人工智能助推经济高质量发展的机理诠释

摘   要：促进经济高质量发展，需要推动社会再生产各环节的转型升级。人工智能能够促进创新和技术外溢、培育高端生产要素、革新生产模式，在生产环节践行创新发展理念;借助影响分配结构、提升分配效率，在分配环节深化共享发展理念;以发展数字平台经济优化交换模式、参与共建“一带一路”，在交换环节践行协调发展和开放发展理念;通过催生和加速绿色消费与智能消费、改进教育和医疗消费质量，在消费环节贯彻绿色发展和协调发展理念。人工智能与社会再生产相融合，有利于满足人民日益增长的美好生活需要和实现人的全面发展，助力经济高质量发展。

关键词：人工智能;经济高质量发展;新发展理念

中图分类号：F124.3   文献标识码：A   文章编号：1003-7543（2020）01-0030-09

中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。高质量发展是以新发展理念为指导的经济发展质量状态[1]。在发展不平衡、不充分的条件下，实现真正的高质量发展，需要推动社会再生产各环节的转型升级，以满足人民日益增长的美好生活需要。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，居于数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态的核心。在数字化、网络化和智能化融合发展的背景下，人工智能会遵循创新发展理念以革新生产模式[2]，深化共享发展理念以改进分配效率，践行协调发展和开放发展理念以优化交换模式，贯彻创新发展、绿色发展和协调发展理念以驱动消费升级，成为推动经济高质量发展行之有效的抓手。

一、人工智能革新生产模式

作为社会再生产的起点，生产不仅影响着分配、交换和消费对象的数量、质量以及社会性质，而且从供给端决定了人民日益增长的美好生活需求能否得到满足，进而关系到人的全面发展和经济发展质量的高低[3]。进入高质量发展阶段，中国经济迫切需要向创新驱动转型。人工智能具有创新和技术进步的属性，人工智能与实体经济的智能化融合有助于培育高端生产要素，影响资源禀赋和社会分工，最终革新各产业生产模式，提升生产力和生产质量。

（一）促进创新和技术外溢

1.人工智能的创新促进效应

一方面，人工智能作为高科技产物，融合了认知科学、语言学、计算机科学和神经科学等的最前沿进展，人工智能技术的应用和普及会带来多领域创新和技术进步的共同突破。人工智能不仅会直接促进科技进步、提升生产力，而且会引发企业创新行为的变革，使其由劳动密集型创新转向广泛利用数据科学的新型创新。在降低创新成本的基础上，以智能化增强创新的兼容性和延展性，提升企业创新频率和成功率。

另一方面，人工智能投资也会产生“干中学”的创新效应。Arrow基于“干中学”的视角，发现生产领域的投资具有物化形式的知识积累特征，以固定资产投资所形成的资本能够产生知识和经验的积累，从而改进生产效率，最终借助技术外溢效应在宏观和中观维度突破边际报酬递减规律、驱动经济发展[4]。人工智能属于实物形态的创新，更易于在实践中应用、学习和模仿，它所带来的技术进步速度也将超越以往的各种非物化的创新活动。此外，人工智能技术在实体经济的各行业中具有广泛的应用前景。由于兼具智能化、科技化和交融化的属性，智能化学习功能会放大人工智能投资的“干中学”效应，由此所释放的技术进步和劳动生产率的提升效果也将比一般性固定资产投资和研发投资更为显著。

2.人工智能的技术外溢效应

人工智能承载的技术知识属于通用型技术，技术在行业和地区层面的局限性较小，辐射扩散面更加广阔。人工智能的深度学习与神经网络、云计算、大数据的结合，可使人工智能借助技术外溢效应为其他领域的各种创新提供解决方法[5]。新一代人工智能通过与其他产业的融合，将人工智能基础和共性技术与不同产业、场景深度融合，不断拓展人工智能的应用场景以及与实体经济的融合深度，促进以人工智能为核心的技术外溢和扩散[6]。此外，技术外溢速度取决于创新在不同地理区域分布的密度以及整体市场规模。作为全球第二大经济体，中国具有庞大的市场潜能，“一带一路”倡议的提出更是拓展了中国及周边国家和地区的市场规模。改革开放以来，我国社会主义市场经济体制不断完善，地区间市场分割趋于消融，公共创新环境逐渐优化，这些都为充分释放人工智能的技术外溢效应创造了有利条件。

（二）培育高端生产要素

1.培育高端劳动力

人工智能会提高生产活动的智能化和自动化程度，智能系统和设备的应用减弱了生产对劳动力的依赖，引发了资本对劳动的替代[6]。人工智能对劳动力的替代存在结构性特征，Autor等指出，計算机应用带来的自动化会对日常手工与认知任务产生替代效应，对非日常认知任务则产生互补效应[7]，即人工智能在替代简单劳动的同时，会拉动无法实现自动化工作岗位的复杂劳动力需求。换言之，人工智能会改变生产要素结构，培育高端劳动力，改进生产质量。人工智能缩减了生产过程中的简单劳动力，间接地会增加高端劳动力即人力资本的需求[8]，一方面人工智能技术的发展和应用仍然需要相关领域科学家和工程师的研发和设计，另一方面人工智能设备运行离不开经过专业化训练的操作人员、高级技师的管理和维护以及拥有综合知识背景和专业分析能力的职业经理人。相较于简单劳动力而言，具备相关专业知识、技能和经验积累的人力资本的生产力水平更高、创造的附加值更高，属于高端生产要素。因此，从生产力主体要素来看，人工智能应用在引致相关产业劳动力数量规模下降的同时，对劳动力素质和质量的要求却大大提升。

2.形成高端资本

由于具有正外部性，公共基础设施在社会再生产中的生产力水平比私人资本更高。而人工智能、5G、云计算和区块链技术的出现，又催生了比传统公共基础设施更有生产力优势的新基础设施。新基础设施即数字基础设施，包括网络基础设施（大数据中心、物联网、智能终端等）、应用基础设施（数字平台经济、工业互联网等）和软件基础设施（法律法规、标准、政策等）。建设以平台经济为核心的数字基础设施，能够以数据为纽带促进产学研有机整合，形成数据驱动型创新体系，推动数字经济和实体经济的融合发展。整体而言，数字基础设施有助于提升创新频率、降低创新创业成本，减少信息不对称导致的研发和经营中的不确定性，降低企业运营管理成本和销售成本。最终，通过提升生产力和促进内涵式扩大再生产而改进生产质量。

（三）革新生产模式

人工智能通过促进创新、培育高端生产要素，为革新生产模式创造了技术保障和生产条件。在生产前端，人工智能通过图像识别、机器学习与互联网和大数据技术融合能够预测市场趋势，合理规划全产业链的生产安排，使各个生产环节在满足需求的前提下自动保持最低库存，甚至是“零库存”，有效控制库存成本。同时，在人工智能的改造下，生产企业有能力收集客户需求的海量数据，运用机器学习技术，在对海量数据进行实时自动整理、分析、存储的基础上，实时向客户发送关联性需求信息，及时关注、引导客户需求[9]，进而提高市场需求与产品的匹配效率，降低甚至杜绝生产资源错配，彻底解决柔性生产的“最后一公里”难题。在生产中端，人工智能将创造无人工厂，实现智能终端对低端劳动力的替代，节约低端劳动力成本。同时实现24小时智能自动化作业，通过规模经济、“干中学”和技术外溢，降低硬件成本以及智能终端运营和维护成本。在生产末端，人工智能在生产线各个环节全面实时智能监控，与传统方式相比，人工智能对生产过程的零死角监控能大幅度提高企业对产品质量的监管和控制能力，降低产品不良率，提高生产效率和产品质量。

在创新、技术外溢和高端生产要素的支持下，人工智能会革新传统的“需求-设计-制造-销售-服务”的生产模式，以智能化重新组合每一个生产环节，在产品供给层面解决人民日益增长的美好生活需要与不平衡发展之间的矛盾。

二、人工智能改进分配效率

分配是对包括生产资料和劳动力的生产条件分配和对作为生产结果的产品分配，即包括收入分配和生产要素配置，围绕人工智能对现实经济影响的理论研究主要集中在分配领域。人工智能会对生产要素的收入份额以及对收入分配不平等产生重要影响。但与此同时，人工智能的数据挖掘与大数据的结合能够修正各类交易的信息不完全，提升生产要素配置效率，改进社会整体福利。

（一）人工智能影响分配结构

1.人工智能影响分配结构的短期效应

人工智能通过劳动技能和技术的匹配关系影响就业并作用于分配结构。无法与人工智能相匹配的简单劳动力逐渐被人工智能和自动化替代。在短期被替代劳动力难以调整技能，获取新工作岗位的难度较大。人工智能产生的短期替代效应，潜在地会造成劳动力工资占总收入的份额逐渐降低。随着技术的进步和升级，人工智能设备应用范围和场景增强，智能终端投资成本将趋于持续下降，自动化能够替代的劳动工作岗位进一步增多，劳动和资本的收入份额比可能会再次下降。值得注意的是，现实中财富和资本的分布相较于劳动力而言更加不均匀，资本的集中度更高，人工智能会提升生产过程中的资本要素份额，资本报酬则会加速攀升，在短期间接影响收入分配结构[10]。有学者认为，相较于简单体力劳动的“蓝领岗位”，银行、保险、证券、法律事务等传统“白领岗位”更易于遭受人工智能的冲击。在劳动力市场上，中间技能职业的就业比例大幅度减少，即出现“就业极化”，技能溢价差异会引致“工资极化”现象。

2.人工智能影响分配结构的长期效应

就长期而言，人工智能通过影响就业结构，间接作用于分配结构。如前文所述，人工智能对就业的影响存在结构性特征，即会降低传统任务的就业，导致简单劳动力被机器设备替代，但会创造新任务而间接增加对科学家、工程师以及熟练技工等高端人力资本的需求。毫无疑问，人力资本的报酬远高于简单劳动力的工资，人工智能对就业结构的影响将导致收入分配差距拉大。但是从长期来看，在人工智能广泛应用的同时，政府向资本征税，并借助转移支付增加教育和培训的公共投资，协调劳动力技能与人工智能技术的匹配程度，进而通过升级就业结构提升平均工资。Acemoglu & Restrepo发现，自动化导致新任务的创造在短期会加剧收入分配不平等;但在长期，由于任务随时间变得标准化，低技能劳动的生产率会提升并缓解不平等的程度[11]。从长期来看，人工智能促进了生产效率的提升，创造了更为持久和强劲的经济增长，在恰当的公共政策引导下，就业结构的升级也意味着劳动力能够分享增长成果，与共享发展理念相契合。

（二）人工智能提升分配效率

1.人工智能通过解决信息不完全问题提升收入分配效率

人工智能可以利用互联网、物联网、云计算、大数据等信息技术，获取、收集、分析居民和企业随机行为产生的大数据。同时，“干中学”会促进人工智能语义分析、内容理解、模式识别等方面的技术能力进一步优化，更好地实现对海量数据的快速分析和分类管理。更为关键的是，人工智能对表面不具有相关性的海量数据展开机器學习，能够发现经济社会运行规律、消费者与企业的心理和行为特征等新信息。基于新知识，人工智能可进一步提升对未来的预测和对现实问题的实时决策能力，提升数据资源利用价值，优化企业经营决策，创新经济发展方式。通过大数据分析解决传统分配方式中存在的信息黑箱问题，从而更科学地甄别不同要素在生产经营过程中的边际产出，合理确定各类要素的收入份额，实现帕累托改进，最终激发各类要素的生产积极性。

2.人工智能有利于改进要素配置效率

社会再生产的分配环节，包括对生产条件的分配，即在生产过程中要素在不同部门之间的配置。福利经济学第一定理认为，完全竞争市场的均衡是帕累托最优。然而，现实经济中，信息不完全降低了资源和要素的配置效率。例如，在能源市场中，由于居民和企业用电行为信息的不完全以及电力储存成本巨大，电力供给和需求的动态不平衡成为常态，造成大量能源资源的低效利用。人工智能和大数据分析能够捕捉和刻画消费者的行为特征，借助机器学习和智能规划，使智能家电和无人驾驶汽车能够科学管理能源消耗，促进节能减排和绿色发展。此外，公共产品的供给存在帕累托改进余地，人工智能技术通过大数据分析可有效解决公共产品的外部性问题。自动驾驶和物联网的融合能够合理配置交通资源，预测和疏导交通流量，规避由交通拥堵外部性引发的公共产品和资源低效利用。人工智能对社会再生产过程中海量数据的分析解决了信息不完全和外部性问题，同时机器学习能够实现实时精准控制决策，现有社会再生产过程中存在的误差率高、重复劳动、资源设备闲置以及安全可靠性较低等问题都将得以解决。资本、劳动和能源等各类资源通过机器学习的预测，实现智能化分配，资源和要素配置效率得以提升。

人工智能虽然在短期会替代劳动力，造成劳动份额下降，但在恰当的公共政策引导下则会优化就业结构，长期会解决收入分配不公平问题，提高平均工资，使劳动力能够分享经济增长的成果，深化共享发展理念。利用大数据和机器学习，人工智能能够解决信息不对称和外部性引致的各种问题，提升收入分配效率和资源配置效率，从而实现在社会再生产的分配环节以效率变革推动质量变革。

三、人工智能优化交换模式

交换是生产和消费的中间环节，只有通过交换，企业才能得到生产资料，并将产品和服务销售出去，实现生产的价值，维持和扩大再生产;只有借助交换，居民才能获取所需的消费品和服务，满足对美好生活的需要。广义的交换包括隶属于生产过程内部的生产资料交换和独立于直接生产过程之外的消费品交换。人工智能通过数字平台经济优化消费品和生产资料交换模式，能够满足人民日益增长的美好生活需要。同时人工智能会通过深度参与共建“一带一路”，促进沿线国家和地区生产资料和消费品的交换，践行协调发展和开放发展理念，助力高质量发展。

（一）发展数字平台经济优化交换模式

随着新一代信息技术和大数据的发展，人工智能所衍生的数字经济正成为驱动经济高质量发展的关键力量。在数字经济条件下，平台经济成为不同于传统产业的新型生产组织形态[12]。平台是一种典型的双边市场，一边连接用户，一边连接为用户提供商品或服务的供应商，并成为二者的信息撮合媒介和交易空间[13]。典型的数字平台有淘宝网、滴滴出行和微信等。更为关键的是，平台经济还能发展共享经济以及构造新型聚集平台，优化生产资料和消费品的交换模式。

1.数字平台经济有利于实现供给与需求的动态平衡

在微观层面，社会主要矛盾体现为由于信息不完全各类产品和服务的需求与供给之间存在结构性不匹配。数字平台经济能够实现信息流集中和物流分散，信息流集中化使得需求和供给低成本精准匹配，物流分散化实现了地理空间上分散的需求和供给的分布式网络化连接。数字平台经济对传统交换模式产生了颠覆性的冲击。数字平台经济正是融合了智能数据、智能分析、智能导购和智能客服等人工智能技术，才能在技术层面支撑天量的交换行为。此外，人工智能通过深度学习，可在降低物流配送失误率的基礎上，进一步有效控制市区内分散化物流的配送成本和配送时间，有效助力供给与需求的动态平衡，改进消费者的效用排序。

2.数字平台经济能够发展共享经济从而提升交换效率

数字平台经济通过人工智能的优化算法使共享经济得以实现和落地，爱比邻、优步、滴滴打车、小猪短租等新商业模式不断涌现。有学者提出可从交易成本理论、协同消费理论和多变平台理论出发来理解数字平台经济通过发展共享经济提升交换效率[14]。交易成本理论认为，数字平台构建的共享经济能够节约搜寻费用、议价费用和监督费用，从而降低交易费用和促进交换。协同消费理论指出，共享经济使得消费不再局限于产品和服务的所有权，凭借部分所有权或消费协议就能享用产品和服务，并且避免了永久所有权带来的风险和成本，从而增进了交换发生的频率。多变平台理论认为，数字平台经营方可以吸引多个需求方和供给方集中于平台，增加市场竞争，提供多样性、多元性市场选择。共享经济中存在网络外部性，即汇集在平台的需求者和供给者数量越多、网络结点越多，交换形成的概率越大，个体从平台中获得的价值越高[15]。

建立在人工智能和数字平台之上的共享经济可在五个层面优化交换模式：一是使得闲置资源、“死资产”通过交换被充分而有效率地利用，实现物尽其用，提升使用价值;二是引入更多供给和需求的竞争者，促进专业化水平提升;三是供给和需求质量信息通过互评，实现显性化，解决信息不对称问题;四是在降低交易费用的同时，促进交易数量和频率提升;五是通过模式创新倒逼低效率、供给不足的传统行业改进供给质量，增进消费者福利。

（二）人工智能参与共建“一带一路”

共建“一带一路”是新时代我国推动形成全面开放新格局的重点举措。人工智能在创新对外投资方式、促进国际产能合作、形成面向全球的贸易和生产服务网络等方面具有关键作用。新时代推动我国人工智能产业和技术参与共建“一带一路”，有利于优化沿线国家和地区的交换模式，助力深化开放发展理念。

1.发展智能投资模式

扩大中国在“一带一路”沿线国家和地区的直接投资是巩固和深化共建“一带一路”的必由之路，但也存在周边国家对“一带一路”倡议的差异化认同、大国博弈的政治牵制和战略挤压、区域发展的不稳定和不确定等严峻挑战。以人工智能为核心的智能投资模式以搜集全球经济社会发展数据以及“一带一路”沿线企业和居民行为特征的大数据为基础，利用云计算和深度学习功能，预测和研判“一带一路”的投资区位选择、区域政治经济格局的拐点、投资的辐射范围，最终实现投资的区域、产业和时机的优化选择。通过智能化投资可有效规避共建“一带一路”中的各类风险，在技术层面辅助企业投资，控制投资决策者主观情绪波动造成的错误决策，为沿线各国生产要素和消费品的交换提供稳定的发展环境。

2.强化智能化产业合作

“一带一路”倡议秉承“开放、包容、普惠、共赢”的合作理念，得到了沿线大多数国家和组织的广泛认同，经济合作的潜力巨大。同时，人工智能引领的第四次工业革命将带来全球经济格局的深度调整[16]。中国在人工智能领域具有稳定的发展环境、充足的人才储备和丰富的应用场景等独特优势。科技部新一代人工智能发展研究中心等机构编制的《中国新一代人工智能发展报告·2019》统计显示，在科学研究层面，2013—2018年全球人工智能领域的论文文献产出共30.5万篇，中国发表量排名第一，为7.4万篇;在实践应用层面，中国人工智能企业数量排名世界第二，其中应用层企业占比达75.2%;在政策支持层面，全国已有19个省（区、市）发布26项人工智能专项政策①。在共建“一带一路”中，应充分发挥中国的人工智能产业、要素、技术和环境优势，推动智能化产业合作与共享，充分释放人工智能的技术外溢效应，推动“一带一路”沿线不同发展水平的国家和地区实现协调发展。

3.构建智能贸易和生产服务网络

人工智能参与共建“一带一路”应以强化数字基础设施为核心，构建智能贸易和生产服务网络，发展数字“丝绸之路”、促进贸易畅通。共建“一带一路”能够共享5G通信网络、云存储与云计算系统、人工智能，以数字基础设施联通提升沿线国家和地区间的商品贸易通关效率，降低交易费用。在此基础上，进一步加强各国互联网金融的技术、监管制度和法律合作，提升“一带一路”资本流动的效率和安全性。

人工智能通过数字经济能够优化国内商品和贸易交换的效率和模式，在构筑全面开放新格局中通过智能产业合作和“一带一路”数字基础设施建设促进国际贸易畅通，以优化交换模式践行协调发展和开放发展理念，推动高质量发展。

四、人工智能驱动消费升级

在社会再生产中，消费不仅是生产的动力，而且能为生产创造出新的劳动力，从而反作用于生产。人工智能会催生和加速绿色消费与智能消费引导产业升级，提升教育和医疗消费质量，增加人力资本储备，为培育高端生产要素创造条件，驱动消费升级，助力高质量发展。

（一）催生和加速绿色消费与智能消费

第一，人工智能会加速绿色消费理念的形成和成熟，激发和拉动绿色生产，进而深化绿色发展理念。人工智能通过智能规划和绿色交易模式引导公众消费从高耗能消费向绿色消费转变和升级。在传统工业社会，随着电气化和自动化程度的加强和普及，消费行为消耗了大量化石能源，并产生了难以估量的环境破坏。而智能家居、无人驾驶技术和新能源交通设备的广泛应用，在技术上能够保证集中式能源供给与分布式能源消费实现智能匹配，促进能源利用效率提升和低碳社会构建。在人工智能、移动互联网和智能手机的技术支持下，绿色社区、绿色出行、绿色废弃回收以及绿色分享互动等绿色消费不断涌现，使得居民消费行为的碳足迹显著低于传统工业社会的消费模式。此外，以数字平台为基础的交换所产生的消费，能够衍生出蚂蚁森林等公众消费行为的碳账户。进而，凭借“互联网+全民义务植树”和鼓励线下消费使用环保消费袋等活动，激励公众的绿色消费行为。

第二，人工智能创造智能消费。人工智能技术在融入消费的过程中，潜移默化地改变了传统消费品的形态和功能，使消费者通过消费活动获得更强的主观满足感，帮助消费者从简单、繁重的家务活动中解放出来，增加可支配时间，增进社会财富积累。一方面，智能消费将给消费者带来质量更高、内容多样化的消费体验和满足感。智能电视、智能音箱和无人驾驶设备智能消费品融合了人工智能、互联网、云计算、云存储和自动化等高新技术以及最为前沿的工业设计，从而为消费者带来高科技附加值以及全新的消费体验。智能消费品具有多功能性，可产生多样化消费满足感。例如，智能手表不仅能够报时，还能为消费者提供移动通信、健康管理、休闲娱乐等多功能用途。智能消费品的多用途决定其具有较高的消费需求和收入弹性，随着我国居民收入水平的上升以及智能设备成本降低，智能消费品的需求量将会大幅攀升。另一方面，通过与物联网、大数据的结合，智能机器人能够帮助消费者从繁杂的家务劳动中解放出来，智能音箱能提供便捷的信息搜集服务，在不同程度提高消费者可支配时间、增加社会财富积累、缩短简单劳动时间，从而有利于公众将更多时间投入创造性的工作、学习和闲暇中，实现人的全面发展[17]。

（二）提升教育和医疗消费质量

我国人均GDP即将达到1万美元，進入中高收入国家行列，居民对高质量服务的需求将大幅增长。现阶段人民日益增长的美好生活需要和不平衡、不充分的发展之间的矛盾，主要体现在高质量的教育和医疗供给与需求的不匹配。决定教育和医疗服务质量的关键因素是该领域的人力资本，教师和医生需要长时间的积累以提高技能水平，难以被人工智能简单替代。这决定了高质量的教师和医生在数量上严重稀缺，经济发展水平欠发达的地区难以通过市场机制获得高质量的教育和医疗服务。人工智能、互联网技术和设备能够实现教育和医疗服务人员远程交流、远程授课和远程操作，解决经济欠发达地区服务供给数量和质量双重不平衡、不充分的难题。进而在一般意义上有助于欠发达地区人力资本的形成和积累，缩小与发达地区的经济发展差距，在区域间实现协调发展，推动全国经济的高质量发展。

人工智能通过催生和加速传统消费向绿色消费与智能消费升级，笃行了绿色发展理念;通过远程教学和远程操作，提升了教育和医疗服务的供给数量和质量，在满足人民日益增长的美好生活需要的同时，促进了欠发达地区的人力资本积累，有助于缩小地区发展差距，推动协调发展。

五、结论与政策建议

人工智能围绕社会再生产，革新生产模式、改进分配效率、优化交换模式、驱动消费升级，与创新、协调、绿色、开放和共享等新发展理念相契合，进而满足人民日益增长的美好生活需要和人的全面发展，助推经济高质量发展。然而，我国人工智能发展还存在较为明显的短板，如产业化水平不高、技术外溢效应释放不完全、在短期会抑制劳动收入份额的提升、地区间发展不平衡，等等。为此，我国需要进一步优化制度设计，为人工智能技术研发和产业成长创造良好的发展环境，切实推动经济由高速增长向高质量发展的全面转型。

第一，完善技术作价入股制度，鼓励高校、科研机构与人工智能企业的深度合作。目前我国人工智能技术主要应用于能源输配送体系，在其他实体经济领域，人工智能科学研究和产业发展结合得还不够紧密，导致产业化和商业化水平相对滞后。促进人工智能与实体经济的融合，需要完善技术作价入股制度，以剩余所有权激励技术研发的市场化。人工智能技术发展空间仍然较大，在制度操作层面以研发人员的智力和研究、开发项目作为股份向企业进行技术投资，联合研制、开发人工智能新产品，共同承担风险、分享企业利润。激发人工智能技术的产业化和商业化，有助于加速人工智能与实体经济的融合。

第二，强化知识产权保护制度和创新补贴制度，充分释放人工智能技术的外溢效应。一方面，要完善知识产权保护行政和司法制度，在制度层面防范和打击各类侵权行为，鼓励人工智能的技术研发投入。在此基础上，建立和完善人工智能产权交易制度，以鼓励交换促进人工智能技术在区域间和产业间的扩散。另一方面，要加大对人工智能的发明专利等高质量创新的财政补贴力度，同时强化补贴后的创新监督制度，落实鼓励高质量创新的政策目标。通过补贴的形式将研发创新的外部性内部化，间接激发人工智能技术外溢效应的释放。

第三，改革税收制度，优化收入分配结构。人工智能对部分劳动力的替代，导致短期失业率上升、劳动报酬占比下降，扩大了收入差距。因此，有必要改革传统的税收制度，遵循公平课税原则，在人工智能技术产业化、商业化和普及程度高的行业开征“机器人税”，保持税收在机器人和普通劳动力之间的中性，缩减收入分配差距。在此基础上，通过转移支付将“机器人税”补贴到失业劳动力的技能培训、教育领域和人工智能应用的新兴行业，提高劳动力和人工智能的匹配程度，控制开征“机器人税”的扭曲效应，在人工智能和自动化不断普及的同时促进就业。

第四，创新地区间技术和产业合作，引导人工智能企业向欠发达地区投资。我国人工智能发展水平高的机构和企业主要集中在东部地区，中西部人工智能研发和应用水平相对较低，区域发展不平衡问题较为突出。中西部地区应以大力发展数字基础设施为契机，完善地区营商环境和知识产权保护制度，建立人工智能专项发展基金池，吸引东部人工智能企业向西部投资，积极承接东部地区的产业转移。构建灵活顺畅的人才流动机制，强化科研激励导向机制和公平竞争机制，完善科研人才内部培养和外部引进机制，提升欠发达地区人工智能的自主研发水平和创新能力。

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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

基金项目：教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“丝绸之路经济带建设背景下西部沿线省区与城市的经济发展绩效评价”（18VXK002）;教育部人文社科基金项目“新常态下中国经济增长质量与数量多维互动机制研究”（17XJA790004）。

作者简介：师博，西北大学经济管理学院副院长，教育部人文社科重点研究基地——西北大学中国西部经济发展研究院副院长，教授、博士生导师。