Spillovers, Innovation Difficulty, and the Dynamics of Productivity
Unter Verwendung eines mittels US-Daten von 1984 bis 2019 geschätzten mittelgroßen DSGE-Modells stellt dieses Paper fest, dass die Schwierigkeit der Innovation zwar ein persistenter Faktor ist, der die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Innovation beeinflusst, die aggregierten Produktivitätsschwankungen jedoch primär durch Spillover-Schocks und nicht durch Veränderungen in der Schwierigkeit des Innovierens getrieben werden.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Seit Jahrzehnten sind die Vereinigten Staaten ein Kraftzentrum der Erfindung. Neue Technologien, von digitalen Plattformen bis hin zu künstlicher Intelligenz, sind in einem atemberaubenden Tempo entstanden und versprechen, die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, grundlegend zu verändern. Doch über der Wirtschaft hat sich ein rätselhafter Widerspruch eingeschlichen: Während die Rate neuer Ideen und Investitionen angestiegen ist, hat sich die allgemeine Geschwindigkeit, mit der die Wirtschaft Güter und Dienstleistungen produziert, verlangsamt. Diese Diskrepanz hat Ökonomen auf der Suche nach einer Erklärung zurückgelassen. Läuft der Motor des Wachstums einfach aus, oder erreicht der Treibstoff nur nicht die richtigen Stellen? Um dies zu verstehen, muss man zwei unterschiedliche Arten betrachten, wie Forschung und Entwicklung (F&E) tatsächlich in realen Fortschritt münden. Die erste ist die schiere Kraft der kollektiven Anstrengung: Wie gut treibt die gesamte Menge an Geld und Zeit, die in die Forschung investiert wird, die äußerste Grenze des Möglichen voran? Die zweite ist die Herausforderung des individuellen Versuchs: Wie wahrscheinlich ist es, dass die Forschung eines einzelnen Unternehmens tatsächlich erfolgreich darin ist, ein neues, nützliches Produkt zu erschafften? Die Unterscheidung zwischen diesen beiden Kräften ist entscheidend, da eine Verlangsamung in der einen nicht zwangsläing eine Verlangsamung in der anderen bedeutet, und die Lösung des wirtschaftlichen Rätsels hängt ganz davon ab, welche der beiden das Problem ist.
Ein Team von Forschern an der Universität Milano-Bicocca machte sich daran, diese beiden Kräfte mithilfe eines detaillierten Computermodells der US-Wirtschaft zu entwirren. Sie bauten eine Simulation, die verfolgt, wie Geld in die Forschung fließt, wie diese Forschung neue Technologien schafft und wie sich diese Technologien durch den Markt verbreiten. Das Modell trennt den Prozess in zwei Kanäle auf. Ein Kanal misst den „Spillover-Effekt“ (Verdrängungseffekt), also die Idee, dass viele Unternehmen gemeinsam forschen und dadurch kollektiv die technologische Grenze vorantreiben, was den nächsten großen Durchbruch für alle einfacher macht. Der andere Kanal misst die „Innovationsschwierigkeit“, welche die Wahrscheinlichkeit darstellt, dass die Forschungsbemühung eines einzelnen Unternehmens tatsächlich erfolgreich darin ist, ein neues Produkt zu erschaffen. Die Forscher speisten ihr Modell mit realen Daten von 1984 bis 2019, darunter Standardkennzahlen der Wirtschaft wie BIP und Investitionen sowie ein einziges, neu entwickeltes Maß für technologische Kreativität, das aus dem Text von Patenten abgeleitet wurde. Diese Patentdaten dienen als direktes Fenster dazu, wie oft neue Ideen tatsächlich erfolgreich generiert werden, anstatt nur zu messen, wie viele Versuche unternommen werden.
Die Ergebnisse dieser Simulation bieten eine klare Antwort auf das Geheimnis des Produktivitätsrückgangs. Die Studie zeigt, dass der Rückgang der Geschwindigkeit des Wirtschaftswachstums nicht primär durch einen Rückgang der Erfolgsquote einzelner Erfindungen verursacht wird. Stattdessen ist der Haupttreiber der Verlangsamung eine Schwächung im Spillover-Kanal. Vereinfacht ausgedrückt: Die kollektive Anstrengung der gesamten in dem Land stattfindenden Forschung ist weniger effizient darin geworden, die absolute technologische Grenze voranzutreiben. Das Modell zeigt, dass Schocks in dieser kollektiven Effizienz für die überwiegende Mehrheit der Schwankungen im Produktivitätswachstum verantwortlich sind und etwa 88 bis 97 Prozent der Varianz des TFP-Wachstums (totaler Faktorproduktivität) im erweiterten Modell erklären. Im Gegensatz dazu spielt die Schwierigkeit, eine einzelne Erfindung erfolgreich zum Abschluss zu bringen, eine viel geringere Rolle für die allgemeine Geschwindigkeit der Wirtschaft. Obwohl die Erfolgswahrscheinlichkeit schwankt, treiben diese Veränderungen nicht die großen Trends der Produktivität voran.
Die Geschichte ändert sich jedoch leicht, wenn die Forscher die Natur der Schwierigkeit selbst betrachten. Als sie die patentbasierten Kreativitätsdaten einbezogen, enthüllte das Modell, dass die „Schwierigkeit“ der Innovation keine schnelllebige, unruhige Kraft ist, die sich alle paar Monate ändert. Stattdessen verhält sie sich wie eine langsam fließende Strömung. Sobald das Modell die realen Erfolgsraten findet, die in Patenten enthalten sind, erscheint der Schwierigkeitsschock als eine beständige, langfristige Kraft, die die Landschaft der Innovation über Jahre hinweg formt, statt als eine kurzfristige konjunkturelle Störung. Dies deutet darauf hin, dass es zwar schwieriger geworden ist, eine neue Erfindung zu machen, diese gestiegene Schwierigkeit jedoch ein stetiger, langsamer Druck ist und kein plötzlicher Stoß, der den jüngsten wirtschaftlichen Abschwung verursachte. Die Studie weist darauf hin, dass die Verlangsamung der Produktivität nicht primär durch einen Rückgang erfolgreicher Innovationen getrieben wird. Die Daten deuten darauf hin, dass Unternehmen immer noch Wege finden, zu innovieren, aber der kollektive Motor, der diese Innovationen in breites Wirtschaftswachstum umwandelt, hat an Schwung verloren.
Die Implikationen dieses Befundes sind bedeutend für die Art und Weise, wie wir die Wirtschaft betrachten und wie wir versuchen könnten, sie zu korrigieren. Die Forschung legt nahe, dass es nicht ausreichen könnte, einfach mehr Unternehmen dazu zu ermutigen, neue Dinge zu erfinden, oder mehr Geld in die Forschung zu pumpen, ohne zu adressieren, wie diese Forschung mit der breiteren Wirtschaft vernetzt ist. Wenn das Problem darin besteht, dass der kollektive Wissens-Spillover schwach ist, dann müssen sich politische Maßnahmen darauf konzentrieren, wie sich Ideen verbreiten und wie die technologische Grenze für alle voranschreitet, und nicht nur darauf, wie viele individuelle Versuche unternommen werden. Die Studie kommt zu dem Schluss, dass die Verlangsamung der Produktivität nicht ein Versagen der Innovatoren selbst ist, sondern ein Versagen des Mechanismuss, der ihre kollektive Arbeit in schnelleres Wirtschaftswachstum übersetzt. Durch die Trennung der beiden Kanäle haben die Forscher gezeigt, dass die Wirtschaft nicht unter einem Mangel an Ideen leidet, sondern dass der Weg von diesen Ideen zu allgemeinem Wohlstand schwieriger zu navigieren geworden ist.
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