编写代码与发布代码：AI工具各代对生产力的影响

这篇NBER工作论文（编号35275）由Mert Demirer、Leon Musolff和Liyuan Yang共同撰写，标题为《编写代码与发布代码：AI工具各代对生产力的影响》。研究聚焦于不同代际的AI编码辅助工具如何影响软件工程师的生产力，并创新性地将软件开发工作流程分为两个关键阶段：编写代码（writing code）和发布代码（shipping code）。作者们通过严谨的经济学分析方法，评估了从早期代码补全工具到现代生成式AI编码助手在提升开发效率方面的实际效果，揭示了AI工具在加速代码编写与促进最终产品发布之间的差异。

论文得到了多所机构的支持，包括沃顿商学院Mack创新管理研究所和芝加哥人工智能孵化器。作者在致谢中感谢了Joel Becker、Alexander Bick、Adam Blandin等众多学者的宝贵评论，以及来自BIG.AI@MIT、芝加哥AI研讨会、哈佛-MIT RAP研讨会、PSU AI与经济倡议、圣路易斯联储、捷克共和国政府办公室、沃顿AI与未来工作大会以及哥伦比亚MAD会议的与会者的反馈。

值得注意的是，作者Mert Demirer和Leon Musolff均曾在微软担任博士后研究员，并继续以有偿研究顾问身份与该公司合作，这一背景为研究的独立性和潜在偏见提供了重要语境。论文全文可通过指定DOI（https://doi.org/10.3386/w35275）获取，并作为NBER工作论文系列的一部分发布。该研究为理解AI技术如何重塑软件开发产业提供了定量证据，对技术政策制定者和企业管理者具有参考价值。