Keresés
Keresés
Close this search box.

hu / en

Dependency meets illiberalism: expansion of the EV battery sector in Central Europe - Ricz Judit és Éltető Andrea tanulmánya megjelent a Post-Communist Economies folyóiratban Tovább olvasom

Tovább olvasom

Skandináv pokol - Svédország reprezentációja a magyarországi médiában - Hegedüs Márk, Szegedi Péter és Bodor Ákos tanulmánya megjelent a Médiakutató téli lapszámában Tovább olvasom

Tovább olvasom

Magyar adminisztratív munkáltatói-munkavállalói adatok - Boza István, Pető Rita és Tir Melinda cikke megjelent a Közgazdasági Szemlében Tovább olvasom

Tovább olvasom

The Large Core of College Admission Markets: Theory and Evidence - Biró Péter és szerzőtársai cikke megjelent a The Review of Economics and Statistics folyóiratban Tovább olvasom

Tovább olvasom

Accident-Induced Absence from Work and Wage Growth - Bíró Anikó és Bisztray Márta tanulmánya megjelent a Journal of Labor Economics folyóiratban Tovább olvasom

Tovább olvasom

Iskolai erőszak és a helyreállító igazságszolgáltatás Dél-Koreában - Héra Gábor cikke megjelent az Educatio 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.

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