{"id":30276,"date":"2022-01-13T00:11:53","date_gmt":"2022-01-12T23:11:53","guid":{"rendered":"http:\/\/wirtschaftlichefreiheit.de\/wordpress\/?p=30276"},"modified":"2025-08-01T06:07:09","modified_gmt":"2025-08-01T05:07:09","slug":"gastbeitrag-die-bedeutung-systemischer-komplexitaet-und-kritikalitaet-fuer-volkswirtschaftliche-prognosen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wirtschaftlichefreiheit.de\/wordpress\/?p=30276","title":{"rendered":"Gastbeitrag <\/font>Die Bedeutung systemischer Komplexit\u00e4t und Kritikalit\u00e4t f\u00fcr volkswirtschaftliche Prognosen"},"content":{"rendered":"

Wie immer um diese Jahreszeit stecken wir mitten in den Festvorbereitungen und manch einer fasst auch wieder gute Vors\u00e4tze f\u00fcr das neue Jahr \u2013 und wie immer erstellen wir Volkswirte unsere Ausblicke mit Prognosen f\u00fcr die n\u00e4chsten zw\u00f6lf oder vierundzwanzig Monate. Dabei gibt es noch immer viele Prognostiker, die Phillip Tetlock in seinem Buch Superforecasting als \u201eIgel\u201c bezeichnet. Diese halten unbeirrt an ihrer sehr subjektiven Sicht auf die Welt und die Funktionsweise der Wirtschaft fest, blicken niemals zur\u00fcck auf ihre fr\u00fcheren Fehlprognosen und k\u00f6nnen daher ihre neuesten Prognosen ohne jedwede Selbstzweifel im Brustton der \u00dcberzeugung verk\u00fcnden. Und sie finden auch ihr Publikum, das diese Prognosen gern und dankbar h\u00f6rt \u2013 denn schlie\u00dflich wird damit unser aller tief verwurzeltes Bed\u00fcrfnis nach Sicherheit bedient.<\/p>\n

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Die Entwicklungen in den vergangenen beiden Jahren sollten jedoch selbst die stursten Vertreter der Gattung \u201eIgel\u201c davon \u00fcberzeugt haben, dass sich die Zukunft sehr viel schlechter vorhersagen l\u00e4sst als wir gern glauben m\u00f6chten. Von \u201eSicherheit\u201c haben wir da noch gar nicht gesprochen. Dies gilt sowohl f\u00fcr \u201ebekannte Unbekannte\u201c (wie Wirbelst\u00fcrme oder andere Wetterereignisse) als auch f\u00fcr \u201eunbekannte Unbekannte\u201c, also Ereignisse, die auch in Szenarien, die Risiken ernsthaft und nicht nur als prophylaktische Entschuldigung f\u00fcr Fehlprognosen diskutieren, nicht einmal als Extremrisiken oder \u201eschwarze Schw\u00e4ne\u201c auftreten. Der Mangel an Sicherheit hat ganz grundlegende Auswirkungen auf das Prognosehandwerk. Es geht hier nicht nur darum, dass man im Nachhinein \u00fcberrascht feststellt: \u201eDieses Ereignis haben wir nicht kommen sehen!\u201c Nein \u2013\u00a0 es geht darum, wie das System selbst funktioniert und wie umfangreich das f\u00fcr volkswirtschaftliche Prognosen relevante System eigentlich ist. Ein reines makro\u00f6konomisches Modell reicht nicht mehr aus. Angesichts der Pandemie, des Klimawandels und der Digitalisierung m\u00fcssen wir ganz offensichtlich das gesamte System \u2013 Gesellschaft, Wirtschaft, Technologie \u2013 in seiner vollen Komplexit\u00e4t in den Blick nehmen. Manche einschl\u00e4gigen Wechselwirkungen werden bereits diskutiert: F\u00fchrt eine Impfpflicht zu st\u00e4rkeren Spannungen in der Gesellschaft, wom\u00f6glich sogar zu Unruhen? Wird eine Energiespeichertechnologie entwickelt, die erneuerbare Energien von den Launen der Natur unabh\u00e4ngiger macht? Aus diesen eng miteinander zusammenh\u00e4ngenden Wechselwirkungen ergeben sich Entwicklungen, die sich mithilfe linearer Gleichungen nicht mehr fassen lassen. Vielleicht lassen sie sich auch gar nicht abbilden. Dieses Problem der \u201eSystemkomplexit\u00e4t\u201c wird unseres Erachtens weder von den Prognostikern noch von den Rezipienten der Prognosen hinreichend gew\u00fcrdigt.<\/p>\n

Die Pandemie hat gezeigt, wie komplex unsere Welt ist<\/strong><\/p>\n

Im Januar 2020 meldeten die chinesischen Beh\u00f6rden, dass in der Stadt Wuhan ein neuartiges Coronavirus aufgetreten sei, das Lungenentz\u00fcndungen verursache. Dieses zun\u00e4chst lokale und scheinbar weit entfernte Ereignis hat sich rasch zu einer globalen Pandemie ausgeweitet und unsere Lebensgewohnheiten dauerhaft ver\u00e4ndert. F\u00fcr die Weltwirtschaft ist die COVID-19-Pandemie der gr\u00f6\u00dfte Schock seit dem Zweiten Weltkrieg. Und sie zeigt eindrucksvoll auf, wie sich Komplexit\u00e4t bemerkbar macht: Unsere globalisierte Welt ist inzwischen als komplexes System aus miteinander in Beziehung tretenden Untersystemen zu verstehen. An der Pandemie l\u00e4sst sich erkennen, wie eine pl\u00f6tzliche Ver\u00e4nderung der bisherigen Dynamik die Weltwirtschaft ersch\u00fcttern und sie in einen instabi- len Zustand versetzen kann. Gleichzeitig f\u00fchrt die Entwicklung vor, dass Systemkomplexit\u00e4t als Risikofaktor f\u00fcr ein System immer noch deutlich untersch\u00e4tzt wird.<\/p>\n

Erstes Auftreten und Ausbreitung von SARS-CoV-2<\/strong><\/p>\n

Das durch das neuartige Coronavirus verursachte schwere Atemwegssyndrom (SARS-CoV-2) trat \u00fcberhaupt nur auf, weil der Wirt, das Virus und verschiedene weitere Faktoren auf der Ebene der Menschen, der Fauna und der \u00d6kologie gleichzeitig zusammentrafen.[1]<\/a> Weil ihre nat\u00fcrlichen Lebensr\u00e4ume drastisch schwinden, kommen Wildtiere n\u00e4her 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, k\u00f6nnen Viren zunehmend \u00fcberspringen. So steigt das Risiko von Zoonosen, also der \u00dcbertragung 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 \u201eschwarzer Schwan\u201c.[2]<\/a> Im Gegensatz zu fr\u00fcheren Zoonosen wie SARS, MERS oder Ebola hat SARS-CoV-2 der Weltwirtschaft einen Stock in die Speichen geworfen, weil das Virus ungew\u00f6hnlich schwer nachzuverfolgen und unter Kontrolle zu bringen ist: Es verbreitet sich leicht und kann bereits vor dem Auftreten von Symptomen \u00fcbertragen werden.[3]<\/a> Der weltweite Reiseverkehr hat die rasche Ausbreitung von SARS-CoV-2 zus\u00e4tzlich erleichtert.<\/p>\n

Soziale und \u00f6konomische Systeme sind komplex<\/strong><\/p>\n

Das Auftreten und die weltweite Verbreitung des neuen Coronavirus haben gezeigt, dass unsere modernen sozialen und \u00f6konomischen Systeme zwangsl\u00e4ufig komplex sind. In ihnen wirken zahlreiche Elemente zusammen, die sich gegenseitig anpassen und die direkt oder indirekt miteinander zusammenh\u00e4ngen. Die Komplexit\u00e4tstheorie befasst sich mit emergentem Verhalten innerhalb dieser Systeme. Emergentes Verhalten bedeutet, dass das Zusammenwirken der einzelnen Elemente zu Ergebnissen f\u00fchrt, die \u00fcber die F\u00e4higkeiten der einzelnen Elemente hinausgehen. Das beginnt bei Vogelschw\u00e4rmen oder von Individuen getragenen Organisationen und f\u00fchrt \u00fcber Nachbarschaftsorganisationen in St\u00e4dten bis hin zu Kontakten in von vielen Arten besiedelten Lebensr\u00e4umen, die letztlich eine Pandemie ausl\u00f6sen. Es gibt also reichlich Beispiele f\u00fcr emergentes Verhalten.[4]<\/a> Bei komplexen Systemen ist emergentes Verhalten schwer vorhersagbar und kontrollierbar (etwa das Verhalten von Menschen w\u00e4hrend der Pandemie), denn es entzieht sich aufgrund seiner zugrunde liegenden Mechanismen \u00fcber weite Strecken den menschlichen Analysef\u00e4higkeiten. So wird die Komplexit\u00e4t eines Systems zum Beispiel daran gemessen, wie umfangreich das Modell sein muss, mit dessen Hilfe das Verhalten des Systems reproduziert werden kann.<\/p>\n

Nichtlinearit\u00e4t und Potenzgesetze<\/strong><\/p>\n

Bei komplexen Systemen besteht per definitionem eine hohe gegenseitige Abh\u00e4ngigkeit der einzelnen Systemelemente voneinander. Die direkten und indirekten Interaktionen zwischen diesen Elementen sind typischerweise nicht linear. Diese Nichtlinearit\u00e4t ist neben dem Emergenzph\u00e4nomen die zweite fundamentale Komponente von komplexen Systemen. Bei einer gro\u00dfen Zahl von nichtlinearen, miteinander verbundenen Komponenten kommt es zu einer komplexen Dynamik, aufgrund derer sich nach einer gewissen Zeit keine Vorhersagen mehr f\u00fcr das System treffen lassen. Aufgrund der nichtlinearen Interaktionen besteht keine Proportionalit\u00e4t zwischen Ursache und Wirkung. Daher\u00a0 kommt es in komplexen Systemen zu einem umfangreichen dynamischen Verhalten, das zu reinen Zufallsergebnissen f\u00fchren kann. Au\u00dferdem ist bei komplexen Systemen zu ber\u00fccksichtigen, dass ihr Verhalten aufgrund der intensiven Interaktionen zwischen den einzelnen Elementen statistisch nicht mit der Normalverteilung zu fassen ist. Vielmehr ist aufgrund von Potenzgesetzen eine Verteilung mit schweren Randbereichen (fat tails) zu beobachten. Die Enden des Spektrums haben also sehr viel mehr Gewicht als bei der Normalverteilung, sodass Extremereignisse oder \u201eschwarze Schw\u00e4ne\u201c h\u00e4ufiger als erwartet auftreten.[5]<\/a><\/p>\n

Kaskadierende Effekte und positive R\u00fcckkopplung<\/strong><\/p>\n

Komplexe Systeme sind robust, aber anf\u00e4llig: Innerhalb eines bestimmten Korridors k\u00f6nnen Schocks durch die Wechselbeziehungen zwischen den einzelnen Komponenten abgefangen werden. Wird dieser Korridor jedoch verlassen, verst\u00e4rken sich die Auswirkungen von Schocks gerade durch die intensiven Wechselbeziehungen.[6]<\/a> In hochkomplexen Systemen entstehen so \u00dcbertragungskan\u00e4le, \u00fcber die sich ein lokaler Schock durch das gesamte System verbreiten kann. Da komplexe Systeme gerade durch die engen Wechselbeziehungen zwischen den Elementen des Systems definiert sind, k\u00f6nnen sich an jedem Knoten praktisch unverz\u00fcglich sp\u00fcrbare Auswirkungen auf andere Systemkomponenten ergeben. So werden lokale Ereignisse verst\u00e4rkt und k\u00f6nnen sich zu systemischen Ereignissen mit umfassenden Auswirkungen entwickeln. Aufgrund der Globalisierung lassen sich emergente Risiken nicht mehr auf einen bestimmten Sektor oder eine bestimmte Region einschr\u00e4nken. Aus solchen kaskadierenden Effekten sind die meisten schwerwiegenden Katastrophen entstanden. Wenn sich eine kleine St\u00f6rung zu einem Risiko entwickelt, dass das gesamte System zu destabilisieren droht, kommt eine positive R\u00fcckkopplung zum Tragen. Diese positive R\u00fcckkopplung erh\u00f6ht die Wahrscheinlichkeit bzw. versch\u00e4rft die Folgen emergenter Risiken und macht sie zu systemischen Risiken.[7]<\/a><\/p>\n

Schmetterlinge und Unwetter<\/strong><\/p>\n

Die durch die COVID-19-Pandemie ausgel\u00f6sten Unsicherheiten haben gezeigt, wie kaskadierende Effekte zu einer unkontrollierbaren Dynamik und einer pl\u00f6tzlichen Systemkrise f\u00fchren k\u00f6nnen, weil sich ein kleines, lokales Ereignis pl\u00f6tzlich zu einem massiven weltweiten Problem ausw\u00e4chst. Ganz wie es so bildhaft hei\u00dft: Der Fl\u00fcgelschlag eines Schmetterlings in Beijing hat ein Unwetter in New York ausgel\u00f6st. Daran l\u00e4sst sich die Theorie der selbstorganisierten Kritikalit\u00e4t erl\u00e4utern, der zufolge selbst marginale Ereignisse zum Umkippen hochkomplexer Systeme f\u00fchren k\u00f6nnen, wenn sich diese bereits nahe ihrem kritischen\u00a0 Punkt befinden. Urspr\u00fcnglich wird mit dem Begriff ein chaotisches Verhalten in der Natur beschrieben. Selbstorganisierte Kritikalit\u00e4t gilt jedoch auch f\u00fcr von Menschen entwickelte soziale Systeme. Das individuelle Verhalten einzelner Wirtschaftssubjekte, die jeweils rationale Optimierungsprozesse verfolgten, treibt die Parameter f\u00fcr die Systemstabilit\u00e4t tendenziell zum kritischen Punkt. Wenn dieser Punkt \u00fcberschritten wird, verh\u00e4lt sich das System dynamisch instabil und wird damit anf\u00e4lliger f\u00fcr Schocks.<\/p>\n

Die COVID-19-Krise hat unsere sozio\u00f6konomischen Systeme \u00fcber einen solchen kritischen Punkt hinausgetrieben und so zu einer Verschiebung des Systems gef\u00fchrt. Damit haben sich die R\u00fcckkopplungen und das Verhalten innerhalb des Systems so ge\u00e4ndert, dass der bisherige Status quo \u00fcberholt ist und sich eine \u201eneue Normalit\u00e4t\u201c herausbildet. Weil Systeme von fr\u00fcheren Entwicklungen bestimmt werden und pfadabh\u00e4ngig sind, beeinflusst die bisherige Abfolge von Ereignissen auch die k\u00fcnftige Abfolge. Eine Bewegung entlang des Pfads ist irreversibel. Eine R\u00fcckkehr zum fr\u00fcheren Status ist nicht m\u00f6glich. Selbst wenn die Lage wieder so wird wie vor der Pandemie, kehren die betroffenen Systeme wom\u00f6glich nicht in den Ursprungszustand zur\u00fcck.[8]<\/a><\/p>\n

Gibt es einen Status quo f\u00fcr die Wirtschaft?<\/strong><\/p>\n

Ob es \u00fcberhaupt einen (ex-ante) Status quo gibt, l\u00e4sst sich durchaus diskutieren \u2013 zumindest, wenn man den Begriff \u201eStatus quo\u201c als Gleichgewicht des Systems vor einem Schock interpretiert. Wirtschaftliche Variablen ver\u00e4ndern sich stetig, sodass es in der Wirtschaft nie ein einziges, statisches Gleichgewicht, sondern vielmehr verschiedene dynamische Gleichgewichte gibt. Die Idee eines \u201ewirtschaftlichen Gleichgewichts\u201c ist jedoch lediglich ein theoretisches Konstrukt, das zwar in Modellen existiert, aber in der Wirklichkeit wom\u00f6glich niemals eintritt. Volkswirtschaftliche Prognosemodelle ber\u00fccksichtigen in aller Regel keine strukturellen Ver\u00e4nderungen, 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 Szenario, mit dessen Hilfe Zentralbanken den Erfolg ihrer extremen Ma\u00dfnahmen aufzeigen m\u00f6chten, ist insofern fragw\u00fcrdig. Bei systemischen Krisen wie der globalen Finanzkrise oder der aktuellen COVID-19-Pandemie ist es unm\u00f6glich, die BIP-Wachstumsverluste anhand von anekdotischen Belegen \u00fcber Produktionsunterbrechungen zu berechnen. Um unerw\u00fcnschte, irreversible strukturelle Ver\u00e4nderungen zu vermeiden, m\u00fcssen systemische Risiken innerhalb der bestehenden sozio\u00f6konomischen Systeme besser eingesch\u00e4tzt werden \u2013 und es m\u00fcssen bessere Vorbereitungen daf\u00fcr getroffen werden.<\/p>\n

Beispiele f\u00fcr systemische Krisen, die durch kaskadierende Effekte in komplexen Systemen ausgel\u00f6st wurden<\/strong><\/p>\n

In den vergangenen Jahrzehnten haben die Globalisierung, Fortschritte bei der Telekommunikation, die Just-in-Time-Produktion und die Internationalisierung des Finanzwesens die Komplexit\u00e4t betr\u00e4chtlich gesteigert, sodass sich das System h\u00e4ufiger einem kritischen Punkt ann\u00e4hert. Bei steigender Komplexit\u00e4t nehmen parallel dazu auch Externalit\u00e4ten zu, was zu gr\u00f6\u00dferer wirtschaftlicher und sozialer Fragilit\u00e4t f\u00fchrt. Wenn diese Externalit\u00e4ten zu R\u00fcckkopplungseffekten f\u00fchren, k\u00f6nnen Kipppunkte schnell erreicht werden. Im 21. Jahrhundert sind bereits 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.<\/p>\n

Die globale Finanzkrise: Komplexit\u00e4t wurde zum Brandbeschleuniger<\/strong><\/p>\n

Die globale Finanzkrise des Jahres 2008 ist wohl das beste Beispiel daf\u00fcr, wie kaskadierende Effekte eine schwere Krise ausl\u00f6sen k\u00f6nnen. Das moderne Finanzsystem ist hochgradig komplex und weist intensive nichtlineare Beziehungen und Interdependenzen innerhalb des Netzwerks auf, die durch die Interbankenm\u00e4rkte und komplexe Finanzderivate entstanden sind.[9]<\/a> Im September 2008 kam es nach dem Zusammenbruch von Lehman Brothers zu einer generellen Neueinsch\u00e4tzung der Risiken im Finanzsektor, die letztendlich die Staatsanleihenkrise in Europa ausl\u00f6ste. Daran l\u00e4sst sich erkennen, wie enge Beziehungen als \u00dcbertragungskan\u00e4le wirken: Einzelne Schocks k\u00f6nnen dar\u00fcber das gesamte System anstecken.[10]<\/a> Aufgrund der weltweit ungew\u00f6hnlich niedrigen globalen Zinsen war es zu einem kr\u00e4ftigen Kredit- und Liquidit\u00e4tswachstum gekommen. Deshalb mangelte es an einer angemessenen Risikosensitivit\u00e4t, was im Vorfeld des Lehman-Konkurses den Weg f\u00fcr \u00dcbertreibungen ebnete. Inzwischen analysiert der IWF bei seiner Beurteilung der finanziellen Stabilit\u00e4t und der Risiken des Finanzsystems in einem Land auf jeden Fall auch etwaige Vernetzungs-\u00a0 und Ansteckungseffekte.[11]<\/a><\/p>\n

Von der Finanzkrise zu den globalen Wertsch\u00f6pfungsketten vor COVID-19<\/strong><\/p>\n

Ereignisse in der realen Welt zeigen, dass nicht nur im Finanzsektor systemische Risiken auftreten, die durch Interaktionen innerhalb des Netzwerks entstehen. So werden Make-or-Buy-Entscheidungen mithilfe von Informationstechnologie optimiert und Wertsch\u00f6pfungsketten globalisiert, damit Industriekonzerne effizienter wirtschaften k\u00f6nnen. Kommt es jedoch zu Ereignissen wie dem Ausbruch des isl\u00e4ndischen Vulkans Eyjafjallaj\u00f6kull im Jahr 2010, dem Tsunami in Japan im Jahr 2011 oder Piraterie am Horn von Afrika oder in der Stra\u00dfe von Malakka (2000 bis 2011) wird die Anf\u00e4lligkeit des Just-in-Time-Modells deutlich. Der Vulkanausbruch l\u00e4hmte den Flugverkehr in Teilen Europas und brachte die Autoproduktion in Deutschland nahezu zum Stillstand. Nach dem Tsunami wurde bef\u00fcrchtet, das Wachstum der Weltwirtschaft k\u00f6nne sich verlangsamen, da Japan sowohl als Teilelieferant als auch als Hersteller von Endprodukten ein wichtiges Glied in den globalen Lieferketten ist.<\/p>\n

Wie COVID-19 die globalen Wertsch\u00f6pfungsketten unterbricht<\/strong><\/p>\n

Die fr\u00fcheren Ereignisse gaben jedoch lediglich einen Vorgeschmack auf das, was in der COVID-19-Krise passierte. Im Zeitalter der Just-in-Time-Produktion k\u00f6nnen schon geringf\u00fcgige Unterbrechungen der Lieferketten schwerwiegende Konsequenzen f\u00fcr die hochgradig vernetzte Weltwirtschaft haben. Die COVID-19-Pandemie hat erneut gezeigt, wie anf\u00e4llig eng aufeinander abgestimmte globale Lieferketten sind. Daran zeigt sich augenf\u00e4llig das Problem, das sich ergibt, wenn menschengemachte Systeme mit begrenzter Kapazit\u00e4t zur vollst\u00e4ndigen Auslastung (maximale Effizienz) getrieben werden. Sobald die maximale Effizienz erreicht ist, kommen die Systeme an einen kritischen Punkt und werden dynamisch instabil. Das bedeutet: Kurz nachdem die Systeme ihre gr\u00f6\u00dftm\u00f6gliche Leistung erreicht haben, kann ihre Kapazit\u00e4t unerwartet sinken. Wenn also die Systeme hin zur Vollauslastung optimiert werden, besteht das Risiko eines abrupten Leistungsabfalls. Dieses Problem und seine potenziell schwerwiegenden Konsequenzen lassen sich nur vermeiden, wenn klar ist, wo das jeweilige System an seine Kapazit\u00e4tsgrenzen st\u00f6\u00dft.[12]<\/a><\/p>\n

Randnotiz: Globale Wertsch\u00f6pfungsketten<\/strong><\/p>\n

Globale Wertsch\u00f6pfungsketten beschreiben den Prozess der internationalen Arbeitsteilung. Die G\u00fcterproduktion wird in verschiedene Unterschritte aufgeteilt, die in verschiedenen L\u00e4ndern stattfinden k\u00f6nnen. So k\u00f6nnen die einzelnen Volkswirtschaften ihre jeweiligen komparativen Vorteile intensiv ausnutzen und einen m\u00f6glichst gro\u00dfen Gewinn aus dem Welthandel ziehen. Die grenz\u00fcberschreitende Produktion wurde dabei vor allem durch internationale Unternehmen aus Industriel\u00e4ndern vorangetrieben, die ihre Effizienz durch optimale Make-or-Buy-Entscheidungen deutlich steigern und sich so einen Vorteil gegen\u00fcber ihren Wettbewerbern sichern konnten. Inzwischen greifen auch kleine und mittlere Unternehmen zunehmend auf globale Wertsch\u00f6pfungsketten zur\u00fcck.<\/p>\n

Die aktuelle Krise hat jedoch wieder einmal in Erinnerung gerufen, dass diese Optimierung durchaus auch Risiken mit sich bringt. Globale Wertsch\u00f6pfungsketten f\u00fchren dazu, dass sich die Konjunktur der jeweiligen L\u00e4nder synchronisiert. Wenn die Produktion in einem Land von Zulieferungen aus einem anderen Land abh\u00e4ngt, wird die Konjunktur miteinander verkn\u00fcpft. So entstehen Preisabh\u00e4ngigkeiten, wodurch wiederum Inflationstendenzen in einem Land problemlos auf dessen Handelspartner \u00fcberspringen. So synchronisiert sich auch die Inflation grenz\u00fcberschreitend.[13]<\/a> Wenn wir einzelne L\u00e4nder als Knoten in einem durch Handelsbeziehungen definierten Netzwerk verstehen, kann ein Schock in einem Knoten leicht auf den Rest des Systems \u00fcbergreifen.<\/p>\n

Die Unterbrechung globaler Wertsch\u00f6pfungsketten ist ein gutes Beispiel daf\u00fcr, wie sich ein Ausfall durch Netzwerkinteraktionen in komplexen Systemen fortpflanzt. Daran l\u00e4sst sich erkennen, wie die Untersysteme unserer komplexen Welt sich gegenseitig beeinflussen \u2013 und auch, dass wir Menschen h\u00e4ufig die langfristigen Nebenwirkungen eines bestimmten Ereignisses nicht beurteilen k\u00f6nnen. So wurden in China H\u00e4fen aufgrund von COVID-19 geschlossen und im Suezkanal steckte die \u201eEver Given\u201c fest \u2013 und gleichzeitig schnellte die weltweite Nachfrage in die H\u00f6he, weil in wichtigen L\u00e4ndern im Sommer eine Erholung nach den strikten Pandemiebedingten Distanzierungsma\u00dfnahmen zu verzeichnen war. Prompt litten Unternehmen rund um die Welt unter Lieferengp\u00e4ssen. Dieser Effekt verst\u00e4rkt sich noch durch die menschliche Tendenz, Probleme ad hoc zu l\u00f6sen. Als Reaktion auf die Lieferengp\u00e4sse versuchen die Unternehmen nun, ihre Lager zu f\u00fcllen, um eine Wiederholung der Situation zu vermeiden. Dabei lassen sie jedoch au\u00dfer Acht, dass ein solches Verhalten das Problem noch versch\u00e4rft und zu weiteren Knappheiten f\u00fchrt. So ger\u00e4t der Welthandel in einen Teufelskreis mit sich selbst verst\u00e4rkenden R\u00fcckkopplungseffekten. Deutschland ist von den Lieferengp\u00e4ssen in besonderem Umfang betroffen, weil sich sein Wirtschaftsmodell in hohem Ma\u00dfe auf das Verarbeitende Gewerbe und den Handel st\u00fctzt. Etwa ein Viertel der Arbeitspl\u00e4tze h\u00e4ngt am Export.[14]<\/a><\/p>\n

Wird Nearshoring das neue Offshoring?<\/strong><\/p>\n

Vor diesem Hintergrund gehen immer mehr Unternehmen vom bisher bevorzugten Just-in-Time-Modell ab und \u00fcberpr\u00fcfen ihre globalen Produktions- und Beschaffungsnetze. Dabei m\u00fcssen sie kurzfristige Produktivit\u00e4tsgewinne aus weiteren Optimierungen gegen das Risiko einer zunehmenden Komplexit\u00e4t des Systems abw\u00e4gen. M\u00f6glicherweise lassen sich Lieferketten verl\u00e4sslicher gestalten, wenn die Produktion n\u00e4her am Heimatland erfolgt. Allerdings sagt der Standort eines Zulieferers noch nichts \u00fcber seine Zuverl\u00e4ssigkeit aus. Wenn die Komplexit\u00e4t verringert wird, sinkt h\u00e4ufig auch die Produktivit\u00e4t. Langfristig\u00a0 k\u00f6nnte ein solcher Schritt aber dennoch von Nutzen sein, weil bei einer geringeren Komplexit\u00e4t auch die Auswirkungen von systemischen Schocks nicht so stark ausfallen. Und vor allem sinkt bei einer geringeren Komplexit\u00e4t die Wahrscheinlichkeit von \u201eschwarzen Schw\u00e4nen\u201c, denn solche Ereignisse treten in hochgradig komplexen Systemen h\u00e4ufiger ein.<\/p>\n

Resilienz als Allheilmittel?<\/strong><\/p>\n

Von Finanzkrisen bis zu Naturkatastrophen \u2013 k\u00f6nnen wir aus der Vergangenheit etwas lernen, um k\u00fcnftige Systemkrisen besser vorhersehen und bereits in der Fr\u00fchphase in den Griff bekommen zu k\u00f6nnen? Um mit dem h\u00e4ufigeren Auftreten von kritischen Punkten umzugehen, kann man u.a. die Resilienz der Gesellschaft insgesamt verbessern, also ihre F\u00e4higkeit, sich von einem Schock zu erholen und in den vorigen \u201eNormalzustand\u201c zur\u00fcckzukehren. Im Falle der physischen Infrastruktur bedeutet dies, dass Redundanzen, Doppelstrukturen und Puffer geschaffen werden m\u00fcssen. Damit Gesellschaften als Ganzes resilienter werden, ist Flexibilit\u00e4t vonn\u00f6ten. Sowohl der Einzelne als auch die Institutionen m\u00fcssen sich anpassen k\u00f6nnen. Daf\u00fcr wiederum muss in der Gesellschaft ein Mindestma\u00df an Fairness vorhanden sein und eine allzu gro\u00dfe Ungleichheit (Stichworte Einkommen, Bildung) muss vermieden werden. Ein stabiler \u201eGesellschaftsvertrag\u201c ist n\u00f6tig. Im Gegenzug besteht die Aussicht, dass Resilienz auch die Risikobereitschaft und die Anpassungsf\u00e4higkeit erh\u00f6ht und so langfristig h\u00f6here Wachstumschancen erm\u00f6glicht.[15]<\/a><\/p>\n

Leichter gesagt als getan<\/strong><\/p>\n

Das Konzept der Resilienz klingt zun\u00e4chst einmal gut. Aber es ist nicht so einfach wie man glauben k\u00f6nnte, den Menschen Eigenverantwortung zu \u00fcbertragen. Genau das ist aber ein zentraler Faktor f\u00fcr eine resiliente Gesellschaft. Das zeigt sich im deutschen Modell des \u201eForderns und F\u00f6rderns\u201c, das in den vergangenen Jahrzehnten ein zentrales Element der Sozialpolitik war. Zudem bleibt die Frage bestehen, ob es \u00fcberhaupt m\u00f6glich ist, die Flexibilit\u00e4t einer alternden Gesellschaft mit zunehmend defensiven Tendenzen zu erh\u00f6hen. 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 k\u00f6nnen ihre k\u00fcnftigen Auswirkungen verringert werden. Wir m\u00fcssen aufpassen, was wir tun. Denn gegebenenfalls k\u00f6nnen wir die Pfadabh\u00e4ngigkeit komplexer Systeme auch zu unserem Vorteil nutzen und die Wahrscheinlichkeit mindern, dass emergente Risiken sich zu systemischen Risiken entwickeln.<\/p>\n

Zentrale Elemente der Prognosen f\u00fcr 2022 sind s\u00e4mtlich f\u00fcr Systemkomplexit\u00e4t anf\u00e4llig<\/strong><\/p>\n

Der k\u00fcnftige Verlauf der COVID-19-Pandemie und die erhoffte, langsame Aufl\u00f6sung der Lieferengp\u00e4sse sind die beiden zentralen Annahmen \u2013 wohlgemerkt: Annahmen, nicht Vorhersagen \u2013, auf die sich die BIP- und Inflationsprognosen f\u00fcr die kommenden ein bis zwei Jahre st\u00fctzen. Beide Annahmen sind praktisch Lehrbuchbeispiele f\u00fcr Systemkomplexit\u00e4t. Dasselbe gilt wahrscheinlich f\u00fcr Infla- tionsprognosen, die in der Regel auf einer Variante des Philips-Kurven-Ansatzes basieren, also der Beziehung zwischen freien Kapazit\u00e4ten in der Wirtschaft und Inflation. Bis vor Kurzem wurde weithin angenommen, die Globalisierung habe zu einer Abflachung der Philips-Kurve gef\u00fchrt. Eine Ver\u00e4nderung der Potenziall\u00fccke oder der Arbeitslosenquote verursache also eine vergleichsweise geringere Reaktion bei der Inflation als fr\u00fcher. Bei einem Blick auf die Einflussfaktoren auf das Arbeitsangebot lassen sich unschwer zahlreiche Punkte erkennen, die sich auf die Philips-Kurve auswirken k\u00f6nnen: die demografische Entwicklung, mehr Fr\u00fchverrentungen, weil \u00c4ltere ihr Infektionsrisiko verringern wollen, ein geringerer potenzieller Wettbewerb aus dem Ausland, weil die Globalisierung langsamer fortschreitet, oder auch psychologische Faktoren (die Pandemie k\u00f6nnte die Menschen dazu veranlasst haben, neu \u00fcber ihre Priorit\u00e4ten im Leben nachzudenken, was die Work-Life-Balance beeinflussen k\u00f6nnte). Dar\u00fcber hinaus scheint sich die Verhandlungsposition der Gewerkschaften angesichts einiger politischer Entwicklungen zu verbessern (z.B. Mindestlohnerh\u00f6hungen). Und nat\u00fcrlich spielen auch technologische Disruptionen eine Rolle. So k\u00f6nnte der Einsatz von KI in den kommenden Jahren zunehmen. Seien wir ehrlich: Der Glaube an pr\u00e4zise Inflationsprognosen f\u00fcr die kommenden Jahre, die bis auf die Nachkommastellen zutreffen, ist genauso fundiert wie der Glaube an den Weihnachtsmann.<\/p>\n

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[1]<\/a> 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 Management<\/p>\n

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[3]<\/a> Rogers, K. (2020). Why did the world shut down for COVID-19 but not Ebola, SARS or Swine\u00a0 Flu?<\/p>\n

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[5]<\/a> Helbing. D. (2010). Systemic Risks in Society and Economics<\/p>\n

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[7]<\/a> International Risk Governance Council (2010). The Emergence of Risks: Contributing Factors<\/p>\n

[8]<\/a> International Risk Governance Council (2010). The Emergence of Risks: Contributing Factors<\/p>\n

[9]<\/a> Helbing. D. (2010). Systemic Risks in Society and Economics<\/p>\n

[10]<\/a> The OFR Financial Stress Index<\/p>\n

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[12]<\/a> Helbing. D. (2010). Systemic Risks in Society and Economics<\/p>\n

[13]<\/a> World Development Report 2020<\/p>\n

[14]<\/a> Ewing, J. (2021). Fears of a \u201cBottleneck Recession\u201d: How Shortages Are Hurting Germany. The New York Times<\/p>\n

[15]<\/a> Brunnermeier, M. (2021). The Resilient Society<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Wie immer um diese Jahreszeit stecken wir mitten in den Festvorbereitungen und manch einer fasst auch wieder gute Vors\u00e4tze f\u00fcr das neue Jahr \u2013 und … <\/p>\n

\u201eGastbeitrag <\/font>
Die Bedeutung systemischer Komplexit\u00e4t und Kritikalit\u00e4t f\u00fcr volkswirtschaftliche Prognosen\u201c <\/span>weiterlesen<\/a><\/p>\n

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