人工智能技術與產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型

摘 要：中國式現(xiàn)代化是人與自然和諧相處的現(xiàn)代化，而這離不開產(chǎn)業(yè)的生態(tài)化轉(zhuǎn)型。本文基于人工智能技術蓬勃發(fā)展這一現(xiàn)實背景，選取城市樣本數(shù)據(jù)定量檢驗人工智能影響產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型效應與路徑。研究發(fā)現(xiàn)，人工智能技術能夠推動產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型，且這一正向促進作用在經(jīng)過內(nèi)生性處理與穩(wěn)健性檢驗后依然顯著；人工智能對產(chǎn)業(yè)生態(tài)化的影響存在明顯的城市異質(zhì)性，相較于老工業(yè)基地與省會及計劃單列市，人工智能對非老工業(yè)基地與低行政級別城市產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型促進作用更強；人工智能主要通過綠色創(chuàng)新引致新興環(huán)保型產(chǎn)業(yè)擴張實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型，且市場化改革在人工智能環(huán)保效應發(fā)揮中扮演重要角色。

關鍵詞：人工智能；產(chǎn)業(yè)生態(tài)化；綠色創(chuàng)新；市場環(huán)境

作者簡介：譚玉松，西北大學經(jīng)濟管理學院講師（西安 710127）

基金項目：陜西省社會科學基金項目“人工智能驅(qū)動陜西產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的動力機制及對策研究”（2023D020）

DOI編碼： 10.19667/j.cnki.cn23-1070/c.2024.03.007

引言

自1978年以來，在全球分工格局構建與國內(nèi)市場化改革的雙重驅(qū)動下，中國跨越式的經(jīng)濟增長使得人均GDP從1978年的381元增加到2023年的8.94萬元。①然而必須清醒地看到，隨著粗放型經(jīng)濟發(fā)展方式引發(fā)的傳統(tǒng)產(chǎn)能過剩與新興產(chǎn)業(yè)不足等問題的頻頻出現(xiàn)，推動產(chǎn)業(yè)結構升級仍可能成為轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式與助力中國式現(xiàn)代化實現(xiàn)的重要突破口。然而面對資源短缺與環(huán)境保護的強約束，單純的產(chǎn)業(yè)結構高級化與合理化已無法實現(xiàn)“既要綠水青山又要金山銀山”的樸素愿景。因此，如何推動產(chǎn)業(yè)向可持續(xù)方向發(fā)展就成為產(chǎn)業(yè)演變的新課題。產(chǎn)業(yè)生態(tài)化是產(chǎn)業(yè)結構綠色化轉(zhuǎn)向的系統(tǒng)演進，是指借助資源節(jié)約型與環(huán)境友好型技術對產(chǎn)業(yè)全鏈條進行生態(tài)化改造以實現(xiàn)綠色增產(chǎn)的過程。通常來說，傳統(tǒng)落后型產(chǎn)業(yè)的逐步萎縮與新興環(huán)保型產(chǎn)業(yè)的有序擴張是產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的重要表現(xiàn)形式，這均離不開技術進步尤其是通用型技術進步的參與。

作為通用型技術的典型代表，人工智能旨在將超強算法與深度學習相結合，通過自主溝通、自主運算、自主決策實現(xiàn)信息的跨時空傳遞與創(chuàng)新資源的高效傳輸。隨著應用場景的逐漸豐富與應用程度的逐步加深，人工智能在重塑產(chǎn)業(yè)分工格局與產(chǎn)業(yè)鏈接方式上的巨大優(yōu)勢，使得世界各國紛紛進行頂層設計以搶占智能革命高地。在此背景下，我國相繼出臺了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》《關于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》等系列文件，試圖通過統(tǒng)籌規(guī)劃與有序引導，實現(xiàn)經(jīng)濟增長由傳統(tǒng)要素驅(qū)動向智能技術驅(qū)動轉(zhuǎn)變。在此基礎上，我國人工智能產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)顯示2022年我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模同比增長18%，達到5080億元。且與此息息相關的人工智能專利申請量也躍居世界首位，在2013年至2022年11月間，我國相關專利申請量達到38.9萬項，已超過全球的一半。毫無疑問，快速發(fā)展的人工智能將對經(jīng)濟社會產(chǎn)生深遠影響。

眾多學者圍繞人工智能的經(jīng)濟社會效益展開了大量研究，且普遍認為不同企業(yè)、產(chǎn)業(yè)、國家均可以憑借智能技術在要素配置、柔性生產(chǎn)、價值創(chuàng)造等方面的巨大優(yōu)勢實現(xiàn)競爭能力的提升。誠然，這種競爭優(yōu)勢也會體現(xiàn)在環(huán)保領域，即智能化的精確計算與自動化控制可能會成為低碳發(fā)展的關鍵。②那么，人工智能到底會如何影響綠色發(fā)展呢？對此，較多文獻從不同視角出發(fā)進行了深入探討，且普遍認為以大數(shù)據(jù)、工業(yè)機器人、信息互聯(lián)網(wǎng)等為代表的新興事物會通過對社會分工協(xié)作的改變與生產(chǎn)要素協(xié)同的深化推動生產(chǎn)方式的集約與創(chuàng)新，從源頭扭轉(zhuǎn)資源的浪費與環(huán)境的惡化趨勢。③但是這并不意味著人工智能與綠色發(fā)展的關系就失去了探索空間。從現(xiàn)有文獻來看，對人工智能環(huán)境效益的考察更多基于技術進步的綠色發(fā)展路徑，然而人工智能卻并非等同于傳統(tǒng)技術進步，其環(huán)保效果的實現(xiàn)更多依賴于能否與經(jīng)濟結構形成有效關聯(lián)，即需要從產(chǎn)業(yè)結構轉(zhuǎn)型的視角來考察人工智能的環(huán)保偏向。

基于此，本文將構建的產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型指數(shù)與工業(yè)機器人滲透度相對接，定量檢驗人工智能對產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的影響效應與傳導路徑。與現(xiàn)有文獻相比，本文可能的邊際貢獻在于以下幾方面：①研究視角。擺脫了傳統(tǒng)文獻直接考察智能技術綠色發(fā)展效應的缺陷，將環(huán)保落腳點放在了中觀產(chǎn)業(yè)，通過對人工智能與產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型關系的探究貼切反應人工智能融入生產(chǎn)的情景，有助于全面理解人工智能技術環(huán)保偏向的形成。②研究路徑。產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型通常包含傳統(tǒng)污染型產(chǎn)業(yè)的升級與新興綠色產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而這就離不開污染治理與綠色創(chuàng)新，本文基于產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)特征，從綠色治理能力與綠色技術創(chuàng)新兩個維度檢驗人工智能作用于產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在機理，打破人工智能環(huán)保效應黑箱。③研究拓展。文獻對人工智能環(huán)保效應的考察更多圍繞作用效果、傳導路徑、異質(zhì)性等展開，忽視了智能技術與綠色發(fā)展均依賴于外部環(huán)境約束。本文在對人工智能與產(chǎn)業(yè)生態(tài)化關系考察之后，引入市場化環(huán)境這一關鍵變量，檢驗人工智能推動產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型是否受制于市場環(huán)境的約束，試圖為市場化改革的推進提供經(jīng)驗支撐。

一、文獻綜述與研究假說

產(chǎn)業(yè)生態(tài)化起源于產(chǎn)業(yè)代謝理論與產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)理論，④后伴隨著可持續(xù)發(fā)展理念的興起逐漸受到學術界的廣泛關注。通常而言，產(chǎn)業(yè)生態(tài)化被認為是可持續(xù)戰(zhàn)略的深化和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的高階形式，①旨在通過資源節(jié)約型與環(huán)境友好型產(chǎn)業(yè)體系的構建，破除產(chǎn)業(yè)增長與環(huán)境污染無法共存的兩難困境，實現(xiàn)經(jīng)濟效益、環(huán)境效益、社會效益的有機協(xié)同。②對于產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的研究，現(xiàn)有文獻更多圍繞產(chǎn)業(yè)生態(tài)化內(nèi)涵界定、指標測算、空間演化等視角展開，較少關注何種因素可能會誘發(fā)或加速推動產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型，而僅有的研究更多從基礎設施、數(shù)字經(jīng)濟等視角展開，③卻普遍忽視要想通過落后產(chǎn)業(yè)淘汰、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造、新興產(chǎn)業(yè)培育等實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型均離不開技術進步。作為通用型技術的典型代表，人工智能以其超強的滲透性快速融入各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)，尤其是隨著工業(yè)機器人的廣泛應用，對非技能型與技能型勞動崗位的替代與創(chuàng)造效應及非對稱的改變要素生產(chǎn)率引發(fā)的經(jīng)濟發(fā)展模式變化使其備受學界關注。

現(xiàn)有文獻普遍認為人工智能的高效率、高精度、可持續(xù)等優(yōu)勢使其能夠克服傳統(tǒng)資本要素邊際產(chǎn)品遞減與柔性生產(chǎn)困難的缺陷，⑤通過智能資本累積與個性化定制的實現(xiàn)促使經(jīng)濟保持持續(xù)增長態(tài)勢。在此過程中，“人-機-物”的智能式互聯(lián)也會在前端生產(chǎn)與末端處理等環(huán)節(jié)實現(xiàn)環(huán)境的精細化管理與資源利用水平的提升。⑥首先，在智能平臺的加持下，企業(yè)可憑借智能監(jiān)控、自主分析、快速決策等實時感知生產(chǎn)環(huán)境變化，并動態(tài)調(diào)整生產(chǎn)方案，通過過程干預從源頭實現(xiàn)防污減排。除此之外，網(wǎng)絡化協(xié)同模式的構建使企業(yè)能夠更快獲取終端消費者的個性化需求，通過“一對一”的個性定制進一步優(yōu)化要素配置，在防止產(chǎn)能過剩過程中實現(xiàn)資源高效利用。⑦其次，“鏈主企業(yè)”的智能化改造具有傳導性，即核心企業(yè)在通過“智改數(shù)轉(zhuǎn)”帶動自身綠色化轉(zhuǎn)向的過程中，能夠通過前向干預與后向傳輸引致設計、生產(chǎn)、運輸、銷售等全產(chǎn)業(yè)鏈條的綠色生態(tài)化改造。特別是對終端產(chǎn)品的再回收與再利用將會進一步提升資源利用率，助力產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型。⑧最后，人工智能在與產(chǎn)業(yè)融合過程中會擴大企業(yè)生產(chǎn)可能性邊界，通過環(huán)保偏向型技術進步催生大批資源節(jié)約型與環(huán)境友好型新模式、新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)業(yè)的誕生，在吸引生產(chǎn)要素跨產(chǎn)業(yè)與跨部門流入的過程中逐步實現(xiàn)落后產(chǎn)業(yè)淘汰與新興產(chǎn)業(yè)有序擴張。據(jù)此，本文提出如下假說：

假說1：人工智能有助于推動產(chǎn)業(yè)結構生態(tài)化轉(zhuǎn)型。

作為轉(zhuǎn)型國家的典型代表，中國區(qū)域間市場發(fā)育、制度環(huán)境、產(chǎn)業(yè)基礎等表現(xiàn)各異，在面對以人工智能為代表的新興技術沖擊時，城市發(fā)展理念、產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)方式、企業(yè)經(jīng)營模式等能否轉(zhuǎn)變以及如何轉(zhuǎn)變均受制于城市個體特征約束。⑨通常而言，人工智能的規(guī)?；瘧猛ǔＴ诎ㄖ圃鞓I(yè)在內(nèi)的工業(yè)領域率先落地，①即人工智能的就業(yè)效應、生產(chǎn)率效應及環(huán)保效應的發(fā)揮均依賴于智能技術如何與傳統(tǒng)工業(yè)有機融合。由此，城市產(chǎn)業(yè)基礎可能會成為人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型效應發(fā)揮的關鍵。通常而言，老工業(yè)基地往往呈現(xiàn)工業(yè)占比高、國企份額重、污染型企業(yè)集聚等典型特征，②表現(xiàn)出“人才外流-發(fā)展落后-轉(zhuǎn)型困難”的惡性循環(huán)。在智能化革命的趨勢下，人才短缺與機構臃腫的缺陷使其更傾向于被動接受智能化改造，容易弱化人工智能驅(qū)動產(chǎn)業(yè)變革效應的發(fā)揮。除此之外，獨特的政治體制使得中國城市間行政級別差異明顯，政治驅(qū)動下的經(jīng)濟發(fā)展模式使得在面對外生沖擊時做出何種反應受制于城市自身政治地位。③本地效應顯示，高等級城市通常伴隨著經(jīng)濟發(fā)達、交通便利、人才集聚等，容易為人工智能等新興技術落地提供良好環(huán)境。然而從省域來看，以省會城市為代表的高行政級別城市通常距離上級政府更近，行政決策的實施通常要考慮同城上級政府的意見，在一定程度上降低了部門決策效率。綜上所述，本文提出如下假說：

假說2：人工智能對產(chǎn)業(yè)結構生態(tài)化轉(zhuǎn)型的影響受制于城市產(chǎn)業(yè)基礎與行政級別的約束。

二、研究設計

（一）模型設定

結合前文理論分析，本文基于城市層面樣本數(shù)據(jù)評估人工智能技術對產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的作用，回歸模型設定如下：

iseit = β0 + β1robit + β2 controlit + θi + τt + εit

其中，下標i 表示城市，t 表示時間，因變量iseit 表示t 年i 城市的產(chǎn)業(yè)生態(tài)化水平，自變量robit 表示t年i 城市的人工智能技術，controlit 為一組控制變量集合。θi 為城市固定效應，τt 為時間固定效應，εit 為干擾項。估計系數(shù)β1 是本文最為關心的變量，若β1 顯著為正，表明人工智能技術推動了產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型；若β1 顯著為負，說明人工智能技術抑制了產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型；若β1 不顯著，意味著人工智能技術與產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型間無明顯關系。

（二）指標構建與數(shù)據(jù)來源

1. 被解釋變量

產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型（ise）：前沿文獻主要從兩個維度進行度量：一是選取生態(tài)效率、第三產(chǎn)業(yè)占比、環(huán)保產(chǎn)業(yè)比重等單一指標；二是多維度構建產(chǎn)業(yè)生態(tài)化指標體系，基于熵值法、縱橫向拉開檔次法、主成分分析法等測度綜合指數(shù)?？偟膩砜?，由于產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型是一個涵蓋經(jīng)濟、資源、污染等的龐大系統(tǒng)，單一指標缺乏對產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的精準刻畫，因此存在一定的局限性。而基于經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)升級、生態(tài)保護、污染排放、資源消耗與循環(huán)利用等角度的綜合評價，更契合于產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵。為此，本文在充分借鑒楊得前和劉仁濟思路的基礎上從經(jīng)濟發(fā)展與資源環(huán)境等維度構建產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型指標體系，④并基于熵權法合成產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型指數(shù)。具體變量及定義如表1所示。

2. 解釋變量

人工智能（rob）：作為本文最為重要的核心變量，如何度量人工智能成為實證檢驗的關鍵。前沿文獻普遍認為工業(yè)機器人是人工智能技術在生產(chǎn)環(huán)節(jié)的重要載體，故傾向于選取機器人安裝量或者滲透度來表征人工智能。①為此，本文借鑒前沿文獻的普遍做法，基于國際機器人聯(lián)合會公布的機器人數(shù)據(jù)測度機器人滲透度以表征人工智能。具體計算公式如下：

其中i 為城市，j 為行業(yè)，t 為年份，基期為2003年，robit 為人工智能技術，lijt0 為2003年i 城市j 行業(yè)的就業(yè)人數(shù)， ljt0 為2003年j 行業(yè)就業(yè)數(shù)，rjt 為t 年j 行業(yè)的機器人數(shù)。

3.控制變量

行政干預（fis）采用政府公共預算支出和GDP的比值度量；環(huán)境規(guī)制（enr）采用政府工作報告中的環(huán)保詞頻占總報告字數(shù)的比值表征；外商投資（fdi）采用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)中外資企業(yè)所占比重度量；金融發(fā)展（fin）選取金融機構年末貸款余額和GDP比值表示；經(jīng)濟集聚（eag）采取單位面積上的GDP表征。

4.數(shù)據(jù)來源

為兼具樣本容量與數(shù)據(jù)有效性，本文選取2003—2019年城市數(shù)據(jù)進行實證檢驗，其中測度人工智能所需要的工業(yè)機器人數(shù)據(jù)來自于國際工業(yè)機器人聯(lián)合會，其余相關經(jīng)濟變量來自于《中國城市統(tǒng)計年鑒》及各省市統(tǒng)計年鑒。為保證實證結果的可靠性，對部分極端異常值及數(shù)據(jù)缺失樣本進行剔除。

三、基準檢驗

（一）實證檢驗

表2匯報了人工智能技術對產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的基準回歸結果，其中第（1）—第（6）列逐步增加了控制變量。檢驗結果顯示，在控制了時間與地區(qū)效應的情況下，無論是否加入控制變量以及加入何種控制變量，人工智能的估計系數(shù)均在1%的水平上為正，表明人工智能有助于顯著推進中國產(chǎn)業(yè)的生態(tài)化轉(zhuǎn)型。可能的內(nèi)在成因在于人工智能技術在與產(chǎn)業(yè)融合過程中將會催生低能耗的新產(chǎn)業(yè)、新模式、新業(yè)態(tài)誕生，在降低資源消耗與污染排放的過程中有序引導產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型。從控制變量的視角來看：行政干預系數(shù)為負，表明政府對經(jīng)濟社會的過多干預會對企業(yè)環(huán)保行為產(chǎn)生擠出效應，進而阻礙產(chǎn)業(yè)的生態(tài)化轉(zhuǎn)型；環(huán)境規(guī)制系數(shù)顯著為負，意味著環(huán)境規(guī)制不僅無助于產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型，反而會產(chǎn)生損害作用?？赡艿脑蛟谟诒疚牟捎谜h(huán)保意志表征環(huán)境規(guī)制，然而政府環(huán)保意志卻并非等同于環(huán)保行動，政府工作報告中提出的環(huán)保訴求可能受制于具體經(jīng)濟條件制約，產(chǎn)生預期之外的效果。外商投資系數(shù)顯著為正，表示不斷推進的對外開放將有助于引進國外先進技術推進國內(nèi)產(chǎn)業(yè)綠色化轉(zhuǎn)向；金融發(fā)展系數(shù)顯著為正，表明寬松的金融環(huán)境與豐富的金融工具能夠為產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型提供充足資金；經(jīng)濟集聚系數(shù)顯著為正，意味著集聚帶來的交通成本優(yōu)勢與高效技術溢出均會拓寬產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的邊界。

（二）內(nèi)生性檢驗

盡管前文已通過控制若干變量與時間、地區(qū)固定等降低了內(nèi)生性的影響，但不可否認的是反向因果等的存在依然會削弱人工智能對產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型實證結果的可靠性。針對可能存在的內(nèi)生性問題，尋找合適的工具變量成為破解的關鍵。為此，本文借鑒陳愛貞等人和譚玉松等人的思路選取滯后一期與美國機器人滲透度作為中國人工智能的工具變量以進行檢驗。①表3報告了內(nèi)生性檢驗的回歸結果，由第（1）和（3）列可知，工具變量對人工智能回歸系數(shù)均顯著為正，表明二者存在相關性。其中F統(tǒng)計量分別為16 298和209，故排除弱工具變量的可能，表明工具變量的選取是合適的。第（2）和（4）列結果顯示人工智能系數(shù)均在1%顯著性水平為正，暗示在考慮了潛在反向因果等內(nèi)生性問題后，人工智能依然能夠促進產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.替換被解釋變量。在基準檢驗中，合成產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型指數(shù)時采用了熵權法，為確保研究結果的可信性，本文采用主成分分析法重新合成產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型指數(shù)，并將其作為被解釋變量，回歸結果如表4第（1）列所示，人工智能估計系數(shù)顯著為正，表明人工智能技術有助于驅(qū)動產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型，與基準結論基本一致。

2.替換解釋變量。作為人工智能技術的重要載體，工業(yè)機器人在實證研究中被廣泛應用于度量人工智能技術。然而從更嚴謹?shù)囊暯莵砜?，人工智能是一個囊括智能技術研發(fā)、生產(chǎn)與應用的復雜過程，而機器人僅是其中的一個維度。為此，本文借鑒尹志鋒等人的思路選取人工智能技術專利數(shù)作為解釋變量進行重新檢驗，①結果如第（2）列所示，發(fā)現(xiàn)在替換解釋變量后人工智能系數(shù)仍然顯著為正，證實了人工智能與產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型間的正向關系。

3.排除外生因素干擾。自黨的十八大以來，構建資源節(jié)約與生態(tài)友好型社會逐漸成為中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的必由之路，為排除外生因素的影響，本文僅對2012年之前樣本進行檢驗，表4第（3）列報告了回歸結果，顯示人工智能系數(shù)在1%顯著性水平上為正，由此可知人工智能技術的滲透與應用會推動產(chǎn)業(yè)的生態(tài)化轉(zhuǎn)型。

4.省份聚類。為盡可能減少實證誤差，在上述分析的基礎上，進一步在省份層面進行聚類，表4第（4）列展示了省份聚類下的結果，人工智能估計系數(shù)顯著為正，與表2中基準結果一致，表明本文結論是可信的。

5.數(shù)據(jù)縮尾。為排除極端異常值存在對實證結果造成干擾，本文進一步將樣本數(shù)據(jù)進行5%縮尾處理已重新評估人工智能技術的影響，表4第（5）列匯報了數(shù)據(jù)縮尾后的實證結果，可知人工智能技術系數(shù)依然在1%的水平上為正，與基準回歸結果顯著性與方向完全一致，證實了前述結論的準確性。

（四）異質(zhì)性分析

1. 產(chǎn)業(yè)基礎異質(zhì)性

通常來說，城市產(chǎn)業(yè)能否朝著綠色化、環(huán)?；?、生態(tài)化等方向轉(zhuǎn)型，取決于城市發(fā)展能否擺脫路徑依賴。對于老工業(yè)基地城市來說，豐裕的要素資源與低廉的能源價格使其更容易形成“綠色創(chuàng)新惰性”，對粗放型經(jīng)濟發(fā)展的過度依賴使其更容易上馬高污染與高排放項目，①阻礙老工業(yè)基地的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。那么，在智能技術快速發(fā)展與規(guī)?；瘧玫拇蟊尘跋?，不同城市的產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型是否存在明顯差異呢？為此本文基于2013年發(fā)改委發(fā)布的《全國老工業(yè)基地調(diào)整改造規(guī)劃（2013—2022年）》，將樣本城市分為老工業(yè)基地與非老工業(yè)基地，實證檢驗人工智能技術的作用效果差異?；貧w結果如表5所示，其中第（1）與（2）列分別為基于熵權法合成產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型指數(shù)下的老工業(yè)基地與非老工業(yè)基地實證結果，可知在老工業(yè)基地城市人工智能系數(shù)不顯著，而在非老工業(yè)基地人工智能系數(shù)在1%水平上顯著為正。第（3）和（4）列為主成分分析下不同類型城市的檢驗結果，可知老工業(yè)基地城市人工智能系數(shù)在10%顯著性水平上為正，非老工業(yè)基地城市人工智能系數(shù)在1%水平上顯著為正。綜上可知，相較于老工業(yè)基地，人工智能對非老工業(yè)基地城市產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的推動作用更強?？赡苁且驗槔瞎I(yè)城市中粗獷的發(fā)展方式與較高的工業(yè)比重，疊加對人工智能等先進技術的落后反應均制約了老工業(yè)基地的產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型。

2. 行政級別異質(zhì)性

作為城市間發(fā)展不均衡的重要成因，獨特政治經(jīng)濟體制約束下的城市基礎設施與經(jīng)營環(huán)境的差異也可能成為影響先進技術應用的關鍵。在一省之內(nèi)相較于其它城市，省會城市及計劃單列市因其超然的政治地位和豐富的資源掌控，通常對人才、資金、技術等具有較強的吸引力，由此引發(fā)的人力資本集聚與技術溢出將有助于先進技術的吸收與擴散。但與此同時，距離省級行政中心較近的緣故，省會城市經(jīng)濟發(fā)展可能會受到較強的行政干預，尤其是過于冗長的審批流程與保守的發(fā)展理念會阻礙人工智能等技術的落地。那么，城市行政級別差異到底會如何影響人工智能對產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的影響呢？基于此，本文將樣本城市按照行政級別分為高行政級別與低行政級別城市，其中高行政級別城市為省會城市及計劃單列市，其余為低行政級別城市。表6匯報了行政級別差異下的回歸結果，由第（1）和（3）列可知，高行政級別城市人工智能技術系數(shù)在1%水平上分別為0.0086和0.0576，第（2）與（4）列低行政級別城市人工智能系數(shù)分別在1%顯著性水平上為0.0118與0.1076。綜合對比可知，人工智能對低行政級別城市產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的促進作用更強。

四、進一步討論

（一）傳導路徑檢驗

前述檢驗結果證實人工智能有助于推動產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型。而作為產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的重要維度，傳統(tǒng)落后型產(chǎn)業(yè)的綠色治理與新興環(huán)保型產(chǎn)業(yè)的有序擴張哪一種才是人工智能驅(qū)動產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的重要路徑呢？即人工智能到底是通過綠色技術創(chuàng)新促進了新型環(huán)保產(chǎn)業(yè)的擴張還是通過綠色治理改善了傳統(tǒng)落后型產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的呢？為此，本文從綠色創(chuàng)新與綠色治理兩個視角出發(fā)，探尋人工智能驅(qū)動產(chǎn)業(yè)生態(tài)化的作用路徑。具體計量模型設定如下：

iseit = β0 + β1robit + β2 controlit + θi + τt + εit

mit = α0 + α1robit + α2 controlit + θi + τt + εit

iseit = γ0 + γ1robit + γ2mit + γ3 controlit + θi + τt + εit

其中，mit 為中介變量綠色創(chuàng)新（tgr）與綠色治理（ggp），綠色創(chuàng)新采用城市綠色專利申請數(shù)表征，綠色治理采用環(huán)境污染治理投資與GDP的比值表征，其余各變量與基準回歸模型完全一致。

表7前4列匯報了傳導路徑檢驗結果，其中第（1）與（2）列為綠色創(chuàng)新的傳導路徑檢驗，由第（1）列結果可知人工智能技術對綠色技術創(chuàng)新系數(shù)顯著為正，由第（2）列可知人工智能與綠色創(chuàng)新系數(shù)均在1%水平上顯著為正，暗示綠色創(chuàng)新可能成為人工智能驅(qū)動產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的重要路徑，即人工智能技術能夠通過推動節(jié)能環(huán)保型新興產(chǎn)業(yè)的有序擴張實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型。第（3）與（4）列為綠色治理的傳導路徑檢驗，由第（3）列結果可知人工智能技術對綠色技術創(chuàng)新系數(shù)顯著為正，而第（4）列結果中綠色治理系數(shù)并不顯著，暗示綠色治理不是人工智能驅(qū)動產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的傳導路徑。綜上可知，人工智能技術主要通過環(huán)保型新產(chǎn)業(yè)、新模式、新業(yè)態(tài)的出現(xiàn)來推動產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型，而非通過對落后產(chǎn)業(yè)治理來實現(xiàn)。可能是因為歷次工業(yè)革命最為顯著的特征就是新興技術引發(fā)的新興產(chǎn)業(yè)迸發(fā)，對于人工智能技術來說依然如此。盡管人工智能技術在融入生產(chǎn)的過程中能夠通過效率提升與勞動替代實現(xiàn)節(jié)能減排，但從長期來看，人工智能對生產(chǎn)可能邊界的拓展與新興技術創(chuàng)新平臺的搭建才是其環(huán)保效應發(fā)揮的關鍵，尤其是智能控制、新材料應用、物聯(lián)網(wǎng)等新型業(yè)態(tài)的更廣泛應用，才能更持久地引發(fā)生產(chǎn)方式的深刻變革與非合意產(chǎn)出的持久下降。

（二）市場環(huán)境干預

作為我國經(jīng)濟領域的重要改革措施，構建完善的市場環(huán)境已經(jīng)成為我國經(jīng)濟持續(xù)增長的動力源泉。通常來說，較高的市場化程度通常伴隨著較低的交易成本與政治風險，①企業(yè)將擁有更多的靈活性與自主性來選擇參與人工智能技術研發(fā)與綠色轉(zhuǎn)型活動。與此同時，市場透明度的提升也會打破企業(yè)信息壁壘，先進技術、思想、知識的跨時空、跨區(qū)域、跨部門流通能夠強化組織信任，有助于創(chuàng)新生態(tài)與創(chuàng)新網(wǎng)絡的形成。誠然，市場環(huán)境也會對包括人工智能在內(nèi)的新興技術產(chǎn)生不容忽視的影響。為此，本文將市場化環(huán)境引入，探究市場化改革影響人工智能對產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的作用效果。其中市場化改革采用私營及個體從業(yè)人員與單位從業(yè)人員比值度量，實證結果如表7第（5）列所示，由此可知市場環(huán)境與人工智能技術交互項系數(shù)在1%顯著性水平上為正，表明市場化改革有助于人工智能技術對產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的促進作用。其中的內(nèi)在機理在于：市場化環(huán)境的構建會打破技術壟斷，特定企業(yè)、行業(yè)的智能技術很容易形成擴散，中小型企業(yè)通過模仿、消化與吸收能夠更快進行生產(chǎn)方式的智能化變革，從而形成全產(chǎn)業(yè)的生態(tài)化轉(zhuǎn)型。

五、基本結論與政策建議

作為第四次工業(yè)革命的典型代表，人工智能技術的規(guī)?；瘧帽厝粫l(fā)生產(chǎn)方式與生活方式的深刻變革，也必然會為環(huán)保集約型社會的構建貢獻力量。本文立足于產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的新型產(chǎn)業(yè)形態(tài)，構建人工智能技術經(jīng)濟社會效應的分析框架，基于城市樣本數(shù)據(jù)定量考察人工智能對產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的影響。研究發(fā)現(xiàn)：人工智能技術有助于推進產(chǎn)業(yè)的生態(tài)化轉(zhuǎn)型，且在通過替換被解釋變量、替換解釋變量、排除外生因素干擾、省份聚類、數(shù)據(jù)縮尾等穩(wěn)健性檢驗與選取滯后一期和美國機器人滲透度作為工具變量解決內(nèi)生性問題后，結論依然穩(wěn)健。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)基礎與行政級別差異均會造成人工智能作用效果的不同，相較于老工業(yè)基地與省會及計劃單列市，人工智能對非老工業(yè)基地與低行政級別城市的產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型促進作用更強。進一步的機制檢驗與外部環(huán)境分析顯示，人工智能技術主要通過環(huán)保型新產(chǎn)業(yè)、新模式、新業(yè)態(tài)的出現(xiàn)來實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型，且市場化改革有助于增強人工智能對產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的促進作用。

總的來看，本文結論為從智能技術視角探究產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型提供了新證據(jù)，并對環(huán)境友好型社會構建具有重要的政策啟示。首先，研究證實了先進技術尤其是智能技術在產(chǎn)業(yè)綠色化、環(huán)?；?、生態(tài)化發(fā)展中的作用，這就為企業(yè)節(jié)能減排的實現(xiàn)與環(huán)保集約型社會的構建提供了可操作的經(jīng)驗。因此，企業(yè)與政府均應該注重人工智能技術的開發(fā)，在調(diào)動企業(yè)創(chuàng)新動力的基礎上，政府也應進行資金與政策方面的扶持，通過產(chǎn)權保護、稅收減免與智能技術研發(fā)專項資金的確立，為企業(yè)智能技術創(chuàng)新保駕護航。其次，應注重城市間的內(nèi)在差異，因城施策、因地制宜地實現(xiàn)人工智能與產(chǎn)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的良性循環(huán)。中國幅員遼闊的國土面積造成區(qū)域間資源稟賦、要素結構、產(chǎn)業(yè)基礎差異明顯，使得各城市在面對人工智能引發(fā)的產(chǎn)業(yè)革命時反應并不相同，因此尤其要注重以老工業(yè)基地為主的工業(yè)型城市的生態(tài)化問題，妥善處理發(fā)展與變革之間的矛盾，以產(chǎn)業(yè)政策引導來加快傳統(tǒng)工業(yè)的智能化變革與生態(tài)化轉(zhuǎn)型。最后，以持續(xù)的市場化改革為導向，最大化地激發(fā)人工智能效應的發(fā)揮。要想充分釋放人工智能這一技術紅利，破除區(qū)域間、行業(yè)間、產(chǎn)業(yè)間的制度性障礙就顯得尤為重要，因此應加快國內(nèi)統(tǒng)一大市場建設，通過頂層設計與基層探索相結合的方式優(yōu)化市場結構，以市場的有序競爭與資源的高效流通為智能技術發(fā)展與擴散提供支撐。

［責任編輯 求實］