当前，人工智能（AI）技术正在以前所未有的速度渗透到社会经济的各个领域——从平台的算法交易、制造业的智能质检，到医疗业的影像诊断、教育的个性化学习，AI的身影无处不在。
AI对宏观经济的影响处于何种阶段？是否已成为驱动经济走向的核心变量？对劳动力市场、通胀会带来哪些影响，政策又该如何应对？日前，界面新闻就这些问题采访了北京大学国家发展研究院院长黄益平。
他指出，当前AI对经济的影响仍处于技术创新与规模化应用的发展阶段，但在宏观层面，AI对全要素生产率的提振效果尚未显现。
“新技术随处可见，唯独在全要素生产率的统计中看不到。”黄益平援引“索罗悖论”称，核心原因主要有三点：第一，技术革新存在结构性分化，部分行业效率快速提升的同时，部分传统行业会受到冲击，双向效应相互对冲，弱化了整体宏观成效；第二，新技术带来的部分社会价值无法被传统GDP统计体系量化，例如技术解放人力后带来的居民闲暇时间增加等隐性福利，均无法体现在宏观经济数据中；第三，从技术普及到转化为全社会生产力，本身存在较长的时间周期。
黄益平认为，人工智能属于通用型技术，与历史上的蒸汽机、电气化、计算机互联网革命具备内在共性，将会在长期维度对经济模式带来颠覆性变革。
在劳动力市场方面，除岗位替代问题外，收入分配失衡将成为AI时代最突出的社会挑战。“AI能够抬升全要素生产率，但效率红利大多流向资本端，劳动者薪资难以同步上涨。”黄益平说，如果所有企业同步推进用工替代，宏观层面将出现用工收缩、居民收入下行与产品供给持续走高的结构性矛盾，形成供强需弱的失衡格局，甚至陷入“替代螺旋”，拖累宏观经济稳健运行。
对于AI对通胀的影响，他认为，AI的作用机理繁复多元，不同阶段呈现不同特征。产业发展的第一阶段，资本集中投入将推升通胀；待技术落地、产能集中释放，物价将回落；而第三阶段走势存在不确定性——若效率提升无法转化为居民收入增长，供需失衡或将延续，物价可能长期承压下行。
黄益平表示，公共政策应聚焦两大任务：一是优化收入再分配、防范社会不平等加剧；二是对冲供需结构失衡、稳定社会总需求。财政政策在提振内需方面更为直接高效，货币政策可保持适度扩张予以配合。
此外，他表示，国内供强需弱的结构性矛盾，叠加高端制造出口扩张，已经产生显著的外部经济影响。未来我国的发展逻辑需要从单一竞争突围，转向与全球经济伙伴协同共生、共同成长。其中最关键、最核心的举措，就是加大力度提振国内消费、激活内需市场。通过内需扩容对冲外需结构变化，通过内外均衡发展，化解外部博弈压力，实现经济高质量、可持续的平稳发展。
【专访】黄益平：AI或放大收入分配失衡，提振内需是最迫切任务
以下是本次采访实录，经界面新闻编辑整理、受访嘉宾确认
界面新闻：当前AI对宏观经济的影响处于怎样的发展阶段，是否已成为影响经济走向的一个核心变量？
黄益平：当前人工智能对宏观经济的整体影响，仍处于技术创新与规模化应用的发展阶段。对于全球各国而言，尤其是美国，AI相关投资已经成为拉动经济增长的核心动力。奥巴马政府前首席经济顾问杰森·福尔曼的研究指出，近年来美国GDP增长中八成多的贡献，来自数字计算中心及相关数字产业的投资拉动，这足以说明AI领域的资本投入已经对宏观经济形成显著的正向拉动。
这一规律同样适用于中国。当前国内各类经营主体、行业机构均在持续加大人工智能领域的资金投入与场景落地布局，AI产业化应用正在全社会全面铺开。
当前行业最为关注的核心问题是：人工智能能否最终带动全社会生产率的系统性提升。目前，AI的增效成果已在微观层面得到明确验证：企业落地人工智能技术后，普遍实现了经营效率的提升；同时通过智能化替代部分人力劳动，有效压降经营成本、增厚盈利。但在宏观层面，AI对全要素生产率的提振效果尚未显现。这一现象可以用经典的索罗悖论解释，该理论诞生于计算机技术普及的时代，核心观点为：新技术随处可见，唯独在全要素生产率的统计中看不到。
后续经济学研究证实，计算机技术最终确实大幅提升了社会全要素生产率，但技术红利的释放存在明显滞后性，初期难以通过宏观数据直观体现，核心原因主要有三点。第一，技术革新存在结构性分化，部分行业效率快速提升的同时，部分传统行业会受到冲击，双向效应相互对冲，弱化了整体宏观成效。第二，新技术带来的部分社会价值无法被传统GDP统计体系量化，例如技术解放人力后带来的居民闲暇时间增加等隐性福利，均无法体现在宏观经济数据中。第三，从技术普及到转化为全社会生产力，本身存在较长的时间周期。
基于计算机技术的发展规律可以推断，本轮AI技术革命将呈现高度相似的特征。当前人工智能已实现全社会广泛普及，微观企业增效成果明确，但技术对整体经济增长、宏观生产率的强力驱动作用尚未到来。与此同时，人工智能技术仍处于持续迭代和演化的过程中，未来的技术发展路径、产业落地模式仍存在不确定性。因此，现阶段判断AI已经全面重塑宏观经济、带动全社会生产率跨越式提升，尚且为时过早。
界面新闻：对比历史上工业革命、电气化革命和互联网革命，AI对经济增长的驱动模式有何独特性？其对经济增长的赋能是短期脉冲式，还是长期结构性的？
黄益平：倘若将人工智能定义为新一轮工业技术革命，从发展规律来看，其与历史上历次工业革命具备内在共性。第一次工业革命以蒸汽机为核心驱动力，第二次依托电气化落地普及，第三次则由计算机与互联网技术引领。
纵观数轮技术变革可以发现，上述核心技术同属通用型技术范畴。通用型技术并非仅用于解决某一细分领域的特定问题，而是能够广泛渗透至国民经济各行各业，由此对经济运行模式形成系统性、根本性且长期性的改造。目前，各界对于人工智能重塑经济的具体路径仍存有不同观点，加之相关技术尚未完全成熟，其未来发展形态尚无定论。但我倾向认为，人工智能属于通用型技术，将会在长期维度对经济模式带来颠覆性变革。
界面新闻：AI对劳动力市场会产生怎样的中长期影响？政府又该如何采取针对性的措施？
黄益平：人工智能落地应用对劳动力市场的冲击可以从两个层面来看：一是短期就业冲击带来的民生压力，二是长期新增就业能否填补被替代岗位的缺口。
回溯过往，每一轮通用型技术落地普及，都会对彼时的就业格局形成阶段性冲击。蒸汽机出现后，传统手工业与小农经济失去生存根基，原有从业者的就业空间被压缩；与此同时，随着纺织、铁路、远洋航运等现代化产业兴起，大批产业工人岗位随之诞生，就业市场完成结构更迭。电气化、计算机与互联网革命时期，就业市场同样经历旧岗位淘汰、新职业孕育的迭代过程。
本轮人工智能发展也遵循相似规律，但人们的顾虑点在于人工智能在大规模替代现有岗位之后，能否像过往技术革命一样孵化出体量相当的新增就业。诚然人工智能催生了数据标注、大模型提示工程师等此前未曾出现的新兴职业，但核心矛盾落脚于用工规模：若被AI替代的劳动者基数庞大，新兴岗位的用工吸纳能力能否实现供需平衡。这一问题是学界、政府与各类企业均需重点研究、审慎考量的关键议题。
原本拥有稳定岗位与收入的从业者，可能因AI落地失去工作，如何保障失业群体基本生活、帮助其转型再就业，是摆在面前的首要难题。理想状态下，AI在淘汰部分旧岗位的同时能催生更多新就业，但如果新增岗位不足，就会演化成长期结构性难题，而收入分配失衡是贯穿其中的关键隐患。
另外，AI能够抬升全要素生产率，但效率红利大多流向资本端，劳动者薪资难以同步上涨。比如，资深技工、老中医长年积累形成的经验壁垒被AI打破，从业年限带来的技能溢价持续收缩，新人依托AI就能复刻资深从业者的专业能力，出现技能平权趋势。即便劳动者依托AI实现工作提质增效，劳动报酬却没有同步增长，核心原因是产能提升来源于技术赋能，而非劳动者个人能力精进，效率收益更多被资本获取，进而拉大劳资收入差距。
进一步来看，AI技术普及还会造成人群与国家两层分化：行业里，不是AI替代劳动者，而是掌握AI技能的从业者替代不懂AI的从业者，技术鸿沟不断拉开收入差距；全球层面，具备大数据、数字基建的国家能依托AI实现经济提速，缺少数字化基础的国家则难以跟上技术浪潮，全球贫富分化随之加剧。
所以，除岗位替代问题外，收入分配失衡将成为AI时代最突出的社会挑战之一。
企业用AI降本增效具备个体合理性：企业主出于经营考量，会通过智能化缩减用工、压缩人力成本。但所有企业同步推进用工替代，放在宏观层面就会出现系统性隐患：用工收缩带来居民劳动收入下行，另一方面，AI提升生产效率、产品供给持续走高，最终形成供给过剩、内需疲软的供需错配格局，加剧供强需弱的结构性矛盾，甚至陷入“替代螺旋”——内需走弱倒逼企业继续靠裁员、智能化压缩成本抢占存量市场，用工进一步收缩、内需持续走低，循环往复拖累宏观经济稳健运行。
技术进步长期利好经济发展，但相关风险需要提前布局、未雨绸缪，尤其公共政策方面。比如，完善失业保障与转岗培训体系、优化收入再分配制度等。除此之外，全民无条件发钱、无需劳作仅享受福利的模式并不完全契合人的社会属性，人普遍存在被社会需要、通过劳动实现自我价值的心理诉求，单纯依靠兜底福利难以实现社会长期良性运转，保障劳动者拥有合适的就业岗位，仍是长效治理的核心落脚点。
界面新闻：您前面提到AI可能会加剧供强需弱的结构性矛盾，这是不是意味着我们将无法摆脱低通胀？
黄益平：人工智能对通胀的作用机理繁复多元，现阶段难以形成统一定论。从需求端来看，倘若AI技术变革催生大规模投资扩张乃至局部投资泡沫，社会总需求将显著抬升，进而拉动工业品出厂价格（PPI）上行。
这一点在美国表现尤为突出。根据相关经济研究测算，2025年，美国经济增长中八成以上增量源自数据中心建设与AI相关的产业投入；此前测算显示，剔除数据中心相关贡献后，美国2025年上半年GDP增速或将由1.6%回落至0.1%，可见AI投资是推升总需求、影响物价的关键变量。
不过，国际清算银行相关研究提出不同研判：AI规模化落地初期或将带来通缩压力。核心逻辑在于，技术普及快速扩充产品与服务供给，但新增供给短期内缺乏配套需求承接，形成阶段性供大于求，压制通胀水平；长期随着生产效率提升逐步带动需求回暖，物价后续有望回升。
结合产业落地时序，我个人观点与国际清算银行的研究存在阶段划分差异。AI产业化存在前置投入周期，在生产效率兑现前，首先迎来资本集中投入阶段。当前全球尚未观测到全要素生产率的系统性提升，但AI相关投资扩张已切实推高总需求，受投资热潮乃至部分非理性投入影响，产业发展第一阶段易推升通胀；待后续技术落地、产能集中释放，供给大幅扩容将促使物价回落。
对于第三阶段物价走势，学界尚存分歧。前述国际清算银行研究认为，生产率抬升最终将带动总需求同步上行，通胀再度回暖。但该结论仍存在不确定性，若AI带来的生产效率提升无法有效转化为新增就业与居民劳动收入，消费需求难以匹配供给扩容，供需失衡格局或将延续，物价或将长期承压下行，这一发展路径同样具备现实可能性。
界面新闻：针对您上面提到的就业、通胀问题，货币政策可以做些什么，是否需要系统性转变？
黄益平：当前来看，货币政策如何适配人工智能时代尚有待探索，因此现阶段进行框架性大幅调整还为时过早。
现阶段公共政策的核心着力点，应当聚焦两大关键任务：一是优化收入再分配、防范社会不平等加剧，二是对冲供需结构失衡、稳定社会总需求。
从再分配层面来看，人工智能技术迭代会持续重塑就业结构，部分群体率先受到就业冲击，未来若智能化替代全面深化，全社会就业格局都将面临重构，届时社会对再分配政策的需求会大幅提升。无论是针对人工智能行业征税、推行全民基本收入（Unconditional Basic Income，UBI），还是通过政府债务调节经济，本质上都属于社会收入再分配的手段。完善这类政策工具，核心目的是托底受技术变革影响的群体，避免贫富差距持续扩大，守住社会稳定底线。
在此基础上，当前中国经济面临供给能力持续走强、内需增长相对滞后的结构性矛盾，仅靠市场自发调节难以修复，需要采取力度更强的政策举措提振总需求。对比来看，财政政策的调控效果更为直接、高效。除税收调节手段外，政府可通过适度举债、强化财政发力，弥补内需短板，对冲经济下行压力。
货币政策虽可保持适度扩张、配合稳增长，但在政策落地中需要兼顾多重风险，重点防范金融风险累积，维护宏观经济整体稳定。
回顾历次工业革命可以发现，每一次重大技术变革之后，全社会的政策体系与社会制度都会迎来系统性重构，过往的社会保障体系、劳动制度等均经历过重大革新。本轮人工智能驱动的产业与技术革命，同样会推动现有公共政策、社会治理制度的迭代调整。我们需要提前布局、主动预判，让技术进步充分惠及经济社会发展，同时实现经济转型的平稳过渡，规避各类社会矛盾与宏观经济风险，让技术变革最终服务于社会整体福祉提升。
立足当下的宏观调控框架，我国依然坚持积极的财政政策、适度宽松的货币政策的总体基调。现阶段政策的核心重心，更多是推进结构性经济转型。一方面要培育新质生产力、壮大新兴产业；另一方面要规范地方招商引资中的非理性内卷行为，始终坚持让市场在资源配置中发挥决定性作用，以持续创新和产业升级夯实经济增长根基。
在结构性改革之外，提振国内消费需求是当前最需要重点突破的问题。供强需弱的结构性失衡已经产生显著的外部经济影响。
回顾对外开放历程，中国加入世贸组织后的出口扩张，被视作“中国冲击 1.0”。彼时我国出口以低端劳动密集型产品为主，冲击的是海外本就不具备竞争优势的产业，对发达国家核心产业体系影响有限，其社会矛盾、产业冲击相对可控。而现阶段我国出口主力已切换至新能源汽车、生物医药、高端制造等新兴优势产业，直接触及欧美发达国家的核心竞争领域，导致海外尤其是欧洲产生强烈的产业焦虑与经济危机感，外部贸易压力、博弈冲突显著增加，这被个别海外学者渲染为“中国冲击2.0”。
因此，未来我国的发展逻辑需要从单一竞争突围，转向与全球经济伙伴协同共生、共同成长。其中最关键、最核心的举措，就是大幅加大力度提振国内消费、激活内需市场。通过内需扩容对冲外需结构变化，通过内外均衡发展，化解外部博弈压力，实现经济高质量、可持续的平稳发展。
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