Риски безработицы в условиях цифровизации экономики

Янченко Е.В.1
1 Саратовский государственный технический университет им. Гагарина Ю.А.

Статья в журнале

Экономика труда
Том 7, Номер 8 (Август 2020)

Цитировать:
Янченко Е.В. Риски безработицы в условиях цифровизации экономики // Экономика труда. – 2020. – Том 7. – № 8. – С. 677-692. – doi: 10.18334/et.7.8.110729.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=44026841

Аннотация:
Цифровизация экономики происходит вследствие научно-технического прогресса и четвертой промышленной революции, оказывая влияние на бизнес-процессы и рынки. Анализ рынка труда показал снижение уровня безработицы, который в настоящее время находится в пределах ее естественной нормы. Соотношение прироста численности безработных и занятых и темпов прироста ВВП отражает слабую реакцию рынка труда на шоки экономической конъюнктуры. Занятость малоэластична. Установлено, что новые технологии способствуют не столько трансформации структуры занятости, сколько содержания выполняемых операций и функционала профессий. Корреляционно-регрессионный анализ позволит выявить тесноту связей между уровнем безработицы и факторами цифровизации. Рассчитанный с помощью логистической модели риск безработицы оказался довольно низким, что также подтверждает слабое воздействие указанных факторов на ее уровень. Обоснован вывод о низкой детерминации цифровизацией риска вытеснения рабочей силы и массовой безработицы.

Ключевые слова: цифровизация; цифровая экономика; риски безработицы; занятость; рынок труда

JEL-классификация: E24, J21, J64



Введение

Цифровизация экономики представляет собой современный фактор научно-технического прогресса и маркер четвертой промышленной революции. Однако данный процесс является не только естественно эволюционным, но и активно реализуемым странами – лидерами экономического развития направлением государственного регулирования, так называемой цифровой повестки, – от поддержки информационно-коммуникационной инфраструктуры и внедрения сетевых, мобильных и других диджитал-технологий до формирования «цифровой культуры» потребления и укрепления доверия населения к онлайн-среде.

Глобальные изменения в технологическом базисе затрагивают рынок труда, вызывая его структурную трансформацию, развитие иных форм и условий занятости, влияют на соотношение спроса и предложения в различных сегментах, а значит, на масштабы высвобождения рабочей силы – уровень безработицы. Риски структурной безработицы возрастают пропорционально скорости и глубине технологических изменений: чем выше степень несоответствия качества рабочей силы требованиям модернизирующегося производства, тем значительнее риски структурной безработицы. Вопрос безработицы, условий труда и занятости является не только экономическим, но и социальным, поскольку влияет на совокупный спрос, качество и уровень жизни трудоспособного населения. Создается запрос на теоретическое осмысление, анализ вероятности рисков высвобождения рабочей силы в связи с распространением новых технологий, разработку практических рекомендаций по их минимизации.

Обзор литературы

Исследованию цифровой экономики посвящено много фундаментальных работ как отечественных, так и зарубежных ученых. Считается, что цифровая экономика характеризует современный этап прогресса информационного общества, наступившего в связи с четвертой промышленной революцией. Данный этап развития описан в публикации основателя и Президента Всемирного экономического форума К. Шваба. Автор справедливо утверждает, что четвертая промышленная революция определяется не только прогрессом техники и автоматизации; возникают прорывы в сфере обработки информации, возобновляемых источников энергии, квантовых вычислений и биоинженерии. Взаимодействие новых технологий создает синергетический эффект и позволяет идентифицировать новую цифровую экономику [1, с. 12] (Shvab, 2016, р. 12).

Количественный и качественный анализ бизнес-деятельности в условиях цифровой трансформации осуществлен в отчете Оксфордской экономической академии «Новая цифровая экономика. Как она трансформирует бизнес» (The New Digital Economy. How it will transform business) [2], а также докладах Комитета ОЭСР по цифровой политике «Перспективы цифровой экономики». Концептуальные основы формирования и стимулирования развития цифровой экономики представлены в многочисленных работах зарубежных и отечественных авторов: Виала Г. [3] (Vial, 2019), Гонга И., Янга Ж., Ши К. [4] (Gong, Yang, Shi, 2020), Бухта Р., Хикса Р. [5] (Bukht, Khiks, 2018), Гошала С., Друкера П., Кристенсена К., Минцберга Г., Тапскотта Д., Фримена К., Бабкина А., Галицы И., Гончарова Н., Коха Л., Мильнера Б. и т.д.

Само понятие «цифровизация» отражает новые механизмы управления бизнесом посредством сквозных информационно-компьютерных, коммуникативных, мобильных технологий. Беспрецедентное их распространение объясняется способностью значительно сокращать трансакционные издержки, в частности издержки сбора и обработки гигантских объемов информации, а также коммуникационные издержки. Как пишет К. Шваб, создание единицы ценности с привлечением значительно меньшей рабочей силы, чем десять или пятнадцать лет назад, стало возможным благодаря минимизации стоимости цифрового бизнеса, которая стремится к нулю [1, с. 13] (Shvab, 2016, р. 13).

Как следует из доклада ООН 2019 года о развитии цифровой экономики, объем глобального трафика на основе интернет-протокола вырос с примерно 100 гигабайт (Гб) в день в 1992 году до более чем 45 000 Гб в секунду в 2017 году. По прогнозу, объем глобального IP-трафика достигнет 150 700 Гб в секунду к 2022 году в результате подключения новых интернет-пользователей и расширения «Интернета вещей» [6]. Необходимость поддержки процессов цифровизации определяется успехами цифровых экономик передовых стран мира, реализуясь в соответствующих государственных программах. В нашей стране действует национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации» (на период 2017–2024 гг.). В ней данный феномен трактуется как «хозяйственная деятельность, ключевым фактором производства в которой являются данные в цифровой форме, … способствующая формированию информационного пространства с учетом потребностей граждан и общества в получении качественных и достоверных сведений, развитию информационной инфраструктуры Российской Федерации, созданию и применению российских информационно-телекоммуникационных технологий, а также формированию новой технологической основы для социальной и экономической сферы» [7].

Снижение относительных цен факторов производства – удешевление средств производства за счет внедрения инноваций – содействует вытеснению труда капиталом. Еще Дж.М. Кейнс подчеркивал, что научно-технический прогресс способствует росту безработицы, поскольку скорость распространения новых форм экономии труда превышает скорость появления новых форм его применения [8] (Keyns, 2009). Е. Бриньолфсон и А. Mакафи указывают на использование компьютерного оборудования, объясняя причины роста технологической безработицы [9]. Согласно Евростату, около 14% рабочих мест в странах Европейского сообщества подвержены риску автоматизации, 32% ожидают значительные изменения вследствие цифровизации [10, с. 41].

Влияние информационно-компьютерных технологий (ИКТ) на состояние рынка труда подробно описано в современной литературе. В основном воздействие проявляется в сокращении занятости в таких сегментах рынка труда, которые предполагают рутинность выполняемых операций. Однако прогресс ИКТ, а затем и цифровых технологий приводит к тому, что и нерутинные, неалгоритмируемые задачи все чаще находят решение с помощью искусственного интеллекта. Пределы вытеснения личного фактора машинным определяются, вероятно, только возможностями воспроизведения человеческого восприятия – степенью алгоритмируемости-эвристичности выполняемых операций. В.В. Аранжин и Е.В. Нехода установили, что к основным навыкам, которые будут востребованы на рынке труда новой экономики, относятся: коммуникативные навыки, цифровые навыки, креативные способности, решение сложных задач, управление, в т.ч. управление людьми, ведение переговоров, умение убеждать, когнитивные способности, гибкость, системное мышление и т.д. [11, с. 155] (Aranzhin, Nekhoda, 2019).

Исследуя трансформационные процессы, Д. Автор и Д. Дорн обосновывают структурный сдвиг на рынке труда, заключающийся в переходе рабочей силы из сферы производства со средним уровнем дохода в низкодоходный сегмент сферы обслуживания тем, что выполняемые преимущественно вручную функции обслуживания менее подвержены компьютеризации, так как требуют более высокой степени гибкости и физической «приспособляемости» [12] (Autor, Dorn, 2013). Д. Акемоглу и П. Рестрепо посредством математического моделирования рассчитывают влияние автоматизации производственных процессов на занятость через дифференциацию видов труда, выводя таким образом сегменты, более и менее чувствительные к компьютеризации [13].

Рост производительности труда в ИКТ-сфере и всеобщая цифровизация обусловливают совершенствование навыков. Увеличивающаяся отдача от образовательного капитала приводит к повышению занятости высококвалифицированным трудом. Происходит поляризация рынка труда с ростом занятости на когнитивных работах с высоким доходом и ручных работах с низким доходом, сокращение доли занятых рутинным трудом на рабочих местах со средним уровнем дохода [14] (Bárány, Siegel, 2018). К. Шваб вводит понятие дизруптивного эффекта, оказываемого на занятость цифровыми и информационно-коммуникативными технологиями в целом, подразумевая поляризацию доходов и рост социального и имущественного неравенства [1, с. 32] (Shvab, 2016).

Подробный анализ технологической безработицы с позиции возможных рисков ее роста в связи с автоматизацией производственных процессов проводится российским ученым-экономистом Р.И. Капелюшниковым. Согласно результатам его исследования, на уровне отдельных фирм связь между инновациями и занятостью практически всегда является положительной. По мнению автора, в качестве долгосрочного феномена технологическая безработица представляет собой не более чем теоретическую возможность, но в краткосрочном аспекте риски безработицы реальны. Новые технологии оказывают более существенное воздействие на структуру занятости, нежели на ее масштабы. В работе сделан вывод, что под влиянием новых технологий меняется не столько распределение работников по профессиональным группам, сколько функциональный контент отдельных профессий [15].

Конкретно риски безработицы (незанятости) в России в современных условиях рассмотрены С.П. Земцовым, установившим, что более 20 млн рабочих мест в нашей стране подвержены риску автоматизации. Для адаптации в цифровой среде потребуется повышение или изменение квалификации, переобучение или уход с рынка труда 45,5% среднесписочной численности работников [16, с. 12] (Zemtsov, 2019, р. 12). Н.А. Иванова и И.К. Бурмистрова определяют в качестве основной категории высокого риска безработицы молодежь (до 24 лет). Причиной авторы считают неопределенность и информационную непрозрачность рынка труда для этой категории и предлагают собственную модель расчета риска безработицы [17, с. 63–64] (Ivanova, Burmistrova, 2016). Риск безработицы на период, для которого проводилось исследование (2014 г.), составил 1,103 [17, с. 66] (Ivanova, Burmistrova, 2016, р. 66).

Собственное исследование рисков безработицы в условиях цифровизации российской экономики ограничим аспектом автоматизации, совершенствования ИКТ и сокращения потребности в рутинном исполнительском труде.

Анализ безработицы и реакции рынка труда в условиях цифровизации экономики

В российской экономике в динамике безработицы не отмечаются существенные колебания: начиная с 2012 года уровень безработицы находится в пределах естественной нормы (6%) (рис. 1). В 38 регионах нашей страны уровень безработицы ниже среднероссийского (4,6% – в 2019 г.), однако региональная дифференциация по ее величине существенная. В 8 российских регионах уровень безработицы превышает 10%: Республика Ингушетия (26,3%), Республика Северная Осетия – Алания (13,6%), Чеченская Республика (13,5%), Республика Дагестан (13,5%), Республика Алтай (12,9%), Республика Тыва (11,8%), Карачаево-Черкесская Республика (11,4%) и Кабардино-Балкарская Республика (11,2%). Среднее время поиска работы в Российской Федерации – 6,4 мес. (2019 г.) – колеблется от 3,2 месяцев в Яма­ло-Не­не­ц­ком ав­то­но­м­ном­ ­о­к­руге до 11,6 – в Ка­ра­ча­е­во-Че­р­ке­с­с­кой Ре­с­пу­б­ли­ке [18].

Рисунок 1. Динамика уровня безработицы

Источник: составлено автором на основе данных Росстата.

С темпами роста безработицы корреспондируют темпы роста занятости, которая также находится в довольно стабильном состоянии. Средние темпы создания новых рабочих мест в России относительно невысоки: за последние три года в 25 регионах число рабочих мест увеличилось, в 60 – сократилось. Прирост рабочих мест по благополучным регионам смог компенсировать около половины сокращений в неблагополучных по данному показателю регионам. Регионы – лидеры по количеству созданных рабочих мест за период 2017–2019 гг. – г. Москва (89 000), Московская область – 200 000 [19].

Соотношение прироста численности безработных и занятых и темпов прироста ВВП отражает слабую реакцию рынка труда на шоки экономической конъюнктуры: регуляционный механизм российского рынка труда поддерживает его в довольно стабильном состоянии (табл. 1). На прирост ВВП экономика обычно отвечает созданием новых рабочих мест. Однако темпы прироста ВВП начиная с 2012–2018 гг. – невысоки (1–2%). Занятость хоть и реагирует на прирост ВВП, но не прямо пропорционально, согласно логике рынка: в 2012 г., 2016 г., 2018 г. на положительные темпы прироста ВВП рынок труда отвечает падением занятости (графы 8, 9 табл. 1). О малой эластичности занятости свидетельствует коэффициент эластичности, не превышающий в исследуемый период значения 1 (графа 9). Безработица относительно заметнее отвечает на положительную динамику экономической конъюнктуры. За исследуемый период ее реакция соответствовала логике рынка: в ответ на рост ВВП численность безработных сокращалась (за исключением 2012 г.)

Таблица 1

Эластичность занятости в российской экономике


Численность безработных, тыс. чел.
Темпы прироста безработицы, %
Численность занятых, тыс. чел.
Темпы прироста занятости, %
ВВП (в ценах 2016 г.)
Темпы прироста ВВП, %
Эластичность безработицы по ВВП (графа 3/ графа 7)
Эластичность занятости по ВВП (графа 5/графа 7)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
2010
5544

69934

78 407
4,26
-2,63
0,309
2011
4922
-11,22
70857
1,32
81750,6
4,02
-3,99
0,241
2012
4131
-16,07
71545
0,97
85040,3
1,76
0,083
-0,122
2013
4137
0,14
71391
-0,22
86533,1
0,74
-8,14
0,282
2014
3889
-5,99
71539
0,21
87170,2
-1,97
-4,889
-0,578
2015
4264
9,64
72354
1,14
85450,6
0,19
-2,543
0,278
2016
4243
-0,49
72393
0,05
85616,1
1,82
-3,563
-0,058
2017
3967
-6,5
72316
-0,12
87179,3
2,53
-3,071
0,118
2018
3658
-7,79
72532
0,3
89390,4
1,34
-4,013
-0,789
2019
3461,0
-5,39
71765
-1,06
90589,9
4,26
-2,631
0,309
Источник: рассчитано автором по данным Росстата.

Одна из причин стабильной безработицы и невысоких рисков ее роста в новых условиях – в период стремительной цифровизации и экспансии ИКТ – низкий естественный прирост численности трудоспособного населения, следовательно, численности претендентов на новые рабочие места и новых структурно безработных. Рост предложения труда, который отмечался с середины 90-х годов и происходил в первую очередь за счет значительного прироста молодежи трудоспособного возраста, прекратился. При этом внешняя миграция как детерминанта роста предложения труда представлялась весьма значимой величиной (примерно до 2007 г.), однако постепенно ее влияние снижается и стабилизируется. Делая вклад в общий приток взрослого трудоспособного населения, она влияет на сегменты, слабо подверженные риску цифровизации, а следовательно, риску технологической безработицы. На март – май 2020 г. численность трудовых ресурсов в возрасте от 15 лет и старше – совокупное предложение труда, по данным Росстата, – составила 74, 6 млн чел., что на 1,3 млн чел. ниже, чем в аналогичном периоде 2017 г. При этом количество занятых снизилось на 377 тыс. чел., что свидетельствует не столько о росте абсолютной численности безработных, сколько о снижении численности совокупной рабочей силы, прежде всего за счет молодежи [20]. К 2030 г. в силу снижения притока молодежи в состав рабочей силы и изменения ее возрастной структуры ожидается сокращение еще примерно на 3 млн человек.

В доказательство утверждения Р.И. Капелюшникова о детерминации инновационными технологиями трансформации не столько структуры занятости, сколько содержания выполняемых операций и функционала профессий [15], обратимся в статистическим данным (рис. 2). Действительно, в российской экономике структура занятости за последние 9 лет изменилась незначительно: есть сокращения по социальным и прочим услугам, образованию, государственному управлению и социальному обеспечению (2005–2019 гг.), операциям с недвижимостью, строительству (2005–2019 гг.), обрабатывающим производствам, сельскому и лесному хозяйству. Рост занятости наблюдается в сферах оптовой и розничной торговли, транспорта и связи, добычи полезных ископаемых. Некоторое снижение занятости в четвертичном секторе экономике (социальные услуги, госуправление, образование) можно объяснить экономией труда в связи с распространением новых цифровых технологий, информатизацией предоставления услуг (например, посредством «Электронного правительства», «Российской электронной школы» и т.п.). Развитие информационной базы и ее доступности для пользователей способствует сокращению спроса в сфере операций с недвижимостью, аренды и предоставления услуг, уровень занятости в которой снизился на 2% в период 2015–2019 гг. (рис. 2).

Рисунок 2. Структура занятых по видам деятельности, %

Источник: составлено автором на основе данных Росстата.

Оценка риска безработицы

Риски безработицы – вероятность перехода работника из категории занятого в категорию безработного – можно разделить на индивидуальные и коллективные. Влияние автоматизации, цифровизации как факторов снижения потребности в труде детерминируют коллективный риск. Наиболее подверженные рискам автоматизации, согласно исследованию Института McKinsey, сферы: транспорта и строительства (56% выполняемого объема работ), производственная (46%), оптовой и розничной торговля (44%); менее всего сокращению подвергнутся социальная работа и здравоохранение (17%) [21] (Manyika, Chui, Miremadi, Bughin, George, Willmott, Dewhurst, 2017). Чем выше в функциональном контенте профессии доля ручного исполнительского труда, тем больше риски вытеснения. Это же касается и интеллектуальных рутинных операций (сбор и обработка информации, профессии юриста, бухгалтера). Однако, по оценкам авторов доклада, очень немногие профессии подвергнутся полной автоматизации (не более 4%). При этом следует учитывать компенсационный эффект рынка: внедрение новых технологий и прогресс производства создает стимулы для расширения совокупного спроса, а следовательно, к созданию новых рабочих мест для его удовлетворения. В докладе 2018 г. Центра новой экономики и общества Всемирного экономического форума (ВЭФ) приводятся такие цифры, что параллельно потере 75 млн рабочих мест уже в 2022 году будет создано 133 млн новых, однако при этом как уровень квалификации, так и оплаты труда, и средний доход подвергнутся сокращению [22].

Риск безработицы является производным риском и определяется не только внешними факторами – фазой цикла, экономическим положением региона, конъюнктурой рынка труда (соотношение спроса и предложения в локальных сегментах, условия контрактации, формализации трудовых отношений, структурные диспропорции), особенностями политики занятости, бюджетной, налоговой, промышленной политики (поддержка модернизации, цифровизации и т.д.), но и индивидуальными качествами рабочей силы (пол, возраст, образование, опыт, личные способности, в частности коммуникационные и навыки пользования ИКТ).

Для расчета рисков безработицы воспользуемся инструментарием математической статистики. Поскольку зависимой переменной в данном случае является статус занятости, который принимает только два значения (1 – безработный, 0 – занятый), то целесообразным представляется применение логистической регрессии (логит-модели), так как она позволяет исследовать вероятность наступления одного из двух вероятных событий (1 или 0).

Вероятность наступления события y = 1 определяется по формуле (1):

P = (1),

где P – вероятность того, что работник окажется безработным; e – основание натуральных логарифмов 2,71…; y – стандартное уравнение регрессии.

В общем случае множественной линейной регрессии результирующий показатель (уровень безработицы) задается следующим уравнением (2):

(2)

С помощью корреляционного анализа было проверено влияние различных факторов цифровой экономики на уровень безработицы, отобраны показатели, имеющие среднюю или сильную связь с ним.

Получено следующее уравнение регрессии: у = 42,66 + 0,0028х1 + 0,0453х2 -1,5868х3 + 0,3024х4 – 0,03003х5 + 0,1448х6-0,0004х7 – 0,0405х8 + 0,0473х9 + 0,06928х10 + 0,53232х11 - 0,30983х12.

Положительный коэффициент регрессии увеличивает риск безработицы, отрицательный – уменьшает.

Таблица 2

Факторы, отобранные для определения риска безработицы в условиях цифровизации


Уровень безработицы, %
ВВП в текущих ценах
Доля занятых в сельском хозяйстве, %
Доля занятых в промышленности, %
Доля занятых в сфере услуг, %
Организации, использовавшие персональные компьютеры
Организации, использовавшие интернет
Число персональных компьютеров в обследованных организациях, всего, тыс. шт.
Организации, использовавшие специальные программные средства, всего
Число абонентских устройств подвижной радиотелефонной (сотовой) связи на 100 человек населения (на конец года), шт.
Число телевизионных станций (на конец года), тыс.
Число основных радиотрансляционных точек (на конец года), млн
Уровень цифровизации местной телефонной сети в городской местности по субъектам Российской Федерации

У
х1
х2
х3
х4
х5
Хx6
х7
х8
х9
х10
х11
х12
2003
8,2
13,2
10,8
30,2
59,0
84,6
43,4
4150,5
68,7
24,7
7,6
19,2
51,9
2004
7,8
17,0
10,0
29,6
60,4
87,6
48,8
4558,3
74,8
49,6
7,6
17,4
59,1
2005
7,1
21,6
10,1
29,3
60,6
91,1
53,3
5709,6
79,1
86,3
7,2
15,1
64,2
2006
7,1
26,9
9,9
28,9
61,2
99,3
61,3
6684
84,9
108,1
7,3
13,5
69,0
2007
6,0
33,2
8,9
28,8
62,3
93,3
67,8
7528,4
86,6
119,9
7,2
11,9
73,8
2008
6,2
41,3
8,5
28,7
62,8
93,7
73,7
8267,3
88,5
139,8
7,2
10,6
78,6
2009
8,3
38,8
8,3
27,5
64,2
93,7
78,3
8743,7
88,7
161,4
8,0
9,3
80,7
2010
7,3
46,3
7,7
27,8
64,5
93,8
82,4
9288,1
89,1
166,4
8,1
8,0
83,0
2011
6,5
60,1
7,7
27,5
64,9
94,1
84,8
9972,2
89,8
179,0
8,3
7,0
87,6
2012
5,5
68,1
7,3
27,8
64,9
94,0
86,9
10807,5
86,0
182,7
8,1
6,2
88,5
2013
5,5
73,0
7,0
27,8
65,2
94,0
88,1
11438,0
85,3
193,3
8,3
5,7
89,7
2014
5,2
79,0
6,7
27,6
65,7
93,8
89,0
11740,8
86,3
190,8
8,5
5,2
90,3
2015
5,6
83,1
6,7
27,3
66,0
92,3
88,1
11992,3
84,8
193,8
8,7
4,7
91,0
2016
5,5
85,6
6,7
27,0
66,3
92,4
88,7
12422,1
84,7
197,8
8,4
4,0
92,0
2017
5,2
91,8
5,9
27,0
67,1
92,1
88,9
12765,9
83,9
200,3
8,3
3,8
93,5
2018
4,8
10,5
5,9
26,8
67,3
94,0
91,1
13256,1
85,9
196,9
8,4
3,5
94,1
Источник: составлено автором на основе данных Росстата.

Таблица 3

Коэффициенты корреляции

Источник: составлено по расчетам автора.

y
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
x9
x10
x11
x12
y
1
-0.5909
0.8144
0.6678
-0.7652
-0.3723
-0.7516
-0.8345
-0.4303
-0.7507
-0.5523
0.5077
-0.6687
x1
-0.5909
Обратная связь средней силы
1
-0.7092
-0.6585
0.6983
0.2446
0.731
0.7225
0.4252
0.7447
0.6208
-0.4663
0.6182
x2
0.8144
Прямая сильная связь
-0.7092
1
0.9472
-0.9913
-0.3686
-0.961
-0.9877
-0.6006
-0.9495
-0.7374
0.5601
-0.7774
x3
0.6678
Прямая связь средней силы
-0.6585
0.9472
1
-0.9811
-0.4913
-0.9568
-0.9537
-0.7067
-0.9627
-0.762
0.6011
-0.804
x4
-0.7652
Обратная сильная связь
0.6983
-0.9913
-0.9811
1
0.4231
0.9721
0.9864
0.6528
0.9674
0.7575
-0.584
0.7985
x5
-0.3723
Обратная
слабая связь
0.2446
-0.3686
-0.4913
0.4231
1
0.5303
0.4355
0.8222
0.5763
0.3563
-0.504
0.5705
x6
-0.7516
Обратная сильная связь
0.731
-0.961
-0.9568
0.9721
0.5303
1
0.9676
0.7613
0.9929
0.7896
-0.6554
0.8553
x7
-0.8345
Обратная сильная связь
0.7225
-0.9877
-0.9537
0.9864
0.4355
0.9676
1
0.6157
0.9649
0.7949
-0.6394
0.8355
x8
-0.4303
обратная связь средней силы
0.4252
-0.6006
-0.7067
0.6528
0.8222
0.7613
0.6157
1
0.7791
0.4948
-0.5737
0.7066
x9
-0.7507
Обратная сильная связь
0.7447
-0.9495
-0.9627
0.9674
0.5763
0.9929
0.9649
0.7791
1
0.7888
-0.6753
0.8695
x10
-0.5523
обратная связь средней силы
0.6208
-0.7374
-0.762
0.7575
0.3563
0.7896
0.7949
0.4948
0.7888
1
-0.9014
0.9306
x11
0.5077
обратная связь средней силы

-0.4663
0.5601
0.6011
-0.584
-0.504
-0.6554
-0.6394
-0.5737
-0.6753
-0.9014
1
-0.9505
x12
-0.6687
обратная связь средней силы

0.6182
-0.7774
-0.804
0.7985
0.5705
0.8553
0.8355
0.7066
0.8695
0.9306
-0.9505
1

Коэффициент детерминации R2 = 0,982.

Проверка теста Фишера показала, что влияние на уровень безработицы (У) параметров х2, х3, х5, х6, х911 не является статистически значимым, поэтому включение данных параметров в модель нецелесообразно.

Таким образом, качество модели довольно низкое, что, вероятно, и объясняет незначительность риска безработицы, обуславливаемой исследуемыми факторами (табл. 3). Также объяснением слабой реакции рынка труда на факторы цифровизации служит низкая степень его эластичности, рассчитанная выше (табл. 1). С 2011 года по 2018 год наблюдается рост риска безработицы в результате развития цифрового общества. В настоящее время он составляет 7% (графа 2 в табл. 3).

Таблица 5

Риски безработицы (Р(у)), обусловленные действием исследуемых факторов


2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010 [SY1]
Р(у)
0,000286
0,000417
0,000738
0,000893
0,001638
0,002573
0,000211
0,000693

2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
Р(у)
0,001359
0,003288
0,003565
0,003978
0,003511
0,003599
0,004863
0,00697
Источник: составлено по расчетам автора.

Заключение

По результатам исследования можно сделать вывод о том, что в настоящее время цифровизация не оказывает существенного влияния на риск вытеснения рабочей силы и массовой безработицы. Уровень безработицы находится в пределах ее естественной нормы; структура занятости, хотя и претерпевает изменения, но незначительные – в пределах сдвига на 1–2% за последнее десятилетие.

Влияние цифровизации, ускоренного развития информационно-компьютерных, коммуникативных технологий на распределение трудовых ресурсов заключается не столько в трансформации структуры занятости, вытеснении определенных профессий и специальностей с рынка труда, сколько в трансформации контента отдельных видов деятельности. Происходит сокращение числа выполняемых работниками алгоритмируемых, стандартных функций и рутинных операций, которые переходят в сферу машинных компетенций. Научно-технический прогресс (НТП) и четвертая промышленная революция создают запрос на совершенствование навыков пользования ИКТ, освоение цифровой среды и цифровой культуры потребления. Трансформируются бизнес-процессы – характер производства и труда. Однако масштабные изменения в структуре рынка труда растянутся на десятилетия. Трансформационные процессы цифровой экономики можно сравнить по характеру с долгосрочными технологическими сдвигами в сельском хозяйстве развитых стран в XX веке. В тот период они не привели к длительной массовой безработице, поскольку сопровождались развитием новых видов занятости и созданием новых рабочих мест. Риски безработицы в долгосрочном аспекте будут сглаживаться компенсационными механизмами рынка труда – созданием новых рабочих мест в ответ на совершенствование производства, рост производительности живого и машинного труда. В краткосрочном аспекте специфический механизм российского рынка (низкая эластичность занятости и безработицы), а также меры содействия безработным и социальной защиты трудящихся будут способствовать сглаживанию циклических колебаний и ослаблению отрицательных последствий воздействия НТП.

[SY1]Ниже года новые до 2018. Исходные данные были до 2018 (табл. 2)


Источники:

1. Шваб К. Четвертая промышленная революция. М.: Эксмо, 2016. 138с.
2. The New Digital Economy. How it will transform business // pwc. / https://www.pwc.com/mt/en/publications/assets/the-new-digital-economy.pdf (дата обращения: 4.08.2020)
3. Vial G. Understanding digital transformation: A review and a research agenda / G. Vial // The Journal of Strategic Information Systems. 2019. Vol. 28. Iss. 2. P. 118-144.
4. Gong Y. Towards a comprehensive understanding of digital transformation in government: Analysis of flexibility and enterprise architecture (англ.) / Y. Gong, J. Yang, X. Shi // Government Information Quarterly. 2020. Vol. 37. Iss. 3. 101487.
5. Бухт Р., Хикс Р. Определение, концепция и измерение цифровой экономики // Вестник международных организаций. 2018. Т. 13. № 2. С. 143–172 (на русском и английском языках).
6. Доклад о цифровой экономике 2019. Создание стоимости и получение выгод: последствия для развивающихся стран. [Электронный ресурс]. – URL: https://unctad.org/en/PublicationsLibrary/der2019_overview_ru.pdf (дата обращения: 4.08.2020)
7. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации [Электронный ресурс]. – URL: http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0.pdf (дата обращения: 4.08.2020)
8. Кейнс Дж.М. Экономические возможности для наших внуков // Вопросы экономики. 2009. №6. С.60-69.
9. Brynjolfsson E., McAfee A. Race against the machine: How the digital revolution is accelerating innovation, driving productivity, and irreversibly transforming employment and the economy. Digital Frontier Press Lexington, MA. 2011.
10. Job Creation and Local Economic Development 2018. Preparing for the Future of Work. Paris: OECD. [Электронный ресурс]. – URL: https://read.oecd-ilibrary.org/employment/job-creation-and-local-economic-development-2018_9789264305342-en#page6 (дата обращения: 4.08.2020)
11. Аранжин В.В., Нехода Е.В. Трудовые ценности и навыки будущего: структура и содержание // Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2019. № 48. C.150-165.
12. Autor D., Dorn D. The growth of low skill service jobs and the polarization of the US labor market // American Economic Review. 2013. № 103 (5). Рр.1553-1597.
13. Acemoglu D., Restrepo P. The Race Between Machine and Man: Implications of Technology for Growth, Factor Shares and Employment. Cambridge, MA NBER Working Papers 22252, National Bureau of Economic Research. 2016.
14. Bárány Z., Siegel C. Job Polarization and Structural Change // American Economic Journal: Macroeconomics. 2018. №10(1). Рр. 57–89.
15. Капелюшников Р. И. Технологический прогресс ― пожиратель рабочих мест? : препринт WP3/2017/03 [Электронный ресурс]; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». – Электрон. текст. дан. (1 Мб). М.: Изд. дом Высшей школы экономики. 2017. 39 с. URL: https://wp.hse.ru/data/2017/09/27/1159159417/WP3_2017_03__ff.pdf (дата обращения: 4.08.2020)
16. Земцов С.П. Цифровая экономика, риски автоматизации и структурные сдвиги в занятости в России // Социально-трудовые исследования. 2019. № 3. С.6-17.
17. Иванова Н.А., Бурмистрова И.К. Моделирование межрегиональных различий риска безработицы в условиях экономической рецессии // Экономические науки. 2016. №134. С.62-68
18. Рейтинг регионов РФ по уровню безработицы – 2020 // Риарейтинг. [Электронный ресурс]. – URL: https://riarating.ru/infografika/20200317/630157723.html (дата обращения: 4.08.2020)
19. Рабочие места создавались в последние три года лишь в 25 регионах // Риарейтинг. [Электронный ресурс]. – URL: https://riarating.ru/regions/20200414/630165167.html (дата обращения: 4.08.2020)
20. Трудовые ресурсы // Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.gks.ru/labour_force (дата обращения: 4.08.2020)
21. Manyika J., Chui M., Miremadi M., Bughin J., George K., Willmott P., Dewhurst M. A future that works: Automation, employment, and productivity. McKinsey Global Institute, 2017. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.worldcat.org/title/future-that-works-automation-employment-and-productivity/oclc/982700822 (дата обращения: 4.08.2020)
22. The Future of Jobs. Report 2018 // World Economic Forum. [Электронный ресурс]. – URL: http://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2018.pdf (дата обращения: 4.08.2020)

Страница обновлена: 02.12.2020 в 08:48:51