研究国家间经济不平等，三位经济学家获诺贝尔奖

当地时间10月14日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔经济学奖授予三位来自美国大学的经济学家：达龙·阿西莫格鲁、西蒙·约翰逊和詹姆斯·罗宾逊，以表彰他们在“研究制度如何形成并影响繁荣”中作出的贡献。三位经济学家将平分1100万瑞典克朗奖金。

诺贝尔奖官网显示，达隆·阿西莫格鲁1967年出生于土耳其伊斯坦布尔，在伦敦政治经济学院取得博士学位，目前在美国麻省理工学院经济系担任教授。西蒙·约翰逊于1963年出生于英国谢菲尔德，在麻省理工学院获得博士学位，目前在麻省理工学院斯隆管理学院任职。詹姆斯·罗宾逊则出生于1960年，在哈佛大学获得了经济学博士学位，目前在芝加哥大学哈里斯公共政策学院任教。

多年来，三位经济学家互相合作出版了多部著作。阿西莫格鲁与约翰逊曾合著《权力与进步：我们在技术与繁荣上的千年斗争》，还与罗宾逊一起编写了《政治发展的经济分析：专制和民主的经济起源》和《国家为什么失败？》，其中后者引起了极大的学术及舆论影响。

其中，阿西莫格鲁是近年来诺贝尔经济学奖预测的热门人选。在 2011 年美国经济学家调查中，阿西莫格鲁在“60岁以下最受欢迎的在世经济学家”名单中排名第三，仅次于保罗·克鲁格曼和格雷格·曼昆。2015 年，根据经济学研究论文(RePEc) 的数据，他被评为过去十年被引用次数最多的经济学家。

在接到诺贝尔经济学奖组委会电话时，阿西莫格鲁正在雅典一间酒店的阳台上，在那之前他刚做了一次学术演讲。

值得一提的是，阿西莫格鲁非常关注AI（人工智能）的最新进展，且对AI抱有谨慎和担忧态度。他告诉诺贝尔奖的工作人员，在面对穷国与富国的差异问题时，社会制度的总体发展是主要决定因素。同时，阿西莫格鲁也表达了他对技术的担忧：“人工智能有很大的潜力，如果我们使用不当，它将是进一步加剧不平等的主要原因。一些人工智能行业参与者会收集和操纵数据，从而进一步削弱民主。而且，它将真正导致两极社会的出现，我认为我们已经开始遭受这种不利影响了。”

此前的10月8日，2024年诺贝尔物理学奖得主加杰弗里·辛顿虽被称为“AI教父”，但在接受媒体采访时表示，获得诺贝尔奖对他来说，意味着公众会更重视他的“AI威胁论”观点。辛顿于2023年从谷歌公司辞职，原因是他认为AI再发展下去一定会威胁到人类。

证明了制度对一个国家繁荣的重要性

谈及颁奖理由，诺贝尔经济学奖委员会主席雅各布·斯文森表示“缩小各国之间巨大的收入差距是我们这个时代最大的挑战之一。获奖者证明了社会制度对于实现这一目标的重要性。”

中国人民大学经济学院教授聂辉华撰文表示，1993年，美国经济学家道格拉斯·诺斯获得了诺贝尔经济学奖。他的主要贡献之一，就是通过研究荷兰和英国在16世纪～18世纪的兴起，发现了一个重要的结论：有效率地保护产权的制度是促进经济增长的关键因素。此后，留给经济学家证明的一个问题是：如何证明制度是经济增长的原因，而不是经济增长反过来塑造了好的制度？

2001年，阿西莫格鲁、约翰逊和罗宾逊发表在《美国经济学评论》（AER）的文章《发展差异的殖民地起源》使用“当地殖民者的死亡率”作为工具变量（IV），对制度和经济增长的因果关系进行了论证。聂辉华介绍，三位经济学家的这一研究破解了制度和经济增长之间的双向因果关系识别难题。

诺贝尔经济学奖委员会回溯三位经济学家在研究中聚焦的殖民运动：当欧洲人在全球大肆殖民时，一些地方的殖民者的目的是剥削土著居民以获得利益。而在另一些地方，殖民者为了欧洲移民的长期利益，建立了包容性的政治和经济制度。获奖者的研究表明，各国繁荣程度不同的一个原因是殖民化过程中引入的社会制度不同。随着时间的推移，引入了包容性制度国家的人民往往普遍富裕起来。有些国家则陷入了掠夺性社会制度和低经济增长的困境。引入包容性制度将为所有人带来长期利益，而掠夺性质的制度只会为当权者带来短期利益。

诺贝尔经济学奖委员会指出，制度与繁荣之间的相关性并不一定意味着双向因果关系。富裕国家与贫穷国家在许多方面不同，除去制度，或许还有其他原因导致了各国发展情况的不同。阿西莫格鲁、约翰逊和罗宾逊发现，当前繁荣差异的一个重要解释是殖民者从16世纪开始引入的政治和经济体系，或者选择保留的体系。他们使用殖民者的死亡率等数据，发现一个因果关系：殖民者死亡率越高，今天的人均GDP（国内生产总值）就越低。这也意味着，殖民者死亡率意味着殖民一个地区有多“危险”，这也就影响了殖民者建立的制度类型。

以美国和墨西哥边境的诺加莱斯市为例，诺加莱斯被一道栅栏一分为二，北边是美国亚利桑那州的诺加莱斯，那里的居民相对富裕，平均寿命较长，大多数孩子都能完成高中教育，人们的财产是相对安全的，并享有自由选举的权利。南边的部分是墨西哥的索诺拉州诺加莱斯，尽管这是墨西哥相对富裕的一部分，但那里的居民通常比栅栏北侧的居民要贫穷得多。有组织的犯罪使得开办和经营公司充满风险。三位经济学家认为，导致差异的决定性因素不是地理或文化，而是制度，诺加莱斯是殖民时代根源模式的一部分。

对人工智能持质疑态度

在2024年诺贝尔奖评选中，大众看到了AI的“攻城略地”，多个奖项颁给了AI科学家，其中杰弗里·辛顿更被称为“AI教父”，并力推“AI威胁论”。物理学奖授予美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿，以表彰他们“为推动利用人工神经网络进行机器学习作出的基础性发现和发明”；化学奖部分授予了谷歌旗下DeepMind公司科学家德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀，以表彰他们研发出的AI模型“Alpha Fold2”在蛋白质结构预测方面的成就。

阿西莫格鲁一直以来也对AI持质疑态度。

2021年，阿西莫格鲁在为《牛津AI治理手册》撰写的文章《AI的种种危害》中指出，如果AI继续沿着当前轨迹发展且不受监管，它可能会损害竞争、消费者隐私和选择、过度自动化工作、加剧不平等、不当地压低工资，并且无法提高生产力。此外，AI 还可能扭曲政治话语，削弱民主的基石。

例如，AI 对数据的大量需求可能导致隐私侵犯、不公平竞争和行为操纵。在数据共享中，个体的数据不仅对自己有影响，还会对他人产生影响，这可能导致数据的外部性，既可以是正面的也可以是负面的。在某些情况下，数据市场可能效率低下，导致数据交易的价格接近于零，而用户实际上可能愿意为保护他们的隐私支付更高的价格。在AI技术引入后，消费者剩余可能会减少，因为企业可以利用AI技术更好地预测消费者行为并据此调整价格。

阿西莫格鲁还建议，由于市场解决方案可能不足以解决问题，需要适当的监管来限制AI的潜在危害。AI的发展与国际竞争紧密相关，因此需要全球性的监管措施。鉴于审查可能随着AI技术的广泛应用而变得更加困难，应当采取预防性监管原则，减缓AI技术的使用。

在今年发布的研究中，阿西莫格鲁认为，AI对生产力的推动作用将是有限的，在未来十年内对美国经济产出的贡献可能连1%都不到。目前争论的焦点在于，AI是否能有效地自动化复杂任务，并由此激发显著的经济增长。

阿西莫格鲁认为，AI目前只能自动化一小部分常规任务，并不能有效协助员工处理更复杂的问题。AI要显著提高生产力，需要能够自动化大约40%的工作任务。

这一观点与高盛的预测形成了鲜明对比，高盛曾预测生成式AI可能会使全球GDP增长高达7%，相当于近7万亿美元。

阿西莫格鲁使用了“全要素生产力”（Total Factor Productivity，TFP）来评估AI对生产力的提升。他提出，AI在面对“难以学习的任务”时尤其低效，例如那些严重依赖情境的决策任务。

阿西莫格鲁的测算结果显示，在未来十年内，AI对TFP的推动不会超过0.66%，相当于年均增长约0.064%；当要识别和处理艰巨困难的任务时，TFP的总体增长上限更只有0.53%。

阿西莫格鲁认为，AI对GDP增长的影响将大于TFP，因为自动化和任务互补性（部分自动化使工作变得更容易）会带来更多的投资。但据他估计，所带来的增长同样有限：如果人工智能带来有限、适度的投资，未来十年内，对GDP的总体增长将在0.93%至1.16%之间；如果人工智能引发大规模的投资热潮，未来十年内，对GDP的总体增长将在1.4%至1.56%之间。

此外，他指出，即使AI带来的新工作任务和新产品将促进GDP增长，但并非所有贡献都是正面的。因为这项技术可能会产生一些具有操纵性、恶劣性质的新工作，尽管也会产生与之抗衡的其他新工作。例如，生成式AI的潜力巨大，前途无量，但前提是它能够主要用于提供更完善、更可靠的资讯给人类。生成式AI目前带来的回报仍然难以捉摸，除非整个产业发生根本性的重新定位，包括对最普及的模型（如大型语言模型LLMs）进行重大改变。他提出的产业改变，是专注于让AI能够提供更可靠的信息，以提高不同类型工种（如教育工作者、医疗保健专业人员、水电工等工匠）的边际生产力，而非优先开发通用的类人对话工具。

本文来自微信公众号：财经E法，作者：樊朔，编辑：郭丽琴