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AI素养[第一部分]
日本生产率本部公布了经合组织成员国与其他国家“劳动生产率”的比较结果。这使得日本位居G7排名的末尾。如果劳动者数量减少但劳动生产率仍然较低，日本的社会基础设施就无法维持。还有很大的进步空间。
高级和新兴经济体中的人口统计学，增长和机器人
本文提供了人口变化对劳动生产率增长的影响的估计，并依靠1961年至2018年的年度数据对90个高级和新兴经济体的小组。我们发现，增加的年轻人和老年人口份额都对通过各种渠道（包括物理和人力资本的积累）工作，对劳动生产率的增长产生了显着负面影响。对高级和新兴经济体的分析分析表明，人口老化对新兴经济体的影响比对发达经济体具有更大的影响。将基准模型扩展到包括生产机器人化的代理，我们发现证据表明自动化减少了不利人口统计学变化的负面影响，尤其是人口老化 - 对劳动生产率的增长。
数字经济：理论与实践
数字经济被视为提高国家竞争力和高生活水平的工具。提高全体公民福利和整个国家经济增长的经济基础是劳动生产率的提高。同时，劳动生产率增长的主要因素之一是总体上的科学技术进步，以及数字技术的引入和劳动计算机化。本文旨在研究影响俄罗斯联邦各地区劳动生产率水平的数字化关键因素，并评估其重要性。研究的方法基础是建立计量经济模型。研究了俄罗斯联邦各地区的劳动生产率和数字因素数据。使用的控制变量是区域经济中的雇员人数和固定资产折旧份额，反映了劳动力和资本等因素对生产率的影响。近十年来数字化的发展导致统计观察涵盖的数字经济指标范围扩大。因此，我们利用两组数值指标建立了模型：2011 年至 2017 年和 2006 年至 2017 年。我们开发了随机和固定效应面板回归模型。豪斯曼规范检验表明，随机和固定效应模型之间存在显著差异。我们发现，在需要高度自动化的组织中，工作场所的计算机化、服务器设备的使用、移动用户设备的应用以及工作场所的宽带互联网连接等因素具有显著的积极影响。无论公司是否拥有网站或大多数 PC 是否具有互联网连接，对劳动生产率水平几乎没有影响。
...劳动力与经济增长的关系
本文分析劳动力和劳动生产率波动对越南经济增长的影响。利用新古典增长模型，使用越南统计总局的数据，研究表明，当劳动力数量增加1％时，经济增长率将提高2.78％。结合2009-2049年期间越南劳动力变化的预测数字，研究结果表明，为了保持目前的经济增长率，劳动生产率需要在2029-2039年期间提高到106.2％，在2039-2049年期间提高到111.6％。越南正在失去劳动力优势，因此其长期经济增长将主要取决于劳动生产率。提高劳动力质量是经济增长的动力。这取决于具体的国家政策和战略的结合，其中教育和培训政策尤为突出。
增加澳大利亚的科技投资
但是，如果劳动生产率增长继续下降，人均 GDP 也应该会相对较低。图 2 提供了劳动生产率的预测，为我们建立图 3 中所示的实际人均 GDP 变化情景模型提供参考。这些情景既考虑了生产力的不同趋势，也考虑了预期的人均实际收入增长贡献变化 8 。在假设生产力增长遵循过去 10 年的趋势的情景下，到 2035 年，人均 GDP 将下降 9%，届时物质生活水平将开始停滞。根据过去三年劳动生产率平均趋势做出的更为温和的预测只会导致人均 GDP 在 2035 年下降 6%，而实际生活水平仍在提高。这两种情景都表明，普通澳大利亚人的实际生活水平要继续提高，就需要提高生产力增长。
普华永道 2024 年人工智能就业晴雨表
资料来源：普华永道对 OECD 数据的分析，Felten 等人 (2021)。Felten 等人 (2021) 的《人工智能职业暴露 (AIOE)》构建的人工智能职业暴露 (AIOE) 评分并衡量职业对人工智能近年来取得最大进展的能力的依赖程度，这意味着人工智能可以更容易地用于某些任务。AIOE 分数是一个相对指标，数字越高表示对人工智能的暴露程度越高，这意味着即使是负值也意味着一定程度的人工智能暴露。为了衡量劳动生产率的增长率，普华永道使用了 OECD 的人均就业 GVA 指标，该指标以 2018 年为指数。由于 OECD 数据的可用性，普华永道仅关注六个行业。2023 年 OECD 劳动生产率数据尚未公布。因此，考虑的是 2018 年至 2022 年之间的劳动生产率增长率。如果人工智能正在提高生产率的观点是正确的，那么预计受人工智能影响行业的生产率增长更强劲的模式将在 2023 年继续或加速。“4.8 倍的高增长”是平均劳动生产率增长率的比较；绝对增长率分别为 0.9% 和 4.3%。
普华永道 2024 年人工智能就业晴雨表
资料来源：普华永道对 OECD 数据的分析，Felten 等人（2018 年、2019 年）。Felten 等人（2018 年、2019 年）的 AI 职业暴露 (AIOE) 构建的 AI 职业暴露 (AIOE) 评分并衡量职业对 AI 近年来取得最大进展的能力的依赖程度，这意味着 AI 可以更容易地用于某些任务。AIOE 分数是一个相对指标，数字越高表示 AI 暴露程度越高，这意味着即使是负值也意味着一定程度的 AI 暴露。为了衡量劳动生产率的增长率，普华永道使用了 OECD 的人均 GVA 指标，该指标以 2018 年为指数。由于 OECD 数据的可用性，普华永道仅关注六个行业。2023 年 OECD 劳动生产率数据尚未公布。因此，考虑的是 2018 年至 2022 年之间的劳动生产率增长率。如果人工智能正在提高生产率的观点是正确的，那么预计人工智能行业生产率增长更强劲的模式将在 2023 年继续或加速。“4.8 倍的高增长”是平均劳动生产率增长率的比较；绝对增长率分别为 0.9% 和 4.3%。
财政部文件：生产率放缓
自本世纪初以来，发达经济体的劳动生产率和多要素生产率 (MFP) 增长一直在放缓，而自全球金融危机 (GFC) 以来，新兴市场和发展中经济体的劳动生产率和多要素生产率 (MFP) 增长也在放缓。例如，经济合作与发展组织 (OECD) 国家的平均劳动生产率增长率在 1990 年代仍接近 2% 的年均增长率，而从 2000 年代开始急剧下降至 0.8% 的年均增长率。与其他国家一样，新西兰的生产率表现也在放缓。1993 年至 2013 年间，整个经济的生产率平均为 1.4% 的年均增长率，但在过去十年中平均仅为 0.2% 的年均增长率。虽然新西兰的生产率增长长期以来一直低于预期，但其他影响 GDP 的因素却强于预期，这在很大程度上抵消了生产率下降对新西兰人收入的影响。
爱尔兰是欧洲无形资产最密集的经济体吗？
摘要：评估无形投资对增长的贡献对任何国家来说都是一项具有挑战性和复杂的任务。然而，对于爱尔兰经济而言，确定经济表现的确切规模及其构成变得越来越困难。这主要是由于在爱尔兰管辖范围内运营的少数跨国公司的某些扭曲交易的影响。在本文中，我们通过详细评估无形资产和有形资产对爱尔兰增长故事的贡献来解决这一问题。我们控制了官方投资数据系列中的扭曲，同时还纳入了目前未包含在国民账户中的无形资产。我们的结果表明，官方无形投资的空前增长对爱尔兰实际劳动生产率增长的贡献相对较小。一旦消除扭曲，爱尔兰劳动生产率增长将由有形资本推动。更有趣的是，非国民账户无形资本对劳动生产率增长具有相当大的顺周期影响。
经合组织国家的公共政策、生产力和经济增长
自 20 世纪 90 年代中期以来，社会科学重新开始关注国家在促进经济增长方面所发挥的作用，经济学家、社会学家和政治学家做出了重要贡献。2007/08 年经济和金融危机之后，这种关注进一步增加，越来越多的研究开始关注发达经济体不同增长模式的制度基础。本文与这一广泛的研究领域相关，分析了产业政策如何有利于促进经济增长的制度条件的形成。特别是，本文分析了经合组织国家被忽视的公共政策与劳动生产率之间的关系。重点关注对劳动生产率有直接影响的四个政策领域：劳动力市场、人力资本、创新和公共行政效率。分析强调，劳动生产率与旨在促进培训和激励、教育机构质量和创新机构间网络的公共政策之间存在密切联系。其他类型的政策，比如旨在灵活劳动力市场、降低劳动力成本或增加平均受教育年限的政策，似乎发挥的作用较小。