大师困扰学界多年的索洛悖论在疫情中找到了答案！本文为网易研究局独家稿件

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作者|HowardYu（IMD商学院管理与创新乐高讲席教授、IMD商学院高级管理课程项目主任）、MarkJ.Greeven（IMD商学院创新与战略教授）、JialuShan（IMD商学院全球企业数字化转型中心高级研究员、经济学者）

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HowardYu

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“就我一个人发现专家们讨论问题的时候不再使用表示假设的如果开头，而开始用表示时间的当什么发生时了吗？当然了，这只是口头表达上面的问题。 ”在一次Zoom会议上一位高管留言道。自从新冠疫情爆发，由我负责的高管培训课程部分取消，剩下的则全部改为Zoom线上授课。于是就有了这些对话。
“这简直就是车祸现场啊” ，聊天区有人嚷嚷道。渐渐的，越来越多的人开始就演讲者的观点提出自己的见解，聊天区也变得活跃起来。另外一位与会者抱怨道“这也太John了” 。
通过观察聊天区，我发现与会者除了提交实时问题和意见，还会根据其他人的反馈做出调整。这样一来，与会者不仅能够听取意见，还能时不时从群体意见这一更高层次重新认识事物。
过了一会儿，聊天区有人评论到：“哦，他这样说也是有道理的” 。此时对于John的演讲，这样正面的评价占到了大部分。我猜测， John也一定是注意到了聊天区的内容，并且根据获得的反馈做出了相应的调整。 John的语气有了微妙的转变，尽管用词依然很直接大胆，但是听起来顺耳很多。如果John问我对这次演讲的评价，我会说，他一直很注意聆听别人的感受。而这一切都归功于聊天区。
如今，受到旅行禁令和隔离政策的影响，大型企业纷纷被迫开始了一场大规模居家办公的演练：几乎所有的面对面会议都被视频会议所取代，而这些在线会议很多时候都会被录下来存在云端。不知不觉中，一个庞大的数据库建立起来了，其中储存了大量与管理决策相关的重要信息。与会议纪要相比，这些数字化记录留存下来的是整个商讨过程，其中有情感，也有事实；有争辩，也有讨论；有反对，也有共识。而这一庞大的数据库中，可能就蕴含着计算机时代以来始终无法得以解答的生产率悖论的解决之道。
生产率悖论指的是一个令现代经济学家普遍感到困惑的现象：尽管计算机技术一再发展，生产力却没有随之提高。在1948年至1972年之间，美国经济生产力得到大幅提升；然而随着数字化时代的到来，生产力增长却放缓了。互联网时代给了我们带来了手机、云计算、Snapchat、Facebook、FaceTime和Skype 。然而，自2004年以来，世界上众多富裕国家的经济生产力却始终低迷。 2014年到2018年期间，美国政府官方发布了该国的劳动生产力年均增长为1％——令人意外的是这种增长率通常出现在经济衰退时期。可以说，尽管互联网的发展让人们的工作变得更加轻松，但是在增加产出方面却并没有兑现承诺。正如经济学家罗伯特·索洛（RobertSolow）在1987年所指出的那样：计算机带来的改变随处可见，却唯独在生产率方面，计算机产生的推动作用微乎其微。
通过总结，我们发现生产力没能提高，是因为员工缺乏进行各种管理活动所需的“隐性知识” 。什么是隐形知识呢？隐性知识指的是那些难以通过编写手册、方程式或软件代码表述和传递的信息。相比之下，我们可以通过数学公式清楚地将Google的搜索引擎及其对网页进行排名的方法进行描述。任何人都可以下载LarryPage和SergeyBrin1997年在斯坦福大学发表的原始论文。在这篇论文中，这两位创始人将Google描述为“充分利用超文本文件结构进行搜索的大规模搜索引擎的原型。 ”Google的网页排名公式如下：PR（A）=（1-d）+d（PR（T1）/C（T1）+...+PR（Tn）/C（Tn））。很明显这是一种显性知识。然而，能用一个公式，讲清楚如何结束一场艰难而持久的销售谈判么？显然不可能。一名老练的推销人员在成功促成谈判后，除了可以分享一些保持自信的基本技巧外，根本说不清楚这其中包含了多少的细节和心思。这种高度的隐性化知识，只能通过师傅带徒弟的方式传承，而学徒也需要一定的时间来学习消化。此外，想要精通一项技术或技能需要付诸多年的实践。也就是说，这些判断力的养成，绝不是像学习那些普通技能一样，有据可查，有数可表。学习隐性知识的过程非常漫长，且不适合大规模开展。