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Die ökonometrische Bestimmung der strukturellen Arbeitslosenquote: Das Konzept der inflationsstabilen Arbeitslosenquote (NAIRU)

  • Christian Jasperneite
Chapter
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Part of the DUV Wirtschaftswissenschaft book series (DUVWW)

Zusammenfassung

Das Konzept der NAIRU (Non Accelerating Inflation Rate of Unemployment) basiert auf einem Modell, mit dem ein langfristiges Gleichgewicht auf dem Arbeitsmarkt bestimmt werden kann.1 In der Praxis wird dieses Konzept häufig dazu eingesetzt, den Inflationsdruck in einer Volkswirtschaft zu bestimmen und die Geldmengensteuerung daran auszurichten.2 In seinen Eigenschaften und vor allem seinen wirtschaftspolitischen Implikationen hat es eine deutliche Ähnlichkeit mit dem Konzept der Unterscheidung zwischen einer kurzfristigen und langfristigen Phillipskurve nach Friedman — einem Konzept, das auf der Kritik an dem „klassischen“Phillipskurvenmodell aufbaute.3 Es erscheint in diesem Zusammenhang sinnvoll, die Herleitung der Phillipskurve und die daran anknüpfende Kritik zunächst kurz zu skizzieren, bevor dann ausführlich auf Aspekte des NAIRU-Modells eingegangen wird.

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Literatur

  1. 1.
    Die NAIRU wird dabei oftmals auch als loglineares Modell konzipiert.Google Scholar
  2. 2.
    Vgl. Côté und Hosdand (1994), S. 357.Google Scholar
  3. 3.
    Für eine kritische Würdigung des Phillipskurvenmodells siehe Friedman (1968) und Phelps (1967).Google Scholar
  4. 4.
    Vgl. Phillips (1958).Google Scholar
  5. 5.
    Vgl. Frisch (1977).Google Scholar
  6. 6.
    Friedman (1976), S. 218.Google Scholar
  7. 7.
    Vgl. Heise (1997), S. 854.Google Scholar
  8. 8.
    Vgl. Eisner (1994), S. 159. Damit wird auch die Preisentwicklung einer Volkswirtschaft zu einem angebotsseitigen Phänomen, denn nur die Lage der NRU entscheidet darüber, ob in einer Volkswirtschaft inflationäre oder desinflationäre Tendenzen herrschen. Nur läßt sich eine derartige NRU in der Realität aber nicht ermitteln, da es sich um ein vollkommen synthetisches Konstrukt handelt, und keine empirischen Ansatzpunkte zur Ermittlung bestehen dürften.Google Scholar
  9. 9.
    Vgl. Heise (1997), S. 856.Google Scholar
  10. 10.
    Ein typisches Beispiel wäre hier die Sucharbeitslosigkeit, deren durchschnittliche Dauer und damit auch deren Umfang u.a. von der Ausgestaltung der Arbeitslosenversicherung beeinflußt wird.Google Scholar
  11. 11.
    Vgl. Carlin und Soskice (1990), S. 157.Google Scholar
  12. 12.
    Vgl. beispielsweise Pichelmann und Schuh (1997), S. 4.Google Scholar
  13. 13.
    Vgl. dazu Kapitel 6.2.Google Scholar
  14. 14.
    Im folgenden wird der Begriff des NAIRU-Grundmodells verwendet, da aufbauend auf diesem Modell verschiedenartige Modifikationen vorgenommen wurden, beispielsweise durch eine explizite Berücksichtigung einer offenen Volkswirtschaft (siehe beispielsweise Layard et al. 1991, S. 389 ff.). Da diese Erweiterungen aber in keinem Zusammenhang mit den hier zu zeigenden und zu erörternden Aspekten stehen, wird auf eine Darstellung verzichtet.Google Scholar
  15. 15.
    Vgl. Franz, Wolfgang (1992), S. 12 ff.Google Scholar
  16. 16.
    Vgl. hier auch Layard et al. (1991), S. 12 ff. oder auch Carlin und Soskice (1990).Google Scholar
  17. 17.
    Unter Alternativlohn kann der Erwartungswert des Lohnes verstanden werden, der sich ergibt, wenn man in dem Sektor, in dem man zuvor gearbeitet hat, arbeitslos wird. Er ergibt sich aus dem gewichteten Durchschnitt des durchschnittlichen Lohnes in den anderen Sektoren und der Höhe des Arbeitslosengeldes.Google Scholar
  18. 18.
    Dieser implizite Kontrakt drückt sich in einem „partial gift exchange“aus, vgl. dazu Akerlof (1986), S. 66 ff.Google Scholar
  19. 19.
    Vgl. Vogt (1990), Vollbeschäftigung, Inflation und Arbeitslosigkeit, S. 47.Google Scholar
  20. 20.
    Vgl. Beißinger (1996), S. 35 und 76.Google Scholar
  21. 21.
    Vgl. Beißinger (1996), S. 76 sowie Layard und Bean (1989), S. 375.Google Scholar
  22. 22.
    Zu diesen Erläuterungen siehe auch Allen und Nixon (1995), S. 7, und von Weizäcker (1996), S. 15.Google Scholar
  23. 23.
    „Überraschungen“bezüglich der Preis- und Lohnentwicklung sind gleich.Google Scholar
  24. 24.
    Vgl. beispielsweise Layard et al. (1991), S. 15 f.Google Scholar
  25. 25.
    So können Qualitätssprünge bei Produkten oder Veränderungen der Wechselkurse unabhängig von Veränderungen am Arbeitsmarkt das Preisniveau verändern.Google Scholar
  26. 26.
    Vgl. Côté und Hostland (1994), S. 358.Google Scholar
  27. 27.
    Diese Ansicht wird z.B. von Setterfield vertreten, vgl. Setterfield (1996), S. 59 f.Google Scholar
  28. 28.
    Vgl. Jenkinson (1988), S. 367.Google Scholar
  29. 29.
    Die Rate der Beschäftigung ist definiert als 1 — u; sie stellt also eine Art „Arbeitsquote“im Gegensatz zur Arbeitslosenquote dar.Google Scholar
  30. 30.
    Vgl. auch King (1997).Google Scholar
  31. 31.
    Eine solche Sichtweise vertritt beispielsweise Oberhauser (1997).Google Scholar
  32. 32.
    Vgl. Franz (1996), S. 368.Google Scholar
  33. 33.
    Für eine genauere Analyse des Phänomens Hysteresis siehe neben einer kurzen Skizzierung Blanchard und Summers (1988), S. 317 ff.Google Scholar
  34. 34.
    Vgl. Fehn (1997), S. 157.Google Scholar
  35. 35.
    Es stellt sich hier allerdings die Frage, ob der leichte Rückgang der Wachstumsrate des Kapitalstocks in Großbritannien, Frankreich, Deutschland, Italien, Österreich und Schweden seit Mitte der 70er oder Anfang der 80er Jahre nicht doch als ein Zeichen für Kapitalknappheit gewertet werden muß und als Effekt deutlich unterschätzt wird. Diese These wird beispielsweise von Burda (1988) vertreten.Google Scholar
  36. 36.
    Siehe beispielsweise auch Neudorfer et al. (1990), S. 220 f.Google Scholar
  37. 37.
    Vgl. Franz und Hofmann (1989), S. 14.Google Scholar
  38. 38.
    Vgl. Franz und Hofmann (1989), S. 14.Google Scholar
  39. 39.
    Siehe dazu auch Lindbeck und Snower (1988) oder Gregory (1985).Google Scholar
  40. 40.
    Siehe zu diesem Themenbereich beispielsweise Blanchard und Summers (1986).Google Scholar
  41. 41.
    Vgl. Möller (1992), S. 130.Google Scholar
  42. 42.
    Layard et al. (1991), S. 18.Google Scholar
  43. 43.
    Vgl. Layard und Bean (1989), S. 372.Google Scholar
  44. 44.
    Beißinger (1996) weist allerdings zu Recht daraufhin, daß dieses Auseinanderfallen der kurzfristigen und langfristigen NAIRU wirtschaftspolitische Probleme impliziert. So kann sich beispielsweise aufgrund der Inflationsentwicklung die Zentralbank zu einer restriktiven Geldpolitik genötigt sehen, obwohl die tatsächliche Arbeitslosenquote auf einem Niveau oberhalb der langfristigen NAIRU liegt und eine restriktive Geldpolitik das falsche Instrument darstellen würde. Dieses Problem verschärft sich noch dadurch, daß kein ökonometrisches Verfahren in Sicht ist, das eine Berechnung sowohl der kurzfristigen als auch der langfristigen NAIRU ermöglichen würde. Eine wirtschaftspolitische Anwendung dieses Konzeptes ist dementsprechend (fast) ausgeschlossen, vgl. Bei-ßinger (1996), S. 158.Google Scholar
  45. 45.
    Der Begriff des „Gewöhnungseffektes“ist der Literatur entnommen und beschreibt zunächst die empirische Beobachtung, daß kurzfristige Veränderungen der Arbeitslosigkeit einen Einfluß auf die Lohnbildung haben, während langfristige Effekte einer solchen Veränderung statistisch kaum nachgewiesen werden können. Arbeitsmärkte haben somit offensichtlich die empirisch zu beobachtende Fähigkeit, sich an neue Niveaus der Arbeitslosigkeit zu „gewöhnen“, vgl. dazu Möller (1992) sowie Manning (1991). Im folgenden Kapitel wird gezeigt, wie sich dieser Gewöhnungseffekt innerhalb des NAIRU-Modells modellieren läßt.Google Scholar
  46. 46.
    Siehe beispielsweise die Argumentation von Allen und Nixon (1995), S. 4. Zu diesem Aspekt findet sich auch bei der OECD (1994), S. 67: „Despite considerable effort, it has been hard to intentify changes in the basic structural determinants of the natural rate that are large enough to account for the observed trend increase in the actual rate during the 1980s.“Google Scholar
  47. 47.
    Der Moment eines solchen exogenen Schocks kann freilich im NAIRU-Modell nicht abgebildet werden.Google Scholar
  48. 48.
    So wird dieser Erklärungsansatz auch von Layard und Bean (1989), S. 379 f. verwendet, um mit dessen Hilfe die Exixtenz einer kurzfristigen NAIRU zu begründen, die von der langfristigen abweichen kann. In dem hier vorgestellten modifizierten Modell der NAIRU wird dieser Ansatz jedoch dazu genutzt, ein Modell mit einer variablen einheitlichen NAIRU zu entwickeln.Google Scholar
  49. 49.
    So weisen Blanchard und Diamond (1994) darauf hin, daß eine Trennung zwischen zwei „Arten“von Outsidern sinnvoll erscheint, um Unterschiede in der „Marktgängigkeit“der Outsider je nach Dauer der Arbeitslosigkeit zu machen.Google Scholar
  50. 50.
    Dieser Gedanke findet sich beispielsweise bei Blanchard und Katz (1997), S. 68 f., wo es heißt: „A long period of high actual unemployment leads to an increase in the proportion of long-term unemployed. If the long-term unemployed either lose skills or become less effective in their seach, their effect on bargaining will decrease, leading to a higher natural rate.“. Vgl. dazu auch OECD (1993), S. 93 f., wo dieses Phänomen empirisch geprüft wird. Dort wird in einer Querschnittsregressionsanalyse die Lohnbildung für 20 Länder getestet; die abhängige Variable ist der Anstieg der realen Löhne, die unabhängigen Variablen beinhalten den Produktivitätsfortschritt, die Arbeitslosenquote und einen Index der Langzeitarbeitslosigkeit. In den Ergebnissen zeigt sich, daß das Niveau der Langzeitarbeitslosigkeit kaum Druck auf die Reallöhne ausübt, während dieser Einfluß für kurzfristig entstandene Arbeitslosigkeit durchaus nachgewiesen werden kann. Das damit zusammenhängende bzw. dem zugrundeliegende Phänomen einer überproportional ansteigenden Langzeitarbeitslosigkeit bei steigenden Arbeitslosigkeitsraten läßt sich empirisch ebenfalls bestätigen, vgl. dazu IAB (1993), S. 3 oder Statistisches Jahrbuch (diverse Ausgaben). Der Zusammenhang läßt sich auch intuitiv leicht nachvollziehen. Liegt die durchschnittliche Langzeitarbeitslosigkeit in einer Volkswirtschaft bei beispielsweise 30%, dann verkürzt ein kurzfristiger Anstieg der Arbeitslosigkeit die durchschnittliche Verweildauer in der Arbeitslosigkeit für einen gewissen Zeitraum (aufgrund der „frischen“Zugänge am Anfang der Erwerbslosigkeit), doch nach einiger Zeit pendelt sich die Quote wieder bei 30% ein. Steigt die Arbeitslosigkeit nun sogar im Trend an, weil Hysteresiseffekte vorliegen, dann wird im Aufschwung grundsätzlich weniger an Arbeitslosigkeit abgebaut als in der Rezession aufgebaut wurde. Diese nicht wieder aus der Erwerbslosigkeit abgehenden Personen werden nun Teil der eher strukturell bedingten „Sockelarbeitslosigkeit“, die hauptsächlich durch Langzeitarbeitslose gekennzeichnet ist. Man könnte analog argumentieren, daß die Langzeitarbeitslosigkeit bei steigender Trendarbeitslosigkeit automatisch überproportional steigen muß, da der Anteil der konjunkturellen Arbeitslosigkeit an der gesamten Arbeitslosigkeit in einem solchen Fall immer weiter abnimmt, aber nur konjunkturell bedingte Freisetzungen erst einmal zu keiner Langzeitarbeitslosigkeit führen. Ein Zahlenbeispiel mag dies illustrieren. Liegt die durchschnittliche Arbeitslosenquote je nach konjunktureller Lage zwischen 3% und 5%, dann können in einer Aufschwungphase 40% der Arbeitnehmer wieder in Arbeit kommen; die Chancen für eine Wiedereingliederung in den Arbeitsmarkt sind also extrem hoch, die Langzeitarbeitslosigkeit dementsprechend vergleichsweise gering. Schwankt nun die Arbeitslosenquote konjunkturbedingt zwischen 10% und 12%, dann können durch einen Aufschwung maximal 16,7% der Arbeitslosigkeit abgebaut werden; die Chancen auf Wiedereingliederung sind damit ungleich geringer, die Langzeitarbeitslosigkeit muß daher aufgrund der geringen Durchlässigkeit zwangsweise höher sein.Google Scholar
  51. 51.
    Vgl. OECD (1987), S. 213–216. Die untersuchten Länder waren Österreich, Deutschland, Frankreich, Niederlande, Großbritannien und die USA; die Hypothese konnte für alle Länder bis auf Frankreich bestätigt werden.Google Scholar
  52. 52.
    Vgl. Blanchflower und Oswald (1990), S. 225 ff. und S. 232. Allerdings muß aus ökono-metrischer Sicht davor gewarnt werden, diese Ergebnisse überzubewerten. Es besteht bei solchen Gleichungen das Problem einer strukturellen Interpretierbarkeit aufgrund eines soge-nannten Identifikationsproblems. So ist beispielsweise eine Aussage der Form „die gesetzten Löhne reagieren auf Schwankungen der Arbeitslosigkeit in der einen oder anderen Form“problematisch, da der Zusammenhang nicht isoliert aufgrund von Schwankungen in der Arbeitslosigkeit, sondern auch im Zusammenspiel von Produktivitätssteigerungen, Arbeitsnachfrage und Preisbildung zustande kommt. Aus diesem Grund ist eine Gleichung mit dem Lohnsatz als abhängige Variable nicht unbedingt als Lohnbestimmungsgleichung zu interpretieren, da u.U. eben auch die Interpretation einer auf dem Kopf stehenden Arbeitsnachfragegleichung zulässig wäre. Eine inhaltliche Interpretation der Schätzkoeffizienten kann somit zu Fehlinterpretationen führen, siehe Möller (1992) S. 122 ff.Google Scholar
  53. 53.
    Vgl. Manning (1991) und Möller (1992), dort insbesondere auch S. 130.Google Scholar
  54. 54.
    So jedenfalls müssen die Regressionsergebnisse von Layard, Nickel und Jackman (1996) interpretiert werden, denn das Bestimmtheitsmaß der Regression zur Bestimmung der kurzfristigen Arbeitslosigkeit mit Hilfe von institutionellen Elementen liegt bei 0,41, während das Niveau der Langzeitarbeitslosigkeit mit einem Bestimmtheitsmaß von 0,81 erklärt wird. Vergleiche dazu insbes. S. 38, Tab. 3.Google Scholar
  55. 55.
    Vgl. Gärtner (1989), S. 108 ff. Ein methodisch ähnlicher empirischer Nachweis wird beispielsweise auch von Garden und Ramser (1987), S. 146, für den Zeitraum 1960–1982 geführt. Getestet wird dort der Einfluß auf die Differenz der Wachstumsraten des Effektiv- und des Tariflohnes. Gahlen und Ramser kommen zu vergleichbaren Ergebnissen wie Gärtner. Allerdings wäre es in diesem Zusammenhang für einen empirischen Nachweis wünschenswert, wenn gezeigt werden könnte, daß zudem langfristige Niveauveränderungen der Arbeitslosigkeit keinen signifikanten Einfluß auf das wage gap und damit auf die absolute Differenz zwischen Effektiv- und Tariflöhnen ausüben — eben weil die Effizienz der Outsider in ihrer Rolle als potentielle Insider bei steigender Arbeitslosigkeit langfristig sinkt und somit wieder höhere Effizienzlöhne gezahlt werden müssen. Es muß allerdings darauf hingewiesen werden, daß aus methodischen Gründen ein solcher Nachweis immer problembehaftet ist, da aufgrund von Defiziten in der statistischen Erhebung nur schwer auf adäquate Zeitreihen für das wage gap (Lohnspanne) zurückgegriffen werden kann. Es ist aber prinzipiell möglich, „künstliche“Zeitreihen der Lohnspanne auf Basis der Veränderungen der Lohnspanne (wage drift) zu berechnen. Da aber solche Zeitreihen immer auf Indizes der Tariflohn- und der Effektivlohnentwicklung basieren, die auf ein gemeinsames Basisjahr zurückgreifen, kann durch die Wahl des Basisjahres die Berechnung manipuliert werden. Zudem läuft die Entwicklung der Indizes i.d.R. automatisch scherenförmig auseinander, woraus sich ein langfristig zunehmendes wage gap zu ergeben scheint, obwohl das absolute wage gap in Prozent des Tariflohnes nicht zugenommen haben muß. Dieses Problem läßt sich näherungsweise nur umgehen, indem der Quotient der beiden Indizes gebildet wird. Führt man eine solche Berechnung auf Basis der Monatsberichte der Deutschen Bundesbank beispielsweise für den Zeitraum 1958–1998 durch, dann ergibt sich ein leicht schwankender Quotient von etwa 0,80–0,90 (Tariflohnniveauindex geteilt durch Effektivlohnindex); dieser Quotient ist zudem weitgehend unkorreliert mit dem Niveau der Arbeitslosigkeit. Dies steht im Einklang mit der Hypothese, daß langfristige Bewegungen der Arbeitslosigkeit das Lohnbildungsverhalten nicht beeinflussen, da es hier zu den oben geschilderten „Anpassungsreaktionen“kommt. Es ist allerdings problematisch, auf Basis einer solchen Berechnung eine Regressionsanalyse durchzuführen, da auch hier durch die Wahl des Basisjahres eine Möglichkeit der Manipulation besteht. Aus diesem Grund werden in der Literatur viele ökonometrische Untersuchungen allein auf die Lohndrift abgestellt. Als Alternative bietet sich aber der Rückgriff auf individuelle Firmendaten an, die in Befragungen ermittelt werden. Bei hinreichender Repräsentanz der Stichprobe kann dann eine Zeitreihe aufgestellt werden, die nicht unter dem oben geschilderten „Basisjahrproblem“leidet. Solche Untersuchungen wurden für Deutschland in jüngerer Zeit beispielsweise von Meyer (1995) oder Bellmann und Kohaut (1995) durchgeführt. Sie kommen zu dem mit den obigen Überlegungen kompatiblen Ergebnis, daß die übertarifliche Bezahlung kurzfristig auf Veränderungen der Quote an offenen Stellen reagiert. Es stellt sich aber die Frage, ob die Quote an offenen Stellen in diesem Zusammenhang ein sinvoller Indikator ist, denn die Quote an offenen Stellen sagt wenig über die Chancen einer Wiederbeschäftigung im Fall der Arbeitslosigkeit aus.Google Scholar
  56. 56.
    Methodisch überzeugend und ebenfalls im Einklang mit obigen Überlegungen sind öko-nometrische Analysen mit Kointegrations- und Fehlerkorrekturtechniken. Dort kann gezeigt werden, daß zwischen Tarif- und Effektivlöhnen ein fester Zusammenhang besteht. Kurzfristige Abweichungen von diesem Zusammenhang fuhren zu keiner Abweichung von einem langfristigen gemeinsamen Gleichgewichtspfad; die Zeitreihen sind somit kointegriert. Aus diesem Grund wird auch die obige Annahme mit einem ökonometrisch innovativen Instrumentarium bestätigt, nach der das langfristige Niveau der Arbeitslosigkeit keinen Einfluß auf die Lohnspanne hat, womöglich allerdings kurzfristige Veränderungen der Arbeitslosigkeit kurzfristige Abweichungen von der langfristigen Gleichgewichtsbeziehung beider Zeitreihen bewirken können, vgl. Schnabel (1995), S. 353. Abgesehen davon ergibt sich aber ein grundsätzliches Problem bei empirischen Überprüfungen dieser Art. Es besteht darin, daß die übertarifliche Endohnung nicht nur durch den Effizienzlohnansatz, sondern auch durch den Marktansatz (Lohnspanne als Indikator der Überschußnachfrage) oder den Verhandlungsansatz (Lohnspanne als Indikator der Verhandlungsposition) beeinflußt wird. Eine empirische Überprüfung der einzelnen Ansätze wird hier durch die sog. Beobachiungsäquivalenz fast unmöglich gemacht oder zumindest erschwert, vgl. Schnabel (1995), S. 350.Google Scholar
  57. 57.
    Vgl. Gärtner (1989), S. 108 ff.Google Scholar
  58. 58.
    Diesen Verdacht äußern beispielsweise Layard und Bean (1989), S. 373.Google Scholar
  59. 59.
    Vgl. Layard et al. (1991), S. 18 f.Google Scholar
  60. 60.
    Vgl. Ball (1996), Anhang, Tabelle II. Es ist dabei nicht ersichtlich, aufweiche Quellen sich Ball bei der Verwendung von NAIRU-Werten stützt.Google Scholar
  61. 61.
    Aufgrund der angegebenen Standardfehler könnten die theoretischen T-Werte berechnet werden, wenn man die Anzahl der Freiheitsgrade kennen würde. Geht man davon aus, daß Ball Quartalsdaten verwendet hat, müßte die Zahl der Freiheitsgrade etwa 37 bei zwei unabhängigen Variablen betragen. Auf dieser Basis könnten die Signifikanzniveaus der Regressionsparameter berechnet werden. Die kursiv gekennzeichneten Regressionsparameter geben ein Signifikanzniveau von < 0,05 unter den hier verwendeten Annahmen an.Google Scholar
  62. 62.
    Vgl. Ball (1996), S. 2 f.Google Scholar
  63. 63.
    Vgl. Ball (1996), S. 13.Google Scholar
  64. 64.
    Das modifizierte NAIRU-Modell könnte zur weiteren Annäherung an die Realität noch dadurch erweitert werden, daß sektorale Aspekte Eingang in das Modell finden. Bisher wurde immer implizit davon ausgegangen, daß die Lohn- und Preisgleichungen jeweils für die Lohn-und Preissetzung in einer ganzen Volkswirtschaft gelten. Dies kann allerdings als eine grobe Vereinfachung gewertet werden. Es kann vielmehr angenommen werden, daß jeder Sektor einer Volkswirtschaft seine eigenen Lohn- und Preisgleichungen hat. Dementsprechend müßte es für jeden Sektor auch eine eigenständige NAIRU geben. Aufgrund unterschiedlicher ökonomischer Ausgangswerte und unterschiedlicher institutioneller Rahmenbedingungen würden unterschiedliche sektorspezifische Arbeitslosenquoten benötigt, um eine inflationsstabile Entwicklung in einer Volkswirtschaft zu erreichen. Der in den Lohn- und Preisgleichungen beschriebene Prozeß der Auseinandersetzung um Anteile des Volkseinkommens würde dann allerdings um Anteile an der Wertschöpfung in den jeweiligen Sektoren geführt. Eine entstehende Lohn-Preis-Spirale als Ergebnis einer Nichtkompatibilität der Ansprüche würde freilich die ganze Volkswirtschaft erfassen — und somit auch externe Effekte für andere Wirtschaftssektoren erzeugen. Die gesamtwirtschaftliche Inflationsrate wäre dann das Ergebnis aller sektorspezifischen Nicht-Kompatibilitäten bezüglich der Ansprüche an die sektorspezifischen Wertschöpfungsanteile. Die Arbeitslosigkeit als die Variable, die die Konsistenz der Ansprüche wieder herstellt, hätte dabei sektorspezifisch unterschiedliche Niveaus. Die volkswirtschaftliche NAIRU wäre eine Zusammensetzung aus den sektorspezifischen NAIRUs, wobei die Gewichtung der sektorspezifischen NAIRUs der sektoralen Aufteilung der Beschäftigung mit der Form… entsprechen könnte. Dabei stellen a, b und c die jeweiligen Anteile des Sektors an der Gesamtbeschäftigung dar. Eine Veränderung der volkswirtschaftlichen NAIRU wäre somit auch durch strukturelle Verschiebungen innerhalb der Volkswirtschaft denkbar. Von diesem Gedankengang soll aber aus Gründen der Einfachheit im weiteren abgesehen werden.Google Scholar
  65. 65.
    Layard und Bean (1989), S. 380.Google Scholar
  66. 66.
    Vgl. Pichelmann und Schuh (1997), S. 13.Google Scholar
  67. 67.
    Vgl. Pichelmann und Schuh (1997), S. 12 f.Google Scholar
  68. 68.
    In diesem Zusammenhang kann festgestellt werden, daß in der Literatur nur wenige Beiträge zu finden sind, die sich mit der statistischen Güte von NAIRU-Schätzungen auseinandersetzen. Oftmals werden NAIRU-Werte unkommentiert oder scheinbar unreflektiert verwendet, ohne auf die Probleme bei der Berechnung einzugehen. Als Ausnahmen sind hier Fuhrer (1995), King, Stock und Watson (1995), Staiger, Stock und Watson (1996) sowie Côté und Hosdand (1994) zu nennen, die sich explizit mit der statistischen Güte von NAIRU-Schätzungen beschäftigen.Google Scholar
  69. 69.
    Dies dürfte hauptsächlich daran liegen, daß gerade die zweite Methode zu sehr plausiblen und verläßlichen Ergebnissen für die USA führt, was für andere Volkswirtschaften nicht behauptet werden kann; vgl. dazu auch Tab. 6.8.Google Scholar
  70. 70.
    Dieser Lösungsansatz findet sich beispielsweise bei Elmeskov (1993), S. 94.Google Scholar
  71. 71.
    In den Fällen, in denen der Johansen-Test die Nullhypothese einer nichtexistierenden Koin-tegrationsgleichung ablehnt, sind die Zeitreihen — je nach Spezifizierung des Dicky-Fuller-Testes — teilweise von einer unterschiedlichen Ordnung integriert. Zumindest ist es nicht möglich, in jedem Fall die gleiche Integrationsordnung auf dem gleichen Signifikanzniveau nachzuweisen. Diese scheinbare Inkonsistenz hängt mit dem unterschiedlichen Testaufbau der beiden Tests zusammen und ist ein Ausdruck dafür, daß hier in einigen Zeitreihen „Grenzfälle“vorliegen, die eine ökonometrische Einschätzung im Rahmen der Kointegrationstheorie erschweren. Allerdings dürfen die Ergebnisse der Kointegrationstests nicht überinterpretiert werden, da der betrachtete Zeitraum sehr kurz ist.Google Scholar
  72. 72.
    Hier wurde in der Kointegrationsgleichung und der Test-VAR eine Konstante, aber kein Trend unterstellt.Google Scholar
  73. 73.
    Dies äußert sich auch bei der Durchführung des Dicky-Fuller-Tests, wo allerdings je nach Spezifikation des Testes in vielen Fällen keine eindeutigen Ergebnisse erzielt werden können.Google Scholar
  74. 74.
    Für die daraus resultierenden großen Konfidenzintervalle bezüglich der berechneten NAIRU-Werte siehe auch Europäische Kommission (1995), S. 148.Google Scholar
  75. 75.
    Vgl. dazu auch Europäische Kommission (1995), S. 148.Google Scholar
  76. 76.
    Das gilt insbesondere dann, wenn die Stützzeiträume eher kurz gewählt werden, was bei einer solchen Vorgehensweise aber durchaus sinnvoll erscheint.Google Scholar
  77. 77.
    Eine Logarithmierung würde dann sinnvoll sein, wenn der Grundzusammenhang zwischen abhängiger und unabhängiger Variable dergestalt wäre, daß durch eine Logarithmierung der Zusammenhang linearisiert werden kann. Beispielrechnungen zeigen aber, daß bei den hier verwendeten Datenreihen i.d.R. keine Verbesserung der Modellgüte erzielt werden kann. Zudem entsteht bei der Logarithmierung der Daten speziell hier das Problem, daß viele Werte im negativen Bereich sind und somit nicht logarithmiert werden können. Will man auf diese Daten nicht verzichten, muß eine lineare Transformation vorgenommen werden, mit der alle Daten zunächst in den positiven Bereich „gehoben“werden. Diese Daten können dann zwar logarithmiert werden, nur ändert sich dann automatisch der Regressionskoeffizient und damit der θ-Wert, da aufgrund der Logarithmierung der transformierten Werte die transformierten Werte in keinem linearen Verhältnis mehr zu den Werten vor der Transformation stehen, so daß sich in der Regressionsgleichung nicht mehr nur die Konstante ändert.Google Scholar
  78. 78.
    Vgl. Elmeskov, J. (1993), S. 95.Google Scholar
  79. 79.
    Für Finnland wird abweichend davon ein Wert von λ = 20 verwendet, um den exogenen Schock Anfang der 90er Jahre und die dadurch stark gestiegene NAIRU besser abbilden zu können. Insgesamt bleibt trotz der Empfehlungen von Hodrick und Prescott festzuhalten, daß die Wahl des Dämpfungsparameters einer gewissen Willkür unterliegt, und die Endergebnisse abhängig von der Wahl von X leicht unterschiedlich ausfallen können. Da aber auch bei Verwendung extremer Werte für λ im Rahmen von Sensibilitätsanalysen nur selten Schwankungen von mehr als +/- 0,25% bei der NAIRU beobachtet wurden, scheint die Verwendung dieser Glättungsmethode gerechtfertigt, zumal sie bei derartigen Berechnungen international üblich ist.Google Scholar
  80. 80.
    Im Vergleich zu den vorherigen Tabellen werden die Werte für 1986 und nicht für 1985 miteinander verglichen, da für das Jahr 1985 keine NAIRU bzw. NAWRU-Werte vorliegen.Google Scholar
  81. 81.
    Vgl. OECD (1997b) S. 100 und OECD (1997c) S. 116 und 124.Google Scholar
  82. 82.
    Giorno et al (1995), S. 179.Google Scholar
  83. 84.
    Vgl. zu diesem Verfahren beispielsweise Brück (1997), S. 111 f.Google Scholar
  84. 85.
    Vgl. Brück (1997), S. 111ff.Google Scholar
  85. 86.
    In den meisten Fällen einer fehlenden Kointegration war die Integration der Inflation von einem Grad geringer integriert als die Zeitreihe der Arbeitslosigkeit.Google Scholar
  86. 87.
    Es sei darauf verwiesen, daß aufgrund der Verwendung einer endogen verzögerten Variable als erklärende Variable die Durbin-Watson-Statistik systematisch gegen 2 verzerrt ist.Google Scholar
  87. 88.
    Eine Ausname von dieser Regel wäre nur dann möglich, wenn die Inflation ständige (i.d.R. gleichgerichtete) Veränderungen erfahren würde, was langfristig extreme Inflations- oder Deflationswerte zur Konsequenz hätte. Dies läßt sich aber in keinem Land beobachten, siehe dazu auch die Abb. 6.22–6.41.Google Scholar
  88. 89.
    Zudem muß auch hier darauf hingewiesen werden, daß aufgrund des kurzen Stützzeitraumes für die Feststellung einer Kointegrationsbeziehung die Ergebnisse nicht überbewertet werden dürfen, da der verwendete Test aufgrund der relativ geringen Menge an Datenpunkten nicht in jedem Fall zwischen stochastischen sowie kurzfristigen Abweichungen von der Gleichgewichtsbeziehung und fundamentalen Abweichungen davon unterscheiden kann.Google Scholar
  89. 90.
    Vgl. Douglas, Stock und Watson (1996), Table 1 (Anhang ohne Seitenangabe).Google Scholar
  90. 91.
    Diese Angaben sind abhängig von der jeweiligen Spezifizierung des Modells. Staiger, Stock und Watson (1996) geben insgesamt eine große Anzahl von verschiedenen NAIRU-Werten und dazugehörigen Konfidenzintervallen an, je nachdem mit welcher konkreten Spezifizierung des Modells gearbeitet wurde. Eine Übersicht über die geschätzten NAIRU-Modelle und deren jeweilige Spezifikationen sowie Ergebnisse und Konfidenzintervalle findet sich bei ihnen in Tabelle 1 — Tabelle 10. (Bei Verwendung des oben dargestellten Grundmodells der Berechnung ergibt sich ein NAIRU-Wert von 6,8 für 1990, wenn als Stützzeitraum 1985–1995 herangezogen wird; eigene Berechnung.)Google Scholar
  91. 92.
    In anderen Ländern, die durch stärkere Hysteresis- oder Persistenzeffekte geprägt sind, ist es aber durchaus denkbar, daß die Verwendung der „Spline-NAIRU“prinzipiell zu einer Verkleinerung der Konfidenzintervalle führt.Google Scholar
  92. 93.
    Staiger, Stock und Watson (1996), S. 2.Google Scholar
  93. 94.
    In diesem Zusammenhang stellt sich grundsätzlich die Frage nach einem „optimalen“Stützzeitraum. Eine derartige Frage läßt sich nicht pauschal beantworten; in vielen ökonometrischen Untersuchungen wird allerdings darauf geachtet, daß im Stützzeitraum mehrere vollständige Konjunkturzyklen abgebildet werden, um so asymmetrische Effekte im Konjunkturverlauf zu neutralisieren. Dieses Verfahren ist hier allerdings nicht durchführbar, weil das für jedes Land nach einem individuell abgestimmten Stützzeitraum verlangen würde. Diese Unterschiedlichkeit der Stützzeiträume wäre aber insofern unsystematisch, da dann in späteren Kapiteln auf unterschiedlichen Stützzeiträumen basierende Berechnungen in Relation zu Ausgestaltungsmerkmalen von Arbeitsmarktordnungen zu einem gegebenen Zeitpunkt gebracht würden. Aus diesem Grund werden für alle Länder gleiche Stützzeiträume verwendet.Google Scholar

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© Deutscher Universitäts-Verlag GmbH, Wiesbaden 2001

Authors and Affiliations

  • Christian Jasperneite

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