| Interview mit Aaron Benanav, geführt von Moritz Aschemeyer |
Veränderungen der letzten Jahrzehnte in wirtschaftlichen Produktionsprozessen haben uns alle global beeinflusst. Interdependente Produktionsketten und die Automatisierung von großen Zweigen der Industrie sind dabei nur zwei Beispiele dieser großen Umstrukturierung.
»Fully automated luxury communism« oder zumindest ein dank technologischem Fortschritt arbeitsarmes Leben mit bedingungslosem Grundeinkommen (BGE) scheint für viele sich progressiv wähnende Menschen ein in naher Zukunft möglicher Traum zu sein. Über Fallstricke der Automatisierungserzählung, zugrundeliegende ökonomische Tendenzen und die Entscheidung, wo wir im Sozialismus Schwimmbäder bauen, sprach die HUch mit dem an der Humboldt-Universität (HU) forschenden Wirtschaftshistoriker Aaron Benanav. Sein Buch Automatisierung und die Zukunft der Arbeit, in dem es um Entwicklungen der globalen Wirtschaft und die Notwendigkeit einer postkapitalistischen Alternative geht, erscheint im Oktober auf Deutsch bei Suhrkamp.
Was verstehen Sie unter »Automatisierungsdiskurs«?
Darunter fasse ich einige Theoretiker_innen sowie den Tenor, den man in Zeitungen und Zeitschriften findet. In dem Diskurs wird suggeriert, dass die Technologie vor einem qualitativen Sprung steht, der den Charakter von Arbeit und Gesellschaft grundlegend verändern wird. In letzter Zeit hat es zwar einen Dämpfer gegeben, was den Optimismus bezüglich der Technologien angeht, da die Grenzen des maschinellen Lernens und des deep learning1 immer deutlicher werden. Das hat aber nicht unbedingt die Positionen in Bezug auf die Auswirkungen der Technologien auf die Gesellschaft verändert.
Quer durch das politische Spektrum, von Marxist_innen der äußersten Linken über Leute in der Mitte bis hin zu Teilen der Rechten – sogar Personen wie der ehemalige US-Präsident Obama – viele stimmen darin überein, dass wir an der Schwelle zu weiterer Automatisierung der Arbeit stehen. Was sie eint, ist die Annahme, dass das größte Problem der Wirtschaft ein Verteilungsproblem ist: Der mit der Automatisierung verbundene Produktivitätsgewinn führt dazu, dass die Ungleichheit steigt und die Frage aufkommt, wie wir die Güter an die Menschen verteilen, wenn sie nicht arbeiten. Deshalb befürworten die Automatisierungstheoretiker_innen das bedingungslose Grundeinkommen (BGE) oder andere Formen staatlicher Zuschüsse. Ich denke allerdings, dass sie in zentralen Punkten falsch liegen.
In ihrem Buch gehen sie genauer darauf ein. Was sind die zugrunde liegenden Tendenzen, die den Automatisierungsdiskurs als falsch entlarven?
Arbeitnehmer_innen sind seit geraumer Zeit damit konfrontiert, dass es nicht genug Arbeitsplätze gibt. Vor allem Berufseinsteiger_innen sowie ältere Frauen oder arbeitslose Personen, die in den Beruf zurückkehren, haben große Probleme. Wir können die Makroeffekte davon in Form von steigender Ungleichheit, Rückgang der Lohnquote2, wachsender Ungleichheit unter den Arbeitenden, und vor allem Ungleichheiten zwischen den Erträgen von Kapital und Arbeit sehen. Das wird nun fälschlicherweise dem schnellen technologischen Wandel zugeschrieben. Wenn wir uns allerdings die Empirie ansehen, ist das genaue Gegenteil der Fall.
Der Produktivitätszuwachs verlangsamt sich in der verarbeitenden Industrie, dem Sektor, in dem die neuen digitalen Technologien am stärksten genutzt werden, aber auch im Rest der Wirtschaft. Die letzten zehn Jahre waren in den USA das schlechteste Jahrzehnt für das Produktivitätswachstum seit Beginn der Messungen in der Nachkriegszeit. Es scheint nur an der Oberfläche so, als würde die Produktivität rapide ansteigen, dabei wächst einfach die Gesamtwirtschaft noch langsamer. Es kann also nicht sein, dass die Technologie die Ursache ist. Die eigentliche Ursache ist eine langfristige Verlangsamung des Wirtschaftswachstums, ein Prozess, den einige Ökonom_innen als säkulare Stagnation bezeichnen.
In meiner Argumentation, die einige dieser Fragen zu Automatisierung, Beschäftigung und Strukturwandel aufgreift, geht es vor allem um den langfristigen Verlust dieser Produktionsdynamik. Immer mehr Länder produzieren Industriegüter und die Globalisierung führt zu Überkapazitäten und Sättigung der Märkte, Hyperwettbewerb und einem Rückgang der Investitionen in handelbare Güter. Im Automatisierungsdiskurs wird zudem davon ausgegangen, dass schnelle technologische Umwälzungen dazu führen würden, dass Arbeitsplätze schneller vernichtet werden als in der Vergangenheit. Dies ist aber nicht der Fall: Neue Arbeitsplätze werden vielmehr in einem viel langsameren Tempo geschaffen als zuvor. Darum haben Berufseinsteiger_innen im sogenannten globalen Norden so viele Probleme, während in vielen anderen Ländern Menschen ihre sicheren Arbeitsplätze in der Produktion halten konnten.
Sie haben gesagt, einer der Gründe für die aktuelle Situation sind Überkapazitäten in der Industrie. Bedarf an industriell produzierten Gütern gäbe es ja durchaus.
Die Frage ist nicht, ob es einen Bedarf gibt, sondern ob die Vorteile einer langfristigen Investition die Risiken überwiegen. Und in einem hyperkompetitiven internationalen Umfeld stellen die Unternehmen meist fest, dass es sich nicht lohnt. Schon jetzt ziehen sich Unternehmen aus China zurück und versuchen, Standorte in Subsahara-Afrika oder Indien zu finden, aber diese Länder industrialisieren sich nicht so schnell wie China es beispielsweise getan hat. Selbst mit Vorteilen bei den Löhnen und der Infrastruktur, die diese Länder nicht haben, ist es sehr schwer, noch schnelles Wachstum zu erzielen.
Sie beschreiben China als eine Ausnahme, wie passt das ins Bild, wenn doch der Weltmarkt schon stark umkämpft ist – und warum sind andere Entwicklungskonzepte fehlgeschlagen?
Die meisten Länder, die sich schnell industrialisiert haben, haben dies durch Exporte erreicht. Die Idee, dass sich Länder des globalen Südens vom Weltmarkt abkoppeln könnten, war in den 1950er und 1960er Jahren populär – die importsubstituierende Industrialisierung – aber sie war weniger erfolgreich als erwartet. Länder wie die USA und später auch Deutschland und Japan haben angesichts der zunehmenden Überkapazitäten und des Hyperwettbewerbs im globalen Norden nach Orten gesucht, an denen sie arbeitsintensive Teile ihrer Produktion zu Niedriglöhnen durchführen konnten, globale Lieferketten sind die Folge. Auch wenn Teile der arbeitsintensiven Produktion in den globalen Süden gingen, wuchs die Wirtschaft insgesamt langsamer. In Anschluss an das lesenswerte Buch von Ching Kwan Lee mit dem Titel Against the Law über China, ist mein Argument, dass die rust belts3, die für die heimischen Märkte produziert hatten, »weggerostet« sind und die sun belts4, die sich in die globalen Märkte integrierten, wuchsen, aber den Niedergang der rust belts nicht aufwiegen konnten. Selbst Niedriglohnländer, wie zum Beispiel Mexiko oder Brasilien hatten große Schwierigkeiten, am Markt zu partizipieren. Wenn die Weltwirtschaft mit fünf Prozent pro Jahr wächst und man im Durchschnitt liegt, wächst man sehr schnell, aber wenn die Rate auf zwei Prozent fällt, dann muss man, um mit fünf Prozent pro Jahr oder schneller zu wachsen, wie im Fall von China, anderen Ländern Marktanteile wegnehmen. China hat das geschafft, und davor für eine Zeit lang Südkorea, Taiwan und die anderen südostasiatischen »Tigerstaaten«5.
Ein Nullsummenspiel im Wachstum?
Oder der Trugschluss der Komposition: Je mehr Länder dieselbe Strategie verfolgen, desto schwieriger ist es für jedes einzelne, erfolgreich zu sein, das betrifft auch all diese neuen Industrien. Zum Beispiel sind Märkte für LCD-Bildschirme wahrscheinlich mit die am meisten übersättigten Märkte, die es gibt.
Wie entwickelt sich der Dienstleistungssektor – gibt es hier noch Wachstumschancen?
Wir können einige Dienstleistungen sehen, die Industrien immer ähnlicher werden. Wenn man in ein Fast-Food-Restaurant geht, sieht es aus, wie Fließbandarbeit; wenn man Bilder von Amazon-Lagerhäusern sieht, wirkt es ebenfalls sehr industriell. Viele Dienstleistungen lassen sich allerdings nicht industrialisieren. Die Grenzen von KI, von Deep Learning und maschinellem Lernen bedeuten, dass da in absehbarer Zeit wenig passieren wird. Infolgedessen drängen Menschen in solch tendenziell schlechter bezahlte Arbeit, die niedrige Produktivitätswachstumsraten hat. Es ist keine logische Folge, aber es ist ein Merkmal einer Wirtschaft, die diese Sättigungsgrade erreicht.
Infolge von Covid-19 haben wir eine globale Krise auch im Bereich der Arbeit. In Ihrem Buch deuten Sie an, dass sich die von Ihnen genannten Trends mit der Zeit verschlimmern könnten. Hat sich diese These nach einem Jahr Pandemie bewahrheitet?
Die Regierungen haben offensichtlich einen sehr schlechten Job bei der Bewältigung der Krise gemacht. Außerdem zeigen sich die Grenzen der Automatisierungsgeschichte. Viele Menschen mussten unter sehr gefährlichen Bedingungen weiterarbeiten, um die Gesellschaft am Laufen zu halten. Es gab keinen Trend, dass Computer und Roboter in der Krise diese Rolle übernommen hätten. Ein weiteres Problem ist, dass die Stagnationstendenz die Narben der Krise noch schlimmer macht. Das ist insofern beängstigend, als zu der langen Phase des Wiederaufschwungs der sich verschlimmernde Klimawandel dazukommt. Es gibt zwar langsam ein Bewusstsein dafür in den Regierungen, aber ich denke nicht, dass sie der Aufgabe gewachsen sind.
Eine intuitive Lösung wäre, die Nachfrage anzukurbeln, was bei Keynesianern oder MMT6-Befürworter_innen beliebt ist, indem man den Menschen Jobs im öffentlichen Sektor gibt, um ihre Kaufkraft zu erhöhen. Alternativ könnte man den Leuten auch einfach Geld geben.
Wenn man den Leuten Geld gibt, denke ich, dass sie eher Schulden abzahlen. Wenn man öffentliche Arbeitsplätze schafft, würde diese Strategie, wenn sie tatsächliche Investitionen beinhaltet, mehr Wirkung zeigen. Ich halte es allerdings für unwahrscheinlich, dass so etwas in einem ausreichend großen Maßstab geschieht. Ein wichtiger Aspekt ist allerdings, dass die Idee öffentlicher Wirtschaft diskutiert wird. Ich denke allerdings, dass man das gerade im Hinblick auf die technokratische Zentralisierung der Macht im Auge behalten sollte. Der Keynesianismus hat eine lange Geschichte als technokratisches Elitenprojekt, das nicht wirklich an Demokratie oder Arbeitnehmer_innenbeteiligung interessiert war.
Einige Befürworter_innen des BGE sagen, dass dadurch demokratische Prozesse gestärkt werden, da Menschen von ökonomischen Zwängen befreit werden. In ihrem Buch kritisieren Sie das BGE jedoch scharf.
Ich denke, der offensichtliche Punkt ist, dass auch BGE-Befürworter_innen vor allem ein Verteilungsproblem sehen. Unter den Krisenbedingungen und aktuellen Machtverhältnissen neigen Sozialprogramme dazu, unter die Räder zu kommen. Die gegenwärtigen Wohlfahrtsprogramme sind seit langem monetär eingeschränkt, das BGE wird die gleichen Grenzen erfahren. Anstatt also ein von Mitte-Links gewünschtes Level zu erreichen, wird es auf einem sehr niedrigen Niveau bleiben und hauptsächlich andere Wohlfahrtsprogramme ersetzen. Das Problem ist, dass sie das Produktionsproblem nicht sehen.
Allerdings halte ich dem BGE-Diskurs zugute, dass er die Idee von universellen Leistungen gefördert hat. Aus politischer Sicht ist es wichtig, dass es keine Bedürftigkeitsprüfung7 gibt, die eine sehr technokratische Art der Wohlfahrt ist, bei der es eher darum geht, arme Menschen zu bestrafen.
Wenn wir ein BGE haben könnten, das für jede_n erschwinglich und hoch genug ist, könnten wir vielleicht einfach die Produktion kollektivieren. In einem kürzlich erschienenen Artikel8 verweisen Sie auf die algorithmischen Sozialist_innen, die einen Schritt über den Automatisierungsdiskurs hinaus sind, weil sie über geplante Produktion nachdenken. Sie haben sie in Bezug auf Algorithmen kritisiert.
Da gibt es eine Menge zu sagen. Wie können wir eine öffentliche Wirtschaft erreichen, oder eine sozialistische Wirtschaft oder was ich Wirtschaft der Postknappheit nenne? Die Idee der algorithmischen Geschichte ist ähnlich wie der Automatisierungsdiskurs, sie scheint anzunehmen, dass wir dieses technologische Niveau erreicht haben, wo wir all diese Entscheidungen automatisieren könnten.
In gewisser Weise ähnelt das der Staatsmonopolkapitalismus-Theorie9, wenn man sagt, dass Amazon und all die anderen Monopolfirmen quasi Planwirtschaft betreiben und eine solche Macht und Größe haben, dass sie mehr oder minder reif zur Übernahme sind. Überspitzt könnte man sagen, wir brauchen nur ein öffentliches Amazon, das unsere Daten entsprechend unserer Bedürfnisse verarbeitet.
So würde man das Ausmaß übersehen, in dem die menschliche Entscheidungen grundlegend sind, um Dinge zu produzieren. In diesem Sinne stimme ich mit Hayek10 überein, der zentralisierten Produktionssystemen kritisch gegenüberstand. Nicht einmal mit fortschrittlichen Computern ist es möglich, genug über alles im System zu wissen: den Standort, welche Arten von Produktionswerkzeugen zur Verfügung stehen, welche Optionen die Menschen innerhalb der Produktionseinheiten haben, um Dinge zu produzieren. Und selbst wenn man das mit Algorithmen tun könnte, müssen die Menschen in der Produktion verstehen, warum sie tun, was sie tun. Aus all diesen Gründen braucht es ein menschenzentriertes Produktionssystem. Und das bedeutet nicht, dass Menschen ohne neue und digitale Technologien arbeiten, sondern mit ihnen. Daran bin ich wirklich interessiert! Ich arbeite gerade an der Frage, wie man digitale Technologien und demokratische Protokolle nutzen kann, um eine Antwort auf die Frage zu geben, wie eine postkapitalistische oder Wirtschaft der Postknappheit aussehen könnte.
Könnten Sie erklären, was demokratische Protokolle sind?
Es bedeutet einfach, dass Entscheidungen darüber, was produziert werden soll, am Ende nicht von einer Maschine getroffen werden, die alle Informationen aufnimmt und ein Rezept dafür ausspuckt. Die Menschen müssen involviert sein und Entscheidungen treffen, aber in strukturierter Weise. Es ist schwer, das zu beschreiben, aber das vielleicht einfachste Beispiel wären Entscheidungen über öffentliche Güter: Wo bauen wir das Schwimmbad? Am Ende könnten wir Computer benutzen, um uns Informationen zu geben, wo die Computer denken, dass der beste Platz für das Schwimmbad ist, aber es gibt so viele Überlegungen, bei denen es nicht nur um die Optimierung von Ressourcen geht – was Algorithmen gut können. Die betreffen eine Reihe von Kriterien, nicht nur die effiziente Nutzung von Arbeit und Ressourcen, sondern auch Gerechtigkeit, Nachhaltigkeit und all diese anderen Arten von Fragen. Und sobald man etwas hat, das nicht als skalarer, sondern als vektorieller Wert bezeichnet wird, was sich nicht auf einen gemeinsamen Wert reduzieren lässt, haben wir im Grunde eine politische Frage, die von den Menschen gemeinsam gelöst werden muss. Was die digitalen Technologien und demokratischen Protokolle uns erlauben würden, ist, die Art und Weise, wie diese Entscheidungen getroffen werden, zu strukturieren, sodass sie nicht in endlosen Sitzungen stattfinden. Die Menschen wollen nicht an endlosen Meetings teilnehmen, um Dinge zu entscheiden. Sie wollen, dass gute Entscheidungen getroffen werden, und sie wollen ein Mitspracherecht in diesem Prozess. Aber sie wollen nicht die Kontrolle über alles haben, was entschieden wird. Ich stehe hier auch noch am Anfang meiner Auseinandersetzung.
Dann wünsche ich Ihnen noch viel Erfolg bei Ihrer Auseinandersetzung und bin gespannt auf mehr Details. Vielen Dank für das Gespräch.
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1 Machine learning bezeichnet grob gesagt das Optimieren von Algorithmen durch Dateneinspeisung. Deep learning ist eine Unterform des machine learning und dreht sich um die Nachbildung neuronaler Netze (Vgl. z.B. Lenzen, Manuela (2020): Künstliche Intelligenz, S.33ff.).
2 Anteil der Arbeitseinkünfte am Gesamteinkommen.
3 Rust Belts („Rostgürtel“) bezeichnet vor allem die ehemalige Schwerindustrieregion im Nordosten der USA. Ein deutsches Pendant wäre das Ruhrgebiet.
4 Sun belts („Sonnengürtel“) steht für die Gebiete in den südlichen USA, von Kalifornien bis Florida und die Carolinas. Dort ist vor allem die Dienstleistungswirtschaft sowie die Hochtechnologie relevant.
5 Als Tigerstaaten werden die Singapur, Hongkong, Taiwan und Südkorea bezeichnet, die sich zwischen den 1960er und 1990er-Jahren erfolgreich durch Importsubstitution industrialisierten.
6 MMT, kurz für Modern Monetary Theory, ist ein unter Linken und Linksliberalen populärer Wirtschafsansatz, welcher nachfrageorientierte Staatsinvestitionen befürwortet und die Ideologie des ausgeglichenen Haushalts („schwarze Null“) infrage stellt.
7 Bedürftigkeitsprüfungen findet man bei vielen Sozialprogrammen, so unter anderem auch beim Bezug von Arbeitslosengeld II („Hartz IV“) in Deutschland. Dabei wird das Vermögen der antragstellenden Person geprüft und muss ggf. bis zu einem Freibetrag aufgebraucht werden, bevor sie bezugsberichtigt ist.
8 Aaron Benanav (2020) – How to make a pencil? In: Logic (12), https://logicmag.io/commons/how-to-make-a-pencil/
9 Staatsmonopolkapitalismus oder Stamokap ist ein ursprünglich auf Rudolf Hilferding und Lenin zurückgehender Begriff, welcher das Endstadium des Kapitalismus anzeigen sollte.
10 Friedrich August von Hayek war ein Vordenker des Neoliberalismus. Ab den 1920er-Jahren kam es zwischen sozialistischen und wirtschaftsliberalen Ökonomen (darunter Hayek) zur sogenannten Kalkulationsdebatte über die Möglichkeit der planwirtschaftlichen Ersetzung des Preismechanismus.