ArticlePDF Available

Цифровая экономика, риски автоматизации и структурные изменения в занятости в России / Digital economy, risks of automation and structural changes in employment in Russia

Authors:

Abstract and Figures

Земцов С. П. Цифровая экономика, риски автоматизации и структурные сдвиги в занятости в России //Социально-трудовые исследования. – 2019. – №. 3. – С. 6-17. ||| В статье описаны процессы цифровой трансформации экономики, главные тенденции и, как следствие, возможные варианты изменений и преобразований в сфере занятости. Рассматриваются отрасли народного хозяйства, существенно различающиеся по потенциалу автоматизации. Ей наиболее подвержены гостиницы и рестораны, обрабатывающая промышленность, сельское хозяйство. Проводится анализ сценария одномоментной автоматизации, при которой около 20 млн чел. в России пришлось бы повышать квалификацию, переобучаться, искать новые сферы деятельности или покинуть рынок труда. Опираясь на российские и зарубежные источники, автор прослеживает вероятный сценарий адаптации регионов к новым экономическим изменениям. Регионы России существенно отличаются по рискам и возможностям адаптации. Сохраняются риски технологического исключения большой группы людей и формирования экономики незнания. Для адаптации к указанным рискам необходима поддержка предпринимательской инициативы, творческих профессий, STEM, внедрение программ непрерывного образования. Цель статьи - оценить, насколько технологические изменения в России могут повлиять на обновление структуры занятости, наблюдаются ли эти процессы в последние годы и насколько они активны.
Content may be subject to copyright.
РЫНОК ТРУДА / LABOR MARKET
СОЦИАЛЬНО-ТРУДОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ 3/2019
6
ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ
DOI: 10.34022/2658-3712-2019-36-3-6-17
УДК 331.5
JEL E24, J24, O33, R23
ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА, РИСКИ АВТОМАТИЗАЦИИ
И СТРУКТУРНЫЕ СДВИГИ В ЗАНЯТОСТИ В РОССИИ
С.П. Земцов
ФГБОУ ВПО «Российская академия народного хозяйства и государственной службы
при Президенте РФ», ВАВТ Министерства экономического развития
Российской Федерации, Москва, Россия
https://orcid.org/0000-0003-1283-0362
АННОТАЦИЯ
Основу статьи составляют исследования процессов цифровой трансформации экономики, главные тен-
денции ее развития, и, как следствие, возможные варианты изменений и преобразований в сфере за-
нятости. Рассматриваются отрасли народного хозяйства, существенно различающиеся по потенциалу
автоматизации. Ей наиболее подвержены гостиницы и рестораны, обрабатывающая промышленность,
сельское хозяйство. Проводится анализ сценария одномоментной автоматизации, при которой около 20
млн чел. в России пришлось бы повышать квалификацию, переобучаться, искать новые сферы деятель-
ности или покинуть рынок труда.
Опираясь на российские и зарубежные источники, автор прослеживает вероятный сценарий адаптации
регионов к новым экономическим изменениям. Регионы России существенно отличаются по рискам и
возможностям адаптации. В крупнейших агломерациях увеличивается доля менее автоматизируемых
отраслей, растет доля занятых в предпринимательском секторе, повышается неустойчивая занятость.
Сохраняются риски технологического исключения большой группы людей и формирования экономики
незнания. Для адаптации к указанным рискам необходима поддержка предпринимательской инициати-
вы, творческих профессий, STEM, внедрение программ непрерывного образования.
Цель статьи – оценить, насколько технологические изменения в России могут повлиять на обновление
структуры занятости, наблюдаются ли эти процессы в последние годы и насколько они активны.
Ключевые слова: технологическая революция, рынок труда, структурная безработица, социальная
исключенность, роботизация, STEM, предпринимательство, экономика незнания.
Для цитирования: С.П. Земцов. Цифровая экономика, риски автоматизации и структурные сдвиги в занятости в России. Социально-трудовые
исследования. 2019;36(3):6-17. DOI: 10.34022/2658-3712-2019-36-3-6-17.
ОRIGINAL PAPER
DIGITAL ECONOMY, RISKS OF AUTOMATION AND
STRUCTURAL CHANGES IN EMPLOYMENT IN RUSSIA
S.P. Zemtsov
FSBEI HPO “Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration”,
SME laboratory for statistics,
FSBEI HE Russian Foreign Trade Academy, Ministry of Economic Development of Russia,
Moscow, Russia
https://orcid.org/0000-0003-1283-0362
ABSTRACT
The article is based on the study of the digital transformation processes in the economy, the main trends of
its development, and, as a result, the possible options for changes and transformations in employment. The
author considers the sectors of the national economy varying widely in the automation potential. Нotels and
restaurants, manufacturing, and agriculture are most sustained to it. The allegedly simultaneous automation
is analyzed when about 20 million people in Russia would have to upgrade qualications, retrain, search for
СОЦИАЛЬНО-ТРУДОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ 3/2019 7
С.П. Земцов
new areas of activity or leave the labor market. Based on Russian and foreign sources the author traces the
likely scenario for the regions to adapt to new economic changes: the regions of Russia vary widely in risks and
adaptation opportunities. In the largest agglomerations, the share of people employed in the business sector
is growing, and precarious employment is increasing. The risks of technological exclusion of a large group
of people and developing an nescience econоmy remain. To adapt to these risks it is necessary to support
entrepreneurial initiative, creative professions, STEM, and to introduce continuing education programs.
The aim of the article is to assess how technological changes in Russia can affect the renovation of the
employment structure, whether these processes have taken place in recent years and how active they are.
Keywords: technological revolution, labor market, structural unemployment, social exclusion, robotization,
STEM, entrepreneurship, nescience econmy.
For citation: S.P. Zemtsov. Digital economy, risks of automation and structural changes in employment in Russia. Social and labor research.
2019;36(3):6-17. DOI: 10.34022/2658-3712-2019-36-3-6-17.
ВВЕДЕНИЕ
Цифровая трансформация экономики России
несет потенциальные выгоды, связанные с су-
щественным повышением производительности
труда, для многих отраслей народного хозяйства
[1]. Новый этап социально-экономического раз-
вития часто характеризуют как технологическую
революцию, одной из характерных черт которой
является цифровизация и автоматизация всех
процессов (Индустрия 4.0) [2, 3]. Смена техноэ-
кономической парадигмы часто ведет к сниже-
нию уровня занятости на начальном этапе, хотя
впоследствии по мере развития новых техноло-
гий в занятость вовлекается все большее число
граждан [4].
Внедрение информационно-коммуникацион-
ных технологий, средств автоматизации, про-
мышленных роботов может привести к рас-
пространению структурной (технологической)
безработицы [5]1. Риски связаны с появлением
систем, в которых не требуется участие челове-
ка: автопилотируемый транспорт, роботизиро-
ванные комплексы в торговле и общественном
питании, боты-консультанты и т.д. Например,
в работе [6] показано, что увеличение промыш-
ленных роботов на один (на 1000 занятых) в США
привело к снижению доли занятых на 0,18–0,4
п.п. По оценкам ЦМАКП [7], реализация про-
граммы «Цифровая экономика» может привести
к сокращению до 10 млн рабочих мест к 2025 г. за
счет повышения производительности труда.
МЕТОДИКА И ДАННЫЕ
Существует несколько основных подходов к
оценке доли рабочих мест, которые потенциаль-
но подвержены автоматизации. Одну из первых
1 Пример Тольятти и АвтоВАЗа (сокращение на ≈70 тыс. чел.),
Сбербанка (≈3000 юристов), сервиса «Правовед.RU», завода
Foxconn в Китае (≈60 тыс.).
методик предложили в 2013 г. оксфордские уче-
ные К.-Б. Фрей и М. Осборн [8], которые оценили
вероятность автоматизации профессии в зави-
симости от сочетания трех характеристик: вос-
приятие–манипулирование, творческий и соци-
альный интеллект.
По нашим ранним оценкам [9], по данным
RLMS HSE, ≈26,5% занятых в России работают
в профессиях, имеющих высокую вероятность
автоматизации (более 70%) (табл. 1). К таким
профессиям в России относятся наиболее массо-
вые: водители (7 млн чел.; оценка вероятности
автоматизации ≈98%), продавцы (6,8 млн чел.;
≈98%), грузчики (2,3 млн чел.; ≈72%), уборщи-
ки (2,1 млн чел.; ≈83%). Отчет Boston Consulting
Group [10] показал, что около 80% занятых не
готовы работать на высококонкурентных, техно-
логически сложных рынках. Многие сотрудники
фактически заняты низкоквалифицированным
трудом, требующим выполнения рутинных дей-
ствий, и не стремятся повышать уровень своей
квалификации.
При этом полученные оценки (табл. 1) по-
казывают, что уровень потенциальной автома-
тизации занятости в России ниже, чем в боль-
шинстве развитых и развивающихся стран, хотя
следовало ожидать более высокого значения в
связи с низкой сложностью экономики, невы-
сокой производительностью труда. Объяснение
может быть связано с тем, что в оценках учи-
тывается лишь официальная занятость, которая
концентрируется в бюджетном секторе услуг, где
за рубежом активно используется социальный
и творческий интеллект (образование, здраво-
охранение), а также высока доля занятых в фи-
нансовых и иных бизнес-услугах. Эти сферы от-
носятся к низкоавтоматизируемым в будущем.
Кроме того, есть проблема сопоставимости дан-
ных RLMS HSE с зарубежными классификатора-
ми [9].
РЫНОК ТРУДА / LABOR MARKET
СОЦИАЛЬНО-ТРУДОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ 3/2019
8
Таблица 1 / Table 1
Сравнение уровня потенциальной автоматизации
занятости по странам мира, % / Comparison of the
level of potential automation of employment in countries
of the world, %
Страна Oxford [8] McKinsey [13]
Китай 77,1 51
Индия 68,9 52
Германия 59 48
Италия 56,2 50
Польша 56,3 49
Япония 49 56
США 47 46
Франция 49,5 43
Канада 45 47
Швеция 46,7 46
Великобрита-
ния
35 43
Россия 26,5 [9] 50
Источник / Source: [14].
Таблица 2 / Table 2
Соотношение типов задач по уровню
автоматизации / Correlation of types of tasks by level
of automation
Тип задачи (действия) Доля рабочего
времени,
которая может
быть автомати-
зирована, %
Доля
в сово-
купном
рабочем
времени
в США, %
Управление 9 7
Экспертиза 18 14
Взаимодействие 20 16
Физическая работа
в изменяющейся
обстановке
25 12
Сбор данных 64 17
Обработка данных 69 16
Физическая работа
в постоянной
обстановке
78 18
Источник / Source: [13].
Основная критика подхода связана с тем, что
полностью отдельные профессии автоматизиро-
ваны быть не могут. За последние десятилетия
из классификаторов занятости исчезло лишь не-
сколько профессий, например в 2018 г. в России
официально ликвидирована профессия стено-
графиста. Внутри профессий и отраслей проис-
ходит перераспределение труда между рутинны-
ми и творческими действиями. В целом в мире
растет потребность в более образованных и ква-
лифицированных специалистах [11,12].
В нашей работе мы будем использовать под-
ход, основанный на оценке доли рутинных дей-
ствий в различных отраслях, предложенный
Глобальным институтом McKinsey [13]. Предва-
рительно все отрасли были разбиты на типы за-
дач (табл. 2), каждая из которых может быть ча-
стично автоматизирована.
Для применения этой методики приходится
сделать сильное предположение о соответствии
структуры отраслей по типам задач в США и дру-
гих странах (табл. 1), хотя очевидно, что в Рос-
сии доля физической работы в промышленности
выше из-из низкого уровня автоматизации, а не-
автоматизированные сбор и обработка данных
преобладают в секторе услуг. Таким образом,
получаемые нами оценки для России занижают
потенциал автоматизации труда с точки зрения
доступных технологий. С другой стороны, любые
подобные оценки не учитывают демографиче-
ские, миграционные, социальные и иные тренды
в России.
Речь идет о максимальном уровне автома-
тизации при условии, что процесс произойдет
одномоментно. В этом случае потенциальная
подверженность работников никоим образом не
связана с текущим и даже перспективным уров-
нем безработицы, так как процесс растянут во
времени, в экономике существует целый набор
компенсационных механизмов [9, 15], меняется
отношение к труду, соотношение рабочего и не-
рабочего времени, распространяется фриланс [5]
и т.д.
Учитывая упомянутые выше ограничения,
в табл. 3 сопоставлены классификаторы видов
деятельности: использованный в исходном ис-
следовании [13] и две версии российского основ-
ного классификатора видов экономической де-
ятельности (ОКВЭД). Классификатор изменился
в 2017г., поэтому потребовалось сопоставление
оценок.
Наиболее подверженными автоматизации в
России и мире являются отрасли гостиничного
и ресторанного бизнеса (73% занятых), обраба-
тывающие производства (60%), сельское и лес-
ное хозяйство (58%), розничная торговля (53%)
и добыча полезных ископаемых (51%). Наиме-
нее автоматизируемы: образование (27%), де-
ятельность в области информации и связи, на-
учные исследования (35%), здравоохранение
СОЦИАЛЬНО-ТРУДОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ 3/2019 9
С.П. Земцов
Таблица 3 / Table 3
Соотношение классификаторов видов деятельности и соответствующие оценки доли потенциально
подверженных автоматизации рабочих мест в России, % / Correlation of classiers of activities and
corresponding estimates of the share of jobs potentially susceptible automation in Russia, %
Разделы NACE
Rew.2 [13]
Доля
работников,
потенциально
подверженных
автоматиза-
ции, % [13]
ОКВЭД 1 Доля
работников,
потенциально
подверженных
автоматиза-
ции, %
(ОКВЭД 1) [9]
ОКВЭД 2, 2008 Доля ра-
ботников,
потенциально
подвержен-
ных автома-
тизации, %
(ОКВЭД 2)
Agriculture 58 Раздел А. Сельское
хозяйство, охота и лесное
хозяйство
58 Сельское, лесное
хозяйство, охота, рыбо-
ловство и рыбоводство
58
Раздел В. Рыболовство,
рыбоводство
58
Mining 51 Раздел С. Добыча полезных
ископаемых
51 Добыча полезных ис-
копаемых
51
Manufacturing 60 Раздел D. Обрабатываю-
щие производства
60 Обрабатывающие про-
изводства
60
Utilities 44 Раздел Е. Производство и
распределение электро-
энергии, газа и воды
44 Обеспечение элек-
трической энергией,
газом и паром; конди-
ционирование воздуха
44
Utilities 44 Водоснабжение;
водоотведение,
организация сбора и
утилизации отходов,
деятельность по ликви-
дации загрязнений
44
Construction 47 Раздел F. Строительство 47 Строительство 47
Раздел G. Оптовая и роз-
ничная торговля; ремонт
автотранспортных средств,
мотоциклов, бытовых из-
делий и предметов личного
пользования
49,2 Торговля оптовая и
розничная; ремонт
автотранспортных
средств и мотоциклов
49,2
Прочее (Ремонт) 53
Retail trade 53 Розничная торговля, кроме
торговли автотранспортны-
ми средствами и мотоци-
клами; ремонт бытовых из-
делий и предметов личного
пользования
53
Wholesale
trade
44 Оптовая торговля, включая
торговлю через агентов,
кроме торговли автотран-
спортными средствами и
мотоциклами
44
Accomodation
and food
services
73 Раздел Н. Гостиницы и
рестораны
73 Деятельность гостиниц
и предприятий обще-
ственного питания
73
Раздел I. Транспорт и связь 54,7
Transportation
and
warehousing
57 Прочее (Транспортировка и
хранение)
57 Транспортировка и
хранение
57
Information 36 Связь 36 Деятельность в области
информации и связи
36
Finance and
insurance
43 Раздел J. Финансовая дея-
тельность
43 Деятельность финансо-
вая и страховая
43
РЫНОК ТРУДА / LABOR MARKET
СОЦИАЛЬНО-ТРУДОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ 3/2019
10
Разделы NACE
Rew.2 [13]
Доля работ-
ников, по-
тенциально
подверженных
автоматиза-
ции, % [13]
ОКВЭД 1 Доля ра-
ботников,
потенциально
подверженных
автоматиза-
ции, % (ОКВЭД
1) [9]
ОКВЭД 2, 2008 Доля ра-
ботников,
потенциально
подвержен-
ных автома-
тизации, %
(ОКВЭД 2)
Раздел K. Операции
с недвижимым имуще-
ством, аренда и предостав-
ление услуг
36,5
Прочее 40
Real estate 40 Операции с недвижимым
имуществом
40 Деятельность по опе-
рациям с недвижимым
имуществом
40
Information 36 Деятельность, связанная
с использованием вычис-
лительной техники и инфор-
мационных технологий
36
Professionals 35 Научные исследования и
разработки
35 Деятельность профес-
сиональная, научная и
техническая
35
Предоставление прочих
видов услуг
35
Administrative 39 Деятельность админи-
стративная и сопут-
ствующие дополнитель-
ные услуги
39
Administrative 39 Раздел L. Государственное
управление и обеспечение
военной безопасности;
социальное обеспечение
39 Государственное
управление и обеспе-
чение военной без-
опасности; социальное
обеспечение
39
Educational
services
27 Раздел M. Образование 27 Образование 27
Health care
and social
assistance
36 Раздел N. Здравоохра-
нение и предоставление
социальных услуг
36 Деятельность в области
здравоохранения и
социальных услуг
36
Раздел O. Предоставление
прочих коммунальных, со-
циальных и персональных
услуг
44.1
Other services 49 Прочее 49 Предоставление
прочих видов услуг
49
Arts,
entertainment
and recreation
41 Деятельность по организа-
ции отдыха и развлечений,
культуры и спорта
41 Деятельность в об-
ласти культуры, спорта,
организации досуга и
развлечений
41
Раздел Q. Деятельность экс-
территориальных органи-
заций
50 Деятельность экстерри-
ториальных организа-
ций и органов
50
ВСЕГО 50 45,5 45,5
Источник / Source: составлено автором / compiled by the author.
(36%), деятельность профессиональная, научная
и техническая (36%). Заметим, что даже в самой
потенциально автоматизируемой отрасли – го-
стиничном и ресторанном бизнесе – внедрение
роботов происходит довольно низкими темпами,
так как много нерутинных действий, необходи-
мо личное общение с человеком, особенно в наи-
более дорогих отелях и ресторанах. Но снижение
стоимости технологий, повышение конкуренции
на мировых рынках и рост стоимости рабочей
силы могут изменить ситуацию.
Мы предполагаем, что указанные процессы
приведут к существенному изменению структу-
ры занятости в России к 2030г. Численность за-
СОЦИАЛЬНО-ТРУДОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ 3/2019 11
С.П. Земцов
Таблица 4 / Table 4
Соотношение среднесписочной численности работников по двум классификаторам видов экономической
деятельности в России и оценки на 2030 г., млн чел. / Correlation of the average number of employees by two
classiers of economic activity in Russia and estimates for 2030
ОКВЭД 1 2009 2015 2030a ОКВЭД2 2018 2030b
Раздел А. Сельское хо-
зяйство, охота и лесное
хозяйство
2,16 1,61 0,68
Сельское, лесное хозяйство,
охота, рыболовство и рыбовод-
ство
1,49 0,62
Раздел В. Рыболовство,
рыбоводство 0,08 0,06 0,02
Раздел С. Добыча полез-
ных ископаемых 0,91 0,94 0,46 Добыча полезных ископаемых 0,99 0,49
Раздел D. Обрабатываю-
щие производства 8,12 7,16 2,86 Обрабатывающие производ-
ства 6,88 2,75
Раздел Е. Производ-
ство и распределение
электроэнергии, газа и
воды
1,84 1,79 1,01
Обеспечение электрической
энергией, газом и паром; кон-
диционирование воздуха
1,45 0,81
Водоснабжение; водоотведе-
ние, организация сбора и ути-
лизации отходов, деятельность
по ликвидации загрязнений
0,57 0,32
Раздел F. Строительство 3,03 2,62 1,39 Строительство 2,41 1,28
Раздел G. Оптовая и
розничная торговля;
ремонт автотранспорт-
ных средств, мотоци-
клов, бытовых изделий
и предметов личного
пользования
5,49 5,74 2,91
Торговля оптовая и розничная;
ремонт автотранспортных
средств и мотоциклов
5,71 2,9
Раздел Н. Гостиницы и
рестораны 0,76 0,81 0,22
Деятельность гостиниц и
предприятий общественного
питания
0,83 0,22
Раздел I, Транспорт и
связь 3,97 3,75 1,7
_Прочее (Транспорти-
ровка и хранение) 3,49 3,33 1,43 Транспортировка и хранение 3,24 1,39
Связь 0,48 0,42 0,27 Деятельность в области инфор-
мации и связи 1,09 0,7
Раздел J. Финансовая
деятельность 1,01 1,1 0,63 Деятельность финансовая и
страховая 1,03 0,59
Раздел K. Операции с
недвижимым имуще-
ством, аренда и предо-
ставление услуг
4,4 4,96 3,15
Операции с недвижи-
мым имуществом 1,15 1,35 0,81 Деятельность по операциям с
недвижимым имуществом 1,41 0,85
Деятельность, связан-
ная с использованием
вычислительной техники
и информационных
технологий
0,31 0,42 0,27
Научные исследования
и разработки 0,8 0,79 0,51
Предоставление прочих
видов услуг 2,1 2,36 1,54
Деятельность профессиональ-
ная, научная и техническая 2,11 1, 37
Деятельность административ-
ная и сопутствующие дополни-
тельные услуги
1,25 0,76
РЫНОК ТРУДА / LABOR MARKET
СОЦИАЛЬНО-ТРУДОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ 3/2019
12
ОКВЭД 1 2009 2015 2030a ОКВЭД 2 2018 2030b
Раздел L. Государ-
ственное управление и
обеспечение военной
безопасности; социаль-
ное обеспечение
3,72 3,51 2,14
Государственное управление
и обеспечение военной
безопасности; социальное
обеспечение
3,44 2,1
Раздел M. Образование 5,66 5,1 3,72 Образование 4,92 3,59
Раздел N. Здравоохра-
нение и предоставление
социальных услуг
4,5 4,35 2,78 Деятельность в области здраво-
охранения и социальных услуг 4,17 2,67
Раздел O. Предостав-
ление прочих комму-
нальных, социальных и
персональных услуг
1,78 1,62 0,91
Прочее Предоставление прочих видов
услуг 0,32 0,16
Деятельность по органи-
зации отдыха и развле-
чений, культуры и спорта
1,12 10,59
Деятельность в области
культуры, спорта, организации
досуга и развлечений
0,84 0,5
Раздел Q. Деятельность
экстерриториальных
организаций
0 0 0 Деятельность экстерриториаль-
ных организаций и органов
ВСЕГО 47,43 45,11 24,58 44,15 24,08
Источник / Source: составлено автором по данным: ЕМИСС. Среднесписочная численность работников по полному кругу организаций.
URL https://www.fedstat.ru/indicator/43007 / compiled by the author according to UISIS data. Average number of employees in a full range
of organizations. URL https://www.fedstat.ru/indicator/43007.
нятых в отраслях уменьшится пропорционально
потенциальной доле подверженных автомати-
зации рабочих мест. На основе приведенных со-
отношений (табл. 3) мы рассчитали число под-
верженных автоматизации работников, а затем
проанализировали новое соотношение отрас-
лей в общем числе работников (табл. 4). Значе-
ние для 2030 г. – это число работников, не под-
верженных автоматизации. Мы рассчитали два
варианта – для данных 2015 г. по предыдущему
ОКВЭД (2030a) и для данных 2018 г. по новому
ОКВЭД (2030b).
РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
По нашим оценкам, более 20 млн работни-
ков в России подвержены риску автоматизации,
т.е. потребуется повышение или изменение их
квалификации, переобучение или уход с рынка
труда 45,5% среднесписочной численности ра-
ботников.
На рис. 1 показано изменение структуры ра-
ботников в 2009–2018 гг. Мы выделили укруп-
ненные виды деятельности в зависимости от ри-
сков автоматизации. К более автоматизируемым
отраслям относятся:
«Первичный сектор» – сельское, лесное хо-
зяйство, рыболовство и добыча полезных ис-
копаемых.
«Производство и строительство» – обраба-
тывающие производства, производство и
распределение электроэнергии, газа и воды,
строительство.
«Торговля и иные услуги» торговля, бытовые
услуги, гостиницы и рестораны, госуправле-
ние, предоставление прочих коммунальных,
социальных и персональных услуг.
К менее автоматизируемым видам деятель-
ности мы отнесли:
«Наукоемкие услуги» – информационно-ком-
муникационные технологии, финансовую
деятельность и бизнес-услуги (операции с
недвижимым имуществом, аренду и предо-
ставление услуг).
«Образование».
«Здравоохранение».
На рис. 1 хорошо прослеживаются закономер-
ности изменения структуры работников в сто-
рону менее автоматизируемых видов деятель-
ности: если в 2009 г. их доля составляла около
33,8%, то в 2018г. – 36,2%.
При этом число работников в сфере образо-
вания и здравоохранения меняется в противопо-
ложном направлении. Во обоих случаях это свя-
зано с оптимизацией бюджетных организаций.
В случае с образованием также важно снижение
общего числа обучающихся в России.
СОЦИАЛЬНО-ТРУДОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ 3/2019 13
С.П. Земцов
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
%
2009
Наукоемкие услуги
Здравоохранение
Образование
Торговля и иные
услуги
Транспорт
Производство
и строительство
Первичный сектор
2015 2018 2030 2030b
6,7 5,8 5,6 4,7 4,6
27,4
7,4 7,4 7,3
5,8 5,8
21,4
21,4
25,625,7
24,8 25,9 25,2
25,1 24,4
11,9 11,3 11,1
15,2 14,9
9,5 9,6 9,5 11,3 11,1
12,4 14,4 15,6 16,4 17,7
Рис. 1 / Fig. 1. Динамика изменения структуры среднесписочного числа работников в России и оценки на 2030 г. / /
Dynamics of changes in the structure of the average number of employees in Russia and estimates for 2030
Источник / Sourсe: составлено авторами по данным Росстата / compiled by the author according to Rosstat data.
Соотношения для 2030 г. по двум методикам
кардинально не изменились, что говорит об
определенной устойчивости оценок.
Сами по себе наличие подверженных авто-
матизации секторов экономики и перераспре-
деление занятости внутри экономики не ведут к
негативным социальным последствиям, так как
рынок труда постепенно адаптируется, повыша-
ется доля нерутинной, творческой деятельности,
фриланса, снижается доля рабочего времени. Во-
обще говоря, само понятие естественного уров-
ня безработицы может исчезнуть. Уже в 2016 г. в
России около 88,1% работников в той или иной
степени были включены в отношения неустой-
чивой (прекаризованной) занятости [16], хотя
сохраняются существенные региональные раз-
личия.
Существует угроза возникновения разрыва
между экспоненциальным ростом автоматиза-
ции и запаздывающими процессами переобу-
чения и создания новых рабочих мест. Процесс
диффузии новых технологий в России замедлен
на начальной стадии, но резко ускоряется впо-
следствии [17], подобная ситуация вполне воз-
можна в сфере автоматизации и цифровизации.
В этом случае есть риск технологического ис-
ключения и формирования устойчивого сектора
экономики, в котором часть трудоспособного
населения будет не готова участвовать в про-
цессах создания и внедрения новых технологий
и продуктов, конкурировать с роботами, посто-
янно переобучаться. В противоположность наи-
более продвинутому сектору эту часть экономи-
ки можно назвать «экономикой незнания» [18].
В качестве примера потенциальных участников
этого сектора можно привести молодых людей
из сельских и малых городских поселений, ра-
ботающих посменно в крупных городах в охране
различного рода объектов. С развитием систем
видеонаблюдения, распознавания лиц и других
охранных систем может существенно сокра-
титься число менее квалифицированных заня-
тых. Схожая ситуация возможна в транспортном
секторе, хотя сейчас цифровые платформы Uber,
«ЯндексТакси» и др. скорее создают новые воз-
можности в этом секторе [5].
При этом процессы имеют ярко выраженную
географическую специфику, есть регионы, в ко-
торых риски технологического исключения вы-
соки: это преимущественно Северный Кавказ,
ряд старопромышленных центров [14, 18]. Тех-
нологическое исключение в перспективе может
привести к социальному исключению [19]. Доля
населения, находящегося под риском социаль-
ной эксклюзии, составляет около 13,1%, а доля
домохозяйств – 19,8% [19]. Выше всего риски для
пожилых и одиноких людей в слаборазвитых ре-
гионах России: Республике Хакасия, Забайкаль-
ском крае (31,6%), Республике Тыва (29,6%), Ев-
рейской автономной области (27,2%), Республике
Алтай (25,6%) и Курганской области (24,6%).
Российский рынок труда может не успеть в
должной мере адаптироваться. Сейчас страте-
гии адаптации включают сокращение постоян-
РЫНОК ТРУДА / LABOR MARKET
СОЦИАЛЬНО-ТРУДОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ 3/2019
14
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
%
2017 2024
Численность занятых в секторе МСП
Численность занятых в неформальном
секторе (без ИП)
Численность занятых в крупных фирмах
Численность занятых в бюджетном секторе
25,2
34,3
17,6
30,2
17,8
19,1
44
11,7
Рис. 3 / Fig. 3. Сценарий изменения структуры занятости в России / Scenario of changes in the structure of employment
in Russia.
Источник / Sourсe: составлено автором по данным Росстата / compiled by the author according to Rosstat data.
100
80
60
40
20
0
%
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
38
37
36
35
34
33
32
Численность занятых в секторе МСП
Численность занятых в неформальном секторе (без ИП)
Численность занятых в крупных фирмах
Численность занятых в бюджетном секторе
Доля МСП и неформального сектора в занятости, % (правая шкала)
33,9
35,7
36,4
37,1
37,4
37,4 36,9
37
Рис. 2 / Fig. 2. Динамика изменения структуры занятости в России / / Dynamics of changes in the structure of
employment in Russia.
Источник / Sourсe: [21].
ной занятости, переход на сокращенную рабо-
чую неделю, различные формы отходничества.
При этом опыт Тольятти, где на АвтоВАЗе было
сокращено более 70 тыс. специалистов, показы-
вает, что государство и рынок труда не готовы
быстро реагировать на коренные изменения в
производительности под воздействием внедре-
ния автоматизированных систем (промышлен-
ных роботов). В единичных случаях есть возмож-
ность существенно увеличить финансирование
социальных программ борьбы с безработицей
(«залить деньгами»), но если процессы достигнут
масштабов всей страны или многих регионов, та-
кой механизм использовать не удастся.
Необходимы развитие и поддержка менее
подверженных цифровизации сфер, соответ-
ствующие изменения подготовки и переподго-
товки [5, 10, 11, 14]:
предпринимательство и творческие инду-
стрии (исследования, искусство и т.д.);
STEM (наука, технологии, инжиниринг и ма-
тематика);
социальное взаимодействие (педагоги, пси-
хологи и т.д.);
быстрая реакция на изменяющиеся условия
(хирурги, спасатели и т.д.);
управление, наставничество (менторы, свя-
щеннослужители, тренеры и т.д.).
Регионы существенно различаются не толь-
ко с точки зрения рисков автоматизации, но и
СОЦИАЛЬНО-ТРУДОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ 3/2019 15
С.П. Земцов
с точки зрения возможности адаптации к ним.
В недавней статье [20] дана оценка потенциаль-
ного индекса адаптивности регионов, который
зависит от размера рынка крупнейшей агломе-
рации (разнообразие деятельности), уровня об-
разования, накопленного научного потенциала,
сформировавшейся информационно-комму-
никационной инфраструктуры (широкополос-
ный доступ к сети Интернет) и предпринима-
тельской активности населения. К регионам с
высокими рисками и низкими возможностями
адаптации относится большинство регионов
Северного Кавказа и юга России; ряд областей
с преобладанием обрабатывающей промыш-
ленности; нефтедобывающие центры Сибири.
В большинстве из них институциональные ус-
ловия ограничивают базу для новых направ-
лений, велика доля теневого сектора. В южных
регионах высока доля сельских жителей, чьи
возможности для адаптации ниже. В ряде ре-
гионов отмечается большая доля занятых в ин-
формационных технологиях и готовится мно-
го STEAM-специалистов (наука, технологии,
инжиниринг, искусство, математика) [20], что
позволит преодолеть возможные риски авто-
матизации: это Москва, Санкт-Петербург, Ни-
жегородская, Самарская, Новосибирская, Тю-
менская области, Красноярский край.
Одним из значимых механизмов адапта-
ции является увеличение занятых в предпри-
нимательском секторе, увеличение числа са-
мозанятых том числе фрилансеров). Но если
внимательно изучить рис. 2, можно заметить,
что кардинальных изменений в структуре за-
нятости за последние годы не произошло. Доля
работающих в бюджетном секторе и на крупных
предприятиях, наиболее подверженных автома-
тизации, стабильно высока. Тем не менее доля
занятых в секторе малого и среднего предпри-
нимательства и неформальном секторе (часть
являются самозанятыми) увеличилась с 33,9% в
2010 г. до 36,9% в 2017 г.
При реализации утвержденных националь-
ных проектов [22] уже к 2024 г. доля занятых в
малом и среднем предпринимательстве (МСП) и
неформальной занятости может увеличиться с
37 до 50,2% (рис. 3).
Этот сценарий маловероятен исходя из теку-
щих трендов, но возможен при выполнении сле-
дующих условий:
реализуется прогноз Минэкономразвития
России по численности занятых в России в
2024 г. – 72,8 млн чел. (сейчас – 72,1 млн чел.);
будет достигнуто целевое значение нацио-
нального проекта «Малое и среднее предпри-
нимательство и поддержка индивидуальной
предпринимательской инициативы» по чис-
ленности занятых в секторе МСП – 25 млн чел.
(в 2018 г. – 19,2 млн чел.) [21; 22];
в полном объеме будут реализованы нацио-
нальные проекты «Цифровая экономика» и
«Повышение производительности труда», что
приведет, по оценкам ЦМАКП, к сокращению
занятых на крупных предприятиях на 10 млн
чел. [7];
сохранятся темпы сокращения бюджетного
сектора – 6% за 2017–2024 гг.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
45,5% работников в России, или 20,1 млн чел.,
подвержены рискам цифровизации и автомати-
зации. По оценкам ЦМАКП, уже к 2024 г. около 10
млн рабочих мест может быть высвобождено при
реализации программы «Цифровая экономика»
и национальных проектов [7].
Тем не менее в большинстве регионов России
(кроме крупнейших и быстрорастущих агломе-
раций) запаздывают процессы автоматизации,
так как есть дешевая рабочая сила, существуют
ограничения на увольнения, технологическая
отсталость и т.д. Это приводит к увеличению
разрыва в производительности труда между
Россией и развитыми странами [22], консерва-
ции неэффективных направлений деятельности,
снижению темпов адаптации рынка труда и из-
менения структуры занятости. Есть риск форми-
рования старопромышленных и «старосервис-
ных» регионов с набором социальных проблем,
высокой долей «экономики незнания» и после-
дующей социальной исключенностью. В этих
регионах сочетание низкой производительности
и нарастающих социальных проблем приведет к
еще более высокой несбалансированности мест-
ных бюджетов.
Существует несколько глобальных подходов
к решению возможных социальных проблем
[23, 24]. Во-первых, речь идет о введении до-
полнительных налогов на роботов; собранные
средства можно направить на социальную по-
мощь, но эффект может быть достигнут в ус-
ловиях глобальной миграции труда и капитала
только при внедрении на международном уров-
не. В противном случае страна, которая раньше
введет подобные налоги, потеряет часть капи-
тала и снизит свою конкурентоспособность.
РЫНОК ТРУДА / LABOR MARKET
СОЦИАЛЬНО-ТРУДОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ 3/2019
16
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Идрисов Г.И., Княгинин В.Н., Кудрин А.Л., Рожкова Е.С. Новая технологическая революция: вызовы и возможности
для России. Вопросы экономики. 2018; 1(4):5–25.
2. Brynjolfsson E., McAfee A. The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. New
York: WW Norton & Company. 2014.
3. Schwab K. The fourth industrial revolution. Geneva: World Economic Forum. 2017.
4. Amin A., Goddard J. Technological change, industrial restructuring and regional development. Routledge, 2018.
5. Разумова Т.О. Влияние новой технологической революции на сферу труда. Социально-трудовые исследования. 2018;
4(33): 63-72
6. Acemoglu D., Restrepo P. Robots and jobs: Evidence from US labor markets. NBER working paper. 2017. w23285.
7. ЦМАКП. Развитие цифровой экосистемы: прямые и косвенные эффекты для экономики. М., 2018. URL: http://www.
forecast.ru/_ARCHIVE/Presentations/DBelousov/2018-03-31IT-ECO.pdf.
8. Frey C.B., Osborne M.A. The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation? Oxford: University of
Oxford. 2013.
9. Земцов С. Роботы и потенциальная технологическая безработица в регионах России: опыт изучения и предвари-
тельные оценки. Вопросы экономики. 2017. (7): 142-157
10. Бутенко В., Полунин К., Котов И., Сычева Е., Степаненко А., Занина Е., Ломп С., Руденко В., Топольская Е. Россия
2025: от кадров к талантам. The boston consulting group, 2017.
11. Arntz M., Gregory T., Zierahn U. Revisiting the risk of automation.Economics Letters. 2017. (159): 157-160.
12. Berger T., Frey C. B. Industrial renewal in the 21st century: evidence from US cities. Regional Studies. 2017; 3(51): 404-413.
13. Manyika J., Chui M., Miremadi M., Bughin J., George K., Willmott P., Dewhurst M. A future that works: Automation,
employment, and productivity. McKinsey Global Institute, 2017.
14. Высокотехнологичный бизнес в регионах России. Выпуск 2. М.: РАНХиГС, 2019. URL: http://www.i-regions.org/images/
les/ranepa18.pdf.
15. Vivarelli M., Pianta M. (ed.). The employment impact of innovation: evidence and policy. London: Routledge, 2000.
16. Бобков В.Н., Квачев В.Г., Новикова И.В. Неустойчивая занятость в регионах Российской Федерации: результаты со-
циологического исследования. Экономика региона. 2018; 2(14): 366-379.
17. Земцов С.П., Бабурин В.Л. Моделирование диффузии инноваций и типология регионов России на примере сотовой
связи. Известия РАН. Серия географическая. 2017; (4): 17-30.
18. Земцов С. Смогут ли роботы заменить людей? Оценка рисков автоматизации в регионах России. Инновации. 2018;
(4): 49-54.
19. Смирнов С.Н., Капустин А.К. Статистика социальной исключенности в Российской Федерации. Социально-трудовые
исследования. 2018; 4: 93-98.
20. Zemtsov S., Barinova V., Semenova R. The Risks of Digitalization and the Adaptation of Regional Labor Markets in Russia.
Foresight and STI Governance. 2019: 2(17): 84–96. DOI: 10.17323/2500-2597.2019.2.84.96
21. Баринова В.А. Земцов С.П., Царева Ю.В. Государственная поддержка малого и среднего предпринимательства в Рос-
сии. Российская экономика в 2018 году. Тенденции и перспективы. М.: Изд-во Ин-та Гайдара. 2019.C. 579-600.
22. Зайцев А.А. Межстрановые различия в производительности труда: роль капитала, уровня технологий и природной
ренты. Вопросы экономики. 2016; 9: 67-93.
23. Vermeulen B., Kesselhut J., Pyka A., Saviotti P.P. The Impact of Automation on Employment: Just the Usual Structural
Change? Sustainability. 2018; 5(10): 1–27.
24. WEF. The Future of Jobs Report 2018. Geneva: World Economic Forum. 2018. URL: https://www.weforum.org/reports/
thefuture-of-jobs-report-2018.
Второй подход предполагает переход на четы-
рехдневную рабочую неделю или шестичасовой
рабочий день, что соответствует рекомендаци-
ям ООН. И еще одним популярным подходом
является введение «базового безусловного до-
хода» (от анл. universal basic income), что позво-
лит частично нивелировать неравенство в рас-
пределении доходов, однако требуется решение
связанных с этим инфляционных и других про-
блем. До последнего времени все эксперименты
с базовым доходом носили локальный характер
и не доказали своей принципиальной эффек-
тивности в сравнении с существующей систе-
мой социальных гарантий.
На уровне отдельных стран и регионов не-
обходимы развитие и поддержка менее подвер-
женных роботизации сфер. В первую очередь
речь идет о поддержке предпринимательской
инициативы и творческих индустрий (иссле-
дования, искусство и т.д.). В сфере образования
важен переход к STEM (наука, технологии, ин-
жиниринг и математика). В целом следует под-
держивать повышение мобильности населения,
непрерывное образование.
СОЦИАЛЬНО-ТРУДОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ 3/2019 17
С.П. Земцов
REFERENCES
1. Idrisov G.I., Knyaginin V.N., Kudrin A.L., Rozhkova E.S. New technological revolution: challenges and opportunities for
Russia. Voprosy ekonomiki. 2018; 1(4):5-25. (In Russ.).
2. Brynjolfsson E., McAfee A. The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. New
York: WW Norton & Company. 2014.
3. Schwab K. The fourth industrial revolution. Geneva: World Economic Forum. 2017.
4. Amin A., Goddard J. Technological change, industrial restructuring and regional development. Routledge, 2018.
5. Razumova T.O. Impact of new technological revolution on the world of work. Sotsial’no-trudovyye issledovaniya = Social
Labor Studies. 2018; 4(33): 63-72
6. Acemoglu D., Restrepo P. Robots and jobs: Evidence from US labor markets. NBER working paper. 2017. w23285.
7. CMASF. Development of digital ecosystem: direct and indirect effects for the economy. M.: 2018. URL: http://www. forecast.
ru/_ARCHIVE/Presentations/DBelousov/2018-03-31IT-ECO.pdf
8. Frey C.B., Osborne M.A. The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation? Oxford: University of
Oxford. 2013.
9. Zemtsov S. Robots and potential technological unemployment in the regions of Russia: study experience and preliminary
estimates. Voprosy ekonomiki. 2017. (7): 142-157
10. Butenko V., Polunin K., Kotov I., Sycheva E., Stepanenko A., Zanina E., Lomp S., Rudenko V., Topolskaya E., Russia 2025:
from personnel to talents. The Boston consulting group. 2017.
11. Arntz M., Gregory T., Zierahn U. Revisiting the risk of automation. Economics Letters. 2017. (159): 157-160.
12. Berger T., Frey C. B. Industrial renewal in the 21st century: evidence from US cities. Regional Studies. 2017; 3(51): 404-413.
13. Manyika J., Chui M., Miremadi M., Bughin J., George K., Willmott P., Dewhurst M. A future that works: Automation,
employment, and productivity. McKinsey Global Institute, 2017.
14. National report “High-tech business in the Russian regions. Release 2. - M .: RANEPA, 2019. URL: http://www.i-regions.org/
images/les/ranepa18.pdf
15. Vivarelli M., Pianta M. (ed.). The employment impact of innovation: evidence and policy. London: Routledge, 2000.
16. Bobkov V.N., Kvachev V.G., Novikova I.V. Unstable employment in the regions of the Russian Federation: results of a
sociological study. Ekonomika regiona. 2018; 2(14): 366-379.
17. Zemtsov S.P., Baburin V.L. Modeling the diffusion of innovations and the typology of Russian regions on the example of
cellular communication. Izvestiya RAN. Seriya geogracheskaya. 2017; (4): 17-30.
18. Zemtsov S. Will robots be able to replace people? Automation risk assessment in the regions of Russia. Innovatsii. 2018; (4):
49-54.
19. Smirnov S. N., Kapustin A. K. Statistics of social exclusion in the Russian Federation. Sotsial’no-trudovyye issledovaniya =
Social Labor Studies. 2018; 4: 93-98.
20. Zemtsov S., Barinova V., Semenova R. The Risks of Digitalization and the Adaptation of Regional Labor Markets in Russia.
Foresight and STI Governance. 2019: 2(17): 84–96. DOI: 10.17323/2500-2597.2019.2.84.96
21. Barinova V.A. Zemtsov S.P., Tsareva Yu.V. State support of small and medium enterprises in Russia. Russian economy in
2018. Trends and prospects. - M .: Publishing house of Gaidar Institute. 2019. 579-600.
22. Zaitsev A.A. Cross-country differences in labor productivity: the role of capital, the level of technology and environmental
rent. Voprosy ekonomiki. 2016; 9: 67-93.
23. Vermeulen B., Kesselhut J., Pyka A., Saviotti P.P. The Impact of Automation on Employment: Just the Usual Structural
Change? Sustainability. 2018; 5(10): 1–27.
24. WEF. The Future of Jobs Report 2018. Geneva: World Economic Forum. 2018. URL: https://www.weforum.org/reports/
thefuture-of-jobs-report-2018
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРЕ
Степан Петрович Земцов, кандидат географических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории исследования
проблем предпринимательства ФГБОУ ВПО «Российская академия народного хозяйства и государственной службы при
Президенте РФ», заведующий лабораторией статистики МСП ВАВТ Минэкономразвития России, Москва, Россия.
E-mail: spzemtsov@gmail.com
ABOUT THE AUTHOR
Stepan Zemtsov, Cand. Sci. (Geography), Leading researcher, Laboratory for entrepreneurship studies, FSBEI HPO “Russian
Presidential Academy of National Economy and Public Administration”, Head of the SME laboratory for statistics, FSBEI HE
Russian Foreign Trade Academy, Ministry of Economic Development of Russia, Moscow, Russia.
E-mail: spzemtsov@gmail.com
Статья поступила 29.07.2019; принята к публикации 02.08.2019.
Автор прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи.
The article was received on 29.07.2019; accepted for publication on 02.08.2019.
The author read and approved the nal version of the manuscript.
Article
Full-text available
This article presents the results of the study on precarious employment, which represents a multilevel phenomenon of the instability in the socio-economic positions of workers. This phenomenon has various forms. Precarious employment can be identified both in terms of the quality and nature of employment contract, working conditions, and in terms of the standard of living of households of precarious workers, their self-perception and behaviour models in labour market and other spheres of life. The purpose of the research is to study precarious employment using sociological indicators. We characterize precarious employment of workers, in general, and also define their profiles. Depending on the type of contractual relations and the implementation of their requirements, the profiles of employees differ in the socio-demographic, age, educational and economic characteristics. As a research method, we chose a mass survey. The sampling frame is the Russian population aged from 15 to 72 years. The selection included 1002 respondents, which were quoted by sex, age, region and socio-demographic status on the labour market. During the survey, we investigated the various aspects of precarious employment including respect for the rights of employees, level of their income, prevalence of various forms of precarious employment by profession, sex-age structure. The results of the study are the demographic, socio-labour and economic characteristics of the surveyed population as well as the description of five profiles identifying the different groups of precarious workers. The results may be applied in social-labour relations regulated by contractual agreements and working conditions of employees. Restrictions are connected with the need to change the legislation and the enforcement of the current labour and civil legislation. Future research should be focused on the reasons of the differentiation in precarious employment. © 2018 Institute of Economics, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences. All rights reserved.
Article
Full-text available
We study the projected impact of automation on employment in the forthcoming decade, both at the macro-level and in actual (types of) sectors. Hereto, we unite an evolutionary economic model of multisectoral structural change with labor economic theory. We thus get a comprehensive framework of how displacement of labor in sectors of application is compensated by intra- and intersectoral countervailing effects and notably mopped up by newly created, labor-intensive sectors. We use several reputable datasets with expert projections on employment in occupations affected by automation (and notably by the introduction of robotics and AI) to pinpoint which and how sectors and occupations face employment shifts. This reveals how potential job loss due to automation in “applying” sectors is counterbalanced by job creation in “making” sectors as well in complementary and quaternary, spillover sectors. Finally, we study several macro-level scenarios on employment and find that mankind is facing “the usual structural change” rather than the “end of work”. We provide recommendations on policy instruments that enhance the dynamic efficiency of structural change.
Article
Safety science can be viewed as a messy field, although it has developed many different types of accident models (or theories and metaphors) and methodologies of analysis in recent decades. As a young field of research, safety science currently faces many challenges. First, among safety researchers, there is no consensus on how to answer the question "what is the object of safety science?". In this article, we address the wide-ranging debate over this issue. Second, many safety researchers still debate the scope of safety science. The main viewpoints on this issue are briefly reviewed and discussed. Third, it is controversial whether there is a uniform paradigm of safety science. Fourth, if safety science is viewed as a pure science, it seems that there is no falsifiable model or theory, although many models and theories do exist. Last but not least, there is a professional identity crisis in the safety science community because the field has probably not helped people see this scientific community as a group of safety researchers and professionals. This article is neither a review nor a research study but rather an overview of the main challenges of safety science that we should prioritize in the future. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S092575351831539X
Article
Currently in the Russian Federation more than thirty million people use various services of state social organizations. The main categories of recipients of social services are persons with disabilities, elderly citizens, orphans and children left without parental care, low-income citizens, persons without a particular place of residence, others. In the social services network, such institutions as social service centers for elderly citizens and disabled people, boarding homes for elderly and disabled people, psycho-neurological boarding schools, social assistance centers for families and children, orphanages and boarding schools, social rehabilitation centers for the disabled, social centers adaptation of homeless citizens, etc. The author considers the system of state support in the aspect of public health. © 2018 Transilvanian Association for the Literarure and Culture of Romanian People (ASTRA). All rights reserved.
Article
Safety science is a distinct, multidisciplinary activity in the academic community with abundant scientific connotation. Safety Science in China, especially in Chinese higher education, has developed rapidly in the past 20 years and its development process is affected by some factors including national laws and policies, economic development and administrative system. The above-mentioned factors make safety discipline with distinct industrial characteristics. In this paper, firstly, the development process and significant events of safety science in abroad and domestic is reviewed. Secondly, education condition about safety discipline in higher education institutions is analyzed, mainly including education institutes, research fields, curriculum provision, employment, vocational situation, and academic exchange. Then discussing how the three factors influence the development of safety discipline. The results show that 1999 is a demarcation point for the development process of safety science in China. Until 2016, there are 183 higher education institutions established safety discipline with different research fields. The focus of safety professionals’ cultivation has gradually expanded from technical competence to the promotion of comprehensive ability and quality. Influenced by economy, the number of universities establishing safety discipline decreased from southeast coast to central region, to western region, and its research fields are basically consistent with the local prop industries. Furthermore, in order to solve the main problem of single industrial research field of safety discipline, Chinese universities should propose new research directions, improve discipline contents and make further efforts to soften the industrial effect of safety discipline.