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— 《进步者日报》编辑部  /  La rédaction

在拥有数据的五个阿拉伯国家中，行政支持类岗位占青年就业的比例在1.0%至6.9%之间，正规部门的具体细分数据缺失。国际劳工组织（ILO）数据显示，2023年阿拉伯地区青年失业率为28.0%，预计2024年升至28.6%，超过全球平均水平13%的两倍。在所研究的12个阿拉伯国家中，约14.6%的岗位具有被生成式AI大幅提升的高潜力，另有2.2%面临自动化风险。整整一代人正在等待进入这些岗位，技术变革却已加速到来。

核心要点

国际劳工组织预测2024年阿拉伯国家青年失业率为28.6%，超过全球平均水平的两倍。生成式AI尤其冲击文书类任务，但”暴露于AI”并不等于正式就业入口就会优先消失。AI对就业影响的预测期延伸至2035年，暴露程度的估算描述的是现有就业结构，并区分”提升”与”自动化”两种情形。中东地区近半数机构表示，缺乏大规模部署AI所需的人才和技术能力。技能缺口可能限制AI带来的收益，但就业净效应取决于政策、投资和采用方式。经济学家阿克塞尔·阿尔基耶（Axelle Arquié）识别出就业与财税的双重冲击。海湾国家历来直接税较低，但通常拥有与油气资源挂钩的大量财政和金融缓冲；马什里克和马格里布地区国家税制较完善，但财政空间受限。冲击发生后启动的培训，仍可助力适应、转型和再就业，尽管早期准备有助于降低转型成本。

AI首先抹去的，是那些最不起眼的岗位

公共机构的行动窗口有限，错过之后将有整整一代人被永久排斥在劳动力市场之外。

约旦某银行的初级会计、埃及某部委的数据录入员、沙特某中小企业的行政助理——这些职业有一个共同特点：工作内容程序化、可编码，是高校毕业生进入正规劳动市场的第一级台阶。生成式AI和文档流程自动化系统最容易替代的，正是这类岗位。

国际劳工组织2026年发布的报告分析了AI对阿拉伯劳动力市场的影响，将行政和文书类任务列为最易受到生成式AI冲击的领域。在海湾地区和马什里克的多个国家，公共部门仍是主要雇主。这些岗位一旦消失或停止增员，进入正规劳动市场的通道就会收窄。

这一机制具有隐蔽性：部分机构可能在不裁减现有职位的情况下，悄然放缓此类岗位的招聘，压缩新毕业生的入职机会。青年失业率已达28.6%，该地区经不起这额外的紧缩。

采用AI的技能缺口令人担忧

阿拉伯地区面临转型不均衡的风险，准备同样不足。据德勤中东的调查，近半数机构缺乏大规模部署AI所需的人才和技术能力。

没有相应技能就推进自动化的企业，只能获得部分生产力提升。想要更深入采用AI的企业，又找不到合适的人才。大学输送的毕业生，大多仍接受着AI正在替代的那些职业的训练。

教育供给与技能需求之间的错位，并非阿拉伯地区独有。欧洲自动化仓库同样缺少有能力操作这些设施的合格人员。但阿拉伯地区面临的组合尤为不利：青年失业率本已高企，多个国家私营部门多样性不足，教育体系的改革速度又跟不上AI的扩散。

阿尔基耶识别的双重冲击，以及它在中东为何被放大

阿尔基耶在《AI的双重冲击：就业与财税》（2025年）中提出了分两步走的论点。第一重冲击是直接的：AI摧毁或改变就业，已波及此前历次自动化浪潮未曾触及的高技能职能。第二重冲击是财税层面的：如果AI将劳动创造的价值转移给资本，国家将失去部分税基，公共服务和社会保障的资金正是依赖这一税基。

在欧洲经济体，这两重冲击降临的系统拥有缓冲机制：所得税、社会缴款、积极就业政策共同构成安全网。这张网可能不够，阿尔基耶也承认这一点，但它存在。多个阿拉伯国家的模式截然不同：海湾经济体直接税极低，历史上靠石油收入通过公共就业进行再分配来弥补。

不过，部分国家拥有与油气资源挂钩的大量财政和金融缓冲。马什里克和马格里布地区国家税制较完善，但财政空间受限。各国现有的制度架构将面临程度不一的冲击，取决于各自的应对能力。

阿尔基耶主张对AI进行审慎监管，在不陷入技术保护主义的前提下维护税基，这一主张在这里有特别迫切的意义。沙特阿拉伯志在通过”2030愿景”摆脱对油气的依赖，正在大力投资数字化。但数字化若不伴随技术收益的再分配，无异于用算法租金替代石油租金，同样面临收益集中的问题，长期同样脆弱。这一解读与达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）和西蒙·约翰逊（Simon Johnson）的论点相呼应——他们追问的核心是：技术进步的收益究竟由谁获取。阿拉伯地区正在提供一个真实规模的测试场：资本与劳动的分化在这里以加速的方式上演。

韩国1990年代的经验：投资时机的教训

1990年代的韩国，依托此前在技能方面的积累投资，持续向高技术产业攀升。韩国的经验常被误读：真正关键的是公共职业培训投资的时机，以及此前已存在能够快速适应的制度基础。

韩国早已建立起职业培训体系，并于1995年引入支持培训和求职的就业保险制度。职业培训机构已经存在，课程持续更新，与大型企业集团（财阀）合作直接安置学员的机制也在有效运转。冲击来临时，这套体系具备了吸收冲击的能力。被替代的工人得以通过已有的转型通道进入高技能岗位，这些通道在雇主眼中也有公信力。

阿拉伯地区的处境截然不同：面对快速的技术变革，职业转型机构仍处于建设之中。培养数据分析师、AI集成师、信息安全专家需要时间；让这些培训路径在雇主和家庭眼中建立起公信力，则需要更长时间。已公布的各项计划——从沙特”2030愿景”框架下的数字技能培训举措，到埃及在技术技能领域的努力——方向是对的。但它们的落地推进，正面临技术快速迭代的挑战。

2030至2035年间，决定一代人命运的关键变量

国际劳工组织提出的问题，促使我们审视各阿拉伯国家首都正在做出的决策。当前的政策取向将对未来数年产生深远影响。两条轨迹正在显现，取决于少数几个关键变量。

第一条轨迹：各国政府加快与私营部门合作推进培训体系改革，参照爱沙尼亚或印度已验证有效的高强度技术训练营模式。这类培训不能取代大学，但能创造进入劳动力市场的替代性通道——六个月而非四年。前提是私营部门在招聘时认可这些培训路径，这要求国家推动建立认证和标准化体系。如果这一动力能在两三个国家启动，并在24个月入职率上产生可量化的成果，就有可能形成示范效应。需要观察的信号包括：这些项目的学员吸纳率，以及地区内科技企业本地招聘而非外部引进人才的能力。

第二条轨迹：AI的快速扩散将对机构应对能力提出巨大要求。高校毕业生可能难以找到与其学历匹配的工作，劳动力市场压力可能推动移民流动出现新变化。这条轨迹呈现出与过去工业化国家贸易冲击相似的风险，但与1980至2000年代产业外迁的类比仍属假设，因为其机制与阿拉伯地区的人口结构有显著差异。阿拉伯地区总体人口更为年轻，这改变了转型的规模和时间维度，带来不同的风险与机遇。

两种情景的分野，更多取决于制度架构，而非单纯的财政资源。海湾国家有钱可投，马什里克国家有时拥有大学教育基础。两者共同缺乏的，可能是将教育部委、私营企业和融资机构协调起来、围绕共同就业目标协同行动的能力。研发投入若没有配套签证政策来吸引人才，处处都会失败：阿拉伯地区的经验同样表明，培训投入若没有雇主为技能认证背书，结果也是一样。

最有前景的方向，或许不是培养AI开发者，而是在该地区有大量未满足需求的领域培养AI集成师：医疗卫生、物流、水资源管理、能源转型。这些领域兼具强烈的本地需求、难以外包的岗位属性，以及将AI作为职业工具而非职业替代物的使用方式。这是一种与技术生产性共存的模式，阿联酋和约旦已有若干实验在推进。这些实验能否扩大规模，将决定阿拉伯地区在2035年能够向世界展示什么。

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