Industrie 4.0 und soziale Ungleichheit: Sind die Ängste berechtigt?

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Industrie 4.0 und soziale Ungleichheit: Sind die Ängste berechtigt?

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Könnte die Automatisierung mehr soziale Ungleichheit mit sich bringen – und wenn ja, inwiefern? Diese Frage ist Gegenstand eines von Wirtschaftswissenschaftlern der Universitäten Hohenheim und Göttingen entwickelten Rechenmodells.
Soziale Ungleichheit durch Automatisierung

Quelle: Thomas Soellner/shutterstock.com

  • Das Thema Industrie 4.0 weckt Hoffnungen und Ängste gleichermaßen.
  • Ein wichtiges Element in Industrie 4.0-Konzepten ist die Automatisierung.
  • Wirtschaftswissenschaftler der Universitäten Hohenheim und Göttingen haben untersucht, inwiefern Automatisierung soziale Ungleichheit befördert.

Die Automatisierung werde künftig mehr wirtschaftliche und soziale Ungleichheit mit sich bringen – und das werden vor allem die Menschen mit geringer Qualifikation zu spüren bekommen. Auch die Arbeitslosigkeit werde bei diesen Beschäftigten langfristig gesehen steigen. Das zeigt ein neues Rechenmodell, das Wirtschaftswissenschaftler der Universität Hohenheim in Stuttgart zusammen mit Kollegen der Universität Göttingen entwickelt haben. Die oft diskutierte Robotersteuer könne dem weniger entgegensteuern, als man bisher angenommen habe.

Das Thema Industrie 4.0 weckt ebenso Hoffnungen wie Ängste. „Viele Menschen befürchten zum Beispiel, dass Industrieroboter Arbeitsplätze wegnehmen könnten“, erklärt Prof. Dr. Klaus Prettner, Wirtschaftswissenschaftler an der Universität Hohenheim. „Ob das tatsächlich zutrifft und wie sich Maßnahmen der Politik auswirken können, darüber geben uns Modellrechnungen klarere Einsichten.“

Automatisierung als Substitut für Arbeit

Um Wirtschaftswachstum und langfristige Entwicklungen zu erklären, verwenden die Forscher Rechenmodelle, in die sie Eckdaten einspeisen. Wenn sie wissen wollen wie sich Maßnahmen oder Änderungen auswirken, ändern sie die entsprechenden Parameter in ihrem Modell – und können so einen Blick in die Zukunft werfen. „Die Basis-Modelle sind allerdings in den 1990er Jahren entstanden – und da steckte die Automatisierung noch in den Kinderschuhen“, gibt Prof. Dr. Prettner zu bedenken. „Daher haben wir die Automatisierung nun in diese Wachstumsmodelle eingebaut.“

Das heißt, dass es nicht wie bisher im Modell nur Maschinen und Arbeitskräfte gibt, die in einem relativ starken Ausmaß komplementär sind, sondern jetzt auch die Automatisierung als Substitut für Arbeit mit einberechnet wird.

„Außerdem haben wir Bildungsentscheidungen modelliert, welche bisher vernachlässigt waren“, so Prof. Dr. Prettner. „Ob man sich für eine Hochschulausbildung entscheidet oder nicht, hängt beispielsweise vom künftigen Einkommen ab. Doch ob man sich für ein Hochschulstudium entscheidet, hängt auch von der Intelligenz einer Person ab – je höher sie ist, desto geringer ist der eigene Aufwand für ein Studium, so dass man sich eher dafür entscheidet.“

Durchschnittlicher Bildungsstand steigt – Geringqualifizierte werden abgehängt

Als Ergebnis sagt das modifizierte Modell voraus, dass die Automatisierung zu einem steigenden Anteil an Hochschulabsolventen führt. „Sie zwingt gewissermaßen die klügeren Köpfe, mehr in ihre eigene Bildung zu investieren“, erläutert Prof. Dr. Prettner. „Die anderen werden so jedoch immer mehr abgehängt. Dadurch klafft die Einkommensschere zwischen den Hochqualifizierten und den gering Qualifizierten immer weiter auseinander, und die Arbeitslosigkeit bei Geringqualifizierten nimmt zu.“

Um zu testen wie sich wirtschaftspolitische Gegenmaßnahmen auswirken, haben die Forscher auch eine Robotersteuer und eine progressive Einkommenssteuer in ihr Modell eingebaut, und berechnet was geschieht, wenn man mit den Steuereinnahmen unterschiedliche Maßnahmen finanziert.

Soziale Ungleichheit: Politische Maßnahmen oft mit unerwarteten Effekten

„Betrachtet haben wir eine direkte Umverteilung an jene Menschen mit niedrigem Einkommen und eine Bildungssubvention“, so Prof. Dr. Prettner. „Die Ergebnisse zeigen Wirkungen dieser Maßnahmen, die man nicht erwarten würde.“

Ein Beispiel: Eine Robotersteuer senkt die Innovationsbereitschaft in den Unternehmen. Dadurch sinken die Löhne der Hochqualifizierten im Vergleich zum Basisszenario, was wiederum die Investition in eine Hochschulausbildung uninteressanter macht. Zudem gibt es mehr Konkurrenz um die Arbeitsplätze für gering Qualifizierte, was deren Löhne senkt und potenziell deren Arbeitslosigkeit erhöht. „Mit einer Robotersteuer kann man Ungleichheit daher weniger wirksam bekämpfen als bisher gedacht“, fasst Prof. Dr. Prettner zusammen.

Durch eine Bildungssubvention wiederum lässt sich zwar der durchschnittliche Lohn steigern, sie führt jedoch zu höherer Ungleichheit: „Sie wird von den Steuern aller bezahlt, es profitieren jedoch nur die gut Ausgebildeten.“

„Das Modell zeigt, dass einfache Lösungen nicht immer zu den gewünschten Effekten führen“, warnt Prof. Dr. Prettner. Seine Empfehlung: „Alle Politikmaßnahmen sollte man vorab genau überlegen und modellbasiert betrachten.“

Publikation
Klaus Prettner, Holger Strulik: Innovation, Automation, and Inequality: Policy Challenges in the Race Against the Machine, Journal of Monetary Economics
https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2019.10.012

Soziale Ungleichheit: Forschungsschwerpunkt INEPA

Der Forschungsschwerpunkt „Inequality and Economic Policy Analysis (INEPA)“ der Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaften untersucht die Ursachen und Konsequenzen der Ungleichheitsentwicklung, um mögliche Lösungsvorschläge zu erarbeiten. Neben dem Anspruch die Mechanismen aufzudecken, die zu einer ökonomischen Ungleichverteilung führen, sollen so auch politische Maßnahmen formuliert, neue Methoden für eine präzisere Analyse von Ungleichheit entwickelt und das Wissen über die Ungleichheitsentwicklung verbreitet und dadurch ein gestärktes gesellschaftliches Bewusstsein geschaffen werden.

Erfahren Sie hier mehr darüber, warum eine am sozialen Gebrauch orientierte Idee der Bauhaus-Architektur für den Wohnungsbau vor dem Vergessen bewahrt wird.

Lesen Sie auch: „Kann das Recht mit Industrie 4.0 Schritt halten?“#

Bildquelle: Thomas Soellner/shutterstock.com

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