Оценка влияния цифровой экономики на трансформацию трудовых ресурсов в Казахстане

В данной статье было изучено влияние цифровой экономики и инноваций на трансформацию трудовых ресурсов Казахстана как с теоретической, так и с эмпирической точек зрения. Посредством корреляционного анализа были выделены те факторы, которые оказались наиболее значимы для результативного фактора - занятого населения в высокотехнологичных и наукоёмких отраслях экономики (R2>0,8). Однако при проверке на мультиколлинеарность корреляционная таблица показала тесную линейную связь между всеми факторами. В связи с чем, авторами было решено использовать метод статистических уравнений зависимостей. В ходе исследования рассчитано многофакторное уравнение зависимостей, определены ключевые социально-экономические факторы, оказывающие влияние на занятость в высокотехнологичных и наукоёмких отраслях, а также произведён расчёт степени влияния каждого из факторов на результативный признак. Так, на уровень занятости населения в высокотехнологичных и наукоёмких отраслях Казахстана наибольшее влияние оказывают четыре ключевых фактора: доля пользователей сети Интернет, степень влияния этого показателя наиболее значимая и составила 38,28%; доля пользователей компьютеров – 28,27%; валовый внутренний продукт на душу населения – 19,47% и внутренние затраты на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы – 11,69%. Учитывая тот факт, что цифровая инновационная эра сегодня находится практически в самом начале своего развития, то цифровые процессы, происходящие в экономике, в частности на рынке труда, требуют мониторинга и глубокого анализа для своевременной разработки рычагов управления и контроля их влияния, что только подчёркивает актуальность настоящего исследования.

1. Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2018). The race between man and machine: Implications of technology for growth, factor shares, and employment. American Economic Review, 108(6), 1488-1542. https://doi.org/10.1257/aer.20160696

2. Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2019). Automation and New Tasks: How Technology Displaces and Reinstates Labor. Journal of Economic Perspectives 33(2), 3–30. https://doi.org/10.1257/jep.33.2.3

3. Autor, D. H., & Dorn, D. (2013). The growth of low-skill service jobs and the polarization of the US labor market. American Economic Review, 103(5), 1553-1597. https://doi.org/10.1257/aer.103.5.1553

4. Bashieva, Zh., Mukhamediyeva, G., Syzdykova, K., Bokishanova, F., & Maulina, N. (2023). Digital economy in the republic of Kazakhstan. Bulletin the National academy of sciences of the Republic of Kazakhstan, 5(405), 348-364. https://journals.nauka-nanrk.kz/bulletin-science/article/view/5834/4095 (In Russ.)

5. Bolt, E., Winterton, J., & Cafferkey, K. (2022). A century of labour turnover research: A systematic literature review. International Journal of Management Reviews, 24(4). https://doi.org/10.1111/ijmr.12294

6. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2016). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. New York, W. W. Norton & Company.

7. Bureau of National Statistics. (2024). Bureau of National Statistics of the Republic of Kazakhstan. Retrieved from https://stat.gov.kz/en

8. Chebakova, A. A., & Knyazeva, A. A. (2024). Анализ эффективности труда в условиях цифровой трансформации [Analysis of labor efficiency in the context of digital transformation]. Scientific Aspect, 9(2), 1103-1108. https://na-journal.ru/arhiv/9874-zhurnal-nauchnyj-aspekt-2-2024-tom9 (In Russ.)

9. Chen, N., Sun, D., & Chen, J. (2022). Digital transformation, labour share, and industrial heterogeneity. Journal of Innovation & Knowledge, 7(2),100173. https://doi.org/10.1016/j.jik.2022.100173

10. Chen, W., & Srinivasan, S. (2023). Going digital: Implications for firm value and performance. Review of Accounting Studies (Forthcoming). http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4177947

11. Gaggl, P., & Wright, G.C. (2017). A Short-Run View of What Computers Do: Evidence from a UK Tax Incentive. American Economic Journal: Applied Economics, 9(3), 262-294. https://doi.org/10.1257/app.20150411

12. Graetz, G., & Michaels, G. (2018). Robots at work. The Review of Economics and Statistics, 100(5), 753– 768. https://doi.org/10.1162/rest_a_00754

13. Karabarbounis, L., & Neiman, B. (2014). The global decline of the labor share. The Quarterly Journal of Economics, 129(1), 61–103. https://doi.org/10.1093/qje/qjt032

14. Oberfield, E., & Raval, D. (2021). Micro data and macro technology. Econometrica, 89(2), 703-732. https://doi.org/10.3982/ECTA12807

15. On approval of the Concept of digital transformation, development of the information and communication technology industry and cybersecurity for 2023-2029 Resolution of the Government of the Republic of Kazakhstan dated March 28, 2023 No. 269. Retrieved from https://adilet.zan.kz/rus/docs/P2300000269

16. Rakhmetova, R. U., & Dubrova, T. A. (2011). Prikladnye modeli ekonometriki [Applied econometrics models]. (R. U. Rakhmetova & T. A. Dubrova, Eds.). Economy. (In Russ.)

17. Qin, Sh., Liu, Z., Wang, J., & Wu, Y. (2024). The impact of digital transformation on labor demand quantity and structure: Evidence from China. Economic Analysis and Policy, 84, 1452-1469. https://doi.org/10.1016/j.eap.2024.10.036

18. Wilson, H. J., & Daugherty, P. R. (2018). Collaborative intelligence: Humans and AI are joining forces. Harvard Business Review, 96(4), 114-123.