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 597