人工智能驱动区域绿色创新的组态路径研究：动态定性比较分析（QCA）方法

《Journal of Innovation & Knowledge》：Configurational pathways of artificial intelligence in driving regional green innovation: A dynamic QCA approach

　　

探讨人工智能（AI）在区域绿色创新（GI）中的作用对于绿色经济转型至关重要。现有文献对该过程的因果复杂性和时序演化仍缺乏充分认知。为弥合这一研究空白，研究人员构建了拓展的技术–组织–环境（TOE）框架，并运用动态定性比较分析（QCA）方法识别多重等效路径及其演化模式。分析得出三项核心发现：第一，人工智能是高水平绿色创新的关键前因条件，但并非必要条件。实现高水平绿色创新需要将技术因素与组织及环境因素进行协同匹配的整体性方案。第二，研究识别出四条 distinct 的组态路径：人工智能技术发展（AITD）主导型路径依赖内部技术能力与人力资本（HC）；人工智能技术应用（AITA）驱动型路径优先推进技术扩散，并辅以人力资本与服务基础设施（技术服务体系，TSS）；人工智能技术发展及制度规制协同型路径将技术储备与制度压力相结合；人工智能技术发展与应用协同型路径整合双重技术驱动因素，并获得金融与服务赋能。第三，人工智能技术应用驱动型路径的解释一致性在整个观测期内呈持续上升趋势，各路径背后的因果逻辑均保持稳健的时序稳定性。本研究拓展了人工智能赋能绿色创新的组态分析框架，为设计差异化且动态适应的区域绿色创新政策提供了经验依据。

本研究围绕人工智能驱动区域绿色创新的组态路径展开系统分析，论文发表于《Journal of Innovation》。研究背景方面，随着气候变化与资源环境约束日益严峻，绿色创新已成为推动区域高质量发展的关键引擎。对中国而言，推进绿色创新不仅是缓解资源环境压力的战略选择，更是实现"双碳"目标、积极参与全球气候治理的重要布局。与此同时，以人工智能为代表的新一代数字技术在能源系统优化、环境监测预警及绿色技术开发等领域展现出强劲的赋能潜力，正逐步成为绿色创新的核心驱动力。中国政府相继出台《新一代人工智能发展规划》（2017年）、《"十四五"数字经济发展规划》（2021年）及《关于加强绿色金融支持绿色低碳发展的指导意见》（2024年）等政策文件，为人工智能驱动绿色创新提供了顶层设计与制度支撑。然而，中国各省份人工智能技术发展水平存在显著区域差异，东部沿海省份已形成完整的AI生态体系，而中西部多数地区仍处于技术应用的初级阶段，这种发展不平衡表明人工智能赋能的绿色创新无法采取"一刀切"模式。现有研究虽已证实人工智能技术对绿色创新的促进作用，但仍存在三个关键局限：一是多采用工业机器人密度或渗透率等单一指标代理人工智能发展水平，难以全面捕捉其多维特征；二是侧重于企业微观层面的技术采纳行为，对区域尺度上技术、制度、市场等多因素的协同效应与组态机制关注不足；三是普遍采用计量经济学模型分析人工智能对绿色创新的净效应，难以揭示变量间的非线性关系、因果非对称性及多重并发路径等复杂机制。基于此，研究人员从组态视角出发，旨在识别人工智能有效促进区域绿色创新的技术、组织与环境条件组合，考察其绿色潜能如何通过情境依赖的、等效的多元路径得以实现。

本研究采用动态QCA方法，基于2015-2023年中国30个省份的面板数据展开分析。该方法整合了时间维度，通过汇总（pooled）、组间（between）和组内（within）三种分析方案，并运用一致性调整距离测度量化时间与案例对一致性的影响，较之多期QCA能更精确地捕捉组态在时间维度与个体异质性上的动态演变。样本数据来源于中国国家知识产权局专利数据库、中国全国研究数据服务平台（CNRDS）、中国科技统计年鉴、中国市场化指数数据库、EPS数据平台及环境统计公报等。研究人员从技术发展和技术应用两个维度构建人工智能测量指标体系：技术发展以人工智能专利申请量的对数衡量，技术应用以每万人人工智能企业密度表征。结果变量绿色创新则综合研发投入产出（绿色专利申请量）与商业化绩效（技术市场成交额、能源消耗、污染物排放）构建复合指标。条件变量还包括人力资本（研发人员全时当量）、绿色金融（涵盖绿色信贷、绿色证券、绿色保险、绿色投资、碳金融五维度的综合指数）、环境规制（工业污染治理投资占工业增加值比重）及技术服务体系（市场中介组织发展水平与知识产权保护等指标）。变量校准采用直接校准法，以25%、50%、75%分位数作为完全非隶属、交叉点和完全隶属三个锚点。

研究结果部分，研究人员首先进行必要条件分析，发现所有条件变量的聚合一致性均未达到0.9的阈值，表明不存在必要条件，人工智能是关键前因但非必要条件。随后进行充分性分析，识别出四条驱动高水平绿色创新的组态路径，整体一致性为0.928，整体覆盖度为0.816。

人工智能技术发展（AITD）主导型路径（S1）：以高AITD和高HC为核心条件。该路径验证了资源基础观（RBV）关于稀缺战略资源决定竞争优势的命题，体现了"资源—能力"转化的动态能力逻辑，代表区域微观主体的资源集聚与互动能力足以降低对宏观环境政策的依赖。典型案例为广东省，该区域2015-2023年间保持高额AI研发投入与研发人员投入，依托"珠江人才计划"等政策夯实人力资本基础，通过动态能力机制将技术资源重新配置于节能减排与产业升级，如广州、深圳利用AI算法优化智能电网调度、降低碳排放。

人工智能技术应用（AITA）驱动型路径（S2）：以高AITA和高HC为核心条件，高TSS为边缘条件。该路径揭示了区域绿色创新的等效性，即缺乏原生技术研发优势的地区可通过技术应用、人力资本与服务支持的资源组合实现高水平绿色创新，印证了RBV中的资源可替換性原则。该路径凸显了区域"吸收能力"的主导作用，TSS作为关键中介基础设施降低技术转移成本、加速创新网络知识流动。典型案例为江西省，该省通过南昌VR产业基地等载体推进AI技术在工业节能、智慧环保等场景的深度融合，依托"双一流"学科建设与专项引才政策积累跨领域专才，构建技术交易市场与公共服务平台网络，吸引华为、阿里等外部技术企业嵌入本地绿色转型需求。

人工智能技术发展及制度规制协同型路径（S3）：以高AITD、环境规制（ER）和技术服务体系（TSS）为核心条件，高AITA为边缘条件。该路径揭示了"技术推动"与"制度拉动"的双重驱动机制，区域凭借技术储备，通过高强度环境规制施加外部压力，并依托健全的技术服务降低创新成本，从而驱动绿色创新。这确认了区域创新系统理论中政府作为"规制者"与"服务提供者"的双重角色。典型案例为广西，该省实施重大科技项目与知识产权支持政策强化AI核心技术供给与保护，同时严格执行能耗双控、排污许可、生态保护红线等刚性制度，依托"广西科技强桂三年行动"开展智慧环保与绿色制造技术攻关，构建技术交易市场与公共技术服务平台。

人工智能技术发展与应用协同型路径（S4）：以高AITD、AITA、绿色金融（GF）和技术服务体系（TSS）为核心条件。该路径揭示了区域绿色创新的"理想配置"，技术、组织、环境维度均无短板，各要素通过系统化协同实现最高水平绿色创新，契合RBV中的"资源编排"理论。典型案例为上海市，该区域集聚密集研发机构与高端人才，率先建立绿色金融专门机构、深化碳金融市场建设，通过"绿色项目库"实现资本与技术项目的精准对接，城市级技术中介网络提供从成果评估到技术转移的全链条服务。

研究还识别出三条非高水平绿色创新的组态路径（NS1-NS3）。NS1为AITD与技术服务体系的双重缺失，构成"战略资源匮乏"；NS2a和NS2b揭示了AITD、AITA与HC同时缺失时的严重"内部能力赤字"，即使存在高强度环境规制或高水平绿色金融亦无法驱动绿色创新；NS3反映了"组织能力瓶颈"，即拥有技术应用和绿色金融支持但缺乏人力资本与技术服务体系时，同样无法实现高水平绿色创新。这验证了因果不对称性，表明单一技术优势无法克服组织能力或服务体系短板，外部环境无法补偿内部资源匮乏，区域绿色创新是多种因素协同匹配的复杂系统过程。

动态分析方面，组间一致性趋势显示：2015-2019年间S3和S4解释力较强，一致性持续高于0.95；2020-2023年间S1和S2解释力增强，S2的解释力持续上升。所有组间一致性调整距离均小于0.2，表明观测期内具有高稳定性。2017年《新一代人工智能发展规划》的出台及"高质量发展"理念的普及，促进了AI产业发展与技术渗透，改善了各组态路径的一致性。

组内差异检验采用Kruskal-Wallis秩和检验与单因素方差分析。S1和S3在东、中、西部地区的平均覆盖度未达统计显著性，分布相对均衡；S2和S4存在显著区域差异，在东部和中部地区覆盖度较高，如上海、江苏、河南、湖北等，这些地区资本、人才和技术资源密集，AI研发应用场景广泛，绿色金融体系完善。S3在各地区覆盖度均相对较低，原因在于发达地区该路径依赖的环境规制为常态化基础条件而非稀缺驱动因素，西部地区则面临人力资本有限、市场需求不足及"合规成本挤出效应"的制约。

稳健性检验通过调整校准锚点（20%/50%/80%）、提高一致性阈值（0.80→0.85）、提高PRI一致性阈值（0.70→0.75）及提高频数阈值（2→3）四个维度进行，所有调整后的组态均为原始解的子集或高度吻合，核心结论保持稳健。

讨论部分，研究首先概括了四条路径的差异化机制：AITD主导型体现了资源组合效应，高质量研究者不仅是技术研发主体，更是整合跨学科知识、驱动绿色技术突破的核心力量；AITA驱动型中TSS作为关键中介降低搜索成本与试错风险，提高绿色创新投资预期收益；AITD与制度规制协同型体现了"技术推动"与"制度拉动"的互补，严格环境规制创造绿色AI技术的清晰市场预期，健全TSS降低技术开发与商业化交易成本；AITD与AITA协同型中绿色金融与技术服务体系形成功能性支持网络，GF缓解融资约束，TSS通过专业中介降低供需匹配成本，确保金融资源精准配置于高潜力项目。研究指出人工智能是核心使能因素但非严格必要条件，这一发现补充并挑战了主流技术决定论叙事，反映了技术追赶的后发优势、制度替代效应以及路径依赖的区域创新轨迹三个关键理论机制。

研究同时阐明了路径适用的边界条件：一是阈值效应，如S2对数字基础设施有最低门槛要求，S4需要较高水平的金融市场发展；二是极端条件下的边际递减，过度严格的环境规制可能产生合规成本挤出效应，持续研发投入缺乏有效技术转移机制可能导致"专利悖论"；三是公平约束与"马太效应"风险，欠发达地区盲目模仿发达地区资源密集型路径可能导致资源耗竭与发展差距扩大。

理论贡献方面，研究构建了跨层次TOE分析框架，弥补了微观主体能力与宏观制度环境连接机制的研究缺口；确认了人工智能技术促进区域绿色创新的情境依赖性与多维等效性，补充了技术决定论叙事；为理解区域绿色创新的多重并发路径与动态演化特征提供了方法论支撑。

研究结论指出：人工智能是高水平区域绿色创新的关键前因但非必要条件，实现优绩效需技术–组织–环境因素的协同匹配；识别出四条等效组态路径，分别体现内驱动能、外部吸收、规制驱动与全面协同的不同逻辑；AITA驱动型路径解释力持续上升，各路径因果逻辑保持时序稳定性。