AI繁荣会加剧“供强需弱”吗？｜外滩大会

AI有望让企业以更低的成本生产更多商品、提供更多服务。但如果这一过程同时减少了部分岗位，压低了劳动者的收入增长，新增供给将由谁来消化？

在2026 Inclusion·外滩大会上，北京大学国家发展研究院院长黄益平提出了这个问题背后的宏观担忧。假如AI一方面显著提高生产率，另一方面又因收入分配的变化抑制总需求，“有没有可能强化我们今天在中国经济当中面临的‘供强需弱’这个问题？”

上海财经大学校长刘元春、中金公司首席经济学家缪延亮等学者的讨论，也触及了生产率之外的这道难题。技术红利如何变成劳动者的收入、居民的消费，以及企业下一轮投资的理由，将影响AI能否形成供需相互促进的增长循环。

投资先行，生产率红利仍需时间

AI对供需的影响，已经从投资端开始显现。

刘元春指出，当前AI对经济的冲击，首先体现为相关芯片价格上涨、基础设施投资扩张，以及围绕这些投资展开的贸易活动。相比之下，各行业生产率的普遍提升，还需要更长时间观察。

这意味着，AI首先作为一种新增需求进入经济。企业采购芯片、建设数据中心、增加电力需求，为相关产业带来订单；当这些投入形成能力并进入日常生产，AI才进一步表现为扩大供给、降低成本的力量。

两者之间存在时间差。对此，黄益平和刘元春都提到了“索洛悖论”，即技术已经广泛使用，宏观生产率数据却未必立即明显改善。企业引入AI，还需要重构流程、调整组织、培训员工。这些配套投入会先产生成本，其收益则可能滞后释放，形成技术应用的“J曲线”。

因此，个体使用AI后感到效率提高，与整个经济的生产率跃升之间仍有距离。刘元春指出，学界普遍认同AI会改变经济，但“这种作用有多大，以及在什么样的时点产生，通过什么路径产生，存在巨大的分歧”。不同研究的测算差异，背后涉及对可替代任务、行业结构和技术扩散的不同假设。

缪延亮将这一过程概括为四种效应。供给效应来自生产率提高，如果需求未能同步扩张，就会产生压低通胀的力量；替代效应通过劳动收入份额下降，进一步影响消费。预期效应则可能使企业和家庭提前增加支出；瓶颈效应来自投资集中增长时，关键资源供给无法及时跟上。

按照这一框架，AI在发展初期可以创造大量投资需求，缓解部分行业的需求压力。但投资热潮能否持续，以及由此形成的生产能力能否找到足够的最终需求，还取决于技术进入生产后，如何影响就业和收入。眼前的投资扩张，并不能直接回答更长期的供需问题。

CF40在7月发布的专题报告《AI宏观经济学——AI时代宏观经济波动的新特征与治理》提到了投资端的风险。这份报告提到，AI服务依赖芯片、设备和数据中心等有形投入，短缺和竞争压力可能促使企业提前过量下单；一旦终端收益不及预期，调整就可能沿产业链放大。由此看，AI投资在拉动当期需求的同时，也可能积累后续的供需错配。

供给扩大之后，收入如何变成需求

技术进步为什么可能伴随需求不足？关键在于，生产能力提高，并不保证新增收入会以同样速度转化为支出。

缪延亮以“供给创造需求”的萨伊定律作为分析起点。生产活动会形成工资、利润等收入，但收入由谁获得、获得后用于消费还是储蓄，以及企业是否愿意投资，都会影响最终需求。供给与需求之间的衔接，因而受到收入分配和预期变化的制约。

黄益平则借“恩格斯停顿”说明了这一问题。工业革命曾带来人均实际产出的显著提升，工人的实际工资却长期停滞。“即便是工业革命发生，整个经济变得繁荣，分配问题会变成一个很大的问题。”

“替代效应应该是这次AI技术革命起作用的一个主要机制。”缪延亮认为，如果更多收入流向资本所有者，而这一群体将新增收入用于消费的比例较低，消费增长就可能落后于供给扩张。倘若新增投资也不足以弥补这一差距，经济就会面临有效需求不足。

这种变化并不以大规模失业为前提。一份职业通常由多项任务组成，AI可能接管其中的信息处理、文本生成和分析工作，同时保留需要人际互动、综合判断的环节。职业依然存在，企业对人员数量、技能和薪酬的要求却可能发生变化。

缪延亮以自己的研究工作举例。他将文章、书稿和演讲等资料制作成可供调用的Skill，发现它回答部分问题时，调取信息更加全面，也不受疲劳和临场状态影响。“我的工作属于高暴露度这种，但高暴露度不一定意味着我马上要失业了。”

在他看来，冲击可能更早出现在职业入口。企业未必立即裁减在岗人员，却可能减少对初级岗位的招聘。他援引的美国招聘和雇佣数据提示，在AI暴露度较高的领域，年轻人面临的压力更为突出。

缪延亮进一步指出，职业入口收窄可能削弱年轻人的资本积累，形成“疤痕效应”，并进一步影响经济增长和通胀。

预期也因此可能分化。缪延亮指出，他观察到的美国企业投资意愿与居民信心出现反差。企业看好AI带来的成本下降和盈利空间，劳动者却可能担心岗位和收入前景。

不过，这些机制还不足以证明AI必然造成持续的需求不足。新增岗位的创造速度，以及技术降本能否打开新的市场，同样决定最终结果。

CF40报告也提醒，劳动收入份额下降，并不必然伴随居民消费占比下降。报告回顾美国、欧洲和日本的经验指出，家庭金融财富增长、社会保障和社会福利的完善，可以支撑居民收入与消费。

2025 年诺贝尔经济学奖得主菲利普·阿吉翁在外滩大会的发言则提供了另一条路径。

“AI也会通过提升生产率和激发新想法，创造新的工作岗位。”在他看来，采用AI的企业可能因效率提高而增强竞争力、扩大产品需求，进而增加用工；新的想法也会为新业务和新岗位提供来源。他介绍的法国企业研究中，生成式AI对就业的总体影响略为正面，但不同行业和用途之间存在差异。

让技术红利进入居民收入

对中国而言，AI应用的优势，也使供需衔接的问题更加值得关注。

缪延亮认为，中国市场规模大、供应链长、应用场景丰富、产品迭代快，电力和新能源产业链也为AI应用提供了基础。这些条件有助于释放生产率红利，使供给效应更加显著。同时，AI压缩职业入口的可能性，也对青年就业保障和再培训提出了要求。

需要区分的是，技术降本带来的价格下降，本身可以提高居民购买力、扩大消费机会。宏观层面的担忧在于，如果劳动收入和就业预期同时承压，新增需求可能无法充分承接更强的供给能力。决定技术红利能否广泛兑现的，既有应用效率，也有收入分配与制度安排。

“也许我们应该主张支持‘就业优先’的AI创新。”黄益平提出，应让新技术更多地为劳动者赋能。他也承认，这并不容易，需要通过倡导相应的创新文化来推动。

公共政策因此需要更早介入技术转型过程。缪延亮提出的方向包括税制纠偏、劳动者再培训和岗位创造。黄益平则将问题推进到传统短期需求调节之外，“如果将来需求不足变成一个持续性的问题，这对公共政策的需求就完全是新的概念。”

总体而言，可以看到两类相互衔接的政策目标。一类是帮助劳动者适应任务和岗位变化，降低失去收入、重新就业的过渡成本；另一类是改善技术收益的分配，使生产率提高能够更充分地转化为居民收入与消费能力。

在政策应对上，缪延亮强调，需要财政政策和货币政策积极作为。

他进一步提出，如果AI对劳动收入和需求的影响演变为长期、持续的通缩压力，货币政策可能失效，需要更多借助财政、再分配和就业政策。“我们可能需要用新的政策，主要是财政政策、再分配政策和劳动力市场就业政策，来应对AI对通胀的持续压制。”（作者｜蔡鹏程，编辑｜刘洋雪）