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高盛近期发布的报告将“新旧部门的K型分化”定义为当前中国经济与资本市场的核心底色。报告指出，中国日益朝着科技热而内需冷的趋势演化，主要表现是科技产品出口上扬，而地产和传统产业等国内消费疲软。

笔者认可高盛报告的问题意识，但认为其中有夸大风险之嫌，推理者的分析结论更不能作为政策依据。中国政府的合理选择不应在“大投资”和“大刺激”之间二选一，而是可以选择“消费-创新双轮驱动”的第三条道路。

AI不是替罪羊

评论者认为，高盛报告的意思是，中国政府不应过度激励AI高科技领域。其逻辑概括起来就是：AI的快速普及将大规模替代就业，失业者离开城市，楼市失去支撑，房价下跌侵蚀家庭财富，进而拖累消费。该如何评价这些结论呢？接下来让我们运用数据而非直觉来剖析六个环节。

第一步是AI投资扩张。这是事实，中国信通院统计显示，中国人工智能核心产业规模2023年达到5784亿元，同比增速13.9%；2022年规模为5080亿元，增速18%。同样在2023年，中国高技术产业投资增速为10.3%，是全社会固投增速3%的3倍多。

第二步是就业替代加速。国际机器人联合会数据显示，2023年中国工业机器人安装量达到约27.6万台，占全球总量的51%。制造业就业人数从2014年峰值的约1.35亿降至2023年的约1.06亿，十年净减少超过2000万人。但要说明的是，就业减少并非全由AI导致。这既和劳动年龄人口持续减少有关，比如2013～2023年十年间，16～59岁劳动年龄人口从9.20亿降至8.65亿，净减少约5473万；也与全球供应链重构导致了部分产能外迁密切相关。更关键的是，信息技术服务业较2018年就业增长了51.4%，规模增加了510万人，这还没有考虑AI自身也创造的就业岗位。将制造业就业减少单一归因于AI，是严重的过度简化。

第三步是城市劳动力流出。制造业和建筑业是农民工就业的两大蓄水池。2023年全国农民工总量增速降至0.6%。但全国总工会调查显示，全国新就业形态劳动者已达8400万人，占职工总数的21%，其中包括AI技术催生的数据标注师、内容审核员等新兴数字职业以及各类平台化的就业。这表明，技术创新对就业空间的压缩效应与扩散效应并存。

第四步是房地产下行。但将房地产下行归因于AI就业替代，存在“反向因果”风险。因为事实可能因为开发商爆雷和项目停工，才导致建筑业就业减少，而非AI技术替代了建筑工人。

第五步是家庭资产负债表恶化。房地产占中国城镇居民家庭资产的60%～70%。近年因房地产下行，这一占比有所降低。但同时，居民储蓄存款从2020年的93.4万亿元增至2024年中的140.3万亿元。这种情况说明，中国家庭面临的是“预期转弱导致的消费观望”，而非“资产负债表崩溃”。两者的政策含义截然不同，前者需要信心修复，后者需要紧急救助。

第六步是消费下滑。世界银行数据显示，中国居民消费率长期徘徊在39%，韩国约46%～48%，日本约53%，全球中等偏上收入国家约48%，全球平均约55%～56%。

以上可知，高盛报告的推理步骤，“AI投资扩张”和“消费下滑”两端是事实，但中间四个环节均存在漏洞。不能忽视人口结构变化与供应链外迁而将制造业就业减少仅归因于AI，不能将劳动力流动变化过度理解为离开城市，也不能将房地产下行反向归因于AI替代，更不能将消费观望误判为资产负债表崩溃。所以，AI的快速发展不是消费疲软的根源，真正病灶在于投资驱动增长模式边际收益递减的积弊已久，以及需求侧分配机制未能跟上技术变革步伐。

旧投资逻辑终结与新效率悖论

虽然高盛推理存在夸大嫌疑，但我们确实需要高度警惕K型分化的不良后果。当前中国经济面临两个相互叠加的硬约束。

一是总量层面的资本效率危机。增量资本产出率（ICOR）是衡量投资效率最直观的标尺，代表每新增一单位GDP所需要投入的资本量。数字越低，投资越高效；数字越高，说明经济越浪费资本。二十年多前，中国每投入3.4元资本就能创造1元新增GDP。而据IMF 2023年10月《世界经济展望》估算，这个数字已攀升至8.3元，效率下降了一半以上。 ebc外汇平台 外汇交易系统

横向对比更能说明问题。美国1960～2004年间的ICOR长期处于3～4的健康区间，即便在互联网泡沫和次贷危机期间也未持续恶化；韩国ICOR在亚洲金融危机后明显改善；日本在泡沫经济破裂前夕，ICOR也经历了持续恶化。而中国ICOR过去十年一路攀升至今未见显著改善。中国过去十几年持续高强度的投资扩张，但带来的增长增量越来越少，边际收益递减规律正在兑现。

二是结构层面的AI效率悖论。如果说资本效率危机是旧账，那么AI革命正在制造一个更大的新矛盾，这就是AI效率悖论。AI技术发展通过削减人力成本来提升生产效率，而人恰恰是消费的主体。当AI大规模替代人工，企业端成本下降、产出增加，但被替代的劳动者失去了工资收入，仍在岗的劳动者面临降薪压力，全社会有效购买力将不增反降。生产端释放的效率红利越丰厚，需求端的消费塌缩越严重。最终结果是技术越进步，商品越便宜，企业却越找不到买家。在这种情况下，没有市场需求的支撑，AI产业的长期高增长就是空中楼阁。

将两大约束结合起来不难发现，资本效率危机让债务越堆越高，AI效率悖论则不能转化为普惠性的消费能力。两者叠加后，矛盾转化为，旧的投资引擎已经停摆，而新的技术引擎因为需求端萎缩面临停摆风险。而且这两大约束之间存在负反馈循环，AI替代就业→消费萎缩→企业营收下降→投资进一步收缩→GDP增速承压→被迫加大传统投资→ICOR进一步恶化。

因此，当前所有经济政策面临的终极问题是，如何在推进AI技术革命的同时，不让被替代的群体成为牺牲品？如何让技术进步释放的效率红利，转化为普惠的消费能力，从而为AI产业创造可持续空间？

将投资从生产激励转向带动消费

面对上述困境，中国经济学界陷入了“投资VS消费”的二元对立，要么继续搞大基建，要么搞消费刺激的“大水漫灌”。这其实是一个伪命题。真正的第三条路并非不投资，而是换一种投资。当前财政支出中最具“高回报率”的投资方向，不再是数据中心和产业园区，而是14亿人的消费能力和民生安全网。

给低收入群体发钱、减税、免社保，在财务上不是“消耗性支出”，而是“战略性投资”。这笔投资的回报率不仅在微观上表现为阻断“失业→消费萎缩→企业倒闭→更多失业”的恶性循环；而且在宏观上保住了14亿统一大市场的总需求，为AI创造的新产品保留了“应用场景”。基于“投资于人”的逻辑，政策应分三步走：

第一，短期急救：精确止血，保住基本盘。建议对全国贫困人口按月发放现金补贴。若以民政部认定的城乡低保对象、特困人员作为贫困人口口径，按每人每月500元标准测算，年财政成本约2638亿元，占2025年全国一般公共预算收入21.6万亿元的1.2%。与此同时，如果将个税起征点提至8000元并降低最低档税率，就可以释放约5000亿消费潜力。此外，还可以对吸纳AI失业人员的中小企业免缴半年社保。这些不是“大刺激”，而是阻止内需因失血过多而休克。

第二，中期重构：改变地方政府的“行为函数”。当前消费税100%归中央，导致地方缺乏促消费的财政激励，只能依赖招商引资搞投资。若将消费税改为央地共享，按40%的共享比例和2023年消费税收入1.61万亿元计算，地方可获得约6440亿元的促消费财政激励。这比任何行政命令都有效，因为它将刺激消费直接与地方钱袋子挂钩，从根源上扭转地方重生产、轻消费的路径依赖。

第三，长期反哺：用消费势能引爆创新动能。投资的目的，最终是为了激活中国消费-创新的双轮驱动。中国坐拥14亿人口的统一大市场，一个AI新产品在中国市场跑通，其规模效应足以摊薄天价研发成本，进而以绝对性价比碾压全球市场。我们不应“先搞出黑科技再找市场”，而应先通过政策保住并壮大国内市场需求，用庞大的市场订单去倒逼和引爆下一轮技术革命。只有老百姓敢消费、愿消费，企业才有利润投入下一代AI研发，这才是可持续的正循环。

（作者系上海社会科学院世界经济研究所副所长、研究员）

文章作者

• 胡晓鹏