Главная  Журналы  Национальные интересы: приоритеты и безопасность  11(452) - 2025 ноябрь

Анализ социально-экономических факторов повышения плотности роботизации

Получена: 23.06.2025

Одобрена: 28.07.2025

Доступна онлайн: 18.11.2025

Рубрика: Экономическая безопасность

Коды JEL: N6, O33, O57

Страницы: 102-119

https://doi.org/10.24891/depcit

Предмет. Плотность роботизации в России и зарубежных странах.
Цели. Проанализировать влияние социально-экономических факторов на рост плотности роботизации.
Методология. Исследование основано на графическом анализе и построении регрессионных моделей.
Результаты. Получены количественные оценки взаимосвязи социально-экономических факторов и плотности роботизации. Более высокий показатель плотности роботизации наблюдается в тех странах, где выше доля обрабатывающей промышленности в валовом внутреннем продукте, индекс социального прогресса и глобальный инновационный индекс.
Выводы. Применение промышленных роботов способствует созданию новых преимуществ для обрабатывающей промышленности, содействует ее трансформации и модернизации, вносит важный вклад в развитие экономики. Плотность роботизации является одним из важнейших экономических показателей, характеризующих уровень автоматизации производства.

Ключевые слова: промышленные роботы, плотность роботизации, обрабатывающая промышленность, социально-экономические факторы, взаимосвязь

Список литературы:

1. De Backer K., DeStefano T. Robotics and the global organization of production. Robotics, AI, and Humanity. New York, Springer, 2021, pp. 71–84. DOI: 10.1007/978-3-030-54173-6_6
2. Одегов Ю.Г., Павлова В.В. Новые технологии и их влияние на рынок труда // Уровень жизни населения регионов России. 2018. № 2. С. 60–70. DOI: 10.24411/1999-9836-2018-10015 EDN: XWEPDV
3. Варшавский А.Е., Дубинина М.Г., Дубинина В.В. и др. Проблемы и показатели развития робототехники в России: монография. М.: ЦЭМИ РАН, 2022. 236 с. DOI: 10.33276/978-5-8211-0806-7
4. Liang F., Liu Y. Sustainable youth employment quality management: The impact of robotization in China. PLOS One, 2024, vol. 19, iss. 4. DOI: 10.1371/journal.pone.0298081
5. Klenert D., Fernández-Macías E., Antón J. Do robots really destroy jobs? Evidence from Europe. Economic and Industrial Democracy, 2022, vol. 44, iss. 1, pp. 280–316. DOI: 10.1177/0143831X211068891
6. Graetz G., Michaels G. Robots at Work. CEPR Discussion Paper, 2015, no. DP10477, 55 p. URL: Link
7. Булгаров М.А., Золкин А.Л., Кудрявцев В.В. и др. Экономические аспекты занятости в условиях автоматизации и роботизации // Экономика и предпринимательство. 2024. № 11. С. 315–320. DOI: 10.34925/EIP.2024.172.11.055 EDN: ZRJEZD
8. Банников С.А. Мировые тренды роботизации и перспективы ее развития в России // BENEFICIUM. 2023. № 2. С. 6–12. DOI: 10.34680/BENEFICIUM.2023.2(47).6-12 EDN: OJOISF
9. Fu X., Bao Q., Xie H. et al. Diffusion of industrial robotics and inclusive growth: Labour market evidence from cross country data. Journal of Business Research, 2020, no. 122, pp. 670–684. DOI: 10.1016/j.jbusres.2020.05.051
10. Deng L., Plümpe V., Stegmaier J. Robot adoption at German plants. Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, 2023, vol. 244, iss. 3, pp. 201–235. DOI: 10.1515/jbnst-2022-0073
11. Adachi D., Kawaguchi D., Saito Y.U. Robots and employment: Evidence from Japan, 1978–2017. Journal of Labor Economics, 2024, vol. 42, iss. 2, pp. 591–634. DOI: 10.1086/723205
12. Kromann L., Malchow-Møller N., Skaksen J.R. et al. Automation and productivity – A cross-country, cross-industry comparison. Industrial and Corporate Change, 2020, vol. 29, iss. 2, pp. 265–287. DOI: 10.1093/icc/dtz039
13. Ballestar M.T., Díaz-Chao Á., Sainz J. et al. Knowledge, robots and productivity in SMEs: Explaining the second digital wave. Journal of Business Research, 2020, no. 108, pp. 119–131. DOI: 10.1016/j.jbusres.2019.11.017
14. Duan D., Chen S., Feng Z. et al. Industrial robots and firm productivity. Structural Change and Economic Dynamics, 2023, no. 67, pp. 388–406. DOI: 10.1016/j.strueco.2023.08.002
15. Du L., Lin W. Does the application of industrial robots overcome the Solow paradox? Evidence from China. Technology in Society, 2022, no. 68. DOI: 10.1016/j.techsoc.2022.101932
16. Acemoglu D., Lelarge C., Restrepo P. Competing with robots: Firm-level evidence from France. AEA Papers and Proceedings, 2020, no. 110, pp. 383–388. DOI: 10.1257/pandp.20201003
17. Aggogeri F., Pellegrini N., Taesi C. Towards industrial robots' maturity: An Italian case study. Robotics, 2024, vol. 13, iss. 42. DOI: 10.3390/robotics13030042
18. Li B., Zhou C. Robot adoption and urban total factor productivity: Evidence from China. Technological and Economic Development of Economy, 2024, vol. 30, iss. 5, pp. 1–22. DOI: 10.3846/tede.2024.21102
19. Zhao Y., Said R., Ismail N.W. et al. Impact of industrial robot on labour productivity: Empirical study based on industry panel data. Innovation and Green Development, 2024, vol. 3, iss. 2. DOI: 10.1016/j.igd.2024.100148
20. Pisková L., Dobranschi M., Semerád P. et al. The impact of robot installations on employment and labour productivity in automotive industry. Central European Business Review, 2024, vol. 13, iss. 2, pp. 53–68. DOI: 10.18267/j.cebr.342
21. Варшавский А.Е. Использование гармонических пропорций для обоснования справедливого уровня распределения доходов // Экономика и математические методы. 2021. Т. 57. № 3. С. 5–16. DOI: 10.31857/S042473880016407-6 EDN: JKYYXY
22. Zhang F., Zhang Q., Wu H. Robot adoption and export performance: Evidence from Chinese industrial firms. Journal of Manufacturing Technology Management, 2023, vol. 34, iss. 6, pp. 896–916. DOI: 10.1108/jmtm-09-2022-0315 EDN: HDWWUC

Посмотреть другие статьи номера »