人工智能增强了从正面和负面两方面对绿色创新的推理学习能力：来自中国的证据

《Journal of Engineering and Technology Management》：AI augmented inferential learning from both the 'good' and 'bad' for green innovation: Evidence from China

绿色创新中推断性学习与AI的调节效应研究，基于中国2010-2020年4089家上市公司的29,402个观测数据，发现“好”同伴（高绿色创新）和“坏”同伴（高环境处罚）均通过推断性学习正向影响企业绿色创新，且AI导向呈现双重调节：加速学习并增强意愿，同时放大学习近视效应。该研究拓展了推断性学习理论，构建AI增强的推断性学习框架，并深化了数字化时代同伴效应的机制认知。

　　绿色创新在数字时代的演进是一个值得关注的重要议题，它不仅关系到企业的可持续发展能力，也影响着整个社会的生态环境。随着全球对可持续发展的重视，绿色创新被广泛视为推动环境友好型经济的关键手段。近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为绿色创新提供了新的可能性，同时也带来了新的挑战。在这一背景下，研究企业如何从同行中进行推理学习，以及AI如何影响这一过程，成为理解绿色创新机制的重要方向。

在传统视角下，绿色创新被视为一种由外部压力驱动的行为，如政府政策、行业规范或消费者需求。然而，随着数字技术的深入应用，绿色创新的路径变得更加复杂。企业不再仅仅是被动地模仿或响应外部环境的变化，而是能够主动地从同行的经验中进行学习，无论是那些在绿色创新方面表现优异的“好”同行，还是那些因环境问题而受到惩罚的“坏”同行。这种主动学习的过程，既包括对成功经验的借鉴，也包括对失败教训的反思。因此，研究企业如何通过推理学习从同行中获取信息，并探讨AI在这一过程中的作用，具有重要的理论和实践意义。

在数字时代，绿色创新不仅受到传统驱动因素的影响，还与人工智能等新兴技术密切相关。AI技术的应用可以提升企业的信息处理能力，优化决策流程，从而促进绿色创新的实施。例如，AI可以帮助企业更高效地分析市场数据、预测环境影响、识别潜在的绿色技术路径，以及优化资源配置。这些能力的提升使得企业在面对绿色创新时，能够更快地做出反应，并在更短的时间内实现创新成果。因此，AI不仅是绿色创新的工具，更可能是推动其发展的关键驱动力。

然而，当前的理论研究在解释AI对绿色创新的影响时仍存在一定的局限。一方面，大多数研究关注的是AI技术如何直接促进绿色创新，如通过知识创造或能力构建的方式。另一方面，对于AI如何影响企业从同行中进行推理学习的研究则相对较少。事实上，AI技术的应用可能对推理学习过程产生双重影响：一方面，它可以加速学习过程，提高学习效率，从而增强企业从“好”同行中获取绿色创新经验的能力；另一方面，AI也可能放大推理学习的局限性，使得企业在学习“坏”同行的经验时更加依赖于短期利益，忽视长期环境成本。这种双重影响使得AI在绿色创新中的作用变得更为复杂，需要进一步探讨。

在研究中，我们发现，AI的导向对推理学习过程具有重要的调节作用。具体而言，AI可以增强企业从“好”同行中进行推理学习的能力，使其在更短时间内吸收和应用绿色创新经验。然而，AI也可能限制企业从“坏”同行中进行推理学习的效果，因为其可能会强化企业的短期思维，导致对环境成本的忽视。因此，AI不仅是一个技术工具，更是一种影响企业学习方式和决策逻辑的机制。

此外，我们还发现，绿色创新的实施受到多种因素的影响，包括企业自身的资源禀赋、组织结构、市场环境以及政策支持。在数字时代，这些因素变得更加复杂，因为AI技术的应用使得企业能够更高效地获取和处理信息，从而影响其创新决策。例如，AI可以帮助企业更准确地评估绿色创新的潜在收益和成本，优化资源配置，提高创新效率。因此，研究企业在数字时代如何通过AI技术进行推理学习，对于理解绿色创新的驱动机制具有重要意义。

在实证研究中，我们使用了2010年至2020年间中国上市公司的数据，涵盖了4089家企业和29,402个企业年观测值。通过构建双重固定效应模型，我们发现，无论是“好”同行还是“坏”同行，都对焦点企业的绿色创新行为产生了积极影响。这一发现表明，企业在进行绿色创新时，不仅会受到成功案例的激励，也会从失败案例中吸取教训。因此，绿色创新的实施不仅仅是技术问题，更是组织学习和战略决策的问题。

进一步的分析表明，AI的导向在调节推理学习的过程中起到了关键作用。具体而言，AI能够增强企业从“好”同行中进行推理学习的能力，使其在更短时间内吸收和应用绿色创新经验。然而，AI也可能限制企业从“坏”同行中进行推理学习的效果，因为其可能会强化企业的短期思维，导致对环境成本的忽视。因此，AI不仅是一个技术工具，更是一种影响企业学习方式和决策逻辑的机制。

在研究中，我们还发现，AI的导向对推理学习过程的影响具有一定的非线性特征。也就是说，AI对推理学习的促进作用并不是简单的线性关系，而是随着学习内容的不同而有所变化。例如，在学习“好”同行的经验时，AI能够提供更多的数据支持和分析工具，从而增强学习效果。而在学习“坏”同行的经验时，AI可能会因为过度依赖数据而忽视情境因素，导致学习效果的减弱。因此，AI对推理学习的影响具有一定的复杂性，需要结合具体情境进行分析。

此外，我们还发现，AI的导向对绿色创新的影响具有一定的异质性。也就是说，不同企业在面对AI技术时，其学习能力和创新效果可能有所不同。例如，一些企业在AI技术的应用上更加成熟，能够更有效地利用AI进行推理学习，从而提升绿色创新能力。而另一些企业在AI技术的应用上相对滞后，可能无法充分利用AI的优势，导致学习效果的减弱。因此，AI对绿色创新的影响不仅取决于技术本身，还受到企业自身能力、组织结构、市场环境等因素的影响。

在实证研究中，我们还发现，AI的导向对绿色创新的影响具有一定的非对称性。也就是说，AI对绿色创新的促进作用在不同情境下可能有所不同。例如，在学习“好”同行的经验时，AI能够提供更多的数据支持和分析工具，从而增强学习效果。而在学习“坏”同行的经验时，AI可能会因为过度依赖数据而忽视情境因素，导致学习效果的减弱。因此，AI对绿色创新的影响具有一定的复杂性，需要结合具体情境进行分析。

在研究中，我们还发现，AI的导向对绿色创新的影响具有一定的动态性。也就是说，随着AI技术的发展和应用，其对绿色创新的影响可能会发生变化。例如，在早期阶段，AI技术可能主要被用于数据收集和分析，从而帮助企业在绿色创新过程中做出更准确的决策。而在后期阶段，AI技术可能被用于更深层次的创新过程，如优化生产流程、减少资源消耗、提高环境绩效等。因此，AI对绿色创新的影响是一个动态变化的过程，需要持续关注和研究。

综上所述，绿色创新在数字时代的演进是一个复杂的过程，受到多种因素的影响。AI技术的应用不仅能够提升企业的信息处理能力，优化决策流程，还能在一定程度上影响企业的学习方式和创新路径。然而，AI对绿色创新的影响具有一定的双重性和非线性特征，需要结合具体情境进行分析。因此，研究企业在数字时代如何通过AI技术进行推理学习，对于理解绿色创新的驱动机制具有重要意义。同时，这一研究也为未来的政策制定和企业战略规划提供了理论支持和实践指导。