[摘 要] 本文立足马克思“科学技术是第一生产力”基本原理,在批判性继承新古典增长理论、Romer内生增长理论、Lucas人力资本理论以及North、Acemoglu制度内生增长理论基础上,以递归自我增长技术(Recursive Self-Improvement, RSI)为底层技术支点,系统构建智能经济递归增长理论完整分析框架。(1)溯源递归思想的理论谱系,厘清I.J.Good智能爆炸假说与RSI技术范式的内在关联;(2)界定RSI的核心内涵、四层闭环运行机制、三大工程化路径与技术内生约束条件,搭建从底层智能自进化到经济增长传导的微观技术底座;(3)将递归增长解构为三层递进机理:微观层面大模型与多智能体依托RSI实现技术自主递归迭代;中观层面数据、算力、词元等新型生产要素闭环增殖;宏观层面全产业链递归扩散持续抬升全要素生产率;(4)构建新型要素递归增殖数理模型,提出“幽灵GDP”作为递归增长的量化表征,阐释其由索洛残差向可识别、可测度产出增量跃迁的范式创新价值。依托网联汽车导航系统、临床医疗大模型、联网人形机器人三类典型产业案例,具象刻画递归增长现实运行机理。推演表明,随着通用人工智能与多智能体协同系统规模化落地,幽灵GDP将从经济增量的边缘构成演进为国民产出主体,并对传统宏观调控体系形成四大系统性挑战:经济周期性波动弱化、结构性冲击持续增强;实体通缩与数字通胀并存的二元价格格局;就业结构断裂式重构;数字金融跨界系统性风险集聚。面向递归增长主导的智能经济新阶段,我国应当构建适配智能经济运行规律的新型宏观调控范式,锚定绿色化(算电协同)、协调化(结构性政策对冲发展失衡)、民生化(规避无就业繁荣陷阱)、融合化(“人工智能+”制度化推进)四大目标。对比欧美自由市场主导模式与我国市场+制度双轮协同发展路径可以发现,纯粹放任的市场化递归演化极易催生数据-算力复合垄断、收入分配格局极具恶化等市场失灵现象;内嵌式制度约束是保障智能技术红利普惠共享的必要条件。本文证实,依托RSI驱动的递归增长是新质生产力最重要的增长源泉;我国依托社会主义市场经济制度优势,有条件在全球率先建立智能经济时代现代化宏观调控与治理体系。
[摘 要] 在人工智能上升为国家战略的背景下,上市公司年报中的人工智能战略叙事日益增多,但叙事表达未必与其技术发展同步。本文基于2016~2024年中国A股非金融上市公司数据,以年报管理层讨论与分析中的人工智能词频和人工智能专利分别刻画战略叙事与技术基础,通过条件叙事方程识别“AI叙事过度”与“AI叙事不足”,检验人工智能战略叙事对企业创新质量的影响及机制。研究发现:(1)AI叙事过度显著降低未来创新质量,AI叙事不足的平均效应不显著,二者存在明显的方向非对称性,结论经多项稳健性检验与同群工具变量估计后成立;(2)专利数量扩张和人工智能专利-投资失配构成AI叙事过度影响创新质量的两条显著传导路径;(3)AI叙事不足的创新后果受到企业规模和负面媒体环境的影响。研究为识别战略表达与真实技术能力的偏离、规范人工智能信息披露、提升创新质量提供了经验证据。
[摘 要] 资源型城市如何拥抱人工智能发展,坚持有效市场和有为政府相结合,加强人工智能科技创新,积极推进“人工智能+”行动,培育各类主体共生共荣的健康生态,既事关资源优势向发展优势的转化、厚植绿色转型发展基础,又事关智能经济新形态的培育、壮大智能经济产业规模,更事关城市智慧化治理、提高城市治理体系和治理能力现代化水平。因此,资源型城市应以习近平总书记重要讲话精神为根本遵循、落实《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,坚持因地制宜,构建大模型API聚合平台、培育新型基础设施,践行新发展理念、推动绿色转型,诊断治理新挑战、实现治理智慧化,打造算力集群、实现产业转型升级,提升产业链智能化水平、推动产业降碳增效,全场景释放人工智能效能,以智能化蹚出转型发展新路径。
绿色发展是实现我国高质量发展的关键环节和鲜明底色,传统产业绿色低碳转型则是绿色发展的核心要务。据《全国资源型城市可持续发展规划(2013-2020年)》显示,我国资源型城市数量为262个(包括地级行政区、县级市、县、市辖区),占全国城市总数的四成左右,数量多、分布广,历史贡献巨大,但也存在一些现实问题,其绿色低碳转型问题是我国绿色发展的重中之重[1]。“十五五”规划将人工智能确立为引领新一轮科技革
2025年8月,国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,其中,“人工智能+”治理能力是加快实施重点行动之一。资源型城市作为保障国家能源安全的重要载体,在中国城市体系中占据重要地位。但是伴随资源过度开发与产业单一依赖,普遍面临地企关系交织、生态矛盾突出、公共服务失衡、多元主体协同乏力等结构性困境[1],市域社会治理深陷转型阵痛与能力短板的双重桎梏。在国家全面推进“人工智能+”行动的战略背
资源型地区承担着保障国家能源资源安全的重要使命,推动其产业升级是促进区域可持续发展、增进民生福祉的现实路径,也是筑牢国家能源安全屏障的战略选择。“十五五”规划将发展新质生产力作为战略任务,明确提出“加快新一代信息技术……等战略性新兴产业发展,因地制宜建设各具特色、优势互补的战略性新兴产业集群”[1]。AI算力集群作为新质生产力载体,可充分耦合资源型地区绿电禀赋,相较于通用算力集群,同等功耗下算力密
“双碳”目标的实现关乎中华民族永续发展,美丽中国建设要求加快发展方式绿色转型,现代化产业体系构建则是中国式现代化的物质基础。然而,资源型城市作为我国基础能源和重要原材料的核心供应基地,长期依赖“高开采、高消耗、高排放”的增长模式,其高碳锁定效应已成为制约降碳目标实现、美丽中国建设和产业体系升级的主要障碍。据统计,我国资源型城市共262座,占全国城市总数的近 40% ,其碳排放占全国总量的一半以上,
[摘 要] 基于中国家庭追踪调查(CFPS)2016~2022年4期数据,并使用中国综合社会调查(CGSS)2023年度数据开展补充检验,本文匹配城市层面新质生产力指数,考察新质生产力对流动人口就业质量的影响。研究发现,新质生产力显著提升流动人口客观就业质量,但对主观就业质量影响不显著,呈现“客观改善强、主观响应弱”的特征。分维度看,其主要通过提高劳动报酬、完善社会保障和促进劳动合同签订改善客观就业条件,但同时伴随工作时长增加;补充分析表明,工作时长和长工时会削弱主观就业感受。机制检验表明,信息获取能力提升和就业形态转换是改善客观就业质量的重要路径。异质性分析发现,上述影响在区域和城乡样本中较为稳定,并主要体现在低端服务业和制造业群体。
[摘 要] 通过人工智能技术重塑技术创新系统进而赋能城市新质生产力发展,是“十五五”时期深入实施国家“人工智能+”行动、赋能经济高质量发展的重要课题。本文选取2010~2024年我国279个地级市面板数据作为研究样本,实证检验人工智能技术对城市新质生产力的驱动效应及其作用机制。研究发现:(1)人工智能技术能够显著促进城市新质生产力发展;该促进效应表现出“东西高、中部弱”和“南高北低”的区域异质性,以及智能产业化阶段高于产业智能化阶段的动态异质性;(2)技术创新系统表现出典型的中介传导机制,具体分解为研发资源支撑路径和资源纠偏路径两条,且为链式中介关系。此外,人工智能技术对新质生产力的促进作用表现出明显的双门槛特点;(3)经济后果分析表明,该驱动效应对产业结构高级化具有正向促进作用,对绿色发展具有负面影响。因此,注重技术创新系统在人工智能技术和城市新质生产力之间的传导机制,加强区域差异化和中长期政策的引导,应成为推动城市新质生产力发展的重要方向。
[摘 要] 基于2009~2024年中国A股能源上市企业数据,本文实证检验人工智能跨技术融合对能源企业全要素生产率的影响和机制。研究发现,人工智能跨技术融合显著提升能源企业全要素生产率。机制检验表明,人工智能跨技术融合通过拓展知识宽度、增强信息吸收能力及创造新技术池,突破新能源创新边界,进而提升全要素生产率。此外,数实政策协同正向调节人工智能跨技术融合对能源企业全要素生产率的提升效应。异质性分析表明,该提升效应在产业链覆盖度较广的传统能源企业以及供应链中心度较高的新能源企业中更为显著。研究为加速能源产业智能化转型、实现高质量发展提供了微观证据与策略启示。
[摘 要] 本文基于资源编排理论的“资源-能力-绩效”分析框架和结构权变理论构建人智协同创新通过提高知识整合能力进而影响新产品开发绩效的理论模型,并探讨组织柔性的调节作用。在此基础上,通过328份企业配对调查数据进行实证检验,得到以下研究结果:(1)人智协同利用式创新和人智协同探索式创新均对新产品开发绩效具有正向促进作用;(2)人智协同利用式创新和人智协同探索式创新对新产品开发绩效存在正向交互作用;(3)知识整合能力在人智协同创新与新产品开发绩效之间起中介作用;(4)组织柔性能够强化人智协同利用式创新、人智协同探索式创新对知识整合能力的正向促进作用。
[摘 要] 数字经济背景下,人智协同是企业突破创新困境、实现高质量创新的重要支撑。本文以2011~2024年A股上市公司为样本,实证检验人智协同对企业创新困境的影响。研究发现,人智协同能够显著缓解企业创新困境。机制分析表明,人智协同通过优化资源配置、推动组织架构重组和提升治理协同水平发挥作用。异质性分析表明,在东南侧区域、注册地址未变更、技术更迭快、竞争激烈,以及管理层短视程度低、信息技术背景强的企业中,人智协同的缓解作用更加显著。进一步分析表明,人智协同能够改善企业创新质量与数量困境、拓展创新边界和提升行业创新质量,并在供应链主体间产生溢出效应和治理效应。
[摘 要] 传统空间经济理论难以充分解释人工智能等新兴要素驱动下的空间经济格局演变新特征。本文以新空间经济学理论为基础,将人工智能外生技术冲击与空间品质共同纳入制造业区位选择分析框架,系统厘清人工智能重构制造业空间布局的内在机理。研究发现:直接机制方面,人工智能的交易成本节约机制通过收入效应的正反馈循环与工业品价格指数效应驱动制造业集聚,而知识溢出强化机制则推动临界贸易自由度上升,延缓集聚进程;中介机制方面,空间品质治理路径的作用方向则取决于其对核心-边缘品质差距的影响,区际治理通过缩小差距延缓集聚,区内治理则通过放大差距加速集聚。研究表明,人工智能对制造业区位的最终影响取决于上述集聚驱动与分散抑制的力量对比。研究结论为差异化布局人工智能、优化空间品质治理,实现制造业高质量集聚与区域协调发展提供了重要的理论依据与政策启示。
[摘 要] 全球经济与中国发展已驶入风险与机遇并存的深水区,如何促进韧性城市建设,对统筹发展与安全、实现中国式现代化尤为关键。本文从产业结构高级化与多样化双重视角,构建“技术赋能→结构转型→韧性提升”的逻辑框架,并基于中国城市面板数据进行实证检验。研究发现:人工智能可有效提升城市经济韧性。机制分析表明,人工智能的城市韧性效应主要通过促进产业结构高级化和多样化实现,且产业结构多样化的作用明显大于产业结构高级化,这意味着在人工智能时代,城市韧性提升的关键并非在产业专业化与多样化间做非此即彼的选择,而在于形成“高级化引领、多样化筑基”的结构性互补格局。异质性分析表明,在高行政能级、营商环境优良的城市,人工智能对经济韧性的影响更显著。拓展性分析发现,人工智能的城市韧性效应促进了城市群协同创新。本文揭示人工智能在韧性城市建设中的关键作用,为加快人工智能技术赋能城市治理、重塑人工智能时代城市发展格局提供重要的政策启示。
[摘 要] 本文基于工业和信息化部电信业务经营许可证数据,系统探究算力基础设施建设赋能经济包容性增长的作用机制与空间溢出效应。研究发现,算力基础设施建设能够显著推动经济包容性增长。作用机制检验显示,算力基础设施建设通过促进区域协同创新、激发创业活力间接推动经济包容性增长。空间溢出效应表明,算力基础设施建设能够促进邻近地区的经济包容性增长。因此,积极推动算力基础设施建设,切实促进区域协同创新,着力激发创业活力,构建城市间算力基础设施建设的联动与协调机制,能够为经济包容性增长培育持久动能。
[摘 要] 本文基于2015~2024年中国A股3166家传统制造业上市企业的面板数据,以自然资源基础观为分析框架,实证检验了人工智能(AI)对绿色全要素生产率(GTFP)的非线性影响及其作用机制。研究发现:AI与GTFP之间存在U型非线性关系;资源配置效率在AI与GTFP之间发挥显著的正向中介作用,而绿色创新效率的中介路径不显著;环境规制强度显著调节U型关系,较高环境规制有助于企业更快跨越AI应用的阵痛期;U型关系在民营企业、中西部地区和小企业中更为显著。本文揭示了AI影响GTFP“先抑后扬”的非线性规律,为理解AI投入与绿色绩效之间的生产率悖论提供了新的理论解释,为制造业企业AI应用战略和环境规制政策协同提供实践参考。
[摘 要] 基于社会技术系统理论,本文以2009~2024年我国沪深A股上市公司为研究样本,构建“技术赋能-生态嵌入-供应链韧性提升”的分析框架,实证考察人工智能对企业供应链韧性的影响、作用机制及数字生态的调节作用。研究发现:人工智能能够显著提升企业供应链韧性,且该结论经过稳健性与内生性检验后依然成立;机制分析表明,人工智能主要通过稳定供应链供需关系和促进企业技术创新实现技术赋能,进而提升企业供应链韧性;调节效应分析表明,管理层数字导向、企业数字投资与数字政策环境均能够强化人工智能的赋能效应,说明人工智能价值释放依赖战略认知、资源支撑和制度保障等数字生态条件;进一步分析发现,在高环境不确定性情境下,数字生态对人工智能赋能效应的强化作用更加明显。本文从技术系统与社会系统协同适配视角,揭示了人工智能提升企业供应链韧性的内在机制、生态条件与边界特征,为推动人工智能与供应链深度融合、提升供应链韧性和安全水平提供了经验证据与政策启示。
[摘 要] 在数字经济与人工智能深度融合的背景下,大模型技术作为新一代信息技术的核心驱动力,为提升人工智能企业全要素生产率提供了关键路径。本文以大模型技术接入为准自然实验,利用2020~2024年中国A股人工智能上市公司季度面板数据构建多期双重差分模型,实证考察大模型技术对人工智能企业全要素生产率的影响。研究结果表明:(1)大模型技术能显著促进人工智能企业全要素生产率增长;(2)机制检验表明,运营模式改进、技术商业化水平与内部融资能力是大模型技术驱动企业全要素生产率增长的重要传导路径;(3)异质性研究发现,大模型技术对东部地区、高成长性以及资本技术密集型行业的企业影响更大。本文丰富了大模型技术和全要素生产率之间的关系研究,为利用大模型技术驱动人工智能企业高质量发展提供了经验证据。
[摘 要] 利用 2011~2024 年中国 A 股上市企业数据,本文考察了学习型人工智能技术对企业突破式创新的影响及其作用机理。结果表明,学习型人工智能技术能够显著促进企业突破式创新。从传导路径看,这种促进效应来自 3 个方面:提升知识多样性、强化知识吸收转化能力以及提高对数据要素的运用水平;与此同时,人机协作也发挥着显著的协同作用。异质性检验发现,在竞争较为激烈的行业、高科技领域以及知识产权保护更完善的地区,学习型人工智能技术对突破式创新的推动作用更为突出。进一步研究表明,学习型人工智能技术通过驱动突破式创新,有效增强企业的技术实力,加快技术追赶进程,并能改善企业经营绩效。
个人简介 马克思主义空间政治经济学;城市经济与区域经济;数字经济与城市的数字化转型;低空经济产业高质量发展等。 主持国家自然科学基金青年项目《数字化转型驱动下城市网络的演化及其创新效应研究》、教育部人文社会科学基金青年项目《数字经济重塑产业空间布局的微观机理及政策优化研究》、四川省自然科学基金青年项目《网络外部性促进成渝双城经济圈创新趋同的机制与路径研究》、四川省哲学社会科学基金青年项目《
《工业技术经济》是由吉林省科学技术厅主管、吉林省科学技术信息研究所主办,面向全国公开发行的经济类科技期刊。本刊提倡学术争鸣,坚持学术至上,鼓励理论创新,注重理论研究与实践应用相结合,及时发表工业技术经济最新的理论研究方法及实施方案,特别是我国发展方式转变及区域经济发展过程中遇到的理论、方法和实践问题,关注产业发展与企业发展中的技术创新、管理创新等问题。 主要栏目:技术经济、产业经济、区域经济、企业
近年来,以大语言模型、生成式人工智能、算力基础设施等为代表的信息技术创新与应用加速突破,并深度嵌入生产、流通、消费和社会治理各个环节。此时,人工智能已不再只是改善局部生产效率的技术性工具,而是推动生产方式与组织形态深刻变革、加快空间格局系统性重构的经济新形态。它对经济高质量发展的影响也由单一企业内部的技术应用,逐渐扩展至产业转型、新质生产力发展、区域协调、韧性安全等各个范畴。抢抓信息技术变革发展新