人工智能对马耳他劳动力市场的影响

人工智能对马耳他劳动力市场的影响 托马斯·盖德 SIP/2025/008 国际货币基金组织选择议题论文由国际货币基金组织工作人员编制。背景文件，用于定期咨询会议成员国它基于可用的信息。该论文完成于2024年12月17日。也作为IMF国家报告第25/18号单独发布。 2025二月 人工智能对马耳他劳动力市场的影响报告撰写：托马斯·盖德 由 Kotaro Ishi 授权分发 二月 2025 国际货币基金组织选定的议题论文由国际货币基金组织工作人员编制，作为与成员国定期磋商的背景文件。本报告基于2024年12月17日完成时所能获得的信息。本报告亦以国际货币基金组织国家报告第25/18号独立发表。 摘要：人工智能（AI）和生成式AI模型及其应用在近年来取得了显著进步，从它们在自动化常规任务中的历史角色演变到现在执行复杂的认知功能。因此，它有可能重塑广泛技能和行业的工作格局。使用衡量暴露和与AI互补的指标，对马耳他职业劳动力市场微观数据进行映射表明，马耳他相对于其他发达经济体，对AI导致的职业岗位流失的敏感性略低。然而，我们的分析表明，女性、年轻人以及只有高中学历的人面临更大的职业岗位流失风险。 推荐引用：人工智能对马耳他劳动力市场的影响；Gade, Thomas；国际货币基金组织选定问题论文No. 2025/008；华盛顿，D.C. 精选问题论文 人工智能对马耳他劳动力市场的影响 马耳他 由托马斯·加德编撰 人工智能对马耳他劳动力市场的影响1 人工智能（AI）和生成式AI模型及其使用在近年来显著进步，从历史上在自动化常规任务中的角色转变为现在执行复杂的认知功能。这种进化使得AI能够处理大量数据、识别模式和做出决策。因此，它有可能重塑广泛技能和行业的就业格局。马耳他已为从AI中受益做好了数字化准备。通过测量暴露度和与AI相辅相成的措施，为马耳他绘制职业劳动力市场微观数据表明，马耳他比其他发达国家对AI就业替代的敏感性略低。然而，我们的分析表明，女性、年轻工人以及只有高中学历的人面临更大的就业替代风险。 A. 上下文 .1 人工智能（AI）和生成式AI模型已显著发展A 近年来。人工智能模型已经从早期的机器学习模型发展到如今能够执行认知功能，处理大量数据，识别模式并做出决策。如今，人工智能系统在标准基准测试中通常超越人类表现。2新型多模态模型能在数十种语言中生成连贯文本，处理音频，并解释照片或表情包。公司正竞相开发基于AI的产品，AI正越来越多地被个人和组织使用。随着AI模型不断发展及其应用范围的扩大，它们有可能重塑涵盖广泛技能和领域的就业格局。在这个过程中，虽然能够提高生产力，但AI的集成也可能在转型期间导致就业岗位的流失。 M 2 alta 在数字化方面准备充分，但劳动力市场可能将面临一些就业问题。 用人工智能的推广来实现位移。本论文的第一部分评估了马耳他数字经济情况及发展状况。准备从人工智能中获益的能力，使用国际货币基金组织的人工智能准备指数（AIPI）以及其他数字技能、强度和人工智能使用的指标。马耳他通常被认为准备充分。第二部分分析了马耳他劳动力市场的特征，将暴露和互补性指数映射到职业微观数据上。分析显示马耳他存在一些就业转移的风险，特别是对女性、年轻工人和只有高中学历的人来说。第三部分提供了政策考虑因素。 B. 马耳他基础设施、人力资本和数字准备情况 3. 马耳他当局正优先推进数字化转型以加强数字领域。 准备性与人工智能的使用。当局从欧盟的复苏和弹性基金及凝聚力基金中划拨了相当一部分的多年度资金用于数字化转型——共计1.96亿欧元，占2023年GDP的1.0%。3他们为2021-2027年的智能专业化策略制定了数字转型工作计划，并概述了六个旨在作为人工智能领域的领导者获得竞争优势的举措，这些举措在国家人工智能战略中有所体现。4这些策略专注于投资需求以及公共和私营部门的采用，由与教育体系和工作力、法律和伦理框架以及基础设施相关的举措所支持。随着80%的现有AI战略完成，正在准备更新版的AI战略，以与新的AI技术、行业趋势和优先事项、风险和法规相一致。 马耳他处于有利位置，可从人工智能中获益。国际货币基金组织（IMF）的人工智能生产力指数（AIPI）表明，马耳他非常适合有效地推广人工智能并充分利用其潜在优势。5马耳他的人工智能准备状况在多个指标上与发达经济体的平均水平大致一致，这些指标涵盖了“监管与伦理”、“人力资本与劳动力市场政策”、“创新与经济融合”以及“数字基础设施”等方面（见图1）。此外，马耳他的数字技能相对健全，63%的劳动年龄人口具备基本的或高于基本的数字技能，尤其在信息与数据素养、沟通、协作和问题解决等领域具有特别高的技能。与欧盟27国的平均水平相比，马耳他公司的数字密集度相对较高，这表明个人和公司都具备采用人工智能等数字技术的必要技能和能力。6 图2. 公司中人工智能（AI）的应用 5国际货币基金组织（IMF）的AIPI（Cazzaniga和其他人，2024年）评估了截至2023年174个国家的AI准备水平，基于一套丰富的宏观结构指标，这些指标涵盖了各国的数字基础设施、人力资本和劳动力市场政策、创新与经济一体化以及监管与伦理。 6数字技能指标（DSI）和数字强度指标（DII）由欧盟统计局编制。DSI是一个与个人在五个特定领域（信息与数据素养、沟通与协作、数字内容创作、安全性和问题解决）中使用的互联网或软件相关的综合指标。DII是一个由企业ICT使用和电子商务调查得出的综合指标。 5. 马耳他企业已经应用了人工智能，但缺乏专业知识、高昂的成本和系统不兼容阻碍了更广泛的应用。2023年，马耳他（不包括农业、渔业、采矿业和金融部门）的13.2%的公司至少使用了一种人工智能技术，这在欧洲相对较高（见图2）。大多数使用人工智能技术的公司规模较大，员工人数超过50人（83%）。尽管信息和通信行业中使用人工智能技术的公司占比最高（35.3%），但与其他欧盟国家相比，人工智能在其他行业的使用率也较高，例如行政和支援服务活动（12.4%）、制造业（10.1%）、批发和零售贸易（9.4%）以及住宿和餐饮服务（7.6%）。然而，马耳他的大多数公司，尤其是中小企业，尚未采用人工智能技术，这表明人工智能的进一步使用潜力巨大。尚未使用人工智能技术的公司表示，缺乏相关专业知识、高昂的成本和系统不兼容是主要障碍，这些挑战远高于欧盟平均水平，暗示可能存在劳动力和技能短缺以及财务限制。 C. 劳动力市场暴露与AI的互补性 第6点：马耳他经济和劳动力市场相对多元化。马耳他最大的经济活动，无论是按增加值还是按雇员人数衡量，都与专业、科学和技术活动、贸易、旅行、住宿、餐饮服务和公共服务相关（见图3）。这些活动约占经济产出的半数和就业人数的三分之二。而制造业、艺术、娱乐和休闲、建筑、金融服务、信息和通信技术、房地产服务和农业构成了产出的一半，但仅占就业人数的三分之一。马耳他的主要职业是商务管理专业人士、销售人员和个人护理工作者。 我们衡量不同职业类型对人工智能的暴露度和互补性。Felten等人（2021年）开发了一种衡量职业暴露于人工智能的指标，通过将人工智能应用与工作场所技能和职业联系起来，使用美国职业数据。Pizzinelli等人（2023年）也考虑了职业的社会、伦理和物理环境，通过互补性的概念扩展了Felten的职业暴露衡量方法，以确定人工智能可能补充或取代工作岗位。这些指标被分为四个维度：“高暴露和高互补性”（HEHC）、“高暴露和低互补性”（HELC）、“低暴露和高互补性”（LEHC）和“低暴露和低互补性”（LELC）（见附录1）。7我们应用这些措施于2023年劳动力调查中的马耳他微观数据，使用约10,000个观测值。这使我们能够评估马耳他40种职业、21个经济活动、5个年龄组、性别、4个教育成就群体、收入和3个“出生国家”分组中的暴露和互补性。8 第八项研究发现，马耳他的劳动力市场可能会在服务相关职业中出现一些工作岗位的替换。大约60%的马耳他劳动力市场高度暴露于人工智能，这表明人工智能应用与这些工作所需的技能之间存在重叠（见图4）。9相对较高的商业管理专业人才、销售人员、一般文员和其他行政支持岗位的份额——这些职能的低互补性——意味着大约30%的劳动力市场面临职业替代的风险。这一份额与其他发达经济体的估计大致相似。然而，马耳他劳动力市场的互补性略高于其他发达经济体，这表明马耳他职业替代风险和潜在的生产率提升可能高于平均发达经济体。 9. 妇女、年轻工人以及只有高中教育背景的人更容易面临职业替代风险。女性面临比男性更高的职业替代风险。 他们在高暴露和低互补性服务相关领域的普遍性，例如销售、商业管理和文书支持。大约41%的女性员工属于这一类别，而男性仅为27%（见图5）。这一差异也反映了男性在从事物理职业（建筑、司机、农业）的比例更高。高等教育很有价值，因为它与非常高的互补性相关（见图6），而仅有高中学历的人中有40%属于高暴露和低互补性类别。年龄和收入也是一样，30岁以下的年轻人和低收入及中低收入人群更有可能面临职业替代风险。在马耳他人和国外移民之间，高暴露和低互补性类别之间没有重大差异。 图5. 性别差异 D. 结论和政策建议 10. 马耳他已准备好充分利用人工智能带来的好处，但可能会经历就业岗位的流失，尤其是在女性、年轻工人以及只有高中学历的人群中。马耳他已准备好利用人工智能的潜力。其数字基础设施先进，企业数字化程度高，人们的数字技能强。由于互补性较高，马耳他劳动力市场对与人工智能相关的就业岗位流失的敏感性略低于其他发达经济体。然而，大约三分之一的劳动力面临失业风险，其中女性、年轻人以及只有高中文凭的人尤其容易受到威胁。在马耳他，劳动市场已经相当紧张，这可以作为缓解因素。 图6. 教育、收入与年龄 11. 优先考虑劳动力再培训和提升至关重要。当局正在优先考虑劳动力提升和再培训，通过教育体系和终身学习。国家教育战略2024-30和终身学习战略2023-30是该战略的支柱。当局还扩大了企业技能发展计划，旨在支持小型、中型和大型企业为现有和新员工提供培训，以发展和更新他们的技能和知识，当局还可能审查支持规模和目标群体。 第十二项：使马耳他更接近数字化前沿至关重要，尤其是在…… 私营部门在小微型企业中的采用。当局正在优先考虑数字采用和数字技能。2023-30数字十年战略路线图是这些努力的关键支柱。10当局实施了一项数字化补贴，由欧盟恢复和弹性基金的资金支持，涵盖运营数字化的50%费用，最高可达50,000欧元。这项补贴尤其重要，因为它针对的是占绝大多数的小微企业。 马耳他的公司，以及可能因成本而受阻的数字化。降低获取公共支持方案的行政负担，并继续推广电子政府，在私营部门的采用和更高的效率中可以发挥关键作用。 附件 I. 测量暴露与补充AI 测量对人工智能的暴露 1.Felten等（2021）开发了一种衡量职业对AI暴露程度的指标，将AI的常见和一般应用（例如，抽象策略游戏、实时视频游戏、图像识别、图像生成、阅读理解、语言建模、翻译和语音识别）与工作场所技能和职业联系起来，利用来自O*NET数据库的美国职业特征。该指数本质上衡量了AI与人类技能的重叠程度，然后根据这种技能在每个工作中的重要性和复杂程度进行加权。高暴露职业通常是服务相关的（见下图）。 测量作为人工智能的补充。 2.Pizzinelli等人（2023年）开发了一个互补性指数，同时借鉴了O*NET数据库，但基于“工作环境”和“技能”，并增加了物理和社会环境因素。作者认为，在某些社会中，可能不太可能允许在某些情况下无人监督使用人工智能。例如，决策的关键性和错误后果的严重性可能会促使社会要求人类（尽管高度接触人工智能）做出最终决策或采取行动。这包括例如医疗专业人员、法官以及某些类型的技术人员和操作员（见下图）。 将曝光和互补概念性地结合在一起。 3.暴露和互补性的度量可以从概念上被视为