研究背景与问题提出 [page::2]

• 低中收入国家人口占全球83%，AI扩散将对其劳动市场和经济结构带来巨大冲击。

- AI扩散速度过慢导致竞争力下降，过快则可能爆发失业等结构性问题。

• 现有AI影响研究多忽视低中收入国家，论文搭建理论框架与经验分析补足这一空白。

AI扩散三大路径理论综述 [page::3][page::5][page::6]

• 全球价值链(GVC)促进技术从贸易和产业链上下游传播，深度整合促使技术运用率增加。

- 知识流动路径涵盖企业间协作、专利引用和学术科研合作，尤其研究合作提供更即时的知识扩散。

• 低中收入国家GVC参与度和创新集群发展不足，知识流或成为弥补手段。

数据与方法论 [page::11][page::14][page::15]

• 三路径指标选取：OECD TiVA数据库衡量GVC整合度、OECD AI政策观察站科研合作数据、Stack Overflow的AI技术知识转移请求。

- 16个低中收入国家样本对比4个发达国家，同时关注与美中两国的联系。

• 分析涵盖国际与国内扩散。

GVC扩散现状分析 [page::17][page::18]

• 越南、柬埔寨GVC后向整合高，依赖中国产品和技术输入；尼日利亚前向整合高，资源输出为技术产品提供原料。

- 与中国后向整合普遍高于美国，显示中国在国际贸易中扩散AI技术的重要性。

研究网络扩散表现 [page::19][page::20]

• 突出国家为突尼斯，科研合作发文量大大领先同组LMIC。

- 美国在科研合作扩散中的影响力大于中国，尤其菲律宾和巴基斯坦依赖中美科研合作占比显著。

知识转移扩散分析 [page::21][page::22]

• 突尼斯、巴基斯坦、乌克兰通过Stack Overflow知识请求活跃，塞内加尔无请求。

- 美国是该领域主要技术知识来源，语言和平台偏好限制中国影响。

与发达国家对比及趋势 [page::23][page::24][page::26][page::28]

• LMIC科研论文发文量远低于发达国家，差距约5倍到数百倍。

- 2018-2020至2021-2023年，LMIC科研扩散增速（60.1%）明显快于发达国家（25.4%），显示扩散差距缩小趋势。

• Stack Overflow请求虽波动大，剔除极值后LMIC增速高于发达国家。

- 国内扩散份额总体下降，少数国家（如印度尼西亚）有所增长。

研究局限及未来方向 [page::31][page::42]

• 排除低收入国家及部分指标如专利、外商直接投资数据限制结论。

- 扩散速度与技术强度关系不明，GVC数据滞后性及缺乏行业细分带来不确定。

• 建议未来聚焦LMIC案例研究，优化测量方法，探索政策与劳动市场影响。

政策启示和治理建议 [page::40][page::41][page::46]

• AI扩散速度与路径对国家效益与风险有显著影响，需平衡快速扩散的竞争力与社会稳定风险。

- 应推动全球AI经济收益公平分配机制，强调多边框架下双边灵活协议。

• 低中收入国家面临独特挑战，治理政策应更具弹性并重视国内创新能力建设。

金融研究报告详尽分析报告

---

1. 元数据与概览

• 标题： AI Diffusion to Low- and Middle Income Countries: A Blessing or a Curse?

- 作者： Rafael Andersson Lipcsey

• 发布机构/时间： 2025年7月16日

- 主题领域： 人工智能技术扩散，尤其聚焦于低收入和中等收入国家（LMICs）的AI扩散路径、影响与政策启示。

• 报告核心观点： 报告关注AI技术如何通过全球价值链（GVCs）、研究合作和企业间知识转移三条路径，在低中收入国家实现扩散，探讨这一过程中的利弊。研究表明，尽管发达国家与发展中国家之间存在显著扩散差距，该差距具备逐渐缩小的趋势；中美两国在AI扩散中分别通过不同渠道发挥着关键作用。报告强调，合理调控AI扩散的速度，以及设计符合发展中国家特点的国际双边协议和经济收益再分配机制，对避免劳动市场的剧烈冲击至关重要。[page::0,1]

---

2. 逐节深度解读

2.1 引言

• 介绍了全球人口中发展中国家的占比高达83%，预计2050年将达到86%，指出这些国家在劳动力市场和政治系统方面脆弱，面临AI等革命性技术带来的巨大结构性挑战。

- 指出发展中国家必须在AI扩散速度上找到平衡：过慢可能导致失去竞争力及社会不稳定，过快又可能带来大规模结构变革与失业增加。

• 文献与实证角度尚缺乏对LMICs AI扩散的关注，目标填补这一研究空白，促进政策设计。[page::2]

2.2 文献综述

• 技术扩散定义： 技术通过国家或国际贸易与知识共享在经济中扩散，扩散本身不同于生产率提升，是生产率提升的前提。

- 全球价值链扩散（GVCs）： 主要通过深度参与国际贸易链条实现，促进企业采用新技术以提高效率，AI作为通用技术推动供应链优化和贸易摩擦减少。

• GVC进出口中的“前向”和“后向”参与是技术扩散的双向路径：后向（国外价值部分占本国出口部分）反映技术输入，前向（本国产值出口给国外）反映技术输出。

- AI影响较深的行业为制造业，侧重传感器、物联网（IoT）和分析技术的应用，间接受益行业包括农业、化工等因其产品通过价值链进入制造业。

• GVC中技术扩散有滞后效应，因此当前难以直接衡量全经济层面生产率提升，但观察扩散初步路径意义重大。

- 知识流扩散： 包括企业间知识交流、专利传播和学术合作。知识流在形式上为“非物质”扩散，往往比贸易链条更快速，尤其是合作研究网络的论文共著被视为扩散的早期信号。

• 不同于专利作为扩散效果的产出指标，知识流强调知识的即时传播。

- LMICs往往缺乏成熟的技术集群，国际研究合作略微减少工业距离壁垒，为 LMICs 研究合作创造机会。

• 强调知识流可能是扩散最快的渠道，可能优于贸易路径在实现生产率收益方面的时效性。

- 扩散对LMICs的利弊：
- 利益方面：AI推动向高技能密集型产业转型；深度嵌入GVCs的国家能获益于AI减少的贸易壁垒。
- 风险方面：技术控制权不平衡可能使发展中国家处于不利地位；生产制造业“回流”可能导致FDI减少；AI可能加剧收入及企业间不平等，尤其是大企业与小/非正规企业的差距扩大；此外，AI扩散还可能引发民主倒退及政治不稳定风险。

整体，AI技术扩散过程复杂，LMICs面临机遇与挑战并存，需要精细化政策匹配。[page::3-10]

2.3 方法论与数据来源

• 构建三条AI扩散路径框架：全球价值链（长期体现的实体技术扩散），研究网络（中期，基于合著论文的知识共享），企业间知识转移（短期，创新集群中快速直接知识交流）。

- 排除专利作为扩散路径，视其为扩散结果指标。

• 16个发展中国家选取基于数据集重合，同时考察4发达国家作为对比，剔除印度（AI领先者，属于扩散源）。

- 采用OECD TiVA指标数据库了解GVC参与度（2020年数据），使用OECD AI政策观察站的OpenAlex数据研究研究网络合作（2010-2023年），以及Stack Overflow问答数据分析知识转移（以2019-2021年均值为准，因2022-23年数据出现异常）。

• 由于GVC数据时间较早且较刚性，不纳入趋势比较，研究网络和知识转移数据则用于比较扩散速率及差异。[page::11-16]

---

3. 图表深度解读

3.1 GVC扩散（图1、图2）

• 图1 展示16个LMICs的全球价值链后向（含外国产值占出口比例）与前向（本国产值占国外出口比例）参与度（2020年）。

- 趋势：后向与前向整合度通常反向，如越南后向整合最高（48%），但前向整合仅11%，展现以进口中间产品组装成品出口的贸易模式。尼日利亚相反， 原材料高前向输送，低进口占比。
- 其他如乌克兰和菲律宾较为均衡分布，表明承担国内外双重价值链角色。

• 图2聚焦中国和美国在后向GVC整合中的贡献。

- 越南、柬埔寨接受的中国中间品价值极高（15.3%、19.2%），美国贡献较少，反映中国更深度参与中间产品供应链，美国为终端市场角色。
- 这指示中国可能主导短期内GVC路径的AI扩散进程，尤其制造业。

数据缺乏分行业细节及时间趋势限制了精确结论，但表明贸易链条中中国扮演重要角色。[page::17-18]

3.2 研究网络扩散（图3、图5）

• 图3 列示2021-2023年期间16国AI研究合著论文数（每百万人口标准化）。

- 突出：突尼斯科研合作最活跃，达144篇；埃及、越南亦表现不俗；缅甸、象牙海岸、老挝处于最低水平。

• 图5 研究合作中文献中美贡献比例。

- 整体看，美国在研发合作中优于中国，平均贡献7%vs5.5%。
- 中国在菲律宾、巴基斯坦的合作份额显著（14.7%、13.6%）。

此路径显示美国在推动AI研究网络扩散中更具影响力，而部分LMICs高度依赖国际科研合作。[page::19-20]

3.3 知识转移扩散（图6、图7）

• 图6 Stack Overflow AI相关知识请求数（2019-2021年均值，每百万人口）。

- 突尼斯最高11.5请求，随后巴基斯坦、乌克兰，塞内加尔零请求，喀麦隆、缅甸极低。

• 图7 美国与中国提供的知识转移贡献比例。

- 美国贡献显著如尼日利亚达28%，整体平均17.3%，而中国仅0.97%，显示语言壁垒和平台使用限制了中国的知识共享影响力。

知识转移显示明显依赖美国，且各国在知识转移与研究合作路径上的表现差异较大，强调扩散路径的异质性。[page::21-22]

3.4 与发达国家对比（图8-15）

• 图8 2021-2023年AI科研产出，发达国家远超LMIC，瑞典翻倍领先。突尼斯为LMIC第一，仍仅为瑞典20%。

- 图9 2018-20至2021-23年期间AI文献增长率，LMIC显著高于发达国家（60.1% vs 25.4%），孟加拉增长最高128.5%，缅甸仅为-9.7%。

• 图10 国内AI科研合作比例，印度尼西亚53.1%最高，柬埔寨3%最低，体现知识集群和本地合作的差异。

- 图11 国内科研合作比例的变化，典型下降趋势，柬埔寨下降最显著25.2%，印度尼西亚等少数国家上升。

• 图12 AI知识流请求数对比，发达国家明显领先，英国71.9请求为塞内加尔0.2的350倍。

- 图13 AI知识流增速，波动极大，去除缅甸的极端增长外，LMIC整体增长42.7%，发达国家减少6.5%。

• 图14 国内知识转移比例，法国30%最高，柬埔寨、塞内加尔、缅甸为零。

- 图15 国内知识转移比例变化，LMIC整体增长8.3%，发达国增长6.9%，部分国家如印度尼西亚显著增加152%。

综上，发达国家依旧在AI扩散主要路径中领先，但部分LMIC增长迅速，显示“扩散差距”有缩小趋势，但绝对水平悬殊依然显著。[page::22-30]

---

4. 估值分析

本报告非典型金融估值研究，不涉及公司估值或资产定价模型，此处“估值”更多指对AI技术扩散影响力和传导路径的定量衡量。采用了多维度指标指标（GVC指标、科研发表数量、Stack Overflow知识请求）作为扩散程度的量化代理。

• GVC指标： 利用OECD TiVA数据库中的前向和后向参与比例，反映技术输入输出能级和贸易依赖程度，体现AI产业链中技术嵌入的深度。

- 科研网络指标： 通过国际合作发表的AI相关论文数，每百万居民标准化，反映国家或地区在AI创新合作中的活跃度及知识共享效率。

• 知识转移指标： 通过Stack Overflow的AI相关问题和答案交换频率，衡量技术知识实务层面流动与传播速度。

总体上，报告指出这三条扩散路径侧重点不同且衡量维度异质，难以合并成统一指数；GVC扩散更侧重中长期结构变化，科研合作、知识转移更快速体现扩散动态；中国强调在GVC路径的角色，美国在科研和知识转移方面具优势。[page::11,32-33]

---

5. 风险因素评估

• 技术控制权风险： AI技术被少数先进国家和企业控制，可能加剧全球技术和经济不平等，导致LMIC竞争力弱化。

- 经济结构冲击风险： AI快速扩散可能引发LMIC劳动市场剧烈调整，特别是替代性岗位较多，政策跟进能力有限，可能引发失业和社会不稳。

• 政治稳定风险： AI可能被用于政权监控及信息操纵，尤其在民主制度薄弱的发展中国家，可能加剧威权主义和政治动荡。

- 数据及方法限制风险： 研究基于部分公开数据，缺少低收入国家视角，反映现状有限，更深层次劳动力市场动态和技术吸收效应尚不明朗。

• 国际合作和治理挑战： 全球减缓AI扩散的协议难达成，不同国家需求差异大，缺少针对LMIC的个性化和双边政策支持，影响技术共享公平性与效率。[page::10,31-33,41]

---

6. 批判性视角与细微差别

• 数据选择限制及代表性不足： 仅16个中低收入国家，未覆盖低收入国家，且数据重叠导致样本偏窄；发达国家样本也有限，影响比较精准性。

- 时间滞后与行业细粒度不足： GVC数据滞后，缺乏短期反馈和跨行业动态分析，难捕捉某些行业AI扩散特性。

• 三条扩散路径的比较复杂性： 路径间异质性大，量化指标不同，难以将它们统一纳入单一扩散指标，影响整体评估解读。

- 对国内扩散与国际扩散的解读需谨慎： 国内扩散程度过高可能表明与国际前沿断层，过低可能增加对外依赖和脆弱性，具体影响需结合国家创新生态环境进一步分析。

• 对ChatGPT等新兴AI知识转移渠道缺乏覆盖： 近年Stack Overflow数据下降可能反映新工具替代，未包含此影响限制了最新扩散路径的识别与评估。

- 扩散率理想水平力度未明： 报告强调不同国家扩散速率需个性化，但缺少具体量化阈值，未来需结合生产率与就业影响具体研判。

• LMIC面临的两难境地： 快速扩散带来技术进步与竞争力提升，但存在劳动力市场剧烈震荡风险，缓慢扩散减少冲击但可能加剧国际差距，需精准政策平衡。[page::31-40]

---

7. 结论性综合

本报告通过综合文献综述与实证分析，构建了针对低中收入国家AI技术扩散的三通道框架（全球价值链、科研网络、企业知识转移），系统量化了16个中低收入国家相较四个发达国家的扩散状况与趋势。通过深入解读多个图表揭示出：

• LMIC总体AI扩散水平远落后发达国家，但在科研合作与知识转移领域均体现加速趋势，尤其研究发表数量的年增率显著高于发达国，这暗示AI扩散差距或正在逐步缩小。

- GVC层面中国发挥重要引领作用，特别在制造业相关的中间品贸易环节，主导部分LMIC的技术输入；美国则在学术研究合作和知识转移中更具优势。

• 研究合作和知识转移路径相较GVC更能迅速实现技术传播，有助于LMIC更快吸纳最新AI成果，但国内创新生态弱的国家存在知识流失与技术利用不足风险。

- LMIC面临扩散速度的两难抉择：缓慢扩散可能确保社会稳定但导致竞争力丧失，快速扩散或提升经济但引发就业市场震荡和社会不满，全球收益分配机制和双边政府间协定被视为缓释风险的关键。

• 数据和方法学的限制尚阻碍对技术扩散与产业生产率、就业变化间更精确的因果推断，未来需深化案例研究、细分行业分析、引入新型知识流数据同进场景研究。

- 最终，报告主张国际AI治理不宜一刀切，应结合经济特性动态调整扩散速率，强化多边及双边国际合作，特别侧重发展中国家的实际需求及能力，促进AI利益公平共享并减少潜在的社会冲击。

总之，本报告从战略高度提出AI技术向LMIC扩散的复杂性与现实挑战，既肯定技术扩散带来的潜在发展机遇，同时预警相关社会经济风险，呼吁构建兼顾效率与公平的全球与本地治理框架，以实现AI技术惠及更广泛的人群和地区。[page::44-46]

---

主要图表展示与解读示例

• 

图1 显示各国全球价值链参与度，反映不同国家的贸易结构和技术输入输出特征。越南高后向参与（48%）展现其制造业进口中间品特点，尼日利亚则以高前向参与（39.5%）突出资源出口导向特点。

• 

图3 突尼斯等国家AI科研合作活跃度领先，显示科研合作在AI扩散中扮演重要角色，然而多数LMIC科研产出与发达国家差距巨大。

• 

图6 显示知识转移请求数量，呈现显著国家间差异，技术知识的流动性不均可能加剧数字鸿沟。

• 

图8 对比LMIC与发达国家AI出版物数量，充分体现了规模与能力差距。

• 

图9 LMIC科研扩散增长率明显高于发达国家，说明后发优势和增长潜力。

• 

图7 美国作为知识转移主要贡献国，强化其AI全球影响力的事实。

• 

图13 知识流增长的剧烈波动展示了部分LMIC对AI知识转移路径的依赖及其不稳定性。

---

术语及模型解释

• 全球价值链（GVCs）： 跨国生产网络中各经济体在不同生产环节的分工与贸易，技术通过中间产品和附加值流动实现扩散。

- 后向参与（Backward Participation）： 进口中间产品含有外国价值占本国出口的比例，代表技术输入程度。

• 前向参与（Forward Participation）： 出口产品中含有本国中间产品，用于他国出口，体现技术输出能力。

- 知识流（Knowledge Flows）： 企业或研究机构之间无形知识的转移，包括科研合著、专利引用和直接协作。

• Stack Overflow请求数： 计算机编程问答网站上的AI相关问题与回答次数，作为知识转移量化指标。

- 技术强度（Technology Intensity）： 以创新产出和技术采纳程度衡量一国经济中尖端技术使用的广泛程度。

• 国际与国内扩散： 国际扩散指技术跨国传播，国内扩散指技术在本土经济体间的传导与应用，要素融合决定技术的实际效果。

---

总结

本次分析涵盖了报告的全部核心章节与重要图表数据，详尽剖析了AI扩散的三条路径及其在低中收入国家中的表现与挑战，结合理论、实证和政策建议，系统阐述了全球AI技术扩散的新局面和发展走向。整体呈现了LMICs在AI时代的潜在契机和风险，强调未来研究需深化扩散与技术吸收的内在关联，以及针对不同国家特点设计差异化治理方案的重要性。

报告