Eine wirtschaftliche Kennzahl, keine Zählung von Anwenderunternehmen
Die am 13. Februar 2020 veröffentlichte Studie von CaixaBank Research geht einer wirtschaftlichen Frage nach: Welches Gewicht haben Zukunftstechnologien in der spanischen Wirtschaft, und wie könnte dieses Gewicht mit dem Wachstum zusammenhängen? Die Antwort besteht nicht darin, Unternehmen mit KI-Einsatz zu zählen, sondern das Technologiekapital je Arbeitsstunde zu ermitteln.
Was „Verbreitung“ bedeutet, hängt von der verwendeten Kennzahl ab. In dieser Analyse bezeichnet der Begriff die Intensität des Technologiekapitals in der Wirtschaft. Er gibt nicht unmittelbar an, welcher Anteil der Unternehmen ein bestimmtes Werkzeug eingeführt hat, wie viele Beschäftigte es nutzen oder welche Ergebnisse der Einsatz erzielt.
Die 2020 veröffentlichte Studie beschreibt die Entwicklung des mit neuen Technologien verbundenen Kapitals während der vorangegangenen zwei Jahrzehnte und vergleicht Länder und Branchen anhand von EU-KLEMS-Daten. Die Ergebnisse beziehen sich auf diesen Zeitraum und messen nicht die Technologieverbreitung im Jahr 2026.
Was die Kennzahl umfasst und wie sie berechnet wird
Um die Entwicklung von Technologien abzuschätzen, für die es keine direkte wirtschaftliche Messung gab, greifen die Autoren auf EU-KLEMS-Daten zum Kapitalstock zurück. Sie bündeln vier Bereiche: Software und Datenbanken, Forschung und Entwicklung, Computer sowie Telekommunikationsausrüstung. Die Auswahl umfasst digitale Vermögenswerte und Elemente, die ihre Entwicklung und ihren Betrieb ermöglichen können.
Die Summe dieser Bereiche wird durch die geleisteten Arbeitsstunden je Land oder Branche geteilt. Das Ergebnis wird in Euro zu konstanten Preisen von 2010 an Technologiekapital je Arbeitsstunde angegeben. Diese Normierung ermöglicht Vergleiche der Kapitalintensität zwischen Volkswirtschaften und Tätigkeitsfeldern sowie mit anderen Kapitalarten, etwa für Transport oder Maschinen.
Künstliche Intelligenz war ein relativ neues Phänomen, für das es dem Artikel zufolge keine Daten zur wirtschaftlichen Quantifizierung gab. Deshalb verwenden die Autoren breitere Kapitalkategorien, die direkt oder indirekt mit Technologien zusammenhängen, die zur Entwicklung von KI beitragen können. Es handelt sich nicht um eine spezifische KI-Messung: Ein Teil der erfassten Vermögenswerte kann auch für andere Zwecke eingesetzt werden.
Welche Unterschiede zwischen Ländern die Studie beschrieb
Im internationalen Vergleich der Studie wiesen die Vereinigten Staaten unter den untersuchten Industrieländern den höchsten Bestand an Technologiekapital je Arbeitsstunde auf. Frankreich und Deutschland lagen im Mittelfeld, Spanien und das Vereinigte Königreich darunter. Der Artikel beschrieb für den Beobachtungszeitraum eine wachsende Bedeutung dieser Technologien in allen Ländern, allerdings von unterschiedlichen Ausgangsniveaus aus.
Die Analyse hob auch das Wachstumstempo Spaniens hervor. Ausgehend von diesem historischen Trend hielten die Autoren es für möglich, dass Spanien in etwa zehn Jahren das Niveau Frankreichs oder Deutschlands erreichen könnte, sofern sich das beobachtete Tempo fortsetzte. Das war eine bedingte Prognose aus dem Jahr 2020, keine Feststellung, dass die Angleichung später tatsächlich eingetreten ist.
Die Studie wies selbst auf eine Einschränkung hin: Manche Technologien können in allgemeineren Kapitalkategorien verbucht werden. CaixaBank Research erklärte, ein Teil der in Deutschland eingesetzten Roboter könne etwa unter „sonstige Maschinen“ fallen und damit außerhalb der für die Technologiekategorie ausgewählten Positionen liegen. Die Kennzahl bildet bestimmte Vermögenswerte daher möglicherweise nicht vollständig ab, wenn ihre statistische Zuordnung nicht mit der Definition der Analyse übereinstimmt.
Die Unterschiede zwischen spanischen Branchen
Für Spanien vergleicht der Artikel 31 Branchen aus Industrie und Dienstleistungen und stellt Unterschiede beim Bestand an neuem Technologiekapital fest. Die Branchen mit der höchsten Intensität entsprachen im Allgemeinen den Hochtechnologiebranchen und wissensintensiven Dienstleistungen nach der Eurostat-Klassifikation. Landwirtschaft und Bergbau sind in der Branchenaufschlüsselung nicht enthalten.
Diese Übereinstimmung beweist für sich genommen nicht, dass eine höhere technische Ausstattung eine fortschrittlichere Produktion verursacht. Die Eurostat-Klassifikation berücksichtigt unter anderem Ausgaben für Forschung und Entwicklung, den Technologiegehalt von Waren und Dienstleistungen sowie Patente; auch die FuE-Ausgaben gehen in die Kapitalmessung der Studie ein. Beide Klassifikationen haben gemeinsame Elemente, weshalb ihre Verbindung nicht als unabhängiger Kausalnachweis gelten sollte.
Der Artikel von 2020 stellte fest, dass sich die Gruppen mit hoher und niedriger Technologieintensität im untersuchten Zeitraum nicht annäherten. Diese Aussage ist auf die damals analysierten Daten begrenzt: Sie belegt weder, dass der Abstand danach bestehen blieb, noch beschreibt sie für sich genommen die Wirkung später verbreiteter Technologien.
Warum die Analyse die heutige KI-Nutzung nicht misst
Das Kapital je Arbeitsstunde beantwortet keine Fragen dazu, welcher Anteil der Unternehmen KI einsetzt, welche Unternehmensgrößen sie häufiger einführen oder welche Hindernisse dabei auftreten. Dafür braucht es Unternehmensbefragungen mit klar abgegrenzter Grundgesamtheit und Bezugsperiode. Mehr aggregiertes Kapital bedeutet nicht automatisch mehr Anwenderunternehmen: Die Kennzahlen erfassen unterschiedliche Aspekte.
Das spanische Statistikamt INE berichtete, dass im ersten Quartal 2025 21,1 % der spanischen Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten KI-Technologien nutzten; 44,3 % bezogen kostenpflichtige Cloud-Computing-Dienste. Diese Prozentwerte beruhen auf einer Unternehmensbefragung zum erklärten Einsatz und aktualisieren nicht die EU-KLEMS-Reihe zum Kapital je Arbeitsstunde.
Im Oktober 2026 veröffentlichte das INE, dass im ersten Quartal desselben Jahres 33,6 % der Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten KI nutzten. Das Amt weist darauf hin, dass der Wechsel zur Klassifikation CNAE-2025 und die Aufnahme weiterer Tätigkeiten in den Erhebungsbereich die Daten ab dem Berichtsjahr 2025 mit den Vorjahren nur eingeschränkt vergleichbar machen. Datum und Definition gehören zur Kennzahl und müssen bei Vergleichen mitgenannt werden.
Welche Entscheidungen die Analyse unterstützt
Die Studie ermöglicht Vergleiche zwischen Ländern und Branchen anhand des Technologiekapitals je Arbeitsstunde, misst aber weder die installierte Kapazität noch die tatsächliche Nutzung in einem einzelnen Unternehmen. Ob ein Werkzeug eingeführt wird, hängt von den Anforderungen und Merkmalen der jeweiligen Organisation ab; die makroökonomische Kennzahl ersetzt keine interne Bewertung.
Für Vergleiche zwischen Ländern oder Branchen bietet die Methodik eine gemeinsame Messgröße für die Intensität des Technologiekapitals im Verhältnis zu den Arbeitsstunden. Ihre Interpretation hängt davon ab, welche Kategorien sie umfasst und wie Vermögenswerte den einzelnen Tätigkeiten zugeordnet werden. Sie ist ein Instrument für strukturelle Vergleiche, keine Bewertung der Leistung eines Unternehmens und keine automatische Wachstumsprognose.
Der geschätzte Kapitalstock und die in Umfragen erklärte Nutzung sollten getrennt betrachtet werden: Der erste beschreibt Vermögenswerte, die in einer wirtschaftlichen Kennzahl zusammengefasst sind; die zweite den Anteil der Unternehmen, die nach eigenen Angaben bestimmte Technologien einsetzen. Die Analyse von CaixaBank Research liefert die erste Art von Kennzahl, während die INE-Erhebung die zweite für bestimmte Zeiträume erfasst.
