直擊華爾街｜獨家專訪諾貝爾經濟學獎得主詹姆斯·赫克曼：人工智能時代的生產力衡量對經濟學既是挑戰也是機遇

南方財經全媒體記者周蕊 實習生段伊航 紐約報道

詹姆斯·赫克曼（James Heckman）是微觀計量經濟學的開創者，以在勞動經濟學、計量經濟學和人力資本理論領域的開創性研究而著稱。因對分析選擇性抽樣的原理和方法所做出的發展和貢獻，赫克曼與丹尼爾·麥克法登（Daniel McFadden）共同獲得2000年諾貝爾經濟學獎。

除了擔任芝加哥大學亨利·舒爾茨(Henry Schultz)傑出經濟學教授，目前赫克曼還擔任芝加哥大學人類發展經濟學中心主任。他還是美國藝術與科學學院院士、計量經濟學會研究員、美國國家科學院院士。

近日，《直擊華爾街》欄目獨家專訪了赫克曼。他指出，生育率下降已經成爲了全球現象，現代社會中存在一系列因素影響了人類的生育意願和能力。就人工智能技術進步對於人類帶來的影響，他感到更樂觀而不是悲觀，但如何衡量生產力將是一個經濟學上的挑戰。

生育率下降是全球性現象

直擊華爾街：與其他國家相比，中國在人口結構上所面臨的挑戰有何不同？中國在應對人口結構轉變時，可以從其他國家的福利政策中學到哪些經驗？

詹姆斯·赫克曼：這是個全球性問題。去年九月，我在布達佩斯參加了一個會議，有來自世界各地的學者，主要關注東歐生育率下降問題。在捷克和匈牙利等國家，生育率大幅低於每位女性有2.1個孩子的人口替代率水平。許多國家對類似問題深感擔憂，尤其是不願意向移民敞開大門的國家。美國生育率也低於人口替代率水平。歷史上美國已對移民敞開大門。移民在增加人口數量、支撐國家福利、設立健全的社會保障上起到很大作用。現在美國有大量沒有受過專業技能培訓的移民，但過去美國擁有很多技術性移民，這在美國政治上是個很大的爭議點。

世界各地國家的人口問題基本一樣。東亞的問題始於1940 年代末，當時日本生育率下降，而且下降幅度很大。中國生育率也下降了，許多其他國家的生育率都在下降。相對而言，印度人口增長率仍高於替代水平，但也僅僅是略高於這個數字，比想象的更接近平衡。即使在印度農村，許多未受過教育的婦女生活在相對貧困中，缺乏現代知識、醫療保健系統缺少現代儀器，但生育率也同樣在下降。這是一個普遍現象。問題是，老齡化的人口通常適應力較弱，它更難以支撐年齡金字塔。看看中國的人口年齡金字塔，在金字塔底層，新生人口數量比他們長大後需要支撐的年齡組數量要少得多。這不僅對未來的社會保障有重大影響，而且對勞動力的增長、勞動力的靈活性等也有重大影響。我認爲，世界各地在30到50 年前制定的許多政策基本上已經過時了。想想看，中國預期壽命增加了多少，特別是在中國東部地區。在西方，預期壽命也在增加。在歐洲，平均預期壽命遠超 70 歲，有時甚至達到 80 歲。在日本，這一數字超過 80 歲。如果你最近去過日本，會看到很多老人在做很多普通的工作。

因此，我認爲人口和社會性質將發生變化。人口老齡化、保守化、規避風險、儲蓄率降低，對經濟產生了總體影響，也影響了社會活力。雖然我老了，我仍然認爲自己有活力，但這是另一回事。總的來說，社會變得僵化，發展速度減慢，發展程度也不同往日。而新知識體現在年輕人身上，這些知識推動技術、科學和社會創造力進步。在中國，許多人都在談論獨生子女政策導致生育率下降的事實，這是備受關注的。但這兩者相關性其實並不明顯，我之所以這麼說，是因爲日本從未實行過獨生子女政策，但其生育率卻大幅下降，其生育率甚至在現代避孕方法出現之前就已下降。避孕藥直到 20 世紀 60 年代才向公衆開放，但早在 40 年代末和 50 年代初，日本就已廣泛實施墮胎和避孕措施。日本經濟曾被戰爭摧毀，數百萬人喪生，東亞大部分地區也是如此，歐洲也是如此，尤其是蘇聯國家。這些國家因此經歷了大規模衰退，年輕人生活非常困難。在 20 世紀 60 年代，纔開始看到美國發生過的情況，即嬰兒潮。

二戰後美國確實經歷了嬰兒潮。我不想過多談論統計數據，但在20世紀30年代，正值大蕭條時期，人們非常貧窮，相對而言，美國的生育率下降了，人們對未來非常悲觀。然而在第二次世界大戰結束後，與其他國家相比，美國相對沒有受到太大影響，情況較爲樂觀，因爲他是唯一的主要經濟體，能夠向全球銷售商品。隨着其他經濟體的復甦，他們也經歷了嬰兒潮，也開始擁有同樣的勞動成果，只是相比美國推後了。結果是全球經濟結構和生育情況朝着好的方向發展。但東歐等較窮的經濟體，雖然隨着經濟的改善生育率提高了，但還沒有達到西方那樣的程度。在中國有一個特殊的現象。1949年後，婦女地位大幅提高。我認爲這是1949年後的一個主要特點。教育隊伍整體擴大，教育質量提高，更多的婦女獲得機會，甚至比西方國家還要多。因此，儘管由於貧困和戰爭，生活水平較低，但婦女的平等程度更高。這意味着婦女有機會參與勞動，工作效率更高。但這些因素與生育和撫養孩子同樣需要所付出時間。因此，婦女一邊工作一邊撫養孩子成爲一件艱難的事情。

從生理上講，母親和孩子之間的紐帶非常緊密，而且這種紐帶會不斷更新。父親可以發揮作用，而且正在發揮越來越大的作用。這有助於提高生育率。也就是說，當男性更加參與到家庭並幫助生育時，生育率就會上升。這是非常合乎常理的。但現在，考慮到現代世界提供的各種各樣的機會，許多女性和家庭決定不要孩子，結婚率正在下降，這是世界上大多數國家生育率下降的主要原因之一。此外，即使在婚姻生育中或者說即使在同居制度中，比如在北歐人們可能不會結婚，但會長期穩定生活在一起，從實際意義上看就是結婚了，這種家庭結構爲女性提供了60到80年前不存在的機會。雖然女性選擇不生育或不結婚這種情況並非主流，但仍有一部分人會這麼做。此外，很多女性因爲受教育程度較高而推遲生育，把整個生物鐘往後推了，從而也產生了許多問題。因爲隨着女性年齡的增長，生育能力會下降。教育本身也造成了整個過程的推遲，女性有四年時間接受大學教育，也許還有碩士學位或更高的學位，畢業時已經20多歲。在50年前、100年前，當女性在如今上大學甚至高中畢業時的年齡，她們已經有孩子了。

此外，還有越來越多的研究探討了男性生育能力和女性生育力的下降，包括與環境威脅有關的因素，比如塑料、激素以及現代飲食中出現的各種添加劑。這些物質幫助加速了營養的獲取，減少了飢餓的產生，但同時似乎對生育能力產生了負面影響。因此，在現代世界中有一系列因素在影響生育能力。

女性的家庭角色發生變化

直擊華爾街：您的研究還強調了兒童技能形成的關鍵時期。您能詳細說明早期干預與後期干預在塑造個人成果中的作用嗎？根據您對“技能形成”的研究，您會提出哪些政策上的建議？

詹姆斯·赫克曼：我認爲在19世紀和20世紀初期，"核心家庭"的概念在社會中占主導地位（Nuclear family指的是以異性婚姻或同性婚姻爲基礎，其父母與未婚子女共同生活的家庭），這種家庭模式在維多利亞時期的英國、美國中產階級家庭中被視爲理想。然而這種理想並不適用於所有人，特別是當時有些家庭中未成年兒童爲謀生不得不去工廠工作。這些兒童面臨着完全不同的成長環境。但這個環境逐漸受到挑戰並最終消失，因爲人們認爲孩子應該去上學。19世紀末和20世紀初，義務教育開始成爲現代社會的重要特徵，這意味着童工減少了，從而在某種程度上增加了母親留在家裡撫養孩子的需求。家庭關係和女性的角色也發生了變化。

我認爲，衡量一個國家經濟發展的最重要方法之一是看女性的角色，她們擁有多少獨立性和自主權，我認爲這是常常被忽視的。我們通常認爲，傳統上像印度這樣的國家，有種姓制度，女性非常傳統，大多沒有接受教育，她們的生活方式通常被描述爲“赤腳且懷孕”，是一種非常受侷限的生活方式。而這種情況已經改變了，即使在印度農村也是如此，儘管不如在紐約變化那麼快，但那裡確實在變化。現在孩子出生在一個家庭中，母親認爲她的主要任務是培養自己。

直擊華爾街：怎麼理解母親的主要任務是“培養自己”？

詹姆斯·赫克曼：作爲女性，她有孩子，她很愛這個孩子，和孩子一起成長，但她不像過去更傳統的母親那樣，只把孩子視爲主要責任。過去，母親會認爲自己的任務是撫養孩子，教育孩子，賦予孩子價值觀，以傳統的方式塑造孩子。因此，現在真正談論的其實是我們作爲人類個體成長的過程中如何影響到孩子的“技能形成”，如果是指望家庭來提供這些技能的培養，教孩子價值觀，傳遞文化傳統，那麼，是的，你基本上還是能夠實現。

大量證據表明，早期歲月對孩子技能的形成非常重要。大腦早期發育非常迅速，就像海綿一樣吸收知識，從而讓所有神經元被激活。成長過程中大腦會接收到各種各樣的刺激，如音樂、閱讀和運動等。這些多元化的體驗對大腦發展至關重要。神經科學研究表明，我們的大腦遵循"用進廢退"的原則：經常使用的神經元會得到強化，而不常用的則可能被淘汰。法國等地的神經科學家通過一系列卓越的研究，揭示了學習過程中大腦的變化機制。當我們學習新知識時，大腦中某些區域的簡單概念會被更復雜、更精細的概念所替代。這個過程涉及灰質的形成、神經元之間新連接的建立，以及複雜神經迴路的構建。這些神經迴路最終塑造了我們的思維模式和情感反應。因此，家庭在早期鼓勵這種學習行爲，這一點在許多文化中被視爲理所當然。傳統上，我們也認爲家庭在孩子的成長過程中扮演着關鍵的養育角色。

當然，這並不意味着在一個自由的環境中就沒有辦法刺激促進孩子的成長。但我們必須認識到，隨着社會的發展，傳統家庭結構已經發生了變化，相應的育兒方式也在變化。我們比以往任何時候都更理解，與孩子互動、引導孩子學習的重要性。我們獲得了更多的知識，這些知識仍在不斷髮展。但有一些觀點輕視了女性撫養孩子的角色，認爲如果她爲了孩子的福祉犧牲了自己的事業，那麼是孩子會受益而母親不會。因此，我們遇到一個非常嚴肅的問題。我們應該考慮誰的福祉？我們應該考慮誰的幸福？一個工作的女性是否必然會影響孩子的能力和發展？答案是否定的。但我們必須發展出能夠理解並適應孩子成長新環境的機制。

人工智能將帶來更多新機會

直擊華爾街：您如何看待自動化和人工智能等技術進步對未來福利政策和勞動力市場的影響？在應對技術變革可能帶來的就業不穩定和收入不平等等挑戰時，福利政策可以發揮什麼作用？您能否就如何減輕這些潛在負面影響提供一些具體建議？

詹姆斯·赫克曼：我並不像許多人那樣對由此造成的失業持消極態度。我的看法不同，我認爲它提供了做新事情的機會，因此能夠擴大可能性，讓我們可以做更多的事。我們可以更快地完成研究，可以更快地理解現象。

我最近看到一些研究，這些研究着眼於癌症治療和診斷，並使用了人工智能、ChatGPT 等新技術。現在能夠以比五年前更快的速度處理、分析和從數據中提取經驗。因此，新事物應運而生。人們忽略了一點，他們認爲工作崗位的數量是固定的，20年後我們都會像今天一樣工作，機器將接管一切，人們將失去工作。然而，20 年後將創造數百萬個新工作崗位，人們將可以做新的任務，可以製造新的東西。我們會發現大量的機會，我們只需要培訓人們利用這些機會。所以這不是簡單地說它會摧毀工作崗位。

不過確實存在一個問題，那些曾接受過某種技術培訓的人可能會發現自己被淘汰了。生活中令人沮喪的一部分是，年齡越大，學習和適應的難度就越大。因此，我們會發現一些人相對而言不再像過去那樣高效率。因此，我們需要針對這些人採取措施，需要考慮社會政策來幫助他們適應。如果他們確實不再像過去那樣高效，工作水平無法支撐工資水平，我們應該考慮更全面的方法來提供支持，不僅僅是給他們福利，將他們排除於社會之外，而應通過補貼來刺激就業和勞動力市場。

對於年輕工人，教導他們新技能並適應變化也同樣重要。生命是一個循環的過程。舉一個例子，在伊利諾伊州，多年前，有一家手機公司引進了新技術，他們推出了一個新的技術實施計劃，用來取代秘書這個崗位，讓公司從事秘書的員工都使用文字處理軟件。人們被給予選擇，你願意學習使用新的文字處理軟件，還是你選擇退休？正如你所料，年長的人選擇退休，年輕人學習了新技能，這樣更能勝任工作的人留了下來，能力較弱的人選擇了退休。因此會有一個適應過程，我們必須考慮這種適應過程。這是我們應該思考的問題，這不是一個永久的狀態。我認爲整個大環境將會擴展，我們會有更多機會，而不是更少。

年輕人要學會從失敗中站起來

直擊華爾街：作爲諾貝爾獎獲得者，您會給那些渴望在各自領域做出重大貢獻的年輕學者和學生提供什麼建議或鼓勵？

詹姆斯·赫克曼：我認爲最重要的是嘗試做一些“獨特”的事情，嘗試以某種方式讓自己與衆不同。許多人渴望安全感，選擇跟隨某條特定的道路。但是如果我們談論生產力，談論一本新小說、一本新書、一個新想法，能夠改變現狀、推動我們知識取得進步的幾乎總是那些與衆不同的東西。比如，有輪子的行李箱是50年前發明的，之前人們要提着行李四處行走，現在可以輕鬆推動行李箱。雖然這並非根本性的發明創造，但仍然是一個極具價值的“漸進式改善”的例子。當然，也有像量子計算、人工智能等正在發生的重大突破。所以重要的是要嘗試解決新的、困難的問題。

另一個建議是，要明白你必須學會如何接受失敗。這聽起來有點奇怪，但這很重要，因爲你嘗試任何新事物、任何不同尋常的事物都可能帶有一定的風險。你可能會失敗，而且失敗得很慘。因此我們不僅要嘗試新事物，還要學會從失敗中恢復過來，即使新嘗試沒有成功也要繼續前行。有一句古老的諺語，核心思想是："嘗試、失敗，再嘗試、再失敗。"這個觀念雖然簡單，卻蘊含着深刻的智慧，多年來一直被傳授給學生。這個理念強調了嘗試新事物和自我探索的重要性。無論是在個人生活中塑造新的性格，還是在職場中創新工作方式或產品設計，勇於嘗試都是至關重要的。

你可以想一想，是否有新的設計辦公室的方式，是否有新的建造產品的方式，是否有一些尚未被發現的東西。雖然走安全的道路可能看似穩妥，但它也可能限制了我們獲得更多獎勵和保持好奇心的機會。關鍵在於學會從嘗試和風險中獲益，同時培養在失敗後重新站起來的能力。然而，更重要的是要追隨自己的興趣和熱情。如果你只是爲了賺錢而做某事，而忽視了真正感興趣的領域，你可能會錯過真正有價值的機會。即使這些機會可能不會帶來豐厚的金錢回報或社會聲望，但它們可能會給你帶來深層次的滿足感。

AI時代如何衡量生產力

直擊華爾街：基於您的研究經驗和對經濟學發展趨勢的洞察，您認爲經濟學領域下一個重大挑戰是什麼？研究人員應該關注哪些方面？

詹姆斯·赫克曼：有很多重要的挑戰，有大量的工作需要完成。比如，人們常引用著名經濟學家羅伯特·索洛多年前寫過的一篇關於計算機的文章，他說計算機的生產力無處不在，但在統計數據中卻看不到（索洛悖論（Solow paradox），指的是美國在1970、1980年代雖然資訊技術領域發展迅速，生產力成長卻出現減速的情形）。人們反覆提及生產力放緩的問題。上個月，我在巴黎參加了一次會議，人們一遍又一遍地重複這個觀點。問題在於，這是一個基於20世紀20年代和30年代技術的模型。那時我們不知道如何衡量人工智能、互聯網以及現代通信方式帶來的生產力。這些技術在30年前是不可想象的，但現在已經成爲現實，並且非常容易被我們視爲理所當然。然而，我們仍然使用傳統的測量系統，這些系統無法反映新數據所顯示的情況。我們用陳舊的統計數據來討論生產力，但這就像使用資本和勞動力這些19世紀和20世紀早期的類別，無法全面衡量創新、便利、收益、福利、支付意願和幸福感等各種指標。所以，我認爲這個問題存在很多挑戰。

但最深層次的挑戰，或者說最難被大多數人看到的，是那些最平凡、最微小的東西。舉個例子，在酒店洗澡時發生的事故。許多人在淋浴時滑倒，因爲肥皂掉在地上。我們能不能製造出一種更有抓地力的肥皂，或者開發出一種防滑的地面？這些都是非常實際的問題。當面臨挑戰時，重要的是思考如何應對挑戰，如何讓任務變得更容易，如何用現有的資源做更多的事情。秘訣往往就在眼前。人們總在尋找一些偉大的見解，但很多時候，只需要看看那些非常平凡的東西，然後說：“我可以做得更好。”這就是創新和創造新事物的方式，我認爲這是非常重要的。

出品：南方財經全媒體集團

欄目策劃：於曉娜

欄目統籌：向秀芳

出鏡記者：周蕊

翻譯&製作：周蕊 段伊航（實習生）

設計：林軍明 廖苑妮