2019年至2026年第一季度，美国家庭直接持有的股权财富从约29万亿美元激增至约55万亿美元，几乎翻了一番。其中，快速扩张期主要集中在2023年以后，正值AI推动的股市上涨阶段，AI对收入分配的影响正日益凸显。
7月27日，中国金融四十人论坛（CF40）发布的《宏观政策季度报告（2026年二季度）》指出，过去几年，AI技术不仅加速做大了财富蛋糕，也加剧了收入分配的不平等。报告进一步分析，2022年至2026年一季度，美国家庭股权财富增长约21万亿美元，其中前10%的家庭拿走了约88%，即18.5万亿美元，而后50%的家庭仅分到约1%，即0.2万亿美元。美国家庭财富的变迁，初步反映出AI技术带来的收入分配失衡：富裕家庭分走了更多的蛋糕。
在前述报告发布现场，CF40成员、北京大学国家发展研究院院长黄益平分享了相关学术研究成果。他指出，历史上每一次重大科技进步都对收入分配结构产生了深远影响。根据经济史学家罗伯特·艾伦的研究，第一次工业革命期间出现了所谓的“恩格斯停顿”，即在革命爆发后的数十年内，工人人均产出明显提升，但实际工资并未随之增长。从分配比例来看，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上升。这引发了一个问题：AI技术进步初期，是否会出现一段“工资停滞、资本收益走高、不平等扩大”的类似“恩格斯停滞”时期？黄益平认为，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，但同时也可能通过四大机制影响收入分配，导致未来收入分配结构进一步失衡。
当AI掀起一轮又一轮的资本市场狂潮，裁员和岗位替代的阴霾也持续笼罩着打工人。CF40报告显示，AI出现后，资本开支替代劳动力雇佣的情况正在真实发生。美国市场数据显示，2024年至2025年，对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年的平均水平。与此同时，AI带动了美国股票市场价值大幅上升和家庭财富极不平衡的增长，前10%家庭拿走了约88%，后50%仅分到约1%。居民可支配收入内部因此出现分化，2025年收入最高的10%家庭在可支配收入中的占比上升到36%，显著高于2010年至2019年的均值34.3%；而后50%的中低收入家庭占比为11.5%，较此前均值11.8%小幅下降。技术进步带来的收入分配剧烈变化并非首次。罗伯特·艾伦的研究显示，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在持续下降，直到19世纪70年代才止跌回升。也就是说，在第一次工业革命带来生产力大幅上升后约100年，劳动者分到的蛋糕份额才开始扩大。
黄益平表示，历史上每一次工业革命都对收入分配产生了深远影响。第一次工业革命出现了加剧不平等的“恩格斯停顿”，资本家分走了更多财富；第二次工业革命让技术知识、组织资本等无形资产投资在分配中占据优势；第三次工业革命出现了就业极化与工资不平等，即高薪高技能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、中等技能薪资增长停滞。作为公认的通用型技术，AI无疑将再次带来人类生产力的飞跃。这一次，技术进步又将怎样作用于收入分配？黄益平表示，AI技术进步可能通过四个作用机制影响收入分配。
首先是资本偏向机制，这将体现为劳动收入份额的持续下降。企业通过持续加大资本投入来替代传统劳动要素，改变生产要素的配置逻辑与收入分配格局。也就是说，AI赋能可以提高劳动者的人均产出，但劳动者收入并未随之增长。其次是任务计划机制，其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。黄益平指出，AI技术落地后，个体将面临被替代还是被赋能的选择。如果被赋能，机会增多，收入会沿着K字型向上走；如果容易被替代，收入或回报可能向下走。第三是技能分化与数字鸿沟，可能导致阶层流动受阻。不同人的技术差距直接转化为收入差距与发展机会不平等，行业区域分化，出现赢者通吃效应。简单来说，要么拥有平台，要么拥有技能，否则新技术发展可能对个人不利。第四是财富分配放大机制，主要体现为资本收益与劳动收益脱钩。具体而言，通过资产增值、成本转嫁与代际资源传递，从资本端放大财富不平等，形成富者愈富的局面。黄益平补充道，这是一般现象，与AI并不强相关。
打破AI红利垄断。生产力提升是否一定带来更快的经济增长？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可能让需求端比过去增长更慢，而经济增速往往由供给和需求中更弱的一方决定。AI对收入分配的影响之所以备受关注，不仅因为关乎个人和家庭命运，更在于其可能对社会总需求产生的深远影响。CF40报告援引一篇2020年发表的学术论文称，工人群体主要依赖薪资收入，其边际消费倾向显著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，全社会将面临严重的消费总需求不足。近年来，中国经济“供强需弱”特征持续。2026年上半年，中国GDP实际增速达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，供给太强，经济也是不可持续的。如果按照现在的趋势发展，将来很有可能出现供强需弱格局不但短期内难以扭转，反而进一步加剧的情况。我们需要考虑如何让总需求持续提升，使其与供给保持相对平衡。在黄益平看来，AI对中国经济发展是一次历史性机遇，同时应高度重视收入分配问题，未雨绸缪应对未来收入分配进一步失衡的可能性。对此，黄益平提出三重应对策略。
首先是防御策略，通过筑牢社会安全底线，缓冲AI带来的失业冲击，同时抑制资本借助算法形成的超额垄断收益，守住社会公平的基本盘。具体举措包括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，以及建立针对纯替代型AI应用的伦理审查与限制机制。黄益平建议，应坚持“就业优先原则”，更加鼓励赋能劳动而非替代劳动的AI技术创新，同时通过夯实社会基础保障确保平稳过渡。
其次是赋能策略，重塑人力资本结构，推动劳动者从“被AI替代”转向“驾驭AI创新”，通过能力升级实现人与智能技术的协同共生。具体举措包括改革教育体系，融入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。黄益平指出，将来学校文凭对于年轻人找工作、谋求职业发展的相对重要性可能会下降，而复合型技能的重要性会上升。政府提出的“投资于人”战略，其中很重要一个方面就是培养人与AI协同的能力。
第三是再平衡策略，重构生产要素的分配机制，打破资本与技术对AI红利的垄断，通过制度设计让数据、算法创造的价值惠及更广泛的社会群体。具体举措包括探索对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，以及建立全民共享的AI红利分配基金。黄益平坦言，如何让全社会共享技术、算法所创造的价值，是对公共政策提出的一个很高要求。当前考虑全民共享的AI红利分配基金可能还太早，但也许可以考虑对低收入阶层提供一些生活或者收入支持。从目前的状况来看，收入分配整体来说不平等的问题比较突出，将来有可能还会进一步突出，而需求不足是我们当下最突出的问题。黄益平表示，将“投资于人”战略做成一整套政策方案，对于缓解当前的供强需弱问题、改善收入分配等可能会有一些帮助。