Глобальная занятость: влияние тарифов, рост неравенства и воздействие ИИ

Около 84 млн рабочих мест в семи десятках стран могут в той или иной степени пострадать из-за тарифной эскалации США, ожидает Международная организация труда (МОТ) в докладе о мировой занятости. Эти рабочие места напрямую или косвенно связаны с конечным спросом США. Они составляют порядка 2,5% глобальной занятости и 4,3% занятости, или примерно каждое 25-е рабочее место, в затронутых странах в целом. Две трети этих рабочих мест (56 млн) расположены в странах Азиатско-Тихоокеанского региона (АТР), это порядка 2,9% рабочих мест в АТР. В то же время в Канаде и Мексике с США связаны 17,1% всех занятых в экономике.

Итоговое влияние на занятость будет зависеть от изменений спроса США на импорт, переориентации торговых цепочек и перетекания занятости в другие сектора. Перетекание занятости может привести к ухудшению ее качества, поскольку в секторах, связанных с внешней торговлей, как правило, наблюдается более высокое среднее качество рабочих мест (выражающееся, например, в более низкой неформальной занятости), чем во многих других секторах.

В целом в 2025 г. в мире будет создано 53 млн новых рабочих мест. Это на 1,5% больше, чем в прошлом году. Однако в начале года МОТ ожидала прироста на 60 млн. Снижение прогноза на 7 млн рабочих мест обусловлено ухудшением экономических перспектив, вызванных геополитической напряженностью и сбоями мировой торговли из-за тарифной эскалации. Однако это не подразумевает увеличения безработицы, поскольку более медленный экономический рост может сократить приток рабочей силы или увеличить отток.

Замедление роста занятости и вероятная перестройка рынков труда из-за торговых войн будут происходить на фоне «длинных» трендов, медленно трансформирующих глобальный рынок труда. В своем докладе МОТ фиксирует основные итоги этой трансформации последних 10 лет (2014–2024 гг.).

• Снижение доли трудовых доходов.

Доля трудовых доходов в мире в целом снизилась с 53% в 2014 г. до 52,4% в 2024 г. Если бы она осталась на уровне 2014 г., то трудовые доходы во всем мире десять лет спустя были бы выше на $1 трлн (по постоянному паритету покупательной способности) и в среднем каждый работник получил бы примерно на $290 больше.

Доля трудового дохода в ВВП – это доля национального дохода, которая направляется на вознаграждение за труд (заработные платы работников). Помимо нее, в структуру расчета ВВП по источникам доходов входят прибыль (всех предприятий и институциональных секторов) и чистые налоги на производство и импорт. Снижение доли трудового дохода отражает влияние множества факторов, включая технологические изменения (снижают спрос на труд) и развитие рынков капитала (могут влиять на долю прибыли). Динамика этой доли часто используется как один из индикаторов неравенства.

• Быстрый рост производительности в АТР.

За те же 10 лет глобальная занятость выросла на 13,2%, производительность (выпуск в расчете на одного работника) – на 17,9%, мировой ВВП – на 33,5%. Рост производительности был наиболее сильным в АТР – почти на 40% при более скромном росте занятости (на 10%) и выдающемся росте ВВП (на 55%).

Это означает, что экономический рост в регионе сопровождался в большей степени ростом производительности, нежели ростом занятости, и может быть обусловлен более высоким спросом на высококвалифицированную рабочую силу и более высоким ростом в капиталоемких отраслях (где автоматизация заменяет труд).

• Опережающий рост неформальной занятости в мире в целом.

Неформальная занятость росла быстрее формальной (13,7% и 12,6% соответственно за 2014–2024 гг.). В 2024 г. неформально занятыми были 2 млрд работников в мире, или почти 58% всех работающих. Больше всего неформально занятых – в Африке (85%). Однако самый быстрый рост неформальной занятости – в арабских странах (36% за 10 лет). В Европе и Центральной Азии она за тот же период снизилась на 11%.

Сохранение и даже расширение неформальной занятости означают, что экономический рост не сопровождается созданием достойных возможностей трудоустройства. Это может, в свою очередь, ограничивать экономику, поскольку производительность в неформальном секторе низкая.

• Неравномерный рост высококвалифицированной занятости.

К началу 2024 г. из каждых 10 работников в мире примерно 4 были низкоквалифицированными (40,2%), еще 4 – средней квалификации (39,7%) и 2 – высокой (20,1%). Десятью годами ранее доля низкоквалифицированных была несколько больше, а средне- и высококвалифицированных – меньше (соответственно 43,2%, 37,8% и 18,9%).

Профессиональная структура занятого населения существенно различается в разных группах стран и тесно связана с этапом экономического развития. Страны с низким уровнем дохода по-прежнему в значительной степени зависят от профессий, связанных с низкой квалификацией и с сельским хозяйством, на долю которых приходится 65,5% общей занятости (против 67,8% десятью годами ранее), тогда как к высококвалифицированным в этой группе стран относятся только 7,6% рабочих мест (против 7,1% десятью годами ранее). На противоположном конце – страны с высоким уровнем дохода: на долю низкоквалифицированных там приходится лишь 11,8% общей занятости, а высококвалифицированных – 44,3% (десятью годами ранее – соответственно 12,8% и 39,4%).

В странах с доходом выше среднего 10 лет назад максимальную долю занимала низкоквалифицированная занятость (45,8%), и с тех пор произошел переход к доминированию рабочих мест средней квалификации (42,8%) за счет снижения доли низкоквалифицированных (до 41,4%). К высококвалифицированным в этой группе стран относятся почти 16% рабочих мест (против 14% десятилетием ранее). Подобные изменения отражают устойчивую профессиональную модернизацию за счет улучшений в образовании, навыках, а также структуры экономики, считает МОТ.

В целом динамика профессий свидетельствует об общем сдвиге в сторону высококвалифицированной занятости, хотя прогресс в разных по уровню дохода странах неравномерен – основным драйвером выступают страны с высоким уровнем дохода. При этом общий сдвиг в сторону высококвалифицированных профессий был особенно выражен среди женщин: доля женщин, занятых в высококвалифицированных профессиях, выросла с 21,2% до 23,2%, в то время как доля мужчин – с 17,5% до 18%.

• Более половины работников не соответствуют своим рабочим местам.

Только 47,7% занятых соответствуют своей работе по уровню требуемых навыков и образования. В бедных странах работникам часто не хватает образования; в богатых, наоборот, чаще уровень образования работников выше, чем того требует выполняемая ими работа.

В целом за 10 лет этот разрыв несколько сократился, главным образом – за счет роста образовательного уровня рабочей силы. Доля работников, которым не хватает образования для занимаемых ими рабочих мест, сократилась во всем мире с 37,9% до 33,4%. В странах с низким уровнем дохода снижение было особенно заметным (с 76,2% до 63,9%). Но повышение уровня образования способствовало росту как доли работников с соответствующей их работе квалификацией (с 46,6% до 47,7%), так и доли работников, которые имеют чрезмерное образование для своей профессии, – она увеличилась с 15,5% до 18,9%. Наибольший рост доли «избыточно образованных» работников произошел в странах с высоким уровнем дохода.

• Генеративный ИИ меняет структуру занятости.

Генеративный ИИ (GenAI) трансформирует роль примерно каждого четвертого работника в мире, показали расчеты на микроданных по 113 странам. Большинство же работников (76,2%) работают в профессиях, предполагающих нулевое либо минимальное задействование GenAI. Доля занятости, которая подвергается подобному воздействию со стороны GenAI, выше среди женщин, чем среди мужчин, и увеличивается с уровнем дохода страны.

Работники в профессиях со средней квалификацией сталкиваются с самым высоким риском «конкуренции» со стороны генеративного ИИ. Низкоквалифицированная занятость защищена от влияния ИИ максимально (99% профессий ему не подвержены). Влияние ИИ на профессию не означает, что она исчезнет, подчеркивает МОТ. Скорее, это дает представление о том, в каких профессиях существующие задачи могут быть автоматизированы или трансформированы быстрее. Но в то же время текущие данные пока еще не могут отражать вероятные изменения в профессиях, которые произойдут под воздействием ИИ, включая появление новых задач, в которых ИИ не может заменить человека.