Mei 6th, 2022
Apakah otomatisasi merupakan peluang atau ancaman bagi negara berkembang? Data dari Indonesia menunjukkan dampak positif dari robot tempat kerja.
By Massimiliano Calì
Ekonom Perdagangan, Grup Bank Dunia
- Apakah teknologi otomasi merupakan peluang atau ancaman bagi negara berkembang?
- Dengan menggunakan data perusahaan manufaktur Indonesia, penulis mendokumentasikan dampak positif pada pekerjaan mengadopsi robot.
- Temuan ini kontras dengan bukti yang ada tentang dampak negatif di ekonomi pada tahap otomatisasi yang relatif maju.
Teknologi otomasi yang selalu ada di mana-mana menghadirkan ekonomi yang mengadopsinya dengan pertukaran nyata antara peningkatan produktivitas tingkat perusahaan (Acemoglu et Restrepo 2020, Koch et al. 2019) dan dampak pekerjaan yang merugikan karena sifat otomatisasi yang hemat tenaga kerja ( Acemoglu dan Restrepo 2020, Dauth et al. 2017). Pertukaran ini sejauh ini telah didokumentasikan di negara-negara pada tahap otomatisasi yang relatif maju.
Namun, tidak jelas apakah bukti yang ada tentang dampak otomatisasi memberikan panduan yang berguna bagi negara-negara pada tahap awal otomatisasi, yang mencakup sebagian besar negara berkembang saat ini. Mengingat bahwa teknologi otomasi dapat mengalami penurunan hasil yang kuat (Graetz dan Michaels 2018), penerapannya kemungkinan besar akan meningkatkan permintaan tenaga kerja di negara-negara pada tahap awal adopsi. Gambar 1 memberikan beberapa bukti sugestif untuk mendukung gagasan ini yang berfokus pada robot industri, kelas penting dari teknologi otomasi. Hal ini menunjukkan bahwa korelasi antara penetrasi robot dan lapangan kerja adalah negatif untuk negara-negara OECD yang memiliki penetrasi robot lebih tinggi, dan positif untuk negara-negara non-OECD.
Gambar 1 Penetrasi robot dan perubahan pekerjaan: OECD vs negara non-OECD
Ini adalah kesenjangan pengetahuan yang penting karena penetrasi otomatisasi di negara berkembang diperkirakan akan tumbuh secara signifikan selama beberapa dekade mendatang (Hallward-Driemeier dan Nayyar 2017). Dalam makalah baru-baru ini (Calì dan Presidente 2022), kami membantu mengisi kesenjangan ini dengan mengkaji dampak adopsi robot terhadap pekerjaan di manufaktur Indonesia. Kami fokus pada akhir 2000-an-awal 2010-an, ketika penetrasi robot di Indonesia jauh lebih rendah daripada di negara lain dengan bukti mikro yang tersedia.
Gambar 2 mengilustrasikan sejauh mana perbedaan ini dengan memplot jumlah robot per juta pekerja manufaktur di tahun pertama (bila tersedia) dan tahun terakhir dari analisis yang ada di masing-masing negara ini. Data robot berasal dari International Federation of Robotics (IFR), yang mengumpulkan data impor robot dari setiap asosiasi robotika nasional. Data untuk pekerjaan manufaktur berasal dari Organisasi Perburuhan Internasional (ILO) dan, untuk Cina, dari Organisasi Pengembangan Industri Perserikatan Bangsa-Bangsa (UNIDO). Mengambil tahun-tahun terakhir dari analisis, misalnya, yang mendekati jangkauan untuk sebagian besar negara, penetrasi robot Indonesia adalah yang terendah dalam sampel dengan faktor berkisar antara 9 (relatif terhadap Meksiko pada 2015) dan 99 (relatif terhadap Jerman pada 2014). ). Dan perbedaan serupa berlaku juga ketika mengambil tahun-tahun pertama analisis.
Gambar 2 Penetrasi robot di Indonesia vs negara lain dengan bukti dampak otomatisasi
Fitur lain yang menarik dari konteks Indonesia adalah bahwa jumlah robot meningkat secara signifikan setelah 2010, dengan total stok meningkat hampir sepuluh kali lipat antara 2008 dan 2015. Percepatan ini sangat heterogen lintas sektor. Pada akhir periode sampel tahun 2015, penetrasi robot di sebagian besar industri otomatis, seperti Kendaraan Bermotor, sebanding dengan penetrasi di negara-negara maju. Industri lain, seperti Tekstil, tidak mengalami penetrasi selama periode tersebut.
Dampak positif robot terhadap lapangan kerja di pasar tenaga kerja lokal Indonesia
Untuk mengidentifikasi efek penetrasi robot pada lapangan kerja lokal, kami fokus pada kabupaten, yang merupakan tingkat kedua dari divisi administratif sub-nasional di Indonesia dan memperkirakan pasar tenaga kerja lokal dengan cukup baik.2 Sejalan dengan literatur sebelumnya, kami membangun sebuah kabupaten khusus ukuran paparan robot dengan berinteraksi pangsa industri dasar dalam pekerjaan di tingkat kabupaten dengan impor robot khusus industri tahunan (Acemoglu dan Restrepo 2020, Dauth et al. 2017). Kami kemudian meregresi perubahan dalam pekerjaan tingkat kabupaten pada 2008-15 pada perubahan paparan robot ini selama periode yang sama, mengendalikan berbagai faktor waktu-invarian dan waktu-bervariasi. Kami juga membahas endogenitas yang masuk akal dari ukuran robot dengan melengkapinya dengan penetrasi robot spesifik industri rata-rata di negara-negara OECD, yang berada di depan Indonesia dalam hal adopsi robot.
Berbeda dengan bukti mikro yang tersedia di negara lain, analisis kami mendokumentasikan efek pekerjaan manufaktur yang positif dari adopsi robot di pasar tenaga kerja lokal Indonesia. Besarnya perkiraan koefisien dalam spesifikasi pilihan kami menyiratkan bahwa lapangan kerja tumbuh 31 poin persentase lebih banyak di kabupaten dengan satu robot tambahan per 1000 pekerja tahun dasar selama periode 2008–15 (signifikan pada tingkat 1%). Kami menilai secara rinci validitas identifikasi (Goldsmith-Pinkham et al. 2020) dan melakukan serangkaian tes yang besar, yang memberikan keyakinan pada kekokohan efek kerja positif dari robot.
Berkurangnya pengembalian otomatisasi dan dampak pekerjaan yang positif
Apa yang bisa menjelaskan perbedaan dengan hasil empiris yang ada dari negara lain? Seperti disebutkan di atas, hasil Indonesia dapat konsisten dengan hasil yang semakin berkurang untuk adopsi robot dalam konteks dengan penetrasi robot yang rendah selama periode analisis.
Model berbasis tugas sederhana di sepanjang garis Acemoglu dan Restrepo (2018) menangkap intuisi kunci. Pertimbangkan ekonomi dengan serangkaian tugas tetap yang dilakukan oleh pekerja yang diurutkan berdasarkan tingkat kerumitan yang meningkat (yaitu dari tugas rutin ke tugas yang sangat canggih). Pada otomatisasi tingkat rendah (yaitu, dengan pembagian tugas otomatis yang rendah), robot tambahan akan menggantikan pekerja dalam tugas rutin di mana manusia memiliki keunggulan komparatif yang rendah. Akibatnya, perolehan produktivitas adopsi robot relatif besar. Keuntungan menjadi lebih kecil pada tingkat otomatisasi yang lebih tinggi, karena robot menggantikan pekerja dengan tingkat keunggulan komparatif yang meningkat dalam melakukan tugas mereka. Pada saat yang sama, efek perpindahan robot meningkat karena rentang tugas yang dilakukan oleh manusia menyusut karena otomatisasi, sehingga produk marjinal tenaga kerja berkurang karena pekerja menjadi berlebihan. Dengan penurunan produktivitas dan efek perpindahan meningkat dengan otomatisasi, hasil bersih untuk adopsi robot berkurang, dan karenanya efek pekerjaan menjadi lebih negatif.
Kami menguji hipotesis ini menggunakan data panel ekstensif pabrik manufaktur di Indonesia. Tidak seperti penelitian lain di negara-negara berpenghasilan tinggi, kami tidak mengamati penggunaan robot oleh tanaman. Sebagai gantinya, kami mengembangkan ukuran keterpaparan tingkat tanaman terhadap robot berdasarkan definisi Graetz dan Michaels (2018) tentang 'ketergantian' pekerjaan oleh robot. Dengan menggunakan data survei angkatan kerja Indonesia, kami mendokumentasikan bahwa pekerja berpendidikan menengah mendominasi pekerjaan dengan risiko tinggi otomatisasi di Indonesia. Kami menggunakan pengamatan ini untuk menyusun ukuran paparan khusus tanaman terhadap otomatisasi, dengan berinteraksi impor robot tahunan khusus industri dengan pangsa dasar pekerja sekunder di tingkat pabrik. Kami memberikan berbagai bukti yang konsisten dengan temuan bahwa pekerjaan yang berisiko otomatisasi didominasi oleh pekerja berpendidikan menengah. Misalnya, industri dengan sebagian besar awal pekerja berpendidikan menengah mengadopsi robot yang relatif lebih banyak di tahun-tahun berikutnya. Demikian pula, investasi rata-rata industri dalam mesin dan peralatan, yang mencakup investasi dalam robot, berkorelasi positif dengan impor industri robot.
Kami meregresi pekerjaan tingkat pabrik tahunan pada ukuran paparan robot yang mengendalikan beragam efek tetap, termasuk efek tahun pabrik dan industri, paparan hilir robot dan indeks tingkat pabrik dari kecanggihan teknologi untuk menangkap kemungkinan pembaur. Hasilnya menyiratkan bahwa rata-rata, satu robot tambahan per 1,000 pekerja meningkatkan pekerjaan pabrik sebesar 1%. Efeknya tampaknya didorong oleh peningkatan besar dalam produktivitas yang dihasilkan dari otomatisasi. Rata-rata, satu robot tambahan per 1,000 pekerja meningkatkan produktivitas faktor total (dalam hal kuantitas) sebesar 7% dan mengurangi biaya marjinal riil sebesar 10%.
Analisis ini juga mendukung hipotesis hasil yang semakin berkurang untuk otomatisasi. Elastisitas kerja adopsi robot menjadi kurang positif untuk tanaman di atas desil ke-8 dari distribusi paparan awal robot (Gambar 3). Untuk pabrik di desil teratas, satu robot tambahan per 1,000 pekerja dikaitkan dengan elastisitas kerja adopsi robot yang positif tetapi tidak signifikan secara statistik. Kami mengamati pola serupa untuk produktivitas.
Dengan demikian, dampak positif dari adopsi robot pada pekerjaan manufaktur lokal tampaknya didorong oleh pabrik dengan kemungkinan otomatisasi tingkat tinggi yang belum dimanfaatkan. Di negara pada tahap awal otomatisasi, seperti Indonesia, pabrik-pabrik ini mewakili sebagian besar dari seluruh populasi sektor manufaktur.
Gambar 3 Dampak kerja dari paparan robot relatif terhadap tanaman yang kurang terpapar, menurut desil distribusi paparan awal robot
Robot untuk pembangunan ekonomi?
Akhirnya, kami memeriksa kemungkinan validitas eksternal dari hasil ini. Untuk itu, kami menganalisis hubungan antara lapangan kerja dan impor robot di 61 ekonomi OECD dan non-OECD di 12 industri selama periode 2007-15. Analisis ini didasarkan pada penaksir 2SLS, yang menginstrumentasikan kepadatan robot dengan rata-rata cuti yang dibuat dari pasangan industri-tahun yang sama di negara lain. Temuan ini juga menunjukkan hasil yang berkurang secara signifikan ke otomatisasi di seluruh negara. Adopsi robot secara negatif terkait dengan pekerjaan manufaktur di negara-negara OECD – khususnya pada tingkat penetrasi yang tinggi – dan secara positif di negara-negara non-OECD (Gambar 4).
Gambar 4 Dampak kerja robot di 61 negara dan 12 industri, 2007-2015
Meskipun memberi kesan, hasil ini menimbulkan keraguan pada gagasan bahwa adopsi teknologi otomasi di negara-negara berkembang mengganggu permintaan mereka akan tenaga kerja saat mereka beralih dari tingkat otomasi yang sangat rendah ke yang lebih tinggi (Diao et al. 2021). Data tambahan tentang adopsi robot tingkat perusahaan di negara berkembang, terutama yang berada pada tahap awal industrialisasi, akan diperlukan untuk menguji hipotesis ini dalam konteks lain.
Referensi
- Acemoglu, D, C Lelarge dan P Restrepo (2020), “Bersaing dengan robot: Bukti tingkat perusahaan dari Prancis”, Makalah dan Proses AEA 110: 383–88.
- Acemoglu, D and P Restrepo (2020), “Robot dan pekerjaan: Bukti dari pasar tenaga kerja AS”, Jurnal Ekonomi Politik 128(6): 2188–2244.
- Acemoglu, D and P Restrepo (2018), “Perlombaan antara manusia dan mesin: Implikasi teknologi untuk pertumbuhan, pembagian faktor, dan pekerjaan”, American Economic Review 108(6): 1488–1542.
- Artuc, E, L Christiaensen dan H Winkler (2019), “Apakah otomatisasi di negara kaya merugikan negara berkembang?: Bukti dari AS dan Meksiko. Bukti dari AS dan Meksiko”, Kertas Kerja Penelitian Kebijakan Bank Dunia 8741, 14 Februari.
- Calì, M dan G Presidente (2022) "Robot untuk pembangunan ekonomi", Kiel, Hamburg: ZBW- Pusat Informasi Leibniz untuk Ekonomi.
- Dauth, W, S Findeisen, J Suedekum dan N Woessner (2017), “Kebangkitan robot di pasar tenaga kerja Jerman”, VoxEU.org, 19 September.
- Diao, X, M Ellis, MS McMillan dan D Rodrik (2021), “Teka-teki manufaktur Afrika: Bukti dari perusahaan Tanzania dan Ethiopia”, Kertas Kerja NBER No. w28344.
- Giuntella, O and T Wang (2019), “Apakah pasukan robot berbaris dalam pekerjaan Cina?”, mimeo.
- Goldsmith-Pinkham, P, I Sorkin and H Swift (2020), “Instrumen Bartik: Apa, kapan, mengapa, dan bagaimana”, American Economic Review 110(8): 2586–2624.
- Graetz, G dan G Michaels (2018), “Robot di tempat kerja”, Tinjauan Ekonomi dan Statistik 100(5): 753–768.
- Hallward-Driemeier, M dan G Nayyar (2017), “Masalah dalam Pembuatannya? Masa Depan Pembangunan yang Dipimpin Manufaktur”, Bank Dunia.
- Koch, M, I Manuylov dan M Smolka (2019), “Robot dan perusahaan”, VoxEU.org, 1 Juli.
Artikel ini awalnya diterbitkan oleh World Economic Forum, pada 15 Maret 2022, dan telah diterbitkan ulang sesuai dengan Lisensi Publik Internasional Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0. Anda bisa membaca artikel aslinya disini. Pandangan yang diungkapkan dalam artikel ini adalah dari penulis sendiri dan bukan dari WorldRef.
Jelajahi layanan WorldRef untuk mempelajari bagaimana kami membuat operasi bisnis global Anda lebih mudah dan lebih ekonomis!
Pembangkit Listrik Tenaga Angin | Solusi Tenaga Air | Audit Energi | Tenaga Panas & Kogenerasi | Sistem Kelistrikan | Layanan untuk Penjual | Sumber Industri Gratis | Solusi Industri | Penambangan & Pengolahan Mineral | Sistem Penanganan Material | Pengendalian Polusi Udara | Pengolahan Air & Air Limbah | Minyak, Gas, dan Petrokimia | Gula Dan Bioetanol | Solar Power | Solusi Tenaga Angin
