Профессии и влияние технологий
При оценке воздействия технологий на профессию было бы полезно иметь теорию, позволяющую учитывать как рост, так и сокращение занятости в связи с автоматизацией некоторых задач.
Профессии являются важной единицей анализа, поскольку технологии, как правило, автоматизируют определенные профессии, а также потому, что значительная часть человеческого капитала, по-видимому, связана с конкретной профессией. Профессиональная деятельность приобретает все большее значение в исследованиях, посвященных неравенству в оплате труда.
Исследователи предложили, чтобы профессиональные различия помогли объяснить «поляризацию рабочих мест» и перевод на периферию. Они утверждают, что профессии имеют все большую объяснительную силу для прогнозирования заработной платы.
Однако, большая часть теоретической литературы по неравенству в оплате труда абстрагируется от формального рассмотрения профессий как таковых, говоря вместо этого об отдельных квалифицированных или неквалифицированных работниках. Даже модель Артура и Леви основана на задачах, а не на профессиях.
Различие между задачами и профессиями важно, потому что выводы о задачах однозначно не переводятся в выводы о профессиях, как показывает пример банковских кассиров.
Спрос на кассиров вырос после автоматизации операций с наличностью. Существует, по крайней мере, две причины, по которым автоматизация может повысить спрос на профессию в целом.
Во-первых, за счет снижения себестоимости продукции (и, следовательно, цены на конкурентном рынке) автоматизация может увеличить спрос на продукцию, тем самым увеличивая спрос на рабочую силу.
Во-вторых, поскольку автоматизация повышает эффективность труда в данной профессии, фирмы могут потребовать от нее относительно больше рабочей силы, чем от других. То есть фирмы могут заменить труд в автоматизированной занятости на труд в других профессиях.
В «каноническом» варианте неквалифицированная рабочая сила и квалифицированная рабочая сила, что обычно означает высшее образование, являются заменителями в производстве.
Компьютеры повышают эффективность труда, полученного в колледжах, что ведет к увеличению относительного спроса на работников, получивших высшее образование.
Хотя эта каноническая модель дает простое объяснение роста относительного спроса на работников с высшим образованием в 1980-х годах, она не может объяснить стагнацию реальной заработной платы работников с высшим образованием в последние годы и различия в темпах роста занятости на разных уровнях оплаты труда.
Ученые начали с представлении простой модели профессий, где технические изменения могут привести к замене одной профессии на другую. Эта модель включает в себя случаи, когда профессии работников с высшим образованием заменяют профессии менее образованных работников, но она также включает в себя широкий спектр других взаимодействий.
Модель предусматривает проведение технических изменений иного рода, ориентированных на выработку навыков, при которых соответствующие навыки будут зависеть от конкретной профессии, а не от уровня образования как такового.
Кроме того, поскольку приобретение новых профессиональных навыков сопряжено с большими затратами, эта модель предполагает, что неравенство в оплате труда может увеличиваться в рамках одной профессии. Это происходит потому, что отдача от обучения может быть выше для более способных работников.
Сортировка профессий может также способствовать сдвигам в квалификационных характеристиках профессий.
Представление о том, что автоматизация приводит к технологической безработице, игнорирует подмену профессии, фактически предполагая, что эластичность подмены равна нулю.
Исследователи строят общую модель, которая включает как автоматизацию задач, так и межпрофессиональную замену, чтобы проверить, является ли последняя существенным эффектом, и, следовательно, проверить гипотезу технологической безработицы.
Ученые оценивают модель для согласованного набора детальных профессий с 1980 по 2013 год.
Напротив, в большинстве эмпирических исследований, в которых профессия рассматривается в качестве единицы анализа, используются не подробные профессии, а агрегированные характеристики профессиональных задач по отраслям промышленности, местным рынкам труда или широким профессиональным группам. Агрегирование такого рода рисков сочетает эффект автоматизации с другими факторами, такими как перевод на периферию, технологические изменения в отраслевом спросе, организационные изменения и влияние старых технологий.
Установление более прямых связей между компьютерными технологиями и дезагрегированными профессиями может иметь решающее значение для определения воздействия автоматизации. Использование дезагрегированных данных также позволяет отличать различия в воздействии компьютеров от различий в использовании компьютеров.
В другом отношении этот анализ носит ограниченный характер: он касается только компьютерной автоматизации, а не всего спектра связанных с ней технологических изменений.
В модели рассматриваются только прямые последствия использования компьютеров в профессиях и на других профессиях в той же отрасли. Однако цифровые технологии могут также играть важную роль во внеотраслевых организационных изменениях, влияющих на занятость.
Например, более низкие расходы на связь и миниатюризация могут способствовать переводу работы за границу или в домашние хозяйства. Хотя эти изменения не обязательно приводят к сокращению общего объема выполняемой работы, они оказывают влияние на занятость на дому.
Однако большинство проблем, связанных с компьютерами, сосредоточено на автоматизации. В той мере, в какой организационные изменения вне отрасли ортогональны автоматизации внутри отрасли, автоматизация может быть проанализирована отдельно; в той степени, в какой оффшоринг и другие изменения соотносятся с автоматизацией, эконометрический анализ должен контролировать эти тенденции.