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Institut Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung an der Universität München e.V. IKT und Produktivität: Fahrplan durch die empirische Forschung Der Bereich »Industrieökonomik und neue Technologien« des ifo Instituts erforscht unter der Leitung von Prof. Tobias Kretschmer insbesondere strategische Fragen in IKT-Märkten. Neben Studien zum Produktivitätsbeitrag von IKT auf Firmen-, Sektor- und Länderebene beschäftigt sich der Bereich insbesondere mit den komplexen Interaktionen zwischen verschie- denen Informationstechnologien, aber auch mit Komplementaritäten zwischen IKT-Nutzung und Organisationsstrukturen. Weitere Forschungsstränge sind die Dynamik von Unterhaltungs- elektronikmärkten und die Diffusion neuer Kommunikationstechnologien. Pressekontakt: Dr. Jürgen Gaulke, Tel.: 089/9224-1218, E-Mail: [email protected]. Die zugrunde liegenden Studien finden Sie auf der Internetseite des ifo Forschungsbereichs Industrieökonomik und neue Technologien: http://www.cesifo-group.de/int © ifo Institut – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung an der Universität München e.V. Bild: Deutsche Telekom AG, Bonn. Wir danken der Deutschen Telekom für die finanzielle Unterstützung des Forschungsprojekts.

Institut - isto.bwl.uni-muenchen.de · IKT und Produktivität 3 logy (GPT, Bresnahan und Trajtenberg, 1995) bzw. als Ba-sis der Spillover-These von IKT. Erstere besagt, dass IKT eine

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InstitutLeibniz-Institut für Wirtschaftsforschung

an der Universität München e.V.

IKT und Produktivität:Fahrplan durch die empirische Forschung

Der Bereich »Industrieökonomik und neue Technologien« des ifo Instituts erforscht unter

der Leitung von Prof. Tobias Kretschmer insbesondere strategische Fragen in IKT-Märkten.

Neben Studien zum Produktivitätsbeitrag von IKT auf Firmen-, Sektor- und Länderebene

beschäftigt sich der Bereich insbesondere mit den komplexen Interaktionen zwischen verschie-

denen Informationstechnologien, aber auch mit Komplementaritäten zwischen IKT-Nutzung

und Organisationsstrukturen. Weitere Forschungsstränge sind die Dynamik von Unterhaltungs -

elektronikmärkten und die Diffusion neuer Kommunikationstechnologien.

Pressekontakt: Dr. Jürgen Gaulke, Tel.: 089/9224-1218, E-Mail: [email protected].

Die zugrunde liegenden Studien finden Sie auf der Internetseite des ifo Forschungsbereichs

Industrieökonomik und neue Technologien: http://www.cesifo-group.de/int

© ifo Institut – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung an der Universität München e.V.Bild: Deutsche Telekom AG, Bonn.

Wir danken der Deutschen Telekom für die finanzielle Unterstützung des Forschungsprojekts.

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Management Summary

– Wenngleich der positive Beitrag von Informations- undKommunikationstechnologien (IKT) auf Produktivitäts-und Wirtschaftswachstum unumstritten ist, ist die wis-senschaftliche und politikorientierte Literatur von starkunterschiedlichen Ergebnissen und Ansätzen zur Mes-sung des IKT-Beitrages gekennzeichnet.

– Die meisten Ansätze gehen beide von einer Produktions-funktion aus, in der Inputs (Produktionsfaktoren) in Out-puts (produzierte Güter) transformiert werden. IKT wirdals zusätzlicher Produktionsfaktor erfasst. Growth Accounting stellt die buchhalterisch erfassten Investitio-nen in IKT den produzierten Gütern gegenüber. DieseStudien sind vornehmlich auf sektoraler Ebene. Ökono-metrische Schätzungen haben zum Ziel, den zusätzlichenOutput zu quantifizieren, der durch erhöhte Investitionenin IKT generiert wird. Diese Methodik wird insbesondereauf Firmenebene verwendet.

– Growth-Accounting-Studien unterscheiden zwischendem IKT-Beitrag im engeren Sinne (also nur direkten IKT-Investitionen zuzuschreiben) und dem Beitrag der Wis-sensgesellschaft (die auch die mittelbaren Effekte von IKTauf andere Wirtschaftszweige und Produktionsprozesseerfasst). Der Wissensgesellschaft werden bis zu 80% desProduktivitätswachstums in den vergangenen Jahrzehn-ten zugeschrieben.

– Ökonometrische Schätzungen finden mit großer Mehr-heit einen positiven Wachstumseffekt von IKT. Im Durch-schnitt der berücksichtigten Studien resultiert eine Erhö-hung der IKT-Investitionen um 10% in einer Outputstei-gerung um 0,5–0,6%. Dieser Wachstumseffekt liegt inden letzten Jahren sogar noch höher.

– Der steigende Wachstumseffekt ist konsistent mit der ge-steigerten Fähigkeit von Organisationen, Informations-und Kommunikationstechnologien optimal einzusetzen.Es ist daher von besonderem Interesse, welche kom-plementären Investitionen und Fähigkeiten zu einer opti-malen Nutzung von IKT beitragen.

In der wissenschaftlichen und politikorientieren Literatur zir-kulieren die unterschiedlichsten Zahlen zum Zusammenhangzwischen Informations- und Kommunikationstechnologien(IKT) und Produktivität. Ziel dieses Berichtes ist es einenFahrplan durch die empirische Forschung zu erstellen, derneben einer kurzen Darstellung der wesentlichen Metho-den der Produktivitätsmessung auch eine Übersicht überdie Bandbreite existierender Schätzungen des Einflussesvon IKT auf Produktivität liefert.

1. Produktivität als Wohlstandsmotor

Produktivität in seiner allgemeinsten Form beschreibt dasVerhältnis aus dem produzierten Output und den dafür ein-gesetzten Inputs. Liegen Informationen zu den einzelnenGrößen vor, so kann der Zusammenhang sowohl auf ge-samtwirtschaftlicher Ebene für eine Volkswirtschaft als auchauf Firmen- und Wirtschaftszweigebene hergestellt und ge-messen werden.

Produktivitätsmessung dient nicht nur der Beurteilung derEffektivität, mit der Inputfaktoren in Output umgewandeltwerden, sie liefert auch zentrale Anhaltspunkte für den Wohl-stand und den Lebensstandard einer Volkswirtschaft. Dennsteigt die Produktivität, können auch Löhne und Gehältersteigen. Untersuchungen zu Produktivität und dessenWachstum sind deshalb nicht nur für Ökonomen von Inte-resse, sondern liefern wichtige Anhaltspunkte zur Entwick-lung und Nachhaltigkeit des sozialen Fortschritts.

Die Treiber des Produktivitätswachstums sind neben ei-ner kontinuierlichen Verbesserung der Qualität der Input-faktoren, wie beispielsweise im Bereich der Ausbildung unddes technologischen Know-hows, auch das Vorantreibenvon Produkt- und Prozessinnovationen. Je produktiver In-putfaktoren eingesetzt werden umso höher fallen der Er-trag von Investitionen in physisches und humanes Kapitalund folglich der Lebensstandard eines Landes aus. So-zialer Fortschritt ist deshalb eng mit Produktivitätswachs-tum verknüpft und reflektiert neben der effizienten Bereit-stellung von Outputgrößen auch die Akkumulation imma-terieller Güter wie Humankapital, Wissen und Zugang zuWissensnetzwerken.

Ländervergleiche bieten interessante Einblicke in die Leis-tungsfähigkeit von Wirtschaftsnationen. Betrachtet man dieEntwicklung des Produktivitätswachstums zwischen denbeiden Wirtschaftsregionen USA und Europa über den Zeit-raum von 1978 bis 2007 lassen sich deutliche Unterschie-de konstatieren (vgl. Abb. 1). Während das Produktivitäts-wachstum in Europa bis Anfang der 1990er Jahre im Trendnoch über dem der USA lag, zeigt sich seit Mitte der 1990erJahre ein umgekehrtes Bild. Anstelle einer fortschreiten-den Konvergenz zwischen beiden Wirtschaftsräumen kam

Tobias Kretschmer, Mélisande Cardona, Thomas Strobel

IKT und Produktivität: Fahrplan durch die empirische Forschung

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IKT und Produktivität2

es zu einem Auseinanderklaffen des Produktivitätswachs-tums. Die USA zeichnet sich dabei durch eine zweimaligeWachstumsbeschleunigung ihrer Produktivität im Zeitraumnach 1995 und nach 2000 aus. Europa hingegen musstein diesem Zeitraum deutliche Wachstumseinbußen hinneh-men. Erst seit 2006 zeigen die Daten wieder Konvergenz-tendenzen beider Regionen. Betrachtet man die anfänglichguten Produktivitätsentwicklungen in Deutschland undFrankreich in 2005/2006 stellvertretend für die EU-15 Län-der, so verzeichneten diese einen massiven Einbruch im Zu-ge der Finanzkrise in 2008/2009. Die Entwicklung in denUSA verlief dagegen deutlich positiver, wodurch sich nachwie vor eine persistente Divergenz in den trendmäßigenWachstumsraten beider Regionen ablesen lässt (Confe-rence Board, 2011).

Um die europäische Wachstumsschwäche zu erklären, las-sen sich neben den Wachstumsbeiträgen, die sich aus dengearbeiteten Stunden sowie einer verbesserten Qualität der

Inputfaktoren zusammensetzen auch Fakto-ren wie Forschungs- und Entwicklungsaus-gaben und die verstärkte Nutzung und Dif-fusion von Informations- und Kommunikati-onstechnologien (IKT) identifizieren. Geradeder IKT-Anteil an den gesamten Kapitalaus-gaben unterscheidet sich deutlich zwischenden Regionen (vgl. Abb. 2). Seit Beginn der1980er Jahre divergiert der Anteil des einge-setzten IKT-Kapitals in Europa und den USAdeutlich. Diese Tendenz verstärkt sich zu-nehmend Mitte der 1990er Jahre und stabi-lisiert sich erst mit dem Platzen der Dotcom-Blase in der Phase nach 2000.

Bei der Erstellung von Produktivitätsmaßenlassen sich je nach Fragestellung der jewei-ligen Messung und Verfügbarkeit der benö-

tigten Daten unterschiedliche Konzepte heranziehen. Da-bei werden als Outputmaße meist der Produktionswert oderder um die Vorleistungen bereinigte Produktionswert, d.h.die sogenannte Bruttowertschöpfung, betrachtet. Nebenunterschiedlichen Outputmaßen lassen sich auch unter-schiedliche Inputgrößen betrachten, wobei hier zwischenein- und mehrfaktoriellen Produktivitätsmaßen unterschie-den wird, je nachdem ob der Zusammenhang zwischen ei-nem oder mehreren Inputs und dem erzielten Output un-tersucht wird.

Die Transformation von Inputfaktoren in Output lässt sich aufunterschiedliche Weisen empirisch messen und darstellen.Misst man Output als Bruttowertschöpfung und verwendetdie gängigste Version einer Cobb-Douglas Produktionsfunk-tion ergibt sich folgender Zusammenhang:

Y = AKα Lβ

Gleichung 1: Cobb-Douglas Produktionsfunktion

Gleichung 1 unterstellt einen multiplikativenZusammenhang zwischen dem produzier-ten Output Y und den für seine Erzeugungbenötigten Inputs. Dabei bezeichnet K dasim Produktionsprozess eingesetzte Kapitalund L die dazu benötigte Arbeit, wobei αund β für die entsprechenden Faktorelas-tizitäten der Inputfaktoren stehen. Die Fak-torelastizitäten zeigen, um wie viel Prozentder Output bei einer Erhöhung der Inputsum 1% steigt. Die Größe A schließlich misstdie totale Faktorproduktivität (TFP), die oftals Maß für technologischen Fortschritt be-trachtet wird.

Besondere Bedeutung erlangt das TFP imZusammenhang mit dem Einfluss von IKTals Maß für eine General Purpose Techno-

-1

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1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002 2006

Wachstum der Arbeitsproduktivität

Produktivitätswachstum in den USA und Europa (EU-15), 1978–2007

EU-15

USA Periodendurchschnitt

%

Quelle: EU KLEMS Growth and Productivity Accounts (2009).

Abb. 1

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1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007

IKT-Anteil an den gesamten Kapitalkosten

IKT-Intensität in den USA und Europa (EU-15), 1980–2007

EU-15

USA

%

Quelle: EU KLEMS Growth and Productivity Accounts (2009).

Abb. 2

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IKT und Produktivität 3

logy (GPT, Bresnahan und Trajtenberg, 1995) bzw. als Ba-sis der Spillover-These von IKT. Erstere besagt, dass IKTeine besondere Art von Technologie darstellt, die in vielenProduktionsprozessen effizienzsteigernd eingesetzt werdenkann. Dabei führt nicht nur der direkte Einsatz von IKT, son-dern auch die Entwicklung neuer Komplementärtechnolo-gien zu Produktivitätssteigerungen. Bei der Spillover-Thesewird angenommen, dass anfängliche Produktivitätssteige-rungen in IKT-produzierenden Branchen mitZeitverzögerung auch weitere Branchen, ins-besondere solche die IKT intensiv nutzen, er-reichen.

2. Wie der IKT-Produktivitätsbeitraggemessen wird: Growth Accountingund ökonometrische Schätzungen

2.1. Growth Accounting: Ursachen des Produktivitätswachstums

Growth Accounting zerlegt das Produktivi-tätswachstum in seine Inputbeiträge. Dabeiwerden Output- und Inputgrößen meist in Re-lation zum Faktor Arbeit gesetzt (Jorgensonet al., 2005, 2007; Aghion und Howitt, 2007)

und als dynamische Gleichung formuliert, d.h. die Wachs-tumsrate der Arbeitsproduktivität (Δln y) wird erklärt durchdie Wachstumsraten der Inputfaktoren. Bei diesem Ansatzwird zwischen der Kapitalintensität von IKT-(Δln kIKT) undNicht-IKT-Gütern (Δln kNIKT) unterschieden und zusätzlich dieArbeitsqualität (Δln LQ) als erklärender Faktor für die Ar-beitsproduktivität genommen. Der Wachstumsbeitrag vonIKT lässt sich weiter isolieren indem das Wachstum der to-talen Faktorproduktivität in IKT-intensiven (Δln AIKT) und nicht-IKT-intensiven Branchen (Δln ANIKT) getrennt betrachtet wird(vgl. Gleichung 2).

Gleichung 2: Inputbeiträge im Growth Accounting

Um nun die Beiträge zum Produktivitätswachstum berech-nen zu können, werden die Wachstumsraten der einzelnenFaktorinputs mit ihren nominalen Faktoreinkommensantei-len gewichtet. Diese beschreiben den wertmäßigen Anteilder beiden Inputfaktoren Kapital ( –υ IKT und –υ NIKT) und Ar-beit ( –υ L) am produzierten Output. Um die beiden TFP-Grö-ßen zu gewichten verwendet man die nominalen Bruttowert-schöpfungsanteile der Branchen ( –ω IKT und –ω NIKT). Die bei-den folgenden Abbildungen zeigen eine Zerlegung des ag-gregierten Wachstums der Arbeitsproduktivität in dessenBeiträge für die USA entsprechend Gleichung 2. Anstellevon jährlich ausgewiesenen Beiträgen werden Durchschnit-te über drei Perioden gebildet.

In Abb. 3 lässt sich erkennen, dass das Wachstum der Ar-beitsproduktivität in den USA gerade während der New Eco-nomy (1995–2000) stark von einer erhöhten IKT-Kapitalin-tensität getrieben wurde. Während zwischen 1973 und 1995der größere Wachstumsbeitrag noch von Nicht-IKT herrühr-

Output- und Produktivitätsmaße

(Schreyer und Pilat, 2001) Im Gegensatz zum reinen Produktionswert (gross out-put) bietet die Bruttowertschöpfung (value added) den Vorteil, dass durch die Bereinigung um die Vorleis-tungen eine Doppelzählung vermieden wird. Auch bie-tet die Messung nach dem Konzept der Bruttowert-schöpfung eine direkte Verbindung zum Indikator des Pro-Kopf- oder Pro-Stunden-Einkommens, die weit verbreitete Indikatoren zur Messung des Lebensstan-dards sind. Im Falle einfaktorieller Produktivitätsmaße wird der Output in Relation zu einem Inputfaktor gesetzt, übli-cherweise in Form der Arbeitsproduktivität (d.h. Output zu Arbeit). Ebenso ist eine Relation zum Faktor Kapital möglich (Kapitalproduktivität). Bei mehrfaktoriellen Pro-duktivitätsmaßen betrachtet man den Output in Rela-tion zu allen Faktorinputs. Die daraus resultierenden Indikatoren werden dann totale Faktorproduktivität (TFP) oder seltener Multifaktorproduktivität (MFP) ge-nannt.

QLNIKTNIKTIKTIKT Lkky lnlnlnln

NIKTNIKTIKTIKTQ AAL lnlnln

0.25 0.19 0.31

0.4

1.010.58

0.45

0.490.690.25

0.580.38

0.14

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0.54

1.49

2.692.50

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

1973–1995 1995–2000 2000–2006

Nicht-IKT TFP

IKT TFP

Nicht-IKTKapitalintensität

IKTKapitalintensität

Arbeitsqualität

Ursachen des Produktivitätswachstums in den USA

Wachstumsbeiträge in %

Quelle: Jorgenson (2008).

Abb. 3

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IKT und Produktivität4

te, kam es nach 1995 zu einer verstärkten Substitution vonNicht-IKT-Gütern durch IKT-Güter. Darüber hinaus trug dasTFP-Wachstum von IKT-intensiven Sektoren mit 0,58 Pro-zentpunkten ebenfalls maßgeblich zum Produktivitätswachs-tum bei. Obwohl der IKT-Beitrag in den USA auch nach 2000nach wie vor hoch ist, zeigt sich, dass die mit IKT assozi-ierten Produktivitätseffekte abklingen.

Ähnliche Ergebnisse zeigen sich, wenn einzelne Wachstums-beiträge zu einem gemeinsamen Beitrag aus IKT-Kapitalin-tensität und TFP der IKT-intensiven Branchen sowie diesel-ben Beiträge unter zusätzlicher Berücksichtigung der Ar-beitsqualität und den TFP-Beiträgen nicht-IKT-produzie-render Branchen (Knowledge Economy) aggregiert werden(vgl. Abb. 4). Die erste Form der Aggregation entspricht demIKT-Beitrag im engeren Sinne, also ohne Spillover-Effekte.Die »Knowledge Economy« hingegen misst ein breiteresSpektrum an Effekten, die in Zusammenhang mit dem Ein-satz von IKT stehen. Dabei umfasst sie ebenso den Effekteiner sich verändernden Zusammensetzung der Belegschaftmit höherqualifizierten Arbeitern (Komplementaritäten vonHöherqualifizierten und IKT) sowie den gesamtwirtschaftli-chen TFP-Beitrag, also den Beitrag aller Branchen. Insbe-sondere der branchenübergreifende TFP-Beitrag stellt einwichtiges Merkmal für den technologischen Fortschritt unddie Innovationstätigkeit einer wissensbasierten Gesellschaft,wie sie während der New Economy durch IKT angestoßenwurden, dar. Erneut wird hier das Ausmaß einer verstärktenTechnologieorientierung auf das Produktivitätswachstum derUSA, insbesondere im Zeitraum 1995–2000, sichtbar.

Growth Accounting erfasst die in offiziellen Statisti-ken dokumentierten Einflussfaktoren, die zum Arbeits-produktivitätswachstum beitragen. Growth Accoun-ting erlaubt eine Zuordnung der Wachstumseffektezur IKT-Intensität im engeren und der Wissensgesell-schaft im weiteren Sinn. Letztere spiegelt somit auchdie mittelbaren Wachstumseffekte einer verstärktenIKT-Nutzung wider.

2.2. Ökonometrische Schätzung einer Produktionsfunktion

Für die ökonometrische Schätzung ist wie beim GrowthAccounting auch die Cobb-Douglas Funk-tion der Ausgangspunkt, wobei sie folgen-de Form annimmt (Brynjolfsson und Hitt,1995, 2003):

Gleichung 3: Logarithmierte Cobb-Douglas-Produktionsfunktion

Hier wird der Output Q (in Firmen- und In-dustriestudien meist als Bruttowertschöp-fung, in Länderstudien zumeist als BIP er-fasst) in Bezug zu IKT-Kapital C, Kapitalstockvon Nicht-IKT-Gütern K und ArbeitseinsatzL gesetzt. Die Indizes i und t repräsentierenjeweils die Beobachtungseinheit (d.h. Firma,

Totale Faktorproduktivität (TFP)

Die in der Produktionsfunktion ermittelte totale Faktor-produktivität (TFP) errechnet sich als Residuum aus Output, Kapital und Arbeit. Sie misst wie produktiv die einzelnen Inputfaktoren miteinander in der Output-erzeugung kombiniert werden. Unter bestimmten An-nahmen kann TFP dann als technologischer Fortschritt interpretiert werden. Bei Abweichungen von den Annahmen konstanter Skalenerträge, effizienter Pro-duktion und kompetitiver Faktormärkte misst TFP neben nicht-konstanten Skalenerträgen und Änderun-gen in der Effizienz der Produktion auch Änderungen in der Kapazitätsauslastung sowie zyklische Effekte. Berücksichtigt man unterschiedliche Güter- und Pro-duktgruppen, von denen jede Gruppe mit entspre-chenden qualitätsbereinigten Preisen gewichtet wird, ist jede Form von messbarem technologischem Fort-schritt bereits in den (bepreisten) Inputgrößen enthal-ten. Man spricht dann auch von embodied technolo-gischem Fortschritt. Unter diesen Voraussetzungen wird das TFP-Residuum dann als disembodied techno-logischer Fortschritt interpretiert.

0.43

0.59

0.38

0.70

0.81

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0.0

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1973–1995 1995–2000 2000–2006

IKT im engerenSinn

KnowledgeEconomy

Beitrag von IKT und der Wissensgesellschaft zum Produktivitäts-wachstum in den USA

Wachstumsbeiträge in %

Quelle: Jorgenson (2008).

Abb. 4

itititit LKCQ lnlnlnln 321

itit controlsLln3

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IKT und Produktivität 5

Industrie oder Land) sowie die Zeit. Das bestehende IKT-Ka-pital wird bisweilen durch Penetrationsraten approximiert, ineinigen Studien wird z.B. für Telekommunikationskapital dieAnzahl der Telefonanschlüsse pro Einwohner oder für IT-Ka-pital auf Firmenebene die Anzahl der Computer pro Mitar-beiter herangezogen. Übliche Kontrollvariablen sind Zeit-und Dummyvariablen für die jeweilige Beobachtungsein-heit (Fixed-effects-Modelle), wovon letztere konstante idio-synkratische Produktivitätseffekte einfangen – so sind man-che Unternehmen konstant produktiver, z.B. durch gutesManagement oder eine günstige Marktposition.

Im Unterschied zum Growth Accounting werden bei ökono-metrischen Schätzungen die relativen Wachstumsbeiträge dereinzelnen Inputs als Parameter geschätzt und nicht aus derEinkommensstatistik errechnet. Anders als im Growth Accoun-ting können in einer ökonometrischen Schätzung statistischsignifikante sowie kausale Zusammenhänge identifiziert wer-den. Das bedeutet, dass zum Beispiel Aussagen über dieBandbreite des Wachstumsbeitrages aufgrund einer Vielzahlan Beobachtungen einzelner Firmen getätigt werden können.

Eine besondere Herausforderung ist die Interpretation kau-saler Zusammenhänge. So können beispielsweise Investi-tionen in IKT sowohl Treiber als auch Folge von Wirtschafts-wachstum sein. Dies wird auch als Endogenitätsproblembezeichnet, da die Richtung der Kausalität nicht zweifels-frei festgestellt werden kann. Um das Problem der umge-kehrten Kausalität zu umgehen, verwenden einige empiri-sche Untersuchungen verschiedene ökonometrische Me-thoden, in denen die IKT-Variable durch die eigene zeitver-setzte Variable ersetzt wird (z.B. Bloom et al, 2010, Bryn-jolfsson und Hitt, 1995, Hempell, 2005b, Tambe, 2011). Da

aktuelles Wachstum keinen Einfluss auf vergangene Inves-titionen ausüben kann, wird hier die umgekehrte Kausalitätausgeschlossen. Alternativ lassen sich strukturelle Modelleschätzen, bei denen die unterschiedlichen Einflüsse in meh-reren Gleichungen modelliert werden (Koutroumpis, 2009,Röller und Waverman, 2001). Ein anderer Ansatz ist, dieBreitbandpenetration in einem ersten Schritt durch eine Dif-fusionsgleichung, die vom aktuellen Wirtschaftswachstumunbeeinflusst ist, zu schätzen (Czernich et al., 2011).

Ein weiterer ökonometrischer Ansatz betrifft die Schätzungvon TFP-Regressionen (Basu et al., 2003, Inklaar, 2008,Stiroh, 2002a). In diesem Fall bildet das TFP, das unter be-stimmten Bedingungen (siehe Infobox TFP) als Effizienz-gewinn beim Einsatz aller Inputfaktoren interpretiert werdenkann, die abhängige Variable, die durch IKT erklärt wird.Dieser Ansatz bietet somit einen Test, ob sich durch denIKT-Einsatz Spillover-Effekte ergeben, die nicht durch die(IKT-)Kapitalintensität erfasst werden. Da sich Spillover-Ef-fekte vor allem in Zweitrundeneffekten materialisieren, wirdin diesem Ansatz vor allem die statistische Signifikanz derzeitversetzten Auswirkung von IKT betrachtet. Von beson-derem Interesse sind hierbei die Verzögerung mit der dieSpillover-Effekte eintreten und die Existenz komplementä-rer Investitionen (z.B. Managementqualität). Beide Fakto-ren sind empirisch oft schwer greifbar.

Neben den genannten Ansätzen existieren andere Zugän-ge, um den ökonomischen Wert der Technologie zu quan-tifizieren. Ein Strang betrachtet die Auswirkungen von IKT-Investitionen auf Profitabilität und versucht somit die Rollevon IKT in strategischen Wettbewerbsvorteilen zu bewer-ten (z.B. Im et al., 2001, Tam, 1998). Aus der Konsumtheo-rie stammt zudem der Ansatz die Konsumentenrente zu kal-kulieren, die in Euro-Werten quantifiziert, wie viel die Kon-sumenten durch die neuen Technologien profitieren (Haus-man et al., 1997, Greenstein und McDevitt, 2009).

Die Schätzung von Produktionsfunktionen stellt eine fle-xiblere Alternative zum Growth Accounting dar. Mit ihrkönnen konkrete, kausale Aussagen über den Beitrageiner Erhöhung des IKT-Kapitals zum Produktivitäts-wachstum getroffen werden. Zuverlässige Ergebnissekönnen jedoch nur von Studien erwartet werden, diedas Problem des möglichen Einflusses von Produktivi-tätswachstum auf IKT-Investitionen adressieren.

3. Übersicht der empirischen Evidenz des IKT-Beitrags zur Produktivität

3.1. Erster Überblick

Die Fülle der Studien zu IKT und Produktivität bedarf nebeneiner Unterscheidung nach dem methodischen Ansatz auch

Faktorelastizität und Grenzprodukt

Durch Schätzung der Cobb-Douglas Produktions-funktion erhält man mit dem geschätzten Parameter β1 in Gleichung 3 direkt die Elastizität des Faktorinputs IKT-Kapital. Dieser gibt an, um wie viel Prozent sich der Output bei einer einprozentigen Erhöhung des IKT-Kapitals verändert. Zur Bemessung des wertmäßigen Euro-Betrags, um den sich der Output bei einer Er-höhung des IKT-Kapital verändert, benötigt man das Grenzprodukt des IKT-Kapitals (GPIKT), welches sich durch Umformulierung der Elastizität mit Q (Output) und C (IKT-Kapital) wie folgt errechnen lässt:

Das Grenzprodukt gibt den Effekt des letzten aus-gegebenen Euro für IKT-Kapital an.

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IKT und Produktivität

einer Unterscheidung nach weiteren Kriterien. Ein wichtigerAspekt ist dabei das untersuchte IKT-Produkt. Verschiede-ne Studien fokussieren sich ausschließlich auf die Kommu-nikationstechnologie, die wiederum in Studien zur Daten-übertragung, in erster Linie Breitband, und zu Sprachtele-fonie (sowohl Festnetz als auch Mobilnetz) unterteilt wer-den können. Eine weitere Kategorie bilden Studien zur In-formationstechnologie (Computerausrüstung und deren Pe-ripherie). Erst durch Weiterentwicklung der Preisdeflatorenund der Einordnung von Software als Investition in den öf-fentlichen Statistiken wird zunehmend auch Software be-rücksichtigt. Ein weiteres wichtiges Unterscheidungsmerk-mal ist die Aggregationsebene der Beobachtungseinhei-ten, also Firmen, Industrien und Länder.

Tab. 1 bietet eine Übersicht über diese Unterscheidungs-merkmale und nennt die zwei meistzitierten Arbeitspapierein ihrem jeweiligen Feld (gemessen nach dem Google Cita-tion Index). Wie sich aus der Höhe des Google Citation In-dexes ergibt, liegen die Schwerpunkte in der existierendenForschung vor allem auf der Untersuchung des Einsatzesvon Informationstechnologien in Firmen undauf der Länderebene für IKT im Allgemei-nen. Im Bereich der Kommunikationstech-nologie überwiegen ökonometrische Studi-en, für IT- und IKT-Maße Growth-Accoun-ting-Studien. Das jüngste Feld befasst sichmit dem Produktivitätseffekt von Breitband,während zum Einsatz von Sprachtelefonieauf Firmen- oder Datenübertragung auf In-dustrieebene bislang noch keine Studienexistieren.

Die bestehende Literatur zum Wachs-tumsbeitrag von IKT umspannt ver-schiedene Aggregationsebenen undeinzelne Technologien. Growth Accoun-ting wird besonders auf der Makroebe-ne, Produktionsfunktionen auf der Mi-kroebene verwendet.

6

3.2. Growth-Accounting-Ergebnisse

Abb. 5 vergleicht die Wachstumsraten der gewichteten IKT-Kapitalintensität für unterschiedliche Growth-Accounting-Stu-dien. Trotz der Verwendung standardisierter Methoden undgrößtenteils identischer Datenquellen unterscheiden sich dieErgebnisse im Einzelnen. Die Ursachen dafür finden sich ne-ben verschiedenen Beobachtungszeiträumen in der Verwen-dung unterschiedlicher Preisdeflatoren und Kapitalrenten, wo-von letztere in die Gewichtungen durch die Faktoreinkommens-anteile einfließen. Zudem weichen manche Studien die res-triktiven Annahmen durch Berücksichtigung der Kapazitäts-auslastung sowie nicht-kompetitiver Faktormärkte auf (z.B. Oliner et al., 2007).

Wie der Vergleich zwischen USA (blaue Linien) und EU (ro-te Linien) in Abb. 5 zeigt, investierte die EU in den späten1990er Jahren deutlich weniger in IKT, was sich aufgrundder niedrigen Arbeitsproduktivität jedoch für denselben Zeit-raum weniger stark im Beitrag der IKT-Kapitalintensität nie-derschlägt. In den 2000er Jahren flauen in beiden Regio-nen die Investitionen ab.

Tab. 1 Star Paper Matrix

IKT-Produkt-/ Aggregationsebene

Firmenebene Industrieebene Länderebene

Sprachtelefonie (Mobilnetz/Festnetz)

– Greenstein/Spiller (1995, 44); Correa (2006, 14)

Röller/Waverman (2001, 441); Hardy (1980, 184)

Daten (Internet/Breitband)

Grimes et al. (2009, 6) – Lehr et al. (2006, 73); Crandall (2007, 58)

IT (Hardware/Software) Bresnahan (2002, 1609); Brynjolfsson/Hitt (1996, 1319)

Baily/Lawrence (2001, 241); Stiroh (1998, 133)

Gordon (2000, 1123); Jorgenson (1999, 298)

IKT Allgemein Bertschek/Kaiser (2004, 118); Hempell (2005, 92)

Stiroh (2002b, 608); Morrison (1997, 251)

Oliner/Sichel (2000, 1417); Jorgenson (2001, 991)

Bemerkung: Nach dem Erscheinungsjahr ist die Anzahl der Google Scholar Citations angegeben. Quelle: Google Citation Index (Erhebung Frühling 2011).

Wachstumsrate der IKT-Kapitalintensität und als Prozentsatz der Arbeitsproduktivität in den USA und der EU, 1970–2008

0.0

0.2

0.4

0.6

1970 1980 1990 2000 20100.0

0.5

1.0

1.5

1970 1980 1990 2000 2010

Jahr

Gewichtete Wachstumsrate in %

USA EU-15

Jahr

Anteil in %

Abb. 5

Quellen: USA Daten: Cette(2009), Gordon(2010), Jorgenson(2001, 2007, 2008), Oliner(2007);EU Daten: EUKLEMS(2008), EC (2011), O’Mahoney (2009), Timmer (2003), Van Ark (2002, 2008),Vijselaar (2002).

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IKT und Produktivität

Die nächsten beiden Graphiken (vgl. Abb. 6) zeigen die ge-wichteten TFP-Wachstumsraten. Wie bereits erwähnt ist dasTFP eine wichtige Maßzahl, da sie Effizienzgewinne wider-spiegelt. Deutlich wird hier die wesentlich größere Bedeu-tung der IKT-produzierenden Industrie in den USA, da alleUS-basierten Studien einen höheren Wachstumsbeitrag vonIKT finden als die europäischen. Für das aggregierte TFPüber alle Sektoren zeigt sich, dass seit 1995 das TFP inden USA deutlich höher liegt als in Europa. Jedoch zeigendie letzten von der Europäischen Kommission veröffent-lichten Daten wieder einen Trend, der an die Produktivitätvor 1995 anschließt.

Weitere Unterschiede zwischen Europa und den USA wer-den deutlich, wenn man das Wachstum der Arbeitsproduk-tivität nach Sektoren unterscheidet (vgl. Abb. 7). Demnach

hat die USA nicht nur Produktivitätsvortei-le bei IKT-produzierenden, sondern auchbei IKT-intensiven (d.h. stark IKT-nutzen-den) Sektoren, wie z.B. der Finanzindus-trie, forschungsintensiven Sektoren undUnternehmensdienstleistungen. Die EU hin-gegen hat höhere Wachstumsraten in nicht-IKT-intensiven Sektoren. Angesichts diesererfolgreicheren Nutzung von IKT in den USAstellt sich die Frage nach nicht erfasstenkomplementären Investitionen, wie zumBeispiel schwer quantifizierbares Organi-sationskapital und Managementqualität. Ineiner der wenigen Studien hierzu erhebenBloom et al. (2010) Managementqualität,um Unterschiede in der IKT-Produktivitätzwischen Großbritannien und den USA zuerklären. Acharya und Basu (2010) verwen-den immaterielles Kapital, wodurch sich dasTFP-Residuum verkleinert.

Betrachtet man den Beitrag der Wissensgesellschaft (IKTim weiteren Sinne) zur Arbeitsproduktivität aus unterschied-lichen Quellen für die USA und Europa (vgl. Tab. 2), lassensich für beide Regionen ähnlich hohe Beiträge konstatie-ren. Dennoch verzeichnet die USA für den Zeitraum 1995–2005 eine deutlich höhere Bandbreite der Wachstumsbei-träge nach oben. Hinsichtlich des IKT-Beitrags liegt Europadagegen noch bis Ende 2000 signifikant hinter den Wachs-tumsbeiträgen der USA. Erst nach 2000 nähern sich dieseaneinander an, während der IKT-Beitrag in Europa tenden-ziell zurückgeht.

Growth-Accounting-Studien in Euro pa und den USAzeigen einen hohen Anteil von IKT am Produktivitäts-

wachstum in den vergangenen Jahr-zehnten. Der Wachstumsbeitrag vonIKT in den USA war meist höher als inEuropa, doch besonders beim IKT-Wachstumsbeitrag im weiteren Sinne(also über einen gesamtwirtschaftli-chen Technologietransfer im Hinblickauf eine voranschreitende Wissensge-sellschaft) konn te Europa in den letz-ten Jahren aufholen.

3.3. Ergebnisse zur Outputelastizität von IKT

Der zweite große Literaturstrang zu IKTund Produktivität schätzt die Auswirkungeines Mehreinsatzes von IKT-Kapital aufOutput (entspricht dem Parameter β1 in

7

Gewichtete Wachstumsraten des TFP in den USA und der EU, 1970–2008

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1970 1980 1990 2000 20100.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1970 1980 1990 2000 2010

Jahr

%

USA EU-15

Jahr

im IKT-Sektor über alle Sektoren %

Abb. 6

Quellen: USA Daten: Cette (2009), Gordon (2010), Jorgenson (2001, 2007, 2008), Oliner (2007);EU Daten: EUKLEMS (2008), EC (2011), O’Mahoney (2009), Timmer (2003), Van Ark (2002,2008), Vijselaar (2002).

8.1

1.2 0.3

10.0

4.7

-0.2

5.9

2.0 2.1

7.5

1.91.0

-2

0

2

4

6

8

10

12

IKTproduzierend Nicht-IKT

US EU

Wachstum der Arbeitsproduktivität nach IKT-Sektoren

Arbeitsproduktivitätswachstum in %

Quelle: Inklaar et al. (2003)

1990–1995 1995–2001 intensiv

IKT IKTNicht-IKTIKT

produzierend intensiv

Abb. 7

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IKT und Produktivität

Gleichung 3). In der gängigen modifizierten Cobb-DouglasSpezifikation wird dieser Effekt in prozentualen Veränderun-gen gemessen. Das heißt, β1 sagt aus, um wie viel sichder Output erhöhen würde wenn IKT-Investitionen um 1%gesteigert würden. In der Literatur existieren verschiedeneAbweichungen von dieser Spezifikation, die unten jedochzur besseren Vergleichbarkeit nicht berücksichtigt werden.Da die meisten Studien mehrere Elastizitäten publizieren,wird für den Vergleich in Abb. 5 stets die mit der konserva-

tivsten Methode durchgeführte Schätzungherangezogen (z.B. Fixed-Effects-Schät-zung, endogenitäts-kontrollierende Schätz-methoden). Eine Auflistung der verwende-ten Studien findet sich im Anhang.

Das Histogramm in Abb. 8 zeigt eine Häu-fung der geschätzten Elastizitäten rund umden Bereich 0,05 mit einigen positiven Aus-reißern. Es finden sich aber auch einige we-nige negative Elastizitäten. Zudem zeigt sichin der rechten Graphik, dass über den Zeit-ablauf und der damit einhergehenden Erhö-hung des IKT-Kapitalstocks auch die Elasti-zitäten ansteigen.

Die Schätzungen der Elastizitäten im Rah-men der IKT-Produkt-/Aggregationsebene-Matrix in Tab. 3 zeigen keine systematischenUnterschiede der Elastizitäten nach Aggre-gations- oder Produktebene. Interessanter-weise liefern auch Unterscheidungen nachRegionen – anders als in den Growth-Ac-counting-Studien – keine signifikanten Un-terschiede. Insgesamt ergeben die Studi-en zu den Outputeffekten durch den Einsatzvon IKT-Kapital ein recht homogenes Bildmit einem Mittelwert von 0,05–0,06. Dasheißt also, dass eine Erhöhung der IKT-In-vestitionen um 10% ein Outputwachstumvon ca. 0,5–0,6% zur Folge hat. Es ist zubetonen, dass die untersuchten Studienzum Großteil das Problem der umgekehr-

ten Kausalität adressieren.

Deutlich ambivalenter sind die Ergebnisse der TFP-Regres-sionen und anderer empirischer Studien zur GPT-Hypo-these. Brynjolfsson und Hitt (2003), Baily and Lawrence(2001) und Basu (2003) finden positive empirische Evidenzfür die Existenz von Spillover-Effekten und IKT als GPT fürdie USA. Einige schließen aufgrund von Produktivitätsver-

gleichen zwischen Industrien auf eine indi-rekte Verifizierung der Spillover-These (Bos-worth und Triplett, 2003, Stiroh, 2002), wäh-rend andere wiederum keinerlei Beweisehierfür sehen (Inklaar et al., 2008, Van Arkund Inklaar, 2005). Andere Studien verglei-chen anhand zahlreicher deskriptiver Statis-tiken IKT mit vergangenen bahnbrechendenTechnologien wie Elektrizität. WährendCrafts (2002) und Jovanovic und Rousseau(2005) hervorheben, dass IKT den Vergleichmit anderen großen technologischen Er-neuerungen nicht scheuen muss, zieht Gor-don (2000) eine eher skeptische Schlussfol-

8

Tab. 2 Übersichtstabelle zum Beitrag von IKT zur Arbeitsproduktivität in %

EU USA IKT

Beitrag Knowledge Economy Beitrag

IKT Beitrag

Knowledge Economy Beitrag

1990–1995 17 88 57 83 1995–2000 42 78 59–66 81–98 2000–2005 45 67 33–43 70–92 2003–2007 31 89

Quellen: USA Daten: 1990–95: Jorgenson (2001); 1995–2000: Cette (2009), Jorgenson (2001); 2000–05/6: Gordon(2010), Jorgenson (2008), Oliner (2007); EU Daten: 1990–95: Van Ark (2002); 1995–2000: O’Mahoney und Timmer (2009); 2000–05: EUKLEMS(2008), Van Ark und Inklaar (2005) 2003–07: EC (2011).

Häufigkeit der Elastizitäten und Elastizitäten im Zeitverlauf

-0.1

0.0

0.1

0.2

0.3

1980 1985 1990 1995 2000 2005

Quelle: Berechnungen der Autoren.

0

2

4

6

8

-0.1 0.0 0.1 0.2 0.3

Outputelastizität von IKT

Anzahl der Studien

Lineare Schätzung erfolgt anhand gewichteter Beobachtungen nach ihrer Präzision.

IKT-Elastizität

Jahr

Abb. 8

Tab. 3 Elastizitäten nach Aggregationsebene und IKT Produkt (Anzahl der Studien in Klammern)

IKT-Produkt-/ Aggregationsebene

Firmen- ebene

Industrie- ebene

Länder- ebene

Sprachtelefonie (Mobilnetz/Festnetz)

– – 0,16 (1)

Daten (Internet/Breitband)

– – 0,045–0,16 (3)

IT (Hardware/Software) 0,015–0,39 (15) -0,071–0,17 (2) –

IKT 0,049–0,15 (3) 0,031–0,066 (2) -0,013–0,138 (2)

Quelle: Gesichtete Studien im Appendix.

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IKT und Produktivität

gerung bezüglich des GPT-Charakters von IKT. Trotz derFülle an anekdotischer Evidenz über Innovationen, die ausder Verwendung von IKT entstehen (Brynjolfsson und Saun-ders, 2010), sowie der Aussage: »the suspect's fingerprintsare all over the crime scene« – die Fingerabdrücke desVerdächtigen sind überall am Tatort zu finden (Basu et al.,2003) – steht ein empirisch eindeutiger Beweis der GPT-Hypothese noch aus.

In den bestehenden Produktivitätsstudien liegt diedurchschnittliche Outputelastizität von IKT-Investi-tionen zwischen 0,05 und 0,06: Eine Steigerung derIKT-Investitionen um 10% steigert den Output so-mit um 0,5–0,6%. Diese Zahl ist in den letzten Jah-ren tendenziell gestiegen.

4. Fazit und Fragen für die Zukunft

Der hier dargestellte Fahrplan macht deutlich, dass der Bei-trag von IKT zum Produktivitätswachstum einzelner Unter-nehmen, Sektoren oder Volkswirtschaften unabhängig vonder Messmethode oder der Aggregationsebene beträcht-lich ist. Sowohl Growth Accounting als auch Produktivitäts-studien kommen zu Ergebnissen, die der IKT eine Vorrei-terrolle bei der Sicherung nachhaltigen Wachstums einräu-men. Dennoch herrscht in der Literatur bei einigen Fragennoch kein abschließender Konsens:

Welche Bedeutung haben Komplementärinvestitionen, ins-besondere in Form von immateriellem (nicht messbarem)Kapital?

Die bestehenden Studien zeigen, dass manche Unterneh-men in der Lage sind IKT produktiver einzusetzen und dem-nach einen höheren Wachstumsbeitrag von IKT erzielen.Es gilt nun, die Gründe hierfür weiter zu erforschen und ins-besondere die »weichen« organisationalen und strategischenFaktoren zu identifizieren und zu quantifizieren. Fundierte Er-kenntnisse zu den wichtigen Komplementärfaktoren kön-nen sowohl für Unternehmen als auch die Politik hochrele-vant sein um IKT-Investitionen optimal nutzen zu können undsomit als Motor für Firmenerfolg und Produktivitätswachs-tum zu erhalten.

Treibt die IKT-produzierende Industrie den Fortschritt oderist es die Diffusion der Technologien in andere Sektoren?Ist es embodied oder disembodied technologischer Fort-schritt?

Die IKT-produzierende Industrie erzielt kontinuierliche Fort-schritte in der Entwicklung und Vermarktung neuer Infor-mations- und Kommunikationstechnologien und stellt da-mit einen entscheidenden Motor des Fortschritts und des

Wachstums dar. Von mindestens gleichrangigem Interesseist jedoch die Frage, ob Wachstum durch die Diffusion undNutzung von IKT (die »Wissensökonomie«) weiter angetrie-ben wird. Die Bestätigung diese These, insbesondere aufsektoraler Ebene würde somit den IKT-Wachstumsbeitragdem einer »General Purpose Technology«, die als Steigbü-gel für weitere Innovationen dient, gleichsetzen.

Welchen Beitrag können wir von IKT in Zukunft erwarten?Gibt es einen Zweitrundeneffekt oder ist dieser bereits aus-geschöpft?

Empirische Studien müssen sich zwangsläufig auf histori-sche Daten stützen. Neue Dienste und Technologien wiemobile Breitbandtechnologien oder Ethernet zur Datenüber-tragung über kürzere Strecken können in ihrem Wachstums-beitrag noch nicht quantifiziert werden. Dennoch deutet vie-les darauf hin, dass der positive Effekt von IKT in der Zukunftzumindest gleichbleibt, wenn nicht sogar anwächst. Zudemfindet die Literatur häufig Zweitrundeneffekte von IKT-In-vestitionen mit einer gewissen Zeitverzögerung, die denWachstumsbeitrag gegebenenfalls noch weiter anwach-sen lassen.

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IKT und Produktivität

Appendix

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Tab. A.1 Übersicht der Elastizitäten

Erstautor Publ. Jahr Elastizität Einheit Daten Region Anz. Beob/J Beginn Ende Black 2001 0,050 Firma 1987 1993 AM 638 Black 2004 0,296 Firma 1993 1996 AM 284 Bresnahan 2002 0,035 Firma 1987 1994 AM 300 Brynjolfsson 1996 0,044 Firma 1987 1991 AM 702 Brynjolfsson 1995 0,052 Firma 1988 1992 AM n.a. Brynjolfsson 2003 0,058 Firma 1987 1994 AM 1 324 Dewan 1997 0,090 Firma 1988 1992 AM 773 Gilchrist 2001 0,021 Firma 1986 1993 AM 580 Hitt 1996 0,048 Firma 1988 1992 AM 370 Lichtenberg 1995 0,098 Firma 1988 1991 AM 1 315 Tambe 2011 0,041 Firma 1987 2006 AM 1 800 Bertschek 2004 0,152 Firma 2000 2000 EU 212 Bloom 2010 0,015 Firma 1995 2003 EU 4 809 Hempell 2004 0,041 Firma 1996 1998 EU 972 Hempell2 2005 0,060 Firma 1994 1999 EU 1 177 Mahr 2010 0,130 Firma 2000 2008 EU 182 Hempell1 2005 0,049 Firma 1994 1999 EU 1 222 Loveman 1994 – 0,060 Firma 1978 1984 WW 60 Basant 2006 0,115 Firma 2003 2003 AS 266 McGuckin 2002 0,170 Industrie 1980 1996 AM 10 Stiroh 2002 – 0,071 Industrie 1973 1999 AM 18 Acharya 2010 0,031 Industrie 1973 2004 WW 384 Omahoney 2005 0,066 Industrie 1976 2000 WW 55 Venturini 2009 0,138 Land 1980 2004 EU 15 Dewan 2000 – 0,013 Land 1985 1993 WW 36 Koutroumpis 2009 0,012 Land 2002 2007 WW 22 Madden 2000 0,162 Land 1975 1990 WW 43 Röller 2001 0,045 Land 1970 1990 WW 21 Sridhar 2007 0,150 Land 1990 2001 WW 63 Bemerkung: Region = AM: Amerika, AS: Asien, WW: Weltweit.

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IKT und Produktivität12

Autoren der Studie

Prof. Dr. Tobias Kretschmer Tobias Kretschmer studierte Betriebswirtschaftslehre an der Universität

St. Gallen und promovierte in Volkswirtschaftslehre an der London

Business School. Vor seiner Professur war er als Post-Doc an INSEAD

(2000–2001), Fontainebleau, und als Assistenzprofessor an der London

School of Economics (2001–2006) tätig.

2006 nahm er einen Ruf auf den Lehrstuhl für Strategie, Technologie

und Organisation an der Ludwig-Maximilians-Universität München an.

Neben seiner Tätigkeit an der LMU ist er seit Oktober 2010 Bereichs-

leiter für die Abteilung Industrieökonomik und neue Technologien am

ifo Institut München.

Seine Forschungsinteressen und Arbeitsschwerpunkte liegen in der Strategie und Ökonomie

von Hochtechnologie-Industrien und Forschung zur Produktivität einzelner Unternehmen und

Sektoren.

Mag.a Mélisande Cardona, MBR Mélisande Cardona studierte Volkswirtschaft an der Wirtschaftsuni-

versität Wien und der Universidad de Buenos Aires. Nach dem Studium

arbeitete sie für die österreichische Regulierungsbehörde für Telekom-

munikation, wo sie sich vor allem mit der Wettbewerbsanalyse von

Mobiltelefon- und Breitbandinternetmärkten beschäftigte. Seit Juni 2007

ist sie Doktorandin am Institut für Strategie, Technologie und Organisa-

tion an der Ludwig-Maximilians-Universität München.

Frau Cardona forscht zur Adoption und Diffusion von Informations- und

Kommunikationstechnologien (IKT). Einen Schwerpunkt stellt dabei die empirische Untersu-

chung von Spillover-Effekten durch die Nutzung von IKT dar.

Dr. Thomas Strobel Thomas Strobel ist wissenschaftlicher Mitarbeiter des Bereichs Inter-

nationaler Institutionenvergleich und des Bereichs Industrieökonomik

und neue Technologien am ifo Institut. Er studierte Volkswirtschafts-

lehre an der Universität Konstanz und der Ludwig-Maximilians-Uni-

versität in München. 2009 promovierte er an der Ludwig-Maximilians-

Universität zum Dr. oec. publ.

Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich der Produktivitäts-

analyse und Wachstumsempirie. Dabei beschäftigt er sich insbesondere

mit dem Einfluss von Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) und qualifika-

tionsverzerrtem technologischen Fortschritt auf das Produktivitätswachstum von Wirt-

schaftszweigen sowie sektoralem Strukturwandel.