【潜力股分析】 固收深度报告:寻找跨越周期的长期引擎:海外发达经济体科技赋能...
当前,全球宏观经济的运行规律正在发生改变,传统的人口红利、资本原始积累以及全球化套利空间正在发生深刻调整。随着以通用人工智能、云计算为代表的新一轮通用目的技术(GPTs)的爆发,科技创新正在实质性地改变实体产业的生产方式,科技在经济增长中的权重正在系统性抬升。基于此,我们从理论角度出发,结合海外发达经济体的实际经验,旨在回答以下四个问题:经济的主要拉动力是否为科技相关产业?如何测算科技对经济的拉动作用?科技对经济的拉动是什么时候、在什么条件下迎来转型的?科技对经济的拉动是否会存在转型的阵痛期?
【震撼发布】
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观点
科技对经济拉动的长短期传导:从短期看,科技产业不完全是经济增长的核心动力;从长期看,科技相关产业确实是经济可持续增长的核心引擎。
短期脉冲:在短期宏观波动中,经济增长由消费、投资、净出口“三驾马车”主导,但科技产业作为典型的高弹性结构性资产,在关键技术突破期往往能释放出显著的宏观需求脉冲。以2023-2025 年的美国经济为例,在美联储激进加息的利率环境下,美国宏观经济展现出超预期韧性。
一个重要且不可忽视的边际支撑,是以“科技七巨头” (MagnificentSeven)为代表的美国大型科技企业在数据中心、AI 算力基础设施等领域的资本支出,“科技七巨头”合计资本支出从2023 年的1567 亿美元增至2025 年的3813 亿美元。资本支出通过投资渠道形成了显著的需求脉冲,在一定程度上对冲了消费和传统投资放缓带来的下行压力。
长期引擎:当视角从短期拓展到长期,科技在经济增长中的地位发生了根本性变化。在长期均衡中,资本边际报酬递减和劳动力增长放缓将导致人均产出趋于停滞,唯有持续的技术进步才能打破这一“稳态陷阱”,实现人均收入持久增长。从长周期数据来看,发达经济体的潜在增速中枢高度依赖于通用目的技术的迭代。根据美国劳工统计局(BLS)公布的数据,美国私营非农部门的实际产出增速与全要素生产率(TFP)增速密切相关。在历次技术浪潮的更替中,两者呈现出显著的长期同向波动关系。
科技对经济拉动作用测算:要精准剥离单纯的资本与劳动力堆积,量化科技的真实拉动作用,宏观经济学与官方统计中最核心的指标是全要素生产率(TFP)。基于规模报酬不变的柯布-道格拉斯生产函数以及剥离出的索洛残差,我们可以选用TFP 增长率与GDP 增长率(或其他衡量经济增长的指标)的比值来测算科技对经济增长的贡献率,以此刻画宏观经济增长的内生效率与可持续性。
【为什么选择吴老师?】
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投资语录:"投资不是比谁赚得更多,而是比谁活得更久。"
将1948 年以来的历史划分为六个核心技术周期:(1)1948?1973 年,战后电气化普及,科技进步贡献率高达45.2%,近半数的经济扩张直接来源于底层基础技术的释放。(2)1973?1990 年,进入生产率低谷期,科技处于蓄力期,科技进步贡献率随之跌入12.9%的谷底。(3)1990?2000年,市场迎来PC 与IT 硬件革命,伴随技术硬件的普及,科技进步贡献率显著修复至22.5%。(4)2000?2007 年,互联网全面赋能传统经济,经济进入了由创新驱动的高速扩张期,科技进步贡献率更是大幅上升至46.4%的历史高位。(5)2007?2019 年,在缺乏划时代底层技术突破的背景下,叠加金融危机影响,科技进步贡献率下移至28.6%。(6)2019?2025 年,在生成式AI 等硬核科技爆发的催化下,科技进步贡献率再次 形成向上的结构性拐点,反弹至37.0%,新一轮科技浪潮正在实质性地接替传统动力,成为支撑宏观经济持续发展的核心力量。
科技拉动经济转型的历史拐点与触发条件:科技转型指的是经济增长的主要动力从劳动、资本这样的要素投入转向知识、技术的创新驱动。这一转型并非线性演进,而是在特定时间窗口与条件成熟时发生的结构性跃迁。
历史拐点:第一次转型发生在20 世纪90 年代中后期,出现了从“计算机化”到“网络化”的转折。得益于发达国家基础设施建设的成熟化,1995-2000 年在美国工业生产总指数增长不到50%的背景下,信息处理及相关设备领域指数从23.26 增长到64.72,翻了两倍有余。光纤网络的大规模铺设、万维网(WWW)的商业化落地、以及TCP/IP 协议成为通用标准,使信息技术真正地从单机工具演变为连接基础设施。只有当网络规模扩大带来的好处超过了单个环节效率提升时,信息技术才算真正深入影响了供应链管理、商业模式创新和全球分工体系,从而推动全要素生产率进入持续增长的轨道。第二次转型发生在2010 年代中后期,出现了从“信息技术”到“人工智能”的转折。关键转折条件包括诸如AWS、Azure、Google Cloud 等云计算使算力从资本密集型投资转变为按需使用的公用事业,极大降低了技术创新的试错成本;移动互联网的普及与物联网设备的爆发,使人类经济活动在数字空间中形成海量、实时、可训练的数据资产。与此同时,算力供给的边界开始由半导体工艺与能源体系共同决定,芯片性能与数据中心能效成为新的增长约束条件。这一转型意味着,科技对经济的拉动不再是简单的资本扩张。
触发条件:(1)要素红利拐点出现;(2)基础设施的“技术化”升级;(3)资本市场深度改革;(4)制度环境与人力资本储备。
科技对经济的拉动是否会存在转型的阵痛期?转型的阵痛期不仅是必然存在的,而且其深度与广度往往超出短期宏观经济指标的波动,呈现出结构性、分层次的社会经济调整。
阵痛期具体表现为:(1)结构性失业:在科技转型初期,传统岗位的淘汰速度往往快于新兴岗位的创造速度,形成摩擦性失业的集中释放期。
OpenAI 联合创始人Karpathy 从美国劳工统计局(BLS)提取了342 种职业,利用大语言模型进行了0 至10 分的“AI 暴露度”系统评分,结果反映出传统意义上的高薪光鲜岗位的风险分数显著高于体力岗位。年薪超过10 万美元的岗位平均暴露分高达6.7,而年薪低于3.5 万美元的体力劳动者,风险分仅为3.4。这些岗位被大语言模型与生成式AI 部分替代的速度,超出了社会再培训体系的适应能力。(2)资本错配与资产价格波动:转型期往往伴随资本向风口行业的高度集中,容易形成资产价格的短期泡沫。以2000 年前后的互联网泡沫为例,大量资金涌入通信基础设施和互联网企业,导致重复建设与非理性估值。美国风险投资额在2000 年达到约1050 亿美元的历史峰值,随后泡沫破裂,2001 年骤降至400 亿美元。大批企业倒闭,失业率上升,部分经济体陷入阶段性衰退。然而从长期来看,这一阵痛期也具有创造性破坏的正面作用。泡沫退潮后留存下来的企业在商业模式、技术积累与现金流管理上经历了严苛检验,为后续二十年的数字经济增长奠定了结构性基础。
风险提示:科技资本支出转化不及预期与“AI 泡沫”破裂风险、地缘政治摩擦与全球科技供应链断裂风险、历史数据不可代表将来
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