Full text: Wirtschaft und Gesellschaft - 2016 Heft 4 (4)

42. Jahrgang (2016), Heft 4

Wirtschaft und Gesellschaft

hängen, wird die funktionelle Einkommensverteilung in erster Linie durch
den Einsatz der Produktionsfaktoren Arbeit und Kapital bestimmt. Für eine
umfassende Untersuchung der Auswirkungen des technischen Fortschritts auf Einkommensungleichheiten müssen also beide Aspekte der
Einkommensverteilung berücksichtigt werden.
Im Folgenden werden zentrale Ergebnisse empirischer Studien dargestellt und miteinander in Beziehung gesetzt, welche entweder zur Beschäftigungsentwicklung oder (in geringerem Ausmaß) zur Verteilungswirkung des technischen Wandels aktuelle Befunde beisteuern. Auf Basis
dieser Zusammenschau werden abschließend Thesen über die Zusammenhänge zwischen technologischem Fortschritt, Beschäftigung und Einkommensverteilung aufgestellt, die jedoch lediglich als tentative Befunde
zu festzustellenden Tendenzen in der Empirie und nicht als summative
Aussage über die tatsächlichen Nettoeffekte interpretiert werden sollen.

3.1 Technologischer Wandel und Beschäftigung
Beispielhaft für eine Einschätzung darüber, welche Auswirkungen das
Voranschreiten arbeitssparender Technologien auf die Beschäftigung
haben könnten, ist die vielzitierte Studie von Frey und Osborne (2013). Die
Autoren berechnen die Automatisierungswahrscheinlichkeit von Berufen,
um abschätzen zu können, wie viele und welche Arbeitsplätze in Zukunft
durch eine mögliche Automatisierung gefährdet sind. Sie kommen zu dem
Ergebnis, dass in den nächsten 10 bis 20 Jahren 47% der derzeit existierenden Jobs in den USA mit einer relativ hohen Wahrscheinlichkeit von
mehr als 70% automatisiert werden könnten. Die Basis ihrer Berechnung
bilden die Einschätzungen von TechnikexpertInnen über das Automatisierungspotenzial von Berufen. Die Befunde stellen – wenn sich diese Einschätzungen über die technischen Entwicklungen als realistisch herausstellen sollten – wahrscheinlich eine Maximalvariante der Automatisierungspotenziale dar.10
Das wird z. B. bei Studien ersichtlich, die nicht Berufe, sondern einzelne
Tätigkeiten auf ihre Automatisierungswahrscheinlichkeit hin untersuchen.
Mit einem solchen Ansatz kommen Bonin et al. (2015) zu dem Ergebnis,
dass der tätigkeitsbasierten Übertragung zufolge nur 9% der US-amerikanischen Arbeitsplätze eine hohe Automatisierungswahrscheinlichkeit aufweisen. Daraus kann man schließen, dass nur wenige Berufe zur Gänze
automatisierbar sind. Wie bei Frey und Osborne (2013) finden Bonin et al.
(2015), dass die Automatisierungswahrscheinlichkeit mit steigendem Bildungsniveau und Einkommen sinkt.
Auch andere Studien, die einen tätigkeitsbezogenen Zugang zur Abschätzung des Automatisierungspotentials wählen, kommen zu vergleichbaren Ergebnissen: So zeigen Arntz et al. (2016), dass der Prozentsatz
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