韩明睿/文

熊彼特于20世纪40年代提出的“创造性破坏”，是对经济学稍有了解的人都耳熟能详的概念，但如今对其较为深入的讨论并不多见。当有人提到这一概念时，往往也就会简单解释说，熊彼特不满于当时主流经济学对市场静态均衡的痴迷，指出优秀的企业家会通过创新打破市场现状，获取超额利润，击败守成企业，淘汰既有的生产技术或组织架构，推进经济增长。随后可能会给出一个例子，比如数码相机和数字摄影流行后，胶片大厂柯达由于转型缓慢而没落。

这样的叙述过于简化，对创造性破坏在整体经济中究竟如何发挥作用，也有些语焉不详。熊彼特本人的观察尽管犀利，却没有给出形式化的理论，也未作统计分析。以现代经济学的眼光来看，他的理念还需进一步发展和检验。

熊氏并非后继无人。法国著名经济学家菲利普·阿吉翁（PhilippeAghion）就将“创造性破坏”树立为了自己学术生涯的主题。1987年，他与后来长期合作的彼得·豪伊特（PeterHowitt）写出了题为《通过创造性破坏实现增长的模型》（AModelofGrowththroughCre－ativeDestruction）的论文，创立了熊彼特增长范式，在众多经济增长理论中独树一帜，并引发了两位作者和其他学者在竞争、不平等、劳动力市场和经济发展等方面的多项后续研究。阿吉翁长年在哈佛任经济学教授，2015年回到法国。在法兰西学院继续研究工作的同时，他开设了一门以创新与增长为主题的课程。讲了五年课后，他与两位年轻学者合作，把授课内容整理成了一本面向普通读者的著作《创造性破坏的力量》。这本书堪称他三十多年研究的心血结晶，力图采用熊彼特范式解答经济学界若干重大问题，如怎样应对技术进步对经济和社会的冲击，美国等发达国家为何多年来增长乏力、近乎停滞，一些发展中国家何以陷入中等收入陷阱，如何培育有利于创新的环境，等等。

不过，在一一回答这些问题之前，阿吉翁首先需要说明的是，为什么要创立熊彼特范式这一研究路径。直到20世纪80年代，以索洛模型为代表的新古典理论在首次提出三十年后，仍被经济增长领域的研究者们奉为圭臬。索洛模型涵盖了资本、劳动力和技术，经济体产出的一部分作为储蓄转化成资本，总体资本由少到多，经济随之增长。但由于资本收益递减，经济迟早会达到稳态，如果技术条件不变，人均收入自此将不再增加。在这个模型中，技术是个单一而神秘的外生变量，不受其他变量影响，但它又恰恰是经济继续增长下去而不陷入停滞的唯一希望，在模型中被如此草率处理，显然不能让人满意。此外，新古典模型也难以对中等收入陷阱等重要现象的成因作出解释。

阿吉翁和诺贝尔奖得主罗伯特·卢卡斯、保罗·罗默等一批经济学家从1980年代后期开始努力的方向，就是打开技术这个黑箱，用企业创新租金、人力资本积累或知识扩散等因素，来描述技术何以可能进步，并推动经济持续增长。其中，熊彼特范式将创新与知识传播置于其增长理论的核心，并主张创新需有租金激励和产权保护等制度保障，同时又要防范过去曾作出创新的在位企业抑制后来的创新者进场“破坏”。

技术进步的冲击

近年来学界和政策界经常讨论，以人工智能、自动化为代表的技术创新，是否会造成大规模失业等不利后果。达龙·阿西莫格鲁等学者曾利用重型制造业机器人的数据，研究机器人对美国的就业市场有何影响。他们估计，在各个通勤区内，每增加1个机器人，会造成6个就业岗位的损失，工资也会减少。这项研究被广为报道，也呼应了比尔·盖茨关于向机器人征税的提议，但不足之处在于，使用的数据范围过于狭窄，并且出于数据颗粒度方面的限制，也做了很不现实的假设，故而结论的意义不大。

本书三位作者与另一位学者合作的一篇论文采用法国工厂层面的微观数据，更细致地测算了自动化对就业的影响。结果是，工厂提升自动化程度后其实会扩充工作岗位，并增加销售额，降低产品价格。也就是说，自动化对厂家、员工和消费者都有好处。阿吉翁等对此的解释是，企业靠自动化提高生产率，就能以更低成本生产，更低价格销售，凭借这一优势占据更多市场份额，从而扩大生产规模，增加就业。行业层面的数据也证实，自动化对就业有正面效应。由此推论，对机器人征税，克减创新租金，最后对各类经济主体都有伤害。

不过创新对整体就业市场的影响不止这些。竞争有赢家也就有输家。阿吉翁与2015年诺贝尔奖得主安格斯·迪顿及另外两位学者合作的一项研究发现，美国各地区工作岗位的创造率、摧毁率和失业率高度相关。换句话说，一个地区越能创造新的岗位，相应地就越能摧毁旧的工作。而工作流动性越高，任一时间点上在找工作的人自然就越多。不是所有人都能找到更好的工作。迪顿与夫人兼同事安妮·凯斯关于美国一些低学历中年白人“死于绝望”现象的著作就揭示出，这些人的遭遇，正是失业或不得不换到更低收入的工作后，因为自觉生活不顺遂，沉溺于酒精或阿片类药物，甚至中毒而死或自杀。失业对人们的健康和福祉的冲击，绝不可小觑。

好在这个问题并非无解。上述关于岗位创造率、摧毁率和失业率关系的研究进一步指出，创造性破坏一定程度上会增加失业，短期内让人更加焦虑，但由于更多工作被创造出来，负面的心理影响长期来看足以被抵消。更重要的是，在失业保障健全的州，工作变动率越大，人们的生活满意度也越高。参与研究的作者之一的博士论文，考察了丹麦在这一问题上的经验。1993年，丹麦大幅改革劳动力市场监管体系：一方面，新的制度安排简化了解雇程序，减少诉讼可能，增加了市场灵活性；另一方面，建立“弹性保障”，发放慷慨的失业金，根据条件最高可达此前工资的九成，最长可领取三年，同时为失业人员提供再就业培训和求职协助。数据表明，因企业倒闭而失业的个人的各项健康指标、药物上瘾状况及死亡率，与未失业者没有显著区别。

可见，蓬勃而灵活的就业环境，搭配强健的社会安全网，可以充分化解创新所伴随的失业冲击。

长期停滞

从泰勒·考恩（TylerCowen）的《大停滞》到罗伯特·戈登（RobertGordon）的《美国增长的起落》，美国等发达国家近几十年经济增长放缓，及其背后疲软的生产率增速，同样成为了经济学著述的热门题材。就此，本书探讨了三种可能的解释。

首先是考恩和戈登的著作都提到的“低垂果实已经摘完”的假说。技术只能被发明一次。假如真正有用的技术是有限的，那么随着越来越多的技术被发明出来，留给后人的创新空间必然愈发逼仄。尼古拉斯·布鲁姆（NicholasBloom）、查尔斯·琼斯（CharlesJones）等四位学者2020年一篇著名论文直接在标题中发问：想法越来越难找到了吗？（AreIdeasGettingHardertoFind?）。论文探究了美国整体以及若干行业中，研究人员数量与全要素生产率或特定技术指标增速的关系。在经济整体还是行业层面，研究人员数量都翻了几番，但无论是生产率还是诸如半导体行业中的晶体管数量、制药业中的新药数量等具体指标的增长率，要么逐渐下滑，要么勉强保持稳定。上市公司级别的微观数据呈现出同样的趋势。

第二种可能是，实际的生产率增长其实并不慢，是测算的方法有问题。这种猜想的理由之一在于，GDP统计难以纳入数字经济所提供的服务。例如，当年普通人使用胶片相机拍照需要购买胶卷并花钱冲洗，这些都要计入GDP。智能手机普及后，拍照数量呈爆炸式增长，边际成本则降至几乎为零。全球各地的人们享有了更多的摄影机会，但他们这些活动反而从GDP和生产率数字中消失了。此外，产品功能和质量的改善也不易衡量。现今的超薄电视加上智能机顶盒，与三十年前只能连接有线网络甚至天线的CRT电视机，可以说有天壤之别，价格却没有相差太多。现在的电视是比当年好两倍还是十倍，抑或更多，很难判断，但这一点直接影响到电视制造业的生产率估计。这一问题如果在各行各业遍地开花，生产率的度量就会有较大偏差。

本书对这两种假说都不以为然。排除第二种假说较为简单，已经有多位研究者采取不同方法，试图将较新的产品和服务中可能遗漏在GDP外的部分补充计入。他们的结论都是，调整后的生产率数字不会向上大幅修正。

至于第一种假说，书中否定得有点仓促，先是说布鲁姆、琼斯等人的研究中涉及具体行业的内容，关注的技术指标太单一，未必有代表性，例如英特尔等芯片大厂的业务面不是只有芯片，还有软件、数据中心等。可是，研究人员与技术指标之比下降的现象同时出现在宏观整体、多个行业和大量公司的典型指标上，不会因为个别指标的选择有所不同就不存在。其次，阿吉翁等认为，有些研发活动是企业在竞争中为了抢占或维持市场份额而重复投入，其成果是与对手相仿的技术进展，所以研发回报不是真的那么低。但他们没有提供证据来说明，重复投入的问题在这几十年中加重了。因此，第一种假说不能轻易排除。

事实上，今年1月初《自然》杂志刊登的一篇广受关注的论文，同样讲述了一个研究力度加大而收获跟不上的故事。该文分析的是二战后直到2010年间发表的学术论文和专利。在这几十年中，随着学术界和产业界研究人员不断增多，论文和专利数量也大幅膨胀。三位作者共收集到了大约2500万篇论文和400万项专利。通常情况下，论文会引用之前的文献，自身也有机会被后来的文章引用。这项研究假定，如果一篇论文及其引用的“前辈”都被后来者引用，那么中间这篇论文就是累积性的，只是“站在巨人的肩膀上”，起了承前启后的作用。而如果后来者在引用该文时，并未引用其“前辈”，说明这些更早的“前辈”对于前沿研究来说没有太大价值，被单独引用的论文则可能开创了新的方向，其本身就是巨人，或者说是颠覆性的成就。沃森和克里克1953年关于DNA双螺旋结构的论文就是个经典的例子。此文引用了几篇文献，目的主要是修正此前的错误模型。这几篇“前辈”论文后来自然基本无人问津，而双螺旋论文被引用了成千上万次。专利与此同理。按照这一思路，观察任一论文或专利发表后五年被引用的情况，可以为其赋予一个代表颠覆性程度的值，加总取平均后即可生成不同领域的颠覆性指数。计算结果是，学术论文的总体指数在六十多年间呈严重的下跌趋势，几个学科大类各自的指数均减少了超过九成，不同类型专利的指数也下降了八九成。不过《自然》论文的作者们也指出，高度颠覆性的论文和专利的绝对数量其实变化不大。倘若颠覆性的研究成果可以代表实质性的重大发现或发明，非颠覆性的那些只是对前者的小修小补，那么这篇论文就从侧面补充印证了布鲁姆等人的结论。如此看来，真正有价值的创新每年无论如何只能有那么多。学界、业界研究队伍中成倍增加的人力投入，也许只是消耗在了只有琐碎意义的研究上。

对于生产率低增速现象，阿吉翁等所偏爱的第三种解释是，信息技术革命让管理者能够有效掌控更大的经营范围，由此出现了超级明星企业。普通企业若要与之竞争，需要大幅降价，但这就使其创新租金受损，减少了创新激励。书中提供的证据是阿吉翁与四位学者合作的一篇论文。他们发现，信息技术渗透得较深的行业，短期内生产率有所提升，但几年后又明显下降。然而，细心的读者可以从转引自论文的图表里看到，在数据可及的最新时点，信息技术密集行业的生产率增速仍较其他行业要高。况且此文记录的增速回落现象发生在2005年后的几年，不能排除只是中短期波动，和“长期停滞”的时间段也不符。考恩和戈登都将生产率增速下跌的起点定在了半个世纪前。布鲁姆等的文章则显示，研究产出率从20世纪40年代就开始滑坡。问题的根源应该位于更深的层面，第一种假说尤其值得深究。

中等收入陷阱

新古典增长模型的自然推论是，既然各国经济起飞的时点不同，经济发展过程中的收入水平就会有所不同，但随着先发国家进入稳态，后发国家一段时间之后终会拍马赶上。

众所周知，现实远非如此简单美好。有些新兴国家进入中等收入阶段后长期止步不前。以阿根廷为代表的若干南美国家是最著名的例子。“中等收入陷阱”这个21世纪才出现的说法简直就是为阿根廷量身打造——该国已经在陷阱中挣扎了一个世纪左右的时间，直至今日仍未跳出。当然，不是所有中等收入经济体都会被陷阱捕获，有的还是能持续增长，成功地与发达国家趋同。东亚四小龙就是经典反例。

本书用增长策略能否及时调整，来解释这种分化。落后国家刚开始发展时，远离技术前沿，适合投资驱动型增长，靠引进技术而非自主创新来追赶前沿。而当接近前沿，没有太多技术可以引进时，投资驱动就不再有效，需要转换到创新驱动型的增长轨道上。

更换增长策略并不容易。阿吉翁自己的研究表明，靠近技术前沿的企业，面临的竞争越激烈，就越会密集创新以保持优势。所以，采取创新驱动模式，需要加强竞争。而产业进入壁垒和腐败都会妨害竞争。实证研究也确认，在GDP较高的各国中，产业壁垒更高的国家增长率更低，腐败亦然。

一些中等收入国家的问题就在于，投资驱动增长阶段有一些企业坐大，成为了阻碍结构性改革的既得利益势力。政治精英在它们的游说影响下，建立或维持市场准入壁垒以遏制来自国内外的竞争，推行由政府挑选赢家的产业政策，甚至直接输送利益。后果就是经济被锁定在了投资驱动的老路上，最终步入陷阱。

促进创新之策

除了降低壁垒、放开竞争这类去除负面因素的举措，还有一些积极因素也能促进创新。

融资方式丰富多样的金融市场可以给创新企业以亟需的支持。风险投资对新成立的创新企业帮助极大。对比有无风险资本支持的这类企业可以看到，获得风险投资的企业，就业人数和专利创新明显更多。私募股权投资者和公开的股票市场，则能为后续不同阶段的创新企业提供合适的融资工具。

最近十年，收入不平等现象成为舆论热议的话题。很多人呼吁用高税率来压缩不平等幅度，声称重税不会对经济有什么伤害。然而书中引用的多项研究指出，更低的边际税率能吸引来更多移民发明家，促进创新驱动型增长。不仅如此，在企业层面，还应该考虑对中小企业的研发支出给予税收抵扣。英国的经验是，这种税收激励对企业的研发支出和专利数量都有显著的促进作用。数据也证实，创新活动和以基尼系数衡量的不平等之间没有相关性，反而可以提升社会流动性，让出身底层者更容易在成年后进入高收入阶层。

没有创新者，不可能有创新。谁能成为创新者，与家庭条件的关系很大。即便是在以经济平等著称，教育全程免费的芬兰，社会经济地位优越的家庭中的孩子，后来成为发明家的概率也比普通的孩子要高不少。分析表明，父母的受教育程度在其中起了重要作用。更高的教育水平给父母自己带来了更多的收入，同时也通过传递知识技能和心理素质，让下一代的创新前景更广阔。这就意味着，普通家庭的高智商孩子，由于缺少这样的资源，潜力得不到施展。这是他们的遗憾，也是全社会的损失。政府在公共教育方面的投资一定程度上可以对此有所弥补，以充实创新所需的人力资本。教育投资与研发补贴能够互补，但由于人才是先决条件，前者应当优先于后者。

书中有一句匆匆提到但未展开的一个问题是，个人可能因为信贷约束而对自己的人力资本投资不足，如因为既贫穷又借不到钱而失去高等教育机会。现实中不少国家有助学贷款，常见安排是借款人毕业几年后就要开始按固定额度还款。但是如果他们薪水太低或失业，开始拖欠贷款，就会面临不小的麻烦。政府可以选择为不良贷款兜底，但即使只有几个百分点的人违约，财政负担也不轻松。另外，这样的合约安排不会激励借款人投身风险较高但缺少短期回报的创新活动。

收入分成协议（incomeshareagreements）可以解决这些问题。按照这种协议，投资机构资助学生的大学教育，后者毕业后一定年限内的收入与投资机构分成，可以设置还款总额上限。由此，因无收入或低收入而无力还款的风险，就从借款人转移到了投资者身上。与助学贷款相比，收入分成协议更有利于在劳动力市场上运势不佳，陷入穷困的人。米尔顿·弗里德曼早在1955年就提出过这一想法。1970年代，另一位诺贝尔经济学奖得主詹姆斯·托宾曾帮助所在的耶鲁大学将此付诸实施，可惜几年后项目被关闭。比尔·克林顿是耶鲁项目的受益者之一，任总统时还试着在联邦助学贷款项目中融入有收入分成色彩的选项。普渡大学和一些编程学院近年开始运作收入分成项目，效果良好。推广这种项目，或许也是一种不错的创新促进政策。

书中未作详述的另一个话题，是以贝尔实验室和杜邦中央研发实验室为代表的大企业内部研究部门的兴衰。2019年四位学者一篇未被本书提及，题为《不断变化的美国创新结构》（TheChangingStructureofAmericanInnovation）的论文，梳理了19世纪下半叶以来美国创新体系的演进历程。企业实验室从20世纪初开始兴起，取代了独立发明家成为主要的技术创新者，并于世纪中叶迎来黄金年代。大型实验室不仅发明创造层出不穷，基础研究方面的学术成就也不亚于顶尖大学。贝尔实验室有14位员工获得诺贝尔奖，5位获得图灵奖。但1980年代以降，企业实验室日渐凋零。论文推测，其原因包括知识外溢加剧从而挫伤激励，多元化经营模式失宠使得企业不再重视通用性研究，专利权立法改革让研究型大学加入研发竞争而挤占了企业内部实验室的地位，等等。文中强调，大型企业实验室在上个世纪兴起又衰败的历程，恰好能对应上美国生产率增速的起落。如果这不是巧合，那么尝试复兴企业实验室，也许能够帮助扭转生产率的颓势。

主角归来

熊彼特把创造性破坏的过程视为市场竞争“本质性的事实”，认为那些忽视这一本质要素的理论，就像是“没有丹麦王子的《哈姆雷特》”。《创造性破坏的力量》让这位王子回到了聚光灯下。除了上面几点，本书还一以贯之地在熊彼特范式下讨论了现代经济增长何以起源，工业化是否为经济发展必经阶段，如何鼓励绿色创新以应对气候变化，以及民主制度、宪法架构、司法体系和民间社会应该起到什么作用等问题，可谓无所不包。如果政治、社会和市场环境足够完善，能让创造性破坏演好主角，借用哈姆雷特最后的台词，其余的都可以沉默了。