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荀玉根: AI的挤出效应——以中美为例

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荀玉根系国信证券首席经济学家、经济研究所所长,中国首席经济学家论坛理事

核心结论:①当前AI处于J曲线左侧的“创造性毁灭”阶段,挤出效应明显。②就业端,我国体现为硅基对碳基的挤出,美国体现为资本对劳动力的挤出。③资金端,无论是股权、债券还是信贷,中美均加速向硅基聚焦。④政策端,AI成为大国博弈的核心领域。⑤当AI走向物理世界,将迎来J曲线右侧“繁荣的拐点”,那时我国优势凸显、资产价格重估。

奔涌而来的AI革命,引发了人类对未来的畅想,也带动了全球新一轮资本浪潮。然而,当前更多普通人先感受到的是生存压力的加大。为何会出现这样的局面?因为目前AI仍处于“J曲线”前期的“创造性毁灭”阶段。本文以中美为例,分析当前AI对其他领域的挤出效应。

1.就业:AI领域量价齐升

就业岗位“数量”是观察AI挤出效应的最直观视角。技术革命本质上是对人的再定价,硅基与碳基人力需求对比变化时,就业市场会通过岗位和工资变化寻找新的均衡,最终劳动力由旧动能向新动能迁移。

我国就业端的挤出效应已较为明显,硅基扩张、碳基收缩。近4年AI相关的“硅基”就业年复合增长3.2%,而建筑和公用事业等典型“碳基”行业分别下降11.0%和1.5%。更重要的是,硅基体量仍小,其就业扩张难以弥补更大规模的碳基就业下降。2023-2025年,我国AI相关就业增加约270万人,而非AI相关就业减少约980万人。



美国硅基对碳基的就业挤出效应,体现在企业层面。美国碳基就业仍在增长,但硅基就业反而收缩:近4年美国信息技术就业年复合下降约3.0%,而建筑业和公用事业分别增长1.7%和2.1%。

从生产函数F(K,L)看,我国主要是劳动要素内部的重构,即硅基L对碳基L的挤出,美国则发生在要素之间,即资本K对人力L的挤出。这可以从企业注册数得到印证,2022年至今,美国信息技术业雇员人数下降11.9%,而新企业注册数从7920增至1.32万,增长66.4%,创历史新高。



劳动回报“价格”是观察挤出的另一重要维度。劳动回报是挤出效应的“因”,当AI相关岗位需求持续扩张,人才稀缺推高工资回报,更高的工资溢价又进一步吸引劳动力流入,形成正循环。

中美均出现AI领域工资增幅更大的特征。2024年,我国AI相关行业工资总额同比增速由5.2%升至8.5%,而其他行业仅由3.3%升至3.5%,两者增速差由1.9个百分点扩大至4.9个百分点。美国也类似,截至2026年7月,AI相关行业周薪同比为4.8%,高于整体的3.5%。



工资的价格信号已经影响教育选择。我国985高校AI专业的录取优势持续扩大,高考排名的相对领先位次由2022年的782位扩大至2025年的2600位,代表考生愿为AI专业付出更高的“成绩溢价”。美国同样如此,2014-2024的10年间,计算机与信息科学学位授予人数从5.6万翻番至12.2万人,而同期社会科学则降至16.2万人。



2.资本:资金加速向AI汇聚

资金是支撑AI产业扩张的另一关键要素。短期内社会融资总量变动不大时,硅基产业资本需求上升必然对传统产业形成一定挤占。当前中美AI竞争持续加剧,美国凭借大模型、算力和平台生态占据领先优势,中国仍处于追赶阶段,更需要“集中力量办大事”,通过资本、信贷的超常规投入补齐短板。

从股权融资看,硅基的IPO募资占比大幅上升。A股硅基类行业IPO募资金额占比2021年以来显著抬升,今年以来已达53.5%的历史高位,美股更高达79.3%,向硅基领域聚焦的趋势明显。与此同时,两国硅基IPO数量占比并未大幅上升,说明硅基企业单项目融资规模更大,资金正加速向头部集中。



从债务融资看,硅基对资金的吸附能力增强。直接融资方面,债券资金对AI产业链的配置权重正在提升。中美硅基公司债发行额占非金融发行总额的比重均自2024年低位逐步抬升。相较美国,我国硅基企业对债券融资依赖偏低,主要是相关企业多处于发展早期,业务模式和盈利稳定性有约束。随着硅基产业自身发展和债券“科技板”建设提速,中国作为全球第二大债券市场,有望为科技企业融资提供更有力支撑。



间接融资方面,银行信贷资源进一步向科技领域倾斜。我国高新技术企业、科技型中小企业贷款余额保持两位数增长,显著快于基础设施、服务业和工业等领域。美国自25年起科技与商业服务领域大型银团信贷授信额度也显著提速,领跑医疗健康、制造和材料等其他关键领域。



3.政策:AI是大国竞争的核心点

AI已成为全球博弈的核心战场,资源投入已超越传统市场逻辑。面对美国的先发优势和技术封堵,我国必须主动将更多财政、立法和产业资源集中倾斜到AI相关领域,以“两弹一星”的精神加速赶超。

一是预算层面,公共资源向科技研发倾斜。近4年,我国基础研究经费占R&D比重持续抬升,2025年已升至7.1%。虽然与美国等科技强国仍有明显差距,但基础研究投入正在总研发投入扩张的基础上进一步加速,对应用研究、乃至碳基领域形成一定资源挤出。例如,2024年相较2020年一般公共预算中自然科学基金占科技支出的比重提高约0.24个百分点,而社会科学基金占比不升反降。



二是政策立法的重心在向AI倾斜。2017-2025年,我国涉及“人工智能”的中央法规由4条增至189条,地方性法规由46条增至599条。同时,全部中央及地方法规总量却由约35.9万条降至21.2万条,下降约41%,AI相关法规占比从约0.14‰升至约3.7‰。美国国会立法支持某行业较罕见,但特朗普作为共和党民粹主义领袖,上台后将AI竞争置于较高优先级,2025年至今已有9项行政令直接加大AI及其基础设施支持力度。



三是补贴层面,中美都在用“真金白银”争夺AI和先进制造。我国支持科技创新和高端制造业发展的税费补贴规模由2024年的2.63万亿元进一步升至2025年的超3.51万亿元。美国也在持续加大税收激励,联邦研发税收抵免由2025年的约361亿美元升至2027年预计388亿美元。美国政府还通过“创世计划”“星际之门”“AI行动计划”等法案,进一步整合联邦科研设施、算力、数据与私人资本,将政府资源与企业投资共同导向AI和芯片等关键领域。



4.总结:供给创造需求,硅碳终将共赢

J曲线左侧的“创造性毁灭”阶段,挤出效应大于增量效应。从就业、资本到政策,目前阶段社会资源更偏向硅基领域,是宏观数据和微观体感背离的核心原因。但这并不意味着“硅基”是一轮“紧缩革命”。当AI从虚拟世界走向物理世界,技术红利将从少数硅基部门的“自循环”,辐射汽车、制造和服务等更广泛的行业,新供给将进一步创造新需求,硅碳也有望从“替代”走向“共赢”。

未来会迎来J曲线右侧“繁荣的拐点”,硅碳共赢。前期报告我们分析过,AI革命最终会走向物理世界,当AI重新定义制造业时,供给创造需求,总需求会扩张,智能制造替代工业制造,届时中国的优势会凸显。详见《》、《》。

一是我国拥有巨大的工程师红利。2025年我国IT行业工程师平均年薪约3.4万美元,明显低于美国的18万美元左右。这意味着同等条件下,中国可以支撑更大规模的工程团队、更高频的产品迭代和更快的制造落地。

二是我国拥有巨大的算力成本优势。我国主流大模型Token价格仅为美国同类模型的1/5甚至更低。这意味着AI大规模部署时,其调用门槛更低,更利于扩散普及。当竞争由纯粹的算力和算法,转向低成本、高频次、大规模应用,我国的优势将进一步放大。

以智能汽车、机器人等为代表的智能制造有望成为衔接硅基与碳基的纽带,带动居民收入和消费增长,届时增量需求将向碳基扩散。那时,中国经济转型从量变到质变,新经济的体量超过老经济,即中国的“2003年时刻”重现,企业ROE回升,中国资产价格全面重估。





风险提示:AI发展应用进展不及预期。

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