适宜的智能化提高产业的全要素生产率，智能设备与劳动力呈互补关系，智能化提高劳动收入份额。机器人也是对由老龄化导致的稀缺劳动力的一种补位型替代，是对由生活成本上升导致的劳动力成本上升的一种成本节约型工业革命。
因此，工业机器人尽管提高了生产中的资本-劳动比，但是机器人也补充了原本缺乏的劳动力，作为一种加强型劳动力参与生产，增加了隐形劳动力的数量，增加了资本参与生产的数量和比例，使单位资本所能替代的劳动力增加。
在不断提高资本-劳动比的条件下，没有造成资本过度投入而理应呈现的资本效率下降、全要素生产率下降，反而进一步提高了资本效率、提高了全要素生产率，其关键原因是机器人作为一种对劳动力的替代，恰好补充、增强了原本应该出现在生产中的劳动力。
机器人虽然用资本购买，但却内含了劳动力，虽然在数值上表现为资本-劳动比上升，但是这个资本中内含着劳动力的能力、等价于多个劳动力。因此，虽然资本数量增加了、但是资本的效率却没有下降，反而因为工业机器人等同于多个劳动力，而使得资本相对短缺、资本价格上升，资本的边际产出上升，厂商对资本的需求增加。
智能机器人提高资本效率、吸引投资、优化要素配置效率。全要素生产率提高的来源有三个：分别是技术进步效应、要素配置效应和规模效应。工业机器人通过技术进步效应、要素优化配置、增加要素规模的途径提高了生产中的全要素生产率和整个经济的要素配置效率。
但其前提是适度智能化，如果生产中不缺乏劳动力，或劳动力价格相对低廉却过度使用机器人，生产中的资本-劳动比很小，那么过度智能化导致劳动力过剩加剧、总劳动生产率下降、资本相对稀缺，此时没有形成提高社会全要素生产率的正向循环。
而且由于资本和劳动力之间呈现一种替代关系、而非互补关系，劳动力收入份额下降。没有在产业内形成人工智能-全要素生产率提高-劳动收入份额上升的正向循环，呈现不适宜的人工智能-资本偏向型技术进步-要素替代弹性大于1-全要素生产率下降-劳动收入份额下降的恶性循环，不利于该产业的发展，也无法形成对其他产业和整个区域经济的正面溢出效应。
因此，以智能化为代表的第四次工业革命是适应社会要素禀赋变化的结果，发达地区劳动力短缺、生活成本高抬高了劳动力成本，这种内生于要素禀赋结构的智能化更有可能形成经济的正循环，而相对欠发达地区的智能化进程注定缓慢，有较大的优化资源配置的空间。因此，在发达地区智能化对经济正循环的作用更明显。
产业智能化和智能产业化对劳动收入份额的影响存在差异。机器人的应用在适宜的时期和地点提高了资本生产率，增加了有效劳动力的数量和质量，提高了生产的效率和生产的全要素生产率，使生产中的劳动收入份额保持在合理区间。
但是，过度使用机器人会导致原本过剩的劳动力被大幅度替代，生产效率大幅度提高，资本-劳动比较大，经济中的全要素生产率提高幅度较小，此时，劳动收入份额急剧下降。内生适宜的人工智能带来更大的全要素生产率提高和适度劳动收入份额下降甚至上升，不适宜的、非内生的人工智能导致全要素生产率小幅提高，劳动收入份额过快下降。
产业间关联不足也会导致劳动收入份额下降，例如智能化所需要的设备、软件都来自进口，没有对高新技术产业的创新发展形成激励作用，创新发展不足，对劳动收入份额缺乏支撑作用。
工业智能化带来的就业上涨源于产品需求上涨，如果产品需求下降则其就业下降。此外，劳动者必须向新的产业转移，随产业结构转型而调整职业和岗位。如果技术进步和智能机器人应用发生在新兴行业，则生产率提高伴随产出扩大、需求增加和就业增加。
而如果商品的需求弹性小，即使价格降低，也无法带来产出扩大和就业增加，需要转移就业。人工智能发生在高需求价格弹性的行业，更容易引起规模扩张效应，使本行业就业上升。市场竞争越激烈的行业或地区，智能化的收益越高。市场经济和市场竞争行业占比高的地区，智能化水平更高，对经济的正面影响越强。
内生适宜人工智能应用水平、商品需求价格弹性与劳动收入份额。成本节约型和需求驱动型人工智能增加本行业就业、全要素生产率增长和劳动收入份额上升。
由智能技术进步引发的制造业生产率提高程度决定了制造业中过剩劳动力的数量（即失业劳动力数量）。人工智能程度越高，制造业中所需要的劳动力数量越少。如果人工智能导致的制造业中失业劳动力数量超过能够支付起转移就业的劳动力数量，则产业结构转型受到阻碍。
对劳动力转移就业的限制增加了制造业劳动力供给，降低了制造业劳动力工资，制造业劳动力工资降低会增加制造业生产，降低制造业品价格和收入，制造业收入下降为劳动力跨行业转移就业积累了资本，增加制造业和服务业劳动力供给数量。
在均衡点，人工智能提高制造业生产率后导致制造业劳动力陷入贫困。
制造业劳动者较低的收入会削弱对服务的需求，可能导致整体经济停滞。
如果人工智能水平足够高，则制造业工人为转移就业而融资的能力下降，则经济会向负面的次均衡转变，而不是理想状态下的顺利的产业结构转型引致的正向经济循环。这从反面研究了过度自动化导致短暂的过渡性技术性失业，使产业结构转型受阻，经济陷入贫困恶性循环和萧条。
人工智能降低对服务的需求降，服务业就业下降，进而导致服务业资本替代劳动力，资本-劳动再分配。如果工资具有灵活性，则服务业就业下降；反之，如果服务业工资刚性，则失业上升。在理想情况下，劳动力在部门间自由流动的条件下，制造业生产率提高能导致制造业品价格下降，改善制造业和服务业部门工人的福利。
假设城市部门的工资和就业是可以灵活调整的。人工智能导致制造业劳动生产率提高，但是降低了制造业收入，制造业产品价格的市场出清水平都较低。
稳态时，人工智能导致均衡就业下降，劳动力价格上升。增加财*支出增加服务业就业，这会提高制造业品价格和收入。原因是产业间关联导致部门间的工资水平趋同。
在经济循环中，人工智能引发的制造业生产率提高，造成制造业部门工资上升，各部门工资趋同效应导致服务业工资上升，工资过高可能会引发失业，厂商的劳动力需求收缩和进一步智能化。在稳态条件下，城镇实际工资下降，工资下降降低消费需求，这会增加城市失业、使农产品的价格更低、农业收入下降。
即智能化-工资上升-劳动力需求下降-人工智能深化-工资下降-内需下降-各部门产出收缩、价格下降-经济萧条。这是一条由人工智能引发的经济萧条之路，需要破解它。
部分国家可以利用全球市场来维持其制造业的就业。特别是通过货币贬值，小国可以提高产出。
首先，这可以改善城市服务业和制造业的当地贸易条件。货币贬值提高了制造业品的价格，增加制造业收入的当地货币价值，对服务产生积极影响。其次，如果制造业债务以当地货币计算，贬值将降低这些债务相对于制造业债务的水平，或许还能放松制造业流动性限制。
第三，本币制造业收入的增加可能放松本部门流动性限制，特别是转移就业成本。贸易伙伴可以使一国降低汇率的企图消失。全球主要货币国家受到结构转型的影响较大，美国的制造业就业占总就业的比例很低，受到大萧条的负面影响较大，而中国由于控制货币不大幅升值，经济增长表现好。而较小的较落后国家、汇率可降低的国家受到生产率不平等变动的影响较小。