In der FAZ vom 3.8.2025 plädieren Nicola Fuchs-Schündeln und Benjamin Schoefer für die ‚Dynamisierung‘ des deutschen Arbeitsmarktes und die Lockerung des Kündigungsschutzes. Dies sei nützlich für die Innovation. Die Autoren zeigen anhand eindrucksvoller Kennzahlen die ‚Dynamik‘ im amerikanischen, bzw. die ‚Starrheit‘ im deutschen Arbeitsmarkt. So arbeiten in den USA nur 10 % der Arbeitnehmer schon länger als 20 Jahre im selben Betrieb; in Deutschland sind es 25 %. In den USA wechseln jeden Monat 2,3 % der Arbeitnehmer die Stelle, in Deutschland dagegen nur 1,2 %.

Die Autoren zitieren auch diverse Kennzahlen, die den Vorsprung der USA im IT-Sektor belegen sollen. Auf dieser Basis versuchen sie zu zeigen, dass die Erfolge der Amerikaner im IT-Sektor mit dem hoch flexiblen Arbeitsmarkt erklärt werden können. Nun ist hinlänglich bekannt, dass quantitative Korrelationen noch keine ursächlichen Zusammenhänge belegen. Damit stellt sich die Frage nach theoretischen Argumenten, die einen ursächlichen Zusammenhang erklären könnten. Fuchs-Schündeln und Schoefer führen drei konkrete Argumente an:

Zum Ersten kann unter Berufung auf die Job-Matching-Theorie (Pissarides 2000) argumentiert werden, dass durch die leichte Beendigung von Arbeitsverhältnissen mehr Jobwechsel stattfinden. Dadurch steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Menschen im Lauf der Zeit für sie besser passende Jobs finden.

Zum Zweiten nehmen Menschen bei jedem Jobwechsel Kenntnisse von ihrem früheren Job mit, wodurch sich Kenntnisse schneller verbreiten. Dem steht allerdings das klassische Argument der externen Effekte gegenüber: Das schnellere Abfließen von Kenntnissen vermindert die Bereitschaft, in neue Kenntnisse zu investieren. Außerdem lohnen sich bei kürzerem Verbleib im selben Betrieb Investitionen in Schulungen und in den Aufbau von betriebsspezifischen Fertigkeiten weniger (Bassanini & Ernst 2002). Es lohnt dann auch weniger, dass Arbeitgeber und Arbeitnehmer in den Aufbau von gegenseitigem Vertrauen und Loyalität ‚investieren‘. Dies spiegelt sich u.a. darin, dass Betriebe in ‚liberalisierten‘ Arbeitsmärkten in angelsächsischen Ländern erheblich größere Managementbüro¬kratien haben (Naastepad & Storm 2006). Je flüchtiger die Arbeitsverhältnisse werden, desto geringer sind Vertrauen und Loyalität; desto größer sind die Investitionen in Monitoring & Control. So konnte anhand von Mikrodaten in den Niederlanden gezeigt werden, dass Betriebe mit vielen flexiblen Arbeitnehmern erheblich mehr ‚Manager‘ im Dienst haben (Kleinknecht et al. 2016). Bürokratische Managementstrukturen erhöhen nicht nur die Overheadkosten, sie sind auch ein Ärgernis für kreative Menschen und ihre innovativen Ideen.

Zum Dritten sind die Anhänger von flexibilisierten Arbeitsmärkten der Überzeugung, dass riskante ‚New Ventures‘, die mit neuen Technologien experimentieren, leichter zu starten sind, wenn beim eventuellen Scheitern die Menschen leichter entlassen werden können. Andere haben dies so formuliert, dass der Kündigungsschutz überhaupt die Umschichtung von Arbeitnehmern aus alten, niedergehenden Sektoren in neue und dynamische Industrien erschwert (Bartelsman et al. 2016).

Hier gibt es allerdings drei Gegenargumente. Zum Ersten haben Arbeitnehmer beim Scheitern ihres New Ventures oft noch relativ kurze Dienstzeiten und haben also auch weniger Abfindungsansprüche aufgebaut. Außerdem haben New Ventures zum Zeitpunkt ihres Scheiterns zumeist ihr Kapital ‚verbrannt‘. Für entlassene Mitarbeiter ist dann nicht mehr viel zu holen. Zum Dritten bieten neue Betriebe in innovativen Branchen im Allgemeinen bessere Gehälter und Karriereperspektiven als alte Branchen. Warum können wir dann nicht darauf vertrauen, dass Menschen den Marktsignalen folgen? Was hindert die neuen Arbeitgeber daran, dieselben Sicherheiten (oder Versicherungen) anzubieten wie der vorige Arbeitgeber? Und noch eine rhetorische Frage: Ist es in der Tat der Kündigungsschutz im Bergbau, der die Kumpels daran hindert, in die IT-Branche zu wechseln?

Die drei Argumente von Fuchs-Schündeln & Schoefer für die ‚Dynamisierung‘ des Arbeitsmarktes und die Lockerung des Kündigungsschutzes sind also nicht sonderlich überzeugend. Außerdem gibt es noch andere Gegenargumente. So argumentiert Lorenz (1999), dass Ingenieure beim Implementieren von Automatisierungstechnologie oft die Erfahrungskenntnisse der Menschen nötig haben, die die Arbeit bislang erbracht haben. Wenn diese Mitarbeiter keine sicheren Insider-Positionen bekleiden und Angst vor Entlassung haben, werden sie ihre Erfahrungskenntnisse nicht teilen. Dies deutet auf ein allgemeineres Problem hin: Mitarbeiter, die leicht entlassen werden können, haben Motive, um Informationen zur effizienteren Organisation ihrer Arbeit zu verbergen. Das Management macht dann also wenig Gebrauch von Kenntnissen der Mitarbeiter. Dies steht in Kontrast mit der in Lehrbüchern für Innovationsmanagement vertretenen Auffassung, dass für erfolgreiche Innovationen Informationen aus allen Ecken der Organisation mobilisiert werden müssen (z.B. Tidd & Bessant 2024).

Darüber hinaus verstärken größere Freiheiten bei der Entlassung von Mitarbeitern die Machtposition des Managements. Die Folge: autokratischeres Management mit zu wenig Widerspruch (und mehr me-too-Fälle). Außerdem kann leicht eine Angstkultur mit Risikomeidung entstehen. Acharya et al. (2010) argumentieren (und unterfüttern ihr Argument mit Patentdaten), dass bei der Suche nach innovativen Problemlösungen Mitarbeiter lieber weniger innovative Lösungen wählen. Innovativere Optionen würden dem Betrieb mehr bringen, sind allerdings auch riskanter. Und wenn sie scheitern, droht Entlassung.

Zum Schluss zeigt neuere neo-Schumpeterianische Forschung, dass Arbeitsbeziehungen auch mit der Cumulativeness of knowledge (Peneder 2010) zusammenhängen. Peneder unterscheidet zwischen Innovationsregimes mit einer hochkumulativen Kenntnisbasis und Regimes mit einer niedrig-kumulativen Kenntnisbasis. Unternehmen mit einer hochkumulativen Kenntnisbasis vertrauen in ihren Innovationsprozessen stark auf betriebsinterne, durch eigene Forschung und Entwicklung erarbeitete Kenntnisse und auf Erfahrungswissen von Mitarbeitern. Viele dieser Kenntnisse sind schlecht dokumentiert und stark personengebunden. Es ist dann günstig für die Innovation, wenn die Kenntnisträger länger im Betrieb bleiben. Gut gesicherte Insider-Positionen (eine aus neoklassischer Sicht negativ bewertete Arbeitsmarktrigidität!) sind dann hilfreich für die Innovation.

Betriebe mit einer niedrig-kumulativen Kenntnisbasis vertrauen dagegen mehr auf extern erworbene Kenntnisse. Sie sind damit weniger abhängig von langfristigen Arbeitsbeziehungen. Peneder (2010) gibt eine Einteilung von Branchen in niedrig- versus hoch-kumulative Innovationsregimes: Industrien mit hoch-kumulativen Innovationsregimes befinden sich häufig in der OECD-Kategorie von ‚medium-high-tech‘- und ‚high-tech‘-Industrien. Dahingegen kommen niedrig-kumulative Regimes viel häufiger in traditionellen Industrie- und Dienstleistungsbetrieben sowie bei Startups vor.

Forschungsergebnisse mit Mikrodaten zeigen, dass flexible Arbeitsverhältnisse in Branchen, in denen hoch-kumulative Innovationsregime dominant sind, besonders schädlich für Innovation (Hoxha & Kleinknecht 2020) und Produktivität (Hoxha & Kleinknecht 2023) sind. Dahingegen sind die schädlichen Effekte von flexiblen Arbeitsverhältnissen viel geringer (und oft insignifikant) in Branchen, in denen niedrig-kumulative Innovationsregimes dominieren. Diese Ergebnisse zeigen, dass die Flexibilisierung von Arbeitsmärkten, anders als Fuchs-Schündeln und Schoefer erwarten, für Innovation eher schädlich ist, und das vor allem in hochtechnologischen Branchen (siehe auch Ikeda et al. 2025). Eine Ausnahme sind Startups, die keine historisch gewachsene betriebliche Kenntnisbasis haben.

Auch ein historischer Blick auf das gesamtwirtschaftliche Produktivitätswachstum gibt wenig Anlass für die Hypothese, dass mehr Flexibilität am Arbeitsmarkt die Produktivität fördert. Schaubild 1 dokumentiert die jährlichen Wachstumsraten des BIP in der Eurozone und den USA pro Arbeitsstunde als Maßstab für die Arbeitsproduktivität. Seit den 50er-Jahren des letzten Jahrhunderts bis ca. 1995 ist das europäische Produktivitätswachstum durchgehend höher als in den USA. Auffallend ist dabei, dass sich auch nach den neoliberalen Reformen des amerikanischen Arbeitsmarktes durch Präsident Reagan am Anfang der 80er-Jahre das amerikanische Produktivitätswachstum nicht verbessert hat, sowohl im Vergleich zum Wachstum in den USA vor Reagonomics als auch im Vergleich zur Eurozone.

Das amerikanische Produktivitätswachstum verbesserte sich allerdings erheblich durch den IT-Boom in den USA. Im Jahrzehnt rund um die Jahrhundertwende überstieg das amerikanische Produktivitätswachstum deutlich die europäischen Wachstumsraten. Allerdings zeigen Studien, dass der Beitrag der Informationstechno¬logie zum Produktivitätswachstum in den USA nach 2004/05 wieder stark abnimmt (Cette 2015). Auch Gordon (2016) beschreibt eindrucksvoll, dass Regionen wie das Sillicon Valley nach 2005 ihre beste Zeit gehabt haben. Die IT-Industrie ist noch immer recht dynamisch, insbesondere im Vergleich mit allen anderen Industriesektoren in den USA (Baily & Bosworth 2014). Aber sie hat nicht mehr die Kraft, das gesamtwirtschaftliche Produktivitätswachstum so günstig zu beeinflussen, wie das im Jahrzehnt rund um die Jahrhundertwende der Fall war.

Im Übrigen hat das etwas höhere Produktivitätswachstum der USA in den letzten Jahren (Schaubild 1) wahr¬scheinlich wenig mit IT oder KI zu tun und hängt vermutlich mit Schwankungen im Auslastungsgrad der Wirtschaft zusammen. Die Definition der Arbeitsproduktivität lautet Wertschöpfung geteilt durch den Arbeitseinsatz (z. B. Arbeitsstunden). Da bestimmte Mitarbeiter Träger von wertvollen betrieblichen Kenntnissen sind, findet ein gewisses Maß an ‚Labor Hoarding‘ statt. Sinkt durch einen exogenen Schock die Wertschöpfung, werden nicht alle Mitarbeiter, die kurzfristig nicht nötig sind, sofort entlassen. Andererseits dauert es im Konjunkturaufschwung einige Zeit, bis neue Mitarbeiter eingestellt werden. Dadurch fluktuiert die Wertschöpfung im Allgemeinen stärker als der Arbeitsein¬satz. Unser Produktivitätsmaßstab hat so die Tendenz, im Konjunkturaufschwung schneller zu wachsen und im Abschwung langsamer zu sinken. Anders als die europäische Wirtschaft hat die amerikanische Wirtschaft unter den Präsidenten Obama, Trump I und Biden durch hohe Haushalts¬defizite einige kräftige inländische Kaufkraftimpulse gehabt, wodurch der Auslastungsgrad gestiegen ist. Dies könnte das etwas höhere (statistisch gemessene) Produktivitätswachstum der USA in den letzten Jahren erklären.

Zum Schluss muss erwähnt werden, dass die Hypothese von Fuchs-Schündeln und Schoefer möglicherweise durch die Analysen von Hall & Soskice (2001) gestützt wird. Diese werden in der Literatur oft so interpretiert, dass die ‚Koordinierten Marktwirtschaften‘ des alten Europas (und Japans) stark sind bei der Durchentwicklung von technologischen Systemen in bestehenden Betrieben, dass aber die ‚Liberalisierten Marktwirtschaften‘ (wie die USA) bei disruptiven Innovationen (und Startups) einen komparativen Vorteil haben. Letzteres wird wiederum von Akkermans et al. (2009) bezweifelt. Dennoch können wir konstatieren, dass die Amerikaner in der Neuen Ökonomie gut waren, aber gleichzeitig die Schlacht um die Alte Ökonomie verloren haben. Deutliche Anzeichen dafür ist der Rust Belt im amerikanischen Mittleren Westen und die Hinwendung zu Einfuhrzöllen, um gegen überlegene Konkurrenz aus Japan, China und Deutschland zu retten, was noch zu retten ist.

Mit ihrer starken Exportposition in Branchen mit hoch-kumulativen Innovationsregimes wie im Fahrzeugbau, im Maschinenbau oder in der Chemie hat die deutsche Wirtschaft durch die obengenannten Nachteile einer ‚Dynamisierung‘ der Arbeitsmärkte viel zu verlieren. Ein Zeichen der Warnung sollte sein, dass in Deutschland die Produktivität nach den Hartz-Reformen (2002–2005) langsamer wuchs als davor. Dafür gibt es gute theoretische Argumente (Hoxha & Kleinknecht 2023).

Literatur

Acharya, V. V., Ramin, P. B. & Krishnamurthy, V. S. 2010. Labor Laws and Innovation, NBER Working Paper 16484, Cambridge, MA, National Bureau of Economic Research.

Akkermans, D., Castaldi, C. & Los, B. 2009. Do liberal market economies really innovate more radically than coordinated market economies? Hall and Soskice reconsidered, Research Policy, Vol. 38(1): 181-191.

Baily, M.N. & Bosworth, B.P. (2014). US manufacturing: Understanding its past and its potential future, Journal of Economic Perspectives, vol. 28: 3-26.

Bartelsman, E. J., Gautier, P. A. & De Wind, J. 2016. Employment protection, technology choice, and worker allocation, International Economic Review, vol. 57, no. 3, 787–826.

Bassanini, A. & Ernst, E. 2002. Labor market regulation, industrial relations and technological regimes: a tale of comparative advantage, Industrial and Corporate Change, vol. 11, no. 3, 391–426.

Cette, G., Clerc, C. & Bresson, L. 2015. Contribution of ICT diffusion to labour productivity growth: the United States, Canada, the Eurozone and the United Kingdom, 1970–2013, International Productivity Monitor, vol. 28: 81–88.

Gordon, R. 2016. The rise and fall of American growth, Princeton University Press.

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Hoxha, S. & Kleinknecht, A. (2023). When structural reforms of labor markets harm productivity. Evidence from the German IAB panel, Industrial and Corporate Change, 2023: DOI: https://doi.org/10.1093/icc/dtad060.

Ikeda, Y., Kato, M. & Kleinknecht, A. (2024). Flexible labor, innovation regimes and the erosion of the Japanese model: Evidence from the Basic Survey on Wage Structure, Structural Change and Economics Dynamics, vol. 70 (September): 333-339.

Kleinknecht, A., Kwee, Z. & Budyanto, L. 2016. Rigidities through flexibility: flexible labour and the rise of management bureaucracies, Cambridge Journal of Economics, vol. 40, no. 4, 1137–47.

Lorenz, E. H. 1999. Trust, contract and economic cooperation, Cambridge Journal of Economics, vol. 23(3): 301–316.

Naastepad, C. W. M. & Storm, S. 2006. The innovating firm in a societal context: labour-manage¬ment relations and labour productivity, in Verburg, R. M., Ortt, J. R. and Dicke, W. M. (eds.), Managing Technology and Innovation, London, Routledge pp. 170–191.

Peneder, M. 2010. Technological regimes and the variety of innovation behaviour: creating integrated taxonomies of firms and sectors, Research Policy, vol. 39(3): 323–34.

Pissarides, C. 2000. Equilibrium Unemployment Theory, 2nd ed., Boston, MIT Press.

Tidd, J. & Bessant, J. 2024. Managing Innovation, Chichester: Wiley, 8th edition.