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Spätestens seit dem EU-Beitritt Österreichs 1995 müssen sich die heimischen Landwirtinnen und Landwirte dem internationalen Wettbewerb stellen. Das ist nur einer von vielen Gründen dafür, dass die Anzahl der landwirtschaftlichen Betriebe in Österreich seit Jahren konstant abnimmt. Zählte die Statistik Austria bei der Agrarstrukturerhebung 1990 noch über 280.000 land- und forstwirtschaftliche Betriebe, so fiel diese Zahl bei der Erhebung 2016 mit 162.000 Betrieben fast nur noch halb so hoch aus.

Austria’s rather poor development in international competitiveness rankings gave rise to questions about the economic concept of competitiveness and about the determinants and policies that can make an economy thrive again. The three modules of this research project aim at finding answers to these questions. They analyze labor costs, labor productivity, total factor productivity (TFP) and economic potential using a wide range of methods including shift-share analysis, panel econometrics, Stochastic Frontier Analysis (SFA) and Data Envelopment Analysis (DEA). The authors gratefully acknowledge the financial support by the Anniversary Fund (“Jubiläumsfonds”) of the Oesterreichische Nationalbank (OeNB).

This paper aims at identifying relevant indicators for TFP growth in EU countries during the recovery phase following the 2008/09 economic crisis. We proceed in three steps: First, we estimate TFP growth by means of Stochastic Frontier Analysis (SFA). Second, we perform a TFP growth decomposition in order to get measures for changes in technical progress (CTP), technical efficiency (CTE), scale efficiency (CSC) and allocative efficiency (CAE). And third, we use BART - a non-parametric Bayesian technique from the realm of statistical learning - in order to identify relevant predictors of TFP and its components from the Global Competitiveness Reports. We find that only a few indicators prove to be stable predictors. In particular, indicators that characterize technological readiness, such as broadband internet access, are outstandingly important in order to push technical progress while issues that describe innovation seem only to speed up CTP in higher-income economies. The results presented in this paper can be guidelines to policymakers as they identify areas in which further action could be taken in order to increase economic growth. Concerning the bigger picture, it becomes obvious that advanced machine learning techniques might not be able to replace sound economic theory but they help separating the wheat from the chaff when it comes to selecting the most relevant indicators of economic competitiveness.

Wir präsentieren im vorliegenden Policy Brief eine Abschätzung der Kosten der getroffenen Maßnahmen seit Beginn der Krise und entsprechend diesem Fahrplan für die österreichische Volkswirtschaft. Gegenüber dem letzten Policy Brief vom 31.03. wird nun ein komplett neues Szenario durchgerechnet, entsprechend dem Maßnahmenfahrplan vom 06.04.2020. Zusätzlich zu den Effekten für Österreich insgesamt werden für diesen Policy Brief erstmals die Effekte auf Ebene der einzelnen Bundesländer abgeschätzt.

Wir präsentieren im vorliegenden Policy Brief eine Abschätzung der Auswirkungen der getroffenen Maßnahmen seit Beginn der Krise. Gegenüber dem letzten Policy Brief vom 28. April wird nun das Szenario angepasst, entsprechend dem Wissensstand vom 5. Mai 2020. Insbesondere die Annahmen bezüglich der weltwirtschaftlichen Rahmenbedingungen wurde teils deutlich angepasst, nicht zuletzt auf Basis der ersten Daten zur Entwicklung der Wirtschaftsleistung im ersten Quartal 2020. Zusätzlich zu den Effekten für Österreich insgesamt werden auch wieder die Effekte auf Ebene der einzelnen Bundesländer und der einzelnen Wirtschaftssektoren abgeschätzt.

This paper aims at identifying relevant indicators for TFP growth in EU countries during the recovery phase following the 2008/09 economic crisis. We proceed in three steps: First, we estimate TFP growth by means of Stochastic Frontier Analysis (SFA). Second, we perform a TFP growth decomposition in order to get measures for changes in technical progress (CTP), technical efficiency (CTE), scale efficiency (CSC) and allocative efficiency (CAE). And third, we use BART – a non-parametric Bayesian technique from the realm of statistical learning – in order to identify relevant predictors of TFP and its components from the Global Competitiveness Reports. We find that only a few indicators prove to be stable predictors. In particular, indicators that characterize technological readiness, such as broadband internet access, are outstandingly important in order to push technical progress while issues that describe innovation seem only to speed up CTP in higher-income economies. The results presented in this paper can be guidelines to policymakers as they identify areas in which further action could be taken in order to increase economic growth. Concerning the bigger picture, it becomes obvious that advanced machine learning techniques might not be able to replace sound economic theory but they help separating the wheat from the chaff when it comes to selecting the most relevant indicators of economic competitiveness.

Wir präsentieren im vorliegenden Policy Brief zwei unterschiedliche Abschätzungen für die österreichische Volkswirtschaft in Abhängigkeit von der angenommenen Dauer der getroffenen politischen Maßnahmen. Im ersten Szenario werden die getroffenen gesundheitspolitischen Maßnahmen nach Ostern 2020 vollumfänglich aufgehoben, im zweiten Szenario gelten diese bis Ende April 2020. Gegenüber dem letzten Policy Brief vom 24.03. wurden in zahlreichen Staaten die Pandemiemaßnahmen teilweise erheblich verschärft, sodass nun die Auswirkungen auf den österreichischen Außenhandel deutlich ansteigt.

In unseren Berechnungen nehmen wir eine Fortdauer der Einschränkungen für vier Wochen an. Ein besonders stark betroffener Sektor wird der Beherbergungs- und Gastronomiesektor sein; für diesen nehmen wir einen Einbruch von 90% in diesen vier Wochen an. Auch danach wird seine Erholung etwas dauern, sodass wir im Gesamtjahr 2020 die Reduktion in diesem Sektor mit 13,5% abschätzen. Auch für die Sektoren Kultur, Sport, Erholung und Freizeitwirtschaft schätzen wir den Rückgang auf 90%, die Erholung wird dann etwas schneller gehen, sodass sich für das Gesamtjahr 10,9% ergeben. Der Handel mit Gütern, die keine Nahrungsmittel oder Medikamente sind, wird annahmegemäß um 70% (4 Wochen) bzw. 5,4% (Gesamtjahr) einbrechen; das Transportwesen um 50% (4 Wochen) bzw. 3,9% (Gesamtjahr). Der Produktionssektor (ohne Nahrungsmittel und Pharmazie, Energie, Wasser, Abwasser u.Ä.) wird, vorwiegend aufgrund der internationalen Verflechtungen, um 5% (Gesamtjahr 2020) sinken; die wirtschaftsnahen Dienstleistungen möglicherweise um 4%. Steigerungen erwarten wir für das Gesundheitswesen (+2%), den pharmazeutischen Sektor (+1,5%) und die öffentliche Verwaltung (+0,4%). Wir kommen zum Ergebnis, dass der Effekt auf das Bruttoinlandsprodukt für Österreich im Jahr 2020 aufgrund des Coronavirus und der damit zusammenhängenden Maßnahmen nach aktuellem Informationsstand in Summe etwa EUR -11,6 Mrd. (Wertschöpfung EUR -10,4 Mrd.) betragen wird (3,12% der österreichischen Wirtschaftsleistung), verursacht durch den Teil-„Shutdown“, aber auch durch die internationalen Auswirkungen und folglich durch die wirtschaftlichen Verflechtungen mit dem Ausland. Der Verlust von Steuer- und Abgabeneinnahmen lässt sich mit rund EUR 3,8 Mrd. beziffern, darin sind die Kosten für die gesetzten Maßnahmen (wie z.B. die bereitgestellten Mittel für die Kurzarbeit, aber auch andere) und die zusätzlichen Ausgaben für Spitäler etc. jedoch NICHT enthalten, weil noch nicht seriös abgeschätzt werden kann, wie diese in Anspruch geno

The public view on healthcare is dominated by the perception of the system as a cost driver. This view neglects the fact that a lot of economic activities are initiated by the fundamental need for maintaining or improving one’s health. What is more, many such activities are hidden within the system of economic accounting in industries seemingly unrelated to health, whereby the overall importance of the health sector within the economy is not recognized. This study aimed to compile all such economic activity into a health satellite account that is compatible with the standard input-output-table. In addition to the classic health-related core areas, like physician practices or hospital services, a broader view on the health industry was adopted following a framework developed in Germany that also involves health-related goods and services in a broader sense, like wellness or health-related books. This wide-ranging demand for health-related goods and services makes the healthcare industry a sizable part of the economy, even more so when accounting for intermediate consumption structure, export opportunities and workforce effects. The resulting significant economic potential is illustrated by this report. As input-output-tables are only updated every five years by the Austrian Statistical office, the satellite account is based on the 2013 tables. Applying this year’s demand vector yields the indirect and induced economic effects. While the direct effects of the core and extended health industries amount to 10.85% of value added, and together with indirect and induced effects, to 16.5%. Due to healthcare being dominated by personal services, every seventh employee in Austria works in the health industry according to the definition of the health satellite account.