通用技术扩散的迟滞 - 技术革命源于能改变整个经济的通用技术，其扩散存在迟滞现象 [3] - 通用技术具有三个基本特征：催生大量次级创新、随时间改进使成本下降、最终扩散到所有经济部门 [3][4] - 将通用技术应用于特定部门需要次级工艺创新，例如电力革命中的生产装配线和信息技术革命中的在线购物 [5] - 次级创新的开展需要从生产中转移资源，可能导致GDP增长率短期内下降或推迟增长提速 [5] - 新通用技术的推广遵循S形曲线：初期缓慢、然后快速扩散、最终达到平台期 [5] - 社会可能因路径依赖而无法转型至最优技术，如QWERTY键盘的持续使用，因为产业采用单一标准可降低平均成本 [7] - 从旧技术向新技术转型会强化创造性破坏过程，新企业因无需承担旧技术转型成本而具有优势 [7] - 人们需要时间学习如何高效使用新技术，表现为包含新技术的资本价格随时间下降，例如法国高速列车和电力价格 [8] - 居民家庭对新技术的采用与企业类似，也经历从迟滞到加速的过程，主要受价格下跌驱动 [9] - 技术浪潮的跨国扩散存在延迟，例如电力革命从美国扩展到西欧和日本用了近20年，受二战后的基础设施和制度重建影响 [9] - 信息技术推广的延迟部分源于制定合适经济政策和制度的困难，如开放市场和对高等教育的投资 [9] - 新通用技术带来的生产率进步在短期内难以测算，尤其是在服务业和思想生产领域 [10] 自动化、人工智能与就业 - 尽管自动化和人工智能影响广泛，但发达国家增长率尚未飙升，可能因为某些关键投入仍无法自动化，导致劳动力稀缺并制约增长 [11] - 缺乏有效竞争政策等制度可能使技术革命成为增长障碍而非催化剂 [11] - 对机器摧毁就业的担忧历史悠久，可追溯至16世纪，但官方态度随资本所有者影响力增强而转变 [13] - 19世纪自动化主要威胁手工业者，20世纪模式改变，实物资本与教育互补，使非技能工人成为主要受害者 [14] - 工厂微观层面的自动化水平提升1个百分点，可使2年后就业提高0.25%，10年后提高0.4%，对非技能制造业工人效应也为正 [15] - 自动化通过提高生产率使企业更具竞争力，从而扩大市场份额和生产规模，最终创造更多就业，形成生产率效应 [15][16] - 在产业和经济整体层面，自动化程度最高的产业也是就业增加最多的产业，自动化与就业呈正向关联 [16] - 对机器人征税等措施可能束缚企业创新、拓宽市场和创造就业的潜力 [16][18] 核心结论 - 技术革命并不必然立即导致增长加速，增长提速通常存在时滞，不合时宜的制度可能阻碍其潜力 [17][18] - 过去的技术革命并未造成预言的大规模失业，致力于自动化的企业成为就业的净创造者 [17][18] - 自动化不力的企业因竞争力下降而破坏就业，甚至退出市场 [18]