【宏观专题】AI的生产率悖论？——20+篇论文中找答案.pdf

本文通过文献综述探讨人工智能（AI）能否带来生产率提升及其对货币政策的影响。核心结论如下：第一，AI符合通用技术特征，兼具“发电机型”技术与“发明方法的发明”属性。2023年以来美国劳动生产率提升主要由资本深化和劳动质量驱动，符合通用技术扩散早期特征。第二，关于长期提升存在两派观点。Gordon等认为AI难以复制电力时代的持久红利；另一派基于“索洛悖论”和J曲线效应，认为AI将在长期提升生产率，但受时滞效应、资源错配和测量误差影响，早期宏观表现不显著。时滞效应指组织变革和人力资本积累需要周期；资源错配表现为收益集中于头部企业和特定行业；测量误差源于传统核算体系对无形资产的低估。第三，历史滞后时长缩短，预测AI生产率提振效应最显著时期在2030年前后。第四，货币政策应关注转型期结构变化，重视微观数据，区分结构性错位与周期性疲软，维持相对宽松以支持技术扩散，同时警惕资产泡沫。