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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。
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这些现象令人震撼，论点似乎很有说服力，但也带有若干疑问。第一，我们应该用某种具体技术还是能实现特定用途的一组技术来代表整个产业？摄影就是个鲜明的案例，随着数字相机与智能手机取代胶卷相机，柯达公司的盈利状况受到沉重打击。这里的每项发明都对应一次重大技术革新浪潮，并引领了一系列累积式次级创新，如图6.5所示。[12]
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图6.5 主要创新与次级创新
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