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【中国金融案例中心   编译：谢彬彬、李锡雯】

人工智能（AI）具备提升生产力、激发创新并改变工作性质的巨大潜力，但其目前在全球范围内的应用呈现不均衡的状态，反映出发达经济体、新兴市场与低收入国家之间长期存在的结构性差异。IMF近期发布的《人工智能的全球影响：差距警示》（The Global Impact of AI: Mind the Gap）报告，通过分析各国生产部门特点和传导机制的建模方式，全面评估了AI驱动的生产率增长给各国及全球经济带来的影响。报告显示，拥有先进技术基础设施和熟练劳动力的国家可能更易接纳AI并有效利用，进而推动经济增长；而部分新兴市场和多数低收入国家可能难以跟上步伐，这将导致现有收入差距进一步扩大。

研究方法：AI全球影响评估框架

IMF采用全球综合货币与财政模型（Global Integrated Monetary and Fiscal Model，GIMF），通过全要素生产率指标引入AI冲击，结合国家层面的准备度、获取度与部门层面的暴露度，评估宏观经济影响。其中，“渗透度、准备度、获取度”统称为AI采用的三大驱动因素。具体如下：

（1）渗透度（Exposure）：指AI技术对劳动力市场及行业的渗透程度。职业技能与AI能力的重叠性测算数据显示，发达经济体"高AI渗透"工作占比达 60%，新兴市场为42%，低收入国家仅26%。美国AI密集型部门对GDP的贡献（16.3%）显著高于低收入国家（6.4%），而农业和手工职业占比高的经济体受AI的直接影响有限。

（2）准备度（Preparedness）：考量一个国家能否成功采用并结合AI技术的指标，基于IMF“AI 准备指数”评估，涵盖监管框架、数字基建和劳动力等因素。美国、欧洲等发达经济体得分（0.73~0.77）是低收入国家（0.35）的两倍以上，亚洲新兴市场虽然AI密集型部门占比达10.7%，但数字技能短缺和法规滞后抑制了潜力释放。

（3）获取度（Access）：指关键技术、数据和基础设施的可及性。美国及中国在半导体、数据中心等领域具显著优势，而多数新兴市场与低收入国家因资源获取受限，创新能力被制约，贸易技术限制进一步压缩国际合作空间。

在明确三大分析要素的基础上，IMF设定了模型的数据校准标准，覆盖七大区域，基于经合组织国际投入产出数据库校准投入、贸易份额及分部门增加值，将制药、金融等AI密集型行业的全球价值链特征纳入模型传导机制。同时，设定了三类分析情景：1）基准情景：全球无技术获取限制，按准备度与渗透度差异测算生产力增长差距；2）有限获取情景：模拟除中国外的新兴市场和低收入国家面临技术封锁的影响；3）增强准备度情景：假设发展中国家通过政策改革将准备度提升至组内最高水平，评估制度优化效应。

研究结果：AI对全球经济的四大影响

1. 生产力提升效应

在基准情景下，AI技术将显著推动生产率提升，全球全要素生产率预计五年内增长1.8%，十年内达2.4%；在有限获取情景下，提升幅度相对有限，五年内增长0.6%，十年内增长0.8%。其中，AI密集型部门的生产率增幅最大，显示了AI对特定行业生产力的强大推动力。

2. GDP增长分化

在基准情景下，全球GDP预计五年内增长2.4%，十年内接近4%。但增长红利呈现显著地域分化。发达经济体受益最为显著，十年内美国、欧元区及其他发达经济体GDP分别增长5.4%、4.4%和4.7%。相较之下，新兴市场和低收入国家受限于AI准备度不足及产业结构的低渗透率（如农业和手工职业占比高），增长较为温和。

3. 通胀动态变化

短期内，AI驱动的投资扩张和需求上升将推升通胀水平；但长期来看，生产力提升和资本积累带来的供给能力增强，将逐步抵消需求侧驱动的通胀压力，推动物价趋稳。央行机构需根据通胀动态适度调整货币政策利率，以平衡短期价格波动与长期增长目标。

4. 汇率与贸易影响

AI对非贸易部门（如教育、医疗）的生产力提升，可能导致发达经济体货币实际贬值。这一汇率变动将增强发达经济体的出口竞争力，使其经常账户出现温和增长——尽管AI投资可能扩大资本项目支出，但贸易项下的收益增长仍占主导。

新兴市场和低收入国家的前景及路径

1. 技术受限情景：增长差距持续扩大

在AI获取受限的情景下，除中国外的新兴市场和低收入国家因AI技术封锁，与发达经济体的增长差距将进一步扩大。模型显示，这些国家的实际GDP增长预计将比基准情景平均低约1个百分点，核心原因在于无法充分利用AI驱动的生产力提升，导致全球经济竞争力进一步弱化。

2. 政策优化情景：差距可显著缓解

若这些国家将AI准备度提升至同组别最高水平，尽管区域间的不平等仍然存在，但增长差距可明显缩小。例如，通过强化数字基础设施、提升人力资本质量、优化法律与伦理框架等措施，这些国家能更高效利用AI机遇，推动全球GDP边际增长。

3. 缩小差距的核心路径

尽管无法完全弥合地域间的AI差距，但通过改善AI准备度和促进AI应用的政策行动可以缩小差距。对于发达国家（AI准备度较高），应强化数字创新能力，完善AI伦理与法规，避免技术垄断；对于发展中国家（AI准备度较弱），应优先投资于5G、云计算数字基建，开展全民数字技能培训，补齐人力资本短板。此外，加强全球协作也是缩小差距的关键措施之一。打破技术与数据壁垒，建立普惠机制，让所有国家共享AI时代红利。

结论：AI时代下全球发展困境与未来方向

AI正在重塑全球经济格局，但技术扩散的不均衡性加剧了发展鸿沟：发达国家凭借技术垄断和制度优势领跑，而新兴市场与低收入国家若无法突破 “技术准备不足” 和 “资源获取受限” 的双重瓶颈，可能陷入“技术依附”困境。

尽管通过投资数字基建、推动技术转移等政策可缓解差距，但模型显示，彻底消除不平等需要建立全球性技术普惠机制——这在当前地缘政治环境中面临巨大挑战。未来研究应重点关注AI对劳动力市场的结构性冲击（如技能错配）和收入分配影响（如工资差距），为构建包容性增长政策提供更精细的框架，以充分应对AI时代的机遇与挑战。

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