IA skiller seg fra sin fysiske fetter på fire områder (forfatterne omtaler dette som «immaterielle eiendelers fire S’er»).

1. Scaleability: Det viktigste momentet som gjør selskaper som Google og Amazon så verdifulle er at de kan skaleres nesten uendelig uten øke kostnadene sine vesentlig. Mens Rema 1000 må ansette nye folk og øke flyten av varer for å håndtere en kundeøkning på 100 000 kunder, merkes knapt dette på Google sin plattform. Skalerbarhet betyr at IA kan brukes av mange samtidig og repetitivt uten at det forringer verdien av eiendelen. Høy skalerbarhet gjør IA potensielt veldig lønnsomt og kan samtidig bidra til å øke barrierene for å entre et nytt marked utenfra. Potensielt kan også skalerbarhet skape monopolsituasjoner – noe f.eks Google har fått føle på.

2. Sunkenness: Starbucks Coffee finnes i mange land og følelsen av å gå inn i en av dem er relativt unik. Operasjonelle rutine er i detalj nedtegnet i driftshåndboka til Starbucks. Det er denne konsistente gjennomføringen som gir Starbucks mye av sin verdi. Dersom selskapet hadde gått konkurs ville det imidlertid vært svært vanskelig å selge denne immateriell eiendelen. Selv om håndboka er en særdeles viktig av Starbucks sin verdi (den sørger for konsistens og en unik kundeopplevelse) er dens verdi knyttet til Starbucks brand, kultur og struktur. Utfordringen når graden av sunkenness går opp er at det er vanskeligere å finansiere. Spesielt er det vanskelig å få gjeldsfinansiering fordi en IA ikke enkelt kan stilles som pant.

3. Spillovers: Når Apple lanserte sin iPhone skapte de en ny produktkategori; smartphone. Andre merker kom raskt med sine telefoner som lignet på Apple sitt produkt. Dette gjorde at markedet for smartphones vokste ekstremt raskt. Med andre ord gjorde en IA teknologi mulig fremvekst av andre IA teknologier mellom markeder og bedrifter. Dette skaper selvfølgelig noen incentivproblemer dersom en bedrifts teknologi kan skape verdi for andre uten at dette kommer den opprinnelige bedriften til gode.

4. Synergier: The Beatles fremførte en helt ny form for musikk som åpenbart var en IA. Plateselskapet, Parlophone, hadde i tillegg særlig gode kapasiteter til å markedsføre og promotere band. Tilsammen skapte de legenden og cashmaskinen The Beatles. Og nettopp synergier er et vesentlig moment ved IA i følge Haskell og Westlake. Det at ofte store og uforutsette synergier oppstår mellom IA, og IA og fysiske eiendeler, gjør det vanskelig å forutse investering i IA og dens potensielle payoff. Man kan fort systematisk undervurdere IA og velge å avstå fra investeringer.

Haskell og Westlake trekker frem flere konsekvenser av fremveksten av IA. Og en full gjennomgang av disse er i overkant langt for en blogpost. Men blant trekkene som de relativt overbevisende viser til er:

• Fremveksten av IA sammenfaller med økning i økonomisk ulikhet. Årsaken ser ut til å være at IA i relativt større grad skaper verdier til kapitaleiere fremfor arbeidere. Dette er også et av hovedargumentene til Thomas Piketty i hans mye omtalte bok (uten at han ser spesifikt på IA). Samtidig forfordeles arbeidskraft med høy kompetanse. Folk uten utdanning har vanskeligere for å kunne jobbe i en økonomi med økende grad av IA – selv om Uber og andre selskaper selv er en funksjon av IA, men også gir folk uten høy teknisk kompetanse muligheten til å jobbe.

• Den ekstremt trege veksten i investeringer og produktivitet (secular stagnation) kan også knyttes til IA. På grunn av skalerbarheten har noen veldig få bedrifter blitt veldig store og rykket fra konkurrentene. Avstanden i produktivitet mellom et lite knippe markedsledere og en stor gruppe markedsfølgere, har økt dramatisk. Med andre ord har vi en slags «winner takes all» logikk. Dette reduserer insentivene til å investere i disse bedriftene som havner bak.

• På grunn av karakteristikkene til IA er de vanskelig å verdsette. I motsetning til bygninger og maskiner finnes det ingen annenhåndsmarkeder for IA. Dette gjør at finansiering av IA er vanskeligere. Banker vil sjelden gjeldsfinansiere slike investeringer fordi det er vanskelig å ta pant i IA. Dette gjør egenkapitalfinansiering enda viktigere. Men disse markedene preges av store institusjonelle investorer som foretrekker forståelig risiko – noe vi mye godt mangler når det gjelder IA.

Digital innovasjon skapes i stor grad gjennom investering i IA. Haskell og Westlakes analyse i denne boken gjør oss oppmerksomme på noen av utfordringene og mulighetene som ligger i en økonomi som stadig blir mer immateriell. For bedrifter og organisasjoner vil overgangen til mer IA bety at de må rekalibrere sine beslutningsmodeller, finansieringsmix og kapasiteter for å konkurrere effektivt. For oss som samfunn betyr det at vi må finne omfordelingsmekanismer som fungerer når avkastningen på IA øker over tid.

Analysene i boken er grundige og basert på førsteklasses forskning. Jeg savner imidlertid at forfatterne går litt forbi mikroøkonomiske analyser og beveger seg noe mer inn i økonomisk sosiologi og adferdsforskningen for å berike sine analyser. Når det er sagt så viser boken et betydelig grep om sentrale teoretiske og empiriske konsepter og er en berikelse for alle som er opptatt av fremveksten av immaterielle eiendeler.

Jeg vil nok ikke anbefale boken i sin helhet til praktikere da den er noe teknisk krevende i enkelte partier og kanskje ikke like relevant i hverdagen til mange.