人工智能对主权债务的影响：深入探讨

丽莎·恩斯特 · 27.02.2026 · 人工智能 · 14 分钟

当我观察全球经济格局时，一个普遍的主题浮现出来：日益增长的公共债务浪潮。从繁忙的金融中心到决策者的宁静角落，这个问题都占据着重要地位，特别是随着人工智能（AI）等技术进步开始重塑我们对生产力和治理的理解。人工智能如何影响国家财政的复杂互动，不仅是一个理论问题，更是全球各国政府面临的实际挑战。

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欧洲中央银行（ECB）于 2025 年 11 月发出警告，称人工智能估值膨胀以及对欧元区主权债务的潜在风险。高企的政府债务水平会破坏金融稳定，导致欧元价值波动和欧元区政府债券成本增加。尽管人工智能有可能通过提高生产力来缓解政府债务的上升，但它并非解决人口老龄化等根本财政问题的万能药。人工智能对政府债务的影响仍然不确定，深层因素包括工资增长、劳动力市场动态和政策决策。人工智能的长期潜力与其对政府债务在短期到中期产生的任何改善之间存在明显的差异。

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2025 年 11 月，欧洲中央银行警告称，人工智能估值膨胀及其对欧元区主权债务的潜在风险，并指出其对政府债务的不确定影响。

快速摘要：人工智能与主权债务

• 人工智能的潜力： 人工智能可以提高生产力并简化债务管理，可能有助于缓解主权债务的上升。
• 并非万能药： 人工智能并非解决人口老龄化等结构性财政问题的万能药。
• 不确定的影响： 人工智能对债务的影响取决于工资增长、劳动力市场和政策决策。
• 欧元区担忧： 欧洲央行在 2025 年警告了人工智能估值膨胀以及对欧元区债务的风险。
• 美国债务轨迹： 美国面临不断上升的债务与 GDP 比率，预计利息支付将占联邦赤字的大部分。
• 债务管理： 人工智能可以增强债务管理办公室的数据分析、透明度和风险防范。
• 风险： 挑战包括数据质量、人工智能的潜在滥用以及全球治理的必要性。
• 关键因素： 债务可持续性受到利率与增长率（r 与 g）的关系、财政和货币政策协调以及国家经济活力等因素的影响。

主权债务的复杂性

主权债务，即一个国家政府的累积借款，在大多数发达经济体中都有显著增加，正如详细介绍的 （详见“主权债务的复杂性”部分）。 OECD Global Debt Report 2025. 在 COVID-19 大流行之后，与偿还这些债务相关的成本已恢复正常。世界银行提供有关 [国际公共债务] 的全面数据和分析，而国际货币基金组织提供有关 [1950 年以来的私人和公共债务] 的全球债务数据库。 国际公共债务, ，而国际货币基金组织提供一个全球债务数据库，其中包含自 1950 年以来的私人和公共债务.

主权利差——政府债券收益率之差——的增加会严重影响一个国家的融资和信贷条件。在政府债券市场压力加大的时期，这些信贷利差会持续扩大。主权利差增加 100 个基点会影响公司贷款利率、通货膨胀和实际 GDP 增长。低资本比率会放大主权利差冲击对债券和贷款利率的影响，而私营部门债务和外部失衡会进一步加剧这些冲击。

使用强化学习进行的宏观经济建模可以模拟合作制度下财政和货币政策之间的相互作用。例如，软 Actor-Critic（SAC）算法可优化应对通货膨胀、利率、产出缺口、政府债务和政府净贷款的政策反应，这是 [债务可持续性分析课程] 中经常探讨的主题。SAC 算法在多目标宏观经济优化问题上可提供与非线性模型预测控制（NMPC）算法相当甚至更优的解决方案。这些宏观经济模型中的目标函数最小化了通货膨胀率、产出缺口、政府债务和利率目标之间的偏差。 债务可持续性分析课程. 。SAC 算法在多目标宏观经济优化问题上可提供与非线性模型预测控制（NMPC）算法相当甚至更优的解决方案。这些宏观经济模型中的目标函数最小化了通货膨胀率、产出缺口、政府债务和利率目标之间的偏差。

人工智能作为债务管理的催化剂

人工智能具有成为债务管理办公室战略性游戏规则改变者的潜力。正如 [债务可持续性分析教育资源] 所强调的那样，它可以简化流程、改进数据分析并提高透明度。 债务可持续性分析教育资源. 。这些办公室经常面临数据不可用或质量差以及工作流程非结构化等挑战。不断增长的债务水平、 [债务可持续性] 问题以及对更高透明度的要求是债务管理中的关键议题。 债务可持续性, 以及对更高透明度的要求是债务管理中的关键议题。

人工智能可以实时生成数据分析、防范风险、最小化成本并通过聊天机器人等工具改善沟通。它还可以监控合规性并标记潜在问题。然而，机器无法完全取代人类的智慧和技能；领域专业知识对债务管理者仍然至关重要。人工智能的滥用风险存在，这凸显了全球治理的重要性。债务管理者必须努力学习人工智能并发展自身技能以保持竞争力。CountryRisk.io 等组织提供用于评估主权和国家风险的人工智能创新，英联邦秘书处正在开发一个项目，以支持成员国利用人工智能进行债务管理。该项目旨在促进人工智能的采用并解决能力建设方面的挑战。

人工智能也具有更广泛的经济影响，例如通过帮助经验较少或知识较少的工人提高生产力来潜在地减少收入不平等，正如电话中心研究所示。软件开发人员受益于 Copilot 等人工智能模型，它们利用了最佳编码实践。关于人工智能宏观经济学的研究包括实证宏观经济学、货币和财政政策以及应用地缘政治，并利用大数据和人工智能方法。

该领域的知名研究人员包括斯特拉斯堡大学宏观经济学教授 Amélie Barbier-Gauchard，她专注于宏观经济学、财政政策、公共财政和欧洲一体化。斯特拉斯堡大学博士后研究员 Emmanouil Sofianos 将宏观经济学、预测和机器学习相结合，特别针对欧元区。吉森大学货币理论教授 Peter Tillmann 从事货币政策和实证宏观经济学研究。经合组织和国际货币基金组织都积极参与有关宏观经济学、国际贸易和金融的研究项目。

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Amélie Barbier-Gauchard 等研究人员正在斯特拉斯堡大学等机构整合宏观经济学和人工智能，以分析财政政策和公共财政。

欧元区的债务动态

欧元区经历了重大的经济动荡时期。2008 年的金融危机促使欧洲央行在 2009 年将利率大幅降至 1.00%，在 2012 年进一步降至 0.75%。利率在 2013 年至 2019 年期间保持在低位，到 2016 年达到 0.00%。在 COVID-19 大流行（2020-2021 年）期间，利率保持在 0.00%，并得到了例如“大流行病紧急购买计划”（PEPP）等措施的支持。从 2022 年年中开始，利率迅速上升，在 2023 年 9 月达到 4.50%，以对抗通胀压力。2024 年略微降至 4.25% 表明了谨慎的调整。

在严重的经济衰退期间，欧盟国家频繁超出《稳定与增长公约》设定的 3% GDP 的赤字上限。60% 的债务与 GDP 比率在多数国家（不包括德国）在 2008 年全球金融危机后以及 COVID-19 大流行后同样急剧上升。

欧元区主要债务与 GDP 比率

2012 年之后，欧元区北部和南部地区的债务比率稳定下来，直到 COVID-19 危机。马里奥·德拉吉 2012 年的“不惜一切代价”演讲以及对希腊和意大利主权债券的购买成功地降低了风险溢价并稳定了市场。

❝ 不惜一切代价 ❞

马里奥·德拉吉

欧洲中央银行行长

欧元区的通货膨胀在 2008 年金融危机、欧元区债务危机以及 2020 年（COVID-19 大流行）之后曾出现飙升。在 21 世纪初，西班牙的通货膨胀率（约 3%）高于德国（约 1.5%）。到 2008 年，德国的通货膨胀率升至 2.8%，西班牙 4.1%，法国 3.2%，意大利 3.5%。2009 年，通货膨胀率急剧下降至德国 0.3%，西班牙 -0.2%，法国 0.1%，意大利 0.8%。在 2010 年至 2012 年间，通货膨胀率仍然波动不定，西班牙约为 3.0%，意大利为 3.3%（2012 年），德国为 2.2%，法国为 2.2%。

1995 年至 21 世纪初，这四个国家的产出缺口在零附近波动。德国的产出缺口在 2001 年达到 1.5% 的峰值，与法国在同年同月达到峰值。意大利和西班牙在 20 世纪 90 年代末经历了负产出缺口。2008 年的金融危机导致 2009 年产出缺口急剧下降：西班牙 -2.1%，意大利 -4.7%，法国 -2.5%，德国 -3.9%。德国迅速复苏，到 2011 年实现了 1.3% 的正产出缺口。法国、意大利和西班牙在欧元区债务危机后经历了持续的负产出缺口，西班牙在 2013 年为 -9.0%，意大利为 -5.9%。

SAC 算法可稳定南北部地区接近于零的产出缺口，尽管南部地区经历更大的波动。南北地区债务水平均高于目标 d* = 0.6，南部地区债务水平更高。SAC 算法成功地降低了两个地区的债务水平，使南部地区更接近目标，而北部地区则收敛到目标之下。货币政策会积极地控制通货膨胀，而财政政策则有助于管理产出缺口和债务动态。南部地区的财政政策略微为负，而北部地区的财政政策稳定在 2% 左右（略有盈余）。相比 SAC 算法，NMPC 算法通常能为所有变量产生更稳定、更平滑的轨迹。然而，在 γ1 为正（利率高于增长率）的情况下，NMPC 算法无法稳定债务水平，南部地区的债务比率会出现爆炸式增长。在这种 γ1 为正的情况下，使用 SAC 算法，南部地区的债务将上升到 GDP 的 125%，北部地区的债务将超过 GDP 的 150%。SAC 的结果显示了短期波动，这可能反映了现实世界中以即时市场反应和外部冲击为标志的经济状况。

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马里奥·德拉吉 2012 年的“不惜一切代价”演讲对于稳定市场至关重要，他通过承诺采取购买希腊和意大利主权债券等行动，成功降低了风险溢价。

美国的债务格局

2023 年，美国的政府总债务占 GDP 的 124%，预计到 2033 年将增至 129%，到 2053 年将增至 192%。公众持有的债务占 GDP 的 98%，预计到 2053 年将增至 181%。如果排除美联储和地方政府的持有量，美国公众持有的“净”债务在 2023 年 12 月为 20 万亿美元，占 GDP 的 71.7%。这些“净”美国债务中约有一半由世界其他地区（ROW）持有。除了 1998-2001 年外，美国自 1970 年以来一直存在持续的预算赤字。2023 年，美国预算赤字占 GDP 的 6.3%，预计到 2034 年将保持在 5% 至 6.4% 之间。中国和日本是持有大量美国证券的国家，并偏爱债务工具，而加拿大是美国资产的主要持有者，主要为美国股票。

美元在全球金融体系中的主导地位赋予了美国“过度的特权”。美国债务的可持续性在很大程度上取决于其维持这一特权霸主地位的能力。由于其经济活力以及在技术和创新领域的领导地位，美国仍然是外国投资的有吸引力的目的地。世界其他地区持有约 25% 的美国股市市值，以及高达 40% 的美国总股本市值。如果美国债务变得不可持续，美国股市将遭受严重损失，并对世界其他地区造成影响。美国创新能力对其管理不断增加的债务水平的能力至关重要。

中央银行通过降低债务发行成本在支持本国债务可持续性方面发挥着重要作用。美联储持有占美国总未偿债务的 17.5%。美国债务预计将达到自二战以来最高的水平（到 2029 年）。美国国会预算办公室（CBO）预测，在 2024-2033 年的十年间，美国实际 GDP 增长率仅为 2%。预计利息支付将从 GDP 的 3% 升至 6.3%。到 2028 年，利息支出可能占联邦赤字的 60% 以上。美国债务可持续性的一个临界点可能出现，如果新增借款主要用于支付利息。超过 40% 的退休美国人仅依赖 [社会保障福利]。 社会保障福利.

与经合组织平均水平相比，美国占 GDP 的总税收占 GDP 的比例通常较低，但拥有一个累进的联邦税制。战后，美国通过高生产力和增长率降低了其债务占 GDP 的负担。美元的主导地位间接保证了美国债务的可持续性。相反，“武器化”美元可能会加速其他国家摆脱美元的努力。一个多极化的安排，即美元在全球储备中的份额为 30%，在全球交易中的份额为 40-50%，将是一个更可取的结果。美国的债务轨迹正处于危险之中，这可能对其可持续性构成挑战。眼前的临界点是利息偿还成本增长到占联邦预算赤字的一半以上，可能在未来五年内发生。这可能导致更高的收益率、美元走弱和债券抛售。其他影响债务可持续性的因素包括其他国家发展深度金融市场的能力、地缘政治发展以及美国的创新能力。美国管理其债务的能力与其作为全球安全资产提供者的作用密切相关。当前支持美国债务积累的全球金融安排正变得越来越不稳定和脆弱。

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中央银行（如美联储）通过影响利率和持有本国债务的重要部分，在债务可持续性方面发挥着至关重要的作用。

在过去二十年里，安全资产的净供应量迅速增长，导致长期债券收益率上升。这种增长主要由美国的大额赤字驱动。与美国相比，主要赤字相当或更大但名义 GDP 增长较低的国家在短期内可能最脆弱。2025 年，非美国发达国家（特别是日本、德国、法国和英国）的长期债券收益率急剧上升。由于高赤字、低增长和日益加剧的政治危机，法国被认为是债券冲击最有可能发生的国家。法国的债券冲击可能蔓延到其他欧洲和发达国家政府债券市场。

结论

人工智能提供了一个强有力的工具，可以提高生产力并简化债务管理流程，从而可能缓解主权债务的持续上升。然而，人工智能并非解决许多国家面临的根深蒂固的结构性财政挑战（如人口老龄化）的万能药。人工智能对政府债务的影响是复杂的，并取决于多种因素，包括经济政策、工资增长和劳动力市场动态。尽管人工智能的长期潜力巨大，但其在减少债务方面在短期到中期可观察到的改善仍然不确定。随着各国应对日益增长的财政压力和不断变化的技术格局，将人工智能的分析能力与稳健的宏观经济政策相结合的协调一致的战略方针，对于确保未来主权债务的可持续性至关重要。

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