人工智能与非正规经济

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人工智能与非正规经济

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• Authors: ANTHONY TAN
• Published: September 10, 2026

地区背景与主要论点

• 东南亚情境不同于主要围绕正规劳动力市场的人工智能讨论。
• 在该地区，78%的劳动力（数亿人口）在非正规经济中工作，非正规经济是区域经济活动的结构性基础，而非单纯的过渡或缺陷。
• 目标应是围绕非正规经济设计政策，通过培养新技能和设计规则，扩大人工智能赋能平台已取得的成果，而非简单套用针对正规就业的前提。

平台的作用与经验证据

• 平台可提供信贷、提高收入可预见性并扩大参与经济生活的机会。
• 案例：米琳·埃斯特雷利亚（Mylene Estrella）利用Grab贷款扩展业务，并通过人工智能助手开展营销。
• 去年，Grab向司机合作伙伴以及商家合作伙伴发放了32亿美元的贷款。
• 在这些借款人中，68%是首次通过该平台获得正规信贷。
• 平台使用人工智能读取平台生成的收入和经营活动记录以评估借款人信用；根据平台收入设定信用额度，并按借款人每日收入的一定比例扣除还款，必要时提供困难救济。
• 一半的司机合作伙伴借款人表示，他们之所以选择Grab，是为了避免向无资质的放贷人借款。
• 去年，司机合作伙伴的每小时在线平均收入同比增长了5.5%。
• 平台通过评估实时需求为司机进行资源匹配，减少两次接单之间的无报酬空窗期，并预测最有可能获得下一单的地点。

技能、培训与工具采用

• 人工智能素养对所有劳动者均有益，但非正规劳动者缺乏由雇主提供的带薪培训，需要通过其他途径获得。
• 去年，超过150万名司机合作伙伴完成了至少一门GrabAcademy课程。
• 目前，平台上四分之一的中小微企业正在使用Grab的商户人工智能助手，该工具在营销、菜单管理和运营支持方面带动销售额提升15%。

政策建议（作者的“三点建议”）

• 建议总体目标：增强非正规劳动者的韧性与收入能力，并通过政府与私营部门合作扩展人工智能素养与平台带来的收益。
• 建议一：将人工智能素养视为一种公共品，并为之提供资金支持。
  • 将对人工智能素养的投资视为与修建铁路或能源基础设施同等重要。
  • 利用公私合作：例，“SkillsFuture Singapore”已将Grab认定为推动技能发展的行业领导者。
  • 政府应与本地机构合作，为工作时间不固定的劳动者共同设计长期培训，并在整个非正规劳动力市场中推广。
• 建议二：重新思考如何衡量成功。
  • 治理框架不应仅以正规化率或金融稳定为指标。
  • 应采用能反映非正规经济实际运行情况的指标，如收入波动性、多平台参与情况以及信贷可得性，并要求平台和监管机构自身对这些指标负责。
• 建议三：推动本地区人工智能治理的协调统一。
  • 东南亚主要市场之间监管框架的差异构成结构性约束，影响数据存储决策和扩大成功经验的能力。
  • 2026年5月达成的《东盟数字经济框架协议》建立了地区协调架构，但政策制定者必须确保该框架适用于非正规经济，而非强行套用正规经济的前提假设。

制度设计与跨地区启示

• 针对非正规经济设计制度比简单推动正规化更为有效：
  • 当信息记录要求难以发挥作用时，可利用实时行为数据。
  • 当制度性渠道难以覆盖时，可采用基于平台的分发机制。
• 弥合保障差距的方向：构建可随劳动者转移的跨职业、跨平台保障机制，而非等待将劳动者重新界定为雇员。
  • 示例：马来西亚于2026年3月颁布的《零工劳动者法案》通过国家项目将社会保障覆盖范围扩大到零工劳动者，而无需将其界定为雇员。
• 东南亚实践对其他地区具有借鉴意义：
  • 非正规就业占非洲全部就业的86%，亚洲为68%，拉丁美洲为51%。
  • 这些数据表明其他区域也可从围绕非正规经济的制度设计中受益。

来源：金融与发展 — “人工智能与非正规经济”，陈炳耀（Anthony Tan），2026年9月（页面概览）。