Otomasyon ve işin geleceği

Öğrenme çıktıları

• Hatırlama — Teknolojik işsizliği, rutin yanlı teknolojik değişimi, iş kutuplaşmasını, yer değiştirme ve yeniden konumlanma etkilerini, otomasyonun verimlilik etkisini ve vasat teknolojiyi tanımlar.
• Anlama — Otomasyonun emek talebini neden aynı anda hem azaltıp hem artırabileceğini ve sonucun neye bağlı olduğunu açıklar.
• Uygulama — Bir firmanın bir görevi otomatikleştirme kararını hesaplar, otomasyonun bir sektörde istihdama net etkisini yer değiştirme, verimlilik ve yeniden konumlanma etkilerine ayırır ve emeğin katma değerden aldığı payın nasıl değiştiğini bulur.
• Değerlendirme — ABD ve Almanya'daki robot bulgularını ve yeni işlerin kökenine dair kanıtları karşılaştırarak otomasyonun işin geleceğine etkisi üzerine yapılan iddiaları kanıt ışığında tartar.

Sezgi

Açılış

1930'da John Maynard Keynes, torunlarının kuşağının ekonomik olanakları üzerine yazdığı bir denemede yeni bir hastalıktan söz etti: teknolojik işsizlik. Emeği tasarruf etmenin yolları, emeğe yeni kullanım alanları bulma hızımızdan daha hızlı bulunuyordu. Keynes bunu kalıcı bir felaket olarak değil, geçici bir uyumsuzluk evresi olarak görüyordu; uzun dönemde teknolojinin insanlığı yoksulluktan kurtaracağını düşünüyordu.

Bu kaygı Keynes'ten de eskiydi ve ondan sonra da hiç kaybolmadı. On dokuzuncu yüzyılın başında İngiltere'de dokuma makinelerini kıran işçilerden, yirminci yüzyılın ortasında otomasyon komisyonlarına, bugün yapay zekâ tartışmalarına kadar her kuşak, makinelerin işleri yok edeceği sorusunu yeniden sordu. Ama iki yüz yıllık makineleşmeye rağmen, zengin ülkelerde çalışan insanların nüfusa oranı çökmedi. İşler yok olmadı; değişti.

Bu, kaygının yersiz olduğu anlamına gelmez. Toplam istihdamın uzun dönemde korunması, belirli işçilerin, belirli bölgelerin ve belirli kuşakların kaybetmediği anlamına gelmez. Bu ders, çalışma ekonomisi kursunun son dersi olarak, önceki derslerde kurduğumuz araçları, emek talebini, beşerî sermayeyi ve ücret belirlenmesini, otomasyon sorusuna uyguluyor: makineler hangi koşullarda emeğin yerini alır, hangi koşullarda onu daha değerli kılar ve kazançlar kime gider?

Hikâye — ABD'de robotlar ve yerel emek piyasaları

Daron Acemoglu ve Pascual Restrepo, sanayi robotlarının Amerikan emek piyasalarına etkisini ölçmek istedi. Karşılaştıkları sorun, robotların rastgele yerlere gitmemesiydi: robot kullanan bölgeler, başka nedenlerle de farklı olabilirdi. Bunu aşmak için bir bölgenin robotlara ne kadar maruz kaldığını, o bölgenin sanayi bileşiminden ve sektörlerin ulusal düzeydeki robot kullanımındaki artıştan hesapladılar. Otomobil sanayisinin yoğun olduğu bir bölge, otomobil sanayisinde robot kullanımı hızla arttığı için, yerel firmaların kendi kararlarından bağımsız olarak daha fazla robota maruz kalıyordu.

Yazarlar, ABD'yi insanların birbirine gidip gelerek çalıştığı yerel emek piyasalarına ayırdı ve 1990'dan sonra robotlara daha çok maruz kalan bölgeleri daha az maruz kalanlarla karşılaştırdı. Robotlara daha çok maruz kalan bölgelerin, robotlar yaygınlaşmadan önce farklı bir gidişat izlemediğini gösterdiler. Sonuç açıktı: robotlar hem istihdamı hem ücretleri düşürüyordu. Bin işçi başına bir robot daha, çalışan nüfusun çalışma çağındaki nüfusa oranını 0,2 puan, ücretleri ise yüzde 0,42 azaltıyordu. Bu etkiler, başka sermaye yatırımlarının ve teknolojilerin etkilerinden farklıydı.

Bu bulgu, iktisatçıların uzun süredir tekrarladığı iyimser bir anlatıyı sarstı. O anlatıya göre teknoloji bazı işleri yok eder, ama verimliliği artırarak başka yerlerde daha fazla iş yaratır; toplamda emek kazanır. Acemoglu ile Restrepo, en azından sanayi robotları ve Amerikan yerel emek piyasaları için, kazançların bu bölgelerdeki işçilere ulaşmadığını gösterdi.

Ama aynı soru başka bir ülkede sorulduğunda cevap farklı çıktı. Almanya, işçi başına robot sayısında ABD'nin çok önündeydi. Orada robotlar yerel istihdamı düşürmedi; bunun nedeni, bu dersin kanıt bölümünde göreceğimiz gibi, uyumun nasıl gerçekleştiğindeydi. Aynı teknolojinin iki ülkede farklı sonuçlar doğurması, otomasyonun etkisinin yalnızca makineye değil, kurumlara, eğitim sistemine ve firmaların işçileriyle ilişkisine de bağlı olduğunu düşündürür.

Kavram

Keynes'in kaygısına verilen ad, bugün de tartışmanın merkezinde duruyor.

Son kırk yılın teknolojileri, bütün görevleri aynı biçimde etkilemedi. Bilgisayarlar, açıkça yazılabilen kurallarla yapılabilen görevlerde özellikle başarılıydı.

Rutin görevler, ücret dağılımının ortasında yoğunlaşıyordu: büro işleri, muhasebe kayıtları, fabrikada tekrar eden üretim işleri. Bu görevlerin makinelere geçmesi, emek piyasasının biçimini değiştirdi.

Otomasyonun emek talebine etkisini anlamak için onu birbirine zıt yönde çalışan etkilere ayırmak gerekir.

Verimlilik etkisinin büyüklüğü, otomasyonun ne kadar verimli olduğuna bağlıdır. Bu da yaygın bir sezgiyi tersine çevirir.

Veri ve kanıt

Alman bulguları, ABD'dekilerle ilk bakışta çelişiyor gibi görünür. Ama iki çalışma farklı şeyleri de öne çıkarır. Almanya'da uyumun büyük kısmı firmaların içinde oldu: robot kullanan fabrikalar mevcut işçilerini işten çıkarmak yerine onları yeni görevlere kaydırdı. Bu, Almanya'nın güçlü iş güvencesi kurallarıyla, işçi temsilcilerinin şirket kararlarına katıldığı kurumlarla ve firmaya özgü becerilere yatırım yapan mesleki eğitim sistemiyle uyumludur; ama yazarlar bu kurumların etkisini ayrıca ölçmediği için bu bir yorumdur. Almanya'da da bir kayıp vardı: imalat sanayisine girecek olan gençler, o işler artık açılmadığı için başka yollara yöneldi. Otomasyonun maliyeti, bir işi kaybeden birinin görünür acısı biçiminde değil, hiç açılmayan bir işin görünmeyen yokluğu biçiminde ortaya çıktı.

Bu çalışma, yeniden konumlanma etkisini ilk kez bu ölçekte doğrudan ölçmeye çalıştı. Bulgu, iyimser ve kötümser okumaların ikisine de malzeme verir. İyimser okuma şudur: bugün insanların yaptığı işlerin çoğu 1940'ta yoktu; teknoloji, yok ettiği işlerin yerine sürekli yenilerini yarattı. Kötümser okuma ise şudur: son kırk yılda yeni işler orta ücret katmanında değil, ücret dağılımının iki ucunda doğdu ve otomasyonun işleri aşındırma gücü, yeni iş yaratma gücünden daha hızlı arttı. İşin geleceği, iki etkinin bundan sonra nasıl dengeleneceğine bağlı.

Neden önemli?

Otomasyon, gelir dağılımının ve siyasal gerilimlerin arkasındaki en güçlü güçlerden biridir. Orta ücretli işlerin azalması, bir zamanlar üniversite diploması olmadan orta sınıf bir yaşam kurabilen işçiler için o yolun daralması demektir. Aynı zamanda emeğin milli gelirden aldığı payın azalması, kazançların giderek daha büyük bir kısmının sermaye sahiplerine gitmesi anlamına gelir. Bu yüzden otomasyonun sonuçları, yalnızca teknolojinin kendisine değil, vergi sistemine, eğitim politikasına, iş güvencesi kurallarına ve işçilerin pazarlık gücüne bağlıdır. Acemoglu ile Restrepo, vergi sistemindeki çarpıklıkların ya da her şeyi otomatikleştirme hevesinin, fazla ve verimsiz otomasyona yol açabileceği uyarısında bulundu.

Türkiye için bu soru özel bir anlam taşır. Türkiye'nin imalat sanayisi beyaz eşya ile otomotiv gibi robot kullanımının hızla arttığı sektörleri ve tekstil gibi emek yoğun sektörleri birlikte barındırır. Genç bir nüfusa sahip olan Türkiye'de, Almanya'daki bulgu özellikle önemlidir: otomasyonun yükü işini kaybedenlerden çok, işgücüne yeni girecek gençlere düşebilir. Mesleki eğitimin ve üniversite eğitiminin hangi becerileri kazandırdığı, gençlerin otomasyonla rekabet eden mi yoksa onu tamamlayan görevlere mi hazırlandığını belirleyecektir.

Model

Çözümlü örnek — Bir görevi otomatikleştirme kararı

Bir firma, ürettiği her birim için bir paketleme görevine ihtiyaç duyuyor. Bir işçi bu görevi birim başına 10 liralık emek maliyetiyle yapıyor. Firma bir makine alırsa, makinenin amortisman, bakım ve enerji dahil birim başına maliyeti 9,5 lira olacak.

Firma için karar basittir: makineyle birim başına 0,5 lira tasarruf eder ve görevi otomatikleştirir. Ama bu otomasyonun verimlilik kazancı çok küçüktür, birim maliyette yalnızca yüzde 5'lik bir düşüş. Görevi yapan işçi yerinden edilir, ama fiyatlardaki düşüş ve üretimdeki artış çok sınırlı kalır. Bu, vasat teknolojinin tanımıdır.

Şimdi aynı görevi birim başına 2 liraya yapan bir makine düşünelim. Birim maliyet 10 liradan 2 liraya, yani yüzde 80 düşer. Firma bu kazancın bir kısmını fiyatlara yansıtırsa, ürüne olan talep önemli ölçüde artabilir. Daha fazla üretim, otomatikleşmemiş görevlerde, örneğin tasarım, satış, kalite kontrol ve lojistikte daha fazla işçiye ihtiyaç doğurur. Yer değiştirme etkisi iki durumda da aynıdır: paketleme görevindeki işçi yerinden edilir. Ama verimlilik etkisi ikinci durumda çok daha büyüktür.

Bu hesap, bir vergi çarpıklığının da nasıl işlediğini gösterir. Emek üzerindeki vergiler ve primler yüksek, makine yatırımı ise vergi indirimleriyle destekleniyorsa, firmanın gördüğü emek maliyeti gerçek maliyetinden yüksek, makine maliyeti ise düşük olur. Örneğin emek maliyetinin 10 liranın 3 lirası vergiden oluşuyorsa, toplum açısından gerçek kaynak maliyeti 7 liradır. Makinenin 9,5 liralık maliyeti ise bu gerçek maliyetin üstündedir. Firma, vergiler nedeniyle, toplumun kaynaklarını israf eden bir otomasyonu seçer.

Çözümlü örnek — Net etkiyi ayrıştırmak

Bir sektörde 1.000 işçi çalışıyor ve bu işçiler eşit ağırlıklı on görevi yapıyor. Yeni bir teknoloji bu görevlerden üçünü otomatikleştiriyor. Yer değiştirme etkisi, bu üç görevdeki 300 işçinin işinden olmasıdır. Geriye kalan yedi görevde 700 işçi kalır.

Otomasyon birim maliyetleri yüzde 12 düşürüyor ve bu düşüş fiyatlara tamamen yansıyor. Sektörün ürününe olan talep fiyata 1,5 esneklikle tepki veriyorsa, fiyattaki yüzde 12'lik düşüş üretimi yaklaşık yüzde 18 artırır. Üretim yüzde 18 artınca, otomatikleşmemiş görevlerde çalışan işçi sayısı da yaklaşık aynı oranda artar: 700 × 1,18 = 826 işçi. Bu, verimlilik etkisidir.

Yeni teknoloji ayrıca, makinelerin programlanması, bakımı ve ürettikleri verilerin incelenmesi gibi yeni görevler yaratıyor ve bu görevlerde 50 işçi istihdam ediliyor. Bu, yeniden konumlanma etkisidir. Sektörün toplam istihdamı 826 + 50 = 876 olur. Net etki, 1.000'den 876'ya, yani 124 işçilik bir düşüştür.

Talebin fiyat esnekliği 3 olsaydı, yüzde 12'lik fiyat düşüşü üretimi yaklaşık yüzde 36 artırırdı. Otomatikleşmemiş görevlerde 700 × 1,36 = 952 işçi çalışır, yeni görevlerle birlikte toplam 1.002 olur ve istihdam neredeyse hiç değişmez. Esneklik 0,5 olsaydı üretim yalnızca yüzde 6 artar, toplam istihdam 700 × 1,06 + 50 = 792 olurdu. Otomasyonun net etkisi, verimlilik kazancının büyüklüğüne, ürüne olan talebin esnekliğine ve yeni görevlerin ne kadar hızlı yaratıldığına bağlıdır. Emek talebini incelediğimiz derste, firmanın girdi bileşimini değiştirmesini üretimini büyütmesinden ayırmıştık; burada aynı ayrım görevler düzeyinde karşımıza çıkıyor.

Çözümlü örnek — Robot maruziyeti ne anlama gelir?

Acemoglu ile Restrepo'nun tahmini, bir bölgeye uygulanabilir. Çalışma çağındaki nüfusu 200 bin olan bir yerel emek piyasasında robot maruziyeti bin işçi başına 3 robot artıyor. Bin işçi başına bir robot, çalışanların nüfusa oranını 0,2 puan düşürdüğüne göre, üç robot bu oranı 0,6 puan düşürür. Bu, 200.000 × 0,006 = 1.200 kişinin daha az çalışması demektir. Ücretler ise yaklaşık 3 × 0,42 = yüzde 1,26 düşer.

Bu rakamlar küçük görünebilir, ama iki şeyi unutmamak gerekir. Birincisi, etki bölgenin bütün çalışanlarına eşit dağılmaz; imalat sanayisinde, rutin görevlerde çalışan ve üniversite diploması olmayan işçilerde yoğunlaşır. İkincisi, bu tahmin yerel emek piyasasındaki etkidir. Robotların ürettiği malların ucuzlaması ve robot üreticilerinin kârları gibi kazançlar başka bölgelere ve başka gruplara yayılır. Ulusal düzeydeki net etki, bu kazançlar hesaba katılınca farklı olabilir.

Çözümlü örnek — Emeğin payı

Bir sektörde bir yılda 1.000 liralık katma değer yaratılıyor ve bunun 600 lirası ücretlere, 400 lirası sermayeye gidiyor. Emeğin katma değerden aldığı pay yüzde 60'tır. Sektör bazı görevleri otomatikleştiriyor. Katma değer 1.050 liraya çıkıyor, ama ücretlere giden tutar 570 liraya düşüyor; sermayeye giden tutar 480 lira oluyor.

Yeni durumda emeğin payı 570 ÷ 1.050 ≈ yüzde 54'tür. Otomasyon, toplam geliri yüzde 5 artırırken emeğin payını 6 puan düşürdü. Ücretlerin toplamı 30 lira azaldı, sermayenin geliri 80 lira arttı. Toplumun toplam geliri arttığı hâlde, çalışanlar olarak gelir elde edenler kaybetti. Acemoglu ile Restrepo'nun çerçevesinde, otomasyonun emeğin payını her zaman düşürmesi bu yüzdendir: makineye geçen her görev, o görevin gelirini emekten sermayeye aktarır. Emeğin payını yeniden artırabilecek olan, yeni görevlerin yaratılmasıdır.

Bunu aynı örnekle görelim. Otomasyondan sonra sektörde, makinelerin programlanması ve ürettikleri verilerin çözümlenmesi gibi yeni görevler ortaya çıkıyor. Bu görevler 90 liralık ek katma değer yaratıyor ve bunun 80 lirası bu görevleri yapan çalışanlara ücret olarak gidiyor. Katma değer 1.050 + 90 = 1.140 liraya, ücretler 570 + 80 = 650 liraya çıkıyor. Emeğin payı 650 ÷ 1.140 ≈ yüzde 57 olur. Yeni görevler, ücretlerin toplamını otomasyon öncesindeki 600 liranın üstüne taşıdı ve emeğin payını yüzde 54'ten yüzde 57'ye yükseltti; ama başlangıçtaki yüzde 60'a geri götürmedi. Emeğin payının zaman içinde ne yöne gideceği, otomasyonun hızı ile yeni görev yaratmanın hızı arasındaki yarışa bağlıdır.

Çözümlü örnek — İşten çıkarmadan küçülmek

Almanya bulgusunun mekanizması basit bir hesapla görülebilir. Bir fabrikada 1.000 işçi çalışıyor. Her yıl işçilerin yüzde 6'sı emeklilik, taşınma ya da iş değiştirme nedeniyle kendiliğinden ayrılıyor; fabrika şimdiye kadar ayrılanların yerine yeni işçi alıyordu. Fabrika robotlara geçiyor ve üretimi aynı düzeyde tutmak için beş yıl sonra 750 işçiye ihtiyaç duyacağını hesaplıyor.

Fabrika hiç kimseyi işten çıkarmadan, yalnızca ayrılanların yerine yeni işçi almayarak küçülebilir. Birinci yıl 60 kişi ayrılır ve işçi sayısı 940'a iner. İkinci yıl 940'ın yüzde 6'sı, yaklaşık 56 kişi ayrılır ve sayı 884 olur. Üçüncü yıl yaklaşık 53 kişi ayrılır ve 831'e, dördüncü yıl yaklaşık 50 kişi ayrılır ve 781'e, beşinci yıl yaklaşık 47 kişi ayrılır ve 734'e iner. Beş yılda fabrika, hedefinden biraz daha fazla küçüldü; bu yüzden son yıl birkaç yeni işçi alır.

Bu süreçte mevcut işçilerden hiçbiri işini kaybetmedi; bazıları robotların bakımı ve kalite kontrolü gibi yeni görevlere kaydırıldı. Ama beş yıl boyunca fabrikaya girmeyi bekleyen yaklaşık 250 genç için kapı kapandı. İşsizlik istatistiklerinde bir işten çıkarma dalgası görünmez; kayıp, hiç açılmayan işlerin yokluğudur. Otomasyonun maliyetinin kime düştüğünü anlamak için yalnızca işini kaybedenlere değil, işe girenlere de bakmak gerekir.

Çözümlü örnek — Kutuplaşmayı okumak

Bir ülkede işleri ücret düzeyine göre üç gruba ayıralım. Başlangıçta istihdamın yüzde 30'u düşük ücretli, yüzde 45'i orta ücretli, yüzde 25'i yüksek ücretli işlerde. On beş yıl sonra bu paylar yüzde 34, yüzde 33 ve yüzde 33 oluyor. Bu rakamlar bir örnektir.

Orta ücretli işlerin payı 12 puan düştü; bu puanların 4'ü düşük ücretli, 8'i yüksek ücretli işlere geçti. Emek piyasası iki uca doğru çekildi. Ortalama ücret, yüksek ücretli işlerin payı arttığı için yükselebilir; ama bu, orta ücretli işlerden çıkan işçilerin daha iyi işlere geçtiği anlamına gelmez. Yüksek ücretli işlere geçenler çoğunlukla üniversite eğitimli genç kuşaklar olabilirken, orta ücretli işlerini kaybeden daha yaşlı işçiler düşük ücretli hizmet işlerine yönelmiş olabilir. Toplam paylardaki değişim, kişilerin yaşadığı değişimi göstermez; bunu görmek için aynı kişileri zaman içinde izleyen veriler gerekir. Almanya çalışmasının idari verilerle işçileri tek tek izlemesi, bu yüzden değerlidir.

Kutuplaşmanın mantığı

Maarten Goos, Alan Manning ve Anna Salomons, 1993–2010 döneminde 16 Batı Avrupa ülkesinde iş kutuplaşmasının yaygın olduğunu belgeledi. Rutin yanlı teknolojik değişim ve üretimin yurt dışına kaydırılması, hem toplam kutuplaşmayı hem de onun sektörlerin içinde ve sektörler arasında gerçekleşen kısımlarını büyük ölçüde açıklayabiliyordu.

Kutuplaşmanın mantığı, önceki derslerdeki araçlarla açıklanabilir. Rutin görevlerde makine ile emek birbirinin ikamesidir; makinelerin fiyatı düştükçe bu görevlerde emeğe olan talep düşer. Soyut görevlerde ise bilgisayarlar emeği tamamlar: bir analist, bir mühendis ya da bir yönetici, bilgisayarlar sayesinde çok daha fazla iş çıkarır ve talebi artar. Bu, sermaye–beceri tamamlayıcılığının görevler düzeyindeki biçimidir. Elle yapılan rutin olmayan görevler, örneğin bir hastaya bakmak, bir binayı temizlemek ya da yemek hazırlamak, uzun süre makinelere kolayca devredilemedi. Orta ücretli rutin işlerden çıkan işçilerin bir kısmı bu görevlere yöneldi. Bu da düşük ücretli hizmet işlerinde istihdamı artırırken, bu işlerde ücret artışını sınırladı.

Politika hangi kaldıraçları kullanabilir?

Model, otomasyonun sonuçlarını etkileyebilecek üç kaldıraç gösterir. Birincisi, emek ile sermaye arasındaki vergi dengesidir. Birinci çözümlü örnekte gördüğümüz gibi, emek üzerindeki yüksek vergiler ve makine yatırımına tanınan cömert indirimler, firmaları toplum açısından verimsiz olan vasat otomasyona yöneltebilir. Bu çarpıklığı azaltmak, otomasyonu yasaklamadan yalnızca verimli olanlarının seçilmesini sağlar.

İkincisi, beceriler ve uyumdur. Yerinden edilen işçilerin genişleyen görevlere ve yeni görevlere geçebilmesi, genel beşerî sermayelerine ve yeniden eğitim olanaklarına bağlıdır. Almanya'da gençlerin mesleki eğitimden üniversiteye yönelmesi, bu uyumun eğitim tercihleri yoluyla da gerçekleştiğini gösterir. Üçüncüsü, yeniliğin yönüdür. Autor ve arkadaşlarının bulgusu, emeği tamamlayan yeniliklerin emek talebini artırdığını gösterir; kamu araştırma destekleri ve alım politikaları, yeniliklerin hangi yöne gideceğini bir ölçüde etkileyebilir. Bu kaldıraçların hangisine ne ağırlık verileceği, verimlilik ile dağılım arasındaki tercihlere bağlıdır ve tartışmalıdır.

Modelin sınırları

Buradaki çerçeve, görevlerin açıkça rutin ya da rutin olmayan diye ayrılabildiğini ve teknolojinin hangi görevleri yapabileceğinin önceden bilindiğini varsaydı. Gerçekte teknolojinin sınırı hareket eder. On yıl önce makinelerin yapamayacağı düşünülen görevler, örneğin metin yazmak, çeviri yapmak ya da görüntüleri tanımak, bugün yapay zekâ sistemleri tarafından yapılabiliyor. Robotlar ve bilgisayarlar için geçerli olan kutuplaşma örüntüsünün, yüksek ücretli bilişsel görevleri de etkileyebilen yeni teknolojiler için aynı biçimde tekrarlanacağı kesin değildir.

Çerçeve ayrıca yeni görevlerin nasıl yaratıldığını açıklamaktan çok, yaratıldıklarında ne olduğunu gösterir. Yeni görevlerin hızı, araştırmacıların ve firmaların hangi teknolojilere yatırım yaptığına, yani yenilik yönünün kendisine bağlıdır ve bu yön politikalardan etkilenebilir. Son olarak, yerel emek piyasalarına dayanan tahminler, ulusal düzeydeki etkileri ve fiyatlar yoluyla tüketicilere yayılan kazançları tam olarak yakalayamaz. ABD ve Almanya karşılaştırması da, kurumların etkisinin tek bir çalışmada ölçülmesinin ne kadar zor olduğunu hatırlatır.

Uygulama

Özet kartı

1. Keynes'in teknolojik işsizlik kaygısına rağmen iki yüz yıllık makineleşme zengin ülkelerde istihdamı çökertmedi; işler yok olmadı, değişti. Ama toplamın korunması, belirli işçilerin ve bölgelerin kaybetmediği anlamına gelmez.
2. Otomasyonun emek talebine etkisi, yer değiştirme etkisi ile verimlilik ve yeniden konumlanma etkileri arasındaki dengeye bağlıdır. Otomasyon emeğin katma değerden aldığı payı düşürür; bunu dengeleyebilen başlıca güç yeni görevlerdir. En büyük tehdit, emeği yerinden eden ama az verimlilik kazancı sağlayan vasat teknolojilerdir.
3. Acemoglu ile Restrepo, ABD'de bin işçi başına bir robotun çalışanların nüfusa oranını 0,2 puan, ücretleri yüzde 0,42 düşürdüğünü buldu.
4. Dauth ve arkadaşları, Almanya'da robotların imalattaki yer değiştirme etkilerinin hizmetlerdeki yeni işlerle tamamen dengelendiğini, yükün işgücüne yeni giren gençlere düştüğünü ve mevcut işçilerin firmalarında yeni görevler üstlendiğini buldu.
5. Autor ve arkadaşlarına göre bugünkü istihdamın çoğunluğu 1940'tan sonra ortaya çıkmış işlerde; ama 1980'den sonra yeni işler ücret dağılımının iki ucunda doğdu ve otomasyonun talebi aşındıran etkisi güçlendi. Rutin yanlı teknolojik değişim, orta ücretli işleri azaltarak iş kutuplaşmasına yol açtı.

Kavram sözlüğü

Kendini sına

1. (Çıktı 1) Rutin yanlı teknolojik değişimi ve iş kutuplaşmasını açıkla. Rutin görevlerin otomasyonu neden ücret dağılımının ortasındaki işleri en çok etkiler?
2. (Çıktı 2) Acemoglu ile Restrepo'ya göre en büyük tehdit neden «parlak» otomasyon teknolojileri değil de vasat teknolojilerdir? Verimlilik etkisi bu karşılaştırmada nasıl bir rol oynar?
3. (Çıktı 3) Bir firmada bir görevin birim başına emek maliyeti 20 liradır ve bunun 5 lirası vergi ve primlerden oluşur. Görevi yapacak makinenin birim maliyeti 17 liradır. Firma otomatikleştirir mi? Toplum açısından bu otomasyon kaynakları verimli kullanır mı?
4. (Çıktı 3) Bir sektörde 2.000 işçi eşit ağırlıklı on görevi yapıyor. Otomasyon iki görevi makinelere devrediyor ve birim maliyeti yüzde 10 düşürüyor; düşüş fiyata tamamen yansıyor. Talebin fiyat esnekliği 2'dir ve yeni görevlerde 80 işçi istihdam ediliyor. Otomatikleşmemiş görevlerdeki çalışanların üretimle aynı oranda arttığını varsayarak sektörün yeni toplam istihdamını ve net etkiyi hesapla.
5. (Çıktı 3) Bir sektörde katma değer 2.000 lira, ücretlere giden tutar 1.300 liradır. Otomasyondan sonra katma değer 2.200 liraya çıkıyor, ücretlere giden tutar 1.250 liraya düşüyor. Emeğin payı nasıl değişti? Sermayenin geliri ne kadar arttı?
6. (Çıktı 4) Bir yorumcu, «Yapay zekâ ve robotlar önümüzdeki on yılda işlerin yarısını yok edecek; tarih bize makinelerin her zaman işsizlik yarattığını gösteriyor» diyor. Acemoglu ile Restrepo'nun, Dauth ve arkadaşlarının ve Autor ve arkadaşlarının bulgularını ve modelin sınırlarını kullanarak bu iddiayı değerlendir.

Cevaplar

1. Rutin yanlı teknolojik değişim, teknolojinin adım adım tarif edilebilen kurallarla yapılabilen rutin görevlerde emeğin yerini alması, soyut görevlerde ve elle yapılan rutin olmayan görevlerde ise emeği ikame etmekte zorlanmasıdır. Rutin görevler, büro işleri, kayıt tutma ve tekrar eden üretim işleri gibi, ücret dağılımının ortasında yoğunlaşır. Bu yüzden otomasyonları orta ücretli işleri azaltır; soyut görevler ağırlıklı yüksek ücretli meslekler ve elle yapılan hizmet görevleri ağırlıklı düşük ücretli meslekler ise büyür. Sonuç iş kutuplaşmasıdır.
2. Otomasyon her zaman bir yer değiştirme etkisi yaratır; bunu dengeleyebilecek olan verimlilik etkisidir. Çok verimli bir teknoloji maliyetleri büyük ölçüde düşürür, fiyatlar düşer, üretim artar ve otomatikleşmemiş görevlerde ve öbür sektörlerde emeğe olan talep yükselir. Vasat bir teknoloji ise emeği yerinden edecek kadar ucuzdur, ama maliyetleri ancak biraz düşürür; yer değiştirme etkisi tam olarak ortaya çıkar, onu dengeleyecek bir verimlilik etkisi ise neredeyse hiç yoktur.
3. Firma açısından emek maliyeti 20, makine maliyeti 17 liradır; firma otomatikleştirir ve birim başına 3 lira tasarruf eder. Toplum açısından ise emeğin gerçek kaynak maliyeti 20 − 5 = 15 liradır; vergi ve primler toplumsal bir kaynak kullanımı değil, bir aktarmadır. Makinenin 17 liralık maliyeti 15 liradan yüksektir; bu otomasyon toplum açısından kaynakları israf eder. Vergi yapısı, firmayı verimsiz bir otomasyona yöneltiyor.
4. İki görevdeki 400 işçi yerinden edilir; 1.600 işçi kalır. Yüzde 10'luk fiyat düşüşü, esneklik 2 ile üretimi yaklaşık yüzde 20 artırır. Otomatikleşmemiş görevlerde 1.600 × 1,20 = 1.920 işçi çalışır. Yeni görevlerle toplam 1.920 + 80 = 2.000 olur. Net etki sıfırdır: yer değiştirme etkisi, verimlilik ve yeniden konumlanma etkileriyle tam olarak dengelenmiştir. Ama yerinden edilen 400 işçinin, genişleyen görevlere ya da yeni görevlere geçebilecek becerilere sahip olup olmadığı ayrı bir sorudur.
5. Önceki durumda emeğin payı 1.300 ÷ 2.000 = yüzde 65'tir. Otomasyondan sonra 1.250 ÷ 2.200 ≈ yüzde 56,8'dir; pay yaklaşık 8,2 puan düştü. Sermayenin geliri 700 liradan 950 liraya, yani 250 lira arttı. Toplam gelir yüzde 10 artarken ücretlerin toplamı 50 lira azaldı.
6. İddianın ciddiye alınması gereken bir yanı var: Acemoglu ile Restrepo, ABD'de robotlara maruz kalan bölgelerde istihdamın ve ücretlerin düştüğünü buldu; Autor ve arkadaşları da son kırk yılda otomasyonun talebi aşındıran etkisinin güçlendiğini gösterdi. Ama iddia iki yerde kanıtın izin verdiğinden fazlasını söylüyor. İlki, tarih makinelerin her zaman işsizlik yarattığını göstermez: iki yüz yıllık makineleşme zengin ülkelerde istihdamı çökertmedi ve bugünkü istihdamın çoğunluğu 1940'tan sonra ortaya çıkmış işlerdedir. Almanya'da robotların imalattaki yer değiştirme etkileri hizmetlerdeki yeni işlerle dengelendi. Öteki, «işlerin yarısı» gibi bir tahmin, işleri bütün olarak ele alır; oysa otomasyon görevleri etkiler ve bir mesleğin bazı görevleri makineye geçerken başkaları büyüyebilir. Öte yandan modelin sınırları, yapay zekânın daha önceki teknolojilerden farklı olarak yüksek ücretli bilişsel görevleri de etkileyebileceğini hatırlatır; geçmişteki örüntünün aynen tekrarlanacağı da kesin değildir. Kanıtlar, ne toplu bir işsizlik kehanetini ne de her şeyin kendiliğinden düzeleceği iyimserliğini destekler. Sonuç, verimlilik etkisinin büyüklüğüne, yeni görevlerin yaratılma hızına ve kurumların uyumu nasıl yönettiğine bağlıdır.

İleri okuma

• Daron Acemoglu, Pascual Restrepo (2020). «Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets». Journal of Political Economy 128(6). Sanayi robotlarının ABD yerel emek piyasalarına etkisi.
• Wolfgang Dauth, Sebastian Findeisen, Jens Suedekum, Nicole Woessner (2021). «The Adjustment of Labor Markets to Robots». Journal of the European Economic Association 19(6). Almanya'da emek piyasalarının robotlara uyumu.
• Daron Acemoglu, Pascual Restrepo (2019). «Automation and New Tasks: How Technology Displaces and Reinstates Labor». Journal of Economic Perspectives 33(2). Yer değiştirme, verimlilik ve yeniden konumlanma etkilerine giriş.
• David Autor, Caroline Chin, Anna Salomons, Bryan Seegmiller (2024). «New Frontiers: The Origins and Content of New Work, 1940–2018». Quarterly Journal of Economics 139(3). Yeni işlerin kökeni ve içeriği.

Sonraki derse köprü

Çalışma ekonomisi kursu boyunca işçileri ve firmaları, seçeneklerini tartan ve getirisi en yüksek olanı seçen karar vericiler olarak modelledik: emek arzında boş zaman ile gelir, eğitimde maliyet ile getiri, kayıtta prim ile ceza. Ama kursun başında, bazı işçilerin günlük bir gelir hedefine ulaşınca çalışmayı bıraktığını da görmüştük. Sıradaki kurs, davranışsal iktisada giriş yapıyor ve ilk dersi bu varsayımın kendisini sorguluyor. Rasyonellik iktisatta tam olarak ne anlama gelir? İnsanlar hangi durumlarda bu varsayımdan sistematik olarak saparlar ve bu sapmalar iktisadın öngörülerini ne ölçüde değiştirir?