6月3日，著名經濟學家、北京大學新結構經濟學研究院院長林毅夫，在湖北授課時系統解讀了全球經濟形勢、“十五五”時期中國經濟發展前景。 在接受我們專訪時，林毅夫深入解析了我們如何抓住第四次工業革命的歷史機遇，並從新結構經濟學的視角，為湖北將比較優勢轉化為經濟動能給出具體建議。 林毅夫接受湖北日報理論周刊專訪（任勇 李溪｜攝） 01 不管外部環境怎麼變化全年增長4.5%-5%完全有可能

我們常常討論環境改變命運，但環境到底在多大程度上影響了一個人的未來？ 哈佛大學經濟學家的一項研究，用一組跨越數十年的資料說明了，從貧困率高的社區搬到貧困率低的社區，孩子未來的收入和向上流動機會大增！ 但這個時候，心理學家出來破了一盆冷水：頻繁搬家會增加成年後抑鬱風險！ 環境影響一個人的成長已經是不爭的事實，但經濟學家和心理學家battle，作為家長，我們應該聽誰的？

AI會快速帶來失業嗎？會顛覆行業嗎？普通人該如何應對？針對AI衝擊帶來的全球性焦慮，近日，《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）對2025年諾貝爾經濟學獎得主彼得・豪伊特（Peter Howitt）進行了專訪。作為研究技術變革的經濟學家，彼得·豪伊特與菲利普·阿吉翁（Philippe Aghion）建構的“創造性破壞”數學模型指出， “新創新會取代舊技術”，而這正是經濟發展的關鍵動力。從“創造性破壞”的視角，彼得・豪伊特判斷，AI取代人類還為時過早，但普通人要做好一生多次轉崗的準備。而AI衝擊的真正風險是財富向少數公司集中。為此，徵收財富稅是比徵收“機器人稅”更有效的應對辦法。1電腦革命賦能頂尖人才但AI革命幫助普通人當地時間2025年12月10日，諾貝爾經濟學獎得主彼得·霍伊特（左）在斯德哥爾摩音樂廳舉行的諾貝爾獎頒獎典禮上從瑞典國王卡爾十六世·古斯塔夫手中接過獎項。圖片來源：視覺中國-VCG111611837192NBD：您如何定位AI技術浪潮？它是否構成新一輪“創造性破壞”？彼得•豪伊特：首先要意識到，AI尤其是大語言模型，其實是非常新的事物。ChatGPT發佈到現在也不過三年多時間。我們仍然不清楚，大語言模型是否就是AI的最終技術路徑。也許，未來會轉向楊立昆（Yann LeCun）正在推動的“世界模型”路線，也可能走向更加模組化的技術路線，比如DeepSeek等中國公司的做法。這一領域充滿了不確定性。我接下來要談的都只能算是一種啟發性的判斷或推測。但有一點是明確的，AI會對整個經濟的運行方式產生革命性影響。從這個角度看，它和汽車的出現沒有本質區別。在汽車普及之前，大多數出生在北美的人，一輩子走過的地方可能都不會離出生地超過幾英里。而有了汽車、噴氣式飛機等等之後，即使是普通收入的人，也能夠環遊世界。不過，AI革命不同於電腦革命。電腦革命本質上是一種“技能偏向型”的變革。人的技能越高，生產率提升通常越明顯。而AI似乎呈現出“逆技能偏向”的特徵。也就是說，它主要將常規任務自動化。這對很多具備一定技能，但並非頂尖的人來說，反而會帶來很大幫助。職業層級越高，例如大型企業CEO，其常規性工作本就由其他人協助完成，AI對他的效率提升並不大。但對護士這樣的職業來說，則可借助AI大幅提升服務效率，比如快速檢索醫療資訊，自動完成資料錄入工作，將更多精力投入患者照護。2AI正在搶走工作但也會催生新職業更多新增崗位將在服務業2025年諾貝爾經濟學獎授予經濟學家喬爾·莫基爾、菲利普·阿吉翁和彼得·豪伊特（右）。圖片來源：諾獎官網視訊截圖NBD：當前，AI已經成為部分科技公司裁員的理由。您如何看待AI帶來的崗位替代風險？彼得•豪伊特：每一種新的革命性技術，都會讓某些人類技能變得過時。在軟體程式設計領域，市場對程式設計師的需求已經有所下降。儘管很難說這在多大程度上源於AI衝擊，又在多大程度上來自此前行業對程式設計崗位的過度投資，但以Claude Code為代表的工具確實已顯著改變程式設計師就業格局。歷史經驗表明，所有通用技術最終都會催生出全新的職業與技能類型。AI作為革命性通用技術，並非簡單以機器替代人力，而是推動整體生產方式的重構，這一過程將創造新的技能需求。我經常舉一個例子。1875年的北美，約50%人口從事繁重農業勞動以維持社會供給。如果告訴當時的人們，150年後僅需略高於1%的人口從事農業就足夠了，剩餘勞動力將脫離農業生產，他們必然會追問這些人將以何為生。答案是，一部分人會成為博主、飛行員等，而這些職業在1875年是完全無法想像的。技術進步的邏輯始終如此，AI亦不例外。NBD：白領與中等收入群體是否會面臨更大的衝擊？彼得•豪伊特：現在下結論還為時過早。但借助AI，生產率提升最為明顯的群體，反而會是中等收入從業者。在眾多行業中，AI可實現大量常規性任務的自動化，大幅提升這一群體的工作效率，導致市場對同類普通從業者的總需求下降。不過，若薩伊定律（Say’s Law）生效，普通人最終仍能實現再就業，不過這取決於下游創新。（註：根據薩伊定律，供給會自行創造自身的需求。）此外，公眾往往高估了AI替代的速度。儘管技術迭代迅速，但當前AI與機器人尚不具備大規模替代海量勞動者的能力。目前，幾乎沒有崗位可以完全交由AI獨立處理，AI仍存在明顯的失誤風險。例如，AI可生成一份漂亮的法律文書，但其援引的判例可能純屬虛構，若直接提交司法程序，將引發嚴重後果。大多數人的工作需要判斷力、想像力、創造力，很多情況下還需要人與人之間的接觸、共情、說服等能力。而這些目前仍然是人類獨有的。正是這些人類獨有的特質構成了壁壘，使得AI難以在短期內實現對勞動力的大規模替代。這裡有一個概念：隱性知識，就是那種只能通過經驗、直覺和觀察別人做事來獲得的知識，甚至你自己可能都無法把它精準寫下來。這與AI所持有的可程式設計知識是相反的。在技術的變革中，新職業將持續湧現，但其形態目前無法預知，因為這些職業依託於尚未發生的創新，而創新在落地之前本就難以預見。長期來看，AI創造的新增就業將更多集中於服務業，製造業用工需求持續下降的趨勢，已難以逆轉。3AI導致財富更加集中財富稅比“機器人稅”更有力彼得・豪伊特與布朗大學同事共慶諾獎 圖片來源：布朗大學NBD：有人擔憂，AI會導致財富進一步向少數公司集中。您如何看待這一風險？彼得•豪伊特：這是真實且明確的風險。政府可通過監管和規範企業行為，也可借助稅收體系，避免技術與金融權力過度集中在少數AI開發者手中。若政府採取完全放任的態度，僅以技術優劣決定市場主導權，相關風險將顯著上升。在一定程度上，美國當前採取的正是這類偏向自由放任的模式。NBD：OpenAI最近提出，由政府設立公共財富基金或徵收“機器人稅”，將AI創造的收益分配給普通人。您認為這一思路是否可行？彼得•豪伊特：我認為，與其僅針對機器人徵稅，不如建構覆蓋範圍更廣的稅制。因為，僅對機器人徵稅，企業極易找到規避辦法。這類避稅行為通常只有利於企業自身，而非整個社會。一般而言，稅基越廣泛，對市場行為的扭曲效應就越小。相較之下，我認為更值得考慮的是徵收財富稅（Wealth Tax）。很多國家其實早就應該認真考慮這一點。當前，收入所得稅是大多數國家的重要財政來源，但收入的定義通常未包含未實現資本利得。這在制度上為財富持續集中提供了條件。財富不斷增值，但其增值部分卻無需繳稅。當富豪希望將財富變現時，往往不會通過出售資產，而是以資產抵押進行借貸，且借貸成本還可抵稅。在美國現有制度下，只要財富規模足夠大，便可長期維持這一循環。由於沒有真正有力的遺產稅，去世後還可以將財富傳給子女，進一步加劇財富集中。NBD：除此之外，是否還有別的方式，比如全民基本收入（UBI）？彼得•豪伊特：現在還沒到推行全民基本收入的地步。在此之前，更務實的步驟是建立財富稅制度。若完全依靠所得稅為全民基本收入融資，很難籌集到充足財力。除非將所得稅率提升至極高水平，否則最終可發放的全民基本收入額度將十分有限。但若徵收2%~3%的財富稅，政府便能獲得更充裕的財政資源，全民基本收入才會變得可行。4普通人應做好一生多次轉崗準備NBD：對於被AI焦慮困擾的普通人，您有那些建議？彼得•豪伊特：未來，AI必將成為人們獲得體面工作的必備工具。因此，大家必須主動接納AI，並儘可能熟練地運用它。從歷史經驗來看，未來出現的機會，很可能會比過去任何時候都更好。當然，這一轉型過程不會一帆風順，必然伴隨大量崗位更迭。人們需要做好準備，一生中經歷多次職業轉變，將成為常態。但生活總是在變得更好。我們如今習以為常的汽車、電視和手機等技術，在誕生之初也曾引發巨大擔憂，因為它們替代了部分傳統工作。如今，類似的處理程序正在重演。過去，人類適應了歷次技術變革，未來也同樣能夠適應。任何經濟發展都不可能不伴隨劇烈擾動，不可能沒有崗位消失和崗位誕生，不可能沒有不確定性和焦慮。如果我是年輕人，我會期待這樣一個世界：我的很多努力可能最終會失敗，但只要堅持下去，我的未來會比過去更好。那些將被創造出來的新工作，幾乎肯定會比正在消失的工作更有趣、更有挑戰性，也更有回報。所以，我想說的就是：要有希望，要保持樂觀。 (每經頭條)

某些常用假設產生的一種怪異後果是，按總體計算出的真實GDP可以不等於分類單獨計算的真實GDP之和。可見GDP的“真實”值的確要比名義值更“虛擬”。封圖：IC photo國內生產總值（GDP）衡量的是什麼？顧名思義地來看，這個國民經濟核算體系中最重要的指標，衡量的是一國之內一段時間裡經濟活動的總產出。問題是，那些活動算“經濟”？各界多年來一直對GDP有所反思和批評。有個在今天看來冒犯十足的西方老笑話說：如果一個男人娶了他的女傭，並讓後者繼續承擔之前做的那些家務，GDP會因為兩人從交易關係變成婚姻關係而縮水。所以關鍵在於，經濟核算的邊界劃在那裡，劃界標準是否能做到合理、一致。英國劍橋大學經濟學家黛安娜·科伊爾（Diane Coyle）十餘年前出版的《極簡GDP史》在講述GDP核算體系發展史時，已經觸及了GDP的含義、劃界，及其反映實際經濟狀況的精準性問題。而在2025年的新作《衡量進步》（The Measure of Progress）中，她對GDP等經濟指標提出了更多質疑，認為近幾十年漸進改良的經濟核算框架已經過時，需要一場革命。國民經濟核算，正如其先驅威廉·配第的代表作書名，是一種“政治算術”，並非純粹的科學。GDP之父西蒙·庫茲涅茨最初打算將其設計為衡量國民經濟福利而非產出的指標，考慮排除國防開支等明顯無法給人民帶來福利的項目。但當時在二戰的陰影下，他的“甲方”美國政府想知道的是經濟體的產出水平和潛力，恰恰需要掌握有多少生產能力可用於軍備製造等資訊。最終，政府開支還是都被計入了GDP。這樣問題就變成，“產出”的範圍囊括那些活動。上面的女傭笑話揭示出，儘管家庭內部成員彼此提供的一些服務與市面上服務業的產出極為相似，卻被GDP統計所忽略。對此有一種辯解是，GDP要衡量的本來就是在市場上交易的商品或服務，其經濟價值以市場價格為準，指責GDP不計入市場以外的活動是無的放矢。然而GDP核算中有的常規做法與這一說法有些齟齬。住房租賃向租戶提供了居住消費服務，所以租金不出意外地是GDP的一部分，但同時居民自有住宅所產生的居住服務由於經濟性質相同，也會按照房租市價或成本折舊算出相應的虛擬“租金”，計在GDP中。現實中女性居多的家庭成員所承擔的家務勞動，與自住住宅服務邏輯上類似，但只有後者被納入了GDP。多年來一直有人呼籲改變這種雙重標準的現狀，將無薪酬的家務服務的價值計入GDP，只是因為資料收集和計算過於艱難而未能實現。不過可以肯定的是，二者的區分沒有原則上的正當理由，原因主要是技術性的。更微妙的情況要屬20世紀以來經濟佔比越來越大的政府支出。市場經濟部門的產出值是以商品、服務或中間品的市場價格來計算，但政府部門的大部分“產出”並沒有真正的售價，公共安全、政務服務、城市基礎設施等大都如此。這類政府項目的“產值”是按人力、物力等方面的成本金額計入GDP，實際上統計的是投入而非產出，與市場部門中將扣去投入成本的增加值計為產出值的演算法完全不同。另外，政府的教育、衛生支出有助於提高國民的人力資本存量，卻往往被統計為政府消費而非投資，使得投資佔GDP的比例事實上被低估。科伊爾在新著中強調，本就讓國民經濟核算界左支右絀的“產出”邊界問題，已經蔓延到了日漸龐大的數字經濟領域，且愈演愈烈。自從網際網路經濟早期，人們常用的搜尋、資訊、通訊等網路服務大多就可以免費使用。這些免費服務以及社交網站、視訊網站上的使用者生成內容，與書報、電影、旅遊等傳統消費項目爭奪著人們的時間和注意力。如果僅僅因為前者是免費的，甚至是由使用者自己貢獻，就說它們毫無經濟價值，顯然並不合理。但現實中同樣由於缺乏價格資訊等技術困難，基本沒有將它們納入GDP核算。當然，免費網路服務提供商的典型盈利模式是展示廣告以獲得收入，相應的廣告費和在傳統的廣告業中一樣計入GDP，但這些費用並不能代表使用者從免費服務中獲得的價值，甚至不能說捕捉到了服務價值的一部分而遺漏了其餘部分，因為兩者從概念上就不是一回事。另外與女傭笑話所表現的問題類似，數位技術讓人們可以在手機、電腦上自助完成購物、金融、旅行安排等事務中很多原本由商家員工提供的服務，相當於把市場上一部分生產轉移到了家庭內部。這在大大提高效率的同時，也會減少能被統計到的服務價值。其實，近年多項研究估計出的網際網路免費服務的價值不大，只能為GDP增加一點零頭。但資訊技術造成的統計問題不限於消費領域。越來越多的資本或中間品已經去實體化，體現為智慧財產權或人力資本。由此出現了“無工廠產品生產”模式，即核心廠商擁有品牌和技術但不擁有製造廠，而是專注於設計，將生產作業外包出去。無工廠生產最著名的例子是蘋果公司，在晶片行業更是常態，但並不限於科技行業。耐克等服裝鞋帽生產商同樣啟用了這一模式。同時由於商品智能化、複雜化，嵌入在有形商品中或在售後長期維保的服務日益重要，一些廠商的業務重點從製造向設計收縮的同時，又在向長期服務拓展。於是它們不再是單一的生產商，而是成為了整體“解決方案”的提供商。航空發動機生產商羅爾斯-羅伊斯公司2/3的收入和利潤就來自發動機售後的即時監測和維護服務。科伊爾此書以及數年前專門探討這些問題的《無形經濟的崛起》一書都指出，官方統計尚未完全跟上這些新興趨勢。這種演變的結果，一是製造業與服務業的界限變得模糊，讓產值在不同行業之間難以精準劃分；二是跨境產業鏈中智慧財產權交易、雲服務等數字貿易中的價值轉移，給“國內”生產值的核算造成了困難；三是企業內事實上形成無形資本的一些投入未被恰當地認定為投資，在影響噹期分類統計的同時，也會因為遺漏無形資本隨後的折舊而使將來的核算出現誤差。數字經濟難以衡量的問題，其實是經濟整體向服務業轉型給統計工作帶來的挑戰的一部分。玩具製造的產出值可以清晰而合乎常理地確定，在其售價和數量之外不需要瞭解太多。但金融業與此完全不同。銀行發放按揭貸款這種金融服務的產出值該如何計算？顯然，要將這些金融服務納入GDP，需要做出很多不那麼自然的規定，如將利差計為增加值。科伊爾的老師茲維·格里利切斯在上世紀九十年代的研究中曾將農業、製造業、建築業等生產有形商品的傳統行業歸為“能夠合理衡量”的部門，而將金融等服務業劃為“難以衡量”的部門，並行現美國經濟中能夠衡量的部門在二戰結束不久尚佔GDP的一半左右，到1990年已經跌至不到三分之一。而科伊爾基於這一演算法就資訊服務業做了修訂補充之後將資料更新至2023年，結論是難以衡量的部門的體量已超八成。經濟學家們需要跨時段考察經濟總量時一般不會使用名義GDP，而是使用經過價格調整的“真實”GDP。但很少有人會思考，“真實”值究竟在何種意義上是“真實”的。諾貝爾經濟學獎得主托馬斯·謝林1958年清醒地點評道：“我們稱作‘真實’的數值並非完全真實；只有以貨幣計量的名義值才是真實的。‘真實’值反而是假設的。”要理解這一點需要認識到，某年的名義或者說現價GDP是較為直接地加總得來，而在此基礎上需要額外的理論假設，才能儘量剔除價格變動的影響，得到“真實”或者說不變價GDP。這些假設雖然都是經過研究和討論才確定下來，有其合理之處，但畢竟是假設而非現實。商品和服務的質量變化是實物量即真實產值的變化的一部分，卻十分難以衡量。稍加思考就能意識到，電子產品、線上收費內容和教育、醫療、法律服務等的質量變化通常無法直接測量，至少不像價格變化那樣是在單一維度上的增減，而是體現為不同方面的性能提升、選擇多樣化、流程最佳化、省時省力等變化。要將其價格變化和包含質量因素的物量變化分解開來，顯然必須以大量假設為前提，把各方面特性的改變化約為單一質量指標的升降。這些假設很難說有唯一正確、科學的選擇，而是會含有一定的主觀成分。選擇不同的假設即可得出不同的“真實”值。此外，統計學家們很早就發現，各種商品或服務在整體產出中的比重和彼此相對價格每年的變化，也會給通膨率的計算帶來技術困難，只能在幾套都不完美的簡化假設中選擇一套來處理。某些常用假設產生的一種怪異後果是，按總體計算出的真實GDP可以不等於分類單獨計算的真實GDP之和。可見GDP的“真實”值的確要比名義值更“虛擬”。科伊爾認為，GDP核算方法更為基本的問題是衡量價值時過於依賴市場價格。前面已經提到，市場部門的產出價值大多以市價為準。即便是自住房屋服務和以成本來統計的政府支出，也都是比照或採用真實的交易價格來確定其產值。採用市價的優點是減少核算工作中的主觀性，不是讓身為第三方的核算者拍腦袋定價值，而是以市場主體的實際判斷為尺度。但以交易雙方的成交價來認定價值的問題在於，市場交易有時會產生經濟學家所說的“外部性”，也就是確實負面或正面地影響到了第三方，例如空氣污染對人們健康的損害。第三方對此沒有發言權、定價權，這些外部影響的價值就不會體現在交易價格中，進而也就會被統計所遺漏。這一問題本質上來自GDP衡量產出而非福利的設計理念。由此推而廣之，市場價格未能覆蓋的還有自然環境的價值。這個問題上難免有些哲學性質的爭議。一些環保主義者根本上就反對將自然視為“資源”，並用數字來為“無價”的自然定價。但人類走到今天，早已不可能像猿類祖先那樣與自然融為一體。在可預見的未來，我們還是不可避免地要利用一些自然資源，應做且能做的只能是可持續地利用。而這就需要為其賦予價值，以儘可能少損耗自然價值，並付出合適的代價去保護那些有重大價值的自然事物。到單純的產出談到福利，再到自然，已經遠遠超出了GDP旨在衡量的範疇。GDP常年被批評從原則上就無法衡量健康、教育、環境等方面的狀況，技術上也一直飽受前文所述的種種非議。一直有人呼籲對經濟核算體系做出重大改革。現有的核算框架已開始就環境等項目建立“衛星帳戶”，將其統計結果與經濟產出等傳統項目並置。此外還出現了建構其他指數的嘗試，聯合國就推出了著名的人類發展指數（HDI）。將來自不同領域的多個指陣列成“儀表盤”以供決策者參考的做法也愈發常見。科伊爾的構想則是將“儀表盤”納入一套“綜合財富”核算框架，既統計流量也統計存量，建立一份充分完備的資產負債表，把無形資本、人力資本和自然資本等都囊括其中，以全面衡量社會進步程度。她已在劍橋大學組成團隊，就此開展研究。“綜合財富”框架可謂極有雄心，但也因此面臨巨大的困難。此前HDI這樣的指數就已經步GDP的後塵，受到了原則和技術上的批評。衡量“綜合財富”需要為“無價”之物計算出“影子價格”，挑戰只會更加艱巨。並且研究界業已確認，HDI等多種號稱“超越GDP”的指數，其實統計上與人均GDP有高度的相關性。發展經濟學家蘭特·普里切特進一步指出，各個發展領域的重要指標按任何合理權重所構成的指數，都會與人均GDP強相關。也就是說，經濟增長與社會各方面福利發展之間並非那麼不協調。經濟與福利的緊密關係其實不難理解。貧窮的社會無力負擔健康等領域的支出，收入增長後則能夠通過公共或私人的決策，“購買”更多的福利。既然其他指數提供的增量資訊不多，也就難怪GDP在人們的視野中仍然佔據著主導地位。目前還僅有朦朧輪廓的“綜合財富”框架能否在此之外做出意義重大的補充，掀起經濟核算的革命，尚需科伊爾及其團隊在未來給出更明晰的答案。 (經濟觀察報觀察家)

分析師最常用來衡量美國經濟健康狀況的指標源自各種資料。而眼下，相關資料看起來勉強還算可以。招聘放緩，但失業率並未飆升；通膨也並未像人們擔心的那樣因關稅政策而失控；消費者支出依然表現出驚人的韌性。聯準會主席傑羅姆·鮑爾的去留，是克勞迪婭·薩姆最為關心的問題。圖片來源：Al Drago/Bloomberg - Getty Images那麼，為什麼現實感受卻如此低迷？作為研究經濟衰退先兆條件及政策應對的頂尖專家，經濟學家克勞迪婭·薩姆曾提出備受各國央行及全球金融巨頭關注的就業指標——“薩姆規則”。該規則指出：當全國失業率的三個月移動平均值，較前一年三個月移動平均值的最低點上升0.5個百分點或以上時，經濟可能步入衰退期。薩姆的這一規則被證明極具價值。摩根大通（JPMorgan）研究發現，這條規則“從1959年到疫情前保持著100%的精準率”。問題也正出在這裡：薩姆認為，在疫情期間，美國經濟的“構造類股”開始發生劇烈變動，至今仍未重新穩定下來。自疫情以來，勞動力市場的表現變得反常。川普總統的反移民政策減少了可供僱傭的勞動力數量；僱主則對新增崗位招聘持謹慎態度。失業率有所上升，但按歷史標準看並未失控。招聘依然偏緊，就業市場整體處於一種“低招聘、低解僱”的狀態。其次，美國的制度體系——法院、央行以及聯邦機構——在川普執政時期受到政治因素的影響。經濟學家們開始質疑這些機構能否像過去那樣獨立運作，發揮制衡作用，而這種制衡正是美國經濟透明度與商業信譽的基石。這位曾擔任聯準會部門主管並在歐巴馬政府時期出任高級經濟顧問的學者，並不認為會有一場突如其來的“爆雷事件”讓美國經濟瞬間崩塌。她真正擔憂的是，多重事件的疊加會重塑勞動力和制度這兩大基礎要素，而決策者慣用的應對工具，恐怕已不再適用。薩姆警示：當前美國經濟政策可能正沿著錯誤路徑推進。構造類股之一：勞動力許多經濟學家一直在關注勞動力市場的“平衡臨界狀態”。他們觀察到，“就業平衡點”（即阻止失業率上升所需的新增就業數量）正持續走低；與此同時，移民政策的大幅調整減少了勞動力供應。薩姆認為月度資料波動不足為慮。聯準會今年發佈的首份《褐皮書》顯示，企業正在關稅環境中逐漸站穩腳跟，這意味著僱主採取“低裁員、低招聘”的策略，已不再主要出於恐懼心理。薩姆真正擔心的是更長期的影響：那些持續找不到工作的人將面臨何種處境，以及政策制定者是否只關注預示衰退的技術指標而忽視這群人。薩姆在接受《財富》雜誌獨家採訪時表示：“每當有人宣稱‘沒有裁員潮就沒有衰退’時，我就會感到擔憂。但現實是招聘率確實非常低。這可能不是一個總體性的事件，也未必是我們在經濟衰退時期所看到的全面收縮，但它對求職者確實會產生切實影響。”薩姆補充說：“某種變化正在發生，這顯然對求職者不利。我們不能簡單地認為‘避免了衰退就萬事大吉’。我們當前面對的可能是更深層次的結構性轉變，而這種變化不僅難以預測，也因其漸進性而難以即時評估。”當然，人工智慧替代工作崗位確實是影響因素之一。聯準會主席傑羅姆·鮑爾正“非常謹慎地”關注這一情況；摩根大通CEO傑米·戴蒙也曾表示，由大模型引發的裁員可能導致社會動盪。但薩姆指出，對AI影響的焦慮，並不能完全解釋我們目前看到的招聘持續低迷的現實。樂觀主義者或許會認為，招聘率下降只是疫情期間勞動力市場極度緊張後的自然調整。2022年至2024年初，通常呈向下傾斜趨勢的貝弗裡奇曲線（反映職位空缺與失業率關係的指標）近乎水平延伸：理論上，每個崗位空缺都對應著一名求職者。當前崗位空缺減少可能只是說明僱主已經找到所需人才，且不願在一個勞動力緊缺的市場中繼續招聘可能要求更高薪酬和更好條件的員工。這正是ADP首席經濟學家內拉·理查森博士所觀察到的現象。資料也並未顯示經濟需要財政刺激來激發活力——儘管美國今年仍將通過《大而美法案》（One Big, Beautiful Bill Act）獲取此類財政刺激。分析人士寄望於一位更偏鴿派的聯準會主席啟動降息，但薩姆同樣認為，這並不會啟動低迷的招聘市場。她將這種做法形容為政府“傳統上”應對經濟疲軟的刺激手段，屬於一種“偏前端的衰退應對方案”。“但在當前背景下，從我們掌握的資料來看，企業經營活動和消費者行為均表現尚可。我擔心的是，制約招聘的並不是需求不足，而是另有原因。”就連薩姆本人提出的那套指標，目前也並未發出行動訊號：該衰退指標目前僅為0.35，處於溫和水平。她警告政策制定者不應在本輪周期中過度依賴這一工具，並表示應當“甚至更加需要”聚焦勞動力市場本身，因為“當前市場已脫離典型模式，這意味著我們用來應對衰退的傳統工具可能並不適用”。構造類股之二：制度美國之所以能夠憑藉創造力與堅定投入，奠定其全球首要經濟強國的地位，很大程度上依賴於其制度的穩固性。如果沒有這些制度的支撐，這一地位根本無從維繫。川普曾因談及解僱聯準會主席鮑爾、威脅聯準會獨立性，而引發市場震盪；自那以後，華爾街不斷強調央行保持獨立的重要性。然而，川普並未停止向聯準會施壓。目前，鮑爾因央行大樓高價翻修工程而面臨大陪審團調查。薩姆表示：“到目前為止，我們可以高度確信，利率仍主要由經濟因素驅動。但令我感到不安的是，緊張態勢仍在升級，而且聯準會本身將在今年面臨領導層更替帶來的轉型挑戰。如果鮑爾的任期還剩兩三年而非四個月，我對制度穩定性會更有信心。”與對勞動力市場的擔憂類似，薩姆擔心政策制定者放任聯準會這類機構偏離正軌。她本人曾在聯準會供職十多年。她補充道：“當前路徑並不樂觀。雖然我讚賞鮑爾能夠公開表態、進行反擊，但從長期來看，這並不足以形成對政治壓力的有效制衡。我無法預見事態將如何發展，經濟又將走向何方。或許我們會看到通膨更快回落，最終進入一個適合降息的環境，從而化解危機。”“但此刻我有一種不太好的預感。”（財富FORTUNE）

據Fortune等外媒報導，穆迪分析公司首席經濟學家Mark Zandi公開表示，當前美國金融市場與實體經濟日益脫節，市場過熱可能對本已疲軟的經濟構成威脅。（Fortune）Zandi在社交平台稱，金融市場通常與經濟基本面大體一致，但當前市場表現過度活躍，與實體經濟走勢明顯背離。過去一年，美股、貴金屬等資產價格走強，而美國經濟多項指標亮起預警訊號。美國商務部最新資料顯示，2025年第四季度美國實際GDP增速放緩至1.4%，低於上一季度的4.4%，也低於美國經濟約2.5%的潛在增速，增長動能不足。就業市場同樣呈現矛盾態勢，失業率小幅回落、單月新增就業超預期，但2025年修正就業資料顯示，全年就業增長幾乎停滯。與經濟降溫形成對比，金融市場持續走高。受前期回報、降息預期與人工智慧熱潮推動，機構對2026年資產市場保持樂觀，高盛預計標普500指數年內將上漲12%。Zandi警告，這種脫節蘊藏風險。當前市場估值偏高、投機活動升溫，一旦股市因高估值無法兌現出現調整，高收入群體消費可能大幅收縮。資料顯示，美國收入最高10%人群消費佔比約一半，消費下滑將傳導至企業投資，進而拖累經濟。他同時表示，市場正積累拋售因素，投資者行為更多受價格上漲預期驅動，而非基本面支撐。此外，科技巨頭市值高度集中，五大科技企業佔標普500市值比重約30%，相關投資高度依賴未來回報兌現。Zandi認為，若市場出現大幅波動，資產價格下跌將反過來衝擊脆弱的經濟，形成負面傳導效應。 (總財)

2025年達成了一個驚人的里程碑：那一年，交易所外市場份額增長超過50%。但從日間的價格發現來看，賣方交易甚至更低。有趣的是，我們發現市場在中午時段表現最為暗淡。價格發現率降至連續交易的30%大量價格發現發生在白天——交易者正在處理大單，尋找流動性——經濟新聞也很新鮮。我們此前指出，交易所外市場份額現已超過50%。但如果我們看白天的錄影，會發現流通交易的比例更低。事實上，全國最佳競價與報價（NBBO）中，盤中不到三分之一的文書場地來自。圖表1：在連續交易中，當價格發現發生時，暗價甚至更高有趣的是，淺灰色顯示了交易所交易中價格未包含SIP的交易比例。這包括很多中間點，也包括奇數批次。它還顯示，即使是喜歡交易所吸引流動性的投資者，也喜歡保持“隱藏”狀態。白天最黑的時候我們也可以更深入地觀察隱藏交易水平在一天中的變化。資料顯示，交易者更多依賴每天開始和結束時的實際報價。因此，它是白天最黑暗的一天。圖表2：中午時段交易所交易比例最低有趣的是，“點燃”交易（NBBO的交易所交易）比例波動較小——從早上約30%開始，直到東部時間下午3：30左右才真正上升。這時，交易者在接近一天結束時，獲得實質報價的確定性變得更為重要。那個“臨界點”呢？多年來，學者們一直認為50%的折扣交易所是一個“臨界點”，即NBBO不再獎勵定價者，價格發現能力下降。NBBO降解的原因可以通過撇奶油研究來解釋。最有利可圖的價差交叉交易會被轉移到交易所外的場所（通過價格提升、PFOF或分級服務）。將利潤較低的跨界交易集中在公平準入（lit）市場。由於光市場定價者需要實際捕捉利差，他們需要擴大利差，以應對NBBO中較低的利差捕獲率。如果我們聽從學者們的意見，過去20年來我們看到的趨勢現在不太可能逆轉。同樣，NBBO現在可能比應有的更廣泛。這意味著什麼這是20年趨勢的一部分，而非短期交易模式。所以，這很可能是經濟因素造成的。我們之前曾強調過，兌換訂單在不公平的競爭環境中存在。交易所外的場所能夠細分甚至交易，使得從較少有毒的流動中捕獲擴散更容易，而交易所則必須向所有人開放。這反過來使得在交易所提供報價的吸引力降低，導致報價範圍擴大，進而形成自我實現的非交易所交易循環。我們甚至發現，這些經濟差異使得毒性較低的場所能夠收取更高的交易費用。此外，SIP會計實際上可以補貼場外場所。很難指望書面交易能在這樣的逆風下有所改善。風險在於，這一切都會導致報價競爭力下降，交易成本上升，最終導致資產配置變差，企業資本成本也隨之上升。這將導致美國家庭的金融安全感下降，甚至可能降低美國市場的經濟增長和流動性。美國市場之所以成為世界羨慕的焦點，是有原因的，但我們不能把這些視為理所當然。 (中概股港美上市)

提起金刻羽，有人說她是“最敢說真話的經濟學家”，這話一點不摻水。作為倫敦政治經濟學院的終身教授，她既懂西方視角，又能扎進中國經濟的骨子裡看問題，講的話沒有晦澀的模型，沒有空洞的預測，全是戳中要害的實在話。梳理她近年的演講、辯論和採訪，提煉出10個核心洞見，每一個都能幫我們看清中國經濟的真相——不是熱搜上的數位遊戲，而是藏在日常裡的趨勢和挑戰。1. 西方對中國經濟的最大誤解：覺得靠“一言堂”管理金刻羽不止一次吐槽，西方總覺得中國經濟是“一小群人說了算”，這純屬瞎猜。她最核心的判斷是：中國是“政治集中化，經濟去中心化”，地方市長才是經濟創新和改革的關鍵角色。比美國的去中心化程度還高，地方政府為了培育獨角獸、搞產業，幾乎天天追著企業家問“要啥幫忙”，這才是中國經濟的真實日常，不是靠頂層硬推。2. “雙循環”不是要脫鉤，是給自己留條後路很多人把“雙循環”解讀成“關起門自己玩”，金刻羽直接戳破：這是向世界遞訊號——中國不想脫鉤，也反對貿易保護主義，但必須有“抗風險的韌性”。全球供應鏈太脆弱，疫情已經證明，一旦外部出問題，沒有強大的國內市場撐著，很容易被卡脖子。雙循環的本質，是“擁抱全球化的同時，手裡有底牌”，任憑風浪起，能穩得住。3. 要成科技大國，先把消費穩住，不然全白搭在夏季達沃斯論壇上，她直言不諱：中國想從“老工業國”變成“科技大國”，光靠搞技術沒用，必須立足消費。韓國、日本的轉型經驗擺在那，得先解決普通人的後顧之憂——就業、醫療、教育、養老有保障了，大家才敢花錢；服務業向年輕人開放了，就業多了，消費自然起來。沒有消費托底，科技再強，產品賣給誰？4. 中國的競爭文化，是明著卷，不是暗著藏她對比中美競爭文化，說得特別形象：中國的孩子從中學就開始公開排名，考多少分、排第幾名，全擺到檯面上，努力和成就被當成“高貴”的事；美國人表面說“我沒複習”，背地裡偷偷卷。這種明著卷的精英主義，是中國經濟成功的關鍵——大家信“努力能改變命運”，但也是把雙刃劍，容易框死創造性，少了“跳出框架”的勇氣。5. 製造業缺的不是人，是會幹活的技能人才別再喊“年輕人不願進廠”了，金刻羽給出精準資料：中國製造業人才缺口約2500萬。不是勞動力不夠，是教育和就業脫節了——現在高等教育普及度很高，但職業技能培訓沒跟上，很多畢業生空有文憑，不會實操。政府現在大力推職業教育，抓的就是這個痛點，不然工廠開著門，沒人會幹活，談何產業升級？6. “市長經濟”能成事，也能浪費錢這是她提出的一個很有意思的觀點：中國經濟的活力，藏在地方市長的競爭裡。以前比GDP，現在比環保、比獨角獸數量，地方為了發展產業，能快速協調供應鏈、砸資源扶持。但問題也很明顯：80個城市都搞電動汽車，每個地方都想有自己的半導體冠軍，同質化競爭嚴重，很多錢投進去最後打了水漂。她提醒：市場成熟後，政府該退就退，別總想著“選贏家”。7. 中國經濟的增長密碼：每一次改革，帶十年增長回顧改革開放幾十年，她總結出一個規律：每一次重大改革，都會帶來十年的增長紅利。1978年改革開放、2001年加入WTO，都是如此。但她也直言，最近15年改革步伐放緩了，現在更多關注國家安全和政治層面，經濟層面的改革力度不夠。要想再提增速，還是得靠改革，而不是靠短期刺激。8. 4億“千禧一代”，才是內需的真正王牌駁斥“中國內需拉不動”的說法時，她拿出硬資料：中國的“千禧一代”（大概1980-2000年出生）有4億人，比美國和歐洲的總和還多。這群人的消費觀念不一樣，不盲目跟風，更追求個性，而且收入比上一代人高得多。只要能抓住他們的需求，內需就有巨大潛力，不用總盯著出口。9. 中國的創新強在“規模化”，弱在“原創性”她不否認中國的創新能力，但點出了核心短板：我們擅長“從1到N”，也就是把別人的發明快速產業化、規模化，比如新能源汽車、太陽能面板，成本壓得低、產量做得大，全世界沒人比得過；但“從0到1”的基礎研究不行，原創性突破太少。原因很簡單，我們的創新多是財務回報驅動，而不是“為了知識而知識”的內在動力，教育體系也少了點批判性思維。10. 企業家精神沒流失，只是需要更穩的預期面對“中國企業家精神在消退”的論調，她直接反駁：這是錯覺。現在的年輕人依然嚮往創業，地方政府也在拚命最佳化營商環境，渴望培育出更多獨角獸。真正的問題，是要給企業家穩定的預期，讓他們敢投錢、敢創新，不用怕政策反覆。中國經濟的活力，從來不在書本的模型裡，而在這些敢闖敢幹的企業家身上。金刻羽的這些洞見，沒有唱多也沒有唱空，而是站在一個客觀的角度，既看到了中國經濟的優勢——比如地方的執行力、龐大的消費市場、強大的規模化能力，也不迴避問題——比如創新短板、人才錯配、同質化競爭。說到底，中國經濟不是一道簡單的數學題，沒有標準答案。但看懂這些實在的洞見，我們至少能避開偏見和誤解，看清腳下的路，知道未來的機會和挑戰，到底藏在那裡。 (指北針研究院)