释放绿色潜力：人工智能如何影响绿色创新的可持续性？

《Economic Analysis and Policy》：Unlocking Green Potential:How Does Artificial Intelligence Affect the Sustainability of Green Innovation?

　　

陈宇欣|马文瑞|牛振杰

湖南大学金融与统计学院，中国湖南省长沙市，410006

摘要

在数字经济的发展和“双碳”目标推进的背景下，人工智能如何持续推动企业绿色创新已成为一个关键问题。本研究以2010年至2023年间上海证券交易所和深圳证券交易所的A股上市公司为样本，采用固定效应模型实证分析了人工智能对企业绿色创新可持续性的影响及其内在机制。研究结果表明，人工智能显著提升了企业绿色创新的可持续性，表明它不仅促进了绿色创新产出的增加，还通过数据处理、智能决策和资源优化增强了企业的持续创新能力。使用工具变量、添加行业-年份固定效应以及排除特定年份的样本所得到的测试结果均支持这一结论。机制分析显示，人工智能主要通过改善信贷可得性、增加外部关注度和提高全要素生产率来发挥作用。调节分析表明，人力资本水平、内部控制水平和市场竞争程度可以放大人工智能对绿色创新的积极效应。异质性分析进一步发现，这种效应在国有企业、非高污染企业、数字基础设施较好的地区的企业以及成长阶段的企业中更为明显。本研究扩展了关于人工智能与绿色创新关系的研究，为企业数字化转型和政府针对特定行业的政策制定提供了参考。

引言

随着全球环境问题日益重要以及可持续发展理念的普及，企业绿色创新已成为实现经济与环境协调发展的重要途径。然而，绿色创新面临的实际挑战包括高投资、高风险和长回报周期，其可持续性在学术界和实践中都受到了越来越多的关注。如何最好地激励企业不断寻求绿色创新是一个亟待解决的问题。作为下一代信息技术的核心，人工智能（AI）凭借其强大的数据处理、模式识别和智能决策能力，为解决企业绿色创新面临的挑战提供了新的技术支持。理论上，AI技术可以通过多种方式影响企业绿色创新行为，如优化资源配置、提高生产效率和改善信息环境。然而，现有文献尚未全面探讨AI对绿色创新数量的直接影响，同时也缺乏对其对绿色创新可持续性影响的潜在机制和边界条件的讨论。特别是，尽管AI提高了效率，但是否可能导致过度投资等低效行为，从而对绿色创新产生复杂影响，这一问题仍有待深入研究。

与绿色创新的数量相比，其可持续性更能反映公司绿色转型的质量和长期价值。绿色创新的数量通常仅表示企业在特定时期的创新产出，因此难以判断该公司是否建立了稳定的绿色研发投资机制、可持续的知识积累路径或内生创新能力。由于绿色创新具有长周期、高投资和高不确定性，短期数量增长并不一定意味着企业具备持续推动绿色创新的能力；这可能只是由于政策激励或短期内资源集中造成的暂时现象。因此，通过将绿色创新研究的重点转向人工智能是否确实能够推动企业的长期绿色转型，不仅可以转变研究视角，还有助于更好地回答人工智能是否能够推动企业长期绿色转型的问题。

基于此，本文以2010年至2023年间上海证券交易所和深圳证券交易所的A股上市公司为样本，系统研究了人工智能技术对企业绿色创新可持续性的影响、机制及异质性特征。研究结果表明，人工智能在确保企业绿色创新的可持续性方面发挥了重要作用。中介效应分析表明，人工智能主要通过三种途径促进绿色创新的可持续性：改善信贷可得性、增加外部关注度和提高全要素生产率——分别通过融资支持、信息环境优化和资源调动来实现绿色创新。调节分析显示，较高水平的人力资本、内部控制和行业竞争都对人工智能的促进效应具有显著的增强作用；异质性分析表明，这种效应在非国有企业、大型企业、高科技产业、综合性大数据试点区和竞争激烈的行业中更为明显。

本文的边际贡献如下：首先，它在可持续性基础上扩展了关于人工智能与绿色创新关系的理论研究，提供了人工智能促进绿色创新机制的新证据；其次，揭示了三种并行机制，如人力资本水平、外部关注度水平和全要素生产率水平，进一步丰富了人们对人工智能如何推动绿色创新机制的理论理解。

章节摘录

文献综述

近年来，随着可持续发展议程的持续推进，绿色创新被视为实现环境、社会和经济共赢的重要途径。绿色创新通过使用环保技术和流程，减少了资源消耗和污染排放，从而创造了环境和社会效益。现有文献探讨了人工智能与绿色创新之间的联系

理论分析与研究假设

随着环境问题的日益严重和可持续发展理念的普及，企业绿色创新已成为实现经济与环境和谐发展的重要途径。然而，高投资成本、高风险和长回报周期是绿色创新的一些弱点，这些因素使其可持续性成为企业关注的焦点。作为下一代信息技术的核心，人工智能（AI）

样本选择与数据来源

本研究使用的数据来自国泰安数据库（Guotai-An Database）、CNRDS数据库以及部分省份的统计年鉴。研究样本为2010年至2023年间在上海证券交易所和深圳证券交易所上市的A股公司。排除了金融行业样本、被标记为PT、ST和-ST的公司以及缺乏财务数据的公司。数据处理主要使用Excel和Stata 17.0软件完成。同时，为确保数据质量

描述性统计

表2展示了描述性统计结果。样本公司的绿色创新可持续性（GPS）平均得分为0.7469，中位数为0，表明分布明显右偏。这意味着大多数公司尚未真正投入绿色创新，而少数领先公司则对整体产出做出了显著贡献，这与中国企业绿色转型的渐进性质相符。

结论

本研究以2010年至2023年间在上海证券交易所和深圳证券交易所上市的公司为样本，系统分析了人工智能对企业绿色创新可持续性的影响。研究结果表明，人工智能显著提升了企业绿色创新的可持续性，表明AI不仅增加了绿色创新产出，还增强了企业的持续绿色研发和技术迭代能力

未引用参考文献

Ogbeibu等人，2024年；Siddique和Sulehri，2026年；Kirikkaleli和Adebayo，2024年；Suryani和Luthfiyyah，2023年；Gaji?等人，2024年；Ameen等人，2022年；Rashid等人，2025年；Hernandez等人，2024年；I??k等人，2026年；Lisha等人，2023年；Anwar和Sakti，2024年；Shwedeh和Alzoubi，2024年；Khan等人，2024年；Hussain等人，2024年；Mijit等人，2025年；Al Lawati等人，2024年；Farmanesh等人，2025年；Rahman等人，2026年；Cicerone等人，2023年；Hussein等人，2025年；Lodhi等人，2024年；Al-Balushi等人，

CRediT作者贡献声明

陈宇欣：撰写——初稿、方法论、概念化。马文瑞：撰写——初稿、软件开发、数据整理。牛振杰：审稿与编辑、数据整理、概念化。