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1、 请务必阅读末页的免责声明 01/10 Table_IndustryAndDate 证券研究报告|宏观经济|专题报告|2026/06/02 Table_Title AI 对于宏观规律的影响：十点探讨 Table_TypeEn Macroeconomic Table_Author 郭磊 文永恒 SAC 执证号：S0260516070002 SFC CE.no:BNY419 SAC 执证号：S0260524080007 021-38003572 021-38003629 请注意，文永恒并非香港证券及期货事务监察委员会的注册持牌人，不可在香港从事受监管活动。AI 不会推翻宏观经济规律，但会改变很多规

2、律里的“参数”、传递路径和传导速度。它既会影响总供给（全要素生产率），又会影响总需求（通过投资、场景、就业），又会借助供给和需求进一步作用于经济周期等层面。AI 会影响哪些宏观规律？在本篇报告中，我们将基于十个不同的层面对此做出探讨。第一是经济增长模型。传统经济增长模型主要依赖于三个变量：劳动力、资本、全要素生产率。第一是经济增长模型。传统经济增长模型主要依赖于三个变量：劳动力、资本、全要素生产率。AI 作为一个新参数，其影响一是改变劳动、资本的作为一个新参数，其影响一是改变劳动、资本的形态，通过形态，通过“智能资本智能资本”要素替代和增强劳动，缓解传统要素的边际报酬递减；另一方面通过要素替代

3、和增强劳动，缓解传统要素的边际报酬递减；另一方面通过“自我迭代式创新自我迭代式创新”，大幅提升了技术和知识创造的内生，大幅提升了技术和知识创造的内生性，使技术不再是一个外生变量，而是随数据、算力、算法的积累而自我加速。理论上来讲，性，使技术不再是一个外生变量，而是随数据、算力、算法的积累而自我加速。理论上来讲，AI 将大概率提高潜在增长率，这一点有待于在未来将大概率提高潜在增长率，这一点有待于在未来 10年全球经济增长的数据中观察年全球经济增长的数据中观察。1Bresnahan and Trajtenberg（1995）关于通用技术的经典框架强调，一项技术只有同时具备广泛适用、自身持续改进和诱

4、发互补创新，才可能成为长期增长引擎，大体上，AI 符合这三个条件。2Aghion et al.（2019）把 AI 作为一个新变量放入自动化和知识生产函数，正是为了说明 AI 既可能改变生产环节，也可能改变创新环节，而且具备快速迭代的可能性。3Filippucci et al.（2024）将 AI 类比为蒸汽机、电力和互联网，不仅影响单个行业，而且能对跨行业生产率、创新和社会福利产生潜在影响。从通用技术特性的角度来看，AI 毫无疑问能够提升潜在增长率。然而，既有研究对于 AI 能在多大程度上提高增长率这个问题上存在重要分歧。4Aldasoro et al.（2024）的研究认为，AI 通过提高

5、生产率，会在短期和长期都提高总产出、消费和投资。5OECD 的对 G7 国家测算发现，若 AI 采用速度较快且互补投资到位，AI 能够为劳动生产率提供可观增量。6Aghion and Bunel（2024）通过历史类比法（对比电力革命与 IT 革命）对 AI 带来的生产率增速进行了区间估算，结果显示，未来十年内 AI 将使总生产率增长率每年提高 0.8 至 1.3 个百分点，使全要素生产率（TFP）年均增长率提高 0.68 个百分点。与之相对，还有一些研究结论则相对保守。7Eloundou et al.（2024）估计未来约 20%的任务可能受到 AI 影响，8Svanberg et al.（

6、2024）估计 10年内真正具有成本优势、适合由 AI 执行的任务比例约为 23%。9Acemoglu（2024）将上述两项数字相乘，估计未来 10 年 AI 实际影响的工作任务 请务必阅读末页的免责声明 02/10 份额仅约 4.6%（20%*23%），并测算出未来 10 年 AI 带来的 GDP 增幅约为 1.16%，TFP 增幅不超过 0.66%（年均 0.07 个百分点）；考虑到后续被 AI 影响的任务可能更复杂、学习难度更高、结果衡量更困难，10 年 AI 带来的 TFP 增幅将进一步降至低于 0.53%。当下，劳动力数量增长放缓后，增长更依赖资本深化和 TFP，AI 若能进入制造质