ECONOMIC OPPORTUNITIES AND CONSTRAINTS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ADOPTION IN KAZAKHSTAN’S RESOURCE-ORIENTED ECONOMY
Ravil I. Mukhamediev · Farida Abdoldina · Y. A. Gertsen
评估哈萨克斯坦资源型经济中AI应用的经济潜力与结构性约束。
部门分析框架，结合国民账户与国际AI生产率系数做情景估算。
AI年潜在经济影响约16-25.9亿美元（GDP的0.9%-1.5%），集中于工业、贸易和运输。
可研究资源型经济体农业部门AI采纳的制约因素与差异化政策路径。
研究哈萨克斯坦资源型经济中AI应用的宏观经济影响，虽涉及农业等部门但非三农或农业信息化主题，相关性不足。
本文探讨了在资源导向型经济体中，人工智能应用所面临的经济机遇与结构性制约。在哈萨克斯坦，采掘业占据重要比重，高科技多元化水平相对较低。本研究旨在评估人工智能在若干领域的潜在宏观经济影响，并确定其促进可持续经济发展的条件。研究采用部门分析框架，将国民账户信息与国际实证研究中的AI生产率系数相结合，考察了工业、贸易、交通、能源、金融、农业、卫生等主要经济部门以及通信产业。研究重点关注机器学习、深度学习、大语言模型和生成式人工智能等新技术，这些技术为各部门提供了进一步的自动化和决策支持机会。在所采用的假设下，基于模型的情景估算表明，人工智能在哈萨克斯坦应用的潜在经济影响可能在每年16亿至25.9亿美元之间，约占GDP的0.9%至1.5%。该估算应被理解为基于国际生产率系数和哈萨克斯坦部门GDP结构得出的指示性情景结果，而非对哈萨克斯坦企业当前AI应用水平的直接实证测量。最显著的潜在效应集中在工业、贸易和交通领域，而其他部门的贡献较为温和，但在宏观经济层面仍具有相关性。在当前阶段，人工智能主要被视为提升效率的工具，而非结构转型的驱动力。研究还强调了关键制约因素，如数字基础设施不足、人力资本匮乏、研发强度偏低以及对资源密集型产业的依赖。这些因素均限制了AI技术的扩散和乘数效应。研究表明，需要制定在技术现代化、教育和经济多元化方面协调一致的政策，以实现人工智能的长期收益。若不加以引导，人工智能可能加剧现有的结构性失衡，而非助力向知识型经济转型。