В исследованиях экономических эффектов роботизации на микроэкономическом уровне не учитывается ярко выраженный цифровой разрыв между предприятиями различного масштаба. Вместе с тем он может обусловливать разность теоретических и реальных оценок указанных эффектов. Статья посвящена изучению связи роботизации и производительности труда в российской промышленности с учетом размерных групп компаний. Методологическая база исследования представлена положениями теории фирмы и экономическими теориями, описывающими сущность и методы оценки производительности труда. Использовались методы регрессионного моделирования. Информационной базой работы послужили данные о деятельности 725 российских промышленных предприятий за 2017 г., полученные в рамках выполнения программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ. Положительная связь между внедрением роботов и производительностью труда обнаружена только для малых и средних предприятий. Вероятно, ввиду сложности бизнес-процессов крупным компаниям требуется более глубокая и сложная роботизация для получения соответствующих выгод. Установлена отрицательная связь экспорта и производительности труда на крупных предприятиях, что противоречит «классическим» представлениям о влиянии экспортной деятельности на показатели эффективности. Такой результат может свидетельствовать о том, что высокая производительность труда существенной части крупных российских предприятий определяется их монопольным положением на отечественных рынках, тогда как формально менее производительные компании, не занимающие доминирующих позиций, оказываются достаточно конкурентоспособными и мотивированными для выхода на внешние рынки. Исследование может быть полезно руководителям предприятий, в особенности малых и средних, для формирования управленческих решений в области повышения производительности труда, в частности путем роботизации производства
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Роботы давно стали привычной частью нашей жизни, однако до сих ведутся дебаты о влиянии системного перехода от традиционного ручного труда к машинам. Превосходство автоматизированных технических систем в некоторых аспектах неоспоримо: они могут работать в опасных условиях труда, обеспечивать стабильность качества продукции, не устают и не болеют.
Список литературы
1. Архипова Л. С., Мельникова Д. М. (2022). Оценка современных барьеров, влияющих на цифровизацию российского рынка труда // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. № 2 (70). Номер статьи: 7002. DOI: 10.24412/1999-2645-2022-270-2 EDN: CUUPED
2. Будкова С. В. (2015). Факторы, определяющие развитие экспортно ориентированных малых и средних предприятий // Социально-экономические явления и процессы. № 6. C. 24-29. EDN: UMCJOR
3. Гаршина О. П. (2011). Влияние инноваций на рост производительности труда промышленных предприятий // Вестник Самарского государственного университета. № 6 (87). С. 19-25.
4. Гохберг Л. М., Рудник П. Б., Вишневский К. О., Зинина Т. С. (ред.). (2021). Цифровая трансформация отраслей: стартовые условия и приоритеты: доклад НИУ ВШЭ. Москва: Издательский дом Высшей школы экономики. 239 с. EDN: WPPBQJ
5. Гурлев И. В. (2020). Цифровизация экономики России и проблемы роботизации // Вестник Евразийской науки. № 4 (12). https://esj.today/PDF/08ECVN420.pdf.
6. Ермолов И. Л. (2019). О роли промышленной робототехники в развитии промышленности России // Инновации. № 10. C. 127-129. DOI: 10.26310/2071-3010.2019.252.10.015 EDN: ZMYRLN
7. Земцов С. П. (2017). Роботы и потенциальная технологическая безработица в регионах России: опыт изучения и предварительные оценки // Вопросы экономики. № 7. С. 142-157. DOI: 10.32609/0042-8736-2017-7-142-157 EDN: ZAPCRF
8. Игошина Д. Р. (2021). Особенности цифровизации бизнес-процессов в компаниях малого и среднего предпринимательства // Индустриальная экономика. Т. 11, № 5. С. 1092-1097. DOI: 10.47576/2712-7559_2021_5_11_1092 EDN: ZWFTZF
9. Комков Н. И., Бондарева Н. Н. (2016). Перспективы и условия развития робототехники в России // Модернизация. Инновации. Развитие. Т. 7, № 2. С. 8-21. DOI: 10.18184/2079-4665.2016.7.2.8.21 EDN: WEBCJB
10. Косякова Л. Н., Попова А. Л. (2017). Задачи повышения производительности труда в России и пути их решения // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. № 3 (48). С. 153-157. EDN: ZOWZCB
11. Назаренко А. А. (2021). Распространение цифровых технологий среди малых и средних форм хозяйствующих субъектов в Российской Федерации // Вопросы инновационной экономики. Т. 11, № 4. С. 1439-1450. DOI: 10.18334/vinec.11.4.113671 EDN: GJJGWR
12. Симачев Ю. В., Кузык М. Г., Федюнина А. А., Юревич М. А. (2020). Производительность труда в российских компаниях: как содействовать устойчивому росту // Журнал Новой Экономической Ассоциации. № 4 (48). С. 205-217. DOI: 10.31737/2221-2264-2020-48-4-10 EDN: NGFKZO
13. Толкачёв С. А., Кулаков А. Д. (2016). Роботизация как направление неоиндустриализации (на примере США) // Мир новой экономики. № 2. С. 79-87. EDN: WEIMUX
14. Трачук А. В., Линдер Н. В. (2017) Инновации и производительность российских промышленных компаний // Инновации. № 4 (222). С. 53-65.
15. Урунов А. А., Родина И. Б. (2018). Влияние искусственного интеллекта и интернет-технологий на национальный рынок труда // Фундаментальные исследования. № 1. С. 138-142. EDN: YODSEZ
16. Acemoglu D., Lelarge C., Restrepo P. (2020). Competing with robots: Firm-level evidence from France. AEA Papers and Proceedings, vol. 110, pp. 383-388. DOI: 10.1257/pandp.20201003 EDN: FSNYUW
17. Acemoglu D., Restrepo P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, vol. 128, no. 6, pp. 2188-2244. DOI: 10.1086/705716 EDN: SUEWLL
18. Ballestar M. T., Díaz-Chaob A., Sainzb J., Torrent-Sellens J. (2020). Knowledge, robots and productivity in SMEs: Explaining the second digital wave. Journal of Business Research, vol. 108, pp. 119-131. DOI: 10.1016/j.jbusres.2019.11.017 EDN: HRNUFJ
19. Berg A., Buffie E. F., Zanna L.-F. (2018). Should we fear the robot revolution? (The correct answer is yes). Journal of Monetary Economics, vol. 97, pp. 117-148. DOI: 10.1016/j.jmoneco.2018.05.014
20. Bonfiglioli A., Crinò R., Fadinger H., Gancia G. (2020). Robot imports and firm-level outcomes (CESifo Working Paper no. 8741). Munich Society for the Promotion of Economic Research. 48 p.
21. Cette G., Devillard A., Spiezia V. (2021). The contribution of robots to productivity growth in 30 OECD countries over 1975-2019. Economics Letters, vol. 200, 109762. DOI: 10.1016/j.econlet.2021.109762 EDN: TEZVKI
22. Deng L., Plümpe V., Stegmaier J. (2021). Robot adoption at German plants (IWH Discussion Papers no. 19/2020). Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung Halle. 35 p.
23. Dixon J., Hong B., Wu L. (2021). The robot revolution: Managerial and employment consequences for firms. Management Science, vol. 67, no. 9, pp. 5586-5605. DOI: 10.1287/mnsc.2020.3812 EDN: GTFECK
24. Dottori D. (2020). Robots and employment: Evidence from Italy (Bank of Italy Occasional Paper no. 572). Banca d’Italia. 61 p. DOI: 10.2139/ssrn.3680743
25. Graetz G., Michaels G. (2018). Robots at work. The Review of Economics and Statistics, vol 100, no. 5, pp. 753-768. DOI: 10.1162/rest_a_00754
26. Jungmittag A., Pesole A. (2019). The impact of robots on labour productivity: A panel data approach covering 9 industries and 12 countries (JRC Working Papers on Labour, Education and Technology no. 2019-08). Joint Research Centre (JRC), European Commission. 27 p.
27. Klenert D., Fernández-Macías E., Anton Perez J. I. (2020). Do robots really destroy jobs? Evidence from Europe (JRC Working Papers Series on Labour, Education and Technology, no. 2020/01). Joint Research Centre (JRC), European Commission. 51 p.
28. Koch M., Manalo I., Smolka M. (2019). Robots and firms (CESifo Working Paper no. 7608). Munich Society for the Promotion of Economic Research. 47 p.
29. Stiebale J., Suedekum J., Woessner N. (2020). Robots and the rise of European superstar firms (DICE Discussion Paper no. 347). Heinrich Heine University Düsseldorf, Düsseldorf Institute for Competition Economics (DICE). 60 p.
30. Syverson C. (2011). What determines productivity? Journal of Economic Literature, vol. 49, no. 2, pp. 326-365. DOI: 10.1257/jel.49.2.326
31. Vries G. J., de, Gentile E., Miroudot S., Wacker K. M. (2020). The rise of robots and the fall of routine jobs. Labour Economics, vol. 66, 101885. DOI: 10.1016/j.labeco.2020.101885
Выпуск
Другие статьи выпуска
One element of human capital that determines the prospects of national economic growth is population health. This is a multivariate concept and therefore, there can be distortions in estimating its level depending on the chosen metrics. The efficiency of the health care system as an indirect indicator of a nation’s health is often measured through composite indicators of the medical service quality and accessibility. Nonetheless, in the conditions of limited resources such evaluation may not reflect the actual situation. The paper aims to discuss the problems related to the balance in the quality and accessibility of medical service in Russia. Methodologically, the research relies on classical macroeconomics. The method is the analysis of series of socioeconomic indicators collected from Russian statistics for 2012–2021. The findings point to the existence of a normative and positive approaches to measuring the efficiency of the health care system based on the composite evaluation of the two parameters: the medical service quality and accessibility. The authors prove that such methodological ideology is erroneous, and suggest evaluating relative indicators that illustrate the ratio between the two parameters. The case of one of such ratios – a relative evaluation of the number of physicians, hospital beds and diseases per group – allowed obtaining the assessment of the labour productivity. According to the conclusions, the accessibility of the medical service in Russia is decreasing, which however, does not lead to the improvement of its quality
Одной из проблем развития циркулярной экономики в минеральносырьевом секторе является отсутствие методологического подхода к формированию организационно-экономического механизма циркулярного недропользования в России и ее регионах, специализирующихся на добыче полезных ископаемых. Статья посвящена разработке указанного подхода. Методологической базой исследования послужили концепция циркулярной экономики и теоретические положения экономики природопользования и экологического менеджмента. Применялись методы анализа, синтеза и индукции. Обосновано использование и даны определения терминов «организационно-экономический механизм», «циркулярное недропользование» и «организационноэкономический механизм циркулярного недропользования». Выделены организационные, правовые и экономические факторы организационно-экономического механизма, сформулированы принципы обеспечения его сбалансированности и эффективности. Аргументирован выбор базирующихся на этих факторах и принципах инструментов: 1) организационно-управленческих, предусматривающих формирование, регулирование и координацию деятельности участников циркулярных процессов; 2) экономических, создающих материальную заинтересованность в развитии циркулярной экономики в сфере недропользования. Определены две группы показателей результативности применения данных инструментов – общеэкономические (макро- и мезо-) и коммерческие (микроэкономические). Разработанная методология позволяет обеспечить эффективность и результативность государственного управления отходами недропользования и вторичными минеральными ресурсами
Стоимость капитала и определяемая на ее основе ставка дисконтирования являются ключевыми параметрами финансового моделирования и оценки экономической эффективности инвестиционных проектов. Поэтому методика их расчета актуальна для экономистов и финансистов всего мира, а в условиях беспрецедентного санкционного давления она приобрела особую значимость для российских инвесторов, поскольку активы, номинированные в «недружественных» валютах, перестали быть безрисковыми. Исследование направлено на разработку алгоритма оценки стоимости капитала и расчета ставки дисконтирования на базе данных о рублевых безрисковых активах и российской финансовой статистики. Методологическую основу работы составили положения теорий инвестиционного проектирования и корпоративных финансов, а также портфельной теории. Применялись общенаучные (системный анализ и синтез) и эконометрические методы исследования, модели средневзвешенной стоимости капитала (WACC) и оценки капитальных активов (CAPM). Информационной базой послужила статистика российского фондового рынка за 2003–2022 гг. Авторами предложен и апробирован пошаговый алгоритм сбора и обработки российской финансовой статистики для расчета стоимости капитала и рисковых надбавок к ней. Обоснована необходимость вынесения несистематических рисков за пределы средневзвешенной стоимости капитала, а также предложен детерминированный механизм их оценки. Разработанная методика позволяет избежать заградительно высоких значений стоимости капитала, которые возникают в ходе применения иностранных источников информации
Методологическая база исследования процессов трансформационных изменений в экономике поселений, в том числе городских округов санаторно-курортного типа, находится в стадии формирования. Отсутствуют сложившиеся подходы и четкий методический инструментарий познания, что обусловлено уникальностью поселений данного типа. Сложность изучения их структурно-отраслевой трансформации и специализации, ее устойчивости/изменчивости усиливается необходимостью построения динамических рядов экономических показателей за длительный период времени, поскольку лишь в этом случае выводы могут претендовать на научную обоснованность. Исследование направлено на выявление процессов структурно-отраслевой трансформации экономики городских округов санаторно-курортного типа Республики Крым в различных институциональных контекстах, обоснование факторов и условий происходящих изменений, обозначение экономического «генетического кода» поселений данного типа. Методология работы построена на теории региональной и муниципальной экономики. Использовались методы структурного анализа и анализа динамических рядов, библиометрический и контент-анализ. Информационной базой исследования послужили социально-экономические показатели развития Крыма за 1935–2020 гг. «Генетический код» экономики Крыма и локализованных на его территории городов-курортов заключается в доминировании сферы здравоохранения вследствие развития санаторно-курортной деятельности, которая базируется на использовании уникальных природных лечебных факторов и ресурсов. Выявлено, что этот код сохраняет устойчивость вне зависимости от меняющихся институциональных контекстов, формирующихся под влиянием геостратегических интересов государства, геополитической обстановки в мире, политической ситуации на соседних территориях
Качество функционирующих правил, как и их изменение, влияет на экономический рост. Вместе с тем многочисленные научные работы дают весьма усеченную картину такого влияния. Исследование направлено на выявление связи институциональных изменений, качества правил и роста экономики посредством построения теоретической модели. Методологическую основу работы составила теория экономического роста, а также теория институциональных изменений Норта – Олсона и авторская теория дисфункций. Использовались методы таксономического анализа и моделирования. Показано, что оценка качества институтов, и тем более институциональной среды, может быть построена на измерении их дисфункции, а также применении стандартных приемов из области «экономики качества». Обосновано положение о том, что оба подхода составляют, по сути, модели качества институтов, а следовательно, сама оценка качества отличается определенной степенью неточности. Вместе с тем выделены институциональные изменения двух базовых типов – генерируемые органом управления (коррекции) и происходящие самопроизвольно. Получено ограничение на темп институциональных изменений для роста экономики. Кроме того, показано, что классические критерии оценки благосостояния не учитывают влияния этих изменений. Это трансформирует общепринятый подход в области теории благосостояния, превращая ее в институциональную теорию. Сделан вывод о том, что политика роста в условиях смены институтов способствует еще более неравномерному распределению выгод между группами экономических агентов, в связи с чем повышаются требования к институциональному планированию.
Издательство
- Издательство
- УрГЭУ
- Регион
- Россия, Екатеринбург
- Почтовый адрес
- 620144, Уральский ФО, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, д. 62/45
- Юр. адрес
- 620144, Уральский ФО, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, д. 62/45
- ФИО
- Силин Яков Петрович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- odo@usue.ru
- Сайт
- https://www.usue.ru/