人工智能的绿发展效应
收稿日期:2022-09-18㊂  修回日期:2023-06-11㊂
基金项目：国家社会科学基金项目 环境经济均衡条件下宏观调控的作用机制及政策效应研究 (17B J Y 066)
；国家社会科学基金项目 城市空间结构演变的多维测度及其经济绩效影响研究 (18C J L 034)㊂作者简介：周杰琦，男，广东财经大学经济学院副教授，硕士生导师，研究方向为环境经济学；陈达，男，通信作者，广东财经大
学经济学院硕士研究生，研究方向为人工智能与绿发展，为c h e n d a _s l u t s k y @163.c o m ；夏南新，男，中山大学岭南学院教授，博士生导师，研究方向为技术创新和产业经济学㊂
D O I :10.20069/j .c n k i .D J K X.202305003人工智能的绿发展效应：技术赋能和结构优化
周杰琦1，陈 达1，夏南新2
1.广东财经大学经济学院，广东广州510320
2.中山大学岭南学院，广东广州510970开放科学(资源服务)
标识码(O S I D )  摘要:
人工智能作为中国抢占科技战略高地的重要抓手，能否显著释放绿发展效应备受关注，也是理论研究亟待探讨的重要命题㊂融合非连续性技术创新理论意涵，利用超效率E B M 模型测算中国省级绿发展效率，系统考察人工智能的绿发展效应㊂研究发现:(1)人工智能会直接赋能绿发展，赋能效果呈边际效应递增的非线性特征㊂以地区高校平均科技产出和
‘中国制造2025“政策冲击为工具变量强化内生性控制后，结论仍成立㊂(2)
人工智能主要通过技术创新效应和产业结构优化效应提升绿发展效率㊂(3)中国转型经济背景下资源禀赋和要素密集度差异使得人工智能绿发展效应释放具有异质性，要素市场化配置水平㊁科技人力资
源积累程度越高，技术㊁资本要素越密集，人工智能对绿发展效率的赋能效果越强㊂(4)
拓展分析发现，人工智能对提升绿发展效率具有时滞性，且依托国内技术来源的人工智能，比依托
国外技术来源的人工智能对绿发展的时滞效应更明显㊂因此，应把握人工智能高速发展的战
略契机，在开放融合创新中塑造技术竞争新优势，进而带动绿发展转型㊂
关键词：人工智能；绿发展效率；超效率E B M ；技术创新；产业结构优化；时滞效应文献标识码:A  文章编号:1002-2848-2023(05)-0030-16
一㊁问题提出
长期以来，通过嵌入全球价值链㊁产业链底层环节，中国承接了发达国家转移的高污染㊁高环境风险产业，加速了工业化进程，扩大了经济规模㊂但是，在这一过程中，由于 重速度轻质量 及环境治理综合能力较弱，引致了产业结构性污染㊁能源消耗强度变大㊁环境风险激增等不可持续问题，发展方式亟须调整㊂尤其是，中国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段，叠加新一轮科技革命和产业变革深入拓展㊁大国博弈加剧㊁全球价值链重构和产业分工格局变动等多重因素影响，如何推动经济发展向集约化㊁效率化和生态化路径转变，有效促进绿发展，成为中国获取内涵式发展新动力㊁健全循环低碳经济体系㊁解决增长与环保对立矛盾的根本之策㊂
创新是推动绿发展，建设美丽中国的关键㊂特别是在全球绿竞争背景下，经济㊁生态和社会效益
共赢的抓手是绿技术创新[1]㊂实践中，相较传统技术创新，绿技术创新在前期资金投入大㊁风险评估难度大㊁获利周期长等方面的特征更明显，加上融资约束㊁生产技术具有路径依赖等桎梏，绿
技术创新面临瓶颈㊂现阶段，具有通用技术属性㊁全产业链条赋能和爆发式成长潜力的人工智能技术无疑是驱动
绿技术创新㊁实现绿发展的核心力量和重要支撑㊂新一代人工智能技术利用大数据结合超强算法算力，依靠深度学习和科学决策，在突破信息传播时空约束㊁减轻信息搜寻成本㊁加速创新资源互补和交换等方面具备较大优势，为推动节能降耗提供了新途径㊂并且，中国在转变发展方式㊁提升发展质量及完善民生福祉等方面也有着依托人工智能等新型技术创新实现绿发展的现实紧迫性㊂然而，就现实情景而言，国内对于智能技术的运用仍处于前期探索阶段，而对于如何通过变革传统技术模式构建持续竞争力，加速神经网络㊁深度学习㊁自然语音处理等智能技术挖掘技术创新潜力㊁实现产业优化转型，进而赋能绿发展，已成为中国贯彻新发展理念㊁构建新发展格局㊁抢占未来大国博弈高质量发展制高点的关键突破口㊂
近年来，在数字经济发展浪潮的推动下，学界围绕人工智能的经济发展效应从不同角度开展了较为丰富的研究，从多方面强调了实施 智能+ ㊁数智融合㊁智能产业价值创造与获取的重要意义，为社会经济领域技术创新向智能化转型奠定基础㊂并且，既有文献也各有侧重地从劳动力市场冲击[2]㊁产业空
间转移[3]㊁资本结构优化[4]及产业价值链地位攀升[5]等细分维度对人工智能的社会经济后果进行探讨，认为不同经济体㊁产业或企业可以凭借智能技术优势在智能经济时代构建持续竞争力，并通过调整要素配置结构，重构技术创新过程和资源配置方式，加强经济运行效率，获取竞争新优势㊂随着粗放发展方式引致的经济增长与环境保护的矛盾愈发尖锐，已有少数文献开始从智能技术视角关注绿发展问题㊂主流观点认为，数字经济㊁智能制造等能在资源整合㊁传统产业转型及需求结构优化方面为绿发展提供有效支撑[6]，同时在人工智能技术冲击下，要素配置效率提高㊁剩余劳动力释放及人力资本有效积累均能实现经济绿转型[7]㊂
现有研究从理论与实践层面对人工智能和绿发展的关系进行了有益探索，这对加快智能技术应用㊁推进绿发展转型具有重要意义㊂然而，学术界大多基于一般技术进步的环境绩效间接推断人工智能绿发展效应㊂如许宪春等[6]研究表明，大数据技术能实现绿转型，并指出智能制造具有节能减排㊁优化经济效率的作用，尚缺乏专门针对人工智能绿发展效应释放逻辑链条的系统探讨㊂不仅如此，在智能技术应用推进绿发展转型的整体环节中，有关技术创新和产业结构优化在二者之间的渠道作用也尚未剖析㊂研究表明，一方面，人工智能会助推技术创新和产业结构优化㊂就非连续性技术创新理论而言，新一代人工智能其技术演进呈现高度发散性㊁非线性与非连续性特征，能在创新技术模式㊁创新理念模式和创新组织制度模式等方面较原有技术取得更大突破；就技术发展历史进程而言，历次技术进步在大规模开发㊁应用和创新的动态演进过程中不断调整要素配置结构和提升生产率
方式，加速生产模式转变，促进了产业结构优化且形成了新的产业格局[3]㊂另一方面，技术创新和产业结构优化能够不断调整㊁改变㊁优化创新成果产出及产业发展动能，更好地实现资源节约和环境友好[1]㊂此外，既有文献也较少立足于 世界百年未有之大变局 的外部挑战，探索国内循环内生动力㊁要素配置和资源禀赋变动等现实情景，从实践层面深入探讨人工智能绿发展效应的差异㊂因此，本文将技术创新因素㊁产业结构优化因素纳入人工智能与绿发展的理论框架，并在 人工智能 绿发展效应 范式中嵌入要素市场化配置和科技人力资源元素，对中国不同地区有效选择人工智能发展路径㊁推进绿发展转型提供理论支撑㊂
有鉴于此，本文可能的边际贡献包括:(1)学理层面，结合非连续性技术创新理论与中国情景，构建 人工智能 绿发展 统一逻辑框架，不仅以智能化生产方式㊁产业链条变革和经济系统优化作为人工智能释放绿发展效应的嵌入路径，剖析人工智能对绿发展的直接赋能效果，还较早从技术创新效应和产业结构优化效应系统地探讨人工智能绿发展效应的作用机制，揭示人工智能推动中国绿发展转型的 黑箱 ㊂(2)实证层面，经济现象的复杂性导致经济变量间往往存在着大量非线性关系，忽视这种非线性关系将难以有效解释经济现实，因此，在考察人工智能绿发展效应的基础上，进一步运用面板门槛回归模型检验人工智能赋能绿发展的非线性特征，为更好把握智能技术发展规律提供依据㊂(3)异质性分析方面，解析人工智能与绿发展关系中要素市场化配置㊁科技人力资源的调节作用，并基于各地区技术㊁资本和劳动要素密集度状况，捕捉人工智能绿发展效应释放的效果差异，丰富了
中国绿发展转型的前因研究㊂(4)立足于动态视角，进一步区分与剖析国内㊁外两种技术来源的人工智能对绿发展的时滞效应，为政府科技管理部门明晰智能技术发展特征，进而在开放融合创新中塑造技术竞争新优势，推
动中国绿低碳转型提供价值参考㊂
二㊁理论分析和研究假说
(一)人工智能的绿发展效应
实现绿发展是一个全局性和系统性过程，外在约束条件变化或公共政策(如环境规制)冲击均会成为破除粗放发展方式的诱因，以局部㊁短期和不连贯方式驱动绿发展，但是，真正有效推动绿发展的底层逻辑和长期动能却是技术进步㊂现有研究对于一般技术进步对绿发展积极的线性影响给予充分肯定，却忽视了人工智能赋能绿发展的作用机制及效果的特殊性与复杂性㊂本文基于经济逻辑和已有文献，结合智能技术发展特征，研判人工智能不仅能直接释放绿发展效应，且这种释放效应是一种边际效应递增的非线性过程㊂
首先，从智能化生产方式视角看，人工智能加速 拥抱 实体经济，制造业生产方式数字化㊁网络化协同步伐加快，呈现智能化变革的趋势特征㊂各类企业沿着 智能制造要素 智能制造能力 智能制造系统 的发展方向，在研发设计㊁生产制造㊁经营管理和服务跟进等环节，分阶段且持续性地获取智能制造要素，完善智能制造能力，最终打造完整高效的智能制造系统，进而利用系统的自动感知学习㊁自主决策执行及自发适应调整等能力有效应对生产活动的复杂性，精准把控投入产出效率，防止产能过剩和环境污染，凸显更高的资源利用率特征，助推绿发展水平提升㊂并且，在人工智能㊁移动互联网与先进制造技术不断融合的基础上，依托智能化连接载体，生产主体(企业)和消费主体(用户)的动态反馈与双向互动程度不断提高，推动企业凭借定制化平台，在产品的设计㊁生产过程中利用差异化的定制参数，实施以消费主体为中心的方案设计和柔性生产，进而帮助企业合理设计产品回收和再利用工序，有效降低资源能源消耗[8]㊂
其次，从产业链条变革视角看：一方面，人工智能基于渗透性㊁协同性㊁替代性和创造性四项技术 经济特征，将形成包含不同数量和节点的多层次产品网络㊁技术网络㊁生态网络和价值网络，全面推进经济系统内产业链延伸㊁价值链跃迁㊁供应链补缺和创新链提升等交叉互补过程的多链融合㊁链组织结构形成和产业生态系统优化[9]，从行业全方位㊁多角度㊁全链条的数智耦合㊁多能协同和关联创新等方面提升绿发展效率㊂另一方面，产业链上的不同企业利用智能化平台可以提升生产资源和创新资源的获取便利性，并通过产业链 智慧赋能 ㊁数字协同等途径加速自身信息㊁资源整合和优势能力
的重点运用[10]，从而强化企业从创新设计㊁定制化服务㊁供应链管理㊁网络协同制造㊁系统解决方案和信息增值等产品全生命周期的动态优化能力，带动绿发展效率提高㊂
最后，从经济系统优化视角看，人工智能的广泛运用会削弱不同部门间经济活动的边界性[11]，这不仅有利于要素供给结构优化和要素资源重新整合，并打破自然市场分割的桎梏进而建立起智能化经济流通渠道，提升现有资源获取自由和使用效率，还会在以新技术㊁新业态㊁新模式和新产业为导向的产业链中凸显技术创新和绿创新动能，助推经济增长过程中的环境绩效改善㊂此外，在基础层次的智能化生产和运转层次的智能化管理支撑下，经济系统依托智能化㊁定制化和动态反馈的信息处理方式，全面提升了智能技术的信息交互能力，促使系统的组织结构精简化㊁扁平化[12]，这种组织结构变动会大幅度降低系统运行维护成本，增强了系统内不同主体的资源管理能力，例如快捷投放㊁灵活处置及精准把控等，优化了资源处置决策，为绿发展效率改善创造有益条件㊂
尽管前文阐释了人工智能可以直接推动绿发展，但结合文献梳理与非连续性技术创新理论，人工智能是技术发展方向和技术创新路径的非连续性重大调整①，其与传统技术的替代与互补会在新旧范式
的转换过程中加速技术效能以非线性形式释放[13]，本文推断人工智能释放绿发展效应呈边际效应递
①新一代人工智能以全新知识或各种知识融合为基础，是一种革命性技术，可以改变现有技术生产竞争模式，创造新的经济结构，并且随着智能技术不断发展，人工智能可以从技术范畴延伸到产品㊁过
程㊁管理和组织等更广义的领域，最终通过影响技术轨道跃迁㊁技术范式非渐进性转换㊁产品跳跃升级等诸多方面，并较传统连续型创新而言，在技术发展方向和技术创新路径上产生非连续性重大调整或呈现非连续型创新特征㊂
增的非线性规律㊂具体而言，短期内，信息和知识的获取和反馈成本㊁不同生产流程对智能技术的匹配程
度和吸收能力㊁持续进行人工智能前沿开发面临的融资约束以及实现智能生产管理理念的革新，无论对
于企业综合能力抑或经济系统的调节能力都是一项新的考验㊂因而，这一阶段人工智能在生产㊁流通等
环节还未达到提高资源利用效率与降低资源耗损的技术最优解，且特定领域智能技术获得的创新补偿效
应无法覆盖技术转换和资源重置成本[12]，对绿发展的推动效果较小或依然以不连贯方式呈现㊂但是长期中，人工智能技术成熟度不断提高及市场制度环境优化有利于非连续性创新的系统化㊁重点化与精
准化转变[13]，使得制约人工智能绿发展效应释放的不利条件得以改善，而且在智能技术网络关联下，各部门生产目标制定㊁要素资源安排及发展路径选择能够统一协调，联合运营的边际成本持续降低，更有利于绿技术的研发与应用，更能把握生产和消费领域中的创新机会，进而统一塑造整合产业内外部资源以满足日趋急迫的绿发展诉求㊂同时，人工智能逐步涵盖各领域，就能进一步通过推动绿技术的改进和优化㊁节能产品制造与应用，推广节能低碳生产体系㊁构建低碳消费生活方式等多元化途径促进绿效益与经济效益融合发展[6]㊂综上，本文提出以下假说:
H1：人工智能会直接释放绿发展效应，且该效应呈边际效应递增的非线性特征㊂
(二)人工智能绿发展效应的作用机制：技术赋能和结构优化
在人工智能泛化应用的背景下，如何通过智能技术赋能绿发展，实现发展过程中经济效益与生态
效益的均衡统一，已成为亟待解决的关键问题㊂虽然已有文献关注了智能技术的绿经济效果，但较少
深入分析人工智能绿发展效应释放的实现路径和驱动机制㊂人工智能之所以能够释放绿发展效应,
主要是通过技术创新赋能效应与产业结构优化效应两个作用机制发挥作用㊂
就技术创新效应而言，非连续性技术创新理论认为，技术创新由基础研究到成果转化再到产业化应
用过程，会以触角式渗透方式在产品形态㊁组织构架和商业模式等更广泛的领域延伸拓展，从技术㊁制度
和组织的不断交互与融合中综合调动㊁合理配置各种要素资源，提高要素资源利用效率㊂并且，随着信息
通信技术(I C T)资本积累增加及产业占比不断提高，人工智能不仅会扩展生产可能性边界，而且延伸了创新技术边界[14]，进一步推动企业从产品创新设计㊁定制化服务㊁供应链管理㊁网络协同制造㊁系统解决方案和信息增值等生产经营全周期的系统化㊁协同化创新[9]，并加速企业在上述环节的不同节点以及同外部环境中各类组织机构间的创新资源交换与知识互补，进而促使企业开展合作创新和进行技术优化的潜力得到进一步释放，改进生产效率，降低资源耗损，有效拉动绿发展㊂此外，人工智能带来的技术创新还体现在促使企业提高技术清洁度，即在技术研发和应用过程中综合考虑环境因素，减少污染排放；加速生产性资本更新，即顺应技术进步需要不断更新自身设备，符合绿环保与节能减排需要㊂通过上述两种方式，人工智能将生产端和创新端紧密衔接在一起，实现了供需互动式创新[15]，促进更大范围的技术创新和生产制造耦合协同，推动制造业绿发展转型，最终提升经济系统整体的绿发展效应㊂
就产业结构优化效应而言，演化经济学家C a r l o t a P e r e z认为以人工智能㊁大数据和云计算为代
表的数字经济是人类历史上最新出现的技术 经济范式，其革新会通过技术扩散和吸收㊁经济主导技术结构更替和生产组织形式创新等方面促使经济结构调整[16]㊂因此，本文沿袭这一脉络并进一步拓展，考察人工智能影响产业结构优化(高级化与合理化)，驱动绿发展的逻辑链条㊂
智能技术和产品服务在生产的多元节点㊁产业的不同层面及经济关联的各类渠道上的功能实现，会
直接作用于传统产业部门，改造和替代固有的㊁成熟的主导技术与生产方式，驱动原产品和服务技术路线
变轨㊁技术特征革新，优化原产业的成本函数，实现产业结构优化升级㊁引致产业发展质量提升㊂首先，这
一进程会改变资本要素流动方向，推动有形资本，如货币资产㊁对外投资等和无形资本，如专利权㊁专有技
术等向知识技术密集型为主要特征的清洁行业转移[4]，加深此类行业的资本深化程度，使落后产能被淘汰，优质产能获得发展㊂这种资本流动方向转变也有助于打破创新要素被不当挤占的束缚，加速绿技术创新[7]，提高生产效率㊂其次，随着智能产业化和产业智能化进程的快速推进，人工智能被广泛应用渗透于生产的不同层次领域，不仅引导传统产业进行全方位智能化改造，重塑传统产业业务模
式，还衍生出多种智能产业类型和产业业态(如智能制造㊁数字支付等)，在拓宽产业范围的同时，形成激发产业活力的
新动能，带动产业升级，实现更高产业水平下的节能环保，并提供绿产品，改善环境绩效㊂最后，以数字化智能化技术为依托，向产业层次更高水平迭代的新经济结构模式，在能源利用和消费结构上能够扭转传统高能高耗产业的生产惯性[17]，并通过自主操控㊁自主学习㊁高速寻最优解等技术手段辅助工序流程管理，有效减少低端制造业能源投入冗余，达到高效的节能控制，实现绿发展转型中的能效优化目标㊂
智能技术的渗透融合，在产业间的延伸发展㊁产业内部同其他非智能核心技术的重组连接会改变不同要素的边际递增趋势和边际下降速度，影响不同要素的经济产出与增长回报，驱使潜在生产要素向高技术效率和边际产出比的生产方式和产业部门集中，带动技术转移，推动产业结构合理化㊂人工智能通过改变要素配置关系推动产业结构合理化，不仅能有效发挥经济系统对优化资源投向㊁提升科技创新能力㊁引导生产和消费需求等多方面的环保溢出效应[18]，还强化人工智能在产业融合㊁协同改造过程中精准对接各类生产要素㊁降低资源能源耗损的辐射带动效果，进而实现经济效率整体提升㊂并且，
广东财经大学华商学院学费人工智能的渗透性㊁替代性㊁协同性和创新性使全流程生产的不同环节得以广泛应用各种新技术㊁新方法和新模式，智能化平台运营也能够先验且精准地量化基础性要素投入㊁中间投入和最终产出等环节的需求与供给情况，从而协调好产业间以各种投入品㊁产出品为链接纽带的技术经济联系和数量比例关系㊂人工智能通过改变产业间比例关系推动产业结构合理化，能够加强产业间有效联动，协调产业间组合关系，为清洁产业和更一般化绿经济活动的协同集聚提供有效支撑，促进集聚范围内不同企业环保经验㊁节能减排知识及污染综合治理技术的共享，提升企业绿生产效率和能耗控制水平[19]，实现经济增长㊁资源节约和环境保护的共赢㊂综上，本文提出以下假说:
H2：人工智能通过技术创新效应和产业结构优化效应驱动绿发展㊂
(三)调节效应分析
从实践角度解析，在应对 世界百年未有之大变局 外部挑战㊁探索国内循环内生动力㊁考虑要素配置和资源禀赋变动的现实情景下，如下特征事实亟待考虑：要素市场化配置步伐加快，生产要素的潜力与活力得到进一步激发；人口数量红利逐渐消退㊁质量优势开始凸显，智能经济发展的人才支撑载体，即科技人力资源的支撑作用日渐明晰㊂因此，基于上述特征事实，人工智能释放绿发展效应的边界约束包括：第一，要素市场化配置调节人工智能对绿发展的影响㊂要素市场化配置水平提高将显著降低劳动力要素市场㊁资本要素市场㊁技术要素市场及数据要素市场的错配和扭曲程度，提高生产要
素的配置效率，推动智能技术快速发展和智能服务广泛落地，从而加速人工智能绿发展效应释放㊂具体而言，劳动力要素市场化，会大幅提高劳动力市场透明度，促进多种类型人力资本的清晰定位及在不同层级劳动力市场的合理㊁有序㊁准确配置，劳动者能力和价值创造大小得以正确反馈和匹配，激发研发人员开展人工智能技术创新的热情和动力，促使智能技术研发效率提升和智能成果应用转化加快㊂资本要素市场化，不仅促使资本市场供应链融资㊁贸易融资㊁直接融资功能不断完善[20]，有效对接市场资金供给与需求，提高企业进行智能技术研发的资金使用效率，减少其资金交易成本，还保证资本的时空配置结构得到优化，驱使其向生产率㊁回报率更高的企业㊁产业和地区流动，使不同地区㊁产业和企业加大对人工智能的投资力度㊁改善其投资效果㊂技术要素市场化，有利于技术创新环境优化㊁技术市场供应链条通畅及技术成果落地加速[21]，为人工智能研发㊁测试和商业化应用等关键环节和中间节点提供配套技术和互补性支持，实现高标准和高水平人工智能技术市场建设㊂数据要素市场化，能够规范数据交易市场秩序㊁厘清数据流通边界㊁实现数据收益按贡献分配及推动数据确权化[22]，最大化发挥数据资产在新一代人工智能技术迭代更新和加速演变中的基础性作用㊂
第二，科技人力资源调节人工智能对绿发展的影响㊂人工智能在提升生产效率㊁增加生产复杂度的同时，基于高技术和高强度资本投入属性，必然伴随着劳动力结构的调整与升级[23]，而相对于一般性人力资源，科技人力资源在知识储备㊁思想创造和经验学习等方面更具持续竞争优势，能够更好地与新型技术模式协同配合，实现更高效率的资源投入和创新产出比，因而能提高资源利用效率，有效降低资源耗
损㊂并且，科技人力资源能更好地掌握和利用各种物化类有形科技成果，从而在实际运用中更有效地将

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