Zusammenfassung
Im Mittelpunkt des Kapitels F steht die quantitative Bestimmung der Kostenunterschiede zwischen den öffentlich-rechtlichen Kreditinstituten mit Hilfe des „thick frontier“ Ansatzes. Nachdem im Kapitel D eine grobe Vorgehensweise dieses Ansatzes skizziert wurde, werden nachfolgend die einzelnen Schritte ausführlicher dargestellt. Die ermittelten Effizienzverluste werden anschließend in ihre ursächlichen Entstehungsquellen aufgespalten, nämlich in einen X-Ineffizienzterm und in einen Term strukturbedingter Ineffizienz. Für die Schätzung der Kostenfunktion stehen Bilanzdaten und Daten aus der Gewinn-und Verlustrechnung der öffentlich-rechtlich Kreditinstitute für die Jahre 1994 – 1999 zur Verfügung. Neben der Darstellung der Ergebnisse soll diskutiert werden, ob der Zusammenschluss von Sparkassen auf Basis der Regierungsbezirke in Sachsen-Anhalt Größenvorteile generiert und unter diesem Gesichtspunkt zu befürworten wäre.
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Literatur
Die Stichprobe beinhaltet nur öffentlich-rechtliche Kreditinstitute, die eine Zweigstelle besitzen. Von den betrachteten 578 Sparkassen hat nur eine Sparkasse keine Zweigstellen; sie ist in der Stichprobe nicht berücksichtigt.
Zur theoretischen Begründung dieser Restriktionen siehe die Ausführungen im Kapitel D, Abschnitt 2.3.
Vgl. Greene (2000), S.614ff.
Der t-Test prüft, ob die Null-Hypothese, d.h. die Vermutung, dass die betrachteten Regressionskoeffizienten gleich Null sind und damit die Erklärungsvariable ohne statistisch gesicherten Einfluss auf die Zielvariable ist, verworfen werden kann. Der Vergleich des Verhältnisses des Regressionskoeffizienten zu seinem Standardfehler mit dem t-Wert aus der Tabelle der t-Verteilung zeigt, ob der Regressionskoeffizient mit einer bestimmten Irrtumswahrscheinlichkeit signifikant von Null verschieden ist.
Heteroskedastizität liegt dann vor, wenn die Varianz der Störgröße für unterschiedliche Beobachtungen verschieden groß ausfällt. Zu den Konsequenzen heteroske-dastischer Störgrößen siehe von Auer (1999), S. 267ff.
Vgl. von Auer (1999), S.333ff.
Es sei darauf hingewiesen, dass die statistische Sicherheit der Aussagekraft der Regressionskoeffizienten beeinträchtig wird, wenn die tatsächlichen Werte der Störgrößen nicht mit den Bedingungen übereinstimmen und Multikollinearität vorliegt
Vgl. Zellner (1962), S.349ff.
Vgl. Eckey / Kosfeld / Dreger (1995), S.270.
Die Notation in den folgenden Gleichungen ist unabhängig von der Bezeichnung der Kostenfunktion in der Gleichung (F.1). y ist die endogene Variable und kann ein Output oder auch die Bezeichnung für eine Kostenfunktion sein.
Ein Schätzer ist konsistent oder unverzerrt, wenn bei wiederholten Stichproben der ermittelte Wert im Mittel den wahren Wert treffen würde. Siehe von Auer (1999), S.67.
Ein unverzerrter Schätzer ist effizient, wenn er innerhalb der Klasse der unverzerrten Schätzer die kleinste Streuung aufweist. Vgl. von Auer (1999), S.67.
Der Operator ⊗ wird das Kronecker-Produkt genannt. Jedes Element der σ -Matrix wird mit der Einheitsmatrix multipliziert. Das ergibt dann die Varianz-Kovarianz-Matrix der Störterme. Vgl. Zellner (1962), S.350.
Aus diesen Annahmen ergibt sich, dass die Kovarianz zwischen zeitgleichen Störter-men in der i-ten und j-ten Gleichung im Zeitablauf konstant ist und Störterme, die in unterschiedlichen Gleichungen zu verschiedenen Zeitpunkten auftreten, unkorreliert sind. Siehe Eckey / Kosfeld / Dreger (1995), S.272f.
Es soll nicht verschwiegen werden, dass die Nutzung der SURE-Methode nicht unumstritten ist. So weichen beispielsweise die Ergebnisse einer Untersuchung auf Basis der Monte Carlo Simulation nur gering von denen der SURE-Methode ab. Ebenso sind ökonomische und statistische Argumente, die die Annahme des normalverteilten Fehlerterms in der Kostengleichung und den Kostenanteilsgleichungen rechtfertigen, nur schwer zu finden. Vgl. Lawrence (1989), S.371.
In der Arbeit von Berger / Humphrey (1991) wird diese Methode bei einem Datensatz amerikanischer Banken angewendet. Lang / Welzel (1995) und Herz (1999) nutzen den „thick frontier“ Ansatz für die Bestimmung der X-Ineffizienz bayerischer Genossenschaftsbanken bzw. für eine Stichprobe, die alle deutschen Bankengruppen beinhaltet.
Bei der Auswahl des Anteils derjenigen Banken die die niedrigsten Durchschnittskosten ausweisen, hat sich die Autorin an frühere Arbeiten gehalten. Vgl. Lang / Welzel (1994) und auch Herz (1999). Letztlich ist das eine willkürlich gewählte Zahl, die gewiss Anlass zur Kritik gibt, deren Wahl aber zwei Bedingungen erfüllen sollte. Erstens muss sichergestellt werden, das genügend Freiheitsgrade zur Verfügung stehen. Zweitens ist darauf zu achten, das mehr als zwei Beobachtungen je Größenklasse sowohl bei den Banken mit den niedrigsten als auch bei den mit den höchsten Durchschnittskosten vorhanden sind, damit die Mittelwerte der exogenen Variablen einen gewissen repräsentativen Charakter aufweisen.
Siehe Lang / Welzel (1995), S.408.
Siehe Berger/Humphrey (1991), S.121.
Vgl. ebenda, S. 122.
Für eine ausführliche Darstellung der Konsistenzbedingungen und der Vorgehensweise siehe Bauer / Berger / Ferner / Humphrey (1998), ab S.3ff.
Siehe auch Lang / Welzel (1994), S.161.
Das fiktive Outputbündel y D ist die Differenz zwischen den Outputbündeln der größeren und der kleineren Bank: y D = y B — y A.
Vgl. Berndt (1997), S.475.
Die Annahmen über die Kostenfunktion finden sich in der Gleichung (F.3); siehe auch die Ausführungen zur Translog-Kostenfunktion im Kapitel D.
Die Daten wurden vom Deutschen Sparkassen- und Giroverband zur Verfügung gestellt.
Aus den Daten ist nicht ersichtlich, wann eine Sparkasse mit einer anderen fusionierte. Wenn beispielsweise die Sparkassen A und B im Jahre 1996 zur Sparkasse C fusionierten, dann weist der Sparkassen- und Giroverband für 1996 nur die Daten der neuen Sparkasse C aus. Auch für die Jahre davor, werden die Daten der neuen Sparkasse C rückwirkend ausgewiesen. Wenn es im Jahre 1999 578 öffentlich-rechtliche Kreditinstitute gab, dann existierten diese für den Sparkassen- und Giroverband auch im Jahre 1994.
Die kleinste Sparkasse (Speicher) hatte 1994 eine Bilanzsumme von 73 Mio. DM während die größte Bank 1999 eine Bilanzsumme von 57 Mrd. DM (Sparkasse Hamburg) hatte. Damit zählen die öffentlich-rechtlichen Kreditinstitute zu den mittleren Kreditinstituten innerhalb des deutschen Bankensektors.
Die fehlenden Positionen waren von unterschiedlicher Natur. So fehlten Angaben über die Anzahl der Zweigstellen, der Abschreibungen und des Kreditvolumens an Nichtbanken mit einer Befristung von einem Jahr.
Die erwähnten Sparkassen wurden mit der Bitte angeschrieben, die fehlenden Daten nachzuliefern. Nach telefonischer Rücksprache gibt eine Sparkasse generell keinen Daten an nicht bevollmächtigte Personen heraus; bei den anderen Sparkassen werden Kredite an Nichtbanken mit der Befristung von einem Jahr nicht ausgewiesen bzw. passen die Daten des fehlenden Jahres nicht zu den der folgenden Jahre.
Dies ist die übliche Vorgehensweise bei ökonometrischen Bankkostenstudien. Siehe dazu auch die angeführten Beispiele im vorherigen Kapitel.
Zu denken ist hier insbesondere an die Möglichkeiten, die der Kundenterminal bietet. Letztlich erfolgt auch die Programmierung und Einrichtung solcher Kundenterminals durch den Faktor Arbeit.
Die Position Personalaufwand setzt sich aus den Löhnen und Gehältern zuzüglich der Arbeitgeberaufwendungen für die Altersversorgung und der Sozialabgaben zusammen.
Die Anzahl der Mitarbeiter entspricht jeweils der Zahl der Beschäftigten zum Bilanzstichtag.
Die relativ hohe Schwankungsbreite des Kapitalpreises ist auf die Verwendung der bilanziellen Abschreibungen zurückzuführen. Lang / Welzel (1994) führen Kontrollrechnungen mit einem Kapitalpreis ohne Abschreibungskomponente durch. Es ergeben sich keine Änderungen bezüglich der Aussagen über die Größen- und Verbundvorteile.
Vgl. Lang / Welzel (1994), S. 164
Die Bestimmung des Kapitalpreises mittels dieser Vorgehensweise findet sich bei Mester(1987), S.428 und Sheldon (1994), S.120.
Eine Kontrollrechnung mit dieser Art der Bestimmung des Kapitalpreises führt zu keinen Änderungen an den Aussagen über vorhandene Größen- und Verbundvorteile. Mit Blick auf die Konkavität der Kostenfunktion werden schlechtere Ergebnisse erzielt; die positive Eigenpreiselastizität des Faktors Kapital wird auf den ungenau bestimmten Kapitalpreis zurückgeführt. Vgl. Lang /Welzel (1994), S.14.
Die Daten sind wie eingangs erwähnt stark aggregiert, so dass nicht ersichtlich ist, wie hoch beispielsweise der Anteil Arbeit einer bestimmten Qualität ist. Demzufolge werden Sparkassen, die im Vergleich über einen höheren Anteil hochqualifizierten Personals verfügen, in der Regel auch höhere Personalausgaben und damit einen höheren Lohnsatz ausweisen.
Die Position Kredite an Nichtbanken mit unterschiedlicher Fristigkeit enthält sowohl Forderungen an Unternehmen, Konsumentenkredite und öffentliche Kredite.
Die Position sonstige Aktiva wird als Residualgröße ausgewiesen. Der Wert ermittelt sich aus Bilanzsumme abzüglich des Kreditvolumens an Nichtbanken, der Interbank-forderungen und des Wertpapiervolumens. Hier sind Positionen wie der Bargeldbestand und sonstige Aktiva enthalten.
Das Wertpapiervolumen umfasst das Wertpapiervolumen, das im Auftrage des Kunden verwaltet wird, und das eigene Wertpapiervolumen.
Die Klassifizierung der Outputs hängt stark vom Untersuchungsgegenstand ab. So stellt der Warenumsatz für den Genossenschaftssektor eine typische Outputgröße dar, da einige Kreditgenossenschaften mit Düngemittel und Saatgut handeln. Siehe Lang / Welzel (1994); S.165. Alternativ findet bei amerikanischen Studien eine Unterscheidung zwischen Baudarlehen, Geschäfts- und Ratenkrediten statt. Vgl. u.a. Berger/Hanweck und Humphrey (1987), S.510 und Mester (1987), S.430.
Zur Entwicklung des Provisionsüberschusses siehe die Graphik B.3 im Kapitel B dieser Arbeit. Auch die Deutsche Bundesbank hebt die wachsende Bedeutung des Provisionsgeschäft hervor. Vor allem im Verhältnis zum Zinsüberschuss wird die Bedeutung sichtbar. So führt die Deutsche Bundesbank aus, dass rund ein Viertel aller operativen Bankerträge im Jahr 2000 aus dem Provisionsgeschäft resultieren. Vgl. Deutsche Bundesbank (2001), Monatsbericht September, S.23f.
Damit ersichtlich ist, wie sich die Größen im Zeitablauf verändert haben, wurden die ursprünglichen Nominalgrößen mit dem BIP-Deflator preisbereinigt auf Basis der Preise von 1994 ausgewiesen. Die nachfolgende Schätzung basiert auf Nominaldaten.
Die Einteilung erfolgt hier anhand der nominalen Bilanzsumme.
Im Anhang ist der Verlauf der Durchschnittskostenentwicklung im betrachteten Zeitraum für die restlichen Größenklassen graphisch gargestellt.
Da sich die Anteilsgleichungen zu Eins addieren, sind zur Schätzung nur zwei der drei Anteilsgleichungen notwendig.
Die Anzahl der Banken wird danach bestimmt, dass 25 % der Banken mit den niedrigsten Durchschnittskosten die mutmaßlich effizienten Banken und somit die „thick frontier“ bilden. Bei 578 Kreditinstituten gehören demnach 144 Banken in die Gruppe n.
Das Bestimmtheitsmaß gibt den Anteil der erklärten Variation (Variation der endogenen Variablen, die auf die Werte der exogenen Variablen zurückzuführen ist) an der gesamten Variation der endogenen Variable an und sagt somit etwas über die Güte der Schätzung aus. Vgl. von Auer (1999), S.54ff.
Die Güte der Schätzung ist zumindest für die Anteilsgleichungen besser als bei Lang / Welzel (1995) zu beurteilen; das Bestimmtheitsmaß für die Anteilsgleichung 1 (Einlagen) liegt bei 47,4 Prozent, für die Anteilsgleichung 2 (Arbeit) wird ein Wert von 52,2 Prozent ausgewiesen. Siehe Lang /Welzel (1995), Tabelle A-1, S.425f.
Die Schätzergebnisse finden sich in Tabelle 4 im Anhang dieses Kapitels.
Ähnliche Werte des Bestimmtheitsmaßes für das gesamte Sample finden sich bei Sheldon (1993) für den Schweizer Bankenmarkt und bei Lang / Welzel (1998) für den deutschen Bankensektor.
Die Güte der Schätzung für die Anteilsgleichung der 144 Banken der Gruppe n ist in Bezug auf die Anteilsgleichungen genau umgekehrt zu interpretieren. Hier wird die Anteilsgleichung Einlagen besser durch die Daten erklärt.
Vgl. McAllister / McManus (1993), S.390ff.
In anderen Arbeiten wird eine Bilanzsumme von 100 Mio. DM als Einteilungskriterium gewählt. Vgl. Lang / Welzel (1994), S.166.
Die Ergebnisse des Chow-Tests spiegelt die Tabelle 5 im Anhang wieder.
Zu gegenteiligen Aussagen führen die Schätzergebnissen bei der Betrachtung des bayerischen Genossenschaftssektors. Dort wird mittels des Chow-Tests die Null-Hypothese identischer Parameter in beiden Teilen der Stichprobe zum Ein-Prozent-Niveau verworfen. Siehe Lang / Welzel (1994), S.166.
Die Kostenunterschiede bei Lang / Welzel (1995) liegen im Bereich von 22,1 Prozent bis 39,6 Prozent für die bayerischen Kreditgenossenschaften bzw. bei Lang / Welzel (1998) zwischen 3,6 Prozent und 35,9 Prozent für ein Sample, dass alle deutschen Banken beinhaltet. Siehe Lang / Welzel (1995), S.419 bzw. Lang / Welzel (1998), S.77.
Diese Aussage trifft nur zu, wenn man ausschließlich den ersten und letzten Zeitpunkt berücksichtigt. Betrachtet man die Werte genauer, wird die Differenz zwischen einzelnen Jahren teilweise größer (beispielsweise für die Größenklasse 1 zwischen 1996 und 1997 oder für die Größenklassen 3 und 8 zwischen 1997 und 1998 bzw. zwischen 1994 und 1998, mit der Ausnahme 1997) und sind Schwankungen unterworfen.
Dazu wurde der Durchschnitt der Differenz der vier unteren Größenklassen im Verhältnis zum Durchschnitt der Differenz der oberen Größenklassen gebildet.
Die Bedeutung der managementbedingten X-Ineffizienz als Ursache für Kostenunterschiede zwischen den Kreditinstituten wird besonders bei den bayerischen Kreditgenossenschaften betont. Die empirischen Ergebnisse bei Lang / Welzel (1995) für den bayerischen Kreditgenossenschaftssektor belegen die höhere Bedeutung der X-Ineffizienz gegenüber der Strukturkomponente in allen Größenklassen. Siehe Lang / Welzel (1995), Tabelle 3, S.419. Auch bei Berger / Humphrey (1991) überwiegt die X-Ineffizienz , sowohl bei Banken, denen ein Filialbetrieb erlaubt als auch verboten ist. Vgl. Berger/Humphrey (1991), Tabelle 1, S.132.
Auch bei Lang / Welzel (1998) und DeYoung (1998) wird die Kostendifferenz zwischen den Banken der Gruppe n und der Gruppe h hauptsächlich durch die strukturbedingte Komponente erklärt. Hier werden Werte von durchschnittlich 26 Prozent. Vgl. DeYoung (1998), Tabelle 4, S.18. bzw. von 12,7 Prozent ermittelt, vgl. Lang / Welzel (1998), Tabelle 2, S.77.
Die Kostenunterschiede zwischen den Banken der Gruppe n und der Gruppe h, eines alle Bankengruppen umfassenden Datensatzes, sind mit durchschnittlich 20 Prozent geringer als bei den öffentlich-rechtlichen Kreditinstituten. Siehe Lang / Welzel (1998), Tabelle 2, S.77.
Vgl. DeYoung (1998), Tabelle 4, S.18.
Vgl. Lang / Welzel (1998), Tabelle 2, S.77.
Gleichermaßen zeigt die Tabelle, dass in der Hälfte der Fälle der Wert des Marktfaktors größer als die gesamte Kostendifferenz zwischen den Banken der Gruppe n und denen der Gruppe h ist. Formal betrachtet, müssen in diesen Fällen die hypothetischen Stückkosten, die sich ergeben würden, wenn die Banken der Gruppe h die effiziente Technologie der Gruppe n benutzen, größer als die Stückkosten der Gruppe h sein. Exemplarisch soll hier das Jahr 1997 betrachtet werden, wo der Marktfaktor in allen Größenklassen signifikant größer als die gesamte Kostendifferenz zwischen den Banken der Gruppe n und h ist. In allen Größenklassen sind die hypothetischen Stückkosten der Gruppe h größer als die Durchschnittskosten der Gruppe h. Die Methode schließt nicht aus, dass die Mittelwerte der exogenen Variablen der Gruppe h in jedem Fall kleiner als die Mittelwerte der Gruppe n sind. So kann es unter Verwendung der geschätzten Parameter der effizienten Technologie durchaus sein, dass die hypothetischen Stückkosten der Gruppe h größer als die Stückkosten der selben Gruppe sind.
Die Schätzung wurde mit TSP 4.5 durchgeführt. Konvergenz wird im Durchschnitt nach 17 Iterationen erreicht.*, ** und *** kennzeichnen ein Signifikanzniveau von 90 Prozent, 95 Prozent bzw. 99 Prozent.
Wenn hier davon gesprochen wird, dass ein Unternehmen nicht effizient arbeitet, ist diese Aussage im Vergleich zur Definition der Effizienz im Sinne der Kostentheorie zu sehen.
Da die Gemeinden, kreisfreien Städte oder Zweckverbände Eigentümer der öffentlichrechtlichen Kreditinstitute sind, bedürfen Fusionen grundsätzlich der Zustimmung des Gewährträgers und stellen nur ein ausschließliches Verbot für die Unternehmensleitung nicht jedoch für die Gewährträger dar.
Siehe dazu die Ausführungen im Kapitel B dieser Arbeit.
Eine andere Vorgehensweise findet sich bei Lang / Welzel (1994) bzw. (1995). Im ersten Fall muss die Konstanz der Parameter für das gesamte Sample abgelehnt werden, so dass zusätzlich zu den Werten des gesamten Datensatzes die entsprechenden Werte der separaten Schätzung zweier Stichproben angegeben wird. Vgl. Lang / Welzel (1994), Tabelle 4, S.168. Im zweiten Fall wird die für die Kreditinstitute der Gruppe n geschätzte Kostenfunktion auf alle Banken des Datensatzes angewendet. So kann das Auftreten von Ineffizienz kontrolliert und die Frage beantwortet werden, ob potentielle Größenvorteile vorhanden sind, wenn alle Banken effizient arbeiten. Siehe Lang /Welzel (1995), Tabelle 5, S.421.
Getestet wird die Null-Hypothese RSCE=1. Die t-Werte der getesteten Null-Hypothese lassen den Schluss zu, dass die Null-Hypothese zum Signifikanzniveau von 1 Prozent verworfen werden muss; die Technologie weist keine konstanten Skalenerträge auf.
Die Werte weisen ein Signifikanzniveau von 99 Prozent auf.
Wie der Literaturüberblick zeigt, lassen sich Größenvorteile bei amerikanischen Kreditinstituten in Abhängigkeit von der Organisationsform in der Regel bis zu einer Bilanzsumme von $ 200 Mio. belegen. Siehe beispielsweise Berger / Humphrey (1991), Tabelle 3, S.139, für Banken, denen eine Filialbetrieb erlaubt ist. In der gleichen Studie werden für Einzelbanken ab einer Bilanzsumme von $ 100 Mio. signifikante (Signifikanzniveau 1 Prozent) Größennachteile ausgewiesen. In einigen Studien wird ebenso bewiesen, dass auch größere amerikanische Banken bei einer Ausweitung des Dienstleistungsangebots von sinkenden Stückkosten profitieren. Vgl. u.a. Ferrier/ Lovell (1990), Tabelle 3, S.241.
Dieses Ergebnis ist sicher ein Beleg dafür, dass die Resultate U.S.-amerikanischer Studien nicht ohne weiteres auf das deutsche Bankgewerbe übertragen werden können. Unterschiedliche institutionelle Rahmenbedingungen ergeben verschiedene Handlungsrahmen und damit verschiedene Kostensenkungspotentiale.
Aus Sicht des Gewährträgers ist das Vorhandensein von Größenvorteilen möglicherweise ein Argument für eine Entscheidung zugunsten der Bildung größerer Gebietskörperschaften bzw. der Zusammenlegung öffentlich-rechtlicher Kreditinstitute. Unter Konstanz aller anderen Faktoren führen geringere Kosten zu einem höheren Gewinn, der neben der Bildung zusätzlicher Rücklagen den Gewährträgern zu Gute kommt.
Größenvorteile in allen Größenklassen finden sich bei Lang / Welzel (1998), S.74, wobei von einer optimalen Unternehmensgröße bei einer Bilanzsumme zwischen 2 und 5 Mrd. DM gesprochen werden kann. Herz (1999) klassifiziert Größenvorteile bei unterschiedlichen Bankengruppen bis zu einer Bilanzsumme von 4 Mrd. DM. Siehe Herz (1999), Abbildung 2, S.177.
Das die durchschnittliche Unternehmensgröße des deutschen Kreditgewerbes über der der amerikanischen Banken liegt, lässt den Schluss zu, dass die optimale Unternehmensgröße in Deutschland über der in den USA liegt.
Aufgrund der Definition von EPSUB und MSCOPE können für die Größenklasse 1 keine Werte ermittelt werden. In den Größenklassen 3 (1997 -EPSUB) und 6 (1998 -MSCOPE 4) ist keine Berechnung möglich, da nicht alle durchschnittlichen Outputgrößen der Größenklasse 3 bzw. 6 größer als in den Größenklassen 2 bzw. 5 sind.
Für die Bestimmung von EPSUB und MSCOPE werden die Inputpreise und die Zweigstellenanzahl der größeren Bank zu Grunde gelegt.
Geringe Nachteile der Verbundproduktion werden in den unteren Größenklassen bei den bayerischen Kreditgenossenschaften festgestellt. Allerdings ist zu berücksichtigen, dass hier die Frage im Mittelpunkt steht, wie Größen- und Verbundvorteile aussehen würden, wenn alle Institute effizient arbeiten. Siehe Lang / Welzel (1994), S.420f. Verbundnachteile in allen Größenklassen beim EPSUB-Maß finden sich bei Lang /Welzel (1998), Tabelle A-6, S.81.
Diese Ergebnisse stehen im Widerspruch zu Sheldon (1993), Tabelle 4 auf S.370, wo erst ab einer Bilanzsumme von 45 Mrd. sfr. Kostennachteile aus der Verbundproduktion mittels des EPSUB-Maßes ermittelt werden, die sich in einer Größenordnung zwischen 7,4 und 26,7 Prozent bewegen. Lang / Welzel (1998) dagegen klassifizieren signifikante Verbundnachteile für alle Bankengruppen. Vgl. Lang / Welzel (1998), Tabelle A-6, S.82.
*, **, *** kennzeichnen ein Signifikanzniveau von 90 Prozent, 95 Prozent bzw. 99 Prozent.
Bis auf einige Ausnahmen (MSCOPE 6 in verschiedenen Größenklassen und Jahren) sind die MSCOPE-Werte negativ. Bis auf wenige Ausnahmen werden signifikante Verbundnachteile in allen Größenklassen für das deutsche Bankengewerbe auch bei Lang / Welzel (1998) klassifiziert. Vgl. Lang / Welzel (1998), Tabelle A-7, S.83.
Auch Berger / Humphrey (1991), Tabelle 3 auf S.139, finden Verbundnachteile ab einer Bilanzsumme von $ 200 Mio.
Moderate Vorteile aus der Verbundproduktion werden dagegen für die bayerischen Genossenschaftsbanken klassifiziert. Vgl. Lang / Welzel (1995), S.421.
Die Symbole AA, EE und KK sind die Abkürzungen für die Eigenpreiselastizität der Faktoren Arbeit (A), Einlagen (E) und Kapital (K). Die Abkürzungen für die Kreuzpreiselastizitäten sind folgendermaßen zu interpretieren: AE steht für die Reaktion der Nachfrage nach Arbeit nach Änderung des Einlagenpreises. Analog dazu sind die Symbole AK, EA, EK, KA und KE zu interpretieren.
Die Eigenpreiselastizität gibt Auskunft darüber, wie die Reaktion der Nachfrage auf eine Änderung des eigenen Preises ausfällt. Mit steigendem Lohnsatz wird der Faktor Arbeit teurer; dementsprechend sollte die Nachfrage nach Arbeit zurückgehen.
Die Kreditinstitute würden in gleichem Maße die Zinsen für Kredite erhöhen. In der Regel werden Zinssenkungen zuerst an die Passivseite weitergegeben, während Zinserhöhungen zuerst die Kreditvergabe tangieren.
Positive Eigenpreiselastizitäten treten sehr häufig bei der Schätzung der Translog-Kostenfunktion auf. Sie werden damit begründet, dass die entsprechenden Preisvariablen ungenau bestimmt werden. Siehe Sheldon (1993) oder Lang / Welzel (1994).
Mit -0,67 im Jahre 1999 reagiert die Kapitalnachfrage am stärksten auf Preisänderungen; 1998 dagegen ergibt sich eine Eigenpreiselastizität von -0,05.
Vgl. Lang /Welzel (1994), S.171.
Für die Jahre 1995, 1997 und 1999 trifft die eben genannte Aussage bezüglich des Faktors Kapital nicht zu.
Dies soll exemplarisch nur für das Jahr 1999 durchgeführt werden.
Ein Großteil der jetzt in Sachsen-Anhalt existierenden Sparkassen sind aus dem Zusammenschluss zweier oder mehrere Sparkassen im Zuge der Gebietsstrukturreform und der Bildung größerer Landkreise im Jahre 1994 hervorgegangen. So ist beispielsweise der Ohrekreis durch die Zusammenlegung der Landkreise Wolmirstedt und Haldensleben entstanden. Mit der Bildung des Landkreises Ohrekreis wurden auch die ehemaligen Sparkassen Wolmirstedt bzw. Haldensleben zur Ohrekreis-Sparkasse zusammengeführt.
Interessant wäre sicherlich eine ausschließlich auf Sachsen-Anhalt konzentrierte Schätzung. In diesem Fall würde die Anzahl der zu schätzenden Koeffizienten die Anzahl der Beobachtungen bei weitem übersteigen. So wird eine Kostenfunktion für das gesamte Sample (552 bzw. 553 Institute) geschätzt, wobei sich potentielle Größen- und Verbundvorteile für die einzelnen Institute angeben lassen.
Beispielsweise bauten alle Sparkassen in Sachsen-Anhalt neue Haupt- bzw. neue Filialstellen, die mit modernster Technik ausgerüstet wurden.
Die Schätzergebnisse befinden sich in Tabelle 7 im Anhang. Das Bestimmtheitsmaß der Anteilsgleichungen Arbeit und Einlagen liegt bei 69,4 Prozent.
Aufgrund der Definition der Maße für die Verbundvorteile und der Annahme, dass die Betrachtung des Landes Sachsen-Anhalt im Vordergrund steht, können für die Sparkasse des Regierungsbezirkes Dessau und des Landes Sachsen-Anhalt keine Ergebnisse ausgewiesen werden.
Getestet wird die Null-Hypothese, ob die Sparkassen der Regierungsbezirke als auch die Sparkasse des Landes Sachsen-Anhalt konstante Skalenerträge aufweisen.
MSCOPE 3 und MSCOPE 4 sind die Verbundvorteile bezüglich der bankbetrieblichen Leistungen Interbankforderungen und der sonstigen Aktiva und können aufgrund der Einschränkung der Kostenfunktion nicht angegeben werden.
Die ermittelten Ergebnisse für das kurzfristige Kundengeschäft und das Provisionsgeschäft sind signifikant, während beim Wertpapiergeschäft keine signifikante Werte erzielt werden.
Die ermittelten Werte für die modifizierten Verbundvorteile und deren Aussagen sind für den Regierungsbezirk Halle mit äußerster Vorsicht zu betrachten, da die Resultate nicht signifikant sind.
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Kositzki, A. (2004). Empirische Schätzung. In: Das öffentlich-rechtliche Kreditgewerbe. Deutscher Universitätsverlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-81559-0_6
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