《Economic Analysis and Policy》：Artificial Intelligence Policies and Corporate Green Development: Evidence on Impact Mechanisms
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本文基于2010-2023年中国A股上市公司面板数据，采用多期差分回归模型，评估新一代人工智能示范区政策对绿色全要素生产率（GTFP）的影响。结果显示，政策显著提升企业GTFP，并通过优化信贷、促进绿色创新、提高资源配置效率、降低代理成本及增加政府补贴等机制实现，且在数字基础设施完善、市场化程度较高的行业及地区效果更显著。
杜明泽|牛振杰|王德辉
辽宁大学数学与统计学院，中国辽宁省沈阳市110036
摘要
人工智能（AI）是中国绿色转型和高质量发展的关键驱动力。本文评估了在“双碳”和数字中国战略背景下，新一代AI试验区政策对企业在绿色全要素生产率（GTFP）的影响。利用2010-2023年中国上市公司的面板数据，并采用多期差分差分（DID）模型，我们发现该政策显著提升了企业的GTFP，且结果在不同假设设定下均具有稳定性。机制分析表明，信贷渠道的改善、绿色创新的增强、资源分配的效率提升、代理成本的降低以及政府补贴的增加是重要的传导渠道。在产业集中度较高、数字基础设施较为完善、数字化转型较深入和市场化程度较高的地区，这种效应更为显著。这些发现表明，AI产业政策能够同时促进数字化升级和绿色生产力的提升，为中国的高质量发展提供制度支持。
引言
由于数字化、智能化和绿色化的推动，全球经济正在经历根本性的变革。像AI这样的新一代信息技术正在全球范围内迅速传播和发展，成为生产模式、产业组织结构以及经济发展模式绿色转型的重要驱动力。中国共产党第二十次全国代表大会报告明确指出，需要加快数字经济建设、深化数字与实体的融合，并建立具有国际竞争力的数字产业集群。这被视为中国在新型工业化进程中的战略投资，其中数字化和智能化转型为绿色低碳经济发展提供了动力。随着这一趋势的发展，不仅将为中国经济引入新的生产要素，还将确保AI与绿色发展的深度融合。特别是在“双碳”目标（碳达峰和碳中和）的推动下，绿色低碳转型已成为中国实现高质量发展的必然方向，而AI在能源消耗与排放、资源分配与效率提升以及绿色创新中的应用显得尤为重要。
近年来，中国一直在构建绿色发展议程，并将AI视为推动现代产业体系建设和培育新生产力的重要引擎。借助国家政策和技术支持，AI正快速应用于能源、制造、交通和金融等行业。通过智能算法提高生产效率、借助智能决策优化能源供应、以及利用数据驱动的应用加速绿色进程，AI已成为促进企业绿色发展的关键工具。然而，尽管有严格的能源和环境政策以及日益增长的绿色发展需求，企业仍面临诸多挑战：首先，许多企业仍集中在能源密集型行业，传统的粗放型增长模式难以持续；其次，许多企业的绿色创新水平较低，缺乏突破性技术和可行方案；第三，资源分配效率尚未达到最优，绿色治理体系仍需进一步改进。这些问题限制了中国的绿色转型规模和范围，凸显了利用AI技术创新寻找解决方案的紧迫性。
在政策层面，中国积极推动AI与绿色发展的结合。2019年，科技部分三批启动了新一代人工智能创新与发展试验区，覆盖东部、中部、西部和东北地区的18个城市，这些城市因其强大的技术基础和多样的经济条件而被选中。根据《国家新一代人工智能创新与发展试验区建设指南》，试点城市在技术研发、场景应用和制度创新三个核心领域享有政策自主权，旨在通过智能生产和资源优化探索低碳转型路径。这一政策设计为评估AI政策对企业绿色发展的影响提供了准自然实验环境。在强有力的制度支持和实际应用场景下，中国利用AI促进企业绿色发展，营造了政策、技术和产业相互促进的创新环境，这构成了中国推动高质量、可持续和智能化经济发展的基石。
鉴于此，研究AI如何促进企业绿色发展具有重要的理论和实践意义。从理论角度来看，AI与绿色发展的结合拓展了数字绿色经济研究的前沿，丰富了新生产力的内涵；从实践角度来看，AI驱动的转型可通过有效利用资源、促进绿色创新和提升环境治理来解决企业的可持续发展问题。基于中国的AI政策实践和企业经验，本研究探讨了AI如何促进企业绿色发展，并揭示了相关机制。本研究为推动高质量、智能化和可持续的发展提供了实证依据和政策参考。
文献综述
近年来，作为第四次工业革命的关键技术之一，AI通过挖掘和整合信息来促进信息流动和要素配置，打破了传统信息限制。在此背景下，AI已从孕育新生产力的战略力量转变为产业政策的重要组成部分，吸引了学者和政策制定者的关注。
早期研究主要集中在...
基线回归模型
为了实证研究中国新一代AI试验区对企业和绿色转型的影响，本研究建立了以下回归模型：
