Das Produktivitätspuzzle: Eine kritische Bewertung

Roth, Felix Book Part Das Produktivitätspuzzle: Eine kritische Bewertung Provided in Cooperation with: Hamburg Institute of International Economics (HWWI) Suggested Citation: Roth, Felix (2021) : Das Produktivitätspuzzle: Eine kritische Bewertung, In: Straubhaar, Thomas (Ed.): Neuvermessung der Datenökonomie, ISBN 978-3-943423-94-5, Hamburg University Press, Hamburg, pp. 61-82, https://doi.org/10.15460/hup.254.1924 This Version is available at: https://hdl.handle.net/10419/281009 Standard-Nutzungsbedingungen: Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. Sie dürfen die Dokumente nicht für öffentliche oder kommerzielle Zwecke vervielfältigen, öffentlich ausstellen, öffentlich zugänglich machen, vertreiben oder anderweitig nutzen. Sofern die Verfasser die Dokumente unter Open-Content-Lizenzen (insbesondere CC-Lizenzen) zur Verfügung gestellt haben sollten, gelten abweichend von diesen Nutzungsbedingungen die in der dort genannten Lizenz gewährten Nutzungsrechte. Terms of use: Documents in EconStor may be saved and copied for your personal and scholarly purposes. You are not to copy documents for public or commercial purposes, to exhibit the documents publicly, to make them publicly available on the internet, or to distribute or otherwise use the documents in public. If the documents have been made available under an Open Content Licence (especially Creative Commons Licences), you may exercise further usage rights as specified in the indicated licence. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Reihe Edition HWWI Band 6 Das Produktivitätspuzzle – eine kritische Bewertung Felix Roth Hamburg University Press Verlag der Staats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky In: Neuvermessung der Datenökonomie herausgegeben von Thomas Straubhaar Seite 61–82 Impressum Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über https://portal.dnb.de abrufbar. Lizenz Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Das Werk steht unter der Creative-Commons-Lizenz Namensnennung 4.0 International (CCBY4.0, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode.de). Ausgenommen von der oben genannten Lizenz sind Teile, Abbildungen und sonstiges Drittmaterial, wenn anders gekennzeichnet. ISSN 1865-7974 ONLINE-AUSgABE Die Online-Ausgabe dieses Werkes ist eine Open-Access-Publikation und ist auf den Verlagswebseiten frei verfügbar. Die Deutsche Nationalbibliothek hat die Online-Ausgabe archiviert. Diese ist dauerhaft auf dem Archivserver der Deutschen Nationalbibliothek (https://portal.dnb.de) verfügbar. DOI https://doi.org/10.15460/HUP.HWWI.6.212 ISBN Print: 978-3-943423-91-4 EPUB: 978-3-943423-94-5 Satz Hamburg University Press Covergestaltung Hamburg University Press unter Verwendung eines Fotos von Free-Photos auf Pixabay (https://pixabay.com/images/id-768432) Druck und Bindung Books on Demand (Norderstedt) Verlag Hamburg University Press, Verlag der Staats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky, Hamburg (Deutschland), 2021 https://hup.sub.uni-hamburg.de Inhalt 7 Vorwort 9 Einleitung Datenwirtschaft: Was ist neu und anders? Thomas Straubhaar Teil 1: Das Produktivitätsparadox der Datenökonomie 29 Die digitale Revolution: Der große Übergang in die Datenökonomie Henning Vöpel 41 Der Rückgang des Produktivitätsfortschritts: Worum geht es? Thomas Straubhaar 61 Das Produktivitätspuzzle – eine kritische Bewertung Felix Roth 83 Zwei Rätsel der Produktivität – eine empirische Beobachtung Henrique Schneider Teil 2: Neue empirische Verfahren für die Datenökonomie 101 Nowcast als Forecast Neue Verfahren der BIP-Prognose in Echtzeit Christina Heike Maaß 129 Textdaten Anwendungen und Herausforderungen Silke Sturm 157 Onlinedaten und Konsumentscheidungen Voraussagen anhand von Daten aus Social Media und Suchmaschinen Deniz Dilan Karaman Örsal 173 Implizite Motive in der politischen Kommunikation Niklas Scheffer, Silke Sturm und Zahurul Islam 199 Verfasserinnen und Verfasser Das Produktivitätspuzzle – eine kritische Bewertung1 Felix Roth Einleitung Das Wachstum der Arbeitsproduktivität trägt maßgeblich zur Wettbewerbsfähigkeit2 und zum steigenden Wohlstand3 einer Volkswirtschaft bei. In den meisten fortgeschrittenen Volkswirtschaften ist es von zentraler Bedeutung, den Lebensstandard einer Gesellschaft mit alternder Bevölkerung aufrechtzuerhalten.4 Trotz dieser immensen Bedeutung lässt sich feststellen, dass fortgeschrittene Volkswirtschaften wie die USA und die EU seit Beginn der Großen Rezession im Jahr 2007 einen deutlichen Rückgang der Wachstumsraten der Arbeitsproduktivität verzeichnet haben.5 Nach der Finanzkrise (2008–15/16) hat sich jene im Vergleich zur Vorkrisenzeit (1995–2004/07) mehr als halbiert.6 Obwohl in diesen Volkswirtschaften ab den 1970er-Jahren – mit Ausnahme der USA Mitte bis Ende der 1990er-Jahre – ein stetiger Rückgang des Arbeitsproduktivitätswachstums zu beobachten ist,7 bleibt das Ausmaß eines solchen 1 Bei dem folgenden Artikel handelt es sich um die deutsche Übersetzung des englischsprachigen Artikels mit dem Titel The Productivity Puzzle – A Critical Assessment and an Outlook on the COVID-19-Crisis (Roth 2021). Dieser basiert auf dem Manuskript des Habilitationsvortrags The Productivity Puzzle – A Critical Assessment, welcher vom Autor am 29. Juni 2020 an der Universität Hamburg gehalten wurde (Roth 2020a). Der Autor möchte sich bei Thomas Straubhaar und Henning Vöpel für ihre konstruktiven Kommentare im Rahmen des gemeinsamen digitalen Workshops Datenwirtschaft: Was ist neu und anders am 11. November 2020 bedanken. 2 Vgl. Krugman (1994). 3 Vgl. Heil (2018). 4 Vgl. Posen/Zettelmeyer (2019). 5 Vgl. Oulton (2018), Van Ark/ O’Mahony (2016), Van Ark (2016), Van Ark / Jäger (2017), Van Ark et al. (2018). 6 Vgl. Remes et al. (2018), Brynjolfsson et al. (2019), Van Ark et al. (2018). 7 Vgl. gordon (2018), Bergeaud et al. (2016), Brynjolfsson et al. (2019). Felix Roth 62 Rückgangs seit Beginn der Großen Rezession (2008–2013/16) für die im Themengebiet forschenden Wissenschaftler8 aus zwei Gründen rätselhaft. Zum einen sorgt jener Rückgang für Irritation innerhalb der Forschung, da die Realzinsen nahe oder unter null lagen.9 Zum anderen ist der Rückgang rätselhaft, da er sich inmitten einer anhaltenden Revolution in der Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) sowie der künstlichen Intelligenz (KI) vollzog.10 Wirtschaftswissenschaftler haben versucht, dieses Rätsel unter verschiedenen facettenreichen Bezeichnungen zu erfassen, so etwa als The Secular Stagnation Puzzle11, The Modern Productivity Paradox12 oder einfach als The Productivity Puzzle13. Der folgende Beitrag beginnt mit einem Überblick über ein von Roth und Thum im Jahr 2013 entwickeltes Modell für das Wachstum der Arbeitsproduktivität, welches um immaterielles Kapital erweitert worden ist.14 Im Anschluss daran werden die Trends beim Wachstum der Arbeitsproduktivität von 1950 bis 2006 untersucht. Im dritten Teil wird auf den ausgeprägten Produktivitätsrückgang von 2007 bis 2015 eingegangen. Im vierten Teil wird das „Produktivitätspuzzle“ kritisch diskutiert, indem die Schlüsselrolle immaterieller Werte, bezogen auf das Wachstum der Arbeitsproduktivität, herausgearbeitet wird. Sodann befasst sich der Beitrag mit aktuellen Fragen, die sich anlässlich der COVID-19-Krise ergeben. Zwei Hauptschlussfolgerungen bilden den Abschluss des Beitrags. Determinanten des Arbeitsproduktivitätswachstums Zunächst werden die Determinanten des Arbeitsproduktivitätswachstums mithilfe der Präsentation einer um immaterielles Kapital erweiterten Modellspezifikation herausgearbeitet. Letzteres wurde von Roth und Thum im Jahr 2013 im Rahmen des INNODRIVE-Projekts15 (Intangible Capital and Innovations: Drivers 8 Vgl. Oulton (2018), Remes et al. (2018), Van Ark/Jäger (2017). 9 Vgl. Teuling/Baldwin (2014), Summers (2015), Haskel/Westlake (2018a). 10 Vgl. OECD (2015). 11 Summers (2014, 2015), Teulings/Baldwin (2014). 12 Brynjolfsson et al. (2019). 13 Haskel/Westlake (2018a). 14 Roth and Thum (2013). 15 INNODRIVE (2011), Roth/Thum (2013). Das Produktivitätspuzzle – eine kritische Bewertung 63 of Growth and Location in the EU) entwickelt und findet derzeit Verwendung in seinem laufenden GLOBALINTO-Projekt16 (Capturing the value of intangible assets in micro data to promote the EU‘s growth and competitiveness).17 Die Modellspezifikation folgt einem Ansatz Benhabibs und Spiegels aus dem Jahr 1994,18 der als „ländervergleichende Wachstumsbilanzierung“ bezeichnet werden kann. Dieser unterscheidet sich von dem Rahmen der traditionellen Einzelwachstumsbilanzierung durch zwei Komponenten: Erstens werden die Ausgangselastizitäten geschätzt und nicht auferlegt, zweitens kann ein Teil des Modells entworfen werden, um die internationale Varianz des Wachstums der Gesamtfaktorproduktivität (GFP) zu erklären. Auf dem theoretischen Rahmen von Corrado et al. (2009)19 aufbauend, wird die Modellspezifikation Benhabibs und Spiegels (1994)20 um immaterielle Werte erweitert. Ausgangspunkt für die Schätzung ist sodann eine erweiterte Cobb-Douglas-Produkti- onsfunktion. Unter der Annahme konstanter Skalenerträge wird zunächst die Cobb-Douglas-Produktionsfunktion in intensiver Form umgeschrieben. Zweitens werden die Differenzen in den natürlichen Logarithmen genommen und der GFP-Term geschätzt. Dies bietet die folgende Grundlage für die ökonometrischen Ergebnisse, welche an späterer Stelle in diesem Beitrag veranschaulicht und diskutiert werden: (1) wo das Wachstum der Arbeitsproduktivität (lnq i,t – lnq i,t-1 ) , [Bruttowertschöpfung für die nicht-landwirtschaftlichen privatwirtschaftlichen Sektoren, erweitert durch die Investitionsströme von immateriellem Unternehmenskapital in Land i und Zeitraum t ] im Wesentlichen in einen GFP-Term und zwei Kapitalterme – materielles und immaterielles Kapital – zerlegt werden kann. GFP wird durch einen konstanten Term c dargestellt, der den exogenen technologischen Fortschritt darstellt. Die Höhe des Humankapitals (H i,t ) spiegelt die Innovationsfähigkeit eines Landes im Inland wider. Der Ausdruck steht für einen Aufholprozess. Der Term (1–ur i,t ) berücksichtigt den Konjunktureffekt. 16 gLOBALINTO (2020). 17 Vgl. Roth/Thum (2013), Roth (2020c). 18 Benhabib/Spiegel (1994). 19 Vgl. Corrado et al. (2009). 20 Vgl. Benhabib/Spiegel (1994). Felix Roth 64 Der Ausdruck ist die Summe von k zusätzlichen wirtschaftspolitisch relevanten Kontrollvariablen, die möglicherweise das GFP-Wachstum erklären könnten. Diese schließen öffentliche immaterielle Vermögenswerte ein, zum Beispiel formelle und informelle Institutionen wie Rechtsstaatlichkeit und interpersonelles und systemisches Bevölkerungsvertrauen. Sie sind von zentraler Bedeutung für das Wachstum. yd i,t sind Jahres-Dummyvariablen, die unter anderem die wirtschaftlichen Abschwünge in den Jahren 2001 und 2008 berücksichtigen sollen. Als Nächstes folgen der Term für das Wachstum materieller Kapitaldienstleistungen (lnk it –lnk it–1 ) sowie der Term für das Wachstum der immateriellen Kapitaldienstleistungen (lnr it –lnr it–1 ) und der Fehlerterm u i,t . Im fünften Teil dieses Beitrags werden wir auf den β -Koeffizienten für das Wachstum immaterieller Kapitaldienstleistungen eingehen. Wachstum der Arbeitsproduktivität, 1950 bis 2006 Tabelle 1 aus von Van Ark et al. (2008)21 weist unter anderem die durchschnittlichen jährlichen Wachstumsraten des BIP pro Arbeitsstunde in der EU-15 und den USA von 1950 bis 2006 aus. Die visualisierte empirische Evidenz zeigt, dass das Wachstum der Arbeitsproduktivität in der EU von 1950 bis 1973 mit 5,3 % doppelt so hoch war wie in den USA mit 2,5 %. Das gleiche Muster – wenn auch mit niedrigeren Zahlen – gilt für den Zeitraum 1973 bis 1995 mit Werten von 2,4 % für die EU-15 und 1,2 % für die USA. Die Forschung führt diesen Anstieg des Arbeitsproduktivitätswachstums innerhalb der EU gegenüber den USA eindeutig auf einen Aufholprozess zurück. Dieser baut auf einer starken Kompetenzbasis auf, die in der Sekundarstufe II vermittelt wird, und auf einem Produktionsprozess, der auf Nachahmung basiert. Interessanterweise ändert sich das Muster bei der Analyse des Zeitraums 1995 bis 2006. Das Wachstum der Arbeitsproduktivität innerhalb den USA stieg auf 2,3 % gegenüber 1,5 % innerhalb der EU-15. Bei der Analyse der zugrunde liegenden Beiträge zum Wachstum der Arbeitsproduktivität in Tabelle 4 ihres Artikels stellen Van Ark et al. fest, dass dieser Rückgang des Arbeitsproduktivitätswachstums innerhalb der EU größtenteils auf eine geringer ausgeprägte wissensbasierte Wirtschaft zurückzuführen ist.22 Eine weitere sektorale Zerlegung durch die Autoren zeigt einen deutlichen Rückgang des GFP-Wachstums in den privatwirtschaftlich organisierten Sek- 21 Van Ark et al. (2008). 22 Vgl. Van Ark et al. (2008). Das Produktivitätspuzzle – eine kritische Bewertung 71 terielle Kapitaldienstleistungen stellen hierbei den dominierenden Faktor dar. Drittens beschleunigt sich das Wachstum der Arbeitsproduktivität. So berichtet etwa Edquist berichtet etwa, dass sich das Wachstum der Arbeitsproduktivität in Schweden um 16 % beschleunigte, nachdem immaterielle Vermögenswerte berücksichtigt worden waren.46 Welche Auswirkungen haben diese Ergebnisse auf das Produktivitätspuzzle? Als Antwort auf diese Frage können vier Punkte herausgearbeitet werden: Erstens ist der „rätselhafte“ Rückgang der Investitionen größtenteils auf eine fehlerhafte Messung der tatsächlichen Investitionsraten der Unternehmen in den meisten fortgeschrittenen Volkswirtschaften zurückzuführen. Die zeitgenössischen Klassifikationen der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung wurden noch nicht vollständig überarbeitet, um dem anhaltenden Übergang zur wissensbasierten Wirtschaft des 21. Jahrhunderts Rechnung zu tragen. Obwohl bereits selektive Elemente immaterieller Vermögenswerte wie Software und wissenschaftliche Forschung und Entwicklung berücksichtigt wurden, sind Investitionen in Unternehmenskompetenzen wie firmenspezifisches Human- und Organisationskapital weiterhin ausgeschlossen. Abbildung 2 aus der Arbeit von Roth aus dem Jahr 2020 zeigt, dass die Gesamtinvestitionen in eine EU-16-Länderstichprobe nach Aufnahme der immateriellen Vermögenswerte in die Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung fast doppelt so hoch sind und 25 % der Gesamtsumme ausmachen.47 Darüber hinaus ist es interessant zu beobachten, dass in sieben von 16 Ländern die Unternehmensinvestitionen in immaterielles Kapital bereits höher sind als in materielles Kapital. Abbildung 1 aus der Arbeit von Roth im Jahr 2020 zeigt, dass sich die Investitionen in immaterielles Kapital trotz eines stetigen Rückgangs der Sachanlagen, insbesondere nach der Finanzkrise, rasch erholt haben und einen stetigen Aufwärtstrend verzeichnen.48 Diese Ergebnisse decken sich mit den neuesten Erkenntnissen aus dem im Anschluss an dem INNODRIVE-Datensatz entwickelten INTAN-Invest-Datensatzes, welcher in einem Redemanuskript von Haskel aus dem Jahr 202049 verwendet wird. Es werden ein stetiger Rückgang des materiellen Kapitals und ein stetiger Anstieg des immateriellen Kapitals über die Finanzkrise hinaus gezeigt. 46 Vgl. Edquist (2011). 47 Vgl. Roth (2020c), S. 680. 48 Vgl. Roth (2020b), S. 680. 49 Vgl. Haskel (2020). Felix Roth 72 Anmerkungen: CT=communications technology (Kommunikationstechnik); IT=information technology (Informationstechnologie); OCon=total non-residential capital investment (Gesamtinvestitionen in Gewerbe immobillien), OMach=other machinery and equipment (Andere Maschinen und Ausrüstungen); TraE- Q=transport equipment (Transportausrüstung); Cult=cultivated assets (Vermögenswerte für Nutz tiere und Nutzpflanzungen); IC=intangible capital (immaterielles Kapital). Wohngebäude wurden ausgeklammert. Die Werte über den Balken stellen das Verhältnis von immateriellen zu materiellen Investitionen dar. Quelle(n): INTAN-Invest (NACE2) Daten Corrado et al. (2018) und EUKLEMS Daten Jäger (2017). Abb. 2: Materielle und immaterielle Unternehmensinvestitionen (in Prozentpunkten der Bruttowertschöpfung), EU-16, 2000 bis 2015 Quelle: Abbildung 3 in Roth (2020b), S. 680. Die obigen Belege zeigen, dass die Verwendung materieller Investitionsströmen als alleinige Grundlage der Analyse zu fehlerhaften empirischen Untersuchungen und letztendlich zur Implementierung fehlgeleiteter politischer Maßnahmen führt. Zweitens bewirkt der Einbezug immaterieller Vermögenswerte in die Vermögensgrenze der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen auch eine Steigerung des Arbeitsproduktivitätswachstums. Dies hat Edquist bereits für Schweden gezeigt.50 Seine Ergebnisse stehen hier im Gegensatz zu Behauptungen von 50 Vgl. Edquist (2011). Das Produktivitätspuzzle – eine kritische Bewertung 73 Haskel und Westlake51 und Syverson52. Die Ergebnisse von Roth aus dem Jahr 2020 aus dem GLOBALINTO-Projekt53 stützen die Ergebnisse von Edquist54. Die Analyse von Zeiten der wirtschaftlichen Erholung zeigt, dass sich das Wachstum der Arbeitsproduktivität um 0,4 Prozentpunkte (oder 22 %) von 1,8 % auf 2,2 % beschleunigt hat. In diesem Zusammenhang prognostiziert Nakamura sogar, dass die Fehlmessung des Arbeitsproduktivitätswachstums höchstwahrscheinlich eine jährliche Wachstumsrate von 2 % ergeben werde.55 Drittens haben mehrere herausragende Beiträge den Zusammenhang zwischen der Höhe der Unternehmensinvestitionen in immaterielle Vermögenswerte und den Veränderungen der GFP hervorgehoben. Van Ark und O‘Mahony, Van Ark und Jäger sowie Bounfour und Miyagawa führen den Rückgang der Arbeitsproduktivität und des GFP-Wachstums hauptsächlich auf eine langsamere Verbreitung von Technologie und Innovation zurück, die wiederum aus niedrigen Wachstumsraten der Investitionen in IKT und komplementäre immaterielle Werte resultiert.56 Haskel und Westlake heben auch eine Verringerung der Spillover-Effekte immaterieller Vermögenswerte auf GFP hervor, da sich die Kluft zwischen führenden und nacheilenden Unternehmen vergrößert.57 Darüber hinaus haben Brynjolfsson et al. argumentiert, dass mehr Investitionen in komplementäre immaterielle Vermögenswerte erforderlich sind, um den vollen Nutzen der KI für das Wachstum der Arbeitsproduktivität ausschöpfen zu können.58 51 Vgl. Haskel/Westlake (2018a). 52 Vgl. Syverson (2017). 53 Vgl. Roth (2020b). 54 Vgl. Edquist (2011). 55 Vgl. Nakamura (2019). 56 Vgl. Bounfour/Miyagawa (2015), Van Ark (2016), Van Ark / O’Mahony (2016), Van Ark / Jäger (2017). 57 Vgl. Haskel/Westlake (2018b). 58 Vgl. Brynjolfsson et al. (2019). Felix Roth 74 Tab. 3: Immaterielles Kapital und Arbeitsproduktivitätswachstum, EU-16, 2000–15, PP-PCSE Schätzung Estimation method PP-PCSE PP-PCSE PP-PCSE PP-PCSE PP-PCSE 2SLS Time sample 2000-2015 2000-2015 2000-2015 2008-2015 2000-2015 2000-2015 Equation (1) (2) (3) (4) (5) (6) Tangible services growth 0.31*** (0.08) 0.19** (0.08) 0.28*** (0.08) -0.13 (0.15) 0.18** (0.07) 0.58 (0.42) Tangible services growth*crisis - - -0.32** (0.13) --- Tangible services growth*recovery ---0.47 (0.30) - - Intangible services growth -0.38*** (0.07) 0.48*** (0.09) 0.32*** (0.11) -0.50*** (0.16) Intangible services growth*crisis - - -0.28** (0.13) --- Intangible services growth*recovery ---0.42* (0.23) - - Innovative property services growth ----0.37*** (0.07) - Computerized information services growth -----0.01 (0.04) - Economic Competencies services growth ----0.02 (0.06) - Upper secondary education 15+ 0.07*** (0.02) 0.05*** (0.01) 0.05*** (0.01) 0.02 (0.02) 0.06*** (0.01) 0.07*** (0.02) Catch-up -0.02** (0.01) -0.02*** (0.01) -0.02*** (0.01) -0.01 (0.01) -0.02** (0.01) -0.02* (0.01) Business cycle -0.11* (0.06) -0.12* (0.06) -0.13** (0.06) -0.13* (0.07) -0.12* (0.06) -0.11** (0.05) R-squared 0,40 0.50 0.54 0.63 0.54 0.46 Observations 256 256 256 128 256 208 Number of countries 16 16 16 16 16 16 Anmerkungen: In Regression (1) schließen das Wachstum der materiellen Dienstleistungen, das Wachstum der Arbeitsproduktivität und der Aufholprozess Software, F&E sowie Unterhaltung, künstlerische und literarische Originale und Mineralienexploration aus. In den Regressionen (2-6) werden das Wachstum der Arbeitsproduktivität und der Aufholprozess mit immateriellem Kapital erweitert. Materielles Kapital schließt Wohngebäude aus. Das Wachstum der Arbeitsproduktivität wurde auf der Grundlage der BWS der nicht-landwirtschaft- lichen privatwirtschaftlichen Sektoren (ohne Immobilienaktivitäten) berechnet. ***p<0.01 , **p<0.05 , *p<0.1. Quelle: Tabelle II in Roth (2020b), S. 682. Viertens weisen die ökonometrischen Ergebnisse, wie aus Tabelle 3 aus der Arbeit von Roth aus dem Jahr 202059 hervorgeht, auf die Bedeutung des Wachstums der immateriellen Kapitaldienstleistungen für das Wachstum der Arbeitsproduktivität auf der Makroebene hin. Roth verwendet einen Ansatz der 59 Vgl. Roth (2020b). Das Produktivitätspuzzle – eine kritische Bewertung 75 „ländervergleichenden Wachstumsbilanzierung“ für eine EU-16-Länderstich- probe im Zeitraum 2000 bis 2015. Sie basiert auf der um immaterielles Kapital erweiterten Modellspezifikation, wie sie zu Beginn dieses Beitrages vorgestellt wurde. Es zeigt sich, dass das Wachstum bei immateriellen Kapitaldienstleistungen den größten Teil des Wachstums der Arbeitsproduktivität erklären kann – bis zu 66 % beziehungsweise 46 %. Dies wird durch die Größe des Beta-Koef- fizienten von 0,38 beziehungsweise 0,26 gezeigt. Ebenso signifikante, aber weniger ausgeprägte Ergebnisse finden sich auf der Meso- und der Mikroebene.60 Schlussfolgerungen Der Beitrag führt zu dem Schluss, dass ein großer Teil des Produktivitätsrätsels gelöst werden kann, indem immaterielles Kapital in die Vermögensgrenze der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen einbezogen wird. Beim Produktivitätspuzzle handelt es sich also großenteils um einen Strukturwandel – von der Industriehin zur Wissensökonomik. Exkurs: COVID-19-Krise und Arbeitsproduktivitätswachstum – ein Ausblick Wie wird sich die gegenwärtige COVID-19-Krise auf das Wachstum der Arbeitsproduktivität auswirken? Um diese Frage zu beantworten, sollten wir eine kurzfristige von der mittel- bis langfristigen Perspektive unterscheiden. Um die kurzfristigen Auswirkungen zu verstehen, ist es hilfreich, das Muster zu verstehen, das sich nach der Finanzkrise von 2008 abgezeichnet hat. In Abbildung 1.6 ihrer Publikation aus dem Jahr 2012 zeigt Mas die empirische Evidenz des Arbeitsproduktivitätswachstums für die EU und die USA für die Jahre 2007 bis 2010. Die Verfasserin verdeutlicht, dass die USA von 2007 bis 2010 einen tatsächlichen Anstieg des Arbeitsproduktivitätswachstums von 1,93 % auf 2,02 % verzeichneten, während für die EU-15 ein deutlicher Rückgang des Arbeitsproduktivitätswachstums von 1,41 % auf 0,07 % festzustellen war. Dieser Unterschied wird von Mas auf die je verschiedenen Arbeitsmarktregelungen in 60 Vgl. Niebel et al. (2017), Marrocu et al. (2011) Felix Roth 76 den beiden Volkswirtschaften zurückgeführt.61 Während die Wohlfahrtsstaaten der EU Kurzarbeitsprogramme intensiv genutzt haben, um die Gefahr großer Entlassungen nach der Finanzkrise einzudämmen, haben die USA von einer solchen Politik abgesehen. Wie aus den Daten der Prognosen der Generaldirektion Wirtschaft und Finanzen (GDWF) der Europäischen Kommission vom Frühjahr 2020 hervorgeht, wird das Wachstum der Arbeitsproduktivität im Euroraum im Jahr 2020 um 3,2 Prozentpunkte zurückgehen, wobei in Deutschland ein Höchstwert von 5,6 Prozentpunkten erreicht werden wird.62 Umgekehrt wird der Rückgang des Wachstums der US-Arbeitsproduktivität geringfügig sein und auf nur 0,2 Prozentpunkte geschätzt. Ähnlich wie nach der Finanzkrise im Jahr 2009 werden die Kurzarbeitsprogramme zur Dämpfung der Gefahr großer Entlassungen zu einem deutlichen Rückgang des Wachstums der Arbeitsproduktivität im Euroraum und in Deutschland gegenüber den USA führen. Aber wie groß ist die Auswirkung von COVID-19 aus historischer Sicht? Eine aktuelle empirische Zeitreihenevidenz von Bergeaud et al. über den Zeitraum 1875 bis 2025 zeigt, dass die Auswirkungen auf das BIP-Wachstum zwar stärker sind als die der Finanzkrise im Jahr 2008, jedoch nur einen Bruchteil des Rückgangs ausmachen, der während der Weltwirtschaftskrise im Jahr 1929 zu verzeichnen war.63 Darüber hinaus wird es im Jahr 2021 eine rasche Erholung und eine Rückkehr zum vorherigen Niveau von 2019 geben. Ein ähnlicher Rückgang der Investitionen im Jahr 2020 aufgrund der COVID-19-Krise mit einer starken Erholung im Jahr 2021 wird von der Generaldirektion Wirtschaft und Finanzen der Europäischen Kommission prognostiziert.64 Ob diese auch für immaterielle Kapitalinvestitionen gilt, bleibt offen. Im Rahmen des GLOBALIN- 61 Vgl. Mas (2012). 62 Vgl. European Commission (2020a). Die gDWF benutzt Daten von Eurostat und berechnet das Wachstum der Arbeitsproduktivität im Jahr 2020 als gesamtjährliche prozentuale Veränderung des realen Bruttoinlandsprodukts pro Beschäftigten in Bezug auf das gesamtjahr 2019. Im gegensatz hierzu beruhen die Berechnungen von Schneider (2021) in diesem Sammelband auf Daten von Statista und auf der prozentualen Veränderung der Werte im zweiten Quartal 2020 in Bezug auf die Werte im vierten Quartal 2019 des realen Bruttoinlandsprodukts pro gesamtheit der geleisteten Arbeitsstunden. Diese Unterschiede in Bezug auf Methodologie und Datenquelle führen zu den divergierenden Berechnungen des Arbeitsproduktivitätswachstums für das Fallbeispiel Deutschlands zu Zeiten der COVID-19-Krise. 63 Vgl. Bergeaud et al. (2020). 64 Vgl. European Commission (2020a). Das Produktivitätspuzzle – eine kritische Bewertung 77 TO-Projekts65 hoffen die beteiligten Projektpartner, diese Frage mit einer passgenauen COVID-19-Umfrage zu immateriellen Kapitalinvestitionen – welche unter Zuhilfenahme einer repräsentativen Unternehmensstichprobe in sieben EU-Ländern durchgeführt wird – beantworten zu können. Um die mittel- und langfristigen Auswirkungen zu verstehen, ist es hilfreich die politischen Maßnahmen, die zur Bewältigung der COVID-19-Krise ergriffen wurden, zu analysieren. Als Reaktion auf die Pandemie wurden auf der Ebene der Mitgliedstaaten unter den ausgewählten Kernländern des Euroraums historisch große Konjunkturpakete von bis zu 200 Mrd. Euro beschlossen.66 Auf Bundesebene der EU beträgt die vereinbarte Haushaltskapazität insgesamt 750 Mrd. Euro.67 Diese Finanzpolitik wird vom Pandemie-Notfallkaufprogramm (PEPP) der EZB mit einem Gesamtvolumen von 1.350 Mrd. Euro flankiert. Die Neuartigkeit des PEPP ist die Rolle, die die EZB als Kreditgeberin der letzten Instanz auf dem Markt für Staatsanleihen ohne Beschränkungen für Käufe in einzelnen Ländern übernimmt.68 Ebenso historisch ist es für die Europäische Kommission, in ihrer Eigenschaft als multinationale Akteurin innerhalb ihres mehrjährigen Finanzrahmens 750 Mrd. Euro aufzunehmen. Dies ist höchstwahrscheinlich ein bedeutender Schritt, um eine stärkere Fiskalunion zu schaffen. Wie in einer Arbeit von Roth aus dem Jahr 2020 dargelegt, genießen die Präsidenten der EZB und der Europäischen Kommission angesichts der großen öffentlichen Unterstützung des Euro in den ersten zwei Jahrzehnten (1999 bis 2019) höchstwahrscheinlich die notwendige politische Legitimität, um diese entscheidenden Maßnahmen zu ergreifen.69 Werden diese Investitionspläne jedoch dazu beitragen, eine Erholung des Euroraums zu fördern? Aus obigen Argumenten lässt sich ableiten, dass diese Impulse dem Euroraum sicherlich helfen, sich kurzfristig zu erholen, insbesondere da es sich dieses Mal um ein dreifaches Impulsprogramm handelt: fiskalische Impulse auf der Ebene der Mitgliedstaaten und der EU, gepaart mit monetären Impulsen vonseiten der EZB. Mittel- bis langfristig sind zwei Aspekte für die Erholung des Arbeitsproduktivitätswachstums relevant. Erstens muss der derzeitige Digitalisie- 65 gLOBALINTO (2020). 66 Vgl. greive (2020) 67 Vgl. European Commission (2020b). 68 Vgl. Schnabel (2020) 69 Vgl. Roth (2020c). Felix Roth 78 rungsschub mittels Investitionen aus den beschlossenen wirtschaftlichen Wiederaufbauplänen in die Digitalisierung und das notwendige ergänzende (unternehmerische und öffentliche) immaterielle Kapital unterstützt werden. Wenn die Mittel auf diese Weise verwendet werden, können wir erwarten, dass sich das Wachstum der Arbeitsproduktivität in der Zeit nach COVID-19 beschleunigt. Zweitens müssen die laufenden Investitionen in IKT und in immaterielle Vermögenswerte von wachstumsfördernden Reformen auf der Angebotsseite auf den Arbeits-, Produkt- und Dienstleistungsmärkten in den größeren Volkswirtschaften des Euroraums wie Italien flankiert werden. Dies sollte die notwendige Konvergenz der Lohnstückkosten gegenüber Deutschland bewirken. Ein Post-COVID-19-Szenario lässt höchstwahrscheinlich einen deutlichen Anstieg des Arbeitsproduktivitätswachstums vermuten. Dies hängt jedoch davon ab, ob der gegenwärtig stattfindende Digitalisierungsschub mit Investitionen in die Digitalisierung sowie in das notwendige ergänzende (unternehmerische und öffentliche) immaterielle Kapital flankiert wird. Literatur Aghion, Philippe (2008): Higher Education and Innovation. In: Perspektiven der Wirtschaftspolitik, Vol. 9, S. 28–45. Aghion, Philippe und Howitt, Peter (2006): Appropriate Growth Policy: A Unifying Framework. In: Journal of the European Economic Association, Vol. 4, S. 269–314. Aghion, Philippe, Dewatripont, Matthias, Hoxby, Caroline, Mas-Colell, Andreu und Sapir, André (2007): Why Reform Europe’s Universities? In: Bruegel Policy Brief (4), Bruegel, Brüssel. Aghion, Philippe, Dewatripont, Matthias, Hoxby, Caroline, Mas-Colell, Andreu und Sapir, André (2008): Higher aspirations: An agenda for reforming European universities. In: Bruegel Blueprint Series (5), Bruegel, Brüssel. Aghion, Philippe, Dewatripont, Matthias, Hoxby, Caroline, Mas-Colell, Andreu and Sapir, André (2010): The governance and performance of universities: evidence from Europe and the US. In: Economic Policy, Vol. 25 (1), S. 7–59. Benhabib, Jess und Spiegel, Mark M. (1994): The role of human capital in economic development—evidence from aggregate cross-country data. In: Journal of Monetary Economics, Vol. 34 (2), S. 143–173. Bergeaud, Antonin, Cette, Gilbert und Lecat, Rémy (2016): Productivity Trends in Advanced Countries between 1890 and 2012. In: Review of Income and Wealth, Vol. 62 (3), S. 420–444. Das Produktivitätspuzzle – eine kritische Bewertung 79 Bergeaud, Antonin, Cette, Gilbert und Lecat, Rémy (2020): Current and past recessions: a long-term perspective. EcoNotepad – post n° 159, Banque de France. Bounfour, Antonin und Miyagawa, Tsutomu (2015): Intangibles, Market Failure and Innovation Growth, Springer Verlag, Heidelberg. Brynjolfsson, Erik und Hitt, Lorin M. (2000): Beyond Computation: Information Technology, Organizational Transformation and Business Performance. In: Journal of Economic Perspectives, Vol. 14 (4), S. 23–48. Brynjolfsson, Erik, Hitt, Lorin M. und Yang, Shinkyu (2002): Intangible Assets: Computers and Organizational Capital. In: Brookings Papers on Economic Activity, Vol. 2002 (1), S. 137–198. Brynjolfsson, Erik, Rock, Daniel und Syverson, Chad (2019): Artificial intelligence and the modern productivity paradox: A clash of expectations and statistics. In: Agrawal, Ajya, Gans, Joshua und Goldfarb, Avi (Hrsg.): The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda, University of Chicago Press, Chicago, IL, S. 23–57. Corrado, Carol, Hulten, Charles und Sichel, Daniel (2005): Measuring Capital and Technology: An Expanded Framework. In: Corrado, Carol, Haltiwanger, John und Sichel, Daniel (Hrsg.): Measuring Capital in the New Economy, University of Chicago Press, Chicago, IL, S. 11–46. Corrado, Carol, Hulten, Charles und Sichel, Daniel (2009): Intangible capital and U.S. Economic growth. In: Review of Income and Wealth, Vol. 55 (3), S. 661–685. Corrado, Carol, Haskel, Jonathan, Jona-Lasinio, Cecilia und Iommi, Massimiliano (2013): Innovation and intangible investment in Europe, Japan, and the United States, Oxford Review of Economic Policy 29, pp. 261–286. Corrado, Carol, Haskel, Jonathan, Jona-Lasinio, Cecilia und Iommi, Massimiliano (2018): Intangible investment in the EU and US before and since the Great Recession and its contribution to productivity growth. In: Journal of Infrastructure, Policy and Development, Vol. 2, S. 11–36. Cowen, Tyler (2011): The great stagnation: how America ate all the low-hanging fruit of modern history, got sick, and will (eventually) feel better, Dutton, New York. De Grauwe, Paul (2015): Secular stagnation in the Eurozone. In: VoxEU, 30. Januar. Draghi, Mario (2014): Unemployment in the Euro Area, Speech at the Annual Central Bank Symposium in Jackson Hole, Wyoming, 22. August. Edquist, Harald (2011): Can Investment in Intangibles Explain the Swedish Productivity Boom in the 1990s? In: The Review of Income and Wealth, Vol. 57 (4), S. 658–682. Europäische Kommission (2020a): European Economic Forecast, European Economy Institutional Paper 125, European Union, Luxemburg. Felix Roth 80 Europäische Kommission (2020b): Communication from the Commission to the European Parliament, the European Council, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the regions: The EU budget powering the recovery plan for Europe, COM/2020/442 final, Brüssel. Fichtner, Ferdinand, Fratzscher, Marcel und Gornig, Martin (2014): Eine Investitionsagenda für Europa, DIW Wochenbericht, Nr. 27, S. 631–635. Fratzscher, Marcel (2014): Die Deutschland-Illusion. Warum wir unsere Wirtschaft überschätzen und Europa brauchen, Carl Hanser Verlag, München. Fukao, Kyoju, Miyagawa, Tsutomu, Mukai, Kentaro, Shinoda, Yukio und Tonogi, Konomi (2009): Intangible Investment in Japan: Measurement and Contribution to Economic Growth. In: Review of Income and Wealth, Vol. 55 (3), S. 717–736. GLOBALINTO (2020): Capturing the value of intangible assets in micro data to promote the EU’s growth and competitiveness. Online abrufbar unter https://globalinto. eu, zuletzt aufgerufen am 2.6.2021. Gordon, Robert J. (2018): Declining American Growth despite ongoing innovation. In: Explorations in Economic History, Vol. 69 (C), S. 1–12. Greive, Martin (2020): Bund macht fast 220 Milliarden Euro neue Schulden. In: Handelsblatt, 15. Juni. Haskel, Jonathan und Westlake, Stian (2018a): Capitalism without Capital, Princeton University Press, Princeton. Haskel, Jonathan und Westlake, Stian (2018b): Productivity and secular stagnation in the intangible economy. In: VoxEU, 31. Mai. Haskel, Jonathan (2020): Monetary Policy in the intangible economy. Rede für die Bank of England, gehalten am 11. Februar in der Universität Nottingham. Heil, Mark (2018): Finance and Productivity: A Literature Review. In: Journal of Economic Surveys, Vol. 32 (5), S. 1355–1383. INNODRIVE (2011): INNODRIVE Intangibles Database. Krugman, Paul (1994): Competitiveness: A Dangerous Obsession. In: Foreign Affairs, Vol. 73 (2), S. 28–44. Krugman, Paul (2014): Depressions are different. In: Solow, Robert M. und Murray, Janice (Hrsg.): Economics for the curious, Palgrave Macmillan, New York, S. 7–18. Marrano, Mauro G., Haskel, Jonathan und Wallis, Gavon (2009): What happened to the knowledge economy? ICT, intangible investment, and Britain’s productivity record revisited. In: Review of Income and Wealth, Vol. 55 (3), S. 686–716. Marrocu, Emanuela, Paci, Raffaele und Pontis, Marco (2011): Intangible Capital and firms’ productivity. In: Industrial and Corporate Change, Vol. 21 (2), S. 377–402.