人工智能发展对我国绿色全要素生产率的影响
——基于动态系统GMM估计和门槛模型的实证研究

郭娅妮

(福建师范大学，福建 福州 350108)

当前全球智能化产业快速发展，并广泛应用在制造、教育、金融、交通、医疗等多领域。据推算，未来十年里，人工智能或将带来全球生产总值增加12%左右。根据中国信通院统计，我国人工智能产业规模在2019年已达到约554亿元，在2015—2018年期间复合平均增长率超过50%，远远大于世界平均水平(约36%)。新时代下，由智能化发展所催生的新模式、新业态不断显现，同时以驱动的传统粗放型增长已不可继续，转变发展方式，探究经济增长新动能成为关键。为此，在我国经济由高速增长转变为中速稳增长的今天，研究人工智能发展对我国绿色全要素生产率的影响，明确其作用效果与影响机制，对我国抓住人工智能产业革命的机遇，加快人工智能与实体经济的融合，实现经济平稳转型升级等具有重要意义。

国内外文献对人工智能与绿色全要素生产率关系的研究很少。刘津利用中国地级市面板数据实证得出，数字化技术对技术进步和绿色全要素生产率存在正面影响[1]。大多数学者研究的是智能化发展对全要素生产率(TFP)的影响。温湖炜等根据中国制造业2009—2018年相关数据实证分析表明，智能化发展能显著促进中国制造业企业的TFP，且对劳动密集、人力资本不足的企业促进作用更大[2]。刘亮等进一步探究了其作用机制，认为人工智能对制造业TFP的提升作用主要通过促进技术效率来实现，对技术进步的作用不明显[3]。但李廉水等的结论与之相反，认为智能化对制造业TFP的促进是通过提升技术进步实现的[4]。……