Труд машинный: Машинный труд — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1

Содержание

Машинный труд — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1

Cтраница 1

Машинный труд во много раз снизил цены на изделия промышленности, что привело к окончательной ликвидации мануфактур.
 [1]

Гербициды используются в основном как заменители ручного и машинного труда, то есть для химической прополки и других обработок. Специальные опыты показали, что экономически гер бициды выгодны, поскольку снижают потребность в рабочей силе.
 [2]

Ответ: Во-первых, вследствие того, что машинный труд все более понижал цены на изделия промышленности, во всех странах света прежняя система мануфактуры, или промышлен — кости, основанной на ручном труде, была целиком разрушена. Все полуварварские страны, которые до сих пор оставались более или менее чуждыми историческому развитию и промышленность которых до сих пор покоилась на мануфактуре, были таким путем насильственно вырваны из своего состояния замкнутости.
 [3]

Ответ: Во-первых, вследствие того, что машинный труд все более понижал цены на изделия промышленности, во всех странах света прежняя система мануфактуры, или промышленности, основанной на ручном труде, была целиком разрушена. Все полуварварские страны, которые до сих пор оставались более или менее чуждыми историческому развитию и промышленность которых до сих пор покоилась на мануфактуре, были таким путем насильственно вырваны из своего состояния замкнутости.
 [4]

Еще меньше эта апологетика отрицает кабалу самих рабочих машинного труда и нищету вытесненных машинами и гибнущих рабочих ручного труда или ремесленников.
 [5]

Применение новой техники, особенно замена ручного труда машинным трудом и штучных материалов сборными конструкциями, приводит, как правило, к росту интенсивности выполнения работ и дает экономический эффект в форме сокращения условно-постоянных расходов.
 [6]

Исторически развитие разделения труда осуществлялось первоначально на базе ручного, а затем машинного труда.
 [7]

Определение количества рабочей силы производится по нарядам путем суммирования потребных человеко-часов ручного и машинного труда.
 [8]

Благодаря этим изобретениям, которые в дальнейшем с каждым годом все более совершенствовались, машинный труд одержал победу над ручным трудом в главных отраслях английской промышленности, и вся дальнейшая история этой последней повествует лишь о том, как ручной труд уступал машине одну позицию за другой. Результатом явились, с одной стороны, — быстрое падение цен на все фабричные товары, расцвет торговли и промышленности, завоевание почти всех не защищенных пошлинами заграничных рынков, быстрый рост капиталов и национального богатства, а с другой, — еще более быстрый численный рост пролетариата, утрата рабочим классом всякой собственности, всякой уверенности в заработке, деморализация, политические волнения и все те столь неприятные для имущих классов Англии факты, которые нам предстоит здесь рассмотреть. Мы видели, какой переворот вызвала в общественном положении низших классов одна даже столь несовершенная машина, как дженни, поэтому нас уже не удивит действие, произведенное целой системой взаимно дополняющих друг друга тонко разработанных механизмов, получающих от нас сырье и возвращающих нам готовую ткань.
 [9]

Благодаря этим изобретениям, которые в дальнейшем с каждым годом все более совершенствовались, машинный труд одержал победу над ручным трудом в главных отраслях английской промышленности, и вся дальнейшая история этой последней повествует лишь о том, как ручной труд уступал машине одну позицию за другой. Результатом явились, с одной стороны — быстрое падение цен на все фабричные товары, расцвет торговли и промышленности, завоевание почти всех но защищенных пошлинами заграничных рынков, быстрый рост капиталов и национального богатства, а с другой, — еще более быстрый численный рост пролетариата, утрата рабочим классом всякой собственности, всякой уверенности в заработке, деморализация, политические волнения и все те столь неприятные для имущих классов Англии факты, которые нам предстоит здесь рассмотреть. Мы видели, какой переворот вызвала в общественном положении низших классов одна даже столь несовершенная машина, как дженни, поэтому нас уже не удивит действие, произведенное целой системой взаимно дополняющих друг друга тонко разработанных механизмов, получающих от нас сырье и возвращающих нам готовую ткань.
 [10]

По мере устранения недостатка в технике неизбежно встанет вопрос о реальном подчинении организации производства машинному труду. Это приведет к ликвидации распыленности отраслей, к концентрации в таких размерах, которые соответствуют возможностям механизированного потока, индустриальным принципам организации производства.
 [11]

То, что Санчо называет здесь человеческими работами, это, за вычетом его бюрократических фантазий, то же самое, что обычно понимают под машинным трудом и что по мере развития промышленности все более перекладывается на машины.
 [12]

То, что Санчо называет здесь человеческими работами, это, за вычетом его бюрократических фантазий, то же самое, что обычно понимают под машинным трудом и что по мере развития промышленности все более перекладывается на машины. Правда, в Союзе, при наличии изображенной только что организации землевладения, применение машин невозможно, и поэтому согласные с собой барщинные крестьяне предпочитают приходить к соглашению друг с другом насчет этих работ. Что касается президентов и министров, то Санчо — this poor localized being, употребляя выражение Оуэна, — судит о них лишь по непосредственно окружающей его среде.
 [13]

Первое может быть достигнуто путем перенесения работ, выполняемых на монтажной площадке малопроизводительными способами ( вручную), в заводские условия, где эти работы будут выполнены с применением высокопроизводительного машинного труда.
 [14]

И здесь предел, минимум заработной платы, нечто относительное: если все члены семьи работают, то каждый может получать соответственно меньше, и буржуазия широко использовала для снижения заработной платы представившуюся ей при машинном труде возможность с выгодой для себя занять в производстве женщин и детей. Конечно, бывает, что не все члены семьи работоспособны, и такой семье пришлось бы очень плохо, если бы она была вынуждена работать за минимум заработной платы, рассчитанной для семьи, состоящей из одних работоспособных членов; поэтому здесь устанавливается некоторая средняя заработная плата, при которой семье, состоящей только из работоспособных членов, живется довольно хорошо, а семье, имеющей немногих работоспособных членов, живется довольно плохо.
 [15]

Страницы:  

   1

   2

   3

НАЧАЛО ПРОМЫШЛЕННОГО ПЕРЕВОРОТА ОТ РУЧНОГО

Предпосылки промышленного переворота в Англии.

Появление машинного производства в Англии, а не в какой-либо другой стране объясняется тем, что там раньше, чем в других странах, был устранен феодальный строй, который мешал развитию капитализма. Особенно большую роль в этом отношении сыграла революция XVII в. Разорение крестьян, насильственный сгон их с земли привели к появлению массы людей, искавших работы. Большой приток капиталов дало ограбление колоний.

В Англии в большей мере, чем в других странах Европы, имелись капиталы, рабочая сила и развитая мануфактурная промышленность.

Во всех же других европейских государствах, кроме Англии и Голландии, в конце XVIII в. еще господствовал феодально-крепостнический строй.

 

Ручной труд в ремесле и в мануфактурах.

В XVIII в. в Англии средневековое цеховое ремесло пришло в упадок, зато было много самостоятельных ремесленников, частью работавших на скупщиков. Многие ремесленники делали сукно для купца-заказчика из шерсти, которую тот раздавал. Хотя эти ремесленники и продолжали еще работать у себя на дому, они уже превращались в наемных рабочих. В некоторых случаях скупщик заставлял ремесленников работать в одном помещении.

Производство, в котором предприниматель эксплуатирует наемных рабочих, но где в основных производственных процессах машины не применяются, а труд ручной, называется мануфактурой. В булавочной мануфактуре, где работали наемные рабочие, один разматывал проволоку, другой выравнивал се, третий обрезал, четвертый заострял концы. Остальные выделывали головки, насаживали их на стержень булавки и полировали их. Над одной булавкой трудились по очереди 18 рабочих. Если бы каждый рабочий работал в одиночку, он, самое большое, мог бы сделать 20 булавок, а участвуя в общем труде, он изготовлял 4800 булавок, т. е. производительность его труда возросла в мануфактуре по сравнению с ремеслом в 240 раз. Как видно из этого примера, в мануфактуре было развито разделение труда. Рабочий приобретал сноровку, научался делать свою часть работы быстрее, чем ремесленник. Труд мануфактурного рабочего был более производительным, чем труд ремесленника. Но и мануфактура не обеспечивала достаточно быстрого увеличения производства, в чем была потребность для снабжения товарами колоний и самой Англии.

Рабочие мануфактуры боролись против бесчеловечной эксплуатации их хозяевами. Они устраивали стачки. Хозяева охотно заменили бы взрослых рабочих-мужчин женщинами и детьми, но в мануфактуре требовались главным образом обученные, квалифицированные рабочие, и сколько-нибудь широко применить труд женщин и детей было невозможно.

 

Изобретение «рабочих машин».

В XVIII в. в условиях подъема промышленности и торговли, при быстро растущем спросе на товары и при все усиливавшейся борьбе рабочих — в Англии произошло событие огромной важности: были изобретены и широко применены «рабочие машины» и появились фабрики с сотнями, а затем и тысячами наемных рабочих. На фабрике, как и на мануфактуре, работали наемные рабочие. Однако в отличие от мануфактур на фабрике широко применялись машины, которые делали труд рабочих в десятки и сотни раз более производительным.

Промышленный переворот — это переход от ручного труда в ремесле и мануфактурах к машинному, однако это не только изобретение и введение машин, но и появление новых основных общественных классов: буржуазии — собственников фабрик, заводов, средств производства, — эксплуатирующей рабочих, и пролетариата — наемных рабочих, не владеющих средствами производства. У промышленного переворота две стороны: техническая-изобретение и введение машин, и общественная — образование новых основных общественных классов, буржуазии и пролетариата. 

Прежде всего машины появились в хлопчатобумажной промышленности. В 1765 г. ткач Харгривс изобрел прялку, которую назвал в честь своей дочери «Дженни». Эта прялка вытягивала из хлопковой ваты сразу 16 ниток. Работу пальцев человеческой руки, которые раньше вытягивали и скручивали волокна хлопка, выполняла машина. Теперь на фабриках лежали груды пряжи, а ткачи на ручных станках не успевали ее переработать. Ткачи требовали повышения заработной платы, а хозяева стремились уволить непокорных рабочих и заменить их труд машинами. Тогда были изобретены механические ткацкие станки. Теперь на одной фабрике, в здании, имевшем несколько этажей, работало 200-300 и даже 600 рабочих.

Первая текстильная фабрика в Англии была построена в 1771 г. Сначала станки приводились в движение водяными колесами, поэтому фабрики строились только на берегах рек.

Желая построить такой двигатель, который можно было бы поставить не только на берегу реки, лаборант университета Уатт в 1784 г. закончил многолетнюю работу над изобретением усовершенствованной паровой машины. Теперь не вода, а паровая машина при помощи системы передачи (трансмиссии) могла приводить в движение станки на фабрике. Это дало возможность строить фабрики в любом месте.

На 20 лет раньше Уатта паровую машину другой системы самостоятельно изобрел и построил замечательный русский самоучка Иван Иванович Ползунов. Его машина хорошо работала, но в крепостной России, где был дешев ручной труд, паровые машины не скоро нашли широкое применение.

В мануфактурный период в отдельных производствах применялись несложные механизмы для вспомогательных работ, например водяной насос для откачки воды из шахт, воздуходувные меха в горнах, прядильное колесо, позволявшее более удобное вытягивание и скручивание волокон шерсти, пеньки или льна и превращение их в нить.

Как уже указывалось, машины в мануфактурах использовались не для основных производственных операций (за исключением мельниц, распространенных еще в средние века), а для второстепенных, вспомогательных. Но когда были изобретены «рабочие машины», то эти машины не помогали работе рук человека, а вовсе заменили их. Теперь задачей рабочего стало только наблюдать за тем, как валики вытягивают и скручивают вату и делают из нее нить или как станок делает, ткань. Рабочий подавал к станку нужный материал, связывал оборванные нити и т. п. Но основные операции по изготовлению пряжи или ткани выполняли не руки рабочего, а «рабочие машины».

Изобретение усовершенствованной паровой машины дало мощный и надежный двигатель не только фабричным станкам,

но и транспорту. Паровая машина прежде всего была использована для передвижения по суше. В Англии был построен паровоз, который сначала ходил не по рельсам, а по мощеным дорогам. Но практическое значение паровоз получил только тогда, когда он был поставлен на рельсы, что позволило ему тащить за собой тяжелый состав и развить большую скорость. Первый паровоз, который тянул 8 вагонов и делал 6 километров в час, построил в 1814 г. сын английского рабочего инженер-самоучка Стёфенсон.

Паровую машину использовали для передвижения не только по суше, но и по воде. В 1807 г. живший в Америке Роберт Фульт

Он закончил работу по постройке парохода. Он приспособил котел, паровую машину и гребные колеса к речному судну. Пароход Фультона вышел из Нью-Йорка и в первый же рейс Прошел вверх по реке 240 километров со средней скоростью 8 километров в час. Вскоре пароходы были использованы для плавания по морю. Пароход совершил рейс через Атлантический океан из Соединенных Штатов Америки в Петербург, причем часть пути из-за нехватки угля пришлось идти под парусами. К середине XIX в. паровой флот стал решительно вытеснять парусный.

  • < ЗНАЧЕНИЕ АНГЛИЙСКОЙ РЕВОЛЮЦИИ — XVII В
  • -> НОВЫЕ ОСНОВНЫЕ КЛАССЫ ПРОЛЕТАРИАТ И БУРЖУАЗИЯ >

Теги:

 Промышленность, сел.хозяйство 

 Англия 

 XVIII век 

Добавить комментарий

временный тренд или неизбежный прогресс? — Офтоп на vc.

ru

Простым языком про сложный процесс. Данные, основанные на шестилетнем опыте систематизации бизнеса в России.

2235
просмотров

Прежде чем говорить о машинном труде — нужно систематизировать работу!

Во всем мире, автоматизация является безусловным трендом. Amazon привлекает дронов для доставки, набирают популярность покупки в один клик.

Сейчас автоматизация это очень модное слово, но по факту большая часть людей, которые используют этот термин, не до конца понимают его значение.

По сути ,автоматизация — замена ручного труда, машинным. То есть замена одного инструмента более совершенным.

Автоматизированная система управления компанией — это система, которая автоматизирована с помощью какого-то программного решения. Она не вводит никаких новых принципов в саму систему управления (менеджмента). Автоматизированная система управления заменяет ручной труд машинным именно за счет этого повышается эффективность. Поэтому автоматизировать можно только то, что уже работает — вручную или на бумаге.

Иногда с помощью автоматизации пытаются решить неправильные проблему. Например, принимают решение внедрить автоматизированную воронку продаж, при том, что в компании ее никогда не было. У продавцов нет четко описанной технологии, скриптов. В итоге результат, конечно, провальный. Виновата ли в этом автоматизация?

В последнее время, автоматизация действительно становится трендом, к которому стремятся предприниматели. Их можно понять. После неудачных попыток делегирования, хочется приобрести “супер-систему” и решить проблему “человеческого фактора” навсегда. В такой системе якобы есть четкие инструкции, соблюдая которые сотрудникам не особо нужно думать, а просто следовать ей, при этом контролировать выполнение будет специальная программа. Сама идея, конечно интересна, но не во всех областях полная автоматизация и роботизация будет эффективной. Например работу руководителей автоматизировать невозможно.

Настоящие задачи и условия автоматизации

Основная задача автоматизации — повысить эффективность. Мы не применяем технологии для сокращения числа персонала путем автоматизации, мы стремимся к тому, чтобы повысить эффективность сотрудников, автоматизируя регулярные и рутинные действия.

Когда бухгалтер заполняет бланки от руки — это ручной труд. Используется простой инструмент — ручка. Автоматизировать этот процесс не означает увольнение бухгалтера, это значит сделать автоматическое заполнение определенного шаблона документа уже готовыми данными в специальной программе. То есть чтобы бухгалтер мог вывести на принтер готовые готовые документы. Автоматизация, в первую очередь ускоряет рабочие процессы, позволяя сотруднику выполнять большее количество задач. Моя точка зрения что работы всегда много и продуктивные сотрудники всегда будут у дел, а автоматизация в глобальном смысле помогает быстрее двигаться к целям компании.

Что касается управления компанией, “Высоцкий Консалтинг” использует технологии, сокращающие время на оперативные и регулярные циклы для повышения эффективности работы сотрудников.

У нас специальные модули в CRM, основанные на нашей организационной структуре, модуль финансового планирования, модуль статистик (измерение показателей эффективности), и модули контроля выполнения программ стратегического развития.

Так выглядит система автоматизированного управления в моих компаниях.

В итоге, мое личное время на управление компанией “Инсайт” благодаря такой систематизации и автоматизации бизнес-процессов сводиться к 4 часам в неделю.

Перспективы для малого и среднего бизнеса

В России мы только начинаем двигаться в этом направлении. Для того чтобы автоматизировать бизнес-процессы, необходимо сначала систематизировать работу компании. И если у крупных компаний есть ресурсы для этого, малый и средний бизнес чаще погружен в хаос, который нет смысла автоматизировать. Так как нет технологии, четкой последовательности действий, которую можно автоматизировать — системы.

Систематизация и автоматизация бизнеса в первую очередь призваны повысить эффективность работы всей компании, а это всегда будет огромным преимуществом для любого бизнеса.

Поэтому чтобы автоматизировать бизнес-процессы и достичь большей эффективности, необходимо сначала добиться того, чтобы все инструменты управления работали гладко, системно и без сбоев. По определению, инструмент – это то, что кто-то использует для достижения определённой цели. Например, можно канаву копать руками, выгребая землю, а можно взять инструмент для этого – лопату, или ещё более эффективный инструмент – экскаватор. Также и с автоматизацией. Тем не менее, если еще не известно как эффективнее всего копать руками и лопатой — экскаватор построить невозможно. Аналогичная ситуация и с автоматизацией бизнеса.

Автоматизация бизнеса не станет массовой до тех пор, пока руководители управляю с помощью наставлений, личного контроля, пока нет разделения полномочий, нет правил согласования работы и нет показателей измерения результатов и т д . Без этих пунктов это будет всего навсего зацементированный, автоматизированный хаос. Когда в предприятиях массово будет использоваться технология управления и руководители научаться компетентно ее использовать сразу же и автоматизация станет массовым явлением.

Краткий чек-лист “Что такое системный бизнес”

  • Есть письменное соглашение между совладельцами (если более одного владельца). В нем прописываются все договоренности — от долей до функций и ролей.

  • Четко сформулированная цель, которая известна всем сотрудникам.

  • В компании есть организационная структура. С четко прописанными продуктами, функциями.

  • Есть как минимум четыре полноценных руководителя — директор по персоналу, коммерческий директор, финансовый директор, директор по производству (предоставлению).

  • Генеральный директор не совмещает свою должность ни с одной другой должностью в компании.

  • Как минимум все руководители пишут оперативные планы на неделю и день.

  • Все продукты (результаты) компании измеряются.

  • Ежедневно и еженедельно снизу вверх на всех уровнях происходят координации.

  • Рабочая коммуникация ведется в письменном виде (электронном).

  • Планирование и распределение денег осуществляется самими руководителями. Сотрудники пишут заявку на приобретение, руководители — одобряют на финансовом планировании.

  • Минимум раз в год происходит сессия стратегического планирования.

  • Всем сотрудникам известны стратегические планы и прогресс по их выполнению.

  • Все руководители и большинство сотрудников получают зарплату — привязанную к проценту от маржинальной прибыли компании.

  • В компании внедрена система автоматизации (прим. CRM).

  • Все инструменты управления автоматизированы. То есть имеют цифровой вид, актуальны и доступны в любое время суток.

тренды 2017 года от Андрея Себранта — Офтоп на vc.

ru

Директор по маркетингу сервисов «Яндекса» проанализировал произошедшие за год события в области технологий.

11 498
просмотров

В декабре 2016 года я начинал рассказ именно с двух трендов в этом направлении, и тут всё сбылось. Машинное обучение, скрывающееся под броским сценическим псевдонимом «Искусственный интеллект», отлично себя проявляло в очень разных сферах. Универсальность этого метода специалистам и раньше представлялась очевидной, но всё-таки факты всегда убедительнее экспертных мнений.

На мой взгляд, крайне важна, да и внешне вполне символична победа созданной в 2017 году Alpha Zero над программами предыдущего поколения, научившимися обыгрывать людей (включая чемпионов) в го и шахматы.

Программы-предшественницы в своём обучении обязательно использовали лучшие партии, сыгранные людьми и, тем самым, учились на человеческом опыте, в некотором смысле являлись наследниками человеческих достижений, даже если потом доучивались и совершенствовались самостоятельно.

Alpha Zero не знала ничего про то, как играют люди, ей сообщили лишь правила и цель. И после недолгой (измеряемой часами, а не месяцами) тренировки в режиме «играю сама с собой» она разгромила программы, учившиеся у людей.

Для кучи формализуемых стратегических задач, очень далёких от настольных игр, это знаковое достижение: необязательно иметь возможность учить на стратегиях и действиях людей, машина сама способна изобрести самые эффективные стратегии с нуля.

Рядом с этим (и отчасти тоже в русле самообучения) лежат достижения творческие, показывающие всё большую уверенность алгоритмов в создании картин, музыки, стихов и прочих текстов.

Созданная российскими программистами нейросеть по имени Пианола сумела написать мелодию, которую захотели исполнить джазмены, изначально очень скептически настроенные по отношению к машинному творчеству. При этом сеть не пыталась подражать какому-то известному автору, она красиво импровизировала. YaC 2017 открылась музыкой, написанной нейросетью, которая подражала творчеству Скрябина.

В менее зрелищных, но куда более важных областях — промышленности и разнообразном бизнесе — машинное обучение стабильно демонстрировало успехи. Вот неполный список областей: нефтехимия, металлургия, пищевая промышленность, информационная безопасность, банковское дело. Активно работает на этом поприще, например, и наша Yandex Data Factory.

Можно было бы писать отдельную статью про достижения машинного зрения и работы с изображениями (например, в области переноса стиля и в создании беспилотных авто), но не буду, просто ещё раз повторю, что ожидания годичной давности полностью оправдались, и местами случились впечатляющие сюрпризы. В конце концов, у самого «Яндекса» появилась Алиса, хотя мы не могли её вслух предсказывать.

Высокотехнологичная медицина

Этот тренд я упоминал год назад, и в мире он в полной мере реализовался. Важнейшими вехами являются разрешения, выданные FDA (американским надзорным органом, регулирующим применение чего-либо в клинической практике) технологиям на основе всё того же машинного обучения.

Это первые шаги — но уже не в режиме тестов, а в режиме повседневной деятельности врачей — по использованию систем распознавания визуальных данных для диагностики различных заболеваний, в том числе онкологических. Фармацевтические компании тоже начали применять системы машинного обучения в разработке новых лекарств.

Медицинские технологии не ограничивались программными решениями. Экзоскелеты различного типа начали активно применяться для реабилитации больных с нарушениями опорно-двигательного аппарата (и для облегчения жизни тех, кого не удаётся вылечить).

С отечественными достижениями всё немного скромнее, но хотя бы начало положено: принят закон о телемедицине, далёкий от идеала и требующий серьёзной доработки, но уже позволяющий развиваться разным дистанционным подходам.

Аддитивные технологии

Это вполне оправдавшийся прогноз: чего только не печатали 3D-принтеры в 2017 году — от кондитерских изделий и биологических тканей до жилых домов и пешеходных мостов. Уходящий год вполне можно назвать годом, в котором не только активно печатали разные объекты, но и начали выпускать серийное оборудование для такой печати. А это и есть внедрение в промышленность.

Здесь, кстати, приятно, что российские эксперименты вызывали глобальный интерес, например, в случае с печатью жилого дома. В мире пока не очень много отраслей материального производства, где российские новинки так достойно выступают.

3D-печать за год смогла доказать свою применимость в областях, где требования к качеству материалов очень жёстки: в авиа- и ракетостроении, в фармацевтической промышленности.

Аддитивные технологии начинают понемногу быть заменой телепортации: если у вас нет возможности доставить какую-то деталь в нужное место, но в этом месте есть правильный 3D-принтер, достаточно доставить туда просто файл, а деталь распечатается на месте.

Я не удивлен, что такой подход вызывает большой интерес в применении к космическим станциям и МКС в первую очередь: туда точно нет шансов что-то доставить в любой момент для срочного ремонта.

А теперь очень хочется написать о том, что было очень серьёзным в уходящем году и что напрочь отсутствовало в годичной давности моих трендах.

Блокчейн и криптовалюты

Кажется, даже апологеты этой технологии не ожидали столь оглушительного успеха: про биткоин теперь по всему миру знают очень далёкие от технологий люди, с Виталиком Бутериным пообщался Владимир Путин, на ICO кто только и с чем только не выходит.

Мне самому представляется важным ещё один не очень публичный аспект: массовый восторг и увлечённость блокчейн-технологиями расшевелили очень консервативные, традиционные индустрии типа финансовой. Кажется, ещё ни одна технология не заставляла их всерьёз задуматься о серьёзной модернизации, причем достаточно быстрой.

И, конечно же, блокчейн все больше и больше заставляет людей задуматься об эффективности иерархических систем, которые сейчас в нашей жизни доминируют.

Очень разные традиционные общественные институты, как и очень разный бизнес, начали ощущать то же беспокойство что и банки: их незаменимость стала массово подвергаться сомнению. Блокчейн и всевозможные применения этой технологии, мне кажется, можно назвать самым ярким для общества технологическим новшеством года.

Альтернативная энергетика

Мы мало видим этих историй в России, но в разных странах в уходящем году были достигнуты важные вехи в области выработки электроэнергии с помощью возобновляемых источников.

Наконец от отдельных субсидируемых проектов такая энергетика стала переходить к промышленным масштабам (где в масштабе регионов, а где и в масштабе целых стран). Темпы ввода новых мощностей солнечной и ветровой энергетики растут, подтянулась промышленность, изготавливающая необходимые генераторы: в общем, во многих странах новая энергетика стала просто важнейшей из существующих энергосистем, а не экспериментом.

Электромобили и законодательные приговоры ДВС

В некоторых странах законодатели приняли запреты на продажу автомобилей с двигателями внутреннего сгорания, начиная с определённого года. Где-то это 2030 год, где-то — 2045 год. Но точный год — это подробности.

Общая картина выглядит так: не футурологи, а правительства подписали ДВС смертный приговор. Приговор пока отложенный, потому что никто не хочет хаоса и смерти автопрома, огромной и важной части экономики, но уже публично оглашённый.

Это важнейшее событие уходящего года, потому что перевод автомобилей на электропривод тянет за собой колоссальное количество действительно неизбежных изменений и модернизаций.

Уже очевидно, что традиционные автопроизводители не захотят уступать рынок Tesla и прочим бодрым стартапам, а значит, сами вынуждены будут модернизировать производство такими темпами, чтобы стартапы обогнать. Это интересный эффект.

А другой эффект — это изменения инфраструктуры: новые заправки, новые автосервисы, новые комплектующие и запчасти. Потихоньку, по мере вымывания автопарка, нуждающегося в жидких углеводородах, начнёт меняться и нефтехимическая промышленность. И там начнётся своя цепочка перемен.

Можно было бы много писать ещё, но главным мне кажется то, что 2017 год превзошёл ожидания в части освоения новых технологий и их влияния на нашу жизнь. Это даёт надежду на ещё более интересную жизнь в 2018 году: я думаю, что это будет год ещё более мощного и быстрого воздействия технологий на всё вокруг. Не всегда к лучшему, но болезни роста обычно излечимы.

Каким будет рынок труда в 2025 году

Варвара Гранкова

Цифровизация и пандемия ускорили преобразования на рынке труда. Теперь во всем мире люди будут терять работу не только из-за распространения новых технологий, как предсказывалось ранее, но и из-за экономического кризиса, утверждается в докладе Future of Jobs («Будущее рабочих мест 2020»), опубликованном недавно Всемирным экономическим форумом (ВЭФ). Согласно докладу, к 2025 г. новые технологии уничтожат 85 млн рабочих мест и создадут взамен 97 млн новых. Но эти новые рабочие места будут появляться значительно медленнее, чем ожидалось раньше, а старые рабочие места начнут исчезать, напротив, быстрее.

Авторы доклада подсчитали, что в ближайшие пять лет доля излишних рабочих мест в экономике снизится с 15,4 до 9% (на 6,4 п.  п.), а доля мест в новых профессиях возрастет медленнее – с 7,8 до 13,5% (на 5,7 п. п.). Более всего будут востребованы специалисты по анализу данных, по искусственному интеллекту и машинному обучению, по цифровому маркетингу и стратегии, по автоматизации. А упадет спрос на специалистов по вводу данных, секретарей, бухгалтеров, заводских рабочих, администраторов, механиков. Доклад основан на данных опроса руководителей высшего звена, ответственных за кадровую политику, стратегию и инновации в компаниях, которые работают в 26 странах в 15 отраслях экономики и социальной сферы.

Сокращения преобладают

По мнению ВЭФа, пандемия COVID-19 значительно усугубила неравенство на рынке труда, впервые с кризиса 2008–2009 гг. остановила рост занятости и ускорила развитие четвертой промышленной революции и всеобщую цифровизацию. Все это происходит на фоне полного экономического локдауна в 100 странах мира с середины марта по середину апреля 2020 г.

По прогнозам ОЭСР, при неблагоприятном развитии ситуации с коронавирусом к концу 2020 г. безработица в мире может достигнуть 12,6% и опуститься до 8,9% только к концу 2021 г. Но уже сейчас примерно 15% всей рабочей силы в 35 странах (примерно 97,3 млн человек) находится под высоким риском увольнения или сокращения, приводят данные МВФ авторы доклада.

Работодатели же заявляют, что к 2025 г. реформы в компаниях приведут к изменению бизнес-целей, структуры рабочих мест и набора навыков, необходимых работникам. 43% компаний намерены сократить число рабочих мест из-за внедрения новых технологий, 41% планирует активнее привлекать подрядчиков для специализированных работ, и только 34% планируют благодаря технологиям создать новые рабочие места.

Автоматизация и удаленный труд

В ближайшие годы быстрые темпы внедрения технологий останутся неизменными и могут ускориться только в некоторых отраслях, пишут авторы доклада. Наибольший интерес компании сейчас проявляют к облачным вычислениям и технологиям, связанным с большими данными и электронной коммерцией. Вырос также интерес к шифрованию, роботизации и искусственному интеллекту.

По прогнозам, к 2025 г. люди и машины будут тратить одинаковое время на выполнение текущих задач. И 84% работодателей уже сейчас нацелены на цифровизацию многих рабочих процессов, включая значительное расширение дистанционной работы. Потенциально на удаленный режим могут перевести 44% рабочей силы, и это последствие не только цифровизации, но и пандемии.

Пандемия, говорится в докладе, разделила работников на три категории: жизненно необходимый для организаций персонал, который работает на местах (сотрудники, занятые в доставке, медработники, работники продовольственных магазинов, сельскохозяйственные работники), удаленные работники, которые могут работать дистанционно и, вероятно, сохранят свои рабочие места, и уволенные временно или окончательно работники – в основном из секторов, наиболее пострадавших от кризиса. Все эти три типа работников сталкиваются сейчас с изменением методов работы и нуждаются в дополнительном обучении: персонал, работающий на местах, должен заботиться о своей физической безопасности, удаленные работники должны овладеть цифровыми технологиями и научиться работать из дома, совмещая это с семейными обязанностями, а люди, потерявшие работу, вынуждены задуматься о переквалификации.

43%

компаний планируют сокращать рабочие места к 2025 г. из-за внедрения новых технологий, согласно докладу ВЭФа

Пандемия показала, что новые гибридные форматы работы можно использовать в большей степени, чем раньше, но многие руководители по-прежнему сомневаются, что переход на дистанционную работу способен повысить производительность труда. 78% руководителей ждут негативного влияния нынешнего способа работы на производительность труда.

Переобучение не гарантия

Работодателям придется массово переучивать сотрудников. По данным доклада, компании уверены, что 40% их работников будут нуждаться в переобучении уже в течение шести ближайших месяцев. К основным навыкам, которыми должны овладеть работники к 2025 г., относятся: критическое мышление, умение анализировать и находить комплексное решение проблем, навыки самоуправления и активного обучения, стрессоустойчивость и гибкость.

По данным опроса, в этом году в 5 раз выросло число работодателей, которые предоставляют работникам возможность обучаться онлайн, и в 9 раз выросло число тех, кто обучается онлайн по госпрограммам. При этом сотрудники, сохранившие работу, больше внимания уделяют личностному развитию. А потерявшие работу сосредоточиваются на обучении цифровым навыкам: они изучают анализ данных, информатику и информационные технологии.

Тем не менее возможностей для переподготовки сейчас стало меньше, чем раньше. Это относится и к тем, кто продолжает работать по профессии, и к тем, кто рискует потерять работу из-за коронакризиса и цифровизации. Работники, которые сохранят рабочие места, скорее всего, в течение пяти лет поймут, что доля новых навыков в их работе теперь доходит до 40%. Значит, вероятность, что переподготовка решит проблемы поиска новой работы или сохранения старой, уменьшится.

Почти 17% опрошенных работодателей сомневаются в возврате инвестиций в образование сотрудников. Хотя большинство (66%) рассчитывает окупить вложения.

В среднем работодатели надеются, что к 2025 г. квалификацию повысит более 70% сотрудников. С помощью переобучения работодатели также надеются перераспределить внутри организаций почти 50% работников, чьи позиции были сокращены из-за автоматизации и расширения производства.

Меньше автоматизации, больше удаленки

По данным доклада ВЭФа, сейчас 76,9% компаний по всему миру готовы оставить своих сотрудников на удаленном режиме работы, 73,1% собираются ускорить цифровизацию бизнес-процессов, 57,7% ускорят автоматизацию, а 38,5% ускорят организационную трансформацию. В России выше доля перешедших на дистанционную работу – 80,6%. Однако российский рынок труда, по данным опросов ВЭФа, отстает по темпам автоматизации и организационных реформ: только 47,2% респондентов сообщили о повышении уровня автоматизации (на 10 п. п. ниже, чем в мире), 30,6% – об ускорении организационных преобразований (на 8 п. п. меньше).

Цифровые навыки населения России оцениваются в 66% по шкале в 100%, а навыки, нужные для бизнеса, – в 59,2%. Это хуже, чем в США, где уровень цифровых навыков населения оценивается в 69,4%, а навыков, нужных для бизнеса, – в 69,7%.

В России в структуре занятости значительное место занимают специалисты высшего и среднего уровня квалификации, но также велика доля простых профессий, таких как продавцы, водители, охранники, говорит Владимир Гимпельсон, директор Центра трудовых отношений Высшей школы экономики. По словам Гимпельсона, цифровизация рождает спрос на высококвалифицированных айтишников, но не уничтожает нерутинные малоквалифицированные рабочие места, а страдает сегмент средней квалификации, поскольку автоматизация заменяет рутинный труд. В пандемию, рассуждает он, в России вырос спрос на курьеров, при этом сохранялся спрос на квалифицированных программистов, но резко сократился запрос на специалистов среднего звена. Это может быть проявлением поляризации рынка труда, вызванной цифровизацией, которая ускорена пандемией, говорит он.

Пока спрос на специалистов с новыми цифровыми навыками в России ограничен, несмотря на текущий дефицит, и в основном требуются специалисты традиционных профессий, а доля отраслей будущего в экономике крайне мала, замечает Алексей Праздничных, партнер Strategy Partners и куратор исследования ВЭФа в России. Поэтому многие пока не почувствовали никакого эффекта от переобучения и освоения новых знаний и навыков в пандемию, говорит Гимпельсон. Когда на рынке труда нет спроса на новые компетенции, нет смысла учиться, считает он.

В России стоимость труда насколько низка, что автоматизации труда рабочих (и соответствующих кардинальных изменений на рынке труда) не произойдет еще 15 лет, полагает партнер компании «Экопси консалтинг» Григорий Финкельштейн. Он считает, что всеобщая автоматизация произойдет в России тогда, когда ее уже нельзя будет откладывать, а до этого времени новые цифровые навыки будут нужны не более чем 3–5% работающих россиян.

Виды труда и их характеристика

Основой жизнедеятельности человека является целенаправленная профессиональная деятельность. Именно на работе человек проводит большую часть времени. Кто-то делает это ради собственного удовлетворения и получения удовольствия, другие – для материального обеспечения себя и своей семьи.

Теория: основные термины, определение понятия «труд»

Труд – направление человеческой деятельности, признаками которой являются целесообразность и созидание.

Категория труда – совокупность ряда явлений или понятий, которым свойственны одинаковые признаки. К категориям трудовой деятельности относят содержание, характер и формы труда.

Содержание трудовой деятельности – совокупность отдельных элементов труда, идентификация которых происходит в зависимости от профессиональной принадлежности работ, их структуры, уровня сложности и наличия определенной последовательности выполнения.

Характер труда – это качественные характеристики трудовой деятельности, которые объединяют несколько видов труда в группу по определенным признакам.

Формы трудовой деятельности – совокупность видов трудовых операций, выполнение которых требует энергетических затрат, использования механизированного или автоматизированного оборудования и станков.

Классификация трудовой деятельности: виды и характеристики труда

На самом деле классификаций труда существует огромное множество. Это объясняется тем, что труд представляет собой сложное мультиаспектное социально-экономическое явление.

В зависимости от содержания труд разделяется на:

  • Умственный и физический. Чёткой грани между двумя этими видами труда не существует. Поэтому различают преимущественно умственную и преимущественно физическую трудовую деятельность. Умственный труд подразумевает протекание активных мыслительных процессов, а физический – затраты мышечной энергии человека.
  • Простой труд и сложный. Простая трудовая деятельность, как правило, не требует от работников какой-либо профессиональной квалификации, определенных навыков и умений. Сложный труд под силу исключительно людям, которые обладают конкретной профессией.
  • Функциональный и профессиональный. При осуществлении функциональной трудовой деятельности делается упор на выполнение определенного ряда функций, характерных для соответствующей профессии. Профессиональный труд выступает в качестве подвида функционального труда, создающего профессиональную структуру в зависимости от набора трудовых функций. Пример: учитель – функциональный вид труда, учитель по рисованию – профессиональный вид трудовой деятельности.
  • Репродуктивный и творческий труд. Работа репродуктивного характера подразумевает выполнение стандартного набора функций, а ее результат заранее предопределен. К творческой трудовой деятельности проявляют способности далеко не все работники, он зависит от уровня образования работающего, его квалификации, креативности мышления и склонности к нововведениям. Этим обусловлен неизвестный результат творческого труда.

В зависимости от характера выделяют такие виды труда:

  • Конкретную и абстрактную трудовую деятельность. Конкретный труд – это труд отдельно взятого работника, который преобразует предмет природы с целью придания ему полезности и создания потребительской стоимости. Позволяет определить производительность труда на уровне предприятия, сопоставить показатели производительности труда отдельно взятых отраслей и сфер деятельности. Абстрактный труд – соразмерный конкретный труд, где качественное разнообразие множества функциональных видов трудовой деятельности отходит на второй план. Создает стоимость товарной продукции.
  • Самостоятельный труд и коллективный. Виды самостоятельного труда включают абсолютно все виды трудовой деятельности, которую осуществляет конкретный человек-работник либо определенное предприятие. Коллективный труд – труд группы работников, персонала предприятия, отдельного его департамента.
  • Частную и общественную трудовую деятельность. Общественный труд всегда состоит из частного, поскольку последнему свойственен общественный характер.
  • Наемный и самонаемный виды труда. Наемная трудовая деятельность осуществляется на основании заключения между работодателем и работником трудового договора, контракта. Самонаемный труд подразумевает самостоятельное создание предприятия и организацию производственного процесса, когда собственник производства сам себя обеспечивает рабочим местом.

В зависимости от результатов трудовой деятельности бывает:

  • Живой и прошлый труд. Живой труд – работа человека, которую он осуществляет в данный момент времени. Результаты прошлой трудовой деятельности отражаются в предметах и средствах труда, которые до этого были созданы другими трудящимися и представляют собой продукты производственного предназначения.
  • Производительный труд и непроизводительный. Главное отличие – форма создаваемого блага. По итогам производительной трудовой деятельности создаются натурально-вещественные блага, а по итогам непроизводительного труда – блага социальной и духовной направленности, представляющие собой ценность и полезность для общественности.

В зависимости от используемых в трудовой деятельности средств труда выделяют:

  • Ручной труд. Выполняется вручную. Допускается применение простых ручных орудий.
  • Механизированный труд. Для осуществления рассматриваемого вида труда обязательным условием является эксплуатация механизированных орудий труда. Причем энергия, которую затрачивает работник, распределяется на орудие трудовой деятельности и изменения предмета.
  • Машинный труд. Предмет преобразуется посредством эксплуатации машинного оборудования, управляет которым работник. На плечи последнего ложится еще ответственность за выполнение определенных функций.
  • Автоматизированный труд. Предполагает видоизменение предмета посредством эксплуатации автоматического оборудования. От работника требуется осуществление качественного контроля над механизмами, которые выполняют все необходимые функции без привлечения человеческого фактора.

В зависимости от условий труда бывает:

  • Стационарный и передвижной труд. Включает все виды труда, которые обусловлены спецификой технологического процесса и разновидностями производимого товара.
  • Легкая, средняя и тяжелая трудовая деятельность. Зависит от уровня физической нагрузки, которую получает работник при осуществлении тех или иных функций.
  • Свободный труд и регламентированный. Находится в зависимости от специфических условий трудовой деятельности и стилистики управления предприятием.

В зависимости от используемых методов привлечения людей выделяется:

  • Труд по внешнеэкономическому принуждению. Характерная черта – отсутствие желания работать у человека. Работник осуществляет трудовую деятельность по принуждению без какой-либо мотивации (материальной, духовной и т. д.).
  • Трудовая деятельность по экономическому принуждению. Человек работает ради того, чтобы иметь средства на существование и содержание себя и своей семьи. Трудовой деятельностью по принуждению заняты все наемные работники.
  • Труд по собственной воле. Характерная черта – присутствие у работника желания реализовать свой трудовой потенциал. Результаты такого труда идут на благо общества.

Основные формы труда

  1. Формы трудовой деятельности, связанные с задействованием мышечной активности. Требуют значительных энергетических затрат работника, поскольку в основе лежат физические нагрузки, а выполнение каких-либо процессов в автоматическом режиме невозможно. К такой форме относится ручной труд.
  2. Механизированные формы трудовой деятельности. Характеризуются меньшей физической активностью и усложнением программы действий, что связано с применением механизированного оборудования.
  3. Частично автоматизированные формы труда. В производственном процессе ключевую роль играют автоматическое оборудование и станки, а человек нужен лишь для того, чтобы осуществлять обслуживание используемых машин. Характерные черты: монотонность, ускоренный темп трудовой деятельности, подавление творческих инициатив.
  4. Формы трудовой деятельности, требующие управления процессами на производстве. Включает все виды труда, в которых работник выступает в качестве необходимого оперативного звена, а его главная задача – управление производственным процессом и контроль над автоматизированным оборудованием.
  5. Интеллектуальные формы труда. Характеризуются необходимостью активации мыслительной деятельности мозга, памяти, внимания и др., а также минимальными физическими нагрузками. К такой форме относится управленческий, творческий и научный труд, а также трудовая деятельность работников медицины.
  6. Конвейерные формы труда. Характерная черта: разделение производственного процесса на отдельные операции, выполнять которые следует в определенной последовательности. Детали к каждому работнику подаются в автоматическом режиме посредством эксплуатации ленточного конвейера.

Особенности умственной работы

Умственный труд – деятельность, требующая приема и переработки информационных данных, осуществление чего происходит благодаря активизации мыслительного процесса. Для умственной трудовой деятельности характерным является сильное напряжение деятельности центральной нервной системы. Также не исключены случаи, когда для успешного осуществления умственной работы необходимы физические нагрузки.

К умственно трудящимся относятся управленцы, операторы, работники творческих профессий, медицинские работники, учащиеся и студенты.

К категории «операторы» относятся люди, трудовая деятельность которых связана с управлением машинами, оборудованием, контролем за протеканием технологических процессов.

Управленческий труд выполняют руководители организаций, предприятий, преподаватели. Особенность: минимальное количество времени для переработки информации.

К творческим профессиям относятся артисты, художники, писатели, композиторы, конструкторы. Творческий труд – самая сложная разновидность умственного труда.

Медицинский персонал также считается интеллектуальным, но только те специальности, которые подразумевают постоянный контакт с людьми – пациентами, а выполнение работы требует повышенной ответственности, где решение нужно принимать в кратчайшие сроки, присутствует дефицит фактора времени.

Научный труд учащихся школ и вузов требует активации памяти, внимания и восприятия.

Физическая трудовая деятельность

Физический труд осуществляется за счет определенных физических нагрузок. Характерная особенность – взаимодействие человека-работника со средствами труда. При физической трудовой деятельности человек является частью технологического процесса и исполнителем тех или иных функций в трудовом процессе.

Умственная и физическая трудовая деятельность: физиологические различия

Умственная и физическая трудовая деятельность связаны между собой и взаимозависимы. Любой умственный труд требует определенных энергетических затрат, так же как и физический невозможен без активизации информационной составляющей. Например, все виды ручного труда требуют от человека активизации как умственных процессов, так и физической активности. Разница состоит в том, что при физической трудовой деятельности доминирует расход энергии, а при интеллектуальной – работа мозга.

Умственная деятельность приводит в действие большую численность нервных элементов, нежели физическая, поскольку умственный труд сложен, квалифицирован, обширен и многогранен.

Физические утомления более ощутимы от физической активности, чем от умственного труда. Кроме того, при наступлении усталости физические работы можно прекратить, умственную деятельность остановить же нельзя.

Профессии физического труда

На сегодняшний день физический труд более востребован, а умелым рабочим трудоустроиться гораздо легче, чем «интеллектуалам». Нехватка рабочих рук обуславливает относительно высокие ставки за выполнение работ, требующих физических усилий. Кроме того, если тяжелые физические работы выполняются в неблагоприятных для здоровья человека условиях, предусмотрена повышенная оплата на законодательном уровне.

Легким физическим трудом занимаются: производственные работники, управляющие автоматизированным процессом, обслуживающий персонал, швеи, агрономы, ветеринарные работники, медсестры, санитары, продавцы промышленных товаров, инструкторы физкультуры, тренеры спортивных секций и т. д.

К профессиям с физическими нагрузками средней тяжести относятся: станочник деревообрабатывающей и металлообрабатывающей промышленности, слесарь, наладчик, врач-хирург, химик, текстильщик, водитель, работник пищевой промышленности, обслуживающий персонал в коммунально-бытовой сфере и в области общественного питания, продавец товаров производственного предназначения, железнодорожник, машинист подъемного транспорта.

К профессиям с тяжелыми физическими нагрузками относятся: строитель, практически все виды сельскохозяйственного труда, механизатор, горнорабочий поверхностный, работник нефтяной, газовой, целлюлозно-бумажной, деревообрабатывающей промышленности, металлург, литейщик и др.

К профессиям с физическим трудом повышенной степени тяжести относятся: горнорабочий подземный, сталевар, вальщик леса, раздельщик древесины, каменщик, бетонщик, землекоп, грузчик немеханизированного труда, работник в сфере производства стройматериалов (немеханизированного труда).

Функции труда

Труд выполняет следующие функции:

  • участвует в воспроизводстве благ (является одним из производственных факторов), направленных на удовлетворение человеческих потребностей;
  • формирует общественное богатство;
  • способствует развитию общества;
  • обуславливает развитие научно-технического прогресса и культуры;
  • участвует в формировании человека;
  • выступает в качестве способа самореализации и самовыражения индивидуума.

Роль труда в жизни человека

«Труд из обезьяны сделал человека» — знакомая фраза, не так ли? Именно в этой фразе скрывается глубокий смысл, который отражает величайшую роль труда в жизни каждого из нас.

Трудовая деятельность позволяет человеку стать личностью, а личности – реализоваться. Труд – гарант развития, получения новых знаний, навыков и опыта.

Что происходит дальше? Человек самосовершенствуется, приобретает знания, опыт, опираясь на которые создает новые товары, услуги, культурные ценности, провоцируя научно-технический прогресс, вызывая новые потребности и полностью их удовлетворяя.

Машинный труд

Автор

Перечислено:

  • Джошуа Ангрист
  • Бригам Франдсен

Зарегистрировано:

  • Джошуа Д Ангрист

Abstract

Машинное обучение (ML) в основном является прогностическим предприятием, в то время как вопросы, интересующие экономистов труда, в основном причинно-следственные. Однако в поисках причинно-следственных связей ML может быть полезен для автоматического выбора контрольных переменных методом наименьших квадратов (OLS). Мы иллюстрируем полезность ML для причинно-следственного вывода на основе регрессии, используя лассо для выбора контрольных переменных для оценки влияния характеристик колледжа на заработную плату. ML также кажется актуальным для первого этапа инструментальных переменных (IV), поскольку можно сказать, что смещение двухэтапного метода наименьших квадратов связано с переобучением. Однако наше исследование показывает, что, хотя выбор инструментов на основе ML может улучшить обычные оценки 2SLS, оценки IV с разделенной выборкой, IV складного ножа и LIML работают лучше. В некоторых сценариях производительность расширенных ML оценок IV ухудшается из-за предтестовой систематической ошибки. В других случаях нелинейный МО для управления ковариантами создает искусственные ограничения исключения, которые генерируют ложные результаты. ML лучше справляется с выбором управляющих переменных для моделей, идентифицированных предположениями об условной независимости, чем с выбором инструментальных переменных для моделей, идентифицированных ограничениями исключения.

Предлагаемое цитирование

  • Джошуа Ангрист и Бригам Франдсен, 2019.
    « Машинный труд «,
    Рабочие документы NBER
    26584, Национальное бюро экономических исследований, Inc.

    • Ручка: RePEc:nbr:nberwo:26584
    Примечание: CH DEV LS PE

    как

    HTMLHTML с абстрактным простым текстомпростой текст с абстрактнымBibTeXRIS (EndNote, RefMan, ProCite)ReDIFJSON

    Скачать полный текст от издателя

    URL-адрес файла: http://www.nber.org/papers/w26584.pdf
    Ограничение на загрузку: no
    —>

    Другие версии этого предмета:

    • Joshua D. Angrist & Brigham Frandsen, 2022.
      « Машинный труд «,
      Журнал экономики труда, University of Chicago Press, vol. 40(S1), страницы 97-140.

    Каталожные номера указаны в IDEAS

    как

    HTMLHTML с абстрактным простым текстомпростой текст с абстрактнымBibTeXRIS (EndNote, RefMan, ProCite)ReDIFJSON

    1. Ахим Аренс, Кристиан Б. Хансен и Марк Э. Шаффер, 2020 г.
      lassopack: выбор модели и прогнозирование с регуляризованной регрессией в Stata ,»
      Журнал Stata, StataCorp LP, vol. 20(1), страницы 176-235, март.

      • Аренс, Ахим и Хансен, Кристиан Б. и Шаффер, Марк Э., 2019 г.
        « lassopack: выбор модели и прогнозирование с регуляризованной регрессией в Stata »,
        Документы для обсуждения IZA
        12081, Институт экономики труда (ИЗА).
      • Ахим Аренс, Кристиан Б. Хансен и Марк Э. Шаффер, 2019 г.
        lassopack: Выбор модели и прогнозирование с регуляризованной регрессией в Stata ,»
        Документы
        1901.05397, arXiv.org.
    2. Карраско, Марин и Чуэнте, Гай, 2015 г.
      « Регулярный LIML для многих инструментов «,
      Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 186(2), страницы 427-442.

      • Гай Чуэнте и Марин Карраско, 2013 г.
        « Регулярный LIML для многих инструментов «,
        Рабочие документы CIRANO
        2013-20, ЧИРАНО.
      • Марин Карраско и Гай Чуэнте, 2015 г.
        « Регулярный LIML для многих инструментов «,
        Исследования в области экономики
        1515 г. , Школа экономики Кентского университета.
    3. Карраско, Морской, 2012 г.
      « Подход к регуляризации решения проблемы многих инструментов «,
      Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 170(2), страницы 383-398.
    4. Голлер, Даниэль и Лехнер, Майкл и Мокалл, Андреас и Вольф, Иоахим, 2020.
      » Улучшает ли оценка оценки склонности с помощью машинного обучения оценку соответствия? Пример программ Германии для длительно безработных ,»
      Экономика труда, Elsevier, vol. 65(С).

      • Голлер, Даниэль и Лехнер, Майкл и Моцалл, Андреас и Вольф, Иоахим, 2019.
        » Улучшает ли оценка коэффициента склонности с помощью машинного обучения оценку соответствия? Пример немецких программ для длительно безработных ,»
        Серия рабочих документов по экономике
        1910 г., Университет Санкт-Галлена, Школа экономики и политических наук.
      • Голлер, Даниэль и Лехнер, Майкл и Мокалл, Андреас и Вольф, Иоахим, 2019.
        » Улучшает ли оценка оценки склонности с помощью машинного обучения оценку соответствия? Пример немецких программ для долгосрочных безработных ,»
        Документы для обсуждения IZA
        12526, Институт экономики труда (ИЗА).
      • Голлер, Даниэль и Лехнер, Майкл и Мокалл, Андреас и Вольф, Иоахим, 2020.
        « Улучшает ли оценка оценки склонности с помощью машинного обучения оценку соответствия? : пример программ Германии для долгосрочных безработных ,»
        Документ для обсуждения IAB
        202005, Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), Нюрнберг [Институт исследований в области занятости, Нюрнберг, Германия].
    5. Хансен, Кристиан и Козбур, Дамиан, 2014 г.
      « Оценка инструментальных переменных со многими слабыми инструментами с использованием регуляризованного JIVE ,»
      Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 182(2), страницы 290-308.
    6. Луис М. Крус и Марсело Х. Морейра, 2005 г.
      « О достоверности эконометрических методов со слабыми инструментами: вывод о доходах от образования с использованием законов об обязательном посещении школы »,
      Журнал управления персоналом, University of Wisconsin Press, vol. 40(2).
    7. Кнаус, Майкл С. и Лехнер, Майкл и Стритматтер, Энтони, 2018 г.
      « Оценка гетерогенных причинных эффектов с помощью машинного обучения: эмпирические данные Монте-Карло »,
      Документы для обсуждения IZA
      12039, Институт экономики труда (ИЗА).

      • Кнаус, Майкл С. и Лехнер, Майкл и Стритматтер, Энтони, 2018 г.
        « Оценка гетерогенных причинных эффектов с помощью машинного обучения: эмпирические данные Монте-Карло »,
        Документы для обсуждения CEPR
        13402, C.E.P.R. Дискуссионные документы.
      • Кнаус, Майкл К. и Лехнер, Майкл и [email protected], 2018.
        « Оценка гетерогенных причинных эффектов с помощью машинного обучения: эмпирические данные Монте-Карло »,
        Серия рабочих документов по экономике
        1817 г., Университет Санкт-Галлена, Школа экономики и политических наук.
      • Майкл К. Кнаус, Майкл Лехнер и Энтони Стритматтер, 2018 г.
        Оценка гетерогенных причинных эффектов с помощью машинного обучения: эмпирические данные Монте-Карло ,»
        Документы
        1810.13237, arXiv.org, редакция от декабря 2018 г.
    8. Беккер, Пол А. , 1994 г.
      « Альтернативные аппроксимации распределений инструментальных переменных оценщиков »,
      Эконометрика, Эконометрическое общество, том. 62(3), страницы 657-681, май.
    9. Виктор Черножуков, Кристиан Хансен и Мартин Шпиндлер, 2015 г.
      « Вывод после выбора и после регуляризации в линейных моделях с множеством элементов управления и инструментов «,
      American Economic Review, Американская экономическая ассоциация, том. 105(5), страницы 486-490, май.

      • Виктор Черножуков, Кристиан Хансен и Мартин Шпиндлер, 2015 г.
        » Вывод после выбора и после регуляризации в линейных моделях с множеством элементов управления и инструментов ,»
        Рабочие документы CeMMAP
        CWP02/15, Центр методов и практики микроданных, Институт финансовых исследований.
      • Виктор Черножуков, Кристиан Хансен и Мартин Шпиндлер, 2015 г.
        Вывод после выбора и после регуляризации в линейных моделях с множеством элементов управления и инструментов ,»
        Документы
        1501.03185, arXiv. org.
    10. Чао, Джон К. и Суонсон, Норман Р. и Хаусман, Джерри А. и Ньюи, Уитни К. и Воутерсен, Тимен, 2012 г.
      « Асимптотическое распределение Jive в гетероскедастической регрессии IV со многими инструментами »,
      Эконометрическая теория, издательство Кембриджского университета, том. 28(1), страницы 42-86, февраль.

      • Чао, Суонсон, Хаусман, Ньюи и Воутерсен, 2010 г.
        Асимптотическое распределение JIVE в гетероскедастической регрессии IV со многими инструментами ,»
        Архив рабочих документов по экономике
        567, Университет Джона Хопкинса, факультет экономики.
      • Норман Р. Суонсон, Джон К. Чао и Джерри А. Хаусман, Уитни К. Ньюи и Тимен Воутерсен, 2011 г.
        « Асимптотическое распределение JIVE в гетероскедастической IV-регрессии со многими инструментами »,
        Ведомственные рабочие документы
        201110, Ратгерский университет, экономический факультет.
    11. Моримунэ, Кимио, 1983 год.
      » Приблизительные распределения оценщиков k-класса, когда степень сверхидентифицируемости велика по сравнению с размером выборки ,»
      Эконометрика, Эконометрическое общество, том. 51(3), страницы 821-841, май.
    12. Ангрист, Джошуа Д. и Эванс, Уильям Н., 1998.
      « Предложение труда детей и их родителей: данные экзогенных изменений в размере семьи »,
      American Economic Review, Американская экономическая ассоциация, том. 88(3), страницы 450-477, июнь.

      • Джошуа Д. Ангрист и Уильям Н. Эванс, 1996 г.
        » Предложение рабочей силы детей и их родителей: данные экзогенных изменений в размере семьи ,»
        Рабочие документы NBER
        5778, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
    13. Уилбур Таунсенд, 2017 г.
      » ELASTICREGRESS: модуль Stata для выполнения регрессии эластичной сети, регрессии лассо, регрессии гребня ,»
      Компоненты статистического программного обеспечения
      S458397, Департамент экономики Бостонского колледжа, пересмотрено 16 апреля 2018 г.

    Полные ссылки (включая те, которые не соответствуют элементам в IDEAS)

    Наиболее связанные элементы

    Это элементы, которые чаще всего цитируют те же работы, что и этот, и цитируются теми же работами, что и этот.

    1. Марин Карраско и Гай Чуэнте, 2016 г.
      « Эффективная оценка со многими слабыми инструментами с использованием методов регуляризации »,
      Эконометрические обзоры, Taylor & Francis Journals, vol. 35(8-10), страницы 1609-1637, декабрь.

      • Гай Чуэнте и Марин Карраско, 2013 г.
        « Эффективная оценка со многими слабыми инструментами с использованием методов регуляризации ,»
        Рабочие документы CIRANO
        2013-21, ЧИРАНО.
      • Марин Карраско и Гай Чуэнте, 2015 г.
        Эффективная оценка со многими слабыми инструментами с использованием методов регуляризации ,»
        Исследования в области экономики
        1517 г., Школа экономики Кентского университета.
    2. Карраско, Марин и Чуэнте, Гай, 2015 г.
      « Регулярный LIML для многих инструментов «,
      Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 186(2), страницы 427-442.

      • Гай Чуэнте и Марин Карраско, 2013 г.
        « Регулярный LIML для многих инструментов «,
        Рабочие документы CIRANO
        2013-20, ЧИРАНО.
      • Марин Карраско и Гай Чуэнте, 2015 г.
        « Регулярный LIML для многих инструментов «,
        Исследования в области экономики
        1515 г., Школа экономики Кентского университета.
    3. Гай Чуэнте, 2019.
      « Слабая идентификация и оценка моделей социального взаимодействия »,
      Документы
      1902.06143, arXiv.org.
    4. Дакён Сон, 2022 год.
      « Двоичная модель отклика со многими слабыми инструментами ,»
      Документы
      2201.04811, arXiv.org, пересмотрено в феврале 2022 г.
    5. Гай Чуэнте, 2016.
      « Оценка моделей социального взаимодействия с использованием регуляризации «,
      Исследования в области экономики
      1607 г., Школа экономики Кентского университета.
    6. Юнсок Ли и Ю Чжоу, 2015 г.
      « Оценщики усредненных инструментальных переменных «,
      Рабочие документы Центра политических исследований
      180, Центр политических исследований, Школа Максвелла, Сиракузский университет.
    7. Мюррей Майкл П., 2017 г.
      Оценка линейной модели IV, когда инструментов много или они слабые ,»
      Журнал эконометрических методов, De Gruyter, vol. 6(1), страницы 1-22, январь.
    8. Сёльвстен, Миккель, 2020.
      » Надежная оценка с помощью многих инструментов ,»
      Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 214(2), страницы 495-512.
    9. Колесар, Михал, 2018.
      « Подход на минимальное расстояние для логического вывода со многими инструментами ,»
      Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 204(1), страницы 86-100.
    10. Виктор Черножуков, Кристиан Хансен и Мартин Шпиндлер, 2015 г.
      Вывод после выбора и после регуляризации в линейных моделях с множеством элементов управления и инструментов , »
      American Economic Review, Американская экономическая ассоциация, том. 105(5), страницы 486-490, май.

      • Виктор Черножуков, Кристиан Хансен и Мартин Шпиндлер, 2015 г.
        » Вывод после выбора и после регуляризации в линейных моделях с множеством элементов управления и инструментов ,»
        Рабочие документы CeMMAP
        CWP02/15, Центр методов и практики микроданных, Институт финансовых исследований.
      • Виктор Черножуков, Кристиан Хансен и Мартин Шпиндлер, 2015 г.
        « Вывод после выбора и после регуляризации в линейных моделях с множеством элементов управления и инструментов «,
        Документы
        1501.03185, arXiv.org.
    11. Михал Колесар, Радж Четти, Джон Фридман, Эдвард Глейзер и Гвидо В. Имбенс, 2015 г.
      « Идентификация и вывод с помощью многих недействительных инструментов «,
      Журнал деловой и экономической статистики, Taylor & Francis Journals, vol. 33(4), страницы 474-484, октябрь.

      • Михал Колесар, Радж Четти, Джон Н. Фридман, Эдвард Л. Глейзер и Гвидо В. Имбенс, 2011 г.
        « Идентификация и вывод с использованием многих недействительных инструментов «,
        Рабочие документы NBER
        17519, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
      • Колесар, Михал и Четти, Радж и Фридман, Джон и Глейзер, Эдвард Людвиг и Имбенс, Гвидо, 2015 г.
        « Идентификация и вывод с помощью многих недействительных инструментов «,
        Научные статьи
        27769098, факультет экономики Гарвардского университета.
    12. Нам-Хён Ким и Винфрид Полмайер, 2015 г.
      « Подход регуляризации к смещенной двухэтапной оценке методом наименьших квадратов «,
      Серия рабочих документов
      15-22, Центр экономического анализа Римини.
    13. Виктор Черножуков, Кристиан Хансен и Мартин Шпиндлер, 2015 г.
      « Действительный вывод после выбора и после регуляризации: элементарный общий подход »,
      Ежегодный обзор экономики, Ежегодные обзоры, том. 7(1), страницы 649-688, август.

      • Виктор Черножуков, Кристиан Хансен и Мартин Шпиндлер, 2015 г.
        « Действительный вывод после выбора и после регуляризации: элементарный общий подход »,
        Документы
        1501.03430, arXiv.org, пересмотрено в августе 2015 г.
      • Виктор Черножуков, Кристиан Хансен и Мартин Шпиндлер, 2016 г.
        » Действительный вывод после выбора и после регуляризации: элементарный общий подход ,»
        Рабочие документы CeMMAP
        CWP36/16, Центр методов и практики микроданных, Институт финансовых исследований.
    14. Ахим Аренс, Кристиан Б. Хансен и Марк Э. Шаффер, 2020 г.
      « lassopack: выбор модели и прогнозирование с регуляризованной регрессией в Stata »,
      Журнал Stata, StataCorp LP, vol. 20(1), страницы 176-235, март.

      • Ахим Аренс, Кристиан Б. Хансен и Марк Э. Шаффер, 2019 г.
        « lassopack: выбор модели и прогнозирование с регуляризованной регрессией в Stata »,
        Документы
        1901.05397, arXiv.org.
      • Аренс, Ахим и Хансен, Кристиан Б. и Шаффер, Марк Э., 2019 г..
        « lassopack: выбор модели и прогнозирование с регуляризованной регрессией в Stata »,
        Документы для обсуждения IZA
        12081, Институт экономики труда (ИЗА).
    15. Александр Беллони, Виктор Черножуков, Денис Четвериков, Кристиан Хансен и Кенго Като, 2018.
      « Многомерная эконометрика и регуляризованный GMM »,
      Документы
      1806.01888, arXiv.org, пересмотрено в июне 2018 г.

      • Александр Беллони, Виктор Черножуков, Денис Четвериков, Кристиан Хансен и Кенго Като, 2018.
        Многомерная эконометрика и регуляризованный GMM ,»
        Рабочие документы CeMMAP
        CWP35/18, Центр методов и практики микроданных, Институт финансовых исследований.
    16. Бай Хуан, Тэ-Хви Ли и Аман Улла, 2017 г.
      » Комбинированная оценка регрессионных моделей с ошибками измерения ,»
      Индийское экономическое обозрение, Springer, vol. 52(1), страницы 73-91, декабрь.

      • Тэ-Хви Ли, Бай Хуан и Аман Улла, 2017 г.
        Комбинированный оценщик регрессионных моделей с ошибками измерения ,»
        Рабочие бумаги
        201902, Калифорнийский университет в Риверсайде, факультет экономики.
    17. Чао, Джон К. и Хаусман, Джерри А. и Ньюи, Уитни К. и Суонсон, Норман Р. и Воутерсен, Тимен, 2014 г.
      » Тестирование чрезмерной идентификации ограничений с использованием многих инструментов и гетероскедастичности ,»
      Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 178(P1), страницы 15-21.

      • Норман Р. Суонсон, Джон К. Чао и Джерри А. Хаусман, Уитни К. Ньюи и Тимен Воутерсен, 2011 г.
        Тестирование чрезмерной идентификации ограничений с помощью многих инструментов и гетероскедастичности ,»
        Ведомственные рабочие документы
        201118, Ратгерский университет, экономический факультет.
    18. Ван, Венджи и Каффо, Максимилиан, 2016 г.
      « Вывод начальной загрузки для моделей инструментальных переменных со многими слабыми инструментами »,
      Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 192(1), страницы 231-268.
    19. Каттанео, Матиас Д. и Янссон, Майкл и Ньюи, Уитни К., 2018 г.
      Альтернативная асимптотика и частично линейная модель со многими регрессорами ,»
      Эконометрическая теория, издательство Кембриджского университета, том. 34(2), страницы 277-301, апрель.

      • Матиас Д. Каттанео, Майкл Янссон и Уитни К. Ньюи, 2012 г.
        « Альтернативная асимптотика и частично линейная модель со многими регрессорами »,
        СОЗДАЕТ исследовательские работы
        2012-02, факультет экономики и экономики предприятия, Орхусский университет.
      • Матиас Д. Каттанео, Майкл Янссон и Уитни К. Ньюи, 2015 г.
        Альтернативная асимптотика и частично линейная модель со многими регрессорами ,»
        Документы
        1505.08120, arXiv.org.
      • Матиас Каттанео, Майкл Янссон и Уитни К. Ньюи, 2015 г.
        « Альтернативная асимптотика и частично линейная модель со многими регрессорами ,»
        Рабочие документы CeMMAP
        CWP36/15, Центр методов и практики микроданных, Институт финансовых исследований.
    20. Го, Цзыцзянь и Кан, Хёнсын и Кай, Т. Тони и Смолл, Дилан С., 2018 г.
      Тестирование эндогенности с многомерными ковариатами ,»
      Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 207(1), страницы 175-187.

    Подробнее об этом изделии

    Классификация JEL:

    • C21 — Математические и количественные методы — — Модели с одним уравнением; Одиночные переменные — — — Модели поперечного сечения; Пространственные модели; Модели лечебного эффекта
    • C26 — Математические и количественные методы — — Модели с одним уравнением; Отдельные переменные — — — Инструментальные переменные (IV) Оценка
    • C52 – Математические и количественные методы – – Эконометрическое моделирование – – – Оценка, проверка и выбор модели
    • C55 – Математические и количественные методы – – Эконометрическое моделирование – – – Большие наборы данных: моделирование и анализ
    • J01 – Экономика труда и демографии – – Общие – – – Экономика труда: Общие
    • J08 — Экономика труда и демографии — — Общие — — — Политика в области экономики труда

    Поля НЭПа

    Эта статья была анонсирована в следующих отчетах НЭПа:

    • НЭП-БИГ-2020-02-03 (Большие данные)
    • НЭП-ЭКМ-2020-02-03 (Эконометрика)
    • НЭП-ЛАБ-2020-02-03 (Экономика труда)
    • NEP-LTV-2020-02-03 (Безработица, неравенство и бедность)
    • НЭП-ОРЭ-2020-02-03 (Исследование операций)

    Статистика

    Статистика доступа и загрузки

    Исправления

    Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами. Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления, пожалуйста, укажите дескриптор этого элемента: RePEc:nbr:nberwo:26584 . См. общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, названия, реферата, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: . Общие контактные данные провайдера: https://edirc.repec.org/data/nberrus.html .

    Если вы создали этот элемент и еще не зарегистрированы в RePEc, мы рекомендуем вам сделать это здесь. Это позволяет связать ваш профиль с этим элементом. Это также позволяет вам принимать потенциальные ссылки на этот элемент, в отношении которых мы не уверены.

    Если CitEc распознал библиографическую ссылку, но не связал с ней элемент в RePEc, вы можете помочь с помощью этой формы .

    Если вы знаете об отсутствующих элементах, ссылающихся на этот, вы можете помочь нам создать эти ссылки, добавив соответствующие ссылки таким же образом, как указано выше, для каждого ссылающегося элемента. Если вы являетесь зарегистрированным автором этого элемента, вы также можете проверить вкладку «Цитаты» в своем профиле RePEc Author Service, так как некоторые цитаты могут ожидать подтверждения.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, названия, реферата, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: (адрес электронной почты доступен ниже). Общие контактные данные провайдера: https://edirc.repec.org/data/nberrus.html .

    Обратите внимание, что фильтрация исправлений может занять пару недель.
    различные услуги RePEc.

    Машинный труд

    Автор

    Перечислено:

    • Джошуа Д. Ангрист
    • Бригам Франдсен

    Зарегистрировано:

    • Джошуа Д Ангрист

    Abstract

    Полезность машинного обучения (ML) для причинно-следственного вывода на основе регрессии иллюстрируется использованием лассо для выбора контрольных переменных для оценки влияния характеристик колледжа на заработную плату. Лассо после двойного выбора предлагает путь к анализу чувствительности на основе данных. ML также кажется полезным для первого этапа инструментальных переменных (IV), поскольку смещение двухэтапного метода наименьших квадратов (2SLS) отражает переоснащение. В то время как выбор инструментов на основе ML может улучшить 2SLS, разделенная выборка IV и максимальная вероятность ограниченной информации работают лучше. Наконец, мы используем ML для выбора элементов управления IV. Здесь ML создает искусственные ограничения исключения, генерируя ложные результаты. В целом машинное обучение кажется неподходящим для приложений IV в экономике труда.

    Предлагаемое цитирование

  • Джошуа Д. Ангрист и Бригам Франдсен, 2022.
    « Машинный труд «,
    Журнал экономики труда, University of Chicago Press, vol. 40(S1), страницы 97-140.

    • Обработчик: RePEc:ucp:jlabec:doi:10.1086/717933
    DOI: 10.1086/717933

    как

    HTMLHTML с абстрактным простым текстомпростой текст с абстрактнымBibTeXRIS (EndNote, RefMan, ProCite)ReDIFJSON

    Скачать полный текст от издателя

    URL-адрес файла: http://dx. doi.org/10.1086/717933
    Ограничение на загрузку: Для доступа к полному тексту или PDF-файлу требуется подписка.

    URL-адрес файла: http://dx.doi.org/10.1086/717933
    Ограничение на загрузку: Для доступа к полному тексту или PDF-файлу требуется подписка.

    URL-адрес файла: https://libkey.io/10.1086/717933?utm_source=ideas
    Ссылка LibKey : если доступ ограничен и если ваша библиотека использует эту службу, LibKey перенаправит вас туда, где вы можете использовать подписка библиотеки для доступа к этому пункту
    —>

    Поскольку доступ к этому документу ограничен, вы можете найти другую версию ниже или найти другую его версию.

    Другие версии этого артикула:

    Каталожные номера указаны в IDEAS

    как

    HTMLHTML с абстрактным простым текстомпростой текст с абстрактнымBibTeXRIS (EndNote, RefMan, ProCite)ReDIFJSON

    1. Ахим Аренс, Кристиан Б. Хансен и Марк Э. Шаффер, 2020 г.
      lassopack: Выбор модели и прогнозирование с регуляризованной регрессией в Stata ,»
      Журнал Stata, StataCorp LP, vol. 20(1), страницы 176-235, март.

      • Аренс, Ахим и Хансен, Кристиан Б. и Шаффер, Марк Э., 2019 г.
        « lassopack: выбор модели и прогнозирование с регуляризованной регрессией в Stata »,
        Документы для обсуждения IZA
        12081, Институт экономики труда (ИЗА).
      • Ахим Аренс, Кристиан Б. Хансен и Марк Э. Шаффер, 2019 г.
        « lassopack: выбор модели и прогнозирование с регуляризованной регрессией в Stata »,
        Документы
        1901.05397, arXiv.org.
    2. Хансен, Кристиан и Козбур, Дамиан, 2014 г.
      « Оценка инструментальных переменных со многими слабыми инструментами с использованием регуляризованного JIVE ,»
      Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 182(2), страницы 290-308.
    3. Кнаус, Майкл К. и Лехнер, Майкл и Стритматтер, Энтони, 2018 г.
      « Оценка гетерогенных причинных эффектов с помощью машинного обучения: эмпирические данные Монте-Карло »,
      Документы для обсуждения IZA
      12039, Институт экономики труда (ИЗА).

      • Майкл К. Кнаус, Майкл Лехнер и Энтони Стритматтер, 2018 г.
        « Оценка гетерогенных причинных эффектов с помощью машинного обучения: эмпирические данные Монте-Карло »,
        Документы
        1810.13237, arXiv.org, редакция от декабря 2018 г.
      • Кнаус, Майкл К. и Лехнер, Майкл и Стритматтер, Энтони, 2018 г.
        « Оценка гетерогенных причинных эффектов с помощью машинного обучения: эмпирические данные Монте-Карло »,
        Документы для обсуждения CEPR
        13402, C.E.P.R. Дискуссионные документы.
      • Кнаус, Майкл К. и Лехнер, Майкл и [email protected], 2018.
        « Оценка гетерогенных причинных эффектов с помощью машинного обучения: эмпирические данные Монте-Карло »,
        Серия рабочих документов по экономике
        1817 г., Университет Санкт-Галлена, Школа экономики и политических наук.
    4. Моримунэ, Кимио, 1983 год.
      » Приблизительные распределения оценщиков k-класса, когда степень сверхидентифицируемости велика по сравнению с размером выборки ,»
      Эконометрика, Эконометрическое общество, том. 51(3), страницы 821-841, май.
    5. Ангрист, Джошуа Д. и Эванс, Уильям Н., 1998.
      « Предложение труда детей и их родителей: данные экзогенных изменений в размере семьи »,
      American Economic Review, Американская экономическая ассоциация, том. 88(3), страницы 450-477, июнь.

      • Джошуа Д. Ангрист и Уильям Н. Эванс, 1996 г.
        » Предложение рабочей силы детей и их родителей: данные экзогенных изменений в размере семьи ,»
        Рабочие документы NBER
        5778, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
    6. Голлер, Даниэль и Лехнер, Майкл и Мокалл, Андреас и Вольф, Иоахим, 2020.
      » Улучшает ли оценка оценки склонности с помощью машинного обучения оценку соответствия? Пример программ Германии для длительно безработных ,»
      Экономика труда, Elsevier, vol. 65(С).

      • Голлер, Даниэль и Лехнер, Михаэль и Моцалл, Андреас и Вольф, Иоахим, 2019 г..
        « Улучшает ли оценка оценки склонности с помощью машинного обучения оценку соответствия? Пример немецких программ для долгосрочных безработных »,
        Документы для обсуждения IZA
        12526, Институт экономики труда (ИЗА).
      • Голлер, Даниэль и Лехнер, Майкл и Мокалл, Андреас и Вольф, Иоахим, 2020.
        » Улучшает ли оценка оценки склонности с помощью машинного обучения оценку соответствия? : пример программ Германии для долгосрочных безработных ,»
        Документ для обсуждения IAB
        202005, Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), Нюрнберг [Институт исследований в области занятости, Нюрнберг, Германия].
      • Голлер, Даниэль и Лехнер, Майкл и Мокалл, Андреас и Вольф, Иоахим, 2019.
        » Улучшает ли оценка коэффициента склонности с помощью машинного обучения оценку соответствия? Пример немецких программ для длительно безработных ,»
        Серия рабочих документов по экономике
        1910 г., Университет Санкт-Галлена, Школа экономики и политических наук.
    7. Карраско, Марин и Чуэнте, Гай, 2015 г.
      « Регулярный LIML для многих инструментов «,
      Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 186(2), страницы 427-442.

      • Гай Чуэнте и Марин Карраско, 2013 г.
        « Регулярный LIML для многих инструментов «,
        Рабочие документы CIRANO
        2013-20, ЧИРАНО.
      • Марин Карраско и Гай Чуэнте, 2015 г.
        « Регулярный LIML для многих инструментов «,
        Исследования в области экономики
        1515 г., Школа экономики Кентского университета.
    8. Карраско, Морской, 2012 г.
      « Подход к регуляризации решения проблемы многих инструментов «,
      Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 170(2), страницы 383-398.
    9. Луис М. Крус и Марсело Х. Морейра, 2005 г.
      « О достоверности эконометрических методов со слабыми инструментами: вывод о доходах от образования с использованием законов об обязательном посещении школы »,
      Журнал управления персоналом, University of Wisconsin Press, vol. 40(2).
    10. Беккер, Пол А, 19 лет94.
      « Альтернативные аппроксимации распределений инструментальных переменных оценщиков »,
      Эконометрика, Эконометрическое общество, том. 62(3), страницы 657-681, май.
    11. Виктор Черножуков, Кристиан Хансен и Мартин Шпиндлер, 2015 г.
      « Вывод после выбора и после регуляризации в линейных моделях с множеством элементов управления и инструментов «,
      American Economic Review, Американская экономическая ассоциация, том. 105(5), страницы 486-490, май.

      • Виктор Черножуков, Кристиан Хансен и Мартин Шпиндлер, 2015 г.
        Вывод после выбора и после регуляризации в линейных моделях с множеством элементов управления и инструментов ,»
        Рабочие документы CeMMAP
        CWP02/15, Центр методов и практики микроданных, Институт финансовых исследований.
      • Виктор Черножуков, Кристиан Хансен и Мартин Шпиндлер, 2015 г.
        « Вывод после выбора и после регуляризации в линейных моделях с множеством элементов управления и инструментов «,
        Документы
        1501.03185, arXiv.org.
    12. Чао, Джон К. и Суонсон, Норман Р. и Хаусман, Джерри А. и Ньюи, Уитни К. и Воутерсен, Тимен, 2012 г.
      Асимптотическое распределение Jive в гетероскедастической Iv-регрессии со многими инструментами ,»
      Эконометрическая теория, издательство Кембриджского университета, том. 28(1), страницы 42-86, февраль.

      • Чао, Суонсон, Хаусман, Ньюи и Воутерсен, 2010 г.
        « Асимптотическое распределение JIVE в гетероскедастической IV-регрессии со многими инструментами »,
        Архив рабочих документов по экономике
        567, Университет Джона Хопкинса, факультет экономики.
      • Норман Р. Суонсон, Джон К. Чао и Джерри А. Хаусман, Уитни К. Ньюи и Тимен Воутерсен, 2011 г.
        Асимптотическое распределение JIVE в гетероскедастической IV-регрессии со многими инструментами ,»
        Ведомственные рабочие документы
        201110, Ратгерский университет, экономический факультет.
    13. Уилбур Таунсенд, 2017 г.
      » ELASTICREGRESS: модуль Stata для выполнения регрессии эластичной сети, регрессии лассо, регрессии гребня ,»
      Компоненты статистического программного обеспечения
      S458397, Департамент экономики Бостонского колледжа, пересмотрено 16 апреля 2018 г.

    Полные каталожные номера (включая те, которые не соответствуют товарам в IDEAS)

    Наиболее связанные элементы

    Это элементы, которые чаще всего цитируют те же работы, что и этот, и цитируются теми же работами, что и этот.

    1. Марин Карраско и Гай Чуэнте, 2016 г.
      « Эффективная оценка со многими слабыми инструментами с использованием методов регуляризации »,
      Эконометрические обзоры, Taylor & Francis Journals, vol. 35(8-10), страницы 1609-1637, декабрь.

      • Гай Чуэнте и Марин Карраско, 2013 г.
        Эффективная оценка со многими слабыми инструментами с использованием методов регуляризации ,»
        Рабочие документы CIRANO
        2013-21, ЧИРАНО.
      • Марин Карраско и Гай Чуэнте, 2015 г.
        « Эффективная оценка со многими слабыми инструментами с использованием методов регуляризации ,»
        Исследования в области экономики
        1517 г., Школа экономики Кентского университета.
    2. Карраско, Марин и Чуэнте, Гай, 2015 г.
      « Регулярный LIML для многих инструментов «,
      Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 186(2), страницы 427-442.

      • Гай Чуэнте и Марин Карраско, 2013 г.
        « Регулярный LIML для многих инструментов «,
        Рабочие документы CIRANO
        2013-20, ЧИРАНО.
      • Марин Карраско и Гай Чуэнте, 2015 г.
        « Регулярный LIML для многих инструментов «,
        Исследования в области экономики
        1515 г., Школа экономики Кентского университета.
    3. Юнсок Ли и Ю Чжоу, 2015 г.
      « Оценщики усредненных инструментальных переменных «,
      Рабочие документы Центра политических исследований
      180, Центр политических исследований, Школа Максвелла, Сиракузский университет.
    4. Мюррей Майкл П., 2017.
      « Оценка линейной модели IV, когда инструментов много или они слабые «,
      Журнал эконометрических методов, De Gruyter, vol. 6(1), страницы 1-22, январь.
    5. Сёльвстен, Миккель, 2020.
      » Надежная оценка с помощью многих инструментов ,»
      Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 214(2), страницы 495-512.
    6. Колесар, Михал, 2018.
      « Подход на минимальное расстояние для логического вывода со многими инструментами ,»
      Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 204(1), страницы 86-100.
    7. Гай Чуэнте, 2019.
      « Слабая идентификация и оценка моделей социального взаимодействия »,
      Документы
      1902.06143, arXiv.org.
    8. Дакён Сон, 2022 год.
      « Двоичная модель отклика со многими слабыми инструментами ,»
      Документы
      2201.04811, arXiv. org, пересмотрено в феврале 2022 г.
    9. Гай Чуэнте, 2016 год.
      « Оценка моделей социального взаимодействия с использованием регуляризации «,
      Исследования в области экономики
      1607 г., Школа экономики Кентского университета.
    10. Александр Беллони, Виктор Черножуков, Денис Четвериков, Кристиан Хансен и Кенго Като, 2018.
      Многомерная эконометрика и регуляризованный GMM ,»
      Рабочие документы CeMMAP
      CWP35/18, Центр методов и практики микроданных, Институт финансовых исследований.

      • Александр Беллони, Виктор Черножуков, Денис Четвериков, Кристиан Хансен и Кенго Като, 2018.
        « Многомерная эконометрика и регуляризованный GMM »,
        Документы
        1806.01888, arXiv.org, пересмотрено в июне 2018 г.
    11. Виктор Черножуков, Кристиан Хансен и Мартин Шпиндлер, 2015 г.
      Вывод после выбора и после регуляризации в линейных моделях с множеством элементов управления и инструментов , »
      American Economic Review, Американская экономическая ассоциация, том. 105(5), страницы 486-490, май.

      • Виктор Черножуков, Кристиан Хансен и Мартин Шпиндлер, 2015 г.
        » Вывод после выбора и после регуляризации в линейных моделях с множеством элементов управления и инструментов ,»
        Рабочие документы CeMMAP
        CWP02/15, Центр методов и практики микроданных, Институт финансовых исследований.
      • Виктор Черножуков, Кристиан Хансен и Мартин Шпиндлер, 2015 г.
        « Вывод после выбора и после регуляризации в линейных моделях с множеством элементов управления и инструментов «,
        Документы
        1501.03185, arXiv.org.
    12. Михал Колесар, Радж Четти, Джон Фридман, Эдвард Глейзер и Гвидо В. Имбенс, 2015 г.
      « Идентификация и вывод с помощью многих недействительных инструментов «,
      Журнал деловой и экономической статистики, Taylor & Francis Journals, vol. 33(4), страницы 474-484, октябрь.

      • Михал Колесар, Радж Четти, Джон Н. Фридман, Эдвард Л. Глейзер и Гвидо В. Имбенс, 2011 г.
        « Идентификация и вывод с использованием многих недействительных инструментов «,
        Рабочие документы NBER
        17519, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
      • Колесар, Михал и Четти, Радж и Фридман, Джон и Глейзер, Эдвард Людвиг и Имбенс, Гвидо, 2015 г.
        « Идентификация и вывод с помощью многих недействительных инструментов «,
        Научные статьи
        27769098, факультет экономики Гарвардского университета.
    13. Ахим Аренс, Кристиан Б. Хансен и Марк Э. Шаффер, 2020 г.
      « lassopack: выбор модели и прогнозирование с регуляризованной регрессией в Stata »,
      Журнал Stata, StataCorp LP, vol. 20(1), страницы 176-235, март.

      • Аренс, Ахим и Хансен, Кристиан Б. и Шаффер, Марк Э., 2019 г.
        « lassopack: выбор модели и прогнозирование с регуляризованной регрессией в Stata »,
        Документы для обсуждения IZA
        12081, Институт экономики труда (ИЗА).
      • Ахим Аренс, Кристиан Б. Хансен и Марк Э. Шаффер, 2019 г.
        « lassopack: выбор модели и прогнозирование с регуляризованной регрессией в Stata »,
        Документы
        1901.05397, arXiv.org.
    14. Бай Хуан, Тэ-Хви Ли и Аман Улла, 2017 г.
      » Комбинированная оценка регрессионных моделей с ошибками измерения ,»
      Индийское экономическое обозрение, Springer, vol. 52(1), страницы 73-91, декабрь.

      • Тэ-Хви Ли, Бай Хуан и Аман Улла, 2017 г.
        Комбинированный оценщик регрессионных моделей с ошибками измерения ,»
        Рабочие бумаги
        201902, Калифорнийский университет в Риверсайде, факультет экономики.
    15. Чао, Джон К. и Хаусман, Джерри А. и Ньюи, Уитни К. и Суонсон, Норман Р. и Воутерсен, Тимен, 2014 г.
      » Тестирование чрезмерной идентификации ограничений с использованием многих инструментов и гетероскедастичности ,»
      Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 178(P1), страницы 15-21.

      • Норман Р. Суонсон, Джон К. Чао и Джерри А. Хаусман, Уитни К. Ньюи и Тимен Воутерсен, 2011 г.
        Тестирование чрезмерной идентификации ограничений с помощью многих инструментов и гетероскедастичности ,»
        Ведомственные рабочие документы
        201118, Ратгерский университет, экономический факультет.
    16. Ван, Венджи и Каффо, Максимилиан, 2016 г.
      « Вывод начальной загрузки для моделей инструментальных переменных со многими слабыми инструментами »,
      Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 192(1), страницы 231-268.
    17. Каттанео, Матиас Д. и Янссон, Майкл и Ньюи, Уитни К., 2018 г.
      Альтернативная асимптотика и частично линейная модель со многими регрессорами ,»
      Эконометрическая теория, издательство Кембриджского университета, том. 34(2), страницы 277-301, апрель.

      • Матиас Д. Каттанео, Майкл Янссон и Уитни К. Ньюи, 2012 г.
        « Альтернативная асимптотика и частично линейная модель со многими регрессорами »,
        СОЗДАЕТ исследовательские работы
        2012-02, факультет экономики и экономики предприятия, Орхусский университет.
      • Матиас Д. Каттанео, Майкл Янссон и Уитни К. Ньюи, 2015 г.
        Альтернативная асимптотика и частично линейная модель со многими регрессорами ,»
        Документы
        1505.08120, arXiv.org.
      • Матиас Каттанео, Майкл Янссон и Уитни К. Ньюи, 2015 г.
        « Альтернативная асимптотика и частично линейная модель со многими регрессорами ,»
        Рабочие документы CeMMAP
        CWP36/15, Центр методов и практики микроданных, Институт финансовых исследований.
    18. Го, Цзыцзянь и Кан, Хёнсын и Кай, Т. Тони и Смолл, Дилан С., 2018 г.
      Тестирование эндогенности с многомерными ковариатами ,»
      Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 207(1), страницы 175-187.
    19. Виктор Черножуков, Кристиан Хансен и Мартин Шпиндлер, 2015 г.
      « Действительный вывод после выбора и после регуляризации: элементарный общий подход »,
      Ежегодный обзор экономики, Ежегодные обзоры, том. 7(1), страницы 649-688, август.

      • Виктор Черножуков, Кристиан Хансен и Мартин Шпиндлер, 2015 г.
        Действительный вывод после выбора и после регуляризации: элементарный общий подход ,»
        Документы
        1501.03430, arXiv.org, пересмотрено в августе 2015 г.
      • Виктор Черножуков, Кристиан Хансен и Мартин Шпиндлер, 2016 г.
        » Действительный вывод после выбора и после регуляризации: элементарный общий подход ,»
        Рабочие документы CeMMAP
        CWP36/16, Центр методов и практики микроданных, Институт финансовых исследований.
    20. Нам-Хён Ким и Винфрид Полмайер, 2015 г.
      Подход регуляризации к смещенной двухэтапной оценке методом наименьших квадратов ,»
      Серия рабочих документов
      15-22, Центр экономического анализа Римини.

    Подробнее об этом изделии

    Классификация JEL:

    • C21 — Математические и количественные методы — — Модели с одним уравнением; Одиночные переменные — — — Модели поперечного сечения; Пространственные модели; Модели лечебного эффекта
    • C26 — Математические и количественные методы — — Модели с одним уравнением; Отдельные переменные — — — Инструментальные переменные (IV) Оценка
    • C52 – Математические и количественные методы – – Эконометрическое моделирование – – – Оценка, проверка и выбор модели
    • C55 – Математические и количественные методы – – Эконометрическое моделирование – – – Большие наборы данных: моделирование и анализ
    • J01 – Экономика труда и демографии – – Общие – – – Экономика труда: Общие
    • J08 — Экономика труда и демографии — — Общие — — — Политика в области экономики труда

    Статистика

    Статистика доступа и загрузки

    Исправления

    Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами. Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления укажите дескриптор этого элемента: RePEc:ucp:jlabec:doi:10.1086/717933 . См. общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, названия, реферата, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: . Общие контактные данные провайдера: https://www.journals.uchicago.edu/JOLE .

    Если вы создали этот элемент и еще не зарегистрированы в RePEc, мы рекомендуем вам сделать это здесь. Это позволяет связать ваш профиль с этим элементом. Это также позволяет вам принимать потенциальные ссылки на этот элемент, в отношении которых мы не уверены.

    Если CitEc распознал библиографическую ссылку, но не связал с ней элемент в RePEc, вы можете помочь с помощью этой формы .

    Если вы знаете об отсутствующих элементах, ссылающихся на этот, вы можете помочь нам создать эти ссылки, добавив соответствующие ссылки таким же образом, как указано выше, для каждого ссылающегося элемента. Если вы являетесь зарегистрированным автором этого элемента, вы также можете проверить вкладку «Цитаты» в своем профиле RePEc Author Service, так как некоторые цитаты могут ожидать подтверждения.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, названия, реферата, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь в: Отдел журналов (адрес электронной почты доступен ниже). Общие контактные данные провайдера: https://www.journals.uchicago.edu/JOLE .

    Обратите внимание, что фильтрация исправлений может занять пару недель.
    различные услуги RePEc.

    Бюро трудовой статистики США

    ДЛЯ ПРИНТЕРА

    • Резюме
    • Что они делают
    • Рабочая среда
    • Как стать одним из них
    • Оплата
    • Перспективы работы
    • Данные о штате и районе
    • Сходные профессии
    • Подробнее

    Сводка

    Пожалуйста, включите JavaScript для воспроизведения этого видео.

    Стенограмма видео доступна по адресу https://www.youtube.com/watch?v=176-HGCTLqE.

    Краткие сведения: рабочие по металлу и пластику
    Медианная заработная плата 2021 г. 38 040 долларов в год

    18,29 $в час
    Стандартное начальное образование Посмотрите, как стать единым целым
    Опыт работы по родственной профессии Нет
    Обучение на рабочем месте Среднесрочное обучение на рабочем месте
    Количество рабочих мест, 2021 г. 1 014 000
    Перспективы работы, 2021-31 -5% (Отказ)
    Изменение занятости, 2021-31 -45 900

    Что делают рабочие по металлу и пластику

    Рабочие по металлу и пластику устанавливают и управляют оборудованием, которое режет, формирует и формирует металлические и пластмассовые материалы или детали.

    Рабочая среда

    Работники станков по металлу и пластмассе заняты в основном на фабриках. Рабочие должны соблюдать стандарты безопасности, чтобы защитить себя от опасностей на рабочем месте. Большинство работают полный рабочий день, который для некоторых включает вечера и выходные.

    Как стать слесарем по металлу или пластмассе

    Работникам по металлу и пластмассе обычно требуется диплом средней школы, чтобы начать работу и пройти годичное обучение на рабочем месте. Программисты с числовым программным управлением (ЧПУ) обычно нуждаются в послесреднем обучении.

    Заработная плата

    Средняя годовая заработная плата работников металлообрабатывающих и пластмассовых станков в мае 2021 года составляла 38 040 долларов США.

    Несмотря на сокращение занятости, ежегодно в среднем в течение десятилетия прогнозируется около 101 700 вакансий для работников машиностроения по металлу и пластмассе.

    Ожидается, что все эти вакансии будут вызваны необходимостью замены работников, которые переходят на другую профессию или выходят из состава рабочей силы, например, выходят на пенсию.

    Данные по штатам и районам

    Исследуйте ресурсы для трудоустройства и заработной платы по штатам и районам для рабочих по металлу и пластику.

    Похожие занятия

    Сравните рабочие обязанности, образование, служебный рост и заработную плату рабочих по металлу и пластмассе, занимающихся аналогичными занятиями.

    Дополнительная информация, включая ссылки на O*NET

    Узнайте больше о работниках металлообрабатывающих станков, посетив дополнительные ресурсы, в том числе O*NET, источник основных характеристик рабочих и профессий.

    Чем занимаются рабочие по металлу и пластику

    Об этом разделе

    Работники станков по металлу и пластмассе контролируют и регулируют машины во время работы.

    Работники станков по металлу и пластмассе устанавливают и управляют оборудованием, которое режет, формирует и формирует металлические и пластмассовые материалы или детали.

    Обязанности

    Работники станков по металлу и пластмассе обычно делают следующее:

    • Настройка и настройка машин по чертежам
    • Мониторинг состояния машин для обеспечения правильной работы
    • Вставка материала в машины либо вручную, либо с помощью погрузочно-разгрузочного оборудования
    • Эксплуатация формовочного оборудования, такого как машины для формования металла или пластика, литейные машины или машины для изготовления стержней
    • Работа на металлообрабатывающих станках для удаления припуска, таких как токарные или фрезерные станки
    • Отрегулируйте настройки станка по температуре, времени цикла, скорости и скорости подачи
    • Удалить готовую продукцию и документировать вывод в базу данных
    • Измерение, испытание и осмотр готовых заготовок в соответствии с чертежами
    • Осмотрите и отрегулируйте или замените затупившиеся или поврежденные режущие инструменты

    Работники станков по металлу и пластмассе работают с оборудованием, которое создает детали для потребительских товаров. В целом эти рабочие делятся на две группы: на тех, кто настраивает машины на эксплуатацию, и на тех, кто управляет машинами в процессе производства. Однако многие работники выполняют обе задачи.

    Хотя многие работники одновременно настраивают и управляют машинами, некоторые из них специализируются либо наладчиками машин, либо операторами машин и тендерами.

    Наладчики станков или наладчики, подготавливают станки перед производством, проводят пробные запуски и, при необходимости, регулируют и производят мелкий ремонт станков до и во время работы. Наладчики с числовым программным управлением (ЧПУ) загружают программы компьютерного управления.

    После установки инструментов на станок наладчики часто производят первую партию товаров, проверяют изделия и передают станок оператору.

    Операторы машин и тендеры следят за оборудованием во время производства.

    После того, как наладчик подготовит машину к производству, оператор наблюдает за машиной и производимой ею продукцией. Операторам, возможно, придется загружать машину материалами для производства или регулировать скорость машины во время производства. Они должны периодически проверять детали, которые производит машина, чтобы убедиться, что все работает правильно, ремонтируя оборудование по мере необходимости. Например, детали, изготавливаемые машиной, могут иметь дефекты, если режущий инструмент внутри машины затупится или повредится после продолжительного использования. Когда это происходит, оператор обычно снимает изношенный инструмент и заменяет его новым, произведенным производителями инструментов и штампов. Операторы могут устранять незначительные проблемы самостоятельно, но более серьезные проблемы могут быть устранены механиком по промышленному оборудованию.

    Сеттеры, операторы и тендеры обычно идентифицируются по типу машины, с которой они работают. Должностные обязанности обычно варьируются в зависимости от размера производителя и типа эксплуатируемой машины. Хотя некоторые работники специализируются на одном или двух типах машин, другие обучены наладке или эксплуатации различных из них. Автоматизация часто позволяет операторам машин управлять несколькими машинами одновременно.

    Кроме того, производственные технологии, такие как «бережливое» производство, ориентированное на команду, требуют, чтобы операторы машин чередовали разные машины. Чередование заданий приводит к более разнообразной работе, но также требует от работников ряда навыков.

    Ниже приведены примеры типов металлических и пластиковых машин:

    Операторы станков с числовым программным управлением управляют оборудованием с ЧПУ или роботами для выполнения операций на металлических или пластмассовых заготовках.

    Программисты с числовым программным управлением разрабатывают компьютерные программы для управления механической обработкой металлических или пластмассовых деталей с помощью автоматических станков, оборудования или систем.

    Наладчики, операторы и поставщики станков для резки, штамповки и прессования установка или управление машинами для распиловки, резки, резки, надрезов, гибки или правки металлических или пластиковых материалов.

    Наладчики сверлильных и расточных станков, операторы и поставщики установка или эксплуатация сверлильных станков для сверления, расточки, фрезерования или зенкерования металлических или пластиковых заготовок.

    Наладчики экструзионно-вытяжных машин, операторы и тендерщики установка или эксплуатация машин для экструзии (вытягивания) термопластичных или металлических материалов в виде труб, стержней, шлангов, проволоки, стержней или конструктивных элементов.

    Наладчики кузнечных станков, операторы и тендерщики устанавливают или управляют машинами, формирующими металлические или пластмассовые детали.

    Литейные формы и стержневые машины изготавливают или формируют восковые или песчаные стержни или формы, используемые при производстве металлических отливок в литейных цехах.

    Шлифовальные, притирочные, полировальные и полировальные станки Наладчики, операторы и поставщики установка или эксплуатация шлифовальных и связанных с ними станков, которые удаляют лишний материал с поверхностей, затачивают кромки или углы, полируют или полируют металлические или пластмассовые заготовки .

    Наладчики оборудования для термообработки, операторы и тендерщики установка или эксплуатация нагревательного оборудования, такого как печи для термообработки, машины для пламенной закалки, индукционные машины, ямы для замачивания или вакуумное оборудование, для отпуска, закалки, отжига , или подвергнуть термообработке металлические или пластмассовые предметы.

    Наладчики токарных и токарных станков, операторы и тендерщики установка или эксплуатация токарных и токарных станков для токарной обработки, расточки, нарезания резьбы или формовки металлических или пластиковых материалов, таких как прутки, стержни и отливки.

    Операторы печей для рафинирования металлов и тендеры эксплуатируют или обслуживают такие печи, как газовые, жидкотопливные, угольные, электродуговые или индукционные, а также кислородные печи. Эти печи могут использоваться для плавки и рафинирования металла перед литьем.

    Наладчики фрезерных и строгальных станков, операторы и операторы тендеров наладка или эксплуатация фрезерных или строгальных станков для придания формы, проточки или профилирования металлических или пластиковых заготовок.

    Изготовители моделей Настройка и эксплуатация станков, таких как фрезерные и гравировальные станки, для изготовления рабочих моделей металлических или пластиковых предметов. Они также могут использовать технологию 3D-печати.

    Наладчики формовочных, стержневых и литейных машин, операторы и тендерщики установка или эксплуатация машин для формования, литья или изготовления стержней из металла или пластмассы для формования или литья металлических или термопластичных деталей или изделий.

    Несколько наладчиков станков, операторов и тендеристов устанавливают или управляют двумя или более типами режущих или формовочных станков или роботов.

    Модельщики Разметка, обработка, подгонка и сборка отливок и деталей по металлическим или пластмассовым литейным моделям и литейным формам.

    Наладчики гальванических машин, операторы и подрядчики устанавливают или управляют гальваническими машинами и выполняют химические проверки покрытия металлических или пластиковых изделий цинком, медью, никелем или каким-либо другим металлом для защиты или украшения поверхностей.

    Разливщики и разливщики управляют машинами с компьютерным или ручным управлением для заливки и регулирования потока расплавленного металла в формы для производства отливок или слитков.

    Наладчики прокатных станков, операторы и тендерщики установка или эксплуатация машин для прокатки стали или пластика, а также для правки, отпуска или уменьшения толщины материалов.

    Наладчики машин для сварки, пайки и пайки, операторы и тендерщики (включая рабочих, которые работают с лазерными станками или лазерно-лучевыми машинами) устанавливают или управляют сварочными, паяльными или паяльными машинами или роботами, выполняющими сварку, пайку, пайку или подвергать термообработке металлические изделия, компоненты или сборки.

    Работники металлообрабатывающих и пластиковых машин обычно носят защитное снаряжение, например, защитные очки.

    В 2021 году рабочие по металлу и пластмассе занимали около 1,0 миллиона рабочих мест. Занятость в подробных профессиях, которые составляют рабочие по металлу и пластмассе, распределялась следующим образом:

    Наладчики, операторы и операторы станков для резки, штамповки и прессования металла и пластика 183 300
    Наладчики, операторы и операторы формовочных, стержневых и литейных машин, тендеры по металлу и пластмассе 166 100
    Операторы станка с числовым программным управлением 160 400
    Несколько наладчиков станков, операторов и тендеристов, металлических и пластиковых 139 500
    Шлифовальные, притирочные, полирующие и полирующие станки наладчики, операторы и операторы, металлические и пластмассовые 69 000
    Наладчики экструзионно-вытяжных машин, операторы и тендерщики из металла и пластмассы 60 600
    Наладчики гальванических машин, операторы и тендеры, металл и пластмасса 33 000
    Наладчики машин для сварки, пайки и пайки, операторы и тендерщики 32 300
    Наладчики прокатных машин, операторы и тендеры, металлические и пластмассовые 32 100
    Программаторы с числовым программным управлением 26 200
    Наладчики токарных и токарных станков, операторы и тендерщики по металлу и пластмассе 20 000
    Операторы печей для рафинирования металла и тендеры 15 900
    Наладчики фрезерных и строгальных станков, операторы и тендеры по металлу и пластмассе 15 200
    Наладчики оборудования для термообработки, операторы и тендерщики, металлические и пластмассовые 14 900
    Литейные формы и стержневые машины 14 000
    Наладчики кузнечных машин, операторы и тендеры, металлические и пластмассовые 11 800
    Наладчики сверлильных и расточных станков, операторы и тендерщики по металлу и пластмассе 6 900
    Разливочные устройства и ролики металлические 6 700
    Моделисты металлические и пластмассовые 3 800
    Модели для изготовления моделей из металла и пластика 2 100

    Крупнейшие работодатели рабочих по металлу и пластмассе:

    Производство готовых металлических изделий 25%
    Производство изделий из пластмассы и резины 17
    Производство транспортного оборудования 15
    Производство первичного металла 11
    Машиностроение 11

    Травмы и болезни

    Эти рабочие часто работают с мощными, высокоскоростными машинами, которые могут быть опасными, и должны соблюдать правила техники безопасности. Операторы обычно носят защитное снаряжение, такое как защитные очки, беруши и ботинки со стальными носками, для защиты от летящих частиц металла или пластика, машинного шума и тяжелых предметов соответственно.

    Другое необходимое оборудование для обеспечения безопасности зависит от условий работы и машины. Например, респираторы распространены среди работников пластмассовой промышленности, которые работают рядом с материалами, выделяющими опасные пары или пыль.

    Среди всех профессий у наладчиков, операторов и тендеристов, занимающихся сваркой, пайкой и пайкой, один из самых высоких показателей травматизма и заболеваний.

    График работы

    Большинство рабочих по металлу и пластику работают полный рабочий день. Некоторые работают более 40 часов в неделю. Поскольку многие производители используют свое оборудование в течение длительного периода времени, также распространена работа в вечернее время и в выходные дни.

    Как стать рабочим по металлу или пластмассе Об этом разделе

    Работники станков по металлу и пластмассе должны быть в состоянии стоять в течение длительного времени и выполнять повторяющуюся работу.

    Рабочим, работающим с металлом и пластиком, обычно требуется аттестат о среднем образовании, чтобы начать работу и пройти годичное обучение на рабочем месте. Программистам с числовым программным управлением (ЧПУ) обычно требуется высшее образование.

    Образование

    Хотя работникам металлообрабатывающих и пластмассовых станков обычно требуется диплом средней школы, программистам станков с ЧПУ обычно требуется курсовая работа после окончания средней школы. Некоторые общественные колледжи и другие школы предлагают курсы и программы сертификации по работе с металлическими и пластиковыми машинами, включая программирование с ЧПУ.

    Для рабочих, работающих на станках по металлу и пластмассе, могут быть полезны школьные курсы по компьютерному программированию, математике и профессиональным технологиям.

    Обучение

    Стажеры операторов машин обычно начинают с наблюдения за опытными рабочими и помощи им в работе. Под наблюдением они могут поставлять материалы, запускать и останавливать машины или вывозить готовую продукцию. Затем они переходят к более сложным задачам операторов, таким как регулировка подачи и скорости, замена инструментов и измерение соответствия готовой продукции. В конце концов, некоторые операторы приобретают навыки и опыт для настройки машин.

    Сложность оборудования обычно определяет время, необходимое для того, чтобы стать оператором. Некоторых операторов и тендеристов обучают основным операциям и функциям машины за несколько месяцев. Другим, например операторам станков с ЧПУ, может потребоваться обучение на срок до 1 года.

    В связи с преобладанием компьютеризированных машин в производстве может оказаться полезным обучение по системам автоматизированного проектирования (CAD), автоматизированного производства (CAM) и оборудованию с ЧПУ.

    Лицензии, сертификаты и регистрации

    Сертификация

    может показать компетентность и может помочь в продвижении по службе. Национальный институт навыков металлообработки (NIMS) предлагает сертификацию по многочисленным специальностям металлообработки.

    Улучшение

    Обладая навыками и опытом, работники могут продвигаться на должности с более высокой оплатой и большей ответственностью. Обычно операторы машин переходят на позиции настройки или обслуживания оборудования. Рабочие по наладке могут стать механиками промышленных машин и рабочими по обслуживанию, машинистами или производители инструментов и штампов .

    Опытные работники с хорошими коммуникативными и аналитическими навыками могут продвигаться на руководящие должности.

    Важные качества

    Компьютерные навыки. Рабочие, работающие с металлом и пластиком, должны уметь пользоваться программируемыми устройствами, компьютерами и роботами на заводе.

    Механические навыки. Эти рабочие должны уметь обращаться с машинами и хорошо понимать, как работают все их части.

    Физическая выносливость. Работники станков по металлу и пластмассе должны быть в состоянии стоять в течение длительного времени и выполнять повторяющиеся операции.

    Физическая сила. Работники станков по металлу и пластику должны уметь закреплять и затягивать тяжелые приспособления на место.

    Metal and Plastic Machine Workers

    Median annual wages, May 2021

    Total, all occupations

    $45,760

    Metal and plastic machine workers

    $38,040

    Production occupations

    $37,710

     

    Средняя годовая заработная плата рабочих по металлу и пластику в мае 2021 года составляла 38 040 долларов.
    Медианная заработная плата — это заработная плата, при которой половина работающих по профессии зарабатывает больше этой суммы, а половина — меньше. Самые низкие 10 процентов заработали менее 29 долларов.050, а самые высокие 10 процентов заработали более 60 110 долларов.

    Средняя годовая заработная плата рабочих по металлу и пластмассе в мае 2021 года была следующей:

    Программаторы с числовым программным управлением 60 780 долларов США
    Моделисты металлические и пластмассовые 55 630
    Моделисты из металла и пластика 48 090
    Наладчики фрезерных и строгальных станков, операторы и тендеры по металлу и пластмассе 46 850
    Операторы печей для рафинирования металла и тендеры 46 690
    Операторы станка с числовым программным управлением 46 640
    Наладчики прокатных машин, операторы и тендеры, металлические и пластмассовые 46 210
    Разливочные устройства и ролики металлические 45 850
    Наладчики кузнечных машин, операторы и тендеры, металлические и пластмассовые 44 520
    Наладчики токарных и токарных станков, операторы и тендерщики по металлу и пластмассе 44 240
    Наладчики сверлильных и расточных станков, операторы и тендерщики по металлу и пластмассе 38 580
    Наладчики машин для сварки, пайки и пайки, операторы и тендерщики 38 580
    Наладчики оборудования для термообработки, операторы и тендеры, металлические и пластмассовые 38 450
    Наладчики экструзионно-вытяжных машин, операторы и тендерщики из металла и пластмассы 37 750
    Литейные формы и стержневые машины 37 710
    Наладчики, операторы и операторы станков для резки, штамповки и прессования металла и пластика 37 630
    Несколько наладчиков станков, операторов и тендеристов, металлических и пластиковых 37 630
    Шлифовальные, притирочные, полирующие и полирующие станки наладчики, операторы и операторы по металлу и пластмассе 37 550
    Наладчики гальванических машин, операторы и тендеры, металл и пластмасса 37 200
    Наладчики, операторы и операторы формовочных, стержневых и литейных машин, тендеры по металлу и пластмассе 36 370

    В мае 2021 года средняя годовая заработная плата рабочих по обработке металлов и пластмасс в ведущих отраслях промышленности, в которых они работали, была следующей:

    Машиностроение 46 010 долларов США
    Производство транспортного оборудования 43 790
    Производство первичного металла 40 190
    Производство готовых металлических изделий 38 280
    Производство изделий из пластмассы и резины 36 640

    Большинство рабочих по металлу и пластику работают полный рабочий день. Некоторые работают более 40 часов в неделю. Поскольку многие производители используют свое оборудование в течение длительного периода времени, работа в вечернее время и в выходные дни также является обычным явлением.

    Работники металлообрабатывающих и пластмассовых машин

    Процентное изменение занятости, прогнозируемое на 2021-31 гг.1413

     

    По прогнозам, с 2021 по 2031 год общая занятость рабочих по металлу и пластику сократится на 5 процентов.

    Несмотря на сокращение занятости, ежегодно в среднем в течение десятилетия прогнозируется около 101 700 вакансий для работников машиностроения по металлу и пластмассе.

    Ожидается, что все эти вакансии будут вызваны необходимостью замены работников, которые переходят на другую профессию или выходят из состава рабочей силы, например, выходят на пенсию.

    Занятость

    Прогнозируемая занятость рабочих по металлу и пластмассе зависит от профессии (см. таблицу).

    Одним из наиболее важных факторов, влияющих на трудоустройство этих работников, является использование щадящей техники. Многие фирмы продолжают расширять использование технологий, таких как инструменты с числовым программным управлением (ЧПУ) и роботы, для повышения качества и снижения производственных затрат. Использование оборудования с ЧПУ требует программистов инструментов с ЧПУ, а не наладчиков станков, операторов и тендеристов. Таким образом, спрос на большинство операторов ручного инструмента и тендеров, вероятно, сократится, в то время как ожидается, что спрос на программистов станков с ЧПУ будет высоким.

    На занятость рабочих по металлу и пластмассе также влияет спрос на детали, которые они производят. И пластиковая, и металлургическая промышленность сталкиваются с иностранной конкуренцией, что ограничивает заказы на детали, производимые в этой стране. Изменения в стоимости операций в Соединенных Штатах и ​​за рубежом могут побудить некоторых производителей вернуть производство, которое ранее было отправлено за границу. Однако новые объекты в Соединенных Штатах, вероятно, будут включать больше технологий автоматизации, что в целом потребует меньше труда.

    Данные прогноза занятости для рабочих по металлу и пластмассе, 2021-31
    Должность SOC-код Занятость, 2021 Прогнозируемая занятость, 2031 г. Изменение, 2021-31 Занятость по отраслям
    Процент Цифровой

    ИСТОЧНИК: Бюро статистики труда США, Программа прогнозов занятости

    Работники станков по металлу и пластмассе

    		— 1 014 000 968 100 -5 -45 900 —

    Наладчики экструзионно-вытяжных машин, операторы и тендерщики из металла и пластмассы

    		51-4021 60 600 61 000 1 400 Получить данные

    Наладчики кузнечных станков, операторы и тендерщики из металла и пластмассы

    		51-4022 11 800 9 600 -18 -2 200 Получить данные

    Наладчики прокатных машин, операторы и тендеры, металлические и пластмассовые

    		51-4023 32 100 28 700 -11 -3 500 Получить данные

    Наладчики, операторы и операторы станков для резки, штамповки и прессования металла и пластика

    		51-4031 183 300 170 100 -7 -13 200 Получить данные

    Наладчики сверлильных и расточных станков, операторы и тендерщики по металлу и пластмассе

    		51-4032 6900 5 600 -19 -1 300 Получить данные

    Шлифовальные, притирочные, полирующие и полирующие станки наладчики, операторы и операторы, металлические и пластмассовые

    		51-4033 69 000 63 000 -9 -6 100 Получить данные

    Наладчики токарных и токарных станков, операторы и тендерщики по металлу и пластмассе

    		51-4034 20 000 18 200 -9 -1800 Получить данные

    Наладчики фрезерных и строгальных станков, операторы и тендерщики по металлу и пластмассе

    		51-4035 15 200 12 500 -18 -2700 Получить данные

    Операторы рафинировочных печей и тендеры

    		51-4051 15 900 14 900 -6 -1000 Получить данные

    Разливочные устройства и ролики металлические

    		51-4052 6 700 5 900 -13 -800 Получить данные

    Моделисты из металла и пластика

    		51-4061 3 800 3 500 -7 -300 Получить данные

    Моделисты из металла и пластика

    		51-4062 2 100 1 900 -10 -200 Получить данные

    Литейные формы и стержневые машины

    		51-4071 14 000 12 400 -11 -1 600 Получить данные

    Наладчики, операторы и операторы формовочных, стержневых и литейных машин, а также операторы по металлу и пластмассе

    		51-4072 166 100 165 200 -1 -900 Получить данные

    Несколько наладчиков станков, операторов и тендеристов, металлических и пластмассовых

    		51-4081 139 500 143 400 3 4000 Получить данные

    Наладчики машин для сварки, пайки и пайки, операторы и тендерщики

    		51-4122 32 300 29 700 -8 -2 600 Получить данные

    Наладчики оборудования для термообработки, операторы и тендерщики, металлические и пластмассовые

    		51-4191 14,900 13 500 -10 -1 500 Получить данные

    Наладчики машин для нанесения гальванических покрытий, операторы и тендеры, металл и пластмасса

    		51-4193 33 000 29 600 -10 -3400 Получить данные

    Операторы станка с числовым программным управлением

    		51-9161 160 400 147 600 -8 -12 800 Получить данные

    Программаторы с числовым программным управлением

    		51-9162 26 200 31 800 21 5 500 Получить данные

    Статистика профессиональной занятости и заработной платы (OEWS)

    Программа статистики занятости и заработной платы (OEWS) ежегодно производит оценки занятости и заработной платы для более чем 800 профессий. Эти оценки доступны для страны в целом, для отдельных штатов, а также для столичных и неметропольных территорий. Ссылки ниже ведут на карты данных OEWS по занятости и заработной плате по штатам и районам.

    • Операторы станка с числовым программным управлением
    • Программаторы с числовым программным управлением
    • Наладчики, операторы и операторы станков для резки, штамповки и прессования металла и пластика
    • Наладчики сверлильных и расточных станков, операторы и тендеры по металлу и пластмассе
    • Наладчики экструзионных и волочильных машин, операторы и тендерщики из металла и пластмассы
    • Наладчики кузнечных машин, операторы и тендеры из металла и пластмассы
    • Литейные формы и стержневые машины
    • Шлифовальные, притирочные, полирующие и полировальные станки наладчики, операторы и операторы по металлу и пластмассе
    • Наладчики, операторы и тендереры оборудования для термообработки металла и пластика
    • Наладчики токарных и токарных станков, операторы и операторы тендеров, металлические и пластмассовые
    • Операторы печей для рафинирования металла и тендеры
    • Наладчики фрезерных и строгальных станков, операторы и тендеры по металлу и пластмассе
    • Моделисты из металла и пластмассы
    • Наладчики, операторы и операторы формовочных, стержневых и литейных машин, тендеры по металлу и пластмассе
    • Несколько наладчиков станков, операторов и тендеров, металлических и пластмассовых
    • Моделисты из металла и пластика
    • Наладчики гальванических машин, операторы и тендеры по металлу и пластмассе
    • Разливочные машины и ролики металлические
    • Наладчики прокатных станков, операторы и тендеры из металла и пластмассы
    • Наладчики машин для сварки, пайки и пайки, операторы и тендерщики

    Проекции Центральный

    Прогнозы профессиональной занятости разрабатываются для всех штатов отделом информации о рынке труда (LMI) или отделами прогнозов занятости отдельных штатов. Все данные прогнозов штата доступны на сайте www.projectionscentral.com. Информация на этом сайте позволяет сравнивать прогнозируемый рост занятости по профессии между штатами или в пределах одного штата. Кроме того, штаты могут составлять прогнозы по районам; есть ссылки на веб-сайты каждого штата, где эти данные могут быть получены.

    CareerOneStop

    CareerOneStop включает в себя сотни профессиональных профилей с данными, доступными по штатам и городам. В левом боковом меню есть ссылки для сравнения профессиональной занятости по штатам и профессиональной заработной платы по местности или городскому району. Существует также инструмент информации о зарплате для поиска заработной платы по почтовому индексу.

    В этой таблице приведен список профессий с должностными обязанностями, которые аналогичны рабочим станков по металлу и пластмассе.

    Род занятий Должностные обязанности НАЧАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ СРЕДНЯЯ ЗАРПЛАТА 2021
    Сборщики и производители

    Сборщики и производители создают готовые изделия и детали, из которых они состоят.

    		 Диплом средней школы или эквивалент 37 170 долларов США
    Программисты

    Программисты пишут, модифицируют и тестируют код и сценарии, которые обеспечивают правильную работу программного обеспечения и приложений.

    		 Степень бакалавра

    долларов

    Механики промышленных машин, рабочие по обслуживанию машин и монтажники

    Механики промышленного оборудования, рабочие по обслуживанию машин и слесари устанавливают, обслуживают и ремонтируют заводское оборудование и другое промышленное оборудование.

    		 Диплом средней школы или эквивалент 59 380 долларов США
    Машинисты и производители инструментов и штампов

    Машинисты и производители инструментов и штампов настраивают и эксплуатируют оборудование для производства прецизионных металлических деталей, инструментов и инструментов.

    		 Посмотрите, как стать одним из них 47 940 долларов США
    Рабочие по окраске и нанесению покрытий

    Рабочие по окраске и нанесению покрытий наносят отделку, часто с помощью машин, на ряд продуктов.

    		 Посмотрите, как стать одним из них 38 670 долларов США

    Для получения дополнительной информации о станках по металлу и пластику, включая обучение и сертификацию, посетите 

    .

    Международная ассоциация производителей и производителей (FMA)

    Национальный институт навыков металлообработки (NIMS)

    Для получения информации о производственной карьере, машинах и оборудовании посетите

    Ассоциация производственных технологий (AMT)

    Национальная ассоциация инструментов и машин (NTMA)

    Ассоциация продуктов прецизионной обработки (PMPA)

    Ассоциация прецизионной обработки металлов давлением (PMA)

    Обзор профессиональных требований

    Для профиля, выделяющего выбранные данные BLS о профессиональных требованиях, см.

    Наладчики, операторы и операторы станков для резки, штамповки и прессования (PDF)

    O*NET

    Операторы станков с числовым программным управлением

    Программисты станков с числовым программным управлением

    Наладчики, операторы и операторы станков для резки, пробивки и прессования, операторы и операторы по металлу и пластмассе

    Наладчики, операторы и операторы сверлильных и расточных станков, по металлу и пластику

    Наладчики, операторы и операторы по вытяжке и вытяжке, металл и пластика

    Наладчики, операторы и операторы кузнечно-прессовых станков, операторы и операторы по металлу и пластмассе

    Литейщики литейных форм и стержней

    Шлифовальные, притирочные, полирующие и полирующие станки Наладчики, операторы и тендеры по металлу и пластмассе

    Наладчики, операторы и наладчики оборудования для термообработки, металл и пластик

    Наладчики, операторы и наладчики токарных станков, металл и пластмасса

    Операторы и наладчики металлообрабатывающих печей

    Наладчики фрезерных и строгальных станков, операторы

    Изготовители моделей по металлу и пластмассе

    Наладчики, операторы и наладчики машин для формовки, изготовления стержней и литья по металлу и пластмассе

    Наладчики нескольких станков, операторы и наладчики по металлу и пластмассе

    Наладчики, операторы и наладчики гальванических машин, металл и пластмасса

    Наладчики, операторы и наладчики гальванических машин, металл и пластмасса

    Наладчики, операторы и наладчики прокатных машин, металл и пластмасса

    Сварка, пайка и пайка Наладчики машин, операторы и тендеры

    Рекомендуемая ссылка:

    Бюро статистики труда, Министерство труда США, Справочник по профессиональным перспективам , Работники металлических и пластмассовых машин,
    на https://www. bls.gov/ooh/production/metal-and-plastic-machine-workers.htm (посещено 8 сентября 2022 г. ).

    Дата последнего изменения:
    Четверг, 8 сентября 2022 г.

    Бюро трудовой статистики США

    ДЛЯ ПРИНТЕРА

    • Резюме
    • Что они делают
    • Рабочая среда
    • Как стать одним из них
    • Оплата
    • Перспективы работы
    • Данные о штате и районе
    • Сходные профессии
    • Подробнее

    Сводка

    Пожалуйста, включите JavaScript для воспроизведения этого видео.

    Стенограмма видео доступна по адресу https://www.youtube.com/watch?v=OWNXI09WI14.

    Краткая информация: Машинисты и производители инструментов и штампов
    Медианная заработная плата 2021 г. 47 940 долларов в год

    23,05 $ в час
    Стандартное начальное образование Посмотрите, как стать единым целым
    Опыт работы по родственной профессии Нет
    Обучение на рабочем месте Долгосрочное обучение на рабочем месте
    Количество рабочих мест, 2021 г. 407 700
    Перспективы работы, 2021-31 1% (незначительно или без изменений)
    Изменение занятости, 2021-31 3 900

    Что делают механики и производители инструментов и штампов

    Машинисты и производители инструментов и штампов настраивают и эксплуатируют оборудование для производства точных металлических деталей, инструментов и инструментов.

    Рабочая среда

    Машинисты и производители инструментов и штампов работают в механических мастерских и на заводах. Многие работают полный рабочий день в обычные рабочие часы. Тем не менее, работа сверхурочно, а также по ночам и в выходные дни может быть обычным явлением.

    Как стать слесарем или мастером по изготовлению инструментов и штампов

    Хотя машинистам, как правило, требуется аттестат о среднем образовании, чтобы поступить на работу, производителям инструментов и штампов также может потребоваться пройти курсы после окончания средней школы. Машинисты и производители инструментов и штампов обычно проходят обучение на рабочем месте. Некоторые учатся в рамках программ обучения или ученичества, профессионально-технических училищ или общественных и технических колледжей.

    Оплата

    Средняя годовая заработная плата слесарей в мае 2021 года составляла 47 730 долларов США.0005

    Перспективы работы

    Прогнозируется, что общая занятость слесарей и производителей инструментов и штампов практически не изменится с 2021 по 2031 год.

    Несмотря на ограниченный рост занятости, ежегодно в течение десятилетия прогнозируется в среднем около 44 100 вакансий для машинистов и производителей инструментов и штампов.

    Ожидается, что большинство этих вакансий возникнет в связи с необходимостью замены работников, которые переходят на другую профессию или выходят из состава рабочей силы, например, в связи с выходом на пенсию.

    Данные по штатам и районам

    Исследуйте ресурсы для трудоустройства и заработной платы по штатам и районам для машинистов и производителей инструментов и штампов.

    Похожие занятия

    Сравните рабочие обязанности, образование, служебный рост и заработную плату машинистов и производителей инструментов и штампов с аналогичными занятиями.

    Дополнительная информация, включая ссылки на O*NET

    Узнайте больше о станочниках и производителях инструментов и штампов, посетив дополнительные ресурсы, включая O*NET, источник основных характеристик рабочих и профессий.

    Чем занимаются механики и производители инструментов и штампов

    Об этом разделе

    Машинисты и производители инструментов и штампов устанавливают и эксплуатируют различное компьютерное и механическое оборудование для производства прецизионных металлических деталей, приборов и инструментов.

    Обязанности

    Машинисты обычно делают следующее:

    • Чтение подробных чертежей или файлов, таких как чертежи, эскизы и файлы для автоматизированного проектирования (CAD) и автоматизированного производства (CAM)
    • Установка, эксплуатация и разборка ручных, автоматических и станков с числовым программным управлением (ЧПУ)
    • Выравнивание, фиксация и регулировка режущих инструментов и заготовок
    • Мониторинг подачи и скорости станков
    • Токарные, фрезерные, сверлильные, формообразующие и шлифовальные детали машин в соответствии со спецификациями
    • Проверка соответствия готовой продукции требованиям

    Изготовители инструментов и штампов обычно делают следующее:

    • Чтение подробных чертежей или файлов, таких как чертежи, эскизы, спецификации, а также файлы для CAD и CAM, для изготовления инструментов, пресс-форм и штампов
    • Расчет и проверка размеров, размеров, форм и допусков заготовок
    • Установка, эксплуатация и разборка обычных, ручных станков и станков с ЧПУ
    • Подпилите, отшлифуйте и подгоните детали, чтобы они подошли друг к другу
    • Проверка готовых инструментов и штампов, чтобы убедиться, что они соответствуют спецификациям
    • Сглаживание и полировка поверхностей инструментов и штампов

    Машинисты используют токарные, фрезерные, шлифовальные и другие станки для производства прецизионных металлических деталей. Многие машинисты должны уметь работать как с ручным управлением, так и с ЧПУ. Станки с ЧПУ контролируют скорость режущего инструмента и выполняют все необходимые разрезы для создания детали. Оператор программирует инструкции для станка с ЧПУ, чтобы определить траекторию резки, скорость резки и скорость подачи.

    Хотя рабочие могут производить большие количества одной детали, точные механики часто производят небольшие партии или отдельные детали. Детали, которые изготавливают слесари, включают стальные болты, титановые костные винты и автомобильные поршни.

    Некоторые механики ремонтируют сломанные детали или изготавливают новые детали, которые механик по промышленному оборудованию обнаруживает в машине. Машинист обращается к инженерным чертежам, чтобы создать замену.

    В некоторых производственных процессах для резки заготовки используются лазеры, водяные струи и электрические провода. По мере того как инженеры проектируют и строят новые типы станков, машинисты должны изучать новые свойства и методы обработки.

    Изготовители инструментов и штампов изготавливают прецизионные инструменты или металлические формы, называемые штампами, которые используются для резки, придания формы и формовки металла, пластика и других материалов.

    Производители инструментов и штампов используют САПР для разработки продуктов и деталей. Они вводят проекты в компьютерные программы, которые создают чертежи необходимых инструментов и штампов. Программисты ЧПУ, описанные в профиле рабочих станков по металлу и пластмассе, преобразуют проекты CAD в программы CAM, которые содержат инструкции для последовательности операций с режущим инструментом. Машинисты обычно работают на станках с ЧПУ, но производители инструментов и штампов часто обучены как работе на станках с ЧПУ, так и написанию программ ЧПУ и, таким образом, могут выполнять любую задачу.

    Некоторые механики и производители инструментов и штампов работают по вечерам и в выходные дни, поскольку предприятия могут работать круглосуточно.

    Машинисты занимали около 342 600 рабочих мест в 2021 году. Крупнейшими работодателями машинистов были следующие:

    Механические мастерские 20%
    Машиностроение 19
    Производство транспортного оборудования 13
    Услуги по трудоустройству 5

    В 2021 году у производителей инструментов и штампов было около 65 100 рабочих мест. Крупнейшими работодателями среди производителей инструментов и штампов были следующие:

    Производство металлообрабатывающего оборудования 19%
    Производство автомобильных запчастей 18
    Производство пластмассовых изделий 6
    Механические мастерские; точеный продукт; и производство винтов, гаек и болтов 5
    Производство аэрокосмической продукции и деталей 4

    Травмы и болезни

    Поскольку механики и производители инструментов и штампов могут работать с опасными станками, эти рабочие должны принимать меры предосторожности, чтобы избежать травм. Например, рабочие должны носить защитное снаряжение, такое как защитные очки для защиты от летящих кусков металла и затычки для ушей для глушения шума, производимого механизмами.

    График работы

    Многие механики и производители инструментов и штампов работают полный рабочий день в обычные рабочие часы. Однако некоторые работают по ночам и в выходные дни в учреждениях, которые работают круглосуточно. Некоторые работают более 40 часов в неделю.

    Как стать слесарем или мастером по изготовлению инструментов и штампов Об этом разделе

    Машинисты и производители инструментов и штампов обычно проходят обучение на рабочем месте.

    Хотя машинистам обычно требуется аттестат о среднем образовании, чтобы поступить на работу, производителям инструментов и штампов также может потребоваться пройти курсы повышения квалификации. Машинисты и производители инструментов и штампов обычно проходят обучение на рабочем месте. Некоторые учатся в рамках программ обучения или ученичества, профессионально-технических училищ или общественных и технических колледжей.

    Образование

    Машинистам обычно требуется диплом средней школы или его эквивалент; производителям инструментов и штампов также может потребоваться пройти курсы после окончания средней школы. Курсы средней школы по математике, чтению чертежей, металлообработке и CAD/CAM считаются полезными.

    В некоторых общественных колледжах и технических школах есть двухлетние программы на получение степени или более короткие программы без получения сертификата, которые готовят студентов стать машинистами или производителями инструментов и штампов. Эти программы обычно обучают дизайну и чтению инженерных чертежей, использованию различных инструментов для сварки и резки, а также программированию и функционированию станков с ЧПУ.

    Обучение

    Машинисты и производители инструментов и штампов обычно приобретают компетенцию в процессе обучения на рабочем месте или ученичества.

    Стажеры обычно учатся на работе, что может включать в себя техническое обучение в нерабочее время. Стажеры часто начинают работать операторами станков и постепенно берутся за более сложные задания. Машинисты и производители инструментов и штампов должны уметь пользоваться компьютерами для работы с технологиями CAD/CAM, станками с ЧПУ и компьютеризированными измерительными машинами. Некоторые машинисты становятся производителями инструментов и штампов.

    Некоторые новые работники участвуют в программах ученичества, которые обычно спонсируются работодателем. Программы ученичества часто состоят из оплачиваемого обучения на рабочем месте и соответствующего технического обучения, длящегося несколько лет. Техническое обучение может осуществляться в сотрудничестве с местными колледжами и профессионально-техническими учебными заведениями. Рабочим обычно требуется аттестат о среднем образовании или его эквивалент, чтобы поступить на ученичество.

    Лицензии, сертификаты и регистрации

    Завершение программы сертификации, хотя и необязательное, позволяет механикам и производителям инструментов и штампов продемонстрировать компетентность и может помочь в продвижении по службе. Колледжи и организации, такие как Национальный институт навыков металлообработки (NIMS), предлагают сертификаты и полномочия в области эксплуатации станков с ЧПУ, технологий CAD/CAM и других соответствующих компетенций.

    Важные качества

    Аналитические способности. Машинисты и производители инструментов и штампов должны уметь интерпретировать технические чертежи, модели и спецификации, чтобы они могли создавать точные инструменты и металлические детали.

    Ловкость рук. Работа механиков, производителей инструментов и штампов требует точности, иногда с точностью до 0,0001 дюйма. Этот уровень точности требует как концентрации, так и ловкости.

    Механические навыки. Машинисты и производители инструментов и штампов могут работать на фрезерных станках, токарных станках, шлифовальных станках, лазерных и гидроабразивных станках, проволочных электроэрозионных станках и других станках.

    Физическая выносливость. Слесари и производители инструментов и штампов должны стоять в течение длительного времени и выполнять повторяющиеся движения.

    Технические навыки. Машинисты и производители инструментов и штампов должны разбираться в процессах металлообработки. Они должны уметь работать с технологиями CAD/CAM, станками с ЧПУ, ручными и компьютеризированными измерительными машинами.

    Machinists and Tool and Die Makers

    Median annual wages, May 2021

    Tool and die makers

    $57,000

    Machinists and tool and die makers

    $47,940

    Machinists

    $47,730

    Итого, все профессии

    45 760 долл. США

    Рабочие по металлу и пластику

    42 960 долл. США

     

    Средняя годовая заработная плата машинистов в мае 2021 года составляла 47 730 долларов.
    Медианная заработная плата — это заработная плата, при которой половина работающих по профессии зарабатывает больше этой суммы, а половина — меньше. Самые низкие 10 процентов заработали менее 30 220 долларов, а самые высокие 10 процентов заработали более 68 250 долларов.

    Средняя годовая заработная плата производителей инструментов и штампов в мае 2021 года составляла 57000 долларов.
    Самые низкие 10 процентов заработали менее $36,9.00, а самые высокие 10 процентов заработали более 77 240 долларов.

    В мае 2021 года средняя годовая заработная плата машинистов в ведущих отраслях, в которых они работали, была следующей:

    Производство транспортного оборудования 49 010 долларов США
    Машиностроение 47 700
    Механические мастерские 47 510
    Услуги по трудоустройству 30 500

    В мае 2021 года средняя годовая заработная плата производителей инструментов и штампов в ведущих отраслях, в которых они работали, была следующей:

    Производство аэрокосмической продукции и деталей 76 600 долларов США
    Производство автомобильных запчастей 60 390
    Производство пластмассовых изделий 51 120
    Механические мастерские; точеный продукт; и производство винтов, гаек и болтов 49 970
    Производство металлообрабатывающего оборудования 49 190

    Оплата учеников зависит от уровня их навыков. По мере того, как они достигают определенного уровня производительности и опыта, их заработная плата увеличивается.

    Многие механики и производители инструментов и штампов работают полный рабочий день в обычные рабочие часы. Однако некоторые работают по ночам и в выходные дни в учреждениях, которые работают круглосуточно. Некоторые работают более 40 часов в неделю.

    Машинисты и производители инструментов и штампов

    Percent change in employment, projected 2021-31

    Total, all occupations
    Machinists
    Machinists and tool and die makers
    Metal workers and plastic workers
    Tool and die makers
     

    По прогнозам, в период с 2021 по 2031 год общая занятость машинистов и производителей инструментов и штампов практически не изменится.

    Несмотря на ограниченный рост занятости, ежегодно в течение десятилетия прогнозируется в среднем около 44 100 вакансий для машинистов и производителей инструментов и штампов.

    Ожидается, что большинство этих вакансий возникнет в связи с необходимостью замены работников, которые переходят на другую профессию или выходят из состава рабочей силы, например, в связи с выходом на пенсию.

    Занятость

    Прогнозируемая занятость слесарей и производителей инструментов и штампов зависит от профессии (см. таблицу).

    Хотя от машинистов потребуется настраивать, контролировать и обслуживать такие системы, как станки с числовым программным управлением (ЧПУ), автозагрузчики и высокоскоростная обработка, ожидается, что рост их занятости будет ограничен, поскольку усовершенствования этих технологий увеличивают эти эффективность работников в течение прогнозируемого десятилетия.

    Ожидается, что занятость производителей инструментов и штампов сократится, поскольку достижения в области автоматизации, включая станки с ЧПУ, уменьшат спрос на определенные задачи, которые выполняют эти рабочие, такие как программирование того, как детали соединяются друг с другом.

    Данные прогноза занятости для машинистов и производителей инструментов и штампов, 2021-31
    Должность SOC-код Занятость, 2021 Прогнозируемая занятость, 2031 г. Изменение, 2021-31 Занятость по отраслям
    Процент Цифровой

    ИСТОЧНИК: Бюро статистики труда США, Программа прогнозов занятости

    Машинисты и производители инструментов и штампов

    		— 407 700 411 600 1 3 900 —

    Машинисты

    		51-4041 342 600 350 700 2 8 100 Получить данные

    Изготовители инструментов и штампов

    		51-4111 65 100 61 000 -6 -4 200 Получить данные

    Статистика профессиональной занятости и заработной платы (OEWS)

    Программа статистики занятости и заработной платы (OEWS) ежегодно производит оценки занятости и заработной платы для более чем 800 профессий. Эти оценки доступны для страны в целом, для отдельных штатов, а также для столичных и неметропольных территорий. Ссылки ниже ведут на карты данных OEWS по занятости и заработной плате по штатам и районам.

    • Машинисты
    • Изготовители инструментов и штампов

    Проекции Центральный

    Прогнозы профессиональной занятости разрабатываются для всех штатов отделом информации о рынке труда (LMI) или отделами прогнозов занятости отдельных штатов. Все данные прогнозов штата доступны на сайте www.projectionscentral.com. Информация на этом сайте позволяет сравнивать прогнозируемый рост занятости по профессии между штатами или в пределах одного штата. Кроме того, штаты могут составлять прогнозы по районам; есть ссылки на веб-сайты каждого штата, где эти данные могут быть получены.

    CareerOneStop

    CareerOneStop включает в себя сотни профессиональных профилей с данными, доступными по штатам и городам. В левом боковом меню есть ссылки для сравнения профессиональной занятости по штатам и профессиональной заработной платы по местности или городскому району. Существует также инструмент информации о зарплате для поиска заработной платы по почтовому индексу.

    В этой таблице приведен список профессий с должностными обязанностями, аналогичными обязанностям машинистов и производителей инструментов и штампов.

    Род занятий Должностные обязанности НАЧАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ СРЕДНЯЯ ЗАРПЛАТА 2021
    Котельщики

    Котельщики собирают, устанавливают, обслуживают и ремонтируют котлы, закрытые чаны и другие большие сосуды или контейнеры, содержащие жидкости и газы.

    		 Диплом средней школы или эквивалент 64 290 долларов США
    Механики промышленных машин, рабочие по обслуживанию машин и монтажники

    Механики промышленного оборудования, рабочие по обслуживанию машин и слесари устанавливают, обслуживают и ремонтируют заводское оборудование и другое промышленное оборудование.

    		 Диплом средней школы или эквивалент 59 380 долларов США
    Работники металлообрабатывающих и пластмассовых станков

    Работники станков по металлу и пластмассе устанавливают и управляют оборудованием, которое режет, формирует и формирует металлические и пластмассовые материалы или детали.

    		 Посмотрите, как стать одним из них 38 040 долларов США
    Сварочные аппараты, резчики, паяльники и паяльники

    Сварщики, резчики, паяльщики и паяльщики используют ручное или дистанционно управляемое оборудование для соединения, ремонта или резки металлических деталей и изделий.

    		 Диплом средней школы или эквивалент 47 010 долларов США

    Для получения подробной информации об ученичестве или других возможностях работы по этой профессии обращайтесь в офисы государственной службы занятости, государственное агентство ученичества или местные предприятия, нанимающие слесарей и производителей инструментов и штампов. Информацию об ученичестве можно получить в программе ученичества Министерства труда США в Интернете или по телефону 877-872-5627. Посетите Apprenticeship.gov , чтобы найти возможности ученичества.

    Для получения дополнительной информации о механиках и производителях инструментов и штампов, включая обучение и сертификацию, посетите 

    Международная ассоциация производителей и производителей (FMA)

    Производственный институт (MI)

    Национальный институт навыков металлообработки (NIMS)

    Для получения информации о карьере в сфере производства, в том числе по изготовлению машин, инструментов и штампов, посетите 

    .

    Американская ассоциация производителей пресс-форм (AMBA)

    Ассоциация производственных технологий (AMT)

    Национальная ассоциация инструментов и машин (NTMA)

    Ассоциация продуктов прецизионной обработки (PMPA)

    Ассоциация прецизионной обработки металлов давлением (PMA)

    О*NET

    Машинисты

    Изготовители инструментов и штампов

    Рекомендуемая ссылка:

    Бюро статистики труда, Министерство труда США, Справочник по профессиональным перспективам , Машинисты и производители инструментов и штампов,
    на https://www. bls.gov/ooh/production/machinists-and-tool-and-die-makers.htm (посещено 8 сентября 2022 г. ).

    Дата последнего изменения:
    Четверг, 8 сентября 2022 г.

    Машинный труд | Semantic Scholar

    • DOI: 10.1086/717933
    • Идентификатор корпуса: 219383574
     @article{Angrist2022MachineL,
  title={Машинный труд},
  автор = {Джошуа Дэвид Ангрист и Бригам Р. Франдсен},
  journal={Журнал экономики труда},
  год = {2022},
  объем={40},
  страницы = {S97 - S140}
}
    • Дж. Энгрист, Бригам Р. Франдсен
    • Опубликовано 1 декабря 2019 г.
    • Экономика
    • Журнал экономики труда

    Полезность машинного обучения (МО) для причинно-следственного вывода на основе регрессии иллюстрируется использованием лассо для выбора контрольных переменных для оценки влияния характеристик колледжа на заработную плату. Лассо после двойного выбора предлагает путь к анализу чувствительности на основе данных. ML также кажется полезным для первого этапа инструментальных переменных (IV), поскольку смещение двухэтапного метода наименьших квадратов (2SLS) отражает переоснащение. В то время как выбор инструментов на основе ML может улучшить 2SLS, разделенную выборку IV и ограниченную информацию…

    View on U Chicago Press

    doi.org

    Double Machine Learning and Bad Controls — A Cautionary Tale

    • Paul Hünermund, Beyers Louw, Itamar Caspi

    • Computer Science

    • 2021

    It is demonstrated that DML очень чувствителен к включению плохих контролей и демонстрирует значительную предвзятость даже при наличии лишь нескольких эндогенных переменных в кондиционирующем наборе, что ставит под сомнение возможность выбора подходящих контролей для регрессий исключительно на основе данных.

    В основном безвредное машинное обучение: Обучение оптимальным инструментам в линейных моделях IV

    • Jiafeng Chen, Daniel L. Chen, Greg Lewis

    • Экономика

      ARXIV

    • 2020

    . включение машинного обучения в стандартную настройку линейных инструментальных переменных, распространенную в эмпирических исследованиях в области экономики, и обеспечивает простое и удобное обновление набора инструментов прикладной экономики.

    Автоматическое оспариваемое машинное обучение для инструментальных переменных моделей эффектов лечения для композиторов

    • Рахул Сингх, Лиянг Сан

    • Математика, экономика

    • 2021

    Эта работа характерна для Double Blyble Robust Momen Fund Formet of Completier SAPERETERS. как комбинацию весовых формул Вальда и κ, и напрямую оценивают κ-веса, а не их компоненты, чтобы исключить численно неустойчивый шаг инвертирования показателей склонности многомерных ковариат.

    Методы машинного обучения в финансах: последние приложения и перспективы

    • Дэниел Хоанг, Кевин Виграц

    • Экономика

    • 2021

    Мы изучаем, как исследователи могут применять методы машинного обучения (ML) в области финансов. Сначала мы устанавливаем, что три отдельные категории машинного обучения (обучение с учителем, обучение без учителя, подкрепление…

    Методы машинного обучения в финансах: последние приложения и перспективы1

    • Daniel Hoang, Kevin Wiegratz

    • Экономика

    • 2021

    Мы изучаем, как исследователи могут применять методы машинного обучения (ML) в финансах. Сначала мы устанавливаем, что три отдельные категории ML (обучение с учителем, обучение без учителя, подкрепление…

    Множество слабых инструментов в эконометрике временных рядов

    • изучает оценку линейных инструментальных переменных (IV) в настройках временных рядов, где доступно много инструментов Мотивация исходит от оценки GMM для…

      Двойное машинное обучение и автоматический выбор искажающих факторов — предостерегающая история несколько «плохих элементов управления» в ковариативном пространстве, что вызывает опасения по поводу возможности выбора управляющих переменных способом, управляемым данными.

      АВТОМАТИЧЕСКОЕ КАППА-ВЗВЕШИВАНИЕ ДЛЯ ИНСТРУМЕНТАЛЬНО-ИЗМЕНЯЕМЫХ МОДЕЛЕЙ ЭФФЕКТОВ ЛЕЧЕНИЯ КОМПЛИЕРОМ

      • Рахул Сингх, Лиян Сан

      • Математика, экономика

      • 2021

      Эта работа характеризует дважды робастную функцию момента для всего класса параметров комплайера как комбинацию формул Вальда и κ веса, κ весов, а не их компонентов, чтобы исключить численно нестабильный шаг инвертирования показателей склонности многомерных ковариат.

      Условный линейный комбинированный тест со многими слабыми инструментами

      • Dennis Lim, Wenjie Wang, Yichong Zhang

      • Математика

      • 2022

      Рассматривается линейная комбинация складного ножа Андерсона-Рубина (AR), складного ножа-лагранжа в регрессиях IV со многими слабыми…

      Разложение гендерного разрыва в оплате труда с использованием оценки LASSO

      • Р. Бёхейм, Филипп Столлингер

      • Экономика

      • 2020

      РЕЗЮМЕ Мы используем оценщик LASSO для выбора из большого числа объясняющих переменных в регрессиях заработной платы для декомпозиции гендерного разрыва в заработной плате. Выбор Lasso с одним стандартом…

      , показывающий 1-10 из 91 ссылки

      Сорт Byrelevancemost, повлиявшие на работу,

      Инструментальные переменные.

    • 1995

    Двухэтапные оценки методом наименьших квадратов (2SLS) смещены в сторону оценок OLS. Эта предвзятость растет с увеличением степени чрезмерной идентификации и может давать весьма вводящие в заблуждение результаты. В этой статье мы предлагаем…

    Выбор количества инструментов

    • Стивен Г. Дональд, У. Ньюи

    • Экономика, математика

    • 2001

    Свойства инструментальной переменной чувствительны к выбору валидных инструментов оценки , даже в приложениях с большим поперечным сечением. В этой статье мы решаем эту проблему путем получения простых…

    Постселективный и пострегуляризационный вывод в линейных моделях с множеством элементов управления и инструментов

    • В. Черножуков, Кристиан Хансен, М. Шпиндлер

    • Экономика

    • 2015

      • 1 наличие множества инструментов и элементов управления, основанных на методах оценки разреженных многомерных моделей, и расширяет Belloni, Chernozhukov and Hansen (2014), который охватывает выбор элементов управления в моделях, в которых интересующая переменная является экзогенной и зависит от наблюдаемых.

      Методы лассо для моделей гауссовых инструментальных переменных

      • А. Беллони, В. Черножуков, Кристиан Хансен

      • Информатика, экономика

      • 2011
      • 2011

      оценивает оптимальные инструменты в моделях с линейными инструментальными переменными (IV) со многими инструментами в каноническом гауссовском случае и выводит асимптотические распределения для полученных оценок IV.

      Разреженные модели и методы для оптимальных инструментов с приложением к Eminent Domain

      • А. Беллони, Даниэль Л. Чен, В. Черножуков, Кристиан Хансен

      • Экономика, математика

      • 2010

        18 полностью Предложен управляемый метод выбора заданного пользователем штрафа, который должен быть обеспечен при получении оценок LASSO и Post-LASSO, и установлена ​​его асимптотическая достоверность при негауссовских гетероскедастических возмущениях.

        Методы машинного обучения, о которых должны знать экономисты

        Недавно разработанные методы на стыке МО и эконометрики, методы, которые обычно работают лучше, чем готовые МО или более традиционные эконометрические методы при применении к определенным классам задач. выделено.

        Инструментальные переменные раздельной выборки Оценки возврата к обучению

        • Дж. Ангрист, А. Крюгер

        • Математика, экономика

        • 1995

        В этой статье проводится повторная оценка недавних инструментальных переменных (IV) оценок отдачи от обучения в свете того факта, что двухэтапный метод наименьших квадратов смещен в том же направлении, что и обычный метод наименьших квадратов… Методы логического вывода: анализ конечной выборки

        • K. Wuthrich, Ying Zhu

        • Информатика, экономика

          SSRN Electronic Journal

        • 2019

        смещения (OVB) из-за того, что Лассо не выбрал соответствующие элементы управления, и опора на существующую теорию асимптотического вывода могут быть проблематичными в эмпирических приложениях.

        Методы машинного обучения для оценки спроса

        • Патрик Баджари, Денис Некипелов, Стивен П. Райан, Мяоюй Ян

        • Информатика, экономика

        • 2015
            • 9000 Этот метод предлагает базовые модели работы с помощью линейной работы регрессия, устойчивая к большому количеству регрессоров; легко масштабируется до очень больших наборов данных; сочетает в себе выбор модели и оценку; и может гибко аппроксимировать произвольные нелинейные функции.

            Оценка ограниченных зависимых моделей переменных с фиктивными эндогенными регрессорами: простые стратегии для эмпирической практики

            • J. Angrist

            • Экономика

            • 1999

            Прикладные экономисты долго борются с вопросом о том, как живя Биннат. регрессоры в моделях с бинарными и неотрицательными исходами. Я утверждаю, что большая часть трудностей…

            Восстание машин: плюсы и минусы промышленной революции

            Библиотека Конгресса, Вашингтон, округ Колумбия (LC-DIG-nclc-01581)

            Промышленная революция, период быстрого перехода аграрной и ремесленной экономики к индустриальной и машиностроительной, началась в Соединенном Королевстве в 18 века, а затем распространились во многих других частях мира. Эта экономическая трансформация изменила не только то, как выполнялась работа и производились товары, но и то, как люди относились друг к другу и к планете в целом. Это глобальное изменение в общественной организации продолжается и сегодня, и оно произвело несколько эффектов, которые отразились на политической, экологической и культурной сферах Земли. В следующем списке описаны некоторые из больших преимуществ, а также некоторые существенные недостатки, связанные с промышленной революцией.

            • За: товары стали доступнее и доступнее

              Фабрики и машины, которые они разместили, начали производить товары быстрее и дешевле, чем это можно было сделать вручную. По мере роста предложения различных предметов их стоимость для потребителя снижалась ( см. спрос и предложение ). Обувь, одежда, товары для дома, инструменты и другие предметы, повышающие качество жизни людей, стали более распространенными и менее дорогими. Для этих товаров также были созданы внешние рынки, и торговый баланс сместился в пользу производителя, что принесло увеличение благосостояния компаниям, производившим эти товары, и увеличило налоговые поступления в государственную казну. Однако это также способствовало неравенству в богатстве между странами-производителями и странами-потребителями товаров.

            • Pro: быстрое развитие изобретений, позволяющих экономить труд

              Быстрое производство ручных инструментов и других полезных предметов привело к разработке новых типов инструментов и транспортных средств для перевозки товаров и людей из одного места в другое. Рост автомобильного и железнодорожного транспорта и изобретение телеграфа (и связанной с ним инфраструктуры телеграфных, а затем телефонных и волоконно-оптических линий) означали, что можно было передавать информацию о достижениях в производстве, сборе урожая в сельском хозяйстве, производстве энергии и медицинских технологиях. между заинтересованными сторонами быстро. Экономящие труд машины, такие как прядильная машина «Дженни» (многошпиндельная машина для прядения шерсти или хлопка) и другие изобретения, особенно те, которые приводятся в действие электричеством (например, бытовая техника и холодильное оборудование) и ископаемым топливом (например, автомобили и другие виды топлива). транспортные средства), также являются хорошо известными продуктами промышленной революции.

            • Pro: Быстрая эволюция медицины

              Промышленная революция была двигателем различных достижений в медицине. Индустриализация позволила производить медицинские инструменты (такие как скальпели, линзы для микроскопов, пробирки и другое оборудование) быстрее. Используя машинное производство, усовершенствования этих инструментов могли бы более эффективно предоставляться врачам, которые в них нуждались. По мере того, как улучшалась связь между врачами в разных областях, детали новых лекарств и методов лечения болезней могли быстро распространяться, что приводило к лучшему лечению.

            • За: повышение благосостояния и качества жизни среднего человека их, чтобы сэкономить деньги на другие вещи и построить личное богатство. Кроме того, по мере изобретения новых производственных машин и строительства новых заводов открывались новые возможности для трудоустройства. Средний человек больше не был так тесно связан с проблемами, связанными с землей (например, зависимостью от заработной платы, которую мог обеспечить сельскохозяйственный труд, или от продуктов растительного и животного происхождения, которые могли производить фермы). Индустриализация уменьшила упор на землевладение как на главный источник личного богатства. Растущий спрос на промышленные товары означал, что обычные люди могли нажить состояние в городах в качестве фабричных рабочих и сотрудников предприятий, поддерживающих фабрики, которые платили более высокую заработную плату, чем должности, связанные с фермой. Вообще говоря, люди могли откладывать часть своей заработной платы, а у многих была возможность вкладывать деньги в прибыльный бизнес, тем самым увеличивая свои семейные «заначки». Последующий рост среднего класса в Соединенном Королевстве и других индустриализирующихся обществах означал, что он вторгался в пул экономической власти, принадлежащей аристократии. Их большая покупательная способность и важность в обществе привели к изменениям в законах, которые были обновлены, чтобы лучше соответствовать требованиям индустриального общества.

            • Pro: Рост числа специалистов

              По мере развития индустриализации все больше и больше сельских жителей устремлялись в города в поисках лучшей оплаты труда на фабриках. Чтобы повысить общую эффективность заводов и воспользоваться новыми рыночными возможностями, заводские рабочие были обучены выполнению специализированных задач. Владельцы фабрик разделили своих рабочих на разные группы, каждая из которых занималась определенной задачей. Некоторые группы добывали и доставляли на фабрики сырье (а именно железо, уголь и сталь), используемое в массовом производстве товаров, в то время как другие группы использовали другое оборудование. Некоторые группы рабочих чинили машины, когда они ломались, в то время как другим было поручено улучшать их и общую работу завода.

              По мере того, как фабрики росли, а рабочие становились все более специализированными, понадобились дополнительные учителя и инструкторы для передачи специализированных навыков. Кроме того, потребности фабричных рабочих в жилье, транспорте и отдыхе привели к быстрому расширению городов и поселков. Чтобы поддерживать их, выросла правительственная бюрократия, и были созданы новые специализированные отделы для управления дорожным движением, санитарией, налогообложением и другими услугами. Другие предприятия в городах также стали более специализированными, так как было добавлено больше строителей, врачей, юристов и других рабочих для удовлетворения различных потребностей новых жителей.

            • Обвинение: перенаселенность городов и промышленных поселков

              Обещание более высокой заработной платы привлекало мигрантов в города и промышленные центры, которые были плохо подготовлены к этому. Хотя первоначальная нехватка жилья во многих районах в конечном итоге уступила место строительному буму и развитию современных зданий, первыми появились тесные трущобы, состоящие из лачуг и других форм некачественного жилья. Местные системы канализации и канализации были перегружены внезапным наплывом людей, а питьевая вода часто загрязнялась. Люди, живущие в такой непосредственной близости, утомленные плохими условиями труда и питьем небезопасной воды, создавали идеальные условия для вспышек тифа, холеры, оспы, туберкулеза и других инфекционных заболеваний. Необходимость лечить эти и другие заболевания в городских районах стимулировала развитие медицины и разработку современных строительных норм, законов о здравоохранении и городского планирования во многих промышленно развитых городах.

            • Con: Загрязнение и другие экологические проблемы

              За относительно немногими исключениями, современные мировые экологические проблемы начались или значительно обострились в результате промышленной революции. Чтобы питать фабрики и поддерживать выпуск всех без исключения видов промышленных товаров, природные ресурсы (вода, деревья, почва, камни и минералы, дикие и домашние животные и т. д.) были преобразованы, что уменьшило запасы ценных природных ресурсов планеты. столица. Глобальные проблемы широко распространенного загрязнения воды и воздуха, сокращения биоразнообразия, разрушения среды обитания диких животных и даже глобального потепления можно проследить до этого момента в истории человечества. Чем больше стран индустриализируются в погоне за собственным богатством, тем масштабнее становится эта экологическая трансформация. Например, углекислый газ в атмосфере, основной фактор глобального потепления, существовал в концентрациях от 275 до 290 частей на миллион по объему (ppmv) до 1750 года и увеличилось до более чем 400 ppmv к 2017 году. энергию в пищу и рост. Поскольку население мира продолжает расти, и все больше и больше людей стремятся к материальным благам, обещанным промышленной революцией, все больше и больше ресурсов Земли присваивается для использования человеком, оставляя сокращающиеся запасы для растений и животных, чьи экосистемные услуги ( чистый воздух, чистая вода и т.д.) зависит биосфера.

            • Против: плохие условия труда

              Когда в городах и промышленных поселках возникали фабрики, их владельцы превыше всего ставили производство и прибыль. Безопасность рабочих и заработная плата были менее важны. Фабричные рабочие получали более высокую заработную плату по сравнению с сельскохозяйственными рабочими, но это часто происходило за счет времени и далеко не идеальных условий труда. Фабричные рабочие часто работали по 14–16 часов в день шесть дней в неделю. Низкая заработная плата мужчин часто более чем в два раза превышала заработную плату женщин. Заработная плата детей, которые работали, чтобы увеличить доход семьи, была еще ниже. Различные машины на фабрике часто были грязными, испускали дым и сажу и были небезопасными, что приводило к несчастным случаям, которые приводили к травмам и гибели рабочих. Однако появление профсоюзов, начавшееся как реакция на детский труд, сделало фабричный труд менее изнурительным и менее опасным. В первой половине 20-го века детский труд был резко сокращен, рабочий день был существенно сокращен, а государственные стандарты безопасности были введены для защиты здоровья и благополучия рабочих.

            • Против: Рост вредных привычек

              По мере появления более дешевых трудосберегающих устройств люди выполняли менее напряженную физическую активность. В то время как изнурительный сельскохозяйственный труд стал намного проще и во многих случаях гораздо безопаснее, заменив силу животных и человеческую силу тракторами и другими специализированными транспортными средствами для обработки почвы, посадки и сбора урожая, другие транспортные средства, такие как поезда и автомобили, эффективно уменьшило количество здоровых упражнений, которые люди выполняли каждый день.