我们什么时候才会厌倦那些以加速提高生产力为名的废话?我们从不对此采取任何行动，但当自封的大人物——主要是商界人士和经济学家——在这个问题上给我们又一次布道时，我们确实会礼貌地倾听。
问题是，当这些说教来自大企业时——伴随着200页标题时髦的报告——它们将商业游说团体的行为归结为游说团体所做的事情:要求政府给予特殊帮助——也就是“寻租”。
你想要更高的生产力?很明显:削减大企业的公司税，让我们自由地改变我们认为合适的工人的工资和工作条件。
当说教来自经济学家时，他们更像是专业的宣传:呼吁“改革”——通常是税收制度——通常是理论驱动的，缺乏经验证据证明它们真的会对生产力产生很大影响。
我们得到的代替真正经验主义的是建模结果。模型是数学理论的神秘组合，夹杂着未经研究的弹性估计和诸如此类的东西。
我们已经对所有这些说教习以为常，以至于我们不再注意到一些奇怪的事情:尽管在市场经济中，是企业的行为决定了我们能得到或不能得到多少生产率的提高，但任何缺乏提高总是归咎于政府的疏忽。
在这一点上，商业寻租者和经济宣传者是一致的。经济学家将矛头指向政府的意愿来自于他们新古典主义理论中的偏见，该理论假设，首先，企业总是对它们面临的激励做出理性反应，其次，政府对市场的干预更有可能使事情变得更糟，而不是更好。
大企业乐于利用这种意识形态来掩盖其寻租行为。(如果你想知道为什么新古典经济学在一两个世纪里一直占据主导地位，尽管几乎没有什么演变，部分原因是它非常符合商业利益。)
我们没有注意到的另一件奇怪的事情是，现代人对税收制度和劳动力市场监管的痴迷，已经挤掉了经济学家关于中期推动生产率提高的因素的所有传统智慧。
但在我们谈论这些智慧之前，先给我们一个健康警告:经济学中有一句名言:说教者已经不再确保你知道。对经济学家来说，生产率是“衡量我们无知程度的标准”。
正如经济学家可以计算出“非加速通货膨胀的失业率”，并自欺欺人地认为这几乎是绝对正确的，当你问他们失业率上升或下降的原因时，他们所能做的就是猜测原因，生产率的计算也是如此。经济学家不能肯定地说为什么它会上升或下降。他们不知道。
即便如此，在目前这种机会主义的说教中，这个行业自以为知道的一切都被抛到了一边。
如?生产率的提高是周期性的，很难衡量。最近国民经济核算的季度结果可能会随着更好的数据的出现而改变，而且核算也会被修改。
的确，在截至今年6月的三年中，劳动生产率的测量值实际上有所下降，但这很可能在很大程度上是大流行及其封锁的剧烈波动的产物。正如澳大利亚储备银行经济学家所指出的，这些影响应该会“逐渐消失”。
众所周知，提高劳动生产率的主要因素是雇主为工人提供更多更好的机器。但与其他富裕国家相比，澳大利亚的商业投资占国内生产总值(gdp)的比例较低。
非矿业企业投资的增长从2000年代中期开始下降，在过去十年中停滞不前。最近销量增长强劲，但目前尚不清楚其中有多少是手工艺人利用封锁税收优惠购买新的HiLux ute。
问题是，为什么布道者很少承认，疲弱的商业投资支出在很大程度上有助于解释我们疲弱的生产率提高?
另一个显而易见的因素是我们最近就业的强劲增长，达到了大约50年来的最高水平，许多雇主通常不愿雇用的人得到了工作。这将降低劳动力的平均生产率——但这是一个好的发展，而不是一个坏的发展。
为什么布道中从来没有提到这个?
然而，另一种不再时髦提及的传统观点是，生产率的提高来自公共和私营部门在研发方面的强劲支出。在过去十年左右的时间里，我们在这方面做得好吗?我很怀疑。
当然，生产率的提高来自于对“人力资本”——教育和培训——的高度重视。
那么，为什么没有人对我们过去十年或更长的时间里塞满TAFE和职业教育的方式，或者学校资金给予富裕家庭“父母选择”的方式优先于公立学校良好教学的资金进行说教呢?
这些说教中有太多也没有提到一个小事实，即所有其他发达经济体都在经历类似的疲软——这表明，我们的糟糕表现在很大程度上是由全球因素造成的，而不是我们政府的失败。
与此相关的是，传教士们通常将我们目前的表现与30年或40年的平均水平进行比较，暗示我们的疲弱表现是新的、不寻常的、令人担忧的。
或者，我们被告知，尽管在截至2004年的5年里，生产率以每年2.1%的速度增长，但在截至2010年的6年里，生产率恶化至0.9%，在截至2019年的9年里，在疫情爆发之前，生产率仅略微提高至1.2%。
这完全是一种误导。事实是，较弱的改善时期比较强的改善时期更为常见，而后者是罕见的。
从20世纪90年代末到21世纪初，我们的经济出现了异常强劲的增长，与此同时，美国从1995年到2004年也出现了强劲增长，美国人通常将其归因于计算机、电子产品和半导体制造业生产率的快速提高。
我们通常把我们难得的强劲增长归因于霍克-基廷政府微观经济改革计划的迟来效应。也许吧，但计算机化和信息革命是一种更合理的猜测。
不管怎样，与说教者含蓄地声称当前的薄弱改进是不寻常的相反，它可能更接近于事实:薄弱是常态，偶尔穿插着巨大改进的爆发，这是由一些新的“通用技术”的最终扩散造成的——下一个可能是生成人工智能。
