摘要
人工智慧（AI）正在重塑全球經濟，但AI技術進步並未普惠性地讓所有行業、企業和家庭受益，反而擴大了行業間、企業間、群體間和地域間的差異。事實上，中美經濟均呈現明顯的“K型分化”，K型分化並非中國獨有現象，而是已演化為一種較為普遍的全球性現象，與之相應的是“低就業增長”現象。一部分行業和企業受益於技術進步和市場需求旺盛而發展較快，處於該行業和企業的群體的收入和財富急劇增長；但同時另一部分傳統行業如房地產和勞動密集型製造業則受制於需求和訂單不足而持續下行，處於該行業的群體的收入和資產價格持續縮水，資產負債表受損。如何看待這種K型分化？經濟K型分化與總量增長的關係是什麼？中美K型分化的特徵有什麼相同與不同？對政策有那些啟示意義？
當前，中美均呈現AI相關產業增長、資本開支和資產價格表現較強，而傳統部門和普通居民感受相對偏弱的現象。但由於中美所處經濟發展階段、宏觀環境和產業基礎不同，兩國的經濟總量表現和K型分化特徵存在明顯差異。
一、中美經濟K型分化的比較：特徵、相同與不同
1、中美都出現了“AI經濟”與傳統經濟的分化，本質是資源分配問題。新一輪AI技術和產業革命之下，資源從低效率部門向高效率部門流動，從傳統行業湧入新興行業，由此衍生出增長與就業分化、實體與金融分化、宏觀與微觀背離等一系列分化。
2、中美K型分化的核心差異在於：中國的分化主要源於行業間分化，美國的分化則更突出表現為群體間分化。
中美都存在行業間和群體間的分化，但分化的重心不同，背後是傳導機制的不同：中國的分化以“行業”為分界線，不同行業景氣分化，導致不同居民就業收入和體感分化；美國的分化以“群體”為分界線，由於不同群體的資產負債表結構不同，資本市場繁榮和高利率的組合，分別從資產端和負債端加劇了不同群體的財富、收入和消費能力的分層。
從中國方面看，新舊動能行業間景氣落差明顯，並進一步向企業盈利、居民就業和收入傳導。這一分化內嵌於新舊動能轉換處理程序：新動能加快成長，2026年1—7月高技術製造業增加值同比增長13.8%，AI產業鏈商品出口增長50.1%，資本市場科技類股大幅上漲；但舊動能仍在收縮，房地產及相關產業鏈持續調整，並通過產業鏈、居民財富、地方財政和就業收入等管道廣泛傳導。新動能更多是資金和技術密集，而非勞動密集，吸納就業的能力弱於舊動能，因此從影響群體範圍看，受舊動能衝擊的群體多、新動能影響的群體少，這種非對稱的影響直接影響社會預期以及對宏觀資料的認知。總量層面，新動能尚難以完全避險舊動能缺口，需求不足與物價低迷並存。
從美國方面看，美國AI驅動資本開支（投資）大幅增長與資本市場繁榮，但股票資產高度集中，繁榮的收益主要流向高財富、高收入群體，導致不同群體財富分層加劇：高收入群體消費強勁並支撐總體消費韌性，中低收入群體則面臨就業放緩、工資增速走低和生活成本上升的多重擠壓。總量層面，美國經濟增長總體呈現韌性，通膨和利率偏高。
3、中美K型分化對兩國經濟周期的影響程度不同、所處的經濟發展階段和宏觀環境不同，導致中美總量經濟表現不同：美國經濟總體呈現一定韌性，中國經濟相對承壓。
一是AI發展對中美經濟周期的影響程度不同。AI資本開支增長與資本市場繁榮足以“扭曲”美國經濟周期，但對中國經濟周期的影響相對有限。深層次原因在於雙方AI發展模式和產業鏈優勢不同：美國AI產業鏈優勢和投資需求集中於上游硬體與基礎設施建設，投入規模較大；中國AI資本開支高速增長但絕對規模低於美國，企業更加側重工程最佳化而非堆砌算力，且AI產業優勢主要在中下游應用環節，商業模式建立和投資需求釋放更需要時間。
二是傳統部門對中美經濟的拖累程度不同。儘管中美房地產等傳統部門均面臨一定壓力，但中國傳統部門收縮更為顯著，對經濟增長的拖累強於美國。深層次原因在於中美經濟發展階段不同，尤其是房地產市場所處的發展階段不同。中國房地產正經歷從傳統增長動能向新增長動能轉換過程中的結構性調整，房地產行業本身需要較長時間完成出清和轉型；美國房地產則已在2007-2012年經歷深度調整，當前壓力更多來自高利率對需求和交易的階段性抑制，行業結構性調整壓力相對較小。
二、中美經濟K型分化的政策啟示
第一，經濟分化並非中國獨有，AI技術革命之下全球主要經濟體都面臨分化。
第二，並非所有分化都是壞事，有些分化本身就是政策推進的目標，應區分結構轉型中的正常分化與需要警惕的失衡分化。中國新舊動能轉換過程中，舊動能退坡、新動能成長，資源向高效率部門集中，是產業結構升級的必經之路，有其合理性和必然性。真正需要警惕的有兩類情形：一是AI發展的盲目跟風和投機式投資，一些地方在AI等熱門領域低水平重複建設、概念炒作、盲目擴張，浪費財政金融資源，還可能放大局部泡沫；二是放任分配不均，如果技術進步的收益長期集中於少數企業、群體和地區，而轉型成本持續由中小企業、普通居民和困難地區承擔，階段性的結構差異就會固化為收入、財富和發展機會的差距。治理K型分化的重點，是促進創新成果擴散和轉型收益共享，防止正常分化演變為長期失衡。
第三，總量承壓與結構分化並不矛盾，這是經濟轉型過程中兩個相伴相生的結果，在關注分化的同時不能忽視總量問題。不能因為有新動能的亮點，就忽視傳統部門收縮帶來的總量壓力，更不能陷入“有了AI就不需要總需求政策”的誤區。在新舊動能完成有效接力之前，必須保持總需求基本穩定，為轉型營造適宜的宏觀環境。
第四，技術進步不會自動轉化為普遍的就業和收入改善，K型分化下的分配矛盾亟需重視。AI牛市提高了部分企業的利潤和市值，但多數居民較少分享資產升值收益，其消費能力仍主要取決於就業和工資。同時，AI時代的造富能力和崗位替代能力遠超以往，如果新技術集中於少數行業和企業，與傳統產業、中小企業和普通勞動者聯絡不足，收入和財富分配極化將進一步加劇。這要求財稅和分配製度加快適配，使創新成果更廣泛地進入生產體系和居民收入循環。
政策上，應更加注重宏觀指標改善與微觀主體感受的統一，加大對關鍵技術突破、國內產業鏈配套和創新應用擴散的支援，增強新動能對傳統行業、中小企業和就業的帶動作用；穩妥化解房地產、地方債務及重點地區轉型壓力，避免舊動能過快收縮形成較大的需求缺口；同時完善就業、收入分配、社會保障和基本公共服務制度，推動新動能發展更多轉化為勞動者報酬和居民消費，形成更加順暢、更具包容性的經濟循環。
風險提示：中美統計指標和口徑存在差異、資料測算可能存在偏差；AI產業發展與宏觀環境變化存在不確定性。
目錄
一、中國K型經濟的特徵
（一）新動能加快成長，生產、投資、出口和資本市場表現較強
（二）舊動能持續收縮，並通過產業鏈、居民財富和就業收入管道傳導
（三）總量表現：新動能尚未完全避險舊動能缺口，需求不足與物價低迷並存
二、美國K型經濟的特徵
（一）AI投資與資本市場繁榮，構成分化的上行動力
（二）傳統部門與中小企業在高利率環境下承壓
（三）群體間分化：財富、收入和消費能力的分層
（四）總量表現：經濟增長呈現韌性，通膨和利率偏高
三、中美K型分化的比較
（一）中美都出現了“AI經濟”與傳統經濟分化，本質是資源分配問題
（二）中國的K型分化更多體現為行業間分化，美國的K型分化更突出表現為群體間分化
（三）中美K型分化對兩國經濟周期的影響程度不同、所處的經濟發展階段和宏觀環境不同，導致中美總量經濟表現不同：美國經濟總體呈現一定韌性，中國經濟相對承壓
四、啟示與政策建議
（一）啟示
（二）政策建議
正文
一、中國K型經濟的特徵
中國的K型分化首先集中體現為新舊動能行業之間的景氣落差，並進一步向企業盈利、就業和收入等領域傳導。這一分化內嵌於新舊動能轉換處理程序：新動能加快成長，但舊動能收縮的拖累尚未被新動能完全抵消，經濟總量層面需求不足與物價低迷並存。（關於新舊動能行業劃分，詳見報告《中國新舊動能轉換到了什麼階段？》）
（一）新動能加快成長，生產、投資、出口和資本市場表現較強
第一，新動能生產和投資明顯好於整體。2026年1—7月，高技術製造業增加值同比增長13.8%，顯著高於規模以上工業5.3%的增速；高技術產業投資增長5.0%，在固定資產投資整體下降6.7%的背景下逆勢上行。7月，裝備製造業、高技術製造業、數字產品製造業增加值分別增長12.3%、16.9%和17.3%，電子行業對全部規模以上工業增長的貢獻率達43.7%；感測器、記憶體晶片、工業機器人產量分別增長35.3%、30.2%和30.2%。AI、電子資訊、高端裝備等新產業已經成為支撐工業生產和投資的重要力量。
第二，新動能企業盈利和資本市場表現突出。2026年1—7月，規模以上工業企業利潤總額同比增長17.6%，其中高技術製造業利潤同比大幅增長50.1%，與非金屬礦物製品業利潤下降48.2%形成鮮明對比。1-8月，A股呈現結構性牛市，，收益高度集中於科技類股：滬深300指數下跌0.1%，而科技屬性較強的科創50指數上漲25.3%；申萬31個一級行業中僅10個上漲，電子和通訊行業分別上漲36.7%和31.0%，商貿零售、美容護理、汽車等傳統消費行業跌幅則接近或超過20%。資本市場的極致分化，正是行業間K型分化的直接對應。
第三，AI產業鏈驅動出口表現強勁。2026年1—7月，美元計價出口同比增長18.5%，其中AI產業鏈是主要驅動。1—7月，AI產業鏈商品出口達5828億美元，佔中國整體出口的比重升至23.1%，較2025年的18.6%提高4.5個百分點；出口同比增長50.1%，拉動同期中國出口增長9.1個百分點，對整體出口增量的貢獻率達到49.4%。
（二）舊動能持續收縮，並通過產業鏈、居民財富和就業收入管道傳導
第一，房地產及相關產業鏈持續承壓。2026年上半年，房地產業和建築業增加值分別下降0.2%和4.0%；1—7月，房地產開發投資同比降幅進一步擴大至19.2%。房價仍處調整過程，7月70個大中城市二手住宅價格同比下降5.4%。房地產產業鏈條長、關聯行業多，其收縮會通過鋼鐵、水泥、化工、建材、家電、家居、建築施工等多個環節向經濟全域傳導。根據投入產出表測算，2023年舊動能行業的總產出拉動係數為2.524，高於新動能的2.282，意味著同等需求變動下，舊動能收縮的拖累大於新動能增長的帶動。
第二，居民資產負債表承壓，消費復甦乏力。2026年1—7月，社會消費品零售總額僅增長1.2%，結構上服務消費好於商品消費，服務零售額增長5.0%，商品零售額僅增長1.1%，汽車、家電、家居等耐用商品消費偏弱。同時，居民消費傾向走弱、儲蓄率上升，城鎮居民儲蓄率（100%－人均消費支出佔可支配收入比重）由2025年12月的33.7%升至2026年6月的36.5%。消費偏弱的核心原因，是房價調整削弱了居民財富效應並加重部分家庭資產負債表壓力：住房在中國居民資產中佔比較高（約50%），房價下降壓低家庭資產估值，而負債相對剛性；居民部門從加槓桿轉為去槓桿，槓桿率由2025年一季度的61.5%降至2026年二季度的57.7%。
第三，就業與收入傳導不暢，微觀體感偏弱。2026年7月，城鎮調查失業率為5.2%，總體保持平穩，但16—24歲勞動力（不包含在校生）失業率為17.9%，較前值14.9%大幅上升，為2025年8月以來新高；二季度人均工資性收入同比增長5.3%，低於2024年四季度的5.8%。新動能產業資本和技術密集度較高，單位需求帶動的就業人數低於舊動能，產業擴張尚未充分轉化為廣泛的就業增長與勞動者報酬提升。由此形成宏觀資料與微觀體感的背離：新動能產業增長較快、投資較多、出口較強、資本市場關注度較高，但居民就業和收入改善相對有限，新動能尚未充分形成“產業擴張、國內增加值增長、就業和勞動者報酬提高、居民消費擴大”的完整循環。
（三）總量表現：新動能尚未完全避險舊動能缺口，需求不足與物價低迷並存
從總量看，中國K型分化內嵌於“低通膨、低利率”的環境之中，舊動能收縮的拖累超過新動能的拉動，總需求不足是主要矛盾，經濟整體呈現“供強需弱、外強內弱”的特徵。2026年上半年GDP同比增長4.7%，但固定資產投資同比下降5.7%，社會消費品零售總額僅增長1.3%，經濟呈現生產強於需求、外需強於內需的特點。物價和利率方面，7月CPI和核心CPI同比分別為0.5%和0.9%，7天期逆回購操作利率維持在1.4%，低通膨、低利率本質上反映內需仍然不足，較低的融資成本尚未充分帶動消費和投資擴張。
因此，中國K型分化並非簡單表現為新動能行業與舊動能行業增速不同，而是舊動能收縮對投資、就業、收入、財富和財政的影響較快顯現，新動能的發展成果卻尚未充分傳導至居民部門。總量支撐仍有缺口、產業鏈國內帶動仍需增強、就業收入傳導相對偏弱，是新舊動能尚未形成有效接力、K型分化持續存在的主要原因。
二、美國K型經濟的特徵
當前美國經濟的上行動力主要來自AI驅動投資大幅增長與資本市場繁榮，其收益主要流向高財富、高收入群體，導致不同群體財富分層；與此同時，傳統部門和中小企業在高利率環境下承壓。但由於上行動力足夠強勁，美國經濟增長總體呈現韌性，通膨和利率偏高。
（一）AI投資與資本市場繁榮，構成分化的上行動力
第一，AI相關投資大幅增長，成為經濟增長的重要支撐。2026年二季度美國實際GDP同比增長2.1%，其中裝置、智慧財產權類投資同比分別增長9.6%、8.3%，二者合計拉動經濟增長1.1個百分點。得益於AI投資需求爆發式增長，2025年以來美國資訊處理裝置和軟體的私人固定投資對名義增長的拉動，已經顯著超過其他私人固定投資。頭部科技企業圍繞晶片、伺服器、資料中心、雲端運算、軟體系統和電力設施持續擴大資本開支；與一般企業投資相比，AI投資不僅取決於當前利率和短期收益，還受到技術進步預期、行業競爭以及搶佔新一輪技術革命先機等因素的推動，即使在較高利率環境下仍有能力持續擴張。
第二，AI驅動資本市場繁榮，居民財富隨之增長，消費保持韌性。2022年四季度以來，AI熱潮驅動美股持續大幅上漲。據聯準會資料，2023年至2026年一季度，美國家庭持有的股票資產累計增長70%，貢獻了家庭總資產增量的60%。伴隨家庭財富水平增長，美國居民消費總體呈現韌性，尤其居民消費傾向顯著上升。2026年二季度，美國實際GDP消費支出同比增長2.3%；2025年1月至2026年6月，美國居民儲蓄率從5.1%下降至2.7%，該資料創2022年6月以來新低，反映美國居民消費傾向較強。
（二）傳統部門與中小企業在高利率環境下承壓
第一，傳統地產、建造投資承壓。2026年二季度，美國住宅和非住宅建造投資合計同比下降4.2%，拖累GDP增長0.3個百分點。2026年1—6月，建造投資（名義）同比下降2.6%，製造業工廠、商業設施、醫院、酒店等傳統投資均不同程度萎縮，而與AI發展相關的通訊設施基建仍在增長。需要指出的是，美國地產並非全面承壓：1-7月，美國成屋月均銷售數量同比上升0.9%，20城房價和成屋價格中位數同比保持正增長。
第二，中小企業承壓。高利率環境對不同規模企業的影響明顯不對稱：大型科技企業現金流充裕，較少依賴外部融資，部分企業甚至能從高利率環境中獲得更多利息收入；中小企業融資管道較窄，更依賴銀行貸款和短期信貸，高利率直接提高其經營和擴張成本。美國獨立企業聯盟資料顯示，2026年5月中小企業樂觀預期指數為95.3，較2025年12月下降4.2，招聘、資本開支和銷售增長等預期同步走弱。250人以下的中小企業吸納了美國73%的就業，但其就業人數自2025年以來僅保持微弱增長，與大型企業的差距持續拉大；美國參議院聯合經濟委員會報告顯示，2025年僱員不足10人的小企業減少了29.2萬僱員，幾乎是2020年疫情衝擊時的4.5倍。
（三）群體間分化：財富、收入和消費能力的分層
AI繁榮的收益與高利率的成本在群體間明顯錯配，是美國K型分化最核心的特徵。
一方面，高收入群體消費大幅增長，並拉動總體消費。2025年美國居民消費同比增長2.6%，拉動GDP增長1.8個百分點；2026年一季度實際消費同比增長2.1%，拉動1.5個百分點，消費總量保持韌性。但消費增長高度集中於高收入群體，並集中分佈於金融服務、旅遊出行、服裝鞋類以及高端耐用品等領域。據美銀資料，2025下半年以來，前三分之一收入群體的消費支出增速開始明顯高於其他群體，其中前5%收入人群更為顯著，充分體現出AI牛市的財富效應。
另一方面，中低收入群體就業和工資收入承壓，經濟體感不佳。密歇根大學消費者信心指數由2025年6月的60.7降至2026年8月的51.7，曾於5月降至44.8，刷新有統計以來最低水平。紐約聯儲調查顯示，2025年6月至2026年6月，認為一年後失業率將上升的居民比例由39.7%升至41.7%，認為失業後三個月內能找到工作的比例由49.6%降至44.9%。收入方面，不同收入水平的工資增速分化加劇，原因並非高收入群體工資增長太快，而是低收入群體工資增長太慢：亞特蘭大聯儲資料顯示，2025年8月至2026年7月，後25%收入群體工資同比增速僅為3.5—3.7%左右，處於2016年以來最低水平。聯準會發佈的《2025年美國家庭經濟狀況報告》顯示，家庭年收入低於2.5萬美元的成年人中，34%未能全額支付上月帳單，而家庭年收入10萬美元及以上群體的這一比例僅為7%。宏觀資料的韌性與多數居民的微觀感受明顯背離，美國社會由此出現“可負擔性危機”的激烈討論。
（四）總量表現：經濟增長呈現韌性，通膨和利率偏高
從總量看，美國K型分化內嵌於“高通膨、高利率”的環境之中，AI投資與資本市場繁榮構成的上行動力足夠強勁，托住了經濟總量，使整體經濟在高利率下仍保持韌性，但也因此延續了通膨粘性。2026年7月，美國CPI和核心CPI同比分別為3.4%和2.5%，高於2%的通膨目標；聯邦基金目標利率維持在3.50%—3.75%區間，高於3%左右的“中性利率”水平。高物價與高融資成本共同擠壓居民實際購買力和企業經營空間，是傳統部門、中小企業和中低收入群體承壓的核心來源；而AI投資與高收入消費又支撐了經濟增長與通膨韌性，使聯準會難以快速降息，進而延續高利率環境，導致利率敏感部門、企業和人群進一步承壓，加劇分化。
三、中美K型分化的比較
（一）中美都出現了“AI經濟”與傳統經濟分化，本質是資源分配問題
中美K型分化均發生於新一輪AI技術和革命之下，資源從低效率部門向高效率部門流動，湧入新興行業、流出傳統行業，由此衍生出增長與就業分化、實體與金融分化、宏觀與微觀背離等一系列分化。
一是產業分化。中美均出現AI相關產業高速增長、傳統部門增長放緩的二元格局：美國依託頭部科技企業，AI資本開支與軟體應用快速擴張；中國以高技術製造業和數字經濟為抓手，AI相關生產、投資與出口保持高速增長。與此同時，傳統地產、建築和部分傳統消費、製造業均面臨不同程度的壓力。
二是增長與就業分化。AI相關產業資本密集、技術密集、自動化程度高，對GDP的拉動顯著，但單位產出帶動的就業低於傳統部門，導致產出強、就業弱。中國新動能的就業帶動係數明顯低於舊動能；美國科技行業的擴張同樣集中於高技能崗位，傳統部門收縮引發的就業流失難以被新興產業吸納。產業升級與就業吸納的不同步，是中美共同面臨的結構性難題。
三是金融市場與實體經濟分化，以及宏觀資料與微觀體感的背離。中美資本市場均提前定價AI產業紅利，科技類股大幅上漲，而傳統行業估值持續承壓；宏觀層面GDP、工業生產、出口等資料表現尚可，但居民就業、收入、消費的實際體感偏弱，中小企業經營壓力較大。宏觀與微觀的背離，本質上是總量平均資料掩蓋了結構分化下不同群體的差異化感受。
（二）中國的K型分化更多體現為行業間分化，美國的K型分化更突出表現為群體間分化
中美都存在行業間和群體間的分化，但分化的重心不同，背後是傳導機制的不同：中國的分化以“行業”為分界線，不同行業景氣分化，導致不同居民就業收入和體感分化；美國的分化以“群體”為分界線，由於不同群體的資產負債表結構不同，資本市場繁榮和高利率的組合，分別從資產端和負債端加劇了不同群體的財富、收入和消費能力的分層。
中國的K型分化集中體現為新舊動能行業之間的景氣落差，並主要通過就業和收入管道影響居民。新舊動能轉換之下，新動能行業生產、投資、出口和盈利高增長，資本市場科技類股大幅上漲；房地產等舊動能行業持續收縮，並通過產業鏈、居民財富、地方財政和就業收入等管道廣泛傳導。行業間的景氣落差，進一步通過就業和收入管道轉化為群體感受的差異：新動能更多是資金和技術密集，而非勞動密集，吸納就業的能力弱於舊動能，且不同行業工資增速明顯分化。根據投入產出表和經濟普查資料測算，2023年每1億元國內最終需求帶動的就業人數，新動能為238.1人，低於舊動能的307.9人，也低於基本盤行業的281.3人；2023年新動能增加值佔全國增加值的比重為18.1%，但勞動者報酬佔全國勞動者報酬的比重僅為16.6%。相比之下，基本盤行業增加值佔比為52.0%，勞動者報酬佔比達到60.5%。於是，處於新動能行業的群體收入和預期較好，處於舊動能行業的群體則面臨崗位收縮和收入下降，受舊動能衝擊的群體多、新動能惠及的人群少。因此，中國雖然也呈現出一定的群體分化，但群體分化是行業分化的結果，核心和源頭仍是行業分化。
美國的K型分化，主要通過居民資產負債表作用於不同群體，最終更突出地表現為不同財富和收入群體之間的分化。一是資本市場繁榮與財富效應，作用於居民資產端。美股持續上漲推高居民財富，但股票資產高度集中，前10%財富水平人群持有約九成的股票和基金，AI牛市的收益絕大部分被少數高財富家庭獲取，並通過財富效應支撐其消費增長，不持有股票的多數居民受益有限。二是高利率，作用於居民負債端。高利率對不同群體的影響具有不對稱性，高財富家庭持有大量金融資產、獲得更高利息收入，高負債家庭承擔的住房貸款、汽車貸款和信用卡消費成本上升。三是高通膨，影響居民可支配收入與實際購買力。高通膨環境下，住房、食品、能源等基本生活支出上升，中低收入群體的可支配收入更受擠佔，實際購買力受損更重。總體看，美國科技繁榮的收益更多由高財富群體獲得，高通膨和高利率的成本更多由中低收入家庭承擔，AI資本開支與高收入群體消費對總體經濟的支撐，又使這種分化難以在短期內自行緩解。
（三）中美K型分化對兩國經濟周期的影響程度不同、所處的經濟發展階段和宏觀環境不同，導致中美總量經濟表現不同：美國經濟總體呈現一定韌性，中國經濟相對承壓
一是AI發展對中美經濟周期的影響程度不同。AI投資對美國經濟周期形成扭曲，但對中國經濟周期的影響相對有限，深層次原因在於雙方AI發展模式和產業鏈優勢不同。（參考報告《人工智慧（AI）對經濟的雙維影響：需求擴張與生產率革命》）
美國的AI發展由頭部科技企業主導，掌握晶片設計、大模型、雲端運算等核心環節，資本開支規模大、價值鏈長，且企業現金流充裕，AI投資呈現明顯的“利率脫敏”特徵，能夠直接形成大規模總需求。同時，美國資本市場較為成熟，AI產業紅利轉化為資產價格上漲，再通過財富效應帶動高收入群體消費，支撐了總體消費增長。AI需求衝擊足以扭曲經濟周期，還通過擴大總需求、推高電力和算力成本等管道支撐通膨韌性，限制聯準會降息空間，使高利率環境延續更久，反過來加深對傳統部門和中低收入群體的壓制，形成自我強化的K型分化。
AI對中國總量經濟的影響仍未達到美國那種足以“扭曲周期”的程度，影響更多體現為生產端和出口端的結構亮點。現階段中美同處全球AI發展的第一梯隊，中國AI相關資本開支亦較快增長，但絕對規模低於美國。一是中美產業鏈分工不同，上游環節的投資需求天然更大，而中國AI產業優勢更多在中下游應用環節，而當前中下游應用層的商業模式尚不成熟，投資需求的釋放需要更長時間。二是發展模式不同，中國企業走的是工程最佳化和性價比路線，而美國企業更加依靠大規模堆砌先進晶片和算力設施維持技術領先。三是基礎設施存量不同，中國的資料中心、電力系統等新型基礎設施經過多年建設已相對完備，AI發展衍生出的增量投資需求相對有限。此外，中國居民資產以房產為主，資本市場財富效應較弱，科技股上漲較難通過財富管道廣泛傳導至居民消費。
二是傳統部門對中美經濟的拖累程度不同。儘管中美房地產等傳統部門均面臨一定壓力，但中國傳統部門收縮更為顯著，對經濟增長的拖累強於美國，深層次原因在於中美經濟轉型階段不同，尤其是房地產市場所處的發展階段不同。
中國正處於新舊動能轉換的關鍵階段，舊動能以房地產、基建為核心，是過去幾十年經濟增長的主要引擎，關聯產業鏈長、覆蓋就業廣、對地方財政影響大。當前房地產深度調整，同時衝擊企業、居民和政府三大部門的資產負債表，形成覆蓋投資、就業、收入、財富、財政的系統性需求收縮。舊動能收縮不是單一行業的問題，而是轉型期的趨勢性、結構性調整，其影響不會因新產業增速較快而迅速消失。
美國傳統經濟的壓力則主要來自高利率環境，而非行業趨勢性調整。美國房地產業並非沒有經歷過深度調整，2007年次貸危機後至2012年，美國房地產持續去庫存，房價持續下跌。2012年以後，美國地產行業基本恢復平穩，住房庫存水平也回到歷史低位。2022年以來，高利率背景下，美國地產業作為“利率敏感部門”相對承壓，但程度可控。儘管房地產投資下滑，但房價保持高位並小幅上漲。
上述兩方面差異共同導致中美總量經濟表現不同：美國經濟總體呈現一定韌性，中國經濟相對承壓。美國經濟呈現“總量有韌性、結構分化”的格局：AI投資與高收入消費托住經濟總量，通膨保持粘性，經濟在高利率環境下維持正增長，但財富分化不斷擴大，中低收入群體生活成本壓力上升，社會矛盾逐步積累。中國經濟總體呈現“總量承壓、結構分化”的格局：舊動能快速退坡，新動能尚未充分接力，總需求持續不足，物價低位運行；K型分化與需求不足相互交織，傳統部門收縮壓制總需求，總需求不足又反過來制約新動能的市場空間與應用擴散。
四、啟示與政策建議
（一）啟示
第一，經濟分化並非中國獨有，AI技術革命之下全球主要經濟體都面臨分化。AI引領新一輪技術和產業革命，存在資源擠出效應：新興行業資源湧入、傳統行業資源流出，創新能力較強的行業和企業率先成長，分化由此形成。美國AI技術和產業發展起步較早，也因此較早、較顯著地產生K型分化，說明分化是技術進步的階段性伴生現象，而非中國經濟特有的問題。認識到這一共性，有助於客觀看待當前經濟中的結構差異，避免將正常的產業轉型現象過度解讀為系統性風險。
第二，並非所有分化都是壞事，有些分化本身就是政策推進的目標，應區分結構轉型中的正常分化與需要警惕的失衡分化。中國新舊動能轉換過程中，舊動能退坡、新動能成長，資源向高效率部門集中，是產業結構升級的必經之路，有其合理性和必然性。真正需要警惕的有兩類情形：一是AI發展的盲目跟風和投機式投資，一些地方在AI等熱門領域低水平重複建設、概念炒作、盲目擴張，浪費財政金融資源，還可能放大局部泡沫；二是放任分配不均，如果技術進步的收益長期集中於少數企業、群體和地區，而轉型成本持續由中小企業、普通居民和困難地區承擔，階段性的結構差異就會固化為收入、財富和發展機會的差距。治理K型分化的重點，是促進創新成果擴散和轉型收益共享，防止正常分化演變為長期失衡。
第三，總量承壓與結構分化並不矛盾，這是經濟轉型過程中兩個相伴相生的結果，在關注分化的同時不能忽視總量問題。當前市場對“分化”的討論已較為充分，但越是在強調結構分化的時候，越需要重視總量問題。分化更多反映經濟運行的結構特徵，有效需求不足仍是當前中國經濟面臨的核心約束。如果總需求遲遲沒有提振，企業仍面臨訂單不足、價格競爭和盈利承壓，結構性亮點就難以轉化為更廣泛的收入、就業和預期改善。不能因為有新動能的亮點，就忽視傳統部門收縮帶來的總量壓力，更不能陷入“有了AI就不需要總需求政策”的誤區。在新舊動能完成有效接力之前，必須保持總需求基本穩定，為轉型營造適宜的宏觀環境。
第四，技術進步不會自動轉化為普遍的就業和收入改善，K型分化下的分配矛盾亟需重視。美國經驗表明，資產價格上漲和少數群體的財富效應，不能替代廣泛的就業和收入增長：AI牛市提高了部分企業的利潤和市值，但多數居民較少分享資產升值收益，其消費能力仍主要取決於就業和工資，一旦資產價格調整，財富效應及其對消費的支撐可能明顯減弱。同時，AI時代的造富能力和崗位替代能力遠超以往，如果新技術集中於少數行業和企業，與傳統產業、中小企業和普通勞動者聯絡不足，收入和財富分配極化將進一步加劇。這要求財稅和分配製度加快適配，使創新成果更廣泛地進入生產體系和居民收入循環。
（二）政策建議
一是進一步完善宏觀調控和政策評估框架，由單一宏觀指標評價轉向宏觀指標與微觀主體感受並重。政策效果既要看GDP、投資和工業生產等宏觀指標，也要看居民、企業和地方政府三類主體的預期和行為是否改善。建立涵蓋居民就業、收入、消費和負債，企業訂單、利潤和現金流，以及地方財政收入和公共支出的常態化監測機制，及時識別總量資料改善與微觀感受偏弱之間的差異。同時建構“耐心政策”體系，既要出台短期立竿見影的政策，更要考慮能逐步改變預期的制度性安排。
二是加力擴大內需，彌補總量缺口。擴大內需不能主要依賴資產價格上漲和少數高收入群體消費，而應建立在居民就業穩定、工資性收入持續增長和社會保障不斷完善的基礎之上。最佳化消費品以舊換新政策，從耐用消費品為主逐步擴圍至服務業；改善養老、醫療、托育、文旅等領域的優質服務供給，讓需求為優質供給創造市場；引導企業從同質化價格競爭轉向依靠技術、質量、品牌、設計和服務的差異化價值競爭，使技術進步和效率提升沉澱為企業利潤和勞動者收入，形成良性循環。
三是加大對新動能發展的有效支援，補強產業鏈與就業帶動能力。財政資金重點支援基礎研究、關鍵共性技術、中試驗證和產業化初期，通過首購、首用、示範項目和政府採購為新技術新產品提供早期市場；發展耐心資本和長期資本，完善創業投資、科創債、智慧財產權質押融資等工具，緩解科技企業融資約束；補強核心零部件、關鍵裝置、基礎軟體等薄弱環節，提高國內產業鏈配套率和價值留存能力。推動AI等新技術向傳統產業擴散應用，加強職業技能培訓，促進勞動者在新舊產業間順暢轉崗。同時加強對地方產業基金、招商項目和重大投資項目的統籌評估，及時糾正低水平重複建設、概念炒作和盲目擴張。
四是穩妥化解舊動能調整壓力，保障轉型平穩有序。房地產領域繼續做好保交房、去庫存和盤活存量，因城施策支援剛性和改善性住房需求，推進保障性住房、城中村改造和城市更新，穩定房地產投資及相關產業鏈需求；可考慮增發國債成立房地產穩定基金，並向地方政府轉移支付，彌補地方財力缺口，走出“房地產調整-地方財力下降-穩地產能力不足”的循環。對房地產、資源型產業和傳統製造業佔比較高的地區，加大轉移支付、轉型資金、職業培訓和公共就業服務支援，避免出現區域性的經濟與就業斷層。
五是完善收入分配和社會保障體系，促進技術進步收益全民共享。健全工資合理增長和最低工資動態調整機制，推動勞動者報酬與勞動生產率增長基本同步，規範平台用工、勞務派遣和靈活就業人員的勞動權益保障；完善養老、醫療、失業保險和社會救助制度，完善以常住人口為基礎的公共服務供給，降低居民預防性儲蓄動機；針對AI和平台經濟加劇財富和收入分配極化的新情況，研究探索與之適配的財稅調節制度，通過稅收、社會保障、公共服務和轉移支付等制度安排，使產業升級和技術進步的收益更充分地轉化為居民收入和消費需求。(粵開志恆宏觀)