Economic perspectives on current policy debates
This page presents research-based perspectives for policy. New essays are published regularly, typically one or two per month, translating current research into accessible contributions for example on artificial intelligence, geoeconomics, industrial policy, regional development and European competitiveness. Essays may be available in both English and German.
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Previous Essays
Earlier contributions in the Policy Essays series,
available in English and German.
Policy Essay, 16 September 2026
Essay No. 4
Summary
Much of the debate about advanced artificial intelligence is framed as a question of speed:
should AI development accelerate or slow down? This essay argues that a more important
distinction is between capability and authority. AI systems may become extraordinarily
capable without automatically receiving greater authority over resources, infrastructure or
consequential decisions. The challenge for AI governance is therefore not simply to limit
intelligence, but to build multiple independent boundaries between intelligence and irreversible
power. The essay develops a normative, humanist framework in which AI can operate
autonomously within defined mandates while humans retain sovereignty over the boundaries of
that authority.
Core Arguments
-
Capability is not authority: greater AI capability should not automatically entail greater
control over money, compute, infrastructure, other systems or consequential decisions.
-
AI autonomy should be bounded: powerful agents can operate autonomously within defined
mandates, while expansion of authority, access to additional resources and consequential or
irreversible actions remain subject to independent authorization.
-
AI safety requires multiple independent boundaries: alignment, permissions, monitoring,
separation of powers, external enforcement and infrastructure-level containment can provide
complementary safeguards between intelligence and real-world power.
-
Advanced AI may create new professions: independent evaluators could assess whether
agents remain within their mandates.
-
Resilience to powerful AI is a critical property of societies and digital infrastructure: a
federated digital immune system could help detect and contain unauthorized machine activity,
while segmentation, redundancy and recovery mechanisms can limit its wider propagation.
-
International cooperation and the security dilemma: AI governance should account for
non-cooperative actors and safeguards need to remain effective even when some states reject
shared constraints. International cooperation can help prevent strategic competition from
eroding human control.
-
AI governance should limit power rather than knowledge: scientific progress and broad
participation in AI development can remain open where possible, while stronger safeguards
govern how AI systems acquire resources, exercise authority and affect the physical and digital
world.
Policy Essay, 17 August 2026
Essay No. 3
Summary
Firms differ in how effectively they identify, absorb
and translate external knowledge into innovation –
a capability known as absorptive capacity. International
knowledge flows operate in multiple directions: domestic
firms can learn from multinational enterprises, while
multinational firms can simultaneously absorb knowledge
from regional innovation systems and transfer it across
international corporate networks. The essay argues that
absorptive capacity therefore has not only an innovation
dimension, but also a geoeconomic one. What matters is
not only where knowledge is generated, but also who can
absorb, develop and exploit it successfully.
Core Arguments
-
Access to knowledge alone does not generate innovation:
firms need absorptive capacity to identify, absorb and
commercially exploit external knowledge.
-
Knowledge spillovers arise through different channels,
including labour mobility, cooperation, supplier
relationships and foreign direct investment.
-
International knowledge flows operate in multiple
directions: domestic and multinational firms can learn
from one another.
-
Absorptive capacity has a geoeconomic dimension:
international technological competition also depends
on who can most effectively absorb, combine and scale
knowledge generated around the world.
-
The location where knowledge is generated and the
location where economic value is created from that
knowledge need not be the same.
Zusammenfassung
Unternehmen unterscheiden sich darin, wie gut sie externes
Wissen erkennen, aufnehmen und in Innovationen übersetzen
können – eine Fähigkeit, die als absorptive capacity
bezeichnet wird. Internationale Wissensströme verlaufen
dabei in mehrere Richtungen: Heimische Unternehmen können
von multinationalen Unternehmen lernen, während diese
zugleich Wissen aus regionalen Innovationssystemen
aufnehmen und international weitergeben können. Der Beitrag
argumentiert, dass absorptive capacity deshalb nicht nur
für die Innovationsfähigkeit einzelner Unternehmen relevant
ist, sondern auch eine geoökonomische Dimension besitzt.
Entscheidend ist nicht allein, wo Wissen entsteht, sondern
wer es erfolgreich aufnehmen, weiterentwickeln und
wirtschaftlich nutzen kann.
Kernaussagen
-
Zugang zu Wissen allein schafft noch keine Innovation:
Unternehmen benötigen absorptive capacity, um externes
Wissen aufzunehmen und wirtschaftlich zu nutzen.
-
Wissensspillover entstehen über unterschiedliche Kanäle,
darunter Arbeitnehmermobilität, Kooperationen,
Zulieferbeziehungen und ausländische Direktinvestitionen.
-
Internationale Wissensströme verlaufen in mehrere
Richtungen: Heimische und multinationale Unternehmen
können voneinander lernen.
-
Absorptive capacity besitzt eine geoökonomische
Dimension: Im internationalen Technologiewettbewerb
zählt auch, wer weltweit entstehendes Wissen besonders
erfolgreich aufnehmen, kombinieren und skalieren kann.
-
Wo Wissen entsteht und wo daraus wirtschaftliche
Wertschöpfung entsteht, muss nicht derselbe Ort sein.
Policy Essay, 25 July 2026
Essay No. 2
Summary
Artificial intelligence is often portrayed as a
technology that is largely independent of geography.
In reality, however, it relies on extensive physical
infrastructure. Data centres require energy, robust
electricity grids, high-capacity digital networks,
suitable land, and stable
institutional conditions. The essay argues that
the economics of location provides a valuable
framework for understanding the geography of AI
investment. Alongside traditional location factors,
access to industrial data, sector-specific knowledge
and regional innovation ecosystems is becoming
increasingly important. Corporate location decisions
are therefore also acquiring a geoeconomic dimension.
Core Arguments
-
Artificial intelligence is not placeless:
data centres and cloud infrastructure depend
on energy, networks, land and reliable
institutional conditions.
-
Classical location factors remain relevant,
even as technological change alters the way
firms organise production and innovation.
-
Industrial data, sector-specific knowledge
and regional innovation ecosystems are becoming
strategic location factors, constituting a geoeconomic dimension.
-
Europe could connect its different regional
strengths rather than pursue a single,
uniform model of AI development.
-
Europe could become an integrated innovation ecosystem in which regions specialise according to their comparative location advantages in hyperscale data centres, customer-proximate data centres, cloud and AI infrastructure, and AI applications.
Zusammenfassung
Künstliche Intelligenz wird häufig als weitgehend
ortsunabhängige Technologie betrachtet. Tatsächlich
beruht sie jedoch auf umfangreicher physischer
Infrastruktur. Rechenzentren benötigen Energie,
leistungsfähige Strom- und Datennetze, geeignete
Flächen und verlässliche
institutionelle Rahmenbedingungen. Der Beitrag
argumentiert, dass die Standortökonomik
einen geeigneten Rahmen bietet, um die räumliche
Verteilung von KI-Investitionen zu verstehen. Neben
traditionellen Standortfaktoren gewinnen der Zugang
zu industriellen Daten, branchenspezifischem Wissen
und regionalen Innovationsökosystemen an Bedeutung.
Standortentscheidungen erhalten dadurch zunehmend
auch eine geoökonomische Dimension.
Kernaussagen
-
Künstliche Intelligenz ist nicht ortlos:
Rechenzentren und Cloud-Infrastrukturen sind
auf Energie, Netze, Flächen und verlässliche
institutionelle Rahmenbedingungen angewiesen.
-
Klassische Standortfaktoren bleiben relevant,
auch wenn der technologische Wandel die
Organisation von Produktion und Innovation
verändert.
-
Industrielle Daten, branchenspezifisches Wissen
und regionale Innovationsökosysteme werden zu
strategischen Standortfaktoren und bilden eine geoökonomische Dimension.
-
Europa könnte seine unterschiedlichen regionalen
Stärken miteinander verbinden, statt ein
einheitliches Modell der KI-Entwicklung
anzustreben.
-
Europa könnte zu einem integrierten Innovationsraum werden, in dem sich Regionen entsprechend ihrer jeweiligen Standortvorteile auf Hyperscale-Rechenzentren, kundennahe Rechenzentren, Cloud- und KI-Infrastrukturen sowie KI-Anwendungen spezialisieren.
Policy Essay, 16 June 2026
Essay No. 1
Summary
Europe’s AI debate often focuses on
technological sovereignty, computing infrastructure
and foundation models. This essay argues that the
more fundamental question is economic: under which
conditions will AI firms choose Germany or Europe
as a location for investment, innovation and growth?
It combines insights from regional economics with
the current geoeconomic debate and argues that
energy, industrial data, hidden champions, human
capital and innovative capacity will be decisive
for Europe’s future as an AI location.
Core Arguments
-
AI leadership is also a competition between
locations.
-
Competitive location conditions matter as much
as technological sovereignty.
-
Germany’s industrial data, hidden
champions and domain expertise are strategic
assets.
-
Human capital may ultimately be more important
than data centres alone.
Zusammenfassung
Die europäische KI-Debatte konzentriert sich häufig
auf technologische Souveränität, Rechenkapazitäten
und Basismodelle. Der Beitrag argumentiert, dass
Deutschlands und Europas Erfolg ebenso von den
wirtschaftlichen Bedingungen abhängt, unter denen
Unternehmen investieren, wachsen und
wettbewerbsfähig bleiben. Der Essay verbindet
Erkenntnisse der Standortökonomik mit der aktuellen
geoökonomischen Debatte und zeigt, dass Energie,
industrielle Daten, Hidden Champions, Humankapital
und Innovationsfähigkeit entscheidende Faktoren
für Europas KI-Zukunft sind.
Kernaussagen
-
Der KI-Wettbewerb ist zugleich ein Wettbewerb
zwischen Standorten.
-
Wettbewerbsfähige Standortbedingungen sind eine
Voraussetzung technologischer Souveränität.
-
Industrielle Daten, Hidden Champions
beziehungsweise der Mittelstand und
Domänenwissen gehören zu Deutschlands
strategischen Stärken.
-
Humankapital könnte langfristig wichtiger sein
als Rechenzentren allein.
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The Policy Essays series translates current
academic research into accessible contributions
to economic and public-policy debates.
The essays are intended for policymakers,
journalists, businesses, researchers and
readers interested in evidence-based economic
policy.
Each contribution is published as an online
article and as a downloadable, citable PDF.
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