【价值挖掘】 主题策略：AI时代与人口变局猜想 引言：当AI时代遇

【价值挖掘】 主题策略：AI时代与人口变局猜想

引言：当AI时代遇上人口变局：会碰撞出什么样的“火花”？是“灵丹妙药”、还是新的“麻烦制造者”？

【震撼发布】

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我们可能正处在一个前所未有的历史交汇点上，人口变局与AI爆发在同一时空中交织。一方面，人口减少与老龄化已成为一些经济体必须直面的问题，如拖累传统需求且增加财政负担；另一方面，AI几乎以一己之力拉动全球增长，如AI投资就贡献了美国26 年一季度GDP增速的五成多。
那当AI遇上人口变局，会碰撞出什么样的“火花”，是解决问题的“灵丹妙药”，还是会制造出新的麻烦？
乐天派认为，人少了能缓解竞争压力和资源紧张，AI与机器人的发展不仅能让物质充裕（乐观如马斯克认为将很快迎来物质的可持续丰盛时代，sustainable abundance1），也可以对冲人口减少导致的劳动力不足，最终带来人均资源丰盛、差距缩小，也就没那么“卷”了。理性派则认为，人口减少会导致总需求不足和非核心资产收缩退化，AI革命无法带来所有资源同水平的丰富，替代和挤出效应也难以在无干预的情况下自动对所有人均等的丰富，因此处于核心位置和届时属性上稀缺的资源将依然稀缺，一些差异甚至可能会拉大。
会往哪个方向演变、谁又会占据上风，市场存在争论，坦白讲分析难度也很大，但这却意义重大、不应回避，就像工业革命时代的人们面对大机器一样，当我们面对闪烁的代码算法、庞大的算力集群，有一些思考和“先见之明”显得尤为重要，有助于我们在未来AI时代占有“一席之地”。
人口变局与AI变革交织的可能结果：核心与外围资产分化，商品与服务价格分化，分配分化人口变局和AI变革交织，可能会带来核心与外围资产的分化，商品与服务价格的分化，以及分配的分化。
得出这一结论的基础，主要在于对以下几个问题探讨：人口减少能否自动带来资源充裕？AI革命能在多大程度上解决供给充裕问题？AI在提高效率增加供给的同时会带来何种问题？
首先，人口减少能否自动带来资源充裕？一个悖论是，维持一定人口密度恰是维持一些资源的必要门槛。人口减少在一开始和在表面上的确可以带来很多人期待的“清净感”，小到出行、旅游、排队，大到教育、住房、医疗，但这种“清静感”的代价可能是功能的弱化和退化。
熵增理论告诉我们，系统天然会从有序趋向无序，维护过程本质上就是投入能量和劳动对抗“熵增”。
很多公共服务（如快递、外卖、医疗、教育）、尤其是刚性成本高的公共设施（如地铁、高铁、景区、电网），都需要一定人口密度来维持刚性成本下维护的“经济性”，因此一旦人口低于某个临界点，就会变得“不经济”，走向退化和老化，导致“涨价、低频、体感差”，成为“清静感”的代价。
进一步的，新地理经济学理论（New Economic Geography，克鲁格曼因此获得诺贝尔经济学奖）告诉我们，人口减少和熵减成本的增加会导致资源加速向核心区域集中以维持其经济性，边缘地区则逐渐“退化”，日本边缘村庄的“限界集落”（65 岁及以上人口占比超过50%的村庄）2，美国“锈带”和底特律的破败，都是这一现象的典型例子。

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因此，人口减少并不会自动带来资源充裕，反而会导致核心与边缘分化的拉大，相对稀缺的资源依然稀缺，因此在人口变局下把握核心与中心资源更为重要。当然，AI和机器人的变革可以从分摊并降低维护成本角度来部分解决这一问题，但也至少也会受到电力与算力投入的下限约束。
其次，AI革命能在多大程度上解决供给充裕问题？一个悖论是，AI在提供充裕资源的同时，也会因为抬高整体生产力水平，使那些AI暂时无法提供的资源更加稀缺。就如同工业革命尤其是全球化深化的过去二十年间商品与服务价格的巨大剪刀差一样（2000 年以来美国计算机等设备、电脑软件、玩具价格下降超过70%，但医疗服务、大学学费、育儿涨幅在130%-230%之间3）。
鲍莫尔效应（Baumol Effect）告诉我们，AI时代会带来商品、可复制服务（外卖、快递、出行等）、精细化分工（软件、科技、金融）的充裕甚至“通缩”，复制成本可能无限趋近于原始成本。但AI暂时无法提供的一些商品和服务（情感或陪护）反而可能会因为老龄化导致的需求错配、以及AI时代普遍的生产力提升而更加稀缺，因此AI也无法自动带来所有资源同等的充裕，可能导致“买得起精密电器，请不起优质护工”的悖论。当然，随着AI的不断突破，AI所无法提供的领域也会不断缩小。
最后，AI在提高效率增加供给同时，会带来何种问题？当劳动力从要素退化为成本，是否会使得普通个体参与分配的合法性基础——“劳动力价值”逐渐丧失。与蒸汽与电气革命解放人的肌肉以提升效率、互联网革命延伸人的耳目以降低信息分发成本不同，AI与机器人可能在多数生产环节彻底接管人的大脑和双手。如果未来AI能够完全脱离人的参与完成整个生产过程，即柯布-道格拉斯生产函数（?? = ?? ? ???? ? ??1???）中劳动力（??）贡献权重（1 ? α）趋近于零，大部分任务中，劳动力从“要素”降级为“成本”，人成了纯粹的消费者，那么“按劳分配”也将失去载体，这一挤出效应会使得分配向掌握AI生产资料的人群倾斜，使得分配的分化加大，美国劳工部统计IT和金融行业就业人数过去三年分别减少20 万和6 万人就是例证。
如何应对AI时代与人口变局？重新定义新时代的核心资产；发挥AI正面作用，关注分配问题理性的思辨揭示，不论是人口变局还是AI变革，都有其两面性，情形没有直觉想象的那么简单或一边倒，因此，充分发挥其积极作用，妥善解决好可能的新问题，同时把握新时代的核心资产，才是理性之选。
AI在提升全要素生产率和拉动短期增长上有正面性，足以对冲短期人口减少和就业挤出的负面影响，需要充分发挥其正面性作用。我们测算，中美AI产业发展对全要素生产力与资本存量的拉动，未来十年潜在增长年均或可提升0.65 和1.09ppt，足以对冲劳动力供给收缩与AI挤出就业带来的拖累（0.19和0.01ppt），综合来看发展AI可提升中美潜在增长年均净增加0.46ppt和1.08ppt。
妥善应对好潜在的分配分化问题。随着算力和算法的发展，AI可以独立完成越来越多工作任务，资本与劳动的关系逐渐从互补走向替代，劳动的分配份额可能面临挤出，资本的份额不断扩大。在此背景下，“做大蛋糕”与“分好蛋糕”同样重要，二次分配的税基和保障制度也可以相应优化。
把握新时代的核心资产。如何寻找人口变局和AI时代下的稀缺资产，可以从四个测试性的问题出发，比如某一资产：1）在脱离大规模补贴后还能运行吗？2）人口密度大幅降低后，维护成本会激增吗？
3）产出的效率和经济性是否有AI高？4）是不是AI运行或机器人制造链条上的必需要素？综合考虑，我们认为以下资产可能符合核心资产的定义：
1） 在物理空间和资产属性上的“稀缺资产”，例如处于核心位置、具有稳定的公共服务提供网络的资产具备韧性，如一线/强二线核心区域的地产、交通网络、优质医疗与教育资源等；相反，边缘尤其是固定折旧较高的资产会陷入“折旧陷阱”，例如收缩型城市的地产、公用事业等；2） AI无法提供的或供需错配的“非标准化资产”，如定制教育、养老养护、情感陪护，悦己需求等；相反，一般商品、标准化服务、精细化的分工反而会因为充裕而走向“通缩”。在对思考深度和表达深度要求高的工作上，人类仍占据主动。
3） AI时代的“瓶颈资产”，列昂季耶夫生产函数（Leontief Production Function）告诉我们，系统的产出往往受限于最稀缺的资源。中短期看，AI投资扩张催生大量设备与基础设施需求，芯片制造、电气设备、通信、机械等行业供给出现阶段性“短板”；长期而言，跨越产能周期，当AI算力趋向无限充裕甚至接近公用事业时，真正的硬约束将转向物理世界供给弹性最低的领域，如高能量密度的能源、关键的矿产资源、智能与稳定的电网、以及长时间的稳定储能。
风险提示：本文基于人口结构、AI技术和资产定价逻辑的长期推演，相关判断具有一定不确定性。人口变化、区域流动及公共服务收缩路径可能偏离假设。AI技术迭代和商业化落地节奏仍存在不确定性，可能导致生产率拉动、潜在增长和分配格局偏离预期。政策监管、宏观周期、地缘政治及市场流动性等因素的影响也有不确定性。报告测算亦存在模型假设、参数选择和外推偏差。

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