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Determinanten der Verschuldung

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Part of the Reihe Gesellschaftspolitik und Staatstätigkeit book series (GESPOL, volume 11)

Zusammenfassung

Nachdem im zweiten Kapitel die einzelnen Variablen eingeführt und definiert, im dritten Kapitel die Theorien der Verschuldung behandelt und im vierten Kapitel die Verschuldung deskriptiv untersucht wurde, sollen nun die empirischen Untersuchungen präsentiert werden. In den Kapiteln drei und vier wurden bereits statistische Untersuchungen präsentiert. Die dort vorgestellten Ergebnisse werden nicht noch einmal wiederholt. Allerdings können einzelne Variablen in multivariaten Gleichungen wieder auftauchen, ebenso bei der Bewertung und Interpretation von einzelnen Variablengruppen. Wegen der Variablen-und Datenfülle kann nicht jede empirische Information genannt werden, weshalb selektiv vorgegangen wird und nur die wirklich relevanten Ergebnisse vorgestellt werden. Diese müssen zudem theoretisch erklärbar oder zumindest kausal begründbar sein.

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Literatur

  1. 86.
    Es gibt verschiedene Möglichkeiten, um eine Verletzung dieser Annahme herauszufinden: I) die Fechnersche Lageregel, bei der ein Vergleich von Modus, Median und arithmetischem Mittel durchgeführt wird. 2) Die Inspektion von graphischen Darstellungsmöglichkeiten der explorativen Datenanalyse wie Stem-and-Leaf-Diagramme, Boxplots und Histogramme (mit überlagerter Normalverteilungskurve). 3) Die Kontrolle univariater Statistiken wie Schiefe (Skewness) und Wölbung (Kurtosis). 4) Die Durchführung von Normalverteilungsplots. 5) Spezielle statistische Tests auf Normalverteilung.Google Scholar
  2. 87.
    Die geschätzten Regressionskoeffizienten sind aber trotzdem “BLUE” (_ “best linear unbiased estimators”), das heißt, sie liefern immer noch nach der Methode der kleinsten Quadrate die besten Schätzwerte. Dies hat zur Folge, daß eine Prognose durch die vorliegenden Koeffizienten nicht beeinträchtigt wird. 1st das Ziel der Untersuchung dagegen die Erklärung von Phänomenen, hat der Verlust von Signifikanz eine fatale Wirkung, da die Erklärungskraft der Modelle zurückgeht (vgl. Berry und Feldman 1985: 33ft).Google Scholar
  3. 88.
    Generell liegt Autokorrelation vor, wenn die Abweichungen von der Regressionsgeraden (hier der Trendgeraden) nicht mehr zufällig sind, sondern einer Systematik unterliegen. Neben der Ermittlung von Durbin-Watsons d kann man die Autokorrelation durch bloße Inspektion des Residualplots entdecken. Beim Durbin-Watson-Test wird, wie bei den anderen statistischen Tests, eine Prüfgröße ermittelt, der empirische d-Wert. Dieser d-Wert wird mit den theoretischen Werten der Durbin-Watson Tabelle verglichen. Es kann sowohl positive als auch negative Autokorrelation geben. Die Durbin-Watson-Tabelle weist zwei unterschiedliche d-Werte aus: du (für Untergrenze) und do (für Obergrenze). Die Annahme-Google Scholar
  4. 89.
    Andere Ausgabenbereiche als die genannten werden auf Grund der begrenzten Datenverfügbarkeit nicht betrachtet.Google Scholar
  5. 90.
    Im Gegensatz dazu sind für die Zinsausgaben und die verschiedenen Zinsquoten hohe Korrelationen mit den Schuldenstanden und Defizitquoten festzustellen, was nicht erstaunt, da ein hoher Schuldenstand hohe Zinszahlungen nach sich zieht (vgl. Kapitel 4).Google Scholar
  6. 91.
    Die partiellen Korrelationen wurden für die verschiedenen Indikatoren der parteipolitischen Zusammensetzung von Regierungen berechnet (LEFTPRIT, LEFTPRIM, KABLEFTA, KABLEFTB, CPG, PARTZUS). Dieser Effekt ist stabil und ebenso für die unterschiedlichen Operationalisierungen der abhängigen Variablen nachzuweisen.Google Scholar
  7. 92.
    Bei 21 Ländern und 8 verschiedenen Ausgabengrößen macht dies 168 Regressionsschätzungen. Abhängige Variablen waren die Defizitquoten des Zentralstaates.Google Scholar
  8. 93.
    Waren die entsprechenden Korrelationen des Pro-Kopf-Bruttoinlandsproduktes zu Beginn der siebziger Jahre noch recht hoch (Ober r =0,6), so liegen sie nun deutlich niedriger (zwischen 0,4 und 0,5).Google Scholar
  9. 94.
    Die Fine Gael in Irland wird in einigen Studien (Lane, McKay und Newton 1991: 129, Lane und Ersson 1991: 104) als religiöse Partei klassifiziert, während sie in anderen Studien nicht als solche behandelt wird. Ein Indikator für die Klassifikation als “religiose Partei” ist ihre Zugehörigkeit zu der christdemokratischen Fraktion im Europäischen Parlament.Google Scholar
  10. 95.
    l.athoiiismus ist in diesen einlieidicl.AadioTischen Ländern so selbstverständlich, dab eine christdemokratische Partei fast überflüssig scheint. Christlich-katholisches Gedankengut wird von allen bürgerlichen Parteien selbstverständlich vertreten.Google Scholar
  11. 96.
    Insofern ist es nicht erstaunlich, daß das Bruttosozialprodukt pro Kopf in katholischen Ländern geringer ist als in protestantisch geprägten Ländern.Google Scholar
  12. 97.
    Dieser asketische Sparzwang ist mittlerweile auch nicht mehr das, was er einmal war. Zumindest ist kein statistischer Zusammenhang zwischen den religiösen Variablen und den durchschnittlichen Sparquoten mehr festzustellen, was, gemessen an der Theorie von Weber, ein sehr überraschendes Ergebnis ist.Google Scholar
  13. 98.
    Bemerkenswerterweise untersuchen Grilli et al. (1991) jedoch Dänemark, das von allen skandinavischen Ländern die höchste Schuldenquote hat. Die Autoren geben keine Gründe für das Weglassen dieser 3 Falle an, so daß der Vorwurf einer bewußten Manipulation naheliegt, zumal die Datenverfügbarkeit für diese Lander und die untersuchte Größe sehr gut ist.Google Scholar
  14. 99.
    Ein ökologischer Fehlschluß ist dann gegeben, wenn auf der Aggregatdatenebene fehlerhafte Schlußfolgerungen gezogen werden, die sich auf das Individualverhalten der Mitglieder der betrachteten geographischen Einheit beziehen.Google Scholar
  15. 100.
    Der Hebel-Wert eines Falles beschreibt den Effekt des beobachteten auf den vorhergesagten Wert. Er kann zwischen 0 und (N-1)/N liegen. Für den untersuchten Zusammenhang (TOTDEF8 und EXT80 90) liegen für alle Länder, außer Italien, die Hebel-Werte unter 0,1. Der Wert für Italien liegt bei 0,57 und ist sehr groß, was sich in der Inflation des Korrelationskoeffizienten manifestiert. Bei einer bivariaten Regression sind Fälle mit Hebelwerten größer 2/N bedenklich. Für Italien übersteigt dieser Wert die Grenze rund um das Fünffache.Google Scholar
  16. 101.
    Klientel zu vermindern. Die Wählerbasis bürgerlicher Parteien profitiert dabei mehr von Steuersenkungen (vgl. Kapitel 3.2.4). Bemerkenswert ist, daß Adolf Wagner schon früh (1897) diesen Zusammenhang erwähnt hat. Vor allem die unteren Einkommensklassen sieht er bei einer Schuldenfinanzierung im Vergleich zu einer Steuerfinanzierung als relativ schlechter gestellt (Wagner 1980, zuerst 1897: 262f.). Steinmo (Steinmo 1995) gibt in seiner historischen Untersuchung der Steuerpolitik in den USA zahlreiche Beispiele für diese unterschiedlichen Interessenlagen. Er schreibt (Steinmo 1995: 309): „The politics of taxation in the US at the turn of the 20th century was both a politics of class and a politics of region.“102 Für Schweden untersucht Schick (Schick 1993) ebenfalls diesen Zusammenhang und findet bestätigende Befunde.Google Scholar
  17. 102.
    Natürlich haben untere Einkommensschichten auch ein Interesse, wenig Steuern zu bezahlen, bei einem gleichzeitigen Maximum an bereitgestellten öffentlichen Gütern. Es geht hier daher um eine relative Bewertung der beiden Instrumente.Google Scholar
  18. 103.
    Alesina und Rosenthal (1995) untersuchen in einer neuen Studie explizit die Auswirkungen von “divided governments” auf makroökonomische Leistungsprofile.Google Scholar
  19. 104.
    Berlin wurde aus der Untersuchung ausgeschlossen, da die relativ niedrige Pro-Kopf-Verschuldung durch die hohen Zuweisungen aus dem Bundeshaushalt zustandekommt und deshalb die statistischen Ergebnisse nicht valide sind.Google Scholar
  20. 105.
    Die Definition dieser Variable entspricht der Variablen PARTZUS im internationalen Vergleich.Google Scholar
  21. 106.
    Die Berechnung dieser Indikatoren beruht auf der Auswertung verschiedener Datenhandbücher und Publikationen zu der Zusammensetzung der Länderregierungen (Storbeck 1970, Storbeck 1973, Fischer 1990, Schuttemeyer 1990, Fischer Weltalmanach, Keesings Archiv der Gegenwart). Dort wo es Unklarheiten gab, wurden Informationen von den Staatskanzleien der Bundesländer besorgt.Google Scholar
  22. 107.
    Es sei noch einmal explizit darauf hingewiesen, daß sich im internationalen Vergleich kein politischer Konjunkturzyklus feststellen läßt. Auch bei Anwendung eines solchen Mittelwertvergleichs stellen sich keine Ergebnisse ein, die eine solche Hypothese stützen. Dies gilt ebenso für die Differenzierung nach den Parteienfamilien.Google Scholar
  23. 109.
    Es handelt sich hier um eine Tendenzaussage, das heißt, das System bewegt sich “in Richtung hin” zu dem beschriebenen Effekt. Die mögliche Schlußfolgerung, die untersuchten Länder mit niedriger politischer Stabilität stünden vor einem Regimewechsel, ist jedoch falsch.Google Scholar
  24. 110.
    Bei der Variablen ALESINA ist darauf zu achten, daß niedrige Werte eine hohe Stabilität anzeigen, weshalb das Vorzeichen der Regressionskoeffizienten abweicht.Google Scholar
  25. 112.
    Diese Größe wird ’über die Anzahl der in der Industrie durch Streik verlorenen Arbeitstage, bezogen auf die Bevölkerung, berechnet.Google Scholar
  26. 113.
    Weitere Ausnahmen sind die Variablen POLLIP und POLROUB, die die Starke der Regierung messen. Hier weisen hohe Werte Variablen auf eine schwache Regierung hin.Google Scholar
  27. 114.
    Streng genommen sind Signifikanztests wie der F-Test und der t-Test nur für Stichproben zulässig. Sie haben sich jedoch auch als Prüfstatistiken für die Untersuchung von Aggregatdaten durchgesetzt.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 1996

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