Парадокс производительности

Парадокс производительности относится к замедлению роста производительности в Соединенных Штатах в 1970-х и 1980-х годах, несмотря на быстрое развитие в области информационных технологий (ИТ) за тот же период. Этот термин был придуман Эриком Бриньольфссоном в статье 1993 года («Парадокс продуктивности ИТ»). вдохновлен шуткой нобелевского лауреата Роберта Солоу можно увидеть : « Компьютерный век повсюду, кроме статистики производительности». По этой причине его также иногда называют парадоксом Солоу.

Парадокс производительности вдохновил множество исследователей на объяснение замедления, но парадокс исчез с возобновлением роста производительности в развитых странах в 1990-х годах. Однако вопросы, поднятые в результате этих исследований, остаются важными для изучения роста производительности в целом и снова стали важными, когда рост производительности во всем мире снова замедлился с 2000-х годов до наших дней. Таким образом, термин «парадокс производительности» может также относиться к более общему разрыву между мощными компьютерными технологиями и слабым ростом производительности.

Парадокс производительности 1970-1980-х годов

Парадокс производительности 1970-1980-х годов определялся как воспринимаемое «несоответствие между показателями инвестиций в информационные технологии и показателями выпуска продукции на национальном уровне». Бриньольфссон задокументировал, что рост производительности замедлился на уровне всей экономики США, а зачастую и в отдельных секторах, которые вложили значительные средства в ИТ, несмотря на значительный прогресс в области компьютерных мощностей и увеличение инвестиций в ИТ. Подобные тенденции наблюдались и во многих других странах. Хотя вычислительные мощности США увеличились в сто раз в 1970-х и 1980-х годах, Рост производительности труда замедлился с более чем 3% в 1960-х годах до примерно 1% в 1980-х. Этот предполагаемый парадокс был популяризирован в средствах массовой информации такими аналитиками, как Стивен Роуч , а затем Пол Страссман.

Многие наблюдатели не согласны с тем, что существует какой-либо значимый «парадокс производительности», а другие, признавая разрыв между мощностью ИТ и расходами, рассматривают его не как парадокс, а как серию необоснованных предположений о влиянии технологий на производительность. С точки зрения последней точки зрения, это несоответствие символизирует нашу потребность понять и лучше использовать технологии, которые становятся нам доступными, а не загадочный парадокс, который по своей природе трудно разгадать.

Некоторые указывают на исторические параллели с паровым двигателем и электричеством , где дивиденды от революционной технологии, повышающей производительность, пожинались лишь медленно, с первоначальной задержкой, в течение десятилетий, из-за времени, необходимого для распространения технологий в общего использования, а также из-за времени, необходимого для реорганизации и освоения эффективного использования новой технологии. Как и в случае с предыдущими технологиями, чрезвычайно большое количество первоначальных передовых инвестиций в ИТ были контрпродуктивными и чрезмерно оптимистичными. Некоторые скромные достижения, основанные на 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, таких как нефтяные шоки, усиление регулирования или другие культурные изменения. гипотетическое снижение качества рабочей силы, гипотетическое истощение или замедление неИТ-инноваций и/или совпадение отраслевых проблем.

Это явление вдохновило на ряд гипотетических объяснений парадокса.

Гипотезы неправильных измерений

Гипотезы о неправильном измерении парадокса производительности основаны на идее о том, что оценки реального выпуска в это время переоценивают инфляцию и занижают производительность, поскольку они не принимают во внимание улучшение качества ИТ-товаров и товаров в целом. Правительство США измеряет производительность путем сравнения показателей реального выпуска от периода к периоду, что оно делает путем разделения номинальных показателей выпуска за каждый период на компонент инфляции и компонент реального выпуска. Расчеты правительства США реального ВВП не учитывают инфляцию напрямую, и в течение 1970-х и 1980-х годов эти расчеты оценивают инфляцию на основе наблюдения за изменением общих расходов и изменением общего количества единиц, потребляемых на товары и услуги с течением времени. Это точно отражает инфляцию, если потребляемые 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 будет характеризовать потребительские расходы на улучшение качества, такие как инфляция, которая завышает инфляцию и занижает оценки роста производительности. Более поздние расчеты ВВП частично компенсируют эту проблему с использованием методов гедонической регрессии , и эти методы показывают, что истинная цена только мейнфреймов с 1950 по 1980-е годы могла снижаться более чем на 20% в год. Такое предполагаемое неявное снижение цен является показателем масштаба роста производительности, который не учитывается в измерениях выпуска. Эти проблемы измерения, а также проблемы измерения новых продуктов продолжают влиять на измерение выпуска и производительности сегодня.

Лаги из-за гипотезы обучения и корректировки

Гипотеза «лагов из-за обучения и адаптации» (lags) объясняет парадокс производительности, поскольку идея о том, что прирост производительности и производительности от инвестиций в ИТ материализуется задолго до того, как инвестиции будут осуществлены, 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 пройти от двух до пяти лет, чтобы инвестиции в ИТ оказали какое-либо влияние на организации, которые инвестировали в ИТ. Отставание в получении выгод от ИТ также может замедлить инвестиции в ИТ, поскольку наблюдения за краткосрочными предельными издержками и выгодами от инвестиций в ИТ могут показаться иррациональными. Инвестиции в ИТ также могут потребовать дополнительных капиталовложений, чтобы обеспечить полную продуктивность. Последующие наблюдения за ростом производительности в 2000-х годах могут быть связаны с отставанием инвестиций в ИТ в период 1970-1990-х годов.

Гипотезы о перераспределении и распылении прибыли

Гипотезы о перераспределении и распылении прибыли основаны на идее, что фирмы могут делать инвестиции в ИТ, которые будут продуктивными для фирмы, захватывая больше богатства, доступного в их отрасли, но не создавая большего богатства в этой отрасли. Некоторыми примерами этих типов инвестиций в ИТ могут быть инвестиции в исследования рынка, маркетинг и рекламу. Эти инвестиции помогают фирмам отобрать долю рынка у фирм с меньшими инвестициями в ИТ, но не улучшают общий объем производства отрасли в целом.

Неправильное управление ИТ-гипотезами

Неправильное управление ИТ-гипотезами предполагает, что инвестиции в ИТ на самом деле непродуктивны на уровне компании, но лица, принимающие решения, тем не менее, делают инвестиции. Эти гипотезы предполагают, что лица, принимающие решения на уровне компаний, инвестируют в ИТ независимо от затрат и выгод от этих инвестиций из-за сложности количественной оценки прироста производительности ИТ.

ИТ-непродуктивные гипотезы

Другие экономисты выдвинули более противоречивые обвинения против полезности компьютеров: они отходят на второй план как источник преимущества в производительности по сравнению с промышленной революцией , электрификацией, инфраструктурой (каналы и водные пути, железные дороги, система автомагистралей), фордистским массовым производством и замена человеческой и животной силы машинами. Высокий рост производительности наблюдался с последних десятилетий XIX века до 1973 года, с пиком в период с 1929 по 1973 год, а затем снизился до уровня начала XIX века.

Однако гипотеза о том, что ИТ были принципиально непродуктивными, ослабла в начале 1990-х годов, когда рост совокупной факторной производительности в США ускорился. С 2000 года и по последним данным в 2022 году индустрия информационных технологий была среди тех, в которых наблюдался самый быстрый рост производительности.

Последствия изменения доли сектора экономики

Гордон Дж. Бьорк отмечает, что рост производительности труда продолжался, хотя и более медленными темпами, чем в прошлые десятилетия; однако снижение затрат в производстве привело к сокращению размера сектора. Сектор услуг и государственный сектор, где рост производительности очень низкий, увеличили свою долю, что привело к снижению общего показателя производительности. Поскольку государственные услуги оцениваются по себестоимости без какой-либо добавленной стоимости, рост производительности государственного управления близок к нулю, что является следствием того, как он измеряется. Бьорк также отмечает, что производство использует больше капитала на единицу продукции, чем правительство или услуги.

Парадокс производительности конца 1970-х – 1980-х годов

К концу 1990-х годов появились некоторые признаки того, что производительность на рабочем месте повысилась благодаря внедрению информационных технологий, особенно в Соединенных Штатах. Фактически Эрик Бриньольфссон и его коллеги обнаружили значительную положительную связь между инвестициями в ИТ и производительностью, по крайней мере, когда эти инвестиции были сделаны в дополнение к организационным изменениям. Большая часть роста производительности за пределами самой отрасли ИТ-оборудования пришлась на розничную, оптовую и финансовую сферы. Скачок производительности, связанный с ИТ, в 1990-е годы, возможно, разрешил первоначальный парадокс в пользу отставания в объяснениях преимуществ производительности.

Замедление производительности в 2000–2020-х годах

наблюдалось дополнительное замедление роста производительности в США и развитых странах В период с 2000-х по 2020-е годы ; иногда новое замедление называют замедлением производительности , загадкой производительности или парадоксом производительности 2.0 . Замедление производительности в 2000-2020-х годах определяется как более низкий рост производительности в развитых странах мира , особенно в США, в этот период по сравнению с периодом между 1940-ми и 1970-ми годами и периодом между 1994 и 2004 годами. Иногда это снижение производительности анализируется в контексте искусственного интеллекта и других современных достижений в области информационных технологий, аналогично парадоксу производительности 1970-х и 1980-х годов. Кроме того, многие из гипотетических объяснений парадокса производительности 1970-х и 1980-х годов остаются актуальными для обсуждения современного парадокса производительности.

Новые гипотезы об ошибочных измерениях

Новые гипотезы ошибочных измерений концептуально аналогичны гипотезам ошибочных измерений парадокса производительности 1970-х и 1980-х годов в том смысле, что они по-прежнему сосредоточены вокруг идеи о том, что оценки реального объема производства переоценивают инфляцию и занижают производительность; однако новые гипотезы ошибочных измерений рассматривают дополнительные источники ошибок оценки, такие как эффекты на выходе от добавления новых, никогда ранее не встречавшихся продуктов. Как и в 1970-е и 1980-е годы, современные показатели производительности в США после 2000-х годов производятся путем сравнения показателей реального выпуска от периода к периоду, что происходит путем разделения номинальных показателей выпуска за каждый период на компонент инфляции и компонент реального выпуска. Как и раньше, расчеты реального ВВП правительства США не учитывают инфляцию напрямую, а оценивают инфляцию на основе наблюдения за изменением общих расходов и изменением общего количества единиц, потребляемых на товары и услуги с течением времени. Однако эти новые методы расчета инфляции компенсируют ранее возникшие проблемы неправильного измерения с использованием Методы гедонической регрессии , но они по-прежнему не учитывают эффекты инфляции выпуска от внедрения новых продуктов. Если бы существующие товары и услуги улучшались от периода к периоду, оценки гедонистической регрессии могли бы дать оценку того, сколько потребители будут платить за улучшение качества и снижение оценок инфляции на эти суммы. Однако если новые товары и услуги в секторе появляются в один период времени, дополнительные деньги, которые потребители заплатили бы за создание этих новых товаров и услуг, не учитываются в оценке инфляции; наблюдаемые дополнительные расходы потребителей в этом секторе измеряются как инфляция и в данном случае не относятся на новые товары и услуги. Таким образом, современные расчеты реального выпуска будут характеризовать потребительские расходы на новые продукты и услуги, а также любые расходы на улучшение качества, не учтенные моделями гедонистической регрессии, как инфляцию, которая завышает инфляцию и недооценивает рост производительности.

Новые гипотезы о задержке

Новые гипотезы запаздывания по существу аналогичны старым гипотезам запаздывания, но фокусируются на эффектах запаздывания различных новых технологий и различных способах, с помощью которых технологии могут повысить производительность. Преимущества производительности от инвестиций в ИТ в середине 1990-х годов, как правило, заключались в их способности улучшить цепочку поставок, бэк-офис и сквозные операции. Ожидается, что выгоды от инвестиций в ИТ после 2000-х годов будут связаны с работой фронт-офиса и внедрением новых продуктов.

Небольшой выигрыш в производительности от ИТ в производстве

Асемоглу, Аутор, Дорн, Хансон и Прайс (2014) изучали преимущества производительности ИТ в производстве и обнаружили, что «существует... мало свидетельств более быстрого роста производительности в ИТ-интенсивных отраслях после конца 1990-х годов. в той степени, в какой наблюдается более быстрый рост производительности труда... это связано с сокращением выпуска... и еще более быстрым снижением занятости». Фактически, до половины роста расходов на здравоохранение в США приходится на затраты на технологии.

Отвлечение

Компьютеры и мобильные телефоны постоянно упоминаются как наиболее сильно снижающие производительность труда из-за отвлекающих факторов.

Интернет-торговля

Несмотря на большие ожидания в отношении розничных онлайн-продаж, затраты на обработку и транспортировку отдельных товаров и небольших партий могут свести на нет экономию, связанную с отсутствием необходимости содержания обычных магазинов. Розничные онлайн-продажи оказались успешными в сфере специализированных товаров, предметов коллекционирования и более дорогих товаров. Некоторые ритейлеры и агрегаторы авиакомпаний и отелей также добились большого успеха.

Интернет-торговля оказалась чрезвычайно успешной в банковских операциях, авиаперевозках, гостиницах, бронировании автомобилей и т. д.

См. также

• Модель Солоу – Свона
• Универсальная технология
• Технологии повышения производительности

Дальнейшее чтение

• Бриньольфссон, Эрик и Лорин Хитт (июнь 2003 г.). «Производительность вычислений: доказательства на уровне фирмы». Рабочий документ MIT Sloan № 4210-01 . ССРН   290325 .
• Бриньольфссон, Эрик и Адам Сондерс (2010). Wired for Innovation: Как информационные технологии меняют экономику . МТИ Пресс.
• Гринвуд, Джереми (1997). Третья промышленная революция: технологии, производительность и неравенство доходов (PDF) . АЭИ Пресс. Архивировано из оригинала (PDF) 17 декабря 2008 г.
• Ландауэр, Томас К. (1995). Беда с компьютерами: Полезность, удобство 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». МИС Ежеквартально . 22 (3): 287–311. дои : 10.2307/249667 . JSTOR   249667 .
• Триплетт, Джек Э. (1999). «Парадокс продуктивности Солоу: как компьютеры влияют на производительность» (PDF) . Канадский экономический журнал . 32 (2): 309–334. дои : 10.2307/136425 . JSTOR   136425 .
• Стратопулос, Теофанис и Брюс Денинг (2000). «Решают ли успешные инвестиции в информационные технологии парадокс производительности?». Информация и управление : 113. {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
• Солоу, Роберт (1957). «Технические изменения и совокупная производственная функция». Обзор экономики и статистики . 39 (3): 312–320. дои : 10.2307/1926047 . JSTOR   1926047 . S2CID   44651616 .
• Зеленюк (2014) «Тестирование значимости вкладов 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.