智能化发展能否促进绿色消费？

龙海明　程谟怡　刘子欣

摘 要：根据我国30个省（区、市）①2012—2021年的面板数据，实证检验智能化发展对绿色消费的影响，进而结合构建的城乡融合综合指数，论证智能化对绿色消费起到的中介作用。结果表明：智能化发展与绿色消费之间存在非线性正相关关系，且随着智能化水平的提升，其对绿色消费的促进作用呈先强后弱的趋势特征；智能化发展可以通过促进城乡经济社会融合的路径促进绿色消费，人口素质提升能够增强智能化发展且对绿色消费起到促进作用。因此，在激发智能化强大生产力的同时，也应利用智能技术赋能城乡经济社会融合发展，打通促进绿色消费的路径，走人与自然和谐共生的中国式现代化绿色发展道路。

关键词： 智能化发展；绿色消费；城乡融合建设；中介效应

中图分类号：F062.4 文献标识码： A 文章编号：1003-7217（2023）06-0085-09

一、引 言

党的二十大报告特别指出，要倡导绿色消费，推动形成绿色低碳的生产、生活方式。这是全面建设社会主义现代化强国的必然选择。随着我国经济由高速增长转向高质量发展，大力倡导绿色消费对优化产业结构、有效寻找新的增长动力显得尤为迫切。绿色消费是可持续发展的实现机制，绿色消费的普及不仅需要消费主体形成绿色低碳消费理念，还需底层技术支撑生产、生活方式变革。以人工智能为代表的第四次技术革命将实现生产、生活系统的全面智能化，以智慧机器代替人力是智能化社会的重要标志。毋庸讳言，智能化发展能带动绿色技术创新进而促进绿色消费，而绿色消费将推动实现新时代中国式现代化建设进程中科技与自然的和谐共生。

智能化发展可推动城乡间要素流动，并为城乡融合建设提供多方便利，城乡融合建设作为新型城镇化的基础，是我国探索生态环境与社会经济协调发展的重要抓手。城乡融合建设能否在智能化与绿色消费的关系中发挥积极作用？在城乡融合建设过程中，应当对哪些因素给予格外重视，以扩大其积极影响？针对以上问题的研究对我国正确把握智能化的发力点、建设环境友好型城乡社会具有十分重要的现实意义。

为此，本文通过构建智能化发展与绿色消费的双向固定效应模型，引入城乡经济社会融合指数、城乡生态建设融合指数、城乡数字建设融合指数，实证检验智能化发展对绿色消费影响过程中，不同的城乡融合建设形式所发挥的作用，以探究智能化发展对绿色消费的非线性影响，弥补以往研究仅聚焦于智能化发展对生产端影响的缺陷；并引入城乡融合综合指数进行机制分析，探讨智能化发展可以通过哪些形式的城乡融合建设影响绿色消费；引入人口素质变量进行调节效应分析，探索人口素质在智能化发展与绿色消费的系统内起到的作用，以期为我国统筹科技、人文与自然协调发展提供决策参考。

二、理论分析

（一）智能化发展对绿色消费的影响

对于智能化发展与绿色消费的关系，有学者持“技术乐观”态度，即技术变革被认为是推迟、缓解或解决生态问题的核心工具[1]。从企业端来看，智能化能够优化劳动力技能结构和任务安排，提高企业的绿色创新能力，在逐利动机的驱使下，新技术替代成本高、效率低的生产工艺，从而减少单位产出所需的自然资源，提高能源使用效率[2-4]；并通过技术外溢、产业升级等途径，促进整体绿色消费[5，6]。Magazzino等[7]从管理的角度研究发现，智能化还可以通过实现企业程序化升级，对产品生产环节的能源消耗和排污进行实时监测，以减少企业因能源使用不当而产生的过度排污行为。从居民端来看，智能化可以通过提升居民主观绿色认知、绿色情感和绿色素养正向影响绿色消费行为[8，9]；客观上，智能化通过提升餐饮业、电商平台等消费场景的渗透率，提高绿色产品信息匹配丰富度[10]，提供更高端优质的服务，引导居民形成绿色消费行为[11，12]。图1显示了智能化发展对绿色消费的影响机制。

与此同时，也有学者认为智能化不利于绿色消费。如Schnaiberg 等的“生产跑步机”理论强调，技术的研发，尤其是替代工人的技术，将加速生产的增长，这加大了环境投入（如污染）和破坏（如砍伐森林）[13]。Magazzino等也认为，智能化是电力消耗的重要驱动力，而电力消耗又会转化为污染排放[7]。Moyer等虽然认可智能化的进步可以同时提高经济生产率并降低能源强度，但认为只有对现有环境政策进行改革才能获得智能化的潜在环境效益[14]。

虽然已有研究对智能化与绿色消费的关系见仁见智，但主流观点依然认为智能化是社会生产力发展的必然趋势，合理运用智能化技术并辅以先進的环境政策、管理机制、劳动力支持，长远来看有助于实现经济效率和绿色消费共同发展。

（二）城乡融合建设的中介效应

城乡融合建设在智能化发展对绿色消费影响中的作用还未被广大学者充分论证，但有学者针对智能化发展对城乡融合建设的影响及城乡融合建设对绿色消费的影响进行了实证分析。

关于智能化与城乡融合建设的研究，有学者认为智能化可以通过影响城乡要素流动、商品流动缩小城乡产业差距、消费差距、收入差距，从而促进城乡经济社会融合发展；数字技术和数字经济通过对生产、流通、分配、消费四个环节的数字化赋能促进城乡商品和要素双向流动，进而推动城乡三大产业融合[15]。同时，智能化在制造、能源、交通领域的技术突破对土地、资本、劳动力等生产要素进行革命性重组，使城乡居民生活方式加速向智能、包容、绿色转型，推动城乡居民消费融合[16]。无论是短期还是长期，产业智能化都可以通过劳动力转移效应显著缩小城乡收入差距[17]；工业智能化通过改变不同技能劳动力的就业需求和收入水平，引起就业技能结构的高级化和技能收入差距的扩大，进而扩大城乡收入差距[18，19]。还有学者认为，智能化发展能够实现城乡生活生态性基础设施一体化管理和共建共享，促进城乡生态建设融合；并完善农村信息基础设施建设，促进城乡数字建设融合[20]。

城乡融合建设主要通过以下三个渠道影响绿色消费：一是提升能源使用效率。城乡融合建设推动能源使用效率提升，能源使用密度和强度也随之增加[21]。二是产业结构转型升级。智慧化城市建设通过“数字技术创新—产业结构升级”的途径间接降低城市碳排放[22]。三是强化居民节能环保意识。随着城镇化发展，居民更加注重环境质量和生活质量，节能环保意识增强，采取更加环保的能源消费和生活方式[21]。

已有研究大多认可智能化发展对城乡经济社会融合、生态建设融合、数字建设融合的贡献，也明确提出城乡融合建设促进绿色消费的主要路径。图2表明了智能化发展通过城乡融合建设的中介效应推动绿色消费的实现路径。

（三）人口素质的调节效应

人是推动智能化发展、城乡融合建设、绿色消费的主体。那么，人的因素在智能化发展与绿色消费系统中能起到什么作用呢？根据现有研究，道德素质和文化素质是人口素质的两大重要组成部分，它们的提升均有助于生态环境的保护——文化素质的提升通过完善制度设计和促进技术创新，对环境保护有所助益；而道德素质的提升往往伴随着人们环保意识的增强[23]，因而提升道德素质也能够促进生态环境保护。但是目前尚未有实证研究表明，人口素质的提高能显著促进绿色消费；也尚未有研究表明，智能化可以提升人口素质。因此，人口素质在智能化与绿色消费的系统内可能仅作为一种外生因素，能够对系统内的变量起到调节作用。

三、研究设计

（一）数据来源

采用2012—2021年我国30个省（区、市）面板数据，数据来源于《中国统计年鉴》《中国城乡建设统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国城市统计年鉴》以及Wind数据库、CNRDS、和讯网。

（二）模型设定

为避免遗漏变量偏误和内生性问题，参考相关研究［22，24］，采用双向固定效应模型构建基准回归方程。

具体指标的计算方法及权重见表1。

2．核心解释变量：智能化发展指数。参考刘军等[28]的做法，构建包含以下三个层面的综合指数：（1）基础投入层，包括人员投入、研发经费投入和基础设施投入；（2）技术支撑层，包括软件业营业收入占制造业营业收入比重、信息技术服务业营业收入占制造业营业收入比重；（3）经济社会效益层，包括智能制造营业收入占比、智能制造利润总额占比、智能制造ROA和智能制造员工占比。各指标的权重同样采用熵值法计算，具体指标的计算方法及权重见表2。

3．控制变量。（1）公共财政支出占当地GDP的比重。根据已有研究结果［29，30］，公共财政支出与碳排放呈显著负相关关系，因此，选取各省（区、市）公共财政支出占当地GDP的比重作为控制变量。（2）公共汽电车客运总量。公共汽电车客运量越多，居民使用私家车越少，从而减少碳排放量，因此，选取公共汽电车客运总量作為控制变量。由于该变量与其他变量的量纲差异较大，为统一量纲、减少极端值的影响，对公共汽电车客运总量取自然对数。（3）社会零售消费总额占当地GDP的比重。社会零售消费总额是反映经济景气程度的重要指标，社会零售消费总额越高，居民消费能力越强，越有助于消费转型升级[31]，从而有利于绿色消费发展。因此，选取各地区社会零售消费总额占当地GDP的比重作为控制变量。（4）总人口。根据已有研究［32］，选择各省（区、市）总人口作为控制变量，以表示各地区的人口特征。由于该变量与其他变量的量纲差异较大，因此对其取自然对数。

4．中介变量。参考相关研究[33]，构建城乡经济社会融合指数、城乡生态建设融合指数、城乡数字建设融合指数作为中介变量，以探究城乡融合建设在智能化发展对绿色消费的影响中起到的中介作用。各指标的权重采用熵值法计算，具体指标的计算方法及权重见表3。

5．调节变量。参考相关研究[23，34]，选取各地高中毕业人数占总人口的比重作为人口素质的代理变量。各变量的定义及描述性统计结果见表4。

四、实证分析

（一）基准回归

采用Hausman检验判别使用固定效应模型的恰当性。表5显示，基准模型在1%的显著水平下通过了Hausman检验，即拒绝采用随机效应模型的原假设，应使用固定效应模型。

对式（1）进行回归，由表6的列（1）可知，在不加入控制变量的情况下，智能化发展指数对绿色消费指数的系数为0.050，该系数在1%的水平下显著。这表明在不加入控制变量时，智能化发展水平对绿色消费有一定的促进作用，其原因可能有两个方面：一是智能化技术本身就具有低能耗的特征[35]，智能化建设水平的提升有助于形成绿色生产方式，提升企业端绿色消费水平；二是智能化有助于正向引导居民绿色消费行为，提升居民端绿色消费水平。列（2）～（5）为逐步加入不同控制变量后的估计结果，在逐步加入控制变量的过程中，核心解释变量依然在1%的水平下显著，且符号未发生变化，这意味着智能化发展水平的提升能够促进绿色消费的结论依然稳健。

由列（5）的回归结果还可以得到，智能化发展指数每提升1个单位能使绿色消费指数上升0.055个单位，而控制变量公共财政支出占当地GDP的比重、公共汽电车客运量、总人口数、社会零售消费总额占当地GDP的比重均与绿色消费指数呈显著正相关关系，即地区公共财政支出占当地GDP的比重、公共汽电车客运量、总人口数、社会零售消费总额占当地GDP的比重的提升均可以显著促进绿色消费，这与已有研究[29-31]的结论一致。

分别改变估计方法、替换核心解释变量和被解释变量、对变量缩尾5%进行基准回归模型的稳健性检验。为修正面板数据模型异方差、截面相关和序列相关等问题，参考已有研究[36]，使用Driscoll-Kraay标准误方法检验模型的稳健性。结果显示②，使用Driscoll-Kraay标准误方法估计的主要解释变量的系数依然在1%的水平下显著，且系数的正负号均未发生变化，因此，模型具有较好的稳健性。再使用差分GMM方法估计模型参数，结果显示②，模型核心解释变量的系数在1%的水平下显著，且AR（2）>0.1，模型不存在扰动项自相关问题；Sargan>0.05，工具变量有效。因此，模型具有较好的稳健性。为了检验模型对核心解释变量和被解释变量计算方法的敏感性，采用主成分分析法重新计算“智能化发展指数”和“绿色消费指数”各项分指标的权重，并采用线性加权法计算指数数值，替换原模型中的核心解释变量和被解释变量，再对模型进行估计。结果显示②，智能化发展指数及控制变量均在5%的水平下显著，且模型拟合度较好，因此模型设定较为稳健。再替换核心解释变量，将智能化发展指数替换为该指数的一阶滞后项，再对模型进行回归。结果显示②，智能化发展指数的一阶滞后项在1%的水平下显著。进行被解释变量的替换：由于消费所隐含的碳排放量是衡量绿色消费的重要指标[37]，单位消费额二氧化碳排放量越低，绿色消费水平越高。将绿色消费指数替换为单位消费额二氧化碳排放量，再对模型进行回归。结果显示②，核心解释变量对单位消费额二氧化碳排放量的系数在1%的水平下显著为负，即智能化发展能够显著促进绿色消费，与原模型结论一致，因此模型设定较为稳健。对变量进行缩尾5%的处理，再对模型进行回归，结果显示②，核心解释变量在1%的水平下显著，因此模型设定较为稳健。

分别使用智能化发展指数的一阶滞后项、本地区以外省份同期智能化发展指数的均值作为工具变量，使用两阶段最小二乘法对模型进行内生性检验。首先，使用智能化发展指数的一阶滞后项作为工具变量，进行两阶段最小二乘估计：各地区本期的技术水平往往与前一期技术水平相关[38]，但本期绿色消费水平与前一期技术水平没有直接联系，因此，选取智能化发展指数的一阶滞后项作为工具变量。在第一阶段回归结果中，智能化发展指数一阶滞后项的系数在1%的水平下显著；在第二阶段回归结果中，智能化发展指数的系数在1%的水平下显著，因此模型不存在内生性。再参考孙早等[39]的做法，使用本地区以外省份同期智能化发展指数的均值作为工具变量，进行两阶段最小二乘估计：本地区以外省份智能化发展水平的均值与本地区智能化发展水平存在一定的相关性，剔除本省后的智能化发展水平均值可降低本省其他经济因素的干扰，满足工具变量选取条件。在第一阶段回归结果中，本地区以外省份同期智能化发展指数均值的系数在1%的水平下显著；在第二阶段回归结果中，智能化发展指数的系数在1%的水平下显著，因此模型不存在内生性②。

（二）中介效应和调节效应检验

智能化发展水平的提升能够促进城乡融合建设，而城乡融合建设有利于提高城乡居民绿色消费水平，因此，选取城乡融合指数（表3）进行中介效应检验。参考温忠麟等[25]的中介检验三步法：第一步，检验智能化发展指数是否能够提升绿色消费指数，此结果在前文已经得到了验证；第二步，检验智能化发展指数是否能够提高城乡融合指数；第三步，检验智能化发展水平与城乡融合指数同时对绿色消费指数的作用。结果显示②，只有城乡经济社会融合指数通过了中介效应检验，且智能化发展指数对城乡经济社会融合指数的系数在1%的水平下显著为正，城乡经济社会融合指数对绿色消费指数的系数在1%的水平下显著为正，即智能化发展能够通过促进城乡经济社会融合对绿色消费指数产生显著的正向影响。产生该结果的原因可能是，智能化发展通过促进城乡要素流动、商品流动，促进城乡经济社会融合，进而推动全社会绿色生产生活方式的普及和进步，促进整体绿色消费。

引入人口素质、人口素质与智能化发展指数的交乘项进行调节效应检验。结果显示②，人口素质与智能化发展指数交乘项的系数是0.323，与智能化发展指数系数的符号相同，且在1%的水平下显著。因此，人口素质能够增强智能化发展对绿色消费的促进作用。

（三）异质性检验

将样本按2021年人均GDP划分为“发达地区”和“欠发达地区”，进行异质性检验。

1.对基准模型的异质性检验结果显示①：发达地区和欠发达地区的智能化发展水平提升均能显著促进绿色消费。（1）在欠发达地区，智能化发展对绿色消费的促进作用更大。主要原因可能是：欠发达地区智能化发展水平普遍较低，此时进行智能化转型升级，以智能化、绿色化新产能替代高耗能、高污染旧产能，对企业和居民绿色消费的提升作用更大；而在发达地区，智能化发展水平较高，此时进行的智能化水平提升或伴随产能扩张和资源浪费，部分抵消了智能化发展对绿色消费的促进作用，因此，智能化发展对绿色消费的促进作用相对小些。（2）发达地区的公共财政支出对绿色消费指数有显著负向影响，即公共财政支出的增长不利于绿色消费。主要原因有二：一是在发达地区，公共设施建设已较为完善，在此基础上再增加公共财政支出或將引起资源浪费，不利于绿色消费；二是在发达地区，公共财政支出的增长将对私人投资产生更强的“挤出效应”，而私人投资往往因其市场竞争属性而效率更高[40]，因此，发达地区公共财政支出增长或不利于提升资源利用效率，反而会拖累绿色消费。

2.对中介效应和调节效应模型的异质性检验结果显示①：（1）城乡经济社会融合能够显著促进发达地区的绿色消费，却不能显著促进欠发达地区的绿色消费。主要原因可能是：发达地区的城市绿色消费水平较高，城乡融合建设有利于城市带动农村实现能源高效利用、产业结构升级和居民环保意识增强，促进整体绿色消费水平提升；欠发达地区的城市处于快速扩张阶段，绿色消费水平不高，尚无余力带动农村实现绿色消费，因此，城乡融合建设暂时未能对欠发达地区整体绿色消费水平起到显著提升作用。（2）在发达地区和欠发达地区，人口素质对智能化发展与绿色消费均具有显著的正向调节作用，且在欠发达地区，人口素质的正向调节作用更强。主要原因可能是：以高中毕业人数占总人口的比重衡量各地区人口素质，而高中学历人口能够有效增强较低水平的智能化发展对绿色消费的作用，但对于较高水平的智能化发展对绿色消费的作用，高中学历人口的作用较小，因此，在智能化发展水平较低的欠发达地区，人口素质的正向调节作用更强。

（四）非线性机制检验

为进一步分析智能化发展水平的非线性门限效应，参考相关研究[35]，对式（13）进行回归：

GREENit=α0+α1TECit×I（TECit≤θ1）+ α2TECit×I（TECit>θ1）+α3Controlit+ ∑Year+∑ind+μit （13）

其中，TECit是核心解释变量，也是门限变量;θ1是待估计的门限值，其作用是将数据划分为若干个区间，若不同区间的估计系数存在差异，则可反映效应的变化。I（·）是示性函数，在满足条件的情况下取值为1，不满足条件的情况下取值为0。

结果显示①，该模型存在单门槛，门槛值为4.71。各区间内核心解释变量TECit的系数均在1%的水平下显著为正，且当TECit≤4.71时，TECit的系数较大，为0.076；当TECit>4.71时，TECit的系数较小，为0.063。因此，智能化发展指数对绿色消费指数的正向影响呈由大到小的趋势，即当智能化发展水平较低时，智能化发展指数每增加1个单位，绿色消费指数将提升0.076个单位；当智能化发展水平较高时，智能化发展指数每增加1个单位，绿色消费指数仅提升0.063个单位。出现以上非线性效应的原因可能是：（1）智能化发展初期，企业通过对现有设备智能化改造升级，实现碳减排；消费者通过增加购买环保产品、减少购买非环保产品、增强环保意识等方式提升绿色消费水平，因此，智能化发展对绿色消费的影响较大。（2）智能化发展至高水平时，企业基本完成现有设备智能化改造，开始进行智能化产能扩张，新产能增加的碳排放量抵消了部分智能化改造升级减少的碳排放量；消费者已基本实现个人消费品的绿色替代，居民环保意识提升至较高水平，消费端绿色升级空间较小，因此，智能化发展对绿色消费的影响减弱。

除基准回归模型存在非线性门限效应外，调节效应模型亦存在非线性门限效应。为此，对式（14）进行回归：

GREENit=β0+β1TECit+β2EDUit+ β3TECit×EDUit×I（TECit≤θ1）+ β4TECit×EDUit×I（TECit>θ1）+ β5Controlit+∑Year+∑ind+μit （14）

检验结果显示①，该模型存在单门槛，门槛值为5.17。各区间内调节变量与核心解释变量的交乘项TECit×EDUit的系数均在1%的水平下显著，当TECit≤5.17时，交乘项的系数较大；当TECit>5.17时，交乘项的系数较小，因此，人口素质对智能化发展的增强作用在智能化发展水平较低时更强。主要原因可能是：（1）当智能化发展水平较低时，人口素质的提升更有助于增强智能化发展对能源使用效率、产业结构、居民环保意识的改善作用，进而提升绿色消费水平。（2）当智能化发展水平超过门槛值时，人口素质的提升对能源使用效率和产业结构的边际改善作用减弱，其调节作用主要体现在对居民环保意识的影响上。然而，居民环保意识可能没有随着受教育水平的提升而增强，反而因过度追求精致舒适的生活而有所下降，削弱了智能化发展对居民整体环保意识的提升作用。

五、结论及政策建议

以上研究发现：（1）智能化发展对绿色消费有显著的正向影响，智能化发展指数每上升1个单位，能使绿色消费指数提升0.055个单位；且在欠发达省份，智能化发展对绿色消费的促进作用更强，每提升1个单位智能化发展指数，能使绿色消费指数提升0.073个单位。（2）智能化发展可以通过城乡经济社会融合的路径影响绿色消费，且在发达省份显著，在欠发达省份不显著。（3）人口素质提升能够增强智能化发展对绿色消费的促进作用，该结论在发达省份和欠发达省份均成立。（4）智能化发展与绿色消费之间存在非线性关系，随着智能化水平的提升，其对绿色消费的促进作用呈先强后弱的趋势。人口素质对智能化发展与绿色消费的正向调节效应在智能化发展水平较低时更强，在智能化发展指数达到一定水平后，该效应减弱。

针对以上研究结论，提出如下政策建议：（1）智能化扩张应与绿色技术创新协同发展。尽管智能化发展能够推动绿色生产、生活方式变革，促进绿色消费，但在智能化发展到一定水平时，其对绿色消费的促进作用将减弱，这是因为智能化产能扩张所增加的碳排量部分抵消了智能化改造升级减少的碳排量。因此，在充分发挥智能化强大生产力的同时，应当注重产能扩张与绿色技术创新协同发展，在一定的自然、社会承受能力下实现更强的科技生产力。此外，社会管理制度、居民思想文化素质、环境监管政策也要相应变化，以适应智能化生产、生活方式变革，提升自然、社会对智能化扩张的承受能力，实现科技、人文、自然的和谐统一。（2）智能化技术赋能城乡经济社会双向融合，打通绿色消费促进渠道。智能化技术能够通过促进城乡经济社会融合发展推动绿色消费，因此，应当利用智能化技术夯实城乡要素流动基础，建设城乡一体化交通系统、教育系统、医疗卫生系统、生产系统等，缩小城鄉差距，赋能城乡经济社会融合。同时，应充分发挥智能化技术在现代农业中的作用，助力农村经济发展，尤其是欠发达地区的农村经济高质量发展，使城市带动农村发展的单向城乡融合模式转变为农村和城市双向融合发展模式，打通智能化对绿色消费的影响路径。（3）重视高校绿色教育体系建设，不断提升居民环保意识。重视中学及高等院校的绿色教育体系建设，使居民环保意识随人口素质的提升而不断增强。人口素质的提升能强化智能化发展对绿色消费的影响，但当智能化发展达到一定水平时，人口素质的正向调节作用减弱，主要原因可能是高校对绿色教育的重视程度不足，导致居民的环保意识未能随人口素质的提升而不断增强。因此，应当建立覆盖居民生命全过程的绿色教育体系，包括增设中、高等学校绿色教育课程及实践活动、鼓励企业定期开展绿色教育讲习班等，不断增强居民环保意识，提升绿色素养。

注释：

① 由于西藏自治区相关数据缺失过多，因此，剔除西藏自治区。

② 限于篇幅，具体结果未作呈现，如有需要可联系作者。

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（责任编辑：小青，沁憶）

Can Intelligent Development Promote Green Consumption？

—Analysis of Intermediary Effects Based on Urban Rural Integration

LONG Haiming， CHENG Moyi， LIU Zixin

（College of Finance and Statistics， Hunan University， Changsha， Hunan 410006， China）

Abstract：Based on  panel data from 30 provinces （autonomous regions，municipalities）  in China from 2012 to 2021， this study empirically tests the impact of intelligent development on green consumption， and then combines the constructed  of  a comprehensive index of urban-rural integration to  demonstrate the intermediary  role of intelligentization on green consumption. The results indicate that there is a non-linear positive correlation between the development of intelligentization and green consumption， and with the improvement of intelligentization level，intelligentization’s promoting effect on green consumption shows a trend of first strong and then weak; Intelligent development can promote green consumption through the path of promoting urban-rural economic and social integration， and improving population quality can enhance the promoting effect of intelligent development and promote  green consumption. Therefore， while stimulating intelligent and powerful productivity， we should also use intelligent technology to enable urban and rural economic and social integration and development， open up the path of promoting green consumption， and take the Chinese path to modernization green development path of harmonious coexistence of people and nature.

Key words：intelligent development; green consumption; urban-rural integration construction; intermediary  effect

收稿日期： 2023-02-03； 修回日期： 2023-05-20

基金項目：国家社会科学基金项目（17FJY013）

作者简介： 龙海明（1962—），男，湖南新宁人，博士，湖南大学金融与统计学院教授，博士生导师，研究方向：金融管理。