文章来源：微信公号“大金融思想”（djr_ruc）

原文信息

William D. Nordhaus；

Are We Approaching an Economic Singularity? Information Technology and the Future of Economic Growth；

American Economic Journal: Macroeconomics, 2021.1；

摘要

长期经济增长的前景如何？经济思维的一个重要方向是走向停滞的趋势。停滞主义在经济学中有着悠久的历史，从马尔萨斯开始，偶尔以不同的形式出现。其中最突出的主题是：在资源枯竭的重压下，经济增长是否会放缓甚至逆转？人口过剩和收益递减会降低生活水平吗？不受控制的二氧化碳排放会导致气候和人类系统的灾难性变化吗？我们是否耗尽了潜在的伟大发明的储备？老龄化社会将会导致创新能力下降吗？

以下为正文内容：

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引言

有大量文献讨论经济停滞的潜在根源。“增长极限”学派认为计算机工作将导致生活水平的过高与下降（Meadows等，1972）。Gordon（2016）在《美国经济史》中指出，基本发明的减少可能会减缓经济增长。一些人预计，在2008年开始的长期衰退（Summers，2014）之后，需求端也将出现长期停滞。

目前的研究提出相反的观点。本文引入“奇点”的假设，即信息技术和人工智能的快速增长在跨越某些界限之后，经济增长将随技术的不断改善而迅速上升。本文具有双重研究目的。首先，我们将阐述经济快速增长的一些历史、当前观点和分析基础。其次，本文提出了几个诊断测试，可以确定奇点是否正在发生，并将这些测试应用于美国最近的经济行为。初步结论是，目前尚未处于奇点附近，但我们提出奇点的测量方式，可以对奇点的出现给出早期预警信号。

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主要内容

1 背景引入

我们首先解释计算和人工智能（AI）的快速发展如何提高生产能力，从而使人类劳动和智能变得多余。图1表示，在1940至2014年间，标准计算的固定美元成本以每人平均每年53美元的速度下降。在过去十年中，云计算等能力的增长以及软件的改进抵消了许多应用程序硬件增长速度的放缓。计算机科学家预测，未来大规模量子计算的应用，将使得人工智能飞速发展，甚至达到“超级智能”水平。一旦计算机在所有人类活动中实现“超级智能”，我们就达到了“奇点”，人类在经济上将变得多余。

其次，我们对奇点背后隐含的经济学假设进行探讨。关于人类被机器取代的担忧已经持续了两个多世纪，关注的焦点往往是计算机和机器人取代非熟练劳动力。宏观经济学对生产率快速增长和早期所谓的“自动化”的担忧首先集中在满足人类需求的潜力和失业或休闲过剩的危机上（J.M.Keynes，1930）。但近百年过去，没有迹象表明人类已经对商品或休闲感到满足。赫伯特·西蒙（Herbert Simon，1965）在《自动化的形态》中最早尝试研究计算机化对宏观经济的影响。他认为未来自动化等带来的技术变化将导致利率几乎不变。他进一步主张，资本在国民收入中所占比例接近不变，“几乎所有提高的生产率都将流向劳动力”。西蒙指出了一个关于要素价格的重要结论——即新古典主义框架下，利润率的下降与工人阶级的贫困无法共存。然而，在资本占国民产出比例不断上升的情况下，他的分析无法解释这种资本生产率迅速增长的潜力。现代宏观经济学中，主力模型假设未来生产率和实际收入将保持稳定增长，在这种情况下，即便讨论到机器人崛起问题，奇点也不会被提出。

而我们认为，经济奇点的产生有三种可能，分别是加速技术变革、消费层面的鲍莫尔效应、以及资本深化机制（资本对劳动力的不断置换和资本日益快速深化）。

2 通过超智能创新实现快速技术变革

经济增长迅速增长的第一个可能来源是超级智能代理产生的技术的快速改进。本文使用柯布道格拉斯生产函数进行解释，其中Y是输出，K是资本，L是劳动力，A是提高劳动的技术，s是储蓄率，t是时间。在大多数讨论中，我们假设储蓄率是恒定的，则对于给定的增加劳动的技术变化率h，产出的增长将为g → n+h。如果技术变革变得极其迅速，奇点自然会出现。

3 鲍莫尔效应与需求侧实证检验

“鲍莫尔增长快感”描述了可能导致需求快速增长的力量。鲍莫尔和他的合著者强调低生产增长行业成本上升的可能性以及降低总体经济增长的可能性。但是，根据替代效应，实际的影响可能是提高而非降低总体生产率增长。

我们可以通过观察不同商品在总消费中所占份额与相对价格趋势之间的关系来检验鲍莫尔或需求侧增长快感。在以往对美国主要行业趋势的研究中，我们确定相对生产率下降、相对价格上升的行业在名义产出和就业中所占份额有上升的趋势。这与鲍莫尔研究具有一致性。本文的结论是：“生产率增长与名义产出增长之间存在着负相关。换句话说，停滞的行业往往占名义产出的比例不断上升；然而，这种关系在统计上只具有轻微的显著性。”表1考察了1929-2012年美国经济分析据编制的消费支出和价格支出长期数据。可以看到，系数因部门和时期而异，一般的情况是正值系数，表明需求替代的非弹性。如果我们研究从1929年到2012年的整个时期。就可以清楚地看到替代的非弹性。

另一种方法是查看主要信息技术部门的个人消费支出，如表2所示。可以得出，新经济服务的价格一直在稳步下降，但股价走势喜忧参半。此外，按照表1对六个新经济部门进行统计分析，并未显示出弹性需求的一致性。

鲍莫尔停滞效应的大小对于本文提供的估计值来说很小。图2中显示了选定测量良好行业的鲍莫尔效应计算情况。鲍莫尔效应是股票价格变化与对数价格变化之和。如果包括汽油，鲍莫尔效应是积极的（每年从总消费增长中减去0.098%），如果不包括汽油，每年减去0.015%。在这两种情况下，效果都很小，但对促进经济增长的效果都不明显。汽油的主导效应之所以产生，是因为它不仅占有很大的份额，而且在短期内价格弹性极高。

这些结果表明，消费份额变化的鲍莫尔效应是一种停滞而非加速的力量。简单地说，价格下跌最快的部门支出份额也略有下降。这一趋势意味着，如果基本技术趋势保持稳定，总消费的增长将随着时间的推移而放缓。然而，从历史上看，股票变动对消费总量增长的影响非常小，每年为负0.1%。原因是，在过去二十年中，高生产率和低生产率增长行业的份额没有明显变化。因此，第一次测试没有显示需求侧快速增长的迹象，也没有鲍莫尔的增长快感。本文特别指出，即使在极端情况下，需求端也不会出现像在供应链中一样的奇点。

4 供给奇异性与实证检验

供给侧的关键加速机制通过加速资本深化来运作。我们研究以下六项测试：

1、资本和劳动力之间的替代弹性（EOSKL）大于1

表A1回顾了最近的数据和早期研究的证据。结论是，聚合EOSKL位于1附近，但无法可靠地与1区分。但是，我们并不认为它会随着时间的推移而保持不变，而且观察到近年来EOSKL似乎比前几年更高。因此，在这个关键参数上，数据无法很好解释。

2、生产率加速增长

加速增长模型最重要的要求是生产率增长正在上升，这将表现为劳动生产率（LP）增长或全要素生产率（TFP）增长。虽然这是一个中心预测，但它不能提供强有力的鉴别诊断，因为生产率增长可能由于其他原因。图3基于美国最新数据模拟了资本收入份额以及产出和工资增长率，结论是没有多因素生产率加速的迹象。而图4则显示了利用Robert Gordon和美国劳工统计局对1890-2018年间美国全要素生产率的十年估算。生产率增长率从19世纪末开始上升，在20世纪50年代达到顶峰，但自1970年以来一直缓慢下降。在最近的2000年至2018年期间，多因素生产率增长的平均年增长率仅为0.3%。即使研究存在潜在偏差，该测试结果也肯定是不支持假设的。

3、资本份额上升

奇点的一个核心诊断预测是资本在国民收入中所占份额的上升。增长模型中的“份额”是产出相对于资本的弹性。这种弹性是不可观察的，因此我们使用收入份额，这将等于竞争条件下的弹性。图5显示了1948年至2018年期间资本收入份额的趋势（严格来说，除劳动报酬外的所有收入）。这里两行业分别是整体经济与非农商业部门。与前者相比，后者更易于衡量，并提供了更清晰的资本收入定义，后者包括业主自用住房和政府资本的一大部分。

表3显示了1990年和2000年两个行业的股票有无趋势中断的回归情况。两者都显示出自1990年以来每年约0.4个百分点的小幅上升趋势，自2000年以来每年约0.5个百分点。这一趋势在原始数据层面上支持加速论假设。然而，由于我们对资本份额上升的原因了解不足，因此有必要进行进一步研究，以确定这一上升与资本生产率（尤其是信息资本）的快速上升之间是否存在联系。

预测未来趋势（如图5中的资本份额）是一项重要工作。我们的模拟模型如图3所示，表明当资本份额超过80%时，产出加速强劲（增长率超过每年20%的阈值）。根据使用表3中最后一组估计值的回归模型预测的增长率（+0.54%/年），80%的增长率将在2100年后很久才会达到。因此，尽管测试结果是肯定的，但根据这种诊断测试，奇点还有一个多世纪的时间才会来到。

4、资本产出率加速增长

增长模型中，资本存量（以效率单位表示）将相对产出快速增长。这一增长将是因为信息资本增长迅速，也因为信息资本在股本中所占份额更大。对于这项测试，我们可以看看1960年以来实际资本产出比的趋势（见表4）。第一行显示，在这段时间内，总体资本产出率一直在缓慢下降，尽管在最后一个时期，它已接近于常数。从信息资本构成来看，它们相对于产出一直在上升，但是以较低的速度上升。无论如何，信息资本的总体贡献太小，无法导致资本产出率上升。

5、信息资本份额上升

进一步的测试是，信息资本在股本中所占的份额应该不断上升。事实上，随着经济接近奇点，信息资本的份额应该接近100%。表5显示了信息资本在私人总资产中的份额。显然，信息资本正在成为资本存量中更重要的一部分。知识产权产品的增长尤其强劲。软件急剧增长，而计算机和信息处理设备却停滞不前。因此，这一测试似乎符合奇点观点，尽管在这些行业主导投资之前还有很长的路要走。为了确定拐点是否在不久的将来，我们预测未来信息资本的份额将以1960-2018年期间的增长率增长。我们的数字例子表明，当资本份额超过收入的80%时，增长率开始加速。我们对表5的推断表明，这种情况在下一个世纪内不会发生，因此，通过这项测试，奇点看起来最遥远。

6、由于测量错误而隐藏的生产率增长

还存在的一个主要问题是：测量误差是否掩盖了生产率的快速增长？生产力增长是否被低估了？我们认为，如果信息技术的投入正在迅速改善，但没有被纳入统计数据，这将表现为MFP的快速增长（或许加速），但这并不会以广泛的方式发生。所以，这个测试对奇点也是否定的。

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结论

表7对六个奇点测试进行总结。六个测试中有四个是否定的或对奇点不明确的，而两个是弱正的。我们还可以计算两个正检验，我们离奇点有多远。我将奇点定义为每年经济增长率超过20%的时期。我们进一步预测得出，经济可能合理地跨越奇点的时间超过2100年。

ABSTRACT

What are the prospects for long-run economic growth? The present study looks at a recently launched hypothesis, which I label Singularity. The idea here is that rapid growth in computation and artificial intelligence will cross some boundary or Singularity after which economic growth will accelerate sharply as an ever-accelerating pace of improvements cascade through the economy. The paper develops a growth model that features Singularity and presents several tests of whether we are rapidly approaching Singularity. The key question for Singularity is the substitutability between information and conventional inputs. The tests suggest that the Singularity is not near.

整理 赵秦艺

编辑 路钰秾

来源《American Economic Journal: Macroeconomics》

监制 安然

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