Komputeryzacja nie przyspieszyła wzrostu wydajności, pobudzi ją kolejny przełom technologiczny

03.08.2018
Za zniżkową tendencję we wzroście TFP w gospodarkach rozwiniętych odpowiada przede wszystkim spadek zatrudnienia w zawodach o wysokim tempie wzrostu wydajności. W dłuższej perspektywie czynnikiem stymulującym wzrost wydajności całkowitej będzie prawdopodobnie rozwój nowej technologii o znaczeniu przełomowym.


Wobec anemicznego ożywienia gospodarczego po Wielkiej Recesji, wiele uwagi poświęcono spowolnieniu tempa wzrostu wydajności czynników produkcji (ang. TFP-total factor productivity) w krajach rozwiniętych (zjawisko to czasem określane jest jako tzw. sekularna stagnacja). W rzeczywistości spowolnienie to wyprzedziło Wielką Recesję. W Stanach Zjednoczonych spowolnienie było widoczne już od połowy pierwszej dekady XXI wieku. To może zaskakiwać, ponieważ zgodnie z powszechnym przekonaniem, automatyzacja i szersze zastosowanie komputerów powinno podnosić poziom wydajności.

Długotrwałe spowolnienie wzrostu zaostrza wiele innych problemów, takich jak wysokie bezrobocie czy stagnacja przeciętnej płacy. Powolny wzrost wydajności, jak uważa np. Thomas Piketty, hamuje powstawanie nowych miejsc pracy i może, przynajmniej przejściowo, sprzyjać bogatym, którzy korzystają z rosnących zysków z nieruchomości i kapitału.

Czy i w jaki sposób automatyzacja i zwiększone wykorzystanie komputerów wpłynęły na kształtowanie się wydajności w ciągu ostatnich trzech dekad.

Zgodnie z naszymi ustaleniami, automatyzacja stanowiła istotną przyczynę hamowania wzrostu całkowitej wydajności TFP, pomimo zwiększenia wydajności w skali mikro. Wynika to z przepływów czynników produkcji pomiędzy różnymi zawodami i branżami. Gdy niektóre z nich doświadczają ponadprzeciętnego wzrostu wydajności, zasoby produkcyjne przenoszone są do branż i zawodów o niższym tempie wzrostu TFP, o ile są one komplementarne w procesie produkcji.

W miarę postępów tego procesu, zawody i branże cechujące się wysokim tempem wzrostu wydajności tracą relatywnie na znaczeniu i wnoszą coraz mniej do ogólnego wzrostu wydajności. To prowadzi do jego spowolnienia.

Dlaczego jednak hamowanie wzrostu wydajności nastąpiło dopiero na początku XXI wieku? Stany Zjednoczone przeszły wcześniej okres spowolnionego wzrostu wydajności, trwający od końca lat 60. do początku lat 80. Nastąpił on po wysypie nowych technologii na kilkadziesiąt lat przed rewolucją informatyczną.

Od połowy lat 80. do początku XXI wieku efekt ten był jednak równoważony, a nawet przejściowo zdominowany, przez pojawienie się branży komputerowej, w której nastąpił wykładniczy wzrost wydajności, i której produkt stawał się coraz ważniejszym czynnikiem produkcji we wszystkich branżach (komputeryzacja).

Dopiero, gdy wzrost wydajności branży informatycznej stracił impet w pierwszej dekadzie naszego stulecia, ujawnił się niekorzystny wpływ automatyzacji na wzrost wydajności ogólnej.

Rutyna i komputeryzacja

Rolę wiarygodnego predyktora automatyzacji odgrywa hipoteza rutynizacji, zgodnie z którą prace o rutynowym charakterze zostały w pierwszej kolejności zastąpione przez sprawniejsze maszyny i technologię.

Ważne jest jednak, by odróżniać rutynę od komputeryzacji – prace łatwe do zautomatyzowania nie są koniecznie tymi, które w największym stopniu wykorzystują technologie komputerowe.

Zawody z dolnej części przedziału średnich zarobków często mają charakter rutynowy i prawdopodobnie to właśnie one zostały zastąpione przez nowe technologie.

Z kolei wyżej opłacane zawody cechują się większym wykorzystaniem zarówno sprzętu, jak i oprogramowania. W ten sposób automatyzacja mogła zaszkodzić pracownikom o płacach średnich, ale komputeryzacja zwiększyła wydajność pracowników o wyższych płacach.

W jaki sposób te zjawiska odnoszą się do wzrostu całkowitej wydajności czynników produkcji? W naszej analizie spowolnienie wynika w głównej mierze z różnic tempa rutynizacji (czyli automatyzacji) poszczególnych zawodów i branż.

W branżach, które w 1980 roku miały wyższy udział prac rutynowych, odnotowano wyższy wzrost wydajności, co wskazuje, że w miarę upływu czasu zautomatyzowano tam więcej miejsc pracy. Branże o wysokim tempie wzrostu wydajności zanotowały spadek zatrudnienia. W miarę kurczenia się udziału w wartości dodanej i w zatrudnieniu stanowisk pracy o wysokim tempie wzrostu wydajności, spadał również ich udział we wzroście wydajności ogólnej, podczas gdy rósł udział miejsc pracy o niskim tempie wzrostu wydajności. Ta strukturalna zmiana doprowadziła do spowolnienia tempa wzrostu ogólnej wydajności czynników produkcji.

Jest to związane z tzw. efektem Baumola, zgodnie z którym wzrost ogólnej wydajności czynników produkcji może zwalniać, ponieważ sektory o wysokim tempie tego wzrostu tracą na znaczeniu (np. produkcja). Nasza analiza pokazuje jednak, że za zniżkową tendencję we wzroście wydajności ogólnej odpowiada przede wszystkim spadek zatrudnienia w zawodach o wysokim tempie wzrostu wydajności (ale nie branż o wysokim tempie wzrostu wydajności).

To ten pierwszy prawie w całości odpowiada za spowolnienie, podczas gdy drugi ma znikomy wpływ. Oznacza to, że automatyzacja dotyczy w większym stopniu zawodów niż branż.

Należy jednak zwrócić uwagę, że pomimo niewiarygodnego tempa wzrostu wydajności, branża komputerów, a zwłaszcza sprzętu komputerowego, nie cechuje się szczególnie wysokim udziałem prac rutynowych i zatrudnienie w niej nie uległo istotnemu zmniejszeniu. Aby zrozumieć to zjawisko, tworzymy model, w którym komputery są traktowane jako odrębny rodzaj nakładów kapitałowych w produkcji wszystkich gałęzi przemysłu (włącznie z samą branżą komputerową).

Długiemu okresowi spektakularnego wzrostu wydajności branży komputerowej towarzyszył dramatyczny spadek cen sprzętu i oprogramowania, co zwiększało popyt na komputery w produkcji, a jeszcze bardziej w inwestycjach. Gałęzie, które w większym stopniu polegały na komputerach, rosły szybciej, zapobiegając kurczeniu się branży komputerowej.

Komputeryzacja, wzrost i nierówności

Jaki był więc dokładnie wpływ komputeryzacji na wzrost od lat 80. ubiegłego wieku? Na podstawie naszego modelu stwierdzamy, że gdyby nie wzrost w branży komputerowej, całkowita wydajność rosłaby w latach 1980-2010 wolniej – tylko o 0,5 proc. rocznie, wobec rzeczywistego tempa wynoszącego 0,8 proc.

Skala tego wpływu zaskakuje, jeśli wziąć pod uwagę fakt, że udział branży komputerowej w łącznej produkcji w całym analizowanym okresie wyniósł zaledwie około 3-4 proc. Jej kluczowa rola łączy się z inwestycjami – w badanym okresie udział komputerów wzrósł z około 5 do 20 proc. całkowitej wartości inwestycji.

Gdyby wzrost wydajności w sektorze komputerowym w ogóle nie miał miejsca, wzrost wydajności ogólnej od roku 1980 zmniejszałby się w jednostajnym tempie
– spowolnienie z lat 70. trwałoby bez zakłóceń. Tak więc spowolnione tempo wzrostu wydajności ogólnej i produkcji w pierwszych latach naszego wieku nie było niczym nienormalnym – przeciwnie, czymś niezwykłym był okres szybszego od wieloletniego trendu wzrostu w latach 80. i 90. spowodowany eksplozją wydajności przemysłu komputerowego.

W naszym modelu branże, które zwiększają wykorzystanie komputerów zastępują nimi pracę. Chociaż wysoko opłacani pracownicy częściej korzystają z komputerów, odbywa się to kosztem zmniejszenia zatrudniania pracowników nisko opłacanych. Ta substytucja jest wystarczająco duża, aby niemal w pełni wyjaśnić spadek udziału pracy (zatrudnienia i płac pracowników) w dochodzie od lat 80. Dzieje się tak pomimo faktu, że komputery odpowiadają za niewielki odsetek (około 3 proc.) całego kapitału.

Jakie płyną z tego wnioski na przyszłość? Chociaż spowolnienie tempa wzrostu wydajności prawdopodobnie w najbliższej przyszłości będzie trwać, podejrzewamy, że w dłuższej perspektywie gwałtowny rozwój jakiejś nowej technologii, która rozprzestrzeni się w całej gospodarce może odegrać rolę czynnika stymulującego wzrost wydajności całkowitej, podobnie jak to miało miejsce w przeszłości wraz z pojawieniem się komputerów.

Możemy spekulować, że dziedziny takie jak biotechnologia, nanotechnologia, robotyka i sztuczna inteligencja mogą stać się źródłem kolejnego wielkiego przełomu. Ponieważ takie zmiany mogą prowadzić do pogłębienia nierówności między właścicielami takich technologii, a zastępowanymi przez nie pracownikami, musimy uważnie śledzić umiejętności, w które warto będzie inwestować w przyszłych pokoleniach, przygotowując się zarazem do pomocy tym pracownikom, którzy ucierpią w wyniku zmian.

Sangmin Aum jest młodszym pracownikiem naukowym w Korea Development Institute.

Tim Lee jest adiunktem w Toulouse School of Economics.

Yongseok Shin jest profesorem ekonomii na Uniwersytecie Waszyngtona w St. Louis.

Artykuł po raz pierwszy ukazał się w VoxEU.org (tam dostępna jest pełna bibliografia). Tłumaczenie i publikacja za zgodą wydawcy.

 


Tagi


Artykuły powiązane

Popularne artykuły

test