张瑜系华创证券首席经济学家、中国首席经济学家论坛成员
核心观点
近几年来，新旧动能持续转换，经济转型越发显性化，市场将这一现象称之为“K型分化”。我们在年初从多个维度刻画了这一变化，详见《》。
随之而来的问题是，该如何认识“K型分化”？分化之下经济的典型特征会有哪些？分化的源头是什么，学术界如何研究这一话题？政策层面如何通过财政、货币、产业等政策治理分化？可能的收敛路径与挑战有哪些？“K型分化”之下，对社会民生会产生哪些影响？政策可能需要关注哪些弱势群体？
这些问题的回答有助于决策层及早进行政策储备与制度调整，也有助于投资者更新未来一段时间的宏观基础假设与估值模型。针对这些问题，我们结合海外数十个经济体的经济发展经验，充分参考各类学术论文，逐一做尝试性回答。以投石问“K”系列予以呈现，共计十篇。
本篇是投石问“K”系列的第一篇，我们聚焦转型分化在各个领域的体现。在本篇中我们不过度归因，只从数据上观察各领域的分化。一个初步结论是，在经济发展起步期，分化并不明显甚至有所收敛，例如我们观察到：新旧产业同好（如1998年之前的韩国），区域差距收敛（1980s前的发达经济体），居民收入差距收窄（18个主要经济体），但随着经济进入转型期，各领域的分化开始显现，且未看到自发收敛的迹象，我们将其概括为“八重分化”。在分化持续的背景下，或需要关注经济转型对不同群体的影响。
报告摘要
一、生产端：新经济>旧经济
产业层面，新旧经济的分化具有长期性。我们参照中国的新旧产业定义方式观察其他国家的产业分化，均持续较长时间。例如日本从1970年分化至今、韩国从1998年分化至今等。回到中国，2015年以来中国新旧产业持续分化，旧经济占比从2015年的24.2%降至2025年的19.6%，新经济则从14.5%升至20.0%，从2026年上半年数据看，这一分化仍在持续。
二、生产端：头部企业>其他企业
企业层面，头部企业的生产率增长明显好于其他企业。参照OECD的研究，2003-2020年制造业前沿企业（细分行业中，生产率前5%的企业）劳动生产率累计提高约50%，但其他企业近乎停滞，技术红利更多转化为头部企业的效率提升，但对其他企业的扩散不足。对应到中国，以人均营收衡量，前5%的企业与其他之间的差距持续拉大。在AI革命的背景下，这一分化可能延续，AI落地依赖硬件、人才和组织改造等前期投入，大企业更容易承担成本并推动公司提效。从数据上看，2025年欧盟大型企业AI使用率已达55%，大幅高于小型企业的17%。
三、生产端：核心区域>其他区域
区域层面，全球区域分化呈U型，1980s来区域分化再度拉大。参照IMF、Rosés与Wolf（2019）的研究，20世纪50年代至80年代，人口和产业流动推动区域差距收窄；但90年代以后，各国区域分化再度拉大，原因可能与传统工业衰退、高技能服务业向大都市集中等因素有关。对应到中国，我们参照IMF的指标构建方式，观察中国31省市人均GDP的90%分位与10%分位之比，2003-2019年这一比值持续下行，区域分化有所收敛，但2020年来该比值有所提升，区域分化似在加大。此相对应的是，近年来政策提及“经济大省挑大梁”，2026年上半年，6个经济大省中，5个GDP增速高于全国。
四、分配端：企业部门>居民部门
分配层面，企业部门拿到更大蛋糕，居民部门缩水。我们观察经济增长的收益（以GNI衡量）在居民、企业、政府三部门之间的分配，从初次分配看，近年来10个样本中，9个国家的居民部门分配份额下降、企业部门份额上升；考虑二次分配后，这一数字降低至7个（改变的是美国、加拿大），但多数国家仍保持这一趋势。参照学术研究，这可能与技术替代人力、“超级明星企业” 以较少的劳动投入创造更多产出有关，详见正文。
五、分配端：高收入群体>其他群体
具体看居民内部，收入、财富分化或难以自发收敛。从国际样本看，居民收入、财富分化呈U型，在人均GDP低于2万国际元时（2011年不变价国际元，该口径可观测更长的时间序列），各国前10%人群收入占比趋于下降，但人均GDP高于2万国际元时，这一占比持续提升。当前中国正处于这一阈值附近。
六、需求端：服务消费>商品消费，耐用品>非耐用品
关注需求结构的分化。在消费端体现为服务消费好于商品。国际经验较为一致，以美国为例，1960年人均GDP处于1.9万美金时，服务消费占比为46.6%，至2025年人均GDP达到6.8万美金，服务消费占比升至69%。若具体看商品内部，耐用品好于非耐用品，1960年美国非耐用品消费占居民消费之比仍有40%，至2025年已降至20%，而耐用品消费稳定在10%左右。
七、需求端：知识产权投资>建筑投资，大企业研发>中小企业
投资端，重心从建筑类投资、设备类投资，切换至知识产权类投资（软件、数据库等）。例如日本，1980-2024年，住宅建筑类投资占比从68.3%下降至44.5%，设备类投资大体持平，占比保持在28%左右，知识产权类投资则从6.1%提升至26.8%。进一步来看，企业的知识产权投资高度集中在大企业，参照OECD的数据，2023年12个样本国中，250人及以上企业研发支出占比中位数约75%，美日德占比均在90%以上。中国也有同样的趋势，观察A股非金融企业中员工总数在万人以上的“大企业”，2025年共计492家，占A股非金融企业的9.3%，但研发费用占到61%。在492家“大企业”内部，中游制造占到半壁江山，详见正文。
八、需求端：机电品出口>劳密
出口端，机电出口好于其他。造成这一现象的原因或至少有两个，一是承接国际产业转移，例如1960年日本承接欧美产业转移，机电品出口（SITC第七类）开始提升，此后陆续传导至韩国、中国，这一过程可能持续20-30年，但若本国产业端没有进一步突破，中游机电品出口占比可能停滞甚至略有下滑。二是本国产业竞争力的增强，可推动中游机电品出口占比再度提升，典型如中国，2010-2020年，中国中游出口占比已稳定在47%左右，但2023年以来，随着中游产业竞争力与外部环境变化，中游出口占比再度提升，2025年，中国中游出口占比提升至50.4%。
风险提示：数据更新不及时，国际经验不完全可比。
报告目录
报告正文
本篇是“投石问‘K’系列”的第一篇，我们聚焦转型分化在各个领域的体现。在本篇中我们不过度归因，只从数据上观察各领域的分化。一个初步结论是，在经济发展起步期，分化并不明显甚至有所收敛，例如我们观察到：新旧产业同好（如1998年之前的韩国），区域差距收敛（1980s前的发达经济体），居民收入差距收窄（18个主要经济体），但随着经济进入转型期，各领域的分化开始显现，且未看到自发收敛的迹象，我们将其概括为“八重分化”。在这一背景下，或需要关注经济转型对不同群体的影响。
一、生产端
（一）产业层面：新经济>旧经济
生产端，我们首先关注新旧产业的分化，参照中国的行业划分，我们定义新经济包括：信息业+租赁和商务服务业+中游装备制造业；旧经济包括：房地产业+建筑业+上游原材料制造业。由于各国的统计制度、行业划分不同，因此各国的细分行业稍有差异，占比绝对数不宜横向比较，重点关注各国内部的变化趋势。
从国际经验看，新旧经济分化可能持续十年以上，例如日本从1970年至今、韩国从1998年至今，均持续较长时间。韩国是典型案例，1970-1998年，韩国新旧经济同步发展，占GDP的比重持续上行。但1998年金融危机后韩国房地产市场受到冲击，叠加韩国城镇化放缓，地产、基建等产业面临回落压力，旧经济占GDP的比重从1998年的27%持续回落至2025年的18.4%，与此同时，受益于韩国的半导体、电子产业的发展，新经济逐步壮大，占GDP的比重从1998年的21.8%提升至2025年的32.5%，新旧经济分化至今仍在持续。
对应到中国，新旧产业分化仍在延续。2015-2025年，新经济GDP占比由14.5%升至20.0%，旧经济占比由24.2%降至19.6%，且2025年新经济占比首次超过旧经济。从2026年上半年的数据看，新旧经济占比分别为21.7%和18.7%，二者差距进一步拉大。
（二）企业层面：头部企业>其他企业
生产端的第二个问题，我们关注企业层面，也即头部企业与其他企业之间的分化。
2000年来，全球前沿企业的生产率仍在持续提升，但其他企业几乎停滞。OECD（2025）基于24个国家企业层面数据的研究发现，全球制造业前沿企业（细分行业中，生产率前5%的企业）劳动生产率持续提升，2003-2020年累计增长50%，但其他企业则几乎停滞，这一特征在服务业同样明显。OECD解释，这一现象反映出，技术进步带来的生产率提升更多集中在前沿企业，且向非前沿企业的扩散不足，这导致了前沿企业与其他企业的生产率差距持续加大。
对应到中国，头部企业与其他企业的差距在拉大。我们观察A股制造业上市公司的情况，将人均营收位于前5%的企业定义为头部企业，其余95%为其他企业，发现2001年来，头部企业与其他企业的效率差在拉大，2001年时，头部企业人均营收193万元、其他企业32万元、二者差距为161万元，此后这一差距逐步拉大，至2025年，头部企业人均营收560万元、但其他企业仅153万元，差距拉大至408万元。
在当下的AI浪潮中，企业间的分化可能持续。Eurostat数据显示，2025年欧盟大型企业（员工250人以上）的AI使用率约为55%，小型企业（员工10-49人）仅为17%，相差超过3倍。参照经典的J曲线理论，新技术转变为生产率往往是成本先行、收益后置，对应到AI，企业不仅需要购买软件或token，还依赖数据积累、专业人才、管理流程改造及后续资本投入，大型企业更容易承担这些固定成本，并将新技术转化为生产率提升，也即，AI更可能率先推动大企业的生产率提升，中小企业可能较为迟缓。
（三）区域层面：核心区域>其他区域
第三个层面，我们从区域视角观察，近年来各国内部的分化似在加大。
从国际样本来看，发达国家内部的区域分化呈U型，1980s以来再度拉大。IMF在《2019年10月世界经济展望》中研究了美日韩德法等20个发达经济体的地区差距，发现1950s-1980s末，发达国家内部的地区分化持续收窄，但1990s以后，分化持续加大，2016年人均GDP位于90%分位的地区比10%分位的地区高出70%。IMF解释道，落后地区通常存在行业内劳动生产率偏低、就业更集中于农业和传统工业、遭受技术冲击后调整更慢等特征，这些因素可能使区域差距更为持久。Rosés与Wolf（2019）对16个欧洲国家的研究同样印证了这一结论，即1980s以后地区分化再度拉大，这可能与传统工业衰退与高技能服务业向大都市集中等原因有关。
为什么区域分化呈U型？美国提供了一个有趣的微观观察。Ganong与Shoag（2016） 发现，1980年代以前，美国高、低技能劳动者都能通过迁往发达地区获得更高收入，发达地区劳动力供给增加，欠发达地区劳动力供给减少，人口流动推动地区差异收敛。但随着发达地区房价上涨，名义工资溢价越来越多被房价和租金侵蚀，且这一因素对低技能劳动者的影响更大，例如2010年前后，纽约地区律师和清洁工的名义工资分别比美国南部高46%和28%，但扣除住房成本后，律师仍有39%的收入优势，而清洁工反而低7%。换言之，对高技能劳动者而言，流入发达地区仍然“划算”，但对低技能劳动者则不然。与此同时，发达地区人均创新能力更强（Moretti，2021）、产业创新更多、吸纳的新经济从业者更多（Atkinson et al.，2019），更可能形成“人才聚集—创新能力提升—新产业崛起—需要新人才”的正反馈，地区分化随之拉大。
回到中国，2020年来区域分化似有所加大。我们参照IMF的指标构建方式衡量中国的区域分化情况，即对31省市人均GDP数据，计算90%分位数与10%分位数的比值， 2003-2019年，这一比值趋势性下滑，从3.3下滑至2.29；但2020年以来，这一比值由降转升，2025年上行至2.4，这意味着，头部地区的人均GDP与尾部之间的差距有所拉大。与此相对应的是，近年来政策提及“经济大省挑大梁”，2026年上半年，6个经济大省中，5个GDP增速高于全国（仅广东4.5%，略低于全国的4.7%）。
二、分配端
（四）收入分配：企业部门>居民部门
在分配端，我们关注经济增长的收益在居民、企业、政府三部门之间的分配情况：从国际经验来看，随着人均 GDP 的增长，居民部门的份额趋于下降，企业部门趋于上升。二次分配可以缓解，但难以逆转这一现象：
第一，初次分配中，“居民份额下降+企业份额提升”。我们基于联合国国民账户数据，观察10个主要国家的居民（含非盈利组织）、企业（含金融）、政府三部门的初次分配收入状况，三者加总为GNI。在可获得的最长时间序列中，10个样本中有9个表现为居民份额下降、企业份额上升（英国是唯一例外）。政府部门份额则无明显规律。
第二，二次分配缓解这一趋势，但未能逆转。考虑二次分配后，“居民份额下降+企业份额上升”的趋势仍然存在，10个国家中仍有7个国家延续这一趋势（发生变化的主要是美国和加拿大），二次分配缓冲了初次分配趋势，但并未能扭转。一个值得注意的细节是，中国居民份额的绝对水平，处在国际偏低水平、企业份额处在偏高水平，参照世界银行、澳大利亚联储的研究，主要与资本密集型产业结构（单位产出所需的劳动更少，收入更多体现为利润和股息，而非居民工资）、国企利润上缴比例偏低、企业分红率偏低等因素有关。（Guo and N’Diaye, 2010；Kuijs, 2006；Baker and Orsmond, 2010）
为什么企业份额趋于提升、居民份额趋于下降？或至少与两个因素有关。一是技术替代，Karabarbounis和Neiman（2014）发现，20世纪80年代以来，多数国家和行业的劳动收入份额均有所下降。一个重要原因是，机器设备、软件和信息技术等资本品相对于人工成本不断变便宜，企业因而更多使用资本和技术替代劳动，使收入分配逐渐向资本倾斜。二是企业竞争格局，Autor等（2020）指出，行业集中度提高以及“超级明星企业”的扩张也是重要原因。这些头部企业依靠技术和规模优势，以相对较少的劳动投入创造更多产出，因此利润份额较高、劳动收入份额较低。
（五）居民内部：高收入群体>其他
具体看居民部门，人群之间的分化可能持续存在。我们基于World Inequality Database ，Maddison Project Database观察主要国家的收入集中度（前10%人群获得的税前国民收入占比）与财富集中度（前10%人群持有的个人净财富占比）。
从跨国经验看，居民收入与财富分化具有长期性。1）收入端，随着人均GDP的增长，居民收入集中度呈U型，人均GDP低于2万国际元时（2011年不变价国际元，下同，该口径可观测到更长的时间序列），各国前10%人群收入占比趋于下降，但人均GDP高于2万国际元时，各国前10%人群收入占比持续提升，2022年（最新），中国人均GDP达到1.9万国际元，正处于这一阈值附近。2）从财富端来看，人均GDP达到2万国际元后，前10%人群净财富占比大多保持稳定、甚至略有抬升，例如美国，其人均GDP处在2万国际元时，前10%人群净财富占比为71%，当前美国人均GDP达到5.8万国际元，前10%人群净财富占比保持在70%左右。
三、需求端
（六）消费结构：服务消费>商品消费，耐用品>非耐用品
从居民消费结构来看，随着人均GDP的提升，服务消费占比会上升，商品消费占比下降。商务部长在《求是》上的刊文中也提及“国际经验表明，人均国内生产总值（GDP）达到1.5万美元左右时，消费结构将加快从商品消费主导向服务消费主导转变”，从各国的实际数据来看，随着人均GDP的提升，服务消费占比趋于上行。
具体到商品内部，耐用品消费好于非耐用品。从主要国家来看，耐用品占居民消费的比重稳定在10%左右，随着人均GDP的提升变动不大，但非耐用品均趋于下滑。例如韩国，1970年时非耐用品占居民消费的比重为54.3%，至2025年已经下滑至22.6%。
（七）投资结构：知识产权投资>建筑投资，大企业>中小企业
从各国经验看，随着经济发展水平提升，固定资本形成逐步由建筑、设备等有形资产转向知识产权产品（包括软件、数据库等）。一是住宅建筑类投资，各国在人均GDP位于1-2万美金时，住宅建筑类投资/固定资本形成的比重在60%左右，但随着人均GDP的提升，这一比重开始下滑，例如，日本从1980年的68.3%降至2024年的44.5%。二是设备类投资占比有所分化，或与主导产业有关，例如以制造业为主的日本设备类投资占比稳中略升，1980-2024年日本设备类投资占比从27.7%小幅升至28.5%，但美国、英国等消费国的占比持续下滑。三是各国知识产权类投资占比趋于上行，制造国如日本，从1980年的6.1%提升至2024年的26.8%，消费国如美国，从14%提升至31.3%。
具体看知识产权投资内部，企业研发支出多集中在大企业。参照OECD的统计，2023年（或最新），在12个样本国家中，250人及以上企业的研发支出占比中位数约为75%，其中10个国家超过60%。日本、德国和美国分别达到94.5%、90.5%和90.0%，自1995年有数据以来这一比重均维持在高位，反映企业的研发支出，或由大企业主导。
对应到中国，我们观察A股非金融上市公司数据，定义员工总数超1万人作为中国口径下的“大企业”。2025年，共有492家上市公司员工总数超过1万人，占A股非金融企业的9.3%。这部分企业2025年研发费用1.02万亿元，占A股非金融企业的61%，近年来这一占比持续上行。具体看“大企业”内部，中游制造是“半壁江山”，从数量层面看，492家“大企业”中，中游制造业占到174家、占比为35.4%，从研发费用来看，这部分中游制造企业的研发费用合计5064亿元，占到“大企业”的50%。
（八）出口结构：机电品>劳密
出口的分化体现在，价值较高的机电品出口，与价值偏低的劳密出口之间的分化，原因或至少有两个：
一是承接国际产业转移，例如1960年后日本的中游机电品出口（SITC第七类）占比开始提升，1970年后韩国机电品出口占比开始提升，1990年左右传导至中国、2010年前后传导至越南，各国梯次演进，也即发展经济学中的“雁行模式”，这一过程可能持续20-30年，若本国产业端没有进一步突破，中游机电品出口占比可能停滞甚至略有下滑，典型如日本，1962年，日本机电品出口占比为25.5%，至1993年提升至72%，但随着日本经济长期停滞，2025年这一比值已经回落到54.5%。
二是本国产业竞争力增强，即在承接国际产业转移后，本国主导产业的发展带动中游机电品出口占比进一步提升，典型如韩国，2000年-2022年韩国中游出口占比已经不再提升，中游出口占比从2000年的58.2%小幅降低至2022年的52.7%，但2022年后，AI革命催生大量的电子、存储需求，拉动韩国中游出口占比再度提升，2025年，韩国中游出口占比提升至60.7%。再例如中国，2010-2020年，中国中游出口占比稳定在47%左右，但2023年以来，随着中游产业竞争力增强，以“新三样”为代表的机电品带动中游出口占比再度提升，2025年，中国中游出口提升至50.4%。
中游出口占比提升，固然提升了出口价值量，但也需要注意对国内就业的影响。我们基于OECD数据库计算（详见下方图注），单位中游机电品（此处为ISIC行业分类）对应的国内就业，远小于劳密产品，例如中国2022年，每100万美元的劳密出口，拉动国内就业43人（包括产业链传导），但100万美元的机电品出口，仅拉动就业29人，这一特征在各国均有体现。这意味着在出口竞争力提升的同时，也需要关注对国内就业的影响。
参考文献：
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