从通用发明出现到后续增长加速之间的迟滞因何出现？为什么此前的技术革命都没有如19世纪的英国工人内德•卢德和1930年的凯恩斯担心的那样带来大规模失业？人工智能革命的前景如何；是创造就业还是摧毁就业？

在《创造性破坏的力量》一书中，2025年诺贝尔经济学奖得主菲利普·阿吉翁等人探讨了这些谜题。

《创造性破坏的力量》，菲利普·阿吉翁、赛利娜·安托南、西蒙·比内尔 著，余江、赵建航 译，中信出版集团2021年出版

 1.浪潮的扩散为何存在迟滞？

为理解这一迟滞现象，我们需要更深入地了解技术革命的某些特征。技术革命源于能产生某种“通用技术”的根本性创新，这种技术将改变整个经济的面貌。

通用技术有三个基本特征：

第一，它们会催生大量的次级创新浪潮，分别对应上述通用技术在经济生活中特定部门的应用；

第二，这些技术会逐渐得到改进，使用户成本随时间下降；

第三，这些技术将无处不在，扩散到经济生活中的所有部门。

下面我们来分析以上几个特征如何帮助解释通用技术背后的创新发生时间与经济增长显著加速时间之间的延迟现象。

（1）次级创新的重要性

通用技术并非“即插即用”属性，将它应用于经济中的不同部门必须依靠次级工艺创新。每个次级创新都是让通用技术适应特定部门的需要。例如，生产装配线就是电力革命应用于汽车制造业的一种次级创新，在线购物则是信息技术革命应用于商业服务业的一种次级创新。此类次级创新改进了企业生产工艺，提高了它们的生产率，因而成为长期增长的源泉。

不过，次级创新需要时间。另外开展次级创新需要从生产中转移部分资源，也会导致GDP增长率在短期内下降，或者至少推迟人们期望的通用技术激发的增长提速。

例如，在1869—1900年，制造业逐渐减少了对水轮和水力涡轮机的使用，同时蒸汽发动机和涡轮机相应增加。然后从20世纪开始，蒸汽动力机器让位于电力机器，起初较为缓慢，然后加速推进。最终，新通用技术的推广表现为S形曲线，类似于新冠疫情的发展：初期缓慢推进，然后快速扩散，最终达到平台期。

（2）企业内部技术推广的迟滞

在某些情形下，社会甚至永远不会转型采用新技术的最优利用方式，因为没有出现次级创新，或者人们并不普遍接受，放弃了生产率提高的机会。

例如，传统键盘(QWERTY)被所有英语系国家采用，但这种键盘的布局设计远远说不上最优，其他一些键盘布局能实现快得多的打字速度，但他们却并未取代品质更差的传统键盘。因为，技术上的相互依赖有利于更早出现的技术，也就是传统键盘。雇主愿意购买传统键盘，因为他判断打字员受过这种键盘的训练；打字员听到的建议也是学习传统键盘，因为人们以为大多数企业会采用这种键盘。另一个原因是，随着整个产业趋于采用单一标准，采用该标准的平均成本会下降，企业采用其他键盘的成本则会高得多。于是，企业和用户依然在使用非最优的传统键盘。

另外，我们注意到从旧通用技术向新通用技术转型会强化创造性破坏过程。这是因为与在位企业不同，新企业拥有不需要承担新旧技术转型成本的优势。与之对应，新通用技术的出现将伴随着企业的进入和退出。

（3）通用技术使用的改进

新通用技术不是立刻见效的，人们需要时间来了解如何高效地使用它。边干边学的过程表现在包含新通用技术的资本价格的时间变化上：随着新机器采纳通用技术的效率提高，采用同样技术的早期版本的现有机器的价格将下跌。例如在法国，运行时速达320公里的第二代高速列车的出现，就使最高时速为260公里的第一代高速列车降价。从20世纪初到20世纪60年代，电力的价格下降到原来的百分之一。在25年的时间里，同等品质的计算机的价格更是下降到万分之一。

（4）居民家庭对新通用技术的采用

与企业对新通用技术的采用从迟滞到加速相似，居民家庭对待新技术也有类似的现象，主要是源于价格的下跌。

（5）地方基础设施与制度的缺陷

与电力革命有关的技术浪潮用了近20年才从美国扩展到其他发达国家，特别是西欧与日本。有学者认为，这一延迟是由于那些国家因二战导致制造设备破旧、生产组织失序和人力资本损失，它们必须建设适合采用电力的新型工厂，并改变管理方式。而在战争结束、国际贸易重启之前，这些都无法做到。必须在完成结构变革后，电力革命浪潮才能抵达欧洲。

与此相似，这些学者认为信息技术推广的延迟源于不容易制定合适的经济政策与制度，尤其是开放劳动力市场及产品和服务市场，还有投资于高等教育和研究等领域。我们再次看到，结构调整成为技术浪潮推广的前提条件。

（6）生产率测算的困难

新通用技术带来的生产率进步有时很难测算，尤其是在通用技术引入之后的短时期内。无可否认，信息技术促进了生产率提升，不只是产品和服务的生产，还包括思想观念的生产。如借助Skype和Zoom等软件，来自不同大学与不同国家的学者能够比过去远为便利地交流，更好地在研究项目上开展合作。但与产品和服务的生产相比，信息技术给思想生产带来的生产率收益可能更难测算。

还有，信息技术的成果集中在服务业，而服务业生产率比制造业更不易测算。有研究指出，“品种的增加、送货的及时性提高、客户服务的个性化，这些服务改善在生产率统计中都没有得到很好的反映”。

（7）人工智能：未来的新增长浪潮？

自动化与人工智能正在影响越来越多的生产活动，但为什么我们还没有看到发达国家的增长率出现飙升？

一个可能的解释是，生产和研究的某些关键投入仍不能实现自动化。由此导致尽管其他许多任务已实现自动化，劳动在生产过程中依然不可或缺。于是劳动力变成了一种稀缺要素，使其价格即工资逐渐提高，制约了人工智能带来加速增长的潜力。

第二种解释认为如果没有合适的制度，技术革命可能反而会成为增长的障碍而非催化剂。在缺乏有效竞争政策的情形下，信息技术革命实际上可能会打击创新。

2.工业革命与就业：不可调和的对立？

（1）来自历史视角的考察

人们对机器会摧毁人类工作岗位的担心由来已久。早在1589年，当威廉•李发明织袜机以后，劳工阶级对其后果异常害怕，致使李到处碰壁并遭到威胁。于是，李把发明敬献给女王伊丽莎白一世，希望获得专利，但女王以如下宣言表示拒绝；“至于你的发明可能给我可怜的臣民带来的影响，肯定会剥夺其工作岗位，使之沦为乞丐，毁掉他们。”

随时间推移，竭力保护特定行业免受技术进步侵害的职业行会逐渐丧失了影响力。1769年的一部法律规定要保护机器免受破坏，但随着织布机的普及，破坏行动事实上有所加剧，在1811—1812年的卢德暴动中达到高潮。1812年，议会通过法律，把破坏机器定为死罪。

官方对技术进步的这一态度转变因何而来？

最主要是来自从制造品出口中获利的资本所有者，他们大力宣扬技术进步给生产、出口和就业带来的正面效应。这些“资本家”在英国议会中获得了越来越多的代表，而议会的势力又逐渐超越了王权。

自20世纪30年代以来，经济学家开始关注技术性失业，这一术语是由凯恩斯引入的。

什么样的工作最为脆弱？

在19世纪，由于资本对技能劳动力的取代，手工业者面临被机器替代的最大风险。这一模式在20世纪有所改变，实物资本与教育构成了互补性的投入，于是非技能工人成为自动化的受害者，之后的信息技术革命强化了这一趋势。因此在20世纪90年代，出现了大量有关“技能偏向性技术变革”的研究文献，技术进步增加了对技能劳动力相对于非技能劳动力的需求，导致低技能劳动力的失业增加，与技能劳动力的工资差距拉大。

（2）自动化给工厂创造的就业岗位多于摧毁的就业岗位

对总量层面的自动化水平做测算面临若干困难。因此，在近期同加拉威尔合作的一项研究中，我们引入一套测算工厂微观层面的自动化水平的指标。我们的测算结果显示，自动化对就业其实有正面促进作用，而且随时间加强。一家工厂的自动化程度在当前提升1个百分点，会使2年后的就业提高0.25%，使10年后的就业提高0.4%。特别需要指出，这个效应对非技能制造业工人依然为正。与人们的预想相反，自动化给工厂创造的就业岗位多于摧毁的就业岗位。

应该看到，自动化带来的积极效应不止于就业方面。我们还发现，自动化会导致销售额增加，消费价格下降。因此，它促进的生产率收益被员工、消费者和企业等各方分享。

自动化水平较高的企业有更高的生产率，使它们的产品能比竞争对手给消费者带来更大价值，从而扩大市场占有份额。反过来，市场份额的提升促使积极推进自动化的企业扩大生产规模，从而雇用更多的员工。

如果从个体企业提升到产业层面，乃至整个经济层面，结果又会怎样？自动化程度较高的产业的就业会增加，还是减少？在这里，我们再度发现自动化与就业之间存在正向关联：自动化程度最高的产业，恰恰是就业增加最多的产业。总体而言，更多的自动化伴随着更多的就业。所以，试图减缓国内企业开展自动化的任何措施，例如对机器人征税，最终结果可能都不利于生产。

自动化本身不是就业的敌人。自动化使生产过程变得现代化，让企业更具竞争力，从而赢得新市场，雇用更多员工。这就是我们所说的生产率效应。由蒸汽机和电力推动的前两次工业革命同样出现过这种生产率效应，也同样可以由此解释为什么当时都没有造成某些人预言的大规模失业。

3.结论

本文挑战了有关技术革命的两个普遍的先入之见：第一是技术革命必然导致增长加速，第二是技术革命必然不利于就业。

虽然增长的确会加速，但在大多数情况下需要一定时滞才会发生。特别是，不合时宜的制度可能阻碍新技术革命带来的增长潜力。另外，过去的技术革命历程表明，它们都没有造成许多人预想的大规模失业。

事实上，致力于生产活动自动化的企业或工厂会成为就业的净创造者；开展自动化不力的企业才会破坏就业，因为自动化推进不成功会导致它们走下坡路，甚至退出市场。

一个有意思的启发是，对机器人征税可能造成反生产的效果，因为这种税收不利于自动化，将束缚企业开展创新、拓宽市场和创造新就业的潜力。

（本文整理自菲利普·阿吉翁等人所著《创造性破坏的力量》，该书2021年由中信出版集团出版，作者菲利普·阿吉翁为法兰西学院院士、伦敦政治经济学院经济学教授，2025年诺贝尔经济学奖得主，澎湃商学院获授权转载）