Причин для возвращения рабочих мест – несколько. Первая – продолжающееся повышение цен на топливо, которое приводит к удорожанию перевозок и заставляет предпринимателей подсчитывать что выгоднее – производить подешевле и тратить деньги на перевозку, или производить подороже, но на местности. Кроме того, стоимость труда в Америке уже довольно давно не повышается, а то и понижается, а вот в Китае, наоборот, средняя зарплата растет, хотя она по-прежнему намного ниже американской. Но тут вступает в силу еще один фактор – комбинация цены и качества.
Помните Стюарта с химического предприятия, с которым я осенью ездила на canvassing? Как он рассказывал, что линию, которую сначала перенесли в Мексику, вернули обратно, потому что в Мексике не смогли обеспечить нужного контроля качества? Это становится тенденцией. Кроме того, новые, современные заводы требуют меньшего количества рабочих с гораздо более высокой квалификацией. Я периодически встречаю дискуссии о том, зачем обязательно всем в колледж. Так вот, в этой статье говорится, и это не в первый раз, что я такое вижу, что на современных заводах уже сейчас нечего делать, если у человека нет хотя бы двухгодичной associate degree, а вскоре, весьма вероятно, будет требоваться 4-летнее высшее образование.
Так что, резюмируется в статье, работать на заводе так, как работал ваш дедушка, всю смену закручивая одну гайку, в будущем не придется, и, конечно, промышленные рабочие никогда больше не будут составлять 30% всей рабочей силы. Но их количество, определенно, будет увеличиваться. И тенденция возвращения промышленности в Америку будет продолжаться. Кроме того, в статье проводится еще одна очень важная мысль – исследовательская работа и изобретательство невозможны в отрыве от промышленности, поэтому если американские корпорации хотят по-прежнему быть на передовой линии разработки новых технологий, они должны сохранять производство. Я могу подтвердить этот тезис с несколько неожиданной стороны –теперь, когда я стала опять бывать на научных конференциях, я вижу, насколько более адекватные решения предлагают ученые, которые работают в лабораториях при крупных корпорациях - HP Labs, IBM Research, Microsoft Research и так далее.
