Based on a sufficient statistics approach, we show how the state of technology of European industries relative to the rest of the world can be empirically assessed in a way that is simple in terms of computation, parsimonious in terms of data requirements, but still comprehensive in terms of information. The lack of systematic cross-industry correlation between export specialization and technological advantage suggests that standard measures of revealed comparative advantage only imperfectly capture a country’s technological prowess due to the concurrent influences of factor prices, market size, markups, firm selection and market share reallocation. These findings offer policy insights relevant to the EU’s external competitiveness debate, echoing several recommendations from the Draghi report. Achieving export specialization in key sectors requires more than just technological superiority.

Based on the sufficient statistics approach developed by Huang and Ottaviano (2024), we show how the state of technology of European industries relative to the rest of the world can be empirically assessed in a way that is simple in terms of computation, parsimonious in terms of data requirements, but still comprehensive in terms of information. The lack of systematic cross-industry correlation between export specialization and technological advantage suggests that standard measures of revealed comparative advantage only imperfectly capture a country’s technological prowess due to the concurrent influences of factor prices, market size, markups, firm selection and market share reallocation.

Based on the sufficient statistics approach developed by Huang and Ottaviano (2024), we show how the state of technology of European industries relative to the rest of the world can be empirically assessed in a way that is simple in terms of computation, parsimonious in terms of data requirements, but still comprehensive in terms of information. The lack of systematic cross-industry correlation between export specialization and technological advantage suggests that standard measures of revealed comparative advantage only imperfectly capture a country’s technological prowess due to the concurrent influences of factor prices, market size, markups, firm selection and market share reallocation.

Das Produktionspotenzial der deutschen Wirtschaft wächst mittelfristig (2023 bis 2029) mit einer jahresdurchschnittlichen Rate von 0,3% und damit deutlich schwächer als in den Jahren zuvor. Dies ist auf eine ungünstigere Entwicklung aller drei Faktoren (Arbeitsvolumen, Kapitalstock, totale Faktorproduktivität) zurückzuführen. Das potenzielle Wachstum wird insbesondere durch den Rückgang der durchschnittlichen Arbeitszeit gedämpft.

Das deutsche Klimaschutzgesetz sieht unter anderem vor, dass die Treibhausgas-Emissionen in Deutschland bis zum Jahr 2030 um 65% gegenüber dem Jahr 1990 verringert werden. Die damit einhergehende Transformation der Wirtschaft hat weitreichende Konsequenzen für die gesamtwirtschaftliche Entwicklung und die öffentlichen Finanzen. Alles in allem erfordert der Ausbau erneuerbarer Energien für die Klimaschutzziele jährliche Investitionen in der Größenordnung von 2,5% in Relation zum Bruttoinlandsprodukt. Mithilfe eines makroökonomischen Modells kann gezeigt werden, mit welchen gesamtwirtschaftlichen Entwicklungen zu rechnen ist, wenn die Klimaschutzziele eingehalten werden.

Die Weltwirtschaft verliert zum Ende des Jahres 2023 weiter an Schwung. Der durch den weltweiten Inflationsschub ausgelöste restriktive Schwenk der Geldpolitik drückt über höhere Finanzierungskosten vielerorts die Güternachfrage. Im nächsten Jahr dürfte die Weltwirtschaft wieder etwas anziehen. Die deutsche Wirtschaft ist nach Ende der Pandemie nicht wieder auf ihren alten Wachstumspfad zurückgekehrt. Das Verarbeitenden Gewerbe hat an Wettbewerbsfähigkeit eingebüßt, und die Weltnachfrage nach Industriegütern ist zurzeit schwach. Zudem ist die Inflation immer noch hoch, und die Realeinkommen sind längere Zeit über zurückgegangen. Die geldpolitische Straffung hat die Finanzierungsbedingungen verschlechtert, was besonders die Bauwirtschaft belastet. Das Bruttoinlandsprodukt wird 2023 wohl um 0,3% sinken und im kommenden Jahr um 0,5% expandieren.

Gemäß seiner Satzungszwecke verfolgt das IWH auf Basis exzellenter wirtschaftswissenschaftlicher Forschung mit seiner Transferstrategie das Ziel, den Wissenstransfer und den Dialog mit Partnern außerhalb des Wissenschaftsbereichs zu intensivieren, um damit zu besser informierter Entscheidungsfindung in der Gesellschaft beizutragen. Das IWH versteht Wissenstransfer als beiderseitigen Austausch von Informationen. Auf der einen Seite stellt das IWH seinen Transferpartnern wissenschaftliche Expertise zur Verfügung. Auf der anderen Seite findet Transfer auch in der umgekehrten Richtung statt: Das IWH nimmt Anregungen zu Fragen mit hoher gesellschaftlicher Relevanz von den Transferpartnern in seine Forschungsagenda auf.

Wie bedeutend ist das menschliche Element für die Genauigkeit empirischer Erkenntnisse in den Wirtschaftswissenschaften? Die Unsicherheit empirischer Schätzungen wird üblicherweise als ein statistisches Phänomen betrachtet. Unbekannte Parameter einer Grundgesamtheit werden anhand einer Stichprobe geschätzt, deren Erzeugung zu so genannten Standardfehlern führt. Forschende treffen jedoch viele unbeobachtete Entscheidungen, die nicht per se richtig oder falsch sind, sich aber auf das Ergebnis der Schätzung auswirken. Beispiele hierfür sind die Wahl der Software, die Art der Datenbereinigung oder die Spezifikation der Kontrollvariablen, um nur einige zu nennen. Wir haben an einem großen crowd-basierten Feldexperiment teilgenommen, bei dem sich herausstellte, dass dieser evidenzgenerierende Prozess von Forscher zu Forscher stark variiert, wodurch eine neue Art von Unsicherheit entsteht: so genannte Nicht-Standardfehler (NSE). 164 Teams von Finanzökonominnen und Finanzökonomen testeten sechs Hypothesen an einer identischen Stichprobe von Finanzmarktdaten. Das wichtigste Ergebnis ist, dass die Nicht-Standardfehler beträchtlich sind und die gleiche Größenordnung haben wie die Standardfehler, dass sie aber nach einem anonymen Begutachtungsprozess deutlich abnehmen. Wer sich von Wirtschaftsforschern beraten lässt, sollte sich daher darüber im Klaren sein, dass die Entscheidungen der einzelnen Forschenden die empirische Evidenz mit einer nicht unerheblichen Unsicherheit behaften. Gleichzeitig scheint eine der Veröffentlichung vorausgehende Begutachtung der Ergebnisse durch wissenschaftliche Kollegen (peer-review) die Anfälligkeit für diese Art von Unsicherheit zu verringern.