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AI生成 免责声明
“AI有望在未来十年使生产率增速每年额外提高约1.08个百分点,潜在影响或超过IT革命。”9月10日,2026Inclusion·外滩大会开幕,诺贝尔经济学奖得主、法国经济学家菲利普·阿吉翁带来了以“创造性破坏”与人工智能革命为题的分享,他和同事的研究显示,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。
“0.68个百分点只是一个下限。”他进一步表示,如果进一步考虑AI促进新想法产生的作用,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。
但阿吉翁同时提到,这种技术潜力能否转化为持续增长,取决于竞争政策、教育体系和劳动力市场制度能否同步跟上。

以美国IT革命为例。1996年至2005年间,信息技术革命推动美国全要素生产率明显提升,“超级明星企业”快速成长,但随着行业集中度持续上升,新企业进入率从2000年前后开始下降,随后生产率增长明显回落。
阿吉翁表示,这代表了创造性破坏理论的核心矛盾:创新需要让成功者获得足够回报,但既有创新者在成功之后,也可能利用已经形成的优势,压缩后来者进入和创新的空间。这同样是AI时代需要关注的,当前AI价值链上游已经呈现较高集中度,需要处理好竞争问题。
在讨论不同经济体从追赶走向前沿创新的经验时,阿吉翁表示,实现生产率增长既可以依靠模仿和吸收已有技术,也可以依靠前沿创新。而随着一个经济体越来越接近技术前沿,创新环境的重要性也会进一步提高。从高科技专利占比等指标看,他认为中国目前在前沿创新方面表现良好,领先于欧洲。
此外,对于AI新经济带来的生产率提升会如何影响普通人的工作,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;但另一方面,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,也会催生新的产品、企业和工作岗位。
他认为,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,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”,人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。他同时表示,要释放AI创造就业的潜力,也需要良好的劳动力市场保障,通过失业保障、再培训和再就业支持等,帮助劳动者更顺利地进入新的工作。