На этой неделе была жаркая дискуссия в каналах. Завтра (11.10 в 17:00) будем разбираться с темой без личных нападок строго по теме с опорой на научное знание.

Регистрация для очного присутствия

Всегда очень много вопросов про запись. Завтра будет трансляция.

Бот для регистрации онлайн-участников


Всех ждём 🐸

По совету non-partisan решила ознакомиться с предложенными им книгами/статьями. Так, глубоко погрузилась, что наверное прийдется делать несколько постов. Начнем с Economics and Emigration: Trillion-Dollar Bills on the Sidewalk?, в которой утверждается, что общемировой ВВП в случае открытия границ может увеличиться на 67–147%. Это очень смелый вывод, учитывая, что в период 1945-1970 мировая экономика в целом выросла в 5 раз (500%). Если говорить про промежуток после ВМВ, то в этот рост включен и эффект от массового выхода женщин на рынок труда, восстановление Европы, Японии и СССР после войны, технологизация, развитие авиасообщения, появление на рынке дешевых товаров и пр. А тут от одного фактора такой резкий рост…


Посмотрим, что за данные используют авторы. Они не делают собственную количественную модель, а анализируют предыдущие исследования, поэтому давайте посмотрим, что за данные там. Например, Гамильтон и Уолли опубликовали свою статью в 1984 году.

Каких поправок не хватает данной работе:

1. Нет разбивки на высококвалифицированную/низкоквалицированную рабочую силу. Но есть поправки на производительность труда – оценки сильно разнятся. Без учёта различий в производительности труда, структуры населения и паритета покупательной способности (так называемые неадаптированные оценки), потенциальный эффект оценивался в 5.8–16 трлн долларов в год. Однако при более реалистичных предположениях — с учётом того, что в бедных странах доля работающего населения ниже, производительность труда меньше — оценки снижаются до 1.6–3.3 трлн долларов в год.

2. Модель игнорирует стоимость переезда, юридические, языковые и культурные барьеры. Эффективность завышена, так как в реальности миграция сопряжена с большими затратами и неполной адаптацией.

3. Модель предполагает нереалистичное поведение рынков: полная занятость, немедленная переадаптация — всё это предпосылки, нарушающиеся в реальной экономике.

4. Авторы статьи не моделируют динамику по годам — все их расчёты сделаны в статике, то есть как однократное изменение в гипотетическом мире, где: в один момент снимаются все ограничения на международную миграцию труда, и система немедленно приходит в новое равновесие. Насколько это адекватно для такой сложной системы, как мировая экономика?

Возьмем вторую статью, которая более новая всего лишь 2003 г.… Ее автор делает более обоснованную модель общего равновесия и даже проверяет разные сценарии.

По базовой модели, которую она сама называет нереалистичной, мировой ВВП вырастет на 69% при полной свободе миграции (когда берется показатель – общая фондовая зарплата к занятости, без учёта различий в ценах). При этом когда делается поправка, то рост уже только на 15%.

В случае разделения в модели на миграцию квалифицированную и неквалифицированную, то разброс прироста от 13-59%. 13% реальный сценарий с учетом разницей в ценах, а не сценарий мира волшебных пони.

В модели, где мигрируют только специалисты, эффект совсем небольшой — +3–11%. Потому что их просто меньше, и их отъезд/приезд не меняет баланс труда и капитала так сильно. С точки зрения «здесь и сейчас», это действительно похоже на реальность: если переезжают только специалисты, они составляют небольшую долю рабочей силы. То есть, модель правдива в статике, но недооценивает динамику. Она не учитывает, что инженеры, учёные и предприниматели создают новые технологии, повышают капитализацию отраслей и меняют нормы эффективности в принимающих странах.

⤵️⤵️⤵️

Почему эти модели все еще очень далеки от реальности?

1.В реальной экономике у каждой страны есть сотни отраслей, каждая производит свои товары, и между ними происходят множество промежуточных обменов — металл идёт на завод, завод производит машины, машины продаются бизнесам и потребителям и так далее. Это создаёт сложную сеть «кто у кого что покупает». А в модели из этой статьи автор схлопывает всё это в один усреднённый сектор на регион. То есть: США производят «товар США»; Европа — «товар Европы»; Африка — «товар Африки». Внутри региона нет различий между сельским хозяйством, промышленностью и услугами. Поэтому, когда модель считает, что в регион приехали мигранты и выросло производство, она просто увеличивает один агрегированный товар — как будто всё в экономике растёт одинаково.

2.В статье базовый год — 1990, потому что именно за этот год были доступны согласованные данные из глобальной базы GTAP и отчётов Мирового банка. Модель калибруется под экономику 1990 г. и потом «переигрывает» сценарий, а что если мы тогда сняли бы все миграционные барьеры? Но экономика с тех пор радикально изменилась. Например, Китай и Индия почти не участвовали в мировой торговле в 1990-м, а теперь — ключевые игроки.

3.Очень странный критерий деления работников на «квалифицированных/неквалифицированных». Прямых данных нет: берут отраслевые зарплаты-прокси (финансы/бизнес-сервисы ≈ квалифицированные; торговля/рестораны/гостиницы ≈ неквалифицированнные). Это довольно грубая аппроксимация: в каждой отрасли есть и те, и другие; уровень образования и производительности сильно разнится между странами.

Недостатков сильно больше, я просто разобрала только часть, чтобы было понимание, насколько это грубое обобщение. В целом по современным стандартам экономических исследований это не просто грубая модель, это очень слабая модель, которую бы не опубликовали.

В следующем посте разберемся с книгой 'Wretched Refuse?' 🥰

Теперь давайте разберемся с предлагаемыми механизмами, почему мировой ВВП бесспорно вырастет от полностью открытых границ, и обратимся к книге 'Wretched Refuse?' Алекс Ноурасте и Бенджамин Пауэлл, которую мне предложил non-partisan.

Первый аргумент:

Свободная иммиграция, таким образом, выгодна по тем же соображениям, по которым выгодна свободная торговля.

– комментарий Константина.

Почему это не так?

1.Во-первых, свободная торговля работает потому, что страны сохраняют разную специализацию. Когда страны торгуют, каждая остаётся на своём месте и обменивается тем, что умеет делать лучше других — за счёт этого и появляется выгода. А миграция работает по-другому: люди не обмениваются, а переезжают туда, где уже всё налажено. Потоки идут в одну сторону — в богатые, стабильные страны.

2.Во-вторых, в торговле товары добавляются, не взаимодействуя между собой как люди. В миграции человеческий капитал комплементарен, а люди агентны. Станок можно перевезти в Китай — и он будет работать так же, как и раньше. А вот если человек переезжает в Китай, нет никакой гарантии, что он станет работать так же эффективно.

Второй предлагаемый аргумент – это премия за место (place premium).

Что это такое? Это разница в доходе одного и того же человека, если бы он: оставался жить и работать в своей стране (доход A), переехал в развитую страну и выполнял аналогичную работу там (доход B).
доход B – доход A = премия за место.

Давайте более подробно разберемся чья эта премия, если до сих пор у вас мнение, что это премия для принимающей страны? Обратимся к статье “The Place Premium: Wage Differences for Identical Workers Across the US Border”. Авторы проверяют, какая будет премия за переезд в США (спойлер – практически всегда очень большая). Например, работник из Гаити, переехав в США, может зарабатывать в 6.7 раз больше, чем в Гаити, при прочих равных. А если не в США? Но опять это очень смелое допущение. В модели опять нет способности к адаптации (даже базовое знание языка).

Если чуть внимательнее читать, то авторы сами признаются, что:

1.Нельзя экстраполировать эти данные на массовую миграцию.


2.Возможны эффекты убывающей отдачи.

Реальные эффекты в масштабе будут ниже.
И самое главное предполагается, что человек с одинаковым уровнем образования в Гаити в США одинаково продуктивен, если поместить его в одну и ту же институциональную среду. Это крайне сильное допущение и, вероятно, занижает важность различий в человеческом капитале и «передаваемом» социальном капитале.

⤵️⤵️⤵️

Почему это не означает автоматический плюс для принимающей страны?

1.Это прирост индивидуального дохода, а не общественного богатства

2.В расчётах премии не учитываются издержки

Иммиграция сопровождается: инфраструктурной нагрузкой (школы, медицина, жильё), интеграционными издержками (языковые курсы, ассимиляционные программы). Утверждение о том, что никакая адаптация не нужна, предполагает, что человек без полного школьного образования будет знать язык принимающей страны…

3.Премия отражает разницу между системами, а не вклад мигранта (самое главное)

Переезд в США увеличивает доход, потому что США — высокоорганизованное общество с эффективными институтами, технологиями и правом. Мигрант встраивается в уже работающую систему, созданную предыдущими поколениями — это и даёт рост. Следовательно, премия за место говорит нам о потенциале институтов принимающей страны, но не гарантирует, что такой прирост можно масштабировать, особенно при массовом наплыве.

То есть, использование премии за место как аргумент за либерализацию миграции является логической ошибкой, где индивидуальный выигрыш подается как выигрыш для экономики принимающей страны.

В следующем посте разберемся с эмпирическими результатами этой книги. Будет очередной пример, почему надо уметь работать с данными, а не просто верить вольной интерпретации. 🥰

Я хочу написать отдельный комментарий про изменение/замещение культуры при неограниченном потоке мигрантов, но чтобы закончить сразу с книгой Алекс Ноурасте и Бенджамин Пауэлл, разберем, как они “опровергают”, что мигранты могут импортировать институты и нормы из стран с низкой производительностью, тем самым ухудшая институциональную среду приёма.


Начнем с ограничений понятным всем, для которых не нужно рыться в статистике:

1.В анализах используются реальные данные о миграции за 1990–2010 гг. То есть умеренные объёмы миграции, уже прошедшие фильтры и ограничения. Поэтому нельзя автоматически переносить эти выводы на сценарии открытых границ или массовой миграции без фильтров. Авторы сами признают: «возможно, иммигранты при свободной миграции будут обладать другим социальным капиталом».

2.Хотя модели стараются контролировать начальный уровень экономической свободы это все еще не исключает обратной причинности. Например, страны с хорошими институтами просто притягивают больше иммигрантов, а не иммигранты улучшают эти институты.

Что не так с данными:
1.Слишком общая разбивка мигрантов — чаще всего используется только деление на «из стран ОЭСР / не из ОЭСР»

2.Институциональные индексы на нацуровне — не видно, ухудшаются ли локальные институты (напр., школы, суды, полиция в районах с высокой долей мигрантов).

3.Качество данных по миграции грубое — UN Migrant Stock даёт только общее число, без деления по легальности, уровню образования, языку и т.д.

Что не так с моделями? (самое интересное)

1.Во многих моделях эффекты от миграции для экономической свободы крайне малы — например, прирост на 0.14 пункта по шкале от 0 до 10. Это в пределах статистической погрешности и не говорит о практической значимости.

2.Во многих случаях статистическая значимость эффектов возникает только при определённых условиях модели. Это говорит о нестабильности результатов и высокой чувствительности к выбранным переменным.

Показательный пример эффект притока мигрантов на экономическую свободу. В первых моделях, где контролировали только исходный уровень экономической свободы, доля мигрантов и их приток имели положительные (чем больше мигрантов, тем выше становился индекс экономической свободы в 2011 г.), но при этом не всегда значимые коэффициенты.

Однако после добавления дополнительных контролирующих переменных — уровня богатства страны (логарифм ВВП) и политического режима (индекс Polity), то результаты совсем другие. Вклад взаимодействия между долей мигрантов и их притоком (доля х приток) для экономической свободы оказывается отрицательным. Это означает, что эффект миграции перестаёт быть линейно благоприятным.

👍Пока мигрантов в стране немного, их присутствие действительно коррелирует с улучшением экономических институтов. Но когда исходная доля мигрантов высока, дополнительный приток начинает сопровождаться снижением показателей экономической свободы. Иными словами, при низкой насыщенности миграция выглядит как «польза», а при высокой — как «вред». 👍

3.Модели не различают иммигрантов первого, второго и третьего поколений, которые юридически теряют свой статус мигрантов.
Посмотрите мой ролик, где разбираю, почему так сложно работать с данными.

⤵️⤵️⤵️

Надеюсь, что моя попытка показать, насколько шаткими оказываются экономические аргументы в пользу свободной миграции, будет воспринята как повод для пересмотра всего подхода. ❤️

Ведь если именно эти работы считаются «лучшими» доводами в пользу того, чтобы жертвовать культурной устойчивостью ради экономического роста, то невольно возникает вопрос: какие же тогда худшие?

🐱Мне очень нравится философия как способ познания. Особенно здорово, когда философия идет рука об руку с наукой в поиске ответа на вопрос, в чем смысл жизни и как справляться с трудностями. Именно такое мероприятие я хочу порекомендовать вам для участия.

📎В этом году в очередной раз проходит онлайн-конференция «Будда, мозг и нейрофизиология счастья», которую проводит центр медитации «Тергар» под руководством всемирно известного мастера медитации и автора бестселлеров — Йонге Мингьюра Ринпоче.

Что будет обсуждаться:

▶️Экзистенциальный кризис современного человека: почему мы так часто чувствуем себя потерянными и одинокими?

▶️Наука, философия, религия: как различные области знаний отвечают на вопрос о поиске жизненного смысла?

▶️Психология смысла: как научиться находить удовлетворение в жизни и достигать своих целей?

▶️Путь к своему предназначению: как реализовать свой потенциал и найти своё призвание?

Для кого эта конференция:

💙 для тех, кто ищет новые смыслы в жизни;

💙 для тех, кто хочет разобраться в себе и своих ценностях;

💙 для тех, кто стремится к личностному росту и развитию;

💙 для всех, кто интересуется вопросами психологии, философии и духовности.

Кто будет участвовать?

Среди экспертов — учёные, психологи, философы, представители культуры и искусства.

Специальные гости:

🩷Мингьюр Ринпоче — один из немногих тибетских учителей, который тесно сотрудничал с нейробиологами, позволяя учёным изучать свой мозг во время медитации, что привело к важным открытиям в области нейропластичности и счастья.

🩷Ричард Дэвидсон — один из самых влиятельных нейробиологов современности

Участники поделятся, как обнаружить свой внутренний компас, который станет надёжным ориентиром в любых жизненных ситуациях, и как использовать этот источник силы, чтобы преодолевать трудности, находить вдохновение и двигаться вперёд.

⏰Когда и где? 1 и 2 ноября: онлайн-конференция

Условия участия:

Поскольку конференция является благотворительным проектом, призванным привлечь как можно больше людей к изучению вопросов внутреннего благополучия, участие в конференции бесплатное, но нужно зарегистрироваться.

🥰Чтобы поддержать этот проект, вы можете приобрести записи конференции этого года и записи конференции 2024 года и посмотреть их в удобное для вас время.

Все подробности — на странице мероприятия.

#промо

😍А вот мои результаты по большой пятерки, как и обещала в видео:

https://psytests.org/result?v=ipiIANxeogPi8_d6Tj4xaur6nTAd

😘 Снова левые против правых

Люди любят думать, что стоят на стороне разума. Но как только факты противоречат их убеждениям — они внезапно перестают быть рациональными (кто бы мог подумать!).

Между консерваторами и либералами давно идет полемика о том, кто из них более ригидный и неспособный принять новую информацию для обновления своих взглядов. Этому вопросу почти 70 лет — с времён Адорно и его идеи “авторитарной личности”.

Десятилетиями учёные спорили:

✔️ одни считали, что неготовность менять мнение — свойство консерваторов

✔️ другие — что все одинаково упрямы, просто на разных темах

✔️ третьи — что ригидными становятся крайние, и справа, и слева

Недавно вышла статья, которая приблизилась к разрешению этого спора. Почему можно уверено утверждать, что это точно не происки какой-то одной из сторон? Потому что это редкий случай исследовательского проекта, в рамках состязательного сотрудничества. Это такой формат, в котором учёные с разными взглядами вместе разработали один честный эксперимент, где никто не мог “подогнать” данные под себя (исследователи IQ постоянно предлагают провести такое же, но другая сторона в ослеплении морального превосходства с расистами, классистами не сотрудничает 👹).

📊 Более 6 тыс. американцев оценивали политические утверждения (“Республиканцы менее терпимы…”, “Демократы менее терпимы…”) — потом им показывали реальные данные, и исследователи измеряли, насколько люди готовы обновить мнение под влиянием фактов.

Что было обнаружено?

➡️ Вроде бы по выборке есть значимые различия: консерваторы менее склонны менять мнение, но размер эффекта просто ничтожный, d ≈ 0.05 — это всего около 5% от стандартного отклонения.

➡️Экстремисты с обоих концов — менее гибки по сравнению с умеренными, а между собой (левые и правые) различаются крайне слабо: увеличение на 1 стандартное отклонение (20 пунктов) соответствовало изменению показателя обновления убеждений не более чем на 1.5 пункта (по шкале от −100 до 100).

➡️Большинство людей, независимо от убеждений, всё-таки корректировали суждения после новых данных.

💵 Экономическая идеология почти не связана

То, как человек относится к налогам, рынку или роли государства в экономике, практически не связано с его готовностью менять мнение под действием фактов. Связь с ригидностью нулевая.

25% вариативности в готовности менять мнение — это индивидуальные различия между людьми (некоторые просто “в принципе” чаще пересматривают убеждения), тогда как темы сами по себе почти не имеют значение: важно не о чём спор, а кто спорит.

🧐 Авторы ставят перспективную гипотезу для будущих исследований: люди с умеренно выраженным социальным либерализмом и экономическим консерватизмом (то есть умеренные либертарианцы - это название авторов) могут быть наименее ригидными.

🐈Миграция как решение нехватки рабочих рук, но кто сказал, что это лучший выход?

В последние десятилетия мы наблюдаем два параллельных тренда: масштабную автоматизацию и рост иммиграции низкоквалифицированных работников.

❔Но как эти два процесса могут быть связаны?

Исследование, проведённое на данных с 1995 по 2019 г. опять из Дании, даёт ответ: чем больше мигрантов, тем меньше автоматизации/роботизации.

Авторы проверили гипотезу, что иммигранты и роботы — взаимозаменяемые ресурсы. Если в регион приезжает много низкоквалифицированных работников, готовых трудиться за сравнительно невысокую оплату, компаниям становится невыгодно инвестировать в дорогостоящую автоматизацию. И наоборот — в условиях дефицита рабочей силы внедрение роботов/автоматического оборудование ускоряется.

🎃Чтобы проверить это, они использовали уникальный набор данных:

🔴административные регистры по более чем 3 тыс. компаниям с численностью более 50 сотрудников,

🔴персональные данные работников

🔴 даже импортные коды индустриальных роботов (для валидизации также использовались самоотчеты).

Основное внимание в работе был на мигрантах из стран вне ЕС-15 и ОЭСР: Ближний Восток, Африка, Балканы. Именно они чаще занимают рутинные и низкооплачиваемые позиции.


🎃Оказалось, рост доли таких мигрантов на 1 п.п. снижает вероятность внедрения роботов на 7%, а интенсивность инвестиций — на 15%. То есть в районах с высоким миграционным притоком компании автоматизируются хуже.

Авторы построили теоретическую модель: компании решают, как выполнять простые задачи — людьми или машинами. Когда дешёвой рабочей силы много, её выбирают чаще. Таким образом, миграция становится сдерживающим фактором технологического прогресса.

🔍Надёжность и проверки
Результаты устойчивы к альтернативным спецификациям:
✅исключению фирм-посредников

✅другим определениям мигрантов (включая беженцев и восточноевропейцев)

✅использованию только индустриальных роботов

✅проверке,не связано ли снижение роботизации с общим сокращением инвестиций. Оказалось, что на другие виды капитала (напр., здания) иммиграция не влияет — значит, дело именно в том, что компании отказываются от роботов, а не от вложений вообще.

Обычно люди боятся, что роботы “отнимают” работу у людей. Но оказывается, что у нас обратный эффект: люди мешают появлению роботов. Авторы также подчёркивают, что в Дании рынок труда жёстко регулируется — есть профсоюзы и минимальная зарплата. В более гибких странах эффект может быть ещё сильнее.

🇨🇳В свою очередь Китай на фоне стремительного старения населения и сокращения численности трудоспособных граждан, не делает ставку на масштабный приём мигрантов, а активно развивает автоматизацию.

В 2023 г. в китайских компаниях было установлено более 295 тыс. новых промышленных роботов, что составляет более половины всех установок в мире. Общее число действующих роботов на заводах достигло 2.027 млн., сделав страну мировым лидером в этой области.

Германия vs Китай: тогда и сейчас

В 2000 г. Германия была одной из самых автоматизированных стран мира — около 120 промышленных роботов на 10 тыс. работников (в Дании 50-60 роботов на 2006 г.). Китай тогда только начинал индустриализацию: менее 10 роботов на 10 тыс. работников. Разрыв был больше чем в десять раз.

Прошло двадцать лет — и баланс сил перевернулся. К 2023 г. Китай установил более 2 млн действующих роботов, достигнув плотности 470 на 10 тыс. работников и обогнав Германию (429 на 10 тыс.). Германия остаётся лидером Европы, но теперь сама уступает стране, где две декады назад роботизация едва существовала.


⚖️Таким образом, мы видим две модели реагирования на нехватку рабочих рук:

❗️Европейская модель: компенсация дефицита за счёт миграции

❗️ Китайская модель: ограниченная миграция, ставка на технологическое ускорение, несмотря на издержки и капитальные вложения.

❓Эти модели поднимают важный вопрос:

Что важнее для устойчивого развития — дешёвая рабочая сила здесь и сейчас, или инвестиции в будущее производительности?

👋Роботы vs люди

Наша дискуссия о мигрантах привела нас к еще одной интересной теме🥰

Арсентий в своем посте про более пагубное влияние роботизации на зарплаты трудящихся по сравнению с мигрантами (кстати тейк про снижение зарплат из-за мигрантов не подтверждается, я его и никогда не приводила 🥺) сослался на интересный мета–анализ (пост про то, что такое мета-анализ):

Метаналитический обзор литературы также указывает на аналогичные последствия — хотя согласия у экономистов на этот счет пока нет.

- цитата Арсентия

Я редко так делаю, но тут рекомендую перейти по ссылке и прочитать просто аннотацию этой работы. Перевод прикладываю:

В этом исследовании проведён мета-анализ, направленный на оценку влияния роботизации на занятость и заработную плату. Авторы обобщили результаты 33 исследований (включающих 644 оценочных коэффициента) по занятости и 19 исследований (с 195 оценками) по заработным платам.

Полученные результаты опровергают алармистский нарратив о риске массовой технологической безработицы и показывают, что в целом связь между уровнем роботизации, занятостью и заработной платой минимальна.

Тем не менее, эффекты неоднородны: негативные последствия наблюдаются в отдельных контекстах — таких как Соединённые Штаты, обрабатывающая промышленность и профессии среднего уровня квалификации.

Кроме того, анализ выявил публикационную предвзятость в пользу негативных оценок влияния роботизации на заработки. Однако после статистической коррекции этой предвзятости подтверждается, что влияние роботизации на оплату труда в среднем остаётся пренебрежимо малым.

Перед тем, как перейти к подробному разбору этой работы постараюсь объяснить, что такое публикационная предвзятость, про которую пишут авторы.

❤️Публикационная предвзятость (publication bias) — это систематический перекос в научной литературе, возникающий из-за того, что исследования с «интересными» результатами публикуются чаще, чем те, где эффект слабый, нулевой или противоречит мейнстримным ожиданиям.

В мета-анализе такую предвзятость можно обнаружить статистически — например, через асимметрию “воронки” (funnel plot): если исследования с небольшими выборками чаще показывают более крупные эффекты (обычно в одном направлении), это сигнал, что публикации «фильтровались» по результату.

Авторы проверяли публикационную предвзятость отдельно по двум наборам данных: по занятости и по заработным платам:

🩵По занятости публикационной предвзятости не выявлено (статистически незначим и близок к нулю): распределение результатов симметрично.

🩵 заработным платам, напротив, тесты показали асимметрию в пользу отрицательных эффектов — в научных журналах чаще публикуются исследования, где роботизация выглядит вредной для работников, чем нейтральные или положительные результаты.

У тех, кто не знаком с мета-анализами, может возникнуть вопрос:

А вдруг «предвзятость» — это просто реальные различия между исследованиями?

Авторы при помощи специальных тестов проверели и эту гипотезу и статистически показали, что наблюдаемая асимметрия по зарплатам не объясняется содержанием выборок, а именно отражает селективность публикаций в пользу «негативных» результатов.

Теперь к самим результатам:

1️⃣В развитых экономиках роботизация в среднем не снижает занятость: эффект близок к нулю или даже слабоположительный. Исключение — США, где устойчиво фиксируются отрицательные результаты и по занятости, и по заработным платам. Вероятное объяснение — особенности американского рынка труда: слабая система социальной защиты, высокая мобильность капитала и низкая защищённость работников приводят к тому, что технологические шоки быстрее превращаются в сокращения, а не в перераспределение труда. В развивающихся экономиках данных меньше, но роботизация там идёт медленнее и пока выступает как фактор догоняющего роста.

2️⃣По отраслям наибольшие потери наблюдаются в производстве, особенно на рутинных, механических этапах. Однако эти локальные минусы часто компенсируются ростом занятости в смежных секторах — услугах, логистике, IT и обслуживании автоматизированных систем.

3️⃣По уровню квалификации эффект неоднороден. Профессии со средним уровнем квалификации — самые уязвимые, что согласуется с гипотезой рутинизируемых задач. Низко- и высококвалифицированные работники, напротив, чаще выигрывают: первые за счёт низкой стоимости труда, вторые — благодаря навыкам, которые роботы пока не воспроизводят.

4️⃣По времени выявлен важный тренд: долгосрочные эффекты хуже краткосрочных. В первые годы после внедрения роботов занятость может почти не меняться, но со временем — по мере распространения технологий — снижается сильнее. Это говорит о том, что адаптация рынка труда не всегда успевает за технологическим обновлением.

🧡Другими словами, в ближайшие десятилетия роботизация вряд ли вызовет массовую безработицу, но будет усиливать дифференциацию труда и доходов. Ключевая задача — не сдерживать внедрение роботов, а развивать механизмы переквалификации, адаптации и справедливого перераспределения выгод.

❓А учитывается ли в мета-анализе сокращение числа трудоспособных людей?

Нет, этот фактор в мета-анализе не учитывался. Большинство включённых исследований оценивает влияние роботов при прочих равных, не моделируя демографические тренды.

Однако на практике сокращение трудоспособного населения будет смягчать отрицательные эффекты роботизации: если работников становится меньше, то автоматизация частично компенсирует дефицит рабочей силы, а не вытесняет людей.

Сделайте пожалуйста буст каналу, будут интересные реакции❤️

https://www.tgoop.com/boost/zachemmt