Действительно, общий уровень инноваций, похоже, резко возрос. В 1980 году в Бюро по патентам и товарным знакам США было подано 62 000 внутренних патентов. К 2018 году это число возросло до 285 000, то есть почти в пять раз. За тот же период население США выросло менее чем на 50 процентов.
Более того, значительная часть роста патентования и расходов на исследования обусловлена новыми патентами в области электроники, связи и программного обеспечения - тех областях, которые, как предполагалось, должны были двигать нас вперед. Но если присмотреться, плоды цифровой революции увидеть гораздо сложнее. В 1987 году лауреат Нобелевской премии Роберт Солоу написал: "Компьютерную эру можно увидеть везде, кроме статистики производительности", указывая на незначительный выигрыш от инвестиций в цифровые технологии.
Те, кто был более оптимистичен в отношении компьютеров, говорили Солоу, что ему нужно набраться терпения; рост производительности скоро наступит. Прошло более тридцати пяти лет, а мы все еще ждем. На самом деле, США и большинство других западных экономик пережили одни из самых невыразительных десятилетий с точки зрения роста производительности с начала промышленной революции.
Если ориентироваться на тот же показатель производительности, - общую производительность факторов производства (TFP), то средний рост ВВП в США с 1980 года составил менее 0,7 процента, в то время как в 1940-1970-е годы рост TFP составлял примерно 2,2 процента. Это поразительная разница: она означает, что если бы рост TFP оставался таким же высоким, как в 1950-х и 1960-х годах, то каждый год с 1980 года темпы роста ВВП в экономике США были бы на 1,5 процента выше. Замедление роста производительности - это проблема не только эпохи после мирового финансового кризиса 2008 года. Рост производительности труда в США в период бурного роста с 2000 по 2007 год составил менее 1 процента.
Несмотря на эти факты, технологические лидеры утверждают, что нам повезло, что мы живем в век технологий и инноваций. Журналист Нил Ирвин кратко изложил эту оптимистичную точку зрения в газете "Нью-Йорк Таймс": "Мы находимся в золотом веке инноваций, в эпоху, когда цифровые технологии преобразуют основы человеческого существования".
В таком случае медленный рост производительности - это просто проблема неполного признания всех преимуществ, которые мы получаем от новых инноваций. Например, главный экономист Google Хэл Вэриан утверждает, что медленный рост производительности коренится в неправильном измерении: мы неточно учитываем потребительские выгоды от таких продуктов, как смартфоны, которые одновременно работают как фотоаппараты, компьютеры, устройства глобального позиционирования и музыкальные плееры. Мы также не оцениваем истинный прирост производительности от более совершенных поисковых систем и обилия информации в Интернете. Главный экономист Goldman Sachs Ян Хатциус согласен с этим: "Нам кажется более вероятным, что статистикам все труднее и труднее точно измерять рост производительности, особенно в технологическом секторе". Он полагает, что истинный рост производительности в экономике США с 2000 года может быть в несколько раз больше, чем оценки статистических агентств.
В принципе, выгоды для потребителей и производительности от новых технологий должны быть в цифрах TFP, о которых мы сообщали, которые основаны на росте ВВП, скорректированном на изменения в ценах, качестве и разнообразии продукции. Таким образом, продукты, значительно повышающие благосостояние потребителей, должны отражаться в гораздо более высоких показателях роста СФП. На практике, конечно, такие корректировки несовершенны, и могут возникать ошибки в измерениях. Тем не менее, эти проблемы вряд ли объясняют замедление роста производительности.
Эта проблема недоучета повышения качества и более широких социальных выгод от новых продуктов существует с тех пор, как впервые была разработана статистика национального дохода. Далеко не очевидно, что цифровые технологии усугубили эту проблему. Водопровод, антибиотики и система автомобильных дорог породили целый ряд новых услуг и косвенных эффектов, которые были лишь несовершенно измерены в национальной статистике. Более того, проблемы измерения не могут объяснить текущее замедление производительности; отрасли с большими инвестициями в цифровые технологии не демонстрируют ни дифференцированного замедления производительности, ни каких-либо свидетельств более быстрого улучшения качества, чем те, которые менее цифровые.
Некоторые экономисты, такие как Тайлер Коуэн и Роберт Гордон, считают, что эти неутешительные показатели производительности отражают сокращение возможностей для революционных прорывов. В отличие от технооптимистов, утверждают они, великие инновации уже позади, и впредь улучшения будут постепенными, что приведет лишь к медленному росту производительности.
Среди экономистов нет единого мнения о том, что именно происходит, но мнение о том, что в мире иссякают идеи, практически не находит поддержки. На самом деле, произошел огромный прогресс в инструментах научного и технического поиска, а также в коммуникации и получении информации. Вместо того чтобы страдать от нехватки идей, многие факты свидетельствуют о том, что экономика США и западных стран растрачивает имеющиеся возможности и научные ноу-хау. Существует множество исследований и инноваций. Однако экономика этих стран не получает ожидаемой отдачи от этой деятельности.
Простой факт заключается в том, что портфель исследований и инноваций в США стал крайне несбалансированным. Хотя в компьютеры и электронику вкладывается все больше ресурсов, почти все остальные отрасли производства отстают. Последние исследования показывают, что от новых инноваций выигрывают более производительные крупные компании, в то время как фирмы второго и третьего эшелона отстают во всем промышленно развитом мире, скорее всего, потому, что их инвестиции в цифровые технологии не окупаются.
Более того, прирост производительности от автоматизации всегда может быть несколько ограниченным, особенно по сравнению с внедрением новых продуктов и задач, которые преобразуют производственный процесс, как, например, на первых заводах Форда. Автоматизация заключается в замене человеческого труда более дешевыми машинами или алгоритмами, и снижение производственных затрат на 10 или даже 20 процентов при выполнении нескольких задач будет иметь относительно небольшие последствия для СФП или эффективности производственного процесса. Напротив, внедрение новых технологий, таких как электрификация, новые конструкции или новые производственные задачи, лежало в основе трансформационного роста СФП на протяжении большей части двадцатого века.
Поскольку в течение последних сорока лет инновации были направлены на повышение предельной производительности труда и создание новых задач для людей, они также оставили много "низко висящих плодов". Одним из мест, где мы можем получить представление об этих упущенных возможностях повышения производительности, является автомобильная промышленность. Хотя внедрение роботов и специализированного программного обеспечения увеличило выработку на одного работника в этой отрасли, есть свидетельства того, что вложение больших средств в людей повысило бы производительность еще больше. Именно это обнаружили японские автомобильные компании, такие как Toyota, начиная с 1980-х годов. Когда они автоматизировали все больше и больше задач, они увидели, что производительность не увеличивается на много, потому что без участия рабочих они теряют гибкость и способность адаптироваться к изменениям спроса и условий производства. В ответ на это компания сделала шаг назад и восстановила центральную роль рабочих в выполнении важнейших производственных задач.
Toyota продемонстрировала те же возможности и в Соединенных Штатах. Завод GM во Фримонте, штат Калифорния, страдал от низкой производительности, ненадежного качества и трудовых конфликтов, и в 1982 году он был закрыт. В 1983 году Toyota и GM создали совместное предприятие по производству автомобилей для обеих компаний и вновь открыли завод во Фримонте, сохранив прежнее профсоюзное руководство и рабочую силу. Но Toyota применила свои собственные принципы управления, включая подход, сочетающий передовое оборудование с обучением рабочих, гибкостью и инициативой. Вскоре Фримонт достиг уровня производительности и качества, сравнимого с японскими заводами Toyota и намного превышающего показатели американских автопроизводителей.
Компания по производству электромобилей Tesla, возглавляемая Элоном Маском, совсем недавно усвоила те же уроки. Руководствуясь цифровой утопией Маска, Tesla изначально планировала автоматизировать почти все этапы производства автомобилей. Это не сработало. Когда затраты увеличились в несколько раз, а задержки не позволили Tesla удовлетворить спрос, сам Маск признал: "Да, чрезмерная автоматизация в Tesla была ошибкой. Точнее говоря, моей ошибкой. Людей недооценивают".
Это не должно было быть большим сюрпризом. Карел Чапек, окрестивший роботов, также признавал их ограниченность и неспособность делать те тонкие вещи, которые делает человек: "Только годы практики научат вас тайнам и смелой уверенности настоящего садовника, который ступает наугад, но ничего не попирает".
Неиспользованные низко висящие плоды имеют еще большее значение в сфере инноваций, чем в том, как организованы заводы. Стремясь к большей автоматизации, менеджеры игнорируют технологические инвестиции, которые могли бы повысить производительность труда за счет предоставления более качественной информации и платформ для сотрудничества и создания новых задач. При наличии более сбалансированного портфеля инноваций, а не чрезмерного внимания к автоматизации, подпитываемого цифровой утопией, экономика могла бы добиться более быстрого роста производительности.
На пути к антиутопии
Самым важным фактором роста неравенства и потери позиций для большинства американских работников являются новые социальные предубеждения технологии. Мы уже видели, что не следует полагаться на то, что технология неумолимо принесет пользу всем. Повозка производительности работает только при определенных обстоятельствах. Он не работает, когда нет достаточной конкуренции между работодателями, мало или совсем нет власти над работниками и непрекращающаяся автоматизация.