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Produktivitätsparadoxon der Digitalisierung


Von Natur Events e.K.

 

Der weltweite Rückgang des Produktivitätswachstums scheint im Widerspruch zu der Hoffnung zu stehen, die in die produktivitätssteigernden Wirkungen der zunehmenden Computerisierung sowie die Entwicklung neuer Anwendungen der Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT), wie Cloud Computing, Maschinelles Lernen oder Künstliche Intelligenz, gesetzt wird. Zwar waren IKT-intensive Industrien für die zeitweise Beschleunigung des Produktivitätswachstums in den USA im Zeitraum von 1995 bis 2005 verantwortlich (Jorgenson und Stiroh, 2000). Angesichts des weiteren Fortschritts in den IKT über die vergangenen Jahre erscheint die derzeitige schwache Entwicklung allerdings als Produktivitätsparadoxon.

 

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Produktivitätsparadoxon der Digitalisierung

 

 

 

Der weltweite Rückgang des Produktivitätswachstums scheint im Widerspruch zu der Hoffnung zu stehen, die in die produktivitätssteigernden Wirkungen der zunehmenden Computerisierung sowie die Entwicklung neuer Anwendungen der Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT), wie Cloud Computing, Maschinelles Lernen oder Künstliche Intelligenz, gesetzt wird. Zwar waren IKT-intensive Industrien für die zeitweise Beschleunigung des Produktivitätswachstums in den USA im Zeitraum von 1995 bis 2005 verantwortlich (Jorgenson und Stiroh, 2000). Angesichts des weiteren Fortschritts in den IKT über die vergangenen Jahre erscheint die derzeitige schwache Entwicklung allerdings als Produktivitätsparadoxon.

 

Hierfür werden verschiedene Erklärungsansätze diskutiert.

 

Erstens könnte es Adaptionsverzögerungen geben (Brynjolfsson et al.,2019). Um die Möglichkeiten neuer Informationstechnologien zu nutzen, sind beispielsweise komplementäre Investitionen in Humankapital oder eine Anpassung der Organisationsstruktur von Unternehmen erforderlich (Bresnahan et al., 2002).

 

In der Vergangenheit waren Technologien, die zugrundlegenden Veränderungen der Produktionsstruktur geführt haben und hohe Produktivitätsgewinne nach sich zogen, ebenfalls von solchen Adaptionsverzögerungen betroffen (Comin und Hobijn, 2010). Beispielsweise dauerte es über 40 Jahre ab der Erfindung des elektrischen Antriebs, bis 25 % der Leistung in US-amerikanischen Fabriken elektrisch erzeugt wurden und sich dies in höheren Produktivitätsgewinnen zeigte (Atkeson und Kehoe, 2007). Entsprechend könnten sich die produktivitätssteigernden Auswirkungen der Computerisierung ebenfalls erst mit einiger Verzögerung zeigen.

 

Deutlich pessimistischer ist hingegen die zweite Einschätzung. Die zu erwartenden Produktivitätssteigerungen durch neue Informationstechnologienkönnten deutlich geringer ausfallen als diejenigen früherer Querschnittstechnologien. Viele Anwendungen von Big Data würden vorrangig zur Umlenkung von Marktanteilen und nicht zur Schaffung neuer Produkte verwendet. Zudem scheint es trotz voranschreitender Digitalisierung immer aufwendiger zu werden, neue Technologien zu erforschen. Beispielsweise ist die Geschwindigkeit, mit der es zu Verbesserungen der Prozessorleistung von Computern oder des Ertrags landwirtschaftlich genutzter Pflanzen kommt, trotz eines erheblichen Anstiegs des eingesetzten Forschungspersonals in den vergangenen 40 Jahren nahezu konstant geblieben (Bloom et al., 2017). Dies hat zu der Einschätzung geführt, dass die einfach zu erforschenden Technologien bereits erforscht sind (Cowen, 2011).

 

Eine dritte Erklärung für die geringen Auswirkungen der digitalen Technologien auf das gemessene Produktivitätswachstum könnten zunehmende Messprobleme sein. So könnte etwa die kostenlose Bereitstellung digitaler Produkte und Dienstleistungen dazu führen, dass zwar der Konsumentennutzen steigt, sich dies allerdings nicht in einer gestiegenen gemessenen Wertschöpfung niederschlägt. In der Folge nähme die Differenz zwischen dem BIP und der gesamtwirtschaftlichen Wohlfahrt zu (Brynjolfsson und McAfee, 2014). Außerdem ist denkbar, dass die Rate, mit der neue Produkte und Dienstleistungen in den Markt eingeführt werden, gestiegen ist. Dies könnte aufgrund der Probleme bei der korrekten Erfassung von Qualitätsverbesserungen und deren Berücksichtigung in der Inflationsmessung dazu führen, dass die Inflationsraten überschätzt und das Wachstum des realen BIP unterschätzt werden (Aghion et al.,2019).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Wachstumsbedingungen verbessern

 

 

 

Für Deutschland legen Elstner et al. (2018) nahe, dass Verbesserungen von IKT zwei gegenläufige Effekte erzeugt haben. Einerseits steigt die Arbeitsproduktivität bei gegebenem Arbeitseinsatz. Andererseits führt dies zu einer erhöhten Arbeitsnachfrage, wodurch bei abnehmenden Grenzerträgen die durchschnittliche Arbeitsproduktivität wiederum sinkt. So haben Verbesserungen von IKT in der Vergangenheit das BIP wie den Arbeitseinsatz erhöht, so dass per Saldo kein signifikanter Produktivitätseffekt mehr resultierte. Somit haben sich diese beiden Effekte gegenseitig neutralisiert.

 

Adaptionsverzögerungen dürften für Deutschland ebenfalls eine hohe Relevanz besitzen. Im Vergleich zu anderen entwickelten Volkswirtschaften liegt Deutschland bei der Nutzung von digitalen Technologien und beim Ausbau der digitalen Infrastruktur eher im Mittelfeld, was auf stärkere Adaptionsverzögerungen hindeutet (OECD, 2019a). Zudem ist der Anteil von IKT-Kapital in Deutschland deutlich geringer als etwa in den USA (Strauss und Samkharadze,2011), weshalb ein geringerer positiver Effekt durch eine höhere Produktivität im IKT-Bereich auf die Gesamtproduktivität zu erwarten ist. Dies bedeutet darüber hinaus, dass die Abschätzungsmethodik von Syverson (2017) für Deutschland weitaus geringere Messfehler implizieren würde als für die USA, da die quantitative Rolle der Messprobleme mit dem Anteil der IKT-Industrien an der Wertschöpfung zunimmt. Inwiefern die Hoffnungen, die in das Produktivitätswachstum durch IKT gesetzt wurden, übertrieben sind, ist für Deutschland noch nicht untersucht worden. Ebenso wenig ist klar, ob die höhere Komplexität von Forschung und Entwicklung zu einem

 

 

 

Anstieg der Innovationskosten in Deutschland geführt hat. Untersuchungen für die Mitgliedstaaten der OECD legen dies jedoch nahe (Bloom et al., 2017).

 

 

 

Zudem wären aufgrund von Spillover-Effekten negative Konsequenzen für das deutsche Produktivitätswachstum zu erwarten, wenn die Innovationskraft in anderen entwickelten Volkswirtschaften sinkt.

 

 

 

Diese Entwicklung macht deutlich das wir handeln müssen.

 

 

 

Ein Zyniker ist ein Mensch, der von jedem Ding den Preis und von keinem den Wert kennt. (Oscar Wilde)

 

 

 

Unbehagen, ja sogar richtige Angst kann uns alles mögliche bereiten:

 

 

 

·         Dunkelheit,

 

·         ein Mensch den wir nicht einordnen können,

 

·         Unsicherheit am Arbeitsplatz,

 

·         unbekannte Speisen,

 

·         ein Geräusch, dass uns an irgendetwas erinnert, was wir nicht mögen.

 

·         Ein Geschmack, ein Geruch – die Palette ist entsetzlich lang.

 

 

 

Doch auch wenn wir uns selbst gern Glauben machen, dass wir beides – das für uns Gute und das für uns Schädliche – sehr gut voneinander trennen können; wenn wir glauben, es wären ganz individuelle Einschätzungen die uns dazu befähigen. So einfach ist eben nicht. Die Welt ist eine Wunderkammer und am wundersamsten ist, dass wir gar nicht auseinander halten können, wo wir als Individuum enden und wo die Allgemeinheit beginnt. Wo unsere eigene Einschätzung, unsere Subjektivität kaum mehr eine Rolle spielt, und die Objektivität der Gesellschaft beginnt. Und hier kommen die Werte ins Spiel.

 


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Hinweis Für den Inhalt der Pressemitteilung ist der Einsteller, Dieter Trollmann (Tel.: 06145 9329940), verantwortlich.

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