《International Review of Economics & Finance》：From smart to green: Unlocking artificial intelligence’s potential for urban green productivity
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研究人员指出，人工智能（AI）显著促进中国城市绿色生产率（UGP）提升。绿色技术进步（GTP）与能源利用效率（EUE）是关键传导渠道。AI对UGP的绿色赋能效应在城市间呈现显著异质性。严格的环境规制是释放AI全部绿色潜力的必要条件。城市作为工业活动与消费中心，
研究人员指出，人工智能（AI）显著促进中国城市绿色生产率（UGP）提升。绿色技术进步（GTP）与能源利用效率（EUE）是关键传导渠道。AI对UGP的绿色赋能效应在城市间呈现显著异质性。严格的环境规制是释放AI全部绿色潜力的必要条件。城市作为工业活动与消费中心，贡献超70%全球CO2排放并消耗逾三分之二能源，中国快速城镇化伴随严重环境退化（2022年废水化学需氧量达2595.8万吨）。AI通过机器学习、大数据分析与物联网（IoT）优化智能电网、交通与环境监测，具备将经济增长与环境损害脱钩的潜力。既有文献多孤立考察AI经济效应或单一环保应用，缺乏城市层面AI—UGP整体实证，且机制常被视为平行路径而忽视链式协同。研究人员基于技术创新理论与生态现代化理论，提出AI→GTP→EUE→UGP的链式中介假设，并利用2008—2023年中国279个地级市面板数据，以IFR行业机器人数据经Bartik工具变量法构建城市级AI指标，以SBM-GML指数测度UGP，控制人口规模、外资、金融、基建与增速等变量，采用双向固定效应模型检验。结果表明AI对UGP有显著正向影响（1%水平）；GTP与EUE分别及串行中介该关系；异质性分析显示工业集聚与环境规制强度调节效应明显，高规制压力城市AI绿色红利更强。该研究为数字转型与“双碳”目标协同提供实证支撑。
研究背景方面，全球城市化推动经济增长的同时给自然环境带来巨大压力，城市作为工业活动与人类消费中心，承担超过70%的全球CO2排放并消耗逾三分之二的世界能源。中国快速城市扩张虽成就经济奇迹，却引发严重环境退化，2022年废水化学需氧量（COD）排放达2595.8万吨，众多城市PM2.5与O3未达标。在此背景下，提升城市绿色生产率（UGP，即城市经济在系统减少环境足迹与资源耗竭下创造价值的能力）成为迫切需求。既有文献或聚焦AI经济影响，或孤立探讨污染控制与能源管理等单一环保应用，微观企业层面与省级宏观研究并存，但城市层面AI对UGP的整体实证稀缺，且既有机制研究多将绿色技术进步（GTP）与能源利用效率（EUE）视为平行路径，忽视其链式协同与级联效应。研究人员依托技术创新理论与生态现代化理论，在中国“双碳”目标与地方治理激励异质的独特场景中，提出并检验AI经GTP驱动EUE进而提升UGP的链式中介假说，同时考察工业集聚与环境规制压力的异质性调节。论文发表于《International Review of Economics》。
关键技术方法上，研究人员构建2008—2023年中国279个地级市平衡面板，UGP以劳动、资本、电力为投入，实际GDP为期望产出，工业SO2、废水、烟粉尘为非期望产出，基于SBM-GML（含非期望产出的全局曼奎斯特—卢恩伯格）指数以2006为基期链式推算；AI以国际机器人联合会（IFR）行业机器人装机数经Bartik式权重（基期2008城市—行业就业占比×全国行业机器人渗透率）折算为城市级指标，并以AI企业数量作替代proxy；基准采用城市与年份双向固定效应模型，控制人口密度、 FDI、金融发展、基建投资与GDP增速；内生性处理引入美国行业机器人装机为外生工具变量行2SLS，并做动态面板SYS-GMM、滞后项、替换变量、删截样本与附加人力资本等稳健性检验；机制检验设定GTP与EUE的连续中介方程以识别AI→GTP→EUE→UGP串行路径；异质性按工业结构、集聚度与环境规制分样本回归。
研究结果部分，引言与文献综述界定UGP概念并梳理AI通过资源优化、智能基建与预测治理赋能绿色的论据，指出现有空白。假设推演提出H1（AI正向影响UGP）、H2（GTP中介）、H3（EUE中介）、H4（GTP→EUE串行中介）。方法论章节给出双向固定效应基准式与变量构造细节，阐明Bartik权重正交性依赖基期产业结构受历史路径与地理禀赋决定、与后期AI冲击无关。基线回归表4显示加入双固定效应与全控制后AI系数1.086且在1%显著，支持H1。稳健性章节表5表6证实：换机器人存量、换UGP测算（UGP1累积积、UGP2年增速）、滞后变量、动态面板AR(1)/AR(2)/Hansen通过、美国机器人IV的Kleibergen-Paap LM与Wald F拒绝弱工具、加人力资本/市场化/财政/数字基建控制、控基期二产占比×时间趋势后结论不变；以AI企业数（AI2）替代机器人proxy系数仍正显著。机制分析章节以串行中介模型获致GTP与EUE各自中介显著且AI→GTP→EUE→UGP链段乘积显著，验证H2—H4。异质性章节发现资源型重工业内陆城市AI绿色红利低于沿海高技术枢纽，高工业集聚在强规制下放大溢出而在弱规制下固化高碳路径，环境规制压力越高AI对UGP提升越强，印证Porter假说语境下规制是解锁AI潜力的门槛。
讨论与结论翻译部分，研究人员总结：AI在中国城市显著促进UGP，该净效应在控制内生性与多类稳健检验后成立；GTP与EUE不仅独立中介，更形成AI催生绿色技术、绿色技术提质增效能源利用、能源效率改善抬升绿色生产率的序贯链条，而非平行孤立通道；AI绿色赋能存在城市异质，产业结构、集聚形态与环境规制共同塑造边际收益，严格环境规制是释放AI全部绿色潜能的关键制度条件。研究将微观企业绿色全要素生产率与省级数字转型文献衔接至城市系统层，打开“黑箱”给出链式机制，并为差异化部署AI与规制协同、服务双碳目标提供经验依据。
