一、引言
人工智能（AI）的重大突破有助于机构收集、处理和利用大数据，这种方式彻底改变了当今金融、文化和法律机构的工作方式，也为经济增长创造了更多的机会。为了给全球绿色经济的增长提供实证支持，本文以中国为例，研究了人工智能和自然资源市场对绿色全要素生产率的影响，建立了数学理论模型，进行了实证检验，探索其内在规律。
二、研究设计
1. 模型设置
为考察人工智能对绿色经济发展的影响，本文采用人工智能与绿色全要素生产率之间的静态面板模型。绿色全要素生产率是被解释变量，人工智能是主要解释变量，其他影响绿色全要素生产率的因素作为控制变量。具体如下：
研究显示，人工智能对绿色全要素生产率呈现U型非线性影响，因此构建如下非线性回归模型，并使用广义差分矩法和广义系统矩法两种方法进行估计：
为构建生产函数，本研究假设每个省份都被看作一个决策单元 k，每个决策单元使用 n 种不同类型的要素投入，比如来产生m种不同类型的预期结果，比如，以及I种不同类型的不良产出，比如不必要的产出位于产出可能性集中：
Kocher et al.（2006）提出的全球产出潜力集表述如下：
本文使用基于SBM-DDF的GML指数来评估各省的绿色全要素生产率：
绿色技术进步（GTC）主要涉及制造工艺的进步等相关问题；G绿色效率的改进（GEC），主要涉及资源配置和管理的改进。具体分解如下：
假设基于SBM-DDF的GML指数第1期的绿色全要素生产率=1，则t+1期的绿色全要素生产率表示为：
2.数据来源
本研究使用2005年至2018年中国各省的面板数据，数据来源于国际机器人联盟网站（The International Robot Alliance Website）、《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。
三、实证结果
回归结果表明，无论是在新兴经济体还是发达经济体，技术进步都能够改善经济表现。如果自然资源、制造业和服务业都能够更好地利用技术，那么整个经济就会扩张。发展中国家和富裕国家的政府都应通过以可承受的价格更广泛地提供互联网和移动电话来鼓励高效的信息和通信技术。人工智能既可以通过自然资源管理提高绿色全要素生产率立即促进经济发展，也可以通过AI这一项重大成就在之后来促进经济发展。
本文的主要研究结论如下：（1）短期内，人工智能和自然资源市场对绿色全要素生产率的非线性影响仍将呈现“U型”变化。人工智能对绿色全要素生产率既有正向影响，也有负向影响。（2）人工智能和自然资源市场显著降低了碳强度。（3）人工智能对碳强度的影响在不同阶段和行业存在差异，机器人人才和技术吸收能力的提高提升了中国人工智能减少温室气体排放的能力。人工智能对劳动密集型和技术密集型行业的气候影响减少作用比资本密集型行业更为显著。
四、原文摘要
The energy consumption structure is now shifting from using fossil fuels to using renewable energy. Thus it is crucial to research if decreasing energy use can genuinely boost green total factor productivity (GTFP) and how to reconcile the link between reducing energy consumption and GTFP using various technical approaches. This study proposes the two-way influence of Artificial Intelligence (AI) and natural resources market on GTFP. It comprehensively evaluates the effects of AI on green economic development using the instance of China and a pertinent mathematical model. We found that the impacts of AI on carbon intensity vary between industries and developmental phases. Compared to the 11th Five-Year Plan, AI significantly reduced carbon intensity during the 12th. Compared to capital-intensive businesses, labor- and technology-intensive industries likely have a more significant drop in carbon intensity due to AI and natural resources market.
2.文献分析 | 社交网络平台与气候变化：来自 TikTok 的证据
指导老师：
王 遥 中央财经大学绿色金融国际研究院院长
原创声明
如需转载、引用本文观点，请注明出处为“中央财经大学绿色金融国际研究院”。
新媒体编辑：叶哲伟
