تأثیر نامتقارن آمادگی برای هوش مصنوعی بر بهره‌وری کل عوامل در اقتصادهای نوظهور: تحلیل رگرسیون آستانه‌ای

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 علوم اداری و اقتصادی، علوم انسانی و علوم ورزشی، دانشگاه گنبد کاووس، گنبد کاووس، استان گلستان

2 گروه علوم اداری و اقتصادی، دانشکده علوم انسانی و علوم ورزشی، دانشگاه گنبد کاووس، گنبد کاووس، ایران

10.22111/innoeco.2026.54002.1225

چکیده

هوش مصنوعی (AI) به‌عنوان یک فناوری دگرگون‌کننده، پتانسیل افزایش بهره‌وری کل عوامل (TFP) را در اقتصادهای نوظهور داراست، اما تحقق این پتانسیل به شرایط زمینه‌ای بستگی دارد. این پژوهش به بررسی این موضوع می‌پردازد که آیا تأثیر آمادگی برای هوش مصنوعی بر TFP به‌صورت غیرخطی و مشروط به عبور از آستانه‌های مشخصی در ظرفیت‌های مکمل، به‌ویژه کیفیت نهادی و سرمایه انسانی،است یا خیر. با استفاده از یک مدل رگرسیون آستانه‌ای پانل (PTR) برای ۲۵ اقتصاد نوظهور در دوره زمانی 2020-2024 نتایج نشان می‌دهد که رابطه بین آمادگی برای هوش مصنوعی و بهره‌وری، نامتقارن است. یافته‌ها حاکی از آن است که در کشورهایی که کیفیت نهادی و سطح سرمایه انسانی پایین‌تر از آستانه‌های برآورد شده قرار دارند، تأثیر آمادگی برای هوش مصنوعی بر TFP ناچیز و از نظر آماری بی‌معناست. در مقابل، پس از عبور از این آستانه‌های حیاتی، این تأثیر به‌طور قابل‌توجهی مثبت و معنادار می‌شود. این نتایج بر اهمیت ظرفیت جذب به‌عنوان پیش‌نیاز تحقق منافع اقتصادی هوش مصنوعی تأکید می‌کند و نشان می‌دهد که صرف سرمایه‌گذاری در فناوری بدون توجه به اصلاحات نهادی و توسعه سرمایه انسانی، به افزایش بهره‌وری منجر نخواهد شد. تحلیل موردی ایران نیز نشان می‌دهد که باوجود پتانسیل بالای سرمایه انسانی، ضعف نهادی به‌عنوان گلوگاه اصلی عمل می‌کند. این پژوهش دلالت‌های سیاستی مهمی را برای کشورهای درحال‌توسعه ارائه می‌دهد و بر ضرورت اتخاذ یک رویکرد یکپارچه و توالی‌بندی شده برای سیاست‌گذاری در عصر هوش مصنوعی تأکید می‌نماید.
کلیدواژه‌ها: هوش‌مصنوعی، بهره‌وری کل عوامل، رگرسیون آستانه‌ای پانل، کیفیت نهادی، سرمایه انسانی، اقتصادهای نوظهور.
طبقه بندی JEL: O33, O47, J24

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

The Asymmetric Impact of AI Readiness on Total Factor Productivity in Emerging Economies: Threshold Regression Analysis

نویسندگان [English]

  • Ali Karshenasan 1
  • Mohsen Mohammadi Kyareh 2
1 Administration and Economics, Humanities and Sport Science, University of Gonbad e Kavous, Gonbad e Kavous, GOlestan, Iran
2 Department of Economics & Administration, Faculty of Humanities, Gonbad e Kavous University, Gonbad e Kavous, Iran
چکیده [English]

Abstract:
Artificial intelligence (AI), as a transformative technology, has the potential to increase total factor productivity (TFP) in emerging economies; however, the realization of this potential depends on contextual conditions. This research examines whether the impact of AI readiness on TFP is nonlinear and conditional upon crossing specific thresholds in complementary capacities، particularly institutional quality and human capital. Using a panel threshold regression model (PTR) for 25 emerging economies over the period from 2020 to 2024, the results indicate that the relationship between AI readiness and productivity is asymmetric. Findings suggest that in countries where institutional quality and human capital levels fall below the estimated thresholds, the impact of AI readiness on TFP is negligible and statistically insignificant. In contrast, once these critical thresholds are surpassed, this impact becomes significantly positive and meaningful. These results underscore the importance of absorptive capacity as a prerequisite for realizing the economic benefits of AI, indicating that mere investment in technology without attention to institutional reforms and human capital development will not lead to productivity increases. A case study of Iran also reveals that despite the high potential of human capital, institutional weaknesses serve as a primary bottleneck. This research provides important policy implications for developing countries and emphasizes the necessity of adopting a comprehensive and sequenced approach to policymaking in the age of AI. Accordingly, policy implications and sugestions for policy makers and regulators to how directing sustainable dynamic prosperity have done.
Keywords: Artificial Intelligence, Total Factor Productivity, Panel Threshold Regression, Institutional Quality, Human Capital, Emerging Economies.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Artificial Intelligence
  • Total Factor Productivity
  • Panel Threshold Regression
  • Institutional Quality
  • Human Capital