Вестник_6_2021. Научный журнал
 Скачать 7.42 Mb.
|
|
У. К . Джункеев 1 МГУ имени М. В. Ломоносова (Москва, Россия) УДК: 331.56 МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА УРОВЕНЬ БЕЗРАБОТИЦЫ В РОССИИ Работа посвящена изучению закономерностей на рынке труда в свете развития цифровой экономики. Конъюнктура рынка труда анализируется с точки зрения ди- намики уровня зарегистрированной безработицы. Степень развития цифровой эко- номики оценивается тремя показателями: доля организаций, использующих (1) сеть Интернет и (2) локальные вычислительные сети, (3) количество персональных ком- пьютеров на 100 сотрудников. Помимо показателей технологического развития, в статье также принимаются во внимание демографические факторы. Выявлено, что c начала 2000-х гг. степень распространения сети Интернет в организациях уве- личилась вдвое, а количество компьютеров характеризуется трехкратным ростом. Доля населения пожилого возраста и ожидаемая продолжительность жизни повы- сились на 5% и 7 лет соответственно. На основе эконометрических моделей на па- нельных данных касательно федеральных округов России за 2003–2019 гг. получены следующие результаты. Во-первых, распространение технологических разработок сокращает уровень безработицы. Во-вторых, повышение (i) доли населения старше трудоспособного возраста, (ii) ожидаемой продолжительности жизни ассоциируется с сокращением уровня безработицы. В-третьих, совместное воздействие технологи- ческих и демографических факторов повышает уровень безработицы. Величина со- кращения превышает степень повышения уровня безработицы за счет внедрения тех- нологических разработок. Тем самым технологическая безработица вероятнее пред- ставляет собой теоретическую возможность. В-четвертых, принятые во внимание детерминанты объясняют от 38 до 43% изменений уровня безработицы. Предложен- ный подход может применяться в контексте внедрения регуляторных мер относи- тельно занятости с учетом внедрения цифровых технологий в организациях и ста- рения населения в регионах. Ключевые слова: безработица, цифровизация, старение населения, панель- ные данные. Цитировать статью: Джункеев, У. К. (2021). Моделирование влияния цифровых техно- логий на уровень безработицы в России. Вестник Московского университета. Серия 6. Эко- номика, (6), 186–201. https://doi.org/10.38050/01300105202169. 1 Джункеев Урмат Кубанович — аспирант экономического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова; e-mail: dzhunkeev@gmail.com, ORCID: 0000-0003-0097-4561. 187 U. K. Dzhunkeev Lomonosov Moscow State University (Moscow, Russia) JEL: E24, J11, O33 MODELLING THE IMPACT OF DIGITAL TECHNOLOGIES ON UNEMPLOYMENT RATE IN RUSSIA The paper examines labor market patterns in the light of digital economy development. The aim is to analyze labor market conjuncture in terms of registered unemployment dynamics. The degree of digital economy development is assessed through three indicators: the share of organizations using (1) the Internet, (2) local area networks, (3) number of personal computers per 100 employees. In addition to technological development indicators, the article also makes account of certain demographic factors. Since early 2000s, the degree of Internet penetration in organizations has doubled, while the number of computers increased threefold. The share of elderly population and life expectancy rate have increased by 5 percent and 7 years respectively. Drawing on econometric panel data models regarding federal districts in Russia for 2003–2019, the author provides the following findings. First, the proliferation of technological advances reduces unemployment rate. Second, an increase in the proportion of population above working age and life expectancy entails the reduction in unemployment rate. Third, combined effect of technological and demographic factors increases unemployment rate. The magnitude of the reduction exceeds the degree of increase in the unemployment rate due to technological advances. Thus, technological unemployment is more likely a theoretical possibility. Fourth, the determinants taken into consideration explain from 38 to 43 percent of unemployment rate change. The proposed approach can be applied in designing regulatory policies regarding employment with regard to the implementation of digital technologies in organizations and population aging in Russia’s regions. Keywords: unemployment, digitalization, aging, panel data. To cite this document: Dzhunkeev, U. K. (2021). Modelling the impact of digital technologies on the unemployment rate in Russia. Moscow University Economic Bulletin, (6), 186–201. https:// doi.org/10.38050/01300105202169. Введение Современный этап характеризуется активной разработкой и стреми- тельным внедрением цифровых технологий. С одной стороны, подобное технологическое развитие повышает уровень жизни в форме приобретения товаров, изучения учебных дисциплин и профессиональных курсов через дистанционные сервисы. С другой стороны, повышается способность тех- нологий в выполнении физических и умственных задач, которые прежде были прерогативой человека: сборка промышленных деталей на конвей- ерном производстве, прогнозирование финансовых активов на фондовом 188 рынке (Fossen, Sorgner, 2019). Также цифровые технологии повышают качество медицинских услуг, что увеличивает продолжительность жизни населения. Последнее, в свою очередь, также представляет собой значи- мый фактор изменения конъюнктуры на рынке труда (Acemoglu, Restrepo, 2021). Подобные закономерности прикладного применения технологи- ческих инноваций, повышения доли граждан старшего возраста вызы- вают озабоченность относительно последствий для сохранения статуса занятости. Однако ряд авторов указывают, что прогнозы относительно технологической безработицы являются преувеличенными (Autor, 2015; Kapeliushnikov, 2019). С учетом перечисленных тенденций целью настоящей статьи является эмпирическая проверка гипотезы о воздействии цифровизации на уровень безработицы с учетом старения населения. В начале статьи выполнен об- зор научных исследований относительно воздействия технологических и демографических детерминант на конъюнктуру рынка труда. Затем ав- тором приводится методология моделирования и описание статистических данных. Результаты эконометрического оценивания содержатся в заклю- чительной части статьи. Технологические и демографические факторы изменения конъюнктуры рынка труда В первую очередь приведем технологические детерминанты изменения уровня занятости. Так, И. Е. Калабихина отмечает, что процессы цифрови- зации могут по-разному влиять на отдельные социально-демографические группы. С одной стороны, процессы цифровизации повышают трудовые возможности для женщин с детьми и людей пожилого возраста. С другой стороны, старение населения является основным вызовом для цифровой экономики. Повышение возраста трудоспособного населения будет тор- мозить развитие цифровой экономики. Так как работники молодого воз- раста составляют значительную долю занятости в секторе информацион- ных и телекоммуникационных технологий, то может возникнуть нехватка квалифицированной рабочей силы (Калабихина, 2019). Действительно, С. Н. Бобылев с коллегами выявили, что в значительной части регионов России, кроме Москвы и Санкт-Петербурга, наблюдается нехватка чис- ленности работников в сфере информационных и телекоммуникационных технологий (Бобылев и др., 2018). Также С. Б. Земцов выявил, что реги- оны России характеризуются запоздалым темпом внедрения технологи- ческих разработок (Земцов, 2018). В свою очередь, М. Фрис и М. Вюрвих на основе информации по 97 регионам Германии получили, что увеличе- ние численности работников в области информационных технологий по- вышает число технологических стартапов. При этом наличие универси- тета в регионе повышает число предприятий, которые специализируются 189 в области информационных и коммуникационных технологий (Fritsch, Wyrwich, 2019). С. Кергроуч отмечает, что цифровизация позволяет снизить гендерное неравенство в отношении трудовой деятельности и найти баланс между се- мейной и профессиональной сторонами жизни. Рабочие места могут пре- образоваться в новые формы занятости: работа по требованию, неполный рабочий день, самозанятость (Kergroach, 2017). Аналогично, Т. Баллистер и А. Элшейхи на основе изучения 255 исследований выявили, что (i) уве- личение уровня занятости женщин через снижение уровня фертильности повышает спрос на услуги персонального, медицинского обслуживания и выполнения бытовых обязанностей; (ii) повышается уровень нестан- дартной формы занятости (Balliester, Elsheikhi, 2018). Е. В. Балацкий полагает, что цифровые системы четвертой промыш- ленной революции сократят численность квалифицированных работни- ков умственного труда. Разработки первой промышленной революции заменили человека в выполнении физического труда в опасных и тяже- лых условиях. Вторая промышленная революция позволила автоматизи- ровать менее тяжелый физический труд. Изобретения третьей промыш- ленной революции стали выполнять примитивные задачи умственного труда: простые математические вычисления, сбора, сортировки, обработки информации. В рамках четвертой промышленной революции снижается роль труда в пользу капитала. Технологический прогресс в большей сте- пени повышает производительность труда и сокращает уровень занято- сти, нежели создает новые рабочие места (Balatsky, 2019). Так, Ф. Фоссен и А. Зоргнер на основе информации по рынку труда США за 2011–2018 гг. выявили, что повышение риска компьютеризации ассоциируется с тремя процессами: увеличение вероятности перехода в другую сферу деятельно- сти; повышение вероятности стать безработным; снижение роста заработ- ной платы (Fossen, Sorgner, 2019). Однако Р. И. Капелюшников полагает, что прогнозы о том, что техно- логии сократят значительную часть работников, являются теоретической иллюзией. На уровне индивидуальных фирм выявлено, что технологиче- ские инновации увеличивает уровень занятости. Внедрение технологиче- ских изобретений повышает уровень безработицы в сфере услуг и в высо- котехнологичных промышленных отраслях. Внедрение технологических разработок меняет структуру занятости и квалификационные требования к работникам. Замедление темпов совокупной факторной производитель- ности является фактором малой вероятности возникновения технологиче- ской безработицы (Kapeliushnikov, 2019). Вдобавок ряд авторов отмечают, что цифровые технологии характеризуется меньшими темпами развития по сравнению с изобретениями прошлых технологических революций (Berger, Frey, 2016), так как все более трудным является получение фун- даментально новых технологических разработок (Dorn, 2015). Также вы- 190 явлено, что в странах ОЭСР начиная с 2000 г. снизилась производитель- ности труда и достигла 1% (OECD, 2018). Аналогичного мнения и придерживаются Л. Чуа с коллегами, кото- рые указывают, что, несмотря на внедрение электричества, конвейерных линий в промышленных процессах, телекоммуникационных средств, разработок с искусственным интеллектом, технологические инновации не приводили к массовой безработице. Технологии подобны природным ресурсам: в зависимости от государственных мер активы могут приве- сти либо к значительному повышению социального благополучия, либо к получению выгод отдельных людей (Chuah et al., 2018). Также Д. Аутор полагает, что технологии автоматизации могут дополнять труд работни- ков и прогнозирование массовой технологической безработицы является преувеличенным. Необходимо учитывать, что работа включает как задачи, которые можно автоматизировать, так и задачи, которые являются пре- рогативой работников (Autor, 2015). Р. И. Капелюшников подчеркивает, что повышение уровня образо- вания и квалификации, снижение темпов совокупной факторной про- изводительности и ВВП, правовые и социальные ограничения препят- ствуют возникновению технологической безработицы (Капелюшников, 2018). Ф. Фоссен и А. Зоргнер отмечают, что приобретение образова- ния повышает способности осваивать новую информацию, позволяет работникам лучше адаптироваться к процессам внедрения цифровых технологий. Высокообразованные работники с большей вероятностью приобретают навыки, которые не могут быть автоматизированы техно- логиями. К таким навыкам можно отнести креативность, критическое мышление, межличностное взаимодействие, навыки убеждения (Fossen, Sorgner, 2019). Ряд авторов указывают, что технологическое развитие неразрывно связано с процессами глобализации, которые также влияют на рынок труда (OECD, 2019; Abraham, Kearney, 2020). Так, Д. Аджемоглу и Д. Ау- тор указывают, что на уровень и структуру занятости влияют (1) глоба- лизационные процессы в форме передачи трудовых задач подрядчикам в зарубежных странах с меньшими трудовыми выплатами, (2) изменения стоимости ИКТ, что стимулирует внедрение технологий автоматизации (Acemoglu, Autor, 2011). Преодолеваются географические барьеры в це- почке добавленной стоимости, и различные уровни производственного процесса распределяются по странам и регионам. За период 1991–2017 гг. доля мировой занятости в сельском хозяйстве снизилась с 43,3 до 26,5% благодаря масштабному распространению технологий, которые повышают производительность: начиная от тракторов к более продвинутым разра- боткам робототехники и комбайнов (OECD, 2019). Несмотря на стреми- тельное развитие технологических и глобализационных процессов, менее вероятно наступление массовой технологической безработицы. Процессы 191 цифровизации и глобализации повышают качество работы, создают но- вые трудовые задачи. В странах ОЭСР автоматизации подвергаются 14% рабочих мест. При этом сферы образования и здравоохранения являются отраслями с низким риском замещения работников. Внедрение техно- логий, таких как стиральные и посудомоечные машины, предоставило возможность женщинам сократить время на выполнение бытовых задач и сосредоточиться на задачах профессионального характера (OECD, 2019). В работе (Schmidpeter, Winter-Ebmer, 2018) авторы выявили, что сниже- ние вероятности повторного трудоустройства мужчин в большей степени обусловлено передачей работы зарубежным подрядчикам, чем автомати- зацией. Сокращение возможности трудоустройства женщин в большей мере объясняется автоматизацией, нежели передачей работы зарубеж- ным подрядчикам. Приведем демографические факторы, влияющие на конъюнктуру рынка труда. Так, исследователи Организации экономического сотруд- ничества и развития (далее ОЭСР) приводят три фактора, которые вли- яют на рынок труда: (1) внедрение цифровых технологий, (2) процессы глобализации, (3) демографические изменения (OECD, 2019). На при- мере стран Европы К. Пулиакас выявил, что технологии автоматизации могут заменить 14% работников в возрасте 24–65 лет. Меньший риск автоматизации выявлен у работников (1) женского пола, (2) с более вы- соким уровнем образования, (3) зрелого возраста по сравнению с моло- дыми и пожилыми сотрудниками, (4) в сфере здравоохранения, управ- ленческой, научно-исследовательской деятельности, (5) выполняющие социальные и персональные услуги (Pouliakas, 2018). Также С. МакГи- несс с коллегами выявили, что в странах Европы технологический рост в большей степени повышает спрос на навыки (1) работников мужского пола, (2) сотрудников, которые имеют высшее образование (McGuinness et al., 2019). С. Земцов выявил, что технологии автоматизации сократят 49,3% трудоспособного населения России за 2009–2015 гг.: 42,3 млн ра- ботников. Вероятность автоматизации работников формального сектора составляет 44,78%, неформального сектора — 53%. Повышение доли спе- циалистов с высшим образованием снижает риск автоматизации рабочих мест в регионе (Земцов, 2018). В ряде исследований отмечается, что старение населения ассоциируется с сокращением численности квалифицированных работников, что стиму- лирует внедрение технологий автоматизации для повышения конкуренто- способности компаний. Повышение доли населения пожилого возраста стимулирует внедрение технологий автоматизации, повышает квалифика- ционные требования, меняет пути международной торговли, сдвигает по- требление с предметов длительного пользования в сторону персональных услуг (OECD, 2019). На рынке труда Германии выявлено, что доля моло- дых работников, которые впервые трудоустраиваются, меньше, чем доля 192 сотрудников пожилого возраста, которые выходят на пенсию. Получено, что 42% рабочих мест в Германии подвержены автоматизации согласно оценке вероятности замещения сфер деятельности (Walwei, 2017). Также А. Абелианская с коллегами приводят три демографических тренда, ко- торые повлияют на структуру занятости в развитых странах: старение на- селения, снижение численности молодых людей, миграционные потоки из развивающихся стран, что повышает число индивидов, которые ищут работу. В странах, где стареет население, вероятнее будут повышаться ин- вестиции во внедрение технологий автоматизации, нежели в изменение законодательства по поводу стимулирования занятости работников по- жилого возраста (Abeliansky et al., 2020). Аналогично Д. Блум с коллегами указывают, что возрастная структура страны, темпы роста рождаемости значимо влияют на уровень занятости. Авторы прогнозируют, что количество промышленных роботов к 2030 г. составит 11,3 млн единиц. Повышение переговорной силы профсоюзов снижает темпы автоматизации рабочих мест. В подобной ситуации могут быть сформированы трудовые договоры, при которых ценой за сохране- ние рабочего места является меньшая ставка заработной платы (Bloom et al., 2018). Р. Фонсека выделяет переменные, которые сформируют бу- дущий портрет занятости: передача трудовых задач подрядчикам, старение трудоспособного населения, постоянное развитие квалификации работ- ников (Fonseca, 2017). Ряд авторов выявили, что внедрение промышлен- ных роботов в большей степени сокращает численность работников стар- шего поколения, чем молодых сотрудников, на примере Дании (Humlum, 2019), на примере Китая — сокращает уровень занятости работников муж- ского пола, пожилого возраста (Giuntella, Wang, 2019). М. Затор полагает, что сокращение рабочей силы повышает объем инвестиций в изобретения и последующее внедрение технологий автоматизации и цифровизации, что снижает уровень занятости. Тем самым автоматизация труда может быть реакцией на дефицит специалистов. Причинами повышения доли населения пожилого возраста могут быть решения о снижении фертиль- ности, принятые десятилетиями назад. Получено, что технологические изобретения сокращают уровень занятости в промышленной, добываю- щей и торговой отраслях, повышают — в финансовой отрасли и секторе здравоохранения, образования, информационных технологий экономики Германии за период 1993–2017 гг. Автоматизация в форме внедрения промышленных роботов сокращает уровень занятости, незначимо вли- яет на заработные платы. В свою очередь, цифровизация в форме повы- шения инвестиций в разработку программного обеспечения и базы дан- ных повышает заработные платы и незначимо влияет на уровень занято- сти (Zator, 2019). Д. Аджемоглу и П. Рестрепо выявили, что демографические факторы, такие как старение и сокращение трудоспособного населения, объясняют 193 половину изменений в разработке и внедрении промышленных роботов и технологий автоматизации за 1993–2014 гг. в экономике США. Показа- телем старения населения является отношение численности работников старше 56 лет к численности сотрудников в возрасте от 21 до 55 лет. Выяв- лено, что внедрение промышленных роботов ассоциируется (i) с меньшим уровнем занятости и заработных плат работников среднего возраста, (ii) с увеличением доли работников пожилого возраста. Старение населения повышает внедрение технологий автоматизации, объем экспорта и им- порта промышленных роботов за 1996–2015 гг. (Acemoglu, Restrepo, 2021). Аналогично Ф. Фоссен и А. Зоргнер на основе информации по рынку труда США за 2011–2018 гг. получили, что с увеличением возраста ин- дивида повышается негативное влияние цифровизации на вероятность смены сферы деятельности. Тем самым работники старшего возраста в большей степени подвержены влиянию цифровых технологий (Fossen, Sorgner, 2019). Д. Аутор и Д. Дорн полагают, что при сокращении рабочих мест со- трудники старшего возраста более вероятно будут пребывать на текущей сфере деятельности. В то же время молодые работники имеют стимулы к тому, чтобы не трудоустраиваться в сферы деятельности, характеризу- ющиеся постепенным сокращением уровня занятости. Тем самым повы- шается средний возраст сотрудников сфер деятельности, в которых на- блюдается сокращение уровня занятости. Повышение среднего возраста сотрудников выявлено в сферах деятельности (1) со средним уровнем квалификации, (2) с преобладанием монотонных, повторяющихся задач. Таким образом, сферы деятельности со средним уровнем квалификации ассоциируются с повторяющимися монотонными трудовыми задачами. При сокращении уровня занятости в рутинных сферах деятельности со- трудники старшей возрастной категории с образованием более вероятно повторно трудоустраиваются на рабочие места с нерутинными задачами и низким уровнем квалификации, а работники молодого возраста — в не- рутинные сферы с высоким уровнем навыков. Работники без образования независимо от возраста перемещаются в сферы деятельности с нерутин- ными задачами и низким уровнем квалификации. Для работников с выс- шим образованием возможность трудоустройства на более квалифициро- ванную работу зависит от возраста (Autor, Dorn, 2009). Также в контексте рынка труда США К. Абрахам и М. Керни выявили, что старение населения способствовало сокращению уровня занятости за 1999–2018 гг. Авторы приводят три фактора, которые в наибольшей степени сократили уровень занятости в США: импортная конкуренция со стороны Китая, внедрение технологий автоматизации, повышение тру- довых пособий. Обнаружено сокращение численности работников в воз- расте от 16 до 54 лет независимо от уровня образования. В то же время повышается уровень занятости людей старше 55 лет. Авторы подчерки- 194 вают, что, во-первых, компьютеризация представляет собой возможную замену труда, а внедрение промышленных роботов — фактическую ав- томатизацию и последующее сокращение работников. Во-вторых, соци- ально допустимым становится отсутствие официальной работы у людей молодого возраста. В-третьих, миграция может повысить предельную про- изводительность и занятость постоянно проживающих граждан, а также объем инвестиций по причине повышения предельного продукта капи- тала (Abraham, Kearney, 2020). |