Zwei UCLA-Ökonomen haben den US-Arbeitsmarkt für den Abschlussjahrgang 2026 ausgewertet und finden keinen KI-Effekt: 7,3 Prozent Arbeitslosigkeit im Sommer – tiefer als 2024. Ein Stanford-Team kam einen Monat zuvor zum gegenteiligen Schluss. Der Streit dreht sich weniger um das Ergebnis als um die Datenbasis.
Die wichtigste Preprint-Plattform der Wissenschaft führt ein Einreichungslimit ein: zwei Paper pro Person und Monat. Grund ist die KI-getriebene Flut, die freiwillige Moderatoren überlastet.
Für den Jahrgang 2026 gibt es keinen statistischen Beleg, dass KI die Einstiegsjobs frisst – aber die Autoren halten die Jahrgänge ab 2027 selbst für den eigentlichen Test.
Zwei Ökonomen der University of California, Los Angeles (UCLA) haben die erste Auswertung des US-Arbeitsmarkts für den Abschlussjahrgang 2026 vorgelegt – und finden nichts. Robert Fairlie und Jane Wu kommen in ihrem auf den 15. September 2026 datierten Arbeitspapier für die Münchner CESifo-Reihe zum Schluss: «There is no evidence of any significant, widespread displacement or reduction in hiring of recent college graduates in absolute or relative levels.» Im Sommer 2026 lag die Arbeitslosenquote frischer US-Hochschulabsolventen bei 7,3 Prozent – tiefer als die 7,8 Prozent von 2024, also mitten in der Normalbandbreite. Das ist bemerkenswert, weil 2026 als das Jahr galt, in dem KI der Generation Berufseinstieg die Stellen wegnimmt.
Fairlie und Wu haben Mikrodaten des Current Population Survey ausgewertet, der monatlichen Haushaltsbefragung des US Census Bureau, und zwar von Januar 2022 bis August 2026. Als «recent college graduate» gilt, wer 22 bis 25 Jahre alt ist, einen Bachelor als höchsten Abschluss hat und nicht mehr studiert.
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