CC BY
36ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ
DOI: 10.34022/2658-3712-2020-38-1-114-125 УДК 331
JEL J21, J24, O15, Z22
ПЕРСПЕКТИВНЫЕ СВОЙСТВА И КАЧЕСТВА ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА В ПРОЦЕССЕ ИЗМЕНЕНИЙ В СФЕРЕ ТРУДА*
Н.Н. Шестакова
Институт проблем региональной экономики РАН, Санкт-Петербург, Россия
https://orcid.org/0000-0003-1102-4705
АННОТАЦИЯ
В статье излагаются основные зарубежные и национальные подходы к изменениям в сфере труда, происходящим вследствие внедрения роботизации и использования искусственного интеллекта. Происходящие процессы могут привести к вытеснению большого количества и так называемых «белых воротников», занятых в оформлении ипотеки, вспомогательных юридических, бухгалтерских и офисных операциях. В значительно меньшей степени будут автоматизированы профессии, основанные на взаимодействии человека с человеком, а также и невысоко оплачиваемые специальности. Обозначены перспективные сферы, в которые будут перемещаться высвобождаемые работники (здравоохранение, включая здравоохранение для стареющего населения; государственный сектор; образование; инвестиции в строительство, развитие технологий и другие), а также новые потенциальные виды их деятельности («новые» технологические секторы, «человеко-ориентированные услуги», виртуальные экономики, сектор производства знаний и «зеленая» экономика). Приведены векторы ожидаемых изменений в профессиональной структуре работников. В частности, установлено, что в первую очередь автоматизация высвобождает огромное количество работников так называемых «массовых» профессий. Описаны международные и национальные подходы к свойствам и качествам, которыми должен обладать человеческий капитал в будущем.
Делается вывод, что поскольку в конечном, завершенном виде необходимые свойства и качества человеческого капитала в системе образования сформированы быть не могут, то наиболее перспективным нам представляются признание ключевой роли в общественном производстве не человеческого капитала, а человеческого потенциала, как источника и основы человеческого капитала.
Ключевые слова: человеческий капитал; экономика талантов; gig-экономика; сфера труда; изменения в сфере труда; перспективные сферы труда; новые потенциальные виды деятельности работников; перспективные свойства и качества человеческого капитала.
Для цитирования: Н.Н. Шестакова. Перспективные свойства и качества человеческого капитала в процессе изменений в сфере труда. Социально-трудовые исследования. 2020; 38(1):114-125. DOI: 10.34022/2658-3712-2020-38-1-114-125.
ОRIGINAL PAPER
PERSPECTIVE PROPERTIES AND QUALITIES OF HUMAN CAPITAL IN THE CONTEXT OF CHANGES IN THE WORLD OF WORK
N.N. Shestakova
Institute for Regional Economy Studies, Russian Academy of Science,
Sankt-Petersburg, Russia https://orcid.org/0000-0003-1102-4705
* Статья подготовлена в рамках темы НИР: «Стратегическое управление развитием социального сектора экономики регионов России в условиях научно-технологической модернизации и перехода к цифровой экономике».
© Н.Н. Шестакова, 2020.
ABSTRACT
The article describes the main foreign and national approaches to changes in the world of work that occur due to the introduction of robotics and the use of artificial intelligence. The ongoing processes may lead to the displacement of a large number of so-called "white collars" engaged in the design of mortgages, auxiliary legal, accounting and office operations. To a much lesser extent, professions based on human-to-human interaction, as well as low-paid specialties, will be automated.
The author identifies perspective areas where the released workers will move (healthcare, including healthcare for the aging population; the public sector; education; investment in construction, technology development and others), as well as new potential activities ("new" technology sectors, "human-oriented services", virtual economies, knowledge production and green economy). The author outlines vectors of expected changes in the professional structure of employees. In particular, it is established that first of all automation releases a huge number of employees of the so-called "mass" professions. The article describes international and national approaches to the properties and qualities that human capital should have in the future. The conclusion is that since in the final, completed form the necessary properties and qualities of human capital in the education system cannot be formed, the most promising seems to recognize the key role in the social production not of human capital, but of human potential as a source and basis of human capital.
Keywords: human capital; talent economy; gig-economy; sphere of labour; changes in the sphere of labour; perspective spheres of labour; new potential activities of workers; properties and qualities of perspective human capital.
For citation: N.N. Shestakova. Perspective properties and qualities of human capital in the context of changes in the world of work. Social and labor research. 2020; 38(1):114-125. DOI: 10.34022/2658-3712-2020-38-1-114-125.
ВВЕДЕНИЕ
Как известно, отечественная экономика занимает преимущественно догоняющие позиции относительно экономик так называемых развитых государств. Соответственно представляется, что накопленный зарубежными исследователями опыт может оказаться полезным для определения векторов потенциального развития отечественного человеческого капитала. К числу таких позиций в плане достижения задаваемых новым форматом параметров экономики можно отнести и набор перспективных свойств и качеств человеческого капитала, которые должны быть сформированы, прежде всего, у населения, включаемого в категорию трудовых ресурсов или рабочей силы национальной образовательно-воспитательной системой.
Основные тенденции, обусловливающие изменения человеческого капитала, описаны, в частности, в исследованиях международной компании Deloitte (Deloitte Touche Tohmatsu Limited), проводимых с 2012 г. и основанных на базе опросов руководителей и сотрудников компаний по всему миру. Результаты исследований Deloitte («Human Capital Trends») представляют собой выявление тенденций и трендов, так или иначе, оказывающих воздействие на персонал хозяйствующих субъектов. При этом персонал рассматривается авторами как человеческий капитал или ресурс, который при грамотном использовании может приносить больший или меньший доход (прибыль).
Среди глобальных тенденций научно-технического, технологического, поколенческого и проч.
характера, влияющих на человеческий капитал в период 2013-2017 гг., аналитики компании Deloitte выделяют следующие [1, p.3; 2; 3, 4; 5; 6]:
• переход к открытой экономике как экономике талантов1 (2020 г. объявлен как срок перехода); подбор/приобретение талантов как дефицитного ресурса; их удержание (на основе разработки особой политики в отношении их привлечения, системы оценки и оплаты их труда); управление ими и включение в общий бизнес-процесс;
• перемещение бизнеса, управленческих процессов и прочее в цифровое пространство, поскольку цифровые технологии (мобильные устройства, трехмерная печать, датчики, когнитивные вычисления и Интернет вещей) разрушают сложившиеся бизнес-модели, радикально меняют рабочие места и сам процесс труда; трансформируют способы проектирования, производства и доставки продуктов и услуг;
• распространение бизнес-моделей таких компаний как Uber и Airbnb заставляет организации становиться более гибкими, оперативно реагировать и динамично отвечать на новые вызовы;
1 Таланты в концепции менеджмента это люди с высокими способностями, стремлением к достижениям и вовлеченностью. Их немного — около 5%. У талантливых сотрудников производительность выше на 21% (согласно исследованию The Bailey Group Research). Выручка компании, во главе которой стоят таланты, растет вдвое быстрее (согласно исследованию SHL Talent Measurement). При этом, согласно этому же исследованию, 46% руководителей не используют системный подход к распознаванию талантов. В разных отраслях влияние талантов на прибыль отличается. В производстве это влияние чуть меньше, в консалтинге, продажах, IT-индустрии, финансах и маркетинге больше [7].
изменение содержательного наполнения труда работников вследствие повсеместного использования интеллектуальных технологий; замена/вытеснение работников новыми когнитивными технологиями и в результате реинжиниринговых процессов;
организация труда человека (работников) на принципах сотрудничества, но не конкуренции с машинами и техникой;
широкое внедрение так называемой «аналитики людей», созданных на основе внедрения облачных систем управления персоналом, программ по использованию данных о персонале для решения всех задач, связанных с планированием рабочей силы, управлением талантами и улучшением работы;
редизайн организаций: переход ведущих компаний/хозяйствующих субъектов от традиционной функциональной, пирамидальной архитектуры управления и организации персонала к взаимосвязанным, гибким командам. Или к новой организационной модели: «системы сетевых команд» или «сети команд», формируемых для работы над конкретными бизнес-проектами и задачами. Ярко выраженным становится процесс конвергенции, междисциплинарного объединения в кросс-функциональные команды (например, состоящие из специалистов по продажам, маркетингу, дизайну, финансам и ИТ) для целей ускорения принятия решений и создания новых продуктов (в России феномен создания временных творческих коллективов для реализации той или иной задачи носит название «проектный метод»); формирование в компаниях новой инновационной культуры;
одновременное, произошедшее впервые в истории вовлечение в экономику нескольких (как минимум трех) поколений рабочей силы как следствие произошедших демографических сдвигов; ставка на ускоренное формирование лидеров/ построение карьеры, в первую очередь, молодыми сотрудниками-миллениалами (1981— 2000 г. р.; в России - 1984-2000 г. р.); все более популярное (зачастую бесплатное или недорогое) обучение с помощью технических средств;
перемещение акцента на процесс конвергенции получения знаний, объединяющий дисциплины, на корпоративное обучение, в том числе на базе широкого спектра новых технологий для контента, доставки, распространения видео и использования мобильных устройств.
В повседневную практическую экономическую жизнь вводятся новые понятия, в частности, такие как:
• «gig-экономика» - экономика, базирующаяся на краткосрочных контрактах с задачами обеспечения включенности временно (например, на условиях freelance) и/или частично занятых («забалансовых») работников в общий бизнес-процесс. Поскольку основой этой экономики является так называемая «расширенная рабочая сила» (то есть дополненная интеллектуальными технологиями и краудсорсингом), она раздвигает традиционные представления о том, какие виды работ могут выполняться человеком и машинами и каким может быть сочетание этих компонентов. Это, соответственно, влечет за собой коррекцию существующих сегментов рабочей силы;
• «эластичное рабочее место» как итерация практикуемых ныне гибких форм и режимов труда (сжатая рабочая неделя, обмен вакансиями, дистанционная работа или удаленный труд с регулируемым графиком, разделение рабочего места между работниками и проч.);
• «перегруженный сотрудник» - работник, испытывающий стресс от лавинообразного роста количества мобильных устройств, виртуальных социальных контактов и облачных вычислений и нуждающийся в перестройке рабочей среды, упрощении труда с помощью применения дизайнерского мышления и оказании психологической помощи для снятия эмоционального и нервного напряжения.
ОБЩИЕ ТЕНДЕНЦИИ ИЗМЕНЕНИЯ ЗАНЯТОСТИ КАК РЕЗУЛЬТАТ РОБОТИЗАЦИИ
Одной из основных обсуждаемых в настоящее время международным и российским научным сообществом проблем является угроза сокращения количества рабочих мест и, соответственно, занятости, которую таят в себе роботизация и искусственный интеллект.
Эта тема, в частности, достаточно глубоко и системно изучается в Глобальном институте международной консалтинговой компании McKinsey & Company (McKinsey Global Institute). Так, аналитики McKinsey полагают, что технологии автоматизации, включая искусственный интеллект (ИИ) и робототехнику, на современном этапе (до 2030 г.) - вопреки самому распространенному мнению - не будут направлены на замену работников: роботы станут действовать рядом с человеком, расширяя его возможности и повышая производительность труда.
Это мнение разделяет и другая известная исследовательская и консалтинговая компания Gartner: «ИИ скорее поможет людям, нежели заменит их, поскольку комбинации людей и машин будут работать более эффективно, чем люди, работающие в одиночку, или искусственные машины, работающие в одиночку» [8].
В принципе, с точки зрения робототехники, труд делится на три категории:
• выполняемый на основе знаний (интеллектуальный);
• выполняемый на основе навыков (физический);
• выполняемый на основе правил.
Автоматизации/роботизации в первую очередь
подлежат два последних. Или, как говорят аналитики McKinsey: «Деятельностью, наиболее восприимчивой к автоматизации, является физический труд в высокоструктурированных и предсказуемых средах, а также в сборе и обработке данных. В США доля данного труда составляет 51% деятельности в экономике [9]. Такого рода деятельность наиболее распространена в сфере производства, размещения и питания, а также в розничной торговле (различные операционные процедуры, приготовление фаст-фудов, сбор и обработка данных). Предполагается, что среди 800 млн человек, которых в перспективе заменят роботы, будет особенно много работников пищевой индустрии (сельское хозяйство, пищевая промышленность, торговля едой) и операторов машин (водители, машинисты и т. д.).
Происходящие процессы автоматизации могут привести к вытеснению большого количества и так называемых «белых воротничков», занятых в оформлении ипотеки, вспомогательных юридических, бухгалтерских и офисных операциях [10].
В значительно меньшей степени будут автоматизированы профессии, основанные на взаимодействии человека с человеком (врачи, адвокаты, учителя, бармены), равно как и невысоко оплачиваемые специальности (садовники, сантехники, сиделки, няни). В целом же ожидается, что в развитых странах резко сократится спрос на работников без высшего образования.
По поводу полной автоматизации существуют различные мнения. Одно из них гласит, что таковой при современном уровне развития технологий подлежит менее 5% профессий. Согласно проведенному тем же McKinsey Global Institute (MGI) опросу, к 2030 г. только примерно каждое пятое рабочее место в мире будет замещено роботами [11]. По мнению C. Frey и M. Osborn [12], в ныне используемой индустриальной технологии около половины всех занятий содержат так называемые рутинные эле-
менты (в т. ч. маркетинг, финансы, коммуникации и т.д.) - и в перспективе 15-20 лет даже при нынешнем уровне технологии их можно заменить искусственным интеллектом или роботами.
На национальном уровне - в рамках Санкт-Петербургского Форума труда (2018) - мысль о замещении труда человека машинами проводил Д.С. Чернейко: «Из непосредственного процесса производства человек постепенно уходит. Его функции начинают выполнять машины. Исследования показывают, что более 30% компетенций могут быть автоматизированы. И это только начало» [13]. Примерно ту же цифру называют и эксперты McKinsey: «автоматизация изменит более 60% профессий: по крайней мере 30% выполняемых рабочих функций могут быть автоматизированы» [10], и специалисты Gartner: «К 2022 г. каждый пятый работник, занятый в основном непрофессиональными задачами, будет при выполнении работы полагаться на ИИ» [8], и эксперты World Economic Forum: «Сейчас машины выполняют 29% всех задач на рабочем месте. К 2022 г. машины будут выполнять уже 42%» [14 , 15].
Между тем, как утверждают аналитики McKinsey: «Даже в условиях автоматизации спрос на рабочую силу и работников может увеличиваться по мере роста экономики, частично подпитываемый ростом производительности, обеспечиваемым технологическим прогрессом. Рост доходов и потребления, особенно в развивающихся странах, улучшение медицинского обслуживания стареющих обществ, инвестиции в инфраструктуру и энергетику и другие тенденции создадут спрос на работу, которая может помочь компенсировать перемещение рабочих» [9]. Этой же позиции придерживаются и такие зарубежные исследователи как D. Acemoglu и P. Restrepo [16].
Хотя весьма распространена и альтернативная точка зрения, согласно которой роботизация, циф-ровизация, искусственный интеллект вытеснит людей и приведет к окончательной победе машин и высокой технологической безработице. Об этом рассуждает, в частности, известный отечественный специалист по проблематике человеческого капитала Р.И. Капелюшников [17].
Аналитики специализирующейся на рынках информационных технологий компании Gartner также уверены: 2020 г. станет ключевым годом в динамике занятости, связанной с ИИ, при этом ИИ уничтожит 1,8 млн рабочих мест, но создаст 2,3 млн новых. Однако количество рабочих мест будет варьироваться в зависимости от отрасли. Здравоохранение, государственный сектор и образование будут постоянно увеличивать спрос на рабочую
силу, тогда как в сфере производства спрос на нее резко упадет. Начиная с 2020 г., создание рабочих мест, связанных с ИИ, пойдет по нарастающий, достигнув в 2025 г. 2 млн [8]. На сходные тенденции, но несколько другого порядка указывается и в докладе Всемирного экономического форума (World Economic Forum) «The Future of Jobs 2018»: «автоматизация в ближайшие 5 лет уничтожит 75 млн рабочих мест в мире, но одновременно позволит создать 133 млн рабочих мест» [14].
ВОЗНИКНОВЕНИЕ НОВЫХ ВИДОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА
Таким образом, обозначаются отрасли/виды деятельности, в которые, по прогнозам, помимо перечисленных (увеличение доходов -> то, что называется «базовым безусловным доходом для всех людей»; здравоохранение для стареющего населения; инвестиции в инфраструктуру и инвестиции в энергетику -> интеллектуальная энергетика) в условиях автоматизации будут перетекать работники. Это инвестиции в строительство, развитие технологий; образование, государственный сектор и рынок ранее неоплачиваемого труда.
В документе доклад «Образование для сложного общества» описаны пять секторов, в которых может появиться достаточно много новых направлений деятельности для человека [18]:
• «новые» технологические секторы, которые появится вследствие развития следующего поколения технологий для промышленного и потребительского пользования (например, разработка и программирование «умных» энергосистем и других «умных» сред для городов и домохозяйств или производство городских роботов и беспилотных автономных транспортных средств, а также разработка и производство возобновляемых биоинженерных материалов и т. д.);
• «человеко-ориентированные услуги», которые будут основываться на том, чего «не могут делать роботы», поскольку два человеческих качества, которые труднее всего сымитировать, - это творческих подход и «человечность» (в частности, персонализированные межличностные услуги в сферах образования, здоровья и благополучия, развлечений, дизайне пользовательского опыта и проч.);
• виртуальные экономики - экономики, созданные на базе on-line - игр, социальных сетей и других виртуальных сред как поля для поиска различного рода занятий (например, разработка симуляторов или игра в них) в условиях виртуальной реальности;
• сектор производства знаний. В данном случае речь идет не о масштабном росте вовлеченности людей в процесс создания научного знания, но: об удовлетворении значительного и растущего спроса на конкретные знания, создаваемые в сетях и сообществах (например, на кодификацию практик организаций, выработку стандартов деятельности, создание видений/стратегий и др.). Это знание, безусловно, связано с управлением теми или иными сообществами и вырабатывается на основе коллективного опыта и совместного творчества;
• «зеленая» экономика, которая нацелена не только на создание устойчивых процессов и продуктов (в соответствии с целями устойчивого развития ООН и не только) и соответствующих «зеленых» профессий, но и на восстановление баланса между человечеством и планетой, при котором все больше людей играют роль садовников, лесничих и защитников, которые помогают оберегать и развивать естественную экосистему нашей планеты.
Изложенное позволяет говорить о принципиальных изменениях в профессиональной структуре работников. Предполагается, что она приобретет следующий вид (табл. 1).
Специалисты ВЭФ полагают, что в странах Восточной Европы, к числу которых, как известно, относится и Российская Федерация, в перспективе окажутся востребованы аналитики информационной безопасности [19].
Более того, в глобальном масштабе ожидается, что к 2030 г. от 75 до 375 млн работников (от 3 до 14% глобальной рабочей силы) должны будут перейти в другую профессиональную категорию2.
ИЗМЕНЕНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ ЗАНЯТЫХ
В первую очередь автоматизация высвобождает огромное количество работников так называемых «массовых» профессий. По последним данным Центра трудовых исследований НИУ «Высшая школа экономики» [20], в российской экономике из 450 зафиксированных профессий к массовым относятся только 28. В них заняты 36 млн россиян или ровно половина от всех работающих граждан страны. Самыми массовыми профессиями, сегодня являются водители (7% занятых), продавцы (6,8%), финансовые специалисты (бухгалтеры, экономисты, специ-
2 Следует оговориться, что исследователи McKinsey делают свои построения для 46 стран, на которые приходится почти
90% мирового ВВП с акцентом на шести странах (Китай, Германия, Индия, Япония, Мексика и Соединенные Штаты).
Источник/Source: Jobs Lost, Jobs Gained: Workforce Transitions In A Time Of Automation. In Brief December 2017. URL: https://www. mckinsey.com/~/media/McKinsey/Featured%20Insights/Future%20of%20Organizations/What%20the%20future%20of%20work%20 will%20 mean%20for%20jobs%20skills%20and%20wages/MGI-Jobs-Lost-Jobs-Gained-Executive-summary-December-6-2017.ashx (дата об- ращения 02.05.2018) [9] / Jobs Lost, Jobs Gained: Workforce Transitions In A Time Of Automation. In Brief December 2017. URL: https://www.mckinsey. com/~/media/McKinsey/Featured%20Insights/Future%20of%20Organizations/What%20the%20future%20of%20work%20 will%20mean%20 for%20jobs%20skiNs%20and%20wages/MGI-Jobs-Lost-Jobs-Gained-Executive-summary-December-6-2017.ashx (accessed on 02.05.2018) [9].
Таблица 1 / Table 1
Рабочие места будущего: одни профессии будут расти, другие-сокращаться, и будут создаваться новые, которые мы не можем себе представить / Jobs of the future: some professions will grow, others will decline,
and new ones we cannot envision will be created
Развитые страны / Developed countries Развивающиеся страны / Developing countries
Непредсказуемые виды физического труда V А
Взаимодействие с клиентом = А
Предсказуемые виды физического труда V =
Офисные сотрудники V ▲
Профессионалы (специалисты, например, персональные менеджеры, инженеры, ученые и исследователи, юристы службы поддержки работников, инженеры и специалисты) ▲ ▲
Медицинские услуги А А
Строители ▲ А
Менеджеры и руководители А ▲
Просветители/ работники сферы образования ▲ А
Технические специалисты ▲ ▲
Творческие специалисты ▲ ▲
алисты по финансам и кредиту), школьные учителя (2,8% работающего населения).
Интересно привести еще два важных момента: пятое место по массовости занимает профессия охранника; одну из самых многочисленных групп составляют неквалифицированные рабочие (грузчики, подсобные рабочие, уборщики, сторожа, вахтеры, лифтеры, гардеробщики, упаковщики - 6,8%).
Большая часть самых распространенных в нашей стране массовых профессий (продавцы, водители, охранники, грузчики, уборщики) относится, по классификации Йенса Расмуссена, к самой низшей категории занятых на рынках труда - категории «Умение» (более 50% задач - это повторяющиеся типовые задачи, преимущественно физический труд)3. Длительная и глубокая профессиональная подготовка для них не требуется или осуществляется в рамках короткого цикла обучения.
В то же время очевидно, что благодаря внедре-
3 Кроме того, применяются категория «Правило» (более 50% задач - это техническая, рутинная работа. Принятие решений происходит в рамках предписанных правил и инструкций). Требуется специализированная, прикладная подготовка (Например: слесари, бухгалтеры, медсестры, офисные администраторы) и категория «Знание» (более 50% задач подразумевают аналитическую работу, импровизацию, творчество, работу в условиях неопределенности. Имеется высокая автономность при принятии решений). Требуются высокий уровень образования, длительный цикл подготовки, широкий кругозор (Например: преподаватели, врачи, ученые, высококвалифицированные инженеры, руководители) [21, с. 14].
нию IT-технологий массовые профессии стремительно исчезают. Проследим, как это происходит на примере поименованных массовых профессий. Действительно, сегодня во множестве появляются беспилотные транспортные средства (как в оборонной, так и в гражданской сфере: автомобили; поезда на железных дорогах и в метрополитене, летательные аппараты); в супермаркетах активно функционируют кассы самообслуживания; открыт первый магазин крупнейшей компании интернет-торговли Amazon без «живых» сотрудников; а в Финляндии (г. Тампере) планируется использовать говорящих роботов при обучении младших школьников математике и иностранным языкам [22]. Добавим к этому уже фактически реализуемую замену людей роботами в банковском секторе4.
Таким образом, потенциально образуется целая «армия» граждан трудоспособного возраста, ранее занятых в массовых профессиях - «лишних людей», которые будут нуждаться в перемене вида/типа занятости. А это, в свою очередь, потребует переобучения или дополнительной подготовки.
Попутно отметим, что в этой связи в той или иной степени актуальным представляется прогноз, озвученный ректором ВШЭ Я.И. Кузьминовым: «В
4 Хотя, ПАО «Сбербанк России», выступивший инициатором и фактическим первопроходцем в этой сфере, уже в начале 2019 г. объявил, что терпит убытки от этого шага.
ближайшее время уйдут профессии, которые сейчас составляют до 10% рынка труда. Поэтому нам нужна более гибкая система профессионального образования, плавно переходящая в систему дополнительного образования взрослых. Россия в этом плане аутсайдер. У нас показатель обучения взрослых дополнительному образованию - 15%, в Швеции - 65%, в Германии - 42%» [23].
Подобным образом высказывается и президент некоммерческого партнерства «Руссофт» Вал. Макаров: «Нас ждет дефицит кадров в одной сфере и избыток в другой. Нужно искать пути трансфера людей, которые освобождаются, в дефицитные отрасли. Основная проблема - научить людей работать в новых условиях, переучиваться. Вторая проблема - научить людей работать в сервисе. Потому что большая часть тех, кто сейчас работает на рутинных производствах, будут вынуждены уйти в сервис. А это другая сфера. Там гораздо больше человеческого общения, это очень трудно и нужно этому отдельно обучать. Нужно задействовать потенциал бизнеса в обучении. Ни вузы, ни школы не успеют за изменениями на рынке труда» [24].
В то же время следует понимать, что прогнозируемое зарубежными аналитиками увеличение занятости в эпоху роботизации имеет и другую сторону: возникающие новые рабочие места с высокой долей вероятности не смогут занять те, чью работу взяли на себя роботы. На новых рабочих местах потребуется либо выполнять нечто лучше, чем роботы либо нечто, чего роботы пока еще либо принципиально делать не могут. В большинстве случаев это подразумевает либо особую специализацию, либо высокое образование. И эти новые места будут занимать скорее всего люди из новых поколений, но не те, кого заменят роботы.
ИЗМЕНЕНИЯ В СТРУКТУРЕ ЗАНЯТОСТИ
Американские исследователи D.H. Autor и D. Dorn [25] описывают механизм, лежащий в основе изменения структуры занятости в случае внедрения новых технологий. В качестве исходного тезиса они рассматривают вполне очевидный факт: внедрение новых технологий повлечет за собой снижение издержек в массовом производстве. В результате этого, утверждают они, с одной стороны, повысятся доходы тех, кто причастен к реализации новых технологий, с другой - уменьшится использование рутинного труда и, что логично, вознаграждение за него. Те, кто выиграет от этих изменений, могут потратить полученный дополнительный доход на удовлетворение своих потребностей в разнообразии, стимулируя тем
самым увеличение спроса на услуги сферы обслуживания. Однако поскольку работа в сфере обслуживания не автоматизирована, то удовлетворение возникшего дополнительного спроса возможно только за счет увеличения занятости. Это и происходит, когда работники из сферы производства переходят в сферу обслуживания. Однако не все могут приспособиться к новым условиям и сменить профессию. Поэтому рост занятости в сфере обслуживания лишь частично удовлетворяет повышенный спрос, в остальном же рынок реагирует повышением вознаграждения.
Другой тенденцией, вытекающей из описанных выше изменений в сфере труда, становится резкая дифференциация занятых по уровням сложности или квалификационным уровням. Однако она базируется на качественно иной, нежели прежде, основе - преимущественно цифровых технологиях. Эта дифференциация принимает вид разделения всех профессий на «элитную» группу, основанную на знании и творчестве (knowledge worker), и группу так называемых «пиккеров» или «кликкеров» (picker, clicker), выполняющих с помощью цифровых технологий простейшие действия (набор текстов, заполнение стандартизованных форм и т. п.). Это с течением времени может к тому, что к машинам перейдет наиболее квалифицированная часть работы, оставляя человеку самую черную и дешевую ее часть.
Более того, авторы доклада «Россия 2025: от кадров к талантам» полагают, что волна вытеснения низкоквалифицированных рабочих мест последует именно за «поляризацией квалификаций» [21].
Еще одним моментом, на котором следует остановиться при анализе перспективных тенденций в сфере труда и занятости, является распространение самозанятости. Благодаря развитию платформенных решений (таких, как Uber, Airbnb, YouDo, Profi.ru) она позволяет соединять поставщиков и потребителей услуг без посредников. Только в Европе объем транзакций через платформы, предоставляющие услуги по запросу (уборка, парикмахерские, обучение), а также совместное пользование автомобилями и недвижимостью, к 2025 г. вырастет в 20 раз, увеличив занятость в этом сегменте минимум на 17% [21].
Любопытным в исследуемом контексте представляется и такой вопрос: можно ли назвать деятельность блогера профессией и формой реализации человеческого капитала?
Дети, рожденные после появления в 2005 г. YouTube, выросли в окружении контента от популярных видеоблогеров, под влиянием успеха
которых они начали рассматривать профессию YouTube-блогера как возможность построения своей карьеры. По результатам опроса 2017 г., каждый третий британский ребенок в возрасте от 6 до 17 лет хочет работать YouTube-блогером. Это в три раза превышает количество детей, желающих стать врачами [26].
Исходя из ключевой позиции в категории «человеческий капитал» - его «способности приносить доход» (в России, например, размер получаемого блогерами дохода начинается от 100 тыс. рублей и достигает порядка 50 млн рублей за год <2017> [27], а самый богатый блогер в мире, согласно рейтингу Forbes, заработал в 2017 г. $16,5 млн [26]), - неясным остается вопрос о том, какие именно компоненты (знания, навыки, за исключением «пользовательских» цифровых, умения, компетенции, повышение квалификации и трудовые миграционные перемещения5) необходимы для овладения «профессией» блогера? Ввиду широкого набора бессмысленных глупостей, которые зачастую блогеры размещают в своих постах, чтобы привлечь к себе внимание аудитории, внятный ответ пока отсутствует. Видимо, в случае признания блогерства видом профессиональной деятельности категория «человеческий капитал» должна подлежать пересмотру, по крайней мере, в части компоненты «знания».
СВОЙСТВА И КАЧЕСТВА ПЕРСПЕКТИВНОГО ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА
Последний фрагмент рассуждений также выдвигает перед нами следующий вопрос: а какими собственно свойствами и качествами должен обладать перспективный человеческий капитал?
Ответы на этот вопрос предлагаются различные6.
Так, аналитики компании McKensey прогнозируют, что в условиях наступающей автоматизации «все работники должны адаптироваться, посколь-
5 В наиболее общем виде человеческий капитал определяется как «воплощенный в человеке запас способностей, знаний, навыков и мотиваций» [28]. В работах ОЭСР к основным компонентам человеческого капитала предлагается относить знания, умения и компетенцию, а также другие особенности, присущие индивидам, которые имеют отношение к экономической деятельности [29]. Среди важнейших форм человеческого капитала выделяют формальное образование, повышение квалификации и миграцию [30], а также поиск информации о доходах и ценах, заботу о своем здоровье и рождение и воспитание детей.
6 Собственно говоря, выработка неких критериев для системы образования через установление необходимых экономике свойств и качеств человеческого капитала представляет собой способ или механизм установления взаимосвязи между миром труда и миром образования, от которого мы отталкивались и о котором мы говорили в начале текста.
ку их профессии развиваются вместе со все более мощными машинами. Некоторые из этих адапта-ций потребуют более высокого уровня образования, или больших затрат времени на деятельность, которая требует социальных и эмоциональных навыков, творчества, когнитивных способностей высокого уровня и других навыков, которые относительно трудно автоматизировать» [9]. Таким образом, выделяются следующие потенциально востребуемые качества работников:
• социальные и эмоциональные навыки;
• креативность;
• когнитивные способности высокого уровня.
В принципе эти позиции вполне совпадают с выводами, полученными исследователями компании Deloitte. В отчете научного подразделения компании за 2017 г. приводится перечень тех свойств и качеств, которые останутся у работника при «разделении» его труда с машиной [6]. Это собственно человеческие качества, не подлежащие замещению машиной:
• эмпатия;
• умение общаться;
• умение убеждать;
• умение/владение личным обслуживанием;
• умение решать проблемы и принимать стратегические решения.
Аналитики World Economic Forum также предложили вариант набора компетенций, которые будут востребованы в 2020 г. (приведены в порядке убывания значимости) [31 со ссылкой на 32]:
• комплексное решение проблем (Complex Problem Solving);
• критическое мышление (Critical Thinking). Эта компетенция также входит в число ключевых и в прогнозах на 10-15 лет. Огромный объем и легкость доступа к информации потребуют наличия навыков ее отбора, анализа и осмысления;
• креативность (Creativity). Рассматривается как умение преодолевать стереотипы и принимать в различных ситуациях нестандартные решения;
• управление людьми (People Managment). Может рассматриваться работы с людьми в условиях сложной среды (симбиоз человеческого и искусственного интеллекта) (согласно кривой Аутора, востребованными останутся либо самые дешевые сотрудники (чей труд дешевле роботов), либо высокопрофессиональные;
• навыки координации, взаимодействия (Coordination with Others). Умение общаться, коммуни-цировать, работать в команде и выполнять в ней различные роли;
• эмоциональный интеллект (Emotional intel-
ligence). Понимается как способности чутко реагировать на эмоции, чувства, намерения и состояние другого человека, а также способность управлять ими. Инвестиции в развитие эмпатии популярны во многих крупных орга-
7
низациях,
• составление суждений и принятие решений (Judgment and Decision-making). Понимается как скорость и качество принятия решений. Г. Греф, по итогам поездки в Силиконовую долину, отметил: «В Uber нам сказали одну фразу: конкуренция со стороны китайцев дошла до такой степени, что нам кажется - если мы утром проснулись с очень интересной новой идеей по поводу новых продуктов, то в обед, когда мы собираемся
7 Обратим внимание, что в 2016 г. Всемирный образовательный форум подготовил и издал специальный доклад «New Vision for Education: Fostering Social and Emotional Learning through Technology", посвященный важности обучения навыкам социального и эмоционального интеллекта в XXI веке. [33].
на встречу, чтобы это обсудить, китайцы ее уже воспроизводят»;
• клиентоориентированность (сервис-ориентация, Service orientation). Эта компетенция тесно связана с развитием эмоционального интеллекта;
• умение вести переговоры (Negotiations);
• когнитивная гибкость (Cognitive flexibility). Как способность переключаться с одной мысли на другую, а также обдумывать несколько вещей одновременно. Владение ею способствует реализации свойств креативности и умения решать сложные задачи.
На национальном уровне внимания заслуживают результаты исследований Сбербанка в направлении изучения навыков XXI века, где мы находим целевую модель компетенций 2025 (табл. 2).
Исследования, проведенные Deloitte в Великобритании, показали, что будущая рабочая сила потребует «баланса технических навыков и навыков
Таблица 2 / Table 2
Целевая модель компетенций 2025 / Target Competency Model 2025
КОГНИТИВНЫЕ НАВЫКИ / COGNITIVE SKILLS СОЦИАЛЬНО-ПОВЕДЕНЧЕСКИЕ НАВЫКИ / SOCIAL AND BEHAVIORAL SKILLS
Саморазвитие Организованность Управленческие навыки Коммуникация Межличностные навыки Межкультурное взаимодействие
• Самосознание • Организация своей деятельности • Приорити-зация • Презентационные • Работа в команде • Осознанность
• Обучаемость • Управление ресурсами • Постановка задач • Письменные • Этичность • Социальная ответственность
• Восприятие критики и обратная связь • Формирование команд • Переговорные • Эмпатия • Кроссфункци-ональное и крос-сдисциплинарное взаимодействие
• Любознательность • Развитие других • Открытость • Клиентоориентированность • Иностранные языки и культуры
• Мотивирование других • Управление стрессом
• Делегирование • Адекватное восприятие критики
Достижение результатов Решение нестандартных задач Адаптивность ЦИФРОВЫЕ НАВЫКИ / DIGITAL SKILLS
Создание систем Управление информацией
• Ответственность, принятие риска • Креативность, в т.ч. умение видеть возможности • Работа в условиях неопределенности • Программирование • Обработка и анализ данных
• Настойчивость в достижении целей • Критическое мышление • Разработка приложений
• Инициативность • Проектирование производственных систем
Источник/ Source: Консенсус-мнение экспертов - представителей Сбербанка, RosExpert/Korn Ferry, Высшей школы экономики, WorldSkills Russia, Global Education Futures и BCG [21, c. 20] / Consensus opinion of experts - representatives of Sberbank, RosExpert/ Korn Ferry, Higher school of Economics, WorldSkills Russia, Global Education Futures and BCG [21, p. 20].
общего порядка, таких как навыки решения проблем, креативность, социальные навыки и эмоциональный интеллект» [6]. Между тем, по оценкам The Boston Consult Group (BCG), к 2025 г. дефицит высококвалифицированных кадров в России составит более 10 млн человек. При этом более 80% трудоспособного населения страны не имеют навыков и компетенций для работы на современных рынках и только 17% заняты высококвалифицированным трудом, относящимся к категории «знание» (интеллектуальная работа, творческие задачи) [21, 23].
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В целом же, учитывая высокую степень неопределенности предстоящего экономического развития в свете использования искусственного
интеллекта и роботизации, можно утверждать, что в конечном, завершенном виде необходимые свойства и качества человеческого капитала в системе образования сформированы быть не могут.
Поэтому наиболее перспективным нам представляется признание ключевой роли в общественном производстве не человеческого капитала, а человеческого потенциала, как источника и основы человеческого капитала. Именно наличие в достаточной степени развитого человеческого потенциала может стать основой формирования, поддержания на актуальном уровне и реализации человеческого капитала, необходимого и достаточного для функционирования экономики нового типа.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Resetting Horizons - Human Capital Trends 2013. Report, 38 p. URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/ global/Documents/HumanCapital/dttl-hc-hctrendsglobal-8092013.pdf (дата обращения: 18.04.2017)
2. Schwartz J., Bersin J., Pelster B. Introduction: Global Human Capital Trends 2014 (March 07, 2014) URL: https://dupress.de-loitte.com/dup-us-en/focus/human-capital-trends/2014/hc-trends-2014-introduction.html (дата обращения: 11.07.2017)
3. Bersin J., Agarwal D., Pelster B., Schwartz J. Introduction: Leading in the new world of work (February 27, 2015) URL: https:// dupress.deloitte.com/dup-us-en/focus/human-capital-trends/2015/introduction-human-capital-trends-2015.html (дата обращения: 21.07.2017)
4. Global Human Capital Trends 2015. Leading in the new world of work. URL: https://www2.deloitte.com/global/en/pages/ human-capital/articles/introduction-human-capital-trends-2015.html (дата обращения: 18.04.2017)
5. Bersin J., Geller J., Wakefield N., Walsh B. Introduction—The new organization. Different design (February 29, 2016) URL: https://dupress.deloitte.com/dup-us-en/focus/human-capital-trends/2016/human-capital-trends-introduction.htmlby (дата обращения: 11.07.2017)
6. 2017 Deloitte Global Human Capital Trends URL: https://www2.deloitte.com/global/en/pages/human-capital/articles/ introduction-human-capital-trends.html (дата обращения: 20.07.2017)
7. Привлечение талантов. URL: https://www.talent-management.com.ua/upravlenie-talantami/privlechenie-talantov/ (дата обращения: 21.07.2017)
8. Gartner Says By 2020, Artificial Intelligence Will Create More Jobs Than It Eliminates. URL: https://www.gartner.com/ en/newsroom/press-releases/2017-12-13-gartner-says-by-2020-artificial-intelligence-will-create-more-jobs-than-it-eliminates (дата обращения: 28.05.2018)
9. Jobs Lost, Jobs Gained: Workforce Transitions In A Time Of Automation. In Brief December 2017. URL: https://www. mckinsey.com/~/media/McKinsey/Featured%20Insights/Future%20of%200rganizations/What%20the%20future%20of%20 work%20will%20mean%20for%20jobs%20skills%20and%20wages/MGI-Jobs-Lost-Jobs-Gained-Executive-summary-December-6-2017.ashx (дата обращения: 02.05.2018)
10. Manyika J., Lund S., Chui M., Bughin J., Woetzel J., Parul B., Ko R., Sanghvi S. Jobs lost, jobs gained: What the future of work will mean for jobs, skills, and wages. December 2017. URL: https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-organizations-and-work/jobs-lost-jobs-gained-what-the-future-of-work-will-mean-for-jobs-skills-and-wages (дата обращения: 19.03.2018)
11. Robot automation will 'take 800 million jobs by 2030' - report (29 November 2017). URL: https://www.bbc.com/news/world-us-canada-42170100 (дата обращения: 07.04.2018)
12. Frey C., Osborn M. The Future of Employment: How susceptible are jobs to computerization? Oxford Martin School, 2013.
13. Роботы или люди. РБК №1, 5 марта 2018. URL: http://spb.rbcplus.ru/news/5a9d49f87a8aa9079fd1a81f (дата обращения: 23.04.2018)
14. A.I. and robotics will create almost 60 million more jobs than they destroy by 2022, report says (September 17 2018). URL: https://www.cnbc.com/2018/09/17/wef-machines-are-going-to-perform-more-tasks-than-humans-by-2025.html (дата обращения: 09.05.2018)
15. The Future of Jobs 2018 URL: http://reports.weforum.org/future-of-jobs-2018/(дата обращения: 09.05.2018)
16. Acemoglu D., Restrepo P. Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets. Working Paper 23285. National bureau of economic research. 1050. Massachusetts Avenue Cambridge, MA 02138 March 2017. URL: http://www.nber.org/papers/ w23285 (дата обращения: 19.07.2018)
17. Капелюшников Р.И. Технологический прогресс - пожиратель рабочих мест? // Вопросы экономики. 2017;(11):111-140.
18. Образование для сложного общества. «Образовательные системы для общественной трансформации». Доклад Global Education Futures, 2018. 218 с. URL: https://drive.google.com/file/d/0B9ZvF6m05FMbSTFKVmhodU5rNTNiTXpUZ2 0wZktiR0pzSmJR/view (дата обращения: 07.07.2018)
19. The Future of Jobs across Regions URL: http://reports.weforum.org/future-of-jobs-2018/the-future-of-jobs-across-regions/?doing_wp_cron=1541536371.5988209247589111328125 (дата обращения: 07.07.2018)
20. Названы самые массовые профессии в России (22.03.2018) «Expert Online» 2017. URL: http://expert.ru/2017/10/24/ nazvanyi-samyie-massovyie-professii-v-rossii/(дата обращения: 09.05.2018)
21. Россия 2025: от кадров к талантам. Доклад. The Boston Consulting Group. Октябрь, 2017, 72 c. URL: https://worldskills. ru/assets/docs/media/Skills_Outline_web_tcm27-175469.pdf (дата обращения: 24.04.2018)
22. В финском Тампере школьников первых и вторых классов будут обучать роботы (13 марта 2018). URL: https://www. rosbalt.ru/world/2018/03/13/1688390.html (дата обращения: 29.03.2018)
23. Ректор ВШЭ назвал провальной бюджетную политику в сфере образования (08 сентября 2017). URL: https://www.rbc. ru/economics/08/09/2017/59b26ccc9a79479fba5c612c?from=materials_on_subject (дата обращения: 23.05.2018)
24. Восстание машин РБК №1 (5 марта 2018) URL: http://spb.rbcplus.ru/news/5aa663a07a8aa9079b7192e2 (дата обращения: 24.05.2018)
25. Autor D. H., Dorn D. The Growth of Low-Skill Service Jobs and the Polarization of the US Labor Market// American Economic Review 2013, 103(5): p. 1553-1597. URL: http://dx.doi.org/10.1257/aer.103.5.1553 (дата обращения: 09.07.2018)
26. 500 тысяч подписчиков, а дохода нет: почему на YouTube-канале почти невозможно заработать. URL: https://vc.ru/ marketing/33927-500-tysyach-podpischikov-a-dohoda-net-pochemu-na-youtube-kanale-pochti-nevozmozhno-zarabotat (дата обращения: 10.05.2018)
27. Самый богатый блогер: II полугодие 2017. URL: http://riabloggers.ru/researches/28 (дата обращения: 10.05.2018)
28. Капелюшников Р.И. Теория человеческого капитала // Московский либертариум, 1999, 23 августа. URL: http://www. libertarium/10624/lib_article/ (дата обращения: 14.05.2018)
29. Schultz T.W. Origins of Increasing Returns. Oxford, Cambridge: Blackwell, 1993.
30. Becker G.S. Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis with Special Reference to Education. Chicago, London: The University of Chicago Press, 1992.
31. 10 компетенций, которые будут востребованы в 2020 году. URL: http://hr-portal.ru/article/10-kompetenciy-kotorye-budut-vostrebovany-v-2020-godu (дата обращения: 16.08.2018)
32. 10 skills you'll need to survive the rise of automation. URL: https://www.weforum.org/agenda/2018/07/the-skills-needed-to-survive-the-robot-invasion-of-the-workplace (дата обращения: 16.08.2018)
33. New Vision for Education: Fostering Social and Emotional Learning through Technology (March 2016). Prepared in collaboration with The Boston Consulting Group. World Economic Forum, 2016, 36 р. URL: http://www3.weforum.org/docs/ WEF_New_Vision_for_Education.pdf (дата обращения: 15.05.2018).
REFERENCES
1. Resetting Horizons - Human Capital Trends 2013. Report (38). URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/glob-al/Documents/HumanCapital/dttl-hc-hctrendsglobal-8092013.pdf (accessed on 18.04.2017)
2. Schwartz J., Bersin J., Pelster B. Introduction: Global Human Capital Trends 2014 (March 07, 2014) URL: https://dupress. deloitte.com/dup-us-en/focus/human-capital-trends/2014/hc-trends-2014-introduction.html (accessed on 11.07.2017)
3. Bersin J., Agarwal D., Pelster B., Schwartz J. Introduction: Leading in the new world of work (February 27, 2015) URL: https:// dupress.deloitte.com/dup-us-en/focus/human-capital-trends/2015/introduction-human-capital-trends-2015.html (accessed on 21.07.2017)
4. Global Human Capital Trends 2015. Leading in the new world of work. URL: https://www2.deloitte.com/global/en/pages/ human-capital/articles/introduction-human-capital-trends-2015.html (accessed on 18.04.2017)
5. Bersin J., Geller J., Wakefield N., Walsh B. Introduction—The new organization. Different by design (February 29, 2016) URL: https://dupress.deloitte.com/dup-us-en/focus/human-capital-trends/2016/human-capital-trends-introduction.htmlby (accessed on 11.07.2017)
6. 2017 Deloitte Global Human Capital Trends. URL: https://www2.deloitte.com/global/en/pages/human-capital/articles/ in-troduction-human-capital-trends.html (accessed on 20.07.2017)
7. Talent Acquisition. URL: https://www.talent-management.com.ua/upravlenie-talantami/privlechenie-talantov/ (accessed on 21.07.2017)
8. Gartner Says By 2020, Artificial Intelligence Will Create More Jobs Than It Eliminates. URL: https://www.gartner.com/ en/ newsroom/press-releases/2017-12-13-gartner-says-by-2020-artificial-intelligence-will-create-more-jobs-than-it- eliminates (accessed on 28.05.2018)
9. Jobs Lost, Jobs Gained: Workforce Transitions In A Time Of Automation. December 2017. URL: https://www. mckinsey.com/~/ media/McKinsey/Featured%20Insights/Future%20of%200rganizations/What%20the%20future%20of%20 work%20will%20 mean%20for%20jobs%20skills%20and%20wages/MGI-Jobs-Lost-Jobs-Gained-Executive-summary-December-6-2017.ashx (accessed on 02.05.2018)
10. Manyika J., Lund S., Chui M., Bughin J., Woetzel J., Parul B., Ko R., Sanghvi S. Jobs lost, jobs gained: What the future of work will mean for jobs, skills, and wages. December 2017. URL: https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-organizations-and-work/jobs-lost-jobs-gained-what-the-future-of-work-will-mean-for-jobs-skills-and-wages (accessed on 19.03.2018)
11. Robot automation will 'take 800 million jobs by 2030' - report (29 November 2017). URL: https://www.bbc.com/news/world-us-canada-42170100 (accessed on 07.04.2018)
12. Frey C., Osborn M. The Future of Employment: How susceptible are jobs to computerization? Oxford Martin School, 2013.
13. Robots or humans. RBC, No1, 05.03.2018. URL: http://spb.rbcplus.ru/news/5a9d49f87a8aa9079fd1a81f (accessed on 23.04.2018)
14. A.I. and robotics will create almost 60 million more jobs than they destroy by 2022. Report (17.09.2018). URL: https:// www.cnbc.com/2018/09/17/wef-machines-are-going-to-perform-more-tasks-than-humans-by-2025.html (accessed on 09.05.2018)
15. The Future of Jobs, 2018. URL: http://reports.weforum.org/future-of-jobs-2018/ (accessed on 09.05.2018).
16. Acemoglu D., Restrepo P. Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets. Working Paper 23285. National bureau of economic research. 1050. Massachusetts Avenue Cambridge, MA 02138 March 2017. URL: http://www.nber.org/papers/ w23285 (accessed on 19.07.2018)
17. Kapelyushnikov R.I. Technological Progress - a Job Eater? // Voprosy Economiki. 2017; (7): 87-119.
18. Education for a complex society. "Educational systems for social transformation". Global Education Futures Report, 2018. (218). URL: https://drive.google.com/file/d/0B9ZvF6m05FMbSTFKVmhodU5rNTNiTXpUZ20wZktiR0pzSmJR/view (accessed on 07.07.2018)
19. The Future of Jobs across Regions. URL: http://reports.weforum.org/future-of-jobs-2018/the-future-of-jobs-across-regions/?doing_wp_cron=1541536371.5988209247589111328125 (accessed on 07.07.2018)
20. The most popular professions in Russia (22.03.2018) // Expert Online, 2017. URL: http://expert.ru/2017/10/24/ nazvanyi-samyie-massovyie-professii-v-rossii/ (accessed on 09.05.2018)
21. Russia 2025: from cadres to talents. Report. The Boston Consulting Group. October 2017, (72). URL: https://worldskills.ru/ assets/docs/media/Skills_Outline_web_tcm27-175469.pdf (accessed on 24.04.2018).
22. In Tampere, Finland, first and second grade pupils will be taught by robots (March 13 2018). URL: https://www.rosbalt.ru/ world/2018/03/13/1688390.html (accessed on 29.03.2018)
23. HSE Rector Calls Education Budget Failure (08.09.2017). URL: https://www.rbc.ru/economics/08/09/2017/59b26ccc 9a79479fba5c612c?from=materials_on_subject (accessed on 23.05.2018)
24. Rise of the Machines. RBC, No1 (5.03.2018). URL: http://spb.rbcplus.ru/news/5aa663a07a8aa9079b7192e2 (accessed on 24.05.2018)
25. Autor D. H., Dorn D. The Growth of Low-Skill Service Jobs and the Polarization of the US Labor Market// American Economic Review 2013, 103(5): 1553-1597. URL: http://dx.doi.org/10.1257/aer.103.5.1553 (accessed on 09.07.2018)
26. 500 thousand subscribers, but no income: Why it's almost impossible to make money on the YouTube channel. URL: https:// vc.ru/marketing/33927-500-tysyach-podpischikov-a-dohoda-net-pochemu-na-youtube-kanale-pochti-nevozmozhno-zarabotat (accessed on 10.05.2018)
27. The richest blogger: II half of 2017. URL: http://riabloggers.ru/researches/28 (accessed on 10.05.2018)
28. Kapelyushnikov R.I. Theory of human capital // Moscow Libertarium, 23.08.1999. URL: http://www.libertarium/10624/ lib_ article/ (accessed on 14.05.2018)
29. Schultz T.W. Origins of Increasing Returns. Oxford, Cambridge: Blackwell, 1993.
30. Becker G.S. Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis with Special Reference to Education. Chicago, London: The University of Chicago Press, 1992.
31. 10 competencies that will be required in 2020. URL: http://hr-portal.ru/article/10-kompetenciy-kotorye-budut- vostrebova-ny-v-2020-godu (accessed on 16.08.2018)
32. 10 skills you'll need to survive the rise of automation. URL: https://www.weforum.org/agenda/2018/07/the-skills-needed-to-survive-the-robot-invasion-of-the-workplace (accessed on 16.08.2018)
33. New Vision for Education: Fostering Social and Emotional Learning through Technology (March 2016). Prepared in collaboration with The Boston Consulting Group. World Economic Forum, 2016, 36 p. URL: http://www3.weforum.org/docs/ WEF_New_Vision_for_Education.pdf (accessed on 15.05.2018)
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРЕ
Наталия Николаевна Шестакова - кандидат технических наук, доцент, ведущий научный сотрудник Института
проблем региональной экономики РАН, Санкт-Петербург, Россия
ABOUT THE AUTHOR
Natalya N. Shestakova - Cand. Sci. (Tech.), Assoc. Prof., Leading research fellow, Institute of Regional Economy Studies,
Russian Academy of Science, Sankt-Petersburg, Russia
Статья поступила 15.01.2020; принята к публикации 31.01.2020. Автор прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи. The article was received on 15.01.2020; accepted for publication on 31.01.2020. The author read and approved the final version of the manuscript.
