Und wir sind ja nicht da. Ganz schwach. Zwischen der Wachstumsrate des Bruttoimums,
Produkts, die hier auf der Ordinate abgetreten wird und dem anfänglichen Pro-Kopf-Einkommen im Jahre 1870,
da können wir dann klar sehen,
dass die Hände, die Anfangsarmen gewesen sind,
in folgenden 110 Jahren durchschnittlich die höchste Wachstumsrate gehabt haben und die reichsten Länder wie Australien und das Vereinigte Königreich relativ niedrige Wachstumsraten gehabt haben,
sodass bei mir das so interpretiert hat,
dass hier Konvergenz stattgefunden hat.
Und zwar hat in Baumolz Regression diese Konvergenz sogar praktisch stattgefunden,
denn wir haben gesehen, das geschätzte Better, das liegt bei praktisch minus eins.
Also das würde bedeuten, dass es wirklich der Fall,
wo das heutige Einkommen fast unabhängig davon ist,
welches Einkommen im Jahre 1870 erzielt worden ist.
Okay. Also man konnte das so interpretieren,
dass in der Tat hier vollständige Konvergenz eingetreten ist und
das anfangs einkommen nicht mehr eine Rolle dafür spielt,
welches Einkommen das jeweilige Land heutzutage hat.
In der Tat wissen wir ja,
dass Japan und das Finnland heute Länder mit außerordentlich hohem pro
Kopfeinkommen sind und zum Teil größere Einkommen haben als beispielsweise Belgien
oder die Niederlande
Diese Regression von Madison ist, wie ich ihn dann in der letzten Stunde erklärt habe,
kritisiert worden von The Long und Dalance-Kritik, spaltet sich auf in zwei Punkte,
von denen wir nur einen Punkt besprochen haben.
Dieser erste Punkt war der, das ist ein Stichprobenauswahlproblem gibt,
dass also die Vorgehensweise, Madisons einfach diejenigen in Länder zu nehmen,
deren Daten rein, besonders weit zurückreichen. Insofern eine verzerrte Vorgehensweise impliziert,
als dann, wenn man Länder nimmt,
deren Daten rein, besonders weit zurückreichen,
man typischerweise Länder nimmt, die heutzutage relativ reich sind,
weil normalerweise nur relativ weit entwickelte Staaten, die Mühe aufwenden,
genügend Daten historisch auch aufzuarbeiten, damit man zurückgehen kann,
bis beispielsweise ins Jahr 1870 mit Maßen für die aggregierte ökonomische Aktivität.
The Long sagt also, de facto hat Baumol diejenigen Staaten herausgegriffen,
die heutzutage reich sind und geguckt,
ob innerhalb dieser Staatengruppe Konvergenz einsetzt.
Und da haben wir uns durch ein kleines Zufallsexperiment davon überzeugt in der letzten Stunde,
dass wenn man so etwas tut,
selbst dann Konvergenz scheinbar zu beobachten ist,
wenn die Entwicklung von Staaten
eigentlich völlig zufällig ist
Hatten, uns sozusagen zufällige Einkommensdaten generiert und hatten bei diesen zufälligen Einkommensdaten dann gesagt,
nun ja, wir generieren sie uns für zwei Zeitpunkte.
Und dann nehmen wir einfach mal die Daten derjenigen Länder,
die zum zweiten Zeitpunkt reich sind. Und dann haben wir festgestellt,
dass da so etwas wie Konvergenz zu sehen war,
dass also die Streuung innerhalb dieser Gruppe von Staaten,
die dann in der zweiten Stichprobe,
also zum zweiten Zeitpunkt besonders reich zu sein schien,
geringer war,
zum zweiten Punkt,
Zeitpunkt als zum Anfangszeitpunkt,
sodass man
das als Kontagenz interpretieren konnte
Und deshalb sagte The Long Zoo dürfen wir nicht vorgehen.
Wenn wir diejenigen Länder nehmen, die heute bereits reich sind,
dann haben wir eine große Wahrscheinlichkeit,
dass wir darunter eben Länder haben, die schnell gewachsen sind.
Und deshalb sind sie heute reich, weil sie schnell gewachsen sind.
Wenn wir aber sozusagen die Länder herausgreifen,
die bis heute schnell gewachsen sind, dann lassen wir damit aus,
diejenigen Länder, die nicht gewachsen sind.
Und folglich ist unsere Stichprobe verzerrt,
weil wir tendenziell mehr Länder in der Stichprobe haben,
die schnell gewachsen sind, als Länder,
die nicht schnell gewachsen sind und folgt dich,
statt glauben wir Konvergenz zu finden und das ist nicht angemessen
Also sagte Long, wir dürfen die Auswahl der Staaten,
mit denen wir arbeiten,
nicht konditionieren auf deren Wachstumserfolg in dem Beobachtungszeitraum,
sondern wir sollten es lieber so machen,
dass wir ein Kriterium für die Auswahl der Staaten wählen,
was unabhängig von dem zweiten Zeitpunkt unserer Stichprobe ist,
es sollte sich nur beziehen, dieses Kriterium auf den Anfangszeitpunkt.
Und deshalb ist sein Vorschlag eben alle Länder zu nehmen,
die 1870 reich waren,
wobei man Reich definieren muss in Bezug auf einen bestimmten Schwellenwert.
Sagen muss, ab diesem Einkommen war ein Land Reich
Nun, das erste, was The Long dafür eingefallen ist,
ist, dass er gesagt hat, wir könnten hier einfach alle Länder nehmen,
die im Jahre 1870 so reich waren,
wie das ärmste Land, was Warmuel betrachtet hat.
Das war Japan und diese Idee war nicht durchführbar,
weil Japan ausgesprochen Arm war im Jahre 1870 und ungefähr die Hälfte aller überhaupt existenten Staaten,
im Jahre 1870 so mindestens so reich war wie Japan.
Dafür hätte man nicht genügend Daten gehabt. Deshalb sind
The Longs 22 Staaten, also diejenigen Staaten,
die mindestens so reich waren wie das zweiternste Land,
in der Baumolchenstichprobe,
nämlich alle Staaten,
die mindestens so reich waren
wie Finnland und Japan
Hinzu kommen dann Argentinien, Chile, Ostdeutschland, Irland,
Neuseeland, Portugal und Spanien. Und mit dieser erweiterten Stichprobe von
22 Staaten schätzt The Long die Medisonsische Regression erneut und stellt fest,
dass es dort erst mal erhebliche Änderungen in dem geschätzten Koeffizienten Beta gibt,
der nämlich jetzt in dieser neuen Schätzung keineswegs mehr bei minus 1 liegt,
sondern liegt bei minus 0,566. Dort
Allerdings ist es auch da noch so, dass The Long Konvergenz findet.
Zwar keine vollständige Konvergenz mehr. Er wurde jetzt nicht argumentieren,
so wie Mädels ihn das tat, dass der Konvergenzprozess im Wesentlichen abgeschlossen ist.
Aber immerhin, es ist Konvergenz, denn es ist ein klarer negativer Koeffizient hier.
Wir sind also nicht bei einem Wert von Null und er ist auch signifikant von Null verschieden,
denn sie sehen, der Standardfehler dieses geschätzten Koeffizienten,
der liegt bei 0,14. Das heißt, die Tee-Statistik hier,
die ist deutlich größer als zwei und folglich liegt hier ein
von null signifikant verschiedener Koeffizient vor,
was immer noch Konvergenz implizieren würde.
Und insofern qualitativ an dem baumolischen Resultat
nichts ändert
Aber de Long hat, ach so, ja,
das ist hier noch das Bild, was ich vielleicht Ihnen dazu zeigen sollte.
Das Streudiagramm, was Sie vergleichen können mit dem,
was ich jetzt eingangs gezeigt habe, in diesem Streudiagramm sehen
Sie jetzt namentlich gekennzeichnet, nur die neu hinzukommenden Staaten.
Ostdeutschland, Neuseeland, Spanien. Einer von den beiden ist
Spanien, der andere, den hatten wir schon vorher.
Dann Irland, Portugal, Chine und Argentinien. Und Sie sehen,
dass diese Staaten die negative Korrelation, die Baumwoll gefunden hat,
also die Korrelation zwischen den namentlich nicht gekennzeichneten Kreuzen, durchaus abschwächt.
Aber sie ist immer noch da,
es ist immer noch eine negative Korrelation,
die sich in der Stichprobe ergibt
Nun hat Baumol aber noch ein zweites, Quatsch,
Stillong, noch ein zweites Gegenargument gegen Baumold vorgehen.
Und das sagt er, besteht darin, dass Baumol nicht berücksichtigt hat,
dass bestimmte Beobachtungen im Jahre 1870 möglicherweise einfach fehlerhaft erhoben worden sind.
Es ist ja so, volkswirtschaftliche Gesamtrechnung gab es im Jahre 1870 einfach noch nicht.
Und die statistischen Ämter haben mit Methoden gearbeitet,
von denen man heute sagen würde,
dass das nicht mehr dem jetzigen Standard entspricht,
die also nach heutiger Vorstellung
fehlerhaft sind
Nun, warum ist das bedeutend,
wenn ein Fehler beim Einkommen, bei der Einkommensermittlung auftreten,
man könnte ja sagen,
solange diese Fehler nicht wirklich intendierte Schönungen der Statistik sind,
sondern einfach unbeabsichtigte Fehler, die bei der Datenerhebung auftreten,
dann hätten diese Fehler ja einen Erwartungswert von null,
sollte man sinnvollerweise annehmen und einen Erwartungswert von null wird doch dann implizieren,
so könnte man glauben,
dass wir im Mittel immer noch korrekt messen und die Regression sozusagen das Ergebnis haben sollte,
was man auch dann bekommen würde,
wenn man die Daten nicht fehlerbehaftet misst,
weil eben dieser Unbeabsichtigte mit Erwartungswert null versehene Fehler in
der Mittelung aller Daten sich wiederum herausheben sollte
Nun, so ist es nicht. Und das versuche ich Ihnen hier
in einem relativ einfachen Beispiel klarzumachen. Stellen Sie sich mal vor,
wir beobachten nur zwei Staaten im Jahre 1870 und im Jahre 1979
und stellen Sie sich mal vor,
dass diese Staaten exakt dieselben Einkommenswerte, sowohl im Jahre 1870,
als auch im Jahre 1979 haben.
Das heißt, die wirken praktisch identisch, diese beiden Staaten.
Aber jetzt stellen Sie sich mal vor in Staat A,
wird das Einkommen im Jahre 1870
fehlerhaft gemessen und zwar fälschlich zu hoch
Und für den Staat B wird das Einkommen ebenfalls fälschlich gemessen,
aber fälschlicherweise zu niedrig. Das heißt, die Warenwerte sind so,
dass diese beiden Staaten absolut gleich sind und insofern man
auch gar nicht von Konvergenz oder Ähnlichem sprechen kann.
Aber die gemessenen Werte sind andere und da sehen wir,
dass der Staat A im Jahre 1870 eben ein niedrigeres Einkommen
hat als das oder ein niedriges Einkommen zu haben scheint,
als das, was er tatsächlich hat.
Und der Staat B hat ein zu hohes Einkommen,
gemessen, relativ zu dem, was er tatsächlich hat.
Im Jahr 1979 wollen wir aber annehmen, dass die Einkommen dieselben sind.
Das heißt, wenn Sie sich das grafisch vorstellen wollen,
dann würden Sie Folgendes sagen. Wir haben im Jahre 1870.
Irgendwie hier eine Einkommensskala und da liegt der Staat A und
der Staat B eigentlich an dieser Stelle und im Jahre 1979,
da machen wir dieselbe Skala hin und dann sagen wir,
der Staat A und der Stadt B,
die liegen irgendwo beispielsweise beide an dieser Stelle und da sind die wahren Werte.
Aber jetzt ist es eben so, dass wir im Jahre 1870 fehlerhaft messen.
Im Jahre 1870 messen wir den Staat A, hier und den Staat
B messen wir dort. Wenn das so ist,
dann scheint es uns so zu sein,
als hätte der Stadt A diese Einkommensentwicklung genommen und als hätte
der Staat B diese Einkommensentwicklung genommen
Nun, das scheinen wir dann also zu beobachten. Wir scheinen zu beobachten,
dass die Wachstumsrate des Staates A größer gewesen ist als die Wachstumsrate des Staates B. Das heißt,
wir scheinen zu beobachten, dass der arme Staat,
der scheinbar arme Staat, eine höhere Wachstumsrate gehabt hat,
als er scheinbar reiche statt.
Und das ist offensichtlich ein statistischer Fehlschluss, der hier durch diesen Messfehler bedingt ist.
Das heißt, es ist keineswegs so, dass die Tatsache,
dass hier einmal ein positiver Messfehler und einmal ein negativer Messfehler gerne in derselben Größenordnung aufgetreten ist,
dass diese Tatsache irgendwie im Sinne einer Durchschnittsbetrachtung sich wieder aufhebt.
Ganz im Gegenteil, die Tatsache führt dazu,
dass wir die Wachstumsraten falsch bemessen und bei den Wachstumsraten fälschlich eine negative Korrelation mit dem anfänglichen Einkommen beobachten,
sodass wir die Konvergenzhypothese bestätigt zu sehen glauben,
wäre tatsächlich gar keine Konvergenz stattgefunden hat,
sondern beide starten einfach mit demselben,
mit demselben Wachstumsrate gewachsen sind.
Nun, das wollen wir uns ein bisschen formaler überlegen,
aber ich denke, die Grundidee sollte anhand dieses Beispiels klar geworden sein.
Wir gucken uns jetzt mal an,
wie das sich verändert, die Baumolsche Regression,
wenn Baumol damit rechnen muss,
dass es Messfehler gibt bei der Ermittlung des Anfangseinkommens
Stellen wir uns mal vor, dass das Gemessene einkommen,
bezeichnet wird mit Y-Tilde. Das ist also nicht
das wahre Einkommen, ja, was jetzt hier steht.
Wir haben bestimmte Messungen für das Einkommen eines Staates im Jahr 1979
und bestimmte Messungen für das Einkommen im Jahre
1870. Die Differenz dieser beiden gemessenen Einkommen, in Logerithmen ist die Wachstumsrate,
wie sie wissen. Diese Wachstumsrate, die beobachtete Wachstumsrate,
die wird jetzt regressiert auf eine Konstante und auf das gemessene
Einkommen des Jahres 1870 plus irgendeinen Fehlertherm.
Wenn wir davon ausgehen, dass es Messfehler gibt,
dann ist Baumels Vorgehen genau dieses hier.
Er arbeitet einfach mit den gemessenen Werten unkritisch nicht berücksichtigen,
dass es vielleicht nicht die wahren Werte sind
Nun wollen wir die Situation weiterhin dahingehend vereinfachen, dass wir sagen,
im Jahre 1979 soll das gemessene Einkommen das wahre Einkommen sein.
Das ist sicherlich nicht richtig,
auch im Jahre 1979 wird man Messfehler gemacht haben und auch im Jahre 2010 macht man Messfehler,
aber was wir ausdrücken wollen, ist,
dass die Messfehler möglicherweise in der modernen Zeit geringer sind,
als in der Anfangszeit der volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung, insbesondere dann,
wenn diese ersten historischer Perspektive irgendwie rekonstruiert worden ist.
Also zur Vereinfachung, sagen wir mal,
Y 1979 Tilde ist dasselbe wie Y 1979,
das wahre Einkommen für Y 1870 unterstellen wir aber,
dass das Gemessene Einkommen,
das wahre Einkommen plus
irgendein Fehler ist
Und diesen Fehler, den nennen wir Etai,
von diesem Etai,
unterstellen wir, das ist ein Erwartungswert von Null hat,
also sind unbeabsichtigte Fehler,
die irgendwie aufgetreten sind und im Mittel über alle Länder hinweg sich irgendwie zu Null addieren sollten,
wenn die Anzahl der Länder sehr groß wird nach dem Gesetz der großen Zahl.
Nun, welche Regression will man eigentlich schätzen? Man will
die Regression 28 hier schätzen, nämlich mit den wahren Werten.
Also praktisch einfach, dass Annalogon zur Gleichung 26 hier
diese Gleichung 28 wollen wir eigentlich schätzen,
aber wir können sie nicht schätzen,
weil uns das wahre Einkommen des Jahres 1870 fehlt.
Ja, das wird eben nicht beobachtet
Nun, was kann man dann machen? Und was
sollte man nicht machen? Aber was kann man machen?
Man kann das wahre Einkommen des Jahres 18170 ersetzen,
durch das gemessene Einkommen des Jahres 1870. Was tut man,
wenn man jetzt berücksichtigt, dass es Fehler gibt? Setzen wir jetzt mal für,
das wahre Einkommen des Jahres 1870 genau das ein,
was das wahre Einkommen des Jahres 1870 eigentlich ist.
Nämlich das gemessene Einkommen des Jahres 1870 minus Etai.
Also was sich jetzt berückt, was ich jetzt benutze,
ist diese Gleichung, die ich hier auf der vorigen Folie noch Hatte,
ich schreibe sie zur Sicherheit nochmal an.
Y-Tilde von 1870 ist gerade gleich das wahre Einkommen 1870 plus die Störung ETI,
woraus ihr unmittelbar folgt, dass das wahre Einkommen des Jahres 1870,
dasselbe ist wie das gemessene Einkommen des Jahres 1870 minus ETI.
Und jetzt nehmen wir die Gleichung,
an der wir eigentlich interessiert sind und die Gleichung,
die sozusagen den wahren Zusammenhang abbildet,
nämlich diese Gleichung 28 und setzen jetzt für das nicht vorhandene Y1870,
diesen Zusammenhang hier ein.
Nur wenn ich das tue, dann komme ich eben auf
die Gleichung 29, die ich Ihnen hier abgeleitet habe.
Zunächst mal steht da das wahre Einkommen von 1979.
Jetzt minus das wahre Einkommen von 1870 geschrieben,
als die Differenz zwischen dem gemessenen Einkommen und dem Federtherm.
Oder hier auch nicht. Better, mal das,
was in der runden Klammer steht, ist das wahre Einkommen des Jahres 1870,
nämlich das gemessene Einkommen minus dem Federtherm.
Nur kennen wir den Fehlertherm nicht. Da wir den Fehlertherm nicht kennen,
kommt dieser Fehlertherm sozusagen hinzu zu dem Fehler Epsilon I,
den wir in der Regression
sowieso machen
Also lösen wir jetzt diese Gleichung hier auf, diese Klammer hier auf,
dann steht da, das wahre Einkommen von 79 minus,
das gemessene Einkommen von 1870 ist Alpha plus Better,
mal das gemessene Einkommen von 1870,
minus dieser ganze Fehlertherm hier, oder, wenn Sie wollten,
plus Ui, ja, plus Ui,
wobei dieses Ui sich jetzt zusammensetzt aus irgendwie einem Messfehler Epsilon I,
der einfach der Approximationsfehler unserer Gleichung ist,
und dann hier enthält den Therm minus eins plus Better mal EtaI.
Und diese Etachie hier ist der Messfehler
Was ist das Problem dabei? Nun, das Problem dabei ist,
dass wir jetzt hier eine Regression schätzen, wo die abhängige
Variable auf einen Regressor, eine erklärende Variable regressiert wird.
Und diese erklärende Variable ist korreliert mit dem Störtherrn.
Und wenn Sie zurückdenken an Ihre Einführung in die Ökonometrie,
dann haben Sie gelernt, dass das nicht sein darf.
Es darf keine Korrelation zwischen Regressor und Störtherrm geben und
ich werde Ihnen auch gleich erklären, woran das liegt,
dass es diese Korrelation nicht geben darf oder warum das schädlich ist.
Der Effekt des Ganzen ist jedenfalls,
dass die Schätzung von diesem Better hier dann verzerrt ist,
dass dieses Better nicht erwartungstreu geschätzt wird
Nun, wollen wir uns mal überlegen,
woran das liegt, dass die Schätzung verzerrt ist?
Nehmen wir uns mal im einfachsten Fall an, dass diese beiden Störungen Epsilon-I,
also der normale Approximationsfehler unserer Gleichung und der Messfehler EtAI,
dass die unkorreliert sind. Wenn das der Fall ist,
dann gilt, dass die Varianz des gesamten Fehlers UI,
der sich ja aus diesem EtAI und dem Epsilon-I zusammensetzt,
dass die Varianz dieses ganzen Fehlers gerade eins plus Better Quadrat mal die Varianz von EtA plus die Varianz von Epsilon ist.
Das ist ja nichts anderes,
als dass man die beiden einzelnen Komponenten, Entschuldigung,
diese beiden einzelnen Komponenten hier qualdriert, also diesen somanten quadriert.
Es gibt dann eins plus Better,
mal erwartungswert von at at at i zum Quadrat,
also diese Varianz von ETI, plus die Varianz von Epsilon I,
als eben Erwartungswert von Epsilon I zum Quadrat.
Co-Varianz gibt es nicht, weil wir angenommen haben, dass das ganze Ding unkorreliert ist.
Was macht eine kleines Quadrateschätzung? Eine kleinst Quadrateschätzung ist so aufgebaut,
dass das Better geschätzt wird unter der Maßgabe,
dass die Varianz der Residu in UI minimal wird.
Also, die kleinst quadrateschätzung, die versucht das Better,
an dem wir interessiert sind,
Nämlich dieses Better hier so zu bestimmen, dass der Störterm,
der übrig bleibt, dieses UI hier eine minimale Varianz erhält.
Naja, aber was ist das Problem dabei?
Die Varianz der Resido und wird offenbar minimal,
wenn das Better so gewählt wird, dass dieser Ausdruck hier möglichst klein wird.
Denn schauen Sie, die Varianz von UI,
die hängt jetzt selbst von dem Better ab. Das heißt,
wenn wir nur einfach diesen Ausdruck hier über Better minimieren wollten,
dann wäre es klar, dass die optimale Lösung,
die ist Better gleich minus eins
zu setzen
Hier steht 1 Plus Better,
also wenn Better den Wert minus eins hätte,
dann wäre das hier einfach null zum Quadrat, mal die Varianz des Messfehlers.
Das ist alles null. Nicht wahr und dann bleibt nur
übrig, Sigmar Quadrat epsilon. Das heißt,
wenn sich einfach nur diesen Ausdruck hier angucken,
die Varianz dieses Störtherms, UI, dann sehen sie,
dass die optimale Lösung ist Better gleich minus eins.
Peter gleich minus eins bedeutet, aber nichts anderes als das perfekte Konvergenz vorliegt.
Das ist das, was Baumoll gefunden hat. Das heißt,
dieser Messfehler wirkt sich jetzt dahingehend aus,
dass die Schätzung von Better verzerrt ist hin Richtung eines Befundes
von Better
gleich minus eins
Tatsächlich wird in der Regression natürlich nicht exakt bittergleich minus eins geschätzt,
weil das Bett dann nicht nur an dieser Stelle auftaucht,
sondern weil das Bett darüber hinaus eben auch noch hier drin steht.
Und man jetzt noch darauf achten muss,
wie die Korrelation hier am besten so zu wählen ist.
Also dieses Bett so zu wählen ist,
dass die Korrelation zwischen der Wachstumsrate und dem Anfangseinkommen möglichst groß ist und
damit dieses Epstil und I hier möglichst klein gewählt wird.
Aber die Tatsache,
dass das Better eben auch hier in dem Stütterm auftaucht,
führt dazu, dass immer eine Tendenz dahingehend besteht,
dass das Better gleich, ja, dass das Better verzerrt ist hin zu Richtung minus eins.
Und das wäre das Ergebnis von Baumolzschätzung gewesen,
nämlich das Ergebnis,
dass wir scheinbar jedenfalls Konvergenz finden
Haben Sie dazu Fragen? Nun ist dieses ein bekanntes ökonomitrisches Problem und auch das hoffe ich,
haben Sie in der Einführung in die Ökonometrie gelernt, sofern Sie Volksworte sind.
Was man machen kann, ist eine sogenannte Instrumentenschätzung. Nun,
da will ich jetzt nicht im Einzelnen darauf eingehen,
was eine Instrumentenschätzung ist, falls sie es nicht gemacht hat,
weil falls sie es, ja, nein,
ich will nicht im Einzelnen darauf eingehen,
weil selbst wenn sie es gemacht haben,
es ihnen im Augenblick nicht so viel bringt,
denn The Long argumentiert das an eine Instrumentenschätzung hier
nicht möglich ist
Eine Instrumentenschätzung sagt im Prinzip, dass man sogenannte Instrumente in die Regression mit einbauen kann,
andere informative Größen, über das Ausgangseinkommen, die unkorreliert mit dem Störtherm sind.
Und da sagt The Long, das geht überhaupt nicht,
denn alle möglichen Instrumente, an die man überhaupt nur denken kann,
also alle möglichen Zeitreihen oder Beobachtungen,
die irgendwie informativ sind für das Einkommen im Jahre 1870,
die sind von den Leuten,
die die historischen Einkommensdaten für 1870 benutzt haben,
bereits die historischen Einkommensdaten konstruiert haben, bereits benutzt worden,
um diese historischen Einkommensdaten zu konstruieren.
Das heißt, die möglichen Instrumente,
die sind bereits eingeflossen in die Konstruktion von diesen Y-Tilde-Daten und
insofern liegt auch da immer dann eine Korrelation mit dem Störtern vor.
Also eine Instrumentenschätzung, so wie man sie üblicherweise in der Ökonometrie
macht und mit diesem Problem hier umzugehen, ist nicht möglich.
Das heißt, es gibt nur einen anderen Weg und den beschreitet der The Long jetzt.
Ihr sagt nämlich, was man machen könnte, ist,
dass man irgendeine Annahme darüber macht,
wie groß die Relative, die die Varianz von Ether,
von dem Messfehler ist,
relativ zu der Varianz des normalen Approximationsfehlers
Dieses Verhältnis beschreibt er durch eine Zahl Ruh. Und wenn
man dieses Ruh kennt, dann kann man die dichte Funktion
der Daten ausrechnen und kann eine Meximum-Lightliotschätzung derselben Regressionsgleichung durchführen.
Das Problem ist natürlich, wir kennen dieses Roh nicht.
Aber der Dolong sagt, naja,
wir können ja mal mit verschiedenen Werten von Ruh experimentieren.
Er sagt, der Baumolde hat so getan, implizit,
also dem war das Problem gar nicht bewusst,
aber wenn man sich im Nachhinein seiner Regression anguckt,
dann hat der Baumel so getan, als sei dieses rohe Null.
Denn der Baumel hat implizit unterstellt, dass es gar keinen
Messfehler gibt. Das heißt, er hat unterstellt,
dass die Varianz des Retmessfehlers Null ist
Also sagte der Long de Baumann, hat doch im Prinzip so getan,
als kenne er einen bestimmten Wert von Roh,
nämlich Rohgleichen oder als wisse er das Roh gleich Null ist.
Das kritisiert de Long, weil er sagt,
das ist nicht plausibel, dass die Messwähler so klein sind.
Also sie sagte Long lass uns mal ein paar andere Werte für dieses Roh
hier ausprobieren und sehen, wie sich die Ergebnisse verändern.
Vielleicht haben wir auch eine ungefähre Vorstellung darüber,
was ein plausibler wird für Roh ist. Man kann sich das
ja so ein bisschen mal durch den Kopf gehen lassen,
was vielleicht ein beeigneter Eckwert ist, ein Benchmark.
Und da schlägt der De Long vor,
das war als Benchmark, mal sagen,
die Varianz von Etha ist genauso groß wie die Varianz
von Epsilon
Ist völlig aus der Luft gegriffen,
da haben wir nicht wirklich einen Anhaltspunkt dafür,
aber es rechnet sich natürlich zunächst mal ganz gut und jeder andere Wert von Roh ist eigentlich genauso aus der Luft gegriffen,
deshalb betrachtet Barmull, das zunächst The Long,
das zunächst mal als ein Eck wird, zu sagen,
oh, ist vielleicht gerade gleich eins.
Ja, und da versucht er irgendwelche anderen Rohwerte auch aus
und schätzt die Gleichung mit einer Maximum Likely Hood,
Methode und guckt dann, was er für Ergebnisse für das Better bekommt,
wenn er unterschiedliche Werte von Roh herausbekommt,
für seine Staatengruppe von 22 Staaten,
also unter Einfluss dieser Staaten,
die im Jahre 1870 mindestens genauso reich wie Finnland
gewesen sind
Und dann sagt er folgendes. Wenn wir die 22 Staaten nehmen,
für die ich argumentiert habe,
dann kommt man mit der reinen Baumeul-Regression auf,
also unterstellend ein Rohwert von Null,
dann komme ich auf ein Betterdach, was minus 0,57 ist.
Und signifikant negativ ist, weil der Standard vieler deutlich kleiner ist als,
ja, also weil der T-Wert deutlich größer ist als zwei.
Der Standard-Papier ist mehr als zweimal so klein, wieder koeffizient.
Aber jetzt fange ich mal an, irgendwelche anderen Rohwerte zu nehmen.
Nehmen wir zunächst mal den Benchmark, wer drohgleich eins,
den The Long für den Benchmark hält
Wenn man also unterstellt, dass es einen Messfehler gibt,
das ist ein Varianz, genauso groß ist wie die Varianz des Approximationsfehlers,
dann wird kein negatives Better mehr geschätzt.
Dann ist Better gleich 0,11 und der Standardfehler ist 0,28. Das heißt,
diese Schätzung, hier müssen wir ansehen als eine Schätzung Better gleich null.
Ja, denn dieser Koeffizient hier ist nicht mehr signifikant von null verschieden.
Better gleich null würde aber sagen, es gibt keine Konvergenz.
Ja, das heißt hier, mit diesem Rohwert hat The Long
das ursprüngliche Baumeuergebnis vollständig umgedreht. Er hat zwei Kritikpunkte geäußert,
hat gesagt, es gibt ein Stichprobenauswahlproblem und es gibt einen vernachlässigten Messfehler bei der Ermittlung des Anfangseinkommens,
wenn ich versuche, für beides zu korrigieren unter der Annahme,
dass der Messweder eine gewisse Bedeutung hat,
nämlich seine Varianz genauso groß ist wie die Varianz des Approximationsfehlers,
dann kriege ich genau das Gegenteil raus von dem,
was der Baumel rausgekriegt hat.
Nämlich, bitter ist null, Stadtbetter ist minus eins.
Nun ist das natürlich völlig ungesichert, dass das Roh gerade gleich eins ist.
Es könnte kleiner sein, es könnte größer sein.
Deshalb versucht er noch ein paar andere Pro-Werte aus.
Nehmen wir mal Roh gleich 0,5, also der Messfehler ist relativ klein,
relativ zum normalen Approximationsfehler. Nun, dann schätzt ihr,
Betterdach ist minus 0,29 mit einem Standardfehler von 0,19 sehen,
auch in diesem Fall haben wir eine insignifikante Schätzung.
Das heißt, auch in diesem Fall müssen wir dieses minus 0,29 nicht als einen negativen,
koeffizienten lesen, sondern als einen koeffizienten von null.
Weil dieser koeffizient nicht mehr signifikant von null verschieden ist.
Und wenn wir sagen, der Messfehler ist groß,
dann werden die Ergebnisse natürlich noch schlimmer.
Wenn Rohgleich 2 ist, dann ist es so,
dass das Betterdach positiv geschätzt wird.
Punktschätzung ist 0,67. Der Standardfehler ist allerdings ebenfalls sehr groß geworden, 0,46.
Auch diese Schätzung hier ist statistisch nicht signifikant. Das heißt,
auch das müssen wir lesen,
als Better ist in Wirklichkeit null oder zumindest die Hypothese,
es Better gleich null ist,
können wir nicht verwerfen
Und jetzt sagt der Dolong, naja, wir können das
ja weiter treiben und können alles Mögliche, wie das Roh unterstellen.
Nehmen wir im Extrem mal eine Anruhe, wäre unendlich.
Dann wird für das Betterdach 1,4 geschätzt und der Standardfehler liegt bei 0,76. Das heißt,
selbst diese positive Schätzung ist in signifikant,
weil sie nicht mehr als doppelt so groß ist wie der Standardfehler.
Das heißt, auch das müssen wir als Better gleich null lesen.
Und so argumentiert The Long jetzt also,
wenn wir erstens für das Stichproben-Ausfahrt-Problem korrigieren und zweitens unterstellen,
dass es einen Messfehler bei der Ermittlung des Anfangseinkommens gibt,
dann ist fast unabhängig davon, wie groß wir diesen Messfehler jetzt ansetzen,
Irgendwo zwischen Roh gleich 0,5 und Roh gleich unendlich.
Das Ergebnis letzten Endes immer das, das Better nicht mehr signifikant von null verschieden ist.
Dass also Better gleich null sein könnte, sodass es keinerlei Kontagenz gibt.
Das Sollische Wachstumsmodell wird dann also überhaupt nicht bestätigt, wenn der Long gerecht hat. Nun,
das ist natürlich ein aufsehendes,
erregendes Resultat und man würde sich nicht wundern,
wenn es jetzt andere Leute gäbe, die sagen,
also das glauben wir nicht so richtig,
dass die Ergebnisse so negativ sind, dass es keinerlei Konvergenz gibt.
Das hat auch der Dolong antizipiert und ihm war vielleicht die Radikalität dieses Resultats hier,
das vollständige Umdrehen von Baumolzergebnis, ebenfalls etwas ungeheuerlich.
Deshalb geht sein Kommentar noch weiter, falls sie ihn schon gelesen haben.
Wissen Sie das möglicherweise auch? Ihr versucht, die eigene Vorgehensweise
jetzt weiter zu kritisieren und dort diese Ergebnisse noch einmal beträchtlich modifizieren.
Aber zunächst mal, wenn man ihm bis hierhin folgt,
dann stellt man fest, dass das,
was Baumol sehr prominent publiziert hat im American Economic Review,
unter Berücksichtigung der Delantion Kritik sich als nicht robust herausstellt und
möglicherweise in seinen Resultaten vollständig umgekehrt werden muss
Nun, eine erste kleine Kritik an dem Dilontion-Resultat möchte ich selber beisteuern.
Das ist eine etwas billige Kritik, die ich da übe,
nämlich ich habe das einfach mal mit etwas längeren Datenreihen gemacht.
Der Dilong, der hat seinen Artikel im Jahr 1986 geschrieben und
da hat er immer noch die Baumwollschen rein bis 1979 genommen.
Das mag ja in Ordnung sein,
aber inzwischen sind wir also in ein neues Jahrhundert hineingekommen und
wir haben doch erheblich mehr Evidenz bekommen und wohl auch zuverlässige Evidenz hinzugekriegt, ja.
Und naja, ich habe es jetzt nicht für diese Rohgeschichte gemacht,
für die Berücksichtigung des Messfehlers,
sondern einfach nur ihn mal zeigen wollen,
wie es aussieht,
wie sich
die Ergebnisse verändern
Von 16 Staaten. Mädels sind es auf die 22 Staaten.
De Longs geht. Da erinnern Sie sich, hatte der De Long ja gesagt,
die kriegen einen Schätzwert für Better von minus 0,566 heraus,
also sozusagen unterstellt, dass Roh gleich null ist.
Wenn ich aber die Datenreihe verlängere bis 2001,
dann steigt in dieser Staatengruppe die Evidenz für Konvergenz wieder an,
nämlich auf einen Wert von minus 0,71. Das heißt,
wir müssen vermuten, auch dann,
wenn man dieses aufwändigere Schätzverfahren mit dem Roh und verschiedenen Werten für Roh macht,
dann wird das Ergebnis nicht mehr ganz so negativ für Baumoll sein,
wie es in De Longs Kommentar erscheint,
weil schon die Grundevidenz für Konvergenz hier gestiegen ist,
wenn wir
längere Zeit rein beobachten
Sie sehen das auch deutlich, wenn sie sich das Streudiagramm dazu angucken.
Und zwar sehen sie, dass es eine durchaus große Wahrscheinlichkeit dafür gibt,
dass man die Evidenz hier sogar noch stärken kann.
Denn wenn sie sich diese Regression von The Long,
also diese Baumol-artige Regression von The Long mit den 22 Staaten jetzt im Zeitraum bis 2001 angucken,
dann sehen sie eigentlich eine ganz klar negative Korrelation zwischen der Wachstumsrate,
die hier wieder auf der Ordinate steht und dem Anfänglichen Pro-Kopf-Einkommen,
was im Jahre 1870 gemessen wird,
mit einem Ausreißer.
Und das ist Argentinien
Und sie wissen, dass Argentinien seine große Krise im Jahre
1870 gehabt hat mit einem enormen Einbruch im Bruttoinlandsprodukt.
Sie wissen aber auch, dass sich Argentinien inzwischen davon erholt hat. Das heißt,
wenn ich das Ganze jetzt nochmal für 2010 machen würde,
dann hätte ich zwar nicht mehr diese schöne Grafik,
wo ich ihnen mal die Bedeutung eines einzelnen Ausreißers illustrieren könnte,
aber dann hätte ich wahrscheinlich noch eine deutlich stärkere,
negative Korrelation in dieser Stichprobe als Delong, als wir das hier sehen.
Nun, eine Veränderung muss ich noch sagen, habe ich
hier vornehmen müssen. Ich habe nämlich in meiner Stichprobe Ostdeutschland
nicht mehr mit dabei, aus naheliegenden Gründen.
Also im Jahre 2001 gab es natürlich
Carnibal Oberhand
Für Ostdeutschland mir, deshalb habe ich diese Beobachtung also rausschmeißen müssen. Dennoch bleibt es dabei,
wenn wir jetzt mal von diesem Sonderfall Argentiniens absehen,
der vermutlich inzwischen aus den Daten verschwunden ist,
dann würden wir eigentlich wieder eine relativ starke Evidenz für eine
negative Korrelation sehen und dann bliebe noch zu untersuchen,
ob Messfehler bei der Untersuchung, bei der Erfassung des Anfangseinkommens,
die negative Korrelation nachhaltig beeinträchtigen können.
Prima Fazie sieht es nicht danach aus,
als würde man so deutliche Resultate erzielen können,
wie sie Delong erzielt hat
Wie gesagt, das ist eine billige Kritik insofern,
als sie einfach mehr Informationen habe als Delongsi zu seinem Zeitpunkt gehabt hat.
Delong ist anders vorgegangen. Und wie er genau vorgegangen ist,
das werde ich ihn später noch erklären.
Zunächst mal möchte ich nur darauf hinweisen, dass Baumolz Untersuchung,
auch wenn sie im Einzelnen kritikwürdig erschienen ist,
eine Reihe von anderen Untersuchungen nach sich gezogen hat,
genau genommen sogar hunderte von Untersuchungen, ähnlichen Typs nach sich gezogen hat.
Und ich möchte ihnen nur einige Prominente davon vorstellen,
die sie eben auch in dem zugrunde liegenden Lehrbuch dieser Vorlesung finden,
nämlich bei Barrow und Salah Imartin,
die mit zu den Pionieren dieser Art von Forschungsrichtung
gehört haben
Nun, es hat also Leute gegeben, die haben gesagt,
wir können gucken, dass wir uns irgendwelche anderen Regionen aussuchen,
deren Wachstumserfahrungen wir untersuchen. Und wir wollen versuchen,
dieses Stichproben-Auswahlproblem, was der Baumoll hatte,
in dem ihr irgendwo willkürlich und vielleicht verzerrend oder sicherlich verzerrend eine bestimmte Staatengruppe analysiert hat,
dass wir dieses Stichproben-Auswahlproblem dadurch vermeiden, dass wir sagen,
es gibt eine natürliche Abgrenzung für die Staatengruppe,
die wir betrachten.
So sind zum Beispiel Barrow und Salah Ibaten hergegangen und haben gesagt,
wir nehmen einfach mal alle Staaten der Vereinigten Staaten von Amerika
Alle Bundesstaaten der Vereinigten Staaten von Amerika, also 50, an der Zahl.
Nun, da kann man jetzt nicht mehr sagen,
dass es irgendwie an Stichproben-Auswahlproblemen gibt in der Art und Weise,
dass die irgendwie nur die reichsten Staaten betrachten.
Sondern es ist einfach sozusagen ein klarer, eine klare regionale Eingrenzung vorgenommen worden.
Man nimmt die Bundesstaaten der Vereinigten Staaten von Amerika
und da werden einfach alle genommen in einem bestimmten Zeitraum.
Für die Bundesstaaten der Vereinigten Staaten von Amerika hat man ebenfalls sehr weit zurückreichende Zeit rein. Das ist insofern interessant,
die Baumolsche Regression auch für diese Staatengruppe zu machen und zu gucken,
finden wir dort Konvergenz, können wir also feststellen, dass Staaten,
die in der zweiten Hälfte des 19. Jahrhunderts arm gewesen sind,
dass die in der Folgezeit bis zum aktuellen Rand hin schneller gewachsen sind,
als diejenigen Staaten, die in der zweiten Hälfte des 19. Jahrhunderts reich gewesen sind.
Die Konzentration auf die Regionen eines einzelnen Staates hat darüber hinaus den Vorteil,
dass man mit einer anderen Kritik,
die The Long selbst noch vortragen wird und auf die ich eben später zurückkomme,
wenn ich über die sogenannte bedingte Betterkontagenz spreche,
dass man diese Kritik hier nicht in demselben Maße zu berücksichtigen braucht,
denn man kann immerhin argumentieren,
dass eine Gruppe von Regionen wie die Bundesstaaten der Vereinigten Staaten von Amerika eine relativ homogene Gruppe sind,
in Bezug auf die Sonstigen,
im Solischen Wachstumsmodell zu berücksichtigenden Parameter.
Sie erinnern sich,
dieses Konvergenzergebnis, das ist erreicht worden unter der Annahme,
dass wir gesagt haben, wir nehmen an,
dass alle Länder, die wir betrachten, dieselben Produktionsfunktionen haben.
Dass sie dieselben Sparquoten haben, dass sie dieselben Abschreibungsraten haben.
Das heißt, sie sollten in allen Eigenschaften
eigentlich gleich sein,
außer im anfänglichen Kapitalbestand
Nun, wenn man sich die Vereinigten Staaten von Amerika anguckt,
dann fällt es natürlich relativ leicht zu argumentieren,
dass beispielsweise die Sparquote der Bevölkerung gegen Georgia vielleicht dieselbe Sparquote ist wie die der Bevölkerung im Montana.
Das ist nicht zwingend, aber da sich immerhin um eine Nation handelt,
um ein Volk handelt, liegt es näher, zumindest zu unterstellen,
dass dieses Volk in deinem grundsätzlichen Verhalten in einem Bundesstaat,
dem Verhalten desselben Volkes in einem anderen Bundesstaat, ähnelt,
als dies naheliegt, zu vermuten, bei einer Staatengruppe,
die so heterogen ist, wie die Baumolche-Staatengruppe,
wo man sagt irgendwie,
naja,
die Sparquote der Bevölkerung in Australien ist dieselbe Wiedersparquote
der Bevölkerung in Japan
Also könnte man ja durchaus argumentieren,
dass Japaner doch irgendwie kulturell und soziologisch und traditionell ganz anders strukturiert
sind als die Australier oder als die Deutschen oder was auch immer.
Und deshalb möglicherweise andere Verhaltensweisen, andere Sparquoten haben.
Also diese Unterschiede sind sicherlich bei einer Staatengruppe wie den
Vereinigten Staaten von Amerika geringer ausgeprägt.
Das ist vernünftig, das anzunehmen. Und es ist gleichfalls plausibel anzunehmen,
dass beispielsweise die Produktionstechnologie in Georgia nicht fundamental anders ist
als die Produktionstechnologie in Montana,
weil das eben ein einheitlicher Staat ist
Also haben wir hier eine homogene Gruppe von Regionen,
die wir untersuchen, bei der diese Basisannäherungnahme des Sollischen Wachstumsmodells,
aus der wir überhaupt erst abgeleitet haben,
dass es so etwas wie Kontagenz geben sollte,
bei der diese Basisannahme relativ plausibel erfüllt zu sein könnte.
Und deshalb schätzen Barrow und Salai Martin das jetzt eben für diese Staaten
der USA und ich zeige ihnen nicht die einzelnen Regressionsergebnisse,
sondern ich zeige ihnen erstmal eine Landkarte der USA,
wo sie die ganzen Abkürzungen sehen,
die sie jetzt gleich auf dem nächsten Diagramm wiederfinden werden.
Das sind also die 50 Bundesstaaten genau genommen. Ich glaube,
sie haben nur 48 sich betrachtet oder jedenfalls sind auf meiner
Karte nur 48 drauf. Es fehlt also Hawaii,
was irgendwo da drüben liegt und Alaska, was irgendwo da oben liegt.
Aber sonst sind es eben die 48 kontinentalen Staaten.
Und wahrscheinlich ist es auch ganz sinnvoll, Hawaii rauszuschmeißen mit Alaska,
weil man da schon wieder sagen kann,
vielleicht sind die nicht ganz so heterogen wie die kontinentalen Bundesstaaten der USA.
Und hier sehen Sie jetzt das, was den Streudiagrammen entspricht,
die ich Ihnen für Baumolz und Delons Analyse bereits gezeigt hatte.
Sie haben wieder auf der Ordinate die jährliche Wachstumsrate,
die die Bundesstaaten gehabt haben, im Durchschnitt der Jahre 1880 bis 1990,
also wieder im Zeitraum von 110 oder 111 Jahren.
Und hier unten sehen sie den Logarithmus, das pro Kopf-Einkommens
dieser Staaten im Jahre 1880. Ja, also hier, Logarithmus,
das pro Kopf-Einkommens im Jahre 1880 und dort die Wachstumsrate derselben Größe.
Und zwar die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate. Sie sehen diese durchschnittliche jährliche Wachstumsrate,
die wird hier unten abgeschnitten bei 0,5 Prozent,
also 0,005 sind 0,5 Prozent pro Jahr.
Diese Wachstumsrate haben Staaten gehabt wie Montana und Nivada
Und sie sehen hier eine spitze Wachstumsraten von jährlich ungefähr 2,5 Prozent,
die Staaten gehabt haben wie North Carolina, Florida und Virginia.
Und ansonsten sehen sie eine ganz klare negative Korrelation zwischen Wachstumsrat und anfänglichem Einkommen.
Das heißt, hier finden wir wieder das Resultat,
was Baumel auch gefunden zu haben glaubt.
Bei Baumel ist es ein bisschen zweifelhaft, ob das Resultat stimmt.
Das hat der Long vorgetragen, aber bei Barrow und Salah Imartin ist es schwer,
diese massive, negative Korrelation in Frage zu stellen.
Ja, also sie ist ganz,
ganz deutlich in den Daten drin, diejenigen Staaten,
die im Jahre 1880 arm waren,
die sich also irgendwo in diesem Bereich hier befinden,
die haben tendenziell eine hohe Wachstumsrate und befinden sich
irgendwo in diesem Bereich hier
Und das können wir sogar ein bisschen verstehen,
auch ökonomisch verstehen, warum das so ist.
Denn wir können uns mal angucken, was das für Staaten sind. North Carolina,
Florida, Virginia, South Carolina, Georgia, Tennessee,
Texas, Alabama, Orkensis, glaube ich, Missouri.
Bleiben wir mal bei diesen Staaten hier.
Ja, das sind die Staaten mit den höchsten Wachstumsraten.
Was wir starten, sind das. Ja. Südstaaten,
genau. Das sind die Südstaaten. Warum sind die Südstaaten
besonders schnell gewachsen? Nun sehen Sie,
das ist das Jahr 1890, wo das gemessen worden ist.
Wie ging es in Südstaaten im Jahre 1880
Ausgesprochen dreckig, ja. Die hatten den amerikanischen Bürgerkrieg verloren.
Sie erinnern sich, 1861 bis 1865 war der Bürgerkrieg,
der endete mit anderen Niederlage der Südstaaten und zwar nicht nur mit
einer militärischen Niederlage, sondern auch mit einer wirtschaftlichen Niederlage.
Denn durch die Niederlage im amerikanischen Bundes, im amerikanischen Bürgerkrieg,
konnte die Bundesregierung durchsetzen, dass die Sklaven auf den Baumwollplantagen des Südens freigelassen werden mussten.
Die strömen zu einem großen Teil dann in die Nordstaaten oder wenn sie in den Südstaaten verblieben,
dann ja, bilden Sie sie dort so eine Art Prolytariat,
was nur noch teilweise in den Baumwollplantagen arbeitete,
wenn es noch in den Baumwoll-Plantagen arbeitete, dann ging irgendwie Löhne,
die zwar nach heutigen Verhältnissen sicherlich kümmerliche Löhne gewesen sind,
die aber doch immerhin mehr an Aufwand für die Baumwollfarmer darstellten als das,
was sie eben vorher für ihre Sklaven auffinden mussten.
Also für die wichtige landwirtschaftliche Produktion und insbesondere Baumwolle in den Südstaaten ist den Südstaaten durch die Niederlage im amerikanischen Bürgerkrieg die wirtschaftliche Grundlage entzogen worden. Nun hat,
wie Sie möglicherweise wissen,
Abraham Lincoln unmittelbar nach der Niederlage der Südstaaten weitreichende Pläne entwickelt,
um den Südstaaten wirtschaftlich wieder auf die Beine zu helfen,
weil er sich dieses Problems durchaus bewusst gewesen ist,
dass das auch die wirtschaftliche Lebensfähigkeit des Südens betraf,
diese Sklavenbefreiung und dass man jetzt irgendetwas tun musste und dass die Südstaaten sozusagen nicht nur aus Mutwillen heraus in den Krieg gegen die Nordstaaten eingetreten waren,
sondern eben auch,
weil sie ihre Lebensfähigkeit gefährdet sahen durch die an den Menschenrechten orientierte Gesetzgebung des Nordens.
Aber LinkedIn ist ermordet worden,
kurz nach Ende des amerikanischen Bürgerkrieges und seine Nachfolger
hatten weitaus weniger Ehrgeiz dem Süden irgendwie wirtschaftlich wieder aufzuhelfen
Und es hat sich nicht sehr viel getan. Der Süden,
der Verharrte in einer stagnativen Phase über eine längere,
über einen längeren Zeitraum hinweg,
während der Norden der industriell organisiert war, prosperierte.
Sodass im Jahre 1880 ein Zeitpunkt ist,
in dem die USA gespalten sind, in relativ arme Südstaaten,
pauperisierende Südstaaten und einen posperisierenden Norden.
Und das sehen wir in diesem Streudiagramm,
wenn wir sozusagen von der Einkommensachse her betrachten,
die Südstaaten sind besonders arm
Nun bleibt sowas nicht durchgängig erhalten über einen Zeitraum von 1010 Jahren.
Und es hat dann auch unter späteren Präsidenten Anstrengungen gegeben, dem Süden wieder aufzuhelfen.
Und das ist, wie Sie sehen, gelungen.
Die Südstaaten haben seither im langjährigen Mittel die höchsten Wachstumsraten realisiert und haben deshalb die große Kluft,
die sie im Jahre 1880 von den anderen Staaten,
ich sollte jetzt nicht nur Nordstaaten sagen,
es ist ja auch der ganze Westen dabei und so,
also viele Staaten,
die ist im Jahre 1880 noch,
oder jedenfalls im 80 Jahre 1865 noch gar nicht gab in den Vereinigten Staaten von Amerika,
die hatten die große Kluft gegenüber den anderen Staaten
schließen können oder zumindest teilweise schließen können
Das ist das, was diese Streudiagramm hier sagt.
Und insofern ist diese Untersuchung von Barrow und Salah Imat in einer Untersuchung,
die sehr starke Evidenz eigentlich beisteuert für die Hypothese des hyrischen Wachstumsmodells.
Das ist diese Art von Konvergenz gibt. Im Unterschied zu dem Stand der Dinge,
den wir im Augenblick von The Long kennengelernt haben,
der wie gesagt nicht The Longs endgültiger Untersuchungsstand ist,
da komme ich dann noch zu, nicht?
Aber so wie ich jetzt bislang ihn The Long präsentiert hatte,
würde The Long ja argumentieren, es gibt vielleicht überhaupt keine Konvergenz.
Also in einer homogenen Staatengruppe wie den Bundesstaaten der Vereinigten Staaten
von Amerika, ist es völlig unumstritten,
dass es Konvergenz im soloischen Sinne gibt
Wenn Sie darüber nachdenken, dass es hier die Kriegszerstörten Südstaaten sind,
die besonders stark gewachsen sind,
dann drängt sich natürlich ein anderer Vergleich auf und das ist
der Vergleich mit den kriegszerstörten Staaten des Zweiten Weltkriegs nach dem Zweiten Weltkrieg.
Und da wissen wir natürlich auch, diejenigen Staaten,
die nach dem Zweiten Weltkrieg am stärksten gewachsen sind,
jedenfalls in den ersten 20, 30 Jahren nach dem Zweiten Weltkrieg,
das waren Deutschland und Japan. Also gerade diejenigen Staaten,
die an eine Niederlage im Zweiten Weltkrieg erlitten haben,
auch da würde ich zumindest jetzt erstmal anekdotisch sagen,
haben wir eine gewisse Evidenz für dieses Konvergenzverhalten und mit
dem Friedman hat das mal auf die Formel gebracht,
dass er gesagt hat,
also ein Ergebnis hat die Wirtschaftstheorie ganz sicher zutage gefördert,
Wir wissen wirklich, wie man große Wachstumsraten hervorrufen kann.
Nämlich das Rezept sei es einfach, die Hälfte des Kapitalbestands
einer Ökonomie zu bombardieren und in die Luft zu sprengen.
Dann würde man im Gefolge sehr hohe Wachstumsraten haben.
Das ist kein praktikables Konzept für die Wirtschaftspolitik,
aber wie gesagt, aufgrund historischer Beobachtung wissen wir auch,
dass das nicht ganz falsch ist, was er da gesagt hat.
Gut, gucken wir uns das jetzt mal an.
Baron Sully, Martin haben das auch noch für andere Regionen
gemacht, nämlich beispielsweise für japanische Präfekturen.
Also Präfektur, das ist sowas ähnliches wie ein Regierungsbezirk.
Ich gebe Ihnen hier die Namen dieser Präfekturen nicht an.
Mir sagen sie nichts und ihnen vermutlich überwiegend
auch nichts
Auf dieser Karte sehen sie halt auch einfach irgendwelche Nummern,
aber sie erkennen ganz klar, dass Japan in bestimmte Verwaltungsbezirke gegliedert ist.
Die sind manchmal etwas größer und manchmal etwas kleiner und jedes hat ja eben irgendwie eine Nummer.
Und auch für diese Verwaltungsbezirke Japans liegen Einkommensdaten vor,
die allerdings nicht so weit zurückreichen wie in den USA.
Nicht bis ins Jahr 880, sondern nur bis ins Jahr
1930. Also es verkürzt sich jetzt der Zeitraum der Betrachtung.
Auch diese Untersuchung haben Barrow und Salah Imartin Anfang der 90er Jahre gemacht,
die Daten rein, die benutzt worden sind, reichen also bis
1990. Und man kann sich jetzt mal angucken,
wie es sich denn verhält,
wenn wir uns japanische Präfekturen angucken, ob diejenigen Präfekturen,
die im Jahre 1930, also vor dem Zweiten Weltkrieg,
vor kriegsbedingten Zerstörungen arm gewesen sind,
ob die seither und unter Einbeziehung der ja doch sicherlich auch nicht ganz unbeträchtlichen Zerstörung durch den Zweiten Weltkrieg schneller gewachsen sind,
als diejenigen Staaten, die 1930 reich waren.
Und schon, das ist das Streudiagramm, was man
jetzt sieht und es bringt wieder dieselbe Art von Evidenz.
Ist auch dieselbe Art von Argumentation, die man wieder anbringen kann.
Man kann sagen, wir betrachten nur die Regionen eines einzelnen Staates.
Das heißt, die regionale Abgrenzung ist gewisser Hinsicht zwingend
und es gibt keinen Stichprobenauswahlproblem
Gleichzeitig können wir argumentieren, dass Technologie und Sparneigung und Abschreibungsrate
und ähnliche Parameter der steuerischen Wachstumsmodells wahrscheinlich relativ homogen über diese Regionen hinweg sind,
sodass diese Grundannahmen des soloischen Wachstumsmodells nicht unbedingt in Frage zu stellen sind.
Und dann stellen wir fest, dass wiederum die jährliche Wachstumsrate im Zeitraum 1930 bis 1990,
also die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate, ganz klar negativ korreliert ist mit dem Einkommensniveau zum Anfangszeitpunkt
1930. Also ganz klar negativ korreliert ist mit dem Einkommensniveau zu Beginn des Untersuchungszeitraumes,
die reichen Verwaltungsbezirke, das sind hier eigentlich überwiegend,
ja eigentlich nur vier, 26, 28, 27 und 14,
die haben eine vergleichsweise niedrige Wachstumsrate gehabt und je ärmer die Verwaltungsbezirke gewesen sind,
desto höher ist die durchschnittliche Wachstumsrate,
die sie seither in diesen 60 Jahren erfahren haben.
Ergo, auch hier finden wir ganz klare Evidenz für Konvergenz und
damit für eine Bestätigung des soloschen Wachstumsmodells und seine zentralen Implikationen.
Die letzte derartige Untersuchung, die Barrow und Halle,
ihr Martin in ihrem Buch anführen,
bezieht sich auf die Europäische Union oder das,
was im Jahre 1990 die Europäische Union gewesen ist oder sogar
noch ein bisschen vor 1990,
denn sie sehen,
Ostdeutschland zum Beispiel ist noch
gar nicht dabei
Konnte man auch nicht so gut mit hinzunehmen,
weil man da keinen Anfangswert für hat.
Also hier ist der Untersuchungszeitraum nur noch 1950 bis 1990,
also wieder kürzer nur noch 40 Jahre.
Und man nimmt einfach diejenigen Verwaltungsbezirke oder Unterregionen der Europäischen Union,
für die man Beobachtungen zum Bruttoinlandsprodukt auf dieser regionalen Basis hat.
Sie sehen die Verwaltungsbezirke in Deutschland, sind einfach die Bundesländer.
Da ist Bayern und Baden-Württemberg und Hessen und Nordrhein-Westfalen und Niedersachsen
und so weiter zu erkennen.
Frankreich ist in irgendwelche Departements gegliedert, Spanien, Italien,
Großbritannien, alle haben irgendwelche Untergliederungen für die Einkommensdaten
Vorlagen und jetzt Maren Barrow und Salah I. Martin,
wieder die Regression und ich werde sie ihn wieder nur in
Form eines Streudiagramms zeigen und wir werden dann sehen,
dass auch da eine negative Korrelation zu beobachten ist,
aber muss man sagen, es gibt jetzt zwei Dinge,
die wir einschränken dazu, beachten sollten.
Das eine ist das, dass wir hier zwar
immer noch sozusagen eine sinnvolle regionale Abgrenzung genommen haben,
sodass das Stichprobenauswahlproblem wahrscheinlich nicht existiert.
Wir nehmen einfach alle Verwaltungsbezirke der EU für eine entsprechend definierte Einheit,
nicht einfach nur die reichsten oder sowas ähnlich,
das ist okay
So, wir haben mit der Europäischen Union natürlich jetzt einen Staaten bunt genommen und ich mir einen Einzelstaat.
Und bei diesem Staatenbund kann es durchaus sein,
dass es eine größere Heterogenität gibt, bezüglich der anderen Parameter,
die eigentlich konstant sein sollten, die eigentlich gleich sein sollten.
Also während ich vorhin argumentiert habe,
in den USA und in Japan ist es vielleicht vernünftig anzunehmen,
dass Parameter wie die Sparneigung und die Produktionsfunktion,
die gleichen sind über alle Verwaltungsbezirke hinweg, ist,
dass in Bezug auf die Europäische Union vielleicht nicht mehr ganz so selbstverständlich,
dass man in Dänemark oder in Deutschland dieselbe Produktionsfunktion hat,
wie in Spanien beispielsweise oder in Italien ist,
mich ganz auszuschließen, aber es ist auch nicht vollständig plausibel.
Sicherlich ist Spanien innerhalb der Europäischen Union im Jahre 1990 ein
eher rückständiges Land gewesen und auch über die italienische Produktivität,
vor allem in Südditalien hat man gelingtlich die Nase gerümpft.
Also könnte man sagen, vielleicht haben die einfach nicht
dieselbe Produktionsfunktion benutzt. Und möglicherweise gibt es da Stärke,
hätte die Rugenitäten und vielleicht gibt es auch Verhaltensparameter,
die unterschiedlich sind und die Deutschen sparen vielleicht mehr als die
Italiener oder die Spanier tun oder umgekehrt.
Ja, also möglicherweise gibt es da durchaus auch Heterogenitäten,
die man
jetzt berücksichtigen muss
Und von diesem Hintergrund mag ich es dann nicht überraschen,
dass die Korrelation, die wir jetzt im Streudiagramm sehen,
zwar nach wie vor eine negative ist und ganz eindeutig auch statistisch signifikant ist,
aber sie sehen, das streut jetzt stärker.
Das streut jetzt deutlich stärker,
als wir das für die USA oder für Japan gesehen haben.
Und dieser Befund ist im Grunde genommen nicht nur nicht überraschend,
sondern sogar im Einklang mit dem soloischen Wachstumsmodell.
Man würde das erwarten, wenn man erwarten muss,
dass Parameter wie Produktionsfunktion und Sparneigung nicht mehr exakt dieselben sind,
dass dann der Zusammenhang zwischen Wachstumsrate und Niveau des Einkommens
stärker verrauscht ist,
als das bei anderen Daten
der Fall ist
Darüber hinaus muss man natürlich auch berücksichtigen, dass der Untersuchungszeitraum jetzt kürzer ist.
Es sind halt nur noch 40 Jahre und nicht mehr 110
wie in den USA oder 60 wie in Japan.
In einem kürzeren Zeitraum wurden wir auch tendenziell erwarten,
dass der Zusammenhang weniger stark hervortritt,
obwohl 40 Jahre immer noch ein relativ langer Zeitraum ist,
aber es gibt möglicherweise auch da irgendwelche Störungen,
irgendwelche Ereignisse, die dazu führen,
dass der grundsätzliche Zusammenhang möglicherweise nicht so klar aus den Daten hervortritt,
wie er es täte,
wenn man eben wirklich die Beobachtung über einen langen Zeitraum,
wie beispielsweise 1880 bis 1990 hätte
So sehen wir also auch hier im Wesentlichen Evidenz dafür,
dass es Beta-Konvergiens gibt, und zwar die sogenannte absolute Bitter-Konvergenz. Nun,
deutlich bereits an durch die Betonung,
die ich auf das Wort absolut lege,
dass man dieses Konzept von Beta-Konvergenz,
was wir jetzt hier in bestimmten Datensätzen relativ eindeutig gefunden haben,
dass man dieses Konzept auch abschwächen kann,
beziehungsweise es verallgemeinern kann dahingehend, dass man sagt,
nun, es ist doch vielleicht auch von Interessestaatengruppen zu untersuchen,
die nicht homogen sind.
Und uns zu überlegen, wie können wir versuchen festzustellen,
ob es auch bei heterogenen Staatengruppen, also bei Staatengruppen,
bei denen es Unterschiede bezüglich beispielsweise Sparneigung oder Produktionsfunktion gibt,
ob es dort auch Konvergenz gegeben hat.
Nur diese Fragestellung macht nur dann Sinn,
wenn wir irgendwie kontrollieren können für die unterschiedliche Sparneigung und für
die unterschiedliche Produktionsfunktion und für die unterschiedliche Abschreibungsrate und was einem
sonst an Parametern in dem Modell eben möglicherweise begegnet.
Deshalb sprechen wir hiervon bedingter Konvergenz. Bedingt bedeutet,
bedingend darauf, dass die Sparneigung zum Beispiel unterschiedlich sind oder
die Produktionsfunktionen unterschiedlich sind,
finden wir Evidenz oder finden wir
keine Evidenz für Konvergenz
Also, wenn wir sozusagen in Rechnung stellen und angemessen dafür kontrollieren,
dass es in den sonstigen Parametern des Modells eine gewisse Varianz und der Derogenität gibt,
können wir dann noch irgendwie eine Aussage machen über die Größenordnung von diesem Better.
Und in der Tat kann man das regressionsanalytisch machen. Das einzige,
was man machen muss, ist, dass man diejenigen Parameter,
die jetzt eben nicht konstant sind im Länderquerschnitt,
dass man die in die Regression ebenfalls als erklärende Größe einfließen lässt,
sodass sie den Anteil an Varianz im Pro-Kopf-Output auffangen können,
der auf diese Heterogenitäten eben zurückzuführen ist.
Und was dann noch verbleibt, das muss man sehen,
ob sich das dem Einfluss des Anfangseinkommens,
also einem Kompetenzphänomen zuordnen lässt
Tendenziell ist es so, dass die Resultate,
die ich Ihnen gerade gezeigt habe, umso schwächer werden,
je heterogener die untersuchte Staatengruppe ist.
Ein weiterer Versuch, den Leute gemacht haben, ist,
dass Sie gesagt haben, wir nehmen einfach mal alle Staaten der Welt.
Das ist ja vielleicht auch eine interessante Hypothese,
ob es jetzt im Weltquerschnitt Konvergenz gibt.
Und da ist das Ergebnis ganz eindeutig,
absolute Beta-Konvergenz gibt es im Weltquerschnitt nicht.
Ich zeige es Ihnen jetzt für 114 Staaten der Welt,
das sind praktisch alle, für die man damals Daten gefunden hat.
Meines Wissens sind da auch in diesen 114 Staaten wieder so
Staatengruppen von Kleinststaaten mit dabei und dann sieht das Streudiagramm
so aus
Dass also keine Konvergenz zu sehen, ganz eindeutig nicht.
Das ist ein völlig amorpher Punkthaufen, den man dort sieht.
Da hat irgendein Spaßvogel eine Regressionsgrade mit reingemalt. Die hat aber keinerlei Bedeutung,
weil diese positive Steigung, die sie dort sehen, in signifikant ist.
Also tatsächlich ist da einfach keine Struktur in diesen Daten drin,
wenn sich jetzt nur die Korrelation betrachten,
zwischen dem Anfang fänglichen Po-Kopf-Einkommen,
was in diesem Fall das Jahr 1960 ist,
war für viele Entwicklungsländer eben weiter zurück noch keine Daten haben und im Jahr 2000,
also auch 40 Jahre.
Ja, ähnlich wie ihn bei der EU.
Und wie gesagt, also von Korrelation ist da einfach
keine Rede
Das heißt, wenn man das Primafaziel nimmt, dieses Streudiagramm,
dann wäre man wieder da, wo ich den The Long unterbrochen habe,
nämlich zu sagen, Better ist null.
Keine Konvergenz. Und das wäre ein nicht angemessener Schluss der Untersuchung,
sich damit zufriedenzugeben, zu sagen, gut,
dann gibt es offenbar weltweit keinerlei Konvergenz. Denn das berücksichtigt nicht,
dass diese große Streuung, die wir hier sehen,
eine Vielzahl von anderen Ursachen haben kann,
von denen nur ein Teil wirklich ökonomischer Art ist,
aber es würde uns wahrscheinlich schon mal helfen,
wenn wir überhaupt diese ökonomischen Unterschiede berücksichtigen
Denn wenn es eben so ist,
dass es in der Welt die Menschen unterschiedliche Sparneigungen haben.
Manche Menschen vielleicht überhaupt nicht imstande sind, irgendwie was zu sparen,
weil sie froh sind, wenn sie genügend zu essen haben zum Beispiel.
Dann kann man nicht erwarten, dass diese Leute viel Kapital aufbauen.
Dann ist es nicht so überraschend, dass dort nicht viel
gewachsen wird in Ländern, in denen wir nicht gespart wird.
Also müsste man doch versuchen, die Wachstumsrate,
wenn sie doch wahrscheinlich in irgendeiner Form auch von der Sparneigung
abhängt und aus dem sördischen Wachstumsmodell wissen wir,
in der Übergangsphase, in der Anpassungsphase an einen neuen Steady State,
hängt die Sparneig,
hängt die Wachstumsrate von der Sparneigung
Ab, dann müsste man eben diese Wachstumsrate nicht nur regressieren
auf den Anfang des pro-Kopf-Einkommens in einem Basisjahr,
sondern auch beispielsweise auf die Spareneigung regressieren.
Oder auf irgendwelche anderen technologischen Parameter, die die Produktionsfunktion charakterisieren, regressieren.
Oder auf eine Vielzahl von anderen möglicherweise unterschiedliche Wachstumserfahrungen begründenden Faktoren regressieren.
Man müsste also fragen, was außer einem unterschiedlichen Anfangseinkommen in
einem Basisjahr kann denn möglicherweise noch unterschiedliches Wachstum in Ländern erklären?
Und da sind ja Fantasie wenig Grenzen gesetzt
Da kann man ökonomische Ursachen nehmen, die Spar- und Investitionsquote
ist einer der beliebtesten und auch einer der robustesten Regressoren,
die man dann in eine solche Regression mit aufnimmt.
Aber man kann auch verschiedene andere Dinge mit berücksichtigen.
So haben wir zum Beispiel festgestellt,
dass das Wachstum der Bevölkerung doch sicherlich eine große Rolle spielt,
bei der Ermittlung der Entwicklung des Pro-Kopf-Einkommens.
Wir hatten das für Kuhwhite zum Beispiel gesehen,
dass Kuhwhite eigentlich ein starkes Wachstum im Bruttoinlandsprodukt von ungefähr,
ich glaube, vier Prozent hatte.
Und dieses starke Wachstum des Bruttoinlandsprodukts,
aber mehr als aufgezählt worden ist durch ein noch viel stärkeres
Wachstum der Bevölkerung
Da wir wissen, dass in manchen Regionen der Erde ein
sehr starkes Bevölkerungswachstum mit jährlichen Wachstumsraten von zwei bis drei Prozent vorliegt.
Und in Industrieländern das Wachstum eher bei null Prozent liegt und bei manchen Ländern sogar negativ ist,
bei anderen nur schwach positiv ist, liegt es nahe zu vermuten,
dass die pro Kopfeinkommen sich auch aufgrund unterschiedlicher Wachstumsraten der Bevölkerung unterschiedlich verhalten werden.
Also sollte man, wenn man eine Regression macht,
in der man Wachstumsraten auf etwas anderes regressiert,
also auf beispielsweise das anfängliche Pokop-Einkommen regressiert,
auch kontrollieren für Unterschiede beispielsweise im Vertilitäts-,
in der Vertilitätsentwicklung der Ökonomie im Bevölkerungswachstum,
dass man die Bevölkerungswachstumsrate ebenfalls erst eine erklärende Größe mit hineinführt
Oder man kann Größen mit auffangen,
die nicht ökonomische Entwicklungen wiedergeben,
wie beispielsweise die Anzahl an Kriegen,
die ein Land durchlitten hat im Laufe des Untersuchungszeitraums oder die Jahre,
die irgendwie unter Kriegseinflüssen oder Revolutionen oder umstürzen oder putschen oder Ähnlichem gelitten haben,
was sicherlich auch negative Auswirkungen auf die wirtschaftliche Aktivitäten,
auf das Wachstum und auf die direkte Investitionen und pipapo gehabt haben mag.
Oder auf Hungersnöte oder auf Aids oder was auch immer
und all diese Einflüsse,
die in irgendeiner Form direkt oder indirekt sich dann
auch auf Wirtschaftswachstum auswirken können
Es gibt Leute, die haben Indizes konstruiert für Korruption beispielsweise und messen Korruptionen in unterschiedlichen Staaten.
Es ist ganz klar, dass Korruption etwas ist,
was wirtschaftliches Wachstum tendenziell behindert und wir wissen auch,
dass europäische Staaten vergleichsweise wenig Korruption haben,
wenn wir sie mit afrikanischen Staaten zum Beispiel vergleichen.
Und für so etwas muss man möglicherweise eben kontrollieren oder sollte man
sicherlich kontrollieren und man findet dann in der Regel auch,
dass diese Korruptionsindizzes so Messfehler behaftet,
die ihrerseits sein mögen,
doch einen gewissen Teil,
der hier zutage tretenden Varianz in einer Staatengruppe erklären können
So, nun wollen wir uns das mal anschauen für nur einen konditionierenden Faktor.
Entschuldigung, hier findet noch eine Vorlesung statt.
Könnten Sie bitte bis 10 Uhr pünktlich noch draußen warten?
Und vielleicht auch andere Interessenten, daran hinderlich reinzukommen.
Wir gucken uns das jetzt zunächst mal an für zwei Länder,
von denen wir sagen,
sie sind nicht homogen und wir nehmen nur einen Faktor,
der diese Heterogenität ausdrückt, nämlich unterschiedliche Sparquoten.
Stellen wir uns vor, dass eine dieser beiden Länder
ist reich und das andere ist arm
Kennzeichnen Sie deshalb mit kleinen Indie-CSR und P für Rich und Pool.
Das reiche Land wird natürlich dadurch als reiches Land gekennzeichnet,
dass es einen größeren Kapitalbestand pro Kopf hat, als das Armblatt.
Also KR-Dach, jetzt immer in Effizienzeinheiten geschrieben, ist größer
als KP-Dach. Deshalb ist das reiche Land eben reich,
da sozusagen Definition. Und dann wollen wir sagen,
das reiche Land, das spart aber auch prozentual mehr.
Die Sparneigung des reichen Landes, die ist mehr gemessen als
Prozentsatz des Einkommens, als die Sparneigung des armen Landes.
Und das kann natürliche Gründe haben, wie die,
die ich eben schon erwähnt habe,
dass Leute im Armland in erster Linie mal was zu essen haben wollen.
Und also die Konsumbedürfnisse sozusagen dominierend sind gegenüber den Investitionsbedürfnissen
Wenn das so ist, dann ist es möglich,
dass die reiche Ökonomie schneller wächst als die Arme.
Und das bedeutet also, wir haben keine absolute Konvegenz.
Ja, wenn wir diese beiden Länder hier haben,
wir werden es uns gleich nochmal anschauen in einer Grafik,
dann verstehen sie es besser.
Aber wenn wir Länder haben, die diese Bedingungen hier erfüllen,
das sind keine unrealistischen Bedingungen, dann würden wir möglicherweise möglicherweise beobachten,
dass die reiche Ökonomie schneller wächst, als die arme Ökonomie.
Und das würde also bedeuten,
dass sie die Einkommensniveaus der beiden Staaten voneinander entfernen,
dass die in einen Kampf Disparitäten anwachsen.
Also ein Widerspruch zur absoluten Konvegenz
Nun, warum ist das so? Das zeige ich Ihnen vielleicht,
bevor ich über diesen blau-blauen, diese blaue Ursache hier rede,
an einer Grafik oder erläutere Ihnen das,
was der blau unterlegt ist, anhand der Grafik.
Das, was Sie hier sehen, ist nur eine Doppelung dessen,
was wir bereits gemacht haben, dass wir nämlich einfach abtragen,
die Kurven S-MAL F&K durch K, ging K. Erinnern Sie sich,
was war S-MAL F&K durch Kann?
Und das war doch der Term, der in der Kapitalakkumulationsgleichung
immer auftauchte. F&K durch Kaders ist die durchschnittliche Kapitalproduktivität
Ein Anteil S, von der geht in die Kapitalgleichung ein,
als derjenige Anteil des Outputs,
der gespart wird und damit als Bestimmungsfaktor für die Wachstumsrate.
Wir wussten aus der Kapital-Akkumulationsgleichung, das gilt GamaKA-Dach.
Ich schreibe es vielleicht noch mal kurz hin.
GamaKA-Dach ist essmal. F von KDach durch KDach,
minus x plus N plus Delta.
Ja, das war die gleiche und die war.
Ausführlich besprochen haben, die uns beschreibt,
wie sich die Wachstumsrate des Kapitalbestands in effektiven Einheiten verändert.
Und wir wissen,
für den Output pro Kopf gilt das
ganz ähnlich
Also müssen wir uns angucken,
die Kurve ist mal ein F&K-Dach durch Kardach,
das ist dieses Ding hier, naja,
und das wissen wir, das ist eine fallende Funktion,
das folgt aus den abnehmenden Grenzerträgen und den Inhader-Bedingungen.
Diese Kurve, die schneidet irgendwo die konstante X plus N plus
Delta und wir haben jetzt angenommen das bezüglich XN und Delta,
die beiden Ökonomien, Arm und Reich dieselben sind.
Also beide haben dasselbe Wachstumstempo des technischen Wissens und dieselbe Wachstumsrate
der Bevölkerung und dieselbe Abschreibungsrate,
das ist also einfach
eine Konstante hier
Wir wissen, der Steady State liegt davor, wo erst
mal F&K durchkam, diese X-Plus End plus Delta-Kurve schneidet.
Denn da, wo es mal F&K durch Karl
gerade gleich X-Plus End plus Delta ist,
dass die Wachstumsrate des Kapitalbestands in effektiven Einheiten ja null.
Also liegt hier der Steady State vor, das heißt,
das hier ist ein Steady State-Kapitalbestand.
Deshalb ist er mit Stern gekennzeichnet. Nun sehen Sie,
dass das hier jetzt für die arme Ökonomie gemalt ist.
Hier haben wir also den Kapitalbestand der armen Ökonomie.
Hier steht die Sparquote der armen Ökonomie SP,
mal F&Kdach durch Kardach.
Hier ist deren Steady State
Die reiche Ökonomie, die hat eine S-mal F&K durch K-Dachkurve,
die oberhalb bzw. rechts von der entsprechenden Kurve der armen Ökonomie liegt.
Das liegt einfach daran, dass die Sparquote ihr höher ist.
S-R haben wir gesagt, ist größer als SP.
Also muss diese Funktion hier oberhalb von der Funktion verlaufen.
Nun, auch da können wir den Stity State ermitteln,
als den Schnittpunkt mit der X plus N plus Delta-Horizontalen.
Das heißt, hier ist der Steady State-Kapitalbestand der reichen Ökonomie.
Wir wissen jetzt also aus der Analyse des soloischen Wachstumsmodells die arme Ökonomie,
die konvergiert hierhin zu diesem Punkt und die reiche Ökonomie,
die konvergiert hierhin zu diesem Punkt
Jetzt ist die Frage, wo sind die Anfangswerte? Was wir angenommen haben,
war, die reiche Ökonomie ist reicher als die Armorökonomie,
das heißt, die Kapitalbestand ist größer als der der Armökonomie.
Und ich habe ja mal zwei Anfangswerte eingezeichnet, mögliche Anfangswerte.
Das hier ist der Anfangskapitalbestand der reichen Ökonomie und
er ist größer als der Anfangskapitalbestand der armen Ökonomie.
Also im Bereiche ist reich und die Arme ist arm.
Wie verhält es sich jetzt aber mit den Wachstumsraten? Nun,
Sie sehen die Wachstumsrate bei diesem Anfangsbestand der armen Ökonomie,
das ist gerade die Differenz,
zwischen der S mal F&K durch Karkurve und der X plus N plus Delta horizontal.
Das heißt, das, was Sie hier sehen durch die
geschweifte Klammer, charakterisiert, das ist die Wachstumsrate Gamma-K-Dach der
armen Ökonomie
Und entsprechend diese geschweifte Klammer, hier gibt ihnen an die Wachstumsrate der reichen Ökonomie, Gama Kardach R.
Was sie sofort sehen, ist, dass die Wachstumsrate,
die die reiche Ökonomie hat, größer ist,
als die Wachstumsrate, die die arme Ökonomie hat.
Das heißt, die reiche Ökonomie wächst schneller, nicht? Naja,
und dann haben wir das gezeigt, was wir zeigen wollten,
wenn wir jetzt nur eine Regression machen würden von Wachstumsraten,
gegen anfängliche Niveaus, dann würden wir feststellen,
dass da eine negative Korrelation vorliegt.
Denn die Wachstumsrate ist umso größer,
je größer das Anfängliche Niveau des Kapitalbestands, das anfängliche Niveau des Kapitalbestands,
beziehungsweise in unserer Umsetzung dann das anfängliche Niveau des Einkommens ist.
Entschuldigung ist da eine positive Korrelation vorliegt. Ich habe,
glaube ich, ihm gesagt, eine negative.
Wir suchten eine negative, wenn es eine negative Korrelation wäre,
dann hätten wir Evidenz für Konvergenz.
Hier würde es so wirken, als hätten wir Evidenz für Divergenz.
Dafür, also dass ich die Einkommensniveau der Staaten auseinanderwickeln,
Nun, wie können wir damit umgehen? Das wollen wir
uns jetzt folgendermaßen klarmachen oder vielleicht noch ein Wort hierzu,
was ich gerade vergessen habe, wovon es jetzt abhängt,
ob die Wachstumsrate hier kleiner ist als diese oder vielleicht auch größer ist als diese.
Das ist nichts anderes als der Abstand vom Steady State.
Sind Sie, ich hätte natürlich beispielsweise den Kapitalbestand,
den anfänglichen Kapitalbestand der reichen Ökonomie, auch hierhin verlegen können.
Nun, dann wäre die Wachstumsrate der reichen Ökonomie kleiner gewesen,
als die Wachstumsrate der armen Ökonomie
Dadurch, dass ich hier angenommen habe,
dass die beiden Ökonomien sich außerhalb im Kapitalbestand eigentlich nur in diesen beiden Sparquoten unterscheiden,
weiß ich nämlich, dass die Höhe der Wachstumsrate hier eigentlich
ganz klar eine monotone Funktion des Abstands vom anfänglichen Kapitalbestand zum Statistate-Kapitalbestand ist.
Je größer dieser Abstand hier ist,
desto größer ist die Wachstumsrate. Nun, Sie sehen,
ich habe in meiner Zeichnung hier einen großen Abstand für die entwickelte Ökonomie,
für die reiche Ökonomie gewählt und einen kleinen Abstand für die
arme Ökonomie
Nichts sagtlos, dass das korrekt ist. Es könnte genauso gut umgekehrt sein.
Und dann wurden wir das, dann wurden wir scheinbar konvergent ziehen.
Aber ich wollte ihnen zeigen, es kann sein,
dass wir eine positive Korrelation zwischen Wachstumsrate und Kapitalbestand sehen, also scheinbar die Divergenz sehen.
Es hängt einfach davon ab, wie viele Entwicklungspotenzial eine Ökonomine hat. Spricht manches dafür zu sagen,
dass arme Ökonomien ein größeres Entwicklungspotenzial haben als reiche Ökonomien,
das ist ja klar, weil sie eben noch arm sind,
müssen sie ja im Prinzip genauso reich werden können,
wie die, die schon reich sind und alles das,
was die jetzt reichen, Ökonomien auch noch realisieren können,
ebenfalls noch realisieren können.
Also es ist nicht wirklich zwingend,
dass das hier so ist,
worauf ich nur aufmerksam machen möchte,
ist die entscheidende Größe in diesem Diagramm ist eben der Abstand zwischen Kar-Stern und K.
Zwischen Steady-State und Anfangskapitalbestand
So, und das fassen wir jetzt hier auch einmal formal,
um uns zu überlegen, wie wir die Regressionsgleichung modifizieren können.
Es ist also so,
dass im Allgemeinen die Wachstumsrate von Kardach,
nicht nur eine Funktion von Kardach 0 ist,
sondern auch noch eine Funktion von Kardach Stern ist von dem Steady State Kapitalbestand.
Also, wir müssen schreiben,
die beobachtete Wachstumsrate eines Landes I bezüglich seines Kapitalbestands oder meinetwegen auch seines Einkommens,
ist eine Funktion erst von dem anfänglichen Kapitalbestand
und zweitens von dem Steady State Kapitalbestand
Das heißt, es ist eine Funktion des anfänglichen Kapitalbestands und
eine Funktion von diesem Ausdruck hier, sofern wir das jurische Wachstumsmodell unterstellen.
Denn das hier ist der Ausdruck für den Steady State Kapitalbestand.
Also eine Funktion von der Sparquote, von dem technologischen Niveau,
von der Wachstumsrate der Technologie, von der Bevölkerungswachstumsrate und von
der Abschreibungsrate und übrigens auch eine Funktion hier der Kapitaleinkommensquote beziehungsweise der Produktionselastizität des Kapitals.
Und Sie kennen jetzt für jeden einzelnen Parameter sich genau ableiten,
wie die Wachstumsrate davon abhängt. Sie würden also beispielsweise sehen,
klar, der Kapitalbestand hier der Kapitalbestand im Steady State,
der hängt ja positiv ab von der Sparquote.
Das wissen wir bereits. Das heißt, wenn die Sparquote ansteigt,
dann erhöht sich der Abstand zwischen anfänglichem Kapitalbestand und Steady State-Kapitalbestand.
Wenn also die Sparquote ansteigt, dann bedeutet das,
dass die Wachstumsrate tendenziell steigt. Das heißt,
wenn also reiche Länder eine höhere Sparquote hätten als arme Länder,
dann würde das darauf hindeuten,
dass tendenziell die Reichen Länder eine höhere Wachstumsrate haben.
Auch das ist nicht zwingend. Man kann zwar ohne weiteres Beispiele finden,
wo arme Länder eine niedrigere Spar- oder Investitionsquote haben als entwickelte Länder,
man kann aber auch Gegenbeispiele finden
Zum Beispiel die USA, die chronisch eine niedrige Sparquote haben.
Und andere Länder wie, was weiß ich,
fernasiatische Tigerstaaten, die jedenfalls früher mal arm waren.
Inzwischen ist es nicht mehr ganz so. Die haben tendenziell
eine sehr hohe Sparquote gehabt. Also es ist durchaus möglich,
dass auch sich entwickelnde relativ arme Staaten eine höhere Sparquote haben als reiche Staaten.
Was ja hier nur daraus ersehen ist,
die Wachstumsrate hängt ab von diesem SI hier und zwar positiv.
Darüber hinaus hängt die Wachstumsrate positiv von dem Technologieniveau ab.
Je weiter ein Staat technologisch entwickelt ist,
desto höher sollte seine Wachstumsrate sein. Oder genau genommen,
nicht je weiter er technologisch entwickelt ist,
je weiter entwickelt das Wissen ist,
was er nutzen kann
Nun, da muss man ein bisschen aufpassen,
denn man würde natürlich jetzt zunächst mal sagen, ist doch wahrscheinlich so,
dass die entwickelten Staaten auch ein höheres technologisches Wissen haben, was sie nutzen können.
Und schon deshalb sollte die Wachstumsrate der entwickelten Staaten größer sein als diejenige der Entwicklungsländer.
Das ist aber auch nicht so ganz leicht zu verstehen,
warum das so sein sollte, weil das Gegenargument gebracht wird,
was hindert denn die Entwicklungsländer eigentlich von dem technischen Wissen Gebrauch zu machen, was die entwickelten Staaten sich erworben haben.
Darüber habe ich ja schon mal gesprochen,
dass man im Prinzip das hier einfach nur abzukupfern braucht,
was die entwickelten Staaten an Produktionstechnologien einsetzen,
dass vieles von diesem Wissen frei verfügbar ist,
dass man sich nur in die Bibliotheken setzen muss oder die Fachzeitschriften lesen muss, um rauszukriegen,
wie viel von dem technischen Wissen eingesetzt wird in der Produktion,
was die entwickelten Staaten eben haben,
sodass es eigentlich den Entwicklungsländern relativ leicht fallen sollte,
dasselbe Technologieniveau zu nutzen,
wie die entwickelten Staaten.
Nun, ganz leicht ist es nicht,
weil da noch das Problem des humanen Kapitals,
also der Qualifikation der Arbeiter, eine Rolle spielt,
auch das ja später zu sprechen kommen.
Aber zunächst mal, wo wir dieses zweite Argument übernehmen und sagen,
im Prinzip sollte eigentlich das technologische Wissen,
weil es ein freies Gut ist, überall auf der Welt verfügbar sein.
Und insofern sollte es da keine großen Differenzen geben,
also das AI müsste dasselbe sein für alle
Dasselbe würde dann auch für die Wachstumsrate des technischen Wissens gelten,
sodass es hier keine großen Differenzen geben sollte. Allerdings ist es so,
dass wenn es derartige Differenzen gibt,
wenn also ein Land seine private Technologie entwickelt und die schützen kann gegen Nutzung durch andere Länder,
dann sollte es so sein,
dass die Wachstumsrate der Technologie hier einen negativen Einfluss hat,
auf die Effizienzeinheiten, in denen wir allerdings nicht rechnen.
Und insofern ist das vielleicht auch nicht so wichtig für uns.
Bevölkerungswachstum sollte tendenziell den Kapitalbestand im Steady State sinken lassen. Das heißt,
sollte dazu führen, dass eine Ökonomie, die ein hohes Bevölkerungswachstum hat,
eine ihren geringe Wachstumsrate des Kapitalbestands pro Kopf oder pro Effizienzeinheit hat, das ist klar.
Und dasselbe gilt für die Abschreibungsrate. Also alle diese Parameter,
die müsste man berücksichtigen, wenn man jetzt eine Regression macht,
in der man beobachtete Wachstumsraten erklärt.
Wir können sie nicht nur wie Baumel erklären,
hierdurch durch den anfänglichen Kapitalbestand,
sondern wir müssen auch alle diese Parameter und wer weiß,
vielleicht noch verschiedene andere Parameter mit berücksichtigen,
die ebenfalls eine Rolle spielen und einen Einfluss auf die Wachstumsrate
haben könnten
Gut, ich habe Ihnen hier ein paar Beispiele dafür gegeben.
Es gibt Unterschiede in Sparquoten, es gibt Unterschiede im Bevölkerungswachstum, Unterschiede im Kapitalverschleiß.
Das sind sozusagen die Größen, die wir hier finden.
Dann gibt es Unterschiede im Bildungsniveau und in der Tat ist eine erklärende Variable,
die man in diese Regressionen zur bedingten Konvergenz oft hineinsteckt,
die Anzahl der Schuljahre, die im Durchschnitt ein Schüler einer bestimmten Kohorte,
in einem bestimmten Land eben durchläuft.
Ja, haben die Leute im Wesentlichen nur Grundschulbildung,
wie das in manchen Entwicklungsländern der Fall ist oder wie hoch ist ja Anzahl derjenigen,
Mitglieder einer Kohorte, die auch eine sekundäre Ausbildung hat,
also irgendwie weiterführende Schulen besucht hat oder sogar eine Universitätsausbildung hat,
wie verhält sich das unterschiedlich für Männer und für Frauen,
all solche Variablen tauchen dann in derartigen Wachstumsregressionen auf
Dann kann man versuchen, Variablen zu erfassen, die irgendwie
die Wirtschaftspolitik des Landes wiedergeben. Darüber habe ich schon mal gesprochen,
als ich Ihnen die Unterschiede zwischen Südkorea und den Philippinen erläuterte.
Es ist eine eher Import-Substituierende Wirtschaftspolitik oder eher eine exportfördernde Wirtschaftspolitik,
ist eine Wirtschaftspolitik, die tendenziell eher wettbewerbsfreundlich ist oder tendenziell eher merkantilistisch orientiert ist.
Also da kann man auch eine ganze Reihe von verschubschiebenen Charakteristikern versuchen zu finden,
die allerdings auch manchmal nicht so ganz einfach abzuleiten sind,
weil Wirtschaftspolitik sich natürlich während des Untersuchungszeitraums auch ändern können.
Also wenn wir einen Zeitraum von 110 Jahren betrachten,
zum Beispiel dann ein bisschen schwierig zu sagen,
was war die Wirtschaftspolitik in den oder zehn Jahre,
war die durchgehend mehr kantilistisch oder war sie manchmal mehr kantilistisch
und manchmal war sie eher wettbewerbsorientiert oder wie auch immer.
Politische Stabilität habe ich schon gesagt, also irgendwelche Indikatoren für Kriege,
Revolutionen, Umstürze, Putsche, Revolten und ähnliches,
die werden dort auch gerne mit eingenommen, Korruption sollte ich ja vielleicht nochmal ergänzen.
Das heißt, unsere Regressionsgleichung, die Regressionsgleichung,
die Baumol und die Long verwendet haben,
die wird jetzt ergänzt, um weitere Regressoren,
von denen wir denken, dass sie vielleicht ebenfalls die Wachstumsrate,
die wir im Zeitraum zwischen 0 und Großtee beobachten,
erklären können.
Also wir haben nach wie vor unseren Standardregressor hier,
da steht das Better, an dem wir interessiert sind.
Bitter mal der Logarithmus des Anfangseinkommens und dann tun wir einfach
weitere Variablen hinzu und gucken, ob die auch signifikant sind.
Und da können wir richtig schön rum experimentieren.
Also wenn wir es nicht so genau wissen,
ob eine Variablen und Erklärungspotenzial hat oder nicht,
dann können wir sicher auch erstmal versuchsweise aufnehmen in die Regression.
Die steht dann hier irgendwo unter diesem zusätzlichen Regressoren Better K-X-K-I
und wenn sie nicht signifikant ist,
dann können wir es auch wieder rausschmeißen aus der Regression.
Ja, da kann man also gucken,
welche anderen Einflüsse existieren auf die Wachstumsrate eines Landes jenseits dieses Anfangseinkommens
Nun, man hat da alles Mögliche ausprobiert. Deshalb sagte ich eben,
es hat hunderte von Untersuchungen in dieser Richtung gegeben.
Man hat relativ wenig robuste konditionierende Faktoren gefunden.
Einer, der immer wieder auftritt, ist die Sparquote.
Der ist ja auch im soloischen Wachstumsmodell natürlich aus diesem Grunde modelliert.
Also die Spar- oder die Investitionsquote, die ist typischerweise wichtig.
Auch die Bevölkerungswachstumsrate spielt oft eine Rolle. Viele andere sind
nicht sonderlich robust, die tauchen mal auf und scheinen signifikant
zu sein in anderen Untersuchungen oder anderen Spezifikationen.
Sind sie es wieder nicht? Das,
was man immer in jeder dieser Regressionen als signifikanter herausstellt oder
fast immer,
ist dieser Regressor hier
Also das grundsätzliche Resultat ist eigentlich immer,
dass man das anfängliche Einkommen als einen signifikanten Regressor feststellt,
im Unterschied zu dem, was ich ihnen am Anfang dieser Vorlesung über die Longs-Kritik
gesagt habe und dass man dieses Better fast immer irgendwie negativ schätzt.
Selten in der Nähe von minus eins, ja,
aber doch in der Regel negativ, sodass man sagt,
wir haben zumindest in der Welt Evidenz für bedingte Konvergenz in dem Sinne,
dass das Better negativ geschätzt wird und zwar signifikant negativ geschätzt wird,
wenn wir für andere störende Einflüsse kontrollieren,
indem wir geeignete Regressoren hier in die Regressionsgleichung
mit aufnehmen
Das ist also in der empirischen Literatur relativ gut dokumentiertes Faktum,
dass man typischerweise hier ein negatives Better findet und wenige Ökonomen bestreiten,
dass es grundsätzlich eine konvergierende Tendenz in den Einkommensniveau ist der Staaten der Welt gibt.
Man hat das sogar versucht zu quantifizieren und gesagt,
dieses Better hier, das kann man umrechnen,
ungefähr zwei Prozent pro Jahr,
zwei Prozent des Abstandes vom anfänglichen Statistik-Einkommen, Entschuldigung,
des Abständes zwischen anfänglichen Einkommen und Steadistität-Einkommen werden typischerweise im Durchschnitt abgebaut pro Jahr.
Aber dieser Zusammenhang wird eben gestört durch die ganzen Entwicklungen,
die hier in dieser Summe über die Beta-KX-KI
noch mit drinstehen
Ja, semantisch, vielleicht, damit wir uns da verstehen.
Wir sagen dann, dass Bitter 1 zum Beispiel,
also wenn das hier der erste Regressor wäre, Bedar 1,
ja, wenn das zum Beispiel die Sparquote wäre,
dann würde man sagen,
das Bitter 1 kontrolliert für den kontrolliert für den Effekt unterschiedlicher Sparquoten.
Ja, das rechnet jetzt sozusagen alles das aus unseren Beobachtungen raus,
das darauf zurückzuführen ist,
das Wachstum unterschiedlich ist,
weil unterschiedliche Sparquoten vorliegen
Von bedingter Betterkonvergenz spricht man dann also,
wenn eine Schätzung für Better in dieser Gleichung 30 hier signifikant negativ ist,
das heißt, wenn unter Berücksichtigung von kontrollierenden Variablen XKI wir feststellen,
dass das Better hier negativ ist.
Und solche negativen Schätzungen für Better kriegt man dann sogar für
große Staatengruppen wie für die gesamte Welt,
wenn man eben die richtige Auswahl von kontrollierenden Variablen
hier findet
Nun, jetzt können wir zurückgehen zu The Long.
Und sozusagen seine Kritik fortsetzen, er kritisiert sich selbst jetzt. Ja,
oder er führt seine Untersuchung weiter fort, weil er sagt,
naja, ich weiß ja nicht, ob ich wirklich alle Einfluss jetzt berücksichtigt habe.
Ich bin einfach mal gestartet mit dem Ansatz, den der Baumel genommen hat. Und der Baumel,
der hat sicherlich gewisse Fehler gemacht in Bezug auf Stichproben-Auswahlproblemen und die Ermittlung des Anfänglichen,
die Ermittlung dieser Anfänglichen Einkommens beziehungsweise des Fehlers,
der sich verbindet mit der Ermittlung des anfänglichen Einkommens,
aber darüber hinaus hat der Baumel ja noch was gemacht,
was eigentlich nicht so ganz in Ordnung ist.
Nämlich, ihr hat gar nicht berücksichtigt,
dass es ja vielleicht noch kontrollierende Variablen geben könnte,
dass man vielleicht für die Staatengruppe, die er betrachtet hat,
gar nicht über Konvergenz im Sinne absoluter Betterkonvergenz reden sollte,
sondern dass man über bedingte Betterkonvergenz reden sollte und dass es vielleicht andere Faktoren gibt in der 110-jährigen Geschichte dieser Staatengruppe,
die dafür gesorgt haben,
dass die Wachstumserfahrungen dieser Staaten unterschiedlich gewesen sind.
Und da testet jetzt The Long eine ganze Reihe von Regressoren,
das können Sie im Einzelnen sich angucken in seinem Kommentar.
Vieles von dem, was er da versucht, ist nicht
so sonderlich erfolgreich. Ich greife Ihnen nur zwei Sachen heraus.
Die erste ist auch nicht erfolgreich,
aber doch zumindest aufschlussreich und die zweite ist in gewisser Hinsicht
auch erfolgreich
So, die Frage ist also, jetzt Edelong stellt,
findet sich in seinem Datensitz also unter seinen 22 Staaten,
findet sich denn da Evidenz für bedingte Better Convergence?
Er sagt, wir nennen es für Better Convergenz im absoluten
Sinne nein, aber bedingte Better Convergenz könnte ja sein.
Und jetzt sagt er Folgendes. Diese 16 Staaten, die
der Madison untersucht hat, die waren ab spätestens 1950 Demokratien.
Teilweise war sie sogar deutlich früher schon demokratisch regiert.
Ja, wir starten wie Deutschland zuerst ungefähr ab 1950. Nun,
der Delong, der fügt zusätzliche Staaten hinzu,
also Madison findet ja Konnergenz,
The Long fügt zusätzliche Staaten hinzu und die waren bis mindestens 171970 überwiegend Diktaturen.
Argentinien hatte eine Militärdiktatur, Chila hatte eine Militärdiktatur,
die DDR war kommunistisch, Portugal hat in der Militärdiktatur bis 73,
Spanien stand unter der Franco Diktatur bis
1975. Ja, und hat sich danach langsam erst demokratisiert.
Also sagte The Long, es könnte doch sein,
dass ich hier selbst einen Fehler sozusagen reingeschoben habe in die medisantische Analyse,
in indem ich starten, mit hinzugetan habe,
die strukturell anders sind, als sie werde, sind schon 16 starten.
Hier überwiegend Demokratien spätestens ab 1950,
hier starten die ziemlich lange Diktaturen gewesen sind und es könnte ja sein,
dass Diktaturen sich anders entwickeln als Demokratien wirtschaftlich anders entwickeln und dass sie vielleicht langsam erwachsen.
Ja, weil irgendwie die, das Leben unter einer Diktatur
weniger frei ist und damit auch weniger wirtschaftliche Freiheit existiert und insofern möglicherweise das Wachstum langsamer ist.
Nun, da spricht ein bisschen was dafür für diese Hypothese,
denn sie sehen gerade diese Staaten Argentinien, Chile und Portugal,
die eben Diktaturen, rechtsgerichtete Diktaturen gewesen sind,
die beeinträchtigen auch unseren Befund von Beta Congagins.
Schauen sich das nochmal in seiner Staatengruppe an
Hier. Nicht? Diese drei Staaten, die stören doch
hier besonders. Chile, Portugal und Argentinien, die sind
weit ab der Punktwolke, die diese negative Korrelation hat.
Wenn sich diese drei Staaten hier wegdenken würden, ja,
dann würden sie schon sehen, naja,
also dann ist gute Irrland, liegt immer noch ein bisschen abseits,
aber dann ist sicherlich die negative Korrelation schon stärker ausgeprägt,
wenn die hier weg wären.
Er hat auch Irland und Neuseeland dazu getan, die keine
Diktaturen gewesen sind. Also die müssten wir sicherlich dabei behalten,
aber sie sehen, Neuseeland liegt fast in der Punktwolke drin,
also er stört eigentlich wirklich gar nicht.
Ostdeutschland erstaunlicherweise auch
Irland ist ein bisschen abseits,
aber dieser eine Beobachtung würde wahrscheinlich den grundsätzlichen Zusammenhang,
den Baumwoll gefunden hat, nicht nachhaltig stören,
sofern wir Chile, Portugal und Argentinien wieder ausschlüssen.
Aber ausschließen ist schlecht, das wilde The Long nicht.
Stattdessen will er bedingte Konvergenz jetzt untersuchen, indem er kontrolliert für die Möglichkeit,
dass das Regierungssystem diktatorisch versus demokratisch, dass das irgendwie einen Einfluss hat.
Und deshalb ist die Frage,
der wir uns morgen in der Vorlesung dann zuwenden wollen,
die wachsen Diktaturen tendenziell langsamer als Demokratien. Das heißt,
wir werden eine Dummy-Variable in die Regression mit aufnehmen und uns fragen,
ist es jetzt so, dass dann,
wenn eine eine Volkswirtschaft liktatorisch regiert worden ist,
zumindest über einen größeren Teil der Stichprobe, dass die dann tendenziell ein langsameres Wachstum gehabt hat als eine Demokratie.
Dann müsste diese Dummy-Variable ein signifikantes, einen signifikanten Koeffizienten haben.
Das werden wir uns dann morgen in der Vorlesung anschauen.
Schönen Dank für Ihre Aufmerksamkeit