Produktivität: Mehr mit weniger durch besser
Die verfügbaren Ressourcen sind begrenzt. Nur wenn wir sie intelligenter nutzen, können wir Einkommen und Lebensstandard unserer Gesellschaft in einer Welt des ökologischen und demographischen Umbruchs erhalten.
Dossier
Auf den Punkt
Die Nobelpreisträger Paul Samuelson und William Nordhaus bringen es in ihrem klassischen Wirtschaftslehrbuch auf den Punkt: Ökonomik ist wichtig, da Ressourcen knapp sind. Produktivitätsforschung steht daher im Mittelpunkt der Ökonomik: Sie erforscht, wie knappe Ressourcen effizient in Waren und Dienstleistungen und damit in Wohlstand umgewandelt werden können. Soll die Verwendung von Ressourcen zum Beispiel aus ökologischen Gründen reduziert werden, kann nur Produktivitätswachstum den derzeitigen materiellen Lebensstandard in unserer Gesellschaft sichern. Die Alterung unserer Gesellschaft und die dadurch verursachte Verknappung der Ressource Arbeit ist eine der größten Herausforderungen der Zukunft; eine Lösung ist ohne Produktivitätswachstum kaum vorstellbar. Um die Prozesse zu verstehen, die Produktivitätswachstum auslösen, ist ein Blick in Mikrodaten auf Unternehmensebene unverzichtbar.
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Produktivität ist das Verhältnis zwischen Output und Input. Sie lässt sich unterschiedlich messen. Während das Konzept der totalen Faktorproduktivität beschreibt, wie effizient Arbeit, Maschinen und alle anderen Ressourcen genutzt werden, betrachtet die Arbeitsproduktivität vereinfachend die Wertschöpfung (Bruttoinlandsprodukt, BIP) pro Arbeitnehmer. Sie misst im gesamtwirtschaftlichen Sinn das Pro-Kopf-Einkommen.
Das Wachstum der Produktivität verläuft immer langsamer
Erstaunlicherweise haben sich die Fortschritte bei der Produktivität trotz massiver Technisierung und Digitalisierung in den letzten Jahrzehnten verlangsamt. Wie in Abbildung 1 zu sehen wuchs die Arbeitsproduktivität in den 1960er und 1970er Jahren viel stärker als heute. Noch Anfang der 1970er Jahre wuchs das BIP pro Arbeitsstunde in den G7-Ländern jedes Jahr um etwa 4%. Danach sanken die jährlichen Wachstumsraten des BIP auf etwa 2% in den 1980er und 1990er Jahren. Nach 2010 fiel das jährliche Produktivitätswachstum sogar auf etwa 1%.
Das ist ein dramatischer Verlust an potenziellem Einkommen: Wäre das Produktivitätswachstum von 4% in den viereinhalb Jahrzehnten von 1972 bis 2017 stabil gewesen, dann wäre das BIP der G7-Länder pro Arbeitsstunde heute unvorstellbare zweieinhalbmal so hoch wie es tatsächlich ist. Was für ein Potenzial, um beispielsweise Armut zu bekämpfen oder Forschung zu grundlegenden Themen wie Krebsheilung oder die Nutzung der Kernfusion als Energiequelle zu fördern!
Warum also ist das Produktivitätswachstum so drastisch gesunken, obwohl wir doch gleichzeitig einen Boom bei den neuen digitalen Technologien ausmachen können, die doch eigentlich das Produktivitätswachstum steigern sollen? Sicherlich könnte ein Teil des Rückgangs irreführend und durch eine falsche Bemessung des Beitrags der digitalen Technologien verursacht worden sein. So ist es natürlich schwierig, den Wert einer Google-Suche oder eines weiteren Videos auf YouTube zu messen. Allerdings sind sich die meisten Beobachter einig, dass ein Teil der Verlangsamung real ist.
Technik-Skeptiker und Technik-Optimisten
Die Technik-Skeptiker auf der einen Seite behaupten, dass diese neuen Technologien einfach nicht so starke Auswirkungen auf die Produktivität haben, wie es beispielsweise die Elektrifizierung oder der Verbrennungsmotor hatten. Auf der anderen Seite argumentieren die Technik-Optimisten, dass es viele Jahre dauern kann, bis die Produktivitätseffekte neuer Technologien einsetzen. Möglicherweise sind die derzeitigen neuen Technologien nur die Werkzeuge, um in Zukunft noch folgenreichere Innovationen zu entwickeln.
Während sich ein Teil der Diskussion mit der Art der neu erfundenen Technologien befasst, besteht für andere das Problem darin, dass Erfindungen heutzutage nur langsam von den Technologieführern zu den Nachzüglern durchsickern können (Akcigit et al., 2021). Dadurch würde eine Kluft zwischen einigen wenigen Superstar-Unternehmen und der Masse entstehen. Eine stärkere Marktkonzentration und die Marktmacht von Superstar-Unternehmen könnten den Wettbewerbsdruck und die Innovationsanreize verringern.
Zu guter Letzt ist ein deutlicher Rückgang bei der Schumpeter’schen „kreativen Zerstörung“ zu verzeichnen: Weniger Firmen werden gegründet, alte Firmen überleben länger. Das bedeutet, dass knappe Ressourcen wie Arbeit und Kapital nicht mehr in der nötigen Geschwindigkeit neu kombiniert und somit ihrer produktivsten Verwendung zugeführt werden.
Während die Erklärung für und der Weg aus diesem „Produktivitätspuzzle“ noch unbekannt sind, scheint der Rückgriff auf detaillierte Daten auf Unternehmensebene der vielversprechendste Ansatz zu sein, um Antworten zu finden.
Was sind die Quellen des Produktivitätswachstums?
Das aggregierte Produktivitätswachstum einer Volkswirtschaft kommt wie zuvor beschrieben auf zwei Weisen zustande: i) durch eine effizientere Nutzung der verfügbaren Ressourcen in den bestehenden Unternehmen und ii) durch eine verbesserte Verteilung der Ressourcen zwischen den Unternehmen.
Eine höhere Effizienz bestehender Unternehmen entsteht zum Beispiel durch Innovationen (Acemoglu et al., 2018) oder eine verbesserte Unternehmensorganisation etwa durch verbessertes „Human Resource Management“ (Heinz et al., 2020; Müller und Stegmaier, 2017). Eine verbesserte Ressourcenallokation beschreibt hingegen, in welchem Maße knappe Inputfaktoren von ineffizienten auf effiziente Unternehmen umverteilt werden. Diese Umverteilung hat positive Produktivitätseffekte, wenn unproduktive Unternehmen schrumpfen und die frei werdenden Ressourcen von produktiveren Unternehmen eingesetzt werden. Dieser Prozess umfasst auch Marktaustritt und Markteintritt als deutlichsten Ausdruck der auf Josef Schumpeter zurückgehenden Idee der „schöpferischen Zerstörung“ (Aghion et al., 2015; Decker et al., 2021).
Die meisten ökonomischen Prozesse beeinflussen sowohl die Produktivität bestehender Unternehmen als auch das Wachstum und die Ressourcennutzung dieser Unternehmen und ihrer Wettbewerber. So dürften die beschleunigte Einführung der Robotik in deutschen Unternehmen (Deng et al., 2020), die Außenhandelsschocks durch den Aufstieg Chinas (Bräuer et al., 2019), aber auch die in ihren Auswirkungen noch zu bewertende COVID-19-Pandemie (Müller, 2021) nicht nur Effekte auf Produktivität und Wachstum direkt betroffener Unternehmen haben, sondern gleichzeitig auch neue Unternehmen erschaffen und bestehende Unternehmen infragestellen.
Produktivität kann zwar auf der Ebene ganzer Branchen oder Volkswirtschaften gemessen werden. Für ein tieferes Verständnis der Quellen des Produktivitätswachstums sind jedoch Daten zu einzelnen Unternehmen oder Einrichtungen, sogenannte Mikrodaten, unerlässlich. Mit ihnen lassen sich Unternehmensorganisation, die Ausbreitung von Technologien und Innovationen, Ressourcenallokation und Schumpeter’sche Unternehmensdynamik untersuchen. Diesen Ansatz auf Mikroebene verfolgt das IWH sowohl im EU-Horizon-2020-Projekt MICROPROD als auch im Forschungsnetzwerk CompNet.
Da „schöpferische Zerstörung“ auch Belastungen für (zum Beispiel von Entlassungen) negativ Betroffene mit sich bringen kann (Fackler et al., 2021), analysiert das IWH die Folgen von Insolvenzen gebündelt in der IWH-Insolvenzforschungsstelle und untersucht die breiteren gesellschaftlichen Implikationen schöpferischer Zerstörung zum Beispiel im Rahmen eines Projekts der Volkswagen-Stiftung zu den ökonomischen Ursachen des Populismus und im Rahmen des Forschungsinstituts Gesellschaftlicher Zusammenhalt.
Publikationen zum Thema „Produktivität“
Corporate Venture Capital, Value Creation, and Innovation
in: Review of Financial Studies, Nr. 8, 2014
Abstract
We analyze how corporate venture capital (CVC) differs from independent venture capital (IVC) in nurturing innovation in entrepreneurial firms. We find that CVC-backed firms are more innovative, as measured by their patenting outcome, although they are younger, riskier, and less profitable than IVC-backed firms. Our baseline results continue to hold in a propensity score matching analysis of IPO firms and a difference-in-differences analysis of the universe of VC-backed entrepreneurial firms. We present evidence consistent with two possible underlying mechanisms: CVC's greater industry knowledge due to the technological fit between their parent firms and entrepreneurial firms and CVC's greater tolerance for failure.
Micro-Based Evidence of EU Competitiveness: The CompNet Database
in: ECB Working Paper, Nr. 1634, 2014
Abstract
Drawing from confidential firm-level balance sheets in 11 European countries, the paper presents a novel sectoral database of comparable productivity indicators built by members of the Competitiveness Research Network (CompNet) using a newly developed research infrastructure. Beyond aggregate information available from industry statistics of Eurostat or EU KLEMS, the paper provides information on the distribution of firms across several dimensions related to competitiveness, e.g. productivity and size. The database comprises so far 11 countries, with information for 58 sectors over the period 1995-2011. The paper documents the development of the new research infrastructure, describes the database, and shows some preliminary results. Among them, it shows that there is large heterogeneity in terms of firm productivity or size within narrowly defined industries in all countries. Productivity, and above all, size distribution are very skewed across countries, with a thick left-tail of low productive firms. Moreover, firms at both ends of the distribution show very different dynamics in terms of productivity and unit labour costs. Within-sector heterogeneity and productivity dispersion are positively correlated to aggregate productivity given the possibility of reallocating resources from less to more productive firms. To this extent, we show how allocative efficiency varies across countries, and more interestingly, over different periods of time. Finally, we apply the new database to illustrate the importance of productivity dispersion to explain aggregate trade results.
The Structural Determinants of the US Competitiveness in the Last Decades: A 'Trade-Revealing' Analysis
in: ECB Working Paper, Nr. 1443, 2012
Abstract
We analyze the decline in the U.S. share of world merchandise exports against the backdrop of a model-based measure of competitiveness. We preliminarily use constant market share analysis and gravity estimations to show that the majority of the decline in export shares can be associated with a declining share of world income, suggesting that the dismal performance of the U.S. market share is not a sufficient statistic for competitiveness. We then derive a computable measure of country-sector specific real marginal costs (i.e. competitiveness) which, insofar it is inferred from actual trade ows, is referred to as 'revealed'. Brought to the data, this measure reveals that most U.S. manufacturing industries are losing momentum relative to their main competitors, as we find U.S. revealed marginal costs to grow by more than 38% on average. At the sectoral level, the "Machinery" industry is the most critical.
The Technological Role of Inward Foreign Direct Investment in Central East Europe
in: The Technological Role of Inward Foreign Direct Investment in Central East Europe, 2011
Abstract
Foreign direct investment (FDI) assumed a prominent role in Central East Europe (CEE) early on in the transition process. Foreign investors were assigned the task of restructuring markets, providing capital and knowledge for investment in technologically outdated and financially ailing firms.
A strategy view on knowledge in the MNE – Integrating Subsidiary Roles and Knowledge Flows
in: East-West Journal of Economics and Business, 1 & 2 2005
Abstract
We assume knowledge inflows endogenous to subsidiary roles. Integrating organisational and knowledge-based views we propose a new subsidiary typology based on MNE integration-subsidiary capability. We hypothesise that both dimensions are positively associated with knowledge inflows into the focal subsidiary. This prediction is tested with data for 425 subsidiaries. The key findings were: (a) the extent for knowledge inflows differs significantly across all subsidiary roles; (c) it diminishes in a anti-clockwise direction starting in the high integration-high capability quadrant of the IC taxonomy; thus (b) both MNE integration and subsidiary capability drive knowledge inflows, although, the balance shifts more towards integration.