蔡昉 中國社科院原副院長

以下觀點整理自蔡昉在中國宏觀經(jīng)濟論壇（CMF）年度論壇（2025-2026）上的發(fā)言

本文字?jǐn)?shù)：5029字

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我的分析聚焦于黨的二十屆四中全會提出的一個核心命題——“促就業(yè)、增收入、穩(wěn)預(yù)期”。這三者各有其側(cè)重點，同時又是一個不可分割的整體，要求我們在工作中統(tǒng)籌起來。因此，我試圖從經(jīng)濟學(xué)的底層邏輯出發(fā)，厘清如何實現(xiàn)這三者的統(tǒng)籌兼顧，并剖析各自領(lǐng)域的重點任務(wù)所在。

一、以“五個結(jié)合”構(gòu)建宏觀經(jīng)濟學(xué)新范式

關(guān)于“促就業(yè)、增收入、穩(wěn)預(yù)期”三者的統(tǒng)籌，我認(rèn)為在邏輯上應(yīng)當(dāng)理解為實現(xiàn)“五個結(jié)合”。這實際上為我們認(rèn)識中國經(jīng)濟提出了一種新的范式。

第一，堅持應(yīng)對周期性沖擊與保持長期增長相結(jié)合。過去我們在分析經(jīng)濟問題時，往往將應(yīng)對短期波動（周期性問題）與關(guān)注長期趨勢（增長問題）區(qū)分開來。周期性波動通常被視為宏觀經(jīng)濟學(xué)的范疇，但宏觀經(jīng)濟學(xué)同樣也分析長期增長問題?，F(xiàn)在我們講統(tǒng)籌就意味著兩者要統(tǒng)一起來。

第二，堅持供給側(cè)的潛在增長能力與需求側(cè)的拉動能力相結(jié)合。供給側(cè)強調(diào)要素供給和生產(chǎn)率提高，需求側(cè)講的是“三駕馬車”（投資、消費、出口），供需兩側(cè)要結(jié)合起來，即分析宏觀經(jīng)濟問題時要將兩側(cè)因素統(tǒng)一起來看，而不是割裂開來。

第三，堅持收入的初次分配與再分配相結(jié)合。在我們當(dāng)前的發(fā)展階段，初次分配領(lǐng)域固然仍有大量工作要做，然而，僅靠初次分配的調(diào)節(jié)，已不足以將收入差距縮小到符合中國式現(xiàn)代化要求的水平。因此，必須強化再分配機制的調(diào)節(jié)作用。

第四，堅持“投資于物”與“投資于人”相結(jié)合。我們需要深刻認(rèn)識“投資于人”的雙重屬性：一方面，它是我們發(fā)展的終極目的，即提高人民福祉、實現(xiàn)人的全面發(fā)展；另一方面，“投資于人”也是積累人力資本、推動經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展的核心手段。因此，這一結(jié)合體現(xiàn)了發(fā)展目的與發(fā)展手段的辯證統(tǒng)一。

第五，各類政策工具既各司其職，也要把工具箱打通。我們在推進(jìn)各項工作時，往往依賴特定的宏觀政策工具。傳統(tǒng)的宏觀經(jīng)濟政策、社會政策以及勞動力市場政策各有其專長和適用領(lǐng)域。統(tǒng)籌的要求在于，既要讓各類工具各司其職、發(fā)揮特長，又要將其打通使用，避免局限于在某一領(lǐng)域，以及囿于單的一政策工具。

黨的二十屆四中全會對中國經(jīng)濟未來的增長目標(biāo)，即到2035年達(dá)到中等發(fā)達(dá)國家的水平做出了新的詮釋。這一目標(biāo)包含兩個要點：一是在2020年基礎(chǔ)上實現(xiàn)人均實際GDP翻一番；二是到2035年人均GDP需超過2萬美元這個發(fā)達(dá)國家門檻水平。這兩個條件同時滿足，即達(dá)到了我們的最低目標(biāo)。當(dāng)然，我們還可以爭取更好的結(jié)果。

二、“促就業(yè)”的結(jié)構(gòu)性重點

在三位一體的“統(tǒng)籌”中，為什么首先強調(diào)“促就業(yè)”？這是由當(dāng)前就業(yè)形勢的特點決定的。目前，我國就業(yè)領(lǐng)域正在發(fā)生顯著變化。

許多專家都提到了宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)的“溫差”問題，即統(tǒng)計數(shù)據(jù)與微觀主體的實際感受存在不一致。從經(jīng)濟學(xué)原理來看，一個最大的變化是傳統(tǒng)的“菲利普斯曲線”似乎消失了。我們在學(xué)習(xí)宏觀經(jīng)濟學(xué)時，被曼昆稱為“經(jīng)濟學(xué)十大原理”之一“菲利普斯曲線”，就是指通貨膨脹率與失業(yè)率之間存在負(fù)相關(guān)的權(quán)衡取舍關(guān)系（Trade-off）。然而，現(xiàn)在的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，這種傳統(tǒng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系已經(jīng)很難觀察到了。例如，利用國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)庫中的“城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率”與“核心CPI”畫關(guān)系圖，根本看不到預(yù)期的權(quán)衡取舍關(guān)系。

與此同時，另一條曲線——“貝弗里奇曲線”的重要性反而凸顯出來。貝弗里奇曲線描述的是勞動力市場中崗位空缺率與失業(yè)率之間的關(guān)系。在正常情況下，兩者應(yīng)呈負(fù)相關(guān)：崗位空缺多，失業(yè)率自然低；反之亦然。但當(dāng)前我們觀察到的現(xiàn)象是貝弗里奇曲線正在向右上方移動。這意味著，崗位空缺率在提高，同時失業(yè)率（特別是自然失業(yè)率）也在提高。這種“雙高”現(xiàn)象揭示了勞動力市場面臨的結(jié)構(gòu)性矛盾，通俗地說就是“有活沒人干”與“有人沒活干”并存。這也解釋了為什么我們在現(xiàn)實中看到通貨膨脹率偏低，同時企業(yè)投資信心不足、投資意愿和消費需求均不振等現(xiàn)象。

這種結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾體現(xiàn)在三個方面：

第一，就業(yè)增量的“新形態(tài)化”。當(dāng)前，新增就業(yè)中越來越大的比重表現(xiàn)為新就業(yè)形態(tài)，如零工經(jīng)濟、平臺就業(yè)等靈活就業(yè)。盡管不同口徑的統(tǒng)計數(shù)據(jù)略有差異，但總體趨勢是其占比持續(xù)攀升。根據(jù)國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)，個體就業(yè)、私營經(jīng)濟雇員以及不屬于任何單位的就業(yè)，這三類形態(tài)加起來，構(gòu)成了最接近于“非正規(guī)就業(yè)”的群體。這部分人群往往缺乏正規(guī)的勞動合同，社會保障覆蓋率較低，勞動權(quán)益保障相對薄弱。已有數(shù)據(jù)顯示，這類就業(yè)占全部城鎮(zhèn)就業(yè)的比重已經(jīng)超過60%，且仍有進(jìn)一步提高的趨勢。

這種狀況是自動化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化的結(jié)果，人工智能技術(shù)的應(yīng)用將進(jìn)一步推波助瀾。AI對傳統(tǒng)崗位的替代將日益明顯，而被替代的勞動力往往會流向門檻較低的靈活就業(yè)市場；同時，AI創(chuàng)造的新崗位也呈現(xiàn)出靈活化特征。就業(yè)形態(tài)的靈活化是一個不可逆轉(zhuǎn)的趨勢，我們無法改變。唯一能做且應(yīng)該做的，是不能讓“靈活就業(yè)”“新就業(yè)形態(tài)”與“非正規(guī)就業(yè)”劃等號。因此，我們在社會保障制度設(shè)計、勞動力市場制度建設(shè)以及勞動執(zhí)法等各個方面，必須做出更大的努力。

第二，勞動力流動的“內(nèi)卷化”。我在這里使用的“內(nèi)卷化”一詞，是指經(jīng)濟學(xué)和社會學(xué)意義上的嚴(yán)格定義。在經(jīng)濟發(fā)展過程中，勞動力會在產(chǎn)業(yè)間以及城鄉(xiāng)間、區(qū)域間流動，其動力源于追求更高的收入和更好的工作質(zhì)量。宏觀上，這便表現(xiàn)為勞動力從低生產(chǎn)率部門（如農(nóng)業(yè)）向高生產(chǎn)率部門（如非農(nóng)產(chǎn)業(yè)）轉(zhuǎn)移，從低生產(chǎn)率地區(qū)向高生產(chǎn)率地區(qū)轉(zhuǎn)移。這種“劉易斯式”過程或“庫茲涅茨式”轉(zhuǎn)移，本質(zhì)上是為了提高資源配置效率，其結(jié)果也確實提高了全要素生產(chǎn)率。然而，如果由于技術(shù)、體制或其他因素，導(dǎo)致勞動力出現(xiàn)系統(tǒng)性的、大規(guī)模且持續(xù)時間較長的“逆向流動”，那么整體生產(chǎn)率的提升速度必然放緩，就業(yè)質(zhì)量降低，工資增長也會隨之停滯。從數(shù)據(jù)上看，這一趨勢已有所表現(xiàn)：由于人口結(jié)構(gòu)的變化，本世紀(jì)以來我國外出農(nóng)民工的增長速度呈階梯式下降。2000年至2008年間，年均增長率高達(dá)17.5%；隨后的八年降至2.4%；而在過去這八年中，年均增長率僅為0.7%。這表明勞動力外出人數(shù)的增長已趨于停滯。

與此同時，外出勞動力的流動范圍正在縮窄。跨省流動的比例在下降，跨市流動的比例在下降，甚至跨縣流動的比例也在下降。這意味著，農(nóng)民工雖然還在外出，但呈現(xiàn)出“速度放緩”和“本地化”的特征。眾所周知，大城市的勞動生產(chǎn)率通常是最高的，中等城市次之，小城鎮(zhèn)較低。勞動力流動的“本地化”趨勢，實際上意味著勞動力沒有流向生產(chǎn)率更高的部門和地區(qū)，這直接導(dǎo)致了生產(chǎn)率提升的放緩。因此，我們的改革和宏觀調(diào)控政策，必須繼續(xù)堅定支持勞動力向外流動，特別是向大中城市和經(jīng)濟增長中心集聚，以打破這種“內(nèi)卷化”趨勢。

第三，就業(yè)重點人群的“年齡兩端化”。當(dāng)前勞動力市場的困難主要集中在“一老一小”兩個端點?！靶　敝傅氖乔嗄昃蜆I(yè)者。 這部分人群雖然受教育程度普遍較高，但缺乏實際工作經(jīng)驗。在進(jìn)入勞動力市場的初期，他們面臨較大困難。隨著人工智能，尤其是大語言模型的普遍應(yīng)用，許多原本適合應(yīng)屆畢業(yè)生的入門級技能崗位正在被AI替代。這使得青年群體的就業(yè)難度顯著增強，直接表現(xiàn)為青年失業(yè)率顯著高于勞動力市場的平均水平。

“老”指的是大齡勞動力。 數(shù)據(jù)顯示，勞動者的就業(yè)率在40歲左右達(dá)到頂峰，隨后開始逐漸下降。隨著年齡增長，由于受教育程度相對較低、身體素質(zhì)下降，大齡勞動力在就業(yè)市場上不再受到雇主青睞。此外，人工智能和數(shù)字化轉(zhuǎn)型使他們面臨巨大的“數(shù)字鴻溝”或“智能鴻溝”。與青年人不同，大齡勞動力的困難通常不表現(xiàn)為高失業(yè)率，而表現(xiàn)為更低的“勞動參與率”——因為找不到工作，他們往往選擇直接退出勞動力市場。

因此，解決這兩類人群的就業(yè)問題，是公共就業(yè)服務(wù)的優(yōu)先目標(biāo)。我們需要建立全生命周期的職業(yè)培訓(xùn)體系。過去的培訓(xùn)主要針對在職人員或失業(yè)人員，現(xiàn)在的培訓(xùn)體系必須延伸：青年學(xué)生畢業(yè)后可能第一件事就是接受崗位培訓(xùn)，勞動者一生中需要不斷“回爐”、培訓(xùn)以適應(yīng)AI時代，大齡勞動者在延遲退休背景下也需要持續(xù)的技能更新。

三、 “增收入”：兼顧增長與分配的雙重目標(biāo)

在“增收入”方面，我們面臨著雙重目標(biāo)：一是提高居民的人均收入水平；二是改善收入分配結(jié)構(gòu)。首先，收入增長面臨自然減速的壓力。隨著我國人均GDP增長速度的自然回落，就業(yè)擴大不再像以前那樣強勁，居民收入的增長速度也會相應(yīng)下行。因此，收入增加的難度正在加大。

其次，如果缺乏強有力的政策干預(yù)，收入分配差距將產(chǎn)生再次擴大的趨勢。從數(shù)據(jù)來看，過去十幾年中，雖然城鄉(xiāng)居民收入差距這一指標(biāo)在持續(xù)下降，但不足以帶動基尼系數(shù)同步下降。基尼系數(shù)這類反映整體收入差距，是由農(nóng)村內(nèi)部的收入差距、城鎮(zhèn)內(nèi)部的收入差距，以及城鄉(xiāng)差距構(gòu)成的。既然城鄉(xiāng)收入差距仍在改善，鞏固脫貧攻堅成果的很大力度，說明農(nóng)村收入差距并未擴大，可見城鎮(zhèn)內(nèi)部的收入差距由擴大趨勢。這與前述勞動力市場的結(jié)構(gòu)性矛盾密切相關(guān)，與技術(shù)沖擊緊密相連——盡管人工智能的沖擊尚未完全顯現(xiàn)，但過去數(shù)年自動化和機器人的影響已足夠強烈。

從國際比較來看，我國勞動報酬占初次分配的比重、住戶部門可支配收入占國民收入的比重，雖然近年有所回升，但仍未回到歷史高點，且顯著低于OECD國家的平均水平。這表明，如果將基尼系數(shù)0.4以下、城鄉(xiāng)收入差距2.0以下設(shè)定為相對合理的收入分配目標(biāo)，我們既要在初次分配環(huán)節(jié)努力，更要在再分配環(huán)節(jié)下大功夫。OECD國家的經(jīng)驗顯示，要將基尼系數(shù)降至0.4甚至0.3以下，歸根到底依靠的是轉(zhuǎn)移支付和稅收再分配手段，僅靠初次分配難以做到。

從目前來看，我國依靠這兩大手段調(diào)節(jié)收入分配的潛力仍很大。一方面，目前我國稅收結(jié)構(gòu)中，個人所得稅、企業(yè)所得稅、資本利得稅等具有明顯再分配功能的稅種占比僅為36%左右。這一比例不僅低于幾乎所有的OECD國家，甚至低于許多發(fā)展中國家。這意味著我國稅收制度的累進(jìn)性質(zhì)和調(diào)節(jié)收入分配的功能仍有提升空間。另一方面， 我們更需要通過擴大轉(zhuǎn)移支付，按照更具普惠性的方向完善社會保障制度，提高保障水平，擴大覆蓋率和均等化水平，擴大提高基本公共服務(wù)內(nèi)容和水平。

四、 “穩(wěn)預(yù)期”：以制度建設(shè)應(yīng)對不確定性

“穩(wěn)預(yù)期”的核心在于制度建設(shè)。這里，我們強調(diào)兩個造成預(yù)期不穩(wěn)定的因素。一是技術(shù)對就業(yè)的沖擊。2012年以來，雖然我們在不斷創(chuàng)造新的就業(yè)崗位，但自動化的推進(jìn)也破壞了大量舊崗位。這種“獲得崗位”與“失去崗位”并存的現(xiàn)象，導(dǎo)致新創(chuàng)造的崗位不能全部轉(zhuǎn)化為凈增崗位。這種“創(chuàng)造性破壞”的在勞動力市場表現(xiàn)，會造成不確定性預(yù)期。二是人口加速老齡化。我國人口老齡化程度不斷加深，即將迎來“高齡化”挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)顯示，80歲以上高齡老年人占65歲及以上老年人的比重將逐漸提高。這不僅對延遲退休年齡提出新的挑戰(zhàn)，也大大增加了社會對養(yǎng)老、贍養(yǎng)和照護的更大需求，這些都構(gòu)成預(yù)期的不確定性。

如何穩(wěn)定預(yù)期呢？歸根到底，我們并不缺乏資源，關(guān)鍵在于建立制度。作為一個例子，我們可以進(jìn)行一組數(shù)據(jù)的對比。隨著人口老齡化，人口撫養(yǎng)比確實在提高，這讓大家擔(dān)心未來是否有能力贍養(yǎng)老人。根據(jù)測算，從現(xiàn)在到2035年，我國的老年撫養(yǎng)比平均每年提高約4.6%。這看起來是一個沉重的負(fù)擔(dān)。但是，如果我們考察GDP潛在增長率，并據(jù)此計算勞動年齡人口的生產(chǎn)率，可見其年均增長速度約為5.6%。也就是說，勞動生產(chǎn)率的提升速度完全可以跑贏老齡化的速度。 更進(jìn)一步，根據(jù)一些權(quán)威智庫對人工智能賦能經(jīng)濟增長的估算，AI有望在2035年之前為GDP帶來額外20%的增長潛力。如果加上這一因素，勞動年齡人口的生產(chǎn)率甚至可能達(dá)到年均增長7%以上。

但是，“跑贏”并不代表老齡化問題得以自動解決。核心在于我們能否建立起一套“分享勞動生產(chǎn)率”的制度體系。這包括完善的社會保障制度、以人為本的勞動力市場制度，以及一系列配套的福利制度和社會政策。只有通過制度安排，確保全社會成員能夠公平地分享勞動生產(chǎn)率提升帶來的紅利，才能從根本上消除焦慮，實現(xiàn)“穩(wěn)預(yù)期”的目標(biāo)。

文章僅作為學(xué)術(shù)交流，不代表CMF立場。