科技进步提升效率、新增功能或降低成本的微观效益是可以明显地看得见摸得到的，所以已被广泛认同，争议在于其对于宏观经济的整体影响。宏观经济的效益测度其实很困难（比人们预料的要难得多），只要看倾各国国家之力统计出来的GDP都会引起巨大争议就不难想象；其容易引发争议还因为这样一个事实，微观效应的改进与否只局限在小范围，大多数人没有直接感觉，相反宏观效益人们可能通过自己的亲身感受做出判断，所以更加容易被议论被批评。

　　

　　人类历史上对科技进步并不总是一片赞扬声，第一次工业革命引发了“羊吃人”的道德批判，上世纪80年代的电子技术革命也带来了“我们到处可以看到计算机时代，唯独在生产率统计上看不到”的所谓索罗悖论。而在几年前当“第三次工业革命”和工业4.0等涌来之时，引发了国际上又一次类似的争议，我曾经在《世界科学》杂志2014年12期撰文回顾了那段历史，对那次争议，我的评论除了基本赞同技术革命应能推动经济繁荣这点外，也提出与此同时不能忽略技术发展可能对社会带来其它方面的负面影响。

　　

　　今天这个话题又一次浮出水面，可能与人工智能的迅猛发展有关，舆论场对人工智能可能对社会带来的重大冲击，小至危害就业大到人类灭绝提出警告，再次唤醒对科技发展负面影响的关注，既然科学技术和创新可能让社会承受那样的风险和不确定性，人类就有理由期望它在宏观经济方面具有确定性的效能。

　　

　　下面这篇文章作者持有对这个争议的乐观派观点。议题不算新鲜、观点也早有人提过；而我之所以推荐此文，是因为这篇短文提出了技术创新影响到宏观经济的路途遥远，可能要有几十年时间。当前占据大幅媒体空间的那些技术突破，实际上仅仅发生在占世界经济很小比例的一部分产业中。以前乐观派其实也提到技术影响经济的时间滞后问题，但对滞后程度缺少充分估计；而且文章还提出，在技术创新成果实施初期，还存在生产率不仅没有明显提高甚至还会下降这一事实。

　　

　　不能不指出，随着近年来中国科技正迅速迈进世界第一梯队之际，社会有些方面对科技产生了急功近利的期望。例如最近我看了某科技成果产业化的媒体报道，后来有机会遇见当事人才得知报道中提到的成本效益要在很多年后才能实现。不仅是媒体报道，在技术项目经济效益的评判、某些技术创新规划的制订，都不同程度存在急于求成的情况，对整体效益实现的长期性缺乏耐心，对技术创新甚至可能在短期内带来反向效应更没有心理准备。正是在这个意义上，这篇文章还是有一点参考价值的。

　　

　　目前最大的经济谜题是：我们的生活中到处充斥着科技进步的报道，从人工智能到机器人技术，但是却看不到技术进步对提升工资或生产力有任何的影响。由于有过一段时期的就业增长，以前有关自动化技术会摧垮就业的语言显得越来越荒诞。

　　

　　这并不是个悖论：自动化技术并没有像布道师所宣称的那样取得了巨大的进步，而且自动化技术相关行业创造出的就业机会往往多于其消灭的就业数量。 但这都是过去的情况，未来还会这样吗？虽然关于技术的预测都不过像是在瞎猜，但技术进步的经济回报可能即将成为现实。

　　

　　历史表明，技术突破通常需要数十年后才能推动一点点经济增长。这主要是因为一些起始阶段的错误、高代价的实施过程、人为的阻力等，毕竟一个简单的事实是：一个新行业要发展到足够大才能波及到高达80万亿的全球经济需要许多年的时间。

　　

　　麻省理工学院的Erik Brynjolfsson和Daniel Rock以及芝加哥大学的Chad Syverson在最近的一篇论文中提到，在19世纪后期基于交流电的电动机已经出现了，但是一直到1919年，也还有一半的美国工厂没有通电。集成电路在20世纪60年代开始商业化，但25年后，计算机仍然只占所有商业设备价值的5％。事实上，计算机出现后劳动生产率的变化情况与电动机和内燃机出现之后的变化情况很类似。

　　

　　作者将其归咎于企业适应新技术时在成本和时间投入上的滞后，这也是他们今天看到的障碍。网络购物在20世纪90年代出现，但零售商需要花费努力使业务流程适应互联网；需要建立补给基础设施，如数据中心等，作者还指出客户也必须适应他们的习惯。设计和建造自动驾驶汽车的巨大成本意味着新车开发所需的劳动力开始上升，从而降低了生产率。

　　

　　那么人工智能（AI）呢？银行在1987年首先使用机器学习（一种在海量数据集中发现模式的人工智能技术）来识别信用卡欺诈。但是为了获得更高的可信度，首先计算能力的成本必须要大幅度降低、又要有大规模的数据集，还要花大量人力和时间来研究用户可能提出哪些问题，然后训练算法来回答这些问题。

　　

　　对技术的炒作总是超越现实，然后带来失败，使期望破碎。独立研究员Jeffrey Funk研究了由麻省理工学院出版的《技术评论》杂志(MIT Technology Review)对突破性技术的预测。2001年到2005年的40个预测中，大多数都到2015年才成为价值超过50亿美元的市场，只有数据挖掘技术成为价值超过1000亿美元的市场。同时，该杂志完全错过了智能手机（4000亿美元）、云计算（1750亿美元）、社交网络、电子书、金融科技和可穿戴设备计算等行业。Funk认为《技术评论》这些技术更多地反映了实验室阶段最热门的科研趋势，而商业突破往往是在现有技术上实现的外延。

　　

　　类似的炒作主要体现在早期公司的股票估值上，而实际上大部分的初创公司最终都会失败。

　　

　　然而，当一家公司达到了现有技术领军企业所具有的价值时，其对于经济会产生重大的影响。今年，标准普尔500指数上涨的三分之一归功于苹果公司、亚马逊公司、谷歌母公司Alphabet、脸书公司和微软公司，这可能意味着这些公司的增长对整体经济发展的意义将越来越大。例如，互联网销售额占整体零售额的9％，这给通胀带来明显的下行压力。

　　

　　这些新技术尚未产生广泛的经济繁荣。布鲁金斯学会的马库·穆罗(Mark Muro)发现，2010年到2016年间生产率增长最快的行业更倾向于使用数字技术。

　　

　　通信技术和媒体这两个行业是最典型的例子，但这两个行业仅占经济总量的5.5％，对总体经济影响不大。

　　

　　尽管美国2017年的经济增长速度已经加快，但摩根大通估计增长率仅为1.2％，企业的扩张步伐同样缓慢，石油和天然气行业是表现最好的行业之一，也主要是因为石油价格上涨。

　　

　　但也许美国正处于这样一个阶段，技术和低失业率的经济稳步增长相互促进。Brynjolfsson先生认为：“在经济运行较热的时候，企业家更愿意承担风险去投资新技术和新商业模式。这将加速采用那些充分利用人工智能和其他新技术的行业准则”

　　

　　综合考虑一下现在和1998年的情况，那时克林顿总统和国会在1997年削减了资本所得税率，随着通货膨胀的休止。由于失业率降到了新低，联邦储备委员会拒绝提高利率，为互联网热潮创造理想的环境。进而股票财富刺激了消费，经济增长大幅回升。

　　

　　当2000年科技泡沫破裂，2001年经济陷入衰退时，好戏也收场了。基于类似场景，研究公司Evenflow Macro的经营人马克·苏默林(Marc Sumerlin)预测，未来两年可能是最好的也是最后的扩张时机。

 

　　作者：缪其浩，独立撰稿人，曾任上海科学技术情报研究所研究员、副所长。原文系《华尔街日报》网站2017年12月28日文章：A Tech-driven boom is coming；please be patient。文章观点不代表主办机构立场。