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22. Dezember 2021
Wie immer um diese Jahreszeit stecken wir mitten in den Festvorbereitungen und manch einer fasst auch wieder gute Vorsätze für das neue Jahr – und wie immer erstellen wir Volkswirte unsere Ausblicke mit Prognosen für die nächsten zwölf oder vierundzwanzig Monate. Die Entwicklungen in den vergangenen beiden Jahren sollten jedoch selbst die stursten Vertreter der Gattung „Igel“ davon überzeugt haben, dass sich die Zukunft sehr viel schlechter vorhersagen lässt als wir gern glauben möchten. Dabei werden insbesondere Probleme der „systemischen Komplexität“ unseres Erachtens weder von den Prognostikern noch von den Rezipienten der Prognosen hinreichend gewürdigt. Der künftige Verlauf der COVID-19-Pandemie und die erhoffte, langsame Auflösung der Lieferengpässe sind die beiden zentralen Annahmen – wohlgemerkt: Annahmen, nicht Vorhersagen –, die für die BIP- und Inflationsprognosen derzeit entscheidend sind. Beide Annahmen sind praktisch Lehrbuchbeispiele für systemische Komplexität. Das gilt vermutlich auch für den Philips-Kurven-Ansatz, auf dem die Inflationsprognosen meist beruhen. Seien wir ehrlich: Der Glaube an Inflationsprognosen, womöglich gar an deren Nachkommastellen für einen Zeitraum von mehreren Jahren, ist genauso fundiert wie der Glaube an den Weihnachtsmann. [mehr]
Deutschland-Monitor Wie immer um diese Jahreszeit stecken wir mitten in den Festvorbereitungen und manch einer fasst auch wieder gute Vorsätze für das neue Jahr - und wie immer erstellen wir Volkswirte unsere Ausblicke m it Prognosen für die nächst en zwölf oder vierundzwanzig Monate. Dabei gibt es n och immer viele Prognosti k er, die Phillip Tetlock in seinem Buch Superforecasting als „Igel" bezeichnet. Diese halten unbeirrt an ihrer s ehr subjektiven Sicht auf die Welt und die Funk tionsweise der Wirtschaft fest, blicken niemals zurück auf ihre früheren Fehl prognosen und können daher ihre neu esten Prognosen ohne jedwede Selbst zweifel i m Brustton der Überzeugung verkünden. U nd sie finden auch ihr Publi kum, das diese Prognose n gern und dankbar hört - denn schließlich wird damit unser aller tief verwurzeltes Bedürfnis nach Sicherheit bedient. Die Entwicklungen in den vergangenen beiden Jahr en sollten jedoch selbst d ie stursten Vertreter d er Gattung „Igel" davon überzeugt h aben, dass sich die Zu kunft sehr viel schlechter vorhersagen lässt al s wir gern glauben möchten. Von „Sicherheit" haben wir da noch gar nicht gesprochen. Dies gilt sowohl für „be kannte Unbekannte" (wie Wirbelstürme oder a ndere Wetterereignisse) als auch für „unbekannte Unbekannte", al so Ereignisse, die auch in Szenarien, d ie Risi ken ernsthaft u nd nicht nur als prophylaktische Entschuldigung für F ehlprogno sen diskutieren, n icht einmal als Extremrisiken oder „schwarze Schwäne" auftre ten. Der Mangel an Sicherheit hat ganz grundlegende Auswirkungen auf das Prognosehandwerk. Es geht hier nicht nur darum, dass man im Nachhinein überrascht feststellt: „ Dieses Ereignis haben wir nicht kommen sehen!" N ein - es geht darum, wie das System selbst f unktioniert und wie umfangreich das für volkswirtschaftlic he Prognosen relevant e System eigentlich ist. Ein reines mak roökonomisches M odell reicht nicht mehr aus. Angesichts der Pandemie, des Klimawandels und der Digitalisierung müssen wir ganz of fensichtlich das ge samte System - Gesellschaft, Wirtschaft, T echnologie - in seiner v ollen Kom plexität in den Blick nehmen. Manche einschlägigen Wechselwirkungen werden bereits diskutiert: Führt eine Impfpflicht z u stärkeren Spannungen in der Gesell schaft, womöglich sogar zu Unruhen? Wird eine Energiespeichertechnologie entwickelt, die erneuerbare Energien von den Launen der Natur unabhängiger macht? Aus diesen eng miteinander zusammenhängenden W echselwirkungen ergeben sich Entwicklungen, d ie sich mithilfe linearer Gleichungen nicht mehr fassen lassen. V ielleicht lassen sie sich auc h gar nicht abbilden. Dieses Pro blem der „Systemkomplexität" w ird unseres Erachtens weder von den Prognos tikern noch v on den Rezipienten der Prognosen hi nreichend gewürdigt. Autoren Stefan Schneider +49 69 910-31790 stefan-b.schneider@db.com Miriam Killian Editor Stefan Schneider Deutsche Bank AG Deutsche Bank Research Frankfurt am Main Deutschland E-Mail: marketing.dbr@db.com Fax: +49 69 910-31877 www.dbresearch.de DB Research Management Stefan Schneider 22. D ezember 2021 Die Bedeutung systemischer Komplexität und Kritikalität für volkswirtschaftliche Prognosen Die Bedeutung systemischer Komplexität und Kritikalität für volkswirtschaftliche Prognosen 2 | 22. Dezember 2021 Deutschland-Monitor Die Pandemie hat gezeigt, wie komplex unsere Welt ist Im Januar 2020 meldeten die chinesischen Behörden, dass in der Stadt Wuhan ein neuartiges Coronavirus aufgetreten sei, das Lungenentzündungen verursa che. Dieses zunächst lokale und scheinbar weit entfernte Ereignis hat sich rasch zu einer globalen Pandemie ausgeweitet und unsere Lebensgewohnheiten dau erhaft verändert. Für die Weltwirtschaft ist die COVID-19-Pandemie der größte Schock seit dem Zweiten Weltkrieg. Und sie zeigt eindrucksvoll auf, wie sich Komplexität bemerkbar macht: Unsere globalisierte Welt ist inzwischen als kom plexes System aus miteinander in Beziehung tretenden Untersystemen zu ver stehen. An der Pandemie lässt sich erkennen, wie eine plötzliche Veränderung der bisherigen Dynamik die Weltwirtschaft erschüttern und sie in einen instabi len Zustand versetzen kann. Gleichzeitig führt die Entwicklung vor, dass Sys temkomplexität als Risikofaktor für ein System immer noch deutlich unterschätzt wird. Erstes Auftreten und Ausbreitung von SARS-CoV-2 Das durch das neuartige Coronavirus verursachte schwere Atemwegssyndrom (SARS-CoV-2) trat überhaupt nur auf, weil der Wirt, das Virus und verschiedene weitere Faktoren auf der Ebene der Menschen, der Fauna und der Ökologie gleichzeitig zusammentrafen. 1 Weil ihre natürlichen Lebensräume drastisch schwinden, kommen Wildtiere näher an menschliche Siedlungen heran. Dadurch teilen sich viel mehr Arten denselben Raum und es kommt zu einer historisch einmaligen Verdichtung von Menschen, Tieren und auch Pathogenen. Weil der Kontakt zwischen Menschen und Wildtieren intensiver wird, können Vi ren zunehmend überspringen. So steigt das Risiko von Zoonosen, also der Übertragung von krank machenden Keimen von Tieren auf Menschen. Rund 75% der neuen Infektionskrankheiten sind als Zoonose anzusehen. Insofern wurde die derzeitige Pandemie seit Langem vorhergesagt und ist alles andere als ein „schwarzer Schwan". 2 Im Gegensatz zu früheren Zoonosen wie SARS, MERS oder Ebola hat SARS-CoV-2 der Weltwirtschaft einen Stock in die Spei chen geworfen, weil das Virus ungewöhnlich schwer nachzuverfolgen und unter Kontrolle zu bringen ist: Es verbreitet sich leicht und kann bereits vor dem Auf treten von Symptomen übertragen werden. 3 Der weltweite Reiseverkehr hat die rasche Ausbreitung von SARS-CoV-2 zusätzlich erleichtert. Soziale und ökonomische Systeme sind komplex Das Auftreten und die weltweite Verbreitung des neuen Coronavirus haben ge zeigt, dass unsere modernen sozialen und ökonomischen Systeme zwangsläu fig komplex sind. In ihnen wirken zahlreiche Elemente zusammen, die sich ge genseitig anpassen und die direkt oder indirekt miteinander zusammenhängen. Die Komplexitäts-theorie befasst sich mit emergentem Verhalten innerhalb die ser Systeme. Emergentes Verhalten bedeutet, dass das Zusammenwirken der einzelnen Elemente zu Ergebnissen führt, die über die Fähigkeiten der einzel 1 Blanchet, K., Lee, K., Levrat, N., Morel, C., Pittet, D., Tediosi, F., Wernli, D., Young, O. (2021). A Complexity Lens on the COVID-19 Pandemic. International Journal of Health Policy and Manage ment 2 Khoday, K. (2021). Rethinking Nature, Crisis and Complexity after the Pandemic. UNDP Global Policy Network Brief 3 Rogers, K. (2020). Why did the world shut down for COVID-19 but not Ebola, SARS or Swine Flu? COVID-19 zeigt die Fragilität des Systems globale Wirtschaft Enger Kontakt von Menschen und Wildtieren erhöht das Risiko von Zoonosen Emergentes Verhalten erhöht die Systemkomplexität Die Bedeutung systemischer Komplexität und Kritikalität für volkswirtschaftliche Prognosen 3 | 22. Dezember 2021 Deutschland-Monitor nen Elemente hinausgehen. Das beginnt bei Vogelschwärmen oder von Indivi duen getragenen Organisationen und führt über Nachbarschaftsorganisationen in Städten bis hin zu Kontakten in von vielen Arten besiedelten Lebensräumen, die letztlich eine Pandemie auslösen. Es gibt also reichlich Beispiele für emergentes Verhalten. 4 Bei komplexen Systemen ist emergentes Verhalten schwer vorhersagbar und kontrollierbar (etwa das Verhalten von Menschen während der Pandemie), denn es entzieht sich aufgrund seiner zugrunde lie genden Mechanismen über weite Strecken den menschlichen Analysefähigkei ten. So wird die Komplexität eines Systems zum Beispiel daran gemessen, wie umfangreich das Modell sein muss, mit dessen Hilfe das Verhalten des Systems reproduziert werden kann . Nichtlinearität und Potenzgesetze Bei komplexen Systemen besteht per definitionem eine hohe gegenseitige Ab hängigkeit der einzelnen Systemelemente voneinander. Die direkten und indi rekten Interaktionen zwischen diesen Elementen sind typischerweise nicht li near. Diese Nichtlinearität ist neben dem Emergenzphänomen die zweite funda mentale Komponente von komplexen Systemen. Bei einer großen Zahl von nichtlinearen, miteinander verbundenen Komponenten kommt es zu einer kom plexen Dynamik, aufgrund derer sich nach einer gewissen Zeit keine Vorhersa gen mehr für das System treffen lassen. Aufgrund der nichtlinearen Interaktio nen besteht keine Proportionalität zwischen Ursache und Wirkung. Daher kommt es in komplexen Systemen zu einem umfangreichen dynamischen Ver halten, das zu reinen Zufallsergebnissen führen kann. Außerdem ist bei komple xen Systemen zu berücksichtigen, dass ihr Verhalten aufgrund der intensiven Interaktionen zwischen den einzelnen Elementen statistisch nicht mit der Nor malverteilung zu fassen ist. Vielmehr ist aufgrund von Potenzgesetzen eine Ver teilung mit schweren Randbereichen (fat tails) zu beobachten. Die Enden des Spektrums haben also sehr viel mehr Gewicht als bei der Normalverteilung, so dass Extremereignisse oder „schwarze Schwäne" häufiger als erwartet auftre ten. 5 Kaskadierende Effekte und positive Rückkopplung Komplexe Systeme sind robust, aber anfällig: Innerhalb eines bestimmten Korri dors können Schocks durch die Wechselbeziehungen zwischen den einzelnen Komponenten abgefangen werden. Wird dieser Korridor jedoch verlassen, ver stärken sich die Auswirkungen von Schocks gerade durch die intensiven Wech selbeziehungen. 6 In hochkomplexen Systemen entstehen so Übertragungska näle, über die sich ein lokaler Schock durch das gesamte System verbreiten kann. Da komplexe Systeme gerade durch die engen Wechselbeziehungen zwi schen den Elementen des Systems definiert sind, können sich an jedem Knoten praktisch unverzüglich spürbare Auswirkungen auf andere Systemkomponenten ergeben. So werden lokale Ereignisse verstärkt und können sich zu systemi schen Ereignissen mit umfassenden Auswirkungen entwickeln. Aufgrund der Globalisierung lassen sich emergente Risiken nicht mehr auf einen bestimmten Sektor oder eine bestimmte Region einschränken. Aus solchen kaskadierenden Effekten sind die meisten schwerwiegenden Katastrophen entstanden. Wenn sich eine kleine Störung zu einem Risiko entwickelt, dass das gesamte System zu destabilisieren droht, kommt eine positive Rückkopplung zum Tragen. Diese 4 Pines, D. (2014). Emergence: A unifying theme for 21 st century science 5 Helbing. D. (2010). Systemic Risks in Society and Economics 6 Carmona, C. U., Kennet, D. Y., Martinez-Jaramillo, S. (2019). Interconnectedness and financial stability. Journal of Risk Management in Financial Institutions, 12(2), 168-183 Emergente Systeme sind schwer zu prognostizieren Komplexe Systeme sind nichtlinear Lokale Ereignisse können abgefan gen werden, aber auch das ganze System in Instabilität bringen Die Bedeutung systemischer Komplexität und Kritikalität für volkswirtschaftliche Prognosen 4 | 22. Dezember 2021 Deutschland-Monitor positive Rückkopplung erhöht die Wahrscheinlichkeit bzw. verschärft die Folgen emergenter Risiken und macht sie zu systemischen Risiken. 7 Schmetterlinge und Unwetter Die durch die COVID-19-Pandemie ausgelösten Unsicherheiten haben gezeigt, wie kaskadierende Effekte zu einer unkontrollierbaren Dynamik und einer plötzli chen Systemkrise führen können, weil sich ein kleines, lokales Ereignis plötzlich zu einem massiven weltweiten Problem auswächst. Ganz wie es so bildhaft heißt: Der Flügelschlag eines Schmetterlings in Beijing hat ein Unwetter in New York ausgelöst. Daran lässt sich die Theorie der selbstorganisierten Kritikalität erläutern, der zufolge selbst marginale Ereignisse zum Umkippen hochkomple xer Systeme führen können, wenn sich diese bereits nahe ihrem kritischen Punkt befinden. Ursprünglich wird mit dem Begriff ein chaotisches Verhalten in der Natur beschrieben. Selbstorganisierte Kritikalität gilt jedoch auch für von Menschen entwickelte soziale Systeme. Das individuelle Verhalten einzelner Wirtschaftssubjekte, die jeweils rationale Optimierungsprozesse verfolgten, treibt die Parameter für die Systemstabilität tendenziell zum kritischen Punkt. Wenn dieser Punkt überschritten wird, verhält sich das System dynamisch insta bil und wird damit anfälliger für Schocks. Die COVID-19-Krise hat unsere sozioökonomischen Systeme über einen sol chen kritischen Punkt hinausgetrieben und so zu einer Verschiebung des Sys tems geführt. Damit haben sich die Rückkopplungen und das Verhalten inner halb des Systems so geändert, dass der bisherige Status quo überholt ist und sich eine „neue Normalität" herausbildet. Weil Systeme von früheren Entwick lungen bestimmt werden und pfadabhängig sind, beeinflusst die bisherige Ab folge von Ereignissen auch die künftige Abfolge. Eine Bewegung entlang des Pfads ist irreversibel. Eine Rückkehr zum früheren Status ist nicht möglich. Selbst wenn die Lage wieder so wird wie vor der Pandemie, kehren die betroffe nen Systeme womöglich nicht in den Ursprungszustand zurück. 8 Gibt es einen Status quo für die Wirtschaft? Ob es überhaupt einen (ex-ante) Status quo gibt, lässt sich durchaus diskutie ren - zumindest, wenn man den Begriff „Status quo" als Gleichgewicht des Sys tems vor einem Schock interpretiert. Wirtschaftliche Variablen verändern sich stetig, sodass es in der Wirtschaft nie ein einziges, statisches Gleichgewicht, sondern vielmehr verschiedene dynamische Gleichgewichte gibt. Die Idee eines „wirtschaftlichen Gleichgewichts" ist jedoch lediglich ein theoretisches Konstrukt, das zwar in Modellen existiert, aber in der Wirklichkeit womöglich niemals ein tritt. Volkswirtschaftliche Prognosemodelle berücksichtigen in aller Regel keine strukturellen Veränderungen, sondern gehen von Ceteris-paribus-Annahmen aus. Daher ergibt ein Vergleich der Niveaus vor bzw. nach einem Schock ein unzutreffendes Narrativ. Auch der Vergleich mit einem kontrafaktischen Szena rio, mit dessen Hilfe Zentralbanken den Erfolg ihrer extremen Maßnahmen auf zeigen möchten, ist insofern fragwürdig. Bei systemischen Krisen wie der globa len Finanzkrise oder der aktuellen COVID-19-Pandemie ist es unmöglich, die BIP-Wachstumsverluste anhand von anekdotischen Belegen über Produktions unterbrechungen zu berechnen. Um unerwünschte, irreversible strukturelle Ver änderungen zu vermeiden, müssen systemische Risiken innerhalb der beste henden sozioökonomischen Systeme besser eingeschätzt werden - und es müssen bessere Vorbereitungen dafür getroffen werden. 7 International Risk Governance Council (2010). The Emergence of Risks: Contributing Factors 8 International Risk Governance Council (2010). The Emergence of Risks: Contributing Factors Selbstorganisierte Kritikalität erhöht die Anfälligkeit Kein Weg zum Status quo ante Gibt es im System Wirtschaft so etwas wie Gleichgewicht? Die Bedeutung systemischer Komplexität und Kritikalität für volkswirtschaftliche Prognosen 5 | 22. Dezember 2021 Deutschland-Monitor Beispiele für systemische Krisen, die durch kaskadierende Effekte in komplexen Systemen ausgelöst wurden In den vergangenen Jahrzehnten haben die Globalisierung, Fortschritte bei der Telekommunikation, die Just-in-Time-Produktion und die Internationalisierung des Finanzwesens die Komplexität beträchtlich gesteigert, sodass sich das Sys tem häufiger einem kritischen Punkt annähert. Bei steigender Komplexität neh men parallel dazu auch Externalitäten zu, was zu größerer wirtschaftlicher und sozialer Fragilität führt. Wenn diese Externalitäten zu Rückkopplungseffekten führen, können Kipppunkte schnell erreicht werden. Im 21. Jahrhundert sind be reits mehrfach Ereignisse eingetreten, deren Auswirkungen zwar nicht mit der COVID-19-Pandemie zu vergleichen sind, anhand derer man aber erkennen kann, wie sich Schocks durch kaskadierende Effekte im System ausbreiten. Die globale Finanzkrise: Komplexität wurde zum Brandbeschleuniger Die globale Finanzkrise des Jahres 2008 ist wohl das beste Beispiel dafür, wie kaskadierende Effekte eine schwere Krise auslösen können. Das moderne Fi nanzsystem ist hochgradig komplex und weist intensive nichtlineare Beziehun gen und Interdependenzen innerhalb des Netzwerks auf, die durch die Interban kenmärkte und komplexe Finanzderivate entstanden sind. 9 Im September 2008 kam es nach dem Zusammenbruch von Lehman Brothers zu einer generellen Neueinschätzung der Risiken im Finanzsektor, die letztendlich die Staatsanlei henkrise in Europa auslöste. Daran lässt sich erkennen, wie enge Beziehungen als Übertragungskanäle wirken: Einzelne Schocks können darüber das gesamte System anstecken. 10 Aufgrund der weltweit ungewöhnlich niedrigen globalen Zinsen war es zu einem kräftigen Kredit- und Liquiditätswachstum gekommen. Deshalb mangelte es an einer angemessenen Risikosensitivität, was im Vorfeld des Lehman-Konkurses den Weg für Übertreibungen ebnete. Inzwischen analy siert der IWF bei seiner Beurteilung der finanziellen Stabilität und der Risiken des Finanzsystems in einem Land auf jeden Fall auch etwaige Vernetzungs- und Ansteckungseffekte. 11 Von der Finanzkrise zu den globalen Wertschöpfungsketten vor COVID-19 Ereignisse in der realen Welt zeigen, dass nicht nur im Finanzsektor systemi sche Risiken auftreten, die durch Interaktionen innerhalb des Netzwerks entste hen. So werden Make-or-Buy-Entscheidungen mithilfe von Informationstechno logie optimiert und Wertschöpfungsketten globalisiert, damit Industriekonzerne effizienter wirtschaften können. Kommt es jedoch zu Ereignissen wie dem Aus bruch des isländischen Vulkans Eyjafjallajökull im Jahr 2010, dem Tsunami in Japan im Jahr 2011 oder Piraterie am Horn von Afrika oder in der Straße von Malakka (2000 bis 2011) wird die Anfälligkeit des Just-in-Time-Modells deutlich. Der Vulkanausbruch lähmte den Flugverkehr in Teilen Europas und brachte die Autoproduktion in Deutschland nahezu zum Stillstand. Nach dem Tsunami wurde befürchtet, das Wachstum der Weltwirtschaft könne sich verlangsamen, da Japan sowohl als Teilelieferant als auch als Hersteller von Endprodukten ein wichtiges Glied in den globalen Lieferketten ist. 9 Helbing. D. (2010). Systemic Risks in Society and Economics 10 The OFR Financial Stress Index 11 IMF, Interconnectedness and Contagion Analysis: A Practical Framework Rückkopplungseffekte führen schneller zu Kipppunkten Globale Finanzkrise zeigte die Risiken vernetzter Systeme Globale Wertschöpfungsketten sind ebenfalls risikobehaftet Die Bedeutung systemischer Komplexität und Kritikalität für volkswirtschaftliche Prognosen 6 | 22. Dezember 2021 Deutschland-Monitor Wie COVID-19 die globalen Wertschöpfungsketten unterbricht Die früheren Ereignisse gaben jedoch lediglich einen Vorgeschmack auf das, was in der COVID-19-Krise passierte. Im Zeitalter der Just-in-Time-Produktion können schon geringfügige Unterbrechungen der Lieferketten schwerwiegende Konsequenzen für die hochgradig vernetzte Weltwirtschaft haben. Die COVID 19-Pandemie hat erneut gezeigt, wie anfällig eng aufeinander abgestimmte glo bale Lieferketten sind. Daran zeigt sich augenfällig das Problem, das sich ergibt, wenn menschengemachte Systeme mit begrenzter Kapazität zur vollständigen Auslastung (maximale Effizienz) getrieben werden. Sobald die maximale Effizi enz erreicht ist, kommen die Systeme an einen kritischen Punkt und werden dy namisch instabil. Das bedeutet: Kurz nachdem die Systeme ihre größtmögliche Leistung erreicht haben, kann ihre Kapazität unerwartet sinken. Wenn also die Systeme hin zur Vollauslastung optimiert werden, besteht das Risiko eines ab rupten Leistungsabfalls. Dieses Problem und seine potenziell schwerwiegenden Konsequenzen lassen sich nur vermeiden, wenn klar ist, wo das jeweilige Sys tem an seine Kapazitätsgrenzen stößt. 12 Randnotiz: Globale Wertschöpfungsketten Globale Wertschöpfungsketten beschreiben den Prozess der internationalen Ar beitsteilung. Die Güterproduktion wird in verschiedene Unterschritte aufgeteilt, die in verschiedenen Ländern stattfinden können. So können die einzelnen Volkswirtschaften ihre jeweiligen komparativen Vorteile intensiv ausnutzen und einen möglichst großen Gewinn aus dem Welthandel ziehen. Die grenzüber schreitende Produktion wurde dabei vor allem durch internationale Unterneh men aus Industrieländern vorangetrieben, die ihre Effizienz durch optimale Make-or-Buy-Entscheidungen deutlich steigern und sich so einen Vorteil gegen über ihren Wettbewerbern sichern konnten. Inzwischen greifen auch kleine und mittlere Unternehmen zunehmend auf globale Wertschöpfungsketten zurück. Die aktuelle Krise hat jedoch wieder einmal in Erinnerung gerufen, dass diese Optimierung durchaus auch Risiken mit sich bringt. Globale Wertschöpfungsket ten führen dazu, dass sich die Konjunktur der jeweiligen Länder synchronisiert. Wenn die Produktion in einem Land von Zulieferungen aus einem anderen Land abhängt, wird die Konjunktur miteinander verknüpft. So entstehen Preisabhän gigkeiten, wodurch wiederum Inflationstendenzen in einem Land problemlos auf dessen Handelspartner überspringen. So synchronisiert sich auch die Inflation grenzüberschreitend. 13 Wenn wir einzelne Länder als Knoten in einem durch Handelsbeziehungen definierten Netzwerk verstehen, kann ein Schock in einem Knoten leicht auf den Rest des Systems übergreifen. Die Unterbrechung globaler Wertschöpfungsketten ist ein gutes Beispiel dafür, wie sich ein Ausfall durch Netzwerkinteraktionen in komplexen Systemen fort pflanzt. Daran lässt sich erkennen, wie die Untersysteme unserer komplexen Welt sich gegenseitig beeinflussen - und auch, dass wir Menschen häufig die langfristigen Nebenwirkungen eines bestimmten Ereignisses nicht beurteilen können. So wurden in China Häfen aufgrund von COVID-19 geschlossen und im Suezkanal steckte die „Ever Given" fest - und gleichzeitig schnellte die welt weite Nachfrage in die Höhe, weil in wichtigen Ländern im Sommer eine Erho lung nach den strikten Pandemie-bedingten Distanzierungsmaßnahmen zu ver zeichnen war. Prompt litten Unternehmen rund um die Welt unter Lieferengpäs sen. Dieser Effekt verstärkt sich noch durch die menschliche Tendenz, Prob leme ad hoc zu lösen. Als Reaktion auf die Lieferengpässe versuchen die Un ternehmen nun, ihre Lager zu füllen, um eine Wiederholung der Situation zu 12 Helbing. D. (2010). Systemic Risks in Society and Economics 13 World Development Report 2020 Zielkonflikt zwischen Effizienz und Robustheit Globale Wertschöpfungsketten erhöhen Abhängigkeiten Die Bedeutung systemischer Komplexität und Kritikalität für volkswirtschaftliche Prognosen 7 | 22. Dezember 2021 Deutschland-Monitor vermeiden. Dabei lassen sie jedoch außer Acht, dass ein solches Verhalten das Problem noch verschärft und zu weiteren Knappheiten führt. So gerät der Welt handel in einen Teufelskreis mit sich selbst verstärkenden Rückkopplungseffek ten. Deutschland ist von den Lieferengpässen in besonderem Umfang betroffen, weil sich sein Wirtschaftsmodell in hohem Maße auf das Verarbeitende Ge werbe und den Handel stützt. Etwa ein Viertel der Arbeitsplätze hängt am Ex port. 14 Wird Nearshoring das neue Offshoring? Vor diesem Hintergrund gehen immer mehr Unternehmen vom bisher bevorzug ten Just-in-Time-Modell ab und überprüfen ihre globalen Produktions- und Be schaffungsnetze. Dabei müssen sie kurzfristige Produktivitätsgewinne aus wei teren Optimierungen gegen das Risiko einer zunehmenden Komplexität des Systems abwägen. Möglicherweise lassen sich Lieferketten verlässlicher gestal ten, wenn die Produktion näher am Heimatland erfolgt. Allerdings sagt der Standort eines Zulieferers noch nichts über seine Zuverlässigkeit aus. Wenn die Komplexität verringert wird, sinkt häufig auch die Produktivität. Langfristig könnte ein solcher Schritt aber dennoch von Nutzen sein, weil bei einer geringe ren Komplexität auch die Auswirkungen von systemischen Schocks nicht so stark ausfallen. Und vor allem sinkt bei einer geringeren Komplexität die Wahr scheinlichkeit von „schwarzen Schwänen", denn solche Ereignisse treten in hochgradig komplexen Systemen häufiger ein. Resilienz als Allheilmittel? Von Finanzkrisen bis zu Naturkatastrophen - können wir aus der Vergangenheit etwas lernen, um künftige Systemkrisen besser vorhersehen und bereits in der Frühphase in den Griff bekommen zu können? Um mit dem häufigeren Auftre ten von kritischen Punkten umzugehen, kann man u.a. die Resilienz der Gesell schaft insgesamt verbessern, also ihre Fähigkeit, sich von einem Schock zu er holen und in den vorigen „Normalzustand" zurückzukehren. Im Falle der physi schen Infrastruktur bedeutet dies, dass Redundanzen, Doppelstrukturen und Puffer geschaffen werden müssen. Damit Gesellschaften als Ganzes resilienter werden, ist Flexibilität vonnöten. Sowohl der Einzelne als auch die Institutionen müssen sich anpassen können. Dafür wiederum muss in der Gesellschaft ein Mindestmaß an Fairness vorhanden sein und eine allzu große Ungleichheit (Stichworte Einkommen, Bildung) muss vermieden werden. Ein stabiler „Gesell schaftsvertrag" ist nötig. Im Gegenzug besteht die Aussicht, dass Resilienz auch die Risikobereitschaft und die Anpassungsfähigkeit erhöht und so langfristig hö here Wachstumschancen ermöglicht. 15 14 Ewing, J. (2021). Fears of a "Bottleneck Recession": How Shortages Are Hurting Germany. The New York Times 15 Brunnermeier, M. (2021). The Resilient Society Synchroner Lageraufbau erhöht systemische Probleme Resilienz: Die Fähigkeit mit Schocks umzugehen Die Bedeutung systemischer Komplexität und Kritikalität für volkswirtschaftliche Prognosen 8 | 22. Dezember 2021 Deutschland-Monitor Leichter gesagt als getan Das Konzept der Resilienz klingt zunächst einmal gut. Aber es ist nicht so ein fach wie man glauben könnte, den Menschen Eigenverantwortung zu übertra gen. Genau das ist aber ein zentraler Faktor für eine resiliente Gesellschaft. Das zeigt sich im deutschen Modell des „Forderns und Förderns", das in den vergan genen Jahrzehnten ein zentrales Element der Sozialpolitik war. Zudem bleibt die Frage bestehen, ob es überhaupt möglich ist, die Flexibilität einer alternden Gesellschaft mit zunehmend defensiven Tendenzen zu erhöhen. Auch die Art von Schocks sollte genauer untersucht werden. Die meisten Schocks werden als exogen angesehen. Faktisch sind jedoch viele endogen. Daneben sollten die Faktoren genauer betrachtet werden, die zur Schwere systemischer Risiken beitragen, denn so können ihre künftigen Auswirkungen verringert werden. Wir müssen aufpassen, was wir tun. Denn gegebenenfalls können wir die Pfadab hängigkeit komplexer Systeme auch zu unserem Vorteil nutzen und die Wahr scheinlichkeit mindern, dass emergente Risiken sich zu systemischen Risiken entwickeln. Zentrale Elemente der Prognosen für 2022 sind sämtlich für Systemkomplexität anfällig Der künftige Verlauf der COVID-19-Pandemie und die erhoffte, langsame Auflö sung der Lieferengpässe sind die beiden zentralen Annahmen - wohlgemerkt: Annahmen, nicht Vorhersagen -, auf die sich die BIP- und Inflationsprognosen für die kommenden ein bis zwei Jahre stützen. Beide Annahmen sind praktisch Lehrbuchbeispiele für Systemkomplexität. Dasselbe gilt wahrscheinlich für Infla tionsprognosen, die in der Regel auf einer Variante des Philips-Kurven-Ansat zes basieren, also der Beziehung zwischen freien Kapazitäten in der Wirtschaft und Inflation. Bis vor Kurzem wurde weithin angenommen, die Globalisierung habe zu einer Abflachung der Philips-Kurve geführt. Eine Veränderung der Po tenziallücke oder der Arbeitslosenquote verursache also eine vergleichsweise geringere Reaktion bei der Inflation als früher. Bei einem Blick auf die Einfluss faktoren auf das Arbeitsangebot lassen sich unschwer zahlreiche Punkte erken nen, die sich auf die Philips-Kurve auswirken können: die demografische Ent wicklung, mehr Frühverrentungen, weil Ältere ihr Infektionsrisiko verringern wol len, ein geringerer potenzieller Wettbewerb aus dem Ausland, weil die Globali sierung langsamer fortschreitet, oder auch psychologische Faktoren (die Pande mie könnte die Menschen dazu veranlasst haben, neu über ihre Prioritäten im Leben nachzudenken, was die Work-Life-Balance beeinflussen könnte). Dar über hinaus scheint sich die Verhandlungsposition der Gewerkschaften ange sichts einiger politischer Entwicklungen zu verbessern (z.B. Mindestlohnerhö hungen). Und natürlich spielen auch technologische Disruptionen eine Rolle. So könnte der Einsatz von KI in den kommenden Jahren zunehmen. Seien wir ehr lich: Der Glaube an präzise Inflationsprognosen für die kommenden Jahre, die bis auf die Nachkommastellen zutreffen, ist genauso fundiert wie der Glaube an den Weihnachtsmann. Stefan Schneider (+49 69 910-31790, stefan-b.schneider@db.com) Miriam Killian Resilienz braucht den eigenverantwortlichen Bürger Aktuell kritische Prognoseannahmen sind Musterbeispiele systemischer Komplexität Wahrscheinlich sind Inflations- prognosen ebenfalls Opfer systemi scher Komplexität und daher mit Vorsicht zu genießen In der Reihe „Deutschland-Monitor" greifen wir politische und strukturelle Themen mit großer Bedeutung für Deutschland auf. Darunter fallen die Kommentierung von Wahlen und politischen Weichenstellungen sowie Technologie- und Bran chenthemen, aber auch makroökonomische Themen, die über konjunkturelle Fragestellungen - die im Ausblick Deutsch land behandelt werden - hinausgehen. Deutschland-Monitor © Copyright 2021. 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Dezember 2021  Wachstumspotenzial bedroht, schnelles Handeln notwendig .................................... 14. Oktober 2021  Störungen der Lieferketten: Auch 2022 noch Konjunktur- und Inflationsrisiko . 28. September 2021  Wohnungspolitik in Deutschland: Linke und rechte Parteien mit nur kleiner Schnittmenge ................... 6. September 2021  Verteilungsfragen rücken in den Vordergrund: Mehr Anreize und Chancen statt mehr Umverteilung 30. August 2021  Vorfahrt der E-Mobilität vom Staat teuer erkauft .......... 5. August 2021  Die Rückkehr massiver Staatsausgaben: Wird dieses Mal wirklich alles anders? ........................ 4. August 2021  Nehmen die Inflationsrisiken in Deutschland tatsächlich zu? Oder machen wir uns wieder einmal umsonst verrückt? . 29. Juli 2021
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