經濟路線圖 | AI會推升還是降低中性利率？

Tiffany Wilding

2026/7/1 | 閱讀時間{read_time} 分鐘

越來越多國家央行官員認為，AI人工智慧終將推升中性利率。直觀來看，如果 AI 提升生產力並帶動長期經濟成長，家庭儲蓄的誘因便會下降，進而推升實質中性利率。這種觀點已逐漸融入政策討論中，一些觀察者甚至援引 1990 年代末的經驗，當時生產力加速成長，同時中性利率估計值也隨之上升。

這是一個對貨幣政策極為關鍵的議題。所謂的「實質中性利率」（雖然是理論概念且無法直接觀測），常被當作政策參考基準——也就是既不抑制也不刺激經濟成長的利率水準。經濟學家通常稱其為 r* 或 r-star。

然而，現有的實證對 AI 相關主流敘事的支持有限。比起利率上升，在重大 AI 相關消息發布時，長天期的實質與名目殖利率反而傾向下滑。進一步觀察自 2023 年以來大型 AI 模型發布時的市場反應，遠期利率的累積變動顯示，投資人其實是在下修對中性利率的預期，而非上調。即便對事件研究方法持保留態度，也值得注意：目前並沒有一致性的證據顯示，利率會隨著 AI 的發展而上升。

中性利率與5年後的5年期遠期利率

如前所述，實質中性利率是各國央行高度關注的指標，因為它有助於判斷政策利率，究竟是在抑制還是推動經濟成長。中性利率多數被定義為：當經濟處於充分就業、且通膨穩定時的實質短期利率。從定義上來看，這是一個長期概念，已排除短期衝擊的影響；在那些情況下，各國央行將需要調整實際相對於中性的政策利率水準。

由於中性利率往往隨著緩慢變動的結構性經濟因素而演變，例如人口結構、生產力，以及儲蓄與投資趨勢等。各國央行在制定政策時，不僅需要理解景氣循環的變化，也必須掌握中性利率的變化。然而問題在於，中性利率無法被直接觀測，因此必須透過估計取得，而這些估計本身通常伴隨高度不確定性。

其中一種替代方式，不是直接估計中性利率，而是採用市場隱含利率。具體而言，5年後的5年期遠期利率（5y5y）是一個相當實用的代理指標，因為它反映短期景氣因素消退後，市場預期的利率水準。5y5y 遠期利率包含兩個主要部分：投資人對未來較長期平均隔夜利率的預期，以及期限溢酬（因無法持有短債，將資金鎖定於未來固定報酬，延長存續期所要求的補償）。

透過事件研究來觀察 5y5y 實質與名目遠期利率的變動，可以作為評估市場如何回應新 AI 模型發布的指標。由於市場通常會提前反映對這些模型的預期，因此可以透過發布當下的市場反應，觀察該AI模型的表現是優於或低於市場原先預期。

AI：生產力與不確定性的來源

針對重大模型發布前後遠期利率變化的事件研究顯示，結果並非如市場預期的 AI 將推升中性利率，進而導致利率上升；相反地，在重大 AI 相關消息發布時，長天期的實質與名目殖利率反而傾向下降。

圖 1 呈現自 2023 年 1 月以來，5y5y 實質遠期利率的累積變動，並特別區分在 43 個重要新模型發布日（包括 OpenAI、Google、Anthropic、xAI 與 DeepSeek）當天，遠期利率的反應。儘管整體期間內殖利率累積上升約 100 個基點，但在模型發布日當天，殖利率的累積變動卻約低了 100 個基點。換言之，若將 AI 發布日從樣本中排除，該期間的累積殖利率將上升約 200 個基點。近期麻省理工學院的研究人員也提出了一項更為全面的研究，結論呼應上述結果^註1。

這引出一個重要問題：為什麼 AI 可能會壓低，而非推升中性利率？

其中一個可能的解釋是，AI 不僅僅是提升生產力的來源，同時也是經濟動盪的來源。儘管其長期效果可能有助於經濟成長，但轉型的過程，也會為勞動所得與就業穩定性增添不確定性。面對被取代風險的家庭，可能會增加預防性儲蓄，進而推升對「安全資產」的需求，並對中性利率形成下行壓力。從這個角度來看，即使 AI 最終會推升成長，它在短期內更像是一種風險衝擊。

這樣的機制也使得當前情境不同於 1990 年代末的科技循環。當時的創新大多屬於「勞動力增效型」，並伴隨廣泛的收入成長。相較之下，目前的股市估值顯示，AI 的潛在收益可能集中於較少數群體，且高度偏向資本持有人。這種收入分配的集中，加上轉型過程的不確定性，可能會放大預防性行為，而非降低它。相關研究亦將中性利率的下降，與數十年來勞動所得占比下滑的趨勢連結起來（參見 2026 年 5 月 21 日發布的經濟路線圖《 AI、市場力量與勞動占比衰退》）。

此外，第二個可能的傳導管道，來自市場對財政前景的預期。若生產力成長更強勁，長期稅基將隨之擴大，在其他條件不變的情況下，政府的財政可持續性也會改善。在市場將未來預期盈餘納入資產定價的情況下，這可能壓縮期限溢酬，並壓低長期殖利率。

雖然上述框架未納入可能同時上升的移轉支出，但它顯示 AI 相關消息在邊際上可能支撐政府債券估值。倫敦商學院與史丹佛大學的研究人員近期也進行相關研究^註2，指出由於美國稅收對長期生產力成長高度敏感，對政府支出相對不敏感，美國公債投資人實際上做多 AI ，其報酬特性類似選擇權。進一步利用聯準會工作人員模型來估計期限溢酬與利率預期，我們發現在 AI 模型發布期間的長期殖利率下滑，大半可歸因於期限溢酬下降。

總結

普遍預期認為 AI 將推升中性利率，但我們觀察到的市場數據卻相反。儘管市場反應未來可能隨時間改變，但至少目前來看，這些動態使既有的政策敘事變得更加複雜。即便 AI 最終提升了長期成長，從短期到中期的影響可能反而是提高對安全資產的需求、壓縮期限溢酬，並降低實質中性利率。

換言之，從中期角度來看，AI 可能有利於債券市場：透過提高預防性儲蓄與改善財政預期，壓低中性利率，即使同時它也提升了長期的經濟成長潛力。

Isaiah Andrews and Maryam Farboodi. “Do Markets Believe in Transformative AI?” National Bureau of Economic Research Working Paper 34243 (September 2025). 返回內容
Hanno Lustig, Howard Kung, and James Paron. “U.S. Treasury Investors' Massive Bet on AI.” The Two Cents, Substack (April 2026). 返回內容
Don Kim, Cait Walsh, and Min Wei. “Tips from TIPS: Update and Discussions.” Federal Reserve Board FEDS Notes (May 2019). 返回內容