朋友问起如何评价2024诺贝尔经济学奖得主 MIT 经济学教授达龙·阿西莫格鲁 (Daron Acemoglu)？小星斗胆借着短暂的MIT求学经历谈谈自己的感受。先说结论后面详聊。虽然未曾与大师谋面，但是通过其他经济管理教授的授课，小星亲身感受到了MIT课程三大特点：方法论+可视化+AI。同样的Daron教授关于技术进步与政策环境紧密互动的经济学理论已经形成了可执行的方法论，并牢牢结合可视化的数据，推进AI在内的前沿技术发展和政策制定。随着小星通过一些他的著作结合中美汽车市场来了解一下吧。
Daron教授作为在经济学领域内有着深远影响的学者，研究涵盖了政治经济学、经济发展、经济增长、技术变革、不平等、劳动经济学以及网络经济学等多个领域。他与 Simon Johnson 和 James A. Robinson 共同荣获2024年诺贝尔经济学奖，以表彰他们在研究制度如何形成以及影响繁荣方面的贡献。
这里就要提一下Daron教授的著作《国家为什么会失败：权力、繁荣与贫穷的起源》，这也是学习宏观经济学的御用教材和关键参考书目。该著作提到一个国家的经济成功或失败，主要取决于其制度的包容性和排他性。包容性制度允许并鼓励经济活动的参与，提供平等机会。排他性制度则限制了经济参与，限制经济机会。其中最重要的方法论就是政治制度和经济制度的相互作用，历史的路径依赖对国家制度的长期影响，以及经济繁荣与政治权力的关系。
那么我们就借着该著作提到的方法论尝试通过可视化数据来分析一下中美汽车市场的一些变化和财政政策对低碳行业的影响。基于宏观经济学理论政府采购能够通过支出乘数快速地将资金导入相关低碳行业。如国家机关率先采购使用新能源汽车，停车场配备电动汽车充电设施等加快绿色交通。碳税改革将控排企业强制纳入碳交易机制，通过征收碳税、边境调节税来限制高碳企业生产和销售产品。Quinet研究报告显示如果要实现欧美的减排目标，2030年碳价需要达到至少100美元/吨，这将会是2020年欧美碳排放交易市场约25美元/吨碳价的4倍。这些增加成本的措施将对高碳经济活动产生挤出效应。与此同时，通过低碳产品的税收降低或者减免，能够很好的鼓励低碳产业的发展。以汽车行业为例，根据国海证券测算小排量汽车购置税减半和新能源汽车购置税减免政策使得1.6L以下小排量汽车和新能源汽车快速普及，效果显著。
新能源补贴政策在低碳行业的发展初期快速提高市场渗透率起到了关键的作用。具麦肯锡咨询报告显示自2014年至今新能源汽车补贴使得电动汽车连年翻倍增长并在2019年超过了5%的市场渗透率。但与此同时补贴也使得新能源汽车行业发展早期出现了骗补现象，企业专注在拿到补贴而忽视了产品开发和性能提升。自2018年开始国家引入了双积分机制，通过油耗排放积分和新能源积分借助市场交易的手段推动企业发展小排量和新能源车型通过积分获利，而高碳车型则需要缴纳罚款。这样的市场调整手段慢慢代替补贴发挥作用。具麦肯锡咨询报告显示2021年15%的市场渗透率有10%来自双积分政策的影响，并预测2025年双积分政策的推动影响将进一步增强至22%。
而提到将相关方法论推进AI在内的前沿技术发展和政策制定，则必须要提一下Daron教授的另一部著作《权力与进步：我们对技术与繁荣的千年斗争。通过这两本书不仅可以一窥相关理论基础，而且可以看到三位诺奖获得者之间通过Daron教授构建的联系。这本书深入探讨了技术变革如何影响经济繁荣和社会结构，以及技术进步如何被不同的社会和时期所利用，产生了不同的社会和经济结果。
这一点在中美两国AI在汽车自动驾驶的应用中得到了体现。在自动驾驶领域，中美两国都投入了巨大的资源进行研发和应用推广。美国在自动驾驶技术上占据先发优势，其企业如谷歌和特斯拉在技术上不断突破，政府也给予了相对宽松的政策环境，推动了自动驾驶技术的快速发展。例如谷歌Waymo在美国凤凰城、旧金山和洛杉矶等城市已经开展了大规模的付费出行服务，而特斯拉的FSD全自动驾驶技术也在不断迭代升级，计划进入中国市场。
中国则在自动驾驶领域展现出强大的追赶势头。中国政府对自动驾驶技术的发展给予了高度重视和支持，出台了一系列政策推动行业发展。百度、华为等企业在自动驾驶技术上取得了显著进展，并且在一些城市如武汉已经开始了自动驾驶出租车的商业运营试验。中国的自动驾驶技术在车路协同方面也展现出特定场景下的优势，这与国家的政策推动和基础设施建设密切相关。
AI在汽车自动驾驶技术的发展也带来了一系列挑战，包括技术成熟度、成本、数据丰富度、基础设施以及法律法规的制约。自动驾驶的普及可能会改变就业结构，影响城市规划，甚至重塑社会权力结构。这些问题需要政府、企业和社会各界共同努力，制定合理的政策和法规，确保技术进步能够惠及更广泛的社会群体。
在中美两国汽车市场的变化中，我们可以看到技术进步与社会制度、政策环境的紧密互动。正如Daron教授两本著作所强调的，技术进步的方向和应用方式，实际上受到政治、经济和社会制度的深刻影响。因此确保AI在汽车自动驾驶技术的健康发展需要我们在推动技术创新的同时，也要让技术进步成为推动社会共同繁荣的力量。希望小星今天的介绍对大家了解来自MIT的Daron教授的相关研究有所帮助。
