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Guten Tag, meine Damen und Herren.
Ich begrüße Sie zur Vorlesung Wachstumstheorie. Gibt es Fragen zur
letzten Vorlesung? Dann heben Sie bitte elektronisch die Hand?
Ich sehe keine Fragen. Sie erinnern sich vielleicht,
dass wir da dabei stehen geblieben sind, die Baumeuer de Jong-Debatte zu besprechen.
Und der grobe dann Gang der Dinge war ja der,
dass Baumoll in seiner Publikation ein Regressionsergebnis zutage gefördert hat für eine Gruppe von Staaten,
OETCD-Staaten im Wesentlichen, das nahezulegen schien,
dass es perfekte Konvergenz in dieser Staatengruppe gegeben habe.
Das also über einen sehr langen Zeitraum hinweg,
die ärmeren Staaten dieser Staatengruppe so erfolgreich erwachsen, sind,
dass heute eigentlich nicht mehr erkennbar ist,
dass sie ursprünglich mal als arme Staaten gestartet sind.
Und das bedingt natürlich insbesondere, dass die armen Staaten
dieser Staatengruppe eine deutlich höhere Wachstumsrate 110-Jährigen Durchschnitt gehabt haben,
als die reicheren Staaten dieser Staatengruppe.
Sie sehen, die von Baumel analysierten Staaten in dieser Grafik
hier nur als Kreuze ohne namentliche Bezeichnung.
Wir hatten ja besprochen, der war alles nur dabei gewesen.
Sie erinnern sich, die ganz vorne war.
Australien gewesen. Und ganz hier hinten war Japan gewesen,
was eben dann sehr, sehr schnell gewachsen ist.
Und das nächste Land war Finnland gewesen. Wie auch immer,
die armen Länder haben also eine höhere Wachstumsrate gehabt als die
reicheren Staaten.
Im Durchschnitt in Baumels Gruppe
Von Staaten und Daddy Kambra mal eben auf die Hypothese und hat
es durch sein Regressionsergebnis zu unterstützen, versucht, das Konvegenz.
Sogar perfekte Konvegenz mit einem geschätzten Kooffizienten von praktisch minus eins vorliegt.
Und Delon hat diese Ergebnisse dann mit zwei verschiedenen Argumenten kritisiert,
dass ein Argument war, dass es Messfehler geben könnte bei
der Erwicklung des anfänglichen Einkommens oder sogar relativ plausibel.
Solche Messfehler gibt und dass man die berücksichtigen muss,
weil wenn man es nicht tut, das dazu führt,
dass die Resultate tendenziell Richtung Konvergenz vertehrt sind
Und das andere Ergebnis oder der andere Gesichtspunkt,
unter dem DeLone diese Ergebnisse kritisiert hat, ist er,
den ich hier durch die namentliche Nennung einiger weiterer Staaten noch einmal aufgeführt habe,
nämlich, dass ihr gesagt habt,
es gab an Stichproben Auswahlproblemen und man hat eigentlich nur die erfolgreich konvergierenden Staaten in die Stichprobe eingenommen, hineingefügt.
Man hätte aber eigentlich die Stichprobe anders abgrenzen sollen,
nämlich beispielsweise alle Staaten nehmen sollen,
die im Jahre 1870 bereits ein bestimmtes Einkommen,
ein bestimmtes pro Kopfeinkommen haben, realisieren können und dann hätten diejenigen Staaten,
mit hinzugefügt werden müssen, die sich hier eben sehen,
hier in Portugal, Argentinien,
Neuseeland, Irland, Spanien und Ostdeutschland.
Zum daher noch nie im Zeitpunkt. Und dann schwächten sich
die Ergebnisse etwas ab. Entschuldigung, etwas ab. Die
Baume gemacht hat, sind geerbrachtet, teilweise so stark,
dass es nicht klar war, ob tatsächlich noch Convergence vorlag.
Und diese Kritik von The Long ist aber dann versucht worden,
auch zu entkräften durch The Long selbst,
indem er gesagt hätte, wir müssen vielleicht auch noch berücksichtigen,
dass die Staaten nicht wirklich gleich sind in jederlei Hinsicht,
bis auf den anfänglichen Kapitalbestand Und am Ende der letzten Stunde haben wir dann eben untersucht,
ob zum Beispiel die Frage, wie demokratisch einen Staat organisiert ist, einen Einfluss darauf hat, wie schnell er wächst.
Und da hatten wir gesehen, dass es dort eigentlich
keine signifikanten Resultate gab. Denn zwar war es so,
dass Staaten, die heute demokratisch sind,
hochsignifikante Werte für eine Dummy-Variable in den Regressionen aufweisen,
die Demokratie im Zeitraum hat.
50 bis 1900. 80, also am Ende der Stichprobe,
die ging ja
nur bis
Auch erst. Aber wie The Long da selbst wiederum gesagt hat,
es kommt nicht darauf an, ob wir am Ende ihrer Entwicklung demokratisch sind,
weil da ja auch die Kausalität eine andere sein kann,
weil es sein kann,
dass die erfolgreich wachsenden Staaten eine stärkere Neigung haben, demokratisch zu werden,
vielleicht aufgrund steigendem Bildungsniveau ist der Hürder oder steigenden Selbstbewusstseinsthema,
wirtschaftlich erfolgreichen Bürger wird die Demokratie mit einer höheren Wahrscheinlichkeit erkämpft,
als das in anderen Staaten.
Der Fall ist so, dass es nicht darauf ankommt,
oder dass es die Ergebnisse nicht richtig wiedergibt,
wenn man Demokratie als Indikator in einer solchen Regression vermendet zu verwenden,
sofern die Demokratie gegen Ende der Stichprobe gemessen wird.
Also in diesem Fall 1950 bis 1950,
sondern genommen, sagt,
wir müssen auch hier uns an den Beginn der Stichprobe wenden und gucken,
welche Staaten waren denn im Jahre 1870 demokratisch organisiert und sind diese Staaten schneller gewachsen als Staaten,
die 1870 nicht demokratisch organisiert gewesen sind und dann haben sich
die Ergebnisse deutlich verändert,
denn plötzlich waren diese Demokratie damals für
Alle nicht mehr, gignifikant. Und wir waren wieder bei den ursprünglichen Ergebnissen von Dolong angekommen,
dass man Evidenz für Konvergenz in der Staatengruppe,
die jetzt erweitert worden ist,
um die eben von mir benannt von Zusätzlichen standen,
nur dann findet, wenn man unterstellt,
dass es kein Messfehler bei den Ermittlungen des Anfangseinkommens gegeben hat,
aber dann, wenn man irgendwelche Ausmaße von solchen Messfehlern unterstellt,
je größer das Tor hier ist, desto stärker wäre sozusagen die.
Der Missfehler, den man berücksichtigen muss,
dann werden die Koeffizienten eben in signifikant,
die man hier findet
Alle wissen es auf diesen etwas komischen Kolizenten hier unten,
das falsche Vorzeichen auch weißt. Und also Diviagenz angeben würde,
weil es ja mit Bestfehler unendlich groß wäre, relativ zu den normalen Wachstumsvarianz,
was aber natürlich völlig außerhalb vernünftiger Vorstellungen liegen würde,
sodass man diesen Koeffizientierung nicht ernst nehmen sollte.
Aber die anderen Koeffizienten sind also insignifikant und das heißt,
Long sagt, ja, wenn wir das berücksichtigen,
dass das Messfehler bei der Ermittlung des Einfachseinkommens gegeben haben kann,
gegeben haben wird, dann finden wir eigentlich keine Evidenz für Konvergenz.
Es sei denn, Es gibt noch andere bedingende Variablen,
außer vielleicht Demokratie, die ebenfalls die Hediorogenität der Staatengruppe erklären
können oder einen wesentlichen Aspekt der Hediorogenität der Staatengruppe erklären können.
Und da macht ihr dann noch einen zweiten Versuch, den ich Ihnen vortragen möchte. Ich mache noch ein paar andere,
aber das ist der Interessanteste und auch das beste Ergebnis,
das interessantste Ergebnis zeitigt, wenn ihr sagt,
auffällig an der an den Staaten, die hinzugekommen sind,
wenn er die ursprünglich von Baumeul verwendete Staatengruppe Maddison 64 erweitert,
um die neuen Staaten, die er hinzugefügt hat,
ist, dass die hinzugefügten Staaten überwiegend katholische Staaten finden.
Argentinien ist katholisch, Portugal ist katholisch, Schiebe ist katholisch,
Irland ist katholisch und Spanien ist katholisch. Nicht katholisch ist Neuseeland,
das ist überwiegend protestantisch und Ostdeutschland ist es auch überwiegend protestantisch,
aber man sieht ja auch Ostdeutschland und Neuseeland sind jetzt nicht die Staaten,
die den von Baumäuel hervorgehobenen negativen Zusammenhang zwischen Wachstumsrate und wie
wurde es Anfangseinkommens irgendwie nennenswert stören.
Sondern die Staaten, die außerhalb dieser Punktwolke liegen,
sind die Staaten Chile, Irland, Spanien,
Portugal und Argentinien und die sind alle katholisch.
Nun mag man da erstmal die Stirn runzeln und sich fragen,
was hat denn nun die Religion damit zu tun oder was kann die Religion damit zu tun haben,
also weltlich, weltliches wie ökonomischer Erfolg,
also was zu tun mit etwas Transzendentem wie der religiösen Einstellung der Bevölkerung.
Aber da kommt die grüne Gründung gleich
The Long weist darauf hin, seine zusätzlichen zugefügten Staaten sind,
soweit sie auffällig abweichen von der Punktwolke, ausnahmslos katholisch.
Und die meisten anderen Staaten,
die innerhalb der Punktwolke liegen, haben große protestantische Bevölkerungsanteile.
Nicht allen, aber die meisten. Australien ist überwiegend evangelisch,
Belgien ist, naja, das ist eigentlich nicht so,
bestimmt eigentlich nicht, ist eher katholisch.
Kanada ist evangelisch überwiegend Dänemark, Finnland.
Deutschland ist halb halb. Die Niederlande sind überwiegend evangelisch,
Norwegen, Schweden. Die Schweiz sind überwiegend evangelisch,
Großbritannien hat auch die USA auch,
Neuseeland auch
Die Ausnahmen sind Österreich, was katholisch ist, Frankreich,
Italien und Japan, was halt gar nicht christlich ist.
Aber es ist schon eine ganze Menge an Staaten,
die also doch sehr erfolgreich sind und eine große Protestantische Bevölkerungsanteile haben.
Und deshalb wirft The Long die Frage auf,
ob die religiöse Tradition,
möchte ich mal sagen,
gar nicht vielleicht unbedingt jetzt die heutige Überzeugung oder heutige Bindung an die Kirche,
aber ob die religiöse Tradition im Sinne einer protestantischen Tradition oder einer nicht protestantischen Tradition,
ob die korreliert ist mit Bedingungen,
die wirtschaftliches Wachstum günstig
Und da verweist er auf die Arbeit des berühmten Soziologen Max Weber,
der ein Buch geschrieben hat,
die protestantische Ethik und der Geist des Kapitalismus,
in dem Max Weber genau diesen Punkt macht,
dass er sagt, wie protestantisch dominierten, starken Europas und Nordamerikas,
haben sich wirtschaftlich günstiger entwickelt als nicht protestantisch dominierte Staaten und zwar aus Motiven heraus oder aus Gründen heraus,
die tatsächlich mit der religiösen Tradition, also mit dem Protestantismus,
verbunden sind.
Das heißt, es ist nach Max Webers Überzeugung nicht nur eine Frage der Korrelation,
sondern es geht tatsächlich eine Kausalität aus,
von der religiösen Überzeugung oder Tradition hin zum wirtschaftlichen Erfolg.
Und das begründet Max Weber im Wesentlichen damit,
dass er gesagt hat, dass der Katholizismus,
also der römische Katholizismus, wie er bis zur Reformation und darüber hinaus,
teilweise ebenfalls noch existiert hat, ein Katholizismus gewesen,
ist er ein bestimmtes, ich möchte mal sagen, negatives Verhältnis zum wirtschaftlichen Erfolg gehabt hat.
Insofern Also in vielfältiger Hinsicht eine Art Armutsideal, das religiöse Denken dominiert hat. Teilweise eben auch belegt,
dadurch, dass Mönchsorden aufgekommen sind,
wie zum Beispiel der Venedig Benettina-Orden oder Franziskaner-Orden,
die bewusst versucht haben,
die Armut als ein christliches Ideal zu stilisieren und die Überzeugung zu vertreten,
dass das Streben nach wirtschaftlichem Erfolg eigentlich etwas Unchristliches ist,
wo sozusagen der Mensch dann dem schnöden Mammon,
so heißt es ja in der Bibel,
nachstrebt und damit das Himmelreich sich verscherzt,
weil er sein Herz eben an das wirtschaftliche Wohlergehen hängt und nicht an sein seelisches Wohlergehen,
also nicht an seiner Erlösung und die Aufnahme in das Paradies.
Und dieses Denken, was ich also jetzt in diesem Bittle-Orden
wie Franziskana und Venedig Tina und ähnliches besonders stark herausgebildet hat,
ist natürlich nicht völlig typisch für die katholische Kirche.
Es gab ja auch unseiglich reiche katholische Herrschaften und Städte,
gerade in Italien, aber teilweise auch in Deutschland.
Sondern es ist zum Teil von der Kirche auch dahingehend materiell oder antimateriell gesteuert worden,
dass von dem Gläubigen katholischen Christen verlangt worden ist,
dass er, wenn er wirtschaftlich erfolgreich ist,
eben einen großen Teil seiner Einkünfte nicht für sich selbst behält,
sondern der Kirche zur Verfügung stellt,
damit die Kirche dann damit gute Werke verrichten kann.
Wieder sozusagen ausdruckgebend der Überlegung, dass,
wenn der Gläubige nur sein eigenes wirtschaftliches Wohlergehen oder sein eigenes leibliches,
materielles Wohlergehen verfolgt, dass er dann abgelenkt wird von Sagen Sie ein Heil, unser Herz an weltliche Güter.
Hängt deshalb, gab es eben Traditionen,
wie dass man den zehnten Teil seines Einkommens der Kirche überantworten soll,
oder dass man große, wohltätige Stiftungen macht,
wenn man noch deutlich reicher ist,
als dass man mehr als zehn Prozent Kirchensteuer sozusagen zahlen kann,
dass man dann eben große Stiftungen macht an geistliche Institutionen,
damit diese im Stand gesetzt werden,
daraus Werke der Nächstenliebe, gute Werke zu verrichten sozusagen,
die Kirche als der Stellvertreter Gottes auf Erden,
der dann die Werke der Nächstenliebe bringt
Und das kontastiert bei Max Weber sehr stark mit protestantischem Denken,
weil im protestantischen Denken die Kirche als Mittler zwischen dem Gläubigen und Ott ja abgelehnt wird.
Also das protestantische Denken betont sehr stark die Verantwortung des Einzelnen Gläubigen
für seine Handlungen und natürlich auch für sein religiöses Denken und betont,
dass der einzelne Gläubige nicht der Kirche bedarf,
um erlöst zu werden in Gnade, vor Gott zu kriegen,
sondern das ist ein Verhältnis nur zwischen dem Einzelnen Gläubigen und Gott oder Jesus Christus,
ist aber, dass die Kirche als Mittler dafür nicht vernöten,
es kann hilfreich sein,
aber es wird nicht benötigt
Und aus diesem Denken heraus,
dass der Einzelne sozusagen verantwortlich ist für das Macht,
fort natürlich eine Pflicht des Einzelnen und dann auch die Werke der Barmherzigkeit zu vollbringen,
in reformatorischer Tradition nicht so,
dass die irgendwie eine Voraussetzung für seine Erlösung darstellen,
sondern also sozusagen nicht so, dass gute Werke die Erlösung bringen,
sondern das fiel mir der gute Christ, weil er Erlösung erhofft,
auch aus sich heraus gute Werke vollbringt.
Und das bedeutet für den einzelnen Protestanten,
dass das Streben nach materiellem Wohlstand gerade etwas Sinnvolles ist,
weil er der Auffassung ist, dass er nur dann,
wenn er auch über die nötigen wirtschaftlichen Ressourcen verfügt,
Werke der nächsten Liebepraktition kann.
Weil er nur dann, wenn er wirtschaftlich erfolgreich ist,
gute Werke vollbringen kann, wie es seine Pflicht ist.
Im Deutschen, in der deutschen Sprache, bezeichnet man ja
sozusagen das, was man täglich macht, als Beruf.
Und das Wort des Berufes, oder das Wort Beruf,
geht zurück auf das protestantische Empfinden, dass der einzelne Christ eine Berufung hat durch Gott.
Eine Berufung hat sozusagen seinen eigenen Werken, also seine eigenen Fähigkeiten gemäß,
handeln, um in seiner Verantwortung vor Gott segensreich auch auf seiner Umgebung einwürfen zu können. Das heißt,
der Gläubige, otestantische Christ und da insbesondere die Christen reformierter Tradition,
also Swingly oder Kaldin folgend, waren diejenigen,
die den beruflichen Erfolg als ein Mittel zum guten Dienst an der Gesellschaft und damit zum Einsatz für christliches Denken empfanden und deshalb überhaupt keine Scheu hatten,
wirtschaftlich erfolgreich zu sein,
sondern dass ihr als sozusagen eine Art Gnade von Gott empfanden,
wenn es ihnen vergönnt war, wirtschaftlich erfolgreich zu sein,
weil sie der Auffassung waren, dass es ihnen damit möglich war,
auch Werke der Nächstenliebe zu prädestinieren,
zu praktizieren.
Und das bezeichnet Max Weber als die gottestantische Ethik,
die aus der Freiheit des Individuums in der protestantischen Theologie ebenso hervorgeht,
wie aus dem Vordringen des Rationalismus ab der Reformation
Und deshalb geht The Long jetzt mit dieser Begründung,
die letzten Endes auf Max Weber zurückgeht,
her und sagt, es könnte ja sein,
dass die protestantische Tradition bestimmter Länder dazu geführt hat,
dass dort Wirtschaften, sagen wir mal,
gesellschaftlich anerkannter gewesen ist, nicht so ein bisschen anrüchig war,
wie das vielleicht in der katholischen Dotrinen gewesen ist,
sondern sogar eben ausgesprochener Anerkennung auch in christlichen Kreisen gefunden hat.
Und dass deshalb protestantisch dominierte Gesellschaften schneller wachsen oder gewachsen sind,
als katholische oder sagen wir nicht
protestantische Gesellschaften
Und das hat definiert The Long als einen weiteren Versuch,
bedingte Beta-Konvergenz zu untersuchen. Eine Dummy-Variable, die die Religion
des betreffenden Landes auffassen soll. Und zwar sagt er,
ein Land bekommt in dieser Dummy-Variante den Wert 1,
wenn das Land dominant protestantisch ist.
Und es bekommt den Wert 0,5, wenn das Land gemischt konfessionell ist,
also wie zum Beispiel Deutschland, oder jedenfalls Westdeutschland.
Ich glaube, Ostdeutschland ist als eins koordiert,
weil das überwiegend protestantisch gewesen ist.
Und null, wenn es überwiegend römisch-katholisch ist oder wenn es
einer anderen Religion so folgt,
wie beispielsweise das
in Japan geteilt ist
Vor Japan ganz inner Stichproblems. Wie auch immer. Und
dann schätzt ihr also erneut diese Wachstums-Regression und findet für die Dummy-Variable Religion,
dominante Religion, einen positiven Koeffizienten, der überall,
bis auf in dieser letzten Zeile, die immer ja,
sie wissen nicht so ganz ernst zu nehmen ist, überall signifikant ist.
Das heißt, hier findet man tatsächlich, dass die dominante Religion,
die ja mehr oder weniger unverinnerliches Kennzeichen ist,
also das ist auch schon Jahre 1870 kilominante Religion gewesen,
dass diese dominante Religion einen Einfluss auf die Wachstumsrate hat,
und zwar in der Hinsicht, dass die Staaten,
die eine Eins in der Dummy-Variable haben,
also die protestatisch waren,
wir haben einen positiven Koeffizienten
0,43, 0,40, 0,35, 0,13, also der Koeffizient sinkt so ein bisschen,
je nachdem, wie hoch man den Messfehler ansetzt.
Je höher der Messfehler, desto niedriger ist er koeffizient,
aber auch dieser Koeffizient von 0,13 ist noch signifikant von 0 verschieden,
sagt also auch noch die protestantischen Staaten sind schneller gewachsen,
als die nicht protestantischen Staaten.
Und wenn Delon, also diese Ergänzung zulässt,
dann stellt sich nun heraus,
dass die Ergebnisse, die darauf abstellen,
ob Konvergenz stattgefunden hat oder nicht,
wieder stärker für Konvergenz sprechen
In dem von Baumel betrachteten Fall ohne Berücksichtigung von Messfehlern bei der Ermittlung des Anfangseinkommens ohnehin,
der koeffizient steigt jetzt wieder auf minus 0,79,
also fast minus 0,8, doch ein relativ hoher Wert.
Nicht ganz die Eins, die der Baum heutzutage gefördert hat,
aber doch ziemlich kräftig negative Werte,
also schon relativ weit fortgeschrittene Konvergenz beinhalten würde.
Sie sehen, der Standardfehler ist deutlich weniger als ein Drittel
dieses Koeffizienten. Das heißt, die T-Statistik hiervon ist
oberhalb von drei
Und wenn man einen Messfehler in der Größenordnung von der Hälfte
der Varianz der Wachstumsregressionen zulässt,
dann ist der koeffizient immer noch so in der Größenordnung von minus 0,69,
also fast minus 0,7. Auch noch deutlich signifikant.
T-Statistik deutlich größer als zwei. Also mehr als zwei würde
ja bedeuten, es ist signifikant.
Und bei Rohgleich eins haben wir minus 0,47 als koeffizienten geschätzt.
Das ist also schon deutlich weniger an Konvergenz.
Aber das ist auch noch so knapp, vielleicht signifikant,
0,24, 0,5, ist der Standardfehler.
Das ist also ein T-Statistik, knapp unterhalb von zwei.
Also genau genommen ist der kritische Wert ja
0,1 0.
Ist der kritische Wert
So ein bisschen grenzwertig. Aber kann man durchaus noch vertreten
zu sagen, hier sehen wir auch noch Evidenz für Konvergenz.
Erst wenn man eine relativ hohe Varianz für den Messfehler annimmt,
nämlich das Doppelte dessen, was die Wachstumsstreuung,
was die Wachstumsraten an Varianz in jemandem,
also was die Wachstumsraten an Varianz aufweisen, erst dann signifikant ist.
Dieser koeffizient hier ist eindeutig nicht mehr signifikant. Sie sehen,
und der hier ist sowieso nicht ernst zu nehmen. Gut,
aber das würde also sozusagen einen ersten Hinweis darauf geben,
dass man weitere konditionierende Regressoren in eine solche Wachstumsregression aufnehmen sollte,
wenn man auf Schluss darüber gewinnen möchte,
ob Konvergenz vorliegt oder nicht
Was ich Ihnen hier vorgeführt habe, ist der historische Beginn dieser Art von Literatur.
Seit diesen Arbeiten von Baumold und Delong sind Zehntausende,
vielleicht auch Hunderttausende von Papieren erschienen, die diese Fragen untersuchen.
Ob es Konvergenz gibt, ob es bediente Konvergenz gibt mit bestimmten bedingenden Variablen.
Und das kann ich unmöglich alles in der Vorlesung referieren,
was da rausgekommen ist, aber ich kann das ein wenig zusammenfassen,
die ziemlich eindeutige Interpretation der Ergebnisse, die man zutage gefördert hat,
in diesen Zehntausenden oder vielleicht auch Hunderttausenden von Papieren,
ist die,
das ist langsame Konvergenz
Gibt signifikante Konvergenz. Und zwar so ungefähr, das ist so eine Nummer,
die oft mal rausgekommen ist, zwei Prozent pro Jahr.
Also ungefähr zwei Prozent des anfänglichen Abstands zwischen Steady State Kapitalbestand und
tatsächlichen Kapitalbestatt wird jedes Jahr reduziert, gemäß den Chats-Ergebnissen,
die wir haben. Das würde also bedeuten,
dass der Prozess der Konvergenz doch deutlich langsamer vonstatten geht,
als das nach unserer Parametrisierung des Zollischen Wachstumsmodells der Fall gewesen sein sollte,
wo wir zu dem Ergebnis gekommen sind,
dass innerhalb von 20 Jahren
Bereits die Hälfte des Abstandes abgebaut sein sollte.
Das kriegt man mit einem Zwei-Prozess natürlich nicht hin.
Oder doch so knapp kriegt man das sogar hin.
Jedenfalls ist es eine Konnagenz,
die gefunden worden ist und die signifikant aus diesen Studien
hervorgegangen ist
Auf das Konvergenztempo, ich hatte da eben etwas vor,
ehrlich gesagt, das ist noch nicht kompliziert,
es ist nicht kompatibel mit dem soloischen Wachstumsmodell,
bilde ich später nochmal eingehen,
ich zeige ihn vielleicht noch in dieser Stunde,
vielleicht in der nächsten Daten dazu, die darauf hindeuten,
dass in dem soloischen Wachstumsmodell ein deutlich zu schneller Konvergenz gefunden wird und dass eine andere Form von Modellen angerissener ist,
das kommt aber erst,
wenn wir noch einen weiteren Vorlesungsöffnet in Fischen geschaltet haben,
über Wachstumszerlegungen, hier geht es mir im Augenblick erstmal nur darum,
ihnen klarzumachen, was Konvergenz ist,
Das bediente Konvergenz ist und dass viel Fantasie oder auch sachliche Argumente eingebracht werden können,
um zu begründen, wodurch sich Länder, Länder,
die nicht völlig gleich in allem bis auf den anfänglichen Kapitalbestand sind,
unterscheiden und wie man diese Unterschiede im Rahmen einer Regressionsanalyse berücksichtigen sollte,
um sie angemessen so zu berücksichtigen,
dass man das angemessene Konvergenztempo
ökonometrisch dann auch ermitteln kann
Damit sind wir am Ende des Vorlesungssatzes 2.3 zur transporischen Dynamik.
Ich würde jetzt sagen, gerne zu den Erweiterungen kommen,
wo, wie gesagt, auch diese Überlegungen zur Konvergenzgeschwindigkeit aufgegriffen werden.
Aber zunächst lassen Sie mich noch fragen,
ob von Ihrer Seite noch Fragen bestehen.
Dann heben Sie bitte gegebenenfalls die Hand. Ich sehe da
keine Fragen, dann schließe ich diesen Foliensatz und gehe zum
nächsten Foliensatz
2.4 Erweiterungen
Gut, auch hierzu habe ich eine kurze Pflichtlektüre im Lehrbuch
von Barrow und Salah Martin aufgegeben, seit 1979 bis 1961,
also 03 Seiten, nicht viel zu lesen.
Ich mache sehr viel ausführlicher, hier in der Vorlesung.
Und zwar, was wir jetzt mal machen wollen, ist,
dass wir das sörnische Wachstumsmodell wirklich auf Herz und Nieren testen.
Bislang haben wir ja nur diese eine Implikation getestet in Bezug
auf Konvergenz. Absolute Konvergenz, bedingte Konvergenz,
da haben wir gesehen
Ja, es gibt eine gewisse Evidenz,
ganz schlüssig ist sie vielleicht noch nicht,
aber jetzt wollen wir uns noch entlang anderer Dimensionen anschauen,
ob der soloische Wachstumsmodell, denn auch mit dem übereinstimmt,
was wir in der Realität beobachten.
Denn Theorie ist immer eigentlich nur dann interessant,
wenn man auch sagen kann, dass die irgendwas auch fasst,
was man in der Epirie beobachtet.
Und dazu muss man dann halt mal zu den Daten schauen und gucken, was die sagt.
Okay, also nur zur Motivation. Was wir bislang gemacht haben,
ist, dass wir im Wesentlichen gesagt haben,
dass pro Kopfeinkommen Y, das reale pro Kopfeinkommen,
ist eine Funktion des realen Kapitalbestandes pro Kopf klein.
Und ja, des Bestands an technischem Wissen,
groß wie
Das heißt, wir haben im Wesentlichen zwei Erklärungsfaktoren benannt,
um Wachstum erklären zu können. Das heißt,
um zum Beispiel Unterschiede in Pro-Kopf-Einkommen mit einem Länderquerschnitt erklären zu können und diese beiden Erklärungsfaktoren sind nämlich entweder,
dass das Niveau an technischem Wissen unterschiedlich ist in den einzelnen Leveln,
oder dass die Kapitalausstattung pro Kopf unterschiedlich ist.
Und bislang haben wir immer gesagt, naja,
das Niveau an technischem Wissen kann eigentlich nicht so richtig unterschiedlich zwischen zwei Ländern sein,
denn technisches Wissen ist ja kein rivales Gut und was man technisch ein bisschen in Land A nutzen kann,
kann man eigentlich auch ein technisches Wissen in Land B nutzen,
sofern man die Zugriffe auf dieses Wissen halt so fernstellt.
Und ich sage mal, jetzt unter Patentschutz oder irgendwelchen anderen Lizenzen steht,
aber im Grundsatz kann man technisches Wissen sich aneignen und manche Staaten haben das auch sehr erfolgreich getan zu,
ja, in Arten und Weisen,
die nicht so ganz legal gewesen sind, ja,
und haben geistiges eigentümlich respektiert.
Das hat früher Japan so gemacht, das hat später China so gemacht,
ich glaube auch einige andere ferne asiatische Staaten waren da sehr aktiv drin,
sich möglichst schnell die technologischen Begebenheiten von Emotionsanlagen und Produkten anzueignen,
die in Europa oder in Amerika im Einsatz gewesen sind,
haben zum Teil einfach alles fotografiert oder auseinandergebaut oder auch Industriespionage betrieben.
Und das David dann selbst gemacht oder nicht dasselbe selbst gemacht,
sondern das noch ein bisschen verbessert.
Und dann hatten die eben auch einen vergleichbaren Stand, eine Technologie.
Also es gab auch ohne Platz, selbst dann,
wenn Patentschutz da ist oder das Gast ihr Eigentum noch geschützt ist,
dann diffundiert die Technologie ohne weiteres auch,
sodass wir bei unserem Baumoldalone-Untersuchungen eigentlich gesagt hatten, naja,
das Technologiegeniveau ist ja eigentlich überall gleich.
Jeder hat den Zugriff auf dieselbe Art von Technologie
so ungefähr
Also gucken wir mal gut darauf,
wie weit die unterschiedlichen Kapitalerstattungen pro Kopf die Unterschiede erklären können.
Und jetzt wollen wir das aber doch noch ein bisschen genauer betrachten und das auch problematisieren,
ob die Technologieniveus denn tatsächlich überall gleich sind oder ob es
dann nicht auch Unterschiede gibt zwischen Deutschland und Albanien beispielsweise.
Und ob das vielleicht auch eine Rolle spielen kann.
Also es ist sozusagen eine zweite Erklärungsfaktur, den wir bislang
ein bisschen stiefmütterlich betrachtet haben, für beobachtete Unterschiede im Pro-Kopf-Einkommen im Länderkehrschnitt.
Und das machen wir jetzt etwas, was man als Wachstumsverlegung beschreibt.
Entbetwachstumsverlegung sagen wir jetzt, wir wollen das Beobachtete Wachstum was wir
sozusagen messen in Form des pro Kopfeinkommens Y und seiner Veränderung.
Dieses beobachtete Wachstum, das wollen wir gerne zerlegen auf die
beiden möglichen Erklärungsfaktoren, nämlich entweder Kapitalbestand oder technischer Fortschritt.
Also diese beiden Erklärungsfaktoren, wir wollen sozusagen zerlegen,
wie viel Prozent des Beobachteten Wachstums resultierte nun eigentlich aus technischem
Fortschritt in einem bestimmten Land und wie viel Prozent resultiert daraus,
dass man bei gegebenen technischem Niveau mehr Kapital zur Verfügung hat,
mehr Produktionsanlagen zur Verfügung hat,
um mehr produzieren zu können
Gut, das machen wir wieder hier,
um es einfach zu halten, im Compens-Zusammenhang. Das heißt,
die Produktionsfunktionen pro Kopfform, die schreiben soweit so,
wie wir sie schon kennen, als Y ist A mal K-Hoch-Alpha,
wobei das A hier einfach das technische Wissen hoch 1 minus Eifer ist.
Denn sie erinnern sich ja noch, unsere Prokopf-Produktionsfunktion Y war K-Hoch-Alpha mal Groß-Tee-Hoch 1. Minus-Alpha. Gut,
wenn ich jetzt das Tee um 1 minus einfach einfach als A bezeichne,
dann ist A sozusagen ein Maß für das technische Wissen,
etwas anders gemessen als das Tee,
weil ich es halt noch um 1 minus Eifer nehme,
aber das ist eine Mono-Teletour, eine Transformation.
Das nimmt nichts daran, ob das technische Wissen steigt oder fällt
, das sieht man halt da an.
Ob das A steigt oder fällt genauso,
wie wenn das Tee steigt oder fällt
Dann haben wir jedenfalls diesen hässlichen Koeffizienten,
diesen hässlichen Exponenten, eins minus Alpha nicht,
den wir vor dem A oder mit dem A immer mitschleppen müssen
und können jetzt die Produktionsfunktion 32.32 Uhr einfach durch lugertilieren in einer linearen Funktion überführen.
LNY, der Logerhythmus, das Pro-Cup-Einkommens, ist gleich Alpha,
mal der Lungerhythmus der Kapitalausstattung pro Kopf,
plus der Logerhythmus des technischen Business,
um einen
zumindest einfach
Jetzt nehmen wir mal an,
wir können sowohl das Y als auch das K beobachten.
Das technische Wissen ist ja nicht so gut messbar.
Also das können wir, das können wir nicht beobachten.
Aber den Kapitalbestand, Produktionsanlagen kann man natürlich grundsätzlich erfassen.
Man könnten die Bilanzen von Unternehmen reingucken und sagen,
wie viel Prozent des Anlagevermögens besteht aus Produktivkapital.
Was ist dessen wert? Ja, und dann kann man
Wert des Kapitalbestands ermitteln. Das ist nicht ganz einfach,
aber grundsätzlich kann man das machen. Angenommen wir also
beobachten jetzt das Y und das K zu zwei Zeitpunkten.
Sagen wir mal Tee und das Jammer vor 10 minus 1.
Dann ist ja die Veränderung des Logerhythmus von Y
älter Rhythmus YT
Was definiert es als Logorithmus Übs und Team-Logorithmus Yteam Übs 1?
Das ist dann die Wachstumsrate des Pro-Kopf-Einkommens. Denn wir wissen
ja, die erste Differenz eines Logorithmus ist eine Wachstumsrate.
Und Analogist gilt natürlich dann auch für K und für GOSA. Das heißt,
wenn ich diese Gleichung kehre, einmal für Periode T hinschreibe,
dann ein zweites Mal für Periode Team News einziehen schreibe und
dann die Differenz zwischen diesen beiden Gleichungen bilde,
dann kriege ich auch raus,
älter Logorithmus Übs und Tee ist gleich einfach mal,
Delta-Logorithmus-Karty plus Data-Logorithmus AT.
Das heißt, hier habe ich jetzt eine Gleichung, in Wachstumsraten.
Die Wachstumsrate des Pro-Kopf-Outputs soll gleich einfach mal die Wachstumsrate des Pro-Kopf-Kapitalbestatts
plus der Wachstumsrat unseres Maßens für technisches Wissen AT sein.
Wobei letztere nicht beobachtet wird. Deshalb ist es auch egal,
ob man da jetzt AT oder TT schreibt oder einzeln muss,
einfach mal AT, das Ding hier, dieser letzte Term,
den können wir nicht so ohne weiteres messen.
Aber wenn wir jetzt Daten haben für Logarithmus, Data-Logarithmus,
YT-Wachstumsrate des Pro-Kopf-Einkommens und Data-Logarithmus KT, Veränderung des Kapitalbestandes,
können wir ja errechnen aus dieser Gleichung,
wie groß das Delta-Logorithmus AT ist.
Ja, wir müssen ja dann lediglich Delta-Logorithmus Y-Themen minus einfach
mal Datalogarithmus KT nehmen. Dann haben wir Delta-Logorithmus AT.
So, also wenn wir diese beiden Daten haben,
dann können wir das Belta-Logorithmus AT berechnen.
Und dann können wir damit auch feststellen,
wie wichtig nun der Kapitalbestand und wie wichtig das technische Wissen
waren für das beobachtete Wachstum des Programmeinkommens,
also für das Delta-Logorithmus YT
Und das können wir prozentual ausdrücken. Wir können zum Beispiel sagen,
wie viel Prozent des Wachstums der Logarhythmus Y wird auf den Kapitalbestand zurück.
Und wie viel Prozent geht auf das A zurück?
Die beiden addieren sich dann natürlich immer zu 100 Prozent dran.
Da gibt es zwei Möglichkeiten, das zu tun.
Die eine Möglichkeit ist das, was man als Wachstumserwägung bezeichnet,
auf Englisch Growth Accounting. Ich schreibe Ihnen klassische Wachstumszelligung,
weil ich ihm gleich noch eine andere Form von Wachstumszelligung schreiben werde,
die ein bisschen anders funktioniert als diese Jahre.
Denn schauen Sie, Data-Logarhythmus AT ist ja Delta-Logarhythmus YT
minus Alphama,
Delta-Logorithmus Kathi
Das wäre perfekt und wir könnten sofort das Delta-Logorithmus AT ausrechnen,
wenn wir wüssten, wie groß dieses Eifer ist.
Aber unglücklicherweise kennen wir das einfach nicht. Das heißt,
eine Möglichkeit wäre natürlich, dass man das Eifer ökonometrisch schätzt,
aber hier wird ein anderer Weg gegangen und das ist eben der Weg der Weihnachtstumszerlegung,
da sagt man, eigentlich kennen wir das Eifer sehr wohl,
nämlich, das ist, wenn wir annehmen,
dass die Wettbewerb,
dass die Volkswirtschaft sich im vollständigen Wettbewerb befindet,
dann ist das die Kapitaleinkommensquote und die entnehmen wir aus der verzwirtschaftlichen Gesamtrechnung.
Das hatten wir
uns ja auch schon überlegt
Das RMLK durch Y, also der Anteil der Kapitaleinkommen,
am Gesamteinkommen, dass das Alpha, der kommt alles, Funktion ist.
Und genau diese Überlegung wurden wir hier jetzt ausnutzen und sagen,
die gucken in die volkswirtschaftliche Gesamtrechnung rein, stellen dort fest,
in der Verteilungsrechnung der VGR, dass Alpha ungefähr ein Drittel ist,
also 0,3. Und dann parametrisieren wir dieses Alpha mit diesem Geld 0,3.3 und können dann sofort in das ältere Rhythmus AE berechnen,
Als Differenz, aus der Wachstumsrate des Outputs,
ist Reh an Outputs, minus einfach mal die Weizenfreiheit des realen Kapitalbestandes,
wenn wir von dem auch Daten haben.
Also, nehmen wir als Beispiel mal an, wir wissen,
das Bruttoinlandsprodukt ist um 2 Prozent gewachsen und der Kapital stand zum 3 Prozent gewachsen und wir wissen,
dass die Wachstumsrate des technischen Wissens, Quatsch,
dass das Alpha, also die Produktionsilastizität des Kapitals in der Produktionsfunktion,
dass diese Produktionspunktelastizität bei einem Drittel liegt.
Und, dann ist klar,
Delta-Loga-Rhythmus,
AT ist dann
Zwei Prozent Wachstumsrate des Autos, minus 1 Prozent,
nämlich ein Drittel, Alpha, mal 3 Prozent,
ist 1 Prozent, dann wäre Delta-Logorithmus AT gleich 1 Prozent.
Das heißt, in dieser Auswertung hier würden Kapitalen,
technisches Wissen jeweils genau 50 Prozent des Beobachteten Wachstums erkennen.
Und das würde also sagen,
dass Das war jetzt schon, was wir beobachtet haben,
zur Hälfte auf dem Wachstum des Bestandes und technischem Wissen
zurückzuführen ist und zur anderen Hälfte zurückzuführen ist,
auf das Wachstum des Kapitalbestands.
Grundsätzlich ist das ein ganz kleinerer Weg,
um den Zuwachs an Technologie zu quantifizieren.
Wir können also diesen Ansatz wählen,
müssen uns aber Gedanken darüber machen,
ob das wohl eine unverzerrte Schätzung für das Wachstum des
technischen Wissens wiedergibt
Denn leider ist es so, dass wir hier natürlich
nur so eine Art Resido ausrechnen. Also wir sagen,
der Logerhythmus von AT oder Data-Logerhythmus AT ist gleich Wachstumsrate des Outputs,
den kennen wir, minus Wachstumsrate des Kapitalbestands.
Den können wir uns vielleicht zumindest quantitativ ungefähr bestimmen. Aber es bleibt so,
alles das, was irgendwie unerklärt ist,
was vielleicht auf andere Einflussaktoren zurückgeht,
das würden wir natürlich einfach fälschlich dem AT zuordnen,
also dem technischen Wissen, obwohl es ja sein kann,
dass unser Budent so einfach ist und es noch andere Faktoren gibt,
die sich oft das Wachstum auswirken,
nicht nur der Kapitalbestand
Das technische Wissen, sondern noch irgendwelche anderen Dinge. Also weitere Einflüsse auf das Wachstum,
wie zum Beispiel weitere Produktionsfaktoren, Land- oder Energie beispielsweise oder Unausgelastete,
Produktionsfaktoren, also Produktionsartfaktoren, die man zwar besitzt,
aber die man nicht vollständig einsetzt in der Produktion,
weil man vielleicht denkt,
sie werden im Augenblick in dieser Form nicht gebraucht.
Derartige Einflüsse werden dann natürlich automatisch den A zugerechnet.
Und das überschätzt möglicherweise die Bedeutung des technischen Wissens
Ja, das heißt, das errechnete Residum,
und man nennt es dann also das Solo-Musido, Resido,
das heißt, das Delta-Logarithmus AT, was wir hier suchen,
umfasst eben leider nicht nur die Veränderungen in A,
sondern es umfasst sämtliche anderen Beänderungen ebenfalls.
Also alles, was wir in diesem Modell nicht berücksichtigt haben,
ist ebenfalls in diesem AT drin
Und deshalb ist das Solorisierung auch halb spaßig,
halb im Ernst, genannt worden, das Maß unserer Unwissenheit.
Das heißt, es ist ein Maß dafür,
wie ignorant wir sind, wie wenig wir wissen.
Ein solches Maß hat es Abrahamuwitz im Jahr 1956 bezeichnet und
das Wort uns immer noch oft zitiert.
Measure of our ignorance, das ist das,
was dieses Solorisierung AT oder Delta Logorithmus AT eigentlich dasteht.
Nun könnte man auch
anders vorgeben
Man könnte nämlich das Alpha-Ökonomie verschätzen. Indem man die Wachstumsrate von Y
auf die Wachstumsrate von K regressiert und auf eine Konstante.
Dann hätte man also eine Regressionsgleichung dieser Form hier. Däter Logarhythmus YT,
bis gleich eine geschätzte Konstante, plus ein geschätztes Alpha,
jetzt nicht die Kapitaleinkommensquote aus der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung genommen,
so ein geschätztes Alpha.
Mal die Wachstumsrate von dem Kapitalenstand plus UT. Ja,
da würde man eine Überschätzung rauskriegen,
die nenne ich mal C-Dach,
Alphadach und Udach
Die Schätzung für das Delta-Logorithmus AT ist dann der geschätzte Wert für das UDAT.
Plus muss er nehmen das Ziel auch hier.
Das Ziel gehört ebenfalls runter. Hier ist es noch Tee,
aber das C-Dach, das C-Dach gehört dann ebenfalls zu all den Effekten,
die man nicht auf den Kapital bestattet, zuordnen kann und annahmegemäß alles,
was nicht Kapitalbestand ist, technisches Fortschritt oder technisches Wissen.
Und deshalb muss das C hier mit zum technischen Wissen
gerechnet werden
Da in einer solchen ökonomiezwarschen Bestimmung ist es natürlich immer noch so, dass der Kapital,
dass der bestandtechnische Wissen durch eine resituale Schätzung ermittelt wird.
Also dadurch, dass wir etwas anderes eigentlich zunächst einmal schätzen,
nämlich in diesem Fall,
dass Alpha und dann einfach mal Low-Rhythmus-Kratie abziehen von älteren Logerhythmus.
Ypsoluty. Und als Resito behält man dann wiederum übrig das
UT und übrigens auch das C und dann würde man sagen,
ja, und das ist alles technisches Wissen oder Veränderung
des technischen Business
Ja, einige Anmerkungen dazu. Wir kennen in unserem Modell
ja den Bestand und die Änderung des technischen Wissens nicht.
Und insofern können wir sie auch nicht wirklich erklären.
Es ist bisher, meine ich, unbefriedigend. Wenn ein
hoher Prozentsatz des Wachstums auf dieses Resinerum zurückgeführt wird. Also auf das,
was wir eben gerade mit etwas komischen Methoden ermittelt haben,
da wo die größte Unsicherheit drin ist,
da wo das Maß unserer Ignoranz ist,
genau von dem wollen wir jetzt also sagen,
das ist ein ein Indikator für technisches Wissen oder für die Veränderung von technischem Wissen.
Das ist sicherlich ein bisschen problematisch. Zweite Bemerkung,
die Output-Zerlegung, die kann man natürlich bezüglich mehrerer Produktionsfaktoren durchführen.
Wir haben hier jetzt den Faktor Arbeits explizit berücksichtigt,
aber andere Produktionsvertorgung kommen natürlich auch in Frage,
wie beispielsweise die Energie, die man verwendet, um Ware zu produzieren.
Das könnte man hier auch mit hineinnehmen
Nur die Wachstumserlegung, die wir kennen,
und das ist eigentlich ein sehr etabliertes Mittel der Rahmenempirischen Wirtschaftsforschung,
das mit solchen Wachstumszerlegungen macht.
Diese Wachstumsfaktoren oder diese Wachstumszerlegung finden oft hohe Erklärungsbeiträge für das Solo-Syndrom.
Oft ist es so, dass rot die Hälfte oder mehr
des beobachteten Wachstums dem technischen Wissen logarithmus.at zugeordnete.
Das hängt damit zusammen, dass es halt auch Probleme gibt.
Denn, wie ich schon sagte,
sind die Kapitalanstände
schwierig zu beobachten
Zum einen ist es so, dass unterschiedliche Maschinen und Geräte
unterschiedlichen Alters einfach nicht so leicht addiert werden können.
Man kann natürlich ihre Werte addieren,
aber ob die jeweils angemessen sind in einem Markt,
in dem es eigentlich keinen Markt für alte Geräte gibt,
das ist unklar.
Das ist ja manchmal keine Marktwerte. Dann ist auch klar,
ob die Addition der Werte unterschiedlicher Maschinen dieselbe Information erhält,
wie die Anzahl unterschiedlicher Maschinen in einer Produktionsfraktion
Aber diese Bestandsdaten, wie groß ist die Anzahl und wie
hoch ist deren Wert? Die sind schwer zu erfassen,
da normalerweise von den Unternehmen nicht erhoben wird,
wie lange und wie intensiv einer einmal erworbene Maschine nun übereinsatzbar,
wie produktiv die genutzt werden konnte.
Steuerliche oder physische Abschreibung setze ich jedenfalls, können da sicherlich
grob irreführend sein. Ein weiteres Problem ist noch das,
dass die Erklärungsfaktoren, die wir jetzt hier so diskutieren,
A und K, nicht voneinander unabhängig sind.
Denn, wie Sie wissen, hängt der Stilistatewert von Kaya
ab von
Kein Sterndestizität wird, Kapital pro Kopf umsetzt wird,
ist erstmal A, plus X plus N plus Data,
hoch eins durch eins minus Eifer.
Wenn also das A steigt, wenn wir jetzt nur technisches Wissen haben,
dann steigt auch der Kapitalbestand im Staties Date.
Und dementsprechend würde in einer Wachstumszerlegung oder einer entsprechenden Regression
auch ein Erklärungsbeitrag des Kapitals festgestellt werden,
obwohl diese Erklärungsbeitrag des Kapitals eigentlich nur eine Weiterleitung
des Erklärungsbeitrags von A ist
Daraus folgt, dass eine Wachstumszerlegung die Probleme des technischen Wissens selbst zerzerrt.
Und zwar so verzerrt, dass hier eine Unterschätzung vorliegt.
Selbst dann, wenn es sonst keine Probleme mit einem Daten
gibt, haben wir hier eine Verzerrung.
Dahin kann man allerdings, was es machen,
und das ist von Kleeno und Rudriges Claire aus gearbeitet worden,
nämlich man verändert die Wachstumsverlegung ein bisschen.
Sollen Sie im kompletten Fall ist es ja so,
dass Y gleich einmal K-Hocheifer ist.
Und das haben wir
eben dann lugaritiert
Aber man kann das ja auch noch ein bisschen weiter auseinandernehmen.
Und dann kommt man darauf, dass das A mal K durch Y-Hocheifer ist,
multipliziert mit Y-Y-Hocheifer. Ja, hier habe ich jetzt,
also den Kapital koeffizient stehen. Und dieser Kapital koeffizient,
nach dem kann jetzt auch gelöst werden,
indem ich auf beiden Seiten Vergleichungen durch Y-Hocheifer teile,
dann erhalte ich hier Y-Hoch 1-Eifer,
ist einmal der Kapitalquozent Hocheifer
Und Y ist dementsprechend A-Hoch-1-1-1-1 Minuseifer?
Mal. Der Kapitalcode Cent, hoch, Alpha durch Einzel-Minus-eifer.
Das hier ist dann das technische Wissen. Denn A-Hoch,
eins durch eins minus Alpha, war ja gerade gleich das
technische Wissen. Also das Gerechte ist technische Wissen Tee,
mal gratisch Y-Hocheifer, durch eins Minuseifer. Ja,
und wenn man diese gleichen Blu-ray Rithmit-Kompagnen darauf,
dass der Logerithmus von Y gleich Alpha durch eins,
zumindest einfach mal der Logerithmus des Kapitalpotenten ist,
als der Logerithmus von Gran durch
Plus-Orgorithmus-T. In dieser Gleichung 35, da habe ich das jetzt
nochmal in den ersten Differenzen geschrieben. Sehen Sie jetzt also,
dass die Wachstumsrate des Outputs sich darstellen müsste als Alpha durch eins minus Alpha,
mal Wachstumsrate des Kapitalquotienten, KT durch YT,
plus die Wachstumsrate des technischen Ministers. Das heißt,
wir können jetzt wieder das Alpha und ausfischen aus der volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung,
durch eins minus Alpha teilen und dann müsste man hier eigentlich
eine Proportionalität sehen, zwischen LTM,
YT und LTM
Kathi durch Y und T. Also der Bürgerrhythmus des Programms Kapitalstaats.
Und diese Differenz zwischen dem Output und dem Kapitalpotienten multipliziert mit
Alpha durch 1 minus Alpha, auf der anderen Seite,
das wäre gerade, das wäre gerade das technische Wissen,
Data Ellen TT.
Was ist der Vorteil, wenn man das,
diese Wachstumszerlegung jetzt in Form des Kapitalkoeffizienten macht?
Also de facto passiert ja nichts anderes,
als dass ich hier nicht mehr Luerithmus KT schreibe,
sondern Luis muss gerade durch YT
Und dadurch verändert sich dann hier auch der Potienten ein bisschen.
Das war vorher Alpha, jetzt ist es einfach durch eins Minus einfach.
Was ist der Vorteil hier von? Nun, der Vorteil ist,
dass dieser Potientkratier durch YT nicht mehr von A abhängt oder von Tee.
Also, wenn wir zusätzliches technisches Wissen hatten,
dann wussten wir hier, stieg der Kapital im Stand K.
Und das macht die Sache ein bisschen schwierig.
Aber wenn wir K durch Y machen,
dann haben wir keine Abhängigkeit mehr vom Kapitalbestand.
Entschuldigung, aufstehen, keiner abhängig hält mir vom technischen Wissen.
Und dementsprechend kann man den Kapitalkoreeffizienten im Stady State
sehr einfach nutzen
Schauen Sie, Sie ist hier vielleicht an für den Quotienten,
Karstern durch Y sterben.
Das ist ja der Kapitalquotient im Starhistic. Karstern durch Amal,
Karstern hoch Alpha, ist gerade gleich eins durch Amal,
Karstern hoch 1 minus Alpha,
denn ich kann das Kraftstern hier im Zähler zusammenziehen mit dem Bruch,
mit dem ZTM,
der sich im Nennetz-Borus befindet
Ja, und das Kar-Sternhoch 1 minus Alpha kann ich wiederum schreiben,
als S-MA-A-Minus. Erstmal eingeteilt für die Plus-Implopäte und das ist
nichts anderes als das S mal x-plus N plus Data.
Also sehen wir, dass die Versumsterlegung doch nicht so verzerrt ist,
wie man vielleicht zunächst befürchten mochte,
wenn man sie bezüglich der Kapitalintensität K,
Y durchführt,
statt bezüglich des tatsächlichen Kapitallandes
Nehmen wir hier ein Beispiel. Die Zahlen sind dieselben,
wie die, die ich in oben schon präsentiert hatte.
Nehmen wir an die Wachstumsrate des Outputs, das ist zwei Prozent,
die Wachstumsrate des Kapitalbestands ist drei Prozent und Alpha ist ein Drittel.
Dann gilt, dass die Wachstumsrate des Kapitalproduzenten, kartisch,
YT, gerade gleich der Wachstumsrate von Parties,
minus die Wachstumsrate von YT, also drei Prozent,
minus zwei Prozent, macht gleich ein Prozent.
Das heißt, jetzt würden wir sagen,
Data-Logaritpos AT ist zwei Prozent minus ein Halbmal,
ein Prozent,
also 1,5 Prozent
Sehen wir, schätzen jetzt den Erklärungsbeitrag des technischen Fortschritts
höher ein, als wir das zuvor getan haben.
Da haben wir ja ein Prozent eingeschätzt. Aber jetzt,
da wir diesen bereinigten Ansatz genommen haben, kommt als Ergebnis aus der Wachstumserlegung,
auch ein Hörer wird für dieses AT oder das Data-Innen-AT an.
Das heißt, jetzt wird 75 Prozent erklärt, statt 50 Prozent.
Außerdem kriegen wir durch diesen Ansatz einen Vorschlag,
wie wir das Problem, dass der Kapitalbestand so schwierig zu messen ist,
besser lösen können
Denn dafür nutzen wir wieder ein Modell, eingetauscht aus.
Im Modell ist es so, dass der Statistatis torischen Wechslungsmodells
die Investitionsquote i durch Y hat, die proportional zum Kapitalquozenten Carnichiptionist.
Hier sehen Sie das als Arztetisität,
I-Stern durch Y Stern, ist die Investitionsquote im Satisdate,
das ist S-MAN Y und Stern durch Y und Stern,
denn die Investitionen sind gleich den Ersparnis und die Ersparnis sind gleich erstmal Y und Stern,
dann kürze ich hier das Y und Stern
weg,
dann ist das
Und S ist X plus N plus Data, mal K-Stern durch Y-Stern.
Die Investitionsquote ist aber sehr viel einfacher zu beobachten, als der Kapital statt.
Denn Investitionen werden ganz gut erfasst vom statistischen Bundesamt. Das heißt,
die Wachstumszerlegung kann jetzt also so erfolgen,
dass man X plus End plus Data als konstant annimmt und dann einfach berechnet,
die Wachstumsrate des Outputs ist gleich alphablich,
1 minus alpha.
Alpha durch 1 minus alpha,
mal die Wachstumsrate der Investitionsquote plus die Wachstumsrate von TT
Und damit kommen wir jetzt endlich zu den Daten kommen und uns angucken,
was da rauskommt. Ich zeige Ihnen jetzt relativ alte Ergebnisse,
die sind von Cleano und Rodriguez Claire 1997 ermittelt worden,
also sind jetzt bei 25 Jahre alt.
Das tue ich nicht ganz ohne Grund,
weil diese alten Ergebnisse eben gerade deutlich machen,
warum man auch wohlgefähr 25 Jahre dazu übergegangen ist,
neuartige und andere Wachstumsmodelle zu konstruieren als gerade Social Wachstumsmodelle.
Denn Sie sehen hier folgendes. Hier sind eine ganze Reihe von
wichtigen europäischen Ländern und dann eben auch Australien und die USA aufgeführt.
Sie sehen Deutschland, Frankreich, Italien, Großbritannien,
Niederlandsschweiz,
Und hier ist deren Wachstumsrate aufgeführt. Sie sehen,
Deutschland hat eine sehr hohe Wachstumsrate da unten,
eine relativ hohe Wachstumsrate von 2,7 Prozent,
Freireich hat 2,8, Italien 3.0,
ich werde eh in Großbritannien 1.8,
Niederlande 2,05,
die Schweiz 1,6,
Australien 1,6 und die USA 1,3 ist das Schlusslicht hier
in Bezug auf die Wachstumsrate des Beobachteten aufs Outputs,
in diesem Zeitraum
60 bis
Jetzt gucken wir uns an, was ist der Anteil,
den der Kapitalkotient hier erklärt oder dessen Wachstum. Delta,
Logarhythmus, gerade durch Y. Nun,
das müssen wir Gewicht mit Alpha durch 1 Minus-Alpha und dann
kommen wir hier auf Anteile von 0,26 Prozent für Deutschland,
0,58 Prozent für Frankreich, 0,22 Prozent für Italien,
nur 0,11 Prozent für Großbritannien, 0,34 Prozent für die Niederlande,
für die Schweiz 0,52 Prozent für Australien,
23,
0,23 Prozent und für die USA
0,28 Prozent
Also so pi mal einen Daumen kann man sagen,
dieser Wachstumsbeitrag des Kapitalbestandes, der scheint zu liegen,
so in der Größenordnung zwischen ungefähr 0,2 und 0,6 Prozent.
Nicht so richtig viel. Während der Wachstumsbeitrag, der sich
dann ergibt für das technische Wissen, deutlich größer ist.
Für Italien, Quatsch für Deutschland, 2,43 Prozent,
Frankreich 2,2, Italien 3,4, Großbritannien 1,7,
Niederlande 1,7,
die Schweiz
Austreiben, 1,4 und die USA 1,02. Selbst für die USA,
die ja ein relativ schwaches Wachstum haben,
ist das hier immer noch, naja,
mehr als dreimal so groß, wie die 0,28 Prozent,
die sich hier aus Kapitalalkumulation ergeben.
Das vorläufige Ergebnis, was wir hier haben,
ist Antidas Kapitalakkumulation, nur relativ wenig zum Wachstum beizutragen scheint.
Und das ist der Grund, weshalb ich ihnen dieses
etwas ältere Ergebnis von Kleno und Rodriguez Klärche zeige.
Denn derartige Untersuchung und nicht zuletzt die von Kleno und Rodriguez
Klär haben dazu geführt,
dass man angefangen hat,
über Alternative Wachstumsmodelle nachzudenken
Ja. Diese Alternativen Modelle fusten auf der Einsicht,
dass das bisher verwandte Modell, das tolnische Wachstumsmodell,
eigentlich Wachstum überhaupt nicht erklärt.
Und wenn man es ein bisschen auf die Spitze tat,
vielleicht von der Formulierung her. Denn so wurde damals sehr kritisiert,
das, was im Modell erklärt wird,
der Kapitalbestatte trägt nur relativ wenig zum Wachstum bei.
Ja, in der Grenze auch gar nicht. Das Wachstum,
was tatsächlich etwas erklärt ist, aber das wagst du,
was das zyrische Wachstumsmodell als exogen annimmt.
Das heißt, es wird gerade nicht erklärt,
sondern das fällt halt irgendwie vor Himmel.
Das ist halt irgendwie da. Ja,
aber es wird nicht erklärt durch das Modell
Das heißt, eine unerklärte Restgröße erklärt uns das Wachstum und
da die Restgröße unerklärt ist, ist das Wachstum im Wesentlichen unerkennt.
Technischer Fortschritt und alle anderen Einflüsse,
die wir vielleicht irrtümlich dem technischen Fortschritt zugeordnet haben,
sind die größte Wachstumsquelle für die Daten, die wir haben.
Und der eine Faktor, der im Modellwachstum erklärt,
der Kapitalbestatt, hat nur eine relativ untergeordnete Rolle.
Das ist natürlich schade. Und deshalb hat man versucht,
das Modell zu erweitern. Ich will Ihnen jetzt zunächst mal
noch einige empirische Fakten dazu präsentieren, um klarzumachen,
warum man bestimmte Modellerweiterungen jetzt bevorzugt verfolgt hat.
Warum man also sozusagen ausgehend von der empirischen Evidenz gesagt hat, ja,
jetzt müssen wir das Modell in einer bestimmten Richtung erweitern,
hin zum technischen Wissen oder hin zu enogenen Wachstumsmechanismen oder was auch immer.
Denn das bisherige Ergebnis hat uns nicht so richtig viel weiter geholfen,
weil es empirisch nur ein Teil dessen erklärt, was wir eigentlich erklären wollen.
So, jetzt kommen wir dafür nochmal an,
wie viel denn die unterschiedliche Kapitalausstattung erklären kann
Nun, dazu gucken wir uns zunächst mal an,
wie groß ist denn eigentlich die Ilastizität des Outputs mit Bezug auf den Kapitalbestatt?
Ilastizitäten, wissen Sie, bemessen sich als Ableitung eines Logerhythmus
nach einem zweiten Logerhythmus, also die Kapital-Ilastizität des Outputs,
ist DLN Y geteilt durch die LNK.
Und das ist, wenn man es ausrechnet,
eins durch den Output, also eins durch F&KT,
mal die partielle Ableitung von 11 nach K, bei K,
die sehen Sie auch sofort, dass das eine Ilastizität ist.
Die FDK, MaK durch F
ist die übliche Form für eine Ilastizität
Wir wissen, dass dieser Ausdruck gleich Alpha K von K ist.
Und das ist ungefähr 0,33. Soweit hätten wir das eigentlich alles schon mal ausgerechnet.
Jetzt wollen wir aber das ein bisschen umdrehen und sagen,
jetzt integrieren wir mal. Denn wir können doch aus diesem,
also das fassen wir hier mal als einen Bruch auf,
D-Loga-Rhythmus, Y-Namen,
D-Loga-Rhythmus K ist ungefähr gleich 0,3. Nein,
multiplizieren wir einfach mal D-Logarhythmus K auf die andere Seite.
Dann steht hier
D-Logarhythmus Y ist 0,33,
weil D-Logarhythmus
Jetzt kann ich auf beiden Seiten integrieren. Einen nun mal
integriere ich nach einem D-Logarhythmus Y und einmal integriere ich nach D-Logarhythmus K.
Wenn ich das dann mache, erhalte ich Logarhythmus Y,
ist eine Integrationskonstante plus 0,33 mal der Logarhythmus von K. Du kannst schnell überprüfen,
wenn sie ableiten, dann kommen sie wieder darauf,
dass D-Logarhythmus Y D oder K,
vielleicht 0,33. Wenn ich diese Gleichung ziehe, endlogaritmiere,
dann komme ich darauf, dass K ungefähr gleich 10-0 hoch Y3 ist.
Ja, das wollen wir jetzt mal ausnutzen. Wenn,
Wenn diese Gleichung gilt, wenn K gleich C0 mal Y hoch 3 ist,
dann stört uns immer noch so ein bisschen dieses C0-0 hier.
Denn wir wissen ja nicht, wie groß diese Integrationskonstante ist.
Aber was wir jetzt machen können, ist folgendes. Wenn wir der Organisation wären,
dass das Wachstum von unterschiedlichen Standen im Wesentlichen auf den Kapitalbestand
zurückzuführen ist oder wenn Unterschiede in den einen kommen,
im Wesentlichen auf Unterschiede in den Kapitalbeständen zurückzuführen sind,
dann müsste es ja so sein, dass das relative,
dass die relative Kapitalausstattung Ungefähr gleich der, im Output hoch 3 ist.
Denn dann würde sich das 10-0 rauskürzen,
wenn ich diese Gleichung hier auf beiden Seiten durch eine entsprechende Gleichung dividiere,
für ein anderes Land, was ebenfalls dem Sachverhalt K ungefähr
gleich 10-0 mal Y 3 benügt.
Dann sehen Sie also,
dass das 10-0 sich rauskürzen würde und es würde übrig bleiben,
irgendwie ein KI durch KJ ist gerade gleich Y-I
hoch 3 durch Y-J hoch 3 und das kann man ja
mal ausrechnen
Denn, naja, wir haben ja die Daten für den Output.
Also, gucken wir uns hier mal an.
Wir nehmen zwei Länder, die nennen wir I und J.
Die haben dasselbe 10-0. Das kürzt sich also einfach
raus. Und da würden wir wissen, der Kapitalbestand in
diesen beiden Ländern müsste sich verhalten wie KI durch KJ hoch 3.
Hier sind jetzt Daten für diese Länder und ich nehme mal immer die USA,
als das Land, auf das das alles bezogen wird.
Also als das Land I sozusagen hier oben steht immer die,
steht immer die USA und da unten stehen die anderen Länder.
Wenn ich jetzt hier in internationalen Dollar das Kopfeinkommen der USA messe,
dann komme ich darauf, dass die USA pro Kopfeinkommen von ungefähr 28.000 Dollar haben.
Russland hatte, das ist jetzt bezogen, oftes Jahr 2001,
ein Programm, ein Corner von 5.400 Dollar, Marokko 12.200,
800 Dollar, Indien, 1 von 1.900 Dollar.
Und sei ihr, hattet nur 200,
2 Dollar an Prokopfeinkommen gemessen im internationalen Dollar.
Das heißt, die Quotienten YUSA durch YJ die man hier sieht,
diese Quotienten sind eins für die USA, das ist klar,
5,14 für Russland, 10 für Marokko,
14 für Indien und 138,4 für Sair.
Diese Zahlen sind durchaus plausibel. Aber wenn ich die jetzt hoch 3 nehme,
dann komme ich ja auf die Verhältnisse der Kapitalbestände.
Da würde es sagen, der Kapitalbestat der USA, relativ zu sich selbst,
ist natürlich als Aber der Kapital bestand relativ zum russischen Kapitalbestand,
würde das 1036-Fache des russischen Kapitalabstands ausmachen.
Das ist schon mal eine ziemliche hohe Hausnummer. Und er
würde sogar das 1.000-14-fache des Marokkanischen Kapitalbestands ausmachen.
Und das 2.900-fache des indischen Kapitalbestands pro Kopf.
Und das 2,6-Millionen-Fache des Kapitalbestandes von Saiya oder heute Kongo.
Eine analoge Betrachtung kann man auch im zeitlichen Längstschnitt anstellen
Also, wir können zum Beispiel für die USA sagen,
deren Einkommen, ja, 1820 war, 1257 Dollar.
Und 1870 war es 2.445. Und 2001 war es 28.000 Dollar. Ja,
wenn ich 2001 sah,
Einkommen hier immer als Maßstabansätze, dann bekomme ich raus,
dass im Jahre 2001 natürlich das Einkommen gerade des Einkommens ist,
im Jahre 1870 wäre es also so,
dass das Einkommen des Jahres 2001 oder dass das Einkommen des Jahres 1870 sich verelfacht hätte bis zum Jahre
2001. Und wenn man vom Jahre 1820 ausgeht,
hätte sich das Einkommen für 22-fach bis zum Jahre
2001. Das ist alles noch eine relativ realistische Größenordnung.
Wenn man aber das in Form von Kapitalbeständen ausrechnet,
dann würde man sagen, der Kapitalbestand der USA, Jahre 1870,
war nur ungefähr ein 1.500 Zell des Kapitalbestandes im Jahre
2001. Oder umgekehrt, der Kapitalbestand im Jahre 2001 war
um 1.500 größer als im Jahre
Und er wäre ungefähr 10.000, ja eigentlich neun Tage,
11.000, um 11.000, ähm, größer im Jahre 2001,
als das 18.29 der Fall gewesen ist.
Das Kapital so stark gewachsen ist im Zeitablauf,
dafür haben wir eigentlich keine Evidenz. Ja, das gilt
auch für Deutschland, wenn man das hier so sieht.
Ich habe hier auch mal Daten für 18.20,
18.70 und 2001 zum Vergleich rausgesucht.
Sehen Sie den Kapitalbestand Deutschlands im Jahr 2001
bis bis bis 5.200-fache des Kapitalbestands
im Jahre 1820
gewesen sein
Und Jahre 1870 müssten wir immer noch, dass 1400-fache des
Kapitalbestands haben, wenn ich diese Einkommensrelationen hier zugrunde lege.
Da gibt es leider keine empirische Evidenz dafür, dass sie
so ein starkes Wachstum im Rahmen des Kapitalbestands gehabt haben.
Im Gegenteil, Caldos Fakt 4,
den ich am Anfang der Vorlesung unter den stilisierten Fakten dargestellt habe,
sagte Kapital zur Output ist ungefähr konstant.
Aber das stimmt hier überhaupt nicht. Hier ist Kapital zur Ort,
kein Seaks-Konstant, ist es eben das Verhältnis,
ist ein ganz anderes zwischen Auto zu Auto und Kapital
zu Kapital,
als dass das
zeitlich konstant wäre
Das heißt, entweder stimmt Kalt, du hast Fakir nicht,
oder ist stimmt was mit unserem Modell nicht?
Gucken wir uns das vielleicht noch etwas anschaulicher an,
wenn wir uns den Zinsfaktor betrachten, und zwar den Bruttozinsfaktor,
also unter Einschreibung, unter Einschluss der Abschreibungsrate.
Also sozusagen groß er als kleinen R-Plus, kein Data.
Dieses große R, dieser Zinsfaktor,
ist ja das Grenzprodukt des Kapitals im Wettbewerb. Nun,
das Grenzprodukt des Kapitals, die Y nach DK,
das kann man leicht berechnen,
das ist
0,33 mal Y durchkam
Und das ist dasselbe wie 0,33,
mal Y durch 10-0 hoch Y hoch 3.
Hier sind hier jetzt an einer Stelle, wo wir das
auch umdrehen können. Wir können also genauso gut sagen,
das ist 0,33, das ist C0-0,
mal Y hoch minus 2. Und daraus ersieht man sofort,
dass die Ilastizität von Y bezüglich dieses Protozinsfaktors gleich minus einhalb ist.
Denn die Lugarithmus Y nach dem Denogarhythmus R,
wenn ich sozusagen diese gleichen jetzt auflöse,
nachdem er dort, dann habe ich durchaus,
dass das minus 0 geholfen ist
Wenn ich das integriere für zwei Länder I und J,
dann kriege ich raus, dass RJ geteilt durch RI,
ungefähr gleich YI durch YJ zum Quadrat ist.
Und das jetzt wieder angewendet auf diese fünf Staaten,
die ich hier betrachtet habe, ergibt dann die üblichen Zahlen
für das Einkommen, die ich Ihnen schon erläutert hatte.
Und für die Zinssätze ergibt das jetzt,
dass der Zinssatz des jeweiligen Landes relativ zum Zinssatz,
also über Truttelzinsätze, der Einfluss der Abschreibungen,
dass der um diesen Faktor größer sein muss als
den Zinssatz in den USA
Das heißt, wir würden jetzt sagen,
dass das zörische Wachstumsmodell impliziert, der Zinssatz in Russland muss ungefähr
26 mal so hoch sein wie der Zinssatz in den USA.
Und den Zinssatz in Marokko muss sogar um das hundertfache größer sein.
Also jetzt sind sie jetzt in den USA.
Das heißt, wenn die Amerikaner ein Prozent Zinsen zahlen,
müssten die Marokkaner 100 Prozent Zinsen zahlen.
Die Inha müssen sogar 200 Prozent Zinsen zahlen und Leute im Kongo
müssten das 20.000-fache erzinsen, da irgendwie in den USA.
Das gibt aber keinerlei empirische Idenz dafür,
dass so starke Unterschieden in die Bruttoertragsraten des Kapitals gibt
Wir haben durchaus hohe Zinsdifferenzen zwischen den USA oder den USA und Indien oder sowas.
Aber nicht in dieser Größenordnung. Das ist unrealistisch,
was dort steht. Außerdem müsste es ja so sein,
dass wenn die Zinssätze so stark unterschiedlich wären,
dass dann sehr viel Kapital aus den entwickelten Ländern, zum Beispiel aus den USA,
in die Entwicklungsländer gehen würde und dort die Entwicklung hoffentlich begünstigen würde.
Also wenn man wirklich als Kapitalanleger in den USA nur ein Prozent Zinsen kriegt,
aber in Mahoguk kriegt man 100 Prozent Zinsen, dann ist doch naheliegend,
dass sehr viele Kapitalanleger zumindest einen Teil ihres Vermögens nach Marokko oder nach Indien oder in den Kongo stecken,
weil sie sich sagen,
naja dort ist die Ertragswarte auf das Kapital ja ungleich höher.
Und selbst wenn ich einen gewissen Teil meines Kapitals verliere,
solange auch nur ein Hundertstel übrig bleibt,
habe ich immer noch denselben Ertrag,
die in den USA und wer mehr als ein Hundertstel übrigkeit,
habe ich deutlich mehr einen Ertrag auf meine Investition,
als wenn ich das Geld einfach in den USA zu einem Prozent angelegt habe.
Ja, zu Übungen können Sie sich mal überlegen,
warum eine analoge Betrachtung im Längsschnitt
nicht sittvoll ist
Eine weiße Übung betrifft die Sparquoten. Zeigen Sie mal,
dass die Sparquoten im Stay State bei der Länder,
I und J, sich im folgenden Verhältnis befinden müssten.
Für die USA natürlich eins zu eins. Russland muss wieder eine Sparquote haben,
die 26 mal so groß ist wie die der USA.
Marokko müsste einer haben, die 101 mal so groß ist.
Indien, Island, die 204 mal so groß ist.
Und da ihr sogar ein Lied 19.000 mal so groß ist,
während tatsächlich die Sparquoten,
je nachdem ob man sie als Sparquote oder als Investitionsquote
misst,
sehr viel geringer geringere Schwankungen aufweisen
Die Sparquote in den USA ist 19 Prozent in
die Investitionsquote in den USA. 17 Prozent, ja,
in Russland ist die Sparquote ein bisschen höher.
Aber nicht um den Faktor 26, wie Sie sehen.
Ja. In Marokko ist die Sparquote sogar niedriger.
Auch wenn man sie über die Investitionsquote misst. In Indien
haben wir von Anfang an schon eine relativ geringe Sparquote.
0,1, also deutlich niedriger als in den USA.
Das heißt, die ist kein Zwicks höher um das 200-fache,
sondern sie ist niedriger um die Hälfte.
Und ähnliches gilt hier für.
Sei ihr
Das heißt, wir sehen keine hinreichend großen Unterschiede in S,
um das zornische Wachstumsmodell auch nur annähernd bestätigt zu finden.
Die Folgerung aus diesen empirischen Übungen ist,
internationale Einkommensdisparitäten können durch unterschiedliche Kapitalausstattung allein nicht angemessen erklärt werden.
Also Teil der internationalen Einkommensdisparitäten kann man natürlich durch unterschiedliches Kapital erklären.
Aber als alleiniger Erklärungsfaktor taugt Kapital sicherlich nicht.
Das heißt, nach der Logik des Solo-Modells müssen sie dann
auch Unterschiede in Technologien und Niveau
zurückgeführt werden
Aber das ist ein bisschen schade. Denn diese Unterschiede im Technologiemodell,
im Technologieniveau, die haben wir ja nur angenommen.
Die haben wir aber nicht Modell-Endurin erklärt. Das heißt,
eine Vorschussrichtung, die sich aufbaut,
auf solchen Erkenntnissen dann gebildet hat,
war die, die gesagt hat,
wir wollen das Technologieniveau Tee jetzt selbst mal im Modell erklären und wollen auch erklären, wie es sich verändert.
Das waren dann die sogenannten Indogenen-Wachstumsmodelle, zu denen wir noch promovieren. Also diese Überlegung,
hier öffnet sozusagen die Tür zur weiteren Forschung oder haben früher die Tür geöffnet zur weiteren Forschung,
denn die Endurine Wachstumstheorie ist jetzt auch schon Ja,
die hat begonnen vor ungefähr 30 Jahren.
Ist also auch schon ein bisschen in die Jahre gekommen,
aber das ist der Grund, weshalb man angefangen hat,
endogene Wachstumsmodelle zu machen,
in denen der technische Fortschritt nicht einfach angenommen und in das Modell reingesteckt wird,
sondern in dem im Modell selbst technischer Fortschritt da entsteht.
Außerdem ist das unbefriedigend, dass wir die Unterschiede in Technologie,
die wo jetzt heranziehen müssen, um Wachstumsunterschiede oder Einkommensdisparitäten zu erklären,
weil das technische Wissen zumindest langfristig ja ein öffentliches Gut sein sollte,
dass sich alle Länder gleichermaßen erschließen können.
Darüber hatte ich vorhin schon gesprochen.
Selbst bei Patentschutz, der verzögert das vielleicht
ein bisschen
Aber erstens gibt es da mittendrum rumzukommen. Zweitens,
wo es diese Mittel nicht gibt,
kann es eben trotzdem sein, dass sich,
oder ist es sehr wahrscheinlich, dass nach Ablauf des Patentschutzes,
dass wir es doch diffundiert und dann also jedenfalls die Technologieunterschiede nicht länger als einmal 10,
15 Jahre existieren.
Solar, wie halt ein typischer Patentplatz läuft. Gut. Und
deshalb wollen wir jetzt Erweiterungen zum Serverschmackstumsmodell machen, die empirisch erfolgreicher sind.
Wenn ich das vielleicht zunächst noch mal zusammenfassen darf,
ist es doch so, dass wir beim Servicen Wachstumsmodell festgestellt haben,
dass das Solutionship Wachstumsmodell qualitativ durchaus interessante Resultate zu tage gefordert hat.
In dem Sinne, dass das zöllerische Wachstumsmodell uns gesagt hat,
es kommt zur Konvergenz. Reiche Staaten wachsen langsamer als arme
Staaten und wir haben das auch empirisch, qualitativ bestätigt gefunden.
Ob die Wachstumsrate hinreichend groß war oder ob so ein bisschen zu groß war,
das steht auf einem anderen Blatt,
aber qualitativer ist man das Konvergenzergebnis,
ein interessantes Ergebnis,
was das zöllerische Wachstumsmodell ergab und was sich gleichzeitig im empirischen
Wachstumsuntersuchungen in vielen Tausenden von empirischen Wachstumsuntersuchungen dann auch bestätigt hat
Aber quantitativ ist der sorrische Wachstumsmodell nicht erfolgreich. Denn dann immer
wir versucht haben, ist mit realen Zahlen zu konfrontieren,
die, sagen wir mal, die Konvergenzgeschwindigkeit messen,
haben wir festgestellt, es konvertiert eigentlich zu schnell,
das ist ja auch schon Wachstumsmodell.
Innerhalb von 20 Jahren haben wir kalibriert,
ist es ungefähr zu erwarten,
dass sich die Abstände im Programm reinkommen und in den Kapitalbeständen gegenüber den Static State-Niveaus halbieren.
Und so schnell konvertiert die er aber nicht.
Also die armen Länder sind immer noch sehr arm und
wir sehen nicht die Evidenz für die Art schneller.
Komma geht's
Deshalb kommt jetzt eine Erweiterung. Und diese Erweiterung sieht vor,
dass wir als neuen Produktionsfaktor Nebenkapital und Arbeit auch noch das Wissen haben,
was an den Menschen gebunden ist, was also nicht frei verfügbar ist,
sondern was man als Humankapital bezeichnet.
Ha, das ist ebenfalls eine Funktion der Zeit,
verändert sich in der Zeit. Sie betrifft das Wissen,
was in ihren Köpfen gespeichert ist. Was nicht übertragbar ist,
was nicht beliebig oft an jedem Ort der Welt genutzt werden kann,
weil es eben an den Menschen gebunden ist.
Weil es das ist, was der Mensch durch Ausbildung sich
angeeignet hat und was ja dann produktiv in den Produktionsprozess einbringen kann,
was aber kein frei verfügbares Wissen ist.
Nun in mancherlei Hinsicht ist solches Humankapital durchaus ähnlich dem physischen Kapital K.
Denn es ist ein privates Gut wie das physische Kapital K.
Und es kann durch Investitionen erhöht werden,
wenn wir als Investitionen auffassen, dass man mittelaufwendet,
um eine Ausbildung zu finanzieren oder ein Schulsystem zu finanzieren.
Zugleich ist das Humankapital insofern dem physischen Kapital auch ähnlich,
preist es auch mit einer gewissen Rate, verschleißt.
Wenn Sie also ein bestimmtes Humankapital erworben haben,
und das längere Zeit nicht angewendet haben,
dann sitzt es meistens nicht mehr so richtig.
Dann können sie die Sachen nicht mehr. Manche haben sie
auch ganz vergessen. Also verschleißt das Humankapital auch.
Es wird sozusagen ebenfalls abgeschrieben. Es gibt auch eine Art
Abschreibungsfaktor für Humankapital. Im Solution Wachstumsmodell hatten wir bislang
das Humankapital implizit in dem L mit drin.
Denn das war ja die Arbeitszeit, die die Menschen in
dem Produktionsprozess eingebracht haben. Und implizit haben wir sozusagen angenommen,
dass diese Menschen dann natürlich auch Humankapital haben,
dass sie ein bestimmtes Wissen in den Produktionsprozess einbringen
Aber jetzt wollen wir das mal ändern, diese Annahme,
dass der Träger eines Huan-Kapitals ist und das Hubalenkapital als einen unabhängigen dritten Wachstumsfaktor oder Produktionsgriff,
sollte ich zunächst sagen, als einen dritten unabhängigen Produktionsinput auffassen.
Und das machen wir jetzt so, dass wir sagen,
die Produktionsfunktion, die wir bislang gehabt haben,
in dieser Complictors-Fond, die nimmt jetzt die Form an,
Y ist gleich K-Hoch-Alpha, H-H-H-H hoch, Beter,
T-MA-L hoch 1, minus 1,
minus Bitter.
Das heißt, wir gewinnen die alte Produktionsfunktion sofort wieder,
indem wir das Beta auf Null setzen
Wenn das der Fall ist, dann auch,
bitter ist dann eins, dann verschwindet das,
dann habe ich hier Y uns gerade gleich.
K, auch einfach mal T-Mariell hoch 1 Minusalpha,
denn das B3 ist ja null. Von diesen Koeffizienten wollen wir jetzt annehmen,
dass die sich natürlich zu eins addieren, damit wir die Eigenschaft konstant als Skalenerträge erfüllt haben.
Deshalb also hier 1 minus Alpha,
minus Peter als Exponent zu dem Thema A. Das gewährleistet dann das Alpha,
plus Peter, plus 1 minus Alpha, minus, bitter,
dass ich das hierzu eins addiert und mir dadurch die Eigenschaft konstant als Skalenerträge haben,
die ja eine plausible Eigenschaft,
Eigenschaft war
Und dann wollen wir natürlich noch sicherstellen,
dass alle diese projeffizienten Kleider zum Platz 1 und insbesondere,
dass auch die Summe aus Alpha und Bitter kleiner ist als eins.
Untersuchen Sie doch bitte zur Übung einmal,
ob diese Produktionsfunktion, Konzept des Kalen Erträge auch ist.
Und ob Sie die Inada-Bedingungen erfüllt. Und bei den inada Bedingungen erinnern Sie sich,
da hatten wir so Grenzbedingungen für das, was passiert,
wenn der Kapitalbestand gegen unendlich oder gegen null geht.
Allgemein sind die Inada-Bedingungen dann mal für Roman,
Kapital und überlegen Sie sich,
wie diese Bedingungen aussehen
Was wir jetzt machen,
ist, dass wir die Produktionsfunktion zunächst mal so vereinfachen,
wie wir das im sörrischen Wachstumsmodell auch getan haben.
Denn da erinnern Sie sich, hatten wir ja alles durch Thema L geteilt.
Oder das wollen wir jetzt auch tun. Wir vermokulieren also
das Modell jetzt, um wieder in effektive Größen,
dann würden wir hier Y-Teilen durch Thema L und kriegen dann ein kleines Y-Dach raus.
Als Output in effektiven Einheiten. Und hier machen wir das auch,
dass wir durch Thema L teilen und zwar in der Art und Weise,
dass wir sozusagen das, was hier als minus Alphaminus Better Exponenten steht,
dass wir das mit reinschreiben,
in K-Hochalpha,
beziehungsweise in
Denn wenn man dieses Minuseifer zum Beispiel nehmen und hier Thema L hoch minus Eifer aufpassen,
als K-durch Thema L und das ganze Ding hocheifern,
dann ist das K bereits in die effektive Form gebracht worden.
Und bei dem Haar macht man es genauso.
Dann nehme ich in dieses Minus bitte,
gehört Thema L hoch minus bitte nehmen,
das Hochminusbitter nehmen,
dann können wir sozusagen diesen Patienten gemeint oder hieraus eng
Quotienten bilden und kriegen dann Haar pro effektiver Arbeitsarbeit
Rappt gerade noch ein Thema hier übrig. Und dieses Thema L,
das benutzen wir, um die ganze Gleichung durch Thema L zu teilen,
sodass wir auch das Y hier durch Thema L teilen können.
Und damit kriegen wir, also nach Division durch Thema L in effektiven Größen,
die Produktionsfunktionen einer sehr viel einfacheren Art und Weise geschrieben,
nämlich als Ötscher und Dach, ist gerade gleich Kaderhochalpha, A-Dach, Hochbieter.
Mit diesen effektiven Größen, wo wir jetzt arbeiten,
weil es eben schon kompakt ist und weil das auch die Größen sein werden,
indem wir dann den CD States bestimmen können.
Nun, was machen wir mit dem Output, den wir hier erwirtschaften,
den können wir entweder konsumieren oder wir können investieren.
Und zwar kann man jetzt in zwei verschiedene Verwendungen investieren,
nämlich in physisches Kapital, also in das K oder in humanen Kapital,
also in das A. Wir schreiben das mal so,
dass wir sagen, die Investitionen sozusagen, die netto Neuinvestitionen,
das wäre ja die Veränderung von K,
Dach in der Zeit.
Also K-Dach Punkt. K-Dach Punkt, plus H-Dach Punkt,
die Netto-Veränderung des Humankapitals und effektiven Pup-Up-Einheiten,
ergäbe sich jetzt aus den Ersparnissen.
Es wäre S-Mai-Kardachhoch-Alva, Haardachhochbitter
Minus die Abschreibung, die man natürlich auch immer tätigen muss,
wobei Abschreibung jetzt etwas lachsformuliert ist,
denn tatsächlich geht es nur an dieser Stelle Delta, um Abschreibungen.
Das hier wäre wieder der Parameter, mit dem wir neu hinzutretende Bevölkerung,
ebenfalls mit Kapital und Humankapital ausstatten und das hier wäre
die Anpassung an steigenden technischen Fortschritt.
Das kennen Sie ja. Aber ich habe insgesamt diese Klammer
oft einfach als die Abschreibungssätze bezeichnet und insofern könnte man sagen,
dass das hier einfach die Abschreibung ist.
Das heißt, das ist das, was wir brauchen,
um Kardach und Haar auch oft im bisherigen Niveau
zu halten
Und wenn dann noch etwas übrig bleibt von der Ersparnis,
dann wachsen Kader. Und Hadach, um die Größenordnung K-Dach-Punkt
und Hadach. Punkt. Sie sehen,
dass ich hier die Annahme gemacht habe, dass Dalta,
die Abschreibungsrate für A und für Paar dieselbe ist.
Das ist natürlich begründungsbedürftig, das ist nicht klar,
dass das der Fall ist.
Aber es erleichtert uns die Mathematik sehr und sehr groß wird
der Unterschied hier wahrscheinlich auch gar nicht sein zwischen Kader und Hadach,
vielleicht ist die Abschreibungsrate für Hadach ein bisschen kleiner als für Kader.
Aber das will ich hier nicht übermäßig komplizieren. Und es
wird deutlich komplizierter werden, wenn die zwei unterschiedliche Abschreibungsraten zuließen.
Deshalb nehmen wir mal an, die Abschreibungsrate ist identisch für
Hadach und für
Nun, ferner gilt, dass die Investitionen in H&K
im Optimum natürlich die gleichen Netto-Grenzerträge haben sollten.
Der Netto-Grenzertrag bei einer Investition im Kapital,
ein physisches Kapital ist Y-Dach durch Kardach mal eifert.
Einfach die Produktionsfunktion abgeleitet nach Kardach. Minus die Abschreibungsrate.
Der entsprechenden Netto-Grenzertrag für das Humankapital ist Beta mal Y
und dachte, ha,
darf minus
die Abschreibungsraten
Ja, aber auf beiden Seiten hier dieselbe Abschreibungsrate abziehen,
ist es so, dass der Netto-Grenzertrag zugleich auch der Brutto- oder wenn
die Netto-Grenzerträge gleich sind, dann sind auch die Brutto-Grenzeckträge gleich.
Wenn die Brutto-Grenzerträge sind ja hier dieses Alpha-Übsun, dachte ich,
Kader, beziehungsweise Beta zur Nacht, Kader. Also,
kürzer sind diese beiden Minus-Deltas hier weg und beobachten sie dann,
was passiert, dann wissen wir, Alpha, Y,
Dach durch Kader, ist gar nicht echt, Beta,
Y, Dach, durch Ada,
das heißt, wir kriegen jetzt raus,
Haardach ist gleich Beta durch Alpha,
Ja, und wenn wir das einsetzen,
in unsere Kapital-Akkumulationsgleichung, dann kriegen wir also raus,
K-Dach, Punkt ist eins plus bitter durch Eifer.
Denn das wäre ja das Hunter, wird dadurch einfach K-Dach
ist H-Dach. Dann habe ich also hier wieder stehen,
K-Dach, Punkt, plus H-Dach, Punkt.
Ist gerade gleich S-Mar Kardach hoch. Eifer plus Better,
mal Better durch Eiferhochbeete. Minus X plus N plus Delta,
Kardach, mal eins plus Better durch Eifer. Und das,
ja, noch etwas vielleicht zusammengefasst, ergibt dann K-Dach,
Punkt, ist gerade gleich S-Mar A. Tilde,
Paar Dachhoch Eifer plus Bette,
minus X plus N plus Delta,
mal Kardach
Format genau dasselbe wie das, was wir in der Funktionalen
Taggleichung des neoklassischen Wachstumsmodells, also des Solonmodells schon hatten.
Nur mit etwas anderen Parametern, das aus dem A,
ist jetzt so ein Atilde geworden und das Atildo hat hier eine etwas komplizierte Definition,
die könnte zu Hause nachrechnen, dass die stimmt.
Aber sie erinnern sich im zöllischen Wachstumsmodell,
war das erste Mal A mal K, Hochalpha.
Hier haben wir S mal A, mal K, Hochalpha plus Better.
Also es ist formal im Grunde genommen dasselbe,
nur dass dann eben ein Atild da steht und dass noch ein Better dazugekommen ist.
Das Beta war de facto null im Soloshing-Wachstumsmodell.
Minus X plus N plus der Eltern mal
Dadurch, dass wir hier formal jetzt dieselbe Gleichung haben,
wie schon im serverischen Wachstumsmodell, übertragen sich die qualitativen Ergebnisse
des sörgischen Wachstumsmodells auf dieses neue Modell, auf dieses Ventue-Drommer-Bile-Modell.
Zu berücksichtigen ist lediglich, dass die Produktionselastizität jetzt größer ist.
Während wir vorher nur eine Produktionselastizität von Alpha hatten,
haben wir jetzt eine Produktionselastizität von Alpha plus Beta.
Und wenn Beta eben positiv ist, dann ist das logischerweise größer.
Schließt die Vorlesung damit, dass darauf hinweist,
dieses Beta hier, das ist ein bisschen schwierig zu schätzen,
die Schätzungen spanken irgendwie so zwischen 0,33 und
Und wir wollen uns, wenn jetzt von Ihrer Seite
keine Fragen mehr zum Ende der Vorlesung her sind,
eben Sie bitte die Hand, falls das der Fall ist.
Und in der nächsten Vorlesung überlegen, wie die Tatsache,
dass wir hier höre, Werte für die Produktionsilastizität des Kapitals haben,
wie das unsere quantitativen Ergebnisse des Wachstumsmodells verändert.
Und Sie werden sehen, diese Veränderung wird beträchtlich sein.
Ich sehe niemanden die Hand heben,
deshalb danke ich erstmal für Ihre Aufmerksamkeit und verabschiede mich dann
bis nächste Woche