Was Wirtschaft treibt

Die Preisfrage

Wie überführt man eine Regierung der Manipulation? Mit einem guten Datensatz. Zwei hartnäckige Ökonomen kamen so den Tücken der Inflation auf die Schliche.




Die Inflationsrate eines Landes reduziert vielfältige Veränderungen der Volkswirtschaft auf eine einzige Zahl. Seit Jahrzehnten ist diese Kennziffer für die Geldentwertung eine der wichtigsten für Regierungen. Gerade in Krisen wird sie zum entscheidenden Kriterium: Wie viel Geld kann ein Staat ausgeben, ohne dass es zu einer Hyperinflation kommt? Oder: Was ist zu tun, damit es nicht zur Deflation kommt, zu einem Preisverfall?

Eine Deflation kann genauso desaströs sein wie eine zu hohe Inflation. Zwar klingen fallende Preise verlockend, aber sie können dazu führen, dass Banken kaum noch Kredite vergeben, weil auch die Sicherheiten dafür nach und nach entwertet werden. Im schlimmsten Fall stoppt Deflation die Versorgung der Wirtschaft mit Geld. Das müsse unbedingt verhindert werden, sagte der ehemalige Präsident der US-Notenbank Ben Bernanke einmal – zur Not müsse die Zentralbank direkt Geld an die Bürger verteilen, sogenanntes Helikoptergeld. In der aktuellen, durch die Pandemie bedingten Krise passiert dies bereits.

Gute Politik braucht aktuelle und exakte Preisinformationen. Solche Daten bekommen viele Regierungen und Zentralbanken weltweit seit einiger Zeit von einem kleinen Unternehmen, Pricestats, das zwei Professoren gegründet haben.

Es fing mit Argentinien an. Und mit dem Zorn auf eine inkom- petente Regierung, sagt Roberto Rigobon, Ökonomieprofessor am Massachusetts Institute of Technology (MIT), einer der Gründer. Professorale Zurückhaltung liegt ihm nicht. Rigobon ist ein lauter, schnell redender Mann, der seine Studenten manchmal aufpeitscht wie ein Footballcoach. Im Jahr 2007 kam einer seiner Doktoranden zu ihm, Alberto Cavallo, heute Professor an der Harvard Business School. Er hatte bemerkt, dass sich die Menschen in seiner Heimat Argentinien seit Monaten über steigende Preise beklagten, obwohl die offizielle Inflationsrate gesunken war. Cavallo ahnte, dass da etwas nicht stimmte. Was genau, wollten er und Rigobon herausfinden.

Die linkspopulistische argentinische Regierung Néstor Kirchners hatte zu viele Schulden gemacht und so die Inflation nach oben getrieben. Um das zu vertuschen, tauschte sie das Team aus, das die Zahl maß. Die neuen Mitarbeiter kamen auf eine sinkende Inflationsrate: 8,8 Prozent für 2007. Im Vorjahr waren es noch 10,9 Prozent gewesen. 2008 lag der Wert dann angeblich bei 8,6 Prozent, im Jahr 2009 sei er auf 6,3 Prozent gefallen. Laut Alberto Cavallo war die Inflationsrate in Wahrheit zwei- bis dreimal so hoch.

Die geschönten Daten dienten der Verschleierung unschöner Fakten: Offiziell lag die Armutsquote bei rund zehn Prozent – obwohl in Wirklichkeit 26 Prozent der Argentinier unter der Armutsgrenze lebten. Statt der Rezession, die das Land 2010 erlebte, wurde ein Wirtschaftswachstum von zehn Prozent angegeben. Die Regierung hatte ihre katastrophale Bilanz in einen Erfolg verwandelt. Und täuschte auch ihre ausländischen Gläubiger, von denen sie sich 50 Milliarden Dollar geliehen hatte. Die Schulden werden regelmäßig an die Inflationsrate angepasst – durch den gefälschten niedrigen Wert musste die argentinische Regierung deutlich weniger zurückzahlen.

„Viele Menschen, selbst Ökonomen, verstehen nicht, wie leicht es ist, Statistiken zu fälschen“, sagt Rigobon. „Und wie schwer es ist, den Betrug nachzuweisen.“ Um Inflation zu messen, müssen Statistiker jeden Monat aufs Neue den Wert von Tausenden Produkten erfassen – üblicherweise, indem sie in Bäckereien, Schlachtereien, Supermärkten, Bekleidungsgeschäften, Anwaltsbüros und Arztpraxen an möglichst vielen Orten Preise erfragen.

Statistiker, deren Ergebnisse der Regierung missfielen, wurden entlassen oder strafrechtlich verfolgt. Einige mussten Bußgelder von rund 125 000 Dollar zahlen. An eine Recherche in Argentinien selbst war daher nicht zu denken. Cavallo und Rigobon mussten den Beweis von ihren Büros in Cambridge, Massachusetts, aus erbringen. Der einzige Weg war: das Internet. „Wir wollten Preisänderungen so genau wie möglich erfassen, für jedes einzelne Produkt“, sagt Rigobon.

Alberto Cavallo begann, ein Computerprogramm zu schreiben, um die Preise von argentinischen Onlinehändlern der vergangenen fünf Jahre zu ermitteln. Web Scraping nennt sich diese Technik.


Viele Menschen verstehen nicht, wie leicht es ist, Statistiken zu fälschen. Und wie schwer es ist, den Betrug nachzuweisen.

Man vergisst leicht, wie gering die Bedeutung des Internets im Jahr 2007 in weiten Teilen der Welt war. Nur ein Viertel der Bevölkerung Argentiniens nutzte es, der Onlinehandel stand noch am Anfang. Nur ein Bruchteil aller Produkte wurde im Netz angeboten. Es war unklar, ob es überhaupt möglich sein würde, dort aussagekräftige Daten zu entdecken. Um ihre Methode zu testen, sammelten Cavallo und Rigobon noch für vier weitere lateinamerikanische Staaten Informationen: Chile, Brasilien, Kolumbien und Venezuela. Täglich kamen Zehntausende Preise zusammen. Roberto Rigobon baute zwei Server in seinem Büro im MIT auf, die sich durch die Belastung so aufheizten, dass es in dem kleinen Raum permanent 30 Grad Celsius warm war. Im eisigen Bostoner Winter arbeiteten die Wissenschaftler in kurzen Hosen und mit freiem Oberkörper.

Die beiden Ökonomen konzentrierten sich besonders auf die großen Supermarktketten in Lateinamerika, die bereits einen Großteil ihres Sortiments im Internet verkauften. Sie glichen ihre Werte permanent mit den offiziellen Zahlen der Statistikämter ab. Für fast jedes Land konnten sie die exakte Inflationsrate schon Wochen vor der offiziellen Bekanntgabe durch die Behörden beziffern. Nur in Argentinien gab es eine erhebliche Diskrepanz. Zwischen Oktober 2007 und März 2011 lag die jährliche Inflationsrate dort im Durchschnitt bei 20,14 Prozent. Offiziell wurden 8,38 Prozent ausgewiesen.

Alberto Cavallo stellte seine Ergebnisse im März 2013 vor. Aber erst nach der Abwahl der Präsidentin Cristina Fernández de Kirchner im Jahr 2015, die das Amt 2007 von ihrem Mann übernommen hatte, wurden die Statistiken korrigiert.

Auch in den großen Volkswirtschaften beschreiben Inflationsraten nicht immer die Realität – allerdings aus anderen Gründen als in Argentinien. Diese zu entschlüsseln ist sehr viel komplizierter. In den ökonomischen Standardtheorien wird angenommen, dass die Inflation in Zeiten zunimmt, in denen die Wirtschaft wächst, Löhne steigen und Arbeitslosenquoten fallen. Unter anderem deshalb, weil Firmeninhaber ihre gestiegenen Kosten in Form von höheren Preisen an die Kunden weitergeben.

In der vergangenen Dekade boomte die Wirtschaft. Die US-amerikanische wuchs zwischen 2010 und 2019 um rund ein Viertel, die deutsche um fast ein Fünftel, die OECD-Staaten wuchsen um mehr als ein Fünftel. Die Arbeitslosenquote ging in dieser Zeit nahezu überall zurück – in Deutschland von 7,7 Prozent im Jahr 2010 auf fünf Prozent im vergangenen Jahr.

Dennoch sank die Inflationsrate in Deutschland. 2011 lag sie das letzte Mal leicht über zwei Prozent – dem Richtwert, den die Europäische Zentralbank anstrebt. Zwischenzeitlich fiel sie auf 0,5 Prozent, 2019 stieg sie auf 1,4 Prozent.

Auch die Inflationsrate in den USA ist eher niedrig – ohne dass es dafür einen ersichtlichen Grund gäbe. Janet Yellen, die ehemalige Präsidentin der amerikanischen Federal Reserve, der US-Notenbank, sagte 2019, sie stehe vor einem „Rätsel“. Es habe den Anschein, als spiegelten die derzeitigen Statistiken die Realität nicht korrekt wider. Ekaterina Peneva, als Chefökonomin der US-Notenbank zuständig für Preisentwicklungen, sagte, dass sie manchmal morgens aufwache und sich Sorgen mache, „dass wir niemals zwei Prozent Inflation erreichen werden“. Und nachmittags wiederum denke sie: „Was passiert, wenn wir die Kontrolle verlieren und über das Ziel hinausschießen?“

Dabei wäre es gerade jetzt, da die Zentralbanken riesige Mengen Geld in die Volkswirtschaften pumpen, wichtiger denn je, zu wissen, was die Folgen sind.

Es klingt einfach: Man holt sich die Daten vollautomatisch aus dem Internet. Derzeit versuchen das statistische Ämter in vielen Ländern, weil es während einer Pandemie keine gute Idee ist, Hunderte Angestellte loszuschicken, um Preisinformationen zu sammeln. Die US-amerikanischen Statistikbehörden, die bislang 65 Prozent ihrer Daten durch Besuche vor Ort ermittelten, haben ihre Wissenschaftler nun angewiesen, diese durch Telefonanrufe, E-Mails oder von Websites zu sammeln.

Auch das Statistische Bundesamt in Deutschland arbeitet inzwischen mit „experimentellen Daten“, heißt es in einer Presseerklärung. Damit sind Daten gemeint, die von Internetseiten ausgelesen werden, aber auch „Scannerdaten“ – Auswertungen der digitalen Datensätze von Supermarktkassen. Die Pandemie stellt die statistischen Ämter vor eine Herausforderung. Viele, darunter das deutsche und das britische, experimentieren seit einigen Jahren vorsichtig mit Web Scraping. Die Datensätze von Rigobon und Cavallo dagegen wachsen seit mehr als zehn Jahren.

Roberto Rigobon weiß, wie leicht Fehler passieren, wenn man neue Datenbanken aufbaut. „Die größte Gefahr ist, sich zu schnell in die Daten zu verlieben“, sagt er. „Es ist so viel da. Man kommt so schnell heran. Dabei ist das meiste, das man sich online herunterziehen kann, Mist, 90 Prozent davon ist komplett unbrauchbar.“

Denn viele Preise im Netz sollen Kunden anlocken. Rigobon nennt ein Beispiel: Vergleichsportale für Flugreisen. „Die Preise, die ich dort finde, sind sehr intransparent – weil die Zahlen, die ich dort sehe, so gut wie nie den tatsächlichen Preisen entsprechen. Die Daten sind so schlecht, dass es überhaupt keinen Sinn hat, sie manuell zu säubern.“ Es gebe sehr viele solcher Datenquellen, „die mehr schaden als nutzen“.

Hinzu kommt, dass sich diese Fehler nicht ausgleichen, wenn die Datenmengen nur groß genug sind. Die meisten Websites geben systematisch zu niedrige Preise an. Das lässt sich im Nachhinein kaum noch korrigieren.

Die zwei Ökonomen ließen sich deshalb am Anfang viel Zeit. Sie beobachteten das Verhalten jedes einzelnen Händlers monatelang, manchmal ein Jahr lang, um sicherzugehen, dass die jeweiligen Daten verlässlich sind. Erst dann nahmen sie diese in den Index auf. Sie verglichen auch stichprobenhaft, ob ein Händler im Laden dieselben Preise hat wie im Onlineshop.

Im Jahr 2008 gründeten Rigobon und Cavallo das Billion Prices Project am MIT. Das, was sie in Argentinien und den anderen vier südamerikanischen Ländern geschafft hatten, wollten sie erst auf die USA und dann auf den Rest der Welt ausweiten.

Sie konzentrierten sich auf große Händler, die ihre Waren online wie offline zum selben Preis anbieten: Zara, H&M, Ikea, Apple – und, wichtig für die USA: Walmart. Es bestellten damals zwar relativ wenige Kunden im Internet, trotzdem ließen sich schon die Preise für das gesamte Warensortiment der größten internationalen Onlinehändler ermitteln. „Ich liebe Zara, ich liebe Ikea“, sagt Rigobon. „Die Preise auf deren Websites sind einfach super transparent, super verlässlich.“

Inzwischen können die beiden Ökonomen den gesamten Datensatz auf einen Schlag erfassen. Bereits nach zwei Jahren hatten sie so viele Quellen, dass jeden Tag mehr als sechsmal so viele Preisdaten hereinkamen als beim US-amerikanischen Amt für Arbeitsstatistiken im Monat. In ihrem Team sind sie nun zu viert und machen eine Arbeit, die sonst Hunderte Menschen monatelang beschäftigt. Und das schneller und detaillierter.

Das größte Problem dabei sind Branchen ohne Preistransparenz im Netz. Das gilt für Ärzte, Krankenhäuser oder Anwälte. „Ich würde schwer davon abraten, einen Anwalt zu nehmen, der seine Preise online stellt“, scherzt Rigobon. Die Ökonomen füllen diese Lücken mit den offiziellen monatlichen Daten der statistischen Behörden.

Andererseits hat die technische Entwicklung den Wissenschaftlern in die Hände gespielt, genauer: das Smartphone. „Vor einigen Jahren dachten wir, dass wir Preise für Taxis zum Beispiel nie im Leben herausbekommen würden“, sagt Rigobon. Aber jetzt gibt es Uber und andere Apps. Das Gleiche gilt für Restaurants. „Jetzt lässt sich jeder das Essen von dort nach Hause liefern – und viele Preise sind einsehbar.“

Den Ökonomen wuchs das Projekt über den Kopf. Sie mussten die Datenquellen regelmäßig überprüfen, sobald sich die Struktur der Internetseiten grundlegend änderte – was bei vielen Händlern etwa alle drei bis sechs Monate passiert – und das Programm umschreiben. Zudem wollten sie die Datenerhebung auf 22 Länder ausweiten, auf nahezu alle großen, entwickelten Volkswirtschaften, auch Deutschland, und auf Schwellenländer wie Brasilien oder die Türkei. Dafür brauchten sie mehr Geld und mehr Mitarbeiter, als die Universität ihnen stellen konnte.

2010 gründeten sie die Firma Pricestats. Diese wuchs innerhalb kurzer Zeit auf mehr als 30 Mitarbeiter an und war sofort profitabel. Die Kunden sehen Preisentwicklungen nun mit nur drei Tagen Verzögerung. Zentralbanken, Regierungen, Geldinstitute oder große Pensionsfonds erfahren nun von der Veränderung der Inflation innerhalb von wenigen Tagen oder Wochen – lange bevor sie in den offiziellen Daten auftauchten.

Rigobon und Cavallo nutzen die Daten, die Pricestats für die Kunden erhebt, weiter für ihre Forschung. Sie können nun im Detail zeigen, wie Preise sich verändern. Durch Digitalisierung und Globalisierung, durch Booms und Krisen, für Arme und Reiche.

Vor rund zwei Jahren machte ein Diagramm des amerikanischen Wirtschaftsprofessors Mark J. Perry die Runde, das in den sozialen Medien als „Jahrhundertdiagramm“ bezeichnet wurde. Es zeigte, wie unterschiedlich sich Preise für Produkte und Dienstleistungen innerhalb von 21 Jahren in den USA verändert hatten. Während alle Preise um durchschnittlich 60 Prozent gestiegen waren, waren Fernseher um 97 Prozent und Spielzeug und Software um mehr als 70 Prozent billiger geworden. Die Preise für Neuwagen, Haushaltsgeräte oder Kleidung hatten sich kaum verändert. Aber Krankenhausaufenthalte waren um 220 Prozent teurer geworden, die Preise für Kindergartenplätze hatten sich mehr als verdoppelt, die für Mieten und Lebensmittel waren um mehr als 60 Prozent gestiegen.

Hier wurde deutlich: einerseits die Effekte der Globalisierung (dank weltweiter Arbeitsteilung werden viele Güter billiger) und andererseits das Versagen des amerikanischen Sozialstaats. An der Inflationsrate konnte man diese Entwicklungen nicht ablesen.

Es gibt Hinweise darauf, dass Inflationsraten je nach Perspektive grundsätzlich unterschiedlich ausfallen. Zwei Wirtschaftswissenschaftler der Universität Frankfurt, Alfons Weichenrieder und Eren Gürer, haben untersucht, wie Preissteigerungen sich auf die ärmsten zehn Prozent der Menschen in Europa auswirken. Von 2001 bis 2015 etwa waren die Preise für Essen, Energie und Mieten deutlich stärker gestiegen als die für Autos. Für das ärmste Zehntel der Bevölkerung in der Europäischen Union war die Inflationsrate 10,5 Prozent höher als für das reichste Zehntel. In Deutschland war sie um 4,5 Prozent höher. Die Wissenschaftler hatten eine von den Standarddaten nicht erfasste Ungleichheitssteigerung aufgedeckt.

Allerdings basierte die Analyse nur auf Stichproben in sehr groben Produktkategorien, wer was konsumiert, lässt sich schwer auseinanderdividieren. „Ich kann bei der Preissteigerung für Getränke zum Beispiel nicht sehen, welchen Anteil daran der Single Malt für 70 Euro und welchen der Supermarkt-Whiskey für 10 Euro hat“, sagt Weichenrieder. „Diese Detailliertheit haben wir mit den offiziellen Daten nicht.“ Wie genau sich Preissteigerungen auf bestimmte Bevölkerungsgruppen auswirken, kann bislang noch nicht richtig erforscht werden.

Rigobons und Cavallos Analysen haben allerdings schon sehr detaillierte Einsichten erlaubt. Gemeinsam mit einem argentinischen Kollegen, Diego Aparicio, und mithilfe gescrapter Onlinedaten, hat Cavallo gezeigt, wie die großen Bekleidungsketten Zara, H&M und Uniqlo ihre Preise setzen. Für Tausende Produkte gibt es nur wenige Preise – H&M zum Beispiel bietet sie größtenteils für 9,99 Euro, 19,99 Euro, 29,99 Euro oder 49,99 Euro an. Kleine Preiserhöhungen finden bei diesen Händlern kaum statt. Entweder bleiben die Preise konstant oder springen mit einem Mal relativ weit nach oben – etwa von 9,99 auf 14,99 Euro. Rigobon nennt das „Quanten-Preissetzung“, weil die Preise wie in der Quantenmechanik ohne Zwischenschritte von einem Zustand in den anderen übergehen.

Die Textilhändler erhöhen meist die Preise, wenn sich die Produktion verteuert, weil zum Beispiel für Baumwolle mehr zu zahlen ist. In der Regel verlangen sie jedoch nur für wenige Produkte mehr, der Großteil des Angebots bleibt gleich. Diese Arten von Verschiebungen lassen sich nur erfassen, wenn man das ganze Sortiment erfasst – und nicht mit Stichproben.

„Mir haben viele Leute gesagt, dass Inflationsmessung nicht wichtig sei“, sagt Rigobon. „Was für ein Unsinn.“ Im Gegenteil: Präzise und sorgfältig erhobene Daten machen versteckte Armut sichtbar, decken Preiserhöhungen von Firmen auf und überführen Regierungen der Lüge. Sie sind ein mächtiges Instrument. Die eine Zahl allein ist es nicht. ---