Fünfmal produktiver müsste Deutschland werden, um seinen Wohlstand zu halten – so die zugespitzte Kernbotschaft einer aktuellen Kurzstudie des IW Consult im Auftrag der Stiftung Familienunternehmen. Die Zahl ist rechnerisch fragil. Der eigentlich interessante Befund liegt woanders: Nicht der Dienstleistungssektor insgesamt bremst die Produktivität, sondern eine ganz bestimmte Gruppe wissensintensiver, eigentlich digitalisierungsfähiger Branchen. Und der demografische Kern der Studie selbst zeigt sich empfindlicher, als sie unterstellt – nicht durch Automatisierung, wie man vermuten könnte, sondern durch einen unbequemeren Mechanismus: Die Fachkräftelücke schließt sich schon jetzt vor allem durch schrumpfende Industriebeschäftigung, nicht durch Effizienzgewinne. Das wiegt um so schwerer, da die größten Produktivitätsgewinne im produzierenden Gewerbe erzielt werden. 

Der Ausgangsbefund

Deutschlands Produktivitätswachstum ist eingebrochen: von rund 2 % pro Jahr in den 1980er/90er-Jahren über etwa 1 % in den 2010er-Jahren auf zuletzt nur noch 0,3 % in den vergangenen sechs Jahren. Der 1,6-Prozent-Zielwert selbst ist dabei kein reiner Stillstands-, sondern ein Fortsetzungswert: Er ergibt sich laut Studie daraus, dass das durchschnittliche Pro-Kopf-Einkommenswachstum der letzten drei Dekaden (rund 1 %) angesichts der schrumpfenden Erwerbsbevölkerung nur fortgeschrieben werden kann, wenn die Produktivität pro Kopf entsprechend stärker steigt. Um den Wohlstand angesichts einer schrumpfenden Erwerbsbevölkerung in diesem Sinne zu halten, müsste das Produktivitätswachstum laut der Studie des IW Consult im Auftrag der Stiftung Familienunternehmen wieder auf 1,6 % pro Jahr steigen – und das über mehrere Jahre. Aus diesem Verhältnis (1,6 zu 0,3) ergibt sich die von der Studie selbst gezogene Zuspitzung, das benötigte Wachstum liege beim mehr als Fünffachen des aktuellen Niveaus.

Eine rechnerisch fragile Kennzahl

Der Faktor 5 ist keine ökonomische Größe, sondern das Ergebnis einer Division zweier Wachstumsraten – eine Operation, die besonders instabil wird, wenn der Nenner klein und über einen kurzen, durch Sondereffekte verzerrten Zeitraum gemittelt ist. Die „letzten sechs Jahre“ schließen die coronabedingten Verwerfungen der Stundenproduktivität, den Energiepreisschock 2022 und die Gaskrise ein – keinen bereinigten strukturellen Trend. Läge das gemessene Ist-Wachstum bei 0,5 % statt 0,3 %, ergäbe sich rechnerisch ein Faktor von gut 3 statt 5 – eine reine Artefaktschwankung, kein realer Unterschied im Problem selbst.

Zur Herkunft der Studie

Auftraggeberin ist die Stiftung Familienunternehmen, ausgeführt vom IW Consult – einem Institut mit eigener wirtschaftspolitischer Grundausrichtung. Die fünf in der Studie behandelten Handlungsfelder (Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, Innovation, Bürokratie und Regulierung, Investitionen) decken sich auffällig mit dem etablierten Forderungskatalog der Wirtschaftsverbände. Das macht die einzelnen Befunde nicht falsch, verlangt aber – ähnlich wie bei Verbandsstudien generell – eine Prüfung, ob eigene Primärdaten vorliegen oder überwiegend bekannte Diagnosen im Interesse der Auftraggeberin gebündelt werden.

Die Handlungsfeld-Zahlen: Elastizitäten und Modellrechnungen

Die Kurzstudie „Fünf Hebel für mehr Produktivität“ (SFU Kompakt 3/2026, Autoren: Goecke, Grömling, Kestermann, Trenz von IW Consult) beziffert für jedes der fünf Handlungsfelder konkrete Effekte, jeweils für ein kurzfristiges (einjähriges) und ein langfristiges (mehrjähriges) Szenario. Kurzfristig: Bürokratieabbau +1,60 %, KI-Nutzung +0,6 %, Investitionen +0,4 %, Innovation/FuE +0,23 %, Digitalisierung +0,07 %. Langfristig: FuE +13 % (Anhebung der privaten Forschungsausgaben auf israelisches Niveau), KI +9,3 % (bis 2034), Bürokratie +5,6 % (nach sieben Jahren, Anhebung auf schwedisches Niveau), Digitalisierung +5,2 % (nach rund 17 Jahren, Anhebung auf Schweizer Niveau), Investitionen +0,8 % (nach fünf Jahren, Anhebung auf estnisches Niveau).

Drei Differenzierungen sind bei der Lektüre dieser Zahlen angebracht:

Erstens benennt die Studie die Nicht-Additivität selbst. Sie weist ausdrücklich darauf hin, dass zwischen den Handlungsfeldern „Überschneidungen und Wechselwirkungen“ bestehen, eine einfache Summierung der Einzeleffekte das Gesamtpotenzial überschätzen würde, und dass mit abnehmenden Grenzerträgen zu rechnen ist. Das ist ein methodisch sauberer Vorbehalt, der bei einer verkürzten Wiedergabe der beiden größten Einzelwerte (13 % und 9,3 %) als „stärkste Wachstumstreiber“ leicht verloren geht.

Zweitens ist der auffällige Gleichklang der 1,6-Prozent-Werte eine Variablen-Substitution, kein Beleg für interessengeleitete Zahlenkosmetik. Der kurzfristige Bürokratie-Effekt stammt aus einer unabhängigen ifo-Studie (Falck et al. 2024), die den Effekt umfassender Bürokratiereformen auf das reale BIP pro Kopf schätzt – nicht direkt auf die Arbeitsproduktivität. Die Kurzstudie übernimmt diesen Wert ausdrücklich „als Näherung für einen kurzfristigen Produktivitätseffekt“. Dass der resultierende Wert exakt dem separat hergeleiteten jährlichen Zielwachstum von 1,6 Prozent entspricht, ist ein numerischer Zufall zweier unabhängiger Berechnungen. Er verdeckt aber eine Kategorienverschiebung: ein einmaliger BIP-pro-Kopf-Sprung nach einer Strukturreform ist konzeptionell etwas anderes als ein wiederholt zu erzielendes jährliches Produktivitätswachstum über mehrere Jahre. Die Studie benennt diese Näherung selbst transparent – der Unterschied verdient dennoch, beim Lesen der Zusammenfassung im Kopf behalten zu werden.

Drittens ist die KI-Zahl die unsicherste im gesamten Hebel-Set. Anders als bei IKT-Kapital, FuE-Ausgaben oder öffentlichem Kapitalstock, für die die Studie auf publizierte Elastizitäten aus Unternehmens- oder Länderpaneldaten zurückgreift, liegen für KI laut eigener Aussage der Autoren noch keine belastbaren Elastizitätsschätzungen vor. Die herangezogenen Werte stammen aus Modellrechnungen mit einer Bandbreite von 0,7 Prozent (Acemoglu 2024, in der Literatur selbst als „konservative Untergrenze“ bezeichnet) bis 18 Prozent (Chui et al. 2023, bis 2040). Die Studie wählt mit 9,3 Prozent (Bolwin et al. 2023, bis 2034) einen Wert aus dem oberen Drittel dieser Spanne, ohne die Wahl gegenüber der deutlich vorsichtigeren Acemoglu-Schätzung eigens zu begründen.

Insgesamt geht die Studie methodisch transparenter vor, als die plakative Fünfmal-produktiver-Zuspitzung vermuten lässt – mit benannten Elastizitäten, Quellenangaben und ausdrücklichen Vorbehalten zu Nichtadditivität und abnehmenden Grenzerträgen. Die verbleibende Kritik betrifft vor allem zwei Punkte: die stillschweigende Kategorienverschiebung beim Bürokratie-Wert (Level- statt Wachstumsraten-Effekt) und die unbegründete Auswahlentscheidung bei der KI-Zahl innerhalb einer sehr breiten Schätzspanne.

Der historische Vergleich hinkt

Die als Referenz herangezogenen 2 % Produktivitätswachstum der 1980er/90er-Jahre waren zu einem erheblichen Teil Aufholwachstum – Wiederaufbaudynamik, erste Digitalisierungswelle, Sondereffekt deutsche Einheit. Eine an der Technologiefrontier operierende Volkswirtschaft mit diesem Tempo zu vergleichen, blendet aus, dass Produktivitätsgewinne an der Frontier grundsätzlich schwerer zu erzielen sind als im Aufholprozess. Die Studie selbst ordnet den Befund folgerichtig auch nicht als deutschlandspezifisch ein: In den OECD-Ländern lag der durchschnittliche Zuwachs des realen Bruttoinlandsprodukts je Erwerbstätigen in den 1970er- und 1980er-Jahren noch bei gut 2 %, in den 1990er-Jahren bei knapp 2 %, sank dann aber in den 2000er-Jahren auf 1,3 % und in der zurückliegenden Dekade auf nur noch 0,8 %. Die säkulare Verlangsamung ist damit laut Studie ein Phänomen fortgeschrittener Volkswirtschaften insgesamt, nicht allein deutscher Standortbedingungen.

Wo die eigentliche Auffälligkeit liegt

Der Blick auf die Sektordaten zeigt ein präziseres Bild als „der Dienstleistungssektor“. Über den langen Zeitraum 1970 bis 2017 lag das jährliche Produktivitätswachstum im Verarbeitenden Gewerbe bei 2,5 %, im Dienstleistungssektor bei 1,8 % – ein mit der Baumolschen Kostenkrankheit erklärbarer Abstand: Dienstleistungen sind typischerweise arbeitsintensiver und schwerer zu automatisieren als industrielle Fertigung.

Diese Erklärung greift jedoch nur für einen Teil der Dienstleistungsbranchen. Positive Beiträge zur gesamtwirtschaftlichen Produktivität kamen zuletzt insbesondere aus dem Produzierenden Gewerbe, aus „Handel, Verkehr und Gastgewerbe“ – sowie aus „Information und Kommunikation“. Stagnierende bis rückläufige Produktivität weisen dagegen die Bauwirtschaft sowie, bemerkenswerterweise, Finanz- und Versicherungsdienstleister und Unternehmensdienstleister auf.

Das ist der eigentlich erklärungsbedürftige Punkt: Information und Kommunikation ist eine tradable, digitalisierungsnahe Branche – und trägt positiv bei. Finanz-, Versicherungs- und Unternehmensdienstleister sind ebenfalls überwiegend tradable, wissensintensiv und mit hohem Digitalisierungspotenzial ausgestattet – liefern aber trotzdem seit Jahren stagnierende bis negative Produktivitätsbeiträge. Eine einfache Dichotomie „tradable = digitalisierbar = produktiv“ trägt hier nicht. Ob sich die Lücke zwischen Frontier-Unternehmen und dem Rest durch zunehmende Marktmacht einzelner Anbieter erklären lässt, gilt in der Forschung selbst erst als teilweise untersucht – für den Dienstleistungssektor liegt dazu auf OECD-Ebene Evidenz vor, sie erklärt aber nur einen geringen Teil der Produktivitätsschere.

Konsequenz für die Diagnose

Die tragfähigere These lautet damit nicht „Dienstleistungen bremsen Deutschlands Produktivität“, sondern: Eine spezifische Gruppe wissensintensiver, grundsätzlich digitalisierungsfähiger Dienstleistungsbranchen – Finanzdienstleister, Versicherer, Unternehmensdienstleister – bleibt trotz vorhandenem Digitalisierungspotenzial hinter Industrie und Informationswirtschaft zurück, während klassische, wenig handelbare Dienstleistungen (Gastgewerbe, Handel) den Baumol-Effekt eher erwartungsgemäß zeigen. Warum ausgerechnet diese Branchengruppe zurückbleibt – Regulierung, Investitionszurückhaltung, Marktstruktur, Organisationsträgheit – ist damit noch nicht beantwortet und bleibt ein offener, vorläufig korroborierter Befund.

Der demografische Kern selbst: eine offene Flanke

Auch die Grundannahme der Studie – dass eine schrumpfende Erwerbsbevölkerung zwingend höheres Produktivitätswachstum pro verbleibendem Arbeitnehmer erfordert – lässt sich mit Blick auf agentenbasierte KI und humanoide Robotik nicht mehr unbesehen stehen lassen. Allerdings widerlegt der Einwand den demografischen Kern nicht so sehr, wie er ihn verschiebt.

Die aktuelle Verbreitung ist noch marginal: Laut einer Bitkom-Umfrage von April 2026 setzen erst 6 % der deutschen Industrieunternehmen humanoide Roboter tatsächlich ein, 10 % planen es, 8 % diskutieren darüber. Als Verbandserhebung mit Eigeninteresse an einer positiven Digitalisierungs-/Technologieerzählung – Selbstauskünfte von 555 befragten Unternehmen – ist der Befund mit Vorsicht zu lesen; er misst Absichtserklärungen, keine realisierte Substitution. Auch vielzitierte Marktprognosen (etwa eine Roland-Berger-Studie mit einem Umsatzpotenzial von 300 bis 750 Mrd. US-Dollar bis 2035) stammen von Beratungshäusern mit kommerziellem Interesse an der eigenen Zukunftserzählung.

Hinzu kommt ein Timing-Problem: Die akute Phase der demografischen Verengung – laut IAB ein Verlust von rund 7 Millionen Arbeitskräften bis 2035, ausgelöst vor allem durch den Ruhestand der Babyboomer-Jahrgänge zwischen 2025 und 2035 – fällt zeitlich mit der Phase zusammen, in der humanoide Robotik nach den meisten Marktszenarien selbst erst skaliert. Kostenkurven, Batterietechnik, Haftungsfragen und öffentliche Akzeptanz gelten in denselben Marktanalysen explizit als offene Risiken für ein stagnierendes statt eines beschleunigten Skalierungsszenario. Ob die Substitution rechtzeitig in relevantem Umfang greift, ist damit unklar. Auch die sektorale Passung ist ungleich verteilt: Robotik und agentenbasierte KI adressieren vor allem physische Industrie-, Logistik- und Kommissionierungstätigkeiten, während der demografische Engpass besonders personenbezogene Dienstleistungen mit Care-Anteil trifft – Pflege, Gesundheit, Bildung –, wo humanoide Robotik deutlich weniger ausgereift ist.

Der eigentlich instruktive Punkt liegt aber woanders: Sollten KI-Agenten und Roboter tatsächlich in relevantem Umfang menschliche Arbeitsstunden ersetzen, wäre das kein Gegenargument zur Kernthese der IW-Studie, sondern deren Bestätigung über einen bestimmten Kanal – Kapitalvertiefung durch Automatisierung ist genau das, was unter „Digitalisierung/KI-Nutzung“ als eines der fünf IW-Handlungsfelder firmiert. Infrage steht damit nicht der demografische Kern selbst (dass weniger Arbeitskräfte mehr Output pro Kopf erfordern), sondern die pessimistische Fortschreibung des 0,3-%-Trends: Skaliert Automatisierung schneller, als die Trendextrapolation unterstellt, könnte die Lücke zum Zielwert kleiner ausfallen – vorausgesetzt, die amtliche Statistik bildet Robotersubstitution sauber als Produktivitätsgewinn ab und nicht nur als Verschiebung der Kapitalkosten.

Der zweite Kanal: Entschärfung durch Kontraktion statt durch Effizienz

Der Robotik/KI-Einwand eröffnet einen optimistischen Kanal, über den sich die Fachkräftelücke schließen ließe. Die aktuellen Zahlen sprechen jedoch für einen zweiten, deutlich weniger optimistischen Kanal, der schon heute wirkt: Der Fachkräftemangel entschärft sich auch deshalb, weil die industrielle Basis selbst schrumpft – und mit ihr der Bedarf an Arbeitskräften.

Im verarbeitenden Gewerbe gingen binnen eines Jahres bis Mitte 2026 rund 144.000 Stellen verloren, auf noch 5,29 Millionen Beschäftigte – besonders ausgeprägt in der Automobilindustrie. Seit dem Vor-Corona-Jahr 2019 sind in der Industrie insgesamt rund 266.000 Arbeitsplätze weggefallen. Für das Gesamtjahr 2026 rechnet das IAB erstmals seit 2009 mit einem Rückgang der sozialversicherungspflichtigen Beschäftigung in Deutschland. Bemerkenswert dabei: Die Gesamtarbeitslosigkeit steigt kaum, weil ein erheblicher Teil der ausscheidenden Beschäftigten direkt in den Ruhestand wechselt statt in Arbeitslosigkeit – Stellenabbau und demografischer Abgang der Babyboomer laufen also weitgehend synchron.

Damit gibt es zwei kategorial unterschiedliche Kanäle, über die sich die IW-Rechnung „weniger Arbeitskräfte erfordern mehr Produktivität pro Kopf“ auflösen ließe. Im optimistischen Fall ersetzt Automatisierung fehlende Arbeitskräfte bei gleichbleibendem oder wachsendem Output – Produktivität pro Kopf steigt, Wohlstand bleibt erhalten. Im pessimistischen Fall schrumpft der Output selbst, wodurch schlicht weniger Arbeitskräfte benötigt werden – die Lücke schließt sich über Kontraktion, nicht über Effizienzgewinn. Die bisher dokumentierten Zahlen sprechen für den zweiten Kanal: Die Industriejobverluste (266.000 seit 2019, davon 144.000 allein im letzten Jahr) übersteigen die bislang messbare Automatisierungssubstitution (6 % Ist-Einsatz humanoider Roboter in der deutschen Industrie) um Größenordnungen.

Die Sektorkomposition verschärft den Befund zusätzlich. Das Verarbeitende Gewerbe war historisch der Sektor mit dem höchsten Produktivitätswachstum (2,5 % pro Jahr 1970–2017, gegenüber 1,8 % im Dienstleistungssektor insgesamt). Schrumpft ausgerechnet dieser Sektor, während Arbeitskräfte in schwächer wachsende oder stagnierende Bereiche abwandern oder ganz aus dem Arbeitsmarkt ausscheiden, drückt das die gesamtwirtschaftliche Produktivitätswachstumsrate mechanisch nach unten – unabhängig davon, ob einzelne verbleibende Beschäftigte produktiver arbeiten. Das liefert einen weiteren möglichen Erklärungsbaustein für den schwachen 0,3-%-Trend: nicht nur ein Digitalisierungsdefizit, sondern auch eine Strukturverschiebung weg vom produktivitätsstärksten Sektor der Volkswirtschaft.

Für die Wohlstandsthese der Studie ist das keine Entwarnung, sondern deren Bestätigung über einen dritten, unbequemeren Kanal, den die Studie selbst nicht benennt: Schließt sich die Fachkräftelücke vor allem dadurch, dass schlicht weniger produziert wird, bedeutet das tendenziell sinkendes statt gehaltenes Pro-Kopf-Einkommen – exakt das Risiko, vor dem die Studie eigentlich warnt. Es ist zugleich derselbe blinde Fleck, der schon die Handlungsfeld-Elastizitäten betrifft: Sie unterstellen eine im Kern stabile Wirtschaftsstruktur (ceteris paribus) und blenden aus, dass die dort simulierten Hebel auf eine Industriebasis wirken sollen, die sich gerade selbst verkleinert.

Fazit

Der demografische Kern der Studie – schrumpfende Erwerbsbevölkerung erfordert höheres Produktivitätswachstum zum Wohlstandserhalt – bleibt in der Grundlogik tragfähig, ist aber empfindlicher gegenüber der Automatisierungsgeschwindigkeit, als die Studie unterstellt: Skaliert Robotik/agentenbasierte KI schneller als der fortgeschriebene 0,3-%-Trend, verkleinert sich die Lücke zum Zielwert über genau den Kanal, den die Studie selbst als Handlungsfeld benennt. Aktuell dominiert allerdings ein anderer, unbequemerer Kanal: Die Fachkräftelücke schließt sich schon jetzt spürbar durch schrumpfende Industriebeschäftigung statt durch Effizienzgewinne – eine Entlastung, die eher das Wohlstandsrisiko bestätigt, als es zu entkräften. Die „fünfmal produktiver“-Zuspitzung selbst ist ein rechnerisches Artefakt eines kurzen, schockbereinigten Referenzzeitraums. Und die eigentlich instruktive Frage – warum ausgerechnet die eigentlich am besten für Digitalisierung positionierten Dienstleistungsbranchen zurückbleiben – stellt die Studie an keiner Stelle.

Ralf Keuper 

Quellen

• Handelsblatt: „Standort Deutschland müsste zum Wohlstandserhalt fünfmal produktiver sein“
• Sachverständigenrat Wirtschaft: Nationaler Produktivitätsbericht 2025 (Kapitel 4: Strukturwandel in Deutschland)
• Bundesfinanzministerium: Produktivität in Deutschland – Messbarkeit und Entwicklung, Monatsbericht Oktober 2017
• Wirtschaftsdienst: Produktivitätsunterschiede zwischen Unternehmen in Deutschland
• IW Köln / BDI Consult: Produktivitätswachstum in Deutschland (Gutachten 2019)
• ZEW: Der Dienstleistungssektor in Deutschland – Abgrenzung und empirische Evidenz
• Bitkom: Humanoide Roboter als Mittel gegen die Fachkräftelücke (Presseinformation, 20.4.2026)
• automationspraxis.industrie.de: Milliardenmarkt humanoide Roboter – Europa muss mehr Tempo machen (Roland-Berger-Studie)
• marktEINBLICKE: Fachkräftemangel – Wenn dank Demografie die Hände fehlen (IAB-Prognose)
• Handelsblatt: Deindustrialisierung – Jobs in der Autoindustrie verschwinden rasend schnell
• it-boltwise: Deutschlands Industrie schrumpft – Jobabbau beschleunigt sich