作者：王永进、王文斌、陈菲，南开大学经济学院
刊期：《世界经济》2024年第12期
原标题：深度智能化：后机器换人时代生产率增长的动力
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智能制造作为一种新型生产方式，正全面渗透到各个经济部门。《“十四五”智能制造发展规划》指出，中国关于智能制造推广应用的成效十分明显，智能制造试点示范项目的生产效率平均提高了45%，产品研制周期平均缩短了35%，产品不良品率平均降低了35%。
然而，学术界对于智能制造究竟能否带来生产率增长却莫衷一是。一种代表性的观点是：智能制造只不过是机器人对劳动力的替代而已，其出发点并不是为了提高生产率。而且，机器人对劳动力的替代是短期的、暂时性的，一旦机器人代替人的过程完成，经济增长必将陷入停滞。诚如斯言，则智能制造就不可能成为中国实现弯道超车的有力抓手。尽管该观点在逻辑上具有一定的合理性，然而却忽略了一个潜在可能性：智能制造未必只是代替劳动，也可能代替资本，即所谓的“深度智能化”。如果这种可能性是确实存在的，那就意味着，智能制造在完成对劳动力的替代后，仍然能够为后续的生产率增长提供持久的发展动力。为此，一个非常重要的任务是：如何从实际数据中去识别和区分“深度智能化”与“广度智能化”，进而评估二者对生产率增长的差异性影响？
本刊于2024年第12期推出王永进、王文斌与陈菲撰写的《深度智能化：后机器换人时代生产率增长的动力》。该文通过微观数据对深度智能化与广度智能化进行了分类和识别。在此基础上，该文对智能制造的生产率效应进行了计量分析。研究发现：
（1）智能制造显著提升了企业的全要素生产率，与广度智能化相比，深度智能化对企业全要素生产率的提升作用更加明显；
（2）深度智能化与广度智能化赋能企业全要素生产率的路径有所差别，前者主要通过创新赋能与产能效率赋能来促进全要素生产率的提升，而后者则是通过产能效率赋能与劳动效率赋能提升了生产信息化程度、改善了企业自身的劳动力资源配置，以此提升了全要素生产率；
（3）深度智能化增加了企业在资本市场面临的扭曲，并且其带来的资本要素扭曲超越了劳动要素扭曲的下降程度。融资约束的存在导致企业在深度智能化升级后不能有效提高产能。因此，降低企业的融资约束，对于充分发挥深度智能化对生产率的提升作用具有重要意义。
基于此，该文提出如下政策建议：
一是强化技术攻关，突破高价值生产设备和关键技术瓶颈，推动智能制造核心技术自主可控；
二是优化补贴政策，聚焦中小企业和欠发达地区，通过精准扶持提升资源配置效率，避免资本要素扭曲；
三是注重人力资源协同，深化职业教育和技能培训，引导劳动者向高附加值岗位转型，实现技术进步与劳动力市场的协调发展；
四是深化要素市场改革，完善资本市场服务实体经济的能力，推动资金高效流向深度智能化领域；
五是推进区域协调发展，通过示范区建设和技术转移缩小地区差距，增强智能制造的整体效能。
总之，推动智能制造尤其是深度智能化的发展，需要聚焦技术研发、政策优化、市场协同和区域均衡，从多角度提升资源配置效率，助力企业高质量发展，从而为中国经济实现长期可持续增长提供坚实保障。
作者简介
王永进，南开大学经济学院教授、博士生导师，国家社科基金重大项目首席专家，教育部“青年人才项目”入选者，南开大学百名青年学科带头人，中国世界经济学会理事。曾荣获南开大学科学研究青年创新奖、南开大学五四青年奖章、南开大学“良师益友”奖。入选天津市 131 创新型人才工程第一层次和天津市青年拔尖人才特殊支持计划，并担任天津市政府特聘研究员。主要研究方向为：数字经济与国际贸易、中国经济。在Journal of International Economics、Journal of Development Economics、《中国社会科学》、《经济研究》、《管理世界》等期刊发表论文 90 余篇。主持和参与多项国家社科基金、国家自然科学和教育部课题。出版专著《数字经济学》《契约、关系与国际贸易》。
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