作者：馮緒（天津大學管理與經濟學部教授）；姚加權（暨南大學管理學院教授）

　　習近平總書記指出，中國高度重視人工智能發展，積極推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，培育壯大智能產業，加快發展新質生產力，為高質量發展提供新動能。在新古典經濟學理論框架下，企業生產能力主要取決于勞動力、生產要素和技術水平三個核心因素。值得注意的是，人工智能技術通過深度重構勞動力結構、優化生產要素配置、促進技術創新等方式，正在系統性重塑企業生產函數，最終實現生產能力躍升。

　　影響途徑

　　人工智能優化了企業勞動力結構。企業勞動力可分為常規低技能勞動力和非常規高技能勞動力兩類。其中，常規低技能勞動力主要指進行重復標準化工作的勞動力，而非常規高技能勞動力主要指從事創造性活動的勞動力。企業使用人工智能將顯著改變其勞動力結構：一方面，由于人工智能具有高標準化程度，可以取代部分高度機械且重復的常規低技能勞動力工作，通過全天候生產、降低人為錯誤率和減少勞動成本等途徑提高生產能力。另一方面，人工智能（特別是生成式人工智能，如ChatGPT、DeepSeek等）也具備相當程度的內容創造能力，可以對已有的知識進行重組、歸納和演繹，啟發非常規高技能工作者。此外，生成式人工智能也減少了非常規高技能工作中的重復性任務，使此類勞動者能集中精力更好地完成工作任務中的創意類部分，最終提升企業的生產力。

　　人工智能有效利用了企業的數據要素。在傳統模式下，企業的數據要素未能被充分利用，大量數據資源以碎片化的方式分散在企業的各部門中，企業必須提升自身的數據管理和利用水平，將分散和非結構化的數據轉化為預測和決策的依據。企業通過協調各生產部門，建立統一的數據處理平臺，整合不同格式、不同來源的數據，并運用人工智能算法對海量數據進行實時清洗和分類，快速識別數據中的關鍵模式和潛在關聯，例如預測市場需求的變化或發現更好的投資機會等。人工智能的深度分析能力使企業可以突破傳統的數據處理限制，將數據要素真正納入生產過程中。人工智能技術降低了企業使用數據要素的技術門檻，讓更多崗位能夠直接利用數據輔助決策。生成式人工智能依托自然語言處理技術進行人機交互，員工無需掌握專業編程技能，通過對話式界面即可完成數據分析。這種轉變使得數據價值從技術部門溢出至業務部門，各級決策者都能從中受益，從而全面提升企業生產效率。

　　人工智能推動了企業創新。傳統技術升級往往依賴人力經驗和反復試驗，而人工智能則通過邏輯推理和智能計算改變了研發的基本模式。它能在海量信息中快速發現隱藏規律，幫助研發人員大幅縮短試錯周期，直接聚焦關鍵突破點，模擬不同方案的實際效果，自動篩選出最有潛力的方案。更重要的是，人工智能具備持續學習能力，會根據實時反饋自動調整策略，使創新和技術進步成為動態過程而非階段性任務，為企業創造持續的價值，最終推動企業生產力提升范式從規模驅動轉向智能驅動。在業務層面，人工智能正推動企業的業務和產品向“智能增值”方向深度創新。基于人工智能技術，企業在業務和產品上能發展出更廣泛的適配能力，從滿足客戶需求躍升為定義客戶需求，從單一的產品和服務交付進化為智能系統和解決方案交付。企業的業務也將突破物理產品邊界，轉向“能力訂閱”模式。例如，制造企業不再單純出售設備，而是提供包含智能運維、工藝優化和能效管理的“生產力服務包”。這種模式使企業的核心資產由固定資產為主轉向算法知識產權為主，形成邊際成本遞減的增值通道。

　　政策舉措

　　第一，支持企業非常規高技能勞動力升級。鼓勵企業通過技術型并購、產學研合作以及技術人才招聘、培養和激勵等多渠道并舉，快速實現勞動力技能結構的調整。可以設立專業的服務機構或合作平臺，為企業提供智能化轉型的咨詢和支持服務，引導企業與高校、研究機構以及國際組織進行合作。此外，引導企業積極調整治理結構，引入技術型人才進入決策層，或設置首席技術官（CTO）等技術決策崗位，以便對人工智能等新技術的使用進行更具專業性和戰略性的決策，充分發揮技術型決策層的促進作用。

　　第二，充分保障企業勞動力結構轉型。政府和企業可以加強合作，共同采取措施保障常規低技能勞動力的權益和未來發展。建立完善社會保險和職工福利等相關政策，保障勞動者的合法權益。同時，政府應與企業合作開展技能培訓，尤其在人機交互能力、人工智能簡單應用等新興技能上對低技能勞動力開展職業培訓，提高其適應人工智能技術環境的能力。此外，還需關注靈活就業群體，提供更有針對性的人工智能工具培訓和就業指導，并完善靈活就業的社保、醫療、養老等保障制度。

　　第三，推動企業數據要素高效轉化。鼓勵企業進一步提升數據要素使用效率，通過補貼優惠激勵企業整合內部數據資源。鼓勵企業打破數據孤島，搭建跨部門人工智能公共服務平臺，為企業內部提供通用算法工具與分析服務。重點支持中小企業低成本接入生成式人工智能工具。完善數據確權與流通規則，建立產業鏈協同數據共享機制，制定跨行業的數據分類、接口與安全標準。在確保數據安全和隱私保護的前提下，推動公共數據和資源的共享。

　　第四，構建“區域—行業”差異化的人工智能政策體系。我國企業人工智能開發水平在行業和地區層面存在較大差異，應避免“一刀切”政策。建議賦予地方政府在推動人工智能發展方面更大的決策自主權，使其能更靈活地響應地方企業特性和人工智能需求。地方政府應根據行業特征和地區差異實施針對性的引導政策，充分考慮當地金融市場、人力資源和技術成果轉化等具體情況，因地制宜地為企業使用人工智能提供政策、資金、人才、技術等方面的支持，優化企業使用人工智能的制度、產業和法治環境。

　　第五，助力企業發揮人工智能研發潛力。對企業在人工智能技術研發、算法優化及智能計算平臺建設等核心環節給予補貼。鼓勵頭部企業與高校、科研院所建立“人工智能+產業”協同創新實驗室，開發覆蓋創新全鏈條的智能推理模型庫。重點培養人工智能領域科研團隊和工程師，強化復合型人才能力。完善成果轉化與知識產權保護體系，設立智能研發成果轉化綠色通道。加強人工智能創新領域制度建設，支持國有企業開展探索性試驗，并鼓勵企業將試驗數據轉化為人工智能系統的動態學習資源，推動企業從經驗試錯型研發向智能引導型研發跨越，加速技術突破與產業升級。

　　第六，鼓勵企業推出人工智能新業態。以政策支持企業推出人工智能的相關業態，對推出并研發新智能服務、新交付模式的企業提供優惠，并優先將此類企業納入政府采購與產業合作清單。在重點領域推行試點，允許企業在安全可控范圍內開展需求定義型服務、動態定價模型等創新實踐。推動企業圍繞人工智能技術與高校共建創新聯合體，定向培養跨領域架構設計與商業轉化人才。將人工智能驅動的新業態和新服務等納入企業創新能力評價指標，通過政策和資源激勵，推動企業將人工智能技術從落地應用向業態創新升級。