Всемирный обзор занятости и социальной сферы: обновление за сентябрь 2024 года

Доля трудовых доходов - это широко используемый показатель неравенства, который измеряет долю общего дохода в стране, которую трудоустроенные люди зарабатывают своим трудом. В период с 2019 по 2022 год эта доля снизилась в мире на 0,6 процентного пункта и с тех пор остается неизменной. Хотя эта тенденция соответствует более долгосрочному наблюдаемому снижению (1,6 процентных пункта в период с 2004 по 2024 год), почти 40 процентов общего снижения, наблюдаемого за последние два десятилетия, пришлось на три года, отмеченные пандемией COVID-19 в 2020-22 годах.

* Хотя в процентном выражении это снижение кажется незначительным, в 2024 году оно представляет собой ежегодную нехватку трудовых доходов в размере 2,4 триллиона долларов (в постоянном ППС) по сравнению с тем, что работники могли бы заработать, если бы доля трудовых доходов оставалась неизменной с 2004 года.

Среди прочих факторов экономические исследования называют технологии в качестве ключевого фактора снижения доли трудовых доходов. Последние события в области искусственного интеллекта (ИИ) делают особенно актуальным анализ взаимосвязи между технологическими инновациями и долей трудовых доходов. По выборке из 36 стран с необходимыми данными, состоящей в основном из стран с развитой экономикой, установлено, что технологические инновации за последние два десятилетия привели к постоянному росту производительности труда и объема производства, однако они также могут снизить долю трудовых доходов. Представленные данные свидетельствуют о том, что технологический прогресс, ориентированный на автоматизацию, может способствовать снижению доли трудового дохода.

* Если исторические тенденции сохранятся, то в отсутствие более активной политической реакции в широком спектре соответствующих областей недавние достижения в области генеративного ИИ могут оказать дальнейшее понижательное давление на долю трудовых доходов. Это не прогноз относительно влияния ИИ. Скорее, этот вывод подчеркивает важность обеспечения широкого распространения любых преимуществ ИИ.

С 2015 года глобальная доля молодежи, не охваченной трудоустройством, образованием или профессиональной подготовкой (NEET), сократилась лишь незначительно - с 21,3 процента до 20,4 процента в 2024 году. Наибольшее число молодых людей, не получающих образования или профессиональной подготовки, приходится на регион арабских государств (33,3 процента), за которым следуют Африка (23,3 процента), Азия и Тихоокеанский регион (20,4 процента), Латинская Америка и Карибский бассейн (19,6 процента), Европа и Центральная Азия (13,0 процента) и Северная Америка (11,2 процента). В регионах с самыми низкими первоначальными показателями NEET произошло значительное сокращение. Напротив, в регионе арабских государств было зарегистрировано лишь незначительное снижение, а в Африке за последние два десятилетия не было отмечено никакого прогресса в сокращении числа NEET.

* Оценки NEET показывают, что сохраняется значительное гендерное неравенство в доступе молодых людей к образованию и занятости, хотя за последние два десятилетия был достигнут умеренный прогресс в сокращении гендерных разрывов. По оценкам, в 2024 году доля молодых женщин, не получающих образования, составит 28,2 процента, что более чем в два раза превышает аналогичный показатель среди молодых мужчин (13,1 процента).

* Гендерный разрыв в показателях NEET наиболее велик в арабских государствах (25,3 п.п.), за которыми следуют Азия и Тихоокеанский регион (19,1 п.п.), Латинская Америка и Карибский бассейн (17,6 п.п.) и Африка (12,5 п.п.). Наименьший гендерный разрыв наблюдается в регионах Европы и Центральной Азии и Северной Америки (3,5 п.п. и 0,2 п.п., соответственно).

Введение

Осталось всего шесть лет, и достижение целей устойчивого развития (ЦУР) все чаще кажется недостижимым. Это касается двух показателей ЦУР, которые мы анализируем в данном обзоре, - доли молодежи, не охваченной трудоустройством, образованием или профессиональной подготовкой (NEET), и доли трудовых доходов. Доля трудовых доходов в мире снижается уже долгое время, и последние годы не стали исключением из этой тенденции. Это снижение оказывает повышательное давление на неравенство, поскольку трудовые доходы распределяются более равномерно, чем доходы от капитала. Мы анализируем, какую роль в определении доли трудовых доходов может играть технологический прогресс, являющийся важным фактором среди других значимых факторов. Мы находим свидетельства того, что технический прогресс, ориентированный на автоматизацию, приводит к снижению доли трудовых доходов. Эти выводы, основанные на данных с 2003 по 2019 год, особенно актуальны с учетом последних достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Наконец, данные свидетельствуют о медленном прогрессе в снижении уровня NEET во всем мире и лишь о скромном сокращении гендерного разрыва. Хотя глобальный показатель несколько снизился, общее число молодых людей, не получающих образования, остается неизменным и, по прогнозам, будет расти в ближайшие годы. Это свидетельствует о недостаточных возможностях трудоустройства и образования для растущего глобального молодежного населения.

Снижение доли трудовых ресурсов в доходах

Доля трудового дохода измеряет долю совокупного дохода в экономике, которую занятые люди зарабатывают своим трудом. Трудовой доход плюс доход от капитала - доход, получаемый владельцами активов, таких как земля, машины, здания или патенты, - составляют совокупный национальный доход. [1] Поскольку доходы от капитала, как правило, сосредоточены у более состоятельных людей, доля трудового дохода широко используется в качестве меры неравенства, в том числе в качестве показателя прогресса в достижении ЦУР 10 по «сокращению неравенства между странами и внутри стран».

Как отмечалось в предыдущих работах МОТ [2], за последние два десятилетия произошло значительное снижение доли труда в национальном доходе (см. Рисунок 1). Это происходит на фоне более длительного снижения, начавшегося примерно в 1980-х годах [3]. Были зарегистрированы временные повышения, например, в 2008-10 годах, как это обычно бывает во время экономических кризисов. Это связано с тем, что во время рецессий прибыль и другие виды доходов от капитала снижаются быстрее, чем оплата труда.

Новые оценки МОТ включают прогнозы доли трудовых доходов на период до 2024 года. [4] Они впервые дают представление о влиянии недавних экономических потрясений на долю работников в национальном доходе. Новые данные свидетельствуют о дальнейшем снижении доли трудовых доходов, что дополняет долгосрочную негативную тенденцию. В 2019 году доля трудовых доходов составляла 52,9 процента. После кратковременного роста в 2020 году, в 2021 году эта доля уже вернулась к допандемическому уровню, поскольку мировая экономика оправилась от тяжелейших последствий пандемии COVID-19. В 2022 году она снизилась до 52,3 процента. С учетом последних макроэкономических данных [5] предполагается, что в 2023 и 2024 годах доля трудовых доходов останется на этом уровне, что примерно на 0,6 процентного пункта ниже предпандемического уровня.

Если сосредоточиться на последних 5 годах и разделить данные по регионам, то можно выявить различные тенденции. В Африке, Северной и Южной Америке и арабских странах зафиксировано явное снижение доли трудовых доходов в период с 2019 по 2024 год (-1,2, -1,2 и -0,8 п.п.). В Азиатско-Тихоокеанском регионе зафиксировано незначительное снижение на 0,2 процентных пункта. В Европе и Центральной Азии в период с 2019 по 2024 год наблюдалось снижение на 1,0 процентный пункт, однако, в отличие от других регионов, в 2022 году было достигнуто минимальное значение (-1,8 п.п.), а в 2023 и 2024 годах произошел подъем.

Хотя в процентном выражении это снижение выглядит скромным (сокращение на 1,6 п.п. за два десятилетия, из которых 0,6 п.п. за последние 5 лет), эффект от него значительный. Это сокращение представляет собой 2,4 триллиона долларов (в постоянном ППС) трудовых доходов во всем мире в 2024 году. Несмотря на значимость этого вывода с точки зрения распределения, необходимо подчеркнуть роль роста производительности труда в увеличении трудовых доходов на глобальном уровне в этот период. По нашим оценкам, производительность труда (измеряемая как ВВП на час работы) выросла на 58% в период с 2004 по 2024 год. В то же время трудовой доход на час работы вырос на 53 % на глобальном уровне, даже при снижении доли труда.

Существует множество факторов, которые могут объяснить наблюдаемое в долгосрочной перспективе снижение доли трудового дохода. В экономической литературе изучались многие из них, включая изменения на товарных рынках, рынках труда, рынках капитала и глобализацию. [7] Одним из ведущих объяснений является роль технологических изменений, которые мы подробно рассматриваем в следующем разделе.

Примечание 1. Недостаточный прогресс в сокращении гендерного разрыва в трудовых доходах

Помимо распределения доходов между капиталом и трудом, существуют и другие важные аспекты неравенства, в том числе распределение трудовых доходов (см. предстоящий Глобальный доклад МОТ о заработной плате, 2024/25, или МОТ 2019, где рассматривается эта тема). Одним из важнейших аспектов является гендерное неравенство в трудовых доходах. Значительные гендерные разрывы в трудовых доходах наблюдаются во всем мире, хотя за последние десятилетия они несколько сократились.

В прошлом году глобальное соотношение трудовых доходов женщин и мужчин составляло 46,8 процента. Это означает, что на каждый доллар, полученный мужчинами в виде трудового дохода, женщины зарабатывали только 47 центов. К 2024 году это соотношение увеличится до 51,8 процента, что свидетельствует об умеренном прогрессе. Соотношение трудовых доходов по полу отражает относительную важность трудовых доходов с учетом различий в занятости и оплате труда среди занятых, обусловленных различиями в продолжительности рабочего дня, профессиональной деятельности и другими факторами. Таким образом, этот показатель можно интерпретировать как совокупный эффект усугубления дисбаланса и неравенства на рынке труда, то есть совокупный эффект того, что женщины работают меньше, чем мужчины, и женщины зарабатывают меньше, чем мужчины, когда работают.

За глобальным ростом трудовых доходов женщин скрываются значительные региональные различия. В 2024 году соотношение трудовых доходов женщин и мужчин в регионе арабских государств составит всего 12,4 процента, в то время как в Африке этот показатель будет равен 34,7 процента. Прогресс в этих регионах с 2005 года не успевает за общемировыми показателями. В 2024 году соотношение для регионов Азии и Тихого океана, Европы и Центральной Азии и Северной и Южной Америки составит 44,2 процента, 61,9 процента и 64,7 процента соответственно. Это свидетельствует о значительном прогрессе по сравнению с уровнем 2005 года, когда эти показатели составляли 36,8 процента, 53,9 процента и 54,0 процента соответственно.

Технология и доля трудового дохода: сложная взаимосвязь

Уже давно признано, что технический прогресс является ключевым фактором экономического роста в долгосрочной перспективе (см. Aghion and Howitt, 1990; Romer, 1994). С другой стороны, за последние два десятилетия накопился большой объем фактов, свидетельствующих о том, что технологический прогресс может приводить к временным сбоям. Например, при определенных обстоятельствах технологические усовершенствования могут сократить занятость и количество отработанных часов в краткосрочной перспективе. [8]

Более того, последние исследования также указывают на то, что технологические факторы, такие как автоматизация, являются одним из ключевых факторов долгосрочного снижения доли трудовых доходов (см. Bergholt et al., 2022). В качестве дополнения к эмпирическим данным в литературе полезно рассмотреть теоретические работы, такие как Acemoglu and Restrepo (2018). В этой работе различные типы технологических инноваций оказывают противоположное влияние на долю трудового дохода. Прогнозируется, что некоторые инновации будут снижать ее (например, автоматизация), в то время как другие будут увеличивать (например, создание трудоемких задач), а некоторые инновации (инновации, увеличивающие капитал или труд) имеют неоднозначный эффект ex-ante. Учитывая возможность различных эффектов, эмпирические результаты не следует воспринимать как общий результат для любого типа технологических инноваций. [9] На самом деле они дают представление о конкретной типологии инноваций, которая определяет совокупные результаты для исследуемых экономик и временного периода. Важно подчеркнуть, что в нашем эмпирическом анализе мы не ограничиваемся каким-либо конкретным типом технологических инноваций, фокусируясь на том, что определяет средний результат в имеющейся выборке.

Последние достижения в области искусственного интеллекта делают изучение роли технологических изменений в определении доли трудового дохода особенно актуальным. В этом разделе мы попытаемся проанализировать связь между технологическими инновациями и долей трудового дохода за последние два десятилетия. Важно отметить, что последующее исследование не является симуляцией или прогнозом влияния ИИ; скорее, мы оцениваем роль технологий в снижении доли трудовых доходов до 2019 года.

Это связано с тем, что даже если последние достижения в области ИИ, такие как запуск ChatGPT, представляют собой технологический прорыв, неопределенность в отношении его экономического воздействия все еще очень велика. В таблице 2 представлен широкий диапазон оценок вклада генеративного ИИ в экономический рост. Эти оценки варьируются от незначительных до примерно удвоения текущих темпов роста мирового ВВП (3,2 % в 2024 году). Учитывая эту неопределенность, мы стремимся оценить некоторые потенциальные количественные последствия этого технологического прогресса, сосредоточившись на том, что наблюдалось в недавнем прошлом.

Следуя методу, впервые примененному Гали в 1999 году [10], мы выявляем технологические достижения на уровне стран, которые неожиданно повышают производительность труда (то, что в научной литературе часто называют «технологическими шоками»). Затем мы оцениваем [11] средний эффект этих технологических инноваций по странам (подробнее см. техническое приложение). Анализ охватывает период с 2003 по 2019 год, включая 36 стран, по которым имеются необходимые данные. [12] Объем производства измеряется как ВВП в постоянных долларах по ППС, а производительность труда рассчитывается как ВВП на час работы. [13] Доля трудовых доходов соответствует нескорректированному показателю (учитывающему только оплату труда работников) [14].

На рисунке 3 представлены результаты этого исследования. Неудивительно, что технологическая инновация [15] приводит к значительному росту производительности труда - на 2,1 процента в год инновации (рис. 3а). [16] Эффект сохраняется, и спустя четыре года рост производительности труда все еще на 1,7 процента выше первоначального уровня. Это повышение производительности приводит к дополнительному росту выпуска, который достигает 1,4 процента в год внедрения инновации, немного увеличивается в последующие годы, а затем снижается, но остается значительным на протяжении всего периода (Рисунок 3b).

Поскольку объем производства растет в меньшей степени, чем производительность труда, количество отработанных часов сокращается на 0,7 процента (см. Рисунок 4a). Это объясняется тем, что непосредственное увеличение объема производства недостаточно, чтобы компенсировать рост производительности труда; следовательно, в производстве используется меньшее количество рабочих часов. Занятость также снижается, хотя и в меньшей степени, с эффектом снижения на 0,4 процента (см. Рисунок 4b). И сокращение часов, и сокращение занятости становятся статистически незначимыми в следующем году, что говорит о временном характере перебоев. На рисунке 4c представлено влияние на нескорректированную долю трудового дохода, которая снижается на 0,3 процентных пункта в год воздействия, причем эффект смягчается и становится менее точным по мере увеличения горизонта. [17] В отличие от показателей затрат труда (часы и занятость), негативное влияние на нескорректированную долю трудового дохода остается значительным даже через четыре года.

Эти результаты [18] в целом согласуются с выводами по часам и занятости, сделанными Гали в 1999 году и в последующей литературе. Аналогичным образом, результаты по доле трудового дохода аналогичны тем, которые были получены для шоков автоматизации в США (Bergholt et. al. 2022), даже если используемые процедуры оценки отличаются (наша модель не ограничивается одним типом технологических инноваций). Как отмечалось во введении, влияние на долю трудового дохода зависит от типа технологических инноваций и базовой структуры экономики. Полученные нами результаты снижения (нескорректированной) доли трудового дохода свидетельствуют о том, что в последние два десятилетия технологический прогресс в среднем оказывал влияние, соответствующее технологическим изменениям, ориентированным на автоматизацию (или другим инновациям с аналогичным эффектом). [19] Эмпирическая модель никак не ограничивается автоматизацией или другими формами технологических изменений, снижающими долю трудового дохода; однако результаты показывают, что именно эти типы инноваций доминируют в совокупном эффекте.

В то же время наши результаты также подчеркивают, что технологические инновации являются ключевым фактором экономического роста, оказывая сильное и устойчивое воздействие. Более того, даже с учетом снижения нескорректированной доли трудовых доходов, с учетом роста производства, чистая оплата труда работников в средней экономике, по оценкам, увеличится на 0,6 процента через четыре года. Тем не менее, учитывая, что этот рост намного ниже 1,1-процентного увеличения объема производства, эффект распределения в доле доходов от капитала и труда подчеркивает, что связь между техническим прогрессом и материальным благосостоянием далеко не гарантирована.

Новейшие разработки в области искусственного интеллекта не обязательно приведут к тем же последствиям, что и изучаемые инновации. Исторические данные в нынешних условиях могут обеспечить лишь контекст, но не прогнозы. Полученные результаты свидетельствуют о том, что если бы ИИ имел такие же последствия, как технические инновации последних двух десятилетий, то его влияние на долю трудовых доходов было бы значительным. Однако это не предопределенный результат. Решающее значение будет иметь выбор политики, что подчеркивает важность направления инноваций, основанных на ИИ, таким образом, чтобы не усугубить неравенство и обеспечить широкое распространение их преимуществ. [20]

Медленный прогресс в сокращении доли молодежи, не имеющей работы, образования или профессиональной подготовки

С появлением генеративных инструментов ИИ, таких как ChatGPT, и других технологических достижений, способных изменить мир труда, обеспечение рабочей силы необходимым образованием, подготовкой и навыками имеет решающее значение. [21] Обеспечение участия молодежи в образовании и ее эффективной интеграции в рынок труда может принести значительные долгосрочные социальные и экономические выгоды. Поэтому неудивительно, что политики считают сокращение доли молодежи, не имеющей работы, образования или профессиональной подготовки, одной из важнейших задач.

В 2015 году, когда в Повестке дня на период до 2030 года содержался призыв к существенному сокращению доли NEET, этот показатель в мире составлял 21,3 процента, что является запредельным уровнем [22]. Последние оценки МОТ на 2024 год (20,4 процента) указывают лишь на незначительное улучшение ситуации. Согласно прогнозам, в 2025 и 2026 годах уровень NEET останется неизменным (см. Рисунок 5a). Хотя численность молодежи в период с 2015 по 2024 год увеличилась, абсолютное число молодых людей, не имеющих работы, образования или подготовки, осталось на прежнем уровне благодаря скромному прогрессу в снижении глобального коэффициента NEET. Тем не менее, по прогнозам, в ближайшие два года число молодых людей, не охваченных системой занятости, увеличится (Рисунок 5b).

Разбивка по регионам выявляет значительную неоднородность. В 2024 году арабские государства будут регионом с самым высоким показателем NEET среди молодежи - 33,3 процента, за ними следует Африка с показателем 23,3 процента. В Азиатско-Тихоокеанском регионе и Латинской Америке и Карибском бассейне уровень NEET составляет 20,4 процента и 19,7 процента соответственно. Самые низкие показатели в Европе и Центральной Азии и Северной Америке - 13,0 и 11,3 процента соответственно. В разных регионах различаются не только показатели распространенности, но и тенденции. В регионах с самыми низкими первоначальными показателями в 2005 году - Азиатско-Тихоокеанском регионе, Северной и Южной Америке, Европе и Центральной Азии - с тех пор произошло значительное сокращение. В арабских государствах, напротив, зарегистрировано снижение на 1,5 процентных пункта, но с очень высокого первоначального уровня. Наконец, в Африке за последние два десятилетия не было отмечено никакого прогресса в сокращении числа NEET (см. Таблицу 3).

Оценки NEET также указывают на значительное гендерное неравенство в доступе молодых людей к образованию и занятости. По оценкам, в 2024 году во всем мире доля молодых людей, не получающих образования, составит 28,2 процента, что более чем в два раза превышает аналогичный показатель среди молодых людей, составляющий 13,1 процента. Два десятилетия назад этот разрыв был на 4,4 процентных пункта больше, что свидетельствует о медленном, но значительном прогрессе в сокращении глобального гендерного разрыва между NEET и молодежью. Учитывая, что, согласно последним имеющимся данным [23], валовые показатели охвата образованием находятся на уровне или близком к паритету, значительная сохраняющаяся разница может быть объяснена только различиями в занятости. Действительно, разница между уровнями занятости молодых женщин и мужчин составляет 13,0 процентных пункта, что соответствует разрыву между NEET. Основной причиной такого разрыва, скорее всего, являются семейные обязанности (более подробный анализ см. в обновлении WESO за май 2024 года).

Гендерные диспропорции наиболее велики в арабских государствах (25,3 п.п.), за которыми следуют Азия и Тихоокеанский регион (19,1 п.п.) и Латинская Америка и Карибский бассейн (17,6 п.п.). С другой стороны, регионы Европы и Центральной Азии и Северной Америки имеют наименьший разрыв (3,5 п.п. и 0,2 п.п., соответственно). В Африке разрыв находится в промежуточном диапазоне (12,5 п.п.). Что касается тенденций, то в период с 2005 по 2024 год во всех регионах было зафиксировано снижение уровня NEET среди женщин. В отличие от этого, коэффициент NEET среди мужчин улучшился только в Европе и Центральной Азии, а также в Азиатско-Тихоокеанском регионе, оставаясь стабильным в Северной Америке и ухудшаясь во всех остальных регионах (см. Таблицу 4).

Заключение

Доля трудовых доходов, представляющая собой долю совокупного дохода, получаемого работниками в экономике, за последние два десятилетия сократилась на 1,6 процентного пункта. Согласно новым оценкам, доля трудовых доходов продолжала снижаться с 2019 года, сократившись до 52,3 процента в 2022 году и оставаясь на этом уровне в 2023 и 2024 годах. Это на 0,6 процентного пункта ниже предпандемического уровня. Это снижение, хотя и является скромным в процентном выражении, представляет собой значительный и постоянный дефицит трудовых доходов (в 2024 году ежегодный дефицит составит 2,4 триллиона долларов США в постоянном ППС по сравнению с тем, что было бы заработано при стабильной доле с 2004 года). По мере роста производительности труда трудовые доходы значительно выросли за эти 20 лет, даже несмотря на снижение доли трудовых доходов. Однако это снижение оказывает повышательное давление на неравенство.

Роль технологий в наблюдаемом снижении доли трудовых доходов широко изучалась. Хотя было установлено, что важную роль играют и другие ключевые факторы, последние события в области ИИ делают анализ взаимосвязи между технологическими инновациями и долей трудовых доходов особенно актуальным. Проанализировав влияние технологических инноваций за последние два десятилетия в странах, по которым имеются необходимые данные, мы обнаружили, что, хотя инновации привели к постоянному росту производительности труда и объема производства, они также могут снизить долю трудовых доходов. Это согласуется с тем, что совокупный эффект дают технологические инновации, основанные на автоматизации. Таким образом, если эти исторические и экономические закономерности сохранятся, то в отсутствие более активной политической реакции в широком спектре соответствующих областей недавние прорывы в области генеративного ИИ могут оказать дальнейшее понижательное давление на долю трудовых доходов. Тем не менее, представленные результаты не следует воспринимать как предсказание. Во-первых, существует неопределенность в отношении типа и размера шока, который будет представлять собой ИИ и который может сильно отличаться от того, что наблюдалось в недавнем прошлом. Во-вторых, процесс технологических инноваций можно направить и повлиять на него с помощью политики, смягчающей потенциальные негативные последствия для неравенства, чтобы обеспечить широкое распространение благ технического прогресса.

Обеспечение участия молодежи в образовании и ее эффективной интеграции в рынок труда имеет решающее значение для долгосрочного социально-экономического развития, особенно в условиях быстрого технического прогресса. Новые оценки показывают, что в этой области сохраняются значительные пробелы. Несмотря на скромные успехи в снижении глобального уровня NEET с 2015 года, число случаев NEET остается на высоком уровне. Разбивка глобальных результатов по регионам выявляет значительную неоднородность: в арабских государствах и Африке прогресс за последние два десятилетия практически отсутствует. Наконец, сохраняется резкое гендерное неравенство, хотя в сокращении этого разрыва достигнут определенный прогресс. В целом медленные темпы прогресса подчеркивают необходимость активизации усилий по предоставлению возможностей достойной работы и улучшению доступа к образованию, особенно в регионах с наибольшим числом NEET.