智能经济：AI重构经济增长函数.pdf

研究背景与核心命题

本文是华泰证券2026年7月22日发布的固收深度研究报告，探讨AI革命如何影响经济增长。核心命题是AI革命正在造成"硅基供给扩张、碳基收入约束"的结构性矛盾——智能要素推动供给能力指数级提升，但劳动收入与居民消费的增长可能难以同步，导致潜在产出与实际增长之间可能出现系统性缺口。

理论框架

AI挑战传统增长理论，重构生产函数。新要素进入增长框架：智能劳动、智能资本与知识生产进入增长框架，传统劳动和资本面临重估。生产函数形态与要素组合关系发生重构：要素关系、规模报酬及替代边界均趋于内生化，部分环节或由边际递减转向规模报酬递增。影响传导快慢不一：资本开支与任务提效率先显现，组织改造、行业扩散及全要素生产率提升则需更长时间，形成快、中、慢变量并存的时滞谱系。

核心争论与测算

围绕AI对经济净增长的贡献，报告将其拆分为投资拉动、资本深化、经济传导、创新增长和总需求扩张，同时需扣除组织改造、技术折旧、资源挤出、岗位替代和技能错配等成本。生产率提升幅度测算分歧较大，乐观派预计未来10年劳动生产率或全要素生产率年均提升约0.7-1.8个百分点，审慎派则更为保守。生产率兑现呈现"J形曲线"特征，本轮AI周期的宏观生产率兑现预计在约10年内逐步显现。当前AI尚不能被简单定义为全面泡沫，更接近局部风险积聚，核心风险在于资本形成速度持续快于有效需求与商业化兑现。

多维度分析

短期拉动主要来自算力、能源、网络和软件等资本开支，但需关注进口漏出、传统投资挤出、设备加速折旧及融资成本上升。中期生产率红利取决于企业的数据、流程和组织能力，若收益主要沉淀为资本回报而劳动收入未同步改善，潜在供给未必能转化为实际增长。长期增长取决于AI能否进入知识生产和物理生产，但仍面临验证成本、知识产权、创意瓶颈和工程化约束。就业影响将经历替代、互补与创造效应转换，短期标准化认知岗位承压，中长期新岗位创造有望增强。国别红利取决于技术前沿、产业链位置、能源资源和应用扩散能力，美国仍占据先进芯片、基础模型和高用户价值应用优势，中国则有望依托广谱制造、低成本模型、国产替代和丰富场景分享红利。