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，北京大学国家发展研究院院长黄益平就这些问题接受了界面新闻的采访。
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。
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Q1：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？
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。
Q2：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？
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。
Q3：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？
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。
Q4：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？
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。
Q5：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？
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。
内容来源：界面新闻责任编辑：张逸君
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