Verteilungseffekte der Automatisierung Verstärkt Industrie 4.0 die gesellschaftliche Ungleichheit?

Industrie 4.0 bietet Chancen - aber nur Hochqualifizierten. Geringqualifizierte müssen dagegen mit weiterem Lohndruck und steigender Arbeitslosigkeit rechnen. Eine "Robotersteuer" dürfte diesen Trend aber kaum bremsen.

"Der große Umverteiler ist wieder da" titelt FAZ.NET und spielt damit auf das neue Buch des französischen Wirtschaftswissenschaftlers Thomas Piketty an. Dieser hatte vor einigen Jahren mit seiner Abhandlung " Das Kapital im 21. Jahrhundert" nicht nur in der Fachwelt für Furore gesorgt.

In „Kapital und Ideologie“ wendet sich der Ökonomie-Professor - er forscht und lehrt an der Paris School of Economics (PSE) und der École des Hautes Études en Sciences Sociales - entschieden gegen die Vorstellung, Ungleichheit sei eine notwendige Erscheinung wirtschaftlichen Erfolgs in einer auf privatem Eigentum beruhenden Gesellschaft. Vielmehr sei es der Kampf für Gleichheit und Bildung gewesen, der die Wirtschaftsentwicklung und den menschlichen Fortschritt möglich gemacht habe und nicht die "Heiligsprechung von Eigentum, Stabilität und Ungleichheit" - so seine These.

Industrie 4.0 weckt Hoffnungen, aber auch Ängste

Vor dem Hintergrund einer aktuellen Modellrechnung, die von Ökonomen der Universitäten Hohenheim und Göttingen durchgeführt wurde, kommt das Buch von Piketty zur rechten Zeit. Schließlich werde die Automatisierung (Industrie 4.0) künftig zu mehr wirtschaftlicher und sozialer Ungleichheit führen, lautet das Fazit der Wissenschaftler. Zu spüren bekämen das vor allem die Menschen mit geringer Qualifikation. Auch die Arbeitslosigkeit wird laut Modellrechnung bei diesen Beschäftigten langfristig gesehen steigen.

Was aber noch bemerkenswerter ist: Fiskalische Instrumente, die immer immer wieder vorgeschlagen werden, um diesem Trend entgegen zu steuern, greifen nicht. Das gilt insbesondere für die vieldiskutierte Robotersteuer.

Das Thema Industrie 4.0 weckt Hoffnungen, aber auch Ängste. „Viele Menschen befürchten zum Beispiel, dass Industrieroboter Arbeitsplätze wegnehmen könnten“, weiß 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.“

Wachstumsmodelle aus den 1990er-Jahren modernisiert

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 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, welche in einem relativ starken Ausmaß komplementär sind, sondern jetzt auch die Automatisierung als Substitut für Arbeit mit eingerechnet wird.

„Außerdem haben wir Bildungsentscheidungen modelliert, welche bisher vernachlässigt waren“, erläutert 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.“

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 der Professor an der Universität Hohenheim. „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 sowie eine progressive Einkommenssteuer in ihr Modell eingebaut, und berechnet was geschieht, wenn man mit den Steuereinnahmen unterschiedliche Maßnahmen finanziert.

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

Robotersteuer senkt Innovationsbereitschaft der Unternehmen

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 Geringqualifizierte. Das übt Druck auf die Löhne dieser Personengruppe aus, wobei parallel dazu deren Arbeitslosigkeitsrisiko zunimmt. „Mit einer Robotersteuer kann man Ungleichheit daher weniger wirksam bekämpfen als bisher gedacht“, fasst Prettner zusammen.