ЭКОНОМИКА ТРУДА
Том 6• Номер 1 • Январь-март 2011 ISSN 2410-1613 Russian Journal of Labor Economics
издательство
Креативная экономика
Человеческий капитал и рынок труда в цифровом развитии российской экономики
Ширинкина Е.В.1
Сургутский государственный университет, Сургут, Россия
АННОТАЦИЯ:_
Настоящая статья посвящена особенностям функционирования рынка труда в условиях развития цифровой экономики и определении основных направлений в управлении человеческим капиталом как главного фактора производства в условиях цифровизации. В этой связи в данном исследовании проведен сравнительный анализ структуры рынка труда различных стран по видам занятых трудом, определены тренды развития рынка труда и человеческого капитала в российской экономике и пути формирования человеческого капитала, соответствующего потребностям рынка труда в условиях цифровой экономики. Эмпирической базой исследования послужили материалы Бостонской консалтинговой группы (The Boston Consulting Group) и Всемирного банка развития. Данное исследование является стартовой точкой масштабной работы по определению новых векторов в стратегическом управлении человеческим капиталом в условиях развития цифровой экономики.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: человеческий капитал, цифровая экономика, промышленные предприятия, управление
Human capital and the labour market in the digital development of the Russian economy
Shirinkina E.V.1
1Surgut State University, Russia
Введение
Цифровизация российской экономики ставит работников и работодателей перед необходимостью адаптации к новым условиям. Повсеместная цифровизация бизнес-моделей и целых отраслей в ближайшие десятилетия приведет к частичному замещению человеческого труда машинным и высвобождению значительной доли рабочей силы, что создаст новые трудности для компаний и государства. Развитие цифровой экономики обусловило качественные изменения на рынке труда и человеческом капитале в фокусе теоретических и практических исследований, обусловило формирование новой социально-экономической парадигмы.
В то же время цифровые технологии и платформы могут оказать и заметное положительное воздействие на рынок труда. Влияние цифро-
визации на динамику занятости нелегко отделить от соответствующего воздействия других тенденций, таких как общий экономический спад или перевод производства за границу. Но некоторые эффекты все же очевидны. В отчете Глобального института McKinsey о ситуации на рынке труда в США указывается на то, что выходы из рецессий стали сопровождаться меньшим количеством создаваемых рабочих мест. В условиях экономических кризисов крупные компании стремятся повысить производительность не за счет увеличения выпуска продукции или внедрения инноваций, а за счет сокращения численности персонала. Автоматизация производства стала постоянным процессом, и в периоды экономического замедления или спада рабочие места оказываются под ударом [12, 14] (Aboody, Lev, 2000). Кроме того, внедрение цифровых технологий приводит к сокращению количества работников средней квалификации. Роботы заменяют рабочих на конвейерах, а информационные системы начинают выполнять операции, за которые раньше отвечали бухгалтеры, секретари и прочие офисные специалисты.
Цифровизация ускорила увеличение разрыва между низко- и высокооплачиваемыми сотрудниками. Цифровые компании демонстрируют наибольший рост зарплат, но по количеству рабочих мест их доля в общей структуре экономики невелика. С другой стороны, цифровизация оказывает и позитивное влияние на рынок труда за счет появления новых профессий, которых не существовало раньше. Кроме того, благодаря развитию интернет-платформ повышается мобильность работников. В дальнейшем за счет сбора информации о потребности в определенных специалистах люди
ABSTRACT:_
This article is devoted to the peculiarities of the labor market functioning in the conditions of digital economy development and determination of the main directions in human capital management as the main factor of production in the conditions of digitalization. In this regard, this study provides a comparative analysis of the structure of the labor market of different countries by types of employed, identifies trends in the development of the labor market and human capital in the Russian economy, and identifies ways of forming human capital that meets the needs of the labor market in the digital economy. The empirical base of the study was the materials of the Boston Consulting Group and the World Development Bank. This study is the starting point of large-scale work on the definition of new vectors in the strategic management of human capital in the development of the digital economy.
KEYWORDS: human capital, digital economy, industrial enterprise, management
JEL Classification: J24, 033, M11 Received: 03.05.2018 / Published: 31.03.2019
© Author(s) / Publication: CREATIVE ECONOMY Publishers For correspondence: Shirinkina E.V. (shirinkina860yandex.ru)
CITATION:_
Shirinkina E.V. (2019) Chelovecheskiy kapital i rynok truda v tsifrovom razvitii rossiyskoy ekonomiki [Human capital and the labour market in the digital development of the Russian economy ]. Ekonomika truda. 6. (1). - 103-112. doi: 10.18334/et.6.1.40099
смогут лучше планировать свое обучение и карьеру. Цифровые технологии создают социальные лифты, стирают географические границы, позволяют жителям удаленных населенных пунктов получить качественное образование, повысить квалификацию и найти работу, не ограничиваясь возможностями, существующими на местах.
Рынок труда подвергается угрозе сокращения рабочих мест, отчасти компенсируемого повышением эффективности рынка рабочей силы. Эксперты по цифровым технологиям сходятся во мнении, что в ближайшие десятилетия на рынок труда существенно повлияет автоматизация. По оценкам Глобального института McKinsey [13] (Лкет1о/, 1970), в мире к 2036-ому году будет автоматизировано до 50% рабочих процессов. Это приведет к значительному высвобождению персонала, сокращению количества рабочих мест, требующих средней квалификации, и увеличению разницы в уровнях оплаты труда.
При сравнительном анализе структуры рынка труда различных стран мы условно разделили всех занятых в экономике на три категории: 1) «Умение»; 2) «Правило»; 3) «Знание» в соответствии с подходом Й. Расмуссена к классификации задач, которые ставятся перед работниками [6] (Rasmussen, 1983).
В категорию «Умение» входят работники, чья деятельность связана преимущественно с физическим трудом, более 50%, при этом специальная подготовка не требуется, а обучение осуществляется в рамках краткосрочных курсов обучения (труд уборщиков, продавцов, водителей, грузчиков, охранников).
Категорию «Правило» составляют работники, осуществляющие на более чем 50% техническую и рутинную работу, при которой процесс принятия решений базируется на предписанных правилах и инструкциях. Для их подготовки необходимо специализированное и прикладное обучение (труд слесарей, бухгалтеров, медсестер, офисных администраторов).
К категории «Знание» относятся работники, чей труд с долей более 50% требует аналитической работы, импровизации в условиях неопределенности, при этом имеется высокий уровень автономности в процессе принятия решений. Для их подготовки требуется высокий уровень образования на длительном цикле обучения (труд преподавателей, врачей, ученых, высококвалифицированных инженеров, руководителей).
Ключевым отличием современных стран «верхней» траектории развития от остальных является такая структура рынка труда, при которой более 25% работников в этих странах работают по специальностям так называемой категории «Знание» (рис. 1).
ОБ АВТОРЕ:_
Ширинкина Елена Викторовна, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры государственного, муниципального управления и управления персоналом (shirinkina860yandex.ru)
ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_
Ширинкина Е.В. Человеческий капитал и рынок труда в цифровом развитии российской экономики // Экономика труда. - 2019. - Том 6. - № 1. - С. 103-112. doi: 10.18334М.6.1.40099
Экономика ресурсов Экономика переходного Экономика знаний
периода
■ Работники категории "Знание", занятые когнитивным нерутинным трудом
■ Работники категории "Правило", занятые когнитивным рутинным трудом
■ Работники категории "Умение", занятые механическим трудом
Ключевые характеристики:
- молодое, необразованное население;
- медианный возраст - 21 год;
- третичное образование - 5 %;
- низкий ИЧРП;
- низкий ВВП на чел - $1750;
- нет цифровой экономики.
Ключевые характеристики:
- стареющее, образованное население;
- медианный возраст - 35лет;
- третичное образование - 50 % (в России - 79 %);
- средний ИРЧП;
- средний ВВП на чел. - $29000;
- слаборазвитая цифровая экономика;
- покрытие интернетом - 50 % населения
Ключевые характеристики:
- стареющее, высокообразованное население;
- медианный возраст - 45 лет;
- третичное образование - 60 %;
- самый высокий ИРЧП;
- самый высокий ВВП на чел. -
$52000;
- развитая цифровая экономика;
- практически полное покрытие интернетом - 85 % населения.
Рисунок 1. Структура рынка труда различных стран по вид ам категорий работников в составе
занятых,%
Источники: World Bank; ILO; The Economist; анализ BCG
Высокий удельный вес работников категории «Знание», занятых когнитивным нерутинным трудом, является сегодня главным драйвером развития человеческого капитала и показателем глобальной конкурентоспособности экономик и, и действие дакного показат еля будет со временем лишь увеличиваться.
Очевидно, по представленным данным, что Россия пока не входит в состав стран верхней траектории развития. Исследуя данную ситуацию через призму развития рынка труда [1, 2] оАЬакитova, АМопиха i dr., 2016; Baygulov i dr., 23016), можне с уверенностью утверждать, что драйвером развития человеческого капитала как фактора экономического роста является разработка методологии управления человеческим капиталом с целью увеличения работников категории «Знание». При этом определяющая роль отводится созданию единого профессионально-образовательного про-
странства в триаде всех участников данного процесса: государства, системы высшего образования и работодателей.
В ближайшие 5-10 лет экономический уклад и рынки труда будут формироваться под воздействием ключевых трендов, которые уже оказывают влияние на устройство занятости в мировой экономике и продолжат стимулировать дальнейшие существенные изменения в среднесрочной перспективе.
Развитые страны уже сейчас активно обсуждают, какие меры необходимо в связи с этим принимать: проводить массовое переобучение, устанавливать гарантированный базовый доход или вводить недавно предложенный Биллом Гейтсом налог на роботов? В некоторых странах отдельные меры такого характера в порядке эксперимента уже реализуются. Однако технологии искусственного интеллекта оказывают на рынок труда и положительное влияние. Например, цифровые платформы создают новые возможности трудоустройства; они помогают развивать дополнительные навыки и повышать квалификацию, в особенности людям, которые раньше не имели таких возможностей в силу социальных или географических ограничений.
Появляются новые, связанные с цифровыми технологиями профессии и высокооплачиваемые рабочие места. Показателен пример GE - традиционной американской машиностроительной компании, которая поставила цель к 2020 году войти в десятку крупнейших компаний мира в сфере разработки ПО и сейчас активно привлекает квалифицированных специалистов по цифровым технологиям. В частности, GE планирует увеличить количество разработчиков в своем штате до 20 тыс. человек. Для компании машиностроительного сектора это революционная стратегия и беспрецедентная цель.
Для занятости в сегментах, требующих более низкой квалификации, будет характерен рост конкуренции за рабочие места. Одновременно будет постоянно увеличиваться нагрузка на высококвалифицированных сотрудников. К 2025-му году характер конкуренции за кадры значительно изменится с учетом старения населения и выходом на рынок труда молодых работников поколения Z. К 2025 году поколение Z (1997 года рождения и младше) будет составлять около 25% всей рабочей силы [13]. Это люди, с рождения пользующиеся цифровыми технологиями (digital natives) и имеющие неограниченный доступ к информации. Личный рост, баланс работы и личной жизни для них приоритетнее финансового вознаграждения и карьеры. В отличие от предыдущих поколений «зеты» склонны довольно часто менять не только работодателей, но и сферы деятельности. Зачастую они обладают более развитым набором цифровых компетенций, чем их учителя и руководители. В борьбе за новых сотрудников организациям придется адаптироваться под их ценности.
По прогнозам ООН и Федеральной службы государственной статистики, в России численность трудоспособного населения в ближайшие два десятилетия будет снижаться, а автоматизация поможет смягчить отрицательные последствия этого явления. В таких условиях «цифровые» кадры - это стратегический актив. Его нехватка
неизбежно ведет к замедлению темпов роста как цифровой экономики, так и экономики страны в целом. Таким образом, государственным приоритетом становится обеспечение России необходимым количеством квалифицированных специалистов по цифровым технологиям, и выполнять эту задачу предстоит с помощью современной качественной системы образования [5, 9] (БЫтткта, 2017).
Цифровизация будет облегчать поиск кадров, сокращать сроки поиска работы, повышать производительность сотрудников, улучшать ситуацию с вовлеченностью кадров в экономику при помощи дистанционных рабочих мест и обеспечивать доступ к качественному образованию.
От государства, бизнеса и учебных заведений потребуются скоординированные заблаговременные действия по подготовке к грядущим изменениям, а также переподготовке и трудоустройству высвобождаемого персонала. До настоящего момента отечественный рынок труда практически не менялся под влиянием цифровых технологий, реагируя на экономические кризисы не столько сокращением рабочих мест, сколько снижением общего уровня зарплат. Однако ускоряющаяся цифровизация экономики ставит перед отраслями и государством новые задачи, с которыми они прежде не сталкивались [7, 8] (Fedotov, 2001; Скеккатт, 2016). По мере дальнейшей цифровой трансформации отраслей экономики, внедрения систем автоматизации и роботизации, повышения производительности труда и замещения физических каналов обслуживания цифровыми все больше рабочих мест может оказаться под угрозой исчезновения. По данным Глобального института МсЮшеу, уже к 2036 году может быть автоматизировано от 2 до 50% работы, выраженной в человеко-часах, а к 2066 году эта доля может достичь от 46 до 99%. Поскольку проще всего автоматизировать те виды работ, которые требуют выполнения предсказуемых повторяющихся физических операций, а также деятельность по сбору и анализу информации, в первую очередь, этот процесс коснется рабочих мест, требующих средней квалификации.
У России есть все шансы поддержать собственную конкурентоспособность путем модернизации систем образования и профессиональной переподготовки кадров. Проводя работу по совершенствованию образовательной инфраструктуры, необходимо также создавать возможности для самореализации высококлассных специалистов в РФ. Сейчас доля сотрудников, чьи функции непосредственно связаны с разработкой и применением цифровых инструментов, составляет около 2% от общей численности занятого населения России [5] (рис. 2).
Существующий спрос на высококачественный человеческий капитал в области цифровых технологий не удовлетворяется из-за существующей традиционной системы школьной и вузовской подготовки [3, 4] (Kelcкevskaya, Скетпепко, БЫппЫпа, 2018; Kelcкevskaya, БЫппЫпа, 2017).
Российская система образования существенно отстает от стран - цифровых лидеров, что создает риски нехватки цифровых кадров в будущем. Для успешного развития цифровой экономики система образования и переподготовки кадров должна обеспе-
4 -3,7 3'8
Hill
Ближний Восток** Россия Европа* США
■ Доля специалистов по цифровым технологиям среди занятого населения, проценты
Рисунок 2. Доля специалистов по цифровым технологиям среди занятого населения,% ^Великобритания, Германия, Испания, Италия, Норвегия, Франция, Швеция ** Египет, Катар, Кувейт, Ливан, ОАЭ, Оман, Саудовская Аравия Источник: Росстат; Oxford Economics; Бюро трудовой статистики США
чивать экономику специалистами, соответствующими требованиям цифровой э похи. Государства, сумевшие адаптировать свою образовательную инфраструктуру к новым потребностям, смогут значительно укрепить свои экономические позиции при переходе к цифровой экономике.
Выв оды а результаты исследования
Проведенный анализ свидетельствует о том, что человеческий капитал является ключевым фактором конкурентоспособной российской цифровой экономики. Эволюция общественных отношений привела к тому, что важным фактором производства становятся информация, знания и цифровые кадры.
Для формирования человеческого капитала, соответствующего потребностям рыка труда в условиях цифровой экономики, необходимо:
1. Обновление устаревших программ профессионального образования и повышения квалификации для ликвидации пробелов в цифровых навыках, необходимых в современной экономике. Эти преобразования целесообразно проводить в федеральном масштабе, поскольку значительная доля производств, для цифровизации которых потребуются профильные специалисты, находится за пределами городов-миллионников.
2. В долгосрочной перспективе российская система образования на всех уровнях нуждается в более масштабной трансформации на основе таких принципов, как образование в течение всей жизни (LifelongLearning); гибкость образовательных траекторий; модульность образовательных курсов. При этом следует сосредоточить внимание
на развитии у обучаемых личностных, социальных навыков и навыков решения межпредметных задач, ориентированных на практику, а также на применении современных методик, форматов и инструментов обучения, включая цифровые образовательные средства и форматы удаленного образования.
3. Развивать взаимодействие образовательных и исследовательских организаций между собой, с бизнес-сообществом и с государственными органами, чтобы обеспечить актуальность и значимость образовательных программ и сократить время адаптации образовательной системы к требованиям рынка. Помимо модернизации системы подготовки кадров [11] (Shirinkina, 2018) необходимо также обеспечивать возможность их самореализации в России.
Высококвалифицированные российские специалисты по цифровым технологиям, прошедшие обучение в отечественной образовательной системе, пользуются высоким спросом не только в России, но и за рубежом: по оценкам объединения компаний -разработчиков программного обеспечения НП «Руссофт», в 2015 и первой половине 2016 года до 2 тыс. ИТ-специалистов покинуло Россию ради работы в других странах. Несмотря на то, что по мнению аналитиков «Руссофта», это число полностью компенсируется приезжими ИТ-специалистами из других стран, зачастую уезжают наиболее талантливые и конкурентоспособные сотрудники, обладающие уникальными знаниями и навыками.
4. Для обеспечения профессионального развития подобных кадров в России нужно совершенствовать платформы взаимодействия студентов и потенциальныхрабо-тодателей, создавать благоприятные условия для развития технологических компаний и стартапов, а также принимать меры по повышению качества жизни в стране в целом.
5. Развить новые центры компетенций по наиболее востребованным технологическим направлениям. Существует дисбаланс компетенций на рынке труда [10] (Shirinkina, 2017), что может привести к ситуации, когда будет одновременно и безработица, и нехватка квалифицированных кадров. Уже сейчас отмечается нехватка людей с так называемыми «навыками XXI века» и новым типом мышления, где к профессиональным навыкам добавляется Digital Skills и Soft Skills.
Данное исследование является стартовой точкой масштабной работы по определению новых векторов в стратегическом управлении человеческим капиталом в условиях развития цифровой экономики.
ИСТОЧНИКИ:
1. Абакумова И.В., Антонова Е.К. и др. Научные исследования в сфере социально-эко-
номических и гуманитарных наук: междисциплинарный подход и конвергенция
знаний. - Самара, 2016.
2. Байгулов Р.М. и др. Результаты социально-экономических и междисциплинарных
научных исследваний XXI века. - Самара, 2016.
3. Кельчевская Н.Р., Черненко И.М., Ширинкина Е.В. Формирование и развитие на-
учно-педагогических кадров в организациях высшего образования РФ // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика, 2018. - № 1.
4. Кельчевская Н.Р., Ширинкина Е.В. Проблемы учреждений высшего образования в
рамках перехода на систему профессиональных стандартов // Экономика образования, 2017. - № 2(99).
5. Мониторинг развития информационного общества в Российской Федерации. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/business/it/monitor_rf.xls.
6. Расмуссен Й. Модель человеческого поведения. Lektsia. [Электронный ресурс]. URL: https://lektsia.com/4x4631.html.
7. Федотов А.В. Автоматизация управления в производственных системах: Учебное
пособие. - Омск: Изд-во ОмГТУ, 2001.
8. Чехарин Е.Е. Большие данные: большие проблемы // Перспективы науки и образо-
вания, 2016. - № 3.
9. Ширинкина Е.В. Компетенции в образовательных стандартах как цель, ориентиро-
ванная на запросы современного рынка труда // Международный журнал экспериментального образования, 2017. - № 3-1.
10. Ширинкина Е.В. Механизм интеграции образовательных и профессиональных стандартов при формировании человеческого капитала // Креативная экономика, 2017. - № 5.
11. Ширинкина Е.В. Управление эффективностью работников интеллектуального труда в высших учебных заведениях // Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России, 2018. - № 1.
12. Aboody D., Lev B. Information asymmetry, R&D, and insider gains // The Journal of Finance, 2000. - № 6.
13. Akerlof G.A. The Market for 'Lemons': Quality Uncertainty and the Market Mechanism. Quarterly // Journal of Economics, 1970. - № 84(3).
14. How much does your country invest in R&D. Статистический институт ЮНЕСКО. [Электронный ресурс]. URL: http://www.uis.unesco.org/_layouts/unesco/research-and-development-spending.
REFERENCES:
Abakumova I.V., Antonova E.K. i dr. (2016). Nauchnye issledovaniya v sfere sotsialno-ekonomicheskikh i gumanitarnyh nauk: mezhdistsiplinarnyy podkhod i konvergentsiya znaniy [Research in socio-economic Sciences and Humanities: an interdisciplinary approach and convergence of knowledge] Samara. (in Russian). Aboody D., Lev B. (2000). Information asymmetry, R&D, and insider gains The Journal of Finance. 55 (6).
Akerlof G.A. (1970). The Market for 'Lemons': Quality Uncertainty and the Market Mechanism". QuarterlyJournal of Economics. (84(3)).
Baygulov R.M. i dr. (2016). Rezultaty sotsialno-ekonomicheskikh i mezhdistsiplinarnyh nauchnyh issledvaniy XXI veka [The results of socio-economic and interdisciplinary clinical imaging research of the XXI century] Samara. (in Russian).
Chekharin E.E. (2016). Bolshie dannye: bolshie problemy [Big data: big problems]. Perspectives of science and education. (3). (in Russian).
Fedotov A.V. (2001). Avtomatizatsiya upravleniya v proizvodstvennyh sistemakh [Control automation in production systems] Omsk: Izd-vo OmGTU. (in Russian).
Kelchevskaya N.R., Chernenko I.M., Shirinkina E.V. (2018). Formirovanie i razvitie nauchno-pedagogicheskikh kadrov v organizatsiyakh vysshego obrazovaniya RF [Formation and development of human capital of scientific and pedagogical staff of higher educational establishments of the rf]. Perm University Herald. ECONOMY. 13 (1). (in Russian).
Kelchevskaya N.R., Shirinkina E.V. (2017). Problemy uchrezhdeniy vysshego obrazovaniya v ramkakh perekhoda na sistemu professionalnyh standartov [The problems of institutions of higher education in the transition to a system of professional standards]. Economics of education. (2(99)). (in Russian).
Shirinkina E.V. (2017). Kompetentsii v obrazovatelnyh standartakh kak tsel, orientirovannaya na zaprosy sovremennogo rynka truda [Competence in educational standards as a goal-oriented demands of a modern labour market]. International Journal of Experimental Education. (3-1). (in Russian).
Shirinkina E.V. (2017). Mekhanizm integratsii obrazovatelnyh i professionalnyh standartov pri formirovanii chelovecheskogo kapitala [Mechanism of integration of educational and professional standards during human capital formation]. Creative economy. 11 (5). (in Russian).
Shirinkina E.V. (2018). Upravlenie effektivnostyu rabotnikov intellektualnogo truda v vysshikh uchebnyh zavedeniyakh [Management of the effectiveness of intellectual workers in higher education institutions]. Human resource management and intellectual resources management in Russia. 7 (1). (in Russian).