विकासशील अर्थव्यवस्थाओं पर रोबोटों का यह प्रभाव होगा

वैश्विक अर्थव्यवस्था

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6th मई, 2022

क्या ऑटोमेशन विकासशील देशों के लिए एक अवसर या खतरा है? इंडोनेशिया का डेटा कार्यस्थल रोबोट से सकारात्मक प्रभाव का संकेत देता है।

 

By

व्यापार अर्थशास्त्री, विश्व बैंक समूह


 

  • क्या स्वचालन प्रौद्योगिकियां विकासशील देशों के लिए एक अवसर या खतरा हैं?
  • इंडोनेशियाई निर्माण फर्मों के डेटा का उपयोग करते हुए, लेखकों ने रोबोट अपनाने के रोजगार पर सकारात्मक प्रभाव का दस्तावेजीकरण किया।
  • यह खोज स्वचालन के अपेक्षाकृत उन्नत चरणों में अर्थव्यवस्थाओं में नकारात्मक प्रभावों के मौजूदा साक्ष्य के विपरीत है।

 

कभी-कभी सर्वव्यापी स्वचालन प्रौद्योगिकियां उन अर्थव्यवस्थाओं को प्रस्तुत करती हैं जो उन्हें फर्म-स्तरीय उत्पादकता लाभ (एसेमोग्लू एट रेस्ट्रेपो 2020, कोच एट अल। 2019) और स्वचालन की श्रम-बचत प्रकृति के कारण प्रतिकूल रोजगार प्रभावों के बीच एक स्पष्ट व्यापार-बंद के साथ अपनाती हैं। एसेमोग्लू और रेस्ट्रेपो 2020, डौथ एट अल। 2017)। इस व्यापार-बंद को अब तक देशों में स्वचालन के अपेक्षाकृत उन्नत चरण में प्रलेखित किया गया है।

 

फिर भी, यह स्पष्ट नहीं है कि स्वचालन के प्रभावों पर मौजूदा साक्ष्य स्वचालन के शुरुआती चरणों में देशों के लिए उपयोगी मार्गदर्शन प्रदान करता है, जिसमें आज अधिकांश विकासशील देश शामिल हैं। यह देखते हुए कि स्वचालन प्रौद्योगिकियां मजबूत घटते रिटर्न (ग्रेट्ज़ और माइकल्स 2018) के अधीन हो सकती हैं, उनके अपनाने से गोद लेने के शुरुआती चरणों में देशों में श्रम की मांग बढ़ने की अधिक संभावना हो सकती है। चित्रा 1 इस विचार के समर्थन में औद्योगिक रोबोट, स्वचालन प्रौद्योगिकी का एक महत्वपूर्ण वर्ग पर ध्यान केंद्रित करने के समर्थन में कुछ विचारोत्तेजक साक्ष्य प्रदान करता है। यह दर्शाता है कि रोबोट की पैठ और रोजगार के बीच संबंध ओईसीडी देशों के लिए नकारात्मक है, जिनकी रोबोट पैठ अधिक है, और गैर-ओईसीडी देशों के लिए सकारात्मक है।

 

चित्र 1 रोबोट प्रवेश और रोजगार परिवर्तन: ओईसीडी बनाम गैर-ओईसीडी देश

 

विकासशील अर्थव्यवस्थाओं पर रोबोटों का यह प्रभाव होगा

 

यह एक महत्वपूर्ण ज्ञान अंतर है क्योंकि आने वाले दशकों में विकासशील देशों में स्वचालन के प्रवेश में उल्लेखनीय वृद्धि होने की उम्मीद है (हॉलवर्ड-ड्रिमियर और नैयर 2017)। हाल के एक पेपर (कैलो और प्रेसीडेंट 2022) में, हम इंडोनेशियाई विनिर्माण में रोजगार पर रोबोटों के अपनाने के प्रभाव की जांच करके इस अंतर को भरने में मदद करते हैं। हम 2000 के दशक के अंत-2010 की शुरुआत पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जब इंडोनेशिया में रोबोट की पैठ अन्य देशों की तुलना में उपलब्ध सूक्ष्म साक्ष्य के मुकाबले काफी कम थी।

 

चित्र 2 इन देशों में से प्रत्येक में मौजूदा विश्लेषणों के पहले (जब भी उपलब्ध हो) और अंतिम वर्षों में प्रति मिलियन विनिर्माण श्रमिकों पर रोबोट की संख्या की साजिश रचकर इस विसंगति की सीमा को दर्शाता है। रोबोट के लिए डेटा इंटरनेशनल फेडरेशन ऑफ रोबोटिक्स (आईएफआर) से आता है, जो प्रत्येक राष्ट्रीय रोबोटिक्स एसोसिएशन से रोबोट आयात पर डेटा एकत्र करता है। विनिर्माण रोजगार के आंकड़े अंतरराष्ट्रीय श्रम संगठन (आईएलओ) और चीन के लिए संयुक्त राष्ट्र औद्योगिक विकास संगठन (यूएनआईडीओ) से हैं। विश्लेषण के अंतिम वर्षों को लेते हुए, उदाहरण के लिए, जो अधिकांश देशों के लिए सीमा के करीब हैं, इंडोनेशिया की रोबोट पैठ 9 (2015 में मैक्सिको के सापेक्ष) और 99 (2014 में जर्मनी के सापेक्ष) के बीच के कारक द्वारा नमूने में सबसे कम थी। ) और इसी तरह के अंतर विश्लेषण के पहले वर्षों को लेते समय भी लागू होते हैं।

 

चित्र 2 ऑटोमेशन के प्रभाव पर साक्ष्य के साथ इंडोनेशिया बनाम अन्य देशों में रोबोट की पैठ

 

 

इंडोनेशियाई संदर्भ की एक और दिलचस्प विशेषता यह है कि 2010 के बाद रोबोटों की कुल संख्या में उल्लेखनीय वृद्धि हुई, 2008 और 2015 के बीच कुल स्टॉक में लगभग दस गुना वृद्धि हुई। यह त्वरण सभी क्षेत्रों में अत्यधिक विषम था। 2015 में नमूना अवधि के अंत तक, मोटर वाहन जैसे सबसे स्वचालित उद्योगों में रोबोटों की पैठ उन्नत अर्थव्यवस्थाओं की तुलना में थी। अन्य उद्योगों, जैसे कि कपड़ा, ने पूरी अवधि में कोई पैठ नहीं देखी है।

 

इंडोनेशिया के स्थानीय श्रम बाजारों पर रोबोटों का सकारात्मक रोजगार प्रभाव

 

स्थानीय रोजगार पर रोबोट की पैठ के प्रभावों की पहचान करने के लिए, हम रीजेंसी पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जो इंडोनेशिया में उप-राष्ट्रीय प्रशासनिक प्रभाग का दूसरा स्तर है और लगभग स्थानीय श्रम बाजार काफी अच्छी तरह से है। 2 पिछले साहित्य के अनुरूप, हम एक रीजेंसी-विशिष्ट का निर्माण करते हैं वार्षिक उद्योग-विशिष्ट रोबोट आयात के साथ रीजेंसी स्तर पर रोजगार में बेसलाइन उद्योग के शेयरों को इंटरैक्ट करके रोबोट एक्सपोजर माप (एसेमोग्लू और रेस्ट्रेपो 2020, डौथ एट अल। 2017)। इसके बाद हम 2008-15 में रीजेंसी-स्तर के रोजगार में परिवर्तन को उसी अवधि में इस रोबोट एक्सपोजर में परिवर्तन पर, विभिन्न समय-अपरिवर्तनीय और समय-भिन्न कारकों के लिए नियंत्रित करते हैं। हम ओईसीडी देशों में औसत उद्योग-विशिष्ट रोबोट पैठ के साथ रोबोट माप की प्रशंसनीय अंतर्जातता को भी संबोधित करते हैं, जो रोबोट अपनाने के मामले में इंडोनेशिया से आगे हैं।

 

अन्य देशों में उपलब्ध सूक्ष्म साक्ष्य के विपरीत, हमारा विश्लेषण इंडोनेशियाई स्थानीय श्रम बाजारों में रोबोट अपनाने के सकारात्मक विनिर्माण रोजगार प्रभाव का दस्तावेजीकरण करता है। हमारे पसंदीदा विनिर्देश में अनुमानित गुणांक के परिमाण का तात्पर्य है कि 31-1000 की अवधि (2008% के स्तर पर महत्वपूर्ण) में प्रति 15 आधार-वर्ष श्रमिकों पर एक अतिरिक्त रोबोट के साथ रोजगार में 1 प्रतिशत अंक अधिक वृद्धि हुई है। हम पहचान की वैधता का विस्तार से आकलन करते हैं (गोल्डस्मिथ-पिंकहम एट अल। 2020) और परीक्षणों की एक बड़ी बैटरी का प्रदर्शन करते हैं, जो रोबोट के सकारात्मक रोजगार प्रभाव की मजबूती पर विश्वास प्रदान करता है।

 

ऑटोमेशन में कमी और रोजगार पर सकारात्मक प्रभाव

 

अन्य देशों के मौजूदा अनुभवजन्य परिणामों के साथ अंतर क्या समझा सकता है? जैसा कि ऊपर संकेत दिया गया है, विश्लेषण की अवधि के दौरान कम रोबोट पैठ के संदर्भ में इंडोनेशिया का परिणाम रोबोट अपनाने के लिए कम रिटर्न के अनुरूप हो सकता है।

 

एसेमोग्लू और रेस्ट्रेपो (2018) की तर्ज पर एक सरल कार्य-आधारित मॉडल प्रमुख अंतर्ज्ञान को पकड़ लेता है। जटिलता के बढ़ते स्तर (यानी नियमित से अत्यधिक परिष्कृत कार्यों तक) द्वारा आदेशित श्रमिकों द्वारा किए गए कार्यों के एक निश्चित सेट वाली अर्थव्यवस्था पर विचार करें। स्वचालन के निम्न स्तर पर (अर्थात, स्वचालित कार्यों के कम शेयरों के साथ), एक अतिरिक्त रोबोट श्रमिकों को एक नियमित कार्य में बदल देगा जहां मनुष्यों को तुलनात्मक लाभ कम होता है। नतीजतन, रोबोट अपनाने का उत्पादकता लाभ अपेक्षाकृत बड़ा है। स्वचालन के उच्च स्तर पर लाभ कम हो जाता है, क्योंकि रोबोट श्रमिकों को उनके कार्यों को करने में तुलनात्मक लाभ के बढ़ते स्तर के साथ विस्थापित करते हैं। उसी समय, रोबोट का विस्थापन प्रभाव बढ़ जाता है क्योंकि स्वचालन के कारण मनुष्यों द्वारा किए जाने वाले कार्यों की सीमा सिकुड़ जाती है, और इसलिए श्रमिकों के बेमानी होने के कारण श्रम का सीमांत उत्पाद कम हो जाता है। उत्पादकता लाभ में कमी और स्वचालन के साथ विस्थापन प्रभाव बढ़ने के साथ, रोबोट अपनाने के लिए शुद्ध रिटर्न कम हो जाता है, और इसलिए रोजगार प्रभाव अधिक नकारात्मक हो जाते हैं।

 

हम विनिर्माण संयंत्रों के इंडोनेशिया के व्यापक पैनल डेटा का उपयोग करके इस परिकल्पना का परीक्षण करते हैं। उच्च आय वाले देशों में अन्य अध्ययनों के विपरीत, हम पौधों द्वारा रोबोट के उपयोग का निरीक्षण नहीं करते हैं। इसके बजाय, हम ग्रेट्ज़ और माइकल्स '(2018) के आधार पर रोबोटों के लिए संयंत्र-स्तर के जोखिम का एक उपाय विकसित करते हैं, रोबोटों द्वारा व्यवसायों की 'प्रतिस्थापन' की परिभाषा। इंडोनेशियाई श्रम बल सर्वेक्षण डेटा का उपयोग करते हुए, हम दस्तावेज करते हैं कि माध्यमिक-शिक्षित श्रमिक इंडोनेशिया में स्वचालन के उच्च जोखिम वाले व्यवसायों पर हावी हैं। हम इस अवलोकन का उपयोग संयंत्र स्तर पर द्वितीयक श्रमिकों के आधारभूत हिस्से के साथ उद्योग-विशिष्ट वार्षिक रोबोट आयातों के साथ बातचीत करके, स्वचालन के जोखिम के एक संयंत्र-विशिष्ट उपाय के निर्माण के लिए करते हैं। हम इस निष्कर्ष के अनुरूप विभिन्न साक्ष्य प्रदान करते हैं कि स्वचालन के जोखिम वाले व्यवसायों में माध्यमिक-शिक्षित श्रमिकों का वर्चस्व है। उदाहरण के लिए, माध्यमिक-शिक्षित श्रमिकों के प्रारंभिक बड़े हिस्से वाले उद्योगों ने बाद के वर्षों में अपेक्षाकृत अधिक रोबोटों को अपनाया। इसी तरह, मशीनरी और उपकरणों में उद्योग का औसत निवेश, जिसमें रोबोट में निवेश शामिल है, रोबोट के उद्योग आयात के साथ सकारात्मक रूप से सहसंबद्ध है।

 

हम प्लांट और उद्योग-वर्ष के प्रभावों, रोबोटों के लिए डाउनस्ट्रीम एक्सपोजर और संभावित कन्फ्यूडर को पकड़ने के लिए तकनीकी परिष्कार के प्लांट-स्तरीय इंडेक्स सहित निश्चित प्रभावों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए नियंत्रित करने वाले रोबोट एक्सपोज़र माप पर वार्षिक प्लांट-स्तरीय रोजगार को पुनः प्राप्त करते हैं। परिणाम बताते हैं कि औसतन प्रति 1,000 श्रमिकों पर एक अतिरिक्त रोबोट संयंत्र के रोजगार में 1% की वृद्धि करता है। प्रभाव स्वचालन के परिणामस्वरूप उत्पादकता में बड़ी वृद्धि से प्रेरित प्रतीत होते हैं। औसतन, प्रति 1,000 श्रमिकों पर एक अतिरिक्त रोबोट कुल कारक उत्पादकता (मात्रा के संदर्भ में) में 7% की वृद्धि करता है और वास्तविक सीमांत लागत को 10% तक कम करता है।

 

विश्लेषण ऑटोमेशन में घटते प्रतिफल की परिकल्पना का भी समर्थन करता है। रोबोटों के प्रारंभिक प्रदर्शन के वितरण के 8वें दशक से ऊपर के पौधों के लिए रोबोट अपनाने की रोजगार लोच कम सकारात्मक हो जाती है (चित्र 3)। शीर्ष दशक में पौधों के लिए, प्रति 1,000 श्रमिकों पर एक अतिरिक्त रोबोट रोबोट अपनाने के सकारात्मक लेकिन सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण रोजगार लोच के साथ जुड़ा हुआ है। हम उत्पादकता के लिए एक समान पैटर्न देखते हैं।

 

इस प्रकार, स्थानीय विनिर्माण रोजगार पर रोबोट अपनाने का सकारात्मक प्रभाव उच्च स्तर की अप्रयुक्त स्वचालन संभावनाओं वाले संयंत्रों द्वारा संचालित होता है। इंडोनेशिया जैसे स्वचालन के प्रारंभिक चरण में एक देश में, ये संयंत्र पूरे विनिर्माण क्षेत्र की आबादी के बड़े हिस्से का प्रतिनिधित्व करते हैं।

 

चित्र 3 रोबोट के प्रारंभिक एक्सपोजर के वितरण के निर्णय से कम उजागर पौधों के सापेक्ष रोबोट के संपर्क का रोजगार प्रभाव

 

 

आर्थिक विकास के लिए रोबोट?

 

अंत में, हम इन परिणामों की संभावित बाहरी वैधता की जांच करते हैं। इसके लिए, हम 61-12 की अवधि में 2007 उद्योगों में 15 ओईसीडी और गैर-ओईसीडी अर्थव्यवस्थाओं में रोजगार और रोबोट आयात के बीच संबंधों का विश्लेषण करते हैं। विश्लेषण 2SLS अनुमानक पर आधारित है, जो अन्य देशों में समान उद्योग-वर्ष के जोड़े से निर्मित लीव-आउट माध्य के साथ रोबोट घनत्व का उपकरण है। निष्कर्ष सभी देशों में स्वचालन के लिए महत्वपूर्ण घटते रिटर्न का भी सुझाव देते हैं। रोबोट को अपनाना ओईसीडी देशों में विनिर्माण रोजगार के साथ नकारात्मक रूप से जुड़ा हुआ है - विशेष रूप से पैठ के उच्च स्तर पर - और सकारात्मक रूप से गैर-ओईसीडी देशों में (चित्र 4)।

 

चित्र 4 61 देशों और 12 उद्योगों में रोबोटों का रोजगार प्रभाव, 2007-2015

 

 

 

विचारोत्तेजक होने पर, इन परिणामों ने इस विचार पर कुछ संदेह पैदा किया कि विकासशील देशों में स्वचालन प्रौद्योगिकियों को अपनाने से श्रम की उनकी मांग कम हो जाती है क्योंकि वे बहुत कम से उच्च स्वचालन दर (डियाओ एट अल। 2021) की ओर बढ़ते हैं। विकासशील अर्थव्यवस्थाओं में फर्म-स्तरीय रोबोट अपनाने पर अतिरिक्त डेटा, विशेष रूप से औद्योगीकरण के शुरुआती चरणों में, अन्य संदर्भों में इस परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए आवश्यक होगा।

 

संदर्भ

 

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यह लेख मूल रूप से विश्व आर्थिक मंच द्वारा 15 मार्च, 2022 को प्रकाशित किया गया था, और इसके अनुसार पुनर्प्रकाशित किया गया है क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन-नॉन-कॉमर्शियल-नोएडरिव्स 4.0 इंटरनेशनल पब्लिक लाइसेंस। आप मूल लेख पढ़ सकते हैं यहाँ उत्पन्न करें. इस लेख में व्यक्त विचार अकेले लेखक के हैं न कि WorldRef के।


 

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