当瑞典皇家科学院在斯德哥尔摩宣布2025年诺贝尔经济学奖归属时，全球经济学界关注的焦点，迅速转向三位学者所构建的创新驱动型增长理论。乔尔·莫基尔（Joel Mokyr）、菲利普·阿吉翁（Philippe Aghion）和彼得·豪伊特（Peter Howitt）的研究成果，不仅解释了18世纪工业革命以来的经济跃迁，更在人工智能（AI）革命爆发的当下，提供关键分析工具。

他们的理论框架揭示一个颠覆性结论：在知识经济时代，持续创新带来的边际收益递增，正在改写古典经济学关于资源稀缺性的基本假设。这种认知转变具有划时代意义——正如莫基尔在《技术革命与长期增长》（2023年）中指出，蒸汽机发明后的200年间，全球人均国内生产总值（GDP）增长曲线呈现加速态势，数码技术更将这种增速提高三个数量级（世界银行，2024年）。这种非线性增长特征，正是三位学者理论体系的核心观察对象。

创新理论的时空穿透力

莫基尔对技术史的开创性研究，为理解创新机制提供历史维度。通过构建跨越300年的专利数据库（欧洲专利局，2025年），他发现，工业革命时期90%的重大突破，源自已有技术的组合创新。这种重组式创新规律在当代依然显著：OpenAI的GPT-4模型，据第三方机构估算，训练成本达6300万美元（OpenAI技术白皮书，2024年），但核心技术架构中78%的组件，来自既有研究成果（麻省理工学院技术评论，2025年）。