诺奖得主阿吉翁：超级明星企业往往成为前沿创新的阻碍；AI将加速创新过程

" bdsfid="345">Philippe Aghion）今年9月10日在上海外滩大会上的发言实录，来源于《比较》杂志。

大家好。很高兴和大家一起参加2026年外滩大会。今年大会的主题是“共创AI新经济”。今天，我想与大家分享一些关于“创造性破坏”与AI革命的思考。

这张照片里的年轻人叫熊彼特。熊彼特以提出“创造性破坏”这一术语而闻名。他用这个词来描述新创新取代旧技术的过程。新创新使旧技术变得过时。

但在我的学生时代，还没有“熊彼特增长模型”这个概念。熊彼特只是在产业组织演讲，或经济思想史课上被提到的人物。当时并不存在所谓的熊彼特增长模型。

1987年，我与彼得·豪伊特（见这张照片）一起，我们构建了一个全新的模型，也就是现在人们熟悉的“熊彼特增长范式”。

熊彼特增长模型围绕三个主要思想展开。

第一个思想是，长期增长由创新不断累积的过程所驱动。每一位创新者，都是在此前创新成果的基础上继续向前。

第二个思想是，创新来自企业家投资、研发等活动。这些投入的动力，来自创新成功后可能获得的超额回报。一旦创新成功，就可以在一段时间内获得超额的收益，直到被新的创新者取代。

第三个思想，就是创造性破坏。新的创新取代旧技术，并使旧技术逐渐被淘汰。

现在你可以看到，这个范式的核心中存在一个矛盾点。一方面，需要让创新者在创新成功后获得一定的超额回报，以激励创新投资。也就是说，投资创新是希望从创新中获得一定的收益。

但另一方面，既有的创新者又可能利用这些既得收益来阻止后续创新，因为他们都不想成为被创造性破坏的对象。

所以，这就是矛盾所在。创新需要有足够的回报作为激励，但那些创新者在成功后，可能会利用这些收益，试图阻止后续创新。市场经济制度的设计目标，在很大程度上就是如何处理好这一矛盾。这就是问题的关键。

另一个理念是竞争。图中的蓝色线条代表行业中接近技术前沿的企业。它们通过增加创新来应对更激烈的竞争，以保持最佳地位。行业的佼佼者面对竞争时，会更加努力以保持领先地位。

而橙色线条代表远离技术前沿的企业。当它们因为更激烈的竞争而气馁时，他们会想，天哪，已经没希望了。所以产品市场竞争越激烈，结果越绝望（落后企业越不愿意创新）。

我想说的是，借助这一范式，我们可以探讨一些历史谜题。

其中一个谜题是：长期停滞。

这里我展示的是美国的全要素生产率（TFP）的年均增长率。大家可以看到，在1996年至2005年间，美国TFP增长曾出现一次跃升，但随后大幅下降。而我们想理解的是，为什么会先出现这样的提升，然后又出现下降。

这一提升与信息技术革命（IT革命）有关。正是这一点推动了美国在1996年至2005年间的增长加速。

但事实在于，这一轮经济增长高潮，伴随着行业集中度的加速提升。这意味着，行业前四大企业的市场占有率和就业份额大幅增加。

实际发生的情况是，随着信息技术革命的到来，“超级明星企业”开始涌现，如谷歌、微软、亚马逊、沃尔玛。它们比其他企业更懂得如何驾驭信息技术的力量。它们收购了更多经营者，市场集中度也随之提高。

而在这张图里你们可以看到，越是大型企业，增长得越快，尤其是那些“超级明星企业”。它们通过兼并收购等方式不断扩大规模。一些“超级明星企业”快速成长，新企业进入市场的空间也受到影响。

你可以看到，从2000年开始，所有规模的企业进入率都开始走低。

事实上，在熊彼特式范式的解释中，美国的那轮增长加速，是由这些超级明星企业的出现带来的，是随着明星企业的成长而来的。

一开始，它们推动了美国的增长，但随着市场集中度不断提高，以至于最终抑制了新企业进入市场。这就是为什么增长在快速上升之后又下降了，也构成了美国长期停滞现象的一个谜题。

另一个谜题是：中等收入陷阱。

这里你可以看到，苏联的增长一度更快。在1960年至1975年间，苏联的人均GDP增速高于美国。但到1975年，苏联的增长开始放缓。

韩国1960-2010

同样地，在韩国，你可以看到朝鲜战争后人均GDP的年均增长率。从 1960 年开始，韩国的人均GDP增长率非常高，但后来下降了很多。

至于下降的原因，你也可以在日本看到类似的情况。从 1945 年到 1990 年，日本有非常高的增长率。然后你可以看到日本出现了增长放缓。

有趣的是，从 1945 年到 1980 年代中期，欧洲的人均 GDP 一直在追赶美国。但自20世纪80年代以来，我们在追赶美国的路上掉队了。

事实上，上述案例背后的原因都是一样的。实现生产率增长有两种方式。一种是模仿前沿技术，另一种是进行前沿创新。

韩国的增长在很大程度上来自追赶式模仿。但在模仿阶段，韩国出现了被称为Chaebols （财阀）的大型企业集团。它们不仅阻碍了其他企业进入市场，也阻碍了韩国转向更有利于前沿创新的政策。

例如，在竞争方面，我前面展示过，当一家企业处于技术前沿时，竞争会促使它进行更多创新，以保持前沿地位。一个更前沿的经济体，其前沿企业数量也更多。我们知道，产品市场竞争对于催生前沿创新非常重要。

但在韩国，财阀这种企业集团并不希望出现竞争。于是，它们阻止韩国朝着更有利于竞争的方向发展，也阻碍了其他能够促进前沿创新的政策。这就解释了韩国为何会陷入中等收入陷阱。

日本也存在同样的现象。1945年至1990年是追赶阶段，出现了被称为Keiretsu（经连会）的大型企业集团。这些企业集团，不仅提高了其他企业进入市场的难度，也使日本在推进贸易自由化和市场竞争时面临更多掣肘。而这些本来可以促进日本的前沿创新。

欧洲也是如此。欧洲在1945年至1980年代末期间，通过追赶美国发生的第二次工业革命实现了快速增长。但后来欧洲没能实现前沿创新。欧洲没有一个支撑前沿创新的良好生态环境。

好消息是，从右侧的这张图可以看到，中国目前在前沿创新方面表现良好。你看右图中的蓝色三角形。看看高科技专利的占比。美国是红色，欧洲是绿色，中国是蓝色。所以中国在前沿创新方面做得很好。现在欧洲在前沿创新方面不仅落后于美国，也正在落后于中国。

现在让我谈谈人工智能。我们是否应该害怕人工智能革命。我的观点是，如果我们拥有合适的制度安排，就不必过度担忧。

首先谈人工智能和经济增长，为什么我认为人工智能应该能提高生产率增长，因为它既能使商品和服务生产的自动化，也能让创新过程中的一些环节实现自动化。

事实上，我和一些同事估算过，仅考虑AI对商品和服务生产中任务的自动化，未来十年，AI有望使生产率增速每年额外提高 0.68 个百分点。这一影响与根据IT革命经验推算出的生产率提升处于同一量级。这个幅度其实相当可观。

但事实上，我刚才也说过，AI 也会使创新过程中的一些环节自动化。

那么，如果只考虑暂时性效应，潜在GDP会从虚线移动到红线。如果再考虑永久性效应，则会进一步移动到蓝线。

未来十年，AI可能使生产率增速每年提高0.68 个百分点，而这还只是AI可能带来增长的一个下限。如果再考虑AI促进新想法产生的作用，我认为生产率增速每年还可能会额外提高至少约 0.4 个百分点。

所以，我只是想告诉大家，AI 具有很大的增长潜力。现在的问题在于，缺乏竞争同样可能成为一大障碍。就像 IT 革命一样，增长在经历一轮快速上升后，又出现了明显的回落。

与此同时，超级明星企业快速成长，市场集中度进一步提升。当时，美国的竞争政策未能充分适应 IT 革命带来的变化。在数据开放等新问题上，缺少相应的制度安排。再看 AI，当你观察AI价值链的上游，会发现云计算市场由亚马逊、谷歌、微软等企业主导，而在图形处理器市场高度集中于一家主要厂商。

所以AI确实具有很大的增长潜力，但能否充分释放，也取决于能否处理好竞争问题。

最后一部分，我来谈谈人工智能和就业问题。

我研究过生成式人工智能对法国企业就业的影响。总体而言，它对就业有些微的正面影响，但并非对所有的行业都是正向的。

例如，把生成式AI用于行政工作，就会对相关岗位产生负面作用。所以，人工智能会减少一部分工作岗位，因为它会接管其中的一些任务。一些工种的大部分任务，甚至都可能被AI取代。

但是，人工智能也会创造新的工作岗位。为什么？

因为采用AI的企业会提高生产率，因此更有竞争力。因此，全球市场对它们产品的需求会上升，企业会雇用更多职员。

而AI能够创造就业岗位，还有另一个原因。就是我刚才提到的，AI 会促进新想法的产生。而新的想法，也会带来新的工作岗位。

所以，AI确实会替代一部分人类劳动，至少会替代其中的一些任务。这就是为什么人工智能会使一些工作岗位消失。

但是另一方面，AI也会通过提升生产率和激发新想法，创造新的工作岗位。

因此，要更好地应对AI带来的变化，需要良好的教育体系，中国就具备这样的条件。但同时，也需要像丹麦那样完善的灵活保障体系。

在丹麦，符合条件的失业者最多可领取两年、最高相当于原工资90%的失业保障。同时，还会获得再培训和再就业方面的支持。

所以我认为，良好的教育体系，教你在学校里学会如何学习，再加上劳动力市场上良好的灵活保障体系，能够帮助我们更好地释放AI革命带来的潜力。

所以总体而言，要释放AI的增长潜力，需要有合适的竞争政策。而要释放AI创造就业的潜力，则需要良好的教育体系，以及灵活保障政策。

总体而言，在适当的政策安排下，创造性破坏可以带来持续且包容性的增长。

非常感谢。*

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紫京讲谈

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