人工智能提升企业生产效率与劳动力技能转型

"本文探讨了人工智能如何通过提升企业生产效率和改变劳动力技能结构来促进经济高质量发展。通过机器学习方法创建的人工智能词典，分析了上市公司年报和专利，揭示了人工智能对企业生产率的积极影响。研究显示，人工智能使得企业减少低技能劳动力，增加高技能劳动力需求，从而提高生产效率。异质性分析表明，企业特性如产权、人才获取方式、劳动力保障和治理结构等因素影响人工智能的生产率效应。此外，行业和地区环境也对这种效应有影响。人工智能还被发现可以提升企业价值，为微观层面的人工智能应用提供了理论支持和实践指导。" 正文: 随着人工智能(AI)技术的快速发展，其在推动科技创新、产业升级和生产力提升中的作用日益凸显。各国政府纷纷将AI视为增强国家经济竞争力的关键战略，中国也不例外，强调在新一代人工智能发展规划中，通过技术进步促进全要素生产率的提升。然而，AI如何在微观企业层面上具体提升生产效率，以及如何调整劳动力结构以充分发挥其效益，是亟待深入研究的问题。 本文基于《管理世界》2024年第2期的研究，采用机器学习技术构建了人工智能词典，通过对上市公司年报和专利文本的分析，构建了企业层面的人工智能指标。研究结果显示，AI显著提高了中国上市公司的生产率，且这一效应在各种稳健性检验中得以确认。这一提升主要体现在企业减少对常规低技能劳动力的依赖，转而增加对非常规高技能劳动力的需求，反映出劳动力技能结构的优化。 进一步的异质性分析揭示，企业内部的特性，如产权性质（私有或国有）、人才获取策略（内部培养还是外部引进）、劳动力保障政策以及治理结构的完善程度，都会影响AI的生产率效应。此外，行业特征（如技术密集度、创新环境）和地域因素（如地区经济发展水平、政策支持）也对这一效应产生影响。 这项研究不仅加深了我们对企业层面AI作用的理解，还为企业如何适应和利用AI提供了实践建议。它强调了企业在引入AI技术时，应同步调整劳动力结构，注重培养和吸引高技能人才，以最大化AI的生产效率提升效果。同时，政策制定者也需要考虑行业和地区差异，制定相应政策以支持企业更好地利用AI，助力经济高质量发展。本文的研究成果为企业和政策制定者提供了理论依据，促进了AI技术在微观层面的有效应用。