粵開證券首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家、研究院院長羅志恒在參加《太學(xué)TAIXUE》錄制時資料圖。本文來源：粵開志恒宏觀公眾號

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羅志恒：AI時代加劇供強(qiáng)需弱，分配改革至關(guān)重要，探索超額利潤調(diào)節(jié)

人工智能（AI）技術(shù)革命是一次歷史性機(jī)遇，但也可能帶來結(jié)構(gòu)性經(jīng)濟(jì)風(fēng)險。我們在報告《人工智能（AI）如何影響就業(yè)？六大判斷與政策建議》中指出，AI對就業(yè)的影響，短期可能因“替代效應(yīng)”強(qiáng)于“創(chuàng)造效應(yīng)”而引發(fā)陣痛，并深刻改變收入分配格局，就業(yè)與收入分配分化又直接影響需求。因此，有必要進(jìn)一步探討AI的宏觀影響。總體上看，AI時代的宏觀矛盾集中體現(xiàn)為供給躍升與需求萎縮，供強(qiáng)需弱矛盾加劇，收入與財富分配改革至關(guān)重要，“超額利潤調(diào)節(jié)稅”等系列財稅制度改革或是應(yīng)有之義。

其一，AI時代極可能加劇“供強(qiáng)需弱”形勢。當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)有兩個基本特點：一是經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段已從供給短缺轉(zhuǎn)向需求不足階段，但是制度體系仍是“供給導(dǎo)向型”而非“需求導(dǎo)向”型，內(nèi)生地存在供強(qiáng)需弱傾向。二是當(dāng)前經(jīng)濟(jì)處于新舊動能轉(zhuǎn)換階段，新動能是資本密集型、技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，排斥勞動力，房地產(chǎn)、基建投資等舊動能釋放的勞動力難以融入新動能，于是產(chǎn)生就業(yè)與收入分化問題。在這兩個基本特點的背景下，AI進(jìn)一步加劇宏觀供需失衡矛盾：供給端，AI以前所未有的速度提升全要素生產(chǎn)率、提高供給能力、重塑產(chǎn)業(yè)形態(tài)；需求端，就業(yè)的不對稱沖擊導(dǎo)致收入分配分化、勞動議價能力弱化導(dǎo)致財富分配集中于AI投資背后的資本，導(dǎo)致需求弱化。

其二，應(yīng)對之策不能止于傳統(tǒng)的逆周期調(diào)控，而需從國民收入分配改革、財稅激勵重構(gòu)、工資增長機(jī)制等方面進(jìn)行系統(tǒng)性制度安排，將AI的生產(chǎn)率紅利轉(zhuǎn)化為居民可支配收入的增長與消費能力的提升。其中，財稅制度尤為關(guān)鍵，要優(yōu)化財稅激勵方向引導(dǎo)企業(yè)“增效不減員”，提高個稅、財產(chǎn)稅等直接稅對收入分配的調(diào)節(jié)功能、探索開征“超額利潤調(diào)節(jié)稅”等。

我們需要的不是簡單的“效率優(yōu)先”，而是在效率與公平之間尋求動態(tài)平衡。讓AI的生產(chǎn)率紅利惠及更廣泛的勞動者群體，讓技術(shù)進(jìn)步真正成為擴(kuò)大內(nèi)需、促進(jìn)共同富裕的引擎，而非少數(shù)資本所有者財富積累的工具。唯有將收入分配改革置于與技術(shù)進(jìn)步同等重要的位置，才能確保中國經(jīng)濟(jì)在AI浪潮中行穩(wěn)致遠(yuǎn)，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展與高水平民生的良性互動。

一、AI時代的宏觀矛盾：供給躍升與需求萎縮

（一）AI拉動投資增長和生產(chǎn)效率提升，擴(kuò)大供給能力

當(dāng)前主要經(jīng)濟(jì)體AI相關(guān)設(shè)備、技術(shù)等投資大幅增長，供給側(cè)新動能迸發(fā)。2025年以來，AI相關(guān)投資對全球經(jīng)濟(jì)增長的拉動效應(yīng)強(qiáng)化，投資增長勢頭仍在延續(xù)。2026年一季度，中國規(guī)模以上高技術(shù)制造業(yè)增加值同比增長12.5%，AI商業(yè)化應(yīng)用加速落地，帶動集成電路制造、電子專用材料制造行業(yè)增加值分別增長49.4%和32.5%，供給側(cè)新動能加速壯大。一季度，美國GDP投資分項中的設(shè)備和知識產(chǎn)權(quán)投資同比分別增長8.7%和9.7%，合計拉動GDP同比增長1.1個百分點，貢獻(xiàn)了增長的半壁江山。IMF在2026年1月預(yù)測，若AI投資熱潮轉(zhuǎn)化為設(shè)備技術(shù)采購需求與生產(chǎn)率提升，2026年全球GDP增速有望在基準(zhǔn)預(yù)測（3.3%）基礎(chǔ)上額外提升0.3個百分點。

中長期來看，AI應(yīng)用有望提升全要素生產(chǎn)率，擴(kuò)大供給能力。企業(yè)在使用AI工具后，單位產(chǎn)出成本明顯下降，AI輔助使得“一人抵多人”的產(chǎn)出效應(yīng)成為現(xiàn)實。同時，AI應(yīng)用并非簡單的勞動替代，而是對生產(chǎn)要素配置方式的重構(gòu)，數(shù)據(jù)、算力與算法成為新的關(guān)鍵生產(chǎn)要素，與資本、勞動形成新的組合關(guān)系，繼而提升全要素生產(chǎn)率（TFP）。IMF在2025年4月預(yù)測，在不同假設(shè)情形下，AI應(yīng)用在未來十年有望促使全球TFP累計增長0.8-2.4%。

中國在這一輪AI技術(shù)浪潮中具有獨特的供給端優(yōu)勢。一方面，中國擁有龐大的應(yīng)用場景和完整的產(chǎn)業(yè)鏈條，AI技術(shù)從實驗室到產(chǎn)業(yè)化的落地速度顯著快于多數(shù)經(jīng)濟(jì)體；另一方面，中國在算力基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)資源等方面的投入持續(xù)加大，為AI賦能實體經(jīng)濟(jì)提供了堅實的硬件支撐。這意味著，中國供給側(cè)的效率提升潛力可能更為迅猛，制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、農(nóng)業(yè)的數(shù)字化改造空間廣闊，全要素生產(chǎn)率有望進(jìn)入新一輪上升通道。

（二）AI重塑就業(yè)與分配格局，放大供需矛盾

然而，供給端的效率革命越是迅猛，需求端的適配壓力越是凸顯。現(xiàn)階段，全球經(jīng)濟(jì)增長與就業(yè)增長分化是供需矛盾的直觀體現(xiàn)。長期以來，GDP與就業(yè)增長是順周期的同步指標(biāo)，但近年來，全球“低就業(yè)增長”的現(xiàn)象愈發(fā)普遍。一方面，AI投資需求急劇增長，直接拉動了GDP增長；但另一方面，由于AI替代效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)周期和人口周期等共振，就業(yè)市場需求不振。換言之，AI對經(jīng)濟(jì)增長的拉動還停留在第一階段的投資拉動，但是AI帶來的生產(chǎn)力提升、繼而擴(kuò)大總需求和就業(yè)需求的第二階段影響還未能顯現(xiàn)。在GDP與就業(yè)市場走勢分化的情況下，如果過度關(guān)注GDP增長，就容易忽視就業(yè)市場困境以及與之相關(guān)的需求萎縮及社會不穩(wěn)定風(fēng)險。

我國“供強(qiáng)需弱”和“新舊動能轉(zhuǎn)換”的經(jīng)濟(jì)背景下，更需重視AI時代的供需矛盾。中央經(jīng)濟(jì)工作會議明確當(dāng)前經(jīng)濟(jì)面臨“供強(qiáng)需弱”的基本形勢，而“需弱”的核心癥結(jié)在于消費不振。當(dāng)前我國居民消費率顯著偏低，2024年中國居民消費占GDP比例為39.9%，顯著低于美國的67.9%，即便剔除自有住房折算租金和醫(yī)療支出后，這一差距依然超過20個百分點。與此同時，當(dāng)前我國正處于新舊動能轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵時期，需要通過發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力彌補(bǔ)房地產(chǎn)、基建投資等舊動能下行帶來的缺口。但值得注意的是，新動能多為資本密集型、技術(shù)密集型，而非勞動密集型，導(dǎo)致部分勞動者難以融入新動能發(fā)展浪潮，進(jìn)而引發(fā)就業(yè)與收入分化。能夠獲得穩(wěn)定就業(yè)和收入的群體占比相對下降，使得需求端增長乏力，進(jìn)一步加劇供需失衡。總之，AI技術(shù)革命在提升“做蛋糕”能力的同時，若不能同步優(yōu)化“分蛋糕”的機(jī)制，反而可能使供需失衡從周期性矛盾固化為結(jié)構(gòu)性困境。

二、AI時代的收入分配：從“勞動稀缺”到“智能貶值”

AI技術(shù)應(yīng)用對就業(yè)市場的影響具有復(fù)雜性，不僅改變就業(yè)數(shù)量與結(jié)構(gòu)，更將重塑生產(chǎn)要素的稀缺性，進(jìn)而沖擊整個社會分配體系。

第一，勞動者內(nèi)部收入差距擴(kuò)大。IMF預(yù)計，全球約40%的工作屬于“AI技術(shù)高暴露”（即AI在技術(shù)上能完成該項工作的比例較高）崗位，其中發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體約60%。從事這類工作的勞動者面臨被AI直接替代的風(fēng)險，市場議價能力弱化。與此同時，對于能夠借助AI實現(xiàn)效率提升的勞動者，“一人抵多人”的產(chǎn)出效應(yīng)可能推動其薪酬進(jìn)一步上漲。此外，不少學(xué)者指出，AI對中等技能崗位需求的沖擊，可能迫使大學(xué)畢業(yè)生“向下流動”進(jìn)入低技能服務(wù)業(yè)，這不僅造成人力資本浪費，更因勞動力供應(yīng)過剩而拉低社會底層工資水平。

第二，勞動者整體議價能力弱化，分配格局向資本傾斜。長期以來，人類的“智能”是一種稀缺的生產(chǎn)要素，但是AI的出現(xiàn)讓“智能”不再稀缺，繼而引發(fā)整個經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)對人類智能重新定價。斯坦福大學(xué)教授埃里克·布萊恩約弗森指出，如果AI發(fā)展旨在模仿或取代人類（自動化）而非拓展人類能力（增強(qiáng)），機(jī)器將成為勞動者的替代品。在此過程中，勞動者的整體議價能力將大幅削弱，財富會迅速向資本所有者集中。

第三，生產(chǎn)要素及分配權(quán)力更加集中，加劇分配向技術(shù)平臺和資本方傾斜。傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)中，有價值的知識分散在人類大腦中，天然促進(jìn)了生產(chǎn)要素與分配權(quán)的“去中心化”；而當(dāng)知識被編碼并數(shù)字化為AI模型后，將更容易被少數(shù)人擁有和集中。由于高收入群體持有更多資本資產(chǎn)，AI推高的資本回報將進(jìn)一步固化和擴(kuò)大貧富差距。此外，AI模型的訓(xùn)練依賴海量用戶數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)要素的收益分配機(jī)制尚未完善，進(jìn)一步加劇了分配向技術(shù)平臺與資本方的傾斜。

在AI時代，我國收入分配面臨雙重壓力：一是居民部門在國民收入分配中的占比以及居民財產(chǎn)性收入提升的難度；二是加大不同勞動者之間收入分化加劇。若AI帶來的效率紅利主要沉淀為企業(yè)利潤和資本回報，而勞動報酬增長緩慢，則居民收入占比可能進(jìn)一步承壓。我國收入分配的結(jié)構(gòu)性短板（居民收入占比偏低、財產(chǎn)性收入?yún)T乏、企業(yè)占比偏高等）與AI的分配效應(yīng)（資本回報上升、勞動報酬承壓）存在同向疊加風(fēng)險，若不加以制度性干預(yù)，“供強(qiáng)需弱”可能從周期性矛盾固化為持續(xù)性結(jié)構(gòu)困境。

從我國國民收入分配的基本格局看，上述分配效應(yīng)與既有特征相互疊加，可能產(chǎn)生更為復(fù)雜的沖擊。2023年我國初次分配中居民收入占比為62.8%，再分配調(diào)整后為68.3%，在主要經(jīng)濟(jì)體中處于中等偏低水平。與美國相比，無論初次分配還是再分配，居民收入占比均相差約10個百分點。進(jìn)一步分析，核心差距在于財產(chǎn)性收入占比不足：我國財產(chǎn)性收入占國民總收入的比重僅為4.6%，與美國相差約10個百分點；2023年我國財產(chǎn)收入中75.5%來自于利息收入，只有14.2%來自于企業(yè)分紅，而其他主要經(jīng)濟(jì)體紅利收入占財產(chǎn)收入的平均比例在50%以上。與此同時，企業(yè)部門收入占比在國際上處于偏高水平，2023年中國企業(yè)部門初次分配總收入占國民總收入比重為22.4%。

唯有將收入分配改革置于與技術(shù)進(jìn)步同等重要的位置，才能確保中國經(jīng)濟(jì)在AI浪潮中行穩(wěn)致遠(yuǎn)，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展與高水平民生的良性互動。收入分配格局由發(fā)展階段、資源稟賦和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)決定。1978年改革開放初期，我國處于供給短缺階段，資源稟賦條件是資本稀缺、勞動力過剩，制度設(shè)計需要向資本傾斜。如今，我國已從供給短缺進(jìn)入需求不足階段，資源稟賦發(fā)生深刻變化，勞動尤其是高技能勞動變得稀缺，制度就要向勞動傾斜，同時也只有向勞動傾斜才能解決需求不足的問題。因此，提高勞動報酬占比、優(yōu)化國民收入分配格局，不僅是社會公平的訴求，更是解決AI時代“供強(qiáng)需弱”矛盾、實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)良性循環(huán)的關(guān)鍵所在。

三、政策建議：以收入分配改革為抓手，將AI生產(chǎn)率紅利轉(zhuǎn)化為消費增長

AI時代下，需要更加重視解決“供強(qiáng)需弱”矛盾，應(yīng)對之策不能止于傳統(tǒng)的逆周期調(diào)控，而需從國民收入分配改革、財稅激勵重構(gòu)、工資增長機(jī)制等方面進(jìn)行系統(tǒng)性制度安排，將AI的生產(chǎn)率紅利轉(zhuǎn)化為居民可支配收入的增長與消費能力的提升。

第一，依托“兩個抓手”，完善國民收入分配制度，提高居民收入占比。“十五五”規(guī)劃建議明確提出“完善收入分配制度，提高居民收入在國民收入分配中的比重，提高勞動報酬在初次分配中的比重”。在AI時代，這一改革方向具有更為緊迫的現(xiàn)實意義。一是以國有企業(yè)為重點，加大國資收益上繳財政的力度，專項用于提高城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老金待遇，推進(jìn)“國資—財政—社保”聯(lián)動改革。二是以上市公司為重點，鼓勵上市公司增加分紅、實施股權(quán)激勵，穩(wěn)步提高居民財產(chǎn)性收入。若上市公司分紅率提升至40%，以2022年數(shù)據(jù)測算，居民收入占比可提升1.8個百分點，達(dá)到64%左右。（詳見《優(yōu)化國民收入分配的思考——如何提高居民收入》）

第二，調(diào)整對資本的財稅激勵方向，探索AI超額利潤調(diào)節(jié)機(jī)制如“超額利潤稅”，引導(dǎo)企業(yè)向“增效不裁員”方向發(fā)展。在大國科技競爭的背景下，各國加大對AI相關(guān)設(shè)備、技術(shù)投資的財稅激勵，但普遍缺乏對企業(yè)創(chuàng)造更多就業(yè)的激勵。建議對AI設(shè)備的稅收優(yōu)惠政策附加“就業(yè)保護(hù)條款”，要求享受投資抵免的企業(yè)維持或擴(kuò)大勞動力雇傭規(guī)模。同時，研究探索中央財政出資設(shè)立“城鄉(xiāng)居民增收專項引導(dǎo)基金”，借鑒財政貼息模式，對主動為職工漲薪或?qū)嵤┺D(zhuǎn)崗培訓(xùn)的企業(yè)給予適當(dāng)補(bǔ)貼，發(fā)揮財政資金杠桿作用，鼓勵漲薪行為在全社會推廣。此外，可考慮研究對AI相關(guān)領(lǐng)域因技術(shù)壟斷和勞動力替代效應(yīng)產(chǎn)生的超額利潤征收調(diào)節(jié)稅，防止資本過度集中，引導(dǎo)企業(yè)將AI效率紅利更多地向勞動者分配。房地產(chǎn)時代的“土地增值稅”本質(zhì)就是反暴利稅和超額利潤調(diào)節(jié)稅，當(dāng)經(jīng)濟(jì)從房地產(chǎn)舊動能切換為新動能的時候，也有必要開征類似稅種。當(dāng)然，開征時點以及節(jié)奏必須要以穩(wěn)定預(yù)期、推動新動能發(fā)展、贏得國際競爭為核心目的。

第三，增強(qiáng)個稅、財產(chǎn)稅等直接稅對居民收入分配的調(diào)節(jié)功能，遏制貧富差距擴(kuò)大。2025年我國個人所得稅收入為1.6萬億元，占稅收收入的比重不足10%，納稅人群僅數(shù)千萬人，難以承擔(dān)調(diào)節(jié)14億人口收入分配的重任。若繼續(xù)提高個人所得稅免征額，可能進(jìn)一步縮減納稅人群規(guī)模，削弱直接稅調(diào)節(jié)作用。建議個人所得稅保持“基本減除費用標(biāo)準(zhǔn)穩(wěn)定”，著力優(yōu)化專項附加扣除制度，逐步擴(kuò)大綜合所得征收范圍，優(yōu)先將經(jīng)營所得納入綜合所得。同時，完善財產(chǎn)收入稅收制度，研究引入遺產(chǎn)與贈與稅等制度，并配套建立棄籍稅制度，防止AI時代資本過度集中。

第四，構(gòu)建消費導(dǎo)向型的宏觀治理體系，釋放服務(wù)消費潛力。推動稅收制度改革從生產(chǎn)地導(dǎo)向轉(zhuǎn)向消費地導(dǎo)向，以此激發(fā)地方政府從招商引資轉(zhuǎn)向促消費。同時，大力發(fā)展文旅、醫(yī)療、養(yǎng)老、托育、家政等服務(wù)業(yè)，深化服務(wù)業(yè)準(zhǔn)入制度改革，實施負(fù)面清單管理，降低市場準(zhǔn)入門檻，鼓勵民企進(jìn)入并積極推動市場化經(jīng)營。優(yōu)化假期制度，落實帶薪休假，適當(dāng)增加下半年公共假期，釋放居民消費尤其是服務(wù)消費的潛力。（詳見《消費要有“錢”亦有“閑”：優(yōu)化假期制度的必要性與建議》）

第五，優(yōu)化社保和失業(yè)保障，兜底結(jié)構(gòu)性失業(yè)風(fēng)險。建議將城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險明確為全民最低養(yǎng)老保險金制度，由中央財政統(tǒng)一負(fù)擔(dān)每人每月的基礎(chǔ)額度，凡具有中國國籍的公民均可享受，不受地域限制。對于因AI沖擊而失業(yè)的技術(shù)型勞動者，應(yīng)設(shè)立“技術(shù)性失業(yè)過渡期”，在常規(guī)失業(yè)保險之外提供專項補(bǔ)貼，并配套強(qiáng)制性的再就業(yè)培訓(xùn)。逐步縮小財政對不同群體的養(yǎng)老金補(bǔ)貼差距，實施城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老金追趕計劃。（詳見《人工智能（AI）如何影響就業(yè)？六大判斷與政策建議》）

第六，有針對性地開展技能和教育培養(yǎng)，緩解技能錯配問題。AI時代需要的不是與機(jī)器競爭，而是與機(jī)器協(xié)作的能力。教育體系應(yīng)從知識傳授轉(zhuǎn)向批判性思維、創(chuàng)造力、情感交互等“高互補(bǔ)性”技能的培養(yǎng)。對于已進(jìn)入勞動力市場的中年勞動者，建立“終身學(xué)習(xí)賬戶”制度，由政府、企業(yè)、個人共同出資，支持其進(jìn)行周期性技能更新。同時，積極培育AI訓(xùn)練師、AI倫理審核、算力運維、人機(jī)協(xié)同產(chǎn)品經(jīng)理等新興崗位，為青年就業(yè)開辟新通道。

風(fēng)險提示：全球 AI 發(fā)展態(tài)勢超預(yù)期， AI 對就業(yè)的影響超預(yù)期， AI 引發(fā)的社會風(fēng)險超預(yù)期等。■

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