Ricardo, KI und Kapital im 22. Jahrhundert: Die Verschiebung in der Einkommensverteilung –

Fortgeschrittene Künstliche Intelligenz scheint den Produktionsfaktor Kapital zu einem nahezu perfekten Ersatz für Arbeit zu machen. Dieser Artikel räumt den voraussichtlichen Rückgang des Arbeitsanteils ein, stellt jedoch die anhaltende Dominanz des reproduzierbaren Kapitals in Frage. Ein Vier-Faktoren-Modell fasst Arbeit und produziertes Kapital zu einem reproduzierbaren Sektor zusammen und qualifizierte Standorte sowie natürliche Energieflüsse zu einem nicht reproduzierbaren Sektor. Wenn ersterer schneller wächst, steigt der gemeinsame Anteil der Boden- und Ressourcenrenten am Volkseinkommen. Ob Boden oder Energie dominiert, hängt davon ab, welche der beiden Ressourcen langsamer wächst. Die politische Implikation ist eine Steuerverlagerung von Arbeit und produktiven Investitionen hin zu wirtschaftlichen Renten.

Trammell und Patel (2025) argumentieren, dass die bekannte These von Piketty (2014) über tendenziell steigende (Vermögens)Ungleichheit aufgrund einer höheren Kapitalrendite im Vergleich zur Wachstumsrate der Gesamtwirtschaft (r > g) zwar für die Deutung der Vergangenheit zu kurz greife, jedoch auf die Zukunft zutreffen könnte. Der historische Gegenmechanismus gegen eine unbegrenzte Kapitalakkumulation lag in der Komplementarität von Kapital und Arbeit: Zusätzliche Maschinen benötigten Arbeitskräfte, das Grenzprodukt des Kapitals fiel, und die bessere Kapitalausstattung erhöhte tendenziell die Arbeitsproduktivität. Fortgeschrittene Künstliche Intelligenz (KI) und Robotik könnten nun diesen Mechanismus aufheben. Wenn Maschinen menschliche Tätigkeiten weitgehend übernehmen und weitere Maschinen mit geringem Arbeitseinsatz herstellen, werden Kapital und Arbeit zu Substituten. Der Arbeitsanteil kann dann drastisch sinken, während Eigentum immer wichtiger wird.

Dieser Ausgangspunkt ist plausibel. Fraglich ist jedoch, ob daraus eine dauerhafte Dominanz des reproduzierbaren Kapitals folgt. Trammell und Patel (2025) verwenden zunächst einen weiten Kapitalbegriff. Anders als Clark (1891) unterscheiden sie zwar im Verlauf des Artikels zwischen akkumulierbarem Kapital und nicht akkumulierbaren Faktoren wie Boden und natürlichen Ressourcen. Sie gehen aber davon aus, dass deren Einkommensanteil noch lange begrenzt bleiben dürfte. Der vorliegende Beitrag setzt an dieser Einschätzung an. Wenngleich Trammell und Patel (2025) nicht die Rolle des Bodens und der natürlichen Ressourcen übersehen, schätzen sie ihre künftige Bedeutung doch als zu gering ein. Vorliegend wird dargestellt, dass für die Verteilungsanalyse einer hochautomatisierten Wirtschaft die Trennung zwischen produziertem Kapital und nicht akkumulierbaren Faktoren weiterhin zentral bleibt.

Produziertes Kapital kann auf hohe Preise und Renditen mit zusätzlichem Angebot reagieren. Qualifizierte Standorte und natürliche Ressourcen können dies nur begrenzt oder gar nicht. Vorliegend wird folgende Hypothese begründet: Je leichter Roboter, Rechenanlagen und Software vervielfältigt werden, desto eher verlagert sich der Engpass auf jene Voraussetzungen, die nicht reproduziert werden können – die Eigentümer dieses Engpasses profitieren von gestiegenen ökonomischen Renten. Mit Blick auf den Boden knüpft die Argumentation an Ricardos Rentenlogik an (Ricardo, 1817). Sie überträgt dessen Grundgedanken – steigende Renten bei wachsender relativer Knappheit eines nicht vermehrbaren Faktors – auf eine hoch automatisierte Wirtschaft. Es handelt sich somit nicht um eine wörtliche Prognose Ricardos, sondern um eine ricardianische Fortentwicklung (nachfolgend: „Bodenthese“).

Zwei Arten nicht reproduzierbarer Knappheit

Der Begriff der Reproduzierbarkeit wird hier nicht im Sinne der biologischen Reproduktion von Arbeit verwendet, sondern bezeichnet die Möglichkeit, die bisher von Arbeit erbrachte Leistung zunehmend durch akkumulierbares KI-Kapital bereitzustellen.

Der erste nicht reproduzierbare Faktor ist der Boden als qualifizierter Standort bzw. als Nutzung des Raumes. Ökonomisch relevant ist nicht die bloße Fläche, sondern letztlich ein Bündel aus Lage, Baurecht, Erreichbarkeit, Zugang zu Energie- und Datennetzen, Umweltqualität und Klimaresilienz. KI kann die Nutzung dieses Bündels verbessern: Telepräsenz, automatisierte Logistik, eine bessere Auslastung und eine dichtere Nutzung steigern die effektive Standortleistung. Diese Effekte sind im hier verwendeten Modell (siehe Kasten 1) ausdrücklich zugelassen. Vorliegend wird nicht behauptet, dass KI überhaupt keinen Raum spart. Allerdings spricht vieles dafür, dass die effektive Standortleistung langsamer wächst als der reproduzierbare Sektor. Das zentrale Gegenargument ist die weitgehende Entwertung räumlicher Nähe. Perfekte Telepräsenz, autonomer Verkehr und eine leistungsfähige digitale Infrastruktur könnten periphere Flächen wirtschaftlich aufwerten und urbane Renten senken.

Dagegen spricht jedoch, dass die Virtualisierung die physische Gebundenheit der Wirtschaft nicht aufhebt. Zwar lassen sich Dienstleistungen dezentralisieren, doch die digitale Infrastruktur selbst erzwingt neue räumliche Konzentrationen. Im Sinne klassischer Standorttheorien (Christaller, 1933) entstehen Bodenrenten heute primär dort, wo der Zugang zu leistungsfähigen, nur begrenzt verfügbaren Infrastrukturknoten gesichert ist: Hyperscale-Rechenzentren benötigen reale, netznahe Standorte mit leistungsfähiger Energie- und Kühlungsinfrastruktur. Die digitale Expansion kann die physische Standortknappheit daher an bestehenden oder neu entstehenden Infrastrukturknoten verschärfen, während andere Standorte relativ an Bedeutung verlieren. Zugleich beanspruchen Klimaanpassung, Entsiegelung, Wasserrückhalt und blau-grüne Infrastruktur zusätzliche Flächen. Wahrscheinlicher als das Verschwinden der Standortknappheit ist daher eine gewisse räumliche Neuordnung.

Der zweite nicht reproduzierbare Faktor umfasst natürliche Ressourcen und Energie. Die technischen Anlagen der Energieversorgung – Kraftwerke, Netze, Speicher oder Kühltechnik – sind produziertes Kapital. Nicht reproduzierbar sind dagegen fossile und mineralische Vorkommen sowie natürliche Energieflüsse. Boden und Energie unterscheiden sich dabei grundlegend. Der Standort ist ein Fondsfaktor: Er wird im Produktionsakt nicht stofflich verbraucht, kann jedoch an Qualität verlieren. Energie und Rohstoffe sind Durchflussfaktoren. Ihre Nutzung ist mit irreversiblen stofflich-energetischen Transformationen verbunden (Georgescu-Roegen, 1971). Bei erschöpfbaren Ressourcen verringert die Entnahme den verfügbaren Bestand; dessen intertemporaler Knappheitswert wird in der Ressourcenökonomik durch die Hotelling-Rente erfasst (Hotelling, 1931). Der Energiepreis enthält deshalb neben Betriebs- und Kapitalkosten gegebenenfalls eine Knappheitsrente.

Von verteilungspolitischer Relevanz sind auch geistige Eigentumsrechte, exklusive Datenzugänge und Plattformmacht. Sie alle können erhebliche Monopolrenten erzeugen und die Reproduzierbarkeit von KI-Kapital begrenzen, werden im vorliegenden Modell jedoch bewusst ausgeklammert. Diese Renten folgen einem eigenständigen Mechanismus, dessen Stärke wesentlich durch Rechtsordnung, Zugangsregeln und Marktorganisation beeinflusst werden kann. Der Beitrag isoliert demgegenüber jene Verteilungswirkungen, die selbst in einem wettbewerblich geordneten Referenzfall aus der relativen Knappheit von Standorten und natürlichen Ressourcen verbleiben. Die Ausklammerung bedeutet nicht, dass Monopol- und Plattformrenten ökonomisch unbedeutend wären. Soweit sie die effektive Reproduzierbarkeit von KI-Kapital begrenzen, können sie dessen Wachstum bremsen und werden insoweit über die Szenarien mittelbar berücksichtigt.

Historische Befunde beweisen keine künftige Zunahme der Boden- und Ressourcenrenten, begründen jedoch deren gesonderte Erfassung. Rognlie (2015) legt dar, dass der Wiederanstieg des Netto-Kapitalanteils in den Industrieländern stark im Wohnungssektor konzentriert war, während der Anteil des übrigen Kapitals weitgehend stagnierte. Knoll et al. (2017) führen den überwiegenden Teil des langfristigen Hauspreisanstiegs auf Bodenpreise statt auf höhere Wiederherstellungskosten der Gebäude zurück. Die Befunde erlauben zwar keine unmittelbare Schätzung des laufenden Bodenrentenanteils. Sie zeigen jedoch, dass ein steigender statistischer Kapital- oder Immobilienwert nicht ohne Weiteres als Ertrag zusätzlicher reproduzierbarer Produktionsmittel interpretiert werden kann.

Ein sparsames Zwei-Sektoren-Modell

Arbeit und produziertes Kapital bilden im hier verwendeten Modell (Kasten 1) den reproduzierbaren Leistungsverbund im oben erläuterten Sinne. Innerhalb des reproduzierbaren Leistungsverbunds werden Kapital und Arbeit als vollkommene Substitute modelliert. Dies ist eine bewusst zugespitzte Grenzannahme des Trammell-Patel-Szenarios. Standort und Natur/Energie sowie der reproduzierbare und der nicht reproduzierbare Sektor sind dagegen nur begrenzt gegeneinander austauschbar. Im formalen Modell werden daher zunächst die effektive Standortleistung und die Natur- und Energieleistung durch ein gewichtetes harmonisches Mittel zum nicht reproduzierbaren Sektor zusammengefasst; anschließend werden dieser und der reproduzierbare Leistungsverbund auf dieselbe Weise zur Gesamtproduktion aggregiert. Diese einfache Spezifikation entspricht auf beiden Aggregationsstufen einer Substitutionselastizität von 0,5 und macht die Engpasswirkung des jeweils relativ knappen Aggregats unmittelbar sichtbar. Für die qualitativen Aussagen ist die konkrete Funktionsform jedoch nicht entscheidend; es genügt, dass die Substitutionselastizität sowohl zwischen Standort und Natur/Energie als auch zwischen dem reproduzierbaren und dem nicht reproduzierbaren Sektor kleiner als eins ist.

Warum der Standort voraussichtlich der wichtigere Engpass bleibt

Die Integration von Energie in das Modell relativiert die Bodenthese, macht sie aber nicht beliebig. Die effektiv nutzbare Natur- und Energieleistung kann auf mehreren Wegen elastischer werden: durch effizientere Rechenarchitekturen, den Wechsel zwischen Energieträgern, die Erschließung zusätzlicher natürlicher Energiepotenziale sowie durch neue Technologien. Die dafür erforderlichen Erzeugungsanlagen, Speicher und Netze gehören zum produzierten Kapital. Selbst erschöpfbare Energieträger können funktional ersetzt werden, wenn alternative Primärenergie in ausreichender Menge verfügbar wird. Solche Anpassungen erfordern Kapital und Zeit, sie sind aber grundsätzlich skalierbar. Der natürliche Energiefluss ist nicht beliebig, die für eine bestimmte wirtschaftliche Leistung benötigte Menge kann durch technischen Fortschritt jedoch erheblich sinken.

Beim Standort wirken dieselben Anpassungsmechanismen schwächer. Dichte, Erreichbarkeit, Baurecht, Netzzugang, institutionelle Qualität und Klimaresilienz lassen sich zwar verbessern, aber nicht unabhängig vom Ort vervielfältigen. Neue Zentren müssen erschlossen und mit Infrastrukturen ausgestattet werden; diese Investitionen erzeugen wiederum Lagevorteile und können in Bodenwerte eingehen. Zudem beanspruchen Energieerzeugung, Netze, Rechenzentren und Klimaanpassung selbst Raum. Ein technischer Fortschritt im Energiesektor kann daher den Ressourcenengpass entspannen und gleichzeitig die Nachfrage nach geeigneten Standorten erhöhen.

Daraus folgt keine naturgesetzliche Vorrangstellung des Bodens. Bei einem dauerhaften Mangel an Primärenergie oder kritischen Rohstoffen können Energierenten dominieren. Für die EU und insbesondere für Deutschland würde dies wegen der hohen Importabhängigkeit bedeuten, dass ein erheblicher Teil der natürlichen Ressourcenrenten in den Förderländern anfällt. Für die importierenden Volkswirtschaften äußerte sich dies zunächst in höheren Importausgaben und einer Verschlechterung der Terms of Trade.

Dieser Beitrag geht jedoch von der engeren, aber plausiblen Annahme aus, dass die Energiewirtschaft langfristig mehr technologische Substitutions- und Ausweitungsmöglichkeiten besitzt als das Angebot qualifizierter Standorte. Die empirische Prüfung muss deshalb nicht nach einer einzigen KI-Elastizität suchen, sondern die Wachstumsraten der drei Leistungsaggregate vergleichen: reproduzierbare Leistung, effektive Energieversorgung und effektive Standortleistung. Zudem sind Energie und Standort in einer KI-Ökonomie eng komplementär verknüpft: Der hohe Energiebedarf von Rechenzentren kann die Knappheit geeigneter netznaher Standorte zusätzlich verstärken.

Szenarien

Das Modell liefert keine Punktprognose, sondern konditionale Aussagen über die funktionale Einkommensverteilung. Entscheidend ist die dauerhafte Wachstumsdifferenz zwischen dem reproduzierbaren und dem nicht reproduzierbaren Sektor (siehe Gleichung (9) in Kasten 1). Eine positive Wachstumsdifferenz $\Delta g$ bedeutet, dass die Leistungsfähigkeit von Arbeit und reproduzierbarem Kapital schneller wächst als die effektive Leistung von Standorten und natürlichen Ressourcen. In diesem Fall steigt ihr gemeinsamer Rentenanteil. Bei einem negativen Wert wächst der nicht reproduzierbare Sektor schneller und sein Einkommensanteil sinkt.

Szenarien der funktionalen Einkommensverteilung bis 2086

Tabelle 1A
Gemeinsamer Anteil der Standort- und Ressourcenrenten

Der gemeinsame Rentenanteil bezeichnet im Folgenden die Summe aus Standortrente und natürlicher Ressourcenrente. Letztere umfasst auch Renten aus naturgegebenen Energiequellen, nicht jedoch die normalen Erträge produzierter Energieanlagen. Die folgende Kalibrierung setzt diesen gemeinsamen Rentenanteil für 2026 mit 15 % des Volkseinkommens an. Dieser Ausgangswert ist kein empirisch gesicherter Messwert, sondern ein transparenter Modellanker. Der Prognosezeitraum beträgt 60 Jahre.

Bereits geringe, aber über mehrere Jahrzehnte anhaltende Wachstumsdifferenzen verändern die funktionale Einkommensverteilung erheblich. Wächst der reproduzierbare Sektor jährlich um einen Prozentpunkt langsamer als der nicht reproduzierbare (wie in der ersten Zeile in Tabelle 1A), sinkt der gemeinsame Rentenanteil bis 2086 auf 8,8 %. Dies wäre etwa dann denkbar, wenn Virtualisierung bisher periphere Standorte stark aufwertet und zugleich technische Innovationen die effektive Ressourcen- und Energieversorgung rasch ausweiten. Bei einem Gleichlauf beider Sektoren (zweite Zeile in Tabelle 1A) bleibt der Rentenanteil konstant.

Wächst der reproduzierbare Sektor dagegen schneller als die gemeinsame effektive Leistung von Standort sowie Natur und Energie, verschiebt sich die funktionale Einkommensverteilung zugunsten dieser nicht reproduzierbaren Faktoren („ricardianische Verteilungsverschiebung“). Ein jährlicher Wachstumsvorsprung des reproduzierbaren Sektors um einen Prozentpunkt erhöht den gemeinsamen Anteil der Standort- und natürlichen Ressourcenrenten bis 2086 auf 24,3 % (Ricardo moderat). Bei zwei Prozentpunkten im Szenario Ricardo mittel steigt dieser Anteil auf 36,9 %, bei drei Prozentpunkten im Szenario Ricardo stark auf 51,6 %. Die Werte sind nicht als Punktprognosen zu verstehen. Sie zeigen vielmehr, dass bereits geringe, aber über viele Jahrzehnte anhaltende Wachstumsunterschiede erhebliche Verschiebungen der funktionalen Einkommensverteilung bewirken können.

Von der Entwicklung des gesamten Rentenanteils ist dessen innere Aufteilung zu unterscheiden (Tabelle 1B). Sie hängt davon ab, ob die effektive Standortleistung oder die Natur- und Energieleistung langsamer wächst. Im Szenario Ricardo mittel entfallen bei paralleler Entwicklung im Jahr 2086 rund 24,6 Prozentpunkte des Volkseinkommens auf Standortrenten und 12,3 Prozentpunkte auf natürliche Ressourcenrenten (erste Zeile in Tabelle 1B). Wächst die effektive Energieversorgung schneller als die Standortleistung (zweite Zeile in Tabelle 1B), wird der komplementäre Standort relativ knapper und der Rentenanteil verschiebt sich zugunsten des Bodens. Bei einem jährlichen Wachstumsvorsprung der Energie von einem Prozentpunkt steigt die Standortrente im Modell auf 29,0 % des Volkseinkommens, während die natürliche Ressourcenrente auf 7,9 % begrenzt bleibt. Bleibt die Energieversorgung dagegen hinter der Standortleistung zurück (letzte Zeile in Tabelle 1B), gewinnt die natürliche Ressourcenrente erheblich an Gewicht und wird zu einem annähernd gleichrangigen zusätzlichen Engpass. Bei einem jährlichen Rückstand von einem Prozentpunkt nähern sich die Standortrente und die natürliche Ressourcenrente mit 19,3 % beziehungsweise 17,6 % des Volkseinkommens weitgehend an. Die Bodenthese wird in diesem Fall nicht widerlegt, aber relativiert: Nicht allein der Standort, sondern der gesamte nicht reproduzierbare Sektor gewinnt gegenüber Arbeit und reproduzierbarem Kapital.

Aus dem Modell ergeben sich damit vier wirtschaftliche Zukunftsbilder. Bei eher reichlich verfügbarer Energie und begrenzter Ausweitung qualifizierter Standorte dominiert langfristig die Bodenrente – dies ist das hier als am wahrscheinlichsten erachtete Szenario. Bei einem Energieengpass hingegen gewinnen natürliche Ressourcenrenten erheblich an Bedeutung; ein erheblicher Teil hiervon kann in Drittländern anfallen. Wachsen sowohl die effektive Standortleistung als auch die Energieversorgung deutlich langsamer als der reproduzierbare Sektor, entsteht ein doppelter Engpass. Nur wenn Virtualisierung, Dekonzentration, Energieinnovation und Ressourceneffizienz zusammengenommen mindestens mit KI-Produktivität und Kapitalakkumulation Schritt halten, bleibt der gemeinsame Anteil der nicht reproduzierbaren Faktoren konstant oder sinkt. Nur unter dieser Voraussetzung käme die von Trammell und Patel erwartete dauerhafte Dominanz des reproduzierbaren Kapitals zum Tragen.

Verteilungs- und wirtschaftspolitische Folgen

Die Verteilung verläuft in bis zu drei Stufen. Zunächst ersetzt der Faktor KI-Kapital den Faktor Arbeit, sodass der Kapitalanteil im reproduzierbaren Sektor steigt. Danach verlieren Kapital und Arbeit gemeinsam, wenn Boden und natürliche Ressourcen relativ knapper werden. Schließlich entscheidet die Entwicklung von Standort- und Energieleistung darüber, welche Rente innerhalb des nicht reproduzierbaren Sektors dominiert. Der Arbeitsanteil sinkt in den ersten beiden Stufen. Der Anteil des produzierten Kapitals kann dagegen zunächst steigen und später wieder fallen. Ein umgekehrt U-förmiger Verlauf des Kapitalanteils ist daher plausibel: Arbeit verliert zuerst an KI-Kapital, der reproduzierbare Sektor anschließend an Knappheitsrenten. Dies ist eine qualitative Folgerung aus der Kombination des Trammell-Patel-Mechanismus mit dem hier formalisierten Knappheitsmechanismus; die innere Aufteilung des reproduzierbaren Sektors zwischen Arbeit und Kapital wird im Minimalmodell nicht gesondert kalibriert.

Sinkende Faktoranteile sind allerdings nicht mit absoluter Verarmung gleichzusetzen. Das Volkseinkommen kann durch KI stark wachsen, sodass auch ein kleinerer Anteil vorübergehend ein höheres absolutes Einkommen bedeutet. Das Modell macht eine Aussage über die funktionale Verteilung, nicht unmittelbar über die Beschäftigtenzahl, den Medianlohn oder das Konsumniveau. Gleichwohl ist die relative Verschiebung institutionell bedeutsam, weil Steuern und Sozialbeiträge derzeit stark an Arbeitseinkommen anknüpfen.

Ein über Löhne finanzierter Wohlfahrtsstaat gerät bereits dann unter Druck, wenn die lohnbezogene Beitragsbasis langsamer wächst als seine Ausgaben. Der erforderliche Beitragssatz entspricht näherungsweise dem Verhältnis der Sozialausgabenquote zum Arbeitsanteil. Sinkt der Arbeitsanteil, muss der Satz steigen, sofern Leistungen oder andere Einnahmen unverändert bleiben. Höhere Lohnnebenkosten verteuern jedoch gerade den Faktor, den KI leicht ersetzen kann und verstärken damit den Automatisierungsanreiz.

Ein steigender Rentenanteil legt die personelle Einkommensverteilung nicht fest; entscheidend sind die Eigentums- und Steuerordnung. Bei konzentriertem Privateigentum kann die Verschiebung die von Piketty (2014) erwartete Vermögenskonzentration verstärken. Werden Bodenrenten, Förderrechte oder öffentliche Beteiligungen dagegen kollektiv gehalten oder abgeschöpft, können Standortrenten zur Finanzierung öffentlicher Leistungen verwendet werden. Das Modell beschreibt somit zunächst die funktionale Verteilung; ihre personellen Folgen ergeben sich aus der Eigentumsordnung sowie aus Abgaben und Transfers.

Aus der Modellanalyse folgt daher keine pauschale Belastung sämtlicher Vermögensarten. Reproduzierbares Kapital erweitert die Produktionskapazität und ist teilweise international mobil, während Boden- und natürliche Ressourcenrenten aus nicht produzierbarer Knappheit entstehen. Aus dieser Perspektive liegt ein ricardianisch-georgistischer Tax Shift nahe, der Arbeit und produktive Investitionen entlastet und vor allem inländische Bodenrenten stärker heranzieht (George, 2023). Dies gilt umso mehr, soweit natürliche Ressourcenrenten im Ausland anfallen und dem heimischen Fiskus entzogen bleiben. Allerdings liegt der Einwand auf der Hand, dass eine Bodenwertsteuer bei dem hier unterstellten anfänglichen Bodenrentenanteil von rund 10 % selbst bei vollständiger Abschöpfung eine Staatsquote von 40 % bis 50 % nicht allein finanzieren kann. Dem ist nicht nur das bekannte Argument entgegenzuhalten, dass viele Staaten unter einem Ausgabeproblem leiden und daher die Ausgaben auf den Prüfstand zu stellen sind. Wichtiger noch ist das Argument von Gaffney (2009), dass die Bodenrente einen Überschuss der Wertschöpfung über die Kosten des reproduktiven Sektors darstellt, welcher durch Steuern („ATCOR“: All Taxes Come Out of Rent) und steuerliche Zusatzlasten („EBCOR“: Excess Burden Comes Out of Rent) geschmälert ist. Nach Gaffney könnte eine Reduktion verzerrender Steuern die abschöpfbare Bodenrente erhöhen, unter bestimmten Bedingungen auch überproportional. Wie stark dieser Effekt ausfällt, ist allerdings empirisch und theoretisch umstritten. Verschlechterungen der Terms of Trade infolge höherer Energieimportkosten lassen sich zudem durch bessere ökonomische und steuerliche Rahmenbedingungen zumindest teilweise abfedern.

Bei natürlichen Ressourcen ist zwischen der Knappheitsrente des Vorkommens und den Erträgen der produzierten Förder-, Netz- und Erzeugungsanlagen zu unterscheiden. Fiskalisch sollte möglichst die Rente erfasst werden, nicht die Investition in zusätzliche oder effizientere Kapazitäten. Anders als Boden, der dauerhaft besteht, immobil ist und durch öffentliche Standortverbesserungen häufig an Wert gewinnt, werfen erschöpfbare Ressourcen nur während ihrer Entnahme Renten ab. Ihre Abschöpfung sollte deshalb ganz oder teilweise einem Vermögensfonds zugeführt werden. Aus dessen Erträgen können dauerhaft Bürgerdividenden finanziert werden, ohne den Vermögensstock vollständig aufzuzehren (Tideman, 2017).

Schlussfolgerungen

Trammell und Patel (2025) beschreiben überzeugend den möglichen ersten Verteilungsschock einer fortgeschrittenen KI: Arbeit verliert ihre Funktion als unverzichtbarer Komplementärfaktor des Kapitals. Daraus folgt jedoch nicht, dass produziertes Kapital dauerhaft nahezu das gesamte Volkseinkommen erhält. Gerade seine beschleunigte Reproduzierbarkeit kann den Engpass weiter verschieben – auf qualifizierte Standorte und natürliche Ressourcen.

Das hier verwendete parsimonische Modell reduziert diese Entwicklung auf zwei Wachstumsvergleiche. Wächst der reproduzierbare Sektor schneller als die nicht reproduzierbaren Leistungen, steigt der gemeinsame Rentenanteil. Innerhalb dieses Anteils gewinnt der Boden, wenn Energie technisch elastischer bereitgestellt werden kann als qualifizierte Standorte; bleibt Energie der engere Flaschenhals, steigen die Energierenten. Die eingangs dargestellte These ist damit konditional und falsifizierbar. Nur wenn Virtualisierung die Standortknappheit erheblich reduziert und zugleich Energieinnovation und Ressourceneffizienz mit dem reproduzierbaren Sektor Schritt halten, wird die ricardianische Verteilungsverschiebung zugunsten des nicht reproduzierbaren Sektors abgeschwächt oder aufgehoben.

Piketty (2014) könnte im breiten vermögensstatistischen Sinn dennoch recht behalten: Einkommen stammt zunehmend aus Eigentum. Trammell und Patel (2025) erklären den Aufstieg des KI-Kapitals gegenüber der Arbeit. ­Ricardo und die Ressourcenökonomik erklären aber, warum der dauerhafte Gewinner nicht notwendig das reproduzierbare Kapital ist. KI-getriebene Roboter lassen sich vervielfältigen. Qualifizierte Standorte und naturgegebene Ressourcen- und Energiepotenziale können dagegen nur begrenzt ausgeweitet oder durch Effizienzfortschritte ersetzt werden. Wenn jedoch der technische Fortschritt den Energieengpass schneller löst als den Standortengpass, gewinnt am Ende tatsächlich der Boden.

Literatur

Christaller, W. (1933). Die zentralen Orte in Süddeutschland: Eine ökonomisch-geographische Untersuchung über die Gesetzmäßigkeit der Verbreitung und Entwicklung der Siedlungen. Gustav Fischer.

Clark, J. B. (1891). Distribution as determined by a law of rent. Quarterly Journal of Economics, 5(3), 289–318.

Gaffney, M. (2009). The hidden taxable capacity of land: Enough and to spare. International Journal of Social Economics, 36(4), 328–411.

George, H. (2023). Fortschritt und Armut: Eine Untersuchung über die Ursache der industriellen Krisen und der Zunahme der Armut bei zunehmendem Reichtum (D. Löhr, Hrsg.; C. D. F. Gütschow, Übers.; 2. Aufl.). Metropolis. (Originalarbeit veröffentlicht 1879)

Georgescu-Roegen, N. (1971). The entropy law and the economic process. Harvard University Press.

Hotelling, H. (1931). The economics of exhaustible resources. Journal of Political Economy, 39(2), 137–175.

Knoll, K., Schularick, M. & Steger, T. (2017). No price like home: Global house prices, 1870–2012. American Economic Review, 107(2), 331–353.

Piketty, T. (2014). Capital in the twenty-first century. Harvard University Press.

Ricardo, D. (1817). On the principles of political economy and taxation. John Murray.

Rognlie, M. (2015). Deciphering the fall and rise in the net capital share. Brookings Papers on Economic Activity, 2015(1), 1–69.

Tideman, N. (2017). Eine moralische Erneuerung ist nötig. In D. Löhr & F. Harrison (Hrsg.), Das Ende der Rentenökonomie (S. 337–353). Metropolis.

Trammell, P. & Patel, D. (2025, 29. Dezember). Capital in the 22nd century. Philip Trammell Substack.