第1章
增长的顺风

标价1.50美元的热狗

不够健康，但很便宜。在美国的开市客（Costco），1.50美元可以让你买到一份全牛肉热狗加20盎司（约560克）苏打水。身处通胀飙升、企业紧缩成本的世界，这真是笔不错的买卖。而且自1985年以来情形一向如此。开市客的烤鸡在2022年不再提供这样好的福利了，价格从2.99美元上调到3.99美元，苏打水售价也提高了10美分。但热狗仍是特例。

我们不需要高深的专业财会知识，也知道开市客在销售这类热狗时亏了钱。所以该公司的CEO（首席执行官）克雷格·杰利内克（Craig Jelinek）才会跑去找他的前任、联合创始人吉姆·辛内加尔（Jim Sinegal）协商，希望提高热狗的售价。杰利内克抱怨说不能再以1.50美元的低价出售了，辛内加尔则回复：“你要是把该死的热狗卖得更贵了，我就杀了你！好好想别的办法！” ^[1] 他们确实想出了办法。

与其他许多同属柯克兰（Kirkland）商标的产品一样，开市客采取的措施是把热狗生产移至企业内部。杰利内克对此解释说：“我们把‘不能提高售价，必须想出其他办法’作为前提，于是就把生产接管过来，开始自己制作。” 结果立竿见影，热狗不再是亏损的促销项目。

开市客的大部分收入来自持续的会员缴费，而非产品销售。只卖1.50美元的诱人热狗吸引客户上门，抵达之后，他们将看到生活中不可或缺的刀叉套装、后院露台套装和真空吸尘器等。这样的商业模式相当成功，让开市客公司的市值攀升到2 000亿美元以上。

开市客的热狗是个有力而迷人的案例，提醒我们增长并不总是依靠硅谷的某个车库里开发出的创新。有时候，它不过是保持热狗加苏打水的价格不变，而这样的决策既促进了社会目标，满足那些寻找廉价小吃的人的需求，又刺激了美国一家超级企业的快速成长。

有人在2022年底询问开市客公司的首席财务官1.50美元的热狗价格还会维持多久。他回应说：“直到永远。”

四股全球顺风

别让过去的创新把你蒙蔽了，我们仍处在增长受约束的世界。每千分之一幅度的增长都来之不易，增长是一场艰苦的斗争。

尽管为寻求创新突破付出了汗水、眼泪乃至鲜血，但由于全球合作缺失和经济管理不力，很大部分增长潜力被迅速抑制。因此，我们看到的景象是一个受供给约束的缓慢增长的世界，增长能够取得的成就受限于各种因素，例如通过压抑总需求来控制通胀的政策，以及不会轻易消散的约束供给的长期因素等。另外，通胀的阴影仍会笼罩较长时间，实际利率将高于之前的水平。

幸运之处是，在增长转向受供给约束之外还有更多故事。有逆风阻挡我们前进，但也有顺风助力，它们具有恢复增长、帮助各经济体起飞的潜力。

转变1：新兴经济体的追赶

成功的发展项目推动了新兴经济体的巨幅增长。仅在过去40年中，我们就看到发达经济体占全球GDP的份额从大约60%下降至40%，而新兴经济体表现出相反的变化，如今占世界经济近60%的份额。 追赶是艰难的，但世界上许多国家仍取得了成功。这一成就依靠的是连续数轮谈判推动世界经济开放，以及发展中国家从发达国家引入先进技术并消化吸收。跨境知识及技术流动在过去和今天都极其重要，是实现各种目标的关键：从清洁能源转型到更广泛的可持续性。

过去40年来，随着发展中国家的低成本制造能力扩张，全球经济感受到很强的通缩压力。中国是这个过程中最大的影响因素，但绝非唯一因素。这种通缩式的生产转移始自二战后初期的日本，然后延伸到当时成为纺织服装业早期新兴势力但尚未回归中国的香港。在纺织品配额贸易体系的推动下，低成本制造业又发展到新加坡和韩国。而此时，最先启动这个进程的日本，随着收入水平提高开始转向附加值更高的生产活动。欠发达国家变成发达国家，发达国家变成领先国家，这样的循环过程在各国重复上演。

在亚洲，上述接力棒传递过程被人们称作“雁行模式”。20世纪80年代，韩国已迈入中等收入阶段，低成本制造业的任务被再度转移。这次包括印度尼西亚、泰国和稍后加入的越南等，但最主要的新选手是中国，尤其是在邓小平于20世纪90年代初期的南方谈话之后，中国开始占据全球制造业的支配地位。中国在全球制造业中的份额从1990年的3.5%激增至2021年的30.5%。 可是，这一制造业产能腾飞的效应如今正在消退。由于中国的人均收入已突破1.2万美元，它不可能再继续掌控低成本的劳动密集型制造活动。 接力棒将再次传递下去。

雁行模式带来的总体效应是，把之前没有利用起来的数量庞大的产能加入世界经济，其中既有制造能力，也包括劳动能力。这个效应极为庞大。图1.1描绘了美国消费者价格指数各组成部分在1997—2017年的变化趋势。该指数在这一时期的总升幅约为55% ，其中服务等非贸易品（大学教育、医疗等）的价格上涨速度要快得多，各类消费品（从玩具到电视机等）的价格则几乎没有上涨，甚至出现下降。从制造业的角度看，后者主要属于劳动密集型产品。

新兴经济体的崛起推动了制造品的相对价格显著下降。我们可以回看1954年，第一批推荐给消费者的彩色电视机（RCA公司的CT-100）售价为1 000美元，经通胀调整后相当于今天的1.1万美元。 ^[2] 它采用的是图像不清晰，甚至带着雪花的15英寸屏幕，但已是当时最先进的技术。而在今天，任何一家开市客或百思买商场都会兴高采烈地向你推销只卖两三百美元的高清的40英寸大彩电。计算机、手机以及其他许多技术产品也都能看到这种成本显著压缩的现象。

当然，成本压缩现象并不限于制造品，这个趋势也外溢到了非贸易部门，包括政府服务、教育和医疗等。在经济中的非贸易部门，我们需要的产品和服务是在本地生产和销售的。因此在发达经济体，被制造业放弃的劳动力可以在其他领域找工作，尤其是极为庞大的非贸易部门。这个转移会增加整个经济的劳动力供给，从而压低劳动力成本，把成本压缩的压力传递到非贸易部门。

全球经济活动向新兴经济体持续转移在许多方面带来了深远的影响。通过技术、金融和投资来发挥影响的经济支配力如今变得大为分散，市场也被拓展（见图1.2）。关键国际组织的治理必须针对这一新的权力构架做出更加迅速、全面和切实的调整，如果没有治理上的创新，恐怕难以取得共识。随着最终需求的目的地发生转移，先进的数字自动化技术会削弱劳动力在制造和物流中的重要性，供应链也将迁移。贸易模式会很快追随这些转变。另外或许最关键的一点是，环境和自然资源所受压力将增大，生产活动可能突破生态临界点。

转变2：万物的数字化

经济生活、金融部门乃至社会领域所有方面的多维度数字化转型，带来了提高生产率和促进包容性增长模式的大量机会。绝大多数的数字技术属于通用类型，有提升各个部门效率的潜力。部门专用技术虽然可能给特定领域带来巨大影响，但如果该部门在整体经济中的份额不大，则它本身难以改变宏观经济图景。数字技术与之不同，凭借广泛的适用面，它可以实现普遍的经济增长与生产率进步。

如今，全球约56%的人口（44亿人）生活在城镇 ，其他44%则居于田园或村庄。我们这些发达国家的人习以为常的城市生活的若干服务，对许多农村人口来说仍然遥不可及。此外在许多正在扩张的新兴城市，大量服务还很不完善。城市化正在推进，据估计到2050年，全球城市人口的占比将接近70%。人口向城市迁移并进入现代化的经济生活领域是推动增长和发展的积极信号。数字技术在其中可以发挥关键作用，加快实现各种服务对弱势人群的可及性，让经济融合的速度超越人口城市化的速度，从而推动增长。相比建设廉价住房，给农村地区的人们提供手机要容易得多，但两者都是我们应该努力提供的社会产品。

数字接入可以缩小城乡居民之间的差距，改善增长模式的包容性。我们可以从多个维度看到此类效应。例如，电子商务给人们带来更加丰富的零售和消费选择，同时为农村小企业拓展了潜在市场。阿里巴巴公司罗汉堂研究院于2019年开展的一项研究（由本书作者迈克尔·斯宾塞共同主持）发现，中国的线下买家和卖家的平均物理距离只有几公里，而线上买家和卖家的平均物理距离则超过了1 000公里。

电子商务不只帮助企业扩大了潜在可及市场，还可以让没有银行账户的个人首次加入数字经济，协助不方便前往便利店的残障人士获得各种必需品。电子商务创造了新型交易方式，同时提升了民众的数字应用技能。

强大的通用型技术可以重塑产业和经济的面貌，但转型过程是颠簸的，与长期收益相伴的还有负面冲击和风险。有些问题涉及受自动化与人工智能兴起影响的职业的前景；有些问题涉及监管、隐私和市场支配力，社交媒体就是典型的例子；还有些问题涉及国家安全，例如可能被外国政府利用的软件后门。数字技术尤其是互联网的影响远远超出了传统经济生活的范围，触及社会和政治结构乃至国家安全。

在生产率停滞、劳动力短缺的时代，数字技术有刺激生产率急速提高的潜力，也可能促进增长模式的包容性显著改善。最后，数字技术还是推动科技进步的重要工具，包括下文要探讨的两个关键转变：可持续的能源转型，以及生物医药领域的生命科学革命。

转变3：能源转型

第三个转变关系到实现全球经济可持续性的挑战，包括所谓的能源转型。如果我们应对得当，它也有望发挥顺风的作用。与数字转型类似，能源转型同样涉及多个维度，要求世界降低经济产出的能源密集度，并把能源组合从化石能源更多地转向清洁能源。释放风能、太阳能、地热能、水能、核能、氢能乃至未来可期的核聚变技术的力量，仍只能帮助我们达到部分目标，另外还需要大力推广温室气体捕获技术。我们已经看到一些新出现的直接空气捕获技术，其通过净化碳排放的气体，帮助恢复大气平衡。加拿大不列颠哥伦比亚省的一家样板工厂就计划每年从空气中剥离出1吨的二氧化碳。

全球二氧化碳排放量目前约为360亿吨，远高于把全球气温上升幅度控制在1.5摄氏度以内所要求的水平。更糟糕的是，这一排放量尚未见顶。发达国家的二氧化碳排放量未来还将达到峰值，当然人均排放水平非常高。但我们要清楚，让排放量达到峰值是一回事，可世界迫切需要的是让它下降。这就好比，当医生告诉病人胆固醇过高时，并不只是让病人防止这个指标继续攀升，而是要求你在暴发心脏病之前把胆固醇降下来。

国际能源署在2021年的一份报告描述了到2030年把二氧化碳排放量降至260亿吨的路线图，相当于每年的降幅达到约6%。 现在我们假设，全球经济在此期间保持较为谨慎的2%年增长率，如果总排放量每年需要下降6%，而经济增速为2%，那么经济产出的碳密度就必须每年下降8%。全球的碳密度已有所降低，但从未降得如此迅速。在1980—2021年，碳密度的平均下降速度仅为每年1.3%。

在主要的新兴市场经济体，情形有所不同。中国的碳排放量可望在2030年之前见顶，但这个预测是在俄乌冲突带来重大能源冲击之前做的。印度处于更初期的增长阶段，人均收入仅为中国的三分之一左右，肯定还需要十年以上方能达到二氧化碳排放峰值。要了解挑战的艰巨程度，可以直接比较一个经济体的增速与碳密度的降速。对于印度这样增长潜力巨大的国家，经济增速很可能在未来数年中超过碳密度的降速，除非全球范围的碳密度降速大大加快。

碳排放集中在发达国家和少数大的新兴经济体。根据联合国的数据，全球最大的七个排放经济体，即中国、美国、印度、欧盟、印度尼西亚、俄罗斯、巴西，在2020年约占世界排放总量的一半。 如果把范围扩大至二十国集团，所占份额将达到75%。

多份气候报告反复强调，我们要么达到能源转型的拐点，要么将迎来更为剧烈的全球变暖及其严重后果。 向可再生未来转型需要付出成本，目前的估计是每年约4万亿美元。与不作为带来的损失相比，这样的代价无足轻重。然而在主权债务负担沉重、通胀率与利率水平上升、人口老龄化加剧的形势下，各国政府可能更缺乏投资能力，并且不容易通过充分合作来筹集所需的资金。

我们不太可能实现到2030年把全球二氧化碳排放总量削减至260亿吨的目标，但这不代表我们应该放弃努力。即使在2032年跨越这个门槛，也要比再晚十年实现甚至永远不能实现好得多。这里的挑战在于，我们还没有充分利用已有的工具和技术。美国仍顽固地拒绝实施碳价格，在通过《通胀削减法案》（Inflation Reduction Act）重新加入抗击气候变化斗争的时候，美国采取的办法是补贴而非征税。尽管2022年达成的保护海洋多样性的《公海条约》（Treaty of the High Seas）取得了重要进展，但多项国际协议及相关行动仍表现出类似的受阻与进展缓慢的特征。

转变4：今天的科技革命

第四个正在发生的转变或许不那么受大众关注，意义却同样重大，那就是生物学、生物医药和生命科学领域的革命。

与数字技术领域一样，这场革命的动力部分来自强大工具的广泛普及，研究工具的成本大幅下降，足以让成千上万的科研人员参与科学研究与创新应用的进程。DNA（脱氧核糖核酸）测序成本降低，基因编辑技术进步，利用人工智能分析蛋白质三维结构，这些在十年之前还是难以企及的成就，如今已经成为通行操作。

今天的科技进步有望带来广泛而深刻的影响。新冠疫苗的迅速研发让我们得以一窥科学资源与技术诀窍的威力和潜能。它们的效应广泛反映在各种健康成就上：传染病的预防和治疗、基因疾病和遗传紊乱的缓解、寿命延长，以及保证食品安全的能力得到提升等等。

合成生物学还有可能改变制造业的面貌，为实现可持续目标助力。与数字技术类似，这方面也存在严重风险，并且科技成果有可能被滥用。数字技术与生物技术这两个领域的进步都要求创新与适应性监管的结合。在技术快速进步的背景下，监管出现滞后是可以理解也难以避免的。对于所有这些技术，在数据安全和使用上采取负责任的监督管理都必不可少。

技术冲击：给增长带来顺风效应的技术和工具

从当前的生物科学革命到清洁能源转型以及万物数字化，所有变革都有赖于强大的技术和工具。今天这些工具不仅已经存在，而且广泛可及，使用成本日渐降低。

以光伏发电或太阳能电池板为例，太阳能发电的成本在过去十年中下降至原来的约五分之一，使其足以匹敌甚至已优于化石燃料。成本显著下降同样开启了智能电网以及储能和电池技术进步的大门。风力发电领域也能看到类似的效率提升和成本下降现象。

我们再看看半导体领域，摩尔定律至今依然适用，那是在1965年首次提出的关于单位芯片上的晶体管数量每两年会翻一番的发展趋势预测。半导体依然在削减成本的同时提升性能。当前这一代芯片上的晶体管密度之高令人咋舌，例如台积电公司生产的3纳米精度芯片，每平方毫米上包含约2.9亿个晶体管。这样的芯片开辟了降低能源消耗与热量生成的通路，同时大幅增加了廉价的算力。芯片的效率越高，意味着能源消耗越少，进而有助于实现可持续性目标。由于芯片对于人工智能开发是如此重要，以至于美国已着手限制向中国出口某些型号的芯片，这并不让人感到意外。

先进的人工智能和机器学习技术要求庞大的算力支持，尤其是在训练阶段。目前这些算力主要掌握在美国的高技术大公司手里，如微软和谷歌。海外的或私有的算力造成了一种封闭平台，只为特定的大企业和政府服务，不容易被科学家等其他各类人士有效利用。于是现在兴起了创建国家研究云服务系统的呼声，要求向科研人员开放政府与大公司的数据中心。 ^[3] 此类公共部门投资有助于加快负责任的人工智能应用的开发与实施，另外还可以通过这些创新带来社会利益。

人工智能如今不再是科幻小说的题材，而成为家门口的现实。先进技术领域的一个惊人案例是伦敦的深度思维公司（DeepMind），它已被纳入谷歌母公司的旗下，成就远不止游戏对抗方面的创新。作为人工智能研究的领先机构之一，深度思维公司借助一套名为AlphaFold的系统，开发出通过氨基酸测序来预测蛋白质三维结构的方法。这样的任务在过去是实验室开展的劳动密集型工作，需要数周甚至数月才能完成，新开发的这一技术必将大幅提升生命科学研究开发在关键领域的“生产率”。这个成就听上去有些抽象，其实具有普遍意义。蛋白质结构的模型甚至可能在某一天挽救你的生命。我们需要蛋白质分子的三维结构来分析它们的组合方式，这些知识对疫苗、药物和其他挽救治疗手段的开发至关重要。AlphaFold系统已经预测了大约2亿种全部已知蛋白质的三维结构，并把结果全部公开，让所有科学家都能免费获取，这项私人企业的工程技术成果创造了宝贵的全球公共品。

当然，还有人工智能聊天机器人ChatGPT。2022年底，OpenAI公司推出的ChatGPT应用很快迎来了数百万急于跟机器人问答交流的注册用户，从克里斯托弗·哥伦布如果在2015年抵达美洲会看到什么（见图1.3），到给HBO的热播剧《白莲花》第三季撰写人物关系清单，ChatGPT轻松愉快地闯过了很多难关。这样的人工智能工具并不总能答对，比如，有位律师试图用ChatGPT来准备对付哥伦比亚航空公司的诉讼简报，机器人回复他说，可以参考如下若干案例：马蒂内斯诉达美航空公司（Martinez v. Delta Air Lines），以及齐切尔曼诉大韩航空公司（Zicherman v. Korean Air Lines）等 ^[4] 。可问题在于，这些所谓的案例全是该软件自己编造出来的。

人工智能已成为强有力的模式探测机器与预测机器，而且速度奇快。它们大大拓展了如今可适用机器学习的初级人类任务的范围。图像识别就是一个很好的案例，短短十年前，人工智能还不善于识别图像。谷歌公司的X部门在2012年的一个项目利用包含1.6万台计算机的神经网络来分析YouTube网站视频上的1 000万张图片，以识别猫的图像。 ^[5] 这是一场很有趣的实验，以观察机器如何自动学习，但结果并不完美。你会不会通过一张明确的特征清单，去判断某个东西是不是一只猫呢？这种做法让人想起HBO的连续剧《硅谷》中搞笑的“Not Hotdog”应用程序的情节。

如今，机器可以利用快速扩充的算力和数以百万计的数字图像，来判断数字图像的模式。图1.4显示了人工智能在ImageNet网站举办的物品识别年度竞赛中的进步，也就是著名的大规模视觉识别挑战赛。 ^[6] 在我们撰写本书时，人工智能不仅在物品和图像识别方面超越了人类，而且从编程到诗歌创作的越来越多的工作任务，人工智能都可以更迅速地完成。

人工智能促进了机器人的兴盛。从广义上讲，机器人包括所有能够以某种程度的自主性完成任务的机器。我们看到机器人无处不在，从具有自动驾驶功能的车辆，到监控建筑物周边的工业机器人以及大港口的自动化物流系统。波士顿动力公司（Boston Dynamics）的Atlas机器人可以跟着The Contours乐队在1962年发布的名曲“Do You Love Me”的节奏摇摆和搅碎土豆，Spot机器狗则带有从住宅保安到战场任务执行等各种各样的应用功能（见图1.5）。

在机器人和人工智能领域，我们都仿佛一条从深水中浮起、首次把头露出水面的鱼。我们才刚刚接触机器学习及其应用的表面，但很快可能会看到利用这些工具带来的重大生产率突破。再回到ChatGPT的例子，我们不只可以想象某个学生借助人工智能炮制一篇学期论文，或者销售员用它起草促销邮件。人工智能的进步很快将引来“海啸”，给科学家、技术员及企业家提供广泛而廉价的强大工具，协助他们开发新产品和服务。随着机器人和人工智能领域军备竞赛式的巨额投入，所有这些进步将更快地到来，尤其是在经济生活中涉及知识和信息的方面。

快速推进的科学技术还激发了近期的另一个重要趋势：创业活动走向全球化。不久之前，创业生态还高度集中在美国。但在过去十年中，创业活动变得大为分散，如今已遍布各个大陆。潜在市场规模意义重大，因为数字技术的应用往往有很高的固定成本和很低的可变成本，也很容易实现规模化。因此，中国和印度已紧随美国成为创新与创业活动的主要中心。今天我们看到更多有价值的初创企业在拉丁美洲、欧洲、中东和亚洲各地涌现，甚至非洲也有参与，并随着数字基础设施的建设有望加速推进。

到2022年底，美国仍是大多数估值10亿美元及以上的初创企业（所谓独角兽企业）的大本营，中国、印度和欧洲各国也有不少此类企业（见表1.1）。许多高增长公司的商业模式着眼于金融、商业、医疗和教育等领域，试图改善那些缺少服务的民众的处境，这样的目标结合了更为广泛的经济和社会的包容性追求。如果不是因为互联网，特别是移动互联网在全球的突飞猛进，上述进步恐怕难以实现。2023年，全球已有大约68亿人使用智能手机，几乎比2016年的37亿翻番。

数字接入在整个印度的普及可以作为具体的案例。2010年，印度给手机用户提供的数据套餐非常昂贵，这导致个人用户很有限。在此期间，一家名为IBSL的小型初创企业［后来被穆克什·安巴尼（Mukesh Ambani）收购并更名为Reliance Jio］开始建设数字基础设施。Reliance Jio电信网络于2016年启动语音和数据服务，签约用户剧增。6年后，整个印度有4亿多人成为其用户。与此同时，数据服务成本则从每GB（千兆字节）约3.50美元下降至如今的不足0.30美元。 移动互联网显著的成本降低与接入扩张推动创业生态系统在全印度广泛延伸。此外，印度的生物识别系统Aadhaar给所有公民和居民提供独一无二的12位身份识别数字，通用支付接口也发挥了积极作用。这些措施都加快了印度的数字化建设，凸显了技术力量在新兴经济体增长解决方案中的关键地位。

独角兽初创公司虽然已成为全球性现象，其业务却依然具有相当多本地和人际关系的特征。例如德国的许多独角兽公司位于柏林，少数在慕尼黑，法国的独角兽公司则绝大多数以巴黎为基地。事实上，高速增长的公司正越来越多地通过电子商务、金融科技、医疗和教育等渠道瞄准国际市场，例如尼日利亚的拉各斯和肯尼亚的内罗毕等地。此类企业对包容性增长的潜在贡献不容忽视。我们如果想克服增长面临的强大阻力，就必须加快这些积极趋势的作用。

[1] Todd Matthews,“Costco CEO Craig Jelinek on Shareholders, Costco.com, and Hot Dogs”, 425 Business , 18 April 2018. https://bit.ly/3QlFqcn.

[2] Randy Alfred,“March 25, 1954: RCA TVs Get the Color for Money”, Wired ,25 March 2008. https://bit.ly/3i1GsNE.

[3] Steve Lohr,“Universities and Tech Giants Back National Cloud Computing Project”, New York Times , 30 June 2020. https://nyti.ms/3vUvZH8.

[4] Benjamin Weiser,“Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT”, New York Times , 27 May 2023. https://www.nyti.ms/3CJwWpd.

[5] John Markof ,“How Many Computers to Identify a Cat? 16,000”, New York Times , 25 June 2012. https://nyti.ms/2IsBAOP.

[6] Fei-Fei Li et al., ImageNet , accessed 11 January 2023. https://image-net. org/about.php. /jzaX1+T2yCz/MzzEjD7Erdm6AC0EqrjHYAJxhHyj1MfPb2svxasOMzoEmDW2X1Y