近日，《中国式现代化进程中的保险创新（2025）》新书发布暨保险创新交流会在复旦大学举行。这部著作由复旦大学经济学院副院长、中国保险与社会安全研究中心主任许闲主编，原中国保监会副主席周延礼作序，聚焦中国式现代化背景下保险业的发展逻辑与实践探索，选取健康保障、养老金融、失能照护等领域的多个样本展开剖析。其中第五章以整章篇幅，系统拆解互联网保险中介平台元保的产品创新与运营体系。该书由中国金融出版社出版，预计2026年内公开发行。

案例的遴选不是随意之举。学术研究对企业案例的要求严苛：需涵盖商业实践真实、数据可验证、模式具备创新性与行业代表性。而置身于2025年的坐标上：“十四五”收官，医保商保协同走向深入，DRG/DIP支付改革重塑用药场景，AI技术浪潮奔涌。百万医疗险这个曾凭“高保额、低保费”迅速做大的险种，也在走过近十年高速增长后，撞上了新的墙面：产品同质化竞争加剧，消费者获得感有待提升，普惠市场的特定保障需求尚未被充分满足。

元保的“超医保·百万医疗险”在这一时点入选，折射出产品供给与市场需求的不匹配已成为行业的新考题，而元保给出了一个可借鉴的回答。

作者：马晓敏

封图：图片资料室

产品设计：让保障扎根真实就医场景

《中国式现代化进程中的保险创新（2025）》提到，元保依托技术优势与深度洞察，对大众普惠市场用户的就医习惯、消费能力和风险特征进行了系统性拆解，打造了更贴近真实使用场景的保险产品。

针对用户担心的“先进药品不够用”，以“超医保·百万医疗险（尊享版）”为例，元保在基础保障之上设置封顶600万元的院外癌症特药保障，将CAR-T等前沿创新疗法、异地就诊费用纳入保障；必选责任覆盖174款常用抗癌特药，可选责任非进口外购药不限清单，以此回应DRG/DIP改革后的院外购药新需求。针对用户担心的“买不起”，元保设置年缴、月缴并行模式，并借助线上化投保与智能化运营摊薄成本，降低产品费率。针对用户担心的“赔不到”，“超医保·百万医疗险”对1万元及以下小额医疗费用设置60%、70%的高赔付比例，高于市场上同类“0免赔”产品，精准回应了大众普惠市场对于小额医疗场景的保障诉求，提升保险获得感。

这套设计回应了普惠市场最日常、高频的医疗场景：真正消耗家庭现金流的，往往不是大病，而是一次次够不着免赔额的小额支出。同时也拓宽了保障的范围，让用户获得更切实的保障。元保“超医保·百万医疗险（尊享版）”覆盖从门急诊、住院到院外购药、术后康复的多场景就医路径，让用户“买得到、买得起、赔得满意”。对行业而言，其免赔额结构、赔付比例与用药保障边界的重新配比值得参考。

真正的门槛：理赔兑现与信任建构

产品适配只是基础。让普惠市场的用户看得懂、信得过，是保险触达“最后一公里”的关键；用户的信任度，也是互联网渠道有待提升的指标。在构建用户信任上，元保也给出了自己的方法论。

触达层面，元保选择以内容替代说教：独家冠名纪实节目《你好，急诊医生》，以真实急诊场景传递风险意识与保障理念，全网曝光突破10亿次；以有趣的科普栏目拆解复杂保险条款与理赔规则，让用户更易理解；发掘真实理赔故事，以纪实镜头记录普通人与疾病对抗、被保险托举的经历，传递保障温度。理赔层面，平台独立展示理赔说明与真实理赔数据；支持材料“一键上传”，对用户上传的各类医疗票据自动识别并分类，医疗险最快3.4分钟结案；针对疑难案件的“如意赔”服务，在2025年帮助用户人均获赔3.5万元。用户在内容里看懂保险，在理赔中确认保障。信任正是在这一次次具体体验中逐步累积的。

许闲在发布会上表示，保险创新需要同时回应民生保障、企业经营与产业发展等多重需求，涵盖产品设计、销售服务、经营能力提升与社会风险治理等议题。元保案例也验证了这一逻辑：互联网保险的长期可持续性，不只取决于前端销售能力，更系于服务体系、理赔效率与用户信任的长期投入。

持续进化：

从保健康人，到回应带病人群需求

书中的记录止于2025年，元保在2026年给出了更新的实践参照。

2026年，元保继续升级产品与服务。产品端，元保升级旗下普惠型医疗险，实现全责任0免赔，经社保结算后责任内100%赔付，一站式覆盖“好医、好药、好康复”；并推出带病体医疗险及重疾险，通过免健康告知、责任范围内一般既往症可赔，回应超4亿带病人群保障需求。理赔端，元保依托AI技术升级理赔服务，上线“智能助赔”功能，协助合作保险公司对小额、低风险案件开展初步评估，提升保险公司理赔效率，优化用户理赔体验，截至2026年6月，万元以下小额理赔案件结案时间缩短41%；推出“理赔追办”，主动跟进并协助中途放弃理赔的用户完成申请。让保障的范围再宽一点，让理赔的等待再短一点，这是元保在2026年深化普惠的新解法。

周延礼在序言中提出的，是保险业必须回答的时代命题：如何从“风险筛选”走向“风险经营”，从“事后赔付”走向“全周期治理”，从“商业金融工具”走向“社会治理枢纽”。这与其说是某一家公司的命题，不如说是整个行业在高质量发展新周期的共同考题。元保的实践能否被复制，仍需时间与数据检验；但其被纳入学术视野本身已经表明：普惠健康险的下一程，比拼的将不只是价格与规模。

 

中国是世界最大的制造业大国，也是最大的贸易国。但一个经济体，如果本土市场不健康——本土企业“内卷”到没利润、账期拖到没现金流、只能靠国际市场的利润来反哺国内产业——这个经济体再大，也只是体量，不是国力。

作者：谢泓

封图：图虫创意

2026年9月14日，国新办举行政策例行吹风会，工业和信息化部副部长柯吉欣说了一句引起不小关注的话：部分大型企业在对同行“卷价格”的同时，对中小企业“卷账期”，利用市场竞争的优势地位，“搞猫腻、玩花样”，拉长中小企业的账期。话音刚落，国务院办公厅印发了《关于加强中小企业回款难问题治理有关工作的通知》，提出四方面十条治理举措。

在笔者看来，账款拖欠绝非简单的“付款时间延后”，而是直接关乎中小企业生存的营商环境问题。相比于看得见的价格厮杀，更隐蔽、更致命的“卷账期”正悄无声息地抽干中小企业的血。

长久以来，中小企业承担着中国经济的两个底座功能：创新和就业。它们是国家最有活力、同时也是最脆弱的一部分。这些年，笔者在珠三角调研，接触了很多中小企业，清楚当前它们正处在艰难的十字路口。

在订单方面，国际贸易起伏不定，关税和地缘政治的波动随时可能抽走一条生产线；在成本方面，税收和社保的规范化逐步推进，合规负担一年比一年重；在市场方面，企业的利润被“价格战”压得越来越薄；加上名目繁多的检查罚款、逐步退坡的政府补贴，中小企业的日子确实不好过。

在所有压力中，应收账款是最致命的一个：订单可以慢慢等，利润可以慢慢做，而现金流一旦断裂，企业说没就没了，应收账款是卡住企业现金流最直接的那只手。

更麻烦的是，“价格战”与长账期往往同时发生：企业利润被压到几乎没有，回款又遥遥无期。企业不是在经营，而是在消耗现金。

拖不起的中小企业

早在2021年底开始，笔者所在的广东省中小企业发展促进会（下称“促进会”）就与《经济观察报》合作开展了为期一年针对中小企业应收账款情况的调研。我们走访了几百家中小企业，把应收账款问题放在阳光下，也向有关方面提交了调研报告。此后，国务院先后出台了多个文件，部署清理拖欠中小企业账款、整治回款难。

但4年多过去了，账款拖欠问题非但没有好转，还被“玩”出了各种新花样：签合同说好一个月、两个月，实际一拖就是一年半载；结算时用商票、用承兑汇票替代现金，把支付压力一层层往下转嫁；有的账期结清时间到了，拖欠方也不说不给，就是拖着，拖到小企业自己熬不住。

不少促进会的会员企业反映，部分建设类央企的订单已经让很多中小企业望而却步。一方面，订单价格被压得很低，算下来连成本都保不住；另一方面，账期遥遥无期，合同上写60天，实际拖到一年、两年甚至更久。更令人感到绝望的是，企业一旦扛不住压力、走了诉讼流程，就会马上被列入供应商黑名单，从此再不能做这家央企的生意。企业即便胜诉，判决也常常难以执行，最终的结果还是钱拿不回来。

用企业家的话讲：“大企业拖得起，小企业拖不起”。这是笔者近些年听到关于中国营商环境最沉重的一句话。

这句话的背后藏着一个残酷的不对等：大企业手握订单和现金流，拖一拖无伤大雅，甚至拖出来的账期就是企业的无息融资；期盼回款的小企业却一直在等米下锅，多拖一天，可能就离倒闭更进一步。这其中颇为讽刺的一点是，中国股市对于大企业应付账款的评价，居然是企业行业竞争力强、财务能力好的正面评价。

我们在调研中还观察到了一种值得反思的现象：部分大型企业在海外成熟市场能够恪守契约、执行规范账期，但在国内合作中却出现延期付款的情况；国内供应链企业也有在国内频繁遭遇拖欠，出海至部分东南亚国家开展业务，反而获得按时结算的情况。这反映出企业主体本身并不存在道德层面的固有差异，更多是不同市场环境下，契约履行约束力度上的差别。

有人或许会很疑惑：国家层面已经出台多份政策文件，账款拖欠现象为何依旧突出？

笔者的观察是：账期背后从来不只是“付不付钱”的问题，还包括“谁说了算”的权力问题。文件管得住明面上的拖欠，却管不住暗处的花样。大企业可以有一百种方法，把“拖欠”包装成“正常结算”。文件再多，落不到执行上，就管不住一个“拖”字。

对待供应链的另一种逻辑

当然，并非所有大企业都在“卷账期”。对待供应链，大企业也有自己另外的考量：养。

上海有一家上市公司叫新通联（603022.SH），做的是托板生产，是多家世界500强企业的供应商。董事长曹文洁讲过一段往事：一开始，他们什么都不懂，完全是被来自美国的一家跨国企业从供应链采购、内部管理到人才培育，“一手一脚”带大的。采购商为什么要这么做？因为他们清楚：不能让新通联成为自己供应链上的短板。

这段往事道出了成熟企业的供应链逻辑：供应链上的伙伴强，自己才强，应该把供应链伙伴当成自己的能力去“养”，而非当作成本去压。

不少出海的跨国企业都会带动配套供应链就近布局。日系车企落地海外，会引导配套供应商就近建厂。苹果在河南、印度布局产能，也会带动一批国内果链企业同步跟进。龙头企业具备较强的对外谈判能力，能够为跟随出海的配套企业争取相对稳定的经营环境。

反观国内，部分新能源产业链配套企业反映，跟随本土龙头出海之后，产能完成建设，订单保障却未能同步落地。本土龙头企业和配套供应商之间的绑定深度，和欧美日跨国企业相比仍存在差距。

东莞一家重型包装细分龙头企业的成长经历同样具备参考意义。企业创始人16岁进入港资企业，后又进入美资企业，一路学管理、学技术、学营销。后来，夫妻二人创业，从普通纸箱硬切出重型包装这条赛道。企业核心客户包括华为、大疆、迈瑞、宁德时代等国内头部企业。企业创始人的直观感受是：优秀的大企业像一所好的大学，能学到不逊于真正大学能学到的能力。

企业创始人还说过一句很实在的话：“我做十个亿，赚的可能比别人一百个亿还多。”原因就在于，企业已经不再单纯售卖硬件产品，而是输出整套行业解决方案，这类能力的成长也离不开链主企业的带动。

笔者还认识珠海一家世界500强企业的培训总监。他告诉笔者，这家企业一年要花上亿元培训员工，构建起一套覆盖员工成长方方面面的体系。面对“员工受训之后流失怎么办”的疑问，他表示，经过这套体系打磨出来的员工，流失率控制在15%以下，而培训的投入早就通过员工效率的提升成倍地收了回来。对待供应链，他们同样舍得“养”。

把供应链当伙伴、当能力来养，这在成熟工业国家是普遍逻辑。

德国在战后实现经济崛起，汽车工业就是它的“发动机”：汽车工业的发展，滋养了从机床、化工到精密制造的各行各业。

日本同样如此。丰田、本田们不仅自己强大，还把精益生产这套体系输出到整个日本制造业，甚至是全球。日本企业出海时，往往带着自己的供应链一起走，一并提供技术、管理、商务和金融服务。在它们的认知中，供应链安全是企业质量和安全的重要一环。

中国也不乏这样的企业。华为开生态大会，开放市场、技术平台和研究平台，把供应链企业对接进自己的生产体系，帮助它们建立自己的服务系统。在将供应链伙伴当能力来养方面，华为是中国企业的标杆。

商业世界并存两套逻辑：一套是“压”，依靠市场优势挤压账期、压缩合作方利润；一套是“养”，投入资源共同提升供应链整体能力。就国内当下的商业生态来看，“压”的合作模式更为普遍，带来的风险也更值得警惕。

当账期变成“无息融资”

如果说传统制造大企业的问题是“账期太长”，那么平台型企业则把这个逻辑推到了新的极致：账期成了平台的无息融资。

早期，某平台型制造企业对服装供应链开展数字化改造，给大量中小服装工厂带来订单，一度被视作国内链主赋能供应链的典型样本。近期不少供应商却反馈，它也出现应收账款拖欠问题。这让人格外警惕：当一家以数字化赋能著称的新平台企业，也开始拖欠账期，说明拖欠这件事已经超越了某家企业的道德，成为一种会传染的商业生态病。

平台的问题远不止于此。在生活服务类平台中，餐饮商家承受平台抽成、流量竞价、配送成本的多重压力，被压得喘不过气；网约车平台的规则与抽成机制，让无数个体劳动者在高强度劳动下，收入却越来越薄；直播电商，流量要收费，网红带货的流量费用比传统线下还高。“让天下没有难做的生意”如今成了一句讽刺：恰恰是电商的存在，让生意越来越难做。

面对平台，商家和个体劳动者几乎没有议价权：不入驻，没有客源；不接单，就没有收入。规则、抽成、账期，全由平台单方面说了算。这已经不是市场竞争，而是市场权力的不对等。

上述现象，很容易让人联想到恒大的教训。

恒大曾经是“规模为王”的代表，也是将供应链金融发挥到极致的典型：占用供应商大量资金，去做大自己的规模。供应商的工程款、材料款，被恒大用一张张商票拖着，成了它扩张的“燃料”。当经营出现危机，恒大负债欠下的2万亿元，多数是供应商们被拖欠的货款。广东佛山深耕泛家居产业多年，恒大、碧桂园等地产企业接连暴雷，让无数依附于它们的中小企业元气大伤。

恒大是个案，但它背后的问题在中国大企业中普遍存在。部分企业营收规模快速增长的同时，伴随的是应付账款的同步走高。这种扩张模式隐藏两个隐患：一是企业利润不足，二是扩张太快，企业管理不一定跟得上，扩张本身就是在积累风险。

我们需要在这里进行风险预判：如果平台型企业无节制占用商家、劳动者资金充当无息扩张资本，一旦自身经营出现重大危机，有可能产生类似恒大式的连锁传导。崩塌的将不止平台本身，依附平台生存的成千上万家中小企业，无数普通从业者家庭生计都会被波及。当然这只是风险推演，并不代表当前相关企业已经发生同类危机。

因此，笔者认为，今天管理好中国大企业的供应链应收账款，就是在管理中国大企业未来的经营问题，也是在给社会未来可能发生的危机提前排雷。大企业与中小企业本就是命运共同体。

善待中小企业，建立刚性机制

20年前，笔者访问日本时，一位日本官员曾提及：日本在1963年就颁布了《中小企业基本法》，中国直到2002年才颁布《中小企业促进法》，中日之间经济发展的差距至少有20年。

当时，笔者对此不以为然，觉得这话有些言过其实。今天回头再看，从商业环境、商业观念到商业文化，中国的商业伦理和商业文明其实仍然落后——当年那句话，或许并没有说错。以大欺小就不是文明，文明能够在法律上保护弱者，文明是根深蒂固、发自内心地承担社会责任与维护社会公平。发展规模与速度，都不能代表文明。

反思商业文明，笔者认为应从机制开始。部分企业在不同市场呈现出履约行为上的差异，根源就在于国内缺少很多硬约束：法治的约束、信用的约束、执行的约束。当账期可以无限拖延，诉讼后企业会进黑名单，胜诉也执行难的时候，单纯的道德呼吁已经很难扭转“大企业耗得起，小企业耗不起”的现实困境。

所以，大企业的行为约束，不能只靠良心，还要靠机制；要从道德自觉，走向法治他律。这恰恰是现在国家正在做的事：国务院发文整治回款难，制定统一大市场条例，深入整治“内卷”式竞争。

机制说到底就是三件事：账期要有法可依，拖欠要有成本，判决要能落地。有法可依，大企业不能把“拖欠”包装成“正常结算”；有成本，大企业拖欠成了赔本买卖，“拖得起”也就不再划算；能落地，胜诉才不至于变成一张空头支票。这三件事做不到，我们再多的道德呼吁也无济于事。

机制之外，还有更深层的时代命题。中国是世界最大的制造业大国，也是最大的贸易国。但一个经济体，如果本土市场不健康——本土企业“内卷”到没利润、账期拖到没现金流、只能靠国际市场的利润来反哺国内产业——这个经济体再大，也只是体量，不是国力。

我们的经济发展、社会治理、文明成熟度，与世界先进的经济体之间还有相当大的距离。这段距离恰恰要从大企业善待中小企业开始做起：善待中小企业既是大企业应当恪守的商业良知，也是国家营商治理应当追求的目标。

善待中小企业就是善待那些经营中的各种个体：市场里的个体户、给平台打工的外卖骑手、街角的小店。他们没有企业的名头，但这却关乎就业，关乎千千万万个家庭的生计。他们和大企业之间的每一次如期结算，都是检验社会信任与公平的试金石。

 

收缩北京、广深地区的布局是叮咚买菜2026年的主旋律。叮咚买菜曾在今年二季度财报中提及，报告期内，关闭了北京及广深地区部分低效前置仓。

作者：叶心冉

封图：图虫创意

进入10月，不少广州、深圳的叮咚买菜用户发现，叮咚买菜取消了多个站点，常用的地址变成不在配送区内。比如深圳盐田区沙头角一站点于10月12日关闭；深圳福田区下沙一站点于10月4日关闭；深圳南山区西丽一站点于10月14日关闭；广州越秀区内的多个站点于10月16日关闭……

不仅如此，9月、10月，不少北京的用户也同样发现常用地址变更为不在配送范围内。

收缩北京、广深地区的布局是叮咚买菜2026年的主旋律。叮咚买菜曾在今年二季度财报中提及，报告期内，关闭了北京及广深地区部分低效前置仓。

对于上述站点关闭的情况，10月19日，叮咚买菜方面向经济观察报表示，该公司目前仍保持独立运营，近期部分站点调整不影响整体运营。

今年，安徽、江苏、浙江区域成为叮咚买菜布局的重点。10月6日，在江苏宿迁，叮咚买菜双站点齐开；8月，叮咚买菜在合肥一口气开出3个站点，并计划在2026年年底实现主城区90%覆盖。

一进一退之间，叮咚买菜打的是什么样的算盘？

收缩广东布局

事实上，在广深市场，叮咚买菜早在2024年就已经进行过一轮收缩。2024年1月底至2月，叮咚买菜关闭了广州27个站点和深圳11个站点。

但其他同行在这个区域正加码布局。今年8月，小象超市华南首店在深圳福田开业，面积超3000平方米。9月，小象超市又在广东江门开出超过5000平方米的大店。

朴朴超市在深圳的布局扎得更深。今年1月，朴朴超市食安负责人曾透露，朴朴超市在深圳市7个区设有105个前置仓，总仓储面积超17万平方米。公开资料显示，朴朴超市在全国拥有400个前置仓。从数量上看，单深圳一个城市占比就达四分之一。2026年，朴朴超市仍在加密其在广州、深圳的布局。

盒马鲜生也在大举进军广东市场。2026年以来，盒马鲜生在广州连开三店，并向佛山、珠海、深圳坪山延伸；盒马鲜生旗下另一业态超盒算NB则在2026年一季度进入深圳、东莞后，又在广州黄埔、番禺和佛山禅城落地。

早在2021年，叮咚买菜创始人梁昌霖就提出“效率第一，适当考虑规模”，战略从全国扩张转向区域深耕。2022年起，叮咚买菜陆续撤出天津、厦门、成都等城市。

加密长三角

一位即时零售行业人士指出，叮咚买菜一般以经营300平方米内的小仓为主，而朴朴超市则是1000平方米左右的大仓，小仓固定成本低、盈亏平衡点低，适合生鲜需求频率高的高密度城区，大仓则需要足够高的客单价和品类宽度来摊薄成本。

过去几年，叮咚买菜持续加密长三角。

一位线上生鲜零售平台的采购负责人透露，一个前置仓的履约费用率的高低主要受制于客单价、仓订单密度、租金、人员工资、损耗率、订单结构、快递物流成本等。深耕区域市场，对叮咚买菜而言，效率会更高。

网经社电子商务研究中心主任曹磊表示，前置仓的盈亏平衡点在单仓的订单量上，订单量高，成本才能被摊薄。长三角的高消费力、成熟物流与既有供应链基础，使加密带来的边际成本远低于在新区域从零铺仓。

2024年，上市三年之后的叮咚买菜在持续亏损多年后终于实现了盈利，在此后的2025年，2026年一、二季度也同样实现了盈利。

叮咚买菜的盈利建立在收缩全国化布局、区域深耕、推出自有品牌三个方面。前两个部分保证效率，后一个部分保证用户粘性和复购。

公开资料显示，近两年叮咚买菜新开设的前置仓中，超过六成位于三四线城市及县级区域，多分布在长三角。

2025年7月，叮咚买菜推出“4G”战略，即好用户、好商品、好服务、好心智。梁昌霖当时表示，“我们放弃了今天大家竞争的低价策略、低价商品，去抢最大的用户，我们只做少数人，只做120分”。

产品方面，2026年5月，叮咚宣布升级自有品牌战略，把2023年就已推出的自有品牌“叮咚V5”确立为公司层面重点打造的核心品牌。数据显示，2026年6月，叮咚买菜自有品牌渗透率达到68.5%，意味着近七成用户或订单涉及自有品牌商品。

一系列举措使得叮咚买菜的履约费用率出现降低。2026年第二季度，其履约费用率从上年同期的21.7%降至18.6%。

2026年第二季度，叮咚买菜营收为64.87亿元，同比增长8.6%；GAAP净利润（按美国通用会计准则计算的净利润）达到2.72亿元，同比增长153.5%。

但值得注意的是，利润的暴涨并非来自业务本身。

由于叮咚买菜的中国区业务被美团收购的协议于2026年2月签署，在财务报表中被归类为“持有待售资产”，按照美国会计准则，这部分资产的长期项目在待售期间停止计提折旧与摊销。叮咚买菜在财报中表示这一因素使当季净利润增加了约1.99亿元。

剔除这笔非经营性收益后，叮咚买菜2026年第二季度的GAAP净利润约为0.73亿元。相比之下，2025年同期GAAP净利润为1.1亿元。

加密长三角仍非易事，今年二季度，叮咚买菜加大了营销投放。该季度，其销售和营销费用同比增长22.8%，远高于营收8.6%的增幅。

截至目前，美团收购叮咚买菜的中国区业务仍未正式落地，后续双方正式交接后，叮咚买菜或还将迎来新的变化。

 

央行既要观察投资需求可能带来的价格压力，也要评估技术扩散对潜在增长的影响，还需要关注信用扩张、融资结构及金融机构自身使用AI产生的新风险。

作者：欧阳晓红

封图：图虫创意

一场技术革命，正在改变中央银行观察经济的方式。

从资本投入到产业应用，再到金融生态，AI（人工智能）技术快速迭代，变化接踵而至。不过，不同个体、企业、市场乃至经济体的“体感”并不同步。

2026年10月19日，中国人民银行行长潘功胜在金融街论坛年会上提及，人工智能产生的需求和供给效应可能存在时差，短期会改变微观效率、拉动投资、推升通胀，中长期可以提升整体生产率、降低通胀水平。他同时谈及人工智能热潮已成为全球股市上涨的主要动力之一，全球金融市场呈现高关联性和高波动性，并提出接下来重点做好三方面工作：密切跟踪研判人工智能发展的宏观影响、做好金融支持人工智能产业发展工作、稳妥推进人工智能在金融领域的应用。

今年以来，美联储、欧洲央行、日本央行、加拿大央行、澳大利亚储备银行和英格兰银行，也从投资、物价、就业、利率、金融稳定等不同角度，评估AI对经济的影响。

政策应对之“惑”

各国央行的观察侧重不同。日本央行与澳大利亚储备银行注意到AI需求对科技产品价格的影响；欧洲央行关注投资扩张、技术应用与生产率之间的距离；加拿大央行研究就业结构变化下的政策权衡；美联储讨论潜在增长与劳动，英格兰银行则将AI融资纳入金融稳定监测。这些研究都在关注尚未形成统一结论，也不意味着各国已据此调整政策。

有一个现象值得关注：AI正在使经济出现“多重速度错配”（时间差、速度差、预期差）。AI技术能力持续突破，资本开支率先形成现实需求，金融市场提前计入未来收益，而生产率改善、就业调整、制度适应则沿着不同的时间表展开。

这里既有经济学上熟悉的技术扩散时滞，也有新技术加速演进带来的认知与决策压力。投资增长未必意味着潜在供给能力同步提高，市场定价也不能替代真实的现金回报。

对央行而言，难题恰在于此——既要判断经济当下发生了什么，还要分辨哪些变化属于短期需求，哪些可能形成持久的供给改善，以及尚未兑现的未来如何提前影响今天的金融条件。

不妨从AI投资的起点说起。从芯片、服务器到数据中心、电网和冷却系统，企业采购设备、组织施工、安排能源和融资。这些支出迅速形成订单与当期需求，但设备建成之后能否充分利用、创造多少新增收入，仍需逐步检验。

2026年7月28日，国际清算银行（BIS）发表的《AI与全球经济：对中央银行的启示》指出，AI正推动大规模、越来越依赖债务融资的投资扩张，并通过贸易、金融市场和财富效应影响全球经济。AI潜在生产率收益虽然可观，却仍存在不确定性，在不同国家与行业间的分布也不均衡。

日本央行在7月的《经济与物价形势展望》中，已将AI相关需求写入正式预测——这一需求支撑日本经济增长，也推动半导体等商品价格上涨。受能源价格、日元贬值及AI相关需求等因素共同影响，日本央行预计2026财年下半年消费者物价同比涨幅可能明显高于2%。

这并不意味着AI成为日本通胀的主要来源，却表明一项被寄予降低长期成本厚望的技术，正在对现实价格产生影响。

澳大利亚储备银行在9月29日的货币政策声明中指出，AI相关需求推动全球科技产品价格快速上涨。

欧洲的资本投入也已有可见规模。10月13日，欧洲央行执行委员会成员菲利普·莱恩披露，欧元区企业计划将2026年约10%的投资用于AI，AI相关贷款约占近期企业信贷增长的四分之一。

莱恩此前还指出，如果家庭和企业提前将未来生产率提高纳入消费与投资决策，AI在转型初期可能通过需求渠道形成通胀压力。

为什么一项未来可能降低生产成本的技术，会在发展初期增加部分经济活动的成本？

技术经济学家卡洛塔·佩雷斯在2002年出版的《技术革命与金融资本》中，曾将重大技术变革区分为“安装期”与“部署期”：资本率先推动基础设施建设和产业扩张，技术经过企业组织、商业模式及制度调整，才可能更广泛地释放生产率收益。

从铁路、电力到信息技术，资本形成与技术普及之间都曾存在不同程度的时间差。佩雷斯的理论为观察今天的AI提供了历史坐标，但不能据此断言它必然重演以往的金融周期。

央行需要辨别的是：眼前的增长是主要来自建设活动，还是经济持续提高供给能力的条件已经形成？这将影响其对通胀性质及持续性的判断。

生产率何时兑现

如果说订单、投资和价格变化可以较快观察，生产率的改善则往往需要更长时间。

10月13日，莱恩披露的欧洲央行调查结果显示，64%的受访欧元区企业已在试验或中等程度使用AI，认为自身应用程度“显著”的只有7%；52%的受访劳动者表示工作中使用AI，而2024年这一比例为26%。

使用者已经报告节省了不少时间，但收益主要集中于编程等特定任务。欧洲央行尚未观察到AI对整体生产率产生显著、可识别的影响。

一种工具已进入越来越多人的工作日程，为何尚未在宏观统计中留下醒目的痕迹？

加拿大央行研究人员Joshua Brault、Maryam Haghighi和Jing Yang今年3月的论文，将这一现象称为“AI生产率悖论”。一些微观实证研究显示，AI可使特定任务的生产率提高15%—60%，但相关收益尚未充分体现于宏观生产率统计。

这些数字来自不同任务和样本，不能直接推算整个经济的效率提升幅度。

经典研究对此提供了另一层解释。2021年，经济学家埃里克·布林约尔松、丹尼尔·罗克和查德·赛弗森发表的关于“生产率J曲线”的研究显示，通用目的技术投入使用后，企业往往需要同步调整业务流程、培训员工、改造组织，并投入大量难以充分计量的无形资产。

这些前期投入未必立即带来可见的产出增长。随着新技术及配套组织逐渐成熟，生产率收益才可能进一步显现。

因此，技术使用率提高与宏观生产率增长不明显，可以同时成立。但统计滞后也不能保证未来一定出现大幅生产率跃升。

技术进步还会改变劳动需求。

加拿大央行同一研究团队在今年7月建立的“双速经济”模型，将AI影响区分为辅助劳动者提高效率与自动化替代任务。研究发现，不同行业受到的冲击可能差异明显。如果央行试图通过扩大总需求稳定受冲击行业的就业，可能同时增加其他行业的通胀压力。

这是理论模型揭示的政策权衡，并非加拿大央行已经出现AI失业的现实判断。

8月，美联储主席凯文·沃什在杰克逊霍尔央行年会上讲话时，也提出一系列尚无定论的问题：AI何时带来持续的全经济生产率提升？算力与劳动究竟是互补还是竞争？技术投资的回报最终由谁获得？

这些问题关系到经济潜在增长，也关系到央行如何评估就业、工资与通胀。

归根结底，AI的长期经济价值仍取决于实际应用。模型能力提高，只有进一步转化为企业流程改进、生产效率提升和新产品、新服务，才能更广泛地进入国民经济统计。

利率答案各异

生产率和就业的变化尚在展开，金融市场却每天都在为未来形成价格。

英格兰银行7月发布的《金融稳定报告》指出，2025年部分AI企业的投资需求已经超过自身经营现金流能够支持的规模，2026年上半年外部融资进一步加快，涉及公司债、银行贷款、私募信贷和结构化融资等多种渠道。

报告援引的市场预测显示，大型AI科技企业的2028年资本开支预期，已从2025年末不足6000亿美元上修至超过1万亿美元。

融资结构正在改变AI产业链上不同企业的资金约束。

数据中心建筑和配套设施可以长期使用，内部芯片、服务器却面临更快的技术迭代。一项长期融资能否由项目现金流持续偿还，取决于设备更新、客户合同、使用率和未来融资条件。

英格兰银行因此关注AI建设从企业内部融资转向广泛信贷市场后，风险可能如何传导。但报告也明确指出，目前尚无充分证据表明AI融资已经明显挤占其他企业或政府获取资金的能力。

10月，国际货币基金组织发布的《全球金融稳定报告》进一步提醒，如果AI投资及盈利预期未能兑现，资产价格调整可能通过杠杆、集中持仓及信用关联放大市场波动。

这是一种需要监测的风险情景，并不意味着技术投资周期已经逆转。

更微妙的变化发生在利率上。10月13日，莱恩指出，全球AI投资扩张以及对未来生产率改善的预期，可能正在对全球长期利率形成上行影响。欧洲AI投资规模相对有限，却同样受到国际债券市场变化的传导。

不过，长期利率同时受通胀、财政融资、储蓄、风险溢价和货币政策预期等因素影响。AI投资增加，并不意味着自然利率必然上升。

如果AI持续改善生产率，可能扩大有利可图的投资机会，也可能增加收入、储蓄并改善企业偿债能力。其对长期均衡实际利率的净影响，仍需要数据检验。

佩雷斯对金融资本与生产资本的区分，就此仍有启发意义：资本市场可以提前为技术前景定价，企业则须在较长的生产周期中完成建设、销售和回款。

技术可以继续突破，资产价格却未必同步上涨。融资成本的变化，也会反过来影响哪些项目能够持续建设、哪些创新可以获得资本支持。

这使AI与货币政策的关系更为复杂。央行既要观察投资需求可能带来的价格压力，也要评估技术扩散对潜在增长的影响，还需要关注信用扩张、融资结构及金融机构自身使用AI产生的新风险。

潘功胜提出的政策方向也很有现实意义。潘功胜指出，前期，中国人民银行会同有关部门从完善基础设施、提升应用能力、拓展应用场景、防控安全风险等方面，研究了推进人工智能在金融领域应用的工作思路与方向，制定出台了“人工智能+金融”的有关政策文件。中国人民银行将继续探索人工智能在辅助开展货币政策形势分析、金融风险识别，以及支付、征信、反洗钱监管服务等领域的应用；同时，指导金融机构防范数据安全、模型应用等风险。

全球主要央行开始关注、研究和评估AI，面对的正是几个走速不同的经济时钟：投资已发生，技术应用在扩散，生产率收益尚待验证，而利率与资产价格则是每天都在形成。

货币政策需要在未来尚未兑现时，为当下的增长、物价与金融稳定作出判断。