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生產率增長之謎

2014-07-07 09:59:33 FT
  要一窺生產率增長的奇跡,沒有比美國玉米產區的高產田地更好的地方了。100年前,一大群農民辛苦勞作,產出只有30蒲式耳/英畝,現在,區區幾個人就能在同樣的一英畝土地上得到160蒲式耳的收成。
 
  現代文明的興起建立在人均產出越來越高的趨勢之上。過去120年來人類似乎遵從著某種必然規律,人均產出每年增長約2%。但最近十幾年情況似乎發生了變化。
 
  美國西北大學(Northwestern University)的羅伯特•戈登(Robert Gordon)等值得信賴的經濟學家擔心,2%不是什么規律,而是一個正在趨近終點的階段。按照戈登的分析,今后120年2%的增長率可能很容易變成1%,甚至更低。
 
  美聯儲(Fed)已經在調低對長期利率的預測。美聯儲主席珍妮特•耶倫(Janet Yellen)在其最近的一場新聞發布會上表示:“最有可能的原因是,與較長期增長有關的預測……出現了一些小幅下降。”
 
  然而也有一些信奉科技的樂觀主義者,比如麻省理工學院(MIT)的埃里克•布林約爾松(Erik Brynjolfsson)和安德魯•麥卡菲(Andrew McAfee),他們對新發現抱有極大的信心,以至于他們預計增長將會加速,而非下降。
 
  還有就是一些比較含蓄的經濟學家,他們的答案不那么令人興奮,與歷史均值差別不大,他們認為人均產出增長將會略低于2%。
 
  生產率問題有可能給美國經濟帶來最為重大的后果,涉及方方面面:從何時應當上調利率,到何時應當停止加息;從美國債務的可持續性,到什么是美國企業最明智的投資水平。
 
  答案取決于Climate Corporation等公司。該公司正從新的前沿陣地——硅谷辦公大樓——投入推動農業生產率增長的戰斗。
 
  Climate Corporation去年被孟山都(Monsanto)斥資9.3億美元收購。該公司致力于“精細農業”,讓數據科學的威力助推農業。
 
  例如,該公司表示,通過將化肥使用、土壤類型、天氣數據以及其他信息整合進一個數據庫中,農民們就能確切地知道地里的氮含量,從而知道需要施用多少肥料。
 
  收成增幅可能高達5%,而這僅僅是開始。Climate Corporation營銷總監安東尼•奧斯本(Anthony Osborne)表示:“我們發現,一個農民做出的大約40個不同決定有可能用到數據科學。”
 
  計算機能否持續對生產率做出廣泛貢獻,是當前最重要的議題之一。
 
  但它并非是唯一議題。國內生產總值(GDP)增長(人們熟知的衡量所有經濟體的統計數據)可以通過多種途徑實現:增加勞動力并讓他們擁有更高的技能;增加工廠、道路和機械等資本,或者新技術。除了新技術外,經濟學家們的共識是,大多數因素對經濟增長的貢獻將不如以往。
 
  首先,美國人口增速處于上世紀30年代以來的最低點,從上世紀90年代的每年約1.2%,降至近年的0.7%。這沒有影響生活水準的上升(因為消費者和工人都更少了),但勞動力人口放緩增長將導致整體GDP增長率放緩,而這正是美聯儲擔心的。
 
  除此之外,人口結構因素也將導致人均GDP增長放緩,這一點確實影響到生活水準。人口老齡化將意味著活躍勞動力占總人口的比例下降;多數女性已加入美國勞動者大軍,這意味著勞動力增長源泉即將耗盡。
 
  戈登估計,人口結構因素可能導致2%的長期增長趨勢下降0.3個百分點。
 
  舊金山聯邦儲備銀行(Federal Reserve Bank of San Francisco)高級研究顧問約翰•弗納爾德(John Fernald)表示:“大家基本上都認為,與過去50年相比,工作時間的增長將會放緩。”
 
  然而,衡量經濟進步的最可靠指標是每小時工作實現的GDP的增長。人類每小時的勞作,創造了多少產出?同樣,過去推動增長的某些因素正在減弱,比如技能和教育。
 
  先是小學、接著是中學乃至大學教育的普及,在幾代人時間里推動著經濟增長,但現在平均受教育年數的增長已經停滯。戈登表示:“在大學和高中學業完成率的排行榜上,美國的排名正在回落。”他表示,這又會拖累人均GDP增長下降0.2個百分點。
 
  只剩下了技術。麻省理工學院的布林約爾松表示:“我基本上同意他所說的人口增長放緩的因素,我和他的分歧在于對未來創新前景的看法。”
 
  從長期看,每小時工作實現的GDP的增長呈現出一種有趣的模式。按照戈登的說法,從19世紀一直到1972年,生產率增長較快,年均達到2.4%,隨后從1972年到1996年放緩至1.4%。
 
  互聯網繁榮推動生產率年均增幅回升至2.6%,正是這段時期促使時任美聯儲主席艾倫•格林斯潘(Alan Greenspan)談論“生產率盛宴”。但早在金融危機爆發之前的2004年,這場盛宴就結束了。拋開測算方面的問題,自2004年以來,每小時產值增長率只有1.3%。
 
  爭議的焦點是:我們應該預期今后幾十年的生產率增長是像1996年到2004年那樣達到2.5%,還是像2004年以來那樣僅為1.3%?盡管布林約爾松對烏托邦的技術進步有著“星際迷航”(Star Trek)式的憧憬,但戈登更像是賽博朋克(cyberpunk),在他設想的世界中,計算機可能變得更加強大,但普通人生活水準只是緩慢上升。
 
  電腦運算是布林約爾松樂觀的根源:他曾與邁克菲合著《第二個機器時代》(The Second Machine Age),該書提出,信息技術的影響才剛剛開始展現。計算能力的指數級提高,以及快速傳播創新的能力,可能意味著20世紀90年代末的增長再度到來。
 
  布林約爾松說:“我之所以樂觀,是因為我并不主要依賴外推以往經濟趨勢。”他在參觀實驗室后表示:“我只是對正在研發的東西感到驚訝。它們大多數還沒進入商業化階段。”
 
  他不喜歡引用歷史數據,而是提到了谷歌(Google)的無人駕駛汽車,計算機系統診斷疾病和回答法律咨詢的潛力,以及機器人技術不斷提高的靈活性。跟昔日的其他科技創新一樣,此類自動化將解放大量勞動力,使他們能夠投入新的任務。他說:“無論是機器人還是知識工作軟件,如果你把勞動力成本降低至零,生產率將達到天文數字。”
 
  與此形成反差的是,戈登教授預計生產率增長將會減速,或許與過去10年的增速相符。他指出,即使是要達到這一目標,也意味著得不斷推出像智能手機這樣的創新產品。
 
  他的中心論點是,過去的發現,如自來水、內燃機、電燈泡等,遠比今天的發現重要。他指出,從1870年到1972年,美國人的居家環境經歷了巨大變遷,從沒有電燈、出行不便、自己做家務活,到室內有空調,廚房里有洗碗機,車庫里停著自家轎車。
 
  對于無人駕駛汽車這類發明有望帶來的生產率提高(比如讓車主回復電子郵件,而不用轉動方向盤),戈登也不以為然。他說:“生產率的真正提高大概會來自無人駕駛卡車。”但他隨后指出,UPS的送貨車仍需要司機從車上卸下包裹。
 
  他對機器人的潛力相對更加認同,但不太相信機器人已經強大到足以替代人類。“回想一下過去2、3天里你接觸的每一位員工,再想想未來20年機器人能否取代他們?”
 
  兩位教授的論點都有一個奇特之處——它們有多么不像經濟學方法。他們的焦點在更大程度上是進一步發現的空間,而不是經濟體做出此類發現的能力。戈登教授的推論很難解釋1996年起生產率增長加速的現象,而布林約爾松教授難以解釋2004年后的增長減速。
 
  然而,對于做出發現的過程,經濟學有相當大量的現成理論,其依據是不那么革命性的洞見:突破依賴于研發投入。
 
  在最近一項研究中,舊金山聯儲的弗納爾德和美國斯坦福大學(Stanford University)的查爾斯•瓊斯(Charles Jones)用一種不同的方法分析了1950年至2007年美國人均產出每年2%的穩健增長。他們發現,勞動者人均資本的增加幾乎沒有任何貢獻。
 
  約有0.4個百分點的增長來自人力資本(更好的教育)。但遙遙領先的最大貢獻(總增幅中的1.6個百分點)來自一個事實:更多人在從事研究和開發。
 
  總人口增加起到了一定作用。但主要還是因為從事研發的人口比例持續增長。
 
  比起猜測還有什么技術有待發明,這種分析有助于形成更站得住腳的預測。弗納爾德指出:“這個未來方程式中令人悲觀的變量是人力資本,”原因是更高教育程度的貢獻終將趨緩。美國也不可能持續投入越來越多的人力從事研發。
 
  但這一點對于世界作為一個整體并不成立。中國、印度及其他地方的巨大人口正加入全球經濟,這些國家正在改進他們的教育制度,并把更多的研究人員投入科研第一線。他們做出的任何發現都能應用于美國乃至其他任何地方。
 
  在這種情況下,科學發現所帶來的改進有望達到可持續水平。生產率增長只需要放緩到大約1.6%。若加上人口的適度增長,經濟整體就能以每年2%或略微高一點的速度擴張。弗納爾德的長期預測是2.1%。這似乎表明,聯邦公開市場委員(FOMC)最新預測的2.2%的長期增長比較靠譜。
 
  Climate Corporation展示了美國依然強大的創新能力,以及電腦仍能以出人意料的方式提高生產率。然而,為了延續人均產出每年增長2%這一神奇趨勢,美國可能需要中國和印度出現更多的“硅谷”,讓他們加入對提高生產率的永恒追求,包括在同一英畝的土地再增產一蒲式耳玉米。
 
  英特爾、主頻以及生產率增長的度量
 
  近期的生產率增速放緩是否只不過是一個統計上的誤判?最近,經濟學家大衛•伯恩(David Byrne)、斯蒂芬•奧利納(Stephen Oliner)以及丹尼爾•西謝爾(Daniel Sichel)發布了一份研究報告,指出微處理器的價格和性能數據之間有一種有趣的差異(見上圖)。這一點很重要,因為處理能力的快速提升正是技術革新的驅動力。
 
  英特爾(Intel)的創始人之一戈登•摩爾(Gordon Moore)曾提出了摩爾定律(Moore's Law),認為計算機的性能每兩年就會翻倍。摩爾定律依然有效。與此同時,在1998年到2000年間,微處理器計算能力的單價曾每年下降70%,而最近其下降的速率已經放慢到每年3%到4%。這就意味著生產率增速的回落。
 
  奧利納目前任職于華盛頓智庫機構美國企業研究所(American Enterprise Institute)。他對此有幾點解釋。其一就是英特爾的市場勢力提升了。“2006年轉折點就出現了,大概從那時開始,英特爾實實在在地鞏固了自己相對于AMD的市場地位”,奧利納說。AMD是英特爾的主要競爭對手。競爭變少,老產品降價的速度就可能會變慢。
 
  奧利納先生還說,大約在2006年,“英特爾自身也有了一個重大突破,研發出了多核芯片。”主頻,以兆赫或者千兆赫為單位,是最為人所熟悉的衡量芯片處理速度的方式。英特爾不再一味提高主頻,而是開始在同一芯片卡上集成多個相同的基礎處理器。如果還用主頻來衡量計算能力,那么其提升的速率看起來會驟然下降。
 
  美國勞工統計局(US Bureau of Labor Statistics)使用一組工具來衡量計算能力。他們得到的數據顯示計算機芯片的發展速度已經大幅放緩。支持這些數據的一條理由是,消費者置換他們的臺式機的頻率似乎降低了。



責任編輯: 中國能源網