Исследование: Компании часто используют автоматизацию для контроля заработной платы определенных работников.

Экономисты из Массачусетского технологического института обнаружили, что американские компании, как правило, ориентируются на сотрудников, получающих «надбавку к заработной плате», что увеличивает неравенство, но не обязательно повышает производительность труда. «Автоматизация внедряется неэффективно», — говорит Дарон Асемоглу из Массачусетского технологического института. «Чем выше заработная плата работника в определенной отрасли, профессии или задаче, тем привлекательнее автоматизация становится для компаний». Изображение: MIT News; iStock

Когда мы слышим об автоматизации и искусственном интеллекте, заменяющих рабочие места, может показаться, что цунами технологий обрушится на рынок труда в целом во имя повышения эффективности. Однако исследование, соавтором которого является экономист из Массачусетского технологического института, показывает совершенно иную динамику в США с 1980 года.

Вместо того чтобы внедрять автоматизацию в погоне за максимальной производительностью, компании часто используют ее для замены сотрудников, которые получают «надбавку к заработной плате», то есть зарабатывают больше, чем другие сопоставимые работники. На практике это часто означает, что автоматизация снижает заработок работников без высшего образования, которые получали более высокую зарплату, чем большинство сотрудников с аналогичной квалификацией.

Этот вывод имеет как минимум два важных следствия. Во-первых, автоматизация повлияла на рост неравенства доходов в США даже сильнее, чем многие наблюдатели предполагают. В то же время автоматизация привела к незначительному повышению производительности, что, вероятно, объясняется тем, что компании сосредоточились на контроле над заработной платой, а не на поиске более технологичных способов повышения эффективности и долгосрочного роста.

«Автоматизация внедряется неэффективно», — говорит Дарон Асемоглу из Массачусетского технологического института, соавтор опубликованной статьи, в которой подробно изложены результаты исследования. «Чем выше заработная плата работника в определенной отрасли, профессии или задаче, тем привлекательнее становится автоматизация для компаний». Теоретически, отмечает он, компании могли бы эффективно автоматизировать процессы. Но они этого не делают, делая упор на автоматизацию как на инструмент сокращения зарплат, что помогает улучшить их собственные краткосрочные показатели, не создавая при этом оптимального пути для роста.

Согласно исследованию, автоматизация ответственна за 52 процента роста неравенства доходов в период с 1980 по 2016 год, и около 10 процентных пунктов приходится именно на замену работниками, получавшими более высокую заработную плату, со стороны компаний. Эта неэффективная ориентация на определенных категорий сотрудников нивелировала 60-90 процентов роста производительности труда, достигнутого благодаря автоматизации за этот период.

«Это одна из возможных причин относительно незначительного повышения производительности труда в США, несмотря на то, что у нас появилось невероятное количество новых патентов и технологий», — говорит Асемоглу. «А если посмотреть на статистику производительности, она довольно плачевна».

Статья «Автоматизация и растрата ренты: последствия для заработной платы, неравенства и производительности» опубликована в майском печатном номере журнала Quarterly Journal of Economics. Авторами являются Асемоглу, профессор Массачусетского технологического института, и Паскуаль Рестрепо, доцент экономики Йельского университета.

Последствия неравенства

Начиная с 2010-х годов, Асемоглу и Рестрепо совместно провели множество исследований автоматизации и ее влияния на занятость, заработную плату, производительность и рост компаний. В целом, их выводы свидетельствуют о том, что влияние автоматизации на рабочую силу после 1980 года значительно больше, чем считали многие другие ученые.

Для проведения данного исследования ученые использовали данные из множества источников, включая статистику Бюро переписи населения США, данные Американского обследования сообществ этого же бюро, отраслевые показатели и многое другое. Асемоглу и Рестрепо проанализировали 500 подробных демографических групп, отсортированных по пяти уровням образования, а также по полу, возрасту и этнической принадлежности. В исследовании эта информация связана с анализом изменений в 49 отраслях промышленности США, что позволяет детально изучить влияние автоматизации на рынок труда.

В конечном итоге, анализ позволил ученым оценить не только общее количество рабочих мест, сокращенных в результате автоматизации, но и то, какая часть из них была вызвана целенаправленными попытками компаний устранить надбавку к заработной плате, которая выплачивалась некоторым из их работников.

Среди прочих выводов исследование показывает, что в группах работников, затронутых автоматизацией, наибольший эффект наблюдается у работников, находящихся в диапазоне заработной платы от 70-го до 95-го процентиля, что указывает на то, что работники с более высоким доходом несут на себе основную тяжесть этого процесса.

Как показывает анализ, примерно пятая часть общего роста неравенства доходов обусловлена исключительно этим фактором.

«Я думаю, это большая цифра», — говорит Асемоглу, который разделил Нобелевскую премию по экономическим наукам 2024 года со своими давними коллегами Саймоном Джонсоном из Массачусетского технологического института и Джеймсом Робинсоном из Чикагского университета.

Он добавляет: «Автоматизация, безусловно, является двигателем экономического роста, и мы будем ее использовать, но она создает очень большое неравенство между капиталом и трудом, а также между различными группами работников, и поэтому, возможно, внесла гораздо больший вклад в рост неравенства в Соединенных Штатах за последние несколько десятилетий».

Загадка производительности

Исследование также проливает свет на важный, но часто упускаемый из виду, выбор для руководителей компаний. Представьте себе тип автоматизации — например, технологии колл-центров, — который на самом деле может быть неэффективным для бизнеса. Тем не менее, у руководителей компаний есть стимул внедрять его, снижать заработную плату и управлять менее продуктивным бизнесом с увеличенной чистой прибылью.

В целом, похоже, подобная ситуация наблюдается в экономике США с 1980 года: повышение прибыльности не равнозначно увеличению производительности труда.

«Это две разные вещи, — говорит Асемоглу. — Можно снизить затраты, но при этом снизить производительность».

Действительно, нынешнее исследование Асемоглу и Рестрепо напоминает наблюдение покойного экономиста из Массачусетского технологического института Роберта М. Солоу, который в 1987 году писал: «Компьютерный век можно увидеть повсюду, кроме статистики производительности».

В этом контексте Асемоглу отмечает: «Если менеджеры могут снизить производительность на 1 процент, но при этом увеличить прибыль, многие из них могут быть этому рады. Это зависит от их приоритетов и ценностей. Таким образом, еще один важный вывод нашей статьи заключается в том, что хорошая автоматизация на периферии часто сочетается с не очень хорошей автоматизацией».

Следует уточнить, что данное исследование не обязательно подразумевает, что меньшее количество автоматизации всегда лучше. Определенные виды автоматизации могут повысить производительность и подпитывать замкнутый круг, в котором компания зарабатывает больше денег и нанимает больше работников.

Однако, по мнению Асемоглу, в настоящее время сложность автоматизации еще недостаточно четко осознается. Возможно, изучение общей исторической картины автоматизации в США с 1980 года поможет людям лучше понять связанные с этим компромиссы — и не только экономистам, но и руководителям компаний, работникам и технологам.

«Важно то, будет ли это учтено в мышлении людей и к какому выводу мы придем с точки зрения целостной оценки автоматизации, с точки зрения неравенства, производительности и влияния на рынок труда», — говорит Асемоглу. «Поэтому мы надеемся, что это исследование изменит ситуацию в этом направлении».

Или, как он заключает: «Мы можем упускать потенциально еще больший прирост производительности, если будем более тщательно и более эффективно калибровать тип и масштабы автоматизации. Это все на 100 процентов выбор».

Источник: news.mit.edu