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Blog 06.04.2018

Ein Thema, zwei Studien - sehr unterschiedliche Ergebnisse

von Henning Horn

Hatten Sie nicht auch schon häufiger das Gefühl, dass Prognosen zumeist dem Blick in eine Glaskugel ähneln?

Schauen wir uns zwei Studien an, die eine ähnliche Fragestellung untersuchen, aber zu deutlich divergierenden Ergebnissen kommen: eine erst kürzlich veröffentlichte Studie der Organisation für Wirtschaftliche Entwicklung und Zusammenarbeit (OECD) und eine soeben erschienene Studie von Forschern des Mannheimer Zentrums für Europäische Wirtschaftsförderung (ZEW).

Die Ergebnisse und Prognosen der beiden Forschergruppen für die Beschäftigungsentwicklung auf dem deutschen Arbeitsmarkt unterscheiden sich zwar deutlich, mich überzeugt bei beiden jedoch eine wichtige Gemeinsamkeit hinsichtlich ihrer Methodik: Beide Studien gehen nach einem tätigkeitsbasierten Forschungsansatz vor. Demnach werden einzelne Berufe in ihre verschiedenen Tätigkeitsfelder zerlegt, was nach meiner Auffassung zu einer genaueren Aussage über entsprechende Gefährdungspotenziale führt als bei berufsbasierten Forschungsansätzen, die einzelne Berufe nur im Ganzen betrachten.

In ihrer Untersuchung stellten sich die ZEW-Forscher die Frage, warum trotz der zunehmenden Automatisierung und Digitalisierung gerade durch Software und Industrieroboter die Zahl der sozialversicherungspflichtigen Arbeitsverhältnisse zurzeit so stark ansteigt. Zwischen 2011 und 2016 haben die untersuchten Unternehmen den Einsatz von Technologien erhöht, die den Bereichen Industrie 3.0 und 4.0 zuzurechnen sind. Diese Modernisierung der Produktion hat innerhalb des aufgezeigten Zeitraums fünf Prozent der Beschäftigten ersetzt, da durch die Automatisierung ihre Tätigkeiten günstiger und effizienter ausgeführt werden konnten.

Trotzdem ist die Jobbilanz der Digitalisierung in der ZEW-Studie positiv. Denn Investitionen in die Digitalisierung stoßen zugleich Prozesse an, die sich in den steigenden Zahlen der Gesamtbeschäftigten niederschlagen. Die Zahl der Arbeitsplätze ist im Untersuchungszeitraum um ein Prozent gewachsen - bis 2021 wird eine Steigerung von 1,5 bis 1,8 Prozent prognostiziert. Günstigere Preise bei gleichzeitig größeren Mengen führen demnach zu Einstellungen in anderen Positionen, woraus ein Multiplikator-Effekt entsteht. Mehr Geld in den Taschen von Mitarbeitern und Anteilseignern schafft Jobs an anderen Stellen der Wirtschaft.

Die Studie der OECD kommt hingegen zu dem Ergebnis, dass vor allem deutsche Arbeitnehmer überdurchschnittlich stark von der kommenden Digitalisierungswelle betroffen sein werden. Laut Forschungsleiterin Glenda Quintini hat das vor allem zwei Gründe. Erstens die Struktur der Volkswirtschaft. Je mehr Industrie vorhanden ist, desto höher ist das Potenzial für Automatisierung. Zweitens den für Quintini entscheidenderen Faktor des Bedarfs an sozialer Intelligenz für die Erfüllung der verschiedenen beruflichen Tätigkeiten. So sieht die OECD-Studie in ihrer Prognose gerade für Deutschland aufgrund der hochautomatisierten Industrie in Hinblick auf die kommenden 15 bis 20 Jahre für 18,4 Prozent der Arbeitsplätze ein hohes Risiko von Automatisierung, da mehr als 70 Prozent ihrer Arbeitsinhalte betroffen sind. Ein Risiko für erhebliche Änderungen im Jobprofil betrifft gar 35,8 Prozent.

Es verwundert schon, dass die OECD Studie derart gravierende Auswirkungen prophezeit. Wohingegen die Prognose des ZEW zumindest kurzfristig den gegenteiligen Effekt erwartet, der, wahrscheinlich nicht nur in meinen Augen, auch zu großen Teilen der gegenwärtig blühenden Konjunktur zu verdanken ist. Doch was glauben Sie? Liegt die aufgezeigte Diskrepanz wirklich nur am unterschiedlichen Prognosezeitraum oder könnte der Unterschied auf den stetig wachsenden Einfluss von KI zurückzuführen sein der sich nach 2020 zunehmend entfalten wird?

Möchten Sie sich intensiver mit dem potenziellen Wegfall von Arbeitsplätzen beschäftigen? Eine Glaskugel haben wir leider auch nicht, aber werfen Sie doch einen Blick in unsere erst kürzlich erschienene Publikation.

Mit besten Grüßen
Henning Horn

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