Mittelfristprojektion im Herbst 2023: Wachstum im Sinkflug, Expansionsspielräume nicht allzu hoch
Bibliographic record
Abstract
Der Wachstumspfad der deutschen Wirtschaft flacht sich weiter ab. Maßgeblich dafür ist, dass ab dem kommenden Jahr das Arbeitskräftepotenzial sinkt. Grund hierfür ist die Alterung der Bevölkerung. Die Wachstumsrate sinkt bis zum Jahr 2028 auf nur noch 0,4 Prozent. Während Sonderfaktoren, wie der hohe Krankenstand oder die Lieferengpässe, die Produktionskapazitäten nur temporär einschränken, hat sich das Produktionspotenzial der Wirtschaft in den vergangenen Jahren offenbar dauerhaft merklich verringert. So schätzen wir das Niveau des Produktionspotenzial im Jahr 2024 im Vergleich zu unserer Prognose aus dem Jahr 2019 - vor Pandemie und Energiekrise - rund 3 Prozent bzw. rund 100 Mrd. Euro niedriger ein. Eine ausgeprägte Unterauslastung liegt trotz der derzeit schwachen konjunkturellen Entwicklung nicht vor. Für das Bruttoinlandsprodukt ergeben sich nur noch geringe Expansionsspielräume. Zwischen den Jahren von 2026 bis 2028 wird es im Durchschnitt wohl nur noch um rund 0,4 Prozent steigen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.009 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".