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Oliver Stettes IW-Trends Nr. 4 16. Dezember 2020 (Keine) Angst vor Robotern?: Aktualisierte Befunde zu potenziellen Beschäftigungseffekten der Digitalisierung

Die Beschäftigungseffekte digitaler Technologien bleiben weiterhin diffus. Empirische Analysen auf betrieblicher und beruflicher Ebene finden derzeit zumindest keine Belege dafür, dass der digitale Wandel zu einem systematischen Abbau von Arbeitsplätzen geführt hat oder noch führen wird.

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Aktualisierte Befunde zu potenziellen Beschäftigungseffekten der Digitalisierung
Oliver Stettes IW-Trends Nr. 4 16. Dezember 2020

(Keine) Angst vor Robotern?: Aktualisierte Befunde zu potenziellen Beschäftigungseffekten der Digitalisierung

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Die Beschäftigungseffekte digitaler Technologien bleiben weiterhin diffus. Empirische Analysen auf betrieblicher und beruflicher Ebene finden derzeit zumindest keine Belege dafür, dass der digitale Wandel zu einem systematischen Abbau von Arbeitsplätzen geführt hat oder noch führen wird.

Befunde auf Basis des IW-Personalpanels 2019 und 2020 zeigen zum Beispiel, dass die Personalplanungen der Unternehmen für das laufende Geschäftsjahr in keinem systematischen Zusammenhang mit der Anzahl und der Art der eingesetzten Digitalisierungstechnologien stehen. Unternehmen, die im Laufe des Jahres 2020 Personal abbauen wollen, setzen durchschnittlich 2,4 Technologien ein – fast ebenso viele wie Unternehmen, die eine Vergrößerung der Belegschaft planen (2,5). In Unternehmen, die im laufenden Geschäftsjahr gleich viel Personal beschäftigen wollen, ist der Technikeinsatz mit durchschnittlich 2,1 Technologien etwas verhaltener. Automatisierungseffekte scheinen zwar das Beschäftigungswachstum zwischen 2014 und 2019 gebremst zu haben. Allerdings signalisiert die Analyse auf Berufsebene, dass in gleichem Umfang Fachkräfteengpässe einem größeren Ausbau der Beschäftigung im Weg standen. Dies gilt vor allem für Fachkräfte und Spezialistentätigkeiten. Schließlich implizieren die empirischen Befunde insbesondere für Helfertätigkeiten, dass die Möglichkeiten zur Automatisierung häufig nicht ausgeschöpft werden oder sich weniger stark auf die Beschäftigung auswirken als angenommen.

 

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