人工智能的绿色发展效应：技术赋能和结构优化

周杰琦 陈达 夏南新

摘要：人工智能作为中国抢占科技战略高地的重要抓手，能否显著释放绿色发展效应备受关注，也是理论研究亟待探讨的重要命题。融合非连续性技术创新理论意涵，利用超效率EBM模型测算中国省级绿色发展效率，系统考察人工智能的绿色发展效应。研究发现：（1）人工智能会直接赋能绿色发展，赋能效果呈边际效应递增的非线性特征。以地区高校平均科技产出和《中国制造2025》政策冲击为工具变量强化内生性控制后，结论仍成立。（2）人工智能主要通过技术创新效应和产业结构优化效应提升绿色发展效率。（3）中国转型经济背景下资源禀赋和要素密集度差异使得人工智能绿色发展效应释放具有异质性，要素市场化配置水平、科技人力资源积累程度越高，技术、资本要素越密集，人工智能对绿色发展效率的赋能效果越强。（4）拓展分析发现，人工智能对提升绿色发展效率具有时滞性，且依托国内技术来源的人工智能，比依托国外技术来源的人工智能对绿色发展的时滞效应更明显。因此，应把握人工智能高速发展的战略契机，在开放融合创新中塑造技术竞争新优势，进而带动绿色发展转型。

关键词：人工智能；绿色发展效率；超效率EBM；技术创新；产业结构优化；时滞效应

文献标识码：A   文章编号：100228482023（05）003016

一、问题提出

长期以来，通过嵌入全球价值链、产业链底层环节，中国承接了发达国家转移的高污染、高环境风险产业，加速了工业化进程，扩大了经济规模。但是，在这一过程中，由于“重速度轻质量”及环境治理综合能力较弱，引致了产业结构性污染、能源消耗强度变大、环境风险激增等不可持续问题，发展方式亟须调整。尤其是，中国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段，叠加新一轮科技革命和产业变革深入拓展、大国博弈加剧、全球价值链重构和产业分工格局变动等多重因素影响，如何推动经济发展向集约化、效率化和生态化路径转变，有效促进绿色发展，成为中国获取内涵式发展新动力、健全循环低碳经济体系、解决增长与环保对立矛盾的根本之策。

创新是推动绿色发展，建设美丽中国的关键。特别是在全球绿色竞争背景下，经济、生态和社会效益共赢的抓手是绿色技术创新［1］。实践中，相较传统技术创新，绿色技术创新在前期资金投入大、风险评估难度大、获利周期长等方面的特征更明显，加上融资约束、生产技术具有路径依赖等桎梏，绿色技术创新面临瓶颈。现阶段，具有通用技术属性、全产业链条赋能和爆发式成长潜力的人工智能技术无疑是驱动绿色技术创新、实现绿色发展的核心力量和重要支撑。新一代人工智能技术利用大数据结合超强算法算力，依靠深度学习和科学决策，在突破信息传播时空约束、减轻信息搜寻成本、加速创新资源互补和交换等方面具备较大优势，为推动节能降耗提供了新途径。并且，中国在转变发展方式、提升发展质量及完善民生福祉等方面也有着依托人工智能等新型技术创新实现绿色发展的现实紧迫性。然而，就现实情景而言，国内对于智能技术的运用仍处于前期探索阶段，而对于如何通过变革传统技术模式构建持续竞争力，加速神经网络、深度学习、自然语音处理等智能技术挖掘技术创新潜力、实现产业优化转型，进而赋能绿色发展，已成为中国贯彻新发展理念、构建新发展格局、抢占未来大国博弈高质量发展制高点的关键突破口。

近年来，在数字经济发展浪潮的推动下，学界围绕人工智能的经济发展效应从不同角度开展了较为丰富的研究，从多方面强调了实施“智能+”、数智融合、智能产业价值创造与获取的重要意义，为社会经济领域技术创新向智能化转型奠定基础。并且，既有文献也各有侧重地从劳动力市场冲击［2］、产业空间转移［3］、资本结构优化［4］及产业价值链地位攀升［5］等细分维度对人工智能的社会经济后果进行探讨，认为不同经济体、产业或企业可以凭借智能技术优势在智能经济时代构建持续竞争力，并通过调整要素配置结构，重构技术创新过程和资源配置方式，加强经济运行效率，获取竞争新优势。随着粗放发展方式引致的经济增长与环境保护的矛盾愈发尖锐，已有少数文献开始从智能技术视角关注绿色发展问题。主流观点认为，数字经济、智能制造等能在资源整合、传统产业转型及需求结构优化方面为绿色发展提供有效支撑［6］，同时在人工智能技术冲击下，要素配置效率提高、剩余劳动力释放及人力资本有效积累均能实现经济绿色转型［7］。

现有研究从理论与实践层面对人工智能和绿色发展的关系进行了有益探索，这对加快智能技术应用、推进绿色发展转型具有重要意义。然而，学术界大多基于一般技术进步的环境绩效间接推断人工智能绿色发展效应。如许宪春等［6］研究表明，大数据技术能实现绿色转型，并指出智能制造具有节能减排、优化经济效率的作用，尚缺乏专门针对人工智能绿色发展效应释放逻辑链条的系统探讨。不仅如此，在智能技术应用推进绿色发展转型的整体环节中，有关技术创新和产业结构优化在二者之间的渠道作用也尚未剖析。研究表明，一方面，人工智能会助推技术创新和产业结构优化。就非连续性技术创新理论而言，新一代人工智能其技术演进呈现高度发散性、非线性与非连续性特征，能在创新技术模式、创新理念模式和创新组织制度模式等方面较原有技术取得更大突破；就技术发展历史进程而言，历次技术进步在大规模开发、应用和创新的动态演进过程中不断调整要素配置结构和提升生产率方式，加速生产模式转变，促进了产业结构优化且形成了新的产业格局［3］。另一方面，技術创新和产业结构优化能够不断调整、改变、优化创新成果产出及产业发展动能，更好地实现资源节约和环境友好［1］。此外，既有文献也较少立足于“世界百年未有之大变局”的外部挑战，探索国内循环内生动力、要素配置和资源禀赋变动等现实情景，从实践层面深入探讨人工智能绿色发展效应的差异。因此，本文将技术创新因素、产业结构优化因素纳入人工智能与绿色发展的理论框架，并在“人工智能—绿色发展效应”范式中嵌入要素市场化配置和科技人力资源元素，对中国不同地区有效选择人工智能发展路径、推进绿色发展转型提供理论支撑。

有鉴于此，本文可能的边际贡献包括：（1）学理层面，结合非连续性技术创新理论与中国情景，构建“人工智能—绿色发展”统一逻辑框架，不仅以智能化生产方式、产业链条变革和经济系统优化作为人工智能释放绿色发展效应的嵌入路径，剖析人工智能对绿色发展的直接赋能效果，还较早从技术创新效应和产业结构优化效应系统地探讨人工智能绿色发展效应的作用机制，揭示人工智能推动中国绿色发展转型的“黑箱”。（2）实证层面，经济现象的复杂性导致经济变量间往往存在着大量非线性关系，忽视这种非线性关系将难以有效解释经济现实，因此，在考察人工智能绿色发展效应的基础上，进一步运用面板门槛回归模型检验人工智能赋能绿色发展的非线性特征，为更好把握智能技术发展规律提供依据。（3）异质性分析方面，解析人工智能与绿色发展关系中要素市场化配置、科技人力资源的调节作用，并基于各地区技术、资本和劳动要素密集度状况，捕捉人工智能绿色发展效应释放的效果差异，丰富了中国绿色发展转型的前因研究。（4）立足于动态视角，进一步区分与剖析国内、外两种技术来源的人工智能对绿色发展的时滞效应，为政府科技管理部门明晰智能技术发展特征，进而在开放融合创新中塑造技术竞争新优势，推动中国绿色低碳转型提供价值参考。

二、理论分析和研究假说

（一）人工智能的绿色发展效应

实现绿色发展是一个全局性和系统性过程，外在约束条件变化或公共政策（如环境规制）冲击均会成为破除粗放发展方式的诱因，以局部、短期和不连贯方式驱动绿色发展，但是，真正有效推动绿色发展的底层逻辑和长期动能却是技术进步。现有研究对于一般技术进步对绿色发展积极的线性影响给予充分肯定，却忽视了人工智能赋能绿色发展的作用機制及效果的特殊性与复杂性。本文基于经济逻辑和已有文献，结合智能技术发展特征，研判人工智能不仅能直接释放绿色发展效应，且这种释放效应是一种边际效应递增的非线性过程。

首先，从智能化生产方式视角看，人工智能加速“拥抱”实体经济，制造业生产方式数字化、网络化协同步伐加快，呈现智能化变革的趋势特征。各类企业沿着“智能制造要素—智能制造能力—智能制造系统”的发展方向，在研发设计、生产制造、经营管理和服务跟进等环节，分阶段且持续性地获取智能制造要素，完善智能制造能力，最终打造完整高效的智能制造系统，进而利用系统的自动感知学习、自主决策执行及自发适应调整等能力有效应对生产活动的复杂性，精准把控投入产出效率，防止产能过剩和环境污染，凸显更高的资源利用率特征，助推绿色发展水平提升。并且，在人工智能、移动互联网与先进制造技术不断融合的基础上，依托智能化连接载体，生产主体（企业）和消费主体（用户）的动态反馈与双向互动程度不断提高，推动企业凭借定制化平台，在产品的设计、生产过程中利用差异化的定制参数，实施以消费主体为中心的方案设计和柔性生产，进而帮助企业合理设计产品回收和再利用工序，有效降低资源能源消耗［8］。

其次，从产业链条变革视角看：一方面，人工智能基于渗透性、协同性、替代性和创造性四项技术—经济特征，将形成包含不同数量和节点的多层次产品网络、技术网络、生态网络和价值网络，全面推进经济系统内产业链延伸、价值链跃迁、供应链补缺和创新链提升等交叉互补过程的多链融合、链群组织结构形成和产业生态系统优化［9］，从行业全方位、多角度、全链条的数智耦合、多能协同和关联创新等方面提升绿色发展效率。另一方面，产业链上的不同企业利用智能化平台可以提升生产资源和创新资源的获取便利性，并通过产业链“智慧赋能”、数字协同等途径加速自身信息、资源整合和优势能力的重点运用［10］，从而强化企业从创新设计、定制化服务、供应链管理、网络协同制造、系统解决方案和信息增值等产品全生命周期的动态优化能力，带动绿色发展效率提高。

最后，从经济系统优化视角看，人工智能的广泛运用会削弱不同部门间经济活动的边界性［11］，这不仅有利于要素供给结构优化和要素资源重新整合，并打破自然市场分割的桎梏进而建立起智能化经济流通渠道，提升现有资源获取自由和使用效率，还会在以新技术、新业态、新模式和新产业为导向的产业链群中凸显技术创新和绿色创新动能，助推经济增长过程中的环境绩效改善。此外，在基础层次的智能化生产和运转层次的智能化管理支撑下，经济系统依托智能化、定制化和动态反馈的信息处理方式，全面提升了智能技术的信息交互能力，促使系统的组织结构精简化、扁平化［12］，这种组织结构变动会大幅度降低系统运行维护成本，增强了系统内不同主体的资源管理能力，例如快捷投放、灵活处置及精准把控等，优化了资源处置决策，为绿色发展效率改善创造有益条件。

尽管前文阐释了人工智能可以直接推动绿色发展，但结合文献梳理与非连续性技术创新理论，人工智能是技术发展方向和技术创新路径的非连续性重大调整

新一代人工智能以全新知识或各种知识融合为基础，是一种革命性技术，可以改变现有技术生产竞争模式，创造新的经济结构，并且随着智能技术不断发展，人工智能可以从技术范畴延伸到产品、过程、管理和组织等更广义的领域，最终通过影响技术轨道跃迁、技术范式非渐进性转换、产品跳跃升级等诸多方面，并较传统连续型创新而言，在技术发展方向和技术创新路径上产生非连续性重大调整或呈现非连续型创新特征。，其与传统技术的替代与互补会在新旧范式的转换过程中加速技术效能以非线性形式释放［13］，本文推断人工智能释放绿色发展效应呈边际效应递增的非线性规律。具体而言，短期内，信息和知识的获取和反馈成本、不同生产流程对智能技术的匹配程度和吸收能力、持续进行人工智能前沿开发面临的融资约束以及实现智能生产管理理念的革新，无论对于企业综合能力抑或经济系统的调节能力都是一项新的考验。因而，这一阶段人工智能在生产、流通等环节还未达到提高资源利用效率与降低资源耗损的技术最优解，且特定领域智能技术获得的创新补偿效应无法覆盖技术转换和资源重置成本［12］，对绿色发展的推动效果较小或依然以不连贯方式呈现。但是长期中，人工智能技术成熟度不断提高及市场制度环境优化有利于非连续性创新的系统化、重点化与精准化转变［13］，使得制约人工智能绿色发展效应释放的不利条件得以改善，而且在智能技术网络关联下，各部门生产目标制定、要素资源安排及发展路径选择能够统一协调，联合运营的边际成本持续降低，更有利于绿色技术的研发与应用，更能把握生产和消费领域中的创新机会，进而统一塑造整合产业内外部资源以满足日趋急迫的绿色发展诉求。同时，人工智能逐步涵盖各领域，就能进一步通过推动绿色技术的改进和优化、节能产品制造与应用，推广节能低碳生产体系、构建低碳消费生活方式等多元化途径促进绿色效益与经济效益融合发展［6］。综上，本文提出以下假说：

H1：人工智能会直接释放绿色发展效应，且该效应呈边际效应递增的非线性特征。

（二）人工智能绿色发展效应的作用机制：技术赋能和结构优化

在人工智能泛化应用的背景下，如何通过智能技术赋能绿色发展，实现发展过程中经济效益与生态效益的均衡统一，已成为亟待解决的关键问题。虽然已有文献关注了智能技术的绿色经济效果，但较少深入分析人工智能绿色发展效应释放的实现路径和驱动机制。人工智能之所以能够释放绿色发展效应，主要是通过技术创新赋能效应与产业结构优化效应两个作用机制发挥作用。

就技术创新效应而言，非连续性技术创新理论认为，技术创新由基础研究到成果转化再到产业化应用过程，会以触角式渗透方式在产品形态、组织构架和商业模式等更广泛的领域延伸拓展，从技术、制度和组织的不断交互与融合中综合调动、合理配置各种要素资源，提高要素资源利用效率。并且，随着信息通信技术（ICT）资本积累增加及产业占比不断提高，人工智能不仅会扩展生产可能性边界，而且延伸了创新技术边界［14］，进一步推动企业从产品创新设计、定制化服务、供应链管理、网络协同制造、系统解决方案和信息增值等生产经营全周期的系统化、协同化创新［9］，并加速企业在上述环节的不同节点以及同外部环境中各类组织机构间的创新资源交换与知识互补，进而促使企业开展合作创新和进行技术优化的潜力得到进一步释放，改进生产效率，降低资源耗损，有效拉动绿色发展。此外，人工智能带来的技术创新还体现在促使企业提高技术清洁度，即在技术研发和应用过程中综合考虑环境因素，减少污染排放；加速生产性资本更新，即顺应技术进步需要不断更新自身设备，符合绿色环保与节能减排需要。通过上述两种方式，人工智能将生产端和创新端紧密衔接在一起，实现了供需互动式创新［15］，促进更大范围的技术创新和生产制造耦合协同，推动制造业绿色发展转型，最终提升经济系统整体的绿色发展效应。

就产业结构优化效应而言，演化经济学家Carlota Perez认为以人工智能、大数据和云计算为代表的数字经济是人类历史上最新出现的技术—经济范式，其革新会通过技术扩散和吸收、经济主导技术结构更替和生产组织形式创新等方面促使经济结构调整［16］。因此，本文沿袭这一脉络并进一步拓展，考察人工智能影响产业结构优化（高级化与合理化），驱动绿色发展的逻辑链条。

智能技术和产品服务在生产的多元节点、产业的不同层面及经济关联的各类渠道上的功能实现，会直接作用于传统产业部门，改造和替代固有的、成熟的主导技术与生产方式，驱动原产品和服务技术路线变轨、技术特征革新，优化原产业的成本函数，实现产业结构优化升级、引致产业发展质量提升。首先，这一进程会改变资本要素流动方向，推动有形资本，如货币资产、对外投资等和无形资本，如专利权、专有技术等向知识技术密集型为主要特征的清洁行业转移［4］，加深此类行业的资本深化程度，使落后产能被淘汰，优质产能获得发展。这种资本流动方向转变也有助于打破创新要素被不当挤占的束缚，加速绿色技术创新［7］，提高生产效率。其次，随着智能产业化和产业智能化进程的快速推进，人工智能被广泛应用渗透于生产的不同层次领域，不仅引导传统产业进行全方位智能化改造，重塑传统产业业务模式，还衍生出多种智能产业类型和產业业态（如智能制造、数字支付等），在拓宽产业范围的同时，形成激发产业活力的新动能，带动产业升级，实现更高产业水平下的节能环保，并提供绿色产品，改善环境绩效。最后，以数字化智能化技术为依托，向产业层次更高水平迭代的新经济结构模式，在能源利用和消费结构上能够扭转传统高能高耗产业的生产惯性［17］，并通过自主操控、自主学习、高速寻找最优解等技术手段辅助工序流程管理，有效减少低端制造业能源投入冗余，达到高效的节能控制，实现绿色发展转型中的能效优化目标。

智能技术的渗透融合，在产业间的延伸发展、产业内部同其他非智能核心技术的重组连接会改变不同要素的边际递增趋势和边际下降速度，影响不同要素的经济产出与增长回报，驱使潜在生产要素向高技术效率和边际产出比的生产方式和产业部门集中，带动技术转移，推动产业结构合理化。人工智能通过改变要素配置关系推动产业结构合理化，不仅能有效发挥经济系统对优化资源投向、提升科技创新能力、引导生产和消费需求等多方面的环保溢出效应［18］，还强化人工智能在产业融合、协同改造过程中精准对接各类生产要素、降低资源能源耗损的辐射带动效果，进而实现经济效率整体提升。并且，人工智能的渗透性、替代性、协同性和创新性使全流程生产的不同环节得以广泛应用各种新技术、新方法和新模式，智能化平台运营也能够先验且精准地量化基础性要素投入、中间投入和最终产出等环节的需求与供给情况，从而协调好产业间以各种投入品、产出品为链接纽带的技术经济联系和数量比例关系。人工智能通过改变产业间比例关系推动产业结构合理化，能够加强产业间有效联动，协调产业间组合关系，为清洁产业和更一般化绿色经济活动的协同集聚提供有效支撑，促进集聚范围内不同企业环保经验、节能减排知识及污染综合治理技术的共享，提升企业绿色生产效率和能耗控制水平［19］，实现经济增长、资源节约和环境保护的共赢。综上，本文提出以下假说：

H2：人工智能通过技术创新效应和产业结构优化效应驱动绿色发展。

（三）调节效应分析

从实践角度解析，在应对“世界百年未有之大变局”外部挑战、探索国内循环内生动力、考虑要素配置和资源禀赋变动的现实情景下，如下特征事实亟待考虑：要素市场化配置步伐加快，生产要素的潜力与活力得到进一步激发；人口数量红利逐渐消退、质量优势开始凸显，智能经济发展的人才支撑载体，即科技人力资源的支撑作用日渐明晰。因此，基于上述特征事实，人工智能释放绿色发展效应的边界约束包括：

第一，要素市场化配置调节人工智能对绿色发展的影响。要素市场化配置水平提高将显著降低劳动力要素市场、资本要素市场、技术要素市场及数据要素市场的错配和扭曲程度，提高生产要素的配置效率，推动智能技术快速发展和智能服务广泛落地，从而加速人工智能绿色发展效应释放。具体而言，劳动力要素市场化，会大幅提高劳动力市场透明度，促进多种类型人力资本的清晰定位及在不同层级劳动力市场的合理、有序、准确配置，劳动者能力和价值创造大小得以正确反馈和匹配，激发研发人员开展人工智能技术创新的热情和动力，促使智能技术研发效率提升和智能成果应用转化加快。资本要素市场化，不仅促使资本市场供应链融资、贸易融资、直接融资功能不断完善［20］，有效对接市场资金供给与需求，提高企业进行智能技术研发的资金使用效率，减少其资金交易成本，还保证资本的时空配置结构得到优化，驱使其向生产率、回报率更高的企业、产业和地区流动，使不同地区、产业和企业加大对人工智能的投资力度、改善其投资效果。技术要素市场化，有利于技术创新环境优化、技术市场供应链条通畅及技术成果落地加速［21］，为人工智能研发、测试和商业化应用等关键环节和中间节点提供配套技术和互补性支持，实现高标准和高水平人工智能技术市场建设。数据要素市场化，能够规范数据交易市场秩序、厘清数据流通边界、实现数据收益按贡献分配及推动数据确权化［22］，最大化发挥数据资产在新一代人工智能技术迭代更新和加速演变中的基础性作用。

第二，科技人力资源调节人工智能对绿色发展的影响。人工智能在提升生产效率、增加生产复杂度的同时，基于高技术和高强度资本投入属性，必然伴随着劳动力结构的调整与升级［23］，而相对于一般性人力资源，科技人力资源在知识储备、思想创造和经验学习等方面更具持续竞争优势，能够更好地与新型技术模式协同配合，实现更高效率的资源投入和创新产出比，因而能提高资源利用效率，有效降低资源耗损。并且，科技人力资源能更好地掌握和利用各种物化类有形科技成果，从而在实际运用中更有效地将其融入在产业发展动能中［24］，为促进产业绿色化转型，最终实现绿色发展提供有力支撑。此外，科技人力资源拥有更强的知识溢出能力，会促进脑力资产带来的智力成果（如创意、发明、专利等）在人工智能影响绿色发展过程中的深入扩散和有效利用，使人工智能的绿色发展效应在更广阔的覆盖范围和更多元的主体层次中加速释放。综上，本文提出以下假说：

图1 人工智能对绿色发展的影响机理

H3：要素市场化配置和科技人力资源积累正向调节人工智能对绿色发展的影响。

根据理论分析可梳理出人工智能对绿色发展的影响机理，如图1所示。具体而言，一方面，人工智能通过智能化生产、产业链条变革和经济系统优化三条嵌入路径直接作用于绿色发展，且在这一过程中要素市场化配置和科技人力资源积累发挥正向调节作用；另一方面，人工智能通过产业结构优化效应和技术创新效应两条动力机制间接驱动绿色发展。

三、研究设计

（一）基准模型设计

为验证上文理论研究假说，针对人工智能对绿色发展的影响，设计如下双向固定效应模型作为基准线性计量方程：

lnGTFPit=α0+β1lnAIit+∑γXit+μi+λt+εit（1）

为进一步检验人工智能绿色发展效应释放是否为边际效应递增的非线性过程，借鉴Hansen［25］的建模思路，建立如下面板门槛回归模型：

lnGTFPit=φ0+φ1lnAIitIqit≤z1+φ2lnAIitIz1<qit<z2+…+φn－1lnAIitI（zn－1<

qit≤zn）+φnlnAIitIzit>zn+∑γXit+μi+λt+εit（2）

其中，lnGTFPit表示i省份t年的绿色发展水平；lnAIit表示i省份t年的人工智能发展水平；Xit为控制变量

限于篇幅，所有控制变量的选取理由和具体测度方法留存备索。，具体包括：外商直接投资（FDI）、环境规制（Reg）、能源结构（Es）、基础设施水平（Inf）、财政自主权（Fis）、教育投入（Edu）以及城镇化率（Urb）。qit为门槛变量，z为门槛值，I（·）为示性函数，α0和φ0为截距，μi为地区固定效应，λt为年份固定效应，εit为随机扰动项，β、φ和γ为待估参数。

（二）机制路径检验模型设定

为理解人工智能赋能绿色发展的作用机制，根据前文的理论分析，本文重点检验人工智能对机制变量的传导作用，模型构建如下：

lnMit=β0+β1lnAIit+∑γXit+μi+λt+εit（3）

其中，Mit代表机制变量，包括技术创新和产业结构优化，基于理论分析，分别从技术创新、产业结构优化视角检验人工智能绿色发展效应释放的实现路径。

（三）调节效应模型设定

实践特征表明，要素市场化配置进程加快和科技人力资源作用凸显会成为人工智能绿色发展效应释放的外在约束条件。因此，为丰富中国绿色发展转型的动因分析，并为因地、因时制宜发展智能技术提供经验借鉴，参考Holland等［26］的研究，采用层级调节回归分析法检验要素市场化配置和科技人力资源积累的调节效应，模型设定如下：

lnGTFPit=β0+β1lnAIit+β2lnWit+β3lnAIit×lnWit+∑γXit+μi+λt+εit（4）

其中，Wit为调节变量，具体包括：要素市场化配置（Fm）、科技人力资源（Sthr），在模型中，引入解释变量与调节变量的交互项，深入考察异质性因素可能对人工智能影响绿色发展过程的作用效果，捕捉人工智能绿色发展效应释放的效果差异。

（四）指标构建和变量设定

1.被解释变量

绿色发展效率（GTFP）：体现实现绿色发展目标时获取的成效比，意味着在权衡资源和环境代价后能更好地协调经济增长、资源节约和环境友好，是一种刻画经济发展质量的综合评价指标［27］。学界主流做法是使用數据包络分析法（DEA）刻画，但是以线性规划为基础、距离函数为方式的传统 DEA模型，在分类上，一般为径向（CCR、BCC）模型和非径向（SBM）模型。其中，径向模型的投入导向是基于产出不变（既定产出）假定，产出导向则基于投入不变（既定投入）假定，在非导向层面，则考虑从投入和产出都可变条件下，以各项投入会等比例缩减、各项产出会等比例增长的程度来对无效率的状况进行测量，但是这些假定没有考虑投入变量间的替代性及非同比例变化特征，易引起忽视非径向松弛变量的问题；而非径向SBM模型虽然同时将径向和非径向松弛变量纳入考量范畴，但易在损失投入或产出目标值与实际值之间比例信息的过程中导致效率值被低估［28］。对此，Tone等［28］提出的EBM模型，囊括径向、非径向两类距离函数，且把目标投入与实际值之间的径向比例关系以及差异化投入间的非径向松弛变量纳入了考量范围，为考虑非期望产出要素的效率评价提供了新思路。因此，本文借鉴已有文献，采用超效率EBM模型进行绿色发展效率测度。模型公式如下：

ρ=minθ－εr∑miw－is－i/xik／φ+εy∑sr=1w+rs+r/yrk+εb∑pz=1wbzsbz/bzk（5）

s.t.  ∑nj=1，j≠kxijλj+s-i=θxik，i=1，…，m

∑nj=1，j≠kyrjλj-s+r=φyrk，r=1，…，s

∑nj=1，j≠kbzjλj+sb-z=φbzk，z=1，…，p

λj≥0，s-i≥0，s+r≥0，sb-z≥0（6）

其中，ρ是决策单元综合效率的重要表征；在被预测决策单元k（k=1，…，n）中， xik、yrk和bzk分别衡量投入、期望产出和非期望产出；s－i、s+r和sb－z分别引入为i（投入指标）、r（期望产出指标）和z（非期望产出指标）的非负参数，即松弛变量；w－i衡量不同类型i的相对重要性，w+r和wb－z 分别衡量r和z的相对重要性；θ和φ分别刻画投入导向、产出导向下的绿色效率值；εx、εy和εb分别反映效率值计算中三类指标（投入、期望产出和非期望产出）非径向部分的重要程度；λj充当线性组合系数。

具体构建绿色发展效率指标，需综合考虑投入要素和产出要素两方面，以期达到在劳动、资本和能源等要素投入下，期望产出最大化、非期望产出最小化目标。本文用地区年末就业人员总数（万人）衡量劳动要素投入，用实际资本存量（亿元）衡量资本要素投入（以2010年作为基期，消除价格因素影响），用地区能源消费总量（万吨标准煤）衡量能源要素投入，用以2010年为基期的地区实际GDP（亿元）表征期望产出，用各地区万吨SO2排放量、万吨烟粉尘排放量及万吨废水排放量表征非期望产出。

2.解释变量

人工智能（AI）。新一代人工智能技术应用效果与环境基础、互补技术创造能力支撑等条件因素密切相关，工业机器人使用数量及密度数据、信息传输、计算机服务和软件业全社会固定资产投资与生产总值的比值等指标间接表征智能化水平，可能导致因测量误差引致的内生性问题，因此，并不能准确评价人工智能发展状况［29］。

对此，本文把握新一代人工智能技术的意涵，即智能化是在信息和知识的探索、发展、创造与应用相互融合、整体演变条件下，数字化和网络化向纵深一体化演进的必然结果，在当前技术经济条件下，智能技术经济效应的发挥需借助经济系统中固有的技术、人员、产业等物质载体，尤其是高技术产业及相关物质支撑。因此，本文根据智能环境基础、智能技术创造和智能产业竞争三个维度，共计16个具体指标测度人工智能（见表1）。在具体指标选取上，借鉴顾国达等［30］的研究，指标评价思想和设计框架参考《国家创新指数报告2020》。

运用能根据各项指标值的变异程度来确定指标权重的熵值法对3个指标维度、7个领域内涵、16个具体测度指标进行数据处理，测算2010—2020年中国省级层面人工智能综合发展指数，指数越大，表明人工智能发展水平越高。

3.机制变量

技术创新（Tecn）。研究表明，专利授权数能较好地衡量地区或企业的技术创新能力，专利授权数越多，总体上地区的技术创新能力越强，故本文采用各地区有效专利授权数表征技术创新。

产业结构高级化（IndA）。实质是产业结构升级的衡量，采用产业结构高级化指数表征，通过三次产业的比例关系与产业劳动生产率乘积加权来构造地区产业结构高级化指数，具体公式如下：

IndAit=∑ni=1 ［（Yit／Yt）／（Yit／Lit）］，i=1，2，3（7）

其中，Yit为产业i在时刻t时的总产出，Lit为产业i在时刻t时的总产出的就业人数，Yit/Lit为劳动生产率，n表示产业部门数。

产业结构合理化（IndR）。反映产业间的素质、相对地位、关联方式及要素供求在数量和结构上的协调程度，采用泰尔指数倒数刻画，公式如下：

IndRit=1/∑ni=1［Yi／Yit］ln［（Yi／Li）／（Yit／Lit）］（8）

4.调节变量

要素市场化配置（Fm）。要素市场化配置将打破要素流动壁垒，显著降低劳动力要素市场、资本要素市场、技术要素市场及数据要素市场的错配和扭曲程度，疏通经济循环运转的关键堵点和痛点。因此，用私营企业和个体就业人员数量比地区就业人员总量衡量勞动力市场化配置；用非国有与集体投资比全社会固定资产投资衡量资本要素市场化配置；用技术市场成交额比R&D经费支出衡量技术要素市场化配置；用移动互联网普及率指标衡量数据要素市场化水平。将上述指标基于熵值法赋权求和得出各地区总体要素市场化配置水平。

科技人力资源（Sthr）。具备充足知识积累和丰富创造力的科技人力资源能够更好地与人工智能契合，通过技术、市场和全产业链创新来推动智能技术发展，因此，用各地区R&D人员中大学及以上学历人员占比表征。

为兼顾数据的有效性和可获得性，本文以2010—2020年时间跨度内的中国30个省份（不包括中国西藏、香港、澳门和台湾）面板数据作为考察样本，利用插值法补齐缺失数据。同时，以2010年为基期，所有名义变量消除价格因素影响，为处理异方差问题，所有变量均取自然对数。数据来源于《中国统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国环境统计年鉴》和各地方统计年鉴。变量的描述性统计结果见表2。

四、实证研究

（一）基准回归分析

依托式（1）双向固定效应模型和式（2）面板门槛模型，以表3和表4结果验证人工智能对绿色发展的直接影响及边际效应递增的非线性特征，为准确评估人工智能释放的绿色发展效应提供经验证据。在门槛变量选择上，采用人工智能作为门槛变量。此外，进一步挖掘前文理论分析内涵，长期中人工智能有利于促进绿色发展，原因之一是在经济关联网络下，各部门创新资源获取和安排能够更好地协调，人工智能技术研发资金投入巨大，短期内存在资金缺口，长期中随着金融发展水平提高、资源配置合理和资金供应链条稳定，这些阻碍性因素将随着创新资源的合理有效安排得以缓解，基于此，地区金融发展水平可能是影响人工智能绿色发展效应边际效应递增的有利因素，因而，将金融发展水平（Fin）作为门槛变量。表3为门槛效应检验结果，结果表明，在人工智能作为门槛变量时，其三重门槛效应至少在10%水平上通过显著性检验；在金融发展水平作为门槛变量时，其单一门槛效应通过10%的显著性检验。因此，选择门槛效应模型进行非线性检验较为适宜。

表4中，第（1）列为双向固定效应模型回归结果，检验人工智能对绿色发展的直接赋能效果，结果表明人工智能对绿色发展赋能效果明显，人工智能技术红利能够显著释放绿色发展效应。第（2）列是以人工智能作为门槛变量的回归，结果显示当人工智能跨越门槛值时，其影响系数由0.199扩大为0.400，且至少在5%水平上显著，这表明人工智能对推动绿色发展存在门槛效应，在跨过门槛值以后，人工智能的赋能效果明显增强，呈现出边际效应递增的非线性特征。第（3）列是以金融发展水平为门槛变量的回归结果，结果显示，当人工智能跨越单一门槛值2.344时，其对绿色发展的赋能效果同样明显增强，系数由0.255扩大为0.291，且在1%水平下显著。综上，假说H1得证。

（二）机制路径分析

探析人工智能绿色发展效应释放的动力机制，可为更好地依托智能技术带动绿色发展转型提供切实方案规划。依据前文理论分析，人工智能从技术创新效应和产业结构优化效应两方面驱动绿色发展。因此，本文分别用有效专利授权数表征技术创新、用产业结构高级化指数和泰尔指数倒数刻画产业结构优化（高级化与合理化），对这两方面机制进行回归分析，结果见表5。

表5第（1）列技术创新效应机制的回归结果显示，人工智能发展水平每提高1%，技术创新水平提高0.221%，人工智能可以推动技术创新。就增长效应而言，新古典理论和内生增长理论都认为技术创新是经济增长的源泉。就绿色效应而言，一方面，以绿色研发、绿色制造、绿色回收等关键技术为代表的绿色技术创新可以促进节能低碳技术大规模应用，淘汰低端落后产能，实现资源的优化配置，显著释放绿色低碳效能［7］；另一方面，当单一的技术创新主体向多元化分散发展时，创新边界不断拓展，技术创新的外溢属性和功能不断放大，不仅会优化产业时空布局，推动清洁产业协同发展［31］，还会促使多类企业通过清洁技术创新手段，生产多元、广泛的绿色产品来激发新的市场需求、满足消费者绿色偏好［32］，从供需两侧同时实现绿色效应提升，所以技术创新能够推动绿色发展。因此，技术创新效应是人工智能影响绿色发展的有效机制。

第（2）列产业结构高级化机制的回归结果显示，人工智能发展水平每提高1%，产业结构高级化水平提高0.115%，人工智能可以推动产业结构高级化，而产业结构高级化对绿色发展的正向影响学界已基本取得共识，例如Ma等［1，33］认为产业结构高级化是提高产业结构调整质量的关键手段，能够显著降低对资源环境的依赖和破坏且带来生产率的持续增进，进而推动经济趋向集约化、效率化、绿色化。第（3）列产业结构合理化机制的回归结果显示，人工智能发展水平每提高1%，产业结构合理化水平提高0.164%，人工智能可以推动产业结构合理化，但是，学界在产业结构合理化对绿色发展的影响结论方面具有较大差异。因此，为验证产业结构合理化对绿色发展的驱动效果，在检验产业结构合理化对绿色发展效率影响的基础上，进一步使用绿色经济增长表征绿色发展作為补充检验，绿色经济增长采用单位环境能耗的实际GDP衡量。从第（4）（5）列结果看，产业结构合理化对应系数都高度显著，且变化差异较小，这表明产业结构合理化能够推动绿色发展。因此，产业结构高级化与合理化，即产业结构优化效应是人工智能影响绿色发展的有效机制。综上，假说H2得证。

（三）调节效应分析

根据前文理论分析，要素市场化配置水平改善、科技人力资源水平提高将会显著影响人工智能对绿色发展的作用效果。对此，表6结果汇报了上述两种外部因素在人工智能影响绿色发展过程中的调节作用。

第（1）列为基准回归分析结果，显示人工智能绿色发展效应释放的直接作用效果。第（2）列检验了要素市场化配置的调节作用，lnAI×lnFm系数为0.543，在5%的水平下显著为正，说明要素市场化配置水平提升正向调节人工智能与绿色发展之间的关系。第（3）列检验了科技人力资源的调节作用，lnAI×lnSthr系数为0.143，在1%的水平下显著为正，说明提升科技人力资源水平可正向调节人工智能与绿色发展之间的关系。因此，假说H3得证。在利用智能技术实现绿色发展转型过程中，要一手抓合理有效、竞争有序的完备要素市场建设，促进各种要素高效配置和流动，一手抓人才培养建设，全面实现科技型人力资源积累。

（四）异质性分析：基于要素密集度差异

在厘清人工智能影响绿色发展的直接作用和间接机制基础上，进一步考察在不同要素密集度变化条件下，人工智能绿色发展效应的变化情况。中国各地区由于要素禀赋条件存在显著差异，导致其人工智能发展水平不尽相同。一方面，当地区技术密集度较高时，可以为人工智能技术的研发提供相关配套资源和互补技术支持，加速智能技术创新，进而推动绿色发展；另一方面，当地区资本要素、劳动要素的密集度和偏向性不同时，也可能会对绿色发展造成较大冲击。因此，利用各地区就业人数平均资本存量的均值水平，将样本考察期内的地区划分为资本密集型和非资本密集型地区；利用各地区高技术企业数量占比的均值水平，将样本考察期内的地区划分为技术密集型和非技术密集型地区。基于技术、资本和劳动的要素密集度状况差异，进行人工智能对绿色发展影响的异质性分析。

表7第（1）（2）列分别报告了技術密集型和非技术密集型地区回归结果，第（3）（4）列分别报告了资本密集型和劳动密集型地区回归结果。人工智能的绿色发展效应在技术密集型地区和资本密集型地区都要大于对应的非技术密集型和劳动密集型地区。由此可见，加强技术和资本支持力度，能够更加充分地释放人工智能对绿色发展的赋能效果。

（五）因果关系识别

1.双向因果关系

经济绿色转型，是经济发展的动力变革、效率变革和质量变革的综合过程，在这一过程中，新旧动能转换、产业层次和结构优化、技术创新与人力资源协同提升等诸多优势使人工智能更能得到跨越发展，智能产业生态更加完善。

解决双向因果关系导致的因果识别问题，为核心解释变量选用如下两个工具变量：其一，地区高校平均科技产出（IV1），用各地区高校平均发表科技论文篇数衡量。一方面，高校平均科技产出会从智力支持和产学研密切配合等方面为人工智能发展提供支撑；另一方面，高校论文成果的经济转换作用受时间和物质载体约束，满足排他性。其二，2015年，系统推动智能制造工程等五大工程建设的《中国制造2025》政策落地，这为本文提供了一个良好的政策冲击实验。在政策驱动下，各地人工智能发展状况会受到较大影响。因此，构造工具变量Iy×P2015，P2015为虚拟变量，体现政策冲击（P2015≥2015，赋值1；否则赋值0）；Iy表示各地超过样本期内基建平均水平的年份，衡量各地区基建水平差异，基建水平会影响人工智能发展。

使用工具变量对基准方程进行工具变量—二阶段最小二乘（IV2SLS）估计，结果见表8。弱工具变量 CD Wald F统计检验和不可识别KP rk LM检验都拒绝弱工具变量和工具变量识别不足的原假设，表明工具变量构建较好。第（1）（2）列是以高校平均科技产出（IV1）为工具变量进行的回归，人工智能与绿色发展的回归系数显著为正，与基准回归结果一致且变动差异较小。第（3）（4）列是考虑政策冲击（Iy×P2015）工具变量的回归结果，第一阶段回归表明，政策激励对基建水平较差地区的智能化发展具有推动作用，第二阶段回归表明，政策冲击之后人工智能绿色发展效应持续释放。综上，工具变量估计结果显示，潜在的内生性问题并未对基准回归造成较大偏误。

2.遗漏变量问题

人工智能发展过程中，各地区市场容量可能决定了对智能技术的吸纳和消化力度，且基于中国市场环境的独特性，政府干预力度，如政策指引等，对人工智能发展路径会产生较大影响。因此，对遗漏变量引致的内生偏误问题，在基准模型中吸纳市场规模容量和政府干预力度变量，回归结果保持稳健

限于篇幅，仅汇报工具变量回归结果，遗漏变量回归结果备索。。

（六）其他稳健性检验

本文采用以下三种方法进行稳健性检验：使用工业机器人安装密度数据替换核心解释变量；利用层次分析法和主成分分析法分别重新确定权重测算人工智能综合指数；将静态面板模型扩展为动态面板模型，分别进行系统和差分矩估计。上述检验表明基准回归结果保持稳健

限于篇幅，其他稳健性检验的估计结果未作汇报，留存备索。。

五、进一步分析

人工智能发展可能存在时滞效应，进而会影响其绿色发展效应释放。技术创新活动具有系统的不确定性这一固有特性［34］，这种不确定性要求产业间深度耦合及产业内有效关联以实现新技术的研发、运用和扩散。并且，新技术从研发到商业应用是一个整体过程，该过程所需的生产条件、生产要素及生产组织结构都需要相关产业技术和制度环境支持。人工智能作为战略性新兴技术，仍处于初期发展阶段，系统的不确定性风险仍未排除，产业内部资源整合、协调尚需时间积累。并且，智能技术创新成果产业化，也是要素投入向创新产出转化的阶段性、渐进性价值链传递过程［34］，其转化效率因受内外部环境制约、投入与产出具有非平衡、非同步特征等因素影响而存在滞后。因此，在研究人工智能绿色发展效应静态视角的基础上，有必要立足于智能技术发展的时滞性特点，深入剖析其对绿色发展的动态影响效果。

值得注意的是，虽然近年来中国在智能技术和数字经济发展等方面取得长足进步，但是相对于发达国家起步相对较晚，基础仍较为薄弱。因此，在本文研究的样本期内，中国人工智能的发展可能明显滞后于发达国家，进而对人工智能绿色发展效应释放产生较大影响，因此，进一步区分国内、国外两种不同技术来源的人工智能，立足于开放经济环境，系统考察人工智能时滞效应特点，进而为当局综合衡量人工智能发展特征，制定前瞻性产业政策提供可能的决策参考。其中，国外来源人工智能技术投入（FAIit）用技术引进经费支出占各地区R&D经费支出之比表征。

借鉴Brana等［35］的研究，构建面板向量自回归模型（PVAR）检验人工智能对绿色发展的时滞效应。变量的非平稳性会导致实际估计结果产生较大偏差，出现“伪回归”现象。为了提高检验结果的准确性，使用LLC检验、ADF检验与PP检验三种方法，对绿色发展效率（GTFP）、人工智能（AI）、国外人工智能技术投入（FAI）、技术创新（Tec）、产业结构高级化（IndA）和产业结构合理化（IndR）的原序列及其一阶差分序列进行单位根检验，结果上述变量其一阶差分序列均具平稳性。同时，根据AIC准则、SIC准则和QIC准则，确定PVAR模型在绿色发展效率、技术创新、产业结构高级化与合理化的最优滞后阶数，回归结果见表9。

表9第（1）列为滞后期国内人工智能对绿色发展的直接作用效果，其1阶、2阶和3阶滞后期人工智能回归系数都为正，且至少通过5%的显著性水平检验，这表明人工智能释放绿色发展效应存在时滞性和持续性。第（2）列为滞后期国外来源人工智能技术对绿色发展的直接作用效果，其1阶和2阶滞后期人工智能回归系数至少在5%水平显著为正，人工智能对推动绿色发展的时滞影响同样得到验证。并且，通过比较分析还可以看出，相对于国外，考察国内人工智能对绿色发展的时滞影响时，其滞后阶数更大，且对应阶数回归系数更大，滞后效应更明显。

进一步考察人工智能时滞效果對绿色发展机制路径的影响。第（3）列结果显示，对于国内和国外不同技术来源的智能技术，滞后1期、2期人工智能均至少在5%显著性水平下正向影响技术创新，但国内人工智能滞后期系数更大，滞后效应更明显。对于产业结构优化路径，第（4）（5）列结果显示国内人工智能对产业结构高级化、合理化的滞后影响均大于国外。实证结果进一步表明，从国内智能技术来源看，人工智能产业结构高级化效应持续时间更长，但人工智能产业结构合理化效应短期内相对更大。

通过以上结果不难发现：一方面，中国人工智能发展水平同发达国家相比存在一定差距，由这种差距导致的人工智能滞后效应不仅直接影响绿色发展，还影响人工智能对绿色发展的传导路径。究其原因，发达国家在人工智能发展方面具有先发优势，其智能经济基础设施、创新能力及产业协同都发展至较高水平。对于中国而言，从融入全球价值链（GVC）分工发展实际看，源于核心技术差距、资源禀赋差异及产业结构和层次约束等原因而选择所谓“低端嵌入”发展模式，使得中国整体人工智能发展水平较低，创新性相对不足。另一方面，国内人工智能较强的时滞性和持续性，也表明中国在发展智能技术，完善智能产业布局，进而调整经济结构，推动智能化、绿色化转型，最终实现高质量发展方面具有长期潜力。因此，应该抓住智能技术发展的有利机遇，补齐智能技术发展短板，加强智能产业战略前瞻性和发展均衡度，逐步掌握全球新一轮科技竞争的主动权。

六、结论与启示

在转型经济背景下，人工智能技术是引导中国经济增长动能转换、实现可持续发展与环境保护共赢目标的有力抓手。基于此，本文融合非连续性技术创新理论意涵，考察了人工智能释放绿色发展效应及其非线性过程和动力机制，以期为实现中国绿色发展转型提供新的技术性视角。研究发现：（1）人工智能会推动绿色发展，且推动效果存在边际效应递增的非线性特征，在进行因果关系识别及一系列稳健性检验后，结论仍成立。（2）机制识别表明，人工智能通过技术创新效应和产业结构优化效应驱动绿色发展。（3）要素市场化配置和科技人力资源能够发挥显著正向调节作用，二者水平越高，人工智能对绿色发展效率的提升效果越强。此外，不同要素禀赋条件下，人工智能的绿色发展效应存在差异，其在技术密集型和资本密集型地区的影响更显著。（4）拓展性分析发现，人工智能对提升绿色发展效应具有时滞性，且依托于国内技术来源的人工智能，相比于依托国外技术来源的人工智能，对绿色发展的时滞效应更明显。

本文的政策启示在于：一是要高度重视人工智能技术创新引领作用，因地制宜探索人工智能技术赋能和产业结构优化带动经济绿色转型的实践路径；二是要加快释放要素市场化改革红利，激发生产要素活力与潜力，并注重科技人力资源积累，提高其与人工智能技术的适配性；三是要把握人工智能绿色发展效应的时滞影响和动态特性，培育智能技术带动绿色转型的持久动能。

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編辑：李再扬，高原

Vol. 45No. 5Sept. 2023

Green Development Effects of Artificial Intelligence： Technological Empowerment and Structural Optimization

ZHOU Jieqi1 ， CHEN Da1 ， XIA Nanxin2

1.School of Economics， Guangdong University of Finance and Economics， Guangzhou 510320， China

2.Lingnan College， Sun YatSen University， Guangzhou 510970， China

Summary The prevailing “black development” model in China， characterized by high energy consumption， pollution， and low productivity， has contributed to rapid economic growth. However， it has come at a substantial environmental cost， jeopardizing longterm economic benefits and wellbeing. To address these challenges and achieve sustainable growth， the potential of artificial intelligence （AI） as a key tool for seizing the strategic high ground in science and technology is of paramount interest. This paper investigates whether AI can leverage its technological innovation advantage to promote green development， guide China’s economic transformation， and foster a symbiotic relationship between green， lowcarbon practices， and economic development.

Using a panel dataset of 30 Chinese provinces （excluding Tibet and Hong Kong， Macao， and Taiwan） spanning 2010 to 2020， we integrate theoretical insights into discontinuous technological innovation. Employing the superepsilonbased measure（superEBM） model and the entropy value method， we assess the green development efficiency and the comprehensive AI development index in China， respectively. Through empirical analysis， we uncover the following key findings： （1） AI directly empowers green development， with the empowerment effect exhibiting nonlinear marginal effects. Our results withstand rigorous endogeneity controls using regional university science and technology output and the policy shock of “Made in China 2025” as instrumental variables. （2） AI enhances green development efficiency predominantly through its technological innovation and industrial structure optimization effects. （3） The release of AI’s green development effect varies due to differences in resource endowment and factor intensity within China’s transition economy. Specifically， a higher level of factor market allocation， an increased accumulation of scientific and technological human resources， and greater intensity in technology and capital factors reinforce the impact of AI on green development empowerment. （4） Further analysis reveals a time lag in AI’s capacity to enhance green development efficiency， with AI relying on domestic technology sources exhibiting a more pronounced time lag effect than AI relying on foreign technology sources.

Unlike previous research that has primarily focused on the economic development effects of AI and the potential for intelligent technology to drive green development， this paper fills the gap by offering a systematic exploration of the release of AI’s green development effects and its realization path. Specifically， we analyze AI’s direct empowerment effect on green development through intelligent production methods， industrial chain changes， and economic system optimizations， while also investigating its underlying mechanisms of technological innovation and industrial structure optimization.&nbsp;Furthermore， we introduce a panel threshold regression model to examine the nonlinear characteristics of AIenabled green development and analyze the moderating role of factor market allocation and human resources in science and technology. This allows us to capture regional variations in AI’s green development effect release based on factor intensity status. Finally， by adopting a dynamic perspective， we identify and analyze the time lag effect of AI on green development between domestic and foreign technology sources.

In conclusion， this paper sheds light on the green development effect and dynamic mechanisms of AI， offering valuable policy insights for government authorities. These insights can inform decisions related to green development pathways， the cultivation of AI’s technological advantage， economic structure optimization， and the transformation of production and lifestyle.

Keywords artificial intelligence; green development efficiency; superEBM; technological innovation; industrial structure optimization; delay effect