人工智能應(yīng)用與制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新

〔關(guān)鍵詞〕 人工智能 綠色創(chuàng)新 成本節(jié)約 知識溢出 人力資本 工業(yè)機(jī)器人 綠色成果轉(zhuǎn)化 可持續(xù)發(fā)展

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－９１０Ｘ．２０２４．０９．００８

〔中圖分類號〕Ｆ４２４； Ｆ４９ 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕Ａ

引言

近年來， 中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了舉世矚目的成就， 但在高速增長的背后， 也伴隨著一些問題發(fā)生。如粗放型和要素推動型的發(fā)展模式導(dǎo)致環(huán)境惡化、能源消耗嚴(yán)重和自主創(chuàng)新不足。２０２４年國務(wù)院政府工作報告指出了“制定支持綠色低碳產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策” 和“大力發(fā)展綠色低碳經(jīng)濟(jì)”。如何找到有效促進(jìn)綠色發(fā)展， 解決環(huán)境生態(tài)和經(jīng)濟(jì)增長這兩者矛盾的根本舉措， 是當(dāng)前緊急又迫切的事項(xiàng)。企業(yè)作為社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量， 必須主動投身于綠色技術(shù)創(chuàng)新， 而制造業(yè)企業(yè)更是企業(yè)中的排頭兵， 需發(fā)揮引領(lǐng)作用， 亟須向集約化和綠色創(chuàng)新推動型逐步轉(zhuǎn)化。

人工智能作為一項(xiàng)重要的科技變革， 已經(jīng)成為引領(lǐng)技術(shù)革命、推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級優(yōu)化和新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的重要驅(qū)動力量。全球諸多國家， 如美國、歐盟成員國以及中國均將人工智能列入國家戰(zhàn)略部署。２０２４ 年國務(wù)院政府工作報告再次強(qiáng)調(diào)，要深化人工智能、大數(shù)據(jù)等研發(fā)應(yīng)用， 開展“人工智能＋” 行動。國際機(jī)器人聯(lián)合會發(fā)布的《２０２３ 世界機(jī)器人報告》顯示， ２０２２年中國工業(yè)機(jī)器人運(yùn)營存量首次突破１５０ 萬臺， 達(dá)到１５０.２萬臺， 較２０２１年增加２７.６ 萬臺，同比增長２２.５１％，如此高的增長率表明了中國工業(yè)正在向智能化、自動化和信息化發(fā)展。工業(yè)機(jī)器人作為人工智能技術(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)流程的主要載體， 能在多方面對制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新的關(guān)鍵因素產(chǎn)生影響。

人工智能應(yīng)用有助于成本節(jié)約， 緩解制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新資金不足。將智能機(jī)器投入制造業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)， 能顯著降低企業(yè)成本， 不僅體現(xiàn)在其對從事重復(fù)性、程序性工作的低技能勞動力的替代方面， 還體現(xiàn)在其對全周期可視化、自動化和智能化生產(chǎn)過程的管理方面［１，２］ ；另外， 人工智能還可以幫助企業(yè)綠色創(chuàng)新消除信息不對稱， 增加創(chuàng)意交流、碰撞與合作， 發(fā)現(xiàn)綠色研發(fā)領(lǐng)域間的關(guān)聯(lián)與交叉點(diǎn)， 進(jìn)而促使研發(fā)人員更快捷地獲取綠色創(chuàng)新的關(guān)鍵信息［３，４］ 。然而， 人工智能應(yīng)用將給制造業(yè)綠色創(chuàng)新帶來何種影響， 以及其作用機(jī)制是什么， 這些問題的答案尚不明晰， 導(dǎo)致難以給予實(shí)體經(jīng)濟(jì)具體的指導(dǎo)方向。

本文彌補(bǔ)了人工智能在微觀綠色創(chuàng)新領(lǐng)域的文獻(xiàn)不足?，F(xiàn)有文獻(xiàn)研究人工智能對綠色創(chuàng)新的影響， 主要從城市宏觀角度展開［５，６］ ， 并得出人工智能賦能綠色創(chuàng)新呈現(xiàn)非線性特征， 而本文著眼于微觀視角， 將人工智能應(yīng)用對綠色創(chuàng)新的影響從城市層面， 拓展到人工智能應(yīng)用與微觀企業(yè)綠色創(chuàng)新的關(guān)系層面， 有助于彌補(bǔ)人工智能在微觀企業(yè)綠色創(chuàng)新方面的不足； （２） 剖析了人工智能應(yīng)用提升制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新的作用機(jī)制?？紤]到人工智能在節(jié)約成本、知識溢出提升和人力資本提升方面具有重大潛力， 本文又從成本節(jié)約、知識溢出和人力資本３ 個渠道出發(fā)， 分析了成本節(jié)約、知識溢出和人力資本是否在人工智能應(yīng)用影響制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新的過程中發(fā)揮中介效應(yīng)。此外， 還檢驗(yàn)了人工智能對制造業(yè)綠色創(chuàng)新存在異質(zhì)性影響。為豐富研究結(jié)論， 進(jìn)一步從區(qū)域?qū)傩?、污染程度和財政激勵等角度?檢驗(yàn)了人工智能對制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新的異質(zhì)性影響。

１文獻(xiàn)回顧

既有文獻(xiàn)大多聚焦于對人工智能影響后果方面的研究， 如人工智能應(yīng)用對節(jié)能減排、綠色發(fā)展、綠色創(chuàng)新等的影響， 也得出了較為豐富的研究結(jié)論。

在節(jié)能減排方面， 工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用可實(shí)時監(jiān)測產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)的能源消耗和排污， 降低過度排污行為［７］ 。工業(yè)機(jī)器人投入可以實(shí)現(xiàn)清潔生產(chǎn)和節(jié)能減排的效果， 提高全要素生產(chǎn)率［８］ 。人工智能可以通過管理效率提升效應(yīng)、用工成本削減效應(yīng)和綠色創(chuàng)新效應(yīng)降低企業(yè)污染減排［９］ 。人工智能可以通過產(chǎn)業(yè)集聚外部知識溢出效應(yīng)來提升城市碳排放效率［１０］ 。

在綠色發(fā)展方面， 既有文獻(xiàn)認(rèn)為， 人工智能本質(zhì)上是一種技術(shù)進(jìn)步， 會提高企業(yè)生產(chǎn)的自動化水平和提升生產(chǎn)效率的行為， 進(jìn)而推動綠色發(fā)展效率提升。如周杰琦等［５］ 以ＥＢＭ 模型衡量城市綠色發(fā)展效率， 研究發(fā)現(xiàn)， 人工智能能夠顯著改善綠色發(fā)展效率， 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和高級化， 是其影響的重要機(jī)制路徑。工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用能夠通過技術(shù)進(jìn)步、能源優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)集聚渠道促進(jìn)區(qū)域綠色生態(tài)效率提升［１１］ 。人工智能應(yīng)用能夠通過技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)、勞動力替代效應(yīng)和減排投資效應(yīng)促進(jìn)城市綠色發(fā)展［１２］ 。

在綠色創(chuàng)新方面， 以工業(yè)機(jī)器人為代表的人工智能技術(shù)有助于綠色創(chuàng)新。王兵和王啟超［１３］ 認(rèn)為， 智能技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)， 可以提高生產(chǎn)過程的確定性， 減少風(fēng)險因素， 降低生產(chǎn)成本， 優(yōu)化生產(chǎn)效率， 釋放綠色創(chuàng)新潛力。工業(yè)機(jī)器人運(yùn)用能發(fā)揮人力資本效應(yīng)和內(nèi)部治理效應(yīng)， 進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新成果涌現(xiàn)［１４］ 。然而， 也有學(xué)者認(rèn)為人工智能應(yīng)用對綠色創(chuàng)新是非線性的。人工智能雖會直接賦能城市綠色創(chuàng)新， 但這種賦能效果具有邊際效應(yīng)遞增的非線性特征［５］ 。與此同時， 崔偉［６］ 也發(fā)現(xiàn)， 人工智能雖在短期內(nèi)， 可以通過優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整來促進(jìn)綠色創(chuàng)新， 但在長期， 這種賦能幅度將呈現(xiàn)下降趨勢。

由上述文獻(xiàn)可知， 雖然已有研究在人工智能對綠色減排的影響方面提供了較多有深刻的洞見，但大都基于宏觀城市視角而展開， 對于人工智能與制造業(yè)企業(yè)等微觀層面的綠色創(chuàng)新方向研究較少。與此同時， 也有研究從城市綠色創(chuàng)新出發(fā)，探討人工智能對城市綠色創(chuàng)新的影響， 得出的結(jié)論也千差萬別。鑒于此， 本文從微觀制造業(yè)視角出發(fā)， 研究人工智能應(yīng)用與制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新的關(guān)系， 不僅有助于彌補(bǔ)人工智能技術(shù)應(yīng)用在微觀企業(yè)綠色創(chuàng)新影響方面的文獻(xiàn)不足， 也能夠?yàn)橛行苿又袊圃欤?實(shí)現(xiàn)企業(yè)高質(zhì)量綠色發(fā)展提供有力的理論支持。

２理論分析和研究假設(shè)

２.１人工智能對制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新的直接影響

人工智能應(yīng)用具有技術(shù)偏向性特征， 能夠賦能制造業(yè)企業(yè)各項(xiàng)生產(chǎn)經(jīng)營活動， 進(jìn)而影響制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新。（１） 人工智能應(yīng)用能夠通過提高制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)效率實(shí)現(xiàn)綠色創(chuàng)新。制造業(yè)企業(yè)將智能設(shè)備投入生產(chǎn)各環(huán)節(jié)， 不僅能實(shí)現(xiàn)２４ 小時全周期可視化、自動化和智能化生產(chǎn)管理［１］ ， 還能通過減少低技能勞動力使用， 實(shí)現(xiàn)長時間程序性工作， 智能制造過程維護(hù)成本低和發(fā)生錯誤率低等， 提高生產(chǎn)效率［２］ ， 而生產(chǎn)率越高， 越有助于緩解融資約束， 進(jìn)而為綠色研發(fā)工藝創(chuàng)新提供資金支持； （２） 人工智能應(yīng)用還能夠通過消除研發(fā)人員的信息不對稱實(shí)現(xiàn)綠色創(chuàng)新。信息冗余會導(dǎo)致信息貶值， 信息稀缺將導(dǎo)致綠色創(chuàng)新動力不足。人工智能應(yīng)用不僅能打破信息收集和傳遞的時空限制， 實(shí)現(xiàn)綠色研發(fā)人員信息傳遞的及時性和準(zhǔn)確性， 彌補(bǔ)信息不對稱鴻溝， 而且能提升需求與供給間的信息匹配性， 有效減少橫向傳遞中的信息截流和縱向傳遞間的信息失真問題［１５］ 。而綠色研發(fā)人員的信息獲取效率越高， 越有助于促進(jìn)研發(fā)人員更快捷獲取綠色創(chuàng)新的關(guān)鍵信息［４］ ，進(jìn)而發(fā)起綠色工藝等創(chuàng)新； （３） 人工智能應(yīng)用還能通過提升競爭優(yōu)勢和決策優(yōu)化來實(shí)現(xiàn)綠色創(chuàng)新。工業(yè)機(jī)器人是產(chǎn)品創(chuàng)新的催化劑和內(nèi)生動力， 既能通過發(fā)揮內(nèi)部控制有效性為企業(yè)帶來競爭優(yōu)勢，促進(jìn)創(chuàng)新成果涌現(xiàn)［１６］ ， 也能通過拓展并優(yōu)化人類的信息處理能力， 提升決策質(zhì)量， 促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新。此外， 人工智能應(yīng)用還能夠通過成本節(jié)約、知識溢出和人力資本等渠道對制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新產(chǎn)生影響?；谝陨戏治?， 提出如下假設(shè)：Ｈ１： 人工智能應(yīng)用對制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新具有正向促進(jìn)作用。

２.２成本節(jié)約效應(yīng)影響渠道

企業(yè)在決定是否引進(jìn)工業(yè)機(jī)器人時， 會進(jìn)行科學(xué)決策分析。只有當(dāng)工業(yè)機(jī)器人替換人力的可變成本減少量大于企業(yè)引入工業(yè)機(jī)器人付出的固定成本， 企業(yè)才會選擇采納這一技術(shù)。工業(yè)機(jī)器人擅長執(zhí)行常規(guī)且同質(zhì)化高的機(jī)械性工作， 能夠全天候持續(xù)不間斷地運(yùn)行， 其精準(zhǔn)度比人力更高，犯錯的概率更小。Ｇｒａｅｔｚ 和Ｍｉｃｈａｅｌｓ［１７］ 研究發(fā)現(xiàn)，以工業(yè)機(jī)器人為代表的自動化技術(shù)能減少非固定要素投入， 提升生產(chǎn)過程中勞動生產(chǎn)率， 通過對可變要素的替代達(dá)到提升生產(chǎn)效率的目的。企業(yè)在引進(jìn)機(jī)器人后， 會優(yōu)化生產(chǎn)流程， 降低企業(yè)邊際成本， 從而逐漸減少對低端勞動力的雇傭， 直至最終實(shí)現(xiàn)對其的完全替代［１８，１９］ 。智能技術(shù)的普及使得企業(yè)可用更低成本獲得更高質(zhì)量的勞動力，通過數(shù)據(jù)共享與組織柔性化提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率［２０］ 。以上分析表明， 人工智能應(yīng)用能帶來成本節(jié)約， 而成本下降后， 在其他條件保持不變情形下， 企業(yè)利潤將得到提升， 從而擁有更多的留存收益用于綠色創(chuàng)新。換句話說， 通過將工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用于生產(chǎn)中替代部分勞動力， 制造業(yè)企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)對生產(chǎn)成本的調(diào)整， 進(jìn)而有效影響并引導(dǎo)其綠色創(chuàng)新行為， 從而達(dá)到提升綠色競爭力的目的。如歐美國家企業(yè)會通過海外直接投資、建立工廠和國際合作等方式， 從生產(chǎn)成本較低的發(fā)展中國家進(jìn)口產(chǎn)品， 從而將減少支出的費(fèi)用聚焦于綠色產(chǎn)品工藝改進(jìn)等更具價值創(chuàng)造的活動上［２１］ 。綜上所述， 制造業(yè)企業(yè)引入工業(yè)機(jī)器人， 會產(chǎn)生成本節(jié)約效應(yīng)， 促進(jìn)企業(yè)提升生產(chǎn)率， 實(shí)現(xiàn)降本增效， 進(jìn)而企業(yè)有更高水平的盈余資金投入綠色研發(fā)活動中?；谝陨戏治?， 提出如下假設(shè)：

Ｈ２：人工智能應(yīng)用可以通過成本節(jié)約效應(yīng)提升來促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新。

２.３知識溢出效應(yīng)影響渠道

工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用能夠刺激企業(yè)對新知識產(chǎn)生需求， 同時還可以協(xié)助企業(yè)對既有知識進(jìn)行系統(tǒng)化分類， 從而加速高質(zhì)量信息的傳遞， 進(jìn)而豐富企業(yè)的知識庫［２２］ 。此外， 這種技術(shù)還有助于企業(yè)整合內(nèi)外部知識， 提升產(chǎn)品開發(fā)效率、生產(chǎn)效率， 并通過技術(shù)溢出效應(yīng)顯著推動企業(yè)創(chuàng)新能力的提升［２３］ 。盡管有少數(shù)學(xué)者認(rèn)為， 新技術(shù)引入所帶來的溢出效應(yīng)， 可能對企業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)生負(fù)向影響， 因?yàn)閯?chuàng)新可能無法為企業(yè)帶來足夠的研發(fā)投入回報， 進(jìn)而抑制企業(yè)創(chuàng)新行為， 但大部分學(xué)者卻認(rèn)為， 知識溢出效應(yīng)將對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生促進(jìn)作用， 能夠助力企業(yè)獲取外部前沿技術(shù)、提升市場化效率、吸納創(chuàng)新資源和提高創(chuàng)新能力［２４］ 。具體而言， 新技術(shù)的引入或跨部門間的知識交流不僅能夠激發(fā)企業(yè)投入更多綠色研發(fā)資金， 催生新技術(shù)的誕生， 還進(jìn)一步提升了企業(yè)吸收和利用綠色新技術(shù)的能力。這表明積極吸收外部知識成果，通過知識溢出效應(yīng)提高綠色創(chuàng)新能力是一國或一地區(qū)創(chuàng)新能力提升的重要機(jī)制［２５］ 。與此同時， 人工智能技術(shù)作為一種新型自動化通用技術(shù)， 正在深刻重塑研發(fā)過程和創(chuàng)新活動。采用了工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)， 可以輻射帶動同行業(yè)其他企業(yè)引入工業(yè)機(jī)器人， 從而對制造業(yè)企業(yè)的綠色創(chuàng)新產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響?；谝陨戏治?， 提出如下假說：

Ｈ３：人工智能應(yīng)用可以通過知識溢出效應(yīng)提升來促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新。

２.４人力資本效應(yīng)影響渠道

人力與技術(shù)面對不同任務(wù)時， 各有其優(yōu)勢所在。當(dāng)企業(yè)采用人工智能技術(shù)來執(zhí)行日常工作中那些簡單且重復(fù)的任務(wù)， 這一舉措將不僅導(dǎo)致部分勞動力會被這些設(shè)備所替代， 即人工智能的勞動力替代效應(yīng)， 而且還將導(dǎo)致部分低技能勞動力被高技能勞動力替代［２６］ 。與此同時， 自動化人工智能的廣泛應(yīng)用也催生了新的工作任務(wù)與崗位， 從而實(shí)現(xiàn)了對勞動力的互補(bǔ)。通過這種方式， 企業(yè)得以在減少勞動力要素投入的同時， 保持相同或者更多的產(chǎn)品生產(chǎn)量。此外， 工業(yè)機(jī)器人的廣泛應(yīng)用也催生了對新一批勞動力的需求， 特別是與自動化技術(shù)相適應(yīng)的高技能勞動力崗位， 如管理人員、研發(fā)人員和機(jī)器人工程師， 從而推動了勞動力市場的結(jié)構(gòu)升級［２７］ 。高技能勞動力作為一種關(guān)鍵的人力資本和創(chuàng)新要素， 顯著地影響著企業(yè)的創(chuàng)新能力［１４］ 。相較于普通勞動力， 高技能勞動力具備更為深厚的知識儲備和卓越的學(xué)習(xí)應(yīng)用能力， 他們能夠更好地運(yùn)用技術(shù)， 進(jìn)而推動企業(yè)綠色創(chuàng)新水平的提升［２８］ 。高技能人才擁有出色的學(xué)習(xí)和問題解決能力， 能迅速掌握新知識并運(yùn)用行業(yè)前沿技術(shù)， 他們不僅能夠借助工業(yè)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)互補(bǔ)式創(chuàng)新， 更能進(jìn)行原創(chuàng)性的創(chuàng)新活動， 為企業(yè)進(jìn)行綠色創(chuàng)新提供堅實(shí)的智力支撐， 進(jìn)而推動綠色創(chuàng)新技術(shù)的廣泛傳播與應(yīng)用［２９］ ?；谝陨戏治觯?提出如下假說：

Ｈ４：人工智能應(yīng)用可以通過人力資本效應(yīng)提升來促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新。

３實(shí)證分析

３.１數(shù)據(jù)來源

本文以２００８～２０２１年為數(shù)據(jù)樣本， 這是因?yàn)楫?dāng)前國際機(jī)器人聯(lián)合會（ＩＦＲ）公布的中國工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)只更新到２０２１年。此外，數(shù)據(jù)還做了以下處理：（１） 剔除有數(shù)據(jù)缺失值的樣本； （２） 剔除ＳＴ、?ＳＴ 和退市公司；（３）對所有連續(xù)變量進(jìn)行了１％的溫莎縮尾技術(shù)處理。經(jīng)過上述處理后，最后得到１５６２５個觀測值。

其中， Ｇｒｅｅｎ 表示制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新?？紤]到外觀設(shè)計專利主要專注于產(chǎn)品外觀設(shè)計， 在制造業(yè)生產(chǎn)過程中應(yīng)用較有限。參考先前文獻(xiàn)的做法， 不采用外觀設(shè)計專利相關(guān)的數(shù)據(jù)， 而是以企業(yè)綠色發(fā)明專利、實(shí)用新型專利申請數(shù)量之和加一后取對數(shù)作為制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新的衡量指標(biāo)［１８］ 。

ＡＩ表示人工智能應(yīng)用?？紤]到以行業(yè)新裝機(jī)器人數(shù)量的對數(shù)來衡量人工智能發(fā)展水平［９］ ， 可能面臨較大的異方差問題， 如不同制造業(yè)企業(yè)員工規(guī)模存在較大差異性。為消除員工規(guī)模導(dǎo)致的異方差問題， 本文使用微觀層面的人工智能滲透度作為人工智能應(yīng)用代理變量［２４］ 。微觀層面的人工智能應(yīng)用測算具體如下：

①將ＩＦＲ提供的中國行業(yè)層面的機(jī)器人存量數(shù)據(jù)與《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》進(jìn)行匹配， 得到我國１２個行業(yè)的工業(yè)機(jī)器人存量。

②測算中國制造業(yè)中各行業(yè)工業(yè)機(jī)器人滲透度， 具體公式如下：

其中，Ｉｎｔｅｒｍ 為中介變量， 分別為成本節(jié)約（Ｃｏｓｔ）、知識溢出（ＲＤ）和人力資本（Ｌａｂｏｒ）效應(yīng)?？紤]到管理費(fèi)用率主要是衡量代理成本， 因而本文借鑒先前研究的做法， 使用銷售費(fèi)用率（銷售費(fèi)用／ 主營業(yè)務(wù)收入）作為成本節(jié)約效應(yīng)的表征［３０］ 。參考既有文獻(xiàn)的研究， 選用研發(fā)人員數(shù)量作為知識溢出效應(yīng)的表征， 因?yàn)檠邪l(fā)人員數(shù)量在一定程度上反映了企業(yè)的研發(fā)強(qiáng)度， 即知識溢出效應(yīng)水平［３］ 。參考黃先海等［２６］ 的做法， 選用企業(yè)本科以上學(xué)歷員工的自然對數(shù)作為人力資本效應(yīng)的代理變量。β和θ 為待估計系數(shù)。其余變量解釋同上。

４實(shí)證結(jié)果分析

４.１基準(zhǔn)回歸

表４匯報了人工智能應(yīng)用對企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響程度。在沒有加入控制變量、僅控制行業(yè)、個體和年度效應(yīng)時， 人工智能應(yīng)用的回歸系數(shù)為０.０５２９，并在１％的水平上顯著， 初步表明人工智能應(yīng)用對企業(yè)綠色創(chuàng)新存在顯著影響。當(dāng)加入控制變量， 且控制行業(yè)、企業(yè)、年度固定效應(yīng)時， 人工智能應(yīng)用對企業(yè)綠色創(chuàng)新的回歸系數(shù)為０.０４１５， 并在１％的水平上顯著， 表明企業(yè)人工智能水平使用越高， 越有助于企業(yè)發(fā)起綠色創(chuàng)新。

４.２穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為說明研究結(jié)論具有穩(wěn)健性， 本文做了如下幾種穩(wěn)健性檢驗(yàn)： （１） 內(nèi)生性檢驗(yàn)。參照先前文獻(xiàn)的做法， 采用美國同時期同行業(yè)的工業(yè)機(jī)器人存量作為人工智能的工具變量做內(nèi)生性檢驗(yàn)； （２）更換被解釋變量。將被解釋變量企業(yè)綠色專利申請總量替換為企業(yè)綠色專利的發(fā)明專利申請量后進(jìn)行回歸； （３） 更換樣本期間。由于２００８年發(fā)生了國際金融危機(jī)， 金融危機(jī)對于經(jīng)濟(jì)的影響存在滯后效果， 故剔除金融危機(jī)后兩年２００９～２０１０年和新冠肺炎疫情發(fā)生年２０２０～２０２１年的數(shù)據(jù)； （４）剔除汽車制造業(yè)的影響。汽車制造業(yè)作為中國工業(yè)機(jī)器人使用最密集的行業(yè)， 使用占比在樣本期內(nèi)一直都較高， 如果工業(yè)機(jī)器人的使用對于該行業(yè)有較強(qiáng)的綠色創(chuàng)新提升作用， 但對其他行業(yè)不顯著， 則本文的研究結(jié)果不具有說服力， 故剔除該行業(yè)數(shù)據(jù)， 對其余行業(yè)樣本進(jìn)行處理。以上結(jié)果再次表明， 核心結(jié)論“人工智能技術(shù)應(yīng)用促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行綠色創(chuàng)新” 并無任何改變。

４.３作用機(jī)制分析

表２ 匯報了本文的中介效應(yīng)回歸結(jié)果， 其中，表２ 列（１）、（２） 為成本節(jié)約效應(yīng)的回歸結(jié)果；列（３）、（４） 為知識溢出效應(yīng)的回歸結(jié)果； 列（５）、（６） 為人力資本效應(yīng)的回歸結(jié)果。

由表２列（１） 結(jié)果可知， 人工智能對銷售費(fèi)用率的系數(shù)在１％水平下顯著為負(fù)， 表明人工智能應(yīng)用能夠降低銷售費(fèi)用率， 實(shí)現(xiàn)成本節(jié)約效應(yīng)，從而讓其有更多閑置資金用于綠色工藝等技術(shù)創(chuàng)新。進(jìn)一步觀察表２列（２） 所示， 銷售費(fèi)用率對制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新顯著負(fù)相關(guān)， 表明企業(yè)銷售費(fèi)用率越高， 企業(yè)發(fā)起綠色創(chuàng)新的可能性越低。而由人工智能對制造業(yè)綠色創(chuàng)新的系數(shù)顯著為正，表明成本節(jié)約效應(yīng)在人工智能促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新水平的過程中發(fā)揮著部分中介效應(yīng)。綜上表明， 人工智能應(yīng)用會通過降低企業(yè)成本促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行綠色創(chuàng)新。

由表２列（３） 結(jié)果可知， 人工智能對研發(fā)人員數(shù)量的系數(shù)在１％水平下顯著為正， 表明人工智能應(yīng)用能夠提升企業(yè)研發(fā)人員數(shù)量， 實(shí)現(xiàn)知識溢出效應(yīng)， 從而讓更多員工參與綠色工藝等技術(shù)創(chuàng)新。進(jìn)一步觀察表２列（４） 所示， 研發(fā)人員數(shù)量對制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新顯著正相關(guān)， 表明企業(yè)研發(fā)人員數(shù)量越多， 越有助于企業(yè)發(fā)起綠色創(chuàng)新。而由人工智能對制造業(yè)綠色創(chuàng)新的系數(shù)顯著為正， 表明知識溢出效應(yīng)在人工智能促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新水平的過程中發(fā)揮著部分中介效應(yīng)。綜上表明， 人工智能技術(shù)應(yīng)用會通過知識溢出效應(yīng)， 促進(jìn)企業(yè)聘用更多研發(fā)人員， 從而在企業(yè)研發(fā)活動中轉(zhuǎn)化為綠色創(chuàng)新成果。

由表２列（５） 結(jié)果可知， 人工智能對人力資本效應(yīng)的系數(shù)在１％水平下顯著為正， 表明人工智能應(yīng)用能夠提升企業(yè)本科以上學(xué)歷的人數(shù)， 實(shí)現(xiàn)人力資本效應(yīng)， 從而讓更多高素質(zhì)的員工參與到綠色工藝等技術(shù)創(chuàng)新。進(jìn)一步觀察表２列（６） 所示， 人力資本效應(yīng)對制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新顯著正相關(guān)， 表明企業(yè)高素質(zhì)的人才數(shù)量越多， 越有助于企業(yè)發(fā)起綠色工藝創(chuàng)新。而由人工智能對制造業(yè)綠色創(chuàng)新的系數(shù)顯著為正， 表明人力資本效應(yīng)在人工智能促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新水平的過程中發(fā)揮著部分中介效應(yīng)。綜上表明， 人工智能技術(shù)應(yīng)用會通過人力資本效應(yīng)， 促進(jìn)企業(yè)擁有更多高素質(zhì)人才， 從而發(fā)起更多的綠色創(chuàng)新。

５異質(zhì)性分析

不同地區(qū)對創(chuàng)新的鼓勵政策和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平大相徑庭， 企業(yè)綠色創(chuàng)新受到的影響程度可能也會有所差異。參照全國人大六屆四次會議的區(qū)域劃分， 將區(qū)域劃分為東、中和西部３ 個部分， 結(jié)果見表３ 列（１） ～（３）。由結(jié)果可知， 東、中部地區(qū)的人工智能應(yīng)用系數(shù)在１％水平下顯著， 表明人工智能應(yīng)用能夠顯著促進(jìn)東、中部地區(qū)制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新。一種可能的解釋是， 東、中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度和工業(yè)總產(chǎn)值相較于西部地區(qū)更高，發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)更具有資本要素的比較優(yōu)勢，因而人工智能技術(shù)應(yīng)用對于東、中部地區(qū)的綠色創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)最強(qiáng)。

企業(yè)綠色創(chuàng)新水平受所在行業(yè)影響很大， 不同行業(yè)類別的制造業(yè)， 其碳排放強(qiáng)度和能源利用效率不同。為此， 參考潘愛玲等［３１］ 的研究， 將制造業(yè)中行業(yè)代碼為Ｃ１７、Ｃ１９、Ｃ２２、Ｃ２５、Ｃ２６、Ｃ２８、Ｃ２９、Ｃ３０、Ｃ３１、Ｃ３２ 的公司設(shè)定為重污染企業(yè)，其余為非重污染企業(yè)， 結(jié)果見表３ 列（４）、（５）。由結(jié)果可知， 人工智能應(yīng)用在非重污染企業(yè)中的系數(shù)在１％水平下顯著為正， 表明人工智能對企業(yè)綠色創(chuàng)新的助推作用主要體現(xiàn)在非重污染企業(yè)中?？赡艿慕忉屖牵?重污染企業(yè)的碳排放強(qiáng)度高， 生產(chǎn)活動對于環(huán)境的影響更大， 存在環(huán)境特殊性， 人工智能應(yīng)用不能改變這些企業(yè)的重污染屬性， 因此對于企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響受限。

考慮到制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行綠色創(chuàng)新活動與企業(yè)受到的外部財政激勵相關(guān)， 融資難、融資貴問題會在一定程度上影響企業(yè)進(jìn)行綠色創(chuàng)新的意愿。采用科技專項(xiàng)、新產(chǎn)品開發(fā)、技術(shù)改造和研發(fā)項(xiàng)目等政府創(chuàng)新補(bǔ)助之和作為財政激勵的代理變量［３２］，并以其中位數(shù)， 劃分為高財政激勵和低財政激勵兩組， 結(jié)果為表３ 列（６）、（７）所示。由結(jié)果可知， 人工智能對企業(yè)綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用僅在低財政激勵組顯著， 而在高財政激勵組不顯著。可能的原因是， 較高的財政激勵可能招致具有機(jī)會主義傾向的管理層更加嚴(yán)重的代理問題， 使得企業(yè)產(chǎn)生策略性創(chuàng)新行為， 導(dǎo)致資源錯配和市場失靈現(xiàn)象， 最終無法形成實(shí)質(zhì)性的綠色創(chuàng)新水平提升效應(yīng)。

６結(jié)論和政策建議

當(dāng)前， 人工智能技術(shù)融通于生產(chǎn)、管理等制造活動的各個運(yùn)營環(huán)節(jié)， 這對制造業(yè)企業(yè)的綠色創(chuàng)新具有重大影響。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)， 人工智能應(yīng)用對制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新存在顯著的正向關(guān)系。作用機(jī)制表明， 人工智能應(yīng)用通過成本節(jié)約、知識溢出和人力資本效應(yīng)等途徑促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新。異質(zhì)性分析表明， 人工智能應(yīng)用對制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用在東、中部地區(qū)、非重污染和低財政激勵企業(yè)組表現(xiàn)的更加明顯。基于以上結(jié)論， 提出如下幾點(diǎn)建議：

政府方面， 既要加強(qiáng)人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)理論研究和關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)， 促進(jìn)人工智能技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用， 也要重視對人工智能技術(shù)的持續(xù)投入， 強(qiáng)化企業(yè)、學(xué)界和研發(fā)機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新合力， 提升高技能人才的知識水平和技能， 促進(jìn)原發(fā)性創(chuàng)新， 充分發(fā)揮人才對制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用。與此同時， 還要合理設(shè)置補(bǔ)貼政策， 提高政策實(shí)施的透明度， 優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境， 加強(qiáng)對知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)， 深化科技體制改革， 給科研人員提供良好的研究環(huán)境， 從而增強(qiáng)科技創(chuàng)新活力。

企業(yè)方面， 既要注重對新知識、新技術(shù)的吸收利用， 提升人力資本水平， 優(yōu)化勞動力結(jié)構(gòu)， 引進(jìn)高水平人才， 快速掌握前沿知識技術(shù)， 進(jìn)而在更高水平上實(shí)現(xiàn)綠色成果轉(zhuǎn)化和創(chuàng)新產(chǎn)出， 也要認(rèn)識到提高綠色創(chuàng)新水平對其可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略重要性， 從長遠(yuǎn)利益出發(fā)， 將綠色發(fā)展理念融入綠色工藝創(chuàng)新和綠色產(chǎn)品創(chuàng)新中， 不斷改善生產(chǎn)流程且提高產(chǎn)品質(zhì)量。與此同時， 還須將環(huán)境責(zé)任履行、綠色創(chuàng)新納入企業(yè)文化中， 順應(yīng)國家新時代下的綠色發(fā)展理念， 建立良好的企業(yè)形象和聲譽(yù)， 進(jìn)而增加社會相關(guān)利益主體的信任感。