# 如何衡量政府资助 AI 能力投资带来的生产力提升及各行业主要发现

- 日期: 2026-09-09
- 收录: 2026-09-26
- 相关方: Ms He Ting Ru · Dr Tan See Leng
- 来源: https://sprs.parl.gov.sg/search/#/sprs3topic?reportid=written-answer-24596
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## 为什么重要

政府资助的 AI 投资暂无成效数据，官方称行业生产力中无法单独剥离 AI 的作用

## 摘要

工人党议员何廷儒（Ms He Ting Ru）书面询问贸工部（能源与工业）部长：政府如何衡量由政府资助的人工智能能力投资给企业带来的生产力提升，以及这类衡量有哪些主要发现，包括分行业数据。陈诗龙（Dr Tan See Leng）答复：对获政府资助进行 AI 投资的企业，政府衡量其流程效率和/或劳动生产力的提升，具体指标视项目而定；由于这些支持措施相对较新，目前数据不足以评估成效。政府也将追踪企业的 AI 采用率和各行业生产力走势，但行业生产力受需求状况、员工技能、管理实践和更广泛的数字转型等多种因素共同影响，无法单独剥离出 AI 的作用。

## 要点

- 对获政府资助进行 AI 投资的企业，衡量指标是流程效率和/或劳动生产力的提升，具体指标视项目而定
- 由于支持措施相对较新，目前数据不足以评估其影响；答复没有提供任何发现或分行业数据
- 政府将追踪企业的 AI 采用率以及各行业的生产力走势
- 政府表示无法单独剥离 AI 对行业生产力的影响，因为需求状况、员工技能、管理实践和更广泛的数字转型等因素共同起作用

## 全文

46 号，何廷儒女士询问贸工部（能源与工业）部长：（a）部门如何衡量可归因于政府资助的人工智能能力投资的企业生产力提升；（b）这些衡量有哪些主要发现，包括按行业划分的细分数据。

陈诗龙博士：对于获得政府资助进行人工智能（AI）投资的企业，我们衡量其流程效率和/或劳动生产力的提升。具体指标视相关项目而定。由于这些支持措施相对较新，目前还没有足够数据评估其影响。

政府也将追踪企业的 AI 采用率以及各行业的生产力走势。不过，由于行业生产力成果受需求状况、员工技能、管理实践和更广泛的数字转型工作等多种因素共同影响，因此不可能单独剥离出 AI 的影响。

## 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.