Die Wahl der Indexmethode hat einen entscheidenden Einfluss auf die Interpretation und Analyse des Produktivitätswachstums über Sektoren hinweg. In unserer Studie entschieden wir uns für den Tornqvist-Index, da er sich besser für die Untersuchung sektoraler Unterschiede eignet. Diese Methode ermöglicht es, dass sich Preise zwischen den Sektoren unterscheiden, was im Gegensatz zu häufigeren Ansätzen wie der Shift-Share-Analyse oder der generalisierten additiven Dekonstruktion steht, die in der Regel übersektoral additiv sind. Der Tornqvist-Index berücksichtigt dabei auch, dass die Preisänderungen zwischen den Sektoren nicht gleichmäßig verteilt sind und trägt so einer differenzierten Analyse Rechnung.

Die Wahl des Indexmodells beeinflusst direkt die Berechnung des aggregierten realen Bruttowertschöpfungswachstums. Zur Konstruktion eines aggregierten Maßes für das reale Bruttoinlandsprodukt (BIP) nutzten wir Schätzungen des Wachstums der realen Bruttowertschöpfung auf Sektorebene (Vi). Dies erfolgte als gewichtete Summe der log-Änderungen der Bruttowertschöpfung innerhalb der einzelnen Sektoren. Die genaue Berechnung wird durch die folgenden algebraischen Gleichungen veranschaulicht:

Δln⁡V≡∑ωiΔln⁡Vi\Delta \ln V \equiv \sum \omega_i \Delta \ln V_i

wobei ωi\omega_i den Anteil des Sektors i an der nominalen Bruttowertschöpfung darstellt, gewichtet über zwei Zeitperioden hinweg. Aggregierte Arbeitsstunden HH werden einfach als Summe der Arbeitsstunden der einzelnen Sektoren berechnet:

H=∑HiH = \sum H_i

Das Produktivitätswachstum pro Stunde Arbeit auf Aggregatniveau lässt sich somit wie folgt ausdrücken:

Δln⁡(VH)=Δln⁡V−Δln⁡H\Delta \ln \left(\frac{V}{H}\right) = \Delta \ln V - \Delta \ln H

Das Produktivitätswachstum für den einzelnen Sektor i ergibt sich aus:

Δln⁡(ViHi)=Δln⁡Vi−Δln⁡Hi\Delta \ln \left(\frac{V_i}{H_i}\right) = \Delta \ln V_i - \Delta \ln H_i

Eine wichtige Frage in dieser Hinsicht ist, wie sich unterschiedliche Indexmethoden auf die Berechnung des aggregierten Produktivitätswachstums auswirken. Der Unterschied zwischen einer top-down (von der aggregierten Perspektive aus) und einer bottom-up (von der Sektorebene aus) Berechnung führt zu unterschiedlichen Ergebnissen. Dies ergibt einen sogenannten Reallokationsterm (R), der die Auswirkungen der Arbeitsverlagerung zwischen den Sektoren misst. Ein positiver (negativer) Reallokationsterm deutet darauf hin, dass Arbeitskräfte von weniger produktiven in produktivere Sektoren verlagert wurden (oder umgekehrt).

In einer detaillierteren Analyse können Sektoren weiter in Sub-Sektoren unterteilt werden, um genauere Einblicke in die Produktivitätsentwicklung innerhalb einzelner Wirtschaftssegmente zu gewinnen. Ein Beispiel wäre die Aufschlüsselung des verarbeitenden Sektors in Unterkategorien wie die Automobilindustrie, die Pharmaindustrie oder die Möbelherstellung. Die berechneten Produktivitätswachstumsraten dieser Sub-Sektoren liefern tiefere Einsichten in die Dynamik innerhalb eines breiten Sektors. Auch hier beeinflusst die Wahl des Indexes die Ergebnisse erheblich.

Die Wahl der Methodik ist entscheidend für die Interpretation der Produktivitätsdaten. Ein Alternativansatz, die Generalisierte Exakte Additive Dekonstruktion (GEAD), liefert zum Beispiel deutlich größere Reallokationstermine und weist weniger Veränderungen innerhalb der Sektoren selbst auf. Dies liegt daran, dass bei dieser Methode die Sektoren nach ihrem nominalen Anteil an der Gesamtproduktion gewichtet werden. Diese Gewichtung kann sich im Vergleich zum Tornqvist-Index stark von den relativen Preisänderungen zwischen den Sektoren unterscheiden, was zu unterschiedlichen Ergebnissen führt.

Die Unterschiede in den Indexmethoden haben auch Auswirkungen auf die Analyse von Produktivitätsveränderungen zwischen verschiedenen Volkswirtschaften. So zeigt die Forschung, dass Länder wie das Vereinigte Königreich und die USA ähnliche Trends im Produktivitätswachstumsrückgang aufweisen, jedoch mit unterschiedlichen sektoralen Beiträgen. In Großbritannien beispielsweise sind die negativen Beiträge aus dem Finanz- und ICT-Sektor erheblich größer als in den USA. Diese Unterschiede können auch auf die unterschiedliche industrielle Struktur und verschiedene arbeitsmarktpolitische Rahmenbedingungen in den einzelnen Ländern zurückgeführt werden.

Überdies ist es wichtig zu beachten, dass die aggregierten Produktivitätskennzahlen aus einer Vielzahl von Quellen zusammengeführt werden – von Firmenberichten bis hin zu Preisindizes. Diese aggregierten Zeitreihen beruhen auf Annahmen, die das zugrunde liegende ökonomische Bild beeinflussen können. Die Analyse auf sektoraler oder subsektoraler Ebene bietet tiefere Einblicke in die realen wirtschaftlichen Veränderungen und die Ursachen für den Produktivitätsrückgang.

Die Fokussierung auf die Sektoren der verarbeitenden Industrie und der Informations- und Kommunikationstechnologien (ICT) ist von besonderer Bedeutung, da hier nach 2008 erhebliche Produktivitätsdämpfungen zu beobachten waren. In der ICT-Industrie spielt insbesondere der Einfluss von relativen Preisänderungen eine größere Rolle, was zusätzliche Herausforderungen bei der Messung von Qualität und Input-Output-Preisen aufwirft. Diese Frage wird in den folgenden Kapiteln ausführlich behandelt, da sie eine zentrale Rolle bei der korrekten Berechnung und Interpretation von Produktivitätsdaten spielt.

Darüber hinaus gibt es einen wachsenden Forschungstrend, der sich auf firmenspezifische Daten konzentriert, um detailliertere Einsichten in die Produktivitätsentwicklung auf Unternehmensebene zu gewinnen. Dabei geht es nicht nur um das Wachstum der Produktivität in einzelnen Unternehmen, sondern auch um die Frage, wie sich die Marktmacht und die Preisaufschläge im Zuge zunehmender Marktkonzentration verändert haben. Es gibt zwar widersprüchliche Ergebnisse in der Literatur, jedoch zeichnet sich ein allgemeiner Trend ab, dass die Konzentration in vielen Wirtschaftssektoren zugenommen hat. Aber auch die Forschung zeigt, dass die produktivsten Unternehmen in den meisten Branchen einen größeren Einfluss auf die Gesamtwirtschaft haben.

Wie Prozessinnovationen die Produktivität ohne neue Produkte steigern

Die klassische Messung von Produktivität, die häufig in der Wirtschaft verwendet wird, konzentriert sich auf den sogenannten "Wertzuwachs". Diese Berechnung geht davon aus, dass wirtschaftliche Fortschritte in der Einführung neuer Produkte und Technologien liegen. Doch diese Perspektive kann die wahren Quellen des Wachstums übersehen, die oft nicht in neuen Produkten, sondern in Innovationen von Produktionsprozessen zu finden sind. Es ist ein grundlegender Unterschied, der oft übersehen wird, wenn wir über Produktivität und Fortschritt sprechen: Der wahre Fortschritt kann in der Veränderung der Art und Weise liegen, wie Dinge produziert und organisiert werden, nicht nur in den Dingen, die produziert werden.

Das Beispiel der industriellen Revolution ist aufschlussreich. Die entscheidenden Entwicklungen im Bereich der Produktivität des 19. und 20. Jahrhunderts gingen nicht nur auf die Erfindung neuer Maschinen oder Produkte zurück, sondern auf die Verbesserung der Produktionsprozesse. Die Einführung des amerikanischen Systems der standardisierten, austauschbaren Teile im 19. Jahrhundert, das Entstehen des Fabriksystems und später die Einführung der Fließbandproduktion durch Henry Ford zu Beginn des 20. Jahrhunderts sind prägnante Beispiele für diese Art von Prozessinnovation. Diese Entwicklungen waren keine Erfindungen im klassischen Sinne, sondern revolutionierten die Art und Weise, wie die Arbeit organisiert und wie die Produktion optimiert wurde.

In der heutigen Zeit haben neue Produktionsprozesse, wie sie durch digitale Plattformen und die Schaffung globaler Produktionsnetzwerke seit den 1980er Jahren entstanden sind, die Produktions- und Austauschprozesse auf globale Dimensionen ausgedehnt. Diese Veränderungen sind das Ergebnis von Prozessinnovationen, die die Art und Weise, wie Arbeit und Ressourcen verteilt werden, grundlegend verändert haben. Die enorme Zunahme von Handel mit Zwischenprodukten und die unaufhörliche Zunahme der Produktvielfalt, die durch digitale Technologien und den E-Commerce gefördert werden, sind konkrete Indikatoren für diese Transformation.

Die Division der Arbeit, wie sie von Adam Smith in seinem berühmten Beispiel der Stecknadelproduktion beschrieben wurde, kann als eine frühe Form von Prozessinnovation betrachtet werden. Smith erklärte, dass die Arbeitsteilung zu Effizienzgewinnen führt, wenn die Produktion in kleinere, spezialisierte Aufgaben unterteilt wird. Dies führt zu Skaleneffekten, bei denen die Kosten pro Einheit sinken, je mehr produziert wird. Wenn man das Beispiel von Smith weiterführt, könnte man sich vorstellen, dass durch die steigende Nachfrage nach Stecknadeln neue Industrien entstehen, etwa eine neue Branche für Maschinenwerkzeuge zur Produktion von Stecknadeln oder ein Markt für das Verpacken der Stecknadeln.

Dieser Prozess ist jedoch nicht statisch. Wie in Allyn Youngs klassischem Aufsatz von 1928 beschrieben, führt die ständige Umstrukturierung der Produktionsprozesse zu einem fortlaufenden Wandel in der gesamten Wirtschaft. Der wirtschaftliche Wandel, den er beschreibt, ist dynamisch und läuft nicht nach einem festen Schema ab. Vielmehr entstehen ständig neue Märkte und Produktionssektoren, die miteinander verbunden sind und sich gegenseitig stärken. Es ist ein sich selbst verstärkender Prozess, der von den Vorteilen der Spezialisierung und der Arbeitsteilung profitiert.

In einer modernen Wirtschaft, die immer stärker auf digitale Technologien angewiesen ist, hat dieser dynamische Wachstumsmotor noch mehr an Bedeutung gewonnen. Beispielsweise haben digitale Plattformen neue Wege der Arbeitsteilung und Spezialisierung ermöglicht, bei denen Unternehmen nicht mehr direkt alle Produktionsmittel kontrollieren müssen, sondern mit anderen Unternehmen in globalen Netzwerken zusammenarbeiten können. Dies hat den globalen Handel mit Zwischenprodukten und Dienstleistungen enorm beschleunigt und neue Märkte für digitale Produkte und Plattformen geschaffen.

Wichtiger noch ist, dass diese Prozessinnovationen nicht nur die Art und Weise verändern, wie Unternehmen produzieren, sondern auch, wie sie sich im Wettbewerb verhalten. Wettbewerb wird zunehmend nicht nur durch den Verkauf von Produkten, sondern durch die Fähigkeit zur Innovation in der Produktion und in der Organisation von Arbeitsprozessen bestimmt. In digitalen Märkten, in denen oft nur wenige Unternehmen dominieren, stellt sich die Frage, wie der Wettbewerb aufrechterhalten werden kann, wenn die Fähigkeit zur Innovation ungleichmäßig verteilt ist.

Ein entscheidendes Thema in der Diskussion über die Produktivität und die Wettbewerbspolitik ist daher die Rolle der Unternehmen als Akteure, die in der Lage sind, solche Prozessinnovationen einzuführen. Diese Innovationen sind oft schwierig zu realisieren, da sie von den organisatorischen Fähigkeiten eines Unternehmens abhängen und oft tiefgreifende Veränderungen in der gesamten Struktur erfordern. In digitalen Märkten kann es zum Beispiel schwierig sein, den Produktionsprozess so umzugestalten, dass er mit der neuesten Software oder den neuesten digitalen Technologien Schritt hält. In diesem Zusammenhang wird häufig der Begriff der "dynamischen Fähigkeiten" verwendet, der darauf hinweist, wie Unternehmen in der Lage sind, ihre Produktionsprozesse schnell an neue Marktbedingungen anzupassen.

Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Tatsache, dass Wettbewerb und Innovationsfähigkeit durch die Marktkonzentration und die Herausbildung von Monopolen stark beeinflusst werden können. Wenn einige wenige Unternehmen in der Lage sind, dominierende Marktpositionen einzunehmen, besteht die Gefahr, dass die Innovationskraft und die Umstrukturierungen, die für das Wachstum notwendig sind, gehemmt werden. Die Geschichte zeigt, dass erfolgreiche Wirtschaften nicht nur von technologischen Innovationen abhängen, sondern auch von der Fähigkeit, Wettbewerb zu fördern und dynamische, sich ständig verändernde Produktionsprozesse zu ermöglichen.

Es ist daher von entscheidender Bedeutung, dass Politik und Regulierung darauf abzielen, Bedingungen zu schaffen, unter denen Unternehmen ihre Produktionsprozesse innovieren können. Dies erfordert nicht nur die Förderung von Forschung und Entwicklung, sondern auch die Schaffung eines Umfelds, das den Wettbewerb aufrechterhält und sicherstellt, dass die Früchte der Innovation allen zugutekommen. Dies könnte durch eine striktere Durchsetzung von Wettbewerbs- und geistigen Eigentumsgesetzen erreicht werden, die verhindern, dass Unternehmen ihre Marktmacht ausnutzen, um den Innovationsprozess zu blockieren.

Warum Infrastruktur eine zentrale Rolle für die Produktivität spielt

Die Bedeutung öffentlicher Infrastruktur und sozialer Dienstleistungen wird zunehmend als Grundlage für wirtschaftliches Wachstum und Produktivität anerkannt. Diese Erkenntnis widerspricht der früheren Vorstellung, dass Marktmechanismen und der Staat strikt getrennt voneinander agieren sollten, wie es im neoliberalen Paradigma der 1980er und 1990er Jahre propagiert wurde. Ein bedeutender Beitrag zur Diskussion über die Rolle öffentlicher Investitionen in die Produktivität wurde bereits von Kenneth Arrow (1969) geleistet. Er stellte fest, dass in einem Umfeld mit zunehmenden Erträgen ökonomische Ergebnisse Pareto-ineffizient und unbestimmt sind, was die traditionellen Modelle der Gleichgewichtsanalyse überflüssig macht. Arrow charakterisierte diese zunehmenden Erträge als eine Form des Marktversagens und wies auf die Notwendigkeit einer aktiven Rolle des Staates oder anderer kollektiver Entscheidungsprozesse hin, um eine effiziente Ressourcenallokation zu gewährleisten.

Die Bereitstellung öffentlicher Güter, sei es in Form von Verkehrswegen, der Rechtsordnung, Bildung oder grundlegender Forschung, beeinflusst maßgeblich die Produktivität von Unternehmen. Dies ist eine Erkenntnis, die von der unternehmerischen Praxis weitgehend geteilt wird. Doch was in der Vergangenheit als politische und ökonomische Philosophie der Trennung von Markt und Staat galt, wird zunehmend hinterfragt. Märkte allein können nicht als die beste Form kollektiver Organisation angesehen werden, wenn sie nicht durch die richtigen institutionellen Rahmenbedingungen und öffentliche Investitionen unterstützt werden. Der vorherrschende Marktglaube aus der Zeit des Neoliberalismus wurde stark durch politische Prozesse in Maßnahmen umgesetzt, die Märkte über den Staat stellten und diese als Ersatz anstatt als Ergänzung zueinander betrachteten.

Ökonomische Forschung, insbesondere im Bereich der Produktivitätsanalyse, hat oft vernachlässigt, welche kollektiven Organisationen und Investitionen eine Rolle spielen. Die Auswirkungen von Investitionen in Bildung und Infrastruktur wurden meist isoliert voneinander untersucht, obwohl beide als entscheidende öffentliche Investitionen zu verstehen sind, die andere wirtschaftliche Aktivitäten stützen. Infrastruktur als solches umfasst langlebige, oftmals kapitalintensive Vermögenswerte, die zu geringen Grenzkosten genutzt werden können und deren Wert vor allem durch die Nutzung in anderen Produktionsprozessen entsteht. Diese Infrastruktur kann in unterschiedlichen Formen vorliegen: physisch (z.B. Straßen, Wasser- und Abwassersysteme) oder auch sozial (z.B. Bildungseinrichtungen, Gesundheitseinrichtungen, soziale Dienstleistungen).

Ein weiteres zentrales Merkmal öffentlicher Infrastruktur ist ihre Nicht-Rivalität bis zu einem Punkt der Überlastung. Sie stellt Kapitaldienste zur Verfügung, die als Inputs für eine Vielzahl anderer Tätigkeiten genutzt werden können. Insofern sind diese Investitionen kollektive Ressourcen, deren Zugang nicht auf persönliche Beziehungen oder Identitäten angewiesen ist. Sie bieten oft Spillover-Effekte und schaffen so externe Nutzen für die Gesellschaft.

In den letzten Jahren hat sich auch das Verständnis von Infrastruktur erweitert, um soziale Infrastruktur einzuschließen. Soziale Infrastruktur bezieht sich auf Einrichtungen und Ressourcen, die zum Wohlstand und zur sozialen Teilhabe einer Gesellschaft beitragen, wie beispielsweise das Gesundheitssystem, Bildungseinrichtungen oder auch das Rechtssystem. Diese Infrastruktur weist ebenfalls externe Effekte auf und wird daher in der Regel weitgehend vom Staat organisiert und reguliert. Wichtige Komponenten der sozialen Infrastruktur umfassen sowohl greifbare Vermögenswerte wie Krankenhausgebäude und Maschinen als auch immaterielle Vermögenswerte wie Wissen, Forschung und Entwicklung oder Gesundheitssoftware.

Es ist jedoch anzumerken, dass viele Länder über unzureichende Daten zur Infrastruktur verfügen, was die Analyse und Messung ihrer Auswirkungen auf das Wirtschaftswachstum erschwert. Insbesondere im Bereich der physischen Infrastruktur gibt es erhebliche Defizite hinsichtlich der Messung von Investitionsströmen, Beständen und deren Abschreibungen. Die Technologie hat hier jedoch Fortschritte gemacht: Neue Techniken wie digitale Zwillinge und Sensoren in Infrastrukturobjekten verändern die Art und Weise, wie Infrastruktur gemessen, gewartet und genutzt wird. Diese Entwicklungen bringen neue Herausforderungen und Chancen mit sich, die eine tiefere Analyse und eine effizientere Nutzung der vorhandenen Infrastrukturgüter ermöglichen.

In den Vereinigten Staaten beispielsweise wurden 2018 rund 110 Milliarden US-Dollar an öffentlichen Ausgaben für nicht-militärische physische Infrastruktur verzeichnet, von denen ein erheblicher Teil in den Verkehr floss. Allerdings bleibt unklar, inwieweit diese Investitionen tatsächlich positive Auswirkungen auf das Wachstum und die Produktivität haben. Die empirischen Belege hierzu sind uneinheitlich, da viele Länder und Infrastrukturbereiche unterschiedlich gut dokumentiert sind. Einige Studien haben jedoch positive Effekte von Breitband-Internet und mobilen Telekommunikationsnetzen auf das Wirtschaftswachstum gezeigt, ebenso wie von Investitionen in den Verkehr. Die Messung der Auswirkungen von Infrastruktur auf das Wachstum bleibt aufgrund mangelnder Daten und der Schwierigkeit, qualitative Veränderungen wie „smarte“ Technologien oder erhöhte Kapazitätsnutzung zu berücksichtigen, eine Herausforderung.

Es wird zunehmend klar, dass die Produktivität eines Landes nicht nur von den individuellen Investitionen und Produkten abhängt, sondern vor allem von der Qualität und Verfügbarkeit öffentlicher Infrastruktur. Diese Infrastruktur bildet das Fundament für eine Vielzahl von wirtschaftlichen Aktivitäten und ist oft der unsichtbare Treiber von Innovation und Wachstum. Auch wenn die direkten Auswirkungen auf das Wachstum schwer zu messen sind, sind die indirekten Effekte der Infrastruktur auf die Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft von Unternehmen unbestreitbar. Der Übergang zu einer zunehmend vernetzten und digitalisierten Welt erfordert daher nicht nur Investitionen in traditionelle Infrastruktur, sondern auch in digitale und soziale Netzwerke, die gemeinsam die Grundlage für zukünftige wirtschaftliche Dynamik bilden.

Wie misst man soziales Kapital und Wohlstand?

Soziales Kapital kann als eine Ressource verstanden werden, die durch Netzwerke und zwischenmenschliche Beziehungen entsteht. Die Messung dieses Kapitals erfolgt meist durch Umfragen, die Antworten zu einer Reihe von Indikatoren erfassen, die Vertrauen, soziale Normen, gegenseitiges Verhalten und ähnliche Aspekte umfassen. Die britische ONS (Office for National Statistics) erfasst das soziale Kapital in vier wesentlichen Bereichen: persönliche Beziehungen, Unterstützung durch soziale Netzwerke, bürgerschaftliches Engagement sowie Vertrauen und kooperative Normen. Eine Vielzahl von Indikatoren deckt diese Dimensionen ab.

Zum Beispiel wird Vertrauen mit der Frage erfasst: „Auf einer Skala von 0 bis 10, wobei 0 ‘überhaupt nicht’ und 10 ‘vollständig’ bedeutet, wie sehr vertrauen Sie im Allgemeinen den meisten Menschen?“ Für die Unterstützung durch soziale Netzwerke lautet die Frage: „Inwieweit stimmen Sie der Aussage zu, dass Sie auf die Menschen in Ihrem Leben vertrauen können, wenn Sie ein ernstes Problem haben?“ Es existieren umfangreiche Daten zu allgemeinen Vertrauenswerten, die über die Zeit hinweg sowie innerhalb und zwischen verschiedenen Ländern erhoben wurden. Doch obwohl es eine ältere Forschung zur Beziehung zwischen Vertrauen und Wirtschaftswachstum gibt, ist diese in der letzten Zeit aufgrund von Problemen bei der Identifikation makroökonomischer Belege weit weniger intensiv betrieben worden. Aktuelle Ansätze zur Messung von sozialem Kapital zielen darauf ab, die Dimensionen von Umfragedaten zu reduzieren. Eine Methode ist die Hauptkomponenten-Analyse (Principal Component Analysis, PCA), die meist zwei Hauptkomponenten liefert: zum einen das Vertrauen in die Gesellschaft oder soziale Normen, und zum anderen das Vertrauen in persönliche Beziehungen. Während ersteres in der Regel positive Auswirkungen auf wirtschaftliche Ergebnisse hat, können starke persönliche Netzwerke auch negative kollektive Effekte hervorrufen – etwa in kriminellen Gruppen, die eine hohe interne soziale Kapitaldichte aufweisen.

Weitere Ansätze zur Reduktion von Dimensionen umfassen maschinelles Lernen (ML), um lokale Arbeitsmarktnetzwerke zu analysieren und die stärksten Indikatoren für diese Netzwerke zu identifizieren. Heute verschiebt sich der Fokus der Forschung zunehmend auf die Verknüpfung von Vertrauen, Wohlbefinden und Produktivität oder Wirtschaftswachstum.

Wohlstandsmessung

Die Forderung nach einer besseren Messung des „kompletten Wohlstands“ als einer Art nationaler Bilanz ergibt sich aus der Vorstellung, dass ein Anstieg des Wohlstands (korrekt gemessen) mit einem Anstieg des wirtschaftlichen Wohlergehens einhergeht. Diese Aufgabe, die manchmal als „Fehlende Kapitalien“-Agenda bezeichnet wird, beinhaltet umfangreiche Datensammlungen und erhebliche zusätzliche Arbeiten für Statistiker. Darüber hinaus erfordert sie theoretische und konzeptionelle Fortschritte, vor allem um die „Schattenpreise“ richtig zu schätzen. Einige Ökonomen bevorzugen daher eine direkte Messung des Wohlbefindens. Diese Methode hat unter anderem durch Initiativen wie Neuseelands „Living Standards Framework“ oder Bhutans „Gross National Happiness Index“ große Aufmerksamkeit gewonnen.

Wohlbefindensmaße sind, wie das BIP und seine Komponenten, rückwärtsgewandt. Sie betrachten die Vergangenheit und liefern keine sofortige Handlungsanweisung für die Zukunft. Die Alternative, nämlich das Messen von Wohlstand in Form von wertgeschätzten Vermögenswerten zu Schattenpreisen, erlaubt eine vorausschauendere Perspektive. Wohlbefindensmessungen haben im Grunde genommen das gleiche Ziel wie jede andere Form wirtschaftlicher Messung: Sie sollen beurteilen, ob sich die Lebensumstände der Menschen verbessern oder nicht. In der Wirtschaft wird normalerweise die Befriedigung von Präferenzen als Maßstab verwendet, während die Messung des subjektiven Wohlbefindens (SWB) auf den mentalen Zustand der Individuen abzielt und wie diese ihr eigenes Leben bewerten.

Die Messung des subjektiven Wohlbefindens hat den Vorteil, dass sie eine aggregierte Zahl erzeugt, die in der Kommunikation einfacher zu vermitteln ist – einer der Gründe für den langanhaltenden Erfolg des BIP als wichtigsten wirtschaftlichen Indikator. Doch auch diese Art der Messung ist komplexer, als es auf den ersten Blick erscheint, und kann die unterschiedlichen Dimensionen des Wohlbefindens nicht in ihrer gesamten Tiefe abbilden.

Es gibt drei Hauptansätze zur Messung von subjektivem Wohlbefinden in den Sozialwissenschaften, bei denen Individuen ihre eigenen Erfahrungen berichten: Evaluation (Lebenszufriedenheit), Erfahrung (momentane Stimmung) und Eudämonie (Lebenssinn). Viele nationale und internationale Umfragen messen die Lebenszufriedenheit, und diese Kennzahl hat eine umfangreiche empirische Literatur hervorgebracht, die sie mit verschiedenen Variablen wie Einkommen, Arbeitslosigkeit, Heirat, religiöser Teilnahme, Bildung und Gesundheit korreliert. Eine gängige Methode hierfür ist die Likert-Skala oder die Cantril-Leiter des Lebens, bei der die Befragten ihre Zufriedenheit mit ihrem Leben auf einer Skala von 0 bis 10 bewerten. Eine andere Möglichkeit ist die Methode der Tagesrekonstruktion (Day Reconstruction Method), bei der die Befragten ein Tagebuch über die wichtigsten Ereignisse des Vortages führen und die Art und Intensität der dabei erlebten Gefühle schildern. Eudämonische Maße zielen darauf ab, wie viel Bedeutung die Befragten ihrem Leben beimessen.

Wohlbefinden oder Glück ist der am weitesten verbreitete Maßstab in der Wirtschaft, vor allem aus praktischen Gründen. Einige statistische Ämter veröffentlichen regelmäßig Umfrageergebnisse, wie etwa das ONS, das eine standardisierte Reihe von Fragen zur Messung von Wohlbefinden verwendet. Die sogenannte ONS4-Methode fragt nach vier Bereichen: Lebenszufriedenheit, Sinnhaftigkeit, Glück und Angst.

Ein weiterer Indikator, der mittlerweile in der politischen Diskussion Berücksichtigung findet, ist der WELLBY (Well-Being-Adjusted Life Year), eine Kennzahl, die ein Lebensjahr mit einer bestimmten Lebenszufriedenheit auf der 0-10 Skala misst. Dies erlaubt es, Veränderungen im Wohlbefinden ähnlich wie beim BIP zu erfassen und in ökonomische Bewertungen einzubeziehen. Das britische Finanzministerium verwendet WELLBYs mittlerweile in der Kosten-Nutzen-Bewertung, wobei der zentrale Wert für einen WELLBY auf etwa 13.000 Pfund festgelegt wurde. Wohlbefindensrahmenwerke, die in verschiedenen Ländern und Regionen eingeführt wurden, beinhalten viele Indikatoren und messen die Entwicklung des Wohlbefindens über unterschiedliche Dimensionen hinweg.

Wie lässt sich der Wert von Digitalwirtschaft und öffentlicher Infrastruktur messen?

Die wirtschaftliche Analyse der modernen digitalen Gesellschaft hat sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt. In den letzten Jahrzehnten erlebte die Weltwirtschaft einen fundamentalen Wandel, der von der Digitalisierung und der zunehmenden Vernetzung geprägt ist. Dieser Wandel hat nicht nur die Produktionsprozesse verändert, sondern auch die Art und Weise, wie Wohlstand gemessen wird. Klassische wirtschaftliche Indikatoren wie das Bruttoinlandsprodukt (BIP) stoßen heute an ihre Grenzen, wenn es darum geht, den Wert von digitaler Infrastruktur, offenen Softwarelösungen oder immateriellen Gütern zu erfassen.

Die digitale Wirtschaft hat ein starkes Wachstum erfahren, das sich auf verschiedene Sektoren auswirkt. Die Erweiterung von BIP-Messungen, die den sozialen und ökologischen Wohlstand berücksichtigen, ist in den letzten Jahren zunehmend diskutiert worden. Zahlreiche Forscher und Institutionen wie das National Bureau of Economic Research (NBER) oder die OECD haben sich mit der Frage beschäftigt, wie die wirtschaftliche Leistung der digitalen Sphäre besser abgebildet werden kann. Insbesondere die Rolle von immateriellen Gütern und Daten wird in der modernen Wirtschaft immer wichtiger, was die Notwendigkeit einer Anpassung der klassischen Maßstäbe unterstreicht.

Das digitale öffentliche Infrastruktursystem ist ein weiteres Element, das zunehmend an Bedeutung gewinnt. Organisationen wie die Bill & Melinda Gates Foundation haben in den letzten Jahren den Begriff der "digitalen öffentlichen Infrastruktur" hervorgehoben. Diese Infrastruktur umfasst alles, was notwendig ist, um digitale Dienste und Technologien der breiten Bevölkerung zugänglich zu machen, und reicht von Netzwerken und Rechenzentren bis hin zu Softwarelösungen und den entsprechenden politischen Rahmenbedingungen. Die wirtschaftliche Bewertung dieser digitalen Infrastruktur stellt jedoch eine Herausforderung dar, da sie nicht immer in monetären Werten gemessen werden kann.

Ein interessanter Ansatz zur Messung von Wohlstand und digitalen Gütern ist die Berücksichtigung von "Nutzerinnovation", die oft unbemerkt bleibt. Ein Beispiel hierfür ist die Rolle von Open-Source-Software in der modernen Wirtschaft. Viele der heute verwendeten Softwarelösungen basieren auf offenen Lizenzen, die es einer breiten Nutzergemeinschaft ermöglichen, das Produkt zu verbessern und weiterzuentwickeln. Dies führt zu einem zusätzlichen Wert, der durch traditionelle wirtschaftliche Modelle nicht erfasst wird. Die Bedeutung von Open-Source-Innovationen wird zunehmend erkannt, und Unternehmen wie GitHub bieten eine Plattform für die Wertschöpfung, die das Potenzial hat, in traditionelle Messsysteme integriert zu werden.

Dabei wird auch die Frage der Daten und deren Wirtschaftlichkeit immer relevanter. Daten sind ein wichtiger Produktionsfaktor in der digitalen Welt. Sie sind nicht nur Grundlage für die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen, sondern auch ein wertvoller Bestandteil der Wertschöpfungsketten in der digitalen Wirtschaft. Die Messung des Werts von Daten, ihrer Flüsse und ihrer Nutzung in verschiedenen Wirtschaftszweigen ist eine der größten Herausforderungen der modernen Wirtschaftswissenschaft.

Die Konzepte von "Wohlergehen" und "Wohlstand" haben sich in den letzten Jahren weiterentwickelt. Zunehmend wird der Wert von Lebensqualität, sozialer Infrastruktur und psychologischem Wohlbefinden in wirtschaftliche Bewertungen einbezogen. Dies ist ein bedeutender Schritt, um die Auswirkungen von Digitalisierung und Technologie auf das tägliche Leben der Menschen in einer breiteren ökonomischen Perspektive zu erfassen. Die von der OECD entwickelte Methode zur Messung von Wohlstand und sozialem Fortschritt betont, dass soziale und ökologische Faktoren in die Berechnung von Wohlstand integriert werden müssen.

Neben den direkten wirtschaftlichen Messungen sind auch die psychologischen Auswirkungen von Arbeit und digitalen Technologien von Bedeutung. Untersuchungen zu Arbeitsbedingungen und dem Wohlbefinden der Arbeitnehmer, insbesondere im digitalen Sektor, zeigen, dass die Digitalisierung sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich bringt. Die Auswirkungen auf das tägliche Leben, die Lebensqualität und die psychische Gesundheit müssen in Zukunft verstärkt in die wirtschaftlichen Modelle einfließen, um eine ganzheitlichere Bewertung der Gesellschaft zu ermöglichen.

Zusätzlich zu den monetären Aspekten ist die nachhaltige Entwicklung der digitalen Infrastruktur von großer Bedeutung. Während die digitale Wirtschaft immense Chancen bietet, birgt sie auch Risiken in Bezug auf Ressourcennutzung und Umweltschäden. Die Erhöhung des Energieverbrauchs durch Rechenzentren und die zunehmende Abhängigkeit von seltenen Erden und anderen Materialien für digitale Geräte sind nur einige Beispiele für die ökologischen Herausforderungen. Nachhaltige Ansätze müssen daher in die Bewertung der digitalen Wirtschaft integriert werden, um sicherzustellen, dass das Wachstum der digitalen Infrastruktur nicht auf Kosten zukünftiger Generationen geht.

Die Entwicklung neuer Messmethoden und die Anpassung bestehender Wirtschaftsindikatoren an die Realitäten der digitalen und vernetzten Welt sind unerlässlich, um die wirtschaftliche Realität unserer Zeit vollständig zu verstehen. Die Herausforderung besteht nicht nur darin, den Wert von digitalen Gütern und Infrastruktur zu messen, sondern auch in der Fähigkeit, diese neuen Messgrößen in politische Entscheidungsprozesse und wirtschaftliche Planungen zu integrieren. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Ökonomen, Politikern und Technologieexperten, um Lösungen zu finden, die den aktuellen und zukünftigen Anforderungen gerecht werden.

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