פרדוקס הפריון

פרדוקס הפריון (או פרדוקס הפרודוקטיביות) מתייחס להאטה בצמיחת הפריון בארצות הברית בשנות ה-70 וה-80 למרות ההתפתחות המהירה בתחום טכנולוגיית המידע (IT) באותה תקופה. המונח נטבע על ידי אריק בריינג'ולפסון במאמר מ-1993 ("פרדוקס הפרודוקטיביות של ה-IT") בהשראת דבריו של חתן פרס נובל לכלכלה רוברט סולו "אתה יכול לראות את עידן המחשבים בכל מקום מלבד בסטטיסטיקות הפרודוקטיביות". מסיבה זו, הוא מכונה לפעמים גם פרדוקס סולו.

פרדוקס הפריון העניק השראה למאמצי מחקר רבים להסביר את ההאטה, אך לבסוף, נעלם כאשר חלה התחדשות בצמיחת הפריון במדינות המפותחות בשנות ה-90. עם זאת, הסוגיות שהעלו מאמצי המחקר הללו נותרו חשובות בחקר הצמיחה בפריון באופן כללי, וחזרו להיות משמעותיות כאשר הצמיחה בפריון שוב הואטה ברחבי העולם משנות ה-2000 ועד היום. לכן, המונח "פרדוקס הפריון" יכול להתייחס גם לפער הכללי בין טכנולוגיות מחשוב חזקות לבין צמיחה חלשה בפריון.

 פרדוקס הפריון של שנות ה-70 עד שנות ה-80 
פרדוקס הפריון של שנות ה-70 וה-80 הוגדר כפער נתפס בין מדדי ההשקעה בטכנולוגיית מידע לבין מדדי התפוקה ברמה הלאומית. בריניולפסון תיעד כי הצמיחה בפריון האטה בכלכלת ארצות הברית כולה, ולעיתים קרובות גם בענפים ספציפיים שהשקיעו רבות בטכנולוגיית מידע, וזאת למרות התקדמות דרמטית בכוח המחשוב ועלייה בהשקעות ב-IT. מגמות דומות נצפו גם במדינות רבות אחרות.

בעוד שקיבולת המחשוב של ארצות הברית גדלה פי מאה בשנות ה-70 וה-80, הצמיחה בפריון העבודה האטה מיותר מ-3% בשנות ה-60 לכ-1% בלבד בשנות ה-80. הפרדוקס הנתפס הזה זכה לפרסום רב בתקשורת בזכות אנליסטים כמו סטיבן רואץ' ובהמשך גם פול סטרסמן.

רבים טוענים כי אין באמת "פרדוקס פריון" משמעותי, ואחרים, למרות שהם מכירים בכך שיש פער בין יכולות טכנולוגיית המידע (IT) לבין ההשקעה בה, אינם רואים בכך פרדוקס אלא אוסף של הנחות שגויות לגבי ההשפעה של הטכנולוגיה על הפריון. לפי הגישה השנייה, הפער הזה משקף את הצורך שלנו להבין טוב יותר ולנצל בצורה יעילה יותר את הטכנולוגיות שעומדות לרשותנו, ולא תעלומה סבוכה מטבעה שקשה לפענח.

יש המצביעים על הקבלות היסטוריות עם המצאת מנוע הקיטור והחשמל, שבהן היתרונות של טכנולוגיות פורצות דרך המשפרות את הפריון התממשו רק בהדרגה, לאחר עיכוב ראשוני, לאורך עשרות שנים. עיכוב זה נבע מהזמן שנדרש להפצת הטכנולוגיות לשימוש רחב וכן מהצורך בארגון מחדש ובשליטה יעילה בהן. כמו בטכנולוגיות קודמות, מספר רב של השקעות ראשוניות וחדשניות ב-IT התגלו כלא יעילות ולעיתים אף כבלתי משתלמות, בשל עודף אופטימיות. ייתכן שחלק מההשפעות החיוביות הצנועות של ה-IT היו קשות לזיהוי על רקע ההאטה הכללית בצמיחת הפריון, אשר לרוב מיוחסת לגורמים שאינם קשורים ל-IT, כגון זעזועי מחירי הנפט, הגברת הרגולציה או שינויים תרבותיים אחרים, ירידה היפותטית באיכות כוח העבודה, האטה או מיצוי אפשרי של חדשנות שאינה קשורה ל-IT, ו/או צירוף מקרים של בעיות ייחודיות בענפים מסוימים.

תופעה זו עוררה השראה למספר הסברים משוערים של הפרדוקס.

 השערות מדידה לא נכונה 
השערות המדידה השגויה של פרדוקס הפריון מתמקדות ברעיון שהערכות התפוקה הריאלית באותה תקופה מעריכות יתר את האינפלציה וממעיטות בערך הצמיחה בפריון, מכיוון שהן אינן מתחשבות בשיפורים באיכות של מוצרי טכנולוגיית מידע (IT) ושל מוצרים כלליים.

הממשל האמריקאי מודד פריון על ידי השוואת מדידות של תפוקה ריאלית בין תקופות שונות. לשם כך, הוא מחלק את מדידות התפוקה הנומינלית לכל תקופה לשני רכיבים: רכיב האינפלציה ורכיב התפוקה הריאלית. חישובי התוצר המקומי הגולמי (GDP) של ממשלת ארצות הברית אינם מתייחסים ישירות לאינפלציה, ובמהלך שנות ה-70 וה-80 הם העריכו את האינפלציה על בסיס שינוי בהיקף ההוצאות הכוללות והשינוי בכמות המוצרים והשירותים שנצרכו לאורך זמן.

השיטה הזו ייצגה את האינפלציה באופן מדויק רק אם סוגי המוצרים והשירותים שנמדדו נשארו דומים בין התקופות. אך אם איכותם השתפרה, אז העלייה בהוצאות הצרכנים לצורך שדרוגי איכות תתועד בטעות כאינפלציה במקום כשיפור פריון, מה שיוביל להערכת יתר של האינפלציה ולהערכת חסר של הצמיחה בפריון.

מאוחר יותר, חישובי התוצר החלו לתקן חלקית את הבעיה באמצעות שיטות רגרסיה הדונית (Hedonic Regression), שמעריכות את הירידה האמיתית במחירי מוצרים טכנולוגיים. לפי שיטות אלו, המחיר הריאלי של מחשבי מיינפריים (Mainframe) בלבד ירד ביותר מ-20% בשנה בין 1950 לשנות ה-80. הירידות האומדות הללו ברמות המחירים מרמזות על היקף הצמיחה בפריון שלא נכללה במדדי התפוקה הרשמיים.

בעיות מדידה אלו, כמו גם בעיות מדידה של מוצרים חדשים, ממשיכות להשפיע גם היום על האופן שבו מודדים תפוקה וצמיחה בפריון.

 השערות חלוקה מחדש ופיזור רווחים 
השערות בדבר חלוקה מחדש והתפוגגות הרווחים מבוססות על הרעיון שחברות עשויות לבצע השקעות ב-IT שמגבירות את הרווחיות שלהן על ידי נתח שוק גדול יותר בענף שבו הן פועלות, אך אינן יוצרות עושר חדש או מגדילות את התפוקה הכוללת של הענף.

דוגמאות להשקעות כאלה כוללות מחקר שוק, שיווק ופרסום. השקעות אלו מסייעות לחברות להעביר נתח שוק מחברות מתחרות שהשקיעו פחות ב-IT, אך אינן משפרות את סך כל התפוקה של הענף. במילים אחרות, מדובר בהעברת עושר בין שחקנים שונים בענף, ולא בצמיחה כלכלית אמיתית.

 ניהול לא נכון של השקעות IT 
השערות בדבר ניהול לקוי של השקעות IT טוענות שהשקעות בטכנולוגיית מידע (IT) אינן באמת פרודוקטיביות ברמת החברה, אך מקבלי ההחלטות ממשיכים לבצע אותן בכל זאת.

לפי השערות אלו, מנהלים בחברות משקיעים ב-IT ללא קשר לעלות או לתועלת הפרודוקטיבית של ההשקעות, משום שקשה לכמת ולהעריך את התרומה האמיתית של IT לצמיחה בפריון. כלומר, ההחלטות על השקעות בטכנולוגיה עשויות להתבסס יותר על מגמות, לחץ תחרותי או תחושות אינטואיטיביות מאשר על מדדים כלכליים ברורים.

 השקעות IT לא פרודוקטיביות 
כלכלנים אחרים העלו טענה שנויה במחלוקת יותר בנוגע לתועלת של מחשבים: הם טוענים כי בהשוואה למהפכה התעשייתית, לחשמול, לתשתיות (כגון תעלות מים, מסילות רכבת, וכבישים מהירים), לייצור ההמוני בסגנון פורד, ולהחלפת כוח אדם ובעלי חיים במכונות – המחשבים הם מקור חסר חשיבות כמעט לשיפור הפריון.

הצמיחה בפריון הייתה גבוהה מהעשורים האחרונים של המאה ה-19 ועד 1973, עם שיא בפריון בין השנים 1929 ל-1973, אך לאחר מכן חלה האטה, והצמיחה חזרה לרמות שהיו אופייניות לתחילת המאה ה-19.

עם זאת, ההשערה ש-IT לא היה פרודוקטיבי ביסודה נחלשה בתחילת שנות ה-90, כאשר צמיחת הפריון הכוללת של הגורמים בארצות הברית הואצה. משנת 2000 ועד לנתונים משנת 2022, תעשיית טכנולוגיית המידע הייתה בין אלו שראו את הצמיחה המהירה ביותר בפריון.

 השפעות של שינויים בנתח המגזר הכלכלי 
גורדון ג'. ביורק מציין כי הצמיחה בפריון הייצור נמשכה, אך בקצב איטי יותר מאשר בעשורים קודמים. עם זאת, הירידה בעלויות הייצור צמצמה את גודל מגזר התעשייה, בעוד שהמגזרים הציבוריים והשירותים – שבהם הצמיחה בפריון נמוכה מאוד – גדלו מבחינת חלקם בכלכלה. כתוצאה מכך, הצמיחה הכוללת בפריון נגררה כלפי מטה.

ביורק מסביר גם כי מכיוון ששירותים ממשלתיים מתומחרים על בסיס עלות ללא ערך מוסף מוגדר, הצמיחה בפריון הממשלתי כמעט אפסית – לא בהכרח בגלל חוסר יעילות, אלא בגלל אופן המדידה של מגזר זה. בנוסף, הוא מציין כי מגזר הייצור משתמש ביותר הון לכל יחידת תפוקה מאשר מגזר השירותים או הממשלה, מה שעשוי להשפיע על הבדלים בפריון בין המגזרים.

 פיגור עקב השערת למידה והתאמה 
השערת "פיגור בגלל למידה והתאמה" (lags) מסבירה את פרדוקס הפריון בכך שהתפוקה והרווחים בפריון מהשקעות בטכנולוגיית מידע (IT) מתממשים רק זמן רב לאחר ביצוע ההשקעה. לכן, הנתונים על תפוקה ופריון בשנות ה-70 וה-80 אינם משקפים עדיין את ההשפעות החיוביות של ההשקעות הללו.

סקרים בקרב מנהלים, כמו גם מחקרים אקונומטריים, העלו כי עשויים לחלוף בין שנתיים לחמש שנים עד שהשקעות ב-IT מתחילות להשפיע על הארגונים שביצעו אותן.

העיכוב בהשפעות ה-IT עלול גם להאט את קצב ההשקעות בטכנולוגיה, מכיוון שנתוני העלות והתועלת בטווח הקצר עשויים להיראות בלתי משתלמים. כמו כן, ייתכן שהשקעות ב-IT דורשות השקעות הוניות משלימות (למשל, שינויים ארגוניים או התאמות בתהליכי עבודה) כדי למצות את מלוא הפוטנציאל שלהן.

מכיוון שהשקעות אלו יקרות, אך אינן מניבות תועלת מדידה באופן מיידי, הן עשויות ליצור "עקומת J בפריון" – תחילה נראה שהפריון אינו משתפר, אך לאחר תקופה מסוימת מתחילה עלייה חדה.

לכן, ייתכן שהעלייה בפריון שנצפתה בשנות ה-2000 היא תוצאה של ההשקעות ב-IT שבוצעו בשנות ה-70 עד ה-90, אשר השפעתן התממשה באיחור.

 פרדוקס הפרודוקטיביות של סוף שנות ה-70 עד שנות ה-80 
ממוזער|350x350 פיקסלים| שכר מינימום בארצות הברית אילו היה עומד בקצב התפוקה. כמו כן, שכר המינימום האמיתי.
בסוף שנות ה-90 החלו להופיע סימנים לכך שהפריון במקום העבודה השתפר בעקבות כניסת טכנולוגיות מידע (IT), במיוחד בארצות הברית. למעשה, אריק בריניולפסון וצוותו מצאו קשר חיובי מובהק בין השקעות ב-IT לבין שיפור בפריון, במיוחד כאשר ההשקעות הללו שולבו עם שינויים ארגוניים משלימים.

רוב הרווחים בפריון שנרשמו מחוץ לתעשיית ציוד ה-IT עצמה התרחשו במגזרים כמו קמעונאות, סיטונאות ופיננסים.

הזינוק בפריון הקשור ל-IT בשנות ה-90 תומך בהשערה כי פרדוקס הפריון המקורי נבע בעיקר מהשהיה בהשפעת ההשקעות, ובכך למעשה מספק הסבר המיישב את הפרדוקס עם רעיון הפיגור בהשפעות ה-IT על הפריון.

 האטה בפריון של שנות ה-2000 עד שנות ה-20 
האטה נוספת בצמיחה בפריון חלה בארצות הברית ובמדינות המפותחות משנות ה-2000 ועד שנות ה-2020. לעיתים, האטה זו מכונה "האטת הפריון", "חידת הפריון", או "פרדוקס הפריון 2.0".

האטת הפריון בתקופה זו מוגדרת כהאטה בצמיחה בפריון במדינות המפותחות, ובמיוחד בארצות הברית, בהשוואה לשיעורי הצמיחה הגבוהים שנרשמו בין שנות ה-40 לשנות ה-70, וכן בין השנים 1994 ל-2004.

לעיתים, האטת הפריון המודרנית נבחנת בהקשר של בינה מלאכותית (AI) והתפתחויות טכנולוגיות מידע חדשות, בדומה לפרדוקס הפריון של שנות ה-70 וה-80.

 השערות חדשות של חוסר מדידה 
השערות המדידה השגויה החדשות דומות מבחינה רעיונית להשערות המדידה השגויה של פרדוקס הפריון בשנות ה-70 וה-80, שכן הן עדיין מתמקדות ברעיון שהערכות התפוקה הריאלית מעריכות יתר את האינפלציה וממעיטות בערך הצמיחה בפריון. עם זאת, השערות המדידה החדשות מתייחסות גם למקורות נוספים של טעויות באומדן, כמו ההשפעה של הוספת מוצרים חדשים שמעולם לא היו קיימים.

כמו בשנות ה-70 וה-80, מדדי הפריון בארצות הברית לאחר שנות ה-2000 מחושבים על ידי השוואת מדידות תפוקה ריאלית מתקופות שונות. שיטה זו מחלקת את מדידות התפוקה הנומינלית לכל תקופה לרכיב אינפלציה ולרכיב תפוקה ריאלית.

כפי שהיה בעבר, חישובי התמ"ג הריאלי של ממשלת ארצות הברית אינם מתייחסים ישירות לאינפלציה, אלא אומדים אותה על סמך השינוי בהוצאות הכוללות והשינוי בכמות המוצרים והשירותים הנצרכים לאורך זמן.

בשיטות המדידה החדשות נוספו שיטות רגרסיה הדונית (Hedonic Regression), המפצות חלקית על בעיות המדידה שהועלו בעבר, על ידי הערכת כמה הצרכנים היו מוכנים לשלם עבור שיפורי איכות, ולהתאים בהתאם את אומדן האינפלציה. עם זאת, שיטות אלו אינן מתחשבות בהשפעת מוצרים ושירותים חדשים לחלוטין.

כלומר, אם מוצרים ושירותים קיימים משתפרים, ניתן להשתמש ברגרסיה הדונית כדי להעריך את שווי שיפור האיכות, ולהפחית בהתאם את ההערכה של האינפלציה.

אבל כאשר מוצרים ושירותים חדשים מופיעים לראשונה, ההוצאות הנוספות של הצרכנים על מוצרים אלו אינן נרשמות כתפוקה חדשה, אלא כאינפלציה. במקרה כזה, השקעה של צרכנים במוצרים חדשים נמדדת כהתייקרות יוקר המחיה, במקום כשיפור בפריון, מה שמוביל להערכת יתר של האינפלציה ולהערכת חסר של הצמיחה בפריון.

 השערות פיגור חדשות 
השערות הפיגור החדשות (New Lag Hypotheses) דומות במהותן להשערות הפיגור הישנות, אך הן מתמקדות בהשפעות ההשהיה של טכנולוגיות חדשות שונות ובדרכים חדשות שבהן טכנולוגיה יכולה לשפר את הפריון.

בזמן שהרווחים בפריון מהשקעות ב-IT באמצע שנות ה-90 נבעו בעיקר משיפור שרשרת האספקה, תהליכי Back-Office ותפעול מקצה לקצה, הרי שהרווחים הצפויים מהשקעות ב-IT לאחר שנות ה-2000 נובעים בעיקר משיפור תהליכי Front-Office (שירות לקוחות, מכירות, שיווק) ומהכנסת מוצרים חדשים לשוק.

במילים אחרות, ההשערה החדשה גורסת כי בעוד שבעבר השיפור בפריון הגיע מתוך תפעול החברה, הרי שבעידן החדש הטכנולוגיה משפרת את ממשק הארגון עם הלקוחות ואת החדשנות במוצרים, ולכן ההשפעות שלה עשויות להופיע לאחר תקופה ממושכת יותר.

 תועלת מועטה לפריון מה-IT במגזר הייצור 
מחקרם של Acemoglu, Autor, Dorn, Hanson & Price (2014) על תועלת ה-IT בפריון הייצור מצא כי:

 אין עדות ברורה לצמיחה מהירה יותר בפריון בענפים מבוססי IT לאחר סוף שנות ה-90.
 במקרים שבהם נצפתה עלייה בפריון העבודה, היא הייתה קשורה דווקא לירידה בתפוקה הכוללת ולירידה חדה עוד יותר בתעסוקה.

במילים אחרות, השקעות ב-IT במגזר הייצור לא הובילו בהכרח לגידול בתפוקה, אלא בעיקר להחלפת עובדים בטכנולוגיה, מה שהביא לעלייה בפריון העבודה, אך במקביל גם לירידה כוללת בתעסוקה ולפעמים אף לירידה בייצור עצמו.

נוסף על כך, נמצא כי עד מחצית מהגידול בהוצאות על שירותי בריאות בארצות הברית מיוחס לעלויות טכנולוגיות, מה שמעיד על כך שהתקדמות טכנולוגית אינה בהכרח מובילה לחיסכון בעלויות או לעלייה ישירה בפריון.

 הסחת דעת 
למרות תרומתם לטכנולוגיה וליעילות, מחשבים וטלפונים ניידים מוזכרים שוב ושוב כאחד הגורמים המרכזיים להפחתת הפריון במקום העבודה, בעיקר בשל הסחות דעת.

 מסחר מקוון 
למרות הציפיות הגבוהות ממכירות קמעונאיות מקוונות, עלויות הטיפול בפריטים בודדים ובכמויות קטנות, יחד עם עלויות השילוח, עשויות לקזז את החיסכון מהימנעות מתחזוקת חנויות פיזיות.

עם זאת, מכירות מקוונות הצליחו במיוחד בתחומים מסוימים, כגון:
 פריטים ייחודיים, אספנות ומוצרים יקרים, שבהם חוויית הקנייה הפיזית פחות הכרחית.
 ענפי התיירות והאירוח, בהם חברות תעופה, בתי מלון ואתרי השוואת מחירים רשמו הצלחה גדולה.

בנוסף, המסחר המקוון שגשג במיוחד בתחומים כמו בנקאות, הזמנות טיסות, בתי מלון והשכרת כלי רכב, שבהם הלקוחות נהנים משירות נוח, גישה מיידית והשוואת מחירים קלה.is the $21 billion reason Amazon wants to build its own UPS

 הערות שוליים 

קטגוריה:כלכלה התנהגותית
קטגוריה:תאוריות כלכליות
קטגוריה:תאוריות במדע המדינה
קטגוריה:ארצות הברית: היסטוריה כלכלית