21.08.2020 - Online-Version - Schlaglichter der Wirtschaftspolitik

Schlaglichter der Wirtschaftspolitik Ausgabe September 2020

Einleitung

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I. Wirtschaftspolitik

Einleitung

Die konjunkturelle Erholung setzt sich fort

Gesamtwirtschaft

ifo Konjunkturtest insgesamt (Salden, saisonbereinigt) Bild vergrößern

ifo Konjunkturtest insgesamt (Salden, saisonbereinigt)

© ifo Institut

Die deutsche Wirtschaft befindet sich nach dem Corona-Schock auf einem Erholungspfad. Mit den Lockerungen des harten Shutdowns hat ab Mai der Aufholprozess begonnen. Er wird sich länger hinziehen. Die Unwägbarkeiten bleiben vor allem in Hinblick auf den Pandemieverlauf im In- und Ausland hoch.

GAIA-X: Für ein digital souveränes Europa

Deutschland, Frankreich und weitere Partner verfolgen das Ziel einer europäischen vertrauenswürdigen Dateninfrastruktur

Illustration zum Thema "Gaia-X: Für ein digital souveränes Europa"

© daq studio

Die fortschreitende Digitalisierung erzeugt stetig steigende Datenmengen, deren Nutzung erhebliche gesellschaftliche und ökonomische Potenziale bietet. Die Gesellschaft profitiert beispielsweise von Verbesserungen im Gesundheitswesen, von einer zielgerichteteren Verteilung knapper Güter und von mehr Ressourceneffizienz. Darüber hinaus sind datengetriebene Anwendungen und Geschäftsmodelle in den vergangenen Jahren zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor geworden. Es ist zu erwarten, dass dies im Zuge der COVID-19-Pandemie noch zunehmen wird. Datengetriebene Anwendungen können Produktivitätssteigerungen, Prozessoptimierungen oder Innovationen in Form von neuen Produkten und Diensten über alle Branchen und Wirtschaftszweige hinweg befördern. Die Verknüpfung verschiedener Daten und deren Analyse eröffnen zusätzliche Wertschöpfungsmöglichkeiten gerade dank der Methoden und Verfahren Künstlicher Intelligenz (KI).

Entscheidende Voraussetzung für das Heben dieser Potenziale ist eine breite Datenverfügbarkeit auf Basis einer sicheren, vertrauensvollen und souveränen Dateninfrastruktur. Dabei geht es vor allem auch um die Nutzung von Maschinendaten, die nicht unter den Anwendungsbereich des Datenschutzrechtes fallen.

Kurz erklärt

Unter Dateninfrastruktur ist eine vernetzte technische Infrastruktur aus Komponenten und Diensten zu verstehen, die den Zugang zu Daten sowie deren Speicherung, Austausch und Nutzung gemäß vordefinierter Regeln ermöglicht.

Unter einem digitalen Ökosystem ist ein Netzwerk aus Entwicklern, Anbietern und Anwendern digitaler Produkte und Dienste zu verstehen. Dieses Netzwerk wird geprägt von Transparenz, breitem Zugang und vitalem Austausch. Es stellt somit eine entscheidende Grundlage für europäisches Wachstum, digitale Innovationen und neue Geschäftsmodelle dar.

Unter Cloud-Computing ist das dynamisch an den Bedarf angepasste Anbieten, Nutzen und Abrechnen von IT-Dienstleistungen über ein Netz zu verstehen. Die Spannbreite der Leistungen im Rahmen von Cloud-Computing umfasst das komplette Spektrum der Informationstechnik und beinhaltet unter anderem Infrastruktur (z. B. Rechenleistung, Speicherplatz), Plattformen und Software.

Unter Edge ist ein dezentrales Datenarchitekturprinzip zu verstehen. Beim Edge-Computing werden Daten nicht allein in der Cloud, sondern weltweit dort verarbeitet, wo sie anfallen, d. h. nahe an den Produktionsprozessen – auch mit Cloud-Technologien.

Unter digitaler Souveränität ist die Möglichkeit zur unabhängigen Selbstbestimmung von Staat und Organisationen in Bezug auf die Nutzung und Gestaltung digitaler Systeme selbst, der darin erzeugten und gespeicherten Daten sowie der damit abgebildeten Prozesse zu verstehen. Mit dem Projekt GAIA-X wird vornehmlich der in dieser Begriffsbestimmung enthaltene Aspekt der Souveränität über Daten, d. h. die vollständige Kontrolle über gespeicherte und verarbeitete Daten sowie die unabhängige Entscheidung darüber, wer darauf zugreifen darf, adressiert.

Aktuell stehen wir vor der Herausforderung, dass die erforderlichen Daten zum Entstehen und Wachsen digitaler Ökosysteme als Orte künftiger Wertschöpfung im digitalen Zeitalter in Europa nur eingeschränkt verfügbar sind. Dies hat unterschiedliche Gründe:

  • Daten werden derzeit überwiegend dezentral, häufig vor Ort in lokal abgegrenzten Rechenzentren, gespeichert und verarbeitet, ohne dass ein Teilen mit Dritten auf einfache Weise möglich wäre (sogenannte dezentralisierte Datenhaltung).
  • Einem einfachen Datenteilen und verarbeiten stehen unterschiedliche technologische Standards und Sprachen (sogenannte Interoperabilität) entgegen.
  • Es fehlt an Transparenz und an Souveränität über gespeicherte und verarbeitete Daten und die Infrastruktur.
  • Es herrscht Intransparenz über die rechtlichen Rahmenbedingungen für ein vermehrtes Datenteilen.
  • Wenn Daten geteilt werden, dann meist nur innerhalb eines sehr abgegrenzten Sektors und ohne passende Beschreibung der Daten (sogenannte Ontologien).
  • Es fehlen übergreifende, allgemeingültige und allgemein zugängliche Schnittstellen, um auf die Daten zu greifen zu können (sogenannte application programming interfaces, kurz: APIs).
  • Es fehlt an Markttransparenz durch eine Vielzahl von unterschiedlichen Daten und Infrastrukturdienstleistern.

Das Projekt GAIA-X stellt sich diesen Herausforderungen durch die Verknüpfung von Daten- und Infrastruktur-Ökosystemen nach europäischen Werten und Standards.

Abbildung 1: Komponenten des GAIA-X Ökosystems

Abbildung 1: Komponenten des GAIA-X Ökosystems

Dabei verfolgt GAIA-X nicht das Ziel, eine neue Cloud aufzubauen. Im Vordergrund steht vielmehr die Vernetzung von bestehenden oder künftigen Anbietern von Rechenzentren, Cloudlösungen, High Performance Computing (HPC) und sektorspezifischen Cloud- und Edge-Systemen in Form einer neuen Dateninfrastruktur. GAIA-X baut dabei auf bekannten technologischen Ansätzen auf. Bei der Konzeption werden die technischen Anforderungen von unterschiedlichsten Anwendergruppen berücksichtigt. Ab Ende 2020 ist die prototypische Implementierung der ersten GAIA-X Services geplant.

Offener Prozess

Europäische und internationale Partner aus Wirtschaft, Wissenschaft und staatlichen Institutionen sind eingeladen, am Projekt teilzunehmen. Voraussetzung für eine Teilnahme ist, dass die Projektpartner die GAIA-X Leitprinzipien teilen, die im deutsch-französischen Positionspapier am 18. Februar 2020 veröffentlicht wurden:

1) Europäisches Datenschutzrecht

2) Offenheit und Transparenz

3) Authentizität und Vertrauen

4) Digitale Souveränität und Selbstbestimmung

5) Freier Marktzugang und europäische Wertschöpfung

6) Modularität und Interoperabilität

7) Nutzerfreundlichkeit

Diese auf mehrere Anbieter verteilte, gleichzeitig auf einheitlichen Standards aufbauende und vernetzte Dateninfrastruktur ermöglicht es den Nutzerinnen und Nutzern, je nach den Anforderungen der konkreten Datenverarbeitung das für sie passende Angebot zu finden. Daten können problemlos und einfach von einer Cloud in die andere migriert werden.

GAIA-X wird dazu beitragen, einen souveränen und transparenten Austausch von Daten zwischen verschiedenen Akteuren zu ermöglichen. Das GAIAX-Ökosystem wird dabei auf regulatorischen, sektorspezifischen und technischen Standards basieren und gemeinsame Werte und relevante Regulierungen der EU und ihrer Mitgliedsstaaten beinhalten. Erst die Anwendung dieser Standards in ihrer Gesamtheit stellt sicher, dass die datengetriebene Wertschöpfung bei den Datenerzeugern verbleibt.

Ein Projekt, acht Arbeitsgruppen

Eine Grundvoraussetzung für eine erfolgreiche Dateninfrastruktur ist die Skalierung über die Anwenderseite, also die Anpassung des Angebots an eine schnell steigende Nachfrage, aus der sich unterschiedliche Anforderungen ergeben. Deswegen erarbeiten die Projektteilnehmer von GAIA-X in sektor- und branchenspezifischen Arbeitsgruppen Anwendungsfälle (Use Cases), die einerseits den Nutzen von GAIA-X illustrieren und gleichzeitig definieren, welche Anforderungen die technische Architektur erfüllen muss. Bis heute wurden mehr als 40 Use Cases in acht themenspezifischen Arbeitsgruppen erarbeitet:

-Energie

-Finanzwesen

-Gesundheit

-Industrie 4.0/KMU

-Landwirtschaft

-Mobilität

-Öffentlicher Sektor

-Smart Living

Das Projekt kann jederzeit um weitere Branchen erweitert werden.

GAIA-X: Ein Projekt von Europa für Europa

GAIA-X basiert auf einem Vorstoß von Bundeswirtschaftsminister Peter Altmaier sowie einer Initiative der Plattform Industrie 4.0. Doch GAIA-X ist kein rein nationales, sondern ein europäisches Projekt: Auf Initiative Deutschlands und Frankreichs entwickeln Vertreterinnen und Vertreter aus Wirtschaft, Wissenschaft und Politik aus ganz Europa einen Vorschlag zur Gestaltung der nächsten Generation einer Dateninfrastruktur für Europa.

Der deutsch-französische Schulterschluss, gemeinsam an einem Projekt zum sicheren Datenteilen zu arbeiten, wurde erstmals im Februar 2019 anlässlich der Veröffentlichung eines deutsch- französischen Manifests über eine europäische Industriepolitik in Berlin vollzogen. Anlässlich des 21. deutsch-französischen Ministerrats im Oktober 2019 in Toulouse hatten sich Bundeswirtschaftsminister Peter Altmaier und sein französischer Amtskollege Bruno Le Maire auf einen Fahrplan für die deutsch-französische Zusammenarbeit im Bereich KI sowie auf einen gemeinsamen Ansatz für eine europäische Dateninfrastruktur verständigt, die den Erhalt und Ausbau der europäischen Datensouveränität ermöglichen soll.

In Kürze
Über 350 Unternehmen und Wirtschaftsorganisationen arbeiten aktuell an der europäischen Dateninfrastruktur.

Auf dem Digital-Gipfel im Oktober 2019 wurde die Idee einer europäischen Dateninfrastruktur dann erstmals öffentlich präsentiert. Aktuell arbeiten Vertreterinnen und Vertreter aus über 350 europäischen und internationalen Unternehmen und Wissenschaftsorganisationen im Rahmen von GAIA-X daran, diese Idee in die Tat umzusetzen.

Am 4. Juni 2020 haben Peter Altmaier und Bruno Le Maire der Öffentlichkeit die ersten Ergebnisse der Arbeiten im Projekt vorgestellt. Diese Ergebnisse sind in einer Reihe anschaulicher Publikationen festgehalten; sie beschreiben unter anderem die für das Ökosystem GAIA-X zentralen Dienste, die einzuhaltenden europäischen Regeln und Normen sowie die Anforderungen aus Sicht der Anwender, die aus inzwischen über 40 Anwendungsfällen (Use Cases) abgeleitet wurden.

Das Projekt GAIA-X fügt sich zudem in die Planungen der EU zur Vollendung und Stärkung des digitalen Binnenmarktes ein. In der Europäischen Datenstrategie, die am 19. Februar 2020 von der EU-Kommission vorgestellt wurde, ist unter anderem das Konzept einer europäischen Cloud-Föderation (European Cloud Federation) verankert, die die verschiedenen Cloud-Initiativen auf Ebene der EU-Mitgliedstaaten bündeln und Synergien zwischen diesen schaffen soll.

Illustration zum Thema "Gaia-X: Für ein digital souveränes Europa"

© daq studio

GAIA-X strebt Datensouveränität an

Europa steht vor der Herausforderung, sein liberales und soziales Wirtschafts- und Gesellschaftsmodell gegen zunehmende Abhängigkeiten von kritischen Digitaltechnologien (zum Beispiel zur Erhebung, zum Austausch, zur Speicherung und zur Analyse von Daten) und Oligopoltendenzen in der Plattformökonomie zu erhalten und sich damit im internationalen Wettbewerb zu positionieren. Internationale Spannungen, Handelskonflikte und die digitale Zweiteilung verschärfen das Problem. Diese Diskussion spiegelt sich auch auf europäischer Ebene wider. Deutschland und Europa müssen ihre strategische Handlungsfähigkeit erhalten, um auf Dauer digital frei und selbstbestimmt agieren zu können. Ziel ist, auch im Bereich der Daten digital souverän zu sein.

Mit GAIA-X wird eine Dateninfrastruktur angestrebt, die den freiheitlichen Werten und der Selbstbestimmung aller europäischen Bürgerinnen und Bürger und der Unternehmen gerecht wird und so ihre Datensouveränität gewährleistet.

Lock-In-Effekt

Lock-in-Effekte entstehen zwischen Kunden und Anbietern von Cloud-Diensten, wenn der Wechsel zu einem alternativen Lösungs- oder Dienstanbieter wegen entstehender Wechselkosten und Wechselbarrieren erschwert oder gar unmöglich gemacht wird. Wechselbarrieren können technisch-funktionaler Natur (Abhängigkeit von spezifischen Features bestimmter Anbieter) sein, sich aus vertraglichen Vereinbarungen (z. B. Lizenzmodelle und Strafkosten) ergeben, aber auch durch einen hohen kundenspezifischen Personalisierungsgrad, durch Gewöhnungseffekte oder durch das schiere zu migrierende Datenvolumen entstehen.

GAIA-X reduziert Abhängigkeiten

Für den Markterfolg von Dateninfrastrukturdiensten sind Skalen-, also Größenvorteile entscheidend. Die Stärke der europäischen Wirtschaft liegt vor allem in einem hoch spezialisierten Branchen- und Sektorwissen in der Industrie in Kombination mit komplexen Wertschöpfungsnetzwerken. Darauf werden auch digitale „Business to Business“-(B2B-) Plattformen aufbauen, die neue Geschäftsmodelle ermöglichen. Der Erfolg dieser Plattformen hängt vor allem vom Zugang zu Daten bzw. von der Bereitschaft von Unternehmen ab, diese vertrauensvoll und kontrolliert zu teilen. Genau hier setzt GAIA-X an. In vielen Bereichen der Wirtschaft besteht ein hohes Maß an Sensibilität bzw. Schutzbedürftigkeit von Daten. Die derzeitige Marktstruktur bringt das Risiko der Abhängigkeit von internationalen Anbietern mit sich. Technische, wirtschaftliche und vertragliche Hürden bei einer Datenmigration hin zu einem anderen Infrastrukturanbieter (sogenannte Lock-in-Effekte) schränken die Handlungsfreiheit von Unternehmen ein – sowohl in betriebswirtschaftlicher Hinsicht als auch im Falle politischer Konflikte.

Damit Plattformen und ganze Industrien ihre Wertschöpfung weiter erfolgreich sichern und ausbauen können, bedarf es einer Dateninfrastruktur, die die digitale Souveränität der Nutzer stärkt.

In Kürze
Auf Basis der vernetzten Dateninfrastruktur können KMU in Zukunft ihre Daten gemeinsam und besser nutzen.

GAIA-X steigert die Attraktivität von Cloud-Diensten in der Breite

Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) in Deutschland und Europa stehen Cloud-Diensten oftmals kritisch gegenüber. Zu den Gründen gehören mangelndes Vertrauen in die existierenden Angebote, Scheu vor hohen Investitionskosten und fehlende Fachkräfte im Unternehmen sowie die Sorge vor Abhängigkeiten. Diejenigen, die sich für den Einsatz von Cloud-Diensten entscheiden, nutzen oft nicht das komplette Leistungsangebot, sondern lediglich einen geringen Teilbereich. Mögliche Folgen sind Wettbewerbsnachteile gerade für mittelständische Unternehmen: Effizienzgewinne bleiben ungenutzt, und innovative Ideen werden oftmals nicht in neue Geschäftsmodelle übersetzt.

Anwenderunternehmen setzen deshalb zunehmend auf den parallelen Einsatz mehrerer Cloud-Anbieter (sogenannte Multi-Cloud-Strategien). Damit steigen allerdings auch die Komplexität und die Herausforderung einer einheitlichen Verknüpfung, Semantik und Datenverarbeitung. Durch GAIA-X kann eine Vernetzung von Cloud-Angeboten geschaffen werden, die transparent und nach klaren Regeln funktioniert und damit Vertrauen schafft. Davon sollen gerade auch KMU profitieren, die in der Regel nur über begrenzte Datenmengen verfügen. Auf Basis der vernetzten Dateninfrastruktur können KMU in Zukunft ihre Daten gemeinsam und besser nutzen und damit eine der wesentlichen Barrieren für neue Geschäftsmodelle durchbrechen.

Abbildung 2: GAIA-X bietet einen Mehrwert für die europäische Digitalwirtschaft Bild vergrößern

Abbildung 2: GAIA-X bietet einen Mehrwert für die europäische Digitalwirtschaft

GAIA-X schafft ein Ökosystem für Innovation

In Europa werden umfangreiche private und öffentliche Investitionen in digitale Technologien und innovative Geschäftsmodelle getätigt. Dabei ist entscheidend, dass diejenigen, die Innovationen vorantreiben, auch diejenigen sind, die davon ökonomisch profitieren. Mit GAIA-X wird die Grundlage eines offenen, digitalen Ökosystems gelegt, mit dessen Hilfe Unternehmen und Geschäftsmodelle aus Europa heraus weltweit wettbewerbs fähig schnell wachsen können. So wird die europäische Wertschöpfung und Beschäftigung gesichert: Wertschöpfung und Beschäftigung entstehen durch Innovationen, Innovationen entstehen durch Ideen, die Verbindung von Informationen und Daten sowie durch die Kooperation kluger Köpfe. Die Skalierung – und damit der langfristige Erfolg vieler Ideen und Geschäftsmodelle – hängt dabei auch von der Verfügbarkeit großer Datenmengen ab. Um diese Verfügbarkeit zu verbessern, wird eine einfache und verlässliche Möglichkeit zum freiwilligen Austausch und zur gemeinsamen Nutzung der europäischen Daten- schätze benötigt. Dazu müssen Start-ups, Wissenschaft und Unternehmen jeder Größe noch enger und leichter miteinander kooperieren können. GAIA-X soll Anbieter und Anwender vernetzen, die Sichtbarkeit europäischer Angebote erhöhen und ein attraktives Umfeld für Investitionen, kluge Köpfe und starke Ideen schaffen.

Illustration zum Thema "Gaia-X: Für ein digital souveränes Europa"

© daq studio

Mehr zum Thema:
Noch offene Fragen oder Interesse an der Mitarbeit? Weitergehende Informationen zu GAIA-X sind unter www.daten-infrastruktur.de zu finden. Neben den mittlerweile über 40 Use Cases, die den Mehrwert von GAIA-X aus Anwenderperspektive illustrieren, sind dort alle GAIA-X betreffenden Publikationen veröffentlicht welche die nächsten Schritte konkretisieren.
Kontakt:
Dr. Christina Schmidt-Holtmann
Referat: Ökosystem der Künstlichen Intelligenz, Datenverfügbarkeit, Plattformen
schlaglichter@bmwi.bund.de
Abstrakte Darstellung eines Potraits

Marco-Alexander Breit; Leiter „Stabsstelle Künstliche Intelligenz“ im BMWi

© BITTESCHÖN.tv

Wird mit GAIA-X eine Konkurrenz zu bestehenden Clouddiensten aufgebaut?

Nein, durch GAIA-X soll die Dateninfrastruktur für eine neue Digitalära gesetzt werden. Dazu können bestehende Dienste integriert werden, wenn sie sich an unsere Regeln und Datenschutzgesetze halten. GAIA-X soll verschiedene Elemente über offene Schnittstellen und Standards vernetzen, um Daten zu verknüpfen und eine Innovationsplattform zu schaffen. GAIA-X steht neuen Partnern offen, seien es Großunternehmen, KMUs oder Start-ups. Erfolgsfaktor dabei ist: Wir stellen stets die Anwender in den Mittelpunkt.

Was sind die nächsten Schritte?

Unser Nahziel ist, feste Strukturen – die GAIA-X Foundation – aufzubauen. Dazu haben mehrere Unternehmen und Institutionen den Plan einer Gründung als Internationale Vereinigung ohne Gewinnerzielungsabsicht vorgestellt, die für weitere Partner offen ist. Zu dieser Erweiterung laufen viele Gespräche. Die GAIA-X Foundation soll bis Ende 2020 operabel sein. Zudem soll eine prototypische Umsetzung der ersten Dienste bis Ende 2020 erfolgen.

Was ist die Aufgabe der GAIA-X Foundation?

Die GAIA-X Foundation soll als Botschafterin für GAIA-X agieren und als Repräsentantin ihrer Mitglieder die internationale Zusammenarbeit u. a. in den Bereichen digitale Souveränität, Cloud, Cyber sicherheit und Standardisierung vorantreiben. Auch ist die GAIA-X Foundation als zentrale Leitstelle für die Entwicklung der technischen Lösung, der Basisdienste und des Regelwerks verantwortlich.

Der Rat für Wettbewerbsfähigkeit spielt für die deutsche EU-Ratspräsidentschaft eine gewichtige und facettenreiche Rolle.

Illustration zum Thema "Vier Bereiche, eine Ratsformation"

© Getty Images

Der Rat der Europäischen Union (EU) ist gemeinsam mit dem Europäischen Parlament für die Gesetzgebung der EU verantwortlich. Je nach Thema tagt er in unterschiedlichen Ratsformationen. Die Bundesministerien nehmen die Sitzungen des Rates der EU entsprechend ihrer Zuständigkeit für die jeweiligen Themen wahr. Es können auch mehrere Ressorts für eine Ratsformation zuständig sein. Der Rat für Wettbewerbsfähigkeit (WBF-Rat) ist eine dieser Ratsformationen. Er hat die Aufgabe, die Wettbewerbsfähigkeit und das Wirtschaftswachstum in der EU zu stärken. Sein Portfolio ist breit. Es umfasst die Politikbereiche Binnenmarkt, Industrie und kleine und mittlere Unternehmen, Forschung und Innovation sowie Raumfahrt. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie ist zuständig für die Bereiche Binnenmarkt, KMU, Industrie und Raumfahrt, das Bundesministerium für Bildung und Forschung für den Bereich Forschung und Innovation.

All diese Felder sind entscheidend für eine wettbewerbsfähige wirtschaftliche Entwicklung in der Europäischen Union, wobei Ausgangspunkt stets der europäische Binnenmarkt als zentrales Element unserer Wettbewerbsfähigkeit ist. Hinzu kommt das übergreifende Thema der besseren Rechtssetzung, und auch die Wettbewerbs- und Beihilfenpolitik muss stets mitgedacht werden, damit die Vorteile des europäischen Binnenmarktes von den Wirtschaftsakteuren bestmöglich genutzt werden können.

Ein wettbewerbsfähiger EU-Binnenmarkt als Herzensangelegenheit

Der europäische Binnenmarkt ist das wirtschaftliche Herz von Europa. Die COVID-19-Pandemie hat den Europäerinnen und Europäern deutlich vor Augen geführt, mit welcher Selbstverständlichkeit die Vorzüge eines funktionierenden Binnenmarkts in den Alltag integriert wurden. Doch mit Beginn der Pandemie in Europa wurden diese Selbstverständlichkeiten zu täglichen Herausforderungen: kilometerlange Staus an den Binnengrenzen der EU, lange Umwege, unterbrochene Lieferketten und Gesundheitseinrichtungen, die auf die dringend benötigte Arbeitskraft von grenzüberschreitendem Gesundheitspersonal verzichten mussten. Zur Eindämmung der Pandemie wurde der freie Verkehr von Personen, Waren und Dienstleistungen in Europa aus Gründen des Gesundheitsschutzes stark eingeschränkt und damit Europa im Herzen getroffen.

Formale Räte und informelle Treffen

Der Wettbewerbsfähigkeits-Rat (WBF-Rat) tritt regelmäßig zweimal während einer Ratspräsidentschaft zu formalen Ratssitzungen zusammen. Während der deutschen Ratspräsidentschaft sind formale WBF-Räte für den 24. September und 19. November 2020 in Brüssel angesetzt. Ratsschlussfolgerungen werden verabschiedet, wenn der Rat einen politischen Standpunkt zu einem für ihn wichtigen Thema zum Ausdruck bringen möchte. Sie haben zwar keine rechtliche Bindungswirkung, können jedoch eine erhebliche politische Wirkung entfalten.

Neben den formalen Ratstagungen finden einmal pro Präsidentschaftshalbjahr informelle Treffen der zuständigen Ministerinnen und Minister statt. Sie dienen primär dem offenen und allgemeinen Austausch über die künftige strategische Ausrichtung des Rates oder der Vorbereitung von Debatten zu umstrittenen Themen. Während der deutschen EU-Ratspräsidentschaft ist ein informelles Treffen der für Wettbewerbsfähigkeit zuständigen Ministerinnen und Minister (Binnenmarkt, Industrie) für den 22./23. Oktober 2020 in Königswinter bei Bonn geplant.

Weitere Informationen zur Arbeit des WBF-Rats finden sich unter: t1p.de/Der-Rat-Wettbewerbsfaehigkeit

Daher steht in Europa die Wiederherstellung der Funktionsfähigkeit des Binnenmarkts ganz oben auf der „To-do-Liste“. Ausgangspunkt dafür ist der schrittweise Abbau von krisenbedingten Hindernissen. Zugleich hat die Krise deutlich gemacht, dass es an der Zeit ist, den Blick stärker in Richtung Zukunft zu richten, um Europa rechtzeitig für künftige Krisen zu wappnen. Dabei ist entscheidend: Ein funktionierender, gestärkter und zukunftsfähiger Binnenmarkt muss am Grundgedanken der Wettbewerbsfähigkeit ausgerichtet werden, um die großen und kleinen Wirtschaftsakteure gleichermaßen mitzunehmen.

Um der Bedeutung des Binnenmarktes für die europäische Wirtschaft Rechnung zu tragen, sind für den WBF-Rat im September sogenannte Ratsschlussfolgerungen zu verschiedenen Themen geplant. Ziel ist es, den Stellenwert des Binnenmarkts für wirtschaftliche Erholung, Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit aufzuzeigen und der Binnenmarktpolitik eine klare Richtung zu geben.

Modernes EU-Wettbewerbsrecht, den Wandel begleitende Beihilfepolitik und bessere Rechtsetzung als Stützen eines wettbewerbsfähigen Binnenmarkts

Das europäische Wettbewerbsrecht muss auch im Zeitalter von Globalisierung und Digitalisierung einen effektiven Wettbewerb und verbraucherfreundliche Innovationen gewährleisten. Aktuell liegen verschiedene Initiativen der EU-Kommission zur Modernisierung des EU-Wettbewerbsrechts auf dem Tisch. So hat die EU-Kommission im Juli ein sog. „Weißbuch zur Gewährleistung fairer Wettbewerbsbedingungen bei Subventionen aus Drittstaaten“ (sog. Level Playing Field Instrument) veröffentlicht. Die Vorschläge sollen gewährleisten, dass europäische Unternehmen im Binnenmarkt zu gleichen Wettbewerbsbedingungen mit Wettbewerbern aus Drittstaaten konkurrieren. EU- Firmen unterliegen aktuell strengen Regeln für staatliche Beihilfen, während Unternehmen aus Drittländern oft erhebliche Subventionen erhalten dürfen. Das verzerrt die Wettbewerbsbedingungen bei europäischen öffentlichen Ausschreibungen oder beim Aufkauf von Firmen. Nach öffentlichen Konsultationen bis Ende September sollen im vierten Quartal 2020 konkrete Gesetzesvorschläge vorgelegt und im WBF-Rat diskutiert werden.

Ein weiteres zentrales Instrument zur Sicherstellung von gleichen Wettbewerbsbedingungen ist das EU-Beihilfenrecht, das Unternehmen im europäischen Binnenmarkt vor Wettbewerbsverzerrungen durch unrechtmäßige staatliche Subventionierung von Konkurrenten schützt. Das Beihilferecht hat auch in der aktuellen Situation eine besondere Bedeutung. So sind derzeit staatliche Beihilfen erforderlich, um die Wirtschaft durch die Krise zu führen und grundsätzlich gesunden Unternehmen eine Überbrückung in die Zeit nach der COVID-19-Pandemie zu ermöglichen. Das europäische Beihilferecht setzt hierfür den Rahmen. Die Europäische Kommission hat mit der zeitigen Vorlage des Vorübergehenden Beihilferahmens (sog. „temporary framework“) zügig auf die Corona- Krise reagiert und diesen Rahmen in weiteren Schritten in enger Abstimmung mit den EU- Mitgliedstaaten weiterentwickelt. Ziel ist es insbesondere, den WBF-Rat als wichtige Plattform zu nutzen, um die gute Zusammenarbeit weiter fortzusetzen. Nicht zuletzt muss sich die Beihilfenpolitik auch den Herausforderungen, die sich durch staatliche Subventionen für den grünen und digitalen Wandel stellen, annehmen und sie begleiten. Während der deutschen EU-Ratspräsidentschaft liegt daher ein besonderer Fokus darauf, mit Hilfe einer gemeinsamen Beihilfenpolitik den digitalen und grünen Wandel sowie die notwendige Umstellung der Wirtschaft in Europa zu unterstützen.

In Kürze
Ein Eckpfeiler für eine bessere Rechtsetzung und Bürokratieabbau ist die Einführung einer ambitionierten „One in, one out"-Regel, die alle Politikfelder umfasst und den Erfüllungsaufwand begrenzt.

Darüber hinaus gilt es, die Anstrengungen für eine bessere Rechtsetzung und Bürokratieabbau auf EU-Ebene zu verstärken. Ein Eckpfeiler hierfür ist die Einführung einer ambitionierten „One in, one out"-Regel, die alle Politikfelder umfasst und den Erfüllungsaufwand begrenzt. Das bedeutet, dass jeder Euro an Belastung, der durch neue Regulierungen entsteht, mindestens durch den Abbau eines Euros an bestehenden Belastungen ausgeglichen wird. Ein weiterer Eckpfeiler ist der verstärkte Einsatz von Reallaboren und Experimentierklauseln, die den Rechtsrahmen flexibler und somit innovationsfreundlicher und resilienter gegenüber Schocks machen. Die Verabschiedung von Ratsschlussfolgerungen zu Reallaboren und Experimentierklauseln ist für den WBF-Rat im November geplant.

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Europäische Industrie als Teil der Lösung und Innovationstreiber

Für die wirtschaftliche Entwicklung der EU spielt die Industrie eine besondere Rolle. Während der deutschen EU-Ratspräsidentschaft wird eine aktivierende Industriepolitik ein zentrales Thema werden. Im Fokus stehen dabei die bevorstehenden grünen und digitalen Transformationsprozesse sowie eine Stärkung der Resilienz von Industrieunternehmen. Die Verbindung von Ökologie und Ökonomie im Sinne einer „clean economy“ muss insbesondere von und mit der Industrie bewerkstelligt werden. Investitionen in innovative Zukunftstechnologien bieten erhebliches Potenzial, um den Übergang zu einer klimaneutralen Industrie voranzutreiben und dem im Europäischen Grünen Deal festgeschriebenen Ziel einer klimaneutralen europäischen Wirtschaft näher zu kommen.

Eine der Schlüsseltechnologien ist grüner Wasserstoff: Im Juli 2020 wurde deshalb die Wasserstoff-Industrieallianz gegründet. Mit Hilfe solcher technologiespezifischer Industrieallianzen, die in Europa Unternehmen, Politik und Wissenschaft gemeinsam organisieren, soll die Diskussion um technologische Souveränität und strategische Allianzen mit dem Ziel eines europäischen Mehrwertes weiter vorangebracht werden. Für eine europäische Zusammenarbeit in der industriellen Produktion sollen weitere „Wichtige Projekte von gemeinsamem europäischen Interesse“ (so genannte „IPCEI“ für: Important Projects of Common European Interest) angestoßen werden – neben der Wasserstofftechnologie vor allem in den Bereichen Batteriezellen und Mikroelektronik

Zukunftsorientierte Rahmenbedingungen für den europäischen Mittelstand

In den rund 25 Millionen KMU in der EU arbeiten rund 97,7 Millionen Menschen; zwei von drei Arbeitsplätzen (66,6 %) entfallen auf KMU. Sie bieten sektorenübergreifende Ausbildungs- und Arbeitsmöglichkeiten und leisten so auch einen wichtigen gesellschaftlichen Beitrag. KMU bilden die wirtschaftliche Basis und sind zugleich für unser soziales Gefüge unverzichtbar. Daher ist es wichtig, dass die Diskussion über zukunftsorientierte Rahmenbedingungen für den europäischen Mittelstand auch im WBF-Rat geführt wird.

In Kürze
Kleine und mittelständische Unternehmen bilden die wirtschaftliche Basis und sind zugleich für unser soziales Gefüge unverzichtbar.

Die deutsche EU-Ratspräsidentschaft setzt darauf, neben staatlicher Unterstützung bei der Bewältigung der unmittelbaren Krisenfolgen durch Zuschüsse und Liquiditätsspritzen auch langfristig die Resilienz und Wirtschaftskraft der Unternehmen zu stärken – von A wie Arbeitnehmerfreizügigkeit und Abbau von Zollvorschriften bis Z wie Zugang zu internationalen Märkten. Weitere Themen der europäischen Mittelstandspolitik sind die Verbesserung der Rahmenbedingungen durch eine unternehmensfreundliche Verwaltung, schnelles Internet, Datensicherheit und Datenzugang, durch die Förderung von Digitalisierung und Innovationen sowie durch eine breite Mittelstandsfinanzierung.

Faire Wettbewerbsbedingungen für die globale Raumfahrtwirtschaft

Der letzte Politikbereich des WBF-Rats, für den das BMWi zuständig ist, betrifft die Raumfahrt. Ein Pfeiler der deutschen Raumfahrtpolitik sind die Raumfahrtprogramme der EU. Bislang waren die EU-„Flaggschiffprogramme“ Galileo zur Navigation und Copernicus zur Erdbeobachtung unabhängige Programme. Im neuen Mehrjährigen Finanzrahmen, der das EU-Budget für die nächsten sieben Jahre festlegt, sollen diese Programme ab 2021 zum ersten Mal in einem übergreifenden EU-Raumfahrtprogramm zusammengeführt werden. Dazu müssen die EU-Mitgliedstaaten sich auf einen neuen Rechtsakt einigen: die Verordnung über die EU-Raumfahrtprogramme. Um einen reibungslosen Übergang in das neue EU-Raumfahrtprogramm sicherzustellen, ist daher ein Ziel der deutschen EU-Ratspräsidentschaft, das Gesetzgebungsverfahren abzuschließen. Offen sind hier unter anderem noch Haushaltsfragen, die Drittstaatenkooperation sowie Sicherheitsfragen und die Frage, welche Institutionen bei der Umsetzung mitwirken.

Die deutsche und europäische Raumfahrtindustrie ist besonders auf freie internationale Märkte und faire Rahmenbedingungen angewiesen. Denn Raumfahrt ist heute stärker denn je international vernetzt und von hohen wechselseitigen Abhängigkeiten geprägt. Daher verfolgt die deutsche EU-Ratspräsidentschaft zusätzlich die Initiative „Schaffung fairer Wettbewerbsbedingungen für die globale Raumfahrtwirtschaft“. Diese soll anlässlich des gemeinsamen Weltraumrats der EU und der Europäischen Weltraumorganisation ESA am 20.11.2020 verabschiedet werden.

Ausblick: „Gemeinsam. Europa wieder stark machen.“

Es gibt viele gute Gründe zu sagen, dass die Gründung der EU die beste Idee war, die die Europäerinnen und Europäer im 20. Jahrhundert hatten. Dank der EU leben eine halbe Milliarde Europäerinnen und Europäer seit der europäischen Einigung in Frieden und Freiheit. Der Binnenmarkt gehört zu den größten zusammenhängenden Wirtschaftsräumen in der Welt und ist damit zugleich ein Wohlstandsversprechen für alle Menschen, die in der EU leben und arbeiten. Die deutsche Ratspräsidentschaft ist eine Verpflichtung, dieses Jahrhundertprojekt ambitioniert und zukunftsorientiert weiterzuverfolgen. Aktuell stellt zudem die COVID19-Pandemie eine besondere Herausforderung dar. Die deutsche EU-Ratspräsidentschaft steht daher unter dem Motto: „Gemeinsam. Europa wieder stark machen.“ Der Wettbewerbsfähigkeitsrat ist bereit, seinen Beitrag dazu zu leisten, Europa mit dem Ziel einer wettbewerbsfähigen, digitalen, grünen und nachhaltigen Zukunft gemeinsam gestärkt aus der Krise zu führen.

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Kontakt:
Luisa Gillert
Referat: EU-Binnenmarkt, SOLVIT-Stelle
schlaglichter@bmwi.bund.de

Marktkonzentration in Deutschland nicht gestiegen

Neues BMWi-Diskussionspapier veröffentlicht

In einem neuen Beitrag in der Diskussionspapierreihe des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie geht es um die Frage, ob in Deutschland in den letzten Jahren eine steigende Marktkonzentration und Marktmacht zu beobachten waren.

Amtliche Daten des Statistischen Bundesamtes zeigen im Durchschnitt keinen nennenswerten branchenübergreifenden Anstieg der Marktkonzentration in Deutschland im Zeitraum von 2007 bis 2015. Der Befund deckt sich mit Ergebnissen der Monopolkommission.

Abbildung 1: Veränderung der Umsatzkonzentration innerhalb der Wirtschaftszweige anhand des Herfindahl-Hirschman-Index (HHI), 2007–2015 Bild vergrößern

Abbildung 1: Veränderung der Umsatzkonzentration innerhalb der Wirtschaftszweige anhand des Herfindahl-Hirschman-Index (HHI), 2007–2015

© Eigene Berechnungen auf Basis von Daten des Statistischen Bundesamtes.


Hinweis: Die Grafik listet alle Wirtschaftszweige (WZ) nach Änderung der Umsatzkonzentration, beginnend mit den Wirtschaftszweigen, welche den größten HHI-Anstieg aufweisen (positive Werte), hin zu jenen mit dem stärksten HHI-Rückgang (negative Werte). Die Grafik legt nahe, dass sich Zu- und Abnahme des HHI über alle WZ insg. nahezu ausgleichen und die breite Masse der WZ nur geringe bis keine Veränderungen der Umsatzkonzentration aufweist.

Gleichwohl gibt es mit Blick auf einzelne Wirtschaftszweige erhebliche Unterschiede im Niveau sowie in der jeweiligen Veränderung der Marktkonzentration. Eine deutliche Zunahme der Marktkonzentration gab es zum Beispiel bei der Gaserzeugung oder im Einzelhandel mit Geräten der Unterhaltungselektronik. Wirtschaftszweige, in denen eine stärkere Unternehmenskonzentration vorliegt, weisen tendenziell auch ein höheres Produktivitätsniveau auf.

Eine Zunahme der Marktkonzentration ist jedoch lediglich ein Indiz für eine möglicherweise gestiegene Marktmacht von Unternehmen, welche besser in höheren Preisaufschlägen (Markups) sichtbar wird. Die Monopolkommission hat anhand der Orbis-Datenbank für Deutschland in der Tat steigende Preisaufschläge festgestellt. Amtliche Firmendaten aus der CompNet-Datenbank zeigen hingegen keinen steigenden Trend für Deutschland.

Die Untersuchung deckt den Zeitraum vor der Corona-Pandemie ab. Es bleibt noch abzuwarten, ob potenzielle Marktaustritte von Unternehmen bzw. Übernahmen durch Konkurrenten zu einem verringerten Wettbewerb und einer höheren Marktkonzentration in einzelnen Wirtschaftszweigen führen werden.

Kontakt:
Dr. Sören Enkelmann, Christoph Menzel, Dr. Dirk Neumann, Juliane Stolle, Dr. Alexandra Effenberger
Referat: Wirtschaftspolitische Analyse, Europäische Wirtschafts- und Währungsfragen
schlaglichter@bmwi.bund.de


Corona-Überbrückungshilfe des Bundes gestartet

Anträge seit Juli online über die gemeinsame Antragsplattform mit den Ländern möglich

Abstrakte Darstellung zum Thema "Kurz und Knapp"

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Mit der Überbrückungshilfe unterstützt der Bund Unternehmen, Soloselbständige und Angehörige der Freien Berufe, die coronabedingt erhebliche Umsatzausfälle in den Monaten April bis August erleiden. Sie ist ein wesentlicher Bestandteil des Konjunkturpakets, das die Bundesregierung im Juli auf den Weg gebracht hat. Anträge können bis Ende September 2020 gestellt werden.

Das Bundeskabinett hatte am 12. Juni 2020 die Eckpunkte der Überbrückungshilfe beschlossen. Mit dem zweiten Nachtragshaushalt stellt der Bund dafür rund 25 Mrd. Euro bereit. Antragsberechtigt sind grundsätzlich kleine und mittelständische Unternehmen, Soloselbständige und Angehörige der Freien Berufe im Haupterwerb aller Branchen, die Coronabedingt erhebliche Umsatzausfälle erleiden. Voraussetzung ist, dass der Umsatz in den Monaten April und Mai 2020 um durchschnittlich mindestens 60 Prozent gegenüber den gleichen Vorjahresmonaten eingebrochen ist. Ausgenommen davon sind Unternehmen und Selbständige, die im April und Mai 2019 zusammen weniger als 5 Prozent des Jahresumsatzes 2019 erzielt haben. Den Betrieben wird je nach Höhe des Umsatzrückgangs in den Fördermonaten Juni bis August ein Anteil ihrer Fixkosten erstattet, nach dem Prinzip „je größer der Umsatzeinbruch, desto höher der Zuschuss“.

Die maximale Höhe der Überbrückungshilfe beträgt 50.000 Euro pro Monat für maximal drei Monate (Unternehmen bis zu fünf Beschäftigten: max. 3.000 Euro pro Monat; Unternehmen bis zu zehn Beschäftigten: max. 5.000 Euro pro Monat – eine Überschreitung dieser Schwellen ist in begründeten Ausnahmefällen möglich). Das Überbrückungshilfeprogramm schließt zeitlich an das Soforthilfeprogramm der Bundesregierung an. Unternehmen, die die Soforthilfe des Bundes oder der Länder in Anspruch genommen haben, sind erneut antragsberechtigt, wenn sie die Antragsvoraussetzungen der Überbrückungshilfe erfüllen.

Anders als bei der Soforthilfe können die Unternehmen den Antrag nicht selbst stellen, sondern müssen dies über einen Steuerberater, Wirschaftsprüfer, vereidigten Buchprüfer oder Rechtsanwalt tun. Anträge können seit dem 10. Juli über die digitale Antragsplattform eingereicht werden, Ende der Antragsfrist ist der 30. September 2020. Die ersten Auszahlungen an die Unternehmen sind bereits Ende Juli erfolgt.

Die Bundesländer sind für die Umsetzung und Auszahlung der Hilfen zuständig. Grundlage dafür sind Verwaltungsvereinbarungen, die das Bundeswirtschaftsministerium mit den Ländern geschlossen hat.

Kontakt
Dr. Florian Knobloch
Referat: Projektgruppe Überbrückungshilfe
www.ueberbrueckungshilfe-unternehmen.de
schlaglichter@bmwi.bund.de

Ein Klassifizierungssystem soll erstmals ein einheitliches Verständnis der Nachhaltigkeit von wirtschaftlichen Tätigkeiten in der EU schaffen

Illustration zum Thema "Sustainable Finance-Taxonomie"

© Malte Knaack

Angesichts der globalen Erderwärmung haben sich die europäischen Staaten zu mehr Klimaschutz verpflichtet. Dabei sehen sowohl das Pariser Klimaabkommen von 2015 wie auch der europäische Green Deal, der Europa bis 2050 zum ersten klimaneutralen Kontinent machen soll, einen wichtigen Ansatzpunkt bei nachhaltigen Investitionen: Kapitalmärkte können eine wichtige flankierende Rolle zur Erreichung umweltpolitischer Ziele einnehmen, wenn sie private Finanzströme in nachhaltige Verwendungen lenken (Sustainable Finance). Dies kann zugleich dazu beitragen, den großen Kapitalbedarf zur wirtschaftlichen Modernisierung Europas zu decken. Ein zentrales Instrument, an dem die Europäische Kommission derzeit arbeitet, ist hierfür die Sustainable Finance-Taxonomie (nachfolgend Taxonomie). Diese soll künftig helfen, EU-weit Wirtschaftsaktivitäten nach ihrer Nachhaltigkeit zu klassifizieren. In einem ersten Schritt legt die Taxonomie einen besonderen Fokus auf Klimaziele. Perspektivisch soll sie über verschiedene Umweltziele hinaus auch soziale Aspekte und gute Unternehmensführung abdecken.

Design und Funktionsweise der Taxonomie

Laut der Taxonomie-Verordnung gilt eine Wirtschaftsaktivität dann als taxonomiekonform, wenn sie einen wesentlichen Beitrag zu mindestens einem von insgesamt sechs Umweltzielen leistet, ohne den anderen zuwiderzulaufen (Do No Significant Harm – DNSH). Zugleich müssen gewisse Mindestanforderungen, z. B. in Bezug auf Soziales und Menschenrechte, erfüllt werden. Die Umweltziele der Taxonomie sind: (1) Klimaschutz, (2) Anpassung an den Klimawandel, (3) nachhaltige Nutzung von Wasserressourcen, (4) Wandel zu einer Kreislaufwirtschaft, (5) Vermeidung von Verschmutzung und (6) Schutz von Ökosystemen und Biodiversität. Ein Vorschlag zur konkreten Ausgestaltung der Taxonomie wurde von einer von der EU-Kommission beauftragten technischen Expertengruppe (TEG) im März dieses Jahres vorgestellt. Der TEG-Bericht umfasst – ähnlich einem Glossar – auf Basis von Emissionsdaten 70 Wirtschaftsaktivitäten (z. B. Herstellung von Zement oder Aluminium) in acht konkreten Sektoren (z. B. Energieversorgung oder Verkehr), die zusammen für rund 93 % der europäischen Treibhausgasemissionen verantwortlich sind. Die TEG hat bislang nur die ersten beiden Umweltziele mit konkreten Vorschlägen unterlegt, die anderen vier Umweltziele sollen folgen.

Taxonomie, Taxonomie-Verordnung und TEG-Bericht

Die EU-Taxonomie ist Bestandteil des im März 2018 vorgestellten „Aktionsplans zur Finanzierung von nachhaltigem Wachstum“. Zu ihr wurde im Dezember 2019 eine politische Einigung zwischen EU- Parlament und Rat erzielt, deren Ergebnis die Taxonomie-Verordnung ist. Da die Verordnung selbst auf eher abstrakte Weise Umweltziele und ein Verständnis von Umweltnachhaltigkeit bei Wirtschaftsaktivitäten definiert, erfolgt eine Konkretisierung anhand technischer Kriterien. Hiermit hat die EU-Kommission die Technical Expert Group (TEG) betraut, welche im März 2020 einen entsprechenden Bericht vorgestellt hat. Dem Bericht waren umfassende Konsultationen mit über 200 Industrievertretern und Wissenschaftlern vorausgegangen. Zur gesetzgeberischen Umsetzung will die EU-Kommission auf dieser Basis im Herbst 2020 sogenannte delegierte Rechtsakte erlassen und diese für vier Wochen zur Konsultation stellen. Erste Anforderungen nach der Taxonomie werden voraussichtlich ab 2022 für das Berichtsjahr 2021 greifen. Der TEG-Bericht und weitere Informationen zur Taxonomie sind unter folgender Adresse zu finden: t1p.de/eu-taxonomy-sustainable-activities

Abbildung 1: Anforderung Taxonomie-Konformität

Abbildung 1: Anforderung Taxonomie-Konformität

Abbildung 2: Die sechs Umweltziele der Taxonomie

Abbildung 2: Die sechs Umweltziele der Taxonomie

Beispielhaft wird im Folgenden anhand des Umweltziels „Klimaschutz“ dargestellt, wie die Taxonomie funktionieren soll. Für dieses Ziel liegen Vorschläge für Schwellenwerte vor und es ist bereits am konkretesten mit Leben gefüllt. Zum ersten Umweltziel kann eine Wirtschaftsaktivität auf drei Arten einen substanziellen Beitrag leisten,

  • wenn die Aktivität selbst mit einer bereits sehr niedrigen oder keiner Treibhausgasemission einhergeht (tiefgrüne Aktivitäten wie z. B. Aufforstungen);
  • wenn die Aktivität den Übergang zu einer klimaneutralen Wirtschaft bis 2050 unterstützt und es keine tiefgrüne Alternative gibt. Ein Beispiel für sogenannte „Übergangsaktivitäten“ ist die Zementproduktion mit einem Ausstoß von unter 0,498 Tonnen CO2 pro Tonne Zement. Ein Großteil der europäischen Wirtschaftsaktivitäten dürfte dieser Kategorie zugerechnet werden;
  • wenn eine Aktivität eine andere Wirtschaftsaktivität zum Umweltschutz befähigt (z. B. Herstellung bestimmter Produktkomponenten, welche die Umweltbilanz des Abnehmers verbessert – sogenannte „ermöglichende Aktivitäten“). Ein Beispiel ist die Herstellung von Windkrafträdern, welche letztlich die emissionsarme Produktion von „grünem“ Strom ermöglichen.

Sowohl Übergangsaktivitäten wie auch „ermöglichende Aktivitäten“ dürfen nicht zur Bindung von Mitteln in emissionsintensiven Produktionsfaktoren („Lock-in“) führen und die Entwicklung emissionsarmer Alternativen nicht behindern. Zudem müssen Übergangsaktivitäten, um einen substanziellen Klimaschutzbeitrag zu leisten, in ihrem jeweiligen Sektor die niedrigsten Treibhausgasemissionen aufweisen („Best-in-class-Ansatz“). Für diese Aktivitäten hat die technische Expertengruppe nach Konsultation mit Industrievertretern technische Schwellenwerte ermittelt, die Unternehmen einhalten müssen, sollen ihre Wirtschaftsaktivitäten als taxonomiekonform gelten.

Während beim Umweltziel Klimaschutz eine Tonne Emissionsreduktion ortsunabhängig einen vergleichbaren Nutzen stiftet, stellt sich die Situation beim zweiten Umweltziel „Anpassung an den Klimawandel“ anders dar, auch weil hierbei der Kontext (z. B. räumliche Dimension) stärker mitgedacht werden muss. Danach kann ein substanzieller Beitrag zur Anpassung an den Klimawandel beispielsweise darin bestehen, eine an der Küste gelegene Produktionsstätte vor Überschwemmung zu schützen oder ein Regenauffangbecken in einer dürreanfälligen Region zu errichten. Für dieses Ziel wurde keine abschließende Aktivitätsliste formuliert, sondern es wurden Prinzipien und Kontrollkriterien aufgestellt. Es wird dabei zwischen die Anpassung fördernden Aktivitäten (z. B. Verwendung von hitzeresistentem Saatgut) und die Anpassung ermöglichenden Aktivitäten (z. B. Erforschung und Vermarktung von hitzeresistentem Saatgut) unterschieden.

In Kürze
Taxonomie richtet sich sowohl an Finanzmarktteilnehmer als auch an realwirtschaftliche Unternehmen.

Die Taxonomie in der praktischen Anwendung

Die Taxonomie richtet sich auf der einen Seite an Finanzmarktteilnehmer und soll ihnen Sicherheit geben, dass sie wirklich in nachhaltige Wirtschaftsaktivitäten investieren. Anbietern von Finanzprodukten in Europa soll der Spielraum genommen werden, Finanzprodukte als nachhaltig zu vermarkten, die es nach dem gemeinsamen Verständnis nicht sind (sogenanntes „Greenwashing“).

Illustration zum Thema "Sustainable Finance-Taxonomie"

© Malte Knaack

Auf der anderen Seite adressiert die Taxonomie auch realwirtschaftliche Unternehmen. Zunächst betrifft sie solche, die bereits heute verpflichtet sind, eine nichtfinanzielle Erklärung im Rahmen der sogenannten Non-Financial Reporting Directive (NFRD) abzugeben. Auf diese kommen 2022 zusätzliche Offenlegungsanforderungen für das Berichtsjahr 2021 zu. Dann werden Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitern, die kapitalmarktorientiert oder als Banken und Versicherungen tätig sind, aufgefordert sein, die Taxonomie-Konformität in Bezug auf bestimmte Betriebsgrößen wie Umsatz und gegebenenfalls Investitionskosten offenzulegen. Dies soll für Investoren den Vorteil einer besseren Vergleichbarkeit der Nachhaltigkeitsbestrebungen bieten. Aus Unternehmenssicht ist zu vermeiden, dass die Anforderungen eine unangemessene Belastung darstellen und zu Wettbewerbsnachteilen führen.

Weitere Konsequenzen sind derzeit teilweise noch schwer einzuschätzen und dürften im weiteren Prozess von politischen Faktoren und Marktkräften beeinflusst werden. Hierbei sind insbesondere folgende Auswirkungen der Taxonomie im Blick zu behalten:

  • Der grundsätzlich angestrebte Wirkmechanismus der Taxonomie zielt vor allem auf unternehmerische Finanzierungsbedingungen ab: Weist ein Unternehmen glaubhaft nach, dass ein bestimmter Anteil seines Umsatzes oder seiner Investitionen taxonomiekonform ist, soll dies von Finanzmarktakteuren, die sich bestimmten Nachhaltigkeitszielen verschrieben haben, wahrgenommen werden und zu mehr Investitionen in das Unternehmen führen. Aufgrund eines größeren Kapitalangebots könnten nachhaltige Unternehmen von günstigeren Finanzierungsmöglichkeiten und einer Diversifizierung ihrer Finanzierungsquellen profitieren. Wie bedeutend dieser Finanzierungsmechanismus der Taxonomie sein wird, wird wesentlich von dem Finanzierungsumfeld und der allgemeinen Marktakzeptanz der Taxonomie abhängen.
  • Weiterhin sollen realwirtschaftliche Unternehmen, die beispielsweise Investitionen planen, durch die ein substanzieller Beitrag zu einem Umweltziel geleistet wird, künftig zur Finanzierung auf taxonomiekompatible Finanzprodukte zurückgreifen können. Dazu arbeitet die EU-Kommission an einheitlichen EU-Normen und Kennzeichen für nachhaltige Finanzprodukte, zum Beispiel einem EU-Green Bond-Standard.
  • Aus der Taxonomie können Konsequenzen für die Unternehmensreputation erwachsen, wenn beispielsweise entsprechende Offenlegungen zur Taxonomie-Konformität aus Sicht der Öffentlichkeit erklärungsbedürftig erscheinen. Umgekehrt sind Reputations- und Wettbewerbsvorteile denkbar, wenn ein Unternehmen glaubwürdig seine Bereitschaft signalisieren und belegen kann, einen Beitrag gegen den Klimawandel zu leisten.
  • Schließlich kann die öffentlich wahrgenommene Nachhaltigkeit von Produkten, Dienstleistungen oder Herstellungsprozessen (auf Basis der Taxonomie-Konformität) aus Konsumentensicht zu einem kaufentscheidenden Faktor werden. Produktdifferenzierungen würden dann nicht mehr nur über Preis, Qualität und Marketing erfolgen, sondern auch durch Nachhaltigkeit. Der gewinnbringende Verkauf umweltfreundlicherer Produkte scheitert in der Praxis bislang noch häufig an der Zahlungsbereitschaft der Konsumenten. Solange beispielsweise für emissionsarmen Stahl keine entsprechende Zahlungsbereitschaft besteht, lohnt sich die Herstellung aus Unternehmenssicht nicht. Jedoch gibt es durchaus positive Signale: Eine aktuelle Studie beziffert ein zusätzliches Umsatzpotenzial für das Geschäft mit mittelbar und unmittelbar klimaschonenden Technologien für den deutschen Maschinen- und Anlagebau von rund 10 Billionen Euro bis 2050. Damit kann die Taxonomie zu einem wesentlichen Treiber nachhaltiger Entwicklung im Sinne der Agenda 2030 und der Deutschen Nachhaltigkeitsstrategie werden.

Mögliche Taxonomie-Anwendung am Beispiel eines Zementherstellers

Ein Zementhersteller mit mehr als 500 Mitarbeitern wird verpflichtet, anzugeben, wie sich seine Wirtschaftsaktivitäten zur Taxonomie verhalten. Das Unternehmen stellt in seinen fünf Zementwerken ausschließlich Zement her, wobei jedes Werk die gleiche Menge produziert und jeweils 20 % zum Unternehmensumsatz beiträgt. Zwei der fünf Werke emittieren bei der Herstellung einer Tonne Zement im Durchschnitt weniger als 0,489 Tonnen CO2 und liegen damit unter dem im TEG-Bericht genannten Schwellenwert zum Umweltziel „Klimaschutz“ (Stand 2020). Das Unternehmen muss nun darlegen, dass diese beiden Zementwerke keinem der fünf anderen Umweltziele signifikant zuwiderlaufen (DNSH-Prinzip). Während das eine Werk keines der fünf anderen Umweltziele signifikant beeinträchtigt, liegt das andere Werk in einer Gegend mit prekärer Wassersituation, in der es im Sommer regelmäßig zu Wasserknappheit kommt. Damit schadet die Zementproduktion in diesem Werk dem dritten Umweltziel, dem nachhaltigen Umgang mit Wasserressourcen. Das Zementunternehmen hält zudem alle Mindestschutzmaßnahmen (z. B. OECD-Leitsätze für multinationale Unternehmen) für seine Mitarbeiter ein. Dementsprechend wäre die Produktion in einem der fünf Werke und damit 20 % des Unternehmensumsatzes taxonomiekonform.

Weiterhin befindet sich eines der Zementwerke desselben Unternehmens nahe einer Flussmündung, an der es zu Überschwemmungen kommen kann. Das Unternehmen möchte 1,5 Mio. Euro einsetzen, um den Hochwasserschutz und insbesondere das Entwässerungssystem des Werks zu verbessern. Damit trägt es zum zweiten Umweltziel „Anpassung an den Klimawandel“ bei. Bei der Installation des verbesserten Entwässerungssystems wird keines der fünf anderen Umweltziele signifikant verletzt. Das Unternehmen begibt hierzu Anleihen im Wert von 1,5 Mio. Euro und kann seine Investition in voller Höhe als taxonomiekonform ausweisen.

Wie geht es in Europa weiter?

Die Taxonomie-Verordnung wurde am 22. Juni im Amtsblatt der Europäischen Union veröffentlicht. Bis Dezember 2020 sollen detaillierte Rechtsakte vorliegen, welche dann in ersten Berichtsanforderungen nach der Taxonomie ab 2022 für das Berichtsjahr 2021 münden. Nicht nur Unternehmen, die verpflichtend von der Taxonomie betroffen sind, sollten sich mit Chancen und Herausforderungen des EU-weiten Klassifikationssystems beschäftigen. Auch für andere Unternehmen kann die Taxonomie Chancen eröffnen. Zu Nutzen und Vorgehensweise können beispielsweise Verbände mit Informationen weiterhelfen.

Auch die Politik muss in den kommenden Monaten eine Reihe von praktischen Fragen zur Taxonomie klären, z. B.:

  • Wie sollen Emissionen beim Nachhaltigkeitsziel „Klimaschutz“ konkret erfasst und auf welcher Produktionsstufe berichtet werden?
  • Wie soll eine Überprüfung der unternehmerischen Angaben zur Taxonomie-Konformität erfolgen?
  • Wie sollen inländische Investoren mit fehlenden Informationen bei außereuropäischen Engagements umgehen?
  • Wie groß soll der Anwendungsbereich der Taxonomie perspektivisch werden (beispielsweise weitere Ausweitung im Förderbankengeschäft oder bei staatlichen Ausgaben)?

Erfreulich ist in diesem Kontext die mittlerweile große Expertise von Unternehmen, Institutionen oder Gremien in Deutschland wie z. B. dem Sustainable Finance-Beirat der Bundesregierung. Diese wird dazu beitragen, komplexe Fragen rund um die Taxonomie fundiert zu beurteilen.

Während der deutschen EU-Ratspräsidentschaft im zweiten Halbjahr 2020 spielt Sustainable Finance eine wichtige Rolle. Eine neu zu besetzende Sustainable Finance-Plattform, der auch realwirtschaftliche Vertreter angehören werden, soll auf europäischer Ebene der TEG nachfolgen, die Weiterentwicklung der Taxonomie eng begleiten und u. a. an der Ausarbeitung relevanter Schwellenwerte wie auch der Ausdehnung der Taxonomie auf die weiteren Umweltziele beteiligt sein. Für das vierte Quartal plant die EU-Kommission die Vorstellung einer erneuerten Sustainable Finance-Strategie. Hierbei wird es sich gewisssermaßen um eine Weiterentwicklung des „Aktionsplans zur Finanzierung von nachhaltigem Wachstum“ von 2018 handeln, dessen zentrale Bestandteile, wie u. a. die Taxonomie, bis dahin parallel weiter konkretisiert werden.

Wenn am Ende des Prozesses eine praktikable und weitverbreitete Taxonomie entsteht, könnte die EU zu einem Vorreiter und Standardsetzer im Bereich Sustainable Finance werden. Das kann dazu beitragen, den deutschen und den euro päischen Standort im weltweiten Wettbewerb zu stärken.

Kontakt:
Fabian Gräf & Dr. Jan Weidner
Referat: Geld, Kredit, Finanzmärkte
schlaglichter@bmwi.bund.de

Datenökonomie

Die zunehmende Digitalisierung lässt sich auch im Anstieg der weltweiten Datenmengen ablesen. Im Jahr 2020 erreichte das geschätzte weltweite Datenvolumen eine schwer vorstellbare Menge von über 50 Zetabyte (das entspricht über 50 Billionen Gigabyte). Würde man diese Datenmenge auf DVDs speichern, wäre der Stapel 2,6 Millionen Kilometer hoch – das entspricht dem 63-fachen Umfang unserer Erde. Ein Haupttreiber dieser Entwicklung: die zunehmende Nutzung von Cloud-Diensten.

Geschätzte Entwicklung des weltweiten Datenvolumens

Geschätzte Entwicklung des weltweiten Datenvolumens

© IDC t1p.de/The-Digitization-of-the-World

Infografik als PDF (PDF, 422 KB)

50 Billionen Mal müsste man einen Spielfilm mit Standardauflösung streamen, um die Datenmenge von 50 Zetabyte zu erreichen. Das würde etwa sechs Milliarden Jahre dauern (die Erde existiert erst seit 4,6 Mrd. Jahren).

Zahl des Monats
19.993
So häufig wurde im Juli 2020 die Innovationsprämie für den Kauf eines E-Autos oder Plug-in-Hybrids beantragt. Seit Jahresbeginn wurden 69.606 Anträge gestellt, was eine Steigerung um 78 % im Vergleich zum Vorjahr bedeutet. Die Innovationsprämie ist Teil des Pakets zur Bewältigung der Corona-Krise. Sie verdoppelt den Anteil an der Förderung. Anträge können bis zum 31. Dezember gestellt werden. t1p.de/Elektromobilitaet2020

Morgen
Impfkraft
Das Projekt Impfkraft der Universität Tübingen, das der Entwicklung eines Impfstoffs gegen das Corona-Virus gewidmet ist, wird vom BMWi mit weiteren Mitteln in Höhe von 5 Millionen Euro aufgestockt. Das Vorhaben hat bereits beachtliche Fortschritte erzielt. Als Ausgründung aus der Abteilung Immunologie der Universität und der Uniklinik in Tübingen ist bereits das EXIST-Start-up Prime Vector Technologies (PVT) entstanden, das sich um Fertigstellung, Zulassung und die Markteinführung des Impfstoffs bemühen wird.

Schlagwort
ERP Mittelstandsförderung
Kleine und mittlere Unternehmen können auf Grundlage des ERP-Wirtschaftsplangesetzes 2021 zinsgünstige Finanzierungen und Beteiligungskapital mit einem Volumen von rund 7,9 Milliarden Euro erhalten. Die Förderschwerpunkte liegen in den Bereichen Wagniskapital- und Beteiligungsfinanzierung, dem Aufbau und der Modernisierung bestehender Unternehmen in strukturschwachen Regionen sowie der Innovations- und Digitalisierungsförderung. Das European Recovery Program-Sondervermögen fördert seit über 70 Jahren die Wirtschaft in Deutschland. Es stammt aus Mitteln des Marshallplans und wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie verwaltet.

Heute
Wasserstoff
Mit dem Reallabor der Energiewende „WESTKÜSTE100“ werden bereits Bausteine der Nationalen Wasserstoffstrategie umgesetzt. WESTKÜSTE100 wird die Erzeugung von Wasserstoff aus erneuerbaren Energien, Speicherung und Transport in einem System erforschen, entwickeln und im industriellen Maßstab demonstrieren. Es ist das erste Reallabor der Energiewende mit einem Fokus auf Wasserstofftechnologien. Mit den Reallaboren der Energiewende beschleunigt das BMWi die Anwendung von Innovationen aus der Forschung in der Praxis. Mehr zum Thema Wasserstoff finden Sie auch in der August-Ausgabe der Schlaglichter: www.bmwi.de/wegbereiter-fuer-die-energietraeger-der-zukunft (PDF, 2 MB)

In eigener Sache
Neue BMWi-Website für Evaluationen
Moderne Wirtschaftspolitik braucht Evaluationen, um faktenbasiert und transparent entscheiden zu können. Als erstes Bundesministerium stellt das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie seine Evaluationen zentral und übersichtlich zur Verfügung: www.evaluationen-bmwi.de

Können Maschinen wirklich den Prognostikern das Wasser reichen?

Illustration zum Thema  "Machine Learning für makroökonomische Prognosen"

© Dirk Schmidt

Die Vorhersage wirtschaftlicher Entwicklungen leistet einen wichtigen Beitrag zur Gestaltung effektiver Wirtschaftspolitik. Dementsprechend bemühen sich viele Ökonomen bei Regierungen, Institutionen und akademischen Forschungseinrichtungen rund um den Globus regelmäßig unter hohem Aufwand, immer genauere Prognosen für eine ganze Reihe von Wirtschaftsindikatoren zu erstellen.

Die meisten traditionellen Prognosemodelle für ökonomische Größen beruhen dabei auf einer vordefinierten Beziehung zwischen Inputvariablen und der (zu prognostizierenden) Outputvariablen. In solchen Fällen kann das Modell und sein Ergebnis daher nur so gut sein wie seine Annahmen bzw. seine Spezifikation.

Einen etwas anderen Ansatz für statistische Analysen im Allgemeinen und Prognosen im Besonderen bieten dagegen maschinell lernende Algorithmen, die so gut wie keine Annahmen über die den betreffenden Größen zugrundeliegende Beziehung treffen. Stattdessen wird ein algorithmischer Ansatz genutzt, um eine Funktion zu finden, die die Beziehung zwischen Eingabe- und Ausgabedaten am besten abbildet.

In Kürze
Das ganze Universum verschiedener Ansätze maschinellen Lernens lässt sich im Großen und Ganzen in Algorithmen der Kategorien (1) Supervised, (2) Unsupervised und (3) Reinforcement Learning einteilen.

Ansätze des maschinellen Lernens werden schon seit längerer Zeit vor allem in naturwissenschaftlichen Forschungsgebieten extensiv genutzt. In der ökonomischen Analyse und Prognose gibt es mittlerweile zwar auch erste Anwendungsbeispiele, eine Nutzung dieser Modelle auf breiter Ebene steht bislang jedoch noch aus. Die wissenschaftliche Literatur verweist aber auf vielversprechendes Potenzial.

Arten des Lernens

Im Bereich der maschinell lernenden Ansätze gibt es dabei nicht nur einen einzigen Algorithmus, sondern eher ein ganzes Universum verschiedener Techniken. Diese lassen sich im Großen und Ganzen in Algorithmen der Kategorien (1) Supervised, (2) Unsupervised und (3) Reinforcement Learning einteilen (Hastie et al., 2001).

Die erste Kategorie des Supervised Learning wird bei Prognoseproblemen angewendet, bei denen die zu bestimmende Größe, d. h. die abhängige Variable, eindeutig identifiziert werden kann, auch wenn die spezifischen Beziehungen unter den Variablen in den Daten nicht bekannt sind. Dies ist zum Beispiel bei der klassischen makroökonomischen Prognose der Fall. Traditionelle ökonometrische Modelle (z. B. regressionsbasierte Modelle) fallen typischerweise unter diese Kategorie. Üblicherweise steht dabei im Mittelpunkt, die Wirkung einer Reihe unabhängiger, erklärender Variablen auf eine oder mehrere bekannte abhängige Variablen zu quantifizieren.

Beim Unsupervised Learning hingegen ist kein spezifischer Output im Voraus definiert. Das Ziel des „unüberwachten Lernens“ besteht darin, ein Muster oder unbeobachtbare Größen auf der Grundlage einer Reihe von beobachteten Inputvariablen zu erkennen. Ausgehend von einem bestimmten Datensatz haben Algorithmen, die unter diese Kategorie fallen, die Aufgabe, Muster in den Daten zu erkennen und Kategorien der Outputgrößen zu bestimmen. Typischerweise gehören Faktormodelle oder Principal Component Analysen zu dieser Kategorie.

Das Reinforcement Learning ist eine dritte Kategorie von Algorithmen, bei denen eine unbekannte "Belohnungs"-Funktion durch wiederholtes rückwärtsgewandtes Feedback optimiert wird (Barto und Dietterich, 2004). Zugrunde liegt dabei ein iterativer Prozess, der sowohl die optimale Position der Eingangsvariablen als auch die Parameter der Belohnungsfunktion zu bestimmen versucht, um die Belohnung als Zielwert zu maximieren. Vereinfacht gesagt sind hier also weder die Zielfunktion selbst noch die optimale Position der Inputvariablen bekannt. Anders als beim Supervised Learning funktioniert diese Kategorie ohne Trainingsbeispiel oder Trainingsset. Sie muss sich die Struktur vielmehr völlig selbstständig erschließen. Ein Anwendungsbeispiel für Reinforcement Learning ist etwa die Optimierung von Ampelschaltungen im Straßenverkehr. Hier ist unklar, welche Zielfunktion genau verfolgt werden soll (Unfallzahl, Wartezeit, Verkehrsfluss, etc.) Das Reincorcement Learning unterscheidet sich vom Unsupervised Learning insbesondere dadurch, dass die Zielvariable in Form einer Belohnung und nicht durch eine spezifische Größe gegeben wird.

Illustration zum Thema  "Machine Learning für makroökonomische Prognosen"

© Dirk Schmidt

In Kürze
Das Prinzip der Validierung baut auf dem Testen auf; es bezieht sich auf die Feinausrichtung von Algorithmen und wird manchmal auch als „Tuning“ bezeichnet.

Testen und Validieren zur Vermeidung von Overfitting

Gemeinsam ist den meisten Machine Learning-Algorithmen, dass sie das Phänomen des sog. „Overfittings“ durch Anwendung einer Reihe von praktischen Maßnahmen weitgehend vermeiden wollen. Overfitting bezeichnet die zu starke Verallgemeinerung einer geschätzten Input-Output-Beziehung. Eine solch zu starke Verallgemeinerung liegt vor, wenn ein spezifiziertes Modell zwar sehr gut zu den zugrundeliegenden Daten passt, mit denen es geschätzt wurde, aber schlecht abschneidet, wenn ihm neue Daten präsentiert werden. In solchen Fällen wurde eine bestimmte Beziehung zwischen Input- und Output-Variablen für eine bestimmte Datenstichprobe übermäßig verallgemeinert und als für die gesamte Population bzw. Datenbasis gültig angenommen. Zwei Maßnahmen, die insbesondere von Machine Learning Algorithmen angewendet werden, um dieses Problem zu vermeiden, sind das Testen und das Validieren. Das Testen bezieht sich auf die gängige Praxis, die Stichprobendaten in zwei Teile aufzuteilen: ein erster (in der Regel größerer) Teil, der als Trainingssatz bezeichnet wird und dazu dient, einen bestimmten Algorithmus anzulernen, und ein zweiter (in der Regel kleinerer) Teil, der den Testdatensatz repräsentiert, mit dem die prädiktive Leistung des angelernten Algorithmus auf zuvor „ungesehenen“ Daten gemessen wird. Die Testdaten werden daher beiseitegelegt oder „aus der Stichprobe“ (out-of-sample) herausgenommen. Jede Prognose, die der angelernte Algorithmus erstellt, kann dadurch sofort auf seine Prognosegüte geprüft werden, indem das Modell auf diese beiseitegelegten Daten angewendet wird. Die Vorhersagekraft und Leistung über verschiedene Lernalgorithmen oder Lernspezifikationen hinweg sollte ebenfalls durch Vergleich der Prognosefehler auf Basis dieser Out-of-Sample-Daten bewertet werden.

Das Prinzip der Validierung baut auf dem Testen auf; es bezieht sich auf die Feinausrichtung von Algorithmen und wird manchmal auch als „Tuning“ bezeichnet. Je nach vorliegendem Algorithmus können verschiedene strukturellere Modellparameter abgestimmt werden, wie z. B. die Anzahl der Bäume, die in einem Entscheidungsbaum-Algorithmus wachsen sollen, oder die Anzahl der Neuronen und Schichten in einem neuronalen Netz usw. Diese Parameter können zwar manuell kalibriert werden, aber es ist in den meisten Fällen effektiver und effizienter, eine stärker automatisierte Methode anzuwenden. Diese automatisierten Verfahren beruhen dann meist wiederum auf iterativen Ansätzen zur approximativen Bestimmung der optimalen Parameter.

Unterm Strich wird bei der Validierung bereits deutlich, dass unabhängig vom verwendeten Algorithmus das Element iterativer Schätzungen den Bereich Machine Learning dominiert. Tatsächlich zieht sich der Ansatz der iterativen Bestimmung von Parametern und Modellspezifikationen auch durch die grundlegende Architektur vieler Algorithmen und ist gleichzeitig Grund für die meist extrem hohen Anforderungen an Rechenkapazitäten zur Schätzung von Machine Learning Modellen.

Anwendungsbeispiele für makroökonomische Prognosen

Im Kontext makroökonomischer Prognosen gibt es mittlerweile die ersten algorithmischen Anwendungen. Forscher der britischen Zentralbank etwa haben Anwendungsbereiche für Modelle des maschinellen Lernens im Kontext des Zentralbankwesens untersucht und sehen eine Vielzahl von Möglichkeiten, wo diese für die Arbeit von politischen Entscheidungsträgern eingesetzt werden könnten (Chakraborty und Joseph, 2017). Dementsprechend haben sich einige Forschungsarbeiten bereits mit der Anwendung dieser neuen Instrumente für Wirtschaftsprognosen befasst. Mitarbeiter der Europäischen Kommission beispielsweise verwenden einen sogenannten Random-Forest- Algorithmus zur Vorhersage des Bruttoinlandsprodukts (BIP) des Euroraums und stellen fest, dass einige Versionen dieses auf maschinellen Lernverfahren basierenden Ansatzes in der Lage sind, die bisher üblicherweise verwendeten Prognosemodelle zu übertreffen (Biau und D'Elia, 2010). Beim Internationalen Währungsfonds verwendeten Forscher die Algorithmen „Elastic Net“ und „Random Forest“, um das BIP-Wachstum im Libanon zeitnäher zu prognostizieren, einem Land, in dem die amtliche Statistik erst mit einer Verzögerung von zwei Jahren veröffentlicht wird (Tiffin, 2016). Ein weiteres Forscherteam des IWF untersuchte eine Reihe von Algorithmen für die BIP-Prognose sieben verschiedener Länder und produzierte damit deutlich geringere Prognosefehler als die offiziellen Prognosen des IWF (Jung, Patnam & Ter-Martirosyan, 2018). Bei der afrikanischen Entwicklungsbank verwendeten Ökonomen in ähnlicher Weise künstliche neuronale Netze, um wirtschaftliche Zeitreihen in afrikanischen Ländern zu prognostizieren. Sie stellten fest, dass diese zumindest etwas besser abschneiden als traditionelle Modelle (Chuku, Oduor und Simpasa, 2017). Auch im Bundesministerium für Wirtschaft und Energie wird bereits mit algorithmischen Verfahren zur Unterstützung von Projektion und Konjunkturanalyse gearbeitet. Erste Ergebnisse erscheinen vielversprechend. Es bedarf aber einer weiteren Prüfung und Verbesserung der Algorithmen, bevor sie als relevante Instrumente auf regelmäßiger Basis mit in Betracht gezogen werden können. Hier gibt es eine Reihe von Herausforderungen.

Abbildung 1: Lernknoten

Abbildung 1: Lernknoten

Funktionsweise neuronaler Netze

Künstliche neuronale Netze (Artificial Neural Networks, ANNs) gehören zu den ersten maschinell lernenden Algorithmen, die entwickelt wurden und versuchen, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns (extrem vereinfacht) abzubilden. Dies wird erreicht indem sie eine oder mehrere Inputvariablen durch so genannte „Lernknoten“ laufen lassen, um einen Output zu berechnen (Nielsen, 2015). Eine der frühesten Arten dieser Lernknoten werden „Perceptrons“ genannt und wurden erstmals 1958 von Frank Rosenblatt vorgestellt. Während das ursprüngliche Perceptron nur in der Lage war, binäre Eingaben zu absorbieren, um eine einzige binäre Ausgabe zu erzeugen, ist das heute häufiger verwendete „Sigmoid-Neuron“ in der Lage, sowohl diskrete als auch kontinuierliche Ein- und Ausgaben zu verarbeiten. Die grundlegende Funktionsweise eines Lernknotens besteht darin, dass die bereitgestellten Inputs durch ein lineares oder (häufiger) nichtlineares Modell laufen, um eine gewünschte Output-Variable zu erzeugen. Die einfachste Darstellung eines Perceptrons ist in Abbildung 1 dargestellt, wobei die drei hypothetischen Eingangsgrößen x1, x2 und x3 berücksichtigt werden. Um den Output abzuleiten, führte Rosenblatt (1958) Gewichte ein, die die Bedeutung der Eingangsvariablen im Bestimmungsprozess des Outputs darstellen. Der Gesamtoutput des Perceptrons ist dann davon abhängig, ob die gewichtete Summe der Inputs einen Schwellenwert über- oder unterschreitet. Dieser Schwellenwert ist wiederum ein Parameter des Perceptrons (Nielsen, 2015).

Als praktisches Beispiel für ein neuronales Netz kann folgende Situation betrachtet werden: Wenn eine Kaufentscheidung für ein Produkt unsere Zielvariable darstellt, wäre eine Reihe von relevanten Inputvariablen denkbar. So sind beispielsweise Faktoren wie der Preis des Produkts, der Restbestand des Produkts zu Hause, die Konsumerfahrung, die dieses Produkt im Vergleich zu anderen bietet etc. relevante Faktoren oder Überlegungen für die vorliegende Kaufentscheidung (siehe Abbildung 2). Bei preisbewussteren Verbrauchern wird das Gewicht (oder die Bedeutung) der Inputvariable „Preis“ anders sein als für einen weniger preisbewussten Verbraucher. Dementsprechend können ebenso unterschiedliche Präferenzen hinsichtlich der anderen für die Kaufentscheidung relevanten Faktoren vorherrschen, was zu unterschiedlichen Gewichten (oder Bedeutungen) der jeweiligen Faktoren und ihrer Schwellenwerte führt. In der Realität ist der Prozess der Entscheidungsfindung oder jede Art von Input- und Output-Beziehung viel komplexer als das, was ein einziges Perceptron modellieren könnte. Ein ganzes Netzwerk von Perceptrons – ein sogenanntes neuronales Netz – stellt Entscheidungsprozesse aus dem wirklichen Leben realistischer dar. Menschliche neuronale Netze mit verschiedenen Wahrnehmungsschichten in einem ganzen System von Neuronen berechnen einen Output allerdings auf deutlich komplexere Weise.

Herausforderungen und Hürden

Trotz des enormen Potenzials algorithmischer Ansätze sind vor allem im makroökonomischen Kontext einige besondere Hürden vorhanden. Zunächst betrifft das die Datenverfügbarkeit und -frequenz, die üblicherweise bei makroökonomischen Daten vorliegt. Selbst wenn alle Daten verfügbar sind, liegen die amtlichen Statistiken zu den meisten makroökonomischen Variablen, zum Beispiel dem BIP, maximal auf Quartalsfrequenz vor. Dies begrenzt die für das algorithmische Verfahren nutzbaren Datenstichproben selbst bei einer Datenbank von 60 Jahren auf 240 Beobachtungen. Im Vergleich dazu werden im technologischen oder naturwissenschaftlichen Bereich normalerweise Hunderttausende oder sogar Millionen von Datenpunkten verwendet. Die geringe Menge an Beobachtungen in der Makroökonomik begrenzt somit die vollständige Entfaltung des Potenzials von Machine Learning Algorithmen in diesem Bereich von vornherein.

Abbildung 2: Faktoren einer Kaufentscheidung

Abbildung 2: Faktoren einer Kaufentscheidung

Zusätzlich besteht eine weitere Herausforderung des algorithmischen Ansatzes darin, dass Machine Learning-Algorithmen in Ermangelung eines vordefinierten Analysemodells nur eine begrenzte Erklärungskraft besitzen und daher nicht ohne Weiteres kausale Rückschlüsse zulassen. Diese sind jedoch für Ökonomen, die sich in der Wirtschaftspolitik engagieren, essentiell. Der Großteil der Konjunkturprognose und wirtschaftspolitischen Analyse wird daher vorerst weiter von Menschen auf Basis von Modellen erstellt werden müssen. Die aktuelle Forschung arbeitet jedoch bereits an den oben genannten Themen und es bleibt abzuwarten, ob das volle Potenzial von Machine Learning-Algorithmen auch für die Makroökonomik gehoben werden kann.

Mehr zum Thema

Literaturverzeichnis:

-Barto, Andrew G., and Thomas G. Dietterich, 2004, “Reinforcement learning and its relationship to supervised learning,” Handbook of Learning and Approximate Dynamic Programming, pp. 47–64.

-Biau, Olivier, and Angela D’Elia, 2010, “Euro Area GDP Forecasting Using Large Survey Datasets: A Random Forest Approach,” Euro indicators working papers

-Chakraborty, Chiranjit, and Andreas Joseph, 2017, “Machine learning at central banks,” Bank of England Staff Working Paper No. 674.

-Chuku, C., Oduor, J., and Simpasa, A., 2017, Intelligent forecasting of economic growth for African economies: Artificial neural networks versus time series and structural econometric models.

-Hastie, Trevor, Robert Tibshirani, and Jerome H. Friedman, 2004, The Elements of Statistical Learning.

-Jung, J.-K., Patnam, M., and Ter-Martirosyan, A., 2018, An Algorithmic Crystal Ball: Forecastsbased on Machine Learning. IMF Working Paper 18/230, pages 1–33.

-Nielsen, Michael, 2015, Neural Networks and Deep Learning.

-Rosenblatt, Frank, 1958, “The Perceptron: A Probablistic Model for Information Storage and Organization in the Brain,” Psychological Review, Vol. 65, No. 6, pp. 386–408.

-Tiffin, Andrew, 2016, “Seeing in the Dark: A Machine-Learning Approach to Nowcasting in Lebanon,” IMF Working Paper.

Illustration zum Thema  "Machine Learning für makroökonomische Prognosen"

© Dirk Schmidt

Kontakt:
Dr. Jin-Kyu Jung
Referat: Beobachtung, Analyse und Projektion der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung
schlaglichter@bmwi.bund.de

Wie die Bundesregierung die energetische Sanierung des Gebäudebestands plant

Weißer Raum mit Leiter

© Getty Images

Mit der Energiewende hat die Bundesrepublik Deutschland eine umfassende und tiefgreifende Transformation ihrer Energieversorgung eingeleitet. Die Bundesregierung hat sich das Ziel gesetzt, die Treibhausgasemissionen und den Primärenergieverbrauch in Deutschland erheblich zu senken und den Anteil erneuerbarer Energien auch im Wärme- und Kältesektor deutlich zu erhöhen. Als langfristiges Ziel wird bis zum Jahr 2050 die Treibhausgasneutralität verfolgt.

Der Gebäudesektor ist für rund ein Drittel des gesamten deutschen Endenergieverbrauchs verantwortlich. Durch Öl- und Gasheizungen in Gebäuden werden rund 14 % der deutschen Treibhausgasemissionen verursacht. Inklusive Strom und Fernwärme steigt der Anteil sogar auf 25 %. Das nationale Klima- schutzgesetz legt für den Gebäudesektor fest, dass die Treibhausgasemissionen bis zum Jahr 2030 auf 70 Mio. t CO2 reduziert werden müssen. Dies bedeutet eine Minderung um 67 % gegenüber den 210 Mio. t CO2 im Jahr 1990.

Mit den bisherigen Maßnahmen konnten im Gebäudebereich bereits deutliche Fortschritte beim Klimaschutz und der Gesamtenergieeffizienz erzielt werden. Letztere ist seit 2008 mehr als ein Viertel gestiegen. Die Treibhausgasemissionen im Gebäudebereich wurden seit 1990 um über 40 % gesenkt. Und nicht zuletzt ist der Anteil erneuerbarer Energien am Endenergieverbrauch für Wärme und Kälte mit über 14 % auf Zielkurs 2020.

In Kürze
Die Treibhausgasemissionen im Gebäudebereich wurden seit 1990 um über 40 % gesenkt.

Gesamtstrategie für den nationalen Gebäudebestand

Trotz der bisherigen Erfolge sind im Gebäudebereich weitere Anstrengungen erforderlich. Deshalb hat die Bundesregierung im Juni 2020 die Langfristige Renovierungsstrategie für den nationalen Gebäudebereich beschlossen. Die Strategie legt einen Fahrplan mit Maßnahmen und Indikatoren zur Erreichung der langfristigen Klimaziele fest und zeigt Wege und Anreize zur energetischen Sanierung des nationalen Gebäudebestandes auf. Die Strategie ist damit ein wichtiges Instrument, um die Energieeffizienz und den Anteil erneuerbarer Energien im Gebäudebereich zu steigern. Sie ist die Umsetzung der EU-Gebäuderichtlinie, die jeden EU-Mitgliedstaat verpflichtet, der EU-Kommission eine nationale Renovierungsstrategie zu übermitteln. Die Strategien der Mitgliedstaaten sind Grundlage einer von der EU-Kommission für Herbst 2020 angekündigten Renovierungswelle.

Indikative Meilensteine für den Gebäudesektor

Um im Gebäudebereich die Fortschritte bei der Erreichung der langfristigen Klimaziele zu messen, wird der Indikator „Gesamtenergieeffizienz“ herangezogen. Ein indikativer Meilenstein ist hier der Anteil des Primärenergieverbrauchs, der nicht aus erneuerbaren Energien erzeugt wurde. Deutschland hat sich das Ziel gesetzt, diesen nicht-erneuerbaren Primärenergieverbrauch im Gebäudebestand bis zum Jahr 2030 auf 2.000 PJ (556 TWh) zu senken. Dies entspricht einer Reduzierung um mehr als die Hälfte (rund 55 %) gegenüber 2008 und ist kongruent mit dem 70 Mio. t CO2-Emissionsziel aus dem nationalen Klimaschutzgesetz. Der betrachtete Gebäudebestand umfasst Wohngebäude und Gebäude des Sektors Gewerbe, Handel und Dienstleistung (GHD) sowie der Industrie.

Abbildung 1: Entwicklung des nicht erneuerbaren Primärenergieverbrauchs Bild vergrößern

Abbildung 1: Entwicklung des nicht erneuerbaren Primärenergieverbrauchs

© BMWi (2019) auf Basis AGEB 10/2019

Die Beiträge der einzelnen Sektoren zur Minderung der Treibhausgasemissionen in Deutschland für die Jahre nach 2030 sind noch nicht festgelegt. Deutschland wird die indikativen Meilensteine für die Gesamtenergieeffizienz für die Jahre 2040 und 2050 dann festlegen, wenn die erforderlichen Beschlüsse auf nationaler und europäischer Ebene erfolgt sind. Des Weiteren sieht die Strategie vor, dass Deutschland weitere Indikatoren prüft, die sich z. B. perspektivisch aus der Verstetigung der Gebäudedatenbasis, Ansätzen zur Klassifizierung von Energieausweisen sowie dem Heizungslabel ergeben.

Energieeffizienz, erneuerbare Energien und dekarbonisierte Energieträger

Die Langfristige Renovierungsstrategie zeigt auf, dass für eine deutliche Senkung des nicht-erneuer- baren Primärenergieverbrauchs im Gebäudebereich der Energiebedarf für Wärme und Kälte durch Effizienzmaßnahmen stärker reduziert und gleichzeitig der Anteil erneuerbarer Energien an der Deckung des verbleibenden Bedarfs erheblich gesteigert werden muss. Dabei wird im Gebäudebereich der Grundsatz „Efficiency First“ verfolgt. Maßnahmen wie etwa die Dämmung der Gebäudehülle, der Einbau effizienter Fenster oder der Einsatz hocheffizienter Anlagentechnik für Heizung ermöglichen umfassende Effizienzsteigerungen. Weitere Potenziale lassen sich durch den Einsatz erneuerbarer Energien, die Nutzung von Wärmequellen (z. B. Umwelt-, Umgebungs-, Ab- und Abwasserwärme) und auch durch die Digitalisierung von Gebäuden heben. Langfristig können auch innovative Technologien, wie z. B. der Einsatz von Wasserstoff in Teilen des Wärmemarkts, zu mehr Energieeffizienz beitragen.

Bohrmaschine

© Getty Images

Strategien und Massnahmen zur Zielerreichung

Neben dem Fahrplan bietet die Langfristige Renovierungsstrategie einen Überblick über den nationalen Gebäudebestand und über bestehende Maßnahmen für energetische Sanierungen in privaten und öffentlichen Gebäuden. Auch zeigt die Strategie Mechanismen zur Mobilisierung von Investitionen im Gebäudebereich auf.

Die Bundesregierung treibt die Energiewende im Gebäudesektor mit einem breit gefächerten Maßnahmen-Mix aus Fördern, Fordern und Informieren voran. Zuletzt hat sie Ende 2019 das Klimaschutzprogramm 2030 beschlossen, das einen ausführlichen Arbeitsplan enthält – auch für den Gebäudebereich. Sehr hohe Antragszahlen verzeichnen vor allem die Anfang 2020 verbesserten Gebäudeförderprogramme und die darin integrierte Öl Austauschprämie. Einen wichtigen Beitrag zur Energiewende im Gebäudesektor werden zudem das gerade beschlossene Gebäudeenergiegesetz und die Energieeffizienzstrategie der Bundesregierung leisten. Auch von der neuen steuerlichen Abschreibung von Gebäudesanierungen verspricht sich die Bundesregierung einen starken Impuls.

Die Langfristige Renovierungsstrategie bedarf mit Blick auf das Jahr 2050 einer kontinuierlichen Weiterentwicklung. Die Fortschreibung der Strategie ist bis zum 30. Juni 2024 geplant.

Kontakt:
Dr. Kai Priesack
Referat: Energiepolitische Grundsatzfragen im Gebäudesektor
schlaglichter@bmwi.bund.de

Jetzt muss gehandelt werden – Das ist das Resumee der Standortkonferenz 2020 in Berlin

V.l.n.r.: Prof. Gabriel Felbermayr (IfW), Sandra Berndt (Moderation), Bundesminister Peter Altmaier, Prof. Dieter Kempf (BDI), Birgit Steinborn (Siemens), Jörg Hofmann (IG Metall), Kerstin Andreae (BDEW) und Franziska Erdle (WV Metalle).

V.l.n.r.: Prof. Gabriel Felbermayr (IfW), Sandra Berndt (Moderation), Bundesminister Peter Altmaier, Prof. Dieter Kempf (BDI), Birgit Steinborn (Siemens), Jörg Hofmann (IG Metall), Kerstin Andreae (BDEW) und Franziska Erdle (WV Metalle).

© BMWi

Wissenschaft und Praxis trafen am 24. Juni 2020 im Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) vor Ort und zugleich online zusammen: Die Diskussion auf dem Podium wurde live im Netz übertragen. Als neuartiges Hybrid-Format folgte die Standortkonferenz 2020 so den aktuellen Notwendigkeiten der Corona-Pandemie. Die Standortkonferenz bot die Gelegenheit, strukturelle Handlungsbedarfe zur Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit in Deutschland und Europa auch vor dem Hintergrund der Corona-Krise zu diskutieren.

Mit Bundesminister Peter Altmaier diskutierten Vertreterinnen und Vertreter von Wissenschaft, Unternehmensverbänden sowie Arbeitnehmervertretungen. Gäste auf dem Podium waren der Präsident des IfW, Prof. Gabriel Felbermayr, für das Bündnis Zukunft der Industrie der Präsident des BDI, Prof. Dieter Kempf, und Jörg Hofmann, erster Vorsitzender der IG Metall, Kerstin Andreae, Vorsitzende der Hauptgeschäftsführung des BDEW, Birgit Steinborn, Gesamtbetriebsrätin und stellvertretende Aufsichtsratsvorsitzende von Siemens sowie Franziska Erdle, Hauptgeschäftsführerin der Wirtschaftsvereinigung Metalle.

In Kürze
Anlass für die Konferenz war die Studie „Analyse der industrie- relevanten wirtschaftlichen Rahmenbedingungen in Deutschland im internationalen Vergleich“.
Bundesminister Peter Altmaier ging zu Beginn auf erste Maßnahmen der Industriestrategie 2030 ein.

Bundesminister Peter Altmaier ging zu Beginn auf erste Maßnahmen der Industriestrategie 2030 ein.

© BMWi

Minister Peter Altmaier ging in seinem Eingangsstatement zunächst auf das Konjunkturprogramm und erste Maßnahmen der Industriestrategie 2030 ein: „Wir werden alles tun, damit es ab dem vierten Quartal 2020 eine Trendumkehr und einen Konjunkturaufschwung geben kann. Dafür haben wir ein großes Konjunkturpaket geschnürt. Und ich bin überzeugt, dass die 130 Milliarden Euro, davon 50 für Zukunftstechnologien, dazu beitragen werden, dass wir einen wirtschaftlichen Aufschwung erleben.“ Anlass für die Konferenz war die Studie „Analyse der industrierelevanten wirtschaftlichen Rahmenbedingungen in Deutschland im internationalen Vergleich“. Der Präsident des IfW, Prof. Gabriel Felbermayr, stellte zentrale Ergebnisse vor (siehe Kasten S. 50): „Die Industrie ist wichtig, denn das Gros der Produktivitätszuwächse geschieht im Verarbeitenden Gewerbe. Wir brauchen mehr Produktivitätswachstum, wenn wir das Potenzialwachstum stabilisieren und vielleicht sogar erhöhen wollen.“ Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie hatte die Standort-Studie im Rahmen der Industriestrategie 2030 in Auftrag gegeben. Diese soll wirtschaftliche Rahmenbedingungen verbessern, neue Technologien stärken und technologische Souveränität sichern. Minister Peter Altmaier hatte die Strategie am 29. November 2019 nach einem intensiven Dialogprozess vorgestellt.

Der Präsident des IfW, Prof. Gabriel Felbermayr, stellte zentrale Ergebnisse der Studie vor.

Der Präsident des IfW, Prof. Gabriel Felbermayr, stellte zentrale Ergebnisse der Studie vor.

© BMWi

Die Standort-Studie sollte vor diesem Hintergrund die Standortqualität in Deutschland analysieren sowie eine umfassende und kritische Bestandsaufnahme der wichtigsten industrie relevanten Rahmenbedingungen im internationalen Vergleich durchführen. Die Studie wurde in der Woche der Standortkonferenz veröffentlicht. Sie untersucht die Einbindung in internationale Wertschöpfungsketten und die industrielle Standortqualität Deutschlands anhand zentraler Faktoren. Außerdem betrachtet sie für Deutschland zentrale Branchen des Verarbeitenden Gewerbes in Fallstudien. Die Studie schließt mit Schlussfolgerungen für eine zukunftsweisende Industriepolitik.

Abbildung 1: Bewertung Deutschlands relativ zu Standortfaktoren in Deutschland im internationalen Vergleich Bild vergrößern

Abbildung 1: Bewertung Deutschlands relativ zu Standortfaktoren in Deutschland im internationalen Vergleich; Bewertung Deutschlands relativ zu: Frankreich, Italien, Spanien, Vereinigtes Königreich, Polen, Tschechische Republik, USA, Kanada, Japan, China, Südkorea, Brasilien. Eigene Darstellung

Die Frage der wirtschaftlichen Standortbedingungen gewinnt gerade vor dem Hintergrund der derzeitigen Corona-Krise an Bedeutung. In Folge der COVID-19-Pandemie und der damit verbundenen Einschränkungen des öffentlichen Lebens steht die Wirtschaft weltweit mit ihren komplexen Wertschöpfungsketten vor großen Herausforderungen. Weite Teile der Wirtschaft waren und sind von einem Einbruch der globalen Nachfrage sowie von einem mit Verhaltensänderungen von Bürgerinnen und Bürgern sowie Unternehmen verbundenen Rückgang der Nachfrage betroffen. Viele Unternehmen haben zudem erhebliche Produktionsausfälle durch beeinträchtigte Lieferketten zu verzeichnen. Eingeschränkte Reisemöglichkeiten erschweren bis heute den Kontakt zu Kunden, die Wartung von Maschinen und Anlagen und die Akquise neuer Aufträge. Offen zu Tage getreten ist zudem die hohe Abhängigkeit deutscher und europäischer Hersteller von Zulieferern aus Drittstaaten wie zum Beispiel China und Indien, insbesondere im medizinischen und pharmazeutischen Bereich.

Die Bundesregierung hat mit einem Konjunkturprogramm von historischem Ausmaß auf diese Situation reagiert, damit Deutschland möglichst schnell und gestärkt aus der Krise hervorgehen kann. Zentrale Elemente des 130 Mrd. Euro-Programms sind die Überbrückungshilfen für kleine und mittelständische Unternehmen, klassische Konjunkturmaßnahmen sowie eine starke investive Komponente, die wichtige Zukunftsbereiche wie die Digitalisierung, künstliche Intelligenz, Wasserstofftechnologien sowie die Unterstützung einer nachhaltigen und wettbewerbsfähigen Industrie stärkt. Viele Handlungsfelder des Konjunkturprogramms sind bereits durch die Industriestrategie 2030 adressiert, denn technologischer Strukturwandel und protektionistische Tendenzen weltweit stellten die Industrie in Deutschland und Europa schon vor der Pandemie vor große Herausforderungen.

Die Standortkonferenz wurde in Kooperation mit dem Bündnis Zukunft der Industrie durchgeführt. Aus Anlass der Standortkonferenz hat das Bündnis, zu dem 17 Partner, darunter der BDI und die IG Metall gehören, eine gemeinsame Erklärung „Gemeinsam für eine zukunftsfähige Industrie mit qualifizierten Beschäftigten“ veröffentlicht. Auch die deutsche EU-Ratspräsidentschaft und mit ihr die wichtigsten Vorhaben und Ziele Deutschlands im Bereich der europäischen Industriepolitik wurden thematisiert. Für die Teilnehmerinnen und Teilnehmer des Podiums war klar: Die Bewältigung der wirtschaftlichen Folgen der COVID-19-Pandemie ist zentrales Thema. Ziel muss es sein, den Wirtschaftsstandort EU zu neuer Stärke zu führen, indem seine Wettbewerbsfähigkeit, seine Innovationskraft und Resilienz weiter verbessert werden. Der Industrie kommt dabei eine Schlüsselrolle zu, auch im Kontext der Post-Corona-Wachstumsstrategie.

Zentrale Ergebnisse der Standortanalyse des IFW

Das IfW hat im Rahmen einer Metastudie die wichtigsten Standortfaktoren untersucht (insbesondere Steuern und Abgaben, Infrastruktur, Arbeitsmarkt und Fachkräfte, Forschung und Innovation, Unternehmensfinanzierung, regulatorische Rahmenbedingungen und Energiekosten), eine Bestandsaufnahme des industriellen Sektors in Deutschland und der Einbindung in internationale Wertschöpfungsketten unternommen sowie einzelne Branchen in Fallstudien näher beleuchtet (Metallindustrie, Chemieindustrie, Elektroindustrie, Maschinen- und Anlagenbau, Automobilindustrie). Kurzfristig wurden auch Bezüge zur Covid-19-Krise hergestellt und bei den Empfehlungen berücksichtigt. Das aktuell beschlossene Konjunkturprogramm der Bundesregierung lag zum Zeitpunkt der Fertigstellung der Studie noch nicht vor.

Das IfW sieht den Industriestandort Deutschland bei den meisten Standortfaktoren als nach wie vor wettbewerbsfähig an, identifiziert jedoch auch Defizite. Das IfW empfiehlt unter anderem eine Senkung der Körperschaftssteuer um 5 Prozentpunkte und die vollständige Abschaffung des Solidaritätszuschlages. Die EEG-Umlage solle für besonders betroffene Betriebe kompensiert werden. Grüner Wasserstoff werde in der Energiepolitik zukünftig eine Schlüsselrolle spielen.

Darüber hinaus befürwortet die Studie beschleunigte Genehmigungsverfahren insbesondere beim Ausbau der digitalen Infrastruktur. Im Bereich Bildung und Fachkräfte werden verschiedene Maßnahmen zur Verbesserung der digitalen Kompetenzen sowie zur Hebung des Fachkräftepotenzials von Frauen und ausländischen Erwerbstätigen angeregt. Um technologische Innovationen voranzubringen, bedürfe es eines europäischen Marktes für Wagniskapital und einer Vollendung des digitalen Binnenmarktes. Es wird betont, dass Offenheit für den technologischen Austausch zentral für die Innovationsfähigkeit der deutschen Industrie ist. Durch Vorratshaltung und Diversifizierung von Lieferketten könne bei gleichzeitiger Offenhaltung von Märkten die wirtschaftliche Resilienz in lebensnotwendigen Bereichen erhöht werden.

Link zur Studie: www.bmwi.de/Redaktion/DE/Publikationen/Studien/industriestudie.html

Kontakt:
Erkan Ertan
Referat: Grundsatzfragen der Industriepolitik
schlaglichter@bmwi.bund.de

Den Standort stärken

Das benötigt der Wirtschaftsstandort Deutschland aus Sicht von Wirtschaft und Gewerkschaften

Abstrakte Darstellung eines Potraits

Dieter Kempf; der Betriebswirtschaftler ist seit 2017 Präsident des Bundesverbandes der Industrie (BDI) und seit Juli 2018 Mitglied der Datenethikkommission der Bundesregierung.

© BITTESCHÖN.tv

Zusätzlich benötigt Deutschland ein auf zehn Jahre angelegtes Investitionsprogramm im Umfang von gut einem bis anderthalb Prozent der jährlichen Wirtschaftsleistung. Das ist notwendig, um Schwächen in der Bildung, im Wohnungsbau, der digitalen Infrastruktur und in der Verkehrswegeinfrastruktur auszubügeln und damit den Standort dauerhaft zu stärken.

Abstrakte Darstellung eines Potraits

Jörg Hofman; der Diplom-Ökonom ist seit Oktober 2015 Erster Vorsitzender der IG Metall und verantwortet dort neben der grundsätzlichen Ausrichtung der Gewerkschaft auch deren Tarifpolitik.

© BITTESCHÖN.tv

Unsere Fachkräftebasis ist ein wichtiger Standortvorteil, den es zu erhalten gilt. Ich stelle mit etwas Bedauern fest, dass gerade die Corona-Krise dazu führt, dass einzelne Unternehmen Ausbildungsplätze nach unten fahren.

August 2020
06.08.2020
Auftragseingang im Verarbeitenden Gewerbe (Juni)
07.08.2020Produktion im Produzierenden Gewerbe (Juni)
14.08.2020Pressemitteilung Wirtschaftliche Lage
September 2020
01.09.2020Interimsprojektion
04.09.2020 Auftragseingang im Verarbeitenden Gewerbe (Juli)
07.09.2020Produktion im Produzierenden Gewerbe (Juli)
07./08.09.2020Competition Day in Berlin
08. – 10.09.2020 Steuerschätzung
11./12.09.2020 Informeller ECOFIN in Berlin
14.09.2020Pressemitteilung Wirtschaftliche Lage
20./21.09.2020Informelles Treffen der Handelsminister in Berlin
24.09.2020WBF-Rat (Binnenmarkt, Industrie)
29./30.09.2020 Kohäsionskonferenz in Halle/Saale
Oktober 2020
06.10.2020Auftragseingang im Verarbeitenden Gewerbe (August)
07.10.2020Produktion im Produzierenden Gewerbe (August)
14.10.2020Pressemitteilung Wirtschaftliche Lage

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