Este es el impacto que tendrán los robots en las economías en desarrollo

Economía mundial

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6 de mayo 2022.

¿La automatización constituye una oportunidad o una amenaza para los países en desarrollo? Los datos de Indonesia indican un impacto positivo de los robots en el lugar de trabajo.

 

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Economista comercial, Grupo del Banco Mundial


 

  • ¿Las tecnologías de automatización constituyen una oportunidad o una amenaza para los países en desarrollo?
  • Utilizando datos sobre empresas manufactureras de Indonesia, los autores documentaron un impacto positivo en el empleo de la adopción de robots.
  • Este hallazgo contrasta con la evidencia existente de impactos negativos en economías en etapas relativamente avanzadas de automatización.

 

Las tecnologías de automatización cada vez más omnipresentes presentan a las economías que las adoptan una aparente compensación entre las ganancias de productividad a nivel de empresa (Acemoglu et Restrepo 2020, Koch et al. 2019) y los impactos adversos en el empleo debido a la naturaleza de ahorro de mano de obra de la automatización ( Acemoglu y Restrepo 2020, Dauth et al. 2017). Esta compensación se ha documentado hasta ahora en países en una etapa relativamente avanzada de automatización.

 

Sin embargo, no está claro que la evidencia existente sobre los impactos de la automatización proporcione una guía útil para los países en las primeras etapas de la automatización, que incluyen a la mayoría de los países en desarrollo en la actualidad. Dado que las tecnologías de automatización pueden estar sujetas a fuertes rendimientos decrecientes (Graetz y Michaels 2018), es más probable que su adopción aumente la demanda laboral en los países que se encuentran en las primeras etapas de adopción. La figura 1 proporciona algunas pruebas sugerentes que respaldan esta idea centrada en los robots industriales, una clase importante de tecnología de automatización. Muestra que la correlación entre la penetración de robots y el empleo es negativa para los países de la OCDE, que tienen una mayor penetración de robots, y positiva para los países que no pertenecen a la OCDE.

 

Figura 1 Penetración de robots y cambios en el empleo: países de la OCDE frente a países no pertenecientes a la OCDE

 

Este es el impacto que tendrán los robots en las economías en desarrollo

 

Esta es una brecha de conocimiento importante ya que se espera que la penetración de la automatización en los países en desarrollo crezca significativamente en las próximas décadas (Hallward-Driemeier y Nayyar 2017). En un artículo reciente (Calì y Presidente 2022), ayudamos a llenar este vacío al examinar el impacto de la adopción de robots en el empleo en la industria manufacturera de Indonesia. Nos centramos en finales de la década de 2000 y principios de la de 2010, cuando la penetración de los robots en Indonesia era considerablemente menor que en otros países con microevidencia disponible.

 

La Figura 2 ilustra el alcance de esta discrepancia al representar gráficamente el número de robots por millón de trabajadores de manufactura en el primer (siempre que esté disponible) y el último año de los análisis existentes en cada uno de estos países. Los datos de los robots provienen de la Federación Internacional de Robótica (IFR), que recopila datos sobre las importaciones de robots de cada asociación nacional de robótica. Los datos de empleo en la industria manufacturera provienen de la Organización Internacional del Trabajo (OIT) y, para China, de la Organización de las Naciones Unidas para el Desarrollo Industrial (ONUDI). Tomando los últimos años de los análisis, por ejemplo, que están cerca del rango para la mayoría de los países, la penetración de robots de Indonesia fue la más baja en la muestra por un factor que oscila entre 9 (en relación con México en 2015) y 99 (en relación con Alemania en 2014). ). Y diferencias similares se aplican también cuando se toman los primeros años de los análisis.

 

Figura 2 Penetración de robots en Indonesia frente a otros países con evidencia sobre el impacto de la automatización

 

 

Otra característica interesante del contexto indonesio es que el número total de robots aumentó significativamente después de 2010, y el stock total aumentó casi diez veces entre 2008 y 2015. Esta aceleración fue muy heterogénea entre sectores. Al final del período de la muestra en 2015, la penetración de los robots en las industrias más automatizadas, como la de vehículos motorizados, era comparable a la de las economías avanzadas. Otras industrias, como Textiles, no han tenido penetración durante todo el período.

 

El impacto positivo de los robots en el empleo en los mercados laborales locales de Indonesia

 

Para identificar los efectos de la penetración de los robots en el empleo local, nos enfocamos en las regencias, que son el segundo nivel de la división administrativa subnacional en Indonesia y se aproximan razonablemente bien a los mercados laborales locales.2 En línea con la literatura anterior, construimos una regencia específica medida de la exposición de los robots mediante la interacción de las cuotas de referencia de la industria en el empleo a nivel de regencia con las importaciones anuales de robots específicas de la industria (Acemoglu y Restrepo 2020, Dauth et al. 2017). Luego, realizamos una regresión de los cambios en el empleo a nivel de regencia en 2008-15 sobre los cambios en la exposición de este robot durante el mismo período, controlando varios factores invariantes y variables en el tiempo. También abordamos la endogeneidad plausible de la medida de los robots al instrumentarla con la penetración promedio de robots específicos de la industria en los países de la OCDE, que están por delante de Indonesia en términos de adopción de robots.

 

En contraste con la evidencia micro disponible en otros países, nuestro análisis documenta un efecto positivo en el empleo manufacturero de la adopción de robots en los mercados laborales locales de Indonesia. La magnitud del coeficiente estimado en nuestra especificación preferida implica que el empleo creció 31 puntos porcentuales más en las regencias con un robot adicional por cada 1000 trabajadores del año base durante el período 2008–15 (significativo al nivel del 1%). Evaluamos en detalle la validez de la identificación (Goldsmith-Pinkham et al. 2020) y realizamos una gran batería de pruebas, lo que brinda confianza sobre la solidez del efecto positivo de empleo de los robots.

 

Rendimientos decrecientes de la automatización y el impacto positivo en el empleo

 

¿Qué puede explicar la diferencia con los resultados empíricos existentes de otros países? Como se insinuó anteriormente, el resultado de Indonesia podría ser coherente con los rendimientos decrecientes de la adopción de robots en un contexto con una baja penetración de robots durante el período de análisis.

 

Un modelo simple basado en tareas en la línea de Acemoglu y Restrepo (2018) captura la intuición clave. Considere una economía con un conjunto fijo de tareas realizadas por trabajadores ordenados por un nivel creciente de complejidad (es decir, desde tareas rutinarias hasta tareas altamente sofisticadas). En niveles bajos de automatización (es decir, con una proporción baja de tareas automatizadas), un robot adicional reemplazaría a los trabajadores en una tarea rutinaria en la que los humanos tienen una ventaja comparativa baja. Como resultado, las ganancias de productividad de la adopción de robots son relativamente grandes. Las ganancias se reducen a niveles más altos de automatización, ya que los robots desplazan a los trabajadores con niveles crecientes de ventaja comparativa en el desempeño de sus tareas. Al mismo tiempo, el efecto de desplazamiento de los robots aumenta a medida que la gama de tareas realizadas por humanos se reduce debido a la automatización, y por lo tanto el producto marginal del trabajo disminuye a medida que los trabajadores se vuelven redundantes. Con la disminución de las ganancias de productividad y el aumento de los efectos de desplazamiento con la automatización, los rendimientos netos de la adopción de robots disminuyen y, por lo tanto, los efectos en el empleo se vuelven más negativos.

 

Probamos esta hipótesis utilizando los extensos datos de panel de plantas manufactureras de Indonesia. A diferencia de otros estudios en países de altos ingresos, no observamos el uso de robots por parte de las plantas. En cambio, desarrollamos una medida de la exposición a nivel de planta a los robots basada en la definición de Graetz y Michaels (2018) de la 'reemplazabilidad' de las ocupaciones por robots. Usando datos de la encuesta de fuerza laboral de Indonesia, documentamos que los trabajadores con educación secundaria dominan las ocupaciones con alto riesgo de automatización en Indonesia. Usamos esta observación para construir una medida de exposición a la automatización específica de la planta, mediante la interacción de las importaciones anuales de robots específicas de la industria con la proporción de referencia de trabajadores secundarios a nivel de planta. Proporcionamos varias piezas de evidencia consistentes con el hallazgo de que las ocupaciones en riesgo de automatización están dominadas por trabajadores con educación secundaria. Por ejemplo, las industrias con una gran proporción inicial de trabajadores con educación secundaria adoptaron relativamente más robots en los años siguientes. De manera similar, la inversión promedio de la industria en maquinaria y equipo, que incluye la inversión en robots, se correlaciona positivamente con las importaciones de robots de la industria.

 

Realizamos una regresión del empleo anual a nivel de planta en la medida de exposición del robot controlando una amplia gama de efectos fijos, incluidos los efectos de año de la planta y la industria, la exposición posterior a los robots y un índice de sofisticación tecnológica a nivel de planta para capturar posibles factores de confusión. Los resultados implican que, en promedio, un robot adicional por cada 1,000 trabajadores aumenta el empleo de la planta en un 1%. Los efectos parecen estar impulsados ​​por los grandes aumentos en la productividad resultantes de la automatización. En promedio, un robot adicional por cada 1,000 trabajadores aumenta la productividad total de los factores (en términos cuantitativos) en un 7 % y reduce los costos marginales reales en un 10 %.

 

El análisis también apoya la hipótesis de los rendimientos decrecientes de la automatización. La elasticidad del empleo de la adopción de robots se vuelve menos positiva para las plantas por encima del octavo decil de la distribución de la exposición inicial a los robots (Figura 8). Para las plantas en el decil superior, un robot adicional por cada 3 trabajadores está asociado con una elasticidad de empleo positiva pero no estadísticamente significativa de la adopción del robot. Observamos un patrón similar para la productividad.

 

Por lo tanto, el impacto positivo de la adopción de robots en el empleo de fabricación local parece ser impulsado por plantas con altos niveles de posibilidades de automatización sin explotar. En un país en la etapa inicial de automatización, como Indonesia, estas plantas representan la mayor parte de la población total del sector manufacturero.

 

Figura 3 Impacto en el empleo de la exposición a los robots en relación con las plantas menos expuestas, por decil de la distribución de la exposición inicial a los robots

 

 

¿Robots para el desarrollo económico?

 

Finalmente, examinamos la posible validez externa de estos resultados. Con ese fin, analizamos la relación entre el empleo y las importaciones de robots en 61 economías de la OCDE y no pertenecientes a la OCDE en 12 industrias durante el período 2007-15. El análisis se basa en un estimador 2SLS, que instrumenta la densidad de robots con una media de exclusión construida a partir de los mismos pares industria-año en otros países. Los hallazgos también sugieren rendimientos decrecientes significativos para la automatización en todos los países. La adopción de robots se asocia negativamente con el empleo en la industria manufacturera en los países de la OCDE, en particular con altos niveles de penetración, y positivamente en los países que no pertenecen a la OCDE (Figura 4).

 

Figura 4 Impacto de los robots en el empleo en 61 países y 12 industrias, 2007-2015

 

 

 

Si bien son sugerentes, estos resultados arrojan algunas dudas sobre la idea de que la adopción de tecnologías de automatización en los países en desarrollo perjudica su demanda de mano de obra a medida que pasan de tasas de automatización muy bajas a tasas más altas (Diao et al. 2021). Se necesitarían datos adicionales sobre la adopción de robots a nivel de empresa en las economías en desarrollo, en particular aquellas que se encuentran en las primeras etapas de la industrialización, para probar esta hipótesis en otros contextos.

 

Referencias

 

  • Acemoglu, D, C Lelarge y P Restrepo (2020), “Competir con robots: evidencia a nivel de empresa de Francia”, AEA Papers and Proceedings 110: 383–88.
  • Acemoglu, D y P Restrepo (2020), “Robots y trabajos: Evidencia de los mercados laborales de EE. UU.”, Journal of Political Economy 128(6): 2188–2244.
  • Acemoglu, D y P Restrepo (2018), “La carrera entre el hombre y la máquina: implicaciones de la tecnología para el crecimiento, la participación de los factores y el empleo”, American Economic Review 108(6): 1488–1542.
  • Artuc, E, L Christiaensen y H Winkler (2019), “¿La automatización en los países ricos perjudica a los países en desarrollo?: Evidencia de EE. UU. y México. Evidencia de EE. UU. y México”, documento de trabajo de investigación de políticas del Banco Mundial 8741, 14 de febrero.
  • Calì, M y G Presidente (2022) “Robots for economic development”, Kiel, Hamburgo: ZBW- Leibniz Information Center for Economics.
  • Dauth, W, S Findeisen, J Suedekum y N Woessner (2017), “The rise of robots in the German labour market”, VoxEU.org, 19 de septiembre.
  • Diao, X, M Ellis, MS McMillan y D Rodrik (2021), “Africa's manufacturing puzzle: Evidence from Tanzanian and Ethiopian firms”, NBER Working paper No. w28344.
  • Giuntella, O y T Wang (2019), “¿Está marchando un ejército de robots sobre los trabajos chinos?”, mimeografiado.
  • Goldsmith-Pinkham, P, I Sorkin y H Swift (2020), “Instrumentos de Bartik: qué, cuándo, por qué y cómo”, American Economic Review 110(8): 2586–2624.
  • Graetz, G y G Michaels (2018), “Robots en el trabajo”, Review of Economics and Statistics 100(5): 753–768.
  • Hallward-Driemeier, M y G Nayyar (2017), “¿Problemas en ciernes? El futuro del desarrollo liderado por la manufactura”, Banco Mundial.
  • Koch, M, I Manuylov y M Smolka (2019), “Robots and firms”, VoxEU.org, 1 de julio.

 

Este artículo fue publicado originalmente por el Foro Económico Mundial, el 15 de marzo de 2022, y se volvió a publicar de acuerdo con el Licencia pública internacional Reconocimiento-No comercial-Sin derivados 4.0 de Creative Commons. Puedes leer el artículo original aquí. Las opiniones expresadas en este artículo pertenecen únicamente al autor y no a WorldRef.


 

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