一段时间以来，经济K型分化叙事成为舆论焦点。作为国际经济学界最初描述新冠疫情后经济复苏不平衡性的术语，其如今已演变为讨论全球经济结构性特征的核心叙事框架。从我国上半年经济数据来看，一方面以人工智能、高技术制造为代表的新兴部门沿上行线突飞猛进，另一方面以房地产、传统制造为代表的存量部门则沿下行线持续承压。面对这种结构性非均衡现象，部分声音认为这是经济转型的必然结果，也有声音将其作为经济承压甚至过冷的信号。

本文认为K型分化是经济转型升级过程中的客观结构特征，而非总量危机信号，既不应当被回避，也不应被夸大。这一经济现象与康波周期理论、熊彼特的创造性破坏以及传导机制时滞效应紧密相关。新旧动能转换的本质是迭代而非替代，政策应对的关键不在于消除差异，而在于通过总量与结构工具打通企业端向居民端的传导机制，从而超越K型分化叙事，实现高质量发展。

何以K型：经济学的三重解释

2026年上半年全国经济运行数据，为观察K型分化提供了丰富的结构信息。GDP 4.7%的增长、5.0%的失业率和温和上涨的物价，构成了我国经济的基本稳定面。总量数据平稳的同时，结构层面的显著温差值得高度重视，主要表现为供给端“供强需弱”、需求端“外强内弱”、企业端“新强旧弱”、金融端“企强民弱”等。这四个维度的结构性差异相互交织，共同构成了当前经济K型分化叙事。

K型分化究竟是经济出了问题的信号，还是经济正在转型的表现？这需要从经济学视角解释为什么会出现K型分化现象，重新审视经济转型过程中的阶段性结构特征。

一是技术—经济范式的更迭。

根据康德拉季耶夫提出的经济长波理论，K型分化具有深刻的技术—经济范式根源。从蒸汽机、电气化、互联网，直到当前的人工智能，每一轮经济上行周期都对应着一组关键性的通用技术革命，新技术商业化初期必然催生资本向新兴赛道的集中涌入，而传统产业则面临增长空间的挤压。因此，K型分化是通用技术革命的普遍规律，并非本轮AI技术发展独有的异常现象。在1997年至2000年美国互联网发展时期，信息科技产业对GDP的贡献快速攀升，通信设备和软件投资增速一度超过20%，以英特尔、思科、微软等为代表的科技企业市值飙升，而传统制造业投资增速持续下行，其分化形态与今日AI冲击高度相似。历史发展规律表明，K型分化并非经济治理的失败，而是经济体系在技术跃迁过程中新陈代谢的必然产物。

二是创造性破坏的结构代价。

第二个经济学解释来自于熊彼特关于创造性破坏的经典论述。在经济转型期，旧产业结构的淘汰和新产业结构的创造并非先后发生，而是同步推进。当前中国经济更是处于经济转型的叠加期，一是以人工智能、数字经济、绿色能源为代表的新科技转型，要求生产要素和组织方式发生根本性重塑；二是从中低端制造向高端制造和现代服务业的产业升级转型，要求传统产业加速价值链攀升。因此，中国经济新旧动能转换的广度和深度都超过一般转型经济体，构成了K型分化的结构特征。当然，也要意识到这需要一个转换过程，当前新动能占经济总量约18.9%，旧动能约26.6%，新动能尚未能够完全托底经济增长，短期内经济可能承压。

三是传导机制的时间差。

第三个解释则来自于新动能创造价值存在传导时滞。以AI为核心的新一轮科技革命和技术变革，其价值传导链条比历次技术革命都更为漫长，需要经历“技术突破→企业资本开支→头部企业利润与股价→产业扩散→就业与工资”等链条，才能让更广泛的经济主体感受到技术带来的增长。当前中国处于该传导链条的早期阶段，上半年计算机、通信和其他电子设备制造业利润同比增长96.9%就是有力证明。广东的产业结构也验证了这一演进轨迹，当前深圳AI相关产品进出口已突破万亿元，广州拥有华南最大的12英寸晶圆集群，算力产业体系完备。但实现广泛的就业创造与工资增长效应仍需经历产业扩散的中间环节，红利向居民部门传导尚需时间。在这一过程中，需要格外警惕2002—2007年期间日本的经验教训——当时日本企业利润显著修复，但企业优先将利润用于修复资产负债表和技术升级，而非提高员工薪酬，导致居民消费持续低迷。因此，价值传导机制的畅通与否，是决定K型分化能否走向收敛的关键。

正确认识：迭代而非替代

在厘清了K型分化的主要表现和理论根源之后，需要从以下三个方面进行正确认识。

首先，不应夸大阶段性分化。将K型分化简单解读为经济衰退信号，是对当前中国经济形势的严重误读。上半年全国GDP增速4.7%在全球经济体中仍属领先，IMF据此上调全年预期本身即是对中国经济增长韧性的认可。同样，就业市场没有出现AI冲击的大规模失业，城镇调查失业率稳定在5.0%附近，表明劳动力市场仍在正常运转。整体来看，结构分化在经济转型期具有普遍性、阶段性，不宜将其过度解读成悲观叙事。

其次，要意识到新动能的成长并非以消灭旧产业的方式实现。数字技术和绿色技术在开辟新赛道的同时，也向传统产业注入了转型升级的动力。今年上半年，广东工业技术改造投资占工业投资比重已达39.4%，同比提高4.9个百分点，反映出传统制造企业正在大规模进行生产线的数字化、智能化升级。例如广钢集团通过低碳冶炼工艺和特种钢研发，成功转型为新能源汽车、海上风电和储能设备的关键材料供应商。同样，希音在广州成立首个服装制造创新研究中心，通过AI辅助设计和智能生产帮助服装厂实现了柔性制造，能够承接全球个性化订单，从价值链低端向中端跃升。这些现实案例表明，传统产业一旦与新动能结合，同样能够获得新的生命力。

最后，要相信技术普惠扩散的长期趋势，新技术终将飞入寻常百姓家。新技术的收益分配是一个动态变化的过程，当下的集中并不等同于永久的固化。AI技术在发展初期，的确会呈现出资本密集和人才密集的特征。但随着技术扩散和应用深化，越来越多的中小企业和普通个体正成为受益者。在医疗领域，AI陪诊师已在多家医院落地，有效降低了患者的就医门槛；在政务服务领域，智能政务一体机实现了7×24小时在线办理，将数字化红利延伸至基层社区；在创业领域，一人公司OPC的兴起，使小微创业者能够以极低的门槛将创意转化为产品。技术扩散规律表明，当基础设施渐趋完善，利用AI技术的企业和公众越来越多，将为改善K型分化注入长期动力。

积极应对：从结构性工具到普惠性传导

正确认识K型分化的本质，是为了更有效地应对其带来的挑战。政策不应强行抹平现有的经济结构差异，但也需要积极应对，确保K型分化能够向均衡收敛。

政策框架调整：总量与结构双重功能的确立。

对结构性分化的关注已经体现在政策框架的调整之中。2026年第二季度，中国人民银行货币政策委员会在形势判断中首次加入“结构分化”的表述。这一措辞变化传递出明确的政策信号，货币政策的关注点已延伸至不同行业、企业和经济部门之间的温差。在政策工具层面，供给端以科技创新和技术改造再贷款和新增专项债为代表，引导资金流向新动能培育和传统产业技改领域；需求端以中央安排2500亿元超长期特别国债专项支持消费品以旧换新和1000亿元财政金融协同促内需专项资金为代表，着力刺激居民端消费意愿。在保持总量流动性的同时，通过结构性工具引导资金精准流向最需要支持的领域和群体。

此外，财政收支结构中也存在结构特征，中央收入增速（7.5%）远高于地方（2.7%），“投资于人”的支出快于“投资于物”的基建支出，土地出让收入同比大幅下降31.5%。因此，也亟须推进税制与产业结构的适配，稳定宏观税负。

打通传导机制：让增长从生产端进入居民端。

当前K型分化的一个核心矛盾在于，企业利润改善未能有效转化为居民收入和消费的增长。例如，计算机、通信和其他电子设备制造业利润涨幅，与社会消费品零售总额涨幅，两者之间的巨大落差正是传导梗阻的集中体现。为此，2026年政府工作报告明确提出制定实施城乡居民增收计划，包含促进低收入群体增收和增加居民财产性收入等制度安排。当企业利润能更顺畅地转化为员工工资和消费能力时，K型的下行线将进一步增强向上收敛的内在动力。

中长期政策：把握好三个基本平衡。

第一个平衡是“扶新”与“托旧”之间的关系。经济发展并非是新旧之间简单的二选一，而是因地制宜发展新质生产力，同时促进创新成果与传统制造业的深度融合。第二个平衡是效率与公平之间的权衡。通过国民收入分配改革、财税激励重构和工资增长机制完善，使处于K型下行端的群体也能分享转型红利，在保障社会公平的同时为创新提供可持续的市场需求。第三个平衡是市场机制与政策托底的协同。在市场传导偏弱、企业利润向居民收入传导不畅的阶段，宏观政策需要以“稳就业、强保障、促消费”的组合拳缓冲压力，但长期目标应当是激活市场自身的内生动力。

简而言之，K型分化是新旧动能交替过渡的阵痛。它既源于全球技术—经济范式更迭的外部冲击，也植根于国内由高速增长转向高质量发展的内在要求。从总量上看，经济运行总体平稳、稳中向好；从结构上看，分化的两端并非相互隔绝，新技术的普惠扩散、传统产业的数字化重生、政策的结构性精准滴灌这三股力量正在合力推动经济从K型走向均衡。随着技术规律的耐心兑现、市场力量的持续发酵和制度供给的不断完善，中国经济终将超越K型分化叙事，走向更高质量的可持续增长。

林建浩：中山大学岭南学院院长、教授，粤港澳大湾区数字经济与数据科学实验室主任

陈良源：中山大学国际金融学院副教授