人工智能嵌入促進(jìn)貿(mào)易隱含碳減排

關(guān)鍵詞 貿(mào)易隱含碳減排；人工智能嵌入；產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)智化；高碳行業(yè)企業(yè)

在全球氣候變化與國(guó)際貿(mào)易深度融合的背景下，貿(mào)易隱含碳減排已成為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)和推進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵所在。作為碳排放大國(guó)，中國(guó)在推進(jìn)外貿(mào)領(lǐng)域“碳達(dá)峰、碳中和”的過(guò)程中面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，尤其是在高碳行業(yè)中，如何通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)鏈升級(jí)實(shí)現(xiàn)隱含碳減排，成為理論與實(shí)踐中亟待解決的重大問(wèn)題。在此背景下，人工智能作為新一輪科技革命的核心驅(qū)動(dòng)力量，以其在生產(chǎn)要素重構(gòu)、資源配置優(yōu)化和能源效率提升等方面的突出優(yōu)勢(shì)，為破解產(chǎn)業(yè)碳鎖定難題提供了重要契機(jī)。人工智能嵌入通過(guò)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)智化轉(zhuǎn)型，貫穿生產(chǎn)制造、資源配置和能源利用等全鏈條環(huán)節(jié)，能夠顯著提升產(chǎn)業(yè)鏈的綠色化、智能化水平，為實(shí)現(xiàn)貿(mào)易隱含碳減排目標(biāo)提供了全新路徑［1］。然而，現(xiàn)有研究對(duì)人工智能嵌入與貿(mào)易隱含碳減排的內(nèi)在機(jī)制及其微觀(guān)效應(yīng)的探討尚顯不足。從理論層面看，已有研究主要集中于人工智能在宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)升級(jí)及碳排放強(qiáng)度等領(lǐng)域的影響［2］，探討了其在推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步與能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型中的作用［3］。學(xué)者們從價(jià)值鏈視角分析了技術(shù)革新對(duì)貿(mào)易隱含碳排放的影響機(jī)制，提出技術(shù)升級(jí)與能源效率提升是實(shí)現(xiàn)貿(mào)易隱含碳減排的關(guān)鍵路徑［4］。然而，這些研究多停留在宏觀(guān)層面，缺乏對(duì)企業(yè)微觀(guān)行為的分析。同時(shí)，關(guān)于人工智能嵌入能否通過(guò)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)智化實(shí)現(xiàn)碳減排的具體路徑，仍缺乏系統(tǒng)的理論框架與實(shí)證支持。從實(shí)踐層面看，隨著中國(guó)高碳行業(yè)企業(yè)加快智能化轉(zhuǎn)型，人工智能嵌入對(duì)生產(chǎn)效率提升、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化及綠色技術(shù)創(chuàng)新的賦能作用逐步顯現(xiàn)，但其作用仍存在顯著的區(qū)域、行業(yè)及企業(yè)異質(zhì)性特征。特別在技術(shù)導(dǎo)入初期，人工智能嵌入可能因高投入與技術(shù)擴(kuò)散滯后而面臨較大的實(shí)施成本和減排效率低下的問(wèn)題。如何科學(xué)評(píng)估人工智能嵌入對(duì)貿(mào)易隱含碳減排的作用效應(yīng)及其機(jī)制，仍有待進(jìn)一步探究?；诖?，從人工智能嵌入推動(dòng)高碳行業(yè)企業(yè)貿(mào)易隱含碳減排的視角出發(fā)，系統(tǒng)構(gòu)建包含行業(yè)、企業(yè)和時(shí)間維度的分析框架，創(chuàng)新性地將產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)智化分解為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、智能制造融合與能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型3個(gè)維度，全面分析人工智能嵌入的減排作用機(jī)制及其異質(zhì)性效應(yīng)。研究不僅填補(bǔ)了人工智能嵌入與貿(mào)易隱含碳減排之間微觀(guān)效應(yīng)研究的空白，還通過(guò)系統(tǒng)的理論分析與實(shí)證檢驗(yàn)，揭示了人工智能嵌入對(duì)高碳行業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型與數(shù)智化升級(jí)的內(nèi)在邏輯，為“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)提供理論支撐與實(shí)踐依據(jù)。

1 文獻(xiàn)綜述

人工智能嵌入正在推動(dòng)關(guān)鍵核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈實(shí)現(xiàn)“智能制造+綠色轉(zhuǎn)型”，加速產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新集群“脫碳”進(jìn)程，推進(jìn)貿(mào)易隱含碳減排。然而，中國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)自主可控程度不足，全球價(jià)值鏈嵌入位置有待提升，貿(mào)易“碳壁壘”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈節(jié)能減排和優(yōu)化升級(jí)的“鉗制”效應(yīng)凸顯，引致貿(mào)易隱含碳排放居高不下。故而，實(shí)現(xiàn)貿(mào)易“雙碳”目標(biāo)任重而道遠(yuǎn)。學(xué)者們圍繞相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行了以下4個(gè)方面的研究。

一是人工智能嵌入促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈智能制造融合。面對(duì)中國(guó)關(guān)鍵核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新質(zhì)量不足、結(jié)構(gòu)粗獷擴(kuò)張的挑戰(zhàn)［5］，亟須注入技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)能，以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)智能化、綠色化轉(zhuǎn)型［6］。人工智能嵌入通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別等技術(shù)，整合數(shù)據(jù)要素，引導(dǎo)生產(chǎn)要素“靶向嵌入”，加快優(yōu)質(zhì)產(chǎn)能“智能運(yùn)轉(zhuǎn)”［7］，賦能傳統(tǒng)生產(chǎn)向柔性制造轉(zhuǎn)變［8］，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈智能制造融合，布局未來(lái)產(chǎn)業(yè)［9］。二是產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)智化推進(jìn)貿(mào)易降碳增效。面對(duì)國(guó)際貿(mào)易“碳壁壘”問(wèn)題［10］，以數(shù)據(jù)要素為紐帶推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)現(xiàn)貿(mào)易降碳增效［11］成為新時(shí)代要求。學(xué)者們開(kāi)始關(guān)注貿(mào)易降碳增效［12］，指出關(guān)鍵核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈通過(guò)“數(shù)字化+智能化”的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，優(yōu)化能源調(diào)度，促進(jìn)貿(mào)易節(jié)能減碳［13］。產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)智化提升貿(mào)易進(jìn)出口數(shù)智化、便利化與網(wǎng)絡(luò)化水平，引領(lǐng)數(shù)據(jù)要素跨境配置優(yōu)化，推進(jìn)貿(mào)易降碳增效［14］。三是人工智能嵌入引領(lǐng)貿(mào)易零碳變革。人工智能嵌入加速新技術(shù)融合應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)貿(mào)易隱含碳的吸收、轉(zhuǎn)移與轉(zhuǎn)化，引領(lǐng)貿(mào)易零碳變革［15］，貫穿技術(shù)創(chuàng)新、生產(chǎn)制造、產(chǎn)銷(xiāo)對(duì)接等環(huán)節(jié)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)等綠色低碳轉(zhuǎn)型［16］，衍生新業(yè)態(tài)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展同頻共振［17］。人工智能嵌入發(fā)揮數(shù)據(jù)要素“融合劑”作用，突破國(guó)際貿(mào)易“碳壁壘”，構(gòu)建綠色低碳循環(huán)經(jīng)濟(jì)體系［18］，引領(lǐng)貿(mào)易零碳變革。四是數(shù)字孿生推進(jìn)貿(mào)易隱含碳減排。貿(mào)易隱含碳減排是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)體系低碳轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵［19］，數(shù)字孿生成為推進(jìn)貿(mào)易隱含碳減排的重中之重［20］。學(xué)者們指出，數(shù)字孿生通過(guò)CAD模型對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行分析預(yù)測(cè)［21］，促進(jìn)“鏈主”企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)“數(shù)字減碳”。數(shù)字孿生降低預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合誤差，引領(lǐng)數(shù)智貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)自治與資源共享［22］，催生綠色低碳新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)，推進(jìn)貿(mào)易隱含碳減排。

現(xiàn)有文獻(xiàn)為人工智能嵌入、產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)智化與貿(mào)易隱含碳減排的研究提供了重要啟示，但仍存在以下不足。一是研究視角局限于宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)層面，缺乏對(duì)企業(yè)微觀(guān)行為的深入探討，尤其是人工智能嵌入如何通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)智化路徑實(shí)現(xiàn)碳減排的具體機(jī)制尚待揭示。二是研究方法多采用靜態(tài)分析，未能充分捕捉人工智能嵌入與產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)智化的動(dòng)態(tài)交互關(guān)系，無(wú)法深入揭示其對(duì)碳減排的非線(xiàn)性影響特征。三是研究對(duì)象集中于發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體或特定行業(yè)，忽視了中國(guó)高碳行業(yè)企業(yè)在“雙碳”目標(biāo)背景下的獨(dú)特特征及其對(duì)全球碳減排的實(shí)踐借鑒價(jià)值?；谏鲜霾蛔悖狙芯繌囊韵?個(gè)方面進(jìn)行邊際拓展：一是創(chuàng)新研究視角。構(gòu)建包含行業(yè)、企業(yè)與時(shí)間三維度的分析框架，探討人工智能嵌入對(duì)貿(mào)易隱含碳減排的微觀(guān)作用機(jī)制，彌補(bǔ)現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)企業(yè)行為研究的空白。二是優(yōu)化研究方法。綜合運(yùn)用計(jì)量模型、工具變量法與門(mén)檻效應(yīng)模型，系統(tǒng)揭示人工智能嵌入的動(dòng)態(tài)非線(xiàn)性影響及其在不同階段的減排效應(yīng)，豐富現(xiàn)有研究的分析維度。三是聚焦中國(guó)高碳行業(yè)。結(jié)合2008—2023年滬深A(yù)股上市公司中的高碳行業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，深入探討人工智能嵌入在區(qū)域、所有制及規(guī)模異質(zhì)性下的表現(xiàn)特征，為“雙碳”目標(biāo)下的綠色轉(zhuǎn)型提供中國(guó)方案。本研究開(kāi)拓了人工智能嵌入與貿(mào)易隱含碳減排關(guān)系的學(xué)術(shù)視野，從實(shí)踐層面揭示了高碳行業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)智化與綠色發(fā)展的政策啟示。

2 理論分析與研究假說(shuō)

黨的二十大報(bào)告指出，深入推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，加快發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型，引領(lǐng)綠色低碳產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。人工智能嵌入引導(dǎo)“鏈主”企業(yè)應(yīng)用高密度數(shù)據(jù)要素，推動(dòng)高端顛覆性技術(shù)創(chuàng)新，引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)綠色能源轉(zhuǎn)型，賦能貿(mào)易隱含碳減排。因此，將產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)智化分為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新［23］、智能制造融合［24］與能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型［25］3個(gè)方面，探究人工智能嵌入推動(dòng)貿(mào)易隱含碳減排的理論機(jī)制。

2. 1 貿(mào)易隱含碳減排的內(nèi)生決定因素分析

參考現(xiàn)有研究［26-27］，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈碳減排內(nèi)生因素分析模型，該模型包括產(chǎn)業(yè)鏈生產(chǎn)中所使用的核心要素，引入數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、智能制造融合與能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型3個(gè)關(guān)鍵變量，以及生產(chǎn)鏈條上下游交互過(guò)程中的能源消耗情況，進(jìn)而探究貿(mào)易碳排放的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)因素。

2. 1. 1 產(chǎn)業(yè)鏈下游

假定產(chǎn)業(yè)鏈下游在生產(chǎn)過(guò)程中使用常規(guī)要素（勞動(dòng)和資本）進(jìn)行生產(chǎn)，并通過(guò)數(shù)據(jù)要素投入和數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新提升生產(chǎn)效率，產(chǎn)業(yè)鏈下游中間品生產(chǎn)函數(shù)如下：

式中：t 表示年份，α 和β 分別表示生產(chǎn)中勞動(dòng)和資本的投入比例，Q 表示最終品輸出量，L 表示勞動(dòng)力數(shù)量，K表示下游生產(chǎn)投入資本量，A、D 和Y 分別表示產(chǎn)業(yè)鏈下游數(shù)字技術(shù)利用率、全產(chǎn)業(yè)鏈中數(shù)據(jù)要素投入量和產(chǎn)業(yè)鏈下游各個(gè)環(huán)節(jié)中間品投入量。進(jìn)一步地，可得產(chǎn)業(yè)鏈碳排放函數(shù)，如下所示：

式中：C 表示全產(chǎn)業(yè)鏈碳排放量，ψ 表示產(chǎn)業(yè)鏈能源結(jié)構(gòu)水平，與生產(chǎn)過(guò)程中碳投入占比呈反向變動(dòng)關(guān)系；A?Y ? 表示產(chǎn)業(yè)鏈生產(chǎn)過(guò)程中的能源消耗總量，A 表示產(chǎn)業(yè)鏈中間品上下游轉(zhuǎn)化率，? lt; 0；Y 表示產(chǎn)業(yè)鏈上下游交互的中間品投入量，0 lt; ? lt; 1。由產(chǎn)業(yè)鏈整體生產(chǎn)效益最大化，計(jì)算得到后續(xù)推導(dǎo)結(jié)果：

根據(jù)上述推導(dǎo)，假設(shè)中間品智能制造過(guò)程中投入勞動(dòng)力和資本，即產(chǎn)業(yè)鏈上下游交互產(chǎn)生的1單位中間品需要投入勞動(dòng)力和資本各1單位（兩者價(jià)格之和為ω）。產(chǎn)業(yè)鏈上游中間品生產(chǎn)效益函數(shù)如下：

由于產(chǎn)業(yè)鏈中間品交易市場(chǎng)為完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)，上下游中間品成本和價(jià)格統(tǒng)一，將式（6）代入式（3）中得到產(chǎn)業(yè)鏈整體中間品價(jià)格Pt = ω （1 - α - β ）-1，并將Pt 代入式（4）中得到產(chǎn)能輸出所需中間品數(shù)量，結(jié)合式（1）得到產(chǎn)業(yè)鏈整體最終品產(chǎn)量：

產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)利用完全競(jìng)爭(zhēng)的中間品交易市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)要素精準(zhǔn)投放和優(yōu)質(zhì)產(chǎn)能高效流通。據(jù)此，通過(guò)對(duì)中間品和最終品產(chǎn)值做差，推導(dǎo)出最終品貿(mào)易增加值（Vt）的表達(dá)式：

2. 1. 3 均衡狀態(tài)下的貿(mào)易隱含碳排放

通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈上下游產(chǎn)能交互的模型推導(dǎo)，可知在均衡狀態(tài)下，利用數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、智能制造融合與能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型效能最大化得到產(chǎn)業(yè)鏈整體的碳排放函數(shù)：

H1：人工智能嵌入推動(dòng)了貿(mào)易隱含碳減排。

2. 2 人工智能嵌入推動(dòng)貿(mào)易隱含碳減排的作用機(jī)制分析

基于前述內(nèi)生要素分析框架，從產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、智能制造融合與能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型3個(gè)維度深入探究人工智能嵌入促進(jìn)貿(mào)易隱含碳減排的作用機(jī)制。

2. 2. 1 產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新

人工智能嵌入利用數(shù)字孿生和大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化生產(chǎn)流程，通過(guò)賦能關(guān)鍵要素融合滲透，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，提升高精度數(shù)據(jù)要素配置效率，減少產(chǎn)業(yè)鏈生產(chǎn)能耗和碳排放，重塑高附加值產(chǎn)品生產(chǎn)體系，引領(lǐng)優(yōu)質(zhì)產(chǎn)能定向集聚、靶向嵌入，推動(dòng)貿(mào)易隱含碳減排［28-29］。同時(shí)，人工智能嵌入通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，加快生產(chǎn)數(shù)據(jù)、算法模型與智能設(shè)備的融合交互［30］，協(xié)調(diào)“鏈主”企業(yè)生產(chǎn)各個(gè)環(huán)節(jié)，減少非必要能源消耗，推動(dòng)貿(mào)易隱含碳減排。此外，人工智能嵌入基于產(chǎn)業(yè)鏈智能生產(chǎn)模塊的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，激發(fā)“鏈主”企業(yè)智能制造的數(shù)字孿生算力，實(shí)現(xiàn)多元異構(gòu)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)嵌入［31］，衍生數(shù)字化生產(chǎn)的清潔生產(chǎn)工藝，提升產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新體系綜合效能，持續(xù)改善碳排放表現(xiàn)。因此，人工智能嵌入通過(guò)優(yōu)化升級(jí)產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，能夠顯著促進(jìn)貿(mào)易隱含碳減排，即?Tt ?AIE = ?Tt ?At × ?At ?AIE gt; 0 成立。據(jù)此，提出以下研究假設(shè)。

H2：人工智能嵌入通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)貿(mào)易隱含碳減排。

2. 2. 2 產(chǎn)業(yè)鏈智能制造融合

人工智能嵌入利用數(shù)據(jù)分析算法，滲透賦能單元生產(chǎn)集成系統(tǒng)，優(yōu)化上游“鏈主”企業(yè)生產(chǎn)流程，提升產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵數(shù)據(jù)配置效率，促進(jìn)優(yōu)質(zhì)產(chǎn)能與智能制造載體深度融合［32］，引領(lǐng)生產(chǎn)過(guò)程高端化、智能化，降低高碳行業(yè)企業(yè)的資源損耗和排放強(qiáng)度，優(yōu)化環(huán)境績(jī)效。同時(shí)，人工智能嵌入基于深度學(xué)習(xí)與知識(shí)挖掘等先進(jìn)計(jì)算方法，提升產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)生產(chǎn)模塊精準(zhǔn)控制和動(dòng)態(tài)調(diào)整，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈下游“鏈主”企業(yè)數(shù)智化、綠色化、融合化生產(chǎn)［33］，優(yōu)化全鏈條運(yùn)營(yíng)效率，減少環(huán)境影響，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排。此外，人工智能嵌入借助數(shù)據(jù)仿真集成技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)信息整合模塊，智能模擬和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈生產(chǎn)系統(tǒng)［34］，通過(guò)對(duì)接智能生產(chǎn)模塊的動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行高數(shù)據(jù)集成的輕量化建模，模擬潛在的最優(yōu)減排路徑并實(shí)施相應(yīng)措施［35］，進(jìn)一步推動(dòng)貿(mào)易隱含碳減排。因此，人工智能嵌入通過(guò)加速產(chǎn)業(yè)鏈智能制造融合進(jìn)程顯著促進(jìn)貿(mào)易隱含碳減排，即?Tt ?AIE = ?Tt ?Qt × ?Qt ?AIE gt; 0 成立。據(jù)此，提出以下研究假設(shè)。

H3：人工智能嵌入通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈智能制造融合推動(dòng)貿(mào)易隱含碳減排。

2. 2. 3 產(chǎn)業(yè)鏈能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型

人工智能嵌入通過(guò)優(yōu)化“鏈主”企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的智能裝配技術(shù)，精準(zhǔn)診斷產(chǎn)業(yè)鏈能源消耗現(xiàn)狀，增強(qiáng)核心生產(chǎn)模塊的算力支撐和技術(shù)協(xié)作，推進(jìn)清潔能源在產(chǎn)業(yè)鏈中的跨界流通與空間整合，引領(lǐng)能源系統(tǒng)現(xiàn)代化發(fā)展［36］，降低碳排放強(qiáng)度。進(jìn)一步地，人工智能嵌入基于高密度數(shù)據(jù)要素的智能流通與精細(xì)加工，增強(qiáng)“鏈主”企業(yè)對(duì)可再生能源利用的智能化管理能力［37］，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化能源調(diào)度系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)要素資源配置的全局優(yōu)化，提升清潔能源在產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的使用比例，推進(jìn)“鏈主”企業(yè)從傳統(tǒng)化石能源向低碳清潔能源轉(zhuǎn)型［38］，推動(dòng)貿(mào)易隱含碳減排。此外，人工智能嵌入利用多介質(zhì)能源消耗數(shù)據(jù)，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化決策系統(tǒng)進(jìn)行精確預(yù)測(cè)，合理配置多元化能源供給結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)節(jié)點(diǎn)清潔要素資源的高效流動(dòng)與共享，通過(guò)能耗診斷優(yōu)化模型降低高耗低效能源依賴(lài)［39］，進(jìn)一步推動(dòng)貿(mào)易隱含碳減排。

因此，人工智能嵌入通過(guò)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈能源結(jié)構(gòu)顯著促進(jìn)貿(mào)易隱含碳減排，即?Tt ?AIE = ?Tt ?ψt × ?ψt ?AIE gt; 0 成立。據(jù)此，提出以下研究假設(shè)。

H4：人工智能嵌入通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型推動(dòng)貿(mào)易隱含碳減排。

3 研究設(shè)計(jì)

3. 1 模型設(shè)定

基于上述內(nèi)容，將人工智能嵌入（TFG）作為解釋變量，貿(mào)易隱含碳減排（TPA）作為被解釋變量，進(jìn)一步加入控制變量，研究人工智能嵌入推動(dòng)貿(mào)易隱含碳減排問(wèn)題，計(jì)量模型如下所示：

式中：M 表示中介變量，分別為產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新（IOC）、智能制造融合（CMI）與能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型（ESI）。采用以上中介效應(yīng)模型對(duì)人工智能嵌入通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)智化推動(dòng)貿(mào)易隱含碳減排進(jìn)行中介效應(yīng)分析。

3. 2 指標(biāo)測(cè)度

3. 2. 1 被解釋變量

貿(mào)易隱含碳減排（TPA）。參考現(xiàn)有研究［40］，采用高碳行業(yè)企業(yè)所在省份總產(chǎn)出與碳排放總量的比值作為代理指標(biāo)，反映單位碳排放對(duì)應(yīng)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出水平，以此構(gòu)建貿(mào)易隱含碳減排的測(cè)度指標(biāo)。

3. 2. 2 解釋變量

人工智能嵌入（TFG）。參考現(xiàn)有研究［41-42］，計(jì)算行業(yè)層面產(chǎn)業(yè)鏈的人均智能機(jī)器人數(shù)量，得到產(chǎn)業(yè)鏈智能機(jī)器人滲透度，進(jìn)而采用規(guī)范化處理的企業(yè)生產(chǎn)人員比重乘以產(chǎn)業(yè)鏈智能機(jī)器人滲透度，兩者乘積即為企業(yè)智能機(jī)器人滲透度，以此構(gòu)建人工智能嵌入指標(biāo)。

3. 2. 3 中介變量

產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新（IOC）。參考現(xiàn)有研究［43-44］，選取大數(shù)據(jù)技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、高端生產(chǎn)技術(shù)和現(xiàn)代信息系統(tǒng)4項(xiàng)核心術(shù)語(yǔ)并系統(tǒng)分類(lèi)，形成相關(guān)詞庫(kù)開(kāi)展語(yǔ)義分析，構(gòu)建企業(yè)層面數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)體系。關(guān)鍵詞及其具體細(xì)分相關(guān)詞見(jiàn)表1。

產(chǎn)業(yè)鏈智能制造融合（CMI）。參考現(xiàn)有研究［45］，基于企業(yè)名錄進(jìn)行篩選，若企業(yè)入選工業(yè)和信息化部發(fā)布的《2021年度智能制造優(yōu)秀場(chǎng)景名單》，或企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)屬于《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》重點(diǎn)支持領(lǐng)域，則將該企業(yè)界定為實(shí)驗(yàn)組，相應(yīng)年度及之后取值1，其余情況取值0，以此測(cè)度產(chǎn)業(yè)鏈智能化協(xié)同水平。

產(chǎn)業(yè)鏈能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型（ESI）?；诩夹g(shù)革新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動(dòng)環(huán)境效率提升的規(guī)律，“鏈主”企業(yè)借助現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型優(yōu)化資源配置，提升碳排放績(jī)效，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈綠色升級(jí)。據(jù)此，采用企業(yè)年度碳排放強(qiáng)度增速的負(fù)值作為衡量指標(biāo)，從微觀(guān)企業(yè)視角測(cè)度產(chǎn)業(yè)鏈低碳化轉(zhuǎn)型程度。

3. 2. 4 控制變量

參考現(xiàn)有研究［46-47］，選取兩組重要變量進(jìn)行控制，行業(yè)層面的控制變量包括：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Eco），采用人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值衡量；高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比（Hti），高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)總值占GDP的比重；貿(mào)易開(kāi)放度（Ope），進(jìn)出口總值占GDP比重；全要素生產(chǎn)率（Tfp），采用DEA‐Malmquist方法計(jì)算全要素生產(chǎn)率；人力資本水平（Edu），研究生及以上受教育居民占比。企業(yè)層面的控制變量包括：資產(chǎn)回報(bào)率（Roa），企業(yè)凈利潤(rùn)占總資產(chǎn)的比重；增長(zhǎng)速率（Rg），企業(yè)年度營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率；企業(yè)規(guī)模（Soe），企業(yè)員工人數(shù)的自然對(duì)數(shù)；企業(yè)總資產(chǎn)（Ass），企業(yè)資產(chǎn)取對(duì)數(shù)。

3. 3 數(shù)據(jù)來(lái)源

以2008—2023年中國(guó)滬深A(yù)股上市公司中的高碳行業(yè)（鋼鐵、煉油、合成氨、水泥、電力、有色和煤炭）企業(yè)為樣本，剔除金融類(lèi)和ST類(lèi)企業(yè)，構(gòu)造包含行業(yè)、企業(yè)和時(shí)間維度的面板數(shù)據(jù)集，共計(jì)15 648個(gè)有效觀(guān)測(cè)樣本。數(shù)據(jù)來(lái)源包括國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)、Wind數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)、《投入產(chǎn)出表》和上市公司年報(bào)。缺失數(shù)據(jù)采用線(xiàn)性插補(bǔ)法填充，主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。

4 實(shí)證分析

4. 1 基準(zhǔn)回歸

根據(jù)上述理論機(jī)制、研究假說(shuō)和研究設(shè)計(jì)，基于人工智能算力驅(qū)動(dòng)視角，進(jìn)一步對(duì)人工智能嵌入推動(dòng)貿(mào)易隱含碳減排問(wèn)題進(jìn)行實(shí)證分析，基準(zhǔn)回歸結(jié)果見(jiàn)表3。

基準(zhǔn)回歸結(jié)果有力地支持了人工智能嵌入對(duì)貿(mào)易隱含碳減排的推動(dòng)作用。不論是在固定效應(yīng)還是分位數(shù)回歸模型中，人工智能嵌入對(duì)貿(mào)易隱含碳減排的推動(dòng)作用都十分顯著。值得注意的是，隨著回歸分位點(diǎn)的提高，人工智能嵌入對(duì)碳減排的邊際貢獻(xiàn)呈現(xiàn)遞增態(tài)勢(shì)。深入研究發(fā)現(xiàn)，二者之間存在明顯的非線(xiàn)性特征，表現(xiàn)為U形關(guān)系。具體而言，在技術(shù)導(dǎo)入初期，企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)需投入大量高素質(zhì)人才和研發(fā)資源，短期內(nèi)難以實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破，不利于人工智能規(guī)模效應(yīng)的形成，因而對(duì)貿(mào)易隱含碳減排的推動(dòng)作用有限；而當(dāng)人工智能嵌入達(dá)到一定程度后，數(shù)據(jù)要素與優(yōu)質(zhì)產(chǎn)能的配置精準(zhǔn)程度將顯著提升，從而加速綠色技術(shù)創(chuàng)新，有力地推動(dòng)了貿(mào)易隱含碳減排，假說(shuō)H1得以驗(yàn)證。

4. 2 內(nèi)生性檢驗(yàn)

在實(shí)證研究中，內(nèi)生性問(wèn)題往往會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果偏誤，影響研究結(jié)論的可靠性。為了更加穩(wěn)健地識(shí)別人工智能嵌入對(duì)貿(mào)易隱含碳減排的因果效應(yīng)，運(yùn)用工具變量法進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。工具變量選取需要滿(mǎn)足相關(guān)性和外生性?xún)蓚€(gè)關(guān)鍵條件，在此利用各地區(qū)郵電基礎(chǔ)設(shè)施存量的差異作為外生沖擊，構(gòu)建工具變量。一方面，20世紀(jì)80年代形成的區(qū)域信息通信稟賦會(huì)通過(guò)路徑依賴(lài)效應(yīng)影響當(dāng)前的人工智能嵌入。擁有更好郵電基礎(chǔ)的地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)更容易形成集聚效應(yīng)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)的發(fā)展路徑更為清晰，從而能夠加快人工智能在產(chǎn)業(yè)鏈中嵌入應(yīng)用。因此，歷史上郵電發(fā)展?fàn)顩r與當(dāng)前人工智能嵌入水平之間存在密切的相關(guān)性。另一方面，貿(mào)易隱含碳減排主要取決于當(dāng)期能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)水平等因素，而上世紀(jì)80年代區(qū)域郵電狀況屬于深層歷史根源，與當(dāng)下影響貿(mào)易隱含碳減排的因素并無(wú)直接關(guān)聯(lián)。歷史郵電稟賦主要通過(guò)塑造數(shù)字發(fā)展路徑進(jìn)而影響人工智能嵌入，最后作用于貿(mào)易隱含碳減排，傳導(dǎo)機(jī)制清晰。據(jù)此，所選工具變量滿(mǎn)足排他性要求。工具變量法檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4。

結(jié)果顯示，Kleibergen‐Paap rk LM統(tǒng)計(jì)量和Cragg‐DonaldWald F 統(tǒng)計(jì)量均在1%的水平下顯著，遠(yuǎn)高于Stock‐Yogo弱工具變量判別的臨界值，說(shuō)明工具變量不存在識(shí)別不足的問(wèn)題。第一階段回歸進(jìn)一步驗(yàn)證了歷史上的區(qū)域郵電發(fā)展水平對(duì)人工智能嵌入具有顯著影響，體現(xiàn)了很強(qiáng)的相關(guān)性。第二階段回歸在內(nèi)生性問(wèn)題緩解后發(fā)現(xiàn)，人工智能嵌入對(duì)貿(mào)易隱含碳減排的促進(jìn)作用更加突出，系數(shù)相較基準(zhǔn)回歸有了明顯提高。這表明遺漏變量偏誤確實(shí)導(dǎo)致了基準(zhǔn)模型對(duì)人工智能嵌入碳減排效應(yīng)的低估。因此，運(yùn)用工具變量法從因果推斷的視角驗(yàn)證了人工智能嵌入對(duì)貿(mào)易隱含碳減排的積極影響，發(fā)現(xiàn)其作用強(qiáng)于基準(zhǔn)模型的估計(jì)，支持了假說(shuō)H1的論斷。

4. 3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

通過(guò)更換關(guān)鍵指標(biāo)度量方法和調(diào)整樣本區(qū)間，對(duì)基準(zhǔn)回歸結(jié)果的核心結(jié)論進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見(jiàn)表5。

為了確?；鶞?zhǔn)回歸結(jié)論的可靠性，通過(guò)替換核心變量和樣本數(shù)據(jù)，探究估計(jì)結(jié)果對(duì)于模型設(shè)定的敏感性。具體而言，穩(wěn)健性檢驗(yàn)主要從4個(gè)方面進(jìn)行：一是在列（1）剔除“專(zhuān)精特新”企業(yè)樣本，因?yàn)檫@類(lèi)企業(yè)在關(guān)鍵技術(shù)自主可控與核心科技創(chuàng)新等方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，可能會(huì)對(duì)人工智能嵌入和貿(mào)易隱含碳減排之間的關(guān)系產(chǎn)生較強(qiáng)影響；二是在列（2）剔除直轄市企業(yè)樣本，考慮到直轄市在經(jīng)濟(jì)、政治等方面的特殊性可能導(dǎo)致估計(jì)偏差；三是在列（3）剔除2018年企業(yè)樣本，以排除中美貿(mào)易摩擦對(duì)中國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈科技創(chuàng)新和高端制造的抑制效應(yīng)，進(jìn)而影響人工智能嵌入在微觀(guān)層面的效果識(shí)別；四是在列（4）選取2010—2019年間的企業(yè)樣本，排除疫情沖擊帶來(lái)的異常波動(dòng)。研究表明，人工智能嵌入的估計(jì)參數(shù)在不同模型中保持顯著正向關(guān)系，支持了核心結(jié)論的穩(wěn)健性。

4. 4 中介效應(yīng)檢驗(yàn)

基于上述理論機(jī)制分析和中介效應(yīng)模型，探究人工智能嵌入對(duì)貿(mào)易隱含碳減排的傳導(dǎo)機(jī)制，中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表6。

結(jié)果表明，人工智能嵌入通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)智化，即產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、智能制造融合與能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型推動(dòng)貿(mào)易隱含碳減排，研究假設(shè)H2、H3和H4得以驗(yàn)證。人工智能嵌入促進(jìn)前沿綠色技術(shù)數(shù)字化整合與創(chuàng)新應(yīng)用，利用海量數(shù)據(jù)連接、信息交互以及模型協(xié)同運(yùn)作，為產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。同時(shí)，人工智能嵌入通過(guò)生產(chǎn)環(huán)節(jié)間的實(shí)時(shí)通信、信息建模以及多模型融合，加速產(chǎn)業(yè)鏈智能制造進(jìn)程，提升數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與分析能力，促進(jìn)創(chuàng)新資源整合與優(yōu)化配置，推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)低碳轉(zhuǎn)型。此外，人工智能嵌入重塑傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展范式，引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)鏈邁向集約高效、智能精準(zhǔn)、綠色安全的數(shù)智化時(shí)代，為打造資源節(jié)約型、環(huán)境友好型的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系提供嶄新路徑，為實(shí)現(xiàn)貿(mào)易領(lǐng)域的碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)貢獻(xiàn)了重要力量。

5 拓展分析

5. 1 非線(xiàn)性關(guān)系檢驗(yàn)

為進(jìn)一步驗(yàn)證人工智能嵌入與貿(mào)易隱含碳減排之間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)特征（非線(xiàn)性關(guān)系），構(gòu)建面板閾值模型開(kāi)展分析，具體形式如下。

式中：thr為人工智能嵌入TFGijt 的閾值指標(biāo)，參數(shù)估計(jì)見(jiàn)表7，檢驗(yàn)結(jié)果表明不存在多重閾值，但單一閾值效應(yīng)顯著。深入分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)人工智能嵌入水平低于臨界值0. 057時(shí)，其對(duì)貿(mào)易隱含碳減排的作用表現(xiàn)為負(fù)向影響；而一旦跨越該門(mén)檻，人工智能嵌入的回歸系數(shù)轉(zhuǎn)為正值，對(duì)貿(mào)易隱含碳減排的促進(jìn)作用開(kāi)始顯現(xiàn)。此發(fā)現(xiàn)與前文的非線(xiàn)性回歸結(jié)果相互印證，共同揭示人工智能嵌入與貿(mào)易隱含碳減排之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系：在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初期階段，企業(yè)對(duì)人工智能嵌入的應(yīng)用尚處于探索和磨合期，生產(chǎn)效率提升有限，環(huán)保效果難以顯現(xiàn)；而隨著人工智能嵌入不斷深化，數(shù)字技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)制造流程的重塑作用日益凸顯，數(shù)智化賦能帶來(lái)的節(jié)能減排效應(yīng)逐步釋放，最終實(shí)現(xiàn)了對(duì)貿(mào)易隱含碳減排的有力推動(dòng)。

5. 2 異質(zhì)性分析

考察人工智能嵌入促進(jìn)貿(mào)易隱含碳減排的差異化特征，細(xì)分區(qū)域、所有制和時(shí)段3個(gè)維度展開(kāi)異質(zhì)性分析，回歸結(jié)果見(jiàn)表8。

結(jié)果顯示，區(qū)域差異十分顯著，東部地區(qū)憑借產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)雄厚、創(chuàng)新資源豐富等優(yōu)勢(shì)，人工智能嵌入的減排效應(yīng)最為突出；而東北地區(qū)受制于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鎖定和體制機(jī)制障礙，智能化轉(zhuǎn)型的碳減排潛力尚未得到充分釋放，因而相較于東部地區(qū)，人工智能嵌入對(duì)貿(mào)易隱含碳減排的推動(dòng)作用較弱。其次，所有制的影響不容忽視。受益于國(guó)家宏觀(guān)層面的靶向政策支持，國(guó)有企業(yè)在數(shù)字基建、智能制造等領(lǐng)域的投入力度更大，因而國(guó)有企業(yè)在人工智能嵌入促進(jìn)貿(mào)易隱含碳減排方面的效果更為明顯。最后，不同政策時(shí)段的轉(zhuǎn)變帶來(lái)明顯的階段性特征?？萍家龑?dǎo)期內(nèi)，企業(yè)對(duì)顛覆性技術(shù)探索尚處起步階段，研發(fā)與應(yīng)用效率不高，前期投入大量資源導(dǎo)致貿(mào)易隱含碳排放短期上升；而產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)期和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)期下的人工智能嵌入與實(shí)體經(jīng)濟(jì)循環(huán)的融合愈發(fā)緊密，數(shù)智化轉(zhuǎn)型進(jìn)程加快，規(guī)模效應(yīng)逐步顯現(xiàn)，推動(dòng)貿(mào)易隱含碳減排成效日益凸顯。上述實(shí)證結(jié)果表明，人工智能嵌入對(duì)貿(mào)易隱含碳減排的影響存在顯著的區(qū)域、所有制和時(shí)段差異。因此，推動(dòng)智能制造和產(chǎn)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型，必須立足區(qū)域比較優(yōu)勢(shì)，發(fā)揮國(guó)有企業(yè)在綠色發(fā)展中的引領(lǐng)作用，把握政策窗口期，加快構(gòu)建數(shù)實(shí)融合、人機(jī)協(xié)同的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系；只有因地制宜、各展所長(zhǎng)、協(xié)同發(fā)力，方能充分釋放人工智能嵌入賦能增效的巨大潛力，推動(dòng)貿(mào)易隱含碳減排，實(shí)現(xiàn)貿(mào)易“雙碳”目標(biāo)。進(jìn)一步地，對(duì)人工智能嵌入推動(dòng)貿(mào)易隱含碳減排的企業(yè)規(guī)模與技術(shù)水平異質(zhì)性做深入探究。企業(yè)規(guī)模方面，按照資產(chǎn)總額中位數(shù)將樣本劃分為規(guī)模以上和規(guī)模以下兩類(lèi)分組；技術(shù)水平方面，以企業(yè)研發(fā)強(qiáng)度作為衡量創(chuàng)新能力的代理變量，設(shè)定行業(yè)年度研發(fā)強(qiáng)度均值為門(mén)檻，區(qū)分高技術(shù)企業(yè)和低技術(shù)企業(yè)，異質(zhì)性檢驗(yàn)回歸結(jié)果見(jiàn)表9。

企業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果揭示了人工智能嵌入對(duì)不同規(guī)模和技術(shù)水平企業(yè)貿(mào)易隱含碳減排的差異化影響。首先，規(guī)模優(yōu)勢(shì)顯著。規(guī)上企業(yè)在智能制造進(jìn)程中的創(chuàng)新資源優(yōu)勢(shì)更為突出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效也更加顯著，加快實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)要素集聚向數(shù)智產(chǎn)能流通的“技術(shù)躍遷”，引致人工智能嵌入帶來(lái)的降碳增效作用強(qiáng)于規(guī)下企業(yè)，推動(dòng)貿(mào)易隱含碳減排。其次，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)作用凸顯。以研發(fā)強(qiáng)度衡量的企業(yè)技術(shù)水平越高，新興數(shù)字技術(shù)在生產(chǎn)流程中的融合滲透程度就越深，智能化應(yīng)用賦能綠色發(fā)展的邊際效應(yīng)也就越大，人工智能嵌入的貿(mào)易隱含碳減排效果也更加明顯。

6 研究結(jié)論與政策啟示

大數(shù)據(jù)時(shí)代，以人工智能嵌入為代表的新興數(shù)字技術(shù)對(duì)貿(mào)易隱含碳減排的推動(dòng)作用凸顯，能否實(shí)現(xiàn)綠色低碳化發(fā)展與技術(shù)顛覆式創(chuàng)新“雙贏(yíng)”是值得深入探討的問(wèn)題。基于2008—2023年A股上市公司中的高碳行業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維度面板數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)證分析，系統(tǒng)考察人工智能嵌入對(duì)高碳行業(yè)企業(yè)貿(mào)易隱含碳減排的影響效應(yīng)。結(jié)果表明：①人工智能嵌入有效地推動(dòng)了貿(mào)易隱含碳減排，該結(jié)論經(jīng)過(guò)一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立，使用面板門(mén)檻模型進(jìn)行非線(xiàn)性關(guān)系檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)二者之間呈U形關(guān)系。②機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，人工智能嵌入通過(guò)加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、智能制造融合以及能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型3個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)碳減排目標(biāo)。③異質(zhì)性分析表明，高碳行業(yè)企業(yè)的區(qū)域、所有制、政策時(shí)段、規(guī)模和技術(shù)水平會(huì)對(duì)人工智能嵌入推動(dòng)貿(mào)易隱含碳減排產(chǎn)生差異化影響。具體而言，人工智能嵌入的碳減排效應(yīng)存在顯著的區(qū)域差異，呈現(xiàn)“東部gt;中部gt;西部gt;東北”的梯度分布格局；國(guó)有企業(yè)人工智能嵌入的碳減排效應(yīng)優(yōu)于民營(yíng)企業(yè)；產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)期下人工智能嵌入對(duì)貿(mào)易隱含碳減排的推動(dòng)作用強(qiáng)于創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)期，而科技引導(dǎo)期下的人工智能嵌入抑制了貿(mào)易隱含碳減排；規(guī)模以上的高技術(shù)企業(yè)人工智能嵌入對(duì)貿(mào)易隱含碳減排的推動(dòng)作用更強(qiáng)。基于上述結(jié)論，提出如下政策建議。

第一，健全人工智能嵌入的多元支持體系。鑒于人工智能嵌入與貿(mào)易隱含碳減排呈現(xiàn)U形關(guān)系，且東部地區(qū)效應(yīng)更為顯著，建議構(gòu)建“中央引導(dǎo)、地方主導(dǎo)、企業(yè)主體”的差異化政策框架。引導(dǎo)企業(yè)加大人工智能研發(fā)投入，布局?jǐn)?shù)字孿生等前沿技術(shù)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)的數(shù)字化賦能和智能化改造。深化人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展，支持重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)開(kāi)展“智能+”升級(jí)改造，打造數(shù)智制造標(biāo)桿企業(yè)。同時(shí)，基于區(qū)域稟賦差異，因地制宜推進(jìn)智能技術(shù)在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的深度應(yīng)用，創(chuàng)建智能制造示范基地。對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)加大技術(shù)和人才支持力度，縮小區(qū)域數(shù)字鴻溝，形成梯次推進(jìn)、協(xié)同共振的數(shù)智化發(fā)展格局。探索建立區(qū)域間智能制造合作機(jī)制，推動(dòng)技術(shù)、資金、人才等要素跨區(qū)域優(yōu)化配置，構(gòu)筑數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展新優(yōu)勢(shì)。

第二，構(gòu)建綠色低碳的全鏈條評(píng)價(jià)體系。研究發(fā)現(xiàn)，人工智能嵌入通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、智能制造融合與能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型三大路徑推動(dòng)貿(mào)易隱含碳減排。為此，應(yīng)建立涵蓋生產(chǎn)、加工、運(yùn)輸?shù)热h(huán)節(jié)的碳排放追蹤機(jī)制，強(qiáng)化企業(yè)碳排放數(shù)據(jù)的采集、監(jiān)測(cè)與評(píng)估。創(chuàng)新“智能+低碳”的企業(yè)綜合評(píng)價(jià)模式，將碳減排成效納入企業(yè)綠色發(fā)展考核指標(biāo)。建立產(chǎn)業(yè)鏈碳排放協(xié)同治理機(jī)制，發(fā)揮“鏈主”企業(yè)引領(lǐng)作用，帶動(dòng)上下游企業(yè)協(xié)同開(kāi)展節(jié)能技術(shù)創(chuàng)新。完善碳排放在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)碳排放數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和動(dòng)態(tài)監(jiān)控。加快構(gòu)建綠色制造標(biāo)準(zhǔn)體系，制定重點(diǎn)行業(yè)碳排放標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)企業(yè)對(duì)標(biāo)達(dá)標(biāo)。支持企業(yè)開(kāi)展綠色技術(shù)創(chuàng)新，培育綠色低碳新業(yè)態(tài)新模式，實(shí)現(xiàn)數(shù)智賦能與綠色發(fā)展的深度融合。

第三，優(yōu)化數(shù)智化轉(zhuǎn)型的政策供給結(jié)構(gòu)。實(shí)證結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)政策和創(chuàng)新政策對(duì)人工智能嵌入的減排效應(yīng)具有顯著促進(jìn)作用，且規(guī)模以上企業(yè)和高技術(shù)企業(yè)表現(xiàn)更優(yōu)。建議調(diào)整優(yōu)化科技創(chuàng)新政策的著力點(diǎn)，加大對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的財(cái)稅支持力度，完善綠色金融服務(wù)體系。健全數(shù)智人才培養(yǎng)機(jī)制，建立產(chǎn)學(xué)研深度融合的創(chuàng)新生態(tài)，推動(dòng)人才鏈、創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)鏈有機(jī)銜接。加快培育一批專(zhuān)精特新“小巨人”企業(yè)和制造業(yè)單項(xiàng)冠軍企業(yè)，發(fā)揮其在細(xì)分領(lǐng)域的創(chuàng)新引領(lǐng)作用。充分發(fā)揮國(guó)有企業(yè)在綠色低碳發(fā)展中的引領(lǐng)作用，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)協(xié)同開(kāi)展智能制造與清潔生產(chǎn)。支持企業(yè)運(yùn)用5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施，打造智能工廠(chǎng)和數(shù)字化車(chē)間。建立健全碳普惠制和碳市場(chǎng)交易機(jī)制，引導(dǎo)企業(yè)主動(dòng)參與碳減排。推動(dòng)建立區(qū)域性碳排放權(quán)交易市場(chǎng)，完善碳定價(jià)機(jī)制，發(fā)揮市場(chǎng)在資源配置中的決定性作用。加強(qiáng)國(guó)際合作與交流，借鑒國(guó)際先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，共同應(yīng)對(duì)氣候變化挑戰(zhàn)，構(gòu)建數(shù)實(shí)融合、綠色高效的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系。