hu / en

Íme az olimpia igazi győztesei: hogyan teljesített valójában Magyarország? Tovább olvasom

Csurilla Gergely, Baráth Lajos és Fertő Imre írása a KRTK blogban a Portfolion Tovább olvasom

Pályázati felhívás intézetigazgató munkakör betöltésére a HUN-REN KRTK Regionális Kutatások Intézetében Tovább olvasom

Tovább olvasom

Toll és papír – matematikusként ennyi elég, hogy valaki megváltoztassa a világot  Tovább olvasom

Csáji Gergely bemutatkozása a Kutatók Éjszakája Brain Star rovatában Tovább olvasom

Magyarország európai éllovas a kínai befektetések terén: de ki jár ezzel jól? Tovább olvasom

Sass Magdolna írása a KRTK blogban a Portfolion Tovább olvasom

Az állam szerepe a kapitalizmus változataiban / The Role of the State in Varieties of Capitalism (SVOC) konferencia Tovább olvasom

Jelentkezési határidő: 2024. szeptember 10! Tovább olvasom

Baráth Lajos, Fertő Imre és szerzőtársuk cikke megjelent az Agricultural Economics című cseh szakfolyóiratban 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.