私たちは手の届きやすい成果をすべて取り尽くしてしまった。新しいアイデアに関してはそうであり、世界はより倹約を迫られる時代を迎えようとしている。これは、最近発表された研究論文で、ニコラス・ブルーム、ジョン・ヴァン・リーネンと共著者らが提起した考えだ。
この論文は、研究者数が増えているにもかかわらず、生産性の伸びは1940年代以降、低迷または鈍化していると論じている。研究者が増えれば、生産性の伸びが加速するはずだという考え方がある。実証済みの優れたアイデアは、生産システム全体に応用できる可能性があり、研究者の増加によってその効果も高まるはずだ。
この主張は真剣に受け止めるべきだが、単純化して捉えてはならない。
まず、生産性の伸びが鈍化しているという主張を考えてみよう。論文で示されているデータは、「全要素生産性」の伸びに関するものだ。これは、労働者1人当たりに生産される財・サービスをかなり複雑な方法で測る指標である。
経済学者は、生産性を示すのにGDPの労働者1人当たり額のような単純な指標を使うことはあまりない。そうした指標では、工場など、生産過程に投入されるほかの要素も数えてしまうからだ。そのため、複雑な統計処理によって、これらの資産を産出量から差し引き、労働者1人当たりの産出量を測る。この指標は全要素生産性と呼ばれる。
しかし実際には、この精緻な指標は、二つの誤りを合わせて正しい結果にしているにすぎない。資産の測定は、不完全な旧来の会計基準に基づいている。
したがって、全要素生産性の推計値に、生産性の説明のつかない低下など奇妙な結果が現れても不思議ではない。長期的な労働者1人当たり産出量の指標としては、加工されすぎていて説得力に欠ける。
トレンド生産性上昇率＝年率2.6％
より明快な指標は、労働時間1時間当たりに家計が利用できる財・サービスの量だ。
以下では、OECD加盟国のうち経済規模の大きい21か国を合算し、1952年以降のこの比率を推計した。生産性のトレンド上昇率は約2.6％で横ばいであることが分かる。ただし、これは実際の生産性を過小評価している。物価指数は製品の品質変化をうまく反映できないからだ（コンピューターが時とともにどれほど高性能になったかを考えてほしい）。
1996年以降、研究者数は着実に増加している。しかし、過去30年以上にわたり、一貫した実証的証拠が示すところでは、研究開発の拡大によって企業、産業、国の成長率は高まる。
政府は研究開発を促すインセンティブを設けてきた。その結果、人口に占める研究開発従事者の割合は上昇している。それなのに、なぜ労働者1人当たりの産出量は加速していないのだろうか。
さらに検討せずに、1人当たり産出量の伸びが予想を下回ったことから「アイデアが尽きつつある」と結論づけるのは、かなり無理がある。
成長には、ほかの制約があるのかもしれない
成長を加速させるうえでのボトルネック――そう呼ぶならば――は、新しいアイデアの創出（そもそも、その一部しか研究開発従事者から生まれない）ではなく、アイデアを現実にうまく移す能力にあるとしたらどうだろうか。
実際に実現されるアイデアより、実現されないアイデアのほうが多い傾向にあることは分かっている。しかし、技術的に実現可能なアイデアの多くは費用対効果が低く、より優れたアイデアに競争で敗れるか、単に投資されない。
ある格言によれば、研究に1ドルを投じるごとに、開発に10ドル、実用化への移行に100ドルを投じる必要がある。
問題は、研究開発への支出が生産的でなくなっていることではなく、研究成果の実用化や変革管理を支える重要な補完投資が経済に欠けていることかもしれない。
あるいは、リスクをいとわない投資家が不足しているのかもしれない。
生産性向上の大半は、最先端への追い上げによる
私たちは知っている。生産性向上の大半は、企業にとって新しいイノベーションから生まれる。つまり、遅れをとる企業が、限界を押し広げる企業に追いつくことで生じる。この分野に政策の重点を置く必要がある。
どのアイデアが今後も発展し、経済を変革するのか、どれが勢いを失うのかを見極めるのは容易ではない。遺伝子工学、人工知能、3Dプリンティング、拡張現実、ロボット工学など、科学の進歩の最近の例は、経済に大きな影響を与える可能性がある。
こうした変革によって、労働人口のわずか2％であらゆる物質的ニーズを満たすものを生産し、病気を治療・予防し、炭素を排出しないエネルギーを供給し、命や生計を破壊する政治的事象の影響を和らげられるかもしれない。先人が電気や蒸気機関、インターネットを発明したと言うのは、少々陳腐だ。では、私たちは先週、何を発明しただろうか。
