Si bien algunas áreas de innovación pueden desacelerarse, la historia muestra que seguiremos descubriendo otras nuevas.
por Jason Crawford
Las nuevas ideas impulsan el crecimiento económico: innovamos, y esas innovaciones abren nuevas oportunidades económicas. Entre 1870 y 1970, el mundo innovó a un ritmo sin precedentes —lo conseguimos todo, desde el automóvil hasta la red eléctrica—, pero en los últimos 50 años, el ritmo se ha ralentizado. En la última edición del Manifiesto Tecnohumanista, Jason Crawford explora por qué no innovamos como antes y qué se necesitaría para evitar el estancamiento.
A continuación, el Capítulo 7, Sección 2, del libro “El Manifiesto Tecnohumanista” de Jason Crawford, fundador del Instituto Raíces del Progreso. El libro completo se publicará en Freethink, semanalmente.
En la Sección 1, argumentamos que el crecimiento no está limitado por los llamados recursos “naturales”, que en realidad no son naturales en absoluto, sino producto del conocimiento.
Si las ideas, no los recursos, impulsan el crecimiento económico, entonces uno bien podría preguntarse: ¿nos quedaremos sin ideas?
Algunos creen que ya lo hemos hecho. La desaceleración del crecimiento del PIB y la productividad total de los factores (PTF) desde aproximadamente 1970 se explica a veces afirmando que para entonces ya se habían aprovechado todas las oportunidades importantes para mejorar el nivel de vida y que no quedaban oportunidades comparables. El libro ” Auge y caída del crecimiento estadounidense”, de Robert Gordon , enfatiza que las innovaciones del período 1870-1970, como los automóviles o la electricidad, “solo podían ocurrir una vez”. 1
Pero todos los inventos solo ocurren una vez: esa es la naturaleza de la invención, no una característica especial del período 1870-1970. Y habrá cosas que inventar mientras haya problemas que resolver: mientras haya deseos insatisfechos, sufrimiento o muerte, frustración o incomodidad; mientras haya alguien consciente de los costos en cualquier consumo, desde la comida hasta la gasolina, las vacaciones o el aire acondicionado.
Menos claro es si podremos mantener el ritmo de la invención. En teoría, el crecimiento podría desacelerarse no porque ya no haya más oportunidades para mejorar la calidad de vida, sino porque esas mejoras se vuelven más difíciles de lograr.
Podemos arrojar luz sobre esta cuestión recurriendo a la teoría económica, incluyendo los modelos cuantitativos de crecimiento económico. Esto requerirá la descripción de algunos conceptos técnicos, pero la recompensa es que las teorías de crecimiento mejor probadas confirmarán algunas de las intuiciones que ya hemos desarrollado y nos brindarán otras nuevas.
Para el siglo XX, el antiguo modelo de tierra y trabajo con el que Malthus había trabajado quedó obsoleto. En cambio, el trabajo y el capital se convirtieron en los insumos clave de los modelos económicos. Es crucial para el crecimiento económico que la tierra sea fija, pero el capital pueda acumularse.
Los trabajadores son más productivos cuando se les proporciona más capital. Un agricultor con una azada se vuelve más productivo con un tractor; un obrero que usa un taladro manual se vuelve más productivo con un taladro eléctrico. Pero la acumulación pura de capital se enfrenta a rendimientos decrecientes. Un trabajador con diez máquinas-herramientas no se vuelve diez veces más productivo, ya que solo puede usar una a la vez. Llegado a cierto punto, añadir más capital por trabajador no compensa el gasto adicional de depreciación y mantenimiento. Una economía puede crecer indefinidamente añadiendo mano de obra y capital, pero esto no eleva el nivel de vida, ya que lo que importa para el nivel de vida es la producción per cápita. 2
Para aumentar la producción per cápita, necesitamos aumentar la productividad laboral, lo que implica un mejor capital, es decir, tecnología más avanzada. El taladro manual se convierte en un taladro eléctrico, que a su vez se convierte en una fresadora controlada por computadora. La guadaña se convierte en una segadora mecánica tirada por caballos, que a su vez se convierte en una cosechadora a gasolina.
En las ecuaciones económicas, la tecnología es un multiplicador de la productividad del trabajo y el capital, denominado “productividad total de los factores” o PTF. No podemos medirla directamente, pero podemos deducir su crecimiento observando el crecimiento económico general y descontando la contribución del aumento de la mano de obra y el capital. Se supone que cualquier crecimiento de la producción superior al de dichos insumos proviene de una combinación de tecnología, organización empresarial y asignación de capital.
En la década de 1950, el economista Robert Solow introdujo este parámetro y calculó por primera vez el crecimiento de la PTF, un trabajo que finalmente le valió un premio Nobel.3 Descubrió que, entre 1909 y 1949, la PTF casi se había duplicado: la producción por trabajador se había más que duplicado, mientras que el capital por trabajador solo había aumentado alrededor de un 30 %. Que la tecnología hubiera contribuido más al crecimiento que el capital sorprendió a Solow y a sus colegas; parecía «eliminar el capital del capitalismo». 4
Una mayor PTF tiene dos efectos. Primero, multiplica la productividad de cada trabajador. Segundo, nos permite permitirnos más capital: cuando las máquinas generan más producción, podemos permitirnos gastar más en su mantenimiento y depreciación. 5 A medida que la tecnología avanza y seguimos mejorando y aumentando el capital, invertimos más capital por trabajador, y cada trabajador se vuelve más productivo. Estos patrones generales se observan en los datos económicos a lo largo de largos períodos y son bien conocidos por los economistas como hechos estilizados fundamentales para el campo. 6
Manteniendo la tecnología constante, la producción económica es una función lineal de la combinación de los insumos de trabajo y capital. Si duplicamos el capital y el trabajo, podemos duplicar la producción. Dos fábricas idénticas, con la misma plantilla, producen el doble que una sola fábrica y una sola plantilla. 7 Pero si además duplicamos la PTF, tendremos dos fábricas mejores , equipadas con mejores máquinas, y podremos duplicar con creces la producción. En términos económicos, existen “rendimientos constantes a escala” provenientes únicamente del trabajo y el capital, pero “rendimientos crecientes a escala” provenientes del trabajo, el capital y la tecnología en conjunto. Y los rendimientos crecientes a escala son lo que necesitamos para mejorar el nivel de vida.
La lección del modelo económico de Solow es que la acumulación de capital, por sí sola, no puede sostener el progreso, pero la tecnología sí puede.
Solow midió la PTF y observó su crecimiento, pero no explicó qué impulsó dicho crecimiento. Durante las décadas siguientes, los economistas propusieron diversos modelos. Algunos consideraban la tecnología proporcionada por el gobierno como un bien público. 8 Otros se centraban en la acumulación de «capital humano» (habilidades y educación) en lugar de la tecnología como tal. 9 Kenneth Arrow propuso un modelo de «aprender haciendo», en el que las empresas mejoran sus técnicas como subproducto de la producción (basado en la observación de TP Wright en 1936 sobre las «curvas de experiencia» en la fabricación de aviones). 10
Lo que todos estos modelos ignoraban era la I+D privada realizada por inventores y empresas con ánimo de lucro. Pero los economistas que intentaron modelar la I+D privada se enfrentaban a un dilema: ¿es la tecnología un bien público o un bien privado? Si era un bien público —de libre acceso para todos—, los actores privados no tenían incentivos para producirlo, ni forma de recuperar su inversión. Por otro lado, si era un bien privado, parecía simplemente otra forma de capital, en cuyo caso debería presentar rendimientos constantes a escala, no rendimientos crecientes, al considerarse junto con las formas tradicionales de capital y el trabajo. <sup>11</sup> Un artículo de la década de 1960 se quejaba de que «la distinción entre bienes privados y públicos es difusa» y que depende de acuerdos legales y sociales. 12
La paradoja se resolvió en un artículo ganador del Nobel en 1990 por Paul Romer. 13 Lo hizo aplicando dos conceptos que, en ese momento, se conocían dentro del subcampo de las finanzas públicas, pero que no se aplicaban ampliamente en otros campos: 14 rivalidad y excluibilidad . Un bien es rival si el consumo de una persona disminuye la cantidad disponible para otros: los bienes físicos normales como una hogaza de pan son así, pero la radiodifusión no lo es. Es excluible si es posible evitar que otros lo consuman: de nuevo, los bienes físicos normales son así, pero las áreas comunes sin vallas, como las aguas de pesca, no lo son. Estos conceptos separan dos dimensiones distintas que están enredadas en la clasificación unidimensional de “público” frente a “privado”. Los “bienes privados” son rivales y excluibles. Los “bienes públicos” no son ninguno de los dos (por ejemplo, la defensa nacional). Pero un bien puede ser uno sin el otro. Romer explica: «La rivalidad y su opuesto, la no rivalidad, son afirmaciones sobre las posibilidades de producción. La excluibilidad depende de una decisión política sobre las reglas». 15
En particular, las ideas , por su naturaleza, no son rivales: pueden replicarse a un costo marginal insignificante y ser utilizadas por todos simultáneamente. Thomas Jefferson señaló que la peculiaridad de las ideas reside en que «nadie posee menos, porque todos los demás poseen la totalidad. Quien recibe una idea de mí, recibe instrucción él mismo, sin disminuir la mía; así como quien enciende su vela en la mía, recibe luz sin oscurecerme». 16 Pero las ideas pueden hacerse, al menos parcialmente, excluibles mediante medios como las patentes. Esto permite a las empresas beneficiarse de la I+D.
La no rivalidad entre ideas, que llevó a economistas anteriores a considerarlas un «bien público», explica cómo el nivel de vida puede aumentar, y no disminuir, con el crecimiento demográfico; cómo aumenta no a pesar del crecimiento demográfico, sino gracias a él .
Romer escribe: El punto simple que se remonta a Malthus es que si R es el stock de cualquier recurso rival y N es el número de personas, el stock de recursos per cápita, R/N, cae con N. A menos que haya algún efecto compensatorio, esto significa que el nivel de vida individual tiene que disminuir cuando el número de personas aumenta.
Pero:
…si A representa el acervo de ideas, también es el acervo de ideas per cápita. Un N mayor significa una A mayor, por lo que un N mayor significa una A mayor per cápita. [énfasis añadido] 17
Allí, en un modelo formal simple, está la refutación del maltusianismo.
Independientemente de los factores que consideremos que impulsan la economía (tierra, trabajo, capital, tecnología, instituciones), escalar solo los factores rivales nos proporciona rendimientos constantes, pero escalar los factores rivales junto con los no rivales genera rendimientos crecientes . Y, de nuevo, los rendimientos crecientes son necesarios para mejorar el nivel de vida.
Este modelo otorga el peso de la teoría económica a nuestras observaciones sobre el valor de la población del Capítulo 3. Una mayor población es mejor para todos, porque genera más ideas y todos pueden beneficiarse de ellas sin merma. «Que las ideas se difundan libremente entre sí por todo el mundo —escribió Jefferson—, para la instrucción moral y mutua del hombre y la mejora de su condición, parece haber sido diseñado de forma peculiar y benévola por la naturaleza, al crearlas, como el fuego, expansibles por todo el espacio, sin disminuir su densidad en ningún punto». 18
Así pues, el crecimiento del conocimiento, representado por la PTF, es crucial para el progreso. Permite mejorar el nivel de vida, supera la escasez de recursos y nos libera de la trampa maltusiana. La pregunta más crucial para el futuro del crecimiento es, entonces: ¿qué impulsa la PTF?
Al analizar el patrón de crecimiento acelerado que vimos en el capítulo anterior, Romer sugirió que la tasa de crecimiento era proporcional a la inversión en I+D. <sup>19 </sup> A primera vista, esta es una hipótesis razonable. Sin embargo, poco después, Chad Jones señaló que, a diferencia del patrón a muy largo plazo de tasas de crecimiento crecientes, este se ha mantenido bastante estable durante más de 100 años, a pesar de los enormes aumentos en el número de investigadores y la inversión total en I+D. 20 Más recientemente, un artículo de Bloom, Jones, van Reenan y Webb concluyó que este patrón se mantiene no solo a nivel macro, sino también en diversas industrias específicas. 21
Consideremos uno de los principales ejemplos de progreso exponencial sostenido: la Ley de Moore. ¿Qué inversión se requiere para mantener un crecimiento exponencial en el número de transistores en un circuito integrado? Bloom et al. definen una métrica de inversión que es la cantidad gastada en I+D por la industria de semiconductores, deflactada por el salario de los trabajadores altamente cualificados (quienes realizan I+D). Hallan que en 2014, se necesitó 18 veces más inversión, según esta métrica, para impulsar la Ley de Moore que en 1971.
¿Por qué? En los inicios de la fabricación de circuitos integrados, cuando los tamaños de las características eran de 10 micras, los desafíos residían en aspectos como la mecanización de los procesos manuales o el uso de sistemas ópticos más sofisticados para evitar el contacto físico de la máscara litográfica con el chip. 22 Ahora que las características se miden en nanómetros, la litografía debe realizarse con luz ultravioleta extrema, el grabado de características se ve afectado por la aleatoriedad a nanoescala de átomos y fotones individuales, los electrones amenazan con atravesar nuestras puertas lógicas por efecto túnel cuántico, y los chips generan tanto calor que se podría cocinar en ellos. 23 Cuanto más avanzamos en el desarrollo tecnológico, más difíciles se vuelven los problemas.
Observamos el mismo patrón en otras áreas de la tecnología. En el siglo XVIII, la productividad laboral en la fabricación textil podía mejorarse considerablemente mediante dispositivos muy simples como la lanzadera volante o la desmotadora de algodón. Hoy en día, el proceso de fibra a tela ya está tan automatizado que lograr un multiplicador similar sería un desafío mucho mayor. 24
Observamos el mismo patrón en la ciencia. Galileo se convirtió en un científico legendario al hacer rodar bolas por planos inclinados y observar los planetas con telescopios sencillos de baja potencia. Ahora, para ampliar las fronteras de la ciencia, construimos instrumentos tan masivos y costosos como el Telescopio Espacial James Webb, el Gran Colisionador de Hadrones y el Observatorio de Ondas Gravitacionales por Interferometría Láser (LIGO): colaboraciones entre miles de investigadores que requieren una inversión de cientos de millones o incluso miles de millones de dólares. 25
Podríamos pensar en las ideas como manzanas en un huerto, que se vuelven más difíciles de alcanzar a medida que recolectamos las frutas más fáciles. Jones llama a este efecto “extracción de peces”, como si las ideas fueran un número finito de peces almacenados en un estanque cerrado, de modo que, a medida que vaciamos el estanque, se vuelve más difícil capturarlos. 26 Otros han usado la metáfora de la extracción de ideas, donde cualquier veta de ideas puede agotarse. 27
El efecto de pesca de Jones es la contraparte de los rendimientos crecientes de Romer. Ambos son consecuencias de la no rivalidad de ideas. La ventaja de esta no rivalidad es que, cuando se crea una idea, todos pueden compartirla. Pero la desventaja es que no podemos generar más valor generando la misma idea año tras año, ni dos personas o equipos pueden generar el doble de valor generando cada uno la misma idea. 28
A esto se suma la carga del conocimiento. Cuanto más aprendemos, más tiempo tiene que estudiar un investigador para alcanzar la frontera, donde puede progresar; y más tiene que especializarse, lo que dificulta forjar conexiones entre campos dispares. 29
Si imaginamos la frontera del conocimiento y la tecnología como una esfera en expansión, podríamos suponer que cada investigador o laboratorio solo puede impulsar una superficie constante. Por lo tanto, a medida que la esfera se expande, necesitamos que más investigadores se unan al esfuerzo constantemente para seguir impulsando el proyecto. En resumen, a medida que avanzamos en la frontera, nos enfrentamos a una mayor cantidad y calidad de problemas por resolver: más problemas debido a la especialización de los campos y problemas más difíciles porque se aprovechan los más fáciles.
Bloom et al. titulan provocativamente su artículo “¿Se están volviendo más difíciles de encontrar ideas?”. Y en los modelos formales de Jones, esto se representa por el propio PTF, que tiene rendimientos decrecientes sobre el crecimiento futuro de este. 30 Algunos han interpretado esto como una predicción de estancamiento en el futuro (tasas de crecimiento decrecientes y desaceleración del progreso, a medida que las ideas se vuelven cada vez más difíciles de encontrar) o incluso como una explicación de la desaceleración en las últimas décadas. 31
Pero el modelo de Jones no predice el estancamiento. La pesca es solo un factor que afecta las tasas de crecimiento. Recuerden, ¡las ideas se han vuelto cada vez más difíciles de encontrar desde la Edad de Piedra! Había muchísimas oportunidades al alcance de la mano en la Edad de Piedra. Si este fuera el único factor, entonces el patrón histórico a largo plazo sería de desaceleración , no de aceleración.
La otra cara de la moneda es que, a medida que las ideas se vuelven más difíciles de encontrar, mejor las encontramos. A medida que aumenta la cantidad y la calidad de los problemas que debemos resolver, también aumenta la cantidad y la calidad de los recursos que aportamos para afrontar ese desafío: más investigadores, mejor formados, que trabajan con más herramientas, mejor diseñadas.
La lección de estos modelos no es que el estancamiento sea inevitable. Se desarrollaron originalmente para explicar el crecimiento constante , no la desaceleración del crecimiento. La lección, en cambio, se centra en la intensidad de los insumos necesarios para sostener el crecimiento. Una base constante de I+D no puede sostener un crecimiento exponencial. El crecimiento exponencial de los insumos de I+D es necesario para el crecimiento exponencial de la economía. Y un crecimiento superexponencial de dichos insumos puede generar un crecimiento económico superexponencial. Esto es, de hecho, lo que ha sucedido a lo largo de la historia de la humanidad: el patrón de aceleración que vimos en el capítulo anterior . 32
Tenga en cuenta que todas las metáforas que la gente usa para la innovación (recolección de fruta, pesca, minería) son analogías con la extracción de recursos físicos. La comparación es instructiva, dado lo que hemos discutido anteriormente sobre los recursos. Las ideas se vuelven más difíciles de encontrar, pero los recursos también, y en ambos casos nuestra inversión en descubrimiento y explotación aumenta para enfrentar el desafío: así como continuamos extrayendo cobre de minerales de menor calidad, podemos continuar resolviendo problemas más difíciles en ciencia y tecnología. Un campo particular de ideas puede agotarse, como un campo petrolífero o una mina, pero así como encontramos nuevos depósitos de minerales, también encontramos nuevos campos de innovación que abren la posibilidad de un avance rápido, como la informática en el siglo XX o la tecnología del ARNm en el XXI. Entonces, así como siempre ha sido un error llamar al Pico de los Recursos, creo que es demasiado pronto para llamar al Pico de las Ideas.
Si realmente queda un vasto espacio inexplorado de ideas productivas, y todo lo que necesitamos para encontrarlas es un número suficiente de personas inteligentes, entonces nuestra preocupación final para el crecimiento a largo plazo podría ser: ¿nos quedaremos sin gente?
Como se señaló en el capítulo anterior, la aceleración del crecimiento está impulsada por varios factores que se retroalimentan, entre ellos la base de ideas en ciencia y tecnología, la infraestructura industrial que hemos construido, el excedente de riqueza que tenemos para invertir en I+D y la población total, que nos da más cerebros para crear más ideas.
Todos estos factores están en aumento, y podemos esperar que sigan creciendo, excepto las personas. El crecimiento poblacional ha disminuido drásticamente en las últimas décadas y no muestra señales de tocar fondo. Ya hemos superado el punto máximo de crecimiento infantil. 33 Las proyecciones de la ONU muestran que el crecimiento poblacional llegará a cero para finales de siglo, y que la población se estabilizará en unos once mil millones. 34
No hay consenso entre los economistas sobre qué factores son cruciales y cómo interactúan cuantitativamente. Pero en el modelo de Jones, la mano de obra —es decir, el número de investigadores— es el factor determinante. Bajo este modelo, si la población se estabilizara según las estimaciones de la ONU, el crecimiento económico se reduciría asintóticamente a cero, al aprovechar las oportunidades más accesibles. La frontera sería cada vez más difícil de expandir, y con una base constante de investigadores, el progreso se ralentizaría cada vez más. No más aceleración, ni siquiera crecimiento exponencial, solo una suave meseta. 35
Hay algunas maneras de evitar este estancamiento. Por un lado, el número de investigadores sigue siendo solo una fracción del uno por ciento de la población. Más personas podrían convertirse en investigadores, especialmente en países grandes con creciente afluencia y educación, como India y China.<sup> 36</sup> Esto podría llevarnos lejos, pero con el tiempo se estabilizará, ya que la fracción de investigadores de la población nunca podrá superar el 100 %.
Una solución a largo plazo sería revertir la disminución del crecimiento poblacional, sin, por supuesto, regresar a un mundo en el que las parejas tuvieran poca capacidad para controlar la fertilidad y las mujeres tuvieran pocas opciones sobre qué hacer con sus vidas. En cambio, podría revertirse a través de una combinación de factores culturales, políticos, económicos y tecnológicos. La reforma política podría reducir el costo y la carga del cuidado de los niños, al relajar la regulación en todo, desde los asientos para automóviles hasta las guarderías. 37 El aumento general de la riqueza podría permitir a las familias permitirse tener más hijos y, al mismo tiempo, mantener el estilo de vida que desean; los gobiernos pueden decidir ayudar marginalmente a través del aumento de los subsidios. 38 La biotecnología avanzada puede facilitar la prolongación de la fertilidad en etapas posteriores de la vida o reducir la carga de la maternidad. 39 Los compañeros de IA podrían mantener a los niños entretenidos de una forma saludable y educativa, aliviando a los padres de la culpa del “tiempo frente a la pantalla”. Los movimientos sociales podrían ayudar a alejar a los padres de la onerosa “crianza helicóptero” y adoptar un estilo de crianza más relajado y de “campo libre”. o ayudar a recordar a los futuros padres la alegría de los niños pequeños y el valor de tener hijos adultos en la vejez. 40 Un cambio en el espíritu de la época podría elevar el honor y el prestigio de la crianza de los hijos, o calmar el pesimismo sobre el futuro que hace que algunas personas sean cautelosas al traer hijos al mundo (especialmente si esos niños son percibidos principalmente como una huella de carbono). 41 Es probable que ninguna de estas sea una bala de plata para el declive de la fertilidad, que está extendido en todas las culturas y es notoriamente difícil de afectar con políticas, pero una combinación de todas ellas podría revertir lentamente la tendencia. Sin embargo, incluso si tiene éxito, esto alcanzará límites sociales y biológicos, suficientes para mantener el crecimiento exponencial, pero no para acelerarlo.
Además de aumentar continuamente el número de investigadores, otra posibilidad es aumentar continuamente su productividad mediante más y mejores herramientas. Sin duda, los científicos e ingenieros han podido hacer más a medida que pasamos de hacer cálculos con lápiz y papel a usar una regla de cálculo, una calculadora mecánica y una computadora. Pero, por supuesto, el progreso en estas herramientas viene ocurriendo desde hace mucho tiempo, por lo que ya contribuye al crecimiento y la aceleración, y no hay razón para pensar que podamos aumentar este factor más rápidamente para compensar cualquier déficit de investigadores. Además, recuerde el desafío de los rendimientos decrecientes: el capital que se puede invertir de forma rentable por trabajador tiene un límite, y este debe aplicarse tanto a la producción de ideas como a la de bienes. 42
A menos que podamos automatizar por completo la producción de ideas. Si, como algunos han predicho, los investigadores de IA pueden avanzar la ciencia y la tecnología por sí solos, entonces los humanos ya no serán el obstáculo para el progreso.
Los investigadores del silicio podrían superar las limitaciones biológicas. Podrían superar la carga del conocimiento: se les capacitaría y desarrollaría, en lugar de requerir una larga formación; y podrían tener un conocimiento exhaustivo de la literatura científica. También podrían superar el efecto de la pesca, por pura escala: trabajarían más rápido y a menor costo que los investigadores humanos, y serían más rápidos y económicos de crear, sin limitaciones biológicas; solo el capital suficiente para las GPU y la energía para operarlas. En resumen, podrían ser la solución para impulsar la próxima era de crecimiento y progreso.
Independientemente de cómo se desarrolle esto, observe que en este capítulo hemos pasado de la preocupación por la superpoblación a la preocupación por la subpoblación . Esto implica el cambio de una visión de los humanos como principalmente consumidores y derrochadores a una de ellos como productores y generadores de ideas.
Referencias
1: Gordon, Auge y caída del crecimiento estadounidense , 641.
2: Tabarrok, “ Introducción al modelo de Solow ”.
3: Solow, “ Una contribución a la teoría del crecimiento económico ” (1956) y “El cambio técnico y la función de producción agregada ” (1957).
4: Gordon, Auge y caída del crecimiento estadounidense , 569.
5: Tabarrok, “ Introducción al modelo de Solow ”.
6: Kaldor, “ Acumulación de capital y crecimiento económico ”. Jones y Romer, “ Los nuevos hechos de Kaldor ”.
7: Esta bomba de intuición se conoce como el «argumento de replicación estándar». Véase Jones, « Paul Romer: Ideas, no rivalidad y crecimiento endógeno ».
8: Shell, “ Hacia una teoría de la actividad inventiva y la acumulación de capital ”.
9: Uzawa, “ Cambio técnico óptimo en un modelo agregativo de crecimiento económico ”; Lucas, “ Sobre la mecánica del desarrollo económico ”.
10: Arrow, “ Las implicaciones económicas del aprendizaje práctico ”; Wright, “ Factores que afectan el coste de los aviones ”.
11: Estoy simplificando demasiado el problema; otros artículos abordaron problemas técnicos más sutiles. Por ejemplo, en algunos modelos de aprendizaje práctico, las empresas más grandes pueden obtener ventajas de tal manera que cada sector tiende al monopolio: Dasgupta y Stiglitz, « Aprendizaje práctico, estructura del mercado y políticas comerciales industriales ».
12: Shell, “ Hacia una teoría de la actividad inventiva y la acumulación de capital ”.
13: Romer, “ Cambio tecnológico endógeno ”.
14: Romer, “ Bienes no rivales después de 25 años ”.
15: Ibíd.
16: “ Thomas Jefferson a Isaac McPherson, 13 de agosto de 1813 ”. He modernizado la ortografía y las mayúsculas.
17: Romer, “ Acelerando: Teoría ”.
18: “ Thomas Jefferson a Isaac McPherson, 13 de agosto de 1813 ”.
19: Romer, “ Cambio tecnológico endógeno ”.
20: Jones, “ Modelos de crecimiento económico basados en I+D ”; “ Pruebas de series de tiempo de modelos de crecimiento endógeno ”.
21: Bloom et al., “ ¿Es cada vez más difícil encontrar ideas? ”
22: Burbank, “ La casi imposibilidad de fabricar un microchip ”.
23: Duque, “ Ampliando los límites de la Ley de Moore ”, Može et al., “ Análisis experimental y numérico de transferencia de calor ”, Sperling, “ Efecto cuántico a 7/5 nm y más allá ”.
24: “ Flying Shuttle ”; “ Allanando el camino hacia la hilandería inteligente ”.
25: “ Telescopio espacial James Webb ”, “ Científicos estadounidenses celebran el reinicio del Gran Colisionador de Hadrones ”, “ La colaboración científica LIGO ”, “ Estados Unidos completa una contribución de 531 millones de dólares al proyecto del Gran Colisionador de Hadrones ”, Jones, “ LIGO: Mirando hacia adelante, mirando hacia atrás ”.
26: Jones, Crecimiento e ideas , 1071.
27: Karnofsky, “ ¿Dónde está el Beethoven de hoy? ”
28: Para un modelo formal de investigación como un proceso de búsqueda aleatorio, donde las nuevas invenciones son valiosas y patentables solo si son mejores que el estado del arte, véase Kortum, “ Investigación, patentes y cambio tecnológico ”.
29: Clancy, “ ¿Es cada vez más difícil encontrar ideas? ”
30: Jones, “ Modelos de I+D del crecimiento económico ”.
31: Southwood, “ La desaceleración científica no es inevitable ”.
32: Para un modelo de la historia económica de largo plazo que replica el patrón de aceleración, véase Jones, “¿ Era inevitable una revolución industrial? ”.
33: Ritchie, “ El mundo ha superado la etapa cumbre del desarrollo infantil ”.
34: Roser y Ritchie, “ Dos siglos de rápido crecimiento poblacional llegarán a su fin ”.
35: Jones, “¿ El fin del crecimiento económico? ”
36: Jones, “ El pasado y el futuro del crecimiento económico ”.
37: Nickerson y Solomon, “ Asientos de coche como anticonceptivos ”; Flowers et al., “ Regulación del cuidado infantil y la brecha de fertilidad ”.
38: Tabarrok, “ La segunda transición demográfica ”, Myrskylä et al., “ Los avances en el desarrollo revierten el declive de la fertilidad ”.
39: Constantin, “¿Úteros artificiales para cuándo? ”
40: Razones egoístas de Caplan para tener más hijos ; también Lenore Skenazy, Niños en libertad .
41: Carrington, “ El temor al ‘apocalipsis’ climático impide que las personas tengan hijos ”; Blum, “ Cómo la ansiedad climática está influyendo en la planificación familiar ”. Estos y otros ejemplos se encuentran en Scott Alexander, “ Por favor, no dejen de tener hijos debido al cambio climático ”.
42: Jones, “ El pasado y el futuro del crecimiento económico ”.
Fuente: https://www.freethink.com/the-material-world/techno-humanist-manifesto-chapter-7-section-2