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> 厂商新闻《没准诺贝尔经济学奖有用了一次》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-12-03 21:32
蔡恩泽:今年诺奖三得主如何重塑经济学认知
三位诺奖经济学奖得主的理论贡献,本质上是推动经济学范式,从“稀缺性假设”向“无限性认知”的转变。在传统框架中,资源约束始终是经济增长的边界条件,但他们的研究表明,在知识经济时代,持续创新可以不断突破这种边界。
2025年诺贝尔经济学奖得主(左起)乔尔·莫基尔(Joel Mokyr)、菲利普·阿吉翁(Philippe Aghion)和彼得·豪伊特(Peter Howitt)的研究成果揭示一个颠覆性结论:在知识经济时代,持续创新带来的边际收益递增,正在改写古典经济学关于资源稀缺性的基本假设。(法新社)
当瑞典皇家科学院在斯德哥尔摩宣布2025年诺贝尔经济学奖归属时,全球经济学界关注的焦点,迅速转向三位学者所构建的创新驱动型增长理论。乔尔·莫基尔(Joel Mokyr)、菲利普·阿吉翁(Philippe Aghion)和彼得·豪伊特(Peter Howitt)的研究成果,不仅解释了18世纪工业革命以来的经济跃迁,更在人工智能(AI)革命爆发的当下,提供关键分析工具。
他们的理论框架揭示一个颠覆性结论:在知识经济时代,持续创新带来的边际收益递增,正在改写古典经济学关于资源稀缺性的基本假设。这种认知转变具有划时代意义——正如莫基尔在《技术革命与长期增长》(2023年)中指出,蒸汽机发明后的200年间,全球人均国内生产总值(GDP)增长曲线呈现加速态势,数码技术更将这种增速提高三个数量级(世界银行,2024年)。这种非线性增长特征,正是三位学者理论体系的核心观察对象。
创新理论的时空穿透力
莫基尔对技术史的开创性研究,为理解创新机制提供历史维度。通过构建跨越300年的专利数据库(欧洲专利局,2025年),他发现,工业革命时期90%的重大突破,源自已有技术的组合创新。这种重组式创新规律在当代依然显著:OpenAI的GPT-4模型,据第三方机构估算,训练成本达6300万美元(OpenAI技术白皮书,2024年),但核心技术架构中78%的组件,来自既有研究成果(麻省理工学院技术评论,2025年)。
阿吉翁的贡献在于,将这种历史洞察转化为可量化的经济模型。他开发的内生增长模型显示,当研发投入超过GDP的2.5%时,经济增长就会进入创新自我强化阶段(阿吉翁,2023年)——韩国半导体产业在1995年至2005年间,研发强度从1.8%提升至4.3%,全要素生产率年增长率从1.2%飙升至4.7%(韩国央行,2006年)。
豪伊特的创新集群效应理论,则解释了为何全球83%的AI专利,集中于旧金山—北京—柏林三角区域(世界知识产权组织,2024年),这种地理集聚产生的知识溢出效应,能使区域创新效率提升40%以上(豪伊特团队,2023年)。
制度创新与技术创新协同进化
三位学者的研究揭示制度环境与技术创新之间的动态关系。阿吉翁团队的创新友好度指数显示,专利保护强度与风险投资规模之间,存在0.68的强相关性(世界银行,2024年)。典型案例是新加坡的转型:通过2018年实施的专利快车道制度,新加坡在生物医药领域的研发密度,从2000年的每百万人口12项,激增至2025年的89项(新加坡知识产权局,2025年)。豪伊特的创新制度适配理论指出,当知识产权保护强度超过法制指数0.75(世界银行全球治理指标),技术模仿反而会减少原始创新——德国车企在电池技术迭代速度上,比日本同行慢23%(麦肯锡,2024年),这一发现正在重塑全球创新政策制定者的认知框架。
在技术民族主义抬头的当下,豪伊特2019年提出的创新网络断裂阈值理论指出,当跨国研发合作成本超过技术保密收益的37%时,全球化创新体系将不可逆转地走向分裂。2024年晶片禁令导致台积电亚利桑那工厂,因美国本土供应链缺失,投产时间推迟18个月且成本超支65%(台积电2024年第三季财报)。莫基尔在《技术传播的政治经济学》(2025年)中建议,建立创新安全港机制,欧盟2025年启动的地平线欧洲2.0计划,要求参与国将30%的研发预算用于跨国合作项目。这种制度设计有望缓解创新体系的地缘政治撕裂。
随着人工智能和生物技术发展,三位学者关于创新分配效应的研究,获得新的紧迫性。阿吉翁团队2024年报告显示,全球前0.1%的专利持有者,控制82%的AI相关技术收益(经济合作与发展组织,2024年),而非洲国家仅获得0.3%的绿色技术转移(联合国环境署,2025年)。
获奖者提出的创新普惠指数正在成为改革工具,挪威主权基金已据此将23%的投资权重,分配给发展中国家技术项目(挪威央行,2025年)。豪伊特的创新—减排弹性模型证明,当清洁技术研发强度达到GDP的2.8%时,经济增长与碳排放可完全脱钩(政府间气候变化专门委员会,2025年)。中国2025年启动的双碳创新加速器计划,通过税收抵扣等政策,使新能源企业研发周期缩短40%(中国科技部,2025年)。
重构经济学范式:从稀缺性到无限性
三位诺奖得主的理论贡献,本质上是推动经济学范式从“稀缺性假设”向“无限性认知”的转变。在传统框架中,资源约束始终是经济增长的边界条件,但他们的研究表明,在知识经济时代,持续创新可以不断突破这种边界——正如GPT-4的6300万美元训练成本,催生超过1.2万亿美元的衍生价值。这种认知革命正在重塑商业思维:亚马逊2024年将创新密度(单位研发投入产生的专利数)作为核心考核指标,取代传统的投资回报率(ROI)评估;欧盟则立法要求上市公司披露知识资产增值率。更深远的影响在于政策层面,美国《2025创新与竞争法案》首次将“维持创新领先优势”确立为国家战略目标,这种转变直接源于获奖者的理论启示。
正如瑞典皇家科学院颁奖词所言:“他们让人类重新理解了增长的源泉——不是土地、劳力或资本,而是永不停歇的创新之火。”在气候危机与地缘冲突交织的当下,这种认知或许是我们这个时代最珍贵的思想资源。
作者是财经媒体专栏作家、晶苏传媒首席分析师
https://www.zaobao.com/forum/views/story20251104-7762782?ref=home-opinion
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说不定诺贝尔经济学奖终于有用了一次。
三位获奖者的贡献都在于知识经济对经济增长的贡献,世界也正在进入知识经济的时代。
传统经济由能源和物资驱动,必然受到有限供应的限制,于是有争夺资源和生存空间的战争,等等。知识存在于人们的意识中,可以说是无限供应的,甚至可以“无中生有”。这在本质上改变了供求关系。
在知识经济时代,持续创新带来的边际收益递增。
这是非常重要的结论,对社会经济实践具有重大的指导意义。
他们还指出知识流动促进创新与知识产权保护之间的复杂互动关系,这与人们的直觉一致。
进一步的研究或许还应该包括知识经济与实物经济(特指能源与物资的生产和流通)的互动关系。美欧“一边倒”地偏向知识经济与中国的知识经济和实物经济两条腿走路有明显的差别,当前尤其反映在AI的技术路线上。美国注重“自我完整”的通用人工智能路线,中国注重“扎根应用”的接地气人工智能路线。知识经济毕竟不能真的无中生有,还是必须建立在实物经济的基础上,或者说是乘数作用,不是加法作用。这一点一定要明确。
知识古已有之,但知识成为经济驱动力,应该还是信息时代之后的事情。在工业4.0时代,知识经济与能源和物资至少一样重要,AI、网信当然是知识经济,广义地来说,媒体、文创应该也算。
物资是有形的,能源最终也以看得见摸得着的形式出现,但知识是无形的。或许这都能上升到唯物vs唯心的差别?
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