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基于人工智能革新的生产力统计
计算实证研究
○文/蔡志远
本文研究探讨了人工智能技术在生产力统计计算中的应用，并通过实证分析展示了其对提升生产力分析精度的显著作用。本
研究以江苏省新沂市50家生产企业为研究样本，采用随机前沿分析（SFA）和支持向量回归（SVR）模型，对企业全要素
生产率（TFP）和技术效率进行了定量分析。研究结果表明，人工智能方法特别是基于机器学习非线性建模技术，在处理复
杂经济数据和捕捉生产要素间非线性关系方面具有显著优势。SFA模型显示，资本投入和研发投入是驱动企业产出的主要
因素，而SVR模型则进一步揭示了传统线性模型难以捕捉的复杂关系。基于这些发现，研究提出了优化生产力统计计算具
体策略，强调了人工智能技术在现代经济分析中的关键作用，并为企业提升生产效率提供了科学依据。
着人工智能技术的迅猛发展，生产力统已经取得了一定进展。国外学者普遍关注人工智能技
计计算领域正经历着前所未有的变革。术在生产力统计中的具体应用，例如机器学习在生产
随人工智能不仅推动了生产力的提升，还力预测中效果评估、深度学习在复杂经济数据分析中
为统计计算带来了全新的方法和工具。的优势等。国内研究则更注重人工智能在中国经济背
研究如何通过人工智能革新生产力统计计算，不仅对景下的适用性和可行性，探索其在传统统计计算模型
理解当前经济形势、制定科学政策具有重要意义，更中的整合与改进[2]。然而，尽管已有研究为这一领域
能为未来经济发展提供理论支撑和实践指导[1]。通过奠定了基础，但仍存在研究方法单一、实证数据缺乏
探索人工智能技术在生产力统计中的应用，能够更精等问题。因此，进一步深化人工智能在生产力统计计
准地捕捉经济活动微观与宏观动态，进而为生产力提算中的应用研究，能够填补现有研究空白，也为创新
升和经济决策提供更为可靠的依据。经济研究方法提供广阔空间。人工智能在生产力统计
在国内外，关于人工智能对生产力统计影响研究计算中应用无疑为传统经济学研究带来了颠覆性变化。
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相比传统的统计方法，人工智能不仅能够处理更大规算精度和有效性。首先，考虑生产函数非线性特征。
模、更为复杂的经济数据，还能从中提取出更深层次传统生产函数通常假设线性或准线性关系形式，但现
的经济规律[3]。这种技术革新打破了传统模型的局限实中经济系统往往表现出高度非线性和复杂性。为解
性，使得生产力统计计算更具动态性和预测性。基于决这一问题，可以采用神经网络这一深度学习方法，
上述内容，研究通过整合人工智能技术与生产力统计通过构建多层非线性变换，来拟合经济系统中的复杂
计算，展示了技术进步如何革新传统统计方法的可能关系。设定生产函数为Y=f(K,L,A)，其中f为非线性
性。函数，表示生产要素与产出关系[6-7]。具体而言，神经
网络模型可以表示为：
Y=f(W·σ(W·X+b)+b)