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来源：中国为什么要对日本断供钨作者： 崔轩映：

陆挺：中国经济结构性分化与AI热潮的宏观审视

陆挺系野村中国首席经济学家、中国首席经济学家论坛副理事长

本文为野村证券中国首席经济学家陆挺在近日举办的“2026上半年宏观经济形势分析”闭门研讨会上所作的主题演讲，研究院根据发言实录整理，作者授权发布。

野村证券中国首席经济学家

尊敬的各位领导、各位专家，大家好！非常感谢有机会向大家汇报我们对当前中国经济的一些看法。

一、当前中国经济的主要特征

中国经济当前最大的特征，在于明显的板块分化。从2021年以来，中国房地产行业经历了深度调整，按官方统计，下行幅度约50%-60%；从土地出让收入口径看，地方政府相关收入下降约80%以上；从前百强开发商的新房销售来看，降幅近80%。可以说，过去五年中房地产行业的下行幅度巨大。与此同时，中国经济并未因此走向金融危机或持续萎缩，得益于出口在过去几年明显加速。2020年以前，中国出口平均增速约为2.2%，而2020年之后，增速升至8%左右，形成鲜明对比。这种分化对当前中国经济的影响可从多角度理解。过去几年乃至今年二季度以前，中国经济之所以处于通缩态势，主要由于房地产行业下行；同时，国债收益率和信贷需求的持续低迷，也同样应从这一角度加以解释。而中国经济表现较好的一面，则应从出口的快速增长中寻找原因。

之所以要说明这一背景，是因为2026年前五个月的各方数据进一步加深了上述分化。出口方面，前五个月累计增速达15.5%，5月出口增速达到19.4%。反观房地产行业，今年前四五月仍以10%-30%的幅度继续下行，除极个别城市的二手房市场外，整体尚未出现真正企稳复苏的迹象。与此同时，自2024年8月启动的以旧换新政策已产生明显的透支效应，耐用消费品销售增速在过去几个月显著下滑，同比降幅在10%-20%之间，其中汽车下降约20%，由此导致外需与内需之间的差距进一步拉大。零售和固定资产投资增速，在过去几个月同样快速下行。关于二季度GDP增速，市场预测在4.5%左右。若以一季度GDP增速5%为基准，我认为二季度达到4.5%的难度较大，实际结果可能更接近4%，最终公布的数据或许会更接近4.5%。

这一分化在金融和企业运行领域同样清晰可见。过去两三个月，尽管全球能源价格上行推升了通胀，但国债收益率并未随之上行，反而出现小幅下降；国内信贷增速亦明显走低，人民币贷款增速和社会融资规模存量增速均呈下行态势。前五个月累计新增贷款的绝对规模达到2019年以来同期最低。

2022年至2024年间，讨论的焦点是“新三样”（新能源汽车、锂电池、光伏板），当时的核心命题在于“新三样”能否替代下行的房地产行业，从而为中国经济带来复苏的希望。过去几年，“新三样”确实对经济产生了显著的拉动作用，但同时也引发了诸多问题，甚至在一定程度上加剧了通缩压力，这也是去年6、7月份政府开始实质性推进反内卷政策的重要原因。而今年制造业投资局面之所以相对萎靡，与三四年前“新三样”领域过度投资所积累的严重产能过剩密不可分。

当前，国内外各界都在热议，人工智能的繁荣是否有可能使整个中国经济走出过去几年的低迷状态，摆脱GDP增速下行、通缩以及信贷萎缩的局面；同时，国债收益率持续下行的态势，以及房地产能否在AI繁荣背景下有所企稳。探讨这一问题具有现实意义，今年一季度GDP增速达到5%，股市表现较为繁荣，一线城市房价特别是上海核心区域的二手房市场，也确实出现了企稳复苏的迹象。从今年3-5月，内资和外资中均涌现一批对国内经济和房地产走势持乐观预期的观点，部分预测今年GDP增速可达到5%，并判断中国房地产市场将从一线城市开始，向二线、三线城市梯次扩展，逐步实现企稳复苏。对此，我们的看法则相对谨慎。

一个月前，我在研究报告中尝试将人工智能繁荣与房地产萧条结合起来，系统分析中国当前的经济问题。之所以将这两个方面并列研究，原因在于：当前拉动经济最大的新增变量是人工智能，这一特征在全球范围内同样成立；而过去几年对中国经济形成最大压力的因素则是房地产。房地产规模即便已较峰值萎缩50%-80%，依然是中国居民财富中最大的板块，也是中国经济体系中体量最大的板块之一，同时还是地方政府财政收入的重要来源。此外，房地产还背负着严重的历史遗留问题，在过去十余年高估值和泡沫破灭过程中产生了大量不良贷款。因此，即便房地产在GDP中的占比已有所下降，对其研究仍具有重要性。

二、AI热潮对经济的影响

拥抱AI已上升为全球性竞争命题，尤其体现为中美两国之间的竞争。与此同时，我们也要客观审视AI对经济的影响，可从以下几个层面加以分析。

从投资层面，我们采用宽口径测算，AI相关投资规模约为1.2万亿元人民币，占GDP比重约为0.8%，与美国相比，无论是占比还是绝对量均有较大差距。其原因在于：一方面，中国作为追赶者，没有必要在试错成本上过度投入；另一方面，我们面临客观的硬件瓶颈，尤其是高端芯片和关键设备无法充分满足国内生产需求。这背后是地缘政治格局下，美国在科技和贸易领域对华限制的持续收紧。

从出口层面，今年出口增速大幅上升确实与AI密切相关，但这种高增速并没有对中国经济构成真正强劲的正向拉动。以5月份19%的出口增速为例，其中约半数来自AI相关产品，而这部分增量中绝大部分又源于价格因素。有观点认为，价格上涨本身亦有助益。以韩国为例，其芯片出口量并未显著增长，但价格已翻数倍，整体出口亦受益明显。然而，中韩贸易结构存在根本差异：中国不仅是芯片出口国，同时也是高端芯片的进口大国。例如，近期市场上销售的荣耀手机，其所用芯片仍以进口为主。因此，在关注出口快速上升的同时，还需注意到今年与前两年相比的一个显著变化。除石油价格攀升对进口数据产生影响外，进口芯片价格亦在快速上涨，意味着贸易条件正在恶化。换言之，若以实际进出口体量与去年同期相比，可能并未改善甚至有所下降。因此，不宜高估芯片价格暴涨及AI繁荣对中国外贸和GDP的整体拉动作用。

从房地产层面，建筑业农民工就业人数下行幅度较大，从高点下跌约2000万人，2021年至今已减少1400万人。房地产行业的下行使得大量体力劳动者失去全职工作，转而进入灵活就业群体，由此房地产下行已导致双重K型结构的形成。双重K型涵盖两个维度：一是居民群体内部的财富与收入分化；二是城市与区域之间的发展分化。过去几年全球围绕K型结构的讨论，大多集中于居民收入差距，而较少关注城市区域层面。国内之所以强调双重K型，是因为房地产下行已在居民财富、收入及城市区域之间形成了明显的分化效应。中国此轮房地产下行与其他国家房地产泡沫破灭的冲击路径存在显著差异。在多数国家，房地产泡沫破灭对大城市冲击更为剧烈；而中国由于此前一轮货币化棚改的影响，房地产泡沫主要积累于中小城市，因此2021年以来，房地产价格下行幅度最大的恰恰是中小城市。而中小城市的购房群体更多集中于收入水平相对较低的人群，其中包括大量在大城市务工的农民工群体。因此，这一轮调整已在客观上拉大了居民间的收入差距和财富差距。

之所以相对其他国家研究区域和城市间的K型结构，原因在于过去几十年中国经济增长的动能相当程度上来源于城市和地方政府的投资。若区域K型分化严重，仅有少数城市能够通过土地出让获益，财政收入集中于少数城市，而多数城市财政受损，则对中国整体基础设施投资必然产生相当的负面影响。

在房地产行业持续下行的同时，AI繁荣的到来引发了关于两者关系的讨论。最为乐观的预期是AI繁荣能够抵消房地产下行的影响，甚至从K型结构的角度产生反向对冲力量。但现实情况是，AI带动的出口和投资规模尚不够大，且出口增长伴随着更多的高端芯片进口。从K型视角来看，AI的繁荣不仅不会对房地产下行所引发的双重K型结构产生纠偏作用，反而可能使两个K型的分化进一步加剧。若此判断成立，则当前仍处于初级阶段，国内消费和投资将面临较大的下行压力。

关于AI导致居民和劳动力收入分化的问题，国内外已有充分讨论，尤其需要关注的是中国AI应用速度较快，年轻人失业率已达17%。同时，每年新毕业大学生超过1200万，有估算称今年零工经济从业者将突破3亿，甚至达到3.2亿。另外，中国的养老体系，尤其是针对灵活就业人员的保障制度相当滞后，3亿灵活就业人员中可能仅有1亿拥有正规保险。因此，AI对就业的冲击在缺乏完善养老保障的经济体中，影响将更为剧烈。

此外，关于AI时代对城市与区域之间的冲击，过去二三十年间，出现了从东部到西部、从南方到北方、从大城市到中小城市的红利逐步扩散现象。在移动互联网时代，阿里的崛起对杭州、腾讯对深圳、京东对北京的支撑作用显著，同时这些平台总体而言也对中小城市发挥了托举效应。例如阿里电子商务平台使得中小城市乃至农村的商户能够面向全国乃至全球销售产品。然而在AI时代，则需更加审慎。当某些一线城市开始出现繁荣迹象，尤其是部分高价楼盘销售旺盛时，能否据此推断房地产行业将整体企稳复苏，并沿袭过去二三十年从一线到二三线的梯度红利扩散逻辑？我认为难度较大，与历次经济繁荣乃至“新三样”时代相比，AI时代产业高度集中。“新三样”时代，许多城市均可布局造车；而AI时代，截至目前大模型主要集中于北京、上海、杭州、深圳等城市，AI芯片的设计和制造也几乎全部集中于此或周边少数配套地区。少数二线城市因前期布局，围绕本轮AI革命带来的芯片需求获得间接收益，例如合肥、武汉等城市。它们并非直接向AI提供芯片，而是因AI存储芯片供应商产能不足，使其在产业链中获益。而西部地区更多表现为资本密集型项目，且资本主要来自东部，对当地就业拉动有限。

AI时代还可能存在明显的虹吸效应。以往经济繁荣往往伴随红利的扩散，但本轮AI大模型的发展更可能是替代而非提供扩散红利。例如，四五线城市的小型律师事务所与一线城市的大模型签订合作协议后，可能会逐步取代当地律师的工作。尽管目前尚处于初级阶段，更多属于预测，但这一方向和逻辑预计在未来几年将逐步展开，甚至蓝领工人因自动化和自动驾驶技术发展也可能面临类似情形。

三、关于当前宏观政策的四点建议

第一，关于下半年经济形势与政策取向。今年下半年经济下行压力客观存在，当前财政政策处于偏收缩状态，前五个月财政收入增速为4%，而支出增速仅为0.8%。我认为，下半年的政策关键不在于货币政策，降息的空间已较为有限，降准的意义亦不大，当前市场流动性总体充裕。而实质问题在于信贷需求不足，拉动内需应更多依靠财政政策或准财政政策工具。例如，可加快8000亿元新型政策性金融工具额度的使用进度，并适时考虑推出更多类似的增量政策。

第二，关于中长期政策方向。有两个方面值得重点关注。一方面，拥抱AI的同时密切关注AI加剧的已有居民之间和城市之间的K型分化，应提前采取预防性措施，防止AI导致城市间差距持续扩大，尽可能让更多城市分享AI发展所带来的红利。另一方面，AI热潮会进一步拉大区域差距，因此不能基于上海、深圳等个别城市的房地产市场表现来类推全国形势，中国房地产市场整体仍面临较大的下行压力。在我看来，未来几年内最关键的举措应当是借鉴日本2002年“竹中计划”的经验，对过去五六年因房地产下行所积累的大量坏账进行一次集中清理。如各位有兴趣进一步了解，我近期刚发表了一篇关于日本“竹中计划”及其对中国房地产清理启示的研究。

第三，完善社保体系愈发紧迫。当前中国社保体系呈现高度分化格局。在AI时代和灵活就业急剧增加的时代背景下，如何让更多年轻人和灵活就业人员纳入职工社保体系，已成为当务之急。这不仅是中长期政策问题，也是短期内能够降低居民储蓄、提振消费乃至增强社会稳定性的有效政策。

第四，在AI时代与城市分化并行的格局下，财政改革同样具有极强的紧迫性。不能指望AI为大多数城市弥补房地产下行所带来的财政缺口，相反，AI更有可能使过去五六年间因房地产下行导致的地方财政困难进一步加剧。未来几年，全国范围内可能有少数城市发展相对较好，我定义为智慧城市，但其余一千多个城市可能会在这一过程中面临更大困难。因此，如何推进财政体系改革并加大财政政策力度，同样是当前需要高度重视的课题。

我的分析汇报到此结束，请大家指正，谢谢。

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