Исследование структурной трансформации и поляризации российского рынка труда в условиях цифровой экономики

Васина В.Н.1, Кельчевская Н.Р.1
1 Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина, Россия, Екатеринбург

Статья в журнале

Экономика труда (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 10, Номер 1 (Январь 2023)

Цитировать:
Васина В.Н., Кельчевская Н.Р. Исследование структурной трансформации и поляризации российского рынка труда в условиях цифровой экономики // Экономика труда. – 2023. – Том 10. – № 1. – С. 47-70. – doi: 10.18334/et.10.1.117031.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=50215465
Цитирований: 6 по состоянию на 07.12.2023

Аннотация:
Структурная трансформация рынка труда в период существенных технологических изменений приводит к ухудшению возможностей трудоустройства, повышению неравенства в заработных платах и, как следствие, в краткосрочном периоде отрицательно влияет на процессы развития человеческого капитала. Целью данной статьи является исследование особенностей структурной трансформации и поляризации российского рынка труда в условиях цифровой экономики. На основе анализа данных статистики Росстата и РМЭЗ НИУ ВШЭ по национальному рынку труда в период за 2008 по 2021 годы и оценки вероятности компьютеризации профессий с использованием классификации ISCO-08 авторы приходят к выводу, что цифровая трансформация приводит к улучшению возможностей для развития высококвалифицированных работ в сервисном секторе экономике, однако за рассмотренный период также наблюдается существенное сокращение работ, требующих среднего уровня квалификации. Новизна исследования заключается в комбинации методов анализа структурных показателей рынка труда и оценки вероятностей компьютеризации профессий для изучения феномена цифровой поляризации – значительного сокращения количества рабочих мест для обладателей профессий среднего уровня квалификации и повышения вероятности вытеснения низкоквалифицированных работ вследствие адаптации технологий компьютерной автоматизации. Результаты исследования могут быть использованы для разработки политики управления человеческим капиталом в российских регионах, поскольку поляризация по сути ухудшает возможности развития для специалистов среднего звена и существенно увеличивает порог инвестиций в образование, которые необходимы для получения конкурентоспособной заработной платы на рынке труда.

Ключевые слова: структурная трансформация, рынок труда, цифровая экономика, поляризация, человеческий капитал, компьютеризация профессий

JEL-классификация: J21, J24, O31



Введение

Цифровизация представляет собой новый этап внедрения информационных и компьютерных технологий, продолжающий третью промышленную революцию, начавшуюся во второй половине ХХ века [1]. В процессе новой четвертой промышленной революции, ознаменовавшейся переходом к Индустрии 4.0 в 2010-х годах, в практику работу компаний внедряются кибер-физические системы и системы интеллектуального анализа данных, которые коренным образом меняют роль человека, его интеллекта и накопленного человеческого капитала в производственном процессе [2], [3]. Внедрение цифровых технологий обогащает трудовые процессы, способствует повышению творческой вовлеченности персонала и улучшению сервисных предложений, которые помогают компаниям генерировать дополнительные потоки доходов [4]. В научной литературе и практике управления компаниями принято считать, что цифровизация ассоциируется с рядом явных преимуществ, которые отражаются в повышении производительности труда, высвобождении рабочей силы от выполнения низкоквалифицированных, рутинных операций [5]– [7]. Однако существует и обратная сторона данного процесса, связанная с довольно болезненной перестройкой рынков труда, которые меняются под давлением интенсивной технологической экспансии, в этот период повышается риск нестабильности и неравенства доходов среди различных квалификационных групп занятого населения [8]– [10]. Следовательно, цифровизация как новый этап технологической трансформации ассоциируется в большинстве случаев не только с положительными эффектами, но и необходимостью осуществлять значительные инвестиции в человеческий капитал людей – то есть в их знания, умения и навыки. Исследователи O. Башол и Е. Ялчин демонстрируют, что данное замечание справедливо для всех отраслей и областей деятельности [11]. Л. Матраева и соавторы также демонстрируют, что цифровизация ведет к возникновению искаженных ожиданий и институциональных ловушек, которые предопределяют ряд негативных исходов цифровизации [12]. Проблема в том, что значительная часть занятого населения не способна самостоятельно спланировать и осуществить инвестиции в краткосрочном периоде и вовремя перестроиться под новые требования работодателей, активно внедряющих информационные и компьютерные технологии [13], [14]. В связи с этим возникает структурная безработица, природа которой связана с квалификационными разрывами и недостатками в государственном регулировании процессов трансформации рынка труда под влиянием новых информационных и компьютерных технологий [15].

Структурные изменения отражают перераспределение рабочей силы между сельскохозяйственным, производственным и сервисным секторами, а также обуславливают последующие изменения в процессах формирования и использования человеческого капитала на рынке труда [16], [17]. Динамика исторического развития локальных рынков труда показывает, что с течением времени в XIX и XX веках рабочая сила перераспределялась из сектора сельского хозяйства, который формировал основную добавленную стоимость в традиционной экономике, в сектор промышленности, который требовал новых профессий и квалификации работников в соответствии с развивающимися технологиями [1]. В этот период активно углубляется производственная специализация и формируются первые модели профессиональных знаний, основанные на научных подходах и методах. Это касается и системного подхода к менеджменту, внедрения информационных систем для управления ресурсами, развития интегрированных подходов к управлению корпоративной социальной, экологической ответственностью [18]. В период с конца ХХ века и в начале ХХI века наблюдается последовательное увеличение доли сервисного сектора в структуре занятости и общей величине генерируемой добавленной стоимости, это приводит к изменениям к профессиональным требованиям и последующему изменению стратегий инвестирования в человеческий капитал [19], [20]. Например, появляются новые требования к развитию аналитических компетенций и способностей, критическому мышлению и умению решать неструктурированные задачи в быстро меняющихся условиях [21]. Компании теперь выбирают между инвестициями в цифровой капитал и знания сотрудников, которые все чаще выступают как равноправные альтернативы при развитии производственных и сервисных систем, что вызывает вполне ясные опасения у регуляторов рынка труда [22]. Таким образом, логика дальнейшей структурной трансформации, которая продолжится во второй четверти ХХI века, в большей степени зависит от динамики развития цифровой экономики.

Целью данной статьи является исследование структурной трансформации рынка труда на примере российской экономики и изучение процессов развития рынка труда в условиях вытеснения ряда профессий среднего уровня квалификации. Поляризация, на наш взгляд, наиболее точно демонстрирует изменения в структуре рынка труда, связанные с ранее обозначенным переходом. Поляризация – это значительное увеличение числа высококвалифицированных и низкоквалифицированных работников на рынке труда при одновременном существенном снижении количества работ, требующих среднего уровня квалификации [23]– [25]. Это означает, что потенциал рынка труда не позволяет в полной мере реализовать человеческий капитал целого ряда профессионалов, занятых выполнением работ, требующих квалификации среднего уровня. В свою очередь это приводит к недостатку предложения на рынке труда и обесцениванию инвестиций в целый ряд профессий, которые связаны с ручным и полуавтоматизированным трудом, но требуют достаточного уровня квалификации и вовлеченности, что приводит к снижению доходов среднего класса и сокращению их благосостояния [26].

Исследования также показывают, что поляризация рынка труда относится к тенденции роста рабочих мест, находящихся в верхней и нижней частях распределения заработной платы, в то время как рабочие места со средней заработной платой сокращаются [25]. Эта тенденция наблюдается в последнее десятилетие во многих развитых и развивающихся странах, в том числе и в России, это происходит по ряду причин. Во-первых, наблюдается более широкое использование автоматизации и других технологических достижений на рабочем месте, что привело к замене некоторых рабочих мест со средней заработной платой машинами [27]. В то же время, особенно в связи с последствиями пандемии, более востребованными стали высококвалифицированные рабочие места, требующие глубокого понимания цифровых технологий [28]. Во-вторых, глобализация производства и торговли привела к транснациональной миграции ряда рабочих мест со средней заработной платой в страны с более низкой стоимостью рабочей силы [16]. Это привело к росту числа рабочих мест в верхних и нижних слоях распределения заработной платы, в то время как рабочие места со средней заработной платой сократились. В-третьих, продолжается переход от производства к сфере услуг, который способствовал поляризации рынка труда, поскольку сфера услуг, как правило, имеет большую долю низкооплачиваемых рабочих мест, в то время как обрабатывающая промышленность, как правило, имеет большую долю рабочих мест со средней заработной платой [17].

Методы исследования и данные

В данном исследовании анализируются общие тренды трансформации рынка труда, для этих целей используются графические материалы на основе государственных статистических данных (Росстат [29]): сначала изучается структура занятости по секторам (первичному, вторичному и третичному), затем анализируется динамика изменения квалификационной структуры и соответствующих заработных плат. В завершении анализа на основе данных Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ) НИУ ВШЭ [30] рассчитывается вероятность компьютеризации профессии по методике К. Фрея и М. Осборна [1]. Оценка компьютеризации позволяет определить с какой вероятностью в будущем профессия будет вытеснена с рынка труда. В зависимости от распределения рабочих мест по вероятности компьютеризации можно спрогнозировать потенциальное высвобождение рабочей силы в ближайшем десятилетии и необходимости привлечения инвестиций для ее переподготовки. Для анализа мы выбрали российский рынок труда, который работает в условиях высокого влияния цифровых технологий – это касается и непосредственно сектора информационных и компьютерных технологий (ИКТ) и секторов, которые оказались под влиянием цифровизации, таких как финансы, телекоммуникации, профессиональная, научная деятельность (рисунок 1). Доля рабочих мест, интенсивно использующих ИКТ для осуществления основных функций, составляет до 78%. Среди таких специалистов можно выделить непосредственно работников отрасли информационных технологий и телекоммуникаций. Высоким уровнем компьютеризации характеризуются также высококвалифицированные профессии, связанные с финансами и страхованием, научной и технической деятельностью, поэтому мы предполагаем, что в ближайшие годы основная часть структурных изменений коснется именно этих сервисных секторов экономики [31], [32].

Рисунок 1. Доля профессий, предполагающих интенсивное использование ИКТ на рабочем месте по отраслям в 2020 году. Составлено авторами по данным [33, p. 156]

Для определения вероятности компьютеризации в данном исследовании мы использовали работу К. Фрея и М. Осборна, в которой они дают условную математическую оценку компьютеризации для каждой профессии по ISCO-08 в диапазоне от 0 до 1, где 0 означает, что профессия не будет компьютеризована при существующем уровне технологий, а 1, что профессия будет компьютеризована в ближайшем будущем [1]. В качестве эмпирической базы для данного раздела исследования мы использовали базу данных Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ) [30] за период с 2003 по 2021 годы, определив для каждого года и для каждой профессии по четырехзначному коду ISCO-08 вероятность компьютеризации профессии в пределах от 0 до 1. При этом мы провели сопоставление в классификациях профессий в ISCO-08 и методике O*NET, обеспечив наиболее точное соответствие характеристик специальностей для оценки вероятности компьютеризации.

Результаты исследования и их обсуждение

Структурная трансформация. Анализ структуры занятости в разрезе секторов в течение 25 последних лет показывает, что сервисный сектор обладает доминирующим влиянием на экономику – на его долю приходится более половины всех рабочих мест (рисунок 2). Доля обрабатывающих производств неуклонно снижается с 30 до 27 % за рассмотренный период, при этом исследователи отмечают, что переход от промышленного сектора к сфере услуг может иметь как положительные, так и отрицательные последствия [16]. С одной стороны, сфера услуг более стабильна и предлагает лучшие условия труда, чем промышленный сектор, однако, с другой стороны, рабочие места в сфере услуг могут быть менее надежными и для ряда низкоквалифицированных работ, поскольку они не обеспечивают такой же уровень заработной платы, как рабочие места в производственном секторе.

Рисунок 2. Распределение структуры занятости по секторам экономики. Первичный – сельское хозяйство, вторичный – добывающие и обрабатывающие производства, строительство, третичный – сектор услуг. Составлено авторами по данным Росстата [29]

Значительная часть структурных изменений может быть объяснена технологическими изменениями, в российских условиях это особенно касается заработной платы, например, А. Л. Лукьянова в своих исследованиях демонстрирует, что цифровизация в подавляющем числе случаев оказывает положительное влияние на заработные платы, однако данная корреляция ослабевает с течением времени [34]. Подобные изменения характерны и для человеческого капитала, а также распределения количества накопленных лет образования по различным секторам в зависимости от уровня цифровизации [4]. Цифровизация, таким образом, в первую очередь повышает производительность и привлекательность рабочих мест в сервисном секторе и обеспечивает стабильный приток рабочей силы в течение длительного периода.

Россия продолжает характеризоваться умеренными показателями цифровизации, которые могут быть прослежены через глубину внедрения и использования широкополосного интернета, технологий Индустрии 4.0, серверов и облачных хранилищ: индекс цифровизации бизнеса в 2020 году составил 32%, по этому показателю Россия входит в группу развитых стран Европы, таких как Греция, Латвия и Польша [33, p. 196]. Российские предприятия сферы услуг быстро адаптируют цифровые технологии, понимая, что они принесут не только краткосрочные выгоды, но и позволят значительно расширить клиентскую базу и в последующем значительно масштабировать бизнес [35]. Цифровые решения позволяют решать самые разнообразные организационные задачи, которые связаны с управлением продажами и закупками, обучением персонала и автоматизацией производства (рисунок 3). За последние годы компании все чаще стали использовать программные средства для автоматизации торговли и закупок, что означает, что рабочие места среднего уровня квалификации характеризуются высокой угрозой компьютеризации и автоматизации, что впоследствии приведет к снижению конкурентоспособности рядя специалистов на рынке труда. Однако производственные предприятия демонстрируют куда меньший уровень цифрового развития, поскольку срок окупаемости инвестиций в производстве достаточно большой, а показатели прибыльности привлекательны только в масштабах крупных предприятий, например, металлургических комбинатов [36]. Из-за этого российские производственные компании выбирают стратегию пошаговой, инкрементальной цифровизации, в ходе которой вырабатывается практика компьютерной автоматизации отдельных бизнес-процессов [37]. Постепенное внедрение цифровых технологий, с одной стороны, снижает риск инвестиций в модернизацию производства, однако, с другой стороны, оно приводит к систематическому отставанию российских производственных предприятий и низкому уровню зрелости цифровых технологий, повышает роль сырьевой модели отечественной экономике при формировании национальных доходов.

Рисунок 3. Направления использования интернета и программных средств в организациях в период с 2008 по 2021 годы. Составлено авторами по данным НИУ ВШЭ [38, pp. 202–211] и Росстата [29, p. 469].

Экспансия цифровых технологий на рынке труда также может быть проанализирована при изучении динамики инвестиций в цифровые технологии, которые растут с каждым годом (рисунок 4). Важно отметить, что расходы на обучение сотрудников по различным направлениям цифровизации не превышают в структуре инвестиций 1%, что создает дополнительную угрозу для специалистов низкого и среднего уровня квалификации. Большая часть инвестиций связана с привлечением высококвалифицированной рабочей силы – к числу таких специалистов относятся программисты и консультанты, занятые внедрением ИКТ на производственных предприятиях и в сервисном секторе.

Рисунок 4. Инвестиции в цифровизацию по направлениям в период с 2008 по 2021 годы Росстата [29, p. 473].

Распределение занятости и заработных плат. Быстрое развитие сервисного сектора в условиях цифровизации экономики приводит к изменению структуры с точки зрения уровня квалификации и накопленного человеческого капитала. Число работников с высоким уровнем квалификации неуклонно растет, в то время как количество работ для людей со средней или низкой квалификацией снижается из года в год в течение всего рассмотренного периода с 2008 по 2021 годы (рисунок 5). Переломным стал период с 2017 по 2021 годы, когда предприятия значительно восстановили наращивание цифровых мощностей после кризиса 2014 года и запустили масштабные программы по автоматизации производства. Рост высокотехнологичных секторов также потребовал привлечения высококвалифицированных специалистов, к их числу относятся руководители, аналитики и специалисты по обработке данных, программисты и менеджеры среднего звена, которые сопровождают проекты по цифровизации, обеспечивают сопроводительные услуги и консультирование. На наш взгляд, большой вклад в данную тенденцию обеспечила система образования, поскольку в течение длительного периода сохраняется пересыщение рынка труда выпускниками, получающими высокий уровень квалификации по программам высшего образования: обучение в высшей школе продолжает оставаться одним из основных способов инвестировать в собственный человеческий капитал для повышения конкурентоспособности на рынке труда в условиях цифровой экономики [39], [40]

Рисунок 5. Распределение занятых в экономике в зависимости от уровня квалификации (высокая, средняя, низкая). Составлено авторами по данным Росстата [29], профессии сгруппированы по уровню квалификации в соответствии с методологией Росстата.

Для исследования динамики изменения структуры заработков нами было проведено сопоставление заработных плат работников со средним и низким уровнем квалификации и работников (рисунок 6). Анализ показывает, что профессии с низким и средним уровнем квалификации оказались наиболее уязвимыми с точки зрения оплаты труда в период пандемии 2020 и 2021 года, когда рынок труда адаптировался к условиям ускоренной цифровизации. Удельное сокращение заработных плат среди специалистов среднего звена составило практически 1/5 от допандемийного уровня, что в дальнейшем усугубило благосостояние населения. Одним из факторов, способствовавших изменению заработной платы во время пандемии, является неоднозначное влияние пандемии на различные сектора экономики, например, работники среднего и низкого уровня квалификации в сильно пострадавших секторах, таких как туризм, гостиничный бизнес и розничная торговля, могли столкнуться со снижением заработной платы из-за резкого сокращения спроса на их услуги.

Рисунок 6. Сопоставление номинальной начисленной заработной платы по уровню квалификации (средняя, низкая, высокая) в период с 2008 по 2021 годы, работники с высоким уровнем квалификации приняты за 100%. Составлено авторами по данным Росстата [29]

Напротив, высококвалифицированные работники в секторах, которые были более устойчивыми во время пандемии, таких как здравоохранение, технологии и электронная коммерция, могли столкнуться с повышением заработной платы из-за возросшего спроса на их услуги. Еще одним фактором, способствовавшим изменению заработной платы во время пандемии, является влияние государственной политики. Например, правительство приняло меры, такие как временное субсидирование заработной платы, чтобы поддержать работников во время пандемии. Эта политика могла привести к повышению заработной платы для некоторых наименее защищенных с социальной точки зрения работников, поэтому влияние пандемии на заработную плату широко варьировалось в зависимости от конкретных обстоятельств отдельных работников и отраслей. Анализ всего рассмотренного периода с 2008 по 2021 годы показывает, однако, что разрыв в заработных платах продолжает увеличиваться, что дополнительно снижает преимущества специалистов среднего уровня квалификации на рынке труда.

Цифровая поляризация. Для демонстрации процесса цифровой поляризации на российском рынке труда для каждой профессии была оценена вероятность компьютеризации, иными словами, экспертным образом измерено насколько возможно, что профессия будет вытеснена в ближайшем десятилетии с рынка труда из-за компьютеризации. Цифровая поляризация представляет собой процесс расслоения рынка труда и сокращения количества работ, требующих среднего и низкого уровня квалификации под влиянием интенсивного внедрения ИКТ. Негативной особенностью современного этапа цифровой поляризации является то, что после вытеснения с рынка труда, работы среднего уровня квалификации, как правило, не возвращаются назад [41]. Это относится, например, к профессиям квалифицированных работников сборочных линий при внедрении умной роботизации на производстве. Причины изменений кроются в большинстве случаев в изменении характера и природы работы, поскольку интенсивно внедряются технологии искусственного интеллекта и существенно повышается отдача от обработки данных [42]. Все это позволяет легко масштабировать бизнес, повышать производительность труда и оптимизировать производственные задачи, логистические потоки и управлять закупками. Кроме того, цифровизация существенно меняет стиль жизни, создает новые социально-культурные тенденции в потребительском секторе и создает новые ниши – все это сказывается на вытеснении рутинных работ со средним уровнем квалификации, например, работ продавцов-консультантов. Современные агрегаторы рыночных предложений – различные торговые площадки – позволяют заменить с помощью цифровой автоматизации труд тысяч работников, обеспечив беспрецедентно высокую скорость обработки поступающих заказов.

Для проверки гипотезы о цифровой поляризации были проанализированы данные по оценке вероятности компьютеризации профессии и в зависимости от уровня квалификации и количества занятых в экономике, затем была построена диаграмма распределения полученных результатов по количеству занятых в экономике исходя из репрезентативной выборки (рисунок 7).

Рисунок 7. Определение количества занятого населения в зависимости от вероятности компьютеризации профессии для 2003, 2011 и 2018 года, в зависимости от кода профессии ISCO-08. Получено авторами по данным РМЭЗ [30]

При анализе полученных данных можно отметить, что наблюдается типичный для поляризации рынка труда разрыв в количестве профессий среднего уровня квалификации и профессий высокого и низкого уровня квалификации. Исходя из квалификационной структуры также видно, что в репрезентативной выборке есть большое количество профессий высокого уровня квалификации (левая часть распределения), которые не будут подвержены цифровизации в ближайшие годы, однако существует очень большое количество низкоквалифицированных работ, которые будут автоматизированы со значительной вероятностью (правая часть распределения с локальным максимумом в точке 0,85 с точки зрения вероятности компьютеризации). С этих позиций полученные результаты для российского рынка труда сопоставимы с результатами предыдущих исследований для американских работников [1, p. 267]. Рисунок 7, таким образом, демонстрирует наличие ранее обозначенной цифровой поляризации – на рынке труда есть значительное количество работ, которые будут компьютеризированы в ближайшие годы и значительное количество профессий, которые практически невозможно заменить цифровыми технологиями, это означает, что в структурная трансформация рынка труда в ближайшие годы будет происходит достаточно жестко и стремительно вытеснит низкоквалифицированные профессии, усилив разрыв в отдаче от человеческого капитала работников сферы ручного и полуавтоматизированного труда.

Обобщение результатов в разрезе по профессиям позволило заключить, что для существенного ряда специалистов высокого уровня квалификации вероятность компьютеризации также является существенной в течение практически двадцатилетнего периода (рисунок 8), это говорит о том, что существенная часть профессий, связанная с обработкой данных, анализом и принятием управленческих решений подверглась успешной автоматизации за последние годы. Однако сложнее всего поддаются автоматизации работы, связанные с тонкими ручными операциями и необходимостью привлечения высокого уровня квалификации, а также выполняемые в условиях повышенного риска – к этой категории относится работа высококвалифицированных врачей, например, хирургов или стоматологов.

Рисунок 3 – Определение количества занятого населения в зависимости от вероятности компьютеризации профессии для всей выборки с 2003 по 2020 годы, в зависимости от кода профессии ISCO-08. Получено автором по данным РМЭЗ [30]

Заключение

Исследование показывает, что структурная трансформация и последующая поляризация, обусловленная цифровизацией, имеют весьма негативные последствия для ряда традиционных для рынка труда работ, требующих среднего уровня квалификации, в частности, они вытесняют профессии, которые обеспечивают существенную часть рабочих мест в отсутствие автоматизации. Наибольшая угроза автоматизации и последующего вытеснения наблюдается для ряда профессий, связанных с управлением машинами и механизмами, низкоквалифицированной работой по обслуживанию и обработке первичной информации (клерки, секретари и администраторы). В работе продемонстрировано, что все это в последние годы существенно сказалось на величине разрыва в заработной плате между работниками различных уровней квалификации. В связи с поляризацией в государственном управлении может быть принят целый ряд мер, направленных на инвестирование в человеческий капитал работников, которые осваивают профессии, характерные для экономики с высоким уровнем цифровой зрелости.

Практические рекомендации. Поляризация рынка труда относится к тенденции роста рабочих мест, происходящей как в высококвалифицированных, высокооплачиваемых профессиях, так и в низкоквалифицированных, низкооплачиваемых профессиях, в то время как среднеквалифицированные и среднеоплачиваемые рабочие места сокращаются. Эта тенденция может привести к усилению неравенства доходов и разделению рынка труда. В данном разделе предложены некоторые потенциальные стратегии, которые могут помочь преодолеть проблемы, связанные с поляризацией рынка труда.

Во-первых, угроза поляризации, прежде всего, связана со стабильностью в сфере обновления человеческого капитала на общенациональном уровне – образования и профессиональной подготовки на предприятиях. Растущее значение высшего образования и специальных навыков на рынке труда привело к поляризации рынка труда, когда высококвалифицированные рабочие места становятся более востребованными, а рабочие места со средней заработной платой сокращаются. Таким образом, развитие среднего профессионального образования и обновление программ с точки зрения современных технологических трендов способны поддержать технологическую трансформацию профессий, находящихся под угрозой. Таким образом, один из способов решения проблемы поляризации рынка труда – это инвестирование в программы образования и обучения, которые помогают работникам приобретать навыки, необходимые им для достижения успеха в профессиях, актуальных при данном уровне технологий.

Во-вторых, инвестиции в образование и обучение в течение всей трудовой жизни со стороны предприятий также могут быть эффективным способом помочь работникам приобрести навыки, необходимые им для достижения успеха в высококвалифицированной и высокооплачиваемой работе и преодоления поляризации рынка труда. Важно техническое и профессиональное обучение конкретным профессиональным навыкам, связанным с внедрением кибер-физических систем и пониманием их роли в повышении производительности, вовлеченности и удовлетворенности работой. Программы наставничества могут предусматривать обучение на рабочем месте с применением ротации между подразделениями, чтобы помочь работникам раширить представления об Индустрии 4.0 и приобрести навыки и опыт, необходимые им для достижения успеха в цифровых профессиях. Внутренние программы бизнеса также могут стимулировать поощрение инноваций и внутреннего предпринимательства, что приведет к созданию новых рабочи мест и поможет решить проблему поляризации рынка труда. В условиях технологической изоляции и санкционного давления компании должны поддержать финансирование низкозатратных исследований и разработок и создать благоприятную среду для обмена знаниями.

В-третьих, на индивидуальном уровне в цифровой среде как никогда важно обучение на протяжении всей жизни, оно заключается в предоставлении работникам личных возможностей для постоянного обновления своих навыков и знаний и имеет важное значение для того, чтобы помочь им адаптироваться к изменениям на рынке труда. Однако, одних только инвестиций в образование и обучение может быть недостаточно для полного решения проблемы поляризации рынка труда. Также может быть необходимо принять другие стратегии, такие как продвижение политики, поддерживающей средний класс, и поощрение предпринимательства, чтобы помочь устранить основные причины поляризации. Практика борьбы с угрозой поляризации показывает, что государство должно внедрять политику, поддерживающую средний класс и помогающую предотвратить сокращение числа рабочих мест со средней квалификацией и средней заработной платой, данные меры могут включать дифференциацию и увеличение минимальной заработной платы для профессий среднего звена и предоставление налоговых льгот работникам со средним доходом в период трансформации их человеческого капитала. Обеспечение работникам гарантий занятости и доступа к средствам защиты занятости, как отпуск по болезни, отпуск по уходу за ребенком и справедливые условия труда, может помочь уменьшить неравенство в доходах и поддержать стабильность среднего класса в условиях технологической трансформации.


Источники:

1. Frey C.B., Osborne M.A. The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? // Technological Forecasting and Social Change. – 2017. – p. 254-280. – doi: 10.1016/j.techfore.2016.08.019.
2. Кельчевская Н.Р., Колясников М.С. Использование больших данных в стратегическом управлении знаниями компании, следующей трендам Индустрии 4.0 // Лидерство и менеджмент. – 2020. – № 3. – c. 405-426. – doi: 10.18334/lim.7.3.110662.
3. Кельчевская Н.Р., Пелымская И.С., Черненко И.М., Земзюлина В.Ю. Управленческий инструментарий инвестирования в интеллектуальный капитал промышленного предприятия. / Монография. - М.: Первое экономическое издательство, 2021. – 192 c.
4. Черненко И.М., Кельчевская Н.Р., Пелымская И.С., Алмусаеди Х.К.А. Возможности и угрозы цифровизации для развития человеческого капитала на индивидуальном и региональном уровнях // Экономика региона. – 2021. – № 4. – c. 1239-1255. – doi: 10.17059/ekon.reg.2021-4-14.
5. Симонин П.В., Богачева Т.В., Граба С.В. Инновационное управление человеческими ресурсами и трудовыми отношениями в бизнес-среде // Вестник евразийской науки. – 2020. – № 2. – c. 68.
6. Ширинкина Е.В. Влияние цифровизации на принципы управления человеческим капиталом работников промышленности // Экономика и менеджмент систем управления. – 2018. – № 4-3(30). – c. 397-402.
7. Кауфман Н.Ю., Ширинкина Е.В. Особенности формирования управленческих инноваций в условиях развития человеческого капитала // Фундаментальные исследования. – 2017. – № 1. – c. 169-172.
8. Kuznetsova I.G., Bulyga R.P., Rakhmatullina L.V., Titova S.V., Shichiyakh R.A., Zakirov R.A. Problems and prospects of human capital development in Modern Russia // International Journal of Economics and Business Administration. – 2019. – № 2. – p. 164-175. – doi: 10.35808/ijeba/224.
9. Inshakova A.O., Frolova E.E., Rusakova E.P., Kovalev S.I. The model of distribution of human and machine labor at intellectual production in industry 4.0 // Journal of Intellectual Capital. – 2020. – № 4. – p. 601-622. – doi: 10.1108/JIC-11-2019-0257.
10. Kuznetsova A., Selezneva A., Askarov A., Askarova A., Gusmanov R. Trends of Labor Market Change in the Countries of the European Union and Russia under Conditions of Digitalization of the Economy // Montenegrin Journal of Economics. – 2021. – № 1. – p. 175-183. – doi: 10.14254/1800-5845/2021.17-1.13.
11. Başol O., Yalçın E.C. How does the digital economy and society index (DESI) affect labor market indicators in EU countries? // Human Systems Management. – 2021. – № 4. – p. 503-512. – doi: 10.3233/HSM-200904.
12. 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.
13. Dubrovskaya J.V., Kozonogova E.V. The impact of digitalization on the demand for labor in the context of working specialties: Spatial analysis // St Petersburg University Journal of Economic Studies. – 2021. – № 3. – p. 395-412. – doi: 10.21638/spbu05.2021.302.
14. Rolf S. A World Without Work: Technology, Automation and How We Should Respond // New Technology, Work and Employment. – 2021. – № 1. – p. 114-117. – doi: 10.1111/ntwe.12186.
15. Böhm M.J., Schran F. Occupation Growth, Skill Prices, and Wage Inequality // Working paers of IZA Institute of Labor Economics. – 2019. – № 12647. – p. 1-56.
16. Matthess M., Kunkel S. Structural change and digitalization in developing countries: Conceptually linking the two transformations // Technology in Society. – 2020. – p. 101428. – doi: 10.1016/j.techsoc.2020.101428.
17. Lehn C. vom Labor market polarization, the decline of routine work, and technological change: A quantitative analysis // Journal of Monetary Economics. – 2020. – № 3. – p. 62-80. – doi: 10.1016/j.jmoneco.2019.01.004.
18. Ukko J., Nasiri M., Saunila M., Rantala T. Sustainability strategy as a moderator in the relationship between digital business strategy and financial performance // Journal of Cleaner Production. – 2019. – p. 117626. – doi: 10.1016/j.jclepro.2019.117626.
19. WEF The Future of Jobs Report 2018. World Economic Forum: Centre for the New Economy and Society. [Электронный ресурс]. URL: https://drive.google.com/viewerng/viewer?url=https%3A//www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2018.pdf&embedded=true.
20. Кельчевская Н.Р., Ширинкина Е.В. Региональные детерминанты эффективного использования человеческого капитала в цифровой экономике // Экономика региона. – 2019. – № 2. – c. 465-482. – doi: 10.17059/2019-2-12.
21. Skrbiš Z., Laughland-Booÿ J. Technology, change, and uncertainty: maintaining career confidence in the early 21st century // New Technology, Work and Employment. – 2019. – № 3. – p. 191-207. – doi: 10.1111/ntwe.12151.
22. Berg A., Buffie E.F., Zanna L.-F. Should we fear the robot revolution? (The correct answer is yes) // Journal of Monetary Economics. – 2018. – p. 117-148. – doi: 10.1016/j.jmoneco.2018.05.014.
23. Foote C.L., Ryan R.W. Labor- market polarization over the business cycle // NBER Macroeconomics Annual. – 2014. – p. 372-413. – doi: 10.1086/680656.
24. Mönnig A. Economy 4.0 - Digitalisation and Its Effect on Wage Inequality // Jahrbucher fur Nationalokonomie und Statistik. – 2019. – № 3. – p. 363-398. – doi: 10.1515/jbnst-2017-0151.
25. Böhm M.J. The Causes and Consequences of Job Polarization, and Their Future Perspectives // Work in the Age of Data. – 2019. – № 1. – p. 50-59.
26. Autor D. Polanyi's Paradox and the Shape of Employment Growth. NBER Working Papers 20485, National Bureau of Economic Research, Inc. [Электронный ресурс]. URL: https://www.nber.org/papers/w20485 (дата обращения: 22.10.2022).
27. Eling M., Jia R., Lin J., Rothschild C. Technology heterogeneity and market structure // Journal of Risk and Insurance. – 2022. – № 2. – p. 427-448. – doi: 10.1111/jori.12369.
28. Antosova I., Hazuchova N., Stavkova J. Competitiveness of Individuals in the Labour Market During the Pandemic // Journal of Competitiveness. – 2022. – № 3. – p. 24-40. – doi: 10.7441/joc.2022.03.02.
29. Баранов Э.Ф., Безбородова Т.С., Бобылев С.Н., Ваган И.С., Гохберг Л.М. и др. Российский статистический ежегодник. 2021. - М.: Росстат, 2021. – 692 c.
30. The Russia Longitudinal Monitoring Survey. Higher School of Economics (RLMS-HSE). [Электронный ресурс]. URL: https://www.hse.ru/rlms/ (дата обращения: 01.12.2022).
31. Гордеева Е.В., Леванидова Н.П. Особенности управления человеческим капиталом в условиях цифровой экономики // E-Scio. – 2019. – № 11(38). – c. 145-150.
32. 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.
33. Абдрахманова Г.И. и др. Индикаторы цифровой экономики: 2021. - М.: НИУ ВШЭ, 2022. – 380 c.
34. Лукьянова А. Цифровизация и гендерный разрыв в оплате труда // Экономическая политика. – 2021. – № 2. – c. 88-117. – doi: 10.18288/1994-5124-2021-2-88-117.
35. Прошкина С.И. Развитие цифровой экономики: производственный сектор и индустрия 4.0 // Russian Economic Bulletin. – 2019. – № 3. – c. 91-96.
36. «Промышленность 4.0»: создание цифрового предприятия. Основные результаты исследования по металлургической отрасли. PwC. [Электронный ресурс]. URL: https://www.pwc.ru/ru/mining-and-metals/publications/assets/industry-4-metals-key-findings_rus.pdf (дата обращения: 18.10.2022).
37. Kolyasnikov M.S., Kelchevskaya N.R. Knowledge management strategies in companies: Trends and the impact of Industry 4.0 // Upravlenets (The Manager). – 2020. – № 4. – p. 82-96. – doi: 10.29141/2218-5003-2020-11-4-7.
38. Абдрахманова Г.И. и др. Индикаторы цифровой экономики: 2022. / Статистический сборник. - М.: НИУ ВШЭ, 2023. – 332 c.
39. Китайгородский М.Д. Индустрия 4.0 и ее влияние на технологическое образование // Современные наукоемкие технологии. – 2018. – № 2. – c. 290-294.
40. Подготовка (профессиональное образование и профессиональное обучение) и дополнительное образование работников организаций в 2020 году по видам экономической деятельности. / Статистический бюллетень. - М.: Росстат, 2021. – 242 c.
41. Kuznetsova A., Askarov A., Gusmanov R., Askarova A., Pypłacz P. Differentiation of labor productivity level and wages as a basis for changes in labor market // Polish Journal of Management Studies. – 2019. – № 2. – p. 345-357. – doi: 10.17512/pjms.2019.20.2.29.
42. Colombo E., Mercorio F., Mezzanzanica M. AI meets labor market: Exploring the link between automation and skills // Information Economics and Policy. – 2019. – p. 27-37. – doi: 10.1016/j.infoecopol.2019.05.003.

Страница обновлена: 28.04.2024 в 22:20:16