Цифровой человеческий капитал на российском рынке труда: роль интернета и компьютерных компетенций в формировании заработной платы

Васина В.Н.1, Черненко И.М.1
1 Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина, Россия, Екатеринбург

Статья в журнале

Экономика труда
Том 8, Номер 12 (Декабрь 2021)

Цитировать:
Васина В.Н., Черненко И.М. Цифровой человеческий капитал на российском рынке труда: роль интернета и компьютерных компетенций в формировании заработной платы // Экономика труда. – 2021. – Том 8. – № 12. – С. 1427-1444. – doi: 10.18334/et.8.12.113908.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=48000000

Аннотация:
Цифровизация стала важной концептуальной основой национальной стратегии социально-экономического развития России, поэтому в исследованиях рынка труда значительное внимание уделяется вопросам формирования специального человеческого капитала, связанного с информационными и компьютерными технологиями. Целью данной статьи является изучение влияния использования интернета и наличия индивидуальных компьютерных компетенций на процесс формирования заработной платы в течение последних десяти лет. Метод исследования основан на анализе коэффициентов регрессии в уравнениях минсеровского типа, где объясняющие переменные включают индивидуальные данные о наличии опыта регулярного использования интернета для работы и наличия специальных профессиональных компетенций в области компьютерных и информационных технологий. Результаты показывают, что в течение периода с 2011 по 2020 годы наличие цифрового человеческого капитала положительно сказывается на заработках и приводит к устойчивому, существенному повышению индивидуального дохода в течение всего рассмотренного периода. Со временем роль опыта использования интернета для работы сглаживается для всех профессий, а специальные цифровые компетенции приносят все большую отдачу к 2020 году. Региональные переменные цифровизации также оказывают значимое положительное влияние на заработки, повышая доход в пределах 2–3% при прочих равных условиях. Результаты исследования могут быть использованы для поддержки национальных планов по развитию человеческого капитала в условиях ускоренной цифровизации.

Ключевые слова: человеческий капитал, цифровизация, интернет, компьютерные компетенции, рынок труда, заработная плата

JEL-классификация: J21, J24, O15, O31



Введение

Развитие информационных и компьютерных технологий (ИКТ) в начале ХХI века в значительной степени преобразовало жизнь отдельных индивидов и общества в целом, обеспечив новые возможности для реализации уже накопленного человеческого капитала и воспроизводства новых видов интеллектуальных активов, которые создают добавленную стоимость на рынках товаров и услуг [1] (Titov, Mikheenko, Chepikova, 2019). Вместе с тем социальные институты подвергаются трансформации, что порождает неопределенность и стимулирует экономических агентов искать новые стратегии поведения на рынке труда, который отвечает за распределение и использование человеческого капитала. Современный этап информационной революции, преобразующей облик сообществ и организаций, часто относят к феномену цифровизации. Цифровизация представляет собой процесс внедрения новых ИКТ, связанных с мобильной коммуникацией, анализом больших данных, умных производств, искусственного интеллекта и т.п. в повседневную жизнь индивидов и домохозяйств, производственную и обслуживающую инфраструктуру организаций [2, с. 484] (Genz, Janser, Lehmer, 2019, р. 484). Подобные технологии позволяют ускорять процессы обработки информационных потоков для принятия решений различного рода, а также позволяют генерировать новые потоки данных, сопровождающие движение материального и интеллектуального капитала в процессе создания потребительской ценности. Таким образом, цифровизация создает качественно новый ландшафт для распределения и реализации человеческого капитала в организациях, что, несомненно, существенно влияет на тенденции развития рынка труда [3–5] (Keller, Seifert, 2020; Shirinkina, 2018; Zabelina, Mayorova, Matveeva, 2020).

В последние годы на рынке труда значительно возросло количество профессий и укрепилась роль специальных компетенций, связанных с интенсивным использованием ИКТ, что в большей степени повлияло на релевантность цифровых компетенций и стратегии работодателей по привлечению кадров [6] (Kaloshina, 2021). Среди специальных цифровых компетенций можно отметить самостоятельное написание программ, настройку конфигурации операционных систем и программного обеспечения [5] (Zabelina, Mayorova, Matveeva, 2020), работу с большими данными и построение моделей предиктивной аналитики [7]. Все эти компетенции остаются привлекательными, однако лишь незначительная доля работников на рынке труда (по данным НИУ ВШЭ, не более 1–2% [8] (Abdrakhmanova, Vishnevskiy, Gokhberg et al., 2020)) обеспечивает подобный поток цифрового человеческого капитала. Особенностью современного этапа развития ИКТ, которые относят к эпохе Индустрии 4.0, является беспрецедентно глубокое внедрение цифровых решений в преимущественно интеллектуальные, «человеческие» сферы деятельности организаций, которые позволяют дополнять, а в некоторых случаях и вовсе заменять человеческие способности воспринимать окружающую среду, анализировать ситуацию и принимать соответствующие решения [9] (Ghobakhloo, 2020). В связи с этим многие организации заявляют о необходимости цифровой трансформации, то есть существенного изменения стратегии поведения, преобразования бизнес-моделей в соответствии с возможностями и угрозами, которые создает ИКТ. Цифровая трансформация обуславливает новые требования к компетенциям работников и связывается с не только с финансовыми вложениями в основной капитал, но и инвестициями в дополнительное обучение и развитие актуальных подходов к работе с персоналом. Среди технологий, которые делают современный этап цифровой трансформации возможным, необходимо отметить мобильный интернет, социальные медиа, а также облачные вычисления и достижения Индустрии 4.0 [10] (Pajarinen, Rouvinen, Ekeland, 2015). Весомая доля стратегических и операционных преимуществ достигается, во-первых, за счет поддержки процесса цифровой коммуникации, который становится доступным большинству стейкхолдеров благодаря относительной дешевизне и высокой скорости развития мобильного интернета и программного обеспечения, поддерживающего обмен и распределение данных. Во-вторых, новая цифровая инфраструктура позволяет в короткий период накапливать, систематизировать и обрабатывать значительное количество данных в короткий срок, чтобы поддерживать решения различного рода.

Развивающийся интернет, который поддерживает быструю коммуникацию, обмен данными и возможность распределения вычислительных мощностей между экономическими агентами, становится важной платформой для профессионального развития и реализации человеческого капитала. В последнем десятилетии значительно возрос объем информации, передаваемой по сетям, также изменилось ее качество и доступность цифровых платформ для обмена данными и их обработки [11] (Ali, 2020). Развитие интернета в целом непрестанно поддерживает общественную дискуссию о влиянии цифровых ресурсов на развитие человеческого капитала, обеспечение кибербезопасности и распространение новых знаний [2] (Genz, Janser, Lehmer, 2019).

Целью данного исследования является определение влияния интернета и специальных цифровых компетенций на формирование заработной платы, которая является ключевой переменной, демонстрирующей отдачу от накопленного человеческого капитала. Существенным вопросом, который рассматривается в статье, является оценка величины «цифровой» премии к заработной плате в российских условиях в течение последних 10 лет и сравнение ее с другими компонентами человеческого капитала, релевантными для современного рынка труда. В отличие от предыдущих исследований российского рынка труда, в работе изучается влияние специальных компетенций работников, интенсивно использующих ИКТ, на достижение конкурентного преимущества на рынке труда: авторами выделены категории работников согласно их принадлежности к профессии по коду ISCO-08. Кроме того, внимание уделяется региональным переменным цифровизации – в работе оценивается влияние на индивидуальные заработки внешних для рынка труда переменных, отражающих уровень развития ИКТ-инфраструктуры регионов.

Теоретические основания и разработка гипотез

Проблемы влияния цифровой трансформации экономики на результативность работы организаций и стратегии поведения агентов на рынках труда активно освещаются в современной литературе. Многие авторы отмечают, что инвестиции в ИКТ ассоциируются со значительными рисками для рынка труда, поскольку элиминируют большинство рутинных работ, связанных с обработкой информации, перемещением предметов труда, принятием типовых решений и контролем производственной среды. Различные исследователи предполагают, что в среднесрочной перспективе от 30 до 50% рабочих мест будет кардинально трансформировано, что потребует существенных инвестиций в человеческий капитал [10, 12] (Pajarinen, Rouvinen, Ekeland, 2015; Frey, Osborne, 2017). Процесс адаптации рынка труда, вероятно, затянется на несколько десятилетий, что приведет к эпизодическим всплескам технологической безработицы, которые будут коррелировать с появлением прорывных технологий, значительно преобразующих условия создания, распределения и потребления продуктов и услуг [12, 13] Frey, Osborne, 2017; Autor, Dorn, 2013). Последние интенсивные волны цифровизации связаны с появлением убер-экономики [14] (Leonardi, Pirina, 2020) и гиг-экономики [15] (Todolí-Signes, 2017), в которой создаются рабочие места для фрилансеров (или, точнее, e-лансеров), формирующих новые ниши на рынке труда, а также вытесняющих с рынка работников более «традиционных» профессий. Цифровой человеческий капитал создает преимущество за счет развития у людей способностей, позволяющих быстро искать информацию о новых предложениях на рынке, актуальных технологиях, навыках и наилучших практиках; все это в совокупности поддерживает гибкость мышления и принятия решений, выявляет перспективные альтернативы традиционным формам занятости и иногда способствует лучшей реализации человеческого капитала. Цифровой человеческий капитал, таким образом, представляет собой релевантный запас знаний, умений и навыков, которые реализуются на рынке труда и связаны с интенсивным использованием ИКТ в процессе создания потребительской ценности [16] (Alekseev, Bogoviz, Lobova, Ragulina, 2019).

В то же время исследователи отмечают поддерживающую роль современной цифровизации для развития человеческого капитала некоторых групп работников на рынке труда. Замещение стандартизованных трудовых функций, которые ассоциируются с повседневной, рутинной обработкой информации, приводит к высвобождению времени на решение творческих организационных задач, которые требуют нестандартного подхода, вовлечения человеческого интеллекта и способности к абстрактному мышлению [17] (Johansson, Abrahamsson, Kåreborn, Fältholm, Grane, Wykowska, 2017). Речь идет, прежде всего, о работниках, которые работают в отраслях с интенсивным использованием ИКТ и преимущественно применяют такие технологии на практике (рис. 1). По данным НИУ ВШЭ, к таким профессиям относятся, прежде всего, работники организаций, занимающиеся организацией телекоммуникации, созданием программного обеспечения, информационной поддержкой, связью и обработкой данных. Предполагается, что в своей работе они используют уникальный набор профессиональных компетенций, который позволяет им создавать и настраивать конфигурацию программного обеспечения [5] (Zabelina, Mayorova, Matveeva, 2020), а также обеспечивать планирование и организацию работы цифровой инфраструктуры организаций и домохозяйств. Значительные перспективы трансформации рынка труда связывают с развитием искусственного интеллекта, который способен эффективно замещать человеческие способности в области распознавания образов, обработки неструктурированной информации в больших объемах [18, 19] (Kupper, Lorenz, Kuhlmann, Bouffault, Heng, Wyck Van, Kocher, Schlageter, 2018; Zemtsov, Barinova, Semenova, 2019).

Рисунок 1. Структура занятости в профессиях, связанных с интенсивным использованием ИКТ, по видам экономической деятельности в 2019 году

Источник: составлено авторами на основе [8] (Abdrakhmanova, Vishnevskiy, Gokhberg et al., 2020).

Предыдущие исследования, посвященные влиянию инвестиций в цифровизацию в экономике развитых стран, отмечают в целом положительное влияние новых технологий на заработную плату [2] (Genz, Janser, Lehmer, 2019). Однако опыт некоторых развивающихся европейских стран говорит о том, что стратегии цифровизации должны формироваться с осторожностью, поскольку несут угрозу для уже накопленного человеческого капитала [20, 21] (Calderón-Gómez, Casas-Mas, Urraco-Solanilla, Revilla, 2020; Matraeva, Vasiutina, Belyak, 2020). Привлекательность работы в секторах с интенсивным использованием ИКТ может обесценить все предыдущие инвестиции в человеческий капитал и сделать неактуальным уже полученное профессиональное образование. Кроме того, обострение технологической безработицы создает так называемый эффект поляризации – неравномерного распределения структуры занятости, при котором значительное количество рабочих мест приходится на низко- и высококвалифицированные профессии, в то время как в экономике ощущается серьезный недостаток специалистов среднего звена [13, 22] (Autor, Dorn, 2013; vom Lehn, 2020). В долгосрочной перспективе, однако, исследователи скорее склонны давать положительную оценку структурным технологическим сдвигам в экономике и отмечать их благотворное влияние на рынок труда: как и в периоды предыдущих промышленных революций, цифровая трансформация приведет к повышению производительности труда и усилению соответствующего потока инвестиций в человеческий капитал [10, 12] (Pajarinen, Rouvinen, Ekeland, 2015; Frey, Osborne, 2017). Таким образом, на основе обзора литературы по проблемам цифровых компетенций мы выдвигаем первую гипотезу:

Гипотеза 1. Наличие специальных профессиональных компетенций у работников, интенсивно использующих ИКТ, приводит к накоплению цифрового человеческого капитала, который значимо положительно влияет на заработную плату.

Развитие мобильного интернета, социальных медиа и облачных технологий приводит к качественной трансформации рабочих мест, поскольку скорость коммуникации возрастает в разы. Развитие интернета на региональном уровне обеспечивает лучший доступ к знаниям и позволяет более гибко подходить к образовательным стратегиям и поиску работы [20, 23] (Calderón-Gómez, Casas-Mas, Urraco-Solanilla, Revilla, 2020; Shin, Chen, 2016). Распространение интернета усиливает сегментацию рынка труда и делает более ясными конкурентные преимущества ряда работников, в то время как другие категории занятого населения могут испытывать проблемы с реализацией собственного человеческого капитала. Одним из существенных эффектов интернета является улучшение поиска работы за счет создания централизованных платформ, обеспечивающих наилучшее совпадение спроса и предложения. Благодаря таким платформам потенциальные работники способны ознакомиться с существующими предложениями на рынке труда и на основе анализа принять решение о привлечении дополнительных инвестиций времени или финансовых ресурсов в свои компетенции [24] (Mayer, 2012). Интернет также обеспечивает лучший доступ к неформальным каналам поиска работы, быстрое включение рабочей силы в процессы функционирования социальных сетей в организациях. Таким образом, на основе обзора литературы по вопросам влияния интернета на конкурентные преимущества работников выдвигаем вторую гипотезу.

Гипотеза 2. Получение опыта использования интернета на работе и развитие коммуникационных технологий на региональном уровне значимо положительно влияет на заработную плату.

Методы и данные

В исследовании используется метод линейной регрессии для МНК-оценки коэффициентов в уравнениях минсеровского типа, где зависимой переменной является натуральный логарифм годовой заработной платы (ln W). Для оценки влияния коэффициентов на результирующую переменную (заработную плату) проводится обратное действие, коэффициенты переводятся в проценты согласно выражению W = (exp(ln W) – 1) × 100%.

В качестве контрольных переменных были отобраны традиционные составляющие уравнения Дж. Минсера [25] (Lemieux, 2006), такие как число накопленных лет обучения (educ), годы работы на рынке труда в целом (expir), отражающие общий запас человеческого капитала. Кроме того, в уравнение были включены дамми-переменные, отражающие пол респондентов (gender) и наличие управленческих компетенций (manag). Последняя переменная принимает значение 1, если у респондента имеются подчиненные на работе: ожидается, что подобные индикаторы вносят существенный вклад в формирование заработной платы при прочих равных условиях. Независимыми объясняющими переменными выступили показатели цифрового человеческого капитала. Во-первых, было оценено наличие опыта использования интернета для работы (дамми-переменная skill_internet). Во-вторых, исследовано влияние на заработную плату принадлежности к числу профессий, интенсивно использующих ИКТ на работе (дамми-переменная skill_ICT), полный список выбранных профессий согласно классификатору ISCO-08 приведен в таблице 1. Принадлежность к выбранной профессии означает, что дамми-переменная цифрового человеческого капитала принимает значение 1.

Таблица 1

Список профессий, ассоциируемых в данном исследовании с наличием запаса цифрового человеческого капитала

Код ISCO-08
Описание профессии
1330
Руководитель служб информационных и коммуникационных технологий
2152
Инженеры-электроники
2153
Инженеры в телекоммуникациях
2511
Системные аналитики
2512
Разработчики программного обеспечения
2513
Web и мультимедиа разработчики
2514
Программисты приложений
2519
Прочие разработчики и аналитики ПО, приложений
2521
Дизайнеры и администраторы БД
2522
Системные администраторы
2523
Специалисты по компьютерным сетям
2529
Прочие специалисты БД и компьютерных сетей
351*
Сотрудники поддержки пользователей в ИКТ и технических операциях
352*
Техники телекоммуникаций и телевещания
Источник: составлено авторами.

В исследовании используется выборка российских респондентов РМЭЗ НИУ ВШЭ [26], которые работали в организациях или были самозанятыми на момент опроса. Исследуемый период охватывает 10 лет – с 2011 по 2020 год. В итоговых таблицах показаны данные за три периода в течение 10 рассматриваемых лет, далее проанализированы тренды в изменении отдачи от компонентов цифрового человеческого капитала на основе диаграмм. В среднем объем выборки составлял порядка 5–6 тыс. респондентов в год (см. далее раздел с результатами и их обсуждением). Дополнительно использованы данные Росстата [27] (Okladnikov et al., 2020), которые были интегрированы с базой РМЭЗ в разрезе регионов, в которых проживали респонденты, они использовались в целях оценки влияния региональных переменных цифровизации. Индикаторы региональной цифровизации относятся к сфере коммуникации – внедрения широкополосного интернета (reg_internet) и локальных вычислительных сетей (ЛВС) и локальных серверов в российских организациях (reg_server).

4. Результаты и их обсуждение

Описательные статистики по выбранным зависимым, контрольным и объясняющим переменным приведены в таблице 2. Как видно из полученных данных, среднее значение заработной платы увеличилось существенно (в таблице приведена логарифмическая шкала), поскольку годовая номинальная заработная плата выросла примерно на 80%. При этом формальные показатели накопленного человеческого капитала изменяются незначительно, если судить по накопленному образованию. В среднем большинство населения соответствует уровню законченного профессионального образования, высшего или среднего. Демографическая трансформация (старение населения и естественная убыль), вероятно, также привела к увеличению среднего запаса производственного опыта, который за рассмотренный период вырос практически на 5 лет: на рынке труда стали доминировать более опытные работники. Менее половины всех респондентов в исследовании – лица мужского пола, что в целом соответствует структуре репрезентативной выборки; кроме того, порядка 20% всех сотрудников российских компаний имеют развитые управленческие компетенции, которые также являются неотъемлемой частью человеческого капитала. Судя по полученным данным, региональные переменные цифровизации, отражающие распространение широкополосного интернета, изменились несущественно. С другой стороны, количество серверов и ЛВС в организациях выросло существенно, более чем на 24%.

Таблица 2

Описательные статистики по переменным в исследовании

Описание переменной и ее имя
2011
2016
2020
Среднее
Станд. отклон.
Среднее
Станд. отклон.
Среднее
Станд. отклон.
Натуральный логарифм заработной платы (ln W), зависимая переменная
12,3
0,7
12,6
0,6
12,8
0,6
Число накопленных лет образования (educ), контрольная переменная
13,6
2,2
13,6
2,0
13,6
2,1
Уровень производственного опыта (expir)
16,0
10,7
18,9
11,2
21,1
11,4
Дамми-переменная, мужской пол = 1 (gender)
0,478
0,500
0,474
0,499
0,471
0,499
Дамми-переменная, управленческие компетенции = 1 (manag)
0,258
0,438
0,210
0,407
0,197
0,398
Наличие опыта использования интернета для работы (skill_internet), цифровой человеческий капитал
0,617
0,486
0,608
0,488
0,664
0,472
Наличие специальных цифровых компетенций (skill_ICT), цифровой человеческий капитал
0,393
0,489
0,338
0,473
0,314
0,464
Доля организаций в регионе работы с доступом к широкополосному интернету (reg_internet)
86,4
7,5
90,0
5,4
92,5
3,3
Доля организации в регионе работы, имеющих серверы и локальные вычислительные сети (reg_server)
20,9
7,9
52,1
10,5
54,9
7,3
Источник: составлено авторами.

В таблице 3 приведены результаты оценки коэффициентов регрессии в уравнениях по типу Минсера, в которых учтены переменные цифрового человеческого капитала на индивидуальном уровне. Индивидуальные цифровые компетенции вносят существенный вклад в формирование заработной платы, поскольку при прочих равных условиях работники, интенсивно использующие ИКТ, получают более чем 10% премию к доходам за счет продвинутых навыков владения новыми интеллектуальными решениям. Таким образом, первая выдвинутая гипотеза была подтверждена: интенсивное использование ИКТ-компетенций на работе приводит к существенному повышению заработков и улучшению отдачи от накопленного человеческого капитала. Очевидно также, что наличие опыта использования интернета на работе также приносит существенный выигрыш в заработках

Таблица 3

Результаты регрессионного анализа с использованием переменных индивидуальных компетенций. Зависимая переменная – ln W. Здесь и далее *** – значимость на уровне <1%

Независимые переменные
2011
2016
2020
B
t
B
t
B
t
Константа
11,154
195,4***
11,414
194,9***
11,843
234,4***
educ
0,041
9,9***
0,055
13,2***
0,042
11,9***
expir
0,010
12,5***
0,008
11,3***
0,005
8,3***
gender
0,382
22,8***
0,304
19,6***
0,282
21,0***
manag
0,243
12,2***
0,249
12,8***
0,274
15,7***
skill_ICT
0,083
4,6***
0,086
5,0***
0,103
6,8***
skill_internet
0,179
9,5***
0,145
8,3***
0,147
9,7***
R2
0,186
0,160
0,173
R2 скорректированный
0,185
0,159
0,173
F-статистика
214,2***
195,2***
220,7***
D-W статистика
1,480
1,523
1,513
Число наблюдений
5 618
6 159
6 316
Источник: составлено авторами.

Анализ влияния региональных переменных на индивидуальные заработки с применением предложенного подхода приведен в таблице 4. Переменные региональной цифровизации играют скорее умеренную, но при этом значимую роль в формировании заработной платы российских работников. С одной стороны, показатели распространения широкополосного интернета в регионах не оказывают статистически значимого влияния на доходы населения, полученные от взаимодействия на рынке труда. С другой стороны, развитие локальной цифровой инфраструктуры в организациях, связанное с внедрением ЛВС и развитием серверов для хранения и обмена данными, положительно влияет на заработки. Вероятно, развитие цифровой инфраструктуры соответствует более производительным рабочим местам, которые в большей степени используют запас человеческого капитала на рынке труда и обладают рядом других конкурентных преимуществ. Таким образом, вторая гипотеза была подтверждена с ограничениями: несмотря на то, что индивидуальный опыт использования интернета для работы положительно влияет на заработки, региональные переменные цифровизации не всегда оказывают значимое влияние на индивидуальные доходы занятого населения.

Таблица 4

Результаты регрессионного анализа с использованием переменных, отражающих региональную цифровизацию. Зависимая переменная – ln W

Независимые переменные
2011
2016
2020
B
t
B
t
B
t
Константа
10,836
118,4***
11,943
88,1***
12,107
69,7***
educ
0,054
18,6***
0,065
20,0***
0,050
16,9***
expir
0,005
6,3***
0,007
9,7***
0,005
6,8***
gender
0,318
25,0***
0,258
19,2***
0,265
21,6***
manag
0,301
18,8***
0,303
17,4***
0,317
19,9***
reg_internet
-0,002
-1,4
-0,019
-1,2
-0,019
-1,5
reg_server
0,022
20,7***
0,023
25,6***
0,028
31,3***
R2
0,205
0,223
0,260
R2 скорректированный
0,204
0,222
0,259
F-статистика
398,4***
359,4***
400,3***
D-W статистика
1,517
1,615
1,706
Число наблюдений
9292
7532
6843
Источник: составлено авторами.

Коэффициенты во всех уравнениях были переведены в сопоставимый вид согласно приведенному ранее подходу. Поскольку все коэффициенты статистически значимы, то на основе полученной информации проанализирована динамика отдачи от различных компонентов цифрового и традиционного человеческого капитала (рис. 2). Из полученных данных видно, что постепенно преимущества от использования интернета на работе сглаживаются, в то время как отдача от ИКТ-компетенций в принципе показывает положительную динамику. Вероятно, полученные результаты связаны с широким распространением современных коммуникационных технологий в жизни организаций, которые со временем делают несущественными различия в степени применения интернета в массовых профессиях, связанных с частичным или преимущественным использованием ИКТ. Напротив, за последние четыре года отдача от индивидуальных ИКТ-компетенций выросла до 10%, что особенно отразилось в 2020 году, связанном с феноменом ускоренной цифровизации и массовым внедрением коммуникационных технологий на основе мобильного интернета и облачных технологий.

Рисунок 2. Уровень отдачи от каждого элемента цифрового человеческого капитала в сравнении с показателем формального обучения в период с 2011 по 2020 год, в процентах от заработной платы

Источник: рассчитано авторами на основе коэффициентов регрессии, все коэффициенты значимы на уровне p <1%.

Заключение

В современных условиях цифровизация как процесс внедрения ИКТ, связанных с высокоскоростным интернетом, интеллектуальной обработкой данных, искусственным интеллектом и киберфизическими системами, играет важную роль в поддержании организационных изменений в соответствии с трендами развития рынков товаров и услуг. Передовые ИКТ, внедряемые в компаниях, поддерживают накопление и использование цифрового человеческого капитала на рынке труда, повышая гибкость и адаптивность работников к новым условиям, а также существенно увеличивая эффективность коммуникации и скорость принятия решений. Результаты проведенного исследования показывают, что цифровой человеческий капитал обладает рядом преимуществ на рынке труда, поскольку приводит к устойчивому росту заработков. В динамике роль специальных компетенций, связанных с ИКТ, несколько выросла в последние годы, их значение сопоставимо с традиционными компонентами человеческого капитала, такими как формальное образование и опыт работы. Кроме того, результаты говорят о том, что оценки преимуществ от использования интернета на работе также сопоставимы с наличием управленческих компетенций у работников.

Полученные результаты могут быть использованы для развития национальных и региональных стратегий поддержания рынка труда в условиях интенсивной цифровизации производственных компаний и сервисного сектора. Понимание вклада ИКТ в формирование индивидуальных доходов имеет практическое значение, поскольку демонстрирует результативность усилий общества при проведении цифровой трансформации экономики, подобный подход может использоваться в разрезе отдельных отраслей и даже организаций. Ограничением исследования является применение традиционного подхода к оценке дифференциации оплаты труда на основе уравнения Дж. Минсера. Такой подход, хоть и дает статистически значимые результаты, однако, как правило, объясняет лишь малую часть дисперсии заработной платы, поэтому перспективы дальнейшего исследования связаны с кластеризацией и сегментацией рынка труда в условиях цифровизации и изучением реакции отдельных категорий работников на применение ИКТ на рабочем месте.


Источники:

1. Титов А.Б., Михеенко О.В., Чепикова Е.М. Цифровизация национальной экономики: концепция, технология, активы // Вестник Сургутского государственного университета. – 2019. – № 4(26). – c. 68-73. – doi: 34822/2312-3419-2019-4-68-73.
2. Genz S., Janser M., Lehmer F. The Impact of Investments in New Digital Technologies on Wages – Worker-Level Evidence from Germany // Jahrbucher fur Nationalokonomie und Statistik. – 2019. – № 3. – p. 483-521. – doi: 10.1515/jbnst-2017-0161.
3. Keller B., Seifert H. Soziale Risiken der Digitalisierung – Regulierungsbedarfe der Beschäftigungsverhältnisse // Industrielle Beziehungen. – 2020. – № 2. – p. 227-249. – doi: 10.3224/indbez.v27i2.07.
4. Ширинкина Е.В. Влияние цифровизации на принципы управления человеческим капиталом работников промышленности // Экономика и менеджмент систем управления. – 2018. – № 4-3(30). – c. 397-402.
5. Забелина О.В., Майорова А.В., Матвеева Е.А. Трансформация востребованности навыков и профессий в условиях цифровизации российской экономики // Экономика труда. – 2020. – № 7. – c. 589-608. – doi: 10.18334/et.7.7.110666.
6. Калошина Т.Ю. Цифровые инструменты в практике адаптации молодых специалистов // Экономика труда. – 2021. – № 12. – doi: 10.18334/et.8.12.113879.
7. The Future of Jobs Report 2018. Wef. [Электронный ресурс]. URL: https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2018.pdf.
8. Абдрахманова Г.И., Вишневский К.О.,Гохберг Л.М. и др. Индикаторы цифровой экономики: 2020 : статистический сборник. / Статистический сборник. - М.: НИУ ВШЭ, 2020. – 360 c.
9. Ghobakhloo M. Determinants of information and digital technology implementation for smart manufacturing // International Journal of Production Research. – 2020. – № 8. – p. 2384-2405. – doi: 10.1080/00207543.2019.1630775.
10. Pajarinen M., Rouvinen P., Ekeland A. Computerization Threatens One-Third of Finnish and Norwegian Employment // ETLA Muistio Brief. – 2015. – p. 1-8.
11. Ali M.M. Digitization of the emerging economy: An exploratory and explanatory case study // Journal of Governance and Regulation. – 2020. – № 4. – p. 25-36. – doi: 10.22495/jgrv9i4art2.
12. Frey C.B., Osborne M.A. The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? // Technological Forecasting and Social Change. – 2017. – № 1. – p. 254-280. – doi: 10.1016/j.techfore.2016.08.019.
13. Autor D.H., Dorn D. The growth of low-skill service jobs and the polarization of the US Labor Market // American Economic Review. – 2013. – № 5. – p. 1553-1597. – doi: 10.1257/aer.103.5.1553.
14. Leonardi E., Pirina G. Uber in the portuguese gig economy: A laboratory for platform capitalism // Work Organisation, Labour and Globalisation. – 2020. – № 2. – p. 46-63. – doi: 10.13169/WORKORGALABOGLOB.14.2.0046.
15. Todolí-Signes A. The “gig economy”: employee, self-employed or the need for a special employment regulation? // Transfer: European Review of Labour and Research. – 2017. – № 2. – p. 193-205. – doi: 10.1177/1024258917701381.
16. Alekseev A.N., Bogoviz A.V., Lobova S.V., Ragulina J.V. The cost and value of human capital in the modern digital economy. / В сборнике: The Future of the Global Financial System: Downfall or Harmony. Сер. "Lecture Notes in Networks and Systems". - Cham, Switzerland:Springer Nature, 2019. – 1224-1230 p.
17. Johansson J., Abrahamsson L., Kåreborn B.B., Fältholm Y., Grane C., Wykowska A. Work and Organization in a Digital Industrial Context // Management. – 2017. – № 3. – p. 281-297. – doi: 10.5771/0935-9915-2017-3-281.
18. Kupper D., Lorenz M., Kuhlmann K., Bouffault O., Heng L.Y., Wyck J. Van, Kocher S., Schlageter J. AI in the factory of the future: The ghost in the machine. The Boston Consulting Grou. [Электронный ресурс]. URL: https://www.bcg.com/en-ca/publications/2018/artificial-intelligence-factory-future.aspx.
19. Zemtsov S., Barinova V., Semenova R. The Risks of Digitalization and the Adaptation of Regional Labor Markets in Russia // Foresight and STI Governance. – 2019. – № 2. – p. 84-96. – doi: 10.17323/2500-2597.2019.2.84.96.
20. Calderón-Gómez D., Casas-Mas B., Urraco-Solanilla M., Revilla J.C. The labour digital divide: Digital dimensions of labour market segmentation // Work Organisation, Labour and Globalisation. – 2020. – № 2. – p. 7-30. – doi: 10.13169/WORKORGALABOGLOB.14.2.0007.
21. Matraeva L., Vasiutina E., Belyak A. The effects of digitalisation on the labour market: The case of Russia // Work Organisation, Labour and Globalisation. – 2020. – № 2. – p. 31-45. – doi: 10.13169/WORKORGALABOGLOB.14.2.0031.
22. C. vom Lehn Labor market polarization, the decline of routine work, and technological change: A quantitative analysis // Journal of Monetary Economics. – 2020. – p. 62-80. – doi: 10.1016/j.jmoneco.2019.01.004.
23. Shin N., Chen Q. An exploratory study of nonprofit organisations’ use of the internet for communications and fundraising // International Journal of Technology, Policy and Management. – 2016. – № 1. – p. 32-44. – doi: 10.1504/IJTPM.2016.075937.
24. Mayer A. The structure of social networks and labour market success // Applied Economics Letters. – 2012. – № 13. – p. 1271-1274. – doi: 10.1080/13504851.2011.619484.
25. Lemieux T. In book: Jacob Mincer A Pioneer of Modern Labor Economics. - Boston, MA: Springer, 2006. – 127-145 p.
26. Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения. Ниу вшэ. [Электронный ресурс]. URL: https://www.hse.ru/rlms (дата обращения: 01.10.2021).
27. Окладников С.М. и др. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2020. - М.: Росстат, 2020. – 1204 c.

Страница обновлена: 02.06.2022 в 07:09:00