Keywords
information and communication technologies (ICT)
entrepreneurship
digital economy
robots
STEAM
automation risks
technological exclusion
nescience economy
How to Cite
Abstract
The implementation of new automation technologies together with the development of artificial intelligence can free up a significant amount of labor. This sharply increases the risks of digital transformation. At the same time, certain regions and cities differ greatly in their ability to adapt to future changes. In this article, we seek to determine the capabilities of Russian regions to reduce risks and adapt to digital transformation. The literature stipulates that there are several factors able to reduce these risks. First of all, they are associated with retraining, ICT and STEAM-technologies’ development, the promotion of economic activities that are less subject to automation. As a result of econometric calculations, we identified several factors that contribute to the new industries’ development (in our case, ICT development), and, accordingly, increase regional adaptivity. These factors include diversification, the concentration of human capital, favorable entrepreneurship conditions, the creative potential of residents, and the development of ICT infrastructure. We identified several regions with high social risks and low adaptivity, which are mainly the poorly developed regions of southern Russia, where entrepreneurial risks are high, STEAM specialists are not trained, shadow economy is large. This work contributes policy tools for adaptation to digital transformation.
References
Acemoglu D., Restrepo P. (2017) Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets. NBER Working Paper 23285. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research.
Arntz M., Gregory T., Zierahn U. (2017) Revisiting the risk of automation // Economics Letters. Vol. 159. P. 157-160.
Autor D., Levy F., Murnane R.J. (2003) The Skill Content of Recent Technological Change: An Empirical Exploration // The Quarterly Journal of Economics. Vol. 118. № 4. Р. 1279-1333.
Autor D.H., Dorn D. (2013) The Growth of Low-Skill Service Jobs and the Polarization of the US Labor Market // American Economic Review. Vol. 103. № 5. P. 1553-1597.
Beaudry P., Doms M., Lewis E. (2010) Should the personal computer be considered a technological revolution? Evidence from us metropolitan areas // Journal of Political Economy. Vol. 118. № 5. P. 988-1036.
Berger T., Frey C.B. (2016) Did the Computer Revolution shift the fortunes of US cities? Technology shocks and the geography of new jobs // Regional Science and Urban Economics. Vol. 57. P. 38-45.
Berger T., Frey C.B. (2017) Industrial renewal in the 21st century: Evidence from US cities // Regional Studies. Vol. 51. № 3. P. 404-413.
Brynjolfsson E., McAfee A. (2014) The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. New York: WW Norton & Company.
Chang J.H., Huynh P. (2016) ASEAN in transformation: The future of jobs at risk of automation. Geneva: ILO.
Chen X. (2012) Varying Significance of Influencing Factors in Developing High-Tech Clusters-Using Cities of the US and China as Example. New York: Columbia University. Режим доступа: https://academiccommons.columbia.edu/doi/KCD/download, дата обращения 17.02.2019. DOI: https://doi.org/10.7916/D87W6
Frey C.B., Osborne M.A. (2017) The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? // Technological Forecasting and Social Change. Vol. 114. P. 254-280.
Ivanov D. (2016) Human Capital and Knowledge-Intensive Industries Location: Evidence from Soviet Legacy in Russia // The Journal of Economic History. Vol. 76. № 3. P. 736-768.
Jacobs J. (1969) The city. The economy of the cities. New York: Random House.
LaGrandeur K., Hughes J.J. (eds.) (2017) Surviving the Machine Age: Intelligent Technology and the Transformation of Human Work. Heidelberg, New York, Dordrecht, London: Springer.
Li S. (2005) High tech spatial concentration: Human capital, agglomeration economies, location theories and creative cities. Louisville, KY: University of Louisville.
Lin J. (2011) Technological adaptation, cities, and new work // Review of Economics and Statistics. Vol. 93. № 2. Р. 554-574.
Manyika J., Chui M., Miremadi M., Bughin J., George K., Willmott P., Dewhurst M. (2017) A future that works: Automation, employment, and productivity. New York: McKinsey Global Institute.
Martin R. (2010) Roepke lecture in economic geography - rethinking regional path dependence: Beyond lock-in to evolution // Economic Geography. Vol. 86. № 1. P. 1-27.
Michaels G., Rauch F., Redding S.J. (2013) Task specialization in US cities from 1880-2000. NBER Technical Report. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research.
Moretti E. (2012) The New Geography of Jobs. New York: Houghton Mifflin Harcourt.
OECD (2017) Digital Economy Outlook 2017. Paris: OECD. Режим доступа: http://www.keepeek.com/Digital-Asset-Management/oecd/science-and-technology/oecd-digital-economy-outlook-2017_9789264276284-en#page26, дата обращения 09.04.2019.
Schwab K. (2017) The fourth industrial revolution. Geneva: World Economic Forum.
Vermeulen B., Kesselhut J., Pyka A., Saviotti P.P. (2018) The Impact of Automation on Employment: Just the Usual Structural Change? // Sustainability. Vol. 10. № 5. P. 1-27.
WEF (2018) The Future of Jobs Report 2018. Geneva: World Economic Forum. Режим доступа: https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2018, дата обращения 19.03.2019.
World Bank (2016) World Development Report 2016: Digital Dividends. Washington, D.C.: World Bank.
Абдрахманова Г.И., Гохберг Л.М., Демьянова А.В., Дьяченко Е.Л., Ковалева Г.Г., Коцемир М.Н., Кузнецова И.А., Ратай Т.В., Рыжикова З.А., Стрельцова Е.А., Фридлянова С.Ю., Фурсов К.С. (2018) Цифровая экономика: краткий статистический сборник. М.: НИУ ВШЭ.
Бабурин В.Л., Земцов С.П. (2014) Регионы-новаторы и инновационная периферия России. Исследование диффузии инноваций на примере ИКТ-продуктов // Региональные исследования. № 3. С. 27-37.
Баринова В.А., Земцов С.П., Царева Ю.В. (2018) Предпринимательство и институты: есть ли связь на региональном уровне в России // Вопросы экономики. № 6. С. 92-116.
Гимпельсон В., Капелюшников Р. (2015) «Поляризация» или «улучшение»? Эволюция структуры рабочих мест в России в 2000-е годы // Вопросы экономики. № 7. C. 87-119.
Земцов С., Мурадов A., Уэйд И., Баринова В. (2016) Факторы инновационной активности регионов России: что важнее - человек или капитал? // Форсайт. Т. 10. № 2. С. 29-42. DOI: https://doi.org/10.17323/1995-459X.2016.2.29.42
Земцов С.П. (2017) Роботы и потенциальная технологическая безработица в регионах России: опыт изучения и предварительные оценки // Вопросы экономики. № 7. С. 142-157.
Земцов С.П. (2018) Смогут ли роботы заменить людей? Оценка рисков автоматизации в регионах России // Инновации. № 4. С. 2-8.
Земцов С.П., Адамайтис С.А., Баринова В.А., Кидяева В.М., Коцюбинский В.А., Семенова Р.И., Федотов И.В., Царева Ю.В. (2019) Высокотехнологичный бизнес в регионах России (национальный доклад). Выпуск 2 / Под общ. ред. С.П. Земцова. М.: РАНХиГС, АИРР.
Земцов С.П., Бабурин В.Л., Баринова В.А. (2015) Как измерить неизмеримое? Оценка инновационного потенциала регионов России // Креативная экономика. Т. 9. № 1. С. 35-52.
Зоргнер А. (2017) Автоматизация рабочих мест: угроза для занятости или источник предпринимательских возможностей? // Форсайт. Т. 11. № 3. С. 37-48.
ЦМАКП (2018) Развитие цифровой экосистемы: прямые и косвенные эффекты для экономики. Доклад представлен на IV Санкт-Петербургском экономическом конгрессе «Форсайт Россия: новое индустриальное общество. Будущее» (СПЭК-2018). Режим доступа: http://www.forecast.ru/_ARCHIVE/Presentations/DBelousov/2018-03-31IT-ECO.pdf, дата обращения: 10.10.2018.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.