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.

Latest Publication

Policy Essay, 17 August 2026

English Version

Who Learns from Whom? Absorptive Capacity and the Geoeconomics of Knowledge

Why Absorptive Capacity Is Becoming Increasingly Important in Geoeconomic Competition

EN

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.

Deutsche Version

Wer lernt von wem? Absorptive Capacity und die Geoökonomie des Wissens

Warum Absorptive Capacity im geoökonomischen Wettbewerb an Bedeutung gewinnt

DE

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.
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Archive

Previous Essays

Earlier contributions in the Policy Essays series, available in English and German.

Policy Essay, 25 July 2026

Essay No. 2

English Version

The Renaissance of the Economics of Location in the Age of Artificial Intelligence

Why Location Decisions Are Becoming Geoeconomic Decisions

EN

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.

Deutsche Version

Die Renaissance der Standortökonomik im Zeitalter der künstlichen Intelligenz

Warum Standortentscheidungen zu geoökonomischen Entscheidungen werden

DE

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

English Version

Europe’s AI Challenge Is Not Technological — It Is Economic

Why location conditions matter for Germany’s and Europe’s AI strategy

EN

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.

Deutsche Version

Warum Europas KI-Erfolg eine Standortfrage ist

Standortbedingungen, industrielle Daten und Humankapital als Grundlage einer deutschen und europäischen KI-Strategie

DE

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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About the Series

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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