人工智能、一般利润率与全球性长期产能过剩  

作　　者：徐春华 

机构地区：[1]厦门大学经济学院,福建厦门361005

出　　处：《高等学校文科学术文摘》2024年第4期41-42,共2页China University Academic Abstracts

摘　　要：目前,全球对人工智能的投资快速增加,同时,产能过剩问题依然存在。在此背景下,测度全球范围内的产能过剩程度并探讨人工智能对其所产生的影响,是一个极具理论意义和现实价值的研究话题。现有对产能利用率的研究存在以下改进空间:第一,对产能利用率的估算应该充分考虑利润率变动所产生的传导机制。第二,产能利用率需要从国家宏观层面来考察,以有效识别全球性长期产能过剩是否显著发生。

关 键 词：产能过剩 一般利润率 人工智能 产能利用率 改进空间 传导机制 全球范围 利润率变动 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]