该报告聚焦于通用目的技术对生产力的影响，尤其是AI技术在这方面的潜力，通过构建人类知识网络等方法，深入分析技术扩散与生产率提升的关系。
- 大纲
- 一、从知识创新扩散的视角，理解科技革命到生产率提升的过程：介绍“索洛生产率悖论”，分析科技革命到生产率提升存在时滞的原因；阐述通过构建人类知识网络来具象化知识扩散，以及技术扩散与生产率增长的关系。
- 二、探究IT技术革命的创新与增长经验：借助人类知识网络，展示IT文献跨领域扩散的时点、规模和融合程度；剖析跨领域扩散的规模增长与融合深化两大特征；构建VAR模型估算IT技术对劳动生产率的影响并验证其有效性。
- 三、基于AI技术冲击的劳动生产率预测：对比IT技术革命，评估本轮AI技术扩散的阶段和趋势；以美国为例，预测本轮AI对劳动生产率的提升幅度；探讨预测结果对全球及中国的意义。
- 四、总结与启示：总结AI技术扩散对劳动生产率的影响及预测结果；提出推动AI技术转化为社会生产力的建议，包括维持学科内创新活力、提升学科融合水平、加速科技成果转化与推广。
- 中心思想：报告旨在研究通用目的技术扩散对生产力的影响，以AI技术为重点，通过构建人类知识网络来量化技术扩散过程。报告分析了IT技术革命的经验，发现跨领域扩散的规模增长和融合深化是推动创新和生产率提升的关键。通过建立VAR模型，结合AI技术冲击的不同情境假设，预测了AI对劳动生产率的提升作用，认为其在中性情境下可使美国劳动生产率年均增速显著提高，乐观情境下增速更高，但也存在受技术瓶颈限制的可能。报告还指出，中国可一定程度参照美国的预测结果，同时为推动AI技术转化为生产力，应从维持AI学科创新活力、提升其他学科与AI的融合水平、加速科技成果转化推广等方面着手。
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