20.10.2026 13:10
20.10.2026
ifo Institut | Nicht wie viel, sondern welche Forschung: Deutschlands Mitteltechnologiefalle
Prof. Dr. Oliver Falck, Leiter des ifo Zentrums für Innovationsökonomik und Digitale Transformation
Investmentfonds.de - Die sogenannte Mitteltechnologiefalle gilt vielfach als Ursache der europäischen Wachstumsschwäche. Die daraus abgeleitete Forderung nach mehr Forschung und Entwicklung (FuE) im High-Tech-Bereich stützt sich bislang jedoch auf ein fache Korrelationen. Wir untermauern diese Forderung empirisch für 18 Länder im Zeitraum 2000 – 2024: Anhand branchenscharfer FuE-Daten schätzen wir den Zusammenhang zwischen FuE-Struktur und BIP-pro-Kopf-Wachstum bei gege benem FuE-Niveau. Ein um zehn Prozentpunkte höherer High-Tech-Anteil an den FuE-Ausgaben geht mittelfristig mit einem rund 0,5 Prozentpunkte höheren jähr lichen Pro-Kopf-Wachstum einher. Für das FuE-Niveau selbst zeigt sich kein sol cher Zusammenhang. Unsere Ergebnisse legen nahe, dass eine rein quantitative Zielgröße für die FuE-Ausgaben möglicherweise zu kurz greift.
Europas Wachstumsschwäche und seine mangelnde Wettbewerbsfähigkeit in strategischen Technologiefeldern werden häufig auf eine Innovationsschwäche zurück geführt. Als deren Ursache gilt vielfach die sogenannte Middle-Technology Trap (Mitteltechnologiefalle): In wachs tumsstarken Volkswirtschaften konzentrieren sich For schung und Entwicklung (FuE) vor allem auf High-Tech Bereiche wie Biotechnologie, IT-Hardware und Software oder Luft- und Raumfahrt. Die FuE-Tätigkeit europäischer Länder bleibt dagegen – vor allem im Vergleich mit den USA und zunehmend China – auf die Mitteltechnologie konzentriert. Dazu zählen u. a. der Maschinen- und Auto mobilbau sowie Teile der Chemieindustrie.
Abbildung 1 zeigt die Struktur der FuE-Ausgaben als An teile der Technologieklassen an den gesamten FuE-Aus gaben des Verarbeitenden Gewerbes im Länderquer schnitt für das Jahr 2023. Der High-Tech-Anteil in den USA macht mit 68 % den Großteil der FuE-Ausgaben aus. Deutschland liegt im Vergleich dazu mit 20 % deut lich niedriger und zählt in diesem Ländervergleich zu den Schlusslichtern. Frankreich nimmt mit 46 % eine Zwi schenposition ein, die vor allem durch die dort besonders stark ausgeprägte Luft- und Raumfahrtindustrie getrieben ist. Für die Mitteltechnologie zeigt sich für Deutschland das gegenläufige Bild: Der Anteil liegt bei 76 % und damit deutlich über dem Stichprobendurchschnitt von 56 %.
Frankreich liegt mit 48 % nahe am Durchschnitt, während die USA mit 22 % den niedrigsten Anteil in diesem Länder vergleich aufweisen.1 Auch über die Zeit ist für Deutschland kein Aufwärtstrend erkennbar (vgl. Abb. 2). Der High-Tech-Anteil in FuE im Verarbeitenden Gewerbe ist für Deutschland seit 1995 sogar von 32 auf rund 20 % zurückgegangen. Für die USA hingegen ist der Anteil im selben Zeitraum von 57 auf 68 % gestiegen; für Frankreich liegen durchgängige Daten erst ab den 2000er-Jahren vor und der Anteil liegt kon stant bei 45 bis 50 %. Der vergleichsweise niedrige High-Tech-Anteil an FuE in Europa wurde vielfach dokumentiert und in der Debatte um Europas Innovationsfähigkeit aufgegriffen (Draghi 2024; Fuest et al. 2024). Die daraus abgeleitete Forde rung nach mehr FuE im High-Tech-Bereich stützt sich bis lang allerdings meist auf einen einfachen Befund: Länder mit einem höheren Anteil von High-Tech-Branchen an der Bruttowertschöpfung weisen auch eine höhere Wirt schaftsleistung auf. Ein solcher Zusammenhang kann aber auch umgekehrt entstehen – wachstumsstarke Länder können sich mehr High-Tech-Forschung leisten – oder lediglich ein insge samt höheres FuE-Niveau widerspiegeln. Im Folgenden prüfen wir daher empirisch, ob die Struktur der FuE-Aus gaben eigenständig mit dem Wirtschaftswachstum eines Landes zusammenhängt, wenn das Niveau der FuE-Aus gaben und weitere länderspezifische Faktoren herausge rechnet werden.
Datengrundlage: FuE-Daten nach Technologieklassen
Grundlage unserer Analyse ist die OECD-Datenbank AN BERD (Analytical Business Enterprise Research and De velopment). Sie weist für die OECD-Länder sowie einige Nicht-OECD-Länder die FuE-Aufwendungen als Anteil des BIP nach Branchen aus. Für die meisten Länder liegen ab etwa 2000 branchenscharfe Angaben zur FuE im Ver arbeitenden Gewerbe vor. Für den Dienstleistungssektor sind die Angaben deutlich lückenhafter und gröber. Unsere Analyse beschränkt sich daher auf die FuE-Struktur im Verarbeitenden Gewerbe.Zur Klassifizierung der Branchen in Hoch-, Mittel- und Niedrigtechnologie nutzen wir die offizielle Technolo gieklassifikation der OECD (Galindo-Rueda und Verger 2016).2 Hierbei werden Pharma, IT-Elektronik und Luft- und Raumfahrt als Branchen in der Hochtechnologie klas sifiziert. Da die Branchen der Mitteltechnologie heterogen sind und möglicherweise unterschiedlich mit der Wirt schaftsleistung zusammenhängen, folgen wir der OECD Taxonomie und unterteilen sie in die gehobene und die niedrige Mitteltechnologie. Zur gehobenen Mitteltechno logie zählen komplexe Fertigungsbranchen wie etwa der Automobil- oder Maschinenbau, während die niedrige Mit teltechnologie Branchen wie die Rohstoffverarbeitung oder Metallerzeugung umfasst. Dabei entfällt der überwiegende Teil der Mitteltechnologie auf die gehobene Kategorie mit durchschnittlich rund 45 % der gesamten FuE im Verarbei tenden Gewerbe gegenüber 10 % für die niedrige Mittel technologie. Alle übrigen, weniger technologieintensiven Branchen zählen zur Niedrigtechnologie.3
Wir ergänzen die FuE-Daten der OECD um Statistiken zum BIP (pro Kopf) sowie weitere makroökonomische Kontrollvariablen der Weltbank, darunter Bevölkerungs größe, Staatsausgaben und Inflation, sowie um Kontrollen für Rechtsstaatlichkeit (Rule of Law, Worldwide Gover nance Indicators) und Humankapital (Barro-Lee Educa tional Attainment Dataset). Daraus ergibt sich ein Daten satz von 18 Ländern, der die meisten von ihnen über den gesamten Zeitraum 2000 – 2024 abdeckt, in einzelnen Fällen mit Lücken.4 Wachstumsregression: FuE-Struktur und Wirtschaftswachstum im internationalen Vergleich Für den Zusammenhang zwischen FuE-Struktur und Wirt schaftswachstum schätzen wir ein Panelmodell mit fixen Länder- und Periodeneffekten. Damit lässt sich der Zu sammenhang zwischen der Struktur der FuE-Ausgaben im Verarbeitenden Gewerbe und dem BIP-pro-Kopf-Wachs tum isolieren, nachdem dauerhafte Strukturunterschiede zwischen den Ländern herausgerechnet sind. Dazu unter teilen wir den Zeitraum in fünf aufeinanderfolgende Fünfjahresperioden. Erklärt wird das durchschnittliche jährliche reale BIP-pro-Kopf-Wachstum einer Periode; alle erklä renden und Kontrollvariablen werden jeweils zu Perioden beginn gemessen. Dieser Aufbau entschärft das Problem umgekehrter Kausalität: Das nachfolgende Wachstum kann das zuvor beobachtete FuE-Niveau und dessen Struktur nicht mehr beeinflusst haben.
Unsere Schätzgleichung lautet: BIP-pro-Kopf-Wachstum i,t→t+5 = βFuE FuE-Niveaui,t + βHT HT-Anteili,t + βNMT NMT-Anteili,t + βNT NT-Anteili,t + μi + τt + βBIP BIPi,t + γXi,t +εi,t mit BIP-pro-Kopf-Wachstum i,t→t+5 als durchschnittliches jährliches reales BIP-pro-Kopf-Wachstum über die Pe riode t bis t+5. Auf der rechten Seite bezeichnet FuE-Ni veaui,t die FuE-Ausgaben als Anteil des BIP zu Perioden beginn und kontrolliert für die allgemeine FuE-Intensität einer Volkswirtschaft, unabhängig von der technologi schen Zusammensetzung. So lässt sich isolieren, ob die Struktur der FuE-Ausgaben bei gegebener FuE-Intensität einen eigenständigen Zusammenhang mit dem Wachs tum aufweist. Die jeweiligen Anteile an den FuE-Ausgaben des Verarbei tenden Gewerbes zu Periodenbeginn werden mit HT-An teili,t (Hochtechnologie), NMT-Anteili,t (niedrige Mitteltech nologie) und NT-Anteili,t (Niedrigtechnologie) gemessen. Der FuE-Anteil der gehobenen Mitteltechnologie dient hier als ausgelassene Referenzkategorie. Da sich die Anteile zu 100 % addieren, geben die Koeffizienten βHT , βNMT und βNT entsprechend an, wie sich das jährliche BIP-pro-Kopf Wachstum im Mittel in der Periode unterscheidet, wenn der FuE-Anteil der jeweiligen Kategorie um einen Prozent punkt zulasten der gehobenen Mitteltechnologie ceteris paribus höher liegt. Da es sich um eine Panelschätzung mit nicht-überlappenden Perioden von jeweils fünf Jah ren handelt, bilden die geschätzten Koeffizienten kurz- bis mittelfristige Effekte der FuE-Zusammensetzung auf das Wachstum ab. Diese stellen die zentralen Koeffizienten unserer Fragestellung dar, ob die technologische Zusam mensetzung der FuE-Ausgaben systematisch mit dem BIP-Wachstum zusammenhängt. Die Aufnahme fixer Ländereffekte μi erlaubt es, beob achtete sowie unbeobachtete, zeitinvariante Länder eigenschaften herauszurechnen. Fixe Periodeneffekte τ t berücksichtigen hingegen Zeittrends, die alle Länder gleichermaßen betreffen. BIPi,t ist das logarithmierte reale BIP pro Kopf zu Beginn der Periode und berücksichtigt unterschiedliche Wachstumsdynamiken ausgehend von der initialen Wirtschaftsleistung. Länder mit einem bereits hohen BIP pro Kopf wachsen tendenziell langsamer, da sie sich ihrem langfristig erwartbaren Einkommensniveau schon stärker angenähert haben. Länderspezifische Unterschiede im langfristigen Einkommensniveau wer den dabei durch die fixen Ländereffekte herausgerechnet. Umgekehrt geht ein niedrigeres anfängliches BIP-pro Kopf-Niveau mit einer schnelleren Konvergenz zum län derspezifischen langfristigen Einkommensniveau einher (bedingte Konvergenz; z. B. Barro und Sala-i-Martin 1992; Islam 1995). Diese Kontrolle ist zentral, da anfängliches Einkommensniveau, FuE-Intensität und FuE-Struktur eng miteinander korrelieren. Xi,t fasst gängige länderspezi fische und zeitvariante Kontrollvariablen in Wachstums regressionen zusammen.6 High-Tech-FuE-Anteil geht mit höherem BIP-pro-Kopf-Wachstum einher, … Tabelle 1 zeigt die Ergebnisse unserer Schätzung. Die Spalten 1 und 2 dienen zunächst als Plausibilitätsprüfung: Sie zeigen, ob das Modell für die gängigen Wachstums determinanten die aus der Literatur erwarteten Zusam menhänge liefert. Erst in den Spalten 3 und 4 kommen die FuE-Variablen hinzu. In Spalte 1 ist der Koeffizient des anfänglichen BIP pro Kopf negativ: Länder, die zu Perio denbeginn ein höheres Pro-Kopf-Einkommen aufweisen, wachsen in der Folge langsamer. Dies entspricht der Literatur zur bedingten Konver genz (Barro und Sala-i-Martin 1992; Islam 1995) und ist robust gegenüber der Aufnahme relevanter, zeit varianter Kontrollen in Spalte 2. Die übrigen Kontroll variablen zeigen durchgehend die erwartete Richtung. Staatsausgaben und Inflation sind negativ mit dem Wachstum korreliert (Barro 1991; Fischer 1993). Der negative Koeffizient der Bevölkerungsgröße ist kon sistent damit, dass ein höheres Bevölkerungsniveau die Kapitalausstattung und damit das BIP-Wachstum pro Kopf, zumindest in der kurzen bis mittleren Frist, dämpft. Das Bildungsniveau weist das erwartete posi tive Vorzeichen auf (Barro 1991; Mankiw et al. 1992) und ist in Spalte 4 signifikant. Für die institutionelle Quali tät (Rule of Law) finden wir dagegen durchgehend keinen statistisch belastbaren Zusammenhang. Sie verändert sich in unserer Ländergruppe überwiegend entwickelter Volkswirtschaften nur sehr langsam. Nach Herausrechnen der Ländereffekte verbleibt daher kaum Variation inner halb eines Landes, um den Koeffizienten präzise zu schät zen....
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Quelle: Investmentfonds.de
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