人民元は2025年下半期から、対ドルで目立った回復を見せた。この動きを中国の製造業の生産性向上と結び付ける見方がある一方、ミア・イェンリャンは、生成人工知能（AI）が製造業ではなくサービス業の生産性を高めた場合、人民元には逆方向の圧力が生じる可能性があると分析する。争点は、AIが価格を押し下げるだけにとどまるのか、それとも低インフレと弱い内需の下で消費・雇用・所得まで下支えするのかだ。

背景と文脈

人民元高と製造業の生産性を結び付ける説明として、寄稿文はバラッサ＝サミュエルソン効果を紹介している。これは、貿易財（国境を越えて取引しやすい財）の産業で生産性が高まり、賃金が上昇すると、労働者が行き来する非貿易サービス（主に地域内で消費されるサービス）の賃金や価格も一緒に上昇し得るという説明だ。サービスの生産性がそれに見合うほど高まらなければ、サービス価格が相対的に割高になり、実質為替レートの増価につながる可能性がある。

中国の電気自動車・再生可能エネルギー設備・造船業は、この議論で生産性向上が指摘される貿易財部門だ。寄稿文によると、人民元は2005年から2013年までに対ドルで約35％増価した。この過去の事例は、製造業の生産性向上と為替変動が結び付く可能性があるという説明を裏付けるが、同じ流れがAI時代にも繰り返されると断定する根拠ではない。

イェンリャンの主張は、AIがバラッサ＝サミュエルソン効果の前提を変える可能性があるという点にある。過去の技術変化は、機械化・標準化・規模拡大が可能な活動を主に変え、情報通信技術（ICT）革命は金融・通信・電子商取引などのサービスの貿易可能性を高めた、という説明だ。一方、医療や教育など地域に根差したサービスは、人の時間や判断に大きく依存してきた。

寄稿文は、中国の公立病院で医師1人当たりの1日の患者診察件数が、2014年の7.5件から2024年の7.2件に減少したと伝えている。イェンリャンは、生成AIが医師・教師などの専門家による情報処理やデータ分析を支援すれば、こうした地域サービスの生産性が高まる可能性があるとみる。生産性が高まればサービス1単位当たりのコストが下がり、従来の「製造業の生産性上昇→サービス価格上昇」という経路とは逆の動きが起こり得るという。

このニュースが意味すること

サービスの生産性向上が為替に及ぼし得る影響は、製造業とは異なる。自動車工場は生産性を高めて海外販売を増やせるが、病院が診療の生産性を高めても、診療を同じように海外へ輸出するのは難しい。寄稿文は、地域サービスの生産性向上の恩恵は国内にとどまる可能性が高く、その結果、価格低下として表れることがあると説明する。デリバリーを例にすれば、注文処理の効率が上がっても、北京の配達網がニューヨークに夕食を届けるわけではない、という趣旨だ。

このように、非貿易サービスの生産性向上によって相対価格が低下すれば、実質為替レートの減価圧力が生じたり、製造業の生産性に由来する実質増価圧力が一部相殺されたりする可能性がある。寄稿文はこれを「逆バラッサ＝サミュエルソン効果」と説明する。ただし、これは起こり得る経路についての分析であり、AIが実際に人民元をどの程度動かすのかを示す定量的な予測ではない。

中国でAIに大きくさらされる可能性のある分野として、教育・医療・宿泊・飲食サービス・小売業が挙げられている。米国の例として挙げられている情報・金融・専門サービスは、ICT革命期に貿易可能性が高まった点で、中国の地域サービスとは構造が異なるという説明だ。したがって、同じAI技術の発展が両国のサービス価格や為替に同じ影響を及ぼすとは限らない、というのが寄稿文の見方だ。

価格が下がっても、あらゆる影響が消費者にとって有利に終わるとは限らない。寄稿文によると、医療・教育は価格規制が相当程度あり、飲食店・小売り・デリバリーは競争が激しい。こうした市場構造では、生産性向上の分が利益の拡大よりも価格低下につながる可能性が高まる。消費者は低価格の恩恵を受けられる一方、内需が弱い状況で需要が十分に増えなければ、価格低下が名目所得の弱まりやディスインフレ（物価上昇率の鈍化、または物価下落圧力）につながる可能性もある。

例えば、AIの支援で医療サービスの処理効率が高まり、価格が下がると仮定してみよう。家計の利用が増え、生産性向上がサービス利用量と所得をともに押し上げる可能性もある。しかし、需要が価格低下に敏感に反応しなければ、価格だけがさらに速く下がり、名目所得を弱める可能性もある。どちらが実際に起こるかは、寄稿文だけでは判断できない。

確認された事実と、まだ分からないこと

確認された事実

  • 寄稿文は、人民元が2025年下半期から対ドルで目立った回復を見せたと伝えている。
  • 人民元は2005～2013年に対ドルで約35％増価し、公立病院の医師1人当たりの1日の診察件数は2014年の7.5件から2024年の7.2件に減ったと、寄稿文は述べている。
  • イェンリャンは、AIが専門家の情報処理やデータ分析を支援し、地域サービスの生産性を高める可能性があると主張する。
  • 寄稿文は、中国が低インフレと弱い内需に直面していると説明し、サービスの生産性向上が価格・需要・名目所得に及ぼす経路は、条件によって異なり得るとみている。

まだ分からないこと

  • AIによる生産性向上が人民元相場に及ぼす影響の規模を定量的に推計した資料は示されていない。
  • AIの導入によって中国のサービス価格や家計の名目所得が実際にどう変化するかは、原文からは分からない。
  • サービス価格の低下が需要・雇用・所得の増加につながるのか、それとも物価下落や内需の弱まりへの圧力を強めるのかも、確定していない。

読者が確認すべきこと

  • 中国のAI導入をめぐる議論では、生産性向上そのものだけでなく、サービス価格と家計の名目所得がともにどう動くかを確認する必要がある。
  • 医療・教育のように価格規制がある分野と、飲食店・小売り・デリバリーのように競争が激しい分野を分けて考えると、生産性向上の恩恵が価格低下に反映される可能性をより具体的に理解できる。
  • 為替見通しに触れる際は、製造業の生産性による増価圧力だけでなく、サービスの生産性が相対価格を押し下げるという逆の経路も併せて検討するとよい。イェンリャンは、短期的には為替の柔軟性を活用し、長期的にはサービス市場を開放してサービスの貿易可能性を高め、生産性向上の恩恵を幅広く分配する方策を提案している。

イェンリャンは中国国家外貨管理局のチーフエコノミストを務めた経歴があり、現在は中国国際金融有限公司（CICC）の常務取締役兼チーフストラテジストだ。彼の結論は、AIが次の生産性革命を起こしたとしても、過去の技術変化と同じ為替効果をもたらすとは限らない、というものだ。中国経済では、生産性がどれだけ高まるかだけでなく、その恩恵が価格・所得・需要のどこに表れるかが重要になる可能性がある。