大语言模型对员工效率的影响——基于通信大数据的实证研究

本文以国产大语言模型“文心一言”向全社会开放为冲击，利用通信大数据构建企业层级员工加班率面板数据，采用双重差分方法，系统分析大语言模型对企业运营成本的影响。研究发现，受大语言模型冲击较大的公司员工加班率显著降低，劳动报酬增加，企业运营成本下降。进一步异质性分析表明，这种影响在不同股权结构和员工结构的公司间存在差异，且对青壮年和中低收入员工的影响更为显著。本文的研究结论为利用人工智能推动企业高质量发展提供了重要的经验证据和政策启示。