AI浪潮下，中國發展經濟學如何面對大量全新課題？

中国四十余年的经济转型，为发展经济学提供了独一无二的样本，简单套用西方理论已经难以解释本土实践，建构自主知识体系已成为时代刚需。10月31日，第十一届张培刚发展经济学优秀成果奖、第九届张培刚发展经济学青年学者奖颁奖典礼暨“构建中国发展经济学自主知识体系”论坛在华中科技大学举办。

张培刚作为发展经济学奠基人，其著作《农业与工业化》奠定了学科基石。来自全国各大高校的经济学学者齐聚武汉，在致敬张培刚先生“农业与工业化”学术传统的同时，围绕中国式现代化、产业链韧性、AI变革、新质生产力、人口老龄化等现实议题展开思想碰撞，探索从中国发展实践中提炼原创经济学理论的可行路径。

传统西方发展经济学往往将现代化简化为“传统—现代”二元对立框架，把传统等同于落后，现代等同于先进。中国人民大学一级教授刘守英对此提出反思，他提出中国式现代化可以拆解为秩序开放、制度变革、技术突破、价值重塑四个核心维度，现代化并非简单抛弃传统，而是传统要素持续转型演化的完整历史过程。

刘守英将中国现代化划分为传统秩序、近代撞击反应式转型、革命时期重构、新中国工业化建设、改革开放、现代化强国建设六大阶段。传统中国以中央集权官僚体系为核心，拥有高稳定但低开放的秩序特征；近代遭遇内外双重冲击，多次制度移植尝试均未能落地；而中国现代化的真正突破，始于国家深度下沉基层，完成社会动员与秩序重构，经由计划经济建立工业底座，再通过改革开放实现秩序、制度、技术、价值的协同演进，迈向现代化强国阶段。这套分析跳出西方转型叙事，立足历史纵深解读中国式现代化的演化路径。

规模效应成为多位学者反复强调的中国独特国情。中国社会科学院人口与劳动经济研究所所长都阳指出，即便总人口被印度超越，中国仍然长期拥有全球规模最大的劳动力市场，非农就业接近6亿人。庞大的劳动力市场重塑产业演化路径，也让就业与发展的关系呈现出新内涵：就业既是发展要达成的民生目标，同时也是驱动增长的手段。当下AI技术浪潮之下，国内约两成城市劳动者已经在工作场景使用人工智能技术，测算显示AI每年拉动劳动生产率提升约1个百分点。如何处理技术变革与劳动力市场的关系，已经成为中国劳动经济学、发展经济学必须回应的时代之问。

数字化、人工智能浪潮正在改写后发经济体的比较优势，传统二元转型命题叠加数智革命，为发展经济学提出大量全新课题。北京大学经济学院院长张辉聚焦全球变局之下的产业链韧性，基于抵抗、恢复、适应、全球价值链四个维度，选取钢铁、化工、汽车、集成电路、生物医药五大行业开展实证评估。

数据显示，尽管遭遇脱钩断链冲击，2018年之后我国产业链韧性整体逆势抬升，超大规模市场、完备工业体系、新型举国体制、多元产权主体共同构筑韧性基础，但行业集中度抬升、部分领域抵抗能力下滑等风险同样需要警惕。

清华大学社会科学学院经济学研究所教授汤珂从经济学视角解析大模型的规模效应（Scaling Law）。当前行业普遍关注模型参数规模，但物理世界的具身智能和语言模型逻辑完全不同，数据可以拆解为采集深度（单场景样本量）与广度（场景数量）。同一场景的数据收益存在天花板，拓宽场景带来的智能提升空间更大；技术最优不等于经济最优，企业需要在预算约束下权衡场景拓展与单场景数据投入。大模型高昂的训练、采集成本，正在重塑产学研创新格局，产业界手握算力与场景资源，逐渐成为创新的重要策源地，高校人才培养模式也随之面临调整。

张培刚发展经济学研究基金会副理事长、华中科技大学经济学院院长张建华提出，数智时代下，发展经济学遭遇三大悖论：杰文斯悖论（效率提升伴随能源消耗指数级增长）、索罗悖论（AI无处不在，全要素生产率提升不及预期）、K型分化（技术红利分配不均）。传统刘易斯二元结构理论、比较优势理论都需要结合数字要素重新审视。数字贫困、平台锁定、算力集中、数据主权成为发展中国家新的风险点。他提出未来发展经济学需要重点攻关数据要素产权、科技金融、数字化产业政策、平台治理、南南数字合作五大方向。