智能新技术助推中国经济中高速增长——基于高质量发展的视角

程承坪

(武汉大学 经济与管理学院，湖北 武汉 430072)

一、引言

2018 年10 月31 日，中共中央总书记习近平同志在主持中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行的第九次集体学习时强调，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，迫切需要新一代人工智能等重大创新添薪续力。

目前学术界对高质量发展的内涵没有达成共识[1]。从经济学角度而言，高质量发展要求经济发展健康、稳定、可持续，单位GDP 的能耗降低、污染减少、附加值提高[2]。这意味着高质量发展不但对经济发展有质量要求，也有速度要求，虽然我们不刻意追求过去那样的两位数增长，但是为了解决每年上千万人的新增就业问题保持中高速增长是必要的。党的十九大报告和十三五规划中都提到，我国经济要保持中高速增长①关于中高速增长的含义，学术界还没有达成共识。按照国际货币基金组织的标准，GDP 增速低于2.5%为低增长。2001年度诺贝尔经济学奖获得者、美国斯坦福大学胡佛研究所高级研究员迈克尔·斯宾塞(Michael Spence)给出了高速增长的界定，即增长率超过7%。我们据此认为，增长率在2.5%～7%为中速增长。本文界定的中高速增长是指增长率为6.5%～8%。本文认为，中国可以实现中高速增长，主要原因有两个：一是中国科技进步速度快，近三年我国科技进步贡献率每年净增超过1%；二是人均GDP 偏低，2018 年中国人均GDP 只有9 750 美元，相当于美国同年人均6.25 万美元GDP 的15.6%，因而中国的发展空间仍然是巨大的。为什么难以实现长期高速增长? 主要原因在于中国经济体量巨大，2018 年突破了90 万亿元，经济增长的资源和生态约束不断增大。我国人均资源较为匮乏、生态环境较为脆弱，制约了经济长期高速增长。，这意味着中高速增长是高质量发展的题中应有之义。

自18 世纪60 年代在英国发生第一次工业革命至今，世界已经发生了三次工业革命，每次工业革命都极大地促进了世界经济增长，但在每一次工业革命的末期实体经济都存在显著的边际收益递减现象[3]。根据国际货币基金组织预测，世界主要经济体经济增长率趋于不断下降，如美国的经济增长率将由2018 年的2.9%，下降到2019 年的2.5%，2020 年进一步降至1.8%；中国的经济增长率将从2018 年的6.6%下滑到2019年和2020 年的6.2%。我国经济从2010 年开始增速减缓，增长率由10.4%逐步下降到2018 年的6.6%，2019年第一至三季度进一步下降到6.4%、6.2%和6.2%。可以预言，如果没有新的技术革命，中国经济下行的压力难以缓解，高质量发展难以得到保证。

对于中国近几年经济增长速度下滑的原因，王勇和卢锋[4]认为，是2003 年以来宏观经济“扩张—失衡—调整”的一般规律；周天勇和尤苗[5]认为是四个方面的因素导致的：一是人口管控过严导致人口下滑、消费相对不足，二是人口流动和迁移不畅导致经济损失，三是权利配置的市场失灵和政府干预不当，四是财富和收入向上流动和集中过程所导致的生产过剩。上述观点有一定的启示意义，但不足以解释中国近几年经济增长速度下滑现象。因为近几年经济增长速度下滑不仅仅是中国特有的现象，而是世界性现象，几乎所有完成了工业化且服务业占主导的经济发达国家的经济增速都在下滑。我们认为，中国近几年经济增长速度下滑的主要原因有两个：一是世界处于第三次工业革命末期，工业发达经济体的实体经济处于边际收益递减阶段；二是凡是服务业在三产中占比最大的经济体，其经济增长速度都普遍较低。纵观世界经济发展的历程，当一个经济体进入到服务业占主导地位的发展阶段以后，服务业占GDP 的比重会越来越高，但经济增长速度却会越来越低[6]。

经济增长速度越来越低，既不利于缓解就业压力，也与经济高质量发展的根本要求相悖。然而，可喜的是，第四次工业革命正在到来。世界经济论坛创始人克劳斯·施瓦布(Klaus Schwab)在2016 年出版的《第四次工业革命》一书中认为，以智能化和信息化为核心的第四次工业革命已经到来。我们把此次工业革命称为智能新技术变革。智能新技术的核心是智能化和信息化，包括5G 技术、人工智能(Artificial Intelligence，AI)、大数据、云计算、物联网、AR/VR/MR 现实等。

第四次工业革命与前三次工业革命既有相同点，也有不同点。相同点表现在，工业革命初期都能把实体经济的生产可能性边界大大地向外扩展，实现边际收益递增，而在工业革命末期，则会出现边际收益递减现象。不同点表现在，智能新技术可以解决以往解决不了的服务业生产率低的问题，实现服务业的规模收益递增①本文第四节将对此加以论述。。虽然新工业革命的红利可以惠及全球，但新技术和新产业创造的价值在国家之间的分配却是不均衡的，新工业革命的先发国家往往能获得更大的价值份额。正因为充分认识到了智能新技术对促进经济社会发展的重要性，从2015 年开始，中国政府相关部门先后发布了《中国人工智能白皮书》《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》《新一代人工智能发展规划》等政策规划，党的十九大报告也着重强调“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。

2017 年7 月咨询公司埃森哲发布了《人工智能：助力中国经济增长》的报告。该报告指出，到2035 年，中国经济年均增长率将在以AI 为代表的智能新技术的拉动下从6.3%提速至7.9%。这意味着到2035 年，中国GDP 将在2016 年的基础上翻两番，完全可以实现党的十九大报告确定的到2035 年我国基本实现社会主义现代化的宏伟目标。这说明智能新技术将使中国经济获得新一轮长期中高速增长的契机，为高质量发展奠定坚实的经济基础。我们认为，可通过智能新技术为农业、制造业和服务业转型升级赋能的办法，实现埃森哲预测的到2035 年中国经济年均增长率达到7.9%左右的中高速增长目标。

二、智能新技术促进农业中高速增长

借助智能新技术可以打造精准农业，为农业转型升级赋能，使农业生产实现智能化决策、可视化管理、精准化种植等，从而促进农业中高速增长。精准农业相对传统农业而言，既节约了资源投入，提高了生产效率，也减少了环境污染，有利于促进农业高质量发展。2019 年2 月中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于促进小农户和现代农业发展有机衔接的意见》提出，“实施互联网＋小农户计划，加快农业大数据、物联网、移动互联网、人工智能等技术向小农户覆盖”，旨在通过智能新技术实现小农户与现代农业的对接。

(一)智能新技术通过打造精准农业为农业转型升级赋能

以大数据和AI 为代表的智能新技术在精准农业方面将发挥重要作用。精准农业是指，根据农作物具体的时空信息对其做出定位、定量、定时的管理决策，并指导机器作业，达到最优使用资源和实现最大收益的目的[7]。美国是最早应用GPS 技术指导农业生产的国家，通过GPS 与各种大型农业机械相融合，实现了定点、定时、定量的精准农业，极大地推动了农业自动化的发展。后来随着数据科学、专家系统等学科的发展，精准种植、精准喷药、精准施肥等精准农业措施逐渐走向成熟[8]。

精准农业的基础是大数据。从农业生产角度而言，农业大数据主要来源于遥感图像和传感器。农业遥感具有平台多、获取信息范围广、信息量大、信息获取容易等特点，能够快速地获取农作物长势信息、病虫害信息、大田环境信息等，有助于及时精准调整大田生产管理活动[9]。农业遥感可以对大田作物进行精细监测、真实探测和全面观测，通过大数据挖掘技术对大田农作物进行动态分析，从而实现对大田作物进行精准监测的目的，可以给农业种植业生产者提供精确种植的建议和农田管理的科学指导。

借助农业物联网技术，传感器成为高效、快速获取动植物生长信息的有效手段。通过传感器可以获取畜禽的生长发育数据、身体状况数据和行为数据，获取植物生长的营养状况、pH 值、温度、湿度、风速、病虫害状况、长势图像等信息数据，在此基础上，利用大数据技术融合多源传感器数据，对这些大数据进行处理分析，从而实现对动植物生长过程及其环境的智能感知、智能预警、智能分析、专家在线指导。同时，借助互联网和传感器，农产品消费者可以实时监控和虚拟走进农场，体验农产品生产过程，投资满意的农产品生产商，实现消费者、投资者和生产者的有机融合。

从宏观农业管理角度而言，农业大数据包括农产品生产信息、国内外农产品贸易信息等，通过大数据技术可以分析各地农业气候条件、现状和未来趋势，农业基础设施状况，农产品的特点、数量和质量，农产品价格、产量及供需状况，分析并预测农产品病虫害发生、发展趋势，从而较为精准地预测各种农产品供需状况和走势，为农业管理决策提供大数据支撑。

从农产品市场交易角度而言，互联网提供了更广泛的农产品交易方式，譬如网上订单农业、网上团购农产品、O2O 农产品电子商务等。农产品生产、交易、库存等的数量与结构及国际市场上农产品的价格与数量等海量数据，通过大数据分析，有助于较为精准地把握整个农产品市场的现状，预测其趋势，从而有效地指导农业生产，为农产品经销商提供营销信息和建议，避免农业生产产生“蛛网效应”的盲目性，提高农业生产效率。

(二)智能新技术为农业转型升级赋能的案例

传统农业是弱势产业，但借助智能新技术，传统农业将转变为智能新技术支持下的现代农业，它不再是弱势产业，而是朝阳产业、强势产业，具有广阔的发展前景。

2018 年12 月6 日京东植物工厂在北京落成，它向国人展示了智能新技术支持下的现代农业的巨大魅力和广阔的经济发展前景，它可以实现农产品从农场直达消费者餐桌，践行对消费者负责到底的承诺。京东植物工厂有六大亮点：一是节省了土地，通过叠层的方式把1 公顷左右的土地放大为6 公顷；二是节省了劳动力，一公顷左右的植物工厂只有5 名工作人员，而用传统蔬菜生产方式则至少需要20 人；三是真正的绿色食品，所有的蔬菜不打农药和生长激素，给营养液和清洁水，不需要清洗即可食用；四是生产效率高，蔬菜生产不受季节影响，一年可以收获20 次，而传统蔬菜生产方式一年只能收获4 次，普通温室蔬菜最多可以收获6 次，一公顷左右的植物工厂每年蔬菜产量达到300 吨，是传统蔬菜生产方式产量的几十倍；五是营养价值高，在蔬菜生产过程中通过传感器及时感知蔬菜的生长状况，恰当地给水，使水的利用率达到最大化，同时给蔬菜施以人体所需要的各种微量元素，保证了蔬菜的营养品质；六是整个生产过程通过传感器和互联网接受消费者和政府食品药品监督管理部门的实时监督①参见：京东的农场来了! [EB/OL].http：//www.hefei.cc/weixin/a256083.html，2018-12-17.。京东集团领导人宣布将把京东植物工厂模式在国内外加以复制，在2021 年底前在全球复制2 000 家京东植物工厂。

2018 年5 月，阿里巴巴与全球最大的猪肉出口商——丹麦皇冠猪肉企业，达成战略合作协议，将承接皇冠猪肉企业在中国的全部产能。当时，阿里巴巴董事局主席马云宣布，将把皇冠猪肉企业的高科技生产方式和先进管理模式与前沿智能新技术相融合，进一步提高养猪效率，计划到2020 年，养猪数量达到1 000 万头，让消费者吃上价廉物美且符合食品安全标准的猪肉②参见：AI 养猪项目将养猪行推向新发展阶段[EB/OL].http：//country.cnr.cn/mantan/ 20180327/ t20180327 _5 2 4 1 78280.Shtml，2018-03-27.。全新的智能新技术养猪模式将彻底改变中国传统的养猪观念，甚至于改变国人对农业生产方式的态度和理解。

通过京东植物工厂、阿里巴巴养猪项目的案例可以看到农业高质量发展的美好前景，借助智能新技术对农业升级赋能，促进中国农业现代化和高质量发展。

三、智能新技术促进制造业中高速增长

智能新技术可以通过三条途径促进制造业中高速增长：一是智能新技术产业化发展需要大量的投资，通过投资拉动经济中高速增长；二是智能新技术使制造业智能化，为制造业转型升级赋能；三是智能新技术以“特殊劳动力”的形式为制造业转型升级赋能。

(一)大量的智能新技术投资可拉动制造业中高速增长

2019 年6 月6 日，工业和信息化部向中国电信集团有限公司、中国移动通信有限公司、中国联合网络通信集团有限公司和中国广电网络有限公司发放了5G 牌照，这意味着中国正式进入了5G 商用元年。5G 是使能技术，具有超大带宽、超强连接、大数据传输能力强、高可靠性、高密度、低延时、低功耗的特点。5G 与AI、大数据、云计算、物联网、AR/VR/MR 现实等协同发展，将开启万物互联和万物智能的新时代，全面助力智能经济的形成。

工业和信息化部在发布的《5G 经济社会影响白皮书》中指出，按照2020 年5G 正式商用算起，预计到2030 年，中国5G 带动的直接产出和间接产出将分别达到6.3 万亿元和10.6 万亿元，将带动超过800 万人就业，间接带动就业岗位达1 150 万个[10]。5G 技术，一方面会促进移动通信产业本身的大发展，另一方面作为平台技术、数字基础设施，将推动互联网、AI、大数据与实体经济的融合发展。根据相关机构估算，5G 的总投资额将超过1.3 万亿元，对相关产业具有较大的拉动作用[11]。

除了5G 需要大量投资以外，AI、大数据、云计算、物联网、AR/VR/MR 现实等都需要大量的投资。要获取和传输大数据，必须有获取和传输大数据的物质手段，譬如传感器、摄像头、激光雷达、毫米波雷达、互联网、芯片等，还必须对大数据进行分析、挖掘、提炼，因此还必须有大量的大数据专家为各种使用目的而开发各种解读大数据的软件和算法。因此，基于大数据开发利用的软硬件设施需要大量的投资。物联网的有效使用离不开大量的各类终端设备，因而需要巨量的投资开发各种终端设备。AI 的核心包括大数据、芯片和算法。不包括本国开发芯片的投资，仅2018 年，中国进口各类芯片就花费了3 120.58 亿美元，超过了当年的进口石油(约2 400 亿美元)的花费。2017 年国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，该文件制定的AI 发展目标是，到2030 年我国AI 核心产业规模将超过1 万亿元，带动相关产业规模超过10 万亿元，这一数字超过了2017 年我国汽车产业总产值35 758.56 亿元的规模。咨询公司埃森哲预测，因AI 的投资将拉动中国经济增速提高约1.5个百分点。

(二)智能新技术为制造业转型升级赋能

5G 在商业上有广泛的应用前景，5G 突破了以往移动通信技术仅能满足消费者端需求的瓶颈，除了基于5G 电子终端与产品的消费之外，各类工业级需求也广泛出现。5G 技术使物联网得以实现。3G 和4G 技术无法满足物联网络所需要的广覆盖、大连接、低功耗、低成本等基本要求。基于5G 技术，大量的数据得以全天候生成、保存，借助IT 云化、边缘计算、AI 等技术形成数据网络，使得整体经济能够互动，万物联网得以实现。譬如，借助5G 技术，智能车联网才能真正落地。一方面，智能车搭载的先进传感器、控制器、执行器和智能系统在5G 技术支持下才能充分发挥作用；另一方面，终端车辆与公路网络、控制人员等通过5G 技术连接，实现人车互联、车车互联、车路互联[10]。目前，美国、德国、以色列、日本等国在无人驾驶领域相对于中国均保持了不同程度的领先，但中国凭借5G 技术的领先优势有望实现弯道超车。无人驾驶是一个朝阳产业，蕴藏着无限商机，后续还将基于5G 技术有更广泛的开发应用，其经济前景非常广阔。

除了5G 以外，智能新技术中的AI 在制造业中也有十分广阔的应用前景。正如习近平同志在主持中共中央政治局第九次集体学习时所指出的，AI 是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应，加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越式发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。国务院总理李克强同志也在2019 年的政府工作报告中提到要充分发挥AI 的积极作用。他指出，要推动传统产业改造提升，打造工业互联网平台，拓展“智能＋”，为制造业转型升级赋能。此处的“智能＋”，是指以AI、大数据、物联网、云计算等为核心的智能新技术向各领域深度扩展应用，赋能各行业、各领域转型升级和高质量发展。

“智能＋”对制造业智能化赋能的机理主要表现在，生产智能化、产品智能化、管理智能化、装备智能化、销售—制造智能化和产业生态智能化等六个方面[12]，可以实现效率提高、成本节约、价值提升、分工深化、产业链延长等五个目的。

生产智能化是指以大数据和AI 为核心的信息化、集成化和智能化，涵盖生产流程、时间安排、成本控制、物流和人力资源管理、生产安全监控、客户反馈、效益评估等重要内容，实现生产制造全过程的自主化。

产品智能化包括两个方面的内容，一是指智能产品，二是指产品智能程度。智能产品按功能可划分为三种类型：一是消费型智能产品，譬如智能家居、智能手机、智能电视等；二是服务型智能产品，譬如智能医疗、智能安保、家用生活辅助机器人等；三是生产型智能产品，譬如智能配送机器人、智能物品分拣机器人、智能导航机器人等。产品智能程度可以用整个功能完成的自动化比例来衡量。譬如无人驾驶汽车，从出发至目的地的整个过程，完全由机器自主控制的程序比例或时间比例。

管理智能化，从生产流程管理角度而言，包括原材料采购、生产流程安排、仓储物流、销售、售后服务、企业各利润中心的利润分配等实现智能化管理；从管理决策角度而言，包括企业目标的确定、生产问题的界定、生产问题成因的寻找、提出解决问题的方案、对各种方案评估所需的数据进行收集并对方案加以估计、对各种方案进行评估比较并选取最优方案、实施和监控方案等整个过程实施智能化管理。管理智能化有助于优化目标产品和工程的设计，缩短产品的制造周期，提高资源利用率和劳动生产率，实现低投入、低消耗、高产出、高效益的经济增长。

装备智能化是指通过大数据、AI 和先进制造技术的深度融合，具有信息感知、数据分析、目标决策、方案选择、生产执行、安全维护等功能，能够自组织、自适应、自调控的智能化生产设备。为了提高制造业智能化程度，制造业先进国家已经由单机智能化设备，通过集成化、系统化、智能化拓展为智能生产线、智能车间甚至于智能工厂，实现从原材料到产品全过程的智能化生产。

销售—制造智能化是指通过互联网和大数据挖掘技术，收集现实客户和潜在客户的产品需求信息，以需求定供给、以销售定制造，既关注现实客户需求，又引导潜在客户需求的智能化生产方式。这种生产方式具有主动与被动相结合的特点，克服了传统生产方式的被动性，它可以根据客户需求加以分析、判断与预测，制定生产方案，组织生产制造。销售—制造智能化，既可以像传统生产方式那样大规模、批量化生产，也可以小规模、个性化生产。随着3D 打印技术的逐步成熟，结合装备智能化，小规模、个性化生产具有了现实技术基础。销售—制造智能化的智能化体现在对客户需求的主动化管理与制造，核心在于AI 的全程参与。

产业生态智能化是指把产业生态系统借助大数据和AI，实现信息共享、系统集成、生产协同的智能化。任何一个企业都不是独立的存在体，都要与其他企业相关联，与供应商和客户相连接，与周边社会环境相适应，与周遭进行信息与能量的交换，从而与周边环境形成产业生态系统。产业生态智能化有助于整个产业系统的和谐共生、协调共存、互补共进，降低生产成本，提高生产效率。

(三)智能新技术以“特殊劳动力”的形式为制造业转型升级赋能

智能新技术既可以是赋能技术，也可以是一种“特殊劳动力”①根据马克思对劳动力的界定，“我们把劳动力或劳动能力，理解为人的身体即活的人体中存在的、每当生产某种使用价值时就运用的体力和智力的总和”。这意味着劳动力既要消耗体力，也要消耗脑力。AI 既替代人的体力，也替代人的脑力，因而具有劳动力的特点。但AI 毕竟不是人，在我国法律法规还没有赋予AI 法律主体资格的条件下，它不具有完全民事行为能力，因而只能把它视为“特殊劳动力”。。譬如，AI 可以解决以下三个问题：一是有事“没人干”，二是劳动者“不愿干”，三是劳动者“不能干”。

AI 可解决有事“没人干”的问题。随着我国人口老龄化程度的加深，以及生育率的不断下降，“人口红利”不断消减，有效劳动供给逐渐下降，AI 可填补有效劳动供给的不足。

AI 可解决劳动者“不愿干”的问题。随着我国劳动力成本的不断上涨，一些劳动密集型制造企业面临招工难，此时AI 可以比较经济优势替代劳动力，有效地缓解招工难和“民工荒”问题。

AI 可解决劳动者“不能干”的问题。至少有四种情形：一是工作环境对人体有害甚至于威胁生命安全的劳动岗位，譬如爆破作业以及矿山安全检查作业等；二是超越了人类身体极限或反应能力的劳动岗位，譬如深海作业或过载、过速飞机驾驶；三是超过了人类体力强度或脑力强度的劳动岗位，譬如超过Ⅳ级体力劳动的劳动岗位；四是精度要求很高的劳动岗位，譬如高精度焊接或高精度、高密度雕刻。

作为“特殊劳动力”的AI，既丰富了劳动的内涵，也拓展了劳动的外延，从而可以有效地提高劳动生产率。

四、智能新技术促进服务业中高速增长

智能新技术能够解决在现有技术条件下难以解决的服务业效率低的问题，从而促进服务业中高速增长。

(一)在现有技术条件下服务业效率低

纵观发达经济国家发展的历程可以发现，产业结构会呈现不断高度化的趋势。我国经济发展也呈现出与发达国家基本相同的发展趋势，从2013 年开始，我国服务业超越制造业成为第一大产业，从2015 年开始，服务业占GDP 的比重达到50.5%，服务业就业的比重超过了60%。然而，发达经济国家的发展历程表明，在现有技术条件下，服务业占比越来越高，经济增长速度就会越来越低。就中国目前的情况而言，前国际货币基金组织副总裁、中国人民银行副行长朱民认为，中国现在面临一个巨大的经济结构转型，要从实体经济主导走向服务经济主导，但是中国服务业的劳动生产率比工业劳动生产率低20%①参见：朱民：中国现在面临一个巨大的结构转型[EB/OL].http：//fina nce.sina.com.cn/roll/ 2019-07-01/ doc-ihytcerm 0632966.shtml? cre＝tianyi＆mod＝pchp＆loc＝37＆r＝0＆rfunc＝55＆tj＝none＆tr＝12，2019-07-01.。

对于服务业劳动生产率低的现象，早在1967 年美国著名经济学家威廉·鲍莫尔(William Baumol)就在《美国经济评论》上发表文章进行了理论解释。他认为，服务业主要是劳动密集型产业，难以像制造业那样实现规模经济。他举例说，艺术表演，300 年前演奏莫扎特四重奏需要4 个人，300 年后演奏这首曲子仍然需要4 个人，劳动生产率始终没有发生变化[4]。因此，学术界把服务业劳动生产率低的现象称为“鲍莫尔成本病”(Baumol's cost disease)。虽然经济结构不断高度化是一个经济体发展的普遍趋势，但“鲍莫尔成本病”却与我国经济中高速增长的要求相悖。从2013 年开始我国服务业超越制造业成为第一大产业之后，我国的经济增长速度下降得越来越快，由2013 年的7.7%逐步下降到2018 年的6.6%，2019 年第一至三季度进一步下降到6.4%、6.2%和6.2%，社会各界对此十分忧心。如果没有新技术革命的突破和帮助，可以预言经济增长速度还将会进一步下降②全国政协经济委员会副主任、国务院发展研究中心原副主任刘世锦认为，根据国际经验和经济规律，中国经济2020 年以后，将会从中高速增长转为中速增长，增速预计在5%～6%之间。参见：http：//finance.sina.com.cn/roll/2019-08-23/ docihytcitn1285667.shtml? cre＝tianyi＆mod＝pchp＆loc＝28＆r＝0＆rfunc＝55＆tj＝none＆tr＝12，2019-08-23.。

(二)智能新技术有助于解决服务业劳动生产效率低的问题

前三次工业革命的历史表明，每次工业革命都能极大地推动实体经济增长，但并不能改变服务业劳动生产率低的问题。然而，第四次工业革命将不同于前三次工业革命，它不但能极大地推动实体经济增长，而且还能够改变服务业劳动生产率低的问题。其机理在于，一是由互联网、移动互联网和物联网支持的服务往往具有初始成本很高、但边际成本却很低的特点，因而可以实现规模经济[13]；二是AI 作为“特殊劳动力”可以一定程度上替代劳动者从事服务业工作，因而可以显著地降低劳动成本，提高劳动效率。

大量的实证研究表明，不是所有的服务业都患有“鲍莫尔成本病”，在服务业中，“鲍莫尔成本病”表现得较为明显的主要有教育、医疗、餐饮、表演艺术、安保、政府公务服务等。这类服务业的特点是直接的、针对人的、面对面的服务，因而在传统技术条件下，这些服务业难以实现规模经济。但在智能新技术条件下这一现象将得到改变。5G 及其支持下的互联网、移动互联网、物联网和AI，可以有效地对服务业赋能，使其过去不具有规模经济的低效率特点得以改变。譬如，莫扎特四重奏，虽然300 年前需要4 个人演奏，300 年后仍然需要4 个人演奏，但是基于互联网和高清视频，观众可以突破时空限制，增加观众并不显著地增加成本，因而具有了规模经济的特点。而且凭借5G 的低延时、高带宽的特点，不同的演奏者可以在不同的空间同时演奏，并通过网络技术整合在一个演奏空间，节省了演奏成本。

餐饮业借助互联网、AI，既可以实现无人服务的餐厅，也可以借助发达的互联网和物流，快速地把美餐送到千家万户。现代教育诞生的100 多年以来，师生比不但没有下降，一些教育发达的国家还在上升，由1：14上升到1：12，甚至更高。但是现在借助互联网的慕课，一名教师可以同时教非常多的学生。譬如清华大学现在大约有280 门慕课，有800 多万名学生，一名教师可以教授3 万名学生，最多的一门慕课有96 万名学生[14]。借助AI 和互联网，教师和学生可以超时空交流，教师可以把常见问题的回答交给AI，由AI 不知疲倦地24 小时给学生解惑答疑，而AI 回答不了的问题，AI 会主动交给教师来回答，AI 同时会学习教师是如何回答这个问题的，下次再遇到学生提出这样的问题，AI 就能回答了。这就是AI 的深度学习能力，而且它有超强的记忆力，不管多么复杂的数字和公式，都能给出准确的回答，不管学生问多少次问题，它也不会厌烦，能够始终如一地与学生保持沟通交流。例如，美国麻省理工学院开发的智能辅导系统(ITS)，使得AI 与学生能够有效地互动交流。

借助5G、AR、互联网、物联网和AI，可以实现远程医疗，弥补偏远地区医疗资源严重不足的缺陷。利用AI 的深度学习引擎，可以获取患者的症状信息和医学影像，增强对疾病的精确诊断能力。通过深度学习，AI医生可以对大多数常见疾病进行诊断，其诊断的准确率甚至于高于人类医生，而且它不会出现因为疲劳导致诊断率下降的问题，也不会因为病人的情绪干扰它的诊断行为。AI 支持手术，可以提高手术效果，譬如达芬奇手术机器人，手术精准，几乎毫厘不爽。对于疑难杂症，可以人机结合，人类医生指导AI 医生诊断，AI 医生向人类医生学习诊断，“干中学”，同时AI 医生给人类医生提供数据和资料支持，提高人类医生的分析判断力。此外，通过社会媒体挖掘推断可能的健康风险，凭借AI 的机器学习能力，预测有风险的患者[14]。借助智能新技术，可以放大一名优质医生的服务对象、提高其服务能力。同时，AI 医生可以显著地降低医务劳动力成本，并且可以逐步地走进千家万户。

互联网还可以提供远程安保服务。譬如，中国浙江温州的保安可以为美国加州的工厂仓库提供24 小时安保服务，而且一名保安可以同时服务多家企业，不受空间限制，从而使安保服务具有了规模经济效益。事实上，安保只是众多的服务业外包案例之一。不少制造业企业将许多具有服务性的业务流程外包，包括营销、设计、开发、信息处理、设备保养等各个经营环节，借助智能新技术，突破空间限制，可以有效地发挥比较经济优势，实现分工经济，降低成本，提高经济效益。

对于图书出版行业，过去出版一本书成本较高，书价也往往较高，限制了图书的发行量。现在有了电子图书和互联网，省却了印刷费和纸张费，也不占用书店存放空间，因而读者阅读一本电子书刊的费用很低，从而促进了书刊的发行和知识的传播。

借助大数据和互联网，智慧政府取得了实效，政府公务服务的规模经济凸显。譬如，中国河北省沧州市等一些城市基本实现了“一网通办”，老百姓不再需要跑政府各个部门办事，只需要在一个网络窗口提交材料，既显著地提高了政府工作效率，也方便了广大人民群众，实现了不见面办公务的目标，有效地杜绝了政府腐败。不久的将来，一网通办模式将在全国普及。

综上所述，智能新技术将改变服务业增长速度低的历史，服务业也可以像制造业那样拥有规模经济，实现边际收益递增。服务业智能化发展是必然的趋势[14]。充分利用智能新技术，既能顺应经济社会发展不断提高服务业比重的历史趋势，又不降低经济增长的速度。根据清华大学经济管理学院魏杰教授的预测，如果借助智能新技术，中国现代服务业充分发展起来，每年可以对中国经济增长贡献36 万亿元以上，相当于给2018年中国GDP 再增加40%[15]。这说明在智能新技术的支持下，服务业对中国经济增长贡献的潜力是巨大的。

五、结论与政策建议

处于第三次工业革命的末期和服务业占比越来越大，中国经济下行压力加大。中国高质量发展既要求提高经济增长的质量，也要求保持一定的经济增长速度，经济增长不断下行与高质量发展的要求不相适应。可喜的是，以智能新技术为核心的第四次工业革命已经到来，它不但可以拓展实体经济生产可能性边界，扭转其边界收益递减的态势，而且可以实现服务业的规模经济，一定程度上治愈“鲍莫尔成本病”。因此，中国必须抓住第四次工业革命的契机，保持经济中高速增长，促进高质量发展。

为了推动智能新技术促进中国经济中高速增长，提出以下五个方面的政策建议。

第一，5G 是智能新技术的重要组成部分，是智能新技术的数字基础设施，但5G 建设投资量大、投资回收期较长，光靠运营商投资存在困难。因此，应鼓励社会资本参与5G 的建设和运营，这也有利于促进基于5G的商业模式创新，共建、共享5G 在垂直领域的应用成果，实现5G 技术和商业发展的相互促进。

第二，鼓励智能新技术赋能三产的创业创新，深化和拓展“智能新技术＋”，秉承问题导向、效果导向和需求导向的方法论。一方面推动我国智能新技术在赋能三产的进程中快速发展，另一方面开发大量的适合劳动者技能特点的就业岗位，防止在智能新技术发展过程中发生大量失业的现象，从而实现既能促进中国经济中高速增长，又能化解新时代社会主要矛盾的目的。

第三，在一如既往地支持智能新技术应用研究和应用人才培养的同时，加大智能新技术基础教育和基础科研的支持力度，培养大量的智能新技术基础研究人才及其与智能新技术相交叉学科的复合型人才，夯实智能新技术发展的人才基础。同时，加大力度引进国外智能新技术方面的高端人才，形成中国发展智能新技术的科技高地。

第四，智能新技术虽然能够促进经济社会发展，但也会对经济社会造成经济风险、社会风险、法律风险和伦理道德风险等，需要加强智能新技术对国家安全、社会稳定、数据保护、网络安全的影响研究，以及与智能新技术相关的社会科学领域问题的研究，提高我国运用智能新技术的综合能力，确保智能新技术能够促进中国经济社会高质量发展。

第五，改革、完善社会保障制度，为智能新技术的发展保驾护航。智能新技术的变革在显著地提高中国经济增长速度的同时，也会带来就业结构的快速调整、就业形式的巨大变化和收入分配的两极分化等新问题、新现象，因此，社会保障制度的改革必须与智能新技术变革的步伐相协调，才能促进而不是阻碍智能新技术的发展。譬如，智能新技术时代，失业更加频繁，而且可能会存在大量的劳动者因不能适应技术发展需要而永久地退出劳动力市场的现象。目前，《中华人民共和国社会保险法》和《失业保险条例》是基于保障失业人员失业期间的基本生活，为促进其再就业的目的而制定的，失业者最多能够领取24 个月的失业保险金。而在智能新技术时代，失业时间可能更长，为再就业需要准备的时间也更长，而且这两部法规并无针对因失业而永久退出劳动力市场的救济方案。因此，现有失业保险制度需要不断地完善，以应对智能新技术的发展导致的新的失业风险。