Este es el sugerente título de un reciente trabajo (si bien preliminar e incompleto) de varios economistas de renombre, Bloom, Jones, Van Reenen y Webb (pincha aquí para el artículo; tienes un post sobre este trabajo aquí). Su idea fundamental se basa en un hecho estilizado presente en los modelos de crecimiento económico basados en las ideas: el crecimiento económico (3%, por ejemplo) = Productividad Total de los Factores (o PTF) de las ideas (que va disminuyendo) × Número de investigadores (que va aumentando). Según este hecho, el crecimiento económico se produce porque la gente crea ideas y la tasa de crecimiento es el producto de dos términos: el número efectivo de investigadores y su productividad investigadora (o “PTF de las ideas”, según los autores). El mejor ejemplo para explicar lo anterior proviene de la Ley de Moore, que señala que el número de transistores en un microprocesador se duplica cada 2 años aproximadamente, que supone que la tasa de crecimiento es de un 35% al año, aproximadamente, lo que, de hecho, ha ocurrido durante este último medio siglo. Ello fue posible por el cada vez mayor número de investigadores trabajando y expandiendo la Ley de Moore. Concretamente, el número de investigadores que se requieren hoy para duplicar la densidad de chips es más de 75 veces mayor que la cifra que se requería a comienzos de los 70, un resultado que es similar en otros sectores.
El Gráfico 1 muestra una de las principales conclusiones del trabajo. La línea azul muestra la tasa de crecimiento de la PTF de los factores (TFP en el gráfico) en Estados Unidos. La tasa de crecimiento de la PTF mide la tasa de crecimiento del PIB que no viene explicada ni por el aumento del empleo ni por una mayor cantidad de capital (maquinaria, infraestructuras, …), esto es, recoge grosso modo la tasa de crecimiento del progreso tecnológico, que se conoce también como “residuo de Solow” o como “una medida de nuestra ignorancia”. Se observa que, a partir de los años 40, tras alcanzar su máximo, la tasa de crecimiento de la PTF ha ido descendiendo en los Estados Unidos. En verde se muestra el factor de aumento del número efectivo de investigadores, que se obtiene dividiendo el gasto en inversión y desarrollo por el salario nominal de los trabajadores altamente cualificados. Ello quiere decir que hoy día el número efectivo de investigadores es casi 25 veces mayor que el de los años 30 del siglo pasado.
Gráfico 1: Tasa de crecimiento y esfuerzo de investigación.
Fuente: Bloom, Jones, Van Reenen y Webb (2017).
Para medir cuán difícil es encontrar nuevas ideas estos autores se fijan en lo que denominan “PTF de las ideas”. Éste se obtiene dividiendo la tasa de crecimiento de la PTF (que, a su vez, trataría de aproximar la tasa a la que crecen las ideas) por el número efectivo de investigadores. Como muestra el Gráfico 2, se puede observar que la PTF de la ideas (línea azul) hoy día es una 1/64 parte de la de los años 30 del siglo pasado. Y como tenemos un número 23 veces mayor de investigadores efectivos (línea verde) aproximadamente, la tasa de crecimiento de la PTF no llega ni a la mitad de lo que era en los 30. En suma, estos autores sugieren que las ideas son cada vez más difíciles de encontrar. Una conclusión más correcta sería, en mi opinión, decir que esos resultados muestran que, a pesar del aumento del esfuerzo investigador, la tasa de crecimiento de la PTF ha ido descendiendo.
Gráfico 2: PTF de la Ideas y esfuerzo investigador.
Fuente: Bloom, Jones, Van Reenen y Webb (2017).
Pero, ¿implica este hallazgo que el crecimiento económico tenderá a cero? No tiene por qué. “Sólo” requiere que haya un gran aumento en el esfuerzo investigador que contrapese la productividad decreciente de las “ideas” … pero esto, por supuesto, está por ver …