# 如何衡量政府資助 AI 能力投資帶來的生產力提升及各行業主要發現

- 日期: 2026-09-09
- 收錄: 2026-09-26
- 相關方: Ms He Ting Ru · Dr Tan See Leng
- 來源: https://sprs.parl.gov.sg/search/#/sprs3topic?reportid=written-answer-24596
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## 為什麼重要

政府資助的 AI 投資暫無成效資料，官方稱行業生產力中無法單獨剝離 AI 的作用

## 摘要

工人黨議員何廷儒（Ms He Ting Ru）書面詢問貿工部（能源與工業）部長：政府如何衡量由政府資助的人工智慧能力投資給企業帶來的生產力提升，以及這類衡量有哪些主要發現，包括分行業資料。陳詩龍（Dr Tan See Leng）答覆：對獲政府資助進行 AI 投資的企業，政府衡量其流程效率和/或勞動生產力的提升，具體指標視專案而定；由於這些支援措施相對較新，目前資料不足以評估成效。政府也將追蹤企業的 AI 採用率和各行業生產力走勢，但行業生產力受需求狀況、員工技能、管理實踐和更廣泛的數字轉型等多種因素共同影響，無法單獨剝離出 AI 的作用。

## 要點

- 對獲政府資助進行 AI 投資的企業，衡量指標是流程效率和/或勞動生產力的提升，具體指標視專案而定
- 由於支援措施相對較新，目前資料不足以評估其影響；答覆沒有提供任何發現或分行業資料
- 政府將追蹤企業的 AI 採用率以及各行業的生產力走勢
- 政府表示無法單獨剝離 AI 對行業生產力的影響，因為需求狀況、員工技能、管理實踐和更廣泛的數字轉型等因素共同起作用

## 全文

46 號，何廷儒女士詢問貿工部（能源與工業）部長：（a）部門如何衡量可歸因於政府資助的人工智慧能力投資的企業生產力提升；（b）這些衡量有哪些主要發現，包括按行業劃分的細分資料。

陳詩龍博士：對於獲得政府資助進行人工智慧（AI）投資的企業，我們衡量其流程效率和/或勞動生產力的提升。具體指標視相關專案而定。由於這些支援措施相對較新，目前還沒有足夠資料評估其影響。

政府也將追蹤企業的 AI 採用率以及各行業的生產力走勢。不過，由於行業生產力成果受需求狀況、員工技能、管理實踐和更廣泛的數字轉型工作等多種因素共同影響，因此不可能單獨剝離出 AI 的影響。

## Hansard (original, English)

© Parliament of Singapore — reproduced for reference only.

46 Ms He Ting Ru asked the Minister for Trade and Industry (Energy and Industry) (a) how does the Ministry measure productivity improvements for businesses attributable to Government-supported artificial intelligence capability investments; and (b) what are the key findings from such measurements, including a breakdown across sectors.

Dr Tan See Leng : For businesses that receive Government support for their artificial intelligence (AI) investments, we measure improvements in process efficiency and/or labour productivity. The specific indicators would depend on the project concerned. As the support measures are relatively new, there is insufficient data to assess their impact at this point.

The Government will also track the rate of AI adoption among businesses as well as sectoral productivity trends. Nonetheless, it would not be possible to isolate the impact of AI as sectoral productivity outcomes are influenced by a combination of factors including demand conditions, workforce skills, management practices and wider digital transformation efforts.