Текст книги "Экономические очерки. История идей, методология, неравенство и рост"

Действительно, в работе [Aguiar et al., 2016] показано, что в США кривые предложения труда у всех демографических групп сместились под действием ИКТ вниз, но сильнее всего – у молодых мужчин (21–30 лет) с низким образованием (не обучавшихся в колледже). За 2000–2015 гг. уровень занятости упал у них на 10 п.п. – с 82 до 72 % и при этом резко – с 10 до 22 % – выросла доля тех, кто в течение всего предыдущего года не трудился ни одного часа. Что касается средней продолжительности отработанного времени в расчете на одного человека, то она сократилась у них на 300 (!) ч в год. Баланс времени изменился следующим образом: время, посвящаемое работе на рынке, снизилось на 3,5, а посвящаемое работе по дому, – почти на 2 ч в неделю; время, посвящаемое учебе, выросло на 1, а посвящаемое досугу, – более чем на 4 ч в неделю. Еще интереснее, что за компьютером молодые мужчины с низким образованием стали проводить в течение недели на 6,5 ч больше, в том числе за видеоиграми – на 5 ч больше, чем раньше. Согласно эконометрическим оценкам авторов, от четверти до половины всего сокращения отработанного времени у этой группы объяснялось переключением на «компьютерные» формы проведения досуга. Иначе говоря, расширение доступа к новым «досуговым» технологиям привело к тому, что молодые американские мужчины с низким образованием стали работать в течение года на 75–150 ч меньше. Аналогичные тренды, хотя и в более ослабленном виде, фиксируются и для остальных демографических групп [Ibid.][225]225
  Новые технологии, связанные со Второй промышленной революцией, имели противоположный эффект: существенно облегчив работу по дому, они способствовали массовому выходу на рынок труда женщин, т. е. обеспечили огромное увеличение предложения труда.


[Закрыть].

В этом смысле есть основания утверждать, что сегодня серьезным вызовом для экономической и социальной политики является не столько влияние новых технологий на спрос на труд, сколько их влияние на его предложение.

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ПРОГРЕСС И ПРОФЕССИИ

В последние два десятилетия появилось большое число исследований, где тема «технологический прогресс/спрос на труд» начала рассматриваться под принципиально новым углом зрения, а именно – через призму изменений в профессиональной структуре занятости. В них природа современного технологического прогресса определяется исходя из того, как он влияет на спрос на те или иные группы рабочей силы, на те или иные профессии. Что же касается самого термина «профессия», то им обозначается определенный ограниченный набор задач (трудовых функций), выполнение которых по ходу производственного процесса вменяется работнику.

Технологический прогресс неизбежно порождает сдвиги в экономике, которые в случае рынка труда выражаются в перестройке структуры рабочих мест. Рабочие места неоднородны по своим характеристикам: одни предполагают высокую, другие – низкую квалификацию работников; одни связаны с высокой, другие – с низкой оплатой; одни отличаются привлекательными, другие – непривлекательными условиями труда. Природу технологического прогресса можно определить, поняв, как под его воздействием меняется структура рабочих мест – от «хороших» к «плохим» (как думали Смит и Маркс), от «плохих» к «хорошим» или как-то еще. Естественно, что в разные исторические периоды характер влияния технологического прогресса на структуру занятости мог меняться.

Ранние исследования, появившиеся в начале 1990-х годов, фокусировались на вопросе о том, как компьютерная революция и распространение информационных технологий изменили спрос на труд разной квалификации. В простейшем варианте выделялись две группы занятых – низкоквалифицированные (без высшего образования) и высококвалифицированные (с высшим образованием). Опыт показывает, что современные компьютерные технологии тесно связаны с процессом накопления человеческого капитала, поскольку для их внедрения и использования необходимы квалифицированные работники с высоким формальным образованием [Katz, Murphy, 1992]. Можно сказать, что ИКТ комплементарны по отношению к высококвалифицированной, но выступают как субституты по отношению к неквалифицированной рабочей силе. Такой тип технологических изменений получил название «технологического прогресса, смещенного в пользу высококвалифицированной рабочей силы» (skill-biased technological change – SBTC). SBTC предполагает последовательное повышение спроса на квалифицированный труд и снижение – на неквалифицированный. Его следствиями будут: улучшение структуры рабочих мест (вместо «плохих» рабочих мест будут создаваться «хорошие»); повышение производительности труда и заработной платы, причем как у низко-, так и у высококвалифицированных работников; увеличение разрыва в оплате труда между этими группами (иными словами – рост «премии» за высшее образование); углубление неравенства в трудовых доходах.

Действительно, как показала первая же работа, где была сформулирована концепция SBTC, в США на протяжении 1970–1980-х годов численность высококвалифицированных работников росла темпом 3 % в год, в то время как относительная численность и относительная заработная плата низкоквалифицированных работников устойчиво снижались [Ibid.]. Позднее аналогичный результат был получен также для нескольких стран ОЭСР с той, правда, оговоркой, что снижение относительной оплаты труда работников с низкой квалификацией наблюдалось только в англосаксонских странах, но не в странах континентальной Европы [Machin, Van Reenen, 1998]. Скорее всего, это было связано с различиями в институтах рынка труда. При этом наибольший сдвиг в пользу высококвалифицированной рабочей силы отмечался в фирмах и секторах, сильнее всего затронутых компьютеризацией [Autor et al., 1998; Machin, 1996].

Однако круг профессиональных обязанностей может сильно варьировать даже у работников, принадлежащих к одной и той же квалификационной группе. Это обстоятельство никак не учитывалось в концепции SBTC, но стало отправным пунктом для альтернативной концепции «технологического прогресса, направленного на вытеснение рутинного труда» (routine-biased technological change – RBTC) [Autor et al., 2003]. Сторонники идеи RBTC предложили более дробную классификацию рабочих мест в зависимости от того, какие задачи надлежит решать работникам, принадлежащим к той или иной профессии: физические или интеллектуальные, рутинные или креативные. Соответственно были выделены три укрупненных кластера видов занятий – нерутинные физические; нерутинные когнитивные; рутинные (независимо от того, идет ли речь о рутинной физической или рутинной когнитивной деятельности).

К рутинным относятся трудовые операции, носящие заданный, монотонный, повторяющийся характер. С одной стороны, такие операции предполагают следование строго определенному протоколу, так что они легко поддаются кодификации и программированию с помощью современных ИКТ. С другой – рутинный труд более всего характерен для профессий, располагающихся на средних этажах квалификационной иерархии (банковских кассиров, конторских служащих, учетчиков и т. д.). В то же время многие профессии, не требующие особой квалификации (официантов, сиделок и др.), плохо поддаются компьютеризации, потому что здесь необходимы быстрая реакция, умение вступать в личные контакты с клиентами и т. д. Еще хуже поддаются кодификации и программированию профессии, находящиеся на вершине квалификационной иерархии (менеджеров, специалистов и т. д.), где нужно обладать способностью решать сложные проблемы, интуицией, креативностью, даром убеждения и т. д. В результате современные технологии выступают как комплементарные по отношению к высококвалифицированной и как нейтральные – по отношению к низкоквалифицированной рабочей силе, но как субституты – по отношению к рабочей силе средней квалификации.

Из концепции RBTC вытекают три главных предсказания. Первое: в общем массиве задач, решаемых работниками, следует ожидать сдвига от рутинных операций (как физических, так и интеллектуальных) к нерутинным, поскольку выполнение первых во все большей мере берут на себя машины. Эмпирические подтверждения тенденции к снижению удельного веса рутинных задач были получены для англосаксонских стран, стран континентальной Европы и Японии [Autor et al., 2006; Goos, Manning, 2007; Goos et al., 2009; Ikenega, Kambayashi, 2010]. Второе: следствием RBTC будет поляризация структуры занятости. В середине профессиональной шкалы будет наблюдаться провал, тогда как рост занятости будет происходить на полюсах, где концентрируются, с одной стороны, «худшие» (наименее оплачиваемые), а, с другой – «лучшие» (наиболее оплачиваемые) рабочие места. Подобные изменения были зафиксированы для многих развитых стран [Autor et al., 2006; Goos, Manning, 2007; Goos et al., 2009; Ikenega, Kambayashi, 2010; Oesch, Rodríguez Menés, 2011]. Так, по имеющимся оценкам, за период 1993–2006 гг. в странах Западной Европы доля занятых средней квалификации сократилась на 8 п.п. [Goos et al., 2009]. При этом самый быстрый рост доли занятых в сегменте «плохих» рабочих мест наблюдался в странах с более гибкими рынками труда, такими как Великобритания[226]226
  Анализ этой проблемы на российских данных см. в работе [Гимпельсон, Капелюшников, 2015].


[Закрыть]. Третье: RBTC будет сопровождаться поляризацией также и структуры оплаты труда. Иными словами, рост заработной платы по краям шкалы распределения должен опережать ее рост в середине шкалы. Это вполне логичный результат, поскольку сокращая спрос на работников средней квалификации, RBTC должен вести к относительному снижению их заработков. Правда, подобный исход нельзя считать предрешенным. Так, новые технологии могут быть комплементарны по отношению к сохранившим занятость работникам средней квалификации, что будет способствовать повышению их заработной платы [Autor, Dorn, 2013]. Кроме того, работники средней квалификации, вытесненные со своих прежних рабочих мест, могут в очень разных пропорциях распределяться затем между «плохим» (низкооплачиваемым) и «хорошим» (высокооплачиваемым) сегментами занятости; в случае их активной миграции на «хорошие» рабочие места средней уровень заработной платы может у них даже вырасти [Acemoglu, Autor, 2011]. Тем не менее тенденция к поляризации структуры оплаты труда также была подтверждена для рынков труда многих стран [Autor, Dorn, 2013; Firpo et al., 2011; Atkinson, 2008; Dustmann et al., 2009]. В настоящее время концепция RBTC является «мейнстримной» и принимается большинством экономистов, занимающихся изучением взаимосвязи между технологическими изменениями и изменениями в структуре занятости[227]227
  В то же время некоторые авторы подвергают ее серьезной критике. В частности, они отмечают неясность и расплывчатость критериев при выделении рутинных и нерутинных профессий [Pfeiffer, Suphan, 2015]. По мнению критиков, в основе концепции RBTC лежит логически порочный круг: сначала дается определение рутинных рабочих мест как рабочих мест, легче всего поддающихся автоматизации; затем демонстрируется, что именно такие рабочие места и подвергаются автоматизации чаще всего!


[Закрыть].

Здесь, однако, стоит отметить, что разные технологии могут неодинаково влиять на разные группы рутинных профессий. Скажем, если компьютеризация по большей части способствует отмиранию рутинных интеллектуальных видов занятий (таких как конторские служащие), то роботизация – физических (таких как операторы станков). Соответственно порождаемые ими изменения в структуре занятости не обязательно будут совпадать. Так, в ряде исследований утверждается, что роботизация в отличие от компьютеризации ведет к снижению спроса на низко– и увеличению спроса на высококвалифицированную рабочую силу, но не к падению спроса на работников средней квалификации, как то предполагает каноническая версия концепции RBTC [Graetz, Michaels, 2015]. Иными словами, от роботизации следует ожидать скорее улучшения (upgrading) структуры рабочих мест, чем ее поляризации.

Как видно из этого краткого обзора, долгое время экономистов интересовало почти исключительно то, как технологический прогресс связан с изменениями в профессиональной структуре занятости. К не менее важному вопросу о том, как, меняя ее, он может влиять на общий уровень занятости, они обратились лишь недавно.

Из этой новой серии работ наибольший резонанс получило исследование двух британских экономистов, К. Фрея и М. Осборна, представивших прогноз изменений в занятости по профессиям для американской экономики [Frey, Osborne, 2013]. Их общий вывод выглядит более чем пессимистически: по оценкам Фрея и Осборна, в ближайшие 10–20 лет высокому риску полной автоматизации будет подвержено огромное множество самых разных профессий, на долю которых в настоящее время приходится суммарно почти половина (47 %) всех занятых в США. Используя предложенную ими методологию, другие исследователи получили не менее устрашающие цифры: 35 % для Финляндии [Pajarinen, Rouvinen, 2014], 59 % для Германии [Brzeski, Burk, 2015], 45–60 % для стран Европейского союза [Bowles, 2014]. Более поздний прогноз компании МакКинзи для экономики США практически совпал с прогнозом Фрея и Осборна – 45 % [Chui et al., 2015]. Эксперты компании ПрайсуотерхаусКупер были более умеренны: по их прогнозным оценкам, представленным в 2017 г., к началу 2030-х годов в США под действием автоматизации исчезнут профессии, охватывающие «только» 38 % общей численности занятых [Bailey, 2017]. Наконец, по данным Всемирного банка, в странах ОЭСР в следующие два десятилетия в результате автоматизации будет ликвидировано 57 % всех существующих сегодня рабочих мест [World Bank, 2016].

Эти количественные показатели настолько колоссальны, что не могли не вызвать шока у политиков и широкой публики. Поэтому, наверное, имеет смысл прояснить методологию, с помощью которой они были получены.

Как полагают Фрей и Осборн, современный мир вступил в полосу беспрецедентно высокой технологической безработицы. Под влиянием технологических изменений знания и навыки, имеющиеся у работников, будут устаревать с такой скоростью, что ни их переквалификация, ни повышение уровня их образования не смогут исправить ситуацию. Все дело в том, что автоматизация начнет активно вытеснять людей не только из рутинных, но также и из нерутинных видов деятельности, будь то вождение автомобилей или услуги, предоставляемые вспомогательным юридическим персоналом (paralegals). Технологическая безработица не грозит только тем профессиям, где автоматизация наталкивается на инженерные «узкие места», поскольку задачи, выполняемые в рамках таких профессий, пока не поддаются переводу на язык кодифицированных правил.

Фрей и Осборн выделяют три формы человеческой активности, плохо поддающиеся автоматизации: восприятие и манипулирование; креативность; социальный интеллект. В тех профессиях, где их удельный вес велик, человеческий труд еще долго будет сохранять сравнительные преимущества перед машинным (так, создание новых идей и артефактов, ведение переговоров, уход за другими в обозримом будущем будут по-прежнему оставаться уделом самих людей). При таком подходе массив рутинных (точнее – потенциально автоматизируемых) видов труда оказывается намного больше, чем это следует из концепции RBTC.

В своих расчетах Фрей и Осборн использовали данные о 702 профессиональных группах из справочника O*NET (издание 2010 г.), разрабатываемого Министерством труда США. (Более ранние издания этого справочника публиковались под названием «Dictionary of Occupational Titles».) Они отобрали из этого массива 70 профессий и представили их описания (без указания названий) участникам семинара Факультета инженерных наук Оксфордского университета с просьбой оценить, насколько велик риск полной автоматизации подобных видов деятельности в ближайшие одно-два десятилетия. Полученные экспертные оценки с помощью специальных статистических процедур были распространены на остальные 632 профессии. Затем, используя фактические данные о численности занятых по профессиям в США, авторы распределили всех работников по трем группам в зависимости от того, насколько велик риск автоматизации профессий, к которым они принадлежат. Вероятность до 30 % рассматривалась как низкий, вероятность от 30 до 70 % – как средний и вероятность свыше 70 % – как высокий уровень риска. В первую группу попали 33 % всех занятых в настоящее время в США, во вторую – 20 % и в третью – 47 %. Иными словами, по оценкам Фрея и Осборна, уже совсем скоро должны исчезнуть профессии, по которым сегодня трудится примерно половина всех американцев! Из их анализа также следовало, что вопреки предсказаниям концепции RBTC о поляризации занятости, максимальному риску автоматизации подвержен труд работников низкой, а не средней квалификации.

Однако количественные оценки Фрея и Осборна, а также всех, кто использовал их методологию, выглядят достаточно сюрреалистично. Как заметил Бессен, за несколько лет, прошедших после высказанного ими прогноза, из 37 профессий, которым они сулили скорую смерть (бухгалтеры, аудиторы, банковские служащие по выдаче кредитов, курьеры, посыльные), не была автоматизирована ни одна [Bessen, 2016]. Он подсчитал также, что из почти 300 профессий, существовавших в США в 1950 г., к 2010-му по причине автоматизации исчезла… одна! Это – операторы лифтов, потребность в услугах которых отпала после того, как лифтовые кабины стали оснащаться автоматическими дверями [Ibid.].

Вот еще несколько примеров подобного рода. На появление банкоматов техноалармисты отреагировали предсказаниями о полном исчезновении с рынка труда такой профессии, как банковские кассиры (bank tellers). Но на практике их численность (в эквиваленте полной занятости) выросла в США с 400 тыс. в 1990 г. до 450 тыс. в настоящее время – и это на фоне увеличения количества банкоматов со 100 тыс. до 425 тыс. [Ibid.]. После оснащения касс считывающими устройствами должна была, казалось бы, отмереть профессия кассиров в магазинах (cashiers). Но и их число возросло с 2 млн до 3,2 млн человек. Наконец, численность вспомогательного юридического персонала – а Фрей и Осборн, как мы упоминали, предвидят неминуемое исчезновение этой профессии – увеличилась в США с 85 тыс. до 280 тыс. [Bailey, 2017]. (Интересно, что все это профессии средней квалификации, которые, согласно концепции RBTC, должны активно вытесняться машинами.)

На методологическом уровне главный недостаток расчетов Фрея и Осборна был выявлен в работе М. Арнтц с соавторами [Arntz et al., 2016]. В ней подчеркивается, что практически все известные профессии крайне неоднородны по своему внутреннему содержанию и представляют собой набор из самых разнообразных – как рутинных, так и нерутиных – функций. Поэтому в подавляющем большинстве случаев автоматизации подвергаются не те или иные профессии целиком, а лишь некоторые вменяемые им функции (задачи). (См. выше ссылку на работу [Spitz-Oener, 2006].) В результате автоматизация чаще ведет не к отмиранию целых профессий, а к изменениям в структуре задач, решаемых в их рамках: количество времени, уделяемого работниками рутинным операциям, сокращается, тогда как уделяемого нерутинным операциям – возрастает. Однако методология Фрея и Осборна этого не учитывает.

Как показали Арнтц с соавторами [Arntz et al., 2016], при переходе от анализа на уровне целых профессий к анализу на уровне отдельных задач, доля рабочих мест с высоким риском подвергнуться в ближайшие 10–20 лет полной автоматизации снижается до 9 % (усредненная оценка по 21 развитой стране). По отдельным странам этот показатель варьирует от 7 % для Южной Кореи до 12 % для Австрии[228]228
  Близкий результат был получен в одном недавнем опросе немецких работников. Лишь 12 % посчитали вероятным, что в ближайшие 10 лет их могут заменить машины [Arntz et al., 2016].


[Закрыть]. В случае США он тоже составляет 9 %, что представляет разительный контраст с 47 % из работы Фрея и Осборна. Причина таких, гораздо более низких, оценок проста: все дело в том, что едва ли не все существующие профессии в большей или меньшей степени завязаны на формы человеческой активности (такие, например, как личное взаимодействие с другими людьми), которые сами Фрей и Осборн рассматривают в качестве труднопреодолимых инженерных «узких мест» на пути автоматизации. Но если это так, то тогда потенциал автоматизации целых профессий (в отличие от автоматизации отдельных задач) оказывается далеко не так велик, как они предполагают.

Объясняя причины наблюдаемой межстрановой вариации, Арнтц с соавторами ссылаются на действие нескольких факторов [Ibid.]. Во-первых, меньший риск потерь в занятости при внедрении новых технологий отмечается в странах с более образованной рабочей силой. (Вслед за Фреем и Осборном они также отмечают, что максимальному риску автоматизации подвержен труд низко-, а не среднеквалифицированных работников.) Во-вторых, многое зависит от принципов организации труда в тех или иных странах. Там, где организация труда базируется на принципах групповой работы и тесного личного взаимодействии с другими работниками, возможности для автоматизации также оказываются уже. В-третьих, важное значение имеет то, как далеко продвинулась та или иная страна по пути технологического прогресса. Поскольку в технологически более отсталых странах неиспользованный потенциал для автоматизации больше, масштабы предстоящего замещения людей машинами также оказываются значительнее – просто потому, что в технологически более передовых странах такое замещение по большей части произошло уже раньше.

Но даже свои собственные оценки Арнтц с соавторами считают сильно завышенными [Ibid.]. Во-первых, их анализ строится на тех же субъективных экспертных данных (с выделением трех инженерных «узких мест»), что и анализ Фрея и Осборна. Но опыт показывает, что эксперты, как правило, склонны сильно преувеличивать скорость распространения новых технологий. Во-вторых, и оценки Фрея и Осборна, и оценки Арнтц с соавторами говорят только о технической возможности автоматизации в тех или иных сферах, но не о ее экономической целесообразности. В зависимости от того, каковы относительные цены на факторы производства, фирмам может быть невыгодно внедрение определенных инноваций, если те не смогут окупить связанных с ними издержек. В-третьих, работники устаревающих профессий не обязательно должны «выдавливаться» в безработицу: многие из них могут успешно приспосабливаться к изменившимся условиям, переключаясь с выполнения одних задач на выполнение других и осваивая навыки и умения, комплементарные по отношению к новым технологиям. В-четвертых, как уже отмечалось, переход на новые технологии может идти со значительным временны́м лагом после их появления из-за различных препятствий – экономических, правовых, этических, возникающих на их пути. Их внедрение может тормозиться отсутствием квалифицированного персонала, способного работать с новым оборудованием; серьезным барьером могут выступать правовые ограничения (см. обсуждение в предыдущем разделе ситуации с беспилотными автомобилями); в обществе могут существовать сильные этические предпочтения в пользу выполнения определенных видов работ людьми, а не машинами (как, скажем, в случае ухода за больными и престарелыми). Все это должно замедлять темпы распространения новых технологий и соответственно делать приспособление к ним менее болезненным. Наконец, ни в работе Фрея и Осборна, ни в работе Арнтц с соавторами никак не учитывается действие макроэкономических компенсирующих механизмов. Однако, как мы видели, технологический прогресс ведет не только к ликвидации «старых», но также и к активному созданию «новых» рабочих мест, причем последний эффект может значительно перевешивать первый.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Наиболее общие итоги нашего анализа можно представить так: в долгосрочной перспективе сокращение спроса на труд под действием новых технологий является не более чем теоретической возможностью, которая до сих пор никогда не была реализована на практике; на уровне отдельных фирм между технологическими инновациями и ростом занятости наблюдается устойчивая положительная связь; на секторальном уровне технологические изменения вызывают разнонаправленную реакцию занятости, поскольку разные отрасли находятся на разных стадиях жизненного цикла; на макроуровне технологический прогресс выступает в качестве положительного либо нейтрального, но не отрицательного фактора; вопрос о влиянии на занятость роботизации остается открытым, разные исследователи приходят к неоднозначным выводам; всплеск технологической безработицы даже в краткосрочной перспективе представляется крайне маловероятным, поскольку по историческим меркам темпы самого технологического прогресса будут в предстоящие десятилетия, по-видимому, недостаточно высокими; влияние новых технологий на предложение труда может представлять более серьезную проблему, чем их влияние на спрос на труд; технологические изменения гораздо сильнее воздействуют на структуру занятости, чем на ее уровень; что касается профессий, то современный технологический прогресс связан не столько с изменениями в их номенклатуре, сколько с изменениями в их внутреннем содержании, а именно – с вытеснением рутинных задач нерутинными в рамках существующих видов занятий.

И последний комментарий по поводу «футурологии» сторонников идеи технологической безработицы. По большому счету, к их предсказаниям едва ли стоит относиться серьезно, поскольку они строятся при игнорировании того фундаментального факта, что человечество живет и будет продолжать жить в условиях ограниченности ресурсов. Но, как отмечали А. Алчиян и Р. Аллен [Alchian, Allen, 1972], в мире редкости (scarcity) всегда будет существовать неограниченное число (потенциальных) рабочих мест (см. их высказывание, послужившее эпиграфом к настоящей работе). В таком мире множество желаний людей остаются неудовлетворенными, потому что попытки удовлетворить их обходились бы слишком дорого, говоря иначе – требовали бы непомерно больших затрат ресурсов. Повышая производительность, технологический прогресс высвобождает ресурсы, создавая тем самым возможности для удовлетворения потребностей, удовлетворять которые раньше люди просто физически не могли себе позволить. Но неудовлетворенное желание одного человека есть потенциальное рабочее место для другого человека [Boudreaux, 2017]. А это значит, что пока какие-то потребности людей будут оставаться неудовлетворенными, не будет недостатка и в рабочих местах. Тотальная замена людей машинами представима только в ситуации полного насыщения всех человеческих потребностей, т. е. в воображаемом мире, в котором проблема редкости перестала бы существовать [Nordhaus, 2015]. Но, как писал еще Адам Смит [Смит, 2007, кн. 1, гл. 11, ч. 2], если стремление к пище имеет своим пределом вместимость желудка, то страсть к разнообразию не имеет пределов…

ЛИТЕРАТУРА

Гимпельсон В., Капелюшников Р. «Поляризация» или «улучшение»? Эволюция структуры рабочих мест в России в 2000-е годы // Вопросы экономики. 2015. № 7. С. 87–119.

Маркс К. Капитал. Т. 1 // Маркс К., Энгельс Ф. Соч. 2-е изд. Т. 23. М.: Госполитиздат, 1960.

Рикардо Д. Начала политической экономии и принципов налогообложения: избранное / пер. с англ. М.: Эксмо, 2007.

Смит А. Исследование о причинах и природе богатства народов. М.: Эксмо, 2007.

Acemoglu D., Autor D. Skills, Tasks and Technologies: Implications for Employment and Earnings // Handbook of Labor Economics. Vol. 4b. Amsterdam: Elsevier, 2011. P. 1043–1171.

Acemoglu D., Restrepo P. Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets / NBER Working Paper. No. 23285. Cambridge, МА: NBER, 2017.

Alchian A.A., Allen W.R. University Economics. 3rd ed. Belmont: Wadsworth Publishing Company, 1972.

Aghion P., Howitt P. Growth and Unemployment // Review of Economic Studies. 1994. Vol. 61. No. 3. P. 477–494.

Arnold D., Butschek S., Müller D. et al. Digitalisierung am Arbeitsplatz. Aktuelle Ergebnisse einer Betriebs– und Beschäftigtenbefragung. Berlin: Forschungsbericht im Auftrag des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales und des Instituts für Arbeitsmarkt– und Berufsforschung, 2016.

Auguiar M., Bils M., Charles K. et al. Leisure and Luxuries and the Labor Supply of Young Men. Unpubl. manuscript, 2016.

Antonucci T., Pianta M. Employment Effects of Product and Process Innovation in Europe // International Review of Applied Economics. 2002. Vol. 16. No. 3. P. 295–307.

Arntz M., Gregory T., Zierahn U. The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis / OECD Social, Employment and Migration Working Paper 189. Paris: OECD Publishing, 2016.

Atkinson A. The Changing Distribution of Earnings in OECD Countries. Oxford: Oxford University Press, 2008.

Autor D., Dorn D. The Growth of Low Skill Service Jobs and the Polarization of the U.S. Labor Market // American Economic Review. 2013. Vol. 103. No. 5. P. 1553–1597.

Autor D.H., Dorn D., Hanson G.H. Untangling Trade and Technology: Evidence from Local Labor Markets // Economic Journal. 2015. Vol. 125. No. 584. P. 621–646.

Autor D., Katz L., Kearney M. Measuring and Interpreting Trends in Economic Inequality – The Polarization of the U.S. Labor Market // American Economic Review. 2006. Vol. 96. No. 2. P. 189–194.

Autor D., Katz L., Krueger A. Computing Inequality: Have Computers Changed the Labor Market? // Quarterly Journal of Economics. 1998. Vol. 113. No. 3. P. 1169–1213.

Autor D., Levy F., Murnane R. The Skill Content of Recent Technological Change: An Empirical Exploration // Quarterly Journal of Economics. 2003. Vol. 118. No. 4. P. 1279–1333.

Autor D., Salomons A. Robocalypse Now – Does Productivity Growth Threaten Employment? Paper presented at the NBER Conference in Toronto. 2017. 13–14 September. <http://conference.nber.org/confer//2017/AIf17/Autor.pdf>.

Bailey R. Are Robots Going to Steal Our Jobs? // Reason Magazine: [online serial]. 2017. July. <http://reason.com/archives/2017/06/06/are-robots-going-to-steal-our-jobs>.

Bergeaud A., Cette G., Lecat R. Total Factor Productivity in Advanced Countries: A Long-term Perspective // International Productivity Monitor. 2017. No. 32. Spring. P. 6–24.

Bessen J. How Computer Automation Affects Occupations: Technology, Jobs, and Skills / Boston University School of Law. Law and Economics Paper No. 15–49. Boston, 2017.

Bessen J. Automation and Jobs: When Technology Boosts Employment / Boston University School of Law. Law and Economics Paper No. 17–09. Boston, 2017.

Blanchflower D.G., Burgess S.M. New Technology and Jobs: Comparative Evidence from a Two Country Study // Economics of Innovation and New Technology. 1998. Vol. 5. No. 2. P. 109–138.

Blien U., Ludewig O. Technological Progress and (Un)employment Development / IZA Discussion Paper. No. 10472. Bonn: IZA, 2017.

Bogliacino F., Pianta M. Innovation and Employment. A Reinvestigation Using Revised Pavitt Classes // Research Policy. 2010. Vol. 39. No. 6. P. 799–809.

Bogliacino F., Vivarelli M. The Job Creation Effect of R&D Expenditures // Australian Economic Papers. 2012. Vol. 51. No. 2. P. 96–113.

Boltho A., Glyn A. Can Macroeconomic Policies Raise Employment? // International Labour Review. 1995. Vol. 134. No. 4–5. P. 451–470.

Boudreaux D. Quotation of the Day… Cafe Hayek. 2017. January 17. <https://cafehayek.com/2017/01/quotation-of-the-day-1959.html>.

Bowles J. The Computerization of European Jobs. Brussels: Bruegel, 2014.