李健斌、周浩（暨南大学）

《经济评论》 2025年第1期

人工智能作为当今世界最前沿的通用性关键共性技术，对于促进我国经济高质量发展、经济结构转型升级具有长远战略意义。然而，学术界对人工智能时代“索洛悖论”的担忧似乎再度出现，并且不同学者的研究结论存在着较大分歧。技术悲观主义者认为并未存在迹象能够表明人工智能促进了加总层面的生产率增长；技术乐观主义者则认为人工智能是实现智能化的主要途径，能够有效提升企业生产率。

纵观以上两支文献，关于人工智能对生产率影响的研究主要从宏观层面直接分析人工智能技术发展与生产率增长的关系，缺少对人工智能影响企业生产率的微观机制考察。同时，关于人工智能对企业生产率影响的研究仅从理论上探讨了人工智能提升企业产出效率的效果，忽略了生产要素调整在推动人工智能转化与应用上的重要作用。人工智能作为一种计算机技术，其应用到企业内部的过程中将促进企业调整资本和劳动力要素投入份额与结构，从而可能会影响企业全要素生产率。

基于资本-技能互补理论和内生增长理论，本文认为，人工智能技术能够通过以下三种途径提升企业全要素生产率：一是增加固定资产和无形资产投资实现数字化转型升级；二是增加高技能劳动力的相对需求、减少低技能劳动力的相对需求促进人力资本升级；三是扩大固定资产投资和无形资产投资替代企业生产过程中的低技能劳动力，从而发挥要素替代效应。

基于此，本文利用人工智能发明专利数据构建了人工智能技术水平度量指标，并基于上市企业数据考察了人工智能技术与全要素生产率之间的关系。研究发现，人工智能技术显著提高了企业全要素生产率。机制检验表明，人工智能技术显著增加了企业固定资产和无形资产投资，并引致高技能劳动力占比提升，进而实现资本-技能互补以促进全要素生产率的提高。异质性检验表明，对于高技术、数字化应用场景丰富的行业，人工智能技术促进企业全要素生产率提升的作用更强。对于人工智能技术的细分领域，相较于符号系统和机器人，机器学习技术的生产率促进效应更明显。

 　根据上述研究结论，本文提出以下政策启示：第一，吸引高技能人才，加强对低技能劳动力的教育培训，提升企业内部高技能劳动力储备。企业应雇佣或培训更多高技能人才来推动智能化升级、构建企业数字技术竞争优势，进而实现企业高质量发展。第二，增加无形资本的投入，推进企业数字化、网络化和智能化转型。企业在推进人工智能技术研发与成果转化应用的过程中，除了需要配备相应机器设备以支撑人工智能技术应用落地，还应加大软件、客户端、数据库和管理系统等无形资本方面的投入以提升生产管理的自动化和智能化水平，进而提高企业全要素生产率。第三，政府在制定和实施人工智能鼓励政策时，应针对不同行业给出更为细致的、有针对性的数字化转型意见。考虑到不同行业与人工智能的融合深度和价值转化存在差异，例如非高技术行业可能因为缺乏先进技术改造的动力而难以发挥人工智能的价值，而数字化应用场景较少行业可能因为缺乏为企业人工智能技术和产品应用提供测试、验证的机会而导致人工智能的价值无法得到市场认可。政府在制定人工智能政策时需要结合不同行业的基础技术特征，有针对性地实施差异化人工智能推进方案，确保人工智能在有效、有序的赛道上高质量发展。