进步何以终结，又何以共襄生成？

How Does Progress End, and How Can It Be Co-Generated?

——从托夫勒的权力与财富转移、弗雷的创新停滞，到共生经济学的效能系数η

From Toffler’s Shifts in Power and Wealth and Frey’s Stagnation of Innovation to the Effectiveness Coefficient η in Symbionomics

钱 宏（Archer Hong Qian）

引言：一位诺贝尔经济学家的预测为什么失败了？

1961年，后来获得1970年诺贝尔经济学奖的保罗·萨缪尔森（Paul A. Samuelson），在其畅销世界的大学教科书《经济学》（Economics: An Introductory Analysis）中预测，按照当时的经济增长趋势，苏联国民生产总值可能在1984年至1997年间超过美国。

这是一个有数据、有模型、有增长趋势支持的经济学预测。

然而，历史走向了相反的方向。苏联的经济增长逐渐停滞，而且，1991年，苏联解体了。

萨缪尔森后来修改了预测年份，却始终未能预见这一历史转折。

问题来了：经济增长为什么不能保证持续增长？强大的工业生产能力，为什么不能保证强大的创新能力？一个国家在特定时期创造经济奇迹的组织力量，为什么可能在另一时期成为发展障碍？

英国牛津大学经济史学者卡尔·贝内迪克特·弗雷（Carl Benedikt Frey），在2025年出版的《进步何以终结：技术、创新与国家命运》（How Progress Ends: Technology, Innovation, and the Fate of Nations）中，正面研究了这一重大问题。

他把目光投向过去一千年，从中国宋代、欧洲工业革命、苏联计划经济，到日本经济停滞、美国技术创新以及当今AI革命，试图解释人类文明发展中一个不断重复出现的现象：技术与经济进步，为什么会在取得巨大成功之后陷入停滞？

这是一个值得认真对待的经济史命题。

沿着弗雷打开的历史视野，我们还可以进一步追问：人类的知识、技术与文明组织结构，究竟怎样交互生成进步？怎样使创新持续转化为社会净效能？怎样使文明发展的成果真正抵达生命？

这一追问还通向一个经济学自身的问题：为什么我们已经拥有GDP、生产率以及多种效率指标，却依然难以判断进步的真实成色？

本文把效能系数η放在标题的终点，正是要从历史叙事引出经济学的基础尺度：当增长发生，究竟有多少转化成可持续的社会生活净效能？

一、从萨缪尔森的预测失败，看见增长背后的组织条件

萨缪尔森的预测有其时代背景。

第二次世界大战以后，苏联凭借高度集中的工业组织能力，在钢铁、机械、军事工业、航天等领域取得巨大成就。1957年，苏联成功发射第一颗人造地球卫星；1961年，加加林进入太空。

如果按照既有工业生产能力和经济增长速度进行推算，苏联似乎拥有持续追赶美国的条件。

然而，这种推算忽略了一个决定性变量：创造既有增长的组织条件，能否继续创造未来的增长？

在成熟技术可以复制、标准化生产可以扩大规模的阶段，集中资源、统一计划、层层考核具有显著作用。

当经济发展越来越依赖新技术发现、新产品开发、市场需求变化和多种未知方向的探索时，原有组织方式便面临新的考验。

计划能够规定产量，却难以事先规定发现。组织能够考核既有目标，却难以预先知道下一项重大创新来自哪里。

技术可以积累，生产可以扩张，创造力却需要不断更新其赖以生成的文明生態条件。

苏联经济的兴衰，由此揭示了一个超越苏联本身的问题：增长成绩可以被计算，增长的组织条件却可能在计算之外悄然改变。

对于萨缪尔森的预测，应当分清两个层次：苏联增长速度的外推是一项经济预测；苏联组织条件何时发生变化、怎样发生变化，则是需要经济史进一步解释的问题。弗雷所揭示的探索与推广的张力，为理解这一转折提供了一条重要线索，却又不能仅凭这一条线索替代对苏联经济全部历史条件的考察。

弗雷的贡献，正是把这一问题推进到长时段的技术史与经济史之中。

二、弗雷的发现：探索创新与组织推广的历史张力

弗雷指出，技术进步大体涉及两种不同的组织功能。

一种是分散探索（Decentralized Exploration）。

新的技术和知识尚未形成稳定模式时，需要多种主体独立尝试。发明者、企业家、研究者以及普通劳动者，都可能在不同环境中发现新问题、提出新方案。

另一种是集中推广（Centralized Scaling）。

当一项技术已经显示出可行性，要使其广泛应用，就需要资本投入、生产组织、专业分工、标准化和规模协调。

前者扩大可能性，后者扩大实际应用。

欧洲各国的竞争、工业革命时期的发明网络、美国企业的创新活动，展示了分散探索的创造潜能。

普鲁士工业组织、后发国家的技术追赶，以及苏联大规模工业化，则体现了集中推广的力量。

问题发生在两种功能的关系发生变化之时。

成熟技术的成功，会产生围绕既有技术、产业、资本和权力形成的组织利益。原先服务于技术推广的组织，逐渐拥有维护既得地位的动机。

它可能限制新进入者，排斥新的技术路线，把资源继续投入已经成熟的产业，甚至运用制度权力保护自身。

于是，曾经推动进步的组织条件，逐渐成为进步的阻力。

这一观察，是弗雷全书最有价值的发现之一。

它说明，国家和企业的成功，必须同时接受历史变迁的检验。一个时期的组织优势，可能在另一个时期失去适应能力。

探索与推广也不能被机械分为先后两个封闭阶段。成熟产业仍需新发现，新技术从实验室走向社会时也会产生新的问题，组织协调与分散探索始终交织。真正的难点，是如何使推广形成的新资源、新知识反过来支持更多探索，使组织不因成功而失去更新自身的能力。

但问题还可以继续深入：探索为什么产生创新？推广为什么产生规模？二者怎样相应、怎样协调，又怎样生成超出各自能力的社会共生效能？

这涉及文明进步的内在生成机制。

三、从托夫勒走向弗雷：知识革命怎样改变权力与财富？

要理解弗雷的发现，可以将其放入更长的现代思想发展脉络。

阿尔文·托夫勒（Alvin Toffler）在《未来的冲击》（1970）、《第三次浪潮》（1980）、《权力的转移》（1990）和《财富的革命》（2006）中，持续观察知识、技术、生产方式、生活方式以及权力和财富结构的变化。

在托夫勒看来，工业文明正在经历深刻变革。知识与信息成为重要生产力量，权力和财富的生成、分配与转移随之发生变化。

从农业文明到工业文明，再到信息文明，人类创造财富的方式不断改写社会组织关系。

托夫勒的贡献，在于看见文明变迁中的结构性力量。

然而，技术革命并不会按照人们期待的方向自动展开。新技术可能创造新的生产能力，也可能伴随新的垄断、依赖、社会分裂与组织失衡。

弗雷由此向前推进了一个问题：那些曾经站在技术革命前沿的国家，为什么会失去领先地位？

托夫勒所提出的权力与财富转移，描述文明变迁的方向与震荡；弗雷追索进步何以中断，揭示既有组织优势可能固化的历史机制。二者相连，恰好把经济学带到一个更深的问题面前：新的知识、技术和组织关系创造了多少效能，谁得到这些效能，谁又承担了代价？这一问题将讨论从历史动力推进到效能系数的范式。

从托夫勒到弗雷，思想焦点由权力和财富怎样转移，进一步深入到技术进步为什么可能停滞。

接下来还需要研究：知识、技术、组织、经济与文明主体之间，怎样通过交互形成新的创造能力？怎样使这种创造能力持续生成可分享、可检验的社会价值？

这正是共生经济学试图推进的方向。

四、自组织与共襄生成：从两种组织功能进入进步机制

自然界的生命演化与人类社会的文明发展，都展示了自组织与交互主体共生的丰富过程。

生命能够在自身条件中生长、适应和更新，也在与其他生命及其环境的联系中形成新的生存能力。

人类的发明创造同样如此。

一个人可以发现问题，一群人可以交流知识，多个组织可以通过分工合作形成任何单独主体都难以实现的成果。

自组织是主体自身形成和发展的动能；共生与共襄生成体现不同主体交互契合所形成的势能。

自组织（动能）与交互主体共生／共襄生成（势能），是相应相辅相成的关系。

在这一认识中，分散探索与集中推广各有其重要作用，但进步的内在机制，还包含不同主体之间的知识传导、利益协调、风险承担、责任约束以及新能力的共同生成。

分散的主体可能相互学习，也可能彼此封锁；集中组织能够协调资源，也可能形成排他性特权。

共襄生成意味着交互主体的能力在实践中不断生成和更新。它可以表现为独立研究者之间的知识互证、企业间自愿的分工协作，也可以表现为公共组织提供可靠规则，使试错者有机会进入、贡献者获得回报、失误者承担责任。交互一旦能够形成这样的正向循环，探索与推广就可能彼此赋能，推动新的可能性持续出现。

多元本身并不保证共生。多元不共生，就是散乱。

共生的生成，需要主体之间发生有益的交互，使各自的自组织能力能够转化为共同创造能力。

由此，探索与推广怎样结合的问题，可以进一步转化为：怎样使主体的自主创造与组织的共同生成形成持续的正向效能？

这既是经济组织问题，也是文明组织问题。

五、殖官主义：组织固化为什么可能吞噬创新成果？

弗雷在历史研究中反复揭示，成功的组织容易形成自我保护的利益。

这一问题，正可以从共生经济学（Symbionomics）提出的殖官主义（Bureaucolonialism / Reproductive Officialdom）的角度加以解释。

殖官主义，是组织权力通过规则、身份、审批、资源分配和责任转嫁，不断自我复制、自我繁殖，并殖取社会资源与生命空间的行为机制。

它可以发生在不同政治制度与组织形态之中。

当组织的预算、权力、人员和特权持续膨胀，而其创造的公共价值未能同步提高时，组织成本便可能吞噬技术创新的收益。

这便出现了效率三元悖论（Efficiency Trilemma）：技术创新持续提高效率（A），组织特权与成本转嫁持续扩大（B），社会净效能仍要持续改善（C）。当B的增量持续吞噬A创造的社会收益时，三者便无法同时成立。其要害，是辨清创新收益流向何处、组织成本由谁承担。

三项要求的关系，可以用一个三角形直观表示：

现代社会拥有高速计算、全球通信、自动化生产和庞大的金融资本，却依然存在组织成本高企、债务膨胀、社会信任下降以及公共服务效能不足等问题。这也解释了殖官主义对弗雷“进步的停滞”的组织机制根源。

技术越来越先进，社会运行却可能越来越沉重。

在这里，经济学需要提出一个朴素却不容回避的问题：为什么有了GDP、劳动生产率和资本回报率，还需要效能系数η的过滤和检验？因为这些指标分别说明了产出规模、单位投入的产出以及资本收益，却不足以同时回答增长收益与社会代价如何相抵、组织信托怎样变化、不同生命主体获得了多少实际改善。效能系数试图把经济活动的结果带回其所服务的生命过程。

解决这一问题，需要使组织权力接受公共价值和实际效能的检验：谁获得收益，谁承担成本，谁对决策后果负责，谁有权进入并提出新的解决方案？

创新需要自由探索，共生需要责任承兑。

η是共生经济学提出的基础分析变量：η?＝GDE?／GDP?。它要求在明确核算边界和评价规则之后，考察某项经济活动创造的净效能与其GDP贡献之间的关系。由此，GDP仍然保留产出统计的价值，η则把研究焦点移到产出的效能转换；GDE是这种转换在不同活动上的汇总。

六、从GDP到GDE：进步应当怎样衡量？

萨缪尔森预测失败的另一层启示，是经济指标所显示的增长趋势，无法单独决定一个国家的未来。

GDP衡量经济活动所产生的增加值，具有重要的统计意义，但它不能完整显示社会为增长承担的组织成本、健康损害、信任损失与生態背负。

如果一项技术使企业产出增长，却同时导致巨大的外部成本，那么其经济增长成绩与社会净效能之间就可能出现背离。

进一步考察：一项经济活动是否真正增进社会效能，至少需要回答五个相互关联的问题：它是否降低了组织、交易与生態背负的代价？是否增强了人的创造和行动能力？是否改善了生命健康与经济运行状态？是否增进了权责相符、承诺可靠的组织信托？是否减少冲突损耗，使和平合作得以持续？

由这些现实问题出发，共生经济学将经济活动实际效能的检验归纳为五个相应维度：降本（C）、赋能（E）、健康（H）、信任（T）、和平（P），统称“五因指数”（Five-Factor Effectiveness Index）。五因指数需要通过明确的核算边界、评价指标和经验数据，使效能判断具有可比较、可检验的依据。

例如，一项技术提高了企业产值，却将污染治理、健康损害或组织交易成本转嫁社会；仅凭产值增幅，很难判断它究竟创造了多少净效能。由此，才需要将增长的数量与其实际成效连接起来。

共生经济学据此提出效能系数η与国内生产效能总值（Gross Domestic Effectiveness，GDE）：先研究具体经济活动所产生的实际效能与其GDP贡献之间的关系，再观察整个经济的效能转换。其表达式为：

η? = GDE? / GDP?

GDE = Σ（GDP? × η?）

R = GDE / GDP

其中，η?是第i项经济活动的效能系数，GDE?是其效能核算结果；R表达整体经济产出向实际效能转化的程度。五因指数为这一核算提供需要进一步操作化与验证的观察路径。

由此可以研究经济学基础理论中的一个问题：相同的GDP增长，为什么可能产生不同的社会净效能？η既是对经济活动结果的过滤，也是对经济组织与生命效能关系的持续检验。它的意义需要在具体核算和经验比较中得到展示。

理解日本经济，需要研究技术创新停滞的原因，也需要检验泡沫消退、产业调整和社会运行质量之间的关系。

理解苏联经济，需要研究工业增长和技术推广的成绩，也需要研究组织成本、创新条件、社会消费和组织信托的变化。

这样，增长数量、效能转换与五因指数的实际变化，才可以在同一研究视野中接受检验。

进步因而拥有更完整的衡量尺度。

七、从AI升格为AM：人类文明怎样继续生成新的可能？

弗雷对AI革命保持审慎态度。

计算机和互联网曾经令人期待持续的生产率飞跃，然而技术能力的扩张，并没有在所有时期自动转化为相应的经济增长。

今天的AI可以快速处理庞大数据、生成文本、辅助研究、优化生产过程。它也可能强化既有数据、算法和组织结构中的偏差。

当越来越多的个人与机构依赖共同的模型、共同的数据来源和相似的推理框架时，判断的准确性可能局部提高，判断的多样性却可能下降。

这种预测趋同，会使新的发现、独立证据和异质经验受到忽视。这就是我说的“预测悖论”。

人类对智能的理解，因此需要进一步拓展。

由此，AM研究与η之间也出现了直接联系：衡量智能技术的成效，不能只看模型参数、生成速度和任务完成率，还需观察其是否扩展不同主体的辨识、信任和共襄能力，是否减轻组织成本与社会代价。AI的技术进步及其社会效能，必须同时接受检验。

《将AI升格为AM》（Elevating AI to AM）提出，将研究视野从Artificial Intelligence推进到Artificial Mind与Amorsophia MindsField / MindsWeb，探索Mind、Minds以及主体交互生成的更完整条件。

Elevation is not an upgrade.

AI能力的增强，不能简单等同于Mind的生成。数据、算法、算力与神经网络的叠加，也不能自动形成愛之智慧（Amorsophia）。

这一研究方向需要面对三个根本问题：

其一，如何突破单纯依赖既有数据与算法模式的局限，探索面对未知事物的辨识能力？

其二，如何使不同主体的Mind通过交互，保有独立判断，同时生成更丰富的共同能力？

其三，如何使智能发展接受动机、责任、后果和生命效能的检验？

这些问题与弗雷关于技术创新、组织探索和发展停滞的研究，具有进一步对接的可能。

如果AI革命只是使既有组织拥有更强的数据处理与控制能力，新的技术革命仍可能重演组织固化的历史困境，产生新的殖官主义。

如果人类能够进一步发展多主体交互、独立辨识、知识传导与共襄生成的能力，技术进步便有机会获得更加丰富的文明条件。

八、从进步的终结，到文明的共襄生成

托夫勒看到了知识革命推动权力与财富的转移。

弗雷揭示了技术创新与组织固化之间的历史张力。

共生经济学进一步研究自组织与共生生成的内在关系，以及技术进步如何转化为可衡量、可持续的社会净效能。

三者由此形成一条值得深入交流的思想线索：

权力与财富的转移——创新与进步的停滞——共生效能的持续。

从历史上的进步之谜，到经济学的效能之问，效能系数η将讨论引向经济活动所创造的实际成效，也为共生经济学（Symbionomics）的基础研究、实证检验与公共实践打开新的空间。

三种研究的关注点，可列表对照：

进步可以因组织固化而停滞，仍可以通过主体交互共生而生生不息——持续经受效能系数的检验。

进步何以终结，又何以共襄生成？这将是经济史、共生经济学与AM研究之间值得展开的对话。

钱宏（Archer Hong Qian）

Intersubjective Symbiosism Foundation（Canada）

2026年10月29日于Vancouver

主要参考文献

Carl Benedikt Frey, How Progress Ends: Technology, Innovation, and the Fate of Nations. Princeton University Press, 2025.

Carl Benedikt Frey, The Technology Trap: Capital, Labor, and Power in the Age of Automation. Princeton University Press, 2019.

Paul A. Samuelson, Economics: An Introductory Analysis, 1961年版及后续版本。

David M. Levy and Sandra J. Peart, “Soviet Growth and American Textbooks: An Endogenous Past,” Journal of Economic Behavior & Organization, 2011.

Alvin Toffler, Future Shock（1970）, The Third Wave（1980）, Powershift（1990）, Revolutionary Wealth（2006）.

钱 宏（Archer Hong Qian）:《共生经济学概论（修订版）》（Symbionomics: An Overview, Revised），2026。

钱 宏（Archer Hong Qian）:《将AI升格为AM》（Elevating AI to AM），2026。