<p><strong>Gutachten im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz</strong></p> <p>Das Klimaschutzgesetz (KSG) sieht eine Reduktion der deutschen Treibhausgasemissionen bis zum Jahr 2030 um 65 Prozent gegenüber den Emissionen im Jahr 1990 vor. Der Ausstieg aus der thermischen Verwertung der Kohle (vor allem der Braunkohle) leistet einen substanziellen Beitrag zum Erreichen dieser Ziele. Der Kohleausstieg stellt die Braunkohlereviere (und die Standorte der Steinkohlekraftwerke) jedoch vor strukturpolitische Herausforderungen. Um den Strukturwandel in diesen Regionen aktiv zu gestalten, hat der Bundestag im August 2020 mit Zustimmung des Bundesrats das Strukturstärkungsgesetz Kohleregionen (StStG) beschlossen. Über dieses Gesetz stellt der Bund bis zum Jahr 2038 Finanzhilfen von 41,09 Mrd. Euro zur Verfügung. Im Fokus der Politikmaßnahmen stehen verschiedene Ziele, vor allem gesamtwirtschaftliche (Wertschöpfung, Wachstum, Steueraufkommen), wettbewerbliche (Produktivität), arbeitsmarktpolitische (Beschäftigung, Beschäftigungsstrukturen), verteilungspolitische (regionale Disparitäten) sowie klimapolitische (Treibhausgasreduzierung, Nachhaltigkeit). Die im StStG vorgesehenen strukturpolitischen Interventionen umfassen ein breites Maßnahmenbündel. Das Gesetz fordert eine begleitende wissenschaftliche Evaluierung des Gesetzes. Bei dem vorliegenden Bericht handelt es sich um das zweite Dokument in diesem Evaluierungszyklus. Der erste Bericht liegt seit Juni 2023 vor und präsentierte ein erstes Lagebild nach dem Start der im Rahmen des Investitionsgesetzes Kohleregionen (InvKG) und des STARK-Bundesprogramms geplanten Maßnahmen. Nachdem nunmehr zahlreiche Maßnahmen in die Umsetzung gehen, nimmt der Strukturwandel an Fahrt auf. Der aktuelle Bericht nimmt eine Aktualisierung vor und erweitert Aussagen zu deren möglichen Effekten. Auch für diesen Bericht bleibt zu berücksichtigen, dass viele der geplanten Maßnahmen noch nicht oder gerade erst begonnen haben, was bei einer fast zwanzigjährigen Laufzeit des Programms durchaus naheliegend ist. Die in diesem Bericht vorgelegten empirischen Analysen basieren auf dem Datenstand vom 30.06.2024, also fast vier Jahre nach Programmstart.</p>

<p>Die deutsche Konjunktur hat zum Ende des Jahres 2024 einen weiteren Rückschlag erhalten. Das Bruttoinlandsprodukt (BIP) sank im vierten Quartal 2024 um 0,2%. Es ist damit seit Mitte 2022 auf einem leicht sinkenden Trend (vgl. Abbildung 1). Wenngleich staatliche und private Konsumausgaben zugelegt haben dürften, konnten diese die deutlich gesunkenen Exporte nicht kompensieren. Damit ging auch die Wirtschaftsleistung im Jahr 2024 insgesamt um 0,2% zurück.</p> <p>In den Unternehmen hat sich die Lage zuletzt anscheinend stabilisiert, die Erwartungen verschlechtern sich jedoch weiter. Die Risiken, die von der US-Wirtschaftspolitik ausgehen, dürften die Investitionsbereitschaft der Unternehmen bremsen. Das senkt nicht nur gegenwärtig die Chancen auf eine konjunkturelle Erholung, sondern wirkt auch mittelfristig hemmend auf das Produktionspotenzial. Alles in allem wird wohl das Bruttoinlandsprodukt (BIP) laut IWH-Flash-Indikator im ersten Quartal 2025 nur wenig um 0,2% und im zweiten Quartal um 0,3% zulegen.</p>

<p>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.</p>

<p>The European Commission’s growth forecasts play a crucial role in shaping policies and provide a benchmark for many (national) forecasters. The annual forecasts are built on quarterly estimates, which do not receive much attention and are hardly known. Therefore, this paper provides a comprehensive analysis of multi-period ahead quarterly GDP growth forecasts for the European Union (EU), euro area, and several EU member states with respect to first-release and current-release data. Forecast revisions and forecast errors are analyzed, and the results show that the forecasts are not systematically biased. However, GDP forecasts for several member states tend to be overestimated at short-time horizons. Furthermore, the final forecast revision in the current quarter is generally downward biased for almost all countries. Overall, the differences in mean forecast errors are minor when using real-time data or pseudo-real-time data and these differences do not significantly impact the overall assessment of the forecasts’ quality. Additionally, the forecast performance varies across countries, with smaller countries and Central and Eastern European countries (CEECs) experiencing larger forecast errors. The paper provides evidence that there is still potential for improvement in forecasting techniques both for nowcasts but also forecasts up to eight quarters ahead. In the latter case, the performance of the mean forecast tends to be superior for many countries.</p>

<p>This study investigates the impact of inaccurate assumptions on economic forecast precision. We construct a new dataset comprising an unbalanced panel of annual German GDP forecasts from various institutions, taking into account their underlying assumptions. We explicitly control for different forecast horizons to reflect the information available at the time of release. Our analysis reveals that approximately 75% of the variation in squared forecast errors can be attributed to the variation in squared errors of the initial assumptions. This finding emphasizes the importance of accurate assumptions in economic forecasting and suggests that forecasters should transparently disclose their assumptions to enhance the usefulness of their forecasts in shaping effective policy recommendations.</p>

Using data from the European Central Bank's Survey of Professional Forecasters and ECB/Eurosystem staff projections, we analyze the role of ex-ante conditioning variables for macroeconomic forecasts. In particular, we test to which extent the updating and ex-post performance of predictions for inflation, real GDP growth and unemployment are related to beliefs about future oil prices, exchange rates, interest rates and wage growth. While oil price and exchange rate predictions are updated more frequently than macroeconomic forecasts, the opposite is true for interest rate and wage growth expectations. Beliefs about future inflation are closely associated with oil price expectations, whereas expected interest rates are related to predictions of output growth and unemployment. Exchange rate predictions also matter for macroeconomic forecasts, albeit less so than the other variables. With regard to forecast errors, wage growth and GDP growth closely comove, but only during the period when interest rates are at the effective zero lower bound.