【人工智能】数字科技：能否改进经济发展理论（上）

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本文作者：王逸凡

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摘要

本文分上下两个章节，将系统性回顾传统经济学理论发展的路径，并简述新时代下数字科技对经济发展和资源配置的重要性，本文将着重宏观层面与经济发展理论，暂时搁置对产业组织理论与微观经济的探讨。

图片来源：https://industrywired.com/

一、经济发展回溯

经济发展理论，是经济学的主要分支之一，同时也是历史跨度较长的经济学重要一环。其核心问题是：如何用理论和模型解释不同国家的发展路径？如何通过对资源的配置优化与政策引导加速经济发展？

一般来讲，完善的经济发展理论主要成型于二次世界大战后，但经济学家对发展的关注往往更早，可以追溯至现代经济学的萌芽时期，诸如亚当斯密的《国富论》、李嘉图的《政治经济学及赋税原理》。早期经济发展理论并未成型，简言之理论内部存在一些无法自洽的逻辑，并往往忽视了一些被后世经济学家视为“金科玉律”的前提假设，这是由时代发展的局限性造成的。

随着时间推移至二十世纪，发展理论逐渐成型，并衍生出不同的理论内核。早期被广泛认可的理论有上世纪四十年代的哈罗德·多马模型（Harrod-Domar model），该模型假设资本和劳动力的比值关系固定（例如一名技术人员只能操纵一台机器），它在一定意义上忽视了发展的灵活性和现实性，但其对于集约化生产、边际收益、存款率、投入产出关系等问题的思考是值得肯定的。

上世纪后半叶，斯旺模型（Solow-Swan Model）逐渐成为主流理论，并对后世经济发展产生了极大的影响。该模型成功预测了：1）各国的经济发展水平和人均GDP会有条件地趋同(Conditional converge)；2）发展速率会逐渐降低，边际递减；3）世界上没有天选之国，合理的政策支持和禀赋条件适用大多数国家的发展（这一条值得商榷）；4）新兴技术是生产效率提升的重要手段。九十年代后期，随着美国等发达国家对新知识经济的重视，各种内生发展模型应运而生。它们都强调科研与知识的内生原则，并不断提高知识对经济发展的共享度。至此，经济发展理论已趋于完善，近年来鲜有具有突破性质的理论出现。

二、理论发展特征

我们发现，在缺少数字科技参与的情况下，经济发展理论的演进体现了如下的特征：第一，模型拟合现实的过程本质上是抓住经济发展问题的主要矛盾，并对重要的参数进行排序。然而参数重要性的排序需要大量实证数据支持，因此数据的获取难度直接影响结论的可靠性；第二，经济指标与参数的选取与排序随着时间发展而变化，但模型存在不可见的滞后性，因此经济理论很难做到控制变量，精确定位问题的因果性；第三，对模型预测的有效性检验需要巨大时间跨度，但发展具有紧迫性；第四，试错成本过大。选取错误的、不符合本国发展的经济学理论，或忽视政策执行力的重要性，会引起巨大的发展停滞和民生问题。例如东欧各国对休克疗法的盲目追求，抑或苏联解体后的极速私有化，都造成了长时间的发展停滞，这甚至直接断送了一些国家的未来；第五，各国禀赋差异性与特殊性难以被普适性的经济发展模型概括，从而导致了发展不能达到最优。

三、结语

站在巨人的肩膀上，我们往往将复杂的思维过程简化，将那些存在巨大约束前提的理论视作理所当然。另一方面，经济学的突破性发展似乎愈发困难，因为理论的完善增加了跳出现存理论框架的难度，并在潜移默化中桎梏了研究者的思维方式。这或许就是最好的时代，也是最坏的时代。下文将讨论数字科技究竟如何解决上文中的难题，合理优化经济发展与资源配置。

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