19世紀以來，五個生產力加速期靠的是僅先進技術嗎？
2023年開始，ChatGTP爆火點燃了全球科技界、投資界以及政府部門的熱情，資金與產業政策迅速聚攏在人工智慧技術的研發和產業發展上。
以科技創新帶動經濟發展是人類共識，也是過往的發展規律。在一片讚揚聲中，社會各界都對人工智慧技術拯救自21世紀以來經濟下滑報以極大的期待。但是，AI一定能擔負起這份沉重的期待嗎？
《互聯網法律評論》今天放下法律視角，看看經濟視角的獨立研究觀點。牛津經濟研究院相關報告指出：要使全球經濟成長回到 1993-2002 年的水準，全要素生產率的成長必須翻兩番。這是一項艱鉅的任務。應該選擇對人工智慧提高生產力的潛力持謹慎態度。
許多分析師預測人工智慧的最新進展將大幅提高生產力成長，甚至足以扭轉自 21世紀初以來全球經濟成長的下滑趨勢。
不過，這樣的預測是否現實？本文回顧歷史經驗，剖析過往生產力發展的五個關鍵時期，探究新技術與生產力成長的潛在關係。
未來二十年的世界經濟成長將放緩
世界經濟在未來幾年的成長面臨著許多不利因素，人口是其中之一——發達經濟體的勞動力供應對經濟成長的貢獻率一直在下降，預測到 2030 年代將降至零（圖 1）。而對包括中國在內的一些新興經濟體來說，情況或許更嚴峻。
圖1
同時，經濟衝擊往往會影響生產力成長。正如1973 年的石油衝擊和 2008-2010 年的全球金融危機導致全要素生產力（TFP，所有生產投入的使用效率）成長明顯放緩，新冠疫情和俄烏戰爭及其持續影響也會衝擊未來幾年的生產力成長（圖2）。
圖2：經濟衝擊給生產力帶來的下行風險
要扭轉這一消極勢頭，人工智慧必須大幅提升生產力。要使全球經濟成長回到 1993-2002 年的水準，全要素生產率的成長必須翻兩倍，這會是一項十分艱鉅的任務。
以史為鑒：回顧生產力激增的歷史時期
自19 世紀以來，發達經濟體經歷過幾個生產力加速成長的時期，其中包括19 世紀中期的英國、1891-1913 年的美國、20 世紀 50 年代至 60 年代初的歐洲、20 世紀 80 年代的英國以及 1999-2010 年的美國。在這五個案例中，有四個的人均 GDP 較原有水準猛增 10%-20%。其中，又以戰後的歐洲最為突出（圖 3）。
圖3：歷史上出現生產力強勁成長的時期
然而，仔細審視這些歷史時期，我們認為我們更應該選擇對人工智慧提高生產力的潛力持謹慎態度：
- 在某些情況下，如戰後歐洲，生產力的提高是獨特的歷史條件造就的；
- 新技術對生產力的積極影響不一定大，有些新技術根本沒有實質推動生產力成長；
- 從發明新技術到對經濟成長產生重大影響之間往往有很長的間隔，有時長達數十年；
- 在某些情況下，各經濟體從新技術中獲得的生產力收益非常不均衡；以及
- 生產力的提升有時很難持續，這種提升或會在短暫出現後又會消失。技術能夠提高生產力水準，但其對生產力成長速率的影響不是永久性的。
1、戰後的歐洲
戰後歐洲的成長原因多種多樣，包括結構變革、美國援助（馬歇爾計畫）、歐洲內部貿易成長以及重建成長。其中，最後一個原因或是最重要的。1948-1960 年德國人均GDP的快速成長只是使德國回到了如果沒有戰爭介入、在兩次世界大戰之間可能達到的水準。
2、19 世紀的英國
一個更有趣的例子是 18 世紀中葉至 19 世紀初英國的生產力成長。儘管這一時期正值工業革命的黎明期，出現了蒸汽機、紡織和鋼鐵製造新技術等一系列重要發明（圖 4），但生產力卻未有明顯回升，年成長率僅為 0.4%左右。這些新發明的經濟效益擴散得非常緩慢。據 Crafts Report測算估計，到 1800 年，蒸汽機（發明於 1769 年）僅為英國GDP增加了 0.1%，而其主要效益要到 19 世紀晚期，隨著蒸汽馬力的加成才顯現出來。
圖4：18至19世紀的英國生產力成長
19 世紀中葉，鐵路的發展帶動英國生產力成長，令人均 GDP 成長顯著加快。令人鼓舞的是，這段成長時期持續了幾十年。據估計，到 19 世紀 60 年代末，鐵路的發展使英國的 GDP 成長了 9%-19%。當然，這是一項具有重大溢出效應的變革性技術，因為 1870 年的鐵路運價按實際價值計算僅為 1800 年公路運價的十分之一。
不過，這裡也有一些值得注意的地方——生產力的提高同樣需要時間積累。英國的第一條鐵路於1825年開通，但是，直到19世紀50年代中期生產力成長才變得非常強勁，且其到19世紀70年代中期又逐漸減弱。
3、1917-1931年間的美國
正如弗格森所言，19 世紀末，內燃機、電氣化、電話和辦公自動化等重要技術進步層出不窮，這些都促進了美國生產力的強勁成長——但這些新科技對經濟的影響要到更久之後才會顯現。從 1918 年起，生產力才開始加速成長，年成長率超過 3%。造成這種情況的一個重要原因是技術在經濟中的推廣速度緩慢。據估計，大約有一半的美國製造工廠直到 1919 年才實踐電氣化，而這距離該技術的出現已經過去了大約 30 年。此外，在1918-1929 年生產力的強勁成長期後， 20 世紀 30 年代成長速度又大大放緩（圖 5）。
圖5：1889-1938年間的美國生產力成長
4、20 世紀 80 年代的英國
20 世紀 80 年代，英國的全要素生產力成長加快，從 1960-1981 年的年均0.5%提高到 1982-1990 年的年均 1.4%（圖 6）。然而，這並不是由技術主導的，更多是與各種結構性經濟改革和對工業中低效做法的改進有關。此外，生產力的提高是短暫的，1980 年代的大部分成長或僅是一次性的水準效應。
圖6：20世紀80年代的英國生產力成長較為短暫
5、20世紀90年代和到21世紀初資訊和通訊技術的蓬勃發展
這一階段，美國的勞動生產力顯著提高，1996-2010 年間年均成長 2.3%。此前，美國在 1970-1995 年間的勞動生產力年均成長為 1.5%（圖 7）。這背後的關鍵驅動力是資訊和通訊技術的蓬勃發展。這也許與一些分析師目前預測的人工智慧熱潮最接近——但它的後續表現卻不如初期那般驚豔。
圖7：資訊和通訊技術繁榮所帶來的生產力提升並未持續，且主要集中在美國
這又是一個生產力提升效益非常滯後的案例。”你可以在任何地方看到電腦時代，但在生產力統計資料中卻看不到”——這一度讓上世紀八九十年代鮑勃.索洛（Bob Solow）等經濟學家感到困惑。此外，美國生產力的成長相對溫和，且持續時間不長。
更重要的是，生產力的蓬勃發展也沒有在全球範圍內得到真正複製，歐洲出現了明顯落後。儘管歐洲資訊和通訊技術產業的生產力的確成長可觀，但其對更廣泛經濟的溢出效應卻較為平淡。費爾納德（Fernald）等人認為，缺乏資本深化是削弱歐洲資訊和通訊技術繁榮的關鍵因素。
人工智慧究竟能否提高生產力？
人工智慧是一種通用技術（GPT），有望在特定行業大幅提高生產力。但是，上述的的歷史經驗表明，對於“人工智慧可以使整個經濟生產力大幅成長”這樣的預測論調，我們應當採取謹慎態度。
一個值得思考的關鍵問題是，這項技術在經濟中的傳播速度有多快？我們已經看到，以往新技術或需要幾十年的時間才能結出碩果。有關文獻指出，通用技術對經濟成長的初始影響可能很小，甚至是負面的。
鑒於年度投資僅占總投資額的一小部分，改造資本存量需要時間。新技術可能需要大量投資新設備，以及大量的輔助投資（包括人力資本投資，如培訓等）才能產生效益。如果不能迅速獲利，一些企業可能不願意進行昂貴的新投資。因此，有時一項新技術帶來的生產力提升僅集中在最初的設備生產上，但外溢效應有限（參考資訊和通訊技術發展初期的情況）。
在這點上，人工智慧不太可能是例外。企業需要在專業硬體、軟體和培訓方面進行大量投資，才能獲得收益。這些成本可能是一些企業最初不願意承擔的，也可能是其他企業（包括在較貧窮的經濟體）望而卻步的。樂觀者認為，隨著全球經濟更加緊密地聯繫在一起，如今的技術創新擴散會更快。但由於成本、監管問題以及語言文化差異，現有技術的推廣仍存在諸多障礙。
即便效益確實產生了，我們也不能確定它們是否會持久。就人工智慧而言，實踐長久提升或將取決於其使用是否會帶來創新率的持續改善。
最後，我們應該想起，有些技術在出現之初看起來很有前途，但最終卻令人失望。超音速噴氣式飛機作為商業項目來說不盡如人意，核能也從未成為人們所期望的超廉價變革性技術（核聚變仍然遙遙無期）。最近在行動電話等領域取得的一些令人矚目的進步，在提高更廣泛的生產力方面也收效甚微。梅納德-凱恩斯（Maynard Keynes）在 20 世紀 30 年代曾推測，技術進步的速度會讓我們現在過上舒適的生活，滿足我們所有的物質需求，然而目前我們所經歷到的事實並非如此。
本文來自微信公眾號“Internet Law Review”（ID:Internet-law-review），作者：牛津經濟研究院，36氪經授權發佈。
*原文內容及文章圖片來源: 牛津经济研究院：AI能拯救全球经济增长的下滑趋势吗？-36氪 (36kr.com)
*封面圖片為AI生成之假想示意圖，生成出處網址: Pics for CW – Playground (playgroundai.com)
