{"id":538,"date":"2021-01-28T10:58:29","date_gmt":"2021-01-28T09:58:29","guid":{"rendered":"http:\/\/wissenschaftlichefreiheit.de\/?p=538"},"modified":"2021-01-28T11:04:03","modified_gmt":"2021-01-28T10:04:03","slug":"die-kurzfristigen-kosten-der-corona-krise","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/wissenschaftlichefreiheit.de\/?p=538","title":{"rendered":"Die kurzfristigen Kosten der Corona-Krise"},"content":{"rendered":"

Vorbemerkung
\nDer folgende Beitrag wurde am 18. November 2020 beim „Wirtschaftsdienst“ eingereicht. Am 20. Januar 2021 erhielt ich die Nachricht, dass inzwischen der Vergleich mit einer anderen Einreichung m\u00f6glich war, die vorgezogen wird. Gemeint ist wahrscheinlich der Beitrag von Ademmer, Jannsen und Mahlkow, in dem die Auswirkungen des zweiten Shutdowns u.a. mit dem LKW-Fahrleistungsindex analysiert wird und der dann im Heft 1\/2021 ver\u00f6ffentlicht worden ist. Die Langfassung des folgenden, vom Wirtschaftsdienst abgelehnten Beitrages ist am 20. Dezember 2020 im Metropolis-Verlag als letztes Kapitel des Buches „Corona – der unsichtbare Feind<\/a> erschienen (Autoren: Friedrun und Georg Quaas). Dort findet man zus\u00e4tzlich eine Bewertung verschiedener Methoden zur Analyse des LKW-Fahrleistungsindex.<\/p>\n

Die kurzfristigen Kosten der Corona-Krise \u2013 eine Sch\u00e4tzung mit dem LKW-Fahrleistungsindex<\/strong><\/p>\n

von Georg Quaas<\/p>\n

Unter den kurzfristigen Kosten der Corona-Krise werden im Folgenden die volkswirtschaftlichen Verluste an Waren und Dienstleistungen verstanden, die durch die gesundheitspolitisch motivierten Ma\u00dfnahmen der Bundesregierung und der Landesregierungen im M\u00e4rz 2020, hier kurz als Shutdown bezeichnet, sowie durch zeitgleich auftretende St\u00f6rungen der Lieferketten und Stornierungen von Auftr\u00e4gen entstanden sind. Etwa um Ostern setzten in der Bev\u00f6lkerung erste Nachl\u00e4ssigkeiten bei der Befolgung der Regeln und dann auch Lockerungen der Restriktionen durch die Politik ein, die die Gesellschaft in eine neue, bislang unbekannte \u201eNormalit\u00e4t\u201c \u00fcberf\u00fchrt haben \u2013 ein Leben und Arbeiten unter den Bedingungen einer grassierenden Seuche ohne wie bei anderen infekti\u00f6sen Krankheiten \u00fcber einen wirksamen medizinischen Schutz zu verf\u00fcgen. Von der Politik sind zahlreiche finanzielle Hilfspakte geschn\u00fcrt worden, um die wirtschaftlichen Folgen des Shutdown und der anderen Folgen der Pandemie aufzufangen. Die \u00fcbergro\u00dfe Mehrheit der Bev\u00f6lkerung hat sich langfristig auf die Existenz des \u201eunsichtbaren Feindes\u201c eingestellt, der jederzeit und \u00fcberall zuschlagen und trotz sinkender Sterblichkeitsraten das Leben kosten kann. Aber auch die Volkswirtschaft hat schon nach wenigen Monaten begonnen, sich in \u00e4hnlichen Bahnen wie vor Corona zu bewegen, wenn auch auf niedrigerem Niveau und stark abgefedert durch Konjunkturpakete und eine f\u00fcr die Wirtschaft extrem g\u00fcnstige Zins-Politik der Europ\u00e4ischen Zentralbank. <\/p>\n

Zur begrifflichen Abgrenzung von den kurzfristigen sind hier unter den langfristigen Kosten diejenigen volkswirtschaftlichen Verluste an Waren und Dienstleistungen zu verstehen, die durch das Absinken des Leistungsniveaus der Volkswirtschaft unter das Vor-Corona-Niveau entstehen. Ohne Corona w\u00fcrde in der Zeit bis zum Erreichen des alten Niveaus ein \u201enormales\u201c Wachstum stattfinden und ein h\u00f6heres Leistungsniveau der Wirtschaft erreicht werden, so dass auch dann noch eine Diskrepanz bleibt, wenn das alte Niveau wieder hergestellt sein wird. Dieser dauerhafte Schaden, der nur durch ein l\u00e4ngerfristig \u00fcberdurchschnittliches Wachstum beseitigt werden kann, wird im Folgenden durch den kurzfristig entstandenen Niveauverlust abgesch\u00e4tzt. <\/p>\n

Nicht ganz unproblematisch ist die genaue zeitliche Abgrenzung zwischen \u201ekurzfristig\u201c und \u201elangfristig\u201c nicht nur im konkreten Fall, sondern generell in der \u00d6konomik. Man denke beispielsweise an den Streit um die Frage, ob es m\u00f6glich ist, durch zus\u00e4tzliche, aber durch Schulden finanzierte Investitionen langfristig ein h\u00f6heres Produktionsniveau zu erreichen (Quaas 2015). Um die kurzfristigen Kosten des Shutdown zu bestimmen, ist eine bestimmte Phase in der Entwicklung der deutschen Volkswirtschaft tagesgenau abzugrenzen, wobei der Anfang durch den 9. M\u00e4rz 2020 \u2013 dem Tag der Beschl\u00fcsse \u00fcber die ersten Gegenma\u00dfnahmen \u2013 gut begr\u00fcndet werden kann. Messbare Wirkung zeigen die Beschl\u00fcsse ziemlich genau eine Woche sp\u00e4ter. Aber wann endet die erste Phase? Wann bewegt sich die Volkswirtschaft wieder in \u00e4hnlichen Bahnen, wenn auch auf niedrigerem Niveau? Dazu unten mehr. Auf jeden Fall tritt die Schwierigkeit auf, dass t\u00e4gliche Daten analysiert werden m\u00fcssen, was f\u00fcr einen an Quartalsdaten gew\u00f6hnten Volkswirt etwas ungewohnt ist. Doch wie es scheint, liegt auf diesem Gebiet die Zukunft der volkswirtschaftlichen Prognostik. Die LKW-Fahrleistungsdaten sind ein Beispiel f\u00fcr diese neue Entwicklung der empirischen Basis der Volkswirtschaftslehre, und sie soll hier kurz vorgestellt werden, bevor sie als Grundlage der Kostenabsch\u00e4tzung angewandt wird.<\/p>\n

Der LKW-Fahrleistungsindex<\/strong><\/p>\n

Die Corona-Pandemie veranlasste das Statistische Bundesamt (StBA) gemeinsam mit dem Bundesamt f\u00fcr G\u00fcterverkehr und der Deutschen Bundesbank, den vormals monatlich berichteten LKW-Fahrleistungsindex in kurzer Zeit zu einem tagesgenauen Indikator f\u00fcr die Aktivit\u00e4t der Industrieproduktion auszubauen. Es handelt sich um einen Konjunkturindikator, der bei einem Melde- und Aufbereitungsverzug von maximal 9 Tagen fr\u00fchzeitig Erkenntnisse \u00fcber die zu erwartende konjunkturelle Entwicklung erm\u00f6glicht. Damit betritt die empirische Wirtschaftsforschung Neuland, da der Zusammenhang des G\u00fcterverkehrs mit der industriellen Produktion zwar plausibel, aber bislang kaum erforscht ist. Erst recht gilt das f\u00fcr den Zusammenhang des G\u00fcterverkehrs mit der durch das BIP gemessenen Leistung einer Volkswirtschaft. Die Darstellungen und Beschreibungen in Cox et al. (2020) zeigen, dass der Index zwar stark mit momentanen \u00c4nderungen der Industrieproduktion korreliert, aber in einem Zeitraum von 5 bis 6 Jahren doch sehr stark abweicht. Jenseits eines \u00f6konometrisch aufbereiteten Rahmens d\u00fcrfte der Index deshalb f\u00fcr eine Prognose, die sich \u00fcber mehrere Jahre erstreckt, nicht brauchbar sein. <\/p>\n

Bedingt durch zahlreiche Einfl\u00fcsse schwankt der Index so stark, dass selbst erfahrene Zeitreihen-Analytiker die in den Rohdaten enthaltenen konjunkturellen Tendenzen nicht auf den ersten Blick erkennen k\u00f6nnen. Um letztere sichtbar zu machen, produziert die Statistikabteilung der Deutschen Bundesbank saisonale bereinigte Daten, indem sie die bei viertelj\u00e4hrlichen Daten bew\u00e4hrte Methoden anwendet. Die Resultate gelten als \u201eexperimentell\u201c, da f\u00fcr ihre Konstruktion weder Leitlinien noch Erfahrungen vorliegen.
\nIm Folgenden wird jedoch nicht auf die saisonal- und kalenderm\u00e4\u00dfig bereinigten Daten zur\u00fcckgegriffen, sondern ein gleitender Durchschnitt von 7 Tagen auf die Rohdaten angewendet. Dabei entsteht eine aussagekr\u00e4ftige und realit\u00e4tsnahe Zeitreihe, die wichtige Schwankungen \u2013 beispielsweise durch Feiertage verursacht \u2013 nicht wie die experimentellen Daten eliminiert, sondern erkl\u00e4rbar darstellt (Abbildung 1). Das ist erforderlich, um den direkten volkwirtschaftlichen Effekt des Shutdowns klar von anderen, ebenso gravierenden Einfl\u00fcssen abzugrenzen. Die so generierte Zeitreihe wird im Folgenden kurz als LKW-Index bezeichnet und mit IDX abgek\u00fcrzt.
\nErster Vergleich zwischen 2019 und 2020<\/p>\n

Die genaue zeitliche Abgrenzung der kurzfristigen von den langfristigen Effekten kann mit Hilfe eines Vergleichs zwischen dem Verlauf des LKW-Indexes im Jahr 2019 und 2020 vorgenommen werden. Dabei gilt es, \u00e4hnliche und unterschiedliche Strukturen zu beachten.<\/p>\n

Abbildung 1
\n\"\"
\nDatenquelle: StBA et al. 2020, Eigene Rechnungen<\/p>\n

Deutlich zu erkennen sind starke \u201eEinbr\u00fcche\u201c, die vor allem durch die christlichen Feiertage (Weihnachten, Ostern etc.) verursacht werden. An diesen Tagen steht die Wirtschaft zwar nicht v\u00f6llig still, operiert aber auf stark reduziertem Niveau. F\u00fcr die folgenden Berechnungen ist vor allem der Vergleich der beiden Einbr\u00fcche des Index\u2018 um Ostern von Bedeutung. In den grau unterlegten Bereichen der Abbildung 1 liegen 4 weitere Einbr\u00fcche, die in beiden Jahren auftreten und eine gemeinsame Struktur darstellen. Die folgende Analyse wird sich auf diese Bereiche konzentrieren: Es wird angenommen, dass sich die wirtschaftliche Aktivit\u00e4t in beiden Bereichen Corona-bedingt unterscheidet.
\nDer Zusammenhang mit dem BIP<\/p>\n

Im Vorfeld der Analyse ist gekl\u00e4rt werden, ob der LKW-Index \u00fcberhaupt als Indikator f\u00fcr das Bruttoinlandsprodukt taugt. Der LKW-Fahrleistungs-Index steht in keinem einfachen, linearen Zusammenhang mit der industriellen Produktion. Dasselbe gilt f\u00fcr die Beziehung zum Bruttoinlandsprodukt und zum Produktionswert (BIP plus Vorleistungen); der Zusammenhang ist, um es mathematisch exakt auszudr\u00fccken, in Bezug auf den Kettenindex des BIP als endogene Y-Variable (aber auch in Bezug auf den Nominalwert des BIP) schwach nicht-linear. Dieser strukturelle Unterschied der Zeitreihen kann mit ziemlich guter N\u00e4herung durch autoregressive verteilte lag-Modelle (ADL-Models) abgebildet werden. Auf die Darstellung der Ergebnisse kann hier verzichtet werden, da die resultierenden Regressionsgleichungen zwar eine sehr gute Passung aufweisen, aber bei der Darstellung des 2020 einbrechenden schockartigen Geschehens versagen. F\u00fcr die Absch\u00e4tzung der kurzfristig auftretenden Effekte musste ein anderer Weg gefunden werden.<\/p>\n

Die kritischen Zeitr\u00e4ume<\/strong><\/p>\n

Die beiden Abbildungen 2 und 3 stellen die kritischen Zeitr\u00e4ume einander gegen\u00fcber. In der Tabelle 1 werden den markanten Einbr\u00fcchen die Feiertage zugeordnet, denen das Fast-Ruhen des LKW-Verkehrs geschuldet ist.<\/p>\n

Abbildungen 2 (links) und 3 (rechts)
\n\"\"<\/p>\n

Tabelle 1
\n\"\"<\/p>\n

F\u00fcr die Berechnung der Kosten des Shutdown ist die Einbettung der Feiertage in die wirtschaftlichen Tendenzen wichtig, die sich in beiden Jahren sowohl \u00e4hneln als auch unterscheiden. W\u00e4hrend 2019 der Index noch bis zum Oster-Einbruch (Bereich A) leicht ansteigt, f\u00e4llt er 2020 ca. einen Monat vor Ostern stark ab, genauer gesagt, seit dem 16. M\u00e4rz. Mit dem \u00fcblichen Einbruch zu den Osterfeiertagen hat das nichts zu tun, sondern ist als Resultat des B\u00fcndels von restringierenden Ma\u00dfnahmen zu betrachten, die von der Politik im M\u00e4rz beschlossen worden sind. <\/p>\n

Unterschiedlich ist weiterhin, dass der Index im Jahr 2019 nach jedem Einbruch das alte Niveau in etwa wieder erreicht, w\u00e4hrend sich der Index in 2020 dem alten Niveau nur schrittweise ann\u00e4hert (Bereich B). Die Institute der Gemeinschaftsdiagnose bezeichnen diesen Jojo-Effekt als \u201ekr\u00e4ftige Erholung\u201c (a.a.O.). <\/p>\n

Nach dem Oszillieren des Index\u2018 im Bereich B sinkt die Wirtschaft im Bereich C langsam auf ein geringf\u00fcgig niedrigeres Niveau, auf das Niveau der Sommerpause. Dieser Effekt tritt in beiden Jahren gemeinsam auf. Die Wirtschaft bewegt sich hier zwar in \u00e4hnlichen Bahnen, aber das Niveau des Index ist 2020 deutlich gefallen. <\/p>\n

Nebenbei bemerkt verschiebt sich durch die Saisonbereinigung der Deutschen Bundesbank der Zeitpunkt auf den 23. Juli und liegt dann leicht \u00fcber dem Niveau des Vorjahres (Cox et al. 2020, S.71). Der hier verwendete 7-Tages-Durchschnitt erzeugt am Anfang der Zeitr\u00e4ume AB einen h\u00f6heren, am Ende einen tieferen Wert. Diese Verzerrungen spielen bei der Berechnung der Kosten des Shutdown keine Rolle, da diese auf den Rohdaten beruhen. Man m\u00f6ge aber beachten, dass der pl\u00f6tzlich erfolgende Stopp weiter Teile der Wirtschaft durch die hier vorgenommene Durchschnittbildung in der Abbildung 3 als schnelles Absinken erscheint (Bereich A).<\/p>\n

Die Rechenmethode<\/strong><\/p>\n

Der originale LKW-Fahrleistungsindex bezieht die gesamte Fahrleistung eines Jahres auf die im Jahr 2015. Er ist additiv. Es macht folglich Sinn, f\u00fcr die Zeitr\u00e4ume AB die Summe der Indexpunkte sowohl im Jahr 2019 als auch 2020 zu bilden und diese gegen\u00fcber zu stellen. Tabelle 2 zeigt die grundlegenden Daten und einige Hilfsgr\u00f6\u00dfen, die bei der Berechnung der Kosten des Shutdown ben\u00f6tigt werden.
\n\u2003
\nTabelle 2
\nLKW-Index und BIP
\n\"\"<\/p>\n

Der obere Teil der Tabelle zeigt in den Spalten 4 und 5 zwei verschiedene Zuordnungen des BIP zu den Indexpunkten. Der Quotient aus dem Zuwachs des BIP und dem Zuwachs der Indexpunkte ist zwar angesichts der erw\u00e4hnten guten Ergebnisse der Regression mit einem \u201eADL-Model\u201c ein naheliegender Ansatz f\u00fcr eine Interpolation, aber er schwankt quartalsabh\u00e4ngig stark und ist damit ungeeignet. Dagegen ist der Quotient aus BIP und Indexpunkten trotz des \u00dcbergangs in eine volkswirtschaftliche Krise relativ konstant. Es handelt sich um eine Gr\u00f6\u00dfe, die man als \u201eLKW-Effektivit\u00e4t\u201c bezeichnen k\u00f6nnte, wenn man darunter das durchschnittliche BIP versteht, dass pro Indexpunkt von den LKW auf bundesdeutschen Stra\u00dfen zum Verbraucher und Verwender transportiert wird. Diese \u201eEffektivit\u00e4t\u201c ist bereits in den beiden ersten Quartalen 2020 etwas abgesunken \u2013 was aber auch 2019 der Fall war und deshalb nicht klar vom Einfluss des Shutdown abgegrenzt werden kann. <\/p>\n

Der Zeitraum AB des Shutdown und seiner unmittelbaren volkswirtschaftlichen Wirkung erstreckt sich vom 15.03.2020 bis zum 26.06.2020. Er liegt damit zum Teil noch im ersten Quartal und umfasst fast das gesamte zweite Quartal 2020. Da die LKW-Effektivit\u00e4t f\u00fcr die beiden Quartale leicht differiert, ist die Indexsumme f\u00fcr AB in jedem Quartal separat berechnet worden. Multipliziert mit dem BIP je Indexpunkt und addiert ergibt das BIP, das trotz des Shutdown transportiert (und damit auch produziert) worden ist. Um die Verluste an Sachwerten und Dienstleistungen zu berechnen, muss diesem Ist-Wert das BIP gegen\u00fcbergestellt werden, das ohne Shutdown erwartet werden konnte. Dazu sind Annahmen n\u00f6tig, die so realistisch wie m\u00f6glich sein sollten:<\/p>\n

(i) Dem Niedergang des Index in 2020 A steht ein Anstieg in 2019 gegen\u00fcber (Abbildung 2 und 3). Ein nochmaliger Blick auf die Abbildung 1 zeigt, dass der Verlauf der Entwicklung im Januar und im Februar 2020 es nicht rechtfertigen w\u00fcrde, im Bereich A ebenfalls einen Anstieg zu unterstellen. Vermutlich h\u00e4tte der Wegfall des Shutdown lediglich bedeutet, dass der LKW-Index auf dem gleichen Niveau verharrt.<\/p>\n

(ii) Der durch den Shutdown verursachte Niveau-Verlust betr\u00e4gt am Ende von AB ziemlich genau 6 Index-Punkte. Dieser Niveau-Verlust w\u00e4re ohne Shutdown (und den St\u00f6rungen im Handel) wahrscheinlich nicht eingetreten. Abbildung 2 zeigt, dass sich der Index am Anfang und am Ende von AB auf etwa dem gleichen Niveau bewegt. Das h\u00e4tte man auch 2020 erwarten k\u00f6nnen.<\/p>\n

(iii) Wenn es in A keinen Niedergang gibt, ist der sukzessive Anstieg des Niveaus nach jedem Feiertag (Abbildung 3) nicht m\u00f6glich. Abbildung 2 legt nahe, dass die Spitzen des Indexes nach einem Feiertag leicht \u00fcber dem Durchschnittsniveau liegen k\u00f6nnen.
\nMit diesen 3 Annahmen ist ein Index f\u00fcr den ohne Corona zu erwartenden Verlauf konstruiert worden (gestrichelte Kurve), der in Abbildung 4 dem tats\u00e4chlichen Verlauf gegen\u00fcbergestellt wird. <\/p>\n

Abbildung 4
\n\"\"
\nDatenquelle: StBA et al., Eigene Rechnungen <\/p>\n

Die entsprechenden Indexsummen findet man im unteren Teil der Tabelle 2, Spalte 4. Mit der LKW-Effektivit\u00e4t bewertet ergibt sich ein Sch\u00e4tzwert f\u00fcr das BIP, das zu erwarten gewesen w\u00e4re. Zieht man davon die beobachteten Werte ab, erh\u00e4lt man einen Verlust an Waren und Dienstleistungen in H\u00f6he von 91,1 Mrd. Euro. <\/p>\n

Angesichts der sehr vorsichtigen Annahmen darf man festhalten, dass dies ein Minimalwert ist. Da der \u00fcberwiegende Teil der kurzfristigen Effekte in das 2. Quartal f\u00e4llt, l\u00e4sst sich die Sch\u00e4tzung mit den viertelj\u00e4hrlichen Daten des Statistischen Bundesamtes vergleichen. Demnach sank das BIP gegen\u00fcber dem Vorquartal um 79,34 Mrd. Euro (9,7%). Die Differenz m\u00fcsste demnach auf 16 Tage im M\u00e4rz und 4 Tage im Juni entfallen.<\/p>\n

Unterstellt man f\u00fcr einen Moment, dass der Niveauverlust von 6 Prozentpunkten tendenziell dauerhaft bestehen bliebe, verl\u00f6re die deutsche Wirtschaft Corona-bedingt jeden Tag ca. 480 Mio. Euro an Waren und Dienstleistungen, das sind grob gesch\u00e4tzt 43 Mrd. Euro pro Quartal und 175 Euro im Jahr. Dieses Leistungsdefizit wird in dem Ma\u00dfe gemindert, wie sich die Entwicklung dem alten Niveau ann\u00e4hert. Erfahrungsgem\u00e4\u00df w\u00e4chst die Wirtschaft nach einem so tiefen Einbruch wie in 2008\/9 f\u00fcr kurze Zeit \u00fcberdurchschnittlich; das wird, so darf man annehmen, auch nach Corona der Fall sein und hat teilweise bereits in den Sommermonaten stattgefunden. Eine Normalauslastung der deutschen Wirtschaft wird vermutlich l\u00e4nger auf sich warten lassen. Um den dann bereits aufgelaufenen dauerhaften Verlust zu kompensieren, m\u00fcsste die Wirtschaft auch \u00fcber die Erholungsphase hinaus schneller als in den Jahren vor Corona wachsen.<\/p>\n

Zusammenfassung<\/strong><\/p>\n

Angesichts des enormen finanziellen Aufwandes, der von der deutschen Regierung unter Sch\u00fctzenhilfe der EZB zur Bew\u00e4ltigung der Corona-Krise betrieben wird, um die \u201eFolgen von Corona\u201c abzufedern, erscheint der Wohlstandsverlust an Sachwerten und Dienstleistungen in H\u00f6he von ca. 90 Mrd. Euro gering zu sein. Dabei muss jedoch ber\u00fccksichtigt werden, dass dieser Verlust trotz zahlreicher sozialer und wirtschaftlicher Sicherungsma\u00dfnahmen eingetreten ist. Nicht berechnet worden ist der Schaden, der entstanden w\u00e4re, wenn es keine automatischen Stabilisatoren, keine Hilfspakete f\u00fcr Unternehmen und keine sozialen St\u00fctzungs- und \u00dcberbr\u00fcckungsma\u00dfnahmen gegeben h\u00e4tte. Nicht berechnet worden sind au\u00dferdem die Folgen von Corona, die entstanden w\u00e4ren, wenn der Staat keine gesundheitspolitischen Ma\u00dfnahmen ergriffen h\u00e4tte. Mit Hilfe des LKW-Fahrleistungs-Indexes ist in erster N\u00e4herung berechnet worden, dass vor allem durch den rigorosen Shutdown kurzfristig ein Defizit von 91,1 Mrd. Euro verursacht worden ist. Der Shutdown bewirkte eine Absenkung des durchschnittlichen Leistungsniveaus der Volkswirtschaft um ca. 43 Mrd. Euro pro Quartal, die durch ein \u00fcberdurchschnittliches Wachstum wettgemacht werden muss. Gelingt das nicht, bedeutet es bei einer zuletzt (2019) erreichten Arbeitsproduktivit\u00e4t von 76.190 Euro pro Erwerbst\u00e4tigen, dass durchschnittlich 2,3 Mio. Erwerbst\u00e4tige weniger gebraucht werden. Hinzu k\u00e4men die Besch\u00e4ftigungsverluste, die durch verz\u00f6gerte Pleiten, durch den zu erwartenden Wegfall von \u00dcberbr\u00fcckungshilfen und durch den technologisch, demografisch und durch das Klima bedingten Strukturwandel \u2013 beispielsweise in der Autoindustrie \u2013 entstehen werden.<\/p>\n

Die Analyse zeigt, dass der LKW-Fahrleistungsindex nicht nur zur Illustration und zur Ableitung qualitativer Aussagen \u00fcber die Entwicklung der Volkwirtschaft taugt, sondern Analysen mit erheblicher Genauigkeit und pr\u00e4ziser zeitlicher Abgrenzung erm\u00f6glicht. <\/p>\n

Literatur<\/strong><\/p>\n

Michael Cox, J\u00fcrgen Triebel, Stefan Linz, Claudia Fries, Luis Federico Flores, Andreas Lorenz, Daniel Ollech, Andreas Dietrich, Julian LeCrone, Karsten Webel: T\u00e4glicher LKW-Maut-Fahr-Leistungsindex aus digitalen Prozessdaten der LKW-Maut-Erhebung, Statistisches Bundesamt, WISTA 4, 2020:63-77.
\nGemeinschaftsdiagnose (2020\/2): Erholung verliert an Fahrt \u2013 Wirtschaft und Politik weiter im Zeichen der Pandemie, publiziert am 14.10.2020.
\nClaus-Friedrich Laaser, Astrid Rosenschon, Klaus Schrader (2020): Subventionsschub durch Corona? In: Wirtschaftsdienst, 100. Jahrgang, 2020, Heft 8, S. 640\u2013642.
\nGeorg Quaas (2015): Der Preis zus\u00e4tzlichen Wachstums \u2013 lang- und kurzfristige Effekte staatlicher Investitionen, Wirtschaftsdienst 95. Jg. (2015), Heft 5, S.350-358.
\nSachverst\u00e4ndigenrat zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung (2020\/21): Corona-Krise gemeinsam bew\u00e4ltigen, Resilienz und Wachstum st\u00e4rken. Jahresgutachten vom 01.11.2020.<\/p>\n

Datenquellen<\/strong><\/p>\n

Statistische Bundesamt (2020\/2): Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen, Inlandsproduktberechnung Vierteljahresergebnisse, 2. Vierteljahr 2020, erschienen am 25.08.2020.
\nStatistisches Bundesamt, Deutsche Bundesbank, Bundesamt f\u00fcr G\u00fcterverkehr (2020): Lkw-Maut-Fahrleistungsindex, T\u00e4gliche Daten, Datenstand: 16.08.2020.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Vorbemerkung Der folgende Beitrag wurde am 18. November 2020 beim „Wirtschaftsdienst“ eingereicht. Am 20. Januar 2021 erhielt ich die Nachricht, dass inzwischen der Vergleich mit einer anderen Einreichung m\u00f6glich war, die vorgezogen wird. Gemeint ist wahrscheinlich der Beitrag von Ademmer, … Weiterlesen →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[8,10],"tags":[22,21],"class_list":["post-538","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-okonomik","category-vwl-modelle","tag-erster-shutdown","tag-lkw-fahrleistungsindex"],"_links":{"self":[{"href":"http:\/\/wissenschaftlichefreiheit.de\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/538","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"http:\/\/wissenschaftlichefreiheit.de\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"http:\/\/wissenschaftlichefreiheit.de\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/wissenschaftlichefreiheit.de\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/wissenschaftlichefreiheit.de\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=538"}],"version-history":[{"count":15,"href":"http:\/\/wissenschaftlichefreiheit.de\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/538\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":564,"href":"http:\/\/wissenschaftlichefreiheit.de\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/538\/revisions\/564"}],"wp:attachment":[{"href":"http:\/\/wissenschaftlichefreiheit.de\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=538"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"http:\/\/wissenschaftlichefreiheit.de\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=538"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"http:\/\/wissenschaftlichefreiheit.de\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=538"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}