IWH-Flash-Indikator IV. Quartal 2024 und I. Quartal 2025
Katja Heinisch, Oliver Holtemöller, Axel Lindner, Birgit Schultz
IWH-Flash-Indikator,
Nr. 4,
2024
Abstract
Der deutsche Konjunkturmotor stottert weiter vor sich hin. Obwohl das Bruttoinlandsprodukt (BIP) im dritten Quartal 2024 um 0,2% zunahm, liegt es immer noch unter dem Niveau vom ersten Quartal 2024, da das zweite Quartal nach neuesten Zahlen weitaus schwächer ausgefallen ist als zuvor gemeldet (vgl. Abbildung 1). Der leichte Zuwachs im dritten Quartal dürfte dabei vor allem auf gestiegene staatliche und private Konsumausgaben zurückzuführen sein. In den Unternehmen ist die Stimmung weiterhin trüb und die wirtschaftspolitische Unsicherheit dürfte weiterhin hoch bleiben. Zudem belasten nach wie vor gestiegene Energie- und Lohnkosten die Investitionsbereitschaft der Unternehmen. Alles in allem dürfte das Bruttoinlandsprodukt (BIP) laut IWH-Flash-Indikator im vierten Quartal 2024 stagnieren. Für den Jahresbeginn 2025 deuten allerdings die Frühindikatoren auf eine Belebung der wirtschaftlichen Aktivitäten und einen Anstieg des BIP um 0,4% hin. Diese reflektieren jedoch noch nicht die jüngsten politischen Ereignisse in den USA und in Deutschland.
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10.12.2024 • 30/2024
IWH-Insolvenztrend: Zahl der Firmenpleiten im November leicht rückläufig
Wie das Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung Halle (IWH) in einer heute veröffentlichten Analyse feststellt, ist die Zahl der Insolvenzen von Personen- und Kapitalgesellschaften in Deutschland im November wieder unter den Höchstwert aus dem Oktober gefallen. Erste Frühindikatoren deuten auf einen erneuten Anstieg ab Februar hin.
Steffen Müller
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The Effect of Firm Subsidies on Credit Markets
Aleksandr Kazakov, Michael Koetter, Mirko Titze, Lena Tonzer
IWH Discussion Papers,
Nr. 24,
2022
Abstract
We use project-level information for the largest regional economic development program in German history to study how government subsidies to firms affect credit markets. We identify credit market responses by considering both, bank lending and firm borrowing during 1998-2019. We find that subsidies lead to larger lending volumes without crowding out credit to non-subsidized firms. Banks that are more exposed to subsidized firms exhibit moderately higher credit risk though. Firm subsidies support lending especially when credit constraints are elevated during the years of the financial crisis.
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Übersicht, Kontakt und Öffnungszeiten
Bibliothek Die Bibliothek des IWH ist eine wirtschaftswissenschaftliche Spezialbibliothek, die dem Forschungsprofil des Instituts folgt. Sie verfügt insbesondere über Bestände zur…
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Vorstand und Aufsichtsrat
Vorstand und Aufsichtsrat Als eingetragener Verein ist das IWH satzungsgemäß in verschiedene Organisationseinheiten (Gremien) gegliedert, die das Institut leiten, überprüfen,…
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Konjunktur aktuell: Frostige Aussichten für die deutsche Wirtschaft
Konjunktur aktuell,
Nr. 4,
2024
Abstract
Zur Jahreswende dürfte die weltweite Produktion weiterhin in etwa so schnell wie in der Dekade vor der Pandemie expandieren. Die Konjunktur im Euroraum ist nur verhalten, und die Stagnation der deutschen Wirtschaft setzt sich fort. Die Industrie verliert an internationaler Wettbewerbsfähigkeit. Unternehmen und Verbraucher halten sich aufgrund unklarer wirtschaftspolitischer Aussichten mit ihren Ausgaben zurück. Das Bruttoinlandsprodukt dürfte im Jahr 2024 um 0,2% sinken und im Jahr 2025 um 0,4% expandieren.
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Training, Automation, and Wages: International Worker-level Evidence
Oliver Falck, Yuchen Guo, Christina Langer, Valentin Lindlacher, Simon Wiederhold
IWH Discussion Papers,
Nr. 27,
2024
Abstract
Job training is widely regarded as crucial for protecting workers from automation, yet there is a lack of empirical evidence to support this belief. Using internationally harmonized data from over 90,000 workers across 37 industrialized countries, we construct an individual-level measure of automation risk based on tasks performed at work. Our analysis reveals substantial within-occupation variation in automation risk, overlooked by existing occupation-level measures. To assess whether job training mitigates automation risk, we exploit within-occupation and within-industry variation. Additionally, we employ entropy balancing to re-weight workers without job training based on a rich set of background characteristics, including tested numeracy skills as a proxy for unobserved ability. We find that job training reduces workers’ automation risk by 4.7 percentage points, equivalent to 10 percent of the average automation risk. The training-induced reduction in automation risk accounts for one-fifth of the wage returns to job training. Job training is effective in reducing automation risk and increasing wages across nearly all countries, underscoring the external validity of our findings. Women tend to benefit more from training than men, with the advantage becoming particularly pronounced at older ages.
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