Роберт Солоу зазначив, що «технологічна революція, різкі зміни в нашому продуктивному житті» як дивно супроводжувалися «уповільненням зростання продуктивності, а не кроком вгору» [1]. Його знаменитий парадокс продуктивності, згідно з яким «комп’ютерну епоху можна побачити скрізь, крім статистики продуктивності», набагато пізніше назвали викликом для економістів, які прагнуть узгодити появу захоплюючих технологічних проривів і повсякчасного застосування цифрових технологій в бізнесі із відносно невеликим зростанням продуктивності [2]. Парадокс Солоу, описаний пізніше і іншими економістами [3,4,5,6,7,8], не був унікальним, але у світовій економічній думці існує велика проблема стосовно визначення впливу цифровізації економіки на її продуктивність, адже в багатьох країнах цифрові активи не підлягають реєстрації в національних облікових реєстрах та не мають виокремленого рахунку в системі національних рахунків. Припустимо, що існують невиміряні нематеріальні капітальні інвестиції та потоки капітальних послуг, такі як цифрові бізнес-активи та фінансові технології, але вони випливають із накопичених нематеріальних запасів. Випуск товарів, робіт та послуг в країні (ВВП) тепер складається як із матеріальної продукції Y, так і з нематеріальних інвестицій DA, ціна яких становить 𝜙 відносно нумерації, знову ж таки з досконалою конкуренцією на всіх ринках. Отже, використовуючи 𝐴∗ для позначення виробничої функції, яка включає невиміряні запаси нематеріального капіталу, ми маємо
Ми можемо записати зростання загальної факторної продуктивності в цій нематеріально-інклюзивній економіці так:
де ціна складової нематеріального капіталу у формі цифрових бізнес-активів та фінансових технологій DA. При цьому ціни для обох типів капіталу та праці зберігаються постійними між F* і F за нашим припущенням. По-перше, послуги на капітальне оновлення запасів нематеріальних активів DA є вхідними ресурсами у виробництво. Їх вплив на вимірювання зростання продуктивності можна легко помітити в  - член у правій частині рівняння (2). Друга відмінність полягає у визначенні що вважати кінцевим терміном застосування цифрового бізнес-активу та фінансової технології. Тому що випуск продукції тепер включає увесь сукупний нематеріальний капітал 𝐼da, початкове виробництво цих нематеріальних активів позитивно відображається на продуктивності в тій мірі, в якій вони становлять частину загального обсягу виробництва. Таким чином, нематеріальні активи впливають як на вхідну, так і на вихідну частини системи обліку економічного зростання.
Регресія ринкової вартості на рівні фірми для вимірюваних видів капіталу, які, як очікується, будуть мати сильну кореляцію з прихованими нематеріальними активами, може кількісно визначити цю нематеріальну тіньову вартість.
Таблиця 1.
Оцінений рівень впливу цифрових бізнес-активів та фінансових технологій на ВВП
Запропонований підхід показав, як облік нематеріальних інвестицій, які співвідносяться з спостережуваними інвестиціями в нові технології, такими як цифрові бізнес-активи та фінансові технології, може суттєво змінити оцінки зростання та динаміки продуктивності. Нематеріальні активи - це як вхідний капітал, так і вихід капіталу. Продуктивність недооцінюється, коли внесок цифрових бізнес-активів та фінансових технологій у виробництво перевищує їхній внесок як вхідні ресурси, і завищується, коли має місце протилежне. Ефект виробництва має тенденцію домінувати на початку циклу накопичення капіталу, коли фірми та організації витрачають ресурси на створення невиміряного нематеріального капіталу. Ефект входу домінує пізніше, коли ці невиміряні активи створюють капітальні послуги, які збільшують виміряний випуск. Нарешті, коли нагромадження капіталу досягає стабільного стану, ніяких помилок більше немає. Ця динаміка породжує те, що ми називаємо J-кривою продуктивності.
Список використаних джерел:
1. Solow R.M. Technical Change and the Aggregate Production Function. The Review of Economics and Statistics. 1957. vol.39 (3). p.312–20.
2. Aghion P., Jones B.F., Jones C. Artificial Intelligence and Economic Growth. National Bureau of Economic Research, 2017. № w23928.
3. Сунцова О.О. Фінансові технології як складова цифрової економіки: тенденції в реаліях пандемії COVID-19. Економічний вісник. Серія: фінанси, облік, оподаткування. 2021. Випуск 7. С.161-175. URL: http://ojs.nusta.edu.ua/index.php/ojs1/article/view/593
4. Summers L.H. Demand Side Secular Stagnation. In American Economic Review, 2015. vol.105. p.60–65.
5. Cockburn I.M, Henderson R., Stern S. The Impact of Artificial Intelligence on Innovation: An Exploratory Analysis. National Bureau of Economic Research 2018. № w24449 (September). 87 p.
6. Himel S., and Seamans R. Artificial Intelligence, Incentives to Innovate, and Competition Policy. Antitrust Chronicle. 2017. vol. 1 (3). P.1189-1232.
7. Syverson, Chad (2017) Challenges To Mismeasurement Explanations for the U.S. Productivity Slowdown. Journal of Economic Perspectives vol.31 (2) p.165–86.
8. Trajtenberg, Manuel (2018) AI as the Next GPT: A Political-Economy Perspective. 24245. Working Paper Series
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter