BIP verliert im digitalen Zeitalter an Aussagekraft

Das Bruttoinlandprodukt (BIP) «ist wohl die wichtigste Zahl, um den Zustand einer Volkswirtschaft insgesamt zu beurteilen. Für die Ermittlung des BIP wird der Marktwert aller Güter und Dienstleistungen gemessen, die in einem Land während einer bestimmten Periode hergestellt worden sind.»[1] Gemessen wird der «Wohlstand (Wertschöpfung), den eine Volkswirtschaft im Inland schafft. Das BIP ist hingegen kein Indikator für die Wohlfahrt einer Gesellschaft.»[2]

Stärken und Schwächen des BIP-Konzepts sind hinlänglich bekannt. Jenseits des Problems, dass das BIP nichts über die Verteilung des Wohlstands aussagt, gibt es eine Vielzahl konzeptioneller Mess- und Erfassungsmängel.[3] Beispielsweise entsteht ein Teil des BIP aus der Beseitigung von Schäden aller Art – etwa aus Verkehrsunfällen, Naturkatastrophen, Gesundheitsbeeinträchtigungen oder Umweltzerstörungen. Andererseits werden unentgeltliche Tätigkeiten privater Haushalte im BIP nicht berücksichtigt – wie etwa selbst erbrachte Reinigungs- oder Reparaturarbeiten. Ebenso gibt es Aktivitäten, die legal über Märkte erfolgen, statistisch aber nicht erfasst werden, wie beispielsweise die Nachbarschaftshilfe oder der Handel mit gebrauchten Konsumgütern zwischen Privaten auf Flohmärkten, Tauschbörsen oder Internet-Plattformen.

Unberücksichtigt im BIP bleiben illegale Transaktionen wie Drogenhandel, Schmuggel oder Bestechungsgelder. Die Ökonomen Friedrich Schneider und Bernhard Boockmann schätzen, dass die Wertschöpfung in der sogenannten Schattenwirtschaft im Jahr 2017 für Deutschland etwa bei 10 Prozent und für die Schweiz bei etwa 6 Prozent des erfassten BIP lag.[4] Schattenwirtschaft wird definiert als ökonomische Aktivitäten, aus denen Einkommen erzielt, aber staatliche Regulierung, Besteuerung oder Erfassung vermieden werden.

Bei der BIP-Berechnung gilt es zudem Wechselkurseffekte zu berücksichtigen:[5] Gerade für die international stark verflochtene Schweiz spielt es eine Rolle, dass der Aussenwert des Frankens als Folge des vergleichsweise «sicheren Hafens» eine «Überbewertung» gegenüber den realwirtschaftlichen Austauschbeziehungen ausweist, die durch die statistisch vorgenommene Kaufkraftbereinigung nur unzulänglich aufgefangen wird.[6] Ebenso wichtig sind die Rückwirkungen auf die BIP-Messung, die mit fundamentalen technologischen Veränderungen zu tun haben. Sie sollen im Folgenden mit Blick auf die Digitalisierung im Fokus stehen.

Sharing-Economy schwierig messbar

Es war immer schon ein grundsätzliches Problem der Wirtschaftsstatistik, dass sie zunächst nicht in der Lage ist, die Folgeeffekte von Basisinnovationen abzubilden. Wie auch? Amtliche Statistiken erheben Daten zwangsläufig auf veralteten Grundlagen. Es kann nur Bekanntes gemessen werden, wofür es «Klassifikationen» gibt. Das Neue hingegen ist unbekannt, sodass es – mindestens zu Beginn – nicht mit gängigen Konzepten erfassbar ist. Berühmt geworden ist ein Ausspruch von Nobelpreisträger Robert Solow aus dem Jahr 1987: «Überall sind Computer zu sehen, nur nicht in den Statistiken der Produktivitätsmessung.»

Statistische Ämter haben in der Vergangenheit (durchaus erfolgreich) eine Vielzahl von Schätzverfahren, Behelfsrechnungen und Korrekturmassnahmen ergriffen, um Aussagekraft und Belastbarkeit des BIP auch in Zeiten dynamischer Innovationen zu sichern. Aber bereits den Strukturwandel von der «dinglichen» Industrie- zur «unsichtbaren» Dienstleistungs- und Wissensgesellschaft konnte das BIP-Konzept nur noch begrenzt abbilden. «Für spezielle Analysen neuerer Phänomene wie Digitalisierung, Globalisierung oder Sharing-Economy sind jedoch ergänzende Messansätze erforderlich.»[7]

Neue Technologien verschieben einen immer grösseren Anteil der Wertschöpfung in virtuelle Bereiche jenseits der physischen Dinglichkeit von Gütern und Dienstleistungen, die auf herkömmlichen Märkten gehandelt werden. Nach einer Studie des McKinsey Global Institute wird heute schon etwa ein Achtel des weltweiten Güterhandels über E-Commerce abgewickelt, und etwa die Hälfte aller international gehandelten Dienstleistungen ist digitalisiert.[8] Diese neuen Formen ökonomischer Transaktionen erscheinen nicht oder nur teilweise im BIP, das in der Regel über Markttransaktionen oder – wo es keine Marktwerte gibt – über Kosten ermittelt wird.

Für viele der von Raum und Material losgelösten Neuerungen der Digitalisierung fehlen schlicht (noch) die gesamtwirtschaftlichen statistischen Masszahlen. Informationsgüter mit Netzwerkcharakter werden bestenfalls teilweise erfasst. Wenn moderne Apps oder Plattformen wie Uber, Car2go, oder Airbnb eine Sharing-Economy und damit eine weitaus effizientere Ausnutzung vorhandener Güter, Autos oder Wohnungen ermöglichen, bildet das BIP, wenn überhaupt, so nur mit rudimentären Näherungen die Auswirkungen ab.[9] Das gilt selbst dann, wenn eine US-Studie aus dem Jahr 2016 zum Ergebnis kommt, dass ein Einbezug der Sharing-Economy in die BIP-Berechnung für die USA nur einen vergleichsweise unbedeutenden Einfluss hätte.[10]

Konsumentenrente steigt – BIP sinkt

Eine beachtliche Fülle von Konsumgütern wird im Internet nahezu kostenlos zur Verfügung gestellt. Die freie Onlinenutzung ersetzt «dingliche» Marktprodukte und macht deren Kauf überflüssig. Wenn Wikipedia den Zugriff zu einem Onlinelexikon und Youtube das Abspielen von Videos und Filmen ermöglicht oder wenn Nerds ihre selbst entwickelten Spiele, Softwares, Musikvideos oder Fotos für die Allgemeinheit aufs Netz legen, dann erhalten die Nutzer etwas, ohne dafür nennenswert bezahlen zu müssen (was einem Ansteigen der Konsumentenrente entspricht). Eine Studie aus dem Jahr 2012 schätzt, dass alleine der freie Zugang zu Internetdiensten von Facebook, Wikipedia, Craiglist und Google die im BIP nicht erfasste Konsumentenrente in den USA jährlich um über 100 Milliarden US-Dollar hat steigen lassen.[11] Allerdings schätzt eine OECD-Studie aus dem Jahr 2017 die gesamtwirtschaftlichen BIP-Effekte durch freie Internetdienste als relativ gering ein.[12]

Obwohl Zufriedenheit oder Wohlbefinden der Menschen steigen, fällt das BIP, weil weniger Lexika oder DVD gekauft werden. Gleiches gilt, wenn kostenpflichtige Printmedien durch frei zugängliche elektronische Nachrichtenportale ersetzt werden. Dann erhalten Menschen billiger, schneller und einfacher Zugang zu Informationen. Das BIP jedoch sinkt, weil traditionelle Medien wie Zeitungen und Zeitschriften Umsatzeinbussen erleiden, was zu Entlassungen und geringerer Wertschöpfung führt.

Noch folgenschwerer dürfte sein, dass Menschen an vielen Stellen – im Internet oder beim Einsatz von Kunden- oder Kreditkarten – mehr oder weniger willentlich, freiwillig und bewusst persönliche Daten an professionelle Datenportale verschenken. Auf der Grundlage der bestehenden empirischen Evidenz und mit ein paar eigenen sehr groben Überschlagsrechnungen hat die bereits erwähnte OECD-Studie aufgedeckt, wie gering Menschen den Wert ihrer eigenen Daten einstufen.[13] Die meisten Onlinenutzer sind bereit, sehr viele persönliche Daten gegen sehr wenig Geld (bzw. Prämien, Boni oder Rabatte) an soziale Medien, Onlinedienste oder elektronische Versandhäuser abzugeben.

Aus den vom «Economist» als «the world’s most valuable resource» bewerteten «Big Data» machen dann künstliche Intelligenz und kluge Algorithmen «Big Business». Allerdings lässt sich aus den Umsätzen von Datenfabriken wie beispielsweise Google, Facebook, Amazon, Alibaba oder Tencent die tatsächliche Wertschöpfung der datenverarbeitenden Aktivitäten nur begrenzt abschätzen. Denn die Transaktionen der Internetfirmen entziehen sich – nicht zuletzt aus steuerlichen Gründen – in der Regel der räumlichen Zuordnung und der zeitlichen Abgrenzung (was gerade auch für nationale Steuerbehörden eine grosse Herausforderung darstellt bei der Frage, wie und wo die Internetaktivitäten zu besteuern sind). Jedoch ist verblüffend, dass die Zahlungsbereitschaft der Firmen für Kundendaten (noch) relativ gering ist.[14]

Messfehler werden zunehmen

«Das BIP ist eine Statistik, die für die Messung der industriellen Massenproduktion zugeschnitten war – immaterielle Wertschöpfung erfasst sie hingegen nur unzureichend.»[15] Und noch weniger wird das BIP in der Lage sein, die digitale Ökonomie abzubilden.

Die aktuellen BIP-Statistiken unterschätzen die tatsächliche Entwicklung, wenn auch (vorerst) wohl eher weniger stark als intuitiv angesichts der Innovationen durch die Digitalisierung erwartet. So wird der gesamtwirtschaftliche Fehler bei der BIP-Messung noch als vernachlässigbar gering eingeschätzt.[16]

Richtig ist jedoch auch, dass «ein Teil der neuen Güter nicht in den Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen erscheint, die negative Substitutionseffekte jedoch dort voll sichtbar sind».[17] So steigt die im BIP nicht abgebildete Konsumentenrente an, da Menschen digitale Dienste zu Preisen weit unter ihrer Zahlungsbereitschaft erhalten. Ebenso wird ein Teil dieser realen Steigerung der Kaufkraft der Haushalte durch eine nahezu kostenlose Übertragung eigener persönlicher Daten finanziert, was wiederum bei den Firmen nicht als (Datenbeschaffungs-)Kosten verbucht wird.

Die Wertschöpfung im Internet, der virtuelle Handel mit digitalen Daten sowie die Effekte einer Sharing-Economy, in der gerade «teure» langlebige Güter – wie Wohnungen, Autos oder Elektrogeräte – gemeinsam genutzt und nicht einzeln erworben werden, entziehen sich in beachtlichen Teilen der sächlichen Erfassung, räumlichen Zuordnung und zeitlichen Abgrenzung. Deshalb sind das BIP und seine Messverfahren von geringerer Aussagekraft denn je.

Die statistischen Ämter behelfen sich bei der BIP-Ermittlung, indem sie den Wert der durch die Digitalisierung geschaffenen Wertschöpfung oder den durch digitale Güter und Dienstleistungen entstehenden Nutzen oder Umsatz mit Plausibilitätsüberlegungen schätzen und nach neuen Verfahren suchen.[18] So aber verlagert sich beim BIP die Erfassung noch weiter weg von der Marktorientierung hin zur Modellwelt der Statistiker. Damit aber steigt die Gefahr, mit künstlich geschaffenen Zahlen den Bezug zur «gemessenen» Realität zu verlieren.

1. Brunetti (2006): 36. []
2. Bundesamt für Statistik (2018). []
3. Vgl. beispielsweise Hübl (2007): 89–90. []
4. Schneider und Boockmann (2017): 24. []
5. Vgl. Coyle 2016: 50–60. []
6. Eichenberger (2017) und Replik von Scheidegger (2017). []
7. Statistisches Bundesamt (2017): 36. []
8. Manyika et al. (2016). []
9. Vgl. Mandel (2012). []
10. Byrne et al. (2016). []
11. Brynjolfsson und Oh (2012). []
12. Ahmad et al. (2017). []
13. Ahmad et al. (2017): 27; vgl. auch Beresford et al. (2012). []
14. Ahmad et al. (2017): 31. []
15. Coyle (2014): 125. []
16. Brynjolfsson und Saunders (2009) sowie Ahmad et al. (2017). []
17. Grömling (2016): 139. []
18. Ahmad und Schreyer (2016) sowie Ahmad et al. (2017): 36. []