विचारों का छिपा अर्थशास्त्र

विचार कठिन और कठिन होते जा रहे हैं

सिलिकॉन वैली में एक व्यापक रूप से आयोजित दृश्य है और उद्यमशीलता के क्षेत्रज्ञ के भीतर कि अच्छे विचार आम हैं, और विचारों का निष्पादन व्यावसायिक सफलता के लिए मायने रखता है। हालांकि, वहाँ सबूत है कि पारंपरिक ज्ञान अपने कुरसी बंद दस्तक देता है।

अर्थशास्त्रियों के एक समूह, निकोलस ब्लूम, चार्ल्स जोन्स, जॉन वान रेनेन और माइकल वेब ने एक वर्किंग पेपर जारी किया है - आर आइडियाज़ गेटिंग हार्डर टू फाइंड? - इसके विपरीत तर्क देता है:

(डिस) एकत्रीकरण के विभिन्न स्तरों पर केस स्टडीज की एक विस्तृत श्रृंखला के पार, हम उस विचारों को खोजते हैं - और विशेष रूप से घातीय वृद्धि - जो उन्हें खोजने में कठिन और कठिन हो रही है।

लेखक मूर की विधि का उपयोग उत्पादकता वृद्धि की ऐतिहासिक दरों को जारी रखने के लिए आवश्यक शोधकर्ताओं की बढ़ती संख्या के निर्णायक उदाहरण के रूप में करते हैं। मूर का नियम इंटेल कोफाउंडर गॉर्डन मूर के नाम पर रखा गया है, जिन्होंने 1965 में उल्लेख किया था कि एकीकृत सर्किट पर ट्रांजिस्टर की संख्या हर साल दोगुनी हो गई थी। यह कुछ हद तक कंप्यूटर प्रसंस्करण गति पर ध्यान केंद्रित करने के लिए फिर से जोड़ा गया है, जो हर दो साल में दोगुना हो जाता है।

इस तरह की दोहरीकरण प्रति वर्ष लगभग 35% की निरंतर घातीय वृद्धि दर से मेल खाती है, एक दर जो लगभग आधी शताब्दी के लिए उल्लेखनीय रूप से स्थिर रही है। जैसा कि हम दिखाते हैं, मूर के कानून को आगे बढ़ाने पर काम करने के लिए शोधकर्ताओं की बढ़ती संख्या को लगाकर यह वृद्धि हासिल की गई है। विशेष रूप से, आज चिप घनत्व को दोगुना करने के लिए आवश्यक शोधकर्ताओं की संख्या 1970 के दशक की शुरुआत में आवश्यक संख्या से 75 गुना अधिक है। कम से कम जहां तक ​​अर्धचालकों का संबंध है, विचारों को खोजना कठिन और कठिन होता जा रहा है। इस मामले में आइडिया टीएफपी तेजी से घट रहा है, जो प्रति वर्ष औसतन लगभग 10% है।

मूर का नियम 1971-2011

वे सामान्य रूप से इस सामान्य मामले को प्राप्त करने के लिए एक साधारण समीकरण प्रदान करते हैं (लेकिन मूर के कानून के लिए ध्यान दें, विकास दर 2% नहीं है, यह 63% सालाना की तरह कुछ है, हर दो साल में दोहरीकरण प्राप्त करने के लिए)।

टीएफपी कुल कारक उत्पादकता है, उत्पादन का of उत्पादन में उपयोग किए गए इनपुट की मात्रा द्वारा समझाया नहीं गया है ’, जो कि कुशलतापूर्वक संसाधनों का उपयोग करने के लिए बराबर है। इसलिए, विचार टीएफपी इस बात का एक उपाय है कि विचारों को कितनी कुशलता से लागू किया जा रहा है, और यह कारक गिर रहा है।

लेखकों ने कृषि उत्पादकता, कैंसर मृत्यु दर और अन्य जगहों पर भी देखा। संक्षेप में, वे लिखते हैं:

हम फर्मों में पर्याप्त विविधता पाते हैं, लेकिन विचार यह है कि हमारे नमूने में टीएफपी 85% से अधिक कंपनियों में घट रही है। प्रति वर्ष 12% की दर से फर्मों, विचारशील TFP में परिवर्तन।
[...]
हमें पता चलता है कि संयुक्त अमेरिकी अर्थव्यवस्था के लिए TFP के विचार में 1930 के दशक के बाद से 48 के कारक की गिरावट आई है, औसतन प्रति वर्ष 5% से अधिक की कमी।

ये चौंका देने वाले अवलोकन हैं, और अन्य शोधकर्ताओं द्वारा पुष्टि की जाती है:

ग्रिलिचेस (1994) पहले के साहित्य का सारांश प्रदान करता है, जो प्रति डॉलर अनुसंधान खर्च में पेटेंट में गिरावट की खोज करता है। गॉर्डन (2016) ने 19 वीं और 20 वीं शताब्दी के दौरान व्यापक नए ऐतिहासिक साक्ष्य की रिपोर्ट की। कोवेन (2011) पहले के काम को स्पष्ट रूप से मामला बनाने के लिए संश्लेषित करता है। बेन जोंस (2009) उस उम्र में वृद्धि का दस्तावेज है जिस पर आविष्कारक पहले पेटेंट और अनुसंधान टीमों के आकार में सामान्य वृद्धि करते हैं, यह तर्क देते हुए कि समय के साथ-साथ अधिक से अधिक सीखने की आवश्यकता है बस उस बिंदु पर पहुंचें जहां शोधकर्ता धक्का देने में सक्षम हैं आगे की ओर।

यूएस टीएफपी ग्रोथ वी रिसर्चर्स

शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि उन्होंने इस सवाल का जवाब दिया है: क्या निरंतर प्रयास के कारण पूरी अर्थव्यवस्था में या विशिष्ट आर्थिक आय में निरंतर घातीय वृद्धि हो सकती है? उत्तर 'नहीं' लगता है। चारों ओर मोड़, निरंतर घातीय वृद्धि के लिए शोधकर्ताओं की बढ़ती संख्या की आवश्यकता होती है।

इस आर्थिक समझ का एक समान रूप से विरोधाभासी परिणाम यह है कि विचार टीएफपी उन क्षेत्रों में सबसे तेजी से घट रहा है, जहां सबसे तेजी से विकास दर होती है, जैसे अर्धचालक। विरोधाभास को तेज अर्धचालकों के सामान्य उद्देश्य मूल्य द्वारा समझाया गया है। जैसा कि लेखकों ने रखा:

बेहतर कंप्यूटर चिप्स की मांग इतनी तेजी से बढ़ रही है कि यह मूर के कानून से जुड़े लाभ प्राप्त करने के लिए विचार टीएफपी में गिरावट का सामना करने के लायक है।

शोध में आवश्यक निवेशों पर इस शोध से स्थायी निष्कर्ष यह है: विचार TFP अर्थव्यवस्था भर में हर जगह तेजी से गिर रहा है।

प्रतिनिधि के रूप में अमेरिकी कुल संख्या को लेते हुए, विचार TFP हर 13 वर्षों में आधे में गिर जाता है - विचारों को खोजने के लिए कठिन और कठिन हो रहा है। प्रति व्यक्ति जीडीपी में निरंतर वृद्धि को बनाए रखने के लिए, यू.एस. को नए विचारों की खोज की बढ़ती कठिनाई को दूर करने के लिए हर 13 साल में नए विचारों की खोज के प्रयास को दोगुना करना चाहिए।

उन आँकड़ों को देखने का एक सरलीकृत तरीका है: हमें अर्थव्यवस्था के लिए मौजूदा दर से बढ़ते रहने के लिए 13 साल से कम से कम दो साल का रोजगार देना होगा, या कम संख्या में शोधकर्ताओं को अधिक उत्पादक बनाना होगा।

एक अंतिम अवलोकन: जब लोग आश्चर्य करते हैं कि उत्पादकता वृद्धि क्यों धीमी हो गई है, तो एक सरल कारण है। हम शोध में पर्याप्त निवेश नहीं कर रहे हैं।

  1. जिसे सेमी-एंडोजेनस ग्रोथ मॉडल के रूप में जाना जाता है।

मूल रूप से workfutures.substack.com पर प्रकाशित।