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人工智能对区域经济差距的影响研究

胡艳，路康田

（安徽大学 经济学院，安徽 合肥 230039）

摘要：文章利用2011—2023年中国省级面板数据实证考察人工智能对区域经济差距的影响效应。研究发现，人工智能能够缩小区域经济差距，但存在地区异质性；创新能力和劳动力技能提升是人工智能影响区域经济差距的重要途径。门槛效应检验结果表明，人工智能对区域经济差距的影响存在产业结构高级化水平的单门槛效应。异质性分析表明，人工智能对区域经济差距的抑制作用在市场化程度较高和人力资本水平较低的地区更为明显。

关键词：人工智能；区域经济差距；创新能力；劳动力技能升级；产业结构高级化

一、引言

从人工智能发展水平来看，我国人工智能发展水平存在区域差异，在空间格局上呈现从东到西递减的特征［1］。人工智能是发挥极化效应拉大区域经济差距，还是发挥扩散效应缩小区域经济差距，这是一个有价值的研究问题。与本文研究相关的文献主要包括两个方面。一是人工智能对收入差距的影响。有研究认为人工智能可以通过提升农村居民收入［2］、农业转移人口收入［3］缩小城乡收入差距；还有研究发现工业机器人的应用会扩大城镇居民收入差距［4］。二是人工智能对区域经济差距的影响。有研究运用中国城市层面的数据研究发现工业机器人应用整体上会缩小区域经济差距［5］；有研究发现人工智能会缩小中部地区与全国平均水平的经济差距，但会扩大西部地区与全国平均水平的经济差距［6］；还有研究发现人工智能扩大了东部与西部的产业发展差距［7］。

现有研究为本文奠定了研究基础，但是直接研究人工智能对区域经济差距影响效应的文献相对较少，其影响机制也有待进一步明确。基于此，本文拟利用2011—2023年中国30个省（自治区、直辖市）的数据研究人工智能对经济差距的影响。本文的边际贡献体现在三个方面：第一，考察人工智能对区域经济差距的影响及其传导机制。第二，分析人工智能对区域经济差距的异质性影响，研究人工智能在不同环境中对区域经济差距的影响效果。第三，基于产业结构水平这一门槛效应分析人工智能对区域经济差距的影响。

二、理论分析

（一）人工智能对区域经济差距的直接影响

一方面，人工智能对经济发展产生重要影响，其渗透性使其融入经济社会并带来经济运行方式的转变；人工智能的应用能够增强产业链各环节的关联度，提高各地区资源利用效率。另一方面，人工智能通过与物联网深度融合，借助数据分析能力让市场预测更精准［8］，同时还能增进不同区域间各经济主体的联系，实现地区间的互联互通，促进区域经济协调发展。中国人工智能水平整体上在不断提升，但由于各地区经济发展存在差距，人工智能的渗透度也相应地呈现出从东到西递减的态势［1］。相关研究发现，基础设施较完善、经济发展较快的地区，人工智能对经济增长的促进作用更明显［9］。鉴于人工智能对经济增长的影响存在异质性，本文提出如下假说。

假说1：人工智能整体上会缩小区域经济差距，但存在区域异质性。

（二）人工智能对区域经济差距的间接影响

人工智能的发展会促进人力资本水平的提升，一方面人工智能会替代部分岗位，如客服等重复度高的低技能岗位。另一方面会催生出一些新的岗位，如AI工程师、工业机器人系统操作员等高技能岗位。此外，智能化技术的发展会推动产业自动化水平的提升，这对劳动力的技能水平提出了更高的要求，会激励劳动者提高自身水平。

在人工智能发展早期，发展水平高的地区产业结构水平往往也更高，人工智能会催生出新的工作岗位，吸引大量高技能人力资本流入。随着人工智能的发展，劳动力不断提升自身技能水平以实现与人工智能的互补［10］。同时，由于工业机器人等智能化设备可以视为技术进步式的资本积累［11］，其会通过资本深化效应影响生产配置，实现各地区劳动力技能水平的提升。基于上述分析，本文提出如下假说。

假说2：人工智能通过推动劳动力技能水平的提升影响区域经济差距。

人工智能还能促进区域技术创新能力提升。一方面，人工智能有助于实现高效的资源配置，借助人工智能的搜索和分析能力，可以降低搜索和处理信息的成本，这一效应在欠发达地区更为明显。另一方面，人工智能具备极强的技术溢出效应［12］，会促进知识从高技能部门向低技能部门扩散，改善区域内的创新环境，促进欠发达地区创新成果的产出。随着技术创新的辐射范围不断扩大，经济欠发达地区可以充分借鉴经济发达地区的成果和经验，降低技术创新的成本。基于上述分析，本文提出如下假说。

假说3：人工智能通过创新能力影响区域经济差距。

（三）人工智能对区域经济差距影响的门槛效应

许多研究表明人工智能会促进产业转型升级，但人工智能赋能传统产业会受到现实条件的约束，如复合型人才不足［13］、信息化不充分［14］等问题都制约了人工智能对经济发展的促进作用。由于产业结构水平低的地区传统产业居多，实现智能化转型升级所需的生产性服务业发展不足，因此人工智能技术无法与地区产业有效融合。而产业结构水平高的地区，具备配套的生产性服务业，可以充分发挥人工智能的经济效应，促进地区协调发展。从整体上看，人工智能对各地区的经济会产生促进作用，在产业结构水平高的地区其影响可能相对较大。基于此，本文提出如下假说。

假说4：人工智能对区域经济差距的影响存在以产业结构高级化为门槛变量的门槛效应。

三、模型构建、变量选取与数据说明

（一）模型构建

1.人工智能影响区域经济差距的基础模型

运用双向固定效应模型实证检验人工智能对区域经济差距的影响，构建模型如下：

其中i代表不同省份，t代表不同年份；Redit为省份层面的区域经济差距；AIit代表省份的人工智能发展水平；Xit代表一组控制变量；νi代表地区固定效应；μt代表年份固定效应；εit为随机扰动项。

2.人工智能发展影响区域经济差距的中介效应模型

为检验本文所提出的中介效应，本文构建如下模型：

其中MVit代表中介变量，其他变量与模型（1）定义相同。

3.基于产业结构的门槛效应模型

为研究产业结构门槛效应下人工智能对区域经济差距的非线性影响，本文构建如下模型：

其中，I（·）为示性函数，λ为产业结构高级化门槛值，其他变量与模型（1）定义相同。

（二）变量选取

1.被解释变量：区域经济差距（Red）

借鉴覃成林等的做法［15］，用人口加权变异系数的平方衡量区域经济差距，计算公式如下：

其中，Nt代表t时期全国总人口数，Nit代表t时期i省份的总人口数，¯Yt是t时期全国人均实际GDP，¯Yit是t时期i省份人均实际GDP。

2.核心解释变量：人工智能发展水平（AI）

借鉴孙早［16］、周杰琦［17］等学者的做法，同时参考国家工业信息安全发展研究中心2017年发布的《中国人工智能产业发展指数》中的指标，构建了综合评价人工智能发展水平的指标体系（见表1），并运用熵值法对2011—2023年中国的人工智能发展水平进行测度。

表1 人工智能发展水平评价体系

3.中介变量

第一，劳动力技能水平（LS），采用高技能就业人员占比来衡量，将具有大学本科及以上学历的从业者界定为高技能劳动力。

第二，创新能力（IA），采用各省份当年每万人发明专利数来衡量。

4.控制变量

本文控制如下变量：第一，外商直接投资水平（FDI），采用外商直接投资占地区生产总值的比重来衡量。第二，财政规模水平（GOV），采用省级财政支出占地区生产总值的比重来衡量。第三，金融发展水平（FDL），用各省份当年年末存贷款余额与地区GDP 之比来衡量。第四，受教育水平（EL），采用各省份高等教育人数占比来衡量。第五，产业结构高级化水平（IS），用Yit=Y1it×1+Y2it×2+Y3it× 3计算各省份产业结构高级化水平，其中Y1it、Y2it、Y3it分别为t时期i地区第一、第二、第三产业占地区生产总值的比重。

（三）数据说明

遵循数据的可靠性和可获得性原则，本文使用2011—2023年中国30个省（自治区、直辖市）（西藏和港澳台地区因数据缺失，不包括在内）的数据进行研究。数据来源包括《中国统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国高技术统计年鉴》、国泰安CSMAR数据库以及各省统计年鉴。

四、实证分析

（一）基准回归

回归结果见表2，列（1）（2）分别是不加入控制变量和加入控制变量的回归结果，人工智能对区域经济差距的影响系数均在1%的显著性水平上为负，表明人工智能发展对区域经济差距有显著的收敛效应。进一步考察人工智能对三大区域的影响，表2列（3）（4）（5）分别对应三组样本的回归结果，从影响方向看，人工智能的影响系数均显著为负，与基准回归的结果一致。比较东部、中部和西部地区的系数大小发现，人工智能对区域经济差距的抑制作用从东向西递减。原因可能是人工智能发展水平和发展质量从东向西呈递减趋势，在人工智能发展较快的地区，其对经济的促进作用更为明显。因此，假说1得到了验证。

表2 基准回归结果

注：***、**和*分别代表在1%、5%和10%的水平上显著，括号内的数值为稳健标准误，下同。

（二）内生性处理

为缓解内生性问题，本文选取了两个工具变量来进行内生性检验。第一个工具变量借鉴孙早和侯玉琳的做法［18］，使用各省份滞后一期的光缆密度，选择该工具变量的原因在于光缆是信息传输的重要载体，能够为人工智能发展提供数据传输保障，满足工具变量的相关性要求，同时滞后一期的光缆密度不会对当期的区域经济差距产生直接影响，满足工具变量的外生性要求。第二个工具变量是滞后两期的工业机器人渗透率，工业机器人渗透率在一定程度上可以反映地区的人工智能发展水平，而且当期的人工智能发展水平与前期发展密切相关，满足相关性要求，同时又不会对当期区域经济差距产生影响，满足外生性要求。

表3是使用两阶段最小二乘法的工具变量回归结果，第一阶段的回归结果说明，这两个工具变量与人工智能发展水平存在正相关关系；第二阶段的回归结果表明，使用工具变量法进行内生性检验后，人工智能对区域经济差距的影响系数仍在1%的显著性水平上为负，验证了本文基准回归的稳健性。

表3 工具变量检验结果

（三）稳健性检验

1.替换被解释变量

借鉴倪鹏飞等学者的做法［19］，变更被解释变量的衡量方法，使用省级人均实际GDP的对数离差表示区域经济差距。测算方式为：Redit=|lnyit-lnyt|，式中yt代表t年全国人均实际GDP，yit代表t年i省人均实际GDP。结果如表4列（1）所示。

表4 稳健性检验结果

2.缩短样本周期

中国人工智能自2014年进入快速发展期，为了更好地识别人工智能对区域经济差距的影响，将样本时间聚焦在2014—2023年，结果如表4列（2）所示。

3.解释变量滞后一期

考虑到人工智能对区域经济影响的滞后效应，同时为了缓解遗漏变量和存在互为因果等内生性问题，本文使用滞后一期的解释变量进行回归，结果如表4列（3）所示。

4.缩尾处理

考虑到样本中可能存在的极端值会对模型产生干扰，本文对样本进行上下1%的缩尾处理，回归结果如表4列（4）所示。

表4稳健性检验结果表明，核心解释变量的系数均显著为负，说明基准回归结果具有稳健性。

（四）中介效应检验

为进一步考察人工智能缩小区域经济差距的作用路径，本文从劳动力技能升级和创新能力两个方面进行了检验。表5列（1）（2）显示了劳动力技能升级作用机制的回归结果，列（1）表明人工智能的发展会带动劳动力技能水平的提高，列（2）表明人工智能可以通过促进劳动力技能水平的提升来缩小区域经济差距，假说2得以验证。表5列（3）（4）列示了创新能力作用机制的回归结果，列（3）表明人工智能的发展会促进区域创新能力的提升，列（4）说明人工智能能够通过提升创新能力缩小区域经济差距，假说3得以验证。

表5 中介效应检验结果

（五）门槛效应检验

通过自举抽样法判断是否存在产业结构门槛效应，检验结果见表6，双重门槛和三重门槛没有通过显著性检验，单一门槛通过了显著性检验，故存在单一门槛，其门槛估计值为2.490 2。表7展示了以产业结构为门槛变量的单一门槛效应估计结果，当产业结构高级化水平低于门槛值2.490 2时，人工智能对区域经济差距的影响不显著；当产业结构高级化水平高于门槛值2.490 2时，人工智能对区域经济差距的影响在1%的显著性水平上为负。假说4得到了验证。

表6 门槛效应检验

表7 门槛回归结果

（六）异质性分析

第一，市场化程度的异质性。市场环境对于区域经济发展有着重要的影响，因各区域市场化程度不同，人工智能对区域经济发展的影响也存在差异。为此，本文借鉴现有文献的做法，采用市场化指数作为市场环境的代理变量［20］，将样本划分为高、低市场化两组进行回归。表8列（1）和列（2）的实证结果表明，在高市场化地区，人工智能对区域经济差距的影响系数在1%的显著性水平上为负，而在低市场化地区，人工智能对区域经济差距的影响不显著。原因可能是良好的市场环境更有利于各生产要素的跨区域流动，能充分借助人工智能的大数据分析能力从而提高各要素的利用率，带动整体的经济发展［21］。

表8 异质性检验结果

第二，人力资本水平的异质性。受地区劳动力技能水平的影响，人工智能对区域经济的影响存在异质性，本文将样本划分为高劳动力技能水平和低劳动力技能水平两类。表8列（3）和列（4）的结果表明，不论是在高劳动力技能水平地区还是在低劳动力技能水平地区，人工智能对区域经济差距的影响系数都在1%的显著性水平上为负，这种影响在低劳动力技能水平地区更为明显。原因可能是劳动力技能水平低的地区经济发展受到人力资本的限制，人工智能的发展在一定程度上弥补了这种不足，有效促进了经济发展，从而缩小了区域经济差距。

五、结论与政策建议

本文借助2011—2023年中国省级层面的样本数据，实证检验了人工智能对区域经济差距的影响效应。研究结论如下：首先，人工智能发展会缩小区域经济差距，但这一影响存在地区异质性。其次，创新驱动和人力资本提升是人工智能促进区域协调发展的作用路径。再次，人工智能对区域经济差距的影响存在基于产业结构的门槛效应，当产业结构高级化水平跨过门槛值时，人工智能发展对区域经济差距存在显著影响。最后，人工智能对区域经济差距的影响存在明显的市场化程度异质性和人力资本水平异质性。基于以上结论，本文提出如下建议。

第一，扎实推动人工智能发展，不断完善人工智能发展的相关政策。在政策支持方面，可以加大对人工智能项目的资金投入以及对相关企业的扶持力度，同时要完善人工智能相关法律法规，为人工智能的发展营造良好的法治环境。在基础设施建设方面，应加快新型基础设施建设，为人工智能的进一步发展和应用提供良好的基础。在人才培养方面，要鼓励高校和职业院校开设与人工智能相关的课程，为人工智能的发展提供人才保障。

第二，围绕区域协调发展战略，引导人工智能朝着缩小经济差距的方向发展。在创新层面，人工智能发展为技术创新带来了新动力，要充分利用人工智能技术，加强发达地区与欠发达地区的交流与合作。在劳动力层面，地方政府要制定相关的人才引进、区域合作等政策以吸引高技能劳动力流入。此外，市场化水平的不断提高也有助于人工智能促进区域经济协调发展，因此政府要通过制定相关政策进一步推动全国统一大市场的建设。

第三，发展人工智能要因地制宜。中国各区域在经济发展水平、产业结构上都存在一定的差距，人工智能与地区经济的融合需要充分考虑地区的发展状况，结合产业特征以及地区产业结构制定差异化方案，发挥人工智能对区域协调发展的促进作用。

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Research on the Impact of Artificial Intelligence on Regional Economic Gaps

HU Yan，LU Kangtian

（School of Economics，Anhui University，Hefei 230039，China）

Abstract：Based on the provincial panel data of China from 2011 to 2023，this paper empirically examines the impact of artificial intelligence on regional economic gaps. The results show that artificial intelligence can narrow regional economic gaps，but there exists regional heterogeneity； the improvement of innovation capability and labor skills are important channels through which artificial intelligence affects regional economic gaps. The threshold effect test results indicate that the impact of artificial intelligence on regional economic gaps has a single threshold effect on the level of industrial structure upgrading. Heterogeneity analysis shows that the inhibitory effect of artificial intelligence on regional economic gaps is more significant in regions with a higher degree of marketization and a lower level of human capital.

Key words：artificial intelligence； regional economic gap； innovation capability； labor skill upgrading； industrial structure upgrading

DOI：10.3969/j.issn.2097-5821.2026.01.008

中图分类号：F124.3；F061.5

文献标识码：A

文章编号：2097-5821（2026）01-0054-07

收稿日期：2025-06-12

基金项目：国家社科基金一般项目（19BJL051）

作者简介：胡艳（1964—），女，安徽合肥人，博士，教授，研究方向为区域经济与产业经济。

引用格式：胡艳，路康田.人工智能对区域经济差距的影响研究［J］.信阳师范大学学报（哲学社会科学版），2026，46（1）：54-60.

HU Yan，LU Kangtian.Research on the Impact of Artificial Intelligence on Regional Economic Gaps［J］.Journal of Xinyang Normal University（Philosophy and Social Sciences Edition），2026，46（1）：54-60.

OSID：

（责任编辑：邱海洋）