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Die Erwerbstätigkeit in Deutschland setzt ihren positiven Trend fort, wie das Statistische Bundesamt (Destatis) in seiner aktuellen Pressemitteilung Nr. 326 bekanntgab. Im 2. Quartal 2023 waren rund 45,9 Millionen Menschen in Deutschland erwerbstätig. Im Vergleich zum Vorquartal verzeichnete die saisonbereinigte Erwerbstätigenzahl einen Anstieg um 67.000 Personen (+0,1 %). Im Vergleich zum Vorjahresquartal konnte ein Wachstum von 0,7 % beobachtet werden. Diese Entwicklung spiegelt eine insgesamt positive wirtschaftliche Dynamik wider, wenngleich die Wachstumsgeschwindigkeit im Vergleich zum vorherigen Quartal nachlässt.
Der Anstieg der Erwerbstätigkeit zeigt sich auch bei der nicht saisonbereinigten Betrachtung. Im Vergleich zum Vorquartal stieg die Zahl der Erwerbstätigen um 240.000 Personen oder 0,5 %. Dieser Anstieg ist im Frühjahr üblich, bedingt durch die Belebung von Außenberufen. Allerdings fiel die diesjährige Frühjahrsbelebung mit einem Zuwachs von 0,5 % deutlich verhaltener aus als im Vorjahr, als ein Wachstum von 0,7 % verzeichnet wurde.
Positive Entwicklung in Dienstleistungssektor
Der Dienstleistungssektor trug maßgeblich zum Anstieg der Erwerbstätigenzahl bei. Insbesondere die Bereiche Öffentliche Dienstleister, Erziehung, Gesundheit (+0,9 %), Handel, Verkehr und Gastgewerbe (+0,7 %) sowie Unternehmensdienstleister (+0,9 %) verzeichneten signifikante Zuwächse. Auch in der Information und Kommunikation stieg die Beschäftigung dynamisch um 2,9 %. Der Finanz- und Versicherungsdienstleistungssektor konnte hingegen nach jahrelangem Abwärtstrend einen leichten Anstieg von 0,1 % verzeichnen.
Arbeitsvolumen und Beschäftigungstypen
Die durchschnittlich geleisteten Arbeitsstunden pro erwerbstätiger Person stiegen leicht um 0,1 Stunden auf 319,1 Stunden an. Das gesamtwirtschaftliche Arbeitsvolumen, das die gestiegene Erwerbstätigenzahl und die Arbeitsstunden je erwerbstätiger Person berücksichtigt, erhöhte sich um 0,8 % auf 14,6 Milliarden Stunden.
Die positive Entwicklung der Erwerbstätigkeit im Vergleich zum Vorjahresquartal um 0,7 % wurde maßgeblich durch die sozialversicherungspflichtige Beschäftigung sowie Beschäftigte mit marginalen Tätigkeiten getragen. Die Zahl der Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer stieg um 0,8 % auf 42 Millionen Personen, während die Zahl der Selbstständigen inklusive mithelfender Familienangehöriger um 0,3 % auf 3,9 Millionen Personen zurückging.
Europäischer Vergleich
Im europäischen Kontext stieg die Erwerbstätigkeit in den 27 Staaten der Europäischen Union (EU) um durchschnittlich 1,3 % und im Euroraum um 1,5 % im Vergleich zum Vorjahresquartal, was stärker ist als der Anstieg in Deutschland.
Fazit und Ausblick
Die Entwicklung der Erwerbstätigkeit im 2. Quartal 2023 zeigt eine anhaltende positive Dynamik auf dem deutschen Arbeitsmarkt. Trotz des etwas verlangsamten Wachstums im Vergleich zum vorherigen Quartal bleibt der Aufwärtstrend im Vorjahresvergleich bestehen. Besonders der Dienstleistungssektor trägt zur Beschäftigungszunahme bei, während auch das Produzierende Gewerbe leicht zulegen konnte. Die Belebung des Arbeitsmarktes ist auch im europäischen Kontext erkennbar. Allerdings sollten mögliche Auswirkungen internationaler Ereignisse, wie der Krieg in der Ukraine, im Blick behalten werden, da sie sich auf die zukünftige Entwicklung auswirken könnten. Die Stärke der Erwerbstätigkeit bleibt somit ein wichtiger Indikator für die gesamtwirtschaftliche Gesundheit Deutschlands.
Hinweis: Die hier dargestellten Ergebnisse basieren auf vorläufigen Berechnungen des Statistischen Bundesamtes (Destatis) und könnten durch weitere Datenaktualisierungen revidiert werden.
Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren einen regelrechten Boom ausgelöst und eine Vielzahl von Möglichkeiten für Investoren geschaffen. Von selbstfahrenden Autos bis hin zur personalisierten Medizin – KI durchdringt nahezu jeden Sektor und verspricht tiefgreifende Veränderungen in der Art und Weise, wie wir leben, arbeiten und investieren. In diesem Artikel werden wir erkunden, wie Investoren vom KI-Boom profitieren können und welche Strategien dabei helfen können, die Chancen dieses aufstrebenden Marktes optimal zu nutzen.
1. Verständnis des KI-Marktes
Bevor Investoren in den KI-Markt eintauchen, ist es von entscheidender Bedeutung, ein grundlegendes Verständnis von künstlicher Intelligenz und ihren verschiedenen Anwendungen zu entwickeln. KI umfasst Technologien wie maschinelles Lernen, neuronale Netze und Deep Learning, die dazu verwendet werden, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Investoren sollten sich mit den verschiedenen KI-Unterfeldern vertraut machen, um zu erkennen, welche Unternehmen und Technologien das größte Potenzial haben.
2. Diversifikation der Investitionen
Der KI-Markt ist vielfältig und umfasst eine breite Palette von Branchen – von Gesundheitswesen und Finanzen bis hin zu Unterhaltung und Landwirtschaft. Investoren sollten ihre Portfolios diversifizieren, um von den Chancen in verschiedenen Sektoren zu profitieren und gleichzeitig das Risiko zu streuen. Eine Mischung aus etablierten KI-Unternehmen und aufstrebenden Start-ups kann dabei helfen, das Potenzial für Wachstum und Innovation optimal auszunutzen.
3. Identifizierung vielversprechender Unternehmen
Die Identifizierung vielversprechender Unternehmen im KI-Bereich erfordert gründliche Recherche. Investoren sollten die finanzielle Stabilität, das Führungsteam, die technologische Expertise und die bisherigen Erfolge eines Unternehmens bewerten. Start-ups mit innovativen Ansätzen könnten das nächste große Ding sein, während etablierte Tech-Riesen bereits fortgeschrittene KI-Lösungen in ihre Angebote integrieren.
4. Langfristige Perspektive
Der KI-Boom ist keine kurzfristige Erscheinung, sondern ein langfristiger Trend, der viele Jahre andauern wird. Investoren sollten daher eine langfristige Perspektive einnehmen und geduldig sein. KI-Technologien benötigen oft Zeit, um ihre volle Reife zu erreichen und Marktakzeptanz zu finden. Langfristige Investitionen können es ermöglichen, von der schrittweisen Einführung und dem allmählichen Wachstum der KI zu profitieren.
5. Chancen in der Datenerfassung und -verarbeitung
KI ist stark abhängig von hochwertigen Daten. Investoren könnten in Unternehmen investieren, die sich auf Datenerfassung, Datenverarbeitung und Datenanalyse spezialisieren. Diese Unternehmen spielen eine wesentliche Rolle bei der Bereitstellung von sauberen und relevanten Daten, die die Grundlage für erfolgreiche KI-Anwendungen bilden.
6. Bildung und Netzwerken
Der KI-Markt entwickelt sich ständig weiter, und Investoren sollten sich kontinuierlich über die neuesten Entwicklungen und Trends informieren. Bildungsveranstaltungen, Konferenzen und Online-Ressourcen können dabei helfen, das Wissen über den KI-Sektor auf dem neuesten Stand zu halten. Zudem kann das Knüpfen von Kontakten zu Experten und Brancheninsidern wertvolle Einblicke und potenzielle Investitionsmöglichkeiten bieten.
Fazit
Der KI-Boom bietet Investoren eine Fülle von Chancen, von den tiefgreifenden Veränderungen zu profitieren, die diese transformative Technologie in verschiedenen Branchen mit sich bringt. Ein fundiertes Verständnis des KI-Marktes, eine kluge Diversifikation, eine gründliche Unternehmensauswahl, eine langfristige Perspektive und die Auseinandersetzung mit datenbezogenen Aspekten sind Schlüsselfaktoren, um vom KI-Boom bestmöglich zu profitieren. Mit sorgfältiger Recherche, Geduld und einem lernbereiten Ansatz können Investoren die aufstrebenden Möglichkeiten des KI-Marktes erfolgreich nutzen.
Julia ist eine hochperformante, flexible und benutzerfreundliche Programmiersprache, die speziell für wissenschaftliches Rechnen, technisches Computing und Datenanalyse entwickelt wurde. Sie wurde erstmals im Jahr 2012 veröffentlicht und hat seitdem eine wachsende Entwicklergemeinschaft angezogen.
Die Hauptmerkmale von Julia sind:
Geschwindigkeit: Julia wurde so konzipiert, dass sie eine herausragende Leistung bietet, die mit anderen leistungsstarken Programmiersprachen wie C, C++ und Fortran vergleichbar ist. Dies wird durch eine Just-in-Time (JIT) Kompilierung erreicht, die es ermöglicht, den Code während der Laufzeit zu optimieren.
Einfache Syntax: Julia bietet eine leicht verständliche Syntax, die den Programmierern das Schreiben von Code erleichtert. Die Syntax ähnelt in vielen Aspekten anderen populären Programmiersprachen wie Python.
Multiple Dispatch: Julia verwendet ein Konzept namens "Multiple Dispatch", das es erlaubt, Funktionen basierend auf den Typen mehrerer Argumente zu überladen. Dies ermöglicht es, effizientere und spezialisierte Operationen für verschiedene Datentypen durchzuführen.
Umfangreiche Bibliotheken: Julia verfügt über eine wachsende Sammlung von Bibliotheken für verschiedenste Anwendungen, einschließlich numerische Berechnungen, Datenanalyse, maschinelles Lernen, Visualisierung und mehr.
Interoperabilität: Julia bietet Möglichkeiten zur nahtlosen Integration mit anderen Programmiersprachen wie Python, R, C und Fortran, was es ermöglicht, bereits vorhandenen Code zu nutzen und zu erweitern.
Open Source: Julia ist eine Open-Source-Programmiersprache, was bedeutet, dass der Quellcode frei verfügbar ist und von einer aktiven Gemeinschaft von Entwicklern und Anwendern weiterentwickelt wird.
Wissenschaftliches Rechnen: Julia wurde mit dem Ziel entwickelt, den Anforderungen von Wissenschaftlern, Ingenieuren und Datenanalysten gerecht zu werden, die große Datenmengen verarbeiten und komplexe mathematische Berechnungen durchführen müssen.
Aufgrund dieser Eigenschaften wird Julia oft in Bereichen wie numerische Simulation, statistische Analyse, Datenverarbeitung, Machine Learning, wissenschaftliche Forschung und Engineering eingesetzt.
Der digitale Display-Werbemarkt in Deutschland verzeichnete im Jahr 2021 ein beeindruckendes Wachstum von 24,7 Prozent und einen Anstieg um mehr als eine Milliarde Euro im Vergleich zum Vorjahr. Dies geht aus Daten des Online-Vermarkterkreises (OVK) im Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) hervor. Die Corona-Pandemie wirkte als Katalysator für diese Entwicklung, da sie die Digitalisierung vorantreibt und die Nachfrage nach digitaler Werbung erhöht. Insgesamt betrug der Umsatz mit digitaler Displaywerbung im Jahr 2021 5,12 Milliarden Euro.
Die Trendstudie "Paid Content" des OVK beleuchtet die Zahlungsbereitschaft der Nutzer für redaktionelle Inhalte im Internet. Lediglich 21 Prozent der Nutzer greifen auf kostenpflichtige Online-Angebote zurück. Besonders Männer (63 Prozent) und junge Nutzer zwischen 16 und 29 Jahren (27 Prozent) zeigen eine überdurchschnittliche Bereitschaft, für solche Inhalte zu zahlen.
Die Studie zeigt auch, dass kostenpflichtige Abonnements von E-Papers und E-Magazinen am häufigsten genutzt werden, gefolgt von kostenpflichtigen Zugängen zu Nachrichtenportalen oder Online-Services sowie kostenpflichtigen Podcasts. Die Altersstruktur beeinflusst diese Präferenzen: Ältere Personen ab 50 Jahren interessieren sich mehr für E-Papers oder E-Magazine, während jüngere Nutzer Podcasts bevorzugen.
Dennoch sind etwa 37 Prozent der Nicht-Zahler der Meinung, dass Nachrichteninhalte immer kostenfrei sein sollten. Diejenigen, die für redaktionelle Inhalte zahlen würden, sind offen für verschiedene Zugangsmodelle. Rund 66 Prozent könnten sich beispielsweise mit der Zustimmung zu Website-Cookies als Alternative zu Bezahlmodellen arrangieren, während etwa 54 Prozent eine verpflichtende Registrierung akzeptieren würden, sofern sie weiterhin kostenfreien Zugang zu Inhalten erhalten können.
Steffen Bax, stellvertretender Vorsitzender des OVK, betont, dass Werbeerlöse nach wie vor unverzichtbar für die Finanzierung journalistischer Inhalte im Internet sind. Sowohl zahlende Nutzer als auch Nutzer kostenfreier Inhalte sehen Werbung als eine akzeptierte Methode, um journalistische Inhalte online zu unterstützen.
Der OVK erwartet trotz des Nachlassens der Pandemie-Effekte weiterhin ein zweistelliges Wachstum im digitalen Display-Werbemarkt. Für das Jahr 2022 prognostizieren sie ein Wachstum von 11,8 Prozent auf mehr als 5,7 Milliarden Euro. Der Bereich Programmatic Advertising wird voraussichtlich die 4-Milliarden-Marke überschreiten und sich auf einem Niveau von 71 Prozent stabilisieren. Auch die Bewegtbild-Werbung wird im Jahr 2022 Umsätze von 2,1 Milliarden Euro generieren. Dabei bleibt die In-Page-Werbung mit 63 Prozent der Umsätze dominierend.
Die kürzlich veröffentlichte Analyse der Sterbefallzahlen in Deutschland für den Juli 2023 durch das Statistische Bundesamt (Destatis) wirft ein Licht auf interessante Ausreißer und signifikante Abweichungen von den Erwartungen der vergangenen Jahre. Die Zahlen zeigen, dass insgesamt 75.686 Menschen im Laufe des Monats verstorben sind. Dies liegt nahe dem Medianwert der Jahre 2019 bis 2022 für denselben Zeitraum, allerdings mit einer geringen Abweichung von -1 %.
Besonders auffällig ist die Kalenderwoche 28 (10. bis 16. Juli), die mit einem Anstieg von +4 % gegenüber dem Vergleichswert überrascht. Diese Abweichung könnte auf eine Vielzahl von Faktoren zurückzuführen sein, darunter mögliche externe Einflüsse oder auch statistische Ausreißer.
Die Analyse verdeutlicht auch den möglichen Zusammenhang zwischen hohen Temperaturen und der Sterblichkeitsrate. Der Bericht des Robert Koch-Instituts hebt die hitzebedingte Mortalität hervor und zeigt, dass die wöchentliche Durchschnittstemperatur in dieser Zeit einen kritischen Schwellenwert überschritten hat. Dieser Schwellenwert wurde als Punkt identifiziert, an dem zusätzliche Todesfälle aufgrund von Hitze erwartet werden. Der Deutsche Wetterdienst bestätigte ebenfalls erhöhte Temperaturen in der ersten Julihälfte, die jedoch in der zweiten Monatshälfte deutlich abnahmen.
Interessanterweise spiegeln die wöchentlichen Sterbefallzahlen diese Zusammenhänge wider. In den Kalenderwochen 29 und 30 (17. bis 30. Juli) sanken die Sterbefälle um -2 % bis -6 % im Vergleich zu den Vorwochen. Diese Rückgänge korrelieren mit dem Temperaturrückgang im Laufe des Monats.
Anmerkung FDS: Allerdings sind nicht nur die wärmebedingten Auswirkungen auffällig. Weitere Kalenderwochen wie die Nummern 1, 5, 12, 15, 46 und 48 zeigten Abweichungen von den erwarteten Sterbefallzahlen, die auf mögliche Einflussfaktoren oder statistische Ausreißer hindeuten könnten.
Es ist zu betonen, dass solche Dateninterpretationen umsichtig erfolgen sollten. Statistische Abweichungen können verschiedene Ursachen haben, darunter natürliche Variationen, außergewöhnliche Ereignisse oder auch Datenqualitätsprobleme. Um diese Ausreißer besser zu verstehen, sind vertiefte Analysen notwendig.
Insgesamt verdeutlichen die Ergebnisse dieser Analyse die Notwendigkeit, verschiedene Einflussfaktoren zu berücksichtigen, die die Sterbefallzahlen beeinflussen können. Dies unterstreicht die Bedeutung einer umfassenden Dateninterpretation und einer fundierten Analyse, um die tatsächlichen Ursachen für statistische Auffälligkeiten zu ergründen.