在2026年APEC峰会即将于深圳举办之际，全球经济增长引擎、供应链重构与AI冲击成为亚太经合组织关注的焦点。以色列巴伊兰大学经济学荣休教授Warren Young在接受凤凰网财经采访时指出，传统西方经济学在应对全球分化与不平等时显露局限，而AI革命正对经济学底层逻辑构成挑战。
(凤凰网财经李念雪)
10月23日，以色列巴伊兰大学经济学荣休教授、全球现代经济思想史名家Warren Young在北京大学新结构经济学研究院举行讲座，从经济思想史的角度阐述新结构经济学的起源，追踪其发展、演化、传播与形态演变的成果。活动结束后，凤凰网财经对Warren Young进行了采访。
随着2026年APEC峰会临近，亚太地区乃至全球的经济治理正站在一个新的十字路口。在“去风险化”与“慢全球化”的杂音中，如何寻找全球经济增长的新引擎，以及如何应对AI技术对传统生产函数的冲击，成为各方亟待解答的课题。
在此背景下，Warren Young的此次中国之行颇具象征意义。他在系统研究剑桥马歇尔讲座史的过程中，敏锐地注意到了林毅夫教授及其所倡导的新结构经济学，从而主动赴华交流。面对亚太乃至全球经济的十字路口，这位长期致力于凯恩斯经济学、内生增长理论及经济思想史研究的学者，结合其对新结构经济学的系统观察，给出了他的判断。
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全球停滞的真相：停滞在赤道以南，不平等则无处不在
在回应“传统西方经济学是否正因全球停滞与不平等而陷入困境”这一提问时，Warren Young并不完全认同“全球停滞”这一笼统判断，他表示，非洲确实处于停滞之中，但印度次大陆在增长，美国、加拿大在增长，南美洲也在以较慢的速度增长。真正的问题不在于“全球”停滞，而在于增长与停滞在地理上的分化——停滞集中在南半球，而非北半球。(“Global stagnation is not occurring above the equator.Global stagnation is occurring below the equator.”)
不平等的图景则更为复杂。Warren Young将其追溯至亚当.斯密之后经济思想的分岔：亚当.斯密关注财富的生产，而到了李嘉图(David Ricardo)与马克思，分配问题逐渐成为经济学核心，收入分配的结果正是不平等。但这一问题从未被主流模型真正消化。他举例说，美国的区域间不平等、欧洲原住民与客籍工人之间的不平等、中国因自然资源禀赋差异而形成的区域收入差距，都指向同一个事实：分配与不平等是结构性的，而非周期（1B0064）性波动可以解释的。
在他看来，传统西方经济学，尤其是央行模型中占据主导的新凯恩斯主义范式恰恰在这一点上存在盲区。新凯恩斯模型接受了理性预期假说和有效市场假说，将劳动市场的不完全性视为主要摩擦，但2008年全球衰退暴露出一个根本性局限：即便是最好的央行模型，也无法应对那场危机所提出的结构性问题。更关键的是，在这些模型中，分配问题要么被归入规范性的“价值判断”领域，要么被完全搁置。
新结构经济学的双重属性
Warren Young认为，新结构经济学与西方主流范式最根本的区别，在于它同时具备规范性与实证性。西方经济理论，无论是新古典、新凯恩斯还是古典传统，在他看来主要是实证性的描述世界“是什么”，而将“应该怎样”留给规范经济学。新结构经济学则不同，它允许分析者在同一框架内同时处理增长与分配、效率与公平。
这种兼容性来源于其方法论的开放性。Warren Young指出，新结构经济学内部包含两部门模型、三部门模型以及多种可供选择的工具，而非绑定于某一个特定模型。它还可以发展出相应的指数，用以刻画不同区域在停滞与不平等上的具体特征，从而在同一分析中兼顾发达地区与落后地区。他用一个隐喻来概括这种差异：其他经济学流派像是森林中的一棵棵树，各自聚焦于某一领域；新结构经济学则是一个总括性的“森林体系”，涵盖金融、区域、城市、发展、增长、公共经济学等广泛领域。
这一判断与林毅夫本人对新结构经济学的定位形成呼应。林毅夫曾指出，西方主流的新古典经济学侧重研究发达国家现有结构下的资源配置，忽视了经济发展本身是一个生产力持续提升的结构变迁过程。而新结构经济学以动态变化的要素禀赋结构为起点，将结构变迁置于分析的中心——这恰恰为APEC框架下各经济体，尤其是新兴市场和发展中经济体的结构转型提供了理论参照。
AI作为“资本增强要素”：一个尚未被传统增长模型容纳的变量
在采访中，Warren Young还将讨论延伸至AI对经济学底层逻辑的冲击。
Warren Young判断，AI在生产函数中的位置可以被理解为一种资本增强要素：它既可能作为独立的生产要素存在，也可能作为资本参数的新维度，对高低端资本同时产生乘数效应和加速效应，从而显著提升生产效率。
问题在于，主流增长模型，包括内生增长模型的参数结构已经过于复杂，难以再容纳一个具有非线性生产力效应的AI变量。新结构经济学因其框架更为宏观、模型选择更为灵活，反而在容纳AI冲击方面具有理论上的空间。但Warren Young同时警告，AI革命的社会后果更值得警惕：它类似于第一次工业革命可能引发的社会反弹，而更核心的挑战在于政府能否设计出有效的管控机制，防止技术失控或AI系统形成自我保护能力。
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