Keresés
Keresés
Close this search box.

hu / en

Immigrant–native pay gap driven by lack of access to high-paying jobs - Boza István és szerzőtársai tanulmánya megjelent a Nature folyóiratban Tovább olvasom

Tovább olvasom

Lehet-e Riviéra a periféria? Nyugat-európai időskorúak vidéki terekben - Váradi Monika Mária, Gábriel Dóra, Koós Bálint és Németh Krisztina tanulmánya Tovább olvasom

Tovább olvasom

Understanding Syrian Migration in Syria Normalisation, Return and Reintegration - N. Rózsa Erzsébet és szerzőtársai cikke a Mediterranean Politics folyóiratban Tovább olvasom

Tovább olvasom

Önkormányzati diplomácia Magyarországon: egy új kutatási terület? - Brucker Balázs és Zsibók Zsuzsanna cikke megjelent a Területfejlesztés és Innováció folyóiratban Tovább olvasom

Tovább olvasom

A vegyes profilú kisgazdaságok hatása a biodiverzitásra - Póla Péter, Horeczki Réka és Horeczki Barbara cikke megjelent a Turisztikai és Vidékfejlesztés Tanulmányokban Tovább olvasom

Tovább olvasom

Adó- és vámemeléssel fékeznék a Temu és Shein ruháinak áradatát – A pár eurós drágulás hozhat változást? Dobos Emese cikke a KRTK blogban Tovább olvasom

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.

2025

Júl

19

H

K

Sz

Cs

P

Sz

V

30

1

2

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

1

2

3

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