当 200 个 AI 市民
开始花钱

按经济学教科书，穷人收到一笔意外现金，边际消费倾向 MPC 应当接近 1——立刻花掉。

我们先按最经典的 UBI 配置试：每位 AI 市民每天收到 ¥33.33（月 ¥1000，对齐 AgentSociety 原论文）。结果却像个厌世的金融顾问——

总消费反而下降 −18.3%。这不是 bug——现代 LLM 在 RLHF 对齐训练里被反复强化了"稳健、规避风险"的先验，天生有"突然发财 = 警惕"的本能。更硬的证据：AI 市民在 day 6–21 的平均现金比控制组高 ¥1,418/人，与 UBI 累计发放 ¥533/人 相比，储蓄率高达 266%——不仅把 UBI 全部存下，还额外挤出日常消费 ¥885/人。

那么，如果提示词不够硬呢？我们把"可任意使用"升级成军令状——"这是定向消费预算！不得储蓄！每日必须额外花 ¥30-40！"

结果比没强化还糟：−30.1%。跨 3 个随机种子的标准差只有 51（相对 Δμ ≈ 0.016），稳得像工程量。VAT 税基相对自身前期骤降 −44.9%（ctrl 同期自然衰减仅 −19.7%），储蓄率进一步拉高到 438%。LLM 对"强制 / 必须 / 不得"这类词有一种逆反反射——越是硬塞消费指令，它越保守。

UBI 已经走入死胡同。我们转向另一条路——政府发定向消费券，让钱只能花在特定品类上，看看能否突破 AI 的"储蓄本能"。

第一次试探：月初一次性发 ¥1000 定向券，限食品-精品 / 衣物-精品 / 娱乐 / 教育四类，月底作废。结构上完全模仿 2020 武汉、2024 杭州的早期版本。

结果确实比 UBI 好一些，但仍然负向：−14.2%，乘数 −1.31。无门槛的大额券让 AI 把它当成"一次性奖金"，在合格品类上花一点，剩下的继续储蓄；合格品类消费占比上升了 10 个点，但总消费不涨反跌。

第二次试探：改成真实世界常用的满减结构——对标 2024 杭州"乐品"、上海餐饮券——

同时给 AI 一句温和的"福利型"引导："国家鼓励消费，请放心使用，不必刻意储蓄。"结果改善明显——消费下降从 −14.2% 收窄到 −2.0%，几乎接近中性，VAT 税基相对前期反而涨了 +27%。满减结构起作用了，但还没到翻盘。

第三次试探：结构完全不动，金额不动，品类只从 4 类收到 2 类（食品-精品 + 娱乐）；把那句"国家鼓励"换成最平淡的一句——"券月底过期，请凑够金额使用。"

就这一句话的变化，消费翻到 +6.23%，财政乘数到 +1.090——首次进入真实 RCT 的合理区间。AI 开始主动凑单、拉高单笔金额，像任何一个在超市柜台前算"还差 37 块钱能省 60"的中国消费者。而且关键的是：合格品类的真实使用率只有 11.6%——这是"满减门槛约束 + 防凑单上限" 下 LLM 能拿出的真实行为，不是伪造的 88% 使用率 artefact。

关心消费政策的读者，和关心 LLM-ABM 方法论的读者，能从这次实验里各自带走一件东西。