2026年4月28日，由北京大學(xué)光華管理學(xué)院、北京大學(xué)企業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心、北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心聯(lián)合主辦，網(wǎng)商銀行、螞蟻集團(tuán)研究院協(xié)辦的光華思想力研討會暨中國小微經(jīng)營者調(diào)查報告發(fā)布活動，在光華管理學(xué)院成功舉辦。本次研討會以“小微經(jīng)營者，微光成炬”為主題，匯聚學(xué)界權(quán)威、業(yè)界專家與行業(yè)實踐者，深度剖析小微經(jīng)營現(xiàn)狀、研判發(fā)展趨勢，并圍繞小微理財、AI賦能、民營經(jīng)濟(jì)政策等關(guān)鍵議題展開研討，為小微經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展貢獻(xiàn)智慧。

中國社會科學(xué)院學(xué)部委員蔡昉在活動上作題為《小微企業(yè)如何分享AI機遇》的主旨演講，以下基于現(xiàn)場觀點整理：

當(dāng)前人工智能帶來前所未有的發(fā)展機遇，也帶來前所未有的風(fēng)險挑戰(zhàn)。“十五五”規(guī)劃對數(shù)智經(jīng)濟(jì)發(fā)展作出的部署中，特別關(guān)注數(shù)智經(jīng)濟(jì)如何幫助小微企業(yè)獲得相對均等的機會，提出“建設(shè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)，健全中小企業(yè)數(shù)智賦能服務(wù)體系”，“鼓勵科技領(lǐng)軍企業(yè)向中小微企業(yè)開放科研條件和應(yīng)用場景、提供技術(shù)開發(fā)服務(wù)”等。

蔡昉指出，人工智能可能對所有曠日持久解決不了的難點、堵點提供新的機會，或許能帶來根本性突破，小微企業(yè)發(fā)展自然也在其中。

對于抓住機遇、應(yīng)對挑戰(zhàn)，蔡昉認(rèn)為需要關(guān)注幾個方面：第一，人工智能的開發(fā)與分享能夠提高全要素生產(chǎn)率（TFP），而全要素生產(chǎn)率恰恰是當(dāng)前經(jīng)濟(jì)增長相對乏力的主要制約。第二，人工智能具有“零邊際成本”特征，模型開發(fā)出來之后幾乎沒有成本，可以無限使用，并且具有很強的正外部性，這些特點恰好可以用來消除規(guī)模歧視和障礙。第三，應(yīng)當(dāng)用好開源、平權(quán)等新特征來消除數(shù)智鴻溝。反之，如果沒有好的制度設(shè)計，人工智能發(fā)展越快，數(shù)智鴻溝可能越大，反而加劇分化。

蔡昉強調(diào)，最需要警惕的是三種情形：一是小微企業(yè)在“數(shù)智鴻溝”中成為被隔在技術(shù)紅利之外的一方，鴻溝趨于越來越大；二是出現(xiàn)“K字形”的經(jīng)濟(jì)分化，部分企業(yè)越來越好、進(jìn)入良性循環(huán)，另一些則地位進(jìn)一步降低、面臨的困難進(jìn)一步強化；三是也可能出現(xiàn)“E字形分化”：一部分向好，一部分慘淡經(jīng)營但努力跟進(jìn)，還有一部分被創(chuàng)造性破壞所淘汰。政策的目標(biāo)應(yīng)當(dāng)是避免小微企業(yè)成為“創(chuàng)造性破壞”的受損一方，充分用好人工智能的新機遇。

全要素生產(chǎn)率提高潛力無限，以人工智能推動更深層次資源配置

蔡昉分析稱，當(dāng)前小微企業(yè)面臨的供需兩側(cè)制約均明顯增強。“十五五”的增長任務(wù)目標(biāo)以定性為主，定為“中等發(fā)達(dá)國家”，據(jù)此可以推出定量要求，即以2020年為基期，以不變價計算，在2035年人均GDP翻一番達(dá)到22000美元左右。以此倒推“十五五”期間人均GDP年均增長率應(yīng)為4.4%-4.8%，這與估算的潛在增長率基本相符。

潛在增長率逐年下降符合收入越高越回歸世界平均水平的規(guī)律，但這一增速并非注定的。改革可以帶來紅利并提高全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而提高潛在增長率。改革紅利之上疊加人工智能紅利，完全可能實現(xiàn)更高的增長，“翻一番”只是有保障的底線。與此同時，這也要求在需求側(cè)能夠切實支撐潛在增長率。

針對全要素生產(chǎn)率這一核心議題，蔡昉從提高路徑特點和演進(jìn)升級兩個層面進(jìn)行了深入闡述。他引用數(shù)據(jù)指出，改革開放以來，勞動生產(chǎn)率與全要素生產(chǎn)率經(jīng)歷了從高速提升到增速放緩的過程。隨著人口紅利消失、收入水平進(jìn)入更高階段，經(jīng)濟(jì)增長速度回歸的同時，全要素生產(chǎn)率增速也有所放緩。要實現(xiàn)2035年目標(biāo)，必須提高全要素生產(chǎn)率的增速。

蔡昉指出，關(guān)于人工智能能否提高生產(chǎn)率，目前各界存在較大爭議，經(jīng)濟(jì)學(xué)家也有人持懷疑態(tài)度，“索洛悖論”（Solow Paradox）的代表性觀點是“到處都能看到計算機時代的到來，唯獨在生產(chǎn)率統(tǒng)計中看不到”。當(dāng)前確實尚難從統(tǒng)計數(shù)據(jù)中直接看到人工智能帶動生產(chǎn)率的提高，但認(rèn)真研究人工智能的性質(zhì)和未來發(fā)展方向，至少有幾點值得關(guān)注。全要素生產(chǎn)率的本質(zhì)是配置效率，不是簡單應(yīng)用技術(shù)就能自動提升，而是依靠用最好的技術(shù)、最好的能力重新配置生產(chǎn)要素，將配置不好的企業(yè)淘汰掉，將配置最好的留下來，從而實現(xiàn)全要素生產(chǎn)率的整體提高。

利用人工智能的模型、編程和數(shù)據(jù)，可以大大減少過去“試錯”“干中學(xué)”和“減材式”配置中的資源和時間浪費，將資源配置變成一個可以無限深入的過程。過去全要素生產(chǎn)率主要來自大板塊的重新配置，即剩余勞動力從農(nóng)業(yè)向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移帶來的效率提升，如今這種效應(yīng)已經(jīng)減弱，但人工智能可以幫助將資源配置的顆粒度越變越小、深入到更細(xì)微的層次，因此提高全要素生產(chǎn)率的潛力是無限的。

蔡昉強調(diào)，另一個值得關(guān)注的問題在于資本報酬遞減現(xiàn)象。由于全要素生產(chǎn)率增速放緩，要保持增長就必須提高勞動生產(chǎn)率，過去常用的辦法是加快資本深化、提高資本勞動比。除小微企業(yè)外，一般企業(yè)、中型企業(yè)、大企業(yè)和央企通常不缺資金，大規(guī)模投入資金和放松信貸條件的結(jié)果是投資回報率顯著下降。這其中有效率不高、資金使用不佳的因素，但更多是規(guī)律的體現(xiàn)：當(dāng)勞動力不再是無限供給時，資本邊際報酬遞減便成為必然。

近年來，GDP增速與資本存量增速之比（即“GDP投資彈性”）持續(xù)走低，是資本報酬遞減和投資回報率下降的必然結(jié)果。抑制這一趨勢必須依靠提高全要素生產(chǎn)率，而不是繼續(xù)用資本深化的辦法去提高勞動生產(chǎn)率。

小微企業(yè)生存期或?qū)⒏蹋叫栌弥贫忍钇健皵?shù)智鴻溝”

蔡昉進(jìn)一步將討論聚焦于小微企業(yè)在新格局中的處境與出路。他指出，全要素生產(chǎn)率的提高需要兩個路徑，兩者并非擇一而行，而是兩位一體、同時發(fā)生。

第一個路徑是資源配置效應(yīng)。過去全要素生產(chǎn)率和勞動生產(chǎn)率的提高中，近一半來自勞動力從農(nóng)村到城市、從農(nóng)業(yè)到非農(nóng)產(chǎn)業(yè)、從中西部向沿海地區(qū)的轉(zhuǎn)移和重新配置。隨著勞動力總量和農(nóng)村剩余勞動力都在減少，“疾風(fēng)暴雨式”的生產(chǎn)率提高過程正轉(zhuǎn)變?yōu)椤懊?xì)雨”，進(jìn)入行業(yè)間、行業(yè)內(nèi)部企業(yè)之間等更小顆粒度的配置。

這同時也導(dǎo)致一些性質(zhì)變化。農(nóng)民進(jìn)城或剩余勞動力轉(zhuǎn)移總體上是一種“帕累托改進(jìn)”，微觀上勞動者增加了收入，宏觀上改善了全要素生產(chǎn)率。但未來的企業(yè)間配置越來越不帶有這種性質(zhì)，總是有存活下來的、有死去的，有進(jìn)入的、有退出的，創(chuàng)造性破壞效應(yīng)必然越來越明顯發(fā)生。在這一過程中，小微企業(yè)需要克服的障礙明顯更大，往往容易成為“創(chuàng)造性被破壞”的對象或受損方。

蔡昉分析稱，改革開放前三十年或人口紅利消失前的三十年，全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)中，一部分來自資源重新配置，另一部分則來自創(chuàng)造性破壞效應(yīng)。

未來仍然需要依靠這兩者，小微企業(yè)應(yīng)該發(fā)揮更大的作用，而不應(yīng)被排斥在這一過程之外。企業(yè)的出生、成長、退出，是企業(yè)需要面對的正常生態(tài)循環(huán)，極少有企業(yè)能長命百歲。第五次經(jīng)濟(jì)普查至2023年的數(shù)據(jù)顯示，全國企業(yè)法人中97%是2001年以后出現(xiàn)的，87%以上是2011年之后出現(xiàn)的，說明企業(yè)始終處于周而復(fù)始的生生死死之中。就業(yè)同樣如此，也略有不同，因為特定企業(yè)的就業(yè)可能消失，勞動者會去另一家企業(yè)就業(yè)。就業(yè)本身不會消亡，但崗位更替不斷發(fā)生。

科技創(chuàng)新本身就是創(chuàng)造性的破壞，越是強有力的、顛覆性的技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)變革，其創(chuàng)造性越強，破壞性也就越強。人工智能尤其如此，未來企業(yè)的生死進(jìn)退將更加頻繁，就業(yè)的被替代、再就業(yè)、再被替代的循環(huán)將越來越強烈，“E字形分化”也將成為常態(tài)，而小微企業(yè)首當(dāng)其沖，進(jìn)退生死的速度比其他企業(yè)更快。

蔡昉指出，未來小微企業(yè)的生存期可能更短。需要思考的不是以培養(yǎng)“僵尸企業(yè)”的方式延長其生存期，而是幫助它們健康地活下去，或者在退出后能夠再生，或者即使無法再生，勞動者也能得到有效的社會保護(hù)。這是面臨的更大挑戰(zhàn)。從就業(yè)維度看，就業(yè)和失業(yè)都是創(chuàng)造性破壞的結(jié)果。幾百年來技術(shù)進(jìn)步始終伴隨著“就業(yè)破壞”，但從長期看也存在就業(yè)創(chuàng)造，且從長期看就業(yè)創(chuàng)造的規(guī)模會更大、更持久。

因此，可以預(yù)計未來就業(yè)變化將呈現(xiàn)“J字形”軌跡：前面的下行部分在短期可以看到，事實上已經(jīng)出現(xiàn)。當(dāng)前統(tǒng)計中的“新增城鎮(zhèn)就業(yè)”是創(chuàng)造的部分而非凈增，年底與上年底城鎮(zhèn)就業(yè)的差額才是凈增。近年來，新創(chuàng)崗位轉(zhuǎn)化為凈增崗位的比例在逐漸下降，近兩年下降更快。隨著人工智能廣泛應(yīng)用和滲透率提高，這一趨勢還將增強。

蔡昉表示，“J”形的下行部分是確定的，而能否迎來上行的部分即就業(yè)創(chuàng)造則不是自然而然的，必須依靠對路、有效、可持續(xù)的政策來應(yīng)對，或者說應(yīng)當(dāng)人為地去把控和引導(dǎo)“J字形”的變化趨勢，其中應(yīng)當(dāng)包含專門針對小微企業(yè)的扶助政策。當(dāng)前所提倡的“就業(yè)友好型的發(fā)展方式”，應(yīng)將扶助小微企業(yè)作為積極就業(yè)政策的重要方面。

以AI之道還治AI之身

在政策理念與實施舉措層面，蔡昉提出了系統(tǒng)性思考。他指出，就業(yè)新形態(tài)已經(jīng)成常態(tài)。過去傾向于將新就業(yè)形態(tài)等同于非正規(guī)就業(yè)，如今最重要的一點是應(yīng)當(dāng)在新就業(yè)形態(tài)和非正規(guī)就業(yè)之間畫上一個不等號。這并不意味著兩者一定不相等或不重合，而是應(yīng)當(dāng)通過政策努力讓它們之間是不一樣的。

新就業(yè)形態(tài)是不可逆轉(zhuǎn)的趨勢，隨著人工智能發(fā)展越來越快、向經(jīng)濟(jì)各部分的滲透越來越深入，就業(yè)形態(tài)或?qū)⒒臃隆，F(xiàn)在看到的新就業(yè)形態(tài)，未來還會有現(xiàn)在難以想象的新形態(tài)出現(xiàn)，唯獨不太可能回歸過去傳統(tǒng)的單位就業(yè)形態(tài)。由此出發(fā)，應(yīng)當(dāng)改變原有思路，著眼于讓社會保障和勞動力市場制度去適應(yīng)新的形態(tài)，而不是試圖將新形態(tài)拉回舊的框架。

蔡昉強調(diào)，政策理念需要從高處著眼。生產(chǎn)率的提高與分享是共生共榮的兩翼，人工智能帶來的生產(chǎn)率紅利也應(yīng)當(dāng)?shù)玫椒窒怼Ｋ栌貌⑥D(zhuǎn)義了中國老話“不患寡而患不均”，其原意是即便窮一些也要分得公平，而未來應(yīng)關(guān)注的是：在資源不再稀缺的前提下，提高了的生產(chǎn)率和更為豐富的社會財富如何實現(xiàn)均等分配。

應(yīng)當(dāng)秉持一個核心主張：企業(yè)要有優(yōu)勝劣汰，因為沒有優(yōu)勝劣汰就沒有資源重新配置，就沒有生產(chǎn)率的持續(xù)提高；但勞動者不應(yīng)該分輸贏，從人的角度不應(yīng)該有贏家和輸家。

蔡昉指出，應(yīng)該填平小微企業(yè)和勞動者面臨的“數(shù)智鴻溝”。這種鴻溝是與生俱來的、是無可避免的，但政策可以將其填平，才能讓小微企業(yè)和勞動者共享生產(chǎn)率提高的成果。特別應(yīng)當(dāng)善用人工智能的報酬遞增特點和零邊際成本性質(zhì)，用它的賦能力量去化解它帶來的破壞因素。最終，要將“投資于物”與“投資于人”更加緊密地結(jié)合起來，將更多資金用于社會保障和人力資本。小微企業(yè)面臨創(chuàng)造性破壞，生死循環(huán)無法避免，但必須對小微經(jīng)營者和受雇者進(jìn)行社會保護(hù)，不能讓他們在失敗之后成為“輸家”。

來源| 北京大學(xué)光華管理學(xué)院

排版| 李珅

編輯 |王小雅

審閱| 塔娜

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