Ein stark wachsender Zweig der wirtschaftswissenschaftlichen Literatur zeigt, dass Haushalte und Unternehmen auf Unsicherheit über die zukünftige Wirtschaftspolitik reagieren. Cascaldi-Garcia et al. (2023) und Castelnuovo (2023) fassen die sehr umfangreiche Literatur zu den Auswirkungen von (wirtschaftspolitischer) Unsicherheit zusammen. Ein typisches Ergebnis ist, dass ein Anstieg der Unsicherheit über die Politik zu unerwünschten makroökonomischen Reaktionen führt, beispielsweise zu einem Rückgang der Unternehmensinvestitionen und der gesamtwirtschaftlichen Aktivität.
Eine Herausforderung der Forschung besteht darin, wirtschaftspolitische Unsicherheit zu messen, die an sich unbeobachtbar ist. Eine populäre Näherungsgröße sind textbasierte Unsicherheitsindikatoren, die die Unsicherheit in der Berichterstattung der Medien über die Politik abbilden. Baker et al. (2016) haben diese Indikatoren in die Literatur eingeführt und maßgeblich zur Popularität dieser textbasierten Indikatoren beigetragen. Ihre Arbeit hat beispielsweise auch die Konstruktion von Indikatoren für geopolitisches Risiko (Caldara & Iacoviello, 2022) inspiriert.
Auch für Deutschland bieten Baker et al. (2016) einen Economic Policy Uncertainty (EPU) Indikator an, der sich auf Zeitungsartikel stützt, die im Handelsblatt und in der Frankfurter Allgemeinen Zeitung (FAZ) erschienen sind. Der Indikator beginnt allerdings erst im Jahr 1993, sodass eine Analyse der Unsicherheit für die Zeit vor 1993 unmöglich ist. Auch alternative Unsicherheitsindikatoren, wie beispielsweise das ifo-Streuungsmaß (Grimme, 2017), das das ifo Institut auf der Grundlage seiner Konjunkturumfragen veröffentlicht, reichen nicht weiter in die Vergangenheit. Der einzige Unsicherheitsindikator, der seit 1960 verfügbar ist, ist die deutsche Version des World Uncertainty Index (WUI) von Ahir et al. (2022). Die Autoren konstruieren den Index analog zu Baker et al. (2016), nutzen aber die regelmäßigen Länderberichte der Economist Intelligence Unit als Textgrundlage.
Im Folgenden stellen wir einen alternativen Indikator vor, den wir anhand von Zeitungsartikeln aus der FAZ konstruieren. Ein entscheidender Vorteil ist, dass unser Indikator bereits im Jahr 1960 beginnt. Wir können somit die Unsicherheit über die Politik für einen Zeitraum von mehr als 60 Jahren analysieren.
Ein neuer Indikator
Die Datengrundlage bildet ein Textkorpus von 217.239 ökonomisch relevanten Artikeln, die zwischen 1960 und 2021 in der FAZ erschienen sind. Im Gegensatz zu dem EPU-Indikator für Deutschland von Baker et al. (2016) verwenden wir für die Konstruktion des FAZ-EPU-Indikators nicht das vollständige Zeitungsarchiv in dem genannten Zeitraum, sondern ausschließlich Artikel mit explizitem ökonomischem Bezug aus der FAZ, die anhand vordefinierter wirtschaftspolitischer Schlagwörter identifiziert werden.1
In der Konstruktion unseres FAZ-EPU-Indexes folgen wir exakt den Schritten von Baker et al. (2016). Nach dieser Methode wird ein Artikel als EPU-relevant klassifiziert, wenn er mindestens einen Begriff aus jeder der drei Kategorien Wirtschaft („E“), Politik („P“) und Unsicherheit („U“) in Tabelle 1 enthält.
Anschließend bilden wir für jedes Quartal die Summe der erfassten Zeitungsartikel und teilen diese durch die Gesamtzahl aller Artikel in unserem Datensatz in jedem Quartal. Im letzten Schritt standardisieren wir die Zeitreihe, sodass sie um einen Mittelwert von Null schwankt.
Tabelle 1
Wörterbuch analog zu Baker et al. (2016)
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Kategorie |
Begriffe |
|---|---|
| (E) Wirtschaft | wirtschaft ODER wirtschaftlich |
| (P) Politik | steuer ODER wirtschaftspolitik ODER regulierung ODER regulierungs ODER ausgaben ODER bundesbank ODER EZB ODER zentralbank ODER haushalt ODER defizit ODER haushaltsdefizit |
| (U) Unsicherheit | unsicher ODER unsicherheit |
Quelle: Baker et al. (2016)
Wirtschaftspolitische Unsicherheit im Zeitablauf
Abbildung 1 zeigt unseren FAZ-EPU-Index. Für den Zeitraum ab 1993 zeigen wir zum Vergleich auch den EPU -Index von Baker et al. (2016) für Deutschland. Für den gemeinsamen Beobachtungszeitraum vom ersten Quartal 1993 bis zum dritten Quartal 2021 ergibt sich eine Pearson-Korrelation2 von 0,81 zwischen beiden Zeitreihen. Die Einschränkung auf Zeitungsartikel, die die vordefinierten Schlagwörter enthalten, scheint die Interpretation der Ergebnisse nicht zu beeinträchtigen. Abbildung 1 zeigt zudem die Entwicklung des WUI ab 1960. Die Korrelation zwischen unserem FAZ-EPU-Index und dem WUI ist lediglich 0,26. Beide Indikatoren bewegen sich über die Zeit sehr synchron.
Wir sehen deutliche Schwankungen der Unsicherheit über die gesamte Zeitspanne. Nach der globalen Finanzkrise im Jahr 2008 nimmt das Niveau der Unsicherheit deutlich zu. Während der Index in der Finanzkrise etwa eine Standardabweichung über seinem langfristigen Mittel liegt, steigt die Unsicherheit während der europäischen Staatsschuldenkrise auf mehr als zwei Standardabweichungen und während der COVID-19-Pandemie sogar auf über drei Standardabweichungen. Wir sehen außerdem, dass die wirtschaftspolitische Unsicherheit typischerweise in Rezessionsphasen steigt, beispielsweise in den beiden Ölkrisen der 1970er Jahre und den beiden Rezessionen 2001 und 2008.
Abbildung 1
Der FAZ-EPU-Indikator im Vergleich mit anderen konventionellen Indikatoren
Die schattierten Episoden sind die Rezessionsdaten des Sachverständigenrats zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung.
Quelle: eigene Berechnungen anhand von Zeitungsartikeln aus dem Archiv der FAZ. Der EPU-Index von Baker et al. (2016) und der WUI von Ahir et al. (2022) sind der FRED-Datenbank entnommen.
Der neue FAZ-EPU-Indikator ist ein interessanter Input für die empirische Forschung zur deutschen Fiskalpolitik (siehe beispielsweise Latifi et al., 2025) und zur Wirtschaftsgeschichte der Bundesrepublik. Die Datenreihe ist im ZBW Journal Data Archive abrufbar (Latifi et al., 2026).
Neuere Ansätze in der Konstruktion von EPU-Indizes
Der Ansatz von Baker et al. (2016) hat nicht nur großes Interesse an diesem Thema geweckt, sondern auch zahlreiche weitere Studien angestoßen. Eine Vielzahl der Studien beschäftigt sich mit der Entwicklung alternativer Ansätze, die einige Schwächen des vorgeschlagenen Ansatzes beheben und den Prozess der Messung automatisieren sollen. So hat Naboka-Krell (2024) alternative Ansätze zur Konstruktion von EPU-Indizes basierend auf (mehrsprachigen) Worteinbettungen (Embeddings) vorgeschlagen. Bei einem ihrer Ansätze bestimmt sie zunächst die relevanten Begriffe automatisiert basierend auf vortrainierten Vektoren für die relevanten Sprachen (mehrsprachige fastText embeddings). Dabei entstand ein EPU-Wörterbuch. Der zentrale Unterschied im Vergleich zum Ansatz von Baker et al. (2016) besteht darin, dass dieses EPU-Wörterbuch vollständig automatisiert konstruiert wurde und keine Expertenannotation erforderte. So ergab die Analyse für Deutschland die in Tabelle 2 aufgelisteten Begriffe.
Tabelle 2
Automatisiert bestimmtes Wörterbuch von Naboka-Krell (2024)
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Kategorie |
Begriffe |
|---|---|
| (E) Wirtschaft | wirtschaftliche ODER ökonomische ODER wirtschaftspolitische ODER wirtschaftsentwicklung ODER volkswirtschaftliche ODER gesamtwirtschaftliche ODER wirtschaftswachstums ODER marktwirtschaftliche ODER weltwirtschaft |
| (P) Politik | policy ODER informationspolitik ODER richtlinienkompetenz ODER ausländerpolitik ODER grundsatzentscheidungen ODER richtlinien ODER neutralitätspolitik ODER ordnungspolitik ODER wirtschaftspolitik ODER rechtspolitik ODER beschäftigungspolitik ODER industriepolitik ODER migrationspolitik ODER währungspolitik ODER deutschlandpolitik ODER regierungspolitik ODER gesellschaftspolitik ODER verteidigungspolitik ODER politik |
| (U) Unsicherheit | unsicherheit ODER ungewissheit ODER messunsicherheit ODER eintrittswahrscheinlichkeit ODER zufälligkeit ODER wahrscheinlichkeiten ODER zeitlichkeit ODER messbarkeit ODER voraussagen ODER unbestimmtheit ODER wahrscheinlichkeitsverteilung ODER ausfallwahrscheinlichkeit ODER erwartungswerte ODER relativität ODER berechenbarkeit ODER bestimmtheit ODER allgemeingültigkeit |
Quelle: Naboka-Krell (2024).
Ein Vergleich von Tabelle 2 mit Tabelle 1 zeigt, dass sich die automatisiert erstellte Wortliste von der präspezifizierten Liste unterscheidet. Naboka-Krell (2024) untersucht die vorgeschlagenen Ansätze im Hinblick auf deren Wirkung auf die wirtschaftliche Aktivität (gemessen am Industrieproduktionsindex) in den betrachteten Ländern. Für Deutschland basierte die Analyse auf Artikeln in der Wochenzeitschrift Der Spiegel im Zeitraum von 2000 bis 2020. Wir nutzen nun dieses alternative Wörterbuch, um einen weiteren Indikator, FAZ-EPUembed, zu konstruieren.
Der Vergleich von FAZ-EPU und FAZ-EPUembed (Abbildung 2) macht deutlich, dass beide Indikatoren eine ähnliche Entwicklung im Zeitablauf beschreiben. Allerdings beträgt die Korrelation zwischen beiden nur 0,25. Zudem unterscheidet sich das Niveau am Ende des Untersuchungszeitraums deutlich: Während der FAZ-EPU den höchsten je gemessenen Wert der wirtschaftspolitischen Unsicherheit für das zweite Quartal 2020 ausweist, liegt die Unsicherheit gemäß dem FAZ-EPUembed Index deutlich darunter.
Abbildung 2
Der FAZ-EPU Indikator im Vergleich mit einem Indikator, der auf Worteinbettungen basiert
Die schattierten Episoden sind die Rezessionsdaten des Sachverständigenrats zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung.
Quelle: eigene Berechnungen anhand von Zeitungsartikeln aus dem Archiv der FAZ bzw. von Naboka-Krell (2024).
Fazit
Die Messung der wirtschaftspolitischen Unsicherheit hat in den vergangenen Jahren eine große Aufmerksamkeit in der Wissenschaft erfahren. Wir haben einen neuen Indikator für Deutschland eingeführt, der die Unsicherheit seit dem Jahr 1960 abbildet. Ein Vergleich unseres neuen Indikators mit Indikatoren, die ähnlich konstruiert wurden, aber auf unterschiedlichen Textkorpora basieren, sowie mit einem Indikator, der auf einer alternativen Vorgehensweise basiert, hat gezeigt: Auch die Messung der wirtschaftspolitischen Unsicherheit ist unsicher.
- 1 Die exakten Suchbegriffe, nach denen wir das FAZ-Archiv durchsucht haben, finden sich in Latifi und Naboka-Krell (2025).
- 2 Die Pearson-Korrelation misst die Stärke und Richtung des linearen Zusammenhangs zwischen zwei metrisch skalierten Variablen. Der Wertebereich liegt zwischen −1 und +1. Ein Wert von +1 bedeutet einen perfekten positiven linearen Zusammenhang (alle Punkte liegen exakt auf einer steigenden Geraden), −1 einen perfekten negativen und 0 keinen linearen Zusammenhang.
Literatur
Ahir, H., Bloom, N. & Furceri, D. (2022). The World Uncertainty Index. NBER Working Paper, Nr. 29763. National Bureau of Economic Research.
Baker, S. R., Bloom, N. & Davis, S. J. (2016). Measuring economic policy uncertainty. The Quarterly Journal of Economics, 131(4), 1593–1636.
Caldara, D. & Iacoviello, M. (2022). Measuring geopolitical risk. American Economic Review, 112(4), 1194–1225.
Cascaldi-Garcia, D., Sarisoy, C., Sun, B., Datta, D. D., Ferreira, T., Grishchenko, O., Jahan-Parvar, M. R., Loria, F., Ma, S., Rodriguez, M., Zer, I. & Rogers, J. (2023). What is certain about uncertainty. Journal of Economic Literature, 61(2), 624–654.
Castelnuovo, E. (2023). Uncertainty before and during Covid-19: a survey. Journal of Economic Surveys, 37, 821–864.
Grimme, C. (2017). Messung der Unternehmensunsicherheit in Deutschland – das ifo Streuungsmaß. ifo Schnelldienst, 70(15), 19–25.
Latifi, A. & Naboka-Krell, V. (2025). Fiscal policy in the Bundestag and the media. Applied Economics Letters, 1–5.
Latifi, A., Naboka-Krell, V., Tillmann, P. und Winker, P. (2026). Unsicherheit über Wirtschaftspolitik in Deutschland [Datensatz]. ZBW Journal Data Archive.
Latifi, A., Naboka-Krell, V., Tillmann, P. & Winker, P. (2025). Disagreement about fiscal policy. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 1–16.
Naboka-Krell, V. (2024). Construction and analysis of uncertainty indices based on multilingual text representations. Economics Letters, 111653.
Title: Economic policy uncertainty in Germany from 1960 to 2021: a new indicator
Abstract: We introduce a new index of economic policy uncertainty in Germany. The index is based on newspaper articles from the Frankfurter Allgemeine Zeitung and begins in 1960, allowing for analysis of uncertainty over a much longer time span than existing indicators.