Nel2011 l’economista Tyler Cowen ha pubblicato La grande stagnazione, un breve trattato con un’ipotesi provocatoria. Cowen sfidava il suo pubblico a guardare oltre il luccichio di Internet e del personal computer, sostenendo che queste innovazioni mascheravano una realtà più preoccupante. Cowen sostiene che, a partire dagli anni Settanta, si è verificata una marcata stagnazione degli indicatori economici critici: il reddito familiare mediano, la crescita della produttività totale dei fattori e la crescita media annua del PIL si sono tutti assestati. Cowen ha illustrato con chiarezza lo scollamento tra l’innovazione tecnologica e il reale progresso economico:
Oggi [nel 2011] . . a parte l’apparentemente magico Internet, la vita in termini materiali non è molto diversa da quella del 1953. Guidiamo ancora le automobili, usiamo i frigoriferi e accendiamo l’interruttore della luce, anche se oggi i dimmer sono più comuni. Le meraviglie rappresentate nei Jetsons… . non si sono avverate. Non avete un jet pack. Non vivrete per sempre né visiterete una colonia di Marte. La vita è migliore e abbiamo più cose, ma il ritmo del cambiamento è rallentato rispetto a quello che si vedeva due o tre generazioni fa.
Cowen ha poi sottolineato che mentre le persone si sono abituate a miglioramenti incrementali nella maggior parte delle tecnologie, un tempo i salti tecnologici erano molto più significativi:
Si può discutere sui numeri, ma basta guardarsi intorno. Ho quarantacinque anni e gli elementi materiali di base della mia vita (a parte internet) non sono cambiati molto da quando ero bambino. Mia nonna, che è nata all’inizio del XX secolo, non poteva dire lo stesso.
Negli anni successivi alla pubblicazione dell’ipotesi della Grande Stagnazione, altri si sono fatti avanti per offrire sostegno a questateoria1. The Rise and Fall of American Growth (L’ascesa e la caduta della crescita americana ) di Robert Gordon, del 2017, racconta in modo avvincente e dettagliato gli inizi della Seconda rivoluzione industriale negli Stati Uniti, a partire dal 1870 circa, l’accelerazione della crescita nel periodo 1920-70, e poi un rallentamento generale e una stagnazione a partire dal 1970 circa.2 La scoperta chiave di Gordon è che, mentre il tasso di crescita della produttività totale media dei fattori dal 1920 al 1970 è stato dell’1,9%, è stato solo dello 0,6% dal 1970 al 2014, dove il 1970 rappresenta un’interruzione del trend secolare per ragioni ancora non del tutto comprese. Da allora, le intuizioni di Cowen e Gordon sono state ulteriormente confermate da numerosi studi. La produttività della ricerca in una serie di misure (ricercatori per lavoro, spesa in R&S necessaria per mantenere gli attuali tassi di crescita, ecc.) è in declino in tutto il mondo sviluppato.3 La crescita languente della produttività si estende oltre i settori ad alta intensità di ricerca. In settori come l’edilizia, il valore aggiunto per lavoratore è stato del 40% inferiore nel 2020 rispetto al 1970.4 La tendenza si rispecchia nella crescita della produttività delle imprese, dove un piccolo numero di aziende superstar registra una crescita eccezionalmente forte, mentre il resto della distribuzione resta sempre più indietro.5
Un articolo del 2020 di Nicholas Bloom e tre coautori, pubblicato sull’American Economic Review , è andato dritto al punto chiedendosi “Are Ideas Getting Harder to Find?” (Le idee stanno diventando più difficili da trovare?) e ha risposto affermativamente alla sua stessa domanda.6 A seconda della fonte dei dati, gli autori hanno scoperto che mentre il numero di ricercatori è cresciuto notevolmente, la produzione per ricercatore è diminuita drasticamente, portando la produttività aggregata della ricerca a diminuire del 5% all’anno.
Questa stagnazione dovrebbe suscitare maggiore sorpresa e preoccupazione perché persiste nonostante le economie avanzate aderiscano alle ricette economiche consolidate volte a stimolare i tassi di crescita e innovazione: (1) promuovere l’istruzione superiore di massa, (2) identificare i giovani particolarmente brillanti tramite test standardizzati e indirizzarli verso università ad alta intensità di ricerca, e (3) erogare borse di studio per la ricerca di base attraverso il sistema universitario per promuovere reti di ricerca e sviluppo a livello locale che aumentino la produttività.7 Le figure 1 e 2 illustrano, rispettivamente, la massiccia espansione delle università regionali nel secondo dopoguerra, volta a democratizzare l’istruzione superiore, e la crescita delle sovvenzioni per la ricerca nazionale extramurale della National Science Foundation (NSF) dal 1962 al 2019, in dollari 2022. Contemporaneamente, molte istituzioni d’élite sono diventate più meritocratiche, soprattutto incorporando i punteggi dei test standardizzati nelle loro decisioni di ammissione. Queste riforme a favore della crescita avevano lo scopo di aiutare gli Stati Uniti dell’era della Guerra Fredda a sviluppare talenti scientifici, ma sono state anche condizioni essenziali per la formazione dei famosi cluster tecnologici americani – Silicon Valley, Boston/Cambridge, Seattle, New York, Los Angeles e, sempre più spesso, Austin – che sono tutti centri leader a livello mondiale per la scienza, l’imprenditorialità e l’innovazione. Questi cluster eccellono nell’attrarre talenti con formazione universitaria e nell’ottenere miliardi di sovvenzioni per la ricerca di base da fondazioni pubbliche e private. Questi cluster tecnologici sono anche responsabili in modo sproporzionato dell’innovazione tecnologicaamericana8, che è stata forse il più importante contributo alla crescita dall’inizio della Rivoluzione industriale.9 Eppure, nonostante tutti questi cambiamenti a favore dell’innovazione, gli Stati Uniti si trovano ad affrontare una crescita persistentemente lenta.
Perché l’ampia espansione dell’istruzione superiore, l’investimento di miliardi nella ricerca di base, il dominio delle università di ricerca americane e l’emergere di cluster altamente produttivi non hanno fatto di più per contrastare i venti contrari alla crescita? Lo stesso Tyler Cowen sostiene che il rallentamento della crescita era inevitabile, una conseguenza di tutti i frutti tecnologici “a portata di mano” che sono stati colti durante la fine del XIX e l’inizio del XX secolo. Ciò che rimane richiede maggiori sforzi per essere scoperto, sfruttato e commercializzato. Come sottolinea Robert Gordon, tecnologie rivoluzionarie come l’elettrificazione, gli antibiotici e il motore meccanizzato possono essere inventate e distribuite in massa solo una volta. Altre spiegazioni sono l’aumento, dopo gli anni ’70, delle barriere legali alla crescita abitativa, che impediscono alle persone di spostarsi e di suddividersi nello spazio in base alle propriecapacità10, o gli effetti di una forza lavoro che invecchia lentamente, come il declino delle start-up (che si verificano soprattutto tra i più giovani) e la crescita delPIL11.
Sebbene le spiegazioni sopra citate possano essere valide, rimane aperta la questione del perché la ricetta economica standard per la crescita non abbia prodotto una maggiore crescita della produttività e del reddito. Una possibilità è che, nel controfattuale, le prospettive di crescita negli Stati Uniti e in altre economie avanzate sarebbero state ancora peggiori se non ci fossero stati questi investimenti statali nella ricerca e nell’istruzione. Forse la modesta crescita del periodo successivo al 1970 era il miglior risultato possibile in un panorama in cui le innovazioni tecnologiche più facili erano già state esaurite. Un’altra possibilità è che queste strategie, pur essendo potenzialmente le politiche più efficaci da perseguire per favorire la crescita, abbiano inavvertitamente innescato conseguenze a valle che hanno contribuito al rallentamento dellacrescita12.
Nell’ambito di questa seconda possibilità, il fenomeno dei cluster tecnologici si distingue perché esiste una discrepanza fondamentale tra il funzionamento pratico dei cluster e il loro contributo teorico a maggiori tassi di crescita. L’emergere dei cluster tecnologici è stato celebrato da molti economisti di spicco grazie a una serie di risultati che dimostrano che le persone innovative diventano più produttive (in base a vari parametri) quando lavorano nello stesso luogo in cui si trovano altre persone di talento nello stesso campo.13 In questo senso, l’essenza dell’innovazione può essere ridotta a tre cose: co-localizzazione, co-localizzazione, co-localizzazione. Nessun’altra forma urbana sembra facilitare l’innovazione come un cluster di ricercatori e imprese interconnessi.
Questa linea di ragionamento porta a un sillogismo diretto: i cluster tecnologici aumentano l’innovazione e la produttività individuale. Nonostante la natura locale dell’innovazione, le tecnologie sviluppate all’interno di questi cluster possono essere adottate e sfruttate a livello globale.14 Quindi, anche se non tutti possono vivere in un cluster tecnologico, gli individui di tutto il mondo beneficiano dei nuovi progressi e delle innovazioni che vi sono stati generati, e alcuni dei guadagni economici fuori misura che i cluster producono possono essere ridistribuiti alle persone al di fuori dei cluster per appianare eventuali disuguaglianze persistenti. Pertanto, qualsiasi politica che indebolisca questi cluster tecnologici porta a una diminuzione del tasso di innovazione e lascia l’umanità nel suo complesso più povera.15
Tuttavia, il fatto che l’emergere dei cluster tecnologici abbia coinciso anche con la Grande Stagnazione di Cowen solleva alcune domande. Le prove empiriche sugli effetti dei cluster tecnologici sono carenti? La tecnologia si diffonde davvero nel resto dell’economia, come molti economisti ritengono? I cluster tecnologici danno intrinsecamente la priorità alle tecnologie che aumentano il benessere? C’è un ruolo per l’azione federale o statale per migliorare la situazione? I cluster non sono un’esclusiva del dopoguerra: Detroit ha notoriamente realizzato una grande economia di agglomerazione basata sulle automobili all’inizio del XX secolo e diversi autori hanno tracciato un parallelo tra le ascese di Detroit e della Silicon Valley.16 Cosa distingue i cluster tecnologici di oggi da quelli del passato? Il fatto che i cluster tecnologici non abbiano prodotto gli stessi benefici per la società che un tempo promettevano dovrebbe invitare a un ulteriore esame.
L’ascesa dei cluster tecnologici e la disuguaglianza regionale
Oggi, i grandi cluster tecnologici dominano l’attività brevettuale degli Stati Uniti.17 Questo era meno vero nell’immediato dopoguerra. Il grafico 3 mostra i tassi decadali di brevetti per 10.000 residenti per contea rispetto alla media nazionale del decennio. Il grafico a sinistra mostra il periodo 1950-59. Le contee sono classificate in base al loro tasso di brevettazione: significativamente al di sopra della media nazionale (più di 5 per 10.000 persone), moderatamente al di sopra (1-5 per 10.000 persone), intorno alla media nazionale (entro 1 per 10.000 persone al di sopra o al di sotto), moderatamente al di sotto e significativamente al di sotto della media nazionale (più di 5 per 10.000 persone). Mentre gran parte del Sud è rimasto costantemente indietro rispetto al resto del Paese nell’innovazione, molte contee del Midwest rurale, dell’Ovest rurale interno e lungo i Grandi Laghi hanno superato i tassi medi di brevettazione nei decenni immediatamente successivi alla guerra. Questo include luoghi che oggi non sono considerati grandi hub tecnologici, come Duluth (Contea di St. Louis), Minnesota; Cheyenne (Contea di Laramie), Wyoming; e persino Las Vegas (Contea di Clark), Nevada. Tuttavia, negli anni Duemila, le contee brevettavano a tassi sostanzialmente superiori alla media nazionale o molto inferiori. Questo cambiamento è stato quasi completamente guidato da un’impennata dei tassi di brevettazione nell’1% delle contee, che ha spinto la media verso l’alto a partire dagli anni Novanta. Il tasso mediano è passato da circa 5 per 10.000 persone negli anni ’50 a circa 9 negli anni 2000, ma il tasso del 99° percentile è più che triplicato da 86 a 273 nello stesso periodo. Altre ricerche hanno confermato che l’aumento della quota dell’1% delle sedi brevettuali ha determinato la tendenza alla concentrazione spaziale dopo il194518.
Che cosa è cambiato per far sì che i brevetti si concentrassero sempre più in un numero relativamente ristretto di contee? I moderni cluster tecnologici devono le loro radici sia a “vantaggi naturali”, come le università di ricerca di lunga data, sia all’intervento del governo federale. Daniel Gross e Bhaven Sampat, in un articolo pubblicato sull’American Economic Review dal titolo “America, Jump-Started: World War II R&D and the Takeoff of the US Innovation System“, evidenziano come la creazione da parte del governo degli Stati Uniti dell’Office of Scientific Research and Development (OSRD) nel 1941 abbia avuto un ruolo chiave nella formazione di molti degli attuali cluster tecnologici.19 Nel breve periodo, l’OSRD ha contribuito a vincere la guerra, mobilitando l’establishment scientifico per concentrarsi sulle esigenze militari critiche. Nel lungo periodo, l’OSRD ha anche dato un impulso fondamentale alle contee che hanno avuto la fortuna di ricevere sostanziosi contratti di guerra. Gli autori dimostrano che le contee beneficiarie dell’OSRD erano di solito luoghi che prima della guerra avevano tassi di brevettazione superiori alla media, ma con linee di tendenza di brevettazione che si evolvevano in parallelo con le contee di pari livello. Tuttavia, dopo un breve periodo di stagnazione alla fine degli anni Quaranta e all’inizio degli anni Cinquanta, quando i finanziamenti bellici si sono esauriti, queste contee OSRD hanno infine mostrato un “decollo”, ovvero tassi di brevettazione più elevati e costanti nel tempo per tutti gli anni Sessanta e Settanta. In altre parole, il boom dei finanziamenti OSRD ha creato un’interruzione di tendenza positiva anche tra le contee già inventive.
La mappa della figura 4, ricavata dai dati di Gross e Sampat, illustra la distribuzione dei finanziamenti universitari OSRD. Non sorprende che la distribuzione dei finanziamenti OSRD si sovrapponga in modo sostanziale alle attuali sedi dei cluster tecnologici, tra cui Boston, Los Angeles, New York e la Bay Area. Lo studio fa altre due osservazioni sull’impatto dell’OSRD nel porre le basi per la nascita degli attuali cluster tecnologici. In primo luogo, il successo di queste regioni dopo l’OSRD è derivato in gran parte dagli effetti di agglomerazione avviati dall’OSRD, piuttosto che dai successivi investimenti federali in R&S militare del dopoguerra. In secondo luogo, quasi tutti gli effetti positivi si sono concentrati nelle contee che si trovavano nel primo 5% dei tassi di brevettazione durante gli anni Trenta. Al contrario, le contee nel quartile inferiore del trattamento OSRD hanno registrato un calo relativo nel tempo, presumibilmente perché il boom dei finanziamenti OSRD ha spinto la riallocazione di talenti e capitali lontano da queste contee. Questo effetto negativo sulle contee meno inventive potrebbe far presagire la crescente disparità nella geografia dell’innovazione vista nel grafico 3.
Durante il dopoguerra, i leader nazionali degli Stati Uniti si concentrarono sul mantenimento e sul potenziamento della supremazia tecnologica dell’America rispetto ai suoi rivali, dando spesso per scontato che lo status del Paese come produttore leader a livello mondiale fosse sicuro. Mentre la guerra volgeva al termine, il presidente Franklin Roosevelt chiese a Vannevar Bush, direttore dell’OSRD, di redigere un rapporto sulle lezioni che si potevano trarre dall’esperienza bellica. Roosevelt era particolarmente interessato a espandere il ruolo del governo nel finanziamento della ricerca di interesse pubblico e a sviluppare strategie efficaci per identificare e coltivare i giovani di talento scientifico.
Il successivo rapporto di Bush, Science-the Endless Frontier, fu presentato al Presidente Truman, ma fu fedele nel rispondere alle richieste iniziali di Roosevelt.20 Sebbene il rapporto sia famoso per aver tracciato i contorni di quella che sarebbe diventata la National Science Foundation (NSF), Bush dedicò un’attenzione significativa ad affrontare l’altra sfida posta da Roosevelt: ideare metodi per scoprire e formare giovani scientificamente abili.
Bush ha espresso tre principi chiave che sono poi diventati la base per coltivare e finanziare il futuro personale scientifico. In primo luogo, ha sostenuto le università come sedi ottimali per formare i futuri scienziati e condurre la ricerca scientifica di base. Al contrario, Bush considerava i laboratori governativi o commerciali come prioritari per le applicazioni pratiche e la commercializzazione rispetto al progresso delle conoscenze di base. In secondo luogo, Bush ha espresso la preoccupazione che l’America del dopoguerra potesse tornare a privilegiare le “arti tecniche” rispetto all’avanzamento delle conoscenze scientifiche fondamentali e ha auspicato uno spostamento della formazione e dei finanziamenti verso queste ultime. In terzo luogo, Bush ha chiesto un’espansione dell’istruzione superiore di massa che permetta agli Stati Uniti di identificare e coltivare tutti i giovani con il potenziale per eccellere nella scienza, a prescindere dalla loro ricchezza, affermando: “Se la capacità, e non la circostanza del patrimonio familiare, viene fatta in modo da determinare chi deve ricevere un’istruzione superiore in campo scientifico, allora saremo certi di migliorare costantemente la qualità ad ogni livello dell’attività scientifica”.
Nelle raccomandazioni di Bush erano implicite riforme politiche che in seguito avrebbero giocato un ruolo importante nella nascita dei cluster tecnologici. Bush ha combattuto con successo le proposte del senatore Harley Kilgore (un democratico della Virginia Occidentale) per un’equa distribuzione delle sovvenzioni dell’NSF tra le università (e quindi tra le sedi) e per la garanzia che i finanziamenti dell’NSF sarebbero stati assegnati alla ricerca applicata e a quella di base.21 A partire dal 2019, il 60% delle sovvenzioni assegnate dall’NSF a livello nazionale sono state assegnate a università che avevano ricevuto contratti OSRD quasi settantacinque anni prima. In secondo luogo, l’enfasi di Bush sulle capacità intellettuali sosteneva un movimento di riforma sociale preesistente volto a “razionalizzare” le ammissioni alle università su base meritocratica. Entrambi gli aspetti della visione di Bush avrebbero avuto profonde implicazioni per il successivo sviluppo economico dell’America.
Il Congresso approvò la legge sulla National Science Foundation nel 1950, con un budget iniziale di 230.000 dollari (equivalenti a 2,78 milioni di dollari nel 2023) per il suo primo anno fiscale operativo nel 1951. I finanziamenti aumentarono rapidamente e nove anni dopo, nell’anno fiscale 1960, il Congresso aumentò il bilancio della NSF di oltre cinquanta volte, portandolo a 15,3 milioni di dollari (o 159,3 milioni di dollari nel 2023). In linea con le proposte di Bush e di altri leader del dopoguerra fu anche una significativa espansione delle università pubbliche. La maggior parte degli Stati ha avviato programmi ambiziosi per espandere geograficamente i propri sistemi universitari creando università regionali o “pendolari”, con la premessa che la vicinanza a un’istituzione quadriennale avrebbe aumentato la probabilità che i giovani perseguissero l’istruzione superiore.22 Di conseguenza, le iscrizioni aumentarono vertiginosamente, con una percentuale di studenti in college pubblici di quattro anni che passò da circa il 50% nel 1940 a quasi il 70% nel 1970.23 Secondo i miei calcoli, nel trentennio 1946-75 sono state fondate 189 università di questo tipo, senza contare la creazione di nuove università di ricerca, come l’espansione del sistema dell’Università della California con i campus di Irvine (1968), Riverside (1954), San Diego (1960) e Santa Cruz (1965).
Perché l’espansione dell’istruzione superiore e una maggiore enfasi sulle arti liberali dovrebbero portare a un panorama innovativo più centralizzato? Contrariamente all’aspettativa che un numero crescente di università in tutta la nazione avrebbe diffuso i benefici di una maggiore istruzione in tutte le comunità, sembra che l’espansione dell’istruzione superiore nel dopoguerra abbia creato incentivi per i laureati a concentrarsi geograficamente, con effetti a catena sull’innovazione e altri risultati. Uno dei motivi è che, a differenza delle scuole superiori, non è possibile stabilire un’università in quasi tutte le comunità o contee. Questa limitazione innesca un significativo rimescolamento dei giovani, in genere tra i diciassette e i diciannove anni, dalle comunità prive di università a quelle abbastanza fortunate da ospitarne una. L’istruzione universitaria, che in genere aumenta lamobilità25 , porta a una tendenza per cui i laureati spesso non tornano nelle loro comunità di origine.26 In sostanza, lasciare la propria città natale per l’università, soprattutto se ci si è dovuti spostare abbastanza lontano per farlo, tende a indebolire i legami locali e incoraggia una maggiore mobilità anche dopo la laurea.27 Diversi studi sostengono che il sistema di istruzione superiore provoca una fuga di cervelli interna, spostando i talenti dalle regioni con bassi rendimenti dell’istruzione a luoghi con rendimenti più elevati.28
Anche la conversione di molte scuole agricole e meccaniche (A&M) in università regionali in questo periodo può aver esacerbato la concentrazione di laureati. Durante il dopoguerra, essenzialmente tutte le scuole normali (collegi per insegnanti) e molte A&M si sono convertite in università regionali.29 Il mio team di ricerca e io abbiamo identificato 102 scuole fondate prima del 1940 come collegi agricoli, politecnici o scuole industriali, meccaniche e minerarie, che abbiamo collettivamente classificato sotto l’ombrello “A&M”. Di queste, sei si sono convertite prima del 1945, trenta si sono convertite tra il 1945 e il 1980 e altre sei si sono convertite dopo il 1980.30 Nel loro libro del 2008, The Race between Education and Technology (La corsa tra istruzione e tecnologia), Claudia Goldin e Lawrence Katz sostengono che l’enfasi posta dal sistema educativo americano sulle competenze generali rispetto alla formazione professionale fin dalle sue prime fasi è stata cruciale in una società ad alta mobilità in cui i lavoratori non potevano prevedere quali competenze sarebbero state apprezzate nelle loro nuove città di provenienza.31 Concentrando l’attenzione sulle competenze generali e dando poca importanza ai titoli di studio utili per le industrie locali, le ex A&M delle comunità agricole o minerarie hanno probabilmente incoraggiato i loro laureati a cercare mercati più remunerativi per le loro competenze. L’idea generale è che, sebbene le università attraggano persone altamente istruite, i benefici sono compensati a lungo termine da una fuga di giovani da altre regioni.32 Solo alcune località sono “vincenti “33, abbastanza fortunate da ospitare università che attraggono fondi per la ricerca e talenti e creano industrie spin-off che portano a una crescita netta della popolazione.34
La maggior parte dei resoconti sull’ascesa della Silicon Valley, della Route 128 di Boston, del Triangolo della Ricerca della Carolina del Nord e di altri cluster tecnologici riconosce una o più università di ricerca locali chiave che sono servite ad attirare e sviluppare talenti da tutto il mondo.35 Sembrano esserci diversi fattori chiave che distinguono le università che aiutano le loro regioni a decollare da quelle che non lo fanno. Uno, già identificato in precedenza, è stato l’infusione di fondi per la R&S da parte del governo durante la Seconda Guerra Mondiale, che ha dato a queste aree un inizio precoce nell’innovazione high-tech. Un altro fattore è l’allineamento delle ricadute di conoscenza tra l’università e le industrie locali preesistenti, in particolare per le università e le industrie ad alta intensità di ricerca.37 Gli stessi cluster tecnologici che hanno un’alta domanda di conoscenza prodotta dall’università tendono anche ad avere la più alta domanda di manodopera altamente qualificata e istruita. Una stima ha rilevato che le prime quindici aree metropolitane per finanziamenti di capitale di rischio hanno rappresentato il 55,9% di tutta l’occupazione high-skill nei dieci principali settori di ricerca e sviluppo tra il 2014 e il 2018.38 Queste stesse aree metropolitane, non a caso, hanno anche rappresentato il 57% di tutti i brevetti concessi nel periodo 2015-18.
Un ulteriore contributo è dato dal fatto che l’emergere della Silicon Valley e degli altri cluster tecnologici è stata una conseguenza di un sistema che ha fatto di tutto per rendere l’istruzione superiore più ampiamente disponibile e più gerarchizzata. La letteratura non chiarisce se questi cluster debbano la loro esistenza al puro aumento del numero di laureati nel secondo dopoguerra o al fatto che i college pubblici e privati d’élite abbiano assunto contemporaneamente il compito di preselezionare e selezionare gli studenti in base agli ideali meritocratici della metà del secolo. È facile immaginare che le start-up affamate di talenti abbiano beneficiato di entrambi i cambiamenti, perché potevano legalmente utilizzare gli istituti universitari di un numero crescente di candidati con un’istruzione universitaria come mezzo di selezione approssimativo e pronto.39 I dati demografici degli innovatori sono molto rarefatti, in parte perché il brevetto stesso è piuttosto raro. Gli inventori hanno maggiori probabilità di essere maschi, di provenire da famiglie benestanti, di avere genitori inventori, di avere capacità cognitive relativamente elevate (misurate con i punteggi dei test standardizzati o con i test del quoziente intellettivo) e di avere un livello di istruzione elevato.40 Alla luce di questi dati demografici, sembra abbastanza probabile che l’ascesa dei test standardizzati e delle università selettive dal punto di vista meritocratico abbia probabilmente svolto un ruolo chiave nella capacità delle imprese di individuare il livello più alto di talenti innovativi. Poiché l’innovazione tende a dipendere dai talenti che si trovano nella coda estrema della distribuzione di reddito/istruzione/abilità, e la domanda di ammissione all’università è il primo incontro di molte persone con un test attitudinale, è logico che l’emergere di università altamente selettive svolga un ruolo importante nell’identificare e poi concentrare italenti41.
Tuttavia, la letteratura economica esistente sull’impatto sul mercato del lavoro dell’espansione del sistema di istruzione superiore tende a mettere insieme gli effetti del forte aumento dei laureati con il fatto che il sistema è diventato quasi contemporaneamente più gerarchico.42 Questa tendenza significa che non esiste un ampio corpus di prove a cui attingere per stabilire quale riforma sia stata più importante per il successivo percorso di sviluppo economico. Esiste una piccola letteratura, ma ben considerata, su come l’ampliamento dell’accesso all’istruzione abbia migliorato l’allocazione dei talenti, che almeno in teoria dovrebbe migliorare la crescita economica.43 Non è chiaro se ciò sia dovuto a miglioramenti più ampi del capitale umano o alla possibilità per i datori di lavoro di utilizzare la reputazione collegiale come indicatore di capacità.44 Da un punto di vista pratico, ciò significa anche che non sappiamo quali saranno le implicazioni aggregate del fatto che i college selettivi continuino ad abbandonare i loro requisiti SAT e ACT, in particolare per quei datori di lavoro (e quelle regioni) che hanno attinto in misura maggiore dai loro ex allievi.
Poiché questi cambiamenti si sono verificati più o meno contemporaneamente, è difficile capire a prima vista quale sia stato il cambiamento più importante. Anche se gli Stati hanno ampliato l’accesso all’istruzione universitaria con la creazione di università regionali, molti si sono mossi per designare alcune università (di solito le università universitarie) come le principali università ad alta intensità di ricerca (o “flagship”) e per rendere più severi i criteri di ammissione a queste scuole.45 La California, ad esempio, ha adottato il suo Master Plan per l’istruzione superiore nel 1960, in base al quale l’ammissione ai campus universitari di ricerca sarebbe stata limitata al 12,5% degli studenti, il terzo superiore avrebbe frequentato i college statali del sistema universitario statale della California e gli studenti rimanenti avrebbero potuto frequentare i community o i junior college.46 Questa crescente selettività ha probabilmente giocato un ruolo nel premio salariale di cui godevano i laureati dello Stato rispetto ai meno selettivi college interni. Anche con l’adozione del SAT o dell’ACT, la maggior parte dei sistemi statali non è diventata necessariamente così rigidamente gerarchica come la California. L’Ohio State University, ad esempio, non è un’università statale di punta particolarmente selettiva: ha un tasso di accettazione di circa il 53%. Il tasso dell’Università del Michigan, invece, è di circa il 18%. In generale, tuttavia, ci sono molti studenti brillanti che non si iscrivono a un istituto selettivo per una serie di motivi, e questo tende a essere più comune nel centro degli StatiUniti48 , quindi l’effetto di un requisito SAT o ACT è stato probabilmente un po’ eterogeneo in base alla cultura dello Stato. Ciononostante, sembra probabile che un requisito di test standardizzati abbia modificato la composizione degli studenti che hanno frequentato l’università di punta dello Stato.
Come mostra la figura 5, molti Stati hanno adottato il SAT o l’ACT come requisito di ammissione dagli anni Cinquanta ai primi anni Settanta. Nicholas Lemann, nel suo libro del 2000 The Big Test: The Secret History of the American Meritocracy, sulla storia del SAT, ha documentato come il College Board (che amministra il SAT) abbia spinto per la sua adozione non solo tra il gruppo centrale di scuole private d’élite della East Coast, ma anche tra i grandi sistemi universitari pubblici che avrebbero convalidato la sua missione di “razionalizzazione” delle ammissioni aicollege49. Gli sforzi del College Board ebbero successo: mentre nessuna università statale aveva un requisito di ammissione al SAT o all’ACT prima della Seconda Guerra Mondiale, quasi tutte lo avrebbero adottato entro il 1980.50 Analogamente, quasi tutte le università dell’OSRD che non erano ammiraglie statali avrebbero adottato il SAT come requisito di ammissione solo dopo la guerra.51 Delle sessanta università non statali che ricevevano finanziamenti dall’OSRD, dodici avevano un requisito di ammissione al SAT o all’ACT nel 1945. Nel 1960, il numero era salito a quaranta e nel 1970 a quarantotto.52 Rispetto al periodo prebellico, era quindi più facile ottenere un diploma universitario, ma più difficile per molti studenti ottenere un’istruzione presso l’istituzione a più alta intensità di ricerca del loro Stato.53
Purtroppo, non ci sono molte prove pubblicate o disponibili pubblicamente che colleghino direttamente la selettività scolastica o i punteggi SAT/ACT con la propensione a vivere e lavorare in un cluster tecnologico. Un articolo del 2004 di Jeffrey Groen, utilizzando un’indagine sugli studenti di college selettivi, ha rilevato che coloro che hanno ottenuto punteggi SAT più alti o che hanno frequentato un’università privata (rispetto a un’università pubblica o a un college privato) avevano maggiori probabilità di vivere fuori dallo Stato a trent’anni.54 Un articolo del 2018 del Wall Street Journal ha utilizzato i dati dei curriculum di un ampio gruppo di persone provenienti da annunci di lavoro online per studiare dove i laureati si trasferiscono dopo la laurea.55 Gli autori hanno trovato prove coerenti con l’articolo di Groen, mostrando, ad esempio, che Cornell invia il 25% dei suoi laureati solo a San Francisco, New York e Washington D.C.. Lo stesso articolo mostra che Harvard invia il 7,1% dei suoi laureati a San Francisco, ma la molto più vicina (e molto meno selettiva) Università di Las Vegas vi invia solo il 2,1% dei suoi laureati. Washington è ovviamente un’attrazione per via del governo federale, ma in generale le metropoli che consideriamo cluster tecnologici stanno effettivamente raccogliendo la maggior parte dei guadagni in termini di reddito, innovazione e talenti. Stime più recenti hanno rilevato che, mentre frequentare una scuola privata d’élite o simile invece di un istituto pubblico altamente selettivo conta relativamente poco per i differenziali salariali medi, aumenta del 60% le possibilità di raggiungere l’1% della distribuzione dei guadagni e triplica le possibilità di lavorare in un'”azienda prestigiosa”.56 Poiché i posti di lavoro con i guadagni più alti e le “aziende prestigiose” sono diventati sempre più concentrati geograficamente, sembra probabile che i datori di lavoro in questi cluster stiano selezionando in parte sulla base dell’università frequentata.
Alla luce di tutto ciò, forse non sorprende che il decollo dei cluster tecnologici coincida anche con il periodo in cui la disuguaglianza regionale inizia a crescere negli Stati Uniti. Le regioni statunitensi sono state caratterizzate da una maggiore convergenza economica per la maggior parte del XXsecolo57, ma nel 2013 l’economista di Berkeley Enrico Moretti ha dichiarato che gli Stati Uniti si trovavano nel bel mezzo di una GrandeDivergenza58 . Mentre in passato le disparità economiche erano in gran parte settoriali, con il Sud in ritardo rispetto al Nord e all’Ovest, ora si sono aperti divari economici significativi all’interno degli Stati, poiché alcune città hanno iniziato a staccarsi dai loro hinterland. Moretti e altri hanno rilevato che la crescente agglomerazione dell’innovazione, l’aumento del premio salariale universitario e i modelli di migrazione differenziata dei laureati hanno giocato un ruolo chiave.59 Molte ricerche devono ancora essere condotte per stabilire più chiaramente come i cambiamenti nel sistema di istruzione superiore abbiano permesso l’ascesa dei cluster tecnologici. Tuttavia, le prove disponibili suggeriscono che gli sforzi del dopoguerra per finanziare le università ad alta intensità di ricerca e per espandere la portata dell’istruzione superiore, rendendola al tempo stesso più gerarchica, possono aver svolto un ruolo importante nella concentrazione di talenti e innovazione.60
I potenziali difetti del modello dei cluster tecnologici
Sebbene pochi siano in disaccordo con le conclusioni di Moretti su una Grande Divergenza, in cui gli Stati Uniti si dividono in metropoli di successo e ben istruite e periferie in difficoltà e meno istruite, resta da chiedersi se ciò abbia a che fare con il rallentamento dei tassi di crescita dell’economia nel suo complesso.
Quali sono i possibili meccanismi attraverso i quali i cluster tecnologici potrebbero aver svolto un ruolo? Sebbene la co-localizzazione produca indubbiamente ricadute generative di conoscenza, alcuni degli altri effetti tra pari possono essere negativi, ad esempio quando le persone cadono nel groupthink.61 Sebbene il groupthink sia difficile da misurare, è difficile guardare ad alcune delle innovazioni emerse dalla Silicon Valley e da altri cluster nel corso degli anni e non chiedersi se le persone coinvolte siano state colte da una forma di groupthink. La grande ascesa e il declino dell’interesse per le criptovalute, ad esempio, sembrano il tipo di bolla in cui molte persone hanno ceduto a un pensiero di gruppo che ha generato ben poco valore produttivo misurabile.
Al di là del pensiero di gruppo, ci possono essere altri modi in cui la concentrazione potrebbe aumentare il tasso di brevettazione di un innovatore, spingendolo al contempo a produrre tecnologie più marginali e meno innovative. L’innovazione è influenzata non solo dagli effetti dei pari, ma anche dai problemi che gli innovatori vedono nel loro ambiente e che catturano il loro interesse, da adulti o da bambini.62 Un recente articolo di Jacob Moscona e Karthik Sastry ha messo in evidenza come ciò funzioni su scala globale.63 Essi hanno analizzato come i fondi destinati alla R&S tendano a essere indirizzati verso i parassiti agricoli che rappresentano un problema nei Paesi ad alto reddito in cui si svolge la ricerca, ma non nei Paesi in via di sviluppo in cui la tecnologia viene venduta, con il risultato di una produttività delle colture significativamente inferiore a livello globale. Un’analoga discrepanza tra le esigenze e gli interessi degli innovatori ventenni o trentenni che vivono nella Bay Area e i lavoratori di mezza età senza istruzione universitaria che vivono altrove potrebbe anche far sì che gli Stati Uniti generino troppa tecnologia “inadeguata “64 .
Un altro modo in cui la promozione da parte dei cluster tecnologici di reti di ricerca forti e guidate dai pari può portare a un rallentamento della produttività della ricerca è che collegare tutti alla stessa rete rende più facile per un piccolo numero di innovatori o ricercatori controllare i propri pari. L’adagio di Max Planck secondo il quale la scienza progredisce un funerale alla volta è in parte dimostrato,65 ma, secondo lo stesso processo, potrebbe facilmente accadere che un modello guidato dagli effetti dei pari possa portare a un’innovazione più incrementale e meno originale su scala, perché le reti centralizzate fanno sì che gli emergenti abbiano più paura di sfidare i ben collegati. Questo potrebbe portare al processo descritto sopra da Bloom e dai suoi coautori: anche se il numero di ricercatori e di articoli aumenta in un cluster collegato in rete, l’impatto marginale di ogni articolo diminuisce. Alcuni dati suggeriscono che gli articoli scientifici e i brevetti stanno diventando più deferenti nei confronti dei lavori pubblicati in precedenza e meno propensi a interrompere la catena di citazioni e riferimenti.66 Secondo questa logica, i ricercatori geograficamente diffusi possono essere meno produttivi nei modi in cui gli economisti urbani misurano tipicamente la produzione (meno articoli, meno brevetti, ecc.), ma possono essere più creativi, originali e dirompenti perché questi ricercatori si preoccupano meno di dover vedere di persona qualcuno con il cui lavoro sono pubblicamente in disaccordo.
Su scala più ampia, la migliore prova del fatto che la formazione di cluster tecnologici e la concentrazione di talenti possano aver portato all’herding è rappresentata dalle tendenze di brevettazione per settore tecnologico. Brian Kelly e coautori hanno recentemente ideato un modo per raggruppare in modo coerente i brevetti per classe tecnologica dal 1840 a oggi.67 Essi hanno scoperto che fino agli anni Settanta i brevetti erano distribuiti in modo relativamente uniforme tra le varie classi, ma dopo gli anni Settanta l’elettronica e l’informatica hanno conquistato una quota crescente di brevetti. Nel 2000, questo settore costituiva la maggioranza dei brevetti depositati. È ovviamente possibile che le buone idee si siano esaurite nello stesso periodo nell’agricoltura, nelle gomme e nelle materie plastiche, nella produzione di prodotti chimici e nella produzione di macchinari, lasciando solo i computer e l’elettronica come frontiera più fruttuosa per l’innovazione. Ma una tale coincidenza sarebbe sorprendente.
L’attenzione dei cluster tecnologici verso l’informatica e l’elettronica potrebbe essere essa stessa un’altra parte del problema. Gli economisti discutono, almeno dagli anni ’80, se l’aumento della potenza di calcolo stia migliorando la produttività aggregata del lavoro, e alcuni lavori recenti sottolineano che la natura delle recenti innovazioni informatiche potrebbe innatamente portare a una crescita nulla o bassa della produttività.68 È al di là dello scopo di questo saggio districarsi tra i motivi per cui la digitalizzazione non ha incrementato maggiormente la produttività del lavoro, ma come osservazione generale, parte del problema potrebbe essere che l’economia statunitense permette a così tanto capitale umano di confluire in un unico settore tecnologico che ha lottato per ottenere miglioramenti della produttività del lavoro per quarant’anni e oltre.
Infine, anche la dipendenza dei cluster dalle università di ricerca può essere un problema. Uno dei problemi, come già detto, potrebbe essere che i finanziamenti delle borse di studio vanno in modo sproporzionato a un numero selezionato di università. Questo grado di concentrazione può essere controproducente, come suggerisce uno studio sulle riforme svedesi per il decentramento dell’istruzione superiore, secondo cui le riforme hanno portato a un aumento della produttività aggregata della ricerca, in quanto la crescita delle “nuove” università ha più che compensato il declino delle “vecchie” università.69 Le università, inoltre, potrebbero non offrire un forte vantaggio in termini di produzione o di innovazione rispetto ad altri tipi di istituti di ricerca.70 Nella misura in cui il know-how e il talento scientifico dipendono dalle prerogative delle università di ricerca locali, i capricci e le priorità dei docenti e degli amministratori possono quindi distorcere la direzione dell’innovazione locale.
Un buon esempio di come le università possano sia promuovere che distorcere la direzione dell’innovazione locale è la creazione del vaccino a base di mRNA, che è stato utilizzato per contenere la pandemia di Covid. Katalin Kariko, che ha appena condiviso il Premio Nobel per la Medicina con Drew Weissman, ha notoriamente mantenuto solo una tenue presa sulla carriera accademica all’Università della Pennsylvania mentre lavorava per far progredire la scienza fondamentale alla base dei vaccini. Ha lottato per ottenere sovvenzioni (anche dal National Institutes of Health) sui meriti della tecnologia dell’mRNA e, alla fine, è stata retrocessa e rimossa dalla Penn’s tenure track per i professori ricercatori. Dopo la retrocessione, Kariko è riuscita a resistere, approdando nel laboratorio di Weissman. Il rapporto problematico della Penn con Kariko è quasi costato al mondo un’importante tecnologia per il benessere, ma non ha nemmeno portato a un cluster tecnologico di successo con sede a Filadelfia quando il vaccino si è dimostrato valido. Quando arrivò il Covid-19, Kariko aveva già lasciato la Penn e lavorava per BioNTech, una start-up farmaceutica incentrata sulla tecnologia dell’mRNA con sede a Mainz, in Germania.71
Andare oltre il silicio ovunque
Lo stesso Tyler Cowen ha recentemente dichiarato che la Grande Stagnazione potrebbe essere finita. In occasione del Summit sulla Grande Stagnazione 2023 tenutosi a Cambridge, nel Regno Unito, dove ha tenuto il discorso programmatico, Cowen ha sottolineato gli sviluppi nelle tecnologie biomediche (come il vaccino a base di mRNA), nell’intelligenza artificiale e nelle tecnologie pulite come prova del fatto che i progressi fondamentali sono finalmente in corso. Naturalmente è troppo presto per dire se queste particolari tecnologie stimoleranno una crescita più rapida, ma dopo la pandemia, il governo statunitense è diventato più interessato a rilanciare il progresso scientifico per creare una crescita su larga scala. Basti pensare alla recente adozione da parte del Congresso di una politica industriale per i semiconduttori e le tecnologie pulite nell’ambito della legge sui chip e sulla scienza e della legge sulla riduzione dell’inflazione. Questi sono stati finanziati rispettivamente con 52,7 e 891 miliardi di dollari. Se la politica industriale può essere tornata in auge nell’era post-pandemia, non si può dire lo stesso per le politiche basate sui luoghi, che cercherebbero di spendere direttamente i fondi nei luoghi in difficoltà. Nel 2022 il Congresso ha approvato anche il recompete Act e il programma Regional Technology Hub come politiche basate sul luogo per stimolare i mercati del lavoro locali in difficoltà, ma ha autorizzato rispettivamente solo 1 miliardo e 10 miliardi di dollari.72
Molti economisti, tuttavia, sostengono la riluttanza del Congresso ad avviare nuovi programmi basati sul luogo, in parte per deferenza verso il potere innovativo dei cluster tecnologici. Ad esempio, un documento di indagine del 2018 per la Brookings Institution di Benjamin Austin, Larry Summers e Edward Glaeser intitolato “Jobs for the Heartland: Place-Based Policies in 21st Century America” coglie questa esitazione sulle politiche basate sul luogo.73 Gli autori riconoscono che le disparità occupazionali stanno crescendo tra le regioni e si stanno irrigidendo nel tempo. Tuttavia, dopo aver esaminato la letteratura pertinente sulle precedenti politiche basate sul luogo, gli autori notano che “è impossibile sapere se una delocalizzazione di capitale e lavoro da Los Angeles al Kentucky porterà a benefici nel Kentucky sufficientemente grandi da compensare le perdite [di produttività] a Los Angeles”.
Dopo aver scartato l’opportunità di cercare di creare direttamente nuovi poli tecnologici in luoghi in difficoltà, gli autori concludono il documento con un sostegno a un credito d’imposta sul reddito da lavoro (EITC) potenziato, che sarebbe più generoso per le famiglie monopersonali e in luoghi in difficoltà. Sebbene questa politica possa effettivamente funzionare alle sue condizioni, non offre molto ai responsabili politici interessati alla rivitalizzazione locale.
Gli autori hanno ragione quando affermano che non sappiamo cosa comporterà il trasferimento di start-up dalla Silicon Beach di Los Angeles al Kentucky orientale. Tuttavia, anche se non c’è alcun legame tra l’ascesa dei cluster tecnologici e la stagnazione della crescita della produttività, potrebbe non avere molto senso incoraggiare i talenti a continuare a spostarsi negli stessi pochi luoghi a causa di altre esternalità. Un recente working paper di Tim Bartik e Nathan Sotherland sottolinea che gli effetti moltiplicatori locali di un aumento della domanda di lavoro per i lavoratori altamente qualificati finiscono per esaurirsi, perché gli effetti di congestione finiscono per annullare anche gli effetti di agglomerazione più potenti.74 Per le regioni in difficoltà, invece, questi moltiplicatori possono ancora essere ragionevolmente elevati. Incoraggiare i lavoratori con un’istruzione universitaria a trasferirsi nelle regioni in difficoltà può produrre più benefici di quanto non suggerisca l’attuale consenso nella professione economica. I programmi federali che incoraggiano i ricercatori e gli innovatori a trasferirsi fisicamente nelle regioni in difficoltà potrebbero benissimo catalizzare nuovi posti di lavoro e tecnologie che rispondono ai bisogni della gente del posto.
Concretamente, anche se un ingegnere informatico di alto livello che si trasferisce nel Kentucky orientale ha meno probabilità di creare una start-up con una valutazione da unicorno o di brevettare una nuova tecnologia, questo ingegnere può creare valore in altri modi, ad esempio migliorando l’informatica delle imprese locali o snellendo le loro operazioni per aumentarne la produttività. Nella misura in cui il fenomeno della fuga interna dei cervelli discusso in precedenza è più grave al vertice della distribuzione delle competenze, è molto probabile che molte comunità ristagnino perché i loro migliori e più brillanti si sono sistematicamente allontanati per diverse generazioni.75 I benefici derivanti dalla presenza di lavoratori con un’istruzione universitaria in una comunità locale sembrano essere sostanziali, anche per quanto riguarda i salari dei lavoratori non universitari.76 Inoltre, gli Stati con un’immigrazione netta di lavoratori con istruzione universitaria hanno registrato una crescita più rapida della produttività del lavoro tra il 2012 e il 2019: la produttività è aumentata del 9,1% negli Stati che hanno “guadagnato cervelli”, mentre è aumentata solo del 3,7% negli Stati che hanno “drenato cervelli”,77 anche se purtroppo i dati non chiariscono se l’aumento della produttività negli Stati che hanno guadagnato cervelli si estenda anche a coloro che non hanno una laurea. Ciononostante, visti i benefici reali per le comunità in difficoltà derivanti dalla presenza di lavoratori con un livello di istruzione più elevato rispetto alla possibilità astratta che questi lavoratori innovino meno, incoraggiare le persone a trasferirsi nel Kentucky orientale potrebbe essere un esperimento reale che vale la pena provare.
Questo articolo è apparso originariamente in American Affairs, volume VIII, numero 1 (primavera 2024): 3-28.
Note
Desidero ringraziare l’American Affairs Foundation per il finanziamento delle ricerche che hanno portato alla stesura di questo articolo.
1 Tyler Cowen, La grande stagnazione: How America Ate All the Low-Hanging Fruit of Modern History, Got Sick, and Will (Eventually) Feel Better (New York: Penguin, 2011). Cowen è forse inutilmente deferente nei confronti dell’idea dei lettori che Internet e il personal computer siano innovazioni importanti che rappresentano un cambiamento radicale. Sebbene non si possa contestare che Internet abbia cambiato radicalmente molti aspetti della nostra vita, è anche tristemente noto per aver avuto uno scarso impatto apparente sulla produttività o sulla crescita dei lavoratori. Robert Solow, vincitore del Premio Nobel per l’Economia nel 1987, in un articolo del 1987 per la New York Review of Books, disse: “L’era dei computer si vede ovunque, ma non nelle statistiche sulla produttività”. Questo scollamento tra l’aumento dei computer e la mancanza di un impatto misurabile sulla produttività è stato chiamato “paradosso di Solow” e rimane un importante problema irrisolto nell’economia del lavoro.
2 Esiste persino un sito web dedicato alla catalogazione di tutti i modi in cui l’economia ha deluso dal 1971: https://wtfhappenedin1971.com.
3 Philipp Boeing e Paul Hünermund, “A Global Decline in Research Productivity? Evidence from China and Germany”, Economics Letters 197, (dicembre 2020): 109646; Peter Cauwels e Didier Sornette, “Are ‘Flow of Ideas’ and ‘Research Productivity’ in Secular Decline?”, Technological Forecasting & Social Change 174, (2022): 121267.
4 Austan Goolsbee e Chad Syverson, “The Strange and Awful Path of Productivity in the U.S. Construction Sector”, NBER Working Papers, no. 30845 (febbraio 2023).
5 Dan Andrews, Chiara Criscuolo e Peter N. Gal, “The Best versus the Rest: Divergence across Firms during the Global Productivity Slowdown”, CEP Discussion Papers, n. 1645 (agosto 2019); Ufuk Akcigit e Sina T. Ates, “Ten Facts on Declining Business Dynamism and Lessons from Endogenous Growth Theory”, American Economic Journal: Macroeconomics 13, n. 1 (gennaio 2021): 257-98.
6 Nicholas Bloom, Charles I. Jones, John Van Reenen e Michael Webb, “Are Ideas Getting Harder to Find?”, American Economic Review 110, no. 4 (aprile 2020): 1104-44.
7 Claudia Goldin e Lawrence F. Katz, The Race between Education and Technology (Cambridge: Harvard University Press, 2008); Enrico Moretti, The New Geography of Jobs (Boston: Houghton Mifflin Harcourt, 2012).
8 Edward L. Glaeser e Naomi Hausman, “The Spatial Mismatch between Innovation and Joblessness”, Innovation Policy and the Economy 20, no. 1 (2020): 233-99.
9 Mark Koyama e Jared Rubin, How the World Became Rich: The Historical Origins of Economic Growth (Cambridge, UK: Polity Press, 2022).
10 Peter Ganong e Daniel Shoag, “Why Has Regional Income Convergence in the U.S. Declined?”, Journal of Urban Economics 102 (novembre 2017): 76-90; Devin Michelle Bunten, “L’affitto è troppo alto? Aggregate Implications of Local Land-Use Regulation”, FEDS Working Papers, n. 2017-064 (giugno 2017).
11 Fatih Karahan, Benjamin Pugsley e Ayşegül Şahin, “Demographic Origins of the Startup Deficit”, NBER Working Papers, no. 25874 (maggio 2019); Jesús Fernández-Villaverde, Gustavo Ventura e Wen Yao, “The Wealth of Working Nations”, NBER Working Papers, no. 31914 (novembre 2023). Tra gli economisti si discute anche se stiamo misurando correttamente la crescita della produttività, in particolare nel settore dei servizi, che è cresciuto notevolmente negli ultimi decenni. Si veda, ad esempio, Chang-Tai Hsieh e Esteban Rossi-Hansberg, “The Industrial Revolution in Services”, Journal of Political Economy: Macroeconomics 1, no. 1 (marzo 2023): 3-42. Questo aspetto è particolarmente rilevante per esaminare il legame tra l’ascesa dei cluster tecnologici e il rallentamento della crescita della produttività, in quanto la ricerca suggerisce che la crescita dei posti di lavoro ad alta tecnologia ha una probabilità sproporzionata di creare posti di lavoro nel settore dei servizi: Enrico Moretti, “Local Multipliers”, American Economic Review 100, no. 2 (maggio 2010): 373-77. L’implicazione è che il rallentamento della produttività potrebbe essere un’illusione statistica, una funzione della crescita dei posti di lavoro ad alta intensità di R&S che stimola la crescita dei posti di lavoro nel settore dei servizi, in modo che la produttività sembra rallentare solo perché i miglioramenti della produttività in queste occupazioni non vengono rilevati dal Bureau of Labor Statistics. Tuttavia, la maggior parte degli studiosi riconosce che la produttività del settore dei servizi è inferiore a quella del settore manifatturiero. Per una rassegna di questa letteratura, si veda, ad esempio, Ronald Schettkat e Lara Yocarini, “The Shift to Services: A Review of the Literature”, IZA Discussion Papers, n. 964 (dicembre 2003). Pertanto, il fatto che i cluster tecnologici tendano a generare una crescita occupazionale molto maggiore nei primi piuttosto che nei secondi è destinato a contribuire a una crescita più lenta della produttività, a prescindere dai problemi di misurazione.
12 Esiste infatti una letteratura crescente che si chiede se il miglioramento dei processi di finanziamento del NSF e dei National Institutes of Health per sostenere la ricerca più rischiosa possa produrre un flusso di ricerca più favorevole al benessere; si veda, ad esempio, Chiara Franzoni, Paula Stephan e Reinhilde Veugelers, “Funding Risky Research”, NBER Working Papers, n. 28905 (giugno 2021).
13 Tra i tanti: Enrico Moretti, “The Effect of High-Tech Clusters on the Productivity of Top Inventors”, American Economic Review 111, no. 10 (ottobre 2021): 3328-75; Adam B. Jaffe, Manuel Trajtenberg e Rebecca Henderson, “Geographic Localization of Knowledge Spillovers as Evidence by Patent Citations”, Quarterly Journal of Economics 108, no. 3 (agosto 1993): 577-98; Ufuk Akcigit, Santiago Caicedo, Ernest Miguelez, Stefanie Stantcheva e Valerio Sterzi, “Dancing with the Stars: Innovation through Interactions”, NBER Working Papers, n. 24466 (marzo 2018).
14 Ad esempio, Robert M. Solow, “A Contribution to the Theory of Economic Growth”, Quarterly Journal of Economics 70, no. 1 (febbraio 1956): 65-94.
15 Per una buona panoramica di questo paradigma si veda Glaeser e Hausman, “The Spatial Mismatch between Innovation and Joblessness” . Questa fiducia nei benefici di produttività dei cluster tecnologici non è universale nella professione economica, ma è ragionevolmente diffusa. Ad esempio, anche gli articoli che sostengono i vantaggi in termini di benessere di una redistribuzione basata sul luogo ammettono spesso la premessa che la redistribuzione dai cluster tecnologici altamente produttivi alle regioni in difficoltà con una produttività inferiore genererà costi di efficienza sostanziali. Si veda, ad esempio, Cecile Gaubert, Patrick M. Kline e Danny Yagan, “Place-Based Redistribution”, NBER Working Paper, n. 28337 (gennaio 2021).
16 Edward L. Glaeser, Triumph of the City: How Our Greatest Invention Makes Us Richer, Smarter, Greener, Healthier, and Happier (New York: Penguin, 2012); Steven Klepper, “The Origin and Growth of Industry Clusters: The Making of Silicon Valley”, Journal of Urban Economics 67, no. 1 (gennaio 2010): 15-32.
17 Glaeser e Hausman, “The Spatial Mismatch between Innovation and Joblessness”.
18 Michael J. Andrews e Alexander Whalley, “150 Years of the Geography of Innovation”, Regional Science and Urban Economics 94 (maggio 2022): 103627.
19 Daniel P. Gross e Bhaven N. Sampat, “America, Jump-Started: World War II R&D and the Takeoff of the U.S. Innovation System”, American Economic Review 113, no. 12 (dicembre 2023): 3323-56.
20 Vannevar Bush, Science-the Endless Frontier (Washington, D.C.: United States Government Printing Office, 1945).
21 Daniel Lee Kleinman, Politics on the Endless Frontier: Postwar Research Policy in the United States (Durham, NC: Duke University Press, 1995).
22 Si vedano, ad esempio, i capitoli 7 e 8 di: John Aubrey Douglass, The California Idea and American Higher Education: 1850 to the 1960 Master Plan (Stanford: Stanford University Press, 2000).
23 Goldin e Katz, La corsa tra istruzione e tecnologia.
24 Goldin e Katz, La corsa tra istruzione e tecnologia.
25 Abigail Wozniak, “I laureati sono più reattivi alle opportunità del mercato del lavoro distante?”, Journal of Human Resources 45, no. 4 (ottobre 2010): 944-70; Ofer Malamud e Abigail Wozniak, “The Impact of College on Migration”, Journal of Human Resources 47, no. 4 (ottobre 2012): 913-50.
26 Xiao Li, “Migration Behaviors and Educational Attainment of Metro versus Non-Metro Youth”, Rural Sociology 87, no. 4 (dicembre 2022): 1302-39.
27 Per un’analisi di come la forza dei legami locali possa influenzare le economie locali, si veda: Mike Zabek, “Local Ties in Spatial Equilibrium”, FEDS Working Paper, n. 2019-080 (novembre 2019).
28 Jaison R. Abel e Richard Deitz, “Do Colleges and Universities Increase Their Region’s Human Capital”, Journal of Economic Geography 12, no. 3 (maggio 2012): 667-91; John Bound et al., “Trade in University Training: Cross-State Variation in the Production and Stock of College-Educated Labor”, Journal of Econometrics 121, no. 1-2 (luglio-agosto 2004): 143-73; William M. Bowen e Haifeng Qian, “State Spending for Higher Education: Does it Improve Economic Performance”, Regional Science Policy & Practice 9, no. 1 (marzo 2017): 7-23; Felicia Ionescu e Linnea A. Polgreen, “A Theory of Brain Drain and Public Funding for Higher Education in the United States”, American Economic Review: Papers & Proceedings 99, no. 2 (maggio 2009): 517-21.
29 Greg Howard, Russell Weinstein e Yuhao Yang, “Do Universities Improve Local Economic Resilience?”, Review of Economics and Statistics, di prossima pubblicazione (giugno 2022).
30 Questo elenco non è esaustivo e la ricerca sul declino della denominazione A&M è in corso. Abbiamo contrassegnato una scuola come convertita da A&M a università quando ha iniziato a offrire lauree di primo livello; ha adottato la denominazione di università e ha avviato dipartimenti di scienze umane; oppure, se nessuna di queste date è nota, abbiamo utilizzato la data di un cambiamento di nome che indica che la scuola stava abbandonando la precedente denominazione di tipo A&M.
31 Goldin e Katz, The Race between Education and Technology.
32 Questo tema è discusso anche dalla stampa popolare. Shad White, il revisore dei conti dello Stato del Mississippi, si è recentemente lamentato del fatto che “i contribuenti dello Stato potrebbero anche staccare un assegno ad Atlanta ogni anno”, in riferimento al fatto che solo circa la metà dei laureati delle università pubbliche del Mississippi lavora nello Stato tre anni dopo la laurea(Cameron McWhirter, “The American South is Booming. Why is Mississippi Left Behind?”, Wall Street Journal, 31 dicembre 2023).
33 Abel e Dietz, “I college e le università aumentano il capitale umano della loro regione”.
34 Ad esempio, un lavoro ha stimato che solo il 37% delle contee con università ha attratto più lavoratori altamente qualificati rispetto al numero di diplomi di istruzione superiore prodotti dal 1990 al 2000: E. Jason Baron, Shawn Kantor, Alexander Whalley, “Extending the Reach of Research Universities: A Proposal for Productivity Growth in Lagging Communities”, Place-Based Policies for Shared Economic Growth, eds. Jay Shambaugh e Ryan Nunn (Washington, D.C.: Brookings Institution, 2018), 157-84.
35 Ad esempio, il libro di Edward L. Glaeser, The Triumph of the City, pone l’Università di Stanford proprio al centro della narrazione sull’ascesa della Silicon Valley. Non solo i suoi laureati hanno svolto un ruolo importante nel fornire talenti ad alcune delle aziende di semiconduttori che hanno dato il nome alla Silicon Valley, come lo Shockley Semiconductor Laboratory e la Fairchild Semiconductor, ma decenni dopo è stata anche la scuola frequentata dai fondatori di Google (Sergey Brin e Larry Page), tra gli altri luminari della tecnologia.
36 Si tratta del Bayh-Dole Act del 1980 e del Trademark Clarification Act del 1984, che hanno dato alle università e ai docenti incentivi diretti a brevettare e concedere in licenza alle aziende le loro scoperte. Prima della Bayh-Dole, le università generalmente evitavano di farlo per paura di compromettere l’ideale di scienza aperta e di distrarre l’università dal perseguimento della scienza pura. La Bayh-Dole ha permesso alle università di detenere i diritti di brevetto e le royalties delle loro innovazioni anche per la ricerca finanziata a livello federale. Nel 1984, il Trademark Clarification Act ha eliminato le restrizioni sull’esclusività delle licenze, migliorando l’attrattiva delle licenze delle innovazioni universitarie per le imprese private: Naomi Hausman, “University Innovation and Local Economic Growth”, Review of Economics and Statistics 104, no. 4 (luglio 2022): 718-25.
37 Shawn Kantor e Alexander Whalley, “Knowledge Spillovers from Research Universities: Evidence from Endowment Value Shocks”, Review of Economics and Statistics 96, no. 1 (marzo 2014): 171-88; Hausman, “Innovazione universitaria e crescita economica locale”.
38 William R. Kerr e Frederic Robert-Nicoud, “Tech Clusters”, Journal of Economic Perspectives 34, no. 3 (estate 2020): 50-76. Queste città sono, in ordine di quota degli investimenti totali in capitale di rischio del 2015-18, San Francisco (Bay Area), New York e New York: San Francisco (Bay Area), New York, Boston, Los Angeles, Seattle, San Diego, Chicago, Washington DC, Miami, Denver, Austin, Philadelphia, Atlanta, Minneapolis-St. Paul e Raleigh-Durham. Gli autori definiscono i lavoratori “altamente qualificati” come quelli con una laurea o più e che guadagnano almeno 50.000 dollari all’anno. I primi dieci settori di R&S sono quelli con il più alto tasso di R&S per lavoratore: editori di software; prodotti farmaceutici e medicinali; altri prodotti informatici ed elettronici; elaborazione dati, hosting e servizi correlati; apparecchiature di comunicazione; semiconduttori e altri componenti elettronici; strumenti di navigazione, misurazione, elettromedicali e di controllo; pesticidi, fertilizzanti e altri prodotti chimici per l’agricoltura; prodotti e parti aerospaziali; servizi di ricerca e sviluppo scientifici. Fonte: National Science Foundation, Business Research and Development: 2017, Detailed Statistical Tables (NSF 20-311) (Washington, D.C., National Science Foundation, 2017).
39 I datori di lavoro non potevano più utilizzare i test di abilità dopo la sentenza Griggs v. Duke Power Co. (1971), quando la Corte Suprema ha di fatto bandito questi test per motivi di impatto disparitario. Diversi commentatori hanno notato, ironicamente, che Griggs ha spianato la strada ai datori di lavoro per l’utilizzo di un titolo di studio universitario come test di abilità de facto che determina un impatto disparato (legale) (ad esempio, Hess e Addison, 2019; Fuller e Raman, 2017).
40 Taehyun Jung e Olof Ejermo, “Demographic Patterns and Trends in Patenting: Gender, Age, and Education of Inventors”, Technological Forecasting and Social Change 86, (luglio 2014): 110-24; Philippe Aghion, Ufuk Akcigit, Ari Hyytinen e Otto Toivanen, “The Social Origins of Inventors”, NBER Working Papers, n. 24110 (dicembre 2017); Alex Bell et al., “Who Becomes an Inventor in America? The Importance of Exposure to Innovation”, Quarterly Journal of Economics 134, no. 2 (maggio 2019): 647-713.
41 Caroline M. Hoxby, “The Changing Selectivity of American Colleges”, Journal of Economic Perspectives 23, no. 4 (autunno 2009): 95-118.
42 Ad esempio, Goldin e Katz, The Race Between Education and Technology offre un’ampia rassegna dell’ascesa dell’istruzione di massa negli Stati Uniti dalla fondazione ai primi anni 2000, ma non menziona le parole “test standardizzati”, “SAT”, “ACT” o i loro equivalenti.
43 Kevin M. Murphy, Andrei Shleifer, Robert W. Vishny, “The Allocation of Talent: Implications for Growth”, Quarterly Journal of Economics 106, no. 2 (maggio 1991): 503-30; Chang-Tai Hsieh et al., “The Allocation of Talent and U.S. Economic Growth,” Econometrica 87, no. 5 (settembre 2019): 1439-74; Hans K. Hvide, “Education and the Allocation of Talent”, Journal of Labor Economics 21, no. 4 (ottobre 2003): 945-76.
44 Per le prove che i datori di lavoro utilizzano l’università frequentata come strumento di screening delle capacità sottostanti, si veda: Peter Arcidiacono, Patrick Bayer e Aurel Hizmo, “Beyond Signaling and Human Capital: Education and the Revelation of Ability”, American Economic Journal: Applied Economics 2, no. 4 (ottobre 2010): 76-104; Brad J. Hershbein, “I segnali dei lavoratori tra i nuovi laureati: The Role of Selectivity and GPA”, Upjohn Institute Working Papers, n. 13-190 (gennaio 2013). Ciò si traduce in guadagni più elevati per i laureati di università selettive, cfr. ad es: Eleanor Wiske Dillon e Jeffrey Andrew Smith, “The Consequences of Academic Match Between Students and Colleges”, Journal of Human Resources 58, no. 6 (novembre 2023): 768-808; Dan A. Black e Jeffrey A. Smith, “Estimating the Returns to College Quality with Multiple Proxies for Quality”, Journal of Labor Economics 24, no. 3 (luglio 2006): 701-28.
45 Goldin e Katz, La corsa tra istruzione e tecnologia.
46 Douglass, The California Idea and American Higher Education.
47 Mark Hoekstra, “The Effect of Attending the Flagship State University on Earnings: A Discontinuity-Based Approach”, Review of Economics and Statistics 91, no. 4 (novembre 2009): 717-24.
48 Caroline M. Hoxby e Christopher Avery, “The Missing ‘One-Offs’: the Hidden Supply of High-Achieving, Low-Income Students”, NBER Working Papers, no. 18586 (dicembre 2012).
49 Nicholas Lemann, La grande prova: The Secret History of the American Meritocracy (New York: Farrar, Straus, and Giroux, 2000).
50 Il primo Stato a richiedere un test standardizzato per l’ammissione è stato il Colorado nel 1946, che ha richiesto il punteggio ACT del candidato. Il primo Stato a richiedere il SAT è stato Rutgers, nel New Jersey, nel 1947, il che probabilmente non è una coincidenza, dato che la consorella del College Board che si occupa del punteggio del SAT, l’Educational Testing Service (ETS), ha sede nel New Jersey.
51 Sono grato a Daniel Gross per aver condiviso con me i suoi dati sui premi OSRD per istituzione.
52 Per nove università non siamo riusciti ad accertare quando o se la scuola abbia mai richiesto il SAT o l’ACT per l’ammissione: Boston University, Catholic University, Cooper Union, Depauw, Illinois Institute of Technology, Loyola University (Chicago), Newark College of Engineering (ora New Jersey Institute of Technology) e St. Una decima università, la Case Western Reserve University, è il risultato della fusione del 1967 tra il Case Institute of Technology e la Western Reserve University. La Western Reserve ha iniziato a richiedere il SAT nel 1955, mentre Case ha iniziato a richiederlo nel 1958. Poiché sia Case che la Western Reserve hanno ricevuto indipendentemente i fondi OSRD, sono incluse separatamente nel conteggio totale delle 60 università e nei conteggi della figura 5.
53 Hoxby, “The Changing Selectivity of American Colleges”.
54 Jeffrey A. Groen, “The Effect of College Location on Migration of College-Educated Labor”, Journal of Econometrics 121, n. 1-2 (luglio-agosto 2004): 125-42.
55 Danny Dougherty, Brian McGill, Dante Chinni e Aaron Zitner, “Where Graduates Move after College”, Wall Street Journal, 15 maggio 2018.
56 Raj Chetty, David J. Deming e John N. Friedman, “Diversificare i leader della società? The Determinants and Causal Effects of Admission to Highly Selective Private Colleges”, NBER Working Papers, no. 31492 (ottobre 2023).
57 Olivier Blanchard e Lawrence F. Katz, “Regional Evolutions”, Brookings Papers on Economic Activity 23, no. 1 (1992): 1-76; Robert J. Barro e Xavier Sala-i-Martin, “Convergenza”, Journal of Political Economy 100, no. 2 (aprile 1992): 223-51.
58 Moretti, La nuova geografia del lavoro.
59 Rebecca Diamond, “The Determinants and Welfare Implications of U.S. Workers’ Diverging Location Choices by Skill: 1980-2000”, American Economic Review 106, no. 3 (marzo 2016): 479-524; Joseph Gyourko, Christopher Mayer e Todd Sinai, “Superstar Cities”, American Economic Journal: Economic Policy 5, no. 4 (novembre 2013): 167-99; Richard Florida, “The Economic Geography of Talent”, Annals of the Association of American Geographers 92, no. 4 (2002): 743-55; Enrico Berkes e Ruben Gaetani, “Income Segregation and the Rise of the Knowledge Economy”, American Economic Journal: Applied Economics 15, no. 2 (aprile 2023): 69-102.
60 Il lavoro di Gross e Sampat mostra come il ruolo del sistema universitario, sempre più gerarchizzato, possa essere sottovalutato. Gli autori scoprono che ci sono voluti circa gli anni ’60 prima che gli effetti di agglomerazione in alcuni cluster OSRD iniziassero a manifestarsi davvero. Una ragione potrebbe essere che per alimentare la crescita di queste industrie era necessaria una maggiore offerta di laureati rispetto a quella disponibile durante la guerra. Tuttavia, se così fosse, ci si sarebbe potuti aspettare che la GI Bill del 1944, che ha provocato un’impennata di iscrizioni all’università tra i veterani di ritorno, avrebbe aiutato questi cluster a decollare mentre il lavoro dell’OSRD era ancora fresco nelle menti dei suoi scienziati e ingegneri. Come si è detto, tuttavia, nel 1945 la maggior parte dei college non era particolarmente selettiva e si dovette attendere la metà degli anni Sessanta perché una massa critica di college pubblici e privati adottasse mandati SAT o ACT sufficientemente lunghi da consentire di considerare plausibilmente i primi laureati come preselezionati sulla base delle attitudini. Anche le riforme sull’immigrazione successive al 1965, che hanno permesso alle aziende tecnologiche di reclutare dipendenti a livello internazionale, possono aver giocato un ruolo nella capacità dei cluster tecnologici di attrarre talenti. Per il ruolo dei visti H-1B nell’innovazione degli immigrati, si veda: William R. Kerr e William F. Lincoln, “The Supply Side of Innovation: H-1B Visa Reforms and U.S. Ethnic Invention”, Journal of Labor Economics 28, no. 3 (luglio 2010): 473-508.
61 Per esempio, basti pensare alla Vienna di fine secolo, dove l’effetto dei pari ha fatto proliferare idee pseudoscientifiche come la psicoanalisi.
62 Bell et al., “Who Becomes an Inventor in America? The Importance of Exposure to Innovation”; Caroline Viola Fry, “Crisis and the Trajectory of Science: Evidence from the 2014 Ebola Outbreak”, Review of Economics and Statistics 105, no. 4 (luglio 2023): 1028-38; Sarada Sarada, Michael J. Andrews e Nicolas L. Ziebarth, “Changes in the Demographics of American Inventors, 1870-1940”, Explorations in Economic History 74 (ottobre 2019): 101275.
63 Jacob Moscona e Karthik Sastry, “Tecnologia inappropriata: Evidence from Global Agricultural”, SSRN Working Paper, no. 3886019 (novembre 2022).
64 Un esempio è l’ascesa dei cambiamenti tecnologici “che migliorano il tempo libero”, dove i recenti miglioramenti nell’intrattenimento e nei social media possono aver abbassato la nostra produttività totale perché si tratta di tecnologie destinate a monetizzare in modo non produttivo la nostra attenzione. Si veda: Łukasz Rachel, “Leisure-Enhancing Technological Change”, Working Paper, 21 novembre 2022. In effetti, ci sono alcune prove che il costante miglioramento dei videogiochi ha ridotto l’offerta di lavoro dei giovani uomini. Si veda: Mark Aguiar et al., “Leisure Luxuries and the Labor Supply of Young Men”, Journal of Political Economy 129, no. 2 (febbraio 2021): 337-82.
65 Pierre Azoulay, Christian Fons-Rosen e Joshua S. Graff Zivin, “Does Science Advance One Funeral at a Time?”. American Economic Review 109, n. 8 (agosto 2019): 2889-920.
66 Michael Park, Erin Leahey e Russell J. Funk, “Papers and Patents are Becoming Less Disruptive over Time”, Nature 613, (2023): 138-44.
67 Bryan Kelly, Dimitris Papanikolaou, Amit Seru e Matt Taddy, “Measuring Technological Innovation over the Long Run”, American Economic Review: Insights 3, no. 3 (settembre 2021): 303-20.
68 Daron Acemoglu et al., “Il ritorno del paradosso di Solow? IT, Productivity, and Employment in Employment in U.S. Manufacturing”, American Economic Review: Papers and Proceedings 104, no. 5 (maggio 2014): 394-99; Daron Acemoglu e Pascual Restrepo, “Automation and New Tasks: How Technology Displaces and Reinstates Labor”, Journal of Economic Perspectives 33, no. 2 (Spring 2019): 3-30.
69 Roland Andersson, John M. Quigley e Mats Wilhelmsson, “Urbanizzazione, produttività e innovazione: Evidence from Investment in Higher Education”, Journal of Urban Economics 66, no. 1 (luglio 2009): 2-15.
70 Michael J. Andrews, “How Do Institutions of Higher Education Affect Local Invention? Evidence from the Establishment of U.S. Colleges”, American Economic Journal: Economic Policy 15, no. 2 (maggio 2023): 1-41.
71 Moderna, l’altra azienda che utilizza il brevetto di Kariko e Weissman, ha sede a Cambridge, Massachusetts.
72 Sebbene il Congresso sia stato autorizzato a spendere 11 miliardi di dollari tra i due programmi, al momento in cui scriviamo ha stanziato solo 500 milioni di dollari per il programma dei poli tecnologici regionali e 200 milioni di dollari per il programma pilota del Recompete Act.
73 Benjamin Austin, Edward L. Glaeser e Lawrence Summers, “Jobs for the Heartland: Place-Based Policies in 21st-Century America”, Brookings Papers on Economic Activity (primavera 2018): 151-240.
74 Timothy J. Bartik e Nathan Sotherland, “Local Job Multipliers in the United States: Variation with Local Characteristics and with High-Tech Shocks”, Upjohn Institute Working Papers, n. 19-301.
75 Gli effetti reali di questa fuga di cervelli non sono ben studiati. In via preliminare, ho utilizzato i dati sui brevetti dell’U.S. Patent and Trademark Office, fornitimi per gentile concessione di Enrico Berkes, per un periodo compreso tra il 1945 e il 2014 e ho effettuato un’analisi di event study sugli effetti di un requisito di ammissione SAT/ACT sul numero di brevetti annuali registrati di ciascuna contea. Gli studi di evento possono essere distorti quando tutte le osservazioni vengono trattate (in questo caso, quando tutte le contee si trovano in Stati con un requisito di ammissione SAT/ACT). Per minimizzare questa distorsione, ho ristretto il campione ai soli anni 1945-88, lasciando Washington, D.C., North Dakota, Oklahoma, Wisconsin e Stato di Washington come stati di controllo. Ho controllato l’ammontare dei finanziamenti NSF che una contea riceveva attraverso una variabile strumentale “shift-share”, in cui ho preso le quote di sovvenzioni universitarie OSRD per ogni contea e poi ho assegnato le sovvenzioni NSF a ogni contea moltiplicando gli stanziamenti annuali del Congresso NSF per le quote OSRD. Questo approccio deve essere considerato come un primo tentativo di risolvere la questione, ma ho comunque riscontrato che la brevettazione inizia ad aumentare in modo sostanziale nelle contee che hanno un’ammiraglia statale circa quattro anni dopo l’introduzione di un requisito di ammissione SAT/ACT (che riflette il tempo modale necessario per laurearsi). La brevettazione nelle contee non-flagship sembra inizialmente inalterata, ma dopo circa quindici-diciotto anni ex post inizia a registrare piccoli cali. Ciò fa pensare a un effetto di riallocazione, ma sono necessari ulteriori approfondimenti. Per informazioni sui dati brevettuali di Enrico Berkes, si veda: Enrico Berkes, “Comprehensive Universe of U.S. Patents (CUSP): Data and Facts”, Working Paper, 9 maggio 2018.
76 Enrico Moretti, “Estimating the Social Return to Higher Education: Evidence from Longitudinal and Repeated Cross-Sectional Data”, Journal of Econometrics 121, no. 1-2 (luglio-agosto 2004): 175-212.
77 Le misure della produttività del lavoro statale provengono dalla serie del Bureau of Labor Statistics (BLS) sulla produttività del lavoro statale. Questi dati coprono il periodo 2007-22 e sono indicizzati al 2012. I calcoli relativi al guadagno e alla fuga di cervelli provengono da un rapporto del 2019 del Social Capital Project del Joint Economic Committee del Congresso degli Stati Uniti: U.S. Senate Joint Economic Committee-Republicans, “Losing Our Minds: Brain Drain across the United States”, Social Capital Project Reports, n. 2-19 (aprile 2019). La fuga netta assoluta di cervelli è definita nei dati come la percentuale di persone con un alto livello di istruzione tra coloro che lasciano il Paese meno la percentuale di persone con un alto livello di istruzione tra coloro che entrano, dove per alto livello di istruzione si intendono coloro che si trovano nel terzo superiore della distribuzione nazionale dell’istruzione degli adulti di età compresa tra 31 e 40 anni. Gli Stati con un valore negativo di Absolute Net Brain Drain stanno sperimentando un guadagno di cervelli e quelli con valori positivi stanno sperimentando una fuga di cervelli.
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