日本首相高市早苗就任僅3個月就解散眾議院，並決定於2026年2月8日舉行眾議院議員總選舉。這一舉動旨在直接向國民尋求對其政權基礎加強和大膽政策轉變的信任，但同時也引發日本國債市場的劇烈動盪，長期利率上升尤為顯著。40年期國債收益率一度突破4%，創下歷史新高，財政紀律擔憂在市場迅速蔓延。政治背景與解散動機高市早苗首相於2025年10月在自民黨總裁選舉中獲勝，成為日本首位女性首相。這是前任石破茂在2024年和2025年選舉中與黨大幅失利、失去兩院多數後被迫辭職的接任。就任初期，內閣支援率一度攀升至70%左右，在日本乃至多數議會民主國家都屬罕見高位。但自民黨支援率卻低迷在30%左右，主要原因是長期存在的政治資金醜聞（秘密資金醜聞）。數十名自民黨高層涉嫌多年甚至數十年將非法回扣納入秘密資金庫，公眾對此深感不滿。高市首相將多名涉案政客納入內閣，進一步加劇了負面印象。自民黨在2024年和2025年選舉中失去兩院多數，這是15年來首次。高市政權的聯合夥伴公明黨維持26年後決定脫離。公明黨是和平主義佛教政黨，一直制約自民黨的國防野心。高市早苗立場與之對立，關係迅速破裂。就任僅6天，她就短缺37席多數，被迫尋求新安排。她與日本維新會達成信心供給協議，維新會是右翼民粹政黨，願意支援其議程。這使政府依賴持續談判，每項投票都面臨叛變或僵局風險。此次提前選舉是穩定安排的嘗試。高市希望利用個人人氣，將其轉化為清晰的保守派授權，在蜜月期鎖定自民黨主導多數，並在通膨經濟痛苦侵蝕支援前完成。此外，高市還需要選舉鞏固黨內地位。在日本，首相實力取決於派系支援。高市作為安倍晉三門徒，雖是資深議員，但缺乏派系基礎。多數派系因醜聞和選舉慘敗解散。她競選總裁時，主要靠85歲國王製造者麻生太郎派系支援。作為交易，她任命麻生為副首相，內閣塞滿其盟友，其妹夫鈴木馨一任自民黨幹事長。高市政權的實質是麻生內閣，她必須避免疏遠他，否則派系支援撤離，政府內部崩塌。沒有自家派系，她需通過壓倒性勝利迫使全黨服從。這場選舉不僅是與反對黨的較量，更是利用選民槓桿對自民黨的敵意收購。維新會的加入意義重大。21世紀以來，公明黨一直抑制自民黨在軍事開支和修憲上的激進衝動。維新會則相反，成為加速器，推動政府比單獨執政或與公明黨聯盟時更右傾。供給協議包括12項政策要求：在大阪建立第二首都、推進核能擴張、取消國防出口法律限制等。反對黨於2026年1月組成中間派改革聯盟，由立憲民主黨與失業的公明黨聯手。聯盟僅因共同在野而存在，平台聚焦“以人為本經濟”和永久取消食品消費稅，這對通膨擔憂選民有吸引力。但在高市最脆弱的國防政策上，聯盟分裂：立憲主張抑制開支，公明品牌是和平主義。兩者都無法提出連貫替代方案，尤其在高市已與中國對峙、川普要求日本軍事採購狂歡之際。反對黨碎片化，無法利用自民黨品牌不滿。沒有可信替代政府，高市勝利機率高，唯一問題是幅度。若自民聯盟獲眾院三分之二席位，高市可啟動改寫和平憲法。財政政策與債券市場動盪高市政權的“危機管理投資” doctrine 實質是政府在戰略重要領域大舉支出。2026年度預算草案達122.3兆日元（約7800億美元），創紀錄。支出針對17個國家韌性關鍵領域：人工智慧基礎設施、半導體生產、cyber安全等。哲學是經濟安全優先於財政紀律。選舉核心是臨時暫停食品8%消費稅2年，以應對數十年通縮後打擊家庭的通膨。成本約每年5兆日元（330億美元）。高市稱可通過“非稅收入增加”和“支出審查”填補，即預算術語“以後再說”。市場不買帳。長期國債收益率上升，日元貶值。日本債務/GDP比率已超250%，發達國家最高。疊加紀錄支出提出無資金減稅，令投資者困惑。高市被比作2022年英國首相特拉斯，其49天任期因迷你預算崩盤金邊債券市場。兩者都在債券脆弱時提出無資金減稅，都面臨債券 vigilantes 反抗。但有關鍵差異：特拉斯同時崩盤英鎊和金邊債券，英國通膨危機且貨幣主權有限，日銀不願印鈔購債時市場無處可去。日本控制印鈔機，日銀理論上可無限購債，釋放閥是貨幣貶值。財政主導（fiscal dominance）下，央行決策受制於債務可持續性而非物價穩定。這對高市個人有利，但對日元不利。債券持有人的對抗選舉宣佈後，JGB市場賣壓加劇。40年期收益率創4.2%新高，30年期達3.87%，呈現主權信用風險重新定價趨勢。市場要求期限溢價，作為政府同時提出無資金減稅和紀錄支出的“危險津貼”。傳統長債買家——壽險和養老基金——罷買，拍賣缺席。這非政治抗議，而是波動率所致。收益率劇烈波動觸發VaR模型，機構被迫自動減倉。機器賣盤形成自我強化循環：波動→賣出→更多波動→更多賣出，最終流動性危機。這將日銀行長置於兩難。政策利率目前0.75%，是日本30年高位，但全球仍極低。政治壓力要求壓低借貸成本以維持債務服務，但印鈔控收益率會摧毀日元；放任收益率上升則債務服務成本失控，財政不可持續。無好選項，只有危機選擇。政策癱瘓加劇市場波動。日元套利交易倒計時數十年來，日元套利交易是全球金融最可靠策略之一：低息借日元，換成美元/歐元，投資高收益海外資產（美股、新興市場債券、巴西房地產等）。規模超1兆美元，是最大槓桿資本池之一。日本永不大幅加息，融資成本廉價，海外資產上漲即盈利。高市政策正在拆解這一邏輯。JGB長端收益率近4%，國內安全資產無匯風險即可獲4%。機構投資者無需承擔貨幣/地緣風險購買美債4.5%，資金回流東京：賣海外資產、買日元。這導致新興市場資金外流、貨幣崩盤（印度盧比、墨西哥比索、巴西雷亞爾等）。高收益資本十年流入逆轉。日本是美債最大外國持有者，購債放緩加壓已脆弱的美債市場。風險是類似2024年8月全球崩盤的“套利平倉衝擊”，但此次驅動是財政，無法通過降息修復主權債務危機。降息只會弱化貨幣、惡化通膨、迫使央行反向加息。當前，日元一度飆至159日元/美元，後在紐約聯儲“利率檢查”（外交暗語：擔憂，可能支援干預）後回至154附近。日本政府拚命守住160關口前選舉日，否則進口成本推高物價，選民投票時不利高市。諷刺的是，其財政政策正是日元下跌部分原因。挑釁熊市高市強硬外交加劇壓力。就任首舉強調日本生存與台灣命運繫結，激怒北京。中國禁止日本海產品進口、限制稀土出口、對半導體前體發起反傾銷調查，貿易衝突持續升級。同時，2026年美國國防戰略要求盟友防務支出GDP5%（北約2%標準），日本需大致三倍國防開支。高市利用外部壓力作為藉口，推動撕毀和平憲法、再軍事化。日本選舉幾乎肯定給自民聯盟多數，可能首次實現修憲發議權。展望與風險評估高市賭注是個人人氣換政權強化，但犧牲財政/貨幣穩定。選舉大勝可能加速積極財政，日銀政策更受束縛。日元貶值與通膨再燃或致家計負擔激增，支援率崩盤。若過半失敗，按公約即辭職，政局混亂。全球視角，日本引發的流動性收縮可能觸發新興市場和美國市場的“火山衝擊”。日銀選舉後將忙於穩定市場，但財政主導結構性困境難解。此次選舉既是日本經濟轉折點，也是全球金融脆弱性的試金石。無論結果如何，債券市場動盪將持續，政策難度大幅提升。 (周子衡)

01GDP十強陣容公佈隨著蘇州經濟公佈，截至目前GDP十強陣容資料全部出爐。從排名來看，沒有任何變化，南京守住了寧波的攻勢，仍然位居第十。製圖：城市財經；資料：各城市統計局從資料可以看到：第一，從增量角度看，上海增量第一、北京第二、深圳第三、重慶第四。作為中國經濟第一城，自從GDP登上5兆之後，每年的增量都在2500億+，已經建立了非常寬廣的護城河。2025年上海增量高達5.49%，名義增速十強第一。北京則在2025年，以2400億+的增量，衝破了5兆，成為繼上海之後全國第二個5兆量級的城市。第二，從增速角度看，深圳增速領跑一線城市，成都增速領跑GDP十強，廣州則繼續墊底。2025年，深圳GDP增速高達5.5%，高於全國平均增速0.5個百分點。全年增量1930億元，按照這種增量，2026年年底登上4兆毫無懸念。成都繼去年前三季度GDP位居十強城市第一後，全年增速繼續領跑。廣州則無論名義增速還是實際增速均繼續墊底，且是十強城市中唯一跑輸全國大盤的城市。當然，增速也在一點點恢復，2024年廣州GDP增量只有308.94億元，增速只有2.1%。2025年明顯好轉，增量達到了1136.04億元，增速也爬到了4%。第三，十強陣容成員不變，南京守住了前十，今年年底南京晉級2兆也基本毫無懸念。第四，武漢、蘇州、杭州、重慶表現均差強人意。武漢以5.6%的增速在十強城市中位居第二，重慶則一步步在建立起中國經濟第四城的護城河，拉開了與廣州的差距。02深圳，增速領跑一線2025年，深圳GDP增量為1929.93億元，廣東全省增量為4213億元，深圳佔了全省增量的45.8%。同時，深圳南山區GDP衝破兆，成為繼上海浦東新區、北京海淀區之後，全國第三個兆城區，也是地市中第一個兆城區。名義增速在廣東21個城市中位居第一，堪稱大象狂奔。大象狂奔的底氣，來自其睥睨天下的工業實力。作為中國工業第一城，2024年深圳的規模以上工業總產值衝破了5兆，高達5.4兆，與工業第二城蘇州、第三城上海之間，形成了斷崖式的領先地位。製圖：城市財經；資料：各城市統計局規模以上工業營業收入，同樣衝破了5兆，高達5.4兆，相比於蘇州、上海，同樣有斷崖式的領先優勢。製圖：城市財經；資料：各城市統計局2025年深圳以超級體量的工業規模，工業增加值依舊增長了5.4%。主要行業大類中，通用裝置製造業增長13.9%。當家產業電腦、通訊和其他電子裝置製造業增長6.2%，專用裝置製造業增長5.1%。高技術產品產量持續快速增長，其中，3D列印裝置、工業機器人、民用無人機產品產量分別增長45.1%、43.1%、40.1%。科技創新，是深圳過去四十多年不斷突破自我的法門，已經刻入了這座城市的基因。對工業、科創的執著，是深圳出口能夠32年領跑全國的底氣。最關鍵的是，面對新時代、新產業、新需求，深圳一直在自我調整當中。如此強悍的深圳，並沒有因此志得意滿，仍居安思危。從資料和行動中，能明顯感受到。資料端：2025年深圳用於工業技術改造上的投資高達19.2%。來源：深圳統計局行動端：2022年深圳發佈了《深圳市20大先進製造業園區空間佈局規劃》，其中明確提到未來重點佈局的產業：半導體與積體電路、生物醫藥、智能終端、網路與通訊、超高畫質視訊顯示、工業母機、雷射與增材製造、精密儀器裝置、智慧型手機器人、現代時尚、安全節能環保、高端醫療器械、大健康、新材料、智能網聯汽車、智能感測器、海洋產業等。從這個佈局來看，作為”雙范“城市的深圳，成為世界製造業領跑者只是目標之一。更宏大的目標，是主動承擔起作為國家經濟特區、國家“雙范”城市的歷史使命，成為中國科創的矛，憑藉自身的科研實力，去攻破諸多技術瓶頸，助力中國打破美國的技術封鎖。當然，地方狹小的深圳，佈局這麼多產業，那來的空間？在解決這個問題上，深圳採取了兩種方式：第一，打造飛地。深汕合作區，最開始是深圳的一塊飛地。深圳與汕尾通力合作，深圳的目的是獲得更多的發展空間，緩解其空間瓶頸。而汕尾則是想著徹底抱上深圳這條大腿。但2018年深圳就全面接管了深汕合作區，表面上仍是合作區，實際上已經是深圳的地盤，其GDP、財政收入、人口早在2017年三季度就納入了深圳版圖，成為了深圳第11區。加入深圳的深汕合作區，經濟進入了狂奔模式，隨著比亞迪在深汕特別合作區項目大規模開建，GDP翻倍式增長。深圳官方披露的資料顯示，2018年以來，深汕特別合作區GDP年均增長26%，固定資產投資年均增長40%。2023年，深汕特別合作區GDP增速高達30%。2024年深汕合作區GDP突破200億元，GDP增速高達74.2%。如今的深汕特別合作區，已經成為深圳打造“新一代世界一流汽車城”的底氣。第二，工業上樓。“工業上樓”這個詞最近幾年很流行，起源於深圳。2022年，深圳打響先進製造業“空間保衛戰”，提出將連續5年，每年建設2000萬平方米高品質、低成本、定製化的廠房空間，打造生產生活生態“三生融合”型製造業園區。2024年，深圳發佈了全國首部工業上樓地方標準。來源：深圳市政府官網這份《通則》就是以深圳2022年推出的“20+8”產業空間需求為主線，精心設計的：梳理“20+8”產業空間需求特點，歸納為5類產業空間類型，並規定重點設計內容，按可“上樓”、有條件“上樓”、宜低樓層、不可“上樓” 四種類型，明確“20+8”產業叢集“上樓”適應性，提供匹配的產業空間類型；解決什麼能上樓、怎樣上樓、如何上好樓三大核心問題，梳理“20+8”產業什麼具體環節和工藝能上樓，產業怎樣上樓，如何建設高品質產業空間，如何滿足新型產業人群的需求，如何解決工業上樓消防難題等問題；緊扣“20+8”重點產業叢集，提供高品質、低成本、定製化產業空間。這些行為背後，體現的是深圳不忘初衷，也即工業立市、產業興市。深圳除了是中國工業第一城外（工業總產值與工業增加值雙雙第一），還是中國外貿第一城，進出口貨值與出口貨值雙雙第一。此外，創新強度、創新叢集、市場主體、創業密度等都是全國第一。03成都，增速十強城市中第一成都2025年前三季度、全年GDP增速均領跑十強背後，是其工業瘋狂上分，瘋狂補短板。一直以來，成都面臨工業佔比“未強先降”的困擾。2024年中國規上工業營業收入城市排行中，成都以1.8兆元總額排在全國第12位.。而經濟總量在成都之後的佛山、東莞、寧波、無錫、天津，其規上工業營業收入已突破2兆元。工業實力位居第一的深圳，規上工業營收超5.4兆。製圖：城市財經；資料：各城市統計局；其中無錫2023年資料成都的製造業不夠強，還表現在千億產業數量上。根據工信部劃分的41個工業大類，成都涵蓋37個工業種類。成都2024年統計年鑑公佈的資料顯示，2023年，在37個工業種類中，營業收入超千億的數量，僅4個。這裡強調的是單個產業，而非產業叢集。分別是電腦、通訊和其他電子裝置製造業，電力、熱力生產和供應業，汽車製造業，電氣機械和器材製造業。製圖：城市財經；資料：成都市2024年統計年鑑成都也深刻認識到了這一點。四川日報以“短板”二字概括了成都的工業。這兩年，成都正在發力補“短板”。主要表現如下：2025年，固定資產投資比上年增長2.2%。分產業看，第一產業投資增長20.2%；第二產業投資增長20.0%，其中工業投資增長19.7%；新領域投資持續加力，高技術產業投資增長14.7%，其中高技術製造業投資增長23.4%。民間投資增長9.6%。這意味著，成都正在瘋狂向製造業砸錢。這個趨勢，未來若干年都不會改變。收穫也是滿滿。成都2025年規模以上工業增加值比上年增長7.0%，這一增速在十強城市中位居第二，僅次於蘇州。製圖：城市財經；資料：各城市統計局分經濟類型看，國有控股企業增加值增長4.7%，外商及港澳台商投資企業增長16.5%，民營企業增長10.4%。分行業看，37個大類行業中有25個行業增加值實現正增長，其中有色金屬冶煉和壓延加工業、汽車製造業、電氣機械和器材製造業、電腦通訊和其他電子裝置製造業增加值分別增長49.0%、17.8%、10.8%、10.0%。高技術產業加快發展，成都規模以上高技術製造業增加值增長8.9%。從主要工業產品產量看，新能源汽車、鋰離子電池、積體電路產量分別增長181.0%、33.9%、23.3%。1—11月份，規模以上工業企業營業收入、利潤總額分別增長2.4%、15.7%。在這樣的底氣之下，成都提出了到2030年GDP突破3.2兆的目標。完成這樣的目標，成都除了在瘋狂補工業短板外，也提出了補齊外圍區短板。四川日報指出：儘管成都自身體量在全省遙遙領先，但其內部的不均衡現象長期存在。GDP排在第一的成都高新區，以全市1.6%的土地面積撬動了14.5%的GDP，去年達到3490億元左右。而排在最後一位的蒲江縣，去年GDP為228.6億元。與蒲江長期“合體”出現的，是成都最外圍的另外7個縣市：簡陽市、都江堰市、彭州市、邛崍市、崇州市、金堂縣、大邑縣。過去，它們先後被劃定為成都的三圈層、郊區新城。儘管它們的土地面積合計約佔全市的三分之二，但經濟體量貢獻只有不到18%。製圖：城市財經；資料：成都市統計局成都的外圍區縣GDP水平與中心城區的差距，是成都未來做強總量的發力點。按照木桶理論，一個木桶的水容量取決於最低木板的高度，外圍區縣的GDP做強，成都的經濟總量邁上新台階則水到渠成。 (城市財經)

在消費、出口、投資等三大核心經濟指標上，上海2025年均實現增長，且增速高於全國平均水平“中國經濟第一城”上海公佈了2026年的經濟增長目標：5%。2月3日，上海市第十六屆人大四次會議開幕，上海市市長龔正作《政府工作報告》（下稱《報告》）時表示，全年經濟增長目標定在5%。這意味著2026年的經濟增速將稍慢於2025年，2025年上海國民生產總值（GDP）達到5.67兆元，增長5.4%。《財經》記者注意到，在消費、出口、投資等三大核心經濟指標上，上海2025年均實現增長，且增速明顯高於全國平均水平，其中社會消費品零售總額4.6%（全國平均3.7%）、外貿進出口總額5.6%（全國平均3.8%）、固定資產投資4.6%（全國平均-3.8%）。民生領域的一大亮點是，上海2025年居民人均可支配收入達91987元，在全國31個省份中首破9萬元，比上年增長4.1%。龔正表示，2026年努力的目標是居民人均可支配收入與經濟增長基本同步，也就是達到5%的增長水平。上海2026年實現5%的經濟增速，強化內需被排在首位。《報告》中提出，上海將更大力度提振消費，加快建設國際消費中心城市，包括改造提升南京東路、陸家嘴、徐家匯等重點商圈，持續最佳化消費品以舊換新政策，梯度培育本土消費品牌等多種措施。01 先導產業帶動經濟增長繼2024年成為中國首個“5兆之城”後，2025年上海經濟保持增長，GDP達5.67兆元，位居全球城市第五，同比增長5.4%，高於全國平均增速0.4個百分點。高基數之上實現躍升，經濟新動能是發展基石。2025年，上海三大先導產業（積體電路、生物醫藥、人工智慧）製造業產值同比增長9.6%，其中，積體電路製造業產值增長15.1%，人工智慧製造業產值增長13.6%。據上海市統計局資料，上海工業戰略性新興產業總產值佔規上工業總產值比重，已提升至45%，也就是說，上海接近一半的規上工業產值都由戰略性新興產業貢獻。2025年戰略性新興產業的產值同比增長6.5%，其中，新能源產業產值增長12.9%，高端裝備產業產值增長11.1%。固定資產投資資料提供了經濟發展的另一個佐證。2025年，上海市固定資產投資同比增長4.6%，明顯好於全國平均水平（-3.8%）。其中工業投資同比增長20.0%，是主要拉動力量。上海“十五五”規劃建議中提出，要建構“2+3+6+6”現代化產業體系。這包括：推動傳統產業數智化、綠色化轉型；加快發展三大先導產業；著力打造六大新興支柱產業叢集；聚焦未來製造、未來資訊、未來材料、未來能源、未來空間、未來健康等六大重點領域等。上海市經信委相關人士表示，基於上海現有產業基礎、“十五五”市場增量、項目要素資源需求等，上海擬聚焦低空經濟、商業航天、具身智能、生物製造、智能終端，使它們成為產業新增長點。以低空經濟產業為例，前不久公佈的《上海市關於連結長三角加快建設低空經濟先進製造業叢集的若干措施》提出，到2028年，上海低空經濟核心產業規模達到800億元左右，加快邁向比較優勢凸顯的“世界eVTOL（電動垂直起降飛行器）之都”。人工智慧更是現代化產業體系的重點，如何將先導產業的優勢傳導至上下游，並帶動傳統產業轉型升級，至關重要。按規劃，2026年要深入實施“人工智慧+”行動，加強算力設施、行業語料、垂類模型等佈局建設，推動新一代智能終端、智能體等廣泛運用，加快重點產業智能化改造，新增50家以上先進智能工廠。《報告》表示，2026年要推進臨港科創城建設，加快打造一批高水平科創社區，持續提升東方芯港、大飛機園等特色產業園區能級，大力培育發展腦機介面、第四代半導體等未來產業。02 消費是2026年第一任務統計局資料顯示，2025年上海市實現社會消費品零售總額16600.93億元，同比增長4.6%，增速高於全國平均水平的3.7%。值得留意的是，上海的社零增速在2025年實現了“三連跳”，一季度為-1.1%，上半年由負轉正升至1.7%，前三季度進一步回升到4.3%，最終以全年4.6%的增速收官。消費的增長直接得益於政府發放消費券。商品消費方面，2025年上海以舊換新商品銷售額突破1200億元，惠及消費者超2195萬人次；服務消費方面，2025年上海發放了10億元“樂·上海”消費券，促進餐飲、旅遊、電影、文化、體育等領域消費回升，全年住宿業、餐飲業營業額分別增長3.5%和1%。此外，上海市文化和旅遊局統計，2025年上海接待入境遊客總量936.02萬人次，同比增長39.58%，創歷史新高；同期辦理離境退稅的境外旅客數量同比增長超3倍，退稅商品銷售額和退稅額同比增長約80%。“去年入境游非常火爆，上海作為入境游的重要門戶，明顯帶動了上海的消費。”上海市政協委員、復旦大學管理學院科創管理研究中心首席經濟學家邵宇表示。2026年，提振消費被放在經濟發展的首位。龔正作《報告》時明確，要深入實施專項行動，加快建設國際消費中心城市。上海將大力發展首發經濟、夜間經濟、銀髮經濟等，豐富數字消費、郵輪消費供給，並計畫培育打造20個融合性服務消費新場景。為釋放入境消費潛力，上海將持續推動入境旅遊、離境退稅和跨境支付便利化。1月發佈的《上海市促進服務業提質增效和消費提振擴容聯動發展的若干措施》提出多達28條政策舉措，明確表明將擴大服務消費，大力發展文化、旅遊、體育、健康等改善型服務消費，增加服務消費優質供給。消費的前提是收入增長。龔正表示，2026年上海城鎮調查失業率控制在5%以內，居民人均可支配收入增長與經濟增長基本同步。2025年，上海市居民人均可支配收入91987元，比上年增長4.1%，明顯低於5.4%的GDP增速。2025年，全市城鎮調查失業率平均值為4.2%。03 出口創新高之後怎麼幹作為外向型經濟城市，上海2025年進出口、出口、進口三項指標均創下歷史新高。據統計，2025年上海實現外貿進出口總額45103.40億元，比上年同期增長5.6%，高於全國平均水平（3.8%）。其中，出口20150.38億元，增長10.8%；進口24953.02億元，增長1.8%。2025年上海港集裝箱吞吐量達到5506.3萬標準箱、連續16年排名世界第一。上海機場航空旅客和貨郵吞吐量分別達到1.35億人次、453.8萬噸，分別增長8.3%、7.9%，同樣創下歷史新高。從主要貿易產品看，上海市統計局披露，2025年上海機電產品出口13201.62億元，比上年同期增長6.5%，進口10955.68億元，增長3.2%；高新技術產品出口5995.84億元，增長4.2%，進口8133.72億元，增長6.9%。“新三樣”（新能源汽車、鋰電池和太陽能產品）是高端製造的代表，上海2025年的出口額達1566.7億元，儘管總額還不算大，但增速顯著。其中，電動汽車出口規模突破千億元，混合動力汽車出口增長近1.5倍，上汽集團在其中扮演了重要角色；高端機床出口增長近30%，工業機器人出口增長超40%，手術機器人出口增幅達3.7倍。從主要出口市場看，多元化日益顯現。2025年，上海對歐盟出口3256.81億元，比上年同期增長8.5%；對美國出口2178.66億元，下降21.4%；對日本出口1244.90億元，增長0.6%；對中國香港出口2379.62億元，增長39.3%。出口各項資料創下新高之後，2026年上海要更聚焦服務貿易的發展。不同於有形的貨物貿易，服務貿易是國與國之間無形的服務輸出與輸入，涵蓋金融、運輸、旅遊、電信、電腦、工程建築、教育和健康等12大領域，出國留學、跨境電商就是典型的服務貿易。龔正作《報告》時提出，2026年要建設國家服務貿易創新發展示範區，培育高端設計、研發等知識密集型服務貿易，支援跨境電商、保稅維修、再製造、二手車出口等新業態新模式發展。“在服務貿易領域，上海排在新加坡和倫敦之後，居全球第三，但差距非常明顯：新加坡服務貿易額約9000億美元，倫敦約4000多億美元，而上海是2000多億美元，顯示出上海在‘十五五’期間巨大的發展空間。”上海市開放戰略研究中心副主任張娟說。 (財經雜誌)

摘要本報告通過復盤1980-2024年全球貨幣資料與資產回報，揭示貨幣超發對資產的影響，給出抵禦通膨的財富指南。全球貨幣超發是普遍現象。從1980年到2024年，全球廣義貨幣佔GDP的比重上升了78個點到141%，多數經濟體廣義貨幣年均增速高於其名義GDP增速。貨幣超發分三種類型：一是以巴西、阿根廷、土耳其為代表的通膨失控型，財政赤字貨幣化與產業空心化，超發貨幣直接衝擊商品市場，引發惡性通膨與本幣信用崩塌；二是以美英為代表的資產價格膨脹型，超發貨幣被發達的資本市場吸納，表現為資產價格顯著膨脹、消費通膨卻保持溫和；三是以中國、日本及部分東亞經濟體為代表的結構性沉澱型，在間接融資主導的體系下，大量資金以存款和債務形式沉澱於銀行體系或投向基建、地產等領域。中國貨幣流向的轉變：從地產老基建到資本市場新質生產力。中國貨幣發行控制屬於比較好的，表現為M2/GDP持續抬升與溫和通膨。過去二十年，中國依靠房地產、基建的信用循環，貨幣沉澱為實體資產、而非流向消費端。隨著地產長周期見頂，傳統蓄水池功能失效。貨幣流向發生根本性轉折，從房地產轉向資本市場支援新質生產力，2024年以來股市走牛，新基建和新質生產力大發展。十年資產回報排序：誰能跑贏印鈔機？復盤過去十年各類資產的年化收益，可以發現：大宗商品（黃金、銅等）＞優質權益資產＞一線房地產＞固收類資產＞三四線房地產。我在十多年前提出，三大硬通貨長期跑贏印鈔機，這是貨幣超發時代的諾亞方舟。其一，供給稀缺的貴金屬和礦產資源，以黃金、白銀、有色金屬、稀土等戰略礦產資源為代表。其二，大賽道有護城河的龍頭公司，代表新質生產力的科技企業。資金將不再大水漫灌，而是結構性流向未來產業，以及能夠提供穩定現金流、有護城河的優質權益資產。其三，人口持續流入的都市圈核心區域房產。一線城市核心區域房產憑藉人口流入和優質產業資源，具備長期價值。目錄1  貨幣超發的邏輯與度量1.1  什麼是貨幣超發1.2  貨幣為何會超發1.3  如何度量貨幣超發2  全球貨幣超發的三種典型模式2.1  通膨失控型：赤字貨幣化與惡性通膨循環2.2  資產價格膨脹型：直接融資與資產價格膨脹2.3  結構性超發：間接融資與貨幣沉澱3  貨幣超發與資產表現3.1  貨幣超發與物價水平：整體通膨水平跑輸貨幣超發3.2  貨幣超發與資產價格：大宗商品＞優質權益資產>一線房地產>固收類資產＞三四線房地產4  啟示：三大硬通貨長期跑贏印鈔機正文1  貨幣超發的邏輯與度量1.1什麼是貨幣超發貨幣超發的本質是經過商業銀行系統、金融市場乘數效應放大後的貨幣創造，大於居民與企業各類消費、交易、儲蓄與投資等貨幣需求。簡單來講，就是貨幣發行量超過了維持經濟正常運行所需要的貨幣量。由於當前金融市場的不斷深化，金融產品巢狀日益複雜，對於貨幣超發的研究不僅應從貨幣層面研究，更應結合實體經濟、物價水平、資產價格等進行分析，考察貨幣超發對實體經濟以及廣義資產價格的影響。1.2 貨幣為何會超發在金本位時代，難以貨幣超發。金本位時代，貨幣是金銀等貴金屬的等價物，貨幣發行與貴金屬保持固定的兌換比例，貴金屬的流通數量是有限的。古典主義也主張，市場是有效的，政府應保持收支平衡的預算機制。但隨著兩次工業革命，古典主義和金本位制已經不適應經濟發展，造成周期性的通縮和衰退。伴隨政府干預和信用貨幣誕生，進入貨幣超發的時代。凱恩斯主義主張政府運用舉債、減稅與增發貨幣等手段逆周期刺激需求。現代信用貨幣體系下，貨幣與黃金脫鉤、貨幣供給由信用創造主導。具體來說，三大因素推動貨幣供給長期增加：一是，現代信用貨幣體系本身就是建立在溫和通膨和債務擴張的基礎上，美歐等發達經濟體央行普遍把2%左右的溫和通膨作為目標，新興經濟體普遍在3%或更高一點。二是，財政赤字的常態化，經濟發展、福利支出均需要財政支出，而財政收入來源主要有稅收、收費、發債和印鈔四種，增稅和收費容易引發群眾不滿，發債和印鈔是常用兩種方式。三是，金融創新加大貨幣監管難度，隨著金融工程、金融科技等領域的發展，金融產品的形式也更加多樣化和複雜化，可能會通過層層打包和巢狀逃避金融監管，並以隱蔽和間接的方式加槓桿、造成貨幣超發。1.3  如何度量貨幣超發主要的測定方法大體可分為以下三類，第一個是將M2/GDP作為判斷貨幣超發的指標。如果M2/GDP的比率持續大幅上升，意味著貨幣發行的增速遠超產出創造的增速。指標的優點是能直觀展示貨幣相對於產出的累計上漲程度，利於觀察長期趨勢。缺點是：一是忽視影子銀行，尤其是2008年以後美歐日等主要發達經濟體資產負債表擴張，全球有大量的流動性存在於離岸市場和回購市場，但這些並不完全體現在各國官方的M2統計中；二是，受融資結構差異，間接融資下主要靠銀行貸款、M2/GDP佔比相對較高，而直接融資則不會。第二個是M2增速與GDP增速之差。該指標通俗理解是除了真實經濟增長的擴張後，貨幣仍然保持的額外增長幅度。這部分“溢出”的貨幣，最終要麼體現為物價上漲，要麼體現為資產價格上升與金融體系沉澱（流通速度下降）。該方法的優點在於具有動態敏感性，能精準捕捉短期貨幣政策的鬆緊變化。例如2020年疫情期間，全球央行大幅擴表導致M2增速飆升，而實體經濟因停擺導致GDP負增長，兩者形成的巨大“剪刀差”直觀地刻畫了當時的流動性氾濫程度。缺點是資料有幻覺，如果上一年發生了危機導致GDP暴跌，第二年的GDP增速會虛高，此時如果M2增速沒跟上，可能會錯誤地顯示為“貨幣緊縮”。因此，在使用該指標時，通常需要結合兩年復合平均增速或更長周期的趨勢來剔除擾動。第三個則是採用流動性缺口法，也就是通過衡量實際貨幣存量與理論估算的均衡貨幣存量之間的差額，來直接測度流動性的過剩或不足。如果實際存量高於均衡水平，則出現正缺口，表明存在流動性過剩，且缺口越大，過剩程度越嚴重。不過，這一方法因涉及對均衡貨幣存量的複雜模型估算，其計算過程具有較強的技術性和模型依賴性，故目前主要應用於央行的理論分析，尚未在市場中廣泛採納為常規觀測指標。目前最常用的是M2/GDP，M2增速與GDP增速之差這兩種方法，最簡便直觀。2  全球貨幣超發的三種典型模式全球貨幣超發是普遍現象。從1980年到2024年，全球廣義貨幣佔GDP的比重上升了78個點到141%，多數經濟體廣義貨幣年均增速高於其名義GDP增速。超發貨幣最終將尋找出口。費雪方程式MV=PQ能清楚顯示：當貨幣供應量（M）大幅增長，而實體經濟產出（Q）增速有限時，超發的貨幣將依據其流向與流通速度（V）的差異，沿著三條路徑尋找出口：第一是流向物價，通膨高企，資金在實體經濟中高速流轉（V保持高位），超發貨幣將直接衝擊有限的商品和服務供給，導致物價水平劇烈上漲。第二是流向資產價格，資產泡沫，資金湧入房地產或資本市場，貨幣追逐的對象從實物擴展至金融資產，超發貨幣被轉化為資產價格的膨脹，體現為股市或樓市的價格上漲，多發生在直接融資為主導的經濟體。第三是結構性沉澱，以信貸派生的形式，部分流入實體經濟，增加產出，部分沉澱在銀行體系與資產負債表內部，多發生在間接融資為主導的經濟體。貨幣超發最終以何種形式表現、由誰承擔成本，據此我們將全球主要經濟體的貨幣超發分成了三類，具體來看：2.1通膨失控型：赤字貨幣化與惡性通膨循環第一種是通膨失控型貨幣超發，以巴西、阿根廷等拉美國家和土耳其為代表，貨幣貶值速度與物價上漲速度的雙重失控，貨幣完全喪失價值尺度功能，但M2/GDP偏低。巴西M2年均增速達308%，阿根廷達160%，但同期CPI增速分別高達268%、1982%，通膨率遠超貨幣與經濟增速，本幣購買力持續被稀釋。這一類經濟體的M2/GDP普遍偏低，巴西61.5%、阿根廷25.2%、土耳其39.6%，並非貨幣投放少，而是因為通膨極高，居民和企業拒絕持有本幣，貨幣一旦到手即被拋售換取實物，導致貨幣流通速度極快但無法形成有效存量。造成失控的根本原因在於財政赤字貨幣化與產業空心化的雙重打擊。這些國家往往高福利支出，但缺乏強大的工業生產能力、無法提供足量產品獲得財政收入，長期財政失衡，政府只能依賴央行直接印鈔來彌補赤字。這種無錨印鈔直接衝擊了脆弱的商品市場和外匯市場，導致貨幣供給遠遠超過經濟體所能提供的商品和服務總量。其帶來的毀滅性影響是“通膨-貶值-債務”的惡性循環，徹底摧毀本幣信用。高通膨不僅是貨幣超發的結果，還是貨幣信用崩塌的表現。若採取加息、縮表的緊縮政策，會直接推高政府債務利息支出，因為這些經濟體本就債務高企，加息將加劇債務違約風險，甚至引發經濟衰退；若維持繼續印鈔的寬鬆政策，雖能短期緩解流動性壓力、維持經濟表面增長，但會進一步強化通膨螺旋，導致本幣信用崩塌。更嚴峻的是，本幣貶值會加劇外債償還壓力，而外匯儲備不足又限制了央行干預匯率的能力，最終形成“通膨-貶值-外債”三重壓力的疊加，政策調整空間被完全壓縮。此類環境下，最優的資產配置行為就是逃離本幣，持有避險通膨的保值資產，規避本幣風險。首先，優先配置美元及美元計價的資產，規避本幣貶值風險，這一點從土耳其、阿根廷居民普遍持有美元資產可見一斑；其次，增持黃金、大宗商品等抗通膨實物資產，這類資產不受本幣信用崩塌影響，且能避險物價上漲，俄羅斯、土耳其央行減持美債、增持黃金的行為也印證了這一邏輯；最後，適度配置核心區域的實物資產，如優質房產，避免持有本幣存款或債券，因為高通膨會持續稀釋這類資產的實際價值，最終實現以資產保值對抗貨幣貶值的目標。2.2資產價格膨脹型：直接融資與資產價格膨脹第二種是美國和英國等發達經濟體，特徵是M2/GDP相對較低，通膨相對穩定。美國廣義貨幣年均增速6.5%僅略高於5.2%的名義GDP增速，英國廣義貨幣增速10.6%與6.1%的名義GDP增速的差值也遠小於結構性超發經濟體。但這類經濟體的M2/GDP比重低於東亞經濟體、美國79.0%、英國103.4%。本質是直接融資主導，尤其是2008年以來美歐資產負債表擴張，超發貨幣被金融市場吸收、加速資產價格膨脹；除此，美國還受美元霸權的支撐。一方面，美國資本市場發達，在直接融資主導的體系下，央行擴表（如聯準會QE）釋放的基礎貨幣，通過一級交易商迅速進入股票和債券市場，企業融資依賴股市、債市，而非銀行信貸，美股市值/GDP達190%，吸收大量流動性；34年間，美國標普500指數上漲46倍，納斯達克指數上漲102倍。另一方面，美國作為儲備貨幣國，通過經常項目逆差輸出美元，通過資本帳戶回流美債和美股。這種機制將國內的通膨壓力稀釋至全球，同時通過資產價格上漲產生的財富效應維持消費繁榮。英國類似，金融市場發達，倫敦房價57年上漲117倍，內倫敦漲幅更大。這種模式的影響在於將貨幣矛盾從通膨領域轉移至社會分配與金融穩定性領域。雖然表面上CPI資料溫和，掩蓋了貨幣超發的事實，但長期寬鬆的流動性導致資產價格漲幅遠超勞動收入漲幅，加劇了貧富分化。同時，貨幣政策被資本市場高度綁架，聯準會在制定政策時必須顧及資產價格波動，導致政策往往易鬆難緊。一旦試圖收縮流動性，不僅會引發本國金融市場動盪，還會通過匯率管道衝擊新興市場，形成全球性的金融溢出風險。此類環境下的最優資產配置策略是主動擁抱權益資產，把握產業升級與全球化紅利。既然超發貨幣的主要流向是推高資產估值，投資者應優先配置核心金融資產，如科技成長股、核心指數ETF以分享流動性紅利。同時，由於該模式依賴全球信用體系，當美元信用出現裂痕時，配置具備貨幣屬性的硬資產，比如黃金以及非美貨幣計價的優質資產，是應對潛在信用反噬風險的必要避險手段。2.3結構性超發：間接融資與貨幣沉澱第三種是結構性貨幣超發，以東亞、東南亞經濟體為代表，普遍呈現高M2/GDP、較低通膨特徵。依據金融結構與經濟階段差異，可分為兩類：一是以中國、泰國、馬來西亞為代表，多數經濟體處於快速發展期，呈現“貨幣高增、通膨溫和”的特點。中國、泰國、馬來西亞的M2年均增速分別達19.1%、11.4%和10.7%，但三國CPI年均增速均被控制在5%以下。與之相對的是顯著偏高的M2/GDP比重（中國132.8%、馬來西亞120.3%、泰國108.8%）。其成因在於間接融資長期主導的金融結構：大量資金被動轉化為銀行存款，或流入房地產、基建等資金周轉緩慢的領域，導致流動性在投資端淤積，難以向消費端有效傳導。二是以日本為代表的發達經濟體，長期低增長、失去的三十年，呈現“貨幣低增、物價低迷”的特點。日本M2年均增速僅為3.8%、略高於2.2%的名義GDP增速，CPI年均增速更低至1.1%。然而，其M2/GDP比率卻高達207.5%，位居全球主要經濟體之首。這種極端的反差反映了日本模式的本質：在低增長與老齡化背景下，貨幣擴張不再用於驅動新增需求，而是主要用於壓低利率以維持龐大的政府債務體系，資金陷入了“流動性陷阱”。中國貨幣控制屬於比較好的，表現為M2/GDP持續抬升與溫和通膨。2024年，中國廣義貨幣佔GDP的比重是227.5%；近十年中國M2年均增速為9.2%，而名義GDP同比為7.2%，這意味著，在滿足名義經濟擴張之後，每年仍有接近2個百分點的貨幣增量被吸收。增長的貨幣之所以未引發高通膨，是因為形成了“信貸—資產—儲蓄—再信貸”的內循環。一是，銀行主導的間接融資體系，使貨幣首先體現為信貸與存款增長。二是，沉澱於基建與房地產等長期資產。過去較長時期內，信貸資源大量流向地產基建領域，這類資產周轉慢、變現周期長，如同被結構性吸納，因此未直接推升日常消費價格。三是，今年資金流向切換，正逐步轉向資本市場與新興產業。隨著房地產進入深度調整，資金流向出現系統性轉變：從傳統“地產-基建”領域逐步轉向資本市場與新質生產力相關行業。特別是2024年9月下旬以來，A股市場回暖帶動居民儲蓄向投資轉移，“存款搬家”趨勢初顯，資本市場逐步承接流動性，成為支援科技創新與產業升級的新通道。日本是結構性超發裡比較特殊的經濟體，在經歷了長期的資產負債表衰退後，形成了“結構性貨幣沉澱為主、資產價格上漲為輔”的模式。一方面，主導力量仍是結構性貨幣沉澱。日本家庭資產負債表具有極強的風險厭惡特徵，現金與存款佔比長期維持在50%以上，股票及投資信託佔比不足20%、而美國長期在40%以上。由於泡沫破裂後的“疤痕效應”，寬貨幣並未通過居民部門形成“存款搬家”的內生性資產價格吸收機制，資金大量淤積在銀行體系與超額準備金中。1990年代以來，即便在多輪股市反彈與長期低利率環境下，本土居民反而淨賣出日股，日本居民金融資產配置仍持續向存款、保險與養老金集中，股票配置比例長期基本不變。另一方面，在居民資金沉澱的背景下，日本央行下場購買ETF，外資流入，以及日企出海利潤提升、企業回購共同驅動了日本資產價格的繁榮。一是，日本央行直接下場大規模購買ETF（持有約7%市值），壓低風險溢價；二是，極低利率疊加日元貶值，使日元成為全球套息交易（Carry Trade）的融資貨幣，外資成為日股最大的持有者與交易者；三是日企出海利潤回流與股票回購，共同製造了資產價格的繁榮。這是近年來最大的結構性亮點，受益於全球化佈局帶來的海外利潤回流，以及“日特估”改革壓力，日本企業從過去的囤積現金轉向大規模股票回購與分紅。3貨幣超發與資產表現3.1貨幣超發與物價水平：整體通膨水平跑輸貨幣超發過去十年，整體通膨水平跑輸貨幣超發，超發貨幣未進入物價。十年間CPI年均漲幅僅1.4%，PPI為1.0%，低於貨幣超發幅度3.7%，這也是常討論的中國“貨幣消失之謎”。其中，僅食品類和醫療保健類別價格漲幅較高。食品類CPI年均上漲2.3%，醫療保健類上漲2.2%，均沒有跑贏貨幣超發3.7%。食品價格上漲主要受供給端衝擊影響，例如2019–2020年非洲豬瘟推動豬肉價格大幅上升、極端天氣導致農作物減產等；而政府的收儲調控和民生保障措施也在一定程度上平抑了價格波動。醫療保健價格上漲則源於人口結構老齡化持續深化、健康意識提升帶來的需求增長，以及醫療服務價格體系改革、藥品與耗材價格市場化調整等制度性因素，使其價格具有持續上行的內在動力。3.2  貨幣超發與資產價格：大宗商品＞優質權益資產>一線房地產>固收類資產＞三四線房地產在貨幣超發的背景下，中國各類資產的表現呈現出“大宗商品＞優質權益資產>一線房地產>固收類資產＞三四線房地產”的階梯狀分化。這一排序深刻揭示了資金流向的偏好：追逐稀缺、跟隨國家戰略、擁抱龍頭。1）大宗商品：全球定價，跑贏的“硬通貨”大宗商品是過去十年唯一跑贏M2和貨幣超發的資產類別，其中，貴金屬與工業金屬領漲，能源較低。過去十年，南華工業品指數年化漲幅為11.9%，均遠高於貨幣超發幅度（3.7%）和M2增速（9.3%）,其中，白銀（18.1%）與黃金（15.9%）年化收益率最高；銅、錫等工業金屬普遍在10%以上；原油因供給格局變化，年化收益率較低，為4.5%。大宗商品的優異表現本質上是“全球流動性寬鬆+通膨/避險驅動+供給受限+需求結構性爆發”的超級周期結果，疫情後大宗商品更是迎來了爆發，貴金屬更偏向貨幣與地緣因素，工業金屬更偏向能源和科技需求。而同期國內2016-2019年處於去槓桿、高經濟增速放緩、結構調整過程，股債、房地產表現不佳。具體由以下三大邏輯支撐：一是，大宗商品的定價錨在全球，全球流動性寬鬆與通膨壓力，推動貴金屬作為通膨避險資產。2015-2025年，全球主要經濟體經歷了多輪大規模貨幣寬鬆，尤其是2020–2022年疫情期間的巨額財政和貨幣刺激，導致通膨持續高企；貴金屬（黃金、白銀）天然具有抗通膨屬性，在實際利率為負或低利率環境下表現突出；白銀則兼具貴金屬屬性和工業需求，雙重驅動下漲幅更大；去美元化、主要央行持續增持黃金，是本輪金價區別於以往、加速上漲的重要因素。二是，地緣政治風險與避險需求激增。這一時期地緣衝突頻發（俄烏衝突、中東緊張、貿易摩擦等），全球不確定性上升，投資者轉向黃金、白銀等傳統避險資產；2022年俄烏衝突後，能源和大宗商品供應鏈中斷，直接推高了貴金屬和工業金屬價格，效應持續到後續幾年。三是，供給約束與需求復甦並存，形成超級周期。供給端：前一個十年（2005–2015）商品牛市後，礦業投資大幅減少，導致產能擴張滯後；2016國內供給側改革去產能，確立了價格底部；疫情期間礦山停產、物流中斷、罷工等進一步加劇供給短缺；疫情後，全球長期資本開支不足疊加地緣博弈下的資源民族主義，導致戰略資源供給彈性極低，形成了易漲難跌的格局。需求端：第四次科技革命，新能源、AI及再工業化大幅拉動了銅鋁等需求。2）房地產：一線城市略高，二三線明顯偏低房地產收益率呈現顯著分化，新房住宅中僅一線城市跑贏貨幣超發；二手房均未跑贏貨幣超發。70個大中城市新建商品住宅價格指數年化漲幅為2.7%，其中一線城市達3.9%、略高於貨幣超發幅度（3.7%），二線城市3.5%、三線城市僅為1.8%；其中，北京、上海、深圳、廣州住宅成交價格的10年年化收益率分別為5.8%、8.2%、6.8%和7.3%。但二手住宅整體僅為0.5%，一線城市年化漲幅為2.9%，二線城市為0.9%，三線城市甚至為-0.2%。從房地產長期看人口、中期看土地、短期看金融的分析框架可以得出，過去中國房價區域分化，一線城市房價快速上漲的原因，一部分是由於長期人口流入、產業匯入以及居民消費升級促使住房需求上漲，反映的是房地產的商品屬性；而另一部分則是貨幣超發、土地供給壟斷所引起的投機需求導致房價快速上行，反映了房地產的金融屬性。短期內，貨幣超發、貸款利率下行等金融因素均對房價有著明顯的刺激作用，2008-2021年M1、M2以及貸款利率與房價相關性明顯，M1、M2上升、貸款利率下降均伴隨著房價的新一輪上漲。房地產已從全面普漲進入結構分化階段，僅核心城市的核心區域資產仍能勉強覆蓋貨幣超髮帶來的購買力稀釋。原因是人口與需求結構逆轉，2022年中國人口首次負增長，城鎮化率已達66.2%，20‑35歲購房主力人口見頂；2021年三道紅線切斷房企融資，2023年"保交樓"成為政策核心，政策轉向"房住不炒"、市場從金融屬性回歸居住屬性；居民資產價格預期逆轉、不再相信房價只漲不跌，購房意願指數降至歷史低位。3）固收類資產：難抵貨幣稀釋，收益主要來自票息複利以債券為代表的傳統固收資產跑輸貨幣超發。從近十年資料看，中債總全價指數年化收益率僅為0.8%，遠低於3.7%的貨幣超發幅度和9.3%的M2增速。2015年到2025年，中國國債10年期利率從3.4%下降到1.7%，這表明單純依靠利率下行、債券價格上漲（資本利得）完全無法對抗長期的貨幣擴張。背後的深層次原因是，債券作為固定收益工具，到期要按固定面值兌付，且市場利率不能無限下跌，所以它的價格沒法像股票、房產那樣有持續大幅上漲的空間。如果考慮票息收入再投資，將持有的債券每年派發的利息、立即用於購買更多債券，則中債總指數年化收益為3.9%、略高於貨幣超發，說明固收資產收益主要來自持續的票息積累與複利效應。4）權益類資產：未跑贏貨幣超發，但資源、消費和科技龍頭帶動行業跑贏過去十年，股市相對平淡。2014-2015年經歷了一輪改革牛和水牛，股市處於調整狀態。滬深300指數年化收益率為2.2%、上證指數、創業板指數年化收益率分別為1.2%、1.7%，低於貨幣超發幅度。原因主要有四點：一是，基本面，企業盈利能力不足，過去十年儘管上市公司營業收入和資產規模保持增長，但淨利潤增速卻大幅落後；二是，估值收縮，投資者願意為股票支付的價格（市盈率）在過去十年呈下降趨勢；三是，股市通過IPO、增發、原股東解禁等的擴容速度長期超過可用於投資股市的資金增長；四是，投資者結構的短期交易主導，A股散戶佔比較高，短期交易行為加劇市場波動，長期收益被頻繁回呼稀釋。過去十年，申萬一級行業中有5個跑贏貨幣超發增速（3.7%），資金集中流向了具備產業趨勢、政策扶持或穩定現金流的賽道；龍頭個股因品牌或技術壁壘強、高成長性和優質客戶資源的個股實現了顯著的超額收益。以食品飲料（年收益8.8%）和家用電器（6.0%）為代表的消費升級行業，憑藉品牌壁壘與需求剛性實現穩健增長,龍頭企業如貴州茅台、五糧液等憑藉強大的品牌力和定價權，實現了持續穩定的盈利增長；有色金屬（8.2%）直接受益於全球流動性及新能源轉型帶來的結構性需求,2025年有色金屬類股以80%的平均漲幅位居行業第一，洛陽鉬業、紫金礦業等個股創歷史新高；電子（6.5%）、通訊（4.8%）在產業政策與供應鏈地位提升的驅動下，獲取了顯著的成長溢價，2025年半導體裝置、光刻機類股多次領漲市場，類股內個股全年平均漲幅超50%。4啟示：三大硬通貨長期跑贏印鈔機在現代社會，貨幣超發是全球普遍現象，長期持有固定收益類產品將大幅跑輸貨幣超發，財富被稀釋。從歷史和國際經驗看，三大“硬通貨”將長期跑贏印鈔機。一是，供給稀缺的貴金屬及礦產資源，以黃金、白銀、有色金屬、稀土等戰略礦產資源為代表。在所有資產中，大宗商品是最有能力長期跑贏貨幣超發甚至M2的品類，其價格高回報的核心邏輯，在於全球流動性寬鬆、信用擴張、供給受約束與地緣衝突的多重共振。2025-2026年，這類資產迎來大周期爆發，本質是貨幣寬鬆、需求增長與供給約束形成三重共振：供給側，大國博弈下戰略礦產價值凸顯，資源國管控持續強化，供給端長期緊張；貨幣側，聯準會降息開啟全球放水周期，去美元化重構貨幣信用，流動性推升資源價格；需求側，AI、新能源等第四次科技革命帶動需求爆發，地緣風險加劇下各國戰略性收儲，供需缺口進一步擴大。二是，大賽道有護城河的龍頭公司，代表新質生產力的科技企業。資金將不再大水漫灌，而是結構性流向人工智慧、高端製造等未來產業，以及能夠提供穩定現金流的優質權益資產。根據DDM模型，股票分子端受企業盈利影響，分母端受無風險利率和風險溢價影響。貨幣超發背景下，無風險利率下行，抬高股市估值，優質龍頭企業更將享受盈利加估值的連按兩下。2024-2026年房地產市場收縮，股市承擔起發展新質生產力，助力大國博弈，修復居民資產負債表的歷史性使命。信貸、貨幣蓄水池將部分轉移至科技創新與高端製造領域。2024年以來，AI、新能源、高端製造等大賽道的龍頭企業率先啟動；2025-2026年AI晶片、算力、大模型、應用大爆發。三是,人口持續流入的都市圈核心區域房產。“房地產長期看人口、中期看土地、短期看金融”，當前20-50歲主力購房人群的人口長周期拐點已出現，房地產大開發時代落幕，進入存量房主導時代。人口進一步向都市圈城市群集聚，房地產二八分化：一線城市核心房產憑藉人口流入和優質產業資源，具備長期價值支撐；東北、西北、低能級城市人口面臨持續流出壓力。 (澤平宏觀)

中國經濟怎麼了，將往何處去？這是每個人都關心的問題。在中歐Global EMBA課程近期舉辦的“中國經濟展望”論壇上，中歐國際工商學院經濟學與金融學教授許斌指出，中國經濟正處在一個“再平衡”的過程中，這是關係到每個中國人的錢包、每個家庭的未來、每個企業生死的深刻變革。他提出的三個“再平衡”方向和對2026年的宏觀判斷，或能為我們撥開迷霧，助我們看清前路。今天，我想從一個不同的視角，與大家探討中國經濟正在經歷的深刻變革。01 從“奇蹟”到“新常態”在開始之前，我想與大家分享我繪製的一張新圖。這張圖對比了中國政府設定的GDP增長目標和實際實現的GDP增長率。我用綠色虛線將2001—2025年這個時期一分為二，2001—2011年是前一個時期，2012年至今是後一個時期。“增長奇蹟期”（2001—2011年）如圖所示，2001年中國加入WTO之後的十年，政府在設定經濟增長目標時很是謹慎，將目標定在7%~9%的區間內。在2008—2009年全球金融危機期間，中國推出了四兆元人民幣的財政刺激計畫，當時的目標也是適度地設定在8%。但是，在這十年間，中國實際GDP增長率遠高於目標。雖然四兆刺激計畫對中國經濟是好是壞尚無定論，但它確實拯救了世界，當其他國家和地區陷入困境時，中國保持了約10%的增長率，為全球經濟復甦提供了有力支撐。中國實現經濟高速增長奇蹟的根由，可以用一個公式來解釋，那就是“成功=IQ×EQ×機遇”。其中，IQ（“智商”）和EQ（“情商”）影響供給端，而機遇影響需求端。IQ指的是一個國家的資源稟賦，如勞動力和資本等。這一時期中國擁有豐裕且年輕的勞動力（即“人口紅利”）和高儲蓄率帶來的高資本供應量。EQ指的是一個國家利用資源的效率，在經濟學中被稱為全要素生產率（TFP）。這一時期中國在技術上快速追趕，同時改革開放政策帶來了制度紅利，讓中國能夠高效地利用資源。在IQ和EQ兩者共同作用下，中國形成了強大的生產供給能力。但是，如果生產的東西賣不出去，儘管其價值作為存貨投資計入了當期的GDP，這種靠存貨投資帶來的增長不可能持續。幸運的是，中國經濟遇到了全球化時代這個機遇，全球市場為中國產品提供了巨大的需求，中國生產的東西不愁沒有買家。這個時期的中國經濟處於一個扭曲型高增長均衡。➊高儲蓄支撐高投資，帶來高產出；高儲蓄意味著低消費，從而形成對出口的高依賴。➋對出口的高依賴導致人民幣匯率政策的目標是延緩人民幣升值步伐。為此央行需要發鈔購進高出口帶來的大額外匯。高外匯累積的結果就是高外匯儲備，它對應的就是央行購匯的高人民幣發行量（被稱為外匯佔款）。➌高外匯佔款意味著貨幣持續超發，增發的貨幣流向房地產，導致房地產價格高企，財富分配愈益不均，社會矛盾積累，進一步改革阻力重重。“新常態期”（2012—2025年）扭曲型高增長的終結是必然的。從2012年開始，中國進入了“新常態”時期。“新常態”這個詞意在表達中國經濟告別由數量驅動的舊發展模式，轉向由質量驅動的新發展模式。這些年來，儘管GDP增長目標已從7.5%下調到5%左右，但實現起來仍有壓力。無論從短期還是長期來看，都有很多掣肘和不利因素。雖然很多人希望政府出台強勁的宏觀刺激政策來讓經濟恢復快速增長，但我認為這不會發生。在通盤考慮和權衡長期目標、中期轉型與短期困難後，政府的短期政策導向看來是以穩定為優先項。所以，我認為我們首先必須接受正處於“新常態”的現實，即中國經濟不會再像2010年之前那樣高速增長了。02 增長放緩背後的三大原因1 全球化時代終結2008—2009年全球金融危機之後，世界進入了“逆全球化”時代。中國貨物出口占GDP的比重從2007年的34.1%下降到了2025年的19.3%。曾經為中國產品提供巨大需求的全球市場，現在正遭受貿易保護主義和地緣政治緊張局勢的劇烈衝擊。2 人口紅利消失自2010年以來，中國的勞動年齡人口與非勞動年齡人口的比例逐年下降。人口老齡化帶來的不僅是勞動力短缺，更是儲蓄率和投資率的下降。如下圖所示，中國的儲蓄率從2010年的50.6%下降到了2024年的43.4%，同期投資率從46.1%降至40.6%。3 全要素生產率負增長最令人擔憂的是全要素生產率的負增長。據中國全要素生產率問題專家伍曉鷹教授的研究，中國的全要素生產率增長率在2001—2007年為2.1%，在2007—2023年期間為負增長，其中2007—2012年為-2%，2012-2023年為-1%。全要素生產率下降可能源於技術倒退，但中國的技術水平在這個時期無疑是在不斷進步的。那麼，全要素生產率的下降只能歸因於資源配置機製出現了問題，導致資源使用效率變低。03 中國需要實現三個“再平衡”面對這些挑戰，中國經濟需要實現三個關鍵的再平衡。一是在國有部門政策和民營部門政策之間實現再平衡，落實好兩個“毫不動搖”的國策，即毫不動搖鞏固和發展公有制經濟，毫不動搖鼓勵、支援、引導非公有制經濟發展。目前，這第一個再平衡的方向須是將政策支援向民營部門傾斜。十年前我曾提出過一個“門縫理論”，被羅振宇在他的“羅輯思維”節目中介紹過。這個理論的核心假設是中國的民營部門沒有得到足夠的自由和空間去做事情，它們是通過一道“門縫”做事，在夾縫中生存。由此我得出結論：如果能把政策門縫開大一些，給民營部門更多空間，經濟就會向上向好。不過，最近兩三年總有學生對我說：“教授，你的門縫理論不靈了。即使門縫變寬了，也沒人進去，因為擔心進去後門會被關上。”確實如此，門縫效應的實現需要民營部門對政策有信心、有信任。所以，在政府方面，最重要和緊迫的是建立政策的可信性。二是在投資和消費之間實現再平衡。大家都在談論促消費的重要性，但如何才能讓消費增長呢？我認為最關鍵的還是要提高老百姓的收入。在居民可支配收入佔國民收入的比重方面，中國是相對較低的。根據經合組織（OECD）資料，以居民可支配收入佔國民收入比重在2010—2023年的平均值作為衡量指標，巴西為84.2%，美國為82.6%，法國為77.5%，俄羅斯為73.7%，日本為72.4%，韓國為61.9%；北歐福利國家這一比重較低，最低的挪威是54.4%。而以國家統計局公佈的城鄉居民人均可支配收入除以人均國民收入計算，同期中國的這個比重為43.2%。老百姓的可支配收入得不到提高，他們的消費就難以提高。2024年7月中共二十屆三中全會通過的《中共中央關於進一步全面深化改革推進中國式現代化的決定》中明確提出要“提高居民收入在國民收入分配中的比重，提高勞動報酬在初次分配中的比重”，這是實現投資和消費之間這第二個再平衡的方向。三是在中國與世界的關係上實現再平衡。當今世界，中美兩國的經濟總量已遠超其他國家；在即將重塑全球經濟的新技術開發應用上，中美兩國也處於領先地位。而此時川普奉行新“門羅主義”（他自稱為“唐羅主義”），將注意力集中在美國及其周邊地區，這為中國打開全球新格局中的“中國空間”提供了機遇。我認為，現在是中國在世界舞台上塑造負責任全球領導者角色的時候了。作為一個在經濟和科技等方面都很強大的國家，中國可以展現出有擔當的領導力，倡導求同存異、合作包容的開放區域主義，在相互尊重的基礎上廣交朋友，推動建立一個開放包容的全球合作共同體。在全球事務中實現從競爭向合作的再平衡，不僅對中國有利，也對世界有利。04 2026：一個“機遇”之年如果用一個詞來描述2026年，我會選擇“機遇”（Opportunity）這個詞，有以下幾個原因。首先，2026年是“十五五”規劃的開局之年。“萬事開頭難”，對第一步我們總是會更認真和謹慎地對待。我相信，在中國政府將穩定作為短期優先項而不出台強刺激政策之時，會更倚重“門縫效應”，在更多的經濟領域開大“門縫”，讓民營企業和外資企業在中國經濟中發揮更大作用。其次，今年的國際形勢對中國有利。人們總說川普帶來不確定性，但實際上，在川普第二任期開啟一年之後，川普想做什麼變得很確定了。川普的所有行為都圍繞著“讓美國再次偉大”（MAGA）這個總綱，他的注意力集中在美國和周邊地區。遏制中國的發展是美國的長期目標，但不是川普政府目前的優先事項。中美元首去年在韓國見面，今年4月川普將訪華，這為2026年定下了一個中美更多合作、更少對抗的基調。當然，對抗仍將是中美之間的主旋律，但這將是一個漸進的、長期的過程。從長遠來看，兩國會在經濟、科技、地緣政治等方面更加防範對方。但在短期內，我認為兩國之間的合作可能會比大家所預期的要多。整體來看，今年的國內外條件相對有利，為希望有所作為的人們，如年輕人和企業家提供了機會窗口。希望大家利用好這個機會窗口，在個人事業和企業發展等方面積極行動。05 現實、信心與平衡我知道，過去幾年我們經歷了一段較為困難的時期，大家並沒有太多的樂觀情緒，因為經濟發展緩慢，就業機會不足，收入增長也不如預期。但我們應該認識到，人有起起落落，經濟自然也有起起伏伏。中國經濟正處在艱難的轉型期，這個過程中會有積極的一面，也會有消極的一面。中國經濟中的部分領域，比如人工智慧和新能源等增長很快，而其他一些領域則處境艱難。雖然很艱難，但中國經濟轉型和再平衡勢在必行。這個過程中會有機會窗口，我們應該保持積極敏銳的態度，去抓住機會。在中國經濟艱難轉型的過程中，我們應直面困難，始終保持信心。中國從來不缺充滿幹勁、富有雄心壯志的人，這也是“內卷”的緣由之一。同時，當情況不樂觀時，也會有一部分人滑向另一端陷入躺平的陷阱，認為“不管做不做，一切都不會有什麼不同”。但功不唐捐，做與不做，結果大不相同。“躺平”不是中國人的傳統，在這個經濟轉型期我們需要充滿勇氣，心懷樂觀，尋找機會，努力去做一些能改善自己、家庭和企業的事情。當然，這並不意味著只有繼續卷才是出路。就像國家經濟需要再平衡，我們每個個體也需要在“卷”和“躺”之間找到平衡。“內卷”和“躺平”都不是出路。能夠帶我們走向成功和幸福的，是有智慧的平衡。 (中歐國際工商學院)

在ARK invest剛剛發佈的《Big Ideas 2026》回顧視訊中，ARK Invest掌門人Cathie Wood（木頭姐）再次展現了其對顛覆性創新的極致樂觀。她認為，人工智慧（AI）非但不是泡沫，反而只是“大加速”（The Great Acceleration）的開始。五大技術平台的融合將推動全球經濟進入前所未有的指數級增長階段。以下是ARK Invest本次視訊的核心邏輯與關鍵預測深度總結。01 宏觀定調：這不是泡沫，是生產力的“階躍”對於當前市場關於“AI泡沫”的擔憂，Wood給出了堅定的反駁。她承認，當前科技與電信領域的資本支出佔GDP的比例確實接近網際網路泡沫時期，但兩者有著本質區別：網際網路泡沫時期：鋪設了大量光纖，但絕大多數變成了閒置的“暗光纖”（Dark Fiber）。AI時代：現在的核心基礎設施——GPU（圖形處理器）不僅供應短缺，而且正在被充分利用，沒有任何閒置產能,。歷史性的經濟預測：ARK通過研究歷史指出，技術革命總會帶來GDP增長的“階躍函數”（Step Function）：前工業時代：全球GDP平均增速僅為0.6%。工業革命後：隨著鐵路、電力和內燃機的普及，過去125年裡GDP增速躍升至3%。未來展望：受益於AI、機器人、能源儲存、多組學測序和區塊鏈五大平台的融合，ARK預測到2030年，實際GDP增長率將加速至7%以上。這將是人類經濟史上的又一次質的飛躍,。為了支撐這一增長，資本支出佔GDP的比例預計將從汽車時代的3-4%飆升至未來的12%。02 AI與軟體：舊秩序崩塌，新巨頭崛起基礎設施的狂飆：ARK預測，資料中心基礎設施市場規模將從當前的5000億美元，增長至2030年的每年1.4兆美元。軟體行業的洗牌：Wood發出警告，傳統SaaS（軟體即服務）公司將面臨嚴峻挑戰。雖然整體軟體市場將以每年19%-54%的速度增長，但這也是一個“贏家通吃”的過程。生產力革命：以ChatGPT為例，20美元的訂閱費僅需半天工作即可回本。新舊交替：像Palantir這樣的新一代平台和OpenAI、Anthropic等私有公司將引領潮流，而無法適應AI轉型的傳統軟體巨頭將被顛覆。消費端的劇變：廣告：預計65%的廣告市場將被AI生成內容佔據。電商：25%的購物行為將由AI助手驅動。03 自動駕駛：34兆美元的超級金礦Wood認為Robotaxi（自動駕駛計程車）市場正在“分娩”中，這將是未來幾年最大的投資機會之一。特斯拉 vs. Waymo：ARK更新了模型，認為特斯拉的成本結構比Waymo低50%（此前預測為低35%），擁有巨大的競爭優勢。Uber等公司未來可能更多充當特斯拉和Waymo的導流平台。顛覆性的效率：僅需2400萬輛自動駕駛汽車（不到目前美國汽車保有量的10%）就能覆蓋美國所有的城市里程。這意味著汽車銷量可能大幅萎縮，但使用率將飆升。市場規模：到2030年，自動駕駛生態系統的全球市值可能達到34兆美元，其中平台提供商將拿走利潤的大頭。物流革命：自動駕駛卡車將降低60%的運輸成本；無人機配送成本將從15美元降至1美元以下,。04 金融科技與加密資產：數字黃金與代幣化比特幣的定位：儘管穩定幣在匯款領域搶佔了部分份額，但Wood堅信比特幣作為“數字黃金”的地位不可動搖。它不僅是風險資產，更是抗通膨的避險資產。ARK特別指出，比特幣與黃金的相關性極低，且具有獨特的稀缺性（挖礦難度增加，總量恆定）。DeFi與代幣化：ARK預測，現實世界資產（如股票、主權債務）的鏈上代幣化市場將從現在的百億規模增長至11兆美元。極致的能效：以Tether為例，其每位員工創造的利潤高達5000萬美元，這種驚人的生產力展示了金融科技未來的方向。05 生命科學與硬科技：治癒與星辰大海多組學（Multiomics）：通過AI、CRISPR和測序技術的結合，我們正在攻克癌症早期篩查。藥物研發成本預計在未來四年內將從24億美元驟降至7億美元。一次性治癒療法（如Intellia的體內基因編輯）雖然定價可能高達300萬美元，但對醫療系統而言，其節省的價值可能高達1100萬美元,。太空與能源：SpaceX：憑藉可回收火箭技術領先對手10年，佔據了衛星發射市場的絕對主導地位。可回收火箭讓“太空資料中心”成為可能。核能：核能是滿足AI巨大能源需求的關鍵。如果不是70年代的監管阻礙，現在的電力成本本應低40%。ARK看好核能復興帶來的成本下降。結語：創新的飛輪不可阻擋面對AI可能導致失業的擔憂，Cathie Wood給出了相反的看法：這將是歷史上最大的創業機會。借助AI工具，個人可以更容易地創辦企業來滿足未被滿足的需求。Wood總結道，儘管過去幾年市場充滿了“憂慮之牆”（Wall of Worry），但創新的飛輪已經就位。“大加速”時代已經開啟，這場技術驅動的變革是不可阻擋的。,, (The AI Frontier)

記者今天（27日）從深圳市南山區瞭解到，2025年該區地區生產總值突破一兆元、增速超6%，地均GDP達54億元/平方公里，人均GDP超54萬元，成為中國第一個經濟總量破兆元的區縣級行政區、繼上海市浦東新區和北京市海淀區後第三個破兆元的市轄區。“兆”，來自“新質”動能的堅實支撐。統計資料顯示，當地戰略性新興產業增加值佔GDP比重達60%。地處陽台山南部餘脈和塘朗山之間的南山谷地，是知名的“機器人谷”。南山區工業和資訊化局局長向天野說，目前南山已擁有20余家機器人整機企業、超200家上下游企業、超千家人工智慧規上企業。深圳市南山區INNO100全球創新旗艦店“破兆”的背後，是蓬勃發展的企業叢集。目前，南山區上市公司已超200家，數量比肩一些省份。南山區科技創新局局長張景平說，南山持續最佳化創新環境，服務區域60多萬家經營主體，推動建構“大企業頂天立地、中小企業鋪天蓋地、創新企業開天闢地”的“熱帶雨林”生態。經過多年發展，南山科技園集聚騰訊、大疆等大型科技企業總部，擁有6家軟體百強、7家網際網路百強企業。資料顯示，2025年南山區軟體和網際網路產業營收超9000億元，持續鞏固產業集聚發展優勢。深圳市南山區全球服務中心中國（深圳）綜合開發研究院常務副院長郭萬達表示，南山的經濟發展實踐表明，以科技創新突破資源的瓶頸和限制，凸顯新質生產力的強勁動能，折射中國經濟的廣闊前景、巨大潛力。 (大灣區之聲)

近兩年來，關於 AI 經濟學最引人注目的論戰，實際上是一場關於“速度”的博弈。關於AI泡沫的討論，最終都會還原到，「AI 多久會反映到 GDP/生產率上」這個問題上。（TFP）的增長貢獻可能僅為微不足道的 0.07% 到 1%。他的判斷主要立足於 AI 只能自動化很少一部分人類任務，且很難在短時間內大幅降低成本。諾貝爾經濟學獎得主 Daron Acemoglu 在 2024 年拋出了一盆冷水。他通過對當時 AI 能力（主要是 GPT-3.5 時代）的實證觀察，計算出 AI 對未來十年全要素生產率但在Agent全面接管工作流、推理模型層出不窮的當下，Acemoglu基於Chat時代的觀察顯得有點落伍了。在他的論點之外，轉折派、奇點飛昇派等多個流派對AI、對GDP年增長的影響預測從0.07%到10%，分佈在極其廣闊的光譜上。成功落地，以及能夠自我迭代的AI進入研發流程，意味著完全不同的增長軌跡。這些預期差距很大程度上源於他們對AI技術本身發展速度的理解差別。AI發展停滯、Agentic AI而史丹佛大學商學院經濟學家 Charles I. Jones 在 2026 年 1 月發佈的最新論文《人工智慧與我們的經濟未來》（A.I. and Our Economic Future），為這場爭論引入了一個超越具體技術參數的宏觀框架。Jones沒有糾結於模型能力的範圍，而是通過數學化的生產函數模型模擬了AI在不同場景下的可能。他認為，AI 確實擁有引爆經濟的潛力，但這個引爆過程將被經濟系統中的「薄弱環節」無情地拉長。和過往的電氣、網際網路革命一樣，這很可能也將是一個被馴服的奇點時代。01AI對經濟影響的三種敘事關於 AI 將在多大程度上提升長期 GDP 增長率，學術界目前分裂為三種截然不同的敘事。分歧不僅源於對技術能力的判斷不同，也源於他們看待經濟機器運轉方式的根本差異。漸進主義視角：任務模型的摩擦 (Acemoglu)（Hulten’s Theorem）作為依據進行論證。Daron Acemoglu 是這一流派的代表。在 2024-2025 年的系列研究中，他主要通過霍爾頓定理霍爾頓定理的推導邏輯非常直接：AI 對總生產力的貢獻，大約等於「受 AI 影響的 GDP 份額」X「這些任務的成本節約率」。根據Acemoglu的測算，即便假設 AI 能影響 20% 的任務並帶來 25% 的成本降低，其在未來十年內對 TFP （全要素生產率）的累計提升僅為 0.71%，折合年均增長不到 0.1 個百分點 。但是，Acemoglu的測算在方法論上存在根本性缺陷。他用了一個為衡量漸進式技術改進設計的工具，即霍爾頓定律，去預測一個可能改變經濟結構本身的通用目的技術。如果1900年有人用霍爾頓定理計算電力影響，其結論可能是電力只能替代20%的蒸汽機任務，成本節約30%，影響有限。但電帶來的最核心改變是，工廠無需再圍繞中央蒸汽機佈局、因此其生產限度和範圍都大幅擴展；而在微型化後，整個家用電器產業從零誕生。這些結構性變化不在替代舊技術的框架裡。然而，Acemoglu 確實敏銳的發現了一些很敏銳的現象。他注意到，當時AI的成果，比如寫程式碼的速度提升55%，職場寫作效率提高40%這類，都發生在他所謂的「易學任務」光譜裡。這些任務有兩個特點，依賴性，它們都有明確的對錯標準；二來，網際網路上有對此海量的訓練資料。但其實經濟活動裡大部分區域都沒這麼理想。比如一個醫生診斷罕見病，一個律師在複雜案件中尋找突破口，一個建築師在地形限制下設計方案，這些「難學任務」就沒有明確的答案，而且必鬚根據語境做判斷，而AI在這些領域的進步將極其緩慢。而且因為缺乏客觀的評判標準，AI只能從人類的平均表現中學習，這可能最終導致它們永遠無法超越人類專家。這一批評，在推理模型、RLVR，乃至Agent盛行的今天，甚至依然成立。爆發論視角：自我進化的AI在光譜的另一端，是耶魯大學的William Nordhaus和研究機構Epoch AI代表了這一陣營。他們不只把AI看作Acemoglu眼中那種提效工具，而是看作一種全新的生產要素，一種可以無限複製的「數字勞動力」。他們假設的基礎是AGI確實會到來。在這一假設之下，AI能在幾乎所有認知任務上替代人類，那麼傳統經濟模型中「勞動力受人口增長限制」這一鐵律就會被打破。經濟增長將不再被人口瓶頸所束縛，而只取決於我們能以多快的速度生產算力。，他們認為傳統索洛模型中「勞動」和「資本」互補的假設將失效。如果 AI 技術發展到足以在絕大多數認知任務中完全替代人類，經濟增長將僅受限於資本（算力）的積累，而不再受制於人口增長的停滯，長期增長率顯著上移。這一派別採用了內生增長模型他們預測，如果AI能夠自動化科研過程（設計更好的晶片、發現新材料、最佳化演算法），就會形成一個正反饋循環，更強的AI →更好的硬體/演算法 → 更強的AI。根據 Epoch AI 的預測，如果這一循環打通，全球GDP的年增長率可能在2030年代突破10%，甚至達到30%的爆發性水平。的再現融合視角：J型曲線與索洛悖論然而，目前的實證資料似乎更支援Erik Brynjolfsson 提出的「生產力 J 型曲線」解釋。該理論認為，通用目的技術（比如GPT）在引入初期，往往會導致生產力增長放緩甚至下降。這是因為企業需要進行大量的無形資產投資，這包括去重組業務流程、重新培訓員工、開發配套軟體。這些投入在短期內被計為巨額成本，而收益卻滯後顯現。2025年的調查資料也佐證了他的想法。儘管 GenAI 的個人使用率已極高，但許多企業正處於試點煉獄（Pilot Purgatory）之中，投了很多錢，但沒看到什麼規模化回報。這種現象完美復刻了羅伯特·索洛在 1987 年的名言：“到處都能看到電腦，除了在生產力統計資料裡” 。緩慢的爆炸，被馴服的奇點Charles Jones的新論文，其實站在了一個統合者的角色上，去看待上面提到的所有三種路徑。他既不否認AI擁有無限自我進化的革命性潛力，也不否認組織變革之類拖後腿的因素。他把這些因素都塞進了一個理論中去融合，即「薄弱環節」理論，或者說是經濟發展中的木桶效應。現實經濟中，絕大多數任務是互補的，是一個由無數相互依賴的環節組成的複雜系統。比如藥物研發，就包含靶點驗證、毒理、臨床試驗、監管批准，任何一環都無法用其他部分替代。工程交付，則包含設計、供應鏈、施工、驗收、許可，某一步過不了整體交付不了。現代社會之所以有如此多的分工，正是因為為了保證安全和質量、完成一件足夠複雜的工作，是需要很多不可替代的環節的。而在這樣一個系統中，最慢的環節決定了整體的速度，Jones就把它稱為「薄弱環節」。在論文裡，Jones自己用了一個比喻去解釋這套理論。準備一頓晚餐的過程由兩個步驟組成：想菜譜和做菜。現在AI來了，它超好用，能在瞬間生成一份完美的菜譜，考慮到營養搭配、時令食材、你的飲食偏好。因此在「想菜譜」這個環節，生產力直接可能飆升一萬倍。但真想讓它上桌，廚師仍然需要花一個小時切菜、炒菜、擺盤。AI讓你在菜譜上省了十分鐘，但整個流程的瓶頸，即實際的烹飪過程並沒有改變。結果是，就算AI無敵了，你也只是把做飯時間從70分鐘縮短到了60分鐘，提升有，但似乎談不上「革命」這麼誇張。當生產環節之間是高度互補時，總產出並不取決於那個最強的環節（AI），而是被鎖死在那個最弱的環節（人類/物理世界）上 。只要這個薄弱環節存在，就算自動化再完善，最終總產出都由最弱環節的完成時間、成本所限制。而在可見的未來中，這個薄弱環節都會存在。首先是AI自身能力還需要提升，目前它缺乏長程任務的處理能力，也缺乏創新能力，更缺乏進入物理世界的具身能力。就算這些技術卡點都解除了，算力、機房、電力也需要現即時間去搭建；組織本身的變革肯定要慢於技術的進展，薄弱環節就會移動至此。而當組織，可能都被AI重新劃定好後，那些涉及倫理、信任、最終決策權、以及人類純粹偏好的「不可替代環節」，又將成為扼住經濟咽喉的那個「絕對薄弱環節」。這些過程，即使Epoch AI預測的超進化發生，也無法被磨平。至少在人類同意將一切決策權交由AI之前，都不可能發生。卡到什麼程度呢？Jones給出了另一個公式。在一個替代彈性為一半，也就是說各項任務都相互依賴的世界裡，如果你把一類任務自動化到「無限供給」，而這類任務在原本經濟中佔 GDP 的成本份額為 s，那麼總產出的比例增益大約是：增益=1 / 1-s這個公式可以這麼理解，把某類任務壓到幾乎免費，帶來的最大效果，本質上就是把生產 1 單位最終產出的總成本裡，那一塊原本屬於它的成本拿掉。如果它原來佔總成本的份額是 s，那剩下的其它必要任務就佔 1−s。在這個強互補設定裡，其它任務那部分成本是你無論如何都躲不開的。在同樣資源/同樣預算下，你能買到的最終產出與單位成本成反比。單位成本從 100% 降到 1−s，產出能力就最多放大到原來的 1/(1−s)。而GDP佔比可以看成衡量一種經濟部門在總價值與總支付中的權重，也可以近似視作成本。比如，軟體開發行業大約佔美國GDP的2%。假設AI現在可以寫出所有的程式碼，讓軟體開發的生產率達到無窮大。即便如此，這項突破會讓GDP變成1 / （1-0.02），也就是大概102%，也就是帶來約2%的增加。聽起來很扯，但這確實是事實。因為拆解開來，美國的GDP大頭，基本上都完全無法用程式設計替代，都涉及到物理勞動、土地等「絕對薄弱環節」。因此，在這個任務無法互相替代的框架中，經濟在微觀上，很多環節效率暴漲（寫程式碼、寫文案、做分析、做客服……）；但宏觀上產出提升依然被少數硬環節卡住（許可、責任簽字、物理建設周期、供應鏈、信任與安全、資料生成等）。結果就是，增長不是瞬間起飛，而是拆一個瓶頸、瓶頸遷移到下一個，呈現緩慢加速。而且，A.I. 把某些任務變便宜後，支出份額 s 未必上升，甚至可能下降。GDP可能會更集中在卡脖子的環節之上。基於這個框架，Jones重新計算了AI的經濟影響。他的結論介於Acemoglu的極度悲觀和奇點論者的極度樂觀之間。AI確實會驅動經濟增長加速，年增長率最終可能突破5%的歷史高位。但這不會是一夜之間的飛躍，而是一個跨越三四十年的漸進過程。在頭十年，我們可能只會看到約0.5-1%的累計TFP增長，勉強高於Acemoglu的預測。換句話說，奇點依然存在，但它被經濟結構的韌性馴服了。爆炸會發生，但引線很長。03加速的可能如果說 Acemoglu 的理論是基於靜態的觀察，那麼 Jones 的理論則更好的描繪了系統的結構性阻力。他是一種極限實驗，在其中假設把某類任務做到近乎無限便宜/無限供給，問總產出最多能被抬高多少。本質上是一個偏結構約束的視角。這種結構約束就是任務間的不可替代性。但這會是一成不變的嗎？Jones 在論文中暗示，技術確實會重構經濟形式。也就是說，在上面公式中，任務間無法互相替代這件事兒，可能會因技術的變化而變化。那麼現實的發展速度就有可能比他的基礎預測更快。根據不同技術情景對任務替代的不同影響，他一共設想了三種可能的重構方式。第一個是改變生產函數本身。當一項新技術足夠強大時，我們往往會重新設計整個流程，用新的範式替代舊的瓶頸。比如當下一些行業的分工，像法律裡，有起草合同、稽核檔案、法庭辯護這些環節高度互補，缺一不可。但如果AI不僅能起草合同，還能直接與另一個AI代理基於智能合約達成協議，中間的許多人工稽核環節就可能被徹底繞過。這不是在原有流程上做最佳化，而是創造一個全新的、更少瓶頸的流程。一些原先的硬序列鏈條被改造成可以多開工、多條線並跑的結構。這種範式轉換會改變不可替代性的大小。如果經濟活動重組後，任務之間從強互補變為弱互補甚至可替代，那麼單純堆疊算力就能帶來指數級的產出增長。於是宏觀增長會更明顯加速，但仍可能受到物理與制度約束，不一定立刻指數爆炸。依然是一個隨著組織和滲透漸進的過程，但速度會大為增加。理論上講，這一改變是非常可能的，因為我們現在的勞動分工和流程化，在很大程度上都是為了人類本身的限制而設立的。如果對於一個能力高超的AI來講，設計一棟複雜建築的難度和原始人設計木屋的難度一樣，它完全可以邊設計邊建造，而無須拆分流程。第二種改變方法，是份額的內生增長。公式 1/(1-s)假設可自動化任務的份額s是固定的。但歷史告訴我們，當某種投入變得極其便宜時，我們會在所有可能的地方使用它。比如在電力剛出現時，它只是用來照明和驅動少數機器。但隨著電價下降，電力滲透到了經濟的每一個角落：製冷、通訊、交通、娛樂、醫療。類似地，如果AI推理的成本降到接近零，我們會在今天想都不敢想的地方嵌入智能，比如建築材料會自己監測結構安全，農作物會即時最佳化光合作用效率，甚至一片樹葉都可能成為一個微型計算節點。在這個環境下，企業開始加強AI的滲透，替代一部分原來必須由人/組織協調完成的任務，在一定程度上取消某些環節。總體看，AI的用量擴張和任務邊界擴張（把原本不屬於AI的任務重新劃給AI）會減少在各個層級上的「薄弱環節」，把它們同樣自動化。因此 s 並不是僅僅限制在「程式設計」本身的GDP佔比上，而是滲透性更強，幅度更大。對GDP增長的影響也更顯著。這基本上是目前完全可見的一種潛在未來場景。這種擴張不會在一夜之間發生，但也不會像Jones的基準預測那樣緩慢。第三個則是直接通過解決「基礎薄弱環節」，帶來跨越式增長。其實在Jones公式裡，最大的「薄弱環節」並非演算法，而是能源、材料、人力這些物理障礙。AI科學家不能直接建造核聚變反應堆，不能親手合成新材料，也不能獨自組裝iPhone。但這恰恰是AI可能產生最大槓桿效應的地方。Jones在論文中描繪了一個很接近Epoch AI提出「飛輪」場景：AI 科學家可以設計更好的機器人，機器人進行實驗產生資料，實驗資料則用來訓練更強的 AI。在這個過程中，一旦在AI的自我進化式研究的過程中，解決了核聚變（無限能源）和通用人形機器人（無限物理勞力）的問題，那麼原本佔比最大「薄弱環節」和瓶頸都會消失，進入到自動化循環中。這就會是真正的經濟奇點到來的前夜。而在當下，進化性模型正是最火熱的前沿領域，AlphaEvolve帶來的曙光初現。這個場景變得越來越可能。在這三種Scenario之下，我們可以看到相對於Epoch AI和Acemoglu，Charles I. Jones 的研究框架完全可以包容前三者的所有假設。在當下高度互補的經濟系統中，AI 的局部無限能力會被那些尚未被自動化的「硬骨頭」（如物理瓶頸、法律倫理、人類情感）所稀釋。這就是為什麼即便技術在飛速迭代，宏觀經濟變化卻相對緩慢，因為價值會迅速從智能環節逃逸，被死死鎖在那些依然昂貴且稀缺的短板上。而隨著AI的持續發展滲透，打補丁式的替代將轉向徹底的重構。自動化份額逐步擴大，很多生產流程將完成從人機互補到端到端的完全替代。更遠處，利用「AI 科學家+機器人」的飛輪攻克能源與製造等物理底座，則會撬動幾乎所有「薄弱環節」。一旦我們成功擰動這些關鍵的「生產環節替代性」的調節旋鈕，一步步消除系統中擁有一票否決權的短板，經濟增長便能突破引力束縛，從線性的摩擦走向真正的指數級躍升。當然，這些旋鈕中，可能最先被擰動，是你我這樣的人。04人的新位置那麼，在這樣一個由「薄弱環節」定義的未來裡，人類的位置在那裡？從這個圖景看，答案其實很簡單，即人會不斷向瓶頸處遷移。在過去，掌握大量知識是高薪的保障。但在 AI 時代，這些成為了最先被無限化的廉價資源。人類的技能必須向那些 AI 尚未攻克的薄弱環節轉移。而當下尚能看到的瓶頸在那裡？首先是物理世界的最後且最難的一公里。尤其是那些非標準化的、需要靈巧操作和複雜判斷的物理工作。照顧老人、修繕古建築、緊急情況下的複雜救援。在這些場景中，只要機器人還沒有達到人類的靈巧度，工作的薪資反而會因為「薄弱環節」理論而水漲船高。這在現實中其實完全有映照。最近，在美國修築算力中心的藍領工人工資就在大幅提升。其次，是監管與信任的能力。 在一個充滿了 AI 生成內容的世界裡，驗證變得比生成昂貴得多。法律責任的界定、倫理的審查、人際間的信任背書，這些是 AI 難以通過算力解決的硬骨頭。這些問題基本沒有技術解決方案，只有社會和制度的解決方案。律師、審計師、倫理顧問的工作重心會從做轉向驗證和擔保。最終，是定義意義的能力。 當 AI 能解決所有如何做（How）的問題時，價值就集中到了做什麼（What）和為什麼做（Why）上。能夠發現需要AI 解決的問題；能夠制定一個城市的規劃願景、一個社會的價值排序；能夠定義人類應該有的生活，確認出可能不適合所有人，但適合一部分人的意義；這些工作，是缺乏生命史和生物本能的AI本身永遠也無法去取代的。直到我們達到「後豐裕時代」，把相當豐富的決定權都交予的AI的圖景。ones 在論文的結尾沒有談論大規模失業的恐慌，而是談到了「退休」和「夏令營」。在傳統的經濟模型中，人類文明的絕大部分時間，都活在不工作就會死的重壓之下。即使在現代社會，這個恐懼只是被包裝得更精緻：不工作就付不起房租，看不起病，養不起孩子，失去社會身份和尊嚴。我們把它叫做"職業發展"、"自我實現"、"社會貢獻"，但底層邏輯從未改變，工作是生存的代價。這種恐懼塑造了人類文明的幾乎所有結構。教育系統，本質上是勞動力培訓營，從幼兒園開始就在為將來有用做準備；時間分配，清醒時間的一半以上用於生產勞動或為生產做準備。身份認同，你是做什麼的？成為認識一個人的第一個問題 。更深層的是，生存恐懼塑造了我們對人性本身的理解。我們把理性定義為效用最大化，把成功定義為資源積累，把價值定義為市場定價。人被簡化為經濟人、生產要素、人力資本。而當後豐裕時代來臨時，人類會退守到那裡？標準答案通常是，AI無法替代的高級工作，創造力、同理心、領導力。但這仍然是生存恐懼的框架，仍然在問「我能提供什麼有用的東西」。真正的新高地，可能根本不在有用的維度上。這聽起來像是一個烏托邦式的幻想，但它符合「薄弱環節」理論的最終推演：當所有的生存需求都變成「容易環節」被解決後，人類唯一剩下的「薄弱環節」，就是如何定義我們存在的意義，以及如何度過這漫長而由自己主宰的一生。這場由 AI 引發的經濟變革，或許不會像原子彈爆炸那樣瞬間摧毀舊世界，而更像是一場持續數十年的氣候變遷。水位會慢慢上漲，舊的大陸（傳統認知工作）會慢慢淹沒。在這之前，我們都將不得不搬遷到新的高地，那些 AI 無法觸及的、屬於人類本質的薄弱環節之上。回歸生存恐懼之外的人性。那不是人類的終點，而是人類的起點。 (騰訊科技)