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舍基接着总结他的观点：“范宁并没有增加对音乐基础设施的资金投入，而是扩大了资本的影响力。”
也许最引人注目的利用不足的资本就是美国的汽车。
每年美国人花费约一万亿美元购买新车和二手车，而且车辆的存量资本价值是这个的几倍（把这个计算在内的话，2015年整个美国经济的GDP约为17万亿美元）。
然而，正如前言中提到的，这些汽车的利用程度低得令人沮丧。
如图5.1显示了2009年加州居民对他们汽车使用频率的分布图。
横轴表示使用强度（例如，使用强度5%意味着你现在有5%的时间使用你的车，或者说每天使用1小时多一点），而纵轴表示该汽车使用强度在加州人群中的比例。
正如前面说明的，实际上大多数人拥有一辆汽车，只有不到10%的时间在使用。
这意味着，绝大多数汽车超过90%的生命是停在街上或车库里（正如前言中指出的，曼哈顿几乎就是这样）。
而加州人对汽车的使用频率实际上比美国居民的平均水平更高。
资料来源：截至2009年的全国家庭出行调查（NHTS）。
图5.1美国机动车使用情况
我们可能不需要等到自动驾驶汽车出现后才能看到数字化给汽车和交通行业带来的经济革命。
新的点对点模式涉及的范围——Uber可以按需获得汽车驾乘服务，Lyft可以看谁的车顺路，Getaround可以知道你的社区里谁的车可以让你开走，BlaBlaCar可以搭车到另一个城市——对全球存量汽车的影响开始变得越来越大。
在世界增长最快的消费市场上出现的资金雄厚、形式轻盈的区域性平台，如滴滴出行和Ola等，给汽车所有权行为尚未根深蒂固的用户群带来了更深远的影响。
正如Ola年轻有为的联合创始人兼首席执行官波巴维什·阿加沃尔（BhavishAggarwal）在2015年向我提到，数百万新崛起的印度中产阶级达到的收入水平允许他们在未来的十年里考虑购买一辆汽车，但许多人将“跳过”
低效的完全所有权阶段，而直接作为按需消费者进入汽车使用市场。
在最近的一系列会谈中，美国西北大学的经济学家罗伯特·戈登（Rordon）哀叹美国生产率增长放缓，特别是，没有明确的证据表明近20年来的数字化变革对全要素生产力的增长率是否产生了重大影响。
这张很出名的幻灯片是从他最近的一篇文章中复制来的，如图5.2所示。
随着时间的推移，平均来看当相同的输入产生更多的输出时，全要素生产力（totalfactorproductivity，TFP）就会增加——包括实物资本、金融资本和劳动力。
生产力的增加反过来会提高经济的增速。
这些平台不只增加舍基提到的数字产品的“资本影响”
，还将继续扩张并在未来的几十年里不断提高劳动力、金融资本，特别是实物资本的影响。
数字技术的这种独特效应将很有可能扩展到更广泛的经济范围，如房地产、交通、能源、医疗以及各种形式的劳动。
或者正如戈登担忧的，数字化变革会促进全要素生产力增长可能不是一个神话。
相反，在它们出现在国家统计数据里之前，它们可能只是一直在等待促进分享经济变成可能的那些力量的形成。
图5.2每10年的全要素生产力增长率（1900-2012年）
规模经济与区域“网络效应”
在过去的两个世纪里，由技术驱动的经济进步不断重复出现，并逐步创造、完善了规模经济——即随着生产量的增长企业获得的成本优势。
简而言之，传统的规模经济是在随着生产量增长平均成本下降的情况下产生的。
这些优势可以来源于在一个更大的单位生产量下平摊了“固定成本”
（如建设工厂的成本）。
它们也来源于劳动不断细分，这种细分在大公司中是更容易实现的（按照这个逻辑，如果你做的事范围越窄且不断重复，那么你就能更高效地完成，这个理论最好的代表也许就是亨利·福特的流水线）。
它们也可能来自“实践中学习”
——效率的提高来自学习如何更好地使用设备，或工人对他们所做的事情变得更精通。
关于规模经济的记载可以追溯到18世纪亚当·斯密在回形针制造业中关于劳动分工的观察；几个世纪之后的今天，规模经济则通常是由供应侧的进步所驱动的。
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