来源：北京大学国家发展研究院

引言

2023 年，诺奖学者迈克尔・斯宾塞（Michael Spence）教授出版了一本新书，《长期危机：重塑全球经济之路》（Permacrisis: A Plan to Fix a Fractured World）。 

这本书用一个新词来描述世界的状态：permacrisis。其中 “perma” 意同 “permanent”（永久），指的是长期持续的状态。是什么东西长期持续？那是 “crisis”（危机）。这个词表达的是，世界并不处于一个周期性的上行或下行，而是处于一个持续的结构性动荡，表现在各种危机的涌现。书的初衷，是想为这个因长期危机而撕裂的世界提供解决方案（A Plan to Fix a Fractured World）。 

那时候，他并不知道川普会带来那么多的危机，AI 带来的潜在变革也远不如今天显著。 

而有意思的是，AI 革命是一场信息处理技术的革命。斯宾塞教授正因为对 “信息不对称” 的开创性分析，于 2001 年获得诺贝尔经济学奖。这一理论基石，恰恰是理解新一轮 AI 技术变革对经济社会影响的一把关键钥匙。 

那么，到了有川普的 2025 年，我们应该如何理解长期危机的演化？以及如何理解 AI 革命的跳跃式深化？

2025年6月9-10日，“2025罗汉堂-北大国发院数字经济年会”在北京大学国家发展研究院召开，会议期间斯宾塞教授与罗汉堂秘书长陈龙展开了一场下午茶对话，聊全球化和 AI。 

 以下为访谈实录。

01

如何在持续危机的视角下理解当下的全球格局？

陈龙：你在 2023 年末写了《长期危机：重塑全球经济之路》（Permacrisis: A Plan to Fix a Fractured World）[1] 一书。迄今的一年半间，地缘政治问题更加突出了；同时，我们也面临着技术的飞速变革。你有哪些最新的观点可以与我们分享？

斯宾塞：在 2023 年末我们的书出版时，其实已经能看到技术的新趋势了。但另一方面，世界仍处于一个 “全球经济虽遭受冲击，但终将恢复” 的认知状态，所以那时人们对我们的观点还略有怀疑，但现在他们不那么怀疑了。当我们写书的时候，世界上只有一场战争，后来变成了两场。然后是特朗普带来的冲击，虽然不是持续性的，但也非常显著。 

所以，现在当人们问起这本书，反馈通常是：“你们当初的判断比我们想象的更准确。” 我们的基本框架今天看来依然稳固。我们强调，世界一方面要适应和克服长期的结构性阻力（如认知老化、生产率下降、债务上升、通胀和利率上升等），另一方面要通过多样化等方式适应各种短期的冲击。 

陈龙：那么，最新的进展是什么？ 

斯宾塞：最主要的更新是 “特朗普现象” 带来的不确定性。这可以分为短期和长期。 

短期来看，他带来了太多的不确定性。有些不确定性需要通过双边谈判与协商解决，有些或许会自行解决并消散，我们也将由此进入一种暂时的均衡状态。

长期来讲，不妨看看我现在生活的地方，欧洲。欧洲人已经明白，无论是在贸易、投资还是国防方面，美国作为一个盟友、邻居和贸易伙伴，已经不那么稳定，且不可依赖。这个结论正在影响欧洲的政策选择。他们在增加国防开支，也在努力建构与中国及其他经济体的关系。这些都是长期影响。在美国国内，削减科研经费等行为也有长期的后果。 

所以，更新就是，世界又迎来了一个巨大的、很大程度上未曾预料到的冲击。

好消息是，这个冲击虽然巨大，但还不足以致命。

我们知道美国占全球经济的 25%，这一比重固然大，但另外 75% 的全球经济是富有韧性的，并且仍在持续进行着跨国投资与贸易。不难发现，当下发生的许多事情正在孤立美国。尽管美国经济体量大且有韧性，但损害最严重的地方可能还是美国自己。 

此外，美国占中国出口总额约 15%，是重要的贸易对象。但倘若中国能够学会更好地适应冲击，提高韧性，这一数字也绝非无解。退一步讲，我们与 30 年前那个每个国家都紧紧依赖发达经济体、尤其是美国经济的时代已经远远不同了。 

陈龙：我们可以将当下正在发生的新的结构性变化分为几类。其中一类是科技进步带来的冲击，另一类则是后特朗普时代的结构性变化。这是一个巨大的挑战。 

斯宾塞：你说得对。关于特朗普，有两点非常清晰，并且这两点是十分相关的：第一，几乎所有事情都是双边解决的。他们讨厌任何多边主义的东西，也不支持现有的多边机构，比如 WHO 或 WTO。第二，后特朗普时代的世界如何变化将取决于其它国家的表现，如中国、印度、以及欧洲的主要经济体等，而这将形成一种新的多边结构。 

陈龙：我把这称为全球的 “多边发展秩序”。我想可以它概括为三种结构性变化：一是技术革命，二是后特朗普时代的与美国主导不同的多边主义，三是全球南方（Global South）的崛起。这三者是相互关联的。 

斯宾塞：我完全同意你的分类。如我们在书中所讲，我们未曾预料到科技的发展是如此之快，显然，我们也未曾预料到特朗普这一变量。我想表达的一点是：全球本来已经因为各种冲击和地缘政治紧张而处于重构过程中，全球经济的组合方式正在被国家安全等因素重塑，而特朗普所做的一切是把美国从这个过程中单拎了出来，从而改变了整个博弈的局面。

陈龙评

如何理解事物的本质状态是重要的，因为这会决定我们的应对决策。 

斯宾塞教授用 “持续危机”（permacrisis）这个词，来形容世界的状态。在他眼中，世界并不是处于某种周期中，而是在结构性的动荡中。 

特朗普的行为，只是改变了持续危机的规则。 

这个持续动荡的视角，对于理解世界，乃至中国经济，可能都是有借鉴意义的。

02

AI 与增长：技术的潜力与分配的挑战

陈龙：关于 AI 与经济增长之间的关系，你怎么看？显然，人们持有不同的观点，有人认为这会是一种新的 “索洛悖论”（Solow Paradox），有人认为 GDP 会因此飙升，也有人，比如阿西莫格鲁[2]，对此的态度似乎并不乐观。 

斯宾塞：事实上，阿西莫格鲁认为存在两类 AI。其中一种能带来不错的宏观经济表现以及良好的分配结果。但他认为我们并没有走在正确的道路上，因为技术正被那些只关注自动化的人所主导。我们需要避免陷入自动化的陷阱。他所谓的 “蹩脚的 AI”（So-so AI），就是那种过度强调自动化、取代工人、只带来边际财务收益的 AI。 

但总的来说，他的观点并不总是消极的。他会说，如果我们能避免 “蹩脚的 AI”，那么 AI 的潜力还是很大的。他几乎总是在结尾补充说，如果我们想实现好的结果，就必须做出改变，因为我们目前的轨迹并非如此。

陈龙：AI 能否逆转生产率增长放缓的趋势？ 

斯宾塞：诚实的回答是：我们不知道。在尘埃落定之前，我们不会知道。但我也并不认为生产率会在短期内飙升。技术发展得如此之快，技术带来的增长滞后也是很自然的事情，各行各业不可能立即从中受益，因为他们还没想明白怎么用。我们或许会看到 AI 为科技、金融领域的大公司们带来巨大的优势，但整个经济体中仍然存在对技术反应迟缓的部门，并牵动着大量的劳动力。 

此外，技术与科学是不同的，技术的重心不仅在于其是否被发明出来以及发展的速度有多快，还在于其成本能否降到足够低并普惠大众。我对此持乐观态度，唯一的限制是，在经济层面，有很多因素会拖慢我们的脚步。即使在最好的情况下，我们也只会看到渐进的增长。谷歌的新任首席经济学家法比安・库尔托・米莱特（Fabien Curto Millet）也持类似观点。 

陈龙：我认为这里存在着两种相反的力量。一方面，这次的技术颠覆性极强。我与许多企业家交流，他们都在谈论 “20/80” 法则，即 20% 的人将利用 AI 完成 80% 的工作。这意味着许多工作，特别是白领工作，将被机器取代。这会颠覆收入结构。此前，克里斯托弗・皮萨里德斯[3] 在罗汉堂前沿对话上表示，他不认为失业率会显著上升。然而，这些被替代的白领工人不会太开心，他们并不想只是拿到一份全民基本收入或是从事就业质量更低的工作。这种颠覆性的替代效应，在宏观经济上的结果仍是模糊不清的，我们不清楚有多少人会从中获益，事实上，相当一部分人将受到冲击。 

但另一方面，AI 也有非常普惠的一面，全世界的人有机会借助 AI 扩展能力以及获取更多资源。这两种效应大概率将同时发生，可能不会立刻体现在 GDP 增长的数字中，这使得我们很难在一开始就将其看透。但不管怎么说，与其仅仅盯着增长，或许我们更应仔细地审视这两种力量，才能更好地理解正在发生的结构性变化。

斯宾塞：我理解你的观点，但我仍想为 “增长” 辩护。原因有二： 

第一，看看许多经济体的现状：不少经济体面临着严峻的人口问题（老龄化、低生育率等），比如欧洲、韩国，包括中国也存在相似的问题。在这种情况下，如果没有一个健康的退休制度（具备这一点的国家并不多），你将不得不提高抚养比，年轻人会非常愤怒。 

此外，部分国家还面临着高债务水平，尤其是主权债务，高利率水平、高通胀等问题。在一个开放以及新兴经济体迅猛增长的全球化时代，供给侧的弹性是相当高的，但此时它也已经出现了下降。 

我们手中唯二的两颗能够寄予希望的 “银弹”，一个是通过移民改变人口结构，另一个是大幅提高生产率，使重担不必全落在工人肩上。尤其是在欧洲，这个问题非常严峻。欧洲真的需要严肃考虑这些问题，以应对长期停滞的增长率。 

第二，如果你想在一个低增长的环境中解决分配问题，那将是一场零和游戏。你要让一些人过得更好，就必须从另一些人那里拿走一些东西。这非常困难。相反，在中国经济每年增长 8% 到 10% 的时期，虽然高收入阶层的财富增长更快，但其他人也都在受益。 

所以，增长对于实现这些社会变革至关重要。但如果你必须选择一个焦点，我同意你的看法，那就是关注微观经济层面的颠覆、劳动力市场的结构性变化，以及这一切带来的后果。

陈龙评

AI 到底在宏观层面会如何影响经济增长，实际上没有共识。 

斯宾塞教授用幽默的方式暗示说，2024 年刚刚获得诺贝尔经济学奖的阿西莫格鲁教授，对此也是含糊不清。 

实际上，不管是不是在 GDP 中能够显示，AI 革命对经济生活的影响毋庸置疑。所以，应该追究的是两个问题：第一，为什么 AI 的迅速发展，惊人的规模定律（scaling law），在宏观经济增长中并不显性？第二，如果这样，我们应该如何衡量经济社会在拥抱 AI 革命的成功与失败？ 

既然在宏观层面难以直接回答，就要从微观趋势中寻找线索。

03

AI 经济的工具箱——如何正确的组合要素

陈龙：接下来我想讨论一下 AI 经济的 “工具箱”（Toolkits）。你认为我们需要什么样的工具？无论是技术融入商业还是经济，都存在着巨大的不确定性，它也需要正确的要素组合。 

我曾经与一个中国产业领军者讨论过这个问题，他在经过三年的实验之后，最终摸索出了自己的答案。他认为一个理想的团队组合是，1/3 是懂 AI 的技术专家，1/3 是负责技术落地的工程师，还有 1/3 是深谙业务的人。而这个团队的领导者，必须是那个最懂业务的人，而不是 AI 专家。 

我想说的是，在商业层面，我们需要通过实验，来找到如何将这些要素组合在一起，从而成功拥抱 AI 的方法。那么在宏观层面，我们应该如何定义正确的组合？在当前的发展阶段，我们尤其需要 AI 科学家与实践者，也同样需要政府的参与。这些角色的正确组合是什么？你又是如何思考这一问题的？ 

斯宾塞：我非常同意这个总体框架，但我认为没有一个通用的答案。当人们在进行实验时，他们总是有理由的 —— 他们在试图找到答案。但我怀疑，当你从一个行业到另一个行业，从一种业务到另一种业务时，答案是不同的。 

我也完全同意，经营企业的人必须是那些从根本上了解并热爱这项业务的人，而不是技术人员。 

一个有趣的问题是，如果你想引导技术的发展方向，使其能够创造出有益于整个经济和劳动力市场演进的工具，那么你应该设立什么样的激励机制？现在，那些大型科技公司正在构建各种东西，他们的员工是被一套精心设计的激励结构推动着工作，包括追随他们的好奇心。但R&D 并不总是能够落地，这种情况在私有部门时常发生，在公共部门我们也能看到类似的问题。我们缺乏针对这一问题的激励与机制设计研究，以促使人们做出真正的贡献。 

陈龙：我们可以将其分为几个层面。在宏观层面，政府如何提供正确的基础设施，以及政策引导？在商业层面，如何启动？在劳动力层面，如何培训他们？如何让每个人都因为 AI 而变得更聪明。有了这个框架，我们就可以分析哪个国家做得好，以及为什么。总体上，欧洲的情况很奇怪，AI 没有真正起飞。 

斯宾塞：欧洲的根本问题在于，它是一个由若干中等规模经济体组成的没有完全整合的集合。在资本市场、基础和应用研究的资助、服务业一体化等多个维度上，它都没有充分利用规模优势。看看他们的公司规模和资源。苹果公司的市值是整个米兰证券交易所总市值的六倍。那些令人印象深刻的独角兽公司要上市时，只会选择纽约、香港、或其它地方，而不是欧洲。 

在布鲁塞尔，他们现在明白了这一点。但国家层面的政府，由于民众的投票模式，往往对这些长期问题视而不见。当我走在意大利的街头，我会有一种紧迫感，我们的增长已经停滞了 25 年。比起一个发达国家，我们更像一个新兴的中等收入国家。但大多数人并没有这种紧迫的感觉，自然也没有形成一股力量促使政策层面有所作为。纵使这里存在一些寻求改变的商业领袖，但他们的力量尚不足以改变议程的方向。 

陈龙：这有点类似丹尼・罗德里克（Dani Rodrik）的 “全球化三元悖论” 在欧洲的演绎。如果你寻求国家的发展利益，首先需要得到本土选民的支持，而后进行跨越国界的合作，但这些事务在欧洲进行的并不顺利。欧洲无法像一个国家一样行动。 

斯宾塞：是的，它是碎片化的。当然，每个经济体都有这种问题。但欧洲是一个极端的例子。欧洲仍活在一个相对开放的经济中，并进行着专业化。但欧洲的问题是监管，我们不能让监管把自己逼进死胡同。当每个人都有否决权的时候，连建设一条铁路，一座能源工厂都是那么艰难。马克・邓克尔曼[4] 的新书《为什么一切都失灵了：谁扼杀了进步以及如何让它回归》（Why Nothing Works: Who Killed Progress and How to Bring It Back）很好地描述了这一点。

欧洲人偶尔会聚到一起做一些事情，空客显然是一个很好的例子。另一个例子是位于法国与瑞士边境的欧洲核子研究中心（CERN），他们拥有世界上最大的对撞机。现在，当美国不再是一个令人神往的追求科研或其它梦想的地方时，欧洲应该思考如何吸引人才回归。 

陈龙：我们可以将国家分为几类。中国和美国是一类，拥有大市场，良好的科学基础与政策意识。欧洲则是另一类。另外还有很多规模更小的国家，你认为小国应该如何在变局中生存？ 

斯宾塞：如果你的国家规模很小，在一个相对开放的全球经济中实现专业化是唯一的生存方式，因为你无法什么都做，这就像一家小公司。对于收入水平较低的国家，故事也是一样的。他们需要良好的治理、基础设施和投资水平来创造机会，并且必须与全球经济保持联系。你不可能仅靠国内需求在一个低收入国家实现高增长。我想新兴国家完全理解这一点的重要性。 

陈龙：换句话讲，无论国家大小，都需要有需求。大国天然有国内需求，小国则必须通过开放来获得需求，然后再配合正确的政策组合。 

斯宾塞：是的，这就是为什么维持一个相对开放的全球化版本对每个人都如此重要。 

陈龙：你如何看待技术的扩散与渗透？显然特朗普想要施加很多限制，包括国际签证等。你认为现状有多糟糕？ 

斯宾塞：到目前为止，特朗普对大学与科学的攻击，还没有延伸到私营科技领域，如美国的科技巨头们。这些私营企业也是科技进步的重要推动力。我并不是说这种情况会一直持续下去，但如果我们仍严重依赖过去那样的结构，即政府是基础研究的主要资助者，大型实验室和大学是主要研究机构，那么情况就会大不相同，被特朗普的影响会更大。 

陈龙：如今有两股不同以往的力量。其一是私营部门，全球公司正发挥着巨大的作用。其二是除中美之外的多个利益相关方，他们自然对当前正在发生的事情感兴趣，也有能力做到一些事情。 

斯宾塞：我同意。世界格局已经变了。如果你回到 90 年代，发展中世界大部分是贫穷的。但现在，中国体量庞大，仍保持着相对较高的增长潜力，并拥有人力资本等作为支撑；印度大部分地区都具有实现高增长的潜力；还有许多其他中等收入国家，他们不具备中国或印度的条件，增长前景也因此看起来更加低迷，但这些国家体量仍然相对庞大且具有一定韧性。所以我认为这个画面是准确的。

陈龙评

一个讨论得不够的重要秘密是，科技革命需要合适的土壤，是需要被有规划的去拥抱的。那么这些要素是什么？政府应该做什么刚刚好，提供可以生根发芽的基础设施，同时又不过度干预，扼杀市场活力？

纵观全球，应对政策和效果都相差极大。值得被深入讨论。

04

中国电商模式的新进展：从“闪购”谈起

陈龙：说到在中国发生的一些生机勃勃的新东西，我想给你展示一下近些日子中国电商平台出现的一些新奇事物。淘宝近期推出了一项名为 “闪购” 的服务，这一服务意在将电商平台（线上）与本地商店（线下）相结合，如同外卖一般提供配送服务。举个例子，这次开年会，我没有时间出去买皮鞋，于是在网上浏览鞋子，这里有多种多样的款式、大小、颜色供我自由选择，并且能在半小时内送到我手中。 

斯宾塞：半小时内送到，这很了不起。在意大利（斯宾塞教授目前主要居住在意大利），我们尚未出现类似的替代品，亚马逊等平台仍旧以传统的电商形态运作着。 

陈龙：这种模式的本质，是将电子商务与本地商业生态紧密结合。回顾过去，最初的电商模式打破了空间与时间的限制，你可以在任何地方购物。但现在，通过与本地微观经济的结合，它创造出了一种新的服务模式，将一部分更为时效性的需求分离出来。不难想象，总有一部分消费者愿意在一小时内尽快收到他们购买的商品。 

斯宾塞：我可以理解这种模式为什么会在北京这样的大城市出现，因为库存问题不那么突出。但在人口密度较低的地区，这种模式应该会很难实现。 

陈龙：一座城市具备合适的规模自然是一个重要的因素。但事实上，在 “闪购” 推出前，中国的外卖配送服务已经相当发达了。所以电商可以与这个成熟的配送网络结合。这真正改变的是商业模式：你如何管理和分布库存？这对于一定规模的城市来说是可以实现的。 

斯宾塞：非常有趣。我猜测这种模式的确适用于人口密度足够高的地区。在低密度地区我们或许也可以复现这种模式，但其提供的商品种类显然不能太多。因为在固定人口基数下，商品越丰富，单一商品的购买频率就越低。 

陈龙：没错。所以我们可以将商品分为两类。一类是通用的、常规的物品，比如食物、日用品等，这些可以本地化供应，特别是当你有本地生产者时。另一类物品则需要库存优化。如果企业能够敏锐感知到消费者的需求，事实上他们也必须这么做，便可以在本地进行存货管理。 

我想介绍给你的是，中国的电商行业正在进入一个新的阶段。当市场竞争蔓延到线下，当所有的电商平台都可以销售同样的商品时，单一平台便失去了其独特性。电商平台若想要在竞争中生存，就必须做出改变。你必须渗透到更广泛的经济和商业中，也就是本地的实体店，让所有的本地商店都互为仓店的电商 2.0，是融合线上线下的数字化生活方式。 

斯宾塞：这很有道理。假设你有 12 家本地商店，它们并不需要持有完全相同的库存，而电商平台会将他们的仓储整合起来。 

陈龙：是的，它们既可以线下销售，也可以线上销售，从而连结成一张 “线上 - 线下” 的网络。 

斯宾塞：欧洲离这一步还很远。我们既没有什么可以在速度、可靠性上与亚马逊相竞争的平台，我也不认为他们会与小的零售商们进行如此深度的整合。 

陈龙：亚马逊在中国没有优势，拿中美电商做比较或许不完全恰当。但我想说的是，这代表了下一波浪潮。

陈龙评

互联网也罢，AI 也罢，如何在条件具备的情况下，融入到商业和经济生活中，带来跳跃式的创新，是重要的现象，也是迷人的话题。

有的国家和企业，在某些阶段如鱼得水，有的则百转难入。

05

AI会降低还是增加信息不对称？

陈龙：最后一个问题，关于大语言模型（LLMs）和社会共识的达成。作为一位思考信息不对称问题的专家，你对此有何看法？AI 会降低还是增加新的不对称？ 

斯宾塞：这取决于信息的质量。如果互联网上充斥着垃圾，而大模型只是复制这些垃圾，那么你得到的只是一个 “愚蠢的导师”。但我认为它们做得比这更好。 

当我让 Gemini 为我规划一份关于意大利文艺复兴的阅读清单时，它不仅给了我参考书目，还列出了它没有使用的网站，并解释了为什么 —— 因为它认为那些信息不重要或不准确。所以，至少它们在尝试辨别信息。 

当然，这只是问题的一方面。如果人们不使用这些工具，或者把 TikTok 作为主要新闻来源，那么即使有最好的学习工具也无济于事。所以，这仍然是一个悬而未决的问题。 

陈龙：总结一下，一方面，大语言模型正变得越来越强大和智能，这非常有用。但另一方面，人类作为一个物种，有其认知局限性，很容易被操纵和误导。这两种力量似乎都在被放大。 

斯宾塞：你说得很好。这是一种很好的描述方式：它既放大了智慧，也放大了愚蠢。

注：

[1] 《长期危机：重塑全球经济之路》由斯宾塞教授和英国前首相戈登·布朗（Gordon Brown）、剑桥大学皇后学院院长、安联首席经济顾问穆罕默德·埃里安（Mohamed El-Erian）合著。在这本书中，他们试图厘清全球经济中各种力量的碰撞，以及全球经济组合方式正在发生的巨大的、深层次的结构性变化，同时也剖析了全球治理体系的失灵，并为如何走出这个“破碎的世界”，为世界重建稳定与繁荣的根基，提出了一份行动蓝图。中文版于 2024 年 6 月由中信出版社出版。

[2] 达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu），麻省理工学院经济学教授，2024 年经济学诺奖得主。

[3] 克里斯托弗·皮萨里德斯（Christopher Pissarides），伦敦政治经济学院教授。他与彼得·戴蒙德（Peter Diamond）、戴尔·莫滕森（Dale Mortensen）因对“存在搜索摩擦的市场”的分析，而共同获得 2010 年诺贝尔经济学奖。他们建立的 DMP 模型（Diamond-Mortensen-Pissarides model）是理解失业与劳动力市场动态的核心理论框架。

[4] 马克·邓克尔曼（Marc Dunkelman），布朗大学国际与公共事务研究员，曾在华盛顿担任多个政府职位，并为克林顿基金会工作，具有丰富的政府实务经验。邓克尔曼专注于研究美国政治治理效能问题，特别是进步主义运动的发展困境。他在新书《为什么一切都失灵了：谁扼杀了进步以及如何让它回归》中提出了关于美国蓝州治理停滞的系统性分析框架，揭示了进步主义内部"赋权与制衡"的根本矛盾，为理解当代美国政治僵局和政府执行力衰退提供了重要的理论视角。

特别声明：以上内容仅代表作者本人的观点或立场，不代表Hehson财经头条的观点或立场。如因作品内容、版权或其他问题需要与Hehson财经头条联系的，请于上述内容发布后的30天内进行。