人工智能劳动力投资的局部影响：来自市政债券市场的证据
快速阅读: 《VoxEU.org》消息，研究显示，AI职位增加可降低市政债券收益率，提高地方生产力和税收。AI投资不仅促进当地经济发展，还改善公共财政状况。政策制定者需确保AI收益广泛共享，并关注其长期影响。
人工智能（AI）的迅速普及正明显改变着经济运行和工作组织的方式，然而其长远影响尚不明朗，因为生产力提升可能因劳动力市场的动荡及经济不平等等意外成本而被削弱。一些研究，包括由VoxEU涵盖的研究（例如，Albanesi等，2023a），发现暴露于AI更多的职业在欧洲国家有所扩展——这一结论也在企业层面得到了验证（Babina等，2024）——而另一些研究则指出，AI的兴起导致了一些非AI工作的替代（Acemoglu等，2022）。尽管AI的生产力效应通常是在国家经济和公司层面的结果背景下讨论的，但AI劳动力投资对地方经济和市政财政的影响却很大程度上未被重视，即便在经济学家之间，估计范围也存在较大差异（Ilzetzki和Jain，2023）。在最近的一项研究中（Andreadis等，2025），我们利用了AI职位发布中的可能外生冲击，并评估了它们对市政资本市场的地方影响。市政债券收益率作为衡量地方经济和财政健康状况的前瞻性指标，反映了投资者对市政当局产生收入和偿还债务能力的预期。由于债券市场汇集了大量的信息，收益率的变化提供了实时评估AI投资如何影响地方政府财政的方法。使用一种类似于Bartik的估计器，该估计器利用了样本前的暴露情况，我们发现AI职位发布的增加与市政债券收益率的下降有关，尤其是在风险较高和期限较长的债券上，这转化为更高的税收收入。
人工智能劳动力投资与地方经济效应
虽然宏观经济研究已经探讨了AI对生产力和就业的广泛影响（Aghion等，2017；Farboodi和Veldkamp，2021；Eloundou等，2024），我们的研究将重点转向了地方经济层面。过去十年间，与AI相关的职位发布激增，从2014年的占所有职位发布的0.5%上升到2022年的2.05%（Maslej等，2024）。然而，AI投资的广度在地理上仍然多样化，有些地区增长得比其他地区快得多（Andreadis等，2025）。AI职位采用的强度集中在西部（如加利福尼亚州）和东北部（如马萨诸塞州）。值得注意的是，即使在同一州内也有显著的差异，这表明不同地区可能会因自身的多样性而从AI中获得不同的经济利益。
图1 人工智能职位份额及变化的空间异质性
注：面板A展示了2014年和2023年平均每个县的AI职位发布比例。面板B展示了同一县内2018-19年和2022-23年平均AI职位份额的百分点变化。红色越深的县，其份额和百分点增长越高。
来源：Lightcast。
我们的研究利用县级职位发布数据来追踪AI的本地化传播及其对经济状况的影响。识别AI因果影响的一个关键挑战是，投资可能集中在已经经历经济增长的地区。为了解决这个问题，我们采用了Bartik型的移位-共享工具，该工具捕捉了样本前县级层面在全国范围内与AI相关职业趋势的暴露情况（Goldsmith-Pinkham等，2020）。这使得全国AI需求冲击对历史上有更多AI相关职业县的影响更有可能是外生的。
每家企业每新增一个AI岗位，债券收益率平均下降0.118个百分点。这意味着在AI采用率较高的县与较低的县之间，债券收益率大约减少了14个基点的总体经济差距。我们通过基于人均收入和邻近性（相邻县）的类似经济条件内的县内变化复制了这个结果，排除了基于经济环境的替代解释。这些效果对于风险较高的债券尤为强烈，表明AI采用有助于减少感知到的经济不确定性。
作为额外的稳健性检查，我们利用OpenAI推出ChatGPT作为投资者对AI技术潜在价值关注的可能外生冲击，以检验其在二级债券市场中的影响。使用事件研究方法，我们在引入ChatGPT前后两个月窄窗口期内，比较了高与低累计AI劳动力投资暴露地区的债券收益率。平均而言，我们发现在ChatGPT引入后债券收益率下降，但在累计AI劳动力投资较高的县的市政债券收益率下降幅度更大。经济意义上，ChatGPT的推出使二级市场收益率下降了3.7个基点（2.1个基点），当利用横截面（内部）债券变化时。
尽管预期较低的债券收益率会激励市政借款增加，但我们发现AI投资对总债券发行量没有显著影响。相反，市政当局通过转向长期债券调整其融资策略。这表明地方政府可能视AI投资为一种稳定因素，从而能较长时间锁定有利的借贷条件。
生产力与资本市场的影响
那么，这是否意味着投资者只是对人工智能投资的积极信号作出反应，还是这些县变得更加生产力？我们发现，高人工智能劳动力投资的县在本地经济状况方面经历了显著改善。以每位雇员的GDP衡量的实际生产力，在人工智能密集型县的三年内增长了1%。这种增长是由GDP扩张而非就业减少推动的，表明人工智能在地方层面上补充而非取代了工人。实际上，这为人工智能是否会扰乱劳动力市场或提升生产力的争论增添了论据。
人工智能密集型县还在本地公共财政方面经历积极的溢出效应。通过一种非参数方法匹配人工智能强度高低县的方法，我们发现人工智能劳动力投资位于前三分之一的县在第一年的总税收增长8.8%，三年后增加到17.2%。这种税收增长主要由更高的房产税而非销售税驱动，表明与人工智能相关的经济增长提升了房地产价值和地方税基。
我们的研究结果量化了人工智能对塑造本地经济和金融成果的影响。人工智能投资不仅促进了本地生产力提升，还改善了市政信贷状况，降低了地方政府的借贷成本，并增强了公共部门的财政状况，提高了税收收入。尽管人们仍担心人工智能正面影响的分布不均，但我们的研究结果证明，其益处不仅限于主要科技中心，可能促进更广泛的经济发展。
然而，随着人工智能应用的持续扩展，政策制定者必须考虑如何确保其收益能够广泛共享，并承认地方应获得资源以应对其长期影响。此外，人工智能投资种类多样，因此我们需要有意识地关注投资组合构成，并透明地展示其影响。
参考文献：
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Acemoglu, D, D Autor, J Hazell 和 P Restrepo (2022)，”人工智能与工作：在线职位的证据”，《劳动经济学期刊》40(S1): S293–S340。
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Albanesi, S, A D da Silva, J F Jimeno, A Lamo 和 A Wabitsch (2023a)，”人工智能与工作：来自欧洲的证据”，VoxEU.org，29 July。
Albanesi, S, A D da Silva, J F Jimeno, A Lamo 和 A Wabitsch (2023b)，”欧洲的新技术和工作”，CEPR讨论文件No. 18220。
Albanesi, S, A D da Silva, J F Jimeno, A Lamo 和 A Wabitsch (2023a)，”人工智能与工作：来自欧洲的证据”，VoxEU.org，29 July。
Andreadis, L, M Chatzikonstantinou, E Kalotychou, C Louca 和 C Makridis (2025)，”时间和空间中人工智能工作的地区差异”，《美国经济协会论文与会议录》，即将出版。
Aghion, P, B F Jones 和 C I Jones (2017)，”人工智能与经济增长”，NBER工作论文23928。
Babina, T, A Fedyk, A He 和 J Hodson (2024)，”人工智能、公司增长和产品创新”，《金融经济学期刊》151, 103745。
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Farboodi, M 和 L Veldkamp (2021)，”数据经济模型”，NBER工作论文28427。
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Eloundou, T, S Manning, P Mishkin 和 D Rock (2024)，”GPTs是GPTs：大型语言模型的劳动力市场影响潜力”，《科学》384(6702): 1306–1308。
Ilzetzki, E 和 S Jain (2023)，”人工智能对增长和就业的影响”，VoxEU.org，20 June。
Maslej, N, L Fattorini, R Perrault, V Parli, A Reuel, E Brynjolfsson, J Etchemendy, K Ligett, T Lyons, J Manyika, J Niebles, Y Shoham, R Wald 和 J Clark (2024)，”2024年人工智能指数年度报告”，斯坦福大学以人为中心人工智能研究所，加利福尼亚州斯坦福市。
(以上内容均由Ai生成)
