Guten Morgen, meine Damen Tim. Haben Sie Fragen zur gestrigen Vorlesung?
Wir haben gestern eigentlich das erste Mal eine empirische Anwendung gemacht,
indem wir wirklich formale, statistische und ökonometrische Methoden benutzt haben,
um eine bestimmte Implikation des soloischen Wachstumsmodells zu testen,
nämlich die Implikation, dass es Konvergenz in diesem Modell geben sollte,
in der einfachsten Ausprägung absolute Konvergenz.
Darüber haben wir gesprochen,
dann am Ende der Vorlesung habe ich übergeleitet zu bedingter Konvergenz,
das sehen Sie hier im Augenblick noch einmal reduziert.
Ich möchte nur ein bisschen vielleicht wahrnimmt darauf hinweisen,
dass diese empirischen Anwendungen natürlich schon zentraler Stoff der Vorlesung sind und dass ich das auch prüfe.
Manchmal gibt es so die Haltung unter den Studenten,
die denken, ja, dieses empirische Zeugs,
das wird schon nicht dran sein und in der Klausur fragt er bestimmt nach den Formeln,
dem ist nicht so, nicht?
Also das müssen sie schon auch lernen und das sollten sie können,
sowohl in der mündlichen als auch in der schriftlichen Prüfung
habe ich das schon abgefragt und das kann
auch wieder vorkommen
Was wir gestern uns überlegt haben, war, dass man eine gewisse Vorsicht walten lassen muss,
wenn man die Implikationen bistolischen Wachstumsmodells versucht zu testen.
Sie haben gesehen, dass renommierte Wirtschaftswissenschaftler wie Baumull nicht davor gefeit sind,
über Falschstricke zu stolpern, die die empirische Analyse dort gespannt hat.
The Long hat einige von diesen Falschstricken ans Tageslicht gebracht und wir haben auch gesehen,
dass wenn man also diese Stichprobenverzerrung berücksichtigt, die sich daraus ergibt,
dass Baumull an einen Stichprobenauswahlproblem gehabt hat, in dem Sinne,
dass ihr sich sicherlich unbeabsichtigt, diejenigen Länder untersucht hat,
die eine größere Wahrscheinlichkeit hatten, zu konveragieren.
Und wenn man berücksichtigt, dass es Messfehler geben kann in den Daten,
dass die Daten also nicht immer dem entsprechen,
was man von der Theorie her eigentlich ganz gerne haben würde,
sondern dass das irgendwie nur Approximationen,
fehlerbehaftete Approximationen an die Ware zugrunde liegende Struktur sein können,
dann kann es also vorkommen, dass Ergebnisse,
die man für sehr gut gesichert und unumstößlich scheinbar unumstößlich hält,
dass diese Ergebnisse tatsächlich außerordentlich labil sind und möglicherweise sogar sich nicht erhalten,
wenn man für die Fehler,
die in der Analyse gemacht worden sind,
Ich hatte ihn ja gesagt, Baumoll hat sein Papier veröffentlicht,
ich glaube 1986 im American Economic Review,
der Kommentar von The Long erschienen 1988, zwei Jahre später.
Und dazu gibt es auch eine Replik von Baumoll,
in der Baumoll im Wesentlichen sagt, dass The Long recht hat.
Die habe ich ihnen also nicht weiter zitiert,
diese Kritik, sie können die aber nachlesen,
ist im selben Heft wie die Kritik von The Long und Baumoll
gibt es halt zu.
Das sind einfach Fehler,
die ihm dort unterlaufen sind
Nun ist es aber eben nicht so, dass das,
was The Long als Kritik herausgearbeitet hat,
nämlich Korrekturen für das Stichprobenauswahlproblem und die Messfehler,
die bei der Ermittlung des Anfangseinkommens zu vermuten sind,
führen zu einer Umkehrung der baumoltischen Ergebnisse dahingehend,
dass wir keine signifikante Konvergenz beobachten, dass diese Kritik an sich unumstößlich ist.
Es ist eben so, ich weiß nicht,
ob sie so ein bisschen mal sich mit Wissenschaftsphilosophie beschäftigt haben und
Popper gelesen haben oder über Popper gelesen haben und das Prinzip von Popper durchdacht haben,
dass es im Grunde genommen immer nur Hypothesen gibt,
die die Wissenschaft weiterbringen und eine Hypothese so lange als richtig gelten soll,
wie sie nicht falsifiziert worden ist.
Die Hypothese von Baumoll wäre,
dass es Konvergenz gibt und diese Hypothese hat er versucht zu falsifizieren,
indem er eine Regression geschätzt hat und hat mit dieser Regression
die Hypothese nicht falsifizieren können,
sodass er zu dem Schluss gekommen ist,
die Hypothese ist richtig oder muss im Augenblick
als richtig gelten
Was Long gemacht hat, ist, dass er versucht hat, diese Hypothese zu falsifizieren.
Und er hat eine bestimmte statistische Evidenz zutage gefördert, die besagt,
dass die Hypothese von Baumel oder die Hypothese des Soloschen Wachstumsmodells,
dass es Konvergenz gibt, dass die falsch ist.
Nun, falsifizieren kann man eigentlich nur dann, wenn man davon ausgeht,
dass das, was falsifiziert wahr ist. Das heißt,
man müsste sozusagen sagen, man verifiziert erstmal einen bestimmten Tatbestand,
den man benutzt, um etwas anderes zu falsifizieren.
Aber nach der popperischen Wissenschaftsphilosophie kann man ja nicht sondern das,
was als Verifikat dient, was als, nein,
was als Falsifikat dient, das ist selbst wiederum erstmal nur eine Hypothese,
die als wahr angenommen wird,
weil sie im Augenblick noch nicht falsifiziert worden ist.
Ich weiß nicht, ob sie mir da folgen können. Was ich sagen will,
ist, das, was The Long hier aufgestellt hat,
ist seinerseits nur eine Hypothese, die getroffen wird unter bestimmten Annahmen,
nämlich unter den Annahmen, das ist absolute Konvergenz gibt.
Nur dann, wenn das richtig ist,
dass es absolute Konvergenz, nein, Entschuldigung,
du solltest nicht sagen,
dass das Konzept der absoluten Konvergenz das Jenie ist,
was zu testen ist
Dann stellte Long fest, dass es nicht richtig ist.
Diese Konvergenz zu konstatieren. Das heißt, ja,
falsifiziert dann aufgrund seiner empirischen Befunde das, was Baumol behauptet hat.
Aber man kann natürlich auch das, womit The Long falsifiziert,
angreifen und sagen, es ist gar nicht klar,
ob das stimmt, was The Long unterstellt hat.
Und The Long hat in dem,
was ich Ihnen im Augenblick präsentiert habe, unterstellt,
das absolute Konvergenz sozusagen, das richtige Konzept ist, was man hier testen soll.
Das kann man aber angreifen. Man kann sagen,
vielleicht ist das, was wir hier besprochen haben, gar nicht geeignet,
um unter dem Blickwinkel der Absicht absoluten Konvergenz getestet zu werden.
Sondern man muss vielmehr bedingte Konvergenz anwenden. Man muss also berücksichtigen,
dass die Staaten, die The Long der Stichprobe hinzugefügt hat,
Staaten sind, die sich in bestimmter Hinsicht unterscheiden von den Staaten,
die bislang in der Stichprobe drin gewesen sind.
Damit hatte ich gestern bereits begonnen, aber gesagt,
es ist ein bisschen auffällig, dass die meisten Staaten in Baumolz Stichprobe,
Demokratien waren und die meisten Staaten, die The Long hinzugefügt hat,
bis zumindest 1970, typischerweise, Diktaturen gewesen sind.
Also, die meisten von Baumolzstaaten waren spätestens ab 1950 ungefähr Demokratien,
denkt man an die Bundesrepublik Deutschland, ja, die Staaten,
die der Long hinzugefügt hat, waren deutlich länger Diktaturen.
Und die Frage ist, ob dieser Unterschied im Regierungssystem
Unterschiede bedingt bezüglich des Steady-State-Kapitalbestands und damit des Steady-State-Einkommens.
Wir haben uns gestern anhand des Beispiels unterschiedlicher Sparquoten angeschaut,
dass dann, wenn es unterschiedliche Sparquoten gibt,
es natürlich unterschiedliche Steady-State-Kapitalbestände und unterschiedliche Steady-State-Einkommen gibt,
sodass es sein kann, dass arme Staaten langsamer wachsen als reiche Staaten.
Nicht deshalb, weil die Konvergenzhypothese per se falsch ist,
sondern deshalb, weil sie einfach zu einem anderen Staty State
konvergieren und sich möglicherweise bereits näher an ihrem Steady State befinden,
als die reichen Staaten, die ebenfalls im Begriff sind,
zu ihrem Staty State zu konvergieren.
Wir werden solches Phänomen haben, dann kann man sich
sehr viele verschiedene Bedingungen überlegen, die dazu führen könnten,
dass die Steady States von unterschiedlichen Staaten unterschiedlich sind.
Ich habe es zunächst mal an den Parametern dargelegt,
die den Staty State im Modell determinieren, neben der Sparquote,
also beispielsweise die Kapitaleinkommensquote, die Bevölkerungswachstumsrate, die Abschreibungsrate,
die Wachstumsrate des technischen Wissens und ähnliche Parameter.
Aber natürlich kann man auch Größen nehmen, wie beispielsweise das Regierungssystem eines Staates.
Eine Größe, die im Modell aus Gründen der Vereinfachung nicht
erwähnt ist. Von der es aber durchaus plausibel ist,
dass das irgendwo eine Head-Terogenität innerhalb der Staatengruppe bedingt.
Und nun könnte also im Prinzip Baumol herkommen und sagen,
das, was The Long gemacht hat,
ist seinerseits falsch und er falsifiziert das,
womit Baumol selbst falsifiziert worden ist, indem er sagt,
das ist gar nicht die richtige Art und Weise,
mit diesen Daten umzugehen.
Weil nämlich die Staatengruppe jetzt zu Heterogen geworden ist
Das heißt, Baumel könnte versuchen, Delonce-Angriff zu parieren,
indem er sagt, The Long kontrolliert nicht angemessen dafür,
dass die jetzt heterogener gewordene Staatengruppe unterschiedliche Steady State-Einkommen hat.
Und Baumel könnte versuchen zu zeigen,
dass wenn man für diese unterschiedlichen Zertistität-Einkommen kontrolliert ist,
dann der Befund der Konvergenz wieder aufgerichtet werden kann,
den er ursprünglich gehabt hat.
Sodass er dann sagen würde, der Delong macht zwar viel Wind,
aber letzten Endes kommt doch das raus, was ich gefunden habe.
Ungeachtet der Tatsache, dass ich das mal falsch gemacht habe,
aber trotzdem ist es richtig, was ich behauptet habe.
Nun, diese Kritik Baumolz hat Baumel nicht geäußert,
weil Delong sie antizipiert hat und gesagt hat,
das muss ich erstmal sozusagen auch absichern.
Ob es nicht daran liegt, dass die Staaten unterschiedliche Satissate-Einkommen haben.
Wenn ich hier damals Befund angreifen und in Frage stellen kann.
In der Tat untersucht The Long, falls ihr den Artikel
inzwischen gelesen habt, eine ganze Reihe von konditionierenden Variablen,
die eventuell geeignet sind, unterschiedliche Steady-State-Einkommen zu erklären.
Und ich werde jetzt nur zwei davon herausgreifen.
Über Demokratie habe ich schon geredet oder ein bisschen geredet.
Ich werde vielleicht noch ein bisschen mehr darüber reden. Der zweite Gesichtspunkt,
den The Long thematisiert, neben anderen, die ich hier nicht besprechen werde,
ist der der dominanten Religion der dominanten Konfession in dem jeweiligen Land.
Ja, da komme ich dann danach darauf zu sprechen,
nachdem wir hier über die Demokratievariable besprochen haben.
Aber zunächst bei gehen wir also der Hypothese nach, dass vielleicht das,
was ich Ihnen in der letzten Stunde grafisch dargestellt habe,
für den Fall unterschiedlicher Sparquoten auch gelten könnte,
wenn man unterschiedliche Regierungsformen hat, mit der impliziten Unterstellung,
dass Demokratien wirtschaftlich erfolgreicher und effizienter sind als Diktaturen.
Und deshalb starten die diktatorisch regiert werden oder jedenfalls längere Zeit
diktatorisch regiert worden sind als andere Stadten in der Stichprobe,
dass die ein niedrigeres Staty State Einkommen haben.
Wir erinnern uns ja daran, die Stichprobe von Baumol, die ging bis
1979. Wenn also Starten bis mindestens 1970 diktatorisch gewesen sind,
dann wäre sozusagen der größte Teil des Beobachtungszeitraums,
der in unserer Stichprobe untersucht wird,
unter Regime entstanden,
die undemokratisch gewesen sind
So, und jetzt machen wir das. Also mal,
wir gehen wieder zurück zu den 22 Staaten,
die The Long untersucht hat, von denen wir jetzt wissen,
dass etliche von diesen Staaten eben Diktaturen gewesen sind,
problematisch, wie ich Ihnen schon sagte,
sind insbesondere Argentinien, was eine rechtsgerichtete Militärdiktatur hatte,
Chile, was das ebenfalls hatte unter Pino-Chat,
die DDR war nicht so problematisch, hat er ebenfalls die Diktatur eindeutig,
war aber gar nicht so außerhalb der Baumelschen Punktwolke liegend,
Portugal hatte eine rechtsgerichtete Militärdiktatur bis 1900 74,
glaube ich,
und Spanien ebenfalls.
Ja, also Spanien ein bisschen länger, Franco ist 1975
gestorben und dann demokratisierte sich das so langsam. Problematisch,
wie wir gesehen haben, sind insbesondere Argentinien, Chile und Portugal,
die den Befund von Beta-Konvergenz eben erschweren oder dazu führen,
dass Beta-Konvergenz nicht mehr signifikant ist, sodass wie jetzt der Frage nachgehen wollen,
ob die Diktaturen prinzipiell langsamer wachsen als die Demokratie.
Hier ist nochmal das Bild dazu, was ich Ihnen gestern gezeigt habe,
wo Sie diese drei Staaten nochmal deutlich außerhalb der sonstigen Punktwolke sehen,
denken Sie sich die mal weg, nicht wahr,
dann wäre der Rest hier naja, über Irland kann man reden,
nicht wahr, aber das hier übrigens auch noch Australien,
dürfen wir nicht vergessen.
Der Rest hier, der wäre also doch relativ stark negativ, korreliert.
Was kann man eigentlich da so machen, um Demokratie angemessen zu messen?
Nun, es ist ja nicht so wie bei der Sparquote,
dass wir einfach den Grad der Demokratisierung eines Landes quantifizieren können.
Die Sparquote können wir einfach messen,
indem wir beispielsweise die Ersparnis teilen durch das Einkommen oder
die Investitionen teilen durch das Einkommen, dann wissen wir,
welcher Prozentsatz des Einkommens wird gespart, beziehungsweise investiert.
Bei der Demokratie geht das nicht so, da können wir wirklich sagen,
gut, wir unterscheiden dann eben zwei Klassen von Staaten,
solche, die Jahre 1950 demokratisch waren und solche,
die im Jahr 1950 Diktaturen waren, beispielsweise.
Und dazu, um die dann zu unterscheiden, verwendet man
eine sogenannte Dummy-Variable. Das ist dann eine Variable,
die sagt uns beispielsweise, wir setzen die Variable auf eins.
Wenn das Land in dem entsprechenden Stich,
in dem entsprechenden Zeitraum demokratisch regiert worden ist.
Sie sehen das jetzt hier in dieser Definition der Dummy-Variable für Demokratie,
geführen eine Variable X11 für jedes Land I.
Und diese Variable nimmt den Wert eins an,
wenn das Land I im Zeitraum 1950 bis 1980 demokratisch regiert
worden ist und nimmt den Wert null an,
wenn das nicht der Fall ist
Das bedeutet also, normalerweise schätzen wir in dem Regressionsansatz irgendwie
eine Konstante. Und jetzt kommt praktisch für diejenigen Länder,
die demokratisch sind, noch eine weitere Konstante hinzu.
Oder andersrum gesprochen, das führt dazu, dass wir zwei Konstanten schätzen.
Eine Konstante wird geschätzt für die demokratische regierten Länder und
eine Konstante wird geschätzt für die undemokratisch regierten Länder.
Würden Sie Ihre Gespräche mal einstellen, bitte? Ja,
Sie. Okay. Für die undemokratische Schätzen regierten Länder,
also eine zweite Konstante geschätzt. Und das gibt dann die Möglichkeit,
da die Konstante ja die Wachstumstrate erklären soll,
die Regression so zu gestalten,
dass beispielsweise demokratisch kregierte Länder eine höhere Wachstumsrate haben im Mittel,
als undemokratisch regierte Länder, weil sie eben beispielsweise eine höhere Konstante zugewiesen bekommen,
als undemokratische Rehetelländer.
Also das Erlaubnis, das zu unterscheiden, wie stark der
Unterschied zu unterscheiden, wie das Regierungssystem eines Landes ist.
Und jetzt macht der Delong das und führt also eine solche
Demokratie-Dummy ein. Hier sehen Sie den Koeffizienten dieser Demokratie-Dummy,
reden wir vielleicht zunächst mal darüber. Sie sehen,
das sind ja wieder diese unterschiedlichen Roos für die Messfehler,
die er dort benutzt.
Diese Koeffizienten für die Demokratie-Dummy haben hier überwiegend jedenfalls am Anfang
einen Wert zwischen 0,04 und
Was bedeutet das? Nun, das ist ja der Koeffizient,
mit dem der Regressor 1 multipliziert wird,
bei den Ländern, die demokratisch regiert werden.
Das bedeutet also, es kommt zu der normalen Konstanten,
die in der Regression geschätzt wird,
für die Demokratien noch einmal etwas Positives zu dieser Konstanten hinzu.
Sodass also diese positive Schätzung hier besagt,
die Wachstumsrate demokratischer Länder ist im Prinzip um
zwischen 0,4 und 0,5 höher als die Wachstumsrate von Diktaturen
Wenn wir das Roh hier auf zwei setzen, dann wird
die Wachstums-, diese Dummy-Variante mit einem niedrigeren koeffizienten geschätzt.
Wenn das Rohga unendlich ist, was eben einfach nur ein extremer Wert ist,
der nicht wirklich realistisch ist, ist immer noch positiv,
aber ziemlich klein. Alle Koeffizienten, die mit dieser Demokratie-Dummy-Variablen
sind hoch signifikant in der Regression von The Long.
Das heißt, die gelten als statistisch gut abgesichert hier.
Und jetzt müssen wir uns fragen, was bedeutet das jetzt
für unser Better? Das geschätzte Better hier, Betterdach,
das sagt uns ja, haben wir Konvergenz oder haben wir
nicht Konvergenz?
Oder sollte es
uns zumindest sagen
Nun betrachten wir zunächst den Fall, den Baumol geschätzt hat,
wo wir davon ausgehen, dass es keine Messfehler bei der Ermittlung des Anfangseinkommens gibt, also rohgleich null.
Da schätzen wir jetzt wieder minus 0,81, wach 2,
mit einem Standardfehler von 0,28. Das heißt, dieser koeffizient hier,
der hat eine T-Statistik von deutlich über 3, ist also hochsignifikant,
liegt auch gar nicht so ganz weit weg von dem Wert,
den Baumol geschätzt hat,
war ja minus eins.
Also minus 0,82 in diesem Fall. Das heißt,
diesen Wert hier würde man wieder auffassen als Evidenz dafür,
dass es Kontagenz gibt
Wie sieht es aus, wenn wir jetzt anfangen,
Messfehler bei der Ermittlung des Anfangseinkommens zu berücksichtigen,
zunächst mal sozusagen noch einen relativ kleinen Messfehler,
dann liegt der koeffizient bei minus 0,74, bestandard wieder von 0,2,
die T-Statistik ist immer noch oberhalb von 3,
also auch hier würden wir sagen, klare Evidenz für Konvergenz.
Wie sieht es aus mit O gleich 1,
der Benchmark-Fall, den The Long besonders hervorhebt,
da ist der koeffizient hier minus 0,6, Standardfehler ist 0,21,
ja, ist fast immer noch eine T-Statistik von 3,
also auch das hier ist immer noch statistisch starke Signifikanz,
hohe Signifikanz,
starke Evidenz für Konvergenz
Erst, wenn man sagt, der Messfehler hat eine doppelt so hohe Variante,
wie das sonst die Rauschen in der Ökonomie.
Erst dann kommt man zu Werten, die insignifikant sind.
0,1 ist nicht signifikant von null verschieden, wie sie hier sehen.
Und für Rohgleich unendlich kriegt man ein ziemlich unsinniges Ergebnis in diesem Fall heraus.
Aber also in diesem Bereich bis hin zum Benchmark würde jetzt
The Long möglicherweise wieder schließen müssen. Vielleicht hat der Baumel
doch recht gehabt. Er hat zwar Fehler gemacht, aber das Ergebnis scheint sich jetzt doch zu erhalten. In einer Regression,
in der ich für das Stichprobenauswärtsproblem korrigiere, in einer Regression,
in der ich zumindest für Messfehler einer bestimmten Größenordnung,
bei der Ermittlung des Anfangseinkommens erlaube, Und in einer Regression,
in der ich darüber hinaus eben auch noch konditioniere,
auf unterschiedliche Regierungssysteme und damit dafür kontrolliere,
dass möglicherweise Demokratien über langfristige Zeiträume hinweg schneller wachsen als Diktaturen,
da finde ich Evidenz für Konvergenz,
für bedingte Konvergenz in diesem Fall.
Und dann hätte der Baumol doch nicht so ganz falsch gelegen.
So, jetzt sind wir also so weit,
dass The Long zunächst mal Baumolz Resultat fazifiziert hat und dann seine eigene Falzifikation wiederum falsifiziert hat.
Das Spiel kann man jetzt weiter treiben,
denn The Long hört auch an dieser Stelle nicht auf und sagt,
aber es kann auch sein, dass das, was ich hier mache,
falsch ist und dass das keine geeignete Evidenz ist.
Und welches Argument bringt ihr dafür? Nun,
ihr sagt, Es ist ja nicht so ganz klar,
ob nicht diese Dummy-Variable für die Demokratie,
die ich dort jetzt eingeführt habe, ob die ihrerseits endogen ist.
Was ist damit gemeint, wenn man fragt, ist die Dummy-Variable Endogen?
Nun, Endogen bedeutet, dass die Dummy-Variable ihrerseits abhängig ist von
der Wachstumsrate, mit der eine Ökonomie wächst. Sprich,
kann es nicht sein, dass gerade in Demokratien,
die schneller wachsen, nein, umgekehrt,
da kann es nicht sein, dass gerade in Ökonomien,
die schneller wachsen als andere Ökonomien,
Demokratie sich mit einer höheren Wahrscheinlichkeit
auch entwickelt
Ja, also historisch gesehen würden wir ja sagen,
Demokratien waren relativ seltene Regierungssysteme,
bis hin zur Mitte des 19. Jahrhunderts beispielsweise.
Praktisch bis dahin, wo unsere Stichprobe hier beginnt.
Und dann haben sich viele Länder auf der Welt demokratisiert und
das waren gerade entwickelte Länder, die sich demokratisiert haben.
Es ist ja nicht ganz abwegig zu argumentieren,
dass Demokratisierung eine Folge von wirtschaftlichem Erfolg ist.
Warum? Nun, wenn wir wirtschaftlichen Erfolg haben,
dann werden auch mehr Ressourcen investiert in die Bildung der Bevölkerung.
Und die Gebildete, die Bevölkerung ist,
desto mehr verlangt sie nach Teilhabe an der politischen Macht
Chemie sind nach Teilhabe an der politischen Macht verlangt, desto wahrscheinlicher ist es,
dass sie sich mit diesen Forderungen durchsetzen kann und dass die
Teilhabe der Bevölkerung an der politischen Macht im Sinne eines demokratischen Systems auch tatsächlich institutionalisiert wird.
Über das ganze Mittelalter hinweg haben sich relativ wenig demokratische Mechanismen in den damaligen Gesellschaften verankert,
weil, oder sicherlich war das mit ein Grund bestimmt auch nicht der einzige,
weil es der Bevölkerung an der notwendigen Bildung gemalt hat.
Es hat ja an der Bildung gemangelt überhaupt über staatsphilosophische Ideen nachzudenken,
so wie es Monteski beispielsweise getan hat, darüber nachzudenken, dass das Volk teilhaben könnte an der politischen Willensbildung. Es hat dem Volk an der Bildung gemangelt,
überhaupt kritikfähig zu sein gegenüber einer gegebenen Ordnung,
die sozusagen als gottgegeben angesehen worden ist,
kritikfähig zu sein, auch gegenüber bestimmten Dogmen der Religion,
das kam dann eben erst mit der Reformation und mit der Reformation setzte sozusagen auch eine gewisse Bildung innerhalb der Bevölkerung ein,
weil die Bevölkerung begann die Bibel auf Deutsch zu lesen,
also sozusagen selbst sich Grundlagen des Glaubens erschließen zu können und damit die Grundlage zu legen,
für eine gewisse eigene Kritikfähigkeit gegenüber dem, was früher auf der Basis einer Vulgata,
in einer lateinischen Bibelübersetzung sonst eigentlich nur vom Klerus behauptet worden ist.
Also mit der Reformation begann sozusagen ein gewisser Prozess der Bildung,
der Bevölkerung, die dann später durch reformerische Vorhaben in verschiedenen deutschen Territorien oder auch in Territorien anderen Orts,
denken wir beispielsweise in Preußen, an Friedrich Wilhelm,
den ersten, den Soldatenkönig oder an die Stein-Hartenbergischen Reformen,
die das Bildungswesen beide sehr stark vorangetrieben haben, dazu geführt haben,
dass der Bildungsstand der Bevölkerung immer weiter zugenommen hat,
sodass dann in den frühen Jahrzehnten des 19. Jahrhunderts eben immer stärkere Bestrebungen hinsichtlich Teilhabe an der politischen Macht deutlich geworden sind,
die sich dann ja auch 1848 entladen haben in der Revolution und schließlich dazu geführt haben,
dass eine Verfassung ausgearbeitet worden ist,
die dann zwar nicht umgesetzt werden konnte,
die aber doch ein gewisses Bewusstsein für Demokratie geschaffen hat und schließlich nach etlichen Geburtswehen,
nach einem Weltkrieg und so weiter dazu geführt hat,
dass Deutschland 1919 demokratisch geworden ist.
Ähnliche Entwicklungen in anderen Ländern. Sie kennen das aus dem Geschichtsunterricht,
brauche ich im Einzelnen nicht einzugehen, was sich in Frankreich abgespielt hat,
was sich in England abgespielt hat und so weiter.
Alles das sind sicherlich Entwicklungen, die einhergehen mit wirtschaftlichem Wachstum.
Also zunächst mal ist das korreliert. Was da für welche Entwicklung
kausal ist, ist unklar. Kann man so Apriori nicht sagen,
aber es ist nicht ganz auszuschließen, dass der stärkere wirtschaftliche Erfolg,
das wirtschaftliche Wachstum, dazu beigetragen hat,
dass man auch mehr in Bildung investiert hat und dass die Bildung dann ihrerseits dazu geführt hat,
dass man sich demokratisiert hat.
Nun, wenn das so wäre,
wenn es also so wäre, dass Wachstum ursächlich dafür ist,
dass man sich demokratisiert,
da muss man sich nicht wundern,
wenn man in einer solchen Regression signifikante Werte für diese Dummy-Variablen der Demokratie findet,
denn dann ist ja Wachstum korreliert mit Demokratie
Aber es ist dann eben nicht so,
dass Demokratie kausal für Wachstum ist oder jedenfalls ist das nicht zwingend,
dass Demokratie kausal für Wachstum ist.
Es könnte auch sein, dass die Korrelation deshalb entsteht,
weil Wachstum kausal für Demokratie ist.
Es kann auch eine durchaus wahrscheinlich, eine wechselseitige Abhängigkeit sein.
Aber wenn Wachstum kausal wäre für Demokratie,
dann hätten wir wieder das Problem,
dass der Regressor in dieser Gleichung dieses X1I korreliert wäre mit dem Stödterm.
Dasselbe Problem, was wir gestern bereits besprochen hatten,
was zu einer Verzerrung der Schätzung führt
Also, wenn es so wäre, das Wachstum kausal wäre für Demokratie.
Vielleicht sollte ich das mal in Form einer Gleichung schreiben.
Wir haben doch hier irgendwie diese Wachstumsrate. Data YI. Und dann sagen wir,
naja, das ist eine konstante C,
plus bitter mal Y minus 1. Also der verzögerte Y wird oder YI,
da läfft man das YI0. Plus,
und jetzt kommt ja diese Demokratie-Gedammi,
nennen wir das hier mal Better 1 mal,
X-1-I plus UI
Das ist die Regressionsgleichung, die im Augenblick in Rede steht.
Die Wachstumsrate über den langen Zeitraum hinweg, wird regressiert auf eine Konstante.
Auf den Anfangswert des Einkommens, deshalb hier Periode 0,
also irgendwie 1879, nein, 1870 oder sowas ähnliches.
Und auf diese Demokratie, Dami X1I. Das ist sozusagen der
systematische Teil der Regression. Dieser systematische Teil erklärt einen Teil
oder kann einen Teil erklären von der Wachstumsrate.
Nun ist das Problem folgendes. Der systematische Teil erklärt
nicht alles, was wir in der Wachstumsrate beobachten.
Der Rest wird erklärt hier durch diesen Störterm,
durch dieses Ui
Das heißt, das UI beeinflusst das Wachstum. Wenn es nun aber so ist,
dass das UI das Wachstum beeinflusst und es andererseits so ist,
dass die Frage, ob ein Staat demokratisch ist oder nicht,
ebenfalls vom Wachstum abhängt, dann ist es doch offensichtlich so,
dass das UI auch das X1 beeinflusst.
Deshalb ist es offensichtlich so, dass dieses X1 hier korreliert mit dem UI.
Stellen wir uns jetzt mal vor, es wäre so,
dass X1I, dass das irgendwie eine Funktion von Delta Y ist.
Also die Frage ist mal demokratisch oder nicht, hängt ab davon, stark man wächst.
Irgendwie eine Position, eine Funktion meinetwegen mit positiver Ableitung oder sowas.
Je höher die Wachstumsrate ist, desto höher die Wahrscheinlichkeit,
dass man demokratisch ist. Vielleicht sollte ich es,
vielleicht sollte ich es ein bisschen exakter so schreiben,
dass ich sage, die Wahrscheinlichkeit dafür,
dass X1I gleich eins ist, die ist eine Funktion dafür,
davon, dass eine Funktion von der Wachstumsrate.
Nun, wenn das so ist,
dann wäre es doch so, dass dieses F hier natürlich
eine Funktion ist von C plus Better YI0 plus Better 1,
X1I plus UI
Dann sehen Sie also die Wahrscheinlichkeit dafür,
dass man demokratisch ist, dass X1I gleich 1 ist,
dass wir eine Demokratie haben,
die ist abhängig von dieser Störung UI hier.
Das bedeutet also, dass X1I als Regressor korreliert mit dem UI.
Und das wiederum bedeutet, dass die Schätzung hier verzerrt ist,
weil wir Korrelation zwischen Regressor und Störter
haben,
die wir normalerweise nicht haben dürften
Also könnte De Long sagen und sagt,
in der Tat, in seinem Artikel, diese Regression,
die er zunächst noch publiziert hat, sozusagen mit dem Kommentar,
könnte ja doch sein, dass der Baumel rechnet,
die falsifiziert er nun erneut und sagt, nee,
also so können wir eigentlich nicht vorgehen,
das war eine Dummy-Variable und so konstruieren.
Nach dem Kriterium war das Land zwischen 1915, 1980 eine Demokratie oder was das nicht.
Sondern, sagte Long, eigentlich müssen wir anders fragen.
Wir müssen fragen, kann die Demokratie ursächlich dafür gewesen sein,
dass ein Land in der Folge schneller gewachsen ist? Das heißt,
wir dürfen unsere Regression nicht so gestalten, dass wir sagen,
Ist das Land in dem Zeitraum, in dem wir es beobachten,
demokratisch oder in einem Teilzeitraum demokratisch, sondern wir müssen fragen,
war dieses Land zu Beginn der Wachstumserfahrung,
die wir beobachten, demokratisch oder war es diktatorisch regiert?
Das heißt, so ähnlich wie wir hier auf das anfängliche Einkommen regressieren,
müssten wir die Regression so umgestalten, dass wir sagen,
wir regressieren auf eine Dummy-Variable,
die uns misst,
ob in der zweiten Hälfte des 19. Jahrhunderts
das fragliche Land demokratisch war oder diktatorisch war
Dann ist es klar, dann kann die Kausalität nur gehen
von der Regierungsform, Diktatur oder Demokratie hin zur Wachstumserfahrung.
Es ist nicht möglich, dass die Wachstumserfahrung ihrerseits diese Regierungsform beeinflusst,
weil eben die Regierungsform zeitlich vorgelagert ist. So,
also die Gegenfrage oder die Kritik an dieser Regression wäre,
entwickelt sich Demokratien möglicherweise eher in schnell wachsenden Staaten.
Das ist nicht auszuschließen. Und wenn dem so wäre,
dann wäre die Schätzung verzerrt. Deshalb können wir das nicht machen.
Also schlägt Thelong vor Didami andersrum zu konstruieren und zu sagen,
wir gucken uns jetzt eine Dummy-Variable an,
die so definiert ist, dass wir sagen, X1,
IS1,
wenn das Land I im Jahre 1870
demokratisch regiert
Also zu Beginn unserer Stichprobe. Und sonst ist sie null.
Also England zum Beispiel nimmt da wohl 1870 schon als demokratisch.
Das ist so ein bisschen jetzt eine Frage, was genau demokratisch ist.
Frauenwahlrecht gab es ja noch nicht und so.
Und die Königin Viktoria hatte noch eine starke Stellung.
Ja, und später ist das alles irgendwie stärker Richtung
repräsentative Demokratie entwickelt worden. Aber es war sicherlich im Jahre 870 demokratischer organisiert,
England, als das Deutsche Reich im Jahre 1870 demokratisch organisiert
geworden ist nach der fehlgeschlagenen Revolution von 48.
Also jetzt misst ihr die Sache so. Die USA waren
1870 demokratisch, das Deutsche Reich war nicht demokratisch.
England war demokratisch, nicht wahr? Frankreich war Naja,
jetzt weiß ich gar nicht genau, wie er Frankreich dort klassifiziert hat,
war bis 1870 jedenfalls nicht demokratisch und danach begann eine,
das war ja gerade diese Umbruchphase, ja 1870,
ab 1871 war Frankreich dann demokratisch.
Also da kann man noch drüber reden,
müsste ich nachgucken, was er für Frankreich festgesetzt hat.
Wenn er diese Form von Dummy-Variabler hier nimmt, dann kriegt er Ergebnisse,
die völlig anders sind als die, die wir gerade gesehen haben.
Sie sehen zunächst mal diese Demokratie-Variablen,
die hier geschätzt werden,
sind numerisch alle sehr klein und in der Tat sind die alle insignifikant,
das heißt von null nicht
signifikant verschieden
Das heißt, diese Demokratie-Variable, die jetzt benutzt werden,
Frage also 1870, war das dann eine Demokratie, ja oder nein?
Diese Frage wird beantwortet mit, spielt keine Rolle. Ja,
es gibt keine statistisch signifikanten Unterschiede dort,
numerisch sind die alle in der Nähe von null, als Punktschätzung sogar zum Teil,
negativ, aber eben auch sehr kleine Werte und statistisch eben nicht signifikant.
Und dann für die geschätzten Betas hier sehen wir wieder,
naja, in dem Baumold-Setup,
wo wir keine Messfehler bei der Ermittlung des Anfangseinkommens berücksichtigen,
kriegen wir einen Wert von minus 0,56,
der ist nicht signifikant, der Standardfehler ist 0,34,
das heißt, die T-Statistik ist kleiner als zwei,
schon das Ding hier würde uns anzeigen,
es gibt keine Konvergenz oder wir können zumindest die Hypothesen,
dass es
keine Konvergenz gibt,
nicht verwerfen
Ähnlich hält es sich bei den anderen Sachen. Hier sehen sie,
koeffizient ist minus 0,27, ist kleiner sogar als ein Standardfehler,
also ganz sicherlich insignifikant. Hier kriegen wir sogar schon positive
Schätzungen raus, die aber auch statistisch nicht signifikant sind.
Das hieß alles kleiner als ein Standardfehler, nur für Rohgleich
und endlich diesen etwas absurden Wert, würde man was Signifikantes rauskriegen.
Aber dieses Ergebnis ist nicht so ernst zu nehmen,
weil eben Rohgleich und endlich sicherlich viel zu groß ist.
Das heißt, The Long hat einen Angriff auf sich selbst geritten und ihn jetzt erfolgreich abgewährt. Eine mögliche Kritik,
von der man hätte denken können, dass Baumol so de Long angreift,
hatte Long selbst vorgetragen und hat dann aber auch gleich vorgetragen,
dass diese Kritik nicht valide ist und dass,
wenn man es richtig macht, wenn man also die Demokratie-Variable so konstruiert,
dass sie sich bezieht, nur auf die anfängliche Regierungsform,
dann werden Delons Ergebnisse nicht erschüttert, also Delons-Ergebnis,
dass man keine Konvergenz findet in dieser Stichprobe wird nicht erschüttert.
Nun sagt das auch noch nicht,
ist das noch keine abschließende Bemerkung zu dieser Debatte,
weil es eben andere Möglichkeiten geben könnte für unterschiedliche Stady State-Einkommen zu korrigieren,
Sparquoten oder irgendetwas ähnliches.
Ich thematisiere jetzt hier nur noch die Frage der dominanten Religion
Denn The Long sagt, auffällig an seiner Stichprobe ist natürlich auch,
dass die neu hinzutretenden Staaten konfessionell anders ausgerichtet sind,
als die Mehrheit von Baumeul betrachteten Staaten.
Gucken wir uns jetzt mal zunächst in der baumoltischen Stichprobe an.
Die meisten Staaten, die Baumeul betrachtet hat,
die haben große, protestantische Bevölkerungsanteile. Australien, Belgien,
Kanada, Dänemark, Finnland, Deutschland, Niederlande,
Norwegen, Schweden, Schweiz, Großbritannien, USA, Neuseeland.
Alle diese Länder sind überwiegend oder zumindest zur Hälfte als Deutschland
Im Osten sicherlich überwiegend, im Westen mit der Hälfte, protestantisch. Ausnahmen,
wo es also Länder, die keine großen protestantischen Bevölkerungsanteile haben,
sind lediglich Österreich, Frankreich, Italien und Japan.
Ja, man entzieht sich da völlig dadurch,
dass das eben überhaupt keine christliche Religion ist und Österreich,
Frankreich und Italien sind überwiegend katholisch.
Die neu hinzukommenden Länder, die The Long jetzt betrachtet,
also Japan schmeißt der ja raus, die neu hinzukommenden Länder sind überwiegend katholisch.
Argentinien, Hiele, Irland, Portugal und Spanien
Jetzt fragt The Long kann es sein,
dass protestantische Länder ein anderes Steady State-Einkommen haben als katholische Länder.
Die Frage wirkt zunächst einmal vielleicht absurd,
aber sie kann ganz gut belegt werden durch soziologische Studien,
die auch sehr prominent sind und von denen sie vielleicht gehört haben.
Max Weber hat ein noch heute oft gelesenes Werk geschrieben,
die protestantische Ethik und der Geist des Kapitalismus,
in dem er die Hypothese vertritt,
dass der Protestantismus günstigere Voraussetzungen bietet für die Entwicklung eines marktwirtschaftlichen oder kapitalistischen Systems,
also in seiner semantik-kapitalistischen Systems, aber gemeint ist eigentlich ein marktwirtschaftliches System,
als das der Katholizismus tut.
Jedenfalls in Zeiten, in denen sozusagen die religiöse Befindlichkeit
die Menschen noch stärker geprägt hat,
als es vielleicht heutzutage
der Fall ist
Nun, wie kommt das, dass Max Weber diese Hypothese vertritt?
Dazu muss man so ein bisschen in die theologischen Auseinandersetzungen der Reformationszeit eintauchen. Sie wissen,
dass vielleicht auch zum Teil aus ihrem Geschichts- oder Religionsunterricht,
dass die römisch-katholische Lehre eine gewisse, sagen wir mal, weltfeindliche Ausrichtung hervorgebracht hat.
Eine Ausrichtung der Entsagung und Abwendung von materiellen Gütern hervorgebracht hat.
Was sich zum Teil in Extremen geäußert hat,
wie beispielsweise irgendwie diese Battle-Orden und Franziskaner ähnliche Orden,
die also bewusst als Barfüße durch die Gegend gelaufen sind und versucht haben,
ihr Christsein dadurch zu betonen,
dass sie sich von weltlichen Gütern abgewendet haben und sozusagen Opfer gebracht haben für ihren Glauben.
In dem Glauben, die Seligkeit dadurch erreichen zu können,
dass sie sich eben abwenden von den Mammonden. In der Bibel steht irgendwo,
dass Jesus sagt, man kann nicht zwei Herren dienen,
entweder man kann Jesus Christus dienen oder man kann den Mammon dienen,
der Mammon als das Weltliche, das Materielle.
Und diese, jetzt zunächst mal von mir nur in den extremen charakterisierte Ausprägung der römisch-katholischen Konfession,
ist von der katholischen Kirche auch in ihren, sozusagen in ihrer Hauptrichtung aufgenommen worden.
Dadurch, dass immer wieder thematisiert worden ist, dass man
Vergebung von den Sünden erlangen kann, indem man materielle Opfer bringt.
Also in der Reformationszeit war das der Verkauf von Ablassbriefen,
der ja der Auslöser der Reformation gewesen ist.
Man konnte sich von den Sünden freikaufen, indem man Ablassbriefe erwarb,
in diesen Ablassbriefen sagte dann der Papst,
als der Stellvertreter Christi, jedenfalls in seinem Glauben,
Stellvertreter Christi zu, dass derjenige,
der den Ablassbrief erworben hat von seinen Sünden freigesprochen Das heißt,
der materielle Verzicht war hier etwas, was die Seligkeit erkaufen konnte.
Oder andersrum gesprochen und in der Formulierung, die Luther dann aufgenommen hat,
gute Werke führten dazu, dass man die Seligkeit erwarb.
Und das gute Werk bestand zu einem guten Teil darin,
dass man eben auf die materiellen Güter verzichtete.
In der Reformation ist das umgedreht worden. Also Luther hat das kritisiert und hat gesagt,
das kann ja wohl nicht sein, dass wir sozusagen darüber entscheiden,
wer selig wird und wer der Gnade Gottes teilhaftig wird,
sondern diese Entscheidung,
die kommt von Gott und sie kommt nicht von den Menschen
und kann nicht
von den Menschen erzwungen
Dadurch, dass sie auf materielle Güter verzichten.
Also Luther hat gesagt, nicht die guten Werke machen einen
guten Menschen, sondern gute Menschen vollbringen gute Werke.
Ja, also man muss zunächst einmal gut sein.
Man muss die Gnade Gottes teilenhaftig werden. Und dann vollbringt man,
weil man eben in der Gnade Gottes stets auch gute Werke.
Was bedeutet, dass der Verzicht auf die materiellen Güter nicht mehr notwendig war,
um irgendwie die Seligkeit zu erreichen? Das heißt,
dieser Zwiespalt zwischen einerseits dem jenseitigen Anspruch selig zu werden,
an einer Gnade Gottes teilhaftig zu werden und den irdischen Gütern,
der existierte in der Reformierten,
in der lutherischen Theologie
nicht mehr
Vielmehr war es so, dass man in bestimmten Ausprägungen von reformatorischen Konfessionen,
der Auffassung war, dass es eigentlich geradezu eine Notwendigkeit ist,
materiell auch erfolgreich zu sein,
weil man gute Werke nur dann vollbringen kann,
wenn man auch über den entsprechenden Ressourcen verfügt.
Das sind Gedanken, die insbesondere in der karvinistischen Theologie entwickelt worden sind,
zum Teil in Abgrenzung von der Lytherischen Theologie.
Wir haben ja zurzeit, das ist Calvinia,
da haben Sie vielleicht auch drüber gelesen. Im Kalvinismus ist
der wirtschaftliche Erfolg zum Teil geradezu als Anzeichen dafür gesehen worden,
dass jemand unter der Gnade Gottes steht,
weil durch den wirtschaftlichen Erfolg offenbar jemand in die Lage versetzt wird,
Gottes Willen auf Erden
zu tun
Diese Gedanken,
die entwickelt Max Weber und versucht das im Einzelnen nachzuweisen,
dass protestantisch dominierte Bevölkerungsteile überwiegend im deutschen Sprachraum,
zum Teil aber auch im Bereich der Niederlande und sehr stark bei den Hugenotten in Frankreich,
eine stärkere Neigung zu wirtschaftlichem Erfolg haben,
aufgrund der theologischen Fundierung,
als das katholische Bevölkerungsteile haben und dass sich deshalb eine
bestimmte Form von protestantischem Ethos in der Wirtschaft entwickelt hat,
die man manchmal auch unter dem Begriff des protestantischen Arbeitsethos fasst
Max Wieber macht zum Beispiel darauf aufmerksam, dass im Deutschen
das Wort Beruf existiert und dass dieses Wort Beruf keinen Analog und in anderen Staaten hat.
In anderen Sprachen halt, Entschuldigung, mit anderen Sprachen halt.
Beruf im Deutschen kommt von Berufung und Berufung ist zu verstehen,
so sagt Max Wieber, als Berufung durch Gott. Das heißt,
jeder Mensch hat seine Aufgabe zugewiesen bekommen und der Beruf,
den er ausführt, ist sozusagen die Abwicklung einer Aufgabe,
die ihm Gott übertragen hat.
Und die soll man möglichst gut ausführen dieser Aufgabe. Das heißt,
man soll erfolgreich sein in seinem Beruf,
weil man durch seine Tätigkeiten und auch durch seine wirtschaftliche Tätigkeit dazu beitragen soll,
sozusagen die göttliche Schöpfung zu verherrlichen, sozusagen zu zeigen,
wie gut man die Lebensumstände auch auf der Erde gestalten kann,
weil die Schöpfung eben von Gott kommt und als solche gut ist.
Protestantische Bevölkerungsgruppen, so Max Weber,
also fast in dem Beruf als Berufung auf und als
sozusagen gelebten Gottesdienst und sind deshalb in besonderer Weise motiviert,
auch wirtschaftlichen Erfolg hervorzubringen,
weil sie das sozusagen als als Teil ihres,
ihrer religiösen Einbindung in das Leben auffassen
Und im Katholizismus sagt Max Weber, ist das nicht so.
Im Katholiks-Polizismus steht der Opfergedanke vorne. Und dieser Opfergedanke führt dazu,
dass die Anreizwirkungen eines marktwirtschaftlichen Systems ganz anders wahrgenommen werden,
eher als Verlockung des Materialismus wahrgenommen werden,
denen man zu widerstehen hat, um selig werden zu können.
Und wenn die Anreizwirkungen nicht so stark sind,
dann ist natürlich auch der wirtschaftliche Erfolg nicht so stark.
Also diesen ganzen Themenkreis entwickelt Max Weber und führt deshalb aus,
das ist nach seiner Auffassung eben eine gewisse Wahrscheinlichkeit dafür gibt,
dass Protestantische Staaten oder Staaten mit überwiegend protestantischen Bevölkerungsanteilen wirtschaftlich erfolgreicher sind,
als Staaten mit überwiegend katholischen Bevölkerungsanteilen.
Das findet sich auch heute noch in Daten. Ja,
also wir sehen das auch heute noch, dass die führenden Industrienationen,
man muss ein bisschen vorsichtig sein in Fernasien, ja,
aber westlicher Prägung, dass das überwiegend Staaten mit protestantischen Bevölkerungsgruppen sind.
Und das ist das Protestantische, Arbeitsethos,
was Max Webert thematisiert, sich zum Beispiel darin findet,
dass heutige Untersuchungen über Korruption zeigen,
dass die Korruption am wenigsten verbreitet ist,
in den Staaten
die größten protestantischen Bevölkerungsanteile haben
Weil eben da diese Einstellung des Berufs als Berufung, als gelebten Gottesdienstes vielleicht noch mitschwingt.
Niemand bestreitet, dass das schwächer geworden ist,
aber wahrscheinlich springt es irgendwo, schwingt es irgendwo noch mit,
dass sozusagen die Korruption eine Versündigung ist gegenüber der Verantwortung,
die man von Gott in seinem Beruf aufgetragen bekommen hat.
Nun, diese Sachen diskutiert de Long kurz,
nicht ganz so ausführlich, wie ich es jetzt hier getan habe,
und sagt, wir müssen also überlegen,
ob möglicherweise protestantische Staaten ein Steady State-Einkommen haben,
was höher ist, als das von katholischen Staaten.
Und führt deshalb jetzt eine neue Dummy-Variable ein,
die er dominante Religion nennt und die folgendermaßen konstruiert ist.
X1I in diesem Ansatz hier, ist jetzt eins,
wenn ein Land dominant protestantisch ist.
Und es ist 0,5, wenn das Land gemischt konfessionell ist.
Das wäre also zum Beispiel für Deutschland der Fall.
Und es ist null, wenn entweder die Bevölkerung überwiegend römisch-katholisch
ist oder wenn sie irgendeiner anderen Religion überwiegend verhaftet ist,
wie beispielsweise in Japan, oder gar keine Religion.
Und jetzt wird also diese Dummy-Variable dominante Religion mitgeschätzt und es stellt sich heraus,
dass diese Dummy-Variable eigentlich in allen Spezifikationen für alle Werte von Roh bis auf Roh gleich unendlich,
also mit Ausnahme von Roh gleich unendlich, statistisch signifikant ist.
Also diese vier Werte hier, die alle positiv sind,
wie sie sehen,
die sind statistisch signifikant
Und sie sind alle positiv. Was also bestätigen würde,
dass die protestantischen Staaten oder die, die einen großen protestantischen Bevölkerungsanteil haben,
schneller gewachsen sind als die Staaten,
die irgendwie keinen großen Bevölkerungsanteil mit protestantischer Versionszugehörigkeit gehabt haben.
Hier kann man jetzt nicht mehr argumentieren,
dass die protestantische Ausrichtung der Bevölkerung Folge des Wirtschaftswachstums ist,
weil diese protestantische Ausrichtung bereits im Jahre 1870 in dieser Form
gegeben gewesen ist
Wenn man weiter zurückginge, dann könnte man möglicherweise so etwas auch sagen.
Man könnte dann möglicherweise sagen, dass die Bedingungen für die Reformationen,
die ganzen kreisesgeschichtlichen Entwicklungen, die sich mit der Reformation verknüpfen,
vielleicht auch irgendwo für wirtschaftlichen Erfolg eines Landes abhängig sind.
Dann hängen erst mal davon ab,
dass man überhaupt Universitäten unterhält und diesen Universitäten eine gewisse materielle
Sicherheit zur Verfügung stellt, wo dann Gedanken,
wie die Gedanken der Reformation entwickelt werden können.
Aber im Jahre 1870 war die Entscheidung,
wer ist protestantisch und wer ist römisch-katholisch, die war am Wesentlichen gefallen.
Die war von Wachstum abhängig,
was sich vorher abgespielt hat,
wenn sie überhaupt vom Wachstum abhängig gewesen ist
Also wir können ohne weiter sagen, im Ausgangsjahr 1870 lagen
die Konfessionen ungefähr so fest, wie sie noch heute festlegen.
Und diese konfessionelle Gebundenheit von Bevölkerungsgruppen im Jahre 1870 scheint einen
signifikanten Erklärungsbeitrag für die Wachstumsrate von 1870 bis 1979 zu spielen.
Dahingehend, dass protestantische Staaten typischerweise schneller gewachsen sind,
mit höherer Wachstumsrate gewachsen sind,
als römisch-katholische Staaten oder Staaten anderer dominanter Religion
Und was bedeutet das jetzt für die Konvergenz?
Nun, jetzt müssen wir auf das Betterdach hier gucken.
Jetzt sehen wir für den Baumeufall ohne Messfehler im Anfangseinkommen,
messen wir wieder hier fast minus 0,8. Also relativ nah an
minus 0,1 dran. Und der Wert ist statistisch signifikant.
Die Tees-Statistik, sehen Sie es größer als drei?
Für Rohgleich 0,5, also so einen kleineren Wert des Messfehlers,
messen wir minus 0,7 im Wesentlichen.
Standardfehler ist 0,23. Also auch hier ist es so,
dass der Wert ganz eindeutig signifikant ist mit einer T-Statistik um drei
Für Rogleich 1 miss nur 0,47 minus 0,47. Der Standardwilay ist minus 0,25.
Das ist so gerade an der Grenze. Die T-Statistik ist
rund 2. Das ist gerade noch signifikant oder gerade noch nicht signifikant.
Oder sowas, da kann man also ein bisschen drüber reden,
was damit ist. Aber es ist jedenfalls nicht so,
dass man sagen kann, könnte es jetzt klar signifikant.
Klar, signifikant ist lediglich Rogleich 2. Wenn man davon ausgeht,
dass der Messfehler sehr groß ist bei der Ermittlung des Anfangseinkommens,
dann findet man hier wieder einen Koeffizienten,
der statistisch von null nicht verschieden ist.
Das ist zwar positiv in der Punktschätzung,
aber sie sehen, wie groß der Standardfehler ist.
Also das ist de facto null,
was da geschätzt wird
Das heißt, hier endet die Longs Kommentar damit,
dass die Long sagt, naja, wenn wir dominante Religion berücksichtigen,
dann könnte es schon sein, dass der Baumel recht gehabt hat.
Dass Konvergenz da ist in dieser Stichprobe. Es ist ein
bisschen davon abhängig, wie groß das Ruh hier ist,
aber für meinen Benchmark-Fall Ruh gleich 1 und kleinere Ruhwerte findet man immer noch,
dass es bedingte Beta-Konvergenz ist.
Allerdings muss man jetzt bedingen auf eine bestimmte Variable,
nämlich auf die dominante Religion.
Der Long untersucht noch eine ganze Reihe von anderen Variablen,
die ihr nicht als potenziell erklärungsfähig einstuft.
Deshalb gehe ich darauf hier nicht ein.
Die einzige, die ihr findet, ist die dominante Religion
Und wenn man die aber berücksichtigt, dann scheint es sozusagen,
als sei auch in dieser Stichprobe eine gewisse Evidenz für Konvergenz da,
so wie wir in den anderen Stichproben,
die wir gestern betrachtet haben, für amerikanische Bundesstaaten,
japanische Perfekturen, Staaten der, nein,
Verwaltungsbezirke der Europäischen Union, eben sogar absolute Konvergenz gefunden haben.
So würden wir jetzt hier in der Baumholzen
Stichprobe bedingte Konvergenz finden. Haben Sie dazu Fragen?
Dann sind wir fertig mit dem Foliensatz zur transitorischen Dynamik
und werden uns jetzt
den Erweiterungen zuwenden
Die im Grunde genommen damit beginnen, dass wir weitere empirische
Auswertungen machen. Also unser Stand ist im Augenblick der,
wir haben das Solution Wachstumsmodell analysiert, wir haben festgestellt,
das Solution Wachstumsmodell hat bestimmte Implikationen, insbesondere folgt aus der Fundamentalgleichung,
die Eigenschaft der Konvergenz und die Eigenschaft der Konvergenz wird durchaus bestätigt in vielen Studien.
Mit geeigneten homogenen Staatengruppen finden wir sogar absolute Konvergenz, mit Staatengruppen,
die weniger homogen sind, haben zahlreiche Studien Konvergenz festgestellt,
diese Sache hier von The Long mit der dominanten Religion ist nur der Anfang einer sehr umfangreichen Literatur,
wo die unterschiedlichsten konditionierenden Variablen dann getestet worden sind,
um festzustellen, ob es möglicherweise bedingte Konvergenz gibt,
in die man kontrolliert für unterschiedliche Steady State-Einkommen.
Nun ist es aber so, dass das soloische Wachstumsmodell auch noch andere Implikationen hat.
Und was wir jetzt machen werden, ist,
dass wir uns andere Implikationen angucken und versuchen, sie empirisch auszuwerten.
Und da werden wir feststellen, dass es neben dieser einen Konvergenzimplikation,
die bestätigt wird, überwiegend bestätigt wird.
Also es ist heutzutage Konsens in der Wissenschaft, dass es bedingte Konvergenz gibt.
Andere Implikationen des soloischen Wachstumsmodells gibt, die nicht bestätigt werden.
Wo wir zum Teil eklatante Abweichungen finden zwischen dem,
was das tördische Wachstumsmodell uns impliziert und dem, was wir in der Impirie finden.
Und sozusagen nur um den roten Faden ein bisschen besser herausscheinen zu lassen,
das Hauptthema, was ich dabei haben werde, ist,
dass ich sagen werde,
quantitativ sind die Implikationen des soloischen Wachstumsmodells gar nicht so schlecht und finden sich bestätigt in der Theorie.
Nein, schön, qualitativ meine ich, nicht quantitativ.
Qualitativ sind die Implikationen des Wachstumsmodells gar nicht so schlecht.
Das heißt, das hirdische Wachstumsmodell impliziert, es gibt Konvergenz und qualitativ stimmt das.
Das historische Wachstumsmodell impliziert aber auch, es gibt eine bestimmte Konvergenzgeschwindigkeit.
Das ist eine quantitative Aussage. Die stimmt empirisch nicht gut.
Die aber schon berechnet, 20 Jahre haben wir schon gemerkt,
irgendwie so anhand von einer nicht sehr formalen Diskussion,
dass 20 Jahre wahrscheinlich als Konvergenzzeit so schnell ist,
gegeben das, was wir in der Empirie beobachten.
Das heißt, wir beobachten zwar Konvergenz,
aber wir beobachten keine Konvergenzgeschwindigkeit,
so wie sie uns vom zörischen Wachstumsmodell impliziert wird
Und das werde ich jetzt hier ein bisschen weiter noch ausführen und etwas exakter machen,
dass ich argumentiere, während das solosche Wachstumsmodell in quantitativer Hinsicht,
zwar durchaus Implikationen macht, die mit den Daten kompatibel sind.
Deshalb wird sie auch heute noch verwendet oder Varianten dieses Modells
werden heutzutage noch verwendet und sind sogar weit verbreitet.
Das ist immer noch das dominante Modell in der Wachstumstheorie,
ist es in quantitativer Hinsicht nicht erfolgreich.
Und weil es in quantitativer Hinsicht nicht erfolgreich ist,
müssen wir uns dann Gedanken darüber machen,
wie können wir das solosche Wachstumsmodell verändern,
sodass wir die qualitativen Implikationen des Modells erhalten,
die quantitativen Implikationen des Modells
aber verbessern
Das kommt jetzt. Also, zwei, drei Seiten in Barrow Sully, Martin,
können Sie begleitend dazu lesen, oder es ist sogar Pflicht,
das zu lesen, tun Sie das bitte.
Jetzt, wenn wir uns anderer empirischer Evidenz zu,
als die, die ich bislang diskutiert habe.
Die Motivation ist im Augenblick nicht die neoklassische,
nicht die fundamentale Gleichung der neoklassischen Wachstumstheorie, sondern einfach die Produktionsfunktion.
Ja, wir gucken uns mal an, was wir so aus der Produktionsfunktion ableiten können. Bislang haben wir über Implikationen,
die von der Mentalgleichung gesprochen, jetzt gehen wir auf die Produktionsfunktion,
die wir in dem Maße noch nicht thematisiert haben,
außer, dass ich Ihnen mal gesagt hatte,
eine kortakles Produktionsfunktion ist eine gute Approximation,
eine beliebige Produktionsfunktion mit Konzernten Skalenerträgen,
aber die Eigenschaftskonzern der Skalenerträge zum Beispiel haben wir
überhaupt nicht überprüft,
die haben wir
einfach postuliert
Wir gucken uns halt die Produktionsfunktionen an, so wie sie da steht.
Y ist F von KT. Denken Sie noch mal dran,
Y ist pro Kopfeinkommen. K ist pro Kopf Kapitalbestand.
Ich merke sie hier also im Augenblick nicht in Effizienzeinheiten,
weil ich ja empirische Auswertungen vornehmen möchte und ich keine empirischen Daten über Effizienzeinheiten habe.
Ich habe nur empirische Daten über pro Kopfeinheiten.
Durch die Bevölkerung zu teilen ist leicht,
aber durch den Stand des technischen Wissens,
das kann ich natürlich empirisch nicht teilen.
Also schreibe ich das jetzt in den messbaren Größen im Pro-Kopf-Einheiten
Wenn diese Produktionsfunktion richtig ist, so wie sie da steht,
dann würde doch das solosische Wachstumsmodell oder genau genommen eigentlich
nur diese Produktionsfunktion würde und sagen, Unterschiede im Pro-Kopf-Einkommen,
also Unterschiede im Länderquerschnitt, die ich im Pro-Kopf-Einkommen Y sehe,
die haben genau zwei Möglichkeiten.
Zwei können durch zwei verschiedene Sachen erklärt werden,
nämlich entweder durch unterschiedliche Technologieniveaus, in Klammern muss ich sagen,
oder eine unterschiedliche Gestalt der Produktionsfunktion,
das korrespondiert ja so ein bisschen miteinander,
Technologieniveau und sozusagen die Produktionsfunktion,
die eine in Maschinengegossene oder woran
auch immer gegossene Umsetzung der Technologie ist oder unterschiedliche Kapitalerstattung
pro Kopf
Ja, also entweder liegt das daran,
dass einfach die Produktionsbedingungen unterschiedlich sind, Technologie und Produktionsfunktion,
oder dass es die Produktionsinputs unterschiedlich sind,
das wäre der Kapital pro Kopf.
Sprachlich werde ich jetzt einfach mal sagen, entweder es hängt am Technologieniveau
Tee oder es hängt an dem Input Kapitalausstattung pro Kopf K. Nun,
das ist auch relativ trivial und unumstritten,
dass es an einer von diesen beiden Größen hängen muss, muss.
Die Frage ist nur, welche Größe kann das sein?
Wenn man jetzt das türkische Wachstumsmodell betrachtet,
dann müssen wir sagen, eigentlich müssen wir hoffen,
dass es am Kapitalbestand pro Kopf liegt.
Warum müssen wir das hoffen? Nun,
Unterschiede im Technologieniveau werden im zollischen Wachstumsmodell ja
gar nicht erklärt
Das Technologie-Modniveau ist irgendwie eine exogene Größe. Wenn wir
also sagen würden, Unterschiede im Pro-Kopf-Einkommen sind darauf zurückzuführen,
dass es sehr unterschiedliche technologische Niveaus in unterschiedlichen Staaten gibt.
Das haben wir bislang nicht gesagt. Wir haben gesagt,
sind alle gleich. Aber wenn wir das sagen würden,
und das könnte man ja tun, dann würden wir praktisch sagen,
die Unterschiede in den Pro-Kopf-Einkommen liegen an etwas,
was der solche Wachstumsmodell nun gerade nicht thematisiert.
Sondern was es einfach als gegeben ansieht.
Dann wäre das Modell relativ wertlos. Man muss also,
wenn man sozusagen dieses Modell verteidigen möchte, hoffen,
dass es der Kapitalbestand pro Kopf ist,
der Unterschiede im Pro-Kopf-Einkommen erklärt
Denn über die Entwicklung des Kapitalbestands pro Kopf macht das sodische Wachstumsmodell ja seine Aussagen.
Das ist das, was die Kapitalkumulationsgleichung und die Fundamentalgleichung thematisiert,
die Entwicklung dieses Kapitalbestands pro Kopf. Das heißt,
was wir jetzt mal machen wollen, ist,
dass wir uns fragen wollen,
wie viel Prozent der beobachteten Unterschiede im Pro-Kopfeinkommen im Länder Querschnitt,
kann eigentlich die unterschiedliche Kapitalausstattung pro Kopf thematisieren, erklären.
Also wie viel Prozent der Variation im Einkommen können wir
durch Variation in den Kapitalbeständen erklären
Die Frage ist nicht ganz einfach zu beantworten,
weil wir zwar Daten normalerweise haben über Unterschiede im Po-Kopf-Einkommen,
aber Daten in unterschiedlichen Kapitalbeständen liegen nicht so sehr vor,
weil der Kapitalbestand schlecht gemessen wird und in vielen Ländern gar nicht gemessen wird.
Also es ist nicht so ganz leicht, sich dieser Frage zu nähern.
Wir wollen es trotzdem versuchen. Und wie kann man das
am besten versuchen nun? Man kann es am besten dadurch versuchen,
dass man sagt, das Tee hier, das ist überall gleich.
Also wir tun mal so, als müssten die Einkommensunterschiede
nur erklärt werden durch Unterschiede im Kapitalbestand pro Kopf.
Und dann wollen wir gucken,
wo wir da hinkommen und was die empirischen Daten,
die wir haben,
Nun, um dieser Frage uns zu nähern,
wollen wir uns zunächst mal angucken,
was denn die Ilastizität des pro Kopfeinkommens bezüglich des Kapitalbestands ist.
Also eine, wie viel prozentige Erhöhung des pro Kopfeinkommens
folgt aus einer einprozentigen Erhöhung des Kapitalbestands.
Das gibt uns ja sozusagen ein Maß dafür,
wie stark der Kapitalbestand auf das pro Kopfeinkommen wirkt.
Was ist die Ilastizität von Y bezüglich K nun?
Einer Ilastizität wissen Sie, ist die Ableitung der beiden Logarithmen nacheinander.
Die Logarithmus Y, nach die Logarithmus K, ist die
Ilastizität von Y bezüglich K. Also leiten wir das ab,
die Logarithmus Y differenzieren wir zunächst mal nach Y,
dann ist das eins durch Y. Eins durch Y
ist dasselbe wie eins durch F von K und
Dann muss ich Y nach K differenzieren. Das ist DEF
nach DK. Und da muss ich K differenzieren nach D-Logarithmus K.
Nun, das ist der Kehrwert von D-Logarithmus K nach K.
Das ist also einfach K. Ich weiß nicht,
ob ich das vielleicht noch mal schnell aufschreiben soll,
damit Ihnen das klarer wird. D-Logarithmus Y nach D-Logarithmus K
kann ich doch schreiben als D-Logarithmus Y nach D Y,
mal D Y nach DK,
mal Dekat nach D
Dann sehen sie ja, dann kürzt sich das hier alles raus.
Das DY kürzt sich rostet, die Kalkuzi, raus,
es bleibt übrig, die Logarithmus Y nach D-Logarithmus K. Nun ja,
was ist das?
D-Logarithmus Y nach DY ist eins durch Y.
Die Y nach DK ist dasselbe wie DEF nach DK.
DEK nach D-Logarithmus K ist dasselbe wie eins durch D-Logarithmus K
nach Dicker. Das ist der Kehrwert davon. Ja,
was ist aber Logarithmus K abgeleitet nach K?
Das ist eins durch
Also ist das dasselbe wie eins durch Y, mal die F nach DEK.
Ich habe sie mit dem Dale gemacht, machen wir es nochmal.
DLF, na, DLK. Und dann eins durch,
eins durch K, naja, das ganze Ding ist natürlich K.
Also kriegen wir das Ding hier raus.
Wir können es jetzt so schreiben, eins durch F,
mal die FDK, mal K.
Was ist das aber? Nun, die FDK ist ja
das Grenzprodukt des Kapitals.
Es ist also
die Bruttoentlohnung des Kapitals
Bruttoentlohnung des Kapitals, mal Kapital, wissen wir, ist das Kapitaleinkommen.
Die selben Überlegungen, die wir schon ziemlich oft angestellt haben.
Hier steht also das Kapitaleinkommen, das wird geteilt durch das gesamte Einkommen.
Also ist das die Kapitaleinkommensquote AlphaK. Diese Kapitaleinkommensquote, haben wir
gesagt, ist so ungefähr 0,33, ungefähr ein Drittel.
Also wissen wir, die Elastizität des Pro-Kopf-Einkommens bezüglich des Pro-Kopf-Kapitalbestands
sollte ungefähr 0,33 sein. Nun nehmen Sie diese Gleichung hier,
den Lugarhythmus Y nach D-Logarithmus. K ist ungefähr ein Drittel.
Multiplizieren Sie mit D-Logarithmus K, dann kriegen Sie D-Logarithmus Y,
ist ungefähr
0,33 mal D-Logarithmus
Wenn ich auf beiden Seiten integriere, dann kriege ich offenbar raus,
der Lugarithmus von Y ist die Integrationskonstante plus 0,33, mal der Lugarithmus von K.
Wenn ich jetzt Endlugarithmiere, diese Konstante hier,
also eh hoch diese Konstante, soll C00 sein,
ist deshalb größer als null, kriege ich raus, K ist ungefähr
C00 mal Y hoch 3. Jetzt haben wir hier im Zusammenhang,
jetzt wissen wir also, wie K auf das Y wirkt.
Warum machen wir das? Nun,
wir wollten uns gleich bestimmte Plausibilitäten für Kapitalbestände versuchen zu vermitteln,
weil wir den Kapitalbestand selbst gar nicht gar nicht statistisch hinreichend präzise erfassen.
Im Augenblick wissen wir einfach aus dem soloischen Wachstumsmodell oder aus der Produktionsfunktion eigentlich nur,
wir haben nicht mehr benutzt als die Produktionsfunktion,
folgt das der Kapitalbestand ungefähr 10-0 mal Y hoch 3 sein sollte.
Und das Hoch 3 kommt daher, dass da eben ein Drittel steht.
So, wenn jetzt also Disparitäten im Einkommen überwiegend erklärt werden können durch Disparitäten im Kapitalbestand. Sprich,
wenn Disparitäten im Einkommen nicht technologiebedingt sind oder nicht durch die Produktionsfunktionen bedingt sind,
dann müsste jetzt also gelten,
dass das C0-0 im Länderschnitt ungefähr konstant ist,
sodass für zwei Länder I und J gilt,
KI durch K.J. ist ungefähr gleich YI,
durch YJ-Tuch 3. Nicht das C0-0 kürzt sich raus,
wenn ich jetzt zwei Länder im Vergleich betrachte.
Ja, KI durch K.J. ist ungefähr gleich YI durch YJ hoch
3. Weil wir ja sagen,
die Einkommensunterschiede sind nur auf Unterschiede im Kapitalbestand zurückzuführen.
Jetzt gucken wir uns das mal an,
was das bedeuten würde für unterschiedliche Länder.
Wir kennen pro Kopfeinkommen,
hier werte für das Jahr
YJ für die Länder J gleich USA, Russland,
Marokko und Indien und Sair. Ich nehme jetzt also hier
Länder, die unterschiedlich reich sind, ist folgendermaßen.
Für die USA haben wir ein pro Kopfeinkommen in internationalen Dollar von 28.000 Dollar.
Russland hat 5.400. Marokko hat 2.800. Indien hat rund 2.000. Sair hat rund 200.
Gucken wir uns mal an, was das relativ bedeutet.
Normieren wir mal diese Einkommen hier immer auf das Einkommen der USA.
Dann trivialerweise Einkommen der USA,
geteilt durch das Einkommen des jeweiligen Landes,
ist eins für die USA
Die USA haben ungefähr das fünffache Einkommen von Russland.
Ja, Y, USA geteilt durch Y, Russland,
sprich 30.000 Tier geteilt durch 5.400, ist 5,14.
Das ist ungefähr das fünffache Einkommen. So habe ich
diese Länder hier ausgewählt, dass ich einmal das Fünffache,
das Zehnfache, das 15-fache und hier fast das 150-fache habe.
Also, Marokko hat ungefähr ein Zehntel des Einkommens der USA.
Indien hat ungefähr, oder die USA haben das 14-fache des
Einkommens von Indien pro Kopf und sie haben das 138-fache,
also ganz grob 150-fache des Einkommens von sei ihr.
Was würde das bedeuten für die Kapitalbestände
Wenn Y i durch YJ,
also Y USA durch Y Russland oder Marokko oder Indien oder sei ihr,
diese Werte hier annimmt, dann wissen wir,
der Kapitalbestand in den USA muss das so und so vielfache des Kapitalbestands von Russland sein,
indem wir diese gleichen hier auswerten, indem wir also diesen,
dieses Verhältnis hier hoch drei nehmen.
Das Modell oder diese Produktionsfunktion würde also implizieren,
der Kapitalbestand der USA relativ zum Kapitalbestand der anderen Länder verhält sich folgendermaßen.
Die USA müssen pro Kopf, das 136-fache des Kapitalbestands von Russland haben.
Sie müssten pro Kopf das tausendfache des Kapitalbestands von Marokko haben
Pro Arbeiter. Sie müssten pro Kopf das 2009-hundertfache des Kapitalbestands eines indischen Arbeiters haben.
Und sie müssten das 2,7-Millionen-fache des Arbeiters in Sair haben.
Wie gesagt, wir kennen die wahren Kapitalausstattungen nicht. Wir wissen nicht,
wie viele der Arbeiter in Indien oder in Sair oder in Russland
, da fehlen uns einfach die Daten zu.
Aber die Größenordnungen hier sind einfach nicht plausibel. Dass ein
Arbeiter in den USA das tausendfache an Kapital dessen hat,
was ein neurokranischer Arbeiter hat, ist schon nicht plausibel.
Und für die noch ärmeren Länder wird es noch immer schlimmer.
Also einfach durch sozusagen die Größenordnung der Daten,
die wir hier ermitteln, können wir sagen,
da scheint irgendwas quantitativ
Nicht zu stimmen, am soloischen Wachstumsmodell. Oder genau genommen,
es ist nicht das Modell, es ist die Produktionsfunktion.
An dieser Produktionsfunktion scheint irgendwas quantitativ nicht in Ordnung zu sein.
Denn so große Unterschiede in der Kapitalausstattung pro Arbeiter würde man
vernünftigerweise nicht erwarten im Länder querstedt. Auch wenn wir wissen,
dass die Einkommen pro Kopf sehr unterschiedlich sind,
aber es ist nicht plausibel, dass die Unterschiede im Kapital bestand,
diese Dimensionen hier annehmen.
Was man da in Evidenz hat, stützt derartige Relationen nicht.
Gucken wir uns das mal im Längsschnitt an, um das Argument zu verstärken.
Jetzt betrachte ich nur Daten für die USA,
für die wir auch ein bisschen was über den Kapitalbestand wissen
Also hier ist wieder das YJ im Jahre 2001,
wie gesagt, sind es 28.000 Dollar im Jahre 1870,
waren das 2.400 Dollar und im Jahre 1820 waren es 1257 Dollar.
Sie sehen beeindruckendes Wachstum,
wenn wir das jetzt wieder ausdrücken im Einkommen des Jahres 2001,
relativ zum Einkommen dieser anderen Jahre dort 1850 oder 1870,
dann haben wir hier Koeffizienten von 11 bzw. von
Okay, das ist ja auch nicht plausibel.
Wir haben gesehen, dass das Einkommen stark gewachsen ist.
Aber was bedeutet das für den Kapitalbestand? Das bedeutet im Jahre 1870,
wo die USA sozusagen ja schon durchaus angefangen hatten,
sich zu industrialisieren, wäre der Kapitalbestand nur eins durch 1.500 dessen gewesen,
was man heutzutage an Kapitalbestand pro Arbeiter hat.
Also der Kapitalbestand heute, man sagt es andersrum,
etwas angenehmer. Der Kapitalbestand heute ist 1.500 Mal so groß
wie der Kapitalbestand eines Arbeites im Jahre 1870 in den USA.
Nicht plausibel. Oder sogar 11.000 Mal so groß wie
der Kapitalbestand eines Arbeiters im Jahre 1820 in den USA
Warum ist das nicht plausibel? Nun, das können wir
uns leicht überlegen. Wir wissen, wir haben die stilisierten
Fakten von Caldor und der stilisierte Fakt Nummer 4, der sagte,
das Verhältnis von Kapital zu Output ist im Zeitablauf ungefähr konstant.
Ich hatte Ihnen da auch eine Grafik zugezeigt.
Erinnern Sie sich? Nun, hier wäre das keineswegs so,
dass der Kapitalbestand relativ zum Output ungefähr konstant wäre. Denn der Output,
der hat sich hier entwickelt gemäß sozusagen diesen Zahlen 1,11,22 und der Kapitalbestand,
der hätte sich entwickelt gemäß der Zahlen 1,500,
11.000. Ja,
so offenbar keine Konstanz von Kapitalbestand zu Output
Also diese Zahlen hier, also das müsste ja der Fall sein,
wenn die Einkommensunterschiede nur auf den Kapitalbestand zurückzuführen wären.
Und dann könnte es aber nicht der Fall sein,
dass der Kapitalbestand auch nur annähernd konstant sich zum Output verhält.
Sondern er müsste explosionsartig eigentlich steigen, während der Output langsam steigt.
Und das sehen wir nicht, Caldo hat das festgehalten,
das heißt, es kann offenbar nicht sein,
dass nur Unterschiede im Kapitalbestand die Unterschiede im Einkommen pro Kopf erklären.
Für Deutschland haben wir ähnliche Daten, sie sehen hier das deutsche Einkommenslieu,
wo 18.6600 Dollar internationale Dollar im Jahre 2001,
ungefähr ein Zehntel davon hatten wir im Jahr 1870 nochmal nur ungefähr die Hälfte oder ein bisschen mehr als die Hälfte im Jahre
1820. Das heißt, die Relationen sind hier eins,
10 und 17 nicht so ganz weit entfernt von den Relationen,
die wir für die USA auch beobachten.
Und für die Kapitalbestände kriegen wir dann eben raus,
die Relation 1.000 und 5.000, also weit davon entfernt,
dass wir irgendwie Caldus Fakt 4 reflektieren könnten.
Sodass die Schlussfolgerung aus dieser Übung trotz der Tatsache,
dass wir Kapitalbestände ja eigentlich gar nicht beobachten können,
jedenfalls nicht hinreichend präzise beobachten können oder über große Querschnitte oder große Längsmittel beobachten können,
die ist, dass es wenig plausibel ist,
dass Einkommensunterschiede,
die wir beobachten,
entweder im Längsmittel oder im Querschnitt nur dadurch zu erklären sind,
dass der Kapitalbestand
so unterschiedlich ist
Ja. Es ist nicht die Akkumulation des Kapitals,
die dazu führt, dass Menschen arm oder reich sind in unterschiedlichen Ländern.
Es muss irgendwas anderes sein. Und es steckt hier nicht
viel an Modelleannahme drin. Sie steckt eigentlich nur drin,
dass es irgendwie eine Produktionsfunktion gibt,
in der der Kapitalbestand pro Kopf eine Rolle spielt.
Mehr haben wir nicht reingesteckt. Der ganze Rest vom
servischen Wachstumsmodell, den haben wir hier gar nicht abgeklopft.
Man kann eine ganze Reihe derartiger Überlegungen machen,
um noch dem Problem auszuweichen, dass wir die Kapitalbestände nicht messen können.
Hier ist so ein Versuch, das noch mal zu erhärten
durch eine etwas andere Perspektive. Wir wissen ja,
das Grenzprodukt des Kapitals, DF nach DK ist der Bruttoertrag
des Kapitals,
sprich der Zinssatz plus die Abschreibungsrate
Nur was wissen wir jetzt über das Grenzprodukt des Kapitals? Wir wissen,
da der Kapitalbestand ja sich ergibt irgendwie als 0,
nein, als Y hoch 3,
ist das Grenzprodukt des Kapitals ungefähr ein Drittel mal Y durchkam.
Nun für K kann ich aber wieder schreiben,
10-0 mal Y hoch 3,
also 0,33 mal Y durch 10-0 Y hoch 3
gibt mir 0,33 durch das 10-0 mal eins
durch Y zum Quadrat.
Also, was ist jetzt die Elastizizität von Y bezüglich R?
Und naja, da müssen wir lediglich ableiten, nicht wahr?
Wenn ich das nach Y auflöse hier und in Abhängigkeit von R schreibe,
dann kriege ich raus, die Logarithmus Y nach D-Logarithmus R ist minus 0,5,
nämlich sozusagen des Inverse von diesen minus zwei dort.
Ja, weil ich ja auflöse. Also,
hier steht ein Quadrat, wenn ich dir das auflöse nach Y,
steht da eine Wurzel und dann kriege ich eben als Elastizität den Exponenten,
den man hat, wenn man eine Wurzel zieht, nämlich minus 0,5.
Wenn ich jetzt so wie vorher das ganze Ding hier auflöse,
integriere und das dann für zwei Länder hinschreibe,
sodass diese Integrationskonstante 10-0 sich wegkürzt,
dann kriege ich raus.
Der Bruttoertrag des Kapitals zwischen zwei Ländern, RJ relativ zur RI,
sollte sich verhalten wie YI zu YJ zum Quadrat.
Ja? Nun, jetzt sind wir in einer etwas komfortableren Lage,
weil wir den Bruttoertrag des Kapitals doch einigermaßen gut abschätzen können.
Denn der Bruttoertrag des Kapitals ist ja, wie ich sagte,
Zinssatz plus Abschreibungsrate. Es ist nur relativ plausibel anzunehmen,
dass es zwischen unterschiedlichen Ländern nicht sehr unterschiedliche Abschreibungsraten gibt.
Denn der physische Kapitalverschleiß ist ja was,
der eigentlich in allen Ländern im Laufe der Produktion sich einigermaßen gleichartig abspielen sollte.
Ja, also es ist nicht so plausibel, dass da große Unterschiede gibt.
Also müssen wir uns lediglich Unterschiede in Zins setzen,
eigentlich in Realzinssätzen, angucken.
Die kommen ja einigermaßen abschätzen,
ja,
diese realsten Sätze
Also machen wir noch so eine Tabelle jetzt für Zehnsätze.
Oder diese Bruttoertragsraten. Hier sind wieder meine Einkommensdaten, die haben sie eben schon gesehen,
sind dieselben Daten wie die, die wir eben schon ausgewertet haben.
Für USA, Russland, Marokkoindien, sei ihr.
Hier sind dieselben Relationen, die sie eben schon gesehen haben.
Was würde das implizieren für die Bruttoertragsraten? Jetzt habe ich RJ relativ zu RUSA geschrieben,
also anders als eben,
wo ich die USA im Zähler hatte und das J im Nenner gehabt habe,
habe ich es jetzt umgedreht, um ihnen zu sagen,
um wie vielfach höher Zinsen,
sprich Ertragsraten des Kapitals,
Bruttoertragsraten des Kapitals,
in den Ländern Russland,
Marokkoindien und sei ihr sein müssten als in den USA
Nach unserer überschlägigen Rechnung hier müssten wir sehen,
dass jetzt Zinssatz in Russland oder die Bruttoertragsrat des Kapitals
in Russland 26 Mal so hoch ist wie in den USA.
Dass in Marokko sie hundertmal so groß ist wie in den USA,
in Indien 200 Mal so groß und in sah ihr 20.000 Mal so groß.
Nun brauchen sie gar nicht erst beim internationalen Währungszonen nachzuzuschlagen,
wie groß der Realzins in sei ihr war in irgendeinem Jahr.
Dass dir nicht 20.000 Mal so groß war in den USA,
das haben sie auch so im Gefühl.
Und sie wissen natürlich auch, dass der in Marokko
nicht hundertmal so groß gewesen ist
Sie wissen, dass es nicht so ist,
dass man bei einer Investition in eine Entwicklungsland hundertmal so viel Ertrag erhoffen kann oder
jedenfalls Zinsen bezahlt bekommt, die hundertmal so hoch sind,
wie Zinsen, die sie in den USA kriegen.
Sie kriegen in den USA, na gut,
also zurzeit kriegen sie überhaupt keine Zinsen,
da lässt sich das nicht so richtig quantifizieren,
aber sagen wir mal normalerweise zwischen zwei und vier Prozent oder sowas ähnliches.
Sie wissen natürlich, dass sie in Marokko nicht zwischen 200 und 400 Prozent Zinsen kriegen,
wenn sie dort irgendwelche Investmentfonds kaufen oder sowas ähnliches.
Selbst wenn sie jetzt kontrollieren für ein bestimmtes Risiko,
was in Marokko vielleicht besteht bei einer Investition,
Weil alles Mögliche da nicht ganz so klappt,
wie es vielleicht klappen soll, weil es politische Verwicklungen geben kann,
was weiß ich, Terroranschläge oder irgendetwas.
Also wenn sie sehen, dass es Enteignungsrisiken in den Entwicklungsländern gibt und sowas.
Und das alles sozusagen angemessen mit Risikoabschlägen abrechnen,
würden sie wahrscheinlich immer noch sehr gerne in Marokko investieren,
wenn sie da wirklich 400 Prozent Zinsen versprochen bekämen.
Ja, dann würden sie sagen, mag ja sein,
dass ein Viertel ihrer Investitionen ihnen irgendwie durch Terroranschläge verloren geht und
ein anderes Viertel wird ihnen enteignet und noch ein Viertel geht verloren,
weil die Marokkaner einfach nicht so fleißig sind wie die Amerikaner oder sowas,
aber dann bleiben ihnen immer noch 100 Prozent Ertrag.
Und in den USA kriegen sie 4 Prozent.
Und noch schlimmer wird es jetzt, wenn sie sich angucken,
was sie in Indien an Ertragsraten bekommen oder in Sair
Also, wenn das stimmte, was ich hier ausgerechnet habe,
dann müssten eigentlich enorme Kapitalströme in die Entwicklungsländer fließen.
Weil Investitionen in den Entwicklungsländern dann unglaublich rentabel sein müssten,
selbst wenn wir für alle möglichen Risiken noch Abschläge damit einbauen.
Ich bin mir natürlich bewusst, dass diese überschläglichen Rechnungen,
die ich hier mache, sehr überschlägig sind.
Ja, diese Approximationen irgendwie K ist Y hoch 3 und sowas.
Das ist alles irgendwo nicht ganz richtig. Aber die Zahlen,
die wir jetzt hier rauskriegen, sind so irrsinnig groß.
Und deuten auf so irrsinnig große Unterschiede hin,
die wir in der Welt sehen müssten,
dass wir mit Fug und Recht sagen können,
dass selbst wenn wir jetzt bestimmte Fehler gemacht haben bei unseren Abschätzungen,
Wir haben nicht Fehler, um, sagen wir mal,
Größenordnungen eines Faktors 100 oder 1000 oder sowas gemacht.
Ja, das ist einfach nicht plausibel.
Also so stark dürfen wir keine Fehler gemacht haben,
dass wir diese Relationen hier nur durch unsere Approximationsungenauigkeiten erklären könnten. Es bleibt dabei,
selbst wenn wir, wenn wir zugeben,
dass überschlägige Rechnungen eben überschlägig sind und dass die Realität ein bisschen anders sein kann,
dass wir nur durch diese Approximationsungenauigkeiten nicht erklären können,
weshalb so riesige Ertragsraten des Kapitals eigentlich in Entwicklungsländern existieren müssten,
die weit entfernt sind von allem,
was wir in der Realität beobachten
Ja, und zwar um Faktoren von 100 oder 1.000 oder 10.000 davon
entfernt sind, was wir tatsächlich in der Realität beobachten.
Gucken Sie sich mal an, was man an Zinsen bezahlen muss,
wenn man in irgendwelchen ländlichen Gegenden Afrikas beispielsweise, also wirklich unterentwickelte Gegenden,
wie ich es hier mit Saiir versuche, abzugreifen.
Was man an Zinsen bezahlen muss, wenn man dort
Investitionen tätigen muss. Also nicht etwa als jemand,
der aus einem europäischen Land kommt und Zugriff auf entwickelte Kreditmärkte hat,
sondern was der Investor zahlen muss,
der irgendwo in einer ländlichen Gegend in Afrika zu Hause ist und sich da eben,
was weiß ich,
eine kleine Molkerei
Aufbauen möchte oder sowas. Ja,
damit er seine Zehbus melken kann und die Milchprodukte verarbeiten kann,
die so schlecht werden und ähnliches. Da werden Sie feststellen,
da gibt es Zinssätze, die liegen bei 70 Prozent.
Ja, die örtlichen Geldverleiher, die nehmen so viel.
Das heißt, es gibt natürlich höhere Ertragsraten dort für Investitionen.
Also zum einen gibt es weniger Investitionen,
weil die Zinsen so unverschämt teuer sind,
aber zum anderen gibt es offenbar auch Investitionsprojekte, die diese Ertragsraten haben,
weil eben einfach sehr wenig Kapital da ist und die Grenzproduktivität des Kapitals hoch ist.
Aber ich habe noch von keinem Geldverleiher gehört,
der irgendwie Zinssätze von 20.000 Prozent oder sowas ähnliches
verlangen würde.
Das würde selbstverständlich
nicht funktionieren
Also es ist um Längen, um Größenordnung von dem entfernt,
was irgendwie realistisch wäre. Es gibt keinerlei empirische Evidenz dafür,
dass es derart starke Unterschiede in den Kapitalertragsraten gibt.
Und es gibt auch keinerlei Evidenz dafür, dass wir die Kapitalströme beobachten,
die aus solchen großen Differenzen in den Ertragsraten eigentlich resultieren müssten.
Sie könnten ja argumentieren, nun, das,
was ich hier ausrechne, das ist im Grunde genommen das,
was als Differenz in den Ertragsraten des Kapitals zu beobachten sein müsste,
aber in dem Augenblick,
in dem diese Differenz in den Ertragsraten zu beobachten ist,
fließt eben sofort das Kapital dahin,
weil die Investition dort zu rentabel ist,
nicht wahr?
Und wenn Kapital in großer Menge in die Entwicklungsländer fließt,
dann sinken natürlich
die Ertragsraten dort
Das wäre ja eine Möglichkeit, so dagegen anzuargumentieren.
Nur dann müssten Sie mir mal diese Kapitalströme zeigen.
Also es fließt eben nicht viel Kapital in die Entwicklungsländer.
Das meiste Kapital fließt zwischen den entwickelten Staaten hin und her und
kleine Dürrerinsaale, die kommen auch in den Entwicklungsländern an.
Also so können wir das Argument hier nicht entkräften,
dass irgendwas falsch ist an unserer Hypothese,
das Einkommensunterschiede überwiegend durch Unterschiede im Kopfkapitalbestand erklärt werden können.
Das ist offensichtlich nicht der Fall. Wir überlegen sich zur Übung
mal, warum eine analoge Betrachtung im Längsschnitt für diese Kapitalertragsraten
nicht sinnvoll ist
Für diese Kapitalbestände haben wir längst mit Überlegungen angestellt. Ja,
Sie können hier fragen, warum mache ich das jetzt nicht auch für
die USA und Deutschland, 870, 820 und so.
Das ist nicht sinnvoll und das sollen Sie sich bitte überlegen,
warum nicht. Letzte derartige Übung für die Sparquoten und das
ist dann tatsächlich auch eine Übung für Sie.
Machen Sie das mal für die Sparquoten. Zeigen Sie das für die Sparquoten,
zweier Länder, I und J gelten,
müsste das die relative Sparquote, also naja,
sagen wir mal lieber der Quotient der beiden Sparquoten,
dass der sich verhalten müsste,
wie Y und I
durch YJ
zum Quadrat
Und jetzt können wir uns das angucken,
indem wir wieder die Sparquote messen, als die,
ah ne, ich habe hier beides sogar Sparquote und Investitionsquote.
Wir gucken uns zunächst mal an,
wie Y und USA zu YJ zum Quadrat sich verhält.
Nun, das ist 1,26, 101, 204,
204, 20.000, haben wir schon gesehen.
Okay, das würde bedeuten, die Sparquoten müssten sich so verhalten.
Aber die Sparquote in den USA liegt hier bei 0,19 beziehungsweise Investitionsquote
bei 0,17. In Russland ist sie fast in derselben Größenordnung,
statt dass sie das 26-Fache ist
In Marokko müsste die Sparquote nach unseren überschlägigen Berechnungen des hundertfacher
der Sparquote in den USA sein.
Tatsächlich ist es nur halb so groß. Bei der Investitionsquote
ist ungefähr dieselbe Größenordnung. In Indien müsste die Sparquote eigentlich
200 mal so groß sein wie in den USA.
Tatsächlich ist es nur halb so groß. Ja. Naja,
und über seine... Hier wollen wir gar nicht reden.
Also auch in Bezug auf die Sparquoten stimmt das überhaupt nicht,
was wir hier ausgerechnet haben.
Das heißt, es ist offenkundig falsch. Das ist
nur der Kapitalbestand ist, der uns Einkommensunterschiede im Pokopfeinkommen erklärt
Folgerung also aus diesem überschlägigen Überlegungen ist, dass die internationalen
Einkommensdisparitäten auf Technologieunterschiede zurückzuführen sein müssen oder auf irgendwas anderes.
Sollte ich hier vielleicht noch dazuschreiben. Jedenfalls,
solange wir uns im solution Wachstumsmodell bewegen,
besteht nur die Möglichkeit, dass es unterschiedliche Technologieniveaus sind,
die Einkommensunterschiede im Internationalen Querschnitt rechtfertigen.
Und das ist nur völlig unbefriedigend. Denn solche Unterschiede in
den Technologienniveaus, die können dann Modellinnogien gar nicht erklären,
die können wir lediglich annehmen.
Und dann haben wir
eigentlich nichts erklärt
Außerdem ist es unbefriedigend, weil es nicht wirklich klar ist,
warum es langfristig und wir haben jetzt hier sehr langfristige Betrachtungen angestellt,
zeitweilig von 1820 bis in die zweite Hälfte des 20. Jahrhunderts hinein.
Warum langfristig eigentlich Technologieunterschiede persistieren sollten? Warum die
sich erhalten sollten? Denn sie müssen ja sehen,
dass Technologie zumindest langfristig ein öffentliches Gut sein sollte.
Jeder Patentschutz läuft irgendwann ab und dann steht die technologische Entwicklung,
die Entdeckung, die irgendjemand mal gemacht hat und die Zeit lang Patent geschützt war,
jedem zur Verfügung.
Man kann sie einfach nutzen, es gibt keine Rivalität in
der Nutzung und ich war Nutzung durch den einen,
schließe die Nutzung durch den anderen
nicht aus
Warum sollten Länder langfristig unterschiedliche Technologien-News haben? Man kann sich vorstellen,
dass ein Land eine gewisse Vorreiterrolle hat oder eine Gruppe von Ländern eine gewisse Vorreiterrolle hat und 20 oder 30 Jahre den anderen Ländern voraus sind,
aber die Unterschiede, die wir im Pro-Kopf einkommen, beobachten,
sind natürlich unterschiedliche, die viel größer sind als das,
was man erklären könnte, dass eine bestimmte Ländergruppe,
die in anderen Ländern 20 oder 30 Jahre voraus ist.
Also das Hörerische Wachstumsmodell impliziert uns, die Unterschiede im Pro-Kopf-Einkommen,
können wir nur durch Technologie erklären,
aber erstens ist das unbefriedigend, weil wir dann sagen,
dann brauchen wir dafür kein solutions Wachstumsmodell und zweitens ist es unbefriedigend,
weil das eigentlich nicht klar ist,
warum es solche Technologieunterschiede
überhaupt geben sollte
Also müssen wir uns überlegen, kann man was anderes machen?
Kann man das soloische Wachstumsmodell so verändern, dass wir sagen,
wir führen einen weiteren Bestimmungsgrund für unterschiedliche pro Kopfeinkommen ein,
den wir bislang nicht betrachtet haben?
Und das tun wir im sogenannten Modell von Mank You,
Roma und Weil, in dem ein neuer Produktionsfaktor berücksichtigt wird
, nämlich Human Kapital.
Jetzt muss ich Ihnen zunächst mal erklären,
was wir unter Human Kapital verstehen,
unter humanen Kapital verstehen wir die Menschen gebundene Bildung und Ausbildung
oder menschengebundestechnisches Wissen
Oder produktiv nutzbares Wissen. Muss nicht unbedingt technisches Wissen sein,
aber irgendwie produktiv, also in Form von Wertschöpfung nutzbares Wissen.
Das wollen wir als humanen Kapital bezeichnen und das unterscheidet sich
vom technischen Wissen Tee, was ja bislang thematisiert haben,
dadurch, dass dieses humanen Kapital ein privates Gut ist.
Sie erwerben in ihrem Studium ein gewisses Humankapital und sie erwarten,
dass, wenn sie dieses Humankapital später dann im Rahmen ihrer beruflichen Tätigkeit
in den Produktionsprozess einbringen, dass man ihnen das bezahlt.
Sie wollen eine Faktorentlohnung für ihr humanen Kapital bekommen,
war das ihr Humankapital ist und weil das nicht allgemein
zur Verfügung steht
Es kann nicht irgendjemand anders kommen. Und, also ich meine,
es kann natürlich Leute geben, die dasselbe Humankapital geben,
aber nicht zwingend hat jeder das Humankapital, was sie haben.
Und deshalb sind sie für ihren Arbeitgeber irgendwie etwas wert.
Ja, und werden dafür entlohnt. Das technische Wissen Tee,
was wir bislang betrachtet haben, war ein frei verfügbares technisches Wissen,
was jeder einfach nutzen konnte,
was sozusagen frei herumschwebte und jeder konnte davon Gebrauch machen,
ohne dass ihr dafür Faktor Entlohnung zahlen müsste.
Aber es ist gar nicht klar,
ob das die richtige Modellierung für dich technisches Wissen ist.
Man könnte ja auch sagen, technisches Wissen ist eigentlich gebunden
an den Menschen, der dieses technische Wissen erworben hat.
Ja, oder der dieses Humankapital erworben hat
Deshalb wollen wir jetzt dieses humanen Kapital gesondert in unserer Produktionsfunktion betrachten.
Und uns klarmachen, dass wir bislang eigentlich menschlicher Arbeit
nur als rohe physische Arbeit modelliert haben.
Der reine Krafteinsatz sozusagen, der ist die Anstrengung,
die körperliche Anstrengung, die ist bislang in unserem L enthalten gewesen.
Aber es ist nicht enthalten gewesen, das geistige Vermögen,
was Menschen mitbringen, wenn sie in der Produktion tätig werden.
Und warum nennt man das Kapital? Das nennt man deshalb Kapital,
weil das Humankapital, ich glaube,
ich muss langsam mal die Vertunklung runtermachen,
sonst sehen sie nicht mehr
so viel
Weil das Humankapital Eigenschaften hat, die dem physischen Kapital ähnlich sind.
In physisches Kapital investieren sie ja.
Das heißt, sie tätigen Aufwendungen um physisches Kapital aufzubauen.
Nun, genauso ist es mit dem Humankapital.
Sie investieren zurzeit in ihre Humankapitalbildung. Einerseits dadurch,
dass ihr Studium sie einfach Geld kostet oder ihre Eltern Geld kostet.
Andererseits dadurch auch, dass sie auf Einkommenserzielung im Augenblick verzichten,
jedenfalls überwiegend verzichten. Also Opportunitätskosten haben. Sie könnten ja
auch schon
berufstätig sein
Und Einkommen erzielen, aber auf diese Einkommen erzielen sie im Augenblick.
Das heißt, sie investieren sozusagen in ihre Ausbildung hinein.
Humankapital wird also gesteigert durch eine Investition. Dadurch,
dass sie jetzt im Hörsaal sitzen, investieren sie in
ihr Humankapital und steigern, ihr Humankapital, hoffe ich.
Gleichzeitig leidet das Humankapital auch unter Abschreibungen. Denn sie vergessen
natürlich bestimmte Sachen. Einerseits vergessen sie bestimmte Sachen,
die sie gelernt haben und vielleicht längere Zeit nicht benutzt haben.
Das ist sozusagen so eine Art Abschreibungssatz Data,
den sie da auf ihr Humankapital haben.
Andererseits gibt es immer wieder Menschen,
die sterben oder altersbedingt ausscheiden aus dem Produktionsprozess,
sodass deren humanen Kapital nicht mehr genutzt wird.
Und damit geht auch wieder ein Teil des humanen Kapitals verloren.
Also, das aggregierte Humankapital wird ständig gesteigert durch Investitionen in Bildung und Ausbildung.
Und es verfällt ständig mit einer bestimmten aggregierten Rate von Delta
H. oder wie sie das auch immer nennen wollen,
weil entweder Dinge vergessen werden oder weil Menschen ausscheiden aus dem Produktionsprozess.
Und insofern hat das Humanenkapital also faktisch genauso eine Akkumulationsgleichung wie
das physische Kapital einer Akkumulationsgleichung hat.
Nur, dass es ein anderer Kapitalbegriff ist,
den man dort hat
Im soloischen Wachstumsmodell haben wir eigentlich so getan,
als sei das Romankapital irgendwo in dem L mitenthalten,
weil das hier die menschliche Arbeit charakterisiert hat.
Aber tatsächlich haben wir dabei nicht berücksichtigt,
dass das Humankapital eben auch akkumuliert werden muss.
Und das ist verschleißt. Wir haben nämlich nicht berücksichtigt,
dass das L hier eigentlich modelliert worden ist als eine Stromgröße,
Menge an menschlicher Arbeit pro Periode, die irgendwie benutzt wird,
die aber nicht,
sagen wir mal,
lagerfähig ist,
die man nicht
irgendwie aufheben und akkumulieren kann
Romankapital selbst ist eine Bestandsgröße. Sie können das humanen Kapital
heute nutzen oder Sie können es zu einem anderen Zeitpunkt nutzen.
Es hat also andere physische Charakteristika als dieses L und eigentlich ist
das L gar nicht geeignet, humanen Kapital wirklich zu erfassen.
Nur jetzt wollen wir das mal begrifflich trennen. Ja,
wir wollen jetzt eine neue Produktionsfunktion überlegen. Oder genau genommen Man You,
Roma und Weil haben das im Jahr 1990 getan und haben gesagt,
wir erweitern das Solution Wachstumsmodell dahingehend,
dass unsere neue Produktionsfunktion besteht aus drei Produktionsinputs,
nämlich physisches Kapital,
Hocheifer,
so wie wir das im servischen Wachstumsmodell
auch kennen
Human Kapitalhochbetter, das Better ist neu. Und dann Arbeit in effektiven Einheiten,
also T-L-L, ja, T-L-L-Hoch-1 minus Alpha, minus Better.
Warum hat T-L-L den Exponenten 1-alpha-better? Nun, wir wollen
natürlich die Eigenschaft Konstanterskalenerträge haben. Wenn Thema Alien-Exponenten 1
minus Alpha minus Better hat, dann sehen Sie,
dass sich die Exponenten in den drei Produktionsinputs zu 1 addieren.
Das heißt, es gilt wieder, eine Verlammndererfahrung von K-H
und T-L-L, also eine Verlammndererfahrung der privaten Produktionsinputs,
führt genau zu einer Verlammndererfahrung des Outputs.
Konstant ist keine Träge
Neu ist jetzt, dass das Better hier von null verschieden ist.
Sie können sozusagen diese Produktions... Sie können sagen,
diese Produktionsfunktion hatten wir eigentlich im soloischen Wachstumsmodell auch schon,
aber mit dem Spezialfall Better gleich null.
Wenn Better gleich null ist, dann ist Haar hoch null gleich eins.
Dann haben wir hier die Produktionsfunktion, die wir im
soloischen Wachstumsmodell im Rahmen einer Kontaktlistproduktionsfunktion auch bereits gehabt haben.
Also, wir machen eigentlich nicht wirklich was Neues.
Wir verallgemeinern nur das soloische Wachstumsmodell, das soloische Wachstumsmodell ergibt
sich sofort als der Spezialfall, bittergleich null dieser Produktionsfunktion.
Bei allen Ergebnissen,
die ich Ihnen nächste Woche zu diesem Modell präsentieren werde,
können Sie immer mal versuchsweise das Better auf null setzen und sehen,
dass wir die Ergebnisse wiederkriegen,
die wir
beim soloischen Wachstumsmodell hergeleitet haben
Weshalb er mit der Analyse dieses Modells auch sehr viel schneller fertig sein werden,
denn vieles verallgemeinert sich einfach auf naheliegende Art und Weise.
Jetzt ist aber relevant für uns der Fall, Better,
Ungleichnull und daraus folgt natürlich, dass das Alpha kleiner ist,
als das Alpha plus Better.
Und das Alpha plus Better wiederum soll aber natürlich kleiner sein als eins,
damit die physische Arbeit hier auch noch eine positive Produktionselastizität hat,
sonst wäre ja eins minus alpha minus Better negativ.
Also, physische Arbeit steht hier mit positiver Produktionselastizität,
Alpha und Better haben ebenfalls positive Produktionsilastizitäten und über dieses Modell
sprechen wir dann am kommenden Dienstag weiter.
Schönen Dank für Ihre Aufmerksamkeit,
bis nächste Woche