(jù)、信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資與生產(chǎn)總值的比值等指標(biāo)間接表征智能化水平，可能導(dǎo)致因測(cè)量誤差引致的內(nèi)生性問題，因此，并不能準(zhǔn)確評(píng)價(jià)人工智能發(fā)展?fàn)顩r［29］。

對(duì)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(shí)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(jìn)的必然結(jié)果，在當(dāng)前技術(shù)經(jīng)濟(jì)條件下，智能技術(shù)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的發(fā)揮需借助經(jīng)濟(jì)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(jìng)爭(zhēng)三個(gè)維度，共計(jì)16個(gè)具體指標(biāo)測(cè)度人工智能（見表1）。在具體指標(biāo)選取上，借鑒顧國(guó)達(dá)等［30］的研究，指標(biāo)評(píng)價(jià)思想和設(shè)計(jì)框架參考《國(guó)家創(chuàng)新指數(shù)報(bào)告2020》。

運(yùn)用能根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)值的變異程度來確定指標(biāo)權(quán)重的熵值法對(duì)3個(gè)指標(biāo)維度、7個(gè)領(lǐng)域內(nèi)涵、16個(gè)具體測(cè)度指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，測(cè)算2010—2020年中國(guó)省級(jí)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(jī)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(qiáng)，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(jí)化（IndA）。實(shí)質(zhì)是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的衡量，采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)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(dòng)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(jí)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(shí)刻t時(shí)的總產(chǎn)出，Lit為產(chǎn)業(yè)i在時(shí)刻t時(shí)的總產(chǎn)出的就業(yè)人數(shù)，Yit/Lit為勞動(dòng)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(duì)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(chǎng)化配置（Fm）。要素市場(chǎng)化配置將打破要素流動(dòng)壁壘，顯著降低勞動(dòng)力要素市場(chǎng)、資本要素市場(chǎng)、技術(shù)要素市場(chǎng)及數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)的錯(cuò)配和扭曲程度，疏通經(jīng)濟(jì)循環(huán)運(yùn)轉(zhuǎn)的關(guān)鍵堵點(diǎn)和痛點(diǎn)。因此，用私營(yíng)企業(yè)和個(gè)體就業(yè)人員數(shù)量比地區(qū)就業(yè)人員總量衡量勞動(dòng)力市場(chǎng)化配置；用非國(guó)有與集體投資比全社會(huì)固定資產(chǎn)投資衡量資本要素市場(chǎng)化配置；用技術(shù)市場(chǎng)成交額比R&D經(jīng)費(fèi)支出衡量技術(shù)要素市場(chǎng)化配置；用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)普及率指標(biāo)衡量數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化水平。將上述指標(biāo)基于熵值法賦權(quán)求和得出各地區(qū)總體要素市場(chǎng)化配置水平。

科技人力資源（Sthr）。具備充足知識(shí)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(chǎng)和全產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新來推動(dòng)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(shí)間跨度內(nèi)的中國(guó)30個(gè)省份（不包括中國(guó)西藏、香港、澳門和臺(tái)灣）面板數(shù)據(jù)作為考察樣本，利用插值法補(bǔ)齊缺失數(shù)據(jù)。同時(shí)，以2010年為基期，所有名義變量消除價(jià)格因素影響，為處理異方差問題，所有變量均取自然對(duì)數(shù)。數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》和各地方統(tǒng)計(jì)年鑒。變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。

四、實(shí)證研究

（一）基準(zhǔn)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(yàn)證人工智能對(duì)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(zhǔn)確評(píng)估人工智能釋放的綠色發(fā)展效應(yīng)提供經(jīng)驗(yàn)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(jìn)一步挖掘前文理論分析內(nèi)涵，長(zhǎng)期中人工智能有利于促進(jìn)綠色發(fā)展，原因之一是在經(jīng)濟(jì)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(zhǎng)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(yàn)結(jié)果，結(jié)果表明，在人工智能作為門檻變量時(shí)，其三重門檻效應(yīng)至少在10%水平上通過顯著性檢驗(yàn)；在金融發(fā)展水平作為門檻變量時(shí)，其單一門檻效應(yīng)通過10%的顯著性檢驗(yàn)。因此，選擇門檻效應(yīng)模型進(jìn)行非線性檢驗(yàn)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(yàn)人工智能對(duì)綠色發(fā)展的直接賦能效果，結(jié)果表明人工智能對(duì)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(dāng)人工智能跨越門檻值時(shí)，其影響系數(shù)由0.199擴(kuò)大為0.400，且至少在5%水平上顯著，這表明人工智能對(duì)推動(dòng)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(qiáng)，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(dāng)人工智能跨越單一門檻值2.344時(shí)，其對(duì)綠色發(fā)展的賦能效果同樣明顯增強(qiáng)，系數(shù)由0.255擴(kuò)大為0.291，且在1%水平下顯著。綜上，假說H1得證。

（二）機(jī)制路徑分析

探析人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)釋放的動(dòng)力機(jī)制，可為更好地依托智能技術(shù)帶動(dòng)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型提供切實(shí)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(dòng)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(jí)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(jí)化與合理化），對(duì)這兩方面機(jī)制進(jìn)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(jī)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(dòng)技術(shù)創(chuàng)新。就增長(zhǎng)效應(yīng)而言，新古典理論和內(nèi)生增長(zhǎng)理論都認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(jìn)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(shí)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(dāng)單一的技術(shù)創(chuàng)新主體向多元化分散發(fā)展時(shí)，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(huì)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)時(shí)空布局，推動(dòng)清潔產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展［31］，還會(huì)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(chǎng)需求、滿足消費(fèi)者綠色偏好［32］，從供需兩側(cè)同時(shí)實(shí)現(xiàn)綠色效應(yīng)提升，所以技術(shù)創(chuàng)新能夠推動(dòng)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(jī)制。

第（2）列產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化機(jī)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(jí)化水平提高0.115%，人工智能可以推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化對(duì)綠色發(fā)展的正向影響學(xué)界已基本取得共識(shí)，例如Ma等［1，33］認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)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(duì)資源環(huán)境的依賴和破壞且?guī)砩a(chǎn)率的持續(xù)增進(jìn)，進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)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(jī)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(dòng)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(duì)綠色發(fā)展的影響結(jié)論方面具有較大差異。因此，為驗(yàn)證產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化對(duì)綠色發(fā)展的驅(qū)動(dòng)效果，在檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化對(duì)綠色發(fā)展效率影響的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步使用綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)表征綠色發(fā)展作為補(bǔ)充檢驗(yàn)，綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)采用單位環(huán)境能耗的實(shí)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(duì)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(dòng)綠色發(fā)展。因此，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)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(jī)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(chǎng)化配置水平改善、科技人力資源水平提高將會(huì)顯著影響人工智能對(duì)綠色發(fā)展的作用效果。對(duì)此，表6結(jié)果匯報(bào)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(zhǔn)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(yàn)了要素市場(chǎng)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(chǎng)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(yàn)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(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型過程中，要一手抓合理有效、競(jìng)爭(zhēng)有序的完備要素市場(chǎng)建設(shè)，促進(jìn)各種要素高效配置和流動(dòng)，一手抓人才培養(yǎng)建設(shè)，全面實(shí)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(jī)制基礎(chǔ)上，進(jìn)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(guó)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(dāng)?shù)貐^(qū)技術(shù)密集度較高時(shí)，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(bǔ)技術(shù)支持，加速智能技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而推動(dòng)綠色發(fā)展；另一方面，當(dāng)?shù)貐^(qū)資本要素、勞動(dòng)要素的密集度和偏向性不同時(shí)，也可能會(huì)對(duì)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(dòng)的要素密集度狀況差異，進(jìn)行人工智能對(duì)綠色發(fā)展影響的異質(zhì)性分析。

表7第（1）（2）列分別報(bào)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(bào)告了資本密集型和勞動(dòng)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(duì)應(yīng)的非技術(shù)密集型和勞動(dòng)密集型地區(qū)。由此可見，加強(qiáng)技術(shù)和資本支持力度，能夠更加充分地釋放人工智能對(duì)綠色發(fā)展的賦能效果。

（五）因果關(guān)系識(shí)別

1.雙向因果關(guān)系

經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型，是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)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(dòng)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(shì)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(shí)別問題，為核心解釋變量選用如下兩個(gè)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(huì)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(jì)轉(zhuǎn)換作用受時(shí)間和物質(zhì)載體約束，滿足排他性。其二，2015年，系統(tǒng)推動(dòng)智能制造工程等五大工程建設(shè)的《中國(guó)制造2025》政策落地，這為本文提供了一個(gè)良好的政策沖擊實(shí)驗(yàn)。在政策驅(qū)動(dòng)下，各地人工智能發(fā)展?fàn)顩r會(huì)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(huì)影響人工智能發(fā)展。

使用工具變量對(duì)基準(zhǔn)方程進(jìn)行工具變量—二階段最小二乘（IV2SLS）估計(jì)，結(jié)果見表8。弱工具變量?CD?Wald?F統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和不可識(shí)別KP?rk?LM檢驗(yàn)都拒絕弱工具變量和工具變量識(shí)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(jìn)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(zhǔn)回歸結(jié)果一致且變動(dòng)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(lì)對(duì)基建水平較差地區(qū)的智能化發(fā)展具有推動(dòng)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(jì)結(jié)果顯示，潛在的內(nèi)生性問題并未對(duì)基準(zhǔn)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(chǎng)容量可能決定了對(duì)智能技術(shù)的吸納和消化力度，且基于中國(guó)市場(chǎng)環(huán)境的獨(dú)特性，政府干預(yù)力度，如政策指引等，對(duì)人工智能發(fā)展路徑會(huì)產(chǎn)生較大影響。因此，對(duì)遺漏變量引致的內(nèi)生偏誤問題，在基準(zhǔn)模型中吸納市場(chǎng)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(bào)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(yàn)

本文采用以下三種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：使用工業(yè)機(jī)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(cè)算人工智能綜合指數(shù)；將靜態(tài)面板模型擴(kuò)展為動(dòng)態(tài)面板模型，分別進(jìn)行系統(tǒng)和差分矩估計(jì)。上述檢驗(yàn)表明基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持穩(wěn)健

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

五、進(jìn)一步分析

人工智能發(fā)展可能存在時(shí)滯效應(yīng)，進(jìn)而會(huì)影響其綠色發(fā)展效應(yīng)釋放。技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)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(shí)現(xiàn)新技術(shù)的研發(fā)、運(yùn)用和擴(kuò)散。并且，新技術(shù)從研發(fā)到商業(yè)應(yīng)用是一個(gè)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(xiǎn)仍未排除，產(chǎn)業(yè)內(nèi)部資源整合、協(xié)調(diào)尚需時(shí)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(jìn)性價(jià)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(shí)滯性特點(diǎn)，深入剖析其對(duì)綠色發(fā)展的動(dòng)態(tài)影響效果。

值得注意的是，雖然近年來中國(guó)在智能技術(shù)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面取得長(zhǎng)足進(jìn)步，但是相對(duì)于發(fā)達(dá)國(guó)家起步相對(duì)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(guó)人工智能的發(fā)展可能明顯滯后于發(fā)達(dá)國(guó)家，進(jìn)而對(duì)人工智能綠色發(fā)展效應(yīng)釋放產(chǎn)生較大影響，因此，進(jìn)一步區(qū)分國(guó)內(nèi)、國(guó)外兩種不同技術(shù)來源的人工智能，立足于開放經(jīng)濟(jì)環(huán)境，系統(tǒng)考察人工智能時(shí)滯效應(yīng)特點(diǎn)，進(jìn)而為當(dāng)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(guó)外來源人工智能技術(shù)投入（FAIit）用技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)支出占各地區(qū)R&D經(jīng)費(fèi)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(yàn)人工智能對(duì)綠色發(fā)展的時(shí)滯效應(yīng)。變量的非平穩(wěn)性會(huì)導(dǎo)致實(shí)際估計(jì)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(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性，使用LLC檢驗(yàn)、ADF檢驗(yàn)與PP檢驗(yàn)三種方法，對(duì)綠色發(fā)展效率（GTFP）、人工智能（AI）、國(guó)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(jí)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(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果上述變量其一階差分序列均具平穩(wěn)性。同時(shí)，根據(jù)AIC準(zhǔn)則、SIC準(zhǔn)則和QIC準(zhǔn)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(jí)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(guó)內(nèi)人工智能對(duì)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(yàn)，這表明人工智能釋放綠色發(fā)展效應(yīng)存在時(shí)滯性和持續(xù)性。第（2）列為滯后期國(guó)外來源人工智能技術(shù)對(duì)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(duì)推動(dòng)綠色發(fā)展的時(shí)滯影響同樣得到驗(yàn)證。并且，通過比較分析還可以看出，相對(duì)于國(guó)外，考察國(guó)內(nèi)人工智能對(duì)綠色發(fā)展的時(shí)滯影響時(shí)，其滯后階數(shù)更大，且對(duì)應(yīng)階數(shù)回歸系數(shù)更大，滯后效應(yīng)更明顯。

進(jìn)一步考察人工智能時(shí)滯效果對(duì)綠色發(fā)展機(jī)制路徑的影響。第（3）列結(jié)果顯示，對(duì)于國(guó)內(nèi)和國(guó)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(guó)內(nèi)人工智能滯后期系數(shù)更大，滯后效應(yīng)更明顯。對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化路徑，第（4）（5）列結(jié)果顯示國(guó)內(nèi)人工智能對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、合理化的滯后影響均大于國(guó)外。實(shí)證結(jié)果進(jìn)一步表明，從國(guó)內(nèi)智能技術(shù)來源看，人工智能產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化效應(yīng)持續(xù)時(shí)間更長(zhǎng)，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(duì)更大。

通過以上結(jié)果不難發(fā)現(xiàn)：一方面，中國(guó)人工智能發(fā)展水平同發(fā)達(dá)國(guó)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(duì)綠色發(fā)展的傳導(dǎo)路徑。究其原因，發(fā)達(dá)國(guó)家在人工智能發(fā)展方面具有先發(fā)優(yōu)勢(shì)，其智能經(jīng)濟(jì)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(duì)于中國(guó)而言，從融入全球價(jià)值鏈（GVC）分工發(fā)展實(shí)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(guó)整體人工智能發(fā)展水平較低，創(chuàng)新性相對(duì)不足。另一方面，國(guó)內(nèi)人工智能較強(qiáng)的時(shí)滯性和持續(xù)性，也表明中國(guó)在發(fā)展智能技術(shù)，完善智能產(chǎn)業(yè)布局，進(jìn)而調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，推動(dòng)智能化、綠色化轉(zhuǎn)型，最終實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展方面具有長(zhǎng)期潛力。因此，應(yīng)該抓住智能技術(shù)發(fā)展的有利機(jī)遇，補(bǔ)齊智能技術(shù)發(fā)展短板，加強(qiáng)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(jìng)爭(zhēng)的主動(dòng)權(quán)。

六、結(jié)論與啟示

在轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)背景下，人工智能技術(shù)是引導(dǎo)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)能轉(zhuǎn)換、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)共贏目標(biāo)的有力抓手?；诖耍疚娜诤戏沁B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(dòng)力機(jī)制，以期為實(shí)現(xiàn)中國(guó)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(huì)推動(dòng)綠色發(fā)展，且推動(dòng)效果存在邊際效應(yīng)遞增的非線性特征，在進(jìn)行因果關(guān)系識(shí)別及一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，結(jié)論仍成立。（2）機(jī)制識(shí)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(dòng)綠色發(fā)展。（3）要素市場(chǎng)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(duì)綠色發(fā)展效率的提升效果越強(qiáng)。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(duì)提升綠色發(fā)展效應(yīng)具有時(shí)滯性，且依托于國(guó)內(nèi)技術(shù)來源的人工智能，相比于依托國(guó)外技術(shù)來源的人工智能，對(duì)綠色發(fā)展的時(shí)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(dòng)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型的實(shí)踐路徑；二是要加快釋放要素市場(chǎng)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(shí)滯影響和動(dòng)態(tài)特性，培育智能技術(shù)帶動(dòng)綠色轉(zhuǎn)型的持久動(dòng)能。

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編輯：李再揚(yáng)，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