書面答覆 · 2026-09-09 · 屆國會 15
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
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。
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
關鍵要點
- • 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
政府說明了專案層面的衡量方式（流程效率和勞動生產力），但以措施太新、資料不足為由沒有提供任何發現或分行業資料，並明確表示在行業層面無法單獨衡量 AI 的影響。
提問議員何廷儒（工人黨）要求政府交代 AI 資助的實際生產力成效和分行業資料，關注公共資金投入的問責。
政府在大力資助企業 AI 投資的同時，承認尚無可公佈的成效資料，且認為行業層面的歸因在方法上做不到；這意味著未來對 AI 資助的問責，很可能只能停留在專案指標和採用率層面。
“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。”
參與人員 (2)
完整譯文（中文）
Hansard 原始記錄 · 2026-09-26
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。
英文原文
SPRS Hansard 原始記錄 · 抓取日期：2026-09-26
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.