2026年8月17日，英国《经济学人》发表题为《世界上最有影响力的经济学家为何出奇地缺乏说服力》的文章，批评麻省理工学院教授达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）的学术研究和公共主张。不到两年前，他刚与西蒙·约翰逊（Simon Johnson）、詹姆斯·罗宾逊（James A. Robinson）共同获得2024年诺贝尔经济学奖，获奖理由是“研究制度如何形成，以及如何影响繁荣”。
文章刊出后，阿西莫格鲁在社交平台X上称它像一篇“攻击性文章”（hit piece），并表示希望获得回应机会。8月21日，《经济学人》在读者来信栏目刊出他的回应。他认为，文章把关联有限的批评拼凑在一起，暗示他的学术研究不可靠。回信最后，他沿用该刊的标题，称真正“出奇地缺乏说服力”的是这篇批评文章。
这场争论很快引起经济学家和其他社会科学研究者的讨论。它涉及几个更普遍的问题：一篇论文的具体结论因数据或方法问题受到质疑后，应当如何评价？这些质疑是否会削弱它对相关研究领域的贡献？评价学者时，应如何区分学术研究与政策主张？媒体能否从若干不同性质的争议推及一位学者研究的整体可信度？
达龙·阿西莫格鲁
阿西莫格鲁是谁
阿西莫格鲁现为麻省理工学院的学院教授（Institute Professor），这是该校授予教授的最高荣誉职衔。他的研究主要涉及政治经济学、经济发展、经济增长、劳动经济学、收入不平等、技术变迁和网络经济学。
阿西莫格鲁发表了大量学术论文，其中数十篇刊登在通常被称为经济学“五大刊”的《美国经济评论》《计量经济学》《政治经济学杂志》《经济学季刊》和《经济研究评论》。这些研究讨论了不同社会为何形成不同制度、政治制度如何影响经济发展、技术变迁怎样改变劳动需求和收入分配、工业机器人如何影响就业，以及生产网络如何影响宏观经济波动等问题。
2026年8月出版的《自由民主怎么了？》（What Happened to Liberal Democracy?）是他独著或合著的第七部书。他的其他著作包括讨论制度、民主、发展与技术的《国家为什么会失败》《狭窄的走廊》和《权力与进步》，以及《现代经济增长导论》和《经济学原理》两部教科书。
在三十余年的学术生涯中，他与合作者围绕制度、政治权力和技术变迁开展经济研究，也把这些问题写成面向普通读者的著作。2024年诺贝尔经济学奖肯定的，正是阿西莫格鲁、约翰逊和罗宾逊关于制度形成及其对国家繁荣影响的研究。这些学术成果解释了《经济学人》为什么把他称为“世界上最有影响力的经济学家”。
《经济学人》批评了什么
《经济学人》的文章明确表示，没有人指控阿西莫格鲁的研究质量低劣或存在学术不端。但文章追问的是，他的学术成果是否足以支撑他在经济学界享有的顶尖声望及相应的思想影响力。文章的批评没有局限于某一项研究，而是涉及几类性质不同的问题。
文章首先讨论了阿西莫格鲁、约翰逊和罗宾逊2001年发表于《美国经济评论》的论文《比较发展的殖民起源：一项实证研究》（The Colonial Origins of Comparative Development: An Empirical Investigation）。这篇论文试图解释殖民时期形成的制度为何会影响今天的经济发展。
三位作者认为，欧洲殖民者在不同地区面临的死亡风险影响了他们所建立的殖民制度。在适合欧洲人长期定居的地区，殖民者更可能建立“包容型”制度；在欧洲人死亡率较高、难以定居的地区，殖民统治则更倾向于建立“榨取型”制度。这些制度差异延续下来，进而影响今天的收入水平。
不过，制度与经济发展之间的关系可能是双向的，二者也可能同时受到其他因素影响。仅凭制度质量与收入水平之间的相关性，很难确定制度究竟在多大程度上影响了发展。为此，三位作者把殖民者死亡率作为“工具变量”。简单来说，他们借助一个发生在更早时期、能够影响殖民制度选择的历史因素，尝试估算制度对后来经济发展的影响。
这种方法能否得出可靠结论，取决于历史死亡率数据是否可靠、死亡率与制度差异是否有足够强的关联，以及死亡率是否还会通过制度以外的途径影响今天的经济发展。
经济学家戴维·阿尔布伊（David Albouy）长期质疑这组数据。他指出，原研究中一些经济体的死亡率数据来自其他地区，而非当地的直接资料。他认为，部分数据来自驻扎在营房中的士兵，另一些则来自参加军事行动的士兵，数据未必具有可比性。他的批评于2012年作为评论发表于《美国经济评论》。
同年，阿西莫格鲁、约翰逊和罗宾逊也在该刊发表回应。他们指出，阿尔布伊剔除了原样本中的大量数据，并认为他对数据是否来自军事行动的分类标准并不一致。三位作者表示，限制极端观测值的影响后，原研究的结果反而更加稳健。
《经济学人》承认，这篇论文推动了经济学家对制度的研究，同时强调其数据基础受到质疑。文章还引用马丁·布赫纳（Martin Buchner）及其合作者的一项调查，称受访专家在这场争议中略微更倾向于支持阿尔布伊。不过，该调查也指出，专家意见并未形成共识。
因此，不能把这场争议简单概括为原研究已经被证实有误。双方争论的是原始数据如何整理、不同历史资料能否相互比较，以及改变数据和样本处理方式后，研究结果是否仍然稳健。
第二类批评针对一篇近期人口论文《出生率下降与增长繁荣：人口变化与宏观经济》（Baby Busts and Growth Booms: Demographic Change and the Macroeconomy）。阿西莫格鲁及其合作者分析跨国历史数据后，未发现较低出生率对GDP总量产生负面影响的证据。这一结果使他们对出生率下降必然损害经济增长的说法提出质疑。
《经济学人》引用赫苏斯·费尔南德斯-比利亚韦德（Jesús Fernández-Villaverde）等人的质疑：当一些国家的出生率急剧下降时，历史数据中的关系是否仍有助于理解当前现实？文章还指出，即使作者在论文中简要说明了适用范围，读者也可能只记住复杂模型得出的醒目结论，而忽略这些限制。
《经济学人》随后讨论了阿西莫格鲁的制度理论、政策主张和公共评论。在制度理论方面，文章质疑“制度”这一概念是否过于宽泛。规则、规范、执行方式和文化都可以被纳入其中，但如果制度几乎包含一切，它究竟解释了什么？
《经济学人》引用了一些其他学者的观点。泰勒·考恩（Tyler Cowen）认为，以制度变化解释另一些制度变化，可能使解释不断向前追溯（turtles all the way down），却始终没有说明变化的起点。邓肯·格林（Duncan Green）认为，这套制度理论主要适用于事后解释（hindsight）。弗朗西斯·福山（Francis Fukuyama）则质疑，这套理论是否充分解释了中国经济快速增长的经验。
在技术进步的问题上，《经济学人》认为阿西莫格鲁与约翰逊合著的《权力与进步》过于强调精英对收益的占有和创新的意外后果，比如轧棉机是奴隶制的帮凶，哈伯-博施法（Haber-Bosch process）则被用于制造炸药，却淡化了技术进步已使普通人比工业革命前富有数倍这一点。
在AI问题上，《经济学人》讨论了阿西莫格鲁对AI经济影响的估计。他2024年发表的论文《人工智能的简单宏观经济学》（The Simple Macroeconomics of AI）估计，AI在十年内对美国全要素生产率的提升较为有限，并讨论了它对工资以及资本与劳动收入差距的影响。
《经济学人》认为，这项估计没有充分考虑新AI产品可能带来的变革。文章引用劳伦斯·萨默斯（Lawrence Summers）的意见，指出AI还可能通过加快科学和社会科学进步、改善决策等途径提高生产率。
《经济学人》也引用了阿西莫格鲁的回应。他承认，这一批评有一定道理：他没有预见到智能体AI，也没有将其纳入预测；AI模型在科研中的用途也可能比他此前设想的更大。不过，他仍然坚持自己的估算方法，并认为这种方法能为关于未来生产率将大幅提升的说法注入一些“现实主义色彩”。
政策层面的争议则集中在他提出的“有利于劳动者的人工智能”（pro-worker AI）。《经济学人》认为他的新书侧重于AI可能带来的社会危害，比如加剧社会原子化和传播政治虚假信息，而非其潜在益处。他提出“有利于劳动者的人工智能”，主张增强人类劳动的价值，而非取代人类劳动，但文章认为这样的政策主张显而易见。
文章提到，一份由数十位知名经济学家签署的声明呼吁引导AI朝着辅助人类、造福社会的方向发展。但文章追问：由谁来推动这种转变？谁来判断哪些AI技术能够辅助人类劳动？按照文章的说法，就连部分签署者也没有明确答案。
在公共评论方面，《经济学人》以阿西莫格鲁对唐纳德·特朗普的分析为例，质疑他的评论是否足够新颖。阿西莫格鲁认为，特朗普通过扩张行政权力、削弱具有约束作用的制度和规范来行事。文章认为，这一观察平淡无奇，难以体现一位顶尖社会科学家的独特洞见。
文章还援引匿名经济学家在私人交谈中的评价。其中一位认为，阿西莫格鲁的许多理论研究有价值，但他也用自己的模型为一些过去已经尝试并失败的民粹主义政策提供依据。文章也引用了经济学博客作者诺亚·史密斯（Noah Smith）的表态，称他批评阿西莫格鲁已有十年，但没有展开介绍其批评的具体内容。
这些材料涉及不同层次的问题：经典论文的数据争议、人口研究的适用范围、制度理论的解释力、AI政策的可行性以及公共评论是否具有新意。《经济学人》把它们放在一起，用来质疑阿西莫格鲁的学术成果是否足以支撑其声望和影响力。
阿西莫格鲁的回应
阿西莫格鲁在8月21日的回信中表示，他欢迎对其研究和核心观点的批评，也承认其中有许多可以合理争论的内容，而且批评是科学进步所必需的。但他认为，《经济学人》的文章把关联松散的批评拼在一起，暗示他的学术研究不可靠。他随后列举了三个例子。
首先，他指出，文章在对他作出“出奇地缺乏说服力”的总体评价时，引用了匿名经济学家在酒后的意见，却没有公布这些人的姓名。他反问，如果有人根据几次酒后交谈，声称多数人认为《经济学人》已经不值得订阅，该刊是否会刊登？他还表示，文章引用的持有这类看法的人只有博客作者诺亚·史密斯，并认为以此评价一个人的整个学术生涯，依据过于薄弱。
其次，他回应了人口研究的结论能否适用于未来的问题。阿西莫格鲁指出，论文中已经明确承认，历史数据得出的估计未必适用于未来，而《经济学人》也知道作者作出了这一说明。他认为，该刊不应以这些限定可能淹没在大量数学推导中为由，淡化作者已经说明的适用范围。他还指出，该刊引用费尔南德斯-比利亚韦德的一则社交媒体评论，但据他了解，该刊并未采访这位经济学家。
第三，阿西莫格鲁认为，文章选择性地引用了对他不利的意见。考恩和福山针对他的部分观点提出过异议，但这些分歧原本可以成为有价值的学术讨论，而且过去也确实有过相关讨论。他表示欢迎这样的交流，并认为《经济学人》的作者应该也知道，这类分歧是健康的学术讨论的一部分。
他还质疑文章发表的时机。这篇批评文章刊出时，正值他的新书《自由民主怎么了？》出版之际，《经济学人》同期发表的书评又从AI的角度讨论该书。他指出，全书只有半章涉及AI与民主。他认为，该刊借此淡化了书中有关自由主义危机的主要论点，转而强调其偏好的AI议题。
回信没有重新讨论定居者死亡率数据，也没有回答阿尔布伊的技术性批评。因此，不能说阿西莫格鲁在这封信中驳倒了《经济学人》对经典论文的质疑。不过，三位作者早在2012年就已发表正式回应，《经济学人》的文章也引用了他对这场争议的回应。这封信主要质疑该刊的取材方式，以及这些材料是否足以支持对其研究整体可信度的判断。
有争议的论文，是否仍有学术价值
这场争论最值得讨论的，不是哪一方在措辞上占了上风，而是应当如何区分几种不同的评价。首先，具体的因果结论必须接受证据的检验。定居者死亡率数据如何构造、哪些经济体使用了其他地区的数据、不同史料能否比较，以及结果是否受到少数观测值的影响，都会影响2001年论文的可信度。论文影响力再大、作者声望再高，也不能代替这些检验。诺贝尔奖肯定的是一系列研究的成果，并不意味着其中每一个估计都不再需要复核。
然而，数据和方法受到质疑，并不必然抹去整项研究的贡献。2001年论文的重要性不仅在于估算制度对收入的影响，也在于推动经济学家们更认真地研究制度的历史起源、延续及其对经济发展的影响，并寻找新的数据和方法来分析这些问题。换句话说，争议本身也可能促进了相关领域的发展。后来的研究可能削弱、修正甚至否定其中一些估计，也可能继续沿着它开辟的方向展开。某项结论是否准确，与一项研究是否推动了整个领域的发展，是两个不同的问题。
在社会科学研究中，数据的选择和处理、分析方法的采用，往往涉及研究者的主观判断。不同研究者可能作出不同选择，并对结论产生分歧。提出质疑、回应质疑，以及据此修正研究，都是学术讨论的常见过程。阿西莫格鲁的知名度，使围绕他论文的争议也更容易进入公众视野。但争议受到的关注程度，与其涉及的问题究竟有多严重，需要加以区分。
学界和媒体当然可以审视知名学者。阿西莫格鲁的研究成果数量庞大，研究横跨多个领域，严格检验他的结论是必要的。学术研究正是在不断的检验和批评中发展的。但从若干论文和观点的争议，进一步对一位学者研究的整体可信度作出判断，仍需要更系统的证据。学术结论和政策主张也需要分别评价。论文是否可靠，可以检查数据和研究设计是否合理、结果是否稳健；政策主张是否可行，则还要考虑价值取舍、政治条件和执行方式。
总体来看，《经济学人》这篇文章有价值的部分，是提醒读者重新检视社会科学领域经典论文的数据基础，思考近期人口研究能否用于判断未来，以及AI快速发展可能带来的社会影响。文章也提及了阿西莫格鲁对部分批评的回应。但是，把部分论文的实证方法争议、学者之间的理论分歧、政策立场的差异和匿名评价拼凑起来，是否足以支持对阿西莫格鲁研究的整体判断，仍值得商榷。
阿西莫格鲁回应中有力的部分，是指出这些零散的匿名评价不足以支撑对其研究的总体评价，强调人口论文已明确说明结论的适用范围，并提醒读者，学者之间的分歧也是健康学术讨论的一部分。他的回信主要质疑《经济学人》组织和呈现批评的方式，没有重新讨论2001年论文中定居者死亡率数据的争议。
这场争论其实涉及几类相互关联、但需要加以区分的问题。定居者死亡率数据是否可靠、制度对收入影响的估计是否稳健，主要是实证问题，需要检查数据和研究设计。制度通过什么机制影响发展，既需要理论解释，也需要结合历史与现实证据，检验和比较不同解释的说服力。在人口与经济增长问题上，需要区分历史数据中发现的关系与这些关系对未来的适用性。
围绕自由主义和技术治理的争论，既涉及事实判断，也包含价值取舍和政策可行性问题；AI能否显著提高生产率，与这些收益能否被广泛分享，需要分别讨论。至于阿西莫格鲁的整体学术声誉是否名副其实，则需要系统地考察其研究的原创性、可靠性和学术贡献，并区分他的研究成果和公共主张，不能仅凭个别争议或匿名评价作出总体判断。厘清这些区别，可能比判定哪一方在这场争论中“赢了”更有意义。