Econbrowser发布的一篇题为《2024—26年投资边际效率方程的解读》的新文章，考察了美国如何在利率走高的同时仍保持较高的非住宅固定投资。作者给出的解释是：投资函数本身发生了上移，推动因素是人工智能利润前景的改善。

这项分析以IS-LM模型为基础，该模型使用投资函数将企业支出与收入和借贷成本联系起来。文章采用了经济学家奥利维尔·布兰查德提出的修正形式。布兰查德曾任国际货币基金组织首席经济学家，其宏观经济学教材被广泛使用；在这一修正形式下，投资会随收入增加而上升，呈现出类似加速器的关系。

作者提出的核心问题是：除联邦基金利率具有内生性之外，如何解释非住宅固定投资和利率同时上升——所谓联邦基金利率的内生性，是指政策利率往往会因为经济本身已经较为强劲而上升。文章认为，一种解释是认识到投资函数中的常数项b0不一定固定，可以将其视为外生变化。文章列举的2024—26年案例是AI未来利润前景的改善，这会在任何给定利率水平下提高投资需求。

为说明这一点，文章将非住宅固定投资总额与剔除计算机和软件后的同一指标进行比较，两者均按GDP标准化，并与利率进行对照。基础数据来自美国经济分析局、美国财政部、美联储和国家经济研究局（NBER）。

图1：非住宅固定投资占GDP比重（黑色，左轴）、剔除计算机和软件后的非住宅固定投资占GDP比重（蓝色，左轴）、10年期美国国债利率（红色，右轴）和联邦基金利率（粉色，右轴），单位均为%。NBER定义的衰退期以灰色阴影表示。来源：BEA、财政部、美联储、NBER。

关键观察是，剔除计算机和软件后，非住宅固定投资占GDP的比重有所下降。这意味着，计算设备和软件投资解释了总体投资与当期利率之间的背离。这种分解将总体投资状况与分析中最直接关联近期AI相关支出增长的部分区分开来。

这一概念可以追溯到约翰·梅纳德·凯恩斯。凯恩斯在1936年的《就业、利息和货币通论》中将资本的边际效率——即新增一单位投资的预期回报——定义为随着投资扩大而下降。约翰·希克斯在1937年将凯恩斯的思想形式化为IS-LM框架。该模型至今仍是宏观经济学教学中的基础内容，投资通常被设定为随利率上升而下降。

2024—26年为这一反向关系提供了一次不寻常的检验。为应对通胀，美联储在2022—23年将政策利率提高至20多年来的最高水平，并于2024年9月开始降息；与此同时，自ChatGPT等生成式AI工具于2022年末公开推出以来，企业大幅增加了对数据中心、半导体和其他AI相关基础设施的资本支出。

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