AI、機械学習、ロボット工学、ビッグデータ、ネットワークは、生産工程に革命をもたらす可能性があります。
しかし、これらは開発途上経済にも大きな影響を及ぼすおそれがあります。
IMFの研究によると、新技術は自動化がすでに定着している先進経済へ投資をより多く移すことで、豊かな国と貧しい国の格差を広げるおそれがあります。
途上国では、AIが成長する労働力を補完するのではなく、代替してしまう可能性があります。
人工知能、機械学習、ロボット工学、ビッグデータ、ネットワークといった新技術は、生産工程に革命をもたらすと見込まれていますが、開発途上経済にも大きな影響を及ぼすおそれがあります。たとえば米国や中国が経済発展の初期段階で享受した成長の機会や潜在的な成長源は、今日のカンボジアやタンザニアが直面している状況とは大きく異なります。
当機構の最近のスタッフ研究では、新技術は、自動化がすでに定着している先進経済へ投資をより多く移すことで、豊かな国と貧しい国の格差を広げるおそれがあることがわかりました。これは、成長する労働力を補完するのではなく代替するおそれがあるため、途上国の雇用に悪影響を及ぼす可能性があります。従来、この労働力は後発経済にとって優位性をもたらしてきました。この格差拡大を防ぐため、開発途上経済の政策立案者は、労働者の生産性を高め、技能を向上させるための措置を講じる必要があります。
モデルによる結果
当モデルは、2つの国（先進国1か国と開発途上国1か国）を対象とし、どちらも労働、資本、ロボットという3つの生産要素を用いて財を生産します。「ロボット」とは広義に解釈しており、前述の新技術すべてを含みます。主要な前提は、ロボットが労働者を代替するというものです。当モデルにおける「人工知能革命」とは、ロボットの生産性の向上を指します。
開発途上経済と先進経済の間の格差は、「生産における分担」、「投資フロー」、「交易条件」という3つの異なる経路に沿って生じる可能性があることがわかりました。
生産における分担：先進経済では全要素生産性が高いため、賃金も高くなります。この高い賃金により、先進経済の企業は当初からロボットをより集中的に利用するようになります。特にロボットが労働者を容易に代替できる場合にその傾向が強まります。その後、ロボットの生産性が上昇すると、先進経済は長期的により大きな利益を得ます。ロボットが労働者をより多く代替するほど、この格差は拡大します。
開発途上国にとって、状況はより厳しいものとなる可能性が高いといえます。これらの国々は、大いに期待されてきた人口構造の転換から大きな恩恵を得られると期待してきたためです。
Cristian Alonso、Siddharth Kothari、Sidra Rehman
投資フロー：ロボットの生産性の向上は、ロボットと従来型資本（ロボットおよび労働と補完関係にあると想定）への強い投資需要を生み出します。この需要は、ロボットが先進経済でより集中的に利用されているため（前述の「生産における分担」の経路）、先進経済において大きくなります。その結果、投資は開発途上国から先進経済の資本およびロボットの蓄積に資金を振り向けるために流出し、開発途上国では一時的なGDPの減少が生じます。
交易条件：開発途上経済は、先進経済と比べて多く保有する非熟練労働に、より依存する部門へ特化する可能性が高いといえます。ロボットは非熟練労働を代替する一方、熟練労働者を補完すると仮定すると、ロボット革命の後に開発途上地域では交易条件の恒久的な悪化が生じる可能性があります。これは、ロボットが非熟練労働者を不均衡に代替し、その相対賃金を低下させ、非熟練労働をより集中的に用いる財の価格を引き下げるためです。その結果、主要産出物の相対価格が下落すると、さらなる負のショックとして作用し、投資のインセンティブを低下させ、相対GDPだけでなく絶対GDPの減少につながる可能性もあります。
ロボットと賃金
当方の結果は、ロボットが実際に労働者を代替するかどうかに大きく依存します。将来この代替の程度を予測するには時期尚早かもしれませんが、そのケースであることを示唆する証拠が見つかりました。特に、賃金の上昇と、ロボットの利用の大幅な増加が同時に起きていることがわかりました。これは、企業が労働コストの上昇に対応して、労働者からロボットへ代替するという考えと整合的です。
含意
ロボットが労働者を容易に代替する場合、ロボットの生産性の向上は先進国と開発途上国の格差を拡大させます。さらに、先進経済と開発途上経済の双方において、少なくとも移行期間中、また一部の労働者層では長期的にも、こうした生産性の向上は所得を増加させる一方で、所得格差を拡大させる傾向があります。
この格差を回避するための特効薬はありません。ロボット革命の速いペースを踏まえると、開発途上国は、労働力がロボットに代替されるのではなく補完されるよう、全体的な生産性と技能水準を高めることに、これまで以上に早急に投資する必要があります。もちろん、これは言うは易く行うは難しです。当モデルでは、労働と資本の投入量では捉えきれない、開発途上国と先進国の間の多くの制度的およびその他の根本的な相違を反映する全要素生産性の向上は、ロボットと物的資本の蓄積をより促進するため、特に有益です。こうした改善は常に有益ですが、人工知能革命の文脈ではその利益はより大きくなります。
また、当方の研究結果は、格差を防ぐうえで人的資本の蓄積が重要であることを強調するとともに、技能水準の異なる開発途上経済の間で成長の力学が異なる可能性を示しています。開発途上国にとって状況はより厳しいものとなる可能性が高いといえます。これらの国々は、大いに期待されてきた人口構造の転換から大きな恩恵を得られると期待してきたためです。開発途上国の若年人口の増加は、中所得国への移行に伴い中国から雇用が移転する大きな機会になり得ると政策立案者から歓迎されてきました。しかし、当方の研究では、ロボットがこれらの雇用を奪う可能性があることが示されています。政策立案者は、こうしたリスクを軽減するために行動すべきです。こうした新たな技術主導の圧力に直面する中、生産性向上を急速に進め、教育と技能開発に投資することで、待望の人口構造の転換を活かすことができます。
