"AI将取代3亿个工作岗位"——高盛报告，2023年3月
高盛发布了一份研究报告，估计生成式AI可以在全球范围内自动化3亿个全职工作岗位。《经济学人》将其作为封面故事。马斯克发帖称"AI将让大多数工作变得毫无意义。"但过去每一次自动化恐慌——从卢德分子到ATM恐慌——都被证明是错的。罗默模型指出，更多的创意意味着更多的产出和对劳动力的更多需求。这次真的不一样吗？
中级第8-9章介绍了索洛模型：资本积累驱动产出趋向稳态，但人均产出的长期增长需要外生技术进步。本章提出的问题是：技术进步从何而来？如果创意驱动增长，而创意是人们有目的性的决策所产生的，那么增长本身就是内生的。
我们首先通过拉姆齐-卡斯-库普曼斯框架（最优储蓄）形式化索洛模型的洞见，然后转向内生增长：AK模型、罗默的品种扩展模型以及阿吉翁-豪伊特的熊彼特式创造性破坏。
预备知识：第8-9章（索洛模型）。数学预备知识：动态优化、相图、微分方程。
索洛模型假设固定储蓄率 $s$。拉姆齐模型通过让代表性家庭选择消费和储蓄以最大化终身效用来内生化储蓄。
偏好：一个具有CRRA效用的无限寿命代表性家庭：
参数 $\sigma$ 是相对风险厌恶系数（跨期替代弹性的倒数，IES $= 1/\sigma$）。技术：$y = f(k)$ 以有效工人人均表示，满足规模报酬不变。资本折旧率为 $\delta$；人口增长率为 $n$；TFP增长率为 $g$。
一阶条件：$\lambda = c^{-\sigma}$（方程 13.3）和 $\dot{\lambda}/\lambda = \rho - [f'(k) - (n + g + \delta)]$（方程 13.4）。
为什么这很重要： The Hamiltonian sets up the shadow price of wealth ($\lambda$) — what one extra unit of capital is worth to the household right now. The transversality condition is the discipline that goes with it: it rules out hoarding capital forever without ever consuming it, which is the trap that defines the saddle path uniquely.
这就是凯恩斯-拉姆齐规则。当资本边际产品超过有效贴现率时，消费增长。
在稳态：$f'(k^*) = \rho + \delta + \sigma g$（修正黄金律）和 $c^* = f(k^*) - (n + g + \delta)k^*$。
拉姆齐经济体相对于黄金律（$k^* < k_g$）总是资本积累不足，因为不耐心的家庭今天消费过多。动态无效率是不可能的。
图 13.1.拉姆齐相图。垂直蓝线是 $\dot{c}=0$ 轨迹线；驼峰形红色曲线是 $\dot{k}=0$ 轨迹线。绿色虚线是鞍点路径。箭头显示各区域的动态。调整参数并点击以发射轨迹。
设 $f(k) = k^{1/3}$，$\rho = 0.04$，$\delta = 0.05$，$g = 0.02$，$\sigma = 2$：
$\dot{c} = 0$：$f'(k^*) = (1/3)k^{*-2/3} = 0.04 + 0.05 + 2(0.02) = 0.13$
$k^* = [(1/3)/0.13]^{3/2} = 4.11$， $c^* = (4.11)^{1/3} - (0.09)(4.11) = 1.23$
从 $k_0 = 1 < k^* = 4.11$（参数来自例 13.1）出发，刻画鞍点路径动态。
第1步：在 $k_0 = 1$ 时，$f'(1) = 1/3 > 0.13 = \rho + \delta + \sigma g$，所以 $\dot{c}/c > 0$：消费正在上升。
第2步：在鞍点路径上，$c_0$ 必须跳跃到使轨迹收敛于 $(k^*, c^*)$ 的值。如果 $c_0$ 过高，消费增长过快，资本被耗尽，经济体将达到 $k = 0$。如果 $c_0$ 过低，资本将永远积累，违反横截性条件。
第3步：沿鞍点路径，$k$ 和 $c$ 单调上升趋向稳态。经济最初增长迅速（高 $f'(k)$），随着 $k \to k^*$ 而减速。
关键洞见：鞍点路径是唯一的理性预期均衡。前瞻性家庭必须精确选择 $c_0$ 以落在该路径上。
拉姆齐模型假设一个无限期生存的代表性家庭。 戴蒙德（Diamond，1965）将其替换为世代交叠结构：每个个体存活 两期（年轻期和年老期），每个时点都有新一代出生，同时最老一代 去世。这个看似微小的变化有一个重要后果：经济可能过度积累资本。
预算约束：在$t$期出生的年轻个体赚取工资 $w_t$，消费$c^y_t$，储蓄$s_t$。在$t+1$期变老后，该个体消费 储蓄的回报：
个体最大化终身效用：
其中$\beta = 1/(1+\rho)$是贴现因子（与拉姆齐模型的 记号一致：$\rho$是时间偏好率）。将预算约束代入并 对$s_t$求一阶条件：
这就是OLG欧拉方程。它与拉姆齐欧拉方程（方程13.5）具有相同的 经济逻辑：年轻时多储蓄一单位的边际效用成本等于年老时消费回报的贴现边际效用 收益。在CRRA效用$u(c) = c^{1-\sigma}/(1-\sigma)$下， 最优储蓄函数$s_t = s(w_t, r_{t+1})$对利率的反应是不确定的， 因为替代效应（多储蓄）和收入效应 （可以少储蓄而仍负担相同的老年消费）方向 相反。
资本积累。年轻人的全部储蓄 成为下一期的资本。在人口以$n$的速率增长（$L_{t+1} = (1+n)L_t$）的情况下， 人均资本存量的演变为：
在Cobb-Douglas生产函数$f(k) = k^\alpha$和对数 效用（$\sigma = 1$）下，最优储蓄为$s_t = \beta w_t / (1+\beta)$（利率 的影响消失）。代入$w_t = (1-\alpha)k_t^\alpha$：
这是$k$的一个凹差分方程，具有唯一的 正稳态：
为什么这很重要： All the saving done by today's young becomes tomorrow's capital. The economy settles at the level where that inflow of new saving just balances the dilution from a larger next generation, that balance point is the steady-state capital stock the figure below converges to.
动态效率与动态无效率。黄金律 资本$k_g$满足$f'(k_g) = n$（在这个不含折旧和 全要素生产率增长的简化模型中）。如果$k^* > k_g$，则经济拥有过多的资本：储蓄 回报低于人口增长率（$r < n$），减少储蓄可以使每一代人都变得更好。
为何拉姆齐模型能避免这一问题：在拉姆齐模型中， 横截性条件（方程13.6）排除了资本无限增长的路径。 无限期生存的家庭永远不会将储蓄推至$r < \rho + n + g$的水平， 因为这样做违反最优性。在OLG模型中，没有单个个体关心 无限远的未来。年轻人基于自己的两期计算来储蓄。如果个体 足够耐心（$\beta$较高）且人口增长缓慢（$n$较低），总储蓄 可能超过黄金律水平。
AMSZ检验（Abel, Mankiw, Summers & Zeckhauser，1989）： 如果总资本收入超过总投资，则经济是动态有效率的。对于所有主要OECD经济体，资本 收入 > 投资，证实了动态效率。这令人放心：现实经济似乎并未过度积累资本。
凯拉尼共和国拥有年轻的人口（$n \approx 0.02$）和较低的储蓄率（回忆第8章索洛模型比较中的$s = 0.15$），牢牢处于动态有效率的区域。它的问题是资本积累不足，而非过度积累。薄弱的产权保护（第18章）和有限的金融中介抑制了将$k$推向黄金律水平的储蓄。
图13.2。OLG资本动态。蓝色曲线是运动定律$k_{t+1} = g(k_t)$；灰色线是45°线。它们的交点即为稳态$k^*$。虚线垂直线标记黄金律$k_g$。当$k^* > k_g$（红色阴影区域）时，经济是动态无效率的。拖动滑块：耐心的个体或缓慢的人口增长将$k^*$向右推移，可能超过$k_g$。
例13.3——戴蒙德模型：稳态与动态效率
设定：对数效用（$\sigma = 1$），Cobb-Douglas 生产函数$f(k) = k^{1/3}$（$\alpha = 1/3$），$\beta = 0.5$，$n = 0.02$，$\delta = 0$。
第1步（欧拉方程）：在对数效用下， $1/c^y_t = \beta(1+r_{t+1})/c^o_{t+1}$。代入预算约束： $s_t = \beta w_t / (1+\beta) = 0.5 w_t / 1.5 = w_t/3$。
第2步（运动定律）： $k_{t+1} = \frac{0.5 \times (2/3)}{1.5 \times 1.02} k_t^{1/3} = \frac{1/3}{1.53} k_t^{1/3} \approx 0.2178\, k_t^{1/3}$。
第3步（稳态）： $k^* = (0.2178)^{3/2} \approx 0.1017$。产出：$y^* = (0.1017)^{1/3} \approx 0.467$。
第4步（黄金律）： $f'(k_g) = n \Rightarrow (1/3)k_g^{-2/3} = 0.02 \Rightarrow k_g = (1/(3 \times 0.02))^{3/2} = (16.67)^{1.5} \approx 68.04$。
第5步（比较）： $k^* = 0.102 \ll k_g = 68.04$。经济远低于黄金律水平： 动态有效率。边际产品$r = f'(k^*) = (1/3)(0.102)^{-2/3} \approx 1.53 \gg n = 0.02$。
关键洞见：当$\beta = 0.5$（中等耐心程度）时， 个体储蓄不足以超过黄金律水平。动态无效率需要更高的 $\beta$（在上面的交互图中尝试$\beta > 0.95$）。
索洛模型和拉姆齐模型预测，由于资本递减报酬，人均产出增长最终将停止（没有外生的 $g$）。AK模型消除了递减报酬。
其中 $A$ 是常数，$K$ 被广义解释（物质资本+人力资本+知识）。
增长是永久的且与储蓄率成正比。不存在稳态，也没有趋同。政策（更高的 $s$）永久影响增长率，而不仅仅是水平。
图 13.3.索洛模型与AK模型。在索洛模型（左）中，更高的储蓄率使稳态上移——水平效应。在AK模型（右）中，更高的储蓄率永久提高增长率。拖动滑块进行比较。
保罗·罗默的关键洞见：创意是非竞争性的。一个微芯片设计一旦被创造出来，可以同时被任意数量的企业使用。非竞争性意味着规模报酬递增。罗默通过引入垄断竞争解决了与竞争的不相容，创新者通过专利获得临时垄断利润。
新品种由研究人员（$L_A$）在现有知识（$A$）基础上创造。在平衡增长路径上：
规模效应：更大的经济体（更多潜在研究人员）增长更快。这既是模型的预测，也是其最受争议的特征。
图 13.4.罗默的创意生产。左轴显示创意增长率与研发劳动份额的函数关系。右面板显示规模效应：更大的经济体（更多的总劳动力）在相同的研发份额下产生更多增长。拖动滑块进行探索。
一个经济体有 $L = 1{,}000{,}000$ 名工人，研发劳动力份额 $L_A/L = 0.05$，研发生产率 $\delta_A = 0.0004$。
第1步：研究人员数量：$L_A = 0.05 \times 1{,}000{,}000 = 50{,}000$。
第2步：创意增长率：$g_A = \delta_A L_A = 0.0004 \times 50{,}000 = 20$ ……但我们需要解读单位。设 $\delta_A = 0.0004$ 每位研究员，$g_A = 0.0004 \times 50{,}000 = 20$？那将给出2000%/年。让我们重新校准：$\delta_A = 0.00004$，则 $g_A = 0.00004 \times 50{,}000 = 2.0$，即2.0%/年。
第3步：在平衡增长路径上，$g_Y = g_A = 2.0\%$/年。倍增时间：$\ln 2 / 0.02 = 34.7$ 年。
第4步（规模效应）：如果人口翻倍至200万，研发份额不变，$L_A = 100{,}000$，且$g_A = 4.0\%$/年。罗默模型预测更大的经济体增长更快，这一预测在实证上受到了质疑。
在罗默模型中，推导所有增长率恒定的平衡增长路径（BGP）。
第1步：创意生产：$\dot{A}/A = \delta_A L_A$。在BGP上，$L_A$ 是常数（劳动力的固定比例），所以 $g_A = \delta_A L_A$ 是常数。
第2步：最终产品生产：$Y = A^\phi K^\alpha L_Y^{1-\alpha}$（其中 $\phi$ 捕捉创意外部性）。在BGP上，$g_Y = \phi g_A + \alpha g_K + (1-\alpha)g_{L_Y}$。
第3步：资本通过储蓄积累：$g_K = sY/K - \delta$。在BGP上，$g_K = g_Y$（$K/Y$ 比率恒定）。
第4步：代入 $g_K = g_Y$ 和 $g_{L_Y} = n$：$g_Y = \phi g_A + \alpha g_Y + (1-\alpha)n$，所以 $g_Y(1-\alpha) = \phi g_A + (1-\alpha)n$，得 $g_Y = \frac{\phi}{1-\alpha}g_A + n$。
第5步：人均增长：$g_{Y/L} = g_Y - n = \frac{\phi}{1-\alpha}\delta_A L_A$。生活水平的增长与研发投入成正比。
阿吉翁和豪伊特（1992）通过创造性破坏为增长建模。创新遵循泊松过程；每次创新将质量提高 $\gamma > 1$ 倍。
两种对立的外部性：商业窃取效应（创新者获取在位者的租金，属于过度激励）和知识溢出效应（创新者未能获取对未来创新者的好处，属于激励不足）。实证证据表明溢出效应通常占主导，为研发补贴提供了理论依据。
每根柱子代表一个行业在阶梯上的当前质量水平。点击步进推进一轮创新：获得创新的行业质量跃升 $\gamma$ 倍，而被取代的在位者闪烁红色。更高的研发强度意味着每步有更多行业创新。
图 13.5.阿吉翁-豪伊特质量阶梯。每根柱子代表一个行业；高度是对数质量水平。点击"步进"触发一轮创新——创新行业跳升（蓝色），而被取代的在位者闪烁红色。更高的研发强度增加每期创新行业的比例，提高总增长率。观察创造性破坏如何驱动增长。
在阿吉翁-豪伊特模型中，到达率 $\lambda \phi(n) = \lambda n$（研发劳动 $n$ 的线性函数），质量阶梯步长 $\gamma = 1.2$，利率 $r = 0.05$：
第1步：增长率：$g = \lambda n \ln\gamma$。当 $\lambda = 0.5$ 且 $n = 0.10$ 时：$g = 0.5 \times 0.10 \times \ln(1.2) = 0.5 \times 0.10 \times 0.182 = 0.0091$，即0.91%/年。
第2步：社会计划者在考虑到每项创新都为未来创新者创造知识溢出的情况下最大化福利。私人创新者忽略了这一外部性。
第3步：商业窃取效应：创新者获取在位者的租金（过度私人激励 = $\pi_{old}$）。知识溢出：创新者提高了未来创新者的质量前沿（私人激励不足）。
第4步：如果溢出效应占主导（典型情况），社会最优的 $n^* > n_{market}$，证明了研发补贴的合理性。如果商业窃取效应占主导，市场在研发上过度投资。
无条件趋同失败：1960年世界上许多最贫穷的国家今天仍然最贫穷。条件趋同成立：在控制稳态决定因素后，较贫穷的国家增长更快。趋同速度：约2%/年（半衰期约35年）。
图 13.6.趋同可视化。两个国家从不同的资本存量出发（蓝色k0=1，红色k0=8），但共享相同的基本面。两者收敛到相同的稳态。调整制度质量A会移动共同稳态。观看动画趋同路径。
MRW在索洛模型中加入了人力资本（$h$）：
为什么这很重要： The coefficients say something blunt: a country that doubles its physical investment rate roughly doubles its steady-state income, and human capital pulls just as hard, doubling schooling investment does the same work as doubling the machine stock. That second half is the result that made the augmented Solow model fit the cross-country data so much better than the bare-bones version.
MRW表明扩展索洛模型解释了约80%的跨国收入差异，相比基本模型（约60%）有了实质性改善。
The clean test of conditional convergence is history, not cross-section. The postwar golden age (Economic History Ch.14) delivered exactly the catch-up the augmented model predicts, war-flattened Europe and Japan, far below their own steady states, grew fastest and closed most of the gap to the United States within a generation. China's post-1978 reform episode (Economic History Ch.17) is the largest convergence event on record, and it turns on the steady-state determinants this section names: a saving rate that climbed past 40%, a surge in schooling, and institutional change that lifted measured TFP. The countries that did not converge are the ones whose steady-state determinants never moved.
图 13.7.MRW式回归：对数人均GDP与对数投资率，按人力资本（教育）着色。人力资本更高的国家（更大、更绿的点）往往更富有。拟合线显示投资与收入之间的强正相关关系。悬停查看国家详情。
TFP增长（索洛残差）在发达经济体的增长中占很大比重。仅靠资本积累无法驱动持续增长。
1966年至1990年间，韩国GDP以10.3%/年的速度增长。使用增长核算进行分解。
数据：资本增长 $g_K = 13.7\%$/年。劳动增长 $g_L = 6.4\%$/年（包括质量调整）。资本份额 $\alpha = 0.35$。
第1步：资本贡献：$\alpha \cdot g_K = 0.35 \times 13.7\% = 4.8\%$。
第2步：劳动贡献：$(1-\alpha) \cdot g_L = 0.65 \times 6.4\% = 4.2\%$。
第3步：TFP残差：$g_A = g_Y - \alpha g_K - (1-\alpha)g_L = 10.3\% - 4.8\% - 4.2\% = 1.3\%$。
解读：要素积累（资本+劳动）解释了韩国增长的87%。TFP仅占13%。这引发了"汗水与灵感"之争：亚洲奇迹是由粗放型积累驱动的（Young, 1995）还是真正的生产率提升？
曼昆、罗默和韦尔（1992）估计了扩展索洛模型：
$$\ln(Y/L) = \text{const} + \frac{\alpha}{1-\alpha-\beta}\ln s_K + \frac{\beta}{1-\alpha-\beta}\ln s_H - \frac{\alpha+\beta}{1-\alpha-\beta}\ln(n+g+\delta)$$
第1步：设 $\alpha = 1/3$ 且 $\beta = 1/3$：$\ln s_K$ 的系数为 $\frac{1/3}{1/3} = 1.0$；$\ln s_H$ 的系数为 $\frac{1/3}{1/3} = 1.0$；$\ln(n+g+\delta)$ 的系数为 $-\frac{2/3}{1/3} = -2.0$。
第2步：一个将物质投资率（$s_K$）翻倍的国家，稳态收入增加 $\exp(1.0 \times \ln 2) = 2.0$，即100%。
第3步：一个将人力资本投资（$s_H$）翻倍的国家收入也翻倍。人力资本与物质资本同样重要。
第4步：扩展模型（R$^2 \approx 0.78$）大幅优于基本索洛模型（R$^2 \approx 0.59$）。加入人力资本解决了基本模型预测的"过高"趋同速度问题。
索洛1987年的妙语："到处都能看到计算机时代，唯独在生产率统计数据中看不到。"
尽管在1970年代和1980年代对信息技术进行了大量投资，美国的全要素生产率增长实际上放缓了，从1948-73年的1.5%/年降至1973-95年的0.3%/年。计算机正在改变办公室、工厂和日常生活，但增长统计数据却毫无反映。
出现了三种解释：（1）测量误差：国民账户难以捕捉新商品和服务的质量改进。如何衡量电子邮件取代邮政信件带来的生产率收益？（2）实施滞后：通用技术需要互补性投资（重组、培训、新的商业流程），这需要数十年时间。电力展现了类似的模式：1880年代发明，生产率收益直到1920年代才显现。（3）再分配而非创造：一些信息技术投资只是在企业间转移了租金，而没有提高总生产率。
解决：生产率在1990年代末飙升（TFP增长在1995-2004年跃升至1.4%/年），集中在使用信息技术的部门，如零售和批发贸易。生产率悖论是真实的但暂时的；计算机时代最终出现在了统计数据中，证实了索洛框架，同时也揭示了增长核算实时应用的局限性。
高盛发布了一份研究报告，估计生成式AI可以在全球范围内自动化3亿个全职工作岗位。《经济学人》将其作为封面故事。马斯克发帖称"AI将让大多数工作变得毫无意义。"但过去每一次自动化恐慌——从卢德分子到ATM恐慌——都被证明是错的。罗默模型指出，更多的创意意味着更多的产出和对劳动力的更多需求。这次真的不一样吗？
中级凯拉尼共和国（GDP = \\$10B，人口 = 500万，s = 0.15）将GDP的0.5%用于研发：约500名研究人员。在罗默框架中，这可能不足以进行有意义的前沿创新。
但三个因素有所帮助：（1）知识扩散：创意是非竞争性的，所以凯拉尼共和国可以从国外采用技术。（2）专业化：将研发集中在热带农业等利基领域。（3）制度：第18章的改革通过减少腐败提高了TFP。
增长核算（2010-2025）：GDP增长4.0%/年 = 资本积累（2.0%）+ 劳动增长（1.0%）+ TFP增长（1.0%）。1%的TFP增长由制度改革和技术采用驱动，而非前沿创新。
| 标签 | 方程 | 描述 |
|---|---|---|
| 方程 13.1 | $\max \int e^{-\rho t}u(c)dt$ s.t. $\dot{k} = f(k)-c-(n+g+\delta)k$ | 拉姆齐家庭问题 |
| 方程 13.5 | $\dot{c}/c = (1/\sigma)[f'(k) - \rho - \delta - \sigma g]$ | 欧拉方程 |
| 方程 13.6 | $\lim_{t\to\infty} \lambda(t)k(t)e^{-\rho t} = 0$ | 横截性条件 |
| 方程 13.9 | $u'(c^y_t) = \beta(1+r_{t+1})u'(c^o_{t+1})$ | OLG欧拉方程 |
| 方程 13.11 | $k_{t+1} = \frac{\beta(1-\alpha)}{(1+\beta)(1+n)}k_t^\alpha$ | OLG运动定律（对数效用） |
| 方程 13.12 | $k^* = \left[\frac{\beta(1-\alpha)}{(1+\beta)(1+n)}\right]^{1/(1-\alpha)}$ | OLG稳态 |
| 方程 13.13 | $Y = AK$ | AK生产函数 |
| 方程 13.14 | $g_Y = sA - \delta$ | AK增长率 |
| 方程 13.15 | $\dot{A} = \delta_A L_A A$ | 罗默创意生产 |
| 方程 13.16 | $g_A = \delta_A L_A$ | 罗默平衡增长率 |
| 方程 13.18 | $g = \lambda\phi(n)\ln\gamma$ | 阿吉翁-豪伊特增长率 |
| 方程 13.19 | MRW增强索洛回归 | 跨国收入方程 |
相关文献：Ramsey（1928）；Cass（1965）；Koopmans（1965）；Diamond（1965）；Romer（1986, 1990）；Lucas（1988）；Aghion & Howitt（1992）；Mankiw, Romer & Weil（1992）。