包括史蒂夫·乔布斯团队在内的现代发明家们要比托马斯·爱迪生那个年代更难提升生产效率。

根据斯坦福经济政策研究所（SIEPR）的经济学家们的一项新研究，这一现象出现的原因是想到一个好点子的难度越来越大，创新所需要付出的精力也越来越多。这样所导致的结果就是，为了适应当今的低经济增长率，需要进行大量且重复的研究和开发。

斯坦福经济政策研究所的高级研究员尼古拉斯·布鲁姆是斯坦福大学商学院的经济学教授，他同时也是一份本周由美国国家经济研究局发布的论文的联合作者。根据他的说法，自从第二次世界大战之后出现了大量革命性的发明，这也导致下一个具有改革意义的创新的出现越来越困难。

“现在已经很难想象有人能够单独完成像机车那样的革命性发明了，”布鲁姆表示，“如果时间倒退一两百年，这或许还有可能，比如爱迪生发明电灯泡。那就是一个伟大的发明，而且主要是由一个人独立完成的。但是现在我们想想史蒂夫·乔布斯和苹果手机的情况，苹果手机是由几十个人的团队一起发明的。”

为了更好的理解美国经济增长的乏力，布鲁姆和他的三位同事：斯坦福经济政策研究所的高级研究员查德·琼斯，斯坦福大学的博士生导师迈克尔·韦伯以及麻省理工大学的教授约翰·范里宁对三个行业——科技，医学和农业的国家生产力做了研究。而另一方面，他们还同时分析了上市贸易公司的情况。

他们的文章遵循的一个经济学理念是“经济增长来自于人们的创造性思维”。换言之，一个国家如果有更多的研究人员“生产”出更多创意，经济的增长也就越大。但是布鲁姆和他的团队却发现了一个不太乐观的失衡现象：虽然研究工作的内容大幅度增加，但是研究的效率（也就是平均一名研究人员的创意）却在显著下降。因此美国经济增长缓慢的原因是研究与开发的增长与研究效率的下降两相抵消。

具体而言，从事研发工作的美国人的数量自1930年起翻了二十余倍，生产效率却减少到原来的41分之1。

“新想法的产生越来越困难，而经济发展则要或多或少为此买单，”布鲁姆说道，“我们能够勉强维持经济增长的唯一方法就是增加越来越多的科研人员。”

这篇文章还举出了具体的数字：每13年时间就需要两倍数量的科研人员才能够维持同样的经济增长。

布鲁姆在一年之前受到了斯坦福经济政策研究所研讨会上关于“生产力下降是事实吗”的讨论的启发，决定深入研究这一问题，随即开始了这一研究项目。他也承认这篇在某种程度上有些悲观的分析文章改变了他此前的乐观想法。

“我的想法发生了改变，”布鲁姆表示，“很多主流经济学家都对于生产力的增长持消极态度。”

在2016年斯坦福经济政策研究所峰会上，布鲁姆还对美国的生产力持乐观态度。他当时表示目前的生产力下降只是2008年经济危机的暂时性影响。他甚至指出美国在1950年至2010年的生产力水平波动并不能被视作长期生产力增长缓慢趋势的标志。

布鲁姆回忆称一年前，“我认为我们会从一次大的全球性经济衰退中复苏，并且即将迎来转折点。”

现在，他的观点中增添了新的想法，指出作为经济增长基本组成部分的生产力很明显已经在过去数十年时间称下降态势。

“这篇文章表示生产力增长速度已经在放慢，因为新的想法越来越难产生，”布鲁姆表示。他的文章是建立在琼斯和其他一些人关于研发水平的早期研究之上的，不过这篇文章也同样在现实中所发生的事实以及增长模型的实证数据之间建立起了紧密的联系。

这篇文章最后总结称，有关创意生产力的下降的重大发现对于未来的经济学研究有着重要影响，此前关于经济增长模型的研究都是假定生产率是一个恒定的值。文章同时总结称，“我们相信我们所提出的实证研究已经明确反驳了这一假设”。

在研究人员所涉及到的每一个领域中，他们都发现明确证据表明研发方面投资的指数型增长掩盖了生产力下降的事实。在今年四月迎来诞生第52个年头的技术行业金科玉律“摩尔定律” 就是一个很好的例子。

这一定律在1965年由计算机行业巨头英特尔公司的创始人之一戈登·摩尔提出，认为集成电路上可以容纳的元器件的数目每隔大约两年时间就会翻一番，也就意味着电脑的性能会翻一番。

摩尔定律现在已经过时。如今的电脑性能与十年前相比早已不可同日而语，但是研究同时发现，芯片创新背后所投入的研究工作自1971年开始翻了78倍。换言之，投入的科研人数需要达到上世纪70年代早期的75倍还多才能够保证相同的研发速度。

“摩尔定律所指出的‘稳定的指数型增长’现在只能通过大量在科技前沿投入研发资源才能够实现，”这篇文章指出。

其他的行业也同样面临着创意生产力的下降。

例如，为了对农业的生产力进行衡量，这项研究的作者选取了玉米，大豆，小麦和棉花的四种农作物的产量，并将这一数据与投入在增加产量的研究成本（包括交叉育种，生物工程，以及作物保护的成本）进行比较。

所有的这四种农作物的产量在1960年至2015年期间翻了一倍，但是为了达到这一成果所投入的研发量“是巨大的”。根据作物和具体研发措施的不同，在这一期间的研发量是原来的3倍至25倍不等。

这项研究发现，农业的生产力平均每年会下降4%至6%。

相似的投入量与产出量不成正比的情况也同样出现在医学行业。这项研究的作者分析了经联邦政府批准的研发新药的支出与人们寿命增长之间的关系，以此来作为生产力的衡量标准。除此之外，他们还研究了癌症死亡率的下降与医药研究和临床试验投入的关系。

这篇文章对乳腺癌和心脏肿瘤的实证研究表明，至少在某一些领域中，“一开始新想法的出现是比较容易的，但是随后就会变得越来越难”。

在将研究重点转移至上市公司后，这项研究发现了一小部分公司的生产力（衡量标准是销售额，市值，就业情况以及平均每个工人所创造出的利润）从1980年起每十年都在增长。但是从整体来看，有超过85%的公司所呈现的情况是在研发投入增长的同时，生产力持续快速地下降。

分析结果表明，企业的研发生产力平均每年下降10%，如今维持相同经济增长率所需要的研究人员数量是三十年前的15倍。

（翻译：王慧男）