除了密切监测全年经济和金融市场数据的通常涨落外，我们还将特别密切关注三个关键趋势：i）政府在旨在实现绿色转型的政策上出现倒退；地缘经济碎片化加剧；人工智能的发展。前两个可能会受到世界各地选举的严重影响。
i）西方在旨在实现绿色转型的政策上出现倒退
尽管实现《巴黎协定》的气候目标仍然是世界面临的一项重大挑 战，但去年，在生活成本压力和各种压力下，英国、德国和 新西兰等一些国家放弃了旨在实现绿色转型的政策。鉴于 今年繁忙的政治日程，政府显然存在进一步倒退的重大风险，这 可能会推迟过渡并增加企业的不确定性。在世界第二大排放国的 美国，唐纳德·特朗普如果获胜，可能会尝试取消拜登总统的 《通胀削减法案》的部分内容，并放松对化石燃料生产的限制。 他还可能再次让美国退出《巴黎协定》。在2023年第四季度GECS中，我们询问了全球会计和金融专业人 士，“明年，您认为旨在将您工作的国家转型为绿色经济的政 府政策会发生什么？”在我们的受访者中，13%的人预期政策会 被削弱
，39%的人认为会保持不变，41%的人预计政策会被加强， 7%的人表示不知道（见图9）。然而，存在一些非常有趣的地区 差异。亚太地区和非洲分别只有8%和9%的受访者预计本国政策 将被削弱，而美国和西欧的这一比例分别为14%和20%（英国的 这一数字为30%） 。北美和西欧只有37%和39%的受访者预计政 策将得到加强，而亚太地区这一比例为49%。
图9：2023年第四季度全球会计专业人士对旨在实现绿色转型的政府政策前景的调查
ii）地缘经济碎片化加剧
国际货币基金组织指出，经过数十年的全球一体化不断加强， 世界正面临分裂的风险。它创造了“地缘 经济碎片化”一词，代表着政策驱动的全球经济一体化逆转， 它认为“包括各国经济上相互接触的任何和所有不同渠道的逆 转，包括通过贸易、资本流动、工人跨国界流动、国际支付和 提供全球公共产品的多边合作”。全球化的快速步伐随着2008 - 2009年的全球金融危机而结束， 世界随后从快速全球化时期转向通常被称为“慢球化”的时期 （见图10）。目前，全球贸易占GDP的比重仅略高于2008年。其 中，商品贸易占GDP的比重基本持平，尽管服务贸易持续增长。 图10：全球贸易与GDP之比
随着特朗普政府的上台、与中国的贸易战以及美国对其他国家的 限制性措施，全球贸易关系显著恶化。拜登政府基本上延续了特 朗普时代的贸易政策，并颁布了禁止向中国出口关键技术产品的 政策，而《通胀削减法案》和《芯片与科学 法案》等计划都有有利于在国内或北美自由贸易协定国家生产的条款。总体而言，有证据表明，近年来美国从中国的进口份额大幅下降，而来自墨西哥和东南亚的份额则 有所上升。当然，这在一定程度上只是反映了中国企业在这些国 家建立生产设施的情况。实施更加限制性贸易政策的不仅仅是美国。欧盟的《净零工业法 案》带有保护主义倾向，欧盟也在考 虑对中国进口电动汽车征收关税。中国对一些国家的产品实施禁 口限制，并对部分技术和材料的出口实施限制。印度等一些国家 也对某些食品的出口实施了限制。
根据全球贸易预警组织的数据， 近年来有害的全球贸易措施数量急剧增加（见图11）。与此同时，特朗普表示，如果他在11月当选总统， 将对所有国家的进口商品提高10%的关税。
图11：实施的全球贸易措施*
近年来，随着“在岸”、“近岸外包”、“友岸外包”和供应链 弹性成为发达经济体政策制定者的首要议程，紧张的地缘政治增 加了世界可能分裂成相互竞争集团的风险，我们将密切关注2024 年及以后“慢球化”将更果断地转向去全球化的任何迹象。我们 还将密切关注地缘经济碎片化的其他领域，发达经济体日益严格 的移民政策是主要风险。根据国际货币基金组织的说法，地缘经济碎片化加剧可能对全球GDP和生产力产 生重大负面影响，其中新兴经济体和欠发达经济体受到的打击最 严重。我们还将密切关注地缘经济碎片化的其他 领域，发达经济体日益严格的移民政策是 主要风险。
iii）人工智能的发展
2023年，人们对人工智能的兴奋达到了新的高度。虽然应用程 序大部分处于采用的早期阶段，但开发仍在快速进行。人工智 能仍处于改变业务运营格局的门槛上，为运营效率、成本节约、 业务流程优化等提供潜在的好处。 从最基本的角度来说，人工智能是利用计算机的优势来完成以前 需要人类智能才能完成的任务。在最新硬件的加速下，人工智能 可以在最少的监督下识别大量数据集中的模式和底层结构，使其 适用于广泛的应用程序，并且理论上支持任何需要发现数据中的 模式或异常值的活动，例如欺诈检测。但人工智能也有助于增强 能力。例如，智能自动化正在通过最大限度地减少手动工作量、 减少在重复性数据任务上花费的时间和资源来重塑知识工作。 生成式人工智能工具提供了额外的功能。
聊天 机器人是早期的例子之一，它被用来帮助管理客户查询，甚至提 供建议。但新的生成式模型——能够分析和输出多种类型的数据， 包括文本、图像和数字——可以构成创意、研究、编码和其他活 动的个人协助的基础。 也许生成式人工智能的最大成就是它的简单性和可接近性。 ChatGPT将是许多用户第一次直接与人工智能互动。使用自然语 言提示输出的能力不再是程序员的领域，它改变了用户体验。 OpenAI宣布推出GPT商店，允许用户训练自己的迷你模型，这可 以帮助个人试验自己的任务，从而发现新的用例。 到2024年，开源将会蓬勃发展，模型的类型和功能也会更加多样 化。最近的突破是通过快速扩大大型语言模型的规模取得的， 但下一个突破是来自超大模型还是缩小模型仍然是一个问题。 对于采用者来说，
为特定领域（例如会计）构建的较小模型可 能比微调通用模型更有趣。从创新的角度来看，硬件和成本限 制也使后者具有吸引力。 这些发展也可以为一个大问题提供一些答案：人工智能将如何 影响工作和生产力？如果机会得到认可并优先考虑培训，人工 智能很可能成为商业世界创新的催化剂。但在采用方面将会存 在差距。许多组织都面临着质量差的数据或相关基础设施的困 扰，必须首先更新这些基础设施才能利用人工智能的优势。在 使用过程中，人工智能的应用还需要有效的治理、保护和评估 流程，特别是当私人或专有数据发挥作用时。这些考虑因素将 在一定程度上决定人工智能影响的直接性。 在会计行业，我们认为人工智能不太可能摧毁大量工作岗位。例 如，数据输入自动化以及例行处理任务并不意味着这些角色变得 完全多余，但确实意味着任务将会发生变化。
这也意味着随着人 工智能有助于提高流程的准确性并腾出更多时间从数据中推断见 解，预期将会发生变化。换句话说，我们的工作方式将会改变； 这意味着技能组合也需要适应。 从更广泛的宏观经济角度来看，根本问题是人工智能是否代表了 像电力或互联网这样的通用技术，有可能为世界各地经济体的生 产力增长提供急需且可能意义重大的推动作用。目前，尚无定论， 但2024年可能会表明事情可能会如何进展，以及该技术在短期内 可能带来多大程度的更广泛的经济效益。请继续关注下一期。
