AI會快速帶來失業嗎？會顛覆行業嗎？普通人該如何應對？針對AI衝擊帶來的全球性焦慮，近日，《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）對2025年諾貝爾經濟學獎得主彼得・豪伊特（Peter Howitt）進行了專訪。作為研究技術變革的經濟學家，彼得·豪伊特與菲利普·阿吉翁（Philippe Aghion）建構的“創造性破壞”數學模型指出， “新創新會取代舊技術”，而這正是經濟發展的關鍵動力。從“創造性破壞”的視角，彼得・豪伊特判斷，AI取代人類還為時過早，但普通人要做好一生多次轉崗的準備。而AI衝擊的真正風險是財富向少數公司集中。為此，徵收財富稅是比徵收“機器人稅”更有效的應對辦法。1電腦革命賦能頂尖人才但AI革命幫助普通人當地時間2025年12月10日，諾貝爾經濟學獎得主彼得·霍伊特（左）在斯德哥爾摩音樂廳舉行的諾貝爾獎頒獎典禮上從瑞典國王卡爾十六世·古斯塔夫手中接過獎項。圖片來源：視覺中國-VCG111611837192NBD：您如何定位AI技術浪潮？它是否構成新一輪“創造性破壞”？彼得•豪伊特：首先要意識到，AI尤其是大語言模型，其實是非常新的事物。ChatGPT發佈到現在也不過三年多時間。我們仍然不清楚，大語言模型是否就是AI的最終技術路徑。也許，未來會轉向楊立昆（Yann LeCun）正在推動的“世界模型”路線，也可能走向更加模組化的技術路線，比如DeepSeek等中國公司的做法。這一領域充滿了不確定性。我接下來要談的都只能算是一種啟發性的判斷或推測。但有一點是明確的，AI會對整個經濟的運行方式產生革命性影響。從這個角度看，它和汽車的出現沒有本質區別。在汽車普及之前，大多數出生在北美的人，一輩子走過的地方可能都不會離出生地超過幾英里。而有了汽車、噴氣式飛機等等之後，即使是普通收入的人，也能夠環遊世界。不過，AI革命不同於電腦革命。電腦革命本質上是一種“技能偏向型”的變革。人的技能越高，生產率提升通常越明顯。而AI似乎呈現出“逆技能偏向”的特徵。也就是說，它主要將常規任務自動化。這對很多具備一定技能，但並非頂尖的人來說，反而會帶來很大幫助。職業層級越高，例如大型企業CEO，其常規性工作本就由其他人協助完成，AI對他的效率提升並不大。但對護士這樣的職業來說，則可借助AI大幅提升服務效率，比如快速檢索醫療資訊，自動完成資料錄入工作，將更多精力投入患者照護。2AI正在搶走工作但也會催生新職業更多新增崗位將在服務業2025年諾貝爾經濟學獎授予經濟學家喬爾·莫基爾、菲利普·阿吉翁和彼得·豪伊特（右）。圖片來源：諾獎官網視訊截圖NBD：當前，AI已經成為部分科技公司裁員的理由。您如何看待AI帶來的崗位替代風險？彼得•豪伊特：每一種新的革命性技術，都會讓某些人類技能變得過時。在軟體程式設計領域，市場對程式設計師的需求已經有所下降。儘管很難說這在多大程度上源於AI衝擊，又在多大程度上來自此前行業對程式設計崗位的過度投資，但以Claude Code為代表的工具確實已顯著改變程式設計師就業格局。歷史經驗表明，所有通用技術最終都會催生出全新的職業與技能類型。AI作為革命性通用技術，並非簡單以機器替代人力，而是推動整體生產方式的重構，這一過程將創造新的技能需求。我經常舉一個例子。1875年的北美，約50%人口從事繁重農業勞動以維持社會供給。如果告訴當時的人們，150年後僅需略高於1%的人口從事農業就足夠了，剩餘勞動力將脫離農業生產，他們必然會追問這些人將以何為生。答案是，一部分人會成為博主、飛行員等，而這些職業在1875年是完全無法想像的。技術進步的邏輯始終如此，AI亦不例外。NBD：白領與中等收入群體是否會面臨更大的衝擊？彼得•豪伊特：現在下結論還為時過早。但借助AI，生產率提升最為明顯的群體，反而會是中等收入從業者。在眾多行業中，AI可實現大量常規性任務的自動化，大幅提升這一群體的工作效率，導致市場對同類普通從業者的總需求下降。不過，若薩伊定律（Say’s Law）生效，普通人最終仍能實現再就業，不過這取決於下游創新。（註：根據薩伊定律，供給會自行創造自身的需求。）此外，公眾往往高估了AI替代的速度。儘管技術迭代迅速，但當前AI與機器人尚不具備大規模替代海量勞動者的能力。目前，幾乎沒有崗位可以完全交由AI獨立處理，AI仍存在明顯的失誤風險。例如，AI可生成一份漂亮的法律文書，但其援引的判例可能純屬虛構，若直接提交司法程序，將引發嚴重後果。大多數人的工作需要判斷力、想像力、創造力，很多情況下還需要人與人之間的接觸、共情、說服等能力。而這些目前仍然是人類獨有的。正是這些人類獨有的特質構成了壁壘，使得AI難以在短期內實現對勞動力的大規模替代。這裡有一個概念：隱性知識，就是那種只能通過經驗、直覺和觀察別人做事來獲得的知識，甚至你自己可能都無法把它精準寫下來。這與AI所持有的可程式設計知識是相反的。在技術的變革中，新職業將持續湧現，但其形態目前無法預知，因為這些職業依託於尚未發生的創新，而創新在落地之前本就難以預見。長期來看，AI創造的新增就業將更多集中於服務業，製造業用工需求持續下降的趨勢，已難以逆轉。3AI導致財富更加集中財富稅比“機器人稅”更有力彼得・豪伊特與布朗大學同事共慶諾獎 圖片來源：布朗大學NBD：有人擔憂，AI會導致財富進一步向少數公司集中。您如何看待這一風險？彼得•豪伊特：這是真實且明確的風險。政府可通過監管和規範企業行為，也可借助稅收體系，避免技術與金融權力過度集中在少數AI開發者手中。若政府採取完全放任的態度，僅以技術優劣決定市場主導權，相關風險將顯著上升。在一定程度上，美國當前採取的正是這類偏向自由放任的模式。NBD：OpenAI最近提出，由政府設立公共財富基金或徵收“機器人稅”，將AI創造的收益分配給普通人。您認為這一思路是否可行？彼得•豪伊特：我認為，與其僅針對機器人徵稅，不如建構覆蓋範圍更廣的稅制。因為，僅對機器人徵稅，企業極易找到規避辦法。這類避稅行為通常只有利於企業自身，而非整個社會。一般而言，稅基越廣泛，對市場行為的扭曲效應就越小。相較之下，我認為更值得考慮的是徵收財富稅（Wealth Tax）。很多國家其實早就應該認真考慮這一點。當前，收入所得稅是大多數國家的重要財政來源，但收入的定義通常未包含未實現資本利得。這在制度上為財富持續集中提供了條件。財富不斷增值，但其增值部分卻無需繳稅。當富豪希望將財富變現時，往往不會通過出售資產，而是以資產抵押進行借貸，且借貸成本還可抵稅。在美國現有制度下，只要財富規模足夠大，便可長期維持這一循環。由於沒有真正有力的遺產稅，去世後還可以將財富傳給子女，進一步加劇財富集中。NBD：除此之外，是否還有別的方式，比如全民基本收入（UBI）？彼得•豪伊特：現在還沒到推行全民基本收入的地步。在此之前，更務實的步驟是建立財富稅制度。若完全依靠所得稅為全民基本收入融資，很難籌集到充足財力。除非將所得稅率提升至極高水平，否則最終可發放的全民基本收入額度將十分有限。但若徵收2%~3%的財富稅，政府便能獲得更充裕的財政資源，全民基本收入才會變得可行。4普通人應做好一生多次轉崗準備NBD：對於被AI焦慮困擾的普通人，您有那些建議？彼得•豪伊特：未來，AI必將成為人們獲得體面工作的必備工具。因此，大家必須主動接納AI，並儘可能熟練地運用它。從歷史經驗來看，未來出現的機會，很可能會比過去任何時候都更好。當然，這一轉型過程不會一帆風順，必然伴隨大量崗位更迭。人們需要做好準備，一生中經歷多次職業轉變，將成為常態。但生活總是在變得更好。我們如今習以為常的汽車、電視和手機等技術，在誕生之初也曾引發巨大擔憂，因為它們替代了部分傳統工作。如今，類似的處理程序正在重演。過去，人類適應了歷次技術變革，未來也同樣能夠適應。任何經濟發展都不可能不伴隨劇烈擾動，不可能沒有崗位消失和崗位誕生，不可能沒有不確定性和焦慮。如果我是年輕人，我會期待這樣一個世界：我的很多努力可能最終會失敗，但只要堅持下去，我的未來會比過去更好。那些將被創造出來的新工作，幾乎肯定會比正在消失的工作更有趣、更有挑戰性，也更有回報。所以，我想說的就是：要有希望，要保持樂觀。 (每經頭條)

台北時間2025年10月13日，瑞典皇家科學院宣佈將諾貝爾經濟學獎授予三位傑出的經濟學家：美國西北大學的經濟史學家喬爾·莫基爾（Joel Mokyr），以及法蘭西學院的菲利普·阿吉翁（Philippe Aghion）和布朗大學的彼得·豪伊特（Peter Howitt），以表彰他們“對創新驅動的經濟增長的闡釋”。這次的頒獎，將經濟增長理論的兩個核心分支——宏大的歷史敘事與精密的數學模型——完美地結合在一起。在人工智慧浪潮席捲全球、地緣政治重塑產業格局的今天，重溫和深思三位巨擘的洞見，對於尋求高品質發展的中國而言，無疑是恰逢其時！01 熊彼特的幽靈要理解本次諾獎的意義，我們必須回到思想的源頭——約瑟夫·熊彼特（Joseph Schumpeter）。這位特立獨行的奧地利經濟學家，在一個世紀前就提出了“創造性破壞”（Creative Destruction）這一顛覆性概念。1942年，熊彼特寫下煌煌巨著《資本主義、社會主義與民主》，將資本主義描繪成一個“從內部不斷革命化經濟結構”的動態過程，即舊的被不斷摧毀，新的被不斷創造。熊彼特認為，經濟發展的真正動力並非源於價格的短期波動或市場的自我均衡，而是來自企業家引入的“新組合”——無論是新產品、新工藝、新市場，還是新的組織形式——這就是創新。這種創新過程如同“經年不息的狂風”，它摧毀了馬車伕的飯碗，卻創造了汽車工業的繁榮。熊彼特的理論極具洞察力，但在很長一段時間裡，它更像是一個生動的隱喻，而非一個可供分析的嚴謹理論。它提出了“是什麼”，卻沒有完全解答“為什麼”和“怎麼樣”。而這正是今年三位獲獎者的工作價值所在：莫基爾探尋創新得以持續的文化與制度根基；而阿吉翁和豪伊特則用精準的數學語言，建構了可計算的動力學模型。02 喬爾·莫基爾的歷史羅盤我們首先來看喬爾·莫基爾，作為一位傑出的經濟史學家，他主要研究工業革命前後的歐洲，試圖回答一個根本問題：為何持續的經濟增長在人類歷史的大部分時間裡是例外而非通則，卻在過去兩百年成為可能？莫基爾的核心洞見在於，他提出了“有用知識”（Useful Knowledge）的概念，並將其劃分為兩大類：1，命題性知識（Propositional Knowledge）：即關於自然規律和現象的科學知識，回答“是什麼”和“為什麼”的問題。這類似於我們今天所說的基礎科學。2，指令性知識（Prescriptive Knowledge）：即關於如何操作的技術、工藝和配方，回答“怎麼做”的問題。這類似於應用技術和工程訣竅。在莫基爾看來，工業革命前的創新大多依賴於工匠的經驗和試錯，即指令性知識的緩慢積累。然而，要實現持續的、自我驅動的增長，兩種知識必須形成正反饋循環。在工業革命時期，歐洲形成了一種獨特的“知識生態”：科學家、工程師、企業家和工匠之間的交流日益密切，科學原理被用來解釋和改進技術，而技術實踐中遇到的問題又反過來催生了新的科學探索。莫基爾的研究也證明，一個開放、寬容、鼓勵思想交流和質疑權威的社會文化，是創新之樹得以枝繁葉茂的土壤。制度保障（如專利法）和激勵機制固然重要，但更深層次的，是一種追求進步的信念和將知識轉化為生產力的文化。他的歷史分析為我們理解為何某些國家和地區能夠成為創新高地，而另一些則陷入停滯，提供了深刻的歷史鏡鑑。03 阿吉翁與豪伊特建構創新驅動的內生增長模型菲利普·阿吉翁和彼得·豪伊特的工作，則是對熊彼特思想最重要的一次現代化和形式化。在20世紀80年代中期之前，主流的經濟增長理論（如索洛模型）將技術進步視為一個“外生”變數——如同上帝的禮物，從模型外部給定，無法解釋其來源。這顯然無法令人滿意。而以保羅·羅默（Paul Romer）等為先驅的“內生增長理論”則試圖將技術進步的動力放到模型內部來解釋。阿吉翁和豪伊特在1992年發表的開創性論文，正是內生增長理論中“熊彼特學派”的奠基之作。他們建構了一個優美的數學模型，數學公式咱們就不放了，但是其核心思想如下：增長的引擎是“質量階梯”：經濟增長表現為產品或技術質量的不斷提升。創新來自逐利動機：企業投入研發，是為了創造出更高品質的產品來取代現有市場領導者，從而獲得暫時的壟斷利潤。創造與破壞並存：每一次成功的創新，都意味著對前一代技術和相應企業的“創造性破壞”。這種破壞是增長的必要代價。政策與制度至關重要：模型的增長率並非天定，而是受到專利保護強度、市場競爭程度、教育水平和金融市場效率等一系列可由政策影響的因素決定。阿吉翁和豪伊特及其後續研究，為我們提供了許多極具啟發性的政策洞見。其中最著名的莫過於競爭與創新的“倒U型關係”。他們的理論和實證研究表明，完全壟斷或過度激烈的競爭都不利於創新。在競爭不足時，領先企業缺乏“逃離競爭”的動力去創新；而在競爭過於激烈時，創新成功後的利潤又太低，無法覆蓋研發成本，從而削弱了創新激勵。因此，維持一個適度的競爭環境，是激發創新的關鍵所在。他們的框架將熊彼特的思想從一個哲學洞見，轉變為一個強大的分析工具箱，讓政策制定者可以具體地探討如何通過制度設計來培育一個持續創新的經濟體。04 駕馭破壞性創新三位諾獎得主的理論之所以在今天顯得尤為重要，是因為我們正處在一個“創造性破壞”空前加速的時代。人工智慧，特別是生成式AI，無疑是當下最典型的創造性破壞力量。它正在自動化許多認知性工作，對內容創作、軟體程式設計、客戶服務等行業造成巨大衝擊。根據麥肯錫的報告，到2030年，全球多達30%的工作小時可能會被自動化。然而，正如歷史所揭示的，技術在摧毀舊崗位的同時，也在創造全新的崗位和產業。阿吉翁等人的框架提醒我們，應對AI衝擊的關鍵，不在於阻止破壞的發生，而在於如何通過教育改革、終身學習體系和靈活的勞動力市場政策，幫助勞動者適應轉型，並抓住AI帶來的新機遇。此外，在全球地緣政治格局下，技術競爭成為大國博弈的核心。莫基爾的理論強調了開放交流對於“有用知識”傳播的重要性，這對於當前一些逆全球化和“脫鉤”的思潮提出了警示。而阿吉翁-豪伊特的模型則為理解不同國家的創新模式提供了視角。例如，他們區分了兩種創新模式：一種是模仿和改進（接近技術前沿的國家），另一種是前沿創新。這兩種模式需要不同的制度安排和政策支援（即“適配性增長政策”）。這對於思考中國如何在堅持開放合作的同時，建構自主可控的創新體系，具有深刻的啟示。值得注意的是，“創造性破壞”的過程是痛苦的。技術變革會加劇收入不平等，因為創新的收益往往不成比例地流向資本所有者和高技能勞動者，而被替代的勞動者則可能面臨失業和收入下降的困境。這也正是當前許多社會矛盾的根源所在。三位獲獎者的工作同樣也涉及到了這一部分，他們的理論框架強調，一個成功的創新驅動型經濟體，必須輔之以強大的社會安全網和包容性政策。這包括：對人的投資：大力發展教育和職業再培訓體系，提升勞動力的適應能力。健全的保障體系：提供失業保險、社會救助等，為在轉型中受損的群體提供緩衝。競爭與監管的平衡：實施有效的反壟斷政策，防止創新巨頭扼殺新的競爭，同時確保創新成果能夠以更低的價格惠及消費者。2025年的諾貝爾經濟學獎，是對“創新”經濟學的又一次致敬。喬爾·莫基爾以其深邃的歷史眼光，為我們展示了創新得以生根發芽的土壤；菲利普·阿吉翁和彼得·豪伊特則用精巧的數學模型，揭示了創新之樹開花結果的內在機制。他們的工作共同描繪了人類社會如何通過一場持續的“創造性破壞”，掙脫了千年的停滯，走向了今天的繁榮。正如諾獎委員會主席所言：“獲獎者的工作表明，經濟增長不能被視為理所當然。我們必須維護創造性破壞背後的機制，這樣才不會再次陷入停滯。”理解並善用“創造性破壞”這股力量，在鼓勵顛覆性創新的同時，最大限度地緩衝其社會衝擊，將是我們這個時代最重要的課題。您覺得呢？ (TOP創新區研究院)

2025年10月13日瑞典皇家科學院決定將 2025 年諾貝爾經濟學獎授予喬爾·莫基爾(Joel Mokyr)， 菲利普·阿吉翁(Philippe Aghion)和彼得·豪伊特(Peter Howitt)，以表彰他們解釋了“創新驅動的經濟增長”。喬爾·莫基爾(Joel Mokyr)使用歷史資料作為一種手段，以揭示持續增長成為新常態的原因。菲利普·阿吉翁(Philippe Aghion)和彼得·豪伊特(Peter Howitt)也研究了持續增長背後的機制。在1992年的一篇文章中，他們建構了一個數學模型，用於描述所謂的“創造性破壞”：當一種新的、更好的產品進入市場時，銷售舊產品的公司就會遭受損失。“解釋了創新驅動的經濟增長”喬爾·莫基爾(Joel Mokyr)美國伊利諾伊州埃文斯頓西北大學“確定了通過技術進步實現持續增長的先決條件”菲利普·阿吉翁(Philippe Aghion)法國巴黎公學院和歐洲工商管理學院，法國巴黎，倫敦政治經濟學院，英國彼得·豪伊特(Peter Howitt)布朗大學，美國羅德島州普羅維登斯喬爾·莫基爾(Joel Mokyr)，1946年出生於荷蘭萊頓。1974年在美國康涅狄格州紐黑文市耶魯大學獲得博士學位。現為美國伊利諾伊州埃文斯頓市西北大學教授。菲利普·阿吉翁(Philippe Aghion)，1956年出生於法國巴黎。1987年在美國馬薩諸塞州劍橋市哈佛大學獲得博士學位。現任法國巴黎法蘭西學院、歐洲工商管理學院和英國倫敦政治經濟學院教授。彼得·豪伊特(Peter Howitt)，1946年出生於加拿大。1973年在美國伊利諾伊州埃文斯頓市西北大學獲得博士學位。現為美國羅德島州普羅維登斯市布朗大學教授。獎金金額：1100萬瑞典克朗，其中一半歸Joel Mokyr所有，另一半由Philippe Aghion和Peter Howitt共同獲得。 (科學家雜誌)