×
支持199IT发展可加入知识交流群(10K+用户),最有价值数据分享!
点击即可加入!
关闭

经济生产率增长之谜

20140708.1

译者:何黎

要一窥生产率增长的奇迹,没有比美国玉米产区的高产田地更好的地方了。100年前,一大群农民辛苦劳作,产出只有30蒲式耳/英亩,现在,区区几个人就能在同样的一英亩土地上得到160蒲式耳的收成。

现代文明的兴起建立在人均产出越来越高的趋势之上。过去120年来人类似乎遵从着某种必然规律,人均产出每年增长约2%。但最近十几年情况似乎发生了变化。

美国西北大学(Northwestern University)的罗伯特•戈登(Robert Gordon)等值得信赖的经济学家担心,2%不是什么规律,而是一个正在趋近终点的阶段。按照戈登的分析,今后120年2%的增长率可能很容易变成1%,甚至更低。

美联储(Fed)已经在调低对长期利率的预测。美联储主席珍妮特•耶伦(Janet Yellen)在其最近的一场新闻发布会上表示:“最有可能的原因是,与较长期增长有关的预测……出现了一些小幅下降。”

然而也有一些信奉科技的乐观主义者,比如麻省理工学院(MIT)的埃里克•布林约尔松(Erik Brynjolfsson)和安德鲁•麦卡菲(Andrew McAfee),他们对新发现抱有极大的信心,以至于他们预计增长将会加速,而非下降。

还有就是一些比较含蓄的经济学家,他们的答案不那么令人兴奋,与历史均值差别不大,他们认为人均产出增长将会略低于2%。

生产率问题有可能给美国经济带来最为重大的后果,涉及方方面面:从何时应当上调利率,到何时应当停止加息;从美国债务的可持续性,到什么是美国企业最明智的投资水平。

答案取决于Climate Corporation等公司。该公司正从新的前沿阵地——硅谷办公大楼——投入推动农业生产率增长的战斗。

Climate Corporation去年被孟山都(Monsanto)斥资9.3亿美元收购。该公司致力于“精细农业”,让数据科学的威力助推农业。


例如,该公司表示,通过将化肥使用、土壤类型、天气数据以及其他信息整合进一个数据库中,农民们就能确切地知道地里的氮含量,从而知道需要施用多少肥料。

收成增幅可能高达5%,而这仅仅是开始。Climate Corporation营销总监安东尼•奥斯本(Anthony Osborne)表示:“我们发现,一个农民做出的大约40个不同决定有可能用到数据科学。”

计算机能否持续对生产率做出广泛贡献,是当前最重要的议题之一。

但它并非是唯一议题。国内生产总值(GDP)增长(人们熟知的衡量所有经济体的统计数据)可以通过多种途径实现:增加劳动力并让他们拥有更高的技能;增加工厂、道路和机械等资本,或者新技术。除了新技术外,经济学家们的共识是,大多数因素对经济增长的贡献将不如以往。

首先,美国人口增速处于上世纪30年代以来的最低点,从上世纪90年代的每年约1.2%,降至近年的0.7%。这没有影响生活水准的上升(因为消费者和工人都更少了),但劳动力人口放缓增长将导致整体GDP增长率放缓,而这正是美联储担心的。

除此之外,人口结构因素也将导致人均GDP增长放缓,这一点确实影响到生活水准。人口老龄化将意味着活跃劳动力占总人口的比例下降;多数女性已加入美国劳动者大军,这意味着劳动力增长源泉即将耗尽。

戈登估计,人口结构因素可能导致2%的长期增长趋势下降0.3个百分点。

旧金山联邦储备银行(Federal Reserve Bank of San Francisco)高级研究顾问约翰•弗纳尔德(John Fernald)表示:“大家基本上都认为,与过去50年相比,工作时间的增长将会放缓。”

然而,衡量经济进步的最可靠指标是每小时工作实现的GDP的增长。人类每小时的劳作,创造了多少产出?同样,过去推动增长的某些因素正在减弱,比如技能和教育。

先是小学、接着是中学乃至大学教育的普及,在几代人时间里推动着经济增长,但现在平均受教育年数的增长已经停滞。戈登表示:“在大学和高中学业完成率的排行榜上,美国的排名正在回落。”他表示,这又会拖累人均GDP增长下降0.2个百分点。

只剩下了技术。麻省理工学院的布林约尔松表示:“我基本上同意他所说的人口增长放缓的因素,我和他的分歧在于对未来创新前景的看法。”

从长期看,每小时工作实现的GDP的增长呈现出一种有趣的模式。按照戈登的说法,从19世纪一直到1972年,生产率增长较快,年均达到2.4%,随后从1972年到1996年放缓至1.4%。

互联网繁荣推动生产率年均增幅回升至2.6%,正是这段时期促使时任美联储主席艾伦•格林斯潘(Alan Greenspan)谈论“生产率盛宴”。但早在金融危机爆发之前的2004年,这场盛宴就结束了。抛开测算方面的问题,自2004年以来,每小时产值增长率只有1.3%。

争议的焦点是:我们应该预期今后几十年的生产率增长是像1996年到2004年那样达到2.5%,还是像2004年以来那样仅为1.3%?尽管布林约尔松对乌托邦的技术进步有着“星际迷航”(Star Trek)式的憧憬,但戈登更像是赛博朋克(cyberpunk),在他设想的世界中,计算机可能变得更加强大,但普通人生活水准只是缓慢上升。

电脑运算是布林约尔松乐观的根源:他曾与迈克菲合著《第二个机器时代》(The Second Machine Age),该书提出,信息技术的影响才刚刚开始展现。计算能力的指数级提高,以及快速传播创新的能力,可能意味着20世纪90年代末的增长再度到来。

布林约尔松说:“我之所以乐观,是因为我并不主要依赖外推以往经济趋势。”他在参观实验室后表示:“我只是对正在研发的东西感到惊讶。它们大多数还没进入商业化阶段。”

他不喜欢引用历史数据,而是提到了谷歌(Google)的无人驾驶汽车,计算机系统诊断疾病和回答法律咨询的潜力,以及机器人技术不断提高的灵活性。跟昔日的其他科技创新一样,此类自动化将解放大量劳动力,使他们能够投入新的任务。他说:“无论是机器人还是知识工作软件,如果你把劳动力成本降低至零,生产率将达到天文数字。”

与此形成反差的是,戈登教授预计生产率增长将会减速,或许与过去10年的增速相符。他指出,即使是要达到这一目标,也意味着得不断推出像智能手机这样的创新产品。

他的中心论点是,过去的发现,如自来水、内燃机、电灯泡等,远比今天的发现重要。他指出,从1870年到1972年,美国人的居家环境经历了巨大变迁,从没有电灯、出行不便、自己做家务活,到室内有空调,厨房里有洗碗机,车库里停着自家轿车。

对于无人驾驶汽车这类发明有望带来的生产率提高(比如让车主回复电子邮件,而不用转动方向盘),戈登也不以为然。他说:“生产率的真正提高大概会来自无人驾驶卡车。”但他随后指出,UPS的送货车仍需要司机从车上卸下包裹。

他对机器人的潜力相对更加认同,但不太相信机器人已经强大到足以替代人类。“回想一下过去2、3天里你接触的每一位员工,再想想未来20年机器人能否取代他们?”

两位教授的论点都有一个奇特之处——它们有多么不像经济学方法。他们的焦点在更大程度上是进一步发现的空间,而不是经济体做出此类发现的能力。戈登教授的推论很难解释1996年起生产率增长加速的现象,而布林约尔松教授难以解释2004年后的增长减速。

然而,对于做出发现的过程,经济学有相当大量的现成理论,其依据是不那么革命性的洞见:突破依赖于研发投入。

在最近一项研究中,旧金山联储的弗纳尔德和美国斯坦福大学(Stanford University)的查尔斯•琼斯(Charles Jones)用一种不同的方法分析了1950年至2007年美国人均产出每年2%的稳健增长。他们发现,劳动者人均资本的增加几乎没有任何贡献。

约有0.4个百分点的增长来自人力资本(更好的教育)。但遥遥领先的最大贡献(总增幅中的1.6个百分点)来自一个事实:更多人在从事研究和开发。

总人口增加起到了一定作用。但主要还是因为从事研发的人口比例持续增长。

比起猜测还有什么技术有待发明,这种分析有助于形成更站得住脚的预测。弗纳尔德指出:“这个未来方程式中令人悲观的变量是人力资本,”原因是更高教育程度的贡献终将趋缓。美国也不可能持续投入越来越多的人力从事研发。

但这一点对于世界作为一个整体并不成立。中国、印度及其他地方的巨大人口正加入全球经济,这些国家正在改进他们的教育制度,并把更多的研究人员投入科研第一线。他们做出的任何发现都能应用于美国乃至其他任何地方。

在这种情况下,科学发现所带来的改进有望达到可持续水平。生产率增长只需要放缓到大约1.6%。若加上人口的适度增长,经济整体就能以每年2%或略微高一点的速度扩张。弗纳尔德的长期预测是2.1%。这似乎表明,联邦公开市场委员(FOMC)最新预测的2.2%的长期增长比较靠谱。

Climate Corporation展示了美国依然强大的创新能力,以及电脑仍能以出人意料的方式提高生产率。然而,为了延续人均产出每年增长2%这一神奇趋势,美国可能需要中国和印度出现更多的“硅谷”,让他们加入对提高生产率的永恒追求,包括在同一英亩的土地再增产一蒲式耳玉米。

英特尔、主频以及生产率增长的度量

近期的生产率增速放缓是否只不过是一个统计上的误判?最近,经济学家大卫•伯恩(David Byrne)、斯蒂芬•奥利纳(Stephen Oliner)以及丹尼尔•西谢尔(Daniel Sichel)发布了一份研究报告,指出微处理器的价格和性能数据之间有一种有趣的差异(见上图)。这一点很重要,因为处理能力的快速提升正是技术革新的驱动力。

英特尔(Intel)的创始人之一戈登•摩尔(Gordon Moore)曾提出了摩尔定律(Moore’s Law),认为计算机的性能每两年就会翻倍。摩尔定律依然有效。与此同时,在1998年到2000年间,微处理器计算能力的单价曾每年下降70%,而最近其下降的速率已经放慢到每年3%到4%。这就意味着生产率增速的回落。

奥利纳目前任职于华盛顿智库机构美国企业研究所(American Enterprise Institute)。他对此有几点解释。其一就是英特尔的市场势力提升了。“2006年转折点就出现了,大概从那时开始,英特尔实实在在地巩固了自己相对于AMD的市场地位”,奥利纳说。AMD是英特尔的主要竞争对手。竞争变少,老产品降价的速度就可能会变慢。

奥利纳先生还说,大约在2006年,“英特尔自身也有了一个重大突破,研发出了多核芯片。”主频,以兆赫或者千兆赫为单位,是最为人所熟悉的衡量芯片处理速度的方式。英特尔不再一味提高主频,而是开始在同一芯片卡上集成多个相同的基础处理器。如果还用主频来衡量计算能力,那么其提升的速率看起来会骤然下降。

美国劳工统计局(US Bureau of Labor Statistics)使用一组工具来衡量计算能力。他们得到的数据显示计算机芯片的发展速度已经大幅放缓。支持这些数据的一条理由是,消费者置换他们的台式机的频率似乎降低了。

摘自: 金融时报

感谢支持199IT
我们致力为中国互联网研究和咨询及IT行业数据专业人员和决策者提供一个数据共享平台。

要继续访问我们的网站,只需关闭您的广告拦截器并刷新页面。
滚动到顶部