Keresés
Keresés
Close this search box.

hu / en

Vállalati szabályozás és társadalmi feljebb lépés a félperiférián: a magyarországi ruházati ipar esete - Dobos Emese cikke a "Tér és Társadalom" friss számában Tovább olvasom

Tovább olvasom

Battle of the Batteries: Chinese EV Investments and the Issue of Local Content Requirements - Szunomár Ágnes cikke a CHOICE honlapján Tovább olvasom

Tovább olvasom

Kézai Petra Kinga és szerzőtársa cikke megjelent az International Journal of Innovative Research and Scientific Studies folyóiratban Tovább olvasom

Tovább olvasom

Ki, mennyit és milyen feltételekkel fizetne szén-dioxid-adót Magyarországon? – Weiner Csaba – Muth Dániel Tovább olvasom

Tovább olvasom

Supply–demand price decoupling in European-type day-ahead electricity markets - megjelent Csercsik Dávid és szerzőtársai cikke Tovább olvasom

Tovább olvasom

Elképesztő, mennyi élelmiszer landol a kukában – A rövid ellátási láncok csökkenthetik ezt a veszteséget Tovább olvasom

Benedek Zsófia, Kujáni Katalin és Molnár Judith írása a KRTK blogban a Portfolion Tovább olvasom

KTI szeminárium: Rosario Crinò – Artificial Intelligence and Jobs: Evidence from US Commuting Zones (with Alessandra Bonfiglioli, Gino Gancia and Ioannis Papadakis)

Az előadásra hibrid formában kerül sor Zoom felületen, illetve személyesen a K13-14-es földszinti előadóban 2024.09.26-án, 13.00 órától.

Előadó: Rosario Crinò

BIO: Rosario Crinò is a Professor of Economics at the University of Bergamo and a Research Fellow of CEPR and CESifo. His research focuses on the effects of automation, artificial intelligence, and globalization on labor markets, productivity, and welfare.

Cím: Artificial Intelligence and Jobs: Evidence from US Commuting Zones (with Alessandra Bonfiglioli, Gino Gancia and Ioannis Papadakis)

Abstract: We study the effect of Artificial Intelligence (AI) on employment across US commuting zones over the period 2000-2020. A simple model shows that AI can automate jobs or complement workers, and illustrates how to estimate its effect by exploiting variation in a novel measure of local exposure to AI: job growth in AI-related professions built from detailed occupational data. Using a shift-share instrument that combines industry-level AI adoption with local industry employment, we estimate robust negative effects of AI exposure on employment across commuting zones and time. We find that AI’s impact is different from other capital and technologies, and that it works through services more than manufacturing. Moreover, the employment effect is especially negative for low-skill and production workers, while it turns positive for workers at the top of the wage distribution and for those in STEM occupations. These results are consistent with the view that AI has contributed to the automation of jobs and to widen inequality.

2024.09.26. - 2024.09.26. | MTA HTK (1097 Budapest, Tóth Kálmán u. 4.) K13-14-es földszinti előadóban és Zoom felületen