write a critique for other classmate

 

 

 

 

 

WHY ARE THERE SO MANY JOBS?  

 The Impact of Automation on Employment in the United States   

­ Draft 1 ­ 

 

 

 

 

 

 

 

by  

Jashn Sardana 

Economics 322, Economics Seminar 

Professor McCain 

Drexel University 

 

     ​ Sardana 2 

 

Introduction 

  “Everyone can enjoy a life of luxurious leisure if the machine­produced [robots] wealth is shared, or 

most people can end up miserably poor if the machine­owners successfully lobby against wealth redistribution. 

So far, the trend seems to be toward the second option, with technology driving ever­increasing inequality.”  

― ​Stephen Hawking   

I​n the last few decades, specifically after the end of World War 2, there has been a surge 

of technological innovation in the World. Technological advances have not only made our lives 

much easier, but have introduced the concept of automation in our workplace. Even though 

workplace automation has made firms more efficient and profitable, it has done so by 

eliminating a huge proportion of jobs, predominantly jobs which require a medium level of skill. 

In addition to the number of jobs lost by automation, experts are also worried about automation 

preventing the creation of new jobs. In the past, industries hired a lot more people in comparison 

to lay offs, however this is not the case for newer industries. The newer industries seem to have a 

smaller workforce however are able to produce a much higher level of output.  

 

Argument: Technological advances are not always employment­increasing or Pareto­improving 

because of the following reasons: 

1. Complementarity 

2. Demand Elasticity 

3. Labor Supply 

     ​ Sardana 3 

However some ‘technologically lagging’ industries appear strongly income elastic. Examples: 

personal fitness, and the restaurant industry. 

 

The Relationship between Automation and Unemployment 

 

It may seem that automation and technological advances should have decreased the 

demand of human labor, however this has not been the case in the past. In the 20th century, the 

participation rate increased as more women started working. Figure 1 below shows the 

increasing trend of the Employment­Population Ratio from 1965 to 2000. Even though the 

Financial Crisis of 2008 caused a deep drop in the Ratio, there has been an increasing trend, 

which has only been possible due to increases in the demand of labor.  

Figure 1, Source: BLS 

     ​ Sardana 4 

The Employment­Population Ratio supports the notion that automation does not have a 

negative correlation with employment. In addition, there is much evidence that automation has 

not eliminated majority of jobs over the last few decades. It is true that automation has 

substituted labor in numerous occupations however it has also complemented labor in numerous 

occupations by raising output, productivity and wages. This substitution effect has been 

disproportionate to the skill and income levels, causing a polarization of the labor market. The 

top and bottom income and skill level workers have seen a rise in jobs however there has been 

decline in jobs for the middle income and skill level jobs. This has one big implication; the 

decline of the middle class. The decline of the middle class is creating a wealth inequality 

problem which might create problems in the future. Figure 2 below shows the decline of the 

middle income households between 1971 and 2015. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

     ​ Sardana 5 

          Figure 2, Source: Pew research center 

 

Employment Polarization 

“Job polarization refers to the recent shrinking concentration of employment in 

occupations in the middle of the skill distribution. Jobless recoveries refers to the slow rebound 

in aggregate employment following recent recessions, despite recoveries in aggregate output.”. 

(Source: National Bureau of Economic Research). The decline in the middle income and skill 

jobs is because these are the jobs that are being replaced by automation. These jobs are more 

‘routine tasks’ like processing a company’s payroll, tabulating the age distribution in a county 

and other clerical tasks. This ‘routine tasks’ can be fully codified as they follow repetitive 

procedures, hence they can be codified by the latest computer softwares and then performed by 

computers. Higher income level jobs require skills such as flexibility, judgement, high reasoning, 

logical  deductions, creativity, intuition and language which cannot be automated. On the other 

end of the income scale, lower wage occupations such as food preparation, serving, janitorial, 

maintenance, hairdresser and security need a different type of skills that do not always require 

high education such as physical skills, situational adaptability and communication which need to 

be ‘manual’ because making them automated would decrease the quality of the work and would 

not be efficient.  

 

 

 

 

     ​ Sardana 6 

 

 

      Figure 3, Source: Katz and Margo (2014) 

Figure 3 above shows the average change per decade in US occupational employment for 

two periods: 1940­1980 and 1980 to 2010. We can see that professional/technical jobs that are 

complemented by automation have been constantly growing since 1940’s, and operative/laborer 

occupations have been constantly declining since the 1940’s. Agricultural occupations declined 

vastly before 1980 because of a wide range of automation technology flooding the agriculture 

industry. Even though there are new jobs being created as some jobs become automated, there is 

     ​ Sardana 7 

still a problem of wealth inequality that is arising. This is not only a problem in the US, but also 

a problem in other countries. The 16 countries in EU show similar results, as shown in Figure 4 

below. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Figure 4, Source: Goos, Manning, and Salomons (2014) 

 

Wage Polarization 

Employment Polarization and Wage Polarization are not always positively correlated. Just 

because we have deduced the presence of Employment Polarization from the parabolic shape of 

the figures above, it would be wrong to assume the presence of wage polarization from thouse 

     ​ Sardana 8 

figures. If the demand for high­skill jobs were inelastic, gains in productivity would have an 

effect on wages. Nonetheless all evidence points towards our hypothesis that automation has in 

fact, encouraged productivity as demand has kept up. In case for low skilled jobs like janitors, 

servers and drivers would not be affected by technology as automation does neither complement 

nor substitute it. They might be weakly complemented by technology, for example, in the case of 

Uber, customers can order a cab from their mobile phones and pay through their cell phones too. 

As these occupations do not need training or education, these occupations are income elastic. 

Even though automation has a strong positive correlation with employment polarization, it does 

share the same correlation with wage polarization.  

The Recent Slowdown in the Growth of High­Skill Occupations 

 

 

 

Polanyi’s Paradox 

“We can know more than we can tell... The skill of a driver cannot be replaced by a thorough 

schooling in the theory of the motorcar; the knowledge I have of my own body differs altogether 

from the knowledge of its physiology.” (Michael Polanyi, 1966) 

­Will it overcome? 

­Environmental Control 

­Machine Learning 

 

Conclusions 

     ​ Sardana 9 

 

Bibliography 

David H. Autor, “Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of 

Workplace Automation” 

Joel Mokyr, Chris Vickers, and Nicolas L. Ziebarth, “The History of Technological Anxiety and   

the Future of Economic Growth: Is This Time Different?” 

Gill A. Pratt, “Is a Cambrian Explosion Coming for Robotics?”