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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ASDS</journal-id><journal-title-group><journal-title>Applied Statistics and Data Science</journal-title></journal-title-group><issn>3066-8433</issn><eissn>3066-8441</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ASDS.12165</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>人工智能发展水平的测度及对省域碳排放强度的影响研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/ASDS/1/3/10.61369/ASDS.12165</url><author>朱蕴杰,李函聪,李童姚,李少亭</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>1</volume><issue>3</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-05-20</published-time></date></history><abstract>党的二十大报告强调，&amp;ldquo;双碳&amp;rdquo;目标是关乎中华民族永续发展的重要战略，而人工智能作为创新驱动发展的核心力量，正通过资源优化、产业升级等路径推动绿色转型。本文以2022年全国27个省为样本进行实证研究，基于多元线性回归以及高斯混合回归模型构建涵盖产业基础、科技成果、创新实践的人工智能发展多维评价体系，并利用熵权法对省域人工智能发展水平进行评价，探索我国各省市人工智能发展水平对碳排放强度的影响，从而有效发掘人工智能发展情况与实现碳达峰碳中和目标之间的内在联系，为政府进行高新技术产业转型升级，推动低碳发展战略提供一种全新的量化分析视角。</abstract><keywords>人工智能发展水平,碳排放强度,多元线性回归,高斯混合回归</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 李凯杰, 曲如晓. 技术进步对碳排放的影响&amp;mdash;&amp;mdash; 基于省际动态面板的经验研究[J]. 北京师范大学学报（社会科学版）, 2012, (05):129-139.[2] 张兵兵, 朱晶, 全晓云. 技术进步与二氧化碳排放强度：理论与实证分析[J]. 科研管理, 2017, 38(12):41-48.[3] 马艳艳, 李丹, 逯雅雯. 不同来源技术进步对碳排放效应的差异性研究[J]. 大连理工大学学报（社会科学版）, 2018, 39(06):17-24.[4] 杨莉莎, 朱俊鹏, 贾智杰. 中国碳减排实现的影响因素和当前挑战&amp;mdash;&amp;mdash; 基于技术进步的视角[J]. 经济研究, 2019, 54(11):118-132.[5] 黄海燕, 刘叶, 彭刚. 工业智能化对碳排放的影响&amp;mdash;&amp;mdash;基于我国细分行业的实证[J]. 统计与决策, 2021, 37(17):80-84.[6] 曹泽, 张浩, 程毅. &amp;ldquo;双碳&amp;rdquo;背景下中国工业智能化对碳排放强度的影响[J]. 重庆理工大学学报（社会科学）, 2023, 37(07):40-55.[7]王艳秋, 陶思佳. 工业智能化对中国工业碳排放效率的影响及空间效应研究[J]. 技术经济, 2023, 42(01):130-140.[8] 杨春蕾, 佟继英. 工业智能化与全球碳减排[J]. 经济经纬, 2024, 41(01):110-119.[9] 黄赜琳, 蒋鹏程. 数字低碳之路：工业机器人与城市工业碳排放[J]. 财经研究, 2023, 49(10):34-48.[10] 王海, 郭冠宇, 闫卓毓. 机器人应用对城市碳排放影响的机理与效应研究[J]. 财经问题研究, 2023, (05):52-63.[11] 余心滢, 蔡道成, 袁智炜等. 工业机器人对碳排放强度的影响及其传导机制&amp;mdash;&amp;mdash; 基于中国制造业的理论与实证分析[J]. 科技管理研究, 2023, 43(24):196-204.[12] 孙振清, 杨锐. 人工智能技术创新对区域碳排放的影响&amp;mdash;&amp;mdash; 机制识别与回弹效应[J]. 科技管理研究, 2024, 44(05):168-177.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
