Keresés
Keresés
Close this search box.

hu / en

Do agri-environmental schemes reduce farm greenhouse gas emissions? Evidence from Slovenia - megjelent Fertő Imre és Štefan Bojnec cikke Tovább olvasom

Tovább olvasom

A 2024. évi választókerület-kiosztás törvényi megfelelősége – Sziklai R. Balázs – Kóczy Á. László Tovább olvasom

Tovább olvasom

A területi felzárkózás hajtóerői Magyarországon és Romániában az ezredforduló után: területi verseny országok és régiók között - Zsibók Zsuzsanna cikke az Erdélyi Társadalom folyóiratban Tovább olvasom

Tovább olvasom

Kiderült, kik ittak többet a Covid alatt - Bakucs Zoltán, Benedek Zsófia, Fertő Imre és Fogarasi József cikke Tovább olvasom

Tovább olvasom

A 2010 utáni reformok hatása a hazai iskolarendszerű szakképzés szerepére, térszerkezetére és gazdasági kapcsolatrendszerére - Velkey Gábor elemzése Tovább olvasom

Tovább olvasom

Megjelent a Tér és Társadalom legújabb száma - a Regionális Kutatások Intézete negyedéves tudományos folyóirata Tovább olvasom

A szerzők közt: Baranyai Nóra, Farkas Orsolya, Horeczki Réka, Jóna László, Kézai Petra Kinga, Páger Balázs és Rácz Szilárd 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.

2026

Jan

19

H

K

Sz

Cs

P

Sz

V

29

30

31

1

2

3

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

30

31

1

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