Парадокс производительности - Productivity paradox

В парадокс производительности, также называемый Парадокс Солоу, может относиться либо к замедлению темпов роста рост производительности в Соединенные Штаты в 1970-х и 1980-х годах, несмотря на быстрое развитие в области информационные технологии (ИТ) за тот же период или к замедлению роста производительности в США и Разработанный мир с 2000-х до наших дней 2020-х; иногда более новое замедление называют снижение производительности, то загадка продуктивности, или парадокс производительности 2.0. Парадокс производительности 1970-1980-х годов вдохновил множество исследователей на объяснение замедления темпов роста, но парадокс исчез только с возобновлением роста производительности в развитых странах в 1990-х годах. Однако вопросы, поднятые этими исследованиями, остаются важными для изучения роста производительности в целом и снова стали важными, когда с 2000-х годов до наших дней рост производительности во всем мире снова замедлился.

Парадокс производительности 1970-1980-х годов

Парадокс производительности 1970–1980-х годов был определен как воспринимаемое «несоответствие между показателями инвестиций в информационные технологии и показателями выпуска на национальном уровне».^[1] Концепция приписывается Роберт Солоу, ссылаясь на его шутку 1987 года: "Вы можете увидеть компьютерный век везде, кроме статистики производительности ".^[2] Как подчеркнул Эрик Бриньольфссон рост производительности замедлился на уровне всей экономики США, а часто и в отдельных секторах, которые вложили значительные средства в ИТ, несмотря на значительный рост мощности компьютеров и увеличение инвестиций в ИТ.^[3] Подобные тенденции наблюдались и во многих других странах.^[4] В то время как вычислительные мощности США в 1970-х и 1980-х годах увеличились в сто раз,^[5] рост производительности труда замедлился с более чем 3% в 1960-х годах до примерно 1% в 1980-х годах. Этот кажущийся парадокс популяризировали в СМИ такие аналитики, как Стивен Роуч а позже Пауль Страссман.

Многие наблюдатели не согласны с тем, что существует какой-либо значимый «парадокс продуктивности», а другие, признавая несоответствие между возможностями ИТ и расходами, рассматривают его не как парадокс, а как серию необоснованных предположений о влиянии технологий на производительность. С последней точки зрения, это несоответствие является символом нашей потребности понять и лучше выполнять свою работу по развертыванию технологии, которая становится доступной для нас, а не загадочным парадоксом, который по своей природе трудно разгадать. Некоторые указывают на исторические параллели с паровой двигатель и с электричество, где дивиденды от прорывной технологии, повышающей производительность, приносились очень медленно, с начальным отставанием, в течение десятилетий, из-за времени, необходимого для распространения технологий для общего использования, и из-за времени, необходимого для реорганизации вокруг и освоить эффективное использование новой технологии.^[6][7] Как и в случае с предыдущими технологиями, чрезвычайно большое количество первоначальных передовых инвестиций в ИТ были контрпродуктивными и чрезмерно оптимистичными.^[8] Некоторые скромные достижения на основе ИТ, возможно, было трудно обнаружить на фоне очевидного общего замедления роста производительности, которое обычно объясняется одним или несколькими из множества факторов, не связанных с ИТ, такими как нефтяные шоки, усиление регулирования или другие культурные изменения, гипотетическое снижение качества труда, гипотетическое исчерпание или замедление темпов инноваций, не связанных с ИТ, и / или совпадение отраслевых проблем.^[9]

Этот феномен вдохновил ряд гипотетических объяснений парадокса.

Гипотезы неправильного измерения

Гипотезы о неправильном измерении парадокса производительности основаны на идее о том, что оценки реального выпуска в течение этого времени переоценивают инфляцию и занижают производительность, потому что они не принимают во внимание улучшение качества товаров и товаров ИТ в целом. Правительство США измеряет производительность, сравнивая измерения реального выпуска от периода к периоду, что они делают, разделяя измерения номинального выпуска за каждый период на компонент инфляции и компонент реального выпуска. В расчетах реального ВВП, проводимых правительством США, инфляция напрямую не учитывается, и в 1970-х и 1980-х годах эти расчеты оценивают инфляцию, наблюдая за изменением общих расходов и изменений в общих единицах, потребляемых на товары и услуги с течением времени. Это точно представляет инфляцию, если потребленные товары и услуги в измерениях выпуска остаются относительно одинаковыми от периода к периоду, но если товары и услуги улучшаются от периода к периоду, изменение расходов характеризует потребительские расходы на улучшение качества как инфляцию, которая завышает инфляцию. и по оценкам роста производительности. Более поздние расчеты ВВП частично компенсируют эту проблему, используя Гедоническая регрессия методы, и эти методы оценивают, что истинная цена одних только мэйнфреймов с 1950 по 1980-е годы могла снижаться более чем на 20% в год. Это предполагаемое неявное снижение цен указывает на масштабы роста производительности, отсутствующие в измерениях выпуска. Эти проблемы измерения, а также проблемы с измерениями в новых продуктах, продолжают влиять на измерение производительности и производительности сегодня.^[10][3]

Отставания из-за гипотезы обучения и адаптации

Гипотезы «запаздывания из-за обучения и адаптации» (запаздывания) объясняют парадокс производительности, поскольку идея о том, что прирост выпуска и производительности от инвестиций в ИТ материализуется хорошо после того, как инвестиции имеют место, поэтому любые наблюдения за выпуском и производительностью 1970-х и 1980-х годов не будут наблюдайте за этими достижениями. Опросы руководителей, а также эконометрические исследования показали, что может потребоваться от двух до пяти лет, чтобы вложения в ИТ оказали какое-либо влияние на организации, инвестирующие в ИТ. Отставание в прибылях от ИТ может также замедлить инвестиции в ИТ, поскольку наблюдения за краткосрочными предельными затратами и выгодами от инвестиций в ИТ могут показаться нерациональными.^[3] Инвестиции в ИТ могут также потребовать дополнительных капитальных вложений для обеспечения полной производительности.^[6] Последующие наблюдения повышения производительности в 2000-х годах могут быть связаны с эффектом запаздывания инвестиций в ИТ в период 1970–1990-х годов.^[11]

Гипотезы перераспределения и распыления прибыли

Гипотезы перераспределения и распыления прибыли основываются на идее о том, что фирмы могут делать вложения в ИТ, которые являются продуктивными для фирмы, за счет увеличения богатства, доступного в их отрасли, но не создают большего богатства в этой отрасли. Некоторыми примерами таких инвестиций в ИТ могут быть инвестиции в исследования рынка, маркетинг и рекламу. Эти инвестиции помогают фирмам отобрать долю рынка у фирм с меньшим объемом этих инвестиций в ИТ, при этом они не улучшают общий объем производства по отрасли в целом.^[3]

Неправильное использование ИТ-гипотез

Неправильное использование ИТ-гипотез предполагает, что инвестиции в ИТ действительно непродуктивны на уровне компаний, но, тем не менее, лица, принимающие решения, их вкладывают. Эти гипотезы предполагают, что лица, принимающие решения на уровне фирмы, делают инвестиции в ИТ независимо от затрат и выгод производительности инвестиций из-за сложности количественной оценки увеличения производительности ИТ.^[3]

ИТ непродуктивные гипотезы

Другие экономисты сделали больше противоречивый обвинение в полезности компьютеров: что они блекнут в незначительность как источник повышения производительности по сравнению с Индустриальная революция, электрификация, инфраструктура (каналы и водные пути, железные дороги, система автомобильных дорог), Fordist массовое производство и замена энергии человека и животных машинами.^[12] Высокий рост производительности наблюдался с последних десятилетий XIX века до 1973 года, с пиком с 1929 по 1973 год, а затем снизился до уровней начала XIX века.^[13][14] После 2000 года произошел подъем производительности. Большая часть производительности с 1985 по 2000 год приходилась на компьютерную и смежные отрасли.^[14]

Последствия изменения доли экономического сектора

Гордон Дж. Бьорк отмечает, что рост производительности труда продолжился, хотя и более низкими темпами, чем в прошлые десятилетия; однако сокращение затрат в обрабатывающей промышленности привело к сокращению размера сектора. Сектор услуг и государственный сектор, где рост производительности очень низок, увеличили свою долю, что привело к снижению общего показателя производительности. Поскольку государственные услуги оцениваются по себестоимости без добавленной стоимости, рост производительности государственных органов близок к нулю, что является артефактом способа ее измерения. Бьорк также отмечает, что производство использует больше капитала на единицу продукции, чем правительство или услуги.^[15]

Конец 1970-х - парадокс производительности 1980-х годов

К концу 1990-х годов появились некоторые признаки того, что производительность на рабочем месте повысилась благодаря внедрению ИТ, особенно в Соединенных Штатах. По факту, Эрик Бриньольфссон и его коллеги обнаружили значительную положительную взаимосвязь между инвестициями в ИТ и производительностью, по крайней мере, когда эти инвестиции были сделаны для дополнения организационных изменений. ^{[16] [17][18][19]} Значительная часть прироста производительности за пределами отрасли ИТ-оборудования пришлась на розничную, оптовую и финансовую.^[20] Скачок производительности, связанный с ИТ в 1990-е годы, возможно, разрешил исходный парадокс в пользу объяснения отставания в производительности.^[4][7]

Парадокс производительности с 2000 по 2020 годы

Парадокс производительности 2000–2020 годов был определен в терминах более низкой разработанный мир рост производительности, особенно в США, в этот период по сравнению с периодом между 1940-ми и 1970-ми годами и периодом с 1994 по 2004 год.^[21]. Иногда это снижение производительности анализируется в контексте новых достижений современных ИТ, подобно парадоксу производительности 1970-х и 1980-х годов. Кроме того, многие из гипотетических объяснений парадокса производительности 1970 и 1980-х годов остаются актуальными для обсуждения современного парадокса производительности.

Новые гипотезы о неправильном измерении

Новые гипотезы о неправильном измерении концептуально аналогичны гипотезам о неправильном измерении 1970-х и 1980-х годов, описывающих парадокс производительности, в том, что они по-прежнему сосредоточены на идее о том, что оценки реального объема производства переоценивают инфляцию и занижают производительность; однако новая гипотеза неправильного измерения рассматривает дополнительные источники ошибок оценки, такие как выходные эффекты от добавления новых, никогда ранее не встречавшихся продуктов. Как и в 1970-х и 1980-х годах, современные показатели производительности в США после 2000-х годов производятся путем сравнения измерений реального выпуска от периода к периоду, что они и делают путем деления измерений номинального выпуска за каждый период на компонент инфляции и компонент реального выпуска. Как и прежде, в расчетах реального ВВП правительства США не учитывается напрямую инфляция, а инфляция оценивается на основе наблюдения за изменением общих расходов и изменений в общих единицах, потребленных для товаров и услуг с течением времени. Эти новые методы расчета инфляции, однако, компенсируют ранее возникшие проблемы неправильного измерения, используя Гедоническая регрессия методы, но они по-прежнему не учитывают эффект инфляции выпуска от внедрения новых продуктов. Если бы существующие товары и услуги улучшались от периода к периоду, оценки гедонической регрессии могли бы дать оценку того, сколько потребители заплатили бы за повышение качества и снизить оценки инфляции на эти суммы. Однако, если новые товары и услуги в секторе появляются в один период времени, дополнительные деньги, которые потребители будут платить за создание этих новых товаров и услуг, не отражаются в оценке инфляции; наблюдаемые дополнительные расходы потребителей в этом секторе измеряются как инфляция и в данном случае не относятся к новым товарам и услугам. Таким образом, современные расчеты реального объема производства будут охарактеризовать потребительские расходы на новые продукты и услуги, а также любые расходы на улучшение качества, не отраженные моделями гедонической регрессии, как инфляцию, которая завышает инфляцию и недооценивает рост производительности.^[22][3]

Новые гипотезы лагов

Новые гипотезы запаздывания по существу аналогичны более старым гипотезам запаздывания, но сосредоточены на эффектах запаздывания различных новых технологий и различных способах повышения производительности с помощью технологий. Выгоды от инвестиций в ИТ в середине 1990-х годов в производительности, как правило, связаны с их способностью улучшать цепочку поставок, бэк-офис и сквозные операции. Ожидается, что выгоды от инвестиций в ИТ после 2000-х годов принесут фронт-офис операции и внедрение новых продуктов.^[23]

Небольшая выгода от использования ИТ в производстве

Acemoglu, Autor, Dorn, Hanson & Price (2014) изучали преимущества производительности ИТ в обрабатывающей промышленности и обнаружили, что «есть ... мало свидетельств более быстрого роста производительности в отраслях с интенсивным использованием ИТ после конца 1990-х годов. Во-вторых, что более важно, степень более быстрого роста производительности труда ... это связано со снижением производства ... и даже с более быстрым сокращением занятости ".^[24] Фактически, до половины роста расходов на здравоохранение в США приходится на затраты на технологии.^[25] Кроме того, компьютеры и мобильные телефоны постоянно упоминаются как самые сильные факторы, снижающие продуктивность рабочего места из-за отвлечения внимания.^[26].

Интернет-торговля

Несмотря на высокие ожидания в отношении розничных онлайн-продаж, отдельные товары и небольшие затраты на обработку и транспортировку могут компенсировать экономию за счет отсутствия необходимости содержать магазины «кирпичей и строительного раствора».^[27] Розничные продажи через Интернет оказались успешными в отношении специализированных предметов, предметов коллекционирования и более дорогих товаров. Некоторые розничные продавцы и агрегаторы авиакомпаний и отелей также стали свидетелями большого успеха.

Интернет-торговля оказалась чрезвычайно успешной в банковском деле, в сфере бронирования авиакомпаний, отелей и аренды автомобилей, и это лишь некоторые из них.

Смотрите также

• Модель экзогенного роста
• Технология общего назначения
• Технологии повышения производительности (исторические)

использованная литература

1. Wetherbe, James C .; Тюрбан, Ефраим; Leidner, Dorothy E .; Маклин, Эфраим Р. (2007). Информационные технологии для управления: трансформация организаций в цифровой экономике (6-е изд.). Нью-Йорк: Вили. ISBN  978-0-471-78712-9.
2. Роберт Солоу, «Нам лучше быть осторожными», New York Times Book Review, 12 июля 1987 г., стр. 36. См. Вот.
3. Бриньолфссон, Эрик (1993). «Парадокс производительности информационных технологий». Коммуникации ACM. 36 (12): 66–77. Дои:10.1145/163298.163309. ISSN  0001-0782.
4. Деван, Санджин; Кремер, Кеннет Л. (1998). «Международные измерения парадокса продуктивности». Коммуникации ACM. 41 (8): 56–62. Дои:10.1145/280324.280333.
5. Джонс, Спенсер С .; и другие. (2012). «Разоблачение парадокса производительности ИТ - уроки для здравоохранения». Медицинский журнал Новой Англии. 366 (24): 2243–2245. Дои:10.1056 / NEJMp1204980. PMID  22693996.
6. Дэвид, П. А. (1990). «Динамо и компьютер: историческая перспектива современного парадокса производительности». Американский экономический обзор. Статьи и материалы. 80 (2): 355–61. JSTOR  2006600.
7. «Разрешение парадокса». Экономист. 21 сентября 2000 г.. Получено 10 августа 2016.
8. Стратопулос, Феофанис и Брюс Денинг. «Решают ли успешные инвестиции в информационные технологии парадокс производительности?» Информация и менеджмент 38.2 (2000): 103-117.
9. Хорнштейн, Андреас и Пер Крузелл. «Могут ли технологические усовершенствования вызвать снижение производительности?» NBER Macroeconomics Annual 1996, Volume 11. MIT press, 1996. 209-276. Раздел 2.3: Объяснение замедления: обзор литературы
10. Фельдштейн, Мартин (2019). «Недооценка реального роста ВВП, личных доходов и производительности». Загадка производительности. Фонд исследований института CFA: 53-55.
11. Ремес, Яана (2019). «Решение загадки производительности: роль спроса и перспективы оцифровки». Загадка производительности. Фонд исследований института CFA: 180-181.
12. Гордон, Роберт Дж. (2000). «Соответствует ли« новая экономика »великим изобретениям прошлого?» (PDF). Журнал экономических перспектив. 14 (4): 49–74. Дои:10.1257 / jep.14.4.49.
13. Кендрик, Джон (1991). "Производительность в США в перспективе, Business Economics, 1 октября 1991 г.".
14. Поле, Александр Дж. (2009). «Экономический рост США в позолоченный век». Журнал макроэкономики. 31 (1): 173–190. Дои:10.1016 / j.jmacro.2007.08.008.
15. Бьорк, Гордон Дж. (1999). Как это сработало и почему не будет: структурные изменения и замедление экономического роста в США. Вестпорт, Коннектикут; Лондон: Praeger. ISBN  978-0-275-96532-7.
16. Э.Бриньолфссон и Л. Хитт, "Paradox Los? Доказательства отдачи от затрат на информационные системы на уровне компаний", Management Science, апрель 1996 г.
17. Э.Бриньолфссон и Л. Хитт, «За пределами парадокса производительности: компьютеры - катализатор больших изменений», CACM, август 1998 г.
18. Э. Бриньолфссон, С. Ян, «Нематериальные затраты и выгоды от компьютерных инвестиций: данные финансовых рынков», Школа менеджмента Слоуна Массачусетского технологического института, декабрь 1999 г.
19. Паоло Маграсси, А. Панарелла, Б. Хейворд, «Дискуссия« ИТ и экономика »: обзор», GartnerGroup, Стэмфорд (Коннектикут), США, июнь 2002 г. [1]
20. Стиро, Кевин (2002). «Информационные технологии и возрождение производительности в США: что говорят отраслевые данные?» (PDF). Американский экономический обзор. 92 (5): 1559–1576. Дои:10.1257/000282802762024638. HDL:10419/60527. JSTOR  3083263.
21. Сайверсон, Чад (2019). «Проблемы, связанные с объяснением неправильного измерения для замедления производительности в США». Загадка производительности. Фонд исследований института CFA: 74.
22. Фельдштейн, Мартин (2019). «Недооценка реального роста ВВП, личных доходов и производительности». Загадка производительности. Фонд исследований института CFA: 53-55.
23. Ремес, Яана (2019). «Решение загадки производительности: роль спроса и перспективы оцифровки». Загадка производительности. Фонд исследований института CFA: 187-190.
24. Аджемоглу, Дарон; Автор, Дэвид; Дорн, Дэвид; Хэнсон, Гордон; Прайс, Брендан (май 2014 г.). «Возвращение парадокса Солоу? ИТ, производительность и занятость в производстве США». Американский экономический обзор. 104 (5): 394–99. Дои:10.1257 / aer.104.5.394.
25. Норбек, Уокер Рэй, доктор медицины и Тим. «Кто виноват в росте наших затрат на здравоохранение?». Forbes. Получено 2017-02-06.
26. Поппик, Сьюзи (2016-06-09). «Вот как многие люди признают, да, просмотр порно на работе». CNBC. Получено 2017-02-06.
27. это причина, по которой Amazon хочет построить собственный ИБП на сумму 21 миллиард долларов.

дальнейшее чтение

• Бриньольфссон, Эрик и Лорин Хитт (июнь 2003 г.). «Производительность вычислений: доказательства на уровне компаний». Рабочий документ Слоуна Массачусетского технологического института № 4210-01. SSRN  290325.
• Бриньолфссон, Эрик и Адам Сондерс (2010). Создан для инноваций: как информационные технологии меняют экономику. MIT Press.
• Гринвуд, Джереми (1997). Третья промышленная революция: технологии, производительность и неравенство доходов (PDF). AEI Press. Архивировано из оригинал (PDF) 17 декабря 2008 г.
• Ландауэр, Томас К. (1995). Проблема с компьютерами: полезность, удобство использования и производительность. Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN  978-0-262-62108-3.
• Ален Пинсонно и Сюзанна Ривар (1998). «Информационные технологии и природа управленческой работы: от парадокса производительности к парадоксу Икара». MIS Ежеквартально. 22 (3): 287–311. Дои:10.2307/249667. JSTOR  249667.
• Триплет, Джек Э. (1999). «Парадокс индивидуальной производительности: что делают компьютеры для производительности» (PDF). Канадский журнал экономики. 32 (2): 309–334. Дои:10.2307/136425. JSTOR  136425.
• Стратопулос, Феофанис и Брюс Денинг (2000). «Решают ли успешные инвестиции в информационные технологии парадокс производительности?». Информация и управление: 113.
• Солоу, Роберт (1957). «Технические изменения и совокупная производственная функция». Обзор экономики и статистики. 39 (3): 312–320. Дои:10.2307/1926047. JSTOR  1926047.
• Зеленюк (2014) «Проверка значимости вклада в учет роста с применением к тестированию влияния ИКТ на производительность труда в развитых странах» Международный журнал бизнеса и экономики 13: 2, стр. 115-126.