在大衰退后复苏乏力的背景下，发达经济体生产率增长放缓(有时被称为“长期停滞”;参见Teulings和Baldwin 2014)。事实上，经济放缓早在大衰退之前就开始了。在图1绘制的美国全要素生产率(TFP)中，从2000年代中期开始，放缓已经很明显。对一些人来说，这可能令人费解，因为人们普遍认为自动化和计算机的使用增加了生产力。
图1日志总TFP
源:国民收入和产品核算(NIPA)来自经济分析局(BEA)。
长期的经济放缓令这些经济体非常担忧，因为这与它们面临的许多其他紧迫问题不无关系，比如高失业率和工资中值停滞不前。缓慢的生产力增长阻碍了就业机会的创造，至少可能暂时有利于富人，他们从土地和资本租金的上涨中受益(Piketty 2014)。
在最近的一篇特刊的论文中货币经济学杂志，我们调查了自动化和计算机使用的增加是否以及如何影响了过去30年的生产力趋势(Aum等人，2018年)。我们的研究结果表明，自动化实际上是减缓总TFP增长的一个强大力量，尽管在微观层面上提高了生产率。这是由于要素投入在不同职业和行业之间的重新分配——当某些职业和行业的生产率增长高于平均水平时，生产资源就会重新分配给生产率增长较低的行业如果它们在生产上是互补的．当这种情况发生时，高增长的职业和行业失去相对重要性，对总生产率增长的贡献越来越小，导致其增长放缓。
那么，一个自然的问题是，为什么生产率增长放缓直到2000年代中期才成为现实?事实上，在IT革命之前的几十年里，随着新技术的浪潮，美国已经经历了从60年代末到80年代初的生产力放缓阶段(图1)。但从80年代中期到21世纪初，这一力量被抵消，并被当时新兴的计算机产业的出现暂时主导。这见证了生产力的爆炸式增长，其中产出成为所有行业中越来越重要的生产要素(“电脑化”)。
只有当计算机行业的生产率增长在21世纪头十年放缓时，自动化对总生产率增长的负面影响才变得明显起来(图2)。尽管计算机硬件和软件的生产率增长仍然高于所有其他行业，但自21世纪头十年以来，生产率增长出现了明显的放缓，近年来更是如此。这产生了一种误解，认为总体生产率放缓的根源在21世纪头十年，尽管这种放缓在此前几十年就已经开始了。
图2计算机行业TFP与所有行业平均值(log单位)
源: BEA行业账户。
Routinisation和电子计算机化
自Autor和Dorn(2013)以来，程序化假设已被作为自动化的可靠预测指标提出——正是那些本质上例行公事的工作最先被更好的机器和技术所取代。然而，区分“程序化”与计算机化是很重要的——容易自动化的工作与使用更多计算机相关技术的工作是不同的。
在图3中，我们根据1980年的平均工资对职业进行排序，并绘制了Autor和Dorn(2013)中使用的程序化度量的蓝色图。这篇论文表明，中低工资的职业往往是例行公事，而且似乎正是这些职业已经被新技术所取代。相比之下，高工资的职业往往使用更多的计算机硬件和软件(分别是红色和黑色)。因此，自动化可能伤害了中等工资的工人，但电脑化使高工资的工人更有效率。
图3按职业划分的程序化和计算机使用情况
源: IPUMS普查，BEA NIPA和O*NET。
这两者与总生产率增长有什么关系?在我们的分析中，总体生产率放缓的驱动力是不同职业和行业在常规化/自动化速度上的差异。图4(a)显示，1980年常规工作所占比例较高的行业有较高的生产率增长，表明随着时间的推移，这些行业中有更多的工作实现了自动化。然后，根据工作之间的可替代性，工人和传统形式的资本要么会向生产率增长更快的工作重新分配，要么会从这些工作重新分配。数据支持后者——高生产率增长行业的就业减少，如图4(b)所示。随着高生产率增长的工作在附加值和就业份额上的减少，它们在总生产率中所占的比例开始降低，而低生产率增长的工作所占比例则更高。这种构成上的转变导致了总生产率增长的放缓。
图4 (a)常规化和工业全要素生产率增长
源: IPUMS普查和BEA工业帐户。
图4 (b)工业全要素生产率和就业增长
源: BEA行业账户。
这与“鲍莫尔病”有关——也就是说，总生产率增长可能会放缓，因为生产率增长高的部门的重要性可能下降(例如制造业)。然而，我们的研究结果表明，这是高增长的收缩职业(而不是高增长行业)，这是总生产率增长下降趋势的主要原因。前者几乎可以完全解释经济放缓的原因，而后者的影响微乎其微。这意味着自动化更多地发生在职业级别而不是行业级别。
但请注意，尽管生产率增长惊人地高，计算机行业，特别是硬件行业，在常规工作中所占的比例并不特别高，其就业人数也没有减少多少。为了抓住这一事实，我们建立了一个模型，在这个模型中，计算机被用作所有行业(包括其本身)生产中的一种独特的资本投入类型。
计算机产业生产率的长期显著增长伴随着计算机硬件和软件价格的急剧下降，这促进了生产和投资对计算机的需求(图5)。事实上，更依赖计算机的行业增长更快(图6)，防止了计算机产业的萎缩。因此，显著的生产率增长继续反映在总产出和生产率上，超过了近20年来自动化(和生产中不同职业的互补性)对总生产率增长的负面影响。
图5计算机占非住宅投资的比重(%)
源:东亚银行固定资产表。
图6按行业分计算机资本及增值产值增幅(%)
源:按行业和类型划分的BEA行业账目和FAT非住宅详细估算。
电脑化、增长和不平等
那么，计算机化到底在多大程度上促进了80后的经济增长呢?通过我们的模型，我们发现，如果计算机行业没有增长，从1980年到2010年，总生产率每年只会增长0.5%，而实际增长率为0.8%。考虑到在整个观察期间，计算机行业在总产出中所占的份额仅约为3-4%，这一数字令人惊讶。它所扮演的主要角色来自于投资——在此期间，计算机从总投资的5%增长到20%(图5)。
事实上，如果计算机行业的生产率增长完全消失，那么从1980年以来，总生产率增长就会单调下降——20世纪70年代的放缓可能会没有间断地持续下去(图1)。因此，21世纪头10年的总生产率和产出增长缓慢并非不正常——非凡的是，在20世纪80年代和90年代，由计算机行业生产率的爆发所推动的高于趋势的增长。
在我们的模型中，增加计算机使用的行业是通过替代劳动力实现的。因此，即使高工资工人使用更多的电脑，这是以雇佣更少的低工资工人为代价的。总的来说，我们发现这种替代足够大，几乎可以完全解释自20世纪80年代以来劳动收入占比(工人的就业和工资)的下降(Karabarbounis和Neiman 2014)，如图7所示。尽管计算机只占总股本的很小一部分(约3%)。
图7劳动收入占比的变化:模型与数据
数据源: BEA NIPA和行业账户。
未来这一切意味着什么?虽然生产率的放缓很可能在不久的将来继续，但从长远来看，我们怀疑，在整个经济中传播的新技术的繁荣，可能会像过去计算机的崛起一样，发挥总体生产率推动者的作用。这充其量只是猜测，但生物技术、纳米技术、机器人和人工智能都可能成为“下一个大事件”。但由于这可能会加剧这些技术的所有者和用户与被它们取代的工人之间的不平等，我们需要警惕地关注为后代投资哪些类型的技能，同时也准备为那些可能被遗漏的工人提供保险。
参考文献
Autor, D和D Dorn(2013)，“低技能服务工作的增长和美国劳动力市场的两极分化”，美国经济评论．
Karabarbounis, L和B Neiman(2014)，“全球劳动收入占比下降”，经济学季刊．
Aum, S, S Y Lee和Y Shin(2018)，“电脑化产业和程序化工作:解释总生产率的趋势”，货币经济学杂志。
Piketty T (2014),21世纪的资本，(译)，哈佛大学出版社。
Teulings, C和R Baldwin (eds) (2014)，长期停滞:事实、原因和治疗，经济新闻。
