黄益平:警惕AI时代重演“恩格斯停顿”——以制度平衡技术变革下的收入分配

2026年08月04日08:52    作者:黄益平  

  文/黄益平

  每一轮通用技术革命,在释放巨大增长潜力的同时,都会重构收入分配格局,其中最值得警惕的是著名的“恩格斯停顿”——劳均产出持续快速攀升,但工人实际工资长期停滞不前,社会不平等快速拉大。

  AI作为新一代通用技术,其对分配的冲击力度更强、传导速度更快,主要通过资本偏向、任务替代、技能分化与财富放大四大机制,拉大收入差距,可能催生AI版的“恩格斯停顿”,进一步加剧我国“供强需弱”的结构性矛盾。

  公共政策必须未雨绸缪,同步推进收入分配改革,构建“防御—赋能—再平衡”三位一体的政策组合:

  第一,防御。强化社会保障与反垄断,稳住社会基本盘,抑制资本无序攫取AI红利。

  第二,赋能。投资于人,通过改革教育体系,搭建职业技能培训体系,坚持“就业优先”导向,鼓励赋能而非替代劳动的AI创新,推动人机协同共生。

  第三,再平衡。重构要素分配,通过探索AI超额收益调节机制,明晰数据产权规则,研究建立全民AI红利共享基金等措施,让全民共享AI红利。

  ——黄益平 CF40成员、北京大学国家发展研究院院长

  * 本文为作者在2026年7月27日的CF40宏观政策季度报告(2026年二季度)发布会“AI宏观经济学”上所做主题交流。文章仅代表作者个人观点,不代表CF40及作者所在机构立场。

  像历次工业革命一样,AI技术创新正在全面重塑经济模式,但同时也会对就业结构与收入分配造成冲击。在这样的大变局中,公共政策需要积极作为,避免技术红利过度向资本集中、收入不平等持续恶化,努力走出一条兼顾效率与公平的智能化发展道路。

  三次工业革命不变的分配阵痛

  每一轮通用技术革命,在释放巨大增长潜力的同时,都会重构国民收入在资本、劳动、土地之间的分配格局,其中最值得警惕的,是第一次工业革命时期著名的“恩格斯停顿”。[1]

  根据经济史学家Robert Allen对1770—1913年英国数据的测算,1760至1840年第一次工业革命前期,英国劳均产出持续快速攀升,但工人实际工资长期停滞不前。[2]下面的左图清晰展现这一分化:代表劳均GDP的曲线一路走高,而代表劳动者真实收入的曲线长期平缓(图中小圈),增长成果几乎没有流向普通劳动者。

  而右图则表明从要素分配结构看,土地所有者收入份额持续萎缩,资本利润份额持续扩张,劳动收入占比长期承压,社会不平等快速拉大,这正是恩格斯在《英国工人阶级状况》中记录的底层劳动者生存困境。

  Robert Allen在之后的一项研究中,利用英国社会分层数据表计算基尼系数,证实了“库兹涅茨曲线”,即收入分配先恶化、后改善。[3]

  历史不会简单重复,但会押着相似的韵脚。后续两次技术革命,同样留下分配失衡的印记:

  第二次工业革命(1870—1914),电力、规模化生产催生大量无形资产,技术、知识资本溢价持续走高,不同技能劳动者收入差距显著扩大;[4]第三次信息革命(1970年至今),电脑与自动化带来就业U型极化,中等技能标准化岗位持续萎缩,中产薪资增长停滞,高、低收入(技能)群体状况相对较好,工资不平等成为发达国家长期难题。[5]

  在19世纪中后期,英国通过完善劳工保护、建设社会保障、调节资本收益,收入分配格局才逐步修复,库兹涅茨曲线拐点出现。这段历史提供了重要的启示:技术进步不会自动普惠大众,市场自发调节无法平衡资本与劳动的收益分配,制度干预是避免长期贫富撕裂的必要条件。

  AI重塑分配四大机制催生新型不平等

  作为继蒸汽机、电力、互联网之后的新一代通用技术,AI的分配冲击力度更强、传导速度更快,主要通过四条路径拉大收入差距,甚至可能迎来AI版的“恩格斯停顿”。

  第一,资本偏向机制,劳动收入份额持续下行。AI产业高度依赖算力、数据、模型等重资本投入,企业部署AI的核心动机之一是用资本替代人力。即便AI抬升全要素生产效率,新增收益大多被平台、资本与技术持有方获取,劳动者薪资无法同步增长。简单来说,效率提升可能更多地源于算法与算力,而非劳动者自身能力精进,利润向上集中,劳动报酬增长乏力,劳资收入差距持续走阔。

  第二,任务替代机制,中产空心化与K型分化。AI不只是替代低技能岗位,更精准冲击标准化中等白领工作:财务核算、文案撰写、基础设计、常规客服等重复性任务均可由AI承接。劳动力市场呈现鲜明K型分化:掌握人机协同能力的从业者效率、收入大幅提升;依赖标准化流程的普通劳动者面临岗位收缩、薪资承压,社会中产群体持续萎缩。

  第三,数字鸿沟与技能分化,阶层流动通道收窄。未来收入差距的核心载体是AI技能差距。能够熟练运用AI工具、具备创造性、跨领域整合能力的群体,将持续获得溢价;缺乏数字素养、仅掌握重复性技能的劳动者,就业选择持续收缩。行业、区域、城乡之间的数字基础设施差距,进一步放大机会不平等,平台网络效应催生“赢家通吃”,财富向少数技术精英集中。

  第四,财富放大机制,资本收益与劳动收益彻底脱钩。AI资产具备极强的规模效应,头部企业依靠数据壁垒持续放大超额利润,资产增值速度远超劳动工资增速。叠加代际资源传递、资产增值、用工成本转嫁,财富分层持续固化,形成“富者愈富”的正向循环,进一步拉大存量财富差距。

  放到我国现实背景看,居民收入的基尼系数自1982年0.285升至2008年峰值0.491,近年稳定在0.465左右,高于美日,低于部分拉美、非洲国家。AI普及若缺乏配套制度约束,很可能推动基尼系数再度上行;同时青年就业压力加剧,居民劳动收入增长放缓,会进一步加剧“供强需弱”的结构性矛盾,制约内需长期扩张。

  三维政策框架——防御、赋能、再平衡协同发力

  面对AI带来的分配挑战,不能单一依靠兜底保障,也不能单纯寄望技能培训,需要构建“防御—赋能—再平衡”三位一体的政策组合,短期稳住社会底线,长期重塑要素分配规则。

  第一重:防御——筑牢公平底线,缓冲技术冲击

  防御政策的核心是稳住社会基本盘,抑制资本无序攫取AI红利。

  一是完善普惠社会保障与失业保险体系,针对被AI替代的劳动者提供失业补贴、过渡期生活兜底,覆盖灵活就业、新业态从业者,化解短期失业冲击;

  二是强化AI、数字平台领域反垄断与算法监管,遏制平台依靠数据、算力壁垒形成垄断,限制企业通过算法压榨劳动者、攫取超额利润;

  三是建立AI应用伦理审查机制,对以大规模替代劳动为唯一目标、无社会就业增益的纯替代型AI项目设置约束门槛,引导技术向善。

  第二重:赋能——投资于人,推动人机协同共生

  解决分配失衡的根本出路,是缩小劳动者之间的技能鸿沟,让普通人具备驾驭AI、分享技术红利的能力,践行“以人为本、投资于人”的核心政策思路。

  一是系统性改革教育体系,从基础教育阶段普及AI素养、创造性思维、跨学科综合能力,摆脱单一标准化技能培养模式;

  二是搭建职业技能培训体系,面向在职劳动者、失业青年、中老年群体开设“专业+AI工具”复合型培训,配套统一技能认证、就业扶持政策;

  三是引导产业创新坚持“就业优先”导向,鼓励赋能型AI研发,而非单纯人力替代,培育人机协同新型岗位,拓宽劳动者收入增长渠道。

  第三重:再平衡——重构要素分配,让全民共享AI红利

  短期兜底、长期赋能之外,必须通过制度调整重构资本、劳动、数据三大要素的收益分配规则,打破资本对技术红利的垄断。

  一是探索AI超额收益调节机制,对科技平台、头部AI企业超额利润适度征税,税收资金专项用于公共数字教育、全民技能培训、民生保障;

  二是明晰数据产权规则,推动公共数据社会化共享,降低中小企业、普通劳动者使用AI的算力、数据成本,弱化头部平台的数据垄断优势;

  三是研究建立全民AI红利共享基金,将技术发展带来的增量收益定向回馈居民,适度探索普惠性收入补充机制,持续提振居民消费,破解“供强需弱”的内需难题。

  技术向善——分配均衡才是长期增长底色

  AI是驱动我国经济高质量发展的历史性机遇,能够大幅提升全要素生产率,打开长期增长空间,但技术本身不会自动带来共同富裕。历史上的“恩格斯停顿”警示:只追求效率、忽视分配的技术变革,终将引发社会矛盾、打断增长进程;只有同步完善分配制度、加大人力资本投入、平衡资本与劳动者收益,才能把技术红利转化为全民福祉。

  随着AI创新的不断普及与深入,未来一段时期,我国的收入分配不平等的问题可能会进一步加剧,就业压力特别是青年就业压力会进一步增强,“供强需弱”的矛盾也可能变得更加突出。这些都要求公共政策未雨绸缪,努力化解结构性矛盾。

  面向未来,发展路径必须牢牢把握三个核心导向:第一,坚持就业优先,鼓励赋能劳动而非替代劳动的AI创新;第二,全面实施“投资于人”战略,打通劳动者技能升级通道;第三,构建覆盖保障、教育、财税、数据治理的系统性政策体系,兼顾短期稳定与长期公平。

  唯有做到技术创新与收入分配改革同步推进,才能避开AI时代的分配陷阱,实现人机协同、共同富裕的长远目标。

  参考文献:

  [1]“恩格斯停顿”这个概念由经济史学家Robert Allen根据恩格斯在1845年出版的《英国工人阶级状况》提出。

  [2] Allen, R.C. “Engels’ pause: Technical change, capital accumulation, and inequality in the british industrial revolution”. Explor. Econ. Hist. (2009), 46(4): 418–435.

  [3] Allen, R. C. (2018). “Class Structure and Inequality during the Industrial Revolution: Lessons from England‘s Social Tables, 1688–1867.” Economic History Review.

  [4] Madsen, J. B., et al. (2021). Long-run econometric analysis of intangible investment and wealth inequality in 21 OECD countries (1860–2015).

  [5] Autor, D. and Dorn, D., (2013). “The growth of low-skill service jobs and the polarization of the US labor market”, American Economic Review.

  (本文作者介绍:北京大学国家发展研究院、中国经济研究中心教授)

责任编辑:张文

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