IMF：伊朗战争能源冲击暂时可控，但全球风险正在上升

国际货币基金组织（IMF）总裁克里斯塔利娜·格奥尔基耶娃给出的判断，并不是“危机已经过去”，而是“经济暂时撑住了，但缓冲垫正在变薄”。

受伊朗战争以及霍尔木兹海峡供应中断影响，能源价格、通胀、融资条件和公共财政都面临压力。不过，全球经济目前承受冲击的程度好于IMF此前担心的情况。IMF修订后的基准预测显示，2026年全球经济将增长3.0%；这一数字仍代表正增长，但预测面临的风险明显偏向下行。47

为什么能源冲击暂时没有造成更大破坏

多重因素共同吸收了部分供应缺口：

• 各国动用了部分石油和天然气库存；
• 海湾地区以外的生产商提高了供应；
• 可再生能源产能继续扩大；
• 能源需求降幅超过预期；
• 一些经济体部分转回使用煤炭。4

格奥尔基耶娃将当前局面形容为一场“拉锯战”：海湾地区能源供应受到冲击，正在拖累经济；与此同时，与人工智能相关的投资又在形成新的增长动力。

这种冲击不会平均落在所有国家身上。一个经济体对海湾能源的依赖程度、宏观经济稳定性，以及它在人工智能供应链中的位置，都会影响最终结果。17

韧性为何仍然脆弱

能源市场的缓冲能力并非无限。随着石油和天然气库存持续下降，如果供应再次受到干扰，价格可能出现更剧烈的反应。尤其是进入冬季后，能源需求上升可能放大这一风险。油价若重新上涨，将加大通胀压力，并可能推迟各国央行放松限制性利率政策的时间。56

利率维持在高位，也会推高政府和私人借款人的偿债成本。家庭和企业可能因此减少消费与投资，经济活动进一步放缓。6

格奥尔基耶娃关注的并不只是能源价格。她还指出，政府债券收益率上升、通胀降温过程停滞，都是部分国家财政状况恶化和脆弱性上升的信号。17

债券收益率越高，政府为旧债再融资的成本就越大，可用于应对下一轮冲击的财政空间也越小。换言之，当前经济还能承受冲击，并不意味着各国拥有足够的能力应对下一次冲击。

3.0%的增长预测意味着什么

IMF预计2026年全球经济增长3.0%，可以视为一个相对有韧性的基准情景，而不是危机解除的保证。能源供应进一步受阻、通胀难以下降、高债务和贸易紧张，都可能使实际增长低于这一预测。47

格奥尔基耶娃此前曾表示，目前还没有明确迹象显示中东冲突已经导致全球经济陷入放缓，但她同时强调风险仍然很高。16

这两种判断并不矛盾：经济活动在短期内可以保持稳定，但支撑预测的外部环境可能正在恶化。

人工智能正在托底需求，但受益并不均衡

人工智能投资是全球经济表现好于预期的另一个原因。这轮投资热潮最初主要集中在美国，但正在向国际市场扩散。它既可能支撑企业盈利和消费者支出，也会带动数据中心建设以及人工智能相关硬件生产。313

不过，格奥尔基耶娃也强调，人工智能最终会带来怎样的经济影响，仍存在“重大未知数”，其中包括潜在的金融稳定风险。

人工智能带来的收益很可能分配不均。对于缺乏基础设施、资本、人才和供应链连接的发展中经济体而言，掉队风险尤其突出。

因此，人工智能既是短期增长的顺风，也是长期政策挑战。相关投资可以在当下提振需求，却无法消除能源冲击，也不能保证生产率提升会广泛惠及各国和各类劳动者。

政策制定者需要做什么

财政部门：重建财政空间

各国政府需要恢复财政可信度，为未来冲击重新积累应对空间。这意味着让公共债务回到可持续路径，避免大范围、无差别的补贴，并把援助重点放在最容易受到能源成本上涨影响的家庭上。17

在条件允许的情况下，生产性投资应得到保护。但随着政府债券收益率上升，推迟财政调整的代价也在增加。财政纪律越晚恢复，未来的政策选择就可能越少。

央行：在通胀与需求之间保持平衡

央行面临的难题是，既不能忽视能源价格冲击可能造成的持续通胀，也不能在需求明显转弱时进行不必要的过度收紧。

格奥尔基耶娃敦促央行保持警惕：如果能源价格上涨开始影响通胀预期、工资或更广泛的商品与服务价格，就不能简单假定这只是一次性冲击。若第二轮效应可能固化，央行需要准备再次收紧政策；但如果需求大幅走弱，也应避免过早或过度加息。

能源与人工智能政策：减少脆弱性、扩大参与面

更广泛的应对还需要结构性措施。政府可以增强能源系统韧性，分散供应路线，降低对高风险通道的依赖。

与此同时，各国还需要扩大对人工智能基础设施、技能培训和融资的获取，让更多经济体有机会参与人工智能驱动的增长，而不是只成为技术和资本集中后的旁观者。

核心结论

格奥尔基耶娃的警告是：全球经济通过了一次重要考验，但这并不代表潜在风险已经消失。

库存释放、替代供应、能源需求下降和人工智能投资，暂时减轻了霍尔木兹海峡供应中断的冲击。然而，这些支撑因素都可能减弱；与此同时，油价、通胀、偿债成本和政府债券收益率可能继续走高。

目前，IMF看到的是韧性。更大的问题在于：如果再发生一次能源冲击，这种韧性还能维持多久？而作为下一轮增长引擎的人工智能，能否让最缺乏资源、最难跟上的经济体也获得收益？