Jadni ekonomisti. Tehnološke promjene svuda oko njih, a oni nikako da ih uoče u ekonomskoj statistici. Radi se, naravno, o parafrazi čuvenog “paradoksa produktivnosti”, koji je 1987. formulirao nobelovac Robert Solow riječima “vidim računala svuda naokolo, osim u ekonomskoj statistici”. Paradoks se održao do dan danas, trideset godina poslije, protivno osnovnoj ekonomskoj logici. Unatoč tome što tehnološke promjene, dapače – napredak, vidimo svuda oko nas golim okom, rast produktivnosti ne ubrzava se nego – usporava, i to značajno. Primjerice, u Sjedinjenim Državama rast produktivnosti od 2005. do 2016. iznosio je samo 1,3 posto, manje od polovice rasta produktivnosti u dekadi ranije, kad je iznosio 2,8 posto. Ništa bolje nije ni u klubu najrazvijenijih zemalja na svijetu (OECD), u koji se Hrvatska – kako ironično – najavila prijaviti. Od 1995. do 2004. rast produktivnosti bio je 2,3 posto prosječno, a u dekadi poslije samo 1,1 posto.

U 2017. godini objavljen je cijeli niz znanstvenih članaka, analiza, modela, istraživanja u kojima se pokušava izići nakraj sa statistikom očiglednog. Generalno govoreći, dva su pristupa. Produktivnost se mjeri tako što se ukupan ekonomski proizvod podijeli s brojem zaposlenih, ili brojem radnih dana, ili brojem radnih sati (ovisno o tome mjeri li se produktivnost prema zaposlenom, ili prema danu, prema satu...) Prema prvom, ekonomska statistika nije u stanju zabilježiti rast bruto proizvoda, odnosno blagostanja koji tehnologija “očigledno” donosi, prema drugom, promjene su toliko duboke da u nekom trenutku stvaraju više troška nego koristi pa će rast produktivnosti tek doći, za koju godinu, desetljeće.

Autori ta dva tumačenja žive u skladnom suglasju, nerijetko su oba navedena u istim znanstvenim radovima, premda su međusobno proturječna (što, koliko mi je poznato, nitko još nije uočio i komentirao). Naime, ako će do rasta produktivnosti tek doći (drugo tumačenje), onda nije problem u ekonomskoj statistici (prvo tumačenje). Odnosno, ako je problem u ekonomskoj statistici, onda se ni u budućnosti neće moći uočiti ako dođe do rasta produktivnosti.

Za tehnološke struke, drugo tumačenje, da će se stvar tek vidjeti, puno je zanimljivije. Prvo je tipično ekonomističko selekcioniranje onoga što im odgovara, a previđanje onoga što im ne odgovara, u čemu imaju itekakvu tradiciju. Kad je prije desetak godina tadašnji francuski predsjednik Sarkozy angažirao nekolicinu ponajboljih svjetskih ekonomista, među njima i više nobelovaca, da dokažu kako BDP pogrešno mjeri društveno blagostanje, to jest da se u Francuskoj prema “pravim” pokazateljima živi bolje nego u Sjedinjenim Državama, digla se ekonomsko-statistička kuka i motika da obrani najvažniji proizvod njihove struke. Danas, kad se dokazuje da je “svijet sve bolje mjesto”, ističu se upravo oni pokazatelji koji su proglašavani sekundarnima u odnosu na BDP. I to se radi selektivno. Da, zaista, postotak onih koji žive u krajnjem siromaštvu je smanjen, ali današnji slobodni čovjek ima manje slobodnog vremena nego seljak u renesansi – radi se više nego ikad, skoro ropski. To se dvoje ne može zbrajati i oduzimati, nemaju zajednički nazivnik i nije smisleno isticati jedno, a izostaviti drugo (govorim o ekonomskim, a ne medicinskim pokazateljima napretka čovječanstva).

No, kao što rekoh, drugi pristup, da će tehnologija napredak tek proizvesti, zanimljiviji je. Vrlo ga uporno zastupa čuveni Erik Brynjolfsson. Prema njegovom mišljenju, umjetna inteligencija, kojoj je posvetio analizu iz travnja 2017., načinila je posljednjih godina ogroman napredak koji statistika još ne bilježi jer je riječ o tzv. tehnologiji opće namjene, poput parnog stroja, električne struje, motora s unutarnjim sagorijevanjem. U svim je tim slučajevima od izuma, unapređenja, dok se nisu proširila po ekonomiji i dala vidljive rezultate u statistici, trebalo nekoliko desetljeća. Primjerice, 30 godina od izuma izmjenične struje još uvijek je pola američkih proizvodnih pogona bilo neelektrificirano. Tako je i e-trgovina u posljednjim godinama prošlog stoljeća činila svega 0,2 posto ukupne američke maloprodaje, a skoro dvadeset godina poslije ipak oko deset posto. Hvata li tek sada zamah?

U prvo vrijeme izumi izazivaju pad produktivnosti, jer je reorganizacija trošak. Treba ljude obučiti da rade s novom tehnologijom. Tu se Brynjolfsson približava prvom pristupu. Zaključuje da ekonomska statistika nije u stanju uočiti to ulaganje u reorganizaciju i ljudski kapital, pa produktivnost ispada manja nego što jest. No priznaje da postoji i druga mogućnost, da učenje, ulaganje i reorganizacija ne uspiju. Prema istraživanju iz 2017. godine, koje navodi, više od polovice američkih tvrtki starijih od pet godina, koje su uvele novu tehnologiju, nije povećalo svoju produktivnost, nisu uspjele. Starog je psa teško naučiti novim trikovima. Možda bi bile uspješnije da su nastavile po starome.

Ustvari, baš za tu je tezu maloprodaja odličan primjer, a navodi ga i Brynjolfsson. U tih 20 godina, otkad je pokrenuta e-trgovina, uspješnije su bile one stare tvrtke koje su pred prijetnjom tehnologije reorganizirale stare načine maloprodaje – otvarale velike prodajne centre, unaprijedile logistiku – nego one koje su se glavnom bez obzira bacile u novu tehnologiju.

NAPOMENA: Ovaj tekst je izvorno objavljen u časopisu Mreža.