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美国技术扩散速度放缓：表现、成因及经济后果( 二 )


这一类观点引起了很大的争议 。 更多的学者并不认为美国的创新能力出现了明显的下降 。 一个显而易见的反例是 ， 2006年至2016年间 ， 美国专利数量增加了27.9% ， 快于1996年至2006年十年间的24.2% ， 这表明美国技术进步的速率并没有下降 。 如此一来 ， 就形成了一个令人困惑的悖论：为何美国的技术持续进步 ， 但是生产率增速却明显放缓？就如索洛所言：“我们到处都能看到计算机 ， 但就是在生产率的统计数据中找不到它” 。 我们也可以把这一悖论称为“第二代索洛悖论” 。
如果拘泥于主流经济学范式 ， 上述悖论是无法被解释的 。 具体而言 ， 传统经济学将创新看作一个黑箱 ， 从新创意出现到生产率的提高 ， 这一过程是自然而然发生的 ， 经济学家无需仔细研究其机理 。 从索洛模型到罗默和阿吉翁等人的新增长理论 ， 几乎所有关注技术进步的增长模型均假定 ， 新技术新发明一旦出现 ， 就会自动转化为创新和效率改进 ， 因为新技术引发的变革会在经济体内部自动扩散 ， 并轻易地渗透到各类产业和所有企业 ， 从而实现生产率改进和经济增长 。 Langlois 和Robertson(2018)认为 ， 在其中起关键作用的机制是知识的“溢出效应” 。 按照这一逻辑 ， 溢出效应会自动将新技术付诸实践 ， 并在经济体内部扩散开来；因此 ， 技术进步、创新与生产率提升之间几乎是同义词 ， 技术持续进步与生产率增速放缓这两个现象不可能同时出现 。
可见 ， 主流经济学无法解释美国出现的“索洛悖论” 。 我们只有打开“创新”黑箱 ， 搞清楚技术变革的发生机理 ， 从而搞清楚技术进步与生产率增长之间的逻辑关联 ， 方可找到悖论背后的问题实质所在 。
创新发展理论表明 ， 一次完整的技术变革过程由发明、创新和创新的扩散三个环节组成 。 发明是创新的前提 ， 为其提供新思想、新模型；创新是首次将新的产品、工艺、方法或制度引入经济生活的尝试；创新的扩散则是创新成果在经济体中被吸收和传播的过程 ， 对生产率和竞争力的提升有决定性影响 。 概括地说 ， 发明代表新的概念 ， 创新将发明付诸实践 ， 而扩散则是把新的实践成功引入特定的经济社会环境 ， 三者若缺少一个 ， 生产率就无法持续改进 。 由此可以认为 ， 美国之所以出现生产率下降与技术进步并存现象 ， 要么是创新放缓导致新技术付诸实际的步伐放缓 ， 要么是扩散放缓导致创新成果无法传播到经济体系内的大多数企业 。
根据这一思路 ， 一些学者开展进一步研究发现 ， 美国技术进步并没有放缓 ， 信息技术革命正在重塑美国 ， 而且美国前沿企业的生产率增长依然强劲 ， 这表明前沿企业已经充分地很好地把发明转化为创新了；目前已出现的总体生产率下降是技术扩散速率放缓、技术应用效率不足的结果(Cardarelli和Lusinyan ， 2015) 。 其主要看法如下：
首先 ， 根据布林约尔松和麦卡菲（2011）的分析 ， 经济活动的数字化从四个方面激发了创新活力：改进对商业活动的实时测量；更快、更便宜的商业实验；更广泛和更容易分享创意；以更高的速度和保真度复制创新 。 不仅如此 ， 如果这四个方面的效应还会产生相互依存、相互强化的交互作用 ， 推动技术进步和企业创新 。
第二 ， 数字化的推进使得新创意不断涌现 ， 相互碰撞 ， 并不断被整合 ， 转化为创新 。 因此 ， 拥有这些新创意的美国前沿企业 ， 其生产率依然保持强劲增长态势 。
第三 ， 随着时间的推移 ， 美国前沿企业与非前沿企业之间的生产率差距越来越大 ， 尤其是在服务业 。 这意味着美国的技术扩散进程可能并不顺畅 。 经济史学家罗森博格在半个世纪前就已观察到 ， 创新扩散的速度总体较为缓慢 ， 而且不同发明被接受的速度存在很大差异（Rosenberg, 1972） 。
综合以上三点看法 ， 美国生产率放缓的主要原因与其说是最先进企业创新的放缓 ， 不如说是创新在整个经济体中扩散速度的放缓 ， 也就是扩散机器的崩溃 。 因此 ， 我们可以推断 ， 技术扩散的减速是美国生产率下降的主要原因 。


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