Unabhängigkeit der Zentralbank – warum es wichtig ist Überprüfung vor der Lieferung. Einführung Meine Damen und Herren, herzlich willkommen zu diesem Kolloquium zu Ehren des 90. Geburtstags von Otmar Issing! Lieber Otmar Issing, herzlichen Glückwunsch zu diesem bemerkenswerten Meilenstein. Heute ist ein schöner Tag, um hier in Frankfurt Ihren Geburtstag zu feiern. Wir freuen uns, Sie zurück bei der Bundesbank zu begrüßen, dem Ort, an dem Ihre Reise als Zentralbanker begann. Auch wenn wir uns gerade nicht genau in der Wilhelm-Epstein-Straße befinden. Als Sie 1990 zur Bundesbank kamen, brachten Sie einen scharfen Verstand und einen festen Glauben mit: Zentralbanken sollten unabhängig sein. Sie haben nicht nur für dieses Prinzip plädiert. Sie haben es im DNA des Eurosystems verankert. Als erster Chefökonom der EZB spielten Sie eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung eines Rahmens, der Regeln mit Flexibilität in Einklang brachte, um Preisstabilität zu gewährleisten, ohne das Wachstum zu ersticken. Sie haben die Tradition der Unabhängigkeit der Bundesbank übernommen und sie zur europäischen gemacht. Aber Ihr Vermächtnis geht über die Politik hinaus. Nach Ihrer Karriere als aktiver Zentralbanker haben Sie weiterhin internationale Diskussionen geprägt – durch Ihr Schreiben, Ihre Lehrtätigkeit und Ihre Führung am Center for Financial Studies. Sie haben sich nie vor den schwierigen Fragen gescheut – und haben immer strenge Antworten gefordert. In den letzten zehn Jahren haben Sie immer wieder davor gewarnt, Zentralbanken mit zu vielen Aufgaben und Verpflichtungen zu überlasten. Sie haben das Risiko gesehen, dass dies letztendlich ihre Unabhängigkeit untergraben und ihre Fähigkeit beeinträchtigen könnte, ihren Auftrag der Preisstabilität zu erfüllen. Heute sehen wir Angriffe auf die Unabhängigkeit der Zentralbanken auf der ganzen Welt – von Jakarta bis Istanbul, von Caracas bis Washington. Daher könnte das Thema dieses Kolloquiums zu Ihren Ehren nicht passender sein: Die Erreichung und Aufrechterhaltung der Unabhängigkeit der Zentralbank – warum es wichtig ist. Um unsere Diskussion zu begründen, wird meine Rede sich auf eine grundlegende Frage konzentrieren: Welche Beweise haben wir dafür, dass Unabhängigkeit ihr Versprechen hält, die Inflation niedrig und stabil zu halten? Ich werde in drei Schritten vorgehen: Erstens werde ich kurz die theoretische Begründung für die Unabhängigkeit der Zentralbanken erläutern. Zweitens werde ich die frühe und die jüngere empirische Literatur zur Beziehung zwischen Unabhängigkeit der Zentralbanken und Inflation diskutieren. Drittens werde ich neue Forschungen der Bundesbank vorstellen, die die Auswirkungen der jüngsten Angriffe auf die Unabhängigkeit der Federal Reserve analysieren. Zentralbankunabhängigkeit und Inflation: theoretische Grundlagen Lassen Sie mich mit der theoretischen Begründung für die Unabhängigkeit der Zentralbanken beginnen. Warum haben viele Zentralbanken während der Energiekrise der 1970er Jahre so spektakulär versagt, die Inflation zu kontrollieren? Ökonomen identifizierten einen strukturellen Mangel im geldpolitischen Rahmen: Zentralbanken waren zu anfällig für politischen Druck. Die Lösung: den Geldpolitikbereich vor der Politik schützen – durch Unabhängigkeit der Zentralbank. In Deutschland, – wie diejenigen, die mit der Deutschen Bundesbank vertraut sind, trocken feststellen würden – ist dies «seit August 1957 gängige Praxis». Damals war dieses Prinzip weit davon entfernt, universell zu sein. Die beiden Hauptpapiere, die häufig als Unterstützung der Idee zitiert werden, dass die Unabhängigkeit der Zentralbanken helfen könnte, die Inflation zu senken, wurden tatsächlich ohne diese spezifische Idee im Sinn geschrieben. Ein wichtiger Beitrag, der die Idee unterstützt, dass die Unabhängigkeit der Zentralbanken zur Kontrolle der Inflation beitragen könnte, stammt aus dem Jahr 1977. Kydland und Prescott identifizierten einen grundlegenden Fehler in der diskretionären Politik: Zeitinkonsistenz. Ihre Erkenntnis war einfach, aber tiefgreifend. Entscheidungsträger stehen oft vor einem Dilemma: Ein Plan, der heute optimal erscheint, ist möglicherweise morgen nicht mehr optimal. Der Grund dafür ist, dass sobald private Akteure ihr Verhalten in Reaktion auf den Plan angepasst haben, Entscheidungsträger einen Anreiz haben, ihr Versprechen zu brechen. Private Akteure gehen davon aus, dass Entscheidungsträger versucht sein werden, von ihrem ursprünglichen Plan abzuweichen. Und deshalb glauben diese privaten Akteure dem angekündigten Plan nicht vollständig und passen ihr Verhalten entsprechend an. «Täusche mich einmal, Schande über dich; täusche mich zweimal, Schande über mich» kommt einem hier in den Sinn. Das Ergebnis: Entscheidungsträger landen mit einem schlechteren Ergebnis, als wenn sie sich im Voraus zu ihrem Plan verpflichten und daran festhalten könnten. Das ist die Logik der Zeitinkonsistenz in einer Nussschale. Im Jahr 1983 wandten Barro und Gordon diese Erkenntnis auf die Geldpolitik an – und identifizierten den klassischen Inflationsbias. In ihrem Modell möchte der Entscheidungsträger die Produktion über ihre natürliche Rate hinaus steigern, indem er eine überraschende Inflation erzeugt. Aber auch hier werden die rationalen Bürger nicht getäuscht – sie antizipieren diesen Anreiz. Und als Ergebnis endet die Wirtschaft ohne dauerhafte Produktionsgewinne, nur mit einer höheren Trendinflation – dem klassischen Inflationsbias. Barro und Gordon argumentierten, dass Zentralbanken dem Inflationsbias entkommen und niedrige und stabile Inflation sichern können, indem sie ihre Entscheidungsfreiheit durch Regeln oder Reputation einschränken. Ein erster konkreter institutioneller Vorschlag zur Bewältigung dieser Herausforderung kam von Rogoff im Jahr 1985. Er schlug vor, die Geldpolitik einem inflationsaversen, «konservativen» Zentralbanker zu delegieren. Im Allgemeinen bestand die Lösung für den Inflationsbias darin, die Geldpolitik von kurzfristigem politischen Druck abzuschirmen. Die institutionelle Lösung: eine unabhängige Zentralbank, die sich auf die Erzielung einer niedrigen und stabilen Inflation konzentriert. Diese Beiträge zur Zeitinkonsistenz und Delegation waren größtenteils abstrakt und nicht auf die Bundesbank ausgerichtet. Die Bundesbank wurde jedoch schnell zu einem zentralen empirischen und politischen Bezugspunkt in der Debatte. Sie wurde weithin als erfolgreiches Beispiel einer unabhängigen Zentralbank dargestellt, die eine niedrige Inflation liefert. Zentralbankunabhängigkeit und Inflation: Empirie Frühe Beiträge Zu Beginn der 1990er Jahre haben Ökonomen die Hypothese getestet, dass die Unabhängigkeit der Zentralbanken die Inflation empirisch senkt. Alesina und Summers untersuchten sechzehn OECD-Länder und stellten fest, dass eine höhere Unabhängigkeit der Zentralbanken tatsächlich mit einer niedrigeren durchschnittlichen Inflation und einer geringeren Inflationsvarianz verbunden ist. Außerdem führte niedrigere und stabilere Inflation nicht zu einer schwächeren oder volatileren wirtschaftlichen Entwicklung. Sie maßen die Unabhängigkeit der Zentralbanken mit einem Index, der politische und wirtschaftliche Dimensionen kombiniert. Politische Unabhängigkeit bedeutet, dass die Zentralbank ihre Politikziele ohne Regierungseingriffe erreichen kann. Wirtschaftliche Unabhängigkeit bedeutet, dass die Zentralbank ihre Instrumente ohne Einschränkungen nutzen kann. Unabhängigkeit der Zentralbank – warum sie wichtig ist Dieser Index spiegelt das rechtliche Rahmenwerk der Zentralbank wider und ist somit ein Maß für die rechtliche Unabhängigkeit. Cukierman, Webb und Neyapti haben Schwellen- und Entwicklungsländer in ihre Analyse einbezogen und dabei ein verfeinertes Maß für die rechtliche Unabhängigkeit verwendet. Sie fanden auch empirische Beweise dafür, dass in fortgeschrittenen Volkswirtschaften eine höhere Unabhängigkeit mit einer niedrigeren und stabileren Inflation einhergeht. Allerdings konnten sie diese Beziehung für Schwellen- und Entwicklungsländer nicht finden. Wie kommt das? Die Autoren argumentieren, dass rechtliche Unabhängigkeit und tatsächliche Unabhängigkeit zwei verschiedene Dinge sind. Und beide sind für eine effektive Zentralbankarbeit erforderlich. Als Cukierman und seine Mitautoren einen Proxy für tatsächliche Unabhängigkeit verwendeten – die Fluktuationsrate der Zentralbankgouverneure – erschien die negative Beziehung erneut. Dies ist eine frühe Schlüssellektion und wird meine weiteren Bemerkungen leiten: Rechtliche Unabhängigkeit reduziert und stabilisiert die Inflation nur dann, wenn sie von tatsächlicher Unabhängigkeit unterstützt wird. Lassen Sie mich nun darauf eingehen, wie sich die Literatur seit den 1990er Jahren entwickelt hat, von einfachen Korrelationen bis hin zu rigorosen Tests der Kausalität. In den späten 1980er Jahren dokumentierten die frühen Studien hauptsächlich Querschnittskorrelationen, die die vorherrschenden ökonometrischen Methoden widerspiegelten. Seitdem haben Forscher fortgeschrittenere empirische Methoden verwendet, um die Beziehung eingehend neu zu bewerten. Das wichtigste Problem, dem sie begegneten, war die Endogenität – ein ökonometrisches Problem, das Schätzungen der Auswirkungen der Unabhängigkeit der Zentralbank auf die Inflation beeinflussen kann. Zum Beispiel können Inflationsergebnisse und die Unabhängigkeit der Zentralbank gemeinsam von einem nicht beobachteten Faktor bestimmt werden – wie einer gesellschaftlichen Präferenz für eine niedrige Inflation. Dies kann den Anschein erwecken, dass Unabhängigkeit zu einer niedrigeren Inflation führt, wenn andere Faktoren im Spiel sind. Eine wichtige Kritik in diesem Zusammenhang kam Mitte der 1990er Jahre von Adam Posen, damals bei der New York Fed. Er argumentierte, dass die Unabhängigkeit der Zentralbank keine zufällige Wahl der Politiker ist. Stattdessen spiegelt sie die Tatsache wider, dass Finanzmarktteilnehmer in der Regel gegen hohe Inflation sind. Dies impliziert, dass sowohl Unabhängigkeit als auch niedrige Inflation aus demselben zugrunde liegenden Faktor resultieren können: einer gesellschaftlichen Präferenz für Preisstabilität. Generell lautet sein Argument, dass eine Zentralbank mit einem Mandat für Preisstabilität breite gesellschaftliche Unterstützung benötigt – von Politikern, Finanzmärkten und der Öffentlichkeit. Die Unabhängigkeit der Zentralbank ist somit eine Voraussetzung für niedrige und stabile Inflation, aber nicht die einzige. Oder, wie Otmar Issing es 1993 formulierte: Die Unabhängigkeit der Zentralbank ist eine notwendige Bedingung für Preisstabilität, aber keineswegs ausreichend. Nachfolgende Arbeiten haben diese Idee verfeinert und erweitert, wobei betont wird, wie politische Institutionen und Einschränkungen die Auswirkungen der Unabhängigkeit auf die Inflation formen. Zusammenfassend deuten diese Beiträge darauf hin, dass die einfache Formel «mache die Zentralbank unabhängig und niedrige und stabile Inflation wird folgen» unvollständig ist. Dennoch widersprechen sie nicht der Kernfeststellung: Die Unabhängigkeit der Zentralbank trägt zu einer niedrigeren Inflation bei. Dies gilt auch in den meisten Studien, die Endogenität rigoros behandeln. Der Effekt ist oft geringer, wenn dieser potenzielle Bias berücksichtigt wird, bleibt jedoch statistisch und wirtschaftlich signifikant. Darüber hinaus variiert der Effekt von Land zu Land – was Unterschiede in Institutionen, Politik und Wirtschaftsstrukturen widerspiegelt. Ein gutes Beispiel, das zeigt, dass Heterogenität im Spiel ist, ist eine kürzlich von Ioannidou und Mitautoren durchgeführte Studie. Sie argumentieren, dass die rechtliche Unabhängigkeit in vielen Ländern seit 1980 gestärkt wurde, die Ernennung von Zentralbankgouverneuren jedoch politisierter geworden ist. Diese politisch motivierten Ernennungen verringern die tatsächliche Unabhängigkeit. Dies schwächt die Beziehung zwischen rechtlicher Unabhängigkeit und Inflation und führt zu schlechteren Inflationsergebnissen. Insgesamt lehrt uns die Literatur also, dass die Unabhängigkeit der Zentralbank nach wie vor entscheidend für die Preisstabilität ist. Die theoretische Begründung für die Unabhängigkeit der Zentralbank bleibt bestehen. Darüber hinaus bestätigen neuere empirische Arbeiten, dass eine größere Unabhängigkeit mit einer niedrigeren Inflation verbunden ist, obwohl der Effekt nuanciert ist. Genauer gesagt identifiziert die Literatur drei Bedingungen für die Unabhängigkeit der Zentralbank, um Preisstabilität zu gewährleisten: Erstens rechtliche Unabhängigkeit: Die Zentralbank benötigt rechtliche Schutzmaßnahmen, die sie vor politischer Einmischung schützen. Zweitens tatsächliche Unabhängigkeit: Die Zentralbank benötigt Führungspersönlichkeiten, die sich der Preisstabilität verpflichtet fühlen und aktiv ihre Autorität nutzen, um Druck standzuhalten. Drittens breite gesellschaftliche Unterstützung: Die Zentralbank benötigt die Unterstützung eines breiten Konsenses – von Politikern, Finanzmärkten und der Öffentlichkeit -, dass Preisstabilität erwünscht ist. Politiker müssen Preisstabilität mit nachhaltigen Haushaltspolitiken unterstützen. Bereits vor zwanzig Jahren kam ein visionärer Zentralbanker – damals ein bemerkenswert jugendlicher 70-Jähriger – zu einem ähnlichen Schluss. Lassen Sie mich zitieren: «Theorie und Praxis haben die Bedeutung eines angemessenen institutionellen Rahmens für die Zentralbank bestätigt, basierend auf Unabhängigkeit und einem klaren Fokus auf Preisstabilität […]. Es muss jedoch auch anerkannt werden, dass die ‘Stabilitätskultur’ der Gesellschaft ebenfalls wichtig ist». Dieses Zitat stammt natürlich von Ihnen, Otmar. Es fasst eine Wahrheit zusammen, die heute genauso relevant ist wie damals. Unabhängigkeit der Zentralbank – warum es wichtig ist Diese Maßnahmen fließen dann in ihr statistisches Modell ein, was es den Autoren ermöglicht, zu schätzen, wie die Märkte im Laufe der Zeit auf diese Schocks reagieren.Also, was haben sie gefunden? Die Ergebnisse sind beeindruckend.Wenn der Druck steigt, fallen die Renditen von US-Schatzanleihen, was darauf hindeutet, dass die Märkte eine lockerere Geldpolitik erwarten. Doch die Aktienkurse steigen nicht, wie man erwarten würde. Stattdessen fallen sie und die Volatilität nimmt zu. Darüber hinaus steigen die Goldpreise, und der US-Dollar schwächt sich besonders stark ab.Die Autoren interpretieren dies als eine Risikoumpreisung auf zwei Ebenen: Erstens, innerhalb der US-Märkte verlagern Investoren ihr Geld von Aktien in Schatzanleihen – ein inländischer Flug in die Sicherheit. Zweitens zeigen der schwächere Dollar und die höheren Goldpreise, dass Investoren sich von US-Vermögenswerten zurückziehen – ein Flug in die Sicherheit außerhalb der Vereinigten Staaten.Wichtig ist, dass das Papier keine Hinweise darauf findet, dass die Inflationserwartungen steigen. Tatsächlich sinken marktbasierte Maßnahmen leicht, wenn überhaupt.Dies deutet darauf hin, dass Investoren nicht einfach eine einfachere Geldpolitik erwarten – sie machen sich Sorgen um die Integrität der US-Institutionen und die weitreichenden Folgen, die ein Verlust an Integrität mit sich bringen würde. Oder anders ausgedrückt, die Sorgen um ein schwächeres US-Wachstum oder höhere Unsicherheit scheinen die Ängste vor Inflation zu überwiegen.Die wichtigste Erkenntnis ist klar: Wenn die Märkte glauben, dass politischer Druck die Unabhängigkeit der Fed untergräbt, löst dies eine Abwanderung von US-Vermögenswerten und des Dollars aus. Dieser Kanal unterscheidet sich von den Mechanismen, die in der früheren Literatur über den Druck auf die Fed während von Trumps erster Amtszeit betont wurden, was darauf hindeutet, dass diese jüngsten Angriffe schwerwiegender waren.[22]Dennoch dient dies als eine frische Erinnerung: Angriffe auf die Unabhängigkeit der Zentralbanken schlagen fehl.Zusammenfassend erinnern uns die jüngsten Ereignisse und die zitierte Literatur an eine harte Wahrheit: Die Unabhängigkeit der Zentralbanken ist nicht selbsttragend. Es bedarf Menschen, die bereit sind, für sie zu kämpfen.5 SchlussfolgerungenMeine Damen und Herren, Otmar Issing ist einer dieser Menschen.Er beobachtet die Welt der Zentralbanken seit mehr als 60 Jahren aufmerksam. Er hat maßgeblich dazu beigetragen, wie die Zentralbanken im Euroraum arbeiten. Und er setzt sich regelmäßig für die Unabhängigkeit der Zentralbanken ein.Vor 62 Jahren veröffentlichte er seine Dissertation über monetäre Probleme in der Wirtschaftspolitik der Europäischen Wirtschaftsgemeinschaft. 16 Jahre lang spielte er eine wichtige Rolle bei der Gestaltung der Geldpolitik in Deutschland und im Euroraum. Über die Jahre hat er so viele renommierte Auszeichnungen erhalten, dass es wirklich die Geduld des Publikums auf die Probe stellen würde, sie alle hier aufzulisten.Otmar Issing ist weltoffen und belesen – was für die meisten Menschen in diesem Raum keine Überraschung sein wird. Was einige von Ihnen vielleicht nicht wissen, ist, dass er vor 72 Jahren klassische Philologie studierte.Wie Goethe in «Hermann und Dorothea» sagt – einem grundlegenden Werk des Weimarer Klassizismus: Die rüstige Jugend verspricht ein glückliches Alter oder übersetzt ins Englische: A vigorous youth promises a happy old age.In diesem Sinne, Otmar, wünsche ich Ihnen viele weitere glückliche Jahre: ad multos annos!Fußnoten: Siehe Issing, O. (2017), Zentralbanken – sind ihr Ruf und ihre Unabhängigkeit durch Überlastung bedroht?, Internationale Finanzen, Bd. 20(1), S. 92-99; Issing, O. (2021), Zentralbanken – unabhängig oder allmächtig?, SAFE Policy Letter Nr. 92 sowie Issing, O. (2025), Wie Zentralbanken ihre Unabhängigkeit gefährdeten, Project Syndicate. Siehe Kydland, F und E. Prescott (1977), Regeln statt Ermessen: Die Inkonsistenz optimaler Pläne, Zeitschrift für Politische Ökonomie, Bd. 85(3), 473-492. Siehe Barro, R. und D. Gordon (1983), Regeln, Ermessen und Ruf in einem Modell der Geldpolitik, Zeitschrift für monetäre Ökonomik, Bd. 12(1), S. 101-121. Siehe Rogoff, K. (1985), Der optimale Grad der Verpflichtung zu einem mittelfristigen Geldziel, Quartalszeitschrift für Wirtschaft, Bd. 100(4), S. 1169-1189. Siehe Cukierman, A. (1992), Strategie, Glaubwürdigkeit und Unabhängigkeit der Zentralbank: Theorie und Evidenz, MIT Press. Siehe Debelle, G. und S. Fischer (1994), Wie unabhängig sollte eine Zentralbank sein?, Arbeitspapiere in angewandter ökonomischer Theorie Bd. 05, Federal Reserve Bank of San Francisco. Ein noch früherer Beitrag ist Bade, R. und M. Parkin (1988), Zentralbankgesetze und Geldpolitik, unveröffentlichtes Manuskript. Siehe Alesina, A. und L. Summers (1993), Unabhängigkeit der Zentralbank und makroökonomische Leistung: Evidenz aus Vergleichen, Zeitschrift für Geld, Kredit und Banken, 1993, Bd. 25(2), S. 151-62. Dieses Papier baut auf einem wegweisenden Beitrag zur Beziehung zwischen Institutionen und politischer Entscheidungsfindung von Grilli, V., D. Masciandaro, G. Tabellini, E. Malinvaud und M. Pagano (1991), Politische und monetäre Institutionen und öffentliche Finanzpolitik in den Industrieländern, Wirtschaftspolitik, Bd. 6(13), S. 341-392. Siehe Cukierman, A., S. Webb und B. Neyapti (1992), Messung der Unabhängigkeit von Zentralbanken und ihre Auswirkungen auf politische Ergebnisse, Weltbank Wirtschaftliche Überprüfung, Weltbank, Bd. 6(3), S. 353-398. Die Messung der tatsächlichen Unabhängigkeit anhand des Fluktuationsverhältnisses ist nicht ohne Kritik, da die Kausalität schwer zu bewerten ist: Ist die Inflation hoch, weil politische Einflussnahme vorliegt, oder werden Zentralbankgouverneure ihres Amtes enthoben, weil die Inflation zu hoch ist? Siehe beispielsweise Dreher, A., J. Sturm und J. de Haan (2008), Verliert hohe Inflation dazu, dass Zentralbanker ihren Job verlieren? Evidenz basierend auf einem neuen Datensatz, Europäische Zeitschrift für Politische Ökonomie, Bd. 24(4), S. 778-787. Siehe Posen, A. (1995), Erklärungen reichen nicht aus: Finanzsektorquellen der Unabhängigkeit der Zentralbanken, NBER Makroökonomisches Jahrbuch, Bd. 10, S. 253-274. Für eine kritische Darstellung seines Arguments, siehe de Haan, J. und G. van ‘T Hag (1995), Variation der Unabhängigkeit der Zentralbanken in den Ländern: Einige vorläufige empirische Beweise, Public Choice, Bd. 85(3/4), S. 335-351. Für eine frühe empirische Bewertung, die direkt die relative Beitrag von Zentralbankunabhängigkeit und anderen Determinanten auf die Inflationsentwicklung testet, siehe Campillo A. und J. Miron, Warum unterscheidet sich die Inflation zwischen den Ländern?, NBER Kapitel, in: Reduzierung der Inflation: Motivation und Strategie, S. 335-362. Siehe Issing, O. (1993), Unabhängigkeit der Zentralbank und monetäre Stabilität, Institut für Wirtschaftsforschung, Gelegentliche Schrift 89. Siehe, zum Beispiel, Keefer, P. und D. Unabhängigkeit der Zentralbanken und ihre Bedeutung für die Geldpolitik Unabhängigkeit der Zentralbank – warum sie wichtig ist Die Unabhängigkeit der Zentralbank ist ein entscheidender Faktor für die Stabilität und Effizienz des Finanzsystems. Wenn die Zentralbank unabhängig ist, kann sie ihre Aufgaben ohne politische Einflussnahme erfüllen und somit die Geldpolitik objektiv und effektiv gestalten. Dies trägt dazu bei, die Inflation zu kontrollieren, das Vertrauen der Märkte zu stärken und die Wirtschaft vor übermäßiger Verschuldung zu schützen. Daher ist die Unabhängigkeit der Zentralbank von großer Bedeutung für die Wirtschaft eines Landes. Unabhangigkeit-der-Zentralbank-–-warum-es-wichtig-ist-Uberprufung-vor.png

Unabhängigkeit der Zentralbank – warum es wichtig ist Überprüfung vor der Lieferung. Einführung Meine Damen und Herren, herzlich willkommen zu diesem Kolloquium zu Ehren des 90. Geburtstags von Otmar Issing! Lieber Otmar Issing, herzlichen Glückwunsch zu diesem bemerkenswerten Meilenstein. Heute ist ein schöner Tag, um hier in Frankfurt Ihren Geburtstag zu feiern. Wir freuen uns, Sie zurück bei der Bundesbank zu begrüßen, dem Ort, an dem Ihre Reise als Zentralbanker begann. Auch wenn wir uns gerade nicht genau in der Wilhelm-Epstein-Straße befinden. Als Sie 1990 zur Bundesbank kamen, brachten Sie einen scharfen Verstand und einen festen Glauben mit: Zentralbanken sollten unabhängig sein. Sie haben nicht nur für dieses Prinzip plädiert. Sie haben es im DNA des Eurosystems verankert. Als erster Chefökonom der EZB spielten Sie eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung eines Rahmens, der Regeln mit Flexibilität in Einklang brachte, um Preisstabilität zu gewährleisten, ohne das Wachstum zu ersticken. Sie haben die Tradition der Unabhängigkeit der Bundesbank übernommen und sie zur europäischen gemacht. Aber Ihr Vermächtnis geht über die Politik hinaus. Nach Ihrer Karriere als aktiver Zentralbanker haben Sie weiterhin internationale Diskussionen geprägt – durch Ihr Schreiben, Ihre Lehrtätigkeit und Ihre Führung am Center for Financial Studies. Sie haben sich nie vor den schwierigen Fragen gescheut – und haben immer strenge Antworten gefordert. In den letzten zehn Jahren haben Sie immer wieder davor gewarnt, Zentralbanken mit zu vielen Aufgaben und Verpflichtungen zu überlasten. Sie haben das Risiko gesehen, dass dies letztendlich ihre Unabhängigkeit untergraben und ihre Fähigkeit beeinträchtigen könnte, ihren Auftrag der Preisstabilität zu erfüllen. Heute sehen wir Angriffe auf die Unabhängigkeit der Zentralbanken auf der ganzen Welt – von Jakarta bis Istanbul, von Caracas bis Washington. Daher könnte das Thema dieses Kolloquiums zu Ihren Ehren nicht passender sein: Die Erreichung und Aufrechterhaltung der Unabhängigkeit der Zentralbank – warum es wichtig ist. Um unsere Diskussion zu begründen, wird meine Rede sich auf eine grundlegende Frage konzentrieren: Welche Beweise haben wir dafür, dass Unabhängigkeit ihr Versprechen hält, die Inflation niedrig und stabil zu halten? Ich werde in drei Schritten vorgehen: Erstens werde ich kurz die theoretische Begründung für die Unabhängigkeit der Zentralbanken erläutern. Zweitens werde ich die frühe und die jüngere empirische Literatur zur Beziehung zwischen Unabhängigkeit der Zentralbanken und Inflation diskutieren. Drittens werde ich neue Forschungen der Bundesbank vorstellen, die die Auswirkungen der jüngsten Angriffe auf die Unabhängigkeit der Federal Reserve analysieren. Zentralbankunabhängigkeit und Inflation: theoretische Grundlagen Lassen Sie mich mit der theoretischen Begründung für die Unabhängigkeit der Zentralbanken beginnen. Warum haben viele Zentralbanken während der Energiekrise der 1970er Jahre so spektakulär versagt, die Inflation zu kontrollieren? Ökonomen identifizierten einen strukturellen Mangel im geldpolitischen Rahmen: Zentralbanken waren zu anfällig für politischen Druck. Die Lösung: den Geldpolitikbereich vor der Politik schützen – durch Unabhängigkeit der Zentralbank. In Deutschland, – wie diejenigen, die mit der Deutschen Bundesbank vertraut sind, trocken feststellen würden – ist dies «seit August 1957 gängige Praxis». Damals war dieses Prinzip weit davon entfernt, universell zu sein. Die beiden Hauptpapiere, die häufig als Unterstützung der Idee zitiert werden, dass die Unabhängigkeit der Zentralbanken helfen könnte, die Inflation zu senken, wurden tatsächlich ohne diese spezifische Idee im Sinn geschrieben. Ein wichtiger Beitrag, der die Idee unterstützt, dass die Unabhängigkeit der Zentralbanken zur Kontrolle der Inflation beitragen könnte, stammt aus dem Jahr 1977. Kydland und Prescott identifizierten einen grundlegenden Fehler in der diskretionären Politik: Zeitinkonsistenz. Ihre Erkenntnis war einfach, aber tiefgreifend. Entscheidungsträger stehen oft vor einem Dilemma: Ein Plan, der heute optimal erscheint, ist möglicherweise morgen nicht mehr optimal. Der Grund dafür ist, dass sobald private Akteure ihr Verhalten in Reaktion auf den Plan angepasst haben, Entscheidungsträger einen Anreiz haben, ihr Versprechen zu brechen. Private Akteure gehen davon aus, dass Entscheidungsträger versucht sein werden, von ihrem ursprünglichen Plan abzuweichen. Und deshalb glauben diese privaten Akteure dem angekündigten Plan nicht vollständig und passen ihr Verhalten entsprechend an. «Täusche mich einmal, Schande über dich; täusche mich zweimal, Schande über mich» kommt einem hier in den Sinn. Das Ergebnis: Entscheidungsträger landen mit einem schlechteren Ergebnis, als wenn sie sich im Voraus zu ihrem Plan verpflichten und daran festhalten könnten. Das ist die Logik der Zeitinkonsistenz in einer Nussschale. Im Jahr 1983 wandten Barro und Gordon diese Erkenntnis auf die Geldpolitik an – und identifizierten den klassischen Inflationsbias. In ihrem Modell möchte der Entscheidungsträger die Produktion über ihre natürliche Rate hinaus steigern, indem er eine überraschende Inflation erzeugt. Aber auch hier werden die rationalen Bürger nicht getäuscht – sie antizipieren diesen Anreiz. Und als Ergebnis endet die Wirtschaft ohne dauerhafte Produktionsgewinne, nur mit einer höheren Trendinflation – dem klassischen Inflationsbias. Barro und Gordon argumentierten, dass Zentralbanken dem Inflationsbias entkommen und niedrige und stabile Inflation sichern können, indem sie ihre Entscheidungsfreiheit durch Regeln oder Reputation einschränken. Ein erster konkreter institutioneller Vorschlag zur Bewältigung dieser Herausforderung kam von Rogoff im Jahr 1985. Er schlug vor, die Geldpolitik einem inflationsaversen, «konservativen» Zentralbanker zu delegieren. Im Allgemeinen bestand die Lösung für den Inflationsbias darin, die Geldpolitik von kurzfristigem politischen Druck abzuschirmen. Die institutionelle Lösung: eine unabhängige Zentralbank, die sich auf die Erzielung einer niedrigen und stabilen Inflation konzentriert. Diese Beiträge zur Zeitinkonsistenz und Delegation waren größtenteils abstrakt und nicht auf die Bundesbank ausgerichtet. Die Bundesbank wurde jedoch schnell zu einem zentralen empirischen und politischen Bezugspunkt in der Debatte. Sie wurde weithin als erfolgreiches Beispiel einer unabhängigen Zentralbank dargestellt, die eine niedrige Inflation liefert. Zentralbankunabhängigkeit und Inflation: Empirie Frühe Beiträge Zu Beginn der 1990er Jahre haben Ökonomen die Hypothese getestet, dass die Unabhängigkeit der Zentralbanken die Inflation empirisch senkt. Alesina und Summers untersuchten sechzehn OECD-Länder und stellten fest, dass eine höhere Unabhängigkeit der Zentralbanken tatsächlich mit einer niedrigeren durchschnittlichen Inflation und einer geringeren Inflationsvarianz verbunden ist. Außerdem führte niedrigere und stabilere Inflation nicht zu einer schwächeren oder volatileren wirtschaftlichen Entwicklung. Sie maßen die Unabhängigkeit der Zentralbanken mit einem Index, der politische und wirtschaftliche Dimensionen kombiniert. Politische Unabhängigkeit bedeutet, dass die Zentralbank ihre Politikziele ohne Regierungseingriffe erreichen kann. Wirtschaftliche Unabhängigkeit bedeutet, dass die Zentralbank ihre Instrumente ohne Einschränkungen nutzen kann. Unabhängigkeit der Zentralbank – warum sie wichtig ist Dieser Index spiegelt das rechtliche Rahmenwerk der Zentralbank wider und ist somit ein Maß für die rechtliche Unabhängigkeit. Cukierman, Webb und Neyapti haben Schwellen- und Entwicklungsländer in ihre Analyse einbezogen und dabei ein verfeinertes Maß für die rechtliche Unabhängigkeit verwendet. Sie fanden auch empirische Beweise dafür, dass in fortgeschrittenen Volkswirtschaften eine höhere Unabhängigkeit mit einer niedrigeren und stabileren Inflation einhergeht. Allerdings konnten sie diese Beziehung für Schwellen- und Entwicklungsländer nicht finden. Wie kommt das? Die Autoren argumentieren, dass rechtliche Unabhängigkeit und tatsächliche Unabhängigkeit zwei verschiedene Dinge sind. Und beide sind für eine effektive Zentralbankarbeit erforderlich. Als Cukierman und seine Mitautoren einen Proxy für tatsächliche Unabhängigkeit verwendeten – die Fluktuationsrate der Zentralbankgouverneure – erschien die negative Beziehung erneut. Dies ist eine frühe Schlüssellektion und wird meine weiteren Bemerkungen leiten: Rechtliche Unabhängigkeit reduziert und stabilisiert die Inflation nur dann, wenn sie von tatsächlicher Unabhängigkeit unterstützt wird. Lassen Sie mich nun darauf eingehen, wie sich die Literatur seit den 1990er Jahren entwickelt hat, von einfachen Korrelationen bis hin zu rigorosen Tests der Kausalität. In den späten 1980er Jahren dokumentierten die frühen Studien hauptsächlich Querschnittskorrelationen, die die vorherrschenden ökonometrischen Methoden widerspiegelten. Seitdem haben Forscher fortgeschrittenere empirische Methoden verwendet, um die Beziehung eingehend neu zu bewerten. Das wichtigste Problem, dem sie begegneten, war die Endogenität – ein ökonometrisches Problem, das Schätzungen der Auswirkungen der Unabhängigkeit der Zentralbank auf die Inflation beeinflussen kann. Zum Beispiel können Inflationsergebnisse und die Unabhängigkeit der Zentralbank gemeinsam von einem nicht beobachteten Faktor bestimmt werden – wie einer gesellschaftlichen Präferenz für eine niedrige Inflation. Dies kann den Anschein erwecken, dass Unabhängigkeit zu einer niedrigeren Inflation führt, wenn andere Faktoren im Spiel sind. Eine wichtige Kritik in diesem Zusammenhang kam Mitte der 1990er Jahre von Adam Posen, damals bei der New York Fed. Er argumentierte, dass die Unabhängigkeit der Zentralbank keine zufällige Wahl der Politiker ist. Stattdessen spiegelt sie die Tatsache wider, dass Finanzmarktteilnehmer in der Regel gegen hohe Inflation sind. Dies impliziert, dass sowohl Unabhängigkeit als auch niedrige Inflation aus demselben zugrunde liegenden Faktor resultieren können: einer gesellschaftlichen Präferenz für Preisstabilität. Generell lautet sein Argument, dass eine Zentralbank mit einem Mandat für Preisstabilität breite gesellschaftliche Unterstützung benötigt – von Politikern, Finanzmärkten und der Öffentlichkeit. Die Unabhängigkeit der Zentralbank ist somit eine Voraussetzung für niedrige und stabile Inflation, aber nicht die einzige. Oder, wie Otmar Issing es 1993 formulierte: Die Unabhängigkeit der Zentralbank ist eine notwendige Bedingung für Preisstabilität, aber keineswegs ausreichend. Nachfolgende Arbeiten haben diese Idee verfeinert und erweitert, wobei betont wird, wie politische Institutionen und Einschränkungen die Auswirkungen der Unabhängigkeit auf die Inflation formen. Zusammenfassend deuten diese Beiträge darauf hin, dass die einfache Formel «mache die Zentralbank unabhängig und niedrige und stabile Inflation wird folgen» unvollständig ist. Dennoch widersprechen sie nicht der Kernfeststellung: Die Unabhängigkeit der Zentralbank trägt zu einer niedrigeren Inflation bei. Dies gilt auch in den meisten Studien, die Endogenität rigoros behandeln. Der Effekt ist oft geringer, wenn dieser potenzielle Bias berücksichtigt wird, bleibt jedoch statistisch und wirtschaftlich signifikant. Darüber hinaus variiert der Effekt von Land zu Land – was Unterschiede in Institutionen, Politik und Wirtschaftsstrukturen widerspiegelt. Ein gutes Beispiel, das zeigt, dass Heterogenität im Spiel ist, ist eine kürzlich von Ioannidou und Mitautoren durchgeführte Studie. Sie argumentieren, dass die rechtliche Unabhängigkeit in vielen Ländern seit 1980 gestärkt wurde, die Ernennung von Zentralbankgouverneuren jedoch politisierter geworden ist. Diese politisch motivierten Ernennungen verringern die tatsächliche Unabhängigkeit. Dies schwächt die Beziehung zwischen rechtlicher Unabhängigkeit und Inflation und führt zu schlechteren Inflationsergebnissen. Insgesamt lehrt uns die Literatur also, dass die Unabhängigkeit der Zentralbank nach wie vor entscheidend für die Preisstabilität ist. Die theoretische Begründung für die Unabhängigkeit der Zentralbank bleibt bestehen. Darüber hinaus bestätigen neuere empirische Arbeiten, dass eine größere Unabhängigkeit mit einer niedrigeren Inflation verbunden ist, obwohl der Effekt nuanciert ist. Genauer gesagt identifiziert die Literatur drei Bedingungen für die Unabhängigkeit der Zentralbank, um Preisstabilität zu gewährleisten: Erstens rechtliche Unabhängigkeit: Die Zentralbank benötigt rechtliche Schutzmaßnahmen, die sie vor politischer Einmischung schützen. Zweitens tatsächliche Unabhängigkeit: Die Zentralbank benötigt Führungspersönlichkeiten, die sich der Preisstabilität verpflichtet fühlen und aktiv ihre Autorität nutzen, um Druck standzuhalten. Drittens breite gesellschaftliche Unterstützung: Die Zentralbank benötigt die Unterstützung eines breiten Konsenses – von Politikern, Finanzmärkten und der Öffentlichkeit -, dass Preisstabilität erwünscht ist. Politiker müssen Preisstabilität mit nachhaltigen Haushaltspolitiken unterstützen. Bereits vor zwanzig Jahren kam ein visionärer Zentralbanker – damals ein bemerkenswert jugendlicher 70-Jähriger – zu einem ähnlichen Schluss. Lassen Sie mich zitieren: «Theorie und Praxis haben die Bedeutung eines angemessenen institutionellen Rahmens für die Zentralbank bestätigt, basierend auf Unabhängigkeit und einem klaren Fokus auf Preisstabilität […]. Es muss jedoch auch anerkannt werden, dass die ‘Stabilitätskultur’ der Gesellschaft ebenfalls wichtig ist». Dieses Zitat stammt natürlich von Ihnen, Otmar. Es fasst eine Wahrheit zusammen, die heute genauso relevant ist wie damals. Unabhängigkeit der Zentralbank – warum es wichtig ist Diese Maßnahmen fließen dann in ihr statistisches Modell ein, was es den Autoren ermöglicht, zu schätzen, wie die Märkte im Laufe der Zeit auf diese Schocks reagieren.Also, was haben sie gefunden? Die Ergebnisse sind beeindruckend.Wenn der Druck steigt, fallen die Renditen von US-Schatzanleihen, was darauf hindeutet, dass die Märkte eine lockerere Geldpolitik erwarten. Doch die Aktienkurse steigen nicht, wie man erwarten würde. Stattdessen fallen sie und die Volatilität nimmt zu. Darüber hinaus steigen die Goldpreise, und der US-Dollar schwächt sich besonders stark ab.Die Autoren interpretieren dies als eine Risikoumpreisung auf zwei Ebenen: Erstens, innerhalb der US-Märkte verlagern Investoren ihr Geld von Aktien in Schatzanleihen – ein inländischer Flug in die Sicherheit. Zweitens zeigen der schwächere Dollar und die höheren Goldpreise, dass Investoren sich von US-Vermögenswerten zurückziehen – ein Flug in die Sicherheit außerhalb der Vereinigten Staaten.Wichtig ist, dass das Papier keine Hinweise darauf findet, dass die Inflationserwartungen steigen. Tatsächlich sinken marktbasierte Maßnahmen leicht, wenn überhaupt.Dies deutet darauf hin, dass Investoren nicht einfach eine einfachere Geldpolitik erwarten – sie machen sich Sorgen um die Integrität der US-Institutionen und die weitreichenden Folgen, die ein Verlust an Integrität mit sich bringen würde. Oder anders ausgedrückt, die Sorgen um ein schwächeres US-Wachstum oder höhere Unsicherheit scheinen die Ängste vor Inflation zu überwiegen.Die wichtigste Erkenntnis ist klar: Wenn die Märkte glauben, dass politischer Druck die Unabhängigkeit der Fed untergräbt, löst dies eine Abwanderung von US-Vermögenswerten und des Dollars aus. Dieser Kanal unterscheidet sich von den Mechanismen, die in der früheren Literatur über den Druck auf die Fed während von Trumps erster Amtszeit betont wurden, was darauf hindeutet, dass diese jüngsten Angriffe schwerwiegender waren.[22]Dennoch dient dies als eine frische Erinnerung: Angriffe auf die Unabhängigkeit der Zentralbanken schlagen fehl.Zusammenfassend erinnern uns die jüngsten Ereignisse und die zitierte Literatur an eine harte Wahrheit: Die Unabhängigkeit der Zentralbanken ist nicht selbsttragend. Es bedarf Menschen, die bereit sind, für sie zu kämpfen.5 SchlussfolgerungenMeine Damen und Herren, Otmar Issing ist einer dieser Menschen.Er beobachtet die Welt der Zentralbanken seit mehr als 60 Jahren aufmerksam. Er hat maßgeblich dazu beigetragen, wie die Zentralbanken im Euroraum arbeiten. Und er setzt sich regelmäßig für die Unabhängigkeit der Zentralbanken ein.Vor 62 Jahren veröffentlichte er seine Dissertation über monetäre Probleme in der Wirtschaftspolitik der Europäischen Wirtschaftsgemeinschaft. 16 Jahre lang spielte er eine wichtige Rolle bei der Gestaltung der Geldpolitik in Deutschland und im Euroraum. Über die Jahre hat er so viele renommierte Auszeichnungen erhalten, dass es wirklich die Geduld des Publikums auf die Probe stellen würde, sie alle hier aufzulisten.Otmar Issing ist weltoffen und belesen – was für die meisten Menschen in diesem Raum keine Überraschung sein wird. Was einige von Ihnen vielleicht nicht wissen, ist, dass er vor 72 Jahren klassische Philologie studierte.Wie Goethe in «Hermann und Dorothea» sagt – einem grundlegenden Werk des Weimarer Klassizismus: Die rüstige Jugend verspricht ein glückliches Alter oder übersetzt ins Englische: A vigorous youth promises a happy old age.In diesem Sinne, Otmar, wünsche ich Ihnen viele weitere glückliche Jahre: ad multos annos!Fußnoten: Siehe Issing, O. (2017), Zentralbanken – sind ihr Ruf und ihre Unabhängigkeit durch Überlastung bedroht?, Internationale Finanzen, Bd. 20(1), S. 92-99; Issing, O. (2021), Zentralbanken – unabhängig oder allmächtig?, SAFE Policy Letter Nr. 92 sowie Issing, O. (2025), Wie Zentralbanken ihre Unabhängigkeit gefährdeten, Project Syndicate. Siehe Kydland, F und E. Prescott (1977), Regeln statt Ermessen: Die Inkonsistenz optimaler Pläne, Zeitschrift für Politische Ökonomie, Bd. 85(3), 473-492. Siehe Barro, R. und D. Gordon (1983), Regeln, Ermessen und Ruf in einem Modell der Geldpolitik, Zeitschrift für monetäre Ökonomik, Bd. 12(1), S. 101-121. Siehe Rogoff, K. (1985), Der optimale Grad der Verpflichtung zu einem mittelfristigen Geldziel, Quartalszeitschrift für Wirtschaft, Bd. 100(4), S. 1169-1189. Siehe Cukierman, A. (1992), Strategie, Glaubwürdigkeit und Unabhängigkeit der Zentralbank: Theorie und Evidenz, MIT Press. Siehe Debelle, G. und S. Fischer (1994), Wie unabhängig sollte eine Zentralbank sein?, Arbeitspapiere in angewandter ökonomischer Theorie Bd. 05, Federal Reserve Bank of San Francisco. Ein noch früherer Beitrag ist Bade, R. und M. Parkin (1988), Zentralbankgesetze und Geldpolitik, unveröffentlichtes Manuskript. Siehe Alesina, A. und L. Summers (1993), Unabhängigkeit der Zentralbank und makroökonomische Leistung: Evidenz aus Vergleichen, Zeitschrift für Geld, Kredit und Banken, 1993, Bd. 25(2), S. 151-62. Dieses Papier baut auf einem wegweisenden Beitrag zur Beziehung zwischen Institutionen und politischer Entscheidungsfindung von Grilli, V., D. Masciandaro, G. Tabellini, E. Malinvaud und M. Pagano (1991), Politische und monetäre Institutionen und öffentliche Finanzpolitik in den Industrieländern, Wirtschaftspolitik, Bd. 6(13), S. 341-392. Siehe Cukierman, A., S. Webb und B. Neyapti (1992), Messung der Unabhängigkeit von Zentralbanken und ihre Auswirkungen auf politische Ergebnisse, Weltbank Wirtschaftliche Überprüfung, Weltbank, Bd. 6(3), S. 353-398. Die Messung der tatsächlichen Unabhängigkeit anhand des Fluktuationsverhältnisses ist nicht ohne Kritik, da die Kausalität schwer zu bewerten ist: Ist die Inflation hoch, weil politische Einflussnahme vorliegt, oder werden Zentralbankgouverneure ihres Amtes enthoben, weil die Inflation zu hoch ist? Siehe beispielsweise Dreher, A., J. Sturm und J. de Haan (2008), Verliert hohe Inflation dazu, dass Zentralbanker ihren Job verlieren? Evidenz basierend auf einem neuen Datensatz, Europäische Zeitschrift für Politische Ökonomie, Bd. 24(4), S. 778-787. Siehe Posen, A. (1995), Erklärungen reichen nicht aus: Finanzsektorquellen der Unabhängigkeit der Zentralbanken, NBER Makroökonomisches Jahrbuch, Bd. 10, S. 253-274. Für eine kritische Darstellung seines Arguments, siehe de Haan, J. und G. van ‘T Hag (1995), Variation der Unabhängigkeit der Zentralbanken in den Ländern: Einige vorläufige empirische Beweise, Public Choice, Bd. 85(3/4), S. 335-351. Für eine frühe empirische Bewertung, die direkt die relative Beitrag von Zentralbankunabhängigkeit und anderen Determinanten auf die Inflationsentwicklung testet, siehe Campillo A. und J. Miron, Warum unterscheidet sich die Inflation zwischen den Ländern?, NBER Kapitel, in: Reduzierung der Inflation: Motivation und Strategie, S. 335-362. Siehe Issing, O. (1993), Unabhängigkeit der Zentralbank und monetäre Stabilität, Institut für Wirtschaftsforschung, Gelegentliche Schrift 89. Siehe, zum Beispiel, Keefer, P. und D. Unabhängigkeit der Zentralbanken und ihre Bedeutung für die Geldpolitik Unabhängigkeit der Zentralbank – warum sie wichtig ist Die Unabhängigkeit der Zentralbank ist ein entscheidender Faktor für die Stabilität und Effizienz des Finanzsystems. Wenn die Zentralbank unabhängig ist, kann sie ihre Aufgaben ohne politische Einflussnahme erfüllen und somit die Geldpolitik objektiv und effektiv gestalten. Dies trägt dazu bei, die Inflation zu kontrollieren, das Vertrauen der Märkte zu stärken und die Wirtschaft vor übermäßiger Verschuldung zu schützen. Daher ist die Unabhängigkeit der Zentralbank von großer Bedeutung für die Wirtschaft eines Landes.

This speech is being delivered in honor of Otmar Issing’s 90th birthday. Congratulations to Otmar Issing on...
Mehr lesen Leer más acerca de Unabhängigkeit der Zentralbank – warum es wichtig ist Überprüfung vor der Lieferung. Einführung Meine Damen und Herren, herzlich willkommen zu diesem Kolloquium zu Ehren des 90. Geburtstags von Otmar Issing! Lieber Otmar Issing, herzlichen Glückwunsch zu diesem bemerkenswerten Meilenstein. Heute ist ein schöner Tag, um hier in Frankfurt Ihren Geburtstag zu feiern. Wir freuen uns, Sie zurück bei der Bundesbank zu begrüßen, dem Ort, an dem Ihre Reise als Zentralbanker begann. Auch wenn wir uns gerade nicht genau in der Wilhelm-Epstein-Straße befinden. Als Sie 1990 zur Bundesbank kamen, brachten Sie einen scharfen Verstand und einen festen Glauben mit: Zentralbanken sollten unabhängig sein. Sie haben nicht nur für dieses Prinzip plädiert. Sie haben es im DNA des Eurosystems verankert. Als erster Chefökonom der EZB spielten Sie eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung eines Rahmens, der Regeln mit Flexibilität in Einklang brachte, um Preisstabilität zu gewährleisten, ohne das Wachstum zu ersticken. Sie haben die Tradition der Unabhängigkeit der Bundesbank übernommen und sie zur europäischen gemacht. Aber Ihr Vermächtnis geht über die Politik hinaus. Nach Ihrer Karriere als aktiver Zentralbanker haben Sie weiterhin internationale Diskussionen geprägt – durch Ihr Schreiben, Ihre Lehrtätigkeit und Ihre Führung am Center for Financial Studies. Sie haben sich nie vor den schwierigen Fragen gescheut – und haben immer strenge Antworten gefordert. In den letzten zehn Jahren haben Sie immer wieder davor gewarnt, Zentralbanken mit zu vielen Aufgaben und Verpflichtungen zu überlasten. Sie haben das Risiko gesehen, dass dies letztendlich ihre Unabhängigkeit untergraben und ihre Fähigkeit beeinträchtigen könnte, ihren Auftrag der Preisstabilität zu erfüllen. Heute sehen wir Angriffe auf die Unabhängigkeit der Zentralbanken auf der ganzen Welt – von Jakarta bis Istanbul, von Caracas bis Washington. Daher könnte das Thema dieses Kolloquiums zu Ihren Ehren nicht passender sein: Die Erreichung und Aufrechterhaltung der Unabhängigkeit der Zentralbank – warum es wichtig ist. Um unsere Diskussion zu begründen, wird meine Rede sich auf eine grundlegende Frage konzentrieren: Welche Beweise haben wir dafür, dass Unabhängigkeit ihr Versprechen hält, die Inflation niedrig und stabil zu halten? Ich werde in drei Schritten vorgehen: Erstens werde ich kurz die theoretische Begründung für die Unabhängigkeit der Zentralbanken erläutern. Zweitens werde ich die frühe und die jüngere empirische Literatur zur Beziehung zwischen Unabhängigkeit der Zentralbanken und Inflation diskutieren. Drittens werde ich neue Forschungen der Bundesbank vorstellen, die die Auswirkungen der jüngsten Angriffe auf die Unabhängigkeit der Federal Reserve analysieren. Zentralbankunabhängigkeit und Inflation: theoretische Grundlagen Lassen Sie mich mit der theoretischen Begründung für die Unabhängigkeit der Zentralbanken beginnen. Warum haben viele Zentralbanken während der Energiekrise der 1970er Jahre so spektakulär versagt, die Inflation zu kontrollieren? Ökonomen identifizierten einen strukturellen Mangel im geldpolitischen Rahmen: Zentralbanken waren zu anfällig für politischen Druck. Die Lösung: den Geldpolitikbereich vor der Politik schützen – durch Unabhängigkeit der Zentralbank. In Deutschland, – wie diejenigen, die mit der Deutschen Bundesbank vertraut sind, trocken feststellen würden – ist dies «seit August 1957 gängige Praxis». Damals war dieses Prinzip weit davon entfernt, universell zu sein. Die beiden Hauptpapiere, die häufig als Unterstützung der Idee zitiert werden, dass die Unabhängigkeit der Zentralbanken helfen könnte, die Inflation zu senken, wurden tatsächlich ohne diese spezifische Idee im Sinn geschrieben. Ein wichtiger Beitrag, der die Idee unterstützt, dass die Unabhängigkeit der Zentralbanken zur Kontrolle der Inflation beitragen könnte, stammt aus dem Jahr 1977. Kydland und Prescott identifizierten einen grundlegenden Fehler in der diskretionären Politik: Zeitinkonsistenz. Ihre Erkenntnis war einfach, aber tiefgreifend. Entscheidungsträger stehen oft vor einem Dilemma: Ein Plan, der heute optimal erscheint, ist möglicherweise morgen nicht mehr optimal. Der Grund dafür ist, dass sobald private Akteure ihr Verhalten in Reaktion auf den Plan angepasst haben, Entscheidungsträger einen Anreiz haben, ihr Versprechen zu brechen. Private Akteure gehen davon aus, dass Entscheidungsträger versucht sein werden, von ihrem ursprünglichen Plan abzuweichen. Und deshalb glauben diese privaten Akteure dem angekündigten Plan nicht vollständig und passen ihr Verhalten entsprechend an. «Täusche mich einmal, Schande über dich; täusche mich zweimal, Schande über mich» kommt einem hier in den Sinn. Das Ergebnis: Entscheidungsträger landen mit einem schlechteren Ergebnis, als wenn sie sich im Voraus zu ihrem Plan verpflichten und daran festhalten könnten. Das ist die Logik der Zeitinkonsistenz in einer Nussschale. Im Jahr 1983 wandten Barro und Gordon diese Erkenntnis auf die Geldpolitik an – und identifizierten den klassischen Inflationsbias. In ihrem Modell möchte der Entscheidungsträger die Produktion über ihre natürliche Rate hinaus steigern, indem er eine überraschende Inflation erzeugt. Aber auch hier werden die rationalen Bürger nicht getäuscht – sie antizipieren diesen Anreiz. Und als Ergebnis endet die Wirtschaft ohne dauerhafte Produktionsgewinne, nur mit einer höheren Trendinflation – dem klassischen Inflationsbias. Barro und Gordon argumentierten, dass Zentralbanken dem Inflationsbias entkommen und niedrige und stabile Inflation sichern können, indem sie ihre Entscheidungsfreiheit durch Regeln oder Reputation einschränken. Ein erster konkreter institutioneller Vorschlag zur Bewältigung dieser Herausforderung kam von Rogoff im Jahr 1985. Er schlug vor, die Geldpolitik einem inflationsaversen, «konservativen» Zentralbanker zu delegieren. Im Allgemeinen bestand die Lösung für den Inflationsbias darin, die Geldpolitik von kurzfristigem politischen Druck abzuschirmen. Die institutionelle Lösung: eine unabhängige Zentralbank, die sich auf die Erzielung einer niedrigen und stabilen Inflation konzentriert. Diese Beiträge zur Zeitinkonsistenz und Delegation waren größtenteils abstrakt und nicht auf die Bundesbank ausgerichtet. Die Bundesbank wurde jedoch schnell zu einem zentralen empirischen und politischen Bezugspunkt in der Debatte. Sie wurde weithin als erfolgreiches Beispiel einer unabhängigen Zentralbank dargestellt, die eine niedrige Inflation liefert. Zentralbankunabhängigkeit und Inflation: Empirie Frühe Beiträge Zu Beginn der 1990er Jahre haben Ökonomen die Hypothese getestet, dass die Unabhängigkeit der Zentralbanken die Inflation empirisch senkt. Alesina und Summers untersuchten sechzehn OECD-Länder und stellten fest, dass eine höhere Unabhängigkeit der Zentralbanken tatsächlich mit einer niedrigeren durchschnittlichen Inflation und einer geringeren Inflationsvarianz verbunden ist. Außerdem führte niedrigere und stabilere Inflation nicht zu einer schwächeren oder volatileren wirtschaftlichen Entwicklung. Sie maßen die Unabhängigkeit der Zentralbanken mit einem Index, der politische und wirtschaftliche Dimensionen kombiniert. Politische Unabhängigkeit bedeutet, dass die Zentralbank ihre Politikziele ohne Regierungseingriffe erreichen kann. Wirtschaftliche Unabhängigkeit bedeutet, dass die Zentralbank ihre Instrumente ohne Einschränkungen nutzen kann. Unabhängigkeit der Zentralbank – warum sie wichtig ist Dieser Index spiegelt das rechtliche Rahmenwerk der Zentralbank wider und ist somit ein Maß für die rechtliche Unabhängigkeit. Cukierman, Webb und Neyapti haben Schwellen- und Entwicklungsländer in ihre Analyse einbezogen und dabei ein verfeinertes Maß für die rechtliche Unabhängigkeit verwendet. Sie fanden auch empirische Beweise dafür, dass in fortgeschrittenen Volkswirtschaften eine höhere Unabhängigkeit mit einer niedrigeren und stabileren Inflation einhergeht. Allerdings konnten sie diese Beziehung für Schwellen- und Entwicklungsländer nicht finden. Wie kommt das? Die Autoren argumentieren, dass rechtliche Unabhängigkeit und tatsächliche Unabhängigkeit zwei verschiedene Dinge sind. Und beide sind für eine effektive Zentralbankarbeit erforderlich. Als Cukierman und seine Mitautoren einen Proxy für tatsächliche Unabhängigkeit verwendeten – die Fluktuationsrate der Zentralbankgouverneure – erschien die negative Beziehung erneut. Dies ist eine frühe Schlüssellektion und wird meine weiteren Bemerkungen leiten: Rechtliche Unabhängigkeit reduziert und stabilisiert die Inflation nur dann, wenn sie von tatsächlicher Unabhängigkeit unterstützt wird. Lassen Sie mich nun darauf eingehen, wie sich die Literatur seit den 1990er Jahren entwickelt hat, von einfachen Korrelationen bis hin zu rigorosen Tests der Kausalität. In den späten 1980er Jahren dokumentierten die frühen Studien hauptsächlich Querschnittskorrelationen, die die vorherrschenden ökonometrischen Methoden widerspiegelten. Seitdem haben Forscher fortgeschrittenere empirische Methoden verwendet, um die Beziehung eingehend neu zu bewerten. Das wichtigste Problem, dem sie begegneten, war die Endogenität – ein ökonometrisches Problem, das Schätzungen der Auswirkungen der Unabhängigkeit der Zentralbank auf die Inflation beeinflussen kann. Zum Beispiel können Inflationsergebnisse und die Unabhängigkeit der Zentralbank gemeinsam von einem nicht beobachteten Faktor bestimmt werden – wie einer gesellschaftlichen Präferenz für eine niedrige Inflation. Dies kann den Anschein erwecken, dass Unabhängigkeit zu einer niedrigeren Inflation führt, wenn andere Faktoren im Spiel sind. Eine wichtige Kritik in diesem Zusammenhang kam Mitte der 1990er Jahre von Adam Posen, damals bei der New York Fed. Er argumentierte, dass die Unabhängigkeit der Zentralbank keine zufällige Wahl der Politiker ist. Stattdessen spiegelt sie die Tatsache wider, dass Finanzmarktteilnehmer in der Regel gegen hohe Inflation sind. Dies impliziert, dass sowohl Unabhängigkeit als auch niedrige Inflation aus demselben zugrunde liegenden Faktor resultieren können: einer gesellschaftlichen Präferenz für Preisstabilität. Generell lautet sein Argument, dass eine Zentralbank mit einem Mandat für Preisstabilität breite gesellschaftliche Unterstützung benötigt – von Politikern, Finanzmärkten und der Öffentlichkeit. Die Unabhängigkeit der Zentralbank ist somit eine Voraussetzung für niedrige und stabile Inflation, aber nicht die einzige. Oder, wie Otmar Issing es 1993 formulierte: Die Unabhängigkeit der Zentralbank ist eine notwendige Bedingung für Preisstabilität, aber keineswegs ausreichend. Nachfolgende Arbeiten haben diese Idee verfeinert und erweitert, wobei betont wird, wie politische Institutionen und Einschränkungen die Auswirkungen der Unabhängigkeit auf die Inflation formen. Zusammenfassend deuten diese Beiträge darauf hin, dass die einfache Formel «mache die Zentralbank unabhängig und niedrige und stabile Inflation wird folgen» unvollständig ist. Dennoch widersprechen sie nicht der Kernfeststellung: Die Unabhängigkeit der Zentralbank trägt zu einer niedrigeren Inflation bei. Dies gilt auch in den meisten Studien, die Endogenität rigoros behandeln. Der Effekt ist oft geringer, wenn dieser potenzielle Bias berücksichtigt wird, bleibt jedoch statistisch und wirtschaftlich signifikant. Darüber hinaus variiert der Effekt von Land zu Land – was Unterschiede in Institutionen, Politik und Wirtschaftsstrukturen widerspiegelt. Ein gutes Beispiel, das zeigt, dass Heterogenität im Spiel ist, ist eine kürzlich von Ioannidou und Mitautoren durchgeführte Studie. Sie argumentieren, dass die rechtliche Unabhängigkeit in vielen Ländern seit 1980 gestärkt wurde, die Ernennung von Zentralbankgouverneuren jedoch politisierter geworden ist. Diese politisch motivierten Ernennungen verringern die tatsächliche Unabhängigkeit. Dies schwächt die Beziehung zwischen rechtlicher Unabhängigkeit und Inflation und führt zu schlechteren Inflationsergebnissen. Insgesamt lehrt uns die Literatur also, dass die Unabhängigkeit der Zentralbank nach wie vor entscheidend für die Preisstabilität ist. Die theoretische Begründung für die Unabhängigkeit der Zentralbank bleibt bestehen. Darüber hinaus bestätigen neuere empirische Arbeiten, dass eine größere Unabhängigkeit mit einer niedrigeren Inflation verbunden ist, obwohl der Effekt nuanciert ist. Genauer gesagt identifiziert die Literatur drei Bedingungen für die Unabhängigkeit der Zentralbank, um Preisstabilität zu gewährleisten: Erstens rechtliche Unabhängigkeit: Die Zentralbank benötigt rechtliche Schutzmaßnahmen, die sie vor politischer Einmischung schützen. Zweitens tatsächliche Unabhängigkeit: Die Zentralbank benötigt Führungspersönlichkeiten, die sich der Preisstabilität verpflichtet fühlen und aktiv ihre Autorität nutzen, um Druck standzuhalten. Drittens breite gesellschaftliche Unterstützung: Die Zentralbank benötigt die Unterstützung eines breiten Konsenses – von Politikern, Finanzmärkten und der Öffentlichkeit -, dass Preisstabilität erwünscht ist. Politiker müssen Preisstabilität mit nachhaltigen Haushaltspolitiken unterstützen. Bereits vor zwanzig Jahren kam ein visionärer Zentralbanker – damals ein bemerkenswert jugendlicher 70-Jähriger – zu einem ähnlichen Schluss. Lassen Sie mich zitieren: «Theorie und Praxis haben die Bedeutung eines angemessenen institutionellen Rahmens für die Zentralbank bestätigt, basierend auf Unabhängigkeit und einem klaren Fokus auf Preisstabilität […]. Es muss jedoch auch anerkannt werden, dass die ‘Stabilitätskultur’ der Gesellschaft ebenfalls wichtig ist». Dieses Zitat stammt natürlich von Ihnen, Otmar. Es fasst eine Wahrheit zusammen, die heute genauso relevant ist wie damals. Unabhängigkeit der Zentralbank – warum es wichtig ist Diese Maßnahmen fließen dann in ihr statistisches Modell ein, was es den Autoren ermöglicht, zu schätzen, wie die Märkte im Laufe der Zeit auf diese Schocks reagieren.Also, was haben sie gefunden? Die Ergebnisse sind beeindruckend.Wenn der Druck steigt, fallen die Renditen von US-Schatzanleihen, was darauf hindeutet, dass die Märkte eine lockerere Geldpolitik erwarten. Doch die Aktienkurse steigen nicht, wie man erwarten würde. Stattdessen fallen sie und die Volatilität nimmt zu. Darüber hinaus steigen die Goldpreise, und der US-Dollar schwächt sich besonders stark ab.Die Autoren interpretieren dies als eine Risikoumpreisung auf zwei Ebenen: Erstens, innerhalb der US-Märkte verlagern Investoren ihr Geld von Aktien in Schatzanleihen – ein inländischer Flug in die Sicherheit. Zweitens zeigen der schwächere Dollar und die höheren Goldpreise, dass Investoren sich von US-Vermögenswerten zurückziehen – ein Flug in die Sicherheit außerhalb der Vereinigten Staaten.Wichtig ist, dass das Papier keine Hinweise darauf findet, dass die Inflationserwartungen steigen. Tatsächlich sinken marktbasierte Maßnahmen leicht, wenn überhaupt.Dies deutet darauf hin, dass Investoren nicht einfach eine einfachere Geldpolitik erwarten – sie machen sich Sorgen um die Integrität der US-Institutionen und die weitreichenden Folgen, die ein Verlust an Integrität mit sich bringen würde. Oder anders ausgedrückt, die Sorgen um ein schwächeres US-Wachstum oder höhere Unsicherheit scheinen die Ängste vor Inflation zu überwiegen.Die wichtigste Erkenntnis ist klar: Wenn die Märkte glauben, dass politischer Druck die Unabhängigkeit der Fed untergräbt, löst dies eine Abwanderung von US-Vermögenswerten und des Dollars aus. Dieser Kanal unterscheidet sich von den Mechanismen, die in der früheren Literatur über den Druck auf die Fed während von Trumps erster Amtszeit betont wurden, was darauf hindeutet, dass diese jüngsten Angriffe schwerwiegender waren.[22]Dennoch dient dies als eine frische Erinnerung: Angriffe auf die Unabhängigkeit der Zentralbanken schlagen fehl.Zusammenfassend erinnern uns die jüngsten Ereignisse und die zitierte Literatur an eine harte Wahrheit: Die Unabhängigkeit der Zentralbanken ist nicht selbsttragend. Es bedarf Menschen, die bereit sind, für sie zu kämpfen.5 SchlussfolgerungenMeine Damen und Herren, Otmar Issing ist einer dieser Menschen.Er beobachtet die Welt der Zentralbanken seit mehr als 60 Jahren aufmerksam. Er hat maßgeblich dazu beigetragen, wie die Zentralbanken im Euroraum arbeiten. Und er setzt sich regelmäßig für die Unabhängigkeit der Zentralbanken ein.Vor 62 Jahren veröffentlichte er seine Dissertation über monetäre Probleme in der Wirtschaftspolitik der Europäischen Wirtschaftsgemeinschaft. 16 Jahre lang spielte er eine wichtige Rolle bei der Gestaltung der Geldpolitik in Deutschland und im Euroraum. Über die Jahre hat er so viele renommierte Auszeichnungen erhalten, dass es wirklich die Geduld des Publikums auf die Probe stellen würde, sie alle hier aufzulisten.Otmar Issing ist weltoffen und belesen – was für die meisten Menschen in diesem Raum keine Überraschung sein wird. Was einige von Ihnen vielleicht nicht wissen, ist, dass er vor 72 Jahren klassische Philologie studierte.Wie Goethe in «Hermann und Dorothea» sagt – einem grundlegenden Werk des Weimarer Klassizismus: Die rüstige Jugend verspricht ein glückliches Alter oder übersetzt ins Englische: A vigorous youth promises a happy old age.In diesem Sinne, Otmar, wünsche ich Ihnen viele weitere glückliche Jahre: ad multos annos!Fußnoten: Siehe Issing, O. (2017), Zentralbanken – sind ihr Ruf und ihre Unabhängigkeit durch Überlastung bedroht?, Internationale Finanzen, Bd. 20(1), S. 92-99; Issing, O. (2021), Zentralbanken – unabhängig oder allmächtig?, SAFE Policy Letter Nr. 92 sowie Issing, O. (2025), Wie Zentralbanken ihre Unabhängigkeit gefährdeten, Project Syndicate. Siehe Kydland, F und E. Prescott (1977), Regeln statt Ermessen: Die Inkonsistenz optimaler Pläne, Zeitschrift für Politische Ökonomie, Bd. 85(3), 473-492. Siehe Barro, R. und D. Gordon (1983), Regeln, Ermessen und Ruf in einem Modell der Geldpolitik, Zeitschrift für monetäre Ökonomik, Bd. 12(1), S. 101-121. Siehe Rogoff, K. (1985), Der optimale Grad der Verpflichtung zu einem mittelfristigen Geldziel, Quartalszeitschrift für Wirtschaft, Bd. 100(4), S. 1169-1189. Siehe Cukierman, A. (1992), Strategie, Glaubwürdigkeit und Unabhängigkeit der Zentralbank: Theorie und Evidenz, MIT Press. Siehe Debelle, G. und S. Fischer (1994), Wie unabhängig sollte eine Zentralbank sein?, Arbeitspapiere in angewandter ökonomischer Theorie Bd. 05, Federal Reserve Bank of San Francisco. Ein noch früherer Beitrag ist Bade, R. und M. Parkin (1988), Zentralbankgesetze und Geldpolitik, unveröffentlichtes Manuskript. Siehe Alesina, A. und L. Summers (1993), Unabhängigkeit der Zentralbank und makroökonomische Leistung: Evidenz aus Vergleichen, Zeitschrift für Geld, Kredit und Banken, 1993, Bd. 25(2), S. 151-62. Dieses Papier baut auf einem wegweisenden Beitrag zur Beziehung zwischen Institutionen und politischer Entscheidungsfindung von Grilli, V., D. Masciandaro, G. Tabellini, E. Malinvaud und M. Pagano (1991), Politische und monetäre Institutionen und öffentliche Finanzpolitik in den Industrieländern, Wirtschaftspolitik, Bd. 6(13), S. 341-392. Siehe Cukierman, A., S. Webb und B. Neyapti (1992), Messung der Unabhängigkeit von Zentralbanken und ihre Auswirkungen auf politische Ergebnisse, Weltbank Wirtschaftliche Überprüfung, Weltbank, Bd. 6(3), S. 353-398. Die Messung der tatsächlichen Unabhängigkeit anhand des Fluktuationsverhältnisses ist nicht ohne Kritik, da die Kausalität schwer zu bewerten ist: Ist die Inflation hoch, weil politische Einflussnahme vorliegt, oder werden Zentralbankgouverneure ihres Amtes enthoben, weil die Inflation zu hoch ist? Siehe beispielsweise Dreher, A., J. Sturm und J. de Haan (2008), Verliert hohe Inflation dazu, dass Zentralbanker ihren Job verlieren? Evidenz basierend auf einem neuen Datensatz, Europäische Zeitschrift für Politische Ökonomie, Bd. 24(4), S. 778-787. Siehe Posen, A. (1995), Erklärungen reichen nicht aus: Finanzsektorquellen der Unabhängigkeit der Zentralbanken, NBER Makroökonomisches Jahrbuch, Bd. 10, S. 253-274. Für eine kritische Darstellung seines Arguments, siehe de Haan, J. und G. van ‘T Hag (1995), Variation der Unabhängigkeit der Zentralbanken in den Ländern: Einige vorläufige empirische Beweise, Public Choice, Bd. 85(3/4), S. 335-351. Für eine frühe empirische Bewertung, die direkt die relative Beitrag von Zentralbankunabhängigkeit und anderen Determinanten auf die Inflationsentwicklung testet, siehe Campillo A. und J. Miron, Warum unterscheidet sich die Inflation zwischen den Ländern?, NBER Kapitel, in: Reduzierung der Inflation: Motivation und Strategie, S. 335-362. Siehe Issing, O. (1993), Unabhängigkeit der Zentralbank und monetäre Stabilität, Institut für Wirtschaftsforschung, Gelegentliche Schrift 89. Siehe, zum Beispiel, Keefer, P. und D. Unabhängigkeit der Zentralbanken und ihre Bedeutung für die Geldpolitik Unabhängigkeit der Zentralbank – warum sie wichtig ist Die Unabhängigkeit der Zentralbank ist ein entscheidender Faktor für die Stabilität und Effizienz des Finanzsystems. Wenn die Zentralbank unabhängig ist, kann sie ihre Aufgaben ohne politische Einflussnahme erfüllen und somit die Geldpolitik objektiv und effektiv gestalten. Dies trägt dazu bei, die Inflation zu kontrollieren, das Vertrauen der Märkte zu stärken und die Wirtschaft vor übermäßiger Verschuldung zu schützen. Daher ist die Unabhängigkeit der Zentralbank von großer Bedeutung für die Wirtschaft eines Landes.
Der Digitale Euro: Stärkung der strategischen Autonomie Europas in einer digitalen Zukunft Bitte überprüfen Sie die Lieferung. Sehr geehrte Damen und Herren, Das Thema, über das wir gleich diskutieren – der Digitale Euro – ist von höchster Bedeutung für das Eurosystem und verdient zweifellos erhebliche Aufmerksamkeit. Lassen Sie mich eine kurze Anekdote erzählen, die mir dies klar gemacht hat: Vor einigen Jahren flog ich mit Lufthansa von Marokko nach Deutschland – einer europäischen Fluggesellschaft, die nach Europa fliegt. Nachdem wir unsere Reiseflughöhe erreicht hatten, wurde die übliche Ankündigung gemacht: Der Kabinenservice würde beginnen und Duty-Free-Artikel würden zum Kauf angeboten. Es wurden ausschließlich digitale Zahlungen mit Mastercard, Visa, Apple Pay oder Google Pay akzeptiert. Da habe ich mich gefragt: Warum gibt es in Europa keine digitale Zahlungsmöglichkeit? Es besteht kein Zweifel: Digitale Zahlungen sind auf dem Vormarsch. Zwei Kräfte bestimmen, wie sich der Zahlungsverkehr weiterentwickeln wird: technologische Innovation, die die Effizienz steigern kann, aber auch neue Risiken mit sich bringen könnte; und geopolitischer Wandel, der Fragen der Souveränität aufwirft. Diese Veränderungen zwingen Zentralbanken und politische Entscheidungsträger dazu, die Architektur von Geld und Zahlungen zu überdenken. Die Entscheidungen, die wir jetzt treffen – in Bezug auf Regulierung, Marktinfrastruktur und Formen des digitalen Geldes – werden die Widerstandsfähigkeit und den Handlungsspielraum Europas für die kommenden Jahre prägen. Vor diesem Hintergrund hat das Eurosystem eine umfassende Zahlungsstrategie entwickelt, die den europäischen Zahlungsmarkt ganzheitlich abdeckt und verschiedene Zahlungsbereiche umfasst. Der Digitale Euro wäre Teil eines größeren europäischen digitalen Ökosystems, das auch digitale Zentralbankwährungen im Großhandel, tokenisierte Vermögenswerte und private digitale Zahlungslösungen mit öffentlichen und privaten Rollen umfasst. Das Ziel ist ein Ökosystem, in dem öffentliche Gelder Vertrauen und Stabilität bieten und private Innovationen Wahlmöglichkeiten und Effizienz fördern. Der Ansatz des Eurosystems basiert auf vier strategischen Zielen: (i) Gewährleistung der Wirksamkeit der Geldpolitik und des reibungslosen Funktionierens des Zahlungssystems, (ii) Erreichung der strategischen Autonomie und erhöhter Widerstandsfähigkeit des europäischen Zahlungsverkehrs, (iii) Förderung eines integrierten, wettbewerbsfähigen und innovativen Zahlungsökosystems und (iv) Unterstützung der internationalen Rolle des Euro. Heute möchte ich mich darauf konzentrieren, wie ein digitaler Euro zu diesen strategischen Zielen beitragen könnte. Die zunehmende Digitalisierung unserer Volkswirtschaften verändert die Art und Weise, wie wir bezahlen und mit Geld interagieren. Im Jahr 2024 machte Bargeld im Euroraum nur 24 % des Gesamtwerts alltäglicher Zahlungen aus, und der Anteil der Händler, die kein Bargeld akzeptieren, hat sich in den letzten drei Jahren auf 12 % verdreifacht. Im Zeitraum 2019–2024 hat sich der Wert der im elektronischen Handel gekauften Waren verdoppelt, von 18 % auf 36 %. Da sich Zahlungsgewohnheiten ändern und digitale Zahlungsmethoden zur Norm werden, müssen wir sicherstellen, dass Zentralbankgeld weiterhin eine entscheidende Rolle bei der Stärkung des Vertrauens in das Währungssystem spielt. Der Digitale Euro könnte auch dazu beitragen, die derzeitige Fragmentierung von Zahlungslösungen im Euroraum zu verringern und die europäische Integration weiter zu stärken. Der Digitale Euro soll sicherstellen, dass Europa vor dem Hintergrund zunehmender geopolitischer Fragmentierung mehr Kontrolle über sein monetäres und finanzielles Schicksal hat. Digitale Zahlungsdienste sind heute unverzichtbar und eine kritische Infrastruktur. Ohne Souveränität in diesem Bereich ist echte strategische Autonomie schwer vorstellbar. Europa muss sich auf seine eigenen Zahlungssysteme verlassen können, um unabhhängig von globalen Lieferanten zu sein. Das Ergebnis: Rund zwei Drittel aller Kartenzahlungen in Europa werden mittlerweile von den Großen US-Zahlungsanbietern abgewickelt. Letztlich ist die Einführung des digitalen Euro ein Schritt in Richtung Stärkung der strategischen Autonomie Europas im digitalen Zahlungsverkehr. Stärkung der europäischen strategischen Autonomie durch den digitalen Euro Der-Digitale-Euro-Starkung-der-strategischen-Autonomie-Europas-in-einer.png

Der Digitale Euro: Stärkung der strategischen Autonomie Europas in einer digitalen Zukunft Bitte überprüfen Sie die Lieferung. Sehr geehrte Damen und Herren, Das Thema, über das wir gleich diskutieren – der Digitale Euro – ist von höchster Bedeutung für das Eurosystem und verdient zweifellos erhebliche Aufmerksamkeit. Lassen Sie mich eine kurze Anekdote erzählen, die mir dies klar gemacht hat: Vor einigen Jahren flog ich mit Lufthansa von Marokko nach Deutschland – einer europäischen Fluggesellschaft, die nach Europa fliegt. Nachdem wir unsere Reiseflughöhe erreicht hatten, wurde die übliche Ankündigung gemacht: Der Kabinenservice würde beginnen und Duty-Free-Artikel würden zum Kauf angeboten. Es wurden ausschließlich digitale Zahlungen mit Mastercard, Visa, Apple Pay oder Google Pay akzeptiert. Da habe ich mich gefragt: Warum gibt es in Europa keine digitale Zahlungsmöglichkeit? Es besteht kein Zweifel: Digitale Zahlungen sind auf dem Vormarsch. Zwei Kräfte bestimmen, wie sich der Zahlungsverkehr weiterentwickeln wird: technologische Innovation, die die Effizienz steigern kann, aber auch neue Risiken mit sich bringen könnte; und geopolitischer Wandel, der Fragen der Souveränität aufwirft. Diese Veränderungen zwingen Zentralbanken und politische Entscheidungsträger dazu, die Architektur von Geld und Zahlungen zu überdenken. Die Entscheidungen, die wir jetzt treffen – in Bezug auf Regulierung, Marktinfrastruktur und Formen des digitalen Geldes – werden die Widerstandsfähigkeit und den Handlungsspielraum Europas für die kommenden Jahre prägen. Vor diesem Hintergrund hat das Eurosystem eine umfassende Zahlungsstrategie entwickelt, die den europäischen Zahlungsmarkt ganzheitlich abdeckt und verschiedene Zahlungsbereiche umfasst. Der Digitale Euro wäre Teil eines größeren europäischen digitalen Ökosystems, das auch digitale Zentralbankwährungen im Großhandel, tokenisierte Vermögenswerte und private digitale Zahlungslösungen mit öffentlichen und privaten Rollen umfasst. Das Ziel ist ein Ökosystem, in dem öffentliche Gelder Vertrauen und Stabilität bieten und private Innovationen Wahlmöglichkeiten und Effizienz fördern. Der Ansatz des Eurosystems basiert auf vier strategischen Zielen: (i) Gewährleistung der Wirksamkeit der Geldpolitik und des reibungslosen Funktionierens des Zahlungssystems, (ii) Erreichung der strategischen Autonomie und erhöhter Widerstandsfähigkeit des europäischen Zahlungsverkehrs, (iii) Förderung eines integrierten, wettbewerbsfähigen und innovativen Zahlungsökosystems und (iv) Unterstützung der internationalen Rolle des Euro. Heute möchte ich mich darauf konzentrieren, wie ein digitaler Euro zu diesen strategischen Zielen beitragen könnte. Die zunehmende Digitalisierung unserer Volkswirtschaften verändert die Art und Weise, wie wir bezahlen und mit Geld interagieren. Im Jahr 2024 machte Bargeld im Euroraum nur 24 % des Gesamtwerts alltäglicher Zahlungen aus, und der Anteil der Händler, die kein Bargeld akzeptieren, hat sich in den letzten drei Jahren auf 12 % verdreifacht. Im Zeitraum 2019–2024 hat sich der Wert der im elektronischen Handel gekauften Waren verdoppelt, von 18 % auf 36 %. Da sich Zahlungsgewohnheiten ändern und digitale Zahlungsmethoden zur Norm werden, müssen wir sicherstellen, dass Zentralbankgeld weiterhin eine entscheidende Rolle bei der Stärkung des Vertrauens in das Währungssystem spielt. Der Digitale Euro könnte auch dazu beitragen, die derzeitige Fragmentierung von Zahlungslösungen im Euroraum zu verringern und die europäische Integration weiter zu stärken. Der Digitale Euro soll sicherstellen, dass Europa vor dem Hintergrund zunehmender geopolitischer Fragmentierung mehr Kontrolle über sein monetäres und finanzielles Schicksal hat. Digitale Zahlungsdienste sind heute unverzichtbar und eine kritische Infrastruktur. Ohne Souveränität in diesem Bereich ist echte strategische Autonomie schwer vorstellbar. Europa muss sich auf seine eigenen Zahlungssysteme verlassen können, um unabhhängig von globalen Lieferanten zu sein. Das Ergebnis: Rund zwei Drittel aller Kartenzahlungen in Europa werden mittlerweile von den Großen US-Zahlungsanbietern abgewickelt. Letztlich ist die Einführung des digitalen Euro ein Schritt in Richtung Stärkung der strategischen Autonomie Europas im digitalen Zahlungsverkehr. Stärkung der europäischen strategischen Autonomie durch den digitalen Euro

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Bereits hier, noch nicht überall: Die wirtschaftliche Auswirkung von Künstlicher Intelligenz gestalten Die Zukunft ist bereits hier – sie ist nur noch nicht gleichmäßig verteilt», sagte einst der Science-Fiction-Schriftsteller William Gibson. Dies beschreibt treffend den aktuellen Stand der Künstlichen Intelligenz. Deren Fähigkeiten sind bereits in vielen Anwendungen sichtbar – von der Textgenerierung und Programmierung über Forschung und Prognosen bis hin zum Design von Einladungskarten oder der Erstellung von Songs oder Filmen. Dennoch ist ihre breitere wirtschaftliche Auswirkung aus den aggregierten Statistiken noch wenig ersichtlich. Dies ist nicht ohne historisches Vorbild. Als sich die Elektrizität erstmals in den fortgeschrittenen Volkswirtschaften verbreitete, waren die Produktivitätsgewinne zunächst begrenzt. Unternehmen übernahmen elektrische Motoren, aber sie organisierten ihre Produktion nicht sofort neu. Künstliche Intelligenz könnte sich jedoch erheblich schneller verbreiten als frühere Technologien für den allgemeinen Gebrauch. Dies legt nahe, dass Künstliche Intelligenz eine Transformation ist, die mit hoher Wahrscheinlichkeit massive Auswirkungen auf die globale Wirtschaft haben wird. In meiner Rede heute werde ich untersuchen, was KI für das Wachstum, die Inflation und die finanzielle Stabilität bedeuten könnte. Eine weitere zentrale Frage, der ich nachgehen werde, ist: Wie gestalten wir ihre Auswirkungen? In diesem Zusammenhang möchte ich darauf eingehen, wie gut Europa im globalen KI-Wettlauf positioniert ist. Doch bevor ich das tue, erlauben Sie mir, darzulegen, wie ich KI sehe und wo ich ihre Stärken und Schwächen sehe. Was die KI von heute kann und nicht kann KI ist am besten nicht als einzelnes Produkt zu verstehen, sondern als eine General Purpose-Technologie. Solche Technologien werden in vielen Sektoren weit verbreitet eingesetzt. Sie verbessern sich kontinuierlich im Laufe der Zeit. Und sie interagieren mit anderen Innovationen. Wirtschaftsgeschichte bietet mehrere prominente Beispiele. Die Dampfmaschine verbesserte beispielsweise nicht nur eine Branche; sie transformierte grundlegend Transport, Produktion und Bergbau und wurde zum Eckpfeiler der Industriellen Revolution. Elektrizität folgte einem ähnlichen Verlauf: einmal weit verbreitet, ermöglichte sie völlig neue Produktionsprozesse, formte die Fabrikorganisation um und versorgte letztendlich die Massenproduktionssysteme des 20. Jahrhunderts. Mit einer Verzögerung von etwa 140 Jahren marschiert die Elektrizität nun endlich zum Sieg im individuellen Verkehr. In jüngster Zeit waren auch digitale Rechentechnik und das Internet General Purpose-Technologien, die Innovationen von der industriellen Automatisierung bis zu globalen Finanzsystemen vorantrieben. Künstliche Intelligenz teilt diese charakteristischen Merkmale. Sie ist nicht auf einen Anwendungsfall beschränkt. Sie kann in fast allen Sektoren eingesetzt werden – von Gesundheitswesen und Finanzwesen über Produktion und öffentliche Verwaltung. Vor diesem Hintergrund kann KI als «die Dampfmaschine des Geistes» beschrieben werden. Die Dampfmaschine verstärkte menschliche körperliche Arbeit. KI verstärkt menschliche kognitive Fähigkeiten. Richtig eingesetzt, wird sie die menschliche Intelligenz verbessern – mit möglicherweise weitreichenden Auswirkungen auf Produktivität, Innovation und wirtschaftliches Wachstum. In diesem Zusammenhang werden die Stärken der KI immer deutlicher: Sie kann riesige Textmengen verarbeiten und zusammenfassen, Muster in großen Datensätzen erkennen, Coding und wissenschaftliche Forschung unterstützen, in einigen Situationen Prognosen verbessern und repetitive Wissensaufgaben mit sehr hoher Geschwindigkeit automatisieren. Gleichzeitig sind die Schwächen der KI für die Nutzer ebenso wichtig, da generative KI halluzinieren kann, falsche oder voreingenommene Ausgaben produzieren und Fehler reproduzieren kann, die in den Trainingsdaten versteckt sind. Diese Einschränkungen spiegeln die zugrunde liegende Natur der aktuellen KI-Systeme wider. Große Sprachmodelle basieren auf statistischen Methoden und generieren Antworten probabilistisch. Sie können nicht im menschlichen Sinne argumentieren – vielmehr prognostizieren sie wahrscheinliche Wortfolgen basierend auf Mustern in den Daten, auf denen sie trainiert wurden. Ein weiterer wichtiger Nachteil der KI ist der enorme Stromverbrauch. Die Menge an Energie, die KI verbraucht, kann anhand der von Rechenzentren erzeugten Wärme veranschaulicht werden. Schätzungen zufolge können die Bodentemperaturen in Gebieten rund um KI-Datenzentren um etwa 2°C ansteigen, nachdem der Betrieb begonnen hat. Dies kann lokale Mikroklimata erzeugen, die oft als «Data Heat Island Effect» bezeichnet werden. Diese Temperaturerhöhungen können spürbare Auswirkungen auf nahe gelegene Gemeinden haben. Insgesamt könnten weltweit mehr als 340 Millionen Menschen solchen lokalen Erwärmungseffekten ausgesetzt sein. Insgesamt wird der KI-Boom voraussichtlich in den kommenden Jahren einen dramatischen Anstieg der Stromnachfrage auslösen. Derzeit verbrauchen Rechenzentren etwa 415 Terawattstunden Strom pro Jahr. Das entspricht etwa 1,5 % des globalen Stromverbrauchs im Jahr 2024. Die Internationale Energieagentur prognostiziert, dass der globale Stromverbrauch für Rechenzentren bis 2030 verdoppeln wird und zu diesem Zeitpunkt knapp unter 3 % des Gesamtstromverbrauchs weltweit ausmachen wird. Man könnte versucht sein zu sagen: Als «Dampfmaschine des Geistes» kommt die KI mit einer sehr realen Stromrechnung. KI und die Makroökonomie: Wachstum, Investitionen und aufkommende Risiken Diese Entwicklungen verdeutlichen, dass KI nicht nur eine technologische, sondern auch eine ökonomische Transformation mit weitreichenden Konsequenzen ist. Diese Konsequenzen umfassen eine Umstrukturierung des Arbeitsmarktes, das Entstehen neuer Branchen und Veränderungen in den weltweiten Handelsmustern. Obwohl diese Aspekte natürlich von immenser Bedeutung sind, werde ich sie in meinen Bemerkungen heute nicht behandeln. Stattdessen lautet meine Schlüsselfrage: Was bedeutet künstliche Intelligenz für das Wachstum, die Inflation und die finanzielle Stabilität? Beginnen wir mit dem Wirtschaftswachstum. Produktivitätswachstum ist der Schlüsselkanal, durch den technischer Fortschritt in wirtschaftliches Wachstum übersetzt wird. Allerdings erhöhten vergangene technologische Innovationen typischerweise die Produktivität erst mit erheblicher Verzögerung, weil sie eine weit verbreitete Verbreitung, ergänzende Investitionen und grundlegende organisatorische Veränderungen erforderten, die allesamt Zeit in Anspruch nahmen. Bestehendes Kapital und Praktiken bleiben bestehen, sodass neue Technologien zunächst auf alte Systeme aufgesetzt werden, anstatt sie vollständig zu ersetzen. Im Fall von elektrischer Energie dauerte es beispielsweise mehrere Jahrzehnte, bis ihre volle Auswirkung auf die Produktivität sichtbar wurde. Computer sind ein weiteres gutes Beispiel. Schon hier, noch nicht überall: Gestaltung des wirtschaftlichen Einflusses künstlicher Intelligenz Wir erlebten den von IT angetriebenen Produktivitätsboom Ende der 1990er Jahre, mehr als zwanzig Jahre nachdem die ersten Personal Computer auf den Markt kamen. Im Falle von KI könnten diese Diffusionsverzögerungen jedoch deutlich kürzer sein. Tatsächlich scheint es, dass wir derzeit die schnellste Adoption einer allgemeinen Technologie in der Geschichte beobachten. Innerhalb von weniger als drei Jahren haben weltweit mehr als 1,2 Milliarden Menschen KI-Tools genutzt – das ist eine Adoptionsrate, die das Internet, Smartphones und Personal Computer übertrifft. Darüber hinaus könnte künstliche Intelligenz sich schneller verbreiten als frühere Technologien, nicht nur weil sie auf bestehender digitaler Infrastruktur aufbaut, sondern auch weil sie den Innovationsprozess selbst beschleunigt. Aktuelle Schätzungen der OECD deuten darauf hin, dass KI bei einer schnellen Adoption das aggregierte jährliche Wachstum der Arbeitsproduktivität in den nächsten zehn Jahren in den G7-Wirtschaften um etwa 0,8 bis 1,3 Prozentpunkte steigern könnte. Dies steht im Gegensatz zur jüngsten Erfahrung: In den letzten zwei Jahrzehnten ist das Produktivitätswachstum in fortgeschrittenen Volkswirtschaften deutlich auf zwischen nur 0,8 und 1,8 Prozentpunkte gesunken. Vor diesem Hintergrund würde ein Beitrag von KI von mehr als 0,8 Prozentpunkten eine bedeutende Beschleunigung darstellen. Zum Vergleich: Für die USA trug die Informationstechnologie während des IT-Booms Ende der 1990er Jahre um 0,7 Prozentpunkte zum zusätzlichen Wachstum der Arbeitsproduktivität bei. Diese Schätzungen sind jedoch mit hoher Unsicherheit behaftet, und einige Forscher sind deutlich vorsichtiger. Die Schätzungen hängen von wichtigen Annahmen ab, wie dem Tempo und der Intensität der KI-Adoption durch Unternehmen. Laut eigenen Umfragen der Bundesbank rechnen die meisten deutschen Unternehmen damit, Produktivitätsgewinne durch den Einsatz von generativer KI zu erzielen. Gleichzeitig ist jedoch noch unsicher, wie groß diese Gewinne sein werden. Tatsächlich steigt die Intensität des Einsatzes von generativer KI weiterhin in einem moderaten Tempo, was darauf hindeutet, dass viele Unternehmen weiterhin mit der Technologie experimentieren. Langfristig könnten KI-bezogene Produktivitätsgewinne dazu beitragen, Verluste durch den demografischen Rückgang in der erwerbstätigen Bevölkerung auszugleichen oder zumindest abzumildern. Angesichts potenzieller Produktivitätssteigerungen könnte KI auch signifikant die aggregierte Produktion, den Konsum und die Investitionen erhöhen. Und ich habe keinen Zweifel daran, dass der Einfluss von KI weiter zunehmen wird. In den USA trägt die KI-Investition bereits spürbar zum BIP-Wachstum bei. Insbesondere hat die KI-Investition mit rund 1 Prozentpunkt im Jahr 2025 kürzlich den Beitrag übertroffen, den IT-Komponenten zum realen BIP-Wachstum während des Dotcom-Booms geleistet haben. In Deutschland zeigen Daten aus Bundesbankumfragen, dass die Ausgaben der Unternehmen für generative KI bereits mit den Ausgaben für traditionelle digitale Investitionen vergleichbar sind. Der Großteil dieser Ausgaben erfolgt jedoch in Form von laufenden Kosten, wie Abonnements oder festem IT-Personal. Die potenziellen Auswirkungen von KI auf die Inflation sind noch unsicher. Einerseits führt eine höhere Produktivität durch die KI-Adoption zu einer Ausweitung des aggregierten Angebots, was die Kosten der Unternehmen und möglicherweise den durch demografische Faktoren verursachten Fachkräftemangel reduziert. All dies würde dazu neigen, die Inflationsdrucke zumindest vorübergehend zu dämpfen. Andererseits könnte die KI-Adoption im Laufe der Zeit zu einem Anstieg des Einkommens, des Bedarfs an zusätzlichen Investitionen und Zwischenprodukten sowie – fast sicher – zu einem erhöhten Bedarf an Elektrizität führen. Diese zusätzliche aggregierte Nachfrage würde die Inflationsdrucke erhöhen. Und selbst kurzfristig könnte sich kein disinflationärer Effekt zeigen, wenn die Nachfrage in Erwartung zukünftiger Produktivitätssteigerungen steigt. In diesem Szenario könnte der KI-Effekt zunächst inflationsfördernd werden. Eine spezielle Entwicklung ist, dass der Einsatz von Algorithmen die Festsetzung von Preisen über wettbewerbsfähigen Niveaus erleichtern könnte. Es gibt Hinweise darauf, dass KI-Algorithmen in der Lage sind, konsequent zu lernen, überhöhte Preise zu verlangen, ohne miteinander zu kommunizieren. Aus Sicht der Zentralbank erfordert diese Unsicherheit besondere Wachsamkeit. Gleichzeitig erfordern Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz auch aus finanzieller Stabilitätsperspektive besondere Aufmerksamkeit. Insbesondere könnte KI zu einer Anhäufung von Finanzstabilitätsrisiken aufgrund von KI-Lieferantenkonzentration, Herdenverhalten, zunehmender Marktkorrelation und Cyber- und operationellen Risiken führen, da ähnliche Modelle in kritischen Prozessen verwendet werden. Betrachten Sie beispielsweise die Kreditvergabe von Banken an Haushalte und Unternehmen. Immer häufiger können Kreditentscheidungen durch KI-basierte Modelle unterstützt oder sogar gesteuert werden. Wenn viele Banken auf die gleichen KI-Anbieter angewiesen sind oder ähnliche zugrunde liegende Modelle verwenden, könnten ihre Kreditrisikobewertungen stärker aufeinander abgestimmt werden. Dadurch könnte die Kreditvergabe der Banken gleichzeitig über Institutionen hinweg in Reaktion auf eine sich verschlechternde Konjunkturaussicht und stärker als normalerweise beobachtbar eingeschränkt werden. Dies könnte prozyklische Dynamiken verstärken, die Kreditverfügbarkeit homogener empfindlicher für den Konjunkturzyklus machen und potenziell die Finanzstabilitätsrisiken erhöhen. Darüber hinaus könnte eine starke Abhängigkeit von einer begrenzten Anzahl von KI-Anbietern operationelle und Datenschutzrisiken mit sich bringen. Störungen bei einem großen Anbieter oder Schwachstellen in weit verbreiteten Systemen könnten weitreichende Auswirkungen auf den Finanzsektor haben. Schließlich eröffnet der Einsatz von KI im Finanzsektor neue und anspruchsvolle Cyberrisiken, da autonome KI-Agenten schädliches Verhalten zeigen könnten. Schon hier, noch nicht überall: Gestaltung des wirtschaftlichen Einflusses künstlicher Intelligenz Die frühzeitige Identifizierung und Bekämpfung solcher Risiken sind entscheidend für die finanzielle Stabilität, wie dies auch in der aktuellen Diskussion um den Mythos von Anthropic deutlich wird. Mythos ist ein KI-Modell, das anscheinend in der Lage ist, Sicherheitslücken in der Software von Finanzinstituten schnell zu identifizieren und auszunutzen. Allerdings scheint dieses KI-Modell ein zweischneidiges Schwert zu sein, da es nicht nur dazu verwendet werden könnte, digitale Sicherheitssysteme zu verbessern, sondern auch deren Schwachstellen für böswillige Zwecke auszunutzen. Wir müssen den Missbrauch dieser Technologie verhindern. Gleichzeitig sollten alle relevanten Institutionen Zugang zu dieser Technologie haben, um Wettbewerbsverzerrungen zu vermeiden. Europa im globalen KI-Wettbewerb Zusammenfassend weisen diese Risiken auf ein breiteres strukturelles Problem hin: Die Entwicklung und Implementierung von KI ist zunehmend konzentriert und global vernetzt. Dies macht es umso wichtiger zu berücksichtigen, wo sich verschiedene Regionen in diesem sich entwickelnden Landschaft befinden. Dies bringt mich zur Position Europas im globalen KI-Wettbewerb. Europa tritt in das KI-Zeitalter mit wichtigen Stärken ein, aber aus einer schwächeren Position als die Vereinigten Staaten und in mehreren Dimensionen China. Die Vereinigten Staaten bleiben der klare Marktführer in Bezug auf die Entwicklung von Spitzenmodellen und private Investitionen: In den USA wurden 2024 40 bedeutende KI-Modelle produziert, verglichen mit 15 in China und nur 3 in Europa, während die private KI-Investition in den USA 109,1 Milliarden US-Dollar erreichte, verglichen mit 9,3 Milliarden US-Dollar in China und 19,4 Milliarden US-Dollar in Europa. Gleichzeitig wird die vergleichsweise geringe private KI-Investition in China durch die staatliche Investition in KI von geschätzten 62 Milliarden US-Dollar überkompensiert. Die staatliche KI-Investition in den Vereinigten Staaten und der Europäischen Union ist im Vergleich dazu um eine Größenordnung niedriger: etwa 3,3 Milliarden US-Dollar in den Vereinigten Staaten und etwa 1,2 Milliarden US-Dollar in der Europäischen Union. Die Europäische Union rangiert also klar auf dem dritten Platz in Bezug auf KI-Investitionen. Die relative Schwäche Europas ist insbesondere in den Bereichen Finanzierung von Wachstumsunternehmen, Recheninfrastruktur und Entwicklung von Spitzenmodellen sichtbar. Diese Bereiche werden von amerikanischen Unternehmen dominiert. Gleichzeitig profitieren chinesische Akteure zusätzlich zur umfangreichen staatlichen Unterstützung von einem riesigen Binnenmarkt. Dennoch verfügt Europa über ein enormes Forschungspotenzial, das in unternehmerische Aktivitäten einfließen kann. Wir haben bereits eine Liste wichtiger und bedeutender privater Anbieter von KI-Diensten in Europa, wie beispielsweise Mistral AI, Black Forest Labs oder Aleph Alpha. Und Europa verfügt über eine Vielzahl von Hidden Champions – kleine Unternehmen, die weltweit führend in ihren spezifischen Märkten sind. Wie ich bereits in einer früheren Rede gesagt habe: Wenn es um den Einsatz von KI in industriellen Prozessen geht, sehe ich den Wettbewerb immer noch als offen an. Dies erfordert hochspezialisierte KI-Modelle. Die Industrie in Europa, insbesondere in Deutschland, stützt sich auf eine Vielzahl von Daten zur Schulung solcher Modelle. Dadurch können maßgeschneiderte KI-Lösungen in vielen Bereichen entwickelt werden: für Produktion, Logistik, Wartung usw. Ich betrachte es daher als sehr positives Zeichen, dass auch die Nutzung von KI-Technologien durch europäische Unternehmen zunimmt. Eine Zusammenarbeit zwischen Zentralbanken, darunter die Bundesbank und die Banca d’Italia, hat sich in dieser Hinsicht als sehr nützlich erwiesen. Im Jahr 2024 und 2025 wurden Unternehmen in Italien und Deutschland mit einem harmonisierten Fragenkatalog zur Nutzung von generativer KI befragt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Übernahme von KI in beiden Ländern deutlich zugenommen hat. Wir Zentralbanken sind nicht nur Beobachter dieser Transformation – wir gestalten sie auch aktiv in unseren eigenen Institutionen. Bei der Bundesbank haben wir kürzlich eine umfassende Strategie für künstliche Intelligenz genehmigt, einschließlich konkreter Maßnahmen zu ihrer Umsetzung. Heute nutzen zwei von drei Kollegen der Bundesbank regelmäßig KI in ihrer täglichen Arbeit – in einer dedizierten, sicheren und geschützten Umgebung. Das Hauptziel unserer Strategie ist es, künstliche Intelligenz systematisch in das Toolkit der Bundesbank zu integrieren, wo sie uns bei der Erfüllung unserer Aufgaben helfen kann. Dennoch werden individuelle Anstrengungen – ob von Unternehmen oder öffentlichen Institutionen – allein nicht ausreichen. Um das volle Potenzial von KI zu erschließen, bedarf es auch Fortschritte auf europäischer Ebene. Ich bin überzeugt, dass Europa in Bezug auf Finanzierung, Skalierung, Infrastruktur, Fähigkeiten, Energie und Markintegration schneller vorankommen kann. Die Europäische Union hat bereits einige Initiativen in diese Richtung gestartet. Insbesondere trat am 1. August 2024 der KI-Act in Kraft. Darüber hinaus startete die EU im Februar 2025 die Initiative InvestAI mit dem Ziel, 200 Milliarden Euro für KI-Investitionen zu mobilisieren, einschließlich eines neuen 20-Milliarden-Euro-Fonds für KI-Gigafabriken. Wie ich bereits erwähnt habe, ist künstliche Intelligenz nicht nur der «Dampfmaschine des Geistes» – sie bringt auch eine sehr reale Stromrechnung mit sich. Dies bringt uns zurück zu einem entscheidenden Faktor: der Verfügbarkeit von zuverlässiger und erschwinglicher Energie. Die Gewährleistung ausreichender Energie für den Betrieb von KI-Infrastrukturen könnte sich als ebenso wichtig erweisen wie die Mobilisierung von Kapital. Um fair zu sein, das Problem beschränkt sich nicht nur auf Europa. Bereits hier, noch nicht überall: Gestaltung des wirtschaftlichen Einflusses von Künstlicher Intelligenz Zum Beispiel wurden Berichten zufolge rund die Hälfte der geplanten Rechenzentrumprojekte in den Vereinigten Staaten verzögert oder abgesagt. Einschränkungen in der Strominfrastruktur spielen eine entscheidende Rolle bei diesen Verzögerungen. In Europa wurden ebenfalls neue Rechenzentrumprojekte aufgrund unzureichender Netzkapazitäten verzögert oder verschoben. Zum Beispiel kann es in Dublin und Frankfurt drei bis fünf Jahre dauern, um Strom für neue Rechenzentren bereitzustellen. In extremen Fällen besteht das Risiko, dass Investitionen nicht vollständig umgesetzt werden oder sogar stecken bleiben. Als Reaktion auf diese Herausforderungen hat die Europäische Union begonnen, einen umfassenderen politischen Rahmen zu entwickeln, um sicherzustellen, dass die Erweiterung der KI-Infrastruktur mit ihren Energie- und Klimazielen kompatibel bleibt. Ein Schlüsselelement ist das bevorstehende Data Centre Energy Efficiency Package, das für 2026 erwartet wird. Diese Initiative zielt darauf ab, die Transparenz über den Energieverbrauch zu verbessern und ein EU-weites Bewertungsschema für Rechenzentren einzuführen. Diese Entwicklungen verdeutlichen letztendlich, dass der erfolgreiche Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht nur von Innovation und Investitionen abhängt. Es kommt auch auf die richtigen institutionellen Rahmenbedingungen und eine effektive praktische Umsetzung an. Bereits Hier, Noch Nicht Überall: Gestaltung des wirtschaftlichen Einflusses künstlicher Intelligenz Bereits hier, noch nicht überall: Gestaltung des wirtschaftlichen Einflusses künstlicher Intelligenz. Bereits-hier-noch-nicht-uberall-Die-wirtschaftliche-Auswirkung-von-Kunstlicher.png

Bereits hier, noch nicht überall: Die wirtschaftliche Auswirkung von Künstlicher Intelligenz gestalten Die Zukunft ist bereits hier – sie ist nur noch nicht gleichmäßig verteilt», sagte einst der Science-Fiction-Schriftsteller William Gibson. Dies beschreibt treffend den aktuellen Stand der Künstlichen Intelligenz. Deren Fähigkeiten sind bereits in vielen Anwendungen sichtbar – von der Textgenerierung und Programmierung über Forschung und Prognosen bis hin zum Design von Einladungskarten oder der Erstellung von Songs oder Filmen. Dennoch ist ihre breitere wirtschaftliche Auswirkung aus den aggregierten Statistiken noch wenig ersichtlich. Dies ist nicht ohne historisches Vorbild. Als sich die Elektrizität erstmals in den fortgeschrittenen Volkswirtschaften verbreitete, waren die Produktivitätsgewinne zunächst begrenzt. Unternehmen übernahmen elektrische Motoren, aber sie organisierten ihre Produktion nicht sofort neu. Künstliche Intelligenz könnte sich jedoch erheblich schneller verbreiten als frühere Technologien für den allgemeinen Gebrauch. Dies legt nahe, dass Künstliche Intelligenz eine Transformation ist, die mit hoher Wahrscheinlichkeit massive Auswirkungen auf die globale Wirtschaft haben wird. In meiner Rede heute werde ich untersuchen, was KI für das Wachstum, die Inflation und die finanzielle Stabilität bedeuten könnte. Eine weitere zentrale Frage, der ich nachgehen werde, ist: Wie gestalten wir ihre Auswirkungen? In diesem Zusammenhang möchte ich darauf eingehen, wie gut Europa im globalen KI-Wettlauf positioniert ist. Doch bevor ich das tue, erlauben Sie mir, darzulegen, wie ich KI sehe und wo ich ihre Stärken und Schwächen sehe. Was die KI von heute kann und nicht kann KI ist am besten nicht als einzelnes Produkt zu verstehen, sondern als eine General Purpose-Technologie. Solche Technologien werden in vielen Sektoren weit verbreitet eingesetzt. Sie verbessern sich kontinuierlich im Laufe der Zeit. Und sie interagieren mit anderen Innovationen. Wirtschaftsgeschichte bietet mehrere prominente Beispiele. Die Dampfmaschine verbesserte beispielsweise nicht nur eine Branche; sie transformierte grundlegend Transport, Produktion und Bergbau und wurde zum Eckpfeiler der Industriellen Revolution. Elektrizität folgte einem ähnlichen Verlauf: einmal weit verbreitet, ermöglichte sie völlig neue Produktionsprozesse, formte die Fabrikorganisation um und versorgte letztendlich die Massenproduktionssysteme des 20. Jahrhunderts. Mit einer Verzögerung von etwa 140 Jahren marschiert die Elektrizität nun endlich zum Sieg im individuellen Verkehr. In jüngster Zeit waren auch digitale Rechentechnik und das Internet General Purpose-Technologien, die Innovationen von der industriellen Automatisierung bis zu globalen Finanzsystemen vorantrieben. Künstliche Intelligenz teilt diese charakteristischen Merkmale. Sie ist nicht auf einen Anwendungsfall beschränkt. Sie kann in fast allen Sektoren eingesetzt werden – von Gesundheitswesen und Finanzwesen über Produktion und öffentliche Verwaltung. Vor diesem Hintergrund kann KI als «die Dampfmaschine des Geistes» beschrieben werden. Die Dampfmaschine verstärkte menschliche körperliche Arbeit. KI verstärkt menschliche kognitive Fähigkeiten. Richtig eingesetzt, wird sie die menschliche Intelligenz verbessern – mit möglicherweise weitreichenden Auswirkungen auf Produktivität, Innovation und wirtschaftliches Wachstum. In diesem Zusammenhang werden die Stärken der KI immer deutlicher: Sie kann riesige Textmengen verarbeiten und zusammenfassen, Muster in großen Datensätzen erkennen, Coding und wissenschaftliche Forschung unterstützen, in einigen Situationen Prognosen verbessern und repetitive Wissensaufgaben mit sehr hoher Geschwindigkeit automatisieren. Gleichzeitig sind die Schwächen der KI für die Nutzer ebenso wichtig, da generative KI halluzinieren kann, falsche oder voreingenommene Ausgaben produzieren und Fehler reproduzieren kann, die in den Trainingsdaten versteckt sind. Diese Einschränkungen spiegeln die zugrunde liegende Natur der aktuellen KI-Systeme wider. Große Sprachmodelle basieren auf statistischen Methoden und generieren Antworten probabilistisch. Sie können nicht im menschlichen Sinne argumentieren – vielmehr prognostizieren sie wahrscheinliche Wortfolgen basierend auf Mustern in den Daten, auf denen sie trainiert wurden. Ein weiterer wichtiger Nachteil der KI ist der enorme Stromverbrauch. Die Menge an Energie, die KI verbraucht, kann anhand der von Rechenzentren erzeugten Wärme veranschaulicht werden. Schätzungen zufolge können die Bodentemperaturen in Gebieten rund um KI-Datenzentren um etwa 2°C ansteigen, nachdem der Betrieb begonnen hat. Dies kann lokale Mikroklimata erzeugen, die oft als «Data Heat Island Effect» bezeichnet werden. Diese Temperaturerhöhungen können spürbare Auswirkungen auf nahe gelegene Gemeinden haben. Insgesamt könnten weltweit mehr als 340 Millionen Menschen solchen lokalen Erwärmungseffekten ausgesetzt sein. Insgesamt wird der KI-Boom voraussichtlich in den kommenden Jahren einen dramatischen Anstieg der Stromnachfrage auslösen. Derzeit verbrauchen Rechenzentren etwa 415 Terawattstunden Strom pro Jahr. Das entspricht etwa 1,5 % des globalen Stromverbrauchs im Jahr 2024. Die Internationale Energieagentur prognostiziert, dass der globale Stromverbrauch für Rechenzentren bis 2030 verdoppeln wird und zu diesem Zeitpunkt knapp unter 3 % des Gesamtstromverbrauchs weltweit ausmachen wird. Man könnte versucht sein zu sagen: Als «Dampfmaschine des Geistes» kommt die KI mit einer sehr realen Stromrechnung. KI und die Makroökonomie: Wachstum, Investitionen und aufkommende Risiken Diese Entwicklungen verdeutlichen, dass KI nicht nur eine technologische, sondern auch eine ökonomische Transformation mit weitreichenden Konsequenzen ist. Diese Konsequenzen umfassen eine Umstrukturierung des Arbeitsmarktes, das Entstehen neuer Branchen und Veränderungen in den weltweiten Handelsmustern. Obwohl diese Aspekte natürlich von immenser Bedeutung sind, werde ich sie in meinen Bemerkungen heute nicht behandeln. Stattdessen lautet meine Schlüsselfrage: Was bedeutet künstliche Intelligenz für das Wachstum, die Inflation und die finanzielle Stabilität? Beginnen wir mit dem Wirtschaftswachstum. Produktivitätswachstum ist der Schlüsselkanal, durch den technischer Fortschritt in wirtschaftliches Wachstum übersetzt wird. Allerdings erhöhten vergangene technologische Innovationen typischerweise die Produktivität erst mit erheblicher Verzögerung, weil sie eine weit verbreitete Verbreitung, ergänzende Investitionen und grundlegende organisatorische Veränderungen erforderten, die allesamt Zeit in Anspruch nahmen. Bestehendes Kapital und Praktiken bleiben bestehen, sodass neue Technologien zunächst auf alte Systeme aufgesetzt werden, anstatt sie vollständig zu ersetzen. Im Fall von elektrischer Energie dauerte es beispielsweise mehrere Jahrzehnte, bis ihre volle Auswirkung auf die Produktivität sichtbar wurde. Computer sind ein weiteres gutes Beispiel. Schon hier, noch nicht überall: Gestaltung des wirtschaftlichen Einflusses künstlicher Intelligenz Wir erlebten den von IT angetriebenen Produktivitätsboom Ende der 1990er Jahre, mehr als zwanzig Jahre nachdem die ersten Personal Computer auf den Markt kamen. Im Falle von KI könnten diese Diffusionsverzögerungen jedoch deutlich kürzer sein. Tatsächlich scheint es, dass wir derzeit die schnellste Adoption einer allgemeinen Technologie in der Geschichte beobachten. Innerhalb von weniger als drei Jahren haben weltweit mehr als 1,2 Milliarden Menschen KI-Tools genutzt – das ist eine Adoptionsrate, die das Internet, Smartphones und Personal Computer übertrifft. Darüber hinaus könnte künstliche Intelligenz sich schneller verbreiten als frühere Technologien, nicht nur weil sie auf bestehender digitaler Infrastruktur aufbaut, sondern auch weil sie den Innovationsprozess selbst beschleunigt. Aktuelle Schätzungen der OECD deuten darauf hin, dass KI bei einer schnellen Adoption das aggregierte jährliche Wachstum der Arbeitsproduktivität in den nächsten zehn Jahren in den G7-Wirtschaften um etwa 0,8 bis 1,3 Prozentpunkte steigern könnte. Dies steht im Gegensatz zur jüngsten Erfahrung: In den letzten zwei Jahrzehnten ist das Produktivitätswachstum in fortgeschrittenen Volkswirtschaften deutlich auf zwischen nur 0,8 und 1,8 Prozentpunkte gesunken. Vor diesem Hintergrund würde ein Beitrag von KI von mehr als 0,8 Prozentpunkten eine bedeutende Beschleunigung darstellen. Zum Vergleich: Für die USA trug die Informationstechnologie während des IT-Booms Ende der 1990er Jahre um 0,7 Prozentpunkte zum zusätzlichen Wachstum der Arbeitsproduktivität bei. Diese Schätzungen sind jedoch mit hoher Unsicherheit behaftet, und einige Forscher sind deutlich vorsichtiger. Die Schätzungen hängen von wichtigen Annahmen ab, wie dem Tempo und der Intensität der KI-Adoption durch Unternehmen. Laut eigenen Umfragen der Bundesbank rechnen die meisten deutschen Unternehmen damit, Produktivitätsgewinne durch den Einsatz von generativer KI zu erzielen. Gleichzeitig ist jedoch noch unsicher, wie groß diese Gewinne sein werden. Tatsächlich steigt die Intensität des Einsatzes von generativer KI weiterhin in einem moderaten Tempo, was darauf hindeutet, dass viele Unternehmen weiterhin mit der Technologie experimentieren. Langfristig könnten KI-bezogene Produktivitätsgewinne dazu beitragen, Verluste durch den demografischen Rückgang in der erwerbstätigen Bevölkerung auszugleichen oder zumindest abzumildern. Angesichts potenzieller Produktivitätssteigerungen könnte KI auch signifikant die aggregierte Produktion, den Konsum und die Investitionen erhöhen. Und ich habe keinen Zweifel daran, dass der Einfluss von KI weiter zunehmen wird. In den USA trägt die KI-Investition bereits spürbar zum BIP-Wachstum bei. Insbesondere hat die KI-Investition mit rund 1 Prozentpunkt im Jahr 2025 kürzlich den Beitrag übertroffen, den IT-Komponenten zum realen BIP-Wachstum während des Dotcom-Booms geleistet haben. In Deutschland zeigen Daten aus Bundesbankumfragen, dass die Ausgaben der Unternehmen für generative KI bereits mit den Ausgaben für traditionelle digitale Investitionen vergleichbar sind. Der Großteil dieser Ausgaben erfolgt jedoch in Form von laufenden Kosten, wie Abonnements oder festem IT-Personal. Die potenziellen Auswirkungen von KI auf die Inflation sind noch unsicher. Einerseits führt eine höhere Produktivität durch die KI-Adoption zu einer Ausweitung des aggregierten Angebots, was die Kosten der Unternehmen und möglicherweise den durch demografische Faktoren verursachten Fachkräftemangel reduziert. All dies würde dazu neigen, die Inflationsdrucke zumindest vorübergehend zu dämpfen. Andererseits könnte die KI-Adoption im Laufe der Zeit zu einem Anstieg des Einkommens, des Bedarfs an zusätzlichen Investitionen und Zwischenprodukten sowie – fast sicher – zu einem erhöhten Bedarf an Elektrizität führen. Diese zusätzliche aggregierte Nachfrage würde die Inflationsdrucke erhöhen. Und selbst kurzfristig könnte sich kein disinflationärer Effekt zeigen, wenn die Nachfrage in Erwartung zukünftiger Produktivitätssteigerungen steigt. In diesem Szenario könnte der KI-Effekt zunächst inflationsfördernd werden. Eine spezielle Entwicklung ist, dass der Einsatz von Algorithmen die Festsetzung von Preisen über wettbewerbsfähigen Niveaus erleichtern könnte. Es gibt Hinweise darauf, dass KI-Algorithmen in der Lage sind, konsequent zu lernen, überhöhte Preise zu verlangen, ohne miteinander zu kommunizieren. Aus Sicht der Zentralbank erfordert diese Unsicherheit besondere Wachsamkeit. Gleichzeitig erfordern Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz auch aus finanzieller Stabilitätsperspektive besondere Aufmerksamkeit. Insbesondere könnte KI zu einer Anhäufung von Finanzstabilitätsrisiken aufgrund von KI-Lieferantenkonzentration, Herdenverhalten, zunehmender Marktkorrelation und Cyber- und operationellen Risiken führen, da ähnliche Modelle in kritischen Prozessen verwendet werden. Betrachten Sie beispielsweise die Kreditvergabe von Banken an Haushalte und Unternehmen. Immer häufiger können Kreditentscheidungen durch KI-basierte Modelle unterstützt oder sogar gesteuert werden. Wenn viele Banken auf die gleichen KI-Anbieter angewiesen sind oder ähnliche zugrunde liegende Modelle verwenden, könnten ihre Kreditrisikobewertungen stärker aufeinander abgestimmt werden. Dadurch könnte die Kreditvergabe der Banken gleichzeitig über Institutionen hinweg in Reaktion auf eine sich verschlechternde Konjunkturaussicht und stärker als normalerweise beobachtbar eingeschränkt werden. Dies könnte prozyklische Dynamiken verstärken, die Kreditverfügbarkeit homogener empfindlicher für den Konjunkturzyklus machen und potenziell die Finanzstabilitätsrisiken erhöhen. Darüber hinaus könnte eine starke Abhängigkeit von einer begrenzten Anzahl von KI-Anbietern operationelle und Datenschutzrisiken mit sich bringen. Störungen bei einem großen Anbieter oder Schwachstellen in weit verbreiteten Systemen könnten weitreichende Auswirkungen auf den Finanzsektor haben. Schließlich eröffnet der Einsatz von KI im Finanzsektor neue und anspruchsvolle Cyberrisiken, da autonome KI-Agenten schädliches Verhalten zeigen könnten. Schon hier, noch nicht überall: Gestaltung des wirtschaftlichen Einflusses künstlicher Intelligenz Die frühzeitige Identifizierung und Bekämpfung solcher Risiken sind entscheidend für die finanzielle Stabilität, wie dies auch in der aktuellen Diskussion um den Mythos von Anthropic deutlich wird. Mythos ist ein KI-Modell, das anscheinend in der Lage ist, Sicherheitslücken in der Software von Finanzinstituten schnell zu identifizieren und auszunutzen. Allerdings scheint dieses KI-Modell ein zweischneidiges Schwert zu sein, da es nicht nur dazu verwendet werden könnte, digitale Sicherheitssysteme zu verbessern, sondern auch deren Schwachstellen für böswillige Zwecke auszunutzen. Wir müssen den Missbrauch dieser Technologie verhindern. Gleichzeitig sollten alle relevanten Institutionen Zugang zu dieser Technologie haben, um Wettbewerbsverzerrungen zu vermeiden. Europa im globalen KI-Wettbewerb Zusammenfassend weisen diese Risiken auf ein breiteres strukturelles Problem hin: Die Entwicklung und Implementierung von KI ist zunehmend konzentriert und global vernetzt. Dies macht es umso wichtiger zu berücksichtigen, wo sich verschiedene Regionen in diesem sich entwickelnden Landschaft befinden. Dies bringt mich zur Position Europas im globalen KI-Wettbewerb. Europa tritt in das KI-Zeitalter mit wichtigen Stärken ein, aber aus einer schwächeren Position als die Vereinigten Staaten und in mehreren Dimensionen China. Die Vereinigten Staaten bleiben der klare Marktführer in Bezug auf die Entwicklung von Spitzenmodellen und private Investitionen: In den USA wurden 2024 40 bedeutende KI-Modelle produziert, verglichen mit 15 in China und nur 3 in Europa, während die private KI-Investition in den USA 109,1 Milliarden US-Dollar erreichte, verglichen mit 9,3 Milliarden US-Dollar in China und 19,4 Milliarden US-Dollar in Europa. Gleichzeitig wird die vergleichsweise geringe private KI-Investition in China durch die staatliche Investition in KI von geschätzten 62 Milliarden US-Dollar überkompensiert. Die staatliche KI-Investition in den Vereinigten Staaten und der Europäischen Union ist im Vergleich dazu um eine Größenordnung niedriger: etwa 3,3 Milliarden US-Dollar in den Vereinigten Staaten und etwa 1,2 Milliarden US-Dollar in der Europäischen Union. Die Europäische Union rangiert also klar auf dem dritten Platz in Bezug auf KI-Investitionen. Die relative Schwäche Europas ist insbesondere in den Bereichen Finanzierung von Wachstumsunternehmen, Recheninfrastruktur und Entwicklung von Spitzenmodellen sichtbar. Diese Bereiche werden von amerikanischen Unternehmen dominiert. Gleichzeitig profitieren chinesische Akteure zusätzlich zur umfangreichen staatlichen Unterstützung von einem riesigen Binnenmarkt. Dennoch verfügt Europa über ein enormes Forschungspotenzial, das in unternehmerische Aktivitäten einfließen kann. Wir haben bereits eine Liste wichtiger und bedeutender privater Anbieter von KI-Diensten in Europa, wie beispielsweise Mistral AI, Black Forest Labs oder Aleph Alpha. Und Europa verfügt über eine Vielzahl von Hidden Champions – kleine Unternehmen, die weltweit führend in ihren spezifischen Märkten sind. Wie ich bereits in einer früheren Rede gesagt habe: Wenn es um den Einsatz von KI in industriellen Prozessen geht, sehe ich den Wettbewerb immer noch als offen an. Dies erfordert hochspezialisierte KI-Modelle. Die Industrie in Europa, insbesondere in Deutschland, stützt sich auf eine Vielzahl von Daten zur Schulung solcher Modelle. Dadurch können maßgeschneiderte KI-Lösungen in vielen Bereichen entwickelt werden: für Produktion, Logistik, Wartung usw. Ich betrachte es daher als sehr positives Zeichen, dass auch die Nutzung von KI-Technologien durch europäische Unternehmen zunimmt. Eine Zusammenarbeit zwischen Zentralbanken, darunter die Bundesbank und die Banca d’Italia, hat sich in dieser Hinsicht als sehr nützlich erwiesen. Im Jahr 2024 und 2025 wurden Unternehmen in Italien und Deutschland mit einem harmonisierten Fragenkatalog zur Nutzung von generativer KI befragt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Übernahme von KI in beiden Ländern deutlich zugenommen hat. Wir Zentralbanken sind nicht nur Beobachter dieser Transformation – wir gestalten sie auch aktiv in unseren eigenen Institutionen. Bei der Bundesbank haben wir kürzlich eine umfassende Strategie für künstliche Intelligenz genehmigt, einschließlich konkreter Maßnahmen zu ihrer Umsetzung. Heute nutzen zwei von drei Kollegen der Bundesbank regelmäßig KI in ihrer täglichen Arbeit – in einer dedizierten, sicheren und geschützten Umgebung. Das Hauptziel unserer Strategie ist es, künstliche Intelligenz systematisch in das Toolkit der Bundesbank zu integrieren, wo sie uns bei der Erfüllung unserer Aufgaben helfen kann. Dennoch werden individuelle Anstrengungen – ob von Unternehmen oder öffentlichen Institutionen – allein nicht ausreichen. Um das volle Potenzial von KI zu erschließen, bedarf es auch Fortschritte auf europäischer Ebene. Ich bin überzeugt, dass Europa in Bezug auf Finanzierung, Skalierung, Infrastruktur, Fähigkeiten, Energie und Markintegration schneller vorankommen kann. Die Europäische Union hat bereits einige Initiativen in diese Richtung gestartet. Insbesondere trat am 1. August 2024 der KI-Act in Kraft. Darüber hinaus startete die EU im Februar 2025 die Initiative InvestAI mit dem Ziel, 200 Milliarden Euro für KI-Investitionen zu mobilisieren, einschließlich eines neuen 20-Milliarden-Euro-Fonds für KI-Gigafabriken. Wie ich bereits erwähnt habe, ist künstliche Intelligenz nicht nur der «Dampfmaschine des Geistes» – sie bringt auch eine sehr reale Stromrechnung mit sich. Dies bringt uns zurück zu einem entscheidenden Faktor: der Verfügbarkeit von zuverlässiger und erschwinglicher Energie. Die Gewährleistung ausreichender Energie für den Betrieb von KI-Infrastrukturen könnte sich als ebenso wichtig erweisen wie die Mobilisierung von Kapital. Um fair zu sein, das Problem beschränkt sich nicht nur auf Europa. Bereits hier, noch nicht überall: Gestaltung des wirtschaftlichen Einflusses von Künstlicher Intelligenz Zum Beispiel wurden Berichten zufolge rund die Hälfte der geplanten Rechenzentrumprojekte in den Vereinigten Staaten verzögert oder abgesagt. Einschränkungen in der Strominfrastruktur spielen eine entscheidende Rolle bei diesen Verzögerungen. In Europa wurden ebenfalls neue Rechenzentrumprojekte aufgrund unzureichender Netzkapazitäten verzögert oder verschoben. Zum Beispiel kann es in Dublin und Frankfurt drei bis fünf Jahre dauern, um Strom für neue Rechenzentren bereitzustellen. In extremen Fällen besteht das Risiko, dass Investitionen nicht vollständig umgesetzt werden oder sogar stecken bleiben. Als Reaktion auf diese Herausforderungen hat die Europäische Union begonnen, einen umfassenderen politischen Rahmen zu entwickeln, um sicherzustellen, dass die Erweiterung der KI-Infrastruktur mit ihren Energie- und Klimazielen kompatibel bleibt. Ein Schlüsselelement ist das bevorstehende Data Centre Energy Efficiency Package, das für 2026 erwartet wird. Diese Initiative zielt darauf ab, die Transparenz über den Energieverbrauch zu verbessern und ein EU-weites Bewertungsschema für Rechenzentren einzuführen. Diese Entwicklungen verdeutlichen letztendlich, dass der erfolgreiche Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht nur von Innovation und Investitionen abhängt. Es kommt auch auf die richtigen institutionellen Rahmenbedingungen und eine effektive praktische Umsetzung an. Bereits Hier, Noch Nicht Überall: Gestaltung des wirtschaftlichen Einflusses künstlicher Intelligenz Bereits hier, noch nicht überall: Gestaltung des wirtschaftlichen Einflusses künstlicher Intelligenz.

Delivery should be verified. 1 Introduction Ladies and gentlemen, The science fiction writer William Gibson once said: The...
Mehr lesen Leer más acerca de Bereits hier, noch nicht überall: Die wirtschaftliche Auswirkung von Künstlicher Intelligenz gestalten Die Zukunft ist bereits hier – sie ist nur noch nicht gleichmäßig verteilt», sagte einst der Science-Fiction-Schriftsteller William Gibson. Dies beschreibt treffend den aktuellen Stand der Künstlichen Intelligenz. Deren Fähigkeiten sind bereits in vielen Anwendungen sichtbar – von der Textgenerierung und Programmierung über Forschung und Prognosen bis hin zum Design von Einladungskarten oder der Erstellung von Songs oder Filmen. Dennoch ist ihre breitere wirtschaftliche Auswirkung aus den aggregierten Statistiken noch wenig ersichtlich. Dies ist nicht ohne historisches Vorbild. Als sich die Elektrizität erstmals in den fortgeschrittenen Volkswirtschaften verbreitete, waren die Produktivitätsgewinne zunächst begrenzt. Unternehmen übernahmen elektrische Motoren, aber sie organisierten ihre Produktion nicht sofort neu. Künstliche Intelligenz könnte sich jedoch erheblich schneller verbreiten als frühere Technologien für den allgemeinen Gebrauch. Dies legt nahe, dass Künstliche Intelligenz eine Transformation ist, die mit hoher Wahrscheinlichkeit massive Auswirkungen auf die globale Wirtschaft haben wird. In meiner Rede heute werde ich untersuchen, was KI für das Wachstum, die Inflation und die finanzielle Stabilität bedeuten könnte. Eine weitere zentrale Frage, der ich nachgehen werde, ist: Wie gestalten wir ihre Auswirkungen? In diesem Zusammenhang möchte ich darauf eingehen, wie gut Europa im globalen KI-Wettlauf positioniert ist. Doch bevor ich das tue, erlauben Sie mir, darzulegen, wie ich KI sehe und wo ich ihre Stärken und Schwächen sehe. Was die KI von heute kann und nicht kann KI ist am besten nicht als einzelnes Produkt zu verstehen, sondern als eine General Purpose-Technologie. Solche Technologien werden in vielen Sektoren weit verbreitet eingesetzt. Sie verbessern sich kontinuierlich im Laufe der Zeit. Und sie interagieren mit anderen Innovationen. Wirtschaftsgeschichte bietet mehrere prominente Beispiele. Die Dampfmaschine verbesserte beispielsweise nicht nur eine Branche; sie transformierte grundlegend Transport, Produktion und Bergbau und wurde zum Eckpfeiler der Industriellen Revolution. Elektrizität folgte einem ähnlichen Verlauf: einmal weit verbreitet, ermöglichte sie völlig neue Produktionsprozesse, formte die Fabrikorganisation um und versorgte letztendlich die Massenproduktionssysteme des 20. Jahrhunderts. Mit einer Verzögerung von etwa 140 Jahren marschiert die Elektrizität nun endlich zum Sieg im individuellen Verkehr. In jüngster Zeit waren auch digitale Rechentechnik und das Internet General Purpose-Technologien, die Innovationen von der industriellen Automatisierung bis zu globalen Finanzsystemen vorantrieben. Künstliche Intelligenz teilt diese charakteristischen Merkmale. Sie ist nicht auf einen Anwendungsfall beschränkt. Sie kann in fast allen Sektoren eingesetzt werden – von Gesundheitswesen und Finanzwesen über Produktion und öffentliche Verwaltung. Vor diesem Hintergrund kann KI als «die Dampfmaschine des Geistes» beschrieben werden. Die Dampfmaschine verstärkte menschliche körperliche Arbeit. KI verstärkt menschliche kognitive Fähigkeiten. Richtig eingesetzt, wird sie die menschliche Intelligenz verbessern – mit möglicherweise weitreichenden Auswirkungen auf Produktivität, Innovation und wirtschaftliches Wachstum. In diesem Zusammenhang werden die Stärken der KI immer deutlicher: Sie kann riesige Textmengen verarbeiten und zusammenfassen, Muster in großen Datensätzen erkennen, Coding und wissenschaftliche Forschung unterstützen, in einigen Situationen Prognosen verbessern und repetitive Wissensaufgaben mit sehr hoher Geschwindigkeit automatisieren. Gleichzeitig sind die Schwächen der KI für die Nutzer ebenso wichtig, da generative KI halluzinieren kann, falsche oder voreingenommene Ausgaben produzieren und Fehler reproduzieren kann, die in den Trainingsdaten versteckt sind. Diese Einschränkungen spiegeln die zugrunde liegende Natur der aktuellen KI-Systeme wider. Große Sprachmodelle basieren auf statistischen Methoden und generieren Antworten probabilistisch. Sie können nicht im menschlichen Sinne argumentieren – vielmehr prognostizieren sie wahrscheinliche Wortfolgen basierend auf Mustern in den Daten, auf denen sie trainiert wurden. Ein weiterer wichtiger Nachteil der KI ist der enorme Stromverbrauch. Die Menge an Energie, die KI verbraucht, kann anhand der von Rechenzentren erzeugten Wärme veranschaulicht werden. Schätzungen zufolge können die Bodentemperaturen in Gebieten rund um KI-Datenzentren um etwa 2°C ansteigen, nachdem der Betrieb begonnen hat. Dies kann lokale Mikroklimata erzeugen, die oft als «Data Heat Island Effect» bezeichnet werden. Diese Temperaturerhöhungen können spürbare Auswirkungen auf nahe gelegene Gemeinden haben. Insgesamt könnten weltweit mehr als 340 Millionen Menschen solchen lokalen Erwärmungseffekten ausgesetzt sein. Insgesamt wird der KI-Boom voraussichtlich in den kommenden Jahren einen dramatischen Anstieg der Stromnachfrage auslösen. Derzeit verbrauchen Rechenzentren etwa 415 Terawattstunden Strom pro Jahr. Das entspricht etwa 1,5 % des globalen Stromverbrauchs im Jahr 2024. Die Internationale Energieagentur prognostiziert, dass der globale Stromverbrauch für Rechenzentren bis 2030 verdoppeln wird und zu diesem Zeitpunkt knapp unter 3 % des Gesamtstromverbrauchs weltweit ausmachen wird. Man könnte versucht sein zu sagen: Als «Dampfmaschine des Geistes» kommt die KI mit einer sehr realen Stromrechnung. KI und die Makroökonomie: Wachstum, Investitionen und aufkommende Risiken Diese Entwicklungen verdeutlichen, dass KI nicht nur eine technologische, sondern auch eine ökonomische Transformation mit weitreichenden Konsequenzen ist. Diese Konsequenzen umfassen eine Umstrukturierung des Arbeitsmarktes, das Entstehen neuer Branchen und Veränderungen in den weltweiten Handelsmustern. Obwohl diese Aspekte natürlich von immenser Bedeutung sind, werde ich sie in meinen Bemerkungen heute nicht behandeln. Stattdessen lautet meine Schlüsselfrage: Was bedeutet künstliche Intelligenz für das Wachstum, die Inflation und die finanzielle Stabilität? Beginnen wir mit dem Wirtschaftswachstum. Produktivitätswachstum ist der Schlüsselkanal, durch den technischer Fortschritt in wirtschaftliches Wachstum übersetzt wird. Allerdings erhöhten vergangene technologische Innovationen typischerweise die Produktivität erst mit erheblicher Verzögerung, weil sie eine weit verbreitete Verbreitung, ergänzende Investitionen und grundlegende organisatorische Veränderungen erforderten, die allesamt Zeit in Anspruch nahmen. Bestehendes Kapital und Praktiken bleiben bestehen, sodass neue Technologien zunächst auf alte Systeme aufgesetzt werden, anstatt sie vollständig zu ersetzen. Im Fall von elektrischer Energie dauerte es beispielsweise mehrere Jahrzehnte, bis ihre volle Auswirkung auf die Produktivität sichtbar wurde. Computer sind ein weiteres gutes Beispiel. Schon hier, noch nicht überall: Gestaltung des wirtschaftlichen Einflusses künstlicher Intelligenz Wir erlebten den von IT angetriebenen Produktivitätsboom Ende der 1990er Jahre, mehr als zwanzig Jahre nachdem die ersten Personal Computer auf den Markt kamen. Im Falle von KI könnten diese Diffusionsverzögerungen jedoch deutlich kürzer sein. Tatsächlich scheint es, dass wir derzeit die schnellste Adoption einer allgemeinen Technologie in der Geschichte beobachten. Innerhalb von weniger als drei Jahren haben weltweit mehr als 1,2 Milliarden Menschen KI-Tools genutzt – das ist eine Adoptionsrate, die das Internet, Smartphones und Personal Computer übertrifft. Darüber hinaus könnte künstliche Intelligenz sich schneller verbreiten als frühere Technologien, nicht nur weil sie auf bestehender digitaler Infrastruktur aufbaut, sondern auch weil sie den Innovationsprozess selbst beschleunigt. Aktuelle Schätzungen der OECD deuten darauf hin, dass KI bei einer schnellen Adoption das aggregierte jährliche Wachstum der Arbeitsproduktivität in den nächsten zehn Jahren in den G7-Wirtschaften um etwa 0,8 bis 1,3 Prozentpunkte steigern könnte. Dies steht im Gegensatz zur jüngsten Erfahrung: In den letzten zwei Jahrzehnten ist das Produktivitätswachstum in fortgeschrittenen Volkswirtschaften deutlich auf zwischen nur 0,8 und 1,8 Prozentpunkte gesunken. Vor diesem Hintergrund würde ein Beitrag von KI von mehr als 0,8 Prozentpunkten eine bedeutende Beschleunigung darstellen. Zum Vergleich: Für die USA trug die Informationstechnologie während des IT-Booms Ende der 1990er Jahre um 0,7 Prozentpunkte zum zusätzlichen Wachstum der Arbeitsproduktivität bei. Diese Schätzungen sind jedoch mit hoher Unsicherheit behaftet, und einige Forscher sind deutlich vorsichtiger. Die Schätzungen hängen von wichtigen Annahmen ab, wie dem Tempo und der Intensität der KI-Adoption durch Unternehmen. Laut eigenen Umfragen der Bundesbank rechnen die meisten deutschen Unternehmen damit, Produktivitätsgewinne durch den Einsatz von generativer KI zu erzielen. Gleichzeitig ist jedoch noch unsicher, wie groß diese Gewinne sein werden. Tatsächlich steigt die Intensität des Einsatzes von generativer KI weiterhin in einem moderaten Tempo, was darauf hindeutet, dass viele Unternehmen weiterhin mit der Technologie experimentieren. Langfristig könnten KI-bezogene Produktivitätsgewinne dazu beitragen, Verluste durch den demografischen Rückgang in der erwerbstätigen Bevölkerung auszugleichen oder zumindest abzumildern. Angesichts potenzieller Produktivitätssteigerungen könnte KI auch signifikant die aggregierte Produktion, den Konsum und die Investitionen erhöhen. Und ich habe keinen Zweifel daran, dass der Einfluss von KI weiter zunehmen wird. In den USA trägt die KI-Investition bereits spürbar zum BIP-Wachstum bei. Insbesondere hat die KI-Investition mit rund 1 Prozentpunkt im Jahr 2025 kürzlich den Beitrag übertroffen, den IT-Komponenten zum realen BIP-Wachstum während des Dotcom-Booms geleistet haben. In Deutschland zeigen Daten aus Bundesbankumfragen, dass die Ausgaben der Unternehmen für generative KI bereits mit den Ausgaben für traditionelle digitale Investitionen vergleichbar sind. Der Großteil dieser Ausgaben erfolgt jedoch in Form von laufenden Kosten, wie Abonnements oder festem IT-Personal. Die potenziellen Auswirkungen von KI auf die Inflation sind noch unsicher. Einerseits führt eine höhere Produktivität durch die KI-Adoption zu einer Ausweitung des aggregierten Angebots, was die Kosten der Unternehmen und möglicherweise den durch demografische Faktoren verursachten Fachkräftemangel reduziert. All dies würde dazu neigen, die Inflationsdrucke zumindest vorübergehend zu dämpfen. Andererseits könnte die KI-Adoption im Laufe der Zeit zu einem Anstieg des Einkommens, des Bedarfs an zusätzlichen Investitionen und Zwischenprodukten sowie – fast sicher – zu einem erhöhten Bedarf an Elektrizität führen. Diese zusätzliche aggregierte Nachfrage würde die Inflationsdrucke erhöhen. Und selbst kurzfristig könnte sich kein disinflationärer Effekt zeigen, wenn die Nachfrage in Erwartung zukünftiger Produktivitätssteigerungen steigt. In diesem Szenario könnte der KI-Effekt zunächst inflationsfördernd werden. Eine spezielle Entwicklung ist, dass der Einsatz von Algorithmen die Festsetzung von Preisen über wettbewerbsfähigen Niveaus erleichtern könnte. Es gibt Hinweise darauf, dass KI-Algorithmen in der Lage sind, konsequent zu lernen, überhöhte Preise zu verlangen, ohne miteinander zu kommunizieren. Aus Sicht der Zentralbank erfordert diese Unsicherheit besondere Wachsamkeit. Gleichzeitig erfordern Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz auch aus finanzieller Stabilitätsperspektive besondere Aufmerksamkeit. Insbesondere könnte KI zu einer Anhäufung von Finanzstabilitätsrisiken aufgrund von KI-Lieferantenkonzentration, Herdenverhalten, zunehmender Marktkorrelation und Cyber- und operationellen Risiken führen, da ähnliche Modelle in kritischen Prozessen verwendet werden. Betrachten Sie beispielsweise die Kreditvergabe von Banken an Haushalte und Unternehmen. Immer häufiger können Kreditentscheidungen durch KI-basierte Modelle unterstützt oder sogar gesteuert werden. Wenn viele Banken auf die gleichen KI-Anbieter angewiesen sind oder ähnliche zugrunde liegende Modelle verwenden, könnten ihre Kreditrisikobewertungen stärker aufeinander abgestimmt werden. Dadurch könnte die Kreditvergabe der Banken gleichzeitig über Institutionen hinweg in Reaktion auf eine sich verschlechternde Konjunkturaussicht und stärker als normalerweise beobachtbar eingeschränkt werden. Dies könnte prozyklische Dynamiken verstärken, die Kreditverfügbarkeit homogener empfindlicher für den Konjunkturzyklus machen und potenziell die Finanzstabilitätsrisiken erhöhen. Darüber hinaus könnte eine starke Abhängigkeit von einer begrenzten Anzahl von KI-Anbietern operationelle und Datenschutzrisiken mit sich bringen. Störungen bei einem großen Anbieter oder Schwachstellen in weit verbreiteten Systemen könnten weitreichende Auswirkungen auf den Finanzsektor haben. Schließlich eröffnet der Einsatz von KI im Finanzsektor neue und anspruchsvolle Cyberrisiken, da autonome KI-Agenten schädliches Verhalten zeigen könnten. Schon hier, noch nicht überall: Gestaltung des wirtschaftlichen Einflusses künstlicher Intelligenz Die frühzeitige Identifizierung und Bekämpfung solcher Risiken sind entscheidend für die finanzielle Stabilität, wie dies auch in der aktuellen Diskussion um den Mythos von Anthropic deutlich wird. Mythos ist ein KI-Modell, das anscheinend in der Lage ist, Sicherheitslücken in der Software von Finanzinstituten schnell zu identifizieren und auszunutzen. Allerdings scheint dieses KI-Modell ein zweischneidiges Schwert zu sein, da es nicht nur dazu verwendet werden könnte, digitale Sicherheitssysteme zu verbessern, sondern auch deren Schwachstellen für böswillige Zwecke auszunutzen. Wir müssen den Missbrauch dieser Technologie verhindern. Gleichzeitig sollten alle relevanten Institutionen Zugang zu dieser Technologie haben, um Wettbewerbsverzerrungen zu vermeiden. Europa im globalen KI-Wettbewerb Zusammenfassend weisen diese Risiken auf ein breiteres strukturelles Problem hin: Die Entwicklung und Implementierung von KI ist zunehmend konzentriert und global vernetzt. Dies macht es umso wichtiger zu berücksichtigen, wo sich verschiedene Regionen in diesem sich entwickelnden Landschaft befinden. Dies bringt mich zur Position Europas im globalen KI-Wettbewerb. Europa tritt in das KI-Zeitalter mit wichtigen Stärken ein, aber aus einer schwächeren Position als die Vereinigten Staaten und in mehreren Dimensionen China. Die Vereinigten Staaten bleiben der klare Marktführer in Bezug auf die Entwicklung von Spitzenmodellen und private Investitionen: In den USA wurden 2024 40 bedeutende KI-Modelle produziert, verglichen mit 15 in China und nur 3 in Europa, während die private KI-Investition in den USA 109,1 Milliarden US-Dollar erreichte, verglichen mit 9,3 Milliarden US-Dollar in China und 19,4 Milliarden US-Dollar in Europa. Gleichzeitig wird die vergleichsweise geringe private KI-Investition in China durch die staatliche Investition in KI von geschätzten 62 Milliarden US-Dollar überkompensiert. Die staatliche KI-Investition in den Vereinigten Staaten und der Europäischen Union ist im Vergleich dazu um eine Größenordnung niedriger: etwa 3,3 Milliarden US-Dollar in den Vereinigten Staaten und etwa 1,2 Milliarden US-Dollar in der Europäischen Union. Die Europäische Union rangiert also klar auf dem dritten Platz in Bezug auf KI-Investitionen. Die relative Schwäche Europas ist insbesondere in den Bereichen Finanzierung von Wachstumsunternehmen, Recheninfrastruktur und Entwicklung von Spitzenmodellen sichtbar. Diese Bereiche werden von amerikanischen Unternehmen dominiert. Gleichzeitig profitieren chinesische Akteure zusätzlich zur umfangreichen staatlichen Unterstützung von einem riesigen Binnenmarkt. Dennoch verfügt Europa über ein enormes Forschungspotenzial, das in unternehmerische Aktivitäten einfließen kann. Wir haben bereits eine Liste wichtiger und bedeutender privater Anbieter von KI-Diensten in Europa, wie beispielsweise Mistral AI, Black Forest Labs oder Aleph Alpha. Und Europa verfügt über eine Vielzahl von Hidden Champions – kleine Unternehmen, die weltweit führend in ihren spezifischen Märkten sind. Wie ich bereits in einer früheren Rede gesagt habe: Wenn es um den Einsatz von KI in industriellen Prozessen geht, sehe ich den Wettbewerb immer noch als offen an. Dies erfordert hochspezialisierte KI-Modelle. Die Industrie in Europa, insbesondere in Deutschland, stützt sich auf eine Vielzahl von Daten zur Schulung solcher Modelle. Dadurch können maßgeschneiderte KI-Lösungen in vielen Bereichen entwickelt werden: für Produktion, Logistik, Wartung usw. Ich betrachte es daher als sehr positives Zeichen, dass auch die Nutzung von KI-Technologien durch europäische Unternehmen zunimmt. Eine Zusammenarbeit zwischen Zentralbanken, darunter die Bundesbank und die Banca d’Italia, hat sich in dieser Hinsicht als sehr nützlich erwiesen. Im Jahr 2024 und 2025 wurden Unternehmen in Italien und Deutschland mit einem harmonisierten Fragenkatalog zur Nutzung von generativer KI befragt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Übernahme von KI in beiden Ländern deutlich zugenommen hat. Wir Zentralbanken sind nicht nur Beobachter dieser Transformation – wir gestalten sie auch aktiv in unseren eigenen Institutionen. Bei der Bundesbank haben wir kürzlich eine umfassende Strategie für künstliche Intelligenz genehmigt, einschließlich konkreter Maßnahmen zu ihrer Umsetzung. Heute nutzen zwei von drei Kollegen der Bundesbank regelmäßig KI in ihrer täglichen Arbeit – in einer dedizierten, sicheren und geschützten Umgebung. Das Hauptziel unserer Strategie ist es, künstliche Intelligenz systematisch in das Toolkit der Bundesbank zu integrieren, wo sie uns bei der Erfüllung unserer Aufgaben helfen kann. Dennoch werden individuelle Anstrengungen – ob von Unternehmen oder öffentlichen Institutionen – allein nicht ausreichen. Um das volle Potenzial von KI zu erschließen, bedarf es auch Fortschritte auf europäischer Ebene. Ich bin überzeugt, dass Europa in Bezug auf Finanzierung, Skalierung, Infrastruktur, Fähigkeiten, Energie und Markintegration schneller vorankommen kann. Die Europäische Union hat bereits einige Initiativen in diese Richtung gestartet. Insbesondere trat am 1. August 2024 der KI-Act in Kraft. Darüber hinaus startete die EU im Februar 2025 die Initiative InvestAI mit dem Ziel, 200 Milliarden Euro für KI-Investitionen zu mobilisieren, einschließlich eines neuen 20-Milliarden-Euro-Fonds für KI-Gigafabriken. Wie ich bereits erwähnt habe, ist künstliche Intelligenz nicht nur der «Dampfmaschine des Geistes» – sie bringt auch eine sehr reale Stromrechnung mit sich. Dies bringt uns zurück zu einem entscheidenden Faktor: der Verfügbarkeit von zuverlässiger und erschwinglicher Energie. Die Gewährleistung ausreichender Energie für den Betrieb von KI-Infrastrukturen könnte sich als ebenso wichtig erweisen wie die Mobilisierung von Kapital. Um fair zu sein, das Problem beschränkt sich nicht nur auf Europa. Bereits hier, noch nicht überall: Gestaltung des wirtschaftlichen Einflusses von Künstlicher Intelligenz Zum Beispiel wurden Berichten zufolge rund die Hälfte der geplanten Rechenzentrumprojekte in den Vereinigten Staaten verzögert oder abgesagt. Einschränkungen in der Strominfrastruktur spielen eine entscheidende Rolle bei diesen Verzögerungen. In Europa wurden ebenfalls neue Rechenzentrumprojekte aufgrund unzureichender Netzkapazitäten verzögert oder verschoben. Zum Beispiel kann es in Dublin und Frankfurt drei bis fünf Jahre dauern, um Strom für neue Rechenzentren bereitzustellen. In extremen Fällen besteht das Risiko, dass Investitionen nicht vollständig umgesetzt werden oder sogar stecken bleiben. Als Reaktion auf diese Herausforderungen hat die Europäische Union begonnen, einen umfassenderen politischen Rahmen zu entwickeln, um sicherzustellen, dass die Erweiterung der KI-Infrastruktur mit ihren Energie- und Klimazielen kompatibel bleibt. Ein Schlüsselelement ist das bevorstehende Data Centre Energy Efficiency Package, das für 2026 erwartet wird. Diese Initiative zielt darauf ab, die Transparenz über den Energieverbrauch zu verbessern und ein EU-weites Bewertungsschema für Rechenzentren einzuführen. Diese Entwicklungen verdeutlichen letztendlich, dass der erfolgreiche Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht nur von Innovation und Investitionen abhängt. Es kommt auch auf die richtigen institutionellen Rahmenbedingungen und eine effektive praktische Umsetzung an. Bereits Hier, Noch Nicht Überall: Gestaltung des wirtschaftlichen Einflusses künstlicher Intelligenz Bereits hier, noch nicht überall: Gestaltung des wirtschaftlichen Einflusses künstlicher Intelligenz.