汎用技術 (GPT) は経済成長のエンジン
GPTの特徴は、普及性（多くの川下分野のインプットとして利用される）、技術改良の可能性、革新的補完性であり、GPTのイノベーションの結果として川下分野の研究開発の生産性が向上することを意味する。
技術の進歩と経済成長は、私たちが汎用技術（GPT）と呼んでいるいくつかのキーテクノロジーによって推進されているように見える。過去には蒸気機関や電動機がそのような役割を果たしていたかもしれませんが、現代では半導体やコンピュータも同じような役割を果たしているかもしれません。GPTの特徴は、普及性（多くの川下分野のインプットとして利用される）、技術改良の可能性、革新的補完性であり、GPTのイノベーションの結果として川下分野の研究開発の生産性が向上することを意味する。
このように、GPTの改善が経済全体に波及し、一般化した生産性の向上をもたらす。我々の分析によれば、GPTの特徴は、規模に対するリターンが増大する現象を暗示しており、これが技術進歩の速度を決定する上で大きな役割を果たしている可能性がある。ニューヨーク大学教授 Boyan Jovanovic とヴァンダービルト大学教授 Peter L. Rousseau は、以下のような特徴をGPTは持つはずだ、と主張した。
- 普及性 - GPT はほとんどのセクターに普及すべきである。
- 改善 - GPTは時間の経過とともに改善され、したがって、低水準を維持すべきである。利用者のコストを削減することができる。
- イノベーションの創出 - GPTは、新しいもの、製品またはプロセスを発明し、生産することを容易にしなければならない。
Jovanovicらが1992年に出版した論文は、汎用技術（GPT）は「成長のエンジン」である、と主張した。GPTは広範なセクターに普及し、時間の経過とともに改善され、補完的なイノベーションをもたらす。
GPTは到着してすぐに生産性の向上をもたらすものではない。1915年以降、中央集権型電力網が普及したことで、電気が企業や家庭に一般的に浸透し、生産性の指標が上昇し始めた。
経済に新しいGPTを採用した当初は、生産性を向上させる前に、実際には生産性を低下させる可能性がある。その主要因としては、新規インフラ整備に要する時間、学習コスト、古い技術や技能の陳腐化、が挙げられる。企業は新しいビジネスプロセスを作成し、経営経験を開発し、労働者を訓練しなければならない。近年のGPTであるITにおいては、ソフトウェアを継続的に開発したり、その他の無形資産を構築したりすることができる。これにより、生産性の測定に問題が生じる。ソフトウェアのような無形投資は、貸借対照表（バランスシート）や国民経済計算書上では容易に集計されないからだ。
電気 vs IT
Jovanovic と Rousseau は、電気とITという近年、経済成長に大きなインパクトを与えたGPTについて以下の発見を指摘した（Jovanovic, Rousseau. 2005）。
- 電気とITの2つのGPT時代の生産性の伸びは他の時代に比べて低い傾向にあり、2つの時代の初めに生産性の鈍化が起こり、IT時代の鈍化は電化時代よりも強くなっている。
- どちらのGPTも広く採用されていたが、電力の方が採用が早く、セクター間で均一化されていた。
- どちらも採用されるにつれて改善しているが、相対的な価格の低下で測ると、ITの方が電気よりもはるかに早い改善を示している。
- どちらもイノベーションを生み出してきたが、ここでも特許や商標の発行数ではITが電力を圧倒している。
- どちらもイノベーションを生み出してきましたが、ここでも特許や商標の発行数ではITが電力を圧倒している。
参考文献
- Timothy F. Bresnahan, Manuel Trajtenberg. General Purpose Technologies "Engines of Growth?". NBER Working Paper No. 4148 (Also Reprint No. r2008) Issued in August 1992.
- David, P. “Computer and dynamo: The modern productivity paradox in a not-too-distant mirror”. Technology and Productivity: The Challenge for Economic Policy. OECD, Paris, pp. 315–347. 1991.
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