Риски цифровизации и адаптация региональных рынков труда в России

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Процессы цифровизации и автоматизации предоставляют колоссальные возможности для развития. При этом они сопровождаются социальными рисками, главный из которых — высвобождение большого числа рабочих мест. Различные регионы и города обладают неодинаковым потенциалом приспособления к таким переменам.В статье оцениваются перспективы адаптации российских регионов к цифровой трансформации. Выявлены основные предпосылки для увеличения адаптивного потенциала: высокая степень диверсификации деятельности и концентрации человеческого капитала, благоприятные условия для предпринимательства, развитая информационно-коммуникационная инфраструктура. Напротив, риски возрастают вследствие доминирования в региональной экономике государственного сектора, сырьевых индустрий, высоких предпринимательских издержек, отсутствия подготовки специалистов с востребованными компетенциями, и других факторов. Регионы поделены на четыре категории в зависимости от величины социальных угроз и адаптивных возможностей. Предложены рекомендации по инструментам ихадаптации.

Об авторах

Степан Земцов

Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ (РАНХиГС)

Email: zemtsov@ranepa.ru
119571, Москва, пр-т Вернадского, 82, стр. 1

Вера Баринова

Институт прикладных экономических исследований Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ

Email: barinova-va@ranepa.ru
119571, Москва, пр-т Вернадского, 82, стр. 1

Роза Семёнова

Институт прикладных экономических исследований Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ

Email: semenova@i-regions.org
119571, Москва, пр-т Вернадского, 82, стр. 1

Список литературы

  1. Acemoglu D., Restrepo P. (2017) Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets. NBER Working Paper 23285. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research.
  2. Arntz M., Gregory T., Zierahn U. (2017) Revisiting the risk of automation // Economics Letters. Vol. 159. P. 157-160.
  3. Autor D., Levy F., Murnane R.J. (2003) The Skill Content of Recent Technological Change: An Empirical Exploration // The Quarterly Journal of Economics. Vol. 118. № 4. Р. 1279-1333.
  4. Autor D.H., Dorn D. (2013) The Growth of Low-Skill Service Jobs and the Polarization of the US Labor Market // American Economic Review. Vol. 103. № 5. P. 1553-1597.
  5. Beaudry P., Doms M., Lewis E. (2010) Should the personal computer be considered a technological revolution? Evidence from us metropolitan areas // Journal of Political Economy. Vol. 118. № 5. P. 988-1036.
  6. Berger T., Frey C.B. (2016) Did the Computer Revolution shift the fortunes of US cities? Technology shocks and the geography of new jobs // Regional Science and Urban Economics. Vol. 57. P. 38-45.
  7. Berger T., Frey C.B. (2017) Industrial renewal in the 21st century: Evidence from US cities // Regional Studies. Vol. 51. № 3. P. 404-413.
  8. Brynjolfsson E., McAfee A. (2014) The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. New York: WW Norton & Company.
  9. Chang J.H., Huynh P. (2016) ASEAN in transformation: The future of jobs at risk of automation. Geneva: ILO.
  10. Chen X. (2012) Varying Significance of Influencing Factors in Developing High-Tech Clusters-Using Cities of the US and China as Example. New York: Columbia University. Режим доступа:https://academiccommons.columbia.edu/doi/KCD/download, дата обращения 17.02.2019. DOI:https://doi.org/10.7916/D87W6
  11. Frey C.B., Osborne M.A. (2017) The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? // Technological Forecasting and Social Change. Vol. 114. P. 254-280.
  12. Ivanov D. (2016) Human Capital and Knowledge-Intensive Industries Location: Evidence from Soviet Legacy in Russia // The Journal of Economic History. Vol. 76. № 3. P. 736-768.
  13. Jacobs J. (1969) The city. The economy of the cities. New York: Random House.
  14. LaGrandeur K., Hughes J.J. (eds.) (2017) Surviving the Machine Age: Intelligent Technology and the Transformation of Human Work. Heidelberg, New York, Dordrecht, London: Springer.
  15. Li S. (2005) High tech spatial concentration: Human capital, agglomeration economies, location theories and creative cities. Louisville, KY: University of Louisville.
  16. Lin J. (2011) Technological adaptation, cities, and new work // Review of Economics and Statistics. Vol. 93. № 2. Р. 554-574.
  17. Manyika J., Chui M., Miremadi M., Bughin J., George K., Willmott P., Dewhurst M. (2017) A future that works: Automation, employment, and productivity. New York: McKinsey Global Institute.
  18. Martin R. (2010) Roepke lecture in economic geography - rethinking regional path dependence: Beyond lock-in to evolution // Economic Geography. Vol. 86. № 1. P. 1-27.
  19. Michaels G., Rauch F., Redding S.J. (2013) Task specialization in US cities from 1880-2000. NBER Technical Report. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research.
  20. Moretti E. (2012) The New Geography of Jobs. New York: Houghton Mifflin Harcourt.
  21. OECD (2017) Digital Economy Outlook 2017. Paris: OECD. Режим доступа:http://www.keepeek.com/Digital-Asset-Management/oecd/science-and-technology/oecd-digital-economy-outlook-2017_9789264276284-en#page26, дата обращения 09.04.2019.
  22. Schwab K. (2017) The fourth industrial revolution. Geneva: World Economic Forum.
  23. Vermeulen B., Kesselhut J., Pyka A., Saviotti P.P. (2018) The Impact of Automation on Employment: Just the Usual Structural Change? // Sustainability. Vol. 10. № 5. P. 1-27.
  24. WEF (2018) The Future of Jobs Report 2018. Geneva: World Economic Forum. Режим доступа:https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2018, дата обращения 19.03.2019.
  25. World Bank (2016) World Development Report 2016: Digital Dividends. Washington, D.C.: World Bank.
  26. Абдрахманова Г.И., Гохберг Л.М., Демьянова А.В., Дьяченко Е.Л., Ковалева Г.Г., Коцемир М.Н., Кузнецова И.А., Ратай Т.В., Рыжикова З.А., Стрельцова Е.А., Фридлянова С.Ю., Фурсов К.С. (2018) Цифровая экономика: краткий статистический сборник. М.: НИУ ВШЭ.
  27. Бабурин В.Л., Земцов С.П. (2014) Регионы-новаторы и инновационная периферия России. Исследование диффузии инноваций на примере ИКТ-продуктов // Региональные исследования. № 3. С. 27-37.
  28. Баринова В.А., Земцов С.П., Царева Ю.В. (2018) Предпринимательство и институты: есть ли связь на региональном уровне в России // Вопросы экономики. № 6. С. 92-116.
  29. Гимпельсон В., Капелюшников Р. (2015) «Поляризация» или «улучшение»? Эволюция структуры рабочих мест в России в 2000-е годы // Вопросы экономики. № 7. C. 87-119.
  30. Земцов С., Мурадов A., Уэйд И., Баринова В. (2016) Факторы инновационной активности регионов России: что важнее - человек или капитал? // Форсайт. Т. 10. № 2. С. 29-42. DOI:https://doi.org/10.17323/1995-459X.2016.2.29.42
  31. Земцов С.П. (2017) Роботы и потенциальная технологическая безработица в регионах России: опыт изучения и предварительные оценки // Вопросы экономики. № 7. С. 142-157.
  32. Земцов С.П. (2018) Смогут ли роботы заменить людей? Оценка рисков автоматизации в регионах России // Инновации. № 4. С. 2-8.
  33. Земцов С.П., Адамайтис С.А., Баринова В.А., Кидяева В.М., Коцюбинский В.А., Семенова Р.И., Федотов И.В., Царева Ю.В. (2019) Высокотехнологичный бизнес в регионах России (национальный доклад). Выпуск 2 / Под общ. ред. С.П. Земцова. М.: РАНХиГС, АИРР.
  34. Земцов С.П., Бабурин В.Л., Баринова В.А. (2015) Как измерить неизмеримое? Оценка инновационного потенциала регионов России // Креативная экономика. Т. 9. № 1. С. 35-52.
  35. Зоргнер А. (2017) Автоматизация рабочих мест: угроза для занятости или источник предпринимательских возможностей? // Форсайт. Т. 11. № 3. С. 37-48.
  36. ЦМАКП (2018) Развитие цифровой экосистемы: прямые и косвенные эффекты для экономики. Доклад представлен на IV Санкт-Петербургском экономическом конгрессе «Форсайт Россия: новое индустриальное общество. Будущее» (СПЭК-2018). Режим доступа:http://www.forecast.ru/_ARCHIVE/Presentations/DBelousov/2018-03-31IT-ECO.pdf, дата обращения: 10.10.2018.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».