Thematic Insights: Das Produktivitätsparadox

Technologische Fortschritte läuten ein neues Zeitalter ein. Künstliche Intelligenz oder auch «KI», die durch superschnelle Rechner gestützt wird und über drahtlose High-Speed-Internetverbindungen zugänglich ist, wird unsere Arbeits- und Lebensweise grundlegend verändern. In ein paar Jahren würden intelligente Systeme und Roboter körperliche und kognitive Aufgaben effizienter und genauer erledigen als Menschen, autonome Transportsysteme sicher und staufrei arbeiten; die Umweltverschmutzung durch fossile Brennstoffe verringert werden und Krankheiten könnten geheilt oder sogar verhindert werden, bevor sie überhaupt auftreten. Dies sind nur einige Beispiele der großen Behauptungen und Prognosen, die heute in den Medien allgegenwärtig sind. Credit Suisse | 11.10.2018 12:22 Uhr
Angus Muirhead, Portfoliomanager, Credit Suisse Asset Management / © Credit Suisse Asset Management
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Kritischen Beobachtern zufolge haben diese weltverändernden Technologien bislang jedoch keinen realen Nutzen für die Wirtschaft geliefert. Warum haben wir in den Ländern, die moderne Technologien einsetzen, keine konkretere Auswirkung auf das Produktivitätswachstum feststellen können, wenn doch diese Technologien so leistungsstark sind? In diesem Artikel untersuchen wir, inwiefern Preisverfall und alte Gewohnheiten das Kernstück dieses «Produktivitätsparadoxes» bilden. 

Was ist Produktivität?

Im Bereich der Wirtschaftswissenschaft ist die Produktivität ein Maß für Wettbewerbsfähigkeit und Effizienz. Sie ist insbesondere eine Messgröße für die Wirtschaftsleistung («Output») pro Einheit der eingesetzten Mittel («Input»). Wenn menschliche Arbeitskraft über einen bestimmten Zeitraum als «Input» eingesetzt wird, spricht man von «Arbeitsproduktivität», und bei einem Kapitaleinsatz von «Kapitalproduktivität». Arbeitskraft und Kapital werden bisweilen in Kombination eingesetzt. Die entsprechende Messgröße wird als «Multifaktorproduktivität» bezeichnet. Der Ökonom Robert Solow beschrieb neben Kapital und Arbeitskraft noch eine Reihe weiterer Inputs, die weniger konkret sind. Diese fallen in das sogenannte «Solow-Residuum».(«Growth theory – an exposition», von Robert M. Solow; Oxford University Press, 2. Ausgabe, 13. Januar 2000) Betrachtet man die Produktivität in der Wirtschaft als Ganzes, so wird für gewöhnlich die «Arbeitsproduktivität» untersucht und der Wert des Bruttoinlandprodukts (BIP) als «Output» und die Gesamtzahl der von den Arbeitskräften geleisteten Arbeitsstunden als «Input» verstanden. 

Wachsende Produktivität

Eine wachsende Arbeitsproduktivität impliziert, dass die Arbeitskräfte über denselben Zeitraum mehr produziert haben oder dass derselbe Produktionsumfang mit weniger Arbeitskräften, weniger Arbeitsstunden bzw. beidem erzielt werden kann. Durch einen Anstieg der Produktivität können Unternehmen einen «Mehrwert schaffen» und diesen Mehrwert in Form höherer Löhne an ihre Mitarbeitenden oder in Form niedrigerer Preise an ihre Kunden weitergeben. Mehrgewinne können aber auch für Reinvestitionen in das Unternehmen oder als Barreserven verwendet werden. 

Ein Produktivitätswachstum kann vielseitig erzielt werden. Die Effizienz der Arbeitskräfte kann zum Beispiel durch Ausbildung und natürlich praktische Übung und Erfahrung verbessert werden. An dieser Stelle spielen auch die Gesundheit und Motivation eine Rolle. Ein Wachstum kann zudem durch Investitionen in Tools und Ausrüstung, wie Robotik und Automatisierungssysteme, sowie durch Ausgaben zur Verbesserung der Struktur und der Organisation der Fabrik selbst erreicht werden. Henry Ford gelang es, sich im Vergleich zu seinen Konkurrenten einen großen Vorteil zu verschaffen, indem er den gesamten Produktionsprozess neu erdachte. In seiner Autobiografie «My Life and Work» aus dem Jahr 1922 beschreibt er die Zerlegung von Arbeiten in Einzelschritte, um so den effizientesten Weg für die Erledigung einer Arbeit zu entwickeln: « With one workman doing a complete job he could turn out from thirty-five to forty pieces in a nine-hour day, or about twenty minutes to an assembly. What he did alone was then spread into twenty-nine operations; that cut down the assembly time to thirteen minutes, ten seconds. We then raised the height of the line eight inches – this was in 1914 – and cut the time to seven minutes. Further experimenting with the speed that the work should move at cut the time down to five minutes..» ( «My Life and Work» (1922), Autobiografie von Henry Ford)

Ein kurze Betrachtung der Geschichte des Produktivitätswachstums

Während der ersten industriellen Revolution brachten technologische Innovationen Maschinen hervor, die eine Großproduktion ermöglichten, und Transportsysteme, mit denen Waren über Land über große Strecken hinweg transportiert werden konnten, und dies effizienter denn je zuvor. Dadurch erfuhr die Produktivität, die rund drei Jahrhunderte lang «Winterschlaf» gehalten hatte, zwischen 1820 und 1870 einen starken Aufschwung.   

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Der Ökonom und Nobelpreisträger Edmund Phelps schrieb in «Mass flourishing», dass Großbritannien als erstes Land diesen Wendepunkt erreichte, gefolgt von Amerika, Frankreich und später Deutschland. In Westeuropa stieg die Produktivität (oder in den Worten von Phelps die «Inlandsproduktion pro Kopf») zwischen 1820 und 1870 um 63 % und zwischen 1870 und 1913 um weitere 76 %. 

Beinahe das gesamte 20. Jahrhundert hindurch wuchs die Produktivität weiter. Diese Entwicklung war zwischen 1925 und 1950 besonders rasant und hielt auch während der Weltwirtschaftskrise der 1930er an. Ab 1950 setzte sich der Trend bis in die frühen 1970er fort (Abbildung 1), wonach er für ein ganzes Jahr einbrach. Ab diesem Zeitpunkt lag die Wachstumsrate deutlich unter dem Niveau, das in den vorangegangenen 150 Jahren in den Industrieländern vorherrschte. Diese Entwicklungen werden im Buch «The great stagnation» des Ökonomen Bob Gordon aus dem Jahr 2011 thematisiert. In den 1980er-Jahren, als PCs und Textverarbeitungssysteme in Büros und Privathaushalten immer stärker Einzug hielten, verlief das Produktivitätswachstum schleppend. Dies veranlasste Robert Solow zu seinen mittlerweile berühmten Worten, die wir auf der Titelseite zitiert haben.   

Auch wenn sich das Wachstum in den späten 1990er-Jahren und frühen 2000er-Jahren etwas erholte, hielt diese Entwicklung nicht lange an. Seit 2010 verzeichnet die US-Wirtschaft - über einen längeren Zeitraum betrachtet - das geringste Produktivitätswachstum. Können wir dieses mangelnde Produktivitätswachstum als kurzfristige Anomalie innerhalb eines langfristigen Trends abtun oder hat sich etwas grundlegend geändert?  

Automatisierung zur Steigerung der Produktivität

Robotik, Automatisierung und künstliche Intelligenz spielen in diesem Dilemma eine zentrale Rolle, da die steigende Produktivität der Hauptgrund dafür ist, dass Unternehmen in Robotik investieren. Aufgrund der zunehmenden Erschwinglichkeit und Intelligenz der Robotik- und Automatisierungslösungen wird das Argument für eine Investition in diese Systeme immer überzeugender, insbesondere vor dem Hintergrund einer stärkeren Regulierung und steigender Arbeitskosten. Die in Abbildung 2 enthaltenden Daten der International Federation of Robotics («IFR») zeigen die wachsende Nachfrage nach Robotern. Unter Ausschluss des Jahres 2009, als die Nachfrage infolge der Finanzkrise drastisch sank, erreichte die Wachstumsrate der Lieferungen von Industrierobotern (in Fabriken verwendeten Robotern) etwa das dreifache Niveau im Vergleich zur Hochkonjunktur vor 2009.   

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Prozessanpassung

Wir könnten es uns einfach machen und das Produktivitätsparadoxon damit erklären, dass wir so viel Zeit damit verbringen, uns an Passwörter zu erinnern, uns gegenseitig Nachrichten zu schicken oder «Selfies» zu machen, dass die Ablenkung den Nutzen der Technologie schnell ausgleicht. Denn tatsächlich sind viele der aktuellen Technologien vielmehr dazu bestimmt, uns zu unterhalten, als uns leistungsfähiger zu machen. Auch wenn darin gewiss ein Funken Wahrheit liegt, dürfte dies wohl kaum der einzige Grund sein. Andernfalls würden Unternehmen schon lange nicht mehr in Technologie investieren. 

Eines der überzeugendsten Argumente ist auch gleichzeitig eines der einfachsten. Wenn eine neue Technologie eingeführt wird, dauert es eine gewisse Zeit, bis ihr volles Potenzial erkannt wird und die Prozesse so angepasst werden, dass wir das Beste aus ihr herausholen können. Ab der Erfindung einer Dampfmaschine durch Thomas Newcomen im Jahr 1712, die zur Wasserhebung in Bergwerken verwendet wurde, dauerte es weitere 70 Jahre, bis die Dampfkraft in Verbindung mit innovativer Mechanik für die Erzeugung einer kontinuierlichen Drehbewegung eingesetzt wurde. Für dampfbetriebene Maschinen für die Warenproduktion und Lokomotiven für den Warentransport war diese Erfindung von entscheidender Bedeutung. Mit anderen Worten: Es dauerte 100 Jahre, bis die Technologie zur Erzeugung von Dampfkraft im Rahmen der industriellen Revolution ihre größte Wirkung auf die Wirtschaft entfaltete.  

In der zweiten industriellen Revolution mussten wir erneut feststellen, dass die Nutzung und Wirkung der Elektrizität mehrere Jahrzehnte hinterherhinkten. Während das Verständnis der Elektrizität im frühen 19. Jahrhundert große Fortschritte machte, dauerte es bis in die zweite Hälfte des Jahrhunderts, bis Pioniere wie Alexander Graham Bell, Thomas Edison, Nikola Tesla, George Westinghouse und andere wissenschaftliche Neugierde zum entscheidenden Bestandteil der modernen Fertigung machten. Im Jahr 1880 wurden Glühbirnen erhältlich und Edison hatte Elektrizitätswerke in Manhattan und London errichtet. Doch 20 Jahre später waren lediglich 5 % der mechanischen Leistungskraft in amerikanischen Fabriken elektrisch und die Dampfkraft war weiterhin die vorherrschende Energiequelle. Die schleppende Übernahme ist nachvollziehbar. Die Dampfkraft wurde in den Fabriken von einer massiven Dampfmaschine in Einwellenbauweise erzeugt, die sich entlang der Fabrik, häufig über Kopf, erstreckte, und alle Maschinen, Pressen und Rohre waren mit dieser zentralen Welle über ein komplexes System aus Antriebsscheiben, Riemen und Zahnrädern verbunden. Sie verliefen zum Teil durch Löcher in der Decke, um die oberen Stockwerke mit Energie zu versorgen, oder führten über zusätzliche Wellen in andere Gebäude oder sogar nach draußen. Maschinen, für die ein stärkeres Drehmoment erforderlich war, mussten näher an der zentralen Welle angebracht sein, und jene mit einem geringeren Energiebedarf konnten in größerer Entfernung positioniert werden. («Why didn’t electricity immediately change manufacturing», Tim Harford, Ökonom, für den BBC World Service, August 2017)

Als Fabrikbesitzer erstmals auf Elektrizität umstiegen, ersetzten sie die Dampfmaschine einfach durch eine elektrische und behielten die alte zentrale Antriebsarchitektur und das damit verbundene Netzwerk aus Riemen und Zahnrädern bei. Folglich warf die Investition lediglich geringe Gewinne des eigentlichen Potentials ab. Den wahren Wert der Elektrizität für die Fertigung erkannte man erst in den 1920er-Jahren, als Unternehmen allmählich verstanden, dass kleine Dampfmaschinen hoffnungslos ineffizient waren, kleine elektrische Motoren hingegen gute Leistung erbrachten und Elektrizität bei Bedarf jederzeit in diese Motoren eingespeist werden konnte. Durch die flexible Anordnung der Produktionslinien konnte man nun einen optimierten Arbeitsablauf erzielen und die erforderliche Nähe zur zentralen Welle verlor an Relevanz. 

Auch heute noch kann die Übernahme innovativer Technologien Jahrzehnte dauern, bevor wir alte Gewohnheiten und Prozesse überdenken, eines Besseren belehrt werden und schließlich das volle Potenzial der Innovation erkennen. Ein aktuelles Beispiel ist das Internet. Eine erste Vernetzung erfolgte in den 1960er-Jahren. («How the web was born», James Gillies und Robert Cailliau, Oxford University Press, 2000) In den 1980ern stellten das US-Militär und akademische Zentren Internetverbindungen her und ab den 1990ern war die Nutzung stärker geschäftlich ausgerichtet. Doch als im Jahr 1998 Endanwender Musik und Filme kauften («Amazon.com is expanding beyond books», Saul Hansell in The New York Times, August 1998) und online liehen («Netflix’s history: from DVD rental to streaming success», Beitrag von «BBC Newsbeat», 23. Januar 2018), vereinten wir diese neue Internettechnologie mit alten Prozessen: Über das Internet bestellte Musik und Filme wurden per Post als optische Datenspeicher (DVDs und CDs) zugesandt. Dieses Konzept muss der jungen «Streaming-Medien»-Generation seltsam erscheinen. Erst in jüngerer Zeit hat sich die zugrunde liegende Infrastruktur aus mobilen High-Speed-Internetverbindungen, mehreren Milliarden vernetzten Geräten, Autos und Sensoren, riesigen Rechenzentren zur Speicherung von Anwendungssoftware, künstlicher Intelligenz, Algorithmen und Daten in einer Weise entwickelt, die es uns ermöglicht, ihr Potenzial auszuschöpfen. 

Anhand dieser Beispiele wird deutlich, inwiefern technologische Innovationen häufig eine gewisse Ausreifungszeit benötigen, bis sie Erfolge zeigen und in vollem Umfang in der Wirtschaft angenommen werden. Darüber hinaus wird erkennbar, dass wir uns nun in der Frühphase einer weiteren Revolution der Produktivität befinden, die auf intelligenten Maschinen und Algorithmen basiert, und womöglich ist die Verlangsamung des Produktivitätswachstums lediglich die Ruhe vor dem Sturm. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Internet könnte sich als wichtigster Produktivitätsmotor erweisen, den die moderne Welt je gesehen hat. Dies hängt natürlich davon ab, wie intelligent die künstliche Intelligenz ist – in anderen Worten: vom IQ der KI. Der Fortschritt der Software und KI lässt sich objektiv nur schwer messen. Doch es gibt Grund zu Optimismus. Eine von Oxford University Press veröffentlichte Befragung von KI-Experten aus dem Jahr 2017 zeigte, dass zwei Drittel der Befragten der Auffassung sind, dass sich der Fortschritt der künstlichen Intelligenz in der zweiten Hälfte ihrer Laufbahn beschleunigt hat. Die Befragung ergab eine geschätzte Wahrscheinlichkeit von 50 %, dass KI bis 2060 alle menschlichen Arbeiten verrichten könnte (laut den Befragten in Asien bereits 2045). («When will A.I. exceed human performance?», Befragung von 352 KI-Forschern (80 % aus der Wissenschaft; 20 % aus der Industrie), von Katja Grace und Kollegen am Future of Humanity Institute, Oxford University, 2017)

Günstigere Maschinen produzieren günstigere Elektronik

Seit den 1970er-Jahren sind die Technologiekosten kontinuierlich gesunken – von Großrechnern über Chips und Sensoren bis hin zu Computern, Mobiltelefonen, Fernsehgeräten und Robotern. Der Zyklus ist selbsterhaltend. Denn kostengünstigere Elektronik findet wahrscheinlich mehr Abnehmer und größere Produktionsmengen begünstigen häufig Skalen- und Verbundeffekte, wodurch weitere Preissenkungen möglich werden. Niedrigere Kostenkomponenten können dann zur Verringerung der Kosten der im Fertigungsprozess eingesetzten Robotik und Automatisierungssysteme beitragen. In einigen Fällen scheinen die Preise natürlich nicht deutlich gesunken zu sein. Das neueste im September von Apple-CEO Tim Cook angekündigte Smartphone soll das bislang teuerste iPhone sein. Allerdings ist die im neuen Smartphone verwendete Technologie erheblich leistungsstärker und somit ist das Gerät in gewisser Weise auch «wertvoller» als das Vorgängermodell. Also bringt die neue Technologie einen viel größeren Wert mit sich, ist jedoch nur geringfügig teurer. Im Endeffekt ist diese Entwicklung noch immer deflationär.  

Bei der Berechnung der Produktivität wird der «Output» am BIP gemessen und das BIP ergibt sich aus dem Preis und Volumen der in einer Volkswirtschaft erzeugten Waren und Dienstleistungen. Wenn also die Technologiepreise sinken, sind die Wirkung auf den «Output» und damit auf das Produktivitätswachstum negativ. Und da Technologie immer mehr Aspekte unseres Lebens – im Büro, zuhause, im Krankenhaus und in der Fabrik – bestimmt, ist es wahrscheinlich, dass der Technologieeinsatz in der Wirtschaft als Ganzes insgesamt stetig gestiegen ist. Von Moody’s ermittelte Daten zeigen das Ausmaß des Technologiewachstums, wenn auch nicht in voller Form, da sie sich lediglich auf den IT-Bereich (Hardware, Software, Dienstleistungen und das Internet) und nicht auf Technologien in den Bereichen Telekommunikation, Medien, Finanzwesen und Konsumgüter oder Einzelhandel beziehen. Eine Studie des Ökonomen Ian Hathaway zeigt, dass der IT Sektor im Jahr 2015 5,2 % des US-amerikanischen BIP ausmachte und einen massiven Zuwachs von rund 700 % seit 1980 verzeichnet hat. («How big is the Tech Sector», Ian Hathaway, Forschungsleiter am Center for American Entrepreneurship, 31.5.2017)

Fazit

Wir befinden uns womöglich noch in einer zu frühen Phase der Akzeptanz von Internet, mobilen Netzwerken, Robotik und Automatisierungssystemen, um die tatsächliche Wirkung dieser innovativen Technologien auf das Produktivitätswachstum in der Wirtschaft erkennen zu können. Der für technologische Produkte und Lösungen übliche Preisverfall hat in Verbindung mit der zunehmenden Bedeutung von Technologie in der Wirtschaft womöglich auch dazu beigetragen, dass einige der Produktivitätsgewinne in den letzten zwei oder drei Jahrzehnten verborgen geblieben sind. Wir sind der Ansicht, dass beide Argumente für die Erklärung des «Produktivitätsparadoxes» hilfreich sein können und nebeneinander Bestand haben. Sie schließen einander sicherlich nicht aus. 

Aufgrund des technologischen Fortschritts und der zunehmend intelligenteren und günstigeren Maschinen dürften Robotik und Automatisierungssysteme einen breiteren Einsatz finden, und das nicht nur in Fabriken, sondern auch in Haushalten, Büros, Krankenhäusern sowie in Infrastruktur- und Transportsystemen. Wir sind der Ansicht, dass diese Fortschritte in der Technologie eine neue Ära einläuten und dem Produktivitätswachstum in der Weltwirtschaft enormen Auftrieb verleihen dürften. 

Credit Suisse Asset Management hat eine Strategie entwickelt, um Kunden ein «Pure Play»-Engagement in dem überzeugenden langfristigen Wachstumsthema Robotik und Automatisierung zu bieten. Weitere Informationen finden Sie hier

Angus Muirhead, Portfoliomanager, Credit Suisse Asset Management

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