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Schmidpeter, Bernhard & Rudolf Winter-Ebmer (2019): Automation, offshoring and the role of public policies. (Institut für Volkswirtschaftslehre Linz. Arbeitspapier 1914), Linz, 10 S.

Abstract

"We provide comprehensive evidence on the consequences of automation and offshoreability on the labor market career of unemployed workers. Using almost two decades of administrative data for Austria, we find that risk of automation is reducing the job finding probability; a problem which has increased over the past years. We show that this development is associated with increasing re-employment wages and job stability. For workers in occupations at risk of being offshored we find the opposite effect. Our results imply a trade-off between quantity and quality in these jobs. Provided training is in general beneficial for workers in automation-related jobs." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Terzidis, Nikos, Steven Brakman & Raquel Ortega-Argiles (2019): Labour markets, trade and technological progress: A meta-study. (CESifo working paper 7719), München, 47 S.

Abstract

"Technological progress and trade potentially affect wages and employment. Technological progress can make jobs obsolete and trade can increase unemployment in import competing sectors. Empirical evidence suggests that both causes are important to explain recent labour market developments in many OECD countries. Both causes are often mentioned in tandem, but the relative contribution of each cause is less clear. This study presents a meta-analysis to shed light on the relative contribution of technological progress and trade in recent labour market developments and allows us to identify the winners and losers of automation and globalization. Using a sample of 77 studies and 1158 estimates, we find that both effects are important. Automation is beneficial at the firm level, and is more likely to displace low-skilled employment. Trade is more likely to benefit high-skilled employment and affects industry negatively. Somewhat surprisingly, given the consensus in the literature, automation has a positive effect for estimates considering the period before 1995, and trade a negative effect. We also find some evidence of publication biases." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Webb, Michael (2019): The Impact of Artificial Intelligence on the Labor Market. (SSRN papers), Rochester, NY, 60 S. DOI:10.2139/ssrn.3482150

Abstract

"I develop a new method to predict the impacts of a technology on occupations. I use the overlap between the text of job task descriptions and the text of patents to construct a measure of the exposure of tasks to automation. I first apply the method to historical cases such as software and industrial robots. I establish that occupations I measure as highly exposed to previous automation technologies saw declines in employment and wages over the relevant periods. I use the fitted parameters from the case studies to predict the impacts of artificial intelligence. I find that, in contrast to software and robots, AI is directed at high-skilled tasks. Under the assumption that the historical pattern of long-run substitution will continue, I estimate that AI will reduce 90:10 wage inequality, but will not affect the top 1%." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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de Pinto, Marco & Laszlo Goerke (2019): Efficiency wages in Cournot-oligopoly. (IZA discussion paper 12351), Bonn, 26 S.

Abstract

"In a Cournot-oligopoly with free but costly entry and business stealing, output per firm is too low and the number of competitors excessive, assuming labor productivity to depend on the number of employees only or to be constant. However, a firm can raise the productivity of its workforce by paying higher wages. We show that such efficiency wages accentuate the distortions occurring in oligopoly. Specifically, excessive entry is aggravated and the welfare loss due to market power rises." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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(2019): Soziale Auswirkungen von Arbeit 4.0 auf Frauen und die Geschlechtergerechtigkeit. Antwort der Bundesregierung auf die Kleine Anfrage der Abgeordneten und der Fraktion DIE LINKE (Drucksache 19/7204). (Verhandlungen des Deutschen Bundestages. Drucksachen 19/7925 (20.02.2019)), 105 S.

Abstract

Die kleine Anfrage zu den sozialen Auswirkungen von Arbeit 4.0 auf Frauen und die Geschlechtergerechtigkeit betrifft zunächst Unterschiede des Umfangs der Wochenarbeitszeiten, der Arbeitszeitgestaltung, des durchschnittlichen Arbeitsbruttoeinkommens von Frauen und Männern sowie die zunehmende Erwerbsbeteiligung von Frauen durch die Übernahme von Haus- und Sorgearbeit durch Migrantinnen aus Osteuropa. Wo möglich, werden zur Beantwortung Daten des Betriebs-Historik-Panels 1975 bis 2017 (BHP) genutzt, zur Darstellung der durchschnittlichen wöchentlichen Arbeitszeiten Daten des Statistischen Bundesamtes auf Basis des Mikrozensus herangezogen. Fragen nach berufsqualifizierenden Maßnahme der Bundesagentur für Arbeit bzw. der Jobcenter (ab 2005) werden mithilfe der Förderstatistik der Bundesagentur für Arbeit beantwortet. Bei den Fragen nach Branchen, Berufen bzw. Tätigkeitsfeldern, die besonders durch die Digitalisierung profitieren, wird auf die im Rahmen der BIBB-IAB-Qualifikations- und Berufsfeldprojektionen ('QuBe-Projekt', www.qube-projekt. de) gerechneten Wirtschaft 4.0-Szenarien verwiesen. Bezogen auf die Umsätze zeigt das Wirtschaft 4.0-Szenario, dass von der Digitalisierung vor allem die Branchen IT- und Informationsdienstleister, Herstellung von Kraftwagen und Kraftwagenteilen, Grundstücks- und Wohnungswesen, Herstellung von DV-Geräten, elektronischen und optischen Erzeugnissen sowie Einzelhandel (ohne Handel mit Kfz) profitieren werden. Auf mehrere Fragen nach geschlechtsspezifischer Verteilung kann wegen der Datenlage nicht geantwortet werden, bei Fragen nach Clickworking, Crowdsourcing etc. wird auf Antworten auf frühere Anfragen und die entsprechenden Bundestagsdrucksachen verwiesen. (IAB)

Abstract

"This report documents how the ongoing digital transformation is affecting people's lives across the 11 key dimensions that make up the How's Life? Well-being Framework (Income and wealth, Jobs and earnings, Housing, Health status, Education and skills, Work-life balance, Civic engagement and governance, Social connections, Environmental quality, Personal security, and Subjective well-being). A summary of existing studies highlights 39 key impacts of the digital transformation on people's well-being. The review shows that these impacts can be positive as digital technologies expand the boundaries of information availability and enhance human productivity, but can also imply risks for people's well-being, ranging from cyber-bullying to the emergence of disinformation or cyber-hacking. In sum, making digitalisation work for people's well-being would require building equal digital opportunities, widespread digital literacy and strong digital security. Continued research and efforts in improving statistical frameworks will be needed to expand our knowledge on the many topics covered in this report." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Abstract

"An overview of the report is presented in the graph on page 15. Going left to right, the figure shows interconnected 'trends': digitalisation, globalisation, the rising diversity of work arrangements and aging workforce. These trends have 'implications' for labour markets. They include rising inequality, changing business models, job displacement, workers' skill depreciation and rising skill gaps. There are 'challenges' for policymakers from the implications. At the level of workers and human resource policies, these challenges mainly relate to workers' skills to keep people employable in the future. At the level of businesses and labour relations, the challenge is to provide decent work by creating high-quality jobs and safeguarding worker well-being and a healthy work-life balance. Finally, at the most aggregate level of markets and their institutions, the challenge is to build a more inclusive society by preventing economic and social polarisation in labour markets. The figure further shows 'policies' with specific innovative policy recommendations that result from these challenges2. Our policy recommendations are structured under three main categories: 'a skilled work-force'; 'new labour relations' and 'a new social contract'." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Acemoglu, Daron & Pascual Restrepo (2018): Artificial intelligence, automation and work. (NBER working paper 24196), Cambrige, Mass., 41 S. DOI:10.3386/w24196

Abstract

"We summarize a framework for the study of the implications of automation and AI on the demand for labor, wages, and employment. Our task-based framework emphasizes the displacement effect that automation creates as machines and AI replace labor in tasks that it used to perform. This displacement effect tends to reduce the demand for labor and wages. But it is counteracted by a productivity effect, resulting from the cost savings generated by automation, which increase the demand for labor in non-automated tasks. The productivity effect is complemented by additional capital accumulation and the deepening of automation (improvements of existing machinery), both of which further increase the demand for labor. These countervailing effects are incomplete. Even when they are strong, automation in- creases output per worker more than wages and reduce the share of labor in national income. The more powerful countervailing force against automation is the creation of new labor-intensive tasks, which reinstates labor in new activities and tends to increase the labor share to counterbalance the impact of automation. Our framework also highlights the constraints and imperfections that slow down the adjustment of the economy and the labor market to automation and weaken the resulting productivity gains from this transformation: a mismatch between the skill requirements of new technologies, and the possibility that automation is being introduced at an excessive rate, possibly at the expense of other productivity-enhancing technologies." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Arntz, Melanie, Terry Gregory & Ulrich Zierahn (2018): Digitalisierung und die Zukunft der Arbeit. Makroökonomische Auswirkungen auf Beschäftigung, Arbeitslosigkeit und Löhne von morgen. Mannheim, VIII, 134 S.

Abstract

"In der öffentlichen Debatte werden vor dem Hintergrund von Studien zur Automatisierbarkeit von Berufen immer wieder Stimmen laut, dass Industrie 4.0 und Digitalisierung massive Jobverluste nach sich ziehen könnten. Der lange Weg von der Entwicklung neuer Technologien in die betriebliche Praxis wird dabei oftmals ebenso vernachlässigt, wie die vielfältigen makroökonomischen Anpassungsprozesse, die möglichen arbeitsplatzsparenden Effekten neuer Technologien entgegenwirken. Vor diesem Hintergrund analysiert das vorliegende Gutachten die Auswirkungen der Digitalisierung sowohl der Industrie als auch des Dienstleistungssektors auf den deutschen Arbeitsmarkt. Zu diesem Zweck haben wir zum einen eine mit den Sozialversicherungsdaten verknüpfte Betriebsbefragung durchgeführt, um den tatsächlichen und zukünftig geplanten Einsatz neuer Technologien am aktuellen Rand zu erheben. Zum anderen haben wir ein strukturelles Modell entwickelt, mit dem wir die Auswirkungen der tatsächlichen und zukünftig geplanten technologischen Investitionen auf den deutschen Arbeitsmarkt für die jüngere Vergangenheit abschätzen und für die nähere Zukunft simulieren." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Aubert-Tarby, Clémence, Octavio R. Escobar & Thierry Rayna (2018): The impact of technological change on employment. The case of press digitisation. In: Technological Forecasting and Social Change, Jg. 128, H. March, S. 36-45. DOI:10.1016/j.techfore.2017.10.015

Abstract

"Based on an exhaustive dataset of all journalists in France, this article investigates the impact of digitisation on the employment of journalists in the press industry. In particular, focus is put on the effect played by the level of digitisation of newspapers and magazines, some of which have resisted digitisation, while others have embraced it. We find that greater levels of digitisation tend to increase the likelihood of job creation and reduce the probability of job destruction. Likewise, higher level of digitisation leads, on average, to higher earnings for journalists. At the same time, though, higher digitisation also increases sharply the likelihood that jobs created are of casual contractual natures, as opposed to regular permanent contracts. Yet, we find that digitisation also has a positive impact on the earnings of journalists on a casual contact (though, far less than for 'tenured' journalists). More surprisingly, we show that digitisation also reduces job instability of those journalists on a casual contract, as a greater level of digitisation reduces the likelihood of job destruction, even for casual jobs. Though, while digitisation tends to change the contractual nature of job created, embracing digitisation appears to be a 'lesser evil' than resisting technological change." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Aum, Sangmin, Sang Yoon Tim Lee & Yongseok Shin (2018): Computerizing industries and routinizing jobs. Explaining trends in aggregate productivity. (NBER working paper 24537), Cambrige, Mass., 36 S. DOI:10.3386/w24357

Abstract

"Aggregate productivity growth in the U.S. has slowed down since the 2000s. We quantify the importance of differential productivity growth across occupations and across industries, and the rise of computers since the 1980s, for the productivity slowdown. Complementarity across occupations and industries in production shrinks the relative size of those with high productivity growth, reducing their contributions toward aggregate productivity growth, resulting in its slowdown. We find that such a force, especially the shrinkage of occupations with above-average productivity growth through 'routinization,' was present since the 1980s. Through the end of the 1990s, this force was countervailed by the extraordinarily high productivity growth in the computer industry, of which output became an increasingly more important input in all industries ('computerization'). It was only when the computer industry's productivity growth slowed down in the 2000s that the negative effect of routinization on aggregate productivity became apparent. We also show that the decline in the labor income share can be attributed to computerization, which substitutes labor across all industries." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Autor, David & Anna Salomons (2018): Is automation labor-displacing? Productivity growth, employment, and the labor share. (NBER working paper 24871), Cambrige, Mass., 73 S. DOI:10.3386/w24871

Abstract

"Many technological innovations replace workers with machines, but this capital-labor substitution need not reduce aggregate labor demand because it simultaneously induces four countervailing responses: own-industry output effects; cross-industry input - output effects; between-industry shifts; and final demand effects. We quantify these channels using four decades of harmonized cross-country and industry data, where we measure automation as industry-level movements in total factor productivity (TFP) that are common across countries. We find that automation displaces employment and reduces labor's share of value-added in the industries in which it originates (a direct effect). In the case of employment, these own-industry losses are reversed by indirect gains in customer industries and induced increases in aggregate demand. By contrast, own-industry labor share losses are not recouped elsewhere. Our framework can account for a substantial fraction of the reallocation of employment across industries and the aggregate fall in the labor share over the last three decades. It does not, however, explain why the labor share fell more rapidly during the 2000s" (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Autor, David & Anna Salomons (2018): Is automation labor share-displacing? Productivity growth, employment, and the labor share. In: Brookings Papers on Economic Activity H. Spring, S. 1-87.

Abstract

"Is automation a labor-displacing force? This possibility is both an age-old concern and at the heart of a new theoretical literature considering how labor immiseration may result from a wave of 'brilliant machines,' which is in part motivated by declining labor shares in many developed countries. Comprehensive evidence on this labor-displacing channel is at present limited. Using the recent model of Acemoglu and Restrepo (2018b) as an analytical frame, we first outline the various channels through which automation impacts labor┐s share of output. We then turn to empirically estimating the employment and labor share impacts of productivity growth - an omnibus measure of technological change - using data on 28 industries for 18 OECD countries since 1970. Our main findings are that although automation - whether measured by Total Factor Productivity growth or instrumented by foreign patent flows or robot adoption - has not been employment-displacing, it has reduced labor's share in value-added. We disentangle the channels through which these impacts occur, including: own-industry effects, cross-industry input-output linkages, and final demand effects accruing through the contribution of each industry's productivity growth to aggregate incomes. Our estimates indicate that the labor share-displacing effects of productivity growth, which were essentially absent in the 1970s, have become more pronounced over time, and are most substantial in the 2000s. This finding is consistent with automation having become in recent decades less labor-augmenting and more labor-displacing." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Bessen, James (2018): AI and Jobs: the role of demand. (NBER working paper 24235), Cambrige, Mass., 26 S. DOI:10.3386/w24235

Abstract

"Artificial intelligence (AI) technologies will automate many jobs, but the effect on employment is not obvious. In manufacturing, technology has sharply reduced jobs in recent decades. But before that, for over a century, employment grew, even in industries experiencing rapid technological change. What changed? Demand was highly elastic at first and then became inelastic. The effect of artificial intelligence on jobs will similarly depend critically on the nature of demand. This paper presents a simple model of demand that accurately predicts the rise and fall of employment in the textile, steel and automotive industries. This model provides a useful framework for exploring how AI is likely to affect jobs over the next 10 or 20 years." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Chau, Nancy H. & Ravi Kanbur (2018): Employer power, labor saving technical change, and inequality. (IZA discussion paper 11519), Bonn, 22 S.

Abstract

"How does employer power mediate the impact of labor saving technical change on inequality? This question has largely been neglected in the recent literature on the wage and distributional consequences of automation, where the labor market is assumed to be competitive. In a simple task-based model, with search frictions which generate an equilibrium wage distribution even with identical firms and workers, we explore the implications of labor saving technical change for equilibrium outcomes. We show that employer power is a crucial determinant of the nuanced comparative statics of technical change. Among a range of results, we show the possibility of Kuznetsian inverse-U relationships between employer power and inequality, and labor saving technical change and inequality. We further show that when employer power is sufficiently low, labor saving technical change can both increase total output and increase wage inequality. With free entry of firms, labor saving technical change leads to both a first order dominating shift in the age distribution and an increase in the Gini coefficient of wage inequality." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Dube, Arindrajit, Jeff Jacobs, Suresh Naidu & Siddharth Suri (2018): Monopsony in online labor markets. (NBER working paper 24416), Cambrige, Mass., 30 S. DOI:10.3386/w24416

Abstract

"On-demand labor platforms make up a large part of the 'gig economy.' We quantify the extent of monopsony power in one of the largest on-demand labor platforms, Amazon Mechanical Turk (MTurk), by measuring the elasticity of labor supply facing the requester (employer) using both observational and experimental variation in wages. We isolate plausibly exogenous variation in rewards using a double-machine-learning estimator applied to a large dataset of scraped MTurk tasks. We also re-analyze data from 5 MTurk experiments that randomized payments to obtain corresponding experimental estimates. Both approaches yield uniformly low labor supply elasticities, around 0.1, with little heterogeneity." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Ederer, Stefan (2018): Makroökonomische Auswirkungen der Digitalisierung. In: Österreichisches Institut für Wirtschaftsforschung. Monatsberichte, Jg. 91, H. 12, S. 855-862.

Abstract

"Die makroökonomischen Wirkungen der Digitalisierung auf die Beschäftigung hängen von den Auswirkungen auf Produktivität und Investitionen (und damit auf das Wirtschaftswachstum) ab: Steigert die Digitalisierung die Produktivität stärker als das Wachstum, dann sinkt die Beschäftigung und umgekehrt. Zudem beeinflusst die Digitalisierung die Verteilung der Einkommen zwischen den Produktionsfaktoren Kapital und Arbeit einerseits sowie innerhalb der Lohneinkommen andererseits. Die Verteilung der Einkommen hat wiederum Auswirkungen auf Wachstum und Produktivität. Makroökonomische Beschäftigungseffekte können somit nur mittels einer gesamtwirtschaftlichen Analyse ermittelt werden, die diese Wirkungskanäle berücksichtigt. Die empirische Evidenz zu den Effekten der zunehmenden Nutzung digitaler Technologien auf Wachstum, Produktivität, Beschäftigung und Verteilung ist bislang allerdings nicht eindeutig." (Autorenreferat, © WIFO - Österreichisches Institut für Wirtschaftsforschung)

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Fahning, Ines, Lukas Underwood, Theodor Fock, Simone Witzel, Monika Putzing & Gerda Jasper (2018): Die Erwerbssituation von Frauen in ländlichen Regionen unter dem Einfluss der Digitalisierung der Arbeitswelt - FEMDIGIRURAL. Fach- und Endbericht. Neubrandenburg, 156 S.

Abstract

"Digitalisierung ist einer der globalen Megatrends. Er bezeichnet nicht nur den vermehrten Einsatz neuer Informations- und Kommunikationstechnologien, sondern er zeichnet sich hinsichtlich seiner besonderen Qualität vor allem durch die Kommunikation und 'Kooperation' zwischen Maschinen und Anlagen aus. Eine der wenigen gesicherten Erkenntnisse im Kontext der Digitalisierung besteht darin, dass sich mit ihr zugleich tiefgreifende Wandlungen in der Wirtschaft und in der Arbeitswelt vollziehen, denn technische Innovationen bewirken zugleich gravierende soziale Innovationen. Die durch die Digitalisierung hervorgerufenen Richtungen der Veränderungen im sozialen Bereich sind derzeit umstritten. In Bezug auf Beschäftigung gehen einige Prognosen von drastischen Beschäftigungseinbußen und deutlichen Verschiebungen in den Beschäftigungsstrukturen aus, andere sagen vorrangig Beschäftigungswachstum vor allem durch die Entstehung neuer Tätigkeitsbereiche und Geschäftsfelder voraus. Umstritten ist auch, wie sich in diesem Prozess die Qualität der Arbeit verändert.
Die Digitalisierung hat inzwischen nicht nur in Metropolregionen bzw. in schnell wachsenden Verdichtungsräumen Fuß gefasst, sondern greift auch in ländlichen Regionen zunehmend um sich. Offen ist dabei, wie der Digitalisierung in einzelnen Branchen insbesondere der ländlichen Wirtschaft voranschreitet und welche Chancen und Risiken dieser Prozess für die Gleichstellung von Frauen und Männern in der Arbeitswelt nach sich zieht." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Fischer, Steffen & Jürgen Weißenrieder (2018): Scharfer Blick für gute Leistung. Variable Vergütung - wird mit Industrie 4.0 und Agilität alles anders? In: Personalführung, Jg. 51, H. 7/8, S. 60-63.

Abstract

"In der Fachpresse, auf Symposien und Fachtagungen wird die spannende Diskussion geführt, ob durch die aktuellen und erwarteten Veränderungen in der Arbeitswelt durch die Entwicklung in Richtung Industrie 4.0, andere Erwartungshaltungen der Generationen X/Y und folgende, autonome, agile und flexibel organisierte Projektteams, engere internationale Zusammenarbeit, den gesellschaftlichen Trend zu stärkerer Individualisierung und dem gleichzeitigen rechtspolitischen Trend zu stärkerer Transparenz nicht ganz andere Vergütungslösungen als die bisher praktizierten gefragt sein werden. Die Diskussion ist berechtigt." (Autorenreferat, © Bertelsmann Verlag)

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Pereira, Sonia C. (2018): Job polarization, technological change and routinization. Evidence for Portugal. In: Labour economics, Jg. 51, H. April, S. 317-339. DOI:10.1016/j.labeco.2018.02.003

Abstract

"This paper studies labor market polarization in Portugal, a country with slow capital accumulation and a low share of highly educated workers. We use firm census data for 1986 - 2007 and uncover polarization in employment and wages in the second half of this period. This mostly appears to be due to technological change. Our results show a sharp increase of both employment and wage premium for abstract tasks relative to routine tasks. In contrast to the existing literature, we separate between routine manual tasks and routine cognitive tasks. We uncover a sharp decline in routine manual employment but the decline in routine cognitive employment is modest and coupled with an increased wage premium that does not appear to be due to worker selection. This latter result is mainly explained by the large expansion of the service sector which employs many workers in routine cognitive-intensive jobs and the likely slower computer capital adoption resulting from the relatively low levels of human capital, by international standards." (Author's abstract, © 2018 Elsevier) ((en))

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Graetz, Georg & Guy Michaels (2018): Robots at work. In: The Review of Economics and Statistics, Jg. 100, H. 5, S. 753-768. DOI:10.1162/rest_a_00754

Abstract

"We analyze for the first time the economic contributions of modern industrial robots, which are flexible, versatile, and autonomous machines. We use novel panel data on robot adoption within industries in seventeen countries from 1993 to 2007 and new instrumental variables that rely on robots' comparative advantage in specific tasks. Our findings suggest that increased robot use contributed approximately 0.36 percentage points to annual labor productivity growth, while at the same time raising total factor productivity and lowering output prices. Our estimates also suggest that robots did not significantly reduce total employment, although they did reduce low-skilled workers' employment share." (Author's abstract, 䗏 MIT Press Journals) ((en))

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Lauder, Hugh, Philip Brown & Sin-Yi Cheung (2018): Fractures in the education-economy relationship. The end of the skill bias technological change research programme? In: Oxford review of economic policy, Jg. 34, H. 3, S. 495-515. DOI:10.1093/oxrep/gry008

Abstract

"This paper undertakes a critical theoretical and empirical analysis of the traditional approach to analysing the education - economy relationship: skill bias technological change theory. It argues that while leading skill bias theorists have sought to address some of the anomalies that the theory confronts, there remain key data patterns that the theory cannot address. We suggest an alternative account that takes a broader political economy perspective." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Marin, Dalia (2018): Global value chains, the rise of the robots and human capital. In: Wirtschaftsdienst, Jg. 98, H. Sonderheft, S. 46-49. DOI:10.1007/s10273-018-2276-9

Abstract

"This essay examines whether robots will lead to the reshoring of activity from low-wage countries to rich countries, leading to a revival of manufacturing in rich countries. I argue that reshoring will not lead to an employment boom in rich countries, because the brilliant robots are a capital-biased technology, and as such, they potentially replace smart people. As a result, the skill premium - the wage discrepancy between a university graduate and a high school graduate - is declining in Europe. I argue further that the expansion of higher education has been too aggressive in light of the capital bias of digital technology." (Author's abstract, © Springer-Verlag) ((en))

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Mayrhuber, Christine & Julia Bock-Schappelwein (2018): Digitalisierung und soziale Sicherheit. In: Österreichisches Institut für Wirtschaftsforschung. Monatsberichte, Jg. 91, H. 12, S. 891-897.

Abstract

"Der Einsatz digitaler Technologien verändert und flexibilisiert Arbeitsabläufe, Arbeitsformen und Entlohnungsstrukturen. Erwerbs- und Einkommensverläufe und damit auch die soziale Absicherung werden für die Betroffenen zunehmend unsicherer. Die Stärkung der Erwerbseinkommen in einkommenszentrierten Systemen und eine Anpassung der Finanzierungsgrundlagen an die neuen Arbeitsmarktentwicklungen sind Fragen, die im Zuge der Digitalisierung verstärkt in den Vordergrund treten." (Autorenreferat, © WIFO - Österreichisches Institut für Wirtschaftsforschung)

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Prettner, Klaus, Niels Geiger & Johannes A. Schwarzer (2018): Die Auswirkungen der Automatisierung auf Wachstum, Beschäftigung und Ungleichheit. In: Perspektiven der Wirtschaftspolitik, Jg. 19, H. 2, S. 59-77. DOI:10.1515/pwp-2018-0017

Abstract

"Die Automatisierung ist eines der wichtigsten Phänomene, über die aktuell innerhalb der Wirtschaftswissenschaften und in der breiteren Öffentlichkeit diskutiert wird. Dabei finden sich sehr unterschiedliche Positionen: Pessimisten verweisen auf die negativen Beschäftigungseffekte, wenn Menschen mehr und mehr durch Maschinen ersetzt werden und ihre am Markt angebotene Arbeitsleistung somit obsolet wird. Gleichzeitig gilt die Automatisierung auch als Ursache für einen Anstieg der wirtschaftlichen Ungleichheit. Optimistische Stimmen erinnern an die Entwicklung seit der Industriellen Revolution, die mit hohem Produktivitätswachstum und starken Wohlfahrtssteigerungen durch fortlaufende technologische Veränderungen einherging, ohne dass es langfristig zu Massenarbeitslosigkeit gekommen ist. In diesem Survey präsentieren die Autoren empirische Daten und skizzieren ein einfaches Wachstumsmodell, das einen ersten Einblick in die zu erwartenden ökonomischen Auswirkungen der Automatisierung erlaubt. Anschließend vertiefen und erweitern sie die Ergebnisse unter Bezugnahme auf die aktuelle wissenschaftliche Literatur. Aus den verschiedenen Ansatzpunkten und Überlegungen leiten sie schließlich wirtschaftspolitische Handlungsmöglichkeiten ab und erörtern deren Einschränkungen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Reid, Jim, Luke Templeman & Sahil Mahtani (2018): Automatisierung - kein Jobkiller. (Deutsche Bank Research. Konzept 13), Frankfurt am Main, 76 S.

Abstract

"Rund 250 Jahre nach der ersten industriellen Revolution stehen wir offenbar an der Schwelle eines neuen Zeitalters der Automatisierung, das sich durch komplexe Roboter und künstliche Intelligenz auszeichnet. In dieser Ausgabe untersuchen wir die Auswirkungen der kommenden Automatisierungswelle für Arbeitnehmer, Industrie und die Gesellschaft. Unsere Branchenanalysten sind der Ansicht, dass Roboter menschliche Arbeitskräfte voraussichtlich eher unterstützen werden, als diese zu verdrängen, und auch die historische und ökonomische Betrachtungsweise lässt diesen Schluss zu." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Südekum, Jens (2018): Digitalisierung und die Zukunft der Arbeit. (WPZ Analyse 19), Sankt Gallen, 23 S.

Abstract

"Digitalisierung und Automatisierung werden nicht zu Massenarbeitslosigkeit führen. Nicht Arbeitslosigkeit, sondern eine stärkere Ungleichheit und stagnierende Reallöhne in der Mitte des Lohnspektrums sind das Problem. Bislang hat der Robotereinsatz die Löhne nur schwach in Mitleidenschaft gezogen. Mit dem Vormarsch der künstlichen Intelligenz und anderer digitaler Technologien könnte es aber schlimmer kommen. Wie kann die Wirtschaftspolitik reagieren? Einkommensumverteilung über Steuer- und Transfersysteme oder gar ein bedingungsloses Grundeinkommen greifen zu kurz. Eine vorbeugende Politik setzt an der Primärverteilung der Markteinkommen an. Priorität haben eine produktivitätsorientierte Lohnpolitik, massive Investitionen in die Wissensinfrastruktur und die Intensivierung der Ausbildung und beruflichen Weiterbildung. Die Politik sollte nicht über Robotersteuern, sondern über Modelle der Mitarbeiterbeteiligung nachdenken. Denn die zentrale Frage der Digitalisierung lautet, wem gehören die Roboter?" (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Südekum, Jens (2018): Digitalisierung und die Zukunft der Arbeit: Was ist am Arbeitsmarkt passiert und wie soll die Wirtschaftspolitik reagieren? (IZA Standpunkte 90), Bonn, 31 S.

Abstract

"Digitalisierung und Automatisierung werden nicht zu Massenarbeitslosigkeit führen. Nicht Arbeitslosigkeit, sondern eine stärkere Ungleichheit und stagnierende Reallöhne in der Mitte des Lohnspektrums sind das Problem. Bislang hat der Robotereinsatz die Löhne nur schwach in Mitleidenschaft gezogen. Mit dem Vormarsch der künstlichen Intelligenz und anderer digitaler Technologien könnte es aber schlimmer kommen. Wie kann die Wirtschaftspolitik reagieren? Einkommensumverteilung über Steuer- und Transfersysteme oder gar ein bedingungsloses Grundeinkommen greifen zu kurz. Eine vorbeugende Politik setzt an der Primärverteilung der Markteinkommen an. Priorität haben eine produktivitätsorientierte Lohnpolitik, massive Investitionen in die Wissensinfrastruktur und die Intensivierung der Ausbildung und beruflichen Weiterbildung. Die Politik sollte nicht über Robotersteuern, sondern über Modelle der Mitarbeiterbeteiligung nachdenken. Denn die zentrale Frage der Digitalisierung lautet, wem gehören die Roboter?" (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Thomsen, Stephan L. (2018): Die Rolle der Computerisierung und Digitalisierung für Beschäftigung und Einkommen. (Universität Hannover, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät. Diskussionspapier 645), Hannover, 42 S.

Abstract

"Die Entwicklung der Computer und die darauf aufbauende Digitalisierung haben technologische Veränderungen ausgelöst, die die Anforderungen an und die Nachfrage nach Arbeit, aber auch das Arbeitsangebot in den letzten Dekaden stetig verändert haben. Wie groß die kausalen Effekte dieser Entwicklung auf die Einkommens- und Vermögensverteilung sind, ist in der ökonomischen Literatur bisher weder eindeutig, noch abschließend geklärt. Schwierigkeiten in der Bestimmung dieser Effekte haben sich zunächst aus dem unvollständigen Verständnis ergeben, wie die Computerisierung und die Digitalisierung die Wertschöpfung beeinflusst haben bzw. welchen Beitrag sie leisten. Dies hat zugleich zu der grundsätzlichen Frage geführt, inwiefern der technologische Wandel durch die Computerisierung und Digitalisierung mit traditionellen ökonomischen Modellen, die Arbeit, Kapital und technischen Fortschritt in der Regel als trennbare Faktoren unterscheiden und hierbei feste Relationen bzw. proportionale Effekte unterstellen, erfasst werden kann.
Das Verständnis der Bedeutung und Begründung technischen Fortschritts in seinen Wirkungen für Wirtschaft und Gesellschaft ist dabei bereits Gegenstand des wirtschaftswissenschaftlichen Denkens in Wealth of Nations von Adam Smith (1776). Die Formulierung des Produktionsprozesses ausgehend von den zu tätigenden Aufgaben, unabhängig ob diese durch menschliche oder maschinelle Arbeit, durch Handel zugekauft oder an einem beliebigen Ort durchgeführt werden, ist dabei grundlegend im ökonomischen Verständnis verankert. Trotz dieser bereits recht alten Überlegungen haben die Computerisierung und die Digitalisierung dazu geführt, dass der durch sie ausgelöste technische Fortschritt sowie insbesondere die implizierten Folgen für Beschäftigung und Löhne in der aktuellen wirtschaftswissenschaftlichen Literatur nun differenzierter analysiert werden und in den vergangenen zwei Dekaden entsprechende formale Modelle entwickelt worden sind.
Mit dem vorliegenden Aufsatz möchte ich eine Einordnung des technischen Fortschritts durch die Computerisierung und Digitalisierung geben. Hierzu will ich kurz auf die Entwicklungsgeschichte des Computerzeitalters eingehen, um Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu anderen Entwicklungen zu identifizieren. Im Anschluss gebe ich einen Überblick über den Erkenntnisstand zu den Effekten auf Einkommen und Beschäftigung auf Grundlage der verfügbaren Literatur, um die Erklärungen und Begründungen zu diskutieren." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Tyrowicz, Joanna & Magdalena Smyk (2018): Wage inequality and structural change. (IAAEU discussion paper series in economics 2018,01), Trier, 30 S.

Abstract

"Income inequality in the context of large structural change has received a lot of attention in the literature, but most studies relied on household post-transfer inequality measures. This study utilizes a novel and fairly comprehensive collection of micro data sets from between 1980's and 2010 for both advanced market economies and economies undergoing transition from central planning to market based system. We show that wage inequality was initially lower in transition economies and immediately upon the change of the economic system surpassed the levels observed in advanced economies. We find a very weak link between structural change and wages in both advanced and post-transition economies, despite the predictions from skill-biased technological change literature. The decomposition of changes in wage inequality into a part attributable to changes in characteristics (mainly education) and a part attributable to changes in rewards does not yield any leading factors." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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vom Lehn, Christian (2018): Understanding the decline in the U.S. labor share. Evidence from occupational tasks. In: European Economic Review, Jg. 108, H. September, S. 191-220. DOI:10.1016/j.euroecorev.2018.07.005

Abstract

"In this paper, I provide empirical evidence linking the decline in the labor share to the replacement of occupations with substantial routine task content. Using cross-industry variation, I show that the overall labor share decline is driven by the replacement of occupations specializing in routine tasks. I further find that the accelerated decline in the labor share since 2000 is associated with the replacement of higher skill occupations with substantial routine task content. Finally, I estimate the effects of increased import competition on the labor share decline and how this relates to the replacement of occupational tasks. While increased import competition plays a significant role in explaining the overall labor share decline and works through replacing routine occupations, it cannot account for the accelerated labor share decline and replacement of higher skill occupations post-2000." (Author's abstract, © 2018 Elsevier) ((en))

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Acemoglu, Daron & Pascual Restrepo (2017): Robots and jobs. Evidence from US labor markets. (NBER working paper 23285), Cambrige, Mass., 91 S. DOI:10.3386/w23285

Abstract

"As robots and other computer-assisted technologies take over tasks previously performed by labor, there is increasing concern about the future of jobs and wages. We analyze the effect of the increase in industrial robot usage between 1990 and 2007 on US local labor markets. Using a model in which robots compete against human labor in the production of different tasks, we show that robots may reduce employment and wages, and that the local labor market effects of robots can be estimated by regressing the change in employment and wages on the exposure to robots in each local labor market -- defined from the national penetration of robots into each industry and the local distribution of employment across industries. Using this approach, we estimate large and robust negative effects of robots on employment and wages across commuting zones. We bolster this evidence by showing that the commuting zones most exposed to robots in the post-1990 era do not exhibit any differential trends before 1990. The impact of robots is distinct from the impact of imports from China and Mexico, the decline of routine jobs, offshoring, other types of IT capital, and the total capital stock (in fact, exposure to robots is only weakly correlated with these other variables). According to our estimates, one more robot per thousand workers reduces the employment to population ratio by about 0.18-0.34 percentage points and wages by 0.25-0.5 percent." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Brynjolfsson, Erik, Daniel Rock & Chad Syverson (2017): Artificial intelligence and the modern productivity paradox. A clash of expectations and statistics. (NBER working paper 24001), Cambrige, Mass., 44 S. DOI:10.3386/w24001

Abstract

"We live in an age of paradox. Systems using artificial intelligence match or surpass human level performance in more and more domains, leveraging rapid advances in other technologies and driving soaring stock prices. Yet measured productivity growth has declined by half over the past decade, and real income has stagnated since the late 1990s for a majority of Americans. We describe four potential explanations for this clash of expectations and statistics: false hopes, mismeasurement, redistribution, and implementation lags. While a case can be made for each, we argue that lags have likely been the biggest contributor to the paradox. The most impressive capabilities of AI, particularly those based on machine learning, have not yet diffused widely. More importantly, like other general purpose technologies, their full effects won't be realized until waves of complementary innovations are developed and implemented. The required adjustment costs, organizational changes, and new skills can be modeled as a kind of intangible capital. A portion of the value of this intangible capital is already reflected in the market value of firms. However, going forward, national statistics could fail to measure the full benefits of the new technologies and some may even have the wrong sign." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Dauth, Wolfgang, Sebastian Findeisen, Jens Südekum & Nicole Wößner (2017): German robots - the impact of industrial robots on workers. (IAB-Discussion Paper 30/2017), Nürnberg, 62 S.

Abstract

"Wir untersuchen die Auswirkungen des Einsatzes von Industrierobotern auf die Erwerbsverläufe einzelner Beschäftigter im verarbeitenden Gewerbe, sowie die Auswirkungen auf lokale Arbeitsmärkte in Deutschland. Wir finden keine Anhaltspunkte dafür, dass Roboter insgesamt zu Jobverlusten führen, allerdings verändern sie die Struktur der Gesamtbeschäftigung. Jeder Roboter verdrängt zwei Jobs im verarbeitenden Gewerbe. Damit tragen Roboter mit etwa 275.000 Jobs zu nahezu 23 Prozent des gesamten Rückgangs der Beschäftigung in diesem Sektor bei. Dieser Rückgang wurde jedoch vollkommen durch zusätzliche Jobs im Dienstleistungssektor kompensiert. Dies geht nicht zu Lasten bereits beschäftigter Personen: Beschäftigte in Branchen, die verstärkt Roboter einsetzen hatten sogar eine höhere Beschäftigungsstabilität bei ihrem ursprünglichen Arbeitgeber. Wir beobachten dagegen einen systematischen Rückgang von Neueinstellungen in diesen Branchen. Die höhere Beschäftigungsstabilität ist oftmals mit geringeren Löhnen verbunden. Vor allem die Löhne von Personen mit Ausbildungsabschluss in Fertigungsberufen geraten durch den Einsatz von Robotern unter Druck. Bei Managern und Ingenieuren sind dagegen steigende Löhne zu verzeichnen. Im Aggregat führen Roboter also zu einem Anstieg der Arbeitsproduktivität, aber nicht zu einem Anstieg der Löhne. Damit tragen sie zum Rückgang der Lohnquote bei." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Dauth, Wolfgang, Sebastian Findeisen, Jens Südekum & Nicole Woessner (2017): The rise of robots in the German labour market. In: VOX H. 18.09.2017, o. Sz.

Abstract

"Recent research has shown that industrial robots have caused severe job and earnings losses in the US. This column explores the impact of robots on the labour market in Germany, which has many more robots than the US and a much larger manufacturing employment share. Robots have had no aggregate effect on German employment, and robot exposure is found to actually increase the chances of workers staying with their original employer. This effect seems to be largely down to efforts of work councils and labour unions, but is also the result of fewer young workers entering manufacturing careers." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Hutter, Christian & Enzo Weber (2017): Labour market effects of wage inequality and skill-biased technical change in Germany. (IAB-Discussion Paper 05/2017), Nürnberg, 31 S.

Abstract

"Ziel dieser Arbeit ist es, die Beziehung zwischen Ungleichheit und der Arbeitsmarktentwicklung in Deutschland seit 1975 näher zu beleuchten. Die wichtigsten Theorien sowie auch die empirische Evidenz sind sich zu diesem Thema nicht einig. Unser strukturelles Vektorfehlerkorrekturmodell modelliert explizit den qualifikationsverzerrenden technologischen Fortschritt als Quelle von Ungleichheit. Mithilfe von nicht-rekursiven Langfristrestriktionen werden die Effekte von Ungleichheitsschocks, qualifikationsverzerrenden (und -neutralen) Technologieschocks auf Arbeitsvolumen, reale Lohnkosten und Produktivität identifiziert. Deskriptive Evidenz zeigt, dass der jahrzehntelange Anstieg der Lohnungleichheit im Jahr 2010 gestoppt wurde und sich sogar umkehrte. Dafür ist hauptsächlich die sinkende Ungleichheit in der unteren Hälfte der Lohnverteilung verantwortlich. Die Impuls-Antwort-Analysen verdeutlichen, dass qualifikationsverzerrende Technologieschocks sich negativ auf das Arbeitsvolumen auswirken, die Lohnungleichheit, Lohnkosten und Produktivität allerdings erhöhen. Ungleichheitsschocks haben ebenfalls einen negativen Effekt auf das Arbeitsvolumen, reduzieren zusätzlich aber die Produktivität." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Manyika, James, Susan Lund, Michael Chui, Jacques Bughin, Jonathan Woetzel, Parul Batra, Ryan Ko & Saurabh Sanghvi (2017): Jobs lost, jobs gained: workforce transitions in a time of automation. Washington, DC, 148 S.

Abstract

"The technology-driven world in which we live is a world filled with promise but also challenges. Cars that drive themselves, machines that read X-rays, and algorithms that respond to customer-service inquiries are all manifestations of powerful new forms of automation. Yet even as these technologies increase productivity and improve our lives, their use will substitute for some work activities humans currently perform - a development that has sparked much public concern. Building on our January 2017 report on automation, McKinsey Global Institute's latest report, Jobs lost, jobs gained: Workforce transitions in a time of automation, assesses the number and types of jobs that might be created under different scenarios through 2030 and compares that to the jobs that could be lost to automation.The results reveal a rich mosaic of potential shifts in occupations in the years ahead, with important implications for workforce skills and wages. Our key finding is that while there may be enough work to maintain full employment to 2030 under most scenarios, the transitions will be very challenging - matching or even exceeding the scale of shifts out of agriculture and manufacturing we have seen in the past.1. What impact will automation have on work? 2. What are possible scenarios for employment growth? 3. Will there be enough work in the future? 4. What will automation mean for skills and wages? 5. How do we manage the upcoming workforce transitions?" (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Manyika, James, Susan Lund, Michael Chui, Jacques Bughin, Jonathan Woetzel, Parul Batra, Ryan Ko & Saurabh Sanghvi (2017): Jobs lost, jobs gained. Workforce transitions in a time of automation. Washington, DC, 148 S.

Abstract

"The technology-driven world in which we live is a world filled with promise but also challenges. Cars that drive themselves, machines that read X-rays, and algorithms that respond to customer-service inquiries are all manifestations of powerful new forms of automation. Yet even as these technologies increase productivity and improve our lives, their use will substitute for some work activities humans currently perform - a development that has sparked much public concern.
Building on our January 2017 report on automation, McKinsey Global Institute's latest report, Jobs lost, jobs gained: Workforce transitions in a time of automation, assesses the number and types of jobs that might be created under different scenarios through 2030 and compares that to the jobs that could be lost to automation.
The results reveal a rich mosaic of potential shifts in occupations in the years ahead, with important implications for workforce skills and wages. Our key finding is that while there may be enough work to maintain full employment to 2030 under most scenarios, the transitions will be very challenging - matching or even exceeding the scale of shifts out of agriculture and manufacturing we have seen in the past.
1. What impact will automation have on work?
2. What are possible scenarios for employment growth?
3. Will there be enough work in the future?
4. What will automation mean for skills and wages?
5. How do we manage the upcoming workforce transitions?" (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Zilian, Stella, Maximilian Unger & Timon Scheuer (2017): Technologischer Wandel und Ungleichheit. Endbericht. Wien, 209 S.

Abstract

"Fragen der ökonomischen Wirkungen des technischen Wandels sind in den letzten Jahren wieder sehr stark ins Zentrum der ökonomischen und politischen Diskussion gerückt. Schreckensszenarios, dass die Digitalisierung oder Roboter bald massenweise Jobs überflüssig machen, geistern durch die Medien. Die Studie zeigt hier anderes: Befürchtungen, dass der technologische Wandel zu steigender Arbeitslosigkeit und zu wachsender Ungleichheit der Einkommen beitrage, konnten derzeit nicht bestätigt werden.
Es gibt in Österreich auch keinen 'Digitalisierungs-Schub', sondern eine kontinuierliche Entwicklung: Die Unternehmen, vor allem im produzierenden Sektor, investieren bereits seit Langem in Mikroelektronik, Automatisierung und eben Digitalisierung. Die Gründe für steigende Arbeitslosigkeit und wachsende Ungleichheit liegen zumindest für die betrachtete Periode offenbar in anderen Faktoren.
Im Gegenteil: Informations- und Kommunikationstechnologien sowie wissensbasierte unternehmensbezogene Dienstleistungen inklusive Forschung und Entwicklung sind insbesondere für Wien bedeutende Job-Bringer. Für diese Branchen werden deutliche Beschäftigungszuwächse prognostiziert." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Abstract

"This paper provides the IFR's opinion on the impact of automation - specifically of robots - on productivity, competitiveness and employment. IFR is not a policy institute. However, this report includes the main conclusions from a variety of experts on appropriate policy responses to ensure ongoing positive outcomes from automation and the ongoing development and uptake of robots, with which we concur." (Text excerpt) ((en))

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Berger, Thor & Carl Benedikt Frey (2016): Structural transformation in the OECD. Digitalisation, deindustrialisation and the future of work. (OECD social, employment and migration working papers 193), Paris, 52 S. DOI:10.1787/5jlr068802f7-en

Abstract

"In tandem with the diffusion of computer technologies, labour markets across the OECD have undergone rapid structural transformation. In this paper, we examine i) the impact of technological change on labour market outcomes since the computer revolution of the 1980s, and ii) recent developments in digital technology - including machine learning and robotics - and their potential impacts on the future of work. While it is evident that the composition of the workforce has shifted dramatically over recent decades, in part as a result of technological change, the impacts of digitalisation on the future of jobs are far from certain. On the one hand, accumulating anecdotal evidence shows that the potential scope of automation has expanded beyond routine work, making technological change potentially increasingly labour-saving: according to recent estimates 47 percent of US jobs are susceptible to automation over the forthcoming decades. On the other hand, there is evidence suggesting that digital technologies have not created many new jobs to replace old ones: an upper bound estimate is that around 0.5 percent of the US workforce is employed in digital industries that emerged throughout the 2000s. Nevertheless, at first approximation, there is no evidence to suggest that the computer revolution so far has reduced overall demand for jobs as technologically stagnant sectors of the economy - including health care, government and personal services - continue to create vast employment opportunities. Looking forward, however, we argue that as the potential scope of automation is expanding, many sectors that have been technologically stagnant in the past are likely to become technologically progressive in the future. While we should expect a future surge in productivity as a result, the question of whether gains from increases in productivity will be widely shared depends on policy responses." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Doerrenberg, Philipp, Denvil Duncan & Max Löffler (2016): Asymmetric labor-supply responses to wage-rate changes. Evidence from a field experiment. (ZEW discussion paper 2016-006), Mannheim, 44 S.

Abstract

"The standard labor-supply literature typically assumes that the labor supply response to wage increases is the same as that for equivalent wage decreases. However, evidence from the behavioral-economics literature suggests that people are loss averse and thus perceive losses differently than gains. This behavioral insight may imply that workers respond differently to wage increases than to wage decreases. We estimate the effect of wage increases and decreases on labor supply using a randomized field experiment with workers on Amazon's Mechanical Turk. The results provide evidence that wage increases have smaller effects than wage decreases, suggesting that the labor-supply response to wage changes is asymmetric. This finding is especially strong on the extensive margin where the elasticity for a wage decrease is twice that for a wage increase. These findings suggest that a reference-dependent utility function that incorporates loss aversion is the most appropriate way to model labor supply." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Falck, Oliver & Simone Schüller (2016): Querschnittstechnologie Internet. Universallösung für den Arbeitsmarkt der Zukunft? In: Wirtschaftsdienst, Jg. 96, H. 8, S. 609-613. DOI:10.1007/s10273-016-2023-z

Abstract

"Die Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft bleibt nicht ohne Wirkung auf Arbeitsmarkt und Wachstum. Welche Effekte sind aber tatsächlich von dieser 'digitalen Revolution' für wen und wo zu erwarten? Die Autoren bieten einen Überblick über den aktuellen Forschungsstand und beleuchten Studienergebnisse. Sie erwarten deutlich positive Wachstumsimpulse durch die Umsetzung von Industrie 4.0. Deren Beschäftigungswirkung ist allerdings ambivalent. Politischer Handlungsbedarf besteht sowohl in Hinblick auf Bildung und Flexibilisierung des Arbeitsmarktes als auch auf die Förderung einer intensiveren Nutzung bereits bestehender Breitbandinfrastruktur." (Autorenreferat, © Springer-Verlag)

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Wolter, Marc Ingo, Anke Mönnig, Markus Hummel, Enzo Weber, Gerd Zika, Robert Helmrich, Tobias Maier & Caroline Neuber-Pohl (2016): Wirtschaft 4.0 und die Folgen für Arbeitsmarkt und Ökonomie. Szenario-Rechnungen im Rahmen der BIBB-IAB-Qualifikations- und Berufsfeldprojektionen. (IAB-Forschungsbericht 13/2016 (de)), Nürnberg, 67 S.

Abstract

"Mit diesem Forschungsbericht liegt die erste modellbasierte Wirkungsabschätzung einer Wirtschaft 4.0 auf Arbeitsmarkt und Wirtschaft in Deutschland vor. D.h. es werden nicht nur Auswirkungen der Digitalisierung in der Industrie sondern in der Gesamtwirtschaft betrachtet. In einer 5-stufigen Szenario-Analyse werden zunächst die Auswirkungen von erhöhten Investitionen in Ausrüstungen (1) und Bau für ein schnelles Internet (2) auf die Gesamtwirtschaft und den Arbeitsmarkt dargestellt. Darauf aufbauend modellieren wir die daraus folgenden Kosten- und Gewinnstrukturen der Unternehmen (3) und eine veränderte Nachfragestruktur nach Berufen und Qualifikationen (4). Darüber hinaus werden in einem weiteren Teil-Szenario Arbeitsmarkteffekte einer möglicherweise steigenden Nachfrage nach Gütern (5) in den Blick genommen. Die kumulativen Effekte der fünf Teil-Szenarien werden mit einem Referenz-Szenario, das keinen fortgeschrittenen Entwicklungspfad zu Wirtschaft 4.0 enthält, verglichen. Im Ergebnis zeigt sich, dass eine Wirtschaft 4.0 den Strukturwandel hin zu mehr Dienstleistungen beschleunigen wird. Dabei sind Veränderungen im Charakter der Arbeitswelt zwischen Branchen, Berufen und Anforderungsniveaus weitaus größer als die Veränderung der Anzahl der Erwerbstätigen insgesamt. Mit den Umwälzungen auf dem Arbeitsmarkt geht eine zunehmende Wertschöpfung einher, die nicht nur zu mehr volkswirtschaftlichen Gewinnen sondern - aufgrund höherer Anforderungen an die Arbeitskräfte - auch zu höheren Lohnsummen führt. Die getroffenen Annahmen wirken zu Gunsten der ökonomischen Entwicklung. Das bedeutet aber auch, dass sich bei einer verzögerten oder gar verschleppten Umsetzung die Annahmen gegen den Wirtschaftsstandort Deutschlands wenden: Wir werden weniger exportieren und mehr 'neue' Güter im Ausland nachfragen. Um die Wirkungen der Digitalisierung auf die künftige Berufsstruktur näher zu beleuchten, aber auch um die Erkenntnisse über die ökonomische Zusammenhänge weiter zu verbessern, ist eine Fortentwicklung des QuBe-W4.0-Projekts geplant." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Freeman, Richard B. (2015): Who owns the robots rules the world. Workers can benefit from technology that substitutes robots or other machines for their work by owning part of the capital that replaces them. (IZA world of labor 5), Bonn, 10 S. DOI:10.15185/izawol.5

Abstract

"Robots, that is any sort of machinery from computers to artificial intelligence programs that provides a good substitute for work currently performed by humans, can increasingly replace workers, even highly skilled professionals, and thus reduce opportunities for good jobs and pay. But, with appropriate policies, the higher productivity due to robots can improve worker well-being by raising incomes and creating greater leisure for workers. Consider the way Google reduces the need for reference librarians and research assistants, or the way massive open online courses reduce the need for professors and lecturers. How these new technologies affect worker wellbeing and inequality depends on who owns them." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Kristal, Tali & Yinon Cohen (2015): What do computers really do? Computerization, fading pay-setting institutions and rising wage inequality. In: Research in Social Stratification and Mobility, Jg. 42, H. December, S. 33-47. DOI:10.1016/j.rssm.2015.07.001

Abstract

"In this paper we advance the argument that the widespread assumption that computerization and institutional changes are independent explanations for the resurgence of wage inequality is inaccurate. Instead we posit for complex dynamics between computerization and fading pay-setting institutions, arguing that the latter is a mechanism by which the former operates. To test our argument that computerization increases wage inequality not only via the mechanisms specified by skill-biased Technological Change, but also indirectly through structural processes, we utilize longitudinal U.S. industrial-level data on computerization, pay-setting institutions, and wage inequality. Estimating Error Correction Models, we find a stronger longitudinal association between computerization and wage inequality in industries where labor processes were subject to both computerization and the breakup of pay-setting institutions (such as labor unions) than in industries where these institutions never had much of a presence. These findings provide some evidence that computerization operates also through the mechanism of weakening labor market institutions." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Landmann, Juliane (2014): Arbeit in der digitalen Welt - Jobless Growth und Cloudworking. (Bertelsmann-Stiftung. Zukunft soziale Marktwirtschaft. Policy brief 2014,03), Gütersloh, 8 S.

Abstract

"Es ist vorstellbar, dass das Beschäftigungsvolumen durch den technologischen Wandel kleiner wird. Die Visionen zur Zukunft des Arbeitsmarktes haben vor allem mit dem durch das Internet ermöglichten Arbeiten in der Cloud zu tun. Für die, die im Arbeitsmarkt verbleiben würden, könnte das Arbeitsverhältnis der Zukunft durch eine virtuelle Arbeitgeber-Arbeitnehmer-Beziehung geprägt sein oder sie wären selbstständige Innovatoren. Für angestellte Cloudworker bräuchte es dann zeitgemäße Arbeitsverträge und Führungskonzepte. Entrepreneure sollten sich auf die menschliche Kernkompetenz des gezielten Fragens konzentrieren können." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Whitacre, Brian, Roberto Gallardo & Sharon Strover (2014): Does rural broadband impact jobs and income? Evidence from spatial and first-differenced regressions. In: The annals of regional science, Jg. 53, H. 3, S. 649-670. DOI:10.1007/s00168-014-0637-x

Abstract

"In order to better understand the association between broadband and jobs/income in non-metropolitan counties, this study conducts spatial and first differenced regressions using recent data from the Federal Communications Commission and the National Broadband Map. The relationships between broadband adoption/ availability and jobs/income in rural areas are analyzed after controlling for a host of potentially influential variables such as age, race, educational attainment, transportation infrastructure, and the presence of natural amenities. Results from spatial error models using 2011 data provide evidence that high levels of broadband adoption in non-metro counties are positively related to the number of firms and total employees in those counties. The first-differenced regressions use data from 2008 and 2011 to suggest that increases in broadband adoption levels are associated with increases in median household income and the percentage of non-farm proprietors in non-metro counties. Interestingly, simply obtaining increases in broadband availability (not adoption) over this time has no statistical impact on either jobs or income." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))