Стратегия развития рынка труда: зелёная трансформация и искусственный интеллект

Введение

Рынок труда переживает глубокую структурную перестройку под воздействием «зеленой» трансформации и широкого внедрения искусственного интеллекта (ИИ) и цифровых технологий. Повестка устойчивого развития и Парижское соглашение ускоряют переход к низкоуглеродной экономике: растут занятость и производственные цепочки в возобновляемые источники энергии (ВИЭ) и экотехнологиях, одновременно требуются переподготовка и «справедливая трансформация» для работников традиционных отраслей. Параллельно ИИ меняет структуру занятости: часть профессий автоматизируется, появляются новые виды деятельности, стремительно растет спрос на цифровые навыки. Для Центральной Азии и Узбекистана это означает необходимость проактивной стратегии, сочетающей создание рабочих мест в «зеленой» экономике, управление рисками автоматизации и опережающее развитие компетенций в увязке с национальными целями.

По оценке международного энергетического агентства (МЭА), занятость в мировом энергосекторе составляет 67,5 млн человек; чистая энергетика уже превысила ископаемую (34,8 млн против 32,6 млн). При инвестициях в энергетику свыше 3 трлн долл., из них около 2 трлн долл. в чистую энергию, занятость может вырасти до 69,3 млн, что подтверждает устойчивый сдвиг в пользу «зеленых» направлений в краткосрочной перспективе [13].

Одновременно ИИ перестраивает содержание труда внутри профессий. По обновленной оценке Международной организации труда (МОТ), примерно каждый четвертый работник в мире находится в зоне воздействия генеративного ИИ, а 3,3% занятых относятся к категории наивысшей экспозиции. Речь не о тотальной автоматизации, а о заметном переформатировании задач и требований к навыкам [14].

Мировой контекст подтверждает количественную и качественную смену спроса на компетенции. По данным Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), в профессиях с высокой экспозицией к ИИ наибольшая доля вакансий требует управленческих и бизнес-навыков (72,0% и 67,0% объявлений соответственно), а также цифровых, социальных и эмоциональных компетенций; на такие позиции приходится около трети всех вакансий. Акцент политики занятости смещается от узкотехнических к междисциплинарным навыкам и управлению изменениями [21].

«Зеленая» трансформация сопоставима по масштабу: в ВИЭ занято 16,2 млн человек – почти вдвое больше, чем десять лет назад. По оценкам МЭА, к 2030 г. спрос на кадры в чистой энергетике вырастет на 14,0 млн, а чистый баланс занятости в энергетике составит около +9,0 млн рабочих мест, перекрывая высвобождение в ископаемых отраслях [18]. Для стран Центральной Азии сочетание демографического прироста и курса на климатическую адаптацию формирует приоритеты программ переподготовки и опережающего обучения: энергоэффективность, ВИЭ, «умные» сети, управление данными и ИИ [15].

Узбекистан синхронизирует климатическую и цифровую стратегии с повесткой занятости. Приняты Стратегия низкоуглеродного развития и пакеты климатической политики, а также целевые ориентиры энергетики: к 2030 г. довести долю ВИЭ в выработке электроэнергии до 25,0% [1]. В 2024 г. утверждена «Стратегия развития искусственного интеллекта», предусматривающая ускорение внедрения ИИ в государственном управлении и реальном секторе [2]. Эти документы создают рамочные стимулы для формирования «зелено-цифровых» рабочих мест и модернизации системы подготовки кадров.

Как отметил Президент Республики Узбекистан, «человечество уверенно вступает в новую эпоху цивилизации – эпоху искусственного интеллекта», и тот, «кто первым добьется конкретного результата, окажется впереди». В Узбекистане ИИ выведен на уровень приоритетной госповестки: создан правовой базис, запущено >30 пилотных проектов в госсекторе и финансовой системе, учрежден рейтинг внедрения ИИ в министерствах и регионах, а подготовка кадров начнется со школы (включение тем ИИ в курс «Информатики», запуск кластера ИИ при Университете «Новый Узбекистан»). Это – основа повышения производительности труда и качества госуслуг [3].

В 2024 г. в экономике было занято около 13,59 млн человек, безработица – 5,8%. В 2025 г. тренд на снижение безработицы и рост формальной занятости сохранился на фоне устойчивого спроса на квалификации в инфраструктурном строительстве, энергетике, ИКТ и услугах. Это подтверждает: «зеленая» инфраструктура солнечная электростанция (СЭС), ветровая электростанция (ВЭС), сети, энергоэффективная модернизация и цифровизация уже в коротком цикле создают точки роста занятости.

Отдельный акцент – климатические риски и адаптация. По оценке Всемирного банка, без системной адаптации изменения климата могут сократить объем экономики к 2050 г. примерно на 10,0%, что напрямую влияет на структуру занятости и производительность. Следовательно, инвестиции в «зеленые» проекты и устойчивую инфраструктуру – не только экологическая, но и трудорынчная политика [25].

Конвергенция глобальных сценариев МЭА / Международное агентство по возобновляемым источникам энергии (МАВИЭ) / Всемирного банка к 2030 г. задает четкий вектор политики занятости и подготовки кадров. Во-первых, занятость в чистой энергетике и смежных цепочках растет быстрее, чем в ископаемых отраслях; во-вторых, при амбициозной декарбонизации чистый баланс рабочих мест в энергетике остается положительным (около +9,0 млн), что требует управления территориальными и квалификационными разрывами; в-третьих, занятость в ВИЭ может вырасти с 16,2 млн в 2023 г. до 38,0 млн к 2030 г. Эти тенденции усиливаются долгосрочными целями до 2050 г.: спрос на кадры концентрируется в ВИЭ, электрических сетях, энергоэффективности, водороде и цифровых платформах управления энергосистемами при сокращении занятости в добыче и первичной переработке ископаемого топлива. Сдвиг носит структурный характер и предъявляет новые требования к системе квалификаций и институтам рынка труда.

Для Узбекистана, нацеленного на долю ВИЭ не менее 25,0% к 2030 г. и реализующего Стратегию развития ИИ, это означает устойчивый спрос на «зелено-цифровые» компетенции вдоль всей цепочки стоимости: проектирование, монтаж и эксплуатация ВИЭ-объектов; модернизация и цифровизация сетей; дата-инжиниринг и ИИ-аналитика в энергетике и промышленности; «умные» жилищно-коммунальное хозяйство (ЖКХ) и транспорт. Критичны массовые программы переобучения и повышения квалификации для переходных групп (строительство, машиностроение, энергетика, агросектор) и региональная политика занятости, сглаживающая дисбалансы между территориями притока «зеленых» инвестиций и зонами потенциального высвобождения. Это согласуется с оценками МОТ и ОЭСР: в профессиях с высокой экспозицией к ИИ доминируют междисциплинарные «сквозные» навыки – управленческие, бизнес- и функционально-цифровые, а также социальные и эмоциональные. Следовательно, акцент политики смещается с узкотехнической подготовки к комплексным траекториям развития человеческого капитала, сочетающим инженерные компетенции с управлением изменениями и работой с данными.

Международная исследовательская база подтверждает эти приоритеты. Работы по технологической динамике занятости (Д. Асемоглу, П. Рестрепо; Д. Аутор; Э. Бриньолфссон и др.) [8, с. 1973–2016; 9; 11, с. 889–931] (Acemoglu et al., 2016; Autor, 2024; Brynjolfsson et al., 2025) показывают, что эффекты автоматизации и дополнения навыков зависят от скорости институциональной адаптации и качества механизмов переподготовки. Пакет исследований МЭА/ МАВИЭ /Всемирного банка по «чистым» балансам рабочих мест в энергетическом переходе связывает объемы занятости с глубиной локализации цепочек поставок, скоростью сетевой модернизации и масштабом программ энергоэффективности. Принципы «справедливого перехода», разработанные МОТ, задают рамку для защиты уязвимых групп и минимизации региональных потерь через активные меры на рынке труда (переобучение, субсидии занятости, мобильность рабочей силы), переговорные механизмы и социальное партнерство.

Национальная научно-экспертная повестка дает методологическую опору для практики. В Узбекистане накоплены исследования по человеческому капиталу, трансформации труда, цифровизации и зеленой экономике; активно работают Центр экономических исследований и реформ (CERR), Программа развития Организации Объединенных Наций (ПРООН) и академические школы. Это позволяет перейти от констатации трендов к операционализации: сформировать перечень «зелено-цифровых» профессий; запустить модульные программы переобучения и микроквалификаций; обновить рамку квалификаций по возобновляемым источникам энергии, сетям, энергоаудиту, водороду и промышленному искусственному интеллекту; развернуть аналитику навыков на данных вакансий, образовательных траекторий и производительности.

Практический выход – инструменты политики: сценарная карта занятости до 2030/2050 гг. по ключевым секторам с региональной детализацией; интегральные индикаторы качества занятости (оплата, стабильность, безопасность, обучение); пакет активных мер (опережающее обучение переходных групп, ваучеры, софинансирование фирменного обучения, признание неформального обучения, поддержка мобильности и релокации, переоснащение рабочих мест); институциональные настройки «справедливого перехода» (коллективные договоры, территориальные пакты, центры компетенций, отраслевые советы по навыкам) [7; 19].

Актуальность усиливается тремя факторами: доказанным чистым приростом занятости в «чистой» энергетике к 2030 г.; ускоряющимся «переформатированием» труда под воздействием искусственного интеллекта; национальными целями Узбекистана по ВИЭ и ИИ. Итог – научно обоснованная стратегия «зелено-цифрового» рынка труда для конвертации климатических и цифровых инвестиций в рост производительности и качественной занятости при снижении климатических рисков к 2050 г., с четкими целями, методиками (сценарное моделирование, оценка экспозиции профессий к ИИ, анализ спроса по вакансиям) и системой мониторинговых индикаторов на 2024–2030 гг. с продлением до 2050 г.

Цель работы – научно обосновать и операционализировать стратегию развития рынка труда Республики Узбекистан в условиях конвергенции «зеленой» трансформации и внедрения искусственного интеллекта, увязав климатические и цифровые инвестиции с формированием компетенций, созданием рабочих мест и ростом качества занятости на горизонтах до 2030 и 2050 гг.

Для достижения цели решаются следующие задачи: систематизировать международные оценки влияния энергетического перехода и искусственного интеллекта на занятость и структуру трудовых задач; сопоставить глобальные сценарии «зеленой» занятости с демографическими и институциональными условиями Узбекистана; обосновать (на основе сценарного подхода) траекторию создания рабочих мест до 2030 и 2050 гг. и выделить наиболее перспективные направления по цепочкам стоимости; определить состав «зелено-цифровых» компетенций и параметры политики «справедливого перехода» для переходных групп занятых; предложить инструменты активной политики занятости и систему мониторинга навыков и результатов трудоустройства на основе данных вакансий, выпуска и трудоустройства.

Основная часть

Переход к низкоуглеродной модели уже дает значимый чистый прирост рабочих мест и становится не только экологическим, но и трудорынчным проектом. По оценке Международной организации труда, достижение целей Парижского соглашения к 2030 г. создаст 24 млн новых рабочих мест при одновременном высвобождении 6 млн в угольной и нефтяной промышленности; чистый глобальный баланс – около 18 млн. Механизм понятен: быстрый рост возобновляемой энергетики, программы энергоэффективной модернизации зданий и производств, ускоренное развертывание электротранспорта и инфраструктуры формируют спрос на специалистов по всей цепочке – от материалов и компонентов до строительства, эксплуатации и сервиса. В результате занятость перетекает из ископаемых сегментов в «зеленые» отрасли, а структура энергозанятости смещается в пользу чистой энергии.

Эмпирика подтверждает структурный характер сдвига: в возобновляемой энергетике было 11,0 млн рабочих мест в 2018 г., 13,7 млн – в 2022 г. и 16,2 млн – в 2023 г. В сценарии удержания потепления на уровне 1,5 °C к 2030 г. ожидается рост до 38 млн, с дальнейшим увеличением до 43 млн к 2050 г. Траектория отражает ускоренный ввод солнечных и ветровых мощностей, расширение производственных и логистических цепочек, модернизацию сетей и распространение накопителей энергии (рис. 1).

За агрегированными цифрами скрыта отраслево-профессиональная специфика. Быстрее всего растет занятость в солнечной и ветровой генерации: производство компонентов (модули, турбины, инверторы), инжиниринг и строительство, эксплуатация и сервис. Существенен вклад энергоэффективности: глубокая термомодернизация зданий, стандарты оборудования и «умные» системы управления спросом создают локально привязанные, трудоемкие работы с устойчивым мультипликатором. Третий контур – сети и накопители: цифровизация и расширение электросетей, подключение распределенной генерации и внедрение систем хранения формируют спрос на инженеров-энергетиков, специалистов по автоматизации, ИТ-архитекторов и аналитиков данных. В транспорте развертывание электромобильности и зарядной инфраструктуры стимулирует занятость в производстве, сервисе и электроэнергетических услугах при снижении потребности в традиционных цепочках двигателей внутреннего сгорания и ископаемого топлива.

Рисунок 1. Динамика и прогноз глобальной занятости в секторе возобновляемой энергетики, млн чел.

Источник: составлено автором по данным IRENA (irena.org; дата обращения: 06.11.2025), International Labour Organization (ilo.org; дата обращения: 06.11.2025) и материалов ООН по устойчивому развитию (un.org; дата обращения: 27.01.2026) [6; 16; 17].

Даже при амбициозной декарбонизации суммарный баланс рабочих мест в энергетике к 2030 г. остается положительным (около +9,0 млн). Однако выгоды и издержки распределены неравномерно: проекты географически концентрируются, а профиль навыков меняется быстрее, чем обновляются квалификации в добыче и первичной переработке. Отсюда необходимость механизмов «справедливого перехода»: опережающее переобучение и повышение квалификации, поддержка мобильности и релокации, территориальные пакты занятости, временная социальная поддержка и переговорные форматы с участием государства, бизнеса и профсоюзов.

Требования к компетенциям становятся междисциплинарными. Наряду с инженерно-технической базой устойчиво растет спрос на «сквозные» навыки: управление проектами и изменениями, цифровая аналитика и работа с данными, логистика и снабжение, работа с клиентами и командная коммуникация. По обновленным оценкам Организации экономического сотрудничества и развития, в профессиях с высокой экспозицией к искусственному интеллекту доля объявлений с требованиями управленческих и бизнес-навыков достигает 72,0% и 67,0% соответственно; цифровые, социальные и эмоциональные компетенции становятся стандартом. Для «зеленой» экономики это означает встроенность ИИ-компетенций и «мягких» навыков в отраслевые стандарты, а также развитие модульных программ переобучения и микроквалификаций, связывающих инженерную подготовку с данными и автоматизацией.

Методологически сравнение источников требует аккуратности: оценки различаются по охвату (прямые, косвенные, индуцированные рабочие места), границам сектора (учет крупной гидроэнергетики, энергоэффективности, сетей) и моделям (затратно-выпускные таблицы, проектные коэффициенты, микроданные предприятий). Несмотря на это, консервативные ряды Международного агентства по возобновляемым источникам энергии и Международной организации труда согласованно показывают ускорение занятости в ВИЭ и положительный чистый баланс к 2030 г., а сценарии удержания потепления на уровне 1,5 °C указывают на дальнейший рост к 2050 г. Практический вывод: чтобы превратить «зеленую» траекторию в устойчивое повышение качества занятости, нужно синхронизировать климатическую, промышленную и образовательную политики, локализовать более длинные участки цепочек поставок, выстроить аналитику навыков на данных вакансий и образовательных траекторий и заранее проектировать пакеты поддержки переходных групп занятых.

География «зеленых» рабочих мест будет неравномерной и зависит от скорости масштабирования ВИЭ, глубины локализации поставок и готовности сетевой инфраструктуры. Прирост концентрируется там, где климатическая, промышленная и энергетическая политики «сшиты» в единую программу: ускоренное строительство солнечных и ветровых мощностей, модернизация сетей, производство компонентов и внедрение «умных» систем управления спросом формируют стабильный спрос на труд по всей цепочке стоимости – от инжиниринга и строительства до эксплуатации и цифрового сервиса.

Количественные оценки на 2030 г. указывают на явный региональный градиент: Азия и Тихоокеанский регион получает порядка +14 млн рабочих мест за счет «озеленения» экономики, Америки – около +3 млн, Европа – приблизительно +2 млн. В то же время регионы, чья структура занятости опирается на добычу и первичную переработку ископаемого топлива (Ближний Восток, часть стран Африки), при инерционных трендах рискуют столкнуться с небольшими чистыми потерями рабочих мест. [28] Такой «клин» в распределении выгод отражает различия в инвестиционной динамике, доступе к капиталу и плотности производственных коопераций, а также в институциональной готовности к переобучению и мобильности рабочей силы.

Для стран с высокой зависимостью от углеводородов ключевая задача – смягчить переходные издержки и избежать локального падения занятости. Нужны не только временные выплаты, но и ранняя диверсификация: перенос компетенций и мощностей в «зеленые» сегменты (строительство и сервис объектов возобновляемых источников энергии, энергоэффективность в ЖКХ и промышленности, сетевые и цифровые сервисы), формирование территориальных кластеров, стимулирование частных инвестиций через софинансирование и гарантии сетевого подключения.

Кадровый фактор усиливает региональные разрывы: Международная организация труда отмечает, что разрыв между имеющимися у работников навыками и компетенциями, востребованными «зеленой» экономикой, носит устойчивый характер – новым рабочим местам требуются экологическая грамотность, умение работать с чистыми технологиями и цифровые навыки, тогда как стратегии развития навыков редко напрямую увязываются с целями устойчивого роста. Узкое место – своевременная подготовка инженеров и техников для ВИЭ, специалистов по энергоаудиту и термомодернизации, электромонтеров сетей, операторов накопителей, дата-инженеров и аналитиков для «умных» сетей и управления спросом.

По нашему мнению из этого вытекает состав «пакета справедливого перехода»: во-первых, опережающее переобучение работников добычи и повышение квалификации в строительстве, машиностроении и сетевом хозяйстве на базе модульных программ и микроквалификаций; во-вторых, совместное финансирование обучения – ваучеры для домохозяйств, софинансирование фирменного обучения и стажировок, налоговые стимулы локализации компонентов и сервисов; в-третьих инфраструктура подготовки – региональные центры компетенций при колледжах и университетах, интегрированные с проектными офисами «зеленых» кластеров и отраслевыми советами по навыкам; в-четвертых, поддержка мобильности и релокации (жилищные и транспортные субсидии) в зоны активного развертывания ВИЭ и модернизации сетей; в-пятых, временная социальная защита, связанная с индивидуальными траекториями переобучения и трудоустройства.

Критически важна система мониторинга и аналитики навыков. Регулярный сбор и анализ данных о вакансиях, образовательных траекториях и результатах трудоустройства должны обеспечивать оперативную корректировку модулей и объемов набора. Ядро индикаторов: чистое изменение занятости по отраслям и регионам; доля вакансий, закрытых выпускниками программ переобучения; индекс несоответствия навыков; медианный срок трудоустройства после обучения; доля локализованной добавленной стоимости в проектах ВИЭ и сетевой модернизации. По этим метрикам формируются адаптивные дорожные карты: перераспределение ресурсов между направлениями (ВИЭ, сети, энергоэффективность, чистый транспорт), ускоренное открытие программ в зонах дефицита и сглаживание территориальных дисбалансов.

Цифровизация и ИИ действуют двунаправленно: ускоряют вытеснение рутинных задач и параллельно открывают новые ниши, повышая производительность и спрос на комплексные компетенции. Динамика оценок Всемирного экономического форума (ВЭФ) это отражает: в Future of Jobs 2020 ожидалось к 2025 г. +97 млн и –85 млн рабочих мест (чистый эффект +12 млн); в выпуске 2023 г. на 2023–2027 гг. – +69 млн и –83 млн (чистый –14 млн, 2,0% занятости в охвате). Обновленный среднесрочный ориентир до 2030 г. – до +170 млн и –92 млн, нетто +78 млн (7,0%). Разброс объясняется сменой макроусловий и ускорением автоматизации, а также критической ролью темпов подготовки кадров и институциональной адаптации.

Таким образом, краткосрочные балансы чувствительны к конъюнктуре и могут быть отрицательными, в прогнозе до 2030 г. совокупное создание рабочих мест по линии ИИ-диффузии и «зеленой» модернизации, как правило, превосходит вытеснение. При этом прогнозы Всемирного экономического форума (ВЭФ) после 2030 г. показывают, что верхняя граница сценарного коридора для стресс-тестов: простая экстраполяция чаще завышает эффект из-за насыщения рынков и ограничений предложения труда.

Ограничивающее звено в трансформации рынка труда смещается от количественного создания рабочих мест к пропускной способности системы подготовки и переподготовки кадров под новые профессиональные роли. По оценкам Всемирного экономического форума, чистый прирост занятости в ближайшие годы в наибольшей мере будет формироваться за счет «зеленой» трансформации, локализации цепочек поставок и сквозной цифровизации экономики, включая использование больших данных, облачных сервисов и технологий искусственного интеллекта. Одновременно наиболее уязвимыми оказываются административно-канцелярские и учетно-кассовые функции, где автоматизация и стандартизация процессов быстрее вытесняют традиционные трудовые операции. При отсутствии опережающего обучения и переобучения возрастает риск краткосрочного усиления структурной безработицы, обусловленной несоответствием между структурой спроса на труд и имеющимися компетенциями работников, даже при благоприятной среднесрочной динамике занятости в целом.

Рисунок 2. Динамика и прогноз по глобальному влиянию автоматизации и ИИ на занятость, млн рабочих мест

Источник: составлено автором по данным World Economic Forum (weforum.org; дата обращения: 06.11.2025) и Eviden Insights (eviden.com; дата обращения: 06.11.2025); прогноз автора [10; 26; 27].

Структурные оценки McKinsey подтверждают масштаб задачи к 2030 г. 75–375 млн человек (3,0–14,0% мировой рабочей силы) могут сменить профессиональные категории. Это не предвещает «тотальной безработицы», но подчеркивает объем переходных издержек и необходимость политики справедливого перехода, где подготовка и переподготовка кадров становится инфраструктурой роста наравне с инвестициями в данные, вычисления и организационные изменения [20].

Макроэкономическая «подпорка» от ИИ усиливает потенциал занятости через мультипликаторы спроса и производительности: по оценке PwC, вклад ИИ в мировой ВВП к 2030 г. может достигать $15,7 трлн (14,0% глобального ВВП), причем эффект распределяется между ростом производительности и выпуском новых продуктов и сервисов [23]. Верификация этого потенциала в занятости зависит от доступности компетенций и скорости организационной адаптации в фирмах; без этого вклад стоимости не конвертируется в «качественные» рабочие места.

Практический вывод для политики занятости: приоритет нужно смещать с «сохранения старых рабочих мест» к проектированию переходных траекторий – модульные программы и микроквалификации по данным, МО-инжинирингу, робототехнике и цифровому операционному управлению; обновление отраслевых стандартов с интеграцией ИИ-компетенций и «сквозных» управленческих/коммуникативных навыков; ваучеры на обучение и софинансирование фирменных программ; карьерная навигация, поддержка мобильности и релокации. Так, мультипликаторы ИИ и «зеленой» модернизации будут суммироваться, превращая потенциальный «дивиденд» в наблюдаемый прирост качественной занятости.

Наблюдаемая траектория рынка труда Узбекистана сочетает демографическое расширение рабочей силы и институциональные эффекты – переход на методологию МОТ, активную формализацию и программы занятости. Пандемийный шок 2020 г. дал краткий всплеск безработицы, после чего началось устойчивое снижение на фоне восстановления спроса, инфраструктурных инвестиций и легализации занятости. Параллельно идут структурные сдвиги: постепенный выход из аграрного сектора, рост сервисов и обрабатывающей промышленности, поддержка занятости через внешнюю миграцию.

Прогноз математически согласован: при целевом уровне безработицы 5,0% расчетные занятые и безработные соответствуют объему трудовых ресурсов. Для достижения целей нужно ускорить чистое создание рабочих мест в 2024–2030 гг. до 0,40 млн в год, после 2030 г. – плавное снижение темпа до 0,20 млн. Такая двухфазная траектория реалистична при синхронизации «зеленых» и цифровых инвестиций с подготовкой кадров и локализацией цепочек поставок (рис. 3).

Рисунок 3. Динамика и прогноз рынка труда Узбекистана

Источник: составлено автором по данным Национального комитета Республики Узбекистан по статистике (stat.uz; дата обращения: 06.11.2025), Министерства занятости и сокращения бедности Республики Узбекистан (mehnat.uz; дата обращения: 06.11.2025) и World Bank (worldbank.org; дата обращения: 06.11.2025); прогноз автора [4; 5; 25].

Качество занятости выходит на первый план. Формализация – не статистический эффект, а механизм роста производительности и защищенности труда: расширяет базу соцвзносов, улучшает доступ к кредиту и обучению, снижает волатильность доходов. Но высокая доля неформального сектора сохраняет уязвимость: часть высвобождаемых из сельского хозяйства работников уходит в низкопроизводительные услуги или миграцию. Отсюда приоритет «переходных групп» – сельские работники, молодежь, женщины после перерывов, старшие возрастные когорты.

«Зеленая» трансформация и интеграция ИИ формируют главное «окно занятости» до 2030 г.: ввод СЭС и ВЭС, модернизация сетей, программы энергоэффективности и оцифровка процессов создают устойчивый спрос на инженеров и техников, строителей и эксплуатационщиков, энергоаудиторов, операторов накопителей, дата-инженеров и аналитиков. Чтобы целевые уровни занятости материализовались, требуется опережающее наращивание подготовки и переподготовки не менее 0,4 млн человек в год до 2030 г. – сопоставимо с нужным приростом занятости. Инструменты: модульные программы и микроквалификации с коротким циклом, дуальные форматы «работа – учеба», признание неформального обучения, жесткая привязка мест к региональным проектам ВИЭ, сетей, ЖКХ и транспорта.

Миграция – предохранительный клапан, сглаживающий циклы. Среднесрочная цель – переход от «экспорта рабочей силы» к «экспорту компетенций»: предварительная сертификация навыков, отраслевые соглашения о занятости, каналы возврата квалифицированных работников и трансферта знаний.

Сельское хозяйство остается резервом роста совокупной производительности: агрокластеры, ресурсосбережение и орошение, механизация и «умное» фермерство высвобождают скрытую занятость, одновременно создавая рабочие места в селе – ВИЭ-проекты, сервисные кооперативы, логистика, переработка. Такая «локальная индустриализация» снижает избыточную миграцию и укрепляет региональные рынки труда.

Риски связаны с внешней конъюнктурой (замедление стран-реципиентов, волатильность цен на энергоносители), климатико-водными ограничениями и институциональными издержками ускоренного обучения. Управление ими требует трех контуров: регулярного обновления прогнозов 2030/2050 с привязкой к инвестициям; системы аналитики навыков (вакансии, выпускники, трудоустройство) для оперативной корректировки набора и программ; пакета «справедливого перехода» – ваучеры на обучение, софинансирование фирменных программ, карьерная навигация, поддержка мобильности и временная соцзащита. В этой конфигурации ориентиры достижимы и конвертируемы в рост качества занятости и устойчивости домохозяйств – базу долгосрочного повышения производительности и доходов.

Цифровой сектор в Узбекистане за последние годы превратился в самостоятельный драйвер занятости и экспорта, усиливая мультипликативные эффекты на весь рынок труда. Институциональная рамка («Цифровой Узбекистан – 2030», специализированные налоговые режимы и ИТ-парки) обеспечила быстрый масштаб: число резидентов ИТ-парка в 2024 г. превысило 1,6 тыс. человек, причем приток продолжился и в 2025 г. Эта динамика подтверждает смещение структуры экспорта в пользу нематериальных услуг и формирует устойчивый спрос на квалифицированные кадры в разработке, аутсорсинг бизнес-процессов [22].

Занятость в секторе «информация и связь» за три года выросла примерно на 41,0%. Параллельно расширялась образовательная воронка: 21 университет и 14 зарубежных программ готовят информационно-коммуникационных технологий (ИКТ)-специалистов, однако дефицит опытных кадров сохраняется и составляет 62,0% и компаний испытывают трудности с наймом. Инициативы массового обучения («Один миллион программистов») заметно повысили базовую цифровую грамотность, но для закрытия кадрового разрыва требуется дальнейшее наращивание продвинутых траекторий и практико-ориентированных программ [24].

Демографическое «окно возможностей» усиливает кадровый спрос. Постоянное население превысило 37 млн человек в 2024 г.; по прогнозам, к 2030 г. численность достигнет 41,0 млн человек, к 2050 г. – около 50 млн. Оценки по рабочему возрасту расходятся в зависимости от методики (национальные границы трудоспособности в диапазоне 15–64 лет), но консенсус един: к середине века численность трудоспособных вырастет на миллионы, что делает критичным ежегодное создание не менее 300–350 тыс. рабочих мест и быстрый перевод части занятости в высокопроизводительные цифровые и «зеленые» сегменты [12].

Таким образом можно сделать следующие выводы. Во-первых, приоритизировать экспортную специализацию ИТ-парков и удержать траекторию экспорта на уровне 1,0 млрд долл. и выше – за счет углубления присутствия на ключевых рынках и расширения пула резидентов-экспортеров. Во-вторых, синхронизировать инвестиции в оборудование и облачную инфраструктуру с подготовкой кадров: довести выпуск ИКТ-специалистов до требуемого уровня (ориентир – десятки тысяч в год), усилив дуальные форматы и стажировки в компаниях-резидентах. Во-третьих, закрыть структурные разрывы инклюзии: выравнивание гендерного участия (женщины 11,0% среди студентов ИТ-направлений) и адресные траектории для регионов с низкой плотностью цифровых рабочих мест. В-четвертых, на уровне «сквозной» экономики встроить базовые цифровые навыки в программы профподготовки по строительству, энергетике, транспорту и услугам – с тем, чтобы 30,0–40,0% новых рабочих мест, уже требующих цифровых компетенций, были доступны выпускникам коротких модулей. Эти меры конвертируют достигнутый импульс цифровизации в устойчивый рост «качественной занятости» и снижают риск структурных дефицитов на фоне ускоренного «зелено-цифрового» спроса.

Выводы

Сопоставление динамики занятости с демографическим ростом и реформами показывает: Узбекистан вошел в фазу устойчивого снижения безработицы при одновременном росте формальной занятости и диверсификации экономики. «Зеленая» трансформация и цифровизация (включая ИИ) взаимодополняют друг друга: первая создает спрос на инженерные, строительные и сервисные компетенции в энергетике, транспорте и ЖКХ, вторая повышает производительность и расширяет высококвалифицированные услуги, формируя экспортный потенциал ИТ и аутсорсинга. Анализ подтверждает согласованность целевых ориентиров занятости к 2030 г. с траекторией инвестиций и реформ; ключевое ограничение – скорость подготовки кадров.

Главный вывод: количественный успех должен быть закреплен качественным поворотом – ростом производительности, формализацией и сокращением региональных и гендерных разрывов. Без опережающего переобучения риск локальных кадровых дефицитов и структурной безработицы будет расти. На среднесрочном горизонте именно масштаб и темп подготовки человеческого капитала определят, станет ли ИИ нетто-создателем рабочих мест, а «зеленая» индустриализация – источником инклюзивного роста.

Оптимальная конфигурация политики – экосистема непрерывного обучения, связанная с инвестиционными проектами и региональными кластерами: модульные программы и микроквалификации с коротким циклом, дуальные форматы «работа – учеба», признание неформального обучения, сертификация «зеленых» и цифровых навыков в национальной рамке квалификаций. Нужны ваучеры и софинансирование корпоративного обучения, чтобы бизнес стал соинвестором подготовки.

Для снижения рисков трансформации требуется «каркас справедливого перехода»: временная поддержка доходов, карьерная навигация и «мостики» занятости, поддержка мобильности и релокации; синхронизация вывода углеродоемких мощностей с запуском альтернативных производств и учебных программ на местах.

Региональная специализация: Ферганская долина – агропереработка и «умное» сельское хозяйство с ВИЭ-инфраструктурой; Навоий и Каракалпакстан – генерация ВИЭ и сервисы; Ташкент – ИТ, ИИ, финтех и образование. Такая полицентричная модель снижает маятниковую миграцию и повышает устойчивость локальных рынков труда; для устранения гендерного разрыва в ИКТ уместны целевые стипендии и стажировки для девушек и гибкие форматы занятости.

Повышение производительности следует связать с развитием предпринимательства и МСП: упрощение регуляторной среды, доступ к венчурному и льготному финансированию, масштабирование ИТ-парков и центров аутсорсинга. Постоянный мониторинг – обследования рабочей силы с учетом неформального сектора, «интеллект анализа навыков» по данным вакансий и выпускников, сценарная оценка влияния крупных проектов – должен быть встроен в отраслевые дорожные карты и бюджетный процесс. Такая рамка замыкает контур «инвестиции – навыки – занятость – производительность» и повышает вероятность достижения ориентиров к 2030 г. и устойчивой полной занятости к 2050 г.