Wpływ automatyzacji, robotyzacji i sztucznej inteligencji na rynki pracy był ważnym tematem konferencji ASSA 2018. Daron Acemoglu (MIT) i Pascual Restrepo (Boston University) zaprezentowali łącznie trzy artykuły, w tym model uwzględniający zarówno automatyzację zadań, jak i tworzenie nowych zadań wykonywanych przez ludzi, który oferuje nowe podejście do analizy interakcji między postępem technicznym, innowacjami i pracą. Acemoglu i Restrepo pokazali również badanie empiryczne wskazujące, że robotyzacja zmniejszyła zatrudnienie w przemyśle amerykańskim. James Bessen (Boston University) argumentował, że technologia może zwiększyć zatrudnienie, o ile rynki nie są nasycone, a spadek cen spowodowany produktywnością przekłada się na wyższy popyt. Joseph Stiglitz (Columbia University) przedstawił model postępu technicznego podnoszącego produktywność pracy oraz płac wydajnościowych, w którym postęp techniczny okazuje się być „nadmiernym” i skutkuje zbyt wysokim bezrobociem. Erik Brynjolfsson (MIT) i Robert Seamans (NTU) przedstawili bieżące projekty mające na celu określenie, w jaki sposób uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja mogą zastąpić różne zawody w przyszłości.
Piotr Lewandowski, prezes IBS, przedstawił IBS Working Paper pt. „Routine and Ageing? The Intergenerational Divide In The Deroutinisation Of Jobs In Europe” podczas sesji dotyczącej automatyzacji pracy (-> opis sesji) . Pokazał związki wieku pracowników ze zmianami struktury zadań wykonywanych w pracy w krajach UE. Ponadto podczas sesji zostały zaprezentowane badania m.in. dotyczące wpływu spadku cen ICT na polaryzację płac w Europie (Vahagn Jerbashian, University of Barcelona) lub wykorzystujące teksty patentowe do badania skutków automatyzacji dla zatrudnienia w USA (Lukas Puettmann, Katja Mann – University of Bonn).
Podczas sesji poświęconej nowym metodom i modelom analizowania płacy minimalnej i rozkładu płac Attila Lindner (University College London) i jego współautorzy zastosowali tzw. bunching estimator przedstawiając analizę 138 przypadków podwyżek płacy minimalnej między 1979 a 2016 rokiem w USA. Stwierdzili, że ogólna liczba miejsc pracy charakteryzujących się niskimi wynagrodzeniami pozostała zasadniczo niezmieniona po podwyżkach płacy minimalnej. Brian Phelan (DePaul University) skupił się na wykorzystaniu do badania wpływu płacy minimalnej danych panelowych o większej liczbie przeszłych obserwacji niż standardowo wykorzystywane panele roczne, oraz na wykorzystaniu jako punktów odniesienia dla danych przekrojowych dłuższych horyzontów czasowych niż standardowo wykorzystywane dane z roku poprzedniego. Pokazał, że takie zmiany metodologii skutkują większymi oszacowaniami efektów podwyżek płacy minimalnej dla płac i rozkładu wynagrodzeń.
W kolejnej sesji Emmanuel Saez (University of California) i jego współpracownicy zaprezentowali globalne i regionalne wzorce nierówności oraz ich zmiany w czasie. Zwrócili też uwagę na zmiany nierówności w Rosji i Chinach podczas ich integracji z globalną gospodarką rynkową (Filip Novokmet, Paris School of Economics) oraz skrajne nierówności w Brazylii, Indiach, na Bliskim Wschodzie i Południu Afryki (Facundo Alvaredo, Paris School of Economics).
Materiały z poszczególnych sesji są dostępne na stronie konferencji.