要一窥生产率增长的奇迹，没有比美国玉米产区的高产田地更好的地方了。100年前，一大群农民辛苦劳作，产出只有30蒲式耳/英亩，现在，区区几个人就能在同样的一英亩土地上得到160蒲式耳的收成。
现代文明的兴起建立在人均产出越来越高的趋势之上。过去120年来人类似乎遵从着某种必然规律，人均产出每年增长约2%。但最近十几年情况似乎发生了变化。
美国西北大学(Northwestern University)的罗伯特•戈登(Robert Gordon)等值得信赖的经济学家担心，2%不是什么规律，而是一个正在趋近终点的阶段。按照戈登的分析，今后120年2%的增长率可能很容易变成1%，甚至更低。
美联储(Fed)已经在调低对长期利率的预测。美联储主席珍妮特•耶伦(Janet Yellen)在其最近的一场新闻发布会上表示：“最有可能的原因是，与较长期增长有关的预测……出现了一些小幅下降。”
然而也有一些信奉科技的乐观主义者，比如麻省理工学院(MIT)的埃里克•布林约尔松(Erik Brynjolfsson)和安德鲁•麦卡菲(Andrew McAfee)，他们对新发现抱有极大的信心，以至于他们预计增长将会加速，而非下降。
还有就是一些比较含蓄的经济学家，他们的答案不那么令人兴奋，与历史均值差别不大，他们认为人均产出增长将会略低于2%。
生产率问题有可能给美国经济带来最为重大的后果，涉及方方面面：从何时应当上调利率，到何时应当停止加息；从美国债务的可持续性，到什么是美国企业最明智的投资水平。
答案取决于Climate Corporation等公司。该公司正从新的前沿阵地——硅谷办公大楼——投入推动农业生产率增长的战斗。
Climate Corporation去年被孟山都(Monsanto)斥资9.3亿美元收购。该公司致力于“精细农业”，让数据科学的威力助推农业。
例如，该公司表示，通过将化肥使用、土壤类型、天气数据以及其他信息整合进一个数据库中，农民们就能确切地知道地里的氮含量，从而知道需要施用多少肥料。
收成增幅可能高达5%，而这仅仅是开始。Climate Corporation营销总监安东尼•奥斯本(Anthony Osborne)表示：“我们发现，一个农民做出的大约40个不同决定有可能用到数据科学。”
计算机能否持续对生产率做出广泛贡献，是当前最重要的议题之一。
但它并非是唯一议题。国内生产总值(GDP)增长（人们熟知的衡量所有经济体的统计数据）可以通过多种途径实现：增加劳动力并让他们拥有更高的技能；增加工厂、道路和机械等资本，或者新技术。除了新技术外，经济学家们的共识是，大多数因素对经济增长的贡献将不如以往。
首先，美国人口增速处于上世纪30年代以来的最低点，从上世纪90年代的每年约1.2%，降至近年的0.7%。这没有影响生活水准的上升（因为消费者和工人都更少了），但劳动力人口放缓增长将导致整体GDP增长率放缓，而这正是美联储担心的。
除此之外，人口结构因素也将导致人均GDP增长放缓，这一点确实影响到生活水准。人口老龄化将意味着活跃劳动力占总人口的比例下降；多数女性已加入美国劳动者大军，这意味着劳动力增长源泉即将耗尽。
戈登估计，人口结构因素可能导致2%的长期增长趋势下降0.3个百分点。
旧金山联邦储备银行(Federal Reserve Bank of San Francisco)高级研究顾问约翰•弗纳尔德(John Fernald)表示：“大家基本上都认为，与过去50年相比，工作时间的增长将会放缓。”
然而，衡量经济进步的最可靠指标是每小时工作实现的GDP的增长。人类每小时的劳作，创造了多少产出？同样，过去推动增长的某些因素正在减弱，比如技能和教育。
先是小学、接着是中学乃至大学教育的普及，在几代人时间里推动着经济增长，但现在平均受教育年数的增长已经停滞。戈登表示：“在大学和高中学业完成率的排行榜上，美国的排名正在回落。”他表示，这又会拖累人均GDP增长下降0.2个百分点。
只剩下了技术。麻省理工学院的布林约尔松表示：“我基本上同意他所说的人口增长放缓的因素，我和他的分歧在于对未来创新前景的看法。”
从长期看，每小时工作实现的GDP的增长呈现出一种有趣的模式。按照戈登的说法，从19世纪一直到1972年，生产率增长较快，年均达到2.4%，随后从1972年到1996年放缓至1.4%。
互联网繁荣推动生产率年均增幅回升至2.6%，正是这段时期促使时任美联储主席艾伦•格林斯潘(Alan Greenspan)谈论“生产率盛宴”。但早在金融危机爆发之前的2004年，这场盛宴就结束了。抛开测算方面的问题，自2004年以来，每小时产值增长率只有1.3%。
争议的焦点是：我们应该预期今后几十年的生产率增长是像1996年到2004年那样达到2.5%，还是像2004年以来那样仅为1.3%？尽管布林约尔松对乌托邦的技术进步有着“星际迷航”(Star Trek)式的憧憬，但戈登更像是赛博朋克(cyberpunk)，在他设想的世界中，计算机可能变得更加强大，但普通人生活水准只是缓慢上升。
电脑运算是布林约尔松乐观的根源：他曾与迈克菲合著《第二个机器时代》(The Second Machine Age)，该书提出，信息技术的影响才刚刚开始展现。计算能力的指数级提高，以及快速传播创新的能力，可能意味着20世纪90年代末的增长再度到来。
布林约尔松说：“我之所以乐观，是因为我并不主要依赖外推以往经济趋势。”他在参观实验室后表示：“我只是对正在研发的东西感到惊讶。它们大多数还没进入商业化阶段。”
他不喜欢引用历史数据，而是提到了谷歌(Google)的无人驾驶汽车，计算机系统诊断疾病和回答法律咨询的潜力，以及机器人技术不断提高的灵活性。跟昔日的其他科技创新一样，此类自动化将解放大量劳动力，使他们能够投入新的任务。他说：“无论是机器人还是知识工作软件，如果你把劳动力成本降低至零，生产率将达到天文数字。”
与此形成反差的是，戈登教授预计生产率增长将会减速，或许与过去10年的增速相符。他指出，即使是要达到这一目标，也意味着得不断推出像智能手机这样的创新产品。
他的中心论点是，过去的发现，如自来水、内燃机、电灯泡等，远比今天的发现重要。他指出，从1870年到1972年，美国人的居家环境经历了巨大变迁，从没有电灯、出行不便、自己做家务活，到室内有空调，厨房里有洗碗机，车库里停着自家轿车。
对于无人驾驶汽车这类发明有望带来的生产率提高（比如让车主回复电子邮件，而不用转动方向盘），戈登也不以为然。他说：“生产率的真正提高大概会来自无人驾驶卡车。”但他随后指出，UPS的送货车仍需要司机从车上卸下包裹。
他对机器人的潜力相对更加认同，但不太相信机器人已经强大到足以替代人类。“回想一下过去2、3天里你接触的每一位员工，再想想未来20年机器人能否取代他们？”
两位教授的论点都有一个奇特之处——它们有多么不像经济学方法。他们的焦点在更大程度上是进一步发现的空间，而不是经济体做出此类发现的能力。戈登教授的推论很难解释1996年起生产率增长加速的现象，而布林约尔松教授难以解释2004年后的增长减速。
然而，对于做出发现的过程，经济学有相当大量的现成理论，其依据是不那么革命性的洞见：突破依赖于研发投入。
在最近一项研究中，旧金山联储的弗纳尔德和美国斯坦福大学(Stanford University)的查尔斯•琼斯(Charles Jones)用一种不同的方法分析了1950年至2007年美国人均产出每年2%的稳健增长。他们发现，劳动者人均资本的增加几乎没有任何贡献。
约有0.4个百分点的增长来自人力资本（更好的教育）。但遥遥领先的最大贡献（总增幅中的1.6个百分点）来自一个事实：更多人在从事研究和开发。
总人口增加起到了一定作用。但主要还是因为从事研发的人口比例持续增长。
比起猜测还有什么技术有待发明，这种分析有助于形成更站得住脚的预测。弗纳尔德指出：“这个未来方程式中令人悲观的变量是人力资本，”原因是更高教育程度的贡献终将趋缓。美国也不可能持续投入越来越多的人力从事研发。
但这一点对于世界作为一个整体并不成立。中国、印度及其他地方的巨大人口正加入全球经济，这些国家正在改进他们的教育制度，并把更多的研究人员投入科研第一线。他们做出的任何发现都能应用于美国乃至其他任何地方。
在这种情况下，科学发现所带来的改进有望达到可持续水平。生产率增长只需要放缓到大约1.6%。若加上人口的适度增长，经济整体就能以每年2%或略微高一点的速度扩张。弗纳尔德的长期预测是2.1%。这似乎表明，联邦公开市场委员(FOMC)最新预测的2.2%的长期增长比较靠谱。
Climate Corporation展示了美国依然强大的创新能力，以及电脑仍能以出人意料的方式提高生产率。然而，为了延续人均产出每年增长2%这一神奇趋势，美国可能需要中国和印度出现更多的“硅谷”，让他们加入对提高生产率的永恒追求，包括在同一英亩的土地再增产一蒲式耳玉米。
英特尔、主频以及生产率增长的度量
近期的生产率增速放缓是否只不过是一个统计上的误判？最近，经济学家大卫•伯恩(David Byrne)、斯蒂芬•奥利纳(Stephen Oliner)以及丹尼尔•西谢尔(Daniel Sichel)发布了一份研究报告，指出微处理器的价格和性能数据之间有一种有趣的差异（见上图）。这一点很重要，因为处理能力的快速提升正是技术革新的驱动力。
英特尔(Intel)的创始人之一戈登•摩尔(Gordon Moore)曾提出了摩尔定律(Moore's Law)，认为计算机的性能每两年就会翻倍。摩尔定律依然有效。与此同时，在1998年到2000年间，微处理器计算能力的单价曾每年下降70%，而最近其下降的速率已经放慢到每年3%到4%。这就意味着生产率增速的回落。
奥利纳目前任职于华盛顿智库机构美国企业研究所(American Enterprise Institute)。他对此有几点解释。其一就是英特尔的市场势力提升了。“2006年转折点就出现了，大概从那时开始，英特尔实实在在地巩固了自己相对于AMD的市场地位”，奥利纳说。AMD是英特尔的主要竞争对手。竞争变少，老产品降价的速度就可能会变慢。
奥利纳先生还说，大约在2006年，“英特尔自身也有了一个重大突破，研发出了多核芯片。”主频，以兆赫或者千兆赫为单位，是最为人所熟悉的衡量芯片处理速度的方式。英特尔不再一味提高主频，而是开始在同一芯片卡上集成多个相同的基础处理器。如果还用主频来衡量计算能力，那么其提升的速率看起来会骤然下降。
美国劳工统计局(US Bureau of Labor Statistics)使用一组工具来衡量计算能力。他们得到的数据显示计算机芯片的发展速度已经大幅放缓。支持这些数据的一条理由是，消费者置换他们的台式机的频率似乎降低了。
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