要一窺生產率增長的奇跡，沒有比美國玉米產區的高產田地更好的地方了。100年前，一大群農民辛苦勞作，產出只有30蒲式耳/英畝，現在，區區幾個人就能在同樣的一英畝土地上得到160蒲式耳的收成。
現代文明的興起建立在人均產出越來越高的趨勢之上。過去120年來人類似乎遵從著某種必然規律，人均產出每年增長約2%。但最近十幾年情況似乎發生了變化。
美國西北大學(Northwestern University)的羅伯特•戈登(Robert Gordon)等值得信賴的經濟學家擔心，2%不是什么規律，而是一個正在趨近終點的階段。按照戈登的分析，今后120年2%的增長率可能很容易變成1%，甚至更低。
美聯儲(Fed)已經在調低對長期利率的預測。美聯儲主席珍妮特•耶倫(Janet Yellen)在其最近的一場新聞發布會上表示：“最有可能的原因是，與較長期增長有關的預測……出現了一些小幅下降。”
然而也有一些信奉科技的樂觀主義者，比如麻省理工學院(MIT)的埃里克•布林約爾松(Erik Brynjolfsson)和安德魯•麥卡菲(Andrew McAfee)，他們對新發現抱有極大的信心，以至于他們預計增長將會加速，而非下降。
還有就是一些比較含蓄的經濟學家，他們的答案不那么令人興奮，與歷史均值差別不大，他們認為人均產出增長將會略低于2%。
生產率問題有可能給美國經濟帶來最為重大的后果，涉及方方面面：從何時應當上調利率，到何時應當停止加息；從美國債務的可持續性，到什么是美國企業最明智的投資水平。
答案取決于Climate Corporation等公司。該公司正從新的前沿陣地——硅谷辦公大樓——投入推動農業生產率增長的戰斗。
Climate Corporation去年被孟山都(Monsanto)斥資9.3億美元收購。該公司致力于“精細農業”，讓數據科學的威力助推農業。
例如，該公司表示，通過將化肥使用、土壤類型、天氣數據以及其他信息整合進一個數據庫中，農民們就能確切地知道地里的氮含量，從而知道需要施用多少肥料。
收成增幅可能高達5%，而這僅僅是開始。Climate Corporation營銷總監安東尼•奧斯本(Anthony Osborne)表示：“我們發現，一個農民做出的大約40個不同決定有可能用到數據科學。”
計算機能否持續對生產率做出廣泛貢獻，是當前最重要的議題之一。
但它并非是唯一議題。國內生產總值(GDP)增長（人們熟知的衡量所有經濟體的統計數據）可以通過多種途徑實現：增加勞動力并讓他們擁有更高的技能；增加工廠、道路和機械等資本，或者新技術。除了新技術外，經濟學家們的共識是，大多數因素對經濟增長的貢獻將不如以往。
首先，美國人口增速處于上世紀30年代以來的最低點，從上世紀90年代的每年約1.2%，降至近年的0.7%。這沒有影響生活水準的上升（因為消費者和工人都更少了），但勞動力人口放緩增長將導致整體GDP增長率放緩，而這正是美聯儲擔心的。
除此之外，人口結構因素也將導致人均GDP增長放緩，這一點確實影響到生活水準。人口老齡化將意味著活躍勞動力占總人口的比例下降；多數女性已加入美國勞動者大軍，這意味著勞動力增長源泉即將耗盡。
戈登估計，人口結構因素可能導致2%的長期增長趨勢下降0.3個百分點。
舊金山聯邦儲備銀行(Federal Reserve Bank of San Francisco)高級研究顧問約翰•弗納爾德(John Fernald)表示：“大家基本上都認為，與過去50年相比，工作時間的增長將會放緩。”
然而，衡量經濟進步的最可靠指標是每小時工作實現的GDP的增長。人類每小時的勞作，創造了多少產出？同樣，過去推動增長的某些因素正在減弱，比如技能和教育。
先是小學、接著是中學乃至大學教育的普及，在幾代人時間里推動著經濟增長，但現在平均受教育年數的增長已經停滯。戈登表示：“在大學和高中學業完成率的排行榜上，美國的排名正在回落。”他表示，這又會拖累人均GDP增長下降0.2個百分點。
只剩下了技術。麻省理工學院的布林約爾松表示：“我基本上同意他所說的人口增長放緩的因素，我和他的分歧在于對未來創新前景的看法。”
從長期看，每小時工作實現的GDP的增長呈現出一種有趣的模式。按照戈登的說法，從19世紀一直到1972年，生產率增長較快，年均達到2.4%，隨后從1972年到1996年放緩至1.4%。
互聯網繁榮推動生產率年均增幅回升至2.6%，正是這段時期促使時任美聯儲主席艾倫•格林斯潘(Alan Greenspan)談論“生產率盛宴”。但早在金融危機爆發之前的2004年，這場盛宴就結束了。拋開測算方面的問題，自2004年以來，每小時產值增長率只有1.3%。
爭議的焦點是：我們應該預期今后幾十年的生產率增長是像1996年到2004年那樣達到2.5%，還是像2004年以來那樣僅為1.3%？盡管布林約爾松對烏托邦的技術進步有著“星際迷航”(Star Trek)式的憧憬，但戈登更像是賽博朋克(cyberpunk)，在他設想的世界中，計算機可能變得更加強大，但普通人生活水準只是緩慢上升。
電腦運算是布林約爾松樂觀的根源：他曾與邁克菲合著《第二個機器時代》(The Second Machine Age)，該書提出，信息技術的影響才剛剛開始展現。計算能力的指數級提高，以及快速傳播創新的能力，可能意味著20世紀90年代末的增長再度到來。
布林約爾松說：“我之所以樂觀，是因為我并不主要依賴外推以往經濟趨勢。”他在參觀實驗室后表示：“我只是對正在研發的東西感到驚訝。它們大多數還沒進入商業化階段。”
他不喜歡引用歷史數據，而是提到了谷歌(Google)的無人駕駛汽車，計算機系統診斷疾病和回答法律咨詢的潛力，以及機器人技術不斷提高的靈活性。跟昔日的其他科技創新一樣，此類自動化將解放大量勞動力，使他們能夠投入新的任務。他說：“無論是機器人還是知識工作軟件，如果你把勞動力成本降低至零，生產率將達到天文數字。”
與此形成反差的是，戈登教授預計生產率增長將會減速，或許與過去10年的增速相符。他指出，即使是要達到這一目標，也意味著得不斷推出像智能手機這樣的創新產品。
他的中心論點是，過去的發現，如自來水、內燃機、電燈泡等，遠比今天的發現重要。他指出，從1870年到1972年，美國人的居家環境經歷了巨大變遷，從沒有電燈、出行不便、自己做家務活，到室內有空調，廚房里有洗碗機，車庫里停著自家轎車。
對于無人駕駛汽車這類發明有望帶來的生產率提高（比如讓車主回復電子郵件，而不用轉動方向盤），戈登也不以為然。他說：“生產率的真正提高大概會來自無人駕駛卡車。”但他隨后指出，UPS的送貨車仍需要司機從車上卸下包裹。
他對機器人的潛力相對更加認同，但不太相信機器人已經強大到足以替代人類。“回想一下過去2、3天里你接觸的每一位員工，再想想未來20年機器人能否取代他們？”
兩位教授的論點都有一個奇特之處——它們有多么不像經濟學方法。他們的焦點在更大程度上是進一步發現的空間，而不是經濟體做出此類發現的能力。戈登教授的推論很難解釋1996年起生產率增長加速的現象，而布林約爾松教授難以解釋2004年后的增長減速。
然而，對于做出發現的過程，經濟學有相當大量的現成理論，其依據是不那么革命性的洞見：突破依賴于研發投入。
在最近一項研究中，舊金山聯儲的弗納爾德和美國斯坦福大學(Stanford University)的查爾斯•瓊斯(Charles Jones)用一種不同的方法分析了1950年至2007年美國人均產出每年2%的穩健增長。他們發現，勞動者人均資本的增加幾乎沒有任何貢獻。
約有0.4個百分點的增長來自人力資本（更好的教育）。但遙遙領先的最大貢獻（總增幅中的1.6個百分點）來自一個事實：更多人在從事研究和開發。
總人口增加起到了一定作用。但主要還是因為從事研發的人口比例持續增長。
比起猜測還有什么技術有待發明，這種分析有助于形成更站得住腳的預測。弗納爾德指出：“這個未來方程式中令人悲觀的變量是人力資本，”原因是更高教育程度的貢獻終將趨緩。美國也不可能持續投入越來越多的人力從事研發。
但這一點對于世界作為一個整體并不成立。中國、印度及其他地方的巨大人口正加入全球經濟，這些國家正在改進他們的教育制度，并把更多的研究人員投入科研第一線。他們做出的任何發現都能應用于美國乃至其他任何地方。
在這種情況下，科學發現所帶來的改進有望達到可持續水平。生產率增長只需要放緩到大約1.6%。若加上人口的適度增長，經濟整體就能以每年2%或略微高一點的速度擴張。弗納爾德的長期預測是2.1%。這似乎表明，聯邦公開市場委員(FOMC)最新預測的2.2%的長期增長比較靠譜。
Climate Corporation展示了美國依然強大的創新能力，以及電腦仍能以出人意料的方式提高生產率。然而，為了延續人均產出每年增長2%這一神奇趨勢，美國可能需要中國和印度出現更多的“硅谷”，讓他們加入對提高生產率的永恒追求，包括在同一英畝的土地再增產一蒲式耳玉米。
英特爾、主頻以及生產率增長的度量
近期的生產率增速放緩是否只不過是一個統計上的誤判？最近，經濟學家大衛•伯恩(David Byrne)、斯蒂芬•奧利納(Stephen Oliner)以及丹尼爾•西謝爾(Daniel Sichel)發布了一份研究報告，指出微處理器的價格和性能數據之間有一種有趣的差異（見上圖）。這一點很重要，因為處理能力的快速提升正是技術革新的驅動力。
英特爾(Intel)的創始人之一戈登•摩爾(Gordon Moore)曾提出了摩爾定律(Moore's Law)，認為計算機的性能每兩年就會翻倍。摩爾定律依然有效。與此同時，在1998年到2000年間，微處理器計算能力的單價曾每年下降70%，而最近其下降的速率已經放慢到每年3%到4%。這就意味著生產率增速的回落。
奧利納目前任職于華盛頓智庫機構美國企業研究所(American Enterprise Institute)。他對此有幾點解釋。其一就是英特爾的市場勢力提升了。“2006年轉折點就出現了，大概從那時開始，英特爾實實在在地鞏固了自己相對于AMD的市場地位”，奧利納說。AMD是英特爾的主要競爭對手。競爭變少，老產品降價的速度就可能會變慢。
奧利納先生還說，大約在2006年，“英特爾自身也有了一個重大突破，研發出了多核芯片。”主頻，以兆赫或者千兆赫為單位，是最為人所熟悉的衡量芯片處理速度的方式。英特爾不再一味提高主頻，而是開始在同一芯片卡上集成多個相同的基礎處理器。如果還用主頻來衡量計算能力，那么其提升的速率看起來會驟然下降。
美國勞工統計局(US Bureau of Labor Statistics)使用一組工具來衡量計算能力。他們得到的數據顯示計算機芯片的發展速度已經大幅放緩。支持這些數據的一條理由是，消費者置換他們的臺式機的頻率似乎降低了。
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