本书深入探讨了人工智能对全要素生产率的影响，并基于中国企业、行业、地区三个层面的样本数据进行了实证检验。本书的研究有助于深入理解人工智能发展和经济高质量发展的关系，为索洛悖论提供新的理论和经验视角，对企业的智能化转型和政府的人工智能创新政策制定有着重要意义。
本书适合经济学、金融学领域的研究人员阅读和参考。

第1章 导论
1.1 研究背景
1.2 研究问题
1.3 研究思路与框架
1.4 研究创新
第2章 相关理论和文献综述
2.1 人工智能的概念界定和特征
2.2 全要素生产率的概念界定和度量方法
2.3 人工智能影响生产率的理论研究
2.4 人工智能影响企业生产率的文献综述
2.5 人工智能影响行业生产率的文献综述
2.6 人工智能影响地区生产率的文献综述
2.7 综合评价
第3章 理论分析与研究假设
3.1 人工智能对全要素生产率的影响
3.2 人工智能对全要素生产率的溢出效应
第4章 人工智能影响企业全要素生产率的实证检验
4.1 面板回归模型
4.2 变量与数据
4.3 结果分析
4.4 异质性分析
4.5 稳健性检验
4.6 本章小结
第5章 人工智能影响行业全要素生产率的实证检验
5.1 贝叶斯模型平均面板回归
5.2 变量与数据
5.3 结果分析
5.4 异质性分析
5.5 上下游溢出效应
5.6 稳健性检验
5.7 本章小结
第6章 人工智能影响地区全要素生产率的实证检验
6.1 空间面板回归
6.2 变量与数据
6.3 结果分析
6.4 区域差异分析
6.5 空间溢出效应分析
6.6 稳健性检验
6.7 本章小结
第7章 研究结论与政策建议
7.1 研究结论
7.2 政策建议
附录
参考文献
索引

人工智能(artificial
inteligence，AI)引领新一轮
科技革命，已成为当前影响
最深远的技术创新。与传统
信息技术通过执行人为设定
的规则完成计算或控制等任
务来推动生产率提升不同，
人工智能并非简单的技术创
新，而是对人类智能的模拟
，具有自学习、自适应、自
行动等特征，并和其他科技
领域如物联网、区块链、脑
科学等关联。人工智能对经
济增长的作用不仅体现在替
代机械劳动、升级劳动力结
构等方面，更体现在对全要
素生产率(total
factorprodtlctivity，TFP)的
影响，这也是学界高度关注
的问题。
人工智能对生产率影响
的研究，本质上是信息技术
索洛悖论讨论的延伸。现有
实证研究大多聚焦人工智能
某一特定领域，如机器人、
计算机资本等，并将劳动生
产率或全要素生产率作为生
产率衡量指标。人工智能对
全要素生产率的影响，学术
界尚未达成共识。一类观点
认为，受生产率提升预期过
高、实际增速被低估、再分
配效应和技术滞后性等因素
影响，人工智能会出现类似
于信息技术所经历的索洛悖
论，这一观点被称为“现代
索洛悖论”；另一类观点则
支持人工智能将提升生产率
，人工智能技术通过促进技
术进步、改变要素投入结构
、优化生产模式和提升管理
效率等多种途径，对全要素
生产率产生影响，且这种影
响已经逐渐显现。在此背景
下，人工智能对全要素生产
率是否具有提升作用，是目
前结论尚未明确的核心研究
问题。
本书旨在深入探讨人工
智能对全要素生产率的影响
，并基于中国的实际情况，
选取企业、行业、地区三个
层面的样本数据进行实证检
验。全书主要包括以下四个
部分：第一部分理论分析人
工智能对全要素生产率的影
响。并提出相应的理论假设
；第二部分选取2006—
2018年的上市公司样本数
据，采用面板回归模型实证
检验人工智能是否显著促进
了企业全要素生产率的提高
；第三部分利用贝叶斯模型
平均面板回归模型，从行业
层面检验人工智能对全要素
生产率的影响以及它对上下
游行业的溢出效应；第四部
分选取地区(省市)层面的样
本数据，利用空间面板回归
模型研究人工智能对地区全
要素生产率的影响及其空间
溢出效应。
基于实证研究，本书提
出以下政策建议。第一，人
工智能对企业全要素生产率
的促进作用十分显著，考虑
到新技术的滞后性，企业应
尽量缩短影响时滞，以最大
限度发挥人工智能的生产率
效应；第二，当前人工智能
的效应主要集中体现在制造
业和高新技术产业，对服务
业和非高新技术产业的生产
率影响尚不显著，相关部门
在推动工业智能化转型的同
时，应加强人工智能和服务
业、非高新技术产业的融合
，推动人工智能技术在更多
行业的普及和应用；第三，
政府应引导和利用人工智能
对产业链上下游的空间溢出
效应，促进不同行业和地区
的人工智能立体协调发展。