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The impact of industrial robots on employment occupations
Lilit Marukyan
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Applied Economics
Betreuer*in
Daniel Garcia
DOI
10.25365/thesis.77624
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-25111.00637.302023-3
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Arbeit untersucht den Einfluss des Bestands industrieller Roboter auf die Beschäftigung von niedrig- und mittelqualifizierten Arbeitskräften in 31 Ländern im Zeitraum von 2004 bis 2021 und leistet damit einen Beitrag zur aktuellen Debatte über die Auswirkungen der Roboterautomatisierung auf die Arbeitsmärkte. Aufbauend auf der Methodik von Acemoglu und Restrepo (2020) werden Pooled OLS-, Fixed Effekts- und Instrumental Variable (2SLS) -Regressionsmodelle verwendet, um die kausalen Effekte der Roboteradoption zu isolieren und Endogenitätsprobleme zu adressieren. Der deutsche Roboterbestand dient als Instrumentalvariable, um potenzielle Rückkopplungseffekte und Verzerrungen durch ausgelassene Variablen zu berücksichtigen. Die Ergebnisse zeigen keine konsistenten Hinweise darauf, dass industrielle Roboter die Beschäftigungsniveaus von niedrig- und mittelqualifizierten Arbeitskräften beeinflussen. Während die Pooled OLS-Modelle auf eine positive Beziehung zwischen Robotern und mittelqualifizierter Beschäftigung hinweisen, spiegeln diese Ergebnisse vor allem unbeobachtete Unterschiede zwischen den Ländern wider. Im Gegensatz dazu zeigen Fixed Effekts- und 2SLS-Modelle, die länderspezifische Faktoren und Endogenität berücksichtigen, keine statistisch signifikanten Effekte. Die schwache Beziehung zwischen dem deutschen Roboterbestand und der Roboteradoption in der ersten Regressionsstufe verdeutlicht zudem die Herausforderungen bei der Identifikation robuster Instrumente für die Erforschung von Roboterautomatisierung in einer länderübergreifenden Analyse.
Abstract
(Englisch)
This thesis examines the impact of industrial robot stock on low- and medium-skill employment across 31 countries between 2004 and 2021, contributing to the ongoing debate on the effects of robot automation on workforce. Drawing on the methodology of Acemoglu and Restrepo (2020), this study employs Pooled OLS, Fixed Effects, and Instrumental Variable (2SLS) regression models to isolate the causal effects of robot adoption and address endogeneity. German robot stock serves as an instrumental variable to account for potential reverse causality and omitted variable bias. Our results reveal no consistent evidence that industrial robots influence employment levels of low- and medium-skilled workers. Pooled OLS results suggest a positive relationship between robots and medium-skill employment. However, these findings reflect the unobserved cross-country differences. Fixed Effects and 2SLS models, which control for country-specific factors and endogeneity, find no statistically significant effects. The weak relationship between German robot stock and robot adoption in the first stage highlights the challenges of identifying robust instruments for robot automation research in a cross-country analysis.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Roboter industriell industrieller Roboter Beschäftigung Roboter Automatisierung Arbeitskraft deutschen Roboterbestand
Schlagwörter
(Englisch)
robots employment robot automation industrial occupation labor market manual worker German robot stock
Autor*innen
Lilit Marukyan
Haupttitel (Deutsch)
The impact of industrial robots on employment occupations
Paralleltitel (Deutsch)
Einfluss industrieller Roboter auf die Beschäftigung
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
30 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Daniel Garcia
Klassifikation
83 Volkswirtschaft > 83.12 Makroökonomie
AC Nummer
AC17420191
Utheses ID
74218
Studienkennzahl
UA | 066 | 913 | |