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“
Innovation, Reallocation, and Growth
in: American Economic Review, Nr. 11, 2018
Abstract
We build a model of firm-level innovation, productivity growth, and reallocation featuring endogenous entry and exit. A new and central economic force is the selection between high- and low-type firms, which differ in terms of their innovative capacity. We estimate the parameters of the model using US Census microdata on firm-level output, R&D, and patenting. The model provides a good fit to the dynamics of firm entry and exit, output, and R&D. Taxing the continued operation of incumbents can lead to sizable gains (of the order of 1.4 percent improvement in welfare) by encouraging exit of less productive firms and freeing up skilled labor to be used for R&D by high-type incumbents. Subsidies to the R&D of incumbents do not achieve this objective because they encourage the survival and expansion of low-type firms.
Within Gain, Structural Pain: Capital Account Liberalization and Economic Growth
in: New Structural Economics Working Paper No. E2018010, 2018
Abstract
This paper is the first to study the effects of capital account liberalization on structural transformation and compare the contribution of within term and structural term to economic growth. We use a 10-sector-level productivity dataset to decomposes the effects of opening capital account on within-sector productivity growth and cross-sector structural transformation. We find that opening capital account is associated with labor productivity and employment share increment in sectors with higher human capital intensity and external financial dependence, as well as non-tradable sectors. But it results in a growth-reducing structural transformation by directing labor into sectors with lower productivity. Moreover, in the ten years after capital account liberalization, the contribution share of structural transformation decreases while that of within productivity growth increases. We conclude that the relationship between capital account liberalization and economic growth is within gain and structural pain.
Living with Lower Productivity Growth: Impact on Exports
in: IWH-CompNet Discussion Papers, Nr. 1, 2018
Abstract
This paper investigates the impact of sustained lower productivity growth on exports, by looking at the role of the productivity distribution and allocative efficiency as drivers of export performance. It follows and goes beyond the work of Barba Navaretti et al. (2017), analysing the effects of productivity on exports depending on the dynamics of allocative efficiency. Low productivity growth is a well-documented stylised fact in Western countries – and possibly a reality likely to persist for some time. What could be the impact of persistent sluggish growth of productivity on exports? To shed light on this question, this paper examines the relationship between the productivity distribution of firms and sectoral export performance. The structure of firms within countries or even sectors matters tremendously for the nexus between productivity and exports at the macroeconomic level, as the theoretical and empirical literature documents. For instance, whether too few firms at the top (lack of innovation) or too many firms at the bottom (weak market selection) drives slow average productivity at the macro level has very different implications and therefore demands different policy responses.
The Exchange Rate, Asymmetric Shocks and Asymmetric Distributions
in: International Economics, August 2018
Abstract
The elasticity of exports to exchange rate fluctuations has been the subject of a large body of literature without a clear consensus emerging. Using a novel sector-level dataset based on firm level information, we show that exchange rate elasticities double in size when country and sector specific firm productivity distributions are considered in the empirical estimations. In addition, exports appear to be sensitive to appreciation episodes, but rather unaffected by depreciations. Finally, only rather large changes in the exchange rate appear to matter. The paper intends to contribute to the debate on the effectiveness and impacts of exchange rate movements, which features highly in the policy agenda.
Selection Versus Incentives in Incentive Pay: Evidence from a Matching Model
in: SSRN Working Papers, 2018
Abstract
Higher incentive pay is associated with better firm performance. I introduce a model of CEO-firm matching to disentangle the two confounding effects that drive this result. On one hand, higher incentive pay directly induces more effort; on the other hand, higher incentive pay indirectly attracts more talented CEOs. I find both effects are essential to explain the result, with the selection effect accounting for 12.7% of the total effect. The relative importance of the selection effect is the largest in industries with high talent mobility and in more recent years.