>> 華泰證券-固收專題研究-智能經(jīng)濟(jì)學(xué)：從基本假設(shè)到分析范式-260630
| 上傳日期： |
2026/6/30 |
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| 格式： |
pdf 共13頁 |
來源： |
華泰證券 |
| 評(píng)級(jí)： |
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作者： |
張繼強(qiáng)，吳靖 |
| 下載權(quán)限： |
此報(bào)告為加密報(bào)告 |
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報(bào)告核心觀點(diǎn)
過去兩百余年，經(jīng)濟(jì)學(xué)圍繞資源配置、收入分配以及價(jià)格、就業(yè)和增長(zhǎng)均衡形成理論體系，其底層長(zhǎng)期建立在稀缺性、勞動(dòng)—資本—技術(shù)要素體系、穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)主體、均衡機(jī)制和價(jià)格信號(hào)等假設(shè)之上。AI正在改變約束、投入、主體與系統(tǒng)狀態(tài)，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)從基礎(chǔ)假設(shè)到分析范式重構(gòu)。
第一，稀缺性發(fā)生系統(tǒng)性遷移。標(biāo)準(zhǔn)化認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)、知識(shí)生產(chǎn)和信息協(xié)調(diào)的邊際成本下降，部分傳統(tǒng)稀缺要素趨于豐裕；但算力、電力、高質(zhì)量數(shù)據(jù)、可信驗(yàn)證、人類注意力和組織吸收能力成為新稀缺。新的價(jià)值來源，取決于約束在哪里形成、由誰控制以及如何進(jìn)入定價(jià)和分配。
第二，要素體系面臨重構(gòu)。AI兼具資本、勞動(dòng)和生產(chǎn)率屬性，并具有非競(jìng)爭(zhēng)性、規(guī)模報(bào)酬遞增和數(shù)據(jù)反饋特征。要素框架應(yīng)擴(kuò)展為底層物理資本、中間智能資本、數(shù)據(jù)與場(chǎng)景資本、人力資本和組織資本；分析方法需從“要素加總”轉(zhuǎn)向“任務(wù)和流程”，并延伸至知識(shí)發(fā)現(xiàn)與技術(shù)自我進(jìn)化。
第三，經(jīng)濟(jì)主體由獨(dú)立決策者轉(zhuǎn)向人、模型、平臺(tái)規(guī)則和Agent共同構(gòu)成的人機(jī)復(fù)合系統(tǒng)。偏好可能被算法塑造，行為和交易可由模型代理，AI既可能修正有限理性，也可能規(guī)模化復(fù)制偏差，強(qiáng)化模型同質(zhì)和尾部風(fēng)險(xiǎn)。
第四，均衡機(jī)制由穩(wěn)定均衡轉(zhuǎn)向多重均衡和長(zhǎng)期非均衡過渡。研究重點(diǎn)不應(yīng)只問“新均衡在哪里”，更要判斷舊均衡如何被打破、哪些約束先松動(dòng)、哪些瓶頸會(huì)反噬。
在AI時(shí)代，傳統(tǒng)“三流+四循環(huán)+五部門”框架需要擴(kuò)展。1）分析對(duì)象由代表性五部門轉(zhuǎn)向“碳基五部門內(nèi)部異質(zhì)化+硅基跨部門層”，既要區(qū)分AI增強(qiáng)者與被替代者、AI原生企業(yè)與傳統(tǒng)應(yīng)用企業(yè)，也要將算力基礎(chǔ)設(shè)施、模型算法、數(shù)據(jù)資產(chǎn)和AI服務(wù)視為嵌入各部門的新層級(jí)。2）傳導(dǎo)渠道由實(shí)體流、資金流和政策流擴(kuò)展為“五流”，其中實(shí)體流區(qū)分碳基與硅基，資金流區(qū)分傳統(tǒng)信貸與硅基資本，政策流擴(kuò)展至安全、規(guī)制和分配，并將數(shù)據(jù)流、注意力流納入觀察。3）經(jīng)濟(jì)循環(huán)由地產(chǎn)、制造、消費(fèi)和貿(mào)易“四循環(huán)”擴(kuò)展為“五循環(huán)”，新增“算力投資—模型提升—用戶增長(zhǎng)—數(shù)據(jù)回流—應(yīng)用擴(kuò)散—更多算力需求”的AI循環(huán)。
具體到宏觀變量和細(xì)分理論，主要有以下影響。1）增長(zhǎng)核算需由單一GDP轉(zhuǎn)向“碳基GDP+數(shù)字福利賬戶”，識(shí)別無形資本、時(shí)間節(jié)約、質(zhì)量提升、消費(fèi)者剩余及隱性風(fēng)險(xiǎn)成本。2）供需分析需跨碳基與硅基雙部門展開，警惕智能供給快速擴(kuò)張，而就業(yè)、收入和消費(fèi)能力未同步提升。3）定價(jià)體系需由邊際成本錨轉(zhuǎn)向能力租金、網(wǎng)絡(luò)租金和場(chǎng)景租金。4）增長(zhǎng)、通脹、勞動(dòng)、分配、產(chǎn)業(yè)組織和央行反應(yīng)函數(shù)均需重估，其中增長(zhǎng)要區(qū)分不同久期，通脹要兼顧硅基通縮與資源瓶頸，勞動(dòng)要從技能溢價(jià)轉(zhuǎn)向任務(wù)重組和責(zé)任分層，分配則要回答AI紅利最終歸誰。
對(duì)總量投研而言，AI壓低信息處理成本，也抬升框架、判斷和研究紀(jì)律的價(jià)值。研究需強(qiáng)化敘事辨析、久期意識(shí)和階段判斷，重建AI周期領(lǐng)先指標(biāo)，關(guān)注資本開支、數(shù)據(jù)中心利用率、Token價(jià)格與調(diào)用量、GPU交期等“新高頻”，并跟蹤算法擁擠、流動(dòng)性、集中度及跨市場(chǎng)傳導(dǎo)。
風(fēng)險(xiǎn)提示：貨幣政策放松超預(yù)期，金融嚴(yán)監(jiān)管超預(yù)期。
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