人工智能如何助力拉美突破生产率停滞困局？

技术扩散滞后制约发展，AI有望推动正规化与增长转型

自1980年以来，拉丁美洲的收入水平未现与美国趋同的迹象，显著落后于亚洲和欧洲新兴经济体。核心症结在于生产率增长长期乏力——与东欧及亚洲企业持续提升形成反差，拉美企业生产率反而呈下降趋势。

这一困境源于庞大的非正规经济部门。该部门效率低下且难以实现技术升级，而正规部门又未能通过高生产率扩张吸纳非正规劳动力。在亚洲，快速发展的正规经济有效整合了非正规部分；但在拉美，正规部门自身生产力停滞，导致整体产出增长受限。

技术扩散不足是制约正规部门增长的关键因素。相比亚洲及发达经济体，拉美在信息技术（IT）采纳上速度慢、密度低。历史经验表明，工业革命以来的技术传播差异，解释了大部分国家间生产率与产出差距。拉美在竞争机制、治理效能、研发投入、人力资本及中小企业结构等方面存在短板，严重阻碍技术渗透。

人工智能（AI）作为新一代IT创新，具备显著提升生产率的潜力。其影响类似于PC与互联网的普及，但响应周期更短、增效更强。AI可帮助拉美跨越传统技术阶段，直接对接前沿应用。例如，巴西推出的即时支付系统Pix，跳过信用卡基建，大幅提升金融包容性，展现了“技术跃迁”的可行性。

AI不会必然减少总体就业。历史数据显示，自动化浪潮往往催生新岗位而非净削减（Autor, 2015）。然而，AI仍将引发劳动力市场分化：约四分之一拉美五国（巴西、智利、哥伦比亚、秘鲁、墨西哥）的工作面临“高接触、低互补”风险，即任务易被替代，如呼叫中心岗位；而约20%的职业属“高接触、高互补”类型，如医生，AI可减轻行政负担，提升服务效率。

AI对就业的实际影响还取决于需求弹性。若技术降本带动消费扩张，则可能刺激就业，如汽车行业因价格下降激发需求增长；反之，如农业自动化虽提效却未显著扩大食品消费，则岗位减少。医疗领域有望受益于AI带来的成本降低与治疗范围拓展，进而提升服务需求与人力配置。

当前，拉美AI应用面临双重挑战：一是技术扩散障碍依旧存在，包括市场垄断、监管滞后、资本与人才短缺；二是非正规经济占比过高，导致整体AI敞口偏低——发达国家60%劳动力暴露于AI环境，拉美不足40%，削弱技术采纳基础。同时，非正规部门缺乏专业人才与规模效应，进一步限制AI渗透。

尽管如此，AI可通过构建数字金融与贸易生态，为非正规经济提供融入路径，促进包容性增长。

推动AI赋能拉美经济增长，需聚焦两大方向：一是强化技术扩散，包括降低创业门槛、加强反垄断、推动产学研协同，并完善数据安全与网络安全监管框架；二是支持劳动力转型，发展以AI为核心的教育与培训体系，弥合技能鸿沟，确保劳动者顺利过渡。配套失业保险机制有助于缓解转型冲击，助力再就业匹配。

此外，应加大数字基础设施投资，尤其覆盖边缘地区，提升数字经济可及性。同步推进劳动力市场正规化，鼓励采用增强人类能力的AI辅助技术，避免加剧两极分化。上述政策组合将有助于实现AI技术的广泛、公平落地，驱动拉美走出生产率 stagnation 困境。

资料来源：Bas Bakker et. al, What Can Artificial Intelligence Do for Stagnant Productivity in Latin America and the Caribbean?[R], IMF Working Paper. 2024(10), WP/24/219. Doi：https://doi.org/10.5089/9798400290770.001