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Automatisier­ung: Dem Staat droht ein Einnahmen­verlust von 6 Milliarden Euro

Vor allem in Industrie und Handel könnten viele Arbeitsplätze und damit Lohnsteuereinnahmen verloren gehen. Laut unseren Berechnungen stehen 432.000 Jobs auf der Kippe. Im Wettbewerb mit den Maschinen gibt es aber auch Hoffnung für die Menschen. Eine Bestandsaufnahme.

30.11.2017
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Die Probebohrungen in der Wiener Innenstadt sind die unverdächtigen Vorboten einer fundamentalen Revolution auf dem Arbeitsmarkt: Dort, wo seit einigen Monaten Boden und Grundwasser untersucht werden, soll ab 2023 zwischen Karlsplatz und Hernals Wiens erste vollautomatische U-Bahn, die neue Linie U5, rollen. Fahrer werden dann überflüssig sein. Ein Trend, an dem beim Schienenfahrzeughersteller Siemens – und in Wirklichkeit in der gesamten Industrie ­– emsig geforscht wird.

Chance und Risiko

Das birgt einerseits Potenzial für die Produktivität der Wirtschaft. Andererseits wird die Entwicklung den Finanzministern der Zukunft vermutlich schlaflose Nächte bereiten, denn: Rund 6 Milliarden Euro könnten jährlich durch Ausfälle von Sozialbeiträgen und Lohnsteuer aufgrund von Automatisierung in der Staatskassa fehlen. Das ist mehr als doppelt so viel, wie der Bund pro Jahr für seine Universitäten ausgibt. Zu diesem Ergebnis kamen wir in einer Berechnung, die wir auf Basis einer Studie des Instituts für höhere Studien (IHS) durchgeführt haben. Diese kam zu dem Schluss, dass neun Prozent aller Arbeitsplätze in Österreich in den nächsten zehn bis 20 Jahren durch Automatisierung stark gefährdet sind. Ob und wie schnell diese Lücke im Staatshaushalt durch neue Jobs und Wirtschaftswachstum aufgefüllt werden kann, ist unklar.

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Über die Addendum-Berechnung

Die Quellen der Addendum-Rechnung sind die Tabelle 6 der IHS-Studie (S. 22), in der die Automatisierungswahrscheinlichkeiten nach Wirtschaftszweigen aufgelistet werden, und die Tabelle 4.1 der Lohnsteuerstatistik 2015 (S. 196), in der das Lohnsteueraufkommen und die gezahlten Sozialversicherungsbeiträge pro Wirtschaftszweig dokumentiert sind. Multipliziert man den Anteil der hochgefährdeten Jobs nach Wirtschaftszweig mit dem jeweiligen Lohnsteueraufkommen und den gezahlten Sozialabgaben des Wirtschaftszweigs, dann kommt man zur potenziellen Einnahmenlücke durch den Wegfall von Jobs.

Diese Schätzung der Finanzierungslücke kann jedoch nicht berücksichtigen, welche konkreten Jobs wegfallen und wie hoch deren Steueraufkommen ist. Fallen beispielsweise eher geringqualifizierte Jobs weg, so ist deren Steueraufkommen wahrscheinlich auch niedriger.

Große Schwankungsbreiten

Laut IHS wackeln 360.000 Arbeitsplätze. Eine Zahl, die nach unseren Einschätzungen womöglich zu niedrig angesetzt ist. Wendet man die Ergebnisse des IHS nämlich auf die Lohnsteuerstatistiken an, die alle Fälle auflistet, in denen im Jahr 2015 Lohnsteuer gezahlt wurde, zeigt sich, dass rund 432.000 Arbeitsplätze von Automatisierung bedroht sind. Zur Einordnung der Dimension: Im Oktober 2017 waren etwa 316.000 Personen in Österreich arbeitslos.

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Wahrscheinlichkeiten

Die Details der Methodik hinter diesen Berechnungen sind für die Resultate von entscheidender Bedeutung. Das IHS nimmt an, dass nur Jobs mit einer Automatisierungswahrscheinlichkeit von über 70 Prozent in den nächsten zehn bis 20 Jahren wegfallen. Senkt man diesen Schwellenwert für „hoch gefährdete“ Jobs von 70 Prozent Automatisierungswahrscheinlichkeit auf 60 Prozent, dann sind insgesamt mehr Tätigkeiten und damit Arbeitsplätze betroffen. Das bedeutet: 39,5 Prozent aller österreichischen Arbeitsplätze wären gefährdet. Das entspräche in der IHS-Berechnung 1,5 Millionen Stellen – ungefähr doppelt so viele Menschen, wie in Wien im Jahr 2015 unselbstständig beschäftigt waren. Laut IHS-Studienautor Wolfgang Nagl ist der höhere Schwellwert dennoch aus methodischen Gründen gerechtfertigt.

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Eine 60-prozentige Automatisierungswahrscheinlichkeit bedeutet, dass nach Experteneinschätzung 60 Prozent aller Tätigkeiten eines Jobs innerhalb der nächsten zehn bis 20 Jahre automatisiert werden können. Auch das ist bereits ein durchaus hoher Wert, es stellt sich daher die Frage, ab wann ein Job tatsächlich permanent durch Maschinen ersetzt werden wird.

Warum für die Vorhersagen der höhere Schwellwert von 70 Prozent trotzdem gerechtfertigt ist, erklärt der IHS-Studienautor Wolfgang Nagl so: „Wir gehen wie Carl Benedikt Frey und Michael Osborne davon aus, dass bei einer Automatisierungswahrscheinlichkeit von zumindest 70 Prozent ein Arbeitsplatz vollständig wegfallen würde, weil der Großteil der Tätigkeiten des Arbeitsplatzes automatisiert werden kann.

Der Arbeitsalltag und auch der Produktionsprozess sind oft so angelegt, dass bestimmte Abläufe nicht beliebig aufgeteilt werden können und sich maschinelle und menschliche Arbeitskraft ergänzen. Aus diesem Grund wäre eher noch ein höherer Schwellenwert plausibel, weil man davon ausgehen kann, dass sich bei einem geringeren Automatisierungsanteil die Tätigkeiten im jeweiligen Job verändern, aber der Arbeitsplatz bestehen bleiben wird. Durch die Digitalisierung und Automatisierung wird sich wohl die Tätigkeitsstruktur der Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer verändern, aber man kann nicht direkt auf eine Reduktion der Nachfrage nach bestimmter Arbeit schließen. Und nicht zu vergessen ist natürlich, dass durch neue Technologien immer neue Tätigkeiten und auch Jobs entstanden sind.“

Konservative Annahmen

Im Vergleich zu den Annahmen von Oxford-Ökonomen sind die Berechnungen des IHS konservativ: Vor fünf Jahren schätzten die Wissenschaftler Carl Benedikt Frey und Michael Osborne, dass 47 Prozent aller Jobs in den USA in den nächsten zehn bis zwanzig Jahren ersetzt werden. Roboter, Automatisierung und Machine Learning würden demnach nicht nur Tätigkeiten von Hilfskräften bedrohen, sondern könnten auch höherqualifizierte Tätigkeiten übernehmen.

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Wie die Prognosen funktionieren

Der Ausgangspunkt der öffentlichen Diskussion über die Auswirkung der Automatisierung war das Paper „The Future of Employment: how susceptible are jobs to computerisation?“. Der Ansatz der Autoren war neu: Im ersten Schritt diskutierten sie mit Experten das Automatisierungspotenzial von Tätigkeiten in US-Jobs. Nach dem Workshop wurden 70 Betätigungsfelder mit der Einschätzung „automatisierbar“ oder „nicht automatisierbar“ versehen.

Algorithmus hilft bei Einschätzung

In einem zweiten Schritt versuchten sie, mithilfe eines Algorithmus diese subjektiven Einschätzungen der Experten durch das Vorhandensein von neun technologischen Engpässen, wie z.B. Kreativität, Fingerfertigkeit oder soziale Intelligenz vorauszusagen. Frey und Osborne nahmen an, dass ebendiese Fähigkeiten mittelfristig nicht durch Maschinen ersetzt werden könnten. Je mehr dieser Fähigkeiten innerhalb einer Berufsgruppe gefragt sind, desto geringer die Wahrscheinlichkeit der Automation, so ihre Hypothese.

Das Resultat des zweiten Schritts ist ein Vorhersagemodell, mit dem vorausgesagt werden kann, mit welcher Wahrscheinlichkeit die 701 verschiedenen US-Berufsgruppen automatisiert werden können. Das Ergebnis: 47 Prozent der Arbeitsplätze in den USA haben eine „hohe“ Wahrscheinlichkeit, innerhalb der nächsten zehn bis 20 Jahre automatisiert zu werden. Wobei der Schwellwert für „hohe“ Wahrscheinlichkeit von ihnen unbegründet bei 70 Prozent angesetzt wurde.

Andere Ökonomen haben die Methode aufgegriffen und für andere Länder angewendet. Mit ebenso besorgniserregenden Ergebnissen: Jeremy Bowles schätzte beispielsweise im Jahr 2014 unter Verwendung der Ergebnisse von Frey und Osborne, dass 54 Prozent der Jobs in Österreich und 51 Prozent der Jobs in Deutschland eine hohe Wahrscheinlichkeit haben, durch Automatisierung zu wegzufallen.

Die Schwächen der Prognose

Das Team um den Arbeitsmarktforscher Holger Bonin hat in seinem Versuch, die Ergebnisse der US-Ökonomen auf Deutschland zu übertragen, die Grundannahmen von Frey und Osborne jedoch infrage gestellt: Die beiden nahmen nämlich an, dass kurz- bis mittelfristig ganze Berufsgruppen ersetzt werden können. Viel realistischer sei es aber, dass vorerst nur einzelne Tätigkeiten innerhalb von Jobs durch Maschinen ersetzt werden, und das auch nur, wenn es sich ökonomisch lohnt.

Zudem können sich die tatsächlichen Arbeiten innerhalb einer Berufsgruppe oft stark unterscheiden: Nicht jeder Buchhalter oder jede Tischlerin macht dasselbe. Vollständig ersetzt werden mittelfristig eher nur jene Arbeitsplätze, in denen auch überwiegend automatisierbare Tätigkeiten ausgeführt werden. Daher wurde von Professor Bonin nicht das Vorhandensein von technologischen Engpässen für die Vorhersage der Automatisierungswahrscheinlichkeit von ganzen Berufsgruppen herangezogen, sondern die tatsächlich ausgeführten Tätigkeiten innerhalb der einzelnen Jobs. Auch hier wurde angenommen, dass der jeweilige Job ab einer Automatisierungswahrscheinlichkeit von 70 Prozent wegfällt. In Deutschland wären das rund zwölf Prozent aller Berufe.

Mit dieser Methode ist die IHS-Vorhersage für Österreich weitaus weniger besorgniserregend: Nur neun Prozent der Jobs wären in Österreich bedroht. Die OECD kommt mit einer ähnlichen Methode auf zwölf Prozent.

Einnahmen sinken, Kosten steigen

Zu dem möglichen jährlichen Einnahmenentfall in Höhe von sechs Milliarden Euro kommen jedoch auch zusätzliche Ausgaben für Arbeitslosengeld, Notstandshilfe und Schulungen. Wir gingen in unserem Rechenmodell davon aus, dass sich der Arbeitsmarkt wie im Jahr 2015 verhält, also das Verhältnis von Notstandshilfebeziehern und Arbeitslosgengeldbeziehern weiterhin ca. 50:50 beträgt und sich die durchschnittliche Bezugsdauer in Zukunft nicht ändert.

In diesem Szenario könnten neben dem Einnahmenentfall auch Ausgaben von rund 3 Milliarden Euro an Arbeitslosengeld und Notstandshilfe anfallen, wobei hier unklar ist, wie lange diese Kosten entstehen.

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Eine zuverlässige Kostenprognose ist jedoch schwierig. Die zentralen Fragen – „Wie viele neue Jobs werden durch die Digitalisierung geschaffen?“ und „Wie schnell können Automatisierungsverlierer von diesen Jobs profitieren?“ – sind derzeit nicht zu beantworten. Auch deshalb nicht, weil Wirtschaftsprognosen, je weiter sie in die Zukunft reichen, zusehends an Präzision verlieren.

Besonders gefährdet: Hilfsarbeiter und Handwerker

Die Tätigkeiten von Hilfsarbeitern und Handwerkern machen über 50 Prozent jener Stellen aus, die durch Automatisierung gefährdet sind. Die Vermutung liegt deshalb nahe, dass viele dieser Menschen eher lange arbeitslos bleiben könnten und der Staat hohe Investitionen in ihre Weiterbildung tätigen muss, um sie wieder in den Arbeitsmarkt zu integrieren. Soziale Fähigkeiten und Nicht-Routinetätigkeiten werden dagegen in der Arbeitswelt tendenziell wichtiger werden. Sie können wenig bis gar nicht durch Maschinen ersetzt werden. Höhere Bildung korreliert mit diesen Nicht-Routinetätigkeiten; je gebildeter die Arbeitnehmer, desto eher arbeiten sie in Jobs, die kaum automatisiert werden können.

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Rasche Reaktion

Für das Bildungssystem ergeben sich dadurch zwei zentrale Herausforderungen. Erstens müssen Menschen, die ihren Job durch Automatisierung verloren haben, durch Weiterbildungen höherqualifiziert werden, um wieder eine Chance am Arbeitsmarkt zu haben. Zweitens sind jene, die in den Arbeitsmarkt einsteigen, gut auf die moderne Arbeitswelt vorzubereiten. Beides setzt eine rasche Reaktion des Bildungssystems auf technologische Entwicklungen voraus. Laut AMS ist vor allem Ersteres bereits jetzt ein Problem: Im Oktober 2017 hatten rund 75 Prozent aller gemeldeten Arbeitslosen nur einen Pflichtschulabschluss oder eine Lehre.

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Die Angst vor Automatisierung ist nicht neu

Müssen wir aufgrund dieser Schätzungen nun ernsthaft befürchten, dass ein großer Teil der Beschäftigungsverhältnisse für immer verloren geht? Der Blick in die Vergangenheit relativiert die schlimmsten Befürchtungen ein wenig. Meldungen über den Verlust von Arbeitsplätzen durch verschiedene neue Technologien sind Teil regelmäßig wiederkehrender Diskussionen. Vom Webstuhl über die aufkommende Fließbandproduktion bis hin zum Boom des Internets gab es immer wieder starke Befürchtungen, den Menschen würde die Arbeit ausgehen. Die verwendeten Argumente über die drohende Zerstörung von Arbeitsplätzen ähneln einander verblüffend.

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Überwiegend sind sich die debattierten Szenarien nicht Realität geworden. Langfristige Rückgänge des Beschäftigungsniveaus aufgrund von Automatisierung gab es bisher nicht. Durch die Digitalisierung und Automatisierung wird sich wohl die Tätigkeitsstruktur vieler Arbeitnehmer grundlegend verändern. Daraus lässt sich aber nicht zwingend auf eine Reduktion der Nachfrage aller Formen von Arbeit schließen.

Dennoch werden nicht alle Arbeitnehmer den Anschluss an die kommenden technologischen Entwicklungen schaffen. Die Frage, wie die Gesellschaft und der Sozialstaat mit diesen Automatisierungsverlierern umgeht, bleibt deshalb relevant. 

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30.11.2017

Das Rechercheteam

Gabriel Hellmann
Projektleitung

Gabriel Hellmann hat Rechtswissenschaften und die öffentliche Finanzkontrolle studiert. Er diente den Medien, den Kommunen, dem Staat und nun den Bürgern. Transparenz und Gerechtigkeit sind ihm große Anliegen, denen er sich akribisch verpflichtet fühlt.

Maria Kern
Team Investigative Recherche

Maria Kern war in den vergangenen zehn Jahren Innenpolitik-Redakteurin des „Kurier“. Zuvor war sie im EU-Ressort und in der Chronik-Redaktion der Tageszeitung tätig. Die Publizistik- und Politikwissenschaftsabsolventin der Uni Wien sieht es als ihre Aufgabe an, Bürgern komplexe Sachverhalte und Zusammenhänge zu erklären und auch aufzuzeigen, was im Land schiefläuft.

Dennis Meyer
Team TV

Dennis Meyer glaubt an die Macht der Bilder und des Wortes. Der Kulturwissenschaftler wurde also Fernsehjournalist. Nach Stationen beim ZDF und bei Spiegel TV zog der Hamburger nach Salzburg. Zunächst arbeitete er als freier Autor und Gestalter, dann in der Redaktion von „Talk im Hangar-7“. Jetzt widmet er sich Reportagen und Dokumentationen über Themen, die bewegen.

Moritz Moser
Team Experten
Claudia Riegler
Team Social Media

Claudia Riegler hat Kommunikationswissenschaft studiert und beschäftigt sich seit 2007 mit der Kommunikation in und rund um Onlinemedien. Sie hat sich auf die „Übersetzung“ von komplexen Inhalten in Geschichten für Onlinemedien spezialisiert.

Lukas Schmoigl
Team Experten

Lukas Schmoigl hat Volkswirtschaft und Statistik an der Wirtschaftsuniversität und an der Universität Wien studiert. Seine Expertise liegt auf dem Gebiet der quantitativen empirischen Forschung und Datenanalyse. Neben dem Studium war er in den vergangenen Jahren in der Abteilung IT-SERVICES an der WU tätig.

Anna Schneider
Team Experten

Anna Schneider hat Rechtswissenschaften und Kunstgeschichte studiert. Nach einer Zeit als Universitätsassistentin am Institut für Staats- und Verwaltungsrecht wechselte sie Anfang 2014 als Referentin für Verfassung, Menschenrechte und Weltraum ins Parlament; nun leitet sie als Gründungsmitglied von Quo Vadis Veritas das Thementeam von Addendum.

Jan Thies
Team TV
Max Thomasberger
Team Daten

Max Thomasberger hat spät berufen Volkswirtschaftslehre studiert. Im früheren Leben war er Statistiker, Musiker, Tontechniker, IT-Spezialist und Erwachsenenbildner. Jetzt sammelt, analysiert und visualisiert er Daten für den allgemeinen Erkenntnisgewinn bei Addendum.

Andreas Wetz
Team Investigative Recherche

Andreas Wetz mag Recherchen mit überraschenden Ergebnissen. Bei der Veröffentlichung halfen bisher „Kleine Zeitung“, „Kurier“ und „Die Presse“.

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