经济增长理论认为,资本积累、劳动投入和全要素生产率提升是经济发展的核心动力。改革开放以来,中国经济依赖于传统生产要素的成本优势和政策红利实现了增长奇迹,而随着人口红利消失和资本边际报酬下降,中国经济增速开始放缓,传统要素投入驱动的经济发展方式已难以续力,向以全要素生产率为源泉的增长模式转变是实现经济高质量发展的关键。当前,新一轮工业技术革命正逐步兴起,西方工业化国家试图通过工业智能化推动技术变革和产业升级,中国为抓住新一轮工业革命的契机,先后发布《中国制造2025》、《智能制造发展规划（2016—2020年）》以及《新一代人工智能发展规划》,党的十九大报告中也特别强调互联网、大数据、人工智能与实体经济相互融合,工业智能化已上升至国家战略,在未来工业智能化发展将更为迅速,引发技术进步的重大变革,并对中国经济带来深远的影响。基于上述背景,研究中国工业智能化对全要素生产率的影响及其传导机制,对于推进中国工业智能化进程,实现经济高质量可持续发展具有重要的研究意义。本文在Acemoglu和Restrepo（2018）的任务框架下,构建由最终产品部门、中间品部门以及任务部门组成的一般均衡模型,理论分析工业智能化对全要素生产率的影响及其作用机理,测算中国工业智能化和全要素生产率水平,探究其特征及演进规律,实证检验工业智能化对全要素生产率的作用及其传导机制,考察不同行业和企业的异质性作用效果。具体研究内容和结论如下:（1）本文通过拓展Acemoglu和Restrepo（2018）的任务框架构建多部门一般均衡模型,从最终产品、中间品、工业任务的生产视角刻画工业生产过程,引入智能机器设备、传统资本和劳动力三种要素,推导均衡全要素生产率,理论考察工业智能化对全要素生产率的影响效应,对比不同条件下的工业智能化作用差异,并深入剖析工业智能化对全要素生产率影响的内在作用机理。理论研究发现:一是全要素生产率的变化主要受要素增进型技术进步、人机不匹配的生产损失、任务规模以及工业智能化的影响,其中工业智能化有利于促进全要素生产率提升。二是不同智能化水平、人力资本水平、企业规模和补贴程度条件下,工业智能化对全要素生产率的提升作用存在明显差异。适度的智能化水平、更高的人力资本水平、更大的企业规模和更强的补贴程度,可以有效强化工业智能化对全要素生产率的正向促进作用。三是工业智能化通过知识溢出效应、成本节约效应和要素配置优化效应的内在机制影响全要素生产率。知识溢出效应表明,本部门的工业智能化可以通过知识溢出促进其他部门全要素生产率的提升;成本节约效应表明,工业智能化可以通过采用智能化生产方式替代传统生产方式节约成本进而正向影响全要素生产率;要素配置优化效应表明,伴随工业智能化的发展,可以通过缓解资本和劳动错配优化要素配置,进而促进全要素生产率提升。（2）结合多指标体系构建工业智能化测度指标,涵盖智能化基础、智能化生产应用和智能化效益三个维度,探究中国工业智能化的演进特征,进一步测度不同层面全要素生产率,探究全要素生产率的演变趋势。研究发现:一是中国工业智能化水平稳步上升,从不同维度智能化结果来看,均呈现上升趋势,但涨幅存在明显差异,智能化基础和智能化生产应用涨幅较明显,智能化效益增长缓慢。工业智能化水平呈现明显的区域差异态势,东部地区领先,中部地区次之,西部和东北部地区相对落后。其中广东、江苏、北京、上海、山东和浙江处于领先地位,这些地区在智能化基础、智能化生产应用和智能化效益维度排名靠前。工业行业智能化水平呈逐渐上升的态势,行业差异明显,电子和电气设备制造业、运输设备制造业和通用及专用设备制造业位列前三。二是中国工业全要素生产率年均增长率为6.41%,存在明显的地区差异,广东、山东、江苏、上海、浙江和北京处于领先地位。工业行业全要素生产率年均增长率为6.82%,表现出显著的行业异质性,电子和电气设备制造业、运输设备制造业和通用及专用设备制造业位居前列。工业企业全要素生产率年均增长率为3.16%,存在显著的企业差异,大规模企业、民营和外资企业以及高补贴程度企业的全要素生产率较高。（3）实证检验工业智能化对全要素生产率的影响,根据行业和企业特征将样本划分为不同要素密集型、智能化程度和人力资本水平行业,以及不同规模、所有制和补贴收入企业,分类检验作用效果的行业和企业异质性。研究发现:一是工业智能化对全要素生产率存在显著的促进作用,经过一系列稳健性检验和工具变量回归后,结论依然成立。二是不同行业间,工业智能化对全要素生产率的影响表现出明显差异。从不同要素密集型行业来看,技术密集型行业存在促进作用,而资本和劳动密集型行业作用不显著;对于不同智能化程度行业来说,低智能化行业作用不明显,中等和高智能化行业的提升作用依次递减;就不同人力资本水平行业而言,低人力资本水平行业作用不显著,中等和高人力资本水平行业的促进力度逐渐增强。三是工业智能化对全要素生产率影响存在显著的企业异质性。就不同规模企业而言,提升力度随企业规模扩大逐渐增强;从不同所有制企业来看,国有和集体企业作用不明显,民营和外资企业表现出显著提升作用,外资企业作用程度更高;对于不同补贴收入企业来说,低补贴收入企业作用不显著,中等和高补贴收入企业的促进程度逐渐增强。（4）采用中介效应模型检验工业智能化对全要素生产率影响的传导机制,考察中介效应作用强度的差异,细化研究传导机制在不同行业和企业下的作用效果差别。研究发现:一是工业智能化通过知识溢出效应、成本节约效应和要素配置优化效应提升全要素生产率,其中知识溢出、成本节约和要素配置优化中介效应占总效应的比重为22.35%、19.27%和18.34%。二是工业智能化对全要素生产率影响的传导机制表现出行业异质性。技术密集型行业主要通过知识溢出和成本节约效应提升全要素生产率;中等和高智能化行业均能通过三条传导机制提升全要素生产率,成本节约效应占据主导地位,随着智能化水平的提升,中介效应作用表现出下降的特征;中等和高人力资本水平行业三条传导机制均表现出显著作用,知识溢出效应发挥主要作用,随着人力资本水平的提高,中介效应作用表现出增强的趋势。三是工业智能化对全要素生产率影响的传导机制存在企业异质性。对于不同规模企业来说,要素配置优化效应起主要作用,随着企业规模的扩大,中介效应作用表现出上升的趋势;从民营和外资企业来看,成本节约效应作用位居首位,外资企业中介效应作用更为明显;中等补贴收入企业三条传导机制并不显著,而高补贴收入企业的知识溢出效应发挥首要作用。