人工智能发展对通胀动态的影响及政策挑战——基于动态随机一般均衡模型的分析

发布时间：2021-07-29 18:06

　　人工智能的发展是生产力进步的表现,但广泛使用人工智能技术的经济效应尚待深入研究。基于人工智能对劳动的替代作用,将人工智能投资引入动态随机一般均衡模型,通过比较静态分析和短期动态分析考察人工智能发展对通胀动态的影响。稳态分析表明:人工智能投资效率提高和使用范围扩大均会提升劳动生产率进而提高产出水平,但对长期或趋势通胀没有影响;在人工智能发展初级阶段人工智能的发展会引起实际工资下降,而在相对高级阶段人工智能的发展会引起实际工资上升。短期动态分析显示:人工智能发展水平的提高,无论是投资效率的提高还是使用范围的扩大,都会导致通胀及实际边际成本对偏好冲击和技术冲击等外生冲击的反应变弱。人工智能的发展会使通胀动态与实际经济活动变化间的联系减弱,其原因是人工智能对劳动的替代作用使工资调整不再是应对外生冲击的必然选择,进而改变了外生冲击通过影响工资来影响通胀的传导机制。因此,发展人工智能在促进生产率提升和产出增长的同时,还会改变宏观经济变量间的传导机制,进而对通胀等政策调控目标变量的准确预测以及政策调整和实施的有效性带来新的挑战,也为金融理论研究提出新的课题。 

【文章来源】：西部论坛. 2020,30(04)北大核心CSSCI

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

不同人工智能投资效率下通胀和边际成本的脉冲响应

图2给出了不同人工智能使用范围下通胀及实际边际成本对偏好冲击和技术冲击的脉冲响应，可以发现:(1)积极的偏好冲击引起通胀和边际成本上升，而积极的技术冲击则引起二者下降，技术冲击对通胀和实际边际成本的影响大于偏好冲击。(2)人工智能使用范围参数分别取值为0、0.04和0.08时，偏好冲击下通胀最大上升幅度分别为6.5×10-3、5.8×10-3和4.6×10-3个刻度单位，实际边际成本最大上升幅度分别为0.08、0.075和0.06个刻度单位。(3)人工智能使用范围参数分别取值为0、0.04和0.08时，技术冲击下通胀最大下降幅度分别为0.04、0.035和0.03个刻度单位，实际边际成本最大下降幅度分别为0.38、0.33和0.30个刻度单位。因此，随着人工智能使用范围的扩大，偏好冲击和技术冲击下通胀及实际边际成本的反应幅度也逐渐变小。换言之，人工智能使用范围扩大也使得通胀和实际边际成本对外生冲击的反应变弱。结合图1与图2可以认为，无论是人工智能投资效率提高，还是人工智能使用范围扩大，人工智能的发展均使通胀和实际边际成本对外生冲击的反应变弱。这一结论具有重要的意义。在中国货币政策实践中，通胀是央行关注的重要宏观经济指标，这一指标不仅关乎物价稳定，还关乎整个宏观经济稳定。本文研究结论表明，发展人工智能会使通胀对外生冲击的反应变弱。这意味着，在人工智能时代，央行需要充分考虑人工智能的发展及其作用，以科学合理评价外生因素对通胀的影响，进而达到更好地稳定通胀的目标。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3309799