毛宇飞（首都经济贸易大学劳动经济学院副教授）
2025年10月13日，诺贝尔经济学奖的桂冠被授予了美国西北大学教授乔尔·莫基尔（Joel Mokyr）、法国法兰西学院教授菲利普·阿吉翁（Philippe Aghion）和加拿大布朗大学教授彼得·豪伊特（Peter Howitt）三位杰出学者，以表彰他们在解释“创新驱动的经济增长”方面所作出的开创性贡献。这一奖项不仅是对三位学者数十年学术探索的肯定，更在人工智能（AI）技术迅猛发展的当下，为我们理解技术变革如何塑造经济未来提供了关键的理论框架。
解开经济增长源泉的“黑箱”
长久以来，经济增长的源泉被视为一个“黑箱”。传统的新古典增长模型将技术进步视为外生变量，无法解释其内在动力。而莫基尔、阿吉翁与豪伊特的研究，系统性地揭示了创新如何内生于经济体系，并成为持续增长的根本驱动力。他们的贡献可概括为三大支柱：
（一）历史维度的洞察者：乔尔·莫基尔
莫基尔作为经济史学家，通过深入研究工业革命等重大技术变革时期，论证了“知识积累”与“文化环境”是创新爆发的关键前提。他所著的《增长的文化：现代经济的起源》一书中提出“增长的文化”理论，认为18世纪欧洲文化价值观的转变推动了科学知识向技术的转化，进而促进了经济增长。该书系统论证了知识积累、制度环境与文化演进对现代经济起源的影响。除此之外，他的相关研究强调了思想和文化在技术创新及经济增长中的重要地位，分析了技术变革如何成为经济增长的重要杠杆。他提出，只有当社会形成鼓励质疑、崇尚科学、保护思想自由的“启蒙文化”时，技术进步才能摆脱偶然性，成为推动长期繁荣的稳定力量。
（二）理论模型的奠基者：阿吉翁与豪伊特
1987年，阿吉翁与豪伊特共同提出了著名的“熊彼特式增长模型”（Schumpeterian Growth Model），他们合作的论文《A Model of Growth Through Creative Destruction》首次将“创造性破坏”（Creative Destruction）这一核心概念数学化并纳入主流经济学分析。此外，阿吉翁与合著者在《创造性破坏的力量：经济剧变与国民财富》一书中阐述了创造性破坏的概念，即新技术和新企业的出现会打破旧的市场格局，推动经济的持续增长，同时也探讨了这一过程对社会和经济结构的影响。其核心观点概括如下：第一，创新是利润驱动的，企业为获取“创新租金”，有动力进行研发；第二，增长源于“破坏”，新技术会取代旧技术，新企业会淘汰老企业，这是进步的必然过程；第三，创新本身也存在根本性矛盾，今天的创新者，明天可能成为阻碍未来创新的利益集团，他们倾向于利用现有优势（如专利、市场地位）阻止后来者的竞争。
（三）政策与现实的连接者：三位学者的共同影响
这三位学者的理论为我们理解和应对当前技术变革（尤其是人工智能）提供了直接的分析工具和政策启示。首先，我们必须主动管理技术进步带来的结构性失业等破坏性后果。其次，需要强有力的反垄断政策来防止科技巨头抑制创新生态，政府、市场和民间团体需要协同合作，以确保技术发展符合社会福祉。再次，除了技术和数据等要素的积累之外，还需投资于教育、社会保障和开放文化等支撑长期创新的“软”环境，以支撑更高质量的经济发展。
人工智能时代下的理论应用
2025年的诺贝尔经济学奖选择，恰逢人工智能技术从实验室走向大规模应用的关键节点。当前，以ChatGpt、DeepSeek等为代表的生成式AI应用、大语言模型等前沿技术正在重塑产业格局，而三位学者的理论贡献为我们理解这一变革提供了科学的分析工具。他们的研究告诉我们，技术进步本身并不自动带来经济普遍繁荣。唯有通过科学的政策设计、健全的竞争机制和开放的社会文化，我们才能引导“创造性破坏”的力量，使其服务于更广泛的社会福祉。
（一）AI是“创造性破坏”的典型范例
AI技术正在快速替代大量传统工作岗位，从客服、文案撰写到基础编程、图像设计，无不受到冲击。这正是“创造性破坏”的生动体现——效率提升的同时，也带来了结构性失业的风险。这意味着，我们必须主动管理这一破坏过程，而非被动承受其阵痛，从而更好地促进经济高质量发展。
（二）防止科技巨头垄断创新
当前，全球AI研发高度集中于少数几家科技巨头企业，它们拥有海量数据、强大算力和顶尖人才，但也因此具备了设置壁垒、收购潜在竞争者的能力。阿吉翁与豪伊特警示我们，若缺乏有效的反垄断和竞争政策，则可能抑制整个生态系统的创新活力。为此，政府需制定前瞻性法规，在促进AI发展与防范风险（如算法偏见、隐私侵犯）之间取得平衡，并强化反垄断执法；市场应保持开放竞争，鼓励中小企业和初创公司参与AI创新；民间团体（包括学术界、媒体、公众）需发挥监督作用，倡导负责任的AI伦理，防止技术被滥用。
（三）加强文化等“软基础设施”建设
在当前AI发展面临伦理争议与监管挑战的背景下，莫基尔的洞见提醒我们，技术创新的可持续性，根植于开放、包容、理性的社会土壤，真正的技术革命需要深厚的“软基础设施”支撑。在AI时代，这不仅指算力和数据，更包括：培养具备批判性思维、创造力和跨学科能力的人才，使其能驾驭而非被AI取代；建立更完善的失业保障、职业技能再培训体系，帮助劳动者从“岗位替代”顺利转型为“人机协同”；鼓励对AI技术进行更多维的讨论和伦理审视，让技术发展更好地服务于民生福祉。
