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为深化对创新驱动型经济稳步的增长理论的认知、回应现实经济议题，本文以2025年诺贝尔经济学奖得主Joel Mokyr、Philippe Aghion与Peter Howitt的研究为对象，通过理论梳理、重新审视与路径构建展开研究。首先系统梳理三位学者核心贡献：Mokyr以“工业启蒙”为框架，揭示知识积累与传播是技术进步的历史先决条件，搭建科学革命与工业革命的理论桥梁；Aghion与Howitt突破新古典增长理论，构建“创造性破坏”一般均衡模型，实现创新驱动增长的内生性理论建构。本文时代背景与数字化的经济实践，指出Mokyr理论存在知识因素过度凸显、因果单向假设等局限，Aghion与Howitt模型面临创新主体和类型刻画简化等挑战。最后提出三重突破路径：构建知识-产业双向互动模型、引入“创造性重构”概念、完善全世界创新治理框架。研究为新质生产力培育等提供理论参考，也指明未来经济学理论创新方向。
关键词：创新驱动；经济稳步的增长；破坏性创造；知识-产业双向互动模型；创造性重构
2025年诺贝尔经济学奖授予Joel Mokyr、Philippe Aghion与Peter Howitt，表彰他们从历史溯源与理论建构双重视角，对创新驱动型经济稳步的增长的开创性阐释。Mokyr以经济史为基石，揭示了知识演化催生现代增长的历史逻辑；Aghion与Howitt则以模型化为工具，破解了创新驱动增长的内生机制。二者相互印证、互为补充，共同构筑起理解人类经济稳步的增长本质的完整分析体系。
20世纪以来，“大分流”问题始终是经济史学界的核心命题——为何18世纪后西欧率先突破马尔萨斯陷阱进入现代经济稳步的增长轨道，而东亚、中东等曾领先的文明却长期停滞？传统解释路径存在非常明显局限：以诺斯为代表的制度学派将增长归因于产权保护与契约制度，但无法说明为何相似制度框架下，西欧增长早于别的地方；以艾伦为代表的要素成本学派强调英国煤炭资源优势与工资-能源价格比差异，却难以解释技术突破为何集中于18世纪而非资源条件更早具备的时期（Allen,2009）；以琼斯为代表的地理学派聚焦自然禀赋，更无法回应“同一地理环境下增长的时间差”问题。
在此背景下，Joel Mokyr历经数十年经济史考据，于《雅典娜的礼物——知识经济的历史起源》中提出“工业启蒙”（Industrial Enlightenment）理论，从知识演化视角给出全新解答。他直言：“工业革命的发生时机，本质上由知识进步的程度决定，而非单纯的政治或经济变迁。”（Mokyr,2002）这一理论将研究重心从制度、要素等传统变量，转向知识的生产机制、传播渠道与转化路径，为破解“增长起源之谜”提供了关键钥匙。
Mokyr将“工业启蒙”界定为17-18世纪西欧独有的社会变迁过程，本质是“命题知识与指令知识的二元重构及互动深化”，包含三个核心层次：
其一，有用知识的二元划分与互动机制。Mokyr把知识拆分为“命题知识”与“指令知识”，命题知识是关于自然规律的科学原理与因果认知，指令知识是实践操作的技术方法与技能体系（Mokyr,2002）。前现代社会知识体系割裂，学者专注命题知识思辨，与实践脱节；工匠依赖经验形成指令知识，缺乏科学支撑。工业启蒙搭建二者转化桥梁，形成“原理突破—技术应用—经验反馈—理论完善”闭环。
其二，知识转化为增长的双重前提。Mokyr强调，有用知识成为经济稳步的增长引擎需满足“存量扩张”与“可及性提升”。“培根计划”引领知识存量扩张，扭转科研价值导向，使命题知识储备爆发式增长。西欧形成三位一体传播体系提升知识可及性，学术期刊实现知识记录与传播，科学社团构建对话平台，专利制度降低知识传递成本，索霍工厂游客记录印证其实效（Mokyr,2015）。
其三，“科学革命—工业启蒙—工业革命”的因果链条。Mokyr认为工业启蒙是连接科学革命与工业革命的关键中介。17世纪科学革命为命题知识爆发奠基，但缺工业启蒙转化机制，成果难应用。工业启蒙使科学原理渗透生产领域，如牛顿力学指导机械设计，气体化学助瓦特改良蒸汽机。工业启蒙是科学革命的实践延伸，无它工业革命难有系统性突破。
为验证理论假设，Mokyr构建了极具创新性的“启蒙运动指数”。该指数以18世纪《启蒙运动百科全书》为核心数据源，通过统计书中对各国科学活动、技术发明、学术社团的描述行数，再除以当地人口数量，形成“绝对指数”与“人均指数”两个维度（Mokyr，2005；Mokyr,2017）。实证结果为，英格兰、苏格兰和荷兰的人均启蒙指数分别为法国的1.8倍、1.5倍和1.2倍，这一排名与18-19世纪欧洲经济起飞顺序完全吻合——英国18世纪60年代率先爆发工业革命，荷兰19世纪初进入增长快车道，法国则因启蒙运动受大革命干扰而滞后。这一量化证据，为“知识启蒙是增长前置变量”的核心观点提供了有力支撑。Mokyr（2009）引入学科社团创建数、学术期刊创办数等指标来优化验证，发现17世纪末新创刊物里科技科目的占比显著增加，且和工业革命进程高度契合。
具体历史案例进一步强化了论证：瓦特在改良纽科门蒸汽机时，长期受困于热效率低下的难题，正是通过参与格拉斯哥大学的学术沙龙，接触到布莱克的“潜热理论”这一命题知识，才找到技术突破的关键；棉纺业革新中，哈格里夫斯的珍妮纺纱机、阿克莱特的水力纺纱机，均借鉴了皇家学会期刊发表的机械力学原理，而非单纯依赖经验试错（Mokyr,2002）。经济史学家Musson与Robinson的补充研究证实，1760-1830年间，英国专利申请中明确引用科学原理的比例从5%升至38%，而专利制度通过标准化技术描述，使默会知识的传递成本降低了60%以上，加速了技术扩散（Musson和Robinson,1969）。
Mokyr的理论贡献具有颠覆性意义：其一，突破了传统经济史的“要素决定论”，首次将知识提升至现代经济稳步的增长的核心驱动力位置，纠正了“制度或资源是增长根本”的认知偏差；其二，构建了“知识二元互动”的分析框架，为理解科技与产业的转化关系提供了全新视角，破解了“科学进步为何有时能推动增长，有时却无效”的难题（Mokyr,2010）；其三，推动了经济史研究的方法论革新，其“启蒙运动指数”将量化分析引入历史研究，打破了传统经济史“以案例为主、缺乏计量”的局限（Mokyr,2017）。
该理论的影响已跨越经济学边界：“工业启蒙”概念被科学史学者用于解读科学普及的社会价值，被社会学家视为知识共同体形成的典型案例，甚至被政策制定者纳入科学技术创新体系建设的历史参照。Mokyr让我们意识到，增长的根源不仅在制度与资本中，更在人类对知识的追求与传播方式中。
20世纪80年代前，主流增长理论以索洛模型为核心的新古典理论为主导。该模型将经济稳步的增长归因于资本积累、人口增长和外生技术进步，但存在致命缺陷：技术进步被视为“天赐之物”，无法解释其内在来源，索洛本人也承认，模型中“90%的增长来源是未知的”（即“索洛剩余”）（Solow,1957）。这一缺陷使其难以解释“为何同样投入资本与劳动，各国增长差异悬殊”的现实问题。20世纪80年代后期，内生增长理论应运而生：罗默的知识溢出模型将知识视为生产要素，卢卡斯的人力资本模型聚焦劳动者技能积累，但二者均未充足表现创新的动态竞争本质——忽视了创新必然伴随的旧技术淘汰、旧企业退出等“破坏”过程。
熊彼特1942年在《资本主义、社会主义与民主》中提出的“创造性破坏”思想，为解决这一问题提供了思想火种。他指出，创新不是渐进的改良，而是“对生产体系的彻底重构”：企业家通过引入新产品、新方法、新市场，打破原有市场均衡，攫取超额利润，而旧技术、旧企业的淘汰则为新技术腾出资源空间，这种“破坏中的创造”正是增长的本质（Schumpeter,1942）。但熊彼特的思想长期停留在定性描述，缺乏主流经济学认可的数学建模与逻辑推导。Aghion与Howitt的核心贡献，便是将这一思想形式化、模型化，于1992年在《Econometrica》发表《A model of growth through creative destruction》，构建了首个纳入一般均衡框架的内生增长模型（Aghion和Howitt,1992）。
该模型以“动态竞争”为核心，通过精密的机制设计，实现了创新增长的内生性解释，其核心设定与逻辑链条如下：
其一，三部门联动的经济系统。模型假设经济由最终产品部门、中间产品部门和研发部门构成闭环：最终产品部门使用劳动和中间产品生产消费品，生产函数为规模报酬不变；中间产品部门具有垄断性，生产特定技术水平的资本品，技术水平直接决定生产效率；研发部门则投入劳动与资本进行创新，目标是开发出比现存技术更高效的新技术，以取代旧技术并进入中间商品市场。三部门的互动关系为：最终产品部门的需求拉动中间产品创新，中间产品的垄断利润激励研发投入，研发部门的技术突破推动全要素生产率提升（Aghion和Howitt,1992）。
其二，创新的“创造-破坏”双重效应。这是模型最具突破性的设定：创新的“创造性”体现为技术进步带来的效率跃升——当研发部门成功突破时，新中间产品的生产效率比旧产品提升λ倍（λ1），直接推动最终产品产出增长；“破坏性”则体现为市场权力的转移——新技术的出现使旧中间产品失去竞争力，原有垄断企业被迫退出市场，其垄断利润被新创新者攫取。这种“创造收益”与“破坏成本”的动态平衡，构成了经济持续增长的核心引擎（Aghion和Howitt,1992）。例如，电力技术的普及（创造）淘汰了蒸汽机动力企业（破坏），同时催生了电机制造、电力输送等新产业，推动整体经济效率提升。
其三，研发决策内生化的增长机制。模型的关键创新在于，将企业研发投入决策内生于利润最大化目标。企业在进行研发时，会权衡两项核心变量：一是研发成本（包括人力、设备投入），二是预期垄断利润（成功创新后可获得的市场权力收益）。由于专利保护等制度保障，成功创新者可在一定时期内维持垄断地位，这种“预期收益-成本”的权衡，决定了企业的最优研发投入水平。而无数企业的研发活动形成技术迭代浪潮，通过“创新-垄断-替代-再创新”的循环，持续推动全要素生产率提升，最终实现长期内生增长（Aghion和Howitt,1992）。这一机制彻底破解了索洛模型的“外生技术黑箱”，首次完整解释了技术进步的内在动力。
其四，增长与波动的统一分析。模型创新性地引入研发随机性——研发投入并非必然带来突破，而是存在固定成功概率ρ（0ρ1）。这种不确定性使技术进步呈现“非连续跳跃”特征：当多个研发项目同时成功时，经济出现快速地增长；当研发进入“沉寂期”时，增长放缓甚至停滞。这一设定成功将长期增长与短期波动纳入同一分析框架，解释了“创新周期决定经济周期”的现实规律（Aghion和Howitt,1992），如20世纪90年代互联网创新浪潮带来的增长繁荣，与2000年后互联网泡沫破裂后的增长放缓。
该模型蕴含的政策含义极具实践价值，其中最核心的是对“创新-分配”矛盾的回应。模型揭示，创造性破坏是一把“双刃剑”：它在推动增长的同时，必然引发利益再分配——旧技术持有者（如传统企业主、低技能劳动者）利益受损，新技术持有者（如创新企业、高技能人才）获益，这种冲突可能诱发既得利益集团阻挠创新（如19世纪英国卢德运动破坏纺织机器）。为此，Aghion与Howitt提出“灵活安全”（Flexicurity）政策框架：一方面通过劳动力市场改革（如降低解雇成本、推动职业技能培训）增强“灵活性”，促进资源向创新部门流动；另一方面通过完善社会保障（如失业救济、再就业补贴）构建“安全网”，缓冲破坏效应对受损群体的冲击（Aghion和Howitt,1998）。这一框架已成为欧盟创新政策的核心指导思想，丹麦正是通过该政策，实现了创新活力与社会稳定的平衡。
实证层面，该模型得到了广泛验证：Klette与Kortum（2004）利用挪威、美国的企业面板数据研究发现，高研发投入企业的市场占有率年均增长率比低研发投入企业高3.2个百分点，且这种“替代效应”每增强1个单位，经济增长率提升0.4个百分点，直接印证了“创造性破坏”与增长的正相关关系；Aghion等人（2005）对 OECD 国家制造业企业的研究表明，竞争与创新存在倒 U 型关系，其形态受企业与行业技术前沿的技术距离调节：技术距离较小的企业（如半导体行业）中，竞争强度提升显著促进研发投入；技术距离较大的企业（如传统制造业）中，竞争对创新的影响较弱。这一结论为差异化竞争政策设计提供了理论依照。
Aghion与Howitt的模型被誉为“内生增长理论的里程碑”，其学术影响体现在三个维度：一是完成了熊彼特思想的现代转化，将“创造性破坏”从定性概念变为可量化、可推导的理论工具，使熊彼特主义真正融入主流经济学（Aghion和Howitt,1992）；二是突破了新古典增长理论的微观基础缺失问题，从企业研发决策出发解释长期增长，为理解各国增长差异提供了微观视角（如研发投入激励不足为何导致部分国家增长停滞）；三是搭建了“理论-政策”的转化桥梁，其“灵活安全”框架、竞争与创新的“倒U型”关系等结论，为创新政策制定提供了明确的理论依据，避免了“为创新而创新”的盲目性（Aghion et al.,2005）。Aghion与Howitt的模型重新定义了创新与增长的关系，此后所有关于创新经济学的研究，都无法绕开这一基准框架。目前，该模型已被拓展至开放经济、环境治理、数字创新等多个领域，成为创新研究的“通用语言”。
Mokyr的“工业启蒙”理论与Aghion、Howitt的“创造性破坏”模型，分别从历史与理论两个维度，构筑起创新驱动增长的完整认知体系：前者回答了“创新增长如何起源”，揭示了知识传播与转化的历史关键；后者解决了“创新增长如何持续”，阐明了动态竞争与内生激励的核心机制。二者共同证明，创新不仅是技术层面的突破，更是知识体系、市场机制、社会环境共同作用的结果，为当代新质生产力培育、高水平质量的发展提供了深刻的理论指引。
2025年诺贝尔经济学奖得主的创新增长理论虽为理解现代经济提供了核心视角，但随着经济实践的演化与学术研究的深化，其理论边界与固有缺陷逐渐显现。无论是Mokyr从历史维度构建的“工业启蒙”框架，还是Aghion与Howitt从理论维度设计的“创造性破坏”模型，均在变量交互、现实适配、全球视野等方面存在局限，这些局限也成为理论逐步发展的重要方向。
Mokyr将“工业启蒙”定位为连接科学革命与工业革命的核心桥梁，提出“有用知识的生产与传播是工业革命的决定性因素”，这一表述存在很明显的知识决定论倾向，弱化了制度、要素等变量的协同作用。艾伦(Allen,2005)的实证研究对此提出尖锐批判：他对蒸汽机、棉纺机械等核心领域67位关键发明家的履历分析显示，仅12%接受过系统科学教育，哈格里夫斯等多数发明者依赖生产经验实现技术突破，与“命题知识指导技术创新”的核心假设不完全契合。更关键的是，18世纪的科学革命与工业启蒙影响已扩散至法国、普鲁士等欧洲大陆国家，但这些地区工业革命启动时间比英国晚30-50年，仅靠知识因素无法解释这一时空差异。
事实上，工业革命是多变量动态交互的结果。诺斯的研究证实，1688年“光荣革命”后确立的产权保护制度（如1694年专利法修订）为发明家提供了稳定收益预期，是创新活动的制度前提；艾伦强调的“高工资-低能源价格比”使英国企业更有动力研发劳动力替代技术，构成创新的要素成本诱因；而Mokyr关注的知识因素仅为技术突破提供可能性条件。2023年CEPR的研究进一步证实，劳动力短缺与人力资本存在非常明显协同效应，二者共同驱动了英国工业革命的技术扩散。Mokyr虽在后期承认“无需证明启蒙与工业化的强因果性”，但这种回避多变量分析的论证逻辑，无疑削弱了理论的解释力。
值得注意的是，Mokyr在2022年的研究中提出“上尾人力资本”概念，以1710-1750年英国水磨工匠的分布数据证实，技术工人的默会知识与科学原理的结合才是技术突破的关键，这一修正部分回应了“知识决定论”的批评，但仍未充分纳入制度与要素的动态作用。
Mokyr用于实证检验的“启蒙运动指数”存在根本性缺陷。该指数以法国学者主导编写的《启蒙运动百科全书》中各国描述行数为核心数据，存在很明显欧洲中心主义倾向——对英、法的科学活动描述篇幅是西班牙、葡萄牙的5倍以上，难以客观反映各国启蒙实际水平。更关键的是，“描述行数”与“知识启蒙的实际影响”缺乏因果关联：百科全书对哲学思辨的描述远多于技术实践，既无法衡量工匠群体的知识获取率，也不能反映技术应用的熟练程度。而18世纪英国的机械原理知识虽数量少于法国哲学知识，但其生产指导价值远更高，这种“唯数量论”逐步降低了指标有效性。
尽管Mokyr后续引入学术期刊创办数、学科社团创建数等指标优化验证，发现17世纪末新创刊物中科技科目占比明显地增加，且与工业革命进程高度吻合，但指标体系仍未解决“知识质量差异”的衡量难题。同时，其对知识传播机制的分析过于抽象：笼统强调“科学社团推动知识流动”，却未区分不同社团的功能差异——英国皇家学会1700-1750年发表的论文仅15%涉及生产技术，而伯明翰月光社成员中工匠与企业家占比达60%，二者影响路径截然不同。这种忽略微观历史细节的处理，使得理论缺乏“知识如何具体传递至生产环节”的经验支撑，沦为宏观逻辑推演。
Mokyr提出“启蒙运动→发明创造→经济稳步的增长”的单向因果链条，却忽视了“经济需求反向推动知识进步”的可能性。穆尔的“需求驱动论”指出，17世纪纺织业的飞梭、水力纺纱机等技术突破先于相关科学原理形成，这些经验性发明带来的经济收益，才激励学者研究机械力学原理，形成命题知识的后续增长。托莫里对煤气照明业的研究进一步印证：18世纪末英国煤气照明产业化源于企业家对市场利润的追逐，而非启蒙知识推动；煤炭蒸馏的实践经验反而促进了气体化学的理论突破，形成“技术实践→知识进步”的反向循环。
更突出的局限在于理论解释范围的狭隘性。该理论仅能适配西欧经验，难以解释别的地方的现代化路径：日本明治维新时期（1868-1912）通过设立工部省引进西方技术、颁布《学制令》建立近代教育体系、创办电气试验所等研究机构，仅用40年便实现工业化，未经历类似“工业启蒙”的内生知识积累阶段。其“一号机引进、二号机国产、三号机出口”的策略，通过反求工程快速消化吸收技术，证明知识驱动增长存在多元路径。中国改革开放后依托“干中学”与技术引进实现的技术进步，同样展现了非内生启蒙模式的可行性。
Mokyr近年虽强调“知识传播网络”的重要性，认为技术引进可实现短期追赶，但长期增长仍需自主知识创新体系，这一修正部分拓展了理论适合使用的范围，却仍未形成对全球现代化模式的包容性解释框架。
模型对创新的刻画严重脱离现实多样性：在主体层面，假设创新者是“同质的利润最大化企业”，忽视了高校、非营利组织、个体发明家等异质主体——高校的基础研究（如量子力学、基因编辑）具有公共产品属性，研发周期长达10-20年，收益高度不确定，完全不同于模型中“短期垄断获利”的企业行为；非营利组织的公益性创新（如开源软件、公共卫生技术），动机是社会价值而非利润，也被排除在分析框架之外。这种简化导致模型无法解释“基础研究如何支撑长期创新”“公益性创新怎么样影响增长”等关键问题。
在创新类型层面，模型仅关注产品与工艺创新，遗漏了商业模式、组织创新等重要形式：数字化的经济中，平台经济模式（如淘宝、滴滴）通过资源整合优化提升效率，并未“破坏”传统零售或出行业态，而是与之共生；丰田的“精益生产”组织创新，通过流程的优化实现成本降低，属于渐进性改进而非颠覆性替代。这些创新对增长的贡献占比已达40%以上（OECD数据），却无法被模型纳入分析，形成理论与现实的脱节。
模型的核心假设——“每项创新必然破坏旧技术”与现实严重不符。现实中技术进步更多呈现“互补性”：智能手机的普及未淘汰传统通信技术，而是通过“移动通信+固定通信”的协同，提升整体通信效率；电子商务的发展未消灭实体零售，反而推动“线上线下融合”（如京东到家、沃尔玛云仓），形成业态升级。Klette与Kortum（2004）的实证研究发现，约40%的创新属于“增量创新”（如手机摄像头像素提升、汽车油耗降低），这类创新与旧技术共存而非替代，且在成熟产业（如家电、机械制造）中占比高达60%。这种对技术关系的绝对化假设，使模型难以解释产业升级的平滑过程，也无法为传统产业转型提供理论指导。
同时，模型忽视了创新的外部性问题：在负面外部性方面，未纳入环境破坏（如化石能源技术导致的气候平均状态随时间的变化）、收入不平等（如数字创新加剧的“赢者通吃”）等成本——全球碳排放中，70%源于工业革命以来的技术应用，而模型的社会福利函数仅计算产出增长，未扣除环境成本；在正面外部性方面，假设知识溢出“无成本自动发生”，却忽视了“距离效应”——高校基础研究向企业的转化，需依托技术转移中心、产学研联盟等中介机构，美国斯坦福大学的技术转化率（约25%）远高于普通高校（不足5%），证明知识溢出存在非常明显的成本与效率差异。这种简化处理，使得模型的政策建议缺乏对“创新总成本-总收益”的全面考量。
模型形成于20世纪90年代传统工业经济背景，其核心假设在数字化的经济时代完全失效：首先，数字产品的“零边际成本”特性，使“垄断利润激励创新”的机制失灵——数字平台（如微信、抖音）服务额外用户的成本趋近于零，无需通过垄断定价获利，其创新动力（如功能迭代）更多源于用户规模扩张而非短期利润，与模型假设完全不符；其次，平台经济的“网络效应”强化了先发优势，导致“赢者通吃”（如全球移动支付市场中，支付宝与微信支付占比超90%），打破了模型中“创新-替代”的动态循环——一旦形成网络优势，后发创新者难以替代，与“持续替代推动增长”的逻辑相悖；最后，人工智能的“超创造性破坏”超出模型解释范围——AI通过数据喂养实现自我迭代，其创新速度（如ChatGPT的版本更新）与影响区域（如替代文案、代码编写等职业）远超传统技术，短期内对劳动力市场的冲击强度，是模型未预见的新挑战。正如经济学家塔普斯科特所言：“创造性破坏模型在数字化的经济中已失去解释力，需重构核心假设。”
两位（组）学者的理论均存在静态倾向：Mokyr将“工业启蒙”视为固定的历史阶段，未分析其内部演化——17世纪启蒙运动以科学原理突破为主，18世纪则转向技术应用，不同阶段的知识传播机制与影响路径截然不同，却被笼统归为“工业启蒙”；Aghion与Howitt的模型假设创新环境稳定，忽视了制度变迁（如知识产权法修订）、通用技术革命（如电力、AI）对创新机制的重塑——电力技术的出现改变了生产组织方式，使创新从个体发明转向企业研发，而模型未纳入这类动态冲击，导致理论难以解释创新模式的历史演变。
现有理论均以国家为分析单位，缺乏全球化视野：Mokyr仅关注西欧内部的知识传播，忽视了跨区域知识流动的影响——新航路开辟后，美洲的玉米、土豆等作物传入欧洲，推动农业生产力提升，为工业革命提供了粮食基础；亚洲的造纸术、印刷术降低了知识传播成本，这些全球因素均未被纳入分析；Aghion与Howitt的模型假设经济封闭，未考虑国际技术转移（如发展中国家引进技术）、跨国研发协作（如芯片领域的国际联合攻关）、全球价值链分工（如苹果产业链的全世界创新）对创新的影响。在当前“小院高墙”政策与全球协作并存的背景下，这种局限使理论难以回应“国际科技竞争怎么样影响增长”“发展中国家技术赶超路径”等现实问题。
尽管理论蕴含政策含义，但均缺乏细则：Mokyr强调“提升知识启蒙水平”，却未提出具体工具——如何培育知识传播机制、如何平衡命题知识与指令知识、如何推动知识向技术转化，均无明确答案；Aghion与Howitt的“灵活安全”政策框架，虽提出“劳动力市场灵活+社会保障安全”的方向，但未说明“灵活度如何量化”“安全网如何设计”——丹麦通过“高税收+高福利”实现平衡，而希腊因福利过度导致财政危机，证明缺乏细则的政策建议难以落地。这种操作性不足，使理论难以有效指导实践，沦为学术层面的逻辑推演。
当前全世界内普遍面临“科技-产业两张皮”的困境：基础研究成果难以转化为产业技术，产业升级需求又得不到基础研究的支撑。我国这一问题尤为突出——2024年企业发明专利产业化率虽达53.3%，但基础研究投入占研发总投入的比重仍不足6%，远低于发达国家15%-25%的水平；集成电路、高端装备等35个重点领域的“卡脖子”技术，根源均在于基础研究与产业需求的脱节。Mokyr的理论仅揭示了知识向技术转化的历史机制，但未解决现代创新体系中知识与产业的协同问题；Aghion与Howitt的模型则跳过了这一环节，直接假设研发成果能自动转化为生产力。因此，构建知识-产业融合模型成为理论突破的首要方向。
知识-产业融合模型以“双向互动”为核心，将知识生产与产业应用视为一个有机系统，包含三个关键维度：
其一，知识转化的多阶段刻画。模型将命题知识向指令知识的转化划分为“基础研究→应用研究→试验发展→产业化”四个阶段，每个阶段都有独特的主体、动力与机制。基础研究阶段以高校与科研机构为主导，动力来源于科学发现的好奇心与国家战略需求；应用研究阶段由高校、科研机构与企业一同参与，动力是解决具体技术问题的需求；试验发展阶段以企业为核心，动力是产品商业化的利润激励；产业化阶段则涉及企业、政府、用户等多主体，动力是市场需求的拉动。
其二，主体协同机制的设计。针对不同阶段的特征，设计差异化的协同机制：在基础研究阶段，建立“政府主导+高校牵头+公司参与”的联合攻关模式，通过国家实验室、基础研究专项等政策工具，带领企业提前布局基础研究；在应用研究阶段，推广“需求导向+揭榜挂帅”机制，由企业提出技术需求，高校与科研机构竞标攻关；在试验发展与产业化阶段，构建“产学研用金”深层次地融合的创新共同体，打通“研发-转化-产业化”完整闭环。雅各布的研究为这一机制提供了历史依据——她发现，18世纪英国制造商“从自然哲学的教科书和讲演中学习相关知识，他们学习的科学知识主要集中于应用方向，然后他们将一些新概念工具引入自己的技术之中”，这种“需求导向的知识转化”正是协同机制的核心。
其三，政策工具的系统性配置。模型强调政策工具的协同使用，而非单一工具的应用：通过基础研究补贴激励原始创新，通过知识产权保护保障创新收益，通过科技金融工具降低转化风险，通过应用场景开放拉动技术需求。例如，我国“人造太阳”EAST装置的突破，正是政府主导的基础研究投入、高校与企业的协同攻关、应用场景的提前布局等多重政策工具共同作用的结果。
国内外的实践案例为模型提供了实证支撑。美国斯坦福大学与硅谷的协同发展，正是知识-产业融合的典型案例：斯坦福大学的基础研究成果（如晶体管技术）通过“斯坦福研究园”向企业转化，企业的市场需求又反哺高校的应用研究，形成了“知识生产-产业应用-需求反馈”的良性循环。我国华为与高校的合作模式也体现了这一逻辑——华为在5G领域的技术突破，既依赖自身研发投入，也得益于与清华大学、东南大学等高校在基础理论与关键技术上的协同攻关。
数字经济的发展彻底改变了创新的形态与机制，Aghion与Howitt的“创造性破坏”模型已难以解释新现象。首先，新旧业态的关系从“替代”转向“共生”——电商与实体零售、线上教育与线下教育、数字金融与传统金融等，均形成了互补共生的生态系统，而非单纯的“破坏-替代”关系。其次，创新主体从“单一企业”转向“生态网络”——平台企业、开发者、用户、供应商等共同构成创新生态，例如苹果App Store的创新成果来自数百万开发者，而非苹果公司自身。最后，创新影响从“局部”转向“全局”——人工智能等通用技术的创新，会同时影响多个产业，其效应远超传统技术。这些新特征要求理论实现从“破坏”到“重构”的跃迁。
“创造性重构”理论以“协同进化”为核心，将创新定义为“通过重构资源配置方式、组织模式与价值网络，实现新旧动能协同增长的过程”。其核心内涵包括三个层面：
其一，创新效应的多元性。不同于“创造性破坏”强调的“破坏-替代”效应，“创造性重构”包含三种效应：一是优化效应，通过数字技术提升传统产业效率（如工业互联网对制造业的改造）；二是融合效应，通过跨界融合形成新业态（如“直播+电商”“AI+医疗”）；三是替代效应，对落后业态的淘汰（如纸质媒体向数字媒体的转型）。这三种效应并存，一同推动经济稳步的增长，其中优化效应与融合效应在数字化的经济时代更为突出。
其二，创新主体的生态化。理论将创新主体视为一个ECO，而非孤立的企业。生态系统包含核心层（平台企业或有突出贡献的公司）、支撑层（高校、科研机构、金融机构）、参与层（中小企业、开发者、用户）三个层次，各主体通过数据共享、资源互补、价值共创实现协同创新。例如，我们国家新能源汽车产业的创新生态中，比亚迪等有突出贡献的公司负责核心研发技术，高校提供电池材料与无人驾驶算法支持，中小企业配套生产零部件，用户通过反馈数据参与产品迭代，形成了完整的创新生态链。
其三，创新治理的适应性。针对创新的生态化特征，理论提出“适应性治理”框架：在市场准入方面，实行“包容审慎”监管，为新业态留足发展空间；在竞争政策方面，从“结构主义”转向“行为主义”，重点规制平台垄断行为而非限制规模；在风险防控方面，建立“动态预警”机制，及时应对人工智能伦理、数据安全等新风险。这种治理模式既保留了市场活力，又防范了潜在风险，符合数字化的经济创新的特征。
借鉴Aghion与Howitt的建模思路，“创造性重构”理论可通过扩展的一般均衡模型进行形式化表达。模型在原有基础上进行了三点修正：
其一，生产函数的扩展。引入“数字要素”与“生态互补性”变量，生产函数设定为：
其中，Y为产出，A为全要素生产率，K为资本，L为劳动，D为数字要素（数据、算法等），Xᵢ为中间产品，θ为生态互补性参数（θ0表示存在互补效应，θ0表示存在替代效应）。这一设定体现了数字要素的贡献与新旧业态的互补性。
其中，ΔA为技术进步率，R_C为核心层研发投入，R_U为参与层研发投入，R_S为支撑层研发投入，σ为协同系数（反映各主体的协同效率）。这一设定体现了创新的生态化特征。
其中，W为社会福利，U(C)为消费效用，V(E)为创新的环境成本，H(S)为创新的社会收益（如就业提升、公平改善），ρ为贴现率。这一设定实现了对创新社会价值的全面评估。
“创造性重构”理论为数字化的经济时代的创新政策提供了新的指导框架，其政策启示包括：一是构建“创新生态系统”，通过政策引导形成多主体协同创新格局，如我国“新质生产力”培育政策中强调的“有突出贡献的公司牵头、产学研用协同”模式；二是推动“数字要素市场化配置”，通过数据确权、交易买卖平台建设等，释放数据要素的创新价值；三是完善“新型制”，在人工智能、量子通信等战略领域，统筹政府与市场力量实现突破。这些政策方向已在我国的创新实践中得到体现，2024年我国高技术制造业增加值增长8.9%，数字化的经济核心产业增加值增长10.9%，印证了理论的实践价值。
当前全世界创新格局发生深刻变化，大国科技竞争加剧与创新协作需求并存，现有理论缺乏对这一现实的解释力。一方面，“小院高墙”“技术脱钩”等政策阻碍了全球知识传播与技术扩散，改变了创新的时空分布——2024年全球研发投入前100名的企业中，美国与中国企业占比达68%，欧洲企业占比降至22%，创新集中度明显提升；另一方面，气候平均状态随时间的变化、公共卫生等全球性挑战，又需要跨国创新协作——新能源技术、疫苗研发等领域的突破，离不开全球科学家的协同。Mokyr与Aghion、Howitt的理论均以封闭经济体为假设，无法回应这些新问题，构建全世界创新治理理论成为必然。
其一，创新资源的全球配置。理论关注知识、人才、技术等创新资源的跨国流动规律，分析“技术民族主义”与“全球化”两种力量对资源配置的影响。模型揭示，短期来看，技术民族主义可能保护本国创新，但长久来看会导致创新成本上升、技术路径锁定，损害全世界创新效率。历史证据显示，20世纪80年代美国对日本半导体产业的技术封锁，短期内保护了美国企业，但长期导致美国在部分细致划分领域的技术落后。
其二，创新规则的国际协调。理论聚焦于知识产权保护、技术标准制定、研发补贴规则等国际规则的协调问题。当前全世界创新规则存在碎片化特征——美国主导的《芯片与科学法案》、欧盟的《数字市场法案》、中国的《数据安全法》等，规则差异导致企业合规成本上升。理论提出，应建立“多层次协调”机制：在多边层面，推动WTO框架下的技术贸易规则更新；在区域层面，通过RCEP、CPTPP等区域贸易协定实现规则互认；在双边层面，通过科学技术合作协定解决具体分歧。
其三，创新收益的公平分配。理论关注创新收益在国家间、企业间、群体间的分配问题，反对“赢者通吃”的格局。针对发展中国家的技术赶超需求，理论提出“包容性创新”机制：通过技术转移、能力建设、知识产权豁免等政策，帮助发展中国家融入全世界创新网络。例如，新冠疫苗的全球共享机制，既保障了发展中国家的公共卫生安全，也为疫苗研发企业开辟了新市场，实现了共赢。
中国的创新实践为全世界创新治理理论提供了重要验证。在资源配置方面，中国通过“引进来”与“走出去”相结合，既吸引全球高品质人才与技术，又推动本国创新成果出海——2024年我们国家新能源汽车出口量达201万辆，占全球市场占有率的40%，体现了开放创新的优势；在规则协调方面，中国热情参加国际标准制定，在5G、新能源等领域主导制定了50-80余项国际标准，提升了规则话语权；在收益分配方面，中国与“一带一路”沿线余个联合实验室，推动适宜技术转移，实现了创新收益的共享。
本文系统梳理2025年诺贝尔经济学奖得主的核心理论，揭示其价值与局限并提出突破路径：Joel Mokyr的“工业启蒙”理论从经济史维度，搭建起科学革命与工业革命的理论桥梁，证实知识积累与传播是技术进步的先决条件；Philippe Aghion与Peter Howitt的“创造性破坏”模型则实现创新驱动增长的内生性解释，成为动态竞争分析的基准工具。但两类理论均存在局限：Mokyr过度强调知识决定作用，弱化制度、要素等变量交互，且难以适配多元现代化路径；Aghion与Howitt的模型简化创新主体、绝对化技术替代假设，尤其无法应对数字化的经济新特征。针对这样一些问题，需通过知识-产业融合模型破解“科技-产业两张皮”、以“创造性重构”理论适配数字创新、靠全世界创新治理理论平衡国际竞争与协作，形成创新增长理论新范式。
未来研究可从三方面深化：一是细化微观机制，挖掘知识跨阶层传递障碍、数字要素影响创新效率的内在机理、全世界创新网络中企业策略行为等，结合微观数据实证增强理论操作性；二是拓展跨学科融合，借鉴科学史案例研究丰富知识转化经验证据，运用社会学网络分析揭示创新生态演化规律，打破单一学科视角局限；三是强化政策评估反馈，量化分析“创造性重构”指导下的平台监管、全球治理机制实施等政策效果，通过实践反馈完善理论框架，实现理论与政策的动态适配。
对我国而言，需紧扣三方面推动高水平发展：一是强化知识-产业融合，在现有研发投入基础上优化结构，提高基础研究占比，依托国家实验室推动“产学研用”协同，破解“卡脖子”难题；二是拥抱“创造性重构”，构建包容创新的政策环境，推动数字技术与实体经济融合，同时完善数字治理平衡活力与风险；三是深度参与全世界创新治理，通过国际科学技术合作提升规则话语权，依托“一带一路”联合实验室推动创新收益共享，在开放协作中培育新质生产力。
赵恢林，经济学博士，现任汕头大学教师及硕士生导师。在研究生阶段，他三度荣获排名第一的国家奖学金。近年来，他以第一作者或独立作者身份在《产业经济研究》、《世界经济研究》、《南方经济》、《劳动经济研究》等CSSCI学术刊物发表论文十余篇，并独立主持教育部人文社会科学青年项目、广东省社科等项目。此外，他在公众号《宏观发展研究》发表个人独创的文章300余篇，提出了一系列创新理论，包括“算法人”假设、“关系人”假设、交易价值理论、消费极限理论、全球产业链重构周期理论、循环共生分配理论、互动性预期理论、关系嵌合度（嵌合均衡）理论、算法流动性理论、透支式增长理论、债务可持续的潜在经济增长率测算方法、复平面上的经济均衡理论、经济元素周期表、产业周期表、量子空间经济学、量子预算理论、量子贸易纠缠理论、时间价值经济学、临界经济学、认知协同经济学、认知制度经济学、中医经济学、化学经济学和元经济学等众多理论和学科分支。
[1]赵恢林.2025年诺贝尔经济学奖理论解析：贡献、局限与突破路径[EB/OL].宏观发展研究，2025-10-14.
