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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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资料来源: U. Akcigit and W. R. Kerr,“Growth through Heterogeneous Innovations,”Journal of Political Economy126, no. 4（2018）:1374 -1443，图6。
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第二，半导体生产商的业务远不只制造计算机芯片。例如，英特尔公司的业务包括开发软件、生产计算机并建设数据中心等。2010年，该公司仅有8%的专利属于半导体方面的发明，而1971年是75%，说明其经营领域有了巨大拓展。因此，在分析英特尔公司作为半导体制造商的生产率时，泛泛地计算其研究人员的总数可能带来误导。在该公司中，越来越多的研究人员是从事半导体之外的工作。
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即使在半导体领域的研究人员内部，也并非所有人都在忙于增加单位芯片上的晶体管数量。除晶体管密度增大之外，新的芯片还比老的芯片更加便宜，能完成更多任务。这可能是由于芯片上的晶体管布局更为高效，能通过更快的散热来改进性能。[13]所以即使在半导体这一狭窄领域中，所包含的产品和服务种类也可以随时间持续扩充。如果希望用生产率增速与研究人员数量之间的比例测算该部门研发活动的生产率，我们必须考虑计算机芯片提供的服务类型的增多，把研究人员的数量除以一个相应的系数。这样的话，我们或许会发现研发的回报并不像第一眼看上去那样逐渐下降。
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第三，某些研发支出看似很大，是因为有若干竞争企业为争夺某种产品类型的领先地位而重复投入，例如电动汽车的电池等。
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最后，某些研发支出其实是在位企业为维持市场份额而付出的防御性投资。经济学家约翰·萨顿（John Sutton）在《垄断的秘密：沉没成本与市场结构》一书中对此有过解释：某些看似用于研究和创新的支出其实是为了防止新企业进入。[14]积累防御性专利已成为在位企业保护其租金的主要防卫策略之一。
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总之，生产新思想的难度加大导致生产率下降的观点可能受到质疑，尽管创新确实是以一次次浪潮的方式推进，每次浪潮的收益会递减。
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创造性破坏的力量 [:1704513564]
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创造性破坏的力量 3.生产率增速的测算不准确
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在过去40年里，以专利数量测算的美国创新步伐有所加快（图6.6）。那为什么生产率增速没有充分反映创新的加速呢？一种很自然的说法是，创新率与生产率增速之间的分化说明存在测算问题，而且这一问题在最近几十年来，尤其是21世纪之后变得更为严重。
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