【首席视野】殷剑峰：与K共舞——K型经济的表现、成因与演化

（原标题：【首席视野】殷剑峰：与K共舞——K型经济的表现、成因与演化）

殷剑峰、张旸（殷剑峰系浙商银行首席经济学家、中国首席经济学家论坛副理事长）

中国经济在供求两侧都呈现出典型的K型分化，这种K型经济是经济结构深度调整的直观且自然的反映。与趴在地板上的L型经济（例如陷入长期停滞的日本）相比，K型经济虽然需要经历旧经济形态深度调整过程中的（巨大）痛楚，但也充满了迎来崭新经济形态的（巨大）希望。

  造成K型经济的因素是长期和结构性的，因此，这种经济形态还将持续若干年。在K型经济下，学会与K共舞才是生存和发展之道。就银行业而言，由于存量业务集中在K的下端，增量业务做不进K的上端，加之金融体系结构性调整带来的剧烈竞争，银行业还将经历持久的冬天。相比之下，依托于资本市场的非银行金融部门正在迎来加速发展。

一、K型经济在供求两侧的表现

图1 2026年1季度排名前20位与后20位行业的景气度

    从供给侧来看，K型经济表现为“新动能”行业持续强于“旧动能”行业。根据我们建立的全行业景气度分析模型，以2026年1季度为例，124个申万二级行业的景气度图谱（区间为0-100）就是一个典型的K。在K型供给的上端（高景气区间），排名前二十的行业主要由产业升级与全球化出海驱动，景气度均超过75（图1），集中在有色金属（贵金属、小金属、工业金属、金属新材料）、电子产业链（元件、消费电子、半导体）、家用电器（家电零部件、白色家电）、电力设备（电池、电网设备）等领域。

  而在K型供给的下端（低景气区间），排名后二十的行业多面临内需收缩或周期底部的压力，景气度不超过22，主要有房地产链（水泥、装修装饰、房地产服务、房地产开发等）、轻型制造业（服装家纺、照明设备）、周期性行业（普钢、焦炭）、传统消费（一般零售）等。

图2 三大需求对GDP增长的贡献率（%）

    从需求侧来看，K型经济表现为“外需”持续强于“内需”。2019-2023年间，净出口对GDP的平均贡献率为12.76%（图2），而在2024年、2025年，该比率跃升至30%以上，增幅超两倍，构成了K型需求的上端。这一趋势在近期得到进一步印证，今年5月，以人民币计价的出口、进口同比分别增长13.8、21.5%，增幅较4月份双双扩大。其中，机电产品、高新技术产品表现尤为亮眼，同比分别大幅增长27.36%、50.93%，体现出全球电气化、绿色化、智能化浪潮下，我国制造业及新能源行业在全球的比较优势不断增强。尤其是在中东冲突对欧、日、韩等原油依赖国造成较大冲击的背景中，新能源产业对化石能源产业的替代效应更为显著。

  而K型需求的下端，指向增速下滑至历史低位的固定资产投资以及社会消费品零售。今年1-5月份，固定资产投资（不含农户）同比下降4.1%，其中制造业、房地产累计同比分别下降0.4%和15.9%；社会消费品零售总额同比增长1.4%，其中5月单月下降0.6%。要指出的是，在K型需求的内部，同样存在次级的K型分化，例如，在内需中，网上零售、服务零售额保持高增；在外需中，机床、纺织机械等传统机电产品出口负增长。

    供给侧的K和需求侧的K是一体两面，共同勾勒出当前的K型经济形态。总体来看，以装备制造业和高技术制造业为代表的K型“上端”，在供需两侧均获得了实质性支撑：5月份规上装备制造业和高技术制造业增加值同比分别大幅增长9.5%、15.1%，固定资产投资累计分别增长1.7%、3.4%，相关产品出口高增，截至4月规上装备制造业和高技术制造业利润累计同比分别增长15.4%、44.8%。与之形成鲜明对比的是以房地产链为代表的K型“下端”，供需双双收缩——房地产开发投资、施工竣工以及销售全面萎缩。不过近期房价出现边际企稳迹象，5月份一线城市新建与二手住宅价格环比双双上涨，一二三线城市价格同比降幅总体收窄。

    在经济总体呈现K型分化的当下，我们对形势的判断依旧偏向乐观。之所以做出这种判断，除了K的上端表现强劲和K的下端（尤其是房地产和旅游行业）出现较为明显的回暖迹象之外，一个更加直接的因素是春江水暖“税”先知。

图3 2026年5月份税收细项同比（%）

  2026年5月份，在增值税（占税收比重38%多、同比6.2%）的拉动下，全部税收同比录得4.4%的较高增速，同时，企业所得税同比由此前的负值转正（占税收比重22%多，同比0.2%）。观察税收细项同比（图3），虽然与土地交易相关的税收还处于负增长区间，但个人所得税（占税收比重近9%）和进口税（占税收比重11%多）都录得较高增速，印花税（占税收比重2.5%）更是因为资本市场的火爆录得近36%的高增速。由于税收同比的上升，包括“两本账”在内的中央财政收入和央地合计财政收入都由去年同期的负增长回复到正增长（见表2）。

二、K型经济的五大成因

    造成K型经济的第一大因素是在少子老龄化的人口态势下消费结构正在变迁，这使得有形商品的消费将长期处于低谷。

  少子老龄化直接压缩了包括消费和投资在内的内需，从而推动形成了需求侧K的下端；同时，消费结构的变迁还使得不同行业的需求产生分化，从而也策应了供给侧K的下端。

  消费结构变迁首先是由（狭义和广义）恩格尔定律决定的。根据狭义恩格尔定律，从农业经济时代迈向工业经济时代，随着收入水平的提高，人们在食品方面的消费占全部消费比重不断下降，工业品消费占比上升。根据广义恩格尔定律，当工业化业已完成，经济迈向后工业化时代时，随着收入水平的进一步提高，包括工业品在内的有形商品消费占比下降，而医疗、教育、文旅等无形服务的消费占比提升。

表1 2024年中国与部分国家及全球的部分实物消费量比较（%）

  中国现在显然已经进入到广义恩格尔定律发挥作用的时期。表1显示，从实物消费量看，无论是食品消费，还是机电产品的消费，中国都已经超过、甚至远远超过全球平均水平，多数指标也高于美日韩这些发达国家。例如，蛋白质消费中国超过了美日韩，电动汽车消费中国是全球的3.72倍。所以，过去几年来中，猪肉价格低迷、电动汽车行业内卷也是需求饱和的自然反应。

    造成K型经济的第二大因素是围绕AI技术的新一轮产业革命以及这轮产业革命中资本结构的变迁。

  AI技术革命既影响K的上端，也影响K的下端，主要有三种渠道：第一，AI技术突破直接推动了电力、算力、大语言模型等词元经济链条的爆发式增长，从而加速了K的上端；第二，AI技术引发的产业垄断加剧和对劳动力的替代挤压了传统行业、压低了消费需求，从而进一步压低了K的下端；第三，AI技术引发了资本结构的深刻调整。

  AI技术影响K的前两种渠道已经被学界、业界乃至政界所关注，但对于第三种渠道知者寥寥。在以AI为核心技术的数字经济时代，资本积累已经逐渐从主要依靠有形实物资本（机器设备、厂房、住宅等）转向主要依靠无形的数字资本（Digital Capital）——数字化的数据、信息和知识。数字资本积累的手段是无形投资——知识产权产品（Intellectual Property Products，IPP），这包括研发、软件和创意。在美国的知识产权产品中，研发、软件和创意分别占比50%、40%和10%左右。

图4 美国非居民部门的四类固定投资（十亿美元）

  可以看到（图4），在美国非居民部门的四类固定投资中，自2020年大语言模型获得突破性进展之后，知识产权产品就超过了建筑、设备、住宅等三类有形实物的投资，成为第一大投资品类。中国虽然没有知识产权产品的统计数据，但从研发投入看，中国这类投资规模可能不会弱于美国（见以下分析）。

    造成K型经济的第三大因素是能源革命和地缘政治冲突共同推动的全球能源转型。

  在传统的叙事逻辑中，从化石能源到可再生能源的转型主要是因为要应对全球气候变化，与实在的经济利益没有过多关系。但是，随着AI技术推动的新一轮产业革命的展开，人们已经愈发认识到，未来的数字经济必然是电气化、自动化和智能化。在这“三化”方面，以新能源车与传统燃油车做一对比，前者已经远远超越于后者。尤其是在全球地缘政治冲突频发的今天，人们更是清醒地认识到，向可再生能源的转型不仅涉及经济利益，更是关乎经济安全。

  近年来，俄乌冲突、中东冲突等地缘政治博弈引发的石化能源断供危机，倒逼各国加快可再生能源的开发和使用。今年6月份，国家发改委、国家能源局印发《新型能源体系建设“十五五”规划》，要求到2030年，初步建成新型清洁低碳安全高效的新型能源体系，风能和太阳能成为电力装机主体、非化石能源成为电量主体——这意味着非化石能源的角色，将从过去的“增量主体”跃升为“存量主体”。这一顶层设计统筹能源安全保障、绿色低碳转型和新质生产力发展，将加快推动全社会生产生活方式向“电气化、自动化、智能化”跃升，为K型经济的上行分支提供源源不断的绿色动能。同时，这也意味着与传统化石能源相关的K型经济的下行分支将继续承受压力——典型行业案例如传统燃油车和为传统燃油车提供服务的汽车服务业（4S店等）。

    造成K型经济的第四大因素是不对称的宏观经济政策：供给（产业）政策很强大，而需求政策一直较羸弱。

图5 按购买力统计的研发投入规模（万亿人民币）

  中国的供给（产业）政策具有强大的执行力。印证这种执行力的除了近些年不断崛起的高端制造业之外，一个直接表现就是中国的研发投入规模（即前述知识产权产品的主要组成部分）已经位居全球第一（图5）。按照购买力计算，2018年中国的研发投入规模（1.97万亿）就超过了美国（1.96万亿），到2025年，中国的研发投入已经超出美国37%。

  然而，与强大的供给政策相比，中国的需求政策一直较为孱弱。需求政策孱弱的直接表现就是，在过去20年间，每年政府工作报告设定的GDP增长目标值都能完成、甚至是超额完成，而CPI目标值几乎都未能完成。例如，2024年政府工作报告对2025年设定的GDP目标值和CPI目标值分别为5%和2%，GDP目标值在2025年一如既往、毫无悬念地达到，而2025年的CPI却是0%。

  就今年情况而言（表2），截至5月份，包括“两本账”（一般公共预算收支和政府性基金收支）的财政支出居然是负增长：中央财政和地方财政支出增速分别为10.10%和-1.69%，由于地方财政支出占全部财政支出的比重接近90%，地方财政支出增速下滑导致全部财政支出也为负增长（-0.32%）。显然，这种财政姿态与中央一直强调的财政政策要“更加积极”是相悖的。

表2 历年5月财政“两本账”收支同比（%）

注：“两本账”包括一般公共预算收支和政府性基金收支。

  细究起来，需求政策难以挑起稳定经济的大梁，归根到底还是因为各级政府在执行财政政策的时候更喜欢、也更擅长“投资于物”、而不是“投资于人”，但在少子老龄化的人口态势下和数字经济时代，有利可图的有形实物投资项目愈发寥寥，而能够想到的那些投资项目低效乃至无效。

    造成K型经济的第五大因素是统计问题：经济结构正在发生深刻变迁，但GDP统计体系还停留在工业经济时代。

  在传统的工业经济框架下，从供求两侧看产出就是：

C+I=Y=F(A,K,L)

其中，等式左侧是由消费C和（实物）投资I构成的总需求（此处忽略净出口），右侧是由技术A、（实物）资本K、劳动力L决定的供给侧生产函数，Y为均衡产出。

  然而，在数字经济时代，产出实际上已经扩张为：

（C+C'）+(I+I')=Y'=F(A,K,K',L)

其中，C'代表无形的数字消费（如词元消耗量），I'代表无形投资（如前述的知识产权产品），K'代表数字资本形成总额，而Y'是数字经济时代真正的GDP：Y'=Y+C'+I'。

  当前的问题在于，传统的GDP统计在需求端（如社会消费品零售总额、固定资产投资）未能充分反应、甚至根本没有反应数字消费C'和无形投资I'的变化，而由无形投资形成的数字资本K'却通过扩展后的生产函数Y'=F(A,K,K',L)实实在在地推动了生产法GDP的扩张。

  由于无形的数字消费和无形投资都未被纳入GDP的需求统计，这种统计方法的不对称，就在一定程度上导致了经济“供强需弱”的幻觉——传统需求指标频频走弱，而生产指标却不断冲高。例如，在社会消费品零售和固定资产投资都疲弱的5月份，规上工业增加值同比增长4.5%，较4月份加快了0.4个百分点；全社会用电量同比增长6.9%，较4月加快0.9个百分点，其中，二产、三产和城乡居民用电量同比增长分别为6%、9.7%和7.5%，较4月份分别加快0.7、0.8和1.5个百分点。

三、漫长的K型经济

  在造成K的五大因素中，至少前三大因素（人口结构、资本结构、能源结构）是中长期、甚至超长期的因素，至于第四大因素（不对称的宏观经济政策）恐怕也是目下体制使然和必然，因此，K型经济可能会成为未来多年的经济新常态。

图6 人类文明演进示意图

  就K的上端而言，实际上涉及到一个更为宏大的背景：人类文明形态的演进和切换。人类的每种文明形态都涉及一种通用技术和一种核心资本。通用技术具有普遍适用性——可以广泛地应用到经济社会的各个领域、动态演进性——运用范围和性能随经济发展不断提升、创新互补性——可以与各种专用技术相互促进、从而形成垂直外部性（产业上下游之间的技术创新互补）和水平外部性（产业之间的技术创新互补）。通用技术要想从纸面上的发明“物化”到经济实践、成为推动经济发展的动力，必须找到一种相适配的核心资本。

  以上下五千年的中国为例。在汉武大帝之前，古代中国一直是游牧文明与农业文明之间的争斗。游牧文明的通用技术是射猎，其核心资本是能够便利射猎的牲畜（例如骏马）。汉武大帝灭匈奴之后，古代中国转向了农业文明——通用技术是农耕技术，核心资本是土地，农业文明取代游牧文明的标志是劳动力从游牧民转变为农民。在18世纪第一次工业革命和19世纪第二次工业革命中，中国错失了机遇。直到改革开放后，中国才真正进入到工业文明时代。工业文明的通用技术是各种取代或增强“手”的技术，而核心资本是各种机器设备，工业文明取代农业文明的标志是劳动力从农民变成了工人。

  如果说中国错失了前几次工业革命的机遇，那么，在当下人类文明从工业文明向数字文明的切换中，中国走在了前列。数字文明时代的通用技术是取代或增强“脑”的人工智能（AI技术），而核心资本是前述的数字资本。对于AI技术，许多人在担心其对人类劳动力的替代。确实，如同第一次工业革命中工业资本对劳动力的替代一样，“劳动手段一经采得机械的形态，它便会成为劳动者自己的竞争者。”（马克思《资本论》第一卷第303页）。但是，随着人类劳动力掌握了开动机器设备的技术，失业的农民就变成了工人。

  数字文明时代人类的就业形态最终是什么，目前还不太能看清楚（应该是掌握AI技术的新型劳动力），但清楚的一点是，在从工业文明向数字文明切换的过程中，K的形态将会遍及经济社会的各个领域、各个角落。

图7 日本的人口与房价

  就K的下端而言，关键问题在于房地产，这又同人口问题紧密相关。以日本为例，在1990年泡沫经济危机之后，日本房价持续下跌了20多年，直到2012年才见底。在房价持续下跌的背后，就是劳动年龄人口乃至总人口的持久负增长。试想，没有人了，谁来住房子呢？然而，从2012年开始，日本的房价开始逐步回升，虽然迄今还没有恢复到1990年的水平，但房价也上涨了13年了。

图8 日本银行业的三类贷款规模（万亿日元）

  问题是：2012年后日本依旧是人口负增长，但房价为什么会上升呢？不仅房价回升，从2012年开始，日本银行业发放的房地产贷款也大幅回升，并超过了泡沫经济时期。日本房价和房地产贷款的回升主要有三个因素：第一，2012年安倍晋三上台后推行了极度宽松的货币政策和财政政策；第二，日本劳动力市场发生了深刻转变，大量女性劳动年龄人口加入劳动力大军；第三，在劳动力市场结构变化的同时，日本家庭结构也发生了深刻变化：越来越多的年轻劳动力不结婚，单亲家庭数量不断上升，从而在总人口依旧负增长的背景下，推动了日本家庭总数的增加。由于单亲家庭通常是租用公寓，因此，在东京区，共有公寓价格在2012年后已经翻倍，而独栋住房的价格没有明显变化。

  在家庭结构的演变上，中国现在也呈现出类似于日本的格局。但是，通过单亲家庭来填补家庭总数下降显然是不持久的，因为人口负增长导致的家庭总数减少终究会超过单亲家庭数量的增加。所以，还是要建立“生育友好型社会”，还是要“投资于人”。尤其是在数字文明正在来临，AI对传统劳动力的替代愈发显著之际，更是需要将财政支出用于生育、养育、教育。

四、为什么银行业有“资产荒”

    最后，狗尾续貂，我们来聊聊近些年银行业面临的“资产荒”问题。如同中国的制造业规模是排在我们后面的美国、日本、德国加总的总和还要拐个弯一样，中国的银行业规模也是如此。4千多家银行业法人机构、489万亿的资产总量，中国银行业能够有今天的规模，完全是人口红利时代以房地产为代表的旧动能行业不断膨胀的结果。随着人口红利时代的结束，产能过剩的银行业正在遭遇持久的“资产荒”问题。

  可以看到，近年来社会融资出现两个结构性变化。一方面是企业债券、股票融资量加快增长，增速从去年年中的3%左右分别升高至今年5月份的8.4%、4.7%；另一方面则是人民币贷款增速的长期放缓，从疫情前的13%左右下滑至今年5月份的5.5%，其中居民负债收缩尤为明显，今年1-5月新增贷款合计同比多减1.2万亿元。 从K型经济的视角切入，“资产荒”问题可归结为以下两个原因：

    第一，银行业的增量业务难以做进K的上端。从供给侧来看，在K型经济的上端，以AI产业链、高技术制造为代表的新动能，多为轻资产、技术密集型产业，无形资产比重大、技术壁垒较高，在初创期多依赖私募股权、创业投资、上市融资等股权融资方式，待进入成长期或成熟期、产生稳定的现金流后，才会更多引入信贷、债券等债务融资工具。受限于对新兴技术的专业评估能力不足、风险承受能力有限，银行业往往在早期介入困难，而后期介入又面临同业激烈竞争、议价空间受限的困境。

  从需求侧来看，在K的上端，中资企业“走出去”的融资需求日益增加，而银行业服务“走出去”的能力却相对滞后。这既受制于银行自身的全球化服务能力短板，如境外网络覆盖有限、跨境产品体系单一、专业人才储备薄弱等，也面临制度下的客观约束，包括跨境资本流动管控、境外投资资质限制、资本项目未完全开放，以及人民币国际化程度有待提升等，使得跨境业务空间难以打开。

    第二，银行业的存量业务集中在K的下端。从供给侧来看，在K的下端，房地产、传统基建、传统制造业等旧动能，普遍具有重资产、资本密集型特征，其充足的抵押物契合传统的债务融资模式，驱动了过去银行业的快速扩张，也导致银行业资产重度绑定房地产与城投平台这两个产业周期、融资周期双下行的领域。

  从需求侧来看，在K的下端，社会消费品零售总额与固定资产投资（含房地产）双双放缓，形成了“消费与投资双弱”的螺旋式收缩。这一现象的主要原因是房地产周期下行，其带来的负向冲击不弱于其过去对经济增长的正向贡献，尤其对居民财富与消费信心形成直接冲击。加之疫情“疤痕效应”导致微观主体的信心与预期修复缓慢，实体经济的融资需求大幅下滑，银行业存量资产投放空间被进一步压缩。

    上述因素加速了金融体系的结构性变化。一个趋势是，资本市场的替代效应加速，无论是对于企业融资还是居民财富管理。近期企业债券、股票等直接融资高增，居民“存款搬家”现象突出（今年1-5月新增存款累计同比少增2.67万亿元），截至今年一季度末，证券业、保险业的资产增速（25.4%、12.2%）显著高于银行业（8%）。传统贷款市场进入“降速提质”阶段，正如潘功胜行长在6月份的陆家嘴论坛上指出“轻资产行业一般对应低负债，单位经济增长所需的银行贷款相应下降。在经济走向高质量发展时期，这一变化也将成为常态，要逐步适应”。

  在K型经济背景下，未来的银行业也将呈现K型分化。如何稳住和优化K下端的存量业务，同时，学会新本领挤进K上端的增量业务，将是银行业面临的持久挑战。