Издание Forbes ознакомилось с выводами исследования научного сотрудника лаборатории математического моделирования экономических процессов Института Гайдара Маргариты Кропочевой. Статья «Взаимосвязь промышленных роботов, дефицита рабочей силы и производительности труда в регионах России», в настоящее время принята на рецензирование в научный журнал.
В основе работы лежит анализ статистики Росстата с 2023 года о числе промышленных роботов по субъектам России. Лидерами по плотности роботизации стали Калужская, Самарская, Ленинградская и Тульская области – 60, 41, 40 и 28 промышленных роботов на 10 000 работников соответственно, что объясняется концентрацией крупных машиностроительных предприятий. В то же время в аутсайдерах – Республика Коми, Крым и Ставропольский край, где специализации на горнодобывающей промышленности, туризме, сельском хозяйстве слабо подвержены роботизации. Автор отметила, что полная картина по стране ограничена, так как данные по некоторым предприятиям являются конфиденциальными.
В работе эксперт оценила, как достижение к 2030 году показателя в 123 000 промышленных роботов (необходимо для целей нацпроекта «Средства производства и автоматизации») повлияет на рынок труда. Согласно расчетам, в этом случае средняя производительность труда в обрабатывающих производствах увеличится на 25,1%, а средние зарплаты квалифицированных рабочих вырастут на 11,5% при прочих равных условиях.
Полученные оценки, касающиеся соотношения роботизации и зарплат, стоит интерпретировать с осторожностью, отметила Маргарита Кропочева. Во-первых, анализ опирается на пока еще ограниченный массив данных. Во-вторых, выявленная взаимосвязь может иметь двусторонний характер: «оценка при плотности роботизации может быть смещена, если установка роботов и заработные платы работников взаимно влияют друг на друга». С одной стороны, внедрение роботов способно стимулировать рост доходов сотрудников. С другой стороны, средний уровень зарплат также может влиять на решения фирм об автоматизации: удорожание рабочей силы может снижать относительную стоимость внедрения роботов.
Тем не менее результаты проведенных расчетов показывают улучшение положения работников обрабатывающих отраслей в тех регионах, где активнее внедряются промышленные роботы. По мнению эксперта, такая связь возникает из-за увеличения прибыли, выпуска и конкурентоспособности предприятий при автоматизации. Кроме того, эффект может отражать комплементарность работников и роботов: в условиях дефицита трудовых ресурсов внедрение роботов может сопровождаться более активным привлечением сотрудников.
Маргарита Кропочева также дополнительно оценила влияние уровня роботизации на средние зарплаты в обрабатывающей промышленности без разделения по квалификациям. «Полученные оценки при включении всех контрольных переменных оказались статистически незначимы, что свидетельствует в пользу взаимосвязи внедрения роботов и заработных плат именно рабочих ручного труда», – отметила она.
Эксперт также подтвердила, что в условиях рекордно низкой безработицы (около 2,2–2,3%) в России роботы в первую очередь занимают пустующие рабочие места. Расчеты выявили значимую отрицательную связь: чем ниже безработица в регионе (и, следовательно, сильнее дефицит труда), тем выше там плотность роботизации. При этом, как отметила Маргарита Кропочева, для бизнеса может быть важнее не абсолютный уровень безработицы, а относительная позиция региона: «Например, если предприятия промышленного комплекса расположены в разных регионах, руководство может направлять средства на роботизацию производства в первую очередь тем подразделениям, которые расположены в регионах с более низкой безработицей, так как они испытывают больший дефицит трудовых ресурсов», – заключила эксперт.