ここで紹介したNBER論文の続きとでもいうべき表題のNBER論文が上がっている（原題は「The Productivity J-Curve: How Intangibles Complement General Purpose Technologies」、ungated版）。著者たちも前回と同じで、Erik Brynjolfsson（MIT）、Daniel Rock（同）、Chad Syverson（シカゴ大）。
以下はその要旨。
General purpose technologies (GPTs) such as AI enable and require significant complementary investments, including business process redesign, co-invention of new products and business models, and investments in human capital. These complementary investments are often intangible and poorly measured in the national accounts, even if they create valuable assets for the firm. We develop a model that shows how this leads to an underestimation of output and productivity in the early years of a new GPT, and how later, when the benefits of intangible investments are harvested, productivity will be overestimated. Our model generates a Productivity J-Curve that can explain the productivity slowdowns often accompanying the advent of GPTs, as well as the follow-on increase in productivity later. We use our model to assess how AI-related intangible capital is currently affecting measured total factor productivity (TFP) and output. We also conduct a historical analysis of the roles of intangibles tied to R&D, software, and computer hardware, finding substantial and ongoing effects of software in particular and hardware to a lesser extent.
（拙訳）
AIのような汎用技術は、ビジネスプロセスの再設計、新製品とビジネスモデルの同時考案、および人的資本への投資といった補完的な投資を大いに可能ならしめ、かつ、要求する。こうした補完投資は無形資産であることが多く、企業にとって価値ある資産を創造したとしても、国民所得勘定ではきちんと計測されない。我々は、そのせいで新規の汎用技術の初期段階では如何に生産と生産性が過小評価されるか、および、後に無形資産への投資の恩恵が収穫される段階に達すると如何に生産性が過大評価されるか、を示すモデルを構築した。我々のモデルは、生産性のJカーブをもたらすが、それによって汎用技術の到来にしばしば付き纏う生産性の減速と、その後の生産性の上昇を説明することができる。我々はこのモデルを用いて、AI関連の無形資本が如何に計測された全要素生産性と生産に現在影響しているかを推計する。我々はまた、研究開発、ソフトウエア、ならびにコンピュータのハードウエアと結び付いた無形資産の役割について歴史的分析を実施し、特にソフトウエアが現在進行形で顕著な影響をもたらしていること、および、ハードウエアがそれよりは少ないが影響をもたらしていることを見い出した。
