Automation and its implication for education and fertility

Abstract

Mit abnehmenden Geburtenraten wird Automatisierung als Lösung zur Bewältigung des verringernden Arbeitskräfteangebots betrachtet, obwohl Automatisierung die Fertilität indirekt durch Veränderungen in den Beschäftigungsmustern beeinflusst. Entsprechend können Arbeitsplatzverdrängung, veränderte Einkommensniveaus und Instabilität auf dem Arbeitsmarkt Entscheidungen zur Familienplanung beeinflussen. Die Auswirkungen der Automatisierung auf unterschiedliche Bildungsgruppen und den entsprechenden Löhnen werden in dieser Arbeit erörtert, wobei festgestellt wird, wie höhere Löhne zu verringerten Geburtenraten führen können, da sich Karriereprioritäten verschieben. Ziel der Arbeit ist es, diese komplexe Beziehung zu analysieren, indem Automatisierung und Fertilität in ein OLG Model integriert werden, wobei zwischen verschiedenen Bildungsgruppen unterschieden wird. Die Arbeit beginnt mit der Einführung des OLG-Modells einschließlich Automatisierung, basierend auf Gasteiger und Prettner (2020). Dieses Modell bildet das Fundament für die folgenden Kapitel. Kapitel 3 präsentiert ein OLG-Modell nach Lankisch (2017),das sich auf die Gruppen skilled und unskilled Arbeiter konzentriert. Kapitel 4führt endogene Fertilität ein. Kapitel 5 erweitert die Analyse basierend auf Chen(2007), indem es endogene Weiterbildungsinvestitionen und endogene Fertilität betrachtet und untersucht, wie diese Faktoren interagieren. Die Arbeit kommt zu dem Schluss, dass keines der vorgestellten Modelle Wachstum aufweisen kann. Weiters kann gezeigt werden, dass eine Zunahme der Automatisierung zu einer Verringerung der Geburtenraten führt. Darüber hinaus wird dargelegt, dass die Qualifikationsprämie im Allgemeinen mit zunehmender Automatisierung steigt, der Zustrom von Arbeitnehmern in qualifizierte Positionen aufgrund der Automatisierung jedoch letztendlich diese Prämie schmälert.

The complexity of the relationship between automation, fertility, and education is setting the context for the thesis: As fertility rates decrease, automation is identified as a solution to address the shrinking workforce, although it indirectly influences fertility through changes in employment patterns. According to this, job displacement, altered income levels, and instability in the labor market can affect family planning decisions. Automation’s impact on skill groups and wage distribution is discussed in this work, noting how higher wages may lead to reduced fertility rates as career priorities shift. The thesis aims to analyze this complex relationship by incorporating automation and fertility into an overlapping generation (OLG) model, examining how these factors interact in different skill groups. It begins by introducing the OLG model including automation based on Gasteiger and Prettner (2020). This model is the foundation for subsequent chapters. Chapter 3 presents an OLG model following Lankisch (2017),focusing on skilled and unskilled worker groups. Chapter 4 builds on the previous model, introducing endogenous fertility. Chapter 5, based on Chen (2007),extends the analysis by including endogenous skill investments and endogenous fertility, studying how these factors interact. The thesis concludes that none of the presented models exhibit growth, and it can be inferred that an increase in automation leads to a reduction in birth rates. Furthermore, it is demonstrated that while the skill premium generally rises with increasing automation, the influx of workers into skilled positions due to automation eventually reduces this premium.