الروبوتات
دراسة جديدة تشير إلى أن الروبوتات في القوى العاملة تزيد من عدم المساواة في الدخل، وتعتمد بشكل كبير على المنطقة

لقد كان هناك العديد من التنبؤات حول مستقبل العمل مع الذكاء الاصطناعي والآلية، تتراوح بين البطالة الكبيرة إلى خلق العديد من الوظائف الجديدة بسبب التكنولوجيا. الآن، تم إصدار دراسة جديدة شارك في تأليفها أستاذ في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، مما يوفر بعض الإضاءة حول استبدال العمال بالروبوتات.
تمت تسمية الورقة باسم “الروبوتات والوظائف: الأدلة من أسواق العمل الأمريكية” وتم تأليفها بواسطة الاقتصادي دaron Acemoglu وPascual Restrepo دكتوراه 16، وهو أستاذ مساعد في الاقتصاد في جامعة بوسطن. يمكن العثور عليها في مجلة الاقتصاد السياسي.
إحدى النتائج الدراسية هي أن تأثير الروبوتات، وخاصة في الولايات المتحدة، سيعتمد بشكل كبير على الصناعة والمنطقة. كما وجدت أن عدم المساواة في الدخل يمكن أن يزيد بشكل كبير بسبب التكنولوجيا.
وفقًا لAcemoglu، “نحن نجد تأثيرات توظيف سلبية كبيرة”. ومع ذلك، قال Acemoglu أيضًا أن التأثير قد يكون مبالغًا فيه.
وجدت الدراسة أنه بين عامي 1990 و2007، أدى إضافة روبوت واحد لكل 1000 عامل إلى تقليل نسبة التوظيف السكانية الوطنية بنسبة 0.3٪ تقريبًا. كما وجدت أن هذا الرقم يختلف حسب مناطق الولايات المتحدة، حيث تُ影响 بعض المناطق بشكل أكبر من غيرها.
بمعنى آخر، تم استبدال 3.3 عمال وطنيًا بمتوسطهم لكل روبوت إضافي تم إضافته في التصنيع.
كانت إحدى النتائج الرئيسية للدراسة هي أن الأجور تم تخفيضها بنسبة 0.4٪ تقريبًا خلال نفس الفترة الزمنية بسبب زيادة استخدام الروبوتات في مكان العمل.
“نحن نجد تأثيرات سلبية على الأجور، حيث يفقد العمال فيما يتعلق بالأجور الحقيقية في المناطق الأكثر تأثرًا، لأن الروبوتات جيدة جدًا في المنافسة ضدهم”، يقول Acemoglu.
بيانات الدراسة
تم إجراء الدراسة باستخدام بيانات من 19 صناعة مختلفة، التي جمعتها الاتحاد الدولي للروبوتات (IFR). IFR هي مجموعة صناعية مقرها فرانكفورت التي تجمع بيانات مفصلة عن نشر الروبوتات حول العالم. ثم تم دمج البيانات مع المزيد من الولايات المتحدة، والتي كانت تستند إلى السكان والتوظيف والأعمال والأجور. تم أخذ بيانات الولايات المتحدة من مكتب التعداد الأمريكي ومكتب التحليل الاقتصادي ومكتب إحصاءات العمل.
كان أحد الطرق الأخرى المستخدمة في الدراسة هو比較 نشر الروبوتات في الولايات المتحدة مع دول أخرى، ووجد الباحثون أن الولايات المتحدة ت tụت وراء أوروبا في هذا الصدد. بالمقارنة مع 1.6 روبوت جديد تم تقديمه لكل 1000 عامل في أوروبا بين عامي 1993 و2007، لم تقدم شركات الولايات المتحدة سوى روبوت واحد جديد لكل 1000 عامل.
“على الرغم من أن الولايات المتحدة تُعتبر اقتصادًا تقنيًا متقدمًا جدًا، فيما يتعلق بإنتاج واستخدام الابتكار الروبوتات الصناعية، فهي ت tụت وراء العديد من الاقتصادات المتقدمة الأخرى”، يقول Acemoglu.
المناطق الأكثر تضررًا في الولايات المتحدة
من خلال تحليل 722 منطقة متنقلة مختلفة في الولايات المتحدة القارية، وكذلك تأثير الروبوتات عليها، وجدت الدراسة أنه توجد اختلافات كبيرة في استخدام الروبوتات بناءً على الموقع الجغرافي.
إحدى المناطق الأكثر تضررًا من هذه التكنولوجيا هي صناعة السيارات، وبعض المراكز الرئيسية لهذه الصناعة، بما في ذلك ديترويت ولامينغ وساجيناو، هي بعض المناطق الأكثر تضررًا.
“الصناعات المختلفة لها آثار مختلفة في أماكن مختلفة في الولايات المتحدة”، يقول Acemoglu. “المكان الذي يبدو فيه问题 الروبوت واضحًا هو ديترويت. مهما حدث لصناعة السيارات له تأثير أكبر على منطقة ديترويت [من أي مكان آخر]”.
يستبدل كل روبوت حوالي 6.6 وظيفة محليًا في مناطق التنقل حيث يتم وضع الروبوتات في القوى العاملة. إحدى النتائج المثيرة للاهتمام في الدراسة هي أنه كلما تم إضافة روبوتات في التصنيع، استفادت الصناعات والمناطق الأخرى حول البلاد، بسبب أشياء مثل انخفاض تكلفة السلع. هذا هو السبب في أن الدراسة استنتجت بمجموع 3.3 وظائف استبدلت لكل روبوت إضافي تم إضافته في جميع أنحاء الولايات المتحدة.
وجد الباحثون أيضًا أن عدم المساواة في الدخل يتأثر مباشرةً بإدخال الروبوتات. هذا يرجع في الغالب إلى حقيقة أن في المناطق التي يتم استبدال العديد من الوظائف فيها، هناك نقص في فرص عمل جيدة أخرى.
“هناك آثار توزيعية كبيرة”، يقول Acemoglu. “تقع العبء على العمال ذوي المهارات المنخفضة و特别 العمال ذوي المهارات المتوسطة. هذا جزء مهم حقًا من بحثنا العام حول الروبوتات، أن الآلية هي جزء أكبر من العوامل التكنولوجية التي ساهمت في زيادة عدم المساواة خلال letzten 30 عامًا”.
“من المؤكد أنه لن يقدم أي دعم لأولئك الذين يعتقدون أن الروبوتات ستأخذ جميع وظائفنا”، يواصل Acemoglu. “لكن هذا يعني أن الآلية هي قوة حقيقية يجب التعامل معها”.












