邢自强：中国经济K形分化，破局关键在社会保障与AI应用优势

在2026网易经济学家年会夏季论坛上，摩根士丹利中国首席经济学家邢自强发表了对中国经济下半年展望的演讲，其中关于“K形分化”的论断和“夯实社会保障”的破局建议，引发了广泛讨论。当前，中国经济正处于转型升级的关键期，一方面是出口的亮眼表现，另一方面是内需的持续疲软，这种结构性矛盾如何破解？邢自强的观点或许提供了重要的思路。

核心内容

• 经济呈现K形分化：邢自强指出，上半年中国经济呈现明显的K形分化，一季度增长稳健，二季度面临挑战。支撑增长的主要是出口端，尤其是“新三样”（新能源车、锂电池、太阳能）和“新新三样”（AI、机器人、创新药）出口均超千亿美元，同比增长近50%，但内需端消费相关行业依然疲软。

• 新质生产力的资本密集特性：他认为，新质生产力具有资本密集型特性，同样一个百分点的“新三样”和“新新三样”出口增长，对广谱就业和社会收入预期的拉动，远不及过去的劳动密集型行业。因此，出口的高歌猛进未能立即转化为内需好转。

• 社会保障是消费信心的基石：邢自强强调，消费不仅是当期收入的函数，更取决于社会保障体系带来的信心。目前灵活就业群体（包括农民工）已数亿人，但社保覆盖程度与城镇正式职工相比有较大落差，这抑制了消费潜力。

• 二次分配改善空间大：他分析，中国初次分配中劳动者占比已有所改善，但二次分配仍有很大改进空间。数据显示，社会保障做得较好的省份，居民消费率也较高，因此应逐步将财政资源从供给端、投资端转向增强居民社会保障福利。

• AI竞争的中国优势：邢自强对中国AI赛道前景保持乐观，认为中国走出了差异化路线——开源式、足够好用且成本极低的大模型，当前Token成本约为美国的十分之一。预计到2030年，国内AI芯片、算力自给率将从不足30%提升至70%左右。

• 警惕“合肥模式”盲目复制：针对“靠产业科技提振消费”的观点，他提出反思，过度以产业、建设、投资为第一要务，可能加剧K形分化。他以合肥模式为例，指出其成功受益于长三角整体生态环境，内地城市若一拥而上复制，可能造成产能过剩和重复建设。

• AI就业冲击远超以往：邢自强特别强调，AI革命扩散速度可能是上一轮互联网革命的3-4倍，短短十年间，企业广泛使用AI，可能来不及创造新需求、新岗位就替代了旧有岗位，对就业的挑战远超以往。

政策建议三要点：他提出三点建议：一是财政支出聚焦就业密集型行业，将更多财力从大件消费补贴转向服务业消费；二是产业政策向就业优先转型，考虑对AI、能源相关出口企业的出口退税逐渐退坡，省下资源用于国内消费、服务行业减税降费；三是更核心的是从供给端、投资端转向社会保障、需求端发力，将政府财力和金融资源转向投资于社会保障的夯实。

深度分析

邢自强的演讲切中当前中国经济的核心痛点：K形分化。这种分化不只是数据上的差异，更是经济结构转型期的阵痛。出口的强劲得益于中国制造业的升级和全球供应链的韧性，但内需的疲软则反映出居民收入预期和社会保障的不足。他提出的“夯实社会保障”并非简单的福利扩张，而是通过二次分配的调整，提升居民消费信心，从而将出口红利转化为内需动力。

从全球视角看，AI竞争已从算力比拼转向应用落地。邢自强指出，中美AI竞争最终比拼的是谁更擅长应对AI对社会、就业的冲击，而中国在应用端具有巨大优势。这种判断有现实依据：中国拥有庞大的市场和数据资源，开源模型和低成本Token使得AI应用能快速普及，但同时也意味着就业替代的挑战更早、更猛烈。因此，社会保障体系不仅是民生问题，更是支撑AI产业可持续发展的“稳定器”。

展望未来，中国经济的破局点在于政策重心的转移。如果“十五五”规划能真正落实提升居民消费率的信号，将财政资源从投资端转向社保和消费端，那么K形分化有望逐步收敛。但这也需要警惕地方政府的投资冲动，避免“合肥模式”的盲目复制。邢自强的“半场休息”论调也值得玩味：全球资本市场调整可能是暂时的，下半场中国在AI应用端或迎来爆发，但前提是解决好就业和分配问题。

常见问题解答

问：什么是“K形分化”？它对中国经济意味着什么？ 答：K形分化指经济中不同部门或群体呈现分叉走势，一部分向上（如出口、高科技产业），一部分向下（如传统消费、就业）。对中国经济而言，这意味着增长动力和成果分配不均，若不加以调节，可能加剧社会矛盾，抑制长期消费潜力。

问：为什么说“夯实社会保障”能应对AI冲击？ 答：AI会加速替代重复性劳动岗位，导致部分劳动者收入下降或失业。完善的社会保障（如失业保险、技能培训、普惠医疗）能减轻转型阵痛，稳定居民预期，从而保障消费和社会的平稳过渡，为AI应用创造更友好的环境。

问：中国在AI竞争中的优势具体体现在哪里？ 答：中国AI优势在于应用场景丰富、数据规模巨大，以及开源模型和低成本Token策略，使得AI技术能快速商业化。相比之下，美国在基础算力和前沿模型上领先，但中国在落地应用和成本控制上更具潜力，未来竞争焦点将转向如何平衡效率与就业。

参考 URL: https://www.163.com/money/article/L5E831IM00259SCR.html