Вход на сайт
Старший научный сотрудник Всероссийской академии внешней торговли (ВАВТ)
Источник фото: shutterstock.com
Последние несколько лет рынок труда претерпевает ряд изменений: снижение доли доходов от труда относительно дохода от капитала, постепенное сокращение среднего класса, снижение безработицы и автоматизация рабочих мест. Самые многочисленные профессии одновременно являются самым низкооплачиваемым нерутинным трудом, и до недавнего времени считалось, что они не поддаются роботизации. Однако в связи с внедрением новейших технологий, развитием искусственного интеллекта и революцией нейронных сетей сфер деятельности, где человек мог бы быть более продуктивным, чем машина, становится все меньше и меньше. Особенно опасна данная ситуация для развивающихся стран, для которых характерны массовые секторы сферы услуг – технически отсталые и низкопроизводительные, ориентированные исключительно на бедный внутренний рынок – и куда роботизация грозит прийти, лишая рабочих мест миллионы низкоквалифицированных рабочих.
Роботизация – это некий финальный этап процесса, происходящий последние два-три десятилетия, следствием которого является лишение людей качественных рабочих мест. Также трендом последних лет является то, что доля доходов от труда (прежде всего зарплата) снижается, в то время как доход от капитала (дивиденды, купоны по облигациям, проценты с депозита, рента от недвижимости) растет, что продемонстрировали Лукас Карабарбунис и Брент Нейман в своем исследовании «Глобальный спад доли рабочей силы». На Рис.1 представлены графики падения доли доходов от труда в основных экономиках мира: в США, Японии, Китае, Германии.
Этот феномен глобален, но существуют отклонения по отдельным странам: например, в России доля доходов от труда растет. Следует отметить, что доходы от акций растут значительно быстрее, в отличие от гособлигаций, что связано со структурным изменением экономики и получением максимума из рабочей силы. Интересен случай Китая, где доля доходов от труда начинает падать с уровня около 45%, в то время как в США, Японии и Германии доходы начинают падать с уровня 65%. Это можно интерпретировать следующим образом: доход от капитала в Китае больше и связан с реформами Дэн Сяопина.
На графике (Рис. 2) продемонстрированы тренды доли рабочей силы в разных странах. Во всех развитых странах наблюдается падение доли труда, кроме Великобритании.
Исследование Международного валютного фонда Income Polarization in the United States показало, что постепенно умирает средний класс – прежде всего, за счет увеличения доли бедных (Рис. 3). «Домохозяйства со средним доходом» – домохозяйства, получающие 50–150% медианного дохода. Если в период с 1970 по 2014 г. имела место поляризация рабочих со средним доходом, то постепенно их число сокращалось. В 1970–2014 гг. они переходили в равных долях в высокодоходную группу, с 2000 по 2014 г. наблюдается очень любопытная динамика: все постепенно спускаются в низкодоходную группу, в то время как в высокодоходную группу практически никто не попадает.
Ниже представлено сравнение коэффициентов Джини и поляризации (Рис. 4). В отличие от коэффициента поляризации, коэффициент Джини растет несущественно (было 35, стало 45). Французский экономист Тома Пикетти подверг коэффициент Джини критике, аргументируя тем, что он слишком научный и простой человек его не поймет. Он предпочитал такие показатели, как доля 1% самых богатых, доля 10% самых богатых в национальном доходе, т. е. показатели, более понятные широкой общественности. Коэффициент поляризации лучше коэффициента Джини отражает многие изменения, происходящие в процессе увеличения неравенства.
Во время рецессии неравенство снижается, т. к. теряют богатые. Согласно книге «Великий уравнитель» профессора Стэнфордского университета Уолтера Шейдела, самыми главными уравнителями доходов и снижающими неравенство процессами являются война, голод, мор, эпидемия и т. д. Например, во время Первой мировой войны капитал потерял тот, у кого он был, у кого ничего не было, ничего не мог потерять. Правда, мог умереть, но если не умер, как был бедным, так и остался. Любая война уничтожает высокодоходные группы, уничтожает капитал. У Пикетти тоже отмечено, что во время «прекрасной эпохи» (последние десятилетия XIX в. и 1914 г.) был очень высокий уровень неравенства, который был уничтожен во время Первой мировой и Второй мировой войн. Что касается рецессии, то богатые могут себе позволить терять активы, в отличие от бедных.
Собственно, во всех экономических процессах выигрывает 1% населения (Рис. 5).
Еще один тренд – снижение безработицы: например, в США (Рис. 6). Однако здесь много подводных камней. К примеру, коэффициент участия трудовых ресурсов падает: в 1950-х гг. было почти 90%, сейчас – около 70%. Ситуация с женщинами улучшилась, их занятость выросла, пик пришелся на конец 1990-х гг. (Рис. 7). Но все же существует огромное количество скрытой безработицы (Рис. 8). Кого считают безработными? Тех, кто активно ищет работу. Например, в депрессивном регионе Великобритании Уэльсе официальный уровень безработицы невысокий – около 4%, но большинство людей не являются частью рабочей силы – например, из-за получения справки о наличии психических расстройств и заболеваний. Они получают социальные выплаты и часто бесплатное жилье и живут так поколениями. Вот как раз эта доля людей, которые вообще не входят в состав рабочей силы, весьма многочисленная. Таким образом, при рассмотрении доводов «столько рабочих мест» и «низкая безработица» надо четко понимать, что подразумевается под безработицей. Она часто учитывается в показателе «коэффициент участия трудовых ресурсов». Политикам же нужно продемонстрировать, что уровень безработицы падает, что все отлично.
Рассмотрим, что произошло в занятости в промышленном производстве в США: в 1970-х гг. было 18 млн рабочих мест, в 1980-х выросло почти до 20 млн, потом в 2011 г. достигло дна и пошло немного вверх (Рис. 9). В Европе – похожая ситуация.
Происходит автоматизация рабочих мест в промышленности, но есть определенный класс рабочих мест, который роботизации пока не поддается. Обращаю внимание – пока. Это снижение безработицы идет за счет рабочих мест с низкой квалификацией или вообще не требующих никакой квалификации. Например, самая популярная работа, по оценкам Бюро трудовой статистики США, – это сиделка (Табл. 1). Медианная заработная плата в год в США – 37 тыс. долл., а сиделка получает 23 тыс.
Из топ-10 только два вида работ, оплачиваемых по ставкам выше медианной. Т. е. та растущая рабочая сила – низкооплачиваемый нерутинный труд. Рутинный труд хорошо алгоритмизируется, заменяется. То, что мы пока не можем алгоритмизировать, роботизировать, – пока растет. Но проблема в том, что и эти работы будут роботизированы, но позже. Самые многочисленные профессии в США одновременно являются самыми низкооплачиваемыми. Представлен список профессий с занятостью до миллиона человек (Табл. 2). Они занимают до 40% всей рабочей силы. При помощи этого списка можно посмотреть на перспективы роботизации. Автоматизировать эти рабочие места, особенно после революции нейросетей, которая произошла в 2012 г., несложно.
Доля промышленности сократилась, зато увеличилась доля финансов, образования и здравоохранения. Что касается производства, то это, прежде всего, его перенос в другие страны (Табл. 3).
На Рис. 10 продемонстрирован классический прогресс. Мы имеем аграрную экономику: сначала 100 фермеров производят 100 единиц еды, потом 25 фермеров производят те же 100 единиц еды, но оставшиеся 75 человек перемещаются в сферу bullshit jobs , их продуктивность остается на прежнем уровне.
Мы не видим такого синхронного роста производительности труда во всех сферах экономики (Рис. 11). Эффект Баумоля заключается в том, что следствием технологических изменений является увеличение производительности в промышленности или сельском хозяйстве, в то время как третичный сектор, включая государственные услуги, имеет меньший потенциал роста производительности. Например, производительность труда курьера или сиделки как была на уровне XV в., так и осталась.
Также может возникнуть деятельность с нулевой суммой – ситуация, возникшая вследствие роста производительности труда в аграрной или промышленной сфере, в результате которой «освободившиеся» кадры перешли на новые места работы, но фактически имеют нулевую производительность. Например, 25% от начального числа фермеров стали жуликами, а другие 25% – полицией, которая их ловит, охраняет (Рис. 12). В реальной жизни примерами с нулевой суммой являются юрист в большей степени, дизайнер, рекламщик.
Ниже представлена российская структура занятости (Табл. 4). Российский рынок труда слабо диверсифицирован по сравнению с тем же рынком труда в западных странах. Это отражает и менее диверсифицированную экономику в целом. Самые распространенные профессии с долей в занятости выше 1% занимают у нас около 50% всей занятости, а в США и Великобритании – 30–40%. При этом самые массовые профессии имеют высокие шансы быть роботизированными в обозримый период времени – например, водители (7% занятости) или продавцы (6,8%).
Около 6% низкоквалифицированных рабочих имеют высшее образование, 17,7% – среднее профессиональное, 22,3% – начальное профессиональное (Табл. 5). Падение занятости в промышленном секторе экономист Родрик склонен объяснять тем, что требуется более квалифицированная сила для промышленности. Но есть совершенно противоположная точка зрения, которой придерживаюсь и я, что современные фабрики требуют от рабочего минимум квалификации и выполнения инструкции. Возможно, в разных отраслях по-разному.
Потенциал автоматизации и роботизации широко рассматривается. Вот результаты одного из исследований для получения общего представления (Рис. 13).
Возможно, некоторые страны будут законодательно ограничивать роботизацию в тех или иных отраслях для сохранения рабочих мест. Плюсы такой политики очевидны – сохранение социальной стабильности в краткосрочной перспективе. Но такая стратегия имеет издержки в виде консервации отсталости. Важно соблюсти баланс между приоритетами развития и интересами конкретных групп людей, для которых экономическая трансформация может оказаться болезненной.
В России технические проблемы, например, в сфере автономного вождения, уже в целом решены. Дело за законодателями. Вероятно, автономное вождение станет обыденностью на горизонте 5–10 лет, после того как будет отработана правовая база. В сфере автоматизации торговли пока есть некоторые чисто технические сложности, но зато все легче с правовой точки зрения. Так что те же 5–10 лет. В России можно предположить отставание от западных стран на несколько лет, многое будет зависеть от экономической ситуации. Так как российская экономика во многом рентная, грядущая автоматизация – лишь одна из возможных проблем. В краткосрочной перспективе бо´льшие риски связаны, например, с колебанием цен на сырье. Однако в долгосрочном плане трансформация рынка труда при прочих равных условиях неизбежна. И здесь поводы для техноалармизма, как я считаю, имеются.
Многие экономисты, в том числе и российские, например Гимпельсон, Капелюшников, склонны полагать, что поводов для беспокойства нет. Их критику можно свести к тезису о том, что через процесс автоматизации мировая экономика проходит непрерывно как минимум с начала Первой промышленной революции, но в итоге ничего страшного не происходит – создаются новые рабочие места.
В этом утверждении несколько слабых мест. Во-первых, даже Первая промышленная революция (механизация ткацкого станка) привела к почти полувековому падению реальных зарплат в Англии, доля труда сокращалась практически 100 лет (Рис. 14). В итоге в Великобритании пошло восстановление, на протяжении 100 лет реальные зарплаты выросли, но период стагнации был очень длинным, фактически 40–50 лет. Более того, в Уэльсе реформы Тэтчер, предполагавшие закрытие угольных шахт, до сих пор чувствуются – высокий уровень скрытой безработицы, несмотря на то, что это богатая страна. Аргумент «Мы это проходили, все было отлично, на смену одним рабочим местам появлялись другие» слаб, так как рабочие места появлялись, но спустя 50 лет.
Второе возражение – это качество рабочих мест. Они появляются, но это рабочие места с низкой заработной платой и низким социальным статусом. Есть масса социологических исследований, например, по эффектам вступления США в НАФТА. Изучалась адаптация людей к новым ситуациям при переводе американских предприятий в Мексику, когда отдельные города просто лишались всего производства. Люди устраивались на новые рабочие места, но всегда теряли в социальном статусе и реальной зарплате. Это в условиях Штатов, где были особенная программа переобучения и мобильное население. Более того, есть проблемы со скрытой безработицей. В российском контексте масса рабочих мест и масса вполне трудоспособных молодых пенсионеров – просто конвенциональный способ перераспределения небольшой сырьевой ренты (поэтому и не такой гротескный, как, например, в Саудовской Аравии, где куда бо´льшая на душу населения рента распределяется за счет фантастического разрастания бюрократии, при том, что госслужащие нередко «работают» около одного часа в день).
В-третьих, и это мне кажется самым важным, критики не вполне осознают, что искусственный интеллект способен заместить навыки, которые до недавних пор считались исключительно человеческими (визуальное и слуховое распознавание, тонкая моторика). До последнего времени вытеснение человеческого труда происходило именно в эту сферу, требующую «простых» навыков с точки зрения человека, но сложных для традиционного искусственного интеллекта ХХ в. Условно – от рабочего за конвейером к сиделке. Однако сейчас роботизация на основе машинного обучения справляется с неразрешимыми ранее задачами (основа которых – все то же визуальное и слуховое распознавание, сложная моторика), поэтому человек, вероятно, будет выдавливаться и из этого «последнего прибежища». Особенность новой технологической революции состоит в том, что сфер деятельности, где человек мог бы быть более продуктивным, чем машина, видимо, будет все меньше и меньше. Пока это не отражается количественно в статистике, потому что эта революция нейросетей произошла в 2012 г., но мы уже видим ее результаты. Например, call-центр. Сейчас существуют программы, готовые с вами разговаривать на языке, которые заменят огромное количество рабочих мест.
Таким образом, в развивающихся странах наблюдается тенденция либо деиндустриализации при относительно низких доходах на душу населения, либо перехода рабочей силы из аграрного сектора в сферу услуг, минуя индустриализацию, в том числе ввиду роботизации и автоматизации в промышленности. Для подобных стран характерны массовые секторы сферы услуг – технически отсталые и низкопроизводительные (продавцы, шоферы, уборщики, курьеры), ориентированные исключительно на бедный внутренний рынок. Однако роботизация приходит и в третичный сектор, лишая рабочих мест миллионы низкоквалифицированных рабочих (колл-центры, кассиры, курьерские службы). Более того, в связи с ростом неравенства и низкими доходами большинства населения спрос на некоторые аспекты сферы услуг ограничивается – кофейни и барбершопы доступны немногим. Это все ведет к росту безработицы вкупе с высокими темпами рождаемости. В России наблюдается похожая тенденция, но она несколько сглажена низкими темпами развития экономики, невысокими темпами рождаемости и наличием промышленности.
В итоге в долгосрочной перспективе наибольшие шансы у уникальных профессий, основной ценностью которых является именно уникальность. Скажем, проблема игры в шахматы давно решена компьютерами, но гонорары топовых гроссмейстеров не упали. Спортсмен-силач способен поднять гораздо более легкий груз по сравнению не только с машиной, но и с гориллой, однако если он чемпион среди людей – его «труд» вполне востребован. Шоумены, артисты, политики и прочие публичные люди, видимо, относятся к этой же категории.
Список литературы
