Nel 1990, l’economia mondiale era profondamente immersa in una nuova fase di globalizzazione: le barriere commerciali stavano cadendo, le catene di fornitura multinazionali si stavano infittendo e il capitale si muoveva più liberamente che in qualsiasi momento dall’epoca pre-1914. Eppure, lo strumento analitico dominante per la crescita di lungo periodo — il modello neoclassico associato all’articolo del 1956 di Robert Solow, “A Contribution to the Theory of Economic Growth” — lasciava un vuoto scomodo. Nel quadro di Solow, la crescita sostenuta del reddito pro capite deriva in ultima analisi dal “cambiamento tecnico”, ma il modello tratta quel motore come esogeno: arriva dall’esterno del sistema economico. Per i decisori politici alle prese con l’ampliarsi dei divari internazionali di reddito, l’ascesa dell’industrializzazione dell’Asia orientale e i dibattiti su istruzione e politica dell’innovazione, la “tecnologia” appariva meno come manna dal cielo e più come qualcosa prodotto — in modo diseguale — da imprese, università e Stati. La teoria della crescita endogena emerse per affrontare proprio quell’enigma: in che modo incentivi di mercato, decisioni di investimento e istituzioni possono generare progresso tecnologico continuo e tassi di crescita persistentemente diversi?
Due figure furono centrali in questo cambiamento: Robert E. Lucas Jr. e Paul M. Romer. L’articolo di Lucas del 1988, “On the Mechanics of Economic Development”, mise l’accumulazione di capitale umano al centro di sviluppo e crescita, enfatizzando apprendimento e spillover. L’articolo di Romer del 1990, “Endogenous Technological Change”, fornì un resoconto formale, fondato microeconomicamente, di ricerca e sviluppo (R&D) e delle “idee” come input — beni non rivali capaci di generare rendimenti crescenti. In modi diversi, entrambi risposero a quella che Lucas chiamò la “questione centrale della crescita economica”: perché alcuni paesi diventano ricchi mentre altri restano poveri, anche sotto le opportunità crescenti della globalizzazione?
Al cuore della crescita endogena vi è una riformulazione di ciò che un’economia accumula. Nella tradizione neoclassica, le variabili di stato chiave sono capitale fisico e lavoro, operanti sotto rendimenti decrescenti. La crescita endogena aggiunge forme di capitale che si comportano diversamente: capitale umano (competenze, conoscenza incorporata nei lavoratori) e idee (progetti, blueprint, principi scientifici, algoritmi) — conoscenza che spesso può essere usata da molti simultaneamente. Questa distinzione conta perché la non rivalità cambia l’aritmetica della crescita. Una macchina può essere usata in un solo luogo in un dato momento, ma una formula chimica o un protocollo software possono essere replicati a costo marginale quasi nullo in tutto il mondo. Sotto la globalizzazione, tale replicabilità è amplificata: una volta creata un’idea, essa può essere diffusa — imperfettamente — tramite commercio, investimenti diretti esteri, migrazione e reti di comunicazione.
Lucas (1988) formalizzò un’economia in cui gli individui investono in istruzione e apprendimento, aumentando la propria produttività ma anche quella altrui attraverso spillover — ciò che economisti successivi avrebbero chiamato “esternalità”. Il punto chiave è che il rendimento sociale dell’accumulazione di capitale umano può superare il rendimento privato, inducendo i mercati concorrenziali a sottoinvestire. Romer (1990) si spinse oltre nella produzione delle idee stesse. Separò l’economia in un settore dei beni finali e un settore R&D che produce nuovi “design” utilizzati per creare input intermedi differenziati. Poiché ogni nuovo design amplia l’insieme degli input disponibili, la produttività del settore finale cresce con lo stock di conoscenza. Romer enfatizzò due proposizioni collegate: (1) le idee sono non rivali, consentendo rendimenti crescenti a livello aggregato, e (2) poiché le idee sono parzialmente escludibili tramite brevetti o segretezza, le imprese private possono essere incentivate a produrle, ma tenderanno comunque a produrne troppo poche rispetto all’ottimo sociale.
La spina dorsale matematica di questi modelli è intenzionalmente essenziale, progettata per mostrare come rendimenti costanti (o crescenti) dei fattori accumulabili possano sostenere crescita di lungo periodo senza “shock tecnologici” esogeni. Una configurazione canonica in stile Lucas scrive la produzione come $$ Y(t)=K(t)^{\alpha}\big(u(t)H(t)\big)^{1-\alpha}, $$ dove (K) è il capitale fisico, (H) è il capitale umano e (u\in(0,1)) è la frazione di capitale umano destinata alla produzione (con (1-u) destinata all’istruzione). Il capitale umano evolve come $$ \dot H(t)=\phi\,(1-u(t))\,H(t), $$ implicando che il tasso di crescita di (H) è proporzionale alla quota di tempo spesa ad apprendere. Poiché (H) entra nella produzione, un investimento sostenuto nell’apprendimento può sostenere la crescita di (Y) anche se il capitale fisico affronta rendimenti decrescenti. Molte varianti aggiungono un termine di esternalità — ad es. capitale umano medio (\bar H) — per catturare gli spillover, rendendo la funzione di produzione aggregata di fatto a rendimenti costanti nei fattori riproducibili anche quando le imprese private percepiscono rendimenti decrescenti.
Il modello di Romer del 1990 rende esplicito lo stock di idee. Una rappresentazione semplificata scrive il prodotto finale come $$ Y(t)=L_Y(t)^{1-\alpha}\left(\int_{0}^{A(t)} x(i,t)^{\alpha}\,di\right), $$ dove (A(t)) è il numero di design disponibili (una misura della conoscenza), (x(i,t)) è la quantità dell’input intermedio (i), e (L_Y) è il lavoro nella produzione finale. Le nuove idee sono prodotte in R&D secondo $$ \dot A(t)=\delta\,A(t)^{\phi}\,L_A(t), $$ con (L_A) lavoro allocato alla ricerca. Il termine (A(t)^{\phi}) cattura l’effetto “stare sulle spalle dei giganti”: la conoscenza esistente può rendere più facile produrre nuova conoscenza. Se (\phi=1), la crescita della conoscenza è proporzionale alla conoscenza esistente e allo sforzo di ricerca; se (\phi<1), possono emergere rendimenti decrescenti della ricerca; se (\phi>1), la crescita può diventare esplosivamente rapida (di solito considerata irrealistica senza forze compensative). L’intuizione chiave è che, poiché (A) è non rivale, può entrare in produzione senza consumarsi, e l’espansione delle varietà (A(t)) può compensare i rendimenti decrescenti degli input fisici, generando crescita sostenuta del reddito pro capite.
Storicamente, la teoria della crescita endogena rimodellò le agende di ricerca e i dibattiti di policy negli anni Novanta, un decennio segnato dalla creazione del WTO (1995), dall’accordo TRIPS sulla proprietà intellettuale e dalla rapida diffusione delle tecnologie dell’informazione. La contabilità della crescita — un tempo un esercizio in gran parte descrittivo che scomponeva la crescita della produzione in accumulazione dei fattori e un residuo — fu affiancata da modelli che collegavano quel residuo ad attività misurabili: scolarizzazione, spesa in R&D, brevetti e sistemi di innovazione. Cambiò anche il modo in cui gli economisti interpretarono la globalizzazione. Invece di vedere l’apertura soprattutto come un modo per allocare le risorse più efficientemente in un dato momento, i modelli di crescita endogena enfatizzarono i guadagni dinamici: commercio e investimenti possono accelerare la diffusione delle idee e aumentare gli incentivi a innovare ampliando i mercati.
Le critiche arrivarono da più direzioni. Empiricamente, le prime regressioni di crescita cross-country che sembravano convalidare forti leve di policy furono poi messe in discussione per fragilità e problemi di identificazione. Teoricamente, alcuni obiettarono che i primi modelli potevano generare “effetti scala” — la previsione che economie più grandi dovrebbero crescere più rapidamente perché hanno più ricercatori — mentre nei dati i tassi di crescita non aumentano meccanicamente con la popolazione. Lavori successivi (inclusi i modelli di crescita semi-endogena) modificarono la funzione di produzione delle idee per ridurre o eliminare tali implicazioni di scala. Altri sostennero che brevetti e potere di mercato, centrali nel meccanismo di Romer per appropriarsi dei rendimenti delle idee, potrebbero creare inefficienze statiche anche mentre incoraggiano l’innovazione dinamica — ponendo un difficile trade-off per la policy.
L’eredità di Romer e Lucas è evidente nell’economia dell’innovazione, della disuguaglianza e della politica industriale di oggi. I modelli moderni di “directed technical change”, reti dell’innovazione e automazione endogena estendono la loro logica: gli incentivi plasmano quali idee vengono prodotte e chi ne beneficia. Le implicazioni di policy restano altamente contemporanee: istruzione e formazione, finanziamento della ricerca di base, immigrazione di lavoratori qualificati, politica della concorrenza nei mercati tecnologici e disegno della proprietà intellettuale influenzano tutti il motore di produzione di idee dell’economia. Man mano che le catene globali del valore si frammentano e dati e AI diventano asset strategici, la nozione che “le idee sono input” ha solo guadagnato rilevanza.
Nella linea più lunga di continuità, la crescita endogena si colloca tra la sintesi neoclassica del dopoguerra e la successiva economia dell’innovazione micro-empirica. Eredita da Solow la disciplina della modellizzazione aggregata e della crescita bilanciata, ma rifiuta l’assunzione che la tecnologia sia esogena. Attinge anche dall’enfasi precedente di Joseph Schumpeter su innovazione e distruzione creatrice, traducendo quella visione in modelli di equilibrio generale con incentivi e spillover espliciti. Dopo Romer e Lucas, la frontiera si spostò verso dinamiche d’impresa più ricche e misurazione — collegando brevetti, produttività e struttura di mercato — e verso le fondamenta istituzionali dell’innovazione. In questo senso, il momento del 1990 fu decisivo: nel mezzo dell’accelerazione della globalizzazione, la teoria della crescita rimise al centro l’economia delle idee, facendo del cambiamento tecnologico non un residuo da assumere, ma un processo da spiegare.