2025/12/16 9:34
Ideas Aren't Getting Harder to Find
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要約▶
Japanese Translation:
## Summary 最近の研究は、先進国における生産性成長の長期的な鈍化が、新しいアイデアの不足よりも、市場メカニズムが資源を効率的に配分できない弱さによるものだと示唆しています。 Bloom et al. (2020) は、研究者一人当たりの研究生産性低下（彼らの式 *Productivity = Research × Researchers* から導かれる）が鈍化を説明すると主張しますが、この見解は商業化障壁を無視しています。モーアズ・ロー（Moore’s Law）のデータは、年間35 %のチップ密度成長を維持するために半導体研究開発努力を18倍増やす必要があり（約7 %の研究生産性低下）、農業収量は年1.5 %で上昇しながらもR&D努力が6–24倍増加したことを示しており、イノベーションに対する限界報酬が減少していることを示しています。 Fort et al. (2024) は企業レベルの特許データを用いて、1977年以降R&D当たりの特許数が50 %増加し、突破的な特許当たりの費用は3倍になったことを示しています。しかしながら、典型的な特許の市場価値は時間とともに低下しており、イノベーションの商業的報酬が減少したことを反映しています。 Decker et al. は、生産性の低い企業が市場シェアを獲得していることを発見し、配分効率の低下を示唆しています。一方、Akcigit & Ates はこの減少を主にリーダー企業に追いつけない遅れた企業の失敗に起因すると述べており、これは市場権力や規制障壁による可能性があります。 この記事は、アイデアが豊富であると仮定して研究資金を拡大する政策から、競争を強化しイノベーティブ企業への報奨を促進する規制インセンティブの改革へシフトすべきだと主張しています。こうした変更は、企業がR&Dを予算化する方法、特許評価、業界の競争ダイナミクスに影響し、最終的には賃金成長と経済繁栄にまで波及する可能性があります。
Key takeaways:
- 改良された要約は、Bloom の式、モーアズ・ローおよび農業の証拠、Fort が示した R&D 当たりの特許数に関する定量的発見、および Akcigit & Ates が遅れた企業を説明した点を明確に引用しています。
- 直接的な要点で言及されていない推測的な将来政策案は除外されています。
本文
カルティク・タデパリ
半世紀以上、私たちはアイデアが見つけにくくなっているのではないかと不安を抱えてきました。実際には、むしろ売り込むことが難しくなっている可能性があります。
50年前、高度経済国での生産性成長は鈍化し始めました。生産性成長――労働・資本増加によらないGDP成長の要素――は所得上昇の主たる原動力です。それが減速すれば、経済全体の成長も同様に遅くなります。この傾向を理解することは急務ですが、その原因として最も広く受け入れられている説明は誤っているかもしれません。
生産性成長が停滞した主な理由は「良いアイデアが尽きている」ことだとされる。 この物語では、過去に経済成長を牽引してきた科学技術の進歩は低木であったと考えられます。今や樹はより枯れています。新規の進歩は得にくくなり、歴史的成長を維持することが難しくなる可能性があります。極端には、進歩自体が終わるという結末もあります。この話は2020年、経済学者ニコラス・ブルームらによって発表された「アイデアは見つけにくくなっているのか？」で始まりました。
ブルームらは農業から医療、コンピューティングまで多くの分野を横断し調査しました。各分野で生産性指標は従来と同じ速度で成長していました。これは良いニュースに聞こえますが、それぞれの分野で研究者数が爆発的に増加した点は除外できません。つまり、1人あたりの研究者がかつてよりも多く生産性を上げられているわけではなく、アイデア取得自体が難しくなっていると予想されます。
進歩研究運動 と メタサイエンスコミュニティ は、この課題に対処するために立ち上がりました。両者は、研究機関をより効率化したり科学資金を増やすことで研究方法を再考しようとしています。しかし、アイデア取得が難しくなっているという証拠は少なく、むしろ市場がブレークスルー技術を生産性向上へと転換できていないことに問題があります。研究者は依然として歴史的速度で価値あるイノベーションを創出しています。ただし、それらの革新は商業化への障壁が高く、結果として市場シェアを獲得できずにいます。すべては大学やラボ、R&D部門ではなく、市場に課題があることを示唆しています。
アナグ・バネージ
アイデアの重要性
歴史的に成長理論の任務は次の図を合理化することでした：
第二次世界大戦、世界恐慌、金融危機、冷戦を経ても、米国実質GDP一人当たりは年間2％で着実に伸び続けました。この一貫性は驚くべきことであり、長期的な時間軸で成長を牽引する「ほぼ不変の源」を求める動機となりました。短期的には政策やイベント（関税・戦争・人口構造転換・教育ブーム）によって影響されますが、歴史上すべての経済政策と外部要因の合計効果が一定成長率になるという偶然は信じ難いです。したがって、不変のメカニズムとは何でしょうか？
経済学者は数十年にわたり持続的指数関数的成長を可能にする仕組みを理解しようとしました。指数関数的成長には**規模の経済性（増大するリターン）**が必要です――生産投入物を2倍にすれば、出力はそれ以上に2倍以上になるべきです。なぜ？各年の出力は次年度の資本として再投資されます。しかし資本単独では限界費用が減少するため、同じ成長率を維持するには毎年より大きい割合を再投資しなくてはならず、最終的に100％以上の出力再投資が必要になる（不可能）。増大するリターンによって資本の限界費用減少を相殺できるだけで、指数関数的成長を保つことができます。
しかし、規模の経済性は私たちの直感に反します。工場を1日あたり100台車を生産するものと想定し、同じ従業員・設備で別都市に完全複製した場合、両工場合計で何台が出るでしょうか？直感的には200台です。しかし増大リターンは2倍以上の車数を生み出すことを要求します。これは正当化しづらいものです。
経済学者ポール・ローマーはノーベル賞でこのパズルを解決しました：増大リターンはアイデアから来る。 彼の見解では、車工場に必要な入力は労働と機械だけではありません。設計図や機械配置指示書、組立ラインという概念も含まれます。ローマーの研究は「第二工場を作る際には従業員と機械を複製すればよく、デザインや組立ラインのアイデアは再度作成する必要がない」という実験的仮説を解明しました。一度創出されたアイデアは永続的に利用でき、物理的入力を2倍にしても工場出力を2倍にできます。同時に全員が使えるというアイデアの特性こそが指数関数成長の根本説明です。 したがって、もしアイデア創出速度が減速すれば、成長基盤そのものが脅かされることになります。
アイデア生産性低下の単純な主張
ブルームらはローマーのモデルから派生した重要特徴を使い、「研究生産性 × 研究者数＝生産性成長」という式で検証しました。農業収量や半導体密度など、どんな分野でも「生産性成長」はその分野で働く研究者の数と研究生産性の関数です。したがって、生産性成長を観測し、研究者数を知れば研究生産性を推定できます。
ブルームらは複数分野のデータを集めて研究生産性が低下しているかを検証しました。結果として、半導体業界では1971年から2014年にかけて実際に働く研究者の有効数が18倍増加しつつ、チップ密度の成長率は一定（35％/年）でした。 つまり、同じ改善速度を維持するためには現在18倍多い研究者が必要であり、平均して7％/年の低下を示します。
農業でも同様です。主要作物の収量成長率は1.5％/年に一定でしたが、研究投入は6〜24倍増加しました。経済全体では1930年代からR&D投資が20倍に増えたにもかかわらず、生産性成長は鈍化しています。
結論：研究努力は増えているのに生産性成長は停滞している――何かが成長を阻害している。 しかし、アイデア不足が原因であるとは断定できません。
アイデア生産性を直接測る
ローマー型モデルは指数関数的成長を説明するシンプルな枠組みですが、私たちはそれを文字通りに取りすぎています。ブルームらは「アイデア創出」だけが生産性成長の要因だと仮定しています。農業の場合では収量成長のみで新しいアイデアを測定し、他の影響を除外しています。このため、実際にはアイデア以外の要因が収量停滞に寄与している可能性があります。
例えば、農業R&D支出が効果的であったとしても、新種が農家に浸透しなければ収量は伸びません。研究者は依然として有効なイノベーションを生み出していても、商業化や採用が遅れれば経済への影響は限定的です。
ブルームらの「アイデア」指標は、実際の研究成果とそれを市場に転換するための必要条件（商業化・マーケティング・大規模採用）を合わせたものです。つまり、発明された技術が実際に経済アウトプットへ結びつくまでには多くの段階があります。もし我々がアイデア創出は維持しているが、それらを活かす力が低下したとすれば、ブルームらの仮説は誤りです。
この観点から、テレサ・フォートら（2024年4月） は「成長はアイデアよりも実現の難しさに起因する」と主張しました。彼らは米国特許申請と企業統計を組み合わせて、経済全体での発明活動を測定しています。重要なのは、各社のR&D支出と新規特許との関係を直接推定し、単に企業成長からアイデア生産性を推論するのではなく、パテント数＝研究投資×アイデア生成率 の形で測定している点です。
フォートらは、1977年以降平均企業の特許対R&D比が50％増加したと報告しています。つまり、以前と同等かそれ以上に効果的に特許を出し続けているという結果です。また、「ブレークスルー特許」（Kellyらの定義）でも同様の傾向が見られ、R&D当たりの革新的特許数は3倍増加しています。
この分析から、ブルームらの結論「研究生産性低下によりアイデア取得が難しくなっている」は誤りである可能性があります。特許データを通じて見た限りでは、新しいアイデア創出は依然として豊富です。したがって、成長鈍化の原因は市場が新技術を生産性に転換できていない点にあると考えられます。
市場効率の低下
我々は以下のパズルに直面しています：生産性成長は減速しているが、アイデア創出という重要要因は停滞していない。 その解決策として、アイデア以外の成長ドライバーを見失ってはいけません。
市場効率（配分効率）の低下
フォートらは特許価値を株式市場リターンで測定し、市場が新技術に対してどれだけ価値を置くかを評価しました。驚くべきことに、平均特許の市場価値は時間とともに減少しています。つまり、同じ品質・革新性の特許でも以前よりも低い商業的価値が認められています。
この結果は生産性成長を制限する主要因は「高性能企業が低性能企業に取って代わる」ことにあるという広範な見解と合致します。経済全体の生産性は単なる平均ではなく、各企業の市場シェア加重平均です。したがって、革新的企業が市場シェアを獲得できず、低性能企業が優位に立つ場合、生産性成長は鈍化します。これを**配分効率（allocative efficiency）**と呼びます。
デッカーらも同様のUS企業統計を使い、平均的には各企業の生産性は以前と同じ速度で伸びているものの、低性能企業が市場シェアを獲得していることを示しました。これは、革新的能力は保たれているが、市場がそれを報酬できないという状況です。
アクシジット・アテスらは、配分効率低下の主因として「遅れ企業がリーダー企業に追いつけない速度の低下」を指摘。法人税、R&D補助金、参入コスト、遅滞企業の追随率など多くの要素を検討し、最も大きな影響は遅れ企業がキャッチアップできていないことにあると結論付けました。
問題点： 市場は革新的企業を報酬せず、逆に低性能企業を奨励している。原因としては市場権力の濫用、新規参入障壁、金融市場の資金配分効率低下などが考えられます。この課題解決こそが生産性減速対策の核心です。
進歩研究は市場へ
「アイデアが見つけにくくなっている」 vs 「成長を実現することが難しくなっている」という区別は、我々が注力すべき領域を変えます。もし新技術の取得自体が指数関数的に手間が増えるならば、科学資金や査読制度・研究文化への投資が正しい方向です。
しかし、アイデア創出は依然として豊富であるとすれば、配分効率の低下を解消することに焦点を当てるべきです。つまり、市場メカニズムを改善し、革新的企業が市場シェアを獲得できるようにするための知識投資が必要です。
「アイデアが見つけにくい」という物語は、イノベーションと成長への経済学者・政策立案者の思考を大きく形作ってきました。これは人間創造性に対する限界的法則と戦っているように映りますが、実際には市場の欠陥――創造性が経済的報酬を得られない構造――と戦っています。成長を回復させるためには「低木を拾い上げて市場へ届ける」ことに焦点を移すべきです。