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 questa^teoria1. 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 tecnologica^americana8, 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 proprie^capacità10, 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 del^PIL11.

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 della^crescita12.

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 il^194518.

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 la^{mobilità25 ,} 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 i^talenti41.

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 Stati^{Uniti48 ,} 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 ai^college49. 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 XX^secolo57, ma nel 2013 l’economista di Berkeley Enrico Moretti ha dichiarato che gli Stati Uniti si trovavano nel bel mezzo di una Grande^{Divergenza58 .} 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