从人均生产值数据最初可考的罗马时代开始，到1800年前后，人类的生活水平一直裹步不前，几乎算不上有什么提高（Maddison: 2001）。人们把绝大多数钱都花费在食物上，而食物消费又集中于大米、小麦和其它谷物等主食。住房条件极其有限，往往一大家人蜗居在农舍里，彼此没有隐私，除了抵御寒冬的基本取暖设施以外，也没有任何温控设施。服装只考虑实用性，仅仅是基础内衣搭配随季节性更换的外衣而已。医疗体系几乎不存在。出行则极其少见，以小范围本地交通为主，即麻烦又不舒服。休闲娱乐则全靠自己，简单又乏味。只有少数贵族才享有我们现在习以为常的生活水准：丰盛而新鲜的食物，甚至还有肉吃；宽敞又温暖的房子；衣柜里塞满适用不同场合的服饰；基础个人医疗保障；还有旅行和丰富的娱乐活动。
19世纪初到19世纪中后期，从前只有贵族才能享有的优越生活方式开始加速席卷欧洲、北美和澳大利亚，我们可以从同时代的文献中看到这个改变对社会产生的巨大冲击。甚至连《共产党宣言》也可以被认为是从另一个层面赞美新的经济的发展势头，只不过，这一势头还没有惠及广大人民群众。
到了20世纪，从前所谓的精英生活水准已经变成了欧洲、北美、澳大利亚和亚洲许多国家大众生活的标配。这一现代化进程一直绵延持续至今，直到现在，亚洲有许多国家还正走在发展的道路上。
这个巨大的改变也可以用另外一种视角来解读：19世纪前，绝大多数人都把他们的时间和精力耗费在食物、房子、衣服这些最最基础的生活必需品上；而今天，在大多数发达国家和越来越多的发展中国家，人们每周只要工作几个小时，就能达到以前的最低生活标准，每个人都有了选择如何使用“额外”时间的权利：可以工作，可以赚更多的钱来满足更多消费需求（更高质量的“生活必需品”或奢侈品），或者，还可以把时间用来享受闲暇的时光1。
究竟是什么为我们来带了如此巨大的社会变革呢？是资本的积累还是科技的发展？虽然经济学家们，比如熊彼特（Schumpeter: 1943），确认了变革的主要动力来自于科技发展，但直到1957年，罗伯特索洛（Robert Solow: 1957）才提出了量化资本积累和科技发展相对重要性的模型。资本存量的提高最多能带来三分之一的人均产量提高，其余的增长主要则来自于各种各样的科技发展和技术革新2。
后续文献质疑了这个数量分析可能并没有其设想得那么稳健，一部分原因是关键的投入变量（资本、人力资本）比起初意识到的更难度量，问题也更多；还有一部分原因是模型中设定了总体生产函数规模的回报率和完全竞争下的回报率都是一个固定值，这个设定有待商榷3。变量间的互相影响也使得分析经济增长原因的工作变得十分困难，比如，新机器（新投资）会被用来实施新技术4，两个变量之间本身就具有纠缠的因果关系。诚然，毫无疑问的是，生产力的大幅提高、技术的进步以及“学习把事情做得更好”都在提升生产力方面发挥了很关键的作用。我们认为，这些才是最重要的原因5。
不仅学习（创新）的进程是提高生活水平的重要决定因素，而且几乎可以部分肯定的是，这个进程本身就是内生的。科技进步的速度随时间和国家不同而呈现不同的态势，也许我们不能解释在其中起作用的所有变量，但至少可以肯定的是，政府政策起到了至关重要的作用。学习不但受到经济环境、社会环境和经济结构的影响，也受到政府和私人对研究和教育投资的影响。行业之间、企业之间、甚至企业内部各部门之间的生产率提高存在高度的相关性，这意味着，也许，可能有一些因素（环境因素，公共投资），对整个社会存在系统性的影响，或者，每个学习者/创新者之间都存在着溢出效应。然而，国家和企业之间巨大而持续的差异（从微观经济层面来说，最好的、平均水平的和最差水平间的巨大差异）却表明，知识并不会在国家和企业间平滑流转。
以上这些都凸显了：经济政策的重要目标之一，就是制定能够促进学习和学习溢出效应的经济策略和经济结构。创建一个学习型的社会，才能够在更高层面上提高整体社会生活水平，而不仅仅是短暂地一次性提高经济效率，或者靠牺牲今天的消费来提升资本率6。
这一点对于发展中国家来说尤为重要。发展中国家和发达国家的人均国民收入水平差异主要来自于知识水平的差异。制定将经济和社会转型为“学习型社会”的政策，将有助于发展中国家缩小这一知识水平差异，并带来显著的收入提升7。发展，意味着学习如何去学习（见Stiglitz: 1987c）。
为简单起见，索洛在关于经济增长的开创性文献（Solow: 1956）的模型中，将科技发展率设定为固定和外生的变量，独立于企业决策存在。这篇文章并未能解释提高生活水平最重要的原因，因而也并未能解释该如何制定经济政策以提高生活水平。1957年，索洛跟进了一篇文章，指出他1956年文章里主要关注的资本积累相对而言并不重要，真正重要的因素反倒是1956年文章里被简单设定为给定的技术进步率。毫无意外，在索洛的开创性工作之后，从60年代一直延续到80年代8，涌现了一大批试图“内生化”科技发展的论文9。
其中，最优秀的文章都试图把对宏观问题的研究建立在微观层面上分析。到目前为止，已经有很多从微观经济层面研究科技发展的文章了10，但是很多这类文章的研究成果都没有被纳入宏观经济增长模型。与微观经济模型不同的是，宏观经济增长模型通常过份简化，完全不考虑不同行业间创新速度的差异、科技发展的多种不同形式，以及科技发展形式与替代政策之间的关系。为了解决内生增长带来的复杂性，以及推导长期稳定增长的挑战性，许多文章都采取了非常非常特别的参数化方法。有些文章发现，当创新是内生变量时，市场不太有可能是完全竞争的状态，但是，市场结构与创新的相互作用关系并非讨论的核心点。熊彼特设想过的那种竞争状态是真实存在的吗？有些文章的假设几乎已经预见到了结论：如果我们假设交易能够促进学习（比直接促进相应的国内生产更为有效），那么贸易壁垒就会对经济发展产生负作用。但是我们证明了，关于创新过程的备择假设（我们认为更可信）表明，一定程度的贸易限制是需要的。
如果现代经济的成就来自于创新和学习的这个观点是正确的，那么理解学习和创新过程，以及了解政策会如何影响这个进程将会成为经济分析的核心11。我们可以认为，一个经济体的“创新系统”广义上来说，从基础研究（通常由政府资助，偶尔也会由政府支持的垄断巨头资助，如贝尔实验室，并且由研究型大学和政府背景的科研机构生产）到应用研究，有时候是在基础理论上有所发展，其他时候则是改进和发展了“现有的技术”。理论需要被传播并付诸实践：大部分生产效率的提升来自于企业间彼此的学习，或者通过生产实践进行技术的改进。我们应当更多地关注这种学习是如何产生的。
肯尼斯·阿罗是一位研究“学习过程”的先驱人物，在其2篇分别探讨研究与开发，以及“从实践中学习”的论文里（Kenneth arrow: 1962a, 1962b），他分析了促进和阻碍学习过程的因素，研究学习过程对一般市场激励一些可能的反应，以及学习过程与宏观微观经济环境的关系。他呼吁关注这样一个事实：尽管有些知识是审慎分配资源投入研究与开发的产物，很多技术进步却是生产或投资的副产品而已。
与传统经济相比，现代经济的一个进步在于对学习过程的改进，也就是说，人们会学习如何去学习。真正能显著提高学习能力的，并不是某一项重大的科技成就，而是一连串有组织的改进创新。
后续学者的研究结果正与上述结论一致。诺德豪斯发现（Nordhaus: 1969a,1969b），科技进步主要来自于生产过程中持续不断的小微改进积累，而不是一次性重大科技成就，尽管某些改进，甚或许多微小的改进，很可能来自于重大科技成就，或与之有千丝万缕的联系。比如说，计算机化和电气化都是人类历史上的重要科技成就，但是，它们对社会的改变实际上来自于其带来的许许多多微观层面小改进的累积12。正因为如此，资本积累和“学习”之间的界限并不清晰：新理论的发现和新研究的实施通常来自于新的投资13。如果投资的节奏决定了学习的进程，我们当然就无法清楚地区分哪部分生产率的提高来自于资本积累，哪部分来自于科技进步了，因为两者本身就纠缠不清。
在现代经济增长理论中占有核心地位的高度聚合模型遗漏了另外一个关键点：在标准范式下，除非市场失灵（消除这些市场失灵是大部分的经济学家的动力所在），企业的实际生产值常常被假定位于生产可能性曲线（按照传统经济学的术语）之上。在这个标准模型中，生产率的提高来源于生产可能性曲线的外移，这一提高可能来自更多人力资本或生产资料资本的累计，也可能是来自更多研究和开发的累计。大部分文献本质上将知识看作是另一种形式的资本，即 “知识资本”，而忽略了它与其他资本相比独特的属性，这个将成为我们后面章节，尤其是第五章，的讨论重点。在现实中，大部分企业的实际产量都低于他们的生产可能性曲线。“最优生产实践”和“平均生产实践”之间存在很大的差异，在不同的国家中，这些差异也尽相同。至少在一段时间内，缩短这些差异的努力本身就为社会生产率的提高提供了重要的动力。对于一个典型的企业而言，即使它缩短了今天与昨天的差距，马上又会有新差距出现，因此，大部分企业是处于永远都在“追赶”最优生产实践的状态。
最成功的经济体不但能大幅推进生产可能性边界的外移，而且可以尽量缩小“平均”和“最优”实践之间的差异。学习越多，知识向外的扩散也就越多。正是这些不断累积的学习的成就为那些成功的经济体带来了生活水平的持续攀升。
简言之，西方国家从1800年左右起开始向“学习型社会”的转型，亚洲诸国近年来也开始了这一进程。向“学习型社会”转型的进程对人类福祉的影响要远远大于改善资源配置效率或资源累积带来的效果。如此一来，理解如何创建学习型社会应该成为经济学家和其他社会学家关注的重点。与弄清如何增加资源积累或减少短期资源配置无效相比，成功建立学习型社会将对提高长期生活水平产生更加深远的影响。
本书将尝试阐述一个简单的理论框架，帮助读者理解一些影响经济发展速度的关键因素——该框架将充分拆解，以便我们针对不同的产业研究相应的产业政策，并保持对经济整体发展率决定因素的关注。
我们主要关注两个基本问题：市场自身能否达到有效的学习和创新水平，能否产生有效的学习和创新模式？如果不能，最优的政府干预应该是什么样的？
