8月17日，論壇舉辦「全球金融市場波動：挑戰與應對」研討會，摩根士丹利中國首席經濟學家邢自強在會上發表演講。
邢自強認為，近期全球金融市場的動蕩，引發了對三個思維定式的反思：
1、美國經濟能否一直強勢。近期數據顯示，美國經濟遠非衰退，而是正在走向軟著陸，但市場對經濟疲軟的跡象保持警惕。預計通脹的持續下降將推動降息周期，降息將從9月的聯邦公開市場委員會（FOMC）會議開始，2024年內將進行三次25個基點的降息。
2、金融市場不確定性增加。美國股票的估值已達到了非常高的水平。即便美國經濟軟著陸的預測得到印證，在未來一年左右，美國主要股票指數沒有上行空間。美國大選結果的高度不確定性和大選前市場行為缺乏先例意味著，跨資產布局是穿越市場周期的有效策略。經濟軟著陸的環境下，股市布局也應該更防禦。
3、對AI科技革命的耐心。盡管AI技術帶來了新的科技革命，但其對生產力的提升仍處於早期階段。AI技術目前主要集中在提供設備和工具的企業，目前仍需耐心等待其成熟和普及。
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求是
最近一個月全球金融市場過山車般的動蕩，引發了對近年來三大思維定式的反思：美國經濟是否一直保持韌性、不著陸？AI真的是新一輪科技革命，還是資本市場的炒作泡沫？日元套利交易，是暫停還是徹底反轉？我認為美國經濟降速是軟著陸，但資本市場的不確定性顯著上升。盡管看好AI科技革命，但現階段仍處於早期，其生產力紅利釋放仍有時日。
8月份的全球金融市場巨震，有著奇妙的預兆：日本央行（BOJ）的網站在發布其7月底政策公告之前，一度服務器宕機。這黑色幽默般的預示了市場其後的動蕩。日本央行7月加息的決定盡管略早於預期，但仍屬可承受範圍。然而在隨後的新聞發布會上，行長植田談到了未來的加息周期，這種鷹派立場讓市場措手不及。
日本加息鷹派立場，是兩天後美國非農就業數據發布的重要背景。七月份美國的就業數據約為114,000：雖然這遠非災難，但低於預期，市場反應過度。植田的語氣和美國就業數據的意外下滑引發了兩個風險擔憂：美國經濟著陸和日元套利交易平倉。
反思之一：美國經濟能否一直強勢？
我們的分析是，美國經濟將有所回落，屬於「軟著陸」。但市場關註拐點，或者說二階導。
在這個周期中，我們強調不僅要看變化，還要看水平。第二季度的美國GDP增速為2.6%，消費者支出增長2.3%。即使在令人失望的七月數據之後，三個月的平均就業數據仍為170,000。這些數字並不可怕。美國的失業率為4.3%，仍然很低。上個月增加的17個基點的失業率，是來自於勞動力參與率的上升。
這不是勞動力市場大幅惡化的表現。以往失業率上升歷來是經濟衰退的先兆，因為這不僅意味著勞動力需求下降，還意味工作崗位減少。然而在當前周期下，勞動力需求顯然已經從不可持續的速度放緩，但裁員依然保持在較低水平。
另外，在過去的周期中，由於勞動力供應在經濟衰退時同樣會下降，這導致失業率作為經濟信號的作用變得不那麽明顯。這一次，由於勞動力供給的增加，導致失業率上升更加明顯。換句話說，4.3%的失業率仍然是較低水平，而其上升走勢所傳達的經濟信號遠沒有以往那麽嚴重。
約占美國經濟總量70%的消費者支出是另一個絕佳的例子。美國的消費者支出遠遠超過了其趨勢水平，向更符合收入基本面的水平回調是必要的。緊縮的貨幣政策只會強化這一趨勢。我們認為這一進程正在發生，而8月的零售銷售報告則表明，美國消費者依然活躍。
總而言之，這些數據遠非衰退，而是正在走向軟著陸，但市場對任何更劇烈的疲軟跡象保持警惕。
即將召開的傑克遜霍爾全球央行年會是近期最受矚目的一場會議。此次會議的主題是「重新評估貨幣政策的有效性和傳導機製」，這一討論恰逢其時。我們預期美聯儲主席鮑威爾將在此次會議上闡述美聯儲的中期策略，特別強調即便通脹持續放緩，美聯儲也有能力保持經濟增長，同時還實現讓通脹率降低到2%的目標。聯邦公開市場委員會已經發出了降息的信號，但鮑威爾可能會表明即使降息，貨幣政策仍然會偏緊。
區分當前水平與未來變化趨勢至關重要。市場常常會基於這種動態變化進行交易——即市場關註拐點，或者說二階導。我們認為鮑威爾的演講將至少會含蓄地強調這一區別：經濟可以從不可持續的快速增長中放緩，但仍然足夠健康以避免衰退。預計通脹的持續下降將推動降息周期，降息將從9月的聯邦公開市場委員會（FOMC）會議開始，2024年內將進行三次25個基點的降息。
當然我們和美聯儲都有可能出錯。州級數據表明，七月就業數據受到颶風影響有所下降，但如果8月份就業數據未能好轉，我們預計美聯儲將會有更大幅度的降息，但這種情況如果真的出現將成為變化趨勢的轉折點。
而對於日本貨幣政策，我們預計日本央行會謹慎加息，下一次將在一月。這意味著日本的實際利率將一直保持負值直到2025年底。換言之，日本的通脹和利率的正常化，可能需要幾年而不是幾個月來慢慢實現。因此，美國與日本之間的利差收斂速度，將繼續起伏。對日元升值、套利交易平倉的擔憂，也會繼續存在。
反思之二：金融市場不確定性增加
全球股市的主要指數，打破了去年秋天以來的強勁上升趨勢，近期更加呈現震蕩局面。許多人將原因歸咎於前述的美聯儲在就業數據疲軟的情況下，7月維持利率不變。也有人強調日元套利交易的技術性調整。然而，如果回顧一下，主要股指的頂部盤整過程始於四月，是自去年十月低點以來的首次重大調整。
即使今年夏天有不少股票和指數反彈至新高，但市場上表現最好的板塊也逐步轉向防禦板塊，如公用事業、消費品和房地產，表現相對占優。這種市場格局的轉變體現了對於經濟走軟的預期。現在的問題是，這次調整是不是成為了買入的好機會？
在追根溯源中，不能忽視一個簡單事實：美國股票的估值已達到了非常高的水平。事實上，即便假設我們關於經濟軟著陸的預測得到印證，我們的資產配置團隊依然認為，未來一年左右，美國主要股票指數沒有上行空間。
換句話說，當前的股票價格已經預期了最完美的局面，現實很難超預期。截至目前，標準普爾500指數的前瞻估值仍然高達20倍PE出頭。假設經濟軟著陸，我們認為合理估值接近19倍，這意味著在股價調整10%以上、達到17-18倍PE估值之前，市場並不便宜。
與此同時，我們的資產配置團隊繼續認為公用事業、醫療保健、消費品和一些房地產等板塊的防禦性股票可能更有優勢。相反，不看好那些在當前增長放緩下相對脆弱的小盤周期股。
這其中，美國大選結果對市場的影響會如何？我們通常會通過預設幾類情境進行分析。然而，近期的一系列事件大大超出預期：首先是6月27日，在大選辯論中，現任總統拜登出乎意料地不佳表現，導致他的民調支持率下降。緊接著，在美國共和黨全國代表大會前夕，前總統特朗普遭遇「未遂刺殺」。
而就在不久前，拜登罕見地宣布退選。隨後，現任副總統哈裏斯迅速宣布參選，並獲得了民主黨黨內支持。幾項高質量民調顯示，本次大選兩黨間的競爭比上個月看起來更激烈：全國民調顯示，哈裏斯與特朗普的支持率旗鼓相當，你追我趕。
當前在搖擺州的民調結果樣本量較少，但目前數據顯示哈裏斯仍能與共和黨相抗衡。因此，盡管經歷了一波三折，但大選形勢兩黨勢均力敵，市場需要再次適應結果的不確定性和多種情境影響。
大選結果的高度不確定性和大選前市場行為缺乏先例意味著，跨資產布局，是穿越市場周期的有效策略。經濟軟著陸的環境下，股市布局也應該更防禦。如果美國在大選後提高關稅，對經濟的壓力也可能會加劇。
反思之三：AI科技革命無法一蹴而就，需要耐心
最近幾個月，美國市場以AI巨頭帶領高歌猛進的局面，也引來了學者和華爾街不乏反思聲音，擔心AI可能已被過度預期、泡沫化。我認為對於AI產業的調整和反思是健康的，符合新事物的發展規律，是資本市場極致的趨勢交易走過頭之後的調整。
這並不否定全球仍處於新一輪科技革命開端這一判斷。未來5-10年，AI人工智能廣泛推廣；人形機器人崛起普遍使用，將深刻影響全球經濟和社會，是繼1990年末互聯網技術革命和產業鏈全球化以來，三十年未有之大變局。
但是當前仍處在AI科技革命的初始階段，離全社會大規模普及運用，仍有很長的路，其對生產力的推進作用，可能要在若幹年後方能彰顯。
首先來看AI人工智能。2022年底ChatGPT的橫空出世，點燃了AI並引爆下一輪科技革命的話題。盡管市場熱情高企，應當認識到，參考全球歷次技術革新的脈絡，包括1990年代到2000年初的互聯網革命，AI革命對企業層面的影響將依次為：
第一波紅利收獲者，是為AI提供設備和工具的企業，例如大模型和GPU相關提供商。
第二階段，則是搭載了AI技術的設備製造企業，例如手機等消費電子。
第三階段，則是運用AI的企業，包括傳統企業，得益於AI帶來的效率提升。當前還處在AI科技革命的初始階段，前兩階段的受益者已陸續浮出水面，而第三類，則需要全社會大規模普及運用，仍有很長的路，其對生產力的推進作用，可能要在若幹年後方能彰顯。
過去一年多，AI風潮總體屬於第一階段，受益者包括大家耳熟能詳的GPU芯片的領頭羊英偉達，以及大語言模型的先行者如OpenAI。
但當前AI變革逐漸進入第二階段，從蘋果到三星，從彭博終端，到自動駕駛汽車，陸續搭載了AI新技術，成為針對普通消費者的新賣點。這兩個階段對於AI本身的開發工具以及它使用到的資本品GPU的拉動已經湧現，我們估算，未來幾年美國企業界在AI方面的投入達到3萬億美元。
第三階段，則是廣大企業在廣泛的場景下應用AI，提升企業效率。這一階段目前尚未企及，導致很多人擔憂AI巨額投資會不會是空中樓閣？我認為，這跟技術進步的曲線有關。
AI工具對於生產力的提升，可分成三個階段：1)通用語言工具，實現信息檢索、答疑解惑。2)可以訪問公司和私域數據的自定義模型，量身定製。3)能根據命令采取行動的自定義模型。
目前我們仍處於第一階段，大部分公司基本采用的是通用的AI工具，譬如ChatGPT，進行信息的檢索與梳理。2024年開始的兩年間，針對自定義工具和模型的投資將有所增加，我們的科技團隊針對美國上市公司的CIO（首席信息官）調研報告顯示，已有1/7的受訪企業，將AI確定為公司最優先事項，顯示中長期大規模采用AI技術漸成趨勢。
但受限於投資回報、數據體量，監管和技術障礙，該階段將是相對緩慢的，要到2025年末，才能看到更廣泛的生產率提高。要達到第三階段，則還需要數年時間，因為需要技術上實現進一步的突破，才能吸引更多企業大舉投入使用。
從目前一些早起的實證研究和公司反饋來看，AI已經在不同程度上改善了企業的生產力，比如：
• 采用了AI協助編程工具的企業，主要是矽谷的互聯網大廠們，譬如微軟，亞馬遜AWS，Airbnb，Paypal等公司表示，其編程的生產力提高了大約20-50%。
• 針對起草文書的任務，AI工具能夠縮短平均寫作時間至少40%，且產出質量也能提高大約20%（MIT針對453名專業人士的一項研究）
• 使用了AI的咨詢師，能夠完成超出此前12%的工作量，工作質量則比之前提高了至少40%（哈佛針對758名波士頓咨詢公司的咨詢顧問的一項研究）
• 在金融行業，AI工具嵌入公司的數據庫，實現對研究報告、宏觀模型、企業盈利、資產配置方案的融會貫通，從而達到智能投顧功能。
• 對藝術創作、生成文娛內容，也開始發力。Unity公司和Adobe公司的反饋表明，創建3D內容的時間可以在AI工具輔助之下，大幅縮短，帶來創作者生產力提升20%，每周人均節省8小時。
這是當前受益於AI的一些行業示範。隨著AI技術的擴散，將進一步支撐生產力增速。從行業上看，AI影響最直接的是生產性服務業。未來服務業生產力的提升，有望成為TFP全要素生產率的主要驅動力。
其中一個重要的產業判斷是，AI將帶動人形機器人的崛起。過往的機器人面臨的四大瓶頸是，數據量有限，學習和觀察能力不足，推理和預測能力匱乏，人機交互能力有限。而大型語言模型LLM和GenAI的進化，有助於破解這些障礙。
可以使得機器人觀察和模仿物理世界中的行為，用自然預言進行交流，並在數據中心進行叠代。人工智能算法則可以自動化重復請求，增強預測能力，啟用虛擬仿真，來顯著縮短機器人的研發周期。
通過對勞動力市場進行自上而下和自下而上的分析，綜合考慮不同行業工作的重復性、危險性、勞動強度，我們梳理了人形機器人在海外各個行業層面的落地可能性。其中適應性最好的行業包括：農業，建造業，開采業，建築及地面清潔維修，以及餐飲。
但在管理、藝術設計、娛樂行業，人形機器人的適應性則相對較低。成本上，以特斯拉的Optimus Gen2為例，綜合考慮來自各個零部件的報價，我們估算物料成本目前為每臺5-6萬美元。但是，如果考慮到未來的規模效應，與中國在內的高效供應商的合作，則製造成本有望降低到每臺2萬美元的目標，從而實現更廣泛的規模效應：我們測算，到2040年之前，美國市場的人形機器人將運用到800萬個工作崗位，達到的收入超過3000億美元。
小結一下：AI未來幾年數以萬億美元的巨額投入，難免會伴隨著對其回報的憂慮，這屬於歷輪科技周期初期的常態。
AI廣泛普及還需要較長時間，最終才能推動全社會生產率提升。
這是全球市場巨震之後對於三大趨勢的反思：美國經濟降速是軟著陸，但資本市場的不確定性顯著上升。
AI科技革命還處於早期，無法一蹴而就。---[責任編輯：韓俊禹/原創: 邢自強*中國財富管理50人論壇/來源: 首席經濟學家論壇]
