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因此，亨利·贝塞麦研制和示范了一套全新的炼钢方法，但他的方法在最开始的实际运用中失败了。当时的科学知识不足以提供指导。贝塞麦不得不研究那些运用失败的钢铁厂的炼钢过程有何不同，他一个一个测试差异，最终发现他的方法需要使用含磷量低的矿石，而那些由他授权使用此方法的钢铁厂用的矿石含磷量较高，这就是失败的原因。但即使基础科学知识有了更好的发展，要建造一座飞机制造厂或化工厂，仍极度依赖实验所得知识，例如，对化工厂组件进行的风洞实验。5
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实验不光对工程师、管理者和机械师而言很重要，使用和维护新技术的人需要获得的技能和知识，常常比发明家和机械师还要多。正如我们所看到的，大量的普通工人，不论是织工、焊接工、程序员，还是外科医生，都要在工作中学习，来获取使用新技术需要的知识。
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连续创新和经济可行性
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重要新技术的成功并不仅仅依赖于一场实验的结果。贝塞麦需要解决用哪种矿石的问题，也还有其他问题需要解决，包括如何设计出最好的产钢容器，以及如何建造一座钢铁厂，来优化生产。因为技术是复杂的，所以推行过程就需要各种各样的实验。复杂的过程被分解成模块化的步骤，复杂的产品被分解为模块化的组件，这些步骤和组件都旨在改进提升。
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通常，一系列的改进会逐渐发生，也就是说，创新是连续的。纺织行业就是这样。在第一代动力织布机出现后，单位织工的布匹产出率在19世纪增长了20倍。这很大程度上是连续创新的结果。其中一些发明将本来需要织工手工完成的任务完全自动化了。其他则是部分自动化：让特定任务完成速度更快或是减少了机器运转的频率。19世纪，发明家申请了超过3500项织机技术专利。其中有许多是特定的改良或应用，比如地毯编织；少数发明（并非全部申请了专利）使得人均产出大大提高了。6而这一产出提高有1/4归功于织工本身变得更加高效——他们的技能提升了，工作更有成效。
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并不是所有的技术都表现出这样的扩展式连续创新。小分子化学制品和医药产品一旦被发明出来，往往就会投入生产，即使监管部门要求药品上市必须经过临床实验。比如，经过对杀虫剂的多年研究，瑞士嘉基公司的科学家发现DDT有强效杀虫功能。这种化学制品早在19世纪就已合成，商业化所需的化学工程知识和技能早已准备就绪。DDT很快就投入了大规模生产，从某种意义上来说，这靠的是几代人对化学工程和化学合成的连续创新。
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大多数时候，重要的新技术没有如此牢固的基础，持久的连续创新就显得更有代表性。纺织加工和19世纪各种各样的机械技术，以及20世纪早期电气技术都是如此，今天许多信息技术更是如此。推行的延缓与连续创新的关系太大了。
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然而，连续创新的缓慢不仅仅由技术决定。技术进步有时可能要等到新的工程知识成熟才能实现，但其延缓却常常是因为经济问题。虽然发明家知道如何做出改进，且具备所有能力和工具，但是除非有巨大的利润预期，否则这一改进也不会被商业化。许多渐进式创新在发展之初看起来似乎价值不大，而其大规模发展很可能取决于普通工人学习到的技能。
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剩余原则
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让我们看看一种叫“断经自停装置”的发明的经济价值。这项发明的机械原理出现后很久，发明家才开始补充完善其可操作细节。一旦检测到经线断了，断经自停装置就会暂停织机运转。织机上的经纱是沿织机长度方向延伸的一串纱。这些纱有时会绷得很紧，在纺织过程中偶尔会断。经纱断时，织工不得不停下来，找到断头并把它们捻合在一起，检查和修复布匹中的瑕疵，再重新启动织机。在此过程中，织机是空闲的。要是没有及时发现断掉的经纱，织工之后花在捻合断线上的时间会更长。因此经纱一断就暂停织机运转是非常有益的。
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自19世纪初以来，机械师为许多机器发明了自停装置，但他们没有发明可有效检测经纱断线的自停装置。显然，这个设备并不需要更加先进的机械知识，也不需要一些有利的发现。它的原理和需求显而易见。然而，直到其能实现的经济价值大到足以激励发明者投身开发以及纺织厂主采用时，断经自停装置才被发明出来。
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这个发明的收益随着每位织工每小时生产出更多的布而增长。让我们来算一算，假设使用断经自停装置能使一名织工在修复一根断线过程中省下6秒时间，再假如，一台织机平均每织三码布就会弄断一根经线。7如果按1810年手摇织布机刚问世时的织布速度算，这项发明仅仅让织工在整整一年里多生产了三码布。这多生产出来的三码布，完全无法弥补安装断经自停装置的成本。然而，到1833年，在一些任务实现自动化后，每名织工往往能同时操作两台速度快得多的织布机，每名织工的产出量也更高了。现在每根断线节约6秒，会让织工每年多生产100码的布。半个世纪后，到1883年，更多的任务实现了自动化，断经自停装置使得这些织工每年多生产出600码的布。此外，自动化让织工可以同时操作更多台织机，他们往往很难近距离查看某台织机，因此在大量有缺陷的布料生产出来前，都不能及时发现断线问题。
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到了19世纪80年代，这项发明的收益变得可观起来。当然，收益并不仅仅限于那些多生产出来的布匹。它还与当时的工资水平、开发一个自停装置的成本、测试许多不同版本的自停装置以找到最好版本的成本，以及将自停装置运用到生产中去的成本相关。但是考虑到19世纪末北美的工资和物价水平，以及有技能的机械师的人才储备，每年600码布足以应付这些开支。8
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1895年诺斯罗普织机的发明——它能自动为梭子绕纱线环——使得每名织工的产出翻倍，断经自停装置的收益更大了。也是从这时开始，我们看到关于这些装置的专利申请变得多起来。1880年以前，每十年间授予断经自停装置的专利不超过三个。19世纪80年代，有6项专利被授予断经自停装置；19世纪90年代有97项；从1900年到1909年，总共被授予211项专利。之后，随着成功的设计被广泛使用，专利数开始下跌。9
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威廉·德雷珀的公司将诺斯罗普织机商业化，并生产了一些断经自停装置，他在1903年写道：“断经自停装置的理论早已出现，但一直未在实践中开发，因为在诺斯罗普织机发明前，并没有必要使用自停装置，织工肯定是在几台织机旁待命，监督它们很容易。”
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因此，更广泛的自动化应用，增加了纺织厂主采用断经自停装置的潜在收益。一项在1803年或1833年还没有运用到商业上的发明，到1883年就被商业化了，而到1903年则变得相当重要。这说明了一个更广泛的法则，我称之为“剩余原则”：还在执行过程中的某个任务，或一个产品中某个组件的成本，随技术发展降低了，或是它的性能增加了，那么剩下的任务或组件的性能价值就会增加。织布的其他步骤实现了自动化，解决经纱断线的价值就变高了。纺纱越快越便宜，纺织的价值就会增加。计算机的速度提高，成本降低，软件的价值就会增加。10这一原则适用于某台机器的独立组件，也适用于由互补步骤组成的庞大进程。
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这些相互作用之所以会发生，是因为技术也被模组化成可互相补充的部分：复杂的技术流程被分解为多个步骤，复杂的产品被分解为多个组件，以更有效地开发和共享知识。11每个模块都与剩余的部件相互补充，因此，改进一个模块，会提升另一个模块的性能和回报。在发明家认清其价值之前，断经自停装置和许多其他发明必须等待技术的发展。
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技能与连续创新的长周期
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在单个织工的产量达到高水平前，断经自停装置对于发明家来说，并不具有可行性。然而产量的高低不仅取决于早期发明，还与其对应的新技能发展有关。在19世纪末20世纪初，印度、中国和日本的纺织设备与西方相同，但产量比后者少很多。显然，在这些国家，自停装置的收益少得多，也许根本就不能投入实际工作中。
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这种学习也不是一蹴而就的。机器改变了，操作技能也需要相应改变。一连串不间断的连续改进意味着织工必须定期学习新技能。能否通过新的改进释放潜在生产力，取决于员工在工作中不断学习的能力。
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例如，到1840年，织布技术得到了极大提升，织工有能力同时操作三四台织机。但最开始并未发现这种能力，以至于在许多年里，纺织厂都没有为织工分配更多的织机。1842年经济萧条时期，洛厄尔的织工开始被要求尝试操作三台织机。当时，一位熟知美国和英国纺织技术的纺织厂主詹姆斯·蒙哥马利，觉得织工肯定无法掌控三台机器。起初他是正确的。工厂不得不放缓织机的速度，让织工有时间处理所有必要的任务。但在接下来的一年半时间里，这些织工因为早些时候已对操作两台织机相当有经验了，便能以同样的速度操作三台织机。几年之内，一些纺织工甚至能够操作四台织机。到19世纪50年代，单位织工的产出量大幅增长，这些新技能功不可没。而在这期间，设备方面几乎没有进行过额外改进。
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吸引纺织厂投资断经自停装置的经济原理，同样吸引它们在技术性能提高的同时，对更高的劳动力技能进行投资。假设一名织工经过努力学会了一项新技能，也许是困难的快速打结法，可以让她引线的速度快6秒，那么，这项技能值得她或她的雇主学习吗？12我们也可以用衡量断经自停装置价值的方法来衡量她的技能。如果在1833年，她操作一台手摇织布机，这项技能能让她一年多产出三码布。这根本不值得她花如此多的时间学习。但在1883年，她的孙女能同时操作5台织机，每年可以多生产600码布，这就值得花费大量时间尝试不同的打结技术和方法，以提高修复断线的能力。随着19世纪越来越多的纺织工作变得自动化，在剩余工作上精进技能的经济激励增强了。纺织厂主愿意在人力资本上进行投资或提供奖励（通过计件工资），来鼓励织工投资获得这些技能。
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他们也的确这样做了。在第二章我已经讲过，雇主和工人为加快工作速度所进行的总投入，能够被量化。从19世纪30年代到50年代，人力资本投资大约增长了三倍（从47美元到162美元），而当时每名织工操作的织机数从两台增加到四台。到了19世纪80年代，人力资本投资大约又翻了一番，而当时织工可同时操作5台织机。虽然之后织工手上的工作少了，但人力资本投资却增多了。他们的技能种类并未增加，但原有技能更精湛了。
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这一发现推翻了大众观点。有一种简单的观点认为，如果更多的工作因技术实现自动化，那么对技能的需求就会减少，因为需要学习的工作变少了。持有这一观点的卡尔·马克思认为：“工人们使用工具的技能，连同工具，被一起转移给了机器。”13也就是说，随着机械化程度不断加深，科技会减少对有技能工人的需求。但事实却并非如此。一般来说，技术不是“去技能化”的。技术对技能的影响是一把双刃剑。一些工作的自动化减少了对与这些工作相关技能的需求；但另一方面，更大的产出量增加了对剩余工作技能的需求。就纺织业而言，后者的影响占了主导地位，19世纪对熟练工人的需求增多了。计算机技术也有类似的双面效应：电脑减少了对常规技能的需求，但是对非常规技能的需求增加了。14虽然有些技术消除的技能工作比它们创造的更多，但是剩余原则确保了技术并不总是“去技能化”的。
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缓慢的反馈环
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