图：人工智能作为一种通用技术，最初可能会导致供给端价格下降，但最终会通过收入效应和扩大需求推高整体价格。长期以来，经济界普遍认为技术进步是经济增长和生产率提高的主要动力。但加拿大商人杰夫.杰夫·布斯提出了一个看似自相矛盾的建议：技术进步不是通货膨胀的驱动力，而是分流的根源。布斯在《明天的价格》一书中指出，当技术变革速度显着加快时，其宏观经济后果可能与传统假设相反：它不会带来长期增长和温和通胀，而是会通过效率和成本的持续降低产生结构性和系统性的中止压力。布斯表示，技术是位移的最大驱动因素，而不是通货膨胀。在他看来，现代经济之所以陷入增长与通胀逻辑的结构性错位，源于技术进步与金融体系之间的深刻矛盾：前者以指数级速度提高效率、降低成本，而后者则通过扩大信贷来维持名义繁荣。当这两股力量同时作用时，经济表面上保持增长，但实际上失衡不断累积。布斯从三个层面总结了这一机制。效率驱动价格。首先，技术进步天然具有牵制作用。一方面，生产效率的提高将降低单位成本，竞争激烈的市场将迅速将成本优势转化为价格下降；另一方面，数字化和平台化的普及将使边际成本接近于零。人工智能（AI）大规模应用后、云计算和软件服务，它们几乎不消耗额外成本，从而将价格决定因素从“劳动力壁垒”转变为“制度壁垒”。此外，从蒸汽机到互联网的历史经验也表明，技术革命往往伴随着价格的下跌，但这种真正的偏差往往被债务扩张所掩盖。其次，债务扩张制造“通胀假象”。现代金融体系以债务为基础，当技术驱动价格和投资回报时，如果没有信贷扩张，经济就会陷入混乱和失业。结果，政府和央行通过财政赤字和量化宽松来维持需求，制造“人为通胀”。这种通胀并不是真正的增长，而是未来超额购买力维持的暂时繁荣。代价就是信用风险和资产泡沫的积累。换句话说，债务exp危机不是政策选择，而是制度必然。第三，技术与债务形成双螺旋，构成增长错配机制。技术螺旋继续降低成本并提高效率；债务螺旋通过注入流动性来支撑名义价格。短期来看，两者相互抵消，保持浅层平衡；长期来看，会出现“剪刀差”：技术进步呈指数级增长，而债务扩张的边际效应却在减小。当债务不再能抵消技术带来的下行压力时，体系就会从“债务流产”滑向“债务规避”，传统的通胀逻辑就会失效。此外，大量经验和历史证据也表明，技术进步实际上构成了当代经济的主要驱动力。马斯早在2005年就曾说过，美国联邦储备委员会前主席艾伦．艾伦·格林斯潘指出美国等国家之所以实现低通胀和稳定增长，是因为信息、通信和网络技术显着提高了生产率，抑制了单位劳动力成本；这一趋势从“摩尔定律”所揭示的“性能倍增、成本降低”中可见一斑。研究显示，20世纪90年代以来，信息通信（ICT）产品价格持续下降，对消费者物价指数（CPI）产生直接负面贡献，而免费数字产品的普及很大程度上造成了“隐性扭曲”。与此同时，数字化和电子商务降低了市场准入门槛，提高了价格透明度，全球竞争和网上零售的激增推高了终端价格。更重要的是，自动化和人工智能提高了生产率，但抑制了工资增长，削弱了总需求； “超级企业效应”减少劳动力共享和收入差距分配失衡，强化了低通胀的长期格局。总而言之，技术通过降低产品成本、促进竞争和抑制工资，对价格施加持续压力，并成为解释发达经济体长期低通胀的关键变量。尽管布斯的论点在逻辑上相当自洽，但他的前提也有些理想化：他将技术视为一个自变量，但现实中价格形成的机制更为复杂，制度、市场结构和分配模式都会显着改变技术的宏观效应。也就是说，“技术必然导致分流”并不是经济规律，而是特定制度条件下的结果。技术进步创造需求。布斯的观点很开明，但并非绝对正确。从历史和现实的角度来看，技术进步虽然可能会降低一些成本，但并不一定能降低成本。导致普遍偏差。 BIS研究表明，技术对通胀的影响是阶段性的、结构性的：它不仅可能导致价格下跌，还可能恢复需求结构，刺激新一轮通胀。阿尔达索罗等人。 （2024）基于多部门动态随机一般均衡（DSGE）模型研究发现，人工智能对价格水平的影响取决于经济主体的预期和总需求的反馈机制。当家庭和企业预计未来生产率不会提高时，人工智能带来的生产率提高将在短期内扩大供给并降低价格水平，表现为暂时的去通胀效应。然而，随着消费和投资需求的增加，一般均衡效应导致工资和需求同时增加，最终推动价格回升，形成需求驱动的反射。在另一种情况下，当家庭和企业蚂蚁提前预料到人工智能将提高未来的生产力，他们就会提前增加消费，从而立即促进需求的扩大。人工智能的采用将在短期内直接引发通胀。进一步的反事实分析表明，无论初级人工智能提高消费品部门还是投资部门的生产率，长期通胀都呈现上升趋势，但不同产业结构下程度不同。特别是如果人工智能主要影响消费品行业，由于行业之间的联动效应和资本扩张的二次效应，价格上涨将更加明显。总体而言，研究表明，人工智能作为一种通用技术，最初可能会导致供给侧价格下降，但最终会通过收入效应和扩大需求推高整体价格。换句话说，技术进步本质上并不具有颠覆性，宏观价格后果取决于期望、需求反馈和政策响应的管理。因此，Aldasoro等人的研究从“技术偏差”的角度出发。事实恰恰相反——在总体平衡框架下，人工智能的长期影响更有可能是温和的通胀增长，而不是长期的扭曲。笔者认为，技术偏差的本质并不是“技术剩余经济”的致命逻辑，而是制度结构和分配机制共同作用的结果。技术进步带来成本降低和生产率提高，但能否转化为一般偏差取决于三个主要变量：需求结构、收入分配和政策反应。新产业首先吸引新投资，从需求角度看，技术不仅降低了老产品的价格，而且不断创造新需求、新产业。数字化的兴起经济、绿色能源、人工智能、生命科学等领域正在以指数级速度扩大潜在消费空间。一方面，技术提高了生产效率，抑制了价格；另一方面，它通过创新扩大了人类愿望的界限，并推动新的投资和支出。换句话说，技术的通货紧缩效应常常被其自身宏观层面变革的溢出效应所抵消。其次，从分配结构来看，偏差的发生取决于技术红利的流向。当红利主要集中在资本而不是劳动力时，消费下降，需求不足，通货紧缩压力加剧。相反，如果制度设计能够实现红利的重新分配，让更多的技术红利回流到居民领域，技术就会转化为“包容性增长”的动力，而不是经济增长的动力。牵制陷阱。最后，从政策角度来看，货币和财政政策的反应决定了技术进步的价格表现。如果央行和政府将低通胀视为一种风险，并通过宽松信贷和财政刺激对冲，结果往往是债务扩张和房地产价格升值。如果政策能够容忍低通胀，引导资源流向创新和消费升级，科技红利的效率就能健康地体现在经济增长中。综合来看，技术进步与转移之间存在着长期的紧张关系和动态平衡。它不是线性向下或可持续发展，而是不断寻求提高效率与扩大需求、降低价格和财富重新分配之间的平衡。布斯的“技术通货紧缩理论”揭示了真实的结构性因素，但隐含的“不可逆定律”忽视了监管机构的作用和期望。另一方面，Aldasoro 等人的研究。 （2024）表明，这种偏转更有可能是一种过渡性的国家——技术带来的繁荣最终将通过制度、分配和交付政策重新发明新的增长和价格秩序。因此，在笔者看来，未来的经济格局不是“扭曲或通胀”的二元对立，而是“低通胀-高效率-分配增长”的新模式。技术将继续降低边际成本，但通过需求创新和价值创造来支持增长；价格不再是繁荣的唯一指标。繁荣与公平才是衡量新经济健康与否的真正标准。 。