{"id":114349,"date":"2015-12-21T17:41:34","date_gmt":"2015-12-21T17:41:34","guid":{"rendered":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/2015\/12\/baeurle-11-2015-franz\/"},"modified":"2023-08-23T23:11:01","modified_gmt":"2023-08-23T21:11:01","slug":"baeurle-11-2015","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/2015\/12\/baeurle-11-2015\/","title":{"rendered":"Ungewohnt, aber vorteilhaft: Konjunkturanalyse aus Sicht der Produktionssektoren"},"content":{"rendered":"

Die Zusammensetzung des realen Bruttoinlandprodukts (BIP) kann aus drei verschiedenen Blickwinkeln betrachtet werden. Die Nachfrage- oder Verwendungsseite gliedert das BIP nach Zweck der damit get\u00e4tigten Ausgaben. Die Einkommensseite fokussiert auf die Bezahlung der Produktionsfaktoren, das heisst auf die L\u00f6hne und die Gewinne. Schliesslich betrachtet die Produktions- oder Entstehungsseite die Wertsch\u00f6pfung in den verschiedenen Produktionssektoren, welche in der Summe ebenfalls dem BIP entsprechen. Produktionssektoren sind zum Beispiel die verarbeitende Industrie, der Banken- oder der Gesundheitssektor. Die meisten empirischen Modelle fokussieren bei der Analyse von \u00f6konomischen Entwicklungen auf die Verwendungsseite und somit auf das Zusammenspiel der wichtigsten Nachfragekomponenten wie den Konsum, die Investitionen sowie die Exporte und Importe.
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\nIn der vorliegenden Studie wird ein anderer Ansatz verfolgt. Im Rahmen eines dynamischen Faktormodells analysieren wir das BIP in der Schweiz aufgegliedert nach Sektoren und liefern damit eine produktionsseitige Perspektive. Konjunkturelle Entwicklungen wirken sich unterschiedlich auf die verschiedenen Sektoren aus. Zudem beeinflussen typischerweise auch wirtschaftspolitische Massnahmen nicht alle Sektoren gleich. Das Ziel unserer Studie ist es deshalb, die Wirkung solcher \u00c4nderungen auf die verschiedenen Sektoren abzubilden und so eine Grundlage f\u00fcr wirtschaftspolitische Entscheide zu liefern. <\/p>\n

Bessere Prognosen des BIP<\/h2>\n


\nDer gew\u00e4hlte Ansatz bietet zudem auch Vorteile bei Prognosen zur Entwicklung des BIP. Ein erster Vorteil ist, dass das BIP prognostiziert werden kann, ohne dass eine Prognose f\u00fcr die Vorratsver\u00e4nderungen erstellt werden muss. Diese Nachfragekomponente beinhaltet sehr volatile statistische Abweichungen, welche schwierig zu interpretieren und zu prognostizieren sind (siehe Abbildung<\/em> 1<\/em>). Diese statistischen Abweichungen entstehen aufgrund der Berechnungsweise des BIP. Typischerweise, so auch in der Schweiz, werden die viertelj\u00e4hrlichen Vorratsver\u00e4nderungen nicht direkt gemessen, sondern als Differenz zwischen dem BIP und der Summe von Konsum, Investitionen und Nettoexporten berechnet. Das BIP selber wird gem\u00e4ss Europ\u00e4ischem System der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung (ESVG) als Summe der Wertsch\u00f6pfung in den einzelnen Sektoren bestimmt. Der produktionsseitige Ansatz erlaubt somit eine direktere Prognose des BIP. <\/p>\n

Abb.1: Reales Bruttoinlandprodukt<\/h3>\n


\nVer\u00e4nderungsraten zum Vorquartal: Saison- und kalenderbereinigte Daten, nicht annualisiert<\/span>
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\n\"Baeurle<\/a>
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\nSeco \/ Die Volkswirtschaft<\/span>
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\nEin zweiter Vorteil des produktionsseitigen Ansatzes f\u00fcr die BIP-Prognose ist, dass sich die meisten f\u00fcr den aktuellen Wirtschaftsverlauf relevanten, vorlaufenden Indikatoren auf sektorielle Entwicklungen beziehen. So k\u00f6nnen beispielsweise die Informationen aus den Umfragen des Schweizerischen Baumeisterverbands, von Swissmem oder aus der Detailhandelsumsatzstatistik direkt mit der prognostizierten Entwicklung des entsprechenden Sektors verglichen werden.
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\nNicht zuletzt ist ein dritter Vorteil eines nicht auf nachfrageseitigen Daten basierenden Prognoseansatzes, dass im Rahmen einer umfassenden Analyse mit verschiedenen Modellen Diversifikationseffekte genutzt werden k\u00f6nnen. Die Literatur zeigt, dass die Kombination von unterschiedlichen Ans\u00e4tzen h\u00e4ufig zu besseren Prognoseresultaten f\u00fchrt als das Abst\u00fctzen auf wenige und \u00e4hnliche Modelle. Aus diesem Grund kann sich die Kombination von nachfrage- und produktionsseitigen Modellen vorteilhaft auf die Prognoseg\u00fcte auswirken.
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\nVor diesem Hintergrund ist es erstaunlich, wie wenig empirische Arbeiten diese Vorteile zu nutzen versuchen. Es existieren zwar einige Untersuchungen bez\u00fcglich der verschiedenen Segmente der Industrieproduktion. Allerdings existieren kaum Arbeiten, welche das Zusammenspiel von gesamtwirtschaftlichen Faktoren mit allen Produktionssektoren einer Volkswirtschaft modellieren und analysieren. Die vorliegende Studie f\u00fcllt diese L\u00fccke f\u00fcr die Schweiz, die vorgeschlagene Modellstruktur l\u00e4sst sich aber ohne Weiteres auch auf andere L\u00e4nder anwenden. <\/p>\n

Sektoren entwickeln sich unterschiedlich<\/h2>\n


\nF\u00fcr die Schweiz berechnet das Staatssekretariat f\u00fcr Wirtschaft (Seco) \u2013 unter Ber\u00fccksichtigung der j\u00e4hrlichen Informationen vom Bundesamt f\u00fcr Statistik (BFS) \u2013 viertelj\u00e4hrliche Daten zur Wertsch\u00f6pfung in der Schweiz. Diese sind aufgeteilt nach 16 Produktionssektoren sowie den G\u00fctersteuern und -subventionen (siehe Abbildung 2<\/em>). Mithilfe des von uns vorgeschlagenen Modells kann bestimmt werden, wie diese Produktionssektoren auf \u00c4nderungen in zentralen \u00f6konomischen Variablen wie der Nachfrage im Ausland, dem Wechselkurs oder den Zinsen reagieren.[1]<\/a>\u00a0Durch Aggregation der sektoriellen Ergebnisse ist es m\u00f6glich, den Einfluss auf das BIP zu berechnen. <\/p>\n

Abb. 2: Produktionssektoren als Anteil des BIP<\/h3>\n


\nNominelle Anteile, 2014<\/span>
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