Keresés
Keresés
Close this search box.

hu / en

Már csak 9,5 millióan vagyunk. De hány magyar él majd Magyarországon 2050-ben? Tóth G. Csaba a HVG Közös költség podcastjában nyilatkozott Tovább olvasom

Tovább olvasom

Mutatjuk, hol él a legtöbb külföldi Magyarországon - Horeczki Réka és Lados Gábor írása a KRTK blogban a Portfolion Tovább olvasom

Tovább olvasom

Lezárult az SSH CENTRE (Social Sciences and Humanities for Climate, Energy aNd Transport Research Excellence) projekt Tovább olvasom

Tovább olvasom

Beyond roles: shared value orientations and attitudes in local food systems - Benedek Zsófia, Nemes Gusztáv, Fertő Imre és Bakucs Zoltán cikke Tovább olvasom

Tovább olvasom

Étető Andrea, Benczes István Sass Magdolna és Fertő Imre cikkeivel megjelent a Külgazdaság idei első száma Tovább olvasom

Tovább olvasom

Felzárkózás és az EU-integráció dinamikái Magyarországon - Koller Boglárka, Gál Zoltán, Deák András és Pálné Kovács Ilona előadásainak videófelvétele 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.

2026

Már

05

H

K

Sz

Cs

P

Sz

V

23

24

25

26

27

28

1

2

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

4

5

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