人工智能驱动的生产率提升对美国财政可持续性的影响

2026年7月1日，美国布鲁金斯学会发布《人工智能能恢复美国的财政可持续性吗？考量人工智能驱动的生产率冲击》（Can AI Restore Fiscal Sustainability in the US? Accounting for an AI-Driven Productivity Shock）报告。报告构建了一个全新的财政与宏观经济模型，模拟四种生产率冲击对美国未来十年财政前景影响的场景。报告指出，人工智能驱动的生产率冲击可显著改善美国财政前景、大幅缩减财政赤字，但五大抵消因素将削减超美国半数相关财政收益：人口寿命延长加重养老支出负担，失业规模扩大推高社会救济开支，收入向低税率资本转移造成税基收缩，利率上行抬升政府偿债成本，人工智能军备竞赛拉升国防支出。因此，单靠人工智能无法完全解决美国的财政失衡问题。

一、历史镜鉴：

生产率跃升如何改写美国联邦预算

生产率的提升并非现代经济体的连续特征，而是由变革性技术引发的、带有宏观与财政后果的“间歇性事件”。1920至1970年是技术变革格外强劲的时期，全要素生产率的增速接近前后时期的三倍，电气化、内燃机、室内管道与通信进步等“伟大发明”集中涌现。其财政后果深远而持久：经济增长让美国联邦政府无需加税就能获得日益增长的收入，支撑了直到20世纪70年代末的“轻松融资时代”。

但并非所有技术进步都会立刻转化为可测量的生产率增长。80年代计算机大规模普及时，经济学家索洛（Robert Solow）曾有名言：“计算机时代无处不在，唯独不在生产率统计里。”当时信息技术投资激增，总产出却增长乏力——生产率的回报最终到来，却经历了相当长的滞后。

90年代末的信息技术繁荣则提供了一条更清晰的因果链。非农商业部门的劳动生产率年增速从1991—1995年的略高于1.5%，升至1996—1999年的近2.6%，其中约三分之二可归因于信息技术的使用与生产。其财政后果同样可观：1994至2000财年，个人所得税收入增长85%，是同期名义GDP增幅的两倍多，把所得税占GDP的比重从7.8%推高至10.3%的高位，而这一增长几乎与税收立法无关。历史由此揭示了一条清晰的相关关系：随着收入上升，联邦收入趋于增加，联邦支出也会随之增长。

从机制上看，生产率增长主要通过“税基扩大”转化为更高的税收，长期弹性接近于1。但一个关键细节在于冲击的“要素偏向”：偏向劳动、抬高工资的冲击，会显著扩大边际税率约27.2%的个人所得税与工薪税税基；而偏向资本、抬高资本回报的冲击，扩大的则是边际税率仅约11.7%的资本收入税基。同一规模的生产率提升，因收益落在劳动还是资本之上，对财政的贡献可能大不相同——这正是人工智能冲击不同于以往的要害所在。

二、四种生产率冲击

对美国财政影响的场景

报告用新建的模型模拟了四种代表性冲击对未来十年财政的影响，并为不同情景设定了死亡率、劳动参与率、医疗价格与利用率、国防与非国防开支、名义GDP增速及其在劳动与资本间的分配等参数。为避免冲击被瞬间完全释放，模型假定财政冲击自2026年起以每年25%的速度分阶段落地，到2029年及以后才完全显现。

情景一是“传统生产率冲击”，量级近似80年代计算机与90年代互联网的普及：死亡率与劳动参与率不变，医疗交付略趋高效、价格小幅下降，政府部门因人工智能补充人力而提效，名义GDP增速陡升约1.5个百分点，利率保持不变。

情景二是“劳动力市场冲击”：人工智能替代劳动，劳动参与率骤降约3个百分点，大量被替代的劳动者转入收入支持与福利项目；新增收入中劳动分得的份额明显缩小。

情景三是“健康冲击”：生产率提升集中于医疗部门，年龄别死亡率大幅下降，医疗利用率随生产率提高而上升、价格同时下降。

情景四是“颠覆性冲击”，即前三者的综合体：健康改善与死亡率下降、劳动参与率同步骤降、劳动者向公共医疗与收入支持项目迁移，国防开支因大国之间可能的军备竞赛而加速增长；与此同时，投资需求上升推高中性利率，进而在整个预算窗口内抬升利率。

其中，“健康渠道”是本报告区别于一般财政推演的独特之处。人工智能对医疗的影响通过相互竞争的渠道传导，净财政效应难以预判：一方面，它能加快诊断、降低成本——有神经网络将颅内出血的诊断耗时缩短了96%，行政管理更是最大的近期降本空间（美国约四分之一的医疗支出用于行政，一项分析估算人工智能五年可削减的医疗支出中逾三分之一来自行政成本下降）；另一方面，死亡率下降会“无歧义地”扩大符合社会保障与联邦医疗保险资格的人口，带来可能抵消甚至超过降本收益的财政压力。历史表明快速的死亡率下降确有可能：日本在1948至1958年间，年龄别死亡率的年均降幅约达6%，远高于社会保障受托人中性情景所假设的0.73%。

三、核心发现：红利真实

却被五大抵消因素削减过半

在情景一这样以扩大税基、提高收入为主导的“传统冲击”下，十年财政影响非常积极：到2036年，年度赤字相对基线下降超过2.2万亿美元（约合GDP的5个百分点），基本盘赤字甚至转负。在这一情景里，技术乐观派的判断得到了验证。

然而，人工智能冲击的“特殊性”应让乐观派保持审慎。报告识别出五条主要渠道，会持续削弱赤字的下行压力：一是健康改善带来更长寿命，退休年龄人口随之增加，推高福利支出；二是劳动力市场的替代使更多人有资格领取福利与收入支持，抬升相关项目成本；三是国民收入构成从高税率的劳动收入，转向税率更低的非公司资本与公司利润——2026年劳动的联邦边际税率约27.2%，而资本仅约11.7%，税基迁移直接拉低平均税率；四是若人工智能诱发大国军备竞赛，国防开支将随之上行；五是投资需求上升推高中性利率与市场利率，加重债务偿付成本。

分项来看，差异同样鲜明。税收方面，情景一中劳动税收年增约1万亿美元，而其余情景的增幅不足其56%；资本税基的收入增长在各情景下更为陡峭，从情景三约1800亿美元到情景四逾5000亿美元（增幅超40%）不等。支出方面，联邦医疗保险支出在情景一、二中到2036年小幅下降约5%，却在情景四中回升约8%；联邦医疗补助在情景四中因劳动参与率下降、利用率上升与退休人口增加叠加，年支出激增约1300亿美元。利息方面，前三种情景利息支出下降（情景一到2036年年降约2800亿美元），情景四却因利率上行而增加约600亿美元。

这五大抵消因素共同作用，削减了传统生产率冲击所带来收益的一半以上。在三种替代情景中，年度赤字的降幅“最好减半、最差削去三分之二”：健康冲击情景下，2036年赤字仅比基线低约7000亿美元（占GDP的2.0个百分点）；颠覆性冲击情景下也不过下降约8700亿美元（约2.6个百分点）。敏感性分析进一步显示，在所有参数中，名义GDP增速对2036年赤字的影响最大，而劳动参与率的影响最小。

四、结论：人工智能能改善财政

但不是“万能解药”

报告认为，考虑到投入的巨额资金与技术尚未释放的提效潜力，“人工智能将助力经济摆脱不可持续财政轨道”的说法可以理解。人工智能确有可能从多个方面改善财政前景：降低医疗成本、削减可自由裁量支出，以及最为关键的——扩大税基。在这些因素占主导的“传统冲击”情景下，十年财政影响压倒性积极，赤字占GDP之比下降近5个百分点，技术乐观派得到验证。

但这场冲击的特殊禀赋应给乐观者以警醒。更长的寿命推高福利支出，劳动替代扩大收入支持人群，可能的军备竞赛抬升国防开支，收入构成向低税资本的迁移压低平均税率，投资需求上升则推高利率与利息支出——五者叠加，部分抵消了传统生产率冲击的好处。

值得强调的是，即便在削弱最强的情景下，人工智能带来的生产率冲击仍会实质性改善预算前景：在报告考察的全部四种情景中，财政状况都得到了改善。换言之，人工智能不是解决美国财政困局的“万能解药”，其红利会被自身的特殊渠道明显钝化；但作为一股结构性力量，它确实指向一个更健康、而非更糟糕的财政未来。

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