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贝森特表示“K型经济”结束，如何看？分化并未完全消失，C型形态更可能是阶段性收敛而非结构性逆转，通胀仍高，债务不可持续，财富集中效应依然显著。文丨周子衡引言：财政部长的宣言与现实的张力2026年8月，美国财政部长斯科特•贝森特在公开场合明确表示，所谓的“K型经济”已经结束。他指出，美国经济正转向更具包容性的“C型”形态——低收入群体的工资增速开始超过高收入群体，底层劳动者的实际购买力正在回升，而顶层的相对优势则有所收窄。贝森特援引相关数据称，过去12个月底层四分之一收入者的工资增长达到约5.5%，而顶层仅约1.5%至1.8%。这一表态迅速引发市场与学界的广泛讨论。然而，同期公布的其他权威数据源呈现显著分歧。亚特兰大联邦储备银行的工资增长追踪器、美国银行研究院的消费者存款账户数据以及企业层面的经营反馈，均显示分化并未彻底消失，甚至在某些时段仍呈现K型特征的残余。与此同时，消费者物价指数（CPI）在2026年8月同比仍达3.4%，核心CPI为2.4%，能源价格受地缘政治因素推动大幅上涨。股票市场虽接近历史高位，但财富效应主要惠及持有金融资产的群体。美国联邦债务总额已突破40万亿美元大关。在政策层面，2025年通过的“一项重大美丽法案”（One Big Beautiful Bill Act，简称OBBBA）通过提高标准扣除额、对小费和加班费提供临时税收优惠等措施，试图直接提升中低收入群体的可支配收入。K型经济的历史形成与当前官方叙事K型经济概念在新冠疫情后的复苏阶段被广泛使用，用以描述高收入群体与资产所有者（通过股票、房地产等）快速积累财富，而依赖工资与现金储蓄的中低收入群体则因通胀侵蚀实际收入而相对落后的现象。疫情期间的大规模财政刺激与宽松货币政策推高了资产价格，服务与低技能岗位的工资虽一度快速上涨，但随后在劳动力供需再平衡后增速放缓。贝森特的C型论断核心在于近期工资数据的逆转。他强调，底层全职工人的周薪增速显著高于高收入群体，并认为这与特朗普第一任期的部分特征相似。白宫相关材料进一步指出，OBBBA的税收调整——包括标准扣除额在2026年提升至单身16000余美元、已婚联合申报32000余美元，以及对小费和加班费的临时扣除——直接增加了底层与中层家庭的税后收入。部分银行数据显示，低收入家庭税后工资增长在2026年年中一度超过高收入家庭，差距收窄至接近持平甚至短暂反超。这一叙事得到部分企业高管的呼应。希尔顿全球首席执行官曾表示，公司观察到不同收入阶层的消费支出呈现收敛趋势，符合C型特征。从政策意图看，降低边际税率、扩大扣除与针对服务行业的税收优惠，旨在通过供给侧与需求侧双重作用提升劳动参与率与实际可支配收入。数据冲突：不同来源的工资增长对比官方叙事与其他独立数据源之间的差异是争议焦点。亚特兰大联储的工资增长追踪器（基于当前人口调查微观数据的12个月中位数变化）在2026年中期显示，底层四分位工资增长约3.6%至3.7%，顶层约3.8%至3.9%，差距极小甚至顶层略高。随后几个月整体追踪器升至4%左右，但分位数差异并未出现官方所称的大幅逆转。美国银行研究院基于客户存款账户的税后工资数据在不同月份呈现波动：早期高收入增长明显领先，后期低收入增速回升，差距一度收窄至0.1个百分点左右。这种差异源于方法论。白宫与贝森特引用的数据更侧重全职工人特定百分位的周薪变化，可能受工作时间、行业构成与临时奖金影响较大。联储追踪器采用中位数并控制个体匹配，更能反映持续就业者的实际工资动态。银行数据则捕捉税后现金流，受OBBBA预扣税调整影响更为直接。通胀调整后，底层名义增长若高于3.4%的整体CPI，可产生正的实际工资增长；但若能源与食品价格对低收入家庭支出权重更高，实际购买力改善幅度会被压缩。企业层面反馈进一步复杂化图景。麦当劳首席执行官多次指出，中低收入消费者面临持续压力，低端客流出现双位数下滑，部分人选择跳过餐食或转向在家就餐。酒店业内部也存在分歧：希尔顿观察到收敛，而万豪等则继续强调高端需求韧性与大众市场疲软。这些微观信号表明，即使工资增速数据出现阶段性改善，消费行为与信心的分化仍可能持续。通胀、债务与资产市场的结构性作用工资数据之外，宏观环境对分化形态的塑造更为关键。2026年8月CPI同比上涨3.4%，核心为2.4%，能源分项因中东等地缘冲突大幅走高。对低收入家庭而言，住房、食品与交通支出占比更高，实际通胀感受往往超过官方指数。联邦债务总额截至2026年9月初已达约40.1万亿美元，较一年前增加约2.67万亿美元，日均增长逾70亿美元。公共债务持有部分超过32万亿美元，利息支出已超过国防开支，形成对财政空间的持续挤压。债务扩张与货币创造机制相关。当国债发行难以完全被国内外私人部门吸收时，美联储的资产负债表操作或间接支持成为缓冲，这在长期上倾向于推高名义资产价格并稀释货币购买力。股票市场在2026年表现强劲，标普500指数一度接近7800点高位，年内涨幅约11%，虽有阶段性回调，但仍显著高于历史均值。财富效应主要集中于持股比例较高的高收入与中高收入家庭，进一步强化了资产端与劳动端的回报差异。OBBBA的税收设计在短期内通过提高标准扣除、扩大特定劳动收入优惠，直接提升中低收入群体的税后现金流，这在银行数据中有所体现。然而，法案同时延续了较低的资本利得与企业税率框架，并提高遗产税豁免额，长期上仍有利于资本积累与财富转移。财政刺激若通过赤字融资，其再分配效果会受到通胀与利率路径的对冲。政策决策与市场行为的互动逻辑白宫与财政部基于其偏好的数据强调政策成效，可能影响后续立法与行政优先级，例如进一步扩大劳动收入税收优惠或针对特定行业的支持。美联储则更依赖整体通胀与就业数据制定利率路径。2026年中后期，市场对潜在加息的预期有所升温，反映出对通胀粘性的担忧。华尔街银行在信贷与投资决策中，则综合工资、消费与资产价格信号，倾向于在高收入消费韧性与整体增长之间寻找平衡。从长期结构看，美国经济体系中劳动收入与资本收入的回报差异具有历史惯性。生产率增长若更多由技术与资本密集部门驱动，而服务与低技能岗位的议价能力受限，则工资收敛的可持续性存疑。劳动力市场流动性（包括跳槽带来的溢价）在2026年有所回升，有助于底层工资，但整体岗位创造放缓可能限制进一步改善。综合评估与展望综合现有证据，贝森特关于K型经济结束的判断在特定工资序列与税后现金流数据上有支撑，尤其在OBBBA实施初期。然而，联储追踪器、部分银行长期序列以及企业消费反馈显示，分化并未完全消失，C型形态更可能是阶段性收敛而非结构性逆转。通胀仍高于美联储长期目标，债务路径不可持续，资产市场的财富集中效应依然显著。未来走向取决于三方面：一是劳动力供需与生产率是否持续支撑底层工资；二是财政赤字与货币政策能否避免再通胀或过早紧缩；三是全球地缘与能源价格冲击是否进一步分化家庭支出压力。政策制定者若过度依赖单一数据叙事，可能低估结构性风险；市场参与者则需同时关注工资收敛的短期机会与资产端长期回报的稳定性。美国经济形态之争本质上是数据选择与价值判断的交汇。K型与C型的字母游戏或许会继续，但真实的收入分配与购买力变化，将由工资、价格、债务与资产价格的综合轨迹决定。持续监测多源数据、区分名义与实际指标、关注不同收入群体的消费与储蓄行为，仍是理解当前经济运行的关键路径。本文仅代表作者本人观点责编邮箱 Jin.Xu@ftchinese.com图片来源 Getty Images
当下资本市场正以谨慎的目光审视人工智能领域的股权与债券投资。技术进步、生产率提高与价值增值往往不是同步的，而如今正是一个关键的观察期。文丨FT中文网专栏作家黄小雨、金涛过去几年，人工智能在资本市场上首先是一个估值故事。投资者关心模型能力、算力规模和未来市场空间，芯片、云计算以及一批AI公司的估值也随之上升。但进入2026年，一个新的变化越来越值得重视：AI基础设施投资正在更多借助债券和其他信用工具融资。英格兰银行7月发布的《金融稳定报告》显示，截至5月初，Meta、Alphabet、Amazon、Microsoft和Oracle五家AI“超大规模科技企业”已占美元投资级公司债年内发行量的15%以上，2026年上半年的债券发行规模已经超过2025年全年。路透社援引法国巴黎银行的数据称，截至8月10日，AI相关债券年内发行规模约为2200亿美元，而上年同期仅为1250亿美元。与此同时，部分大型科技企业的债券信用利差开始扩大，投资者也开始要求更高的风险补偿。这当然不能简单理解为“AI泡沫即将破裂”。更值得注意的是，AI投资的约束条件正在发生变化：过去资本市场主要检验技术想象力和增长空间，今后则会越来越多地检验资本回报率。从估值故事到资本深化理解这一轮AI投资潮，不能只把它看作技术创新，还应把它看作一次大规模的资本深化。重大通用技术真正转化为生产率，往往需要大量互补性投资。电气化需要电厂和电网，汽车普及需要公路，互联网需要通信网络和服务器，AI同样离不开芯片、数据中心、电力和网络设施。经济学中所谓“生产率J曲线”讨论的正是这种现象：新技术出现后，企业往往要先投入资本、调整组织和重构流程，生产率收益则可能在更晚时候才逐渐显现。这一点也使当前AI浪潮与上一轮以搜索、社交媒体和数字商业为代表的互联网扩张有所不同。生成式AI表现出更强的资本密集性，随着训练和推理规模扩大，对芯片、服务器和电力的需求通常也会上升，尽管算法和硬件效率的改善会抵消一部分需求。其结果是，市场仍习惯按照软件行业的高增长逻辑给AI定价，而企业的资产负债表却越来越呈现出基础设施行业的某些特征。除了收入增长之外，折旧、产能利用率、自由现金流和融资成本的重要性都在上升。真正的检验是资本回报率从经济学上看，AI投资最终仍要回答一个传统问题：投入资本所创造的回报，能否持续高于资本成本。如果AI能够显著提高劳动生产率，今天的大规模资本开支完全可能是合理的。企业建设数据中心、购买芯片，本质上是以当前资源换取未来的产出能力。只要这些投入最终转化为更高的收入、更低的成本和足够的利润，资本深化就会成为生产率增长的一部分。难点在于，投资发生在今天，收益却要到未来才能验证。二者之间的时间差，在低利率环境中容易被忽视，而在当前美国实际利率明显高于2010年代里大部分时间的情况下，等待本身就变得更加昂贵。资本成本越高，远期现金流的现值越低，项目需要达到的最低回报率也越高。因而，判断AI投资是否合理，不能只看AI收入增长得多快，还要看为取得这些收入付出了多少新增资本。如果每增加一单位收入都需要持续扩大服务器、数据中心和电力投入，收入增长并不必然转化为股东价值。AI基础设施还存在一种特殊的经济折旧。数据中心的建筑、电网接入和土地可以使用很多年，但其中价值最高的计算设备可能很快就面临技术迭代。一块芯片即使仍能正常运行，只要新一代设备显著降低单位计算成本，其经济价值就会下降；如果算法效率快速提高，同样的任务未来需要更少算力，现有设备的稀缺性也可能下降。由此形成一个颇有意思的矛盾：企业之所以愿意进行巨额投资，是因为相信技术会快速进步；但技术进步越快，部分既有资本的经济折旧也可能越快。当AI融资进入信用市场此前，国外的AI基础设施投资很大程度上依靠大型科技企业自身强劲的经营现金流。随着对资本的需求持续扩大，公司债、私人信贷、资产证券化以及各种表外融资方式的作用正在上升。英格兰银行已经注意到，AI融资正在向更广泛的信用市场延伸，金融体系对这一投资周期的风险敞口也随之增加。要知道，信用市场与股票市场对资产进行审视的角度并不相同。股票投资者可以为很远的未来定价，债权人则更在意现金流、债务期限和再融资能力。特别是当长期债务对应的部分AI资产具有更短的经济寿命时，期限错配和资产价值变化就非常值得关注。2026年以来，欧洲央行也注意到美国大型科技公司明显增加了欧元债融资。部分超大规模科技企业的欧元债信用利差已经上升，显示投资者开始要求更高的风险补偿。不过，目前尚不能据此断言AI融资已经普遍“挤出”其他企业融资；更准确地说，随着科技企业在信用市场中占比的提高，这种潜在影响已经进入监管机构的观察范围。这也是为什么今天讨论“AI有没有泡沫”，只比较科技股的市盈率已经不够。更值得观察的是资本开支与收入的关系、自由现金流、投入资本回报率以及信用利差。如果AI投资最终使资本回报率持续高于资本成本，当前的投资繁荣可以被理解为技术革命所需要的资本形成；反之，如果经营现金流长期不足以承担利息、资本更新和新增投资，市场迟早会从讨论“算力是否稀缺”转向讨论“算力是否过剩”。从算力投入转向投资效率历史的经验提醒我们，技术价值和投资回报并不是一回事。铁路、电信和互联网的扩张过程中都出现过资本集中涌入和随后调整的阶段。19世纪铁路公司的大量破产并没有否定铁路的经济价值，互联网泡沫的破裂也没有终止数字经济的发展。一个技术能够产生巨大的社会收益，并不意味着每一家参与投资的企业都能获得与之相称的私人回报。对AI而言，真正值得追问的也不是简单的“有没有泡沫”，而是社会生产率收益最终有多大，以及这些收益有多少能够转化为投资者可以获得的现金流。这一点对中国资本市场而言同样重要。过去几年，模型、芯片和算力基础设施一直是国内AI产业布局的重要内容。2026年在继续部署超大规模智算集群、算电协同等新基础设施的同时，也明确提出推动重点行业人工智能商业化、规模化应用。这意味着，随着AI从技术突破进入到产业应用阶段，相应的评价标准也应逐渐从“投入了多少”转向“产出了多少”。对企业而言，算力首先是一项生产投入，而不是最终经济产出的指标。数据中心建成、服务器购入，固然形成了资本，但并不意味着一定会产生与投资规模相匹配的生产率和现金流回报。未来资本市场真正需要回答的，仍是一些并不新鲜的问题：企业投入了多少资本，形成了多少可持续的现金流，投入资本回报率能否长期高于资本成本？技术革命需要想象力启动，但不能永远依靠想象力融资。当AI从实验室走向资产负债表，从股票估值进入债券定价，它也就开始接受所有大规模投资最终都无法回避的检验——资本回报率。黄小雨，武汉理工大学经济学院特岗教授，中国首席经济学家论坛人工智能与资本市场研究院特聘研究员，清华大学五道口金融学院应用经济学博士，曾任对外经济贸易大学金融学院长聘副教授。主要研究领域为宏观金融、资产定价、货币政策与中国经济等，主持国家自然科学基金青年项目、教育部人文社会科学青年基金等科研项目，入选武汉理工大学“15551”青年拔尖人才。金涛，美国罗切斯特大学数学博士，哈佛大学经济学博士，“高黎数学”创始人，清华大学恒隆房地产研究中心研究员、中国金融学会理事、北京雁栖湖应用数学研究院访问教授、中国首席经济学家论坛人工智能与资本市场研究院副院长。原清华大学五道口金融学院副教授、美国联邦储备银行波士顿分行研究员、美国国家经济研究局研究助理。金涛教授也是微信公众号“高黎数学”、“金岩咨询”与“新世说”的主理人。本文仅代表作者本人观点责编邮箱 tao.feng@ftchinese.com图片来源 Getty Images
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