诺奖得主阿吉翁：AI增长取决于竞争与教育

在2026Inclusion·外滩大会以“共创AI新经济”为主题的开幕演讲中，诺贝尔经济学奖得主、法国经济学家菲利普·阿吉翁以“创造性破坏”与人工智能革命为题，系统梳理了AI对生产率、创新格局与就业结构的潜在影响。

从生产率角度看，阿吉翁与同事的研究显示，仅考虑AI对商品和服务生产中任务的自动化，未来十年AI就有望使生产率增速每年额外提高0.68个百分点，这一量级与依据IT革命经验推算出的生产率提升处于同一水平。他认为，0.68个百分点只是一个下限：如果进一步把AI促进新想法产生的作用计入，生产率增速每年还可能额外提高至少约0.4个百分点，合计潜在提升约1.08个百分点。

但他提醒，技术突破并不会自动转化为持续增长。以美国IT革命为例，1996年至2005年间信息技术显著推高了全要素生产率，一批“超级明星企业”快速成长，与此同时行业集中度持续上升，新企业进入率自2000年前后开始下降，随后生产率增长明显回落。这正体现出创造性破坏理论中的一个核心矛盾：创新需要让成功者获得足够回报，才能形成持续的创新动力；而既有创新者在成功之后，也可能利用已形成的优势，压缩后来者进入和创新的空间。

阿吉翁指出，当前AI价值链上游已呈现较高集中度，云计算市场由亚马逊、谷歌、微软等大型企业主导，图形处理器市场也高度集中。AI确实具有很大的增长潜力，但能否充分释放，取决于能否处理好竞争问题。在从追赶走向前沿创新的路径上，一个经济体越接近技术前沿，创新环境的重要性就越高。他还提到，从高科技专利占比等指标看，中国在前沿创新方面表现良好，而欧洲在前沿创新上不仅落后于美国，也正在落后于中国。

谈到就业，阿吉翁认为，AI会接管一部分原本由人完成的任务，一些岗位因此减少；但采用AI的企业生产率和竞争力提高，市场需求扩大，也可能增加用工，同时AI促进新想法产生还会催生新的产品、企业和工作岗位。应对这些变化需要良好的教育体系，教育不仅是教授具体知识，更重要的是让人在学校里学会如何学习，从而持续适应技术和工作的变化。他强调，我们比以往任何时候都更需要提升手工劳动以及软技能的价值。

在AI进入校园的问题上，阿吉翁建议保留一部分完全不使用AI的学习过程，让学生能够独立阅读、计算和思考；学生使用的人工智能需要经过筛选和规范，AI存在的风险也应被告知，避免在学习环节对工具形成过度依赖。

围绕劳动力市场，他以丹麦的“灵活保障”体系为例，提出在岗位转换过程中，可以通过失业保障、再培训和再就业支持，帮助劳动者更顺利地进入新的工作。他最后总结，要释放AI的增长潜力，需要合适的竞争政策；要释放AI创造就业的潜力，则需要良好的教育体系和劳动力市场保障。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。