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　　第17章 创新：未来能够媲美过去的伟大发明吗？

　　我们最初希望获得飞行汽车，得到的却是140个字符。

　　——彼得·蒂尔（Peter Thiel）

　　引言

　　从1870年到1940年，美国生活水平得到划时代的提高，代表了第二次工业革命的成就，这一直延续到1970年。这一前所未有的发明浪潮带来的很多好处表现在可以测算的GDP上，继而表现在人均产出、时均产出和全要素生产率上。正如我们看到的，在1920年到1970年的半个世纪里，美国的经济增长比之前或之后都更迅速。除了对可测算的增长记录做出的贡献外，这些发明在无数方面以许多方式惠及家庭，但这些好处并没有进入GDP指标，包括与油灯相比电灯更便利、更安全和更明亮，使用洁净的自来水使很多家庭免除搬运水的辛苦，婴儿死亡率降低使这些发明彰显了人类生命本身的价值，以及其他许多方面。

　　自1970年以来，测算到的生产率增长速度更慢，这一事实提供的重要证据表明，与计算机和数字化相关的第三次工业革命不像第二次工业革命那么重要。不仅1970年以来测算到的增长记录比以前更慢了，而且正如我们前面提到的，第三次工业革命带来的无法测算的生活质量提高，也不如前一轮工业革命带来的变化那么深刻，那么明显。虽然自1970年以来出现了持续创新，但是其范围已经比以前要窄，主要集中在娱乐、信息和通信技术，而生活水平的几个维度，包括食品、服装、家电、住房、交通、卫生和工作环境都比1970年以前提升得更慢。

　　本章将进一步探究近期创新的性质，并将它们与那些常常被视为未来几十年最有可能提高美国人生活水平的技术变革加以比较，从而分析未知的未来。创新正在迅速向前迈进，股市几乎每周都能通过首次公开募股（IPO），给那些新成立的公司10亿美元甚至更多的价值回报。对创新活动已经疾风劲雨般地发生这一判断是毫无争议的，特别是在数字技术，包括机器人和人工智能领域。不过，依据劳动生产率和全要素生产率的增长速度，本章区分了创新的速度和创新的影响。

　　本章首先从历史视角回顾自1870年以来的发明的源泉，强调这是一段呈U形的历史，其中个人发明家主导了19世纪晚期，而在随后20世纪的大部分时间里，重大发明多发生在大公司的实验室。1975年后，随着比尔·盖茨、史蒂夫·乔布斯和马克·扎克伯格这些个人创建了现代电子化时代，个人企业家重返历史舞台。

　　在这样的历史背景下，我们从量化分析的角度进一步考察关于进步的历史。1970年后我们都没有看到全要素生产率的均匀缓慢提升。相反，第三次工业革命期间的发明对全要素生产率的影响都集中在1994—2004年的10年间。我们描述了办公室、零售业以及银行和金融部门的商业实践的变化，发现目前的生产方式在2004年已经基本上实现。顺着对1994—2004年与近期无数的量化比较来看，我们发现经济增长明显放缓，由此可以进一步推断，20世纪90年代末的创新浪潮可能是独一无二的，在可以预见的25年里很难被复制。

　　然后，本章展望未来，并提供大量历史案例，以此说明对未来技术发展的预测最终证明是相对准确的。我们重点关注机器人和人工智能的发展，评估“技术乐观主义者”做出的预测，他们预测美国经济已经到了以未来大规模的就业破坏（job destruction）换取生产率新高峰的边缘，这是因为机器人替代了大部分工作，因为高度复杂的计算机算法消除了从法律搜索到个人财务分析的大量分析性工作。本章最后对未来给出了另外一种结论，即机器人和人工智能对工作岗位的破坏性影响是一个缓慢发生的过程，正如过去几十年所表现出来的那样。电脑使用带来的工作类型和工作种类的构成是缓慢变化的，而非迅速变化的，这样经济将能保持相对充分就业。劳动生产率和全要素生产率在未来25年的进步速度将类似于2004—2015年的缓慢速度，而不是1994—2004年的较快速度，与很久以前的1920—1970年的速度相比，更是要慢得多。

　　贯穿历史的创新：最终的风险承担者

　　19世纪末带来伟大发明的企业家不只包括托马斯·爱迪生和莱特兄弟在内的美国人，也包括卡尔·本茨这样的外国人，是他们创造了第二次工业革命的绝大部分成就，这些成就使美国人的生活水平在1870年之后的一个世纪里得到了前所未有的提高。个人发明家不只提供了新产品，例如从电灯到汽车，从加工的玉米片到收音机；也带来了新的服务，如百货公司、邮购商品目录零售业以及高速公路旁边的汽车旅馆。虽然本书的覆盖面从1870年开始，但我们不应该忽视之前发明家的作用。1870年前做出著名发明的美国人有塞缪尔·莫尔斯，他于1844年发明了电报；赛勒斯·麦考密克，他于1834年发明了收割机。在他们之前出现了很多优秀的英国发明家，包括托马斯·纽科门和詹姆斯·瓦特（蒸汽机发明者）以及乔治·斯蒂芬森（铁路发明者之一）。

　　长期经济增长的大部分研究试图按照投入要素的不同来分解增长的源泉，特别是工人工作小时数和每个工人每小时的物质资本量，以及扣除劳动和资本之后的“余值”。罗伯特·索洛在20世纪50年代开创性的研究中最早定义了余值，通常我们把这一余值称为“索洛余值”或更正式的名字“全要素生产率”。虽然全要素生产率增长主要反映了创新和技术变革的作用，但其实也反映了创新之外其他类型的经济变革，比如大量劳动力从农村低生产率的工作转移到城市高生产率的工作。索洛发现，令他自己和其他人惊讶的是，1910—1950年美国工人的人均产出只有13%的增长来自人均资本增加；这个著名的结果看起来是“资本主义剔除了资本”。

　　全要素生产率增长与创新的联系通常忽略了创新是每个工人每小时产出增长的最终来源，而不仅仅是除去资本投资后的剩余。资本投资本身的增强和减弱不仅取决于商业周期，还取决于投资于新发明或产品改进带来的潜在利润。没有创新，就没有人均资本积累。正如埃弗塞·多马在1961年写的一句名言，没有技术变革，资本积累就相当于“在现有的木犁上堆放木犁”。

　　技术变革直接提高产出，并诱导资本积累，以生产新发明应用所需的机器设备和建筑物。此外，创新是资本质量改善的来源，例如，从旋转拨号电话过渡到iPhone，或从马钱特计算器到运行Excel的个人计算机。将资本投入予以加总的传统测算方法对易耗资本如计算机赋予比耐用资本品如建筑物更高的权重，实际上使资本投入指标掩盖了创新对推动投资从建筑物转向计算机的贡献。

　　技术变革使教育和资源再配置成为创新以外的其他增长来源。然而，这两者也依赖于创新提供的必要回报，使投资留在学校，或从农场转移到城市。这就是为什么从罗马时代到1750年之间，经济几乎没有增长，农民生活大致保持不变。农民没有激励接受良好的教育，因为在1750年左右开始的创新浪潮之前，除了知道如何用犁耕种之外，多获取知识并没有什么回报。同样，1750年之前没有创新，劳动力从农场到城市的再配置也没有发生。这需要那些始于18世纪后期的创新，那些创造了伟大的城市工业的创新，由此能够提供更高的工资激励，诱使数百万农民放下犁耙，迁移到城市。

　　因此，增长的每一种来源都可以还原为创新和技术变革的作用。那些开发特定产品和产业的先锋被熊彼特称为“创新者”，他们是一些“敢于冒险、乐于投机、不安于现状、富有想象力，更重要的是热衷于利用新发明的人”。这些创新者，特别是独立创业或小规模合伙企业中的创新者，是最终的风险承担者。他们的发明可能让他们创办大公司，也可能被更高效和性能更好的其他发明替代。或者，他们可能有一个前景看好的创意，但是无法找到资金来开发创意。个人层面的发明“绝不是机械的、自动的和可预测的，机会起着巨大的作用”。

　　对于风险和机会在发明过程中的作用，很少有人描述得如基利弗（D.H.Killeffer）1948年所写的那样发人深省：

　　发明从来都不是完美地出现，随时备用。发明的概念从来都不是处女地，而是必须多次重复耕耘。很少有人知道真正的父亲是谁。孕育的周期很长，伴随着许多假性阵痛和奇怪的早产……创意之子很少能够存活下来，只有那些经过许多次外科手术和大量整形手术后的孩子才能存活下来。 注释标题 参见Killeffer（1948，第1页）。

　　威廉·鲍莫尔提出了相关的警告。企业家对经济增长的促进作用远远超过“创新”这个短短的单词所传递的字面含义。

　　内战后美国创新创业的爆发见图17.1，它显示了1790—2012年专利相对于总人口的比率。1860—1880年专利的跳跃式增长与第二次工业革命伟大发明出现的时期是相吻合的，包括电灯（1879年）和电站（1882年）、电话（1876年）以及内燃机（1879年）。在1870年至1940年间，人均专利量基本保持在稳定的较高水平上。随后的1985年出现微降，紧接着发生了爆炸式增长，尤其是在1995年之后。在图17.1中，连续几个时间段内的平均比率为：1790—1830年为18项，1830—1870年为89项，1870—1940年为344项，1940—1985年为275项，1985—2012为485项。

　　19世纪最后30年是美国个人企业家、发明家的辉煌岁月。霍雷肖·阿尔杰般的幻想通过贝尔、爱迪生这些发明家有形的发明如魔法般变成了现实，他们的名字广为人知，他们的最新发明被公开和热议。成为个人企业家、成为“白手起家”的人是年轻人的激情梦想，即使很少有人能够踏上爱迪生开创的社会流动性的台阶。尽管如此，这个时代的许多制造业企业都是由最初的普通劳动者创立的。创办自己的企业，成为一名企业家，是成功的标志；一直只做一个纯粹的员工，“就是放弃追求自立的生活方式，本身就是道德沦丧的一个标志”。

　　图17.1 1800—2012年美国每百万人口的专利数量（10年移动平均）

　　资料来源：www.uspto.gov/web/offices/ac/ido/oeip/taf/h_couints.pdf，column labeled“Utility Patents（Inventions)”。

　　对创业史的U形解释从个人创业者的核心角色开始，他们都是由个人独立研究或由类似于爱迪生的小型实验室进行研究。直到20世纪20年代，创业者个人的作用到了U形底部，因为创新主要是以大企业实验室的员工为主实现的。1940—1941年，强大的雪佛兰和别克汽车所实现的大部分早期汽车的发展都是在通用汽车公司的实验室完成的。同样，很多电子计算机的发展都是在IBM、贝尔实验室和其他大公司的实验室进行的。晶体管作为现代电子和数字创新的基石，是由威廉·肖克利在贝尔实验室领导的研究小组于1947年后期实现的。1950—1980年，IBM的研发部门在大型计算机时代的大多数技术进步中都取得了率先突破。家用电器的改进发生在大企业，如通用电气、通用汽车、惠而浦等，而美国无线电公司，则引领了电视的早期发展。

　　但是，随着从大型计算机到个人计算机过渡的开创性发展，以及个人企业家开创出互联网之后，这一过程开始爬到U形的右侧。这一转变的关键点是IBM的决策，IBM于1981年率先开发出广受欢迎的个人计算机，它分包的内容不仅包括操作系统软件的概念，还包括该软件的所有权，IBM将这两部分内容分包给了两个年轻的创业者：保罗·艾伦和哈佛大学辍学生比尔·盖茨，他们在1975年创办了微软。第三次工业革命在过去50年间由计算机、数字化和通信领域的发明构成，由个人创业者创办的小企业主导，他们创办的组织很快成为非常大的公司。艾伦和盖茨之后是苹果的史蒂夫·乔布斯，亚马逊的杰夫·贝佐斯，谷歌的谢尔盖·布林和拉里·佩奇，Facebook的马克·扎克伯格，以及其他许多人。

　　现在进入创业U形左侧是有据可查的。全美授予个人专利（区别于商业公司）的比例从1880年的95％下降到1920年的73％，再到1940年的42％，然后逐步下降到1970年的21％，2000年的15％。1950年之前，除授予个人以外的专利几乎都授予了美国企业，但1950年后，授予外国企业的比例猛增，到2000年没有授予个人的85％的专利在美国企业和外国企业之间平分秋色：44％授予美国企业，41％授予外国企业。尼古拉斯把独立发明比例的下降归因于“复杂的资本密集型部门如化工和电力”的增长。

　　个人作用下降不只是因为更复杂的产品要求更高的资本金，还因为那些开发了最成功产品的人组成了大型商业公司，其中包括贝尔、爱迪生和福特等。爱迪生早期的灯泡专利在19世纪90年代中期到期，为此建立了通用电气实验室，以开发出更好的细灯丝。同一时期贝尔最初的电话发明已经发展成为巨头企业——美国电话电报公司，它也建立了自己的实验室（最终成为著名的贝尔实验室）；到1915年，它已经开发出扩音器，使全国范围内的长途电话变得可行。接二连三的发明都归属公司，而不是归属个人。此外，收益递减的自然过程发生在各个行业。20世纪初三个新兴产业即汽车、飞机和无线电的专利数量显示出专利活动的最初爆炸式增长，紧接着维持在一个稳定的较高水平，而在1925年之后，汽车行业专利的绝对数量开始下降。理查德·尼尔森认为这种模式广泛存在：

　　基础发明突破之后，实际采用新发明的速度会先上升，然后下降。在新发明由更新的发明替代时，它的使用将会下降或完全废弃。 注释标题 参见Nelson（1959，第104页）。

　　美国个人发明家的兴起部分是由于专利制度的民主性质。从一开始，美国的专利制度就有意识地设计得与欧洲不同，“几乎所有的改变都可以看作技术发明延伸的有效产权，这在传统的知识产权制度下根本不会发生”。任何专利发明的详细说明都被要求立即公开，并且专利费只设定为英国专利费的5％。发明家需要了解近期的发明，这可能对他们自己的最新发明是一种互补或是一个关键因素，在这样的环境中，专利解决了知识产权的剽窃问题。在美国，通过许可的形式实现专利技术的交易比欧洲更广泛，因此，“没有资本的技术创造者去创业，并直接利用自己的才智成果，成为主要的受益者”。

　　专利的低成本促成了美国发明的独特之处，许多发明家只有小学或中学教育程度。专利制度让他们能够开发自己的创意，而不需要在取得专利上进行大量投资；一旦授予专利，即使个人收入很低的发明家也能够吸引投资资金，还可以出售专利许可。美国专利制度是革命性的，体现在“它把有效产权延伸到各种各样的人群。此外，最显著的特点还在于，出于公共利益的考虑，专利权应像其他财产权一样明确界定，并以低交易成本很好地执行”。

　　美国专利制度的民主性质可以解释为什么19世纪末期有那么多伟大发明发生在美国而不是欧洲。第6章讨论了一个著名案例，1876年2月14日，以利沙·格雷和亚历山大·格雷厄姆·贝尔都到专利局注册他们相互竞争的电话技术。贝尔早到几个小时，变得富有和出名，格雷却被遗忘了。而在几年前，安东尼奥·穆齐（Antonio Meucci）已经开发了自己的电话版本，却承担不起意大利的专利申请费用。

　　与个人创新的U形演变看上去相矛盾的是1980年后个人专利份额没能扭转颓势。这一比例自1880年的95％缓慢下降至15%。究其原因，是因为过去30年个人企业的创建远远快于19世纪末。虽然可以说比尔·盖茨为IBM的个人计算机发明了操作系统，但实际上盖茨的几乎所有专利都是他在1975年（在IBM授权微软为最早的IBM个人计算机设计和销售软件之前6年）成立微软公司后获得的。这同样适用于其他人，如开发谷歌搜索软件和Facebook社交网络的个人。尽管这股创新浪潮是由专利局授予企业而非个人，但相较于20世纪早期的贝尔实验室和其他大型企业研究机构，它更直接地是由个人发明家和企业家实现的。

　　历史记录：全要素生产率的增长

　　图1.2和图16.5显示，1920—1970年，全要素生产率的增长速度远远超过1920年以前或1970年以后。现在我们进一步仔细观察1970年以来全要素生产率的增长情况。图17.2的柱状图显示了1890—1920年、1920—1970年和1970年以来的三个子时期全要素生产率的增长率。第一个区间为1970—1994年，这一阶段全要素生产率的增长率每年只有0.57%，与1970年之前50年中的增长率1.89％相比，不到1/3。1994—2014年这两个最近的10年单独列出，其中1994—2004年的全要素生产率增长明显快于1970年后的另两个时段。用黑色柱体表示的1920—1970年和1994—2004年这两个时期，全要素生产率增长相对较快。灰色柱体用来对比显示全要素生产率增长每年低于0.6％的所有其他时段。

　　图17.2 1890—2014年全要素生产率的年均增长率

　　资料来源：同图16.5。

　　图17.2的黑色和灰色柱体之间的对比支持了我们的解释，即全要素生产率水平的巨大提升主要是在1920年到1970年之间实现的，是19世纪后期第二次工业革命很多伟大发明得到实施和推广的结果。1994—2004年全要素生产率增长的短暂复苏反映了与计算机和数字化相关的第三次工业革命的贡献。根据两次工业革命对全要素生产率增长的贡献来判断，它们是相当不同的：第二次工业革命创造的全要素生产率增长浪潮持续了半个世纪，而第三次工业革命带来的1994—2004年全要素生产率增长的复苏时间较短、幅度较小。

　　1920—1970年在使现代社会成为可能的过程中具有压倒性优势，这一点是显而易见的。虽然第二次工业革命的伟大发明主要发生在1870年和1900年之间，但是起初的效果很小。保罗·戴维（Paul David）给出了一个令人信服的案例：1882年爱迪生发明第一个电站后，大概又用了近40年的时间，到20世纪20年代才发展出所需的机器和方法，最终建立了电气化工厂。同样，在1879年卡尔·本茨发明了第一台可靠的内燃机后，又用了20年时间，发明家才试验了制动器、传动器，以及将发动机的动力传递到车轴和车轮所需的其他辅助设备。尽管第一辆汽车出现在1897年，但直到1913年亨利·福特引入移动装配生产线，降低了价格，才使汽车有可能被广泛接受。

　　为什么1920年以后全要素生产率的增长如此迅速，为什么第二次工业革命的影响如此深刻？“喧嚣的20年代”的传奇故事之后出现了大萧条和第二次世界大战的混乱，掩盖了创新和应用的快速发展，这一发展始于20世纪20年代，在30年代和40年代起飞（包括形象的和字面的意思），第16章已经讲述了这个故事。数字革命，即第三次工业革命对全要素生产率的主要作用也发生在很长的时滞之后。即使60年代出现的大型计算机改变了很多商业行为，并且到80年代个人计算机很大程度上已取代了打字机和计算器，第三次工业革命对全要素生产率的主要影响仍然有很长时滞，直到1994—2004年的10年中才得以实现，这一时期互联网、网页浏览器、搜索引擎和电子商务的出现使商业实践的各个方面都发生了普遍的变化。

　　人均产出增长是衡量生活水平提高速度的最佳指标，除非人均工时增加，否则人均产出的增速不会超过时均产出的增速。然而，婴儿潮一代的退休正在发生，我们将在第18章看到，这已引起人均工时的下降，并且很可能在接下来的25年里继续这一趋势。因此，未来人均产出增长将低于时均产出增长，从而使劳动生产率增长及其终极源泉，也即以全要素生产率衡量的创新速度，成为讨论未来美国福利增长时的中心议题。相应的，图17.2中展示的相关时期的全要素生产率增长提出了关系到本章其他部分的三个重要问题：首先，为什么第三次工业革命对全要素生产率的主要影响如此短暂，持续时间仅限于1994—2004年？其次，为什么2004—2014年的全要素生产率增长这么慢？再次，近期全要素生产率的缓慢增长对未来25年全要素生产率和劳动生产率的演变有何影响？

　　第三次工业革命迄今为止取得的成就

　　第三次工业革命包含信息和通信技术的数字化时代，从20世纪50年代末第一台大型计算机的出现开始，一直持续到今天和以后。正如我们所看到的，它对全要素生产率增长的主要影响仅限于1994—2004年这10年。推动这一影响的，是电脑处理器和内存的价格以前所未有且不可复制的速度下降，以及GDP中用于信息和通信技术投资的份额前所未有地激增。

　　2004年之后全要素生产率增长表现平平，说明20世纪90年代后期的复苏是暂时性的。更令人费解的是在1970年到1994年间并没有推动全要素生产率增长的力量。大型计算机带来了60年代的银行对账单和电话费账单，以及70年代的电子机票预订系统。个人计算机、自动取款机和条形码扫描仪都是80年代带来生产率增长的创新。对于这些创新没能大幅提高生产率的现象，罗伯特·索洛打趣说，“我们随处可见计算机时代，但就是在生产率的统计数据中看不到。”在此期间，全要素生产率的缓慢增长表明，第一轮计算机应用的好处就是部分掩盖了生产率增长原本可能更严重的放缓。

　　第三次工业革命的成就可以分为两大类：通信和信息技术。在通信领域，进步始于1983年贝尔电话公司的垄断解体为不重叠的区域垄断。一系列合并之后，固定电话服务主要由新的美国电话电报公司和威瑞森电信（Verizon）提供，很快就有各大有线电视公司加入，如康卡斯特（Comcast）和时代华纳，它们将提供固定电话服务作为其有线电视和上网套餐的一部分。

　　通信领域的重大进展是移动电话的出现，实现了从20世纪80年代笨重的砖块型手机迅速过渡到90年代后期轻便的小型手机，可以用来打电话、收发短信、收发电子邮件和摄影。以iPhone出现为标志的最后一次通信革命发生在2007年，很快被安装谷歌安卓（Android）操作系统的手机模仿，这些手机主要由外资企业如韩国的三星制造。截至2015年，在美国有1.83亿智能手机用户，也就是大概每100人中有60人拥有智能手机。尽管固定电话在大多数大城市地区以一两个供应商为主，但由于智能手机的兴起，固定电话正在变得越来越无关紧要；现有六家公司激烈竞争，以吸引智能手机用户。

　　通信和信息技术的“信息（I）”和“技术（T）”始于20世纪60年代的大型计算机，它消除了以前准备电话费账单、银行对账单和保单所需的枯燥的日常文书工作。如果没有大型计算机跟踪数十亿美元的交易，就不可能有信用卡。渐渐地，内存式电动打字机和之后出现的个人计算机消除了从简报到法律文书的重复性再输入工作。20世纪80年代，另外三项独立的电子发明推出，日常生活的便利程度全面升级。第一项是ATM，它使个人不必与银行柜员打交道。在零售业，两种设备大大提高了结账过程的效率和速度：条形码扫描仪和授权设备，授权设备能够读取信用卡并在几秒钟内拒绝或批准交易。

　　20世纪90年代末，当全要素生产率增长终于复苏时，出现了计算机和通信的联姻。突然间在1993年和1998年之间的短短5年里，独立的计算机能够通过互联网连接到外部世界，而到了20世纪90年代末，网页浏览器、网上冲浪和电子邮件已经变得十分普遍。互联网服务市场爆炸式发展，到2004年，大多数当今的互联网巨头已经成立。在每一个部门，纸张和打字机被平板显示器取代，在这些显示器上运行着功能强大的软件。教授们不再需要订阅或储存学术期刊。相反，他们可以访问JSTOR（一个数字化的期刊网），它有8000家订阅机构，并提供2000多种期刊的全文阅读。

　　虽然第三次工业革命是革命性的，但与改变了一切的第二次工业革命相比，它的影响只在人们活动的有限范围内被感受到。有些个人消费支出类别几乎感受不到信息和通信技术革命的影响，包括购买在家消费的食品和外出就餐、服装和鞋子、汽车和让汽车移动的燃油、家具、家居用品和电器。2014年，全部消费支出的2/3用于服务，包括房租、医疗保健、教育和个人护理。理发和美容店引入了皮肤晒黑和美甲，但信息和通信技术革命对此几乎没有任何影响。对于修脚的客户来说，不管是在读一本杂志（如10年前会出现的），还是在Kindle上读一本书，抑或利用智能手机上网，修脚就是修脚而已。

　　这让我们又回到了索洛的妙语——“我们随处可见计算机时代，但就是在生产率的统计数据中看不到”。索洛的计算机悖论的最终答案是计算机并非无处不在。我们不吃计算机也不穿它们，也不开着去上班或者用来剪头发。我们仍然生活在像20世纪50年代那样摆着家电的住宅里，仍然驾驶着与20世纪50年代具有相同功能的汽车，尽管更便利，更安全。

　　图17.2中全要素生产率增长不平衡的含义是什么？2004—2014年0.40％的增长率可以被认为是与未来增长最相关的依据吗？还是说我们对未来的预测应该部分或主要基于1994—2004年全要素生产率1.03％的平均增长率？除了1994—2004年全要素生产率增长暂时的复苏之外，有几个原因使我们应该把这些年看作特殊情况，与未来几十年不相关。

　　第三次工业革命基本结束了吗？

　　哪些因素导致20世纪90年代末的全要素生产率增长复苏如此短暂，那么快就销声匿迹？大部分经济领域已经从互联网和网络革命中获益，而且在这一经济活动领域，过去10年的生产方式变化不大。在整个经济中，到2004年纸质业务流程已经被数字化取代，到处都是平板显示器。电子商务和搜索引擎推动的日常生活革命业已很好地实现——亚马逊的历史可以追溯到1994年，谷歌可以追溯到1998年，维基百科和iTunes可以追溯到2001年。成立于2004年的Facebook，现在也是10年以上了。未来创新会强大和广泛到可以复制1994—2004年生产率增长的短暂复苏吗？数据显示2004—2014年的全要素生产率增长不到1994—2004年的一半，这表明最近10年商业实践的变化明显慢于之前的10年。

　　商业实践的缓慢转型。集中在1970—2000年的数字革命彻底改变了办公室的功能。1970年，电子计算器刚刚出现，但电脑终端仍未出现。办公室工作需要无数职员操作电动打字机的键盘，电动打字机无法从世界其他国家下载内容、不能存储，从案情摘要到学术研究论文都需要不断地重新输入。从1970年开始到2000年，每个办公室都配备了连接网络的个人计算机，不仅可以执行文字处理任务，还能以惊人的速度进行任何类型的计算以及下载各种各样的内容。到2005年，平板显示器已经完成了向现代办公的过渡，宽带服务在家庭里已经取代拨号服务。但是，随后的进展放缓了。在世界各地，办公室工作使用的设备和办公室雇员的生产率都与10年前非常类似。同时，企业生产率继续得益于个人工作舒适度的持久提升，在1930年到1970年间每个工作场所安装空调后，舒适的工作环境就已形成。

　　20世纪80年代和90年代取得巨大转变的一部分是目录革命。甚至在20世纪90年代网络未普及之前，图书馆已经从成箱的纸质卡片目录转换到电子目录，不仅作为搜索工具，还用于库存管理，效率成倍提升，能够显示无论是否在架的图书和期刊的每一个搜索结果。在同一时期，汽车零部件经销商实现了从庞大的装订目录转换到电子目录，装订目录需要每天插入更换页。五金商店、书店、园林苗圃，事实上，任何出售很多类产品的零售商店都通过专有的计算机网络转换到电子目录，这甚至发生在网站允许消费者直接获得每个商家的目录之前。最重要的一点是，从纸质目录到电子目录的这一转变发生在15～25年前，是生产率水平跳跃式增长的一次性来源，由此导致生产率的增长率出现暂时提高。

　　过去10年的商业行为，虽然在办公室内相对不变，但在办公室外稳步改进，因为智能手机和平板电脑已经成为标准的商业设备，稳定改善了商业行为。电视服务维修人员不必带着纸质工单和剪贴板，而只需要一部多功能的智能手机。产品规格和通信代码都能在手机上查询，客户通过在手机屏幕上签名就可以完成交易。在办公室外纸张也几乎被取代了。航空公司已经为飞行员配备了包含所有信息的智能平板电脑，这些信息原本是由大型纸质手册记载的。伊利诺伊州爱克斯龙（Exelon）公司的6座核电站维护人员最近就用iPad替换了原来的三孔活页夹。转换到平板电脑不只节约了纸张的费用，而且节省了复印和归档备案的费用，从而提高了生产率。“从电子邮件到下载，人机互动意味着维护人员可以使用平板电脑更快速地得到答案。”

　　当今时代一大奇怪的问题是，为什么在智能手机和平板电脑几近普及的同时，整个经济的生产率却一直增长缓慢，特别是2009年以来。答案之一是，智能手机在办公室主要用于个人活动。上班族的90％左右，无论是使用办公室的个人电脑还是使用自己的智能手机，都会在工作日访问娱乐网站。还有几乎相同比例的人承认他们在工作时间发送个人电子邮件，并且一半以上的人承认在工作时间进行个人购物。“跟踪软件显示，70％的员工访问了零售网站。”

　　零售业的停滞。自20世纪八九十年代大卖场的发展、结账通道使用条形码扫描仪之后，零售行业的变化已经很少。付款方式已逐步从现金和支票变为信用卡和借记卡。在20世纪70年代和80年代信用卡使用的早期，结账职员只能拨打语音电话要求授权，后来出现了能够拨打授权电话号码的终端，现在授权只要几秒钟就可以实现。大卖场带来了许多其他方面的生产率革命。沃尔玛和其他零售商改造了供应链、批发分销、库存管理、定价和产品选择，但是从传统小规模零售转变带来的生产率提高已经基本结束。零售生产率革命在第三次工业革命的许多成就中名列前茅，这一革命已经基本完成，在未来几十年很难被超越。

　　常常被遗忘的是，我们早已进入计算机时代，家得宝公司的许多零售店和当地超市有自助结账通道，客户可以通过独立终端扫描他们的杂货或漆罐。但是，除了小订单，这样做需要更长时间，客户仍然主动选择排队获得人工服务，而不是选择无须等待的自助结账通道。电子设备最明显的用途已经渗透到商业之中。机场行李分拣带是机械化的，正如航班确认的部分过程一样。但在每条航线登机口至少有一位服务人员处理座位问题和接待待机乘客。

　　大卖场和仓储式会员商场对零售生产率增长的主要影响大部分在10年之前就发生了，而过去10年则见证了电子商务的持续快速增长，这实际上比砖头水泥打造的实体零售商店的劳动生产率更高。虽然2000—2014年电子商务名义年销售额增长了11倍，但2014年电子商务占所有零售销售的份额仍然只有6.4％，这个比例太低，电子商务对整个零售行业生产率的增长很难产生重大影响，对整个经济的影响就更小了（见Hortaçsu and Syverson，2015，第7页）。

　　金融业和银行业的活动。信息和通信技术革命在许多方面改变了金融业和银行业，从不起眼的街角ATM到交易所的快速交易。ATM和10亿股交易量都是20世纪80年代和90年代的创造。纽约证券交易所日均股票交易量从1960年的仅仅350万股增加到2005年的17亿股，然后2015年初下降到12亿股左右。图17.3显示的是五年股票交易量的年均增长率，第一个柱体是1960—1965年，最后一个柱体显示的是2010—2015年。除了股票价格的跌宕起伏，在十多年的时间里没有任何大的改变。虽然有ATM，并且许多客户在线管理自己的银行账户而不是通过访问银行分支机构，但是全国仍然保留着拥有97000家分支机构的银行体系，其中有许多分支机构大部分时间是空闲的，银行柜员的从业人数也仅从1985年的484000人下降到最近的361000人。詹姆斯·贝森解释说，银行分支机构之所以一直存在，部分是由于ATM的出现减少了每个分行所需的员工数量，从1988年的大约20个减少到2004年的13个多一点，这就意味着银行开设分支机构的成本更低，使得在1988—2004年大银行开设分支机构的数目同比增加了43％。这也提供了一个案例，说明机器人（这里指ATM）破坏就业的效应往往被夸大了。贝森也指出，记账软件的发明并没有阻止1999—2009年会计职员数量的大幅增长，尽管其他证据表明，企业财务软件不断减少了企业财务部门的就业。

　　图17.3 1960—2015年纽约证券交易所日交易量的年均增长

　　注：每列反映了每年的第一个全周交易平均量的年化增长率。

　　资料来源：https://www.nyse.com/data/transactions-statistics-data-library。

　　家庭和消费电子产品。上文讨论的每个部门（办公、零售、金融、银行）都在20世纪80年代和90年代发生了根本性和革命性的变化。只是在过去10年，计算机硬件、软件和业务方法僵化为一套缓慢变化的惯例。与工作程序10年左右稳定不变不同的是，家庭生活不仅10年稳定不变，而且近半个世纪来都没有什么变化。到20世纪50年代，所有主要家电（洗衣机、烘干机、冰箱、炉灶、洗碗机和垃圾处理器）都已发明出来，并在70年代初进入了大多数美国家庭。除微波炉外，最重要的变化是由空调提供的舒适感；到2010年，美国近70％的住宅配备了中央空调。

　　除了空调，自1965年以来半个世纪的家庭主要变化发生在娱乐、通信和信息设备上。1965—1972年电视实现了向彩色的转变，然后在70年代和80年代有线电视的出现使节目种类进一步增加，最终由于高清信号和接收设备的出现，图像质量得到很大改善。百视达和网飞的出现使人们有可能租借无限多种有运动画面的DVD，这就使节目种类大大增加。在过去10年，家庭可以通过高速宽带接入网络获取娱乐内容和信息，智能手机使网络变得便携。但今天，智能手机和平板电脑的潜在市场已经饱和，消费类电子产品的进一步发展变得更难实现。消费类电子产品的技术变化放缓在2014年消费电子展会（CES）上显露无遗：

　　但在某些方面，这个展览与以前的展览已经相去甚远。多年来，它一直是能发现一些真正创新的地方。1970年盒式磁带录像机在消费电子展会上推出。1981年光盘播放器在那里首次演示。1998年高清电视机推出，2001年微软Xbox推出。相比而言，今年的产品似乎没有给人留下深刻印象。一个小网站的编辑说：“雇用了所有这些工程师，拥有所有这些工厂和销售人员的这个行业，需要你扔掉旧东西，买新东西，即使那些新东西只是稍微进行了升级。” 注释标题 参见Bilton（2014）。

　　企业活力下降。最近的研究使用了“活力”一词来形容创造性破坏的过程，其中新设企业和年轻企业是生产率提高的源泉，它们引进了最佳技术和方法，将资源从旧的低生产率企业转移出来。如图17.4所示，年轻企业（五年或以下）占所有企业的比例从1978年的14.6％下降到2011年的8.3％，即使企业退出（歇业）的比例在8%～10％的范围内大致保持不变。需要注意的是，在2008—2009年金融危机之前，年轻企业的比例已经大幅下降。换一种方式衡量，不满5年的公司的就业人数占总就业人数的比重下降了近一半，从1982年的19.2％下降到2011年的10.7％，这种下降在整个零售和服务行业无处不在，而高科技行业在2000年之后经历了新设企业和快速成长的年轻企业大幅下降。在活力下降的另一种测算中，30岁以下拥有私人公司股份的人口比例从1989年的10.6％下降到2014年的3.6％。

　　图17.4 1980—2011年新企业进入和老企业退出率

　　资料来源：Hathaway and Litan（2014)。

　　劳动力市场活力的相关研究指向了“流动性”下降，因为1990年以后工作再配置率下降超过1/4，2000年后工人再配置率下降超过1/4。工作和工人的缓慢再配置意味着新就业机会减少，长期失业后很难获得再就业。“对雇员来说，这阻碍了他们改变雇主的能力，难以沿工作阶梯向上移动，改变职业，满足职位约束……工作的流动性有利于工资增长和职业发展。”这条主线的现有研究发现“美国社会活力”出现多维度的下降，从新设企业、工作岗位创造、工作岗位消失和国内迁移的减缓中能看出这一点。

　　经济增长放缓的客观指标

　　到目前为止，本节提供了经济进步放缓的两种度量——股票市场交易量增长的结束和由新设企业进入率衡量的企业活力的急剧下降。这些指标与2004—2014年相较于之前1994—2004年全要素生产率增长的急剧下降是一致的。我们现在来看其他客观测量指标，从中可以看到，在经历了1994—2004年生产率和创新的突飞猛进之后，经济已经放缓，在某些情况下，甚至是缓慢爬行。

　　制造能力。美联储按月度报告工业生产和工业能力指数、两者的比值，以及产能利用率。图17.5显示的是1980年以来制造能力的年增长率。1994—2004年的独特性是显而易见的，因为1972—1994年，制造能力的5年平均增长率在2％～3％之间，20世纪90年代末飙升至近7％，而后又出现回落，到2012年出现负增长。众所周知，信息和通信技术投资在20世纪90年代末暂时推高了制造能力的增长率。马丁·贝利和巴里·博斯沃思强调，如果信息和通信技术生产被剥离出制造业数据，1987—2011年制造业全要素生产率的增长每年仅有不起眼的0.3％。达龙·阿西莫格鲁及其合作者还发现，一旦信息和通信技术产业被排除在外，信息和通信技术对生产率的影响就消失了。他们的结论是，相比其他行业来说，“信息和通信技术密集型”行业，即电脑设备支出占总资本设备支出的比例相对较高的行业，并没有出现劳动生产率增长更快的趋势。

　　图17.5 1980—2014年按季度统计的制造能力5年移动平均增长率

　　资料来源：www.federalreserve.gov/datadownload/default.htm，G.17。

　　净投资。20世纪90年代末生产率复苏不可能很快被复制的第二个原因是净投资变化。如图17.6所示，相对于1950—2007年的平均值3.2％，从20世纪60年代开始，净投资占资本存量的比例（显示为一条五年移动平均线）一直呈下降趋势。事实上，在整个1986—2013年，这一比例超过3.2％平均值的仅有4年，即1999—2002年，这几年正好处于生产率增长复苏的区间内。2013年的移动平均值为1.0％，不到1994年值的一半，也不到1950—2007年平均水平3.2％的1/3。因此，在过去10年间，我们已经错过了重启90年代末生产率复苏所需的投资。

　　图17.6 1950—2013年私人商业投资净值占私人商业资本存量比例的5年移动平均

　　资料来源：美国经济分析局固定资产账户（BEAFAA），表4.1、表4.4和表4.7。

　　计算机的性能。支持20世纪90年代末有其独特性的另一证据是计算机性能的提高速度。1996—2000年见证了有记录日期以来信息和通信技术设备根据性能调整后价格下降的最快速度。信息和通信技术设备平减指数下降得越快，计算机的价格相对于它的性能下降得越快，或者说计算机的性能相对于它的价格提升得越快。如图17.7a所示，信息和通信技术设备平减指数下降的速度在1999年达到顶峰，为负14％，但此后稳步减弱，在2010—2014年几乎没有下降，连负1％都不到。信息和通信技术设备改善的速度放缓反映了信息和通信技术作为劳动生产率增长的因素，其贡献急剧下降。吉尔伯特·塞特及其合作者对信息和通信技术贡献的最新估计认为，这个值从1995—2004年的每年0.52个百分点下降到2004—2013年的每年0.19个百分点。

　　图17.7a 1973—2014年信息和通信技术价格指数的年均变化

　　图17.7b 1973—2014年芯片上晶体管数量翻番所需年数

　　资料来源：（a）NIPA表5.3.4，（b）同图13.1。

　　摩尔定律。我们在第13章了解到，20世纪90年代末，不仅是计算机价格迅速下降的一个时期，也是计算机芯片技术进步迅速变化的一个时期。摩尔定律最初形成于1965年，它预测计算机芯片上晶体管的数量将每两年翻一番。图17.7b中底部的水平虚线垂直距离为两年的间隔，代表摩尔定律的预测时间。黑线绘制的是实际倍增时间，1975—1990年，它以不可思议的准确性，几乎精确地遵循了两年的预测值。然后在1992—1996年倍增时间攀升至三年，随后1999—2003年间急跌至不足18个月。事实上，图17.7b所示的芯片技术加速进步是图17.7a显示的计算机设备价格与性能比迅速下降的根本原因。倍增时间在2000年达到了14个月的低谷值，与计算机平减指数降幅的峰值大致相同。但自2006年以来，摩尔定律已经脱轨：2009年倍增时间飙升至8年，然后2014年逐渐下降到4年。

　　肯尼斯·福拉姆考察了过去10年计算机芯片和计算机本身性能的较慢改进。他的数据表明，“时钟速度”，即计算机性能的一种度量尺度，2003年以来一直处于没有任何变化的平台上，尽管计算机芯片上附着的晶体管数量持续增加。他总结道：

　　本文研究和回顾的大量经验证据表明，自2003年以来，总的来说，在半导体制造业特别是微处理器制造业普遍存在价格下降速度和技术创新速度同时显著回落……半导体制造业创新速度的拉低，导致显著且普遍感觉到的经济下行。本着同样的因果关系，相对于更快的持续创新步伐有可能产生的效应，信息技术硬件价格下跌的放缓将降低整个经济的生产率增长。 注释标题 参见Flamm（2014，第16-17页）。

　　20世纪90年代末，出现了四个独特的因素——制造能力的急剧扩张，净投资比例的提高，计算机价格下降速度处于低谷与信息和通信技术资本对劳动生产率增长贡献下降有关，以及摩尔定律的时间变化。所有这些造就了如下情况：20世纪90年代末的互联网时代非常独特，它把推动劳动生产率和全要素生产率增长的因素联系起来，使这两者的增速远超1970—1994年和2004—2014年的相应增速。在最近的数据中，没有迹象表明像互联网时代这样的事情会重现，2011—2012年制造能力的增长转负，2009—2013年净投资率降至勉强达到战后平均水平的1/3。

　　未来的创新可以预测吗？

　　下一个25年商店里会有什么东西呢？技术变革会加快吗，会推动全要素生产率的增速远远高于过去40年的增速吗？全要素生产率在2004—2014年这10年中的缓慢增长是否表明，之前10年，即1994—2004年的互联网革命是自成一格且不可能复制的成就？预测未来之前，我们需要问的是这种预测的尝试是否可行。

　　经济史学家，包括我的同事乔尔·莫克尔通常都认为，人的大脑是无法预测未来的创新的。他毫无保留地指出：“历史总是对未来的一个坏指引，经济史学家应该避免做出预测。”他认为，工具对结果来说是必需的。例如，如果约瑟夫·李斯特没有在19世纪20年代发明消色差透镜显微镜，巴斯德就不可能发现他的细菌理论。莫克尔对未来技术进步的乐观情绪部分建立在近期出现的琳琅满目的新工具上，它们能带来进一步的研究进展，如“DNA测序仪和细胞分析”，“高性能计算机”，以及“天文、纳米化学和基因工程”。他认为，促进科技进步的核心工具之一是“令人眼花缭乱的快速搜索工具”，它们让所有的人类知识能够即时可用。

　　莫克尔关于未来进步的例子并不是集中关注数字化，而是包括防治传染病，减少化肥过度使用造成的环境污染所需的技术，他还发人深省地质问“新技术能阻止全球变暖吗？”应该注意的是，对抗污染和全球变暖的创新是对抗“坏的”，而不是制造“好的”。过去两个世纪的创新为消费者带来了一系列奇迹般的新商品和新服务，与这种提高生活水平的方式不同，遏制污染和全球变暖的创新是为了设法防止生活水平的下滑。

　　莫克尔和其他历史学家嘲笑预测未来的任何尝试；任何悲观看待未来的行为都被谴责为缺乏想象力，并且注定要重复过去悲观主义者的错误。但是他们共同的假设，即未来的创新不可预测，是错误的。有历史先例表明可以提前50年或100年做出准确的预测。在回顾分析其中一些案例之后，我们再回到今天，预测下一个25年。

　　对未来科技的早期预测见诸儒勒·凡尔纳1863年的手稿《二十世纪的巴黎》，其中凡尔纳对一个世纪后1960年的巴黎做出了大胆预测。在那么早的年代，在爱迪生、本茨之前，凡尔纳就已经设想了20世纪的基础。他预测了高架桥上行驶的快速公交汽车，使用燃气发动机的电动机车，通过地下电线连接的路灯。事实上，第二次工业革命的大部分都不是惊喜。从1875年展望未来，发明家紧张地忙碌着，力图实现从电报转向电话，努力尝试将电池电力转入电灯，设法利用石油的力量创造重量轻但动力强的内燃机。整个1875年弥漫着“我们快实现了”的预测。相对轻便的内燃机发明出来之后，飞行这个自伊卡洛斯起人类就有的梦想，遂成为一个时间和实验的问题。1870—1940年一些人类进步最重要的来源都不是新发明的。自来水在罗马时代就实现了，但需要政治意愿和财政投资将其送到每一个城市居住区。下水管道作为一个单独的系统并不是新发明，但在1870—1930年的实际应用就需要资源、奉献精神和将公共资金用于基础设施投资的承诺。

　　1900年12月，一份出版物——《妇女家庭杂志》（Ladies Home Journal）给出了一组大胆预测，让人感到匪夷所思。一些预测错得离谱，如棒球大小的草莓，但这并不重要。不过，在这篇一页来长的三栏文章中，也有足够准确的预测，表明未来很多是可知的。一些更有趣的预测如下：

　　·冷热空气将从龙头里放出来，以调节空气的温度，就像我们现在打开冷热水龙头调节洗浴的温度一样。

　　·煮好的饭可以从很像今天的面包店那样的机构购买。

　　·液态空气冰箱将使大量食物保鲜更长时间。

　　·照片将可以从任何距离上电传。如果百年后中国有一场战争，该事件的照片一小时后将在报纸上公布。

　　·汽车会比今天的马匹更便宜。农民将拥有自己的自动干草货车和自动卡车货车……汽车将代替现在的每辆马车。

　　·所有类型的人和物将在摄像机镜头下通过电路的两端与屏幕连接，跨越千里……屏幕上远在千里之外的演员或歌手嘴唇动起来时，我们就能听到他们说话或唱歌。

　　凡尔纳1863年与《妇女家庭杂志》1900年对未来技术进步的畅想是真正的奇思妙想。少了几分挑战性的是1939—1940年纽约世界博览会对未来的预测。那时，第二次工业革命在美国城市几乎已经完成，所以毫不奇怪，博览会的展品可以相当准确地预测第二次工业革命中那些发明的进一步改善，如高速公路。博览会上展示了未来的家庭和企业会安装空调，这并不是什么才智的延伸，因为电影院在1922年就开始安装空调了，并且到30年代后期剧院和新的办公大楼里空调几乎无处不在。博览会上还展示了电视，人们可以很容易预测未来20年电视也会遵循使收音机商业化的美国模式，由若干个横跨大陆的大型网络提供娱乐节目。尽管商业航空在1939年才起步，但仍然很容易根据1920—1940年的飞机大小和速度的快速发展做出预测，许多更大型的飞机将能飞更长距离，而且在1958年推出具有划时代意义的波音707飞机前，确实在仅仅几年的时间里，DC-6和DC-7就实现了飞越美国大陆和全球。

　　1939—1940年世界博览会未展望到第三次工业革命带来的计算机革命。但诺伯特·维纳（Norbert Wiener），一个富有远见的人，在1949年的一篇最终被《纽约时报》拒绝了的文章里，对未来第三次工业革命的很多预测是正确的。他在1949年是这样预测的：

　　这些新机器能力巨大，将会颠覆现有工业的基础，并降低工厂普通员工的经济价值，以至于有一天完全不值得花钱雇用工人……如果我们沿着让机器能够学习，并能够根据经验修改行为方式的方向发展，我们必须面对一个事实，那就是，我们每多给机器一点独立性，对我们自身的愿望可能就多一份挑战。瓶中的恶魔不会心甘情愿地回到瓶子里，我们也没有任何理由期待他们对我们怀有善意。 注释标题 参见Markoff（2013）。

　　正如一些发明突如其来，如电子和数字革命，还有另外一些预期的发明从未实现。20世纪40年代末，迪克·特雷西（Dick Tracy）在卡通连环画里画的手腕无线电在70年后由Apple Watch实现了。杰森一家的垂直通勤汽车/飞机从来没有实现，而事实上燃料成本高企造成了许多本地的直升机短途航空企业倒闭。正如彼得·蒂尔打趣说，“我们最初希望获得飞行汽车，得到的却是140个字符。”

　　现在可预测的发明

　　尽管自2004年以来的10年数据记录下了全要素生产率的缓慢增长，评论者对技术的未来却怀着无比兴奋的心情。努里埃尔·鲁比尼写道：“我们对技术的作用有新认识。创新者和科技CEO们看起来似乎被积极乐观冲昏了头。”著名的技术乐观派埃里克·布莱恩约弗森和安德鲁·麦卡菲断言，“我们正处在一个拐点”，过去缓慢的技术变革和未来快速变化之间的拐点。他们认为，机器人深蓝在国际象棋比赛中的胜利和机器人沃森在电视游戏节目中的胜利显示了破坏性预兆，表明计算机在人类工作的每一个方面都超越人类的时代就要到来。他们提醒我们，摩尔定律预测，计算机芯片的性能呈无穷指数增长，但他们忽略了2005年后芯片已经比摩尔定律预测的速度落后了。相对于性能而言，信息和通信技术设备的价格在20世纪90年代后期下降最为迅速，而在过去几年几乎没有任何下降。计算机性能的指数增长将继续，但比过去速度更慢而不是更快（见图17.7）。

　　这一章的主题是，第三次数字化工业革命带来的生产率增长的主要收益集中在1994—2004年。自2004年以来，创新的速度一直较慢，当然它尚未为零。通过智能手机和平板电脑，网络实现了新的便携性，在不断改变着商业行为和消费者福利。当我们探究未来几十年可能的创新时，我们不是要怀疑创新仍将继续涌现，而是要以过去20年全要素生产率增长先是较快（1994—2004年）然后较慢（2004—2014年）为背景，对这些创新做出评估。下一波创新将会以革命性方式改变商业模式吗？就像20世纪90年代末互联网革命那样，还是会像最近10年那样，生产率以进化般的速度提高？

　　布莱恩约弗森和麦卡菲等人广泛预测的未来发展可分为四大类：医疗、小型机器人和3D打印、大数据，以及无人驾驶汽车。“大数据”的热衷者有时将这类进步标注为“人工智能”。每一类未来创新的潜力都值得研究。看它能否反过来带动全要素生产率增长，将之提升到20世纪90年代末的水平。

　　医疗和医药进展。20世纪预期寿命增加最重要的来源发生在上半叶，当时的预期寿命增加速度比下半叶快了两倍。就在这个时期，婴儿死亡率降低了、预期寿命增加了，这受益于细菌致病论的出现，白喉抗毒素的开发，牛奶和肉类制品污染的消灭，以及通过城镇卫生基础设施的完善征服了空气和水对疾病的传播。许多当今的现代医学基本工具在1940—1980年就已研发出来，包括抗生素、脊髓灰质炎疫苗、冠心病治疗方法、治疗癌症的放疗与化疗工具，所有这些都有助于生产率的增长。

　　自1980年以来，医疗技术并没有停止进步，但是以缓慢和可测量的速度前进，而且预期寿命继续以稳定的速度提高（如图7.2所示），与心脏病相关的死亡率稳步下降。预期寿命可能继续以类似过去几十年的速度提高。但也有新的问题出现。正如著名的遗传学家简·维吉所述，身体疾病和失调的治疗进展比精神疾病的治疗进展快得多，这引起人们的普遍担忧，在未来照顾患有老年痴呆症的美国老年人的负担会越来越沉重。

　　医药研究已经遇到了成本迅速增加和效益不断下降的瓶颈，维吉的记录显示，过去10年每两年核准的主要药品在不断下降。治疗疑难癌症的药品正以巨大的成本进行研发，这些药品费用昂贵，没有任何医疗保险制度可以负担得起。维吉严厉批评了美国现行的药物检测制度，认为是在限制冒险探索，是美国经济过度管制的一个例子。其结果是，在未来几十年里，医疗和医药的进步无疑会继续，但老年痴呆症护理负担的加重将导致医护成本的增加。

　　小型机器人和3D打印。1961年工业机器人由通用汽车公司引入。到20世纪90年代中期，机器人已经在焊接汽车零部件，并取代了在汽车喷漆间的伤肺环境中工作的工人。但直到最近，机器人还是又大又昂贵，需要被“放在笼子里，防止它们撞到人”。计算机组件成本的持续降低使得更小、能力更强的机器人变得可行。吉尔·普拉特（Gill Pratt）列举了8个以稳定的指数级速度发展的“技术驱动力”。其中，与发展更强大的机器人相关的是计算机性能的成倍增长，机电设计工具的改进，以及电能存储的改进。其他驱动力包括数字设备更广泛的能力，其中包括本地无线通信、互联网的性能和规模，以及数据存储的指数级扩大。

　　这些不断增强的技术能力产生影响的例子有：适合小企业使用的廉价机器人已经被开发出来，电视节目“60分钟”在2012年制作的一段特别报道中，展示了价值25000美元的机器人巴克斯特（Baxter），引起了公众的注意。巴克斯特的吸引力在于成本非常低，并且可以重新编程，每天做不同的任务。其他的小机器人是可以移动的，能够在工厂地面上移动。通常情况下，机器人与人类一起工作，而不是取代人类。这些小机器人理论上与引进机械，如英国工业革命时引入纺织机和纺锭没有什么不同。大多数工作场所引进技术是为了用机器替代工人。这已经持续了两个世纪，但为什么仍有这么多工作？为什么在2015年中期美国失业率只接近5％，而不是20％或者50％？

　　戴维·奥托提出了这个问题，并给予了回答：机器，包括未来的机器人，不仅替代劳动力，也补充劳动力：

　　绝大多数工作流程都依赖于多方面的投入，如劳动力和资本、脑力和体力、创造力和机械重复、技术水平和直觉判断、努力和灵感、遵守规则和灵活变通。通常情况下，每种投入的作用都不可或缺，即某种投入的改善并不会降低其他因素的重要性。 注释标题 参见Autor（2015，第6页）。

　　正如巴克斯特与工人合作，其他机器人也不只是取代工人，还使留下的工人更有价值，并且创造新的工作，包括那些正在制造机器人和为机器人编程的工作。

　　亚马逊仓库每天都在发生的协同工作方式可以说明机器人和工人之间的互补性，而亚马逊仓库的协同工作方式被认为是机器人技术的前沿案例。与替代所有工人相去甚远，在这些仓库里机器人Kiva实际上不触及任何货物，而是仅限于起重那些放置货物的货架，以及将货架移动到打包人员那里，打包人员将货物移下货架，手工打包。区分货架货物的不同形状、大小和质地需要触觉技能，这种技能超出了当前机器人技术的能力。其他互补性的例子包括ATM，正如前文已经指出的，ATM的出现是伴随着银行分行的增加，而不是减少，零售店使用的条形码扫描仪也和收银员一起工作，而没有替代这些雇员，而且迄今为止自助结账通道几乎没有什么吸引力。

　　计算机速度和内存的指数级增长显然遥遥领先于机器人复制人类行为的能力。虽然谷歌正在开展形如野生动物的机器人实验，这些机器人能以很快的速度运行，但到目前为止，只是简单站立起来对机器人来说难度就很大。在三年一次的机器人比赛的最近一场总决赛中，研究团队开发出最新机器人，“看到机器人会以各种方法跌倒。他们有时脸冲地，有时仰倒背着地。他们像幼儿一样翻倒，像廉价西装一样折倒，他们倒下就像成吨的砖。”

　　丹妮拉·鲁斯（Daniela Rus），麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室主任，总结说明了机器人发展迄今为止的一些局限性。机器人的推理是有限的，“机器人推理的范围完全包含在程序中……人类看来理所当然的任务，例如，回答问题‘我有没有来过这里？’对机器人来说是非常困难的。”此外，如果一个机器人遇到没有专门编程处理的情况，它就会“进入错误状态并停止运行”。当然，多功能的机器人将被开发，但在制造业和批发部门之外，在服务业、交通运输或建筑行业中机器人成为取代人类工作的显著要素之前，将是一个长期和渐进的过程。而且正是在这些部门，生产率增长缓慢是一个问题。例如，以叠衣服为例，对人类来说，无论其教育水平如何，这都是一个简单和常规的任务：

　　当面对一堆形状不规则、织物类型和重量不同的衣服时，没有机器可以赶得上一个人的灵巧性和解决问题的能力。拿起花边睡衣与解开一条与其他衣服打结的皱牛仔裤之间的不同之处在于计算，它需要巨大的计算能力和柔软的触感。 注释标题 参见Aeppel（2015，第A10页）。

　　3D打印是技术乐观主义者描述的又一场革命。它最重要的优势是有可能加快新产品的设计过程。新的原型可以在数天甚至几小时内被设计出来，而不需要几个月的时间，并且能以相对较低的成本来创造，对于试图吸引创业融资的企业家来说，这就降低了进入的一个主要障碍。新的设计模型可以在世界各地的多个地点同时产生。3D打印也擅长一次性定制操作，如在牙医办公室就能生产出一个牙冠而不必制造模具，减少了步骤。因此，它可以通过减少某些低效率，降低创业门槛，促进生产率的增长，但这些都不可能产生波及整个经济的巨大影响。预计3D打印不会对大规模生产有太多影响，因此也不会对美国大多数消费品如何制造产生太大的影响。

　　大数据和人工智能。乐观主义者关注的核心不是物理机器人或3D打印，而是电脑日益成熟和像人一样的能力，这通常被称为“人工智能”。布莱恩约弗森和麦卡菲提供了许多案例说明计算机正在变得足够聪明，取代人类工作的比例越来越大。“他们不确定自动化技术是否已接近临界点，届时机器最终掌握了那些原本使工人不可替代的特质。”

　　到目前为止，似乎绝大多数的大数据正被大公司出于营销目的而进行分析。《经济学人》杂志最近报道说，企业用于营销目的的信息技术支出是其他目的信息技术支出增长速度的3倍，并呈逐年上升趋势。营销奇才利用大数据找出他们的客户购买什么，为什么他们的采购从一类转到另一类，为什么他们从一个商家转到另一个商家。有了足够的大数据，公司A也许能够制定一项战略，窃取公司B的市场份额，而B必将用更多大数据进行反击。目前一个很好的例子涉及大型传统航空公司，它们有数据丰富的常旅客计划。这些航空公司的分析师都在不断通过大数据搜索，试图了解为什么它们在特定城市或特定游客中会失去市场份额。

　　每家航空公司都有“收入管理”部门，决定在某一天某一航班多少席位应该卖得便宜、中等和昂贵。大量数据被分析，计算机被用来研究历史记录，监测每一天的订票模式、节假日和周末因素，最后公布分配方案。但在一个中等规模的航空公司——捷蓝航空，25名员工被要求监测计算机，还必须不断地重写计算机程序。捷蓝收入管理部主任介绍，自从接管这份工作之后，最大的惊奇是“员工为何那么快就需要重写程序”。利用人工智能的另一个例子是在服装零售业，“例如，在梅西百货，算法技术正用于保障网上和店内体验，让购物者在网上能挑选衣服，在店内试穿，在线购买，可以退货。算法……让公司定位到向在商店购物的特定消费者提供优惠。”

　　大数据使市场营销成为一种人工智能形式。计算机在多个领域发挥作用，包括医疗诊断、犯罪预防和贷款审批。在某些情况下，人的分析被替代了，但更普遍的是计算机让人的分析更快，而且更精确。新软件使消费信贷人员“前所未有地了解借款人，更准确地预测他们是否会还贷”。先锋（Vanguard）和嘉信理财（Charles Schwab）这两家公司已开始提供“机器人顾问”，一种通过软件提供自动投资管理的在线服务，与高价的人力财务顾问竞争。他们利用计算机算法选择与客户的理想配置相一致的资产，而成本仅为传统人力顾问费的一小部分。迄今为止，机器人顾问主要吸引的是尚未积累太多财富的年轻人；人工智能的这种应用尚未对高净值个人的咨询服务产生多大影响。最近估计的结果是，由机器人顾问管理的总资产仍不到200亿美元，而传统的人力顾问管理了17万亿美元。

　　人工智能的另一个用途到现在已经有将近20年时间：用现代搜索工具以炫目的速度在现有信息中找到有价值的信息。法律机构的需求有所下降，部分是因为电脑化的搜索工具发现和搜索先例的能力。“计算机正在阅读数百万份文件，并且根据关联性归类，不会疲劳，不会分心……由于这种分析范围的扩大，计算机能够更好地建议律师是否起诉或和解或上法庭，从而越来越接近律师业务的核心。”

　　这些先进搜索技术和人工智能的案例正在发生，但它们也不是什么新鲜事。电子数据的数量已成倍上升了几十年，但除了1994—2004年的生产率暂时复苏，并没有推动全要素生产率增长走出1970年后的低迷。近年来生产率增长大幅放缓，与智能手机和iPad的引入是重叠的，它们消耗了大量数据。令人失望的是，创新的这些来源既不足以解释生产率增长的统计数据，也无力提振美国经济的时均产出。如图17.2所示，全要素生产率增长对2007年推出的智能手机或2010年推出的智能平板电脑没有任何反应。

　　无人驾驶汽车。这一类未来发展之所以被放到最后，是因为相较于汽车本身的发明或者安全性能的提高——自1950年以来车辆行驶每英里的死亡人数减少了10倍，这一进步带来的好处很小。最重要的区别是轿车和卡车之间的区别。人们乘坐轿车从A点到B点，主要是满足基本生活需要，例如通勤或购物。因此，人们必须待在无人驾驶汽车内从A点向B点行驶，才能到达目的地。乘坐无人驾驶汽车通勤所能增加的消费者剩余是相对较小的。与现在只能听的大量选择包括蓝牙电话、广播新闻或网络音乐等众多选择不同的是，无人驾驶汽车的司机能看电脑屏幕或智能手机，能读书或者浏览电子邮件。据预测，使用无人驾驶汽车可以减少交通事故的发生，推动已经减少的汽车事故和死亡人数进一步下降。无人驾驶汽车技术还有利于实现从几乎人人保有汽车转向城市可能还有郊区的汽车普遍共享，减少汽油消耗、空气污染以及专门的停车场，所有这一切对生产率增长即使没有什么作用，至少对生活质量有积极的作用。

　　这就产生了无人驾驶卡车带来的未来潜在生产率优势。这可能是一个有助于提高生产率的创新，尽管卡车司机仅在美国就业里占一小部分。但是，从一个地方开车到目的地只是许多卡车司机要做的事的一半。那些运送可口可乐和面包的卡车并不只是站在卸货区后面，等着商店雇员卸载卡车。司机需要负责放置成箱的可口可乐或成堆的面包并卸载到推车上，并将它们手工搬运到商店的货架上。在计算机革命的后期，一个引人注目的事实是，当前各类产品的罐、瓶、管子在零售货架上的几乎所有摆放都是靠人工而不是机器人。除非工作重新组织，由目的地工人从无人驾驶卡车上装卸和放置货物，否则无人驾驶卡车就不会节省劳动力。

　　技术乐观主义者对无人驾驶汽车的热情留下了许多悬而未决的问题。正如戴维·奥托指出的，谷歌实验车并“没有在路上开”，而是将传感器得到的数据与“人工精心绘制的地图”加以比较才开动的。真实环境与预处理地图的任何偏离，例如道路绕行或穿过原以为有信号灯但实际上由交管员控制的十字路口，都需要暂停使用驱动软件，瞬间恢复人工驾驶。目前，无人驾驶汽车试验正在多条高速公路上进行，但迄今为止，测试车型都无法判断何时可以安全通过一条两车道的道路，也不能摸黑在蜿蜒曲折的农村道路上行驶。计算机专家鲁斯说过：

　　到目前为止，无人驾驶的性能水平只在低速、低复杂度环境中才有可能。机器人车辆还不能处理好“野外”驾驶的所有复杂情形，例如恶劣天气和复杂的交通状况。这些问题正是目前研究的重点。 注释标题 参见Rus（2015，第3页）。

　　无人驾驶汽车和卡车的未来也提出了法律责任的问题，对这些问题的研究现在刚刚开始。尽管如此，谷歌和特斯拉都已经宣布了自己的计划，要在不久的将来引入无人驾驶汽车某些方面的技术，首先是与巡航控制这一旧技术相差不大的公路自动驾驶仪。电子设备的完善依然需要几年的时间，正如由语音启动的计算机控制技术的缺陷所表明的：

　　由语音启动的命令系统及其软件往往严重过时或不可靠，导致客户的大量投诉，并质疑它们是否真的安全……语音控制可能非常不靠谱，让它们勉强运行可能导致驾驶员忽略交通隐患……《消费者报告》杂志发现，信息娱乐系统——音乐播放器、导航以及与智能手机连接的免提系统问题，现在已经成为第一位的投诉理由。 注释标题 参见White（2014，第B1页）。

　　结论

　　本章标题提出了一个问题：“未来能够媲美过去的伟大发明吗？”“媲美”的标准就是度量创新和技术变革影响的标准经济指标——全要素生产率的增长率。全要素生产率增长相对较快时，可以认为创新影响较强；全要素生产率增长较慢时，可以认为创新影响较弱。这一跨时期的比较使我们能够区分创新的速度和创新对全要素生产率的影响。我们比较了当前高度活跃的创新节奏（几乎每周都有新的高科技公司首次公开募股数十亿美元）及其明显疲软的影响，过去10年的数据表明，全要素生产率增长缓慢，据此可以判断创新的影响明显变弱。

　　本书解释了19世纪后期以来全要素生产率增长的起落，这是连续不断的工业革命的结果。就全要素生产率的表现而言，最显著的事实是，自1890年以来的快速增长并没有均匀地分布在过去120年内，而是集中在20世纪中叶，1920—1970年全要素生产率的年均增长率为1.89％。相比之下，在1970—2014年，增长率只有0.64％，只及1920—1970年增长率的1/3。

　　本章认为，1920—1970年全要素生产率的迅猛增长反映了第二次工业革命时期那些伟大发明的重要性。我们的解释是，第三次数字化工业革命，虽然完全改变了美国人获取信息和进行交流的方式，但是不像第二次工业革命那样遍及整个人类生活，第二次工业革命创造的划时代变革涉及食品、服装、住宅及住宅设施、交通运输、信息、通信、娱乐、疾病的治疗和婴儿死亡率的下降，以及工作和居家环境的改善。1920—1970年全要素生产率的快速增长因第二次工业革命的以下三个成就而达到高峰，它们在40年前甚至更多年前就实现了现在的形式，在那之后只有轻微的变化：依托州际公路系统的公路自由行，喷气式商用飞机旅行，以及空调的普及。

　　第三次工业革命影响的焦点主要在1994—2004年这10年，其间全要素生产率的年均增速为1.03％，虽然略高于1920—1970年增速的一半，但明显高于1970—1994年的0.57％和2004—2014年的0.40％。我们的解释是，在商业实践中发生了一次性革命，正好与20世纪90年代中期网页浏览器引入实现了个人计算机和通信之间的结合相一致。办公室从使用纸张和文件柜转向使用平板显示器和云存储。纸质图书馆的卡片目录和清单转向可搜索的视频屏幕。全要素生产率的增长有所反弹，但到了2004年，基于互联网的经济转型所需的主要因素已经出现，全要素生产率达到了更高水平，但全要素生产率的增长明显减缓。

　　没有人能预见未来，但我们可以提出一个问题：未来更可能类似于1994—2004年的互联网10年，还是类似于2004—2014年这最近10年。本章汇集的两类证据表明，1994—2004年的全要素生产率较快增长是暂时的，因而不太可能重演。描述性评估表明，在1994—2004年完成了向现代方式过渡之后，商业实践的变化速度，无论是在办公室、零售商店还是金融市场，明显放缓。六类客观指标都显示，经济活动在20世纪90年代后期达到高峰，之后是急剧放缓、停滞，甚至在最近10年下降。这些指标包括纽约证券交易所日交易量、创设新企业的速度、制造能力的扩张、净投资率、计算机设备性能相对于价格的提高速度，以及计算机芯片密度的提高速度。

　　本章呼吁关注一个明显的冲突：一方面是技术乐观主义者对人工智能模仿并超越人类活动的新能力提升兴奋不已；一方面是过去10年全要素生产率的缓慢增长。对此的一个解释是，电脑替代人工已经持续了50多年，机器普遍替代人工已经持续了两个多世纪。一些职业如财务顾问、信用分析师、保险代理人和其他职业都处在被替代的过程中，过去20年因互联网而失业的人包括旅行代办员、百科全书推销员、博德斯公司和百视达公司的员工。然而，以前的这些失业并没有阻止美国失业率在2015年下降至接近5％的水平，因为新的就业机会被创造出来，替代了失去的就业岗位。

　　大部分人在日常生活中会遇到许多不同类型的员工，我们可以玩一个名为“找机器人”的游戏。除了ATM，我偶尔遇到的其他机器人是机场的自助值机柜台，这项创新在2001—2005年推出，已经减少了机场的值机服务人员，就像早期的航空公司网站大量替代旅行代办员和航空公司的电话代理一样。不过，航空公司运营所需的其他员工仍然存在，包括行李搬运工、行李管理员、空乘、飞行员、空中交通管制员和登机口检票员。货物仍然由商店雇员摆放在超市货架上，啤酒、面包和软饮料仍由货车司机运输。零售市场的结账仍由雇员人工操作，而不是机器人完成，自助结账通道少之又少。理发、按摩和美甲服务仍然是完全人工的，就像餐厅需要自己的厨师和服务员一样。酒店仍然需要前台工作人员提供客房服务，而不是由机器人提供。向破坏就业的机器人和人工智能的转变远不是一夜之间发生的，而是如冰川移动一样发生。

　　创新的危言耸听者写出了以“机器人和算法正如何接管”为题的文章，并预测产出将越来越多地由机器人和计算机算法生产。对于未来几十年的预测，有两种相互对立的观点。技术乐观主义者预测在就业机会遭受破坏的同时，生产率快速增长，与此对应的是持续的大规模失业时代。相反的观点则从最近10年推断并预测“情况差不多一样”，认为就业会增长而不是收缩，劳动生产率的增速与我们在2004—2014年观察到的一样低。这些相左的意见旗鼓相当，使传统的形容词“乐观”和“悲观”失去了意义。技术乐观主义者关注机器替代人类，因而对未来生产率的增长持乐观态度，但悲观地预测未来的就业破坏和大规模失业。这里所支持的技术悲观主义观点则认识到机器人和人工智能进步的许多维度，同时强调它对宏观经济的缓慢影响，强调许多经济部门中工人和机器之间的互动变化缓慢，至少在过去10年是这样。正如技术乐观主义者对就业增长是悲观的，技术悲观主义者对就业增长是乐观的，认为就业增长将继续下去，新就业机会的创造与技术对原来就业的破坏一样迅速。

　　在这些明显相对的观点之间我们如何选择？数字不会说谎。与技术乐观主义者大规模失业的观点相去甚远的是，美国的失业率已经从2009年10月的10.0％迅速下降到2015年6月的5.3％，很可能在2016年下降到低于5.0％。与机器和软件爆炸式替代人力非常不同的是，劳动生产率一直处于低迷状态，截至2015年第二季度结束的五年年均只上升0.5％，与1994—2004年互联网时代实现年均2.3％的增速形成鲜明对比。如今，美国经济已经达到了相对充分就业的状态，很难得出结论说机器人和人工智能正在创造出新的长期失业者。

　　计算机时代产生的问题不是大规模失业，而是良好的、稳定的中层就业岗位的逐渐消失，但这不仅仅是因为机器人和计算机算法，还因为全球化和业务外包给其他国家，以及就业增长主要集中在工资相对较低的常规体力工作。本书所考察的经济增长逐步减缓与过去10年令人失望的生产率增长是一致的，同时还伴随着过去30年不平等的稳步加剧。在下一章中，我们从生产率增长上下起伏的技术根源转向一些不利于增长的阻力，正是这些阻力的干扰，大多数美国人才无法享受与整个经济时均产出增长相当的真实收入增长。这些阻力包括日益严重的不平等、教育停滞、劳动参与率下降，以及人口老龄化的财政需求，它们阻碍了生产率收益的平等分配。 美国金融史与大国博弈（套装共12册）