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

• 作者: 钟玉婷 陈利锋
• 来源期刊: 西部论坛
• 学科: 经济
• 关键词: 人工智能 通货膨胀 实际工资 边际成本 偏好冲击 技术冲击 货币政策
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 理论经济
• 页码范围: 1-11
• 页数: 11页
• 分类号: F062.4|F224.0|F820.5
• 字数: 9359字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8131.2020.04.001

摘要

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.