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原文信息：Bloom,N.,Jones,C.I.,VanReenen,J.,Webb,M.().Areideasgettinghardertofind?AmericanEconomicReview,(4),4-.

摘要：多数模型中，长期增长由有效研究人员以及研究效率乘积构成。多行业、多产品以及多企业的研究证据表明：研究投入在不断上升，然而研究效率却在大幅度下降。摩尔定律就是一个直观的例子，在今天要达到著名的“每两年翻一番”结果，相比70年代的科研人员要多18倍。这也说明一个普适性事实：创新正在越来越难。

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研究问题

经济增长来源于人们创造性的想法。具体而言经济增长可以分解为两部分：一是有效的研究人数；二是其研究效率。基于索洛（）增长模型，可以将经济增长中来源于创新的部分程式化，即：

上式暗含着传统宏观经济增长模型美好愿景：当研究者数量或研发投入增加时，科技进步率会维持恒定增长。然而大量证据表明，虽然研究投入在增加，而研究效率却在下降。例如，在摩尔定律下每两年集成电路上封装的晶体管数量会翻一番，但上述增长是由于研究人员的快速增加实现的，现今将芯片密度提升一倍所需的研究人员相比20世纪70年代需要多18倍。这意味着研究效率正在以每年7%的速度下降，摩尔定律可能正在逐渐失效。很多研究已经

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