东吴固收研究有宽度寻找跨越周期的长期引擎海外发达经济体科技赋能启示录

本报告探讨科技作为经济长期增长核心引擎的理论与实践，围绕四个核心问题展开分析：

一、经济增长的主要拉动力是否为科技相关产业？

• 短期视角：科技产业并非经济增长的唯一决定性变量，但在关键技术突破期能释放显著宏观需求脉冲，成为短期经济斜率的重要边际贡献项。例如，2023-2025年美国科技巨头（如亚马逊、微软等）在数据中心、AI算力等领域的资本支出（从1567亿美元增至3813亿美元）对冲了消费和传统投资放缓的下行压力。
• 长期视角：科技相关产业是经济可持续增长的核心引擎。新古典增长理论与内生增长理论均表明，技术进步是打破人均产出停滞、实现持续增长的关键。发达经济体潜在增速高度依赖通用目的技术迭代，如1948-1973年电气化普及推动全要素生产率（TFP）增速达1.9%，实际产出增速达4.2%。

二、如何测算科技对经济的拉动作用？

• 核心指标：全要素生产率（TFP）是衡量科技进步贡献的关键指标。通过剥离资本和劳动投入的影响，TFP增长反映技术进步带来的额外经济价值。
• 测算方法：TFP增长率与GDP增长率的比值可量化科技贡献率。美国私营非农部门数据显示，1948年以来科技进步贡献率呈现周期性波动：战后电气化时期达45.2%，生产率低谷期跌至12.9%，PC/IP革命修复至22.5%，互联网赋能时期飙升至46.4%，2019-2025年AI驱动下反弹至37%，显示新一轮科技浪潮正成为核心动力。

三、科技对经济的拉动在何时、何条件下迎来转型？

• 转型特征：经济增长动力从要素投入转向知识技术驱动，表现为结构性跃迁而非线性推进。
• 第一次转型（90年代中后期）：从计算机化到网络化，关键条件包括：
  • 基础设施成熟化（光纤网络、万维网商业化）；
  • 网络规模效应显现，推动供应链管理、商业模式创新。
• 第二次转型（2010年代中后期）：从信息技术到人工智能，关键条件包括：
  • 云计算降低算力成本；
  • 移动互联网与物联网形成海量数据资产；
  • 半导体与能源体系成为算力供给约束。
• 转型核心条件：
  1. 要素红利拐点：传统低成本增长模式难以为继；
  2. 基础设施技术化升级：高速网络、低成本算力等支撑；
  3. 资本市场深度改革：匹配科技产业高风险、长周期特征；
  4. 制度与人力资本储备：知识产权保护、灵活劳动力市场、高等教育普及（如美国25岁以上高等教育人口比例从42%升至50%）。

四、科技拉动是否存在转型阵痛期？

• 阵痛表现：
  1. 结构性失业：
     • 初期传统岗位淘汰快于新兴岗位创造（如2000年计算机领域报酬增长8%，失业率从4%升至6%）；
     • AI转型冲击高薪白领岗位（如OpenAI研究显示年薪超10万美元岗位AI暴露度平均6.7，高于体力岗位）。
  2. 资本错配与资产价格波动：
     • 资本集中导致短期泡沫（如2000年互联网泡沫中风险投资额骤降，企业倒闭、失业率上升）；
     • 重资产行业资产负债表衰退（如美国钢铁公司关停工厂、裁员数千人）。
• 阵痛的积极意义：泡沫退潮后留存的企业更具韧性（如亚马逊在2000年股价暴跌80%后成为数字经济龙头），资源从旧产业向新产业配置是必经过程。

结论：科技转型虽伴随阵痛，但通过结构性调整和资源优化配置，最终推动经济实现更可持续的增长。