Por qué la automatización en las empresas españolas no provocó la reestructuración


Algunos de los mayores avances en desarrollo de la historia se han asociado con la industrialización. El camino del desarrollo impulsado por la fabricación a menudo se ha visto facilitado por la deslocalización y la integración de los países en desarrollo en las cadenas de suministro mundiales. Los avances recientes en robótica e inteligencia de máquinas han estimulado una creciente discusión sobre la posibilidad de que la automatización sustituya a la mano de obra en los países de bajos ingresos, reduciendo la deslocalización y el alcance futuro del desarrollo impulsado por la fabricación en partes del mundo que aún no se han industrializado.

Esta pregunta tiene implicaciones sustanciales, pero sabemos muy poco sobre cómo los avances en tecnologías como los robots industriales durante las últimas tres décadas han impactado el comercio y las cadenas de suministro globales. Recientemente, varios investigadores han comenzado a llenar este vacío estudiando cómo el despliegue de robots industriales a nivel industrial ha afectado los flujos comerciales y la IED, llegando a conclusiones mixtas. Mientras que Artuc et al. (2018) y Hallward-Driemeier y Nayyar (2019) muestran impactos positivos de la intensidad de los robots en países de altos ingresos sobre las importaciones provenientes de países de bajos ingresos o el crecimiento de la IED hacia países de ingresos más bajos, otros documentos que se centran solo en el comercio entre EE. UU. Y México, como Artuc et al. (2019) y Faber (2018), encuentran efectos negativos de la automatización.

Para profundizar en esta relación con más detalle, es importante estudiar cómo las empresas toman decisiones sobre sus cadenas de suministro y la adopción de tecnología. Hasta la fecha existe, de hecho, muy poca evidencia empírica sobre por qué y cuándo las empresas se automatizan y cómo afecta los resultados de las empresas, nacionales o internacionales. Una de las razones de esta falta de comprensión ha sido la disponibilidad limitada de datos para que los investigadores estudien las decisiones a nivel de empresa sobre la adopción de tecnología.

En nuestro artículo reciente (Stapleton y Webb 2020), utilizamos un conjunto de datos poco común de empresas manufactureras españolas que proporciona información valiosa sobre el uso de tecnología empresarial y detalles sobre el comercio y la actividad multinacional entre 1990 y 2016 para estudiar cómo la automatización en las empresas españolas afectó las importaciones y actividad multinacional que involucra a países de menores ingresos.

Comenzamos por documentar que solo un pequeño subconjunto de empresas en nuestro conjunto de datos adopta tres tecnologías de automatización distintas: robots, máquinas controladas numéricamente por computadora (CNC) y sistemas de fabricación flexible (FMS); pero estas empresas representan la mayor parte del empleo, la producción y el comercio. Por ejemplo, en 2014, el 33% de las empresas de nuestra muestra usaban robots, pero estas empresas representaban el 64% del empleo manufacturero, el 66% del valor agregado y el 72% de las exportaciones. Las empresas que automatizan tienen en promedio alrededor del doble de tamaño, tienen alrededor de un 60% más de PTF, exportan e importan casi cuatro veces más y tienen un 10% más de probabilidades de ser una multinacional que otras empresas en la misma industria, región y año estrictamente definidos. .

Las empresas que adoptan estas tecnologías ya importan más y tienen más afiliados en todas las regiones, incluidos los países de ingresos más bajos, pero obtienen una proporción menor de sus importaciones de países de ingresos más bajos antes de la adopción. Esta brecha es más amplia, en cualquier período de tiempo, entre las empresas que ya se han automatizado y las que no. La Figura 1 muestra estas ‘primas’ asociadas con ser un usuario de robot en el presente o en el futuro.

Figura 1 Adopción de robots ‘premia’ para los adoptantes de robots actuales y futuros

Notas: Esta figura muestra los coeficientes o ‘primas’ obtenidos de regresiones de sección transversal de una variable ficticia para si una empresa es un usuario de robot actual o futuro en los resultados enumerados, controlando los efectos fijos de la industria y la región.

Contrariamente a la suposición típica de que la automatización puede provocar la reubicación, encontramos que las empresas de nuestra muestra eran, de hecho, más propensas a haber comenzado a automatizar, utilizando robots, FMS o máquinas CNC, antes de comenzar a importar de forma intensiva o de afiliados abiertos. en países de ingresos más bajos. Las empresas que se automatizan o se trasladan a países de menores ingresos son más productivas que las empresas que no lo hacen, pero las empresas más productivas de la muestra tanto automatizan como extraterritoriales. La Figura 2 muestra la distribución de la productividad laboral de las empresas según si automatizan utilizando una de las tres tecnologías y si importan intensivamente de países de ingresos más bajos.1

Figura 2 Distribución de la productividad laboral por estado de automatización e importación de países de menores ingresos

Notas: Esta figura muestra la distribución del logaritmo del valor agregado por trabajador para las empresas según si automatizan utilizando robots, máquinas CNC o FMS y si importan de manera intensiva (definido como estar en el 20% superior de la muestra en términos de la proporción de las importaciones a la producción) de países de ingresos más bajos.

Para evaluar el impacto causal de la automatización en el comercio y la actividad multinacional, aprovechamos las invenciones robóticas que hicieron técnicamente factible, con el tiempo, automatizar algunas tareas y otras no. Seguimos a Webb (2019) y usamos el texto de los títulos de patentes para medir la superposición entre las tareas para las que están diseñadas las invenciones robóticas y las tareas realizadas por diferentes ocupaciones.

Nuestra motivación es que muchos desarrollos tecnológicos en robótica se derivan de la investigación realizada en universidades y los avances a menudo son impulsados ​​por avances en tecnologías complementarias en otros campos. Estos avances por el lado de la oferta en las capacidades tecnológicas de los robots son plausiblemente exógenos a las empresas españolas que posteriormente se enfrentan a la disponibilidad comercial de algunos tipos específicos de robots.

Con este instrumento, mostramos que la adopción de robots en España provocó que las empresas aumentaran el valor de sus importaciones y el número de filiales en países de menores ingresos. La adopción de robots también tuvo un impacto positivo en la probabilidad de que las empresas comenzaran a importar desde países de bajos ingresos o abrir filiales en ellos. Descubrimos que la adopción de robots hizo que las empresas ampliaran sustancialmente la producción y aumentaran tanto la productividad laboral como la PTF.

La secuenciación de la adopción y deslocalización de robots tiene consecuencias importantes para el impacto de la adopción de robots. Cuando nos centramos en las empresas que importaban intensamente de países de ingresos más bajos antes de que comenzaran a utilizar robots, encontramos que la adopción de robots no tuvo ningún efecto en el valor de las importaciones de países de ingresos más bajos, pero disminuyó la participación de las importaciones de países de ingresos más bajos. países. Por el contrario, para las empresas que comenzaron a utilizar robots antes de importar de forma intensiva desde países de menores ingresos, la adopción de robots tuvo un impacto positivo en la probabilidad de que comenzaran a importar desde países de menores ingresos y en el valor de sus importaciones. El efecto para el último grupo domina, de modo que para la muestra completa el impacto neto de la adopción de robots en las importaciones de países de menores ingresos es positivo.

Usamos un marco simple que incorpora un enfoque basado en tareas similar al de Acemoglu y Restrepo (2018) en un modelo con heterogeneidad de firmas y costos fijos al estilo Melitz (2003). Esta configuración puede proporcionar una explicación de algunos de estos hallazgos. Las empresas tienen la opción de realizar tareas en casa, deslocalizarlas o automatizarlas. Tanto la adopción de tecnología como la deslocalización implican pagar un costo fijo inicial, pero ofrecen una reducción de costo marginal. Esto implica que para las empresas que ya estaban deslocalizando, la automatización desplaza las tareas de la mano de obra en el extranjero. Para las empresas que no estaban deslocalizando, la automatización desplaza las tareas del trabajo a domicilio. Para ambos, la automatización reduce los costos de producción; generando un efecto de productividad e induciéndolos a expandirse y demandar más mano de obra en el país o en el extranjero para tareas no automatizables.

Nuestros resultados sugieren que, para las empresas manufactureras españolas, este efecto de productividad de la automatización puede haber superado el efecto de desplazamiento de la deslocalización. Para el subconjunto de empresas que aún no estaban deslocalizando, el efecto de la automatización en la productividad puede incluso haberles permitido expandirse y pagar el costo fijo de establecer relaciones de deslocalización.

En conjunto, estos resultados sugieren que los temores sobre las consecuencias de la automatización para la reubicación han simplificado demasiado lo que es, de hecho, una relación compleja y existen razones por las que la automatización podría incrementar el comercio con los países de ingresos más bajos.

Referencias

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 HJ Winkler, “¿La automatización en los países ricos perjudica a los países en desarrollo? : Evidence from the US and Mexico ”, Informe técnico 8741, Banco Mundial, febrero.

Artuc, E, PSR Bastos y B Rijkers (2018), Robots, tareas y comercio, Informe técnico 8674, Banco Mundial, diciembre.

Faber, M (2018), “Robots and reshoring: Evidence from Mexican local labour market”, Informe técnico 2018/27, Facultad de Economía y Empresa – Universidad de Basilea, Documento de trabajo, octubre.

Hallward-Driemeier, M and G Nayyar (2019), “¿Han aterrizado los robots a los gansos voladores? Evidencia de la IED nueva en el sector manufacturero ”, Diario SSRN.

Melitz, MJ (2003), “The Impact of Trade on Intra-Industry Relocations and Aggregate Industry Productivity”, Econometrica 71 (6): 1695-1725.

Stapleton, K y M Webb (2020), “Automatización, comercio y actividad multinacional: Microevidencia desde España”, SSRN Journal.

Webb, M (2019), “El impacto de la inteligencia artificial en el mercado laboral”, SSRN Journal.

Notas finales

1 Aquí definimos la importación intensiva como estar en el 20% superior de la muestra en términos de la relación entre las importaciones de países de menores ingresos y la producción.

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