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那么信贷条件真的有所放松吗？请注意，企业为获得融资，必须负担资本的加权平均成本。企业的资本由贷款人（主要是银行）持有的债权与股东持有的股权共同组成。因此，资本的成本取决于两个参数：借款成本与股权成本。前者比较容易确定，后者主要来自投资者的投资回报预期。如果经营风险较高，投资者就要求较高的风险溢价和较高的回报率；如果经营风险较低，要求的风险溢价也较低。于是，我们对股权成本的测算方法是：无风险成本——通常为10年期主权债务的利率——加上风险溢价。图6.1表明，自20世纪80年代以来，银行贷款成本与无风险利率成本都无可争议地下跌，自2008年金融危机以来更甚。然而，风险溢价却在上升。[9]结果导致，企业必须负担的总资本成本在过去20~30年里并无实质性的改变。
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资料来源: OECD。
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图6.1 长期利率变化
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本章以下部分将考察另外三种解释。第一种解释与罗伯特·戈登的观点类似，认为新思想的发现将变得愈发困难。第二种解释认为，我们不能准确测算增长率，而且这些测算并未反映创新的真实贡献。第三种解释强调，这轮新技术浪潮（信息与数字技术）催生的超级明星企业如今正在妨碍后起的创新企业进入。
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创造性破坏的力量 [:1704513563]
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创造性破坏的力量 2.新思想的发现愈发困难
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在2020年发表的一篇文章中，尼古拉斯·布鲁姆（Nicholas Bloom）及其合作者试图捍卫研发活动的生产率长期下降的观点：要达到一定水平的生产率增长或一定的创新数量，必须投入的研究人员变得越来越多。[10]查尔斯·琼斯（Charles Jones）过去的一项先驱研究已指出，自1953年以来，研发部门雇用的研究员与工程师的人数持续增加，却没有带来生产率增长的显著起飞。[11]
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图6.2凸显了这一现象在1930—2000年的情形。图中的实线代表生产率增速，虚线代表研究人员的数量。我们可以看到，研究人员的数量随时间快速增加，而生产率在此期间没有起飞。因此上述学者认为，从整体经济层面看，研究给生产率增速带来的回报似乎呈逐渐下降的趋势。
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图6.2 美国的研究人员数量与生产率增速
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注：数值代表10年期平均值。例如，1950s的点位对应20世纪50年代的平均值。
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资料来源：转引自N. Bloom, C. I. Jones, J. Van Reenen and M. Webb,“Are Ideas Getting Harder to Find?”AmericanEconomicReview110, no. 4（2020）:1104 -1144，图1。
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布鲁姆及其合作者不只停留在整体经济层面，还进一步分析了研究与增长在特定经济部门的关系，尤其是半导体、农业和医疗等产业。
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以半导体产业为例，摩尔定律预测，计算机芯片上包含的晶体管数量每两年左右就会翻番，对应的年增长率约为35%（图6.3）。摩尔定律并非来自科学的论证推导，而是从半导体产业的观察数据中推测得出，自1970年来始终保持这一相当稳健的发展态势。每个芯片上包含的晶体管数量持续增加，使芯片性能得以稳定改进，其指标是每秒钟能完成的操作任务的次数。由于芯片是计算机、机器人和智能手机的核心，它们的性能改进也就意味着这些产品的品质提升。资料来源: Wikipedia。
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图6.3 摩尔定律
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了解这些背景后，我们再统计大型半导体企业（如英特尔、仙童、美国国家半导体、得克萨斯仪器、摩托罗拉等公司）的研究人员数量，看看为实现摩尔定律的预测，研究人员增加了多少。结论很清楚：为使芯片上的晶体管数量翻番，如今需要的研究人员数量是20世纪70年代初期的18倍。之所以有这个现象，或许是因为半导体技术前沿的推进变得越来越困难。
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与之类似，如果考察制药产业的进步，我们看到美国食品药品管理局（FDA）批准的新药数量的增长率在下降，而各制药企业雇用的研究人员的数量则在持续增加，如图6.4所示。
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图6.4 制药业的研究生产率与研究人员数量的变化
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资料来源: N. Bloom, C. I. Jones, J. Van Reenen and M. Webb,“Are Ideas Getting Harder to Find?”AmericanEconomicReview110, no. 4（2020）:1104 -1144。