“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。
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陈杨园
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