Рост числа вакансий более чем в 2,5 раза в Республике Беларусь не коррелирует с динамикой основных макроэкономических показателей за 2000–2022 гг., таких как индексы ВВП и потребительских цен, объемы промышленного и сельскохозяйственного производства, величина инвестиций и реальной заработной платы, что может указывать на неоднозначное влияние цифровизации на количество рабочих мест и содержание труда в стране. Непонимание причин, по которым организации генерируют заведомо увеличенное число вакансий, приводит к принятию нерелевантных решений по вопросам регулирования рынка труда. Статья посвящена определению влияния цифровизации на количество рабочих мест и содержание трудовых обязанностей в Республике Беларусь. Методологическую базу исследования сформировали теоретические подходы экономики труда. Использованы методы компаративного анализа, описательной статистики и анкетирования. Информационную базу составили данные по цифровизации экономики в Республике Беларусь за 2022–2023 гг., а также результаты анонимного опроса руководителей и специалистов департаментов управления человеческими ресурсами 68 организаций Витебской области, проведенного в январе – марте 2024 г. Выявлено различное влияние формы собственности, размера организации и видов экономической деятельности на изменение численности сотрудников в контексте цифровизации. При этом значительный рост числа рабочих мест не сопровождается изменением содержания трудовых обязанностей, обусловленных цифровизацией. Полученные результаты могут служить основанием для корректировки оценок величины спроса на труд в экономике Республики Беларусь. Смещение акцента с количества рабочих мест на их содержательную составляющую (задачи, требуемые навыки) будет способствовать повышению производительности труда через адаптацию бизнес-процессов и развитие цифровых компетенций
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Четвертая промышленная революция ведет к цифровой трансформации экономики и общества, что влияет на все секторы экономики, в том числе и на рынок труда [Шваб, 2016]. Рынок труда Беларуси формирует сигналы о росте спроса на труд (оцененного через рост количества вакансий с 48,7 тыс. в 2010 г. до 152,4 тыс. в 2024 г.) и сокращении предложения труда (в основе которого неблагоприятные демографические тенденции) что, как свидетельствуют результаты исследования Р. И. Капелюшникова [2023], во многом совпадает с тенденциями развития российского рынка труда
Список литературы
1. Боровик Л. С., Привалова Н. Н. (2024). Современные тренды рынка труда Беларуси: проблемы и пути решения // Экономический бюллетень НИЭИ Министерства экономики Республики Беларусь. № 1 (319). С. 21-35. EDN: FTVOUJ
2. Ванкевич Е. В., Зайцева О. В. (2023). Развитие рынка труда Республики Беларусь на современном этапе: тенденции и приоритеты // Общество и экономика. № 5. С. 75-100. DOI: 10.31857/S020736760025548-1 EDN: WZSIKW
3. Ванкевич Е. В. (2023). Движение рабочей силы и рабочих мест в экономике Беларуси // Проблемы прогнозирования и государственного регулирования социально-экономического развития: материалы XXIV Международной научной конференции (Минск, 19-20 октября 2023 г.). В 3 т. Т. 1. Минск: НИЭИ Министерства экономики Республики Беларусь. С. 19-20. EDN: SZWSMY
4. Волгин Н. А., Гимпельсон В. Е. (2021). Спрос на навыки: анализ на основе онлайн-данных о вакансиях. Москва: НИУ ВШЭ. 34 с.
5. Головенчик Г. Г. (2018). Трансформация рынка труда в цифровой экономике // Цифровая трансформация. № 4 (5). С. 27-43. EDN: YXTOJV
6. Калиновская И. Н. (2023). Моделирование иерархической структуры компетенций с применением технологий искусственного интеллекта // Белорусский экономический журнал. № 3. С. 84-96. DOI: 10.46782/1818-4510-2023-3-84-96 EDN: RWRQWQ
7. Капелюшников Р. И. (2023). Российский рынок труда: статистический портрет на фоне кризисов // Вопросы экономики. № 8. С. 5-37. DOI: 10.32609/0042-8736-2023-8-5-37 EDN: USUZBY
8. Кобылко А. А., Рыбачук М. А. (2024). Человеческий капитал в структуре стратегии компании: подходы к гармонизации // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. Т. 59, № 1. С. 29-52. DOI: 10.55959/MSU0130-0105-6-59-1-2 EDN: WEEVFH
9. Коковихин А. Ю. (2020). Управление компетенциями в региональной экономической политике стран ОЭСР и Европейского Союза // Управленец. Т. 11, № 5. С. 81-96. DOI: 10.29141/2218-5003-2020-11-5-7 EDN: OUXRVZ
10. Гимпельсон В. Е., Капелюшников Р. И., Рощин С. Ю. (ред.). (2017). Российский рынок труда: тенденции, институты, структурные изменения. Москва: Центр стратегических разработок, НИУ “Высшая школа экономики”. 145 с.
11. Терников А. А., Бляхер М. Л. (2023). Спрос на знания, умения и навыки в вакансиях: кого готовит университет? // Мир России. Т. 32, № 2. С. 74-96. DOI: 10.17323/1811-038X-2023-32-2-74-96 EDN: NQHDAC
12. Шваб К. (2016). Четвертая промышленная революция. Москва: ЭКСМО. 229 с.
13. Acemoglu D., Restrepo P. (2018). Modelling automation. AEA Papers and Proceedings, vol. 108, рp. 48-53. DOI: 10.1257/pandp.20181020
14. Acemoglu D., Restrepo P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, vol. 128, no. 6, pp. 2188-2244. DOI: 10.1086/705716 EDN: SUEWLL
15. Autor D. H. (2015). Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation. Journal of Economic Perspectives, vol. 29, no. 3, pp. 3-30. DOI: 10.1257/jep.29.3.3
16. Autor D. H., Katz L. F., Krueger A. B. (1998). Computing inequality: Have computers changed the labor market? The Quarterly Journal of Economics, vol. 113, issue 4, pp. 1169-1213. DOI: 10.1162/003355398555874 EDN: CWTIZN
17. Autor D. H., Levy F., Murnane R. J. (2003). The skill content of recent technological change: An empirical exploration. The Quarterly Journal of Economics, vol. 118, issue 4, pp. 1279-1334. DOI: 10.1162/003355303322552801
18. Bessen J., Goos M., Salomons A., Berge W., van den (2020). Firm-level automation: Evidence from the Netherlands. AEA Papers and Proceedings, vol. 110, pp. 389-393. DOI: 10.1257/pandp.20201004
19. Fetsi A., Bardak U., Rosso F. (eds.) (2021). Changing skills for a changing world: Understanding skills demand in EU neighbouring countries. Turin: European Training Foundation. 264 р. DOI: 10.2816/069224
20. Freeman R. B., Ganguli I., Handel M. J. (2020). Within-occupation changes dominate changes in what workers do: A shift-share decomposition, 2005-2015. AEA Papers and Proceedings, vol. 110, pp. 394-399. DOI: 10.1257/pandp.20201005 EDN: RQAVMV
21. Gmyrek P., Berg J., Bescond D. (2023). Generative AI and jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality (ILO Working Paper no. 96). DOI: 10.54394/FHEM8239
22. Goos M., Manning A., Salomons A. (2014). Explaining job polarization: Routine-biased technological change and offshoring. American Economic Review, vol. 104, no. 8, pp. 2509-2526. DOI: 10.1257/aer.104.8.2509
23. Graetz G., Michaels G. (2018). Robots at work. The Review of Economics and Statistics, vol. 100, issue 5, pp. 753-768. DOI: 10.1162/rest_a_00754
24. Klenert D., Fernández-Macías E., Anton J.-I. (2020). Do robots really destroy jobs? Evidence from Europe (JRC Working Papers Series on Labour, Education and Technology no. 2020/01). Seville: European Commission. https://www.econstor.eu/bitstream/10419/231333/1/jrc-wplet202001.pdf.
25. Kolyasnikov M. S., Kelchevskaya N. R. (2020). Knowledge management strategies in companies: Trends and the impact of Industry 4.0. Upravlenets = The Manager, vol. 11, no. 4, pр. 82-96. DOI: 10.29141/2218-5003-2020-11-4-7 EDN: BSDQXY
26. Pouliakas K. (2018). Risks posed by automation to the European labour market. In: Hogarth T. (ed.) Economy, employment and skills: European, regional and global perspectives in an age of uncertainty (pp. 45-74). Rome: Fondazione Giaccomo Brodolini.
27. Ricceri M. (2021). Sustainable development and new forms of work. A scenario of common, basic challenges for public and private players. Uroven zhizni naseleniya regionov Rossii = Living Standards of the Population in the Regions of Russia, vol. 17, no. 4, pp. 462-477. DOI: 10.19181/lsprr.2021.17.4.4 EDN: FTQGOZ
28. Starovatova D. A. (2023). The relationship between robots and labour productivity: Does business scale matter? Journal of New Economy, vol. 24, no. 1, pp. 81-103. DOI: 10.29141/2658-5081-2023-24-1-4 EDN: PSIBPS
29. Südekum J., Dauth W., Findeisen S., Woessner N. (2017). DP12306 German Robots - The Impact of Industrial Robots on Workers (CEPR Discussion Paper no. 12306). Paris, London: CEPR Press. https://cepr.org/publications/dp12306.
30. Vries G. J., de, Gentile E., Miroudot S., Wacker K. M. (2020). The rise of robots and the fall of routine jobs. Labour Economics, vol. 66, 101885. DOI: 10.1016/j.labeco.2020.101885
Выпуск
Другие статьи выпуска
Цифровая трансформация институциональной среды, курс на эффективное государственное планирование, процессы неоиндустриализации и импортозамещения, изменчивость потребительского поведения, усиление конкуренции в новых геополитических реалиях формируют контекст функционирования современных производственных систем, что обуславливает необходимость модификации подходов к измерению их эффективности. Статья посвящена моделированию мультипликативных эффектов в сложных производственных системах. Методологической основой исследования послужила концепция эффективности производственных систем. Методы включали системный, сравнительный и регрессионный анализ. Информационную базу составили экономические и экологические показатели крупнейших российских металлургических компаний, взятые из информационного ресурса СПАРК и Рейтингового агентства AK&M за 2019–2022 гг. Обосновано, что мультипликативность сложных производственных систем представляет собой поле многочисленных эффектов от технологической, социальной, экологической, цифровой и экономической деятельности, которые влияют на научно-технологическое развитие бизнеса. Разработаны регрессионные модели взаимодействия экологической и экономической эффективностей, которые подтвердили наличие взаимодополняющих эффектов. Получена имитационная модель, отражающая взаимосвязь прямых и перекрестных эффектов от технологической, социальной, экологической, цифровой и экономической деятельности предприятия. Результаты исследования могут использоваться специалистами при формировании стратегий развития сложных производственных систем
Актуальность исследования обусловлена дискуссионностью подходов к определению сущности и измерению уровня благосостояния населения региона. Особую значимость данной проблеме придает контекст концепции устойчивого развития, ориентированной на рост благосостояния и сохранение экологического баланса. Статья направлена на формирование новой теоретической модели, характеризующей взаимное влияние устойчивого регионального развития и благосостояния населения региона. Методологическую основу составили фундаментальные положения концепции устойчивого развития, теорий благосостояния, регионального и пространственного развития. Использовались методы сравнительного анализа, синтеза, концептуального моделирования. В результате установлено, что благосостояние населения региона выступает одновременно как в роли целевого ориентира ввиду наличия в своей структуре элементов идентичных сферам устойчивого развития, так и в роли ключевого фактора устойчивого регионального развития благодаря набору материальных и нематериальных, экономических и неэкономических благ, образующих экономический, социальный, экологический и институциональный элементы, обеспечивая непрерывный процесс изменений в региональной социо-эколого-экономической системе под воздействием межрегиональных, национальных и международных факторов внешней региональной среды. Представленная в статье концептуальная модель расширяет представление о процессе обеспечения устойчивого регионального развития, вносит вклад в теорию благосостояния и формирует основу для разработки методического инструментария оценки благосостояния населения региона
В настоящее время идет формирование научной парадигмы муниципальной экономики: происходит поиск и обсуждение различных теорий и концепций исследования муниципальных образований. В этой связи актуальной становится проблема разработки релевантного методологического инструментария исследования экономического развития муниципальных образований. В науке имеются устоявшиеся подходы к изучению вопросов муниципальной экономики и местного хозяйства, однако, расширение предметного поля региональной и муниципальной экономики требует предложения новых. Статья посвящена обоснованию нового методологического подхода к исследованию экономического развития муниципальных образований – композиционного. Методологической основой статьи послужили теории регионального развития, парадигма муниципальной экономики, а также пространственный, эволюционный и системный подходы. Использовался комплекс общенаучных методов, включая обзор, компаративный анализ и систематизацию. Раскрыта сущность понятия «композиция» и представлены аргументы, подтверждающие целесообразность его использования в дискурсе региональной экономики. Сформулированы принципы композиционного методологического подхода к исследованию экономического развития муниципальных образований: равновесия, динамизма, единства и соподчинения, целостности, гармонии. Композиционный методологический подход базируется на трех составляющих его методологиях: пространственно-временной, эволюционной и системной, применение которых в совокупности позволило через композиционные принципы концептуализировать основные положения исследования экономического развития муниципальных образований. Разработанный композиционный подход предоставит возможность сформировать методологическую основу исследования экономического развития муниципальных образований в условиях новой ценностной парадигмы
В условиях глобализации, интеграции и финансиализации национальных экономик растет взаимозависимость их финансовых рынков, что увеличивает возможность распространения финансовых возмущений между странами, особенно в периоды воздействия глобальных шоков, и требует разработки новых стандартов финансового регулирования. Статья посвящена исследованию передачи финансового заражения между фондовыми рынками разных стран в период глобальных шоков, связанных с пандемией COVID-19, энергетическим кризисом и специальной военной операцией России на Украине (СВО). Методологической основой послужила концепция финансового заражения. Методы исследования: диагностика финансового заражения проводилась на основе построения DCC-GARCH моделей и расчета динамических условных бета-коэффициентов. Для установления причинно-следственных связей во взаимодействии индексов использовался тест Грейнджера. Информационную базу составили данные о среднедневных значениях фондовых индексов: американского S&P-500, европейского STOXX-600 и китайского Shanghai Composite (SSE) за декабрь 2018 г. – март 2024 г., полученные с финансового портала Investing. com. В результате выявлена большая связанность в обычные времена американского и европейского фондового рынков при некой автономии китайского фондового рынка. Однако в период пандемии COVID-19 отмечается краткосрочное сильное заражение S&P-500 и STOXX-600 от шанхайского SSE и более длительное и умеренное взаимное заражение S&P-500 и STOXX-600. В ходе энергетического кризиса 2021 г. и СВО наблюдается сильное и относительно продолжительное заражение американского S&P-500 от европейского STOXX-600 и их гораздо более слабое заражение от SSE. Проведенное исследование может быть полезно фондовым игрокам при управлении инвестиционными портфелями, а государству – при формировании политики финансовой стабилизации в период воздействия глобальных шоков.
Возможность качественного воспроизводства рабочей силы является одним из ключевых условий формирования системы знаниеемкого производства, обеспечения необходимого уровня технологической независимости и экономической самодостаточности на фоне обострения геоэкономической обстановки. Статья посвящена выявлению и оценке рисков экономической безопасности регионов в контексте развития человеческого потенциала на примере Приволжского федерального округа РФ. Методологическую основу работы составили зонная теория В. К. Сенчагова и С. Н. Митякова, а также системный политэкономический подход. Методы включали историко-логический метод, сравнительный анализ и индексный метод. Информационную базу составили данные Росстата за 2010–2022 гг. по показателям, отражающим уровень жизни населения и степень развития человеческого потенциала. Выявлено, что наибольшие риски региональной экономической безопасности фиксируются по коэффициенту фондов и доле населения с доходами ниже прожиточного минимума. Наиболее остро проблема по коэффициенту фондов стоит в Пермском крае и Нижегородской области, по уровню бедности – в Республике Марий Эл, Чувашской Республике, Республике Мордовия. Самая благоприятная ситуация прослеживается по уровню безработицы, особенно в таких промышленно развитых регионах, как Республика Татарстан, Удмуртская Республика, Республика Башкортостан. Результаты исследования отражают необходимость активной государственной политики, направленной на развитие социальной сферы и снижение неравенства, приоритетное развитие институциональной среды и расширение финансовых стимулов в инновационном сегменте национальной экономики
Проблема обновления модели экономического развития России на базе достижения технологического суверенитета требует выработки стратегических решений в рамках инвестиционной политики экономического роста. Статья посвящена определению моделей технологического обновления по структуре инвестиций в «старые – новые» технологии и разработке алгоритма выявления этих моделей на основе оценки связи инвестиций и риска. Методологическая база исследования представлена теорией технологических изменений. Методы включают элементы структурного, статистического, регрессионного и эконометрического анализа, а также применяются методы таксономии, позволяющие выделить различные варианты моделей инвестирования и технологического обновления. Информационную базу составили статистические данные Росстата за 2010–2022 гг., представленные показателями инвестиций в основной капитал и затратами на технологические инновации. Результатом является идентификация модели технологического обновления российской экономики по структуре инвестиций в «старые – новые» технологии и чувствительности общего показателя технологичности к инвестициям. Выделены стратегии технологического развития по влиянию расходов на динамику технологичности в виде «лидерства», «рывка», «сдачи позиций» и «деградации». По влиянию инвестиций в новые технологии на технологическое обновление обоснованы модели: «блокировки», «ригидности», «обновления» и «насыщения». Аналогичный подход реализован к инвестициям в старые технологии с выделением моделей: «деградации», «отсталости», «опоры на старые технологии», «опоры на новые технологии». Построена теоретическая модель связи инвестиций и риска, институциональных параметров процесса инвестирования. Выявлено, что российская экономика обнаруживает модель отсталости с локальными технологическими инновациями, что требует масштабного увеличения инвестиций в новые технологии, снижения рисков и модификации институциональных условий.
Издательство
- Издательство
- УрГЭУ
- Регион
- Россия, Екатеринбург
- Почтовый адрес
- 620144, Уральский ФО, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, д. 62/45
- Юр. адрес
- 620144, Уральский ФО, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, д. 62/45
- ФИО
- Силин Яков Петрович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- odo@usue.ru
- Сайт
- https://www.usue.ru/