01.08.2018

Physikalisches Modell offenbart Wirtschaftswachstum

Exportzahlen als Grundlage für verblüffend gute Prognosen des Bruttoinlandsprodukts.

Komplexe Modell­rechnungen dienen als Frühwarn­system für drohende Wirtschafts­krisen. Hunderte Parameter einer Volks­wirtschaft fließen in diese Berechnungen und liefern dennoch nicht immer verläss­liche Daten. Mit physika­lischen Modellen – vergleichbar mit Algo­rithmen für die Wetter­vorhersage - entwarfen nun italienische Wissen­schaftler eine neue Vorhersage­methode, die sowohl deutlich weniger Parameter nutzt als auch bessere Ergebnisse liefern kann.

Abb.: Das neue „Fitness-Modell“ liefert vor allem für Industriestaaten (rechts) verlässliche Vorhersagen für das Wirtschaftswachstum (Pfeile). Für Schwellen- und Entwicklungsländer (links) sind die Prognosen ungenauer. (Bild: L. Pietronero et al., La Sapienza Univ. Rom)

Staats­schulden, Arbeits­losigkeit, Bevölkerungs­alter oder Bildungs­niveau – Mehr als einhundert Faktoren beein­flussen die Wirtschafts­kraft eines Staates. Auf der Basis dieser Parameter kann mit extrem komplexen und leider auch fehler­anfälligen Modellen das zu erwartende Wirtschafts­wachstum ermittelt werden. Ein wesent­licher Grund liegt in den Schwankungen der zahl­reichen Faktoren, die einem ungüns­tigen Signal-Rausch-Verhält­nis entsprechen. Die theo­retischen Physiker Luciano Pietro­nero und Andrea Tacchella von der La Sapienza Univer­sität in Rom haben nun gemeinsam mit der Weltbank in Washington ein deutlich einfacheres Modell entwickelt, das sogar bis zu 25 Prozent genauere Vorher­sagen liefert als die herkömm­lichen Prognose­methoden.

Lediglich zwei Faktoren – das aktuelle Bruttoinlands­produkt (BIP) pro Kopf und die „wirtschaft­liche Fitness“ eines Staates flossen in das neue Prognose­modell ein. Dieser Fitness-Faktor berechnet sich aus­schließlich aus den Export­zahlen eines Staates in verschiedenen Produkt­fehlern wie etwa Autos oder mobile Elektronik. So kann die Wettbewerbs­fähigkeit einer Wirtschaft anhand der erfolgten Produkt­exporte beurteilt werden. In dem neuen dynamischen Modell beschreiben die beiden Faktoren einen physika­lischen Zustands­raum, analog zu einer Wetter­lage, in der Luftdruck, Temperatur, Wind­bewegungen und Nieder­schläge betrachtet werden. Dabei können sowohl stabile als auch fluk­tuierende Parameter, entsprechend laminarer oder turbu­lenter Strömungen in die Prognosen einfließen.

Jeder Faktor kann deutlich einfacher um geringe Werte variiert werden als bei bisherigen Modellen mit Dutzenden Para­metern. Ergebnis dieser Berech­nungen waren für die untersuchten 169 Staaten Scharen von Prognosen für das jeweils zu erwartende Wachstum des Bruttoinlands­produkts. Diese Prognosen verglichen die Forscher mit ähnlichen, analogen Wirtschafts­entwicklungen aus bereits analysierten Fünf-Jahres-Zeiträumen zwischen 2008 und 2015. Aus diesen Vergleichen ließ sich eine möglichst analoge, wirtschaft­liche Entwicklung ermitteln, die die Grundlage für die wahrschein­lichste Wachstums­prognose für die Folgejahre ergab.

Testweise wendeten Pietronero und Kollegen ihre Methode auf Wirtschafts­zahlen aus den Jahren zwischen 2008 und 2015 an. Dabei erkannten sie, dass die Prognosen für hoch entwickelte Industrie­staaten wie Japan oder Deutschland eher zutreffend waren als für Schwellen- oder Entwicklungs­ländern. Für Industrie­staaten schwankten die Prognosen gering, was vergleichbar war mit einem Bereich laminarer Strömungen. Staaten wie Tansania, Kolumbien oder Brasilien dagegen wiesen größere Fluk­tuationen der Export- und BIP-Zahlen auf. Die Prognosen waren dadurch unzuver­lässiger und schwankten stärker, analog zu einem Bereich chaotischer, turbu­lenter Strömungen.

Überzeugt vom neuen „Fitness-Modell“ will die Weltbank dieses Verfahren nun verstärkt für ihre Wirtschafts­prognosen nutzen. Auch die Regierungen in China und Italien könnten in naher Zukunft für ihre Planungen auf das neue Modell zurück­greifen. Ähnliche Ansätze könnten andere techno­logische oder wissen­schaftliche „Fitness-Faktoren“ nutzen, die nicht auf Export­zahlen, sondern auf der Anzahl von Patenten oder auf Forscher­aktivitäten – messbar über die Anzahl an Veröffent­lichungen gewichtet mit den Impact-Faktoren von wissen­schaftlichen Zeitschriften – beruhen.

Jan Oliver Löfken

JOL

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