直击华尔街｜独家专访诺贝尔经济学奖得主詹姆斯·赫克曼：人工智能时代的生产力衡量对经济学既是挑战也是机遇

南方财经全媒体记者周蕊 实习生段伊航 纽约报道

詹姆斯·赫克曼（James Heckman）是微观计量经济学的开创者，以在劳动经济学、计量经济学和人力资本理论领域的开创性研究而著称。因对分析选择性抽样的原理和方法所做出的发展和贡献，赫克曼与丹尼尔·麦克法登（Daniel McFadden）共同获得2000年诺贝尔经济学奖。

除了担任芝加哥大学亨利·舒尔茨(Henry Schultz)杰出经济学教授，目前赫克曼还担任芝加哥大学人类发展经济学中心主任。他还是美国艺术与科学学院院士、计量经济学会研究员、美国国家科学院院士。

近日，《直击华尔街》栏目独家专访了赫克曼。他指出，生育率下降已经成为了全球现象，现代社会中存在一系列因素影响了人类的生育意愿和能力。就人工智能技术进步对于人类带来的影响，他感到更乐观而不是悲观，但如何衡量生产力将是一个经济学上的挑战。

生育率下降是全球性现象

直击华尔街：与其他国家相比，中国在人口结构上所面临的挑战有何不同？中国在应对人口结构转变时，可以从其他国家的福利政策中学到哪些经验？

詹姆斯·赫克曼：这是个全球性问题。去年九月，我在布达佩斯参加了一个会议，有来自世界各地的学者，主要关注东欧生育率下降问题。在捷克和匈牙利等国家，生育率大幅低于每位女性有2.1个孩子的人口替代率水平。许多国家对类似问题深感担忧，尤其是不愿意向移民敞开大门的国家。美国生育率也低于人口替代率水平。历史上美国已对移民敞开大门。移民在增加人口数量、支撑国家福利、设立健全的社会保障上起到很大作用。现在美国有大量没有受过专业技能培训的移民，但过去美国拥有很多技术性移民，这在美国政治上是个很大的争议点。

世界各地国家的人口问题基本一样。东亚的问题始于1940 年代末，当时日本生育率下降，而且下降幅度很大。中国生育率也下降了，许多其他国家的生育率都在下降。相对而言，印度人口增长率仍高于替代水平，但也仅仅是略高于这个数字，比想象的更接近平衡。即使在印度农村，许多未受过教育的妇女生活在相对贫困中，缺乏现代知识、医疗保健系统缺少现代仪器，但生育率也同样在下降。这是一个普遍现象。问题是，老龄化的人口通常适应力较弱，它更难以支撑年龄金字塔。看看中国的人口年龄金字塔，在金字塔底层，新生人口数量比他们长大后需要支撑的年龄组数量要少得多。这不仅对未来的社会保障有重大影响，而且对劳动力的增长、劳动力的灵活性等也有重大影响。我认为，世界各地在30到50 年前制定的许多政策基本上已经过时了。想想看，中国预期寿命增加了多少，特别是在中国东部地区。在西方，预期寿命也在增加。在欧洲，平均预期寿命远超 70 岁，有时甚至达到 80 岁。在日本，这一数字超过 80 岁。如果你最近去过日本，会看到很多老人在做很多普通的工作。

因此，我认为人口和社会性质将发生变化。人口老龄化、保守化、规避风险、储蓄率降低，对经济产生了总体影响，也影响了社会活力。虽然我老了，我仍然认为自己有活力，但这是另一回事。总的来说，社会变得僵化，发展速度减慢，发展程度也不同往日。而新知识体现在年轻人身上，这些知识推动技术、科学和社会创造力进步。在中国，许多人都在谈论独生子女政策导致生育率下降的事实，这是备受关注的。但这两者相关性其实并不明显，我之所以这么说，是因为日本从未实行过独生子女政策，但其生育率却大幅下降，其生育率甚至在现代避孕方法出现之前就已下降。避孕药直到 20 世纪 60 年代才向公众开放，但早在 40 年代末和 50 年代初，日本就已广泛实施堕胎和避孕措施。日本经济曾被战争摧毁，数百万人丧生，东亚大部分地区也是如此，欧洲也是如此，尤其是苏联国家。这些国家因此经历了大规模衰退，年轻人生活非常困难。在 20 世纪 60 年代，才开始看到美国发生过的情况，即婴儿潮。

二战后美国确实经历了婴儿潮。我不想过多谈论统计数据，但在20世纪30年代，正值大萧条时期，人们非常贫穷，相对而言，美国的生育率下降了，人们对未来非常悲观。然而在第二次世界大战结束后，与其他国家相比，美国相对没有受到太大影响，情况较为乐观，因为他是唯一的主要经济体，能够向全球销售商品。随着其他经济体的复苏，他们也经历了婴儿潮，也开始拥有同样的劳动成果，只是相比美国推后了。结果是全球经济结构和生育情况朝着好的方向发展。但东欧等较穷的经济体，虽然随着经济的改善生育率提高了，但还没有达到西方那样的程度。在中国有一个特殊的现象。1949年后，妇女地位大幅提高。我认为这是1949年后的一个主要特点。教育队伍整体扩大，教育质量提高，更多的妇女获得机会，甚至比西方国家还要多。因此，尽管由于贫困和战争，生活水平较低，但妇女的平等程度更高。这意味着妇女有机会参与劳动，工作效率更高。但这些因素与生育和抚养孩子同样需要所付出时间。因此，妇女一边工作一边抚养孩子成为一件艰难的事情。

从生理上讲，母亲和孩子之间的纽带非常紧密，而且这种纽带会不断更新。父亲可以发挥作用，而且正在发挥越来越大的作用。这有助于提高生育率。也就是说，当男性更加参与到家庭并帮助生育时，生育率就会上升。这是非常合乎常理的。但现在，考虑到现代世界提供的各种各样的机会，许多女性和家庭决定不要孩子，结婚率正在下降，这是世界上大多数国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说即使在同居制度中，比如在北欧人们可能不会结婚，但会长期稳定生活在一起，从实际意义上看就是结婚了，这种家庭结构为女性提供了60到80年前不存在的机会。虽然女性选择不生育或不结婚这种情况并非主流，但仍有一部分人会这么做。此外，很多女性因为受教育程度较高而推迟生育，把整个生物钟往后推了，从而也产生了许多问题。因为随着女性年龄的增长，生育能力会下降。教育本身也造成了整个过程的推迟，女性有四年时间接受大学教育，也许还有硕士学位或更高的学位，毕业时已经20多岁。在50年前、100年前，当女性在如今上大学甚至高中毕业时的年龄，她们已经有孩子了。

此外，还有越来越多的研究探讨了男性生育能力和女性生育力的下降，包括与环境威胁有关的因素，比如塑料、激素以及现代饮食中出现的各种添加剂。这些物质帮助加速了营养的获取，减少了饥饿的产生，但同时似乎对生育能力产生了负面影响。因此，在现代世界中有一系列因素在影响生育能力。

女性的家庭角色发生变化

直击华尔街：您的研究还强调了儿童技能形成的关键时期。您能详细说明早期干预与后期干预在塑造个人成果中的作用吗？根据您对“技能形成”的研究，您会提出哪些政策上的建议？

詹姆斯·赫克曼：我认为在19世纪和20世纪初期，"核心家庭"的概念在社会中占主导地位（Nuclear family指的是以异性婚姻或同性婚姻为基础，其父母与未婚子女共同生活的家庭），这种家庭模式在维多利亚时期的英国、美国中产阶级家庭中被视为理想。然而这种理想并不适用于所有人，特别是当时有些家庭中未成年儿童为谋生不得不去工厂工作。这些儿童面临着完全不同的成长环境。但这个环境逐渐受到挑战并最终消失，因为人们认为孩子应该去上学。19世纪末和20世纪初，义务教育开始成为现代社会的重要特征，这意味着童工减少了，从而在某种程度上增加了母亲留在家里抚养孩子的需求。家庭关系和女性的角色也发生了变化。

我认为，衡量一个国家经济发展的最重要方法之一是看女性的角色，她们拥有多少独立性和自主权，我认为这是常常被忽视的。我们通常认为，传统上像印度这样的国家，有种姓制度，女性非常传统，大多没有接受教育，她们的生活方式通常被描述为“赤脚且怀孕”，是一种非常受局限的生活方式。而这种情况已经改变了，即使在印度农村也是如此，尽管不如在纽约变化那么快，但那里确实在变化。现在孩子出生在一个家庭中，母亲认为她的主要任务是培养自己。

直击华尔街：怎么理解母亲的主要任务是“培养自己”？

詹姆斯·赫克曼：作为女性，她有孩子，她很爱这个孩子，和孩子一起成长，但她不像过去更传统的母亲那样，只把孩子视为主要责任。过去，母亲会认为自己的任务是抚养孩子，教育孩子，赋予孩子价值观，以传统的方式塑造孩子。因此，现在真正谈论的其实是我们作为人类个体成长的过程中如何影响到孩子的“技能形成”，如果是指望家庭来提供这些技能的培养，教孩子价值观，传递文化传统，那么，是的，你基本上还是能够实现。

大量证据表明，早期岁月对孩子技能的形成非常重要。大脑早期发育非常迅速，就像海绵一样吸收知识，从而让所有神经元被激活。成长过程中大脑会接收到各种各样的刺激，如音乐、阅读和运动等。这些多元化的体验对大脑发展至关重要。神经科学研究表明，我们的大脑遵循"用进废退"的原则：经常使用的神经元会得到强化，而不常用的则可能被淘汰。法国等地的神经科学家通过一系列卓越的研究，揭示了学习过程中大脑的变化机制。当我们学习新知识时，大脑中某些区域的简单概念会被更复杂、更精细的概念所替代。这个过程涉及灰质的形成、神经元之间新连接的建立，以及复杂神经回路的构建。这些神经回路最终塑造了我们的思维模式和情感反应。因此，家庭在早期鼓励这种学习行为，这一点在许多文化中被视为理所当然。传统上，我们也认为家庭在孩子的成长过程中扮演着关键的养育角色。

当然，这并不意味着在一个自由的环境中就没有办法刺激促进孩子的成长。但我们必须认识到，随着社会的发展，传统家庭结构已经发生了变化，相应的育儿方式也在变化。我们比以往任何时候都更理解，与孩子互动、引导孩子学习的重要性。我们获得了更多的知识，这些知识仍在不断发展。但有一些观点轻视了女性抚养孩子的角色，认为如果她为了孩子的福祉牺牲了自己的事业，那么是孩子会受益而母亲不会。因此，我们遇到一个非常严肃的问题。我们应该考虑谁的福祉？我们应该考虑谁的幸福？一个工作的女性是否必然会影响孩子的能力和发展？答案是否定的。但我们必须发展出能够理解并适应孩子成长新环境的机制。

人工智能将带来更多新机会

直击华尔街：您如何看待自动化和人工智能等技术进步对未来福利政策和劳动力市场的影响？在应对技术变革可能带来的就业不稳定和收入不平等等挑战时，福利政策可以发挥什么作用？您能否就如何减轻这些潜在负面影响提供一些具体建议？

詹姆斯·赫克曼：我并不像许多人那样对由此造成的失业持消极态度。我的看法不同，我认为它提供了做新事情的机会，因此能够扩大可能性，让我们可以做更多的事。我们可以更快地完成研究，可以更快地理解现象。

我最近看到一些研究，这些研究着眼于癌症治疗和诊断，并使用了人工智能、ChatGPT 等新技术。现在能够以比五年前更快的速度处理、分析和从数据中提取经验。因此，新事物应运而生。人们忽略了一点，他们认为工作岗位的数量是固定的，20年后我们都会像今天一样工作，机器将接管一切，人们将失去工作。然而，20 年后将创造数百万个新工作岗位，人们将可以做新的任务，可以制造新的东西。我们会发现大量的机会，我们只需要培训人们利用这些机会。所以这不是简单地说它会摧毁工作岗位。

不过确实存在一个问题，那些曾接受过某种技术培训的人可能会发现自己被淘汰了。生活中令人沮丧的一部分是，年龄越大，学习和适应的难度就越大。因此，我们会发现一些人相对而言不再像过去那样高效率。因此，我们需要针对这些人采取措施，需要考虑社会政策来帮助他们适应。如果他们确实不再像过去那样高效，工作水平无法支撑工资水平，我们应该考虑更全面的方法来提供支持，不仅仅是给他们福利，将他们排除于社会之外，而应通过补贴来刺激就业和劳动力市场。

对于年轻工人，教导他们新技能并适应变化也同样重要。生命是一个循环的过程。举一个例子，在伊利诺伊州，多年前，有一家手机公司引进了新技术，他们推出了一个新的技术实施计划，用来取代秘书这个岗位，让公司从事秘书的员工都使用文字处理软件。人们被给予选择，你愿意学习使用新的文字处理软件，还是你选择退休？正如你所料，年长的人选择退休，年轻人学习了新技能，这样更能胜任工作的人留了下来，能力较弱的人选择了退休。因此会有一个适应过程，我们必须考虑这种适应过程。这是我们应该思考的问题，这不是一个永久的状态。我认为整个大环境将会扩展，我们会有更多机会，而不是更少。

年轻人要学会从失败中站起来

直击华尔街：作为诺贝尔奖获得者，您会给那些渴望在各自领域做出重大贡献的年轻学者和学生提供什么建议或鼓励？

詹姆斯·赫克曼：我认为最重要的是尝试做一些“独特”的事情，尝试以某种方式让自己与众不同。许多人渴望安全感，选择跟随某条特定的道路。但是如果我们谈论生产力，谈论一本新小说、一本新书、一个新想法，能够改变现状、推动我们知识取得进步的几乎总是那些与众不同的东西。比如，有轮子的行李箱是50年前发明的，之前人们要提着行李四处行走，现在可以轻松推动行李箱。虽然这并非根本性的发明创造，但仍然是一个极具价值的“渐进式改善”的例子。当然，也有像量子计算、人工智能等正在发生的重大突破。所以重要的是要尝试解决新的、困难的问题。

另一个建议是，要明白你必须学会如何接受失败。这听起来有点奇怪，但这很重要，因为你尝试任何新事物、任何不同寻常的事物都可能带有一定的风险。你可能会失败，而且失败得很惨。因此我们不仅要尝试新事物，还要学会从失败中恢复过来，即使新尝试没有成功也要继续前行。有一句古老的谚语，核心思想是："尝试、失败，再尝试、再失败。"这个观念虽然简单，却蕴含着深刻的智慧，多年来一直被传授给学生。这个理念强调了尝试新事物和自我探索的重要性。无论是在个人生活中塑造新的性格，还是在职场中创新工作方式或产品设计，勇于尝试都是至关重要的。

你可以想一想，是否有新的设计办公室的方式，是否有新的建造产品的方式，是否有一些尚未被发现的东西。虽然走安全的道路可能看似稳妥，但它也可能限制了我们获得更多奖励和保持好奇心的机会。关键在于学会从尝试和风险中获益，同时培养在失败后重新站起来的能力。然而，更重要的是要追随自己的兴趣和热情。如果你只是为了赚钱而做某事，而忽视了真正感兴趣的领域，你可能会错过真正有价值的机会。即使这些机会可能不会带来丰厚的金钱回报或社会声望，但它们可能会给你带来深层次的满足感。

AI时代如何衡量生产力

直击华尔街：基于您的研究经验和对经济学发展趋势的洞察，您认为经济学领域下一个重大挑战是什么？研究人员应该关注哪些方面？

詹姆斯·赫克曼：有很多重要的挑战，有大量的工作需要完成。比如，人们常引用著名经济学家罗伯特·索洛多年前写过的一篇关于计算机的文章，他说计算机的生产力无处不在，但在统计数据中却看不到（索洛悖论（Solow paradox），指的是美国在1970、1980年代虽然资讯技术领域发展迅速，生产力成长却出现减速的情形）。人们反复提及生产力放缓的问题。上个月，我在巴黎参加了一次会议，人们一遍又一遍地重复这个观点。问题在于，这是一个基于20世纪20年代和30年代技术的模型。那时我们不知道如何衡量人工智能、互联网以及现代通信方式带来的生产力。这些技术在30年前是不可想象的，但现在已经成为现实，并且非常容易被我们视为理所当然。然而，我们仍然使用传统的测量系统，这些系统无法反映新数据所显示的情况。我们用陈旧的统计数据来讨论生产力，但这就像使用资本和劳动力这些19世纪和20世纪早期的类别，无法全面衡量创新、便利、收益、福利、支付意愿和幸福感等各种指标。所以，我认为这个问题存在很多挑战。

但最深层次的挑战，或者说最难被大多数人看到的，是那些最平凡、最微小的东西。举个例子，在酒店洗澡时发生的事故。许多人在淋浴时滑倒，因为肥皂掉在地上。我们能不能制造出一种更有抓地力的肥皂，或者开发出一种防滑的地面？这些都是非常实际的问题。当面临挑战时，重要的是思考如何应对挑战，如何让任务变得更容易，如何用现有的资源做更多的事情。秘诀往往就在眼前。人们总在寻找一些伟大的见解，但很多时候，只需要看看那些非常平凡的东西，然后说：“我可以做得更好。”这就是创新和创造新事物的方式，我认为这是非常重要的。

出品：南方财经全媒体集团 

栏目策划：于晓娜

栏目统筹：向秀芳

出镜记者：周蕊 

翻译&制作：周蕊 段伊航（实习生）

设计：林军明 廖苑妮

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