人工智能在新兴市场经济中的经济影响
核心观点
人工智能（AI）对生产力和经济增长的影响在不同国家存在显著差异，主要受行业构成和AI采纳与部署能力的差异影响。发达经济体（AEs）在短期内更易受益，但新兴市场经济体（EMEs）内部也存在巨大异质性。
生产力收益与劳动力市场效应
- 微观研究表明，生成式AI（gen AI）可带来10%至65%的生产力提升，尤其在编码、咨询和职业写作领域，并倾向于通过提升低经验员工的效率来均化工作表现（例如，软件开发的初级开发者效率提升21%至67%，高级开发者提升7%至26%）。
- 然而，在更广泛的职业角色中，涉及大量常规或可被AI替代任务的初级工作可能面临更大自动化风险。
- 宏观层面的总要素生产率（TFP）提升幅度不确定，估计差异较大：Acemoglu（2025）估计年TFP增长0.07%，而Aghion和Bunel（2024）、Bergeaud（2024）和Filippucci等（2024）估计年TFP增长0.3%至0.9个百分点，部分因行业AI暴露度估计更高。
- AI对劳动力市场的影响包括：与人类输入互补的任务（如咨询）和替代常规认知任务（如客服），预计到2030年，高达60%的职业将经历重大任务重组，其中25%至50%的工作量可能被自动化。
跨国差异来源
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行业构成
- AI密集型行业（金融、教育、信息）在AEs更普遍，而EMEs农业占比更高、专业服务占比更低，不利于AI部署。
- 低AI暴露度行业（农业、运输、建筑）在EMEs占比更大，如农业在EMEs的GDP中占比高于AEs。
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AI准备度
- AI准备度包括数字基础设施、技能、创新环境和制度框架，AEs普遍优于EMEs，反映在IMF的AI准备指数（AIPI）中（AEs平均0.52，EMEs平均0.31）。
- EMEs内部差异显著：亚洲（韩国、新加坡）和中东（沙特、阿联酋）在数字基础设施上表现较好，但多数EMEs在人力资本和监管准备上存在短板。
- AEs吸引AI人才净流入，而EMEs人才流失严重；部分EMEs政府AI战略能力较强（如中国、韩国、沙特阿拉伯、新加坡、阿联酋）。
短期与长期影响
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短期
- EMEs的AI增长效应低于AEs，部分因AEs的AI投资规模更大，且EMEs在半导体等出口领域受益。
- EMEs低技能认知和文职职业占比高，短期内可能面临自动化失业风险（如印度、菲律宾客服和业务流程外包岗位）。
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长期
- 若AI驱动TFP年增长0.5%，十年后AEs平均GDP增速将比EMEs高2.2个百分点，若EMEsAI准备度提升50%，差距缩小至1个百分点。
- AI作为通用目的技术，将提升所有行业产出，但就业主要在行业间转移（建筑、医疗受益，采矿、农业减员）。
- 贸易开放可放大或缩小AI收益：进口AI产品国家受益于降价，而供应链整合或AI密集型行业国家需求增强。
政策建议
EMEs需加强数字基础设施、技能培养和制度能力建设，并通过贸易网络、技术转移和再培训政策实现更公平的AI收益分配。
