L'économie cachée des idées

Les idées deviennent de plus en plus difficiles à trouver

Il est largement admis dans la Silicon Valley et dans l'esprit même de l'esprit d'entreprise que les bonnes idées sont monnaie courante et que l'exécution de celles-ci est ce qui compte pour la réussite de l'entreprise. Cependant, il existe des preuves convaincantes qui font tomber la sagesse conventionnelle de son socle.

Un groupe d'économistes, Nicholas Bloom, Charles Jones, John Van Reenen et Michael Webb, ont publié un document de travail - Les idées sont-elles difficiles à trouver? - qui soutient le contraire:

Dans une large gamme d'études de cas à différents niveaux de (dés) agrégation, nous constatons que les idées - et en particulier la croissance exponentielle qu'elles impliquent - deviennent de plus en plus difficiles à trouver.

Les auteurs utilisent la loi de Moore comme exemple central du nombre croissant de chercheurs nécessaires à la poursuite des taux historiques d’augmentation de la productivité. Moore’s Law doit son nom à Gordon Moore, cofondateur d’Intel, qui avait déclaré en 1965 que le nombre de transistors sur les circuits intégrés doublait chaque année. Il a été quelque peu revigoré de se concentrer sur les vitesses de traitement informatique, qui doublent tous les deux ans.

Ce doublement correspond à un taux de croissance exponentiel constant d’environ 35% par an, taux remarquablement stable depuis près d’un demi-siècle. Comme nous le montrons, cette croissance a été obtenue en faisant travailler un nombre croissant de chercheurs pour faire avancer la loi de Moore. En particulier, le nombre de chercheurs requis pour doubler la densité de puces est aujourd'hui 75 fois plus important que celui requis au début des années 1970. Au moins en ce qui concerne les semi-conducteurs, les idées deviennent de plus en plus difficiles à trouver. Idée La PTF dans ce cas est en forte baisse, à un taux moyen d'environ 10% par an.

Loi de Moore 1971–2011

Ils proposent une équation simple pour présenter ce cas général de manière concise (mais, pour la loi de Moore, le taux de croissance n’est pas de 2%, c’est environ 63% par an, soit le double tous les deux ans).

La PTF est la productivité totale des facteurs, la «partie de la production non expliquée par la quantité d’intrants utilisés dans la production», ce qui équivaut à une utilisation efficace des ressources. Ainsi, l'idée de la productivité totale des facteurs est une mesure de l'efficacité avec laquelle les idées sont appliquées et ce facteur diminue.

Les auteurs ont également examiné la productivité agricole, les taux de mortalité par cancer et ailleurs. Pour résumer, ils écrivent:

Nous constatons une hétérogénéité importante entre les entreprises, mais nous pensons que la PTF est en baisse dans plus de 85% des entreprises de notre échantillon. En moyenne sur l'ensemble des entreprises, la PTF des idées recule de 12% par an.
[…]
Nous constatons que cette idée de la productivité totale des facteurs pour l’ensemble de l’économie américaine a été divisée par 48 depuis les années 1930, soit une diminution moyenne de plus de 5% par an.

Ce sont des observations stupéfiantes, corroborées par d'autres chercheurs:

Griliches (1994) fournit un résumé de la littérature antérieure explorant le déclin des brevets par dollar de dépenses de recherche. Gordon (2016) rapporte de nombreuses nouvelles preuves historiques couvrant les 19e et 20e siècles. Cowen (2011) synthétise des travaux antérieurs pour expliquer explicitement le cas. Ben Jones (2009) documente l’âge avancé du premier brevet des inventeurs et l’augmentation générale de la taille des équipes de recherche, affirmant qu’au fil du temps, il faut de plus en plus d’apprentissage pour arriver à un point où les chercheurs sont capables de frontière en avant.

US TFP Growth v Researchers

Les chercheurs estiment avoir répondu à la question suivante: un niveau constant d’effort de recherche peut-il générer une croissance exponentielle constante dans l’ensemble de l’économie ou dans des niches économiques spécifiques? La réponse semble être non'. En revanche, une croissance exponentielle constante nécessite un nombre croissant de chercheurs.

L'un des résultats apparemment paradoxaux de cette compréhension économique¹ est que l'idée de la PTF diminue plus rapidement dans les secteurs où les taux de croissance sont les plus rapides, tels que les semi-conducteurs. Le paradoxe s'explique par la valeur d'usage général de semi-conducteurs plus rapides. Comme le disent les auteurs:

La demande pour de meilleures puces informatiques augmente si rapidement qu’il vaut la peine de subir le déclin de l’idée TFP dans ce pays afin de réaliser les gains associés à la loi de Moore.

La conclusion durable de cette recherche sur les investissements croissants nécessaires dans la recherche est la suivante: l'idée que la PTF est en chute rapide partout, dans toute l'économie.

En prenant le chiffre global américain comme représentatif, l’idée est que la PTF diminue de moitié tous les 13 ans - les idées deviennent de plus en plus difficiles à trouver. En d’autres termes, pour maintenir une croissance constante du PIB par habitant, les États-Unis doivent doubler les efforts de recherche de nouvelles idées tous les 13 ans, afin de compenser la difficulté croissante de trouver de nouvelles idées.

Une façon simpliste de regarder ces statistiques: nous devrons employer au moins deux fois plus de chercheurs dans 13 ans uniquement pour que l’économie continue de croître au rythme actuel ou pour rendre un nombre moindre de chercheurs beaucoup plus productif.

Une dernière observation: quand les gens se demandent pourquoi la croissance de la productivité a ralenti, la raison est simple. Nous n’investissons pas assez dans la recherche.

  1. Connu comme un modèle de croissance semi-endogène.

Publié à l'origine à workfutures.substack.com.