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变革性人工智能下的经济增长
至少自从赫伯特·西蒙在 1960 年预测人工智能将很快取代所有人类劳动力以来，许多经济学家就已经意识到，人工智能 (AI) 迟早会彻底改变全球经济。人工智能可以对很多领域产生变革性影响；事实上，它可以改变市场结构、教育价值、地缘政治力量平衡以及几乎任何其他事物。我们将重点关注经济学中三类最明确、研究最充分的潜在变革：对产出增长、工资增长和劳动力份额（即以工资支付的产出份额）的潜在影响。在所有方面，我们都将关注长期影响，而不是转型动态。我们不会试图预测未来，而是专注于调查经济学文献中确定的各种可能性。标准增长模型意味着人工智能对产出增长率的潜在影响可能表现为：• 增长率下降，甚至可能变为负值； • 增长率永久性提升，正如工业革命将全球增长率从接近零提升到每年 2% 以上一样； • 增长持续加速，随着时间趋于无穷大，增长率无限增长（根据 Aghion 等人 (2019) 的说法，我们称之为“I 型增长爆炸”）；甚至 • 增长率加速到足以在有限时间内产生无限产出（“II 型增长爆炸”）。1
变革性AI
至少自赫伯特·西蒙（Herbert Simon）1960年的预测，即人工智能很快就会取代所有人类劳动，许多经济学家已经了解到，人工智能（AI）迟早会在全球经济上遭受危及。AI可能会对各种领域产生变革性的影响；确实，它可以改变市场结构，教育价值，地缘政治权力平衡以及实际上其他任何东西。我们将重点关注经济学中最清晰，最清晰的潜在转变类别：对产出增长，工资增长和劳动力份额的潜在影响，即所支付的工资的产出份额。在所有计数上，我们将重点放在长期影响上，而不是过渡动态。而不是试图预测未来，我们的重点将是调查经济学文献中确定的各种可能性。标准增长模型表明，AI对增长率的潜在影响可能会降低增长率，甚至可能使其负面； •随着工业革命将全球增长率从接近零提高到每年超过2％的增长，永久增长了增长率； •生长的持续加速，随着时间的流逝，增长率不可约束地增长（Aghion等人之后，（2019年），我们将称为“ I型增长爆炸”）；甚至•增长率的加速度足够快，可以在有限的时间内产生无限的产量（“ II型增长爆炸”）。1
经济更新 | 2023 年 12 月
欢迎阅读 2023 年 12 月杰克逊维尔州立大学经济更新。本期探讨了教育水平趋势与经济增长之间的关系，以国家、州和县级的国内生产总值 (GDP) 衡量。研究了 1970 年至 2021 年（可用数据的最后一年）期间的教育趋势，并分析了近年来相对于 GDP 的趋势。目标是提供各县教育水平变化的广泛概述以及以经济产出表示的经济发展。经济产出是教育的函数，这是本次比较的重点。人们一致认为，更高的教育水平可以提高生产力、创造力和创业精神。在受教育程度较高的社会中，技术进步也得到了支持。因果模式周围存在着无数关联，但更高水平的学习基础加速了经济活动，从而促进了经济增长和发展（Sawhill、Tebbs 和 Dickens，2006 年；Aghion、Boustan 和 Vandenbussche，2009 年）对于此分析，教育改善被视为 1) 受教育程度低于高中的成年人口百分比下降和 2) 拥有学士或以上学位的人口百分比增加。还确定了近年来完成高中和大学教育或获得副学士学位的人口百分比。分析针对 JSU-CEDBR 地区、州和国家内的县分为以下三个类别，并执行了统计分析指标：
经济研究工作报告第72号
从 PATSTAT 数据库中提取专利数据，以衡量环境技术创新活动的演变。专利数据具有在技术层面高度分解的优势。得益于 OECD、EPO 和 IEA 过去几十年的大量工作，可以基于国际专利分类 (IPC)、合作专利分类系统 (CPC) 和广泛的关键词搜索制定详细的环境专利检索策略 (EPO、OECD/IEA，2021 年；Haščič & Migotto，2015 年)。欧洲专利局为 CCMT 技术开发的 Y02 标记方案尤其代表了一项重大进步 (EPO，2016 年)。本报告中介绍的检索策略基于 Haščič & Migotto (2015) 的环境技术检索策略。对公路运输的补充分析也依赖于 Aghion 等人的分类。 （2016）比较汽车行业的“清洁”（电动和混合动力）、“灰色”（改进的燃油效率内燃机）和“肮脏”（标准内燃机）创新。本报告中包含的所有图表均由 WIPO 经济部团队提供。图表代表基于 Haščič & Migotto（2015）的给定技术层次级别中专利家族总数的 3 年移动平均值。仅选择至少两项专利中提交的专利家族，以便专注于高质量专利。
人工智能困境：增长与生存风险
人工智能 (AI) 的最新进展可能会在未来几年提高生活水平。蛋白质折叠、语音识别以及生成模型在生成文本和图像方面的惊人成就已经超出了几年前的预期（Bubeck 等人，2023 年）。人工智能似乎很可能在短期内增强我们的创新能力，而且人工智能在许多认知任务上匹敌甚至超越人类智能并开始自我创新肯定是有可能的。一旦机器能够产生想法，研究人员的数量和质量所设定的增长限制可能不再存在，增长率可能会加快，甚至有可能导致所谓的无限消费的“奇点”。Aghion、B. Jones 和 C. Jones（2019 年）；Trammell 和 Korinek（2020 年）；Davidson（2021 年）； Nordhaus ( 2021 )；以及 Erdil 和 Besiroglu ( 2023 )。另一方面，这些进步并非没有风险。包括 OpenAI 和谷歌的顶尖研究人员在内的人工智能社区的相当一部分人警告说，这些进步可能对人类构成生存风险，要么来自“坏人”对人工智能的恶意使用，要么甚至可能来自超级智能人工智能本身。更简洁地说，人工智能可以比电力或互联网提高生活水平。但它可能带来超过核武器的风险。此外，这些可能性——无论可能性如何——都是相互关联的。正是在这样的世界状态下，人工智能足够强大，可以带来深刻的增长
将专利与工人级数据联系起来的证据
∗ We are grateful to Daron Acemoglu, Philippe Aghion, David Autor, Effi Benmelech, Nicholas Bloom, Carter Braxton, Julieta Caunedo, Martin Beraja, Carola Frydman, Tarek Hassan, David Hemous, Anders Humlum, Nir Jaimovich, David Lagakos, Joseba Martinez, Michael Peters, Pascual Restrepo, Jonathan Rothbaum, Miao Ben Zhang, along with seminar participants at University of Amsterdam, BI-SHoF Conference, Boston University, CIREQ Macroeconomics Conference, Columbia GSB, FIRS, Johns Hopkins, HKUST, Labor and Finance Group, NBER (EFG, PRMP, LS, PIE), Macro-Finance Society, MIT Sloan,密歇根州立大学，赖斯大学，罗切斯特大学，伦敦大学学院经济动态学会，伊利诺伊大学乌尔巴纳·尚特阿布恩大学，多伦多大学，多伦多大学，UZH Automation，Tsinghua PBC，WFA，WFA和沃顿大学的UZH工作室，以进行宝贵的讨论和反馈。我们感谢Carter Braxton，Will Cong和Jonathan Rothbaum慷慨地共享代码。Huben Liu提供了出色的研究支持。该论文先前曾以“技术，特定的人力资本和劳动力流离失所：将专利与职业联系起来的证据”标题。The Census Bureau has reviewed this data product to ensure appropriate access, use, and disclosure avoidance protection of the confidential source data used to produce this product (Data Management System (DMS) number: P-7503840, Disclosure Review Board (DRB) approval numbers: CBDRB-FY21-POP001-0176, CBDRB- FY22-SEHSD003-006, CBDRB-FY22-SEHSD003-023，CBDRB-FY22-SEHSD003-028，CBDRB-FY23-SEHSD003-0350，CBDRB-FY23-SEHSD003-0003-064）。
中国科技实力的崛起：前沿技术的视角
摘要 我们利用专利数据，通过自动化专利态势分析研究了美国、欧洲、中国和日本对前沿技术的贡献。我们发现，2010 年代后期，中国对前沿技术的贡献在数量上与美国相似，同时分别超过了欧洲和日本的贡献。尽管中国仍然表现出追赶型经济的烙印，但这些烙印是负面的。中国专利局公布的前沿技术专利质量已与欧洲和日本专利局公布的专利质量相当。与此同时，中国专利局的前沿技术专利申请似乎越来越多地得到国内专利权人的支持，这表明国内能力正在增强。 关键词：前沿技术、中国、专利态势分析、机器学习、专利 JEL 代码：O30；O31；O32；O43 本文是中心增长计划的一部分。经济绩效中心由经济和社会研究委员会资助。我们感谢 Juliette Coly 在项目第一阶段提供的帮助。我们感谢 Philippe Aghion、Bronwyn Hall、Adam Jaffe 和 Gaetan de Rassenfosse 提供的有益评论。我们感谢 Google Cloud Platform（GCP 研究学分计划补助金）的支持。Antonin Bergeaud，巴黎高等商学院、CEPR 和伦敦政治经济学院经济绩效中心。Cyril Verluise，法国学院和 PSE。由伦敦政治经济学院经济绩效中心出版 Houghton Street London WC2A 2AE 保留所有权利。未经出版商事先书面许可，不得以任何形式或任何手段复制、存储于检索系统或传播本出版物的任何部分，也不得向公众发布或以出版形式以外的任何形式传播。如需复制任何文章或工作文件的任何部分，请发送至上述地址的编辑。 A. Bergeaud 和 C. Verluise，提交于 2022 年。
ID/EPRINT/3861/ - LBS Research Online
从美国公用事业到澳大利亚建筑商，从亚洲制造商到欧洲酿酒师，公司面临着对气候变化的直接，物理影响的越来越多。极端天气事件，例如野火和洪水，有可能破坏财产和破坏操作。1逐渐变化，例如水和热应激，有可能限制获得所需资源的机会并导致生产力损失。2此外，增加的物理气候暴露还会间接影响企业，例如，通过更高的保险和债务成本增加（Hope＆Friedman，2018; Kling等，2021; Quinson，2021）。物理气候变化的暴露是天生的前瞻性和长期的，超过了典型的管理和商业周期时间范围（Bansal等，2018； Carney，2015； Flammer等，2021； Wright＆Nyberg，2017）。这些暴露的性质是动态且高度不确定的，充满了模型选择的歧义，气候模型中未知的结果以及预测对未来效果和财务影响的不确定性（Barnett等，2020; Pindyck，2022年，第2022页，第2022页，第2022页）56 - 77）。此外，气候变化是系统性的，会影响各个部门和国家（Li等，2021； Winn等，2011）。这些长期，不确定和全身性的效果使身体变化与短期冲击或经历的变化不同（Aghion等，2012; Anand＆Singh，1997; Eggers＆Park，2018; Flammer＆ioannou，2021），对公司的策略（Howardville＆Lahnnemem，linnemen，linnemen，2021; linnnnnnnnement; linnnnnnnnement; linnnnnnnnement；面临着增加气候变化的身体暴露，对公司的适应和解决后果至关重要。首先，他们需要适应自己的生存和成长（Amit＆Wernerfelt，1990; Helfat＆Martin，2015; Tashman＆Rivera，2016年）。此外，它们的适应对他们所服务的社会和社区至关重要（Surminski，2013； Winn＆Pogutz，2013）。有关气候变化的现有管理文献主要集中在公司的缓解策略上 - 减少公司对
巨大风险，紧急行动和激进的经济学...
感谢菲利普·阿吉恩（Philippe Aghion），蒂姆·贝斯利（Tim Besley），阿玛·巴塔卡里亚（Amar Bhattacharya），罗宾·伯吉斯（Robin Burgess），杰夫·霍尔（Geoff Heal），卡梅隆·赫本（Cameron Hepburn），哈里斯·马汀（Haaris Mateen），桑杰·雷迪（Sanjay Reddy），詹姆斯·雷迪（Sanjay Reddy），詹姆斯·雷辛（James Rising），詹姆斯·瑞德（James Rydge），詹姆斯·瑞德（James Rydge），安德鲁·史特尔（James Rydge），安德鲁·斯托尔（James Rydge）和鲍勃·沃德（Bob Ward）进行了宝贵的讨论。我们非常感谢编辑和裁判，他们对本手稿的先前版本进行了仔细而有见地的评论。的确，编辑在塑造最终版本中发挥了重要作用。本文是“碳，风险，分销，市场失败的社会成本：另一种方法”的基本修订版。本文的本文是由《经济方法论杂志》和两名匿名裁判编辑的洞察评论所塑造的，他们的建设性反馈帮助我们澄清并进一步磨练了我们的论点。我们对NBER工作纸编号28472进行的修订的主要目的是更强烈地强调我们与适当的气候变化经济分析方法有关的论点。最重要的变化是，该论文已被重组，以将我们对综合评估模型（IAM）的批评分为三类。第3、4和5节依次处理这些问题：3）IAM无法解决的问题，并且需要采取其他方法； 4）在某些情况下有一些进展的问题，但如果IAM的结果应在政策讨论中承担重量，则需要更深入的治疗； 5）IAMS可以解决的问题，但存在极大的困难，并且通常没有解决这些问题，而IAMS的许多方面都偏向于此。对本文第1节和第7节进行了进一步的重大变化，以强调我们的论点，即应对气候变化带来的全部政策挑战将需要多种模型和分析方法。本文所表达的观点是作者的观点，不一定反映国家经济研究局的观点。
寻求租金的政府和内生起来...
DeLong and Shleifer（1993）记录了统治精英的寻租行为可以阻碍经济发展并延迟工业化的证据。为了在此问题上提供成长理论分析，我们将寻租政府介绍给了Schumpeterian增长模型的最新变体，该模型具有内源性服用。我们发现，受到较弱的宪法限制的自私政府更多地参与寻租税收，这延迟了经济从工业前的停留国家到现代经济增长的过渡。定量，一个完全自私的政府将相对于慈善政府的工业化延迟了八十年。直觉上，政府征收的税收造成了一种扭曲，从而缩小了经济和市场规模的产出水平，这又减少了进军的激励措施。因此，寻租税收延迟了经济的内源性，并在短期内延迟了经济增长。然而，新公司的减少最终会增加现有公司的规模，从而对质量改善和经济增长产生了积极影响。从长远来看，正面和负面影响相互取消，从而使税率对稳态增长率产生中性效果。这些结果表明，即使经济对稳态增长的影响是中立的，寻求租金税也可能对经济的增长路径产生严重影响，这突出了考虑过渡性影响经济增长的重要性。本研究涉及有关经济增长和创新的文献。Romer（1990），Segerstrom等人的开创性研究。（1990），Grossman and Helpman（1991）以及Aghion和Howitt（1992）开发了基于第一代R＆D的增长模型，在这种模型中，新产品的发明或现有产品的质量改善驱动经济中的创新。Peretto（1994）和Smulders和van de Klundert（1995）的随后研究结合了新产品的发明和产品的质量改进，以开发基于第二代R＆D的增长模型，其含义1得到了经验证据的支持。2这项研究使用第二代基于研发的增长模型来探索寻求租金政府如何影响经济的内源性。