涉及行业与公司 * 行业：中国宏观经济、人工智能驱动的新经济、房地产行业、信息技术服务业、制造业、服务业、零工经济[1][4][5][7][32][37][44][49][57] * 公司：阿里巴巴、腾讯、小米、中芯国际、网易、快手、百度[7][9][20] 以及苹果、Meta、微软、亚马逊、谷歌、英伟达、特斯拉[11][14] 核心观点与论据 新经济追赶与市场表现 * 中国新经济正在快速追赶全球前沿，特别是在大型语言模型领域，与美国的表现差距正在缩小，例如DeepSeek-R1的发布催化了这一进程[4][15][17] * 技术追赶支撑了股市表现，2025年DeepSeek-R1发布后，香港/中国股市出现由科技股引领的上涨行情[7][8] * 新经济相关公司（阿里巴巴、腾讯、小米、中芯国际、网易、快手、百度）在2025年大部分时间引领市场，其营收和利润增长在疲软的宏观环境中优于市场其他部分[7][20] * 中国在硬件创新方面持续发力，集成电路的表观自给率（按数量计）已从2015年的15.0%上升至38.7%[15][21] * 中国具备成为全球“AI+”经济中心的潜力，2023年其AI专利占全球的69.7%，而美国为14.2%[19][24] 中国已超越美国成为顶级AI人才生产国，近半数顶级AI研究人员为华裔[23][28][29] 中国拥有强大的工业生态系统，全球超过一半的新增工业机器人安装发生在中国[23][26][27] 中国作为全球最大的发电国，2025年发电量占全球的32.3%，为大规模AI部署提供了必要的能源[23][30][31] 宏观微观脱节与新经济的宏观贡献 * 蓬勃发展的新经济有助于整体经济增长，但未能提振微观情绪，这加剧了K型经济和根深蒂固的宏观微观脱节[32][33] * 新经济现已具备宏观相关性，预计2025年AI资本支出约为4350亿元人民币，约占GDP的0.3%和固定资产投资的0.9%[34][35] 预计2025-2030年期间AI资本支出将累计达到约3.3万亿元人民币[35] * 从狭义覆盖看，房地产占GDP比重从2020年峰值的8.3%下降至2025年的5.9%，而IT服务业占比则从十年前的不足2%稳步上升至5.0%[37] 若趋势延续，仅作为新经济子集的IT服务业将在2027年超过房地产的GDP占比[36][37] * 从广义覆盖看，基于投入产出联系计算，房地产对GDP的总贡献可能已从2013年峰值的28.7%萎缩至2025年的13.3%[37] 相比之下，“三新”经济（新产业、新业态、新商业模式）在2024年占GDP的18.0%[37] 从广义上讲，新经济现已完全抵消了房地产的拖累[37][38] AI对就业的潜在影响与“无就业增长”风险 * AI驱动的新经济可能加剧“无就业增长”风险，这是宏观微观脱节的部分原因[1][5] * 据保守估计（相对于国际货币基金组织），中国31.0%的就业岗位高度暴露于AI影响之下[1][5][62] 其中，9.6%（约7030万个工作岗位）面临直接被取代的风险，而另外21.4%的岗位可能看到生产力提升，但也面临更激烈的竞争和更少的可用职位[1][5][65][66][69] * 服务业和年轻人面临的风险尤其高[1][5] 服务业曾是制造业就业停滞的传统缓冲垫，如今也面临颠覆性技术的压力[5] 金融和IT等高收入服务业岗位可能面临最显著的冲击[64][67][68] * 截至2025年底，青年失业率仍高达16.5%[64][70] 估计20-29岁年龄组中，有13.6%的人从事直接面临取代风险的工作，26.4%面临间接竞争风险，显著高于50-59岁年龄组分别对应的6.2%和15.5%的风险[64][70] * 中国劳动力市场已与经济扩张脱钩，尽管2023-25年GDP增长稳健达到约5%的目标，但城镇就业似乎已见顶[44][46] 2014-24年间，累计工作岗位减少（包括自然减员）达到5360万个[44][47][48] * 尽管技术驱动的生产力有所提高，但中国员工的工作时间并未减少，2025年底平均每周工作时间为48.6小时，高于2019年的46.8小时和44小时的正常标准，使其成为全球同行中的异类[45][49][56] * 自动化已提升制造业生产力但未创造新就业，自2014年峰值以来，大型工业企业就业人数减少了2290万[51][52][53] 即使是汽车制造业等蓬勃发展的行业，在2017-25年营收增长49.3%的情况下，其就业人数也基本持平在约480万[51] * AI的影响已在中国劳动力市场显现，招聘信息明显转向低AI暴露的职位[72][77] 职业不确定性的上升导致年轻人“涌向安全地带”，2025年公务员职位申请人数首次超过研究生申请人数[72][74][75] * 服务业正面临自身的AI驱动冲击，网约车司机在2024年10月激增至750万人[73][81] 若机器人出租车等技术实现自动化，同一批工人将面临第二波技术驱动的岗位替代[73] 政策建议与治理框架 * 为避免陷入“图灵陷阱”，政策应优先考虑增强而非替代，这与高层指导方针一致，包括中央经济工作会议明确要求“完善人工智能治理”以及“十五五”规划承诺“促进人的全面发展”[6][82] * 人力资源和社会保障部已承诺解决AI对就业的影响[6][82] 为应对AI转型，加强社会安全网和劳动保护比以往任何时候都更加紧迫[6][82] * AI治理正成为影响中国AI投资的关键但未被充分重视的因素[1][82] 政策可能会从“全面”推进转向更审慎的治理[82] * 强大的社会安全网是释放AI全部潜力的经济先决条件[82][83] * 需要更公平地重新分配AI的收益，这可以通过两个渠道实现：通过直接工资支持进行初次分配，例如各省平均最低工资（约2270元/月）在2025年同比增长加速至约8.1%[88] 通过税收体系进行二次分配，新经济目前享有较低的税率（如IT业税收占GDP比重为10.8%，而房地产+建筑业为21.1%），但未来可能逐步取消或开征针对性“AI税”以资助社会项目[88][89][90] * 改善工作与生活平衡是将AI生产力增益转化为国内消费的关键渠道[1][6][88] 通过减少工作时间和增加假期来扩大休闲时间，可能是消费向服务业倾斜再平衡的前提[88][91] 其他重要内容 * 消费者信心在整个2025年保持低迷，约90的读数较疫情低点改善不大，仍远低于100的中性基准[39][40][41] * 持续的房地产下行周期继续驱动负财富效应，房价每下跌1%可能抹去约2.5万亿元人民币的家庭财富[43] 股市的财富效应既不明显也不够广泛，无法抵消这一影响[43] * 尽管整体增长和出口具有韧性，但根据中国人民银行调查，家庭对收入和就业的预期已变得更加悲观[42][43] * 随着就业市场流动性的上升，约有2亿人从事“灵活就业”，约占中国劳动力的26%[44][49][50] * 分析存在局限性，AI的快速演变和缺乏细化的职业数据使得评估变得困难[65]