Социально-экономические детерминанты промышленной автоматизации

В статье исследуется взаимосвязь социально-экономического развития и нового витка промышленной автоматизации на примере Японии, Республики Корея, Китая, Соединённых Штатов, Германии и Индии. Проводится корреляционный анализ темпов промышленной роботизации и динамики изменения возрастного состава населения, безработицы и добавленной стоимости в промышленности, инвестиций в исследования и разработки, на основе которого выявляются фоновые и ведущие социально-экономические детерминанты производственной автоматизации. Автор приходит к выводу, что динамика демографических процессов оказывает на современном этапе фоновое влияние на темпы промышленной автоматизации. Возможность формирования человеческого капитала в промышленно развитых странах с естественным приростом населения становится ориентиром для инвестиций в исследования и разработки. Однако изменения возрастной структуры населения демонстрируют слабую и умеренную корреляционную связь с темпами установок промышленных роботов. Оживление промышленной автоматизации во втором десятилетии XXI в. в странах, находящихся на разных стадиях демографического перехода, свидетельствует о ведущей роли других факторов. К ним можно отнести возможность повышения добавленной стоимости в промышленности и наличие рабочей силы на рынке труда в целом, которые определяют эффективность инвестиций в установки промышленных роботов. На основе данного вывода делается прогноз о появлении институционального фактора, повышение значимости которого будет приводить к снижению темпов инвестиций в автоматизацию промышленности.

1. Акимов А.В. Демографический взрыв, старение населения и трудосберегающие технологии: взаимодействие в XXI веке // Мировая экономика и международные отношения. − 2016. − Т. 60, № 5. – C. 50–60. − DOI: 10.20542/0131-2227-2016-60-5-50-60.

2. Варнавский В.Г. Мировые тренды в робототехнике. // Мировая экономика и международные отношения. − 2025. − Т. 69, № 1. − C. 5–16. − DOI: 10.20542/0131-2227-2025-69-1-5-16.

3. Глотова М.П., Данилин И.В. Развитие передовых производственных технологий в КНР: задачи, результаты, вызовы (на примере робототехники) // Проблемы Дальнего Востока. − 2017. − № 4. − C. 41–51.

4. Цветкова Н.Н. Афро-азиатские страны: новые тенденции в глобализации и трудосберегающие технологии // Восток. Афро-азиатские общества: история и современность. − 2017. − № 6. − C. 88– 104. − DOI: 10.7868/S0869190817060085.

5. Abeliansky A., Prettner K. Automation and Demographic Change // SSRN Electronic Journal. – 2017. − DOI: 10.2139/ssrn.2959977.

6. Acemoglu D. Institutions, Technology and Prosperity // NBER Working Paper. − 2025. – N w33442. − URL: https://ssrn.com/abstract=5130534 (дата обращения: 23.06.2025).

7. Adachi D., Kawaguchi D., Saito Y. Robots and Employment: Evidence from Japan, 1978-2017 // Journal of Labor Economics. – 2024. – Vol. 42, N 2. – P. 591–634. – DOI: 10.1086/723205.

8. Cheng H., Jia R., Li D. The Rise of Robots in China // Journal of Economic Perspectives. − 2019. − Vol. 33, N 2. − P. 71– 88. − DOI: 10.1257/jep.33.2.71.

9. Dobbs R., Manyika J., Woetzel J. No Ordinary Disruption: The Four Global Forces Breaking All the Trends. – New York : PublicAffairs, 2015. − 288 p.

10. Holger G., Hoda M. Robotization and employment dynamics in German manufacturing value chains // Structural Change and Economic Dynamics. – 2024. – Vol. 68, March. – P. 133–147. – DOI: 10.1016/j.strueco.2023.10.014.

11. Korus S. Industrial Robot Cost Decline // ARK-invest. – 2017. – URL: https://www.ark-invest.com/articles/analyst-research/ industrial-robot-costs (дата обращения: 23.06.2025).

12. Phang H. Demographic dividend and labour force transformations in Asia. The case of the Republic of Korea. – United Nations Publication, 2005. – P. 119–139. – URL: https://www.un.org/development/desa/pd/sites/www.un-.org.development.desa.pd/files/unpd_ egm_200508_09_phang.pdf (дата обращения: 23.06.2025).