1/20宏觀深度報(bào)告報(bào)告日期：2025年10月23日創(chuàng)造性破壞理論是經(jīng)濟(jì)學(xué)家熊彼特提出的核心觀點(diǎn)，該理論認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的本質(zhì)在于生產(chǎn)要素的重新組合，強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新對舊技術(shù)及生產(chǎn)體系的替代作用。人工智能的“創(chuàng)造性破壞”的影響不僅在于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，更在于可能會(huì)對以就業(yè)為代表的社會(huì)穩(wěn)定、右傾化的政治浪潮等系統(tǒng)性影響。一方面，歷史上科技進(jìn)步帶來“創(chuàng)造性破壞”曾出現(xiàn)盧德運(yùn)動(dòng)，本次人工智能科技革命對就業(yè)的影響可能大于歷次的革命；另一方面，歐美國家極右翼興起適應(yīng)人工智能發(fā)展趨勢，例如反移民和民族主義興起，人工智能投資家和商業(yè)領(lǐng)袖支持極右翼并向深度政府勢力演變等等。因此在人工智能科技革命的“創(chuàng)造性破壞”過程中如何趨利避害尤為關(guān)鍵，我國如何向高質(zhì)量社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展平穩(wěn)過渡？我們認(rèn)為可能的路徑在于：一是加速培育人工智能為第四產(chǎn)業(yè)的可能性；二是發(fā)揮國企社會(huì)穩(wěn)定器作用托底人工智能就業(yè)不利影響；三是財(cái)政體系從稅收+地產(chǎn)財(cái)政向稅收+股權(quán)財(cái)政過渡；四是人工智能部門物質(zhì)財(cái)富貢獻(xiàn)能力極大時(shí)，生產(chǎn)關(guān)系從按勞分配向按需分配過渡。o風(fēng)險(xiǎn)提示中美科技摩擦超預(yù)期；政策落地執(zhí)行不及預(yù)期；人工智能科技革命具有較大不確linchengwei@stocke.pangaoyuan@wangruiming@.tangziyu@2/20請務(wù)必閱讀正文之后宏觀深度報(bào)告正文目錄 41.1“盧德運(yùn)動(dòng)”的誕生和影響 41.2初級(jí)體力、智力勞動(dòng)的“創(chuàng)造性破壞” 5 5 83.1反移民和民族主義興起 83.2歐美國家極右翼興起 134.1加速培育人工智能為第四產(chǎn)業(yè)的可能性？ 4.2發(fā)揮國企社會(huì)穩(wěn)定器作用拖底人工智能就業(yè)不利影響 4.3財(cái)政體系從稅收+地產(chǎn)財(cái)政向稅收+股權(quán)財(cái)政過渡 4.4人工智能部門物質(zhì)財(cái)富貢獻(xiàn)能力極大時(shí)，生產(chǎn)關(guān)系從按勞分配向按需分配過渡 193/20請務(wù)必閱讀正文之后宏觀深度報(bào)告圖1：19世紀(jì)，在家中工作的英國諾丁漢紡織工人 4圖2：19世紀(jì)，在工廠工作的紡織工人 4圖3：工作崗位所需技能的人工智能可替代性占比（%） 6圖4：接近1/4的美國崗位暴露在高度人工智能可替代性之下 7圖5：大學(xué)畢業(yè)生的失業(yè)率超過社會(huì)平均水平 8圖6：部分容易被AI替代的行業(yè)就業(yè)增長停滯 8圖7：圣路易斯聯(lián)儲(chǔ)報(bào)告顯示AI暴露度和失業(yè)率呈現(xiàn)正相關(guān) 9圖8：各國凈移民人數(shù)較疫情前縮減 圖9：各國社會(huì)福利支出持續(xù)增長 圖10：英國對移民政策滿意比例不斷下行 圖11：2024年總統(tǒng)大選期間超80%美國民眾認(rèn)為應(yīng)當(dāng)縮減移民 圖12：硅谷意識(shí)形態(tài)向極右翼傾斜 圖13：2022年-2024年科技創(chuàng)新再貸款余額變化 圖14：科技貸款余額增速顯著高于各項(xiàng)貸款余額增速 圖15：央行創(chuàng)設(shè)科技創(chuàng)新債券分擔(dān)工具支持股權(quán)投資機(jī)構(gòu)發(fā)債融資 圖16：截至9月末全市場發(fā)行約1.18萬億元科技創(chuàng)新債券 圖17：戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)&未來產(chǎn)業(yè) 圖18：賣地收入相對不足 表1：歷次工業(yè)革命對就業(yè)的影響對比 5表2：極右翼政策有促進(jìn)AI發(fā)展，反移民特征 表3：部分歐美科技領(lǐng)袖深度參與極右翼敘事 4/20請務(wù)必閱讀正文之后宏觀深度報(bào)告Aghion）與彼得?豪伊特（PeterHowitt）三位經(jīng)濟(jì)學(xué)家。他們以數(shù)百年歷史數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ)，構(gòu)建并推導(dǎo)相關(guān)理論模型，最終揭示了技術(shù)進(jìn)步與“創(chuàng)造性破壞”如何驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)持續(xù)性增長的核心邏輯?；仡櫄v史，科技進(jìn)步帶來的“創(chuàng)造性破壞”曾經(jīng)出現(xiàn)“盧德運(yùn)動(dòng)”。19世紀(jì)初，英國處于第一次工業(yè)革命時(shí)期，珍妮紡紗機(jī)、蒸汽機(jī)等新機(jī)器的使用，極大提高了生產(chǎn)效率，卻導(dǎo)致大批手工業(yè)者降薪，失業(yè)甚至破產(chǎn)。1811年，英國中部城市諾丁漢郡（英國針織襪業(yè)的中心）的襪商生產(chǎn)劣質(zhì)長筒襪壓低價(jià)格，沖擊織襪工人收入，一些織工以“盧德將軍”的名義搗毀商人的織襪機(jī)，運(yùn)動(dòng)由此開始并迅速蔓延至約克郡西區(qū)、蘭開郡等地區(qū)。英國政府采取嚴(yán)厲鎮(zhèn)壓措施，1812年通過《保障治安法案》，1813年頒布《搗毀機(jī)器懲治法》，規(guī)定可用死刑懲治破壞機(jī)器的工人，“盧德運(yùn)動(dòng)”逐漸平息?！氨R德運(yùn)動(dòng)”通常被認(rèn)為是機(jī)器第一次大規(guī)模取代人的工作。英國也在第一次工業(yè)革命后，成為“世界工廠”，并確立了全球霸主的地位。根據(jù)中國青年報(bào)，彼時(shí)的英國的織工長期都是“國內(nèi)最大的單一產(chǎn)業(yè)工人群體”，家庭成員都依托手工作坊生存，新機(jī)器的使用逐步威脅織工家庭。根據(jù)《呢絨呢織業(yè)史》記載：1806年至1817年，約克郡的剪絨工廠從5家增加到72家，剪絨機(jī)器從100架增加到1462架，3378個(gè)平絨工人中至少1170人沒有工作，1445人半工作，只有763人完全就業(yè)。由于操作機(jī)器的技術(shù)要求不高，價(jià)格更低廉的工人比紡織技術(shù)更嫻熟的長期學(xué)徒更受工廠歡迎。實(shí)際上，作為“盧德運(yùn)動(dòng)”中首先攻擊的目標(biāo)-紡織機(jī)器，并非在短時(shí)間擊潰英國織工，而是經(jīng)歷了半個(gè)世紀(jì)。從以人力為動(dòng)力的珍妮紡織機(jī)誕生到與改良蒸汽機(jī)融合再到以蒸汽機(jī)為動(dòng)力的大工業(yè)機(jī)器大規(guī)模使用，這一歷程大約經(jīng)歷了50-60年（1764年，詹姆士·哈格里夫斯發(fā)明珍妮紡織機(jī)；1785年，瓦特的改良蒸汽機(jī)開始用做紡織機(jī)械的動(dòng)力；1820年左右，盧德運(yùn)動(dòng)結(jié)束機(jī)器工業(yè)時(shí)代到來）。通常認(rèn)為，珍妮機(jī)的發(fā)明不僅標(biāo)志著第一次工業(yè)革命的開始，更是人機(jī)交互的起源。在后續(xù)數(shù)百年的人機(jī)交互過程中，這種類似“盧德運(yùn)動(dòng)”思想和行動(dòng)層出不窮，“第二次工業(yè)革命（19世紀(jì)下半年）”中，汽車對馬車的替代導(dǎo)致馬車夫的不滿和抵觸，比如1858年英國《紅旗法案》規(guī)定汽車的限速規(guī)定且汽車前方必須有一個(gè)人手持紅旗先行，這在一定5/20請務(wù)必閱讀正文之后宏觀深度報(bào)告程度上反映了傳統(tǒng)行業(yè)從業(yè)者對新技術(shù)的抵觸情緒，結(jié)果導(dǎo)致英國汽車業(yè)失去先發(fā)優(yōu)勢?！暗谌喂I(yè)革命（20世紀(jì)下半葉）”中，計(jì)算機(jī)等信息技術(shù)的快速發(fā)展引起“新盧德派”人士擔(dān)心傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)工人被計(jì)算機(jī)取代。在當(dāng)前的“第四次工業(yè)革命（21世紀(jì)）”中，人工智能引起全球范圍較多傳統(tǒng)創(chuàng)作人士的失業(yè)擔(dān)憂，例如2023年5月，代表11,500名編劇和作家的美國編劇工會(huì)（WGA）發(fā)起罷工要求制片方限制人工智能（AI）在劇本和影視劇創(chuàng)作中的應(yīng)用并提高薪酬。1.2初級(jí)體力、智力勞動(dòng)的“創(chuàng)造性破壞”我們認(rèn)為，珍妮紡織機(jī)對初級(jí)體力勞動(dòng)形成“創(chuàng)造性破壞”，人工智能對初級(jí)智力勞構(gòu)成其企業(yè)家理論和經(jīng)濟(jì)周期理論的基礎(chǔ)，主要指新技術(shù)會(huì)摧毀舊的產(chǎn)業(yè)和就業(yè)，但同時(shí)會(huì)創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和工作機(jī)會(huì)。珍妮紡織機(jī)和人工智能的影響，正是這一概念在不同勞動(dòng)維度的典型體現(xiàn)。珍妮紡織機(jī)作為“第一次工業(yè)革命”的核心發(fā)明，直接替代“重復(fù)、低技能的初級(jí)體力勞動(dòng)”，其破壞與創(chuàng)造的邏輯清晰可見，主要影響紡織業(yè)單一產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)造性主要在于構(gòu)建了規(guī)?；w力勞動(dòng)新體系，大型工廠模式取代家庭作坊，催生“機(jī)器操作工”“設(shè)備維修工”“車間管理員”等新體力崗位。人工智能作為當(dāng)前“第四次工業(yè)革命”的中重要引擎，AI（如ChatGPT、計(jì)算機(jī)編程、AI繪畫工具）的核心影響集中在對“規(guī)則明確、重復(fù)性的初級(jí)智力勞動(dòng)”的替代，覆蓋媒體、設(shè)計(jì)、法律、教育等多個(gè)行業(yè)，影響范圍更廣。創(chuàng)造性主要在于催動(dòng)AI＋產(chǎn)業(yè)融合，未來有望出現(xiàn)理解AI邏輯，且具備專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)復(fù)合人才，例如AI訓(xùn)練師、AI內(nèi)容審核師等高技術(shù)崗位。從歷次工業(yè)革命來看，本次人工智能所造成的影響破壞性更強(qiáng)，烈度更大，范圍更廣。在前三次工業(yè)革命（機(jī)械時(shí)代、電氣時(shí)代、信息時(shí)代）中，就業(yè)崗位從農(nóng)業(yè)向工業(yè)、再向服務(wù)業(yè)遷移，因此歷次工業(yè)革命對就業(yè)的影響均為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)與就業(yè)結(jié)構(gòu)深度轉(zhuǎn)型，且主要影響范圍為低技能體力勞動(dòng)者，并因技術(shù)擴(kuò)散依賴物理基建的原因，呈現(xiàn)出線性推進(jìn)特征，使得勞動(dòng)力市場存在調(diào)整緩沖期；而本次人工智能革命在技術(shù)擴(kuò)散、替代范圍、沖擊群體、替代模式上均突破過往框架，且加速原有技能體系失效、新技能適配難度陡增，最終對就業(yè)的破壞力度與結(jié)構(gòu)性沖擊遠(yuǎn)超歷次工業(yè)革命。“程式化知識(shí)”，而非年長者積累的“默會(huì)知識(shí)”。6/20請務(wù)必閱讀正文之后宏觀深度報(bào)告人工智能與歷次工業(yè)革命在技術(shù)替代的速度、范圍、沖擊群體及替代模式上存在根本性差異，其變革的烈度與廣度前所未有。人工智能的廣泛應(yīng)用對就業(yè)的替代效應(yīng)主要呈現(xiàn)三大顯著特征：一是行業(yè)異質(zhì)性突出，各行業(yè)人工智能滲透率差異較大，且崗位技能可替代性分化明顯，當(dāng)前就業(yè)市場中，近半數(shù)崗位技能具備人工智能可替代性，不同行業(yè)因此采取直接替代或員工再培訓(xùn)的差異化應(yīng)對策略，且完全可被人工智能替代的技能數(shù)量呈現(xiàn)突破性趨勢；二是初級(jí)崗位面臨消失風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)采納人工智能后更傾向通過停止招聘而非直接裁員調(diào)整人力，明顯降低初級(jí)員工招聘率，悄然重塑人力金字塔；三是年齡沖擊非對稱，年輕和資淺員工因技能知識(shí)更易被人工智能替代，在高人工智能暴露職業(yè)中就業(yè)率顯著下降，而資深員工憑借難復(fù)制的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)實(shí)現(xiàn)就業(yè)增加，經(jīng)驗(yàn)溢價(jià)大幅提升。人工智能的就業(yè)替代呈現(xiàn)出顯著的行業(yè)異質(zhì)性。例如，據(jù)紐約聯(lián)儲(chǔ)調(diào)查顯示，在信息、金融和商業(yè)服務(wù)行業(yè)中，超過半數(shù)的受訪企業(yè)表示已將人工智能作為其業(yè)務(wù)流程的一部分，農(nóng)業(yè)企業(yè)則無一家表示使用人工智能，批發(fā)零售、娛樂及酒店業(yè)中約有40%至45%的受訪企業(yè)表示正在使用人工智能，而教育醫(yī)療、個(gè)人服務(wù)、零售等行業(yè)中約有1/3受訪企業(yè)使用人工智能。在具體行業(yè)的人工智能可替代性中，不同行業(yè)雖呈現(xiàn)出較大差異，但技能可替代性正在逐步上升。例如，在美國招聘平臺(tái)Indeed上的所有崗位發(fā)布所要求的技能中，有40%的工作技能難以被人工智能替代（“最低轉(zhuǎn)型”19%的工作技能可以被人工智能輔助替代能則屬于可以被人工智能完全替代（“完全轉(zhuǎn)型”）。其中，54%的“混合轉(zhuǎn)型”類技能和57%的“完全轉(zhuǎn)型”類技能都是技術(shù)類別技能，這表明在人工智能的可深度替代技能類別中，技術(shù)類技能將占據(jù)主導(dǎo)地位。平均而言，典型的職位中有46%的技能屬于“混合轉(zhuǎn)型”或“完全轉(zhuǎn)型”類別，即理想條件下，在當(dāng)前就業(yè)市場崗位的所需技能中，幾乎一半都具有人工智能的可替代性。具體而言，在軟件開發(fā)工作中，所需81%的技能都屬于“混合轉(zhuǎn)型”類別，而醫(yī)療護(hù)理類工作則有68%的技能屬于“最低轉(zhuǎn)型”類別，表明前者具有十分顯著的人工智能可替代性。這種技能分化將導(dǎo)致企業(yè)應(yīng)對策略的差異，例如部分高人工智能滲透率行業(yè)傾向于直接替代原有人力，而服務(wù)業(yè)、制造業(yè)等具備不易被完全替代技能的行業(yè)則更側(cè)重于對現(xiàn)有員工進(jìn)行再培訓(xùn)。7/20請務(wù)必閱讀正文之后宏觀深度報(bào)告0-10%10-20%20-30%30此外，在2024年的所有要求技能中，結(jié)果表明暫無任何技能能夠被GenAI所完全替代，而2025年，已存在19項(xiàng)技能被認(rèn)為是可以完全替代，雖然相對體量較小，但已呈現(xiàn)出一個(gè)明顯的突破性上升信號(hào)。企業(yè)在采納人工智能后，其人力策略的核心并非裁員，而是停止招聘，這將導(dǎo)致初級(jí)崗位的直接消失。與直接裁撤現(xiàn)有員工引發(fā)的動(dòng)蕩和成本相比，停止或縮減初級(jí)崗位的招聘更為隱蔽且平緩。當(dāng)企業(yè)開始采用GenAI后，初級(jí)員工的招聘率將可能出現(xiàn)顯著下降，而相對應(yīng)的，具備高級(jí)經(jīng)驗(yàn)技能的高級(jí)員工招聘率將可能發(fā)生更快增長趨勢，甚至持續(xù)加速。核心原因在于，人工智能模型更擅長替代可通過正規(guī)教育獲得的“程式化知識(shí)”（即課本中學(xué)來的知識(shí)而這正是年輕勞動(dòng)者的主要技能儲(chǔ)備；相比之下，人工智能難以復(fù)制依賴長期實(shí)踐積累的“默會(huì)知識(shí)”（即工作經(jīng)驗(yàn)中的知識(shí)這正是資深員工的核心優(yōu)勢。以上推演表明，人工智能對就業(yè)的沖擊在年齡維度上表現(xiàn)出極強(qiáng)的非對稱性，年輕和資淺員工成為最主要的受沖擊群體，其正在悄然重塑企業(yè)的人力金字塔，通過凍結(jié)底層招聘，結(jié)構(gòu)性地減少了年輕人的職業(yè)起點(diǎn)，并加強(qiáng)了資深崗位與初級(jí)崗位的斷層需求。相關(guān)數(shù)據(jù)曾揭示，在軟件開發(fā)、客戶服務(wù)等高AI暴露職業(yè)中，22-25歲職場新人的就業(yè)率自2022年底至2025年7月下降了6%，而同期35-49歲年長勞動(dòng)者的就業(yè)率反而增長了6%至9%。以軟件開發(fā)崗位為例，22-25歲群體的就業(yè)人數(shù)相比2022年底的峰值下降了近20%。這種結(jié)構(gòu)性替代導(dǎo)致了“經(jīng)驗(yàn)溢價(jià)”的急劇拉升，資深員工因其指導(dǎo)、驗(yàn)證和應(yīng)用人工智能的能力而變得更有價(jià)值，而年輕人的職業(yè)起步路徑則因入門級(jí)任務(wù)被人工智能自動(dòng)化而面臨斷裂風(fēng)險(xiǎn)。歷次技術(shù)革命均深刻重塑了勞動(dòng)力市場，其適應(yīng)機(jī)制在遷移模式、技能升級(jí)、教育響應(yīng)及社會(huì)政策層面呈現(xiàn)出清晰的演變路徑。從工業(yè)革命的物理性、階段性適應(yīng)，到人工智能時(shí)代的虛擬化、終身性適應(yīng)，變革的速度、廣度與深度均呈指數(shù)級(jí)增長，也對個(gè)人、企業(yè)及政府的適應(yīng)能力提出了前所未有的挑戰(zhàn)。人工智能對就業(yè)市場的影響，既延續(xù)了歷次技術(shù)革命““創(chuàng)造性破壞””的共性，又在沖擊的速度、范圍和模式上展現(xiàn)出前所未有的獨(dú)特性。在速度上，人工智能技術(shù)擴(kuò)散極快，從“iPhone時(shí)刻”到10%滲透率僅用1年，遠(yuǎn)快于電力的20年和互聯(lián)網(wǎng)的7年。在范圍上，其替代效應(yīng)不再局限于體力勞動(dòng)，而是深度滲透至認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)領(lǐng)域，全球約18%的工作任務(wù)面臨自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)，其中辦公室行政支持、法律等白領(lǐng)崗位暴露度最高。在模式上，人8/20請務(wù)必閱讀正文之后宏觀深度報(bào)告工智能率先沖擊年輕和資淺員工，因其更擅長替代“程式化知識(shí)”，導(dǎo)致在高AI暴露職業(yè)中，22-25歲勞動(dòng)者就業(yè)率顯著下降，顛覆了以往技術(shù)變革中年輕勞動(dòng)力更具適應(yīng)優(yōu)勢的傳統(tǒng)認(rèn)知。當(dāng)前社會(huì)面臨的核心挑戰(zhàn)，是技術(shù)變革的指數(shù)級(jí)速度與社會(huì)適應(yīng)能力的線性速度之間的“剪刀差”。這種不匹配體現(xiàn)在教育體系改革滯后、勞動(dòng)力技能轉(zhuǎn)型緩慢、以及社會(huì)保障與收入分配政策未能及時(shí)跟進(jìn)等多個(gè)方面。若無法有效彌合這一差距，可能導(dǎo)致結(jié)構(gòu)性失業(yè)加劇、技能鴻溝擴(kuò)大和收入不平等惡化，從而引發(fā)社會(huì)問題。因此，如何構(gòu)建一個(gè)敏捷、包容的適應(yīng)性框架，加速勞動(dòng)力技能重塑，并創(chuàng)新社會(huì)安全網(wǎng)，是應(yīng)對本輪人工智能就業(yè)沖擊的關(guān)鍵所在。當(dāng)前科技革命尚處在早期，主要由科研學(xué)者等少數(shù)人推動(dòng)，在科技革命未帶動(dòng)全要素生產(chǎn)率普遍抬升的背景下，AI影響下整體就業(yè)壓力有所增加。一是當(dāng)前人工智能科技革命仍處于早期，在大規(guī)模應(yīng)用于生產(chǎn)生活之前，科技革命的主要推動(dòng)是小部分專家學(xué)者帶來的技術(shù)進(jìn)步。OECD在報(bào)告顯示真正需要AI技能的崗位僅占招聘市場的0.24%以內(nèi)。二是人工智能技術(shù)的應(yīng)用可能降低初級(jí)崗位需求。美國畢業(yè)生失業(yè)率在有數(shù)據(jù)以來長期低于社會(huì)平均失業(yè)率，但2022年以后快速上升且持續(xù)高于社會(huì)平均失業(yè)率，截至2025年6月達(dá)4.8%，體現(xiàn)AI擠壓對初級(jí)工作。三是部分人工智能可替代崗位在GPT發(fā)布后出現(xiàn)就業(yè)放緩特征。據(jù)美國圣路易斯聯(lián)儲(chǔ)研究顯示，2022年至2025年間，人工智能暴露度（工作技能更可能被AI替代）較高的職業(yè)失業(yè)率上升幅度更大，相關(guān)系數(shù)為0.57。例如軟件出版、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)等行業(yè)就業(yè)在2022年后趨于停滯，主因大型語言模型（LLM）的興起可以通過代碼輔助實(shí)現(xiàn)部分勞動(dòng)力自動(dòng)化。所有勞動(dòng)力中失業(yè)占比（%）009/20請務(wù)必閱讀正文之后宏觀深度報(bào)告公共衛(wèi)生事件后全球經(jīng)濟(jì)增長中樞放緩，發(fā)達(dá)國家興起了反移民和民族主義的思潮。根據(jù)IMF數(shù)據(jù)全球?qū)嶋HGDP增速由2022年3.75%降至2024年3.34%，且預(yù)期全球貿(mào)易擾動(dòng)下2025、2026年進(jìn)一步降至3.2%、3.1%。增長放緩背景下，主要國家當(dāng)前均面臨失業(yè)率走高+財(cái)政赤字走闊的兩難。失業(yè)率方面，美國失業(yè)率中樞從2023年1月3.5%上升至2025年9月4.3%左右，德國失業(yè)率從3%上升至9月3.7%，法國失業(yè)率從7.1%上升至7.5%，就業(yè)壓力均邊際上行。財(cái)政方面，當(dāng)前主要國家財(cái)政赤字率、負(fù)債率均處于歷史高點(diǎn)。推動(dòng)財(cái)政支出結(jié)構(gòu)性上漲的關(guān)鍵是福利支出占比的持續(xù)提升，且當(dāng)前政治極化環(huán)境下社保支出的“剛性（削減面臨截至2024年，美國政府“醫(yī)療+收入保障”福利支出占政府總支出比例達(dá)48%，當(dāng)前6.4%赤字率和114%杠桿率背景下財(cái)政可持續(xù)性，特朗普在共和黨控制國會(huì)兩院背景下削減福利支出依然導(dǎo)致10月政府關(guān)門。德國、法國等歐洲國家在俄烏沖突背景下維持高福利也同樣困難，2025年9月9日，法國總理貝魯未能通過國民議會(huì)信任投票，選擇辭職，主要誘因便是其提出的2026年財(cái)政開支計(jì)劃涉及大量削減財(cái)政開支，尤其是減少醫(yī)療金費(fèi)、凍結(jié)養(yǎng)老金和社會(huì)福利的年度漲幅等的計(jì)劃。德國一度試圖推動(dòng)“債務(wù)剎車”，以此應(yīng)對預(yù)算缺口，然而該政策走向受到強(qiáng)烈質(zhì)疑，最終沒能落實(shí)。2024年德國社會(huì)救濟(jì)支出增長14.8%，總凈支出達(dá)到202億歐元。在此背景下，歐美反移民情緒與民族主義興起，極右翼勢力抬頭。一方面，極少數(shù)人口主導(dǎo)的人工智能科技革命正在加速替代傳統(tǒng)崗位，大量勞動(dòng)者面臨失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，社保依賴于“取之于民、用之于民”的社會(huì)循環(huán)，承載能力有限，無法長期供養(yǎng)大量無業(yè)移民甚至難民。二者相結(jié)合使得歐美反移民情緒與民族主義情緒高漲，民調(diào)顯示美、英對于移民政策滿意比例均處于歷史低點(diǎn)。10/20宏觀深度報(bào)告以2024年特朗普勝選為標(biāo)志，歐美極右翼勢力擴(kuò)張，且政策普遍反移民，支持科技一是美國，特朗普領(lǐng)導(dǎo)的共和黨政府重新執(zhí)政是極右翼擴(kuò)張的代表性事件。2024年美國總統(tǒng)大選中，除特朗普獲得優(yōu)勢的選舉人票和全國選票之外，共和黨還在參、眾兩院的選舉中拿下過半席位，加上已經(jīng)由保守派法官人數(shù)占優(yōu)勢的美國最高法院，共和黨影響力空前。在移民問題上，共和黨保持強(qiáng)硬態(tài)度，主張加強(qiáng)邊境安全，驅(qū)逐國內(nèi)非法移民。二是歐洲，德國、法國極右翼政黨快速擴(kuò)張。德國方面，極右翼政黨另類選擇黨（AfD）以20.8%的得票率成為議會(huì)第二大黨。而前領(lǐng)導(dǎo)政黨社民黨和自民黨選票均創(chuàng)歷史新低。在移民問題上，另類選擇黨（AfD）主張“負(fù)移民”，要求大規(guī)模遣返非法移民，包括要求永久邊境管制、嚴(yán)格限制難民涌入，同時(shí)拘留非法移民。在法國，2024年舉行國民議會(huì)選舉后，法國總統(tǒng)馬克龍領(lǐng)導(dǎo)的執(zhí)政聯(lián)盟僅獲得163席，位列第二。國民聯(lián)盟及與之結(jié)盟的部分右翼共和黨人士獲得143個(gè)議席，僅次于馬克龍領(lǐng)導(dǎo)的“在一起”執(zhí)政聯(lián)盟，排名第三。這導(dǎo)致當(dāng)前法國政治陷入僵局，反對黨很容易通過彈劾總理的提案，政策難以實(shí)施。國民聯(lián)盟陣線作11/20宏觀深度報(bào)告為極右翼政黨，在移民問題上態(tài)度強(qiáng)硬，強(qiáng)調(diào)邊境控制與限制外來人口，通過推行“零定居”政策，在全國港口加強(qiáng)安保，禁止移民建立永久定居點(diǎn)。三是日本，10月21日高市早苗正式當(dāng)選日本首相，領(lǐng)導(dǎo)自民黨轉(zhuǎn)向極右翼綱領(lǐng)。其在移民政策上的主張包括：收緊簽證準(zhǔn)入，明確拒絕“低階勞工”，但對科技人才“選擇性開放”；強(qiáng)化外國人管理（加強(qiáng)對留學(xué)生、外國從業(yè)人員審核提高簽證費(fèi)用；遣返非法移民（以經(jīng)濟(jì)目的假裝難民等）等方面，認(rèn)為日本的未來不應(yīng)依靠移民，而應(yīng)當(dāng)通過技術(shù)創(chuàng)新和提高出生率來開創(chuàng)。其在財(cái)政方面支持財(cái)政刺激，支持增加國防開支，計(jì)劃到2027年將國防支出占GDP比重逐步從1%提高至2%。在產(chǎn)業(yè)方面鼓勵(lì)A(yù)I、半導(dǎo)體等前沿科技發(fā)展。對于重點(diǎn)科技領(lǐng)域提出了專門針對中小企業(yè)的科研資金投入免稅辦法。令，共和黨支持植根于言論認(rèn)為將人工智能作為一項(xiàng)國鍵，并呼吁進(jìn)行國家戰(zhàn)略投認(rèn)為不應(yīng)采用大規(guī)模移民政策。日本的未來四是英國，英國改革黨憑借反建制、移民議題擴(kuò)大話語權(quán)，在2025年5月的地方選舉中取得突破性進(jìn)展，以贏得超過670個(gè)地方議會(huì)席位，并獲得兩場市長選舉以及一場議會(huì)補(bǔ)選的勝利，沖擊傳統(tǒng)政黨地位。英國改革黨前身為脫歐黨，政策方針多偏右，一向主張大幅收緊的移民準(zhǔn)入政策，并將國內(nèi)的公共服務(wù)、住房供應(yīng)及勞工短缺等問題歸咎于前任政府管控不嚴(yán)導(dǎo)致的過度移民潮。強(qiáng)調(diào)需嚴(yán)格移民控制、限制福利向移民傾斜，反對現(xiàn)行人權(quán)或歐盟框架下的移民保護(hù)。極右翼和科技寡頭結(jié)合，新的“科技右翼”正在向深度政府勢力演變?？萍脊杨^和極右翼政府在三大議題上高度統(tǒng)一。一是“科技就是國力”，在當(dāng)前中美競爭、俄烏沖突的大背景下，極右翼民族主義敘事和支持前沿科技發(fā)展的政策相統(tǒng)一。美國政府通過國家資本主義的模式積極干預(yù)科技領(lǐng)域，尤其是人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，手段包括政府增持私營企業(yè)股權(quán)，采用關(guān)稅等手段保護(hù)本國制12/20宏觀深度報(bào)告造業(yè)等。歐盟方面極右翼包括德國選擇黨、法國國民陣線均明確反對歐盟《人工智能法案》，德國選擇黨在2025年大選中稱其為“數(shù)字主權(quán)淪陷”，主張放松監(jiān)管加速AI等新興技術(shù)發(fā)展。日本新首相高市早苗2022年后就擔(dān)任日本經(jīng)濟(jì)安全保障大臣，深度參與AI等新科技和國家安全領(lǐng)域政策制定，并在選舉期間承諾任內(nèi)大幅增加對AI、半導(dǎo)體領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)投資。二是前沿科技探索和極右翼主張放松監(jiān)管的政策相統(tǒng)一。特朗普上臺(tái)以來放松監(jiān)管政策極大支持了人工智能、數(shù)字貨幣等前沿產(chǎn)業(yè)發(fā)展。包括廢除拜登關(guān)于安全、可靠和值得信賴的人工智能開發(fā)和使用的行政命令》，出臺(tái)《GENIUS》法案支持穩(wěn)定幣發(fā)展，7月23日發(fā)布《人工智能行動(dòng)計(jì)劃（WinningtheRace:AMERICA'SAIACTIONPLAN）》，進(jìn)一步廢除阻礙AI創(chuàng)新的政策，并為投資提供稅收優(yōu)惠和電價(jià)優(yōu)惠。三是驅(qū)趕非法移民和人工智能發(fā)展相統(tǒng)一。人工智能科技革命下產(chǎn)業(yè)智能化程度進(jìn)一步加深，社會(huì)就業(yè)壓力加大，科技企業(yè)推動(dòng)AI技術(shù)大規(guī)模普及和極右翼驅(qū)趕非法移民，減少勞動(dòng)供給的政策相匹配。在此背景下，歐美科技寡頭和極右翼政治勢力出現(xiàn)交融，彼得·蒂爾、埃隆·馬斯克等人工智能投資家和商業(yè)領(lǐng)袖，通過政治捐款、政策倡議、影響公共話語等方式發(fā)揮作用，將人工智能等高科技產(chǎn)品與民族主義政策相適配。例如2024年美國大選中馬斯克深度參與特朗普競選，2025年彼得·蒂爾通過公司Palantir為美國移民及海關(guān)執(zhí)法局打造價(jià)值3000萬美元的“ImmigrationOS”監(jiān)控平臺(tái)，直接支持了極右翼推崇的強(qiáng)硬移民執(zhí)法政策。在法國、德國等歐洲國家也涌現(xiàn)出了以SAP、維旺迪集團(tuán)為代表的企業(yè)，試圖通過直接參與政府項(xiàng)目、向政黨捐款等方式左右科技規(guī)則與政治決策。資料來源：HumanRightsResear13/20宏觀深度報(bào)告公開向特朗普的競選活動(dòng)提供大規(guī)模政治捐款SAP積極參與了德國政府的“數(shù)字人才簽證”計(jì)劃，與極右通過其掌控的CNews等，系統(tǒng)性推廣反移民、國民優(yōu)先我們認(rèn)為，人工智能單獨(dú)作為產(chǎn)業(yè)發(fā)展，是實(shí)現(xiàn)“從0到1”的關(guān)鍵，有助于緩解反內(nèi)卷和工業(yè)穩(wěn)增長的矛盾。我國取得經(jīng)濟(jì)快速增長的成就，主要基于“從1到N”的優(yōu)勢，而從“從1到N”往往是提高效率降低成本，但競爭往往異常激烈，企業(yè)需要在價(jià)格、營銷等方面投入大量資源，利潤空間也會(huì)因激烈競爭而受到擠壓，因此依靠傳統(tǒng)路徑穩(wěn)增長做大N的過程難以避免內(nèi)卷局面，需要通過人工智能實(shí)現(xiàn)“從0到1”打破矛盾。培育“從0到1”能力是中國企業(yè)爭奪全球新一輪科技革命先發(fā)優(yōu)勢和擺脫“內(nèi)卷”困境的重中之重。“從0到1”更需要顛覆性、原生性創(chuàng)新，產(chǎn)生的難度較大、成功的概率更小，這類技術(shù)的研發(fā)周期長達(dá)數(shù)年甚至數(shù)十年，且需要大額資金、頂尖人才的持續(xù)投入，后發(fā)者若想追趕，必須重復(fù)研發(fā)論證試用全流程，短期內(nèi)無法繞過技術(shù)壁壘。先發(fā)者會(huì)在國際市場上形成階段性技術(shù)壟斷，并通過技術(shù)封鎖、專利壁壘遏制后發(fā)者發(fā)展。對于企業(yè)來說，這種“從0到1”的創(chuàng)新一旦產(chǎn)生，在初始階段幾乎沒有競爭對手，先發(fā)企業(yè)將憑借獨(dú)特的技術(shù)和模式，能夠迅速積累用戶和市場份額，獲得高額的利潤回報(bào)。“人工智能+”產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動(dòng)將帶來產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域范式變革，智能原生產(chǎn)業(yè)與產(chǎn)業(yè)智能化有本質(zhì)區(qū)別，是人工智能科技革命形成新產(chǎn)業(yè)，是從0到1的創(chuàng)造，我們認(rèn)為智能原生產(chǎn)業(yè)未來或?qū)l(fā)展為第四產(chǎn)業(yè)。據(jù)國家發(fā)展委網(wǎng)站高技司的表述，智能原生產(chǎn)業(yè)是創(chuàng)新解決方，即用AI“造出新設(shè)備”，提供原生智能態(tài)的產(chǎn)品、服務(wù)或商業(yè)模式，核心是通過場景重構(gòu)與價(jià)值顛覆，提供“AI驅(qū)動(dòng)的解決方案”。我們認(rèn)為，智能原生產(chǎn)業(yè)能否實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵在于培育一批底層架構(gòu)和運(yùn)行邏輯基于人工智能的智能原生企業(yè)。從《國務(wù)院關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》來看，主要是從傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型和智能原生企業(yè)兩方面進(jìn)行實(shí)踐。在傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型方面，鼓勵(lì)有條件的企業(yè)將人工智能融入戰(zhàn)略規(guī)劃、組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程等，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)全要素智能化發(fā)展，助力傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造升級(jí)，開辟戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展新賽道。在智能原生企業(yè)方14/20宏觀深度報(bào)告面，大力發(fā)展智能原生技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)體系，加快培育一批底層架構(gòu)和運(yùn)行邏輯基于人工智能的智能原生企業(yè)，探索全新商業(yè)模式，催生智能原生新業(yè)態(tài)。人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展作為效率最高部門引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要全社會(huì)資本投入。本輪科技革命企業(yè)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)從0到1，需要金融機(jī)構(gòu)大力支持“投早、投小、投長期、投硬科技”，這一指導(dǎo)原則已逐步上升為國家層面的核心戰(zhàn)略。重點(diǎn)體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：1）從“大膽央行”到“大膽資本”：間接融資領(lǐng)域，科技創(chuàng)新貸款為支持科技企業(yè)提供了低成本的穩(wěn)定資金來源和風(fēng)險(xiǎn)緩沖；直接融資領(lǐng)域，科技創(chuàng)新債券有助于解決早期科技投資機(jī)構(gòu)（尤其是VC/PE）募資難、退出周期長的問題。2）從“大膽政府”到“大膽資本”：政府的財(cái)政擔(dān)保則是從資產(chǎn)端和風(fēng)險(xiǎn)端入手，為商業(yè)金融機(jī)構(gòu)支持科學(xué)家創(chuàng)業(yè)的“從0到1”投資提供堅(jiān)實(shí)的安全墊，特別是在科技創(chuàng)新資源密集的東部地區(qū)，政府主導(dǎo)的融資擔(dān)保體系正在成為連接科學(xué)家與長期貸款的關(guān)鍵要素。3）利用RWA解決科學(xué)家創(chuàng)業(yè)融資：當(dāng)前RWA市場目前仍以債權(quán)類資產(chǎn)為主，股權(quán)類資產(chǎn)占比較小，利用真實(shí)世界資產(chǎn)（RWA）代幣化等新型金融工具，或?yàn)榻鉀Q科學(xué)家創(chuàng)業(yè)融資問題提供了未來路徑。人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展作為效率最高部門引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但其具有典型的高風(fēng)險(xiǎn)、高投入、長周期的特征，前期發(fā)展需要全社會(huì)資本投入。人工智能產(chǎn)業(yè)不僅自身創(chuàng)造產(chǎn)值，還能改造傳統(tǒng)行業(yè)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)率的大幅提升。但人工智能產(chǎn)業(yè)前期面臨巨額的成本投入，傳統(tǒng)商業(yè)金融體系往往因其風(fēng)險(xiǎn)厭惡和短期逐利性而難以提供有效支持，因此構(gòu)建一個(gè)與AI發(fā)展相匹配的金融支持體系，成為國家戰(zhàn)略的重中之重。首先，“五篇大文章”引領(lǐng)，科技金融作為五篇大文章之首，注重從直接融資和間接融資領(lǐng)域同時(shí)發(fā)力。自2024年以來，金融領(lǐng)域的頂層設(shè)計(jì)發(fā)生了深刻變化，國務(wù)院辦公廳發(fā)布的《關(guān)于做好金融“五篇大文章”的指導(dǎo)意見》將“科技金融”置于普惠金融、綠色金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融之首，這標(biāo)志著金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重心，正向支持科技創(chuàng)新，特別是“硬科技”創(chuàng)新戰(zhàn)略性轉(zhuǎn)移。這一戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向的核心，在于破解科技創(chuàng)新融資的根本難題，即引導(dǎo)資本克服短視，成為“耐心資本”?？萍冀鹑谡咧饕婕爸С挚萍假J款、拓寬直接融資渠道、創(chuàng)設(shè)科技創(chuàng)新債券等領(lǐng)域，注重直接融資和間接融資同時(shí)發(fā)力，具體而言：間接融資領(lǐng)域，央行創(chuàng)設(shè)科技創(chuàng)新貸款為支持科技企業(yè)提供了低成本的穩(wěn)定資金來源和風(fēng)險(xiǎn)緩沖?？萍紕?chuàng)新再貸款于2022年4月設(shè)立，初始額度是2000億，利率是1.75%，期限1年，可展期兩次，通過“先貸后借”機(jī)制，按季度發(fā)放，支持比例為金融機(jī)構(gòu)發(fā)放科技企業(yè)貸款本金的60%，這在實(shí)質(zhì)上構(gòu)成了央行與商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)機(jī)制，有助于激勵(lì)商業(yè)銀行向風(fēng)險(xiǎn)較高的科技初創(chuàng)企業(yè)投放信貸。2022年10月，科技創(chuàng)新再貸款增加2000億，總額度達(dá)到4000億。截至2023年Q3末，科技創(chuàng)新再貸款余額達(dá)到峰值3456億元。2024年4月，央行在總結(jié)原有工作經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上改革設(shè)立了“科技創(chuàng)新和技術(shù)改造再貸款”，初始額度為5000億。2025年5月，為持續(xù)支持科技創(chuàng)新和“兩新”政策（新產(chǎn)業(yè)、新動(dòng)能科技創(chuàng)新和技術(shù)改造再貸款額度從5000億元增至8000億元。這一政策也取得了顯著成效：規(guī)模方面，科技貸款保持較快增長，截至2025年6月，科技貸款余額為44.1萬億，同比增長12.5%，較同期全部貸款增速高5.8個(gè)百分點(diǎn)。利率方面，科技貸款利率保持下行態(tài)勢，6月新發(fā)放的科技貸款加權(quán)平均利率為2.9%，比同期全部新發(fā)放企業(yè)貸款利率低0.36個(gè)百分點(diǎn)，較年初和上年同期分別低0.21個(gè)和0.44個(gè)百分點(diǎn)。獲貸率方面，截至6月末銀行提供科技貸款服務(wù)的企業(yè)已達(dá)108.5萬家，科技型企業(yè)平均獲貸率為51.9%，比年初和上年同期分別高1.3個(gè)和2.3個(gè)百分點(diǎn)。15/20宏觀深度報(bào)告中國:金融機(jī)構(gòu):科技創(chuàng)新再貸款余額億元直接融資領(lǐng)域，央行創(chuàng)設(shè)科技創(chuàng)新債券有助于解決早期科技投資機(jī)構(gòu)（尤其是VC/PE）科技型企業(yè)、私募股權(quán)投資機(jī)構(gòu)三類主體發(fā)行科技創(chuàng)新債券，截至9月末全市場發(fā)行約1.18萬億元科技創(chuàng)新債券。早期科技企業(yè)因高風(fēng)險(xiǎn)、輕資產(chǎn)、現(xiàn)金流不穩(wěn)定等特征難以直接發(fā)債融資。因此，債券市場支持私募股權(quán)投資機(jī)構(gòu)（如VC/PE）發(fā)行科創(chuàng)債，募集資金再通過股權(quán)投資方式投向早期科技企業(yè)。傳統(tǒng)上，GP在設(shè)立基金時(shí)出資比例較低，導(dǎo)致基金募資困難，尤其對早期項(xiàng)目（如硬科技）支持不足，科技債允許GP發(fā)行長期債券，將債權(quán)資金轉(zhuǎn)化為股權(quán)投資基金資本，從而提升GP的出資能力。例如2025年6月，首批民營創(chuàng)投機(jī)構(gòu)（如中科創(chuàng)星、君聯(lián)資本等）發(fā)行科技債后，資金迅速流向早期項(xiàng)目，提升了投資效率。16/20宏觀深度報(bào)告科技創(chuàng)新債券總發(fā)行量億元2025-052025-062025-0其次，投早、投小、投長期、投硬科技助力“從0到1”解決科技創(chuàng)新難題。近期國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》（以下簡稱《意見》明確了實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的總體要求、發(fā)展目標(biāo)和重點(diǎn)方向。在“人工智能+”意見中第二節(jié)（加快實(shí)施重點(diǎn)行動(dòng)）中明確提出：加速“從0到1”重大科學(xué)發(fā)現(xiàn)進(jìn)程?！皬?到1”的提法靠前足見頂層設(shè)計(jì)重視程度?！皬?到1”是階段性技術(shù)壟斷，未來產(chǎn)業(yè)涉及到的九大賽道（元宇宙、腦機(jī)接口、量子信息、人形機(jī)器人、生成式人工智能、生物制造、未來顯示、未來網(wǎng)絡(luò)、新型儲(chǔ)能）絕大部分處于孕育萌芽階段或成長初期（即“0到1”階段而“從0到1”的技術(shù)創(chuàng)新往往扎根于基礎(chǔ)研究，涉及底層算法、核心材料、關(guān)鍵部件的突破。我們認(rèn)為，“從0到1”更需要顛覆性、原生性創(chuàng)新，產(chǎn)生的難度較大、成功的概率更小，這類技術(shù)的研發(fā)周期長達(dá)數(shù)年甚至數(shù)十年，且需要大額資金、頂尖人才的持續(xù)投入，后發(fā)者若想追趕，必須重復(fù)研發(fā)論證試用全流程，短期內(nèi)無法繞過技術(shù)壁壘。先發(fā)者會(huì)在國際市場上形成階段性技術(shù)壟斷，并通過技術(shù)封鎖、專利壁壘遏制后發(fā)者發(fā)展。對于企業(yè)來說，這種“從0到1”的創(chuàng)新一旦產(chǎn)生，在初始階段幾乎沒有競爭對手，先發(fā)企業(yè)將憑借獨(dú)特的技術(shù)和模式，能夠迅速積累用戶和市場份額，獲得高額的利潤回報(bào)。因此，培育“從0到1”能力是中國企業(yè)爭奪全球新一輪科技革命先發(fā)優(yōu)勢和擺脫“內(nèi)卷”困境的重中之重。新一代信息技術(shù)新能源元宇宙腦機(jī)接口新一代信息技術(shù)新能源新材料高端裝備新能源汽車新材料高端裝備新能源汽車綠色環(huán)保戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)&未來產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)&未來產(chǎn)業(yè)生物制造未來顯示民用航空船舶與海洋工程裝備民用航空船舶與海洋工程裝備新型儲(chǔ)能17/20宏觀深度報(bào)告加速培育人工智能，需要吸納全球優(yōu)秀人才參與科技創(chuàng)新，投資于人?！秶鴦?wù)院關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》中強(qiáng)調(diào)加強(qiáng)人才隊(duì)伍建設(shè)?！巴七M(jìn)人工智能全學(xué)段教育和全社會(huì)通識(shí)教育，完善學(xué)科專業(yè)布局，加大高層次人才培養(yǎng)力度，超常規(guī)構(gòu)建領(lǐng)軍人才培養(yǎng)新模式，強(qiáng)化師資力量建設(shè)，推進(jìn)產(chǎn)教融合、跨學(xué)科培養(yǎng)和國際合作。完善符合人工智能人才職業(yè)屬性和崗位特點(diǎn)的多元化評價(jià)體系，更好發(fā)揮領(lǐng)軍人才作用，給予青年人才更大施展空間，鼓勵(lì)積極探索人工智能‘無人區(qū)’。支持企業(yè)規(guī)范用好股權(quán)、期權(quán)等中長期激勵(lì)方式引才留才用才?！奔哟罅Χ取巴顿Y于人”，以實(shí)現(xiàn)個(gè)體潛能全方位釋放與民生福祉全面提升。習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)，“要順應(yīng)人民群眾對美好生活的期待，堅(jiān)持人民主體地位，把人口高質(zhì)量發(fā)展同人民高品質(zhì)生活緊密結(jié)合起來，把‘投資于物’同‘投資于人’緊密結(jié)合起來”。2025年《政府工作報(bào)告》提出，推動(dòng)更多資金資源“投資于人”、服務(wù)于民生，支持?jǐn)U大就業(yè)、促進(jìn)居民增收減負(fù)、加強(qiáng)消費(fèi)激勵(lì)，形成經(jīng)濟(jì)發(fā)展和民生改善的良性循環(huán)。我們認(rèn)為，人工智能對就業(yè)的“創(chuàng)造性破壞”較大，或可通過傳統(tǒng)部門國企承擔(dān)更多就業(yè)吸納對沖失業(yè)壓力，同時(shí)也有助于減少工作內(nèi)卷，平滑收入，再結(jié)合休假政策給予更多假期，有助于增加閑暇拉動(dòng)消費(fèi)。從我國穩(wěn)就業(yè)經(jīng)驗(yàn)來看，國企通過擴(kuò)大招聘、政策補(bǔ)貼等多元手段，積極履行社會(huì)穩(wěn)定器職能，在托底就業(yè)方面發(fā)揮了重要作用。一是國有企業(yè)擴(kuò)大招聘規(guī)模，對吸納重點(diǎn)群體就業(yè)有重要作用，特別是在經(jīng)濟(jì)下行或高校畢業(yè)生就業(yè)壓力較大的時(shí)期。例如，2022年促進(jìn)高校畢業(yè)生就業(yè)是穩(wěn)就業(yè)工作重中之重，當(dāng)年全國國企招錄高校畢業(yè)生超過76萬人，同比增長23.4%。二是鼓勵(lì)國企優(yōu)先招用登記失業(yè)人員、困難畢業(yè)生、退役軍人等重點(diǎn)群體，并給予一次性吸納就業(yè)補(bǔ)貼。為鼓勵(lì)國企擴(kuò)大用工，2024年我國實(shí)施“一次性增人增資”政策，激勵(lì)國有企業(yè)發(fā)揮示范帶動(dòng)作用，對按照工資效益聯(lián)動(dòng)機(jī)制確定的工資總額難以滿足擴(kuò)大高校畢業(yè)生招聘需求的國有企業(yè)，經(jīng)履行出資人職責(zé)機(jī)構(gòu)或其他企業(yè)主管部門同意，統(tǒng)籌考慮企業(yè)招聘高校畢業(yè)生人數(shù)、自然減員情況和現(xiàn)有職工工資水平等因素，可給予一次性增人增資，核增部分據(jù)實(shí)計(jì)入工資總額并作為下一年度工資總額預(yù)算基數(shù)。以工代賑，不鼓勵(lì)“不工作吃低保”是我國就業(yè)幫扶的歷史傳統(tǒng)。據(jù)國家發(fā)展改革委披露，以工代賑是指在政府投資建設(shè)的基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目中，有針對性地安排群眾參加工程建設(shè)獲得勞務(wù)報(bào)酬，以此取代直接發(fā)放賑濟(jì)款的一項(xiàng)政策。實(shí)施以工代賑，主要是為了加強(qiáng)低收入群體就業(yè)幫扶，鼓勵(lì)引導(dǎo)群眾通過勞動(dòng)實(shí)現(xiàn)增收、提高技能。從1984年以實(shí)物報(bào)酬形式，支持國家扶貧開發(fā)工作重點(diǎn)縣的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)算起，這項(xiàng)工作已經(jīng)開展了40年，期間實(shí)施了一大批農(nóng)村道路、水利等中小型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項(xiàng)目，在帶動(dòng)貧困群眾就近就業(yè)增收、激發(fā)脫貧內(nèi)生動(dòng)力、改善生產(chǎn)生活條件等方面發(fā)揮了獨(dú)特的重要作用，為如期打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)作出了積極貢獻(xiàn)。同時(shí)我們認(rèn)為，傳統(tǒng)部門國有企業(yè)更易落實(shí)國家規(guī)定的休假政策，相對穩(wěn)定的工作環(huán)境及收入預(yù)期有助于減少工作內(nèi)卷，平滑收入，隨著就業(yè)群體獲得更多假期，增加閑暇有助于拉動(dòng)消費(fèi)。2025年《提振消費(fèi)專項(xiàng)行動(dòng)方案》排在首位的就是保障休息休假權(quán)益。《方案》專門就“保障休息休假權(quán)益”提出了相關(guān)舉措，通過強(qiáng)化執(zhí)行監(jiān)督來落實(shí)帶薪年休假制度，18/20宏觀深度報(bào)告明確不得違法延長勞動(dòng)者工作時(shí)間，同時(shí)鼓勵(lì)彈性錯(cuò)峰休假。2025年5月，四川省綿陽市商務(wù)局發(fā)布《綿陽市提振消費(fèi)專項(xiàng)行動(dòng)2025年工作清單》，要求落實(shí)年休假應(yīng)休盡休和帶薪休假政策，鼓勵(lì)企業(yè)彈性調(diào)休，推廣夫妻共享。試行4.5天彈性工作制，鼓勵(lì)有條件的地區(qū)推行“周五下午與周末結(jié)合”的2.5天休假模式。我們認(rèn)為，我國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型尋求擺脫房地產(chǎn)依賴的方向較為確定，過去的稅收+土地財(cái)政體系將面臨較大挑戰(zhàn)。一是，近年來土地市場面臨較大的壓力，土地出讓收入不足。財(cái)政部公布的《2025年前三季度財(cái)政收支情況》顯示，前三季度國有土地使用權(quán)出讓收入22302億元，同比下降4.2%；在土地和房地產(chǎn)相關(guān)稅收中，契稅3372億元，同比下降14.7%；房產(chǎn)稅3478億元，同比增長11.5%；城鎮(zhèn)土地使用稅1812億元，同比增長5.9%；土地增值稅3296億元，同比下降17.6%；耕地占用稅1128億元，同比增長4.7%。二是，中央堅(jiān)持“房住不炒”，限購、限貸、限價(jià)等政策壓縮房地產(chǎn)利潤空間，土地財(cái)政空間被持續(xù)擠壓。三是土地財(cái)政與地方政府隱性債務(wù)高度綁定，土地收入下滑直接加劇債務(wù)償付壓力。國有土地使用權(quán)出讓收入-當(dāng)月同比%中國:地方本級(jí)政府性基金收入:國有土地使用權(quán)出讓收入:累計(jì)同比%30200-10-20-302024-092024-102024-112024-122025-022025-032025-042025-052025-062025-072025-082025-09人工智能的“創(chuàng)造性破壞”或?qū)碡?cái)政體系向稅收+股權(quán)財(cái)政過渡。股權(quán)財(cái)政尚未有官方明確定義，我們認(rèn)為，主要是指政府通過國有資本投資運(yùn)營平臺(tái)，以直接投資+產(chǎn)業(yè)基金方式持有企業(yè)股權(quán)，獲取分紅+估值溢價(jià)+退出收益。股權(quán)收益納入國有資本經(jīng)營預(yù)算，可按規(guī)定調(diào)入一般公共預(yù)算，逐步替代土地出讓收入成為非稅收入的重要來源。例如，合肥模式主要是指政府依托國資平臺(tái)，聯(lián)合頭部機(jī)構(gòu)共同設(shè)立產(chǎn)業(yè)基金群，通過直接投資、組建和參與各類投資基金，吸引社會(huì)資本進(jìn)入，以基金撬動(dòng)資本，以資本引入產(chǎn)業(yè)，進(jìn)而服務(wù)地方招商引資的模式。合肥以這種基金招商方式，不僅獲得超額收益，也拉動(dòng)了就業(yè)、貢獻(xiàn)了稅收，且國資作為股東，還能直接分享到項(xiàng)目成功帶來的分配紅利，從而大大提高了政府對項(xiàng)目再投資的回轉(zhuǎn)能力。以大模型、算力基礎(chǔ)設(shè)施與機(jī)器人為核心的廣義AI資本或?qū)⒅厮芤亟Y(jié)構(gòu)與分配機(jī)制。一方面，算法與數(shù)據(jù)的可復(fù)制性使知識(shí)類產(chǎn)出呈現(xiàn)遞增規(guī)模報(bào)酬，推動(dòng)大量數(shù)字化與標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)節(jié)的邊際成本下降，即推動(dòng)供給曲線右移，價(jià)格下降；另一方面，通過“AI——機(jī)器人——實(shí)物產(chǎn)出”的鏈條，把近零邊際成本向制造業(yè)和服務(wù)業(yè)傳導(dǎo)，尤其是標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)節(jié)，或?qū)⒃谥圃臁⑽锪?、能源、醫(yī)療與公共服務(wù)中形成自動(dòng)化與自主演進(jìn)的復(fù)合供給能