13 ottobre 2020

Dobbiamo Preoccuparci di una Stagnazione secolare?

 

● Economia e innovazione

 

 

L’idea che le economie avanzate possano entrare in una stagnazione secolare, ovvero un periodo prolungato di “riprese deboli che muoiono appena nate e depressioni che si alimentano a vicenda”, risale alla fine degli Anni Trenta (Hansen, 1939). Tuttavia, nei paesi avanzati, la crescita della produttività tra 1930 e 1970 allontanò queste preoccupazioni, almeno fino a pochi anni fa. I dati più recenti indicano che la crescita della produttività nelle economie avanzate è visibilmente rallentata, ma non sono in grado di stabilire se si tratta di un fenomeno transitorio o di lungo periodo. La priorità è comunque chiara: bisogna incentivare e sostenere il progresso scientifico e tecnologico per evitare una stagnazione secolare.

 

Uno degli economisti a recuperare recentemente l’idea di stagnazione secolare è stato Larry Summers (ex consigliere di Obama). Secondo Summers (2015) esiste un problema di risparmi troppo abbondanti dovuto a vari fattori, quali la crescita delle riserve valutarie dei paesi in via di sviluppo, l’aumento della propensione al risparmio e la diminuzione della pressione fiscale effettiva sui capitali. Summers sostiene che quest’abbondanza di risparmi spinga i tassi di interesse verso il basso. Poiché il tasso di interesse non può essere negativo, è necessario un aggiustamento a ribasso del PIL per far diminuire i risparmi, con conseguente disoccupazione. In questi termini il problema di stagnazione secolare è gestibile: basta stimolare la domanda in modo da alzare il tasso di interesse, riducendo risparmio. Specificamente, una politica fiscale più espansiva, volta ad aumentare gli investimenti pubblici e stimolare quelli privati potrebbe far uscire le economie avanzate da questo circolo vizioso di risparmi elevati e crescita lenta.

 

Per definizione, si può considerare la crescita lenta sintomo di una stagnazione secolare. Tuttavia, il principale motore della crescita nel lungo periodo è il progresso tecnologico,1 che consente appunto di produrre di più a parità di input. Furono infatti l’introduzione e la diffusione di metodi produttivi migliori a rendere possibile la crescita spettacolare delle economie avanzate nel secondo dopoguerra. In assenza di una crescita sostenuta della produttività, anche risolvendo eventuali problemi di domanda insufficiente, il reddito reale pro capite è destinato a crescere lentamente.2 Dalla Rivoluzione Industriale in poi, la produttività è cresciuta in modo sostenuto grazie all’introduzione di una lunga serie di invenzioni, consentendo a sempre più individui di raggiungere un tenore di vita prima impensabile. È proprio in questo meccanismo  che si inserisce il tecno-pessimismo di Robert Gordon (2015; 2016), storico dell’economia americano, il quale nota che, negli ultimi decenni, la crescita della produttività è vistosamente rallentata (Figura 1).3

 

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Figura 1: Tasso di crescita medio annuo della produttività multifattoriale negli U.S.A. (raggruppato per decenni), 1900-2014. Fonte: Gordon (2016).

 

Mentre tra il 1930 e il 1970 la produttività è cresciuta abbastanza rapidamente, l’attuale crescita è invece deludente, con conseguenze immediate e tangibili. Per rendere l’idea: ad un tasso di crescita annuale del 3%, il PIL reale pro capite impiega solo 25 anni – meno di una generazione – a raddoppiare; ad un tasso del 1% annuo, invece, raddoppia ogni 70 anni. Gordon ritiene che l’esperienza del periodo 1930-1970 sia irripetibile, poiché resa possibile dalla diffusione del motore a scoppio e dell’elettrificazione, con tutte le innovazioni ad esse associate (ad es. aereo, automobile, fordismo, grande distribuzione, radio, televisione). Si potrebbe però sostenere che anche gli ultimi 30 anni non siano stati deludenti quanto a innovazione: il computer, Internet, il cellulare… Tuttavia, è proprio sulla natura di tali invenzioni che si gioca la differenza tra quello a cui assistiamo oggi e la crescita del passato. In gergo economico, sia l’elettricità e il motore a scoppio che il computer e Internet sono general purpose technologies (GPT, “tecnologie multiuso”), ovvero tecnologie applicabili negli ambiti più svariati e, dunque, capaci di impattare sull’economia su larga scala (Helpman e Trajtenberg, 1998). Tuttavia, le GPT più recenti hanno avuto un impatto maggiore su settori che contribuiscono poco al prodotto aggregato, quali le telecomunicazioni e l’intrattenimento,4 senza accelerare altrettanto la crescita degli altri.

 

A questo si accompagna la “malattia dei costi di Baumol” (Baumol e Bowen, 1965): quando il reddito aumenta, gli individui preferiscono spendere di più in servizi che in manufatti. Tuttavia, la produttività sembrerebbe crescere più rapidamente nel settore manifatturiero, di conseguenza, il peso relativo dei settori a crescita lenta aumenta all’aumentare del reddito, facendo rallentare la crescita della produttività totale.

 

Un altro dato preoccupante è l’aumento degli input necessari (ricercatori, risorse ecc.) a mantenere costante l’innovazione tecnologica in ogni settore (Bloom et al., 2020). Per esempio, nei semiconduttori – dove vale la “Legge di Moore”, secondo cui la qualità del prodotto raddoppia circa ogni 2 anni5 – lo sforzo necessario per mantenere questo ritmo è aumentato costantemente (Figura 2).

 

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Figura 2: Progresso tecnologico e risorse necessarie per esso nel settore dei semiconduttori, 1970-2015. L'asse sinistra e la linea blu rappresentano la rapidità del progresso sotto forma crescita della densità dei chip e corrisponde alla Legge di Moore (raddoppia ogni 2 anni). L'asse destra e la linea verde rappresentano le risorse destinate alla ricerca in questo settore, cioè un indice (1970=1) che include il numero di ricercatori e il loro salario. Fonte: Bloom et al. (2020)

 

In altre parole, con l’avanzamento tecnologico, sembra che la produttività della ricerca diminuisca, rendendo il progresso tecnico futuro più difficile e costoso. Alcuni modelli economici che analizzano la relazione tra spese in ricerca e sviluppo (R&S) e progresso tecnologico evidenziano come, per mantenersi su una traiettoria di crescita costante della produttività, sia appunto necessario uno sforzo di R&S crescente6 (Kortum, 1997). Questi modelli semplificano necessariamente alcune particolarità dei processi di R&S, quali la distinzione tra ricerca di base e applicata e la differenza tra ricerca esplorativa e miglioramento delle tecnologie esistenti (innovazione incrementale). Per esempio, la struttura dei mercati e l’intensità della competizione tra imprese potrebbero avere effetti non scontati sull’innovazione (Akcigit e Kerr, 2018; Aghion et al., 2005). Più in generale, negli ultimi decenni, il peso relativo della ricerca di base è diminuito e sempre più sforzi sono diretti verso l’introduzione di tecnologie commercializzabili in tempi brevi.7 Se questo rallentamento è irreversibile, come sostiene Gordon, il ritorno a tassi di crescita simili al periodo pre-industriale è inevitabile e stimolare la domanda aggregata, come propone Summers, avrà effetti di lungo periodo marginali. Di contro si può sostenere che il progresso tecnologico sia imprevedibile: in un futuro prossimo potrebbero essere introdotte delle innovazioni con una portata simile all’elettricità e al motore a scoppio (Mokyr, 2013). L’idea di fondo di questa visione ottimista è che ogni nuova scoperta apre nuove strade per le future invenzioni, rendendo il progresso tecnologico un processo che si auto-genera.

 

Anche se una stagnazione secolare non fosse alle porte, esiste un problema di breve e medio periodo di crescita della produttività. I modelli economici e le analisi empiriche sono chiari circa gli interventi necessari: le risorse destinate alla R&S devono aumentare continuamente per mantenere costante la crescita della produttività, soprattutto in assenza di nuove GPT. Inoltre, una porzione maggiore di queste risorse andrebbe destinata alla ricerca di base, sia perché genera spillover maggiori aumentando anche la produttività della ricerca applicata (Akcigit et al., 2017), sia perché le GPT più recenti sembrano aver rapidamente esaurito il loro contributo alla crescita della produttività. John Van Reenen (2020) ha elaborato una proposta in questa direzione per il governo americano, in cui suggerisce appunto di destinare $100 miliardi all’anno in R&S e politiche ancillari, suddividendoli quasi ugualmente tra sussidi diretti, crediti d’imposta, formazione nelle materie STEM (Science, Technology, Engineering, Maths) e altri incentivi (attrazione di scienziati, potenziamento delle università e dell’accesso all’istruzione). Verosimilmente, tali proposte aumenterebbero la crescita della produttività nel medio periodo. Tuttavia, poiché una porzione rilevante degli sforzi di ricerca si concentra sulla riduzione dell’impatto ambientale di processi produttivi già esistenti, inciderebbe solo in parte sulla produttività in senso stretto.8 In ogni caso, attuare questa proposta metterebbe d’accordo chi sostiene che il problema è la domanda con chi pensa a un problema di offerta, in quanto combinerebbe un aumento della spesa con uno sforzo per risollevare la crescita della produttività.

 

 

[1] Questo risultato si deve ai celebri contributi del premio Nobel per l’economia Solow (1956; 1957), che dimostrò che nei paesi avanzati la crescita della produttività determina 2/3 della crescita del reddito pro capite. Per quanto riguarda esperienze più recenti, come le Tigri Asiatiche, si veda Young (1995).
[2] Gli ultimi 150 anni sono in realtà un’eccezione, posto che per la maggior parte della storia umana il reddito pro capite si è tenuto leggermente al di sopra del livello di sussistenza, senza crescere in modo sostenuto.
[3] La crescita della produttività appare rallentata in tutti i paesi occidentali e in base a tutti i vari metodi di misurazione (Bonaccorsi, 2020).
[4] Si parla appunto di Terza Rivoluzione Industriale nell’ambito ICT (information and communication technology).
[5] Negli ultimi anni anche la “Legge di Moore” sembrerebbe troppo ottimista, poiché la anche nei semiconduttori il progresso tecnologico appare rallentato (Gordon 2016). Questo settore rimane comunque tra i tecnologicamente più dinamici.
[6] Altri modelli sottolineano invece l’idea di “stare sulle spalle dei giganti”, ovvero che il progresso tecnologico attuale rende possibile e facilita quello futuro, con la possibile aggiunta di spillover tra settori. Sebbene è evidente come le scoperte del passato hanno reso possibili quelle del presente, l’evidenza empirica indica chiaramente che il progresso tecnologico non sta accelerando, appaiono quindi prevalenti i rendimenti decrescenti (nel tempo) della R&S.
[7] Questo trend è rinforzato dalla tendenza delle università a incoraggiare la produzione di innovazioni brevettabili e commercializzabili, che in passato era appannaggio quasi esclusivo delle imprese.
[8] Anche se potremmo non tornare alla crescita degli Anni ’50, si tratta di un progresso altrettanto auspicabile dato che riduce un’esternalità negativa difficilmente quantificabile ma decisamente problematica.

 

 

Bibliografia

 

Aghion P., Bloom N., Blundell R., Griffith R., Howitt P., 2005, “Competition and Innovation: an Inverted-U Relationship”, The Quarterly Journal of Economics, 2, 701-728.

 

Akcigit U., Hanley D., Serrano-Velarde N., 2017, “Back to Basics: Research Spillovers, Innovation Policy and Growth”, NBER Working Paper Series, 19473.

 

Akcigit U., Kerr W. R., 2018, “Growth Through Heterogeneous Innovations”, Journal of Political Economy, 126(4), 1374-1443.

 

Baumol W. J., Bowen W. G., 1965, “On the Performing Arts: The Anatomy of Their Economic Problems”, American Economic Review, 55(1/2), 495-502.

 

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Bonaccorsi P., 2020, “Perché la produttività arranca?”, Treccani: Agenda, Economia e Innovazione, http://www.treccani.it/magazine/agenda/articoli/economia-e-innovazione/paradosso_produttivita.html

 

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Mokyr J., 2013, “Is Technological Progress a Thing of the Past?”, EU-Vox, www.voxeu.org/article/technological-progress-thing-past .

 

Solow R. M., 1956, “A Contribution to the Theory of Economic Growth”, Quarterly Journal of Economics, 70(1), 65-94.

 

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