智能經濟：AI重構經濟增長函數.pdf

研究背景與核心命題

本文是華泰證券2026年7月22日發布的固收深度研究報告，探討AI革命如何影響經濟增長。核心命題是AI革命正在造成"硅基供給擴張、碳基收入約束"的結構性矛盾——智能要素推動供給能力指數級提升，但勞動收入與居民消費的增長可能難以同步，導致潛在產出與實際增長之間可能出現系統性缺口。

理論框架

AI挑戰傳統增長理論，重構生產函數。新要素進入增長框架：智能勞動、智能資本與知識生產進入增長框架，傳統勞動和資本面臨重估。生產函數形態與要素組合關系發生重構：要素關系、規模報酬及替代邊界均趨于內生化，部分環節或由邊際遞減轉向規模報酬遞增。影響傳導快慢不一：資本開支與任務提效率先顯現，組織改造、行業擴散及全要素生產率提升則需更長時間，形成快、中、慢變量并存的時滯譜系。

核心爭論與測算

圍繞AI對經濟凈增長的貢獻，報告將其拆分為投資拉動、資本深化、經濟傳導、創新增長和總需求擴張，同時需扣除組織改造、技術折舊、資源擠出、崗位替代和技能錯配等成本。生產率提升幅度測算分歧較大，樂觀派預計未來10年勞動生產率或全要素生產率年均提升約0.7-1.8個百分點，審慎派則更為保守。生產率兌現呈現"J形曲線"特征，本輪AI周期的宏觀生產率兌現預計在約10年內逐步顯現。當前AI尚不能被簡單定義為全面泡沫，更接近局部風險積聚，核心風險在于資本形成速度持續快于有效需求與商業化兌現。

多維度分析

短期拉動主要來自算力、能源、網絡和軟件等資本開支，但需關注進口漏出、傳統投資擠出、設備加速折舊及融資成本上升。中期生產率紅利取決于企業的數據、流程和組織能力，若收益主要沉淀為資本回報而勞動收入未同步改善，潛在供給未必能轉化為實際增長。長期增長取決于AI能否進入知識生產和物理生產，但仍面臨驗證成本、知識產權、創意瓶頸和工程化約束。就業影響將經歷替代、互補與創造效應轉換，短期標準化認知崗位承壓，中長期新崗位創造有望增強。國別紅利取決于技術前沿、產業鏈位置、能源資源和應用擴散能力，美國仍占據先進芯片、基礎模型和高用戶價值應用優勢，中國則有望依托廣譜制造、低成本模型、國產替代和豐富場景分享紅利。