Investment Research Team 
SelectUSA 
 
Robots and the Economy 
The Role of Automation in Driving 
Productivity Growth 
2020 
Investment Research 
SelectUSA 
 
www.selectusa.gov

U.S. Department of Commerce | International Trade Administration  
 2 
INTRODUCTION 
Innovation in manufacturing, such as automation, is key 
to industry global competitiveness. Global multinational 
companies have consistently selected the United States 
as  a  destination  for  their  manufacturing  operations. 
Foreign direct investment (FDI) in manufacturing in the 
United States represents 40.1 percent of all FDI in the 
United  States,  and  automation  plays  a  key  role  in 
attracting that investment and creating jobs.1  
Automation  is  a  form  of  technology  that  reduces  the 
need for human assistance, such as a self‐checkout stand 
at the grocery store or an automated teller machine. This 
can include partial automation where workers are adding 
value  alongside  robots.  It  is  important  to  study 
automation  and  its  impact  on  the  workplace  to 
understand if, and how, this type of technological change 
shifts the labor market. This report explores automation 
across industries, specifically analyzing the relationship 
between  industrial  robots  and  productivity.  It  also 
identifies  industries  that  most  frequently  adopt 
industrial robots and how adoption ultimately impacts 
industrial competitiveness through productivity growth, 
value added, and the number of hours worked.  
Industrial  robots  play  a  significant  role  in  increasing 
productivity across industries, as seen in the following 
findings: 
 
In  2017,  the  industry  with  the  highest  industrial 
robot density in the world was the automotive and 
other  transportation  manufacturing  industry,  with 
29.3 industrial robots per million hours worked. The 
industry  with  the  second‐highest  density  was  the 
chemical manufacturing industry, with 6.0 industrial 
robots per million hours worked.  
 
From 2003 to 2017, the largest change in industrial 
robot density occurred in the automotive and other 
transportation  manufacturing  industry,  with  an 
increase of 15.1 industrial robots per million hours 
worked. The mining and quarrying industry saw the 
largest increase in productivity during this timeframe 
despite its low deployment of industrial robots. 
 
For all industries, there was a positive relationship 
between industrial robot density and productivity. 
An increase in industrial robot density of one percent 
correlated  with  an  increase  in  productivity  of  0.8 
percent, all else equal. Specifically, for the industries 
that  were  slower  robot  adopters,  a  one  percent 
increase  in  industrial  robot  density  simultaneously 
occurred with a 5.1 percent increase in productivity, 
all else equal. 
 
There was an inverse relationship between industrial 
robot  density  and  hours  worked,  meaning  that  as 
industrial  robot  density  increased,  hours  worked 
simultaneously decreased. A one percent increase in 
industrial robot density was associated with a one 
percent decrease in hours worked, all else equal. The 
change was much greater for the industries slower 
to  adopt  industrial  robots.  Among  observations  in 
that group, a one percent increase in industrial robot 
density  correlated  with  a  2.7  percent  decrease  in 
hours  worked,  all  else  equal.  This  means  that 
industries  slower  to  industrial  robot  adoption  saw 
larger decreases in hours worked by employees. 
AUTOMATION  TRENDS  AND  PREVIOUS 
LITERATURE 
Historically, the adoption of automated technology has 
been  challenging  to  measure.  The  International 
Monetary  Fund,  the  World  Bank,  the  Organization  for 
Economic  Co‐operation  and  Development  (OECD),  and 
the U.S. government do not currently offer indicators on 
robots or other automation practices. The U.S. Bureau of 
Labor  Statistics  was  tasked  by  the  U.S.  Congress  to 
measure  the  effects  of  new  technologies  on  the 
workforce in fiscal year 2020.2 However, it has not been 
disclosed when this dataset will be available. Previous 
studies have used data from the International Federation 
of Robots (IFR) to better understand automation trends. 
For example, a 2015 report estimated that an increase in 
the use of industrial robots raised select countries’ gross 
domestic product (GDP) growth rates by 0.37 percentage 
points between 1993 and 2007.3 
There  has  been  a  recent  increase  in  automation 
worldwide. As indicated in Figure 1, within the United 
States, industrial robot installations have increased at a 
10.28 percent compound annual growth rate (CAGR) in 
the past decade, from 15,170 in 2008 to 40,373 in 2018. 
In  general,  automation  most  often  occurs  in  the 
manufacturing  industry,  but  also  impacts  other 
industries, such as agriculture, mining, and construction.

U.S. Department of Commerce | International Trade Administration  
 3 
In  2018,  the  manufacturing  sector  represented  82.3 
percent  of  industrial  robot  installations  across  all  U.S. 
industries. 
Economists anticipate that the technological change of 
increased automation will significantly impact the labor 
market.4 Automation is specifically expected to increase 
labor productivity, which would boost economic growth 
and  ultimately  create  more  jobs  and  improve  living 
standards.  However,  automation  also  introduces 
challenges for both workers and communities, including 
job  displacement,  disruptions  to  local  economies, 
changing skill needs, and rising inequality.5 In one recent 
report,  economists  predicted  that  47  percent  of  U.S. 
occupation categories may be automated over the next 
couple  decades.6  Another  report  estimated  that  45 
percent  of  work  activities  in  the  United  States  can  be 
automated, which represents approximately $2 trillion in 
annual wages.7 
While  these  previous  studies  analyze  the  relationship 
between automation, workers, and wages, little research 
examines  how  industrial  robots  impact  indicators  of 
significance  to  businesses:  productivity,  value  added, 
and hours worked by industry. To address this gap, this 
report  analyzes  the  impact  of  increases  in  industrial 
robot density on productivity.
FIGURE 1: INDUSTRIAL ROBOT INSTALLATIONS IN THE UNITED STATES 
 
 
BY SECTOR, 2008 TO 2018
 
Source: International Federation of Robots, World Robotics 2019, Accessed February 12, 2020, https://ifr.org.
 
 
0
5,000
10,000
15,000
20,000
25,000
30,000
35,000
40,000
45,000
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
Manufacturing
All Other Industries

U.S. Department of Commerce | International Trade Administration 
           4 
METHODOLOGY 
This paper follows the approach outlined in a paper by 
Graetz  and  Michaels  (2015),  which  analyzed  the 
economic impact of industrial robots using panel data of 
industries  in  17  countries  between  1993  and  2007, 
including  the  United  States.8  This  report  similarly 
conducts  three  separate  ordinary  least  squares  (OLS) 
estimation  tests  to  understand  if  increasing  industrial 
robot density simultaneously increases with productivity 
and value added, and decreases with hours worked. This 
report is most focused on productivity, specifically the 
correlation  between  increases  in  robot  density  and 
increases  in  production.  In  other  words,  this  report 
explores  the  question:  if  nothing  else  changes,  do 
automation and productivity increase together? 
The main independent variable of interest is industrial 
robot density, which is the number of industrial robots 
per million hours worked. This means that with increases 
in  industrial  robot  density,  productivity  is  expected  to 
increase.  The  data  are  sourced  from  the  International 
Federation  of  Robotics  (IFR),  which  compiles  data  on 
single industrial robot installations and industrial robot 
stock by industry and country from 1993 to 2018.9 The 
main  dependent  variables  (productivity,  value  added, 
and hours worked) are sourced from the European Union 
Capital, Labor, Energy, Materials and Services (EUKLEMS) 
database, which is provided by the Vienna Institute for 
International Economic Studies.10 The dataset, updated 
in November 2019, aggregates capital and labor data at 
the country‐industry level. This means that each of the 
277 observations represents one industry in one country, 
for  example,  chemical  manufacturing  in  the  United 
States. 
“Value added” measures an industry’s contribution to a 
country’s GDP. It is calculated by taking the difference 
between an industry’s gross output and the cost of its 
inputs. It is reported in current prices in units of local 
currency  in  the  EUKLEMS  data  and  converted  to  U.S. 
dollars using the Morningstar exchange rate on March 9, 
2020. It was adjusted for inflation and is the “real value 
added” but is referred to as “value added” in this report. 
“Hours worked” is recorded in millions of hours worked 
by employees per year. The last dependent variable of 
interest, productivity, measures the output per unit of 
labor.  It  is  calculated  by  taking  the  ratio  of  growth  in 
value added to growth in hours. Consequently, and in 
order  to  analyze  the  percent  change  of  the  variable, 
productivity growth is equal to the difference between 
growth in value added and growth in hours from 2003 to 
2017.  
To offer robust conclusions across industries, this report 
categorizes country‐industry pairs into thirds based on 
the  percentile  change  in  robot  density:  top  robot 
adopters,  middle  robot  adopters,  and  bottom  robot 
adopters.  The  top  robot  adopters  had  the  largest 
increase in the change in robot concentration from 2003 
to 2017 and were faster in adopting robots, while the 
bottom robot adopters had the smallest increase, and in 
some  cases,  largest  decrease  in  the  change  in  robot 
concentration from 2003 to 2017. They were the slower 
to  adopt  industrial  robots.  See  Appendix  I  for  the  full 
technical methodology. 
THE EFFECTS OF AUTOMATION 
GLOBAL STATISTICS 
Figure  2  highlights  the  top  five  countries  by  industrial 
robot installations compared to the rest of the world. In 
2017,  China  installed  501,185  industrial  robots,  more 
than any other country in the world. Rounding out the 
top five, Japan installed 297,215 industrial robots, South 
Korea  installed  273,146,  the  United  States  installed 
262,058, and Germany installed 200,497. In 2017, these 
five  countries  accounted  for  more  than  72  percent  of 
industrial robot installations in the world.  
According  to  the  IFR’s  calculation  for  robot  density, 
which is measured by the number of industrial robots per 
10,000 manufacturing employees in 2017, China ranks 
21st in the world, despite leading in the total number of 
industrial robots installed. Instead, South Korea has the 
highest robot density, followed by Singapore (which has 
the  second‐highest  robot  density),  Germany  (third), 
Japan (fourth), and Sweden (fifth). The United States is 
seventh in the world for robot density.11

U.S. Department of Commerce | International Trade Administration 
           5 
FIGURE 2: GLOBAL INDUSTRIAL ROBOT INSTALLATIONS 
 
 
BY COUNTRY, 2007 TO 2017
 
Source: International Federation of Robots, World Robotics 2019, Accessed May 26, 2020, https://ifr.org 
INDUSTRY STATISTICS 
2003 Trends 
Across all industries globally in 2003, the average value 
added was $764 billion and average hours worked was 
661 million. Additionally, the average robot density was 
2.0 industrial robots per million hours worked. 
The  industry  with  the  highest  industrial  robot  density 
was 
the 
automotive 
and 
other 
transportation 
manufacturing  industry,  which  deployed  significantly 
more industrial robots (14.2 industrial robots per million 
hours  worked)  than  the  other  industries  analyzed. 
However, despite this high industrial robot density, this 
industry added $705 billion in value, lower than average. 
The  industry  with  the  second‐highest  industrial  robot 
density, the chemical manufacturing industry, deployed 
an  average  of  3.0  industrial  robots  per  million  hours 
worked with a relatively high value added of $1.1 trillion.  
Neither of these industries were the most productive in 
2003. Instead, the mining and quarrying industry was the 
most  productive,  despite  having  a  relatively  low 
industrial  robot  density  of  0.3  industrial  robots  per 
million hours worked. Although the industry is not highly 
automated,  it  is  still  highly  mechanized  or  capital 
intensive. This means that the industry requires a high 
percentage  of  capital  in  the  production  process 
compared  to  labor.  The  full  list  of  averaged  summary 
statistics by industry in 2003 can be found in Figure 3. 
2017 Trends 
Across all industries globally in 2017, the average value 
added was $764 billion and average hours worked was 
686 million. Productivity decreased by 0.1 percent from 
2003.  Additionally,  the  average  robot  density  was  4.0 
industrial robots per million hours worked. 
The automotive and other transportation manufacturing 
industry  remained  the  industry  with  the  highest 
industrial  robot  density,  with  an  average  of  29.3 
industrial robots per million hours worked. This industry 
also had a value added of $854 billion, which was slightly 
above average compared to other industries. The other 
top industries by industrial robot density were chemical 
manufacturing  (6.0  industrial  robots  per  million  hours 
worked); metal and electrical/electronic manufacturing 
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
1.6
1.8
2.0
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
Millions
 China
 Japan
 South Korea
 United States
 Germany
 Rest of World

U.S. Department of Commerce | International Trade Administration 
           6 
(4.7  industrial  robots  per  million  hours  worked);  food 
and beverage manufacturing (3.1 industrial robots per 
million 
hours 
worked); 
and 
wood 
and 
paper 
manufacturing  (1.0  industrial  robots  per  million  hours 
worked). Only a few of the industries had high levels of 
value added as well as high amounts of hours worked. 
The top three industries by value added were the metal 
and  electrical/electronic  manufacturing  industry  ($2.2 
trillion), the construction industry ($1.3 trillion), and the 
chemical 
manufacturing 
industry 
($1.2 
trillion). 
Meanwhile,  the  industry  with  the  lowest  density  of 
deployed industrial robots was the utilities industry with 
0.1 industrial robots per million hours worked. 
Consistent with the 2003 statistics, the most productive 
industry in 2017 was the mining and quarrying industry. 
Despite the low value added of $33 billion, the industry 
exhibited high productivity due to the few hours worked 
(105  million).  The  full  list  of  2017  averaged  summary 
statistics by industry can be found in Figure 3. 
Change in Trends From 2003 To 2017 
From 2003 to 2017, the average change in robot density 
was an increase of 2.0 industrial robots per million hours 
worked. The value added across industries increased by 
four  percent  (real  change  of  $700  billion),  with  no 
significant change to the number of hours worked. When 
looking at industries, the largest industrial robot density 
change was in the automotive and other transportation 
manufacturing industry, which saw a positive increase of 
15.1  industrial  robots  per  million  hours  worked. 
However, the largest change in productivity was in the 
mining and quarrying industry, which saw an increase in 
industrial robot density and value added, and a decrease 
in hours worked. The full list of summary statistics for 
average changes by industry between 2003 and 2017 can 
be found in Figure 4. 
As mentioned above, this report analyzes the degree to 
which  industries  have  embraced  automation.  The 
industries are divided into thirds based on the change in 
robot adoption from 2003 to 2017, allowing analysis of 
industries  at  different  levels  of  automation  and  the 
varying impacts of robot adoption. The industries in the 
top  industrial  robot  adopters,  which  had  the  highest 
levels  of  positive  change  in  industrial  robots,  were 
automotive  and  other  transportation  manufacturing, 
metal and electrical/electronic manufacturing, chemical 
manufacturing, food and beverage manufacturing, and 
wood and paper manufacturing. This trend is likely due 
to  the  type  of  work  in  manufacturing,  and  the  size  of 
firms in these industries. For example, not only can labor 
easily be automated, but these firms have the financial 
resources to overcome the cost barriers associated with 
industrial robot adoption. 
The most frequent industries in the bottom and middle 
robot  adopter  categories,  which  had  low  levels  of 
positive change in industrial robots between 2003 and 
2017,  included  the  education;  construction;  utilities; 
textile  manufacturing;  mining  and  quarrying;  and 
agriculture,  forestry,  and  fishing  industries.  Unlike 
manufacturing, these industries face a variety of barriers 
to  industrial  robot  adoption,  such  as  the  inability  to 
automate  specific  roles,  or  an  industry  that  is  already 
highly mechanized. In addition, there may be a higher 
cost  than  value  added  benefit  in  adopting  robots  for 
these  industries,  either  due  to  the  high  cost  of 
automation or low labor costs. In other words, there is 
potential  to  automate  work  in  these  sectors,  but  the 
return on investment may not be sufficiently high. Figure 
5 and Figure 6 display the industries in the categories of 
top, middle, and bottom robot adopters. As mentioned 
above, country‐industry pairs were split into thirds based 
on the percentile change in robot density. The top robot 
adopters were faster to adopt robots, while the bottom 
robot adopters were slower.

U.S. Department of Commerce | International Trade Administration 
           7 
FIGURE 3: 2003 AND 2017 GLOBAL INDUSTRY SUMMARY STATISTICS 
 
 
INDUSTRIAL ROBOT DENSITY, PRODUCTIVITY, VALUE ADDED, AND HOURS WORKED  
Industry 
Industrial Robot 
Density 
(Per 1 Million 
Hours) 
Productivity* 
Value added* 
Hours Worked* 
 
2003 
2017 
2003 
2017 
2003 
2017 
2003 
2017 
Agriculture, forestry, and 
fishing 
0.1 
0.2 
(4.7) 
(4.8) 
$335 Billion 
(9.3) 
$295 Billion 
(9.5) 
357 Million 
(5.2) 
379 Million 
(5.2) 
Auto and other transportation 
manufacturing 
14.2 
29.3 
(5.7) 
(5.7) 
$705 Billion 
(8.7) 
$854 Billion 
(9.3)wa 
460 Million 
(4.7) 
526 Million 
(4.9) 
Chemical manufacturing 
3.0 
6.0 
(4.6) 
(4.7) 
$1.1 Trillion 
(9.6) 
$1.2 Trillion 
(10.0) 
660 Million 
(5.5) 
660 Million 
(5.5) 
Construction 
0.0 
0.1 
(4.0) 
(4.0) 
$1.4 Trillion 
(10.0) 
$1.3 Trillion 
(10.4) 
1.6 Trillion 
(6.3) 
1.7 Trillion 
(6.4) 
Education 
0.1 
0.1 
(3.9) 
(3.9) 
$879 Billion 
(9.7) 
$918 Billion 
(10.2) 
981 Million 
(6.2) 
1.2 Trillion 
(6.4) 
Food and beverage 
manufacturing 
0.9 
3.1 
(4.5) 
(4.6) 
$660 Billion 
(9.2) 
$622 Billion 
(9.6) 
546 Million 
(5.4) 
609 Million 
(5.5) 
Metal and electrical/electronic 
manufacturing 
2.4 
4.7 
(4.5) 
(4.5) 
$2.1 Trillion 
(9.8) 
$2.2 Trillion 
(10.3) 
1.4 Trillion 
(6.1) 
1.5 Trillion 
(6.1) 
Mining and quarrying 
0.3 
0.5 
(7.2) 
(7.7) 
$34 Billion 
(7.7) 
$33 Billion 
(7.9) 
104 Million 
(3.5) 
105 Million 
(3.3) 
Textile manufacturing 
0.4 
0.3 
(4.9) 
(3.1) 
$100 Billion 
(8.1) 
$65 Billion 
(8.0) 
344 Million 
(4.9) 
205 Million 
(4.3) 
Utilities 
0.0 
0.1 
(5.2) 
(5.5) 
$738 Billion 
(9.2) 
$667 Billion 
(9.7) 
278 Million 
(4.8) 
302 Million 
(4.8) 
Wood and paper 
manufacturing 
0.7 
1.0 
(4.9) 
(5.1) 
$343 Billion 
(8.7) 
$248 Billion 
(8.9) 
406 Million 
(5.0) 
323 Million 
(4.9) 
Global Industry Total 
539.2 
1,101.8  (1,361.4)  (1,343.2) 
$211.0 Trillion 
$211.7 
Trillion 
183.1 Billion  189.9 Billion 
Note: The values in parentheses are expressed as logarithmic values.

U.S. Department of Commerce | International Trade Administration 
           8 
FIGURE 4: PERCENT CHANGE FROM 2003 TO 2017 SUMMARY STATISTICS 
 
INDUSTRIAL ROBOT DENSITY, PRODUCTIVITY, VALUE ADDED, AND HOURS WORKED  
Industry 
Change in Industrial 
Robot Density 
Change in 
Productivity* 
Change in value 
added* 
Change in Hours 
Worked* 
Agriculture, forestry, and fishing 
0.0% 
0.1% 
0.3% 
0.0% 
Auto and other transportation manufacturing 
15.1% 
0.0% 
0.6% 
0.2% 
Chemical manufacturing 
3.0% 
0.0% 
0.4% 
0.0% 
Construction 
0.1% 
0.0% 
0.4% 
0.1% 
Education 
0.0% 
‐0.0% 
0.5% 
0.2% 
Food and beverage manufacturing 
2.1% 
0.1% 
0.4% 
0.1% 
Metal and electrical/electronic manufacturing 
2.3% 
‐0.1% 
0.5% 
0.1% 
Mining and quarrying 
0.2% 
0.5% 
0.2% 
‐0.1% 
Textile manufacturing 
‐0.1% 
‐1.8% 
‐0.1% 
‐0.6% 
Utilities  
0.0% 
0.3% 
0.5% 
0.0% 
Wood and paper manufacturing 
0.3% 
0.2% 
0.2% 
‐0.2% 
Simple Average 
2.0% 
‐0.1% 
0.4% 
‐0.0% 
Note: The values in Figure 4 are expressed as logarithmic values. 
FIGURE 5: CHANGE IN ROBOT DENSITY BY GLOBAL INDUSTRY   
 
 
BY BOTTOM, MIDDLE, AND TOP THIRD PERCENTILE BY CHANGE IN ROBOT DENSITY 
Source: International Federation of Robots, World Robotics 2019, Accessed February 12, 2020, https://ifr.org/ & EUKLEMS, EUKLEMS Data Release 
2019, Accessed March 4, 2020, https://euklems.eu/+ 
Agriculture, Forestry, 
Fishing
Textile 
Manufacturing
Mining and 
Quarrying
Education
Construction
Utilities
Metal and Electrical/Electronic 
Wood and Paper 
Manufacturing
Food and 
Beverage 
Chemical 
Manufacturing
Automotive and 
Other Transportation 
Manufacturing
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
Change in Robot Density: 2003 to 
2017
Bottom
Middle
Top

U.S. Department of Commerce | International Trade Administration 
           9 
FIGURE 6: INDUSTRY LIST 
 
 
BY BOTTOM, MIDDLE, AND TOP THIRD
Category 
Industries 
Bottom Third 
Agriculture, Forestry, Fishing 
Mining and Quarrying 
Textile Manufacturing 
Middle Third 
Construction 
Education 
Utilities 
Top Third 
Automotive and Other Transportation Manufacturing 
Chemical Manufacturing 
Food and Beverage Manufacturing 
Metal and Electrical/Electronic Manufacturing 
Wood and Paper Manufacturing 
IMPACT OF INDUSTRIAL ROBOT DENSITY GROWTH 
Figure  7  includes  the  full  results  of  the  report.  The 
analysis found that there was a positive and significant 
relationship  between  industrial  robot  density  and 
productivity. This means that as industry robot density 
increases, simultaneously productivity increases as well. 
Specifically, an increase in industrial robot density of one 
percent correlated with an increase in average expected 
marginal  productivity  of  0.8  percent,  all  else  equal. 
However, for industries that are top robot adopters, the 
increase in productivity was smaller. These industries – 
the  automotive  and  other  transportation;  metal  and 
electrical/electronic;  chemical;  and  food  and  beverage 
manufacturing industries – only saw an increase of 0.5 
percent with a one percent increase in industrial robot 
density,  all  else  equal.  This  increase  is  relatively  small 
compared to the slow robot adopters. 
The  industries  that  were  slower  to  adopt  industrial 
robots saw higher productivity growth. These industries 
– 
the 
education; 
construction; 
utilities; 
textile 
manufacturing;  mining  and  quarrying;  and  agriculture, 
forestry,  and  fishing  –  saw  the  largest  change  in 
productivity. For the bottom robot adopters, an increase 
in industrial robot density by one percent was associated 
with a 5.1 percent increase in productivity, all else equal, 
which is the largest of all three groups. There are a few 
potential reasons that this positive trend was larger for 
the bottom third of robot adopters compared to the top. 
For example, the industries in  the  top third may  have 
already  maximized  productivity  gains  from  industrial 
robots.  For  top  industrial  robot  adopters,  installing 
additional  industrial  robots  therefore  did  not  increase 
the  value  added  as  quickly  as  when  fewer  industrial 
robots were deployed. Alternatively, this finding might 
indicate that firms who were slower to adopt industrial 
robots  have  different  investment  criteria.  Before 
choosing to automate, companies that did not use robots 
in the production process may require stronger evidence 
that industrial robots lead to  productivity returns that 
justify the high investment cost. These findings indicate 
that while productivity increased with the adoption of 
industrial robots, the marginal increase in productivity 
diminished. 
When analyzing value added, the results suggest there 
was  an  inverse  relationship  between  industrial  robot 
density and value added. When analyzing all categories, 
an  increase  in  industrial  robot  density  by  one  percent 
correlated with a 0.3 percent decrease in value added, all 
else  equal.  While  this  decrease  was  unexpected,  it  is 
relatively small. However, the opposite was true for the 
industries that were slower to adopt industrial robots. 
These  industries  saw  a  positive  relationship  between 
industrial  robot  density  and  value  added,  and  a  one 
percent  increase  in  industrial  robot  density  was 
associated with a 1.5 percent increase in value added, all 
else equal. Like productivity, the industries in the bottom 
third saw a higher return in value added with an increase 
in the percent of robot density.

U.S. Department of Commerce | International Trade Administration 
           10 
Lastly, results indicate that an inverse relationship exists 
between hours worked and industrial robot density. An 
increase  in  industrial  robot  density  by  one  percent 
correlated with a one percent decrease in hours worked, 
all  else  equal.  In  other  words,  industrial  robot  density 
increases as hours worked decrease. However, for the 
top 
robot 
adopters 
(automotive 
and 
other 
transportation 
manufacturing, 
metal 
and 
electrical/electronic 
manufacturing, 
chemical 
manufacturing,  and  food  and  beverage  manufacturing 
industries),  the  decrease  in  hours  worked  was  much 
smaller. The report finds that a one percent increase in 
industrial  robot  density  moved  with  a  0.3  percent 
decrease in hours worked, all else equal.  
However, consistent with the findings in productivity and 
value added, the industries that were slower to adopt 
industrial robots saw the most dramatic change in hours 
worked: an increase in industrial robot density by one 
percent  is  associated  with  a  2.7  percent  decrease  in 
hours worked, all else equal. This means that while hours 
worked  initially  decreased  with  industrial  robot 
adoption, the marginal decrease diminished with more 
industrial robot adoption. 
These findings confirm that a positive relationship exists 
between industrial robot density and productivity. This 
productivity  growth  is  even  greater  for  the  education; 
construction; utilities; textile manufacturing; mining and 
quarrying;  and  agriculture,  forestry,  and  fishing 
industries, which were slow to adopt industrial robots.
FIGURE 7: CHANGES IN INDUSTRIAL ROBOT INPUT AND GROWTH IN PRODUCTIVITY, VALUE ADDED, AND 
HOURS WORKED 
 
Δ in Productivity 
Δ in value added 
Δ in Hours Worked 
Δ Industrial Robot Density 
0.0076*** 
‐0.0032** 
‐0.0103*** 
Δ Industrial Robot Density, top robot adopters 
0.0049* 
‐0.0001 
‐0.0031* 
Δ Industrial Robot Density, middle robot adopters 
0.0084 
‐0.0084 
‐0.0030 
Δ Industrial Robot Density, bottom robot adopters 
0.0510** 
0.0152** 
‐0.0266** 
Note: OLS estimation was conducted with fixed effects and controlled for heteroskedasticity. Productivity,  Value added, and Hours worked are 
expressed as logarithmic values. *  indicates significance at the 10 percent level, ** indicates significance at the 5 percent level, and *** indicates 
significance at the 1 percent level. 
KEY FINDINGS AND CONCLUSION 
Industrial robot adoption is a driver of productivity and 
growth  in  industries  and  economies  worldwide.  This 
report  tested  and  confirmed  that  there  is  a  positive 
relationship  between  industrial  robot  density  and 
productivity.  More  precisely,  an  increase  in  industrial 
robot  density  of  one  percent  was  associated  with  an 
increase in productivity of 0.8 percent, all else equal. This 
productivity  growth  was  significantly  higher  for  the 
education; construction; utilities; textile manufacturing; 
mining  and  quarrying;  and  agriculture,  forestry,  and 
fishing  industries,  where  a  one  percent  increase  in 
industrial  robot  density  correlated  with  a  5.1  percent 
increase in productivity.  
In  other  words,  the  adoption  of  robots  increased 
productivity  across  industries,  but  the  increase  in 
productivity  was  particularly  large  for  those  adopting 
industrial robots slower. Additionally, this report found 
that  with  the  presence  of  automation,  manufacturing 
industries  –  specifically  the  automotive  and  other 
transportation 
manufacturing, 
metal 
and 
electrical/electronic 
manufacturing, 
chemical 
manufacturing, and food and beverage manufacturing – 
became even more productive.  
Based 
on 
the 
findings, 
economic 
development 
organizations  and  other  government  development 
agencies should gain a better understanding of industries 
with  low  levels  of  automation  and  how  that  impacts 
companies’ investment decisions. There is also room to 
develop better strategies to assist companies at various 
stages of automation. If industries that are slow to adopt 
industrial robots overcome barriers to automation, this

U.S. Department of Commerce | International Trade Administration 
           11 
report  suggests  that  they  will  likely  see  continued 
increases in productivity. 
However,  automation  also  remains  important  in 
industries that have already adopted industrial robots. 
Not only is automation a major factor in the continued 
advancement  of  key  U.S.  industries,  such  as  the 
automotive and chemical manufacturing industries, but 
it  is  also  a  major  factor  in  remaining  competitive  in  a 
global and evolving economy. 
Capital investment in the form of industrial robots has 
already strengthened productivity across industries and 
furthered the competitiveness of the U.S. economy, and 
with future investments, it will likely continue to do so. 
The findings of this report suggest that both domestic 
and  foreign  companies,  especially  those  seeking  to 
increase productivity in manufacturing industries, should 
consider increasing industrial robot adoption. Not only 
will this increase productivity across firms and industries, 
but also support a healthy U.S. business ecosystem.  
REFERENCES 
1  Bureau  of  Economic  Analysis,  “International  Data: 
Direct Investment and MNE.”, Accessed August 11, 2020. 
https://apps.bea.gov/iTable/iTable.cfm?reqid=2&step=
1&isuri=1 
 
2 Bureau of  Labor Statistics, “Measuring  the  Effects of 
New  Technologies  on  the  American  Workforce.” 
Accessed 
March 
4, 
2020. 
https://www.bls.gov/bls/congressional‐
reports/measuring‐the‐effects‐of‐new‐technologies‐on‐
the‐american‐workforce.pdf 
 
3  Georg  Graetz  and  Guy  Michaels,  “Robots  at  Work,” 
Centre  for  Economic  Performance,  London  School  of 
Economics and Political Science, March 2015. Accessed 
March 13, 2020.  
http://cep.lse.ac.uk/pubs/download/dp1335.pdf  
 
4 Asha Bharadwaj and Maximiliano Dvorkin, “The Rise of 
Automation:  How  Robots  May  Impact  the  U.S.  Labor 
Market,”  Regional  Economist,  July  10,  2019.  Accessed 
December 20, 2019.  
https://www.stlouisfed.org/publications/regional‐
economist/second‐quarter‐2019/rise‐automation‐
robots  
 
5  Alastair  Fitzpayne,  Conor  McKay  and  Ethan  Pollack, 
“Automation  and  a  Changing  Economy,”  The  Aspen 
Institute,  April  2019.  Accessed  December  20,  2019. 
https://assets.aspeninstitute.org/content/uploads/2019
/04/Automation‐and‐a‐Changing‐Economy_The‐Case‐
for‐Action_April‐
2019.pdf?_ga=2.108544578.1547107393.1576872902‐
1384702668.1574453362  
 
6 Carl Benedikt Frey and Michael A. Osborne, “The Future 
of 
Employment: 
How 
Susceptible 
are 
Jobs 
to 
Computerisation?”  Oxford  Martin  School,  September 
2013. Accessed January 2, 2020.  
https://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/acade
mic/The_Future_of_Employment.pdf  
 
7  Michael  Chui,  James  Manyika,  and  Mehdi  Miremadi, 
“Four 
Fundamentals 
of 
Workplace 
Automation,” 
McKinsey Quarterly, November 2015. Accessed January 
2, 2020.  
https://www.mckinsey.com/business‐
functions/mckinsey‐digital/our‐insights/four‐
fundamentals‐of‐workplace‐automation  
 
8  Georg  Graetz  and  Guy  Michaels,  “Robots  at  Work,” 
Centre  for  Economic  Performance,  London  School  of 
Economics and Political Science, March 2015. Accessed 
March 13, 2020.  
http://cep.lse.ac.uk/pubs/download/dp1335.pdf  
 
9  International  Federation  of  Robots,  “World  Robotics 
Report.” Accessed March 4, 2020.  
https://ifr.org/worldrobotics/  
 
10  The  Vienna  Institute  for  International  Economic 
Studies,  “The  EU  KLEMS  data  repository.”  Accessed 
March 4, 2020. https://euklems.eu/ 
11 International Federation of Robots, “US Robot Density 
Now More than Double that of China.” Accessed May 26, 
2020.  https://ifr.org/ifr‐press‐releases/news/us‐robot‐
density‐now‐more‐than‐double‐that‐of‐china‐ifr‐says

U.S. Department of Commerce | International Trade Administration 
           12 
APPENDIX I: TECHNICAL METHODOLOGY 
This paper follows the approach outlined in a paper by 
Graetz  and  Michaels  (2015),  which  analyzed  the 
economic impact of industrial robots using panel data of 
industries  in  17  countries  between  1993  and  2007.1 
Similar  to  their  analysis,  this  report  conducts  three 
separate ordinary least squares (OLS) estimation tests to 
understand if growth in industrial robot density occurs 
alongside an increase in productivity and value added, as 
well as a decrease in hours worked. This report is most 
focused  on  productivity,  specifically  the  correlation 
between  increases  in  robot  density  and  increases  in 
production, all else equal.  
The primary source of data analyzed for this research is 
from  the  International  Federation  of  Robotics  (IFR), 
which compiles data on industrial robot installations and 
industrial robot stock by industry and country from 1993 
to 2018.7 The organization defines an industrial robot as 
an 
“automatically 
controlled, 
reprogrammable, 
multipurpose  manipulator,  programmable  in  three  or 
more axes, which can be either fixed in place or mobile 
for  use  in  industrial  automation  applications.”2  This 
report specifically analyzes industrial robot density. This 
variable  is  derived  by  taking  the  operational  stock  of 
industrial  robots  per  million  hours  worked.  One 
challenge presented by the IFR data was that data for 
some industries and countries was unavailable for the 
early  years  in  the  sample.  SelectUSA  estimated  robot 
density for missing years based on available industry by 
country data by taking the industry’s share in total stock 
during the years the data was available. 
The other source of data for this paper is the European 
Union  Capital,  Labor,  Energy,  Materials  and  Services 
(EUKLEMS)  database,  which  is  provided  by  the  Vienna 
Institute  for  International  Economic  Studies.3  The 
dataset, updated in November 2019, aggregates capital 
and labor data at the country‐industry level.  
The  IFR  and  EUKLEMS  data  use  different  industry 
classifications. To ensure consistency, SelectUSA created 
a  concordance  system  to  reconcile  the  industry 
classifications  between  datasets  (see  Table  A1  of  the 
Appendix  I).  The  industries  included  in  this  report  are 
agriculture, forestry, and fishing; mining and quarrying; 
utilities  (electricity,  gas,  water  supply);  construction; 
education;  food  and  beverage  manufacturing;  textile 
manufacturing; 
wood 
and 
paper 
manufacturing; 
chemical manufacturing; metal and electrical/electronic 
manufacturing; 
and 
automotive 
and 
other 
transportation  manufacturing.  Based  on  the  EUKLEMS 
2019 data update, the country observations included in 
this report include the European Union member states 
(minus  Croatia  and  Hungary),  Japan,  and  the  United 
States. The countries that make up the country‐industry 
pairs are listed in Table A2 in the Appendix II. A country‐
industry  pair  represents  one  individual  industry  in  a 
country,  for  example,  the  automotive  and  other 
transportation  manufacturing  industry  in  the  United 
States. 
The first year of data analyzed is 2003 and the last year 
is  2017.  The  main  dependent  variables  studied  are 
productivity, value added, and hours worked. This report 
examines how these variables respond with changes in 
the independent variable: industrial robot density. Value 
added  is  the  measurement  of  additional  value  to  an 
industry’s  GDP  in  a  country.  It  is  reported  in  current 
prices in units of local currency in the EUKLEMS data. In 
order  to  compare  across  countries,  value  added  was 
converted to U.S. dollars using the Morningstar exchange 
rate on March 9, 2020. Hours worked was recorded in 
millions of hours worked by employees per year.  
As a strategy to best handle  the data, the logarithmic 
difference  of  real  value  added  and  hours  worked 
between  2003  and  2017  was  calculated.  The  last 
dependent variable of interest, productivity, measured 
the output per unit of labor. It was calculated by taking 
the ratio of growth in value added to growth in hours. In 
order  to  analyze  the  percent  change  of  the  variable, 
productivity growth is equal to the difference between 
growth in value added and growth in hours from 2003 to 
2017.  
The main independent variable of interest is industrial 
robot density, which is the number of industrial robots 
per  million  hours  worked.  Because  raw  changes  in 
industrial  robot  density  are  concentrated  at  small 
positive values or zero, this report uses the percentile 
change in industrial robot density. This is shown in Figure 
A1, which displays the relationship between the change 
in industrial robot density and the change in productivity 
by country‐industry pair, and Figure A2, which displays

U.S. Department of Commerce | International Trade Administration 
           13 
the percentile change in industrial robot density and the 
change in productivity by country‐industry pair. Figure 
A3  and  Figure  A4  display  the  raw  values  of  industrial 
robot  density  and  productivity  in  2003  and  2017, 
respectively. 
We estimate regressions using the form: 
∆𝑌௖௜ൌ 𝛽଴൅ 𝛽ଵ∆ ൬ 
# 𝑟𝑜𝑏𝑜𝑡𝑠
𝑚𝑖𝑙𝑙𝑖𝑜𝑛 ℎ𝑜𝑢𝑟𝑠 ൰൅ 𝛽ଶ 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑠௖௜൅ 𝐸௖௜  
Where  ∆Yci  is  the  change  in  dependent  variable  of 
interest (productivity, value added, or hours worked) in 
industry i in country c from 2003 to 2017. The Δ (# robots 
/  million  hours)  is  the  change  in  the  industrial  robot 
density,  and  Eci  is  the  error  in  industry  i  in  country  c. 
Lastly, controlsci accounts for fixed effects, which absorbs 
trends across industries and countries. 
To  understand  how  changes  in  the  industrial  robot 
density impact different industries, the observations are 
separated  into  thirds  based  on  percentile  change  in 
industrial  robot  density  –  top  robot  adopters,  middle 
robot  adopters,  and  bottom  robot  adopters.  The  top 
robot adopters had the largest increase in the change in 
robot concentration from 2003 to 2017 and were those 
faster  to  adopt  robots.  Meanwhile,  the  bottom  robot 
adopters had the smallest increase and, in some cases, 
the largest decrease in robot concentration from 2003 to 
2017. This group was slower to adopt industrial robots.
TABLE A1: INDUSTRY CLASSIFICATIONS  
 
 
IFR AND EUKLEMS DATA CROSSWALK 
EUKLEMS Code 
IFR Code 
SelectUSA Industry  
A 
A‐B‐Agriculture, Forestry, Fishing 
Agriculture, Forestry, Fishing 
B 
C‐Mining and Quarrying 
Mining and Quarrying 
C10‐C12 
D10‐D12 Manufacturing: Food and Beverages 
Food and Beverage Manufacturing 
C13‐C15 
D13‐D15 Manufacturing: Textiles 
Textile Manufacturing 
C16‐C18 
D16‐D18 Manufacturing: Wood and Furniture; Paper 
Wood and Paper Manufacturing 
C19 
D19 Manufacturing: Pharmaceuticals, Cosmetics 
Chemical Manufacturing 
C20 
D20‐D21 Manufacturing: Other Chemical Products 
Chemical Manufacturing 
C21 
D20‐D21 Manufacturing: Other Chemical Products 
Chemical Manufacturing 
C22‐C23 
D22‐D23 Manufacturing: Rubber and Plastic products (Non‐
Automotive); Glass, Ceramics, Stone, Mineral Products (Non‐
Automotive) 
Chemical Manufacturing 
C24‐C25 
D24‐D25 Manufacturing: Basic Metals; Metal Products (Non‐
Automotive) 
Metal and Electrical/Electronic Manufacturing 
C26 
D26‐D27 Manufacturing: Electrical/Electronics 
Metal and Electrical/Electronic Manufacturing 
C27 
D26‐D27 Manufacturing: Electrical/Electronics 
Metal and Electrical/Electronic Manufacturing 
C28 
D28: Manufacturing: Industrial Machinery 
Metal and Electrical/Electronic Manufacturing 
C29‐C30 
D29‐D30 Manufacturing: Automotive and Other Vehicles 
Automotive and Other Transportation Manufacturing 
D 
E‐Electricity, Gas, Water Supply 
Utilities 
E 
E‐Electricity, Gas, Water Supply 
Utilities 
F 
F‐Construction 
Construction 
G – Q  
N/A 
 
P 
P‐Education, Research, Development 
Education 
Q – U  
N/A

U.S. Department of Commerce | International Trade Administration 
           14 
TABLE A2: COUNTRY LIST  
 
 
COUNTRIES INCLUDED IN COUNTRY‐INDUSTRY PAIRS
Austria 
Greece 
Portugal 
Belgium 
Ireland 
Romania 
Bulgaria 
Italy 
Slovakia 
Czech Republic 
Japan 
Slovenia 
Denmark 
Latvia 
Spain 
Estonia 
Lithuania 
Sweden 
Finland 
Malta 
United Kingdom 
France 
Netherlands 
United States 
Germany 
Poland 
 
 
FIGURE A1: INDUSTRIAL ROBOT DENSITY AND PRODUCTIVITY CHANGE 
 
 
CHANGE IN INDUSTRIAL ROBOT DENSITY AND CHANGE IN PRODUCTIVITY BY COUNTRY‐INDUSTRY PAIR 
Source: International Federation of Robots, World Robotics 2019, Accessed February 12, 2020, https://ifr.org/ & EUKLEMS, EUKLEMS Data Release 
2019, Accessed March 4, 2020, https://euklems.eu/+ 
 
 
‐8
‐6
‐4
‐2
0
2
4
6
8
‐20
‐10
0
10
20
30
40
50
60
Change in Productivity
Change in Robot Density

U.S. Department of Commerce | International Trade Administration 
           15 
FIGURE A2: INDUSTRIAL ROBOT DENSITY PERCENTILE CHANGE AND PRODUCTIVITY CHANGE 
 
PERCENTILE CHANGE IN INDUSTRIAL ROBOT DENSITY AND CHANGE IN PRODUCTIVITY BY COUNTRY‐INDUSTRY 
PAIR 
Source: International Federation of Robots, World Robotics 2019, Accessed February 12, 2020, https://ifr.org/ & EUKLEMS, EUKLEMS Data Release 
2019, Accessed March 4, 2020, https://euklems.eu/ 
 
FIGURE A3: INDUSTRIAL ROBOT DENSITY AND PRODUCTIVITY IN 2003 
 
 
INDUSTRIAL ROBOT DENSITY AND PRODUCTIVITY BY COUNTRY‐INDUSTRY PAIR 
 
 
Source: International Federation of Robots, World Robotics 2019, Accessed February 12, 2020, https://ifr.org/ & EUKLEMS, EUKLEMS Data Release 
2019, Accessed March 4, 2020, https://euklems.eu/ 
 
 
‐8
‐6
‐4
‐2
0
2
4
6
8
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Change in Productivity
Percentile Change in Robot Density
0
5
10
15
20
25
0
10
20
30
40
50
60
Productivity
Robot Density

U.S. Department of Commerce | International Trade Administration 
           16 
FIGURE A4: INDUSTRIAL ROBOT DENSITY AND PRODUCTIVITY IN 2017 
 
 
INDUSTRIAL ROBOT DENSITY AND PRODUCTIVITY BY COUNTRY‐INDUSTRY PAIR 
 
Source: International Federation of Robots, World Robotics 2019, Accessed February 12, 2020, https://ifr.org/ & EUKLEMS, EUKLEMS Data Release 
2019, Accessed March 4, 2020, https://euklems.eu/ 
 
REFERENCES 
1  Georg  Graetz  and  Guy  Michaels,  “Robots  at  Work,” 
Centre  for  Economic  Performance,  London  School  of 
Economics and Political Science, March 2015. Accessed 
March 13, 2020.  
http://cep.lse.ac.uk/pubs/download/dp1335.pdf  
2 International  Federation  of  Robots,  “Standardization: 
International 
robot 
standardization 
within 
ISO.” 
Accessed 
March 
19, 
2020. 
https://ifr.org/standardisation 
3 The Vienna Institute for International Economic Studies, 
“The  EU  KLEMS  data  repository.”  Accessed  March  4, 
2020. https://euklems.eu/ 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
0
5
10
15
20
25
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Productivity
Robot Density

ABOUT SELECTUSA 
 
SelectUSA is a U.S. government‐wide program housed in the International Trade Administration 
at the United States Department of Commerce. Our mission is to facilitate job‐creating business 
investment  into  the  United  States  and  raise  awareness  of  the  critical  role  that  economic 
development plays in the U.S. economy. 
 
 
 
 
This report was prepared by Ascendant Program Services, LLC, for SelectUSA, U.S. Department 
of Commerce. Economic Research Analyst Kara Mazachek is the lead author. Many thanks go to 
Maksim Belenkiy, Veronica Faust, Martin Johnson, and Elizabeth Schaefer for their helpful 
suggestions throughout the development of this analysis. All remaining errors are our own. 
 
FOR MORE INFORMATION, PLEASE CONTACT: 
SelectUSA Investment Research 
SelectUSAData@trade.gov  
www.SelectUSA.gov