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
Скачать PDF | Загрузок: 18 | Цитирований: 10
Статья в журнале
Экономика труда (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 8, Номер 12 (Декабрь 2021)
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=48000000
Цитирований: 10 по состоянию на 30.01.2024
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
|
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
|
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
|
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
|
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:
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: 27.11.2024 в 13:58:07