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然而，动力轴体系的某些重大缺陷限制了其效力。例如，类似的机器必须一台接一台地放置，以便于输送来自传动轴的动力。这种布局并不理想，因为从产品制造所需的第一步到最后一步，必须有很长的物理距离。
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这里成为次级创新登场的地方。20世纪10年代早期，亨利·福特意识到电力可以做到蒸汽动力无法实现的两样事情：利用电缆传输能源，以及使发动机小型化。这些次级创新改变了世界。自此之后，直接由电缆提供动力的机器在布局上可以完全彼此独立。于是，福特得以取消动力轴，根据各种机器在生产过程中的任务顺序安排其位置：装配线由此诞生，并极大地提升了生产率。
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保罗·大卫发现，电力在19世纪末的低效应用与计算机技术在20世纪末的情形大致相似。虽然计算机一经出现，便可以并且应该带来各种数据处理任务的电子化，但事实上传统的纸质工作流程仍在沿用，任务存在重复，到20世纪80年代末几乎未带来生产率的进步。在某些情形下，社会甚至永远不会转型采用新技术的最优利用方式，因为没有出现次级创新，或者人们并不普遍接受。这方面颇具说服力的一个案例就是传统键盘的绝对支配地位，我们无视次级创新，放弃了生产率提高的机会（见专栏3.1）。
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专栏3.1 传统键盘：路径依赖的案例
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传统键盘（QWERTY）被所有英语系国家采用，但该键盘的布局设计远远说不上最优，其他一些键盘能实现快得多的打字速度。那我们为什么会持续采用这种键盘呢？键盘的发展史能提供答案。故事从1873年说起，雷明顿（Remington）开发出了第一台获得商业成功的打字机，采用“QWERTY”开头的布局，这种设计的目的是让字键的金属杆不容易被卡住。
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1936年，奥古斯特·德沃夏克（August Dvorak）申请了新键盘布局的专利，名为德沃夏克简化键盘。这一布局有着比传统键盘更先进的人体工程学设计，能实现创纪录的英语打字速度。美国海军于1940年开展的测试表明，只需10天时间，使用德沃夏克键盘带来的效率改进就可以弥补打字员重新培训花费的成本。可是，德沃夏克键盘并未取代品质更差的传统键盘，原因何在？
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保罗·大卫认为有两方面原因。[10]第一是协同问题的影响：雇主愿意购买传统键盘打字机，因为他判断打字员应该受过这种键盘的训练；打字员听到的建议也是学习传统键盘，因为人们以为大多数企业会采用这种打字机。技术上的这类相互依赖有利于更早出现的技术，也就是传统键盘。第二是采用新标准涉及的规模经济问题，随着整个产业趋于采用单一标准，采用该标准的平均成本会下降，某家企业转而采用其他键盘的成本则会高得多。
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德沃夏克键盘代表的次级创新来得太晚了，也可以说，没有人足够快地抓住这次机遇，以推动打字操作的激进变革。于是，企业和用户依然在使用非最优的传统标准。
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最后，我们注意到从旧通用技术向新通用技术转型会强化创造性破坏过程。这是因为与在位企业不同，新企业拥有不需要承担新旧技术转型成本的优势。与之对应，新通用技术的出现将伴随着企业的进入和退出。如果用纽约股票交易所、美国股票交易所或纳斯达克交易所的新上市企业的市值与股市总市值的百分比来衡量企业进入状况，我们的确会看到：在电力与信息技术的推广期，企业进入和退出的流量都出现了上涨，或者说创造性破坏趋于加速。
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通用技术使用的改进
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新通用技术不是立刻见效的，人们需要时间来了解如何高效地使用它。边干边学的过程表现在包含新通用技术的资本价格的时间变化上：随着新机器采纳通用技术的效率提高，采用同样技术的早期版本的现有机器的价格将下跌。例如在法国，运行时速达320公里的第二代高速列车的出现，就使最高时速为260公里的第一代高速列车降价。从20世纪初到20世纪60年代，电力的价格下降到原来的百分之一。在25年的时间里，同等品质的计算机的价格更是下降到万分之一。
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居民家庭对新通用技术的采用
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与企业对新通用技术的采用从迟滞到加速相似，居民家庭对待新技术也有类似的现象，主要是源于价格的下跌。例如，便携式计算机的价格在20世纪90年代快速下降就导致家庭对信息技术产品的使用加速（图3.4）。有意思的一点是，使用电力的家庭占比与使用信息技术产品的家庭占比表现出了类似的演化趋势。在两个案例中，推动家庭采用的通用技术品质改进都与网络效应有关：随着电网的地理延伸和品质改善，其使用也日渐增加。与之类似，信息技术的采用也取决于建立足够快的互联网接入设施。
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地方基础设施与制度的缺陷
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如图3.1所示，与电力革命有关的技术浪潮用了近20年才从美国扩展到其他发达国家，特别是西欧与日本。有学者认为（Bergeaud、Cette and Lecat, 2018），这一延迟是由于那些国家因二战导致制造设备破旧、生产组织失序和人力资本损失，它们必须建设适合采用电力的新型工厂，并改变管理方式。[11]而在战争结束、国际贸易重启之前，这些都无法做到。必须在完成结构变革后，电力革命浪潮才能抵达欧洲。
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图3.4 在两次通用技术推广时代，使用电力服务与个人计算机的居民家庭占比
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资料来源：转引自B. Jovanovic and P. L. Rousseau,“General Purpose Technologies,” inHandbookofEconomicGrowth, ed. P. Aghion and S. Durlauf（Amsterdam: Elsevier, 2005）,vol. 1,1181 -1224，图8。
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与此相似，图3.1还表明发端于美国并在2000年达到浪潮顶点的信息技术革命迄今尚未在日本与欧元区形成类似的波峰。对此，这些学者认为信息技术推广的延迟源于不容易制定合适的经济政策与制度，尤其是开放劳动力市场及产品和服务市场，还有投资于高等教育和研究等领域。我们再次看到，结构调整成为技术浪潮推广的前提条件。关于什么是合适的增长政策，我们将在第7章再做详细探讨。
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生产率测算的困难：以信息技术革命为例
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新通用技术带来的生产率进步有时很难测算，尤其是在通用技术引入之后的短时期内。让我们回到本章开篇时提到的索洛悖论问题。无可否认，信息技术促进了生产率提升，不只是产品和服务的生产，还包括思想观念的生产。如借助Skype和Zoom等软件，来自不同大学与不同国家的学者能够比过去远为便利地交流，更好地在研究项目上开展合作。但与产品和服务的生产相比，信息技术给思想生产带来的生产率收益可能更难测算。[12]
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还有，信息技术的成果集中在服务业，而服务业生产率比制造业更不易测算。有研究指出（Brynjolsson and Yang, 1996）,“品种的增加、送货的及时性提高、客户服务的个性化，这些服务改善在生产率统计中都没有得到很好的反映”。[13]我们将在第6章深入讨论此类测算问题。
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人工智能：未来的新增长浪潮？
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我们是否处于人工智能（AI）驱动的新增长浪潮的门槛上？人工智能可以让过去认为无法自动化的任务实现自动化，例如汽车驾驶或心电图分析。这种大规模自动化可以用能无限积累的资本替代供给有限的劳动力，不仅适用于产品和服务的生产，还包括创意和创新的生产，从而给增长助力。[14]
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自动化与人工智能正在影响越来越多的生产活动，但为什么我们还没有看到发达国家的增长率出现飙升？一个可能的解释是，生产和研究的某些关键投入仍不能实现自动化。[15]由此导致尽管其他许多任务已实现自动化，劳动在生产过程中依然不可或缺。于是劳动力变成了一种稀缺要素，使其价格即工资逐渐提高。与此同时，由于不可或缺且供给有限，劳动力制约了人工智能带来加速增长的潜力。本书第8章将对此展开更详细的分析。