全球不平等的变化趋势和中国启示

编者按当前，技术偏向资本、去全球化与地缘冲突三重变局叠加，全球分配格局正站在关键的十字路口。中国以收入分配改革、户籍福利破壁与全球发展倡议为突破口，探索兼顾效率与公平的解题之路。本期《全球观·中国策》以全球顶尖不平等问题专家布兰科·米兰诺维奇的前沿研究为主线，从AI对劳动力市场的冲击、资本收入调节与共同富裕的制度路径、全球化与产业链重构中的收入分配风险等视角，邀请业内权威专家进行深入研讨，敬请关注。

唐任伍

——访北京师范大学政府管理研究院名誉院长、二级教授唐任伍

随着人工智能技术的快速发展，单纯的经济增长已不足以解决问题，必须推动分配制度的深层变革，实现从“价值链攀升”到“分配链重构”，将产业升级目标从单纯追求全球价值链位置上移，转向同步优化价值分配规则，使劳动者、中小企业等主体能更公平分享发展成果。

产业纵深

■中国经济时报记者 王晶晶

当前，全球发展失衡、贫富分化问题愈发凸显，不平等议题受到广泛关注。

北京师范大学政府管理研究院名誉院长、二级教授唐任伍日前在接受中国经济时报记者采访时表示，随着全球产业链重构的快速推进，收入分配不仅是单一国家内部的经济问题，而是演变为一场跨越国界、行业与阶层的系统性挑战，并从全球、国家和个体三个维度，深刻重塑财富的分配格局，也催生了诸多潜在风险。如何破解价值链低端锁定、跨越智能鸿沟，在产业升级进程中兼顾效率与公平，成为摆在各国面前的重要课题。

01

贸易壁垒叠加低端锁定

全球分配矛盾凸显

中国经济时报：当前全球各类技术、贸易壁垒不断叠加。发展中国家深陷价值链低端锁定与收入分配失衡的原因是什么?这一结构性困境又将对全球发展带来哪些挑战?

唐任伍：当今世界，特权阶层的固化与“零和博弈”回归，全球产业链本质上是一套精密的财富分配体系。在传统的全球化分工中，研发、品牌和金融服务等高附加值环节长期留在发达国家，而污染重、劳动密集的加工环节则被外包给发展中国家，全球财富分配呈现出极端的金字塔结构，极少数人口倚靠广大发展中国家低廉的劳动力和资源输出创造的红利，占据了全球近九成的财富，而绝大多数底层人口只能分食极小部分的残羹。

随着全球经济增长放缓，“做大蛋糕”的时代逐渐过去，矛盾转向“如何重新分配蛋糕”。当中国等新兴经济体通过技术突破向产业链高端攀升时，打破了西方的高端利润垄断。为了维护既得利益，部分发达国家通过芯片禁令、产业链脱钩等手段，试图将后发国家重新逼回代工厂的位置，阻止全球财富的再分配。对于深度嵌入全球价值链的发展中国家而言，产业链重构极易被“低端锁定”，陷入“高份额、低价值”的分配陷阱。跨国资本通过技术垄断和供应链控制，攫取了价值链的高端收益;而广大发展中国家为了维持在国际市场上的价格竞争力，企业往往被迫压缩劳动成本;一些国家和地区为了吸引外资提供的隐性优惠，实质上又将本已稀缺的公共资源转化为资本收益，进一步挤压了劳动报酬在初次分配中的比重。国际国内的“双重挤压”，使得发展中国家在全球产业链重构中仍然处于弱势和不利地位。正如米兰诺维奇的“大象曲线”揭示的，全球化带来了进一步的结构性矛盾，受益最多的是全球最富有的5%的特权阶层，而广大的中下层群体收入增长则停滞。

不仅如此，广大发展中国家还要遭受产业升级的“关税惩罚”。在全球贸易规则中，往往存在“关税升级”效应，即对初级产品征收低关税，而对深加工的高附加值产品征收高关税。这种机制在客观上“惩罚”了发展中国家的产业升级，试图将其长期锁定在价值链的低端，限制了国民整体收入水平的跃升。美国对广大发展中国家实施的“关税惩罚”，其实质是通过摧毁底层就业、削弱政府再分配能力、阻断产业升级路径，使发展中国家更难摆脱“增长但分配恶化”的困境，将外部冲击转化为内部不平等，如果缺乏国际社会在技术转移、贸易融资和区域合作方面的支持，“关税惩罚”可能逆转过去20年全球减贫的部分成果，尤其是威胁最不发达国家的长期发展韧性。

02

警惕人工智能背后的

分配与发展风险

中国经济时报：在人工智能重构全球产业链的过程中，带来了哪些深层次的收入分配风险?

唐任伍：以人工智能为代表的新技术革命，正在成为重构全球产业链的核心变量，但也带来了深层次的收入分配风险。从个体与技术层面来看，人工智能具有明显的“资本偏向性”，更倾向于替代如传统制造业流水线、基础文员等标准化、重复性的中等收入岗位，而对高技能的创造性岗位和低技能的服务性岗位替代性较弱，这样就容易引发“智能鸿沟”与就业极化，使得中产萎缩。人工智能技术这种“两头增、中间减”的趋势，会导致中等收入阶层规模被压缩，加剧社会收入的离散程度。掌握人工智能知识与技能的劳动者，能够利用新工具大幅提升效率并捕获新机遇;而缺乏相关训练的群体则面临失业或收入下降的风险。这种技术应用能力的差异，正在形成比传统城乡、代际鸿沟更为深刻的“智能鸿沟”，进一步加剧分化。

在人工智能驱动的产业链中，数据成为关键资本。拥有先进人工智能技术和数据平台的国家，可能通过算法控制全球价值链的“接口”;缺乏自主人工智能技术能力的国家，可能沦为纯粹的数据产地或人工智能产品的消费市场，其产业升级路径面临被技术标准封锁的风险。这种数据主权和垄断，又形成新型依附关系，即人工智能依附症，这是比传统的产业链依附、价值链依附更可怕的依附。

03

推动分配制度深层变革实现

从“价值链攀升”到“分配链重构”

中国经济时报：我们应如何借助技术与制度改革，兼顾产业升级与分配公平?

唐任伍：随着人工智能技术的快速发展，单纯的经济增长已不足以解决问题，必须推动分配制度的深层次变革，实现从“价值链攀升”到“分配链重构”，将产业升级目标从单纯追求全球价值链位置上移，转向同步优化价值分配规则，使劳动者、中小企业等主体能更公平分享发展成果。传统“价值链攀升”侧重通过技术升级提升产业附加值，但可能加剧“增长与分配失衡”;而“分配链重构”则通过制度创新与技术赋能，在价值链升级过程中同步调整利益分配机制，确保产业升级红利更广泛惠及社会主体。这一转变的核心在于打破“效率优先、分配滞后”的传统逻辑，将分配公平纳入产业升级的顶层设计。这就要求，一是通过“AI+”战略等技术创新和品牌建设，向“微笑曲线”的研发与服务两端攀升，做大高附加值蛋糕，为提升整体劳动报酬提供物质基础，向价值链高端突围和攀升;二是夯实人力资本价值，探索建立“技能积分制”等激励机制，将职工的培训时长、技能等级与薪酬、股权挂钩，激发劳动者提升自我，从“人口红利”转向“人才红利”;三是推动公平的全球规则，推动出口市场多元化、强化区域价值链合作，并将分配公平纳入产业升级的顶层设计，引导跨国企业将一定比例的本地利润用于员工技能培训，并对转移定价等行为进行规范，打破不合理的全球分配旧秩序。

总 监 制 丨王列军 车海刚

监 制 丨陈 波 王 彧 杨玉洋

主 编丨毛晶慧 编 辑丨邹 朵