一项新研究显示，重大创意越来越难以寻觅，创新也已成为规模日益庞大、成本日益高昂的事业。
因此，要维持哪怕是当下低迷的经济增长率，也需要持续大幅增加研发投入。
这意味着，如今的发明家——即使是史蒂夫·乔布斯这样的杰出人物——也很难比肩昔日托马斯·爱迪生们的生产力。
“我们之所以能大致维持增长，唯一的办法就是不断投入越来越多的科学家。”
尼古拉斯·布鲁姆是斯坦福大学经济政策研究所高级研究员，也是本周由美国国家经济研究局发布的一篇论文的共同作者。他认为，二战以来出现了如此多改变游戏规则的发明，以至于要提出下一个重大创意变得越来越难。
布鲁姆说：“如今，要想象有人独自发明出像火车机车那样具有革命性的东西，简直不可思议。”
他说：“如果回到一两百年前，比如爱迪生发明灯泡的时候，这种情况确实存在。那是一项规模庞大的技术，基本上由一个人发明。但我们想到史蒂夫·乔布斯和iPhone时，创造iPhone的是一个由数十人组成的团队。”
为更好地理解该国经济增长乏力的原因，布鲁姆和三位共同作者——斯坦福大学经济政策研究所高级研究员查德·琼斯、斯坦福大学博士生迈克尔·韦布，以及麻省理工学院教授约翰·范·里宁——考察了全国总体层面的研究生产力，以及三个行业领域的研究生产力：科技、医学研究和农业。他们还分析了上市公司的研究投入，作为另一项衡量指标。
他们的论文遵循一种常见的经济学观点，即经济增长源自人们创造创意。换言之，研究人员越多，产生的创意越多，经济增长就越快。
但布鲁姆及其团队发现，情况并不乐观，存在失衡。研究投入大幅上升的同时，研究生产力——即每位研究人员产出的创意——却在急剧下降。
“经济每13年就必须将研究投入翻一番，才能维持同样的整体经济增长率。”
研究发现，美国经济之所以还能有所增长，是因为研发投入大幅增加，且增幅超过了研究生产力下滑带来的影响。
具体而言，自1930年以来，从事研发工作的美国人数量已增加二十多倍，而他们的总体生产力则下降了41倍。
布鲁姆说：“提出新创意变得越来越难，经济大体上正在对此作出补偿。我们之所以能大致维持增长，唯一的办法就是不断投入越来越多的科学家。”
论文用数字直截了当地指出：“经济每13年就必须将研究投入翻一番，才能维持同样的整体经济增长率。”
乐观情绪减退
一年前，布鲁姆启动了这项研究。在斯坦福大学经济政策研究所经济峰会的一场讨论“生产力减速是真的吗？”的小组会上发言后，他受到启发，决定深入研究。他承认，这篇论文及其略显悲观的分析，削弱了他先前较为乐观的态度。
布鲁姆说：“我改变了看法。几乎所有主流经济学家都对生产力增长感到相当沮丧。”
在2016年斯坦福大学经济政策研究所峰会上，布鲁姆对该国的生产力持更积极的看法。他当时表示，生产力增速下滑只是2008年金融危机造成的暂时影响。他还以戏谑的方式描绘了人们看待美国生产力水平的不同角度，并认为1950年至2010年间的起伏波动并不一定意味着生产力长期增长缓慢。
布鲁姆回忆，一年前他说：“我以为我们正在从一场巨大的全球衰退中复苏，经济很快就会好转。”
如今，他的看法纳入了新的认识：研究生产力——经济增长的基础组成部分之一——数十年来一直明显下滑。
布鲁姆说：“这篇论文指出，生产力增长放缓，是因为创意越来越难以寻觅。”
这项研究建立在琼斯等人早期关于研发的工作之上；新论文还紧密联系了反映现实情况的实证数据与增长模型。
论文总结说，创意生产力持续下降这一有力发现，对未来的经济研究具有重要意义。增长模型历来普遍假设生产力保持恒定，而论文指出：“我们认为，所呈现的实证研究清楚地表明，这一假设并不成立。”
摩尔定律
研究人员表示，无论考察哪个领域，他们都发现了明确证据，表明研发投入呈指数级增长，掩盖了生产力下滑。科技行业的标志性准则——摩尔定律——就是一个典型例子；到4月，该定律已问世52年。
这一定律由英特尔联合创始人戈登·摩尔于1965年提出，主张集成电路上的晶体管密度大约每两年翻一番，从而使计算能力翻一番。
摩尔定律确实得到了验证——如今芯片的计算能力与十年前相比已有惊人提升——但研究发现，自1971年以来，推动芯片创新的研究投入增加了78倍。
换言之，如今要维持这一创新速度，所需研究人员数量是20世纪70年代初的75倍以上。
论文指出：“摩尔定律所意味着的持续指数级增长，只有通过大幅增加用于推动技术前沿的资源投入才能实现。”
其他行业也出现了创意生产力下滑。
例如，为衡量农业生产力，研究的共同作者采用玉米、大豆、小麦和棉花的作物产量，并将其与旨在提高产量的研究支出进行比较；这些研究包括杂交育种、生物工程、作物保护和维护。
1960年至2015年间，这四种作物的平均产量大致翻了一番。但要实现这些增幅，这段时期的研究投入大幅上升，增幅从3倍到25倍以上不等，具体取决于作物和所采用的研究衡量指标。
研究发现，农业研究生产力平均每年下降约4%至6%。
医学研究也呈现出投入增加、产出减少的类似模式。论文作者分析了研发新药的支出，并将联邦政府批准的新药与预期寿命变化相对照，以此衡量生产力。他们还考察了癌症患者死亡率下降与医学研究论文发表及临床试验之间的关系。
论文指出，关于乳腺癌和心脏癌症的实证发现表明，至少在某些领域，“起初可能更容易找到新创意，之后则会变得更难”。
研究将焦点转向上市公司后发现，自1980年以来，只有一小部分公司的研究生产力逐十年增长；研究生产力的衡量指标包括销售额、市值、就业人数和人均收入生产力的增长。但总体而言，超过85%的公司在研发支出增加的同时，生产力持续快速下滑。
分析发现，企业研究生产力平均每年下降约10%。如今需要的研究人员数量是30年前的15倍，才能实现同样的经济增长率。
