voprecotestВопросы экономикиVoprosy Ekonomiki0042-8736Voprosy Ekonomiki, NP10.32609/0042-8736-2025-1-71-91voprecotest-5075Research ArticleЭКОНОМИКА ТРУДА И СОЦИАЛЬНОЙ СФЕРЫLABOR AND SOCIAL ECONOMICSВлияние искусственного интеллекта на структуру и содержание вакансий на российском рынке трудаThe artificial intelligence impact on Russian labor markethttps://orcid.org/0000-0002-2705-0695СкоробогатовА. С.SkorobogatovA. S.

Скоробогатов Александр Сергеевич, к. э. н., доцент, проф. департамента экономики,

Санкт-Петербург.

Alexander S. Skorobogatov,

Saint Petersburg.

skorobogat@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0008-9300-1446СвиридовО. И.SviridovO. I.

Свиридов Олег Игоревич, преподаватель департамента экономики, стажер-исследователь международной лаборатории теории игр и принятия решений,

Санкт-Петербург.

Oleg I. Sviridov,

Saint Petersburg.

oisviridov4444@gmail.comНациональный исследовательский университет «Высшая школа экономики»РоссияHSE UniversityRussian Federation202507012025017191Copyright © Voprosy Ekonomiki, NP, 20252025Voprosy Ekonomiki, NPVoprosy Ekonomiki, NPhttps://www.vopreco.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.vopreco.ru/jour/article/view/5075

Исследуется связь между искусственным интеллектом и уровнем и характером занятости. В качестве теоретической основы использована модель Асемоглу и др., которая описывает противоположные от внедрения алгоритмов искусственного интеллекта на занятость рабочей силы на уровне фирмы эффекты — замещения и дополнения/производительности. В зависимости от их относительного значения внедрение алгоритмов может уменьшать или увеличивать занятость. По данным о примерно 3,5 млн вакансий для почти 35 тыс. фирм, которые опубликованы на сайте HeadHunter до весны 2022 г., проверен совокупный эффект. Согласно полученным результатам, наличие у фирм задач, для выполнения которых алгоритмы искусственного интеллекта могли бы заменить труд людей, положительно коррелирует с количеством публикуемых вакансий, связанных с обслуживанием этих алгоритмов, что говорит в пользу эффекта замещения. Менее интуитивный результат состоит в том, что благодаря наличию тех же задач растет занятость, не связанная с алгоритмами, что говорит о действии эффектов дополнения и производительности. Положительная зависимость между замещаемыми задачами и общей занятостью интерпретируется как свидетельство в пользу положительного общего эффекта внедрения алгоритмов в отношении занятости.

The paper studies the association between the artificial intelligence (AI) and employment characteristics. As a theoretical framework, we use the Acemoglu et al. model, which introduces opposing effects of the AI algorithms on labor employment on the firm level such as substitution effect and complimentary/ productivity effects. Depending on their relative strength, the AI algorithms may both decrease and increase employment. The overall effect is estimated using the data on 3.5 million of vacancies for about 35 thousand firms published up to 2022 spring on the HeadHunter website. According to the results, the existence of tasks realizable using AI is consistent with a higher AI employment, which implies the substitution effect. The other, less intuitive, result is that the same tasks suggest a higher non-AI employment, supports complimentary/productivity effects. The overall employment effect is positive as follows from the positive AI tasks—total employment association.

искусственный интеллектрынок трудазанятостьалгоритмыавтоматизацияartificial intelligencelabor marketemploymentalgorithmsautomatizationВ статье использованы результаты проекта «Природа в оптике цифровой культуры: парадоксы, гибриды, фантазмы», выполненного в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ в 2024 г. Авторы благодарят Д. Бондаренко и Д. Бухаринову за помощь в подготовке базы данных.This study was prepared within the framework of the HSE University Basic Research Program.ReferencesВолгин А. Д., Гимпельсон В. Е. (2022). Спрос на навыки: анализ на основе онлайн данных о вакансиях // Экономический журнал Высшей школы экономики. Т. 26, № 3. С. 343—374. [Volgin A. D., Gimpelson V. E. (2022). Demand for skills: Analysis using online vacancy data. HSE Economic Journal, Vol. 26, No. 3, pp. 343—374. (In Russian).] http://doi.org/10.17323/1813-8691-2022-263-343-374Волгин А. Д., Гимпельсон В. Е. (2022). Спрос на навыки: анализ на основе онлайн данных о вакансиях // Экономический журнал Высшей школы экономики. Т. 26, № 3. С. 343—374. [Volgin A. D., Gimpelson V. E. (2022). Demand for skills: Analysis using online vacancy data. HSE Economic Journal, Vol. 26, No. 3, pp. 343—374. (In Russian).] http://doi.org/10.17323/1813-8691-2022-263-343-374Гимпельсон В. Е., Капелюшников Р. И. (2022). Рутинность и риски автоматизации на российском рынке труда // Вопросы экономики. № 8. С. 68—94. [Gimpelson V. E., Kapeliushnikov R. I. (2022). Work routines and risks of automation in the Russian labor market. Voprosy Ekonomiki, No. 8, pp. 68—94. (In Russian).] https://doi.org/10.32609/0042-8736-2022-8-68-94Гимпельсон В. Е., Капелюшников Р. И. (2022). Рутинность и риски автоматизации на российском рынке труда // Вопросы экономики. № 8. С. 68—94. [Gimpelson V. E., Kapeliushnikov R. I. (2022). Work routines and risks of automation in the Russian labor market. Voprosy Ekonomiki, No. 8, pp. 68—94. (In Russian).] https://doi.org/10.32609/0042-8736-2022-8-68-94Скоробогатов А. С. (2017). Аггломерационные эффекты, институты и природные ресурсы в изменяющейся экономической географии России // Вопросы экономики. № 1. С. 81—102. [Skorobogatov A. S. (2017). Agglomeration effects, institutions, and natural resources in the changing economic geography of Russia. Voprosy Ekonomiki, No. 1, pp. 81—102. (In Russian).] https://doi.org/10.32609/0042-8736-2017-1-81-102Скоробогатов А. С. (2017). Аггломерационные эффекты, институты и природные ресурсы в изменяющейся экономической географии России // Вопросы экономики. № 1. С. 81—102. [Skorobogatov A. S. (2017). Agglomeration effects, institutions, and natural resources in the changing economic geography of Russia. Voprosy Ekonomiki, No. 1, pp. 81—102. (In Russian).] https://doi.org/10.32609/0042-8736-2017-1-81-102Росстат (2023a). Регионы России. Социально-экономические показатели: Стат. сб. Москва. [Rosstat (2023a). Regions of Russia. Socio-economic indicators: Statistical digest. Moscow.]Росстат (2023a). Регионы России. Социально-экономические показатели: Стат. сб. Москва. [Rosstat (2023a). Regions of Russia. Socio-economic indicators: Statistical digest. Moscow.]Росстат (2023b). Труд и занятость в России: Стат. сб. Mосква. [Rosstat (2023b). Labor and employment in Russia: Statistical digest. Moscow.]Росстат (2023b). Труд и занятость в России: Стат. сб. Mосква. [Rosstat (2023b). Labor and employment in Russia: Statistical digest. Moscow.]Acemoglu D., Autor D., Hazell J., Restrepo P. (2022). Artificial intelligence and jobs: Evidence from online vacancies. Journal of Labor Economics, Vol. 40, No. S1, pp. 293—340. https://doi.org/10.1086/718327Acemoglu D., Autor D., Hazell J., Restrepo P. (2022). Artificial intelligence and jobs: Evidence from online vacancies. Journal of Labor Economics, Vol. 40, No. S1, pp. 293—340. https://doi.org/10.1086/718327Acemoglu D., LeLarge C., Restrepo P. (2020). Competing with robots: Firm-level evidence from France. AEA Papers and Proceedings, Vol. 110, pp. 383—388. https:// doi.org/10.1257/pandp.20201003Acemoglu D., LeLarge C., Restrepo P. (2020). Competing with robots: Firm-level evidence from France. AEA Papers and Proceedings, Vol. 110, pp. 383—388. https:// doi.org/10.1257/pandp.20201003Acemoglu D., Restrepo P. (2018). The race between man and machine: Implications of technology for growth, factor shares, and employment. American Economic Review, Vol. 108, No. 6, pp. 1488—1542. https://doi.org/10.1257/aer.20160696Acemoglu D., Restrepo P. (2018). The race between man and machine: Implications of technology for growth, factor shares, and employment. American Economic Review, Vol. 108, No. 6, pp. 1488—1542. https://doi.org/10.1257/aer.20160696Acemoglu D., Restrepo P. (2019). Automation and new tasks: How technology displaces and reinstates labor. Journal of Economic Perspectives, Vol. 33, No. 2, pp. 3—30. https://doi.org/10.1257/jep.33.2.3Acemoglu D., Restrepo P. (2019). Automation and new tasks: How technology displaces and reinstates labor. Journal of Economic Perspectives, Vol. 33, No. 2, pp. 3—30. https://doi.org/10.1257/jep.33.2.3Acemoglu D., Restrepo P. (2020). The wrong kind of AI? Artificial intelligence and the future of labour demand. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, Vol. 13, No. 1, pp. 25—35. https://doi.org/10.1093/cjres/rsz022Acemoglu D., Restrepo P. (2020). The wrong kind of AI? Artificial intelligence and the future of labour demand. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, Vol. 13, No. 1, pp. 25—35. https://doi.org/10.1093/cjres/rsz022Autor D. H., Levy F., Murnane R. J. (2003). The skill content of recent technological change: An empirical exploration. Quarterly Journal of Economics, Vol. 118, No. 4, pp. 1279—1333. https://doi.org/10.1162/003355303322552801Autor D. H., Levy F., Murnane R. J. (2003). The skill content of recent technological change: An empirical exploration. Quarterly Journal of Economics, Vol. 118, No. 4, pp. 1279—1333. https://doi.org/10.1162/003355303322552801Bagger J., Fontaine F., Galenianos M., Trapeznikova L. (2022). Vacancies, employment outcomes and firm growth: Evidence from Denmark. Labour Economics, Vol. 75, article 102103. https://doi.org/10.1016/j.labeco.2021.102103Bagger J., Fontaine F., Galenianos M., Trapeznikova L. (2022). Vacancies, employment outcomes and firm growth: Evidence from Denmark. Labour Economics, Vol. 75, article 102103. https://doi.org/10.1016/j.labeco.2021.102103Brynjolfsson E., Mitchel T., Rock D. (2019). Machine learning and occupational change. Unpublished manuscript, MIT.Brynjolfsson E., Mitchel T., Rock D. (2019). Machine learning and occupational change. Unpublished manuscript, MIT.Bughin J., Hazan E., Manyika J., Woetzel J. (2017). Artificial intelligence: The next digital frontier? (Discussion Paper). McKinsey Global Institute.Bughin J., Hazan E., Manyika J., Woetzel J. (2017). Artificial intelligence: The next digital frontier? (Discussion Paper). McKinsey Global Institute.Dinlersoz E., Wolf Z. (2018). Automation, labor share, and productivity: Plant level evidence from U.S. manufacturing. CES Working Paper, No. 18-39, Center for Economic Studies, U.S. Census Bureau.Dinlersoz E., Wolf Z. (2018). Automation, labor share, and productivity: Plant level evidence from U.S. manufacturing. CES Working Paper, No. 18-39, Center for Economic Studies, U.S. Census Bureau.Felten E. W., Raj M., Seamans R. (2018). A method to link advances in artificial intelligence to occupational abilities. AEA Papers and Proceedings, Vol. 108, pp. 54—57. https://doi.org/10.1257/pandp.20181021Felten E. W., Raj M., Seamans R. (2018). A method to link advances in artificial intelligence to occupational abilities. AEA Papers and Proceedings, Vol. 108, pp. 54—57. https://doi.org/10.1257/pandp.20181021Felten E. W., Raj M., Seamans R. (2019). The effect of artificial intelligence on human labor: An ability-based approach. Academy of Management Proceedings, Vol. 2019, No. 1. https://doi.org/10.5465/AMBPP.2019.140Felten E. W., Raj M., Seamans R. (2019). The effect of artificial intelligence on human labor: An ability-based approach. Academy of Management Proceedings, Vol. 2019, No. 1. https://doi.org/10.5465/AMBPP.2019.140Hosny A., Parmar C., Quackenbush J., Schwartz L. H., Aerts H. J. W. L. (2018). Artificial intelligence in radiology. Nature Reviews Cancer, Vol. 18, рp. 500—510. https://doi.org/10.1038/s41568-018-0016-5Hosny A., Parmar C., Quackenbush J., Schwartz L. H., Aerts H. J. W. L. (2018). Artificial intelligence in radiology. Nature Reviews Cancer, Vol. 18, рp. 500—510. https://doi.org/10.1038/s41568-018-0016-5Mijwil M. M., Aggarwal K., Sonia S., Al-Mistarehi A. H., Alomari S., Gök M., Zein Alaabdin A. M., Abdulrhman S. H. (2022). Has the future started? The current growth of artificial intelligence, machine learning, and deep learning. Iraqi Journal for Computer Science and Mathematics, Vol. 3, No. 1, article 13. https:// doi.org/10.52866/ijcsm.2022.01.01.013Mijwil M. M., Aggarwal K., Sonia S., Al-Mistarehi A. H., Alomari S., Gök M., Zein Alaabdin A. M., Abdulrhman S. H. (2022). Has the future started? The current growth of artificial intelligence, machine learning, and deep learning. Iraqi Journal for Computer Science and Mathematics, Vol. 3, No. 1, article 13. https:// doi.org/10.52866/ijcsm.2022.01.01.013Quan X. I., Sanderson J. (2018). Understanding the artificial intelligence business ecosystem. IEEE Engineering Management Review, Vol. 46, No. 4, pp. 22—25. https://doi.org/10.1109/EMR.2018.2882430Quan X. I., Sanderson J. (2018). Understanding the artificial intelligence business ecosystem. IEEE Engineering Management Review, Vol. 46, No. 4, pp. 22—25. https://doi.org/10.1109/EMR.2018.2882430Skorobogatov A. S. (2018). Why do newer cities promise higher wages in Russia? Journal of Urban Economics, Vol. 104, pp. 16—34. https://doi.org/10.1016/j.jue.2017.12.003Skorobogatov A. S. (2018). Why do newer cities promise higher wages in Russia? Journal of Urban Economics, Vol. 104, pp. 16—34. https://doi.org/10.1016/j.jue.2017.12.003Webb M. (2019). The impact of artificial intelligence on the labor market. Available at SSRN: https://doi.org/10.2139/ssrn.3482150Webb M. (2019). The impact of artificial intelligence on the labor market. Available at SSRN: https://doi.org/10.2139/ssrn.3482150West D. M. (2018). The future of work: Robots, AI, and automation. Washington, DC: Brookings Institution Press.West D. M. (2018). The future of work: Robots, AI, and automation. Washington, DC: Brookings Institution Press.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.