Возможности и угрозы цифровизации для развития человеческого капитала на индивидуальном и региональном уровнях
DOI:
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2021-4-14Ключевые слова:
человеческий капитал, цифровизация, рынок труда, профессиональная поляризация, уравнение Минцера, заработная платаАннотация
В условиях цифровой трансформации экономики различия в заработках создают преимущества и угрозы для развития человеческого капитала. В предыдущих исследованиях угрозы и возможности выражены через дифференциацию заработной платы в зависимости от степени развития индивидуальных компетенций, при этом внешние региональные условия цифровизации не учитываются. Целью настоящего исследования является проверка гипотез о дифференциации заработных плат в зависимости от индивидуальных цифровых компетенций и вероятности компьютеризации профессии, с одной стороны, и от уровня цифровизации регионов — с другой стороны. В работе использован метод линейной регрессии на основе уравнений минцеровского типа. Эмпирической базой стали данные РМЭЗ НИУ ВШЭ, которые объединены с данными Росстата по цифровизации регионов России с 2003 г. по 2018 г. В результате исследования концептуально определены возможности и угрозы развития с точки зрения замещения и дополнения труда, распределения предпринимательских рисков, использования цифровых компетенций и влияния уровня компьютеризации регионов на различия в индивидуальных заработках. Впервые в литературе показано наличие профессиональной поляризации российского рынка труда, обусловленной цифровизацией. Поляризация является серьезной угрозой для российского рынка труда в среднесрочном периоде, поскольку создает неравные возможности для роста доходов и профессионального развития. В отличие от предыдущих исследований, проанализировано влияние вероятности компьютеризации на заработки: несмотря на то, что в целом цифровизация создает преимущество в использовании человеческого капитала, с повышением вероятности компьютеризации профессии заработки могут сократиться практически на четверть. Высокий уровень цифровизации регионов поддерживает человеческий капитал, обеспечивая повышение зарплаты в пределах 5–10%. Результаты могут быть применены для поддержки стратегических решений в области развития цифровизации на региональном уровне. Показано, что необходим мониторинг профессий, находящихся под угрозой цифровой автоматизации на региональном уровне.
Библиографические ссылки
Becker, G. (1975). Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education. National Bureau of Economic Research, 390.
Autor, D. H., Levy, F. & Murnane, R. J. (2003). The skill content of recent technological change: An empirical exploration. Quarterly Journal of Economics, 118(4), 1279–1333. DOI: 10.1162/003355303322552801.
Kolesnichenko, E. A., Radyukova, Y. Y. & Pakhomov, N. N. (2019). The Role and Importance of Knowledge Economy as a Platform for Formation of Industry 4.0. In: E. G. Popkova, Yu. V. Ragulina, A. V. Bogoviz (Eds.), Industry 4.0: Industrial Revolution of the 21st Century (pp. 73–82). Springer. DOI: 10.1007/978–3-319–94310–7.
Garnov, A., Zvyagin, L. & Sviridova, O. (2019) System Data Analysis: Innovative Technologies, Methods and Techniques. International Journal of Economics and Business Administration, VII(1), 26–39. DOI: 10.35808/ijeba/249.
Wickham, J. (2011). Low Skill Manufacturing Work: from skill biased change to technological Regression. Arbeit, 20(3), 224–238. DOI: 10.1515/arbeit-2011–0307.
Jepsen, M. & Drahokoupil, J. (2017). The digital economy and its implications for labour. 2. The consequences of digitalisation for the labour market. Transfer: European Review of Labour and Research, 23(3), 249–252. DOI: 10.1177/1024258917714659.
Helms, M. M. & Nixon, J. (2010). Exploring SWOT analysis — where are we now? Journal of Strategy and Management, 3(3), 215–251. DOI: 10.1108/17554251011064837.
Becker, G. S. & Tomes, N. (1986). Human Capital and the Rise and Fall of Families. Journal of Labor Economics, 4(3, Part 2), S1–S39. DOI: 10.1086/298118.
Clarke, S. (2002). Market and Institutional Determinants of Wage Differentiation in Russia. Industrial and Labor Relations Review, 55(4), 628–648. DOI: 10.2307/3270626.
Kelchevskaya, N. R. & Shirinkina, E. V. (2019). Regional Determinants of Effective Use of Human Capital in the Digital Economy. Ekonomika regiona [Economy of Region], 15(2), 465–482. DOI: 10.17059/2019–2-12.
Turovets, Y. & Vishnevskiy, K. (2019). Patterns of digitalisation in machinery-building industries: Evidence from Russia. Engineering Management in Production and Services, 11(4), 7–22. DOI: 10.2478/emj-2019–0029.
Vodenko, K. V. & Lyausheva, S. A. (2020). Science and education in the form 4.0: public policy and organization based on human and artificial intellectual capital. Journal of Intellectual Capital, 21(4), 549–564. DOI: 10.1108/JIC-11–2019–0274.
Matraeva, L., Vasiutina, E. & Belyak, A. (2020). The effects of digitalisation on the labour market: The case of Russia. Work Organisation, Labour and Globalisation, 14(2), 31–45. DOI: 10.13169/WORKORGALABOGLOB.14.2.0031.
Frey, C. B. & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114(1), 254–280. DOI: 10.1016/j.techfore.2016.08.019.
Autor, D. H. & Dorn, D. (2013). The growth of low-skill service jobs and the polarization of the US Labor Market. American Economic Review, 103(5), 1553–1597. DOI: 10.1257/aer.103.5.1553.
Sorgner, A. (2017). The automation of jobs: A threat for employment or a source of new entrepreneurial opportunities? Foresight and STI Governance, 11(3), 37–48. DOI: 10.17323/2500–2597.2017.3.37.48.
Pajarinen, M., Rouvinen, P. & Ekeland, A. (2015). Computerization Threatens One-Third of Finnish and Norwegian Employment. ETLA Brief, 34(22 April), 1–8.
Zemtsov, S., Barinova, V. & Semenova, R. (2019). The Risks of Digitalization and the Adaptation of Regional Labor Markets in Russia. Foresight and STI Governance, 13(2), 84–96. DOI: 10.17323/2500–2597.2019.2.84.96.
Sorgner, A., Bode, E. & Christiane, K.-B. (2017), The Effects of Digitalization on Gender Equality in the G20 Economies. G20 Insights, 1, 1–167.
vom Lehn, C. (2020). Labor market polarization, the decline of routine work, and technological change: A quantitative analysis. Journal of Monetary Economics, 110(C), 62–80. DOI: 10.1016/j.jmoneco.2019.01.004.
Mönnig, A., Maier, T. & Zika, G. (2019). Economy 4.0 — Digitalisation and Its Effect on Wage Inequality. Jahrbucher fur Nationalokonomie und Statistik, 239(3), 363–398. DOI: 10.1515/jbnst-2017–0151.
Bode, E., Brunow, S., Ott, I. & Sorgner, A. (2019). Worker Personality: Another Skill Bias beyond Education in the Digital Age. German Economic Review, 20(4), e254–e294. DOI: 10.1111/geer.12165.
Foote, C. L. & Ryan, R. W. (2014). Labor-market polarization over the business cycle. Federal Reserve Bank of Boston Working Papers No. 14–16(1), 71.
Genz, S., Janser, M. & Lehmer, F. (2019). The Impact of Investments in New Digital Technologies on Wages — Worker-Level Evidence from Germany. Jahrbucher fur Nationalokonomie und Statistik, 239(3), 483–521. DOI: 10.1515/jbnst-2017–0161.
Liu, Y., Pant, G. & Sheng, O. R. L. (2020). Predicting Labor Market Competition: Leveraging Interfirm Network and Employee Skills. Information Systems Research, 31(4), 1443–1466. DOI: 10.1287/isre.2020.0954.
WEF. (2018). The Future of Jobs Report 2018. World Economic Forum: Centre for the New Economy and Society, 147.
Matthess, M. & Kunkel, S. (2020). Structural change and digitalization in developing countries: Conceptually linking the two transformations. Technology in Society, Elsevier Ltd, 63. DOI: 10.1016/j.techsoc.2020.101428.
Todolí-Signes, A. (2017). The “gig economy”: employee, self-employed or the need for a special employment regulation? Transfer: European Review of Labour and Research, 23(2), 193–205. DOI: 10.1177/1024258917701381.
Gerten, E., Beckmann, M. & Bellmann, L. (2019). Controlling Working Crowds: The Impact of Digitalization on Worker Autonomy and Monitoring Across Hierarchical Levels. Jahrbucher fur Nationalokonomie und Statistik, 239(3), 441–481. DOI: 10.1515/jbnst-2017–0154.
Arntz, M. T. & Gregory, U. Z. (2016). The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis. OECD Social, Employment, and Migration Working Papers, 1(May), 35.
The Russia Longitudinal Monitoring Survey — Higher School of Economics (RLMS-HSE) (2020). Retrieved from: https://www.hse.ru/rlms/ (Date of access: 01.10.2020).
Okladnikov, S. M. (Ed.). (2019). Regiony Rossii: Sotsialno-economicheskiye Pokazateli 2019 [Regions of Russia: Social and Economic Indicators 2019]. Moscow: Rosstat, 1204.
Abdrakhmanova, G. I., Vishnevskiy, K. O., Gokhberg, L. M., Demidkina, O. V., Demyanova, A. V., Dranev, Yu. Ya., … Schugal, N. B. (2020). Indikatory tsifrovoy ekonomiki: 2020 : statisticheskiy sbornik [Digital Economy Indicators in the Russian Federation: 2020: Data Book]. Moscow: HSE, 360.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2022 Экономика региона
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
