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数字革命的意义——为何创新不断,生产力却停滞不前?

互联网科技 时间:

许多在科技产业扩散的创新还没有转换成整体经济劳动生产率的提高

“它只不过需要一段时间,让这些变化充分显现”

多年来,一个悖论把经济学家难住了:在美国这样一个技术创新层出不穷的国家,为什么生产率停滞不前?

他们基本上排除了最明显的潜在解释,即测量有误,同时考虑了其他几种解释。但我们很可能只是在目睹一段暂时的间歇期:2010年以前,技术进步曾推动生产率增长,而在不久的将来,这一幕可能会再次上演。

悲观看法:创新之死

2016年,西北大学(Northwestern University)经济学教授罗伯特·戈登(Robert Gordon)在他的著作《美国经济增长兴衰录》(The Rise and Fall of American Growth)中断言,始于20世纪70年代的“第三次工业革命”到2005年已基本接近尾声。

戈登教授的TED演讲《创新之死,发展之末》(The death of innovation, the end of growth)

信息技术进步给商业流程带来的一切重大变革都发生在这段时期内,如电子邮件、电子目录、桌面出版、机场自助登机设备、条码扫描器和信用卡快速授权等。

如今的创新,比如移动计算、机器人技术、3D打印、人工智能和无人驾驶汽车,对企业的运营方式几乎没有产生什么影响,因为这些创新要么跟企业关系不大,要么还没有成熟到能作出重大贡献的程度。

1937年-1940年 vs. 2009年-2014年:每小时生产量的年增长率

最重要的是,在戈登看来,这些技术创新所催生的任何生产率增长,目前都被教育对经济增长的贡献放缓、人口增长疲弱和收入不平等加剧等因素造成的生产率损失遮蔽住了,而且这种状况还将延续下去。

这种理论解释了为什么在令人兴奋的技术进步和诸如埃隆·马斯克(Elon Musk)这类创新英雄频频出现之际,生产率反而持续减速。

只有两种情形能够替代戈登对技术进步的悲观看法:

其一,技术创新对生产率的贡献衡量有误,贡献其实很高;

其二,这种效应被延迟了,我们将在未来某个时点见证生产率再次增长。

非市场效益

经济学家最近围绕这场辩论,发表了一些颇具影响力的论文。他们声称,智能手机、Facebook和谷歌(Google)搜索提供的大多是一些对生产率几乎没有影响的非市场效益;许多国家的生产率都有所减速,尽管它们都热情拥抱硅谷的创新。

日本、德国、美国等国家的生产力下降

但美联储经济学家大卫·伯恩(David Byrne)和两位合作者在4月发布的一篇论文中声称,测量有误仍然是一个重要原因,但不太明显。

伯恩指出,2010年至2015年,科技行业的多因素生产率(multi-factor productivity,该指标将产出与劳动力、资本和能源等不同类型的投入关联在一起)增长了10.9%,而不是官方数据显示的3.1%。

伯恩对比了1974年-2015年官方数据和各项研究数据的差异

多因素生产率通常被用作创新的替代指标;科技部门当下的创新速度高于其他经济部门,但尚未对劳动生产率产生显著影响——目前还没有。

伯恩和合作者写道:“科技部门的创新速度呈现出了明显的疲态,这让人们进一步认为,科技部门推动总体劳动生产率增长的空间所剩无几。我们认为,高科技领域生产率加速可能预示着数字革命将带动第二波生产率增长浪潮。”

换句话说,许多在科技产业扩散的创新还没有转换成整体经济劳动生产率的提高。

这也符合人们的直观感受。

亚马逊(Amazon)正在某实体店试点没有结帐柜台的做法,由于技术还不够完善,所以尚未全面推行;

特斯拉(Tesla)正在销售数以万计具备各种酷炫功能的电动汽车,但该公司和传统竞争对手尚未将其带入大众市场;

优步(Uber)正在提供自动驾驶汽车的打车服务,供应商正在降低大规模生产这种汽车的技术成本,但他们还没有为这种技术积累足够多迈向主流市场所需的经验;

拜神经网络技术所赐,谷歌翻译(Google Translate)终于开始输出类似于人类书写的句子,但仍不足以实现可靠且专业化的跨语言互动。

临界点

一些技术已经迫近临界点。

一旦跨越这个关口,它们就会像2005年以前的创新那样,彻底革新商业流程。这个发展进程已经催生了许多重要的新技术领域,而这些领域的相互竞争正在压低价格,推高多因素生产率。

这些创新领域现在就像是螺旋弹簧。我们还不清楚,若这些弹簧“展开”,将释放多大的能量:一些技术可能会达到自然极限,无法做出重大贡献;另一些技术可能会受到监管壁垒的限制,但其他技术可能成为重要的生产率推动器,有能力克服戈登所描述的那些逆风。

美国的“零售业启示录”显示,拜恩的直觉可能是正确的。

技术革命并没有驻足于条形码扫描器和信用卡终端机。它只不过需要一段时间,让这些变化充分显现。