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人工智能是否有助于解决中国经济增长的结构性减速
文献摘要：
本文基于鲍莫尔成本病理论分析了中国经济增速放缓的结构性因素,并根据人工智能技术特点,分析了人工智能解决中国经济增长结构性减速问题的机理:一是人工智能可以作为"特殊劳动力",直接替代劳动者从事服务业工作,显著降低劳动成本、提高劳动效率;二是通过"人机融合"促进劳动效率提高;三是通过平台效应降低交易成本,提高服务业市场效率.综合上述三种方式,人工智能有助于缩小服务业与制造业的劳动生产率差距.在理论分析基础之上,采用2010-2018年中国284个地级市的面板数据,运用GMM模型和面板门限模型进行实证检验.研究结果显示:生活性服务占比升高对中国经济增长具有显著的负向影响;随着人工智能水平的提升,生活性服务业占比对中国经济增长的影响将由显著为负转为显著为正.为了推动人工智能解决中国经济增长的结构性减速问题,促进中国经济中高速增长,提出了针对性的政策建议.
文献关键词：
人工智能;结构性减速;经济增长
中图分类号：
作者姓名：
陈志;程承坪;封立涛
作者机构：
湖北经济学院经济与贸易学院,武汉430205;武汉大学经济与管理学院,武汉430072
文献出处：
引用格式：
[1]陈志;程承坪;封立涛-.人工智能是否有助于解决中国经济增长的结构性减速)[J].经济问题探索,2022(02):47-57
A类：
B类：
中国经济增长,结构性减速,莫尔,成本病,经济增速放缓,接替,代劳,劳动成本,劳动效率,人机融合,效率提高,平台效应,交易成本,市场效率,劳动生产率,生产率差距,地级市,GMM,面板门限模型,生活性服务业,济中,高速增长
AB值：
0.296199
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