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概要
人工智能时代，企业ESG（环境、社会与治理）表现将如何演变？本文将国家新一代人工智能创新发展试验区视为一项准自然实验，基于2016—2022年中国A股上市公司样本，探讨人工智能对企业ESG表现的影响。研究发现：人工智能政策显著提升了企业ESG表现，其作用机制主要体现在三个方面：推动企业人工智能应用、降低信息不对称、缓解融资约束。本文揭示了人工智能不仅是提升效率和创新能力的技术工具，也可能成为推动企业绿色转型、履行社会责任的重要力量。
问题提出：AI会让企业更负责任吗？
人工智能作为第四次工业革命的重要底层技术，正在深刻改变企业的生产模式、组织结构、创新路径以及市场竞争格局。与此同时，环境、社会与治理（ESG）表现已成为衡量企业长期价值的重要维度，受到投资者、监管机构和社会公众的广泛关注。
随着AI技术加速渗透企业经营活动，一个值得关注的问题是：人工智能究竟只是提升企业竞争优势的技术工具，还是能够进一步成为推动企业可持续发展、改善商业伦理实践的重要力量？
中国为研究这一问题提供了独特的制度背景。一方面，中国持续推进人工智能战略布局，通过国家新一代人工智能创新发展试验区等政策推动区域人工智能能力建设；另一方面，中国企业ESG实践仍处于不断完善阶段，探索数字智能技术如何助力企业绿色转型和社会责任提升具有重要现实意义。
制度背景
为推动人工智能技术发展并加快产业应用，中国于2017年发布《新一代人工智能发展规划》，正式开启人工智能国家战略布局。随后，科技部于2019年发布《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》，推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。
截至2024年，共有18个城市获批国家新一代人工智能创新发展试验区，包括北京、上海、湖州、深圳、杭州、合肥、武汉、济南、郑州、沈阳、哈尔滨等，成为推动AI技术创新与应用落地的重要政策平台。
具体而言，人工智能试验区主要围绕三个方面展开：
1、建设AI基础设施：试验区重点推进网络、大数据中心等基础设施建设，为企业开展人工智能应用提供技术基础。
2、强化政策支持与创新环境：试验区通过鼓励AI创新以及改善融资环境，为企业开展AI驱动的创新活动和经营实践提供资源支持。
3、开展社会实验：试验区也是探索AI治理模式、人工智能社会责任以及媒体参与机制的重要实践平台。
理论机制
本文认为，人工智能创新发展试验区政策并非只是推动技术升级，更可能通过改变企业能力、信息环境和资源条件，促进企业ESG表现提升。
第一，AI赋能企业，提升可持续发展能力。人工智能能够帮助企业优化决策流程、降低运营成本，并提升生产与管理效率。随着企业资源配置能力和经营效率提升，企业将拥有更多能力投入环境治理、员工发展、社会责任等ESG实践，实现技术进步与社会责任发展的协同。
第二，AI提升信息透明度，重塑企业与利益相关者关系。人工智能增强了企业信息收集、分析和披露能力，提高信息传递的及时性与准确性，降低企业与投资者、消费者及监管者之间的信息不对称。在更加透明的市场环境下，企业面临更强的外部监督，也更有动力通过提升ESG表现维护企业声誉。
第三，AI政策支持缓解融资约束，为长期ESG投资提供资源。ESG实践通常需要持续投入，具有长期性和高投入特征。人工智能试验区通过政策支持帮助企业缓解资金约束，为绿色转型、社会责任投入和长期可持续发展提供资源保障。
主要发现
研究发现，人工智能正在成为推动企业可持续转型的重要力量。人工智能创新发展试验区政策实施后，试验区内企业的ESG表现提升了13.85%。说明AI发展不仅带来技术进步，也为企业履行环境责任和社会责任提供了新的动力。
机制分析发现，AI政策通过三个渠道改善企业ESG表现：提升企业AI应用能力；降低信息不对称；缓解融资约束。
异质性分析发现，AI政策对企业ESG的促进作用主要集中于制度环境更完善地区的企业、非国有企业以及非高新技术企业。
研究进一步发现，政策实施效果受到外部环境影响。地方政府对AI发展的关注度越高，AI政策促进企业ESG提升的作用越明显。同时，正向媒体关注能够放大AI政策的ESG促进效应，而负面媒体关注则会削弱这一影响，说明政策执行和社会监督在推动企业责任实践中发挥着重要作用。
最后，AI政策带来的影响还体现在具体的ESG实践中。试验区企业更倾向于采取环保措施、获得环境管理认证、参与社会公益活动，并在促进就业等社会责任领域表现更加积极。
政策启示
本文表明，人工智能具有推动企业可持续转型和责任治理的潜力。因此，政策制定者在推进AI战略布局时，应关注人工智能的经济价值与社会价值协同发展，通过完善基础设施、优化政策环境和强化政策执行力度，引导企业更好地利用AI技术服务绿色发展和ESG实践。同时，企业管理者也应主动拥抱人工智能，将其应用于经营决策、信息披露和可持续发展实践中，在提升竞争力的同时实现技术创新与社会责任的融合。
作者简介
刘宇杰：中国人民大学世界经济专业2022级博士生，主要研究方向为数字经济、国际经济与环境经济学。研究成果发表于Cities，Applied Economics，International Studies of Economics，《北京日报》等。
沈昕毅：中国人民大学企业经济学专业2023级博士生，主要研究方向为数字经济、企业理论和劳动经济学。论文发表于Cities，Economic Modelling，Applied Economics，International Studies of Economics，《金融研究》等学术期刊。
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