南京大学商学院巫强教授团队的论文《自动化能否导致企业生产率增长与分化——基于工作任务的差异替代视角》发表于经济学一流期刊《中国工业经济》2024年第11期。论文以第四次科技革命为背景，聚焦“自动化究竟是让企业共同受益，还是让强者愈强”这一现实问题，基于专利信息自主构建自动化词典，识别自动化专利类别代码，从企业层面精准测度自动化水平，并匹配2016—2022年中国制造业上市公司数据进行实证检验。研究发现，自动化总体上能够显著提升企业生产率，但其提升效应在高生产率企业组明显更大，由此扩大企业间生产率差距、造成生产率分化；机制上，这一分化通过自动化替代常规任务与手工任务中的劳动力实现，且随自动化由传统阶段向智能阶段演进，替代重心由常规任务转向手工任务。论文还识别出“超级明星企业”效应，并发现非自动化专利反而能促进企业间生产率的收敛。
从研究设计看，论文思路清晰、层层递进，先以工作任务框架构建理论假说，再以微观数据逐一检验总体效应、异质性、作用机制与动态变化，逻辑链条完整，稳健性与内生性处理规范。从研究方法看，以专利信息构建自动化词典、识别自动化专利类别代码的做法，突破了现有文献多依赖宏观机器人存量数据的局限，使自动化水平能够落到企业层面，测度思路具有新意。从选题视角看，“自动化是否加剧企业间分化”紧扣“机器换人”的现实关切，兼具理论纵深与政策指向。
这篇论文把学界对自动化的讨论从“有没有用”推进到“对谁更有用”，用中国企业数据证实了技术红利并非自动均享，为理解技术变革中的分配问题提供了企业层面的微观证据。这篇论文同时发现，非自动化创新能够帮助追赶者缩小差距，这为政策制定提供了难得的均衡视角，既鼓励企业应用自动化，又防范过度“马太效应”，推动技术红利在不同工作任务劳动者之间平等分配，让“做大蛋糕”与“分好蛋糕”相互兼顾；其因企施策的政策建议，在当前大规模设备更新与技术改造的政策背景下尤其具有现实针对性。这项研究既有学术增量，也有现实温度，不仅回应了经济学关于技术进步与收入分配的经典追问，也为中国数智化转型中如何让技术红利惠及更多企业和更多劳动者，提供了一份有数据、有机制、有对策的参考答案。
