Влияние профессионально-квалификационных навыков использования информационно-коммуникационных технологий на доходы от занятости: поколенная дифференциация

Бобков В.Н., Одинцова Е.В., Шичкин И.А.

МЕТОДОЛОГИЯ, ТЕОРИЯ, ПРАКТИКА

 

Научная статья

УДК: 331

https://doi.org/10.33983/0130-9757-2022-4-93-113

 

ВЛИЯНИЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНО-КВАЛИФИКАЦИОННЫХ НАВЫКОВ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА ДОХОДЫ ОТ ЗАНЯТОСТИ: ПОКОЛЕННАЯ ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ

 

Вячеслав Николаевич Бобков — доктор экономических наук, профессор, заведующий лабораторией проблем уровня и качества жизни Института социально-экономических проблем народонаселения им. Н.М. Римашевской ФНИСЦ РАН; директор Научного центра экономики труда Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова, г. Москва, Россия, bobkovvn@mail.ru, https://orcid.org/0000-0001-7364-5297

Елена Валерьевна Одинцова — кандидат экономических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории проблем уровня и качества жизни Института социально-экономических проблем народонаселения им. Н.М. Римашевской ФНИСЦ РАН; ведущий научный сотрудник Научного центра экономики труда РЭУ им. Г.В. Плеханова, г. Москва, Россия, odin_ev@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-7906-8520

Игорь Алексеевич Шичкин — кандидат экономических наук, доцент базовой кафедры Торгово-промышленной палаты РФ «Управление человеческими ресурсами», ведущий научный сотрудник Научного центра экономики труда, Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, г. Москва, Россия, shichkinia@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-3158-0648

 

Аннотация. В статье представлены результаты проведенного исследования, направленного на выявление уровня владения профессионально-квалификационными навыками использования средств информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) среди занятых, безработных и поколенных групп (молодежь, среднее и старшее поколения), а также выявление качества занятости и уровня обеспечиваемых ею доходов в зависимости от имеющегося уровня ИКТ-навыков для занятых и их поколенных групп. Представлена авторская классификация уровней ИКТ-навыков и проведена на ее основе количественная идентификация уровней ИКТ-навыков среди занятых и безработных. Выявлено, что среди занятых 40,5% имеют требуемые для работы ИКТ-навыки (второй и выше уровень), в том числе 1,8% отличает наличие специализированных навыков, соответствующих третьему (наиболее высокому) уровню, остальные 59,5% имеют базовые ИКТ-навыки (первый уровень), не связанные с профессиональной деятельностью. Среди безработных существенно выше по сравнению с занятыми доля имеющих только базовые ИКТ-навыки (75,1%), тогда как доля имеющих третий (наиболее высокий) (0,9%) и второй (24,0%) уровень ИКТ-навыков, напротив, ниже относительно занятых. Выявлены поколенные различия в уровнях ИКТ-навыков среди занятых и безработных. Среди молодежи доля владеющих наиболее высокими ИКТ-навыками и реализовавших свой трудовой потенциал выше, чем для занятых в целом и других их поколенных групп. Получены оценки распределения занятых и их поколенных групп по уровню доходов от основной занятости, определяемого на основе авторской системы социальных стандартов, в зависимости от уровня ИКТ-навыков. В результате исследования выявлено, что более высокий уровень ИКТ-навыков повышает шансы реализовать имеющийся трудовой потенциал в сфере занятости. При этом, чем выше уровень ИКТ-навыков, тем больше шансы «конвертировать» их в более высокие доходы от занятости. Показано, что реализация трудового потенциала в сфере занятости при более высоком уровне ИКТ-навыков определяет более низкие риски снижения качества занятости, а также повышает шансы для занятых обеспечить в их домохозяйствах более высокие стандарты материального достатка.

Ключевые слова: информационно-коммуникационные технологии (ИКТ), уровни профессиональноквалификационных навыков использования средств ИКТ, занятые, безработные, поколенные группы, доходы от занятости, материальный достаток, социальные стандарты

Для цитирования: Бобков В.Н., Одинцова Е.В., Шичкин И.А. Влияние профессиональноквалификационных навыков использования информационно-коммуникационных технологий на доходы от занятости: поколенная дифференциация // Российский экономический журнал. 2022. № 4. С. 93–113. https://doi.org/10.33983/0130-9757-2022-4-93-113.

 

Благодарности. Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 22-28-01043, https://rscf.ru/project/22-28-01043/.

 

METHODOLOGY, THEORY, PRACTICE

 

Original article

 

THE IMPACT OF PROFESSIONAL SKILLS IN THE USE OF INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES ON THE INCOME FROM EMPLOYMENT: GENERATIONAL DIFFERENTIATION

 

Vyacheslav N. Bobkov — Doctor of Science (Economy), Professor, Head of the Laboratory of Problems of Living Standards and Quality of Life, Institute of Socio-Economic Studies of Population named after N.M. Rimashevskaya of the FCTAS RAS; Director, Scientific Center of Labour Economics, Plekhanov Russian University of Economics, Moscow, Russia, bobkovvn@mail.ru, https://orcid.org/0000-0001-7364-5297

Elena V. Odintsova — Ph.D. (Economy), Leading Researcher, Laboratory of Problems of Living Standards and Quality of Life, Institute of Socio-Economic Studies of Population named after N.M. Rimashevskaya of the FCTAS RAS; Leading Research Worker, Scientific Center of Labour Economics, Plekhanov Russian University of Economics, Moscow, Russia, odin_ev@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-7906-8520

Igor A. Shichkin — Ph.D. (Economy), Associate Professor of the Basic Department under Chamber of Commerce and Industry of the Russian Federation «Human Resource Management», Leading Researcher, Scientific Center of Labour Economics, Plekhanov Russian University of Economics, Moscow, Russia, shichkinia@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-3158-0648

 

Abstract. The article presents the results of a research aimed at identifying the level of proficiency in the use of ICT tools (ICT skill levels) among employed and unemployed and also generational groups (youth, middle and older generation), as well as identifying the quality of employment and income depending on the level of ICT skills of employed and their generational groups. The author’s classification of the ICT skills levels is presented and, on its basis, a quantitative identification of the ICT skills levels among the employed and unemployed is carried out. It was found that among the employed, 40.5% have the ICT skills required for work, including 1.8% are distinguished by the presence of specialized skills corresponding to the third (highest) level, the remaining 59.5% have basic ICT skills. Among the unemployed, compared to the employed, the share of those with only basic ICT skills not related to professional activity (75.1%) is significantly higher, while the share of those with the third (highest) (0.9%) and second (24.0%) the level of ICT skills, on the contrary, is lower relative to the employed. Generational differences in the levels of ICT skills among employed and unemployed were revealed. Among the youth, the proportion of those who possess the highest ICT skills and have realized their labor potential is higher than for the employed as a whole and their other generational groups. Estimates of the distribution of employed and their generational groups according to the level of income from the main employment, determined on the basis of original system of social standards, depending on the level of ICT skills, are obtained. As a result of the research, it was revealed that a higher level of ICT skills increases the chances of realizing the existing labour potential. Meanwhile, as higher the level of ICT skills, the greater chances of “converting” them into higher incomes due to employment. It is shown that implementation of labour potential in the labour market with a higher level of ICT skills determines lower risks of reducing the quality of employment, and also increases the chances for employed people to ensure higher standards of material prosperity in their households.

Keywords: information and communication technologies (ICT), levels of professional skills in the use of ICT tools, employed, unemployed, generational groups, income from employment, material wealth, social standards

For citation: Bobkov V.N., Odintsova E.V., Shichkin I.A. The impact of professional skills in the use of information and communication technologies on the income from employment: Generational differentiation. Russian Economic Journal. 2022;(4):93–113. (In Russ.). https://doi.org/10.33983/0130- 9757-2022-4-93-113.

 

Acknowledgments. The research was carried out at the expense of a grant from the Russian Science Foundation No. 22-28-01043, https://rscf.ru/en/project/22-28-01043/.

 

Список источников

  1. Goos M., Manning A., Salomons A. Explaining job polarization: The roles of technology, offshoring and institutions. 2011. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1983952 (дата обращения: 07.06.2022). http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1983952.
  2. Autor D.H., Dorn D. The growth of low-skill service jobs and the polarization of the US labor market. The American Economic Review. 2013;103(5):1553–1597. https://doi.org/10.1257/ aer.103.5.1553.
  3. Cortes G.M. Where have the middle-wage workers gone? A study of polarization using panel data. Journal of Labor Economics. 2016;34(1):63–105. https://doi.org/10.1086/682289.
  4. Kennedy T., Wellman B., Klement K. Gendering the digital divide. IT & Society. 2003; 1(5):149–172.
  5. Green A.E., Li Y., Owen D., De Hoyos M. Inequalities in use of the internet for job search: Similarities and contrasts by economic status in Great Britain. Environment and Planning A: Economy and Space. 2012;44(10):2344–2358. https://doi.org/10.1068/a452.
  6. Van Dijk J.A., van Deursen A.J. Digital skills: Unlocking the information society. New York: Palgrave Macmillan, 2014. 187 р. https://doi.org/10.1057/9781137437037.
  7. McQuaid R.W., Lindsay C. The concept of employability. Urban Studies. 2005;42(2):197–219.
  8. Hampf F., Wiederhold S., Woessmann L. Skills, earnings, and employment: Exploring causality in the estimation of returns to skills. Large-scale Assessments in Education. 2017;5(1):12.https://doi. org/10.1186/s40536-017-0045-7.
  9. Berkup S.B. Working with generations X and Y in generation Z period: Management of different generations in business life. Mediterranean Journal of Social Sciences. 2014;5(19):218–229. https://doi.org/10.5901/mjss.2014.v5n19p218.
  10. Hernaus T., Poloski Vokic N. Work design for different generational cohorts: Determining common and idiosyncratic job characteristics. Journal of Organizational Change Management. 2014;27(4):615–641. https://doi.org/10.1108/JOCM-05-2014-0104.
  11. Chetty K., Aneja U., Mishra V., Gcora N., Josie J. Bridging the digital divide in the G20: Skills for the new age. Economics Discussion Papers, No. 2017-68. Kiel Institute for the World Economy. Economics. 2017. URL: http://www.economics-ejournal.org/dataset/PDFs/discussionpapers_2017-68.pdf (дата обращения: 08.06.2022).
  12. Добринская Д.Е., Мартыненко Т.С. Перспективы российского информационного общества: уровни цифрового разрыва // Вестник РУДН. Серия: Социология. 2019. Т. 19. № 1. С. 108–120. https://doi.org/10.22363/2313-2272-2019-19-1-108-120.
  13. Волченко О.В. Динамика цифрового неравенства в России // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2016. № 5. С. 163–182. https://doi. org/10.14515/monitoring.2016.5.10.
  14. Смирнов А.В. Цифровое общество: теоретическая модель и российская действительность // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2021. № 1. С. 129–153. https://doi.org/10.14515/monitoring.2021.1.1790.
  15. Как и зачем измерять профессиональные навыки? / П.С. Сорокин, В.А. Мальцева, П.В. Гасс; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Институт образования. М.: НИУ ВШЭ, 2021. 64 с.
  16. Shakina E., Parshakov P., Alsufiev A. Rethinking the corporate digital divide: The complementarity of technologies and the demand for digital skills. Technological Forecasting and Social Change. 2021;(162):120405. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120405.
  17. Национальный индекс развития цифровой экономики: Пилотная реализация. М.: Госкорпорация «Росатом», 2018. 92 с.
  18. Podgorny B., Volokhova N. Digital Literacy of the Population: Regional Features. In E. Popov, V. Barkhatov, V.D. Pham, D. Pletnev, eds. Competitiveness and the Development of SocioEconomic Systems. 2021. Vol. 105. European Proceedings of Social and Behavioural Sciences. Р. 696–707. European Publisher. https://doi.org/10.15405/epsbs.2021.04.74.
  19. Шапошник С.Б., Янышен А.А. Человеческий капитал для работы с большими данными в Российской Федерации // Информационное общество. 2021. № 4–5. С. 66–89.
  20. Модель компетенций команды цифровой трансформации в системе государственного управления / Под ред. М.С. Шклярук, Н.С. Гаркуши; РАНХиГС // РАНХиГС. URL: https://hr.cdto.ranepa.ru/model-kompetencij-komandy-cifrovoj-transformacii (дата обращения: 06.06.2022).
  21. Бобков В.Н., Гулюгина А.А., Одинцова Е.В. Социальные последствия тридцати лет капиталистических реформ в России // Российский экономический журнал. 2022. № 1. С. 78–107. https://doi.org/10.33983/0130-9757-2022-1-78-107.
  22. Бобков В.Н., Одинцова Е.В. Влияние уровня и качества занятости в поколенных группах на распределение трудоспособного населения по душевым денежным доходам // Социальнотрудовые исследования. 2021. № 3 (44). С. 8–20. https://doi.org/10.34022/2658-37122021- 44-3-8-20.
  23. Бобков В.Н., Херрманн П., Колмаков И.Б., Одинцова Е.В. Двухкритериальная модель социальной структуры российского общества по доходам и жилищной обе- спеченности // Экономика региона. 2018. Т. 14, вып. 4. С. 1061–1075. https://doi. org/10.17059/2018-4-1.
  24. Мониторинг доходов и уровня жизни населения России — 2020 год / В.Н. Бобков, А.А. Гулюгина, И.Б. Колмаков, Е.В. Одинцова, Е.А. Черных; отв. ред. В.Н. Бобков, А.А. Гулюгина. М.: Фабрика Офсетной Печати, 2021. 116 с.

 

References  

  1. Goos M., Manning A., Salomons A. Explaining job polarization: The roles of technology, offshoring and institutions. 2011. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1983952 (date of access: 07.06.2022). http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1983952.
  2. Autor D.H., Dorn D. The growth of low-skill service jobs and the polarization of the US labor market. The American Economic Review. 2013;103(5):1553–1597. https://doi.org/10.1257/ aer.103.5.1553.
  3. Cortes G.M. Where have the middle-wage workers gone? A study of polarization using panel data. Journal of Labor Economics. 2016;34(1):63–105. https://doi.org/10.1086/682289.
  4. Kennedy T., Wellman B., Klement K. Gendering the digital divide. IT & Society. 2003;1(5):149–172.
  5. Green A.E., Li Y., Owen D., De Hoyos M. Inequalities in use of the internet for job search: Similarities and contrasts by economic status in Great Britain. Environment and Planning A: Economy and Space. 2012;44(10):2344–2358. https://doi.org/10.1068/a452.
  6. Van Dijk J.A., van Deursen A.J. Digital skills: Unlocking the information society. New York: Palgrave Macmillan, 2014. 187 р. https://doi.org/10.1057/9781137437037.
  7. McQuaid R.W., Lindsay C. The concept of employability. Urban Studies. 2005;42(2):197–219.
  8. Hampf F., Wiederhold S., Woessmann L. Skills, earnings, and employment: Exploring causality in the estimation of returns to skills. Large-scale Assessments in Education. 2017;5(1):12. https://doi. org/10.1186/s40536-017-0045-7.
  9. Berkup S.B. Working with generations X and Y in generation Z period: Management of different generations in business life. Mediterranean Journal of Social Sciences. 2014;5(19):218–229. https://doi.org/10.5901/mjss.2014.v5n19p218.
  10. Hernaus T., Poloski Vokic N. Work design for different generational cohorts: Determining common and idiosyncratic job characteristics. Journal of Organizational Change Management. 2014;27(4):615–641. https://doi.org/10.1108/JOCM-05-2014-0104.
  11. Chetty K., Aneja U., Mishra V., Gcora N., Josie J. Bridging the digital divide in the G20: Skills for the new age. Economics Discussion Papers, No. 2017-68. Kiel Institute for the World Economy. Economics. 2017. URL: http://www.economics-ejournal.org/dataset/PDFs/discussionpapers_2017-68.pdf (date of access: 08.06.2022).
  12. Dobrinskaya D.E., Martynenko T.S. Perspectives of the Russian information society: Digital divide levels. RUDN Journal of Sociology. 2019;19(1):108–120. (In Russ.). https://doi.org/10.22363/2313- 2272-2019-19-1-108-120.
  13. Volchenko O.V. Dynamics of digital inequality in Russia. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes. 2016;(5):163–182. (In Russ.). https://doi.org/10.14515/monitoring.2016.5.10.
  14. Smirnov A.V. Digital Society: Theoretical Model and Russian Reality. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes. 2021;(1):129–153. (In Russ.). https://doi.org/10.14515/ monitoring.2021.1.1790.
  15. Sorokin P.S., Maltseva V.A., Gass P.V. Kak i zachem izmeryat’ professional’nye navyki? [How and why to measure professional skills?]. National Research University “Higher School of Econom ics”, Institute of Education. Moscow: HSE, 2021. 64 p. (In Russ.).
  16. Shakina E., Parshakov P., Alsufiev A. Rethinking the corporate digital divide: The complementarity of technologies and the demand for digital skills. Technological Forecasting and Social Change. 2021;(162):120405. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120405.
  17. Nacional’nyj indeks razvitiya cifrovoj ekonomiki: Pilotnaya realizaciya [National Index of Digital Economy Development: Pilot implementation]. Moscow, Rosatom State Corporation, 2018. 92 p. (In Russ.).
  18. Podgorny B., Volokhova N. Digital Literacy of the Population: Regional Features. In E. Popov, V. Barkhatov, V. D. Pham, D. Pletnev, eds. Competitiveness and the Development of Socio-Economic Systems. 2021. Vol. 105. European Proceedings of Social and Behavioural Sciences. Р. 696– 707. European Publisher. https://doi.org/10.15405/epsbs.2021.04.74.
  19. Shaposhnik S.B., Yanyshen A.A. Human capital for use of big data in the Russian Federation. Information Society. 2021;(4–5):66–89. (In Russ.).
  20. Shklyaruk M.S., Garkushа N.S., eds. Model’ kompetencij komandy cifrovoj transformacii v sisteme gosudarstvennogo upravleniya [The competence model of the digital transformation team in the public administration system]. RANEPA. URL: https://hr.cdto.ranepa.ru/modelkompetencij-komandy-cifrovoj-transformacii (date of access: 06.06.2022). (In Russ.).
  21. Bobkov V.N., Gulyugina A.A., Odintsova E.V. Social consequences of thirty years of capitalist reforms in Russia. Russian Economic Journal. 2022;(1):78–107. (In Russ.). https://doi.org/10.33983/0130- 9757-2022-1-78-107.
  22. Bobkov V.N., Odintsova E.V., Bobkov N.V. The impact of the level and quality of employment in generational groups on the distribution of the working-age population by per capita income. Social and labor research. 2021;44(3):8–20. (In Russ.). https://doi.org/10.34022/2658-3712- 2021-44-3-8-20.
  23. Bobkov V.N., Herrmann P., Kolmakov I.B., Odintsova E.V. Two-Criterion Model of the Russian Society Stratification by Income and Housing Security. Economy of Region. 2018;14(4):1061–1075. (In Russ.). https://doi.org/10.17059/2018-4-1.
  24. Bobkov V.N., Gulyugina A.A., eds. Monitoring dohodov i urovnya zhizni naseleniya Rossii — 2020 god [Monitoring of incomes and living standards of the population of Russia — 2020]. Moscow: Offset Printing Factory, 2021. 116 p. (In Russ.) 

 

Статья поступила в редакцию 16.06.2022; одобрена после рецензирования 23.06.2022; принята к публикации 04.07.2022.

The article was submitted 16.06.2022; approved after reviewing 23.06.2022; accepted for publication 04.07.2022.