人工智能（Artificial Intelligence，AI）被认为是引领新科技革命和产业变革的重要驱动力，对新质生产力发展、增强国际竞争新优势、促进经济增长具有重大意义。本文从经济学视角出发，探讨了“为什么要发展人工智能”以及“怎样发展人工智能”两大基础性问题。为此，本文构建了以生产要素“稀缺性转移”为核心的理论框架，旨在揭示AI如何通过重塑生产要素稀缺结构，推动增长机制与分配格局变革。本文创新性地提出并详细论证了AI 引致的“稀缺性转移”这一核心命题。“稀缺性转移”是指主导资源类型的相对稀缺性结构在技术变革背景下的调整，其内涵包括新型无形资本（数据、算法与算力等）权重上升与物理资源依赖强化两个维度。据此构建了“稀缺性转移→要素价格重估→增长、分配与资源配置三重冲击→政策应对”的理论与分析框架，系统分析了这一链条各个环节的内在机制。

研究结果表明，一方面，正确认识AI的增长效应，需要跳出“短期静态”或“技术决定论”的线性思维。从增长动因来看，AI具备通过提升知识供给、优化生产结构与释放创新潜能来推动经济扩张的潜力。但从增长路径来看，其成效往往受到制度调整、无形资本积累与结构转型滞后等多重制约，宏观层面上的成效尚需时间检验。另一方面，AI的广泛应用正逐渐重构经济体系中的要素稀缺性结构，进而引发收入分配格局调整。首先，AI系统具备自动化复杂认知任务的能力，削弱了人力在信息处理与决策领域的稀缺性地位，降低了部分劳动要素的边际回报与议价能力。其次，AI自身催生出一系列新的稀缺性来源（如数据、算法、算力等），这些新型无形资本在价值创造过程中的主导地位日益上升，成为重塑新一轮收入分配格局并影响经济治理结构的关键力量。最后，AI时代的分配极化根植于新型无形资本的稀缺，其持续强化的边际价值和集中占有，重构了现代经济的要素分配逻辑。然而，这一分配格局的形成并非停留在无形维度，还深度绑定于其背后的物质基础与资源依赖。

进一步分析表明，AI 在推动无形资本主导增长的同时，也引发了对底层物理资源的新一轮依赖与价值重估。当AI技术的渗透逐步深入到经济体系深处时，其背后的物质资源基础和生态环境约束也开始显现，形成AI时代经济增长的新边界。更具挑战性的是，未来超人工智能体的产生并不断自我迭代，大大缓解劳动稀缺性的同时，不断“占据”算力、能源、土地等不可再生资源，很有可能形成“人类与 AI 的资源竞赛”，引致“AI 型马尔萨斯陷阱”。因此，当前的关键问题不在于“是否发展AI”，而在于“如何发展AI”，以及“谁能从AI 中受益”。如果缺乏对关键资源的有效治理、对分配结构的前瞻调节、对未来世代的责任安排以及对AI 安全与伦理问题的积极应对，那么即使技术进步本身能够沿指数级路径演进，其带来的福利效应仍可能被结构性风险所抵消。

政策启示表明，遵循“以人为本”的根本宗旨，旨在为人类创造一个共同繁荣的社会，而不是贫富差距扩大的社会，便成为AI 发展的关键目标。一是充分发挥好AI对增长的促进作用。健全无形资本支持体系，加大数字基础设施建设，以及推动AI在低生产率部门和中小企业的普及应用。二是有效防范AI带来的极化效应，关键在于提升劳动技能、完善分配治理和促进AI资源普惠。探索有条件的全民基本收入（UBI）试点与差异化社会保障制度建设，提升劳动者适应技术变迁的经济安全性。三是AI 发展须坚持“以人为中心”的价值取向，强化对 AI 发展的战略引导与制度规制，确保其进步真正服务于人类福祉。强化战略引领与治理体系建设、兼顾生态可持续与社会韧性，以及积极参与并引导全球AI治理体系建设。主动提出更多“中国方案”，贡献更多“中国智慧”，提升中国在全球AI 治理格局中的制度性话语权与战略主动权，让人工智能发展成果更好惠及全人类。

（原文刊发于《财政研究》2025年第7期）