## acemoglu-ru ## Source details **Canonical URL:** [acemoglu-ru](https://www.imf.org/-/media/files/publications/fandd/article/2021/march/ru/acemoglu-ru.pdf) ## Other formats - [Markdown version](/-/media/files/publications/fandd/article/2021/march/ru/acemoglu-ru.pdf.md) - [Structured JSON version](/-/media/files/publications/fandd/article/2021/march/ru/acemoglu-ru.pdf.json) --- ### Проблемы и природа экономического роста - С конца 1980-х годов экономический рост становится все менее равномерным; проявления включают: - рост неравенства, - исчезновение качественных высокооплачиваемых рабочих мест, - снижение реальной заработной платы среди менее образованных работников в США. - Автоматизация, глобализация и сокращение доли заработной платы по сравнению с долей капитала названы основными драйверами неравномерного роста (Acemoğlu and Restrepo, 2019). ### Роль автоматизации и ИИ - Автоматизация определяется как замена человеческого труда машинами и алгоритмами; новый этап автоматизации базируется на машинном обучении и искусственном интеллекте (ИИ). - ИИ может либо усугубить неравенство, либо, при государственном контроле и переориентации, способствовать возобновлению совместного роста. - Пандемия дала работодателям дополнительные стимулы для внедрения автоматизации; недавние данные подтверждают это (Chernoff and Warman, 2020). ### Производительность и парадокс широкого внедрения технологий - Несмотря на широкое внедрение новых машин и алгоритмов, экономика США демонстрирует очень низкий рост совокупной факторной производительности — ключевого критерия эффективности использования человеческого и физического капитала. - Рост совокупной факторной производительности в последние 20 лет был значительно ниже, чем в первые десятилетия после Второй мировой войны (Gordon, 2017). - Секторы, наиболее интенсивно использующие информационные и коммуникационные технологии, не демонстрируют улучшений в совокупной факторной производительности, объемах производства или росте занятости (Acemoğlu et al., 2014). ### Чрезмерная автоматизация — причины и механизмы - Автоматизация зачастую избыточна: предприятия внедряют больше технологий, чем требуется для снижения производственных издержек, или технологии порождают социальные издержки через снижение занятости и заработных плат. - Основные причины чрезмерной автоматизации: - Работодатели редко учитывают социальные последствия замены людей машинами, особенно качественных рабочих мест. - Корпоративные стратегии ведущих технологических компаний ориентированы на автоматизацию и небольшой штат; эти компании формируют индустриальные и образовательные приоритеты (Acemoğlu and Restrepo, 2020). - Более двух из каждых трех долларов, направляемых на развитие ИИ во всем мире, тратятся крупными технологическими компаниями (McKinsey Global Institute, 2017). - Налоговая политика США поощряет автоматизацию: исторически налоговая система благоволит капиталу больше, чем труду. - Налоговые факты и временные показатели: - В течение последних 40 лет эффективная ставка налога на доходы работников составляла более 25 percent, включая налог на фонд заработной платы и федеральный налог на доходы (Acemoğlu, Manera, and Restrepo, 2020). - Около 20 лет назад налоговая нагрузка на капитал была меньше, чем на рабочую силу; инвестиции в оборудование и программное обеспечение облагались налогом по ставке примерно 15 percent. - Сегодня инвестиции в программное обеспечение и оборудование облагаются налогом по ставке менее 5 percent, а в некоторых случаях корпорации могут получать чистые субсидии при инвестировании в капитал. ### Последствия доминирования крупных технологических компаний и ослабления демократии - Доминирование нескольких компаний в формировании вектора технологического развития снижает разнообразие подходов, что может лишить технологического преимущества. - Снижение поддержки фундаментальных исследований со стороны правительства США усугубляет ситуацию (Gruber and Johnson, 2019). - Новые цифровые технологии ослабили демократию: волна дезинформации, фильтры и эхо-камеры в социальных сетях на основе ИИ подрывают демократический дискурс и снижают политическую активность. ### Примеры успешного государственного переориентирования технологий - Государства уже влияли на вектор технологического развития через налоговую политику, поддержку корпоративных исследований и университетов, государственные закупки и субсидии. - Пример возобновляемой энергетики: - Сегодня энергия из возобновляемых источников составляет 19 percent от всего энергопотребления в Европе и 11 percent в США; затраты на её получение сопоставимы с затратами на добычу ископаемого топлива (IRENA, 2020). - Этот результат был достигнут благодаря сдвигу фокуса технологических изменений и государственным субсидиям и изменению нормативных правил. ### Политические и институциональные решения — основные рекомендации - Главный шаг: - Устранение налогового дисбаланса между капиталом и трудом: пересмотреть налоговую систему, устраняющую стимулы к чрезмерной автоматизации. - Дополнительные меры: - Ввод целевого субсидирования НИОКР в пользу технологий, повышающих производительность труда работников и увеличивающих спрос на рабочую силу. - Борьба с рыночным доминированием группы крупных технологических компаний для повышения конкуренции и улучшения защиты персональных данных. - Создание и использование институтов, направляющих технологическое развитие в общественно выгодное русло, не блокируя технологии и не замедляя прогресс. - Политический аргумент и демократическая мобилизация: - Исторические примеры показывают, что расширение обязанностей государства часто сопровождалось расширением демократии и усилением общественной мобилизации (Acemoğlu and Robinson, 2019). - Необходимо учитывать риск ослабления гражданского контроля из-за цифровых технологий и обеспечить механизмы общественной мобилизации для удержания государства в "узком коридоре" баланса между государством и обществом. *Источник: acemoglu-ru - Section 1; https://www.imf.org/-/media/files/publications/fandd/article/2021/march/ru/acemoglu-ru.pdf* ### Section 1 ### acemoglu-ru - Section 1 ### Проблемы и природа экономического роста - С конца 1980-х годов экономический рост становится все менее равномерным; проявления включают рост неравенства, исчезновение качественных высокооплачиваемых рабочих мест и снижение реальной заработной платы среди менее образованных работников в США. - Автоматизация, глобализация и сокращение доли заработной платы по сравнению с долей капитала названы основными драйверами неравномерного роста (Acemoğlu and Restrepo, 2019). ### Роль автоматизации и ИИ - Автоматизация определяется как замена человеческого труда машинами и алгоритмами; новый этап автоматизации базируется на машинном обучении и искусственном интеллекте (ИИ). - ИИ может либо усугубить неравенство, либо, при государственном контроле и переориентации, способствовать возобновлению совместного роста. - Пандемия дала работодателям дополнительные стимулы для внедрения автоматизации; недавние данные подтверждают это (Chernoff and Warman, 2020). ### Производительность и парадокс широкого внедрения технологий - Несмотря на широкое внедрение новых машин и алгоритмов, экономика США демонстрирует очень низкий рост совокупной факторной производительности — ключевого критерия эффективности использования человеческого и физического капитала. - Рост совокупной факторной производительности в последние 20 лет был значительно ниже, чем в первые десятилетия после Второй мировой войны (Gordon, 2017). - Секторы, наиболее интенсивно использующие информационные и коммуникационные технологии, не демонстрируют улучшений в совокупной факторной производительности, объемах производства или росте занятости (Acemoğlu et al., 2014). ### Чрезмерная автоматизация — причины и механизмы - Автоматизация зачастую избыточна: предприятия внедряют больше технологий, чем требуется для снижения производственных издержек, или технологии порождают социальные издержки через снижение занятости и заработных плат. - Основные причины чрезмерной автоматизации: - Работодатели редко учитывают социальные последствия замены людей машинами, особенно качественных рабочих мест. - Корпоративные стратегии ведущих технологических компаний ориентированы на автоматизацию и небольшой штат; эти компании формируют индустриальные и образовательные приоритеты (Acemoğlu and Restrepo, 2020). - Более двух из каждых трех долларов, направляемых на развитие ИИ во всем мире, тратятся крупными технологическими компаниями (McKinsey Global Institute, 2017). - Налоговая политика США поощряет автоматизацию: исторически налоговая система благоволит капиталу больше, чем труду. - Налоговые факты и временные показатели: - В течение последних 40 лет эффективная ставка налога на доходы работников составляла более 25 percent, включая налог на фонд заработной платы и федеральный налог на доходы (Acemoğlu, Manera, and Restrepo, 2020). - Около 20 лет назад налоговая нагрузка на капитал была меньше, чем на рабочую силу; инвестиции в оборудование и программное обеспечение облагались налогом по ставке примерно 15 percent. - Сегодня инвестиции в программное обеспечение и оборудование облагаются налогом по ставке менее 5 percent, а в некоторых случаях корпорации могут получать чистые субсидии при инвестировании в капитал. ### Последствия доминирования крупных технологических компаний и ослабления демократии - Доминирование нескольких компаний в формировании вектора технологического развития снижает разнообразие подходов, что может лишить технологического преимущества. - Снижение поддержки фундаментальных исследований со стороны правительства США усугубляет ситуацию (Gruber and Johnson, 2019). - Новые цифровые технологии ослабили демократию: волна дезинформации, фильтры и эхо-камеры в социальных сетях на основе ИИ подрывают демократический дискурс и снижают политическую активность. ### Примеры успешного государственного переориентирования технологий - Государства уже влияли на вектор технологического развития через налоговую политику, поддержку корпоративных исследований и университетов, государственные закупки и субсидии. - Пример возобновляемой энергетики: - Сегодня энергия из возобновляемых источников составляет 19 percent от всего энергопотребления в Европе и 11 percent в США; затраты на её получение сопоставимы с затратами на добычу ископаемого топлива (IRENA, 2020). - Этот результат был достигнут благодаря сдвигу фокуса технологических изменений и государственным субсидиям и изменению нормативных правил. ### Политические и институционные решения — основные рекомендации - Устранение налогового дисбаланса между капиталом и трудом как первый шаг: пересмотреть налоговую систему, устраняющую стимулы к чрезмерной автоматизации. - Дополнительные меры: - Ввод целевого субсидирования НИОКР в пользу технологий, повышающих производительность труда работников и увеличивающих спрос на рабочую силу. - Борьба с рыночным доминированием группы крупных технологических компаний для повышения конкуренции и улучшения защиты персональных данных. - Создание и использование институтов, направляющих технологическое развитие в общественно выгодное русло, не блокируя технологии и не замедляя прогресс. - Политический аргумент и демократическая мобилизация: - Исторические примеры показывают, что расширение обязанностей государства часто сопровождалось расширением демократии и усилением общественной мобилизации (Acemoğlu and Robinson, 2019). - Необходимо учитывать риск ослабления гражданского контроля из-за цифровых технологий и обеспечить механизмы общественной мобилизации для удержания государства в "узком коридоре" баланса между государством и обществом. *Источник: acemoglu-ru - Section 1; https://www.imf.org/-/media/files/publications/fandd/article/2021/march/ru/acemoglu-ru.pdf* ### Section 2 ### acemoglu-ru - Section 2 ### References cited in this section - McKinsey Global Institute. 2017. “Artificial Intelligence: The Next Digital Frontier?” Discussion Paper. New York. - Ritchie, Hannah, and Max Roser. 2017. “Renewable Energy.” Our World in Data. *https://www.imf.org/-/media/files/publications/fandd/article/2021/march/ru/acemoglu-ru.pdf* --- _Source: https://www.imf.org/-/media/files/publications/fandd/article/2021/march/ru/acemoglu-ru.pdf_