罗志恒、范城恺、马家进（罗志恒系粤开证券首席经济学家、中国首席经济学家论坛理事）

摘要

人工智能（AI）正在重塑全球经济，但AI技术进步并未普惠性地让所有行业、企业和家庭受益，反而扩大了行业间、企业间、群体间和地域间的差异。事实上，中美经济均呈现明显的“K型分化”，K型分化并非中国独有现象，而是已演化为一种较为普遍的全球性现象，与之相应的是“低就业增长”现象。一部分行业和企业受益于技术进步和市场需求旺盛而发展较快，处于该行业和企业的群体的收入和财富急剧增长；但同时另一部分传统行业如房地产和劳动密集型制造业则受制于需求和订单不足而持续下行，处于该行业的群体的收入和资产价格持续缩水，资产负债表受损。如何看待这种K型分化？经济K型分化与总量增长的关系是什么？中美K型分化的特征有什么相同与不同？对政策有哪些启示意义？

当前，中美均呈现AI相关产业增长、资本开支和资产价格表现较强，而传统部门和普通居民感受相对偏弱的现象。但由于中美所处经济发展阶段、宏观环境和产业基础不同，两国的经济总量表现和K型分化特征存在明显差异。

一、中美经济K型分化的比较：特征、相同与不同

1、中美都出现了“AI经济”与传统经济的分化，本质是资源分配问题。新一轮AI技术和产业革命之下，资源从低效率部门向高效率部门流动，从传统行业涌入新兴行业，由此衍生出增长与就业分化、实体与金融分化、宏观与微观背离等一系列分化。

2、中美K型分化的核心差异在于：中国的分化主要源于行业间分化，美国的分化则更突出表现为群体间分化。

中美都存在行业间和群体间的分化，但分化的重心不同，背后是传导机制的不同：中国的分化以“行业”为分界线，不同行业景气分化，导致不同居民就业收入和体感分化；美国的分化以“群体”为分界线，由于不同群体的资产负债表结构不同，资本市场繁荣和高利率的组合，分别从资产端和负债端加剧了不同群体的财富、收入和消费能力的分层。

从中国方面看，新旧动能行业间景气落差明显，并进一步向企业盈利、居民就业和收入传导。这一分化内嵌于新旧动能转换进程：新动能加快成长，2026年1—7月高技术制造业增加值同比增长13.8%，AI产业链商品出口增长50.1%，资本市场科技板块大幅上涨；但旧动能仍在收缩，房地产及相关产业链持续调整，并通过产业链、居民财富、地方财政和就业收入等渠道广泛传导。新动能更多是资金和技术密集，而非劳动密集，吸纳就业的能力弱于旧动能，因此从影响群体范围看，受旧动能冲击的群体多、新动能影响的群体少，这种非对称的影响直接影响社会预期以及对宏观数据的认知。总量层面，新动能尚难以完全对冲旧动能缺口，需求不足与物价低迷并存。

从美国方面看，美国AI驱动资本开支（投资）大幅增长与资本市场繁荣，但股票资产高度集中，繁荣的收益主要流向高财富、高收入群体，导致不同群体财富分层加剧：高收入群体消费强劲并支撑总体消费韧性，中低收入群体则面临就业放缓、工资增速走低和生活成本上升的多重挤压。总量层面，美国经济增长总体呈现韧性，通胀和利率偏高。

3、中美K型分化对两国经济周期的影响程度不同、所处的经济发展阶段和宏观环境不同，导致中美总量经济表现不同：美国经济总体呈现一定韧性，中国经济相对承压。

一是AI发展对中美经济周期的影响程度不同。AI资本开支增长与资本市场繁荣足以“扭曲”美国经济周期，但对中国经济周期的影响相对有限。深层次原因在于双方AI发展模式和产业链优势不同：美国AI产业链优势和投资需求集中于上游硬件与基础设施建设，投入规模较大；中国AI资本开支高速增长但绝对规模低于美国，企业更加侧重工程优化而非堆砌算力，且AI产业优势主要在中下游应用环节，商业模式建立和投资需求释放更需要时间。

二是传统部门对中美经济的拖累程度不同。尽管中美房地产等传统部门均面临一定压力，但中国传统部门收缩更为显著，对经济增长的拖累强于美国。深层次原因在于中美经济发展阶段不同，尤其是房地产市场所处的发展阶段不同。中国房地产正经历从传统增长动能向新增长动能转换过程中的结构性调整，房地产行业本身需要较长时间完成出清和转型；美国房地产则已在2007-2012年经历深度调整，当前压力更多来自高利率对需求和交易的阶段性抑制，行业结构性调整压力相对较小。

二、中美经济K型分化的政策启示

第一，经济分化并非中国独有，AI技术革命之下全球主要经济体都面临分化。

第二，并非所有分化都是坏事，有些分化本身就是政策推进的目标，应区分结构转型中的正常分化与需要警惕的失衡分化。中国新旧动能转换过程中，旧动能退坡、新动能成长，资源向高效率部门集中，是产业结构升级的必经之路，有其合理性和必然性。真正需要警惕的有两类情形：一是AI发展的盲目跟风和投机式投资，一些地方在AI等热门领域低水平重复建设、概念炒作、盲目扩张，浪费财政金融资源，还可能放大局部泡沫；二是放任分配不均，如果技术进步的收益长期集中于少数企业、群体和地区，而转型成本持续由中小企业、普通居民和困难地区承担，阶段性的结构差异就会固化为收入、财富和发展机会的差距。治理K型分化的重点，是促进创新成果扩散和转型收益共享，防止正常分化演变为长期失衡。

第三，总量承压与结构分化并不矛盾，这是经济转型过程中两个相伴相生的结果，在关注分化的同时不能忽视总量问题。不能因为有新动能的亮点，就忽视传统部门收缩带来的总量压力，更不能陷入“有了AI就不需要总需求政策”的误区。在新旧动能完成有效接力之前，必须保持总需求基本稳定，为转型营造适宜的宏观环境。

第四，技术进步不会自动转化为普遍的就业和收入改善，K型分化下的分配矛盾亟需重视。AI牛市提高了部分企业的利润和市值，但多数居民较少分享资产升值收益，其消费能力仍主要取决于就业和工资。同时，AI时代的造富能力和岗位替代能力远超以往，如果新技术集中于少数行业和企业，与传统产业、中小企业和普通劳动者联系不足，收入和财富分配极化将进一步加剧。这要求财税和分配制度加快适配，使创新成果更广泛地进入生产体系和居民收入循环。

政策上，应更加注重宏观指标改善与微观主体感受的统一，加大对关键技术突破、国内产业链配套和创新应用扩散的支持，增强新动能对传统行业、中小企业和就业的带动作用；稳妥化解房地产、地方债务及重点地区转型压力，避免旧动能过快收缩形成较大的需求缺口；同时完善就业、收入分配、社会保障和基本公共服务制度，推动新动能发展更多转化为劳动者报酬和居民消费，形成更加顺畅、更具包容性的经济循环。

风险提示：中美统计指标和口径存在差异、数据测算可能存在偏差；AI产业发展与宏观环境变化存在不确定性。

目录

一、中国K型经济的特征

（一）新动能加快成长，生产、投资、出口和资本市场表现较强

（二）旧动能持续收缩，并通过产业链、居民财富和就业收入渠道传导

（三）总量表现：新动能尚未完全对冲旧动能缺口，需求不足与物价低迷并存

二、美国K型经济的特征

（一）AI投资与资本市场繁荣，构成分化的上行动力

（二）传统部门与中小企业在高利率环境下承压

（三）群体间分化：财富、收入和消费能力的分层

（四）总量表现：经济增长呈现韧性，通胀和利率偏高

三、中美K型分化的比较

（一）中美都出现了“AI经济”与传统经济分化，本质是资源分配问题

（二）中国的K型分化更多体现为行业间分化，美国的K型分化更突出表现为群体间分化

（三）中美K型分化对两国经济周期的影响程度不同、所处的经济发展阶段和宏观环境不同，导致中美总量经济表现不同：美国经济总体呈现一定韧性，中国经济相对承压

四、启示与政策建议

（一）启示

（二）政策建议

正文

一、中国K型经济的特征

中国的K型分化首先集中体现为新旧动能行业之间的景气落差，并进一步向企业盈利、就业和收入等领域传导。这一分化内嵌于新旧动能转换进程：新动能加快成长，但旧动能收缩的拖累尚未被新动能完全抵消，经济总量层面需求不足与物价低迷并存。（关于新旧动能行业划分，详见报告）

（一）新动能加快成长，生产、投资、出口和资本市场表现较强

第一，新动能生产和投资明显好于整体。2026年1—7月，高技术制造业增加值同比增长13.8%，显著高于规模以上工业5.3%的增速；高技术产业投资增长5.0%，在固定资产投资整体下降6.7%的背景下逆势上行。7月，装备制造业、高技术制造业、数字产品制造业增加值分别增长12.3%、16.9%和17.3%，电子行业对全部规模以上工业增长的贡献率达43.7%；传感器、存储芯片、工业机器人产量分别增长35.3%、30.2%和30.2%。AI、电子信息、高端装备等新产业已经成为支撑工业生产和投资的重要力量。

第二，新动能企业盈利和资本市场表现突出。2026年1—7月，规模以上工业企业利润总额同比增长17.6%，其中高技术制造业利润同比大幅增长50.1%，与非金属矿物制品业利润下降48.2%形成鲜明对比。1-8月，A股呈现结构性牛市，，收益高度集中于科技板块：沪深300指数下跌0.1%，而科技属性较强的科创50指数上涨25.3%；申万31个一级行业中仅10个上涨，电子和通信行业分别上涨36.7%和31.0%，商贸零售、美容护理、汽车等传统消费行业跌幅则接近或超过20%。资本市场的极致分化，正是行业间K型分化的直接映射。

第三，AI产业链驱动出口表现强劲。2026年1—7月，美元计价出口同比增长18.5%，其中AI产业链是主要驱动。1—7月，AI产业链商品出口达5828亿美元，占中国整体出口的比重升至23.1%，较2025年的18.6%提高4.5个百分点；出口同比增长50.1%，拉动同期中国出口增长9.1个百分点，对整体出口增量的贡献率达到49.4%。

（二）旧动能持续收缩，并通过产业链、居民财富和就业收入渠道传导

第一，房地产及相关产业链持续承压。2026年上半年，房地产业和建筑业增加值分别下降0.2%和4.0%；1—7月，房地产开发投资同比降幅进一步扩大至19.2%。房价仍处调整过程，7月70个大中城市二手住宅价格同比下降5.4%。房地产产业链条长、关联行业多，其收缩会通过钢铁、水泥、化工、建材、家电、家居、建筑施工等多个环节向经济全局传导。根据投入产出表测算，2023年旧动能行业的总产出拉动系数为2.524，高于新动能的2.282，意味着同等需求变动下，旧动能收缩的拖累大于新动能增长的带动。

第二，居民资产负债表承压，消费复苏乏力。2026年1—7月，社会消费品零售总额仅增长1.2%，结构上服务消费好于商品消费，服务零售额增长5.0%，商品零售额仅增长1.1%，汽车、家电、家居等耐用商品消费偏弱。同时，居民消费倾向走弱、储蓄率上升，城镇居民储蓄率（100%－人均消费支出占可支配收入比重）由2025年12月的33.7%升至2026年6月的36.5%。消费偏弱的核心原因，是房价调整削弱了居民财富效应并加重部分家庭资产负债表压力：住房在中国居民资产中占比较高（约50%），房价下降压低家庭资产估值，而负债相对刚性；居民部门从加杠杆转为去杠杆，杠杆率由2025年一季度的61.5%降至2026年二季度的57.7%。

第三，就业与收入传导不畅，微观体感偏弱。2026年7月，城镇调查失业率为5.2%，总体保持平稳，但16—24岁劳动力（不包含在校生）失业率为17.9%，较前值14.9%大幅上升，为2025年8月以来新高；二季度人均工资性收入同比增长5.3%，低于2024年四季度的5.8%。新动能产业资本和技术密集度较高，单位需求带动的就业人数低于旧动能，产业扩张尚未充分转化为广泛的就业增长与劳动者报酬提升。由此形成宏观数据与微观体感的背离：新动能产业增长较快、投资较多、出口较强、资本市场关注度较高，但居民就业和收入改善相对有限，新动能尚未充分形成“产业扩张、国内增加值增长、就业和劳动者报酬提高、居民消费扩大”的完整循环。

（三）总量表现：新动能尚未完全对冲旧动能缺口，需求不足与物价低迷并存

从总量看，中国K型分化内嵌于“低通胀、低利率”的环境之中，旧动能收缩的拖累超过新动能的拉动，总需求不足是主要矛盾，经济整体呈现“供强需弱、外强内弱”的特征。2026年上半年GDP同比增长4.7%，但固定资产投资同比下降5.7%，社会消费品零售总额仅增长1.3%，经济呈现生产强于需求、外需强于内需的特点。物价和利率方面，7月CPI和核心CPI同比分别为0.5%和0.9%，7天期逆回购操作利率维持在1.4%，低通胀、低利率本质上反映内需仍然不足，较低的融资成本尚未充分带动消费和投资扩张。

因此，中国K型分化并非简单表现为新动能行业与旧动能行业增速不同，而是旧动能收缩对投资、就业、收入、财富和财政的影响较快显现，新动能的发展成果却尚未充分传导至居民部门。总量支撑仍有缺口、产业链国内带动仍需增强、就业收入传导相对偏弱，是新旧动能尚未形成有效接力、K型分化持续存在的主要原因。

二、美国K型经济的特征

当前美国经济的上行动力主要来自AI驱动投资大幅增长与资本市场繁荣，其收益主要流向高财富、高收入群体，导致不同群体财富分层；与此同时，传统部门和中小企业在高利率环境下承压。但由于上行动力足够强劲，美国经济增长总体呈现韧性，通胀和利率偏高。

（一）AI投资与资本市场繁荣，构成分化的上行动力

第一，AI相关投资大幅增长，成为经济增长的重要支撑。2026年二季度美国实际GDP同比增长2.1%，其中设备、知识产权类投资同比分别增长9.6%、8.3%，二者合计拉动经济增长1.1个百分点。得益于AI投资需求爆发式增长，2025年以来美国信息处理设备和软件的私人固定投资对名义增长的拉动，已经显著超过其他私人固定投资。头部科技企业围绕芯片、服务器、数据中心、云计算、软件系统和电力设施持续扩大资本开支；与一般企业投资相比，AI投资不仅取决于当前利率和短期收益，还受到技术进步预期、行业竞争以及抢占新一轮技术革命先机等因素的推动，即使在较高利率环境下仍有能力持续扩张。

第二，AI驱动资本市场繁荣，居民财富随之增长，消费保持韧性。2022年四季度以来，AI热潮驱动美股持续大幅上涨。据美联储数据，2023年至2026年一季度，美国家庭持有的股票资产累计增长70%，贡献了家庭总资产增量的60%。伴随家庭财富水平增长，美国居民消费总体呈现韧性，尤其居民消费倾向显著上升。2026年二季度，美国实际GDP消费支出同比增长2.3%；2025年1月至2026年6月，美国居民储蓄率从5.1%下降至2.7%，该数据创2022年6月以来新低，反映美国居民消费倾向较强。

（二）传统部门与中小企业在高利率环境下承压

第一，传统地产、建造投资承压。2026年二季度，美国住宅和非住宅建造投资合计同比下降4.2%，拖累GDP增长0.3个百分点。2026年1—6月，建造投资（名义）同比下降2.6%，制造业工厂、商业设施、医院、酒店等传统投资均不同程度萎缩，而与AI发展相关的通信设施基建仍在增长。需要指出的是，美国地产并非全面承压：1-7月，美国成屋月均销售数量同比上升0.9%，20城房价和成屋价格中位数同比保持正增长。

第二，中小企业承压。高利率环境对不同规模企业的影响明显不对称：大型科技企业现金流充裕，较少依赖外部融资，部分企业甚至能从高利率环境中获得更多利息收入；中小企业融资渠道较窄，更依赖银行贷款和短期信贷，高利率直接提高其经营和扩张成本。美国独立企业联盟数据显示，2026年5月中小企业乐观预期指数为95.3，较2025年12月下降4.2，招聘、资本开支和销售增长等预期同步走弱。250人以下的中小企业吸纳了美国73%的就业，但其就业人数自2025年以来仅保持微弱增长，与大型企业的差距持续拉大；美国参议院联合经济委员会报告显示，2025年雇员不足10人的小企业减少了29.2万雇员，几乎是2020年疫情冲击时的4.5倍。

（三）群体间分化：财富、收入和消费能力的分层

AI繁荣的收益与高利率的成本在群体间明显错配，是美国K型分化最核心的特征。

一方面，高收入群体消费大幅增长，并拉动总体消费。2025年美国居民消费同比增长2.6%，拉动GDP增长1.8个百分点；2026年一季度实际消费同比增长2.1%，拉动1.5个百分点，消费总量保持韧性。但消费增长高度集中于高收入群体，并集中分布于金融服务、旅游出行、服装鞋类以及高端耐用品等领域。据美银数据，2025下半年以来，前三分之一收入群体的消费支出增速开始明显高于其他群体，其中前5%收入人群更为显著，充分体现出AI牛市的财富效应。

另一方面，中低收入群体就业和工资收入承压，经济体感不佳。密歇根大学消费者信心指数由2025年6月的60.7降至2026年8月的51.7，曾于5月降至44.8，刷新有统计以来最低水平。纽约联储调查显示，2025年6月至2026年6月，认为一年后失业率将上升的居民比例由39.7%升至41.7%，认为失业后三个月内能找到工作的比例由49.6%降至44.9%。收入方面，不同收入水平的工资增速分化加剧，原因并非高收入群体工资增长太快，而是低收入群体工资增长太慢：亚特兰大联储数据显示，2025年8月至2026年7月，后25%收入群体工资同比增速仅为3.5—3.7%左右，处于2016年以来最低水平。美联储发布的《2025年美国家庭经济状况报告》显示，家庭年收入低于2.5万美元的成年人中，34%未能全额支付上月账单，而家庭年收入10万美元及以上群体的这一比例仅为7%。宏观数据的韧性与多数居民的微观感受明显背离，美国社会由此出现“可负担性危机”的激烈讨论。

（四）总量表现：经济增长呈现韧性，通胀和利率偏高

从总量看，美国K型分化内嵌于“高通胀、高利率”的环境之中，AI投资与资本市场繁荣构成的上行动力足够强劲，托住了经济总量，使整体经济在高利率下仍保持韧性，但也因此延续了通胀粘性。2026年7月，美国CPI和核心CPI同比分别为3.4%和2.5%，高于2%的通胀目标；联邦基金目标利率维持在3.50%—3.75%区间，高于3%左右的“中性利率”水平。高物价与高融资成本共同挤压居民实际购买力和企业经营空间，是传统部门、中小企业和中低收入群体承压的核心来源；而AI投资与高收入消费又支撑了经济增长与通胀韧性，使美联储难以快速降息，进而延续高利率环境，导致利率敏感部门、企业和人群进一步承压，加剧分化。

三、中美K型分化的比较

（一）中美都出现了“AI经济”与传统经济分化，本质是资源分配问题

中美K型分化均发生于新一轮AI技术和革命之下，资源从低效率部门向高效率部门流动，涌入新兴行业、流出传统行业，由此衍生出增长与就业分化、实体与金融分化、宏观与微观背离等一系列分化。

一是产业分化。中美均出现AI相关产业高速增长、传统部门增长放缓的二元格局：美国依托头部科技企业，AI资本开支与软件应用快速扩张；中国以高技术制造业和数字经济为抓手，AI相关生产、投资与出口保持高速增长。与此同时，传统地产、建筑和部分传统消费、制造业均面临不同程度的压力。

二是增长与就业分化。AI相关产业资本密集、技术密集、自动化程度高，对GDP的拉动显著，但单位产出带动的就业低于传统部门，导致产出强、就业弱。中国新动能的就业带动系数明显低于旧动能；美国科技行业的扩张同样集中于高技能岗位，传统部门收缩引发的就业流失难以被新兴产业吸纳。产业升级与就业吸纳的不同步，是中美共同面临的结构性难题。

三是金融市场与实体经济分化，以及宏观数据与微观体感的背离。中美资本市场均提前定价AI产业红利，科技板块大幅上涨，而传统行业估值持续承压；宏观层面GDP、工业生产、出口等数据表现尚可，但居民就业、收入、消费的实际体感偏弱，中小企业经营压力较大。宏观与微观的背离，本质上是总量平均数据掩盖了结构分化下不同群体的差异化感受。

（二）中国的K型分化更多体现为行业间分化，美国的K型分化更突出表现为群体间分化

中美都存在行业间和群体间的分化，但分化的重心不同，背后是传导机制的不同：中国的分化以“行业”为分界线，不同行业景气分化，导致不同居民就业收入和体感分化；美国的分化以“群体”为分界线，由于不同群体的资产负债表结构不同，资本市场繁荣和高利率的组合，分别从资产端和负债端加剧了不同群体的财富、收入和消费能力的分层。

中国的K型分化集中体现为新旧动能行业之间的景气落差，并主要通过就业和收入渠道影响居民。新旧动能转换之下，新动能行业生产、投资、出口和盈利高增长，资本市场科技板块大幅上涨；房地产等旧动能行业持续收缩，并通过产业链、居民财富、地方财政和就业收入等渠道广泛传导。行业间的景气落差，进一步通过就业和收入渠道转化为群体感受的差异：新动能更多是资金和技术密集，而非劳动密集，吸纳就业的能力弱于旧动能，且不同行业工资增速明显分化。根据投入产出表和经济普查数据测算，2023年每1亿元国内最终需求带动的就业人数，新动能为238.1人，低于旧动能的307.9人，也低于基本盘行业的281.3人；2023年新动能增加值占全国增加值的比重为18.1%，但劳动者报酬占全国劳动者报酬的比重仅为16.6%。相比之下，基本盘行业增加值占比为52.0%，劳动者报酬占比达到60.5%。于是，处于新动能行业的群体收入和预期较好，处于旧动能行业的群体则面临岗位收缩和收入下降，受旧动能冲击的群体多、新动能惠及的人群少。因此，中国虽然也呈现出一定的群体分化，但群体分化是行业分化的结果，核心和源头仍是行业分化。

美国的K型分化，主要通过居民资产负债表作用于不同群体，最终更突出地表现为不同财富和收入群体之间的分化。一是资本市场繁荣与财富效应，作用于居民资产端。美股持续上涨推高居民财富，但股票资产高度集中，前10%财富水平人群持有约九成的股票和基金，AI牛市的收益绝大部分被少数高财富家庭获取，并通过财富效应支撑其消费增长，不持有股票的多数居民受益有限。二是高利率，作用于居民负债端。高利率对不同群体的影响具有不对称性，高财富家庭持有大量金融资产、获得更高利息收入，高负债家庭承担的住房贷款、汽车贷款和信用卡消费成本上升。三是高通胀，影响居民可支配收入与实际购买力。高通胀环境下，住房、食品、能源等基本生活支出上升，中低收入群体的可支配收入更受挤占，实际购买力受损更重。总体看，美国科技繁荣的收益更多由高财富群体获得，高通胀和高利率的成本更多由中低收入家庭承担，AI资本开支与高收入群体消费对总体经济的支撑，又使这种分化难以在短期内自行缓解。

（三）中美K型分化对两国经济周期的影响程度不同、所处的经济发展阶段和宏观环境不同，导致中美总量经济表现不同：美国经济总体呈现一定韧性，中国经济相对承压

一是AI发展对中美经济周期的影响程度不同。AI投资对美国经济周期形成扭曲，但对中国经济周期的影响相对有限，深层次原因在于双方AI发展模式和产业链优势不同。（参考报告）

美国的AI发展由头部科技企业主导，掌握芯片设计、大模型、云计算等核心环节，资本开支规模大、价值链长，且企业现金流充裕，AI投资呈现明显的“利率脱敏”特征，能够直接形成大规模总需求。同时，美国资本市场较为成熟，AI产业红利转化为资产价格上涨，再通过财富效应带动高收入群体消费，支撑了总体消费增长。AI需求冲击足以扭曲经济周期，还通过扩大总需求、推高电力和算力成本等渠道支撑通胀韧性，限制美联储降息空间，使高利率环境延续更久，反过来加深对传统部门和中低收入群体的压制，形成自我强化的K型分化。

AI对中国总量经济的影响仍未达到美国那种足以“扭曲周期”的程度，影响更多体现为生产端和出口端的结构亮点。现阶段中美同处全球AI发展的第一梯队，中国AI相关资本开支亦较快增长，但绝对规模低于美国。一是中美产业链分工不同，上游环节的投资需求天然更大，而中国AI产业优势更多在中下游应用环节，而当前中下游应用层的商业模式尚不成熟，投资需求的释放需要更长时间。二是发展模式不同，中国企业走的是工程优化和性价比路线，而美国企业更加依靠大规模堆砌先进芯片和算力设施维持技术领先。三是基础设施存量不同，中国的数据中心、电力系统等新型基础设施经过多年建设已相对完备，AI发展衍生出的增量投资需求相对有限。此外，中国居民资产以房产为主，资本市场财富效应较弱，科技股上涨较难通过财富渠道广泛传导至居民消费。

二是传统部门对中美经济的拖累程度不同。尽管中美房地产等传统部门均面临一定压力，但中国传统部门收缩更为显著，对经济增长的拖累强于美国，深层次原因在于中美经济转型阶段不同，尤其是房地产市场所处的发展阶段不同。

中国正处于新旧动能转换的关键阶段，旧动能以房地产、基建为核心，是过去几十年经济增长的主要引擎，关联产业链长、覆盖就业广、对地方财政影响大。当前房地产深度调整，同时冲击企业、居民和政府三大部门的资产负债表，形成覆盖投资、就业、收入、财富、财政的系统性需求收缩。旧动能收缩不是单一行业的问题，而是转型期的趋势性、结构性调整，其影响不会因新产业增速较快而迅速消失。

美国传统经济的压力则主要来自高利率环境，而非行业趋势性调整。美国房地产业并非没有经历过深度调整，2007年次贷危机后至2012年，美国房地产持续去库存，房价持续下跌。2012年以后，美国地产行业基本恢复平稳，住房库存水平也回到历史低位。2022年以来，高利率背景下，美国地产业作为“利率敏感部门”相对承压，但程度可控。尽管房地产投资下滑，但房价保持高位并小幅上涨。

上述两方面差异共同导致中美总量经济表现不同：美国经济总体呈现一定韧性，中国经济相对承压。美国经济呈现“总量有韧性、结构分化”的格局：AI投资与高收入消费托住经济总量，通胀保持粘性，经济在高利率环境下维持正增长，但财富分化不断扩大，中低收入群体生活成本压力上升，社会矛盾逐步积累。中国经济总体呈现“总量承压、结构分化”的格局：旧动能快速退坡，新动能尚未充分接力，总需求持续不足，物价低位运行；K型分化与需求不足相互交织，传统部门收缩压制总需求，总需求不足又反过来制约新动能的市场空间与应用扩散。

四、启示与政策建议

（一）启示

第一，经济分化并非中国独有，AI技术革命之下全球主要经济体都面临分化。AI引领新一轮技术和产业革命，存在资源挤出效应：新兴行业资源涌入、传统行业资源流出，创新能力较强的行业和企业率先成长，分化由此形成。美国AI技术和产业发展起步较早，也因此较早、较显著地产生K型分化，说明分化是技术进步的阶段性伴生现象，而非中国经济特有的问题。认识到这一共性，有助于客观看待当前经济中的结构差异，避免将正常的产业转型现象过度解读为系统性风险。

第二，并非所有分化都是坏事，有些分化本身就是政策推进的目标，应区分结构转型中的正常分化与需要警惕的失衡分化。中国新旧动能转换过程中，旧动能退坡、新动能成长，资源向高效率部门集中，是产业结构升级的必经之路，有其合理性和必然性。真正需要警惕的有两类情形：一是AI发展的盲目跟风和投机式投资，一些地方在AI等热门领域低水平重复建设、概念炒作、盲目扩张，浪费财政金融资源，还可能放大局部泡沫；二是放任分配不均，如果技术进步的收益长期集中于少数企业、群体和地区，而转型成本持续由中小企业、普通居民和困难地区承担，阶段性的结构差异就会固化为收入、财富和发展机会的差距。治理K型分化的重点，是促进创新成果扩散和转型收益共享，防止正常分化演变为长期失衡。

第三，总量承压与结构分化并不矛盾，这是经济转型过程中两个相伴相生的结果，在关注分化的同时不能忽视总量问题。当前市场对“分化”的讨论已较为充分，但越是在强调结构分化的时候，越需要重视总量问题。分化更多反映经济运行的结构特征，有效需求不足仍是当前中国经济面临的核心约束。如果总需求迟迟没有提振，企业仍面临订单不足、价格竞争和盈利承压，结构性亮点就难以转化为更广泛的收入、就业和预期改善。不能因为有新动能的亮点，就忽视传统部门收缩带来的总量压力，更不能陷入“有了AI就不需要总需求政策”的误区。在新旧动能完成有效接力之前，必须保持总需求基本稳定，为转型营造适宜的宏观环境。

第四，技术进步不会自动转化为普遍的就业和收入改善，K型分化下的分配矛盾亟需重视。美国经验表明，资产价格上涨和少数群体的财富效应，不能替代广泛的就业和收入增长：AI牛市提高了部分企业的利润和市值，但多数居民较少分享资产升值收益，其消费能力仍主要取决于就业和工资，一旦资产价格调整，财富效应及其对消费的支撑可能明显减弱。同时，AI时代的造富能力和岗位替代能力远超以往，如果新技术集中于少数行业和企业，与传统产业、中小企业和普通劳动者联系不足，收入和财富分配极化将进一步加剧。这要求财税和分配制度加快适配，使创新成果更广泛地进入生产体系和居民收入循环。

（二）政策建议

一是进一步完善宏观调控和政策评估框架，由单一宏观指标评价转向宏观指标与微观主体感受并重。政策效果既要看GDP、投资和工业生产等宏观指标，也要看居民、企业和地方政府三类主体的预期和行为是否改善。建立涵盖居民就业、收入、消费和负债，企业订单、利润和现金流，以及地方财政收入和公共支出的常态化监测机制，及时识别总量数据改善与微观感受偏弱之间的差异。同时构建“耐心政策”体系，既要出台短期立竿见影的政策，更要考虑能逐步改变预期的制度性安排。

二是加力扩大内需，弥补总量缺口。扩大内需不能主要依赖资产价格上涨和少数高收入群体消费，而应建立在居民就业稳定、工资性收入持续增长和社会保障不断完善的基础之上。优化消费品以旧换新政策，从耐用消费品为主逐步扩围至服务业；改善养老、医疗、托育、文旅等领域的优质服务供给，让需求为优质供给创造市场；引导企业从同质化价格竞争转向依靠技术、质量、品牌、设计和服务的差异化价值竞争，使技术进步和效率提升沉淀为企业利润和劳动者收入，形成良性循环。

三是加大对新动能发展的有效支持，补强产业链与就业带动能力。财政资金重点支持基础研究、关键共性技术、中试验证和产业化初期，通过首购、首用、示范项目和政府采购为新技术新产品提供早期市场；发展耐心资本和长期资本，完善创业投资、科创债、知识产权质押融资等工具，缓解科技企业融资约束；补强核心零部件、关键设备、基础软件等薄弱环节，提高国内产业链配套率和价值留存能力。推动AI等新技术向传统产业扩散应用，加强职业技能培训，促进劳动者在新旧产业间顺畅转岗。同时加强对地方产业基金、招商项目和重大投资项目的统筹评估，及时纠正低水平重复建设、概念炒作和盲目扩张。

四是稳妥化解旧动能调整压力，保障转型平稳有序。房地产领域继续做好保交房、去库存和盘活存量，因城施策支持刚性和改善性住房需求，推进保障性住房、城中村改造和城市更新，稳定房地产投资及相关产业链需求；可考虑增发国债成立房地产稳定基金，并向地方政府转移支付，弥补地方财力缺口，走出“房地产调整-地方财力下降-稳地产能力不足”的循环。对房地产、资源型产业和传统制造业占比较高的地区，加大转移支付、转型资金、职业培训和公共就业服务支持，避免出现区域性的经济与就业断层。

五是完善收入分配和社会保障体系，促进技术进步收益全民共享。健全工资合理增长和最低工资动态调整机制，推动劳动者报酬与劳动生产率增长基本同步，规范平台用工、劳务派遣和灵活就业人员的劳动权益保障；完善养老、医疗、失业保险和社会救助制度，完善以常住人口为基础的公共服务供给，降低居民预防性储蓄动机；针对AI和平台经济加剧财富和收入分配极化的新情况，研究探索与之适配的财税调节制度，通过税收、社会保障、公共服务和转移支付等制度安排，使产业升级和技术进步的收益更充分地转化为居民收入和消费需求。