长期停滞之争
在《好的经济学》一书中，阿比吉特·班纳吉与埃斯特·迪弗洛对比了乔尔·莫克尔关于创新和长期增长的乐观展望同罗伯特·戈登的悲观看法。[1]在戈登眼中，伟大创新（如蒸汽机、电力和内燃机等）的时代已成为历史，如今进入了创新收益急剧下降的阶段，其必然结果是增长率的持续下跌。[2]莫克尔则认为，信息技术革命加上贸易全球化为创新与增长的繁荣创造了前所未有的条件。
我们将在本章尝试解释，为什么美国这样的创新经济体在过去20年的生产率增速会下降，并调和戈登与莫克尔的观点。
我们将给读者介绍几种不同的解释，其中最具说服力的一种是：已成为领先者或超级明星的企业会打击其他企业的创新。
1.关于长期停滞的争论
1938年，经济学家阿尔文·汉森在美国经济学会主席演讲中谈到，他相信美国注定会陷入疲弱增长状态，并将此命名为“长期停滞”。[3]当时整个国家刚走出大萧条，汉森也没有预见到随着二战的到来，公共支出以及总需求会再度反弹。
此后，我们又经历了一次重大金融危机（2007—2008年危机），这让萨默斯与其他经济学家重新启用长期停滞的说法来描述与汉森在1938年看到的类似景象。[4]萨默斯论述说，投资需求极为疲弱，只有负利率能让我们恢复到充分就业。
然而在罗伯特·戈登看来，长期停滞的风险反映的是“供给侧”而非“需求侧”的问题。借用果树作为比喻，戈登认为伟大的创新已经过去，最甜最可口的果实都位于低垂的枝头，在将其轻松收获之后，我们必须爬到更高的地方去寻找品质更差一些的果实。例如，波音707飞机于1958年投入运行时，让人们的旅行时间出现了指数级下降；但自那以后，旅行时间并未继续减少，反而为了节省燃油而回升。[5]
相比萨默斯和戈登，莫克尔与熊彼特学派的经济学家对未来的看法更为乐观，至少出于如下两方面原因。首先，信息技术革命不仅改善了产品和服务的生产过程，还持久并显著地提高了思想创意的生产技术。[6]其次，与信息技术浪潮相伴的全球化通过市场规模效应极大地提升了创新的潜在收益，同时通过竞争效应加重了不创新的潜在损失。
最近数十年来，我们的确看到创新的数量与质量在加速提高，这反映在专利的数量与影响上。但为什么创新的加速没有体现在生产率增速的变化上？
本书第3章提出的一种解释是，在许多国家，技术浪潮收益的实现有迟滞和不完全的现象，主要源于僵化的经济结构或不合时宜的经济政策。瑞典与日本的例子可作为参考：自20世纪80年代早期以来，瑞典的生产率增长加速，而日本减速。瑞典从90年代早期开始实施了有力的改革（见第5章），而日本的强劲增长在80年代末结束后，进入疲软增长期，原因是人口老龄化，加上大型产业金融联合集团（经连会）占据了统治地位，束缚经济和创新，阻碍新企业进入。[7]经合组织测算的整体生产率年增速显示，从1985—1993年到1994—2007年，瑞典提高了1.5个百分点，而日本下降了1.1个百分点。日本的制度改革被拖延，使其未能充分享受新技术浪潮的收益。这可以部分解释日本及其他部分发达国家增长疲软的结果，但不足以说明美国自21世纪初以来的增长放缓。
第二种解释强调信贷条件自20世纪90年代开始逐渐放松，并因为应对2008年金融危机的高度宽松货币政策而加剧。图6.1追踪了长期利率的持续走低趋势。根据这种说法，信贷条件放松使低效率企业在市场上苟活，因而妨碍了新进入企业的创新与生产率提高。例如，自2008年以来“僵尸企业”（指成立年限在10年以上，但盈利状况极差，已连续3年收入无法偿还利息成本）的数量大幅增加。国际清算银行于2018年发布的一项研究指出，14个经合组织国家的僵尸企业占比从1990年的1%提高至2015年的12%。[8]本书第4章提到，利用马里奥·德拉吉在2012年实施的附加信贷申请计划开展的自然实验，人们发现放松在位企业的信贷约束会给整体生产率的增速带来不利影响。因为在位企业的信贷约束放松让那些生产率最低的企业也能留滞在市场上，不利于生产率更高的新企业进入。
那么信贷条件真的有所放松吗？请注意，企业为获得融资，必须负担资本的加权平均成本。企业的资本由贷款人（主要是银行）持有的债权与股东持有的股权共同组成。因此，资本的成本取决于两个参数：借款成本与股权成本。前者比较容易确定，后者主要来自投资者的投资回报预期。如果经营风险较高，投资者就要求较高的风险溢价和较高的回报率；如果经营风险较低，要求的风险溢价也较低。于是，我们对股权成本的测算方法是：无风险成本——通常为10年期主权债务的利率——加上风险溢价。图6.1表明，自20世纪80年代以来，银行贷款成本与无风险利率成本都无可争议地下跌，自2008年金融危机以来更甚。然而，风险溢价却在上升。[9]结果导致，企业必须负担的总资本成本在过去20~30年里并无实质性的改变。
资料来源: OECD。
图6.1 长期利率变化
本章以下部分将考察另外三种解释。第一种解释与罗伯特·戈登的观点类似，认为新思想的发现将变得愈发困难。第二种解释认为，我们不能准确测算增长率，而且这些测算并未反映创新的真实贡献。第三种解释强调，这轮新技术浪潮（信息与数字技术）催生的超级明星企业如今正在妨碍后起的创新企业进入。
2.新思想的发现愈发困难
在2020年发表的一篇文章中，尼古拉斯·布鲁姆（Nicholas Bloom）及其合作者试图捍卫研发活动的生产率长期下降的观点：要达到一定水平的生产率增长或一定的创新数量，必须投入的研究人员变得越来越多。[10]查尔斯·琼斯（Charles Jones）过去的一项先驱研究已指出，自1953年以来，研发部门雇用的研究员与工程师的人数持续增加，却没有带来生产率增长的显著起飞。[11]
图6.2凸显了这一现象在1930—2000年的情形。图中的实线代表生产率增速，虚线代表研究人员的数量。我们可以看到，研究人员的数量随时间快速增加，而生产率在此期间没有起飞。因此上述学者认为，从整体经济层面看，研究给生产率增速带来的回报似乎呈逐渐下降的趋势。
图6.2 美国的研究人员数量与生产率增速
注：数值代表10年期平均值。例如，1950s的点位对应20世纪50年代的平均值。
资料来源：转引自N. Bloom, C. I. Jones, J. Van Reenen and M. Webb,“Are Ideas Getting Harder to Find?” American Economic Review 110, no. 4（2020）:1104 -1144，图1。
布鲁姆及其合作者不只停留在整体经济层面，还进一步分析了研究与增长在特定经济部门的关系，尤其是半导体、农业和医疗等产业。
以半导体产业为例，摩尔定律预测，计算机芯片上包含的晶体管数量每两年左右就会翻番，对应的年增长率约为35%（图6.3）。摩尔定律并非来自科学的论证推导，而是从半导体产业的观察数据中推测得出，自1970年来始终保持这一相当稳健的发展态势。每个芯片上包含的晶体管数量持续增加，使芯片性能得以稳定改进，其指标是每秒钟能完成的操作任务的次数。由于芯片是计算机、机器人和智能手机的核心，它们的性能改进也就意味着这些产品的品质提升。资料来源: Wikipedia。
图6.3 摩尔定律
了解这些背景后，我们再统计大型半导体企业（如英特尔、仙童、美国国家半导体、得克萨斯仪器、摩托罗拉等公司）的研究人员数量，看看为实现摩尔定律的预测，研究人员增加了多少。结论很清楚：为使芯片上的晶体管数量翻番，如今需要的研究人员数量是20世纪70年代初期的18倍。之所以有这个现象，或许是因为半导体技术前沿的推进变得越来越困难。
与之类似，如果考察制药产业的进步，我们看到美国食品药品管理局（FDA）批准的新药数量的增长率在下降，而各制药企业雇用的研究人员的数量则在持续增加，如图6.4所示。
图6.4 制药业的研究生产率与研究人员数量的变化
资料来源: N. Bloom, C. I. Jones, J. Van Reenen and M. Webb,“Are Ideas Getting Harder to Find?” American Economic Review 110, no. 4（2020）:1104 -1144。
这些现象令人震撼，论点似乎很有说服力，但也带有若干疑问。第一，我们应该用某种具体技术还是能实现特定用途的一组技术来代表整个产业？摄影就是个鲜明的案例，随着数字相机与智能手机取代胶卷相机，柯达公司的盈利状况受到沉重打击。这里的每项发明都对应一次重大技术革新浪潮，并引领了一系列累积式次级创新，如图6.5所示。[12]
图6.5 主要创新与次级创新
资料来源: U. Akcigit and W. R. Kerr,“Growth through Heterogeneous Innovations,” Journal of Political Economy 126, no. 4（2018）:1374 -1443，图6。
第二，半导体生产商的业务远不只制造计算机芯片。例如，英特尔公司的业务包括开发软件、生产计算机并建设数据中心等。2010年，该公司仅有8%的专利属于半导体方面的发明，而1971年是75%，说明其经营领域有了巨大拓展。因此，在分析英特尔公司作为半导体制造商的生产率时，泛泛地计算其研究人员的总数可能带来误导。在该公司中，越来越多的研究人员是从事半导体之外的工作。
即使在半导体领域的研究人员内部，也并非所有人都在忙于增加单位芯片上的晶体管数量。除晶体管密度增大之外，新的芯片还比老的芯片更加便宜，能完成更多任务。这可能是由于芯片上的晶体管布局更为高效，能通过更快的散热来改进性能。[13]所以即使在半导体这一狭窄领域中，所包含的产品和服务种类也可以随时间持续扩充。如果希望用生产率增速与研究人员数量之间的比例测算该部门研发活动的生产率，我们必须考虑计算机芯片提供的服务类型的增多，把研究人员的数量除以一个相应的系数。这样的话，我们或许会发现研发的回报并不像第一眼看上去那样逐渐下降。
第三，某些研发支出看似很大，是因为有若干竞争企业为争夺某种产品类型的领先地位而重复投入，例如电动汽车的电池等。
最后，某些研发支出其实是在位企业为维持市场份额而付出的防御性投资。经济学家约翰·萨顿（John Sutton）在《垄断的秘密：沉没成本与市场结构》一书中对此有过解释：某些看似用于研究和创新的支出其实是为了防止新企业进入。[14]积累防御性专利已成为在位企业保护其租金的主要防卫策略之一。
总之，生产新思想的难度加大导致生产率下降的观点可能受到质疑，尽管创新确实是以一次次浪潮的方式推进，每次浪潮的收益会递减。
3.生产率增速的测算不准确
在过去40年里，以专利数量测算的美国创新步伐有所加快（图6.6）。那为什么生产率增速没有充分反映创新的加速呢？一种很自然的说法是，创新率与生产率增速之间的分化说明存在测算问题，而且这一问题在最近几十年来，尤其是21世纪之后变得更为严重。
图6.6 美国的专利申请与授予数量
资料来源：世界知识产权组织。
数字化与信息技术的作用
首先，GDP计算方法本身就存在测算问题。它的定义是某个国家在给定时期内生产的产品与服务的价值之和，因此GDP基本上是对生产的测算，它比较适用于实物产品生产占据主导的经济体，却不能很好地反映服务在数字经济中的重要性和品种与日俱增的现实。
尤其是，传统上定义的GDP没有考虑产品和服务使用方式的改变。如谷歌公司的首席经济学家哈尔·范里安所述，摄影市场对此同样提供了绝好的案例。[15]2000年，全球共拍摄了约800亿张照片。但智能手机的引入改变了整个版图:2015年，拍照的数量增长了20倍，达到约1.6万亿张。而与此同时，拍摄一幅照片的边际成本从大约50美分下降到近乎为零。胶卷与相机的销量大跌，相片冲洗业务也大受影响，因为今天人们拍的照片通常用于分享，而非出售，在本质上变成了非市场产品。摄影活动并没有消失。事实上，如今的相机性能比过去任何时候都更好。但由于人们主要是自己给自己生产照片，摄影就不再是生产性经济的组成部分，也就不体现在GDP和生产率的指标中。
更一般地讲，数字技术刺激了众多非市场产品和服务的兴起。如维基百科之类的免费网站与开源软件提供免费的内容接入，没有纳入GDP测算，但它们往往取代了传统百科全书或商业软件等需要付费的产品与服务。
GDP测算还难以反映质量的改善。范里安提到智能手机的例子，手机不仅部分取代了相机，还可以用作GPS定位仪、录像机、电子图书、音频阅读机、闹钟、互联网浏览器、计算器和录音机等。把所有这些功能集成到智能手机上可能使相关产品的销售减少，从而使GDP的测算值减少，同时又没有反映手机本身的质量进步。
为什么测算智能手机等新产品对GDP增长的贡献如此困难呢？一个值得注意的因素是价值链的国际化。例如，智能手机的组装主要在海外完成。苹果手机的设计、研发和市场营销在美国加州开展，而实物组装发生在中国的深圳，其部件则来自28个不同国家。还有，许多数字服务的无形性质使我们难以把特定活动与固定地域联系起来。这种情形有利于该产业的大型企业（包括脸书、亚马逊、微软、苹果、网飞、谷歌等公司）的税收最优化。此类税收最优化操作对GDP测算有直接影响，例如在真实发生交易的国家不发生支付，或者操纵集团内部的定价、使高税收管辖地的分支机构发生财务亏损等。
测算近期创新对增长的影响面临困难，尤其是在信息和数字技术领域，这是否足以解释美国增长率的下滑？对此问题，若干学者着手观察美国生产率（以单位工时GDP计算）增速在1978—2014年的变化（Byrne、Fernald and Reinsdorf, 2016），结果见图6.7。[16]对于图中的3个子时期，即1978—1995年，1995—2004年，2004—2014年，柱体的高度分别对应每个时期的单位工时GDP年均增长率。该图表明，1995—2004年出现了显著增长，2004—2014年则明显下滑。
图6.7 美国生产率增速的变化
资料来源: D. M. Byrne, J. G. Fernald and M. B. Reinsdorf,“Does the United States Have a Productivity Slowdown or a Measurement Problem?” Brookings Papers on Economic Activity 1（2016）:109 -182。
接下来，这几位学者试图修订对增长率的测算，以考虑测算方面的遗漏，如计算机质量的改进、软件质量的改进、无形投资以及互联网接入和电子商务的发展等（图6.8）。
总体而言，尽管所有这些因素都导致最近数年的生产率增速被低估，它们的整体影响依然较小。因此，这仍然不能解释增长率在1995—2004年与2004—2014年之间下滑的谜团。最后，查德·西维尔森（Chad Syverson）近期的研究指出，测算误差只能解释增长下滑的一小部分，并不支持测算问题是主要原因的观点。[17]
图6.8 对生产率增速测算值的调整
资料来源：转引自D. M. Byrne, J. G. Fernald and M. B. Reinsdorf,“Does the United States Have a Productivity Slowdown or a Measurement Problem?” Brookings Papers on Economic Activity 1（2016）:109 -182，图1。
创造性破坏的作用
以上讨论表明，数字经济活动的测算困难不足以解释美国生产率增速为什么下滑到目前的低水平。2019年发表的一项研究对此提供另外一种思路（Aghion、Bergeaud、Boppart、Klenow and Li,2019）。[18]其设想是，引发创造性破坏过程的创新（导致新产品对现有产品的取代）对增长的贡献很难测算。在创造性破坏程度较低的地方，以专利数量衡量的创新与美国各州的生产率增速密切相关。而在创造性破坏程度较高的地方，就看不到这样的密切联系。
创造性破坏过程使创新对生产率增长的贡献更难测算，可以看一个简化例子，设想你昨天和今天在某家商店看到同一台打字机，但其价格却有所上涨。涨价完全是因为通货膨胀，因为打字机没有任何改变。再设想从昨天到今天，该打字机的质量略有改进，例如字体变得更加美观，另外价格从昨天到今天仍有所上涨。此时你比较容易从价格涨幅中区别出机器质量改进的部分与通货膨胀的部分，只需要把新打字机的价格同其他打字机做个对比即可。接下来再设想，这里出现了创造性破坏性质的创新，使打字机在一夜之间被个人计算机取代了。计算机除了替代打字机的文字打印功能外，还有其他用途，使工作方式变得更为高效和友好，但价格更高。这个时候，我们就很难在打字机到计算机的价格涨幅中区分质量改进的部分与通货膨胀的部分。那应该如何处理呢？
包括美国在内的所有国家的统计机构对此都采用“外推法”和“填充法”（imputation）的技巧，即针对每种产品类型，在计算平均通胀率时忽略其中受到创造性破坏影响的部分。[19]这样做通常会低估生产率增速，因为创造性破坏式创新带来的质量改进很可能大于渐进式创新带来的改进（见专栏6.1）。例如，相比我们在21世纪头10年中期用略有改进的翻盖式手机替代一种旧手机（渐进式创新），在21世纪头10年后期用智能手机替代普通手机（创造性破坏式创新），对生产率的促进作用显然更为突出。
专栏6.1 统计填充法与增长率低估
以下例子可以说明，统计填充法如何导致生产率增速被低估。假设:（1）某个经济体中80%的产品是第一代打字机，其品质从昨天到今天并无变化，价格则以4%的通胀率上涨；（2）10%的产品是第二代打字机，其品质从昨天到今天有渐进式改进，质量调整后的价格下跌6%（其通胀率为-6%）;（3）10%的产品由于从昨天到今天的创造性破坏而发生品质改进，类似于用计算机取代打字机，导致质量调整后的价格也下跌6%。[20]
此时，整个经济体的平均通胀率应该为2%：
（80 /100）× 4%+ （20 /100）× （-6%）= 2%
我们再假设，名义产出以4%的速率增长，这使得实际GDP的增长率为2%（即4%的名义增长率减去2%的通胀率）。
如果统计机构利用填充法计算平均通胀率，结果会怎样？填充法意味着，统计机构在测算整个经济的通胀率时将忽略受创造性破坏影响的产品，只考虑不受创新影响的产品以及不受创造性破坏式创新影响的产品。
于是，统计机构将如此测算整个经济的平均通胀率：
（8 /9）× 4%+ （1 /9）× （-6%）= 2.9%
再假设统计机构（正确地）测算出名义GDP增长率仍为4%，则其（不正确地）得出的实际GDP增长率为：
4%-2.9%= 1.1%
由此可以看到，统计机构对实际GDP增速的低估幅度为：
2%-1.1%= 0.9%
表6.1显示了统计测算的生产率增速（第2列）、真实的生产率增速（第3列）与遗漏的生产率增速（第1列）。遗漏的增速等于真实增速与测算增速之差。美国的测算生产率增速在1996—2005年大幅提高，然后在2006—2013年骤然下跌，而遗漏增速在这两个时段之间有所提升。不过，即使把这部分遗漏增速加上，仍不足以解释生产率增速的下降，因为真实增速从1996—2005年到2006—2013年依旧显著降低。我们用同样的方法测算了法国的遗漏生产率增速，得到的结果与美国相当接近：在1996—2005年的年均值为0.47个百分点，2006—2013年的年均值为0.64个百分点。[21]
表6.1 美国生产率的遗漏增长率与真实增长率（单位:%）
资料来源: P. Aghion, A. Bergeaud, T. Boppart, P. J. Klenow and H. Li,“Missing Growth from Creative Destruction,” American Economic Review 109, no. 8（2019）:2795 -2822。
可见，统计机构对生产率增速的低估只能解释21世纪以来增速下滑的一小部分。我们还必须到其他地方寻求答案。[22]
4.领先企业或超级明星企业对新进入者的打击
第4章曾提到托马斯·菲利蓬的著述，他认为美国增长率放缓的主要原因是反垄断政策被削弱。[23]在菲利蓬看来，反垄断政策越弱势，经济中许多产业的集中度就越高，商业活力就越低，尤其是反映在新企业的创立上。他的这一观点涉及创新与技术进步的作用过程，却没有把技术与创新置于解释增长放缓的核心位置。另外有两个现实给菲利蓬的分析提出了挑战：首先，增长放缓与劳动收入份额下降似乎集中在生产或利用信息技术较多的产业部门；其次，尽管租金和集中度提高可能是因为竞争壁垒，但也可能是源于创新。
在我们看来，更好的方法是把创新放到分析的核心。在本章剩余部分，我们将做两个尝试，用熊彼特式理论架构解释租金的上涨以及增长的放缓。在这一理论架构下，租金至少部分源于创新，企业根据预期的租金高低决定开展多少创新，而新的创新将使现有技术变得过时。我们的两个尝试都假设租金来自过去的创新，但昨日的创新者一旦成为某个产业部门的领先者或超级明星，就会打击所在部门的潜在参与者的创新。[24]
来自领先者的打击
阿克西吉特与阿特斯首先通过一系列经验结果说明，美国经济的活力自21世纪初期以来趋于下降。[25]他们着重指出，多个经济部门的产业集中度与利润出现上升，领先企业与落后企业之间的生产率差异则在扩大。另外，在特定部门已成为领先者（已积累了最多数量的专利）的企业也是继续申请专利最多的企业。这些企业出于防御目的购买数量巨大的专利，以打击相关产业的潜在进入者的创新。
在解释上述事实时，这两位学者设想的世界属于如下情形：在每个产业中，领先企业开展创新，落后企业追赶。我们在第4章分析竞争与创新的关系时曾讨论过同样的范式，落后企业必须首先追上领先企业，才能考虑超越对方。
这两位学者提出的观点是，落后企业要追赶领先者变得越来越困难。原因之一是领先企业越来越善于阻止其积累的知识传播出去，例如通过防御性质的专利。于是，领先企业更愿意投资于创新，以巩固其相对于落后企业的技术优势，使后者愈发不可能追赶自己、觊觎租金。其结果是领先企业与落后企业之间的平均差距扩大。此外，生产将日益集中到领先企业手里，它们的租金随之增加，落后企业的创新激励因此受到打击。鉴于新进入市场的企业是从落后位置起步的，新企业的进入也会受到打击。
信息技术革命与超级明星企业带来的打击
我们的研究强调了另外的实证发现（Aghion、Bergeaud、Boppart、Klenow and Li, 2019）。[26]第一个现象是，生产率增速从提升到下降的转变（图6.9）在生产或利用信息技术较多的产业部门表现更为突出。第二个现象是，劳动收入份额下降也更主要表现在生产或利用信息技术较多的产业部门里（图6.10）。更关键的是，劳动收入份额下降主要不是因为各企业内部的劳动收入份额逐渐减少，而更多反映了构成效应，即劳动收入份额相对较低的超级明星企业在经济中所占的权重提升。与劳动收入份额下降相对应的是，利润在收入中所占的平均份额逐渐提高。这一提高同样源于构成效应，也就是说，并非企业自身的利润水平增加，而是因为通常来说利润较高的超级明星企业在经济中所占的权重提升。[27]
如下的故事能帮助我们理解上述三个实证发现。设想某个经济体中有两种类型的企业：超级明星企业与普通企业。超级明星企业积累了难以复制的社会资本与技术诀窍，或者发展出了强大的网络。例如，星巴克和沃尔玛这些企业采用的商业模式和物流程序都非常难以复制，更难以超越。
图6.9 生产率增速与信息技术密度
资料来源：转引自P. Aghion, A. Bergeaud, T. Boppart, P. J. Klenow and H. Li, “A Theory of Falling Growth and Rising Rents”（NBER Working Paper No. 26448, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA, November 2019），图5。
图6.10 劳动收入份额与信息技术密度
资料来源：转引自P. Aghion, A. Bergeaud, T. Boppart, P. J. Klenow and H. Li,“A Theory of Falling Growth and Rising Rents” （NBER Working Paper No. 26448, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA, November 2019），图6。
每家企业可以有几条产品线，也就是说它们销售多种类型的产品，并对每种产品开展创新，由此可以形成创新租金。通过创新，企业还可以拓展其控制的产品线的种类数量。
有哪些因素会阻止单一企业控制经济中的所有产品线？答案是时间约束，以及随着企业生产的产品类型增加，需要的固定成本会超比例上升。由于时间约束，企业CEO（首席执行官）不得不把其经营的产品类型限制在一定数量以内，超出界限之后，业务成本将变得无穷大。
此时信息技术革命来了。这场革命给CEO节约了时间，扩展了企业的经营范围，即增加了企业控制的产品线的数量。然而，超级明星企业的效率比其他企业更高，它们从经营范围扩展中获得的利润增幅也超过其他企业。因此，超级明星企业的业务扩展将导致竞争对手的市场损失。
在短期内，信息技术革命会让超级明星企业控制经济体中更高比例的产业，从而提升生产率增速。这可以解释美国的生产率增速在1995—2005年的上升，特别是在信息技术相关部门。可是从长期看，信息技术革命可能给增长带来了不利影响，因为超级明星企业给其他企业造成了打击。超级明星企业一旦掌握某个产品线，其他企业对此就不会再有创新动力，原因是为击败超级明星企业，普通企业将不得不大幅下调价格，牺牲创新租金。所以，随着超级明星企业控制的产品线类型增加，普通企业将日益缺乏创新激励。由于绝大多数企业是普通企业，最终结果就是，信息技术革命造成超级明星企业掌握的产品线类型增加，整体经济的长期创新与增长却随之受损。
信息技术革命对劳动收入份额与企业利润又有何种影响？相比普通企业，超级明星企业通常有更高的利润率和更低的劳动收入份额。信息技术革命会强化超级明星企业的霸权，通常将导致平均利润水平提高、劳动收入份额降低。但这也是来自构成效应。事实上，如果我们从企业内部观察，可能看到某家企业的特定产品线的利润下降，而非提高，因为很可能会有超级明星企业进入这条产品线，成为其直接竞争对手。然而，整体经济的平均利润水平却会上升，因为超级明星企业控制了更大比例的产品线，而它们的利润明显高于普通企业。[28]
这个故事对经济政策有重要启发。特别是，有利于兼并收购的政策会帮助超级明星企业成长，掌控更多的产业部门。在短期内，此类做法能促进增长。但从长期看，超级明星企业会妨碍创新与增长。因此，我们有必要反思竞争政策，尤其是规制并购的反垄断政策，使信息技术与人工智能等革新在短期和长期都能促进增长。我们赞同理查德·吉尔伯特（Richard Gilbert）在近期著作《创新很重要：高技术经济的竞争政策》中的观点（见专栏6.2）。[29]同样的技术革命有可能给长期增长带来全然不同的影响，这取决于是否有合适的竞争政策作为辅助。技术革命并非抽象的事物，而是需要与制度和经济政策的变革相结合，以决定一个国家的长期增长前景。
专栏6.2 面向数字经济的竞争政策调整
理查德·吉尔伯特在其著作中指出，美国的竞争政策未能阻止试图收购或消灭潜在竞争对手、妨碍新企业进入的超级明星企业的兴起。[30]基于这个观察，他建议从关注价格与市场份额的静态竞争政策转向关注创新的动态竞争政策。为实现这一转向，我们必须先解决若干问题。首先，反垄断规制的主流方法是对相关市场与市场份额做出界定。这种方法禁止使企业获得垄断地位的并购行为，主要目标是防止企业提高价格。
然而，监管当局并未评估并购可能在多大程度上打击新的创新企业进入、打击竞争对手的研发投入，或者威胁新生市场上的竞争。或者说，反垄断规制忽略了市场集中化的动态影响。其中一个主要的动态影响是超级明星企业的兴起，它们可能打击创新和其他企业进入，从而导致美国的生产率增速下滑。
我们如何让竞争政策摆脱纯静态性的分析？理查德·吉尔伯特认为没有必要改变美国的反垄断法，但可以调整其适用方式，以促进“动态竞争”，即创新、新企业进入和新市场创造等。特别是，反垄断监管机构不应再把界定相关市场作为主要指导。此外，在分析并购案件的成本收益时，应该考虑对创新与新市场创造的预期效应。在我们看来，参考吉尔伯特对美国的批评，欧洲的竞争政策有着同样的缺陷，也值得采纳同样的建议。
5.结论
对于创新与长期增长前景，我们应该赞同莫克尔的乐观态度，还是戈登的悲观主义？本章的分析表明，虽然莫克尔对未来科学发展和创新能力的乐观看法言之有理，但戈登的悲观主义也反映了现实的经济与政治势力对必要的制度变革的阻碍。尤其是，如果竞争政策不考虑创新议题，则信息技术与人工智能革命有可能束缚创新与增长，而非发挥促进作用。本章和第5章的讨论带来的另一个启示是，充分考虑创新的竞争政策不仅有助于增长，还会提高社会流动性。在促进经济增长的平等性和包容性方面，此类政策与累进式税收政策同样重要，并能够形成互补。
[1] Abhijit Banerjee and Esther Duflo, Good Economics for Hard Times : Better Answers to Our Biggest Problems （New York: Public Affairs, 2019）.
[2] Robert Gordon and Joel Mokyr,“Boom vs. Doom: Debating the Future of the US Economy Debate,” presentation at the Chicago Council of Global Affairs, October 31,2016.关于他们观点更完整的陈述，可参见Robert Gordon, The Rise and Fall of American Growth （Princeton: Princeton University Press, 2016）; and Joel Mokyr,“Secular Stagnation? Not in Your Life,” in Secular Stagnation: Facts, Causes and Cures, ed. C. Teulings and R. Baldwin, 83 -89（London:CEPR Press, 2014）.
[3] Alvin Hansen,“Economic Progress and Declining Population Growth” （presidential address）, American Economic Review 29, no. 1（1939）:1 -15.
[4] Lawrence H. Summers,“Reflections on the New Secular Stagnation Hypothesis,” in Secular Stagnation : Facts, Causes and Cures, ed. C. Teulings and R. Baldwin,27 -38（London: CEPR Press, 2014）.
[5] 1969年投入市场的超音速协和客机可以大幅缩短航空旅行时间，但只能服务于极少数乘客，并最终于2003年退出运营。
[6] Salomé Baslandze,“The Role of the IT Revolution in Knowledge Diffusion,Innovation and Reallocation,”2016 Meeting Papers, No. 1509, Society for Economic Dynamics, 2016.
