Авторский коллектив Лаборатории Центра изучения и мониторинга эффективности мер социально-экономической поддержки промышленности и предпринимательства «Локомотивы роста» в мае-июне 2023 г. провел комплексное исследование на тему «АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ В ЭКОНОМИКЕ: ЭКОНОМИЧЕСКИЕ И ГУМАНИТАРНЫЕ АСПЕКТЫ ПРИЯТИЯ ЗАНЯТЫМИ В РОССИИ»
Тема развития в России платформенной экономики сегодня одна из самых востребованных в работах экономических и социальных исследователей. Согласно данным совместного исследования Data Insight и Avito Услуги, за последние 5 лет объем платформенной экономики в России вырос на 500 миллиардов рублей и составил 6,2 триллиона рублей. Это оптимистичная оценка, близкая к 5% от ВВП.
По данным коллег из Института социальной политики ВШЭ, в России хотя бы единичный опыт предложения своего труда на платформах имеют уже более 10 млн. человек – четверть всех, кто занят в производстве товаров и услуг. И уже примерно два миллиона тех, кого называют «постоянными партнерами платформ» - тех, кто основную свою трудовую деятельность организуют через платформы.
Одной из самых обсуждаемых тем в мировой академической дискуссии выступает социальная роль алгоритмического управления бизнес-процессами и людьми – ядра организации платформенной экономики.
Часть исследователей видят в алгоритмическом управлении ключевой инструмент преодоления разных форм дискриминации – от национальной и религиозной до гендерной. Они также отмечают, что алгоритмическое управление, особенно в молодых экономиках, позволяет избавиться от диктата национальных общин, кумовства, поборов и взяточничества при получении работы.
Другая часть исследователей, как правило, стоящая на более традиционных западно-либеральных позициях, отмечают дегуманизацию управления, которую несет с собой, на их взгляд, алгоритмический менеджмент. Их также беспокоят т.н. «трудовые стрессы», к которым, по их мнению, более предрасположена именно алгоритмическая модель управления.
Наше исследование строилось по эксплораторному дизайну, и опиралось на три методологии:
- Классический кабинетный метод анализа хода научной и практической дискуссии
- Метод case studies, когда изучались конкретные страновые практики применения алгоритмического управления и социальные результаты такого применения
- Качественное социологическое исследование в формате серии фокус-групп с участниками алгоритмического управления. В качестве эмпирической базы были выбраны водители такси в Москве, Санкт-Петербурге и четырех центрах регионов России, что позволило соблюсти гендерный и социально-демографический баланс.
Выводы работы
Алгоритмическое управление в недавнем прошлом часто рассматривали как источник формирования возрастающей прибыльности в новой экономике – прежде всего, в экономике платформ – имманентным свойством которой являются социальные и психологические издержки для занятых на платформах. Изученные в работе исследования последних лет показывают, что это имело место только на ранних стадиях массового внедрения алгоритмического управления. Современные подходы и практики полностью изменили картину – из инструмента, негативного по отношению к социальным и психологическим запросам трудящихся, алгоритмическое управление при условии грамотной реализации стало инструментом позитивного ответа на эти запросы. Прежде всего, речь идёт о преодолении всякого рода дискриминации по половому, расовому и иным признакам; преодолении кумовства и местничества; преодолении проявлений сексуального харрасмента; предотвращении возникновения заемного труда; преодолении поборов и взяточничества.
Главное изменение, способствующее этому – появление в орбите алгоритмического управления систем коллективной самоорганизации занятых.
Форматы этой коллективной самоорганизации, как показали изученные работы, могут быть самыми разными, но все они обладают общими чертами:
— Прежде всего, это не профсоюзы в трейд-юнионисткой, традиционной форме: ни в одной из изученных работ не содержится примеров, в которых экспансия традиционных профсоюзов в платформенную экономику привела бы к чему-то иному, кроме инициации конфликтов, в которых не заинтересованы ни платформы-агрегаторы, ни занятые.
— Напротив, новые форматы трудовых союзов, как правило, показывают готовность к поиску взаимовыгодных форматов взаимодействия с платформами. Если трейд-юнионы привносят в платформенную экономику традиционную для экономики наёмного труда логику «борьбы за права», то новые трудовые объединения занятых на платформах рассматривают успех экономик платформы как часть собственного успеха.
— К сожалению, пока что именно платформы демонстрируют недооценку важности формирования коллективных союзов занятых; зачастую, инерционно усматривая в таких союзах не потенциал возможного сотрудничества, а непримиримых оппонентов. В то время как сложившаяся практика показывает: умение выстроить не только индивидуальные взаимоотношения с занятыми на платформе, но и отношения с их сообществом как носителем коллективных запросов, становится важнейшим конкурентным преимуществом платформ в борьбе за наиболее востребованных, лояльных и квалифицированных занятых.
— Центральным рычагом влияния платформ на процесс возникновения лояльных трудовых союзов выступает доступ к согласованной части массивов данных, формирующихся на платформе. Открытие такого доступа для лояльных, конструктивных союзов резко повышает их эффективность и привлекательность в глазах самих занятых.
Важнейшим запросом внутри отраслей, использующих алгоритмическое управление, – прежде всего, гиг-экономики – является запрос на «цифровую трудовую биографию», признаваемую всеми агрегаторами и являющуюся стандартной визитной карточкой работника при взаимодействии с разными платформами.
Выработка такой модели описания квалификации и достижений занятого возможна только на уровне самоорганизации новой экономики – как самоорганизации платформ, так и самоорганизации занятых – уровне, которого только предстоит достигнуть.
ПОЛНЫЙ ОТЧЕТ:
Algorithmic control in economics_Report_June_2023.pdf
