亚当·斯密在《国富论》中首次系统性地提出了生产要素的概念。他指出，国民财富的增长主要依赖于三个基本因素：劳动生产力的提升、资本的有效积累以及土地资源的合理利用。进入20世纪后，经济学者开始借助数学工具，形式化地表达生产要素组合与产出之间的函数关系。其中，柯布–道格拉斯生产函数（Cobb–Douglas Production Function）成为最具影响力的模型之一，其基本形式为：
该函数刻画了总产出 由劳动投入 、资本投入 及全要素生产率 共同决定的机制。其中， 和 分别代表劳动与资本的产出弹性，通常满足 ，且在经典设定中常假设 ，以反映规模报酬不变的特性。由于其简洁而具解释力的结构，该函数被广泛应用于经济增长理论、资源配置效率分析等多个领域，成为现代宏观经济学的重要分析工具之一。
随着人工智能技术的广泛应用，AI 正持续渗透至各个行业，深刻重塑传统的生产方式。AI工具的引入不仅显著提升了劳动效率，还增强了劳动要素的边际产出能力。在这一背景下，传统柯布–道格拉斯（Cobb–Douglas）生产函数可被扩展，以刻画 AI 对劳动的增强效应。其形式可表述为：
其中， 表示总产出， 为技术水平， 为劳动投入， 为资本投入， 表示 AI 对单位劳动效率的提升倍数， 和 分别为劳动与资本的产出弹性。该扩展模型体现了：在 AI 加持下，单位劳动的有效性得以放大，进而对总产出产生乘数效应。
为了量化人工智能（AI）的替代效应，设某项任务在未引入 AI 时所需劳动投入为 ，引入 AI 后降低为 ，其中 表示 AI 对单位劳动效率的提升倍数。据此，可定义 AI 的劳动替代率（substitution rate）为：
该公式表明：AI 效率提升越高，单位产出所需劳动越少，所造成的劳动冗余越大，替代效应也越强烈。例如，当 时，，意味着在产出不变的前提下，原有劳动中有一半将被替代。
由于 ，当 时，劳动投入趋近于零，即仅需极少量人力便可完成全部任务。这一极限情形对应于通用人工智能（AGI）能够全面胜任人类劳动的阶段。
该替代率公式为我们提供了一个量化分析 AI 影响的基础工具，也强调了一个核心逻辑：越是能显著增强个体生产力的 AI 技术，其对劳动市场的替代性冲击往往也越强烈。
在分析技术进步对劳动投入的影响时，通常假设总产出保持不变，这一假设源于经济学中的短期总供给与总需求理论。根据凯恩斯主义经济理论，总产出在短期内主要由总需求决定，而总需求在一个经济周期内往往相对稳定。例如，居民对食品、住房和汽车的总体需求在短期内的波动幅度有限，可以近似视为常量。凯恩斯指出，总需求的变化直接影响到产出水平，而生产能力的扩张往往取决于市场需求的变化。因此，在探讨技术进步对劳动投入的影响时，维持总产出不变的假设具有其理论合理性，可以避免过度考虑供给端的变化，突出需求端对产出的制约作用。
不可因AI提升了劳动生产率，便简单推断企业将扩大产出规模。根据微观经济学中的边际效益递减法则，企业扩张产能的决策并非单纯依赖于生产效率的提升。理性企业决策者深知，盲目扩张产能的结果可能是市场需求不足而导致的无效生产，这种决策将带来库存积压和资源浪费。企业通常会根据对市场需求的预判来安排产能的投放，尽管这一预判可能存在较高的不确定性。实际上，在多数行业中，潜在产能往往早已超过实际市场需求，决定产出水平的关键因素是市场需求，而非生产能力的提升。
因此，AI带来的生产效率提升并不会直接推动企业增加产能，而是在提升生产效率和减少成本的过程中，帮助企业在既定产能内实现更高的经济效益。在这种转型中，企业将更注重提质增效和压缩成本，而非盲目扩张规模。通过技术创新和自动化优化生产流程，企业不仅能提高产品质量和生产效率，还能降低单位成本。
因此，在探讨AI对劳动的影响时，保持总产出不变的分析假设有助于更好地聚焦于需求端的制约作用，同时反映出企业在技术进步背景下的实际调整策略。
在探讨人工智能（AI）对劳动市场的深远影响时，首先需在经济学层面厘清一个基本命题：AI 所体现的“增强效应”（augmenting effect）与“替代效应”（substitutive effect），本质上是同一技术机制在提升生产率过程中，于劳动市场中所展现出的两种不同作用路径，分别体现为对特定劳动者技能的放大与对其他劳动者的功能性替代。
从生产函数的角度来看，AI 的引入通常表现为单位劳动生产率的提升。在柯布—道格拉斯（Cobb-Douglas）生产模型中，这种提升体现为劳动边际产出的上升。然而，这一效率提升也意味着：在既定产出水平不变的前提下，完成同样任务所需的劳动投入将显著减少，从而产生冗余劳动，构成对部分岗位或任务的技术性替代。
以一简化的生产情境为例：假设某项工程原需 10 名工人协作完成，耗时 100 个工作日，劳动总投入为 1,000 人日（man-days）。在引入 AI 工具后，仅需 3 人即可在 10 个工作日内完成同样任务，总劳动投入降至 30 人日，劳动效率提升逾 33 倍。在这一过程中，AI 显著增强了这 3 名工人的单位产出能力，同时也使其余 7 名工人处于冗余状态，失去了在原有生产体系中的经济功能，因而遭遇技术性淘汰。
这一机制揭示出：AI 对少数劳动者的“增强”与对多数劳动者的“替代”，实为同一生产率跃升过程的两种结构性结果。在假定产出规模外生不变的条件下，劳动生产率的提升幅度与冗余劳动的规模呈正相关关系。换言之，AI 带来的效率增幅越大，被替代的劳动总量越高，替代效应亦随之增强。
人工智能的运行与部署成本正以惊人的速度下降，其边际成本已逼近零。在技术层面，这一趋势源于AI系统高度的数字化本质。不同于传统技术依赖物理载体、人工调试与线下部署，AI系统的能力主要由模型架构、训练数据与算力共同决定。一旦某一大型模型或其他通用AI系统完成训练并实现能力跃迁，该能力便可通过参数共享或远程部署等方式，迅速扩展至全球范围内的应用节点。
这种能力复制的低成本与高速度，建立在AI的**高度同质性与可扩展性（homogeneity and scalability）**之上。具体而言，只要底层模型保持一致，所有部署系统便可通过云端推送、API接口或本地更新，在无需重新训练或调优的前提下，实现能力的同步提升。这种同步升级几乎无需边际投入，从而大幅削弱了传统意义上“技术扩散”中所面临的成本摩擦与组织瓶颈。
更为重要的是，这种零边际成本复制能力赋予了AI一种前所未有的规模效应（unprecedented economies of scale）。以往技术即便可量产，其扩展依然受限于资本投入、人力培训、供应链组织与制度配套。而AI系统作为“智能商品”，其复制不再依赖实体资源，既不存在工艺复杂性，也无需面对个体差异化的适配过程。
与此同时，AI的发展路径展现出与**摩尔定律（Moore’s Law）**相似的动态：在过去十年间，GPU、TPU等专用硬件的计算性能以指数级提升，配合模型结构优化、分布式训练技术与数据并行策略，使得训练和推理成本大幅下降。根据OpenAI与Stanford HAI等机构的测算，同等性能AI系统的训练成本在近五年间下降了90%以上，推理成本亦呈现出数量级的下降。
这种“高能力—低成本—快速扩散”的结构性特征，将深刻重塑要素成本结构与生产函数，对就业结构、市场竞争格局乃至制度安排都构成系统性冲击。相比以往任何一次技术变革，AI的这种同步性与零边际成本复制能力，使其影响具有更强的颠覆性和不可逆性。
在工业革命之后，第二产业，即制造业，逐渐成为主要的经济产出来源。传统经济学中的三大生产要素——人力、资本与土地——在这一过程中也经历了结构性的权重变化。其中，土地要素的重要性显著下降。相较于农业社会对土地资源的高度依赖，工业生产对土地的需求显得有限，一个工厂所需的空间相对固定且边际收益逐减，额外增加土地投入对产出提升几无助益。因此，土地在GDP中的比重不断降低，其在生产函数中的地位被显著边缘化。
进入人工智能驱动的新经济范式，类似的权重转移正发生在人力要素上。这并不意味着“人”本身不再重要，而是指人力在整个生产体系中的边际贡献，正因AI技术的介入而被重新定义和调整。得益于AI的增强效应，原本属于人力资源密集型的任务，如今只需少数关键岗位人员，在AI协助下即可高效完成。例如，在某些工作流程中，仅有极少数人处于决策或监督节点，其余流程则可由AI系统自主或半自主执行。这种“少人+AI”的模式正在重塑企业的生产结构。
如果我们在柯布－道格拉斯生产函数的框架下，假设产出水平维持不变，则AI的引入相当于显著提高了单位人力的生产率。在这种情形下，所需的人力投入将持续下降，AI与资本结合便足以支撑原有产出水平。人力要素因此在生产函数中的弹性系数逐渐降低，其对总产出的边际贡献亦被减弱。简而言之，虽然单位人力的产出提升了，但整体所需的人力减少，使得“人”这一要素在生产中的相对重要性随之下降。
若AI的增强效应持续扩大，甚至有可能出现一种极端的情景：一家企业仅由一位CEO负责战略统筹，而技术研发可能由生成式AI进行方案设计与迭代测试，财务管理可由自动化系统实时完成会计核算与税务申报，法务事务通过自然语言处理模型自动检索法规与生成合同文本，市场营销则借助数据驱动的AI完成客户洞察、内容生成与精准投放等任务。几乎所有职能模块都可实现AI替代或主导，人力主要承担监控与纠偏角色。这一趋势标志着人力在经济结构中的进一步“边缘化”。
在人工智能技术持续增强的背景下，单位劳动的边际生产效率显著提高，这一技术驱动的跃升正在深刻改变企业对劳动力的边际需求结构。为了维持同等产出，企业所需人力大幅减少，从而造成部分劳动者的冗余，并在生产端引发系统性的裁撤潮。这些被边缘化的劳动力不仅失去了当前的劳动收入来源，也面临再就业门槛日益升高的困境，构成了对劳动收入持续性与结构性的双重冲击。
这一趋势在劳动力市场表现为结构性过剩。当供给远超有效需求时，尤其是在重复性高、技能门槛较低的岗位上，求职者间竞争激烈，劳动力的市场价格——即工资水平——面临持续性下行压力。尽管从理论上讲，劳动生产率的上升应当提升劳动回报，但在现实中，由于就业结构的重构与剩余劳动力的持续释放，劳动者在收入分配中的相对地位被进一步削弱。
即便是当前尚未被替代的从业者，其所获得的“能力溢价”亦具有不稳定性。这部分劳动者之所以保有较高收入，很大程度上源于其在短期内掌握AI工具所形成的差异化优势。然而，这一优势既面临来自其他劳动者技能追赶的竞争压力，也面临来自AI自身能力跃迁所带来的替代性威胁。随着AI进一步深入各类任务场景，越来越多中等技能岗位被技术渗透甚至重塑，从而对原有劳动结构产生瓦解式影响。凯恩斯早在1930年提出的“技术性失业”概念，在今日AI时代正以更快速度和更广范围重新显现。
这一结构性演化最终体现为劳动收入在国民收入中占比的下降。被技术优化替代的劳动者失去了直接的劳动回报渠道，而保有岗位者在竞争压力下其收入增长亦受限，劳动整体作为生产要素在分配中的议价能力下降。与此同时，AI所带来的边际产值更可能集中于资本所有者、平台主导者或技术知识密集群体，从而加剧收入结构的非均衡性与资本收益的集聚效应。
皮凯蒂在《21世纪资本论》中曾指出，当资本回报率长期高于经济增长率，且未建立有效的再分配机制时，财富将系统性向资本方集中，形成对中产阶层的结构性挤压。AI技术的发展不仅加速了这一过程，更通过对劳动市场结构的重塑，推动劳动收入占比进入长期下行通道。这不仅是收入分配层面的再分化，更是制度调节能力面临的新挑战。
AI首先是一种智能体（intelligent agent），具备感知环境、处理信息、做出决策并执行任务的能力。从经济学视角出发，AI的本质不仅是技术进步的产物，更是一种全新类型的经济行为体，其价值体现在重塑资源配置效率、重构劳动供给结构、提高边际生产力，并在消费端引发结构性变化。
设想将一具外形逼真的智能机器人与人类进行并置观察，可以清晰识别其在生理需求、生活方式与经济行为模式上的系统性差异。该机器人无需进食、排泄，也不依赖氧气维持生理活动，无法感知味道与气味；不需要休息或睡眠，可持续运作而不产生疲劳，不需要住宅、温度调节或私密空间等生活环境支持。更为关键的是，它完全缺乏对消费品与服务的基本需求：不追求口腹之欲，无需通过洗浴、护理、服饰、美妆等活动实现舒适感或社会角色建构；对于奢侈品、娱乐、旅游、社交体验等更高层次的消费形式更无任何动因。其行为模式中不包含情绪波动、心理诉求或攀比驱动，因此几乎完全脱离现代经济体系中构成有效需求的基础逻辑。这使其在宏观经济循环中，仅体现为生产端供给要素而非消费端参与者，属于典型的非消费型智能体。
从生理与心理双重层面来看，这类AI个体的物质欲望趋近于零，其资源依赖仅限于运转所需的能量输入。正因如此，AI呈现出“极低消费、极高生产”的经济特性，使其在劳动供给结构中占据一个全然不同于人类劳动力的角色——即一种具备高效产出能力却不反哺消费市场的供给端要素。
此外，AI虽无主观意识，却能执行清洁、照护、重复性体力劳动，甚至承担人类不愿从事或无法胜任的高风险任务。其行为由人类设定的算法所驱动，严格依循程序逻辑进行操作，展现出高度的稳定性与可预测性。这种“工具化”“指令化”的本质，使AI在劳动执行中几乎不存在摩擦成本，进而显著提升整体生产效率。
因此，从经济模型的视角看，AI可被定义为一种高度理想化的生产要素：智能化程度高、执行效率强、运维成本低，同时不具备消费属性，不制造社会性消费需求，也不带来消费外部性。这一特性打破了传统经济体中“劳动—收入—消费”闭环逻辑。
进一步而言，AI在生产环节的角色日益增强，但在消费环节却几乎缺位，从而构成一种非对称的经济行为体。若以拟人化方式描述，AI相当于一类极端理性、极度克制、几乎无欲的劳动者——勤勉高效，却不产生消费回馈。这一“只生产、不消费”的经济行为模型，在传统以人类为中心的宏观经济体系中显现出显著的异质性。
在传统工业与服务业体系中，生产效率的持续提升历来被视为推动经济增长的重要引擎。它不仅使消费者以更低价格获得更优质产品与服务，同时也赋予生产者以成本优势，扩大市场份额并提升利润空间。生产率提升通常还伴随着劳动者收入的提高、落后产能的淘汰、资本的重新配置及技术的持续进步，从而形成“效率提升—工资增长—利润扩张—资本加码—进一步效率提升”的正向循环。
然而，这一经典增长逻辑在引入人工智能后却遭遇了结构性扰动。AI的效率提升路径不再依赖于人力资本与物理资本的协同积累，而是通过算法与模型的自动化部署，直接取代人力劳动，实现对大量岗位的接管。这一转变带来的深远影响在于：生产效率虽提升，但并未同步拉动对人力资源的新增需求，反而加速了人力的边缘化与冗余化。
更为关键的是，AI作为“只生产、不消费”的系统性存在，并不能为市场贡献任何新增的消费能力。在传统经济中，即使某一岗位的劳动者被他人替代，其消费能力仍在体系内得以延续。然而，当该岗位被AI替代，原劳动者失去收入来源，而AI又无法形成等量消费需求，便导致需求端出现断裂。这种供给扩张与需求萎缩的背离，正是“生产效率提升与有效需求不足”悖论的核心所在。
在市场经济逻辑中，生产行为必须以消费能力为基础，供需关系需要动态均衡。但AI替代劳动的过程往往伴随着整体消费能力的系统性削弱。一方面，失业或收入下降导致家庭支出紧缩，压制了消费意愿与能力；另一方面，企业在销售承压下，为保持利润空间，进一步加快自动化步伐，从而进入“引入AI—岗位流失—收入减少—消费萎缩—需求下降—进一步引入AI”的负向循环。此种机制若得不到及时干预，极有可能演变为系统性失业与内需坍缩，进而反噬生产体系自身的可持续性。
值得警惕的是，效率提升并非总是与经济繁荣同步发生。若技术进步带来的收益集中于资本方，而未能通过工资增长、社会保障或财富再分配机制有效传导至普通消费者，结果将是“生产扩张与消费乏力”并存的结构性失衡。一方面，企业产能利用率下降，投资意愿减弱；另一方面，居民部门的实际购买力持续走弱，无法支撑长期稳定的总需求。
宏观层面看，这种悖论所揭示的正是未来AI主导经济模式中最需警惕的隐性风险：技术进步可能导致产出能力显著跃升，却未同步创造与之相匹配的消费机制，从而使整个经济体系进入供给过剩、需求滞涨的失衡状态。节俭虽在个体层面可被视为美德，但若广泛存在于劳动市场被边缘化人群中，便可能演变为系统性消费收缩，最终诱发企业盈利能力下滑、产能闲置扩大、失业率上升等连锁反应。
因此，要化解“生产效率提升与有效需求不足”的结构性悖论，必须超越以往仅关注供给侧效率的政策取向，将总需求的可持续性置于制度安排与政策设计的核心位置。这不仅包括收入分配机制的优化，也涵盖再就业支持、公共消费扩张、基础保障体系完善等一系列综合性举措。唯有如此，才能在迎接AI技术跃升带来的效率红利的同时，有效防范其可能引发的社会经济失衡，实现经济增长与社会稳定的双重目标。
中产阶层历来是现代社会的关键支柱，既是推动消费增长的主要动力，也是维系社会稳定的重要中介。然而，随着人工智能技术的快速演进，该阶层正面临前所未有的制度性冲击。以信息技术、金融服务、法律、教育、医疗和媒体为代表的知识密集型行业，历来是中产职业的主要集中地，也正是AI率先渗透的领域。这些岗位长期依赖认知劳动与知识资本，具有相对稳固的专业壁垒。但随着AI在数据处理、语言理解与决策支持等核心能力上的持续突破，这些壁垒正被逐步削弱，相应职业的边际价值随之下降。
即便尚未遭遇全面替代，AI所带来的技术预期已在行为层面引发连锁反应。出于对职业稳定性的担忧，中产群体普遍趋于提前调整消费行为，增加储蓄比例、削减可选支出，以提升应对未来不确定性的能力。这种“预期驱动的收缩反应”不仅改变了微观层面的消费模式，也在宏观层面压抑了总需求。当企业察觉需求预期减弱，往往通过裁员、压降用工成本等手段应对，从而加剧了就业前景的不确定性，形成技术预期—消费紧缩—需求下行—裁员加剧的自我强化式循环。
在此过程中，中产家庭所面临的经济压力亦不断累积。房贷、子女教育与赡养老人构成家庭财政的刚性支出，而收入增长的放缓乃至下降，使得维持既有生活水平与社会地位愈发艰难。个体为抵御阶层滑落风险，被迫加大职场投入，导致职场竞争加剧与工作时长延长。在岗位供给趋于饱和的背景下，劳动者之间的竞争由增量博弈转为存量博弈，收入边际增长趋于停滞，回报预期与实际投入之间的反差不断扩大，进一步削弱了中产的消费能力与心理韧性。
从更宏观的结构视角看，AI并非仅对个别岗位构成威胁，而是正在重塑整体就业结构与阶层分布。人工智能的演进路径决定其影响具有高度不均性，更倾向于推动就业结构向“哑铃型”分布演化：一端是依赖创造力与复杂决策能力的高技能岗位，另一端则是低门槛、易替代的基础服务岗位，而中间大量依托专业技能与经验积累的中产职位则面临系统性压缩与淘汰。这种断裂式结构变迁，不仅改变了既有的职业路径，也动摇了中产阶层赖以维系的制度基础与身份认同。
中产阶层的持续收缩，将对宏观经济与社会稳定带来深远影响。在消费支出占据总需求较高比重的现代经济体系中，中产消费力的下降将直接削弱企业的营收预期与投资意愿，进而抑制经济增长的内生动能。同时，作为社会纵向流动的缓冲区，中产阶层一旦萎缩，可能引发阶层固化、社会紧张上升与政治极化等一系列次生风险，挑战现有的社会契约结构。
综上所述，人工智能所引发的深层变革，已超越技术替代个别职业的层面，其对中产阶层的冲击表现为岗位结构、收入预期、消费能力乃至社会地位的系统性重构，构成当前经济与社会运行机制中亟待回应的关键问题。
如前所述，从经济学角度看，人工智能可被视为一种不具消费能力、却能在生产环节高效替代人类的类人型劳动力。不同于人类劳动者需通过再培训或长期学习获取技能，AI系统一旦在某一任务上实现性能突破，便可以近乎零成本复制至其他智能体，实现大规模部署。这一能力的即时扩展，不依赖个体积累，而源自系统间的直接迁移。
当AI在某一岗位上的表现超过人类，其替代趋势即成为企业降低成本、提升效率的自然选择。在缺乏工会、法规或社会压力的情形下，企业几乎没有保留人工岗位的激励。率先采用AI的企业将获得显著的成本优势，迫使竞争对手加速跟进，形成“自动化竞赛”。AI扩张过程呈现出明显的单向推进特征，一旦启动便不可逆转，并在成本压力驱动下持续加速。
AI大规模替代人力的后果，相当于一股不参与消费的新型劳动力涌入原本处于动态均衡的市场。在传统市场机制中，个体通过劳动获取收入，并转化为消费支出，构成“收入—消费—生产”的基本循环。尽管以往技术革命也曾导致岗位消失，但新行业和新职业的兴起往往能够吸纳劳动力，维持总体消费能力。
AI的不同之处在于，其不具备消费功能，而其替代所造成的人类失业则直接削弱了居民收入基础。被替代者收入骤减，不得不压缩支出，而AI系统本身不会形成任何新增需求，导致市场总需求出现净减少。劳动力市场中剩余人力增加，就业机会减少，工资水平整体下滑，进一步抑制消费能力。
企业面对需求疲软与利润压力，为维持生存，只能进一步裁员、压缩投资，并依赖AI以降低成本，形成“替代—压缩—再替代”的循环机制。随着收入来源的收缩与消费能力的下降，市场对新增产出的承接能力显著减弱，进而削弱了以消费为核心的增长动因，使经济运行逐步脱离内生性扩张轨道。
这种因技术替代引发的需求坍缩，不仅无法依赖市场自我调节恢复均衡，还可能对劳动参与率、消费倾向和长期投资信心产生持续性负面影响，动摇现代经济体赖以运行的基本循环机制。
在现代市场经济中，资产价格波动、消费信心下滑与投资萎缩是引发经济危机的常见诱因。面对总需求的剧烈收缩，主流经济理论普遍主张通过扩张性财政政策与宽松型货币政策进行逆周期干预，以维持经济基本面稳定。2008年全球金融危机以及2020年新冠疫情的应对实践正是典型例证：美联储多轮量化宽松政策通过大规模购买长期国债和资产支持证券，为市场注入流动性，压低长期利率；中国政府则推出“积极财政+稳健货币”的政策组合，推动基础设施建设、扩大专项债发行、实施结构性减税与阶段性流动性支持措施，力图激发内需、稳定就业，并缓解资产市场的下行压力。
然而，当人工智能技术对劳动市场产生深远重塑作用之际，传统宏观政策框架的调节效能日益减弱。这一轮由技术驱动的变革，区别于典型经济周期中的暂时性冲击，其影响更深层地根植于收入结构、就业形态与财富分配方式的持续演进。在这种情境下，财政扩张与货币放松所依赖的消费拉动逻辑正在遭遇实质性障碍，传统调控手段面临边际效应衰减甚至政策机制失灵的困境。
首先，在心理与预期维度，AI技术的广泛应用显著削弱了劳动者对未来就业的稳定预期。随着企业不断优化人力结构，AI技术替代成为常态，劳动者普遍面临职业安全感下降与未来收入前景不明的双重压力。即便当前岗位尚未受到直接影响，个体也趋向压缩非必要支出、提升储蓄水平，以应对未来可能的收入中断或职业脱轨。这种风险规避型的财务行为不仅削弱了边际消费倾向，也削弱了财政与货币政策在引导社会预期、释放总需求方面的功能。更关键的是，劳动者对长期收入能力的不确定预期无法被短期政策信号有效扭转，导致政策传导机制受阻，经济刺激效果显著打折。
其次，从现实收入生成机制看，人工智能对传统就业结构的重构导致劳动报酬总量增长乏力，收入分布日益向资本倾斜。大量中低技能岗位被自动化流程取代，而新增就业机会主要集中于高技术领域，不仅数量有限，且技能门槛显著提升，难以吸纳原有就业人口。在这一背景下，劳动在价值创造中的相对份额不断压缩，劳动收入在GDP中的占比持续下降。根据国际劳工组织与OECD的长期监测数据，自2010年以来，多数高收入国家的劳动报酬份额呈现系统性滑落趋势。这一变化削弱了消费作为经济增长主引擎的稳定性，使原有“工资-消费-投资”的内生增长路径日益不稳定。
在消费能力不足与生产效率持续提升之间的张力下，经济体日益面临“产能扩张与终端需求脱节”的问题。AI赋能的企业获得了前所未有的生产能力提升，但市场层面的有效需求却未能同步增长。需求基础的收缩，使得供给过剩无法自然消化，企业库存积压压力加大，最终抑制了投资扩张的动能。此时，即便政府继续加大财政支出或央行进一步下调利率，所释放的新增资金也难以有效转化为终端消费，而更可能被闲置于金融市场或流入非生产性资产，从而引发资源错配与资产泡沫风险。
更根本的问题在于，传统宏观政策运行逻辑所依赖的前提条件已被新技术浪潮逐步瓦解。在工业化时代，扩大就业往往意味着提高家庭收入水平，从而带动消费支出增加与经济增长。但在以AI为主导的新型生产范式下，就业岗位的绝对数量呈下降趋势，劳动者整体收入增长动能减弱，使宏观调控工具在缺乏稳定消费基础的情形下难以实现其政策目标。这不仅是工具效能递减的问题，更是政策设计逻辑与现实经济结构之间脱节的体现。
综上所述，AI技术所引发的劳动参与机制演变与收入结构重组，正在深刻改变宏观经济政策的适用边界。在这一变革进程中，传统的总量调控手段难以有效对冲需求断层，更难逆转就业质量下滑与消费信心不足的趋势。要破解这一困局，需从根本上重新审视公共政策的目标重心与制度基础，通过强化再分配机制、完善社会保障体系、推动劳动者技能转型与就业适应机制的建立，为需求侧提供更具韧性的长期支撑，方能重建经济增长的稳定动力源。