Kantonales BIP: Neue Einblicke in die Wirtschaftsstruktur

Seit 2012 publiziert das Bundesamt für Statistik (BFS) Daten zur kantonalen Wirtschaft. Bisher wurde die gesamtschweizerische Wirtschaftsleistung oft auf Ebene der Grossregionen aggregiert geschätzt und anschliessend auf die Kantone verteilt. Massgebend hierfür war meist die Anzahl der Beschäftigten: Arbeiteten in einem Kanton viele Menschen in einer bestimmten Branche, wurde diesem Kanton automatisch ein entsprechend grosser Teil der landesweiten Wirtschaftsleistung zugerechnet. Diese Methode stösst in einer globalisierten Welt allmählich an ihre Grenzen, da sich die Wirtschaftsleistung der Firmen von der reinen Anzahl der Beschäftigten mehr und mehr abkoppelt.

Um den heutigen wirtschaftlichen Realitäten und Strukturänderungen besser Rechnung zu tragen, hat das BFS das Schätzverfahren grundlegend revidiert.[1] Solche grundlegenden Revisionen finden periodisch statt, um neue Daten und Berechnungsmethoden einzuarbeiten. Anstatt die Wirtschaftsleistung von Grossregionen auf Kantone zu verteilen, greift das neue Modell auf Individualdaten der Unternehmen zurück, ohne sie vorab zusammenzufassen. Diese erlauben einen detaillierten Einblick in die regionale Wirtschaft.

Warum die Bruttowertschöpfung zentral ist

Warum ist dieser methodische Wechsel für das Verständnis der Zahlen relevant? Der Kern des Bruttoinlandprodukts ist die Bruttowertschöpfung. Sie misst den finanziellen Mehrwert, den ein Unternehmen erarbeitet. Die alte Methode nahm an, dass jeder Arbeitsplatz innerhalb einer Branche einen vergleichbaren wirtschaftlichen Mehrwert generiert. Die Schweizer Wirtschaft ist jedoch sehr heterogen. Die Produktivität – also die erwirtschaftete Wertschöpfung pro Arbeitsplatz – unterscheidet sich zwischen Branchen und Kantonen erheblich. So ist die Produktivität im Handel um ein Vielfaches grösser als in der Beherbergungs- und Gastrobranche.

Genau diese kantonalen Unterschiede in der Produktivität macht die neue Methodik nun sichtbar. In fast allen Kantonen fällt die Bruttowertschöpfung um mehr als 10 Prozent höher oder tiefer aus (siehe Abbildung 1). Vor allem in der ökonomischen Peripherie wurde die Wertschöpfung nach unten revidiert; spezifische ökonomische Zentren wie Basel und Genf wurden nach oben korrigiert.

Abb. 1: In fast allen Kantonen fällt die Bruttowertschöpfung mit der neuen Methode um mehr als 10 Prozent höher oder tiefer aus (2022)

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Fokus auf hochproduktive Firmen

Das neue Modell unterscheidet nun zum Beispiel zwischen dem produktiven Grosshandel und dem Detailhandel. Zuvor wurden diese beiden Teilbranchen zusammen erfasst, was dazu führte, dass für die beiden Branchen die gleiche Produktivität ausgewiesen wurde. Auch wegen des hohen Anteils an Rohstoffhändlern ist die Produktivität im Grosshandel jedoch höher als im Detailhandel. Dies wirkt sich besonders auf den Kanton Genf mit einer Korrektur der Bruttowertschöpfung im Jahr 2022 um 46,3 Prozent (27,6 Milliarden Franken) sowie im Kanton Zug mit einer solchen um 48,1 Prozent (11,7 Milliarden Franken) aus. Genau in diesen Kantonen ist diese hochproduktive Branche stark verankert.

Auch innerhalb derselben Branche gibt es grosse Produktivitätsunterschiede zwischen einzelnen Unternehmen. Einzelne sehr grosse oder produktive Unternehmen können die Wertschöpfung eines Kantons spürbar beeinflussen. In den Daten zeigen sich solche Effekte teilweise als starke Ausschläge (siehe Abbildung 2). Diese Produktivität kann aus globalen Wertschöpfungsketten resultieren. Beispielsweise hält ein Konzern Patente in der Schweiz, lässt die Güter aber im Ausland produzieren. Die Patenterträge fliessen ins lokale BIP. Um diese globalen Produktionsstrukturen präzise und kohärent abzubilden, etabliert das BFS eine neue Fachstelle, die Large Cases Unit (LCU). Diese wird einen wichtigen Beitrag zur genaueren Erfassung der grössten Unternehmen leisten. Die Ergebnisse der LCU werden aufzeigen, welcher Teil der Wertschöpfung wo erwirtschaftet wird.

Durch die stärkere Nutzung von Individualdaten variieren die Ergebnisse von Jahr zu Jahr stärker. Denn so fliessen auch Preisschwankungen oder Nachfrageeinbrüche in die Berechnungen ein, die naturgemäss stärker schwanken als die reine Beschäftigungszahl. Das zeigt die Zeitreihe des kantonalen Bruttoinlandprodukts von 2011 bis 2024 deutlich (siehe Abbildung 2).

Abb. 2: Die neue Berechnungsmethode macht Schwankungen in der Wirtschaft sichtbar (2011–2024)

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Bereinigung von Verzerrungen

Zusätzlich korrigieren weitere Neuerungen andere buchhalterische Unschärfen. Unterhält beispielsweise ein Konzern seine Forschungsabteilung in einem Schweizer Kanton, fertigt die Produkte aber an ausländischen Standorten, so flossen bislang Teile dieser ausländischen Produktionserträge in die regionale Statistik und damit ins kantonale BIP ein. Das neue Modell rechnet die Wertschöpfung von ausländsichen Zweigniederlassungen aus den Ergebnissen heraus.

Ebenso zeigt die neue Methodik aktuelle Dynamiken auf. Dies lässt sich anhand der provisorischen kantonalen Ergebnisse für das Jahr 2024 aufzeigen: So verzeichnen die Kantone Zug und Schaffhausen mit einem nominalen Wachstum des kantonalen BIP von 12,2 resp. 9,6 Prozent gegenüber dem Vorjahr deutliche Anstiege. Dies spiegelt die aktuelle wirtschaftliche Entwicklung der Grosshandelsbranche in diesem Jahr wider. Der Kanton Jura hingegen verzeichnet für das Jahr 2024 einen Rückgang der Wertschöpfung von 6 Prozent, der auf das produzierende Gewerbe zurückzuführen ist.

Im ersten Quartal 2027 sollen diese Daten als experimentelle Statistik noch feiner aufgeteilt werden, um der Öffentlichkeit ein realitätsnahes Bild der Schweizer Volkswirtschaft zu bieten. Für die Kantone bedeutet dies, dass sie wirtschaftspolitische Massnahmen zielgerichteter einsetzen können. Zeigt sich, dass IT-Dienstleistungen in einem Kanton nicht sehr produktiv sind, lassen sich beispielsweise gezielt Infrastrukturprojekte vorantreiben. Politische und wirtschaftliche Akteure können so besser Standortvorteile nutzen.

1. Siehe Schrey, F. L. und D. Vetterli (2026). Kantonales BIP – Begleitnotiz – methodische Revision, Bundesamt für Statistik (BFS). []