هل يعزز التحول الرقمي إنتاجية العامل؟ رؤى من القطاع الصناعي في مصر | ||||
| المجلة العلمية للدراسات التجارية والبيئية | ||||
| Volume 16, Issue 2, April 2025, Page 4226-4262 PDF (1.12 MB) | ||||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||||
| DOI: 10.21608/jces.2025.435414 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Authors | ||||
| أيمن عبد الرحمن أحمد عبد الغني* 1; أحمد صبري أبو زيد* 2; ريهام عبد الغني متولي مطاوع* 3 | ||||
| 1باحث ماجستير أقتصاد كلية السياسة والاقتصاد جامعة السويس | ||||
| 2أستاذ الأقتصاد كلية السياسة والأقتصاد بجامعة السويس وبجامعة إلينوي بالولايات المتحدة الأمريكية وبالجامعة الأمريكية بالقاهرة | ||||
| 3مدرس الأقتصاد كلية السياسة والأقتصاد جامعة السويس | ||||
| Abstract | ||||
| تهدف هذه الدراسة إلى تحليل دور التحول الرقمي في تعزيز إنتاجية العامل في قطاع الصناعة في مصر خلال الفترة من 1991 الى 2022. واعتمدت الدراسة على المنهج الوصفي التحليلي لاستعراض المفاهيم النظرية للتحول الرقمي والإنتاجية، بالإضافة إلى تطبيق نموذج اقتصادي قياسي باستخدام نموذج الانحدار الذاتي (ARDL) لتحليل العلاقة بين المتغيرات الرقمية وإنتاجية العامل. وتركز الدراسة على مجموعة من المتغيرات المستقلة التي تعبر عن التحول الرقمي، مثل اشتراكات الهاتف الثابت والمحمول لكل 100 شخص، والآلات ومعدات النقل (% من القيمة المضافة في التصنيع)، ونسبة مستخدمي الإنترنت من السكان، ومساهمة البحث والتطوير في الناتج المحلي الإجمالي. وتم استخدام بيانات زمنية وتحليلها باستخدام برامج EViews وExcel لتقدير النموذج واختبار دلالته الإحصائية. وقد أظهرت النتائج أن جميع المتغيرات الرقمية المدروسة كان لها تأثير إيجابي ودال إحصائيًا على إنتاجية العامل، حيث سجلت معاملات مرتفعة عند مستويات دلالة 5% أو أقل. كما أظهر النموذج قوة تفسيرية عالية، حيث بلغت قيمة R-squared نحو 0.95، مما يعكس دقة النموذج في تفسير التباين في إنتاجية العامل. كما تسهم الدراسة في إثراء الأدبيات الاقتصادية حول تأثير التحول الرقمي على الإنتاجية، كما تقدم توصيات لصانعي السياسات حول أهمية تبني استراتيجيات رقمية لتعزيز الكفاءة الإنتاجية في قطاع الصناعة. بناءً على هذه النتائج، توصي الدراسة بضرورة الاستثمار في البنية التحتية الرقمية وتطوير مهارات العمال لتعظيم الاستفادة من التحول الرقمي وتحقيق نمو مستدام في الإنتاجية الصناعية This study aims to analyze the role of digital transformation in enhancing worker productivity in the industrial sector in Egypt during the period from 1991 to 2022. The study relied on a descriptive-analytical approach to review the theoretical concepts of digital transformation and productivity, in addition to applying an econometric model using the autoregressive linear regression (ARDL) model to analyze the relationship between digital variables and worker productivity. The study focuses on a set of independent variables that reflect digital transformation, such as fixed-line and mobile phone subscriptions per 100 people, machinery and transportation equipment (% of manufacturing value added), the percentage of internet users in the population, and the contribution of research and development to GDP. Time-series data were used and analyzed using EViews and Excel to estimate the model and test its statistical significance. The results showed that all studied digital variables had a positive and statistically significant impact on worker productivity, with high coefficients recorded at significance levels of 5% or less. The model also demonstrated high explanatory power, with an R-squared value of approximately 0.95, reflecting the model's accuracy in explaining variance in worker productivity. The study also contributes to the economic literature on the impact of digital transformation on productivity and offers recommendations to policymakers on the importance of adopting digital strategies to enhance production efficiency in the industrial sector. Based on these findings, the study recommends investing in digital infrastructure and developing workers' skills to maximize the benefits of digital transformation and achieve sustainable growth in industrial productivity | ||||
| Keywords | ||||
| التحول الرقمي; التكنولوجيا الحديثة; الأتمتة في الصناعة; إنتاجية العامل; التطوير الصناعي digital transformation; modern technology; automation in industry; worker productivity; industrial development | ||||
|
Statistics Article View: 89 PDF Download: 43 |
||||
