AI对美国生产率的贡献正在体现,当前更多表现为增产而非裁员。
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AI对美国生产率的贡献正在体现,当前更多表现为增产而非裁员。
Morgan Stanley认为,自2025年以来AI高暴露行业引领美国劳动生产率加速,高暴露行业贡献了四季度至2025年四季度2.4个百分点生产率增速中的1.7个百分点,主要由产出增长驱动,而非就业替代。
- AI高暴露行业的产出/雇员增速在2025年明显快于中低AI暴露行业,且生产率加速更显著。
- 生产率改善主要来自产出增长;不同AI暴露程度行业的就业增长趋势相近,说明目前劳动力替代有限。
- 报告用BEA行业产出数据和BLS就业数据构造行业层面的产出/雇员指标,并按Felten et al. (2021)方法划分AI暴露程度。
- 中东冲突后金融状况一度相当于联邦基金利率上升约30bp;4月7日停火公告后金融状况又宽松42bp。
- 美国1Q GDP跟踪值被上调0.2个百分点至2.4%,但建筑支出和新屋开工数据延迟使估算不确定性高于正常水平。
研报解读
概览
本期美国经济周报聚焦AI与美国生产率的关系,同时覆盖金融状况、关税、1Q GDP跟踪、通胀、房地产、贸易、耐用品订单、FOMC和后续经济数据日历。核心结论是:AI浪潮确实伴随高AI暴露行业劳动生产率加速,但当前证据更支持“产出增长更快”,而不是“通过削减岗位提高效率”。
核心观点
报告认为,自2025年初以来,AI高暴露行业在生产率增长中处于领先地位。Morgan Stanley估算,在截至2025年四季度的四个季度中,美国整体生产率增长2.4个百分点,其中AI高暴露行业贡献1.7个百分点,高于2024年的0.7个百分点贡献。行业层面AI暴露度与2025年四季度产出/雇员增速呈正相关,图表给出的回归关系为y = 3.1x + 2.2,AI暴露度t统计量为4.0。报告强调,产出加速而非就业替代是主要驱动,因此目前对劳动力市场的扰动较小;但随着AI采用率提高,这一模式仍可能变化。
分析框架
报告先用行业产出和就业数据衡量劳动生产率,再按AI暴露程度将行业分为高AI暴露、中等AI暴露和低AI暴露三组,比较2025年产出、就业与产出/雇员的变化。同时,报告通过FRB/US框架下的金融状况指数评估资产价格变化对经济活动的等效政策利率影响,并以月度活动数据机械汇总跟踪美国1Q GDP。
方法论与常识提炼
行业产出/雇员
使用BEA行业产出数据和BLS非农就业数据构造行业层面的劳动生产率近似指标,用于观察不同AI暴露行业的产出、就业和生产率变化。
AI暴露度分组
根据Felten et al. (2021)的AI暴露度标准,将行业划分为最高25% AI暴露、中间50% AI暴露和最低25% AI暴露,以比较生产率表现。
金融状况等效联邦基金利率变化
模型纳入10年期美国国债收益率、S&P 500回报、企业BBB信用利差、美元估值和油价,并按FRB/US模型中相对联邦基金利率的增长弹性加总,解释为对经济活动产生相似影响所需的联邦基金利率基点变化。
GDP跟踪估算
GDP跟踪值不同于正式发布的GDP预测,反映直接进入BEA计算的月度活动数据的机械汇总;有新数据影响跟踪分项时相应分项会被更新。
标的映射与对比
研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要(优势、劣势、对比与风险)。
- 美国宏观经济核心研究对象
- 优势
- 1Q GDP跟踪上调至2.4%,消费和非住宅固定投资表现较强,AI相关生产率改善支持潜在增长。
- 劣势
- 建筑支出和房屋开工数据延迟,关税、油价和地缘政治冲击增加估算不确定性。
- 对比
- Morgan Stanley的GDP跟踪值高于Atlanta Fed 1.2%的跟踪估计,也接近NY Fed 2.3%的nowcast。
- 风险
- 关税政策不确定、油价上涨、供应约束、通胀粘性和政府数据延迟。
- AI高暴露行业生产率改善的主要贡献者
- 优势
- 2025年产出/雇员增速和生产率加速均领先,高暴露行业贡献整体生产率增长的大部分。
- 劣势
- 就业增长未显著加速,未来若AI采用深化,劳动力替代风险可能上升。
- 对比
- 相较中低AI暴露行业,高AI暴露行业的产出增长和生产率提升更明显。
- 风险
- AI投资回报不及预期、采用扩散放缓、监管或劳动力市场摩擦。
- 美国利率金融状况和政策路径变量
- 优势
- 停火公告后金融状况宽松42bp,缓和此前冲突导致的收紧。
- 劣势
- 冲突以来净收紧主要由10年期美债收益率上升和美元升值驱动。
- 对比
- 报告将金融状况变化解释为等效联邦基金利率变动,以便与货币政策影响比较。
- 风险
- 油价和通胀压力可能推迟降息,FOMC在高度不确定环境下维持耐心。
- 美元金融状况指数成分
- 优势
- 美元走势可通过金融状况渠道影响未来经济活动。
- 劣势
- 美元升值是2月28日以来金融状况净收紧的主要驱动之一。
- 对比
- 与油价相比,报告认为更高的10年期美债收益率和美元升值是主要收紧因素。
- 风险
- 地缘政治、利率预期和关税政策可能加大美元波动。
- 油价金融状况和通胀风险变量
- 优势
- 油价变化被纳入金融状况模型,可用于量化对经济活动的影响。
- 劣势
- 油价上升对金融状况收紧和实际支出构成拖累,并可能增加通胀压力。
- 对比
- 报告称油价影响为次要驱动,低于长端利率和美元的影响。
- 风险
- 中东不确定性、供应约束和输入成本上升。
- 美国权益市场金融状况指数成分和增长预期载体
- 优势
- S&P 500回报作为金融状况模型变量之一,反映资产价格对未来经济活动的影响。
- 劣势
- 报告未给出股票评级或行业投资建议,权益含义主要来自宏观增长和金融状况渠道。
- 对比
- 权益市场与利率、信用利差、美元和油价共同决定金融状况。
- 风险
- 金融状况再度收紧、盈利预期下修、政策与地缘冲击。
关键数据
- AI高暴露行业对生产率增长的贡献1.7pp / 2.4pp截至2025年四季度的四个季度中,高AI暴露行业贡献整体生产率增长2.4个百分点中的1.7个百分点。
- 2024年AI高暴露行业贡献0.7pp报告指出贡献在2025年加速,高于2024年的0.7个百分点。
- AI暴露度与生产率回归关系y = 3.1x + 2.2;t-stat = 4.0图表显示2025年四季度行业AI暴露度与行业产出/雇员四季度同比变化正相关。
- 中东冲突后的金融状况收紧约30bp自2月28日中东冲突开始以来,金融状况收紧相当于联邦基金利率上升约30bp。
- 4月7日停火公告后的金融状况变化宽松42bp报告称停火公告后金融状况宽松42bp。
- 2026年2月美国有效关税率约8.5%报告估计2026年2月美国进口有效关税率约为8.5%。
- 基线关税估计约11%用15%的Section 122关税替代IEEPA关税并考虑进口结构后,基线关税接近11%。
- 核心关税估计13-14%剔除燃料、黄金和AI相关进口后的核心关税估计更接近13-14%。
- 1Q GDP跟踪值2.4%强劲的3月零售销售和前月上修将1Q GDP跟踪值上调0.2个百分点至2.4%。
- 1Q消费估计1.5%消费从1.1%上调至1.5%;剔除约0.4个百分点年化的残余季节性价格影响后,潜在消费增速约2%。
- 1Q核心PCE价格4.1% q/q annualized报告预计1Q核心PCE价格环比年化上升4.1%。
- 1Q总体PCE价格4.3% q/q annualized报告预计1Q总体PCE价格环比年化上升4.3%。
- 私人国内最终购买2.2% q/q annualized消费加投资环比年化增长2.2%,较过去一年均值低0.2个百分点。
- 非住宅固定投资6.6%报告称非住宅固定投资以强劲的6.6%速度增长,部分取决于2月商业建筑支出数据。
- 3月商品贸易逆差预期$74bn报告预计商品贸易逆差收窄约100亿美元至740亿美元。
- 4月制造业ISM跟踪52.9需求稳健和产出继续扩张显示韧性,但供应和价格不确定性使近期风险偏下行。
- 3月轻型车销量预期16.0mn报告预计3月轻型车销量为1600万辆,低于2月节奏并略低于上年。
影响与含义
如果AI带来的生产率提升主要通过产出扩张实现,而非大规模裁员,则宏观含义更偏正面:更快的收入增长可能同时支持劳动收入或企业收入,并缓解市场对AI短期冲击就业的担忧。对政策而言,金融状况、油价、关税和通胀仍会影响美联储耐心程度;对资产配置而言,AI相关资本深化、美国长端利率、美元、信用利差和油价仍是判断增长与政策路径的重要变量。
风险
- AI采用加速后,当前“产出提升而非岗位替代”的模式可能改变。
- 关税政策在Section 122的150天期限后存在国会延期不确定性。
- 中东冲突、油价上涨和供应约束可能推高通胀并拖累实际支出。
- 政府停摆导致建筑支出和住房开工数据延迟,使GDP估算不确定性高于正常水平。
- FOMC虽可能维持宽松倾向,但高度不确定性意味着政策制定将更有耐心。
- 制造业需求虽稳健,但供应和价格不确定性使近期风险偏下行。
后续跟踪
- 高AI暴露行业后续产出、就业和产出/雇员走势是否继续分化。
- AI采用扩散到非AI相关行业后,生产率提升是否仍不伴随明显劳动力替代。
- 10年期美债收益率、美元、BBB信用利差、S&P 500和油价对金融状况指数的合成影响。
- Section 122、Section 232和Section 301调查进展,以及有效关税率是否从8.5%继续上行。
- 1Q GDP正式数据、延迟发布的建筑支出和住房开工数据。
- FOMC声明和新闻发布会是否继续强调耐心,以及市场对通胀与增长风险的提问重心。
- 4月制造业ISM、轻型车销量、房价、商品贸易逆差和耐用品订单。