《Systems》：Harnessing AI for Green Innovation: The Role of Executive Cognition
Yutong Li and
Ning Xu
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尽管人工智能被广泛认为是产业转型催化剂，但其如何转化为绿色创新仍缺乏充分理解。基于社会技术系统理论和高阶理论，本研究探讨了人工智能应用如何影响绿色创新，以及管理者认知如何塑造这种关系。利用2012年至2024年中国A股上市公司的数据，研究人员发现，人工智能通过
尽管人工智能被广泛认为是产业转型催化剂，但其如何转化为绿色创新仍缺乏充分理解。基于社会技术系统理论和高阶理论，本研究探讨了人工智能应用如何影响绿色创新，以及管理者认知如何塑造这种关系。利用2012年至2024年中国A股上市公司的数据，研究人员发现，人工智能通过作为一种内生技术力量显著促进了绿色创新。管理者认知（绿色认知、创新认知、长期主义）是关键边界条件：这三个维度均正向调节人工智能与绿色创新之间的关系，表明相同的技术投入会因管理者的解释框架不同而产生不同的产出。机制分析表明，人工智能通过三个渠道发挥作用：信息透明度（提高碳排放数据质量）、合规内化（将环保要求嵌入数字系统）和价值创造（将环境数据转化为利润来源）。异质性检验显示，人工智能的影响在高科技行业和激烈的市场竞争中更为显著。本研究揭示了管理者认知及其多维构念在人工智能与绿色创新关系中的调节作用。在实践中，为加强管理者认知培养以弥合人工智能潜力与绿色创新实现之间的差距提供了可操作的见解。
论文解读
研究背景与意义
在当今商业环境中，采纳绿色实践已成为企业战略的核心议题。然而，现有关于绿色创新的文献多采用产出导向视角，侧重于企业绩效等价值产出，未能充分考察其运营模式和内在驱动力，导致企业在绿色创新参与上的跨企业差异难以解释。随着人工智能（AI）从生产阶段广泛扩展至研发活动，其深度整合对能源转型至关重要，有望将AI的角色从单纯的“工具性应用”转变为“系统性重塑”。但目前缺乏理论基础和数据来获取AI与绿色创新之间的联系，且AI驱动企业绿色创新的路径也鲜有系统探索。此外，学术界存在一个悖论：为何在技术市场条件相似的情况下，企业在绿色创新的路径和成果上表现出显著的异质性？这一问题的关键可能在于管理者认知这一被忽视的调节因素。传统的技术决定论和制度理论无法完全解释这种差异，因此，本研究引入高阶理论，探讨管理者认知如何作为过滤机制，影响企业对AI技术的应用及绿色创新产出。该研究发表于《Systems》期刊，为理解技术与管理的交互提供了重要视角。
关键技术方法
为实现上述研究目标，研究人员选取了2012年至2024年中国A股上市公司作为初始样本，剔除金融业及ST公司样本后，最终获得20383个观测值。在数据测量方面，研究人员采用文本分析法，通过73个人工智能关键词的词频对数来衡量企业AI水平；绿色创新则采用绿色专利申请量占总专利申请量的比例来衡量。对于核心变量——管理者认知，研究人员同样基于年报中“管理层讨论与分析”（MD&A）部分的文本，分别构建了管理者绿色认知、创新认知和长期主义的词频占比指标。在实证策略上，研究构建了OLS多元线性回归模型来检验主效应，并通过引入交互项来验证管理者认知的调节效应。为确保结论稳健，研究人员还采用了工具变量法（IV）、倾向得分匹配法（PSM）、滞后解释变量以及替换被解释变量等一系列内生性与稳健性检验方法。
研究结果
1. 人工智能对绿色创新的影响
基准回归结果显示，人工智能的应用显著促进了企业的绿色创新。这表明AI不再仅仅是外部冲击或生产力提升工具，而是作为内生技术力量，推动了企业从单纯应对外部压力向内部技术能动性转变，验证了假设H1。
2. 管理者认知的调节效应
交互效应分析表明，管理者认知的三个维度均在AI与绿色创新之间发挥正向调节作用。具体而言，管理者绿色认知越高，越能将AI视为可持续发展的战略引擎；管理者创新认知越强，越能建立吸收能力以容忍技术不确定性；而管理者长期主义则为长周期投资提供了战略耐心。这证实了H2a、H2b和H2c，解释了为何同等的技术投入会产生不同的创新产出。
3. 进一步分析
3.1 作用机制分析
AI主要通过三条路径赋能绿色创新。首先是信息透明机制，AI提升了碳数据的可追溯性，压缩了“漂绿”空间；其次是合规内化机制，AI将环保监管要求转化为可执行的数字化合规系统，减少违规风险；最后是价值创造机制，AI挖掘多源数据价值，将环境数据转化为经济资产和绿色商业模式。
3.2 人工智能、绿色创新与企业价值
研究进一步证实，AI驱动的绿色创新能够转化为实质性的长期价值增值。以托宾Q值（Tobin's Q）衡量的企业价值在经过滞后一期和两期处理后，依然显示出AI通过促进绿色创新提升了企业的长期市场价值。
3.3 异质性检验
基于行业和市场环境的分组测试显示，AI在非高科技行业和市场竞争激烈的环境下，对绿色创新的边际促进作用更为显著。这为跨越技术鸿沟、实现赶超提供了契机。
讨论与结论
本研究基于社会技术系统理论与高阶理论的融合，系统揭示了AI技术对企业绿色创新的影响及其边界条件。研究表明，AI作为通用目的技术，通过自我学习能力显著推动了绿色技术创新。管理者认知在这一过程中扮演了关键的“守门人”角色，其绿色认知、创新认知和长期主义共同构成了将技术潜力转化为实际创新成果的完整认知架构。此外，AI通过提升信息透明度、实现合规内化以及创造新价值三大机制发挥作用。值得注意的是，AI在非高科技行业和高度竞争市场中的赋能效果更强，这为技术相对薄弱的企业提供了跨越式发展的可能。总而言之，该研究不仅从理论上解释了企业间绿色创新异质性的成因，也为企业管理者优化认知框架、政府制定差异化产业政策提供了坚实的实证依据。
