人工智能與企業(yè)污染減排：智能治理的環(huán)境效應(yīng)

金祥義 張文菲

摘要 人工智能發(fā)展帶來的“技術(shù)紅利”為企業(yè)實(shí)現(xiàn)綠色治理提供了新的模式，提高了企業(yè)對生產(chǎn)經(jīng)營過程中污染物排放的治理能力，形成了企業(yè)污染減排的新生動力源泉。對此，該研究結(jié)合中國工業(yè)企業(yè)污染排放數(shù)據(jù)庫、中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫和國際機(jī)器人聯(lián)合會的機(jī)器人數(shù)據(jù)庫，系統(tǒng)分析人工智能發(fā)展對企業(yè)污染排放的影響。研究發(fā)現(xiàn)：人工智能發(fā)展顯著降低了企業(yè)的污染排放；人工智能發(fā)展產(chǎn)生了“機(jī)器代人”的現(xiàn)象，發(fā)揮了智能減排的優(yōu)勢，進(jìn)而對不同企業(yè)的污染排放帶來了異質(zhì)性的影響。機(jī)制檢驗(yàn)表明，用工成本削減效應(yīng)、綠色技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)、管理效率提升效應(yīng)是人工智能影響企業(yè)污染減排的具體機(jī)制，并從生產(chǎn)末端治理、生產(chǎn)前端控制、生產(chǎn)流程管理上實(shí)現(xiàn)企業(yè)減排。進(jìn)一步，在考慮核心指標(biāo)衡量方式、經(jīng)濟(jì)體量和發(fā)展政策、政策沖擊影響和內(nèi)生性問題等穩(wěn)健性分析后，人工智能發(fā)展依然具有顯著的污染減排作用，并促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。上述研究結(jié)論表明，人工智能為綠色產(chǎn)業(yè)和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)之間的技術(shù)交流提供了快速的通道，人工智能發(fā)展能夠有效改善企業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)綠色技術(shù)融入企業(yè)的生產(chǎn)流程中，極大降低了企業(yè)的污染排放，提高了企業(yè)對自然環(huán)境的友好程度，因此政府部門應(yīng)聚焦人工智能發(fā)展領(lǐng)域，把握“智能熱”浪潮的契機(jī)，積極引導(dǎo)各行業(yè)與人工智能產(chǎn)業(yè)相融合，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，擴(kuò)大人工智能發(fā)展產(chǎn)生的環(huán)保效益，為構(gòu)建綠色生態(tài)和經(jīng)濟(jì)增長的雙贏發(fā)展格局奠定基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞 人工智能；企業(yè)污染排放；污染治理；數(shù)字技術(shù)

中圖分類號 X50；F40 文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A 文章編號 1002-2104（2023）08-0138-08 DOI：10. 12062/cpre. 20230334

經(jīng)濟(jì)增長和綠色發(fā)展一直是學(xué)術(shù)界探討經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的經(jīng)典話題，實(shí)現(xiàn)社會經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的目標(biāo)是各國經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的必經(jīng)之路［1］。綠色發(fā)展一直是黨中央相關(guān)部門的重大關(guān)切，中共二十大報(bào)告給出了“深入推進(jìn)環(huán)境污染防治”的生態(tài)建設(shè)目標(biāo)；黨的十九大也強(qiáng)調(diào)了污染防治在“三大攻堅(jiān)戰(zhàn)”中的關(guān)鍵地位；同時(shí)，污染防治還是實(shí)現(xiàn)中國碳達(dá)峰碳中和的重要舉措。目前，新一輪工業(yè)革命推動了全球各國生產(chǎn)技術(shù)的變革，催生了以人工智能為代表的新興數(shù)字技術(shù)，這類技術(shù)的突破發(fā)展，為中國開展環(huán)境污染治理提供了新的技術(shù)后盾。

一方面，經(jīng)典的“波特假說”認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步在企業(yè)污染治理中占據(jù)不可撼動的地位，技術(shù)創(chuàng)新降低了企業(yè)面臨的環(huán)境治理成本，為企業(yè)帶來明顯的技術(shù)創(chuàng)新補(bǔ)貼效應(yīng)，提高了企業(yè)能源利用率，改善了生產(chǎn)中的能耗結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)污染治理和利潤增長的雙贏目標(biāo)［2］。另一方面，人工智能發(fā)展為實(shí)現(xiàn)智能制造提供了現(xiàn)實(shí)途徑，有助于企業(yè)通過人工智能技術(shù)應(yīng)用來完成生產(chǎn)前端污染控制和生產(chǎn)后端污染治理，以此實(shí)現(xiàn)中國制造業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型。那么，人工智能發(fā)展的“技術(shù)紅利”能否以及如何影響企業(yè)的污染治理水平？對于該問題的回答，不僅有助于檢驗(yàn)和拓展“波特假說”關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新與污染排放的經(jīng)典理論，還是實(shí)踐“十四五”規(guī)劃關(guān)于“深入實(shí)施智能制造和綠色制造工程”這一重要理念的先行基礎(chǔ)，具有理論和現(xiàn)實(shí)層面的雙重意義。

1 文獻(xiàn)綜述

相關(guān)研究大致可歸為兩類：第一類是關(guān)于企業(yè)污染減排的動因研究，第二類是關(guān)于人工智能技術(shù)產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益研究。

1. 1 企業(yè)污染減排的動因研究

學(xué)者們從產(chǎn)業(yè)集聚［3］、自由貿(mào)易或出口［4-6］、法制管理［7］、環(huán)境規(guī)制［8］等多個(gè)視角，討論了技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生的污染治理效用，以及污染減排的可能路徑。陳登科［4］發(fā)現(xiàn)關(guān)稅下降帶來的自由貿(mào)易能夠通過有偏技術(shù)進(jìn)步來降低企業(yè)排污水平。韓超等［9］、Cole等［10］均發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制能夠倒逼企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而降低了企業(yè)的污染排放。傳統(tǒng)理論認(rèn)為，對于企業(yè)來說，環(huán)境污染治理是額外的成本支出，企業(yè)并無動力去開展有效的污染減排活動［11］。因此政府層面強(qiáng)制的環(huán)境管制手段成為了企業(yè)污染減排的重要方式［12］，這將倒逼企業(yè)進(jìn)行污染防控方面的技術(shù)創(chuàng)新，并推動企業(yè)實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型［2］。同時(shí)，還有部分文獻(xiàn)直接就技術(shù)創(chuàng)新與環(huán)境污染之間的關(guān)系展開檢驗(yàn)，核心結(jié)論均支持了技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生的污染減排效應(yīng)，認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新能夠降低環(huán)境污染的惡化［13］?？梢姡夹g(shù)創(chuàng)新對污染防控和綠色生態(tài)建設(shè)具有積極的作用，但現(xiàn)有文獻(xiàn)并未關(guān)注到人工智能這類新興數(shù)字技術(shù)發(fā)展所產(chǎn)生的潛在環(huán)境效應(yīng)。

1. 2 人工智能技術(shù)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)研究

相關(guān)研究大多關(guān)注人工智能發(fā)展對勞動力市場的影響、人工智能發(fā)展的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)和人工智能發(fā)展對全球價(jià)值鏈參與的作用。例如，在勞動力替代方面，學(xué)者們對于人工智能發(fā)展產(chǎn)生的勞動力替代作用基本達(dá)到共識，認(rèn)為隨著人工智能的發(fā)展，傳統(tǒng)勞動力越發(fā)傾向于被機(jī)器所替代，進(jìn)而產(chǎn)生顯著的“機(jī)器代人”現(xiàn)象［14-15］，孔高文等［15］認(rèn)為人工智能發(fā)展將對中國勞動力市場產(chǎn)生明顯沖擊，降低了市場的就業(yè)水平。在經(jīng)濟(jì)增長方面，大量證據(jù)表明人工智能作為新興的數(shù)字技術(shù)，能夠?qū)?jīng)濟(jì)增長起到顯著的拉動作用，推動經(jīng)濟(jì)長期的高效增長，進(jìn)而產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)增長的奇點(diǎn)［16］?？偨Y(jié)可知，現(xiàn)有文獻(xiàn)雖然就人工智能發(fā)展的多個(gè)經(jīng)濟(jì)方面進(jìn)行了探討，但針對企業(yè)污染減排方面的研究還未出現(xiàn)，其中具體的理論機(jī)制更是語焉不詳，這也為該研究提供了可能的突破空間。

與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，該研究的可能邊際貢獻(xiàn)為：第一，在研究視角方面。該研究從人工智能這一嶄新視角入手，強(qiáng)調(diào)了人工智能在綠色經(jīng)濟(jì)增長中從“備選”到“必選”的角色轉(zhuǎn)變，就人工智能發(fā)展對企業(yè)污染治理的具體作用展開深入剖析，該視角能夠?yàn)樘骄烤哂兄袊厣木G色生態(tài)建設(shè)道路提供有益的思考。第二，在研究機(jī)制方面。該研究發(fā)現(xiàn)了用工成本削減效應(yīng)、綠色技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)、管理效率提升效應(yīng)是人工智能提升企業(yè)污染減排能力的具體機(jī)制，這為推動中國人工智能在綠色生態(tài)建設(shè)上的應(yīng)用提供了完整的理論框架。

2 理論分析和研究假設(shè)

2. 1 人工智能與企業(yè)污染減排

人工智能作為新興數(shù)字技術(shù)的重要代表之一，深度融入企業(yè)的各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，對企業(yè)技術(shù)應(yīng)用水平的提升產(chǎn)生了顛覆性的作用［14］，人工智能發(fā)展具有明顯的智能治理作用。進(jìn)一步，企業(yè)污染治理水平與生產(chǎn)過程息息相關(guān)，污染整治大致可以從生產(chǎn)末端治理、生產(chǎn)前端控制、生產(chǎn)流程管理著手，而這三個(gè)方面均離不開技術(shù)的支持，追本溯源，技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)污染治理水平提升的根本［2］。一方面，“波特假說”表明企業(yè)最優(yōu)的選擇是提升技術(shù)創(chuàng)新水平來提高能源利用率和降低污染排放強(qiáng)度，促進(jìn)企業(yè)在競爭環(huán)境下完成利潤增長和污染減排的雙贏目標(biāo)，這一理論強(qiáng)調(diào)了技術(shù)影響污染治理水平的基石作用。另一方面，新貿(mào)易理論和環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生的“技術(shù)效應(yīng)”是減少污染排放的重要因素，技術(shù)進(jìn)步能夠推動傳統(tǒng)技術(shù)向清潔型技術(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)變，進(jìn)而降低企業(yè)生產(chǎn)過程產(chǎn)生的污染副產(chǎn)品［17］。因此，當(dāng)人工智能發(fā)展帶來的“技術(shù)紅利”開始凸顯，這將賦予企業(yè)明顯的技術(shù)比較優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生的環(huán)境效應(yīng)，降低企業(yè)的污染排放強(qiáng)度。由此，提出研究假設(shè)1。

研究假設(shè)1：人工智能發(fā)展能夠降低企業(yè)的污染排放水平。

2. 2 人工智能減排作用的機(jī)制分析

人工智能發(fā)展能夠推動企業(yè)技術(shù)應(yīng)用的進(jìn)步，提高企業(yè)的環(huán)境親和度，降低企業(yè)污染排放強(qiáng)度。就其具體的作用機(jī)制而言，人工智能發(fā)展主要通過用工成本削減效應(yīng)、綠色技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)、管理效率提升效應(yīng)來發(fā)揮作用，進(jìn)而從企業(yè)生產(chǎn)末端治理、生產(chǎn)前端控制、生產(chǎn)流程管理上提高企業(yè)的污染治理能力，最終降低企業(yè)的污染排放強(qiáng)度。

首先，在用工成本削減效應(yīng)上。在企業(yè)生產(chǎn)智能化的過程中，人工智能將產(chǎn)生明顯的勞動力替代現(xiàn)象，這意味著隨著人工智能水平的發(fā)展，企業(yè)將對生產(chǎn)要素的投入結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整，以智能機(jī)械替代生產(chǎn)過程中的傳統(tǒng)勞動力要素。因此人工智能發(fā)展提高了生產(chǎn)過程的自動化和智能化水平，降低了企業(yè)傳統(tǒng)勞動力要素的投入需求，進(jìn)而有效降低企業(yè)面臨的勞動力支付成本，并產(chǎn)生了明顯的“機(jī)器代人”現(xiàn)象［15］。同時(shí)，企業(yè)生產(chǎn)成本的下降能夠給企業(yè)留下更大的利潤空間，這將緩解企業(yè)面臨的生產(chǎn)成本壓力和經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，減少企業(yè)因資金約束而無法開展環(huán)境設(shè)備投資的情況，提高企業(yè)污染處理設(shè)備的投資規(guī)模，進(jìn)而降低企業(yè)的污染排放［18］。因此，人工智能發(fā)展能夠降低企業(yè)的勞動力用工成本，為企業(yè)投資污染處理設(shè)備留下資金空間，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)在生產(chǎn)末端實(shí)現(xiàn)污染減排，最終提高企業(yè)對環(huán)境污染的治理能力。

其次，在綠色技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)上。人工智能發(fā)展推動了企業(yè)綠色技術(shù)的突破，延伸了企業(yè)在環(huán)境污染防控方面的技術(shù)發(fā)展邊界［19］。一方面，人工智能應(yīng)用幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效的綠色技術(shù)創(chuàng)新。綠色技術(shù)創(chuàng)新往往需要經(jīng)歷多輪的試錯(cuò)過程，人工智能發(fā)展為企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新提供了模擬的實(shí)驗(yàn)平臺，企業(yè)可以通過智能設(shè)備投入和云計(jì)算平臺的應(yīng)用，進(jìn)行多輪不同方案的綠色技術(shù)研發(fā)，并依據(jù)已有的歷史試錯(cuò)數(shù)據(jù)對未來綠色創(chuàng)新路徑進(jìn)行更正和改善，拓寬企業(yè)對內(nèi)部資源的配置效率以及資源的空間存儲能力，確保企業(yè)能夠以高效方式實(shí)現(xiàn)可預(yù)期的綠色技術(shù)創(chuàng)新。另一方面，人工智能發(fā)展促進(jìn)了企業(yè)對清潔型技術(shù)的應(yīng)用。風(fēng)能、太陽能等清潔型能源具有明顯的環(huán)保作用，但這類能源的投入使用需要依賴于技術(shù)設(shè)備和人才資源的輔助［4］，人工智能應(yīng)用可以為企業(yè)提供現(xiàn)有成熟的清潔型能源投入方案，并基于后臺大數(shù)據(jù)的搜集和迭代，時(shí)刻為企業(yè)提供精確的技術(shù)監(jiān)控和能源投入比例測算，提高清潔型技術(shù)在企業(yè)中的普及應(yīng)用，最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展。同時(shí)，企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新能力的提升，可以進(jìn)一步改善其生產(chǎn)過程中的能耗結(jié)構(gòu)，降低企業(yè)對傳統(tǒng)污染型能源的投入規(guī)模，在改善能耗結(jié)構(gòu)的同時(shí)提高企業(yè)能源利用效率，進(jìn)而從企業(yè)生產(chǎn)前端控制上減少污染副產(chǎn)物的形成，最終降低企業(yè)的污染排放強(qiáng)度［9］。

最后，在管理效率提升效應(yīng)上。傳統(tǒng)管理模式中，企業(yè)需要通過人工的形式對各個(gè)生產(chǎn)部門進(jìn)行管理和信息傳遞，而人工管理存在信息傳遞的滯后性和管理效率的遞減性，這將造成不同生產(chǎn)部門之間存在信息不對稱的問題，導(dǎo)致不同生產(chǎn)過程難以高效銜接。而人工智能發(fā)展能夠推動企業(yè)生產(chǎn)過程的智能化，實(shí)現(xiàn)對各個(gè)部門生產(chǎn)過程信息的實(shí)時(shí)捕捉，促進(jìn)管理信息在不同部門之間的點(diǎn)對點(diǎn)傳遞，進(jìn)而提升企業(yè)在生產(chǎn)過程中的整體管理效率［20］。同時(shí)，管理效率的改善能夠推動企業(yè)采用更為高效的生產(chǎn)決策模式，有效避免企業(yè)低效率生產(chǎn)過程導(dǎo)致的高污染產(chǎn)出現(xiàn)象，最終從生產(chǎn)流程管理上降低企業(yè)的污染排放規(guī)模。因此，人工智能發(fā)展能夠提升企業(yè)生產(chǎn)流程的管理效率，進(jìn)而從整個(gè)生產(chǎn)流程管理中對污染排放進(jìn)行高效監(jiān)控，提高企業(yè)污染治理的能力。綜上分析，提出研究假設(shè)2、假設(shè)3、假設(shè)4。

研究假設(shè)2：人工智能發(fā)展通過用工成本削減效應(yīng)來降低企業(yè)的污染排放水平。

研究假設(shè)3：人工智能發(fā)展通過綠色技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)來降低企業(yè)的污染排放水平。

研究假設(shè)4：人工智能發(fā)展通過管理效率提升效應(yīng)來降低企業(yè)的污染排放水平。

3 數(shù)據(jù)處理和研究方法設(shè)計(jì)

3. 1 數(shù)據(jù)說明和處理

相關(guān)數(shù)據(jù)主要來自中國工業(yè)企業(yè)污染排放數(shù)據(jù)庫、中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫和國際機(jī)器人聯(lián)合會的機(jī)器人數(shù)據(jù)庫（IFR數(shù)據(jù)庫）。在數(shù)據(jù)處理方面，首先該研究將樣本中不符合通用會計(jì)準(zhǔn)則的數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除。其次，根據(jù)企業(yè)識別代碼和年份信息，對中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫和中國工業(yè)企業(yè)污染排放數(shù)據(jù)庫進(jìn)行合并。最后，根據(jù)行業(yè)代碼信息，將IFR 數(shù)據(jù)庫與上述合并數(shù)據(jù)進(jìn)行再匹配。同時(shí)，在刪除缺失值后，最終得到2000—2013年二十多萬個(gè)企業(yè)數(shù)據(jù)樣本，以此構(gòu)成后續(xù)實(shí)證分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

3. 2 計(jì)量模型設(shè)計(jì)和指標(biāo)構(gòu)建

在探究人工智能對企業(yè)污染治理的影響過程中，構(gòu)建如下形式的計(jì)量回歸模型：

4 基本實(shí)證結(jié)果與回歸分析

4. 1 基準(zhǔn)回歸

對人工智能發(fā)展產(chǎn)生的環(huán)境效應(yīng)展開分析，具體結(jié)果見表2。其中，列（1）—列（6）分別對應(yīng)工業(yè)廢水排放、二氧化硫排放和煙粉塵排放的回歸結(jié)果。首先，根據(jù)列（1）、列（3）、列（5）的回歸結(jié)果可知，未加入控制變量時(shí)，在不同結(jié)果中，人工智能的系數(shù)均在1%的檢驗(yàn)水平上顯著為負(fù)，從而表明人工智能發(fā)展能夠顯著提高企業(yè)的污染治理能力，降低企業(yè)對不同污染物的排放強(qiáng)度，初步證明了研究假設(shè)1的正確性。其次，列（2）、列（4）、列（6）結(jié)果顯示，在控制其他影響因素和各類非觀測的固定效應(yīng)后，人工智能發(fā)展產(chǎn)生的污染減排效應(yīng)依然存在，從而較好支持了理論部分提出的研究假設(shè)1?？梢姡斯ぶ悄馨l(fā)展具有明顯的環(huán)保作用，能夠促進(jìn)中國企業(yè)生產(chǎn)過程的智能化和綠色化建設(shè)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長和綠色生態(tài)發(fā)展的雙贏目標(biāo)。

4. 2 異質(zhì)性分析

一方面，考慮企業(yè)所有制形式的差異。在邏輯上，人工智能產(chǎn)生的“機(jī)器代人”沖擊可能對民營企業(yè)具有更大的影響，因?yàn)槊駹I企業(yè)處于市場競爭的核心地帶，往往面臨著更高的勞動力需求和勞動力成本，當(dāng)人工智能發(fā)展為企業(yè)生產(chǎn)智能化提供現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)后，民營企業(yè)更傾向于通過“機(jī)器代人”的方式來降低生產(chǎn)成本。為了檢驗(yàn)上述假設(shè)的正確性，該研究根據(jù)企業(yè)所有制形式的差異，將數(shù)據(jù)樣本分為民營企業(yè)和非民營企業(yè)，當(dāng)樣本企業(yè)屬于民營企業(yè)時(shí)，對變量Var 賦值為1，否則賦值為0，具體回歸結(jié)果見表3的列（1）。可以發(fā)現(xiàn)，變量Var 交互項(xiàng)的系數(shù)顯著為負(fù)，因此人工智能發(fā)展對民營企業(yè)污染減排的積極作用更強(qiáng)，較好證明了人工智能發(fā)展產(chǎn)生的“機(jī)器代人”現(xiàn)象，能夠有效改善民營企業(yè)的用工成本，這將進(jìn)一步通過用工成本削減效應(yīng)對民營企業(yè)產(chǎn)生更大的污染減排作用。

另一方面，企業(yè)對外貿(mào)易的差異。出口企業(yè)由于存在出口學(xué)習(xí)效應(yīng)，因此能夠有效吸收海外市場的綠色生產(chǎn)技術(shù)，進(jìn)而對其污染治理能力起到促進(jìn)的作用，這使得出口企業(yè)往往具有更環(huán)保清潔的特征。根據(jù)前文分析的結(jié)論，人工智能發(fā)展產(chǎn)生的污染減排作用在出口企業(yè)中應(yīng)該更微弱，換言之，人工智能更能夠降低非出口企業(yè)的污染排放強(qiáng)度。為了檢驗(yàn)這一經(jīng)濟(jì)學(xué)直覺正確與否，該研究根據(jù)樣本中企業(yè)是否出口，將樣本企業(yè)分為出口企業(yè)和非出口企業(yè)，當(dāng)企業(yè)屬于非出口企業(yè)時(shí)，對變量Var賦值為1，否則賦值為0，具體結(jié)果見表3的列（2）。分析結(jié)果不難得知，交互項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，這意味人工智能發(fā)展對非出口企業(yè)污染治理能力的提升作用更大，這與經(jīng)濟(jì)學(xué)理論直覺是一致的。

4. 3 機(jī)制分析

首先，在用工成本削減效應(yīng)上，體現(xiàn)在企業(yè)勞動力成本的下降和污染處理設(shè)備投資規(guī)模的上升。為了檢驗(yàn)用工成本削減效應(yīng)，需要構(gòu)建相關(guān)機(jī)制指標(biāo)，企業(yè)勞動力成本以應(yīng)付職工薪酬占營業(yè)收入的比值來表示；污染處理設(shè)備投資規(guī)模以企業(yè)廢水治理設(shè)施數(shù)與廢氣治理設(shè)施數(shù)之和的對數(shù)進(jìn)行表示。表4的列（1）是勞動力成本的回歸結(jié)果，列（2）是污染處理設(shè)備投資規(guī)模的回歸結(jié)果。結(jié)果表明，人工智能對勞動力成本的影響顯著為負(fù)，對污染處理設(shè)備投資規(guī)模的影響顯著為正，從而表明人工智能發(fā)展能夠降低企業(yè)面臨的勞動力成本，增強(qiáng)企業(yè)對污染處理設(shè)備的投資力度，進(jìn)而提高了企業(yè)的污染治理能力，較好證明了用工成本削減效應(yīng)的存在性，支持了理論部分的研究假設(shè)2。

其次，在綠色技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)上，體現(xiàn)在企業(yè)綠色技術(shù)

創(chuàng)新的提升和企業(yè)傳統(tǒng)能源消耗量的下降。在指標(biāo)構(gòu)建中，綠色技術(shù)創(chuàng)新水平以企業(yè)綠色專利獲得量的對數(shù)表示；傳統(tǒng)能源消耗量以企業(yè)燃料煤與燃料油消耗量之和的對數(shù)進(jìn)行表示。表4的列（3）是綠色專利獲得量的回歸結(jié)果；列（4）是傳統(tǒng)能源消耗量的回歸結(jié)果。分析發(fā)現(xiàn)，列（3）中人工智能的系數(shù)顯著為正，列（4）中人工智能的系數(shù)顯著為負(fù)，表明人工智能發(fā)展提高了企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平，降低了企業(yè)對傳統(tǒng)高污染能源的消耗，進(jìn)而減少了企業(yè)的污染排放強(qiáng)度，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)前端控制的目標(biāo)，因此較好證明了研究假設(shè)3的真實(shí)性。

最后，在管理效率提升效應(yīng)上。管理效率提升效應(yīng)可以反映為企業(yè)管理成本的下降和管理效率的提升。在指標(biāo)構(gòu)建中，企業(yè)管理成本以企業(yè)管理費(fèi)用占營業(yè)收入的比值進(jìn)行表示；企業(yè)管理效率指標(biāo)參考金祥義等［20］的計(jì)算方式，利用計(jì)量回歸方程估計(jì)企業(yè)管理效率水平，該指標(biāo)越大，表示企業(yè)的管理效率越低。表4的列（5）是管理成本的回歸結(jié)果，列（6）是管理效率水平的回歸結(jié)果。

結(jié)果顯示，人工智能的系數(shù)均顯著為負(fù)，表明隨著人工智能發(fā)展水平的提高，企業(yè)面臨的管理成本逐漸下降，管理效率逐漸上升，最終降低了企業(yè)的污染排放，由此成功證明了研究假設(shè)4的真實(shí)性。

5 進(jìn)一步穩(wěn)健性分析

5. 1 污染排放指標(biāo)的穩(wěn)健性考慮

首先，該研究將化學(xué)需氧量排放量、工業(yè)廢氣排放量、工業(yè)粉塵排放量分別作為水污染、空氣污染、固體廢物污染的主要形式，重新衡量三種污染物的排放強(qiáng)度。

其次，該研究參考金祥義等［21］的方式，構(gòu)造一種可以衡量企業(yè)污染物排放的綜合指標(biāo)。據(jù)此，相關(guān)回歸結(jié)果見表5。分析前三列結(jié)果可知，在改變企業(yè)水污染、空氣污染、固體廢物污染的替代指標(biāo)后，人工智能發(fā)展對企業(yè)污染排放的抑制作用依然存在，能夠產(chǎn)生顯著的污染減排效應(yīng)。列（4）結(jié)果顯示，人工智能發(fā)展可以降低企業(yè)整體的污染排放強(qiáng)度，提高企業(yè)的綜合污染治理能力。綜上，在考慮各類污染指標(biāo)的穩(wěn)健性后，研究假設(shè)1依然成立。

5. 2 其他方面的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

其一，在人工智能指標(biāo)替代方面。該研究以機(jī)器人密度變量作為人工智能發(fā)展水平的替代指標(biāo)［22］進(jìn)行再檢驗(yàn)，具體結(jié)果見表6的列（1），從中可以看出，人工智能發(fā)展對企業(yè)污染排放具有顯著的抑制作用，因此考慮替換人工智能發(fā)展指標(biāo)后，該研究基本面的結(jié)論依然穩(wěn)健成立。

其二，在經(jīng)濟(jì)體量和政策發(fā)展上。刪除了北京、上海、廣州、深圳、天津、重慶的數(shù)據(jù)樣本后重新回歸，具體結(jié)果見表6的列（2）。結(jié)果表明，人工智能依然可以有效降低企業(yè)的污染排放強(qiáng)度，提高企業(yè)對環(huán)境的友好度，因此依然較好支持了基準(zhǔn)回歸的結(jié)論。

其三，在行業(yè)樣本選取上。制造業(yè)作為工業(yè)企業(yè)中污染排放的主體行業(yè)，專用設(shè)備制造業(yè)、計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)中含有與智能制造相關(guān)的生產(chǎn)活動，該研究剔除上述樣本后回歸，結(jié)果見表6的列（3）和列（4），在回歸結(jié)果中，人工智能的系數(shù)顯著為負(fù)，較好證明了人工智能可以有效降低企業(yè)的污染排放水平。

5. 3 內(nèi)生性問題的討論

通過工具變量回歸的方式來解決因雙向因果導(dǎo)致的潛在內(nèi)生性問題。在工具變量選擇上，該研究參考金祥義等［20］、Graetz等［22］的做法，以其他國家人工智能平均發(fā)展水平（other_AI）和崗位人工智能替代率（replaceability×t）作為回歸的工具變量。據(jù)此，相關(guān)回歸結(jié)果見表7。以表7的列（6）作為分析示例，其他結(jié)果類似。分析列（6）結(jié)果可知，一方面，第一階段回歸結(jié)果中工具變量的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明工具變量與人工智能發(fā)展水平之間存在正向關(guān)系。同時(shí)，回歸結(jié)果中Kleibergen?Paap數(shù)值為6 022. 186，大于弱工具變量檢驗(yàn)10% 的上限值16. 38，顯著拒絕了工具變量與原變量無關(guān)的假設(shè)，說明工具變量選取較為合適。另一方面，回歸結(jié)果顯示人工智能發(fā)展顯著降低污染。因此，在有效解決回歸的內(nèi)生性問題后，研究假設(shè)1依然穩(wěn)健成立，表明了人工智能的減排作用是真實(shí)存在的。

6 結(jié)論與政策建議

該研究發(fā)現(xiàn)：首先，人工智能發(fā)展能夠顯著降低企業(yè)的污染排放水平，并且人工智能發(fā)展產(chǎn)生的污染減排作用就不同樣本分類存在異質(zhì)性。其次，人工智能可以通過用工成本削減效應(yīng)、綠色技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)、管理效率提升效應(yīng)來降低企業(yè)的污染排放強(qiáng)度。最后，在考慮污染排放綜合指標(biāo)、核心指標(biāo)穩(wěn)健性、經(jīng)濟(jì)體量和政策發(fā)展、行業(yè)樣本選取、政策沖擊、內(nèi)生性等多方面的因素后，人工智能對企業(yè)污染減排的作用依然存在。綜上，人工智能發(fā)展是影響企業(yè)污染減排和提升企業(yè)污染治理能力的核心因素，這對于中國未來打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)具有重要的意義。根據(jù)該研究的核心結(jié)論，可以引申出以下幾方面的政策建議：第一，聚焦人工智能發(fā)展領(lǐng)域，把握“智能熱”浪潮的契機(jī)，構(gòu)建綠色生態(tài)和經(jīng)濟(jì)增長的雙贏格局。第二，鼓勵人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)，形成持續(xù)發(fā)力的人才梯隊(duì)資源。第三，出臺智能化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的法律條文，推動人工智能產(chǎn)業(yè)的規(guī)范發(fā)展，實(shí)現(xiàn)智能化和綠色化的經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)。

參考文獻(xiàn)

［1］ 鄔彩霞. 中國低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)同效應(yīng)研究［J］. 管理世界，

2021，37（8）：105-117.

［2］ PORTER M E，VAN DER LINDE C. Toward a new conception of

the environment ? competitiveness relationship［J］. Journal of economic

perspectives，1995，9（4）：97-118.

［3］ 蘇丹妮，盛斌. 產(chǎn)業(yè)集聚、集聚外部性與企業(yè)減排：來自中國的

微觀新證據(jù)［J］. 經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2021，21（5）：1793-1816.

［4］ 陳登科. 貿(mào)易壁壘下降與環(huán)境污染改善：來自中國企業(yè)污染數(shù)

據(jù)的新證據(jù)［J］. 經(jīng)濟(jì)研究，2020，55（12）：98-114.

［5］ FORSLID R，OKUBO T，ULLTVEIT?MOE K H. Why are firms that

export cleaner：international trade，abatement and environmental

emissions［J］. Journal of environmental economics and management，

2018，91：166-183.

［6］ SELINGER T J. Canada’s environmental review of the North American

Free Trade Agreement［J］. Journal of professional issues in engineering

education and practice，1993，119：246-253.

［7］ 范子英，趙仁杰. 法治強(qiáng)化能夠促進(jìn)污染治理嗎：來自環(huán)保法庭

設(shè)立的證據(jù)［J］. 經(jīng)濟(jì)研究，2019，54（3）：21-37.

［8］ SHAPIRO J S，WALKER R. Why is pollution from US manufacturing

declining：the roles of environmental regulation，productivity，

and trade［J］. American economic review，2018，108（12）：3814-

3854.

［9］ 韓超，王震，田蕾. 環(huán)境規(guī)制驅(qū)動減排的機(jī)制：污染處理行為與

資源再配置效應(yīng)［J］. 世界經(jīng)濟(jì)，2021，44（8）：82-105.

［10］ COLE M A，ELLIOTT R J R，SHIMAMOTO K. Industrial characteristics，

environmental regulations and air pollution：an analysis of

the UK manufacturing sector［J］. Journal of environmental economics

and management，2005，50（1）：121-143.

［11］ HAZILLA M， KOPP R J. Social cost of environmental quality regulations：

a general equilibrium analysis［J］. Journal of political

economy， 1990， 98（4）： 853-873.

［12］ JORGENSON D W， WILCOXEN P J. Environmental regulation

and US economic growth［J］. The RAND journal of economics，

1990： 314-340.

［13］ CHEN Y，LEE C C. Does technological innovation reduce CO2

emissions： cross?country evidence［J］. Journal of cleaner production，

2020，263：121550.

［14］ ACEMOGLU D，RESTREPO P. Robots and jobs：evidence from

US labor markets［J］. Journal of political economy，2020，128（6）：

2188-2244.

［15］ 孔高文，劉莎莎，孔東民. 機(jī)器人與就業(yè)：基于行業(yè)與地區(qū)異質(zhì)

性的探索性分析［J］. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2020（8）：80-98.

［16］ 楊光，侯鈺. 工業(yè)機(jī)器人的使用、技術(shù)升級與經(jīng)濟(jì)增長［J］. 中

國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2020（10）：138-156.

［17］ ANTWEILER W，COPELAND B R，TAYLOR M S. Is free trade

good for the environment［J］. American economic review，2001，91

（4）：877-908.

［18］ 陳詩一，張建鵬，劉朝良. 環(huán)境規(guī)制、融資約束與企業(yè)污染減

排：來自排污費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)調(diào)整的證據(jù)［J］. 金融研究，2021（9）：

51-71.

［19］ YE Z P，YANG J Q，ZHONG N，et al. Tackling environmental challenges

in pollution controls using artificial intelligence：a review

［J］. Science of the total environment，2020，699：134279.

［20］ 金祥義，張文菲. 人工智能與企業(yè)出口擴(kuò)張：貿(mào)易革命的技術(shù)

烙?。跩］. 國際貿(mào)易問題，2022（9）：70-87.

［21］ 金祥義，張文菲，施炳展. 綠色金融促進(jìn)了中國出口貿(mào)易發(fā)展

嗎？［J］. 金融研究，2022（5）：38-56.

［22］ GRAETZ G， MICHAELS G. Robots at work［J］. Review of economics

and statistics， 2018， 100（5）： 753-768.