Рынок труда будущего
Шрифт:
Дерегулирование высшего образования должно проявиться в усилении самостоятельности университетов, в более тесном контакте с работодателями, с немедленным внесением изменений в учебный процесс в соответствии с запросами фирм. Например, сегодняшние университеты в США озабочены продвижением культуры инноваций, как долгосрочного тренда, воздействующего на систему образования [93] . Для это важно ранжировать новые технологии образования по степени их важности, чтобы они соответствовали реальной интенсификации обучения.
93
Johnson L., Adams Becker S., Cummins M., Estrada V., Freeman A., Hall C. NMC Horizon Report: 2016 Higher Education Edition. 2016. Austin, Texas: The New Media Consortium.
– 56 р.
Сейчас, в условиях пандемии COVID-19, запросы на государственное вмешательство меняются, подчас причудливым образом. Так, Brynjolfsson et al., (2020) обнаружили, что люди, работающие из дома, с большей вероятностью будут требовать UI (пособия по безработице) по сравнению с людьми, которые
94
Brynjolfsson, Erik, Seth Benzell, and Daniel Rock. 2020. “Understanding and Addressing the Modern Productivity Paradox.” MIT Work of the Future Research Brief. https://workofthefuture.mit.edu/research-post/understanding-and-addressing-the-modern-productivity-paradox/
95
Marokey Sawo, Evermore Michele. 2020. “Unemployed Workers and Benefit Replacement Rate: An Expanded Analysis.” Tech. rep.
Современные технологии ставят новые проблемы для модификации государственного регулирования. Искусственный интеллект, Интернет вещей, роботизация и автоматизация производства, создали, как было показано в предыдущем разделе, новые вызовы для регулирования экономики со стороны государства. Предприниматели, персонал фирм, потребители всё чаще выступают против идеи безликих машин, лишающих людей свободы действий. Предписанность того, как нужно поступать в производственном процессе, или в выборе покупок, или в личной жизни давит на индивидуумов, ущемляя их интересы. Это проблема, значение которой будет только расти по мере того, как искусственный интеллект станет повсеместным в компьютерных системах, на которых основан наш современный мир. Цифровизация экономики стала ведущим трендом совершенствования современной экономики, а число промышленных роботов растёт с каждым годом.
На наш взгляд, не нужно воспринимать опасения людей относительно использования искусственного интеллекта, как проявления «луддизма» на новом витке технологий.
Положительное или отрицательное воздействие окажут роботы или искусственный интеллект на экономическое развитие, на человеческое сообщество зависит от людей, которые пишут эти алгоритмы, интерпретируют их результаты и действуют в соответствии с ними. Задача государственного регулирования, на наш взгляд, и состоит в том, чтобы поставить чёткие рамки для людей, пишущих алгоритмы, в определении эффективного использования новых технологий. Следует согласиться, что сейчас правительственному чиновнику или руководителю может быть удобно винить в своих ошибках какой-то «мошеннический» алгоритм [96] .
96
Blame not the robot but the human behind it. Financial Times. 30 December 2020, p. 14
Кто должен выступать субъектами «нового государственного регулирования»? Технологические компании, занимающиеся цифровой экономикой. Их действия часто являются политически ангажированными и превышающими сферу бизнеса. Примером служит ситуация в январе 2021 года, когда без решения суда компании Facebook, Apple выступили против действующего президента США. Instagram и Facebook – заблокировали его аккаунты временно, а Twitter – навсегда. Google удалил из своего магазина приложение Parler, созданное либертарианцем Джоном Матце в качестве «основанной на свободе слова» альтернативы крупным платформам. Amazon, представлявший соцсети услуги хостинга, отключил Parler от своих серверов. Таким образом, «новое государственное регулирование», ставящее чёткие рамки деятельности компаний цифровой экономики, является велением времени.
Что должно быть объектом «нового государственного регулирования»? Этические кодексы, написанные этими компаниями и регламентирующие использование ИИ (искусственного интеллекта), и их соблюдение. Государственное регулирование в данном случае должно быть направлено на избежание дискриминации данных, так как частичные наборы данных, используемые в современных системах искусственного интеллекта, могут привести к социальному неравенству, политическим, расовым и сексуальным предрассудкам.
Проведенный нами анализ показывает, что избыточное государственное регулирование как самого рынка труда, так и системы высшего образования, препятствует эффективному развитию институтов современного рынка труда. Действенное совершенствование данных институтов возможно лишь за счёт усиления гибкости рынка труда и соответствующей этому гибкости системы высшего образования.
2.3. Дискриминация на рынке труда
Дискриминация на национальных рынках труда имеет место в течение долгого времени. Ещё Аристотель отмечал её, заявляя, что что худшей формой неравенства является пытаться сделать неравные вещи равными. Рабочее определение дискриминации, которое мы будем использовать на протяжении данного раздела: дискриминация существует, когда к равным на рынках труда обращаются неравно или, к неравным обращаются одинаково. Стремление к равенству и справедливости побудило правительства большинства стран
Цель данного раздела: выявить современные тенденции дискриминации на рынках труда и объяснить причины «живучести» дискриминации, несмотря на официальные её запреты. Среди видов дискриминации будет проанализирована дискриминация по линии «граждане – мигранты», «мужчины – женщины», работники старших возрастов. Последнее будет сделано в отдельной главе.
В теории вопроса отметим Г. Беккера, Нобелевского лауреата по экономике, который первым включил дискриминацию в круг тем экономического анализа. Гэри Беккер доказывал, что предприниматель, который имеет власть на рынке и желание дискриминировать, будет уменьшать заработные платы и снижать найм работников, к которым он испытывает неприязнь. Таким образом, он будет на конкурентном рынке труда иметь меньшую прибыль, чем его толерантные коллеги. Чтобы как-то логично объяснить такое поведение Г. Беккер вводит «антиблаго» в аргумент функции полезности работодателей как дополнительную переменную, отвечающую за неприязнь к представителям чужого пола или другой расы [97] . По нашему мнению, концепцию Беккера можно назвать интересной, но считать её логичной и объясняющей реальные экономические процессы вряд ли. Цель предпринимателя, – извлечение максимума прибыли, – остаётся нереализованной при такой трактовке.
97
Becker G.S. The Economics of Discrimination. – University of Chicago Press, Chicago. – 1957
К. Эрроу, так же Нобелевский лауреат по экономике, отмечал, что «…теория рационального выбора не нуждается во введении дополнительных переменных» [98] . Критика нереалистичности концепции Беккера привела к возникновению новых концепций, объясняющих дискриминацию на рынке труда, и, прежде всего, – теории статистической дискриминации. Наиболее полно, наряду с работами Arrow [99] она представлена в трудах Phelps [100] Статистическая дискриминация акцентирует внимание на асимметрии информации на рынке труда, на «само сбывающемся пророчестве» о производительности работника, определяемой по внешним признакам. В качестве таких внешних признаков обычно указывались возраст, цвет кожи, национальность. Сегодня таким «сигнальным» признаком часто выступает диплом об образовании. По нашему мнению, уязвимым местом этой теории, как и предшествующей, является предположение, что предприниматель больше действует с желанием дискриминировать часть работников, чем получать прибыль. Чтобы снизить нереалистичность теории статистической дискриминации Altonji J., Pierret C. указали [101] , что статистическая дискриминация реально влияет только на первоначальные условия труда и зарплату работника. Затем, когда работодатель в процессе труда объективно оценит потенциал работника, то первоначальные условия занятости могут быть изменены.
98
Arrow K. What has Economics to Say about Racial Discrimination? // The Journal of Economics Perspectives. 1998. Vol. 12. № 2. P. 91–100.
99
Arrow K.J. The Theory of Discrimination. In: Ashenfelter, O., Rees, A. (Eds.), Discrimination in Labor Markets. Princeton University Press. – 1973. – pp. 3-33
100
Phelps E.S. The Statistical Theory of Racism and Sexism // The American Economic Review. – 1972. – № 62(4). – p. 659–661.
101
Altonji J., Pierret C. Employer Learning and Statistical Discrimination // Quarterly Journal of Economics. – 2001. – № 116(1). – p. 313–350.
В последние 10–15 лет на национальных рынках труда проявляются новые тенденции в дискриминировании рабочей силы. В частности, всё больший процент молодых людей в развитых странах и в России получают высшее образование. Далеко не все из них работают после окончания обучения на рабочих местах, требующих диплома ВУЗа. Рекрутеры, нанимая персонал на вакантные места, считают наличие диплома преимуществом кандидата по сравнению с работником, не имеющим диплома. Отсутствие диплома воспринимается ими как сигнал о не мотивированности и не компетентности кандидата. В результате обладатели дипломов ВУЗа, даже работая на рабочих местах, не требующих степени, часто достигают лучших финансовых результатов по сравнению с работником, не обучавшимся в ВУЗе. Например, в сегодняшних США, как минимум 16 % официантов имеют степень бакалавра [102] . По сути, это вид дискриминации по отношению к работникам, не имеющим высшего образования и трудящимся на рабочих местах, не требующих компетенций степени бакалавра или магистра. Он возник в последние 10–15 лет в России и в развитых странах [103] . Данный вид дискриминации является, по нашему мнению, следствием относительного перепроизводства специалистов высшей квалификации.
102
All must have degrees. The Economist 3rd February 2018 p. 51.
103
Лукичёв П.М. Экономика высшего образования России: государственное регулирование или дерегулирование?//Перспективы науки и образования. – 2017. № 4(28). – с. 23–27.