Internet Economy – Reflektiert: Strategien für die digitale Wirtschaft und Gesellschaft

Michael Dowling, Rahild Neuburger, Jörg Eberspächer

• Publisher: Books on Demand
• Year: 2021
• Print ISBN:
  9783752634228
• Edition: 1
• eBook ISBN:
  9783753449814
• Topic: Business
• Subtopic: Business generale
• Index: Business

Das in der Bayerischen Akademie der Wissenschaften in München durchgeführte Fachsymposium "Internet Economy - Reflektiert: Strategien für die Digitale Wirtschaft und Gesellschaft" erinnert an Themen, die Arnold Picot immer wichtig waren und die durch ihn stark geprägt wurden. Inhaltliche Basis sind die von ihm Ende der 90iger Jahre mit entwickelten Thesen der Internet-Ökonomie, deren Relevanz rückblickend und vorausschauend in den beiden Themenfeldern "Technologie und Wirtschaft" sowie "Regulierung" diskutiert werden. Die in diesem Band zusammengefassten Vorträge und Diskussionsbeiträge lassen erahnen, wie es Arnold Picot immer wieder gelang, aktuelle und zukünftige Themen aufzugreifen und diese vorausschauend zu diskutieren und zu reflektieren.

TEIL I:
TECHNOLOGIE
und WIRTSCHAFT

Prof. Dr. Monika Schnitzer³

Die digitale Ökonomie von morgen

Liebe Familie Picot, liebe Gäste, ich freue mich sehr, heute im Rahmen dieses Symposiums zu Ehren von Arnold Picot einen kurzen Vortrag halten zu können. Ich war Arnold seit meiner Berufung an die LMU vor mehr als 20 Jahren und auch durch die langjährige Zusammenarbeit hier an der Akademie freundschaftlich verbunden und ich vermisse ihn sehr, als hilfsbereiten Kollegen, als freundschaftlichen Begleiter, als lieben Menschen.

In meinem Vortrag wird es um die digitale Ökonomie von morgen gehen. Wie sieht die aus? Wenn man Glen Weyl und seinen Koautoren (Arrieta-Ibarra et al. 2018) glauben darf, dann werden wir in der digitalen Ökonomie von morgen unseren Lebensunterhalt durch die Produktion von Daten verdienen. Die Arbeit wird dann von Robotern erledigt. Selbst Bundeskanzlerin Angela Merkel sagte kürzlich: „Die Bepreisung von Daten, besonders die der Konsumenten, ist aus meiner Sicht das zentrale Gerechtigkeitsproblem der Zukunft“. Ein Gerechtigkeitsproblem deshalb, weil wir als Bürger und Bürgerinnen im Internet durch unser Agieren Daten produzieren – kostenlos für die Unternehmen, die sie dann nutzen und damit viel Geld verdienen.

Sieht so die Arbeitswelt der Zukunft aus? Dieser Frage will ich in meinem Vortrag nachgehen und dabei die Perspektive als Volkswirtin einbringen. Es gibt dazu die unterschiedlichsten Prognosen. Passend zu einem „Spiegel“-Artikel aus jüngerer Zeit prognostizieren Frey und Osborne beispielsweise in einer Studie aus dem Jahr 2013, dass knapp die Hälfte aller Beschäftigten in den USA einen Beruf ausüben, der einem sehr hohen Automatisierungsrisiko ausgesetzt ist. Sie prognostizieren, dass in den nächsten 10 bis 20 Jahren Menschen in diesen Berufen durch Roboter ersetzbar und überflüssig werden. Die Studie wird sehr viel zitiert. Sie ist aber auch sehr umstritten. Osborne hat mit einem anderen Koautoren-Team vier Jahre später eine neue Studie vorgelegt, in der sie die Zahl der Beschäftigten in der Hochrisikokategorie auf 20% reduzierten.

Prognosen, das wissen Sie alle, sind schwierig – besonders, wenn sie sich auf die Zukunft beziehen. Solche negativen Prognosen gibt es schon so lange, wie es Automatisierung gibt. Es gab auch schon vor vierzig Jahren einen passenden Spiegelartikel dazu. Wenn man noch weiter zurückgeht – beispielsweise ins 19. Jahrhundert – dann sieht man, dass schon die Ludditen (Textilarbeiter in England) gegen die Verschlechterung ihrer Lebensbedingungen gekämpft haben, die sie durch die industrielle Revolution erfahren haben. In den 1980er Jahren hat Wassily Leontief prognostiziert, dass letztlich alle Tätigkeiten automatisiert werden können, auch die geistige Arbeit, und deswegen Menschen letztlich ersetzbar und überflüssig werden, genauso wie Pferde überflüssig wurden, als man die Traktoren in der Landwirtschaft einführte.

Ganz so weit ist es noch nicht gekommen und die Frage ist, woran das liegt und was das für die Prognosen bedeutet, die wir aktuell für die Zukunft haben. Um eine Antwort auf diese Fragen zu geben, hilft es manchmal, wenn man einen Blick zurück in die Vergangenheit wirft. Genau das will ich tun. Warum ist denn die Prognose bisher so verkehrt gewesen?

Schauen wir uns einmal an, wie sich in der Vergangenheit der zeitliche Verlauf der Wachstumsraten von Arbeitsproduktivität und Beschäftigungsniveau darstellte.

Betrachtet man den zeitlichen Verlauf der Wachstumsraten von Arbeitsproduktivität und Beschäftigungsniveau für fünf ausgewählte Länder, so stellt man fest, dass in der Vergangenheit für die meisten Länder eine positive Korrelation zwischen Arbeitsproduktivität und Beschäftigungsniveau zu beobachten war. Wenn die Arbeitsproduktivität gestiegen ist – beispielsweise aufgrund von Automatisierung – ist auch die Beschäftigung gestiegen, zumindest auf gesamtwirtschaftlicher Ebene. Wenn man die Entwicklungen von Produktivität und Beschäftigung nicht auf gesamtwirtschaftlicher Ebene anschaut, sondern auf die sektorale Ebene herunterbricht, dann fällt allerdings auf, dass die Entwicklung nicht in allen Sektoren gleich verläuft.

Quelle: Autor & Salomons (2017)

Das verarbeitende Gewerbe hat über die letzten 50 Jahre mit Abstand die höchsten Produktivitätszuwächse erlebt. Das sieht man an der gelben Linie in der linken Graphik. Der Anteil der Beschäftigten in diesem Bereich ist aber stark gesunken. Das sieht man an der gelben Linie in der rechten Graphik. Gesamtwirtschaftlich jedoch ist die Beschäftigung nicht zurückgegangen. Woran liegt das? Das liegt daran, dass der Anteil der Beschäftigten in anderen Sektoren, also im Hochtechnologiesektor, Bildungssektor oder im Dienstleistungsbereich stark angestiegen ist. Es deutet also einiges daraufhin, dass große Produktionszuwächse in bestimmten Sektoren zu Verschiebungen zu anderen Sektoren, die weniger produktiv sind, führen können.

Mein erstes Zwischenfazit an dieser Stelle wäre: eine Zunahme der Arbeitsproduktivität ist gesamtwirtschaftlich in aller Regel durchaus mit einer Zunahme der Beschäftigung verbunden, kann aber mit großen strukturellen Umwälzungen in einzelnen Sektoren einhergehen.

Solche massiven strukturellen Umbrüche aufgrund von Produktivitätszuwächsen in einzelnen Sektoren hat es schon immer gegeben. Denken Sie einmal zurück: um 1900 waren in den USA 40% der Beschäftigten in der Landwirtschaft beschäftigt. Heute sind es noch 2%. Das heißt aber nicht, dass die übrigen 38% über all die Jahre dauerhaft beschäftigungslos geblieben wären.

Dass die Entwicklungen, die durch einen solchen Automatisierungsschub ausgelöst werden, zu großen Umwälzungen führen, stimmt. Aber sogar innerhalb einer Branche kann diese Entwicklung positiv verlaufen. Das zeigt ein Beispiel aus der Bankenbranche.

Quelle: Lenz (2018) auf Basis von Bessen (2015)

Bei der Einführung der Bankautomaten in den 70er Jahren hat man prognostiziert, dass dies die Anzahl an Angestellten am Bankschalter drastisch reduzieren würde. Stattdessen hat sich die Anzahl an Bankangestellten in den Vereinigten Staaten von einer Viertelmillion Beschäftigten in den 1970er Jahren auf eine halbe Million heute verdoppelt. In der Graphik sieht man die Entwicklung der Bankautomaten durch die blaue Linie repräsentiert, die nicht rückläufige Zahl an Bankangestellten durch die schwarze. Allerdings hat sich ihr Tätigkeitsfeld verändert: statt den Kunden Bargeld auszuhändigen, sind sie für die Pflege der Kundenbeziehungen zuständig und beraten über Produkte wie Kreditkarten oder Anlagemöglichkeiten.

Durch die Digitalisierung und durch das Internet kann die Produktivität in vielen Bereichen noch weiter massiv gesteigert werden. Beispielsweise kann man heute Recherchetätigkeiten viel schneller und effizienter erledigen als früher. Früher – Sie erinnern sich noch – ist man in die Bibliothek gegangen. Heutzutage kann man vom Schreibtisch aus mit Google suchen. Das spart Zeit und Arbeit. Gleichzeitig können heute ganze Musikbibliotheken statt auf hunderten von CD´s auf einem winzigen USB-Stick gespeichert werden. Das spart Platz und Kapital.

Die Frage ist, ob die Produktivitätszuwächse, die durch diese Digitalisierung entstehen, ähnliche Effekte haben wie frühere Automatisierungswellen. Werden dadurch bestimmte Sektoren an Beschäftigung verlieren und weniger produktive Sektoren die Beschäftigten aufnehmen? Oder werden die Bereiche, in denen die Digitalisierung Produktionszuwächse generieren, selbst wachsen, ähnlich dem Bankensektor? Um eine Antwort darauf zu finden, will ich mir anschauen, wie sich die Digitalisierung auf einzelne Berufsfelder auswirkt.

Berufe bestehen in aller Regel nicht aus einer einzigen Tätigkeit, sondern aus einem ganzen Bündel von Tätigkeiten. Diese Differenzierung zwischen Beruf und Tätigkeit ist deswegen so wichtig, weil in der Regel nicht ganze Berufe, sondern einzelne Tätigkeiten automatisiert werden. Das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) der Bundesagentur für Arbeit hat für viele Berufe das sogenannte Substituierbarkeitspotential errechnet, d.h. den Anteil der Tätigkeiten, die potenziell von verschiedenen Technologien, also Computern usw. erledigt werden können.

Anhand der Berufsbeispiele „Restaurantfachmann oder -fachfrau“ und „Rechtsanwalt“ können wir sehen, was das konkret bedeutet. Es gibt eine Fülle von Tätigkeiten, vom Kassieren bis zum Servieren. Der Rechtsanwalt macht auch nicht immer das gleiche. Nach den Berechnungen des IAB ist von den aufgelisteten Tätigkeiten jeweils die erste nach aktuellem Stand automatisierbar. Wenn Sie sich dafür interessieren, ob auch Ihr Beruf betroffen ist und wie, dann schauen Sie einfach einmal im Job-Futuromat des IAB nach.⁴

Acemoglu und Restrepo (2018) haben modelltheoretisch die Auswirkungen des Automatisierungsprozesses auf den Arbeitsmarkt untersucht. Dafür betrachten sie den technologischen Fortschritt als einen Prozess, der es ermöglicht, eine zunehmende Anzahl an Tätigkeiten zu automatisieren. In ihrem Modell gibt es zwei verschiedene Gruppen von Tätigkeiten. Die eine Gruppe von Tätigkeiten kann nur durch den Faktor Arbeit hergestellt werden, die andere durch Arbeit und/oder Kapital. Ob Arbeit oder Kapital oder beides für diese Tätigkeiten eingesetzt werden, hängt von den relativen Kosten ab.

Durch technologischen Fortschritt – so die Idee – werden nun Tätigkeiten aus der Gruppe, die nur durch den Inputfaktor Arbeit produziert werden können, in die Gruppe von Tätigkeiten verschoben, in der Arbeit und Kapital substituierbar sind. Technologischer Fortschritt ist hier somit gleichbedeutend mit einer wachsenden Anzahl an Tätigkeiten, die durch Maschinen erledigt werden können. Wenn man unterstellt, dass alles, was automatisiert werden kann, auch irgendwann automatisiert wird, dann erhöht sich insgesamt der Automatisierungsgrad. Immer mehr Tätigkeiten werden automatisiert, was aber letztendlich heißt, dass die Arbeitsproduktivität der Menschen, die noch beschäftigt sind, immer höher wird.

Aber obwohl die Arbeitsproduktivität steigt, kann die Automatisierung dazu führen, dass der Gleichgewichtslohn bzw. die Beschäftigung sinken. Woran liegt das? Das liegt daran, dass die Automatisierung zwei gegenläufige Effekte hat: den Produktivitätseffekt und den Verdrängungseffekt. Der Produktivitätseffekt ist genau der Effekt, der einfängt, dass jetzt mit mehr Maschinen die Arbeitskraft produktiver wird. Das hat einen positiven Effekt auf die Arbeitsnachfrage und den Gleichgewichtslohn. Der Verdrängungseffekt aber reduziert die Nachfrage nach Arbeit und damit den Gleichgewichtslohn, weil er folgenden Effekt einfängt: die Tätigkeit wird durch die Maschine erledigt, man braucht dafür keine Menschen mehr.

Eines der Hauptergebnisse ihrer Analyse ist, dass bei kleinen Innovationen der Verdrängungseffekt überwiegt, weil es nicht zu großen Steigerungen der Arbeitsproduktivität kommt. Deshalb ist bei kleineren Innovationen damit zu rechnen, dass die Gleichgewichtslöhne (und die Beschäftigung) sinken. Bahnbrechende Innovationen hingegen, wie die Digitalisierung und die künstliche Intelligenz, steigern die Arbeitsproduktivität insgesamt so massiv, dass der Produktivitätseffekt den Verdrängungseffekt übersteigen wird. Sie werden deshalb zu steigenden Löhnen (und steigender Beschäftigung) führen.

Mein nächstes Zwischenfazit ist: kleine Innovationen begünstigen die Verdrängung durch Maschinen, bahnbrechende große Innovationen hingegen werden einen so starken positiven Produktivitätseffekt haben, dass sie zu steigender Beschäftigung und so zu steigender Arbeitsnachfrage führen werden und dementsprechend auch zu steigenden Löhnen. Deswegen sollte es unser Ziel sein, genau solche bahnbrechenden Innovationen auch weiter zu fördern.

Die Frage, die sich als nächstes stellt, ist, welche Tätigkeiten automatisiert werden können, wenn künftig maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz eingesetzt werden.

In der Vergangenheit betraf die Automatisierung typischerweise Tätigkeiten, bei denen die Handlungen nach klar kodifizierbaren Regeln unternommen wurden. Maschinelles Lernen ermöglicht nun, diese Handlungsregeln nicht mehr vorzugegeben, sondern den Computer, also den Algorithmus, aus großen Datenmengen selbst „lernen“ zu lassen. Damit werden auch Tätigkeiten automatisierbar, die nicht klar kodifizierbar sind.

Ich will Ihnen das an folgendem Beispiel erläutern: die Aufgabe ist, auf einem Bild zu erkennen, ob darauf ein Chihuahua oder ein Blaubeer-Muffin abgebildet ist. Hätte ma...

Table of contents

• Inhaltsverzeichnis
• Prof. Dr. Michael Dowling: Einführung
• Teil I: TECHNOLOGIE und WIRTSCHAFT
• Teil II: REGULIERUNG
• Schlussworte
• Impressum