Jeden Montag präsentiert die „Nationalökonomische Gesellschaft“ in Kooperation mit der „Presse“ aktuelle Themen aus der Sicht von Ökonomen. Heute: Niko Hauzenberger und Michael Pfarrhofer untersuchen, wie sich eine Verschärfung der Maßnahmen auf die Wirtschaft auswirkt.
Die Covid-19 Infektionszahlen steigen in Europa und Österreich seit einigen Wochen wieder besorgniserregend an. Neben den offensichtlichen, negativen gesundheitlichen Konsequenzen birgt diese Entwicklung auch ein großes Risiko für die heimische Wirtschaft im Zusammenhang mit der Notwendigkeit eines weiteren umfassenden Lockdowns, wie wir in diesem Blog auf Basis einiger Berechnungen argumentieren.
Die Unmittelbarkeit des Einbruchs des öffentlichen Lebens im Rahmen der ersten Welle der Coronakrise stellt eine große Herausforderung für die statistische Modellierung der Wirtschaft dar. Die erste Herausforderung besteht darin, das Ausmaß der Lockdown-Maßnahmen, beziehungsweise von Social-Distancing, zu quantifizieren. Hierfür verwenden wir wöchentliche Mobilitätsdaten von Google und fassen diese in einem normierten Index zwischen null (kein Social-Distancing) und eins (maximal beobachteter Wert Ende März 2020) zusammen (Datenquelle siehe hier). Der resultierende Index stellt ein generelles Maß für Social-Distancing dar, dass sowohl private Entscheidungen als auch von öffentlicher Hand verordnete Maßnahmen widerspiegelt.
Jeden Montag gestaltet die „Nationalökonomische Gesellschaft" (NOeG) in Kooperation mit der "Presse" einen Blog-Beitrag zu einem aktuellen ökonomischen Thema. Die NOeG ist ein gemeinnütziger Verein zur Förderung der Wirtschaftswissenschaften.
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Die zweite Herausforderung betrifft die hochfrequente Messung der Wirtschaftsleistung in Echtzeit. Viele maßgebliche Indikatoren – wie beispielsweise das Bruttoinlandsprodukt (BIP) – werden meist nur mit einer Zeitverzögerung monatlich oder auf Quartalsebene veröffentlicht. Um Indikatoren der wöchentlichen Wirtschaftsleistung zu berechnen, ist eine Möglichkeit, fehlende Datenpunkte zwischen zwei Quartalen anhand von täglich oder wöchentlich verfügbaren Indikatoren mit neusten statistischen Methoden zu interpolieren. Im besten Fall sollten die hochfrequenten Maße eine starke Beziehung zur Zielvariable aufweisen. Hierfür verwenden wir vor allem Finanzmarktindikatoren und Daten aus Umfragen in österreichischen Unternehmen zur wirtschaftlichen Situation und des aktuellen Ausblicks.
Grafik 1: Wöchentliches BIP. Daten für das zweite Quartal 2020 noch nicht verfügbar. Quelle: Eigene Berechnungen.
Die Ergebnisse dieser Berechnungen für das BIP im Jahr 2020 sind in Grafik 1 dargestellt. Die roten Kreise zeigen den Quartalswert des BIPs in Milliarden Euro im vierten Quartal 2019 und jenen des ersten Quartals 2020. Die schwarze Linie stellt die wahrscheinlichsten wöchentlichen Werte des BIPs dar, während die grau schattierten Flächen die Schätzunsicherheit dieser Werte widerspiegeln. Da zum Zeitpunkt der Berechnungen das BIP für das zweite Quartal 2020 noch nicht verfügbar ist, sind die Werte ab KW13 als Prognosen zu verstehen. Die interpolierte Entwicklung des BIP zeigt demnach einen starken Einbruch an, der den Abwärtstrend ab KW9 fortsetzt und sich danach langsam stabilisiert. Der daraus abzuleitende Wert für das Wirtschaftswachstum für das zweite Quartal 2020 liegt diesen Berechnungen zufolge zwischen –5 und –15 Prozent.
Um die potenziellen Auswirkungen eines zweiten Lockdowns einzuschätzen und zu prognostizieren, verwenden wir im Folgenden ein dynamisches Zeitreihenmodell. In diesem Modell setzen wir die wöchentlichen Zeitreihen für den Social-Distancing Index und das BIP in Beziehung. Gegenseitige Abhängigkeiten werden auf Basis der vorliegenden Daten ab Anfang 2019 geschätzt. Diese Art der Modellierung ermöglicht es, einen angenommenen Pfad für den Social-Distancing Indikator vorzugeben, und die Auswirkungen dieses hypothetischen Szenarios auf die Wirtschaftsleistung abzuschätzen.
Wir konstruieren hierfür drei Szenarien: das erste Szenario nimmt eine Entwicklung des Social-Distancing Index an, die dem ersten Lockdown entspricht. Dieses Szenario kann demnach als „schwer“ (rot) bezeichnet werden. Das zweite Szenario skizziert moderate Maßnahmen im Herbst 2020, die im weiteren Verlauf leicht abflachen. Wir bezeichnen dieses Szenario als „mittel“ (gelb). Das letzte Szenario nimmt, ausgehend von Social-Distancing Ende Juli, nur kleine weitere Einschnitte im öffentlichen Leben an, und wird demnach als „mild“ (grün) bezeichnet. Diese angenommenen Entwicklungen des Indikators werden dazu verwendet, die wahrscheinlichsten Auswirkungen auf die Wirtschaftsleistung bis zum dritten Quartal 2020 zu prognostizieren.
Grafik 2: Szenarienanalyse für das BIP in Abhängigkeit des Social-Distancing Indikators. Die Linien (schweres Szenario: rot; mittleres Szenario: gelb, mildes Szenario: grün) zeigen den wahrscheinlichsten prognostizierten Wert des BIPs. Quelle: Eigene Berechnungen.
Jenes Szenario, das einen Lockdown vergleichbar zum ersten Lockdown annimmt (in rot), führt zu einem erneuten, schweren und persistenten Einbruch des BIPs (von rund –7 Prozent). Das Niveau vor der Einführung der hypothetischen Maßnahmen wird bis zum Ende des prognostizierten Horizonts nicht wieder erreicht. Ein solches Szenario sollte aus wirtschaftlicher Sicht in jedem Fall vermieden werden, da derartige Einbrüche der wirtschaftlichen Aktivität zudem schwerwiegende negative Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt haben. In weitere Folge würde das Preisniveau typischerweise negativ beeinflusst werden, was in Anbetracht des bereits limitierten Rahmens der Möglichkeiten der Geldpolitik für Zentralbanken ein ernstzunehmendes Deflationsszenario darstellt.
Das zweite, mittlere Szenario (in gelb), nimmt einen weniger stark ausgeprägten Lockdown an, der dafür etwas länger aufrechterhalten wird. In diesem Szenario ist der Einbruch der Wirtschaftsleistung weniger abrupt (–3.5 Prozent am tiefsten Punkt), und kehrt bis zum dritten Quartal beinahe wieder zum Ausgangswert vor der Einführung des hypothetischen Lockdowns zurück. Nichtsdestotrotz würde dieser Einbruch die angespannte Situation am Arbeitsmarkt voraussichtlich weiter erschweren. Das milde Szenario (in grün) nimmt nur einen geringen Anstieg von Social-Distancing Maßnahmen an. Diese Berechnungen zeigen eine relativ stabile, stagnierende Entwicklung des BIP bis zum dritten Quartal 2020. Aus ökonomischer Sicht wäre diese Entwicklung sicherlich die positivste.
Die in diesem Blog diskutierten Ergebnisse illustrieren, welche Problematiken bei der empirischen Analyse wirtschaftlicher Entwicklungen in Echtzeit auftreten. Zudem bieten wir eine Einschätzung inwiefern sich ein weiterer Lockdown auf die Wirtschaftsleistung auswirken würde. Unsere Ergebnisse sind von Schätzunsicherheit behaftet und müssen demnach mit Vorsicht interpretiert werden. Nichtsdestotrotz deuten sie auf die Notwendigkeit verstärkter präventiver Maßnahmen auf öffentlicher Seite und verantwortungsbewussten Handelns auf der individuellen Ebene hin. Hiermit sollen die ökonomischen Risiken eines weiteren, breitflächigen Ausbruchs des Virus, der im Hinblick auf die Gesundheit der Bevölkerung zwangsläufig zu weitgreifenden Einschränkungen des öffentlichen und privaten Lebens im Kontext des schweren Szenarios führt, minimiert werden. Diese Maßnahmen scheinen sowohl im Sinne der öffentlichen Gesundheit als auch der österreichischen Wirtschaft.
Die Autoren
Niko Hauzenberger (*1991 in Linz) ist Post-Doc Forscher an der Universität Salzburg. Sein Forschungsschwerpunkt ist die Analyse makroökonomischer Zeitreihen mit einem Fokus auf Prognosemodelle.
Michael Pfarrhofer (*1993 in Linz) ist Post-Doc Forscher an der Universität Salzburg. Seine Forschungsschwerpunkte sind Bayesianische Ökonometrie im Kontext der Makroökonomie und Finanzwirtschaft, sowie Geldpolitik, Konjunkturzyklen und Prognosen.
