Technology-driven unemployment: A meta-analysis

Abstract

Will technological progress increase unemployment? Despite numerous at- tempts by researchers to answer this question, a consensus has yet to be reached since the findings provide contradicting results. To address this issue, we collect 516 estimates from 43 different studies and distinguish them on 31 characteris- tics to find the true net effect of technology advancements on employment. We observe almost negligible underlying effect based on multiple linear tests while discovering strong negative publication bias. Moreover, based on the Bayesian Model Averaging method, we identify eight factors significantly influencing the estimates of the effect - instrumental variable regression, group of other tech- nology indicators, regional data, trends, journal impact, developed country, manufacturing and high-skill labour. JEL Classification E24, O31, O32, O33 Keywords AI, robots, unemployment, technology Title Technology-driven unemployment: A meta- analysis

Zvýší technologický pokrok nezaměstnanost? Přestože se mnoho výzkumník˘u snažilo na tuto otázku odpovědět, dosud nebylo dosaženo konsensu, neboť autoři poskytují protichůdné výsledky. Pro vyřešení tohoto problému jsme shromáždili 516 odhad˘u z 43 různých studií, které odlišujeme na základě 31 charakteristik, abychom zjistili skutečný efekt technologického pokroku na za- městnanost. Na základě různých lineárních testů pozorujeme téměř zaned- batelný efekt, zatímco odhalujeme silný negativní vliv publikační selektiv- ity. Navíc, s využitím bayesovského průměrování modelů, identifikujeme osm faktorů, které významně ovlivňují odhady tohoto efektu - regrese instrumen- tální proměnné, skupinu dalších ukazatelů technologie, regionální data, trendy, dosah časopisu, rozvinutou zemi, výrobu a pracovní sílu s vysokými dovednos- tmi. Klasifikace JEL E24, O31, O32, O33 Klíčová slova umělá inteligence, roboti, nezaměstnanost, technologie Název práce Technologicky podmíněná nezaměstnanost: Metaanalýza