人工智能助推經濟高質量發展的機理詮釋

摘? ?要：促進經濟高質量發展，需要推動社會再生產各環節的轉型升級。人工智能能夠促進創新和技術外溢、培育高端生產要素、革新生產模式，在生產環節踐行創新發展理念;借助影響分配結構、提升分配效率，在分配環節深化共享發展理念;以發展數字平臺經濟優化交換模式、參與共建“一帶一路”，在交換環節踐行協調發展和開放發展理念;通過催生和加速綠色消費與智能消費、改進教育和醫療消費質量，在消費環節貫徹綠色發展和協調發展理念。人工智能與社會再生產相融合，有利于滿足人民日益增長的美好生活需要和實現人的全面發展，助力經濟高質量發展。

關鍵詞：人工智能;經濟高質量發展;新發展理念

中圖分類號：F124.3? ?文獻標識碼：A? ?文章編號：1003-7543（2020）01-0030-09

中國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段。高質量發展是以新發展理念為指導的經濟發展質量狀態[1]。在發展不平衡、不充分的條件下，實現真正的高質量發展，需要推動社會再生產各環節的轉型升級，以滿足人民日益增長的美好生活需要。人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，居于數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態的核心。在數字化、網絡化和智能化融合發展的背景下，人工智能會遵循創新發展理念以革新生產模式[2]，深化共享發展理念以改進分配效率，踐行協調發展和開放發展理念以優化交換模式，貫徹創新發展、綠色發展和協調發展理念以驅動消費升級，成為推動經濟高質量發展行之有效的抓手。

一、人工智能革新生產模式

作為社會再生產的起點，生產不僅影響著分配、交換和消費對象的數量、質量以及社會性質，而且從供給端決定了人民日益增長的美好生活需求能否得到滿足，進而關系到人的全面發展和經濟發展質量的高低[3]。進入高質量發展階段，中國經濟迫切需要向創新驅動轉型。人工智能具有創新和技術進步的屬性，人工智能與實體經濟的智能化融合有助于培育高端生產要素，影響資源稟賦和社會分工，最終革新各產業生產模式，提升生產力和生產質量。

（一）促進創新和技術外溢

1.人工智能的創新促進效應

一方面，人工智能作為高科技產物，融合了認知科學、語言學、計算機科學和神經科學等的最前沿進展，人工智能技術的應用和普及會帶來多領域創新和技術進步的共同突破。人工智能不僅會直接促進科技進步、提升生產力，而且會引發企業創新行為的變革，使其由勞動密集型創新轉向廣泛利用數據科學的新型創新。在降低創新成本的基礎上，以智能化增強創新的兼容性和延展性，提升企業創新頻率和成功率。

另一方面，人工智能投資也會產生“干中學”的創新效應。Arrow基于“干中學”的視角，發現生產領域的投資具有物化形式的知識積累特征，以固定資產投資所形成的資本能夠產生知識和經驗的積累，從而改進生產效率，最終借助技術外溢效應在宏觀和中觀維度突破邊際報酬遞減規律、驅動經濟發展[4]。人工智能屬于實物形態的創新，更易于在實踐中應用、學習和模仿，它所帶來的技術進步速度也將超越以往的各種非物化的創新活動。此外，人工智能技術在實體經濟的各行業中具有廣泛的應用前景。由于兼具智能化、科技化和交融化的屬性，智能化學習功能會放大人工智能投資的“干中學”效應，由此所釋放的技術進步和勞動生產率的提升效果也將比一般性固定資產投資和研發投資更為顯著。

2.人工智能的技術外溢效應

人工智能承載的技術知識屬于通用型技術，技術在行業和地區層面的局限性較小，輻射擴散面更加廣闊。人工智能的深度學習與神經網絡、云計算、大數據的結合，可使人工智能借助技術外溢效應為其他領域的各種創新提供解決方法[5]。新一代人工智能通過與其他產業的融合，將人工智能基礎和共性技術與不同產業、場景深度融合，不斷拓展人工智能的應用場景以及與實體經濟的融合深度，促進以人工智能為核心的技術外溢和擴散[6]。此外，技術外溢速度取決于創新在不同地理區域分布的密度以及整體市場規模。作為全球第二大經濟體，中國具有龐大的市場潛能，“一帶一路”倡議的提出更是拓展了中國及周邊國家和地區的市場規模。改革開放以來，我國社會主義市場經濟體制不斷完善，地區間市場分割趨于消融，公共創新環境逐漸優化，這些都為充分釋放人工智能的技術外溢效應創造了有利條件。

（二）培育高端生產要素

1.培育高端勞動力

人工智能會提高生產活動的智能化和自動化程度，智能系統和設備的應用減弱了生產對勞動力的依賴，引發了資本對勞動的替代[6]。人工智能對勞動力的替代存在結構性特征，Autor等指出，計算機應用帶來的自動化會對日常手工與認知任務產生替代效應，對非日常認知任務則產生互補效應[7]，即人工智能在替代簡單勞動的同時，會拉動無法實現自動化工作崗位的復雜勞動力需求。換言之，人工智能會改變生產要素結構，培育高端勞動力，改進生產質量。人工智能縮減了生產過程中的簡單勞動力，間接地會增加高端勞動力即人力資本的需求[8]，一方面人工智能技術的發展和應用仍然需要相關領域科學家和工程師的研發和設計，另一方面人工智能設備運行離不開經過專業化訓練的操作人員、高級技師的管理和維護以及擁有綜合知識背景和專業分析能力的職業經理人。相較于簡單勞動力而言，具備相關專業知識、技能和經驗積累的人力資本的生產力水平更高、創造的附加值更高，屬于高端生產要素。因此，從生產力主體要素來看，人工智能應用在引致相關產業勞動力數量規模下降的同時，對勞動力素質和質量的要求卻大大提升。

2.形成高端資本

由于具有正外部性，公共基礎設施在社會再生產中的生產力水平比私人資本更高。而人工智能、5G、云計算和區塊鏈技術的出現，又催生了比傳統公共基礎設施更有生產力優勢的新基礎設施。新基礎設施即數字基礎設施，包括網絡基礎設施（大數據中心、物聯網、智能終端等）、應用基礎設施（數字平臺經濟、工業互聯網等）和軟件基礎設施（法律法規、標準、政策等）。建設以平臺經濟為核心的數字基礎設施，能夠以數據為紐帶促進產學研有機整合，形成數據驅動型創新體系，推動數字經濟和實體經濟的融合發展。整體而言，數字基礎設施有助于提升創新頻率、降低創新創業成本，減少信息不對稱導致的研發和經營中的不確定性，降低企業運營管理成本和銷售成本。最終，通過提升生產力和促進內涵式擴大再生產而改進生產質量。

（三）革新生產模式

人工智能通過促進創新、培育高端生產要素，為革新生產模式創造了技術保障和生產條件。在生產前端，人工智能通過圖像識別、機器學習與互聯網和大數據技術融合能夠預測市場趨勢，合理規劃全產業鏈的生產安排，使各個生產環節在滿足需求的前提下自動保持最低庫存，甚至是“零庫存”，有效控制庫存成本。同時，在人工智能的改造下，生產企業有能力收集客戶需求的海量數據，運用機器學習技術，在對海量數據進行實時自動整理、分析、存儲的基礎上，實時向客戶發送關聯性需求信息，及時關注、引導客戶需求[9]，進而提高市場需求與產品的匹配效率，降低甚至杜絕生產資源錯配，徹底解決柔性生產的“最后一公里”難題。在生產中端，人工智能將創造無人工廠，實現智能終端對低端勞動力的替代，節約低端勞動力成本。同時實現24小時智能自動化作業，通過規模經濟、“干中學”和技術外溢，降低硬件成本以及智能終端運營和維護成本。在生產末端，人工智能在生產線各個環節全面實時智能監控，與傳統方式相比，人工智能對生產過程的零死角監控能大幅度提高企業對產品質量的監管和控制能力，降低產品不良率，提高生產效率和產品質量。

在創新、技術外溢和高端生產要素的支持下，人工智能會革新傳統的“需求-設計-制造-銷售-服務”的生產模式，以智能化重新組合每一個生產環節，在產品供給層面解決人民日益增長的美好生活需要與不平衡發展之間的矛盾。

二、人工智能改進分配效率

分配是對包括生產資料和勞動力的生產條件分配和對作為生產結果的產品分配，即包括收入分配和生產要素配置，圍繞人工智能對現實經濟影響的理論研究主要集中在分配領域。人工智能會對生產要素的收入份額以及對收入分配不平等產生重要影響。但與此同時，人工智能的數據挖掘與大數據的結合能夠修正各類交易的信息不完全，提升生產要素配置效率，改進社會整體福利。

（一）人工智能影響分配結構

1.人工智能影響分配結構的短期效應

人工智能通過勞動技能和技術的匹配關系影響就業并作用于分配結構。無法與人工智能相匹配的簡單勞動力逐漸被人工智能和自動化替代。在短期被替代勞動力難以調整技能，獲取新工作崗位的難度較大。人工智能產生的短期替代效應，潛在地會造成勞動力工資占總收入的份額逐漸降低。隨著技術的進步和升級，人工智能設備應用范圍和場景增強，智能終端投資成本將趨于持續下降，自動化能夠替代的勞動工作崗位進一步增多，勞動和資本的收入份額比可能會再次下降。值得注意的是，現實中財富和資本的分布相較于勞動力而言更加不均勻，資本的集中度更高，人工智能會提升生產過程中的資本要素份額，資本報酬則會加速攀升，在短期間接影響收入分配結構[10]。有學者認為，相較于簡單體力勞動的“藍領崗位”，銀行、保險、證券、法律事務等傳統“白領崗位”更易于遭受人工智能的沖擊。在勞動力市場上，中間技能職業的就業比例大幅度減少，即出現“就業極化”，技能溢價差異會引致“工資極化”現象。

2.人工智能影響分配結構的長期效應

就長期而言，人工智能通過影響就業結構，間接作用于分配結構。如前文所述，人工智能對就業的影響存在結構性特征，即會降低傳統任務的就業，導致簡單勞動力被機器設備替代，但會創造新任務而間接增加對科學家、工程師以及熟練技工等高端人力資本的需求。毫無疑問，人力資本的報酬遠高于簡單勞動力的工資，人工智能對就業結構的影響將導致收入分配差距拉大。但是從長期來看，在人工智能廣泛應用的同時，政府向資本征稅，并借助轉移支付增加教育和培訓的公共投資，協調勞動力技能與人工智能技術的匹配程度，進而通過升級就業結構提升平均工資。Acemoglu & Restrepo發現，自動化導致新任務的創造在短期會加劇收入分配不平等;但在長期，由于任務隨時間變得標準化，低技能勞動的生產率會提升并緩解不平等的程度[11]。從長期來看，人工智能促進了生產效率的提升，創造了更為持久和強勁的經濟增長，在恰當的公共政策引導下，就業結構的升級也意味著勞動力能夠分享增長成果，與共享發展理念相契合。

（二）人工智能提升分配效率

1.人工智能通過解決信息不完全問題提升收入分配效率

人工智能可以利用互聯網、物聯網、云計算、大數據等信息技術，獲取、收集、分析居民和企業隨機行為產生的大數據。同時，“干中學”會促進人工智能語義分析、內容理解、模式識別等方面的技術能力進一步優化，更好地實現對海量數據的快速分析和分類管理。更為關鍵的是，人工智能對表面不具有相關性的海量數據展開機器學習，能夠發現經濟社會運行規律、消費者與企業的心理和行為特征等新信息。基于新知識，人工智能可進一步提升對未來的預測和對現實問題的實時決策能力，提升數據資源利用價值，優化企業經營決策，創新經濟發展方式。通過大數據分析解決傳統分配方式中存在的信息黑箱問題，從而更科學地甄別不同要素在生產經營過程中的邊際產出，合理確定各類要素的收入份額，實現帕累托改進，最終激發各類要素的生產積極性。

2.人工智能有利于改進要素配置效率

社會再生產的分配環節，包括對生產條件的分配，即在生產過程中要素在不同部門之間的配置。福利經濟學第一定理認為，完全競爭市場的均衡是帕累托最優。然而，現實經濟中，信息不完全降低了資源和要素的配置效率。例如，在能源市場中，由于居民和企業用電行為信息的不完全以及電力儲存成本巨大，電力供給和需求的動態不平衡成為常態，造成大量能源資源的低效利用。人工智能和大數據分析能夠捕捉和刻畫消費者的行為特征，借助機器學習和智能規劃，使智能家電和無人駕駛汽車能夠科學管理能源消耗，促進節能減排和綠色發展。此外，公共產品的供給存在帕累托改進余地，人工智能技術通過大數據分析可有效解決公共產品的外部性問題。自動駕駛和物聯網的融合能夠合理配置交通資源，預測和疏導交通流量，規避由交通擁堵外部性引發的公共產品和資源低效利用。人工智能對社會再生產過程中海量數據的分析解決了信息不完全和外部性問題，同時機器學習能夠實現實時精準控制決策，現有社會再生產過程中存在的誤差率高、重復勞動、資源設備閑置以及安全可靠性較低等問題都將得以解決。資本、勞動和能源等各類資源通過機器學習的預測，實現智能化分配，資源和要素配置效率得以提升。

人工智能雖然在短期會替代勞動力，造成勞動份額下降，但在恰當的公共政策引導下則會優化就業結構，長期會解決收入分配不公平問題，提高平均工資，使勞動力能夠分享經濟增長的成果，深化共享發展理念。利用大數據和機器學習，人工智能能夠解決信息不對稱和外部性引致的各種問題，提升收入分配效率和資源配置效率，從而實現在社會再生產的分配環節以效率變革推動質量變革。

三、人工智能優化交換模式

交換是生產和消費的中間環節，只有通過交換，企業才能得到生產資料，并將產品和服務銷售出去，實現生產的價值，維持和擴大再生產;只有借助交換，居民才能獲取所需的消費品和服務，滿足對美好生活的需要。廣義的交換包括隸屬于生產過程內部的生產資料交換和獨立于直接生產過程之外的消費品交換。人工智能通過數字平臺經濟優化消費品和生產資料交換模式，能夠滿足人民日益增長的美好生活需要。同時人工智能會通過深度參與共建“一帶一路”，促進沿線國家和地區生產資料和消費品的交換，踐行協調發展和開放發展理念，助力高質量發展。

（一）發展數字平臺經濟優化交換模式

隨著新一代信息技術和大數據的發展，人工智能所衍生的數字經濟正成為驅動經濟高質量發展的關鍵力量。在數字經濟條件下，平臺經濟成為不同于傳統產業的新型生產組織形態[12]。平臺是一種典型的雙邊市場，一邊連接用戶，一邊連接為用戶提供商品或服務的供應商，并成為二者的信息撮合媒介和交易空間[13]。典型的數字平臺有淘寶網、滴滴出行和微信等。更為關鍵的是，平臺經濟還能發展共享經濟以及構造新型聚集平臺，優化生產資料和消費品的交換模式。

1.數字平臺經濟有利于實現供給與需求的動態平衡

在微觀層面，社會主要矛盾體現為由于信息不完全各類產品和服務的需求與供給之間存在結構性不匹配。數字平臺經濟能夠實現信息流集中和物流分散，信息流集中化使得需求和供給低成本精準匹配，物流分散化實現了地理空間上分散的需求和供給的分布式網絡化連接。數字平臺經濟對傳統交換模式產生了顛覆性的沖擊。數字平臺經濟正是融合了智能數據、智能分析、智能導購和智能客服等人工智能技術，才能在技術層面支撐天量的交換行為。此外，人工智能通過深度學習，可在降低物流配送失誤率的基礎上，進一步有效控制市區內分散化物流的配送成本和配送時間，有效助力供給與需求的動態平衡，改進消費者的效用排序。

2.數字平臺經濟能夠發展共享經濟從而提升交換效率

數字平臺經濟通過人工智能的優化算法使共享經濟得以實現和落地，愛比鄰、優步、滴滴打車、小豬短租等新商業模式不斷涌現。有學者提出可從交易成本理論、協同消費理論和多變平臺理論出發來理解數字平臺經濟通過發展共享經濟提升交換效率[14]。交易成本理論認為，數字平臺構建的共享經濟能夠節約搜尋費用、議價費用和監督費用，從而降低交易費用和促進交換。協同消費理論指出，共享經濟使得消費不再局限于產品和服務的所有權，憑借部分所有權或消費協議就能享用產品和服務，并且避免了永久所有權帶來的風險和成本，從而增進了交換發生的頻率。多變平臺理論認為，數字平臺經營方可以吸引多個需求方和供給方集中于平臺，增加市場競爭，提供多樣性、多元性市場選擇。共享經濟中存在網絡外部性，即匯集在平臺的需求者和供給者數量越多、網絡結點越多，交換形成的概率越大，個體從平臺中獲得的價值越高[15]。

建立在人工智能和數字平臺之上的共享經濟可在五個層面優化交換模式：一是使得閑置資源、“死資產”通過交換被充分而有效率地利用，實現物盡其用，提升使用價值;二是引入更多供給和需求的競爭者，促進專業化水平提升;三是供給和需求質量信息通過互評，實現顯性化，解決信息不對稱問題;四是在降低交易費用的同時，促進交易數量和頻率提升;五是通過模式創新倒逼低效率、供給不足的傳統行業改進供給質量，增進消費者福利。

（二）人工智能參與共建“一帶一路”

共建“一帶一路”是新時代我國推動形成全面開放新格局的重點舉措。人工智能在創新對外投資方式、促進國際產能合作、形成面向全球的貿易和生產服務網絡等方面具有關鍵作用。新時代推動我國人工智能產業和技術參與共建“一帶一路”，有利于優化沿線國家和地區的交換模式，助力深化開放發展理念。

1.發展智能投資模式

擴大中國在“一帶一路”沿線國家和地區的直接投資是鞏固和深化共建“一帶一路”的必由之路，但也存在周邊國家對“一帶一路”倡議的差異化認同、大國博弈的政治牽制和戰略擠壓、區域發展的不穩定和不確定等嚴峻挑戰。以人工智能為核心的智能投資模式以搜集全球經濟社會發展數據以及“一帶一路”沿線企業和居民行為特征的大數據為基礎，利用云計算和深度學習功能，預測和研判“一帶一路”的投資區位選擇、區域政治經濟格局的拐點、投資的輻射范圍，最終實現投資的區域、產業和時機的優化選擇。通過智能化投資可有效規避共建“一帶一路”中的各類風險，在技術層面輔助企業投資，控制投資決策者主觀情緒波動造成的錯誤決策，為沿線各國生產要素和消費品的交換提供穩定的發展環境。

2.強化智能化產業合作

“一帶一路”倡議秉承“開放、包容、普惠、共贏”的合作理念，得到了沿線大多數國家和組織的廣泛認同，經濟合作的潛力巨大。同時，人工智能引領的第四次工業革命將帶來全球經濟格局的深度調整[16]。中國在人工智能領域具有穩定的發展環境、充足的人才儲備和豐富的應用場景等獨特優勢。科技部新一代人工智能發展研究中心等機構編制的《中國新一代人工智能發展報告·2019》統計顯示，在科學研究層面，2013—2018年全球人工智能領域的論文文獻產出共30.5萬篇，中國發表量排名第一，為7.4萬篇;在實踐應用層面，中國人工智能企業數量排名世界第二，其中應用層企業占比達75.2%;在政策支持層面，全國已有19個省（區、市）發布26項人工智能專項政策①。在共建“一帶一路”中，應充分發揮中國的人工智能產業、要素、技術和環境優勢，推動智能化產業合作與共享，充分釋放人工智能的技術外溢效應，推動“一帶一路”沿線不同發展水平的國家和地區實現協調發展。

3.構建智能貿易和生產服務網絡

人工智能參與共建“一帶一路”應以強化數字基礎設施為核心，構建智能貿易和生產服務網絡，發展數字“絲綢之路”、促進貿易暢通。共建“一帶一路”能夠共享5G通信網絡、云存儲與云計算系統、人工智能，以數字基礎設施聯通提升沿線國家和地區間的商品貿易通關效率，降低交易費用。在此基礎上，進一步加強各國互聯網金融的技術、監管制度和法律合作，提升“一帶一路”資本流動的效率和安全性。

人工智能通過數字經濟能夠優化國內商品和貿易交換的效率和模式，在構筑全面開放新格局中通過智能產業合作和“一帶一路”數字基礎設施建設促進國際貿易暢通，以優化交換模式踐行協調發展和開放發展理念，推動高質量發展。

四、人工智能驅動消費升級

在社會再生產中，消費不僅是生產的動力，而且能為生產創造出新的勞動力，從而反作用于生產。人工智能會催生和加速綠色消費與智能消費引導產業升級，提升教育和醫療消費質量，增加人力資本儲備，為培育高端生產要素創造條件，驅動消費升級，助力高質量發展。

（一）催生和加速綠色消費與智能消費

第一，人工智能會加速綠色消費理念的形成和成熟，激發和拉動綠色生產，進而深化綠色發展理念。人工智能通過智能規劃和綠色交易模式引導公眾消費從高耗能消費向綠色消費轉變和升級。在傳統工業社會，隨著電氣化和自動化程度的加強和普及，消費行為消耗了大量化石能源，并產生了難以估量的環境破壞。而智能家居、無人駕駛技術和新能源交通設備的廣泛應用，在技術上能夠保證集中式能源供給與分布式能源消費實現智能匹配，促進能源利用效率提升和低碳社會構建。在人工智能、移動互聯網和智能手機的技術支持下，綠色社區、綠色出行、綠色廢棄回收以及綠色分享互動等綠色消費不斷涌現，使得居民消費行為的碳足跡顯著低于傳統工業社會的消費模式。此外，以數字平臺為基礎的交換所產生的消費，能夠衍生出螞蟻森林等公眾消費行為的碳賬戶。進而，憑借“互聯網+全民義務植樹”和鼓勵線下消費使用環保消費袋等活動，激勵公眾的綠色消費行為。

第二，人工智能創造智能消費。人工智能技術在融入消費的過程中，潛移默化地改變了傳統消費品的形態和功能，使消費者通過消費活動獲得更強的主觀滿足感，幫助消費者從簡單、繁重的家務活動中解放出來，增加可支配時間，增進社會財富積累。一方面，智能消費將給消費者帶來質量更高、內容多樣化的消費體驗和滿足感。智能電視、智能音箱和無人駕駛設備智能消費品融合了人工智能、互聯網、云計算、云存儲和自動化等高新技術以及最為前沿的工業設計，從而為消費者帶來高科技附加值以及全新的消費體驗。智能消費品具有多功能性，可產生多樣化消費滿足感。例如，智能手表不僅能夠報時，還能為消費者提供移動通信、健康管理、休閑娛樂等多功能用途。智能消費品的多用途決定其具有較高的消費需求和收入彈性，隨著我國居民收入水平的上升以及智能設備成本降低，智能消費品的需求量將會大幅攀升。另一方面，通過與物聯網、大數據的結合，智能機器人能夠幫助消費者從繁雜的家務勞動中解放出來，智能音箱能提供便捷的信息搜集服務，在不同程度提高消費者可支配時間、增加社會財富積累、縮短簡單勞動時間，從而有利于公眾將更多時間投入創造性的工作、學習和閑暇中，實現人的全面發展[17]。

（二）提升教育和醫療消費質量

我國人均GDP即將達到1萬美元，進入中高收入國家行列，居民對高質量服務的需求將大幅增長。現階段人民日益增長的美好生活需要和不平衡、不充分的發展之間的矛盾，主要體現在高質量的教育和醫療供給與需求的不匹配。決定教育和醫療服務質量的關鍵因素是該領域的人力資本，教師和醫生需要長時間的積累以提高技能水平，難以被人工智能簡單替代。這決定了高質量的教師和醫生在數量上嚴重稀缺，經濟發展水平欠發達的地區難以通過市場機制獲得高質量的教育和醫療服務。人工智能、互聯網技術和設備能夠實現教育和醫療服務人員遠程交流、遠程授課和遠程操作，解決經濟欠發達地區服務供給數量和質量雙重不平衡、不充分的難題。進而在一般意義上有助于欠發達地區人力資本的形成和積累，縮小與發達地區的經濟發展差距，在區域間實現協調發展，推動全國經濟的高質量發展。

人工智能通過催生和加速傳統消費向綠色消費與智能消費升級，篤行了綠色發展理念;通過遠程教學和遠程操作，提升了教育和醫療服務的供給數量和質量，在滿足人民日益增長的美好生活需要的同時，促進了欠發達地區的人力資本積累，有助于縮小地區發展差距，推動協調發展。

五、結論與政策建議

人工智能圍繞社會再生產，革新生產模式、改進分配效率、優化交換模式、驅動消費升級，與創新、協調、綠色、開放和共享等新發展理念相契合，進而滿足人民日益增長的美好生活需要和人的全面發展，助推經濟高質量發展。然而，我國人工智能發展還存在較為明顯的短板，如產業化水平不高、技術外溢效應釋放不完全、在短期會抑制勞動收入份額的提升、地區間發展不平衡，等等。為此，我國需要進一步優化制度設計，為人工智能技術研發和產業成長創造良好的發展環境，切實推動經濟由高速增長向高質量發展的全面轉型。

第一，完善技術作價入股制度，鼓勵高校、科研機構與人工智能企業的深度合作。目前我國人工智能技術主要應用于能源輸配送體系，在其他實體經濟領域，人工智能科學研究和產業發展結合得還不夠緊密，導致產業化和商業化水平相對滯后。促進人工智能與實體經濟的融合，需要完善技術作價入股制度，以剩余所有權激勵技術研發的市場化。人工智能技術發展空間仍然較大，在制度操作層面以研發人員的智力和研究、開發項目作為股份向企業進行技術投資，聯合研制、開發人工智能新產品，共同承擔風險、分享企業利潤。激發人工智能技術的產業化和商業化，有助于加速人工智能與實體經濟的融合。

第二，強化知識產權保護制度和創新補貼制度，充分釋放人工智能技術的外溢效應。一方面，要完善知識產權保護行政和司法制度，在制度層面防范和打擊各類侵權行為，鼓勵人工智能的技術研發投入。在此基礎上，建立和完善人工智能產權交易制度，以鼓勵交換促進人工智能技術在區域間和產業間的擴散。另一方面，要加大對人工智能的發明專利等高質量創新的財政補貼力度，同時強化補貼后的創新監督制度，落實鼓勵高質量創新的政策目標。通過補貼的形式將研發創新的外部性內部化，間接激發人工智能技術外溢效應的釋放。

第三，改革稅收制度，優化收入分配結構。人工智能對部分勞動力的替代，導致短期失業率上升、勞動報酬占比下降，擴大了收入差距。因此，有必要改革傳統的稅收制度，遵循公平課稅原則，在人工智能技術產業化、商業化和普及程度高的行業開征“機器人稅”，保持稅收在機器人和普通勞動力之間的中性，縮減收入分配差距。在此基礎上，通過轉移支付將“機器人稅”補貼到失業勞動力的技能培訓、教育領域和人工智能應用的新興行業，提高勞動力和人工智能的匹配程度，控制開征“機器人稅”的扭曲效應，在人工智能和自動化不斷普及的同時促進就業。

第四，創新地區間技術和產業合作，引導人工智能企業向欠發達地區投資。我國人工智能發展水平高的機構和企業主要集中在東部地區，中西部人工智能研發和應用水平相對較低，區域發展不平衡問題較為突出。中西部地區應以大力發展數字基礎設施為契機，完善地區營商環境和知識產權保護制度，建立人工智能專項發展基金池，吸引東部人工智能企業向西部投資，積極承接東部地區的產業轉移。構建靈活順暢的人才流動機制，強化科研激勵導向機制和公平競爭機制，完善科研人才內部培養和外部引進機制，提升欠發達地區人工智能的自主研發水平和創新能力。

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An Explanation of the Mechanism of AI Promoting Economic

High-quality Development

SHI Bo

Abstract： The high-quality development of economy needs to promote the transformation and upgrading of all aspects of social reproduction. Artificial intelligence can promote innovation and technology spillovers， cultivate high-end production factors， innovate production mode， promote innovative development concept in production links. With the help of influencing distribution structure and improving distribution efficiency， AI will deepen the concept of sharing development in distribution link. By developing the digital platform to optimize the exchange mode and participating in the construction of Belt and Road Initiative， AI can implement the concept of coordinated development and open development in the exchange link. By expediting green consumption and intelligent consumption， improving the quality of education and medical consumption， AI implements the concept of green development and coordinated development in consumption. The integration of AI and social reproduction is conducive to meeting the peoples growing needs for a better life， realizing peoples all-round development， and promoting the high-quality development of economy.

Key words： artificial intelligence; the high-quality development of economy; the New Development Concept

基金項目：教育部人文社會科學重點研究基地重大項目“絲綢之路經濟帶建設背景下西部沿線省區與城市的經濟發展績效評價”（18VXK002）;教育部人文社科基金項目“新常態下中國經濟增長質量與數量多維互動機制研究”（17XJA790004）。

作者簡介：師博，西北大學經濟管理學院副院長，教育部人文社科重點研究基地——西北大學中國西部經濟發展研究院副院長，教授、博士生導師。