{"id":223688,"date":"2026-10-26T08:15:15","date_gmt":"2026-10-26T07:15:15","guid":{"rendered":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/?p=223688"},"modified":"2026-10-26T08:15:16","modified_gmt":"2026-10-26T07:15:16","slug":"kantonales-bip-neue-einblicke-in-die-wirtschaftsstruktur","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/2026\/10\/kantonales-bip-neue-einblicke-in-die-wirtschaftsstruktur\/","title":{"rendered":"Kantonales BIP: Neue Einblicke in die Wirtschaftsstruktur"},"content":{"rendered":"<p>Seit 2012 publiziert das Bundesamt f\u00fcr Statistik (BFS) Daten zur kantonalen Wirtschaft. Bisher wurde die gesamtschweizerische Wirtschaftsleistung oft auf Ebene der Grossregionen aggregiert gesch\u00e4tzt und anschliessend auf die Kantone verteilt. Massgebend hierf\u00fcr war meist die Anzahl der Besch\u00e4ftigten: Arbeiteten in einem Kanton viele Menschen in einer bestimmten Branche, wurde diesem Kanton automatisch ein entsprechend grosser Teil der landesweiten Wirtschaftsleistung zugerechnet. Diese Methode st\u00f6sst in einer globalisierten Welt allm\u00e4hlich an ihre Grenzen, da sich die Wirtschaftsleistung der Firmen von der reinen Anzahl der Besch\u00e4ftigten mehr und mehr abkoppelt.<\/p>\n<p>Um den heutigen wirtschaftlichen Realit\u00e4ten und Struktur\u00e4nderungen besser Rechnung zu tragen, hat das BFS das Sch\u00e4tzverfahren grundlegend revidiert.<a href=\"#footnote_1\" id=\"footnote-anchor_1\" class=\"inline-footnote__anchor\">[1]<\/a> 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 zur\u00fcck, ohne sie vorab zusammenzufassen. Diese erlauben einen detaillierten Einblick in die regionale Wirtschaft.<\/p>\n<h2 class=\"text__graphic-title\">Warum die Bruttowertsch\u00f6pfung zentral ist<\/h2>\n<p>Warum ist dieser methodische Wechsel f\u00fcr das Verst\u00e4ndnis der Zahlen relevant? Der Kern des Bruttoinlandprodukts ist die Bruttowertsch\u00f6pfung. 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 Produktivit\u00e4t \u2013 also die erwirtschaftete Wertsch\u00f6pfung pro Arbeitsplatz \u2013 unterscheidet sich zwischen Branchen und Kantonen erheblich. So ist die Produktivit\u00e4t im Handel um ein Vielfaches gr\u00f6sser als in der Beherbergungs- und Gastrobranche.<\/p>\n<p>Genau diese kantonalen Unterschiede in der Produktivit\u00e4t macht die neue Methodik nun sichtbar. In fast allen Kantonen f\u00e4llt die Bruttowertsch\u00f6pfung um mehr als 10 Prozent h\u00f6her oder tiefer aus (siehe Abbildung 1). Vor allem in der \u00f6konomischen Peripherie wurde die Wertsch\u00f6pfung nach unten revidiert; spezifische \u00f6konomische Zentren wie Basel und Genf wurden nach oben korrigiert.<\/p>\n<h2 class=\"text__graphic-title\">Abb. 1: In fast allen Kantonen f\u00e4llt die Bruttowertsch\u00f6pfung mit der neuen Methode um mehr als 10 Prozent h\u00f6her oder tiefer aus (2022)<\/h2>\n<h6 class=\"copy-small-bold\">INTERAKTIVE GRAFIK<\/h6>\n<div class=\"legacy_chart_custom\"><div class='chart chart--normal' id='SCHREY-VETTERLI_10-2026_ABB1_DE'><\/div>\n\n<script>\n$(function () {\n\n$('#SCHREY-VETTERLI_10-2026_ABB1_DE').highcharts({\n\n    chart: {\n        type: 'column'\n    },\n\n    title: {\n        text: ''\n    },\n\n    subtitle: {\n        text: ''\n    },\n\n    xAxis: {\n        categories: [\n            'ZG', 'SH', 'GE', 'NE', 'BS', 'SZ', 'VD', 'NW',\n            'ZH', 'VS', 'FR', 'BL', 'AG', 'UR', 'LU', 'SO',\n            'JU', 'OW', 'AR', 'GR', 'BE', 'AI', 'TG', 'SG',\n            'GL', 'TI'\n        ],\n        title: {\n            text: ''\n        }\n    },\n\n    yAxis: {\n        title: {\n            text: 'Ver\u00e4nderung der kantonalen Bruttowertsch\u00f6pfung nach der Revision in %'\n        },\n        labels: {\n            formatter: function () {\n                return Highcharts.numberFormat(this.value, 0, ',', \"'\") + '%';\n            }\n        },\n        plotLines: [{\n            value: 0,\n            color: '#666666',\n            width: 1,\n            zIndex: 3\n        }]\n    },\n\n    tooltip: {\n        useHTML: true,\n        formatter: function () {\n            return '<b>' + this.x + '<\/b><br>' +\n                Highcharts.numberFormat(this.y, 1, ',', \"'\") + '%';\n        }\n    },\n\n    plotOptions: {\n        column: {\n            borderWidth: 0,\n            grouping: true\n        },\n        series: {\n            dataLabels: {\n                enabled: false\n            }\n        }\n    },\n\n    legend: {\n        enabled: false\n    },\n\n    series: [{\n        name: 'Wert',\n        data: [\n            { y: 48.136611797223800, color: '#5a7298' },\n            { y: 47.845359807019900, color: '#5a7298' },\n            { y: 46.319157386671300, color: '#5a7298' },\n            { y: 45.749588879539300, color: '#5a7298' },\n            { y: 29.86661946450900, color: '#5a7298' },\n            { y: 24.386177142204200, color: '#5a7298' },\n            { y: 11.948916536651800, color: '#5a7298' },\n            { y: 0.80487814762162600, color: '#5a7298' },\n            { y: -0.87591989261424800, color: '#f07c2c' },\n            { y: -3.6176448170204500, color: '#f07c2c' },\n            { y: -5.5705789626096100, color: '#f07c2c' },\n            { y: -6.8784050357518800, color: '#f07c2c' },\n            { y: -6.9891264966369900, color: '#f07c2c' },\n            { y: -8.0274757568620900, color: '#f07c2c' },\n            { y: -8.3232777228583600, color: '#f07c2c' },\n            { y: -10.043667752723800, color: '#f07c2c' },\n            { y: -10.147751212212100, color: '#f07c2c' },\n            { y: -12.187625198609100, color: '#f07c2c' },\n            { y: -12.409843326154900, color: '#f07c2c' },\n            { y: -13.327522639074300, color: '#f07c2c' },\n            { y: -13.483313333102300, color: '#f07c2c' },\n            { y: -14.873550025004200, color: '#f07c2c' },\n            { y: -15.430303073062100, color: '#f07c2c' },\n            { y: -15.435394616516800, color: '#f07c2c' },\n            { y: -18.347929141892100, color: '#f07c2c' },\n            { y: -20.040980703388800, color: '#f07c2c' }\n        ]\n    }]\n\n});\n\n});\n<\/script>\n<\/div>\n<div class=\"diagram-legend\">Quelle: Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung; Bundesamt f\u00fcr Statistik | Grafik: Die Volkswirtschaft<\/div>\n<h2 class=\"text__graphic-title\">Fokus auf hochproduktive Firmen<\/h2>\n<p>Das neue Modell unterscheidet nun zum Beispiel zwischen dem produktiven Grosshandel und dem Detailhandel. Zuvor wurden diese beiden Teilbranchen zusammen erfasst, was dazu f\u00fchrte, dass f\u00fcr die beiden Branchen die gleiche Produktivit\u00e4t ausgewiesen wurde. Auch wegen des hohen Anteils an Rohstoffh\u00e4ndlern ist die Produktivit\u00e4t im Grosshandel jedoch h\u00f6her als im Detailhandel. Dies wirkt sich besonders auf den Kanton Genf mit einer Korrektur der Bruttowertsch\u00f6pfung 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.<\/p>\n<p>Auch innerhalb derselben Branche gibt es grosse Produktivit\u00e4tsunterschiede zwischen einzelnen Unternehmen. Einzelne sehr grosse oder produktive Unternehmen k\u00f6nnen die Wertsch\u00f6pfung eines Kantons sp\u00fcrbar beeinflussen. In den Daten zeigen sich solche Effekte teilweise als starke Ausschl\u00e4ge (siehe Abbildung 2). Diese Produktivit\u00e4t kann aus globalen Wertsch\u00f6pfungsketten resultieren. Beispielsweise h\u00e4lt ein Konzern Patente in der Schweiz, l\u00e4sst die G\u00fcter aber im Ausland produzieren. Die Patentertr\u00e4ge fliessen ins lokale BIP. Um diese globalen Produktionsstrukturen pr\u00e4zise und koh\u00e4rent abzubilden, etabliert das BFS eine neue Fachstelle, die Large Cases Unit (LCU). Diese wird einen wichtigen Beitrag zur genaueren Erfassung der gr\u00f6ssten Unternehmen leisten. Die Ergebnisse der LCU werden aufzeigen, welcher Teil der Wertsch\u00f6pfung wo erwirtschaftet wird.<\/p>\n<p>Durch die st\u00e4rkere Nutzung von Individualdaten variieren die Ergebnisse von Jahr zu Jahr st\u00e4rker. Denn so fliessen auch Preisschwankungen oder Nachfrageeinbr\u00fcche in die Berechnungen ein, die naturgem\u00e4ss st\u00e4rker schwanken als die reine Besch\u00e4ftigungszahl. Das zeigt die Zeitreihe des kantonalen Bruttoinlandprodukts von 2011 bis 2024 deutlich (siehe Abbildung 2).<\/p>\n<h2 class=\"text__graphic-title\">Abb. 2: Die neue Berechnungsmethode macht Schwankungen in der Wirtschaft sichtbar (2011\u20132024)<\/h2>\n<h6 class=\"copy-small-bold\">INTERAKTIVE GRAFIK<\/h6>\n<div class=\"legacy_chart_custom\"><div class='chart chart--normal' id='SCHREY-VETTERLI_10-2026_ABB2_DE'><\/div>\n\n<script>\n$(function () {\n\n    Highcharts.setOptions({\n        lang: {\n            decimalPoint: ',',\n            thousandsSep: \"'\"\n        }\n    });\n\n    var years = [\n        2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017,\n        2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024\n    ];\n\n    var cantons = [\n        'AG', 'AI', 'AR', 'BE', 'BL', 'BS',\n        'FR', 'GE', 'GL', 'GR', 'JU', 'LU',\n        'NE', 'NW', 'OW', 'SG', 'SH', 'SO',\n        'SZ', 'TG', 'TI', 'UR', 'VD', 'VS',\n        'ZG', 'ZH'\n    ];\n\n    var data = {\n\n        AG: {\n            old: 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25.0988438204657, 23.1653599692505, 25.7014605475919, 28.0810049178455, 27.9343153850379, 27.3346502669145]\n        },\n\n        UR: {\n            old: [1.72182786, 1.75150978, 1.81329229, 1.82325989, 1.83793645, 1.85474594, 1.89348424, 1.92327005, 1.96388442, 1.95858102, 2.07006258, 2.14016207, null, null],\n            new: [1.65289744204883, 1.73773571763637, 1.73057578465047, 1.78340863436513, 1.7456082508647, 1.8293299275632, 1.79653895939762, 1.83451590038297, 1.85658267341709, 1.80784909538103, 1.92975246070528, 1.96836107867319, 2.02579365997852, 2.08249973460962]\n        },\n\n        VD: {\n            old: [48.80400078, 51.91923003, 50.78254113, 52.3722469, 52.09176466, 55.55129222, 53.65742578, 56.95807949, 57.12113726, 55.08244086, 61.37705399, 62.87497371, null, null],\n            new: [52.7800407395257, 54.636415435925, 55.9407398909408, 57.7458993870952, 57.3008278488906, 60.4494879048885, 60.1598818953917, 61.7814233738633, 62.0520648605953, 60.9897343680692, 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35.9158950426503, 36.3881276687263, 40.7785949216793]\n        },\n\n        ZH: {\n            old: [132.98892275, 135.22036464, 136.79709112, 139.37394386, 139.61543433, 141.39752708, 143.71439508, 151.8999523, 150.66968727, 144.74460061, 148.39501443, 159.78056734, null, null],\n            new: [134.929437987153, 136.781666913047, 140.007416072437, 142.457128820121, 142.092779755974, 142.662824600336, 141.113149331934, 148.098209969148, 147.122088233624, 140.926582342835, 147.549160865495, 158.381017566137, 159.574695954377, 162.75111151443]\n        }\n\n    };\n\n    var xAxes = [];\n    var yAxes = [];\n    var series = [];\n\n    var columns = 6;\n    var panelWidth = 14;\n    var panelHeight = 14.5;\n    var horizontalGap = 2.7;\n    var verticalGap = 5;\n\n    cantons.forEach(function (canton, i) {\n\n        var col = i % columns;\n        var row = Math.floor(i \/ columns);\n\n        var left = col * (panelWidth + horizontalGap);\n        var top = row * (panelHeight + verticalGap);\n\n        xAxes.push({\n            categories: years,\n            left: left + '%',\n            top: top + '%',\n            width: panelWidth + '%',\n            height: panelHeight + '%',\n\n            offset: 0,\n            lineWidth: 0,\n            tickLength: 0,\n\n            labels: {\n                enabled: false\n            },\n\n            title: {\n                text: ''\n            },\n\n            gridLineWidth: 1,\n            gridLineColor: '#e6e6e6',\n            tickPositions: [0, 4, 9, 13]\n        });\n\n        yAxes.push({\n            left: left + '%',\n            top: top + '%',\n            width: panelWidth + '%',\n            height: panelHeight + '%',\n\n            offset: 0,\n            lineWidth: 0,\n            tickLength: 0,\n\n            title: {\n                text: ''\n            },\n\n            gridLineWidth: 1,\n            gridLineColor: '#e6e6e6',\n\n            labels: {\n                align: 'right',\n                x: -3,\n                style: {\n                    fontSize: '10px'\n                },\n                formatter: function () {\n                    return Highcharts.numberFormat(this.value, 0, ',', \"'\");\n                }\n            },\n\n            startOnTick: true,\n            endOnTick: true,\n            tickAmount: 4\n        });\n\n        series.push({\n            name: 'Alte Methode',\n            canton: canton,\n            type: 'line',\n            xAxis: i,\n            yAxis: i,\n            data: data[canton].old,\n            color: '#5a7298',\n            lineWidth: 2,\n            marker: {\n                enabled: false\n            },\n            showInLegend: i === 0,\n            connectNulls: false\n        });\n\n        series.push({\n            name: 'Neue Methode',\n            canton: canton,\n            type: 'line',\n            xAxis: i,\n            yAxis: i,\n            data: data[canton].new,\n            color: 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Unterh\u00e4lt beispielsweise ein Konzern seine Forschungsabteilung in einem Schweizer Kanton, fertigt die Produkte aber an ausl\u00e4ndischen Standorten, so flossen bislang Teile dieser ausl\u00e4ndischen Produktionsertr\u00e4ge in die regionale Statistik und damit ins kantonale BIP ein. Das neue Modell rechnet die Wertsch\u00f6pfung von ausl\u00e4ndsichen Zweigniederlassungen aus den Ergebnissen heraus.<\/p>\n<p>Ebenso zeigt die neue Methodik aktuelle Dynamiken auf. Dies l\u00e4sst sich anhand der provisorischen kantonalen Ergebnisse f\u00fcr 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 gegen\u00fcber dem Vorjahr deutliche Anstiege. Dies spiegelt die aktuelle wirtschaftliche Entwicklung der Grosshandelsbranche in diesem Jahr wider. Der Kanton Jura hingegen verzeichnet f\u00fcr das Jahr 2024 einen R\u00fcckgang der Wertsch\u00f6pfung von 6 Prozent, der auf das produzierende Gewerbe zur\u00fcckzuf\u00fchren ist.<\/p>\n<p>Im ersten Quartal 2027 sollen diese Daten als experimentelle Statistik noch feiner aufgeteilt werden, um der \u00d6ffentlichkeit ein realit\u00e4tsnahes Bild der Schweizer Volkswirtschaft zu bieten. F\u00fcr die Kantone bedeutet dies, dass sie wirtschaftspolitische Massnahmen zielgerichteter einsetzen k\u00f6nnen. Zeigt sich, dass IT-Dienstleistungen in einem Kanton nicht sehr produktiv sind, lassen sich beispielsweise gezielt Infrastrukturprojekte vorantreiben. Politische und wirtschaftliche Akteure k\u00f6nnen so besser Standortvorteile nutzen.<\/p>\n<ol class=\"footnote\"><li id=\"footnote_1\" class=\"footnote--item\">Siehe Schrey, F. L. und D. Vetterli (2026). <a href=\"https:\/\/www.bfs.admin.ch\/asset\/de\/be-d-04.02.06-Meth-02\">Kantonales BIP \u2013 Begleitnotiz \u2013 methodische Revision<\/a>, Bundesamt f\u00fcr Statistik (BFS).&nbsp;<a href=\"#footnote-anchor_1\" class=\"inline-footnote__anchor hidden-print\">[<span class=\"icon-arrow-up\"><\/span>]<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Seit 2012 publiziert das Bundesamt f\u00fcr Statistik (BFS) Daten zur kantonalen Wirtschaft. Bisher wurde die gesamtschweizerische Wirtschaftsleistung oft auf Ebene der Grossregionen aggregiert gesch\u00e4tzt und anschliessend auf die Kantone verteilt. 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