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创造性破坏的力量 1.关于长期停滞的争论
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1938年，经济学家阿尔文·汉森在美国经济学会主席演讲中谈到，他相信美国注定会陷入疲弱增长状态，并将此命名为“长期停滞”。[3]当时整个国家刚走出大萧条，汉森也没有预见到随着二战的到来，公共支出以及总需求会再度反弹。
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此后，我们又经历了一次重大金融危机（2007—2008年危机），这让萨默斯与其他经济学家重新启用长期停滞的说法来描述与汉森在1938年看到的类似景象。[4]萨默斯论述说，投资需求极为疲弱，只有负利率能让我们恢复到充分就业。
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然而在罗伯特·戈登看来，长期停滞的风险反映的是“供给侧”而非“需求侧”的问题。借用果树作为比喻，戈登认为伟大的创新已经过去，最甜最可口的果实都位于低垂的枝头，在将其轻松收获之后，我们必须爬到更高的地方去寻找品质更差一些的果实。例如，波音707飞机于1958年投入运行时，让人们的旅行时间出现了指数级下降；但自那以后，旅行时间并未继续减少，反而为了节省燃油而回升。[5]
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相比萨默斯和戈登，莫克尔与熊彼特学派的经济学家对未来的看法更为乐观，至少出于如下两方面原因。首先，信息技术革命不仅改善了产品和服务的生产过程，还持久并显著地提高了思想创意的生产技术。[6]其次，与信息技术浪潮相伴的全球化通过市场规模效应极大地提升了创新的潜在收益，同时通过竞争效应加重了不创新的潜在损失。
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最近数十年来，我们的确看到创新的数量与质量在加速提高，这反映在专利的数量与影响上。但为什么创新的加速没有体现在生产率增速的变化上？
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本书第3章提出的一种解释是，在许多国家，技术浪潮收益的实现有迟滞和不完全的现象，主要源于僵化的经济结构或不合时宜的经济政策。瑞典与日本的例子可作为参考：自20世纪80年代早期以来，瑞典的生产率增长加速，而日本减速。瑞典从90年代早期开始实施了有力的改革（见第5章），而日本的强劲增长在80年代末结束后，进入疲软增长期，原因是人口老龄化，加上大型产业金融联合集团（经连会）占据了统治地位，束缚经济和创新，阻碍新企业进入。[7]经合组织测算的整体生产率年增速显示，从1985—1993年到1994—2007年，瑞典提高了1.5个百分点，而日本下降了1.1个百分点。日本的制度改革被拖延，使其未能充分享受新技术浪潮的收益。这可以部分解释日本及其他部分发达国家增长疲软的结果，但不足以说明美国自21世纪初以来的增长放缓。
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第二种解释强调信贷条件自20世纪90年代开始逐渐放松，并因为应对2008年金融危机的高度宽松货币政策而加剧。图6.1追踪了长期利率的持续走低趋势。根据这种说法，信贷条件放松使低效率企业在市场上苟活，因而妨碍了新进入企业的创新与生产率提高。例如，自2008年以来“僵尸企业”（指成立年限在10年以上，但盈利状况极差，已连续3年收入无法偿还利息成本）的数量大幅增加。国际清算银行于2018年发布的一项研究指出，14个经合组织国家的僵尸企业占比从1990年的1%提高至2015年的12%。[8]本书第4章提到，利用马里奥·德拉吉在2012年实施的附加信贷申请计划开展的自然实验，人们发现放松在位企业的信贷约束会给整体生产率的增速带来不利影响。因为在位企业的信贷约束放松让那些生产率最低的企业也能留滞在市场上，不利于生产率更高的新企业进入。
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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 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。