人工智能應用與制造業企業綠色創新

〔關鍵詞〕 人工智能 綠色創新 成本節約 知識溢出 人力資本 工業機器人 綠色成果轉化 可持續發展

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

〔中圖分類號〕Ｆ４２４； Ｆ４９ 〔文獻標識碼〕Ａ

引言

近年來， 中國經濟發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生。如粗放型和要素推動型的發展模式導致環境惡化、能源消耗嚴重和自主創新不足。２０２４年國務院政府工作報告指出了“制定支持綠色低碳產業發展政策” 和“大力發展綠色低碳經濟”。如何找到有效促進綠色發展， 解決環境生態和經濟增長這兩者矛盾的根本舉措， 是當前緊急又迫切的事項。企業作為社會經濟發展的重要力量， 必須主動投身于綠色技術創新， 而制造業企業更是企業中的排頭兵， 需發揮引領作用， 亟須向集約化和綠色創新推動型逐步轉化。

人工智能作為一項重要的科技變革， 已經成為引領技術革命、推動產業結構升級優化和新質生產力發展的重要驅動力量。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略部署。２０２４ 年國務院政府工作報告再次強調，要深化人工智能、大數據等研發應用， 開展“人工智能＋” 行動。國際機器人聯合會發布的《２０２３ 世界機器人報告》顯示， ２０２２年中國工業機器人運營存量首次突破１５０ 萬臺， 達到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正在向智能化、自動化和信息化發展。工業機器人作為人工智能技術應用于生產流程的主要載體， 能在多方面對制造業企業綠色創新的關鍵因素產生影響。

人工智能應用有助于成本節約， 緩解制造業企業綠色創新資金不足。將智能機器投入制造業生產環節， 能顯著降低企業成本， 不僅體現在其對從事重復性、程序性工作的低技能勞動力的替代方面， 還體現在其對全周期可視化、自動化和智能化生產過程的管理方面［１，２］ ；另外， 人工智能還可以幫助企業綠色創新消除信息不對稱， 增加創意交流、碰撞與合作， 發現綠色研發領域間的關聯與交叉點， 進而促使研發人員更快捷地獲取綠色創新的關鍵信息［３，４］ 。然而， 人工智能應用將給制造業綠色創新帶來何種影響， 以及其作用機制是什么， 這些問題的答案尚不明晰， 導致難以給予實體經濟具體的指導方向。

本文彌補了人工智能在微觀綠色創新領域的文獻不足。現有文獻研究人工智能對綠色創新的影響， 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新呈現非線性特征， 而本文著眼于微觀視角， 將人工智能應用對綠色創新的影響從城市層面， 拓展到人工智能應用與微觀企業綠色創新的關系層面， 有助于彌補人工智能在微觀企業綠色創新方面的不足； （２） 剖析了人工智能應用提升制造業企業綠色創新的作用機制。考慮到人工智能在節約成本、知識溢出提升和人力資本提升方面具有重大潛力， 本文又從成本節約、知識溢出和人力資本３ 個渠道出發， 分析了成本節約、知識溢出和人力資本是否在人工智能應用影響制造業企業綠色創新的過程中發揮中介效應。此外， 還檢驗了人工智能對制造業綠色創新存在異質性影響。為豐富研究結論， 進一步從區域屬性、污染程度和財政激勵等角度， 檢驗了人工智能對制造業企業綠色創新的異質性影響。

１文獻回顧

既有文獻大多聚焦于對人工智能影響后果方面的研究， 如人工智能應用對節能減排、綠色發展、綠色創新等的影響， 也得出了較為豐富的研究結論。

在節能減排方面， 工業機器人應用可實時監測產品生產環節的能源消耗和排污， 降低過度排污行為［７］ 。工業機器人投入可以實現清潔生產和節能減排的效果， 提高全要素生產率［８］ 。人工智能可以通過管理效率提升效應、用工成本削減效應和綠色創新效應降低企業污染減排［９］ 。人工智能可以通過產業集聚外部知識溢出效應來提升城市碳排放效率［１０］ 。

在綠色發展方面， 既有文獻認為， 人工智能本質上是一種技術進步， 會提高企業生產的自動化水平和提升生產效率的行為， 進而推動綠色發展效率提升。如周杰琦等［５］ 以ＥＢＭ 模型衡量城市綠色發展效率， 研究發現， 人工智能能夠顯著改善綠色發展效率， 產業結構合理化和高級化， 是其影響的重要機制路徑。工業機器人應用能夠通過技術進步、能源優化和產業集聚渠道促進區域綠色生態效率提升［１１］ 。人工智能應用能夠通過技術創新效應、勞動力替代效應和減排投資效應促進城市綠色發展［１２］ 。

在綠色創新方面， 以工業機器人為代表的人工智能技術有助于綠色創新。王兵和王啟超［１３］ 認為， 智能技術應用于企業， 可以提高生產過程的確定性， 減少風險因素， 降低生產成本， 優化生產效率， 釋放綠色創新潛力。工業機器人運用能發揮人力資本效應和內部治理效應， 進而促進企業綠色創新成果涌現［１４］ 。然而， 也有學者認為人工智能應用對綠色創新是非線性的。人工智能雖會直接賦能城市綠色創新， 但這種賦能效果具有邊際效應遞增的非線性特征［５］ 。與此同時， 崔偉［６］ 也發現， 人工智能雖在短期內， 可以通過優化人力資本結構和產業結構調整來促進綠色創新， 但在長期， 這種賦能幅度將呈現下降趨勢。

由上述文獻可知， 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企業等微觀層面的綠色創新方向研究較少。與此同時， 也有研究從城市綠色創新出發，探討人工智能對城市綠色創新的影響， 得出的結論也千差萬別。鑒于此， 本文從微觀制造業視角出發， 研究人工智能應用與制造業企業綠色創新的關系， 不僅有助于彌補人工智能技術應用在微觀企業綠色創新影響方面的文獻不足， 也能夠為有效推動中國制造， 實現企業高質量綠色發展提供有力的理論支持。

２理論分析和研究假設

２.１人工智能對制造業企業綠色創新的直接影響

人工智能應用具有技術偏向性特征， 能夠賦能制造業企業各項生產經營活動， 進而影響制造業企業綠色創新。（１） 人工智能應用能夠通過提高制造業企業生產效率實現綠色創新。制造業企業將智能設備投入生產各環節， 不僅能實現２４ 小時全周期可視化、自動化和智能化生產管理［１］ ， 還能通過減少低技能勞動力使用， 實現長時間程序性工作， 智能制造過程維護成本低和發生錯誤率低等， 提高生產效率［２］ ， 而生產率越高， 越有助于緩解融資約束， 進而為綠色研發工藝創新提供資金支持； （２） 人工智能應用還能夠通過消除研發人員的信息不對稱實現綠色創新。信息冗余會導致信息貶值， 信息稀缺將導致綠色創新動力不足。人工智能應用不僅能打破信息收集和傳遞的時空限制， 實現綠色研發人員信息傳遞的及時性和準確性， 彌補信息不對稱鴻溝， 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］ 。而綠色研發人員的信息獲取效率越高， 越有助于促進研發人員更快捷獲取綠色創新的關鍵信息［４］ ，進而發起綠色工藝等創新； （３） 人工智能應用還能通過提升競爭優勢和決策優化來實現綠色創新。工業機器人是產品創新的催化劑和內生動力， 既能通過發揮內部控制有效性為企業帶來競爭優勢，促進創新成果涌現［１６］ ， 也能通過拓展并優化人類的信息處理能力， 提升決策質量， 促進企業綠色創新。此外， 人工智能應用還能夠通過成本節約、知識溢出和人力資本等渠道對制造業企業綠色創新產生影響。基于以上分析， 提出如下假設：Ｈ１： 人工智能應用對制造業企業綠色創新具有正向促進作用。

２.２成本節約效應影響渠道

企業在決定是否引進工業機器人時， 會進行科學決策分析。只有當工業機器人替換人力的可變成本減少量大于企業引入工業機器人付出的固定成本， 企業才會選擇采納這一技術。工業機器人擅長執行常規且同質化高的機械性工作， 能夠全天候持續不間斷地運行， 其精準度比人力更高，犯錯的概率更小。Ｇｒａｅｔｚ 和Ｍｉｃｈａｅｌｓ［１７］ 研究發現，以工業機器人為代表的自動化技術能減少非固定要素投入， 提升生產過程中勞動生產率， 通過對可變要素的替代達到提升生產效率的目的。企業在引進機器人后， 會優化生產流程， 降低企業邊際成本， 從而逐漸減少對低端勞動力的雇傭， 直至最終實現對其的完全替代［１８，１９］ 。智能技術的普及使得企業可用更低成本獲得更高質量的勞動力，通過數據共享與組織柔性化提高了企業的生產效率［２０］ 。以上分析表明， 人工智能應用能帶來成本節約， 而成本下降后， 在其他條件保持不變情形下， 企業利潤將得到提升， 從而擁有更多的留存收益用于綠色創新。換句話說， 通過將工業機器人應用于生產中替代部分勞動力， 制造業企業能夠實現對生產成本的調整， 進而有效影響并引導其綠色創新行為， 從而達到提升綠色競爭力的目的。如歐美國家企業會通過海外直接投資、建立工廠和國際合作等方式， 從生產成本較低的發展中國家進口產品， 從而將減少支出的費用聚焦于綠色產品工藝改進等更具價值創造的活動上［２１］ 。綜上所述， 制造業企業引入工業機器人， 會產生成本節約效應， 促進企業提升生產率， 實現降本增效， 進而企業有更高水平的盈余資金投入綠色研發活動中。基于以上分析， 提出如下假設：

Ｈ２：人工智能應用可以通過成本節約效應提升來促進制造業企業綠色創新。

２.３知識溢出效應影響渠道

工業機器人的應用能夠刺激企業對新知識產生需求， 同時還可以協助企業對既有知識進行系統化分類， 從而加速高質量信息的傳遞， 進而豐富企業的知識庫［２２］ 。此外， 這種技術還有助于企業整合內外部知識， 提升產品開發效率、生產效率， 并通過技術溢出效應顯著推動企業創新能力的提升［２３］ 。盡管有少數學者認為， 新技術引入所帶來的溢出效應， 可能對企業研發投入產生負向影響， 因為創新可能無法為企業帶來足夠的研發投入回報， 進而抑制企業創新行為， 但大部分學者卻認為， 知識溢出效應將對企業創新產生促進作用， 能夠助力企業獲取外部前沿技術、提升市場化效率、吸納創新資源和提高創新能力［２４］ 。具體而言， 新技術的引入或跨部門間的知識交流不僅能夠激發企業投入更多綠色研發資金， 催生新技術的誕生， 還進一步提升了企業吸收和利用綠色新技術的能力。這表明積極吸收外部知識成果，通過知識溢出效應提高綠色創新能力是一國或一地區創新能力提升的重要機制［２５］ 。與此同時， 人工智能技術作為一種新型自動化通用技術， 正在深刻重塑研發過程和創新活動。采用了工業機器人的企業， 可以輻射帶動同行業其他企業引入工業機器人， 從而對制造業企業的綠色創新產生深遠影響。基于以上分析， 提出如下假說：

Ｈ３：人工智能應用可以通過知識溢出效應提升來促進制造業企業綠色創新。

２.４人力資本效應影響渠道

人力與技術面對不同任務時， 各有其優勢所在。當企業采用人工智能技術來執行日常工作中那些簡單且重復的任務， 這一舉措將不僅導致部分勞動力會被這些設備所替代， 即人工智能的勞動力替代效應， 而且還將導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用也催生了新的工作任務與崗位， 從而實現了對勞動力的互補。通過這種方式， 企業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品生產量。此外， 工業機器人的廣泛應用也催生了對新一批勞動力的需求， 特別是與自動化技術相適應的高技能勞動力崗位， 如管理人員、研發人員和機器人工程師， 從而推動了勞動力市場的結構升級［２７］ 。高技能勞動力作為一種關鍵的人力資本和創新要素， 顯著地影響著企業的創新能力［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習應用能力， 他們能夠更好地運用技術， 進而推動企業綠色創新水平的提升［２８］ 。高技能人才擁有出色的學習和問題解決能力， 能迅速掌握新知識并運用行業前沿技術， 他們不僅能夠借助工業機器人實現互補式創新， 更能進行原創性的創新活動， 為企業進行綠色創新提供堅實的智力支撐， 進而推動綠色創新技術的廣泛傳播與應用［２９］ 。基于以上分析， 提出如下假說：

Ｈ４：人工智能應用可以通過人力資本效應提升來促進制造業企業綠色創新。

３實證分析

３.１數據來源

本文以２００８～２０２１年為數據樣本， 這是因為當前國際機器人聯合會（ＩＦＲ）公布的中國工業機器人數據只更新到２０２１年。此外，數據還做了以下處理：（１） 剔除有數據缺失值的樣本； （２） 剔除ＳＴ、?ＳＴ 和退市公司；（３）對所有連續變量進行了１％的溫莎縮尾技術處理。經過上述處理后，最后得到１５６２５個觀測值。

其中， Ｇｒｅｅｎ 表示制造業企業綠色創新。考慮到外觀設計專利主要專注于產品外觀設計， 在制造業生產過程中應用較有限。參考先前文獻的做法， 不采用外觀設計專利相關的數據， 而是以企業綠色發明專利、實用新型專利申請數量之和加一后取對數作為制造業企業綠色創新的衡量指標［１８］ 。

ＡＩ表示人工智能應用。考慮到以行業新裝機器人數量的對數來衡量人工智能發展水平［９］ ， 可能面臨較大的異方差問題， 如不同制造業企業員工規模存在較大差異性。為消除員工規模導致的異方差問題， 本文使用微觀層面的人工智能滲透度作為人工智能應用代理變量［２４］ 。微觀層面的人工智能應用測算具體如下：

①將ＩＦＲ提供的中國行業層面的機器人存量數據與《國民經濟行業分類》進行匹配， 得到我國１２個行業的工業機器人存量。

②測算中國制造業中各行業工業機器人滲透度， 具體公式如下：

其中，Ｉｎｔｅｒｍ 為中介變量， 分別為成本節約（Ｃｏｓｔ）、知識溢出（ＲＤ）和人力資本（Ｌａｂｏｒ）效應。考慮到管理費用率主要是衡量代理成本， 因而本文借鑒先前研究的做法， 使用銷售費用率（銷售費用／ 主營業務收入）作為成本節約效應的表征［３０］ 。參考既有文獻的研究， 選用研發人員數量作為知識溢出效應的表征， 因為研發人員數量在一定程度上反映了企業的研發強度， 即知識溢出效應水平［３］ 。參考黃先海等［２６］ 的做法， 選用企業本科以上學歷員工的自然對數作為人力資本效應的代理變量。β和θ 為待估計系數。其余變量解釋同上。

４實證結果分析

４.１基準回歸

表４匯報了人工智能應用對企業綠色創新的影響程度。在沒有加入控制變量、僅控制行業、個體和年度效應時， 人工智能應用的回歸系數為０.０５２９，并在１％的水平上顯著， 初步表明人工智能應用對企業綠色創新存在顯著影響。當加入控制變量， 且控制行業、企業、年度固定效應時， 人工智能應用對企業綠色創新的回歸系數為０.０４１５， 并在１％的水平上顯著， 表明企業人工智能水平使用越高， 越有助于企業發起綠色創新。

４.２穩健性檢驗

為說明研究結論具有穩健性， 本文做了如下幾種穩健性檢驗： （１） 內生性檢驗。參照先前文獻的做法， 采用美國同時期同行業的工業機器人存量作為人工智能的工具變量做內生性檢驗； （２）更換被解釋變量。將被解釋變量企業綠色專利申請總量替換為企業綠色專利的發明專利申請量后進行回歸； （３） 更換樣本期間。由于２００８年發生了國際金融危機， 金融危機對于經濟的影響存在滯后效果， 故剔除金融危機后兩年２００９～２０１０年和新冠肺炎疫情發生年２０２０～２０２１年的數據； （４）剔除汽車制造業的影響。汽車制造業作為中國工業機器人使用最密集的行業， 使用占比在樣本期內一直都較高， 如果工業機器人的使用對于該行業有較強的綠色創新提升作用， 但對其他行業不顯著， 則本文的研究結果不具有說服力， 故剔除該行業數據， 對其余行業樣本進行處理。以上結果再次表明， 核心結論“人工智能技術應用促進制造業企業進行綠色創新” 并無任何改變。

４.３作用機制分析

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

由表２列（１） 結果可知， 人工智能對銷售費用率的系數在１％水平下顯著為負， 表明人工智能應用能夠降低銷售費用率， 實現成本節約效應，從而讓其有更多閑置資金用于綠色工藝等技術創新。進一步觀察表２列（２） 所示， 銷售費用率對制造業企業綠色創新顯著負相關， 表明企業銷售費用率越高， 企業發起綠色創新的可能性越低。而由人工智能對制造業綠色創新的系數顯著為正，表明成本節約效應在人工智能促進制造業企業綠色創新水平的過程中發揮著部分中介效應。綜上表明， 人工智能應用會通過降低企業成本促進制造業企業進行綠色創新。

由表２列（３） 結果可知， 人工智能對研發人員數量的系數在１％水平下顯著為正， 表明人工智能應用能夠提升企業研發人員數量， 實現知識溢出效應， 從而讓更多員工參與綠色工藝等技術創新。進一步觀察表２列（４） 所示， 研發人員數量對制造業企業綠色創新顯著正相關， 表明企業研發人員數量越多， 越有助于企業發起綠色創新。而由人工智能對制造業綠色創新的系數顯著為正， 表明知識溢出效應在人工智能促進制造業企業綠色創新水平的過程中發揮著部分中介效應。綜上表明， 人工智能技術應用會通過知識溢出效應， 促進企業聘用更多研發人員， 從而在企業研發活動中轉化為綠色創新成果。

由表２列（５） 結果可知， 人工智能對人力資本效應的系數在１％水平下顯著為正， 表明人工智能應用能夠提升企業本科以上學歷的人數， 實現人力資本效應， 從而讓更多高素質的員工參與到綠色工藝等技術創新。進一步觀察表２列（６） 所示， 人力資本效應對制造業企業綠色創新顯著正相關， 表明企業高素質的人才數量越多， 越有助于企業發起綠色工藝創新。而由人工智能對制造業綠色創新的系數顯著為正， 表明人力資本效應在人工智能促進制造業企業綠色創新水平的過程中發揮著部分中介效應。綜上表明， 人工智能技術應用會通過人力資本效應， 促進企業擁有更多高素質人才， 從而發起更多的綠色創新。

５異質性分析

不同地區對創新的鼓勵政策和經濟發展水平大相徑庭， 企業綠色創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域劃分， 將區域劃分為東、中和西部３ 個部分， 結果見表３ 列（１） ～（３）。由結果可知， 東、中部地區的人工智能應用系數在１％水平下顯著， 表明人工智能應用能夠顯著促進東、中部地區制造業企業綠色創新。一種可能的解釋是， 東、中部地區經濟發展程度和工業總產值相較于西部地區更高，發展人工智能產業更具有資本要素的比較優勢，因而人工智能技術應用對于東、中部地區的綠色創新促進效應最強。

企業綠色創新水平受所在行業影響很大， 不同行業類別的制造業， 其碳排放強度和能源利用效率不同。為此， 參考潘愛玲等［３１］ 的研究， 將制造業中行業代碼為Ｃ１７、Ｃ１９、Ｃ２２、Ｃ２５、Ｃ２６、Ｃ２８、Ｃ２９、Ｃ３０、Ｃ３１、Ｃ３２ 的公司設定為重污染企業，其余為非重污染企業， 結果見表３ 列（４）、（５）。由結果可知， 人工智能應用在非重污染企業中的系數在１％水平下顯著為正， 表明人工智能對企業綠色創新的助推作用主要體現在非重污染企業中。可能的解釋是， 重污染企業的碳排放強度高， 生產活動對于環境的影響更大， 存在環境特殊性， 人工智能應用不能改變這些企業的重污染屬性， 因此對于企業綠色創新的影響受限。

考慮到制造業企業進行綠色創新活動與企業受到的外部財政激勵相關， 融資難、融資貴問題會在一定程度上影響企業進行綠色創新的意愿。采用科技專項、新產品開發、技術改造和研發項目等政府創新補助之和作為財政激勵的代理變量［３２］，并以其中位數， 劃分為高財政激勵和低財政激勵兩組， 結果為表３ 列（６）、（７）所示。由結果可知， 人工智能對企業綠色創新的促進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會主義傾向的管理層更加嚴重的代理問題， 使得企業產生策略性創新行為， 導致資源錯配和市場失靈現象， 最終無法形成實質性的綠色創新水平提升效應。

６結論和政策建議

當前， 人工智能技術融通于生產、管理等制造活動的各個運營環節， 這對制造業企業的綠色創新具有重大影響。實證研究發現， 人工智能應用對制造業企業綠色創新存在顯著的正向關系。作用機制表明， 人工智能應用通過成本節約、知識溢出和人力資本效應等途徑促進制造業企業綠色創新。異質性分析表明， 人工智能應用對制造業企業綠色創新的促進作用在東、中部地區、非重污染和低財政激勵企業組表現的更加明顯。基于以上結論， 提出如下幾點建議：

政府方面， 既要加強人工智能技術的基礎理論研究和關鍵技術研發， 促進人工智能技術在制造業中的應用， 也要重視對人工智能技術的持續投入， 強化企業、學界和研發機構的創新合力， 提升高技能人才的知識水平和技能， 促進原發性創新， 充分發揮人才對制造業企業綠色創新的促進作用。與此同時， 還要合理設置補貼政策， 提高政策實施的透明度， 優化創新環境， 加強對知識產權的保護， 深化科技體制改革， 給科研人員提供良好的研究環境， 從而增強科技創新活力。

企業方面， 既要注重對新知識、新技術的吸收利用， 提升人力資本水平， 優化勞動力結構， 引進高水平人才， 快速掌握前沿知識技術， 進而在更高水平上實現綠色成果轉化和創新產出， 也要認識到提高綠色創新水平對其可持續發展的戰略重要性， 從長遠利益出發， 將綠色發展理念融入綠色工藝創新和綠色產品創新中， 不斷改善生產流程且提高產品質量。與此同時， 還須將環境責任履行、綠色創新納入企業文化中， 順應國家新時代下的綠色發展理念， 建立良好的企業形象和聲譽， 進而增加社會相關利益主體的信任感。