Парадокс производительности
Экономический парадокс

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. Термин был придуман Эриком Бриньолфссоном в статье 1993 года («Парадокс производительности ИТ») [1], вдохновленной шуткой лауреата Нобелевской премии Роберта Солоу : «Вы можете увидеть компьютерный век везде, кроме статистики производительности». [2] По этой причине его также иногда называют парадоксом Солоу.

Парадокс производительности вдохновил множество исследовательских усилий на объяснение замедления, только для того, чтобы парадокс исчез с возобновлением роста производительности в развитых странах в 1990-х годах. Однако вопросы, поднятые этими исследовательскими усилиями, остаются важными в изучении роста производительности в целом и снова стали важными, когда рост производительности снова замедлился во всем мире с 2000-х годов и по сей день. Таким образом, термин «парадокс производительности» может также относиться к более общему разрыву между мощными компьютерными технологиями и слабым ростом производительности. [3]

Парадокс производительности 1970-х и 1980-х годов

Парадокс производительности 1970-х и 1980-х годов был определен как воспринимаемое «несоответствие между мерами инвестиций в информационные технологии и мерами выпуска на национальном уровне». [4] Бриньолфссон задокументировал, что рост производительности замедлился на уровне всей экономики США, а часто и в отдельных секторах, которые вложили значительные средства в ИТ, несмотря на резкий прогресс в вычислительной мощности и увеличение инвестиций в ИТ. [1] Аналогичные тенденции наблюдались во многих других странах. [5] В то время как вычислительная мощность США увеличилась в сто раз в 1970-х и 1980-х годах, [6] рост производительности труда замедлился с более чем 3% в 1960-х годах до примерно 1% в 1980-х годах. Этот воспринимаемый парадокс был популяризирован в СМИ такими аналитиками, как Стивен Роуч , а позднее Пол Страссман.

Многие наблюдатели не согласны с тем, что существует какой-либо значимый «парадокс производительности», а другие, признавая разрыв между ИТ-мощностями и расходами, рассматривают его не как парадокс, а как ряд необоснованных предположений о влиянии технологий на производительность. Согласно последнему мнению, этот разрыв символизирует нашу потребность понимать и лучше развертывать технологии, которые становятся нам доступны, а не как 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 медленно, с первоначальной задержкой, в течение десятилетий, из-за времени, необходимого для распространения технологий в общее пользование, и из-за времени, необходимого для реорганизации и освоения эффективного использования новой технологии. [7] [8] Как и в случае с предыдущими технологиями, чрезвычайно большое количество первоначальных передовых инвестиций в ИТ были контрпродуктивными и чрезмерно оптимистичными. [9] Некоторые скромные выгоды, основанные на ИТ, могли быть трудно обнаружить на фоне очевидного общего замедления роста производительности, которое обычно приписывается одному или нескольким из множества факторов, не связанных с ИТ, таких как нефтяные шоки, усиление регулирования или другие культурные изменения, гипотетическое снижение качества труда, гипотетическое истощение или замедление инноваций, не связанных с ИТ, и/или совпадение проблем, характерных для конкретного сектора. [10]

Это явление породило ряд гипотез, объясняющих этот парадокс.

Гипотезы неправильного измерения

Гипотезы неправильного измерения парадокса производительности сосредоточены вокруг идеи о том, что реальные оценки выпуска в это время переоценивают инфляцию и занижают производительность, поскольку они не учитывают улучшение качества ИТ-товаров и товаров в целом. Правительство США измеряет производительность, сравнивая реальные измерения выпуска от периода к периоду, что они делают, разделяя номинальные измерения выпуска от каждого периода на компонент инфляции и компонент реального выпуска. Расчеты правительства США реального ВВП не учитывают инфляцию напрямую, и в 1970-х и 1980-х годах эти расчеты оценивают инфляцию, наблюдая за изменением общих расходов и изменением общего количества единиц, потребляемых для товаров и услуг с течением времени. Это точно представляло 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 как инфляцию, что завышает инфляцию и занижает рост производительности. Более поздние расчеты ВВП частично компенсируют эту проблему с использованием методов гедонической регрессии , и эти методы оценивают, что истинная цена только мэйнфреймовых компьютеров с 1950 по 1980 годы могла снижаться более чем на 20% в год. Эти предполагаемые неявные снижения цен являются показателями масштаба роста производительности, отсутствующего в измерениях выпуска. Эти проблемы измерения, а также проблемы измерения с новыми продуктами, продолжают влиять на измерение выпуска и производительности сегодня. [11] [1]

Гипотезы перераспределения и рассеивания прибыли

Гипотезы перераспределения и рассеивания прибыли основаны на идее, что фирмы могут делать ИТ-инвестиции, которые продуктивны для фирмы, захватывая больше богатства, доступного в их отрасли, но не создают больше богатства в этой отрасли. Некоторые примеры таких типов ИТ-инвестиций могут быть маркетинговыми исследованиями, маркетинговыми и рекламными инвестициями. Эти инвестиции помогают фирмам конкурировать, отнимая долю рынка у фирм с меньшим количеством этих ИТ-инвестиций, в то время как они не улучшают общий объем производства отрасли в целом. [1]

Неправильное управление ИТ-гипотезами

Неправильное управление гипотезами ИТ предполагает, что инвестиции в ИТ на самом деле не продуктивны на уровне фирмы, но лица, принимающие решения, тем не менее, делают инвестиции. Эти гипотезы предполагают, что лица, принимающие решения на уровне фирмы, делают инвестиции в ИТ независимо от стоимости и выгод производительности инвестиций из-за сложности количественной оценки прироста производительности ИТ. [1]

ИТ непродуктивные гипотезы

Другие экономисты выдвинули более спорное обвинение против полезности компьютеров: они кажутся незначительными как источник производительности по сравнению с промышленной революцией , электрификацией, инфраструктурой (каналами и водными путями, железными дорогами, системой автомагистралей), массовым производством Форда и заменой человеческой и животной силы машинами. [12] Высокий рост производительности наблюдался с последних десятилетий 19-го века до 1973 года, с пиком с 1929 по 1973 год, а затем снизился до уровня начала 19-го века. [13] [14]

Однако гипотеза о том, что ИТ были принципиально непродуктивны, ослабла в начале 1990-х годов, поскольку рост общей производительности факторов в Соединенных Штатах ускорился. С 2000 года и до самых последних данных в 2022 году отрасль информационных технологий была среди тех, которые показали самый быстрый рост производительности. [15]

Эффекты изменения доли сектора экономики

Гордон Дж. Бьорк отмечает, что рост производительности в обрабатывающей промышленности продолжался, хотя и более медленными темпами, чем в прошлые десятилетия; однако снижение затрат в обрабатывающей промышленности сократило размер сектора. Секторы услуг и государственного управления, где рост производительности очень низок, увеличили свою долю, что привело к снижению общего показателя производительности. Поскольку государственные услуги оцениваются по себестоимости без добавления стоимости, рост производительности в государственном секторе близок к нулю как артефакт способа его измерения. Бьорк также отмечает, что производство использует больше капитала на единицу продукции, чем правительство или услуги. [16]

Задержки из-за гипотезы обучения и адаптации

Гипотеза «задержек из-за обучения и адаптации» (задержек) объясняет парадокс производительности как идею о том, что прирост производительности и производительности от инвестиций в ИТ материализуется намного позже, чем инвестиции происходят, поэтому любые наблюдения за выпуском и производительностью в 1970-х и 1980-х годах не будут наблюдать этот прирост. Опросы руководителей, а также эконометрические исследования показали, что может потребоваться от двух до пяти лет, чтобы инвестиции в ИТ оказали какое-либо влияние на организации, которые сделали инвестиции в ИТ. Задержки в выгодах в ИТ также могут замедлить инвестиции в ИТ, поскольку наблюдения за краткосрочными предельными издержками и выгодами инвестиций в ИТ могут показаться нерациональными. [1] Инвестиции в ИТ также могут потребовать дополнительных капиталовложений, чтобы быть полностью продуктивными. [7] Последующие наблюдения за ростом производительности в 2000-х годах могут быть связаны с эффектами запаздывания инвестиций в ИТ в период 1970-х–1990-х годов. [17]

Парадокс производительности конца 1970-х и 1980-х годов

К концу 1990-х годов появились некоторые признаки того, что производительность на рабочем месте улучшилась благодаря внедрению ИТ, особенно в Соединенных Штатах. Фактически, Эрик Бриньолфссон и его коллеги обнаружили значительную положительную связь между инвестициями в ИТ и производительностью, по крайней мере, когда эти инвестиции были сделаны для дополнения организационных изменений. [18] [19] [20] [21] Большая доля роста производительности за пределами самой отрасли ИТ-оборудования пришлась на розничную торговлю, оптовую торговлю и финансы. [22] Скачок производительности, связанный с ИТ в 1990-х годах, возможно, разрешил изначальный парадокс в пользу отставания в объяснениях преимуществ производительности. [5] [8]

Замедление производительности в 2000–2020-х годах

В Соединенных Штатах и ​​развитых странах наблюдалось дополнительное замедление роста производительности с 2000-х по 2020-е годы; иногда более новое замедление называют замедлением производительности , загадкой производительности или парадоксом производительности 2.0 . Замедление производительности с 2000-х по 2020-е годы было определено с точки зрения более низкого роста 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. [23] Иногда это замедление производительности анализируется в контексте ИИ и других современных достижений ИТ, аналогично парадоксу производительности 1970-х и 1980-х годов. [24] Кроме того, многие из предполагаемых объяснений парадокса производительности 1970-х и 1980-х годов остаются актуальными для обсуждения современного парадокса производительности.

Новые гипотезы неправильного измерения

Новые гипотезы неправильного измерения концептуально похожи на гипотезы неправильного измерения 1970-х и 1980-х годов парадокса производительности в том, что они по-прежнему сосредоточены вокруг идеи о том, что реальные оценки выпуска переоценивают инфляцию и занижают производительность; однако новые гипотезы неправильного измерения рассматривают дополнительные источники ошибок оценки, такие как эффекты выпуска от добавления новых, никогда ранее не виденных продуктов. Как и в 1970-х и 1980-х годах, современные показатели производительности США после 2000-х годов производятся путем сравнения реальных измерений выпуска от периода к периоду, что они делают путем деления номинальных измерений выпуска за каждый период на компонент инфляции и компонент реального выпуска. Как и прежде, расчеты реального ВВП правительством США не учитывают инфляцию напрямую, а оценивают инфляцию, наблюдая за изменением общих расходов и изменением общего количества единиц, потребляемых для товаров и услуг с течением времени. Однако эти новые методы расчета инфляции компенсируют ранее возникшие проблемы неправильного измерения с использованием методов гедонической регрессии , но они по-прежнему не учитывают эффекты инфляции выпуска от внедрения новых продуктов. Если существующие товары и услуги улучшаются от периода к периоду, оценки гедонической регрессии могут дать оценку того, сколько потребители заплатят за улучшение 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 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 не приписываются новым товарам и услугам в этом случае. Таким образом, современные расчеты реального выпуска будут характеризовать потребительские расходы на новые продукты и услуги, а также любые расходы на улучшение качества, не учитываемые моделями гедонической регрессии, как инфляцию, что завышает инфляцию и занижает рост производительности. [11] [1]

Новые гипотезы запаздывания

Новые гипотезы запаздывания по сути такие же, как и старые гипотезы запаздывания, но фокусируются на эффектах запаздывания различных новых технологий и различных способах, которыми технологии могут повысить производительность. Преимущества производительности от инвестиций в ИТ в середине 1990-х годов, как правило, исходят из их способности улучшать цепочку поставок, бэк-офис и сквозные операции. Ожидается, что преимущества производительности от инвестиций в ИТ после 2000-х годов будут исходить от операций фронт-офиса и внедрения новых продуктов. [25]

Незначительный выигрыш в производительности от ИТ в производстве

Acemoglu, Autor, Dorn, Hanson & Price (2014) изучали преимущества производительности ИТ в обрабатывающей промышленности и обнаружили, что «существует... мало доказательств более быстрого роста производительности в отраслях с интенсивным использованием ИТ после конца 1990-х годов. Во-вторых, и это более важно, в той степени, в которой наблюдается более быстрый рост производительности труда... это связано со снижением объемов производства... и еще более быстрым снижением занятости». [26] Фактически, до половины роста расходов на здравоохранение в США приходится на затраты на технологии. [27]

Отвлечение

Компьютеры и мобильные телефоны постоянно упоминаются как главные факторы снижения производительности труда из-за отвлекающих факторов. [28]

Интернет-торговля

Несмотря на высокие ожидания в отношении онлайн-розничных продаж, расходы на обработку и транспортировку отдельных товаров и небольших партий могут свести на нет экономию за счет отсутствия необходимости содержать традиционные магазины. [29] Онлайн-розничные продажи оказались успешными в сфере специализированных товаров, предметов коллекционирования и более дорогих товаров. Некоторые розничные торговцы и агрегаторы авиакомпаний и отелей также добились большого успеха.

Онлайн-торговля оказалась чрезвычайно успешной в таких областях, как банковское дело, бронирование авиабилетов, отелей и аренда автомобилей, и это лишь некоторые из них.

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ abcdefg Бриньолфссон, Эрик (1993). «Парадокс производительности информационных технологий». Communications of the ACM . 36 (12): 66–77 . doi : 10.1145/163298.163309 . ISSN  0001-0782. S2CID  15074120.
  2. ↑ Роберт Солоу, «Нам лучше быть начеку», New York Times Book Review, 12 июля 1987 г., стр. 36. См. здесь.
  3. ^ Вахтер, Роберт М.; Бриньолфссон, Эрик (2024-01-02). «Выполнит ли генеративный искусственный интеллект свои обещания в здравоохранении?». JAMA . 331 (1): 65– 69. doi :10.1001/jama.2023.25054. ISSN  0098-7484. PMID  38032660.
  4. ^ Wetherbe, James C.; Turban, Efraim; Leidner, Dorothy E.; McLean, Ephraim R. (2007). Информационные технологии для управления: трансформация организаций в цифровой экономике (6-е изд.). Нью-Йорк: Wiley. ISBN 978-0-471-78712-9.
  5. ^ ab Деван, Санджин; Крамер, Кеннет Л. (1998). «Международные измерения парадокса производительности». Сообщения ACM . 41 (8): 56– 62. doi : 10.1145/280324.280333 . S2CID  532699.
  6. ^ Джонс, Спенсер С. и др. (2012). «Раскрытие парадокса производительности ИТ — уроки для здравоохранения». New England Journal of Medicine . 366 (24): 2243– 2245. doi : 10.1056/NEJMp1204980. PMID  22693996.
  7. ^ ab Дэвид, PA (1990). «Динамо-машина и компьютер: исторический взгляд на современный парадокс производительности». American Economic Review . Документы и труды. 80 (2): 355–61 . JSTOR  2006600.
  8. ^ ab "Решение парадокса". The Economist . 21 сентября 2000 г. Получено 10 августа 2016 г.
  9. ^ Стратопулос, Теофанис и Брюс Денинг. «Решают ли успешные инвестиции в информационные технологии парадокс производительности?». Информация и менеджмент 38.2 (2000): 103-117.
  10. ^ Хорнштейн, Андреас и Пер Круселл. «Могут ли технологические усовершенствования вызвать замедление производительности?». NBER Macroeconomics Annual 1996, том 11. MIT press, 1996. 209-276. Раздел 2.3: Объяснения замедления: обзор литературы
  11. ^ ab Feldstein, Martin (2019). «Недооценка реального роста ВВП, личного дохода и производительности». Загадка производительности . Исследовательский фонд Института CFA: 53–55 .
  12. ^ Гордон, Роберт Дж. (2000). «Соответствует ли «новая экономика» великим изобретениям прошлого?» (PDF) . Журнал экономических перспектив . 14 (4): 49–74 . doi : 10.1257/jep.14.4.49 .
  13. ^ Кендрик, Джон (1991). «Производительность США в перспективе». Business Economics . 26 (4): 7–11 . JSTOR  23485828.
  14. ^ Филд, Александр Дж. (2009). «Экономический рост США в позолоченный век». Журнал макроэкономики . 31 (1): 173– 190. doi :10.1016/j.jmacro.2007.08.008. S2CID  154848228.
  15. ^ "Major Sector Total Factor Productivity". Бюро статистики труда США. 2024-05-07 . Получено 2024-05-07 .
  16. ^ Бьорк, Гордон Дж. (1999). Как это работало и почему не будет: структурные изменения и замедление экономического роста США . Вестпорт, Коннектикут; Лондон: Praeger. ISBN 978-0-275-96532-7.
  17. ^ Ремес, Яана (2019). «Решение головоломки производительности: роль спроса и обещание цифровизации». Головоломка производительности . Исследовательский фонд Института CFA: 180–181 .
  18. ^ Э. Бриньолфссон и Л. Хитт, «Парадокс Лос? Данные на уровне фирм о возврате расходов на информационные системы», Management Science, апрель 1996 г.
  19. ^ Э. Бриньолфссон и Л. Хитт, «За пределами парадокса производительности: компьютеры — катализатор больших изменений», CACM, август 1998 г.
  20. ^ Э. Бриньолфссон, С. Янг, «Нематериальные затраты и выгоды компьютерных инвестиций: данные финансовых рынков», MIT Sloan School of Management, декабрь 1999 г.
  21. ^ Паоло Маграсси , А.Панарелла, Б.Хейворд, «Обсуждение «ИТ и экономика»: обзор», GartnerGroup, Стэмфорд (Коннектикут), США, июнь 2002 г. [1]
  22. ^ Stiroh, Kevin (2002). «Информационные технологии и возрождение производительности в США: что говорят данные по отрасли?» (PDF) . American Economic Review . 92 (5): 1559– 1576. doi : 10.1257/000282802762024638. hdl : 10419/60527 . JSTOR  3083263.
  23. ^ Syverson, Chad (2019). «Проблемы с неверными объяснениями замедления производительности в США». Загадка производительности . Исследовательский фонд CFA Institute: 74.
  24. ^ Бриньолфссон, Эрик; Рок, Дэниел; Сиверсон, Чад (2017-11-01), Искусственный интеллект и парадокс современной производительности: столкновение ожиданий и статистики (рабочий документ), Серия рабочих документов, doi : 10.3386/w24001 , получено 2024-07-16
  25. ^ Ремес, Яана (2019). «Решение головоломки производительности: роль спроса и обещание цифровизации». Головоломка производительности . Исследовательский фонд Института CFA: 187–190 .
  26. ^ Асемоглу, Дарон; Отор, Дэвид; Дорн, Дэвид; Хансон, Гордон; Прайс, Брендан (май 2014 г.). «Возвращение парадокса Солоу? ИТ, производительность и занятость в обрабатывающей промышленности США». American Economic Review . 104 (5): 394–99 . doi :10.1257/aer.104.5.394. hdl : 10419/93336 . S2CID  15110367.
  27. ^ Норбек, Уокер Рэй, доктор медицины и Тим. «Кто виноват в росте наших расходов на здравоохранение?». Forbes . Получено 06.02.2017 .{{cite news}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  28. ^ Poppick, Susie (2016-06-09). "Вот сколько людей признаются, что смотрят порно на работе". CNBC . Получено 2017-02-06 .
  29. ^ это причина в 21 миллиард долларов, по которой Amazon хочет построить собственную UPS [ постоянная неработающая ссылка ‍ ]

Дальнейшее чтение

  • Бриньолфссон, Эрик и Лорин Хитт (июнь 2003 г.). «Производительность вычислений: доказательства на уровне фирмы». Рабочий документ MIT Sloan № 4210-01 . SSRN  290325.
  • Бриньолфссон, Эрик и Адам Сондерс (2010). Настроены на инновации: как информационные технологии преобразуют экономику. MIT Press.
  • Гринвуд, Джереми (1997). Третья промышленная революция: технологии, производительность и неравенство доходов (PDF) . AEI Press. Архивировано из оригинала (PDF) 2008-12-17.
  • 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 до парадокса Икара». MIS Quarterly . 22 (3): 287– 311. doi :10.2307/249667. JSTOR  249667.
  • Триплетт, Джек Э. (1999). «Парадокс низкой производительности: что компьютеры делают с производительностью» (PDF) . Канадский журнал экономики . 32 (2): 309–334 . doi :10.2307/136425. JSTOR  136425.
  • Стратопулос, Теофанис и Брюс Денинг (2000). «Решают ли успешные инвестиции в информационные технологии парадокс производительности?». Информация и менеджмент : 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. doi :10.2307/1926047. JSTOR  1926047. S2CID  44651616.
  • Зеленюк (2014) «Тестирование значимости вкладов в учет роста с применением к тестированию воздействия ИКТ на производительность труда в развитых странах» Международный журнал бизнеса и экономики 13:2, стр. 115-126.
Взято с "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Парадокс_продуктивности&oldid=1246648493"