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习近平出席2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式并发表主旨讲话

📅 发布日期：2026-07-17🔗 原文链接🎓 5 个论文选题

📄 新闻正文

习近平主席在上海世界会客厅出席2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式并发表题为《携手构建公正合理的全球人工智能治理体系》的主旨讲话。习近平指出，当前全球人工智能技术创新进入前所未有的活跃期，既蕴含巨大机遇，也面临治理挑战。各国应当秉持以人为本、向上向善理念，让人工智能成为促进共同繁荣、维护共同安全的一个重要动力源。讲话强调坚持开放共赢、强化风险意识、鼓励包容并蓄、倡导和衷共济四点意见，并指出中国坚持有效市场和有为政府相结合，加强人工智能科技创新，积极推进"人工智能+"行动，培育各类主体共生共荣的健康生态。

🎓 论文选题（5 个）

选题 1 · 新古典经济学
"有效市场+有为政府"结合下AI创新生态的资源配置效率
研究问题在人工智能领域，有效市场与有为政府的结合如何优化创新资源配置？政府干预的边界在哪里？
理论框架新古典经济学中的市场失灵理论、创新经济学、发展型国家理论。
研究方法构建理论模型分析政府补贴、税收优惠与市场竞争的交互效应，结合企业数据实证检验。
数据来源中国AI企业数据库、政府科技补贴数据、税收优惠政策数据、专利数据、风险投资数据。
创新点量化"有效市场+有为政府"组合对AI创新效率的影响；识别政府支持的最优强度区间。
1. 理论分析与研究假说

基于创新市场失灵理论，提出H1：适度的政府补贴能纠正AI研发的外部性；H2：过度的政府干预会挤出私人投资并造成资源错配；H3：在政府支持与市场机制协同作用下，AI创新效率呈倒U型。

2. 识别策略

利用政府对AI企业的补贴政策和税收优惠作为处理变量，采用DID或RDD方法评估其对创新产出的影响。控制企业规模、研发投入、市场竞争等因素。

3. 计量模型设定

设定企业-年份模型：`Innovation_fpt = α + β·GovSupport_fpt + γ·GovSupport_fpt² + δ·(GovSupport_fpt × Competition_fpt) + θ·X_fpt + μ_f + λ_t + ε_fpt`。

4. 变量构造与数据

被解释变量为专利申请量、创新质量；核心解释变量为政府补贴强度、税收优惠强度；控制变量包括企业规模、年龄、杠杆率、行业趋势等。

5. 稳健性检验方案

① 使用不同创新测度；② 控制产业政策混淆；③ 采用工具变量法；④ 分所有制回归；⑤ 进行反事实模拟。

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选题 2 · 发展经济学
"人工智能+"行动对传统产业改造升级的技术扩散效应
研究问题"人工智能+"行动如何通过技术扩散推动传统产业改造升级？不同行业的AI采纳速度有何差异？
理论框架发展经济学中的技术扩散理论、产业结构升级理论、通用目的技术理论。
研究方法利用行业层面数据和企业层面数据，采用Bass扩散模型或DID方法评估AI技术扩散效应。
数据来源国家统计局行业数据、AI应用企业数据库、专利数据、行业智能化改造投资数据。
创新点构建AI技术扩散的行业异质性分析框架；量化"人工智能+"对传统产业全要素生产率的影响。
1. 理论分析与研究假说

基于技术扩散理论，提出H1：AI技术在数据密集型行业扩散更快；H2：AI采纳显著提升行业TFP；H3：技术扩散存在从龙头企业向中小企业的溢出效应。

2. 识别策略

利用"人工智能+"行动相关政策在不同行业推进程度的差异，构建行业-年份面板模型。采用Bass模型估计创新系数和模仿系数。

3. 计量模型设定

设定行业-年份模型：`TFP_jt = α + β·AIA adoption_jt + γ·X_jt + μ_j + λ_t + ε_jt`。或使用Bass模型：`S_t = (p + q·F_t)·(m - S_t)`，其中 `S_t` 为t期采纳者数量。

4. 变量构造与数据

被解释变量为行业TFP、产值增长率；核心解释变量为AI应用企业占比、AI投资额；控制变量包括行业规模、资本存量、人力资本等。

5. 稳健性检验方案

① 使用不同AI采纳测度；② 控制其他技术改造投资；③ 分行业类型回归；④ 采用工具变量法；⑤ 进行扩散路径模拟。

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选题 3 · 制度经济学
人工智能"向善"导向下的算法伦理治理与市场激励机制
研究问题"以人为本、向上向善"的AI发展理念如何通过制度设计转化为市场主体的激励机制？
理论框架制度经济学中的激励相容理论、算法治理理论、企业社会责任理论。
研究方法理论模型与企业实证相结合，分析AI伦理规范对企业行为和市场均衡的影响。
数据来源AI伦理准则文本、企业AI伦理报告、算法备案数据、消费者信任调查数据。
创新点将"AI向善"从伦理口号转化为可量化的制度经济学分析；构建算法伦理合规的市场均衡模型。
1. 理论分析与研究假说

基于激励相容理论，提出H1：明确的AI伦理规范能降低企业合规不确定性；H2：伦理合规通过提升消费者信任增加企业长期收益；H3：缺乏外部监督时，企业存在"伦理漂绿"动机。

2. 识别策略

利用算法备案制度或AI伦理审查制度的实施作为准自然实验，采用DID方法评估其对企业合规行为和市场表现的影响。

3. 计量模型设定

设定企业-年份模型：`Compliance_fpt = α + β·Regulation_pt + γ·(Regulation_pt × Reputation_fpt) + δ·X_fpt + μ_f + λ_t + ε_fpt`。

4. 变量构造与数据

被解释变量为企业伦理合规指数、消费者信任度、市场份额；核心解释变量为监管制度强度；控制变量包括企业规模、行业竞争度、媒体曝光度等。

5. 稳健性检验方案

① 使用不同合规测度；② 控制行业自律影响；③ 分消费者敏感度行业回归；④ 采用工具变量法；⑤ 进行机制检验。

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选题 4 · 政治经济学
全球AI治理中的"共同繁荣"理念与南北发展差距
研究问题讲话强调AI应"促进共同繁荣"，在全球AI发展中，如何理解AI技术扩散与南北发展差距的关系？
理论框架国际政治经济学中的南北关系理论、依附理论、技术民族主义理论。
研究方法跨国面板数据分析与案例分析相结合，评估AI技术发展对全球不平等的影响。
数据来源世界银行不平等数据、AI发展水平指数、全球价值链参与度数据、技术贸易数据。
创新点从政治经济学视角分析AI时代的南北差距；构建AI技术霸权的国际分配效应模型。
1. 理论分析与研究假说

基于技术依附理论，提出H1：AI技术发展可能扩大南北国家之间的技术差距；H2：国际合作与知识转移能缓解这种差距；H3：数据资源和算力基础设施分布不均是差距扩大的结构性原因。

2. 识别策略

利用各国AI发展水平差异，构建跨国面板模型分析AI发展对经济增长和不平等的影响。采用工具变量法处理AI发展的内生性。

3. 计量模型设定

设定国家-年份模型：`Inequality_ct = α + β·AIDev_ct + γ·(AIDev_ct × Cooperation_ct) + δ·X_ct + μ_c + λ_t + ε_ct`。

4. 变量构造与数据

被解释变量为基尼系数、南北收入差距；核心解释变量为AI发展水平、国际合作强度；控制变量包括GDP、教育、贸易开放度、制度质量等。

5. 稳健性检验方案

① 使用不同不平等测度；② 控制技术贸易条件；③ 分收入组回归；④ 采用工具变量法；⑤ 进行反事实模拟。

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选题 5 · 凯恩斯经济学
全球AI技术创新活跃期对中国总供给与总需求的双向冲击
研究问题全球AI技术创新进入活跃期，如何通过供给效率提升和需求创造双向影响中国经济？
理论框架凯恩斯总需求-总供给框架、技术冲击理论、新凯恩斯主义模型。
研究方法构建DSGE模型或SVAR模型，识别AI技术冲击对中国宏观经济的动态影响。
数据来源中国宏观经济季度数据、AI投资与专利数据、企业智能化指数、国际AI发展指标。
创新点在凯恩斯框架下同时分析AI的供给效率效应与投资需求效应；量化两种效应的相对大小。
1. 理论分析与研究假说

基于总需求-总供给模型，提出H1：AI技术进步短期通过投资需求拉动总需求；H2：中长期通过TFP提升扩大总供给；H3：在需求不足环境下，短期需求效应大于供给效应。

2. 识别策略

利用AI专利、AI投资或全球AI发展指数作为AI技术冲击的代理变量，采用SVAR或局部投影法估计其对中国GDP、投资、消费、就业的动态影响。

3. 计量模型设定

设定SVAR模型或局部投影模型：`Y_{t+h} = α^h + β^h·AI_Shock_t + γ^h·X_t + ε_{t+h}`，其中 `Y` 为宏观经济变量向量。

4. 变量构造与数据

被解释变量为GDP、投资、消费、就业、通胀；核心解释变量为AI技术冲击；控制变量包括货币政策、财政政策、全球需求等。

5. 稳健性检验方案

① 使用不同AI冲击测度；② 改变变量顺序；③ 分样本比较疫情前后；④ 控制技术冲击的其他来源；⑤ 进行反事实模拟。

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