当绿色还不够时：人工智能与合规性如何重塑能源效率，以实现可持续投资

《Technovation》：When green isn't enough: How AI and compliance reframe energy efficiency for sustainable investment

本研究通过四个实验考察企业如何通过AI驱动的能源效率策略平衡财务与环境目标，发现环保动机会降低投资者意愿，但结合能源高效AI与第三方认证可有效缓解负面影响，促进市场与绿色逻辑的协同。研究扩展了Economies of Worth框架的应用，揭示了技术实施与合规机制在价值对齐中的关键作用。

　　随着人工智能（AI）技术的迅猛发展以及其与气候变化问题日益紧密的关联，能源效率已成为企业与公共部门关注的核心议题。本研究探讨了企业如何通过AI驱动的能源效率策略，实现财务与环境目标的结合，从而吸引不同类型的投资者。我们借助“价值经济”（Economies of Worth, EW）框架，分析了投资者对以财务或环境动机为出发点的能源策略（即市场世界或绿色世界）的反应，这些反应取决于所采用的AI类型以及合规机制的性质。通过对1500名投资者的四次实验研究，我们发现，环境动机可能会降低投资者的意愿，但这种影响被投资者对能源效率的感知所中介。然而，AI的实施和第三方认证机制则作为关键的边界条件，能够为环境策略提供合法性，并促进市场逻辑与绿色逻辑之间的妥协。具体而言，当将环境动机与AI用于能源效率及第三方认证机制结合时，投资者的意愿会显著提高。本研究为可持续投资领域提供了新的视角，强调了AI和合规在构建混合正当性方面的关键作用，从而有助于企业在投资者决策过程中实现环境与财务目标的平衡。

在当今科技快速发展的时代，AI与能源危机及气候挑战之间的联系日益加深，使得如何应对这些“大挑战”成为学术界和实践者共同关注的焦点。能源效率作为一项可操作的策略，不仅在减少碳排放和提升环境表现方面具有重要意义，也在经济和社会层面带来了深远影响。随着全球监管框架的不断强化和公众对可持续性的关注，企业必须在复杂的期望中找到合理的策略来证明其立场。因此，企业开始采用诸如ISO 50001能源管理体系等国际认可的标准，以提升其能源效率策略的可信度，并展示其对持续改进和环境影响减少的承诺。这种做法不仅有助于企业获得市场认可，还能为投资者提供一个清晰的信号，表明企业致力于可持续发展。

AI在能源管理中的应用为企业提供了新的工具，使他们能够更有效地优化能源使用。然而，投资者对AI驱动的能源策略的接受程度取决于多种因素，包括策略的动机（财务或环境）以及企业如何展示其合规性。本研究提出了一系列假设，探讨了不同AI类型（AI用于能源效率 vs. 能源效率AI）和合规机制（第三方认证 vs. 自主声明）如何影响投资者对能源效率策略的感知及投资意愿。研究结果显示，当企业采用能源效率AI时，环境动机能够提升投资者对能源效率的感知，从而增加投资意愿。相反，当企业使用AI优化能源效率时，财务动机更受投资者青睐，因为这种技术更符合市场逻辑，其对成本节约和运营效率的强调更容易被投资者理解。

本研究的理论贡献在于，它揭示了企业如何通过混合正当性框架，将环境和财务目标整合在一起，以满足不同投资者的价值观。通过EW框架，我们展示了企业如何在不同世界（市场世界、绿色世界和工业世界）之间进行协调，以增强其能源效率策略的合法性。研究还强调了AI在投资者决策中的作用，表明其不仅是技术工具，更是连接不同价值逻辑的桥梁。例如，能源效率AI的使用不仅能够减少能源浪费，还能降低碳排放，从而在工业世界和绿色世界之间建立联系。这种双重功能使AI成为一种具有广泛适用性的工具，能够帮助企业在追求可持续性的同时，提升其财务表现。

从实践角度来看，本研究为企业和投资者提供了重要的指导。企业应考虑其能源效率策略的动机，并选择与之相匹配的AI类型和合规机制。例如，如果企业希望吸引注重环境的投资者，应优先采用能源效率AI，并结合第三方认证，以增强其策略的可信度。而在追求短期财务回报时，企业应强调AI在成本节约和运营优化方面的优势，并通过自主声明或内部标准来展示其效率。此外，投资者在评估企业能源效率时，应关注其实际成果，而不仅仅是表面的环境承诺。通过引入第三方认证，企业能够获得更多的信任，从而吸引那些重视环境和社会责任的投资者。

然而，本研究也存在一定的局限性。首先，样本主要来自美国，这可能影响研究结果的普适性。不同国家的投资者可能因文化、监管环境和经济背景的不同，对能源效率策略的反应也存在差异。因此，未来的研究应扩展至更多地区，以更好地理解不同情境下投资者的行为模式。其次，本研究将能源管理策略简化为财务动机和环境动机的二元对立，而现实中的企业策略往往更加复杂，可能同时追求财务和环境目标。因此，未来的研究可以探索更多样化的策略场景，以反映企业在实际操作中可能面临的多种考量。此外，本研究主要关注了投资者对能源效率的感知，而忽略了其他重要因素，如企业社会责任（CSR）、品牌声誉和信任度。未来的研究可以进一步探讨这些因素如何影响投资者的决策，从而获得更全面的理解。

本研究还揭示了投资者对可持续性投资的偏好与挑战。尽管全球可持续投资规模不断扩大，但并非所有投资者都优先考虑环境、社会和治理（ESG）因素。在经济不稳定或高通胀时期，投资者往往倾向于传统的高回报投资，从而削弱了ESG资产的吸引力。这表明企业在制定能源效率策略时，必须考虑不同投资者的动机，并通过合适的沟通和合规机制，使其策略能够满足各种价值体系的要求。此外，企业还应意识到，尽管绿色投资者对环境表现有较高的期望，但在缺乏明确环境成果时，他们的影响力可能被削弱，导致企业减少对可持续性的投入。

综上所述，本研究为可持续投资和能源效率策略的实践提供了重要的启示。企业应结合AI技术与合规机制，构建能够同时满足财务和环境目标的混合正当性框架，以吸引更广泛的投资者群体。投资者则需要更加全面地评估企业的能源策略，不仅关注其环境影响，还应考虑其实际的财务表现和运营效率。政策制定者和环保倡导者也可以利用这些发现，推动更严格的监管框架，鼓励企业采用绿色和财务双重目标的策略。通过加强合规性，政府可以确保企业在追求能源效率时，既满足市场需求，又推动可持续发展。此外，未来的研究可以进一步探讨AI在不同能源系统中的应用，以及如何通过技术优化和外部验证，提升投资者对可持续性投资的信任度。这些努力将有助于构建更加平衡和有效的可持续投资生态系统。