Produktivitetsparadokset

For å bli rikere trenger et land sterk vekst i produktivitet - produksjonen av varer eller tjenester fra gitte innsatser av arbeidskraft og kapital. For de fleste, i hvert fall i teorien, betyr høyere produktivitet forventning om økende lønn og rikelig med jobbmuligheter.





Produktivitetsveksten i de fleste av verdens rike land har vært dyster siden rundt 2004. Spesielt irriterende er det trege tempoet i det økonomer kaller totalfaktorproduktivitet – den delen som står for bidragene fra innovasjon og teknologi. I en tid med Facebook, smarttelefoner, selvkjørende biler og datamaskiner som kan slå en person i omtrent alle brettspill, hvordan kan det økonomiske nøkkelmålet for teknologisk fremgang være så patetisk? Økonomer har merket dette som produktivitetsparadokset.

Økonomispørsmålet

Denne historien var en del av vår utgave av juli 2018

  • Se resten av saken
  • Abonnere

Noen hevder at det er fordi dagens teknologier ikke er på langt nær så imponerende som vi tror. Den ledende talsmannen for dette synet, Northwestern University-økonomen Robert Gordon, hevder at sammenlignet med gjennombrudd som innendørs rørleggerarbeid og den elektriske motoren, er dagens fremskritt små og har begrenset økonomisk fordel. Andre tror produktiviteten faktisk øker, men vi vet rett og slett ikke hvordan vi skal måle ting som verdien levert av Google og Facebook, spesielt når mange av fordelene er gratis.



Begge synspunktene misforstår sannsynligvis hva som faktisk foregår. Det er sannsynlig at mange nye teknologier brukes til å erstatte arbeidere og ikke for å skape nye oppgaver og yrker. Dessuten er teknologiene som kan ha størst innvirkning ikke mye brukt. Førerløse kjøretøy, for eksempel, er fortsatt ikke på de fleste veier. Roboter er ganske dumme og forblir sjeldne utenfor produksjon. Og AI er mystisk for de fleste selskaper.

Vi har sett dette før. I 1987 kom MIT-økonomen Robert Solow, som vant årets Nobelpris for å definere rollen til innovasjon i økonomisk vekst, til New York Times at du kan se dataalderen overalt bortsett fra i produktivitetsstatistikken. Men i løpet av noen få år hadde dette endret seg ettersom produktiviteten steg gjennom midten og slutten av 1990-tallet.

Det som skjer nå kan være en reprise fra slutten av 80-tallet, sier Erik Brynjolfsson, en annen MIT-økonom. Gjennombrudd innen maskinlæring og bildegjenkjenning er iøynefallende; forsinkelsen i implementeringen av dem reflekterer bare hvor mye endring det vil medføre. Det betyr å bytte inn AI og revurdere virksomheten din, og det kan bety helt nye forretningsmodeller, sier han.



Relatert historie

Relatert historie Kunstig intelligens tilbyr en fantastisk mulighet til å øke velstanden, men om vi vil gripe den eller ikke er vårt valg.

I dette synet er AI det økonomiske historikere anser som en generell teknologi. Dette er oppfinnelser som dampmaskinen, elektrisitet og forbrenningsmotoren. Etter hvert forvandlet de hvordan vi levde og jobbet. Men virksomheter måtte gjenoppfinnes, og andre komplementære teknologier måtte skapes for å utnytte gjennombruddene. Det tok flere tiår.

Scott Stern fra MITs Sloan School of Management illustrerer potensialet til AI som en generell teknologi, og beskriver det som en metode for en ny oppfinnelsesmetode. En AI-algoritme kan kjemme gjennom enorme mengder data, finne skjulte mønstre og forutsi muligheter for for eksempel et bedre medikament eller et materiale for mer effektive solceller. Det har, sier han, potensialet til å transformere hvordan vi driver innovasjon.

Men han advarer også mot å forvente at en slik endring vil dukke opp i makroøkonomiske målinger når som helst snart. Hvis jeg forteller deg at vi har en innovasjonseksplosjon, sjekk tilbake med meg i 2050, så skal jeg vise deg konsekvensene, sier han. Generelle teknologier, legger han til, tar livet av å omorganisere rundt.



Selv når disse teknologiene dukker opp, er store produktivitetsgevinster ikke garantert, sier John Van Reenen, en britisk økonom ved Sloan. Europa, sier han, gikk glipp av den dramatiske produktivitetsøkningen på 1990-tallet fra IT-revolusjonen, hovedsakelig fordi europeiske selskaper, i motsetning til USA-baserte, manglet fleksibiliteten til å tilpasse seg.

gjemme seg