Przenoszenie średniej drabiny logiki

Podstawy logiki drabinowej Logika drabinowa jest podstawą większości funkcji sterujących Logika drabinowa wykorzystuje styki przełącznika lub przekaźnika do implementacji wyrażeń logicznych. W minionych latach logika drabinkowa była możliwa dzięki dyskretnym przekaźnikom i czasami była określana jako logika przekaźnikowa. Obecnie większość wdrożeń odbywa się za pomocą wyspecjalizowanego mikroprocesorowego urządzenia zwanego programowalnym sterownikiem logicznym (PLC). Chociaż sposoby realizacji zmieniły się z biegiem lat, podstawowe pojęcia pozostają takie same. Funkcje logiczne. Podczas studiowania logiki należy zacząć od podstawowych funkcji. Wartości wejściowe można łączyć przy użyciu logicznych funkcji AND, OR i exclusive OR (XOR) (rys. 1 po prawej). Bramki logiczne wykorzystują cyfrową elektronikę do realizacji tych funkcji. Każda bramka jest w rzeczywistości obwodem, zwykle złożonym z tranzystorów i rezystorów oporowych. Na przykład układ tranzystorowo-tranzystorowy (TTL) 7408 zawiera cztery, dwustawne bramki I w jednym pakiecie scalonym (IC). Te bramki i inne typy na oddzielnych układach scalonych mogą być połączone ze sobą w celu implementacji szerokiej gamy cyfrowych układów logicznych. W przypadku logiki drabinkowej funkcje logiczne są realizowane poprzez opracowanie schematu drabinkowego. Nazwany na podobieństwo do drabiny, schemat składa się z dwóch pionowych szyn połączonych kilkoma poziomymi szczeblami. Każda szyna jest zasilana pod innym napięciem, a każdy szczebel zawiera co najmniej jeden element, taki jak cewka przekaźnika lub lampka wskaźnikowa, przez które może spaść napięcie. W obwodzie drabinkowym styki normalnie otwarte (typu A) i normalnie zamknięte (typu B) są wzajemnie połączone, aby realizować funkcje logiczne. Połączenie dwóch styków szeregowo realizuje funkcję AND, ponieważ pierwszy i drugi styk muszą być zamknięte, aby zakończyć obwód. Połączenie tych samych dwóch styków równolegle realizuje logiczne OR, ponieważ co najmniej jeden styk musi być zamknięty, aby zakończyć obwód. Implementacja XOR dla dwóch wejść, która jest faktycznie (A I B) LUB (A I B), gdzie znacznik główny wskazuje na logiczną NOT lub inwersję, wymaga styku typu A i typu B dla obu wejść. Cewka przekaźnika, niezależnie od tego, czy jest to dyskretne urządzenie, czy urządzenie wirtualne naśladowane przez oprogramowanie PLC, kontroluje jeden lub więcej zestawów styków. Gdy cewka przekaźnika jest pod napięciem lub podnoszona, jego styki typu A zamykają się, a styki typu B otwierają się. I odwrotnie, gdy cewka zostanie odłączona od zasilania lub wyskoczy, jej styki powrócą do normalnego stanu. Funkcja Seal-in. Wiele razy przyciski chwilowe służą do wprowadzania danych przez użytkownika do obwodu sterującego. Jeśli taki przełącznik jest używany jako przycisk startowy dla silnika, przełącznik musi zostać zaplombowany, aby silnik nie zatrzymywał się po zwolnieniu przycisku. Wymaga to rozwoju ścieżki wokół przełącznika, aby prąd mógł nadal płynąć po rozwarciu styków przełącznika. Funkcja uszczelnienia może być wyposażona w cewkę przekaźnika i pojedynczy zestaw styków typu A, jak pokazano w przerywanym oknie na Rys. 2. Po naciśnięciu przycisku start przekaźnik SI odbiera i styki typu A zamykają się, zapewniając ścieżkę prądu po zwolnieniu przycisku start. Inne funkcje. Różne wyspecjalizowane urządzenia wejściowe, takie jak czujniki temperatury, przełączniki ciśnienia, wskaźniki położenia i przełączniki przepływu, mogą zapewnić wejście do obwodu drabinkowego. Urządzenia takie jak timery i liczniki można również dodać, aby umożliwić bardziej złożoną logikę. Rys. 2 pokazuje prosty obwód sterujący silnika, który pozwoli tylko na uruchomienie silnika i pozostanie uruchomiony, gdy działa jego pompa oleju smarującego, co najmniej jeden zawór jest otwarty i nie ma żadnych alarmów. Naciśnięcie przycisku stop powoduje odpadnięcie cewki SI, zatrzymując silnik. Lampki kontrolne czerwone do biegania, zielony do zatrzymania również mogą być używane. Ten podstawowy obwód sterowania stanowi podstawę dla znacznie bardziej złożonych obwodów sterujących. Konstrukcja elektryczna i konserwacja Moc przewyższa dwa słowa, które utrzymują cię lub budzą w nocy. Zamiast rzucać i obracać lub wyobrażać sobie scenariusze katastrof, przygotuj się na przerwy w zasilaniu, oceniając ryzyko w architekturze zasilania i chroniąc krytyczne systemy, aby zmniejszyć wpływ krótkich wydarzeń. Aby upewnić się, że jesteś przygotowany do działania w przypadku awarii, najlepiej zrozumieć, które systemy są najbardziej zagrożone. Dla celów porównawczych stworzquove stworzył przykład siatki oceny ryzyka wykorzystującej przeciętne środowisko szpitalne. Więcej budowy i konserwacji elektrycznej Internet przedmiotów (IoT) łączy wszystkich i wszystko. Ta ogromna zmiana technologiczna wpływa na sposób interakcji przedsiębiorstw z ich centrami danych. Ma to również wpływ na to, jak szybko firmy mogą reagować, gdy wystąpi problem. Pobierz tę Białą księgę, aby dowiedzieć się, jak duże dane i analityka wpływają na centrum danych oraz w jaki sposób możesz sprostać nowoczesnym potrzebom centrum danych. Więcej budowy i konserwacji elektrycznej W Stanach Zjednoczonych dystrybucja średniego napięcia (MV) zazwyczaj wykorzystuje odłączalną rozdzielnicę obwodu (WCBS). Wysuwane młoty pozwalają na regularną konserwację i zapewniają łatwe do odczytania potwierdzenie izolacji obwodu, ale kosztem mdash posiadającym zdejmowane części, a samo wstawianie i wyjmowanie wyłączników może skutkować możliwością wystąpienia iskrzenia łukowego. Nowoczesna rozdzielnica z wyłącznikiem ochronnym (FCBS), która wykorzystuje wysoce niezawodne i praktycznie bezobsługowe urządzenia próżniowe i wyłączniki gazowe, eliminuje te obawy i wprowadza inne potencjalne korzyści. WięcejWięcej informacji na temat programowania schematów drabin PLC. Kiedy PLC jest używany głównie do wymiany przekaźników, timerów i liczników, trudno jest pokonać prostotę i użyteczność programowania schematu drabinkowego. Ich zdolność do akceptowania programowania w schemacie drabinkowym jest jednym z powodów sukcesu programowalnych sterowników logicznych ( PLC) w branży. Wiele podobieństw między schematami drabinowymi używanymi do programowania sterowników PLC i logiki drabinkowych przekaźników Gdy sterownik PLC jest używany głównie do wymiany przekaźników, timerów i liczników, trudno jest pokonać prostotę i przydatność programowania schematów drabinkowych. Ich zdolność do akceptowania programowania w formacie schematu drabinkowego jest jedną z przyczyn sukcesu programowalnych sterowników logicznych (PLC) w branży. Wiele podobieństw między schematami drabinowymi wykorzystywanymi do programowania sterowników PLC i logiką drabinkową przekaźników używanymi wcześniej do sterowania systemami przemysłowymi ułatwiało przejście od systemów przekaźników przewodowych do systemów opartych na sterownikach PLC dla wielu osób w branży elektrycznej. Możliwość monitorowania logiki PLC w formacie schematu drabinkowego ułatwiła także rozwiązywanie problemów osobom znającym już systemy sterowania oparte na przekaźnikach. Mimo że istnieje wiele języków wyższego poziomu dostępnych obecnie dla programowania PLC, większość systemów jest nadal programowana w formacie schematu drabinkowego ze względu na te zalety. Anatomia schematu drabinkowego Logika na schemacie drabinkowym zazwyczaj przepływa od lewej do prawej. Schemat można podzielić na sekcje zwane szczeblami, które są w przybliżeniu analogiczne do szczebli drabiny. Każdy szczebel zazwyczaj składa się z kombinacji instrukcji wejściowych. Instrukcje te prowadzą jednak do instrukcji pojedynczego wyjścia, jednak instrukcje dotyczące bloków funkcyjnych szczebli mogą być bardziej skomplikowane. Każda instrukcja wejścia lub wyjścia ma przypisany adres (pokazany poniżej instrukcji na Rys. 1, na stronie 22) wskazujący lokalizację w pamięci PLC, w której przechowywany jest stan tej instrukcji. Instrukcje bloku funkcyjnego mogą zawierać jeden lub więcej adresów do przechowywania parametrów związanych z funkcją, którą wykonują. Format liczbowy adresu zależy od schematu używanego przez konkretnego producenta i może być zapisany w systemie numerowania opartym na systemie binarnym. (Patrz pasek boczny na stronie 26.) Nazwa może być również powiązana z każdym adresem (pokazanym powyżej instrukcji na Rys. 1), aby schemat drabiny był łatwiejszy do interpretacji. Rodzaje instrukcji Programowanie schematu drabinkowego pozwala sterownikom PLC wykonywać kilka różnych rodzajów zadań, w tym logikę logiczną, czas, liczenie, funkcje arytmetyczne i specjalne. Omówmy podstawowe instrukcje i instrukcje bloków funkcyjnych, które są wspólne dla prawie wszystkich sterowników PLC. Oprócz tych instrukcji większość sterowników PLC obsługuje wiele rozszerzonych instrukcji do wykonywania bardziej skomplikowanych zadań. Logika logiczna. Logika logiczna to w rzeczywistości to, co robią sterowniki PLC i systemy przekaźnikowe. Operacje prawne w logice Boole'a to AND, OR i NOT. Operacja AND oznacza po prostu, że wszystkie wejścia muszą być WŁĄCZONE, aby wyjście było WŁĄCZONE analogicznie do przekaźników podłączonych szeregowo. Operacja LUB oznacza, że ​​wyjście jest WŁĄCZONE, jeśli co najmniej jedno z wejść jest WŁĄCZONE analogicznie do styków przekaźnika połączonych równolegle. Operacja NOT oznacza, że ​​wyjście jest WYŁĄCZONE, jeśli wejście jest WŁĄCZONE i odwrotnie, jest analogiczne do normalnie zamkniętego styku przekaźnika. Aby opisać sytuację w Rung 1 na fig. 1, wykorzystując na przykład logikę Boolean, można powiedzieć, że wyjście 201 jest włączone, jeśli wejście 101 LUB 102 jest włączone, a wejście 103 NIE jest włączone. Instrukcje przekaźnika. Sterowniki PLC realizują logikę logiczną za pomocą podstawowych instrukcji przekaźników. Wspólne instrukcje wprowadzania są sprawdzane (normalnie otwarty kontakt) i sprawdzane (normalnie zamknięty kontakt). Instrukcje wejściowe mogą być wykorzystane do sprawdzenia stanu zewnętrznych wejść PLC lub wewnętrznych bitów w pamięci PLC. Instrukcja badania jest włączona, jeżeli badane wejście lub bit jest w stanie ON, instrukcja sprawdzania wyłączenia jest włączona, jeśli badane wejście lub bit jest wyłączone. Instrukcje badania można łączyć szeregowo i równolegle w dowolnej kombinacji w celu wykonania praktycznie każdej logicznej funkcji logicznej, a wynik można podłączyć do instrukcji cewki przekaźnika (wyjścia). Cewka przekaźnikowa może być używana do sterowania zewnętrznymi wyjściami PLC lub cewkami przekaźnikowymi (bitów) w sterowniku PLC. Możesz zobaczyć przykład użycia instrukcji przekaźnika w Rung 1 na Rys. 1. Instrukcje czasowe. Podstawowe instrukcje dotyczące czasu to opóźnienie włączenia i czas opóźnienia. W przypadku timerów opóźniających, wyjście powiązane z instrukcją synchronizacji jest włączane w określonym czasie po włączeniu wejścia, ale wyłącza się natychmiast po wyłączeniu wejścia. W przypadku timerów wyłączających opóźnienie wyjście jest natychmiast włączane, gdy wejście jest włączone. Jednak pozostaje włączony przez określony czas po wyłączeniu wejścia, ale przed wyłączeniem. Instrukcje czasowe są zwykle połączone tak jak instrukcje cewki przekaźnika w schemacie drabinkowym, więc dowolna kombinacja warunków wejściowych może być zaprogramowana, aby je wyzwalać. Kiedy w programie PLC tworzona jest instrukcja czasowa, miejsce jest zarezerwowane dla wartości bieżącej czasomierza i wartości zadanej, przy której timer się wyłączy, a programista musi ustawić wartość zadaną na żądaną liczbę podczas wstawiania instrukcji. Status wyjścia timera można sprawdzić za pomocą instrukcji kontrolnych do wykorzystania w innych szczeblach programu. Różne kombinacje czasomierzy opóźniających i wyłączających mogą być używane do wykonywania bardziej skomplikowanych funkcji, takich jak na przykład interwał lub czas cyklu. Prosta instrukcja czasu opóźnienia jest pokazana w Rung 2 na Rys. 1. Zliczanie instrukcji. Podstawowe instrukcje liczenia uwzględniają funkcje odliczania, odliczania i zerowania. Instrukcja count-up po prostu zwiększa wartość licznika o 1 za każdym razem, gdy na wejściu wykrywane jest przejście w górę (OFF do ON). Instrukcja odliczania działa odwrotnie, zmniejszając wartość licznika o 1 przy każdym przejściu w górę wejścia. Gdy wartość zliczenia osiągnie lub przekroczy zaprogramowany numer, wyjście instrukcji licznika jest WŁĄCZONE. Instrukcja resetowania resetuje wartość zliczenia do 0 lub do z góry określonej wartości resetowania. Dodatnią wartość zerowania można wykorzystać na przykład do licznika w dół, który ma odliczać do zera. Tak jak w przypadku instrukcji czasowych, instrukcje zliczania są zwykle łączone, tak jak instrukcje cewki przekaźnika na schemacie drabinkowym, a przestrzeń jest zarezerwowana dla biegu wartość licznika i zadana wartość wyzwalania, gdy instrukcja jest tworzona w programie PLC. Instrukcje licznika mają zazwyczaj dodatkową funkcję, dzięki której można odwoływać się do tego samego adresu, dzięki czemu działania w górę, w dół i reset mogą być wykonywane na tym samym liczniku, jeśli jest to pożądane. Stan wyjścia licznika można sprawdzić za pomocą instrukcji kontrolnych do wykorzystania w innych szczeblach programu. Rung 3 na Rys. 1 pokazuje typową instrukcję zliczania. Instrukcje arytmetyczne. Prawie wszystkie sterowniki PLC mają proste instrukcje dotyczące schematu drabinkowego w celu dodawania, odejmowania, mnożenia i dzielenia dwóch liczb. Szczebel drabiny dla instrukcji użytej do wykonania operacji arytmetycznej ma zwykle trzy części. Po pierwsze są warunki wejściowe, które muszą być spełnione, aby mogło nastąpić obliczenie, może to być dowolna kombinacja instrukcji kontrolnych. Po drugie, lokalizacje dwóch liczb, które mają być obsługiwane w tych lokalizacjach są często wprowadzane do schematu drabinkowego jako instrukcje pobierania, które przypominają instrukcje kontrolne i informują program, gdzie znaleźć numery w pamięci. Trzecia i ostatnia część arytmetycznego szczebla drabinkowego jest miejscem wyjściowym, w którym zwykle jest wprowadzana jako adres przypisany do faktycznej instrukcji arytmetycznej (, -, x, lub), która przypomina instrukcję cewki przekaźnika. Za każdym razem, gdy spełnione są warunki wejściowe, dwie liczby są pobierane z lokalizacji wejściowych, wykonywana jest wskazana operacja arytmetyczna, a wynik jest umieszczany w lokalizacji wyjściowej. Kilka instrukcji arytmetycznych można łączyć, aby wykonywać bardziej złożone operacje, przypisując wyjścia z poprzednich szczebli jako dane wejściowe w kolejnych szczeblach. Prosta instrukcja dodawania jest pokazana w Rung 4 schematu drabinkowego z Rys. 1. Kolejną grupą instrukcji arytmetycznych są instrukcje porównania, które określają, czy jedna liczba jest mniejsza, równa lub większa od innej liczby. Są programowane w taki sam sposób, jak operacje arytmetyczne za każdym razem, gdy spełnione są warunki wejściowe, wykonywane jest wskazane porównanie (mniejsze, większe lub większe). Bit wyjściowy przypisany do instrukcji jest włączony, jeśli porównanie jest prawdziwe. Instrukcja porównania (mniej niż) jest pokazana w Rung 5 na Rys. 1. Instrukcje bloku funkcyjnego Opisane podstawowe instrukcje schematu drabinkowego są odpowiednie do wykonywania wielu prostych zadań, ale czasami rzeczy stają się bardziej skomplikowane. Co jeśli istnieje potrzeba zaprogramowania rejestru przesuwnego, stosu lub kontrolera procesu, na przykład Być może istnieje potrzeba skonfigurowania modułu komunikacji szeregowej lub połączenia sieciowego. Chociaż te złożone zadania prawdopodobnie można zaprogramować za pomocą kombinacji standardowych instrukcji, producenci PLC wprowadzili bloki funkcyjne, aby ułatwić programowanie niektórych z bardziej typowych zadań. Podobnie jak szczebel arytmetyczny, szczebel zawierający blok funkcyjny ma trzy części. Po pierwsze są warunki wejściowe, które również składają się z kombinacji instrukcji kontrolnych. Może jednak występować wiele warunków wejściowych, ponieważ instrukcje bloku funkcji często mają kilka wejść. Następnie przychodzi sam blok funkcyjny, który może zawierać lokalizacje dla wielu parametrów, które muszą być ustawione, aby kontrolować jego działanie. Na koniec są wyjścia, które przypominają cewki przekaźników, i które pozwalają blokowi funkcyjnemu współdziałać z innymi szczeblami w programie. Dowolny podany blok funkcyjny może mieć jedno lub kilka wyjść. Wyjścia numeryczne mogą być używane przez inne szczeble, jako że wejścia do instrukcji arytmetycznych i wyjścia cewki przekaźnika (bit) mogą być sprawdzane za pomocą instrukcji badania. Wielu producentów sterowników PLC przekształciło teraz instrukcje dotyczące czasu, liczenia i arytmetyczne w bardziej przyjazny dla użytkownika format bloków funkcyjnych, a dokumentacja programistyczna dostępna dla określonego sterownika PLC wyjaśni szczegółowo programowanie różnych dostępnych instrukcji bloków funkcyjnych. Rung 6 w schemacie drabinkowym z Rys. 1 pokazuje przykład bloku funkcyjnego, który jest używany do wysyłania danych przez sieć. Ponieważ sterowniki PLC są stosowane w coraz bardziej skomplikowanych zadaniach, a ludzie w przemyśle elektrycznym mogą czuć się bardziej komfortowo w programowaniu komputerów, użycie języków wysokiego poziomu do programowania PLC z pewnością wzrośnie. Dodanie instrukcji rozszerzonych i bloków funkcyjnych do podstawowych instrukcji reprezentujących przekaźniki, przekaźniki czasowe i liczniki pomogło jednak programowaniu schematu drabinkowego pozostać elastycznym i wykonalnym narzędziem dla wielu aplikacji PLC. Znając podstawy sterowników PLC - część 1, październik 1995, s. 20. L. A. Bryan i E. A. Bryan, programowalne kontrolery: teoria i implementacja, Industrial Text Co. 1988. POWIĄZANE ARTYKUŁ: DLACZEGO UŻYWANIE SYSTEMÓW NUMERÓW BINARNYCH Niestety, komputery i mikroprocesory nie używają tych samych liczb, których nauczyliśmy się w szkole podstawowej. Ludzie uczą się matematyki za pomocą liczb dziesiętnych (base-10), ale systemy oparte na mikroprocesorach, takie jak sterowniki PLC, są z natury binarne, ponieważ opierają się na przełącznikach półprzewodnikowych, które mogą być WŁĄCZONE lub WYŁĄCZONE. Numerycznie wartości binarne (base-2) są reprezentowane po prostu przez liczby 0 (OFF) lub 1 (ON). Kilka cyfr binarnych (bitów) musi być używanych do reprezentowania liczb o rozmiarze praktycznym, więc liczby binarne są zwykle reprezentowane przez 8, 16 lub 32 bity. Ponieważ długie łańcuchy bitów są uciążliwe dla ludzi, z którymi można sobie poradzić, liczby binarne są często konwertowane na inne systemy numerowania, gdy są wykorzystywane do celów praktycznych, takich jak adresowanie PLC. Szesnastkowy (base-16) i ósemkowy (base-8) to dwa najpopularniejsze systemy w domenie PLC. Każda cyfra szesnastkowa może reprezentować 4 bity, podczas gdy każda cyfra ósemkowa reprezentuje 3 bity. Jest również schemat hybrydowy o nazwie binarnie kodowane dziesiętne (BCD), gdzie każda cyfra standardowej liczby dziesiętnej jest reprezentowana przez grupę 4 cyfr binarnych. Powyższa tabela pokazuje porównanie różnych schematów numeracji. Ryan G. Rosandich jest adiunktem, inżynierem zarządzania, University of Kansas Regents Centre. Podziel się tym artykułem W Dolinie Krzemowej trudno przeoczyć oznaki luźnej przepaści między ubogimi a superbogatymi. W tętniący życiem poranek w centrum Palo Alto, centrum dzisiejszego boomu technologicznego, najwyraźniej bezdomni ludzie i ich skromne rzeczy zajmują prawie wszystkie dostępne publiczne ławki. Dwadzieścia minut drogi od San Jose, największego miasta w Dolinie, obóz bezdomnych ludzi znany jako Jungle, który jest największym w kraju, zakorzenił się wzdłuż strumienia w odległości krótkiego spaceru od siedziby Adobes i lśniącego, supernowoczesnego ratusza. Bezdomni są najbardziej widocznymi oznakami ubóstwa w regionie. Ale liczby kopii zapasowych pierwsze wrażenia. Średni dochód w Dolinie Krzemowej osiągnął poziom 94 000 w 2017 r., Znacznie powyżej mediany krajowej wynoszącej około 53 000. Szacuje się jednak, że 31 procent miejsc pracy płaci 16 na godzinę lub mniej, poniżej tego, co jest potrzebne, aby wesprzeć rodzinę w obszarze o drogich mieszkaniach. Wskaźnik ubóstwa w hrabstwie Santa Clara, sercu Doliny Krzemowej, wynosi około 19 procent, zgodnie z kalkulacjami, które uwzględniają wysokie koszty utrzymania. Nawet niektóre z obszarów, które są największymi wzmacniaczami technologicznymi, są przerażone. Masz ludzi żebrzących na ulicy przy głównej ulicy uniwersyteckiej Avenue Palo Altos, mówi Vivek Wadhwa, kolega ze Stanford Universitys Rock Center for Corporate Governance i na Singularity University, korporacji edukacyjnej w Moffett Field z powiązaniami z elitami w Dolinie Krzemowej. To jak w Indiach, dodaje Wadhwa, który urodził się w Delhi. Dolina Krzemowa to spojrzenie na przyszłość, które tworzyło i jest naprawdę niepokojące. Wielu z tych, którzy wzbogacili się dzięki niedawnemu boomowi technologicznemu - dodaje - nie obchodzi ich bałagan, który oni tworzą. Ta historia jest częścią naszego wydania z listopada 2017 roku. Bogactwo generowane w Dolinie Krzemowej jest równie wspaniałe, jak kiedykolwiek wcześniej, mówi Russell Hancock, prezes Joint Venture Silicon Valley, organizacji non-profit promującej rozwój regionalny. Ale kiedy mieliśmy boom w sektorze technologicznym, podnosił on wszystkie łodzie. To już nie działa. I nagle widzisz reakcję i ludzie są zdenerwowani. Rzeczywiście, ludzie kamienują autobusy przewożące pracowników Google do pracy z ich domów w San Francisco. Gniew w Północnej Kalifornii i gdzie indziej w Stanach Zjednoczonych wynika z coraz bardziej oczywistej rzeczywistości: bogaci stają się bogatsi, podczas gdy wiele innych osób boryka się z problemami. Trudno nie zastanawiać się, czy Silicon Valley, zamiast tylko ukazywać rosnącą nierówność, przyczynia się do tego, produkując technologie cyfrowe, które eliminują potrzebę wykonywania wielu klas średnich. Tutaj technologia ewoluuje prawdopodobnie szybciej niż gdziekolwiek indziej na świecie. Czy region naprawdę zapowiada przyszłość, tak jak to zrobiłby Wadhwa, w której kilku bardzo bogatych ludzi pozostawia nas beznadziejnie w tyle Chęć zrozumienia, dlaczego nierówności zdają się docierać do tak niepokojących poziomów niewątpliwie przyczynia się do niezwykłego sukcesu w tym roku francuskiego ekonomisty akademickiego Thomasa Pikettys Capital w dwudziestym pierwszym wieku. którego wydawca wyprzedał wkrótce po pierwszej publikacji. Dzięki wielości równań, odniesieniom do Belle Poque i Ancien Rgime oraz tytułu nawiązującego do Karola Marksa i polityki końca XIX i początku XX wieku, 700-stronicowy tom wydawał się być mało prawdopodobnym kandydatem do popularnego czytania. Mimo to szybko wrócił na listę bestsellerów wiosną i pozostał na nich od miesięcy. Ekonomiści od dawna ostrzegają, że skorygowane o inflację płace dla pracowników o niskich i średnich dochodach są płaskie lub spadają od końca lat 70. w Stanach Zjednoczonych, nawet gdy wzrosła jego gospodarka. Piketty, profesor w Paris School of Economics, znacznie rozszerza tę ideę, dokumentując eksplozję bogactwa bardzo bogatych w Stanach Zjednoczonych i Europie i porównując trend z rozwojem w ciągu ostatnich kilku stuleci. W oparciu o badania przeprowadzone z kolegami, Emmanuelem Saezem, profesorem na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley i Anthonym Atkinsonem, ekonomistą z Uniwersytetu Oksfordzkiego, Piketty zebrał i przeanalizował dane, w tym dane podatkowe, aby pokazać, jak bardzo rozbieżności w wzrosło bogactwo między bogatymi a resztą populacji. (Opowieść musi dotyczyć Stanów Zjednoczonych, Francji i kilku innych krajów europejskich, w których dostępne są takie historyczne dane). Różnica między bogatymi a wszystkimi innymi jest największa w Stanach Zjednoczonych. Najbogatszy 1 procent populacji ma 34 procent nagromadzonego bogactwa, a najwyższe 0,1 procent ma około 15 procent. Różnica między bogatymi a pozostałymi jest największa w Stanach Zjednoczonych. W 2017 r. Najbogatszy 1 procent populacji miał 34 procent nagromadzonego bogactwa, a najwyższe 0,1 procent miało około 15 procent. A nierówność pogorszyła się jeszcze bardziej od zakończenia ostatniej recesji: najwyższy 1 procent zdobył 95 procent wzrostu dochodów od 2009 do 2017 roku, jeśli uwzględniono zyski kapitałowe. Top 10 procent stanowi obecnie 48 procent dochodu narodowego, a najwyższy 1 procent to prawie 20 procent, a top 0,1 to prawie 9 procent. Rozbieżności w części dochodów uzyskanych z pracy, którą ekonomiści nazywają dochodami pracowniczymi, są szczególnie uderzające. Nierówności płacowe w Stanach Zjednoczonych są prawdopodobnie wyższe niż kiedykolwiek w jakimkolwiek innym społeczeństwie w przeszłości, na całym świecie, pisze Piketty. Dlaczego to się dzieje, że Piketty przypisuje mu częściowo nieuzasadnione wysokie zarobki dla ludzi, których nazywa supermanagerami. Około 70 procent górnego 0,1 procent osób zarabiających to menedżerowie korporacji, według jego obliczeń. Standardowym wytłumaczeniem rosnącej nierówności jest wyścig między popytem a podażą wysokich umiejętności, powiedział mi. Myślę, że jest to ważna część ogólnego wyjaśnienia. Ale to nie wszystko. Aby wyjaśnić, dlaczego rosnące nierówności są tak silne na bardzo wysokim poziomie w USA, trzeba czegoś więcej niż wyjaśnienia opartego na umiejętnościach. Piketty wskazuje na instytucje płacące i ład korporacyjny jako czynniki. Dodaje, powyżej pewnego poziomu bardzo trudno jest znaleźć w danych jakiś związek między wynagrodzeniem a wynikami. W Wielkiej Brytanii i we Francji ogólny wzrost nierówności jest mniej dramatyczny, ale w tych krajach dzieje się coś jeszcze, co może być jeszcze bardziej niepokojące: nagromadzone bogactwo, w znacznej części odziedziczone, powraca do względnego poziomu, jakiego nie widziano od czasów pierwszej wojny światowej. Prywatne bogactwo w niektórych krajach europejskich wynosi obecnie około 500 do 600 procent rocznego dochodu narodowego, poziom zbliżony do poziomu z początku XX wieku. Co szczególnie niepokoi Piketty to długoterminowy efekt tej koncentracji bogactwa. Centralnym punktem jego książki jest proste stwierdzenie r gt g. gdzie r jest średnim zwrotem z kapitału; g jest stopą wzrostu gospodarczego. Kiedy stopa zwrotu z kapitału przewyższa stopę wzrostu (który, jak mówi, jest to, co wydarzyło się do początku XX wieku i prawdopodobnie nastąpi ponownie, gdy spowolnienie wzrostu), to pieniądze, które bogaci ludzie robią z ich bogactwa, gromadzą się podczas płac. wznoszą się wolniej, jeśli w ogóle. Konsekwencje tego powinny być przerażające dla każdego, kto wierzy w system oparty na zasługach. Oznacza to, że jesteśmy w niebezpieczeństwie wkroczenia w erę, która podobnie jak XIX wiek we Francji i Anglii jest zdominowana społecznie i politycznie przez tych, którzy mają ogromne bogactwo odziedziczone. Piketty opisuje ją jako świat Jane Austen, w którym ludzie żyją, a los zależy od ich dziedzictwa, a nie od ich talentów czy zawodowych osiągnięć. Jak wskazuje Piketty, jest to radykalne odejście od tego, jak myśleliśmy o postępie. Od lat pięćdziesiątych ubiegłego wieku ekonomię zdominowała ideowo sformułowana przez Simona Kuzneta, ekonomistka z Harvardu i nierówność laureatatu Nobla, gdy kraje stają się bardziej rozwinięte technologicznie, a więcej ludzi może wykorzystać wynikające z tego możliwości. Wielu z nas przypuszcza, że ​​nasze talenty, umiejętności, trening i skrępowanie pozwolą nam na prosperowanie, co ekonomiści nazywają ludzkim kapitałem. Ale przekonanie, że postęp technologiczny doprowadzi do triumfu kapitału ludzkiego nad kapitałem finansowym i nieruchomościami, zdolnymi menadżerami nad grubymi posiadaczami kotów i umiejętnościami nad nepotyzmem, pisze Piketty, jest w dużej mierze iluzoryczne. Nie wszyscy ekonomiści są tak pesymistyczni, g jest wyższy niż r przez większość XX wieku i nadal tak jest. Niemniej jednak książka Pikettys jest ważna ze względu na sposób, w jaki wyjaśnił skalę problemu i jego zagrożeń. I uczynił to w czasie coraz większego rozmyślania o roli, jaką technologia odgrywa w zaostrzaniu nierówności. Wydaje mi się to tak oczywiste, że technologia przyspiesza ubogą biedę, mówi Steve Jurvetson, venture capital w DFJ Venture w Menlo Park w Kalifornii. W wielu dyskusjach z rówieśnikami w społeczności high-tech, mówi, że to słoń w pokoju, tupiąc, waląc w ściany. Jednak, jak sugeruje dłuższa analiza Pikettysa, wyjaśnienie wzrostu nierówności nie jest proste. W szczególności grająca technologia roli jest złożona i kwestionowana. Moje dane są takie, że technologia jest głównym motorem ostatnich wzrostów nierówności. Jest to największy czynnik, mówi Erik Brynjolfsson, profesor zarządzania w MITs Sloan School. Współautor, wraz z kolegami z MIT, Andrew McAfee, z The Second Machine Age. Brynjolfsson, podobnie jak Piketty, zyskał ostatnio mało znaczącą pozycję wśród ekonomistów akademickich. Piketty i Brynjolfsson uzyskali stopnie na początku lat 90., a obaj byli profesorami MIT w kolejnych latach. Ale poza porozumieniem, że rosnąca nierówność jest problemem, ich myślenie nie może być bardziej różne. Podczas gdy pisanie Pikettys jest posypane odniesieniami do Jane Austen i Honor de Balzac, Brynjolfsson mówi o zaawansowanych robotach i ogromnym potencjale sztucznej inteligencji. Podczas gdy Piketty ostrzega przed powrotem do świata, w którym odziedziczone bogactwo determinuje losy społeczne i polityczne, Brynjolfsson martwi się, że rosnący udział siły roboczej może pozostać w tyle, nawet jeśli technologie cyfrowe zwiększą ogólny dochód. Argumentem centralnym do Brynjössssonsa jest pogląd, że innowacje gwałtownie przyspieszają, ponieważ trendy w informatyce i sieciach rozwijają się w przyspieszonym tempie. Głównie w wyniku tych postępów nadal wzrasta produktywność i PKB. Ale podczas gdy ciasto rośnie, mówi, nie wszyscy odnoszą korzyści. (Brynjolfsson zauważa, że ​​produktywność, zgodnie z konwencjonalnymi pomiarami, rosła powoli od około 2005 roku. Ale przypisuje to rozczarowujące spowolnienie recesji i jej następstwom, a być może najważniejsze, że organizacje muszą jeszcze w pełni uchwycić oczekiwane korzyści z technologii cyfrowych.) Największym czynnikiem jest to, że gospodarka oparta na technologii bardzo faworyzuje małą grupę odnoszących sukcesy osób, wzmacniając ich talent i szczęście. Brynjolfsson wymienia kilka sposobów na to, że zmiany technologiczne mogą przyczyniać się do nierówności: na przykład roboty i automatyzacja eliminują pewne rutynowe zadania, wymagając jednocześnie nowych umiejętności u innych (patrz: Jak niszczy się technologie). Jednak największym czynnikiem, który twierdzi, jest to, że gospodarka napędzana technologią bardzo faworyzuje niewielką grupę odnoszących sukcesy jednostek, wzmacniając ich talent i szczęście, i dramatycznie zwiększając ich nagrody. Brynjolfsson twierdzi, że ci ludzie odnoszą korzyści dzięki efektowi zwycięzcy, który pierwotnie opisał Sherwin Rosen w artykule z 1981 r. Zatytułowanym The Economics of Superstars. Rosen powiedział, że takie przełomy, jak filmy, radio i telewizja znacznie poszerzyły widownię, a tym samym nagrodę dla ludzi show-biznesu i sportu. Trzydzieści lat później, Brynjolfsson widzi podobny efekt dla zaawansowanych technologicznie przedsiębiorców, których pomysły i produkty mogą być szeroko dystrybuowane i produkowane dzięki oprogramowaniu i innym technologiom cyfrowym. Po co zatrudniać lokalnego doradcę podatkowego, skoro można korzystać z taniego, najnowocześniejszego programu, który jest stale aktualizowany i udoskonalany Podobnie, dlaczego warto kupić drugi najlepszy program lub aplikację Możliwość kopiowania oprogramowania i dystrybucji produktów cyfrowych w dowolnym miejscu klienci kupią ten najlepszy. Dlaczego warto korzystać z wyszukiwarki, która jest prawie tak dobra jak Google Taka właśnie logika ekonomiczna rządzi coraz większą częścią rynku, według Brynjolfsson, coraz ważniejszym powodem, dla którego rośnie liczba przedsiębiorców, w tym założycieli takich startupów jak Instagram bogaty w oszałamiającym tempie. Rozróżnienie supergwiazdów Pikettys i supergwiazd Brynjolfssons jest krytyczne: te ostatnie czerpią swoje wysokie dochody bezpośrednio z efektów technologii. Ponieważ maszyny w coraz większym stopniu zastępują pracę, a budowanie biznesu staje się mniej kapitałochłonne, nie potrzebujesz drukarni, aby wyprodukować witrynę z wiadomościami internetowymi, lub dużych inwestycji, aby stworzyć tych, którzy wygrywają w ekonomii, nie będą tymi, którzy posiadają kapitał konwencjonalny, ale zamiast tego ci z pomysły na innowacyjne nowe produkty i skuteczne modele biznesowe. W artykule zatytułowanym New World Order, opublikowanym latem tego roku w Foreign Affairs. Brynjolfsson, McAfee i Michael Spence, laureat nagrody Nobla i profesor New York University, twierdzili, że zmiany techniczne oparte na supergwiazdach podnoszą globalną gospodarkę. Ta ekonomia, jak twierdzą, będzie coraz bardziej zdominowana przez członków małej elity, która wprowadza innowacje i tworzy. Eksplozja bogactwa bardzo bogatych jest tylko częścią historii nierówności. W przypadku większości populacji dochody uległy stagnacji lub nawet spadły, a technologia jest jednym z głównych winowajców. Mówiąc prosto, ponieważ zyskujemy lepiej w automatyzacji rutynowych zadań, ludzie, którzy odnoszą największe korzyści, to osoby posiadające wiedzę i kreatywność, aby wykorzystać te postępy. Prowadzi to do nierówności dochodów: wzrasta zapotrzebowanie na wysoko wykwalifikowanych pracowników, a pracownicy z mniejszym wykształceniem i wiedzą pozostają w tyle. Choć wzrost dochodów wśród 1 procenta jest ważnym zjawiskiem, mówi David Autor, ekonomista MIT, różnica w umiejętnościach i edukacji wśród pozostałych 99 procent to wielka sprawa, znacznie większa oferta. Różnica między medianą zarobków dla osób z dyplomem ukończenia szkoły średniej i osób z wykształceniem wyższym wynosiła 17,411 dla mężczyzn i 12.887 dla kobiet w 1979 r. Do 2017 r. Wzrosła do 34969 i 23380. Edukacja, jak mówi Autor, jest najpotężniejszą rzeczą, jaką możesz zrobić, aby wpłynąć na zarobki w całym okresie życia. W Stanach Zjednoczonych ta premia za edukację zaczęła gwałtownie rosnąć pod koniec lat siedemdziesiątych, kiedy gwałtownie spadła liczba osób uczęszczających do college'u, a dostępność wysoko wykwalifikowanych pracowników w konsekwencji zmalała. More recent decades have seen an additional twist. Automation and digital technologies have reduced the need for many production, sales, administrative, and clerical jobs, while demand has increased for low-pay jobs that cant be automated, such as those in cleaning services and restaurants. The result has been what Autor describes as a barbell-shaped job market, with strong demand at the high and low ends and a hollowing out of the middle. And despite the increase in demand for workers in service jobs, there is an ample supply of people who need the work and can do these tasks. Hence wages for these jobs dropped throughout much of the 2000s, further worsening income inequality. Autor, for one, is skeptical of Brynjolfsson and McAfees argument that the transformation of work is speeding up as technological change accelerates. Research he conducted with a fellow MIT economist, Daron Acemoglu, suggests that productivity growth is not in fact accelerating, nor is such growth concentrated in computer-intensive sectors. According to Autor, the changes wrought by digital technologies are transforming the economy, but the pace of that change is not necessarily increasing. He says thats because progress in robotics, artificial intelligence, and such high-profile technologies as Googles driverless car are happening more slowly than some people may think. Despite impressive anecdotal accounts, these technologies are not ready for widespread use. You would be actually pretty hard pressed to find a robot in your day-to-day life, he observes. Indeed, Autor believes many tasks that people are particularly good at, such as recognizing objects and dealing with suddenly changing environments, will remain difficult or expensive to automate for decades to come. The implications for inequality are significant: it could mean that the market for middle-skill jobs may be stabilizing and the earning disparity between low - and high-skill jobs leveling off, albeit at a very high level. Whats more, many middle-skill workers could flourish as they increasingly learn to use digital technologies in their jobs. Its an unusual spot of optimism in the inequality discussion. But the underlying problem for much of the population remains. We have a very skill-driven economy without a very skilled workforce, Autor says. If you have the high skillsand thats a big ifyou can make a fortune. In his quiet suite in a large office building in downtown San Jose, Joint Venture president Russell Hancock seems impatient when asked about inequality in the region. I have more questions than answers. I cant explain it. I cant tell you how to fix it, he begins abruptly. We used to be a classic middle-class economy. But thats all gone. Theres no longer a middle class. The economy is bifurcated and theres nothing in the middle. He blames globalization for wiping out the semiconductor industry and other high-tech manufacturing that once prospered in the region, as well as changes in technology that have eliminated well-paid jobs in administration and other support services. There used to be a ladder to get into the middle class, and some sense of mobility, Hancock says. But that ladder, he says, is gone: It didnt happen suddenly, but in 2017 everyone has woken up to it. Though Californias economythe worlds eighth-largestis strong in many sectors, the state has the highest poverty rate in the country, if cost of living is factored in. The situation in Silicon Valley helps explain why. About 20 to 25 percent of the population works in the high-tech sector, and the wealth is concentrated among them. This relatively small but prosperous group is driving up the cost of housing, transportation, and other living expenses. At the same time, much of the employment growth in the area is happening in retail, restaurant, and manual jobs, where wages are stagnant or even declining. Its a simple formula for income inequality and poverty. But the nature of technology itself seems to have made it worse. According to Chris Benner, a regional economist at the University of California, Davis, there has been no net increase in jobs in Silicon Valley since 1998 digital technologies inevitably mean you can generate billions of dollars from a low employment base. There used to be a ladder to get into the middle class, and some sense of mobility, Hancock says. But that ladder, he says, is gone: It didnt happen suddenly, but in 2017 everyone has woken up to it. If economists are right that income inequality is fueled by disparities in skills and education, then the last chance for many people to find a route into the middle class may be in places like Foothill College. Sprawling across some of Silicon Valleys most prized real estate in Los Altos Hills, the community college draws students from all over the region. Many come from its poorest areas, such as East Palo Alto and East San Jose. Ladder or no ladder, the college provides a fleeting opportunity for those students to at least get within striking distance of the elusive jobs in the knowledge economy that dominates the area. Judy Miner, president of Foothill, is justifiably proud of its accomplishments. Students routinely transfer to prestigious four-year colleges, including the University of Californias Berkeley and Santa Cruz campuses as of a few years ago, 17 had gone on to MIT. But talented though some students are, Miner is also blunt about the challenges facing a school that proudly accepts the top 100 percent of all applicants. Foothill, like other community colleges, is playing catch-up with many students who arent academically prepared for universities. And, she says, one goal is to change their worldview of where they fit in. When she was growing up in San Francisco, Miner says, her achievements and aptitude opened the possibility of Harvard or Yale, but no one else in her family had gone to college, and she couldnt imagine leaving home to do so. So she commuted on the bus to Lone Mountain College, a small Catholic school that has since closed. Now, at Foothill, she works with families and local communities to expand the ambitions of students from backgrounds like hers. Piketty says the best predictor of access to universities is parents income, says Miner. In California, its the zip code. A ribbon-cutting ceremony at East Palo Alto Academy is a poignant indication of how much needs to be done to close the zip-code divide. Its a cloudless, hot day in late August, a reminder that the region was once prized land for orchards. A handful of new two-story concrete buildings surround a courtyard holding a smattering of enthusiastic administrators and a few teachers. Its a relatively modest facility but, by all descriptions, a huge improvement over the cramped building the 13-year-old charter school occupied before. In a city whose only public high school was shut down in the 1970s (students were bused to neighboring district schools), East Palo Alto Academy represents a noteworthy attempt to address the educational needs of the local community. The school seems to be turning around the lives of many of its 300 students. But no one needs to be reminded that less than three miles down University Avenue is the campus of Palo Alto High, a public school with multiple tennis courts, a synthetic running track, and a multimillion-dollar media center complete with rows of new iMacs and state-of-the-art video equipment. Meanwhile, East Palo Alto Academy has only just gotten a properly equipped chemistry lab, with a fume hood and storage facilities for the chemicals. The athletic facilities are a newly paved outdoor basketball court whose rims, as one student excitedly points out, actually have nets. One of the largest and most prominent debates in social sciences is the role of technology in inequality, says David Grusky, director of Stanfords Center on Poverty and Inequality. But one fact that everyone agrees on, he says, is that the income gaps between those with different levels of education account for a good share of the inequality. And, he says, we know what the solution is. Its equalizing access to high-quality education. The problem is that we just pay lip service to it. The issue is not, as many suggest, the overall quality of education, he argues: We have fine schools. For example, Palo Alto High School is a fine school. But everyone needs access to these types of schools. Everyone should have access to the kind of schools we routinely provide middle-class kids. (Local governments, using property taxes, supply an average of 44 percent of the funding for elementary and secondary schools in the United States, helping to fuel the disparity in educational investments between poor and rich communities.) Perhaps technology is changing so quickly that people are slow to grasp which skills they might need, or dont understand that the demand for skilled labor will only grow. But I dont think labor is that stupid, says Grusky. If youre born into a poor neighborhood, you dont have access to a high-quality preschool, a high-quality primary school, and a high-quality secondary school. And then youre simply not in position to go to college. If workers arent equipped to do the jobs that technology is creating, he says, its because our institutions are failing us. Understanding what causes income inequality is important because different answers suggest very different policy solutions. If, as Piketty fears, the gap between the very rich and everyone else is partly due to unjustifiably high compensation for top executives and will only worsen with the seemingly inexorable shift of wealth to the already wealthy, then it makes sense to find ways to redistribute those gains through progressive tax policies. Piketty and his colleague Emmanuel Saez believe that the tax cuts made by Margaret Thatcher and Ronald Reagan in the late 1970s and early 1980s jump-started the growth of income inequality seen today in Britain and the United States. Indeed, Piketty spends much of the last quarter of Capital outlining how increasingly progressive taxes, including a global wealth tax, could begin to close the economic gap. But at least in the United States, redistribution is a dirty word in almost any political setting. If we know one thing, says Robert Solow, a professor emeritus of economics at MIT, its that redistributing income is not something were very good at. And, he adds, its not about to happen. Any decent person should find extreme poverty coexisting in the same society with extreme wealth immoral. Solow, a Nobel laureate who is one of the most influential economists of the last half-century, published a landmark paper in 1956 that transformed the way the profession views the critical role of technological progress in productivity and the growth of national wealth. Now 90, Solow published a lengthy and largely admiring review of Capital in The New Republic titled Thomas Piketty Is Right, acclaiming his new and powerful insight that if r gt g holds, the income and wealth of the rich will grow faster than the typical income from work. However, Solow told me that the struggles of Americans with middle and lower incomes represent a very different phenomenon from the growth of the super-richand a far more worrisome one. Any decent person should find having extreme poverty coexisting in the same society with extreme wealth immoral, he says. The most obvious policy recommendations point to education, including, as social scientists are increasingly learning, pre-kindergarten and other early education programs. As Sean Reardon, a sociologist at Stanford, points out, differences in educational achievement are now associated more closely with family income than they are with factors that have been more important in the past, including race and ethnic background. And researchers have shown that those differences in achievement levels are already set by the time children enter kindergarten. Inequality in education is not only hurting the chances of poor children to get ahead, says David Grusky. It is also affecting the supply of high-skill labor. By stifling opportunities for countless talented individuals, it artificially restricts the potential pool of those with technological expertise. As a result, Grusky says, we overpay for high-skill workers, which is damaging to the economy. In other words, the lack of access to high-quality education is not just bad for the students in East Palo Alto it is bad for the companies a few miles away in the worlds most concentrated center of technology innovation. Of course, a diagnosis is far from a cure, and a call to improve educational opportunities is far too facilewho could argue with that The challenges inherent in this kind of change must be acknowledged, and previous efforts to accomplish it have failed. Providing everyone with access to quality education would require us to transform our schooling system and the way we pay for it. But if differences in educational achievement based on family incomes are really whats driving inequality, Grusky worries, we cant solve the problem by letting people who have privileged access to a good education reap the advantages and then taxing their resulting higher earnings. That, he says, is an after-the-fact Band-Aid that doesnt address the source of the problem. It will also strike many as unfairly taking money from those who have earned it. If the goal is the merit-based inequality that results when everyone has a fair chance to compete, Grusky argues, then we must attempt to reform educational institutions. Thats why asking whether technology causes inequality is the wrong question. Instead, we should be asking how advancing technologies have changed the relative demand for high-skill and low-skill workers, and how well we are adapting to such changes. Surely, rapid advances in technology have exacerbated discrepancies in education and skills, and the rise of digital technologies could possibly be playing a part in creating an extreme elite of the very rich. But it makes no sense to blame technology, just as it makes no sense to blame the rich. It is our institutions, including but not only our schools, that need to change. The reforms that experts recommend are numerous and varied, ranging from a higher minimum wage to stronger job protections to modifications of our tax policy. And if Piketty is right about the supermanagers, we need improved corporate governance and oversight to more closely tie compensation to executive productivity. But a good place to start is by asking what the problem is and why we care. It is here that Pikettys book is so valuable. In particular, it reminds us how an elite class of the super-rich can both warp our political process and erode our sense of fairness. In the technology industry where some of those elites are created, many will surely be left wondering whether the future looks more like Silicon Valleya high-tech dynamo driving economic prosperity and wealth inequality at onceor, as Piketty would have it, more like France, increasingly dominated by inherited wealth. Is the creativity and productivity of places like Silicon Valley threatened by a future that favors the fortunes of the very rich over the ambitions of the many Tech Obsessive Become an Insider to get the story behind the story and before anyone else. Subscribe today More from Business Impact Want more award-winning journalism Subscribe and become an Insider.