4月25日上午，上海财大举行2026年一季度宏观经济专题研讨会。本次研讨会聚焦“智能经济时代的劳动市场”主题，发布2026年一季度宏观经济专题报告《全球动荡环境下的中国劳动力市场与宏观政策选择》。学界业界共话AI时代的用工市场变化和特征，并提出“资本收益反哺劳动者”、通过财政、税收、金融工具和二次分配体系改革来缓解技术进步带来的冲击等建议，探讨中国高质量发展、拓展就业空间的途径。
上海财经大学校长刘元春：中国经济正处于复苏的拐点
上海财经大学校长刘元春发表开幕致辞及主旨演讲。他指出，当前中国经济正处于复苏的拐点。在积极财政政策和适度宽松货币政策持续发力下，2026年一季度经济修复信号增强，成功实现了“开门红”：不仅实际GDP同比增长5.0%，名义GDP增速和GDP平减指数也同步改善。这表明供强需弱、低价运行等问题开始出现边际改善。展望2026年全年，他分析目前宏观经济形势向好的局面将持续，4.5%-5%增长目标能够完成。
“在六大持续向上的力量支撑下，2026年经济全面复苏的格局应当确立：一是科创和产业升级持续发力，形成中国穿越周期的新动能；二是全球新阶段对中国投资品、机电产品和高端制造品需求持续释放；三是扩内需政策不断加码并逐步形成累积效应；四是一线城市房地产逐步触底，对宏观经济的冲击大幅减缓；五是美国风险上升和地缘政治变化带来的全球资本再配置效应，增强了中国资产吸引力；六是GDP平减指数和PPI改善，有助于缓解债务通缩预期。”他说：“与此同时，也要清醒看到，房地产深度调整、消费需求偏弱、地方债务和基层财政压力较大、物价低迷与企业盈利承压、中美博弈等老问题仍在，固定资产投资止跌回稳的压力、大学生毕业叠加AI冲击带来的新就业压力以及AI投资竞争和潜在泡沫等新挑战，使得2026年中国宏观经济依然十分复杂。”
在他看来，当前经济复苏呈现“K型”特征是复苏初期的正常现象，不能简单以同步回升来判断整体形势；当前房地产调控已从流动性风险防控转入新模式构建阶段；真正决定中国能否穿越本轮经济周期的关键不是短期刺激，而是创新驱动的新增长模式能否加快形成；基础研发、产业升级和科创金融构成中国新的“三驾马车”，将成为中国高质量发展、拓展就业空间的根本支撑。
报告建议阶梯化资本利得税反哺AI带来的人力冲击
上海财经大学中国宏观经济研究中心研究员、经济学院常任教授龚关代表团队解读《全球动荡环境下的中国劳动力市场与宏观政策选择》专题报告，揭示了就业市场中显著的岗位供需错配特征：办公及管理类岗位求职者严重饱和，而生产装配与快递物流等一线岗位却持续招工难。这种失衡迫使大量高学历人才不得不“向下兼容”。目前人工智能的应用主要体现为对人力的直接取代，而非全要素生产率的大幅提升，这可能导致薪资增长与技术红利脱钩。
报告建议通过货币财政协同将名义GDP增速稳定在7%左右，为企业盈利和员工涨薪留出财力，并建立以主权信用为基础的货币供应机制。同时，AI支持导向应由机器取代人力转向提升劳动者能力的“增强型”应用，实现技术与人的互补。改革的重中之重在于建立阶梯化资本利得税。该税种主要针对股票、股权及投机资本交易产生的增值部分（即卖出价高于买入价的部分）征税。通过按持股时长设定差异化税率，预计每年可产生1万亿至1.4万亿元财政红利，定向用于支持受技术冲击人群的转岗与保障，实现“资本收益反哺劳动者”。此外，同步推进户籍制度改革，将公共服务挂钩居住地，通过支持农民工定居来释放内需潜力。
中国人民大学劳动人事学院院长赵忠分析，现代劳动力市场本身就是伴随工业革命长期演化形成的。进入人工智能时代，技术对就业的影响并非单向替代，而是同时表现为替代与互补两种效应，并在这一过程中创造新岗位、淘汰旧岗位，重塑劳动力市场。人工智能将持续改变企业的成本结构和用工方式，未来劳动者与岗位的关系将更多由“固定岗位”转向“任务供给”和“技能供给”。与此同时，随着收入水平提高、人口结构变化和消费升级，未来劳动力需求的主要增长点仍在第三产业，劳动力市场的关键出路在于制度重构，包括以终身教育应对技能折旧，以更具普惠性的劳动保护和社会保障覆盖新就业群体，并通过财政、税收、金融工具和二次分配体系改革来缓解技术进步带来的收入分化。他认为，人工智能的发展也存在边界，其作用最终取决于数据供给、市场容量以及社会认可程度。
智联招聘数据显示就业市场温和复苏
智联招聘副总裁李强以智联招聘数据为基础来解读当下就业市场的变化。他指出就业市场正温和复苏。今年3月有招聘需求的企业数量同比增长，企业招聘信心在回暖。企业平均招聘规模有所收窄，主要制约因素是市场需求不稳和用工成本偏高。AI相关岗位数量持续上涨，包括人工智能工程师、AI训练师、AI产品经理及智能体开发等，其中一线城市AI岗位渗透率最高。在此背景下，就业市场正在重构对人才的需求，新质生产力成为就业新引擎，新材料、机器人、人工智能等领域紧缺高精尖理工科人才；大服务业则发挥就业稳定器作用，养老看护、宠物服务、汽车后市场等细分赛道增长较快。企业选人更注重实践应用能力、专业决策力、创新解决问题能力以及数字技能与专业能力的深度融合。他建议，求职者应聚焦于优势赛道，提升AI应用与实操能力；同时，学校的人才培养要大幅增加实践教学比重，强化项目式学习与实景化训练，推动人才培养与市场需求对接。
机器人在真实场景成功率仅12%，AI暂未大规模替代蓝领
君灏控股董事长、岭鹏产业与创新研究院执行院长奚军提出，当前市场普遍担忧AI会大规模替代制造业蓝领，但从500万蓝领用户的真实用工数据来看，蓝领岗位总量并未显著缩减，而是正经历深刻的结构性重塑。AI暂未实现对蓝领的大规模替代，主要有三方面原因：一是我国制造业机械化水平已处于高位，进一步升级的边际效益偏低；二是具身智能（即机器人）在真实场景成功率仅12%，远低于虚拟环境，落地难度大；三是订单碎片化趋势显著，人工灵活性优势凸显叠加用工成本下降，企业更倾向于使用人工而非机器。他结合案例说明，比亚迪、特斯拉上海工厂均自动化提升与用工增长并存，AI的作用更多体现为增强而非替代；美国HVAC维修工借助AI实现了效率与收入双升。未来，AI与蓝领将形成替代、增强、创造三种关系。算力设施建设带来了长期稳定订单，企业用工从灵活转向稳定，蓝领正从体力型转向技能型，经验将带来收入溢价。因此应更加关注蓝领工作环境改善，推动实现体面劳动与合理收入，让蓝领共享发展红利。
上海大学经济学院副教授向宽虎表示，数智化对岗位的替代可分为三阶段：一是自动化替代标准化流水线作业阶段，二是AI替代认知类工作阶段，三是智能机器人替代手工操作阶段。当前流水线岗位已去技能化，企业因订单波动主动采用灵活用工。未来需完善全周期人岗匹配服务；政府应改革社保制度，企业需加强技能认证体系建设，劳动者应主动提升技能、适应用工市场新趋势。
热门跟贴