世界经济的基本原理表明，技术的持续创新是通过金融市场和商业投资的繁荣与萧条反映出来的。戈登· 摩尔（GordonMoore）在1965 年预测，微芯片上可容纳的晶体管数量每年翻一番（后来，他将预测修改为每两年翻一番）。这一预测就是众所周知的“摩尔定律”（Moore’s Law），40 年以来一直被认为是成立的。此外，企业尚未充分利用现有技术的全部潜能。
我们认为，即使所有的技术进步在明天戛然而止，企业仅利用今天的技术，也能创造出几十年由信息技术业带动的企业创新的价值。尽管有人说，技术已发展得相当成熟并且日益商品
化，而我们却认为，技术“革命”才刚刚开始。我们对这一明显事实的理解表明，技术对企业的战略价值仍在提升。例如，自20 世纪90 年代中期以来，在广泛使用技术（而非生产技术）的行业中，龙头企业和落后企业之间的利润差距显著扩大。非信息技术密集型产业还没经历过绩效差距的明显差异。这表明，技术的运用可能是企业战略与成功程度的重要区分指标。
尽管几十年来投资一直快速增长，但官方数据表明，信息技术在美国经济中所占份额仍然相对较小。尽管美国企业的设备投资中约有一半投在信息处理设备和软件上（自20 世纪90 年代末以来一直如此），然而生产硬件和软件所占的份额却不足2%。将计算机系统设计和相关服务产业，以及信息产业（诸如出版、电影和录音、广播和电信、信息和数据处理服务等）都算在内，在经济中所占的份额也不足7%。然而，就创新投资而言，情况就大不一样：1995~2007 年，在信息技术制造业和信息产业中，每年风险资本进入公司资金的比重在50%~75%。我们同时也看到，在信息产业中出现更大的动荡和波动，反映出创造性破坏的风暴不可避免地伴随着颠覆性创新。在这些行业中，公司无形资产的比率比有形资产的比率更高一些。因为估算无形资产很难，所以与那些生产实物产品行业的公司相比，这些行业的公司创造和毁灭财富的速度会更快。
与生产率相关的研究得出一个明确的结论：自1995 年以来，信息技术直接或间接地对美国大部分生产率复苏产生了影响。在1995 年之前，几十年的信息技术投资对总体生产率增长的推动作用实际上无法衡量（这种影响通常被称为生产率悖论）。然而，在1995 年后，生产率增长从长期以来的每年仅1.4%上升至每年平均2.6%，这种状况一直延续到2000 年。不过，信息技术并不是生产率提高的唯一原因。一个重要的研究机构发现，技术对美国生产率提高发挥的作用比对其他工业化国家发挥的作用要显著，原因在于美国公司在进行信息技术投资的同时，还推广了提高生产率的商业活动。
在2001~2003 年，生产率增长速度加快，增至每年3.6%，使得1963~1965 年这三年成为生产率增长最快的时期。经济学家对1995~2000 年生产率飙升的原因大致达成共识，但有关2001~2003 年经济发展原因的文献却鲜有一致的看法。我们将其归结为，伴随着20 世纪90 年代末的大规模技术投资，业务流程因巨额投资导致的延迟效应。文献表明，由于工作流程合成设计的原因，几年后技术投资才会发挥对生产率的全面影响。这样的分析释放着不好的信号，即2001~2003 年信息技术投资增长率的急剧下降，可能导致了此后三四年间实测生产率增长的下降。在2004~2006 年，平均生产率增长只有1.3%。然而，在2007 年和2008 年，生产率的增长几乎回到了1996~2000 年的水平，大约每年2.4%。如果我们的假设是正确的，其部分原因可能在于2004 年开始的信息技术投资增长。
那些通过技术投资获得最高回报的公司并非只是购买技术，他们也在组织资本上投资，将其变成数字化机构。在1995~2008 年，针对公司层面和机构（或者工厂）层面的生产率研究表明，那些通过技术投资获得高回报的公司，同时也采取了某些提高生产率的商业行为。研究指出，激励机制、培训和分散决策是技术最好的互补方法。此外，将这些方法正确整合比单独应用某一种方法更重要。一家公司复制另一家公司的任何一种商业做法可能并不难，但是复制竞争对手的成功，则需要复制一系列内在相互关联的行为。打乱公司劳动力和资本投资特定组合的平衡，哪怕只是微小的调整，都可能对公司的产出和生产率造成很大影响。仔细观察的话，人们就会发现，即使一个微小或看似无关部分的缺失或缺陷都会导致整个系统崩溃。
公司行为的定组合被视为一种组织资本。在相关文献研究中我们看到，人们首次尝试评估无形组织资本，其价值仅在美国就达到数万亿美元。一些研究人员利用金融市场，另一些人试图将支出纳入无形资产中，还有人则利用分析师的赢利预测，他们都试图回答一个基本的问题：无形资产的年投资额和总额有多大？例如，谷歌在2008 年年初的市值约为1 000 亿美元，但它只有50 亿美元有形资产和180 亿美元的现金流、投资和应收款（来源于2008 年12 月31 日资产负债表的信息和金融市场数据，其总价值是其市值与负债的总和）。另外770亿美元无形资产的市值，不能直接体现在资产负债表上。由于该文献研究并不完善，我们希望在未来几年，在该领域能看到更多的研究成果。不同的研究人员估计，美国企业每年在无形资产上的投资至少有1 万亿美元，其中很大一部分不会体现在商业投资的官方统计数字中。我们看到，人们将量化这些无形资产的价值作为主要的研究契机。
因为通信成本的下降以及信息复制变得越来越容易，信息产业面临着一场巨变。在此之前，人们无法几乎不花分文就能轻易地复制原始的、完整的信息。音乐产业是面临这种转变的第一批产业之一，现在正经历着重大的重组。很多其他行业也将面临类似的问题。因此，一个重要的任务就是完善知识产权制度，通过鼓励企业创新，让社会总福利最大化；同时让尽可能多的人以尽可能最低廉的价格从创新中受益。
有关信息产品的非市场交易创造了巨大的经济价值，并提供了前景广阔的研究途径。消费者从谷歌或雅虎搜索获得的总价值没有被计入任何官方有关产出的统计数字中。到目前为止，没有学术研究对此进行量化。通过关键词广告获利的企业为这些搜索埋单。互联网用户对搜索的需求促进了搜索引擎网站广告市场的发展，也驱使访问者发布其他内容。有高度针对性的关键词广告，反过来也满足了网站的需求。双方市场是相辅相成的，使得关键词搜索和关键词广告成为信息互补的范例。信息互补的制造者通过补贴一方市场，促进另一方市场的经济增长。正如奥多比（Adobe）的情况，通过赠送Reader 软件扩大PDF编辑软件Acrobat 的市场。双方市场免费或者补贴减半的潜在累计值是巨大的，但是目前我们没法进行衡量。还有其他的商业模式，例如维基百科、优兔（YouTube）和博客等例子，也带来了大量的免费产品和服务，在世界经济总产值中所占的份额越来越大。
有关产品多样性和新产品的价值，没有官方统计数据。但最近的研究表明，对于消费者而言，这种没有被计算在内的价值是巨大的。在本书中，我们将未包括在政府账目中的额外度量标准，作为衡量技术对经济影响的重要方法。这种度量标准就是消费者剩余。尽管消费者剩余这一想法已有150 多年的历史，但将这种方法用于实证研究来衡量全新商品的引入或者现有商品在种类、质量以及时间等方面变化所产生的价值却是最近的事情。然而，信息产业中没有计算在内的价值太大、难以忽略不计，因此我们需要在衡量工作方面做得更好。
信息经济中不能用传统方法衡量的部分，现在我们也能进行衡量、分析和管理。我们过去认为，知识和信息产品无形的性质，几乎不可能用来衡量生产率，并且由于其与生俱来的这种特性，很难将知识作为投入或产出加以衡量。在信息经济中，我们能真正衡量产生价值与输入数据的比重吗？问题并不是我们没有足够的数据，而是数据太多，我们需要理解这些数据代表的意义。为此，最初尝试用电子邮件、即时信息以及记录GPS数据的设备等构建的社交网络，令我们兴奋不已。这些研究是在我们所称的“微—微层面”进行的，第一个“微”指的是时间短，第二个“微”指的是研究的模块小。现在，经济中出现的这些数据，能使我们比以往更好地衡量生产率。
管理者和决策者通过对近期文献中对这些观点的深刻分析，更好地理解了信息技术、生产率以及创新之间的关系。在本书中，我们总结了最可行的经济研究方法，以此帮助管理者和决策者做出有效的决策。我们探讨有关价值以及技术生产率的官方统计数字，提出其他衡量技术经济价值的方法，研究技术如何影响创新，并讨论信息产品创新的激励机制。最后，我们建议采用新方法衡量技术的影响力，发现前沿领域的研究机会。
