Vermeintliche „Lösungen“ wie ein bedingungsloses Grundeinkommen, eine Robotersteuer oder Vorschriften, die Innovation in Ketten legen, sind nicht nur unnötig, sondern auch schädlich: Sie bremsen das Einkommenswachstum und halten die Menschen vom Arbeitsmarkt fern.
Der nachfolgende Text gibt die Ansicht der Autoren wieder, die nicht unbedingt der Sichtweise der Europäischen Investitionsbank entspricht.
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In den vergangenen zehn Jahren ist die Produktivität in den meisten Industrieländern zurück gegangen. Vor allem in Europa sieht die Bilanz düster aus: Seit der Finanzkrise ist die Arbeitsproduktivität in den 28 EU-Staaten jährlich nur um 0,7 Prozent gewachsen. Bei diesem Tempo bräuchte Europa ein Jahrhundert, um sein Pro-Kopf-Einkommen zu verdoppeln. Kein Wunder, dass die politische Stimmung so angespannt ist.
Zum Glück bahnt sich jetzt eine „nächste Produktionsrevolution“ an – mit getragen von künstlicher Intelligenz (AI). Sie könnte dem Produktivitätswachstum, den Löhnen und dem Bruttoinlandsprodukt (BIP) in Europa neuen Schub geben, und das vielleicht schon in den nächsten fünf bis zehn Jahren. Aber die Politik und die Bevölkerung dürfen sich der technischen Revolution und dem Wandel, den sie für die meisten Branchen bedeutet, nicht entgegenstemmen, sondern müssen sie als Chance begreifen. Nur dann kann Europa den vollen Nutzen daraus ziehen.
Gegenwärtig befinden sich die Industrieländer in einer Phase relativer Stagnation. Die Informations- und Kommunikationstechnik hat mittlerweile den oberen Rand der sogenannten „S-Kurve“ erreicht, die den Technologielebenszyklus grafisch darstellt: Zu Beginn der Kurve vollzieht sich der technische Fortschritt noch langsam; dann wird die Kurve steiler, weil der Fortschritt sich rasant beschleunigt, bevor die Kurve am oberen Ende wieder abflacht.
Vor 10 bis 20 Jahren waren immer schnellere und leistungsfähigere Betriebssysteme, Computerchips, Übertragungsgeschwindigkeiten und Mobiltelefone noch ein echtes Kaufargument. Kaum war der neueste Intel-Prozessor oder das neue Microsoft-Betriebssystem auf dem Markt, wurden die alten – noch einwandfrei funktionsfähigen – Rechner ausgemustert und neue angeschafft. Heute ist das anders. Erstens hat sich die Entwicklung bei diesen und ähnlichen Technologien verlangsamt – das Moore‘sche Gesetz, wonach sich die Rechenleistung alle 18–24 Monate verdoppelt, gilt in dieser Form nicht mehr. Und zweitens sind die Technologien mittlerweile so ausgereift, dass der Ersatz alter Geräte durch neue kaum noch lohnt, weil die heutigen Rechner, Smartphones und Übertragungsgeschwindigkeiten für die meisten Aufgaben „gut genug“ sind.
Dieser Reifegrad der Technik dürfte mehr als alle anderen Faktoren erklären, warum sowohl die Investitionen als auch die Produktivität in den europäischen Volkswirtschaften im letzten Jahrzehnt gesunken sind. [2]
Der vielleicht meistzitierte Pessimist ist der Ökonom Robert Gordon. Seiner Ansicht nach sind die „niedrig hängenden Früchte“ in den Industrieländern schon weitgehend gepflückt, weshalb das Wachstum künftig stagnieren wird. Dabei unterschätzen Gordon und andere Pessimisten aber das Potenzial der neuen Technologien. Wenn sie erschwinglicher und besser werden, könnten sie ganze Branchen umwälzen. So negiert Gordon etwa das Produktivitätspotenzial autonomer Autos, weil er übersieht, dass weniger Unfälle und Staus der US-Wirtschaft jedes Jahr Einsparungen von geschätzt einer Billion US-Dollar bescheren würden. [11]
Technikutopisten wie Klaus Schwab, der Präsident des Weltwirtschaftsforums, erwarten dagegen, dass die nächste Produktionsrevolution eine andere Qualität haben wird als die bisherigen. Sie glauben, dass die technische Entwicklung in exponentiellem Tempo voranschreitet. Schwab schreibt: „Wir stehen am Rande einer technischen Revolution, die unsere Art zu leben, zu arbeiten und miteinander umzugehen grundlegend verändern wird. In ihrem Ausmaß, ihrer Reichweite und ihrer Komplexität wird es sich bei dieser Transformation um eine noch nie erlebte Erfahrung handeln.“ [12] Schwab und anderen Experten zufolge werden künstliche Intelligenz, vollständig autonome Fahrzeuge, humanoide Roboter und andere Neuerungen derart schnelle Veränderungen herbeiführen, dass uns die industrielle Revolution wie eine Phase der Stabilität vorkommt.
Doch diese Utopisten stützen ihre Prognosen auf allzu optimistische Annahmen, z. B. dass die Rechenleistung weiter in dem Maße steigt wie bisher. Wie bereits erwähnt, hat sich das Moore‘sche Gesetz bereits „verlangsamt“, und ob es ewig gelten wird, sei dahingestellt. [13] Sanjay Banerjee, Direktor des Forschungszentrums für Mikroelektronik der Universität von Texas in Austin, formuliert es so: „Kein exponentielles Wachstum hält ewig an.“ [14]
Davon abgesehen gibt es schlicht keinen Grund zu der Annahme, dass sich die nächste Technologiewelle in Tempo und Ausmaß von den bisherigen Wellen unterscheiden wird. Bislang hat jede Welle zu technischen Verbesserungen in bestimmten Schlüsselbereichen geführt (Dampfmaschine, Eisenbahn, Stahl, Elektrizität, chemische Verarbeitung, Informationstechnik usw.). Danach fanden die Technologien auch in anderen Sektoren Anwendung. Aber keine davon hat sämtliche Branchen oder Produktionsprozesse von Grund auf verändert.
Auch wenn der Anteil der vom technischen Wandel betroffenen Berufe moderat ausfallen dürfte: Für die betroffenen Arbeitskräfte kann die Situation schwierig werden. Die bisherigen Automatisierungswellen haben sich verstärkt auf das mittlere Einkommenssegment ausgewirkt – sowohl im Dienstleistungssektor als auch in der Fertigung. Die nächste Welle dürfte vor allem die unteren Einkommens- und Qualifikationsstufen treffen. Das belegen auch die Daten. So korreliert in den USA die durchschnittliche Vergütung einer Tätigkeit negativ und ziemlich stark mit dem Automatisierungsrisiko (-0,59 nach Schätzungen der Oxford University und -0,52 nach den Schätzungen der ITIF). Das Gleiche gilt für die Korrelation zwischen der durchschnittlichen Ausbildungszeit (in Jahren) und dem Automatisierungsrisiko (Oxford: -0,64, ITIF: -0,51). Laut den Daten der ITIF weisen die am stärksten gefährdeten Berufe das niedrigste Medianeinkommen auf (32 380 US-Dollar), die am zweitstärksten gefährdeten Berufe das zweitniedrigste Medianeinkommen (34 990 US-Dollar) usw. Der Wirtschaftsrat im Weißen Haus (Council of Economic Advisors) kam auf Grundlage der Daten aus Oxford zu dem Schluss, dass 83 Prozent der Beschäftigungen mit einem Stundenverdienst von unter 20 US-Dollar von Automatisierung bedroht sind. Bei Jobs mit einem Stundenverdienst von 20 bis 40 US-Dollar liege das Risiko bei 31 Prozent, bei einem Stundenlohn von über 40 US-Dollar betrage es lediglich 4 Prozent. [26] Die OECD schätzt, dass in den USA 44 Prozent der Arbeitskräfte ohne Sekundarabschluss in Berufen tätig sind, die sich in hohem Maße automatisieren lassen. Der Anteil der Beschäftigten mit einem Bachelor- oder einem höheren Abschluss in solchen Berufen betrage dagegen nur 1 Prozent. [27] In Europa dürften die Ergebnisse vergleichbar sein, da die wirtschaftlichen und technischen Verhältnisse dort ähnlich sind.
Dieses Risikogefälle zwischen den Beschäftigungen wird einige negative Auswirkungen haben, insgesamt dürfte der Effekt aber äußerst positiv sein. Aufgrund des erhöhten Automatisierungsrisikos gering qualifizierter Jobs sind vor allem Geringverdiener gefährdet. Angesichts ihrer begrenzteren Möglichkeiten (Finanzen, Kontakte, Qualifikationen), ist es für sie schwieriger, auf eine neue Stelle zu wechseln.
Gleichzeitig bedeutet die verstärkte Automatisierung von gering bezahlten Tätigkeiten, dass es künftig weniger von diesen Stellen geben wird. Folglich können Unternehmen, die bislang Arbeitskräfte für diese zunehmend automatisierten Tätigkeiten beschäftigen, die Preise für ihre Produkte oder Dienstleistungen senken. Dadurch steigt die Kaufkraft der Verbraucher, und durch die zusätzliche Nachfrage entstehen neue Stellen auf allen Lohn- und Gehaltsstufen. Unter dem Strich verlagert sich die Arbeit auf Tätigkeiten mit mittlerer und höherer Bezahlung. Dies wird vielen Beschäftigten zugutekommen, die jetzt im Niedriglohnsektor feststecken, in dem die Löhne aufgrund der geringen Produktivität nicht angehoben werden können. Nur muss die Politik den Betroffenen mit geeigneten Maßnahmen und Programmen unter die Arme greifen, damit der berufliche Umstieg gelingt.
Des Weiteren sind viele Beschäftigte im Niedriglohnsektor überqualifiziert – man denke an die Hochschulabsolventen, die in der Gastronomie arbeiten oder Taxi fahren. Viele sind ausreichend qualifiziert, um in besser bezahlte Tätigkeiten mit mittlerem Anforderungsprofil aufzurücken. [28] Die Europäische Kommission kommt in einer Studie zu dem Ergebnis, dass etwa 40 Prozent aller Beschäftigten in der EU für ihre jetzige Arbeit überqualifiziert sind. [29] In manchen Fällen auf eigene Wahl, in anderen einfach deshalb, weil es in Europa nicht genug Stellen gibt, für die ein Hochschulabschluss erforderlich ist. Diese Menschen dürften den Umstieg auf einen neuen Arbeitsplatz im mittleren Einkommenssegment leichten schaffen.
Die große Herausforderung
Wenn Europa einen noch stärkeren populistischen, neo-ludditischen Widerstand gegen die nächste Produktionsrevolution verhindern will, dann müssen die Verantwortlichen mehr tun und bessere Lösungen finden, um den vom technischen Fortschritt bedrohten Menschen und Regionen zu helfen.
Ein erster Ansatz wären bessere Hilfen für rückständige Regionen. Einige Beschäftigte, die ihren Arbeitsplatz durch die neuen Technologien verlieren, werden in Regionen mit einem höheren Beschäftigungswachstum umziehen. Aber nicht alle können oder wollen dies. Mit geeigneten Maßnahmen und Programmen für mehr Wachstum in rückständigen Regionen können die sozialen Verwerfungen der nächsten Produktionsrevolution abgemildert werden.
Die größte Herausforderung wird jedoch darin bestehen, den einzelnen Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmern beim beruflichen Umstieg zu helfen. Dazu sollte sich die Politik in Europa nach dem Vorbild Skandinaviens am Konzept der „Flexicurity“ orientieren. Flexicurity verspricht keinen Schutz vor Entlassung, aber eine Minimierung der gefährdeten Stellen. Und wer doch seinen Arbeitsplatz verliert, wird unterstützt, damit er oder sie schnell wieder eine neue Stelle findet. Maßnahmen, die Entlassungen begrenzen, schieben das Unvermeidliche lediglich auf. Auch eine großzügige langfristige Arbeitslosenunterstützung ist kontraproduktiv: Sie zementiert nicht nur höhere Arbeitslosenzahlen, sondern verlängert auch die Dauer der Erwerbslosigkeit. Damit schadet sie genau dort, wo sie eigentlich helfen soll. Denn je länger Menschen arbeitslos sind, desto schwieriger wird ihre Wiedereingliederung in den Arbeitsmarkt. Das Ziel sollte vielmehr ein Mittelweg zwischen zu viel Schutz und übermäßiger Härte sein.
Dazu sollten sich die Verantwortlichen an einigen der weltweit besten Modelle orientieren, wie am SkillsFuture-Programm von Singapur. Aus dem Singapurer Modell können vier Schlüsse gezogen werden: Erstens, der Staat muss die Kompetenzentwicklung und die Einsetzbarkeit der Beschäftigten für neue Aufgaben aktiv fördern. Zweitens, diese Bemühungen müssen sich eng am Bedarf der Arbeitgeber und des Marktes orientieren, beispielsweise durch Weiterbildungsgutscheine und ‑gutschriften. Deutschland ist in dieser Hinsicht mit seinem von Arbeitgeberseite unterstützten Ausbildungssystem seit Langem sehr erfolgreich. Drittens, die Angebote müssen sehr viel flexibler werden und alle Instrumente der modernen Informationstechnik nutzen. Viertens, mit schrittweisen Änderungen institutioneller Regelungen wird es nicht getan sein. Wenn die Politik Umwälzungen am Arbeitsmarkt wirksam begegnen will, wird sie um tief greifende institutionelle Reformen nicht herumkommen – insbesondere in der Sekundar- und Hochschulbindung. Außerdem muss sie technisch orientierte Ausbildungseinrichtungen stärker unterstützen und Qualifikationen fördern, die im Arbeitsmarkt gefragt sind.
Europa sollte mehrere Ziele ins Auge fassen. Zunächst geht es darum, dass mehr Beschäftigte ihre Qualifikation verbessern und zusätzliche Kompetenzen erwerben können. So haben sie beim Verlust ihres Arbeitsplatzes bessere Aussichten auf eine neue Stelle. Entscheidend wird sein, das Bildungssystem, vor allem die Sekundar- und Hochschulen, neu auszurichten. Teamfähigkeit, analytisches und kritisches Denken sowie technische Kenntnisse müssen stärker in den Vordergrund rücken – darauf kommt es in Zukunft an.
Neue Fähigkeiten für das 21. Jahrhundert
Manuel Trajtenberg schreibt in seiner Studie über die nächste Produktionsrevolution, dass die von Arbeitgebern gesuchten Fähigkeiten in der Schule nur selten vermittelt werden. Gefragt sind analytische Stärke, Kreativität und Anpassungsfähigkeit, was aber nur in wenigen Schulen und Hochschulen auf dem Lehrplan steht. [30] Zudem erfüllt die Qualität der Lehre in technischen Fächern wie Informatik und Statistik offenbar nicht die Anforderungen der modernen Wirtschaft. [31] Daher ist ein Umdenken erforderlich, um die Beschäftigten von morgen besser zu qualifizieren. Nur so können sie sich in einem instabilen Arbeitsmarkt behaupten. Mögliche Lösungen sind eine bessere Berufsvorbereitung mit gezielten Förderprogrammen (Career Academies) [32], projektbezogenes Lernen oder ein weniger starres System der Pflichtfächer und Abschlussvoraussetzungen an den staatlichen Schulen. Zudem müssen arbeitsmarktrelevante Fächer wie Wirtschaft, Statistik und Technik stärker in den Vordergrund rücken. Auch Partnerschaften von Unternehmen mit neuen weiterführenden Schulformen sollten engagierter gefördert werden. IBM etwa hat in New York das weiterführende Schulkonzept P-TECH entwickelt. Hier werden die Schüler in einer Mischform aus Highschool und College sechs Jahre lang (statt wie üblich vier Jahre) berufsorientiert unterrichtet und können nach ihrem Abschluss arbeitsmarkttaugliche IT-Kenntnisse vorweisen.
Gleichzeitig kann der Staat mehr tun, damit Arbeitgeber Weiterbildungsprogramme für ihre Beschäftigten ausbauen. Hier sind verschiedene Lösungen denkbar: ein verstärktes Angebot übertragbarer Qualifikationen, die Förderung sektorweiter Schulungs- und Entwicklungspläne wie in Singapur, die Schaffung eines „Investors in People“-Programms nach dem Vorbild Großbritanniens, das jedes Jahr die erfolgreichsten Arbeitgeber in puncto Personalentwicklung prämiert, die Unterstützung von branchengeförderten Qualifikationsangeboten, eine stärkere Förderung von Ausbildungsprogrammen wie in Deutschland sowie die verstärkte Nutzung von persönlichen Weiterbildungskonten, wie sie in Frankreich existieren. [33]
Die europäischen Länder könnten außerdem gemeinsam daran arbeiten, die Online-Beurteilung von Qualifikationen sowie Karrieremanagement, Weiterbildung und Personalvermittlung durch den Einsatz von Technologie zu erleichtern. Das Angebot an staatlich betriebenen Websites ist derzeit noch überschaubar. Die Länder sollten darüber nachdenken, ihr Angebot durch Partnerschaften mit privaten Anbietern zu verbessern. In den USA beispielsweise nutzt die gemeinnützige Markle Foundation die Dienste von LinkedIn. Im Rahmen ihrer Initiative „Skillful“, die auch von Microsoft Philanthropies unterstützt wird, hilft die Markle Foundation Beschäftigten im Bundesstaat Colorado bei der Suche nach geeigneten Schulungsangeboten für gefragte Berufe. [34]
Flexicurity als Leitprinzip?
Das Konzept der Flexicurity darf nicht nur ein Bekenntnis bleiben: Es sollte in eine aktive Arbeitsmarktpolitik münden und Europa als Leitprinzip für die Anpassung an den technologischen Wandel dienen. Offenkundig halten immer mehr Menschen in Europa den Arbeitsplatzverlust durch technischen Fortschritt für so gravierend, dass sie von der Gesellschaft fordern, den Wandel auf ein „humaneres“ Tempo zu verlangsamen – oder ihn zumindest nicht zu beschleunigen. Bill Gates spricht aus, was viele in Europa (und in den USA) denken: „Wenn sich die Menschen als Verlierer sehen, weil sie durch Roboter verdrängt werden, sollten wir bereit sein, die Technik höher zu besteuern und ihre Verbreitung sogar etwas zu bremsen. Dann können wir überlegen, was wir für die tun können, die am stärksten davon betroffen sind: Welche Übergangsprogramme haben sich bewährt und wie können sie finanziert werden?“ [35]
Mit der Flexicurity als übergeordnetem Leitprinzip würde man sich von dieser Denkweise verabschieden und anerkennen, dass ein technisch bedingtes Produktivitätswachstum grundsätzlich ein Fortschritt ist, ohne den Einkommen und Lebensstandard langsamer wachsen werden. Wir müssen Abstand nehmen vom „Vorsorgeprinzip“ und stattdessen akzeptieren, dass Technologie immer ein hypothetisches Risiko birgt. Dann werden wir technischen Innovationen offener gegenüberstehen. Eine restriktive Regulierung von Technologien auf der Basis spekulativer Ängste würde die technische Entwicklung nur bremsen und ihren Nutzen schmälern. Stattdessen sollte die Politik dem Innovationsprinzip folgen und sich mit Risiken dann befassen, wenn sie auftreten, oder den Umgang damit den Marktkräften überlassen. Keinesfalls sollte sie den Fortschritt wegen konstruierter Bedenken aufhalten. [36]
Wenn die Länder Europas die neue Produktionsrevolution als Chance begreifen und gemeinsam dafür sorgen, dass ihre Vorteile möglichst vielen Menschen zugutekommen, dann können sie zuversichtlich in eine Zukunft blicken, die mehr Wohlstand bringt.
Künstliche Intelligenz wird die Arbeitswelt grundlegend verändern. Die EIB-Darlehen helfen KMU und Startups in Europa und darüber hinaus, mit neuen Technologien Schritt zu halten. Hier erfahren Sie mehr über das Engagement der EIB im Bereich der digitalen Innovation.
Der nachfolgende Text gibt die Ansicht der Autoren wieder, die nicht unbedingt der Sichtweise der Europäischen Investitionsbank entspricht.
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Fussnoten
[1] Robert. D. Atkinson, „The Past and Future of America’s Economy: Long Waves of Innovation that Power Cycles of Growth“, (Edward Elgar, 2006).
[2] Robert D. Atkinson, „Think Like an Enterprise: Why Nations Need Comprehensive Productivity Strategies“, (Information Technology and Innovation Foundation, Mai 2016).
[3] Daniel Castro and Joshua New, „The Promise of Artificial Intelligence“, (Center for Data Innovation, Oktober 2016).
[4] Irving Waldawksy-Berger, „Soft’ Artificial Intelligence Is Suddenly Everywhere“, (The Wall Street Journal, 16. Januar 2016).
[5] ebenda.
[6] Robert D. Atkinson, „It’s Going to Kill Us!’ and Other Myths about the Future of Artificial Intelligence“, (Information Technology and Innovation Foundation, Juni 2016).
[7] Daniel Bentley, „Why Ford Won’t Rush an Autonomous Car to Market“, (Fortune, 6. Dezember 2017).
[8] Rodney Brooks, „Robots, AI, and Other Stuff“, (Rodney Brooks Blog, 1. Januar 2018).
[9] ebenda.
[10] Carlota Perez, „Technological Revolutions and Financial Capital: The Dynamics of Bubbles and Golden Ages“, (Edward Elgar Pub: 2003).
[11] Robert D. Atkinson, „The Coming Transportation Revolution“, (Information Technology and Innovation Foundation, Oktober 2014).
[12] Klaus Schwab, „The Fourth Industrial Revolution: what it means, how to respond“, (World Economic Forum, 14. Januar 2016).
[13] Robert D. Atkinson, „50 years of Moore's law, but for how much longer?“, (The Hill, 16. April 2015).
[14] „Are Advancements in Computing Over? The Future of Moore’s Law“, (ITIF-Veranstaltung, 21. November 2013).
[15] Robert D. Atkinson, „False Alarmism: Technological Disruption and the U.S. Labor Market, 1850–2015“, (Information Technology and Innovation Foundation, Mai 2017).
[16] Boston University School of Public Health, Behavioral Change Models, „Diffusion of Innovation Theory“, aufgerufen am 1. Januar 2018.
[17] Ein Wachstum von drei Prozent führt zu einer Verdoppelung in 27 Jahren.
[18] Robert D. Atkinson, „False Alarmism: Technological Disruption and the U.S. Labor Market, 1850–2015“, (Information Technology and Innovation Foundation, Mai 2017).
[19] Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD): „Technology, Productivity and Job Creation: Best Policy Practices“, (Paris: OECD, 1998), 9, aufgerufen am 7. März 2016.
[20] Carl Benedikt Frey und Michael A. Osbourne, „The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation?“, (Oxford Martin School, Universität Oxford, Oxford, 17. September 2013).
[21] Ben Miller, „Automation Not So Automatic“, (The Innovation Files, 20. September 2013).
[22] OECD, „Automation and Independent Work in a Digital Economy“, (Mai 2016).
[23] James Manyika, Susan Lund, Michael Chui, Jacques Bughin, Jonathan Woetzel, Parul Batra, Ryan Ko, und Saurabh Sanghvi, „Jobs Lost, Jobs Gained: Workforce Transitions in a Time of Automation“, (McKinsey Global Institute, Dezember 2017).
[24] Michael Chui, James Manyika, und Mehdi Miremadi, „Four Fundamentals of Workplace Automation“, (McKinsey & Company: November 2015).
[25] OECD-Berechnungen auf Grundlage der Studie zu den Kompetenzen Erwachsener (PIAAC) (2012) und Arntz, M. T. Gregory und U. Zierahn (2016): „The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis“, OECD Social, Employment and Migration Working Papers, Nr. 189, OECD Publishing, Paris. Anmerkung: Die Daten für das Vereinigte Königreich beziehen sich auf England und Nordirland. Die Daten für Belgien beziehen sich auf die Flämische Gemeinschaft.
[26] Executive Office of the President, „Artificial Intelligence, Automation, and the Economy“, aufgerufen am 5. Januar 2018.
[27] Melanie Arntz, Terry Gregory, Ulrich Zierahn, „The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis“, OECD Library, OECD Social, Employment and Migration Working Papers, Mai 2016).
[28] Laut einer aktuellen Untersuchung sind in den USA mehr als ein Drittel der Beschäftigten mit Hochschulabschluss für ihre aktuelle Stelle überqualifiziert. In Europa sind die Zahlen ähnlich. Siehe Working Paper von Brian Clark und Arnaud Maurel von der Duke University und Clément Joubert von der University of North Carolina at Chapel Hill mit dem Titel „The Career Prospects of Overeducated Americans“. Darin werden auf Basis von Daten der Nationalen Längsschnittuntersuchung zur Jugend (NLSY) aus dem Jahr 1979 sowie der US-Arbeitskräfteerhebung (Current Population Survey) die Auswirkungen der Überqualifizierung auf Beschäftigung und Löhne im Zeitverlauf betrachtet. Zu diesem Zweck wurde der Weg von fast 5 000 Hochschulabsolventinnen und -absolventen nach dem Berufseinstieg über zwölf Jahre hinweg verfolgt. Die Studie zeigt, dass mehr als ein Drittel von ihnen für die aktuelle Tätigkeit überqualifiziert ist. https://www.bls.gov/opub/mlr/2013/article/clayton.htm; https://www.bls.gov/osmr/abstract/ec/ec060110.htm.
[29] Europäische Kommission: Skills Panorama, „Skill Underutilization across Countries in 2014“.
[30] Manuel Trajtenberg, „AI as the next GPT: A Political-Economy Perspective“, (NBER Working Paper No. 24245, Januar 2018).
[31] Nur 7,7 Prozent der Highschool-Schüler in den USA belegen mit Erfolg einen Kurs in Statistik; in Geometrie sind es rund 87 Prozent.
[32] Betsy Brand, „High School Career Academies: A 40-Year Proven Model for Improving College and Career Readiness“, (American Youth Policy Forum, November 2009).
[33] Ministère du Travail, Mon Compte Formation, aufgerufen am 7. Januar 2018.
[34] LinkedIn, „Training Finder, Denver Colorado“, aufgerufen am 7. Januar 2018.
[35] Kevin J. Delaney, „The robot that takes your job should pay taxes, says Bill Gates“, (Quartz, 17. Februar 2017).
[36] Daniel Castro, „Digital Decision-Making: The Building Blocks of Machine Learning and Artificial Intelligence“, (Information Technology and Innovation Foundation, Dezember 2017).
