中国金融四十人论坛（CF40）7月27日发布《宏观政策季度报告（2026年二季度）》称，AI（人工智能）在做大财富蛋糕的同时，也在加快收入分配失衡的显现。报告显示，2019年至2026年一季度，美国家庭直接持有的股权财富从约29万亿美元升至约55万亿美元，接近翻倍。扩张最明显的阶段出现在2023年以后，即AI带动股价上涨的时期。
报告进一步指出，2022年至2026年一季度，美国家庭直接持有的股权财富增加约21万亿美元，其中前10%家庭拿走约88%，即18.5万亿美元；后50%家庭只分到约1%，即0.2万亿美元。报告认为，这一变化初步反映出AI技术带来的收入分配失衡，富裕家庭获得了更大份额的财富增量。
黄益平：技术进步往往先改变分配结构
在报告发布现场，CF40成员、北京大学国家发展研究院院长黄益平分享的研究称，历史上每一次重大科技进步，都会深刻改变收入分配结构。
根据经济史学家 Robert Allen 的研究，第一次工业革命期间曾出现所谓“恩格斯停顿”。在工业革命爆发后的数十年里，工人人均产出明显上升，但实际工资并未同步增长。从分配比例看，第一次工业革命爆发约100年后，劳动收入占经济总产出的比例才开始回升。
黄益平据此提出一个问题：AI技术进步初期，是否也会出现一段类似“恩格斯停顿”的时期，即工资停滞、资本收益上升、不平等扩大。
他表示，AI作为一种通用型技术，是中国经济发展的一次历史性机遇，但技术进步也可能在未来一段时期内通过多种机制推动收入分配结构继续失衡。“我们应该高度重视收入分配问题，未雨绸缪。”黄益平说，收入分配关系着社会总需求，如果按当前趋势发展，供强需弱的格局可能短期难以扭转，未来还可能加剧，并影响经济增长的可持续性。
基于这一判断，黄益平建议坚持“以人为本”原则，围绕“投资于人”构建系统性的政策组合，兼顾短期社会稳定与长期经济效率，让技术红利覆盖更广泛群体。
报告列出AI影响收入分配的现实表现
CF40报告称，AI出现后，资本开支替代劳动力雇佣的情况正在发生。美国市场数据显示，2024年至2025年，AI应用程度较高的信息产业、专业服务、金融与保险等行业，就业增速显著低于2010年至2019年的平均增速。
与此同时，AI推动美国股市价值明显上升，并带来家庭财富高度不均衡的增长。前10%家庭拿走约88%的财富增量，后50%仅获得约1%。
居民可支配收入内部也出现分化。2025年，收入最高的10%家庭可支配收入占比升至36%，高于2010年至2019年34.3%的均值；后50%的中低收入家庭占比为11.5%，低于2010年至2019年11.8%的均值。
黄益平表示，技术进步引发收入分配剧烈变化并非首次。Robert Allen 的研究显示，第一次工业革命始于18世纪60年代，但劳动工资在经济产出中的占比持续下降，直到19世纪70年代才止跌回升。也就是说，生产力大幅提升后大约100年，劳动者分得的份额才开始扩大。
他还提到，第一次工业革命出现了加剧不平等的“恩格斯停顿”，资本家获得更多财富；第二次工业革命中，技术知识、组织资本等无形资产投资在分配中占据优势；第三次工业革命则出现就业极化与工资不平等，高薪高技能岗位的收入和就业机会快速增长，低端岗位相对稳定，中间岗位萎缩，中等技能工资增长停滞。
四个作用机制
在黄益平看来，作为通用型技术，AI将再次推动生产力跃升，而它对收入分配的影响可能主要通过四个机制展开。
资本偏向机制
第一是资本偏向机制，表现为劳动收入份额持续下降。企业不断增加资本投入来替代传统劳动要素，进而改变生产要素配置逻辑与收入分配格局。按黄益平的说法，AI可以提高劳动者的人均产出，但劳动者收入未必同步增长。
任务计划机制
第二是任务计划机制，表现形式类似第三次工业革命时期出现的中产空心化和“K”型分化。黄益平说：“AI技术落地以后，你是被替代还是被赋能？如果你被AI赋能，那么你将来会有更多机会，收入会沿着‘K’字型往上走；如果你很容易被AI技术替代，你将来的收入或者回报可能是往下走的。”
技能分化与数字鸿沟
第三是技能分化与数字鸿沟，这可能导致阶层流动受阻。不同人之间的技术差距，会直接转化为收入差距和发展机会差异，并带来行业与区域分化，形成赢者通吃效应。黄益平说：“简单说，要不你有平台，要不你有技能，否则新技术发展可能对你不是特别有利。”
财富分配放大机制
第四是财富分配放大机制，主要表现为资本收益与劳动收益脱钩。报告提到，这种放大效应可以通过资产增值、成本转嫁和代际资源传递，从资本端扩大财富不平等，形成“富者愈富”。黄益平补充说：“这是一般现象，与AI并不强相关。”
需求端压力成为关注重点
生产力提升是否一定会带来更快的经济增长，报告给出的答案并不乐观。
前述报告牵头人、CF40资深研究员、中国社科院世界经济与政治研究所副所长张斌表示，答案或许是否定的，因为AI可能让需求端增长慢于过去，而经济增速往往取决于供给和需求中更弱的一方。
报告援引一篇2020年发表的学术论文称，工人群体主要依赖工资收入，其边际消费倾向明显高于依赖资产增值的资本所有者。当AI将财富从劳动力转移给资本所有者时，全社会可能面临严重的消费总需求不足。
报告还提到，近年来中国经济持续呈现“供强需弱”特征。2026年上半年，中国GDP实际增速为4.7%。其中，社会消费品零售总额同比增长1.3%，全国固定资产投资（不含农户）同比下降5.7%，显示内需总体偏弱。
黄益平表示，AI对供给侧的拉动已经很明显，但如果总需求起不来，供给过强，经济增长也难以持续。“如果是按照现在这样的趋势发展，将来很有可能发展出一种场景：供强需弱不但短期内扭转不了，而且很有可能进一步加剧。”他说，“我们需要考虑怎么样让总需求持续提升，使其与供给保持相对平衡。”
黄益平提出三重应对策略
围绕AI可能带来的收入分配压力，黄益平提出防御、赋能、再平衡三重应对策略。
防御：稳住就业与公平底线
第一是防御，通过筑牢社会安全底线来缓冲AI带来的失业冲击，同时抑制资本借助算法形成超额垄断收益，守住社会公平基础。
- 完善失业保险与兜底保障体系；
- 强化平台经济与AI领域的反垄断执法；
- 建立针对纯替代型AI应用的伦理审查与限制机制。
黄益平表示，从短期看，AI技术创新一定会对部分职业形成较大冲击，有人会失去工作，过去每一次工业革命都出现过类似情况。“这是正常现象，但关键问题在于如何实现平稳过渡。”他建议坚持“就业优先原则”，鼓励更多赋能劳动而非替代劳动的AI技术创新，并通过夯实社会保障避免出现大的社会问题。
赋能：重塑人力资本结构
第二是赋能，通过调整人力资本结构，推动劳动者从“被AI替代”转向“驾驭AI创新”，以能力升级实现人与智能技术协同。
- 改革教育体系，纳入AI素养与创造性思维培养；
- 建立终身学习的职业技能培训体系；
- 推广“AI+职业”的技能认证与就业扶持。
黄益平说，未来学校文凭对年轻人找工作和职业发展的相对重要性可能下降，复合型技能的重要性会上升。按他的说法，政府提出“投资于人”，其中一个重要方面就是培养人与AI协同的能力。
再平衡：调整AI红利分配方式
第三是再平衡，即重构生产要素分配机制，打破资本和技术对AI红利的垄断，通过制度设计让数据和算法创造的价值覆盖更广泛社会群体。
- 探索对AI超额收益征收调节税；
- 明晰数据产权归属，推动公共数据社会化共享；
- 建立全民共享的AI红利分配基金。
黄益平表示，“如何让全社会共享技术、算法所创造的价值，这是对公共政策提出的一个很高要求。”他也提到，当前考虑全民共享的AI红利分配基金可能还太早，但可以考虑向低收入群体提供一定生活或收入支持。
黄益平最后表示，从目前情况看，收入分配不平等问题较为突出，未来还有可能继续加重，而需求不足是当下最突出的问题之一。把“投资于人”做成一整套政策方案，或有助于缓解当前供强需弱问题，并改善收入分配。
本文作者为《财经》记者。本文来自微信公众号“财经五月花”（ID：Caijing-MayFlower），作者：唐郡，编辑：张威。