ChatGPT的宏觀視角介紹

全要素生產(chǎn)率（TotalProductivityFactor，TFP)由技術(shù)創(chuàng)新、技術(shù)效率、規(guī)模效率和配置效率等因素決定，未來隨著我國進入高質(zhì)量發(fā)展階段，TFP的改善可有效對沖人口老齡化帶來的壓力，TFP決定了我國潛在增長中樞。ChatGPT在很多傳統(tǒng)領(lǐng)域會產(chǎn)生勞動力替代，但也會產(chǎn)生很多新的就業(yè)機會。2004年之后，中國從劉易斯的二元經(jīng)濟發(fā)展階段進入到新發(fā)展階段，農(nóng)村人口從過剩變?yōu)槎倘?，勞動年齡人口占總?cè)丝诘谋戎亻_始下降。ChatGPT可與人類開展連續(xù)對話，ChatGPT可勝任報告起草、詩歌創(chuàng)作、代碼撰寫等復(fù)雜任務(wù)。通過“學習”和“理解”人類語言，標志著人工智能技術(shù)應(yīng)用將進入快車道。通過對超過1萬億個人類詞匯和1700億個模型參數(shù)進行高效迭代訓(xùn)練，ChatGPT具備強大的自我學習、推理和歸納總結(jié)能力。資料來源：中國人民銀行，浙商證券研究所ChatGPT是人工智能科技革命的縮影。實際上，2010年前后，以人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等組成元素的新一輪科技革命開始孵化、孕育和成長，如智能汽車、新能源汽車已經(jīng)開始逐步替代傳統(tǒng)汽車，廣泛地應(yīng)用生產(chǎn)生活。ChatGPT可以理解為一個高情商、理性且學識淵博的聊天機器人，歸納學習能力強，但在專業(yè)領(lǐng)域尚不具備預(yù)測能力，如宏觀經(jīng)濟預(yù)測、大類資產(chǎn)價格走勢等。不過，在可預(yù)見的未來，ChatGPT將在養(yǎng)老、教育、醫(yī)療、內(nèi)容創(chuàng)作等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)廣泛的應(yīng)用。GhatGPT僅用5天就擁有100萬用戶，各類頂尖應(yīng)用突破一億活躍度的時間（月）Instagram 資料來源：第一財經(jīng)，浙商證券研究所整理ChatGPT是一個高情商的聊天機器人，62010年前后，隨著芯片、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷發(fā)展，人類收集和處理大數(shù)據(jù)的能力極大地提高，算力大幅提升、算法不斷改善，人工智能科技革命開始孵化、孕育和成長，AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，即人工智能技術(shù)自動生成內(nèi)容）逐漸進入人類生活2010年之后，機器學習算力增長明顯加速，過去12年增長21.3個月5.6個月人工智能與芯片、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)共同迭代升級7資料來源：Parameter,ComputeandDataTrendsinMachineLearningbyJaimeSevilla（2021），浙商證券研究所整理科技革命爆發(fā)的標志就是新一代科技成果開始廣泛應(yīng)用生產(chǎn)生活，解放生產(chǎn)力、發(fā)展生產(chǎn)力，提高全要素生產(chǎn)率。人工智能的發(fā)展將極大地替代人類重復(fù)的腦力勞動，人工智能將成為人類歷史上第四次里程碑式的科技革命。ChatGPT的誕生讓人們看到了，人工智能技術(shù)即將廣泛地應(yīng)用于生產(chǎn)生活工業(yè)革命SIEMENS電氣革命信息技術(shù)革命工業(yè)革命SIEMENS電氣革命信息技術(shù)革命人工智能革命8資料來源：浙商證券研究所整理ChatGPT是人工智能科技革命的縮影，AI技術(shù)的發(fā)展將深刻影響經(jīng)濟社會方方面面，再一次大幅提高全要素生產(chǎn)率人工智能將廣泛地、深刻地改變各行各業(yè)99高中低農(nóng)業(yè)勞動、餐飲送餐、快遞員、外呼坐席、環(huán)衛(wèi)工人資料來源：浙商證券研究所整理數(shù)據(jù)平臺反壟斷促進人回顧美歐日歷史，僅有美國曾出現(xiàn)自發(fā)、系統(tǒng)性、大規(guī)模的三輪反壟斷浪潮，本質(zhì)均源于決定經(jīng)濟潛在增速的核心生產(chǎn)要素壟斷，當前正處于第三輪反壟斷進行時。1、首輪浪潮始于19世紀末，伴隨一戰(zhàn)開始暫告段落，主要針對工業(yè)巨頭對資源要素的壟斷，與之相伴隨的是第二次工業(yè)革命。2、次輪浪潮始于80年代，伴隨2000年美國互聯(lián)網(wǎng)泡沫的到來告一段落，主要針對科技巨頭對技術(shù)要素的壟斷，與之相伴隨的是信息革命。3、第三輪浪潮始于近兩年，當前仍處于第三輪反壟斷浪潮進行時，主要針對數(shù)字經(jīng)濟巨頭對數(shù)據(jù)要素的壟斷。如果本輪反壟斷行之有效，則未來數(shù)據(jù)要素生產(chǎn)空間的釋放可能將催生新一輪產(chǎn)業(yè)巨頭。工業(yè)巨頭壟斷生產(chǎn)資源，嚴重影響產(chǎn)業(yè)競爭和社會公平?標志：1890年聯(lián)邦層面首部反壟斷法《謝爾曼反托拉斯法》的立法?背景：第二次工業(yè)革命背景下產(chǎn)生的大量工業(yè)生產(chǎn)巨頭，如鋼鐵業(yè)的卡內(nèi)基、石油屆的洛克菲勒等第一輪反壟斷觸發(fā)因素并惡意收購資料來源：浙商證券研究所權(quán)本輪浪潮特征：伴隨第二次工業(yè)革命，對象為大型工業(yè)企業(yè)，本質(zhì)為資源要素壟斷，以拆分為最終歸宿生產(chǎn)要素資源資源資料來源：浙商證券研究所主要集中于大型工業(yè)企業(yè)，如糖業(yè)加工、主要集中于大型工業(yè)企業(yè)，如糖業(yè)加工、鐵路運輸、石油開采、煙草業(yè)、鋼鐵起因起因反壟斷的發(fā)起背景主要源自于企業(yè)過于壯大后濫用壟斷地位控制價格并肆意收購競爭對手破壞行業(yè)生態(tài)激化了社會矛盾結(jié)果以巨頭分拆為主要結(jié)以巨頭分拆為主要結(jié)果，但分拆過后的子公司多數(shù)又發(fā)展成為行業(yè)內(nèi)的龍頭公司，產(chǎn)業(yè)格局并未發(fā)生明顯改變信息革命后科技巨頭壟斷技術(shù)，限制行業(yè)競爭與發(fā)展?時間：始于80年代，伴隨2000年美國互聯(lián)網(wǎng)泡沫的到來告一段落?背景：二戰(zhàn)后，美國自身的產(chǎn)業(yè)導(dǎo)向出現(xiàn)變化，制造業(yè)增加值在國內(nèi)的占比逐漸下行，科技行業(yè)逐步崛起。美國的通信以及計算機行業(yè)依次崛起并且憑借技術(shù)壟斷優(yōu)勢對行業(yè)發(fā)展形成了不良影響第二階段反壟斷觸發(fā)因素三是侵犯消費者權(quán)益二是阻礙行業(yè)競爭一是阻礙行業(yè)創(chuàng)新資料來源：浙商證券研究所14本輪浪潮特征：對象為科技企業(yè)，本質(zhì)為技術(shù)壟斷，技術(shù)開放后帶動新一代巨頭成長IBM開放的技術(shù)標準為微軟等企業(yè)提供了成長空間。微軟崛起后，利用其在操作系統(tǒng)上的壟斷優(yōu)勢，通過系統(tǒng)綁定等手段對同行業(yè)的其他競爭對手進行擠壓，此后針對微軟進行的反壟斷倒逼其于1998年開放Windows系統(tǒng)與其他開放商軟件的兼容性換取與司法部的和解，谷歌也因此憑借其搜索引擎業(yè)務(wù)崛起。生產(chǎn)要素技術(shù)技術(shù)資料來源：浙商證券研究所主要針對的行業(yè)為計算機及通信行業(yè)主要針對的行業(yè)為計算機及通信行業(yè)起因起因反壟斷的發(fā)起背景主要源自于特定企業(yè)發(fā)展龐大后開始跨行業(yè)對上下游產(chǎn)生擠壓，阻礙了整體產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展創(chuàng)新結(jié)果每一輪反壟斷均以巨每一輪反壟斷均以巨頭分拆、技術(shù)開放作為結(jié)果，釋放的上下游產(chǎn)業(yè)空間也都推動了下一輪產(chǎn)業(yè)巨頭的崛起數(shù)字經(jīng)濟革命后巨頭壟斷數(shù)據(jù)要素，數(shù)據(jù)與隱私濫用衍生安全隱患?時間：始于近兩年，當前仍處于第三輪反壟斷浪潮進行時，伴隨各大經(jīng)濟體協(xié)同加強對數(shù)字經(jīng)濟巨頭的監(jiān)管，本輪反壟斷浪潮預(yù)計將在拜登任期第三階段反壟斷促發(fā)因素三是資本無序擴張二是個人隱私安全一是過分利用平臺優(yōu)勢資料來源：彭博等資訊網(wǎng)站，浙商證券研究所16本輪浪潮特征：對象數(shù)據(jù)要素壟斷企業(yè)，當前仍未有實質(zhì)性懲處措施落地數(shù)據(jù)要素并不屬于企業(yè)而是歸屬于全社會，未來數(shù)據(jù)要素的釋放可能催動新一輪人工智能革命！生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)資料來源：浙商證券研究所涉及數(shù)據(jù)要素壟斷的企業(yè)涉及數(shù)據(jù)要素壟斷的企業(yè)前期主要源于平臺優(yōu)勢的過分使用，后期前期主要源于平臺優(yōu)勢的過分使用，后期主要源于數(shù)據(jù)安全結(jié)果暫未產(chǎn)生分拆或技術(shù)暫未產(chǎn)生分拆或技術(shù)共享等后果，但反壟斷進程仍在延續(xù)從過往歷輪反壟斷經(jīng)驗來看，數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素的釋放將利好“數(shù)據(jù)密集型”產(chǎn)業(yè)！釋放方式：數(shù)據(jù)要素并不屬于企業(yè)而是歸屬于全社會，對數(shù)據(jù)平臺實施反壟斷后，可能將數(shù)據(jù)要素歸集至國家主管部門，并且允許相關(guān)企業(yè)有條件使用。利好方向：明顯利好“數(shù)據(jù)密集型”產(chǎn)業(yè)！長期看，一波以大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能為基礎(chǔ)的科技革命已在醞釀。當前人工智能發(fā)展的核心瓶頸是數(shù)據(jù)，未來國家歸集數(shù)據(jù)要素供其使用后，預(yù)計技術(shù)迭代速率將明顯加快。革命場景：以人工智能為主導(dǎo)，與大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等相結(jié)合，大范圍出現(xiàn)機器替代人工，各種科技產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)————全球十大市值公司展望從2005年至今，全球十大市值公司中信息技術(shù)公司數(shù)量大幅提升，從2005年的1家公司提升至現(xiàn)今的5家公司，金融服務(wù)與能源公司占比下降。伯克希爾VISA?？松梨赾bankP&G數(shù)據(jù)來源：companiesmarketcap，yahoofinance，浙商證券研究所我們建議關(guān)注未來最具安全邊際和技術(shù)高壁壘的賽道，分別是智能汽車、智能家居、智能家電、智能建筑、智能醫(yī)療、智能養(yǎng)老、智能教育等。資料來源：浙商證券研究所21國內(nèi)汽車行業(yè)在“雙碳”政策的引導(dǎo)下，向電動化、智能化迅速轉(zhuǎn)型，國內(nèi)自主品牌由于在電動智能化的布局較早，會更受益于行業(yè)電動化大趨勢，自主份額將持續(xù)提升。多部委出臺相關(guān)政策，結(jié)合各省市積極開展協(xié)作。在智能化趨勢下，新勢力車企在智能駕駛水平升級，銷量快速提升，呈現(xiàn)出一線新勢力快速發(fā)展、二線新勢力崛起的趨勢。特斯拉作為全球最大的智能汽車生產(chǎn)公司，得益于智能化進程和全球智能汽車市場規(guī)模迅速擴大，特斯拉市值持續(xù)攀升，近十年來市值擴大約50倍。Autopilot自動輔助駕駛可以使車輛在車道內(nèi)自動輔助轉(zhuǎn)向、自動輔助加速和自動輔助制動。套件包含更多功能，并可通過軟件更新持續(xù)提升相關(guān)性能。資料來源：Companiescap，特斯拉，浙商證券研究所得益于智能化進程特斯拉市值持續(xù)攀升市值（十億美元）0智能家居使用戶在世界的任何角落、任何時間，均可通過打電話、發(fā)短信、上網(wǎng)等方式與家中的電器設(shè)備資料來源：Wind，浙商證券研究所?IDC發(fā)布的《2023年中國智能家居市場十大洞察》同樣預(yù)測：2022中國智能家居市場經(jīng)歷了種種挑戰(zhàn)，并在壓力中逐步升級調(diào)整。2023年，將有約44%的智能家居設(shè)備支持接入2個及以上平臺，豐富用戶選擇；傳感類設(shè)備出貨量將接近480萬臺，同比增長20%，為環(huán)境智能的發(fā)展提供硬件基礎(chǔ)；水電氣暖相關(guān)智能家居設(shè)備出貨量將同比增長17%，豐富連接節(jié)點，加快實現(xiàn)全屋智能；2023年具有自主移動能力的智能家居設(shè)備出貨量約為440萬臺，占整體智能家居設(shè)備出貨量的2%；2023年搭載毫米波技術(shù)的智能家居設(shè)備出貨量將突破10萬臺；2023年全屋智能體驗店將占線下公開市場出貨量份額的8%，帶動線下渠道復(fù)蘇。?值得關(guān)注的是，隨著智能家居行業(yè)持續(xù)擴大，中國已經(jīng)成為全球主要智能家居市場消費國家，Statista數(shù)據(jù)顯示，2020年中國智能家居市場規(guī)模占全球市場規(guī)模比例達到19%，預(yù)計至2025年將提升至21.5%。我國智能建筑行業(yè)仍處于快速發(fā)展期，在繼續(xù)大力發(fā)展二三線城市智能化基礎(chǔ)上，開始逐步探索農(nóng)村、生態(tài)園、工業(yè)區(qū)的建筑節(jié)能工作，智能化技術(shù)逐漸往物聯(lián)網(wǎng)化方向發(fā)展，建筑智能化與建筑節(jié)能的結(jié)合更加緊密。智能建筑需要以系統(tǒng)集成來做為基礎(chǔ)，在識別智能建筑上，應(yīng)針對每個建筑物的自身功能及其管理模式進行系統(tǒng)全面的分析，進行有針對性的論證；通過對有關(guān)集成軟件特別物業(yè)管理方面的軟件分析，進行軟件的深化研發(fā)；通過綜合分析將完善適用的軟件應(yīng)用于各個子系統(tǒng)中進行綜合性的集成管理。資料來源：全國智能建筑及居住數(shù)字化標準化技術(shù)委員會，浙商證券研究所未來科技革命實現(xiàn)的雛形將是以人工智能為主導(dǎo)，與大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等相結(jié)合，大范圍出現(xiàn)機器替代人工，各種科技產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)生活的過程。服務(wù)機器人有較大發(fā)展空間，有望未來在生產(chǎn)生活中廣泛應(yīng)用，如做飯機器人、掃地機器人已經(jīng)實現(xiàn)一定程度突破；未來服務(wù)機器人功能還將更加多樣化，如學習輔導(dǎo)、照顧老人等。目前，掃地機器人與教育機器人的發(fā)展相對較快，前者發(fā)展迭代較快，已經(jīng)擁有較為成熟的模式；后者在線上教育、二胎政策等諸多因素影響下，也開始積極發(fā)展。但整體來看，服務(wù)機器人在科技水平、消費者對產(chǎn)品的接受度、應(yīng)用場景的落地等方面依然有較大的提升空間。資料來源：邁瑞醫(yī)療，浙商證券研究所資本總是會選擇一個經(jīng)濟體的要素優(yōu)勢、資本流動驅(qū)動美元周期走勢過往美元波動呈現(xiàn)出規(guī)律的7年升值，10年貶值的長周期特征，貶值周期資金長期流向新興市場國家，升值周期資金回流美國。國際資金長周期流動與供給側(cè)要素（技術(shù)A、勞動力L、資本K、資源T等）密切相關(guān)，資本總是會選擇一個經(jīng)濟體的供給側(cè)優(yōu)勢：60美元指數(shù)1973年3月=10060外資流入拉美回流美國東亞及東南亞等國吸引外資回流美國金磚國家吸引外資回流美國美元階段性反彈20世紀70年代，布雷頓森1978-19851985-1995年，東亞四1995-20022002年至2011年2011年底-2018至今受全林體系崩之后，恰好趕上年美國經(jīng)濟小龍及東南亞四小虎年，美國出底，金磚國家概2018年，美球貿(mào)易保護主資源品價格大幅上漲，此走向滯漲，利用勞動力L強的出口現(xiàn)科技周期，念誕生，憑借L和國憑借再工義升溫，2021時資金流向拉美，擅長資美聯(lián)儲加息加工經(jīng)濟占優(yōu)，吸引互聯(lián)網(wǎng)廣泛T等優(yōu)勢，資金持業(yè)化，人工年美國加息應(yīng)源T的國家吸引資金流入。應(yīng)對，資金運用于生產(chǎn)續(xù)流入這些國家。智能顯示了對通脹等擾動，快速回流美國。美國資本K在各種生活，科技A帶動的經(jīng)科技周期幻覺，資本再次選擇了A和K資本K吸引資本回流、推動美走出一段反彈行情200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023資料來源：Wind，浙商證券研究所過往美元波動呈現(xiàn)出規(guī)律的7年升值，10年貶值的長周期特征，貶值周期資金長期流向新興市場國家，升值周期資金回流美國。國際資金長周期流動與供給側(cè)要素（技術(shù)A、勞動力L、資本K、資源T等）密切相關(guān)，資本總是會選擇一個經(jīng)濟體的供給側(cè)優(yōu)勢：?1971年底布雷頓森林體系崩潰-1977年，資源稟賦優(yōu)勢幫助拉美吸引外資流入，美元周期回落；?1978-1985年，聯(lián)儲加息應(yīng)對滯脹，資本K在各要素中占優(yōu)，美元周期上行；?1985-1995年，勞動力稟賦是東亞四小龍吸引資本流入的關(guān)鍵，美元周期回落；?1995-2002年，美國出現(xiàn)科技周期，科技A吸引資金回流美國，美元周期上行；?2002-2011年，金磚國家的人口、資源等方面稟賦優(yōu)勢充分釋放，吸引資本流入，美元周期回落；?2011-2017年，美國再工業(yè)化顯示科技周期幻覺，科技A和資本K帶動資金回流，美元周期上行；?2018至今，受全球貿(mào)易保護主義升溫，特朗普發(fā)起與多經(jīng)濟體的貿(mào)易摩擦及2021年美國迅速加息應(yīng)對通脹等因素擾動，資本K吸引資本回流、推動美元走高，使得美元走出一段反彈行情。當前資本流動涉及到在美國及新興經(jīng)濟體間的選擇，生產(chǎn)要素優(yōu)勢仍是核心決定因素。我國的優(yōu)勢在于人口質(zhì)量紅利+新能源行業(yè)優(yōu)勢支撐的強?1、中國、越南、印度人口紅利仍然突出，其中，我國主要依靠人口質(zhì)量紅利，即工程師較多、在人工智能科技革命推進過程中量產(chǎn)能力較強的優(yōu)勢。以特斯拉為典型案例，我們認為特斯拉選擇在我國上海建設(shè)超級工廠，除政策支持外，我國強大的量產(chǎn)能力是核心原因之一。?2、人工智能技術(shù)的推廣需要依賴強大的算力，耗電量較大，因此能源在本輪科技革命推進中較為重要。我國在推進雙碳過程中，積極發(fā)展新能源行業(yè)，我國的光伏、風電等新能源行業(yè)在全球市場較具競爭力。過往巴西俄羅斯等能源國也會在本輪變革中受益，但隨著全球雙碳的推進，能源領(lǐng)域的競爭已經(jīng)由依賴資源稟賦的傳統(tǒng)能源行業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)橹圃鞓I(yè)，未來5年維度看，我國新能源行業(yè)高速發(fā)展、更加具備支持強大算力的能力，這是我國的另一優(yōu)勢。美國的優(yōu)勢在于在人工智能領(lǐng)域相對領(lǐng)先的研發(fā)能力。但只有實現(xiàn)系統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)化和商用化，才能實現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用，進而才能帶來大的變革。未來資本的流向核心看各經(jīng)濟體在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展深度及商用化進度，進而決定未來美元走勢。全球133個國家提出碳中和目標資料來源：ECIU，浙商證券研究所新科技周期蓄勢待發(fā)經(jīng)濟運行的一個重要特點就是周期性，債務(wù)與經(jīng)濟周期已經(jīng)越來越緊密的聯(lián)系在一起，基本形成了“債務(wù)擴張-經(jīng)濟增長-債務(wù)膨脹-經(jīng)濟泡沫-泡沫破裂，經(jīng)濟衰退-債務(wù)縮減-經(jīng)濟復(fù)蘇-債務(wù)擴張”的邏輯關(guān)系。德國經(jīng)濟周期和債務(wù)周期關(guān)系資料來源：Wind，浙商證券研究所債務(wù)擴張的四種結(jié)局：三種悲觀：1）負利率。2）主權(quán)債務(wù)危機。3）戰(zhàn)爭。一種樂觀：4）債務(wù)驅(qū)動新一輪科技革命引領(lǐng)經(jīng)濟發(fā)展，微觀投資回報率覆蓋利息成本，驅(qū)動債務(wù)率、杠桿率等指標改善。資料來源：Wind，浙商證券研究所戰(zhàn)爭、債務(wù)危機和技術(shù)革命是歷史上驅(qū)動大國歷負利率化解債務(wù)利息是化解債務(wù)人巨大壓力的重要方式，也是延續(xù)債務(wù)的重要方式。對于債務(wù)化解幫助最大是利率水平的不斷降低，政府可以通過降低利率減輕利息負擔來減少債務(wù)壓力，企業(yè)層面，負利率相當于負債方利息不用支付，還可以減記本金，減少債務(wù)直接違約的概率，因此負利率也會有助于企業(yè)間債務(wù)利息化解。2020年為應(yīng)對疫情，發(fā)達經(jīng)濟體投放天量流動性，在供應(yīng)鏈受挫疊加地緣政治沖突導(dǎo)致全球出現(xiàn)了“50年”歷史級的通脹表現(xiàn)，進而驅(qū)動經(jīng)濟體央行快速通過加息和縮表方式收緊貨幣政策，推動名義負利率顯著2011年至2019年發(fā)達經(jīng)濟體國債利率漸進下行疫后發(fā)達經(jīng)濟體通脹顯著上行8.07.06.05.04.03.02.01.08.07.06.05.04.03.02.01.00.0(1.0)(2.0)——德國:國債收益率:10年期%——意大利:國債收益率:10年%2012-042012-092013-022013-072014-052015-032015-082016-012016-062017-042017-092018-022018-072019-052020-032020-082021-012021-062022-042022-092023-02資料來源：Wind，浙商證券研究所8.06.04.02.00.0(2.0) 意大利:HICP(調(diào)和CPI):同比%——德國:CPI:同比%歐元區(qū):HICP(調(diào)和CPI):當月同比%美國:CPI:當月同比%2012-042012-092013-022013-072014-052015-032015-082016-012016-062017-042017-092018-022018-072019-052020-032020-082021-012021-062022-042022-092023-02歐洲高通脹存在上行風險，歐央行進一步加息、縮表或?qū)е吕蔬M一步上行、刺破歐債泡沫，誘發(fā)歐債危機。544.75544.75歐洲:基準利率(主要再融資利率) 日本:政策目標利率(基礎(chǔ)貨幣) 3.00-0.10-0.102019-022019-042019-062019-082019-102019-122020-022020-042020-062020-082020-102020-122021-022021-042021-062021-082021-102021-122022-022022-042022-062022-082022-102022-122023-02-12019-022019-042019-062019-082019-102019-122020-022020-042020-062020-082020-102020-122021-022021-042021-062021-082021-102021-122022-022022-042022-062022-082022-102022-122023-02歐洲：CPI(%)歐洲：核心CPI(%)86420-22019-022019-042019-062019-082020-022020-042020-062019-022019-042019-062019-082020-022020-042020-062020-082020-102020-122021-022021-042021-062021-082022-022022-042022-062022-082022-102022-122023-02資料來源：Wind，浙商證券研究所構(gòu)全球戰(zhàn)爭風險值得關(guān)注：近有俄烏沖突、朝韓摩擦等，遠有中美博弈。西方試圖將通脹歸咎于俄羅斯，將進一步加劇沖突風險，或使得戰(zhàn)爭擴大化走向失控。2021年11月，波蘭總理莫拉維茨基就曾在采訪中表示俄羅斯是本次歐洲通脹高企的“罪魁禍首”，若其他歐洲領(lǐng)導(dǎo)人也采取類似的方式，選擇轉(zhuǎn)移國內(nèi)矛盾，即將國內(nèi)高通脹問題完全歸咎于俄羅斯，對俄實施新制裁，這將使得西方和俄羅斯的對立進一步激化。2022年9月21日普京在戰(zhàn)爭動員講話中表示，俄軍將使用“所有武器裝備”和“一切軍事力量”完成使命，俄方存在動用核武器的可能性，戰(zhàn)爭可能走向失控。俄烏沖突加劇可能使得通脹高企難下，引發(fā)全球供應(yīng)鏈擔憂，加劇截至2023年3月5日，俄烏沖突仍未結(jié)束（源自戰(zhàn)爭研究）資料來源：instituteforthestudyofwar，浙商證券研究所科技周期的發(fā)生（類似上世紀90年代的克林頓政府領(lǐng)導(dǎo)下的美國，互聯(lián)網(wǎng)科技周期的觸發(fā)）具有一定的偶然性，政府只能努力通過加大科創(chuàng)領(lǐng)域資本投入，創(chuàng)造可能觸發(fā)科技周期的最好環(huán)境。一旦發(fā)生新的科技周期因素，企業(yè)所有者權(quán)益端可能出現(xiàn)較大幅度擴張，從而部門杠桿率將出現(xiàn)自然回落。 高全要素 高全要素生產(chǎn)率提u技術(shù)進步u組織方式改進u促進要素流轉(zhuǎn)u破除制度約束u制度創(chuàng)新化解債務(wù)化解債務(wù)我們認為以人工智能為基礎(chǔ)的技術(shù)發(fā)展有望驅(qū)動下一輪科技革命，當做ChatGPT的發(fā)布才剛剛推開了新一輪科技革命的大門，隨著其終端應(yīng)用場景、芯片、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的快速發(fā)展，新一輪科技周期的上行期將不日可見。人工智能發(fā)展歷程