台灣AI新十大建設白皮書：以創新驅動成長理論為核心的智慧國家戰略
台灣AI新十大建設白皮書：以創新驅動成長理論為核心的智慧國家戰略
（Based on the Innovation-Driven Growth Framework of Mokyr–Aghion–Howitt）
2025年諾貝爾經濟學獎由 Joel Mokyr、Philippe Aghion 和 Peter Howitt 三位學者共同獲得，表彰他們對「創新驅動經濟成長」理論的貢獻。
這三位學者的研究聚焦於創新如何推動長期經濟成長，並以不同角度闡述其理論基礎：
Joel Mokyr 是美國西北大學的經濟史學家，他獲得一半獎金，因其研究指出 技術進步能夠持續推動生產力提升，而這取決於社會制度是否鼓勵知識交流與實驗精神。
Philippe Aghion（法國）與 Peter Howitt（加拿大）共同分享另一半獎金。他們以1992年共同發表的「Aghion–Howitt 模型」建立了 創造性破壞理論（creative destruction） 的數學架構，說明創新如何透過淘汰舊技術、引入新技術來推動經濟成長。
【摘要 Abstract】
本白皮書以 2025 年諾貝爾經濟學獎得主 Joel Mokyr、Philippe Aghion、Peter Howitt 的「創新驅動成長理論」為理論基礎，分析台灣「AI 新十大建設」的制度、技術與經濟動態，提出一套結合 創新文化、制度信任與AI基礎設施 的智慧國家成長框架。
報告指出，AI 建設不僅是技術投資，更是 制度創新的引擎。藉由導入 Aghion–Howitt 內生成長模型與 Mokyr 的知識文化理論，本白皮書建立一個「AI × 制度 × 成長」三軸模型，作為政策設計之核心依據。
最終目標是協助台灣從「硬體出口型經濟」轉型為「創新驅動文明經濟」，以確立其在全球AI革命中的制度優勢與倫理領導地位。
一、前言：從工業革命到AI革命
2025年諾貝爾經濟學獎授予 Joel Mokyr、Philippe Aghion、Peter Howitt，以表彰他們在「創新驅動的經濟成長理論（Innovation-Driven Growth Theory）」上的開創性貢獻。他們的研究揭示，技術創新、制度設計與知識演化的交互作用，是長期經濟成長的根本引擎。
台灣正推動的「AI 新十大建設」，代表從硬體島向智慧國家轉型的歷史契機。本白皮書以三位學者的理論為核心框架，分析AI基礎建設如何轉化為持續的創新增長動能，並提出政策路線圖。
二、理論基礎：創新驅動成長的三大支柱
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支柱 |
學者貢獻 |
政策意涵 |
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制度與知識文化（Institutional Knowledge Culture） |
Joel Mokyr：知識的社會累積需倚賴文化與信任結構 |
建立開放資料與研究信任網絡，強化AI倫理與跨界協作 |
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創造性破壞（Creative Destruction） |
Aghion–Howitt 模型：創新驅動取代舊技術 |
政府需鼓勵「創新取代」而非保護落後產業 |
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內生性成長（Endogenous Growth） |
技術進步源自企業與研究部門內部的知識擴散 |
AI基礎設施應結合學研、企業與公共資料場的共生機制 |
三、AI新十大建設對應架構（政策與理論整合）
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AI新十大建設項目 |
對應理論功能 |
預期成長機制 |
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1️⃣ AI超算中心 |
技術累積場域（Mokyr式知識共創） |
提高全國創新邊際報酬 |
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2️⃣ 智慧製造升級 |
創造性破壞（Aghion–Howitt） |
舊產線被AI生產流程取代，提升全要素生產率 |
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3️⃣ 智慧交通 |
制度創新試煉場 |
測試AI法規與資料共享制度 |
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4️⃣ 智慧醫療 |
公共資料信任系統 |
建立高倫理標準的資料治理框架 |
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5️⃣ AI教育與人才培育 |
人力資本的內生擴散 |
強化AI研究生、技術師資與跨域訓練 |
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6️⃣ 智慧能源 |
AI演算法優化能源調度 |
建立「綠色創新增長模型」 |
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7️⃣ AI半導體製造 |
AI即基礎產業創新引擎 |
由晶片驅動知識與AI的互惠循環 |
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8️⃣ 智慧農業 |
在地創新生態系 |
將AI導入中小企業與農村，擴大創新包容性 |
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9️⃣ AI治理與法律沙盒 |
制度性實驗平台 |
平衡創新與風險，降低技術外部性 |
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🔟 開放資料與國家AI雲 |
知識市場基礎設施 |
建立「數據公共財」機制，促進企業創新外溢效應 |
四、模型示意：AI創新驅動的成長方程式
根據 Aghion–Howitt 的內生成長架構，可用下列簡化模型表示：
Y = A(K, L, I)
其中：
- A（技術知識）由 AI 創新與制度信任共同提升
- I 為創新投資（Innovation investment）
- dA/dt = λ·I – δA
表示創新累積速度 λ 與知識折舊率 δ 的差額決定技術進步率
延伸至「AI新十大建設」：
- λ 對應政策導入效率（如開放資料速度）
- I 來自政府與企業在AI基礎設施的投資
- δ 可透過制度創新與人才再教育降低
五、政策建議：以創新動態為導向的AI國家戰略
（一）創新制度面
- 設立「AI創新沙盒法」：允許跨部會AI應用試行，促進創造性破壞。
- 建立「公共數據信任基金（Data Trust Fund）」：將資料作為公共財，供AI模型訓練。
（二）研發與人才面
- 推動「AI＋X博士計畫」：培育跨域研究人才（工程、社會、倫理）。
- 與企業共構「AI共研基地（Co-Innovation Labs）」，以Aghion式企業內生成長機制強化創新動能。
（三）產業與區域面
- 以「創新擴散波」概念規劃AI產業走廊，從北部AI雲端中心延伸至中南部應用場域。
- 建立「在地AI應用基金」，支持農業、醫療、環保等在地創新場域。
（四）國際與戰略面
- 與歐盟、日本建立「AI開放研究協定」，形成Mokyr式知識跨文化共創平台。
- 發展「綠色AI技術出口模式」，使AI成為台灣的新外銷知識財。
六、結語：從創新理論走向創新文明
Mokyr、Aghion、Howitt 的理論揭示：
「經濟成長不是自動的過程，而是文明選擇的結果。」
台灣正處於AI革命的關鍵時刻。
若能將「AI新十大建設」轉化為創新生態系統的制度平台，
那麼台灣不僅能持續成長，更能在全球AI文明競局中，
以創新與倫理兼具的智慧國家之姿，立於世界核心。
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