摘要：人工智能赋能科技、经济、社会与治理，要确保智能向善，需在从研发到应用的全过程对标高质量发展目标。本文从长远目标与现实挑战出发，指明人工智能所应对标的主要方向及关键领域。首先，赋能劳动生产率提升，从供给侧保障现代化目标所需的潜在增长率。其次，通过制度建设确保生产率得以分享，突破经济增长的需求侧限制。最后，产业政策对标就业优先战略，通过重新定义职业、岗位与就业，拓展其内涵与外延，在应对人工智能就业冲击的过程中促进人的全面发展。

作者：蔡昉，中国社会科学院研究员

摘自：《智能社会研究》2026年第1期

本文载《社会科学文摘》2026年第6期

人工智能系统的开发应用具有两面性，趋利避害在很大程度上依赖于政策引导。人工智能具有解决科技、经济和社会问题的巨大潜力，应通过各相关方的共同努力，在相关领域实现对标。对标意味着从高质量发展目标着眼，对人工智能的发展与应用提出更高要求。实现高质量发展与智能向善有机结合的根本要求，可归结为借助人工智能赋能，分别从供给侧和需求侧着手并发力，提高并分享劳动生产率，进而形成新增长点，创造新就业岗位，增加居民收入，改善收入分配，稳定消费者和生产者的预期，显著增进居民福祉。

人工智能的投资热呼唤对标

对于以美国为代表的超大规模投资，在人工智能科技界、经济学家群体、商业及投资领域，存在着广泛且针锋相对的争论。无论人们如何评价与判断，这在客观上都是一场热度难减的人工智能投资热。随着“人工智能＋”行动的部署与实施，中国在人工智能基础设施、大模型、芯片、与重点领域广泛深度融合等方面，也积累了大规模投资，在国际上居于领先和前沿地位，在这场竞赛中必然占据主角位置。

首先，人工智能有望成为破解诸多发展难点与堵点的重要技术方案，社会对其存在现实且迫切的应用需求。突破经济增长瓶颈的现实需求催生了新的技术应用，人口老龄化、劳动力短缺背景下自动化技术的快速普及即是明证。人工智能赋能机器人以破解自动化进程中劳动力不足的难题，是提高劳动生产率的必要之举。

其次，在当前地缘政治格局下，关键性科技的领先地位被主要国家视为占据战略制高点的标志与目标。对中国而言，人工智能既是需瞄准的未来科技和产业发展制高点的体现，也是能造福人类的国际公共产品，因此要充分发挥新型举国体制优势，推动人工智能朝着有益、安全、公平的方向健康有序发展。

最后，国内外处于激烈战略性竞争中的大公司，都把自身在人工智能发展中的作用视为科技领先的象征和拥有绝对市场地位的保障。与此类似，基于对未来生产率显著提高的期待，无论是作为创新者的大型科技公司，还是作为人工智能系统用户的各类企业，都有着强烈的技术渴望，也都承担不起落后于人的风险。

颠覆性技术革命不可避免地会伴随着泡沫乃至金融风险，既不能在拥抱新技术时顾此失彼，也不能因担忧风险而踯躅不前。诺贝尔经济学奖获得者达龙·阿西莫格鲁区分了增强劳动者能力的“正确”人工智能和替代就业的“错误”人工智能。人工智能的发展在现实中涉及伦理、向善、隐私、安全等诸多外部性问题，人工智能先驱诺伯特·维纳最早提出所谓的“对齐问题”，目的就在于引导人工智能发展，使其符合人类整体或群体的预期目标、偏好及伦理原则。

在依靠人工智能为经济各领域赋能的同时，要确保人工智能符合高质量发展目标。首先，为了保障投资的健康性和回报率的确定性，应引导人工智能技术进入产业政策中优先序最高的领域。其次，人工智能技术方向终究要靠需求来引导，因此功能完善的市场经济体制是必要条件。再次，中国人工智能发展的优势在于超大规模市场和广阔应用场景，因此发展和民生的现实需求应始终作为引导信号。最后，无论是人工智能系统，还是各种智能体或具身智能，都具有无限的赋能和应用潜力，应借鉴这些来推动人工智能的发展和治理。

供给侧赋能：提高全要素生产率

在中国经济步入新常态的背景下，人口红利渐趋式微乃至消失，这既促使增长动能从要素投入向劳动生产率提升转变，也使得劳动生产率提升的源泉从劳动力在产业间流动所带来的资源重新配置，转向市场主体间优胜劣汰所引发的效率增进。这种动能转换和相应的发展方式转变，既可能借助人工智能赋能而加速，也可能因人工智能导向偏差而受阻。在大型科技公司及前沿科技行业率先应用新的自动化技术，企业生产率得到显著提高的情形下，劳动力将转向那些门槛较低、生产率提升缓慢的行业和企业，从而降低整体生产率的提高速度。

中国经济跨越“刘易斯拐点”后，人口红利减弱，普通劳动者工资大幅上涨，在制造业中引发了机器对劳动的替代，制造业的劳动生产率提高加速，就业吸纳能力减弱。由于第三产业成为第二产业被替代劳动者的蓄水池，两个产业劳动生产率的差异未能缩小。随着资源重新配置过程的减慢，整体生产率增长也相应减速。这导致部分产能过剩，企业内卷式竞争加剧。以资本深化的方式提高劳动生产率，造成资本过度投入，进一步降低了投资回报率。市场上普遍存在的“竞次”行为，导致生产者价格和消费者价格双双走弱。

人工智能的迅猛发展及其展现出的强大功能，很容易让人们认为它必定是破解上述难题的万应灵药。然而，也存在这样一种可能性，即在产业之间、行业之间以及企业之间再次出现不平衡现象，进而使人工智能的生产率提高效应被抵消。可见，对标中国经济整体生产率的提升，关键在于运用合理的规制和恰当的产业政策，消除而非拓宽部门之间与市场主体之间可能出现的技术鸿沟、数字鸿沟和智能鸿沟。将建立人工智能系统的算法、算力和耗能支出，以及在相关基础设施上的投入，变为传统投入驱动型增长模式的延续或升级，而非从增长动能转换和发展方式转变的要求出发，着眼于通过资源要素的重新配置培育增长源泉，这可能是人工智能发展的一个误区。主要通过全要素生产率贡献提高劳动生产率，是人工智能对标高质量发展的核心要求。

以生产率分享打破需求侧制约

在人口增长减慢和老龄化背景下，社会总需求逐渐呈现出疲弱态势。跨国分析表明，当一个社会的老龄化率（65岁及以上人口比重）超过7％这个阈值，进入老龄化社会以后，特别是处在14%~22％这个从中度老龄化到重度老龄化过渡的区间时，过度储蓄率即总储蓄与总资本形成之比趋于增大，相比于较早阶段，有更多国家该比率上升到1以上。在社会总需求的“三驾马车”中，最本源的需求是居民消费，投资需求是由其派生而来的。

在中国“未富先老”的国情下，老年人乃至劳动年龄人口都面临一些约束，致使消费能力偏低，消费意愿受到抑制。首先，老年人的劳动参与率及领取的养老保险金水平都偏低，消费能力自然受限。其次，劳动年龄人口面临缴纳基本养老保险、赡养家中老人以及为自己退休生活进行预防性储蓄等负担，消费意愿也受到抑制。最后，在受到就业、收入、社会保障、社会流动性以及家庭发展预期等不利因素制约的情况下，老年人和就业者的消费水平难免降低。

美国经济学家肯尼思·加尔布雷思在阐释“丰裕社会”这一概念时指出，美国成为富裕社会后，出现了丰裕的社会财富及私人生产与匮乏的公共服务供给之间的巨大落差，由此导致公共生活质量与私人生活质量的反差。从现在起到2035年，中国经济将处于跨过高收入门槛，迈向中等发达国家的阶段，具有诸多“丰裕社会”的发展特征，也要应对上述发展挑战。经济学家戴维·拉巴里指出，围绕教育发展的讨论及现实中该领域存在的种种问题，根本在于在多大程度上将教育视为私人产品或公共产品。解决方案是，以最大努力推动人力资本培养模式回归其公共品本源。这个结论也完全可以推广到更多具有公共品性质的领域。

换句话说，以居民消费不足为突出特征的需求制约，归根结底在于公共品供给不足。一方面，在经济发展更高阶段，需求因素代替供给因素成为增长的主要制约，对于即将跨越中等收入阶段的国家来说，无疑是一个具有规律性的现象；另一方面，国家一旦进入更高经济发展阶段，社会便有能力汇聚更多资源，以满足日益增长的公共品需求。这种扩大的政府支出，既是收入再分配的一种方式，也意味着为居民提供更高质、更普惠、更大范围和更均等的基本公共服务。

让就业创造跑赢就业破坏

技术变革与就业扩大之间的关系，可以说是一个古老且长久不衰的话题。在颠覆性技术革命发生的情况下，就业创造能否跑赢就业破坏，仍是经济学理论尚未解开的谜题。技术变革对就业的冲击，并非在于职业、岗位和工作只有破坏而没有创造，而是在于就业创造与就业破坏在空间上可能出现错位，在时间上可能不对称，在数量上常常不对等，在技能供求上往往不匹配。因此，在人工智能迅猛发展的背景下，要让就业创造跑赢就业破坏，关键在于在时间、空间、数量和技能上实现两者更优的匹配。

在人口红利减弱因而机器（人）加速替代劳动力时，就业破坏的速度显著加快，岗位流失数量明显增多。在2013—2024年，中国城镇就业市场累计新创造岗位1.54亿个，岗位流失数累计达到5362万个。人工智能的应用，既有可能会使这种就业破坏效应加倍显现，也有可能让就业创造跑赢就业破坏。这要求通过对标就业优先战略，让技术创新与就业扩大目标实现最大化兼容，将劳动生产率的提高转化为新机遇，加大就业创造的力度和领先优势。

旨在提高劳动生产率的技术得到应用，并不必然意味着就业岗位的净减少；相反，劳动生产率的提高恰恰是创造新就业空间的契机。很多新类型职业早已存在于经济活动之中，只是在市场规模尚小的情况下，此类职业创造的就业在数量上微不足道。只有在劳动生产率大幅提高，且能在广泛人口群体中得到均等分享的条件下，更多人成为此类职业所提供产品或服务的消费者，新职业和新岗位才会在显著规模的意义上被创造出来。这就要求基于人工智能提高劳动生产率的强大能力、显著幅度和无限潜力，从分好生产率红利入手，从破解结构性就业矛盾着力，实现就业创造在速度上快于、在数量上大于就业破坏的局面。

首先，在健全社会保障体系、完善劳动力市场制度的同时，加大公共就业服务力度，增强相关制度的时代适应性和政策手段的针对性。人工智能渗透乃至冲击下的劳动力市场，将呈现出更大的不确定性和更强的波动性，这是对颠覆性技术变革创造性破坏的必然反应。然而，需要确立的政策目标是，不能让作为劳动力载体的人成为受损者，不能让人民福祉受到削弱。这要求社会保障体系以更普惠的方式让居民享受均等福利，劳动力市场制度以更高标准保护劳动者权益，公共就业服务以更大力度和频率帮助劳动者转岗。

其次，在对劳动生产率提高的成果予以合理再分配的基础上，重新界定职业、岗位与工作，推动社会流动及人的全面发展。在劳动生产率显著提升、资源稀缺制约逐步被破除，进而社会财富更为充分地涌现的情形下，职业、岗位与工作的创造，不再受消费者规模的严格限定，劳动者报酬也不再必然与劳动生产率紧密挂钩。就此而言，经济产出与社会财富的分配原则，从严格意义上的“按劳取酬”向具有越来越多“各取所需”性质的转变，既是中国式现代化的内在要求，也提供了应对人工智能就业冲击的根本途径。

最后，就生产率分享和人工智能冲击应对而言，最有效的制度性抓手在于显著加大再分配力度，使居民生活与福祉更多依靠再分配，尤其是基本公共服务来保障。为此，诸如全民基本收入、生活工资以及社会养老金这类广受探讨的分享形式，乃至任何不依赖缴费而施行的普惠性福利制度，应当随着人工智能渗透度的提高，愈发紧迫地被提上制度建设的议程。

结语和政策建议

人工智能的发展与应用，既能大幅提高劳动生产率，增进民生福祉，也可能导致就业岗位大规模流失，甚至冲击居民生活水平。人工智能领域的投资热潮同样具有两面性，既可能推动形成革命性技术进步的崭新局面，也可能在形成金融泡沫并破灭的情况下，对实体经济造成严重损害。因此，面对人工智能的双重属性，要做到趋利避害、抑恶扬善，必须在研发与应用的全过程，确保人工智能与宏观经济目标对标。对标的基准是高质量发展，包括赋能提升劳动生产率，实现发展模式转变与增长动能转换；确保生产率得以共享，通过扩大公共品供给增进人民福祉，增强消费需求动力；产业政策对标就业优先战略，在应对人工智能就业冲击中促进人的全面发展。具体应从以下几方面着手：

首先，以制度建设平衡创造性与破坏性。转换增长动能、迎接人工智能时代，必然要求拥抱创造性破坏，在各类产业和市场主体机会均等的前提下，促进创新、要素重组、市场结清与优胜劣汰。为确保技术创新与应用的均衡性，也为使技术发展能以此起彼伏的互补方式持续推进，投资应在相互配套、彼此衔接的领域同步进行，避免过度集中于单一方向乃至同一领域。同时，在创造性破坏过程中，劳动者必须得到社会保护。这需要借助人工智能的强大能力构建普惠性社会保障体系，创造新岗位，提高就业质量，并通过再分配缩小收入差距。

其次，将积极应对老龄化，实现老有所养、老有所为作为民生建设重点，引导人工智能发挥向善作用。在基本实现现代化的进程中，中国将始终面临老龄化、高龄化问题，养老保险、养老服务、涉老产业的需求日益增强。无论是“未富先老”的国情特征、积极应对老龄化的治理需求，还是超大规模市场的独特经济优势，都有望通过人工智能赋能得到最佳呼应。应积极探索人工智能在完善基本养老保险制度和发展银发经济中的赋能方式，努力提高赡养生产率水平与分享性，扩大养老、助老资源，让科技成果惠及老年人。

最后，通过关键领域改革，打破劳动力市场分割，避免造成新的数字鸿沟和智能鸿沟。城镇劳动力市场上就业率偏低的大龄和青年劳动者，可能具有最大的人工智能暴露度。在机遇与风险并存的环境中，人工智能对经济的影响很可能呈现为J形增长曲线，即短期内遭遇风险冲击与就业破坏，长期则展现出更高的潜在增长率。作为人工智能对标的一项必要制度条件，应着力构建分享生产率收益、分担改革成本的机制，实现社会各领域之间的激励相容。