尽管人工智能（AI）在提高生产效率和增强企业生产力方面具有巨大潜力，但人们对其对“人类价值”的影响日益关注。“人类价值”指的是在企业价值分配过程中分配给人类劳动的经济价值（Karabarbounis和Neiman，2014年；Autor和Salomons，2018年）。一方面，AI作为强大的工具，能够提升人类能力，帮助解决复杂问题并为实现组织目标提供战略方向（Lou和Wu，2021年）；另一方面，AI的自动化能力不仅挑战了人类的专业知识，还取代了原本由人类承担的某些职责（Dixon等人，2021年）。这种矛盾引发了一个重要的问题：AI是会提升还是降低人类价值？
最近的实证研究探讨了AI对整体就业模式的影响，包括员工数量的变化、就业创造与消失的情况，以及招聘和待遇中的偏见（Acemoglu和Restrepo，2020年；Balsmeier和Woerter，2019年；Domini等人，2022年；Graetz和Michaels，2018年；Lambrecht和Tucker，2019年）。虽然这些研究为理解劳动市场的变化提供了宝贵见解，但结果并不完全一致。例如，Balsmeier和Woerter（2019年）指出，数字投资较多的企业倾向于招聘高技能员工（如程序员和数据分析师），同时减少对可自动化低技能劳动力的依赖；Cirillo等人（2021年）发现数字技术对高技能岗位有补充作用，但对中低技能岗位则产生负面影响；而Dixon等人（2021年）则表明机器人投资减少了中等技能员工的就业，但增加了低技能和高技能员工的就业。这些不一致的结果表明，AI正在重塑人类劳动的总体价值及其在组织层级中的分配方式。然而，现有研究尚未深入探讨AI如何改变企业对人类劳动的经济价值评估。
为填补这一研究空白，我们提出了两个问题：（1）AI如何影响相对于其他生产要素的人类总体价值？（2）AI如何影响组织内部不同层级之间的价值分配？这些问题反映了人类价值的两个维度：劳动价值的整体分配以及该价值在组织层级中的层级分配。首先，我们使用“劳动收入占比”（即分配给人类劳动的收入比例）来分析技术进步背景下人类价值的变化。这一分析直接关系到AI是否降低了劳动在组织产出中的整体份额，从而影响了快速发展的AI时代中人类工作的尊严和价值。其次，鉴于AI的影响可能在组织层级间存在差异，我们进一步研究了AI采用如何影响“高管团队与员工薪酬差距”（即高管团队与普通员工之间的薪酬差异）。通过这些研究，我们不仅探讨了AI是否提升了劳动的总价值，还揭示了AI如何在企业内部重新分配价值。
基于信息处理理论（Egelhoff，1982年；Tushman和Nadler，1978年；Wang等人，2024年），我们提出了两个关键论点来解释AI采用对劳动收入占比和高管团队与员工薪酬差距的影响。首先，我们认为通过“任务重新分配”，AI将常规任务转移给人类，使人类能够专注于高价值的工作，这不仅提升了人力资本的贡献，也促使企业更慷慨地认可和奖励这些贡献，从而提高了劳动收入占比。其次，我们认为通过“决策重新分配”，AI改变了组织内部的决策重心，智能化的AI削弱了传统决策者在复杂决策中的垄断地位，将部分决策权重新分配给员工，从而平衡了高管团队和员工的价值分配，减少了他们的薪酬差距。我们还指出，AI的影响取决于企业的信息处理能力和信息处理流程的固化程度。对于信息处理能力，我们认为在员工能力较强的企业中，AI的影响更为显著；而对于信息处理流程的固化程度，我们认为在高管团队任期较长的企业中，这种影响会减弱。
我们使用2016年至2022年间中国上市公司的数据集来验证这些假设。研究结果得到了强有力的实证支持，主要体现在以下几个方面：首先，我们发现AI采用与劳动收入占比呈正相关，这表明AI并没有像之前认为的那样取代或降低劳动的价值；其次，我们发现AI采用缩小了高管团队与员工之间的薪酬差距，填补了文献中关于AI对同一组织内不同群体影响差异的空白（Matthews等人，2025年）。此外，我们的研究还从员工能力和高管团队任期这两个角度，为理解AI的价值提供了新的视角。
