Polen auf dem Weg zur Wirtschafts- und Währungsunion: Der flexible Wechselkurs als ein Instrument zur Absorption asymmetrischer Schocks [1 ed.] 9783428525744, 9783428125746

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Schriften zu internationalen Wirtschaftsfragen Band 34

Polen auf dem Weg zur Wirtschafts- und Währungsunion Der flexible Wechselkurs als ein Instrument zur Absorption asymmetrischer Schocks

Von Agnieszka Sta˛z˙ka

asdfghjk Duncker & Humblot · Berlin

AGNIESZKA STA˛Z˙ KA

Polen auf dem Weg zur Wirtschafts- und Währungsunion

Schriften zu internationalen Wirtschaftsfragen Band 34

Polen auf dem Weg zur Wirtschafts- und Währungsunion Der flexible Wechselkurs als ein Instrument zur Absorption asymmetrischer Schocks

Von Agnieszka Sta˛z˙ ka

asdfghjk Duncker & Humblot · Berlin

Die Wirtschafts- und Verhaltenswissenschaftliche Fakultät der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg i. Br. hat diese Arbeit im Jahre 2007 als Dissertation angenommen.

Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.

D 25 Alle Rechte vorbehalten # 2008 Duncker & Humblot GmbH, Berlin Fremddatenübernahme: L101 Mediengestaltung, Berlin Druck: Berliner Buchdruckerei Union GmbH, Berlin Printed in Germany ISSN 0720-6984 ISBN 978-3-428-12574-6 Gedruckt auf alterungsbeständigem (säurefreiem) Papier ∞ entsprechend ISO 9706 *

Internet: http://www.duncker-humblot.de

Vorwort Die vorliegende Arbeit ist während meiner Assistententätigkeit am Lehrstuhl für Empirische Wirtschaftsforschung und Ökonometrie der AlbertLudwigs-Universität Freiburg im Breisgau entstanden. Sie ist im Februar 2007 durch die Wirtschafts- und Verhaltenswissenschaftliche Fakultät der Universität Freiburg als Dissertation angenommen worden. Das Thema meines Dissertationsvorhabens stand von vornherein fest: Ich wollte mich mit der währungspolitischen Integration meines Heimatlandes Polen mit der Europäischen Union befassen. Für die Probleme der monetären Außenwirtschaftstheorie interessiere ich mich seit meiner Studienzeit, und meine Faszination für die EU-Thematik hat persönliche Gründe: Ich bin in einem Land des Sowjetblocks aufgewachsen, das heute EU-Mitglied ist und in absehbarer Zukunft auch der Wirtschafts- und Währungsunion beitreten wird. Dieser letztere Schritt soll einerseits Ausdruck des Integrationswillens sein und kann große Effizienzgewinne mit sich bringen. Andererseits kann der Verzicht auf die Nationalwährung zugunsten des Euro mit nicht vernachlässigbaren ökonomischen Kosten verbunden sein, und er wird von einer Nation, die in den letzten zwei Jahrhunderten so wenig Unabhängigkeit genießen konnte, auch nicht ohne Misstrauen beäugt. Vor knapp drei Jahren habe ich mich für das Thema der Kosten, die mit dem Verlust des Wechselkursinstrumentes verbunden sind, entschieden; mit der Zeit ist diese Problematik immer aktueller und spannender geworden. Ich möchte an dieser Stelle meinen herzlichen Dank allen Personen aussprechen, die mich während der Entstehung dieser Arbeit unterstützt haben. Zuallererst gilt mein aufrichtiger Dank Herrn Prof. Dr. Siegfried Hauser, meinem Doktorvater und Vorgesetzten am Lehrstuhl, für konstruktive Diskussionen, die wesentlich zum Gelingen dieser Arbeit beigetragen haben, für die Unterstützung und Ermutigung bei meinen Konferenzvorträgen und Summer Schools sowie für die Schaffung eines angenehmen Arbeitsklimas. Herrn Prof. Dr. Oliver Landmann danke ich für die Übernahme des Zweitgutachtens sowie für seine anregenden Veranstaltungen im Hauptstudium, die mein Interesse für Probleme der monetären Außenwirtschaft geweckt haben. Dank gebührt ferner Herrn Dr. Klaus Kammerer für die kritische Durchsicht eines Teils des Manuskriptes, Herrn Dr. Jens-Hinrich Binder für seine hilfreichen juristischen Hinweise und Frau Diplom-Volkswirtin

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Vorwort

Gabriele Hausser für die administrative Hilfestellung in der Endphase meiner Promotion. Ganz besonderen Dank verdient meine Lehrstuhlkollegin und Freundin Dr. Nicole Binder, die mich in all den Jahren in einem Maße unterstützt hat, das kaum zu beschreiben ist. Ich danke ihr für das äußerst sorgfältige Korrekturlesen meiner Dissertation, für die tägliche Unterstützung bei der Lehrstuhlarbeit und dafür, dass sie mich bei meinen privaten Höhen und Tiefen freundschaftlich begleitet hat. Danken möchte ich ferner allen Freunden und Bekannten, die mich während der nicht immer leichten Zeit der Entstehung dieser Arbeit seelisch unterstützt haben. Meinem Freund Michał danke ich für seine Liebe, seine Geduld und seinen ansteckenden Optimismus. Bei meinen Eltern Elz˙bieta und Janusz und meinem Bruder Krzysztof, die stets an mich glaubten, bin ich für ihre Liebe und Akzeptanz zu unendlicher Dankbarkeit verpflichtet. Schließlich bedanke ich mich bei meinen Eltern, Großeltern, Tanten und Onkeln, die seit meiner frühen Kindheit mein Interesse an Neuem gefördert haben und deren berufliche und insbesondere wissenschaftliche Erfolge mir stets als Vorbild galten. Ihnen möchte ich dieses Buch widmen. Freiburg im Breisgau, im Mai 2007

Agnieszka Sta˛z˙ka

Inhaltsverzeichnis A. Einführung und Zielsetzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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B. Beitritt zu einer Währungsunion: Kosten und Nutzen . . . . . . . . . . . . . . . . . I. Alternativen zur Währungsunion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1. Theoretisch denkbare Alternativen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. Polens Gesetzeslage und die zulässige Alternative . . . . . . . . . . . . . . . . II. Kosten-Nutzen-Bilanz von Polens Beitritt zur WWU . . . . . . . . . . . . . . . . . 1. Die Kosten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. Der Nutzen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . III. Kritische Betrachtung des Bilanzansatzes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

25 25 25 34 40 41 49 57

C. Kosten der Wechselkursfixierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I. Theorie des optimalen Währungsraumes (OCA-Theorie) . . . . . . . . . . . . . . 1. Das Konzept der OCA-Theorie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. OCA-Kriterien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a) Mobilität der Arbeitskräfte (Mundell) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . b) Grad der Offenheit der Volkswirtschaft (McKinnon) . . . . . . . . . . . c) Diversifizierung des Outputs und der Exporte (Kenen) . . . . . . . . . d) Fiskalischer Föderalismus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e) Kapitalmobilität und Finanzmarktintegration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . f) Weitere Kriterien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3. Dynamische Betrachtung: „Neue OCA-Theorie“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . a) Die Rolle der Erwartungen (Mundell II) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . b) Endogenität der OCA-Kriterien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . II. Empirische Methoden der Kostenuntersuchung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1. Operationalisierung der OCA-Kriterien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a) Mobilität der Arbeitskräfte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . b) Grad der Offenheit der Volkswirtschaft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . c) Diversifizierung der Produktion und der Exporte . . . . . . . . . . . . . . . d) Fiskalischer Föderalismus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. Identifizierung asymmetrischer Schocks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a) Der Begriff asymmetrischer Schocks und Identifikationsprobleme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . b) Schockidentifikation aufgrund der Korrelation von Konjunkturindikatoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . c) Schockidentifikation mit Hilfe der Summen-Differenzen Methode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

63 63 64 70 70 73 75 78 80 82 86 86 91 96 97 98 101 103 105 108 108 111 114

8

Inhaltsverzeichnis d) Schockidentifikation anhand der Realwechselkursvolatilität . . . . . . e) Schockidentifikation mit Hilfe von (strukturellen) VAR-Modellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . f) Konvergenz der Schocks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . III. Optimale Vorgehensweise bei der Kostenanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1. Kritische Betrachtung der OCA-Theorie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a) Unschlüssigkeit und fehlende Präzision der OCA-Theorie . . . . . . . b) Absorption asymmetrischer Schocks durch den nominalen Wechselkurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. Ein Schema zur Untersuchung der Kosten der Wechselkursfixierung

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D. Der nominale Wechselkurs und die Schockfrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I. Theoretischer Rahmen: Das Modell von Dornbusch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1. Wahl des theoretischen Rahmens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. Das Dornbusch-Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a) Grundlegende Zusammenhänge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . b) Dynamik und Gleichgewichtswerte der Modellvariablen . . . . . . . . c) Beitritt zur Währungsunion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . II. Asymmetrische Schocks und ihre Wirkung auf die Modellvariablen . . . . 1. Eine Taxonomie der Schocks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. Auswirkung der Schocks auf die Modellvariablen . . . . . . . . . . . . . . . . . a) Das stochastische Dornbusch-Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . b) Monetäre Schocks (LM-Schocks) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . c) Nachfrageschocks (AD-Schocks) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . d) Angebotsschocks (AS-Schocks) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . III. Zwischenfazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1. Der nominale Wechselkurs und der Transmissionsmechanismus . . . . . 2. Ziel der empirischen Untersuchung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

141 141 141 144 145 148 151 152 152 159 159 161 165 166 169 169 173

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I. Einführung in die SVAR-Analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1. Die Ursprünge der VAR-Modelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. Darstellungsformen eines VAR-Modells . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3. Instrumente der VAR-Analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . II. Vom VAR- zum SVAR-Modell: Alternative Identifikationsansätze . . . . . 1. Das Identifikationsproblem und die Choleski-Zerlegung . . . . . . . . . . . . 2. Identifizierungsansätze bei SVAR-Modellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . III. Die Methode von Blanchard und Quah . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1. Das Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a) Das ursprüngliche Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . b) Modifizierte Modelle: Grundlage der empirischen Analyse . . . . . . c) Weitere Spezifikationen: Ein Literaturüberblick . . . . . . . . . . . . . . . .

176 176 177 180 185 189 189 192 197 197 197 203 209

121 124 127 128 128 132 134

Inhaltsverzeichnis

9

2. Anwendung der Methode zur Analyse asymmetrischer Schocks . . . . 217 3. Interpretation der strukturellen Schocks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223 F. Empirische Untersuchung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I. Modellspezifikation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1. Wahl der Datenbasis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a) Datenverfügbarkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . b) Eigenschaften der Zeitreihen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. Spezifikation der VAR-Modelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . II. Modellauswertung und -interpretation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1. Plausibilität der Identifikationsrestriktionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. Symmetrie der Schocks und der Schockabsorptionsprozesse . . . . . . . . a) Symmetrie der Schocks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . b) Symmetrie der Schockabsorptionsprozesse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3. Der nominale Wechselkurs als Schockabsorptionsinstrument . . . . . . . 4. Sensitivitätsanalyse: Drei weitere Spezifikationen . . . . . . . . . . . . . . . . . a) Spezifikation I: Alternative Wechselkurse für die WWU . . . . . . . . b) Spezifikation II: Modell C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . c) Spezifikation III: Relative Variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5. Lucas-Kritik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . III. Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

232 232 232 233 236 250 259 259 264 265 270 274 276 276 280 286 288 299

G. Zusammenfassung und Folgerungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 Anhang I – Abbildungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315 Anhang II – Tabellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323 Literaturverzeichnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 357 Sachwortverzeichnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 381

Abbildungsverzeichnis Abbildung 1:

Impossible Trinity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

29

Abbildung 2:

Wahl zwischen Nichtteilnahme und Teilnahme an einer Währungsunion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

59

Abbildung 3:

Schema zur Untersuchung der Kosten der Wechselkursfixierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137

Abbildung 4:

Taxonomie der Schocks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158

Abbildung 5:

Alternative Maße für den realen Output – Niveaus und Wachstumsraten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239

Abbildung 6:

Alternative Maße für Preise – Niveaus und Wachstumsraten . . . 240

Abbildung 7:

Der nominale und der reale Wechselkurs – Niveaus und Wachstumsraten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241

Abbildung 8:

Überschießen des nominalen Wechselkurses . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262

Abbildung 9:

Auswirkungen der AD-Schocks auf den Output . . . . . . . . . . . . . . 270

Abbildung 10: Auswirkungen der LM-Schocks auf den Output . . . . . . . . . . . . . . 271 Abbildung 11: Auswirkungen der AD- und LM-Schocks auf die Preise . . . . . . . 271 Abbildung A.1: Reaktionen der Niveaus der Modellvariablen auf strukturelle Schocks in Höhe von 1 – IRF für die Grundmodelle . . . . . . . . . . 317 Abbildung A.2: Reaktionen der Niveaus der Modellvariablen auf einen FMSchock in Höhe von 1 – IRF für die Modelle C1 und C2 . . . . . 321

Tabellenverzeichnis Tabelle 1:

Anwendung des Blanchard-Quah-Modells – ein Literaturüberblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211

Tabelle 2:

ADF-Tests der Zeitreihen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243

Tabelle 3:

Johansen-Kointegrationstests der Zeitreihen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247

Tabelle 4:

Symmetrie der gesamtwirtschaftlichen Entwicklungen in Polen und der WWU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250

Tabelle 5:

Verschiedene Spezifikationen der Modelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251

Tabelle 6:

Veränderungen des Wechselkursregimes in Polen 1991–2000 . . . 253

Tabelle 7:

Beträge der reziproken Wurzeln der VAR-Modelle . . . . . . . . . . . . 255

Tabelle 8:

Korrigiertes Bestimmtheitsmaß für einzelne Modellgleichungen 256

Tabelle 9:

Tests der VAR-Residuen auf Normalverteilung . . . . . . . . . . . . . . . . 257

Tabelle 10:

Tests der VAR-Residuen auf Autokorrelation und Heteroskedastizität . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 258

Tabelle 11:

Theoretisch erwartete und empirisch beobachtete Auswirkungen der strukturellen Schocks auf die Niveaus der endogenen Modellvariablen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261

Tabelle 12:

Spezifikationsabhängigkeit der ermittelten strukturellen Schockzeitreihen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265

Tabelle 13:

Schocksymmetrie zwischen Polen und der WWU . . . . . . . . . . . . . . 269

Tabelle 14:

Symmetrie der Schocktransmissionsprozesse zwischen Polen und der WWU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273

Tabelle 15:

Ursachen der Schwankungen der Modellvariablen – FEVD für Polen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 275

Tabelle 16:

Spezifikationsabhängigkeit der ermittelten strukturellen Schockzeitreihen – Modelle A3, A4, B3 und B4 für die WWU . . . . . . . . 278

Tabelle 17:

Schocksymmetrie zwischen Polen (Modelle A1, A2, B1, B2) und der WWU (Modelle A3, A4, B3, B4) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 279

Tabelle 18:

Vergleich der primitiven Schocks aus drei- und vierdimensionalen Modellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283

Tabelle 19:

Schocksymmetrie zwischen Polen und der WWU – Modelle C1 und C2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 284

12

Tabellenverzeichnis

Tabelle 20:

Ursachen der Schwankungen der Modellvariablen – FEVD für Polen, Modelle C1 und C2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285

Tabelle 21:

Ursachen der Schwankungen der Modellvariablen – FEVD für Modelle mit relativen Variablen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287

Tabelle 22:

Wichtige Strukturbrüche in der EU 1989–1996 . . . . . . . . . . . . . . . . 293

Tabelle 23:

Spezifikationsabhängigkeit der primitiven Schockzeitreihen – Modelle A und B für Dänemark, Finnland, Portugal, Schweden und die WWU (1988–1998 und 1996–2006) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295

Tabelle 24:

Schocksymmetrie zwischen Dänemark, Finnland, Portugal, Schweden und der WWU (1988–1998 und 1996–2006) . . . . . . . . . 297

Tabelle A.1:

Beschreibung der verwendeten Zeitreihen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 325

Tabelle A.2:

Bestimmung des Wechselkurses gegenüber dem „synthetischen Euro“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 328

Tabelle A.3:

ADF-Tests der Zeitreihen – weitere Spezifikationen . . . . . . . . . . . . 328

Tabelle A.4:

Johansen-Kointegrationstests der Zeitreihen – weitere Spezifikationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 331

Tabelle A.5:

Spezifikation der VAR-Modelle: Deterministische Variable . . . . . 337

Tabelle A.6:

Zusammenfassung der Schätzergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 341

Tabelle A.7:

Beträge der reziproken Wurzeln der VAR-Modelle . . . . . . . . . . . . . 347

Tabelle A.8:

Tests der VAR-Residuen auf Normalverteilung . . . . . . . . . . . . . . . . 348

Tabelle A.9:

Tests der VAR-Residuen auf Autokorrelation und Heteroskedastizität . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 351

Tabelle A.10: Schocksymmetrie zwischen Polen und der WWU – Kreuzkorrelationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 354

Abkürzungsverzeichnis ADF-Test AD-Schock AIC ASEAN AS-Schock BIP BNE ca. CFA CI(d,b) d.h. EC-Modell ECU EFTA EG EGV EG-Vertrag EHU engl. EU EUR EU-Vertrag EWS EZB F FEVD FM-Schock ggf. GLI H0 H1 HQIC HVPI

Erweiterter Dickey-Fuller-Test (augmented Dickey-Fuller test) Nachfrageschock (aggregate demand) Akaike-Informationskriterium (Akaike information criterion) Association of South-East Asian Nations Angebotsschock (aggregate supply) Bruttoinlandsprodukt Bruttonationaleinkommen circa Communauté Financière Africaine kointegriert von der Ordnung (vom Grad) d, b das heißt Fehlerkorrekturmodell (error correction model) European Currency Unit Europäische Freihandelsvereinigung (European Free Trade Association) Europäische Gemeinschaft Vertrag über die Gründung der Europäischen Gemeinschaft Vertrag über die Gründung der Europäischen Gemeinschaft Einzelhandelsumsatz englisch Europäische Union Euro Vertrag über die Gründung der Europäischen Union Europäisches Währungssystem Europäische Zentralbank Finanzmarktindex Zerlegung der Prognosevarianz (forecast error variance decomposition) Finanzmarktschock gegebenenfalls Grubel-Lloyd-Index Nullhypothese Alternativhypothese Hannan-Quinn-Informationskriterium (Hannan-Quinn information criterion) Harmonisierter Verbraucherpreisindex

14 I(d) IBRD i. d. R. IP IRF ISIC IWF Kap. LIBOR LM-Schock LM-Test LR-Test ME-Test Mio. Mrd. NAIRU NBP NOEM NWK o. ä. OCA-Theorie/ -Kriterien OECD

OLS o. O. o. T. PLN PPI resp. RPP RWK s. S. SIC sog. SUR SVAR-Modell

Abkürzungsverzeichnis integriert von der Ordnung (vom Grad) d Internationale Bank für Wiederaufbau und Entwicklung (International Bank for Reconstruction and Development) in der Regel Industrieproduktion Impuls-Antwort-Folge/-Funktion (impulse response function) International Standard Industrial Classification Internationaler Währungsfonds Kapitel London Interbank Offered Rate monetärer Schock Lagrange-Multiplier-Test Likelihood-Ratio-Test Maximum-Eigenvalue-Test Million(en) Milliarde(n) Non-Accelerating-Inflation Rate of Unemployment Nationalbank von Polen New Open Economy Macroeconomics nominaler Wechselkurs oder ähnliche/-n/-r/-s Theorie/Kriterien des optimalen Währungsraumes (optimum/optimal currency area) Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (Organization for Economic Co-operation and Development) Methode der Kleinsten Quadrate (Ordinary Least Squares) ohne Ort ohne Titel Polnischer Złoty Produzentenpreisindex respektive Geldpolitischer Rat (der Nationalbank von Polen, Rada Polityki Pienie˛z˙nej) realer Wechselkurs siehe Seite(n) Schwarz-Informationskriterium (Schwarz information criterion) so genannte/-n/-r/-s Seemingly Unrelated Regression strukturelles vektorautoregressives Modell (structural vector autoregression model)

Abkürzungsverzeichnis SVEC-Modell u. a. UdSSR UIP UNO USUSA USD usw. u. U. VAR-Modell VEC-Modell vgl. VMA VPI WIG WKM WKM II WWU z. B.

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strukturelles Vektorfehlerkorrekturmodell (structural vector error correction model) unter anderen Union der Sozialistischen Sowjetrepubliken Ungedeckte Zinsparität (uncovered interest parity) Organisation der Vereinigten Nationen von den Vereinigten Staaten (von Amerika) Vereinigte Staaten von Amerika US-Dollar und so weiter unter Umständen Vektorautoregressives Modell (vector autoregression model) Vektorfehlerkorrekturmodell (vector error correction model) vergleiche Vektor-Moving-Average Verbraucherpreisindex Warszawski Indeks Giełdowy Wechselkursmechanismus Wechselkursmechanismus II Wirtschafts- und Währungsunion zum Beispiel

Symbolverzeichnis Griechische Symbole D e eAD eAS eFM eLM rÈx; yê sx ^x s ^xy s e

Differenzoperator normalverteilte White-Noise-Variable oder ein Vektor solcher (unkorrelierten) Variablen Nachfrageschock (AD-Schock) Angebotsschock (AS-Schock) Finanzmarktschock (FM-Schock) monetärer (LM-)Schock einfacher linearer Korrelationskoeffizient zwischen den Variablen x und y (in der Grundgesamtheit) Standardabweichung der Variablen x (in der Grundgesamtheit) Schätzwert der Standardabweichung der Variablen x Schätzwert der Kovarianz der Variablen x und y Varianz-Kovarianzmatrix des Vektors e

Lateinische Symbole covÈx; yê d e E Et i i L m p P p P q Q

Kovarianz der Variablen x und y (in der Grundgesamtheit) aggregierte Nachfrage nach den heimischen Gütern (logarithmiert) nominaler Wechselkurs (logarithmiert) oder VAR-Residuum oder ein Vektor der (korrelierten) VAR-Residuen nominaler Wechselkurs oder mathematischer Erwartungsoperator Erwartungswert auf Basis der in Periode t verfügbaren Informationen Zinssatz im Inland Zinssatz im Ausland Lag-Operator nominale Geldmenge (logarithmiert) Preisniveau im Inland (logarithmiert) oder maximale Laglänge des VARModells Preisniveau im Inland Preisniveau im Ausland (logarithmiert) Preisniveau im Ausland realer Wechselkurs (logarithmiert) realer Wechselkurs

Symbolverzeichnis r Èx; yê €2 R t T u var Èxê x €x y

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einfacher linearer Korrelationskoeffizient zwischen den Variablen x und y (in der Stichprobe) korrigiertes Bestimmtheitsmaß laufende Nummer der Periode Stichprobenumfang (Anzahl Beobachtungsperioden) Arbeitslosenquote Varianz der Variablen x (in der Grundgesamtheit) statistische Variable oder eine exogene (deterministische) Variable oder ein Vektor solcher Variablen langfristiger (Steady-State-, Gleichgewichts-)Wert der Variablen x realer Output/reale Produktion/reales Einkommen (logarithmiert) oder eine endogene (stochastische) Variable oder ein Vektor solcher Variablen

A. Einführung und Zielsetzung Am 1. Mai 2004 trat Polen, zusammen mit neun anderen Staaten – Estland, Lettland, Litauen, Malta, der Slowakei, Slowenien, der Tschechischen Republik, Ungarn und Zypern –, der Europäischen Union (EU) bei; am 1. Januar 2007 kamen Bulgarien und Rumänien dazu. Alle neuen EU-Mitglieder sind verpflichtet, auf ihre Nationalwährungen zu verzichten, stattdessen den Euro einzuführen und somit vollständige Mitglieder der Wirtschafts- und Währungsunion (WWU) zu werden, sobald sie die hierfür notwendigen formalen Kriterien (sog. Konvergenz- oder Maastricht-Kriterien1) erfüllen. Slowenien kam als erster der neuen EU-Staaten dieser Verpflichtung nach: Am 1. Januar 2007 löste die gemeinsame europäische Währung den Slowenischen Tolar als gesetzliches Zahlungsmittel in diesem Land ab. Die währungspolitische Integration in Europa ist ohne Präzedenz. Historisch gesehen waren zwar Versuche, den nominalen Wechselkurs dauerhaft zu fixieren oder gar, die nationale Währung durch eine neue, gemeinsame zu ersetzen, keine Seltenheit: Etwa ein Drittel aller politisch unabhängigen Staaten der Welt verwendeten irgendwann die Währung eines anderen Landes oder gehörten zu einer Währungsunion.2 Allerdings handelt es sich bei der überwiegenden Mehrheit solcher Versuche um kleine Entwicklungs- und Schwellenländer, die ihre Währung an die eines wichtigen Industriestaates – oft der (ehemaligen) Kolonialmacht – koppelten oder sie durch diese ersetzten oder aber eine neue gemeinsame Währung einführten.3 Nicht selten war dieser Schritt, wie z. B. im Falle der Republiken der ehemaligen Union der Sozialistischen Sowjetrepubliken (UdSSR), hauptsächlich oder ausschließlich durch (erzwungene) politische Integration bedingt. Vom freiwilligen Verzicht mehrerer wichtiger Industrieländer auf ihre nationalen Währungen zugunsten einer neu geschaffenen Währung kann allerdings erst in der Geburtsstunde der WWU die Rede sein: Im Rahmen früherer Währungsunionen in Europa, wie z. B. der 1865 gegründeten und 1927 formal aufgelösten Lateinischen Münzunion zwischen Frankreich, 1

Diese werden in Abschnitt B.I.2. dieser Arbeit diskutiert werden. Vgl. Alesina/Barro (2001), S. 381. 3 Beispiele hierfür sind entsprechend Ecuador, Panama und El Salvador resp. Monaco, Montenegro und San Marino, die den US-Dollar resp. den Euro verwenden, die Länder der Communauté Financière Africaine (CFA) mit ihrer Währung CFA-Franc sowie die Ostkaribische Währungsunion mit der Währung Ostkaribischer Dollar. 2

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A. Einführung und Zielsetzung

Belgien, Italien, der Schweiz und Griechenland oder der von 1873 bis 1924 bestehenden Skandinavischen Währungsunion zwischen Schweden, Dänemark und Norwegen, blieben die Mitgliedsländer bei ihren Nationalwährungen, oder aber die Union umfasste deutlich weniger Staaten, so dass das neu geschaffene Zahlungsmittel eine ungleich geringere Bedeutung hatte als der Euro gegenwärtig. Nicht nur die Errichtung der WWU, sondern auch deren zukünftige Erweiterung stellt ein historisch gesehen seltenes Ereignis dar. Mit Ausnahme der beiden kleinen Inselstaaten Malta und Zypern waren die neuen EU-Mitglieder seit dem Ende des Zweiten Weltkrieges bis Ende der 1980er Jahre sozialistische Planwirtschaften und gehörten dem Sowjetblock an. Der seit dem Zusammenbruch der UdSSR andauernde Übergangsprozess zur Marktwirtschaft ist in diesen Ländern noch nicht vollständig abgeschlossen, so dass ihre wirtschaftlichen Strukturen sich von denen der „alten“ EU-Länder noch relativ stark unterscheiden. Eng damit verbunden ist die Tatsache, dass die neuen mittel- und osteuropäischen Mitgliedsländer der EU ein ProKopf-Bruttoinlandsprodukt erreichen, das im Schnitt bei lediglich 46% des Pro-Kopf-BIP der alten EU-Länder liegt4, und dies unter Berücksichtigung der Kaufkraftparität. Wie bereits oben angedeutet, vollzieht sich die währungspolitische Integration von Volkswirtschaften, die sich in ihren Strukturen und im Einkommensniveau dermaßen unterscheiden, i. d. R. auf eine asymmetrische Weise: Kleine und wirtschaftlich unbedeutende Volkswirtschaften koppeln ihre Währung an die eines wichtigen Industrielandes, auf dessen Geldpolitik sie keinen Einfluss haben. In der WWU hingegen wird allen beteiligten Ländern bei geldpolitischen Entscheidungen ein Mitspracherecht gewährt und alle werden gemäß ihrer wirtschaftlichen – und nicht politischen – Bedeutung bei der gemeinsamen Geldpolitik berücksichtigt5. Aus diesem Grund ist die Erweiterung der WWU so gut wie beispiellos in der Geschichte. Der WWU-Beitritt Sloweniens und zukünftig auch Polens und weiterer Länder veranlasst einen Ökonomen unweigerlich zu der Überlegung, mit welchen Kosten der Verzicht auf die unabhängige Währung und insbesondere auf das Wechselkursinstrument verbunden ist. Es liegt nahe, die Erweiterung der WWU direkt mit deren Errichtung in den 1990er Jahren zu vergleichen und auf die damals geführten regen Diskussionen bezüglich der Kosten-Nutzen-Bilanz dieser Entscheidung für die einzelnen Länder zu ver4

Daten für 2005; Quelle: eigene Berechnungen, Datenquelle: Eurostat. Allerdings ist der Einfluss der mittel- und osteuropäischen Länder auf gesamtwirtschaftliche Entwicklungen in der WWU, und somit auch auf die gemeinsame Geldpolitik, sehr gering, da sie alle nicht nur relativ (hinsichtlich des Pro-Kopf-Einkommens), sondern auch absolut (hinsichtlich des Gesamteinkommens) klein sind. 5

A. Einführung und Zielsetzung

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weisen. Dieser Vergleich ist allerdings aufgrund der oben angesprochenen historisch bedingten Unterschiedlichkeit der Strukturen sowie der absoluten (Gesamteinkommensniveau) und der relativen (Pro-Kopf-Einkommensniveau) wirtschaftlichen Größe der alten und der neuen EU-Staaten nur bedingt möglich. Die Frage nach den Kosten des Beitritts zu einer bestehenden Währungsunion ist auch eine andere als die nach den Kosten der Errichtung einer Währungsunion, deren Funktionsweise und -regeln durch die sie bildenden Länder gestaltet werden und somit auf die strukturellen Charakteristika dieser Länder „zugeschnitten“ sind. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der genannten Kostenfrage im Falle Polens, des größten der neuen EU-Mitglieder und des einzigen, dessen nominaler Wechselkurs sowohl de jure als auch de facto frei schwankt6. Das Augenmerk liegt hierbei auf den Kosten, die sich aus der unwiderruflichen Fixierung des Wechselkurses des Polnischen Złoty gegenüber dem Euro potenziell ergeben können. Bei der bestehenden Literatur über die Kosten der Wechselkursaufgabe handelt es sich in der überwiegenden Mehrheit aller Arbeiten um einen der folgenden zwei Ansätze: Einerseits gehen viele Autoren explizit oder implizit von der durch Robert Mundell Anfang der 1960er Jahre begründeten Theorie des optimalen Währungsraumes (OCA-Theorie)7 aus. Dieser Ansatz betrachtet den flexiblen Wechselkurs als ein Instrument, das bei Auftreten sog. asymmetrischer Schocks – unerwarteter Ereignisse, die die betrachtete Volkswirtschaft und das jeweilige Bezugsgebiet auf unterschiedliche Weise treffen – die notwendige Anpassung herbeiführen kann. Andererseits wird folgende Meinung vertreten: „Da es realistisch ist anzunehmen, dass die Verwendung von unterschiedlichem Geld – anders etwa als der Konsum von unterschiedlichen Gütern – in einem geographischen Raum per se keinen nennenswerten Nutzen bringt (. . .), ist der Wechselkurs zwischen Währungen – anders als das Preisverhältnis zwischen Gütern – aus nutzentheoretischer Sicht redundant.“8 Die Verfechter dieser Ansicht heben die Effizienzgewinne hervor, die sich aus der Währungsintegration ergeben, und argumentieren i. d. R., dass die Wechselkursflexibilität sich destabilisierend auf die reale Wirtschaft auswirkt und dass sie deshalb nicht nur nicht erwünscht, sondern gar schädlich ist9. Die vorliegende Arbeit versucht, eine Brücke zwischen diesen beiden in der Literatur vorherrschenden Herangehensweisen sowie den beiden extre6 Vgl. Internationaler Währungsfonds (2005), De Grauwe/Schnabl (2004) sowie Schnabl (2004). 7 Vgl. Mundell (1961a). 8 Paqué (1997), S. 135. 9 Vgl. z. B. Buiter (1995, 2000a, 2004), Buiter/Grafe (2002), Mundell (2003) oder Maurel (2004).

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A. Einführung und Zielsetzung

men Ansichten – dass der nominale Wechselkurs als ein Schockabsorptionsinstrument zu betrachten ist oder dass er selbst eine Schockquelle darstellt – zu schlagen und einen umfassenden Rahmen für die Untersuchung der Kosten der unwiderruflichen Wechselkursfixierung zu entwickeln. Diesem Ziel soll durch die ausführliche Betrachtung zweier Forschungsfragen – einer theoretischen und einer empirischen – gerecht werden. Die erste kann wie folgt formuliert werden: Unter welchen Umständen kann aus Sicht der ökonomischen Theorie der flexible nominale Wechselkurs bei Auftreten asymmetrischer Schocks als ein nützlicher Anpassungsmechanismus fungieren und wann ist zu erwarten, dass er sich hauptsächlich destabilisierend auf die reale Wirtschaft, d.h. auf das Einkommens- bzw. das Outputniveau, auswirkt? Erst nachdem die theoretisch zu erwartende Fähigkeit des nominalen Wechselkurses, die Absorption asymmetrischer Schocks zu beschleunigen bzw. weniger schmerzhaft für die Wirtschaftsakteure zu machen (d.h. die Outputschwankungen nach Eintreten solcher Schocks zu minimieren) beurteilt worden ist, kann die zweite Frage formuliert werden: Welche Rolle wurde dem Wechselkurs des Polnischen Złoty gegenüber dem Euro bei der Absorption asymmetrischer Schocks in den letzten etwa zehn Jahren faktisch zuteil? Die Antwort auf diese Frage liefert eine empirische Untersuchung, in deren Rahmen vergangene Schocks, die Polen und das WWUGebiet in asymmetrischer Weise erschütterten, identifiziert und die Reaktionen des nominalen Wechselkurses auf diese Schocks analysiert werden. Bevor auf den Inhalt der einzelnen Kapitel eingegangen wird, soll noch ausdrücklich geklärt werden, welche Fragestellungen diese Arbeit nicht betrachtet. Es ist in erster Linie hervorzuheben, dass hierbei ausschließlich ökonomische Kosten der unwiderruflichen Wechselkursfixierung von Interesse sind, denn aus Sicht eines Ökonomen sollte die Frage, ob der Beitritt zu einer Währungsunion für ein bestimmtes Land lohnend ist, auf einer ökonomischen Kosten-Nutzen-Analyse basieren. In der Realität spielen solche Analysen bei der währungspolitischen Integration von Volkswirtschaften oft eine untergeordnete Rolle. Vielmehr basieren die diesbezüglichen Entscheidungen nicht selten hauptsächlich auf Überlegungen, die rein politischer Natur sind.10 Die Geschichte sowie empirische Untersuchungen11 10 Vgl. u. a. Bean (1992), S. 51, Ghosh/Wolf (1994), S. 23, Goodhart (1996), S. 1084, Willett (2001), S. 3, Buiter/Grafe (2002), S. 54, Horvath (2003), S. 7, und die ausführliche Analyse in De Grauwe (2006). In diesem Sinne auch Goodhart (1995), der die politischen Probleme der monetären Integration von Volkswirtschaften betrachtet, sowie De Grauwe (1993), der auf die politische Motivation der WWU-Beitrittsregeln hinweist. 11 So untersucht beispielsweise Nitsch (2004) empirisch, welche Faktoren die Wahrscheinlichkeit des Zusammenbruchs einer Währungsunion erhöhen, und kommt zu dem Schluss, dass makroökonomische Variable hierfür wenig relevant sind. Eine

A. Einführung und Zielsetzung

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zeigen, dass dies insbesondere beim Auflösen einer bestehenden Währungsunion der Fall ist; die jüngsten Beispiele hierfür stellen die zusammengebrochenen Währungsunionen der ehemaligen UdSSR, der Tschechoslowakei und Jugoslawiens dar. Politische Überlegungen bleiben in der vorliegenden Arbeit allerdings unberücksichtigt. Weiterhin ist zu betonen, dass die Analyse der Kosten der Wechselkursfixierung in dieser Arbeit auf den Fall Polens – einer kleinen offenen Volkswirtschaft mit flexiblem Wechselkurs – zugeschnitten ist. Für eine große oder relativ geschlossene Volkswirtschaft müsste die Analyse anders angelegt sein; dies gilt insbesondere für das ihr zugrunde liegende theoretische Modell. Ferner werden die Kosten ausschließlich aus der Sicht Polens beurteilt. Obwohl es durchaus möglich ist, dass der WWU-Beitritt dieses Landes für andere Mitgliedstaaten oder auch für Drittländer Kosten mit sich bringt, werden diese außer Acht gelassen. Schließlich werden von den Kosten, die sich aus dem Beitritt zur Währungsunion ergeben, nur diejenigen betrachtet, die im direkten Zusammenhang mit der Aufgabe des Wechselkursinstrumentes stehen. Diese Arbeit gliedert sich wie folgt: Kapitel B. bietet einen Überblick über die Kosten, die für ein Land wie Polen aus dem Beitritt zu einer Währungsunion wie der WWU resultieren, sowie über den sich daraus ergebenden Nutzen. Zunächst wird die Frage geklärt, welche Wechselkursarrangements als Alternativen zur Teilnahme an einer Währungsunion im Allgemeinen und zur Teilnahme Polens an der WWU im Besonderen in Frage kommen. Die Kosten und die Vorteile des WWU-Beitritts werden dann relativ zur sinnvollsten Alternative – dem freien Floating – analysiert. Es wird argumentiert, dass die Kosten mit dem Nutzen nicht direkt vergleichbar sind und daher unabhängig von diesem analysiert werden sollten. In Kapitel C. wird dargestellt, wie die Frage der Kosten der Wechselkursfixierung in der theoretischen und empirischen Literatur angegangen wird. Zunächst wird die oben bereits angesprochene Theorie des optimalen Währungsraumes ausführlich diskutiert. Im Anschluss daran werden die von dieser Theorie abgeleiteten und in der Literatur vorherrschenden Ansätze zur Quantifizierung der genannten Kosten betrachtet. Die OCA-Theorie und die ihr zugrunde liegende Prämisse, dass der nominale Wechselkurs stets eine positive Rolle bei der Schockabsorption spielt, werden schließlich einer Kritik unterzogen und es wird ein Schema zur Untersuchung der Kosten der (unwiderruflichen) Wechselkursfixierung vorgeschlagen. Nach diesem Schema wird die Kostenfrage für den Fall Polens in den darauf folgenden Kapiteln analysiert. Veränderung des politischen Status eines Mitgliedslandes der Union zählt hingegen zu den signifikanten Einflussfaktoren.

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A. Einführung und Zielsetzung

Das Ziel von Kapitel D. ist es, diejenigen Schocktypen abzugrenzen, bei deren Absorption der flexible nominale Wechselkurs aus Sicht der ökonomischen Theorie helfen kann. Zunächst wird das von Dornbusch (1976) aufgestellte Modell der Wechselkursbildung für eine kleine offene Volkswirtschaft vorgestellt, das den theoretischen Analyserahmen bildet. Ausgehend von diesem Modell wird dann betrachtet, wie verschiedene Arten asymmetrischer Schocks sich auf die interessierenden Variablen – den Output, das Preisniveau, den nominalen und den realen Wechselkurs – auswirken. Aus dieser Analyse wird dann ein Zwischenfazit bezüglich der theoretisch zu erwartenden Schockabsorptionsfähigkeit des nominalen Wechselkurses gezogen. Schließlich werden im selben Kapitel noch einige praktische Aspekte des Wechselkurs-Transmissionsmechanismus angesprochen. Nachdem die theoretisch relevanten Schocktypen abgegrenzt worden sind, sollen diese in einem zweiten Schritt empirisch identifiziert werden. In Kapitel E. wird das ökonometrische Modell, das der empirischen Analyse zugrunde liegen soll, ausführlich diskutiert. Hierbei handelt es sich um ein strukturelles vektorautoregressives (SVAR-) Modell, das sich auf das von Blanchard/Quah (1989) vorgeschlagene Schema zur Identifizierung vergangener Schocks stützt. Zunächst wird der SVAR-Ansatz im Allgemeinen und die Blanchard-Quah-Methode im Besonderen vorgestellt und kritisch betrachtet. Aus dem in Kapitel D. diskutierten stochastischen DornbuschModell werden anschließend drei unterschiedliche SVAR-Modelle abgeleitet, die für die empirische Analyse herangezogen werden sollen. Die eigentliche empirische Untersuchung wird in Kapitel F. durchgeführt. Die im vorangegangenen Kapitel aufgestellten SVAR-Modelle werden für Polen und die WWU als Bezugsgebiet spezifiziert und geschätzt. Im Rahmen dieser Modelle werden die Schocks, die die beiden interessierenden Gebiete zwischen Januar 1996 und August 2006 erschütterten, identifiziert und ihre Synchronie zwischen den beiden Volkswirtschaften wird beurteilt. Eine ähnliche Analyse wird auch für vier langjährige EU-Mitglieder, von denen zwei an der WWU teilnehmen, für den Zeitraum vor und nach der Euroeinführung durchgeführt. Ein Vergleich der Resultate für den früheren und den späteren Untersuchungszeitraum kann eine Antwort auf die Frage liefern, wie sich die Schocksymmetrie nach dem WWU-Beitritt Polens ändern könnte. Nach der Zusammenfassung der empirischen Ergebnisse wird ein Fazit in Bezug auf die Rolle des flexiblen nominalen Wechselkurses des Polnischen Złoty gegenüber dem Euro bei der Absorption asymmetrischer Schocks in den letzten etwa zehn Jahren gezogen. Kapitel G. fasst die wichtigsten Ergebnisse der theoretischen und empirischen Analysen zusammen und zieht daraus ein Fazit.

B. Beitritt zu einer Währungsunion: Kosten und Nutzen Das Ziel des vorliegenden Kapitels besteht in der Begründung der These, dass die Nachteile der Teilnahme an einer Währungsunion im Allgemeinen und der Teilnahme Polens an der Wirtschafts- und Währungsunion im Besonderen unabhängig von den erwarteten aus dem Beitritt resultierenden Vorteilen analysiert werden sollen. Dies gilt auch dann, wenn Letztere – wie im Falle Polens – von Ökonomen als sehr hoch eingeschätzt werden. Zunächst werden in Unterkapitel B.I. Alternativen zum Währungsunionsbeitritt diskutiert: die theoretisch denkbaren (Abschnitt B.I.1.) sowie die einzige für Polen gesetzlich zulässige (Abschnitt B.I.2.). Unterkapitel B.II. bietet einen Überblick über die positiven und negativen Auswirkungen der WWU-Teilnahme Polens. Schließlich wird der bei der Kosten- und Nutzenbeurteilung üblicherweise verwendete Bilanzansatz in Unterkapitel B.III. kritisch betrachtet; die dort angeführten Kritikpunkte stellen Argumente zur Untermauerung der These dieses Kapitels dar. I. Alternativen zur Währungsunion Die Kosten-Nutzen-Bilanz einer wirtschaftspolitischen Entscheidung kann nur dann erstellt werden, wenn die Auswirkungen alternativer Entscheidungen bekannt sind, so dass die Kosten und die Vorteile im Vergleich zur besten Alternative beurteilt werden können. Um über Kosten und Nutzen des Beitritts eines Landes zu einer Währungsunion sprechen zu können, muss man somit zunächst klarstellen, welches alternative Wechselkursregime für dieses Land möglich und sinnvoll wäre. Dieser Frage geht das vorliegende Unterkapitel nach. Zunächst werden in Abschnitt B.I.1. theoretisch denkbare Alternativen zur Währungsunion diskutiert. Abschnitt B.I.2. betrachtet konkret die aktuelle Gesetzeslage der Republik Polen, die sich der WWU anschließen soll, und stellt die erlaubte Alternative vor. 1. Theoretisch denkbare Alternativen In Lehrbüchern zur monetären Außenwirtschaftstheorie wird generell zwischen zwei nominalen Wechselkursregimes unterschieden: dem flexiblen (floatenden, frei schwankenden) und dem festen (fixen) Wechselkurs. Die

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B. Beitritt zu einer Währungsunion: Kosten und Nutzen

vereinfachende Betrachtung „Wechselkursflexibilität vorhanden oder nicht vorhanden“, die noch Mitte des vergangenen Jahrhunderts im Großen und Ganzen berechtigt war, wird heute durch die Realität nicht mehr widergespiegelt. Vielmehr gibt es eine ganze Bandbreite von möglichen Arrangements, die durch einen variierenden Grad an Kursflexibilität gekennzeichnet sind. Der Internationale Währungsfonds (IWF) nennt in seiner viel zitierten Klassifizierung12 acht verschiedene Wechselkursarrangements, wobei von der faktischen und nicht von der seitens der jeweiligen Regierung deklarierten (de facto, nicht de jure) Flexibilität ausgegangen wird. Im Folgenden soll ein kurzer Überblick über diese Klassifikation gegeben werden. Am einen Ende der Flexibilitätsskala befinden sich Systeme ohne separates gesetzliches Zahlungsmittel. Hierbei wird die Nationalwährung durch eine andere ersetzt, sei es mittels unilateraler Einführung der Währung eines anderen Staates als gesetzliches Zahlungsmittel (sog. Dollarisierung bzw. Euroisierung) oder mittels der Errichtung einer Währungsunion bzw. des Beitritts zu einer bereits bestehenden. Für das betreffende Land bedeutet dieses Arrangement eine unwiderrufliche Fixierung des nominalen Wechselkurses und einen vollständigen Verzicht auf geldpolitische Unabhängigkeit. Letzteres gilt ebenfalls für das System des Currency Board (der deutsche Begriff Währungsamt wird selten verwendet), bei dem die Nationalwährung an eine sog. Ankerwährung per Gesetz gekoppelt wird: Die Geldmenge muss zu 100% durch Ankerwährungsreserven gedeckt sein und die Zentralbank ist verpflichtet, jederzeit die heimische Währung gegen die Ankerwährung zum festgelegten Kurs zu wechseln. In diesem System werden die üblichen Aufgaben der Zentralbank als geldpolitische Instanz und Kreditgeber letzter Instanz eliminiert. Das Currency Board gilt jedoch als glaubwürdiger und dauerhafter als ein konventionelles Fixkursarrangement, bei dem der nominale Wechselkurs gegenüber einer Fremdwährung oder einem Währungskorb festgelegt ist und lediglich Schwankungen von weniger als 1% erlaubt sind. Beim letzteren Arrangement ist die Kursfixierung nicht notwendigerweise im Gesetz verankert; folglich hat die Zentralbank mehr Spielraum – auch für diskretionäre Geldpolitik – als ein Currency Board und kann die einmal festgelegte Parität, wenn nötig, neu festsetzen. Ist die zugelassene Schwankungsbreite um die fixierte Parität gleich oder größer als 1%, so spricht man von einem festen Wechselkurs mit horizontalen Bändern. Ein Beispiel hierfür stellt der Wechselkursmechanismus (WKM) des Europäischen Währungssystems (EWS) dar, der am 1. Januar 1999 mit der Errichtung der WWU durch den WKM II ersetzt wurde.13 In diesem Regime ist die Geldpolitik 12

Internationaler Währungsfonds (2005).

I. Alternativen zur Währungsunion

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wie im zuletzt genannten System darauf ausgerichtet, die Schwankungen des Wechselkurses auf die zugelassene Bandbreite zu beschränken. Mit breiterem Schwankungsintervall gewinnt die Zentralbank an geldpolitischer Flexibilität. Ist der Wechselkurs fixiert (mit einer Schwankungsbreite von weniger als 1%) und wird die Parität periodisch geringfügig geändert, so hat man es mit einem Crawling Peg zu tun. Die Paritätsänderungen können hierbei entweder von vornherein festgelegt sein oder von der vergangenen Entwicklung bestimmter für die Geldpolitik relevanter Indikatoren (z. B. Inflationsdifferentiale gegenüber wichtigen Handelspartnern) abhängen. Von Crawling Bands (alternativ: von einer Target Zone oder einem Target Band) spricht man dagegen, wenn die Bedingungen für ein Fixkurssystem mit horizontalen Bändern erfüllt sind (d.h. wenn Kursschwankungen von 1% oder mehr erlaubt sind), die zentrale Parität oder die erlaubte Schwankungsbreite allerdings periodisch angepasst werden – entweder wie vorangekündigt oder in Abhängigkeit von bestimmten monetären Indikatoren; die Bandbreite muss dabei nicht zwangsläufig symmetrisch sein. Aus Sicht der geldpolitischen Flexibilität stellen das Crawling Peg und die Crawling Bands Analoga zum konventionellen Fixkurssystem resp. zum Fixkurssystem mit horizontalen Bändern dar. Auf dem flexibelsten Ende der Skala befinden sich schließlich Arrangements, bei denen die Bestimmung des nominalen Wechselkurses grundsätzlich oder vollständig dem Markt überlassen wird. Nimmt die geldpolitische Instanz durch Devisenmarktinterventionen Einfluss auf die Entwicklung des Wechselkurses, ohne allerdings einen vorgegebenen Pfad oder eine bestimmte Schwankungsbreite für den Kurs formal anzustreben, so spricht man von Managed Floating oder vom schmutzigen Floating. Wenn die Zentralbank auf solche gezielte Einflussnahme auf den Preis der heimischen Währung verzichtet und ihre Markteingriffe höchstens darauf ausrichtet, übermäßige Wechselkursschwankungen zu verhindern, hat man es mit einem Floating, also einem unabhängig floatenden (völlig frei schwankenden) Wechselkurs zu tun. Unter diesem Regime ist die Zentralbank weitgehend unabhängig von der Geldpolitik anderer Länder.14 13 Für eine ausführliche Darstellung der Geschichte der WWU s. beispielsweise Europäisches Parlament (2003), S. 19–42, oder Szela˛g (2003). 14 Die dargestellte Klassifizierung der Wechselkursregimes ist die meistzitierte, jedoch nicht die einzig denkbare. So unterscheidet beispielsweise Eichengreen (1994), S. 10–27, sieben Arrangements, davon drei systemische, d.h. multilaterale (Währungsunion, System von Target Zones und System fester Kurse) sowie vier unilaterale (fester Kurs, Target Zone, Managed Floating und völlig freies Floating). Frankel (1999), S. 3–5, zählt wiederum folgende neun Regimes auf: Währungsunion, Currency Board, „wahrhaftig fester“ Wechselkurs, fester, aber anpassungs-

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B. Beitritt zu einer Währungsunion: Kosten und Nutzen

In diesem Zusammenhang ist anzumerken, dass man streng genommen niemals von einem völlig frei schwankenden Wechselkurs sprechen kann. Denn auch wenn eine Zentralbank beispielsweise ein Inflationsziel verfolgt und den Wechselkurs floaten lässt, muss sie seine Schwankungen im Auge behalten, denn sie üben über mehrere Kanäle Einfluss auf die Preisentwicklung aus. Ähnliches gilt für alle anderen geldpolitisch relevanten Zielgrößen wie Geldmengenaggregate, das nominale oder reale Bruttoinlandsprodukt (BIP) usw. Auch unter floatenden Kursen können somit geldpolitische Entscheidungen von der Wechselkursentwicklung nicht völlig abgekoppelt werden.15 Unter frei schwankendem Kurs wird somit ein Arrangement verstanden, bei dem die Kursentwicklung für die Geldpolitik nur insofern relevant ist, als sie das eigentliche Ziel beeinflusst. Die Frage, welche Wechselkursregimes für verschiedene Typen von Volkswirtschaften optimal sind, stellt ein gewichtiges Problem der monetären Außenwirtschaftstheorie dar, dessen ausführliche Betrachtung mit dem Ziel der vorliegenden Arbeit nicht in unmittelbarem Zusammenhang steht.16 An dieser Stelle sollen lediglich einige wichtige Faktoren, die für die Wahl des optimalen Regimes relevant sind, genannt werden. Zu diesen Faktoren gehören u. a. die Frage, inwiefern die Regeln des freien Marktes das Wirtschaftsgeschehen im gegebenen Land bestimmen, die absolute resp. die relative Größe der Volkswirtschaft (gemessen an ihrem Anteil am Welteinkommen resp. am Pro-Kopf-Einkommen), deren wirtschaftliche Verflechtung mit dem Ausland (Offenheit für den internationalen Handel mit Gütern und Dienstleistungen), der Grad der Freizügigkeit des internationalen Kapitalverkehrs, der Grad der makroökonomischen und insbesondere geldpolitischen Stabilität im Vergleich mit den wichtigsten Handelspartnern oder die wirtschaftspolitischen Ziele der Regierung. Zusammenfassend und sehr vereinfachend lässt sich sagen, dass große, relativ geschlossene und makroökonomisch stabile Volkswirtschaften wie die USA oder die WWU (betrachtet als Ganzes) besonders gute Kandidaten für floatende Wechselkurse sind, wohingegen feste Kurse für kleine, offene Volkwirtschaften mit niedrigem Pro-Kopf-Einkommen und ungünstiger Inflationshistorie eine bessere Lösung darstellen.17 fähiger Kurs (adjustable peg), Crawling Peg, an einen Währungskorb fixierter Wechselkurs (basket peg), Target Zone bzw. Target Band, Managed Floating sowie freies Floating. 15 Für eine ausführliche Diskussion s. z. B. Europäisches Parlament (2001). 16 Für eine Diskussion dieses Problems s. z. B. Ghosh et al. (1996), Kenen (2000a), Mussa et al. (2000), Bordo (2003), Husain (2006) sowie sehr ausführlich Argy (1990). Auch die in Unterkapitel C.I. dargestellte Theorie des optimalen Währungsraumes beschäftigt sich mit der Frage, welche Eigenschaften eine Volkswirtschaft aufweisen soll, damit ein fester Wechselkurs für sie vorteilhaft ist.

I. Alternativen zur Währungsunion

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ch tis oli ldp Ge Kapitalkontrollen

n ge un eg ew alb pit Ka ie Fre

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Flexibler Wechselkurs

Wechselkursstabilität

Währungsunion (Dollarisierung, Currency Board)

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Frankel (1999), S. 7–8.

Abbildung 1: Impossible Trinity

Bei der Diskussion über die optimale Währungsordnung darf die sog. Impossible Trinity nicht unerwähnt bleiben. Dieses Konzept, begründet durch die Arbeiten von Robert A. Mundell aus den 1960er Jahren18, ist in Abbildung 1 schematisch dargestellt. Der Name Trinity steht für die drei Ziele, die bei der Wahl des Wechselkursregimes anzustreben sind: eigenständige Geldpolitik, stabiler Wechselkurs und freie Kapitalbewegungen; in der Abbildung werden sie durch die Seiten des Dreiecks repräsentiert. Wie Mundell zeigte, können von diesen Zielen gleichzeitig maximal zwei erreicht werden. In Abbildung 1 sind es die Eckpunkte des Dreiecks, die jeweils zwei Seiten verbinden; kein Punkt kann gleichzeitig auf drei Seiten des Dreiecks liegen.19 17 Diese Empfehlung wird von einer überwiegenden Mehrheit aller Ökonomen formuliert. So kommen beispielsweise Alesina/Barro (2000) im Rahmen ihres Modells mit dem Einkommen, dem Außenhandel und der Landesgröße als wichtigste Bestimmungsfaktoren zum folgenden Schluss: Der beste Kandidat für eine Währungsunion (oder schlicht für einen festen Wechselkurs) ist ein kleines Land, das nahe an einer großen und stabilen Volkswirtschaft liegt und in der Vergangenheit hohe Inflationsraten aufwies. 18 Vgl. Mundell (1960, 1961b, c, 1962, 1963). Eine rückblickende zusammenfassende Betrachtung dieser Arbeiten findet sich in Mundell (2001). 19 Eine alternative Darstellung findet sich z. B. in Krugman/Obstfeld (2004), S. 898–900; hierbei werden die Ziele durch die Eckpunkte des Dreiecks und die unterschiedlichen Währungsordnungen durch dessen Seiten repräsentiert.

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B. Beitritt zu einer Währungsunion: Kosten und Nutzen

So kann ein Land, wie z. B. die USA oder Polen heutzutage, sich für geldpolitische Unabhängigkeit und die Freizügigkeit des internationalen Kapitalverkehrs entscheiden; dafür muss es aber den Wechselkurs frei floaten lassen. Eine zweite Lösung besteht darin, den Wechselkurs zu fixieren und freie Kapitalbewegungen zuzulassen. Dies geht allerdings, wie schon oben bei der Klassifikation der Wechselkursarrangements angedeutet, mit dem Verlust der geldpolitischen Autonomie einher, da die Geldpolitik hauptsächlich auf die Aufrechterhaltung der Parität ausgerichtet ist; es ist nicht mehr die heimische Zentralbank, sondern die Zentralbank des Ankerwährungslandes, die für die Geldpolitik verantwortlich ist. Ein Beispiel für diese Lösung stellen die Currency Boards (mit dem Euro als Ankerwährung) von Estland und Litauen dar. Diese Länder, die bereits Mitglieder des WKM II sind20, werden in absehbarer Zeit der WWU beitreten und somit auf ihre Währungen verzichten; dies stellt eine unwiderrufliche Festlegung des Wechselkurses dar. Eine Volkswirtschaft kann schließlich, so wie China heutzutage, die Vorteile eines festen Wechselkurses genießen, ohne eine eigenständige Geldpolitik aufgeben zu müssen, jedoch nur dann, wenn sie Kapitalkontrollen einführt. Die Wahl zwischen diesen drei Optionen wird das Trilemma des Wechselkursregimes genannt. Die obigen Ausführungen sowie die zuvor formulierte Empfehlung bezüglich des optimalen Wechselkursregimes für verschiedene Ländertypen gehen von der Unterscheidung zwischen völlig frei schwankenden und festen Wechselkursen aus. Dies steht nur auf den ersten Blick in einem Widerspruch dazu, dass es bei den Wechselkursarrangements in der Tat mehrere Flexibilitätsstufen zwischen diesen Extremen gibt, wie der Klassifikation des IWF zu entnehmen ist. Der Widerspruch ist aus zweierlei Gründen nur scheinbar. Erstens stellen die beiden genannten Typen von Volkswirtschaften (große, geschlossene und stabile gegenüber kleinen, offenen und instabilen) zwei Extremtypen dar, für die auch die Wechselkursregimes von den beiden Enden der Flexibilitätsskala aus Sicht der ökonomischen Theorie als ratsam erscheinen. Für die vielen Länder der Welt, die sich keinem dieser Typen eindeutig zuordnen lassen, können Regimes aus der Mitte der Skala möglicherweise vorteilhafter sein. Zweitens steht diese vereinfachende Unterscheidung im Einklang mit der von Barry Eichengreen begründeten These der fehlenden Mitte.21 Ausgehend vom oben dargestellten Trilemma argumentiert Eichengreen, dass 20 Weitere Teilnehmer des WKM II sind Lettland, Malta, Slowakei und Zypern. Vor seinem Übergang zur dritten WWU-Stufe am 1. Januar 2007 hatte Slowenien 30 Monate lang am WKM II teilgenommen. 21 Vgl. Eichengreen (1994). Ähnlicher Gedanke ist bereits Vaubel (1976), S. 434, zu entnehmen.

I. Alternativen zur Währungsunion

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etwa bis Ende der 1970er Jahre, als internationale Kapitalbewegungen strengen Kontrollen unterlagen, die Wechselkursarrangements aus der Mitte der Flexibilitätsskala (sog. Soft Pegs) noch relativ problemlos gehandhabt werden konnten. Mit zunehmender Freizügigkeit des Kapitalverkehrs wurden aber solche Regimes immer anfälliger für spekulative Angriffe; in der heutigen Welt nahezu völlig freier Kapitalbewegungen zwischen den meisten Volkswirtschaften sind diese Arrangements auf Dauer nicht aufrechtzuerhalten. Somit beschränken sich in der langen Frist die zur Wahl stehenden Alternativen auf die Regimes an den beiden Enden der Flexibilitätsskala: den völlig frei schwankenden Wechselkurs und die Währungsunion (oder ihre asymmetrische Version, die Dollarisierung oder Euroisierung22) als das einzige relativ dauerhafte und glaubwürdige Fixkurssystem23 (relativ, weil auch Währungsunionen zusammenbrechen können, wie die Beispiele der heute nicht mehr funktionierenden Unionen auf dem Gebiet der ehemaligen UdSSR, der Tschechoslowakei und Jugoslawiens belegen, worauf in der Einleitung zu dieser Arbeit hingewiesen wurde). Dies wird von Kenen (2000b) wie folgt auf den Punkt gebracht: „In brief, capital mobility is seen to have chopped up the continuum of exchange rate regimes that economists used to contemplate. The continuum has been replaced with a binary choice. Exchange rates must flow or be given up completely.“24

Das internationale Währungssystem sollte sich folglich im 21. Jahrhundert – so Eichengreen – hin zu einem System von Extremlösungen entwickeln.25 22 Eine formal symmetrische Währungsunion ist eine solche, deren geldpolitische Instanz folgende Bedingungen erfüllt: (1) Sie ist formal beauftragt, die Geldpolitik für das gesamte Gebiet der Währungsunion zu bestimmen, (2) sie spielt die Rolle des Kreditgebers letzter Instanz zu identischen Konditionen in jedem Mitgliedsland, (3) die Gewinne aus dem Seigniorage werden fair auf die Mitgliedsländer verteilt, (4) sie ist rechenschaftspflichtig gegenüber den politischen Vertretern von Bürgern der gesamten Union; vgl. Buiter (2004), S. 28, und Buiter/Grafe (2002), S. 54. Die Dollarisierung bzw. Euroisierung, also die einseitige Einführung einer Fremdwährung als gesetzliches Zahlungsmittel ohne jegliche Verpflichtung seitens des Ankerwährungslandes, kann somit als eine asymmetrische Währungsunion betrachtet werden. 23 In diesem Sinne auch Buiter/Grafe (2002), S. 54. Viele Autoren betrachten das Currency Board ebenfalls als ein Hard Peg, das genauso wie Systeme ohne separates gesetzliches Zahlungsmittel eine langfristige Lösung darstellt. Spätestens seit der Währungskrise in Argentinien 2001 erkennen die meisten Ökonomen allerdings an, dass auch Currency Boards u. U. zusammenbrechen können. 24 Kenen (2000b), S. 2. 25 Dabei räumt Eichengreen ein, dass bereits einige Autoren vor ihm von einer zukünftig „verschwindenden Mitte“ sprachen; er selbst bringt das Argument einen Schritt weiter und sagt eine fehlende Mitte voraus. Vgl. Eichengreen (1994), S. 4–5.

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B. Beitritt zu einer Währungsunion: Kosten und Nutzen

Nun liegt es nahe, zu überprüfen, inwiefern der von Eichengreen vorgesehene Trend sich in der Realität widerspiegelt. 1994, im Jahr der Veröffentlichung von Eichengreens Arbeit, umfasste die Klassifizierung des IWF 175 Staaten, von denen 73 ein Fixkurssystem und 65 einen frei floatenden Wechselkurs hatten.26 In der neuesten Klassifikation von 2005 sind 187 Staaten enthalten, von denen 41 ein System ohne separates Zahlungsmittel, sieben ein Currency Board, 41 konventionelle feste Wechselkurse und 35 völlig flexible Wechselkurse hatten.27 Die beiden Klassifizierungen sind nicht völlig vergleichbar, denn diejenige von 1994 unterscheidet noch nicht zwischen konventionellen Fixkurssystemen und Systemen ohne separates gesetzliches Zahlungsmittel bzw. Currency Boards. Trotzdem ist erkennbar, dass die Anzahl der Länder mit einem „mittleren“ Wechselkursregime von 37 auf 63 stieg, wobei die Anzahl aller Länder lediglich um 12 zunahm. Somit scheint das Gegenteil von Eichengreens Behauptung der Fall zu sein; dies ist auch der Grund dafür, dass einige Autoren die These der fehlenden Mitte ablehnen.28 An dieser Stelle muss allerdings betont werden, dass sich die These der fehlenden Mitte auf die lange und nicht auf die mittlere Frist bezieht; somit kann sie gültig sein, ohne innerhalb weniger Jahre durch empirische Daten untermauert zu werden. Wichtiger noch ist, dass mangelnde empirische Bestätigung keinesfalls bedeutet, dass die Prämisse der betrachteten These falsch ist. Dass die These durch die Realität nicht bestätigt wird, kann möglicherweise mit sog. Fear of Floating sowie Fear of Fixing29 erklärt werden – der Angst vor den extremen Wechselkursarrangements, die insbesondere bei Entwicklungs- und Schwellenländern zu beobachten ist. Die Prämisse von Eichengreens These – dass die Aufrechterhaltung einer festen, aber anpassungsfähigen Parität (eines Soft Peg) bei vollständig liberalisiertem Kapitalverkehr auf Dauer unmöglich ist und dass deshalb die Extremlösungen den Soft Pegs vorzuziehen sind – ist im Hinblick auf die Fragestellung in diesem Unterkapitel als richtig zu beurteilen. Die Frage nach der Alternative zur Teilnahme an einer Währungsunion kann nur wie folgt beantwortet werden: Das einzig sinnvolle alternative Wechselkursregime bei freiem Kapitalverkehr ist das Floating, wobei hierunter sowohl ein völlig flexibler Wechselkurs als auch Managed Floating verstanden werden. Die Währungskrisen der letzten drei Jahrzehnte30 zeigten, dass Arrangements mit einer vorgegebenen Schwankungsbreite für den nominalen Wechselkurs die Ge26

Zitiert nach Eichengreen (1994), S. 16. Internationaler Währungsfonds (2005). Es handelt sich jeweils um das Regime, das zum 31. Dezember des Vorjahres herrschte. 28 Vgl. z. B. Frankel (1999), S. 6–9. 29 Vgl. z. B. Calvo/Reinhart (2002), Eichengreen (2002), Genberg/Swoboda (2005) und Willett (2004). 27

I. Alternativen zur Währungsunion

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fahr eines spekulativen Angriffs in sich bergen31; deshalb stellen sie keine sinnvolle Alternative zu einer Währungsunion dar. Dies war auch ein wichtiges Argument für die Errichtung der WWU: Einerseits strebten die Mitgliedstaaten der Europäischen Gemeinschaft (EG) den freien Verkehr von Personen, Gütern, Dienstleistungen und Kapital (den Europäischen Binnenmarkt) an, andererseits wollten sie auf die Wechselkursstabilität nicht verzichten. Ökonomen wiesen darauf hin, dass diese beiden Ziele gleichzeitig nur durch die unwiderrufliche Wechselkursfixierung im Rahmen einer Währungsunion zu erreichen sind32; spätestens während der Krise des WKM 1992–1993 konnten sie sich in ihrer Argumentation bestätigt fühlen. Die dritte Ecke des in Abbildung 1 dargestellten Dreiecks – fester Wechselkurs und geldpolitische Unabhängigkeit, erreicht durch Kapitalkontrollen – stellt aus theoretischer Sicht eine weitere Möglichkeit dar. Abgesehen von der Frage, inwiefern die Unterbindung der Freizügigkeit des Kapitalverkehrs in einer Marktwirtschaft heutzutage noch möglich ist, geht diese Lösung mit der Einschränkung der mikroökonomischen Effizienz einher. Dies beruht darauf, dass freie Kapitalbewegungen die Ressourcenallokation verbessern und die Investitionen erhöhen, was längerfristig zu einem höheren potenziellen Wachstum führt. Dieser Effekt ist besonders stark bei Entwicklungs- und Schwellenländern, in denen die heimischen Ersparnisse den hohen Investitionsbedarf i. d. R. nicht decken können.33 Somit muss bei der Wahl zwischen dem flexiblen Wechselkurs und dem festen Wechselkurs mit Kapitalkontrollen die Entscheidung getroffen werden, welcher der folgenden Nachteile als gravierender anzusehen ist: der Verlust der unabhängigen Geldpolitik oder eine verringerte Effizienz der Volkswirtschaft. Wie in Abschnitt B.II.2. dargelegt werden wird, geht für ein Schwellenland, das den Beitritt zu einer Währungsunion mit einer stabileren Währung als die 30

Für eine ausführliche Darstellung der Theorie und Empirie von Währungskrisen s. z. B. Krugman (2000) oder Fourçans/Franck (2004). Einen kurzen Überblick über dieses Thema bieten u. a. Caves/Frankel/Jones (2002), Kap. 24, sowie Sarno/ Taylor (2002), Kap. 8. 31 Statistiken belegen, wie gering die Währungsreserven von Zentralbanken im Vergleich zu den Mitteln sind, die Spekulanten mobilisieren können: So betrug der durchschnittliche Tagesumsatz an den Devisenmärkten im April 2004 1.880 Mrd. USD (vgl. Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (2005), S. 92). Dagegen verfügte die Bank von Japan, zu diesem Zeitpunkt die Zentralbank mit den höchsten Währungsreserven der Welt (gegenwärtig ist es die People’s Bank of China), im Jahr 2004 lediglich über Reserven in Höhe von ca. 824 Mrd. USD. Die Reserven der EZB und der Federal Reserve fielen noch geringer aus: entsprechend ca. 181 Mrd. USD und ca. 43 Mrd. USD (Quelle: Thomson Datastream, Daten vom IWF). Angesichts dieser gewaltigen Unterschiede wäre gegenwärtig keine Zentralbank in der Lage, einem spekulativen Angriff unter allen Umständen standzuhalten. 32 Vgl. Eichengreen (1990), S. 119. 33 Vgl. Czogała (2005), S. 224.

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B. Beitritt zu einer Währungsunion: Kosten und Nutzen

eigene im Auge hat, die erste Lösung mit geringeren Kosten als die zweite einher. Zusammenfassend lässt sich somit sagen, dass eine Volkswirtschaft, die nach Alternativen für die Teilnahme an einer Währungsunion sucht, theoretisch aus einer Bandbreite von Wechselkursregimes das für sich optimale auswählen kann. In der Praxis stellen ein völlig flexibler Wechselkurs bzw. das Managed Floating bei Freizügigkeit der Kapitalbewegungen die besten Alternativen dar. Eine andere Möglichkeit besteht in der Fixierung des Wechselkurses und der gleichzeitigen Einführung von Kapitalkontrollen. Inwiefern diese Alternativen zur WWU im Falle Polens auch in der Praxis umsetzbar sind, wird im folgenden Abschnitt diskutiert. 2. Polens Gesetzeslage und die zulässige Alternative Mit dem Beitritt zur Europäischen Union übernahm Polen das Acquis Communautaire, d.h. den gesamten Bestand an Rechtsvorschriften des Gemeinschaftsrechts. Entscheidungen bezüglich der Wirtschaftspolitik im Allgemeinen und der Wechselkurspolitik im Besonderen dürfen daher nur dann umgesetzt werden, wenn sie nicht gegen das Gemeinschaftsrecht verstoßen. Eine direkte Folge hiervon ist, dass eine der beiden am Ende des vorangegangenen Abschnitts genannten Alternativen zur WWU – die Fixierung des Wechselkurses und die gleichzeitige Einführung von Kapitalkontrollen – für Polen aus rechtlichen Gründen nicht in Frage kommt: Nach dem Vertrag über die Gründung der Europäischen Gemeinschaft (EG-Vertrag) sind „alle Beschränkungen des Kapitalverkehrs zwischen den Mitgliedstaaten sowie zwischen den Mitgliedstaaten und dritten Ländern verboten“; Ähnliches gilt für alle Beschränkungen des Zahlungsverkehrs (Artikel 56 EGV). Im Hinblick auf die zweite Alternative zur WWU, das Floating, lässt sich Folgendes sagen: Formal gesehen ist jeder neue EU-Mitgliedstaat34 seit dem Tag seines Beitritts zur EU „ein Mitgliedstaat der Wirtschaftsund Währungsunion, für den eine Ausnahmeregelung gilt“35. Streng genommen bedeutet dies, dass Polen der WWU nicht beitreten soll, sondern faktisch bereits beigetreten ist. Dennoch wird in dieser Arbeit weiterhin über den „zukünftigen WWU-Beitritt“ Polens gesprochen. Darunter wird im Fol34 Unter neuen EU-Mitgliedstaaten werden die zwölf Staaten, die der EU am 1. Mai 2004 oder am 1. Januar 2007 beitraten (vgl. Kapitel A.), verstanden; die übrigen 15 Mitgliedstaaten werden als alte EU-Mitgliedstaaten bezeichnet. Die Wirtschafts- und Währungspolitik in der EU wird nach dem EG-Vertrag durch die Europäische Gemeinschaft vorgenommen. In dieser Arbeit werden die EG- und EU-Mitgliedstaaten vereinfachend nur als „EU-Mitgliedstaaten“ bezeichnet. 35 Europäische Union (2003), Artikel 4.

I. Alternativen zur Währungsunion

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genden vereinfachend der Übergang zur dritten Stufe der WWU verstanden, der in der unwiderruflichen Festlegung des Wechselkurses gegenüber dem Euro, der Einführung des Euro als gesetzliches Zahlungsmittel und dem Transfer geldpolitischer Befugnisse an die Europäische Zentralbank (EZB) besteht. In der Praxis bedeutet die Ausnahmeregelung für die neuen EU-Mitgliedstaaten, dass sie nach ihrem EU-Beitritt eine Zeit lang keine vollständigen Teilnehmer an der dritten Stufe der WWU sein sollen, es allerdings in Zukunft werden dürfen und müssen. Der Übergang eines jeden Landes zur dritten Stufe soll erfolgen, wenn dieses Land sog. Konvergenzkriterien (nach dem Ort, in dem 1992 der Vertrag über die Gründung der Europäischen Union – der Maastricht-Vertrag oder EU-Vertrag – unterzeichnet wurde, auch Maastricht-Kriterien genannt) erfüllt. Dies soll sicherstellen, dass die sich der Eurozone anschließenden Länder einen ausreichenden Grad an nominaler Konvergenz gegenüber den bestehenden Mitgliedstaaten erreicht haben. Hierunter wird die Konvergenz hinsichtlich der Preis-, der finanzpolitischen, der Wechselkurs- und der langfristigen Zinsentwicklung verstanden, die anhand bestimmter Referenzwerte beurteilt werden. Zusätzlich gibt es ein institutionelles Kriterium für die Teilnahme an der WWU: Es wird vorausgesetzt, dass die Zentralbank des Mitgliedstaates vollständig unabhängig ist. Im Folgenden sollen die Konvergenzkriterien dargestellt werden36: i)

Das Preiskriterium gilt als erfüllt, wenn das betrachtete Land während des letzten Jahres vor der Prüfung eine Inflationsrate erzielte, die um nicht mehr als 1,5 Prozentpunkte über der Inflationsrate jener – höchstens drei – Mitgliedstaaten der EU (nicht: der WWU) liegt, die in der betrachteten Periode hinsichtlich der Preisstabilität das beste Ergebnis erreichten. Gegenwärtig wird unter dem „besten Ergebnis“ die niedrigste mit dem Ziel der Preisstabilität vereinbare Inflationsrate verstanden37; da eine Deflation als nicht vereinbar mit dem Ziel der Preisstabilität gilt, bleiben die Staaten mit negativen Inflationsraten bei der Bestimmung des Referenzwertes unberücksichtigt. Als Maß für die Inflationsrate wird der Anstieg des letzten verfügbaren Zwölfmonatsdurchschnitts des Harmonisierten Verbraucherpreisindexes (HVPI) gegenüber dem Zwölfmonatsdurchschnitt der Vorperiode verwendet. Bei

36 Die folgende Darstellung stützt sich auf Europäische Zentralbank (2006) und Europäisches Parlament (2003), S. 74–79. 37 Diese Interpretation wird von vielen Experten kritisiert: Es wird u. a. darauf hingewiesen, dass „das beste Ergebnis hinsichtlich der Preisstabilität“ im Hinblick auf das Inflationsziel der EZB interpretiert werden soll. Dabei strebt die EZB nicht eine möglichst niedrige Inflationsrate, sondern eine solche, die unterhalb, aber nahe an 2% liegt. Weitere Argumente sind z. B. Bulir/Hurnik (2006) zu entnehmen.

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B. Beitritt zu einer Währungsunion: Kosten und Nutzen

der Teuerungsrate der Mitgliedstaaten mit der geringsten Inflation handelt es sich um das ungewogene arithmetische Mittel der nationalen Inflationsraten. ii) Das Kriterium der tragbaren Finanzlage gilt als erfüllt, wenn die öffentliche Finanzlage des betrachteten Landes zum Zeitpunkt der Prüfung kein übermäßiges Defizit aufweist. Vom übermäßigen Defizit wird gesprochen, wenn das Verhältnis des geplanten oder tatsächlichen öffentlichen Defizits am BIP den Wert von 3% überschreitet (es sei denn, dass „entweder das Verhältnis erheblich und laufend zurückgegangen ist und einen Wert in der Nähe des Referenzwerts erreicht hat oder der Referenzwert nur ausnahmsweise und vorübergehend überschritten wird und das Verhältnis in der Nähe des Referenzwerts bleibt“; Artikel 104 Absatz 2 EGV) oder wenn der öffentliche Schuldenstand mehr als 60% des BIP ausmacht (es sei denn, dass „das Verhältnis hinreichend rückläufig ist und sich rasch genug dem Referenzwert nähert“; Artikel 104 Absatz 2 EGV). Bei der Überprüfung, ob ein übermäßiges Defizit vorliegt, spielen neben den genannten auch weitere Faktoren eine Rolle, v. a. die mittelfristige Wirtschafts- und Haushaltslage des Staates sowie die Frage, ob das Defizit die öffentlichen Investitionsausgaben überschreitet.38 iii) Das Wechselkurskriterium gilt als erfüllt, wenn das betreffende Land zum Zeitpunkt der Prüfung die sog. normalen Bandbreiten des WKM II seit mindestens zwei Jahren ohne starke Spannungen und ohne Abwertung gegenüber der Währung eines anderen Mitgliedstaates einhält. Nach der Interpretation der EZB setzt die Einhaltung dieses Kriteriums einen formalen Beitritt zum WKM II voraus, der wiederum von der EZB, den Wirtschafts- und Finanzministern der Eurozone sowie den Ministern und Zentralbanken der bereits am WKM II teilnehmenden Staaten bewilligt werden muss.39 Unter normalen Bandbreiten werden derzeit Schwankungen des Wechselkurses gegenüber dem Euro um nicht mehr als  15 % gegenüber der zentralen Parität verstanden; ursprünglich handelte es sich um eine Schwankungsbreite von  2; 25 %. 38

Der Stabilitäts- und Wachstumspakt [Europäischer Rat (1997)] verlangt auch von bestehenden Mitgliedern der WWU, dass sie dieses Kriterium – abgesehen von bestimmten Ausnahmesituationen – stets erfüllen. Nachdem die Regeln des Paktes von einigen WWU-Mitgliedsländern (u. a. Deutschland und Frankreich) über mehrere Jahre hinweg gebrochen worden waren, wurde er 2005 verändert. Die Bestimmungen des Paktes werden z. B. in Europäisches Parlament (2003), S. 43–58, dargestellt. Für eine ausführliche Diskussion der Reform und der Zukunft des Paktes s. Calmfors (2005). 39 Buiter/Grafe (2002), S. 68, argumentieren, dass dies eine Überinterpretation des Kriteriums darstellt.

I. Alternativen zur Währungsunion

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Zur Beurteilung, ob „starke Spannungen“ vorliegen, werden Abweichungen des Wechselkurses vom WKM-II-Leitkurs sowie Indikatoren wie Zinsdifferentiale gegenüber der Eurozone betrachtet. iv) Das Kriterium der langfristigen Zinssätze gilt als erfüllt, wenn im Verlauf eines Jahres vor der Prüfung der durchschnittliche langfristige Nominalzinssatz im gegebenen Land den entsprechenden Satz in jenen – höchstens drei – Mitgliedstaaten mit den niedrigsten Inflationsraten um nicht mehr als 2 Prozentpunkte überschreitet. Beim langfristigen Nominalzinssatz handelt es sich in der Praxis um die Rentabilität von langfristigen Staatsschuldverschreibungen oder vergleichbaren Wertpapieren und beim Durchschnitt um das ungewogene arithmetische Mittel derjenigen zwölf Monate, für die die Werte des HVPI vorliegen. Der Referenzwert wird wie beim Preiskriterium als das ungewogene arithmetische Mittel der Zinssätze in den betreffenden Ländern ermittelt. Eine ausführliche Diskussion der oben genannten Konvergenzkriterien würde den Rahmen dieser Arbeit sprengen.40 Im Hinblick auf die Fragestellung in diesem Abschnitt sind diese Kriterien insofern von Interesse, als deren Erfüllung den Zeitpunkt von Polens WWU-Beitritt bestimmt. Wie bereits oben hervorgehoben, sind die neuen EU-Länder verpflichtet, der WWU beizutreten: „Eine Besonderheit des Vertrags von Maastricht ist, dass Länder, die die Konvergenzkriterien erfüllen, verpflichtet sind, an Stufe 3 der WWU teilzunehmen, ob sie wollen oder nicht.“41 Eine „Opt-out-Klausel“ zur dauerhaften Freistellung von der dritten Stufe der WWU, wie sie den beiden alten EU-Mitgliedstaaten Dänemark und Großbritannien eingeräumt wurde, gibt es für die neuen Länder nicht; eine solche Freistellung wurde von diesen Ländern während der EU-Beitrittsverhandlungen auch nicht beantragt. Somit gibt es für Polen in der langen Frist keine Alternative zur WWU. Allerdings besteht die Möglichkeit, den Weg zu gehen, den Schweden einschlug. Schweden ist das einzige alte EU-Land, das an der dritten Stufe der WWU nicht teilnimmt, obwohl es davon nicht freigestellt wurde. Dies wurde durch die Nutzung eines Schlupfloches in den Bestimmungen des Maastricht-Vertrags erreicht. Da die Erfüllung der Konvergenzkriterien für alle Länder mit Ausnahme von Dänemark und Großbritannien die Aufhebung der Ausnahmeregelung und die unmittelbare Pflicht, zur dritten Stufe überzugehen, zur Folge hat, entschied sich Schweden bewusst, eines dieser Kriterien, nämlich das Wechselkurskriterium, nicht zu erfüllen. Wäre Polen an einem möglichst späten Übergang zur dritten Stufe interes40

Für eine kritische Betrachtung der Konvergenzkriterien, insbesondere des Preis- und des Wechselkurskriteriums, s. z. B. Szapáry (2001), Buiter/Grafe (2002), Buiter (2004), Gros (2004b), Kenen/Meade (2004a, b) oder Jonas (2006). 41 Europäisches Parlament (2003), S. 26.

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B. Beitritt zu einer Währungsunion: Kosten und Nutzen

siert, so könnte es den Beitritt zum WKM II unterlassen. Dies ist theoretisch lediglich als Übergangslösung zu betrachten; in der Praxis wäre die Nichtteilnahme an der WWU über eine lange Zeit hinweg jedoch durchaus möglich.42 Diese bewusste Nichterfüllung des Wechselkurskriteriums stellt die einzige zulässige – wenn auch dem Geist des EU-Beitrittsvertrages nicht unbedingt entsprechende – Alternative zur WWU dar. Im vorangegangenen Abschnitt wurde die Frage nach theoretisch möglichen Alternativen zur WWU wie folgt beantwortet: Die einzigen sinnvollen Arrangements stellen bei freiem Kapitalverkehr das Floating sowie das Managed Floating dar. Nun soll die Frage geklärt werden, ob diese Regimes mit dem Acquis Communautaire vereinbar sind. Eine Antwort findet sich im EG-Vertrag: Die Wechselkurspolitik eines WWU-Mitgliedstaates, für den die Ausnahmeregelung gilt, darf nicht vollkommen frei gestaltet werden, denn: „Bis zum Beginn der dritten Stufe behandelt jeder Mitgliedstaat seine Wechselkurspolitik als eine Angelegenheit von gemeinsamem Interesse“ (Artikel 124 Absatz 1 EGV). So kann geschlussfolgert werden, dass ein völlig flexibler Wechselkurs gegenüber den Währungen der übrigen Mitgliedsländer und insbesondere gegenüber dem Euro nicht unter allen Umständen dieser Regelung gerecht wird. Im Falle eines Wechselkurs-Misalignment, also einer Entkopplung des Wechselkurses von fundamentalen Daten (fundamentals), d.h. von makroökonomischen Faktoren, die seine Entwicklung in der längeren Frist bestimmen sollen, oder bei extrem starken Kursschwankungen kann die Zentralbank des betreffenden Staates zur Intervention gemahnt werden. Letzteres Szenario ist im Falle Polens aus zweierlei Gründen als wenig wahrscheinlich zu beurteilen. Erstens stellt Polen relativ zur Eurozone eine sehr kleine Volkswirtschaft dar43, so dass Veränderungen des Wechselkurses des Euro gegenüber dem Polnischen Złoty (PLN) kaum Einfluss auf die Entwicklungen auf dem WWU-Gebiet nehmen können. Polen ist zwar das mit Abstand größte der neuen EU-Mitglieder44 und kann somit das Wirt42 Hierbei wird von der Tatsache abgesehen, dass die Erfüllung eines anderen Konvergenzkriteriums – des Kriteriums der tragbaren Finanzlage – im Falle Polens in der nahen Zukunft nicht in Sicht ist. 43 Das BIP Polens lag im Jahre 2005 bei 3,05% des gesamten BIP der damaligen Eurozone (ohne Slowenien, das erst am 1. Januar 2007 den Euro einführte). Die Berücksichtigung von Slowenien würde diesen Anteil kaum ändern: Das BIP des neuen WWU-Mitgliedslandes beträgt kaum mehr als ein Siebtel des BIP Polens. Quelle: eigene Berechnungen; Datenquelle: Thomson Datastream, Daten vom Eurostat. 44 Das BIP des im Jahre 2005 wirtschaftlich zweitgrößten neuen EU-Landes, der Tschechischen Republik, lag im Jahre 2005 bei lediglich 1,22% des aggregierten BIP der WWU (ohne Slowenien; vgl. Fußnote 43) und betrug somit ca. 40% des

I. Alternativen zur Währungsunion

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schaftsgeschehen in diesen Ländern durchaus beeinflussen. Trotzdem ist kaum zu erwarten, dass Wechselkursspannungen zwischen zwei sehr kleinen Volkswirtschaften – Polen und einem anderen neuen EU-Mitgliedstaat – zu einer Mahnung seitens der europäischen Institutionen führen würden. Zweitens ist davon auszugehen, dass eine solche Mahnung v. a. bei einer übermäßigen (realen) Abwertung des Złoty gegenüber dem Euro ausgesprochen werden würde, denn dies würde Polen Wettbewerbsvorteile gegenüber der Eurozone verschaffen. Die Trendentwicklung des Złoty ist aber eine andere: Es ist eine reale Aufwertung gegenüber dem Euro zu beobachten und auch weiterhin zu erwarten. Dies ist Ausdruck des sog. Balassa-SamuelsonEffekts, der folgendermaßen zusammengefasst werden kann: Die Währungen von Entwicklungs- und Schwellenländern, die sich im Aufholprozess befinden, weisen eine Tendenz zur realen Aufwertung gegenüber den Währungen von Industrieländern auf.45 Die reale Aufwertung kann wiederum durch eine nominale Aufwertung, ein positives Inflationsdifferenzial oder eine Kombination der beiden zustande kommen.46 Somit kann geschlussfolgert werden, dass neben dem Managed Floating auch ein völlig frei schwankender Wechselkurs – abgesehen von sehr seltenen Ausnahmesituationen, in denen eine Intervention durchgeführt werden muss (was aber mit der Definition des freien Floating vollkommen vereinbar ist) – für Polen sowohl aus theoretischer Sicht als auch in der Praxis als Alternative zur WWU betrachtet werden kann. Dabei teilt die Autorin der vorliegenden Arbeit die Meinung des Geldpolitischen Rates (RPP) der Nationalbank von Polen (NBP), dass das freie Floating in diesem Land dem Managed Floating vorzuziehen ist. Diese Meinung kam zum Ausdruck, als der RPP im April 2000 seine Entscheidung über den Übergang von Crawling Bands gegenüber einem Währungskorb aus dem US-Dollar und dem Euro zum völlig frei schwankenden Wechselkurs offiziell bekannt gab; das BIP Polens (Quelle: eigene Berechnungen; Datenquelle: Thomson Datastream, Daten vom Eurostat). 45 Der Effekt resultiert daraus, dass beim Aufholprozess die Arbeitsproduktivität im Sektor der handelbaren Güter schneller steigt als im Sektor der nicht handelbaren Güter, das Lohnwachstum aber in beiden Sektoren wegen der hohen intersektoralen Mobilität von Arbeitskräften ähnlich ausfällt; vgl. Balassa (1964) und Samuelson (1964). Die Stärke des Balassa-Samuelson-Effekts in den neuen EU-Mitgliedsländern wird empirisch in Wagner/Hlouskova (2004) untersucht; die Bedeutung dieses Effekts für die Geldpolitik in Polen wird ausführlich in Chmielewski (2003) diskutiert. Szapáry (2001), Buiter/Grafe (2002), S. 63–66, Buiter (2004), S. 18–23, Gros (2004b), De Grauwe/Schnabl (2005), Brook (2005), Rinaldi-Larribe (2005), Jonas (2006), Lewis (2006) und viele andere Autoren analysieren die Folgen des Zielkonflikts zwischen der durch die Maastricht-Kriterien geforderten nominalen Konvergenz und der realen Konvergenz, deren Nebenwirkung der genannte Effekt darstellt, für die mittel- und osteuropäischen neuen EU-Staaten. 46 Vgl. Gleichungen 1 und 2 in Abschnitt B.II.1. weiter unten.

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B. Beitritt zu einer Währungsunion: Kosten und Nutzen

freie Floating herrschte faktisch bereits seit Juni 1999.47 Im Übrigen ist Polen, wie bereits in Kapitel A. hervorgehoben, das einzige neue EU-Mitglied, dessen Währung frei floatet, und dies sowohl de jure als auch de facto48; somit steht Polen als dem einzigen neuen EU-Land ein Übergang vom flexibelsten Ende der im vorangegangenen Abschnitt diskutierten Regimeskala zu einem unwiderruflich fixierten Wechselkurs im Rahmen der WWU bevor. Wird in dieser Arbeit von Nutzen und Kosten des WWU-Beitritts von Polen gesprochen, so werden diese jeweils im Vergleich zu der besten Alternative zu dieser Entscheidung – dem gegenwärtig herrschenden Regime des floatenden Wechselkurses – betrachtet. Das folgende Unterkapitel gibt einen Überblick über die Kosten-Nutzen-Bilanz von Polens Teilnahme an der dritten Stufe der WWU. II. Kosten-Nutzen-Bilanz von Polens Beitritt zur WWU In diesem Unterkapitel werden die ökonomischen Kosten und der Nutzen betrachtet, die sich für Polen aus dem Übergang zur dritten Stufe der WWU potenziell ergeben können; politische und soziale Folgen dieses Schrittes bleiben hierbei unberücksichtigt. Die meistzitierte Kosten-NutzenAnalyse der WWU stellt der 1990 veröffentlichte und 1991 ins Deutsche übersetzte Bericht der EG-Kommission „Ein Markt – Eine Währung. Potentielle Nutzen und Kosten der Errichtung einer Wirtschafts- und Währungsunion“49 dar. Die Fragestellung in der genannten Studie ist jedoch nicht identisch mit derjenigen in diesem Unterkapitel: Erstens handelt es sich beim Bericht der Kommission um die Errichtung einer neuen Währungsunion und nicht um den Beitritt zu einer existierenden; zweitens werden Kosten und Nutzen nicht aus Sicht eines einzelnen (kleinen) Landes, sondern aus Sicht mehrerer Länder analysiert; drittens wird im der Studie das freie Floating lediglich als eine von vier Alternativen zur WWU betrachtet und nicht als die einzige; viertens hatten die damaligen WWU-Kandidaten 47 Einen Überblick über die Entwicklung der Währungsordnung in Polen seit dem Zusammenbruch des sozialistischen Systems im Jahre 1989 gibt beispielsweise Czogała (2005), S. 217–220. Czarny (2005) fasst die wichtigsten Aspekte des polnischen Transformationsprozesses zusammen. 48 Vgl. Internationaler Währungsfonds (2005), De Grauwe/Schnabl (2004) sowie Schnabl (2004). 49 Emerson et al. (1991); für die Hintergrundstudien zu diesem Bericht s. Kommission der Europäischen Gemeinschaften (1991). Eine ausführliche Darstellung der Kosten und der Nutzen unter Berücksichtigung der neuesten Entwicklungen in der ökonomischen Theorie findet sich z. B. in De Grauwe (2003), Kap. 1–4, oder in Mélitz (1997).

II. Kosten-Nutzen-Bilanz von Polens Beitritt zur WWU

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bereits langjährige Erfahrung mit einem System fester Wechselkurse; schließlich wichen die einzelnen Länder in Bezug auf das Pro-Kopf-Einkommen weniger vom WWU-Durchschnittsniveau ab als Polen heutzutage.50 Diese Unterschiede in der Ausgangslage und der Fragestellung haben zur Folge, dass auch die Kosten-Nutzen-Bilanz für Polen unterschiedlich ausfallen kann als die Bilanz in der Studie der Kommission. Die folgende Darstellung stützt sich somit teilweise auf den genannten Bericht, hauptsächlich aber auf die 2004 veröffentlichte Studie der Nationalbank von Polen mit dem Titel A Report on the Costs and Benefits of Poland’s Adoption of the Euro51. Wie bereits in der Einleitung zum vorliegenden Kapitel angedeutet, besteht das Ziel des Kapitels darin, zu zeigen, warum es wichtig ist, die Kosten der (unwiderruflichen) Wechselkursfixierung unabhängig vom Nutzen zu analysieren. Deshalb sollen lediglich die wichtigsten Vor- und Nachteile knapp geschildert werden. Eine ausführliche theoretische Betrachtung aller Kosten und Nutzen oder gar der Versuch, diese zu quantifizieren, sind im Rahmen dieser Arbeit nicht möglich; für eine detaillierte Analyse sei auf die beiden genannten Berichte, die dort zitierten empirischen Arbeiten sowie die Arbeiten von Borowski (2003, 2004) verwiesen. 1. Die Kosten Es sei noch einmal betont, dass die Kosten oder der Nutzen eines wirtschaftpolitischen Schrittes wie des WWU-Beitritts stets relativ zur besten Alternative beurteilt werden sollen. Im Falle Polens wäre dies ein floatender Wechselkurs, der – wie es aus Abbildung 1 ersichtlich ist – auch bei freien Kapitalbewegungen eine eigenständige Geldpolitik erlaubt. Aus dem Beitritt zur WWU resultieren die Aufgabe der geldpolitischen Autonomie und der Verlust des nominalen Wechselkurses gegenüber dem Euro (die Wechselkurse gegenüber anderen Staaten als den WWU-Mitgliedsländern bleiben erhalten). Beim Übergang zur gemeinsamen Währung fallen zusätz50

1999, im ersten Jahr der dritten WWU-Stufe, lag die relative Streuung des ProKopf-BIP in Kaufkraftstandards in der WWU (die relative Streuung wird gemessen durch den Variationskoeffizienten, der als die Standardabweichung dividiert durch das arithmetische Mittel definiert ist; vgl. Bohley (2000), S. 165) bei 28,8% und bei 31,1%, wenn Griechenland, das erst 2001 der WWU beitrat, mit berücksichtigt wird. Betrachtet man die zwölf alten WWU-Länder zusammen mit den zehn neuen EU-Mitgliedern ohne Bulgarien und Rumänien, so belief sich diese Maßzahl im Jahre 2005 auf 46,7% und bei Berücksichtigung dieser beiden Länder auf 50,9% (Quelle: eigene Berechnungen, Datenquelle: Eurostat). Würde es sich bei den Angaben zum BIP nicht um Kaufkraftstandards handeln, so würde die Streuung fast doppelt so hoch ausfallen. 51 Nationalbank von Polen (2004).

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B. Beitritt zu einer Währungsunion: Kosten und Nutzen

lich vorübergehende Umstellungskosten an. Die genannten Kosten werden im Folgenden betrachtet. Als Erstes soll analysiert werden, welche Folgen der Verzicht auf eine unabhängige Geldpolitik zugunsten der EZB für ein Land wie Polen hat. Zunächst soll geklärt werden, was eine unabhängige Geldpolitik im Allgemeinen und in Polen im Besonderen erreichen kann. Bis Ende der 1960er Jahre ging die ökonomische Theorie von einem Trade-Off zwischen der Inflation und der Arbeitslosigkeit – der Phillipskurve52 – aus; eine Zentralbank könnte demnach wie aus einer Menukarte eine von ihr als optimal betrachtete Kombination der beiden Variablen auswählen. Friedman (1968) und Phelps (1967) zeigten aber, dass der negative Zusammenhang zwischen den beiden Größen lediglich in der kurzen Frist gilt, denn Wirtschaftsakteure passen angesichts hoher Inflationsraten ihre Erwartungen bezüglich der zukünftigen Inflation nach oben an. In der langen Frist liegt die Arbeitslosenquote bei ihrem Gleichgewichtsniveau, der natürlichen Arbeitslosenquote bzw. NAIRU (Non-Accelerating-Inflation Rate of Unemployment), und das Einkommen kehrt schließlich zu seinem potenziellen Niveau zurück; die langfristige Phillipskurve ist vertikal. Heutzutage sind sich die Ökonomen einig, dass Geld in der langen Frist neutral ist, d.h. dass einmalige Veränderungen der Geldmenge keine langfristigen Auswirkungen auf reale makroökonomische Größen wie den Output oder die Arbeitslosenquote haben. Die meisten empirischen Studien lehnen allerdings das Konzept der dynamischen Neutralität oder Superneutralität des Geldes ab; dieses besagt, dass Veränderungen der Wachstumsrate der Geldmenge sich auf reale Variable in der langen Frist nicht auswirken.53 Dies hat zur Folge, dass die Zentralbank die reale Wirtschaft auch in der langen Frist positiv beeinflussen kann, indem sie für eine nachhaltig geringe und stabile Inflation sorgt. In Bezug auf Polen lässt sich sagen, dass die NBP diese Aufgabe relativ gut erfüllt54, besonders wenn man bedenkt, dass Polen Anfang der 1990er Jahre eine aus dem Übergang von der sozialistischen Planwirtschaft zur Marktwirtschaft resultierende sehr hohe Inflation erlebte.55 Die Glaubwürdigkeit der NBP als einer Zentralbank, die dem Ziel der Preisstabilität verpflichtet ist, ist relativ zu anderen Ländern mit ähnlicher Geschichte als hoch einzuschätzen. Allerdings reicht die NBP in dieser Hinsicht keinesfalls an die EZB heran. Angesichts der stabilen und geringen Inflationsraten in 52

Vgl. Phillips (1958) und Lipsey (1960). Vgl. Nationalbank von Polen (2004), S. 18. 54 Vgl. Jonas/Mishkin (2003). 55 Die Inflationshistorie sowie die geldpolitischen Entwicklungen in Polen seit dem Zusammenbruch des sozialistischen Systems werden u. a. in Polan´ski (2005) ausführlich betrachtet. 53

II. Kosten-Nutzen-Bilanz von Polens Beitritt zur WWU

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der heutigen WWU ist davon auszugehen, dass die EZB das Ziel der Preisstabilität auch in Zukunft erreichen wird. Im Hinblick auf das durchschnittliche Inflationsniveau würde der Verzicht auf die nationale Geldpolitik keine Kosten mit sich bringen.56 Völlig anders fällt hingegen das Fazit in Bezug auf das zweite wichtige und – nach dem heutigen Stand des Wissens – durchaus erreichbare Ziel einer Zentralbank aus: den Einsatz der Geldpolitik zur Dämpfung der heimischen konjunkturellen Schwankungen. Es soll betont werden, dass nicht nur das Niveau makroökonomischer Variabler wie des Einkommens, der Beschäftigung oder des Preisniveaus, sondern auch deren Variabilität Einfluss auf die Wohlfahrt der Wirtschaftsakteure haben; je geringer die Schwankungen sind, desto höher ist ceteris paribus die Wohlfahrt.57 Viele Zentralbanken sind somit darauf ausgerichtet, durch die Geldmengensteuerung sowie die Zins- und ggf. die Wechselkurspolitik die Wirtschaft auf dem gewünschten – potenziellen – Niveau interessierender Aggregate zu stabilisieren. Bei der NBP und auch der EZB wird diese stabilisierende Funktion wahrgenommen, soweit dies dem vorrangigen Ziel der Preisstabilität nicht widerspricht.58 Wie bereits in Abschnitt B.I.2. angesprochen, stellt Polen in Bezug auf die gesamte WWU eine sehr kleine Volkswirtschaft dar.59 Da das Mandat der EZB sich auf das gesamte WWU-Gebiet erstreckt, führt dies dazu, dass die Entwicklungen in Polen mit einem derlei geringen Gewicht in die Entwicklungen in der erweiterten Eurozone eingehen würden, dass sie für geldpolitische Entscheidungen der EZB praktisch belanglos wären. Der Transfer geldpolitischer Befugnisse an die EZB bedeutet für Polen somit den beinahe vollständigen Verzicht auf den Einsatz der Geldpolitik zur Beeinflussung der heimischen Konjunkturschwankungen. Dies ist jedoch nur insofern von Bedeutung, als diese Schwankungen asymmetrisch in Bezug auf die Eurozone sind: Ist der Konjunkturzyklus in 56

Dies bedeutet allerdings nicht, dass Polen nach dem WWU-Beitritt die gleichen Inflationsraten haben wird wie die anderen Länder der Eurozone. Der Aufholprozess, in dem sich Polen befindet, wird erst in einigen Jahrzehnten abgeschlossen sein; bevor dies passiert, wird der in Abschnitt B.I.2. betrachtete Balassa-Samuelson-Effekt die (nicht mehr existierende) polnische Währung tendenzmäßig aufwerten lassen. Da es innerhalb einer Währungsunion keine nominalen Wechselkurse mehr gibt, kann die reale Aufwertung nur über positive Inflationsdifferentiale gegenüber den alten WWU-Ländern erreicht werden. Inflationsunterschiede, die in ihrer vollen Höhe auf den genannten Effekt zurückzuführen sind, sind in einer Währungsunion wenig problematisch. 57 Für eine Diskussion der Auswirkungen der konjunkturellen Schwankungen auf die Wohlfahrt s. Nationalbank von Polen (2004), S. 17–18. 58 Vgl. Artikel 105 Absatz 1 EGV, Artikel 3 polnisches Nationalbankgesetz und Nationalbank von Polen (2003). 59 Vgl. Fußnote 43.

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B. Beitritt zu einer Währungsunion: Kosten und Nutzen

Polen mit dem WWU-Zyklus hoch synchronisiert, so verursacht die Aufgabe der unabhängigen Geldpolitik keine oder nur sehr geringe Wohlfahrtseinbußen. Nun sollen zwei Fragen geklärt werden: Erstens, inwiefern die Geldpolitik der NBP zur Dämpfung der konjunkturellen Schwankungen tatsächlich beiträgt, und zweitens, wie stark diese Schwankungen mit denjenigen in der Eurozone korreliert sind. Hinsichtlich der ersten Frage lässt sich sagen, dass empirische Untersuchungen der NBP durchaus eine Rolle bei der Glättung des Konjunkturverlaufs beimessen.60 Die zweite Frage lässt sich nicht mit Sicherheit eindeutig beantworten: Der Synchronisierungsgrad des Konjunkturzyklus variiert je nach betrachtetem Aggregat und verwendeter Trendbereinigungsmethode (dies wird in Abschnitt C.II.2.c) nochmals angesprochen werden); im Durchschnitt ist von einer positiven, aber höchstens mittelstarken Korrelation auszugehen.61 Rückblickend kann geschlussfolgert werden, dass der Verlust der nationalen geldpolitischen Befugnisse möglicherweise mit stärkeren konjunkturellen Schwankungen und folglich mit einem Wohlfahrtsrückgang einhergegangen wäre. Es sei allerdings angemerkt, dass es sehr schwierig ist, daraus zu schließen, dass solche Wohlfahrtskosten nach Polens WWU-Beitritt auch tatsächlich entstehen würden, und dies aus zweierlei Gründen. Erstens sind die Ergebnisse der Konjunkturuntersuchung mit hoher Unsicherheit behaftet: Streng genommen kann man im Falle eines Landes, das sich erst Anfang der 1990er Jahre von der sozialistischen Planwirtschaft trennte und sich seitdem im ständigen Wandel befindet, kaum von einem Konjunkturzyklus sprechen. Vielmehr werden bei allen Analysen ein (aufgrund von kurzen Zeitreihen und strukturellen Veränderungen wenig stabiler) Trend und Abweichungen von diesem ermittelt.62 60 Vgl. Brzoza-Brzezina (2000), Łyziak (2002), Wróbel/Pawłowska (2002) sowie Kokoszczyn´ski et al. (2002). 61 So untersucht beispielsweise Fidrmuc (2001) die Korrelation der trendbereinigten Industrieproduktion in Polen mit der gleichen Variablen in der WWU; diese Korrelation ist positiv, jedoch nicht besonders stark. Borowski (2001) ermittelt die Korrelation der Wachstumsraten mehrerer makroökonomischer Variabler – des BIP, der Industrieproduktion, der Inflation, der Beschäftigtenzahl sowie der Arbeitslosenquote – in Bezug auf die Eurozone und stellt fest, dass Arbeitsmarktindikatoren gering und andere Indikatoren relativ hoch mit denen der WWU synchronisiert sind. Fidrmuc/Korhonen (2003a) kommen zu dem Ergebnis, dass die Korrelation der Wachstumsraten des BIP in Polen in Bezug auf die Eurozone, Deutschland und Frankreich sehr gering oder sogar negativ ist; die Inflationsraten weisen nur in Bezug auf Frankreich einen hohen Grad an Synchronie auf. Süppel (2003), der einen späteren Zeitraum betrachtet als Fidrmuc und Korhonen, berichtet dagegen von einer mittelstarken positiven Korrelation der BIP-Wachstumsraten. 62 Vgl. Borowski (2001), S. 12–13.

II. Kosten-Nutzen-Bilanz von Polens Beitritt zur WWU

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Zweitens muss man beim Übergang zur WWU von einem Strukturbruch ausgehen, der den Konjunkturverlauf des betrachteten Landes stark verändern kann. In diesem Zusammenhang soll kurz auf die sog. Lucas-Kritik eingegangen werden. In seinem einflussreichen Artikel Macro-economic Policy Evaluation: A Critique63 stellte Robert Lucas die These auf, dass die Auswirkungen von wirtschaftspolitischen Maßnahmen sich im Vorhinein nicht einschätzen lassen, da jeder Eingriff in das Wirtschaftsgeschehen die Erwartungen der Wirtschaftsakteure und folglich ihr Verhalten beeinflusst; anders gesagt ist die Struktur der Volkswirtschaft endogen in Bezug auf die Wirtschaftspolitik, d.h. politikabhängig. In einem Satz lässt sich die LucasKritik wie folgt zusammenfassen: Es ist nur bedingt oder gar nicht möglich, bei Strukturbrüchen aus der Vergangenheit gültige Rückschlüsse für die Zukunft zu ziehen. Folglich ist schwer abzuschätzen, wie sich makroökonomische Aggregate nach Polens WWU-Beitritt entwickeln würden; dieses Problem wird in Abschnitt C.I.3.b) der vorliegenden Arbeit ausführlich diskutiert werden. Neben der Aufgabe der unabhängigen Zins- und Geldmengenpolitik bedeutet der WWU-Beitritt eine unwiderrufliche Wechselkursfixierung und somit den Verlust des nominalen Wechselkursinstrumentes. Die Auswirkungen dieses Verlustes auf die reale Wirtschaft stellen den zentralen Punkt der vorliegenden Arbeit dar und sollen in den folgenden Kapiteln ausführlich analysiert werden; deshalb sollen sie an dieser Stelle lediglich kurz skizziert werden. Die Folgen der (unwiderruflichen) Wechselkursfestlegung für die reale Wirtschaft werden bei der Betrachtung der Definition des realen Wechselkurses deutlich: È1ê

QãE

P P

wobei Q resp. E den realen resp. den nominalen Wechselkurs der heimischen Währung darstellen und P resp. P für das Preisniveau im Ausland resp. im Inland stehen. Unter Verwendung logarithmierter Größen ergibt sich die folgende Definitionsgleichung (kleine Buchstaben stehen für logarithmierte Variable): q ã e þ p  p:

È2ê

Aus den beiden oben angeführten Gleichungen ist ersichtlich, dass in dieser Arbeit beim Wechselkurs von der sog. Preisnotierung ausgegangen wird: Der nominale Wechselkurs von Währung i gegenüber Währung j wird hierbei definiert als der Preis von Währung i, gemessen in Einheiten von 63

Lucas (1976).

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B. Beitritt zu einer Währungsunion: Kosten und Nutzen

Währung j. Mit anderen Worten ist der nominale Wechselkurs als die Anzahl der Einheiten der heimischen Währung, die eine Einheit der Fremdwährung kostet, zu verstehen. Ähnliches gilt für den realen Wechselkurs. Ein Anstieg des so definierten nominalen bzw. realen Wechselkurses bedeutet eine nominale bzw. reale Abwertung der heimischen Währung, ein Kursrückgang eine Aufwertung. An dieser Stelle soll noch der Unterschied zwischen dem realen Wechselkurs und den Terms of Trade hervorgehoben werden. Letztere werden am treffendsten als „internationales Tauschverhältnis“ übersetzt und sind definiert als das Verhältnis zwischen den Export- und den Importgüterpreisen (gemessen durch gewogene Preisindizes). Das internationale Tauschverhältnis zeigt somit an, wie viel Einfuhren eine Volkswirtschaft für eine Einheit ihrer Ausfuhren erwerben kann. Steigen die Exportpreise schneller als die Importpreise an, so spricht man von der Verbesserung der Terms of Trade der betreffenden Volkswirtschaft, obwohl dies mit einem Rückgang der internationalen Wettbewerbsfähigkeit der heimischen Güter einhergeht; bei einem Rückgang dieses Tauschverhältnisses spricht man von dessen Verschlechterung. Eine Erklärung hierfür könnte darin gesehen werden, dass bei einem Anstieg (einer Verbesserung) der Terms of Trade mehr Importe gegen eine Einheit der Exporte ausgetauscht werden können. Die beiden Begriffe realer Wechselkurs und Terms of Trade stellen in der Praxis keine Synonyme dar, denn der reale Wechselkurs bezeichnet den Preis des ausländischen Outputs relativ zum heimischen Output und die Terms of Trade beziehen sich auf die engere Produktpalette der handelbaren (oder korrekter: der zwischen dem Inland und dem Ausland tatsächlich ausgetauschten) Güter. In einfachen ökonomischen Modellen, bei denen davon ausgegangen wird, dass alle Güter handelbar sind – auch im theoretischen Modell, das in Kapitel D. dargestellt werden und der empirischen Untersuchung in Kapitel F. zugrunde liegen wird –, ist diese Unterscheidung nicht relevant, weshalb in den folgenden Ausführungen weitgehend darauf verzichtet wird. Nun sollen die Folgen der (unwiderruflichen) Wechselkursfestlegung für den realen Wechselkurs betrachtet werden. In einem Fixkurssystem ist der nominale Wechselkurs zwangsläufig konstant und in einer vollständigen Währungsunion64 gleich 1. Dies führt dazu, dass der reale Wechselkurs zwi64 Als vollständige Währungsunion (monetary union) wird eine solche bezeichnet, bei der die Mitgliedsländer auf ihre eigenen Währungen verzichten und eine neue, gemeinsame einführen, wie es bei der Errichtung der WWU der Fall war. In einer unvollständigen Währungsunion (currency union) sind die Paritäten zwar unwiderruflich festgelegt, aber die Teilnehmerländer behalten ihre Währungen bei. Corden (1972) war einer der ersten Forscher, die zwischen diesen beiden Formen der Währungsintegration unterschieden. Für eine Diskussion einer unvollständigen Wäh-

II. Kosten-Nutzen-Bilanz von Polens Beitritt zur WWU

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schen zwei Teilnehmerländern nur noch durch das relative Preisniveau dieser Länder bestimmt wird. Sind die Preise weniger flexibel als der nominale Wechselkurs – und dies ist unter Floating zweifelsohne der Fall65 –, so büßt der reale Wechselkurs an Flexibilität ein; dieser Effekt fällt umso stärker aus, je weniger veränderlich die Preise sind. Daraus resultiert wiederum eine Beeinträchtigung des Realwechselkurses in seiner Funktion als Anpassungsinstrument an unerwartete Ereignisse, die Volkswirtschaften auf unterschiedliche Weise treffen – sog. asymmetrische Schocks, die in Abschnitt C.II.2.a) sowie in Unterkapitel D.II. näher betrachtet werden sollen. Dagegen lässt sich einwenden, dass der frei schwankende Wechselkurs selbst eine Quelle asymmetrischer Schocks darstellen kann; dies wird in Abschnitten C.III.1.b) und D.II.2.b) deutlich werden. Weiterhin ist zu betonen, dass lediglich der nominale Wechselkurs zwischen den Teilnehmerländern einer Währungsunion fixiert wird; die nominalen Wechselkurse gegenüber der Außenwelt können sich immer noch verändern, so dass lediglich asymmetrische Entwicklungen innerhalb der Union relevant sind. Die Frage, inwiefern der frei schwankende Kurs des Euro gegenüber dem PLN sich in der Vergangenheit stabilisierend auf die reale Wirtschaft auswirkte, inwiefern also seine unwiderrufliche Festlegung potenziell mit Wohlfahrtseinbußen einhergehen würde, ist Gegenstand der empirischen Untersuchung in Kapitel F.66 Auf der Ebene der öffentlichen Finanzen ist der WWU-Beitritt u. U. mit dem Verlust der Einnahmen aus der Seigniorage verbunden. Als Seigniorage „bezeichnet man die Fähigkeit des Staates, seine Ausgaben durch Geldschöpfung zu finanzieren. Der Staat erzielt Seigniorage-Einnahmen (die auch als Inflationssteuer bezeichnet werden) durch die Ausgabe unverzinslicher oder niedrig verzinslicher Schuldtitel, die vom Publikum in Form von Geld oder von den Geschäftsbanken in Form von Reserven bei der Zentralbank gehalten werden.“67 Genau genommen stellt die Inflationssteuer eine von zwei Komponenten der Seigniorage dar: Letztere setzt sich zusammen aus der Wachstumsrate der realen Geldnachfrage multipliziert mit der realen Geldmenge (Wachstumskomponente) und der Inflationsrate rungsunion als Alternative zur WWU in ihrer gegenwärtigen Form s. Emerson et al. (1991), S. 36–40. 65 Vgl. z. B. Mussa (1986) sowie Fußnote 337. Das theoretische Modell der Wechselkursentwicklung in Kapitel D. basiert auf der Annahme nominaler Rigiditäten. 66 Die Rolle des nominalen Wechselkurses im monetären Transmissionsmechanismus wird für Polen u. a. in Przystupa (2002) analysiert. 67 Emerson et al. (1991), S. 134. Diese vereinfachende Definition vernachlässigt den Unterschied zwischen monetärer und fiskalischer Seigniorage, der allerdings für die Diskussion in diesem Abschnitt weitgehend irrelevant ist. Für eine ausführliche Betrachtung s. z. B. Bofinger/Reischle/Schächter (1996), S. 47–76.

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B. Beitritt zu einer Währungsunion: Kosten und Nutzen

multipliziert mit der realen Geldmenge (Inflationssteuer).68 Der Name Inflationssteuer rührt daher, dass die Gewinne aus der Geldschöpfung bis zu einem gewissen Niveau der Inflation positiv von dieser abhängen, auch wenn die Inflation völlig antizipierbar ist und die Wirtschaft sich in ihrem Gleichgewichtszustand (Steady State) befindet. Länder mit relativ hohen Inflationsraten, die sich durch den Anschluss an eine Währungsunion mehr Preisstabilität erhoffen (vgl. Abschnitt B.II.2.), müssen folglich mit geringeren zukünftigen Seigniorage-Einnahmen rechnen. Bezüglich der Frage, wie sich ein dauerhafter Rückgang der durchschnittlichen Inflationsraten auf die Wohlfahrt auswirkt, lässt sich vereinfachend Folgendes sagen: Einerseits wirkt er wohlfahrtsstiftend, da er zum höheren Wirtschaftswachstum und geringerer Variabilität von Inflation und Einkommen beiträgt. Andererseits hebt die Theorie der optimalen Besteuerung69 hervor, dass eine sehr geringe Inflationsrate (oder gar eine Inflationsrate von Null) und das damit verbundene geringe Niveau der Inflationssteuer nicht unbedingt als soziales Optimum anzusehen sind. Eine Regierung, die auf die Wohlfahrtsmaximierung ausgerichtet ist, sollte vielmehr eine Kombination aus „gewöhnlichen“ Steuern und Inflationssteuer anstreben, bei der sich die Grenzkosten der Einnahmenbeschaffung aus den beiden Quellen ausgleichen. Die optimalen Inflationsraten sind in Ländern mit wenig effizienten Steuererhebungssystemen oder einer umfangreichen Schattenwirtschaft (wie Polen gegenwärtig) höher als in Ländern mit besser entwickelten Steuersystemen (wie die WWU, betrachtet als Ganzes).70 Im Zusammenhang mit der WWU wies Dornbusch (1988) als einer der ersten darauf hin, dass die südlichen EG-Länder durch die Teilnahme an der WWU Inflationsraten unterhalb ihrer Optima erzielen würden. Sie müssten folglich entweder zu hohe Steuersätze gelten lassen, um ein gegebenes Niveau von Staatsausgaben finanzieren zu können, oder alternativ (bei unveränderten Steuersätzen) die Staatsausgaben auf ein Niveau unterhalb des sozialen Optimums senken. Dieses Argument trifft gegenwärtig auf Polen und andere mittel- und osteuropäische neue EU-Staaten zu. Gegen obige Argumentation lässt sich einerseits einwenden, dass die Bestimmung der sozial optimalen Inflationsraten analytisch sehr schwierig ist und dass der Wirtschaftspolitik im Allgemeinen und der Steuerpolitik im Besonderen nur selten tatsächlich an der Wohlfahrtsmaximierung gelegen ist; folglich kann das Optimum in der Praxis hauptsächlich durch Zufall erreicht werden. Andererseits geht aus empirischen Untersuchungen hervor, 68 69

Vgl. Issing (2003), S. 258. Vgl. beispielsweise Canzoneri/Rogers (1990) oder Sala-i-Martin/Sachs (1991),

S. 2. 70

Vgl. Emerson et al. (1991), S. 137.

II. Kosten-Nutzen-Bilanz von Polens Beitritt zur WWU

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dass Polen zu den Gewinnern der Seigniorage-Verteilung in der WWU gehören wird.71 Somit kann geschlussfolgert werden, dass der WWU-Beitritt Polens im Hinblick auf die Geldschöpfungsgewinne mit keinen objektiv feststellbaren Wohlfahrtskosten einhergehen würde. Die oben genannten Kosten des WWU-Beitritts stellen die wichtigsten potenziellen Verluste dar. Bevor im folgenden Abschnitt der Nutzen des Beitritts diskutiert wird, sollen an dieser Stelle noch zwei weitere Kostentypen genannt werden. Erstens fallen beim Übergang von der Nationalwährung zur gemeinsamen Währung Umstellungskosten an, die eine nicht vernachlässigbare Höhe erreichen können. Hierbei handelt es sich um die Kosten von Gesetzes- und administrativen Änderungen (Umrechnung aller in Geld ausgedrückten Preise, Steuern und Gebühren), die Kosten technischer Änderungen (Umstellung von Geld- und anderen Automaten, von Software usw.), die Kosten eines einmaligen Preisanstiegs, wie er bei der Umstellung auf den Euro in der heutigen WWU beobachtet wurde, o. ä. Zweitens ist es möglich, dass der unwiderruflich fixierte Wechselkurs, zu dem Polen den Złoty gegen den Euro tauschen soll, vom gleichgewichtigen Kurs abweichen wird. Daraus würde eine auf Dauer zu hohe oder zu niedrige Wettbewerbsfähigkeit Polens resultieren; die Volkswirtschaft würde wiederholt Zahlungsbilanzungleichgewichte aufweisen und einem ständigen Inflationsdruck (bei einem zu hohen Wechselkurs) oder einem Deflationsdruck (bei einem zu niedrigen Kurs) ausgesetzt sein.72 Besonders problematisch daran ist, dass der gleichgewichtige Wechselkurs eine unbeobachtbare Größe darstellt; folglich hängen seine in empirischen Untersuchungen ermittelten Werte stark von der Berechnungsmethode ab. Der Festlegung des Beitrittskurses sollte daher große Aufmerksamkeit geschenkt werden. Die beiden zuletzt genannten Kostentypen werden im Folgenden nicht weiter betrachtet. 2. Der Nutzen Die aus dem Übergang zur dritten Phase der WWU resultierenden Vorteile lassen sich in zwei Kategorien einteilen: die unmittelbaren oder statischen positiven Auswirkungen sowie die längerfristigen oder dynamischen Vorteile. Bei den Ersteren handelt es sich um Effekte, die sich direkt aus der Einführung des Euro als gesetzliches Zahlungsmittel ergeben und als relativ sicher bzw. absehbar gelten, wohingegen die Letzteren nur schwierig 71 Vgl. z. B. Gros (2004a), Tymoczko (2001), Feist (2001) oder Kun (2003). Hansen/King (2005) argumentieren dagegen, dass positive Nettogewinne lediglich in der kurzen Frist zu erwarten sind. Der Mechanismus der Seigniorage-Verteilung in der WWU wird u. a. in Sinn/Feist (1997, 2000a, b) ausführlich diskutiert. 72 Vgl. Mongelli (2002), S. 33–34.

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B. Beitritt zu einer Währungsunion: Kosten und Nutzen

abzuschätzen sind. Beide Nutzenkategorien werden im Folgenden genauer betrachtet. Mit dem WWU-Beitritt Polens wird der nominale Wechselkurs zwischen dem Złoty und dem Euro fortfallen. Eine unmittelbare Folge hiervon ist ein Rückgang von wechselkursbedingten Transaktionskosten in der Volkswirtschaft – der komplette Wegfall derjenigen Kosten, die sich aus dem Umtausch des Złoty gegen den Euro und umgekehrt ergeben; es sei noch einmal hervorgehoben, dass alle übrigen Wechselkurse nach wie vor bestehen bleiben werden. Konkret handelt es sich hierbei zunächst um direkte Umtauschkosten wie Geldwechselgebühren (die in polnischen Banken und Wechselstuben allerdings wenig üblich sind), Geldüberweisungsgebühren, bei internationalen EC- und Kreditkartenzahlungen anfallende Gebühren, die Spanne zwischen dem Ankaufs- und dem Verkaufskurs bei allen beide Währungen betreffenden Devisentransaktionen usw. Weiterhin entstehen den Unternehmen bei Bestehen des Złoty als unabhängiger Währung oft beachtliche Kosten, wenn sie ihre Geschäfte zum Teil in Euro abwickeln. „Erstens werden (. . .) die Kassenhaltung und das Rechnungswesen komplizierter, so dass die Unternehmen mehr Personal für diese Aufgaben abstellen müssen. (. . .) Zweitens werden die Barmittel fragmentiert, was zu einer schlechten Verzinsung der Barmittel oder umgekehrt hohen Zinskosten auf Debet-Positionen führt. Drittens verlängert sich dadurch die Wertstellungsfrist zwischen der Belastung eines Kontos und der Gutschrift auf einem anderen. Viertens können den Unternehmen in dem Bestreben, statt sich auf Devisengeschäfte einzulassen, diesen aus dem Wege zu gehen, Opportunitätskosten entstehen.“73 Durch die Einführung des Euro können die genannten Kosten im Unternehmenssektor, insbesondere im Banksektor, eingespart werden, wobei im letzteren Fall die Vereinfachung der Kommunikation mit der Aufsichtsbehörde noch zusätzlich zu den Vorteilen zählt. Als zweite unmittelbare Folge der unwiderruflichen Wechselkursfixierung ist der Wegfall der Wechselkursunsicherheit (ausschließlich in Bezug auf den PLN-EUR-Wechselkurs) zu nennen. Dabei muss betont werden, dass die vollständige Währungsunion das einzige Wechselkursarrangement ist, bei dem das Risiko einer Ab- bzw. Aufwertung zwischen den Teilnehmerstaaten komplett wegfällt. Sogar die Wechselkursbindung im Rahmen eines Currency Board, das ebenfalls ein System ohne separates gesetzliches Zahlungsmittel darstellt, kann bzw. muss u. U. aufgegeben werden, wie das Beispiel der Argentinienkrise 2001 nahe legt (vgl. Abschnitt B.I.1.). Die Unsicherheit bezüglich des zukünftigen Wechselkurses führt dazu, dass der Złoty-Wert der Forderungen und Verbindlichkeiten, die in Euro benannt werden, in Zukunft vom erwarteten Wert deutlicher abweichen kann, als es 73

Emerson et al. (1991), S. 74.

II. Kosten-Nutzen-Bilanz von Polens Beitritt zur WWU

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bei einem unwiderruflich fixierten Kurs der Fall wäre. Dies beruht darauf, dass bei der Mehrheit aller internationalen Transaktionen eine gewisse Zeitspanne zwischen dem Zeitpunkt, zu dem eine Verbindlichkeit oder eine Forderung entsteht, und dem Zeitpunkt, zu dem die Zahlung erfolgt, verstreicht. Das Wechselkursrisiko74 beeinträchtigt die gesamtwirtschaftliche Aktivität und senkt somit das Wirtschaftswachstum hauptsächlich durch zwei Kanäle: die Investitionen und den Außenhandel. Die negative Wirkung auf Sachkapitalinvestitionen, insbesondere ausländische Direktinvestitionen, ist unumstritten: Das Wechselkursrisiko ist ein Bestandteil des gesamten makroökonomischen Risikos eines Landes und geht als solches ins heimische Zinsniveau mit ein. Höhere Zinsen schlagen sich in einer geringeren Investitionstätigkeit nieder, da nur diejenigen Vorhaben realisiert werden, bei denen die erwartete Rendite mindestens so hoch ist wie der Zins. Die Auswirkungen der Kursunsicherheit auf den Ausmaß der Portfolioinvestitionen können dagegen nicht eindeutig eingeschätzt werden: Einerseits gelten hierfür dieselben Risiko-Rendite-Überlegungen wie für Sachkapitalinvestitionen, andererseits resultiert ein nicht unbeachtlicher Teil der Finanzkapitalbewegungen (Spekulations- und Kursrisikoabsicherungsgeschäfte) gerade aus einer hohen Wechselkursvariabilität, so dass diese Bewegungen mit dem Fortfall des Wechselkurses ebenfalls wegfallen.75 Für den Außenhandel spielt das Wechselkursrisiko insofern eine Rolle, als dass dadurch die Exporteinnahmen und die Importkosten im Voraus nur schwer abzuschätzen sind, was Unternehmen von potenziell gewinnbringenden internationalen Handelsgeschäften abhalten kann; mit anderen Worten entstehen risikoscheuen Unternehmern bei Kursunsicherheit Opportunitätskosten. Empirische Untersuchungen kommen zwar relativ selten zu dem Ergebnis, dass die Kursvolatilität sich statistisch signifikant negativ auf das Außenhandelsvolumen auswirkt.76 Trotzdem geht aus den Analysen der 74 Die Begriffe Risiko und Unsicherheit werden in diesem Zusammenhang vereinfachend als Synonyme verwendet. Streng genommen spricht man vom Risiko, wenn der „wahre Zustand der Welt“ einem Entscheidungsträger nicht bekannt ist, dieser aber die Wahrscheinlichkeitsverteilung aller möglichen Zustände kennt. Unter Unsicherheit wird hingegen die Situation verstanden, in der die Wahrscheinlichkeitsverteilung der möglichen Zustände ebenfalls unbekannt ist. Wechselkursrisiko wird z. B. in Redhead (2001a) definitorisch abgegrenzt; die Methoden des Wechselkursrisikomanagements werden u. a. in Redhead (2001b, c) diskutiert. 75 Empirische Untersuchungen des Zusammenhanges zwischen der Kursvariabilität und der Investitionstätigkeit finden sich z. B. in Darby et al. (1999), Sung/Lapan (2000), Atella/Atzeni/Belvisi (2003), Byrne/Davis (2005) sowie Crowley/Lee (2003). 76 Vgl. z. B. Cushman (1983), Brada/Méndez (1988), Perée/Steinherr (1989), Amann/Rommich (1999) und Pattichis et al. (2004). Der Frage, warum quantitative und insbesondere zeitreihenanalytische Ansätze selten zu dem nahe liegenden Er-

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NBP hervor, dass die Wechselkursunsicherheit von den polnischen Unternehmern als eines der größten Handels- und generell Entwicklungshemmnisse, oder sogar das größte Hemmnis, wahrgenommen wird.77 Der vermeintliche Widerspruch zwischen diesen Aussagen und dem fehlenden statistischen Zusammenhang zwischen dem Kursrisiko und dem Umfang der Handelsgeschäfte wird in denselben Umfragen damit erklärt, dass Exporteure und Importeure bei ungünstiger Kursentwicklung ihre Gewinnspanne sinken lassen oder sogar Verluste in Kauf nehmen, statt die Preise ihrer Produkte zu erhöhen und dadurch möglicherweise einen starken Nachfragerückgang zu bewirken.78 Sowohl bei der Investitionstätigkeit als auch bei Handelsgeschäften ist es zwar möglich, das Risiko durch Terminkontrakte abzusichern. Absicherungstransaktionen werden allerdings hauptsächlich durch Großunternehmen getätigt; mittelständische Unternehmen lassen sich ungleich seltener auf den damit verbundenen Zeit- und Personalaufwand ein. Weiterhin sind solche Geschäfte nicht kostenlos, so dass auch bei perfekter Risikoabsicherung hierdurch Ressourcen aufgewendet werden, die anderweitig möglicherweise effizienter genutzt werden könnten. Somit kann geschlussfolgert werden, dass der Wegfall der Wechselkursunsicherheit die Sachkapitalinvestitionen, insbesondere ausländische Direktinvestitionen, anregen und wahrscheinlich auch das Außenhandelsvolumen steigern wird. Der Umfang der oben diskutierten direkten Vorteile des WWU-Beitritts hängt einerseits vom Volumen der Transaktionen ab, bei denen der Wechselkurs zwischen der Währung dieses Landes und dem Euro direkt oder indirekt eine Rolle spielt, andererseits vom Grad der Wechselkursunsicherheit vor dem Beitritt. Der Umfang der betreffenden Transaktionen ist umso größer, je weniger die Nationalwährung als internationales Zahlungsmittel verwendet wird, je intensiver das Land mit dem WWU-Gebiet Handel mit Waren und Dienstleistungen betreibt und je weniger effizient – in preislicher und technischer Hinsicht – die heimischen Dienstleistungen auf dem Gebiet der Devisentransaktionen sind.79 Polen stellt eine kleine Volkswirtschaft mit einer relativ unbedeutenden, erst seit kurzer Zeit stabilen Nationalwährung gebnis kommen, dass das Wechselkursrisiko den internationalen Waren- und Dienstleistungsaustausch dämpft, geht u. a. Klaassen (2004) nach. 77 Dies ist den vierteljährlichen Konjunkturberichten der NBP zu entnehmen. In der neuesten dieser Veröffentlichungen, bezogen auf das dritte Quartal 2006, wird berichtet, dass polnische Unternehmer die Wechselkursschwankungen unter den größten Handelsbarrieren an erster Stelle nannten. Dasselbe Ergebnis ist sieben vorherigen vierteljährlich durchgeführten Umfragen zu entnehmen; vgl. Nationalbank von Polen (2006), S. 80–81. 78 Vgl. z. B. Emerson et al. (1991), S. 81. 79 Vgl. Emerson et al. (1991), S. 73.

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dar; der Kontrast zwischen der internationalen Rolle des Złoty und derjenigen des Euro ist so groß wie der Unterschied zwischen der wirtschaftlichen Stärke Polens und derjenigen der WWU. Als Nachbar der Eurozone und seit dem 1. Mai 2004 EU-Mitglied wickelt das Land über die Hälfte des Waren- und Dienstleistungsaustausches mit den WWU-Teilnehmerländern ab: So entfielen 2004 57,8% der Gesamtexporte und 53,3% der Gesamtimporte auf die Eurozone.80 Allerdings steigt der Anteil der WWU am Außenhandel Polens wider Erwarten nicht, sondern verbleibt auf dem Niveau, auf dem er sich Anfang der 1990er Jahre einpendelte.81 Schließlich ist davon auszugehen, dass die Effizienz der Devisentransaktionen in einem Schwellenland wie Polen geringer ist als in Industrieländern mit ungleich besser entwickelten Banken- und Zahlungssystemen. Alle genannten Faktoren tragen dazu bei, dass dem Euro beim internationalen Zahlungsverkehr eine besonders große Bedeutung zuteil wird. Schätzungen zufolge sollen die eingesparten Transaktionskosten für Polen insgesamt rund 0,14% des BIP ausmachen82; für die damaligen WWU-Kandidaten schätzten die Experten der EG-Kommission im Jahre 1990 die Einsparungen auf rund 0,3 bis 0,4% des BIP der Gemeinschaft.83 Was den Grad der Wechselkursunsicherheit anbelangt, ist dieser beim floatenden nominalen Wechselkurs i. d. R. hoch und steigt im Allgemeinen mit zunehmender Variabilität des Kurses. Genau genommen kann die Kursunsicherheit mit der Kursvariabilität geradezu gleichgesetzt werden: Von Wechselkursunsicherheit spricht man zwar nur bei unerwarteten Änderungen des Kurses, jedoch geht aus zahlreichen empirischen Untersuchungen hervor, dass die meisten kurzfristigen (höchstens ein Jahr lang andauernden) Wechselkursschwankungen unerwartet sind.84 Im Falle Polens ist die Volatilität des Wechselkurses gegenwärtig relativ hoch: So schwankte der Preis des Euro zwischen dem 1. Januar 1999 (Start der WWU) und dem 31. Dezember 2005 zwischen 3,3433 PLN und 4,9346 PLN, mit einer Standardabweichung von 0,32 PLN und einem Variationskoeffizienten von 7,9%. Die Volatilität des Złoty-Kurses ist zwar nur gut halb so hoch wie diejenige des USD-Wechselkurses gegenüber dem Euro – der Variationskoeffizient lag für diesen Kurs im gleichen Zeitraum bei 13,6% –, sie gehört aber zu den höchsten in den mittel- und osteuropäischen neuen EU-Mitgliedslän80 Quelle: eigene Berechnungen; Datenquelle: Thomson Datastream, Daten vom Wiener Institut für Internationale Wirtschaftsvergleiche. 81 Neuere Jahres- oder saisonbereinigte Daten waren im Dezember 2006 noch nicht verfügbar, es kann also keine Aussage darüber getroffen werden, ob diese Anteile nach dem EU-Beitritt Polens gestiegen sind. 82 Vgl. Borowski (2003), S. 150–153. 83 Vgl. Emerson et al. (1991), S. 75. 84 Vgl. Emerson et al. (1991), S. 75–76.

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B. Beitritt zu einer Währungsunion: Kosten und Nutzen

dern.85 Somit ist auch der Grad der Kursunsicherheit in Bezug auf den Euro als relativ hoch einzuschätzen.86 Die Beseitigung dieser Unsicherheit sollte Schätzungen zufolge zu einem Rückgang des nationalen Zinses um 150 bis 200 Basispunkte führen87; eine solche Reduzierung der Kapitalbeschaffungskosten kann Investitionen stark ankurbeln. Aus all den oben genannten Gründen kann man davon ausgehen, dass die eingesparten wechselkursbedingten Transaktions- und Absicherungskosten nicht unbeachtlich sein werden. Der Umfang der direkten, statischen Vorteile der Euroeinführung ist jedoch davon abhängig, inwiefern die durch den Fortfall des Wechselkurses eingesparten Ressourcen eine alternative, effizientere Verwendung finden. Gegenwärtig stellen die genannten Kosten eine Einnahmequelle für den Finanzsektor dar; fällt diese weg, so müssen die Einnahmen und der Gewinn anderweitig generiert werden. Die bisher betrachteten positiven Effekte werden als direkte oder statische Vorteile bezeichnet, da sie sich unmittelbar aus dem Übergang zur dritten Stufe der WWU ergeben und kurzfristig beobachtbar sein sollen. Im Folgenden werden dynamische Vorteile des WWU-Beitritts diskutiert. Hierbei handelt es sich um Nutzeneffekte, die sich erst in der längeren Frist beobachten lassen, nachdem sich die Anpassung an die neuen Bedingungen vollzogen hat. Als Erstes ist in diesem Zusammenhang der Rückgang des länderspezifischen makroökonomischen Risikos zu nennen, der daraus resultiert, dass Polen mit dem Übergang zur dritten WWU-Phase aus währungspolitischer Sicht Teil eines ungleich stärkeren und stabileren Wirtschaftsgebietes werden wird. Ein wichtiger Bestandteil des länderspezifischen Risikos ist das Risiko einer Währungskrise, das u. a. vom Saldo der Leistungsbilanz abhängt. Wie praktisch jedes Schwellenland ist Polen relativ 85 Der Variationskoeffizient des nominalen Wechselkurses gegenüber dem Euro betrug im gleichen Zeitraum 0,002% für die Estnische Krone; 8,3% für den Lettischen Lats; 8,1% für den Litauischen Litas; 29,28% für den Rumänischen Leu; 4,6% für die Slowakische Krone; 7,2% für den Slowenischen Tolar; 7,6% für die Tschechische Krone und 3,0% für den Ungarischen Forint (Bulgarien hat seit 1997 ein Currency Board, wobei der Neue Bulgarische Lew an die Deutsche Mark eins zu eins gekoppelt ist). Quelle: eigene Berechnungen; Datenquellen: Nationalbank von Polen, EZB, Eesti Pank, Bank von Lettland, Bank von Litauen, Banca Nat, ionala˘ a României, Nationalbank der Slowakei, Bank von Slowenien, Tschechische Nationalbank, Magyar Nemzeti Bank. Bei allen Wechselkursen handelt es sich um täglich ermittelte Referenzkurse der jeweiligen Zentralbanken. 86 Angesichts der relativ hohen Variabilität der Wechselkurse ist als besonders problematisch anzusehen, dass polnische Haushalte langfristige große Kredite, v. a. zu Wohnzwecken, bevorzugt in Fremdwährungen (insbesondere in Schweizer Franken) aufnehmen, ohne das Wechselkursrisiko abzusichern. Um dieser Tendenz entgegenzuwirken, legte die Bankaufsichtsbehörde im Frühjahr 2006 strengere Richtlinien für die Vergabe von neuen Fremdwährungskrediten fest. 87 Vgl. Borowski (2003), S. 153–158.

II. Kosten-Nutzen-Bilanz von Polens Beitritt zur WWU

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(d.h. bezogen auf das Arbeitskräftepotenzial) schwach mit Kapital ausgestattet, so dass es in dieser Hinsicht einen Nachholbedarf gibt. Eine rege Investitionstätigkeit wird allerdings durch das geringe heimische Ersparnisniveau erschwert; folglich ist das Land auf ausländische Investitionen angewiesen, wenn es darum geht, die Kapital- und die Outputlücke längerfristig zu schließen. Verstärkter Kapitalzufluss bedeutet aber eine Verschlechterung der Leistungsbilanz, die, wenn sie große Ausmaße erreicht, den Kapitalzufluss aufhalten oder sogar umkehren kann; ein solcher Sudden Stop löst u. U. eine Währungskrise aus. Führt Polen den Euro ein, so wird dieses Risiko eliminiert, da das von ausländischen Investoren als akzeptabel – die währungspolitische Stabilität des Landes nicht gefährdend – beurteilte Niveau des Leistungsbilanzdefizits nun deutlich höher ist. All dies führt dazu, dass die Entwicklung der heimischen Investitionen von den heimischen Ersparnissen abgekoppelt wird und diese somit deutlich an Dynamik gewinnen können.88 Die Verringerung des makroökonomischen Risikos ist nur einer der Kanäle, über die die Investitionstätigkeit nach der Einführung des Euro angeregt werden wird. Einen zweiten Kanal stellt der Rückgang des nationalen Zinsniveaus dar, der, wie bereits oben diskutiert, aus dem Fortfall des Wechselkursrisikos in Bezug auf den Euro resultiert und mit einer Senkung der Grenzkosten des Kapitals gleichbedeutend ist. Ein dritter Mechanismus besteht im Anstieg der Grenzproduktivität des Kapitals: Die oben betrachteten Einsparungen bei den Transaktionskosten setzen Ressourcen frei, mit deren Hilfe bei einer gegebenen Kapitalausstattung ein höherer Output erreicht werden kann. Eine dauerhafte Abnahme der Grenzkosten und eine Zunahme der Grenzproduktivität des Kapitals führen längerfristig unzweideutig zu einem höheren gleichgewichtigen Kapitalstock und somit auch zum Anstieg des potenziellen Einkommensniveaus. Durch die Einführung des Euro und den damit verbundenen Transfer geldpolitischer Befugnisse an die EZB soll weiterhin die Glaubwürdigkeit der Geldpolitik gesteigert werden, was die Inflationserwartungen und somit langfristig auch die tatsächliche Inflation drücken soll. Wie im vorangegangenen Abschnitt angesprochen, genießt die NBP bereits eine relativ hohe Glaubwürdigkeit als eine Zentralbank, die dem Ziel der Preisstabilität verpflichtet ist, jedoch reicht sie in dieser Hinsicht kaum an die EZB heran. Die theoretische89 und empirische90 Literatur hebt hervor, dass die Währungsintegration mit einem preisniveaustabilen Gebiet für ein Land mit ho88

Vgl. Nationalbank von Polen (2004), S. 52. Vgl. z. B. Ghosh/Wolf (1994), S. 23, Tavlas (1994), S. 222–225, Buiter/Grafe (2002), S. 67, sowie die ausführliche Diskussion in De Grauwe (2003), S. 46–54. 90 Vgl. z. B. Horvath/Kandil/Sharma (1998) oder Bayoumi (1992). 89

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B. Beitritt zu einer Währungsunion: Kosten und Nutzen

her Inflation in der Vergangenheit lohnend ist, da die makroökonomischen Kosten der Desinflation durch den Gewinn an Glaubwürdigkeit geringer ausfallen. Niedrige durchschnittliche Inflationsraten, die i. d. R. von geringer Inflationsvolatilität begleitet sind, gehen längerfristig mit höherem potenziellem Output einher.91 Der langfristige Anstieg des potenziellen Einkommens sollte sich weiterhin aus der höheren Intensität der Handelsbeziehungen mit den WWU-Ländern ergeben, die wiederum unmittelbar aus dem Fortfall der oben diskutierten wechselkursbedingten Transaktionskosten und des Wechselkursrisikos in Bezug auf den Euro resultieren soll. Zahlreiche empirische Untersuchungen, insbesondere diejenigen von Andrew K. Rose92, zeigten auf, dass der positive Effekt der gemeinsamen Währung auf den Warenund Dienstleistungsaustausch innerhalb des einheitlichen Währungsgebietes Ausmaße erreicht, die weit über das theoretisch erwartete hinausgehen. So kommen beispielsweise Rose/Engel (2002) zu dem (statistisch hoch signifikanten) Ergebnis, dass die Handelsströme zwischen zwei Ländern, die dieselbe Währung als gesetzliches Zahlungsmittel verwenden, etwa 6,5-mal so hoch sind wie die zwischen zwei Ländern mit identischen Charakteristika, die aber unterschiedliche Währungen haben. Es sei allerdings eingeräumt, dass die Ergebnisse der Untersuchungen von Andrew Rose und seinen Koautoren nach dem neuesten Stand des Wissens als übermäßig optimistisch gelten93; die meisten anderen Forscher konnten einen dermaßen hohen Einfluss der gemeinsamen Währung auf den bilateralen Handel nicht feststellen. Trotzdem ist der Effekt bei geradezu allen Analysen statistisch signifikant positiv, wenn auch moderat. Dabei geschieht der Anstieg des Handelsvolumens mit den Mitgliedern der Währungsunion nicht auf Kosten der Handelsbeziehungen mit den Partnern außerhalb der Union94, so dass der 91 Eine ausführliche Diskussion des Nutzens stabiler Preise findet sich in Emerson et al. (1991), S. 97–111. 92 Vgl. u. a. Rose (2000a, b, c; 2001, 2002) sowie Frankel/Rose (2002), Glick/ Rose (2002), Rose/Engel (2002) oder Rose/Van Wincoop (2001). Die Ergebnisse der neuesten empirischen Forschung auf diesem Gebiet werden in den Metastudien von Rose (2004) sowie von Rose/Stanley (2005) zusammenfassend dargestellt. 93 Eine neue Studie von Baldwin (2006) beschäftigt sich umfassend mit den Auswirkungen des Euro auf den Außenhandel der WWU-Mitglieder und der drei alten EU-Länder, die an der dritten Stufe nicht teilnehmen: Dänemark, Großbritannien und Schweden. Baldwins Schätzungen zufolge nahmen die Exporte der WWU-Mitgliedstaaten in die übrigen WWU-Länder nach der Einführung des Euro um durchschnittlich 9% zu. Die Ausfuhren der drei Außenseiter in die Eurozone stiegen aber fast genauso stark, nämlich um 7%; beide Effekte konnten bereits im ersten Jahr der WWU fast in ihrer vollen Höhe festgestellt werden. Daraus zieht Baldwin den Schluss, dass der Übergang dieser drei Länder zur dritten WWU-Stufe lediglich mit einem leichten Anstieg der Exporte einhergehen würde; die Importe aus der Eurozone würden jedoch kräftig steigen.

III. Kritische Betrachtung des Bilanzansatzes

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Beitritt zu einer Währungsunion das Handelsvolumen relativ zum Einkommensniveau steigert, was wiederum längerfristig zu einem höherem potenziellen Output führt.95 Schließlich sollen der Fortfall der Wechselkursunsicherheit in Bezug auf den Euro sowie der Transfer geldpolitischer Befugnisse an die EZB in der langen Frist eine tiefere Integration der Finanzmärkte Polens mit denen in der WWU bewerkstelligen. Insbesondere werden die heimischen Unternehmen einen besseren Zugang zu Kapitalmärkten der Eurozone erhalten, und dies nicht nur als Kapitalanbieter, sondern v. a. als Kapitalnachfrager. Dieser letzte Effekt wird sich nicht zuletzt aus der höheren Kreditbonität der polnischen Unternehmen ergeben, die wiederum aus dem durch den Beitritt zur WWU verbesserten Kreditrating des Landes resultieren wird. Der Zugang zu ungleich besser entwickelten und liquideren Finanzmärkten bedeutet zum einen geringere Kosten der Kapitalbeschaffung, zum anderen die Möglichkeit, Finanzdienstleistungen in Anspruch zu nehmen, die im Heimatland nicht angeboten werden. Finanzinstituten bietet die Marktintegration eine Chance, Skalenerträge zu nutzen. Weiterhin trägt die Integration zur höheren Risikodiversifizierung bei. All dies sollte die Ressourcenallokation verbessern und somit längerfristig zu einem höheren potenziellen Output führen.96 Bevor der Kosten-Nutzen-Ansatz zur Beurteilung der Auswirkungen des WWU-Beitritts im folgenden Unterkapitel kritisch betrachtet wird, soll noch Folgendes hervorgehoben werden: Bei allen oben diskutierten längerfristig einsetzenden Effekten spielen sehr viele Faktoren eine Rolle; v. a. den Erwartungen von Wirtschaftsakteuren wird eine große Bedeutung zuteil. Dies wird in besonderem Maße bei der Betrachtung der Investitionen sichtbar, für deren Entwicklung die Erwartungen von Unternehmern eine Schlüsselrolle spielen. Deshalb lassen sich die dynamischen Vorteile der Euroeinführung, wie schon oben angedeutet, im Vorhinein nur schwierig quantifizieren; insgesamt ist in jedem Fall von einem Anstieg des potenziellen Outputniveaus auszugehen. III. Kritische Betrachtung des Bilanzansatzes In diesem Unterkapitel soll gezeigt werden, warum es wichtig ist, die Kosten des WWU-Beitritts auch dann zu untersuchen, wenn der potenzielle Nutzen wie im Falle Polens als sehr hoch eingeschätzt wird. Der Grund hierfür ist die Tatsache, dass die Kosten und der Nutzen nicht direkt ver94 95 96

Dies wurde u. a. von Rose (2000c) empirisch nachgewiesen. Vgl. z. B. Frankel/Rose (2002). Vgl. Nationalbank von Polen (2004), S. 53–54.

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B. Beitritt zu einer Währungsunion: Kosten und Nutzen

gleichbar sind, so dass die Erstellung einer Beitrittsbilanz kaum möglich ist. Diese These wird im Folgenden mit vier Argumenten untermauert. Zunächst sollen aber die im vorangegangenen Abschnitt dargestellten negativen und positiven Auswirkungen der Euroeinführung noch einmal kurz zusammenfasst werden. Wie in Abschnitt B.II.1. ausführlich diskutiert, sind auf der Kostenseite der Beitrittsbilanz der Verlust der unabhängigen Geldpolitik sowie der Fortfall des nominalen Wechselkurses des Euro gegenüber dem PLN zu nennen. Dass die EZB bei der Verfolgung des Ziels der Preisstabilität mindestens so erfolgreich wie die NBP sein wird, gilt als unumstritten, so dass diesbezüglich keinerlei Kosten entstehen werden. Ähnliches betrifft die Einnahmen aus der Seigniorage: Aller Wahrscheinlichkeit nach werden sich für Polen aus der Teilnahme an der WWU keine nennenswerte Seigniorage-Verluste ergeben; es ist sogar nicht auszuschließen, dass das betrachtete Land in dieser Hinsicht zu den Gewinnern zählen wird. Die zweite Aufgabe der nationalen Geldpolitik besteht in der Dämpfung der konjunkturellen Schwankungen im Inland. Falls der Konjunkturzyklus Polens von dem der gesamten Eurozone abweichen würde, wird die EZB diese Aufgabe nicht übernehmen können. Der Grund hierfür ist die Tatsache, dass Polen relativ zur WWU eine sehr kleine Volkswirtschaft darstellt, so dass asynchrone Entwicklungen in diesem Land die Wirtschaftslage des gesamten WWU-Gebietes und folglich auch die geldpolitischen Entscheidungen der EZB kaum beeinflussen dürften. Da die NBP auch bei der Wahrnehmung dieser zweiten Aufgabe relativ erfolgreich ist, kann der Verlust der nationalen Geldpolitik bei asymmetrischen konjunkturellen Entwicklungen Kosten mit sich bringen. Ähnliche Folgen sind mit dem Verlust des flexiblen nominalen Wechselkurses verbunden: Dadurch, dass der reale PLN-EUR-Wechselkurs nur noch durch das Preisniveau relativ zur Eurozone und nicht mehr durch den nominalen Wechselkurs bestimmt werden wird (vgl. Gleichungen 1 und 2), wird er weniger flexibel und somit in seiner Rolle als Absorptionsinstrument im Falle des Auftretens asymmetrischer Schocks beeinträchtigt sein. Dies könnte zur gesteigerten Volatilität makroökonomischer Aggregate führen, die sich in verringerter Wohlfahrt niederschlagen würde. Auf der Nutzenseite der Beitrittsbilanz wird zwischen statischen und dynamischen Nutzeneffekten unterschieden. Die statischen Vorteile stellen direkte Effizienzgewinne dar, deren Wirkung darin besteht, dass eine Volkswirtschaft bei der gegebenen Faktorausstattung ein höheres potenzielles Outputniveau erreichen kann – vorausgesetzt, dass die durch den Fortfall des Wechselkurses eingesparten Ressourcen eine alternative, effizientere Verwendung finden. Unter dynamischen Vorteilen werden dagegen Effekte ver-

III. Kritische Betrachtung des Bilanzansatzes

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standen, die erst in der langen Frist einsetzen. Hierbei handelt es sich einerseits ebenfalls um Effizienzgewinne (diese ergeben sich beispielsweise aus der tieferen Finanzmarktintegration), andererseits um langfristige Auswirkungen der statischen Vorteile: eine höhere Kapitalausstattung der betrachteten Volkswirtschaft und einen intensiveren Waren- und Dienstleistungsaustausch mit den Ländern der Währungsunion. Sowohl die statischen als auch die dynamischen Vorteile des WWU-Beitritts bestehen somit darin, dass das beitretende Land längerfristig einen höheren potenziellen Output erzielen kann, als ohne den Beitritt zu erwarten wäre. Dies ist unmittelbar aus der Diskussion in Abschnitt B.II.2. ersichtlich: Dort wurde wiederholt vom Anstieg des potenziellen Einkommens infolge des WWU-Beitritts gesprochen. Aus den obigen Ausführungen geht hervor, dass es sich bei den potenziellen Kosten um eine geringere Stabilität makoökonomischer Aggregate und bei den Vorteilen um eine gesteigerte mikroökonomische Effizienz, die auf der makroökonomischen Ebene das Erreichen eines höheren potenziellen Einkommens erlaubt, handelt. Bei der Beurteilung der erwarteten positiven und negativen Auswirkungen des Beitritts eines bestimmten Landes zu einer Währungsunion stehen somit die Entscheidungsträger vor der Wahl, die in Abbildung 2 schematisch dargestellt ist. Vereinfachend lässt sich sagen, dass hierbei zwei Optionen zur Wahl stehen: Entweder bleibt das Land beim gegebenen Konjunkturverlauf, wenn es an der Währungsunion nicht teilnimmt (Option 1 in der Abbildung), oder es lässt sich auf ein schnelleres durchschnittliches Wirtschaftswachstum, d.h. einen steileren Wachstumstrend, mit stärkeren Abweichungen von diesem Trend ein, wenn es sich für den Beitritt entscheidet (Option 2 in der Abbildung). Mit anderen Worten soll zwischen geringeren durchschnittlichen Wachstumsraten, die aber wenig streuen, und einem höheren Durchschnitt mit einer ebenfalls höheren Streuung entschieden werden.

Option 2

Option 1 Output

Output

Zeit

Abbildung 2: Wahl zwischen Nichtteilnahme und Teilnahme an einer Währungsunion

Zeit

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B. Beitritt zu einer Währungsunion: Kosten und Nutzen

In einer solchen Situation ist es nicht möglich einzuschätzen, welche der beiden Optionen eine höhere Wohlfahrt bedeutet. Um dies beurteilen zu können, müssten die Entscheidungsträger einerseits den Unterschied zwischen den beiden zukünftigen Konjunkturverläufen – ohne und mit Beitritt – relativ genau quantifizieren können, andererseits müssten sie wissen, welche Bedeutung die Wirtschaftsakteure im Lande dem durchschnittlichen Outputniveau und der Unsicherheit in Bezug auf dessen zukünftiges Niveau beimessen. Hierbei spielt die Risikoaversion der Wirtschaftsakteure bzw. der Entscheidungsträger eine Schlüsselrolle.97 Kurz lässt sich somit sagen, dass eine bewusste Entscheidungsfindung nur dann möglich wäre, wenn die Wohlfahrtsfunktion der Gesamtheit aller Wirtschaftsakteure bekannt wäre. Dies ist bei dem gegebenen Grad der Unsicherheit schlicht unmöglich, da sowohl die Parameter einer solchen Wohlfahrtsfunktion (die Präferenzen bzw. Risikoaversion der Wirtschaftsakteure) als auch die zukünftigen Werte der hierfür relevanten Variablen (zukünftiger Konjunkturverlauf nach Wahl einer jeden Option) unbekannt sind. Dies ist die wichtigste Begründung der These dieses Unterkapitels, dass die Kosten und die Nutzen nicht direkt vergleichbar sind. Ein zweites Argument zur Untermauerung dieser These wird von Mélitz (1995) wie folgt auf den Punkt gebracht: „. . . the benefits of the lower transaction costs (. . .) represent a permanent flow, whereas the costs of the lack of exchange rate adjustment that are commonly cited in the literature follow a specific shock. The two simply cannot be compared.“98

Mit anderen Worten fallen die Vorteile des Beitritts zu einer Währungsunion permanent an, wohingegen die Kosten transitorischer Natur sind.99 Die Erstellung einer Beitrittsbilanz könnte somit mit einer Aufgabe gleichgesetzt werden, die darin besteht, Fluss- oder Stromgrößen (die Nutzenseite) mit Bestandsgrößen (die Kostenseite) zu vergleichen. Ein solcher direkter Vergleich wäre aber ökonomisch nicht sinnvoll. Eng damit verbunden ist die Tatsache, dass die Vorteile als relativ sicher gelten, wobei die Kosten per definitionem mit hoher Unsicherheit behaftet sind. Negative Auswirkungen der Teilnahme an einer Währungsunion sind dann zu spüren, wenn asymmetrische Schocks eintreten; diese sind definiert als unerwartete und nicht prognostizierbare Ereignisse, die betreffende Volkswirtschaften auf unterschiedliche Weise treffen (der Begriff des asymmetrischen Schocks wird in Abschnitten C.II.2.a) und D.II.1. definitorisch abgegrenzt werden). Die Quantifizierung der Kosten kann somit nur da97 98 99

Vgl. Mélitz (2003), S. 171. Mélitz (1995), S. 496. In diesem Sinne auch Gla˘van (2004), S. 37–38.

III. Kritische Betrachtung des Bilanzansatzes

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durch erfolgen, dass die Wahrscheinlichkeit des Eintretens solcher Schocks in der Zukunft aufgrund vergangener Entwicklungen und zusätzlicher zukunftsbezogener Informationen eingeschätzt wird. Schließlich soll noch ein viertes Argument zur Begründung der These, dass Kosten und Nutzen nicht direkt vergleichbar sind, angeführt werden. Die Erstellung der Kosten-Nutzen-Bilanz des Beitritts zu einer Währungsunion ist eine Aufgabe, die wie folgt zusammengefasst werden kann: Es müssen die Vorteile der makroökonomischen Flexibilität (die erhalten bleibt, wenn das gegebene Land sich gegen die Teilnahme entscheidet) gegen die Vorteile der mikroökonomischen Effizienz (die durch den Beitritt steigt, was sich auf makroökonomischer Ebene im schnelleren Trendwachstum niederschlägt), abgewogen werden.100 Hierzu merkt Pisani-Ferry (1999) an, dass dies den Einsatz unterschiedlicher Analyseinstrumente auf der Kosten- und auf der Nutzenseite erfordert: „. . . as costs arise from the combination of nominal rigidities and structural or behavioural asymmetries, investigating the costs side requires implementing only the apparatus of macroeconomic analysis; investigating the benefits side requires linking two separate fields of economic research, namely micro and monetary theory.“101

Aus all den oben genannten Gründen kann davon ausgegangen werden, dass der Bilanzansatz zur Beurteilung der Kosten und des Nutzens der Teilnahme an einer Währungsunion im Allgemeinen und der Teilnahme Polens an der WWU im Besonderen nur bedingt geeignet ist. Da die positiven und die negativen Auswirkungen des Beitritts zu einer Währungsunion völlig unterschiedlicher Natur sind, sollen sie auch unabhängig voneinander untersucht werden. Somit lautet eine erste These der vorliegenden Arbeit: These 1: Es ist notwendig, die Kosten des Beitritts zu einer Währungsunion auch dann zu untersuchen, wenn der erwartete Nutzen als sehr hoch einzuschätzen ist. Ist die Wahrscheinlichkeit asymmetrischer Schocks, die mit einer unabhängigen Geldpolitik und dem flexiblen nominalen Wechselkurs besser als in einer Währungsunion bewältigt werden können, ebenfalls hoch, sind also die potenziellen Kosten hoch, so ist nicht auszuschließen, dass die Wirtschaftsakteure die gestiegene Volatilität makroökonomischer Aggregate auch bei höherem durchschnittlichen Wirtschaftswachstum als wohlfahrtsmindernd empfinden würden. In diesem Fall stellt die Nichtteilnahme an der Währungsunion trotz der hohen erwarteten Vorteile des Beitritts die bessere Alternative dar. 100 101

Vgl. Mélitz (1995), S. 497. Pisani-Ferry (1999), S. 218.

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B. Beitritt zu einer Währungsunion: Kosten und Nutzen

Die folgenden Kapitel dieser Arbeit beschäftigen sich mit der Frage, wie hoch die Beitrittskosten im Falle Polens einzuschätzen sind. Dabei beschränkt sich die Fragestellung auf die Folgen der unwiderruflichen Wechselkursfixierung im Rahmen einer Währungsunion für eine Volkswirtschaft, in der vor dem Beitritt das Regime des flexiblen Wechselkurses herrschte. Die Folgen des Verlusts der unabhängigen Geldpolitik sowie alle weiteren negativen Auswirkungen bleiben dabei unberücksichtigt.

C. Kosten der Wechselkursfixierung Im vorliegenden Kapitel wird gezeigt, wie die Frage der Kosten, die sich für ein Land aus dem Verlust des flexiblen nominalen Wechselkurses ergeben können, in der theoretischen und empirischen Literatur angegangen wird. Da die meisten Arbeiten, die sich mit der Einschätzung der betrachteten Kosten auseinandersetzen, auf der Theorie des optimalen Währungsraumes (optimum bzw. optimal currency area theory, OCA-Theorie) basieren, wird diese zunächst in Unterkapitel C.I. dargestellt. Unterkapitel C.II. bietet einen Überblick über die verschiedenen aus der OCA-Theorie abgeleiteten Methoden zur Quantifizierung der genannten Kosten. Die vorherrschenden Ansätze werden in Unterkapitel C.III. einer Kritik unterzogen. Den Kern dieser Kritik stellt die Tatsache dar, dass bei der überwiegenden Mehrheit der empirischen Arbeiten stillschweigend von der Prämisse ausgegangen wird, dass der Verlust des nominalen Wechselkurses stets nur auf der Kostenseite verbucht werden muss; in der realen Welt bringt dieser Verlust jedoch nicht notwendigerweise Kosten mit sich (Abschnitt C.III.1.). Schließlich wird in Abschnitt C.III.2. ein Schema zur Untersuchung der Folgen der (unwiderruflichen) Wechselkursfixierung für eine Volkswirtschaft, das den genannten Einwand berücksichtigt, vorgeschlagen. I. Theorie des optimalen Währungsraumes (OCA-Theorie) Der Begriff eines optimalen Währungsraumes wurde zum ersten Mal von Robert A. Mundell im Jahre 1961 verwendet. Mit seinem bahnbrechenden Artikel A Theory of Optimum Currency Areas102 legte Mundell den Baustein für die Theorie des optimalen Währungsraumes, auf die – trotz ihrer vielen Mängel und Widersprüche, auf die in Abschnitt C.III.1. eingegangen werden wird – in zahlreichen Arbeiten auf dem Gebiet der monetären Außenwirtschaftstheorie, insbesondere in Bezug auf die Währungsintegration, immer wieder verwiesen wird. Die Theorie wurde durch die Beiträge von McKinnon (1963), Kenen (1969), Ingram (1969), Mundell (1973a, b), Ishiyama (1975), Tower/Willett (1976), Tavlas (1993, 1994), Frankel/Rose (1996) und anderen Autoren weiter entwickelt.103 Sie „erlaubt es, eine Art empirische Checkliste von Kriterien aufzustellen, ob es für ein Land lohnt, 102

Mundell (1961a).

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C. Kosten der Wechselkursfixierung

einer Währungsunion beizutreten oder nicht“104. Diese Kriterien werden in Abschnitt C.I.2. näher betrachtet werden; zunächst soll das Konzept der OCA-Theorie dargestellt werden. 1. Das Konzept der OCA-Theorie Bevor über einen optimalen Währungsraum gesprochen werden kann, muss zunächst der Begriff eines Währungsraumes abgegrenzt werden. Als (einheitlicher) Währungsraum oder (einheitliches) Währungsgebiet wird ein geographisches Gebiet verstanden, innerhalb dessen die Wechselkurse fixiert sind, oder als ein solches, das über eine einzelne (gemeinsame) Währung verfügt.105 Ein Währungsraum ist als optimal anzusehen, wenn alle ihn bildenden Länder oder Regionen von der Wechselkursfixierung oder der gemeinsamen Währung insgesamt – „nach Abzug der Kosten“ – profitieren. Anders gesagt ist ein Währungsgebiet optimal, wenn jedes Teilnehmerland oder jede Region durch die Einführung einer eigenständigen Währung bzw. durch die Freigabe des Wechselkurses Wohlfahrtseinbußen in Kauf nehmen müsste. Gegenstand der Theorie des optimalen Währungsraumes sind somit die Bedingungen, die erfüllt werden müssen, damit die so verstandene Optimalität gewährleistet wird.106 Die OCA-Theorie lässt sich wie folgt zusammenfassen: Ein Land, das auf eine eigene, frei floatende Währung verzichtet, um sich einer Währungsunion oder einem System fester Wechselkurse anzuschließen, muss mit ökonomischen Kosten einer solchen Entscheidung rechnen. Wie in Abschnitt B.II.1. argumentiert, bestehen diese Kosten hauptsächlich in einer möglicherweise schmerzhafteren Anpassung an unerwartete Ereignisse wie Nachfrageverschiebungen zwischen den am System teilnehmenden Volkswirtschaften; solche Ereignisse werden als asymmetrische oder idiosynkratische Schocks bezeichnet (der Begriff asymmetrischer Schocks wird in Abschnitt C.II.2.a) näher betrachtet werden). Diese zentrale Idee der OCATheorie wird von De Grauwe/Vanhaverbeke (1993) wie folgt zusammengefasst: „In a nutshell this theory says that when regions or countries are subjected to different disturbances (asymmetric shocks) the adjustment process will require either 103 Die Arbeiten von Mongelli (2005) sowie von Horvath (2003) stellen die neuesten State-of-the-Art-Studien dar. Für eine historische Betrachtung der Entwicklung der OCA-Theorie s. Kenen (2003). 104 Paqué (1997), S. 136. 105 Vgl. Horvath (2003), S. 7. 106 Am Ende dieses Abschnitts wird gezeigt werden, dass man in diesem Zusammenhang streng genommen nicht von Optimalität, sondern höchstens von Tragfähigkeit bzw. Wünschbarkeit eines Währungsraumes sprechen kann.

I. Theorie des optimalen Währungsraumes (OCA-Theorie)

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real exchange rates to adjust, or factors of productions to move, or a combination of these two.“107

Die möglicherweise schwierigere Anpassung an Schocks resultiert unmittelbar aus der Tatsache, dass der nominale Wechselkurs in einer Währungsunion oder in einem System (unwiderruflich) fester Wechselkurse nicht mehr vorhanden ist. Welche Folgen dies hat, wurde bereits in Abschnitt B.II.1. kurz diskutiert: In einem System fixer Kurse ist der nominale Wechselkurs konstant und in einer vollständigen Währungsunion gleich 1. Dies führt dazu, dass der reale Wechselkurs zwischen zwei Ländern des Systems nur noch durch relative Preise in diesen Ländern bestimmt wird. Die OCATheorie hebt hervor, dass Preise nur träge und auf jeden Fall deutlich langsamer als der nominale Wechselkurs auf reale Störungen wie Nachfrageänderungen reagieren; daran lässt sich der keynesianische Hintergrund dieser Theorie erkennen. Ohne die Annahme der nominalen Rigidität verlieren viele der Überlegungen in der vorliegenden Arbeit – und allgemein Überlegungen über Währungsintegration – an Relevanz, was von Bayoumi (1994) wie folgt auf den Punkt gebracht wird: „While not uncontroversial, the existence of nominal rigidities is central to most considerations on currency unions. With fully flexible prices, the costs of joining a currency union become minor, making the analysis of the issue of optimum currency areas largely pointless.“108

Die Fixierung des nominalen Wechselkurses führt bei Rigidität der Löhne und Preise dazu, dass der reale Wechselkurs weniger flexibel wird, und dies umso mehr, je stärker die nominalen Rigiditäten sind. Daraus resultiert eine Beeinträchtigung des Realwechselkurses in seiner Funktion als ein Instrument zur Abfederung asymmetrischer Schocks; es müssen andere Instrumente eingesetzt werden. Mundell (1961a) betrachtet einen bestimmten asymmetrischen Schocktyp: eine autonome Nachfrageverschiebung von den Produkten einer Region B zugunsten der Produkte einer Region A.109 Ein solcher Schock führt ceteris paribus zu einem Leistungsbilanzüberschuss und Inflationsdruck in Region A sowie zu einem Leistungsbilanzdefizit und Deflationsdruck in Region B. Die einfachste Methode der Absorption des genannten Schocks besteht in der Anpassung des relativen Preisniveaus: Die Preise sollten in Region A steigen und in Region B sinken. Mundell geht aber davon aus, dass Nominallöhne und Preise rigide nach unten sind, also kurzfristig nicht 107

De Grauwe/Vanhaverbeke (1993), S. 111. Bayoumi (1994), S. 539. In diesem Sinne auch Buiter (2000b) sowie Buiter/ Grafe (2002), S. 55 und S. 68. 109 Die folgende Analyse basiert auf Mundell (1961a) und De Grauwe (2003), S. 5–9. 108

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C. Kosten der Wechselkursfixierung

sinken können, und dass die Zentralbanken in den beiden Regionen dem Ziel der Preisstabilität (definiert als Stabilität der Preise der heimischen Güter und Dienstleistungen) verpflichtet sind. Wenn die Zentralbank von A antiinflationäre Maßnahmen ergreift und das Preisniveau in B nicht sinken kann, ruft der Schock einen Rückgang der Produktion und einen Anstieg der Arbeitslosigkeit in B hervor. Wenn also die Absorption des Schocks über die Veränderung der relativen Preise beider Länder nicht erfolgen kann, muss sie über eine Mengenanpassung erfolgen: Die reale Produktion in B sinkt und die Arbeitslosigkeit steigt; gleichzeitig leidet A unter einem Arbeitskräftemangel. Falls die beiden Regionen über eigene Währungen verfügen, besteht noch eine weitere Möglichkeit, die Folgen des asymmetrischen Schocks mittels Preisanpassung abzufedern: eine Abwertung der Währung von B gegenüber der Währung von A. Dies führt dazu, dass die Güter von Region B international konkurrenzfähiger (preisgünstiger) werden als die von Region A, was wiederum die Nachfrage nach den Ersteren relativ zu den Letzteren steigen lässt. Somit werden die Leistungsbilanzen der beiden Regionen wieder ausgeglichen bzw. die Ungleichgewichte weniger ausgeprägt; gleichzeitig werden das Inflationsproblem in A und das Arbeitslosigkeitsproblem in B gelindert. Mit anderen Worten wird die notwendige Anpassung herbeigeführt, ohne dass die in den jeweiligen Währungen ausgedrückten Nominallöhne und Preise sich ändern. Die Befürworter von flexiblen Wechselkursen in den 1950er und den 1960er Jahren110 vertraten die Meinung, die auch Mundell teilte, dass diese Art der Anpassung weniger schmerzhaft für die Wirtschaftsakteure ist als die Anpassung über die Veränderung der heimischen Löhne und Preise. Ihr Argument beruhte auf der sog. Geldillusion (money illusion), in diesem Fall auf der Wechselkursillusion (exchange rate illusion), die wie folgt erläutert werden kann: „The thesis of those who favor flexible exchange rates is that the community in question is not willing to accept variations in real income through adjustments in its money wage rate or price level, but that it is willing to accept virtually the same changes in its real income through variations in the rate of exchange. In other words it is assumed that unions bargain for a money rather than a real wage . . .“111

Hierbei soll betont werden, dass die Anpassung des realen Wechselkurses mittels nominaler Ab- oder Aufwertung auch bei fehlender Geld- bzw. 110

Z. B. Milton Friedman, Friedrich August Lutz und James E. Meade, auf die sich Mundell beruft. Mit seinem Aufsatz lieferte Mundell einen Beitrag zur damaligen Diskussion über die Vorteile und Nachteile von festen gegenüber flexiblen Wechselkursen. Vgl. Friedman (1953b), Lutz (1954) und Meade (1955, 1957). 111 Mundell (1961a), S. 663. Vgl. auch alternative Definitionen in Tower/Willett (1976), S. 17.

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Wechselkursillusion mit geringeren Kosten einhergehen kann als dessen Anpassung über Veränderungen der Löhne und Preise, solange die Transaktionen innerhalb des einheitlichen Währungsgebietes einen größeren Umfang haben als diejenigen mit anderen Gebieten.112 Die von Mundell vertretene Meinung, dass frei schwankende oder zumindest veränderliche nominale Wechselkurse eine wichtige Rolle als Instrument zur Abfederung asymmetrischer Schocks spielen können, stellte Anfang der 1960er Jahre keine neue Einsicht dar. Neu an seinem Beitrag war die Idee, wie die Welt am angemessensten in Gebiete mit einheitlichen, gegeneinander floatenden Währungen – in optimale Währungsräume – aufgeteilt werden sollte. An einem einfachen Beispiel zeigt Mundell, dass sich solche Währungsräume nicht unbedingt mit Nationalstaaten decken müssen: Die Welt bestehe aus zwei Ländern, Kanada und den USA, deren Währungen gegeneinander frei schwanken; diese bestehen wiederum jeweils aus zwei Regionen, Ost und West, die entsprechend Autos und Holzprodukte (lumber products) herstellen. Ein Anstieg der Produktivität im Osten führt zum Nachfrageüberhang und Inflationsdruck in der Holzindustrie einerseits sowie zum Angebotsüberhang und der Arbeitslosigkeitsgefahr in der Autoindustrie andererseits. Da die Regionen über die Ländergrenzen hinausgehen, besteht keine Möglichkeit, über die Änderung der Währungsparität die Folgen des Schocks abzufedern. Mundell schlussfolgert, dass Ost und West jeweils ein separates Währungsgebiet darstellen sollen, d.h. sie sollen über eigene Währungen mit einem flexiblen Wechselkurs verfügen. Optimale Währungsräume stellen somit Regionen dar; diese werden definiert als Gebiete, innerhalb derer Arbeitskräfte mobil und zwischen denen sie nicht mobil sind.113 Da aber die Arbeitsmobilität ein relatives Konzept darstellt, fragt der Autor weiterhin nach der optimalen Anzahl unterschiedlicher Währungsgebiete in der Welt. Verfolgt man ein Stabilitätsziel, d.h. das Ziel einer möglichst schmerzlosen Anpassung an idiosynkratische Schocks, so sollte die Welt in viele kleine Währungsräume aufgeteilt werden. Eine hohe Anzahl an Währungen impliziert jedoch eine geringe Rolle für jede einzelne Währung, denn: „Money, like language, is more useful the greater the number of persons who share the same type.“114 112

Vgl. die Diskussion in Vaubel (1976), S. 435–436. Mundells Definition von Regionen entspricht somit Ricardos Definition von Ländern: Letzterer ging davon aus, dass Produktionsfaktoren innerhalb von Ländergrenzen mobil und zwischen Ländern nicht mobil sind; vgl. hierzu Mundell (1961a), S. 661. 114 Alesina/Barro (2000), S. 3. Ishiyama (1975), S. 348, weist in diesem Zusammenhang darauf hin, dass der Konflikt zwischen der Stabilisierungsfunktion von 113

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Wird jede Währung lediglich auf einem kleinen Gebiet verwendet, so resultieren daraus wechselkursbedingte Transaktionskosten, die die mikroökonomische Effizienz der Volkswirtschaft verringern (vgl. Abschnitt B.II.2.). Weiterhin ist die Liquidität der Märkte für diese Währungen u. U. so gering, dass einzelne Marktteilnehmer einen starken Einfluss auf die Wechselkurse nehmen können, was dem Stabilitätsziel widerspricht. Ein weiteres gewichtiges Argument gegen eine zu hohe Anzahl von Währungen betrifft die oben bereits angesprochene Wechselkursillusion: Je kleiner eine Region ist, desto stärker wird das Preisniveau in dieser Region durch Exportpreise beeinflusst, und diese hängen wiederum von Wechselkursen ab; in dieser Situation ist es wenig plausibel anzunehmen, dass Wirtschaftsakteure sich nur an Nominallöhnen und heimischen Preisen orientieren, Wechselkursschwankungen aber nicht wahrnehmen. Mundell schlägt vor, bei der Frage nach dem Sinn einer eigenen Währung für ein bestimmtes Gebiet die stabilisierende Wirkung des nominalen Wechselkurses gegen die Transaktionskosten abzuwägen. Bei der Frage, ob sich die Währungsintegration für das interessierende Gebiet lohnt, sollten umgekehrt die daraus resultierenden Kosten (Verlust des flexiblen Wechselkurses) gegen die Effizienzgewinne abgewogen werden.115 Dies ist der Ausgangspunkt der meisten empirischen Arbeiten, die auf Basis der OCA-Theorie die Kosten der Währungsintegration von bestimmten Gebieten zu quantifizieren versuchen. Hierbei können zwei Ansätze zur „Kostenmessung“ identifiziert werden; sie werden in Unterkapitel C.II. genauer betrachtet werden. Ein Teil dieser Arbeiten konzentriert sich auf die Überprüfung sog. Kriterien eines optimalen Währungsraumes, die im folgenden Abschnitt dargestellt werden sollen. An dieser Stelle soll noch kurz auf das Wort Optimalität im Zusammenhang mit dem Begriff des optimalen Währungsraumes eingegangen werden. Streng genommen sollte es bei der praktischen Anwendung der OCATheorie darum gehen, die „optimale“ – d.h. das Nutzen-Kosten-Verhältnis für jedes Gebiet maximierende – Aufteilung der Welt in Gebiete mit unabhängigen Währungen zu bestimmen. Mundell selbst spricht in diesem Zusammenhang von der optimalen Domäne einer jeden Währung, d.h. vom Gebiet, auf dem die jeweilige Währung als gesetzliches Zahlungsmittel fungieren soll. Hierbei kann man entweder von der ganzen Welt ausgehen und sie in immer kleinere Regionen aufteilen oder umgekehrt mit kleinen geoWährungen und deren Funktion als Tauschmittel beinahe jedem Problem der monetären Außenwirtschaftstheorie zugrunde liegt. 115 Mundell (1961a), S. 664, geht auf die Schwierigkeit ein, die sich bei der praktischen Anwendung seiner Theorie ergibt: Eine eigene Währung wird von einer Nation i. d. R. als Ausdruck ihrer Souveränität betrachtet; die Aufteilung der Welt in optimale Währungsgebiete wäre deshalb politisch schwer durchführbar.

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graphischen Einheiten anfangen und diese zu immer größeren zusammenfügen, bis lauter optimale Währungsgebiete resultieren. Nach der Auffassung von McKinnon (1963) ist eine solche Übung analytisch nicht durchführbar.116 Grubel (1970) meint hierzu, dass die Abgrenzung solcher Gebiete am besten durch Optimierung einer Wohlfahrtsfunktion für alle Länder der Welt erfolgen sollte.117 Wenn das nicht möglich ist, muss man sich darauf begrenzen, die Kosten des Beitritts zu einer Währungsunion bzw. der Wechselkursfixierung gegen den daraus resultierenden Nutzen abzuwägen, und zwar für ein konkretes Land und aus Sicht dieses Landes118; ein Perspektivenwechsel – die Problembetrachtung aus Sicht der übrigen Teilnehmer des Systems – kann zu völlig unterschiedlichen Schlussfolgerungen bezüglich der Wünschbarkeit des Beitritts führen.119 Diese Kosten-Nutzen-Abwägung, die im vorangegangenen Kapitel bereits kritisch betrachtet wurde, stellt den Weg dar, der in den meisten empirischen Arbeiten eingeschlagen wird; nur wenige Forscher versuchen, sich mit der oben genannten Optimierungsaufgabe auseinander zu setzen. Der Autorin dieser Arbeit sind lediglich zwei solche Aufsätze bekannt, die allerdings sehr unterschiedliche Ergebnisse liefern. Ghosh/Wolf (1994) kommen zu dem Schluss, dass die Währungsintegration mit anderen Gebieten für die meisten Länder der Welt nicht lohnend ist, da die damit verbundenen Kosten „prohibitiv hoch“ sind und somit den potenziellen Nutzen bei weitem überschreiten. Dies ergibt sich daraus – so die beiden Autoren –, dass Länder, die Kriterien für einen optimalen Währungsraum erfüllen, i. d. R. geographisch sehr entfernt sind. Dagegen identifizieren Artis/Kohler/Mélitz (1998) vier große optimale Währungsräume: nahezu das gesamte Westeuropa, Mittelamerika und nördliches Südamerika, einen großen Teil des Mittleren Ostens sowie die ASEAN-Länder. Bei der Mehrheit aller empirischen Arbeiten handelt es sich somit um die Überprüfung der OCA-Kriterien für eine vorgegebene Gruppe von Ländern oder Gebieten, v. a. von solchen, die eine Währungsunion anstreben. In diesem Zusammenhang macht Mélitz (1995) darauf aufmerksam, dass man in der realen Welt immer mit gegebenen Währungsgebieten – i. d. R. sind es Nationalstaaten – zu tun hat und dann überlegt, ob ein bestimmtes Gebiet sich für eine floatende Währung entscheiden oder sich einem größeren Währungsraum anschließen soll. Somit kann von Optimalität überhaupt 116

Vgl. McKinnon (1963), S. 718. Er schlägt eine Wohlfahrtsfunktion mit drei Argumenten vor: Niveau des realen Einkommens, Stabilität des realen Einkommens, Niveau der nationalen wirtschaftspolitischen Unabhängigkeit; vgl. Grubel (1970), S. 319. 118 Vgl. Grubel (1970), S. 319. 119 Vgl. Ishiyama (1975), S. 346. 117

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nicht die Rede sein, sondern höchstens von Erhöhung der Wohlfahrt120; in der Tat wird nicht nach der Optimalität, sondern vielmehr nach der Wünschbarkeit der Währungsintegration gefragt. Das Wort „optimal“ beim Begriff des optimalen Währungsraumes stellt streng genommen eine Fehlbezeichnung dar. Folglich werden in der Literatur Bezeichnungen wie wünschbare (desirable), tragfähige (sustainable), vorteilhafte (advantageous), vernünftige (reasonable), zufrieden stellende (satisfactory) oder praktikable (viable) Währungsgebiete verwendet.121 2. OCA-Kriterien Dieser Abschnitt bietet einen Überblick über die Kriterien oder Bedingungen, deren Erfüllung die Wahrscheinlichkeit dafür erhöht, dass bestimmte Länder oder Regionen einen optimalen oder zumindest wünschbaren bzw. tragfähigen Währungsraum bilden. Diese werden als Kriterien eines optimalen Währungsraumes (OCA-Kriterien) bezeichnet; alternativ werden Begriffe wie OCA-Bedingungen, -Voraussetzungen, -Charakteristika, -Eigenschaften o. ä. verwendet. Hierbei handelt es sich um marktbasierte oder institutionelle Mechanismen, die bei der Abfederung asymmetrischer Schocks helfen, wenn das nominale Wechselkursinstrument nicht mehr zur Verfügung steht.122 Es werden nur die wichtigsten Kriterien betrachtet, die in der klassischen OCA-Literatur vorgeschlagen wurden. Eine ausführliche Darstellung und kritische Betrachtung aller OCA-Charakteristika würde den Rahmen der vorliegenden Arbeit sprengen; es sei beispielhaft auf die exzellente Studie von Mongelli (2005) verwiesen. a) Mobilität der Arbeitskräfte (Mundell) Die Mobilität des Faktors Arbeit stellt das klassische, von Mundell in seinem wegweisenden Artikel123 vorgeschlagene OCA-Kriterium. Eine ähnliche Rolle spielt die Kapitalmobilität, wobei hier das physische Kapital gemeint ist; die Mobilität des Kapitals als OCA-Kriterium wird in Abschnitt C.I.2.e) näher betrachtet werden. In der im vorangegangenen Abschnitt betrachteten Situation einer autonomen Nachfrageverschiebung von den Produkten einer Region B zugunsten der Produkte einer Region A besteht neben einer Veränderung des nominalen Wechselkurses noch eine weitere Möglichkeit der Anpassung: die Auswanderung von Arbeitskräften von B 120 121 122 123

Vgl. Mélitz (1995), S. 496. Vgl. Vaubel (1976), S. 432. Vgl. Europäisches Parlament (1998), S. 25. Mundell (1961a).

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nach A. Dies löst gleichzeitig das Problem der Arbeitslosigkeit in B und diejenigen der Inflation und des Arbeitskräftemangels in A. Zugleich trägt die Migration dazu bei, das externe Gleichgewicht (ausgeglichene Leistungsbilanzsalden) in den beiden Regionen wiederherzustellen: Wenn Arbeitnehmer aus B nach A auswandern, verwandeln sich ihre Einkäufe der Produkte von B in Exporte von B und somit in Importe von A; dagegen zählen ihre Einkäufe der Produkte von A nicht mehr als Importe von B (Exporte von A), sondern als Konsum der heimischen Güter in A.124 Ist der Grad der Arbeitsmobilität hoch genug, so bilden die beiden Regionen einen optimalen Währungsraum und können folglich auf den flexiblen Wechselkurs verzichten. Mundells Definition von Regionen als Gebiete, zwischen denen Arbeitskräfte nicht mobil sind und innerhalb derer sie sich bewegen (können), wurde in der Literatur mehrmals zum Teil scharf kritisiert. Grubel (1970) fasst einen der Kritikpunkte wie folgt zusammen: „Mundell’s argument on resource mobility and optimum currency area choice fails to spell out that resource mobility is a matter of degree. (. . .) This failure makes it difficult to apply his model to a real world question even conceptually.“125

Die Arbeitsmobilität ist somit ein relatives, nicht ein absolutes Konzept; darauf weist im Übrigen Mundell in seinem Artikel selbst hin.126 Da jedoch in der Praxis nicht nach optimalen, sondern nach wünschbaren Währungsgebieten gesucht wird, lässt sich dieses Problem lösen, indem die Mobilität der Arbeitskräfte in den zu untersuchenden Volkswirtschaften mit einer geeigneten Benchmark verglichen wird; darauf wird in Abschnitt C.II.1. eingegangen werden. Ein weiterer Kritikpunkt ergibt sich daraus, dass Mundell in seinem Artikel lediglich die geographische Mobilität des Faktors Arbeit betrachtet. Bereits McKinnon (1963) wendet dagegen ein, dass die intersektorale Mobilität genauso wichtig ist, v. a. wenn die das potenzielle einheitliche Währungsgebiet bildenden Regionen stark auf die Produktion unterschiedlicher Güter spezialisiert sind.127 Ein mehrere Regionen umfassender Währungsraum (ein Land oder eine Währungsunion) mit diversifiziertem Output kann von einem flexiblen Wechselkurs nicht profitieren, wenn sich die Exportnachfrage nach einem Produkt zugunsten eines anderen verschiebt, solange Arbeitskräfte zwischen 124 125 126 127

Vgl. Kenen (1969), S. 43. Grubel (1970), S. 321. Vgl. Mundell (1961a), S. 661–662. Vgl. McKinnon (1963), S. 724.

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Sektoren nicht mobil sind. Der flexible Kurs wäre bei einem solchen Schock nur dann hilfreich, wenn jeder Sektor über eine eigene, gegenüber den Währungen anderer Sektoren frei schwankende Währung verfügen würde.128 Eine ähnliche Meinung kann Kenen (1969) entnommen werden; auch in einer Studie des Europäischen Parlaments von 1998129 wird die Notwendigkeit der beruflichen Arbeitskräftemobilität (als Instrument zur Abfederung asymmetrischer Schocks) angesichts der heutzutage schwindenden Bedeutung des physischen Standortes hervorgehoben.130 Auf diesen Punkt wird in Abschnitt C.I.2.c) noch einmal eingegangen werden. Das gewichtigste Argument gegen Mundells Prämisse, dass Arbeitskräftemobilität den nominalen Wechselkurs bei der Anpassung an asymmetrische Schocks „ersetzen“ kann, wird von Buiter (1995) hervorgebracht. Buiter hebt hervor, dass Änderungen des nominalen Wechselkurses – einer nominalen Größe – lediglich kurzfristige Auswirkungen auf reale Größen wie das Outputniveau haben können.131 Dagegen stellt die Migration von Arbeitskräften, v. a. auf internationaler Ebene, eine langfristige Lösung dar: Wegen des hohen damit verbundenen Aufwands – hierbei sind nicht nur ökonomische, sondern in erster Linie soziale und psychologische Kosten gemeint132 – ist die Auswanderung in ein anderes Land kein effizientes Mittel gegen kurzfristige Ungleichgewichte. Buiter bringt dies folgendermaßen auf den Punkt: „The international factor mobility that is required to compensate fully for the loss of the ability to vary the nominal exchange rate, is a strictly temporary (that is, reversible) migration. (. . .) Reversible, short-run labour mobility is not an economic proposition, either in Europe or the US, owing to the high sunk costs of physical relocation (within as well as across national boundaries).“133

Ähnliche Argumentation ist Bean (1992) zu entnehmen: Mundells implizite Annahme, dass Produktionsfaktoren, insbesondere der Faktor Arbeit, sich infolge asymmetrischer Schocks schneller als Preise bewegen, findet Bean unplausibel. Somit stellt ein hoher Grad an Faktormobilität – so der Autor – ein Charakteristikum dar, dass zwar aus vielen Gründen als wünschbar erscheint, aber irrelevant für die Frage der Tragfähigkeit einer Währungsunion ist.134 128

Vgl. Vaubel (1976), S. 438. Vgl. Europäisches Parlament (1998). 130 Vgl. Europäisches Parlament (1998), S. 32. 131 Dies ist ein gewichtiger Kritikpunkt, auf den in Abschnitt C.III.1.b) näher eingegangen werden soll. Die Frage, was der nominale Wechselkurs leisten kann, wird in Kapitel D. ausführlich betrachtet werden. 132 Vgl. Bini Smaghi/Vori (1992), S. 91, sowie Bayoumi/Eichengreen (1999), S. 193. 133 Buiter (1995), S. 32; vgl. auch Buiter/Grafe (2002), S. 56–57. 129

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Zusammenfassend lässt sich zu Mundells Kriterium sagen, dass eine Volkswirtschaft mit sehr mobilen Arbeitskräften asymmetrische Schocks besser bewältigen kann als eine solche, die durch einen geringeren Grad der Arbeitskräftemobilität gekennzeichnet ist. Ob die Mobilität des Faktors Arbeit die Flexibilität des nominalen Wechselkurses abdingbar macht, ist jedoch fraglich. Trotz aller Kritik genießt dieses klassische OCA-Kriterium in der Literatur hohe Anerkennung und wird in empirischen Arbeiten immer wieder überprüft. b) Grad der Offenheit der Volkswirtschaft (McKinnon) Mundells Theorie wurde 1963 von Ronald McKinnon in seinem Aufsatz Optimum Currency Areas135 erweitert. McKinnon schlägt ein weiteres Kriterium vor, nach dem die Wünschbarkeit der Wechselkursfixierung beurteilt werden kann: den Offenheitsgrad der Volkswirtschaft. Dieser wird von McKinnon definiert als das Verhältnis der handelbaren Güter (d.h. der Summe der exportierbaren und der importierbaren Güter) zu den nicht handelbaren Gütern; hierbei kann man sowohl von den produzierten als auch von den konsumierten Mengen ausgehen. McKinnon definiert den optimalen Währungsraum als ein einheitliches Währungsgebiet, in dem die Geld- und die Fiskalpolitik sowie der flexible nominale Wechselkurs eingesetzt werden können, um drei – zum Teil widersprüchliche – Ziele zu erreichen: Vollbeschäftigung, Leistungsbilanzgleichgewicht und stabiles Preisniveau. Er geht von einer kleinen Volkwirtschaft aus, also einer solchen, die auf ausländische Preise (in der Auslandswährung ausgedrückt) keinen Einfluss nimmt; er räumt ein, dass bei Betrachtung einer großen Volkswirtschaft die Argumentation modifiziert werden muss. Nun wird die Frage gestellt, unter welchen Bedingungen sich diese Volkswirtschaft für einen flexiblen Wechselkurs entscheiden sollte. Ist der Offenheitsgrad des betrachteten Gebietes und somit auch der Anteil der handelbaren Güter am Output hoch, so führen Wechselkursschwankungen zu starken Schwankungen des heimischen Preisniveaus, denn nur die Preise der wenigen nicht handelbaren Güter werden intern festgelegt. Darüber hinaus wird unter diesen Bedingungen das Handelsbilanzgleichgewicht nach einem Schock nur dann erreicht, wenn die Gesamtnachfrage (bei unveränderter Produktion) deutlich zurückgeht.136 In diesem Fall stellt die Volkswirtschaft noch keinen optimalen Währungsraum dar und sollte sich daher 134

Vgl. Bean (1992), S. 38. McKinnon (1963). 136 Für eine ausführliche Diskussion dieses Arguments s. McKinnon (1963), S. 719–721. 135

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einem größeren Währungsgebiet anschließen, z. B. durch die Wechselkursfixierung. Bei einer relativ geschlossenen Volkswirtschaft sind das interne Preisniveau und das externe Gleichgewicht dagegen von den Wechselkursschwankungen wenig betroffen, so dass ein flexibler Wechselkurs für sie die optimale Lösung darstellt. McKinnons Argument beruht somit im Wesentlichen darauf, dass in sehr offenen (kleinen) Volkswirtschaften der flexible Wechselkurs seine Aufgabe als Schockabsorptionsinstrument schlecht erfüllt. Es sei noch einmal betont, dass die Flexibilität des nominalen Wechselkurses hauptsächlich dann eine schnellere Absorption von Schocks durch den realen Wechselkurs ermöglicht, wenn das Verhalten der Wirtschaftsakteure durch Geld- bzw. Wechselkursillusion gekennzeichnet ist. Machen handelbare Güter einen großen Teil des Konsums bzw. der Produktion aus, so bedarf es eines unrealistisch hohen Grades an Geldillusion, damit nur in der heimischen Währung ausgedrückte Löhne und Preise, nicht aber Veränderungen der Kaufkraft der heimischen Währung aufgrund von Wechselkursschwankungen von den Wirtschaftsakteuren wahrgenommen werden. Viel realistischer erscheint das Szenario, dass Abwertungen hauptsächlich Lohn- und Preissteigerungen ankurbeln, so dass der reale Wechselkurs sich nicht oder kaum ändert; weiterhin wird die heimische Währung in ihrer Wertmess- und Wertaufbewahrungsfunktion beeinträchtigt. Die Relevanz des betrachteten Kriteriums für die Wünschbarkeit der Währungsintegration lässt sich mit zwei weiteren Argumenten untermauern.137 Zum einen handelt es sich um die in Abschnitt B.II.2. dieser Arbeit diskutierten Transaktionskosten, die aus der Verwendung von unabhängigen Währungen resultieren. Bei einer sehr offenen Volkswirtschaft impliziert ein flexibler Wechselkurs gegenüber den Währungen der Handelspartner besonders hohe Kosten und die Währungsintegration einen entsprechend hohen Effizienzgewinn. Zum anderen spricht ein Stabilitätsargument für den Offenheitsgrad als OCA-Bedingung: Offene Volkswirtschaften sind i. d. R. durch eine hohe Importneigung gekennzeichnet. Je höher die marginale Importneigung ist, desto geringer fällt der Wert des Keynes’schen Multiplikators aus, und somit auch – ceteris paribus – die Volatilität des Outputs in dieser Volkswirtschaft.138 Folglich büßt der flexible nominale Wechselkurs 137

Vgl. Frankel/Rose (1996), S. 4. Es sei eingeräumt, dass in diesem Abschnitt Argumente angeführt werden, die sich aus verschiedenen makroökonomischen Modellen ergeben: Das Argument der fehlenden Wechselkursillusion basiert auf einem Modell mit flexiblen Preisen, wobei das aus dem Keynes’schen Multiplikator hergeleitete Stabilisierungsargument auf einem Modell mit konstanten Preisen beruht. Alle Argumente führen jedoch eindeutig zu dem Schluss, dass (kleine) offene Volkswirtschaften gute Kandidaten für die Wechselkursfixierung sind. Vgl. Ishiyama (1975), S. 350. 138

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als ein stabilisierendes Instrument an Bedeutung ein, wenn man entgegen McKinnons Argumentation annimmt, dass er diese Aufgabe in einer sehr offenen Volkswirtschaft tatsächlich erfüllt.139 All dies führt McKinnon zu dem Schluss, dass eine Volkswirtschaft nur dann einen optimalen Währungsraum darstellt, wenn die heimische Produktion bzw. nicht handelbare Güter einen ausreichend großen Teil des heimischen Konsums ausmachen und wenn die Preise solcher Güter in der heimischen Währung definiert sind; nur unter diesen Umständen kann die heimische Währung unabhängig von externen Einflüssen ihre Kaufkraft bewahren. Diese Bedingungen erfüllen i. d. R. nur Gebiete, die groß genug sind, um über eine ausreichend breite Produktpalette zu verfügen und folglich relativ unabhängig von der Außenwelt zu sein. In dieser Hinsicht knüpft das Kriterium von McKinnon an das im folgenden Abschnitt betrachtete an: den hohen Diversifizierungsgrad der heimischen Produktion und der Exporte. c) Diversifizierung des Outputs und der Exporte (Kenen) In seinem Beitrag The Theory of Optimum Currency Areas: An Eclectic View140 nennt Peter Kenen eine weitere OCA-Eigenschaft: den Diversifizierungsgrad des Outputs. Bei diesem Kriterium handelt es sich – anders als bei denen von Mundell und McKinnon, die entsprechend das Vorhandensein eines alternativen Mechanismus der Schockabsorption und die Wirksamkeit des nominalen Wechselkurses betreffen – um die Wahrscheinlichkeit des Auftretens asymmetrischer Schocks, die schwerwiegende Konsequenzen für das Output- und das Beschäftigungsniveau der betroffenen Volkswirtschaft haben. Laut Kenen kann sich eine Region mit einem hohen Diversifizierungsgrad der Produktion und entsprechend der Exporte für die Fixierung des Wechselkurses entscheiden, da die hohe Diversifizierung sie vor starken asymmetrischen Schocks und ihren Folgen schützt. Zur Untermauerung seiner These bringt Kenen drei Argumente hervor. Erstens exportiert eine Volkswirtschaft, deren Produktion in hohem Grade diversifiziert ist, i. d. R. eine Reihe unterschiedlicher Güter, deren Preise von zahlreichen Faktoren abhängen. Nimmt man an, dass exogene Veränderungen der Terms of Trade141 oder der Nachfrage nach den Exportgütern 139 Vier Jahrzehnte später fügt McKinnon ein weiteres Argument hinzu: Je offener Volkswirtschaften gegenüber einander sind, desto symmetrischer werden ihre konjunkturellen Schwankungen; vgl. McKinnon (2002), S. 346. Die Symmetrie des Konjunkturverlaufs als OCA-Kriterium wird in Abschnitt C.I.2.f) diskutiert werden. 140 Kenen (1969). 141 Vgl. die Definition in Abschnitt B.II.1. dieser Arbeit.

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dieser Volkswirtschaft142 einzelne Güter betreffen und nicht aus weltweiten Konjunkturflauten bzw. -booms resultieren143, so führt das Gesetz der großen Zahlen dazu, dass sich diese exogenen Schocks auf die verschiedenen Güter verteilen, so dass die Terms of Trade bzw. die Gesamtexportnachfrage über die Zeit hinweg relativ stabil bleiben. Ist die Mobilität der Arbeitskräfte zwischen den Sektoren, die die vom Schock betroffenen Produkte herstellen, hoch genug, so bleibt das Beschäftigungsniveau von solchen Ereignissen im Wesentlichen unbeeinflusst. Mit anderen Worten spielt ein hoher Diversifizierungsgrad der Produktpalette die Rolle einer Versicherung gegen das Auftreten starker asymmetrischer Schocks.144 Hierbei muss eingeräumt werden, dass Kenen das von ihm vorgeschlagene Kriterium als ein ergänzendes Charakteristikum eines optimalen Währungsraumes und nicht als Ersatz für die Arbeitskräftemobilität versteht; in seinem Artikel hebt er die Relevanz von Mundells Kriterium hervor. Jedoch betont er in der darauffolgenden Diskussion, dass perfekte interregionale Arbeitsmobilität perfekte zwischensektorale Mobilität voraussetzt (es sei denn, die Region ist völlig auf die Produktion eines Gutes spezialisiert), die jedoch nie gegeben ist, wenn man davon ausgeht, dass unterschiedliche Güter auch auf unterschiedliche Weise hergestellt werden.145 Zweitens zeigt Kenen, dass hoch diversifizierte Produktionsstrukturen Volkswirtschaften nicht nur ex ante, sondern auch ex post vor negativen Folgen von Schocks schützen. Im Rahmen eines einfachen Modells betrachtet er vier Volkswirtschaften, die sich in ihrer Größe und ihrer Produktpalette unterscheiden, und zeigt, dass bei diversifizierten Produktionsstrukturen die Arbeitslosigkeit weniger stark von Schocks beeinflusst wird.146 Schließlich argumentiert Kenen, dass die Vielfältigkeit der hergestellten Güter die wechselseitigen Beziehungen zwischen der Exportnachfrage und den Investitionen schwächt, was dazu führt, dass inflationäre Terms-ofTrade-Schocks die Konjunktur weniger stark anheizen lassen und umgekehrt deflationäre Schocks einen geringeren Rückgang des Outputs und Anstieg der Arbeitslosigkeit hervorrufen als bei wenig diversifizierten Produk142 Vom ersten Schocktyp (Veränderung der Terms of Trade) spricht man hauptsächlich bei kleinen, vom zweiten (Veränderung der Exportnachfrage) bei großen Volkswirtschaften; beide entsprechen dem von Mundell betrachteten Nachfrageschock. Vgl. Kenen (1969), S. 50. 143 Resultieren sie aus weltweiten Konjunkturschwankungen, so kann von asymmetrischen Schocks ohnehin nicht die Rede sein. 144 Vgl. Flanders (1969), S. 104. 145 Vgl. Kenen (1969), S. 50, und Mundell/Swoboda (1969b), S. 111. 146 Die Einfachheit dieses Modells wird von Ingram (1969), S. 98, sowie von Flanders (1969), S. 104, kritisiert; Ishiyama (1975), S. 354, übt wiederum Kritik an Kenens impliziten Modellannahmen.

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tionsstrukturen. All diese Gründe lassen den Autor schlussfolgern, dass für Regionen mit stark diversifiziertem Output ein fester Wechselkurs die richtige Wahl ist (bzw. ein flexibler Kurs nicht nötig ist). Der Diversifizierungsgrad der Produktion als OCA-Kriterium wurde in der Literatur mehrmals als unschlüssig kritisiert. Ein gutes Beispiel dieser Kritik stellt Mundells Argumentation im Laufe der Diskussion über Kenens Arbeit147 dar: Er behauptet, dass das Diversifikationskriterium am besten durch die Weltwirtschaft erfüllt ist, so dass nach Kenens Logik nur die gesamte Welt als ein optimaler Währungsraum zu betrachten ist. Darauf erwidert Kenen, dass bei der Beurteilung des Diversifizierungsgrades immer von einer konkreten Region auszugehen ist; die Frage lautet dann, ob der Output dieser Region ausreichend vielfältig ist, so dass sie sich für die Wechselkursfixierung entscheiden kann. Betrachtet man die gesamte Weltwirtschaft, so ändert dies nichts an der Diversifizierung der Produktion dieser gegebenen Region.148 Einen gewichtigeren Einwand äußert u. a. McKinnon: Kenen geht davon aus, dass für Volkswirtschaften mit diversifiziertem Output fixe Kurse am besten sind, jedoch sind solche Volkswirtschaften – so McKinnon – i. d. R. wenig offen, da ein großer Teil der Nachfrage durch die heimische Produktion befriedigt werden kann. Folgt man Kenen, so kommt man zu dem Schluss, dass große Industriestaaten wie die USA, die durch einen hohen Diversifizierungsgrad gekennzeichnet und wenig offen sind, ihre Währungen an andere koppeln sollten, wobei für kleine Entwicklungsländer mit wenig diversifizierter Produktion und folglich einem hohen Offenheitsgrad floatende Währungen optimal sind. Dies steht im Widerspruch nicht nur zu den im vorangegangenen Abschnitt diskutierten Schlussfolgerungen von McKinnon (1963), sondern auch zu der allgemein anerkannten Prämisse der monetären Außenwirtschaftstheorie, dass kleine offene Volkswirtschaften als besonders gute Kandidaten für die Wechselkursfixierung zu betrachten sind.149 Kenen selbst gab im Laufe der Diskussion zu, dass dies das schwerwiegendste Argument gegen sein Kriterium darstellt.150 Drei Jahr147

Mundell/Swoboda (1969b). Vgl. Mundell/Swoboda (1969b), S. 111–112. Ähnliche Kritik wird u. a. in Gla˘van (2004), S. 41, oder in Frankel (1999), S. 32–33, geäußert; beide Autoren behaupten, dass die Anwendung von Kenens Kriterium ad absurdum führt. Kenens Antwort auf den Einwand von Mundell lässt auch ihre Kritik nicht gelten. 149 Weiterhin besteht ein Widerspruch zwischen dieser Schlussfolgerung und den späteren Artikeln von Mundell [Mundell (1973a, b)], die in Abschnitt C.I.3.a) dargestellt werden sollen und in denen betont wird, dass eine ausreichende Größe der Domäne einer Währung die notwendige Bedingung für die Stabilität dieser Währung darstellt. Vgl. die ausführliche Diskussion in McKinnon (2002), S. 346–358. 150 Vgl. Mundell/Swoboda (1969b), S. 112. 148

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zehnte später räumt er ein, dass er in seinen früheren Arbeiten über die OCA-Theorie der Diversifizierungsfrage möglicherweise zu viel Aufmerksamkeit schenkte.151 d) Fiskalischer Föderalismus Ein weiteres Kriterium, das die Tragfähigkeit der Währungsintegration zwischen bestimmten Ländern oder Regionen wesentlich erhöht, stellt das Vorhandensein eines föderalen Fiskalsystems dar. Fiskalischer Föderalismus ist keine notwendige Bedingung für eine reibungslos funktionierende Währungsunion. Vielmehr trägt er dazu bei, dass asymmetrische Schocks von den betroffenen Volkswirtschaften besser verarbeitet werden; dieser Gedanke geht auf Kenen (1969) zurück.152 Nach der Auffassung vieler Ökonomen ist es dem föderalen Steuersystem der USA zu verdanken, dass die so unterschiedlichen Bundesstaaten seit Jahrhunderten eine gut funktionierende Währungsunion bilden.153 Nun soll das oben mehrmals angeführte Beispiel einer Nachfrageverschiebung von den Gütern einer Region B zugunsten der Güter einer Region A noch einmal betrachtet werden. Haben die beiden Regionen eine gemeinsame Steuerhoheit, so spielt diese die Rolle des Versicherers gegen die Folgen des genannten asymmetrischen Schocks: Mit der sinkenden Nachfrage in B gehen auch die von B an die zentrale Steuerinstanz zu entrichtenden Steuern zurück; gleichzeitig erhält diese Region höhere Transfers. Somit fällt der Nachfragerückgang geringer aus, als es ohne die zentrale Steuerhoheit der Fall wäre. Das Gegenteil trifft auf die boomende Region A zu: Sie zahlt mehr Abgaben und bekommt weniger Transferzahlungen, was die angekurbelte Nachfrage dämpft und das Inflationsproblem mildert. Unter der Voraussetzung, dass Steuern prozyklisch und Transfers antizyklisch sind, funktioniert der oben dargestellte Ausgleichsmechanismus automatisch, auch wenn durch die Steuerhoheit die Einkommensstabilisierung in den einzelnen Regionen nicht direkt angestrebt wird; d.h. Steuern und Transfers stellen automatische Stabilisatoren dar. Zusätzlich kann das „zentrale Finanzamt“ eine explizite Redistribution des Einkommens vornehmen (ein Beispiel hierfür liefert das Finanzausgleichssystem der Bundesrepublik Deutschland154) oder Sondermaßnahmen ergreifen, falls eine Region von einem besonders schwerwiegenden Schock getroffen wird. 151

Vgl. Kenen (2000b), S. 13. Vgl. Kenen (1969), S. 45–48. 153 Für eine Darstellung des US-amerikanischen Systems s. z. B. Eichengreen (1991), S. 21–24. 154 Das Finanzausgleichsystem wird beispielsweise in De Grauwe (2003), S. 11, und Funke (1997), S. 465, oder ausführlich in Lenk (2001) betrachtet. 152

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Es soll hierbei betont werden, dass die – automatischen oder bewusst vorgenommenen – Zahlungen an das Gebiet, das unter den Folgen eines negativen Schocks leidet, nicht übermäßig hoch sein dürfen. Sie sollten die Folgen des negativen Schocks mildern, aber nicht vollständig beseitigen, so dass andere Schockabsorptionsmechanismen wie die Auswanderung von Arbeitskräften oder die Senkung des Preisniveaus relativ zu den übrigen Regionen nicht vollständig abgeschaltet werden. Sind die Transferzahlungen zu hoch, so ergibt sich das für Versicherungssysteme charakteristische Problem des Moral Hazard: Die Wirtschaftsakteure reagieren unter solchen Umständen nicht mehr auf ökonomische Anreize. Dies gilt insbesondere für permanente Schocks: „Die finanziellen Transfers verstärken die Anreize, die letztlich unumgängliche reale Anpassung immer weiter hinauszuschieben“155. Die Transfers müssten dann permanent in die vom Schock erschütterte Region fließen, was längerfristig nicht finanzierbar ist. Ähnliches ergibt sich, wenn die betrachtete Region häufiger als andere durch negative Schocks erschüttert wird. Das föderale Steuer- und Transfersystem erfüllt seine Rolle als Risikoverteilungsschema am besten, wenn über die Zeit hinweg verschiedene Regionen von negativen Entwicklungen betroffen sind.156 Eine alternative Antirezessionsmaßnahme in Region B wäre eine fiskalische Expansion in dieser Region. Im Gegensatz zu den eben diskutierten interregionalen Transfers handelt es sich hierbei um intertemporäre Zahlungen: Die Steuerhoheit in Region B senkt zwar gegenwärtig die Steuern, jedoch wird sie das resultierende Defizit in Zukunft durch einen Anstieg der Steuereinnahmen ausgleichen müssen; die Fiskalexpansion erfolgt somit auf Kosten der zukünftigen Generationen. Diese Lösung hat mehrere Nachteile gegenüber dem fiskalischen Föderalismus. Zuallererst kann es sein, dass die Finanzhoheit von Region B bereits eine hohe Verschuldung aufweist und folglich nur zu hohen Zinsen von anderen Regionen leihen kann, um das Defizit zu finanzieren. Weiterhin wird die zukünftige fiskalische Kontraktion von den Wirtschaftsakteuren antizipiert, was die Finanzierung des Defizits in der Zukunft aus zweierlei Gründen erschwert. Erstens können die Arbeitskräfte in B die Vorteile der Steuersenkung genießen und anschließend kurz vor der Steuerkontraktion in andere Regionen auswandern; dasselbe Argument gilt für den Produktionsfaktor Kapital.157 Zweitens ist es durchaus möglich, dass zukünftige höhere Steuern und ein dementsprechend geringeres verfügbares Einkommen sofort in die Erwartungen von Wirtschaftsakteuren eingebaut werden, so dass die gegenwärtige Steuersenkung 155 156 157

Berthold (1997), S. 34. Vgl. Eichengreen (1991), S. 17 und S. 19. Vgl. Eichengreen (1991), S. 18–19.

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keinen Einfluss auf die Nachfrage ausübt158; dieser Mechanismus wird als Ricardianische Äquivalenz (Ricardian equivalence) bzw. Schuldenneutralität (debt neutrality) bezeichnet.159 Aus all diesen Gründen ist die regionale Fiskalpolitik als eine weniger effiziente Lösung gegenüber dem fiskalischen Föderalismus zu beurteilen. Neben dem fiskalischen Föderalismus gibt es einen weiteren Mechanismus zur Absicherung von Regionen bzw. Ländern gegen die Folgen asymmetrischer Schocks, der in jedem Fall wirksamer ist als die Fiskalpolitik auf dem regionalen bzw. auf Länderniveau, nämlich private Versicherungsschemen. Gemeint sind hierbei nicht explizite Versicherungskontrakte zwischen Bewohnern verschiedener Volkswirtschaften, sondern vielmehr der Versicherungseffekt, der sich ergibt, wenn Wirtschaftsakteure aus verschiedenen Regionen diversifizierte Portfolios besitzen. Im Falle des betrachteten Schocks verliert das Vermögen der Bewohner von Region B weniger an Wert, wenn es zum Teil aus den in der boomenden Region A emittierten Aktien und Anleihen besteht.160 An solchen privaten Versicherungssystemen lässt sich allerdings bemängeln, dass sie nur Unternehmen sowie wenige wohlhabende Individuen betreffen. Die Portfolios der meisten Arbeitnehmer zeichnen sich durch einen geringen Diversifizierungsgrad aus; sie bestehen zum Großteil aus Humankapital und aus Wohnimmobilien, die von Natur aus nicht teilbar und geographisch nicht diversifizierbar sind.161 Es ist somit unwahrscheinlich, dass die Situation der Arbeitslosen in Region B durch die Integration der Finanzmärkte und die sich daraus ergebenden höheren durchschnittlichen Wertpapierrenditen tatsächlich gemildert wird. e) Kapitalmobilität und Finanzmarktintegration Der Gedanke, dass ein hoher Grad an Kapitalmobilität und Finanzmarktintegration als wichtige Erfolgsfaktoren für die währungspolitische Integration zu betrachten sind, geht auf Ingram (1969) zurück162; viele Autoren berufen sich jedoch bei der Diskussion dieses OCA-Kriteriums auf zwei Beiträge von Mundell (1973a, b), die in Abschnitt C.I.3.a) ausführlich diskutiert werden sollen. Die betrachteten Kriterien gehören zu denjenigen Ei158

Vgl. Sala-i-Martin/Sachs (1991), S. 5. Vgl. Caves/Frankel/Jones (2002), S. 453–454 und S. 523. Allerdings wird die These, dass Individuen dermaßen vorausschauend handeln, von den meisten Ökonomen abgelehnt. 160 Vgl. De Grauwe (2003), S. 12. 161 Vgl. Eichengreen (1990), S. 142–143. 162 Vgl. Ingram (1969), S. 96; eine ähnliche Idee findet sich bereits in Ingram (1959). Für eine Definition der Finanzmarktintegration s. z. B. De Grauwe/Mongelli (2005), S. 18. 159

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genschaften eines optimalen Währungsraumes, die zur Absicherung von Regionen oder Ländern gegen negative Folgen asymmetrischer Schocks beitragen. Im Falle des in diesem Unterkapitel mehrmals betrachteten idiosynkratischen Schocks (einer exogenen Nachfrageverschiebung von B nach A) können die Rezession in B und der Boom in A durch Kapitalströme von A nach B, beispielsweise in Form von Krediten, gemildert werden.163 Dieser Einkommensausgleich wird durch Vermögenseffekte noch zusätzlich verstärkt: Bei integrierten Finanzmärkten besitzen alle Marktteilnehmer Portfolios, die sich aus Finanzinstrumenten der beiden Regionen zusammensetzen. Bei asymmetrischen (regions- bzw. länderspezifischen) Schocks führt diese geographische Portfoliodiversifizierung einen Ausgleich von Vermögen in den betroffenen Regionen bzw. Ländern herbei. Das am Ende des vorangegangenen Abschnitts beschriebene private Risikoverteilungsschema und der sich daraus ergebende Versicherungseffekt kommen somit geradezu automatisch zustande, wenn die Finanzmärkte beider Regionen in hohem Grade integriert sind. An dieser Stelle muss die Unterscheidung zwischen physischem und Finanzkapital betont werden. Die Mobilität des physischen Kapitals ist ein Analogon zum klassischen Kriterium von Mundell, der Arbeitskräftemobilität: Die Bewegung des physischen Kapitals (Kapitalakkumulation), ähnlich wie die Migration von Arbeitskräften, stellt einen langsamen Prozess dar und ist mit sozialen Kosten verbunden. Deshalb ist sie nicht geeignet, kurzfristige Ungleichgewichte auszugleichen, v. a. kann sie nicht als Alternative zur Flexibilität des nominalen Wechselkurses betrachtet werden. Dafür kann sie aber bei der Abfederung permanenter Schocks behilflich sein.164 Für die Mobilität des Finanzkapitals und die Finanzmarktintegration als OCA-Kriterien gelten dieselben Vorbehalte wie im Falle des fiskalischen Föderalismus: Im Allgemeinen dürften Kapitalbewegungen lediglich transitorische Schocks abfedern. Hierbei ist wiederum eine Trennungslinie zwischen der Abfederung von Schocks und der Finanzierung von Zahlungsbilanzungleichgewichten zu ziehen: Finanzmarktintegration dient hauptsächlich Letzterem.165 Bei der Bewältigung permanenter Schocks kann ein Kapitalzufluss die Lage der negativ betroffenen Region kurzfristig verbessern, auf lange Sicht müssen jedoch andere Schockabfederungsmechanismen wie Preisanpassung oder Migration von Arbeitskräften in den Vordergrund treten; dies gilt v. a. dann, wenn eine Region häufiger als andere von 163 Neben diesem Stabilisierungseffekt hat die Finanzmarktintegration weitere positive Auswirkungen: Sie verbessert die Effizienz der Ressourcenallokation und somit der Produktion, wodurch das Wachstumspotenzial der betreffenden Volkswirtschaften erhöht wird. Vgl. z. B. De Grauwe/Mongelli (2005), S. 18. 164 Vgl. Ghosh/Wolf (1994), S. 9. 165 Vgl. Ishiyama (1975), S. 356.

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negativen Schocks erschüttert wird. Die Finanzierung permanenter oder überdurchschnittlich häufiger Ungleichgewichte ist erstens längerfristig kaum möglich, zweitens ruft sie das im vorangegangenen Abschnitt angesprochene Problem des Moral Hazard hervor. Weiterhin wird darauf aufmerksam gemacht, dass Kapitalbewegungen – wobei diesmal sowohl solche des physischen als auch solche des Finanzkapitals gemeint sind – das Einkommen der betroffenen Volkswirtschaften nicht unbedingt stabilisieren. Ihre Wirkung hängt von vielen Faktoren ab, u. a. vom konkreten Schocktyp, der die Volkswirtschaft erschüttert, von Skalenerträgen, von der Zeitperiode, die für die Anpassung benötigt wird, von der Einkommenselastizität der Investitionen usw.166 Es sei weiterhin darauf hinzuweisen, dass bei hoher Kapitalmobilität bereits geringe Zinsänderungen Kapitalströme von Niedrig- zu Hochzinsgebieten auslösen. Im Falle einer exogenen Nachfrageverschiebung von B nach A bewegt sich das Kapital tendenzmäßig in die gleiche Richtung, wenn die Zentralbank der boomenden Region die Zinsen anhebt, was die Anpassung in den beiden Regionen noch schwieriger macht.167 Von den Autoren, die den Versicherungseffekt der mit der Integration von Finanzmärkten einhergehenden Risikoverteilung nicht bestreiten, vertreten manche168 die Meinung, dass gerade dieser Effekt Unternehmen dazu veranlassen kann, sich auf die Produktion bestimmter Güter zu spezialisieren. Sind die Volkswirtschaften in hohem Grade spezialisiert, so werden sie tendenziell stärkeren asymmetrischen Schocks ausgesetzt; dieses Problem wird in Abschnitt C.I.3.b) genauer betrachtet werden. f) Weitere Kriterien Im Folgenden soll auf weitere wichtige Eigenschaften eines optimalen Währungsraumes jeweils kurz eingegangen werden. Die meisten von ihnen wurden in der OCA-Literatur der 1970er Jahre zum ersten Mal genannt. Hohe Lohn- und Preisflexibilität. Wie in Abschnitt C.I.1. bereits angesprochen, basiert die OCA-Theorie auf der Annahme einer geringen Flexibilität von Nominallöhnen und Preisen. Diese nominale Rigidität macht den nominalen Wechselkurs zur einzigen Variablen, die den realen Wechselkurs 166

Vgl. Ishiyama (1975), S. 348–349, sowie Bayoumi/Eichengreen (1992a), S. 6. Die Zinsen in A steigen im Übrigen auch dann, wenn die Zentralbank von A nicht direkt eingreift, falls das Kapital in hohem Grade, aber nicht perfekt mobil ist. Dies beruht darauf, dass Kapitalzuflüsse eine Senkung der Anleihenbewertung hervorrufen, was einem Zinsanstieg entspricht. Vgl. die Diskussion in Tower/Willett (1976), S. 27. 168 Vgl. De Grauwe/Mongelli (2005), S. 23. 167

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kurzfristig beeinflusst; ein länderspezifischer realer Schock kann unter solchen Umständen in sehr kurzer Frist nur mittels nominaler Auf- bzw. Abwertung durch den Realkurs absorbiert werden. Sind Nominallöhne und Preise in einem Land sehr flexibel, so verliert der nominale Wechselkurs als Anpassungsinstrument an Bedeutung, denn eine rasche reale Auf- oder Abwertung der heimischen Währung kann über zügige Preisänderungen erreicht werden. Hohe Lohn- und Preisflexibilität ist somit als Substitut für den frei schwankenden Wechselkurs zu betrachten. Synchronie der Konjunkturzyklen innerhalb eines Währungsraumes. Je stärker die konjunkturellen Schwankungen in zwei Ländern synchronisiert sind, desto geringere Kosten ergeben sich für diese Länder, wenn sie sich für die Wechselkursfixierung entscheiden, denn: Bei symmetrischem Konjunkturverlauf ist die Wahrscheinlichkeit des Auftretens starker idiosynkratischer Schocks kleiner als bei asymmetrischem, was eine häufige Anpassung des nominalen Wechselkurses abdingbar macht. Bei einer vollständigen Währungsunion wie der WWU stellt ein hoher Synchroniegrad der Konjunkturzyklen innerhalb der Union eine conditio sine qua non für deren Erfolg dar, da gemeinsame Geldpolitik bei asynchronen Zyklen zu Ungleichgewichten und möglicherweise sozialen Spannungen führt. Hohe Symmetrie der Schocks innerhalb eines Währungsgebietes. Werden bestimmte Regionen oder Länder hauptsächlich durch symmetrische Schocks erschüttert (und sind die Reaktionen ebenfalls symmetrisch), so ist aufgrund der OCA-Theorie davon auszugehen, dass die Wechselkursfixierung und der Verzicht auf unabhängige Geldpolitik wenig kostspielig für diese Regionen oder Länder sind. Die Schocksymmetrie kann geradezu als ein Metakriterium angesehen werden, also als eines, das alle anderen in einem gewissen Sinne ersetzt: Sind die Schocks in einem potentiellen einheitlichen Währungsraum überwiegend symmetrisch und geht man davon aus, dass sie es in Zukunft auch bleiben werden, so müssen andere OCABedingungen nicht überprüft werden; die Währungsintegration ist als tragfähig zu beurteilen. Deshalb konzentrieren sich viele empirische OCA-Arbeiten auf die Analyse der Schocksymmetrie in den interessierenden Volkswirtschaften. Den quantitativen Methoden, mit deren Hilfe die Symmetrie der Schocks untersucht werden kann, ist Abschnitt C.II.2. dieser Arbeit gewidmet. Ähnliche Inflationsraten innerhalb eines Währungsgebietes. Noch in den frühen 1970er Jahren wurde in der OCA-Literatur argumentiert, dass Länder mit unterschiedlichen Präferenzen bezüglich Arbeitslosigkeit und Inflation keinen optimalen Währungsraum bilden169, denn die Währungsintegra169

Vgl. beispielsweise Fleming (1971), S. 469.

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tion, insbesondere die Teilnahme an einer vollständigen Währungsunion, impliziert einen Ausgleich der Inflationsraten170 in den teilnehmenden Ländern. Heutzutage glauben Ökonomen nicht mehr an einen stabilen TradeOff zwischen Arbeitslosigkeit und Inflation; die langfristige Phillipskurve ist vertikal. Die Ähnlichkeit der Inflationsraten stellt jedoch auch nach dem heutigen Wissensstand eine OCA-Eigenschaft dar. Die Relevanz dieses Kriteriums resultiert aus der Prämisse, dass Zahlungsbilanzungleichgewichte, die durch die Anpassung des nominalen Wechselkurses korrigiert werden sollen bzw. können, häufig auf Inflationsunterschiede zurückzuführen sind.171 Letztere können beispielsweise aus einer strukturellen Verschiedenheit der betreffenden Volkswirtschaften (s. weiter unten), aus der geldpolitischen Unabhängigkeit dieser Volkswirtschaften, aus fehlender Koordination der Wirtschaftspolitik, die wiederum auf mangelnden politischen Willen zur Integration zurückzuführen ist (s. ebenfalls weiter unten), aus asynchronen Konjunkturzyklen, aus unterschiedlichen politischen und sozialen Präferenzen (z. B. bezüglich der Inflation oder des Sozialschutzes) usw. resultieren. Hierbei wird deutlich, dass die in diesem Abschnitt betrachteten OCA-Kriterien durch komplexe Zusammenhänge miteinander verknüpft sind. Sind die meisten dieser Kriterien erfüllt, so sind hohe Inflationsdifferenziale zwischen den interessierenden Regionen oder Ländern – bei ähnlichem Wachstum der Arbeitsproduktivität172 – unwahrscheinlich. Strukturelle Ähnlichkeit der Regionen eines Währungsgebietes. Bei der Struktur der Volkswirtschaft handelt es sich einerseits um deren Produktions- und Exportstruktur und andererseits um Institutionen wie das Lohnverhandlungssystem, die Gesetzgebung, das Fiskalsystem, Finanzinstitutionen usw. Produktionsmuster und Institutionen stellen Kanäle dar, über die makroökonomische Impulse die Volkswirtschaft beeinflussen. Sind diese Kanäle innerhalb eines Währungsraumes unterschiedlich, so führt dies dazu, dass dieselben Impulse – beispielsweise symmetrische Schocks oder die ge170 Dies trifft nicht unter allen Umständen zu. Die Inflationsraten gleichen sich in einer Währungsunion nur insofern aus, als die Teilnehmerländer keine Unterschiede im Produktivitätswachstum aufweisen. Der Grund hierfür ist der Balassa-SamuelsonEffekt; vgl. Abschnitt B.I.2. und Fußnote 56. Für eine Analyse der (überraschend hohen) Inflationsdifferentiale in der WWU s. z. B. Honohan/Lane (2003). Die beiden Autoren bieten eine andere Erklärung für dieses Phänomen, nämlich die unterschiedliche Intensität der Handelsbeziehungen mit Nicht-WWU-Ländern, wodurch der Wechselkurs des Euro gegenüber anderen Währungen (insbesondere dem USDollar) sich unterschiedlich stark in der Inflation in den WWU-Ländern niederschlägt. 171 Vgl. Ishiyama (1975), S. 356. 172 Hierbei ist noch einmal zu betonen, dass unterschiedliche Inflationsraten nicht immer problematisch sind, v. a. dann nicht, wenn sie aus dem Balassa-SamuelsonEffekt resultieren.

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meinsame Geldpolitik – sich asymmetrisch auf die betreffenden Volkswirtschaften auswirken, was ähnliche Konsequenzen hat wie asynchrone Konjunkturzyklen. Es sei jeweils ein Beispiel für die Folgen der beiden Typen von strukturellen Unterschieden genannt. Die Produktions- und Exportstruktur nimmt u. a. entscheidenden Einfluss darauf, wie die gegebene Volkswirtschaft weltweite Rohstoffpreisschocks verarbeitet. Ein weltweiter starker Ölpreisanstieg wird von einem ölexportierenden Land als positiver Nachfrageschock und von einem ölimportierenden Land als negativer Angebotsschock empfunden. Bei flexiblem Wechselkurs könnten die Folgen dieses Schocks durch die Aufwertung der Währung des ölexportierenden Landes gegenüber der Währung des anderen Landes gemildert werden; bei festem Wechselkurs muss die Anpassung durch andere Kanäle erfolgen. Die Situation wird noch schwieriger, wenn beide Volkswirtschaften eine Währungsunion bilden: Die gemeinsame Zentralbank ist angesichts solcher symmetrischer Schocks mit asymmetrischen Auswirkungen keinesfalls imstande, eine für beide Länder angemessene Geldpolitik zu betreiben. Zu den wichtigsten institutionellen Verschiedenheiten zwischen Volkswirtschaften zählen Unterschiede im Zentralisierungsgrad der Lohnverhandlungen. Wenn diese auf Staatsebene stattfinden, sind sich die Arbeitnehmervertreter bewusst, dass übermäßige Lohnforderungen zu Preissteigerungen in der gesamten Volkswirtschaft führen, so dass das Reallohnniveau unverändert bleibt. Wenn die Lohnbestimmung in hohem Grade dezentralisiert ist, z. B. wenn das Lohnniveau jeweils für ein Unternehmen verhandelt wird, wissen die Arbeitnehmer, dass überhöhte Löhne sich negativ auf die Wettbewerbsfähigkeit ihres Unternehmens und folglich auch auf ihre Weiterbeschäftigungschancen auswirken. In diesen beiden Fällen sind Lohnanstiege, die das Arbeitsproduktivitätswachstum überschreiten, deutlich weniger wahrscheinlich als im Falle einer Volkswirtschaft, die sich durch einen mittleren Zentralisierungsgrad der Lohnverhandlungen auszeichnet; somit ist dieser Typ von Volkswirtschaft anfälliger für lohninduzierte Inflation.173 Politische Integration. Der politische Wille zur Integration wird von einigen Autoren als das wichtigste OCA-Kriterium angesehen.174 Erstens ist er die Voraussetzung für eine gelungene Koordination der Wirtschaftspolitik in allen Gebieten des potenziellen Währungsraumes, und eine koordinierte 173

Vgl. De Grauwe (2003), S. 16. Bruno/Sachs (1985) wiesen als erste darauf hin, dass die Reaktion einer Volkswirtschaft auf (insbesondere Angebots-) Schocks vom Zentralisierungsgrad der Lohnverhandlungen abhängt. Die Erkenntnis, dass der Zusammenhang zwischen dem Letzteren und der Lohnwachstumsrate bzw. der Inflationsrate nichtlinear ist, geht auf Calmfors/Driffil (1988) zurück. 174 Vgl. Tavlas (1994), S. 225.

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Wirtschaftspolitik verringert die Anfälligkeit der betreffenden Gebiete für idiosynkratische (Nachfrage-)Schocks.175 Zweitens begünstigt er intensiveren Warenaustausch innerhalb des Währungsgebietes (also größere Offenheit der ihn bildenden Volkswirtschaften gegenüber einander) sowie verstärkte institutionelle Integration. Solche Entwicklungen lassen die Strukturen der betreffenden Volkswirtschaften und somit ihre Konjunkturzyklen immer ähnlicher werden, was wiederum die Wahrscheinlichkeit starker asymmetrischer Schocks senkt (diese Zusammenhänge werden in Abschnitt C.I.3.b) diskutiert werden). Drittens: Treten solche Schocks dennoch ein, so bildet der politische Wille eine Basis für die Einführung angemessener Schemen zur Finanzierung kurzfristiger Ungleichgewichte, beispielsweise interregionaler Transfers. Es kann geschlussfolgert werden, dass der Erfolg der Währungsintegration zum Teil davon abhängt, ob diese durch die Politik als erwünscht angesehen wird. 3. Dynamische Betrachtung: „Neue OCA-Theorie“ In diesem Abschnitt wird die Entwicklung der Theorie des optimalen Währungsraumes seit der Veröffentlichung des Delors-Berichts176 im Jahre 1989 dargestellt. Diese „neue OCA-Theorie“ ist durch eine dynamische Betrachtungsweise gekennzeichnet: Zum einen wird bei der Analyse der Vorteile von (unwiderruflich) fixierten gegenüber flexiblen Wechselkursen die Rolle der Erwartungen hervorgehoben. Zum anderen wird die Frage gestellt, wie sich ein Strukturbruch wie die Einführung einer gemeinsamen Währung auf die Optimalität bzw. Wünschbarkeit der Währungsintegration auswirkt. a) Die Rolle der Erwartungen (Mundell II) Bis etwa Mitte der 1970er Jahre beschäftigte sich die OCA-Literatur hauptsächlich mit der theoretischen Analyse der Eigenschaften eines optimalen Währungsraumes, wobei einzelne OCA-Kriterien zum Teil sehr scharf kritisiert wurden; die wichtigsten Kritikpunkte wurden bereits in Abschnitt C.I.2. dargestellt. Darauf folgte eine Phase, in der die OCA-Theorie beinahe in Vergessenheit geriet. Dies hängt hauptsächlich mit der Entwicklung neuer ökonomischer Theorien und Modelle zusammen, die das Konzept des optimalen Währungsraumes als ein „keynesianisches Relikt“ erscheinen ließen. Weiterhin lieferten die Entwicklungen in der Weltwirtschaft kaum Impulse, die die Wünschbarkeit der Währungsintegration eines be175 176

Vgl. Mongelli (2005), S. 611. Kommission der Europäischen Gemeinschaften (1989).

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stimmten Gebietes zu einem wirtschaftspolitisch hochinteressanten Thema machen würden. Erst die Diskussionen über die Errichtung einer Währungsunion in der EG Ende der 1980er Jahre stellten einen solchen Impuls dar. Die Veröffentlichung des Delors-Berichts im Jahre 1989 weckte bei Ökonomen ein gesteigertes Interesse an der Wünschbarkeit einer Währungsunion in Europa; die OCA-Theorie trat wieder in den Vordergrund. Die überwiegende Mehrheit der Autoren dieser „zweiten Welle“ konzentrierten sich auf die zukünftige WWU und versuchten, die Frage nach deren Tragfähigkeit auf empirischem Wege zu beantworten: Es lag nahe zu analysieren, inwiefern die EG einen optimalen Währungsraum bildet, oder zumindest, inwiefern eine Währungsunion zwischen ihren Mitgliedstaaten tragfähig ist. Dabei wurden einerseits die OCA-Kriterien empirisch überprüft, andererseits wurde untersucht, inwiefern die Mitgliedstaaten der zukünftigen WWU für asymmetrische Schocks anfällig sind. Dies war eine Neuentwicklung: Bis Ende der 1980er Jahre blieben empirische Arbeiten auf dem Gebiet der optimalen Währungsräume aus. Dies ist einerseits darauf zurückzuführen, dass die OCA-Theorie sich nur schwer operationalisieren lässt, d.h. es ist unklar, wie die Überprüfung der einzelnen OCA-Kriterien konkret erfolgen soll; diese Schwierigkeit wird in Abschnitt C.II.1. deutlich werden. Einen zweiten Grund für das lange Ausbleiben empirischer Arbeiten stellt die Tatsache dar, dass komplexe quantitative Analysen wie die Identifizierung asymmetrischer Schocks ohne moderne ökonometrische Software kaum durchführbar sind. Die schnelle Entwicklung neuer quantitativer Methoden, insbesondere der Zeitreihenanalyse, sowie ökonometrischer Software erlaubte es, die OCA-Theorie durch empirische Ansätze zu ergänzen. Als weitere Charakteristika der OCA-Literatur seit dem Ende der 1980er Jahre sind zwei Merkmale zu nennen. Erstens wird die Frage nach der Wünschbarkeit der Währungsintegration nicht mehr statisch, sondern dynamisch angegangen. Hierbei spielen Erwartungen eine große Rolle: Es wird hervorgehoben, dass Fixkurssysteme nicht tragfähig sind, solange die Akteure auf dem Währungsmarkt eine Paritätsänderung für möglich halten; solche Erwartungen erweisen sich i. d. R. als sich selbst erfüllende Prognosen, wie die EWS-Krisen 1992 und 1993 zeigten. Eine vollständige Währungsunion erscheint angesichts solcher Krisen, die die Macht der Spekulanten offenbaren, als das einzige stabile Fixkurssystem. Zweitens sind in den neueren OCA-Arbeiten nicht mehr lediglich die Kosten von Interesse, die sich aus der Errichtung einer Währungsunion für die beteiligten Volkswirtschaften ergeben können, sondern auch die daraus resultierenden Vorteile.177 Es wird versucht, Kosten und Nutzen gegen177

Vgl. Tavlas (1994), S. 214.

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einander abzuwägen; dieser Bilanzansatz, wie in Unterkapitel B.II. angesprochen, geht auf den Bericht von Emerson et al. (1991) zurück und wurde bereits von Fleming (1971) vorgeschlagen. Im Laufe der Zeit verschiebt sich der Schwerpunkt von den Kosten auf die Vorteile der Währungsintegration, was teilweise auf die von Frankel/Rose (1996) aufgestellte und im nächsten Abschnitt diskutierte These der Endogenität der OCA-Kriterien, aber auch auf den reibungslosen Übergang der WWU in ihre letzte Phase (Einführung des Euro als Bargeld) im Jahre 2002 zurückzuführen ist. Beide zuletzt genannten Charakteristika der „neuen OCA-Theorie“ sind bereits in zwei Arbeiten von Robert Mundell aus den frühen 1970er Jahren präsent; diese werden im Folgenden dargestellt. Auf einer Madrider Konferenz über optimale Währungsgebiete im Jahre 1970 präsentierte Mundell zwei Beiträge178, in denen er – anders als in seinem einflussreichen Artikel von 1961179, bei dem negative Folgen asymmetrischer Schocks in einem mehrere Regionen umfassenden Währungsraum im Mittelpunkt stehen – hauptsächlich die Vorteile der Währungsintegration schildert. Dieser Optimismus ergibt sich aus der dynamischen Betrachtung des Themas: Während die frühe OCA-Theorie von einer statischen Welt ausging, hob Mundell nun die Rolle der Erwartungen hervor, von denen die Stabilität der Geld- und Finanzmärkte abhängt; dies spiegelte die damaligen Neuentwicklungen der ökonomischen Theorie wider. Im ersten der beiden Artikel, Uncommon Arguments for Common Currencies180, betrachtet der Autor ein einfaches Beispiel zweier imaginärer Inseln, Capricorn und Cancer, für die der Handel mit Lebensmitteln überlebensnotwendig ist: Auf der einen Insel fällt die Erntezeit auf den Herbst und auf der anderen auf den Frühling, und die Ernte kann höchstens sechs Monate gelagert werden (eine Alternative zum Handel wäre die Migration der gesamten Bevölkerung im sechsmonatigen Rhythmus). In dieser einfachen Welt kann der Außenhandel bei zwei separaten Währungen reibungslos funktionieren, solange der Ernteertrag von vornherein bekannt, also keinen zufälligen Schwankungen unterworfen ist. Wird ein Risikoelement eingeführt, so besteht Unsicherheit bezüglich des zukünftigen realen Wertes der beiden Währungen: Bei einer mageren Ernte z. B. auf Cancer ist die Zentralbank dieser Insel versucht, die Nationalwährung ab178 Mundell (1973a, b). Erst drei Jahre nach Mundells Vorträgen in Madrid wurden seine beiden Arbeiten durch die Veröffentlichung in einem Konferenzband [Johnson/Swoboda (1973)] einem breiteren Publikum zugänglich gemacht. Laut McKinnon (2000), S. 4, ist dies einer der Grunde dafür, dass die beiden Beiträge weniger Anerkennung genießen als Mundells wegweisende Arbeiten aus den 60er Jahren. 179 Mundell (1961a). 180 Mundell (1973a).

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zuwerten181, um weniger Lebensmittel an die Bewohner von Capricorn abgeben zu müssen; so werden die Kosten des Produktionsrückgangs auf den Nachbarn abgewälzt. Um das wiederholte Auftreten derartiger Situationen zu verhindern, müssten sich die beiden Zentralbanken auf bestimmte Regeln bezüglich der Kostenverteilung bei „Rezessionen“ verständigen, was in einer unsicheren Welt zu einem Glaubwürdigkeitsproblem führt. Mundell argumentiert, dass dieses Problem am besten durch die Einführung einer Weltwährung gelöst wird. Fällt der Ernteertrag besonders mager aus, so lässt sich die oben beschriebene Beggar-thy-neighbor-Politik nicht mehr betreiben: Da es nur noch eine Währung gibt und folglich keine Abwertung mehr möglich ist, erhält jede Insel immer die Hälfte der jeweiligen Produktion (wenn die Inseln gleich groß sind); es ändert sich lediglich die Kaufkraft der gemeinsamen Währung, je nachdem, wie viel geerntet wird. Hierbei wird deutlich, dass währungspolitische Integration und die wichtigste Voraussetzung hierfür, die vollständige Integration der Finanzmärkte, auch bei Auftreten asymmetrischer Schocks Vorteile mit sich bringen, da die Kosten von Rezessionen sich auf alle an einer Währungsunion teilnehmenden Volkswirtschaften verteilen; Outputschwankungen werden folglich im Schnitt geringer.182 In seinem zweiten Beitrag, A Plan for a European Currency183, offenbart sich Mundell als ein großer Befürworter der Errichtung einer Währungsunion zwischen den damals sechs EG-Staaten sowie Großbritannien.184 Zunächst verweist er auf die Ereignisse der späten 1960er Jahre, als die im Rahmen des Bretton-Woods-Systems durch fixe Kurse verbundenen europäischen Währungen großem Spekulationsdruck ausgesetzt waren, was in häufigen Paritätsänderungen resultierte. Solch erfolgreiche Spekulation beunruhigt die Geldmärkte, erschwert jegliche Finanzplanung und macht die Wirtschaftspolitik weniger wirksam; somit führt sie zu einem Wohlfahrtsverlust. Die Anfälligkeit der Geld- und Finanzmärkte in der EG für 181 Vorausgesetzt, dass die Zentralbank von Capricorn über den für die Transaktion durchschnittlich benötigten Bestand an cancerianischer Währung bereits verfügt. Müsste sie diese Währung erst nach der Ernte auf Cancer kaufen, so wäre die Aufwertung und nicht die Abwertung optimal für die Bewohner von Cancer. 182 Obwohl die strukturelle Ähnlichkeit der betreffenden Volkswirtschaften ein wichtiges OCA-Kriterium darstellt, wie in Abschnitt C.I.2.f) gezeigt wurde, macht McKinnon (2002), S. 344, darauf aufmerksam, dass dieser Risikoverteilungsmechanismus am besten funktioniert, wenn die den Währungsraum bildenden Regionen oder Länder unterschiedlich sind. 183 Mundell (1973b). 184 1970, als Mundell den Beitrag vorstellte, setzte sich die EG noch aus den sechs Gründerstaaten (Belgien, Deutschland, Frankreich, Italien, Luxemburg und den Niederlanden) zusammen; Großbritannien, zusammen mit Dänemark und Irland, wurde erst am 1. Januar 1973 Mitglied.

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Spekulation stellt eine große Schwäche dieser Märkte und folglich auch der europäischen Währungen dar; sie äußert sich u. a. im kontinuierlichen Aufstieg des US-Dollar als Reserve- und als internationale Währung (vehicle currency). All dies ist nach Mundell darauf zurückzuführen, dass die Währungen der EG-Länder relativ kleine Domänen haben, d.h. sie gelten als gesetzliches Zahlungsmittel auf kleinen geographischen Gebieten. Neben dem Spekulationsargument (die Liquidität eines kleinen nationalen Marktes ist gering im Vergleich zu den Mitteln, über die große internationale Finanzinstitute verfügen) liefert er sozialpolitische Argumente: Bei sozialen Unruhen und Streiks sind Nationalregierungen i. d. R. geneigt, übermäßigen Lohnforderungen entgegenzukommen, was den Wert der Nationalwährung beeinträchtigt. Die Stabilität der Geld- und Finanzmärkte und ein gesteigertes währungspolitisches Gewicht der EG können deshalb nur durch einen deutlich höheren Grad an Kapitalmobilität sowie eine immer tiefere Integration der Finanzmärkte erreicht werden. Mundell betont die Rolle dieser Faktoren bei der Bewältigung der Folgen asymmetrischer Schocks: „The larger the currency area the greater is the resistance of the exchange rate to any given economic disturbance. (. . .) A wider currency area, with the exchange rate taken out of politics, would ensure protection against disturbances arising in a world in which big companies, big labour unions and large international banks can threaten the viability of the national currency.“185

Die immer engere Integration sollte – so Mundell – in der Einführung einer gemeinsamen Währung, beispielsweise mit dem Namen „Europa“, resultieren. Der Autor stellt hierzu einen Zeitplan auf und zeigt sich zuversichtlich, dass die EG einen optimalen Währungsraum bildet oder sich in diese Richtung entwickelt. Es wundert nicht, dass die beiden Artikel ihrem Autor den Ruf des „Vaters des Euro“ bescherten. Gleichzeitig berufen sich aber auch viele Gegner der gemeinsamen europäischen Währung gerade auf Mundell. Dieses vermeintliche Paradoxon resultiert daraus, dass hierbei verschiedene Arbeiten gemeint sind, zwischen denen in der Tat kein Widerspruch besteht. „Mundell II“ vom Jahre 1970 plädiert zwar, wie „Mundell I“ vom Jahre 1961, für eine höhere Arbeitskräftemobilität in Europa, hebt jedoch die Rolle der Mobilität des Faktors Kapital hervor und setzt den Akzent auf die Erwartungen der Marktteilnehmer, die Anfang der 1960er Jahre in der ökonomischen Theorie noch keine Rolle spielten.

185

Mundell (1973b), S. 150.

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b) Endogenität der OCA-Kriterien Die OCA-Theorie hebt die Relevanz von asymmetrischen – im Sinne von länder- bzw. regionsspezifischen – Schocks hervor, die für interessierende Gebiete u. U. ökonomische Kosten verursachen, falls diese den flexiblen nominalen Wechselkurs aufgeben. Als die wirtschaftliche Integration der EG-Länder Ende der 1980er Jahre voranschritt, wurde in der Literatur die Frage gestellt, wie die Vollendung des Europäischen Binnenmarktes und der spätere Übergang zu einer Währungsunion die Wahrscheinlichkeit von länderspezifischen Schocks beeinflussen wird. Es soll noch einmal auf die in Abschnitt B.II.1. vorgestellte Lucas-Kritik eingegangen werden: Hierbei handelt es sich darum, dass es nur bedingt möglich ist, bei Strukturbrüchen, wie der Errichtung der WWU, aus der Vergangenheit gültige Rückschlüsse für die Zukunft zu ziehen. Ökonomen waren sich einig, dass die Lucas-Kritik bei der Untersuchung der Wünschbarkeit einer Währungsunion in Europa zu berücksichtigen ist. Im Übrigen war dieser Gedanke im Zusammenhang mit den OCA-Kriterien bereits McKinnon im Jahre 1963 nicht fremd, was durch das folgende Zitat belegt wird: „Of course, the currency arrangements themselves would affect factor mobility, so the extent of factor mobility has to be considered ex post.“186

Die relevante Frage lautete somit nicht, ob die Vollendung des Europäischen Binnenmarktes und später die WWU Folgen für die „Optimalität“ des Währungsraumes EG haben wird, sondern welche Folgen. Mit dieser Frage setzten sich Anfang der 1990er Jahre u. a. die Kommission der EG sowie Paul Krugman auseinander und lieferten darauf unterschiedliche Antworten, die mit Blick auf die Wünschbarkeit der WWU entsprechend als optimistisch und als pessimistisch bezeichnet werden können. In ihrer Hintergrundstudie zu Emerson et al. (1991) vertritt die Kommission der Europäischen Gemeinschaften (1991) die Meinung, dass länderspezifische Nachfrageschocks – derjenige Schocktyp, den Mundell in seinem ersten Artikel betrachtete – in einer Währungsunion an Relevanz verlieren sollen. Diese These wird durch die folgende Argumentation untermauert: Der Handel zwischen den europäischen Ländern wird hauptsächlich innerhalb von Sektoren und weniger zwischen Sektoren abgewickelt, d.h. alle Länder produzieren und verkaufen ähnliche Waren. Diese Tendenz sollte sich – so die Studie – mit der immer tieferen Integration weiter verstärken. Dies soll dazu führen, dass alle EG-Staaten mit der Zeit von immer ähnlicheren externen Nachfrageschocks getroffen werden; dagegen werden au186

McKinnon (1963), S. 724.

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C. Kosten der Wechselkursfixierung

tonome Nachfrageverschiebungen zwischen den betrachteten Ländern, also asymmetrische Schocks, immer unwahrscheinlicher. Eine völlig unterschiedliche Ansicht ist Krugman (1991, 1993) zu entnehmen. Der Autor geht vom wirtschaftsgeographischen Ansatz aus und argumentiert, dass wirtschaftliche Integration mit der Spezialisierung der Regionen auf die Produktion bestimmter Güter einhergeht; den Grund hierfür stellen Skalenerträge sowie sinkende Transportkosten dar. Die Spezialisierung bzw. Konzentration von Industriebranchen in regionalen Clustern führt dazu, dass der Diversifizierungsgrad der Exporte der betroffenen Regionen geringer wird. Diese Exporte sind dann, wie in Abschnitt C.I.2.c) dargelegt, stärkeren asymmetrischen Schocks ausgesetzt, denn industriespezifische Nachfrageschwankungen werden unter diesen Umständen zu regionsspezifischen Schocks. Das theoretische Modell wird durch empirische Evidenz untermauert187: Die USA, die einen sehr stark integrierten Wirtschaftsraum darstellen, weisen einen deutlich höheren Spezialisierungsgrad auf als die EG, die zum Zeitpunkt der Veröffentlichung von Krugmans Arbeiten dem Europäischen Binnenmarkt gerade erst grünes Licht gegeben hatte. Krugman zieht daraus den Schluss, dass eine verstärkte wirtschaftliche Integration in der EG die aus asymmetrischen Schocks resultierenden regionalen Anpassungsprobleme wahrscheinlich verschärfen und nicht, wie die EGKommission nahe legt, mildern wird. Im Übrigen kritisiert Krugman den Bericht der Kommission als einseitig: Die Möglichkeit, dass asymmetrische Schocks in der WWU verstärkt auftreten können, sei darin nicht einmal in Erwägung gezogen.188 Heutzutage vertreten Ökonomen mehrheitlich die „optimistische“ Meinung der EG-Kommission, dass mit steigender Integration die Bedeutung länderspezifischer Schocks in der EU tendenzmäßig abnimmt. Dabei wird die Ansicht von Krugman nicht in Frage gestellt; vielmehr wird darauf hingewiesen, dass die durch wirtschaftliche Integration ausgelösten Konzentrations- und Agglomerationsprozesse in Europa über Ländergrenzen hinausgehen, so dass Regionen, in denen bestimmte Branchen konzentriert sind, häufig Grenzgebiete zweier oder mehrerer Länder darstellen und nicht notwendigerweise jeweils in einem Land liegen.189 Ein weiteres Argument ergibt sich aus der Tatsache, dass ein kontinuierlich steigender Teil der volkswirtschaftlichen Gesamtleistung von Industrieländern im Dienstleistungssektor und nicht mehr im industriellen Sektor entsteht.190 Bei der Herstellung bzw. Bereitstellung von Dienstleistungen spielen Skalenerträge keine oder 187 Die von Krugman verwendeten Indikatoren werden in Abschnitt C.II.1.c) betrachtet werden. 188 Vgl. Krugman (1993), S. 260. 189 Vgl. De Grauwe (2003), S. 27.

I. Theorie des optimalen Währungsraumes (OCA-Theorie)

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nur eine untergeordnete Rolle, so dass in diesem Sektor kaum Konzentrationstendenzen zu erwarten sind. Da in vielen EU-Staaten der Anteil von Dienstleistungen am BIP 70% oder mehr beträgt, kann man davon ausgehen, dass die von Krugman beobachteten Konzentrationseffekte der wirtschaftlichen Integration auf Europa zukünftig nicht zutreffen werden. Im Übrigen zeigen neuere Studien, dass diese Prognosen für den Wirtschaftsraum USA bereits bestätigt werden: Die regionale Konzentration der Produktion nahm in den letzten Jahren ab, nachdem sie jahrzehntelang gestiegen war.191 Allgemein lässt sich jedoch sagen, dass beide Ansichten – diejenige der EG-Kommission und diejenige von Krugman – solide theoretische Grundlagen haben und dass keine sich ernsthaft bestreiten lässt. Folglich ist die Frage nach den Auswirkungen wirtschaftlicher Integrationsprozesse auf die Schocksymmetrie letzten Endes als eine solche zu betrachten, die auf empirischem Wege und nicht aufgrund der ökonomischen Theorie zu beantworten ist.192 Dieser empirischen Frage gingen Jeffrey Frankel und Andrew Rose in der zweiten Hälfte der 1990er Jahre nach. In ihrem Aufsatz The Endogeneity of the Optimum Currency Area Criteria193 konzentrieren sie sich auf zwei wichtige OCA-Kriterien: die Intensität der bilateralen Handelsbeziehungen (die dem Offenheitskriterium von McKinnon entspricht) zwischen Ländern, die Kandidaten für eine Währungsunion sind, sowie die Synchronie des Konjunkturverlaufs in diesen Ländern. Sie betrachten 20 Industriestaaten über den Zeitraum von 1959 bis 1993 und versuchen die beiden ökonomischen Größen – die Intensität des Warenaustausches und den Synchroniegrad der konjunkturellen Schwankungen – mit Hilfe unterschiedlicher statistischer Größen zu erfassen.194 Mittels Regressionsanalyse kommen sie zu dem Ergebnis, dass hohe bilaterale Handelsintensität (erklärende Variable) mit einer starken positiven Korrelation der zyklischen Schwan190 In dieser Hinsicht stellt der Begriff „Industrieländer“ heutzutage eine Fehlbezeichnung dar. 191 Vgl. De Grauwe/Mongelli (2005), S. 25. 192 In diesem Sinne auch Tavlas (1994), S. 221. 193 Frankel/Rose (1996). 194 Die Intensität der Handelsbeziehungen zwischen einem Länderpaar A und B wird durch drei verschiedene Indikatoren gemessen: durch das Verhältnis der Exporte von A nach B und der Summe aller Exporte der beiden Länder; durch ein ähnliches Verhältnis der Importe; schließlich durch die Summe aus Exporten von A nach B und Importen von A aus B, dividiert durch die Summe aller Exporte und aller Importe der beiden Länder. Als Konjunkturindikatoren werden wahlweise das reale BIP, ein Index der Industrieproduktion, die Beschäftigtenzahl oder die Arbeitslosenquote verwendet.

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C. Kosten der Wechselkursfixierung

kungen (erklärte Variable) einhergeht; der aufgespürte Zusammenhang ist robust unabhängig von den konkreten verwendeten Variablen sowie von technischen Einzelheiten wie der Trendbereinigungsmethode. Dieses Ergebnis interpretieren Frankel und Rose als eine Bestätigung ihrer These der Endogenität der Kriterien eines optimalen Währungsraumes, die eine direkte Anwendung der Lucas-Kritik auf die OCA-Theorie darstellt: Sie gehen davon aus, dass es „naiv“ ist, aus der rückblickenden Betrachtung der OCA-Kriterien, darunter auch der Synchronie des Konjunkturverlaufs, Aussagen bezüglich der Tragfähigkeit der zukünftigen Währungsintegration zu treffen.195 Vielmehr führt eine stärkere wirtschaftliche Integration, insbesondere die Intensivierung der Handelsbeziehungen, zu einer höheren Synchronie des Konjunkturverlaufs; gleichzeitig – so die beiden Autoren – nimmt die Wahrscheinlichkeit des Auftretens länderspezifischer Schocks ab. Frankel und Rose schlussfolgern, dass es sich für ein Land, das ex ante die Kriterien eines optimalen Währungsraumes nicht erfüllt, lohnen kann, einer Währungsunion beizutreten (beispielsweise aus politischen Gründen), da es diese Kriterien ex post mit einer hohen Wahrscheinlichkeit erfüllen wird. Diese Empfehlung wird in einem weiteren Artikel derselben Autoren noch einmal betont, worauf schon sein Titel – Is EMU More Justifiable Ex Post than Ex Ante?196 – hinweist. Die Behauptung, dass eine hohe Korrelation der konjunkturellen Schwankungen zwangsläufig mit einer geringen Wahrscheinlichkeit von länderspezifischen Schocks einhergeht bzw. Letztere impliziert, wird u. a. von Kenen (2000b) kritisiert. Kenen betrachtet ein einfaches keynesianisches Modell mit drei Ländern und drei verschiedenen Schocktypen und zeigt, dass mit steigender Intensität der Handelsbeziehungen zweier Länder ihre Konjunkturzyklen automatisch synchroner werden. Daraus kann man jedoch noch nicht schließen, dass die Wahrscheinlichkeit von Schocks, die die interessierenden Länder auf asymmetrische Weise treffen, dadurch verringert wird, denn Schocks treten unabhängig von der Handelsintensität ein. Zudem hängt der Zusammenhang zwischen der Schockstärke und der Synchronie der Konjunkturschwankungen davon ab, um welchen konkreten Schocktyp es sich handelt.197 Fidrmuc (2001) beruft sich auf den Aufsatz von Kenen und versucht, seiner Kritik gerecht zu werden, indem er statt der Handelsintensität das Ausmaß des innerindustriellen Handels berücksichtigt. Hierbei stützt er sich auf die in der Arbeit von Frankel und Rose explizit geäußerte Meinung, dass der Zusammenhang zwischen der Synchronie des Konjunkturverlaufs und 195 196 197

Vgl. Frankel/Rose (1996), S. 2–3. Frankel/Rose (1997). Vgl. die Analyse in Kenen (2000b), S. 35–38.

I. Theorie des optimalen Währungsraumes (OCA-Theorie)

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der Handelsintensität dann positiv ist, wenn der Warenaustausch zwischen Industrieländern hauptsächlich innerhalb von Industriesektoren abgewickelt wird. Wäre das Gegenteil der Fall, d.h. würde der interindustrielle und nicht der innerindustrielle Handel die Beziehungen der zu analysierenden Volkswirtschaften dominieren, so würde Krugmans Ansicht auf die betrachteten Länder zutreffen; der Zusammenhang zwischen den beiden interessierenden OCA-Kriterien wäre in diesem Fall negativ. In ihrer Untersuchung berücksichtigen Frankel und Rose den Anteil des innerindustriellen Handels am gesamten Warenaustausch jedoch nicht; sie betrachten einfach die Gesamtexporte und -importe bzw. deren Summe. Fidrmuc erweitert die Analyse von Frankel und Rose, indem er als erklärende Variable neben der Handelsintensität auch einen Indikator für das Ausmaß des innerindustriellen Handels (den sog. Grubel-Lloyd-Index198) berücksichtigt. Er stellt fest, dass die Regressionsgleichung mit der Korrelation der zyklischen Schwankungen als endogener Variabler dann am besten spezifiziert ist, wenn lediglich der genannte Indikator, nicht aber die Handelsintensität als vorherbestimmte Variable verwendet werden. Daraus zieht Fidrmuc den Schluss, dass bilaterale Handelsintensität in der Untersuchung von Frankel und Rose nur deshalb einen hohen Erklärungsgehalt hat, weil sie mit dem Ausmaß des innerindustriellen Güteraustausches – der „richtigen“ erklärenden Variablen – stark korreliert ist, zumindest für die untersuchten Volkswirtschaften. Somit wird das von Kenen (2000b) aus einem theoretischen Modell hergeleitete Ergebnis auf empirischem Wege bestätigt. An dieser Stelle muss betont werden, dass die oben diskutierten Arbeiten lediglich zwei OCA-Kriterien in Bezug auf ihre Endogenität betrachten: die bilaterale Handelsintensität (bzw. das Ausmaß des innerindustriellen Handels) und die Synchronie der Konjunkturzyklen. Die Endogenitätsthese von Frankel und Rose wurde in der Literatur weiter entwickelt und empirisch überprüft. De Grauwe/Mongelli (2005) fassen die Ergebnisse der bisherigen Forschung zusammen. Sie unterscheiden vier Gebiete, auf denen sich die endogenen Effekte der Währungsintegration manifestieren können: wirt198 Der Grubel-Lloyd-Index (GLI) wurde 1975 von Herbert Grubel und Peter Lloyd als Maß für innerindustriellen Handel vorgeschlagen und wird folgenderma  ßen definiert: P P ÈXi þ Mi ê  jXi  Mi j  100 i ; GLI ã i P ÈXi þ Mi ê

i

wobei Xi und Mi entsprechend für Exporte und Importe einer eng definierten Gütersorte i (und somit auch Exporte und Importe des Sektors i) stehen. Bei genauerer Betrachtung der obigen Gleichung wird deutlich, dass der GLI den Anteil des innerindustriellen Handels am gesamten Handel einer Volkswirtschaft misst. Vgl. Grubel/ Lloyd (1975), S. 21.

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C. Kosten der Wechselkursfixierung

schaftliche Integration (Handelsintensität, Preisunterschiede), Integration der Finanzmärkte, Synchronie der Schocks und Konjunkturzyklen sowie Flexibilität der Güter- und Arbeitsmärkte. Für jedes dieser Gebiete betrachten sie theoretische Argumente und die empirische Evidenz im Hinblick auf die Endogenitätsthese. Sie kommen zu dem Schluss, dass die Errichtung einer Währungsunion einen eindeutig positiven Impuls für die wirtschaftliche Integration der teilnehmenden Länder liefert, so dass diese OCA-Eigenschaft in jedem Fall endogen ist. Für die übrigen Kriterien sind die Ergebnisse zwar weniger eindeutig, im Allgemeinen kann die Endogenitätsthese jedoch in jedem Fall eher bestätigt als abgelehnt werden. Der neueste Stand der Forschung über optimale Währungsräume kann somit als sehr optimistisch bezeichnet werden: Die Währungsintegration kann viel lohnender sein, als es die klassische OCA-Theorie vorhersah. Ein Land, dass ex ante als ein schlechter Kandidat für den Beitritt zu einer Währungsunion eingestuft wird, wird ex post möglicherweise alle Bedingungen für eine schmerzlose Teilnahme erfüllen. Nun ist die Frage berechtigt, ob die Endogenitätsthese universal gilt: Kann jedes Land, unabhängig von seinen strukturellen Charakteristika, einer beliebigen Währungsunion beitreten und – abgesehen von einer möglicherweise turbulenten Übergangsphase – von der Teilnahme insgesamt profitieren? Die Geschichte zeigt, dass dies eine übermäßig optimistische Interpretation wäre; die Währungsintegration schafft nicht automatisch die Bedingungen für ihren eigenen Erfolg. Die OCA-Theorie bringt Kriterien hervor, deren Erfüllung die Wahrscheinlichkeit dieses Erfolgs erheblich erhöht. Die Endogenitätsthese besagt lediglich, dass nicht alle OCA-Charakteristika bei der (unwiderruflichen) Wechselkursfixierung unbedingt erfüllt sein müssen, damit sich für die beteiligten Länder aus dieser währungspolitischen Entscheidung hauptsächlich Vorteile ergeben. Diese Länder sollten jedoch ein bestimmtes Niveau an wirtschaftlicher Integration, Flexibilität und struktureller Ähnlichkeit bereits erreicht haben. Genaue „Schwellenwerte“ für die einzelnen Kriterien, deren Überschreitung den Erfolg garantieren sollte, können allerdings nicht bestimmt werden. Dies hängt damit zusammen, dass die OCA-Theorie sich nur schwer operationalisieren lässt, wie im folgenden Unterkapitel gezeigt werden wird. II. Empirische Methoden der Kostenuntersuchung Wie schon oben erwähnt, gehen die empirischen Arbeiten, die sich mit der Problematik der Kosten einer Währungsunion befassen, mehrheitlich von der OCA-Theorie aus. Dabei kann die Analyse auf zweierlei Weisen durchgeführt werden: Man kann sich entweder auf die strukturellen Ursachen asymmetrischer Schocks oder auf das Auftreten solcher Schocks in

II. Empirische Methoden der Kostenuntersuchung

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der Vergangenheit konzentrieren.199 Genauer gesagt besteht der erstere Weg darin, die in Abschnitt C.I.2. diskutierten OCA-Kriterien zu operationalisieren, d.h. durch Bildung von Indikatoren zu präzisieren, und auf die interessierenden Länder oder Regionen anzuwenden. Diese Herangehensweise wird in Abschnitt C.II.1. betrachtet. Der zweite Ansatz zur Kostenuntersuchung ergibt sich ebenfalls direkt aus Mundells Theorie: Statt zu überprüfen, ob nach der Aufgabe des nominalen Wechselkurses alternative Instrumente zur Absorption asymmetrischer Schocks vorhanden sein werden, kann man sich direkt auf ebendiese Schocks konzentrieren. Konkret bedeutet dieser Weg Folgendes: Ausgehend von makroökonomischen Daten versucht man, die Schocks, die die betrachteten Volkswirtschaften in der Vergangenheit erschütterten, zu identifizieren. Sind diese Schocks überwiegend asymmetrisch (länderspezifisch) und relativ stark, und geht man davon aus, dass dies auch in Zukunft der Fall sein wird, so sind die Kosten der Errichtung einer Währungsunion zwischen den betrachteten Ländern als hoch einzuschätzen. Sind die Schocks dagegen überwiegend symmetrisch oder zwar asymmetrisch, jedoch von geringer Stärke, oder geht man zumindest davon aus, dass sie nach dem Inkrafttreten der Währungsunion symmetrischer und/oder weniger stark ausgeprägt sein werden, so erscheinen die Kosten des Wechselkursverlustes geringer. Die zahlreichen Methoden zur Identifizierung der Schocks werden in Abschnitt C.II.2. genauer betrachtet. Weiterhin sei auf die ausführliche Betrachtung dieses Themas in Lafrance/St-Amant (1999) verwiesen. An dieser Stelle soll noch Folgendes eingeräumt werden: Für praktisch alle in diesem Unterkapitel diskutierten Methoden gilt die Lucas-Kritik bzw. der Einwand von Frankel/Rose (1996), dass die rückblickende Betrachtung des Wirtschaftsgeschehens u. U. keine gültigen Rückschlüsse in Bezug auf die zukünftigen Entwicklungen erlaubt. Streng genommen sind diese Methoden nicht dazu geeignet, die Wünschbarkeit der zukünftigen Währungsintegration von Volkswirtschaften zu beurteilen; sie können höchstens Erkenntnisse über einen bestehenden Währungsraum liefern. In der Praxis muss sich empirische Forschung auf die Beobachtung der Vergangenheit stützen; bei der Interpretation der Ergebnisse sollte man jedoch stets Vorsicht walten lassen. 1. Operationalisierung der OCA-Kriterien In diesem Abschnitt wird am Beispiel von vier klassischen OCA-Kriterien gezeigt, wie ein theoretisches Konzept – eine Eigenschaft des optimalen Währungsraumes – operationalisiert und gemessen werden kann. Hier199

Vgl. Süppel (2003), S. 7.

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C. Kosten der Wechselkursfixierung

bei werden die damit verbundenen Probleme deutlich: Die operationale Schwierigkeit stellt einen gewichtigen Einwand gegen die OCA-Theorie dar. Es gibt keinen einfachen „Test auf Optimalität“ eines gegebenen Währungsraumes200; vielmehr müssen die in diesem Abschnitt diskutierten Indikatoren im Vergleich mit einer Benchmark – einer relativ reibungslos funktionierenden Währungsunion wie den USA oder der Bundesrepublik Deutschland vor der Euroeinführung – analysiert werden. Weichen die Indikatorwerte für das zu untersuchende Gebiet von denen, die die Regionen der Währungsunion (z. B. US-amerikanische Staaten, deutsche Bundesländer) charakterisieren, in ungünstige Richtung ab, so ist davon auszugehen, dass das interessierende Gebiet keinen optimalen Währungsraum bildet. Ähnliches gilt im Übrigen für die Messung der Schocksymmetrie, die in Abschnitt C.II.2. betrachtet werden wird. In der Tat lässt sich der Grad, zu dem ein OCA-Kriterium für bestimmte Gebiete erfüllt ist, je nach Überzeugung des Forschers unterschiedlich beurteilen. a) Mobilität der Arbeitskräfte Wie schon mehrmals angedeutet, stellt die Arbeitsmobilität ein relatives Konzept dar. Folglich ist die Überprüfung dieses OCA-Kriteriums, wie auch der anderen Eigenschaften eines optimalen Währungsraumes, nur in Bezug auf eine bestimmte Benchmark möglich. Die Beurteilung der Arbeitsmobilität für eine bestimmte Region ist jedoch für sich genommen eine Aufgabe, die praktische Schwierigkeiten bereitet, wie im Folgenden geschildert wird. Nach Barry Eichengreen – einem der ersten Forscher, die sich in den frühen 1990er Jahren mit der Frage der interregionalen Arbeitsmobilität in verschiedenen Ländern mit Blick auf die Wünschbarkeit einer Währungsunion in Europa intensiv beschäftigten201 – besteht eine erste Möglichkeit, den Grad der Arbeitskräftemobilität empirisch zu überprüfen, darin, die Daten über (interregionale oder internationale) Wanderungen zu untersuchen. Eichengreen (1991) betrachtet für mehrere Länder den Anteil der Bevölke200

Auf dieses Problem weisen die meisten Autoren hin; in Bayoumi/Eichengreen (1999) steht die Frage der Operationalisierung der OCA-Theorie im Mittelpunkt. Manche Forscher versuchen, ein Gesamtmodell zu bilden, das mehrere OCA-Kriterien gleichzeitig überprüft; es sei z. B. an die Arbeit von Ricci (1997) oder das bereits angesprochene Modell von Bayoumi (1994) (vgl. Fußnote 283) verwiesen. Bayoumi/Eichengreen (1997) schlagen wiederum einen „OCA-Index“ vor, den Yelten/ Anderson (2006) auf Belgien, Finnland, die Niederlande, Schweden sowie die Schweiz und Horváth/Komárek (2003) sowie Komárek/Cˇech/Horváth (2003) auf die Tschechische Republik anwenden. 201 Vgl. Eichengreen (1990, 1991, 1993).

II. Empirische Methoden der Kostenuntersuchung

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rung, der innerhalb einer bestimmten Periode in eine andere Region desselben Nationalstaates auswanderte, an der Gesamtbevölkerung. Er stellt allgemein fest, dass zwischen 1965 und 1980 US-amerikanische Arbeitskräfte zwei- bis dreimal so häufig ihre Region verließen wie Arbeitnehmer in Europa.202 Dies lässt sich jedoch nicht als eine zwei- bis dreimal so hohe interregionale Arbeitsmobilität in den USA interpretieren. Erstens sind Regionen in verschiedenen Ländern unterschiedlich definiert, so dass kein direkter Vergleich möglich ist; dieser Einwand gilt natürlich nicht bei der Analyse der internationalen Mobilität. Ein weiterer Kritikpunkt ist schwerwiegender: Geringe Migrationströme müssen nicht zwingend auf geringe Mobilität der Arbeitskräfte, also deren Bereitschaft zur Migration zurückzuführen sein. Vielmehr können sie aus geringen Anreizen zur Migration resultieren, beispielsweise daraus, dass die untersuchten Regionen von überwiegend symmetrischen Schocks getroffen werden und folglich die Arbeitsmarktlage sich in allen ceteris paribus ähnlich entwickelt203, oder aus dem ökonomischen Kosten-Nutzen-Kalkül (einem Vergleich der Auswanderungskosten204 mit dem erwarteten Lohnanstieg bzw. mit der Differenz zwischen dem erwarteten Lohn und dem Arbeitslosengeld in der heimischen Region), das gegen die Auswanderung spricht. Um Aussagen über die Mobilität des Faktors Arbeit aufgrund einer Analyse der Migrationströme treffen zu können, muss man diese um eine Untersuchung der Migrationanreize – beispielsweise der Unterschiede im Pro-Kopf-Einkommen in den betrachteten Regionen oder Ländern205 – ergänzen. In zwei anderen Aufsätzen führt Eichengreen umfassendere Analysen der Arbeitsmobilität durch. Eichengreen (1990) vergleicht die Arbeitslosigkeitsunterschiede zwischen neun US-amerikanischen Regionen sowie zwischen neun EG-Ländern und stellt fest, dass die Arbeitslosenquoten in Europa eine doppelt so hohe Streuung aufweisen. Dafür gibt es – so der Autor – drei ver202

Eine ähnliche Untersuchung führen De Grauwe/Vanhaverbeke (1993) durch. Sie konzentrieren sich auf den Anteil aller Ein- und Auswanderungen in einem bestimmten Jahr an der Bevölkerung einer Region. Weiterhin betrachten sie den Anteil der Einwanderer an der Bevölkerung eines Landes. Sie kommen zu dem Schluss, dass die interregionale Arbeitskräftemobilität in europäischen Ländern deutlich höher ist als die Mobilität zwischen diesen Ländern. 203 Vgl. Eichengreen (1991), S. 1. 204 Es sollen dabei alle potenziellen mit der Migration verbundenen Kosten berücksichtigt werden, z. B. der Aufwand, neue Umgangsformen am Arbeitsplatz oder gar eine neue Sprache zu lernen. An diesem Beispiel wird deutlich, wie schwierig es ist, Auswanderungskosten zu quantifizieren. 205 Hierbei taucht eine neue Interpretationsschwierigkeit auf: Unterschiede im Pro-Kopf-Einkommen resultieren einerseits aus asymmetrischen Schocks, andererseits aus Migrationströmen, die durch diese Schocks ausgelöst werden. Für eine ausführliche Diskussion s. Eichengreen (1991), S. 11.

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schiedene Erklärungsansätze: Erstens ist dieser Tatbestand möglicherweise auf eine langsamere Anpassung der europäischen Arbeitsmärkte an Schocks zurückzuführen, was u. a. aus einer geringen Mobilität des Faktors Arbeit resultieren kann. Zweitens kann dieses Ergebnis stärker integrierte Güter- und Kapitalmärkte in den USA widerspiegeln; die Integration der Gütermärkte verringert die Wahrscheinlichkeit von regions- bzw. länderspezifischen Schocks, und die Kapitalmarktintegration erleichtert eine zügige Anpassung an solche Schocks, falls sie doch auftreten [vgl. Abschnitt C.I.2.e)]. Schließlich wäre es möglich, dass die Flexibilität der europäischen Arbeitsmärkte genauso hoch ist wie die der amerikanischen Märkte, dass aber Erstere von stärkeren asymmetrischen Schocks betroffen sind.206 Um herauszufinden, inwiefern die erste dieser Alternativen für die große Dispersion der Arbeitslosenquoten in Europa verantwortlich ist, untersucht Eichengreen die Geschwindigkeit der Anpassung der Arbeitsmärkte in der EG und in den USA an Schocks. Zunächst identifiziert er mittels Kointegrationsanalyse207 die langfristigen Gleichgewichtsbeziehungen zwischen den Arbeitslosenquoten in den einzelnen EG-Ländern resp. US-Staaten und entsprechend dem EG- resp. US-Durchschnitt. Anschließend misst er die Geschwindigkeit, mit der die Länder- bzw. Staatsarbeitslosenquoten zu ihrem jeweiligen langfristigen Gleichgewichtsniveau konvergieren, nachdem sie durch einen Schock erschüttert worden sind.208 Das Ergebnis – eine um etwa 25% höhere Anpassungsgeschwindigkeit in den USA – deutet darauf hin, dass die europäischen Märkte weniger flexibel sind. Die Frage, inwiefern dies auf eine geringe Mobilität der Arbeitskräfte oder auch auf andere Faktoren (Preis- und Lohnflexibilität, Kapitalmobilität, fiskalische Transfers usw.) zurückzuführen ist, lässt sich jedoch nicht eindeutig beantworten.209 Eichengreen (1993) beschäftigt sich mit der interregionalen Mobilität des Faktors Arbeit. Er beobachtet, dass regionale Arbeitslosigkeitsunterschiede in den USA deutlich geringer ausfallen als die entsprechenden Unterschiede in zwei europäischen Ländern, Großbritannien und Italien. Dies kann wiederum entweder geringere asymmetrische (regionsspezifische) Schocks oder eine höhere Flexibilität der Arbeitsmärkte in den USA widerspiegeln. Um dies zu überprüfen, führt Eichengreen eine dreistufige Analyse durch. Auf einer ersten Stufe untersucht er, inwiefern die Unterschiede zwischen der 206

Vgl. Eichengreen (1990), S. 160. Vgl. Fußnote 406. 208 Dazu schätzt er für jedes Großgebiet ein Fehlerkorrekturmodell (error correction model, EC-Modell); solche Modelle werden z. B. in Greene (2003), S. 654–655, Enders (1995), S. 365–373, oder Schröder (2002), S. 281–289, betrachtet. 209 Der betrachtete Ansatz wird in Eichengreen (1993), S. 150–154, erweitert. 207

II. Empirische Methoden der Kostenuntersuchung

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Arbeitslosigkeit in den Regionen der genannten Länder aus asymmetrischen Schocks resultieren.210 Er kommt zu dem Ergebnis, dass regionale Arbeitsmärkte in den drei Ländern durch ähnliche regionsspezifische Schocks erschüttert werden, und schlussfolgert, dass es die Reaktion der Arbeitsmärkte auf Schocks und nicht die Stärke der Schocks selbst ist, die den Unterschied zwischen den Arbeitslosigkeitsniveaus in Amerika und in Europa ausmacht. Diese These wird durch den zweiten Analyseschritt bestätigt. Mit Hilfe der Regressionsanalyse findet Eichengreen heraus, dass die Einwanderungsquoten (definiert als Anteile der Einwanderer an der Gesamtbevölkerung) der Regionen aller drei Volkswirtschaften von ökonomischen Anreizen – den relativen Löhnen und den Arbeitslosenquoten bezogen auf den Landesdurchschnitt – abhängen; in den USA ist dieser Einfluss jedoch um mehrere Größenordnungen stärker als in den Regionen Großbritanniens und Italiens. Daraus zieht Eichengreen den Schluss, dass die interregionale Arbeitskräftemobilität in Amerika deutlich höher ist als in den untersuchten Ländern Europas. Die oben dargestellten Operationalisierungs- und Interpretationsprobleme sind ein typisches Merkmal der empirischen Arbeiten, die sich auf die OCA-Theorie stützen. Dies wird auch weiter unten deutlich werden, insbesondere in Abschnitt C.II.2., in dem die verschiedenen Methoden zur Schockidentifizierung behandelt werden sollen. b) Grad der Offenheit der Volkswirtschaft McKinnon erkannte in seinem Artikel die Schwierigkeiten, die mit der Quantifizierung seines Offenheitsindikators – des Verhältnisses der handelbaren und der nicht handelbaren Güter – verbunden sind: Nur wenige Güter lassen sich eindeutig einer dieser beiden Kategorien zuordnen; die meisten liegen zwischen den beiden Extremen „handelbar“ und „nicht handelbar“.211 Zu handelbaren Gütern zählt McKinnon importierbare und exportierbare Güter, die begrifflich nicht den Importen bzw. Exporten entsprechen, sondern Güter umfassen, bei denen die Einfuhr bzw. Ausfuhr theoretisch möglich ist. Um den Wert des Offenheitsindikators für ein bestimmtes Gebiet zu ermitteln, sollte man somit am besten für jedes Gut seine „Handelbarkeit“ festlegen. Da dies kaum möglich ist, wird i. d. R. davon ausgegangen, dass Dienstleistungen die nicht handelbare Gruppe bilden. 210 Dies untersucht Eichengreen mit Hilfe der Regressionsanalyse, bei der die regionalen Arbeitslosenzahlen u. a. auf die Gesamtarbeitslosenzahl im betrachteten Land regressiert werden; für eine detaillierte Beschreibung der Methode sowie eine Interpretation der Ergebnisse s. Eichengreen (1993), S. 138–146. 211 Vgl. McKinnon (1963), S. 721.

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Dieses Prinzip stellt selbstverständlich eine grobe Vereinfachung dar, wie das Beispiel des Sektors „internationaler Reiseverkehr“, der handelbare Dienstleistungen umfasst, nahe legt; trotzdem setzte es sich in der frühen empirischen Literatur durch. Häufig werden dabei handelbare Güter (bzw. Output abzüglich der Dienstleistungen) auf den Output und nicht auf nicht handelbare Güter (bzw. Dienstleistungen) bezogen. Neuere Arbeiten gehen nicht mehr von der obigen Definition des Offenheitsgrades aus, sondern verwenden Indikatoren, die als Grad der Handelsintegration eines Landes mit anderen Ländern des (zukünftigen) Währungsraumes bzw. als Intensität des Handels zwischen diesen Ländern bezeichnet werden können. Hierbei kann man sich wahlweise auf bilaterale Exporte, Importe oder auf die Summe der beiden konzentrieren; i. d. R. werden diese Größen auf den Output des interessierenden Landes bezogen.212 Zu den häufig verwendeten Indikatoren, die das Offenheitskriterium quantifizieren sollen, gehören weiterhin die marginale Importneigung213 sowie der Grad der internationalen Mobilität von Produktionsfaktoren214. Eine andere Art der Operationalisierung schlagen Frankel/Rose (1996) vor. Sie ermitteln drei verschiedene Indikatoren, die für die Intensität des Handels zwischen Land A und Land B stehen: erstens das Verhältnis der Exporte von A nach B und der Summe aller Exporte der beiden Länder; zweitens dasselbe Verhältnis für Importe; und drittens die Summe aus Exporten von A nach B und Importen von A aus B, dividiert durch die Summe aller Exporte und aller Importe dieser Länder.215 All die genannten Indikatoren basieren zwar auf McKinnons Offenheitskriterium, sie können aber u. U. völlig unterschiedliche Ergebnisse liefern. Eine Volkswirtschaft kann beispielsweise hauptsächlich handelbare Gütern herstellen, aber wenig exportieren; folglich fallen die Exporte in Bezug auf das BIP gering aus, obwohl die Volkswirtschaft nach McKinnon als sehr offen einzustufen wäre. Weiterhin kann sich der Umfang der Ausfuhren von dem der Einfuhren eines Landes stark unterscheiden, was dazu führt, dass die beiden Verhältniszahlen „Exporte zum BIP“ und „Importe zum BIP“ widersprüchliche Aussagen über den Offenheitsgrad erlauben. Die In212 So betrachtet beispielsweise Paqué (1997), S. 138–139, für jedes EU-Land seine Exporte in andere EU-Länder relativ zu seinem BIP; eine ähnliche Interpretation ist De Grauwe (2003), S. 56–58, Vaubel (1976), S. 440, sowie Bayoumi/ Eichengreen (1997), S. 764, zu entnehmen. 213 Vgl. Mongelli (2005), S. 610. 214 Vgl. Tower/Willett (1976), S. 6. Dies kann allerdings kaum als eine praktische Operationalisierungsart bezeichnet werden; vielmehr stellt die internationale Faktormobilität ein an sich schwer messbares Konzept dar, wie die Ausführungen im vorangegangenen Abschnitt zeigten. 215 Vgl. Frankel/Rose (1996), S. 11.

II. Empirische Methoden der Kostenuntersuchung

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dikatoren von Frankel/Rose (1996) sind wiederum gut dazu geeignet, den Grad der Handelsintegration eines Landes mit den (potenziellen) Partnern in einer Währungsunion (relativ zu anderen Ländern) aufzufassen; je intensiver dieser Handel ist, desto höher fallen die Transaktionskosten aus, die durch die Einführung einer gemeinsamen Währung eingespart werden. Es muss jedoch hervorgehoben werden, dass dieses Konzept sehr weit entfernt ist von McKinnons Verständnis des Offenheitsgrades einer Volkswirtschaft und von seiner auf der Wechselkursillusion ruhenden Argumentation. Diese Kluft ergibt sich aus der dynamischen Entwicklung der OCA-Theorie von einem Rahmen, innerhalb dessen über optimale Wechselkursregimes entschieden werden kann, hin zur Analyse der Vor- und Nachteile der Währungsintegration. c) Diversifizierung der Produktion und der Exporte Der Diversifizierungsgrad der Produktion und der Exporte als OCA-Kriterium ist nicht nur theoretisch umstritten; seine Operationalisierung bereitet ebenfalls Probleme. Die erste praktische Frage lautet: Wie soll entschieden werden, welche Güter als „unterschiedlich“ und welche als „ähnlich“ gelten? I.d.R. wird bei der Untersuchung der Diversifizierung von international anerkannten Klassifizierungen von Gütern ausgegangen, beispielsweise von der International Standard Industrial Classification (ISIC), der Klassifikation der UNO zur Gliederung von Wirtschaftsbereichen und Industriezweigen. Dabei muss beachtet werden, dass die Resultate weitgehend vom Aggregationsniveau der Daten abhängen, denn je detaillierter die Einteilung der Güterkategorien vorgenommen wird, desto vielfältiger erscheint die gesamte Güterpalette und desto höher fällt der Wert des Diversifizierungsmaßes aus. Weiterhin muss entschieden werden, nach welchem Prinzip statistische Angaben über die Produktionsstruktur in einem „Diversifizierungsindex“ zusammenzufassen sind. Der Autorin dieser Arbeit sind im Zusammenhang mit der OCA-Theorie keine solchen Indizes bekannt; vielmehr wird in der empirischen Literatur nicht direkt die Diversifikation analysiert, sondern ihr Gegenteil: die Spezialisierung. Hierbei wird oft ein Vergleich von Regionen oder Ländern hinsichtlich ihrer Produktions-, Beschäftigungs- bzw. Exportstruktur vorgenommen; die (Un-)Ähnlichkeit dieser Strukturen lässt den Grad der Spezialisierung und somit auch den Diversifizierungsgrad der zu untersuchenden Volkswirtschaften beurteilen. Zu den meistzitierten Beiträgen auf diesem Gebiet gehören diejenigen von Paul Krugman216, dessen Spezialisierungsthese als Gegensatz zur (for216

Vgl. Krugman (1991, 1993).

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C. Kosten der Wechselkursfixierung

mal in Frankel/Rose (1996) aufgestellten) Endogenitätsthese der EG-Kommission in Abschnitt C.I.3.b) diskutiert wurde. Krugman betrachtet vier Großregionen der USA und die vier größten Volkswirtschaften der EG (Deutschland, Frankreich, Großbritannien und Italien) und ermittelt für jedes Regions- und Länderpaar Indizes der regionalen bzw. nationalen Divergenz, DI, die wie folgt konstruiert werden: È3ê

DI ã

n  X  si  s : i

iã1

Dabei steht si für den Anteil der i-ten Industriebranche an der Gesamtindustriebeschäftigung einer Region oder Volkswirtschaft und si für den entsprechenden Anteil in der anderen Volkswirtschaft (bei jedem betrachteten Paar); n ist die Anzahl der Industriebranchen. Sind die Beschäftigungsstrukturen in zwei Regionen oder Ländern identisch, d.h. besteht keine Divergenz, so nimmt der Index den Wert Null an. Sind die Strukturen völlig unterschiedlich, d.h. ist die Divergenz vollkommen, so ist der Index gleich 2.217 Die Ergebnisse von Krugmans Analyse sind eindeutig: Die Unterschiede zwischen den Regionen sind in den USA stärker ausgeprägt als in der EG. Die oben dargestellten Unähnlichkeitsindizes werden auch von der OECD (1999) für die Länder der Eurozone berechnet, mit zwei Unterschieden. Erstens werden zwei verschiedene Indextypen gebildet: Der eine wird wie bei Krugman aus den Beschäftigungsanteilen der Industriebranchen errechnet, der andere berücksichtigt Branchenanteile am Output. Zweitens werden die Indizes statt für Länderpaare für jedes einzelne Land bestimmt, wobei der Eurozonendurchschnitt als Vergleichsbasis gilt. So kann jeder Index intuitiv interpretiert werden als der Anteil der Beschäftigung bzw. des Outputs, der in andere Sektoren „umdirigiert“ werden sollte, damit die Beschäftigungs- bzw. die Produktionsstruktur des jeweiligen Landes diejenige der Eurozone widerspiegelt.218 Diese Interpretation von Kenens Kriterium kann auch der Arbeit von Bayoumi/Eichengreen (1997) entnommen werden: Die beiden Autoren messen den Diversifizierungsgrad mit Hilfe eines Unähnlichkeitsindexes nach Krugmans Muster.219 Ein anderer Ansatz zur Untersuchung der Ähnlichkeit der Produktionsstrukturen liegt der Analyse von Bini Smaghi/Vori (1992) zugrunde; neben Krugmans Beiträgen war dies eine der ersten empirischen Arbeiten über Diversifizierung der Produktionsstrukturen in der EG mit den USA als Bench217 218 219

Vgl. Krugman (1991), S. 75–78. Vgl. OECD (1999), S. 106–108. Vgl. Bayoumi/Eichengreen (1997), S. 764.

II. Empirische Methoden der Kostenuntersuchung

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mark. Bini Smaghi und Vori betrachten 11 Industriesektoren, deren Abgrenzung sich aus der ISIC ergibt, in 11 EG-Staaten und 12 Federal Reserve Districts der USA. Mittels Regressionsanalyse untersuchen sie, welcher Anteil der Volatilität der Industrieproduktion auf sektorspezifische und welcher auf länder- bzw. District-spezifische Schocks zurückzuführen ist. Weiterhin werden die Zeitreihen der Industrieproduktion um die Folgen des letzteren Schocktyps bereinigt, so dass die resultierenden Zeitreihen die „sektorspezifische Volatilität“ der Produktion abbilden. Diese weisen für Europa eine stärkere Korrelation auf als für die USA, was die Autoren schlussfolgern lässt, dass die EG-Länder über homogenere und somit stärker diversifizierte Produktionsstrukturen verfügen. Die oben vorgestellten Herangehensweisen setzten sich in der empirischen Literatur durch: Autoren, die den Diversifizierungsgrad zu bestimmen versuchen, konzentrieren sich wahlweise direkt auf die (Un-)Ähnlichkeit der Produktionsstrukturen in den interessierenden Ländern bzw. Regionen oder auf die Identifizierung von sektorspezifischen gegenüber länder- bzw. regionsspezifischen Schocks.220 Gegen beide Methoden lässt sich einwenden, dass sie Kenens Verständnis des Diversifizierungsgrades nicht völlig entsprechen. Wie in Abschnitt C.I.2.c) dargelegt, ist das betrachtete OCAKriterium jedoch theoretisch umstritten, da es zu dem allgemein anerkannten Offenheitskriterium von McKinnon in einem offensichtlichen Widerspruch steht. Mit Hilfe der in diesem Abschnitt betrachteten Methoden kann dagegen ein anderes OCA-Kriterium – die strukturelle Ähnlichkeit von Volkswirtschaften – quantifiziert werden. d) Fiskalischer Föderalismus Das Vorhandensein eines föderalen Steuersystems ist vielleicht das einzige OCA-Kriterium, das sich völlig objektiv überprüfen lässt. Betrachtet man beispielsweise die WWU als ein 13 Länder umfassendes Währungs220 Manche Autoren verstehen Kenens Kriterium, anders als Kenen selbst, als Grad der Diversifizierung der Exporte und der Importe. Bei dieser Interpretation kann theoretisch ein Diversifizierungsindex erstellt werden – unter der Voraussetzung, dass ein Gewichtungsschema für Ausfuhren und Einfuhren vorliegt. Vaubel (1976), S. 439, macht auf die damit verbundenen Probleme aufmerksam, indem er das Beispiel einer sehr kleinen Volkswirtschaft betrachtet. Bei solchen Volkswirtschaften zeichnen sich die Importe i. d. R. durch einen hohen und Exporte durch einen geringen Diversifikationsgrad aus. Im Extremfall, wenn die betrachtete Volkswirtschaft nur ein einziges Gut herstellt, ist die Diversifizierung der Exporte Null und die der Importe maximal. Vaubel fragt nun, wie man diese beiden Diversifizierungsgrade gewichten kann, um einen aggregierten Index der Außenhandelsdiversifizierung zu bilden.

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gebiet oder auch die EU als einen aus 27 Ländern bestehenden potenziellen einheitlichen Währungsraum, also als eine Volkswirtschaft mit mehreren Regionen, so stellt man fest, dass ein föderales Steuersystem mit automatisch stabilisierender Wirkung gegenwärtig praktisch nicht vorhanden und auch in vorhersehbarer Zukunft nicht in Sicht ist. Die EU verfügt zwar über einen Haushalt, sein Anteil am BIP aller EU-Staaten beträgt allerdings etwa 1%. Die „Staatsausgaben“ auf Unionsniveau sind somit um mehrere Größenordnungen geringer als die Ausgaben einzelner Mitgliedsländer: So betrug 2005 die Staatsquote in Deutschland 46,8%, in Frankreich 54,4% und in Großbritannien 45,1%. Auch in den USA, die durch ein vergleichsweise geringes Niveau der Staatsaktivität gekennzeichnet sind, machen die Staatsausgaben 36,6% des BIP aus.221 Der geringe Umfang des EU-Etats erlaubt es dem EU-Finanzsystem nicht, seine potenzielle Aufgabe als Versicherung gegen die Folgen länderspezifischer Schocks zu erfüllen. Dieser Gedanke wurde bereits 1977 im MacDougall-Bericht222 über die Rolle der öffentlichen Finanzen für die europäische Integration geäußert; auch der Delors-Ausschuss plädierte 1989 in seinem Bericht223 für eine Erhöhung des EG-Haushalts auf 5 bis 7% des aggregierten BIP. Wie der fiskalische Ausgleichsmechanismus in den USA und in Europa beschaffen ist, wurde 1991 von Sachs und Sala-i-Martin in ihrem Artikel Fiscal Federalism and Optimum Currency Areas: Evidence for Europe from the United States224 empirisch überprüft. Obwohl die EU heutzutage einen wesentlich stärker integrierten Wirtschaftsraum darstellt als die EG Anfang der 1990er Jahre, bleiben die qualitativen Ergebnisse der Analyse dieser Autoren höchst aktuell, da der Anteil des EU-Haushalts am EU-BIP heutzutage sogar geringer ist als damals. Das Ziel der Untersuchung von Sala-i-Martin und Sachs ist es, die Stärke des stabilisierenden Effekts des US-amerikanischen föderalen Steuer- und Transfersystems auf das Einkommensniveau zu bestimmen. Sachs und Sala-i-Martin gehen von einem autonomen Rückgang des verfügbaren Einkommens einer amerikanischen Region um 1 US-Dollar aus und versuchen mit Hilfe der Regressionsanalyse herauszufinden, wie stark das verfügbare Einkommen tatsächlich sinkt, wenn die geringeren Steuerzahlungen „ans Zentrum“ und die höheren Transfers „vom Zentrum“ mit berücksichtigt werden. Sie kommen zu dem Ergebnis, dass die von der betroffenen Region zu entrichtenden Steuern infolge des Schocks um durchschnittlich 34 US-Cent fallen und dass darüber hinaus die Transferzahlungen um etwa 6 US-Cent steigen. Somit fällt das 221 222 223 224

Quelle: OECD. Kommission der Europäischen Gemeinschaften (1977). Kommission der Europäischen Gemeinschaften (1989). Sala-i-Martin/Sachs (1991).

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verfügbare Einkommen nicht um 1 Dollar, sondern um lediglich 60 Cent; das föderale Steuersystem absorbiert somit 40% des anfänglichen Schocks.225 Eine ähnliche Untersuchung für Europa zeigt, dass ein negativer 1-Dollar-Schock in einem EG-Land das verfügbare Einkommen in diesem Land letztendlich um 99,5 Cent fallen lässt, d.h. er wird lediglich zu 0,5% vom EG-Finanzsystem aufgefangen. Daraus ziehen Sachs und Salai-Martin den Schluss, dass das Projekt einer Währungsunion in Europa an der fehlenden Integration der Steuersysteme scheitern kann.226 Neben seinem geringen Umfang gibt es noch einen weiteren Grund, warum der EU-Etat keine stabilisierende Wirkung bei Auftreten länderspezifischer Schocks haben kann. Der Prozess der EU-Haushaltsbestimmung ist so gestaltet, dass die Zahlungen der Mitgliedsländer an die Union und die der Union an ihre Mitglieder nicht vom gegenwärtigen, sondern vom vergangenen Einkommensniveau dieser Länder abhängen. Folglich führt ein Rückgang der Produktion in einem Land infolge eines negativen Schocks weder zu einem automatischen Rückgang seiner Abgaben an die EU noch zu einem Anstieg der Transferzahlungen, die ihm zugute kommen. Im Übrigen sollen Transferzahlungen seitens der EU keine kurzfristige Stabilisierungsbeihilfe für von negativen Schocks betroffene Länder darstellen; vielmehr spielen sie die Rolle einer langfristigen Entwicklungshilfe. „Von einer Integration der Finanzsysteme, die eine mehr oder weniger automatische interregionale Stabilisierung im Gefolge externer Schocks bewirken könnte, ist die Europäische Union weit entfernt.“227 Somit müssen die EU- bzw. WWU-Mitgliedstaaten sich bei Auftreten negativer asymmetrischer Schocks auf die innenstaatliche Fiskalpolitik – also intertemporäre Transfers – verlassen. Dies stellt eine schlechtere Alternative gegenüber zwischenstaatlichen Transfers dar, wie in Abschnitt C.I.2.d) theoretisch dargelegt wurde. In der Praxis ist eine fiskalische Expansion für die betrachteten Länder schwieriger durchzuführen als beispielsweise für US-amerikanische Staaten, weil Erstere durch den Stabilitäts- und Wachstumspakt gebunden sind.228 Lediglich die dritte Möglichkeit der Finanzierung, eine „private Versicherung“ in Form der Portfoliodiversifizierung, steht den EU-Ländern zur Verfügung, denn ihre Finanzmärkte sind nahezu vollkommen integriert. Wie schon oben angedeutet, betrifft diese Art der Versicherung lediglich Unternehmen und relativ gut situierte Individuen, so dass sie den fiskalischen Föderalismus nicht ersetzen kann. 225 Für eine kritische Diskussion der Ergebnisse von Sala-i-Martin und Sachs s. z. B. Bini Smaghi/Vori (1992), S. 93–94. 226 Vgl. Sala-i-Martin/Sachs (1991), S. 20. 227 Paqué (1997), S. 138. 228 Vgl. Fußnote 38.

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An dieser Stelle muss jedoch noch einmal hervorgehoben werden, dass dieses OCA-Kriterium keine notwendige Bedingung für die Tragfähigkeit einer Währungsunion darstellt; vielmehr ist es als ein ergänzendes Charakteristikum einer vorteilhaften Währungsunion anzusehen. Somit äußern manche Autoren – allen voran Willem Buiter – die Meinung, dass Ergebnisse empirischer Arbeiten wie derjenigen von Sala-i-Martin/Sachs (1991) schlicht irrelevant für die Frage der Wünschbarkeit der Währungsintegration in Europa sind.229 2. Identifizierung asymmetrischer Schocks Dieser Abschnitt bietet einen Überblick über die wichtigsten Methoden, die zur Messung der Symmetrie bzw. Asymmetrie der Schocks verwendet werden. Wie in Abschnitt C.I.3.a) bereits angesprochen, wurden fast alle von ihnen Ende der 1980er oder Anfang der 1990er Jahre entwickelt. Die Reihenfolge der Darstellung ist nicht chronologisch; vielmehr sind die Verfahren nach ihrem Inhalt bzw. Logik geordnet. Zunächst wird in Abschnitt C.II.2.a) der Begriff asymmetrischer Schocks abgegrenzt und es wird auf einige Interpretationsprobleme bei der Korrelationsanalyse, die praktisch allen Methoden zugrunde liegt, eingegangen. In den Abschnitten C.II.2.b) und C.II.2.c) werden die einfachsten, auf der Korrelationsanalyse makroökonomischer Zeitreihen oder ihrer zyklischen Komponenten basierenden Verfahren diskutiert. Anschließend wird in Abschnitt C.II.2.d) die Untersuchung der realen Wechselkursschwankungen als Methode zur Quantifizierung asymmetrischer Schocks dargestellt. Abschnitt C.II.2.e) stellt das Prinzip der Schockidentifikation mit Hilfe sog. vektorautoregressiver bzw. struktureller vektorautoregressiver (VAR- bzw. SVAR-) Modelle vor. Schließlich wird in Abschnitt C.II.2.f) die Untersuchung der Schockkonvergenz bzw. -divergenz geschildert. a) Der Begriff asymmetrischer Schocks und Identifikationsprobleme Mundell (1961a) betrachtet lediglich einen Schocktyp, nämlich eine Nachfrageverschiebung von den Produkten eines Gebietes zugunsten der Produkte eines anderen Gebietes. Für den Erfolg oder Misserfolg eines Fixkurssystems oder einer Währungsunion können jedoch auch andere Schocktypen ausschlaggebend sein. Wohlers (1997) definiert den Begriff des Schocks folgendermaßen: „Unter Schocks werden im Allgemeinen relativ starke oder auch rasche Änderungen des Güterangebots oder der Güternachfrage verstanden, die für die Marktteilnehmer überraschend kommen und 229

Vgl. Buiter (1995), S. 33.

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somit nicht antizipierbar sind.“230 Noch allgemeiner kann jede abrupte, unerwartete (nicht antizipierbare) Veränderung im Niveau der interessierenden (makro-)ökonomischen Variablen als Schock bezeichnet werden; als Beispiele können neben Güternachfrage- und Güterangebotsschocks auch Produktivitäts-, Arbeitsnachfrage-, Wechselkurs-, Zinssatz-, Geldmengenschocks o. ä. angeführt werden. Hierbei ist hervorzuheben, dass es die fehlende Antizipierbarkeit ist, die das definierende Merkmal eines Schocks darstellt: Nur solche Änderungen können Schocks genannt werden, die nicht vorhersehbar sind. Daraus folgt, dass „normale“ zyklische Schwankungen von Konjunkturindikatoren nicht als Schocks betrachtet werden können.231 Wie in Abschnitt D.II.1. der vorliegenden Arbeit deutlich werden wird, sind hierbei lediglich makroökonomische Schocks von Interesse; mikroökonomische oder industriespezifische Schocks, die bestimmte Sektoren und nicht ganze Volkswirtschaften treffen, können durch eine unabhängige Geldpolitik ohnehin nicht bewältigt werden und sind für die Kosten der Teilnahme an einer Währungsunion irrelevant.232 Die verschiedenen Schocktypen sowie deren Bedeutung für die Tragfähigkeit einer Währungsunion werden in Unterkapitel D.II. diskutiert werden; für die Zwecke dieses Kapitels reicht die Unterscheidung zwischen symmetrischen und asymmetrischen Schocks aus. Unter symmetrischen Schocks werden solche verstanden, die alle betrachteten Gebiete (Regionen, Länder) in gleicher Weise treffen, wobei solche, die nur bestimmte Regionen erschüttern, als asymmetrische oder idiosynkratische Schocks bezeichnet werden.233 Im Einklang mit der Theorie des optimalen Währungsraumes wird in der Literatur davon ausgegangen, dass Länder, die überwiegend durch asymmetrische Schocks erschüttert werden, als schlechte Kandidaten für eine Währungsunion einzustufen sind, da die Kosten der Anpassung ohne das Wechselkursinstrument möglicherweise hoch ausfallen. An dieser Stelle soll eingeräumt werden, dass die Kosten der Teilnahme an einer Währungsunion nicht nur von der Symmetrie der Schocks abhängen, sondern auch von der Symmetrie der Anpassungsprozesse, die ein symmetrischer Schock auslöst; darauf wurde bereits in Abschnitt C.I.2.f) hingewiesen. Symmetrische Schocks mit asymmetrischen Auswirkungen 230

Wohlers (1997), S. 79. Vgl. Wohlers (1997), S. 80. 232 Vgl. Bayoumi (1994), S. 539. Allerdings sei an die Diskussion in Abschnitt C.I.3.b) erinnert: Aus der immer tieferen wirtschaftlichen Integration der EU-Länder kann u. U. eine starke Spezialisierung dieser Länder resultieren, was wiederum dazu führt, dass industriespezifische Schocks zu länderspezifischen werden (KrugmanAnsicht). 233 In Abschnitt D.II.1. wird die Definition asymmetrischer Schocks noch erweitert werden. 231

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stellen ein genauso gewichtiges Argument gegen die Teilnahme dar wie asymmetrische Schocks.234 Dies ist nahe liegend: Wird ein symmetrischer Schock von verschiedenen Volkswirtschaften auf unterschiedliche Weise absorbiert, so deutet dies darauf hin, dass diese Volkswirtschaften sich in ihren Strukturen stark voneinander unterscheiden und somit ohnehin für eine Währungsunion schlecht geeignet sind, da die gemeinsame Geldpolitik unterschiedliche Auswirkungen für die Teilnehmerländer hätte. Eine empirische Untersuchung der Schocksymmetrie muss sich auf vergangene Schocks konzentrieren; Schocks sind nicht antizipierbar, sie lassen sich höchstens rückblickend feststellen. Hierbei sei noch einmal auf die Lucas-Kritik verwiesen: Es ist nur bedingt möglich, aus der Vergangenheit verlässliche Aussagen über die Schocksymmetrie in der Zukunft zu treffen. Auch bei der rückblickenden Betrachtung ist die Schockidentifikation jedoch eine Herausforderung: Die oben angeführte Definition eines Schocks, von der in der Literatur meistens ausgegangen wird, ist dermaßen allgemein, dass die Quantifizierung vergangener Schocks zwangsläufig auf Identifikationsprobleme stößt. Landmann (1997) argumentiert in diesem Zusammenhang, dass „ein ‚Schock‘ für den Makroökonomen nicht in derselben Weise den Status eines unzweideutig feststellbaren Phänomens besitzt wie etwa für einen Mediziner oder einen Physiker. Was wir in der Makroökonomik als Schock bezeichnen, ist bereits eine Interpretation von Phänomenen – oder manchmal auch Ausdruck der mangelnden Interpretierbarkeit eines Phänomens“235. Schocks sind unbeobachtbar und somit nicht direkt messbar; sie lassen sich lediglich über die Beobachtung ihrer gesamtwirtschaftlichen Auswirkungen feststellen, wozu eine Reihe von Methoden und Modellen angewendet werden können. Dabei führen verschiedene Methoden oder sogar verschiedene Annahmen im Rahmen eines bestimmten Modelltyps möglicherweise zu sehr unterschiedlichen Rückschlüssen bezüglich des Auftretens von Schocks und somit auch ihrer Symmetrie, was die Einschätzung der Kosten der (unwiderruflichen) Paritätsfixierung erheblich erschwert. Nahezu alle Methoden, die es zum Ziel haben, den Grad an (A-)Symmetrie im Wirtschaftsgeschehen interessierender Regionen oder Länder herauszufinden, bedienen sich grundsätzlich der Korrelationsanalyse. Der Unterschied zwischen den verschiedenen Verfahren besteht im Wesentlichen in der Wahl (oder ggf. der Ermittlung) der relevanten Zeitreihen, die auf ihre Korrelation hin untersucht werden sollen; eine hohe positive Korrelation deutet auf einen hohen Grad an Symmetrie und eine geringe, negative oder statistisch nicht signifikante Korrelation auf überwiegend asymmetrische Schocks hin. Hierbei soll Folgendes hervorgehoben werden: Verwendet man 234 235

Vgl. Frenkel/Nickel (2002), S. 16. Landmann (1997), S. 118.

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zur Untersuchung der Abhängigkeit zweier Variabler den Korrelationskoeffizienten, so geht man implizit davon aus, dass der zu analysierende Zusammenhang stabil über die Zeit hinweg ist. Diese Stabilitätsannahme liegt übrigens einer überwiegenden Mehrheit von empirischen Analyseverfahren zugrunde. Sie lässt sich jedoch nicht aufrechterhalten, falls das Entwicklungsmuster der untersuchten Größen sich mit der Zeit verändert oder falls sog. Strukturbrüche auftreten. Dieses Problem darf bei der Interpretation der Ergebnisse einer jeden Analyse nicht außer Acht gelassen werden. Auf einige mögliche Lösungen wird in Abschnitt C.II.2.f) eingegangen werden.

b) Schockidentifikation aufgrund der Korrelation von Konjunkturindikatoren Wie schon oben angedeutet, können vergangene Schocks über die Beobachtung ihrer Spuren identifiziert werden: Makroökonomische Schocks schlagen sich in der gesamtwirtschaftlichen Produktion nieder. Somit liegt es nahe, den Grad an Symmetrie der Schocks in zwei Ländern mittels der Korrelationsanalyse des Outputs (gemessen durch das BIP, das Volkseinkommen, die Industrieproduktion usw.) dieser Länder zu ermitteln. Alternativ zu Produktionsvariablen können auch andere, mit der Produktion eng verknüpfte Indikatoren wie die Arbeitslosenquote, die Kapazitätsauslastung, Investitionen usw. verwendet werden; dabei kann man das Niveau der interessierenden Größen oder deren Wachstumsraten betrachten. So untersucht beispielsweise Fatás (1997) die Wachstumsraten der Beschäftigtenzahl in 12 EU-Ländern sowie in 38 europäischen Regionen auf ihre Korrelation mit dem 12-Länder-Aggregat sowie (für die Regionen) mit den entsprechenden Länderwachstumsraten. Eine ähnliche Untersuchung führt Borowski (2001) für Polen durch; hierbei handelt es sich um die Korrelation der Wachstumsraten mehrerer makroökonomischer Variabler (des BIP, der Industrieproduktion, der Inflation, der Beschäftigtenzahl sowie der Arbeitslosenquote) in Bezug auf die Eurozone. Ein positiver und hoher – zumindest noch statistisch signifikanter – Wert des jeweiligen Korrelationskoeffizienten kann als Anzeichen für das Überwiegen symmetrischer Schocks angesehen werden; ein negativer oder nicht signifikanter Koeffizient weist dagegen auf überwiegend asymmetrische Schocks hin. Hierbei muss entschieden werden, welcher Wert des Korrelationskoeffizienten als „hoch genug“ anzusehen ist. I.d.R. wird dieses Problem, genau wie das Problem der Operationalisierung von OCA-Kriterien, durch die Wahl einer geeigneten Benchmark – vorzugsweise einer existierenden Währungsunion – gelöst. Der oben dargestellte einfache Ansatz ermöglicht es, einen ersten Eindruck über die Symmetrie der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung zweier

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Gebiete zu gewinnen. Deshalb wird in der Mehrheit der empirischen Arbeiten über die Symmetrie der Schocks236 zunächst die Korrelation der verwendeten Zeitreihen untersucht, bevor andere Methoden angewendet werden. Dies ist dadurch motiviert, dass ein geringer Korreliertheitsgrad der Produktion nicht zwangsläufig auf idiosynkratische Schocks zurückzuführen ist. Die Stärke der Outputkorrelation wird durch das Zusammenspiel mehrerer Faktoren bestimmt: erstens durch Veränderungen im langfristigen Wachstumstrend, die beispielsweise aus strukturellen Reformen resultieren; zweitens durch zyklische (über mehrere Quartale andauernde) Schwankungen des Outputs um den Trend herum; drittens durch kurzfristige Saisoneinflüsse wie Feiertags- oder Wettereffekte, die es bei Monats- oder Quartalsdaten zu berücksichtigen gilt237; und viertens durch das Auftreten makroökonomischer Schocks. Auf diese Bestimmungsfaktoren wird im Folgenden kurz eingegangen. Eine hohe Korrelation zweier Zeitreihen ergibt sich beispielsweise, wenn beide ähnliche, stark ausgeprägte Trends aufweisen. Für die Frage der Tragfähigkeit einer Währungsunion ist die Symmetrie der trendmäßigen Outputentwicklung jedoch von geringerer Bedeutung als die Symmetrie der zyklischen Schwankungen der gesamtwirtschaftlichen Leistung um den Trend herum, denn bei asymmetrischen Konjunkturzyklen kann der Verzicht auf eine eigenständige Geldpolitik besonders hohe Kosten implizieren.238 Deshalb werden in der empirischen Literatur über die Schocksymmetrie trendbereinigte Zeitreihen den Rohdaten vorgezogen; es wird davon ausgegangen, dass die Stärke der Korrelation zwischen den zyklischen Outputkomponenten zweier Länder Auskunft über die Symmetrie der diese Länder erschütternden makroökonomischen Schocks gibt. Die Trendbereinigung kann mit Hilfe unterschiedlichster Techniken erfolgen: von der Bestimmung der gleitenden Mittelwerte über die Bereinigung der Daten um einen (i. d. R. linearen) mittels der Regressionsanalyse ermittelten Trend bis hin zu komplizierten, sich auf einen zeitreihenanalytischen Ansatz stützenden Methoden der Zeitreihenzerlegung in die Trend-, die zyklische, die saisonale und die unregelmäßige Komponente. So untersucht 236 Vgl. u. a. Bayoumi/Eichengreen (1992a, b, 1994a, b), Frenkel/Nickel/Schmidt (1999), Frenkel/Nickel (2002), Bayoumi/Prasad (1997), Fidrmuc/Korhonen (2003a, b), Süppel (2003). 237 Vgl. Süppel (2003), S. 9. 238 Dabei muss eingeräumt werden, dass unterschiedliche Trendwachstumsraten bei den Mitgliedern einer Währungsunion nach Auffassung vieler Autoren durchaus problematisch für deren Tragfähigkeit sein können; vgl. z. B. Schnabl (2003) oder De Grauwe (2003), S. 19–20. Eine andere Meinung – dass reale Konvergenz bzw. Divergenz irrelevant für die Frage der Wünschbarkeit einer Währungsunion ist – äußert u. a. Buiter (1995), S. 35.

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beispielsweise Traistaru (2004) die Korrelation des trendbereinigten realen BIP von 8 mittel- und osteuropäischen EU-Beitrittsländern gegenüber 10 Ländern der WWU; die Trendbereinigung erfolgt mit Hilfe des BaxterKing-Filters239. Eine ähnliche Untersuchung führen Boone/Maurel (1998) durch: Sie analysieren die Korrelation der zyklischen Komponenten der Industrieproduktion und der Arbeitslosenquote zwischen ebendiesen Beitrittsländern und der Eurozone, wobei die interessierenden Zeitreihen mit Hilfe des Hodrick-Prescott-Filters240 um den Trend bereinigt werden. Der genannte Filter liegt auch einer Untersuchung von Süppel (2003) zugrunde; hierbei werden die zyklischen Komponenten des BIP und der Industrieproduktion für dieselben Länder bestimmt. Weiterhin wird das State-Space-Modell von Stock und Watson241 herangezogen, um die gemeinsame zyklische Komponente für drei Zeitreihen zu ermitteln: Wachstumsraten der Industrieproduktion, des Einzelhandelsvolumens und der Baugewerbeproduktion. Anschließend wird die so ermittelte „breite Zykluskomponente“ für jedes der Beitrittsländer auf ihre Korrelation mit der entsprechenden Komponente der Eurozone hin untersucht. Problematisch am oben betrachteten Ansatz ist die Tatsache, dass verschiedenen Trendbereinigungstechniken unterschiedliche Annahmen zugrunde liegen. Folglich kommt es vor, dass die resultierenden trendbereinigten Zeitreihen – und somit auch das Urteil über die Symmetrie bzw. Asymmetrie der Schocks – je nach verwendeter Methode recht unterschiedlich ausfallen. Folglich dürfen nur solche Ergebnisse als zuverlässig gelten, die modellunabhängig sind. Der genannte Einwand gilt im Übrigen allgemein für die Untersuchung der Schocks; da sie eine unbeobachtbare Größe darstellen, hängt ihre Identifizierung entscheidend von der gewählten Methode ab. Wie schon oben angedeutet, wird die Korrelation der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung auch durch die Symmetrie der Saisonschwankungen beeinflusst. Ist das Saisonmuster in zwei zu vergleichenden Ländern stark ausgeprägt und sehr ähnlich, so ist die Korrelation der (trendbereinigten) Produktion stärker als sonst. Dabei sind Saisonschwankungen für die Wirtschaftspolitik im Allgemeinen und die Geldpolitik im Besonderen von geringer Relevanz; geldpolitische Entscheidungen werden aufgrund saisonbereinigter Daten getroffen. Aus diesem Grund verwenden die meisten empirischen Arbeiten über Schocks saisonbereinigte Daten. Wie bei der Trendbereinigung ist auch hier hervorzuheben, dass die Wahl der Saisonberei239

Dieser Filter wird in Baxter/King (1999) dargestellt. Vgl. Hodrick/Prescott (1997). 241 Vgl. Stock/Watson (1991). Für eine Darstellung von State-Space-Modellen s. Hamilton (1994), Kap. 13. 240

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nigungsmethode das Ergebnis – die resultierenden Zeitreihen sowie das Urteil über die Symmetrie der Schocks – stark beeinflussen kann. Allerdings soll angemerkt werden, dass die häufig recht starken Saisonschwankungen nicht nur als noise zu betrachten sind; vielmehr kann die höhere Volatilität der Monats- und Quartalsdaten im Vergleich zu derjenigen von Jahresdaten durchaus als eine wichtige Informationsquelle (z. B. über die auftretenden Schocks) angesehen werden. Deshalb wird in der empirischen Literatur zunehmend auf die Saisonbereinigung verzichtet; stattdessen können Saisoneinflüsse beispielsweise durch Saisondummys aufgefangen werden.242 Als alternative (und immer sichere) Lösung empfiehlt es sich, bei genügend langen Zeitreihen Jahresdaten zu verwenden. Zusammenfassend lässt sich Folgendes sagen: Um die Symmetrie makroökonomischer Schocks in zwei Ländern oder Gebieten beurteilen zu können, untersucht man vorzugsweise die Synchronie der zyklischen Outputkomponenten in diesen Ländern. Unterschiedliche Saisonmuster spielen dabei eine geringere und asynchrone Trendentwicklungen eine gar untergeordnete Rolle. Daher bietet es sich an, die Korrelation trendbereinigter (und ggf. saisonbereinigter) Zeitreihen statt die von Rohdaten zu untersuchen. c) Schockidentifikation mit Hilfe der Summen-Differenzen-Methode Zu den ersten empirischen Arbeiten, die sich mit der Frage der Symmetrie und Stärke der Schocks in den EG-Ländern beschäftigten, gehören die Aufsätze von Cohen/Wyplosz (1989) und von Weber (1991). Beide Arbeiten verwenden eine Methode, die auf interessante Weise die Korrelationsanalyse mit dem zeitreihenanalytischen Ansatz verknüpft, nämlich das Summen-Differenzen-Verfahren. Das Ziel dieses Verfahrens ist es, symmetrische und asymmetrische sowie permanente und temporäre (transitorische) Schocks zu identifizieren, oder besser gesagt, deren relative Bedeutung für die Entwicklung der interessierenden makroökonomischen Variablen zu erkennen. In ihrer Arbeit The European Monetary Union: An Agnostic Evaluation243 untersuchen Cohen und Wyplosz zwei Länder, Deutschland und Frankreich, die zusammen „Europa“ bilden, und vier (logarithmierte) Variable: reales BIP, Reallöhne, Preise sowie das Verhältnis der Leistungsbilanz 242 Vgl. z. B. Fidrmuc/Korhonen (2003a). In der modernen empirischen Forschung lässt sich verstärkt die Entwicklung hin zur expliziten Modellierung der Saisoneinflüsse an Stelle der Verwendung saisonbereinigter Daten beobachten. Für eine ausführliche Diskussion s. Franses/Paap (2004). 243 Cohen/Wyplosz (1989).

II. Empirische Methoden der Kostenuntersuchung

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zum BIP. Für jede Variable wird einerseits die Summe der beiden Länderzeitreihen gebildet, andererseits werden die Werte für Deutschland von denen für Frankreich subtrahiert. Die Summen sollen gemeinsame, „europäische“ Schocks abbilden, die Differenzen stehen dagegen für asynchrone Entwicklungen: Ist die Standardabweichung der Summe höher als die Standardabweichung der entsprechenden Differenz, so kann daraus der Schluss gezogen werden, dass symmetrische Schocks stärker ausgeprägt sind als idiosynkratische. Dies ist auch das Ergebnis der Analyse von Cohen und Wyplosz: Frankreich und Deutschland wurden im betrachteten Zeitraum (1965 bis 1987) überwiegend durch symmetrische Schocks erschüttert. In einem zweiten Schritt werden die Summen und die Differenzen mit Hilfe verschiedener Techniken244 in die permanente Komponente und die zyklische Abweichung von dieser zerlegt. Das Ziel dieser Übung ist es, die Stärke der permanenten und der vorübergehenden Schocks zu vergleichen. Dazu wird für jede Summen- bzw. Differenzvariable die Standardabweichung der zyklischen Komponente durch die Standardabweichung der Gesamtzeitreihe (gemeint ist hierbei die entsprechende Summen- bzw. Differenzzeitreihe, nicht die beiden ursprünglichen Länderzeitreihen) dividiert. Ist der so gewonnene Quotient hoch, so deutet dies auf das Überwiegen temporärer Schocks hin. Cohen und Wyplosz stellen fest, dass symmetrische Schocks eher permanenter als transitorischer Natur sind und dass für idiosynkratische Schocks das Gegenteil gilt; werden nämlich die Summenzeitreihen trendbereinigt, so führt dies zu einem deutlichen Rückgang ihrer Volatilität, wobei dieser Effekt bei der Trendbereinigung der Differenzen nicht so stark ausgeprägt ist. Weber (1991) erweitert die Analyse von Cohen und Wyplosz auf alle EG-Länder, Japan, Kanada, die Schweiz und die USA und betrachtet auch mehrere Variable: nominalen und realen Wechselkurs, Inflationsrate, Geldnachfrage, Geldangebot, nominalen und realen Zins, reale Staatsausgaben, Reallohn und Arbeitslosenquote. Als einer der ersten Autoren versucht Weber, Angebots- und Nachfrageschocks zu identifizieren, wobei das Identifikationsschema sehr einfach und wenig theoretisch begründet ist. Angebotsschocks werden hierbei durch Summen und Differenzen der Wachstumsraten der Industrieproduktion approximiert, während Summen und Differenzen der Wachstumsraten des Einzelhandelsvolumens für Nachfrageschocks stehen. Weber kommt zu dem Ergebnis, dass europäische Länder im betrachteten Zeitraum (1971–1978 und 1982–1989) überwiegend durch symmetrische Angebotsschocks getroffen wurden; Nachfrageschocks waren 244 Cohen/Wyplosz (1989) ermitteln einen deterministischen linearen, einen deterministischen quadratischen sowie einen stochastischen, mit der Zerlegungsmethode von Beveridge/Nelson (1981) gewonnenen Trend.

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C. Kosten der Wechselkursfixierung

dagegen idiosynkratisch relativ zu Deutschland und symmetrisch zwischen den übrigen Ländern des EWS. Die oben dargestellte Summen-Differenzen-Methode erscheint auf den ersten Blick sehr raffiniert; in der Tat handelt es sich um eine Erweiterung der einfachen Korrelationsanalyse. Dies lässt sich an folgenden Formeln erkennen: È4ê

varÈx þ yê ã varÈ xê þ varÈ yê þ 2covÈx; yê;

È5ê

varÈx  yê ã varÈ xê þ varÈ yê  2covÈx; yê:

Sind die Variablen x und y (z. B. das reale BIP in Frankreich und in Deutschland) positiv miteinander korreliert, d.h. ist ihre Kovarianz größer Null, so fällt die Varianz ihrer Summe höher aus als die Varianz ihrer Differenz; das Gleiche gilt natürlich für die entsprechenden Standardabweichungen. Diese Situation wird beim Ansatz von Cohen und Wyplosz als das Überwiegen symmetrischer Schocks interpretiert. Der umgekehrte Schluss wird gezogen, wenn die Varianz der Differenzen die Varianz der Summen übersteigt, und dies ist wiederum der Fall, wenn die beiden Variablen negativ korreliert sind. Somit lassen sich die Ergebnisse aller auf dieser Methode basierender Untersuchungen genau wie diejenigen einer einfachen Korrelationsanalyse interpretieren: Schocks sind in den betrachteten Ländern überwiegend symmetrisch, wenn die Korrelation der interessierenden Zeitreihen positiv und statistisch signifikant ist, wenn somit die Summenvariable eine höhere Varianz (Standardabweichung) als die jeweilige Differenzvariable aufweist. Anderenfalls kann davon ausgegangen werden, dass Schocks überwiegend idiosynkratisch sind. An den in diesem und im vorangegangenen Abschnitt betrachteten Methoden lässt sich Folgendes bemängeln: Eine starke positive Korrelation der (trendbereinigten) Produktion deutet zwar darauf hin, dass sich diese in den untersuchten Ländern ähnlich entwickelt. Die Ursachen hierfür können jedoch mittels Korrelationsanalyse nicht erforscht werden. So kann die hohe Synchronie der zyklischen Schwankungen aus der Symmetrie makroökonomischer Schocks resultieren, aber auch aus ähnlicher Wirtschaftspolitik. Die betrachteten Methoden liefern weiterhin keine Antwort auf die Frage, ob es die Ursachen (z. B. Schocks) sind, die den synchronen Konjunkturverlauf in den beiden Ländern bewirken, oder ob es sich hierbei lediglich um ähnliche Auswirkungen bzw. Reaktionen auf – möglicherweise asymmetrische – Schocks handelt. Mit anderen Worten kann ein geringer Wert des Korrelationskoeffizienten entweder aus asymmetrischen Schocks resultieren oder aus asymmetrischen Reaktionen der betrachteten Volkswirtschaften auf

II. Empirische Methoden der Kostenuntersuchung

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ähnliche Schocks.245 Eine Lösung dieses Problems liefern (strukturelle) VAR-Modelle, die in Abschnitt C.II.2.e) diskutiert werden sollen. Zunächst soll noch im folgenden Abschnitt eine Methode zur Schockanalyse, die sich an der Volatilität des realen Wechselkurses orientiert, dargestellt werden. d) Schockidentifikation anhand der Realwechselkursvolatilität Bei der in diesem Abschnitt betrachteten Methode handelt es sich – wie bei den oben diskutierten – um einen Ansatz, der asymmetrische Schocks aufgrund ihrer Auswirkungen identifiziert. Die Methode besteht in der Untersuchung der Volatilität des realen Wechselkurses (oder anderer relativer Preise) zwischen zwei Gebieten und wurde 1976 von Vaubel vorgeschlagen. In seinem Aufsatz Real Exchange-Rate Changes in the European Community: The Empirical Evidence and Its Implications for European Currency Unification246 stellt Vaubel die These auf, dass eine geringe Volatilität des realen Wechselkurses das einzige eindeutige und problemlos quantifizierbare OCA-Kriterium darstellt, das alle traditionellen Kriterien integriert und auch allen das „richtige“ Gewicht zuordnet.247 Dies lässt sich – so Vaubel – damit begründen, dass das ursprüngliche Ziel der OCATheorie in der Identifizierung von Faktoren besteht, die den flexiblen Wechselkurs überflüssig machen.248 Die Idee dieser Methode kann folgendermaßen erklärt werden: „The loss involved in not making use of the nominal exchange rate as an instrument of macroeconomic adjustment will be, ceteris paribus, smaller when shocks require little movement of the real exchange rate to establish equilibrium. Normally, this tends to happen when shocks are symmetric rather than asymmetric.“249

Eine geringe Volatilität des realen Wechselkurses wird somit interpretiert als ein Hinweis darauf, dass Schocks überwiegend symmetrisch sind. Dies kann wie folgt intuitiv erläutert werden: Wenn zwei Regionen oder Länder ausschließlich von symmetrischen Schocks getroffen werden, ist eine Veränderung der relativen Preise zwischen diesen Regionen oder Ländern nicht 245 Vgl. Babetski (2003), S. 17. Allerdings muss an dieser Stelle noch einmal hervorgehoben werden, dass nicht nur idiosynkratische Schocks, sondern auch symmetrische Schocks mit asymmetrischen Auswirkungen ein Argument gegen die Teilnahme an einer Währungsunion darstellen, so dass die Ergebnisse der betrachteten Methoden durchaus aussagekräftig sein können. 246 Vaubel (1976). 247 Vgl. Vaubel (1976), S. 440. Für eine ausführliche Diskussion der Argumente zur Untermauerung dieser These s. Vaubel (1976), S. 437–439. 248 Vgl. Vaubel (1976), S. 439. 249 Funke (1997), S. 461.

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C. Kosten der Wechselkursfixierung

nötig. Ist dies der Fall, so können die betrachteten Volkswirtschaften auf den flexibelsten Bestimmungsfaktor des realen Wechselkurses – den nominalen Wechselkurs – verzichten und die Vorteile einer gemeinsamen Währung genießen.250 Anderenfalls kann die Teilnahme an einer Währungsunion hohe Kosten mit sich bringen, besonders wenn Preise träge sind und/ oder sonstige potenzielle Anpassungsmechanismen wie Faktormobilität nicht zur Verfügung stehen. Die Volatilität einer Variablen lässt sich am einfachsten mit Hilfe der Varianz bzw. der Standardabweichung messen. Vaubel (1976) ermittelt die Varianzen der Realwechselkurse zwischen den Währungen der damals neun EG-Länder. Er beobachtet, dass die Volatilität der Kurse zwischen diesen Volkswirtschaften höher ist als diejenige innerhalb der Währungsunionen Deutschland, USA und Italien und zieht daraus den Schluss, dass die EGLänder wahrscheinlich einen weniger tragfähigen Währungsraum darstellen als die Regionen der genannten Staaten. Dies sei jedoch hauptsächlich auf eine unzureichende Koordinierung der Geldpolitik in den EG-Mitgliedstaaten und nicht auf große strukturelle Unterschiede zwischen diesen zurückzuführen. Kurz nach der Veröffentlichung des Delors-Berichts trugen u. a. Poloz (1990) und Eichengreen (1991) zur Debatte über die beabsichtigte Errichtung einer Währungsunion in der EG bei, indem sie ähnliche Untersuchungen wie Vaubel durchführten. Eichengreen ermittelt die Standardabweichungen der Realwechselkurse von neun EG-Ländern gegenüber Deutschland sowie von drei US-amerikanischen Regionen gegenüber der nordöstlichen Region und kommt zu dem Ergebnis, dass die europäischen Länder von stärkeren asymmetrischen Schocks getroffen werden als die Regionen in den USA. Der Aufsatz von Eichengreen war eine Antwort auf die zuvor veröffentlichte Arbeit von Poloz (1990), der die EG-Länder mit Provinzen Kanadas vergleicht. Die Schlussfolgerungen hinsichtlich der Optimalität des Währungsraumes „Europa“ sind bei Poloz jedoch anders: Die Realwechselkursvolatilität zwischen den kanadischen Provinzen übersteigt diejenige des realen Wechselkurses zwischen Frankreich, Italien, Großbritannien und Deutschland.251 Eine ähnliche Untersuchung, sowohl auf regionaler als auch auf internationaler Basis, führen De Grauwe/Vanhaverbeke (1993) durch. Sie stellen fest, dass die Realkursvolatilität zwischen den Re250

Vgl. Eichengreen (1991), S. 1. Eichengreen erklärt diesen Befund damit, dass die von Poloz betrachteten Provinzen sehr stark auf die Produktion bestimmter Güter spezialisiert sind; die genannten EG-Länder sind dagegen, ähnlich wie die US-Regionen, durch einen hohen Diversifizierungsgrad gekennzeichnet und somit weniger anfällig für asymmetrische Schocks. Somit – so Eichengreen – stellt Kanada eine schlechtere Benchmark als die USA dar. Vgl. Eichengreen (1991), S. 4. 251

II. Empirische Methoden der Kostenuntersuchung

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gionen von fünf europäischen Staaten statistisch signifikant geringer ist als diejenige zwischen mehreren Industrieländern der Welt; das Ergebnis ändert sich nicht, wenn lediglich EWS-Staaten berücksichtigt werden.252 Neben den realen Wechselkursen können auch andere relative Preise herangezogen werden. So untersucht Eichengreen (1991) Differenzen in den Variationskoeffizienten253 realer (um Unterschiede im Preisniveau und ggf. um den nominalen Wechselkurs bereinigter) Wertpapierpreise an den Börsen in Toronto und Montreal einerseits sowie in Paris und Düsseldorf andererseits. Wertpapierpreise sollen theoretisch den Gegenwartswert zukünftiger Gewinne abbilden; idiosynkratische Schocks führen zur asymmetrischen Entwicklung der Unternehmensgewinne in den betroffenen Gebieten, was sich in den Wertpapierpreisen niederschlägt. Geringe Wertpapierpreisdifferenziale zwischen zwei Regionen sind somit ein Hinweis darauf, dass diese hauptsächlich durch symmetrische Schocks erschüttert werden. Die Ergebnisse der Analyse von Eichengreen bestätigen die Schlussfolgerungen aus seiner Untersuchung der realen Wechselkurse. Von Hagen/Neumann (1994) entwickeln diesen einfachen Ansatz weiter. Sie argumentieren, dass lediglich unerwartete Realwechselkursschwankungen asymmetrische Schocks abbilden; erwarteten Schwankungen messen sie in diesem Zusammenhang nahezu keine Bedeutung bei.254 Somit untersuchen sie den nicht erklärten Teil der Realwechselkursvolatilität zwischen sechs deutschen Bundesländern sowie zwischen diesen Ländern und acht europäischen Staaten. Ihr Maß für unerwartete Realwechselkursschwankungen, also reale Wechselkursschocks, stellen die Residuen einer Regression dar, bei der der (saisonbereinigte) reale Wechselkurs durch seine eigenen Lags erklärt wird, und zwar durch so viele, dass die Residuen keine Autokorrelation mehr aufweisen.255 Für jedes Länderpaar wird die bedingte Standardabweichung dieser Residuen ermittelt; nimmt sie einen hohen Wert an, so wird dies als Folge überwiegend asymmetrischer Schocks interpretiert. Von Hagen und Neumann untersuchen weiterhin, inwiefern die so gemessene Realkursvolatilität sich durch den Koordinierungsgrad der Geldpolitik erklären lässt. Sie kommen zu dem Ergebnis, dass fünf Länder – Ös252

Vgl. De Grauwe/Vanhaverbeke (1993), S. 114–116. Für die Definition des Variationskoeffizienten s. Fußnote 50. 254 Vgl. von Hagen/Neumann (1994), S. 237. 255 Problematisch ist an diesem Ansatz die Tatsache, dass die saisonbereinigten Wechselkurse als Residuen einer Regression der beobachteten Kurse auf Saisondummys ermittelt werden. Wird eine so ermittelte Variable noch einmal auf ihre eigenen Lags regressiert, so können die Regressionsresiduen nach Meinung der Autorin dieser Arbeit nicht sinnvoll interpretiert werden; folglich dürfte man sich auf die qualitativen Ergebnisse dieser Analyse (Grad der Optimalität einer Währungsintegration) kaum verlassen. 253

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C. Kosten der Wechselkursfixierung

terreich, Belgien, Frankreich, Luxemburg sowie die Niederlande – als sehr gute Kandidaten für eine Währungsunion mit Deutschland einzuschätzen sind. Dänemark, Italien und Großbritannien sind dagegen durch wesentlich stärkere Realwechselkursschocks in Bezug auf Deutschland gekennzeichnet, was v. a. auf reale Schocks und nicht auf unkoordinierte Politik zurückzuführen ist. Daraus folgt die Empfehlung der „Währungsintegration zweier Geschwindigkeiten“, die auch vielen anderen empirischen Arbeiten der 1990er Jahre zu entnehmen ist.256 An der Methode von Vaubel lässt sich bemängeln, dass hierbei, genauso wie bei den oben dargestellten Methoden, Schocks und die daraus resultierenden Anpassungsprozesse bzw. die Reaktion der Wirtschaftspolitik auf Schocks nicht voneinander unterschieden werden können. Wenn Preise in zwei Regionen eng miteinander korreliert sind, so kann dies entweder auf das Auftreten überwiegend symmetrischer Schocks oder aber auf eine zügige Anpassung an asymmetrische Schocks zurückgeführt werden.257 Zunächst muss hierbei betont werden, dass Realwechselkursveränderungen zwischen Volkswirtschaften mit floatenden Währungen sich nicht direkt mit Realkursschwankungen innerhalb von Gebieten mit einer einheitlichen Währung vergleichen lassen: Mussa (1986) und Eichengreen (1989) zeigen, dass die Volatilität der realen Wechselkurse mit der Variabilität der nominalen Kurse sehr stark positiv korreliert ist. Folglich bildet die Realwechselkursvolatilität innerhalb einheitlicher Währungsgebiete lediglich reale Schocks ab, während diejenige zwischen Volkswirtschaften mit eigenen Währungen zusätzlich auch rein nominale Störungen (z. B. Geldpolitikschocks und nominale Wechselkursschocks) widerspiegelt.258 Somit werden die makroökonomischen Kosten einer einheitlichen Währung durch dieses Kriterium eher über- als unterschätzt. Hierfür gibt es noch einen weiteren Grund: Obwohl die Lucas-Kritik für alle in diesem Unterkapitel diskutierten Methoden der Schockuntersuchung gilt, ist die rückblickende Betrachtung bei dieser Methode besonders pro256 Vgl. z. B. Weber (1991) oder Bayoumi/Eichengreen (1994b). Auch heutzutage wird infolge der politischen Krise, die durch die Ablehnung des EU-Verfassungsvertrages in den Volksabstimmungen in Frankreich und den Niederlanden entsprechend am 29. Mai und am 1. Juni 2005 ausgelöst wurde, immer wieder über eine „EU zweier Geschwindigkeiten“ gesprochen. 257 Vgl. Bayoumi/Eichengreen (1992a), S. 9. Genau genommen handelt es sich hierbei um einen Einwand gegen die Untersuchung der Volatilität von Preisen als Methode der Schockidentifizierung. Eine geringe Preisvolatilität – ob sie aus überwiegend symmetrischen oder aus idiosynkratischen, aber schnell absorbierbaren Schocks resultiert – lässt die Wünschbarkeit der Währungsintegration als hoch einzuschätzen. 258 Vgl. Eichengreen (1991), S. 6, sowie die Diskussion in Bayoumi/Eichengreen (1999), S. 197.

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blematisch. Denn: Bei der Volatilität von Wechselkursen spielen die Erwartungen eine große Rolle, was dazu führt, dass die Volatilität in einer bestimmten Periode zum Teil die antizipierte zukünftige Volatilität widerspiegelt. Andererseits ergeben sich Wechselkursschwankungen aus den vergangenen Schwankungen259, nicht selten auch daraus, dass diese Schwankungen in der Vergangenheit unzureichend stark waren. Dieser Effekt ist bei Währungskrisen, die in Lehrbüchern in die Kategorie „Krise erster Generation“ fallen260, besonders deutlich: Kurz nachdem ein Fixkurssystem infolge eines spekulativen Angriffs in die Brüche geht, sind Wechselkurse i. d. R. besonders volatil, bis sich die notwendigen Anpassungsprozesse vollzogen und die Marktteilnehmer an das neue Regime gewöhnt haben. e) Schockidentifikation mit Hilfe von (strukturellen) VAR-Modellen Vektorautoregressive und strukturelle vektorautoregressive Modelle (entsprechend: VAR- und SVAR-Modelle) werden ausführlich in Kapitel E. dieser Arbeit vorgestellt werden. Dort wird die Interpretation der mit Hilfe dieser Modelle identifizierten Schocks diskutiert, es wird auch auf viele Kritikpunkte näher eingegangen. An dieser Stelle sollen diese Modelle als Methode zur Identifizierung asymmetrischer Schocks nur kurz betrachtet werden. In einem VAR-Modell, anders als in strukturellen ökonometrischen Modellen, werden alle interessierenden Variablen als endogen betrachtet. Der Wert einer jeden Variablen zum Zeitpunkt t (oder in der Periode t) wird einerseits durch die Werte aller anderen Variablen zu diesem Zeitpunkt bzw. in dieser Periode, andererseits durch die Vergangenheitswerte aller Modellvariablen erklärt. Ein VAR-Modell hat somit folgende allgemeine Form: È6ê

yt ã G0 yt þ G1 yt  1 þ G2 yt  2 þ ::: þ Gp yt  p þ et ;

0 0 wobei yt ã ½y1t y2t : : : ynt Å bzw. et ã ½e1t e2t : : : ent Å n-dimensionale Vektoren der endogenen Variablen bzw. der Störterme (Schockvariablen) darstellen; G0 , G1 , G2 , . . ., Gp sind Koeffizientenmatrizen.261 Das obige System 259

Vgl. Vaubel (1976), S. 440–441. Vgl. Caves/Frankel/Jones (2002), S. 510–511 oder Sarno/Taylor (2002), S. 245–250. 261 Ggf. werden auch deterministische Variable wie das Absolutglied, strikt exogene Variable, Saisondummys, Trendvariable, Strukturbruch- und andere Dummys auf der rechten Seite des Modells berücksichtigt; vgl. die ausführliche Darstellung in Abschnitt E.I.2. 260

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C. Kosten der Wechselkursfixierung

lässt sich noch nicht schätzen; vielmehr muss das Modell vor der Schätzung in folgende Form überführt werden: È7ê

yt ã A1 yt  1 þ A2 yt  2 þ ::: þ Ap yt  p þ et :

VAR-Systeme sind a-theoretische Modelle: Ihnen liegen keine Annahmen bezüglich der Wechselwirkungen zwischen den endogenen Variablen zugrunde. Sie werden hauptsächlich dann verwendet, wenn ein strukturelles, d.h. auf der ökonomischen Theorie basierendes, ökonometrisches Mehrgleichungsmodell nur schwierig aufzustellen bzw. nicht schätzbar wäre. Hierbei stehen nicht die Schätzwerte der Koeffizienten im Mittelpunkt, sondern die dynamischen Interaktionen zwischen den Endogenen; diese werden über die Residuen des geschätzten Modells 7, ^et , analysiert. Mit Hilfe dieser Residuen können die Schätzwerte der ursprünglichen Störvariablen, ^et , ermittelt werden; je nachdem, welche endogenen Variablen das System bilden, werden diese Störterme unterschiedlich interpretiert, z. B. als Nachfrage- bzw. Angebotsschocks, IS- bzw. LM-Schocks, Geldnachfrage- bzw. Geldangebotsschocks o. ä. VAR-Systeme erlauben es somit, unterschiedliche Typen makroökonomischer Schocks zu identifizieren, ohne sie mit ihren Auswirkungen zu „vermengen“; dies ist der wesentliche Vorteil (struktureller) VAR-Modelle gegenüber den zuvor betrachteten Methoden. Anders als die übrigen Methoden erlauben diese Modelle einen Vergleich der resultierenden Schockzeitreihen für zwei Länder; durch die graphische Betrachtung der Zeitreihen sowie die Ermittlung von Korrelationskoeffizienten und deren Überprüfung auf statistische Signifikanz kann die Schocksymmetrie in den betrachteten Volkswirtschaften direkt beurteilt werden. Weiterhin kann mit Hilfe der sog. Impuls-Antwort-Folgen die Reaktion der Modellvariablen auf unterschiedliche Schocktypen über die Zeit hinweg analysiert werden. Somit kann überprüft werden, inwiefern die untersuchten Volkswirtschaften ähnlich auf symmetrische Schocks reagieren. Hierbei ist jedoch einzuwenden, dass die Identifikation der Schocks und folglich das Urteil über deren Symmetrie noch stärker von den Modellannahmen abhängt als bei der einfachen Korrelationsanalyse der zyklischen Outputkomponenten, denn: Die Überführung der Modellresiduen ^et in strukturelle (ökonomisch interpretierbare) Schockvariable ^et ist aus Gründen, die in Unterkapitel E.II. näher erläutert werden sollen, nur unter Verwendung sog. Identifikationsrestriktionen möglich. Bei den Restriktionen handelt es sich um Annahmen bezüglich der Reaktionen der Modellvariablen auf einzelne Schocktypen; so kann man beispielsweise davon ausgehen, dass Geldmengenschocks, im Gegenteil zu Produktivitätsschocks, den Output langfristig nicht beeinflussen. Das Identifikationsschema kann entweder rein a-theo-

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retisch oder – wie im obigen Beispiel – ökonomisch begründet sein; im letzteren Fall hat man es mit einem strukturellen VAR-Modell (SVAR-Modell) zu tun. Verschiedene Identifikationsrestriktionen führen u. U. zu völlig unterschiedlichen Schockzeitreihen. Dies ist wiederum ein allgemeineres Identifikationsproblem: Schocks werden in empirischen Untersuchungen i. d. R. als die im jeweiligen Modell nicht erklärte Streuung der endogenen Variablen, d.h. als Modellresiduen definiert; deshalb sind sie in hohem Grade modellabhängig.262 Die Interpretation der mit Hilfe eines VAR-Modells ermittelten Schocks wird dadurch erschwert, dass die Schockzeitreihen zwangsläufig die verwendeten Annahmen bestätigen. Aus diesen Gründen müssen die identifizierten Schocks in jedem Fall auf ihre Robustheit hin untersucht werden; ggf. sind die Identifikationsrestriktionen umzuformulieren. Der bekannteste SVAR-Ansatz zur Analyse der Schocksymmetrie mit Blick auf die Wünschbarkeit der Währungsintegration ist das Modell von Blanchard/Quah (1989), das in Unterkapitel E.III. ausführlich betrachtet werden und der empirischen Analyse in Kapitel F. zugrunde liegen wird. Hierbei handelte es sich ursprünglich um ein System aus zwei Variablen: der Wachstumsrate des Bruttonationaleinkommens (BNE) und der Arbeitslosenquote, die durch Nachfrage- und Angebotsschocks beeinflusst werden. Die beiden Schocktypen unterscheiden sich dadurch, dass die Nachfrageschocks keine langfristige Wirkung auf das Outputniveau haben. Das Modell wurde anschließend von Bayoumi (1992) modifiziert: Statt der Arbeitslosenquote verwendet Bayoumi die Wachstumsrate des BNE-Deflators. Seitdem wird in den zahlreichen empirischen Arbeiten, die auf dem betrachteten Ansatz basieren, eine Preisvariable zusammen mit der Produktionsvariablen in das Modell aufgenommen [vgl. Abschnitt E.III.1.c)]. Auf das Identifikationsschema von Blanchard/Quah (1989) kann auch in Modellen mit mehr als zwei endogenen Variablen zurückgegriffen werden. So verwenden beispielsweise Dibooglu/Horvath (1997) drei endogene Variable: den Output, die Staatsausgaben sowie das Preisniveau, und identifizieren im Rahmen des Modells drei Typen von strukturellen Störgrößen, die sie als reale Angebotsschocks, reale Fiskalschocks (Nachfrageschocks) und nominale Schocks interpretieren. Das SVAR-Modell von Chamie/DeSerres/Lalonde (1994) ist ebenfalls dreidimensional: Reale Angebotsschocks, reale Nachfrageschocks sowie nominale Schocks lassen sich über die Analyse der Zeitreihen für industrielle Produktion, Verbraucherpreise und das Geldmengenaggregat M1 identifizieren. 262 In diesem Sinne auch Weber (1991), S. 188. Weber meint hierzu, dass die Schockzeitreihen an sich nicht aussagekräftig sind. Betrachtet man jedoch nicht die Residuen selbst, sondern deren relative Größe – gemessen an der Standardabweichung –, so verschwinden meist die Unterschiede zwischen den Ergebnissen verschiedener Modelle.

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C. Kosten der Wechselkursfixierung

Ähnliche Regeln liegen auch strukturellen Vektorfehlerkorrekturmodellen (structural vector error correction model, SVEC-Modellen263) zugrunde, also SVAR-Modellen, die sich auf die Kointegrationsanalyse264 stützen. Bergman/Hutchison/Cheung (1997) schätzen ein SVAR-Modell mit Kointegrationsbedingungen (langfristigen Gleichgewichtsbeziehungen zwischen den endogenen Variablen) sowie Identifikationsrestriktionen nach Blanchard und Quah, um vier unabhängige Schocktypen für die skandinavischen Länder zu identifizieren: permanente und vorübergehende Schocks, die jeweils entweder in der heimischen Wirtschaft oder im Ausland (oder genauer: in Deutschland) ihren Ursprung haben; ihre endogenen Variablen sind die Industrieproduktion im jeweiligen Land, die Inflationsrate in diesem Land sowie die entsprechenden Größen für Deutschland. Vlaar (2004) stützt sich ebenfalls auf den Kointegrationsansatz: Er verwendet ein SVEC-Modell mit kurz- und langfristigen Identifikationsbedingungen und untersucht die Inflation, den kurz- und den langfristigen Zinssatz, den realen Output und die reale Geldmenge. In seiner Analyse werden die Zeitreihen für fünf Schocktypen ermittelt: zwei permanente (einen nominalen und einen realen) sowie drei transitorische Schocks (einen kurzfristigen Zinsschock, einen Schock der aggregierten Nachfrage und einen Geldnachfrageschock). Zusammenfassend lässt sich zum SVAR-Ansatz sagen, dass er die einzige Methode darstellt, mit deren Hilfe Schocks und Reaktionen darauf voneinander unterschieden werden können. Allerdings sind die qualitativen Ergebnisse von SVAR-Analysen stark modellabhängig, so dass der Modellspezifizierung, v. a. der Formulierung der Identifikationsrestriktionen, stets besondere Aufmerksamkeit geschenkt werden muss. f) Konvergenz der Schocks In Abschnitt C.II.2.a) wurde das Problem der Stabilität der untersuchten Zusammenhänge kurz geschildert: Bei der Korrelationsanalyse, aber auch bei VAR-Modellen und allgemein bei den meisten empirischen Methoden geht man davon aus, dass die Daten eine stabile Welt abbilden. Dies stellt häufig – besonders bei längeren Untersuchungszeiträumen – eine wenig realistische Annahme dar. Bei der Analyse der Schocksymmetrie in Europa wäre es höchstwahrscheinlich falsch, von der Prämisse auszugehen, dass Ereignisse wie das Inkrafttreten der Einheitlichen Europäischen Akte 1987, die deutsche Wiedervereinigung 1990 oder der Übergang zur Wirtschaftsund Währungsunion 1999 das Auftreten von Schocks nicht beeinflussten. 263 Der Unterschied zwischen diesen und VEC-Modellen ist der gleiche wie der Unterschied zwischen VAR- und SVAR-Modellen. 264 Vgl. Fußnote 406.

II. Empirische Methoden der Kostenuntersuchung

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Hierbei wird der Frage, ob die Schocks über die Zeit hinweg symmetrischer oder weniger symmetrisch wurden, eine besondere Relevanz zuteil. Um diesem Problem gerecht zu werden, bietet es sich an, die jeweilige Analyse einmal für den gesamten Beobachtungszeitraum und einmal lediglich für die ersten (oder die letzten) T1 Beobachtungen (T1 < T) zu ermitteln und die Ergebnisse zu vergleichen. Dieser einfache Weg wird beispielsweise von Fidrmuc/Korhonen (2003b) eingeschlagen: Sie wiederholen ihre SVAR-Analyse von 2001265 für einen um zwei Jahre längeren Zeitraum und stellen fest, dass die Rezession von 2000–2002 den Grad der Schocksynchronie zwischen den EU-Beitrittsländern und der WWU negativ beeinflusste. Ist der Beobachtungszeitraum ausreichend lang, kann man ihn in mehrere kürzere Zeiträume aufspalten und die Analyse für jeden einzelnen durchführen, um Veränderungen in der Schocksymmetrie zu beobachten. Diese Lösung findet sich z. B. bei Korhonen (2003), der seine VAR-Analyse für zwei Untersuchungszeiträume (1992–1995 und 1996–2000) durchführt. Dabei werden die Grenzen für solche Unterstichproben durch wichtige Ereignisse wie die oben angeführten gesetzt oder auch durch Regimewechsel, wie z. B. den Übergang zu flexiblen Wechselkursen nach dem Zusammenbruch des Bretton-Woods-Systems 1971. Gelegentlich werden bei empirischen Analysen die durch eindeutige Strukturveränderungen gekennzeichneten Zeitperioden weggelassen. Ein Beispiel hierfür stellt die im vorangegangenen Abschnitt angesprochene Arbeit von Bergman/Hutchison/ Cheung (1997) dar, in der die drei turbulenten Jahre 1971, 1972 und 1973 in der Analyse nicht berücksichtigt werden. Bei VAR-Modellen besteht zusätzlich die Möglichkeit, einen Test auf Strukturbrüche durchzuführen266, z. B. den prognostischen Chow-Test oder den Breakpoint-Test nach Chow267. Wird bei einem dieser Tests die Nullhypothese abgelehnt, so kann man davon ausgehen, dass eine abrupte Veränderung der Datenstruktur tatsächlich stattfand. Es bietet sich wiederum an – falls die Stichprobengröße es zulässt –, die Analyse für jeden einzelnen strukturbruchfreien Zeitraum durchzuführen, was einen Vergleich des Grades der Schocksymmetrie vor und nach dem Strukturbruch erlaubt. Eine andere Lösung wird von Boone (1997) vorgeschlagen. In ihrem Aufsatz untersucht Boone die mit Hilfe des SVAR-Modells nach Blanchard/Quah (1989) ermittelten Zeitreihen für Nachfrage- und Angebotsschocks darauf hin, ob sie symmetrischer über die Zeit hinweg werden, 265 Fidrmuc/Korhonen (2003a); dies ist eine spätere Version der 2001 veröffentlichten Arbeit. 266 Strukturbruchtests werden z. B. in Greene (2003), S. 130–143, ausführlich betrachtet. 267 Vgl. Chow (1960).

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d.h. ob eine Konvergenz der Schocks stattfindet. Dies erfolgt aufgrund dynamischer (mit der Zeit variierender) Parameter, zu deren Bestimmung der Kalman-Filter268 herangezogen wird.269 Diese Methode wird im Folgenden dargestellt.270 Gegeben seien drei Länder, j, i und k (in der Arbeit von Boone handelt es sich hierbei entsprechend um Deutschland, Frankreich und die USA) und die Variable X (bei Boone sind es die genannten Schocks). Zur Überprüfung der Konvergenz von Land i gegenüber Land j bezüglich der Variablen X wird folgende einfache Gleichung geschätzt: X it ã at þ bt X jt :

È8ê

Dabei stellen at und bt über die Zeit hinweg variierende stochastische Parameter dar271, von denen bt von besonderem Interesse ist (at wird als „autonome“ Konvergenz interpretiert). Ein Wert des Koeffizienten bt nahe Null deutet darauf hin, dass X it (der Wert der Variablen X in Land i) durch X jt (den Wert dieser Variablen in Land j) nicht beeinflusst wird. Ein Wert nahe 1 bedeutet hingegen, dass die Schwankungen von X it sehr gut durch die Schwankungen von X jt erklärt werden können. Strebt bt über die Zeit hinweg gegen 1, so kann dies als Konvergenz von Land i gegenüber Land j interpretiert werden. Dabei ist jedoch unklar, ob diese Konvergenz ein besonderes Charakteristikum der betrachteten Länder darstellt, oder ob sie schlicht aus einer weltweiten Konvergenz hinsichtlich der interessierenden Variablen resultiert. Um diesem Problem gerecht zu werden, kann man Gleichung 8 wie folgt modifizieren: È9ê



   X jt  X it ã at þ bt X jt  X kt ;

d.h. die Differenz der Werte der Variablen X in den beiden Ländern i und j wird auf die entsprechende Differenz zwischen Land j und dem „Rest der Welt“ (oder einer großen Volkswirtschaft k) regressiert.272 Diesmal deutet ein hoher Wert des Parameters bt darauf hin, dass die Konvergenz weltweit 268

Für eine ausführliche Darstellung des Kalman-Filters s. Hamilton (1994), Kap. 13. 269 Dieselbe Methode liegt auch den Untersuchungen von Boone/Maurel (1999), Babetski/Boone/Maurel (2003) und Babetski (2003) zugrunde. 270 Die folgende Darstellung stützt sich auf Boone (1997), S. 18–19. 271 Genauer gesagt werden a und b durch Random-Walk-Prozesse erzeugt: t t at ã at  1 þ h1t und bt ã bt  1 þ h2t (h1t sowie h2t sind White-Noise-Variable). Für eine Definition eines Random-Walk- resp. eines White-Noise-Prozesses s. z. B. Schröder (2002), S. 21–22 resp. S. 145.

III. Optimale Vorgehensweise bei der Kostenanalyse

127

und nicht speziell zwischen den interessierenden Ländern stattfindet; ein Wert nahe Null kann dagegen als Anzeichen einer besonderen, sich auf beide Länder beschränkenden Konvergenz interpretiert werden. Steigt bt über die Zeit hinweg, so konvergiert Land j gegenüber dem „Rest der Welt“ und nicht gegenüber Land i; bei einem sinkenden bt ist auf das Gegenteil zu schließen. Der oben dargestellte Ansatz vermittelt einen ersten Eindruck darüber, ob die interessierenden Zeitreihen eher konvergieren oder sich auseinander entwickeln, ohne dass der vermutete Konvergenzprozess sich bereits vollzogen hat. Boone vertritt die Meinung, dass dies den entscheidenden Vorteil dieser Methode gegenüber anderen Ansätzen zur Messung von Konvergenz darstellt273; in der Tat lassen die zuvor diskutierten Methoden solche Rückschlüsse nicht zu. Andererseits muss in Frage gestellt werden, ob es sinnvoll ist, die mit Hilfe eines VAR-Modells ermittelten Schocks – die bereits Ausdruck bestimmter Modellannahmen sind – unter Verwendung zeitreihenanalytischer Techniken wie des Kalman-Filters weiter zu modellieren. Diese „Zweistufigkeit“ führt möglicherweise dazu, dass die Ergebnisse nicht interpretierbar sind; anstatt den Informationsgehalt zu steigern, bewirkt dies einen Informationsverlust. Die Methode von Boone kann dagegen bei Anwendung auf beobachtbare Größen wertvolle Erkenntnisse liefern. III. Optimale Vorgehensweise bei der Kostenanalyse In diesem Unterkapitel wird ein Ansatz zur Untersuchung der makroökonomischen Kosten, die sich für eine Volkswirtschaft mit frei floatender Währung aus der (unwiderruflichen) Wechselkursfixierung ergeben, vorgeschlagen (Abschnitt C.III.2.). Hierbei wird ein wichtiger Einwand gegen die im vorangegangenen Unterkapitel dargestellten vorherrschenden Ansätze zur Kostenanalyse berücksichtigt; zunächst wird in Abschnitt C.III.1. auf diese Kritik eingegangen.

272

at und bt werden ähnlich wie at und bt aus Gleichung 8 als Random-WalkProzesse modelliert. Dies ist nur eine Möglichkeit, das Verhalten der Konvergenzparameter zu beschreiben; in jedem Fall ist eine Verallgemeinerung möglich. 273 Gemeint ist hierbei v. a. das Konzept der Kointegration (vgl. Fußnote 406): Kointegrierte Zeitreihen sind durch eine oder mehrere langfristige Gleichgewichtsbeziehungen miteinander verbunden. Diese lassen sich jedoch nicht aufspüren, wenn der Konvergenzprozess noch nicht abgeschlossenen ist; vgl. hierzu Boone (1997), S. 18.

128

C. Kosten der Wechselkursfixierung

1. Kritische Betrachtung der OCA-Theorie In diesem Abschnitt wird die OCA-Theorie kritisch betrachtet. Zunächst werden in Abschnitt C.III.1.a) die am häufigsten geäußerten Einwände gegen diese Theorie dargestellt und diskutiert. Auf einen grundsätzlicheren Kritikpunkt wird in Abschnitt C.III.1.b) eingegangen. a) Unschlüssigkeit und fehlende Präzision der OCA-Theorie Die Relevanz der Theorie des optimalen Währungsraumes für die Analyse der Kosten, die sich aus der Währungsintegration für ein daran beteiligtes Land ergeben können, wird in der Literatur häufig in Frage gestellt. Zu den schärfsten Kritikern dieser Theorie gehört Willem Buiter, der sie als woefully inadequate and confused274 und als one of the murkiest and most unsatisfactory areas of macroeconomic and monetary theory275 bezeichnet. Auch diejenigen Autoren, die bei ihren theoretischen und empirischen Analysen währungspolitischer Probleme von dieser Theorie ausgehen, räumen i. d. R. ein, dass sie zwar einige wichtige Erkenntnisse bietet, jedoch keinesfalls als vollständiger und lückenloser Analyserahmen anzusehen ist.276 Die am häufigsten genannten Einwände lassen sich in zwei Kategorien einteilen: die Unschlüssigkeit und Widersprüchlichkeit der OCA-Bedingungen einerseits und die fehlende Präzision der theoretischen Annahmen andererseits. Alle Kritiker weisen darauf hin, dass die OCA-Theorie zwar Kriterien zur Überprüfung der Tragfähigkeit (wenn nicht Optimalität) eines Währungsraumes hervorbringt, dass diese jedoch bei empirischen Analysen nur begrenzt hilfreich sind. Dies liegt erstens daran, dass es kaum ein OCA-Kriterium gibt, das aus Sicht der ökonomischen Theorie einwandfrei wäre, d.h. dass nahezu jede Eigenschaft, die von einigen Autoren als wichtige Voraussetzung für den Erfolg der währungspolitischen Integration angesehen wird, von anderen als umstritten oder irrelevant betrachtet wird. Die theoretischen Zweifel an der Gültigkeit eines jeden OCA-Kriteriums wurden in Abschnitt C.I.2. bereits ausführlich diskutiert. Die einzige OCA-Eigenschaft, deren Relevanz von der überwiegenden Mehrheit aller Forscher akzeptiert wird, ist der Offenheitsgrad.277 Allerdings wurde die Erkenntnis, dass (kleine und) sehr offene Volkswirtschaften bessere Kandidaten für die Wechselkursfixierung sind als relativ geschlossene, nicht erst auf Basis der OCA-Theo274

Buiter (1995), S. 31. Buiter (1995), S. 1. 276 Vgl. z. B. Emerson et al. (1991), S. 46, Horvath (2003), S. 9, oder Babetski (2003), S. 23. 277 Vgl. beispielsweise Tower/Willett (1976) oder Mélitz (1995), S. 498. 275

III. Optimale Vorgehensweise bei der Kostenanalyse

129

rie gewonnen, sondern sie hatte sich bereits vor 1961, dem „Geburtsjahr“ dieser Theorie, in der monetären Außenwirtschaftstheorie durchgesetzt. Zweitens ist am OCA-Ansatz zu bemängeln, dass die Überprüfung der einzelnen Kriterien zu unterschiedlichen Rückschlüssen bezüglich der Tragfähigkeit eines Währungsgebietes führen kann; Tavlas (1994) bezeichnet dies als das Problem der Unschlüssigkeit (problem of inconclusiveness278). So ist es durchaus möglich, dass ein Land mit seinen Partnern im potenziellen Fixkurssystem intensiven Waren- und Dienstleistungsaustausch betreibt, also ihnen gegenüber sehr offen ist, dass aber gleichzeitig andere OCA-Voraussetzungen wie Faktormobilität, diversifizierte Produktion, Finanzmarktintegration, strukturelle Ähnlichkeit usw. nicht erfüllt sind.279 Welche Gewichte den einzelnen Bedingungen eingeräumt werden sollen, lässt sich im Rahmen der OCA-Theorie nicht eindeutig entscheiden. Zwei der klassischen Eigenschaften weisen sogar geradezu zwangsläufig in unterschiedliche Richtungen, sind also widersprüchlich, was von Tavlas (1994) als mangelnde Konsistenz der Ergebnisse (inconsistent results280) kritisiert wird. Hierbei handelt es sich um das Offenheits- und das Diversifizierungskriterium: Kleine offene Volkswirtschaften sollten sich nach dem ersten Kriterium für Fixkurse entscheiden; solche Volkswirtschaften verfügen jedoch i. d. R. über wenig diversifizierte Produktions- und Exportstrukturen, weshalb ihre Währungen nach dem zweiten Kriterium frei floaten sollten. Auf diesen Widerspruch wurde bereits in Abschnitt C.I.2.c) hingewiesen. Schließlich, wie in Abschnitt C.II.1. am Beispiel von vier klassischen Eigenschaften optimaler Währungsgebiete gezeigt wurde, lassen sich OCACharakteristika nur schwer operationalisieren: Je nachdem, wie Arbeitskräftemobilität, Offenheit, Diversifizierung usw. verstanden werden, können sie jeweils mit Hilfe unterschiedlichster Indikatoren gemessen werden. Auch wenn die Gültigkeit der einzelnen Kriterien nicht bezweifelt würde und es einen Konsens bezüglich der anzuwendenden Indikatoren gäbe, wäre es aber schwierig, kritische Werte für diese Indikatoren zu finden, die das Beibehalten oder Ablehnen der Hypothese „Die betrachteten Gebiete stellen einen optimalen Währungsraum dar“ mit einer bestimmten Fehlerwahrscheinlichkeit erlauben würden. Was als ein zufrieden stellender Wert eines Indikators anzusehen ist, hängt ausschließlich von der Ansicht des Forschers und ggf. von der gewählten Benchmark ab. Wie oben bereits erwähnt, handelt es sich bei der zweiten Kategorie der Einwände gegen die OCA-Theorie um die fehlende Präzision ihrer theo278

Tavlas (1994), S. 213. Gros/Hobza (2003), S. 8–9, schildern dieses Problem am Beispiel von sechs OCA-Kriterien für acht mittel- und osteuropäische EU-Beitrittsländer. 280 Tavlas (1994), S. 213. 279

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C. Kosten der Wechselkursfixierung

retischen Annahmen. So merkt Ishiyama (1975) an, dass der oben betrachtete Widerspruch zwischen den beiden Kriterien von McKinnon und von Kenen ausschließlich darauf zurückzuführen ist, dass den Überlegungen der beiden Ökonomen unterschiedliche Annahmen zugrunde liegen. McKinnon betrachtet eine kleine Volkswirtschaft und nimmt stillschweigend an, dass erstens die meisten Zahlungsbilanzungleichgewichte aus mikroökonomischen Schocks – Änderungen der Faktoren, die sich auf die Nachfrage und das Angebot auswirken – resultieren, und dass zweitens die untersuchte Volkswirtschaft durch eine geringere Preisstabilität als die restliche Welt gekennzeichnet ist. Kenen betrachtet dagegen ausschließlich externe Schocks, d.h. von der Außenwelt kommende Störungen: exogene Veränderungen der Terms of Trade bzw. der Exportnachfrage eines Landes. Dies kann als stillschweigende Annahme einer höheren Stabilität der betrachteten Volkswirtschaft im Vergleich zu ihrem Umfeld interpretiert werden. Keiner der beiden Autoren nennt explizit seine Annahmen bezüglich der Hauptquelle der Schocks.281 Ähnliches gilt für die meisten Arbeiten auf dem Gebiet der OCA-Theorie: I.d.R. wird von einem exogenen Exportnachfrageschock wie bei Mundell (1961a) ausgegangen, gelegentlich werden aber auch andere Schocktypen betrachtet, die zwar ebenfalls Zahlungsbilanzungleichgewichte hervorrufen, jedoch völlig unterschiedliche Anpassungsprozesse in Gang setzen und somit auch auf unterschiedliche Weise absorbiert werden sollten.282 Weiterhin wird gegen die OCA-Theorie eingewendet, dass bei den meisten Arbeiten von einer Welt ausgegangen wird, in der entweder alle Länder über voneinander unabhängige Währungen verfügen oder einem Fixkurssystem bzw. einer Währungsunion angehören, so dass es entweder frei schwankende Wechselkurse oder gar keine nominale Wechselkursflexibilität gibt. Kaum berücksichtigt wird allerdings die realistischere Lösung, bei der nur einige Nationalstaaten sich für die Wechselkursfixierung entscheiden, andere jedoch außerhalb des Systems bleiben.283 Diese in der Literatur weit281

Vgl. Ishiyama (1975), S. 352–354. Unterkapitel D.II. dieser Arbeit bietet einen Überblick über die verschiedenen Schocktypen und versucht die Frage zu beantworten, welche von ihnen unter flexiblen nominalen Wechselkursen besser absorbiert werden können als unter fixen Wechselkursen. 283 Mélitz (1995), S. 493, nennt diese beiden Situationen entsprechend eine Zweiländer- und eine Dreiländerwelt. Eine der Ausnahmen stellt die Arbeit von Bayoumi (1994) dar, bei der Wohlfahrtseffekte von Währungsunionen für teilnehmende und nichtteilnehmende Volkswirtschaften untersucht werden. Der Autor konstatiert, dass die Errichtung einer Währungsunion die Wohlfahrt Letzterer unzweideutig sinken lässt; der Beitritt einer neuen Region verringert ebenfalls die Wohlfahrt der nicht teilnehmenden Regionen. Diese Schlussfolgerungen sind allerdings eine unmittelbare Folge seiner Annahmen: einer einfachen logarithmischen Nutzenfunktion sowie 282

III. Optimale Vorgehensweise bei der Kostenanalyse

131

gehend vernachlässigte Komplikation führt dazu, dass die nominale Kursflexibilität für die einen einheitlichen Währungsraum bildenden Nationalstaaten nicht vollständig verloren geht, da es noch den (frei schwankenden) nominalen Wechselkurs gegenüber den Nichtteilnehmerländern und somit eine Absorptionsmöglichkeit bei bestimmten Schocktypen gibt. Für jede am System teilnehmende Volkswirtschaft hängt diese erhalten gebliebene Flexibilität positiv vom Anteil ihres Handels mit dem „Rest der Welt“ an ihrem gesamten Außenhandel ab; bei der Beurteilung der potenziellen Kosten, die sich aus dem Verlust des flexiblen Wechselkurses innerhalb des Währungsraumes ergeben, müsste dieser Effekt explizit modelliert werden.284 Eng mit diesem letzten Kritikpunkt verknüpft ist die Tatsache, dass die OCA-Theorie lediglich zwei Extreme betrachtet: völlig frei schwankende und (unwiderruflich) fixierte Wechselkurse.285 In der realen Welt sind jedoch die zwischen diesen Extremen liegenden Wechselkursregimes wie z. B. Managed Floating, Crawling Peg oder Target Zone (vgl. hierzu Abschnitt B.I.1.) häufiger anzutreffen und somit vom analytischen Gesichtspunkt her interessanter. Schließlich wird die OCA-Theorie wegen ihres Namens an den Pranger gestellt: Wie in Abschnitt C.I.1. angesprochen, deutet das Wort „optimal“ darauf hin, dass die betrachtete Theorie sich mit der Optimierung einer Zielfunktion – beispielsweise der Nutzenfunktion eines repräsentativen Haushaltes – beschäftigt. In der Tat handelt es sich aber nicht um Nutzenmaximierung, sondern lediglich um Kosten-Nutzen-Abwägung; es kann folglich streng genommen nicht von optimalen, sondern höchstens von praktikablen, tragfähigen, wünschbaren, vorteilhaften, zufrieden stellenden usw. Währungsgebieten die Rede sein. Weiterhin ist nicht jeder Arbeit unmittelbar zu entnehmen, aus welcher Sicht die Kosten und die Vorteile der währungspolitischen Integration beurteilt werden sollen: aus Sicht des gesamten Währungsgebietes, der beitretenden Volkswirtschaft, der „alten“ Mitglieder oder der nichtteilnehmenden Länder. All die genannten Gründe führen zu dem Schluss, dass die OCA-Theorie zwar ihren Beitrag zur Entwicklung der monetären Außenwirtschaftstheorie geleistet hat und einige wichtige Erkenntnisse bietet, dass sie jedoch nicht ausreichend präzise ist, um als vollständiger Analyserahmen betrachtet zu werden. Die mangelnde Konsistenz führt dazu, dass Ökonomen, die sich bei empirischen Untersuchungen auf diese Theorie stützen, zu widersprüchlichen Rückschlüssen bezüglich der Tragfähigkeit eines Währungsgebietes des sog. Eisberg-Modells, bei dem die gesamten Kosten der Währungstransaktionen von den Abnehmerregionen und nicht von den Herstellerregionen getragen werden. 284 Vgl. Mélitz (1995), S. 493–494. 285 Vgl. Horváth/Komárek (2002), S. 21.

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C. Kosten der Wechselkursfixierung

gelangen können. Somit besteht stets die Gefahr, dass die Untersuchung so angelegt wird, dass ihre Ergebnisse schlicht die Meinung des Untersuchenden widerspiegeln.286 b) Absorption asymmetrischer Schocks durch den nominalen Wechselkurs Trotz all ihrer Schwächen bleibt die Theorie des optimalen Währungsraumes eine der einflussreichsten Theorien auf dem Gebiet der monetären Außenwirtschaft; manche Autoren konstatieren sogar, dass es kaum Arbeiten auf diesem Gebiet gibt, die ohne zumindest eine Anspielung auf die OCATheorie auskommen.287 McKinnon (2000) erklärt dies damit, dass sie zu einem besonders „günstigen“ Zeitpunkt entwickelt wurde288: In den 1960er Jahren waren viele Ökonomen von der Idee der eigenständigen nationalen Geldpolitik mit flexiblen Wechselkursen überzeugt, und dies aus unterschiedlichen Gründen. Diejenigen mit keynesianischer Perspektive waren der Meinung, dass geldpolitische Unabhängigkeit und flexible Kurse in der Lage sind, das Wirtschaftsgeschehen im Sinne der Wirtschaftsverantwortlichen zu beeinflussen, also auch die Anpassung an (asymmetrische) Schocks herbeizuführen. Sie gingen somit von der Prämisse aus, dass der nominale Wechselkurs reale Größen dauerhaft beeinflussen kann. Eine Abwertung der heimischen Währung – so die Keynesianer – verhindere den Anstieg der Arbeitslosigkeit, wenn die Leistungsbilanz ein Defizit aufweist; umgekehrt habe eine Aufwertung im Falle eines Leistungsbilanzüberschusses antiinflationäre Wirkung.289 Monetaristen wie Milton Friedman oder Harry Johnson hingegen fühlten sich von der Möglichkeit angesprochen, durch geldpolitische Unabhängigkeit und Wechselkursanpassungen einen höheren Grad an Preisniveaustabilität erreichen zu können.290 Ihnen allen war die Einsicht gemeinsam, dass floatende Währungen infolge expansiver 286 Vgl. Horvath (2003), S. 9, Gros/Hobza (2003), S. 7, Willett (1994), S. 207, sowie Mélitz (1995), S. 500. 287 Vgl. beispielsweise Mélitz (1995), S. 492–493. 288 Maes (1992), S. 148, geht in seiner Argumentation einen Schritt weiter und führt die große Popularität der OCA-Theorie darauf zurück, dass das Wort „optimal“ stets eine besondere Anziehungskraft für Ökonomen gehabt habe, sowie auf die große Bedeutung Mundells und der Universität von Chicago in den 1960er Jahren. 289 Vgl. Mundell (1961a), S. 657. Hierzu lässt sich sagen, dass die keynesianische Sicht in den 60er Jahren im Großen und Ganzen noch auf die Realität zutraf: Unter sehr geringer bzw. nichtexistierender Kapitalmobilität, die diese Zeit prägte, kann eine nominale Ab- bzw. Aufwertung – zumindest in der Theorie – das externe Ungleichgewicht verhindern. Auf dieser Sicht basierte das Mundell-Fleming-Modell der Außenwirtschaft; vgl. Mundell (1961b, c, 1962) und Fleming (1962). 290 Vgl. Friedman (1953b) oder Johnson (1972b).

III. Optimale Vorgehensweise bei der Kostenanalyse

133

Politik immer abwerten und infolge restriktiver Politik immer aufwerten würden, so dass das Zahlungsbilanzgleichgewicht automatisch erreicht werden kann. Dass dies in der Realität nicht unbedingt der Fall ist, dass also flexible Wechselkurse häufig übermäßig stark und/oder in unvorhersehbare Richtungen schwanken und somit selbst eine wichtige Schockquelle darstellen können, zeigten erst die Erfahrungen der 1970er Jahre.291 Eng damit verknüpft ist die Frage der Erwartungen: Der keynesianische Glaube, dass die Politik das Wirtschaftsgeschehen nach Belieben steuern kann – Buiter (2000a) nennt dies einen Feineinstellungsirrtum (fine tuning fallacy)292 – stützte sich auf die Annahme stationärer Erwartungen. Anders gesagt gingen die Keynesianer davon aus, dass Wirtschaftsakteure sich so verhalten, als ob alle ökonomischen Variablen wie das Preisniveau, der Zinssatz oder der Wechselkurs (auch wenn dieser flexibel ist) auf unbestimmte Zeit gelten würden.293 Der wegweisende Beitrag von Mundell (1961a) entstand noch in der Zeit, als dies die vorherrschende Sicht der Ökonomen war. Erst Ende der 1960er Jahre und insbesondere in den 1970er Jahren, nachdem Robert Lucas die Annahme stationärer Erwartungen in Frage stellte (Lucas-Kritik), wurde die Frage des optimalen Wechselkursregimes zunehmend dynamisch betrachtet. Ökonomen mussten die Tatsache akzeptieren, dass nominale Wechselkurse nicht nur auf Veränderungen grundlegender Wirtschaftsgrößen (fundamentals) reagieren, sondern auch – wenn nicht überwiegend – Erwartungen folgen, die wiederum sehr volatil sein können. Aus den genannten Gründen stützt sich die empirische Literatur über die Kosten-Nutzen-Bilanz der Wechselkursfixierung trotz aller Einwände auch heutzutage mehrheitlich auf die OCA-Theorie. In vielen Arbeiten wird geradezu stillschweigend von der Prämisse ausgegangen, dass der Verlust des nominalen Wechselkurses stets nur auf der Kostenseite verbucht werden muss.294 Bei der Untersuchung dieser Kosten werden hauptsächlich zwei Fragen gestellt: Erstens sind die interessierenden Länder von asymmetrischen Schocks betroffen, d.h. haben sie Bedarf an Schockabsorptionsinstrumenten wie dem nominalen Wechselkurs? Wird diese Frage mit ja beantwortet, so folgt unmittelbar die nächste: Stehen den betrachteten Ländern alternative Mechanismen zur Abfederung solcher Schocks zur Verfügung, so dass sie den flexiblen Wechselkurs aufgeben können, ohne hohe makroökonomische Kosten tragen zu müssen? 291 Vgl. McKinnon (2000), S. 3. Für eine Diskussion der keynesianischen und der monetaristischen Argumente für flexible Wechselkurse s. beispielsweise Vaubel (1976), S. 435–436. 292 Vgl. Buiter (2000a), S. 36–37. 293 Vgl. McKinnon (2002), S. 345. 294 Vgl. Landmann (1997), S. 116.

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C. Kosten der Wechselkursfixierung

Die übliche Kritik an dieser Herangehensweise bringt zwei Argumente hervor, die die beiden genannten Fragen betreffen. Erstens wird darauf verwiesen, dass Schocks eine unbeobachtbare Größe darstellen, was dazu führt, dass deren Messung und folglich das Urteil über deren Symmetriegrad stark methodenabhängig sind. Zweitens wird an diesem Ansatz bemängelt, dass die OCA-Kriterien sich empirisch nur schwer überprüfen lassen, von der Tatsache, dass sie zum Teil widersprüchlich sind, ganz zu schweigen. Auf diese Kritikpunkte wurde im vorangegangenen Abschnitt bereits hingewiesen. Ein grundsätzlicherer Einwand gegen die Beurteilung der Wünschbarkeit der Wechselkursfixierung im Vorfeld einer Währungsunion aufgrund der OCA-Theorie wird jedoch nur in wenigen Arbeiten geäußert. Es handelt sich hierbei um die schlichte Frage, ob der flexible Nominalwechselkurs überhaupt fähig ist, bei Auftreten asymmetrischer Schocks die notwendige Anpassung herbeizubringen, oder ob er selbst eine Schockquelle ist. Diese Frage – ein kritisches Hinterfragen der wichtigsten Prämisse der OCA-Theorie – ergibt sich unmittelbar, wenn man den heutigen Stand der Forschung berücksichtigt und von dem der 1960er Jahre absieht. Landmann (1997) merkt dazu an: „Ab Ende der 1960er Jahre ist es in der Forschung (. . .) um das Thema des optimalen Währungsraumes eher ruhig geworden. Das Thema hat geschlummert und ist eigentlich erst durch den Vertrag von Maastricht wieder richtig zum Leben erweckt worden. Das Bemerkenswerte daran ist, dass die Forschung, ähnlich wie die Akteure im Märchen von Dornröschen, ziemlich genau dort weitermachte, wo sie vor dem langen Schlummer aufgehört hatte – wie wenn die Wechselkurstheorie und die Theorie der Stabilisierungspolitik in der Zwischenzeit stillgestanden wären (nur die Ökonometrie ist sichtbar nicht stillgestanden).“295 Auf diesem grundsätzlichen Einwand gegen die vorherrschenden Ansätze zur Untersuchung der Kosten des Verzichts auf den flexiblen nominalen Wechselkurs baut der letzte Abschnitt des vorliegenden Kapitels sowie der Rest dieser Arbeit auf. 2. Ein Schema zur Untersuchung der Kosten der Wechselkursfixierung Dieser Abschnitt schlägt eine Vorgehensweise zur Einschätzung der potenziellen makroökonomischen Kosten vor, die sich für ein Land, das über einen floatenden Wechselkurs verfügt, aus der unwiderruflichen Paritätsfixierung durch den Beitritt zu einer Währungsunion ergeben. Unter ma295 Landmann (1997), S. 116; in diesem Sinne auch McKinnon (2000), S. 11. Auch die Tatsache, dass in der neuesten Literatur immer wieder auf die Arbeit von Ishiyama (1975) als exzellente State-of-the-Art-Studie über die OCA-Theorie verwiesen wird, zeigt, wie wenig sich in der Forschung auf diesem Gebiet in den letzten drei Jahrzehnten ereignete.

III. Optimale Vorgehensweise bei der Kostenanalyse

135

kroökonomischen Kosten sind hierbei ausschließlich Stabilisierungskosten zu verstehen, d.h. es wird der Frage nachgegangen, ob und in welchem Grade die Volkswirtschaft nach dem Verzicht auf den nominalen Wechselkurs mit stärkeren Schwankungen der gesamtwirtschaftlichen Leistung rechnen muss. Die vorgeschlagene Vorgehensweise zur Untersuchung der genannten Kosten stützt sich auf den OCA-Ansatz in dem Sinne, dass sie asymmetrische Schocks in den Mittelpunkt stellt. Für die Autorin dieser Arbeit stellt die Akzentsetzung auf Schockasymmetrie bei der Betrachtung der Wechselkursfixierungskosten den wesentlichen Beitrag dar, den die OCA-Theorie zur Entwicklung der Theorie der Währungsintegration leistete. Der Unterschied zwischen dieser und den meisten anderen Arbeiten ist der Folgende: Es wird hier die in Abschnitt C.III.1.b) geäußerte Kritik an den vorherrschenden, auf der Theorie des optimalen Währungsraumes basierenden empirischen Ansätzen zur Kostenuntersuchung berücksichtigt, d.h. es wird nicht stillschweigend davon ausgegangen, dass der nominale Wechselkurs ein nützliches Instrument zur Absorption idiosynkratischer Schocks darstellt. Vielmehr soll im Rahmen der Analyse die Frage gestellt werden, ob die Flexibilität des nominalen Wechselkurses – aus theoretischer und aus historisch-empirischer Sicht – bei der Absorption bestimmter idiosynkratischer Schocks von Vorteil oder nicht erwünscht ist. Somit lautet die zweite These der vorliegenden Arbeit: These 2: Bei der empirischen Analyse der Kosten der (unwiderruflichen) Wechselkursfixierung soll zunächst entschieden werden, ob der Verzicht auf die nominale Wechselkursflexibilität mit Blick auf makroökonomische Stabilität nur auf der Kostenseite verbucht werden muss. Bevor ein Schema zur Untersuchung der aus der Kursfixierung resultierenden makroökonomischen Stabilitätskosten dargestellt wird, muss an dieser Stelle noch eine wichtige Einschränkung getroffen werden. Die vorgeschlagene Vorgehensweise bezieht sich ausschließlich auf die oben genannte Fragestellung, nämlich auf den Übergang vom Floating zur unwiderruflichen Paritätsfixierung im Rahmen einer Währungsunion. Dies spiegelt auch das Problem wider, vor dem Polen steht: Gegenwärtig schwankt der nominale Wechselkurs völlig frei. Folglich ist der in Abschnitt C.III.1.a) angesprochene Einwand gegen die OCA-Theorie (und somit gegen alle auf ihr basierenden Ansätze zur Untersuchung der Wechselkursfixierungskosten), dass sie lediglich zwischen zwei Extremen – völlig flexiblen und (unwiderruflich) fixierten Wechselkursen – unterscheidet, mit Blick auf die Fragestellung in dieser Arbeit irrelevant. Eine Untersuchung der genannten Kosten für eine Volkswirtschaft, in der vor ihrem Übergang

136

C. Kosten der Wechselkursfixierung

zum Wechselkursmechanismus II und später zur dritten Stufe der WWU ein anderes Regime als freies Floaten herrscht, sollte auch anders angelegt werden und wird im Rahmen der vorliegenden Abhandlung nicht betrachtet werden. In welchen Schritten die betrachtete Kostenfrage nach Meinung der Autorin dieser Arbeit empirisch untersucht werden soll, wird schematisch in Abbildung 3 dargestellt. Der quantitativen Untersuchung soll folgende theoretische Überlegung vorausgehen: Es muss aufgrund der ökonomischen Theorie entschieden werden, welche Typen von asymmetrischen Schocks unter floatenden Wechselkursen besser als unter fixen Kursen absorbiert werden können (Punkt (1) in der Abbildung). Ohne diese Vorüberlegung ist es nicht sinnvoll, ein Modell zur Schockidentifikation aufzustellen und zu schätzen, denn nur solche Schocks, bei deren Bewältigung der nominale Wechselkurs aus theoretischer Sicht hilfreich sein kann, sind bei der betrachteten Fragestellung von Interesse. Nachdem die theoretisch relevanten Schocktypen identifiziert worden sind, kann die eigentliche empirische Untersuchung beginnen. Zunächst soll überprüft werden, ob diese Schocktypen im betrachteten Land in der Vergangenheit durch einen hohen Asymmetriegrad in Bezug auf die Währungsunion, der dieses Land beitreten soll, gekennzeichnet waren (Punkt (2) in der Abbildung). Hierbei ist zu betonen, dass es zwingend notwendig ist, bei der Beurteilung der Schocksynchronie die Währungsunion als Bezugsgebiet zu wählen, denn nur die nominale Wechselkursflexibilität zwischen dem interessierenden Land und der Union geht mit dem Beitritt verloren. Die Kursflexibilität gegenüber allen anderen Ländern bleibt hingegen bestehen und kann ggf. bei der Bewältigung der Schocks, die asymmetrisch in Bezug auf die Außenwelt sind, hilfreich sein. Bei der Identifikation vergangener Schocks interessiert sowohl ihre Synchronie als auch ihre absolute Größe; wenn möglich, sollte die Symmetrie der Reaktionen auf Schocks ebenfalls analysiert werden. Wie die Diskussion über die Modellabhängigkeit der Schockzeitreihen in Abschnitt C.II.2. nahe legte, soll der Spezifikation des Modells, im Rahmen dessen vergangene Schocks identifiziert werden, stets große Aufmerksamkeit geschenkt werden. Zeitreihen, die sich nicht sinnvoll interpretieren lassen, deuten i. d. R. auf eine Fehlspezifikation des Modells hin. Bei der Beurteilung der Symmetrie sollte eine geeignete Benchmark gewählt werden; im Idealfall sollte es ein Land sein, das sich in der Vergangenheit in einer identischen Situation wie das betrachtete befand und dessen Teilnahme an einer Währungsunion sich später als reibungslos erwies. Bei diesem Analyseschritt sind die folgenden beiden Resultate möglich. Erstens kann es sein, dass Schocks überwiegend idiosynkratisch und relativ

III. Optimale Vorgehensweise bei der Kostenanalyse

137

(1) Theoretische Vorüberlegung: Welche Typen von asymmetrischen Schocks können unter floatenden Wechselkursen besser als unter festen Kursen absorbiert werden?

(2) Identifikation vergangener asymmetrischer Schocks: Waren die interessierenden Schocks in der Vergangenheit durch einen hohen Asymmetriegrad in Bezug auf die Währungsunion gekennzeichnet?

ja

nein

(2a) Asymmetrien sind potenziell problematisch.

(3) Lucas-Kritik: Werden die Asymmetrien in der Währungsunion abnehmen?

ja

nein

(2b) Es sind keine starken Asymmetrien festzustellen.

(3) Lucas-Kritik: Werden die Asymmetrien in der Währungsunion zunehmen?

nein

ja

(3b) Geringe Kosten der Wechselkursfixierung.

(3a) Geringe Kosten der Wechselkursfixierung bis auf die Übergangsphase.

(3c) Potenziell hohe Stabilisierungskosten der Wechselkursfixierung.

(4) Stabilisierende Rolle der nominalen Wechselkursflexibilität: Spielte der nominale Wechselkurs in der Vergangenheit bei der Bewältigung interessierender asymmetrischer Schocks eine positive Rolle?

ja (4a) Potenziell hohe Kosten der Paritätsfixierung.

nein (4b) Geringe oder keine Stabilisierungskosten der Paritätsfixierung.

(5) OCA-Theorie: Gibt es alternative Schockabsorptionsmechanismen?

Abbildung 3: Schema zur Untersuchung der Kosten der Wechselkursfixierung

138

C. Kosten der Wechselkursfixierung

stark sind oder die Schocksymmetrie ist zwar als hoch zu beurteilen, aber die Reaktionen der Volkswirtschaften auf identische Schocks – soweit diese sich im Rahmen des verwendeten Modells aufspüren lassen – fallen sehr unterschiedlich aus; dieses Resultat (Punkt (2a) in der Abbildung) wird im Folgenden als das Vorliegen von potenziell problematischen Asymmetrien bezeichnet. Die zweite Möglichkeit besteht darin, dass Schocks im Analysezeitraum überwiegend symmetrisch oder zwar asymmetrisch, aber von der absoluten Größe her unbedeutend waren und dass weiterhin identische Schocks bei den untersuchten Volkswirtschaften ähnliche Reaktionen hervorriefen; dieser Fall (Punkt (2b) in der Abbildung) wird im Folgenden als das Fehlen von starken Asymmetrien bezeichnet. Unabhängig von den Ergebnissen der Schockidentifizierungsstufe soll in einem dritten Schritt die Frage gestellt werden, wie sich die Wechselkursfixierung – ein Strukturbruch – auf die Schocksymmetrie in der Zukunft auswirken kann, d.h. es soll die Lucas-Kritik berücksichtigt werden (Punkt (3) in der Abbildung). Dieses Problem kann einerseits auf theoretischem Wege erörtert werden, andererseits können ähnliche Ereignisse aus der Vergangenheit (z. B. die Paritätsfixierung im Vorfeld der WWU) wertvolle Informationen über denkbare Szenarien liefern. Unter Berücksichtigung der Ergebnisse des Analyseschrittes (2) sind nun drei Resultate möglich: Erstens das Vorliegen von potenziell problematischen Asymmetrien, die aber nach der Paritätsfixierung abnehmen sollen (Punkt (3a) in der Abbildung), zweitens das Fehlen starker Asymmetrien und die Fortsetzung dieser Tendenz nach dem Beitritt zur Währungsunion (Punkt (3b) in der Abbildung). In beiden Fällen ist zu schlussfolgern, dass sich für die betrachtete Volkswirtschaft keine allzu hohen Stabilitätskosten aus der Aufgabe der Wechselkursflexibilität ergeben dürften. Lediglich der dritte Fall, in dem davon auszugehen ist, dass unter unwiderruflich festen Wechselkursen starke Asymmetrien bestehen bleiben bzw. gegenwärtig unbedeutende Asymmetrien zunehmen werden (Punkt (3c) in der Abbildung) legt die Vermutung von zukünftigen potenziell problematischen Asymmetrien nahe. Das letzte Ergebnis stellt die Tragfähigkeit der Währungsintegration noch nicht in Frage: Auch wenn der flexible nominale Wechselkurs potenziell – aus Sicht der ökonomischen Theorie – ein wertvolles Stabilisierungsinstrument bei Auftreten asymmetrischer Schocks darstellen kann, muss er es in der Praxis nicht in jedem Einzelfall sein.296 Somit bedarf dieser Fall der weiteren Analyse; konkret handelt es sich um die Frage, ob die Wechselkursflexibilität in der Vergangenheit die Rolle eines Schockabsorptions296

In diesem Sinne auch Goldberg (1999).

III. Optimale Vorgehensweise bei der Kostenanalyse

139

mechanismus spielte (Punkt (4) in der Abbildung). Wird diese Frage mit „nein“ beantwortet, so wird das betrachtete Land nach seinem Beitritt zur Währungsunion zwar weiterhin von makroökonomischer Instabilität geprägt sein, jedoch hätte es unter floatendem Kurs gegen dieselben Probleme zu kämpfen, ohne die Vorteile der Währungsintegration genießen zu können. In diesem Fall ist somit zu schließen, dass die Paritätsfixierung mit Blick auf makroökonomische Stabilität nicht kostspielig sein wird (Punkt (4b) in der Abbildung); besonders wenn der Wechselkurs sich als eine wichtige Schockquelle entpuppt, sollte er als ein Instrument, das seine Aufgabe nicht erfüllt, aufgegeben werden. Deuten vergangene Daten hingegen darauf hin, dass die Kursflexibilität zwischen dem interessierenden Land und der Währungsunion eine nicht zu vernachlässigbare Rolle bei der Absorption idiosynkratischer Schocks spielt, so muss die Volkswirtschaft mit potenziell hohen Kosten der Wechselkursfixierung rechnen. Der Grund hierfür ist, dass die Aufgabe der Kursflexibilität in solchem Fall den Verzicht auf ein wichtiges Stabilisierungsinstrument bedeutet (Punkt (4a) in der Abbildung). Es ist an dieser Stelle zu betonen, dass erst die letzte Schlussfolgerung bezüglich der Rolle der Wechselkursflexibilität die von der OCA-Theorie hervorgebrachten Charakteristika eines optimalen Währungsraumes als relevant erscheinen lässt. Bei vielen OCA-Kriterien handelt es sich nämlich um alternative Anpassungsinstrumente, die es einer Volkswirtschaft erlauben, die Folgen idiosynkratischer Schocks auf relativ schmerzlose Weise auch ohne Wechselkursflexibilität zu bewältigen. Somit würde der nächste Analyseschritt (der in dieser Arbeit nicht berücksichtigt wird) in der Überprüfung der OCA-Kriterien für die betrachtete Volkswirtschaft bestehen (Punkt (5) in der Abbildung). Mit anderen Worten sind die OCA-Eigenschaften nur dann von Interesse, wenn die folgenden drei Bedingungen gleichzeitig erfüllt sind: (1) historische Daten belegen, dass die betrachtete Volkswirtschaft in Bezug auf das einheitliche Währungsgebiet durch starke idiosynkratische Schocks bzw. durch starke symmetrische Schocks mit asymmetrischen Auswirkungen erschüttert wurde, (2) es ist davon auszugehen, dass die Asymmetrien auch nach der Aufgabe der Wechselkursflexibilität bestehen bleiben werden und (3) der nominale Wechselkurs spielte in der Vergangenheit tatsächlich eine positive Rolle bei der Absorption solcher Typen von asymmetrischen Schocks, bei deren Bewältigung er theoretisch hilfreich sein kann. In der Mehrheit aller empirischen Arbeiten über den Kostenaspekt der unwiderruflichen Kursfixierung werden lediglich die beiden Punkte (2) und (5) des oben diskutierten Schemas betrachtet; deutlich weniger Autoren gehen auf Punkt (1) und/oder Punkt (3) ein. Nur die wenigsten empirischen Analysen auf dem betrachteten Gebiet befassen sich dagegen mit Punkt (4)

140

C. Kosten der Wechselkursfixierung

des Schemas.297 Der Autorin dieser Abhandlung ist keine Arbeit bekannt, die alle fünf Analysestufen umfasst. In den folgenden Kapiteln sollen nun die ersten vier Analysestufen möglichst sorgfältig durchgeführt werden. Dem ersten Untersuchungsschritt, d.h. der theoretischen Analyse von Schocktypen, die mit Hilfe des flexiblen Wechselkurses potenziell besser absorbiert werden können [Punkt (1)], ist Kapitel D. gewidmet. Die eigentliche empirische Untersuchung der Schocksymmetrie in der Vergangenheit und ihrer wahrscheinlichen Entwicklung nach dem Beitritt Polens zur WWU sowie der Rolle der Nominalkursflexibilität [Punkte (2) bis (4)] wird in Kapitel F. durchgeführt werden, wobei das zur Schockidentifikation herangezogene Modell in Kapitel E. ausführlich dargestellt und kritisch betrachtet werden soll.

297 Als Beispiele sind die Arbeiten von Borghijs/Kuijs (2004), Rodríguez López/ Torres Chacón (2006) oder Sta˛z˙ka (2006) zu nennen. Es gibt eine Reihe von Aufsätzen, die sich mit der Frage beschäftigen, inwiefern die Schwankungen des nominalen und des realen Wechselkurses auf Veränderungen grundlegender Wirtschaftsgrößen (fundamentals) reagieren und inwiefern sie schlicht die Volatilität der Finanzmärkte widerspiegeln; einen Überblick über empirische Arbeiten auf diesem Gebiet bietet Abschnitt E.III.1.c), insbesondere Tabelle 1.

D. Der nominale Wechselkurs und die Schockfrage Das Ziel dieses Kapitels ist es, diejenigen Arten von asymmetrischen Schocks zu identifizieren, die in einer kleinen offenen Volkswirtschaft unter freiem Floating besser bewältigt werden können als in einer Währungsunion. Zunächst wird in Unterkapitel D.I. das Modell von Dornbusch vorgestellt, das den theoretischen Rahmen für die weiteren Ausführungen sowie für die empirische Analyse in Kapitel F. dieser Arbeit bildet. Im Rahmen dieses Modells wird dann in Unterkapitel D.II. betrachtet, wie verschiedene Arten asymmetrischer Schocks sich auf die interessierenden Modellvariablen auswirken. Auf der Basis dieser Analyse kann dann die Frage, welche Schocktypen ein flexibler nominaler Wechselkurs absorbieren kann und welche nicht, beantwortet werden. Schließlich werden in Unterkapitel D.III. einige praktische Aspekte des Wechselkurs-Transmissionsmechanismus angesprochen und es wird geklärt, worauf bei der empirischen Analyse in Kapitel F. zu achten ist. I. Theoretischer Rahmen: Das Modell von Dornbusch Die Frage, welche Arten von Schocks der flexible nominale Wechselkurs absorbieren kann, kann erst dann diskutiert werden, wenn man sich im Klaren über das zugrunde liegende theoretische Modell der Wechselkursbildung ist. In Abschnitt D.I.1. wird dargelegt, warum das 1976 von Dornbusch aufgestellte Modell als theoretischer Rahmen für die empirische Untersuchung in Kapitel F. geeignet ist. Das Modell wird dann in Abschnitt D.I.2. dargestellt und seine wichtigsten Folgerungen werden diskutiert. 1. Wahl des theoretischen Rahmens Bei dem Modell, das geeignet wäre, den theoretischen Rahmen für die empirische Analyse in dieser Arbeit darzustellen, muss es sich um eines handeln, das auf den Fall Polens zutrifft, d.h. um eines, das die Entwicklung flexibler oder weitgehend flexibler nominaler Wechselkurse erklärt und für eine kleine Volkswirtschaft (eine solche, die keinen Einfluss auf die Weltgüter- und -kapitalmärkte nimmt, so dass die Werte ausländischer Variabler als exogen vorgegeben anzusehen sind) gilt. Diesen Voraussetzungen genügen v. a. das keynesianische Mundell-Fleming-Modell, das monetäre

142

D. Der nominale Wechselkurs und die Schockfrage

Modell, das Dornbusch-Modell, Gleichgewichts- und Liquiditätsmodelle, Portfolio-Balance-Modelle sowie Modelle, die der New Open Economy Macroeconomics (NOEM) zuzuordnen sind.298 Zwei wichtige Gründe sprechen dafür, dass das Dornbusch-Modell (auch Ungleichgewichtsmodell oder Overshooting-Modell genannt), das 1976 von Rudiger Dornbusch in seinem wegweisenden Artikel Expectations and Exchange Rate Dynamics299 dargelegt wurde, den für die Fragestellung in dieser Arbeit relevanten theoretischen Rahmen bildet. Der Artikel von Dornbusch (1976) zählt zu den einflussreichsten Arbeiten auf dem Gebiet der Außenwirtschaftstheorie: Bis etwa Mitte der 1990er Jahre wurde der dort vorgestellte theoretische Rahmen von allen Modellen am häufigsten verwendet, und dies sowohl in theoretischen Arbeiten als auch in Analysen mit praktischem geld- und wechselkurspolitischem Bezug.300 Die große Verbreitung des Modells reicht selbstverständlich noch nicht als Begründung dafür, dass es auch der empirischen Analyse in Kapitel F. dieser Arbeit zugrunde liegt, v. a. wenn man bedenkt, dass es seit etwa Mitte der 1990er Jahre von der NOEM zunehmend in den Schatten gestellt wird. Die Begründung liegt vielmehr in den Eigenschaften des Modells. Erstens soll es sich bei der empirischen Analyse, wie in Abschnitt D.III.2. hervorgehoben werden wird, um die Perspektive der kurzen bis mittleren Frist und nicht diejenige der (sehr) langen Frist handeln. Daher wird einerseits auf die Verwendung von Ansätzen verzichtet, die völlig flexible Preise und/oder sofortige Wiederherstellung des Marktgleichgewichts nach Eintreten exogener Schocks annehmen, wie z. B. das monetäre Modell oder Gleichgewichts- und Liquiditätsmodelle der Wechselkursbildung. Andererseits ist die kurze bis mittlere Frist dadurch charakterisiert – und dies wurde durch zahlreiche empirische Arbeiten belegt301 –, dass Güterpreise weder völlig unveränderlich noch vollkommen flexibel, sondern träge (sticky) sind, wie es der Dornbusch-Ansatz vorsieht. Aus diesem Grund scheidet das keynesianische Mundell-Fleming-Modell, das konstante Güterpreise voraussetzt, als potenzieller Analyserahmen aus. Die Annahme träger Preise 298 All diese Modelle werden u. a. in Sarno/Taylor (2002), Kap. 4–5, ausführlich dargestellt. Eine historische Betrachtung der Entwicklung der Außenwirtschaftstheorie und insbesondere der Wechselkurstheorien findet sich beispielsweise in Obstfeld (2001). 299 Dornbusch (1976). 300 Vgl. Rogoff (2002), S. 7–8. 301 Eine wichtige Studie, die die Trägheit der Preise auf der makroökonomischen Ebene (Trägheit des aggregierten Preisniveaus) untersucht, ist diejenige von Mussa (1986). Rogoff (1996) analysiert das Phänomen auf der mikroökonomischen Ebene (Abweichungen vom Gesetz des einheitlichen Preises, law of one price).

I. Theoretischer Rahmen: Das Modell von Dornbusch

143

platziert den Dornbusch-Ansatz „in der Mitte“ zwischen dem Mundell-Fleming- und dem monetären Modell, weshalb es gelegentlich das monetäre Modell mit trägen Preisen (sticky-price monetary model) genannt wird.302 Im Übrigen war Dornbuschs Aufsatz der erste auf dem Gebiet der Außenwirtschaftstheorie, der die Annahme rationaler Erwartungen – also solcher, die mit der zugrunde liegenden „wahren“ Struktur der Volkswirtschaft (und der statistischen Verteilung der relevanten exogenen Faktoren) übereinstimmen303 – mit derjenigen träger Preise verknüpfte.304 Die große Beliebtheit des Ansatzes von Dornbusch wird gelegentlich auf diese Tatsache zurückgeführt. Die Trägheit von Löhnen und Preisen ist eine notwendige Bedingung dafür, dass die Schwankungen des nominalen Wechselkurses sich auf die reale Wirtschaft auswirken. Wären Löhne und Preise vollkommen elastisch, so würde die Rolle des Wechselkurses lediglich auf die eines der vielen Preise in der Volkswirtschaft reduziert werden. Wie bereits in Abschnitt C.I.1. hervorgehoben, hätte die Wahl des Wechselkursregimes in diesem Fall keine praktische Bedeutung, da der reale Wechselkurs – eine reale makroökonomische Variable – vom Nominalkurs auch in der kurzen bis mittleren Frist nicht beeinflussbar wäre.305 Buiter/Grafe (2002) bringen es folgendermaßen auf den Punkt: „If there are no significant nominal cost and price rigidities, the exchange rate regime is a matter of supreme macroeconomic insignificance.“306 302 Die Unterschiede zwischen diesen drei theoretischen Ansätzen können wie folgt zusammengefasst werden: Im Mundell-Fleming-Modell ist das Preisniveau fixiert und der Output wird durch die Nachfrage bestimmt; im monetären Modell liegt der Output stets bei seinem natürlichen (potenziellen) Niveau und die Preise passen sich flexibel Nachfrageveränderungen an; im Dornbusch-Modell liegt der Output in der langen Frist bei seinem natürlichen Niveau, kurzfristig kann er aber schwanken, und die Preise reagieren träge auf Nachfrageveränderungen. 303 Vgl. die Definitionen in Obstfeld (2001), S. 10, oder Obstfeld/Rogoff (1999), S. 79. 304 Der Aufsatz war auch einer der ersten, die überhaupt von rationalen Erwartungen ausgingen; der erste war bekanntlich Black (1972). 305 Auf diesen Punkt wird in Abschnitt D.III.1. noch einmal eingegangen werden. Viele Autoren analysieren die Auswirkungen des nominalen Wechselkursregimes auf die reale Wirtschaft unter dem Wohlfahrtsaspekt. So kommen beispielsweise Helpman (1981) sowie Kareken/Wallace (1981) zu dem typischen Ergebnis, dass die Wahl des Wechselkursarrangements bei neutralem Geld und vollkommenen Kapitalmärkten keinen Einfluss auf die Wohlfahrt hat. Helpman (1981) zieht daraus den Schluss, dass das optimale Wechselkursregime vom Typ der nominalen Rigiditäten und Marktunvollkommenheiten in der gegebenen Volkswirtschaft abhängt; diese Schlussfolgerung kann im Übrigen auch vielen Arbeiten aus dem Gebiet der NOEM entnommen werden. 306 Buiter/Grafe (2002), S. 55.

144

D. Der nominale Wechselkurs und die Schockfrage

Eine Alternative zum Dornbusch-Modell, bei der nominale Rigiditäten ebenfalls eine wichtige Rolle spielen, stellen NOEM-Modelle dar, deren Entwicklung durch Arbeiten von Maurice Obstfeld und Kenneth Rogoff seit Mitte der 1990er Jahre begründet wurde.307 Dieser Ansatz versucht, die monetäre Außenwirtschaftstheorie mikroökonomisch zu fundieren: Die Entwicklung makroökonomischer Aggregate wird durch das intertemporale optimierende Verhalten der Wirtschaftsakteure bestimmt. Neben nominalen Rigiditäten stellen Marktunvollkommenheiten unterschiedlichster Art ein zentrales Charakteristikum der Modelle aus diesem Forschungsgebiet dar. Der zweite Grund, warum sich die Analyse in der vorliegenden Arbeit auf das Dornbusch-Modell (und nicht auf den NOEM-Ansatz) stützt, besteht darin, dass der den Zwecken dieser Arbeit entsprechende theoretische Rahmen möglichst transparent sein sollte: Da eine empirische Untersuchung den Schwerpunkt der Arbeit bildet, ist es wichtig, nur so wenige Annahmen wie nötig zu verwenden. Die Verwendung eines NOEM-Modells setzt jedoch eine explizite Modellierung der mikroökonomischen Fundamente der Wechselkursbildung (des optimierenden Verhaltens von Haushalten, Unternehmen und Zentralbanken bzw. Regierungen) voraus, wobei mehrere Entscheidungen bezüglich der anzunehmenden Präferenzen und der Art der Marktunvollkommenheiten getroffen werden müssen. Jede dieser Entscheidungen könnte für die Schlussfolgerungen aus dem theoretischen Modell und somit für die Interpretation der empirischen Ergebnisse ausschlaggebend sein. Aus ebendiesem Grund wäre die Verwendung eines PortfolioBalance-Modells, bei dem Annahmen bezüglich der Präferenzen von Marktteilnehmern hinsichtlich der optimalen Portfoliozusammensetzung getroffen werden müssen, nicht zweckmäßig. Es sei an dieser Stelle auf folgende Aussage von Kenneth Rogoff, der den NOEM-Ansatz mit entwickelt hat, verwiesen: „. . . the Dornbusch model defines a high-water mark of theoretical simplicity and elegance in international finance (. . .) Even today, the model in its original form remains relevant for policy analysis.“308

2. Das Dornbusch-Modell Im Folgenden sollen die wichtigsten Annahmen und Folgerungen des Dornbusch-Modells in diskreter Zeit dargestellt werden.309 Das Modell beschreibt eine kleine Volkswirtschaft, d.h. eine solche, die wie Polen weder 307

Vgl. Obstfeld/Rogoff (1994, 1995, 1998, 2000a). Eine ausführliche Darstellung dieses Ansatzes bieten u. a. Lane (1999), Sarno (2001), Obstfeld (2002), Obstfeld/Rogoff (1999), Kap. 10, und Sarno/Taylor (2002), Kap. 5. 308 Rogoff (2002), S. 25.

I. Theoretischer Rahmen: Das Modell von Dornbusch

145

den Weltzins noch die Preise der Importgüter beeinflussen kann. Hierbei soll das gesamte WWU-Gebiet als „die Welt“ verstanden werden310; wie in Abschnitt B.I.2. hervorgehoben, wird Polen in Zukunft zwar einen Teil der WWU darstellen, so dass es theoretisch einen gewissen Einfluss auf das WWU-Zinsniveau haben sollte. In der Praxis ist Polen jedoch zu klein, um einen solchen Einfluss in der erweiterten WWU tatsächlich auszuüben.311 a) Grundlegende Zusammenhänge Das Dornbusch-Modell geht von perfekter internationaler Kapitalmobilität aus sowie davon, dass ausländische und heimische Wertpapiere von Marktteilnehmern als perfekte Substitute angesehen werden. Aus diesen Annahmen ergibt sich die Ungedeckte Zinsparität (uncovered interest parity, UIP): È10ê

Et È D e t þ 1 ê ã i t  i  :

Dabei ist Et der Erwartungswert, der auf Basis der in Periode t verfügbaren Informationen gebildet wird (es wird von rationalen Erwartungen ausgegangen), et steht für den natürlichen Logarithmus des nominalen Wechselkurses in Periode t, D ist der Differenzoperator312 und it resp. i  stellen das heimische resp. Weltzinsniveau dar (ausländische Variable sind mit einem Stern versehen; es wird der Einfachheit halber angenommen, dass diese konstant sind, weshalb sie ohne Zeitindex geschrieben werden). Wenn nicht anders angegeben, stehen kleine lateinische Buchstaben im vorliegenden und in den folgenden Kapiteln generell für logarithmierte Größen – mit Ausnahme von Zinsen, die stets unlogarithmiert sind –, kleine griechische Buchstaben für (zu schätzende) Parameter und große griechische Buchstaben für Parametermatrizen. Die UIP setzt somit voraus, dass die erwartete Abwertungsrate des nominalen Wechselkurses stets gleich dem nominalen Zinsdifferential gegenüber dem Ausland ist. Im Falle einer Abweichung von der UIP würde ein Kapitalzu- oder -abfluss unmittelbar dafür sorgen, dass die Parität wieder hergestellt wird. 309

Die folgende Darstellung stützt sich auf Dornbusch (1976). Ein wichtiger Unterschied besteht darin, dass das ursprüngliche Modell in Dornbusch (1976) in stetiger Zeit betrachtet wird. Hier ist die diskrete Zeit insofern sinnvoller, als das Modell die Basis für eine empirische Untersuchung anhand von (diskreten) Zeitreihendaten bilden soll. 310 Andere Länder als die WWU-Mitglieder bleiben bei der Analyse in diesem Kapitel unberücksichtigt. 311 Vgl. Fußnote 43. 312 Der Differenzoperator D ist folgendermaßen definiert: Dy ã y  y t t t  1.

146

D. Der nominale Wechselkurs und die Schockfrage

Die Erwartungen bezüglich der Wechselkursentwicklung werden folgendermaßen gebildet: È11ê

Et ÈDet þ 1 ê ã qÈet  €eê;

wobei €e für den langfristigen oder gleichgewichtigen nominalen Wechselkurs steht und q ein positiver Parameter ist (langfristige Werte der Modellvariablen, ähnlich wie die ausländischen Variablen, sind annahmegemäß konstant und werden folglich ohne Zeitindex geschrieben). Somit wird davon ausgegangen, dass der nominale Wechselkurs erwartungsgemäß eine Tendenz aufweist, zu seinem langfristigen Wert zurückzukehren, falls er davon abweicht; die Abwertungsrate ist proportional zu dieser Abweichung.313 Der heimische Zins wird am Geldmarkt durch das Zusammenspiel der Geldnachfrage und des Geldangebots bestimmt. Ceteris paribus ist das nominale Geldangebot exogen vorgegeben; die Nachfrage nach realen Geldbeständen, die im Gleichgewicht gleich der realen Geldmenge ist, wird wie folgt bestimmt: È12ê

m  pt ã lit þ ’yt :

Dabei ist m die nominale Geldmenge (die eine exogene Variable darstellt und deshalb ohne Zeitindex geschrieben wird), pt das heimische Preisniveau und yt der reale Output (Produktion) oder das reale Einkommen314; l und ’ sind positive Parameter. Gleichung 12 ist eine konventionelle Geldnachfragefunktion, bei der die logarithmierte reale Geldnachfrage, m  pt , linear vom Zins und dem logarithmierten realen Einkommen abhängt. Bezüglich der Gütermärkte wird angenommen, dass die Exportgüter (der heimische Output) ein imperfektes Substitut der Importgüter sind, so dass die aggregierte Nachfrage negativ vom relativen Preisniveau abhängt.315 Weiterhin ist sie vom realen Output und dem Zinsniveau abhängig: È13ê

dt ã a þ dqt þ gyt  sit ;

wobei 313 Dornbusch (1976), S. 1167, zeigt, dass diese Erwartungsbildung der perfekten Voraussicht (perfect foresight) entspricht. Die perfekte Voraussicht ist nur bei einem deterministischen Modell wie diesem möglich; wird das Modell um stochastische Schocks ergänzt, so kann „lediglich“ von rationalen Erwartungen die Rede sein. 314 In einem einfachen Modell wie diesem ist es unerheblich, ob man vom Einkommen oder von der Produktion spricht. 315 Im Basismodell ist der Output vorgegeben (fixiert), so dass die aggregierte Nachfrage den Preis bestimmt. Hier wird eine erweiterte Version des Modells betrachtet, in der das Outputniveau veränderlich ist.

I. Theoretischer Rahmen: Das Modell von Dornbusch È14ê

147

qt  et þ p  pt

das relative Preisniveau (den Preis der ausländischen Güter relativ zu den heimischen) oder den realen Wechselkurs bezeichnet und dt für die logarithmierte aggregierte Nachfrage nach den heimischen Gütern steht; a, b, g und s sind positive Parameter. Der reale Output ist in der langen Frist konstant und liegt bei seinem potenziellen Niveau; in der kurzen Frist reagiert er auf Nachfrageveränderungen. Das Gleichgewicht auf dem Gütermarkt kann wie folgt beschrieben werden: È15ê

yt ã dt ã a þ dqt þ gyt  sit :

Auflösen nach yt ergibt: È16ê

yt ã mÈa þ dqt  sit ê;

  mit m  1 1  g > 0. Aus Gleichung 16 ist ersichtlich, dass die Produktion der heimischen Güter kurzfristig positiv vom realen Wechselkurs und negativ vom Zins abhängt. Aus dem Zusammenspiel der aggregierten Nachfrage und des Angebots (der Produktion) ergibt sich das heimische Preisniveau, das sich gemäß folgender Gleichung entwickelt: È17ê

Dpt þ 1 ã pÈ yt  €yê;

wobei €y für den potenziellen Output steht und p ein positiver Parameter ist.316 Als Begründung dafür, dass der Preis in der kurzen Frist positiv auf die Abweichung der Produktion von ihrem Gleichgewichtswert reagiert, kann die wechselseitige Beziehung zwischen der Lohn- und der Preisinflation, der Phillipskurvenzusammenhang und das Okun’sche Gesetz angeführt werden: Die Löhne und somit die Preise steigen an, wenn die Arbeitslosenquote unter ihr natürliches Niveau bzw. die NAIRU sinkt (Phillipskurve), und dies geht mit einem Anstieg des Outputs über sein potenzielles Niveau einher (Okun’sches Gesetz). Gleichung 17 bringt die zentrale Annahme des Dornbusch-Modells zum Ausdruck, die besagt, dass Preise träge sind: Für die jeweils laufende Periode ist das Preisniveau festgelegt. Weicht die aggregierte Nachfrage und somit der Output (der kurzfristig von der Nachfrageseite bestimmt wird) vom potenziellen Output ab, so wirkt sich dies erst in der folgenden Periode auf den Preis aus. 316 Wenn die Inflation im Steady State – anders als hier angenommen – ungleich Null ist, muss Gleichung 17 um diese gleichgewichtige Inflationsrate (die im Steady State der Wachstumsrate der realen Geldmenge entspricht) ergänzt werden.

148

D. Der nominale Wechselkurs und die Schockfrage

b) Dynamik und Gleichgewichtswerte der Modellvariablen Die oben vorgestellten Zusammenhänge bilden die Grundlagen des Dornbusch-Modells. Im Folgenden werden die wichtigsten Folgerungen dieses Ansatzes – die wechselseitigen Beziehungen zwischen dem Preis, dem Wechselkurs und dem Output – hergeleitet. Zunächst werden die Gleichungen 10 und 11 betrachtet; aus ihnen ergibt sich: it ã i   qÈet  €eê:

È18ê

Einsetzen des obigen Ausdrucks in Gleichung 12 liefert folgenden Zusammenhang zwischen dem Preisniveau, dem Output sowie dem gegenwärtigen und dem langfristigen Wechselkurs: È19ê

m  pt ã ’yt  li  þ lqÈet  €eê:

Bedenkt man weiterhin, dass die erwartete Abwertungsrate im langfristigen Gleichgewicht Null ist, so wird klar, dass der Wechselkurs in der langen Frist bei €e liegt (vgl. Gleichung 11) und der heimische Zinssatz sich dem Weltniveau anpassen muss (vgl. Gleichung 10), d.h.: €i ã i  ;

È20ê

wobei €i für den langfristigen heimischen Zins steht. Basierend auf diesen Informationen kann aus Gleichung 12 das langfristige Preisniveau, € p, berechnet werden: €p ã m þ li   ’€y:

È21ê

Nach Umstellen und Einsetzen des obigen Ausdrucks in Gleichung 19 resultiert folgender Zusammenhang, der eine der wichtigsten Folgerungen des Modells darstellt: È22ê

et ã €e 

1 ’ È pt  €pê  È yt  €yê; lq lq

d.h. bei gegebenen Werten für €e, p€ und €y wird der nominale Wechselkurs in Abhängigkeit vom gegenwärtigen Preis- und Outputniveau gebildet. Genauer gesagt, sinkt der Wechselkurs unter sein langfristiges Niveau, wenn sich der Preis und/oder der Output oberhalb ihrer Gleichgewichtswerte befinden. Der Preis, zusammen mit der nominalen Geldmenge, bestimmt weiterhin den heimischen Zins und somit das Zinsdifferential gegenüber dem

I. Theoretischer Rahmen: Das Modell von Dornbusch

149

Ausland: Steigt der Preis, so geht die reale Geldmenge zurück und der Zins erhöht sich. Dies ruft Kapitalzuflüsse aus dem Ausland hervor, die die heimische Währung aufwerten lassen, bis die erwartete Abwertungsrate genau dem Zinsdifferential entspricht. Der Preis steigt wiederum immer dann, wenn der Output in der jeweils vorangegangenen Periode aufgrund von Nachfrageveränderungen über seinem potenziellen Niveau lag (vgl. Gleichung 17). Nun wird der Gütermarkt betrachtet. Da im Steady State alle Variablen bei ihren langfristigen Werten liegen und der heimische Zins mit dem Weltzins übereinstimmen muss, folgt aus Gleichung 16 für den gleichgewichtigen Output, €y: È23ê

€y ã mÈa þ d €q  si  ê;

wobei È24ê

€q  €e þ p  €p

den langfristigen realen Wechselkurs bezeichnet. Subtrahiert man Gleichung 23 von Gleichung 16, so ergibt sich nach einigen Umstellungen: È25ê

yt ã €y þ m dÈqt  €qê  m sÈit  i  ê ã €y þ m dÈqt  € qê þ m s qÈet  €eê;

die letzte Umformung resultiert aus Gleichung 18. Unter Berücksichtigung der Definition des realen Wechselkurses (Gleichung 14) ergibt sich folgende alternative Schreibweise: È26ê

yt ã €y  m dÈpt  €pê þ mÈd þ sqêÈet  €eê:

Aus den obigen Gleichungen ist ersichtlich, dass die Produktion in der kurzen Frist vom nominalen und realen Wechselkurs positiv und vom Preisniveau negativ abhängt. Gleichungen 17, 22 und 26 stellen ein Gleichungssystem dar, das die wichtigsten Zusammenhänge zwischen den drei endogenen Modellvariablen – dem Einkommen, dem nominalen Wechselkurs und dem Preis – auffängt (der reale Wechselkurs ist in diesem Modell ebenfalls eine endogene Variable, die aber definitionsgemäß aus den letzteren zwei Variablen gebildet wird).317 Das Auflösen des Systems ergibt: 317 In den empirischen Modellen, die der Untersuchung in Kapitel F. zugrunde liegen, wird neben den beiden realen Variablen – dem Output und dem realen Wechselkurs – jeweils nur eine der beiden nominalen Variablen – der Preis oder der nominale Wechselkurs – betrachtet werden.

150

D. Der nominale Wechselkurs und die Schockfrage

È27ê

et  €e ã 

x È pt  €pê; y

È28ê

yt  €y ã 

w È pt  €pê; y

È29ê

D pt þ 1 ã  p

w È pt  €pê; y

wobei x  1  ’ md > 0, y  lq þ ’ mÈd þ sqê und w  mÈd þ sqê þ dmlq. Unter Berücksichtigung von Gleichung 24 kann zusätzlich aus Gleichung 27 eine Lösung für den realen Wechselkurs, die vierte endogene Modellvariable, abgeleitet werden: È30ê

qt  €q ã 

xþy È pt  €pê: y

Die obigen Zusammenhänge bringen zum Ausdruck, dass sowohl der nominale als auch der reale Wechselkurs sowie der Output immer dann über ihre Steady-State-Werte steigen, wenn der Preis unterhalb seines Gleichgewichtsniveaus liegt. Der Preis wiederum reagiert mit einer Verzögerung von einer Periode auf eine Abweichung vom Steady State: Lag er in der jeweils vorangegangenen Periode unterhalb seines Gleichgewichtswertes, so weist er in der laufenden Periode eine Korrekturtendenz auf. Schließlich sollen für die Zwecke der weiteren Analyse noch die langfristigen Werte der endogenen Variablen festgehalten werden, und zwar in Abhängigkeit vom potenziellen Einkommen und von anderen exogenen Modellvariablen. Das langfristige Preisniveau wird gemäß Gleichung 21 bestimmt; diese wird hier noch einmal angeführt: È21ê

€p ã m þ li   ’€y:

Aus Gleichung 23 kann der langfristige reale Wechselkurs ermittelt werden: È31ê

€q ã 

a 1 s €y þ i  : þ d dm d

Unter Berücksichtigung der beiden obigen Gleichungen sowie der Definition des langfristigen realen Wechselkurses (Gleichung 24) ergibt sich für den gleichgewichtigen nominalen Wechselkurs:

I. Theoretischer Rahmen: Das Modell von Dornbusch È32ê

€e ã 

151

a x s þ ld  €y þ þ i þ m  p : d dm d

In der langen Frist hängt somit das heimische Preisniveau negativ und der reale sowie der nominale Wechselkurs positiv vom potenziellen Outputniveau ab. Die positive Richtung des Zusammenhangs zwischen €e und €y ergibt sich aus Dornbuschs Annahme, dass der Parameter x  1  ’ md in Gleichung 27 positiv ist. Die Einkommenselastizitäten der realen Geldnachfrage, ’ (vgl.  Gleichung 12), und der aggregierten Güternachfrage, g (mit g ã m  1 m; vgl. Gleichungen 13 und 16), sowie die Preiselastizität der Güternachfrage, d (vgl. Gleichung 13), müssen demnach solche Werte haben, dass gilt: ’ m d < 1. In Abschnitt D.II.2. wird gezeigt werden, dass diese Annahme die Schlussfolgerungen über die Dynamik des Systems nach einem stochastischen Schock entscheidend beeinflusst.

c) Beitritt zur Währungsunion Nun soll die Frage geklärt werden, wie sich das Dornbusch-Modell verändert, wenn die betrachtete Volkswirtschaft sich einer Währungsunion (dem „Rest der Welt“) anschließt, d.h. die ausländische Währung an Stelle der eigenen als gesetzliches Zahlungsmittel einführt. Die unmittelbare Folge des Beitritts ist die Fixierung des Wechselkurses, so dass gilt: È33ê

et ã €e:

Da die Wechselkursfixierung unwiderruflich ist, erwarten die Wirtschaftsakteure auch keine nominale Auf- oder Abwertung: È34ê

Et ÈD et þ 1 ê ã 0:

Aus den Gleichungen 34 und 10 ergibt sich, dass der heimische Zins stets dem Weltzins entsprechen muss: È35ê

it ã i  :

Tritt die gegebene Volkswirtschaft einer Währungsunion bei, so verändern sich alle oben angeführten Gleichungen des Modells insofern, dass es keine Abweichungen des nominalen Wechselkurses von seinem langfristigen Niveau oder des Zinses vom Weltniveau mehr gibt. In Abschnitt D.II.2. wird dargestellt werden, wie die Anpassungsprozesse unter Floating und in der Währungsunion verlaufen, wenn das System aus dem Gleichgewicht geraten ist.

152

D. Der nominale Wechselkurs und die Schockfrage

Das oben vorgestellte Modell ist deterministischer Natur; da das Hauptaugenmerk in dieser Arbeit auf asymmetrischen Schocks liegt, die zufällige (stochastische) Ereignisse darstellen, muss das Modell um relevante Schocks erweitert werden. Im folgenden Unterkapitel werden die für die empirische Analyse relevanten Schockarten abgegrenzt und ihre Auswirkungen auf die Modellvariablen diskutiert.

II. Asymmetrische Schocks und ihre Wirkung auf die Modellvariablen Dieses Unterkapitel geht der Frage nach, wie sich unterschiedliche Arten von asymmetrischen stochastischen Störungen auf eine kleine offene Volkswirtschaft, die sich gemäß dem Dornbusch-Modell verhält, auswirken. Zunächst werden in Abschnitt D.II.1. die Schocktypen, um die das theoretische Modell ergänzt werden soll, abgegrenzt. Wie die interessierenden Modellvariablen reagieren, wenn sie von diesen Schocks aus dem Gleichgewicht getrieben werden, wird in Abschnitt D.II.2. ausführlich betrachtet. 1. Eine Taxonomie der Schocks Im Folgenden soll eine Klassifizierung der Schocks vorgenommen werden, auf deren Basis im nächsten Abschnitt geklärt werden wird, welche Schockarten für das Problem der Wahl zwischen dem flexiblen nominalen Wechselkurs und dem Beitritt zu einer Währungsunion von Interesse sein können. In Abschnitt C.II.2.a), der den Begriff des Schocks erläuterte, wurde lediglich von symmetrischen und asymmetrischen Schocks gesprochen. Erstere wurden als solche definiert, die alle betrachteten Gebiete (Regionen, Länder) in gleicher Weise treffen, und Letztere als solche, die nur bestimmte Regionen erschüttern. Diese Definition reichte für die Zwecke von Kapitel C. aus, hier soll sie jedoch erweitert werden, denn Schocks können nicht nur geographische Gebiete, sondern auch Sektoren, einzelne Unternehmen, Haushalte oder gar Produkte treffen. Unter symmetrischen Schocks sollen somit Störungen verstanden werden, die alle interessierenden Einheiten (Gebiete, Sektoren, Haushalte, Unternehmen, Produkte usw.) gleichermaßen treffen; asymmetrische oder idiosynkratische Schocks hingegen sind solche, die nicht alle Einheiten treffen und/oder unterschiedliche Auswirkungen auf verschiedene Einheiten haben. Somit werden gemeinsame Störungen mit asymmetrischen Folgen als idiosynkratische Störungen aufgefasst. Im folgenden Abschnitt, der den theoretisch erwarteten Reaktionen der Modellvariablen auf die verschiedenen Schocks gewidmet ist, wird der Einfachheit halber immer von einem „von Natur aus“ asymmetrischen

II. Asymmetrische Schocks und ihre Wirkung auf die Modellvariablen

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Schock und nicht von einer symmetrischen Störung mit idiosynkratischen Folgen ausgegangen. Empirisch ist die Unterscheidung zwischen diesen beiden asymmetrischen Störungstypen ohnehin nicht möglich, da Schocks unbeobachtbar sind und ausschließlich aufgrund der Spuren, die sie hinterlassen, identifiziert werden können [vgl. Abschnitt C.II.2.a)]. Dem vorangegangenen Paragraphen kann entnommen werden, dass asymmetrische Schocks sowohl einzelne Sektoren, Unternehmen, Haushalte, Produkte usw. als auch gesamte Volkswirtschaften erschüttern können. Auf den ersten Blick liegt es nahe, diese Schockarten entsprechend mikro- und makroökonomische Störungen zu nennen, jedoch wären diese Bezeichnungen nicht völlig korrekt, da Schocks, die gesamte Volkswirtschaften treffen, auch mikroökonomische Gründe haben können und umgekehrt. So wirken sich z. B. Änderungen der Präferenzen eines repräsentativen Haushaltes auf die aggregierte Nachfrage aus, obwohl sie ein mikroökonomisches Phänomen darstellen; andererseits kann z. B. der Rückgang des länderspezifischen Risikos infolge des EU-Beitritts, der sich in erster Linie auf der Makroebene abspielt, die Nachfrage nach Dienstleistungen des Finanzsektors stärker ankurbeln als die Nachfrage nach Produkten anderer Sektoren usw. Daher wird im Folgenden entsprechend von sektorspezifischen – stellvertretend für alle Schocks, die kleinere Einheiten als gesamte Volkswirtschaften erschüttern – und länderspezifischen Störungen gesprochen. Von den oben genannten Schockarten sind für die Fragestellung in dieser Arbeit, d.h. die Frage nach der Rolle des nominalen Wechselkurses bei der Schockabsorption, ausschließlich asymmetrische, länderspezifische Störungen relevant. Erstens kann der Wechselkurs generell nur die Lage gesamter Volkswirtschaften und nicht diejenige einzelner Sektoren oder Wirtschaftsakteure beeinflussen. Zwar ist es in der Praxis durchaus möglich, dass verschiedene Sektoren, Unternehmen oder sogar Haushalte Wechselkursschwankungen unterschiedlich ausgesetzt sind: So können manche Sektoren oder Unternehmen mehr export- bzw. importorientiert sein als andere; manche Haushalte nehmen bevorzugt Kredite in Fremdwährungen auf, das Einkommen anderer wiederum wird in einer Fremdwährung festgelegt usw. Die Berücksichtigung dieser Feinheiten würde jedoch den Rahmen dieser Arbeit sprengen, so dass hiervon abstrahiert wird. Zweitens ist bei einem symmetrischen Schock eine symmetrische Reaktion aller betreffenden Volkswirtschaften notwendig; Wechselkursveränderungen stellen aber eine idiosynkratische Reaktion dar: Eine Aufwertung der heimischen Währung ist gleichzeitig eine Abwertung der ausländischen Währung. In Abschnitt D.I.2.a) wurde nicht darauf eingegangen, warum der reale (in der kurzen Frist auch der nominale) Wechselkurs zu den Bestimmungsfaktoren der aggregierten Nachfrage gehört. Ursache hierfür ist, dass

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D. Der nominale Wechselkurs und die Schockfrage

der reale Wechselkurs – der im Dornbusch-Modell gleichbedeutend mit den Terms of Trade ist318 –, den relativen Preis der ausländischen Güter in Bezug auf die heimischen darstellt. Steigt der reale Wechselkurs, d.h. wertet die heimische Währung real ab, so werden die heimischen Güter billiger und werden sowohl von der Außenwelt als auch von den Inländern stärker nachgefragt, was die Exporte erhöht und die Importe sinken lässt; die Handels- bzw. die Leistungsbilanz319 verbessern sich – vorausgesetzt, die Marshall-Lerner-Bedingung320 ist erfüllt. Die Rolle der realen und in der kurzen Frist auch der nominalen Wechselkursbewegungen besteht somit darin, die Nachfrage nach den Gütern einer Volkswirtschaft zu dämpfen und die Nachfrage nach den Gütern einer anderen zu steigern. Dies ist die sog. Expenditure-Switching-Wirkung des realen Wechselkurses – seine Veränderungen verschieben (engl. switch) die Ausgaben (engl. expenditure) zwischen den betreffenden Volkswirtschaften –, die von der traditionellen OCA-Theorie dem nominalen Wechselkurs zugeschrieben wurde.321 In dieser Arbeit werden somit nur noch asymmetrische, länderspezifische Schocks betrachtet, deren Unterteilung im Folgenden dargestellt werden soll.322 318

Die Unterscheidung zwischen den beiden Begriffen wurde in Abschnitt B.II.1. erläutert. 319 In diesem einfachen Modell ist die Leistungsbilanz identisch mit der Handelsbilanz, so dass diese Begriffe als Synonyme verwendet werden können. 320 Die Marshall-Lerner-Bedingung besagt, dass die Summe der Nachfrageelastizitäten der Importe und der Exporte größer als 1 sein muss, damit eine Abwertung (Aufwertung) eine Verbesserung (Verschlechterung) der Handelsbilanz herbeiführt. Wenn die Handelsbilanz ursprünglich, d.h. vor der Wechselkursänderung, im Gleichgewicht war, stellt dies die notwendige und hinreichende Bedingung für die entsprechende Reaktion der Handelsbilanz dar. Vgl. z. B. Caves/Frankel/Jones (2002), S. 303–305. 321 Veränderungen solcher makroökonomischer Aggregate wie der Staatsausgaben oder der Geldmenge haben hingegen eine Expenditure-Changing-Wirkung: Ihr Einfluss auf das Einkommen des Landes, in dem sie ihren Ursprung haben, hat die gleiche Richtung wie ihr Einfluss auf das Einkommen der Handelspartner dieses Landes. Vgl. hierzu ausführlich Kenen (2003). 322 Manche Autoren vertreten die Meinung, dass auch vollkommen symmetrische Schocks in einer Währungsunion unter bestimmten Bedingungen Probleme hervorrufen können. So argumentieren beispielsweise Cohen/Wyplosz (1989), dass dies für symmetrische transitorische Schocks gilt. Diese Schlussfolgerung ist auf die Annahmen des von den beiden Autoren verwendeten Modells zurückzuführen: Die Schockfrage in einer Währungsunion wird hierbei aus dem Blickwinkel der optimalen Reaktion der Wirtschafts- und insbesondere der Geldpolitik auf Schocks betrachtet, wobei die Währungsunionsmitglieder sich nicht-kooperativ verhalten. Jedes Mitgliedsland ist somit bestrebt, die Folgen eines symmetrischen transitorischen Schocks durch eine reale Abwertung (bei einem negativen Outputschock) bzw. Aufwertung (bei einem positiven Schock) auf andere Mitglieder abzuwälzen. Tun alle Mitglieder dasselbe, so resultiert lediglich eine Veränderung der Inflationsraten in allen Ländern. Somit stellt das Überwiegen asymmetrischer transitorischer Schocks

II. Asymmetrische Schocks und ihre Wirkung auf die Modellvariablen

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Je nachdem, ob der gegebene (länderspezifische) Schock seinen Ursprung in der Veränderung realer ökonomischer Variabler hat oder ob er rein monetärer Natur ist, wird ferner zwischen realen und nominalen Schocks unterschieden. Als Beispiele für reale Störungen können Veränderungen der Präferenzen von Wirtschaftsakteuren, Kriege und die daraus resultierende Zerstörung des realen Kapitalstocks oder technologische Neuerungen, die sich in schnellerem Produktivitätswachstum niederschlagen, angeführt werden; hingegen gehören beispielsweise Veränderungen der nominalen Geldmenge oder des Weltzinsniveaus zu nominalen Schocks. Die beiden Schockarten können noch weiter unterteilt werden, wobei die Kategorien so gebildet werden sollen, dass alle Schocks des gegebenen Typs sich qualitativ, aber nicht unbedingt quantitativ, im Rahmen des betrachteten theoretischen Modells (s. weiter unten) identisch auf die interessierenden makroökonomischen Variablen auswirken sollten. Mit anderen Worten sollte die Reaktion aller Variablen auf einen Schock der gegebenen Kategorie die gleiche Richtung haben (Rückgang oder Zunahme), aber nicht notwendigerweise gleich stark sein. Berücksichtigt man diese Regel, so können reale Schocks in solche, die ursprünglich die aggregierte Nachfrage auf dem Gütermarkt erschüttern und solche, die zunächst das aggregierte Angebot (Output bzw. Einkommen) verändern, eingeteilt werden; erstere werden im Folgenden als Nachfrageschocks oder AD-Schocks (engl. aggregate demand)323 und letztere als Angebotsschocks oder AS-Schocks (engl. aggregate supply) bezeichnet. Bei nominalen Störungen handelt es sich im Dornbusch-Modell um solche, die sich in der kurzen Frist wegen der Preisstarrheit auf reale Variablen auswirin den Ländern, die eine Währungsunion bilden sollen – so die beiden Autoren –, das denkbar schlechteste Ergebnis dar. 323 In der Literatur wird wiederholt in Frage gestellt, ob länderspezifische Nachfrageschocks in der globalisierten Wirtschaft überhaupt noch möglich sind; vgl. z. B. McKinnon (2002), S. 359–360. Diese Zweifel sind bereits den frühen Arbeiten aus dem Bereich der OCA-Literatur zu entnehmen: So argumentiert Kenen (1969), dass asymmetrische Schocks hauptsächlich sektorenspezifisch und nicht länderspezifisch sind; vgl. hierzu die Diskussion in den Abschnitten C.I.2.c) und C.II.1.c). Die Autorin dieser Arbeit ist der Meinung, dass Nachfragende sich auch heutzutage plötzlich für oder gegen die Produkte eines bestimmten Landes entscheiden können, z. B. aus politischen Gründen. Ein Beispiel hierfür stellt der Boykott dänischer Produkte durch die arabische Welt dar, der Anfang 2006 durch die Veröffentlichung von Karikaturen des Propheten Mohammed durch die dänische Tageszeitung „Jyllands-Posten“ ausgelöst wurde. Die Behauptung, dass ein solcher Nachfrageschock zumindest innerhalb der EU nicht möglich wäre, kann gekontert werden, indem an den Boykott französischer Waren durch polnische Konsumenten nach abwertenden Bemerkungen des französischen Staatspräsidenten Jacques Chirac über Polens Teilnahme am Irak-Krieg im Frühjahr 2003 erinnert wird.

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D. Der nominale Wechselkurs und die Schockfrage

ken, jedoch keine langfristigen realen Auswirkungen haben324; diese werden im Folgenden als monetäre Schocks oder LM-Schocks325 bezeichnet. Allerdings gibt es auch solche nominalen Störungen, die nicht in den theoretischen Modellrahmen passen, die aber im Zusammenhang mit der Fragestellung in dieser Arbeit von großer Bedeutung sind und deshalb im Rahmen der empirischen Analyse in Kapitel F. ebenfalls identifiziert werden sollen. Hierbei handelt es sich um solche Schocks, die von den Finanzmärkten und insbesondere den Devisenmärkten ausgehen und von ökonomisch relevanten Entwicklungen (fundamentals) abgekoppelt sind. Einerseits beeinflussen diese Schocks kurzfristig den nominalen Wechselkurs, andererseits ergeben sie sich gerade aus der Tatsache, dass der Wechselkurs flexibel ist. Sie spiegeln die Volatilität der Finanzmärkte wider, die wiederum aus deren Ineffizienz und aus nichtrationalen Verhaltensmustern der Marktteilnehmer resultiert326: „Herd behaviour, bandwagon effects, noise trading, carry trading, panic trading, trading by agents caught in liquidity squeezes in other financial market, and myriad manifestations of irrational behaviour make for excessive volatility and sometimes quite persistent misalignments in the foreign exchange markets as in other financial markets.“327

Derartige Finanzmarktschocks (FM-Schocks) passen, wie bereits erwähnt, nicht in den theoretischen Modellrahmen, weil das Dornbusch-Modell von rationalen Erwartungen ausgeht. Weiterhin kann davon ausgegangen werden, dass diese Schocks – solange sie umkehrbar sind und in einer normalen Schwankungsbreite verbleiben – die Preise und den Output auch kurzfristig nicht oder kaum beeinflussen.328 Der Grund hierfür ist die Annahme, dass die Wirtschaftsakteure die transitorische Natur dieser Störungen kennen: So wissen z. B. die Unternehmer, dass die gegebene Störung sich in kurzer Zeit umkehren wird; folglich ist es für sie nicht lohnend, die Produktion oder das Preisniveau entsprechend anzupassen, da sie dies zweimal tun müssten. Aus diesem Grund werden die Auswirkungen eines Finanzmarktschocks in Abschnitt D.II.2. nicht betrachtet werden. Trotzdem wirken sich 324 In der Realität können auch nominale Schocks sich dauerhaft auf die reale Wirtschaft auswirken, z. B. durch Hysterese; dies wird in Abschnitt E.III.3. diskutiert werden. 325 Der Name wird von der LM-Kurve abgeleitet, die im Hicks’schen Modell das Gleichgewicht auf dem Geldmarkt abbildet; hierbei steht „L“ für liquidity (Liquiditätspräferenz oder Geldnachfrage) und „M“ für money (Geldangebot). 326 Die Ineffizienz der Finanzmärkte im Allgemeinen wird z. B. in Grossman (1989, 1995) ausführlich betrachtet. 327 Buiter (2000b), S. 32. 328 Mit anderen Worten ist der Wechselkurs-Pass-Through im Falle des Auftretens solcher Schocks Null; vgl. Abschnitt D.III.1.

II. Asymmetrische Schocks und ihre Wirkung auf die Modellvariablen

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solche Störungen negativ auf die Wohlfahrt aus, da sie den Grad der Unsicherheit329 bezüglich der zukünftigen gesamtwirtschaftlichen Entwicklung erhöhen. Daher werden sie auch in einer erweiterten Version des empirischen Modells in den Kapiteln E. und F. berücksichtigt werden. Ferner werden Schocks im Hinblick auf das geographische Gebiet, in dem sie ursprünglich entstehen, kategorisiert: Sie können in ausländische (importierte) und inländische (heimische) Schocks eingeteilt werden. Bei vielen Fragestellungen spielt diese Unterscheidung eine große Rolle; auch das optimale Wechselkursregime kann u. U. davon abhängen, welche der beiden Schocktypen die gegebene Volkswirtschaft am häufigsten bzw. am stärksten treffen.330 Besonders bei AD-Schocks ist es oft von Interesse, ob es sich um eine allgemeine Nachfrageveränderung im Inland (einen Anstieg oder Rückgang der aggregierten Nachfrage nach den heimischen und den Importgütern gleichermaßen) oder um eine Nachfrageverschiebung zwischen In- und Ausland handelt. Der erstere Schocktyp führt nämlich, wenn er positiv ist, zur Verschlechterung der Leistungsbilanz, wobei der letztere, der auch als Leistungsbilanzschock bezeichnet werden kann, deren Verbesserung herbeiführt. Diese Unterscheidung ist hier jedoch irrelevant, denn die Leistungsbilanz, auch wenn sie in der Praxis eine wichtige Variable darstellt, wird im Dornbusch-Modell nicht berücksichtigt; Gleichung 13, die die aggregierte Nachfrage nach den heimischen Gütern beschreibt, unterscheidet nicht zwischen der im Inland und der im Ausland generierten Nachfrage.331 Die endogenen Modellvariablen – der Output, das Preisniveau sowie der reale und der nominale Wechselkurs – reagieren auf aus- und inländische AD-Schocks ähnlich; dies gilt auch für AS- und LM-Schocks. Da das Herkunftsland des Schocks im vorgegebenen theoreti329 An dieser Stelle soll noch einmal der Unterschied zwischen dem deterministischen Dornbusch-Modell aus Unterkapitel D.I. und dem stochastischen Modell in diesem Unterkapitel hervorgehoben werden: Im Ersteren gibt es keine Schocks und somit auch keine Unsicherheit, so dass die rationalen Erwartungen zur perfekten Voraussicht werden (vgl. Fußnote 313). 330 Bereits in Abschnitt C.III.1.a) dieser Arbeit wurde darauf hingewiesen, dass die Annahmen bezüglich der wichtigsten Schockquelle – Ausland oder Inland – für die Wahl des optimalen Wechselkursarrangements ausschlaggebend sein können. Dies zeigt u. a. Ishiyama (1975), S. 352–354, am Beispiel zweier Arbeiten, die den Grundstein für die OCA-Theorie legten: McKinnon (1963) und Kenen (1969). Nimmt man an, wie es McKinnon implizit tut, dass die Weltpreise stabiler sind als das Preisniveau in der untersuchten Volkswirtschaft, so sollte diese Volkswirtschaft am besten den Wechselkurs fixieren, um die Preisstabilität zu „importieren“. Geht man hingegen, wie es stillschweigend Kenen tut, davon aus, dass die meisten Schocks ihren Ursprung in der Außenwelt haben, so würde die relativ stabile Volkswirtschaft sich am besten durch floatenden Wechselkurs vor diesen Schocks schützen. 331 Dies wird im Übrigen als eine der größten Schwächen dieses Modells aufgefasst.

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D. Der nominale Wechselkurs und die Schockfrage

Schocks: – – symmetrisch – asymmetrisch – – sektorenspezifisch – länderspezifisch – real – Nachfrage- (AD-) – Angebots- (AS-) – nominal – monetär (LM-) – Finanzmarkt- (FM-)

– ausländisch transitorisch (importiert) (vorübergehend) permanent (dauerhaft)

– inländisch (heimisch)

Abbildung 4: Taxonomie der Schocks

schen Rahmen letztendlich keine Rolle spielt, wird hiervon im Folgenden abstrahiert. Schließlich kann die Einteilung der Schocks auch hinsichtlich ihrer Dauer erfolgen: Schocks können entweder transitorisch (vorübergehend) oder permanent (dauerhaft) sein. Bei dieser Unterscheidung geht es nicht darum, ob die Volkswirtschaft einen bestimmten Schocktyp schnell absorbieren kann (dies hat weniger mit dem Schock selbst als mit der Flexibilität der Wirtschaftsstruktur zu tun), sondern darum, ob die Störung nach einer gewissen Zeit sozusagen „umgedreht“ wird oder nicht. Ein Beispiel für einen transitorischen Schock stellt ein temporärer Rückgang der Nachfrage nach Exportgütern einer Volkswirtschaft dar, bei dem die Nachfrage nach einer bestimmten Zeitspanne wieder anzieht, ohne dass Anpassungsmechanismen im Spiel wären. Derselbe Schock ist als permanent zu bezeichnen, wenn die Folgen des ursprünglichen Nachfragerückgangs erst nach einer entsprechenden Anpassung der relevanten makroökonomischen Variablen (beispielsweise der realen Abwertung der heimischen Währung) bewältigt werden.332 Die Diskussion in diesem Abschnitt wird in Abbildung 4 zusammengefasst. Die für die weitere Analyse (potenziell) relevanten Schockarten sind dort fett, die nicht relevanten kursiv geschrieben. 332 In einer Studie der Europäischen Kommission wird weiterhin zwischen exogenen und politikbedingten Schocks unterschieden; vgl. Buti/Sapir (1998), S. 28. Diese Unterscheidung ist für die weiteren Ausführungen nicht relevant, da das betrachtete theoretische Modell die Wirtschaftspolitik nicht berücksichtigt.

II. Asymmetrische Schocks und ihre Wirkung auf die Modellvariablen

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Nun stellt sich die Frage, welche der für die weitere Analyse relevanten Schocks, also welche Typen von asymmetrischen länderspezifischen Schocks – permanente oder transitorische, AD-, AS-, LM- oder FM-Störungen – bzw. welche Kombination von ihnen (z. B. ein AD-Schock kann transitorisch oder permanent sein usw.) unter freiem Floating besser bewältigt werden können als in einer Währungsunion. Diese Frage lässt sich unmittelbar nicht so eindeutig beantworten, wie es bei der Unterscheidung zwischen symmetrischen und asymmetrischen sowie länder- und sektorenspezifischen Schocks weiter oben der Fall war. Bevor hierzu eine Aussage getroffen werden kann, muss zunächst überlegt werden, welche Absorptionskanäle zur Verfügung stehen, wenn der nominale Wechselkurs flexibel und wenn er fixiert ist. Die dynamischen Zusammenhänge zwischen den Schocks und den Modellvariablen sollen im folgenden Abschnitt ausführlich betrachtet werden. 2. Auswirkung der Schocks auf die Modellvariablen Im Folgenden soll analysiert werden, wie sich die drei im vorangegangenen Abschnitt identifizierten Schockarten – LM-, AD- und AS-Schocks – auf die vier interessierenden makroökonomischen Variablen – den Output, den nominalen und den realen Wechselkurs sowie das Preisniveau – über die Zeit hinweg auswirken [Abschnitte D.II.2.b) bis D.II.2.d)]. Zuvor soll noch in Abschnitt D.II.2.a) der Unterschied zwischen dem deterministischen und dem stochastischen Dornbusch-Modell geklärt werden. a) Das stochastische Dornbusch-Modell Wie am Ende von Unterkapitel D.I. erwähnt, ist das dort vorgestellte Modell vollkommen deterministisch. Bevor die Auswirkung der LM-, AD- und AS-Schocks auf die endogenen Variablen diskutiert werden kann, muss das Modell stochastisiert, d.h. um ebendiese Schocks ergänzt werden. Die drei AD und e AS beSchocktypen werden im Folgenden entsprechend mit e LM t , et t zeichnet. Ein monetärer (LM-)Schock wird als eine stochastische Störung definiert, die die realen Geldbestände in einer bestimmten Periode direkt erschüttert; Gleichung 12 aus Abschnitt D.I.2.a) wird durch folgende ersetzt: È36ê

mt  pt ã lit þ ’ yt þ e LM t :

Da die nominale Geldmenge, mt , von Schocks abhängt, ist sie nicht mehr konstant und wird daher mit einem Zeitindex geschrieben.

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D. Der nominale Wechselkurs und die Schockfrage

Ein Nachfrageschock ist hingegen ein solcher, der sich direkt auf die aggregierte Nachfrage nach Gütern auswirkt; Gleichung 13 verändert sich demnach wie folgt: È37ê

dt ã a þ dqt þ gyt  sit þ e AD t :

Es scheint nahe liegend zu sein, einen Angebotsschock als einen solchen zu definieren, der das Einkommen in der laufenden Periode erschüttert. Dies wäre aber insofern wenig sinnvoll, als bei dieser Definition Angebotsschocks von Nachfrageschocks nicht zu unterscheiden wären, denn der Output hängt in der kurzen Frist von der Nachfrage ab und wird somit auch direkt von AD-Schocks beeinflusst. Daher wird unter einem AS-Schock eine solche Störung verstanden, die sich direkt auf das potenzielle Einkommen auswirkt. Folglich gilt: È38ê

€yt ã €yt  1 þ e AS t :

Ähnlich wie die nominale Geldmenge ist der potenzielle Output nicht mehr konstant und wird daher mit einem Zeitindex versehen. Im vorangegangenen Abschnitt wurde auf den Unterschied zwischen permanenten und transitorischen Schocks eingegangen. In der Praxis besteht der Unterschied darin, dass erstere nur einmal, letztere hingegen zweimal, mit identischer Stärke, auftreten: einmal mit positivem (negativem) und das zweite Mal mit negativem (positivem) Vorzeichen, so dass der später eintretende Schock die genaue Umkehrung des früher eingetretenen darstellt. Von allen Schocks wird definitionsgemäß angenommen, dass sie völlig unerwartet sind. Unter der Annahme rationaler Erwartungen bedeutet dies, dass jeder Schock einen Erwartungswert von Null haben muss; sonst würden die Wirtschaftsakteure die zukünftigen Entwicklungen systematisch unter- oder überschätzen. Ein positiver (negativer) Schock bedeutet, dass die betreffende makroökonomische Variable in der gegebenen Periode einen Wert annimmt, der über (unter) demjenigen liegt, der sich aus den Werten der deterministischen Bestimmungsfaktoren dieser Variablen ergeben würde. Abgesehen von den Gleichungen 12 und 13 verändern sich die übrigen Gleichungen des deterministischen Modells aus Abschnitt D.I.2. nur insofern, dass die Werte der Variablen mt , dt und €yt nun von „ihren“ Schocks abhängen. Die stochastischen Schocks beeinflussen somit die Dynamik des Systems; die Angebotsschocks haben weiterhin einen Einfluss auf die Gleichgewichtswerte der Modellvariablen, da sie sich auf den potenziellen Output auswirken [vgl. Gleichungen 21, 31 und 32 in Abschnitt D.I.2.b)].

II. Asymmetrische Schocks und ihre Wirkung auf die Modellvariablen

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Auf die Herleitung aller veränderten Modellgleichungen wird allerdings verzichtet, denn diese sind algebraisch wenig transparent und werden für die Argumentation in den Abschnitten D.II.2.b) bis D.II.2.d), in denen die dynamischen Auswirkungen der Schocks auf die Modellvariablen betrachtet werden, auch nicht notwendigerweise gebraucht. Stattdessen stützt sich die folgende Diskussion auf die obigen drei Gleichungen sowie die in Abschnitt D.I.2. dargestellten Zusammenhänge. In jedem der folgenden Abschnitte wird jeweils von einem asymmetrischen333 negativen Schock ausgegangen, denn die Absorption solcher Schocks ist in der Praxis besonders schmerzhaft für die Wirtschaftsakteure und folglich schwieriger zu erreichen als die Absorption positiver Schocks. Das Ziel dieser Analyse ist es, die Störungsarten zu identifizieren, die unter floatendem Wechselkurs besser bewältig werden können als in der Währungsunion. Ferner wird bei jedem Schocktyp unterschieden, ob er permanent oder transitorisch ist, und welche Folgen dies für die Rolle des Wechselkurses hat. Es wird stets angenommen, dass das System vor dem jeweiligen Schock im Gleichgewicht war. b) Monetäre Schocks (LM-Schocks) In diesem Abschnitt sollen die Auswirkungen eines negativen monetären Schocks – am Beispiel eines unerwarteten Rückgangs der nominalen Geldmenge – dargestellt werden334; zunächst wird angenommen, dass der Schock permanent ist. Da das Geld in der langen Frist neutral ist, sollten sich im neuen Steady State lediglich das Preisniveau und der nominale Wechselkurs verändert haben. Konkret sollten sie um den gleichen Prozentsatz wie die nominale Geldmenge zurückgegangen sein [vgl. Gleichungen 21 und 32 in Abschnitt D.I.2.b)], so dass alle realen Größen wie die Produktion und der reale Wechselkurs wieder bei ihren langfristigen Werten liegen und der heimische Zins dem Weltzins entspricht. In der kurzen Frist ruft dieser Schock jedoch ein Ungleichgewicht auf dem Geld- und dem Gütermarkt hervor, denn die Preise können erst mit einer Verzögerung reagieren und sind für die gegebene Periode festgelegt, so dass keine unmittelbare Anpassung möglich ist. Unter diesen Bedingun333

Wie bereits im vorangegangenen Abschnitt erwähnt, wird hier der Einfachheit halber jeweils von einem „von Natur aus“ asymmetrischen Schock ausgegangen und nicht von einem solchen, der zwar sowohl die heimische Wirtschaft als auch die Weltwirtschaft gleichermaßen trifft, sich aber unterschiedlich auf die beiden Systeme auswirkt. Die Rückschlüsse der folgenden Analyse wären im Übrigen qualitativ gleich, wenn der letztere Schocktyp berücksichtigt werden würde. 334 Für eine graphische Analyse s. Dornbusch (1976), S. 1168–1171, Obstfeld/ Rogoff (1999), S. 612–616, oder De Grauwe (1996), S. 112–116.

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D. Der nominale Wechselkurs und die Schockfrage

gen ist eine Senkung der nominalen Geldmenge gleichbedeutend mit einer Senkung der realen Geldmenge, was die aggregierte Güternachfrage dämpft. Infolgedessen sinkt das Einkommen unter sein potenzielles Niveau; dieser Effekt lässt sich auch aus Gleichung 28 ableiten: Da das momentane Preisniveau oberhalb seines neuen Steady-State-Wertes liegt, muss der Output sinken. Dies wiederum drückt die Nachfrage nach realen Geldbeständen. Die beiden Ereignisse – Rückgang der realen Geldmenge infolge des Schocks und Rückgang der realen Geldnachfrage – wirken sich auf den heimischen Zins in entgegengesetzte Richtungen aus; je nachdem, welcher der Effekte stärker ist, kann der Zins steigen oder sinken. Dies hängt ab von der Einkommenselastizität der realen Geldnachfrage, ’, sowie von der Preis- und der Einkommenselastizität der aggregierten Nachfrage nach Gütern, d und g [vgl. die Ausführungen am Ende von Abschnitt D.I.2.b)].335 Unter normalen Umständen – und davon wird im Folgenden ausgegangen – steigt der Zins, da die Geldnachfrage nicht stark genug sinkt, um den ursprünglichen Geldmengenrückgang mehr als auszugleichen.336 Die Zinssteigung verursacht Kapitalzuflüsse aus dem Ausland und eine (nominale und in der kurzen Frist auch reale) Aufwertung der heimischen Währung (vgl. Gleichung 18). Hierbei kommt ein sehr interessanter Effekt ins Spiel: das sog. Überschießen (overshooting) des nominalen Wechselkurses, dem das DornbuschModell seinen alternativen Namen Overshooting-Modell verdankt. Nicht selten wird dieses Phänomen als das zentrale Charakteristikum des Modells betrachtet, obwohl es nicht notwendigerweise auftreten muss (s. weiter unten). Der Effekt besteht darin, dass die anfängliche nominale Aufwertung größer ist als die Aufwertung, die notwendig ist, um das neue langfristige Gleichgewicht herzustellen; mit anderen Worten sinkt der nominale Wechselkurs zunächst auf ein Niveau unterhalb seines neuen Steady-State-Wertes – er „überschießt“ diesen Wert eben –, um ihn später langsam zu erreichen. Das Überschießen ergibt sich konkret aus den Gleichungen 10 und 11: Wie schon oben erwähnt, verursacht der Anstieg des Zinses Kapitalzuflüsse, die für eine Aufwertung der heimischen Währung sorgen; auch langfristig bewirkt der monetäre Schock eine Aufwertung. Allerdings geht ein Zins oberhalb des Weltniveaus gemäß Gleichung 10 mit einer erwarteten Abwertung der heimischen Währung einher (d.h. Et ÈDet þ 1 ê > 0). Daraus folgt, dass der Wechselkurs unmittelbar nach dem Schock einen Wert erreichen muss, 335

Vgl. die ausführliche Betrachtung in Dornbusch (1976), S. 1173. Es soll betont werden, dass die Möglichkeit des Zinsrückgangs infolge eines negativen monetären Schocks nur in der erweiterten Version des Dornbusch-Modells besteht. In der Basisversion, in der die Produktion nicht auf Nachfrageveränderungen reagiert, sondern fixiert ist (vgl. Fußnote 315), ist der Anstieg des Zinses der einzige mögliche Effekt eines solchen Schocks. 336

II. Asymmetrische Schocks und ihre Wirkung auf die Modellvariablen

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der geringer ist als sein neuer Gleichgewichtswert (vgl. Gleichung 11); nur dann lassen sich Abwertungserwartungen als rationale Erwartungen bezeichnen. Erst mit der Zeit erzeugt die negative Outputlücke einen deflationären Druck; die Preise nehmen allmählich ab, was die Nachfrage nach Gütern ankurbelt und somit den Output zu seinem Steady-State-Wert zurück bringt. Gleichzeitig bewirken sinkende Preise einen Anstieg der realen Geldmenge und folglich einen Rückgang des Zinses, der die Währung abwerten lässt. Der Prozess dauert so lange an, bis das Preisniveau und der Wechselkurs seine neuen Gleichgewichtswerte erreicht haben und alle realen Variablen zu ihren anfänglichen Werten zurückgekehrt sind. Ginge man hingegen von der etwas unrealistischen Prämisse aus, dass das Absinken der realen Geldnachfrage den anfänglichen Rückgang des realen Geldangebots übertrifft, so müsste der heimische Zins zurückgehen. Aus den obigen Ausführungen geht hervor, dass dies mit Aufwertungserwartungen einhergeht; der nominale Wechselkurs „überschießt“ somit nicht, sondern sinkt zunächst auf ein Niveau, das oberhalb seines neuen Gleichgewichtswertes liegt. Im Laufe der Zeit wertet die heimische Währung noch mehr auf, bis ein neuer Steady State erreicht wird. Das Überschießen wurde von Dornbusch als ein Mechanismus aufgefasst, der die Trägheit der Preise überkompensiert: Da das Preisniveau sich unmittelbar nicht ändern kann, wird der flexible Wechselkurs zu derjenigen nominalen Variablen, auf der direkt nach Auftreten exogener Schocks die ganze Anpassungslast ruht. Dieses Ergebnis stand im Einklang mit der seit dem Anfang der 1970er Jahre – dem Zusammenbruch des Bretton-WoodsSystems fester Wechselkurse – empirisch beobachteten sehr hohen Volatilität der Wechselkurse, sowohl der nominalen als auch der realen.337 Nun soll der Frage nachgegangen werden, wie die durch den betrachteten monetären Schock in Gang gesetzten Anpassungsprozesse in einer Währungsunion verlaufen würden; hierbei soll an einen Abfluss der Liquidität von der betrachteten Volkswirtschaft in andere Mitgliedsländer der Union gedacht werden. Ein solcher Schock bedeutet in der kurzen Frist nach wie vor einen Rückgang der realen Geldmenge, was sich negativ auf die aggregierte Nachfrage und somit auf das Einkommen auswirkt. Das Absinken 337 MacDonald (1998), S. 38, merkt an, dass ein Korrelationskoeffizient zwischen den nominalen und den realen Wechselkursbewegungen nahe 1 heutzutage zu den stilisierten Fakten der monetären Außenwirtschaftstheorie gehört. Die hohe Volatilität der realen Wechselkurse unter floatenden nominalen Kursen wird als ein Argument gegen die Hypothese der Neutralität des nominalen Wechselkursarrangements für das Verhalten des realen Kurses aufgefasst. Mussa (1986) ist eine der ersten und einflussreichsten Arbeiten, die dieser hohen empirischen Korrelation gewidmet sind. Die alternativen Erklärungen hierfür werden in Kempa (2005) oder Sta˛z˙ka (2006) ausführlich diskutiert.

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D. Der nominale Wechselkurs und die Schockfrage

des Einkommens führt wiederum eine Senkung der Nachfrage nach realen Geldbeständen herbei, wobei dieser Effekt schwächer ist als der ursprüngliche Rückgang der realen Geldmenge (vgl. die Ausführungen weiter oben). Dadurch wird ein positiver Druck auf das heimische Zinsniveau ausgeübt. In einer Währungsunion ist aber der Zins in allen Teilnehmerstaaten gleich (vgl. Gleichung 35) und die betrachtete Volkswirtschaft ist zu klein, um einen Einfluss auf das Zinsniveau in der gesamten Währungsunion – das Weltzinsniveau – nehmen zu können. Der positive Druck auf den Zins manifestiert sich unter solchen Umständen in einem sofortigen Liquiditätszufluss aus den anderen Gebieten der Währungsunion, der den ursprünglichen Mangel an Liquidität gerade ausgleicht.338 In der Praxis verläuft dieser Prozess so schnell, dass es erst gar nicht zu einem Rückgang der aggregierten Nachfrage kommen muss, damit sich die Lage auf dem Geldmarkt sofort wieder entspannt.339 Anders als beim floatenden Wechselkurs werden somit nominale Störungen in der Währungsunion gar nicht auf den Gütermarkt, also die reale Wirtschaft, übertragen; vielmehr werden sie automatisch blitzschnell absorbiert. Dieselbe Schlussfolgerung ergibt sich, wenn der gegebene Schock transitorisch ist: Unter floatendem Wechselkurs wird die Störung, solange sie andauert, an die reale Wirtschaft weitergegeben; in der Währungsunion werden ihre Folgen unmittelbar umgekehrt. Es soll Folgendes festgehalten werden: These 3a: Der flexible nominale Wechselkurs überträgt asymmetrische monetäre Schocks – sowohl permanente als auch transitorische – auf die reale Wirtschaft. In einer Währungsunion werden solche Schocks hingegen automatisch absorbiert.

338 Spätestens an dieser Stelle wird deutlich, dass der Zinsrückgang bzw. ein negativer Druck auf den heimischen Zins infolge des betrachteten monetären Schocks wenig realistisch ist: Dies würde in der Währungsunion zu Liquiditätsabflüssen führen, die die Lage auf dem Geldmarkt noch verschärfen würden. 339 De Grauwe (2003), S. 69–70, analysiert die hier betrachtete Situation graphisch: Der negative monetäre Schock wird durch eine Verschiebung der LM-Kurve nach links unten und der Liquiditätszufluss durch die Verschiebung dieser Kurve zurück in ihre Ausgangsposition dargestellt. In der Praxis verlaufen die Anpassungsprozesse so schnell, dass die LM-Kurve ihre Ausgangsposition erst gar nicht verlässt. Die Analyse von De Grauwe basiert auf Poole (1970), der untersucht, wie sich die Volatilität des Outputs in Abhängigkeit von den eingesetzten geldpolitischen Instrumenten (Festlegung des Zinses oder der Geldmenge) ändert. Es ist nahe liegend, die Rückschlüsse aus dem letzteren Artikel auf die Fragestellung in diesem Abschnitt zu übertragen, denn der Beitritt zu einer Währungsunion besteht u. a. in der unwiderruflichen Festlegung des heimischen Zinses auf dem Niveau der Union.

II. Asymmetrische Schocks und ihre Wirkung auf die Modellvariablen

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c) Nachfrageschocks (AD-Schocks) In diesem Abschnitt sollen die Auswirkungen eines negativen Nachfrageschocks, d.h. eines Rückgangs der aggregierten Nachfrage nach Gütern, betrachtet werden. Ein permanenter AD-Schock beeinflusst in der langen Frist weder den Output noch den heimischen Zins, deren Gleichgewichtswerte entsprechend bei €y und i  liegen. Da diese beiden Variablen gemäß Gleichung 31 die einzigen Bestimmungsfaktoren des langfristigen realen Wechselkurses darstellen, bleibt dieser nach dem Schock ebenfalls unbeeinflusst. Ist der Schock permanent, so muss das heimische Preisniveau in der langen Frist zurückgehen, damit die Nachfrage nach Gütern dem unveränderten potenziellen Einkommen entspricht. Der nominale Wechselkurs muss ebenfalls entsprechend fallen, damit der reale Wechselkurs unverändert bleibt. Die Dynamik des Systems in der kurzen Frist wird im Folgenden dargestellt. Da der Output in der kurzen Frist von der Nachfrage bestimmt wird, führt der negative AD-Schock zunächst zu einem Produktionsrückgang, der die reale Geldnachfrage drückt, was wiederum den heimischen Zins unter das Weltniveau sinken lässt. Die resultierenden Kapitalabflüsse rufen eine nominale Abwertung der heimischen Währung hervor (vgl. Gleichung 18), die in der kurzen Frist wegen der Preisstarrheit auch eine reale Abwertung darstellt. Die reale Abwertung bewirkt einen Anstieg der Güternachfrage und somit der Produktion. Dies bedeutet, dass die Auswirkungen eines Nachfrageschocks durch die Flexibilität des nominalen Wechselkurses zumindest in der kurzen Frist gemildert, wenn nicht sogar vollkommen beseitigt werden. Allerdings kann der Schock in der langen Frist, wie bereits oben erwähnt, keine reale Abwertung hervorrufen; stattdessen müssen der heimische Preis und der nominale Wechselkurs um den gleichen Prozentsatz zurückgehen. Dies ergibt sich daraus, dass die Erholung auf dem Gütermarkt zu einem Anstieg der realen Geldnachfrage und somit einem Anstieg des Zinses führt, was über die Kapitalzuflüsse die ursprüngliche Abwertung und ihre Folgen umkehrt; das System entfernt sich wieder vom Gleichgewichtszustand. Irgendwann muss der ursprüngliche dauerhafte Rückgang der aggregierten Nachfrage und das daraus resultierende Absinken der Produktion einen negativen Druck auf das Preisniveau ausüben. Sinkende Preise bringen die Güternachfrage allmählich auf das potenzielle Outputniveau. Wie bereits oben angedeutet, muss der nominale Wechselkurs in der langen Frist ebenfalls sinken, damit der reale Kurs unverändert bleibt. Die nominale Wechselkursflexibilität hilft somit, „Zeit für die unumgängliche reale Anpassung zu kaufen“340, aber die reale Anpassung muss irgendwann stattfinden. 340

Berthold (1997), S. 18.

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D. Der nominale Wechselkurs und die Schockfrage

Nun soll die Dynamik des Systems nach einem negativen Nachfrageschock in einer Währungsunion betrachtet werden. Wie unter Floating ruft der Schock einen Rückgang des Outputs und der Nachfrage nach realen Geldbeständen hervor. Der daraus resultierende negative Druck auf den heimischen Zins manifestiert sich durch einen Liquiditätsabfluss aus der Volkswirtschaft, was die nominale und zunächst auch die reale Geldmenge absinken lässt. In der kurzen Frist herrscht somit ein Ungleichgewicht auf dem Gütermarkt, das erst allmählich beseitigt werden kann, indem das Preisniveau sinkt.341 Im Vergleich mit der oben diskutierten Situation des freien Floating dauert der Produktionsausfall in der Währungsunion länger an, da es in der kurzen Frist keinen Mechanismus gibt, der die Lage auf dem Gütermarkt ändern könnte. Allerdings kann ein AD-Schock in der längeren Frist nur durch eine Preisanpassung absorbiert werden; der flexible Wechselkurs mildert die Lage nur kurzfristig. Ist der Nachfrageschock nicht dauerhaft, sondern transitorisch, so ist der flexible Wechselkurs als ein effizientes Absorptionsinstrument anzusehen: Die obigen Ausführungen zeigen, dass die nominale Abwertung in der kurzen Frist dem Produktionsausfall entgegenwirkt; der Schock selbst wird nach einer bestimmten Zeit umgekehrt, so dass in der langen Frist keine schmerzhafte Anpassung notwendig ist. In der Währungsunion fehlt dieses Instrument, so dass auch temporäre AD-Schocks das Einkommen beeinflussen. Daraus kann folgendes Fazit gezogen werden: These 3b: Bei Auftreten vorübergehender asymmetrischer Nachfrageschocks stellt der flexible nominale Wechselkurs ein effizientes Absorptionsinstrument dar. Bei Auftreten permanenter asymmetrischer AD-Schocks verringert die Wechselkursflexibilität den Outputausfall in der kurzen Frist. d) Angebotsschocks (AS-Schocks) Im Folgenden soll diskutiert werden, wie ein negativer Angebotsschock, d.h. eine Senkung des potenziellen Outputs, sich auf die durch das Dornbusch-Modell beschriebene kleine offene Volkswirtschaft über die Zeit hinweg auswirkt. Zunächst wird wieder ein permanenter Schock und danach ein vorübergehender betrachtet. Ist der Rückgang des potenziellen Einkommens dauerhaft, so verändern sich auch die Gleichgewichtswerte des realen und des nominalen Wechselkurses sowie des Preises: Der langfristige nominale und reale Wechselkurs gehen zurück, d.h. die heimische Währung wertet nominal und real auf, und das Preisniveau steigt (vgl. Gleichungen 32, 341 Da der nominale Wechselkurs unwiderruflich fixiert ist, hat ein AD-Schock in einer Währungsunion auch langfristig einen Einfluss auf den realen Wechselkurs.

II. Asymmetrische Schocks und ihre Wirkung auf die Modellvariablen

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31 und 21). Gleichung 24 verdeutlicht, dass sowohl der Preisanstieg als auch die nominale Abwertung zur realen Abwertung beitragen, so dass die endgültige Reaktion der Preise auf den betrachteten Schock schwächer ist als die Reaktion des realen Wechselkurses. Geht das potenzielle Einkommen zurück, so bedeutet dies, dass bei der gegebenen aggregierten Nachfrage, die dem ursprünglichen potenziellen Einkommen gleich ist (es wird vom anfänglichen Gleichgewicht ausgegangen), der Gütermarkt überhitzt ist; die Preise müssen steigen und der Output sinken, damit das Gleichgewicht wieder hergestellt wird. Unmittelbar nach dem Schock werden allerdings keine Anpassungsprozesse in Gang gesetzt, da der Output in der kurzen Frist von der Nachfrageseite bestimmt wird und somit auf seinem ursprünglichen Niveau bleibt. Erst im Laufe der Zeit steigen die Preise (vgl. Gleichung 17), was einer realen Aufwertung entspricht und die Nachfrage nach Gütern sowie die Produktion senkt. Dies drückt wiederum die Nachfrage nach realen Geldbeständen; gleichzeitig bedeuten steigende Preise eine Verringerung der realen Geldmenge. Diese beiden Effekte wirken sich zwar in unterschiedliche Richtungen auf den Zins aus, jedoch wird wie in Abschnitt D.II.2.b) auch hier davon ausgegangen, dass der Rückgang des realen Geldangebots stärker ist als der Rückgang der realen Geldnachfrage, so dass der Zins insgesamt über das Weltzinsniveau steigt. Die dadurch ausgelösten Kapitalzuflüsse bewirken eine nominale Aufwertung, die die aus dem Preisanstieg resultierende reale Aufwertung verstärkt. Aus den Ausführungen weiter oben geht hervor, dass genau diese Entwicklungen dazu führen, dass die Volkswirtschaft in der langen Frist ihr neues Gleichgewicht erreicht.342 Ist die betrachtete Volkswirtschaft Mitglied einer Währungsunion, so muss das Preisniveau in der langen Frist ebenfalls gestiegen und der reale Wechselkurs um den gleichen Prozentsatz gesunken sein (der nominale Wechselkurs ist fixiert). Die kurzfristige Dynamik sieht zunächst ähnlich aus wie im oben dargestellten Fall: Unmittelbar nach dem Schock ändert sich nichts, da der Output von der Nachfrage bestimmt wird und die Preise starr sind, erst mit der Zeit steigt das Preisniveau. Der sich daraus ergebende Rückgang der realen Geldnachfrage und des Geldangebots führen insgesamt zu einem positiven Druck auf den Zins, da der letztere Effekt 342 Es sei noch einmal darauf hingewiesen, dass dieses Ergebnis direkt aus Dornbuschs Annahmen bezüglich der Einkommenselastizität der realen Geldnachfrage sowie der Preis- und der Einkommenselastizität der Güternachfrage resultiert; vgl. Abschnitt D.II.2.b). Würde das Absinken der realen Geldnachfrage den Rückgang der realen Geldmenge übertreffen, so würde der heimische Zins unter das Weltzinsniveau sinken. Die resultierenden Kapitalabflüsse würden eine nominale Abwertung herbeiführen, die den Effekt der steigenden Preise auf den realen Wechselkurs (teilweise) aufheben würde.

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D. Der nominale Wechselkurs und die Schockfrage

annahmegemäß stärker ist. Da der Zins sich nicht verändern kann, resultieren daraus Liquiditätszuflüsse, die das Geldangebot erhöhen und automatisch dafür sorgen, dass der Geldmarkt das Gleichgewicht erreicht. Das Gleichgewicht auf dem Gütermarkt muss jedoch durch einen Preisanstieg und die damit verbundene reale Aufwertung herbeigeführt werden. Vergleicht man die Schockabsorptionsprozesse in den beiden betrachteten Situationen – unter Floating und in der Währungsunion – und geht man davon aus, dass eine nominale Aufwertung weniger schmerzhaft für die Wirtschaftsakteure ist als ein Anstieg der Preise, so führt dies zu dem Schluss, dass die Flexibilität des nominalen Wechselkurses die Absorption des Angebotsschocks erleichtert. Der Grund hierfür ist die Tatsache, dass die gesamte notwendige reale Aufwertung in einer Währungsunion sich ausschließlich über einen Preisanstieg vollziehen muss, da der nominale Wechselkurs nicht sinken kann; unter Floating fällt ein Teil der Anpassungslast auf den nominalen Wechselkurs. Argumentiert man hingegen, dass es unerheblich ist, ob die reale Aufwertung über die Preise oder den nominalen Wechselkurs erreicht wird, dass es also bei der Anpassungslast ausschließlich auf die realen Variablen wie den realen Wechselkurs und v. a. den Output ankommt, so muss geschlussfolgert werden, dass die Wechselkursflexibilität die Absorption eines Angebotsschocks weder erleichtert noch erschwert, da der Output irgendwann auf sein neues potenzielles Niveau sinken muss. Es kann höchstens festgestellt werden, dass die nominale Kursflexibilität die Anpassung des realen Wechselkurses und somit des Einkommens beschleunigt, da die notwendige reale Aufwertung bei gegebener Preisreaktion mittels nominaler Aufwertung schneller erreicht werden kann. Ist die Störung nur transitorisch, so kann es sein, dass keine Preisanpassung notwendig ist, da der Schock schnell genug umgekehrt wird. Wenn dies nicht der Fall ist, d.h. wenn der Schock lange genug wirkt, dann muss der Output für eine gewisse Zeit zurückgehen. Das Fazit lautet hier ähnlich wie im Falle eines permanenten Schocks – mit einem wichtigen Unterschied: Diesmal ist es möglich, dass die reale Aufwertung bei nominaler Wechselkursflexibilität unter Floating schneller als in der Währungsunion erfolgt und dadurch der Output tiefer sinkt, bevor der Schock umgekehrt wird. Die Kursflexibilität kann somit u. U. stärkere Schwankungen des realen Einkommens bei Auftreten asymmetrischer Angebotsschocks verursachen. Ob dies tatsächlich der Fall ist, hängt jedoch von strukturellen Charakteristika der gegebenen Volkswirtschaft ab. Insgesamt kann somit geschlussfolgert werden: These 3c: Es lässt sich im allgemeinen Fall nicht eindeutig entscheiden, ob der flexible nominale Wechselkurs die Absorption von Angebotsschocks erleichtert oder erschwert.

III. Zwischenfazit

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III. Zwischenfazit Die Schlussfolgerungen aus der Analyse im vorangegangenen Unterkapitel sollen den Ausgangspunkt der empirischen Untersuchung in Kapitel F. darstellen. In Abschnitt D.III.2. werden empirische Fragen, die im Rahmen dieser Untersuchung beantwortet werden sollen, formuliert. Zunächst werden noch in Abschnitt D.III.1. einige praktische Aspekte des WechselkursTransmissionsmechanismus, der in der Praxis anders als in der ökonomischen Theorie funktionieren kann, geklärt. 1. Der nominale Wechselkurs und der Transmissionsmechanismus Wie in den Abschnitten C.I.1. und D.I.1. angesprochen, muss eine Volkswirtschaft nominale Rigiditäten aufweisen, damit der nominale Wechselkurs Entwicklungen in der realen Wirtschaft beeinflussen kann. Es gibt allerdings eine weitere notwendige Bedingung hierfür, nämlich das Fehlen von realen Lohn- und Preisrigiditäten. Wenn Reallöhne und -preise unflexibel sind, so bedeutet dies das Fehlen jeglicher Geldillusion und folglich auch der Wechselkursillusion (vgl. Abschnitt C.I.1.), was dazu führt, dass aus nominalen Wechselkursänderungen keine realen Lohn- und Preisänderungen resultieren.343 In dieser Arbeit wird daher davon ausgegangen, dass erstens nominale Löhne und Preise träge sind und dass zweitens das Verhalten der Wirtschaftsakteure durch ein gewisses Maß an Geldillusion charakterisiert ist; dies entspricht auch, zumindest im Falle Polens, der Realität.344 Daraus ergibt sich, dass der reale Wechselkurs kurzfristig durch den Nominalkurs beeinflusst wird.345 In Abschnitt D.II.2. wurde diskutiert, wie sich verschiedene Arten von Störungen auf eine kleine offene Modellvolkswirtschaft auswirken, wenn der Wechselkurs flexibel ist. Nun stellt sich die Frage, unter welchen 343 Darauf wiesen bereits Jones/Corden (1976) hin; s. auch Ghosh/Wolf (1994), S. 8, Bini Smaghi/Vori (1992), S. 88–89, oder Buiter/Grafe (2002), S. 55. Auf die Schwierigkeit, empirisch zwischen nominalen und realen Rigiditäten zu unterscheiden, weist u. a. Kösters (1997), S. 153–154, hin. 344 Borowski (2002) zeigt zwar, dass die Reallöhne in Polen nicht besonders flexibel sind (und führt dies als ein Argument dafür an, dass Polen Probleme mit der Bewältigung asymmetrischer Schocks nach dem WWU-Beitritt haben wird), jedoch sind sie auch nicht starr, was auf das Vorliegen von Geldillusion schließen lässt. 345 Diese Annahme gilt im Allgemeinen als sehr realitätsnah. Buiter (2004), S. 14, weist zwar darauf hin, dass in kleinen und sehr offenen Volkswirtschaften die Löhne und Preise formal oder de facto an die nominalen Wechselkursbewegungen gekoppelt sind, so dass der reale Kurs hiervon unberührt bleibt. Allerdings trifft dies auf Polen nicht zu, da dieses Land relativ zu seiner Größe nicht offen genug ist; vgl. Internationaler Währungsfonds (2006b), S. 71.

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D. Der nominale Wechselkurs und die Schockfrage

Bedingungen die Schockabsorptionsprozesse so verlaufen, wie es die ökonomische Theorie – hier: das Dornbusch-Modell – vorsieht. Von besonderem Interesse ist hierbei der Wechselkurs-Transmissionsmechanismus, d.h. die Übertragung der Schwankungen des Nominalwechselkurses auf andere makroökonomische Variable, v. a. das heimische Preisniveau und den realen Output. Hierzu lässt sich sagen, dass die nominalen Kursschwankungen nur selten eins zu eins auf die Konsumentenpreise übertragen werden und dass diese Transmission, auch Wechselkurs-Pass-Through genannt346, wegen der kurzfristigen Preisstarrheit ohnehin nur in der mittleren bis langen Frist möglich ist. Der Wechselkurs-Pass-Through kann als ein zweistufiger Prozess gesehen werden: Die erste Stufe besteht in der Veränderung der Importpreise und auf der zweiten Stufe wird diese auf die Konsumentenpreise übertragen.347 In einfachen Lehrbuchdarstellungen wird i. d. R. vom vollkommenen Pass-Through ausgegangen bzw. dieses Problem wird erst gar nicht angesprochen. Spätestens nach dem Zusammenbruch des Bretton-Woods-Systems und dem Übergang der größten Industrieländer zu floatenden Wechselkursen rückte das Thema der unvollständigen Transmission der Kursschwankungen auf die Preise ins Zentrum der ökonomischen Debatte, da hiervon die Wirksamkeit der Geldpolitik unter flexiblen Wechselkursen abhängt. Seit etwa Anfang der 1990er Jahre lässt sich bei Industrieländern ein Rückgang des Pass-Through beobachten, was sowohl makro- (z. B. erfolgreichere Inflationssteuerung durch Zentralbanken, die am allgemeinen Rückgang des durchschnittlichen Niveaus und der Volatilität der Inflationsraten sichtbar wird348) als auch mikroökonomische (z. B. verändertes Preisfestsetzungsverhalten von Firmen349) Ursachen haben kann.350 Aus empirischen Analysen 346 Der Wechselkurs-Pass-Through wurde traditionell definiert als die prozentuale Veränderung des Preises eines (einzelnen) importierten Gutes, die aus einer Veränderung des Wechselkurses zwischen den Währungen der beiden betreffenden Länder – dem Import- und dem Exportland – um 1% resultiert. Im Laufe der Zeit wurde diese Definition erweitet, so dass sie heutzutage auch andere Preise, insbesondere das aggregierte Preisniveau, betrifft. Vgl. Bailliu/Bouakez (2004), S. 20. 347 Vgl. hierzu ausführlich Bailliu/Bouakez (2004), S. 20–23. Streng genommen sollte man bei den Importpreisen zwischen Groß- und Einzelhandelsimportpreisen unterscheiden, da sie ungleich stark auf die Konsumentenpreise übertragen werden; vgl. Obstfeld (2001), S. 20–21. Im Folgenden wird von dieser Unterscheidung abgesehen. 348 Gagnon/Ihrig (2004) gehören zu denjenigen Forschern, die argumentieren, dass der verringerte Pass-Through eindeutig auf geldpolitische Veränderungen in den Industrieländern zurückzuführen ist. 349 Konkret wird argumentiert, dass das sog. Pricing to Market (eine Form der Preisdiskriminierung, bei der ein Unternehmen mit monopolistischer Macht das glei-

III. Zwischenfazit

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ergibt sich, dass in der mittleren Frist (nach einem Jahr) durchschnittlich 50% und höchstens 75% der nominalen Wechselkursveränderung auf die Importpreise weitergegeben wird351; die Übertragung auf die Konsumentenpreise ist entsprechend geringer und abhängig u. a. vom Anteil der Importgüter am Güterkorb, anhand dessen die Konsumentenpreise gemessen werden. Eine ausführliche Untersuchung des Wechselkurs-Pass-Through in Polen würde den Rahmen dieser Arbeit sprengen. Zwar ist es unter bestimmten Bedingungen möglich, dass der Pass-Through sehr schwach bis vernachlässigbar ist, dies trifft jedoch auf den Fall Polen generell nicht zu: Empirische Studien belegen, dass Wechselkursschwankungen in diesem Land in relativ hohem Maße auf die Konsumentenpreise übertragen werden.352 Allerdings soll hervorgehoben werden, dass der Pass-Through Null sein kann, wenn die gegebene (geringe) Wechselkursbewegung von Unternehmen als transitorisch betrachtet wird, da die Kosten, die mit der Änderung der Preise ihrer Produkte einhergehen, größer ausfallen als der Gewinn, auf den sie verzichten müssen, wenn sie die Preise nicht ändern. Abgesehen von diesem Fall wird davon ausgegangen, dass der Pass-Through zwar nicht vollkommen, aber auch nicht Null ist. Die praktische Bedeutung der unvollständigen Wechselkurstransmission besteht darin, dass der nominale Wechselkurs stärker schwanken muss, um eine bestimmte Preisreaktion hervorzurufen; bei einem Pass-Through von 50% muss die Veränderung doppelt, bei einem Wert von 25% viermal so groß sein usw., wie es bei einer vollständigen Transmission notwendig wäre. Auch der zweite wichtige Transmissionsmechanismus, die Übertragung der nominalen Wechselkursschwankungen auf den realen Output, funktioche Produkt zu unterschiedlichen Preisen auf verschiedenen lokalen Märkten anbietet) und insbesondere das Local Currency Pricing (Festlegung der Preise in der Währung des jeweiligen Abnehmers) für den Rückgang des Pass-Through verantwortlich sind; vgl. hierzu Bailliu/Bouakez (2004), S. 22. Eine ausführliche Betrachtung der mikroökonomischen Determinanten des Pass-Through bieten z. B. Gaulier/ Lahrèche-Révil/Méjean (2006). 350 Vgl. Campa/Goldberg (2002). 351 Vgl. beispielsweise Obstfeld/Rogoff (2004), S. 17, oder Bailliu/Bouakez (2004), S. 23–24. 352 Konkrete Werte können z. B. Coricelli/Jazbec/Masten (2006), die die größten vier neuen EU-Mitgliedstaaten untersuchen, entnommen werden; die Autoren kommen zu dem Ergebnis, dass alle vier Staaten durch relativ starke Transmission der Wechselkursschwankungen auf die Preise gekennzeichnet sind. Im Übrigen wird argumentiert, dass ein hoher Pass-Through i. d. R. mit einer hohen Volatilität des Wechselkurses und der Inflationsraten einhergeht [vgl. Campa/Goldberg (2002)]; beide Phänomene lassen sich in Polen beobachten. Im Gegensatz dazu zeigt Darvas (2001), S. 44–45, dass die Volatilität des Wechselkurses und der Pass-Through in den neuen EU-Ländern negativ korreliert sind.

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D. Der nominale Wechselkurs und die Schockfrage

niert selten reibungslos. Wie oben bereits mehrmals hervorgehoben, erfolgt diese Übertragung in der Modellwirtschaft dadurch, dass der nominale Wechselkurs in der kurzen Frist, wenn Preise starr sind, den realen Wechselkurs und somit die aggregierte Nachfrage auf den Gütermärkten verändert. Letzteres führt wiederum in der kurzen Frist zur entsprechenden Reaktion des realen Outputs. Es soll noch einmal betont werden, dass der Nominalwechselkurs die realen Variablen langfristig nicht beeinflusst; in der kurzen Frist können aber nominale Kursschwankungen die Nachfrage zwischen den betreffenden Volkswirtschaften verschieben (vgl. die Anmerkungen zur Expenditure-Switching-Wirkung des realen Wechselkurses in Abschnitt D.II.1.), zumindest in der Theorie. In der Praxis sind dieser Effekt und folglich die Transmission der Wechselkursbewegungen auf den Output schwächer, als es die Theorie vorsieht. Dies hängt mit der Elastizität von realen Einfuhren und Ausfuhren bezüglich des realen (in der kurzen Frist auch nominalen) Wechselkurses zusammen. Eine Volkswirtschaft, die stark importabhängig ist, weil sie viele der Importgüter nicht selbst herstellen kann, weist eine geringe Wechselkurselastizität der Einfuhren auf.353 Dies trifft i. d. R. auf sehr kleine und sehr offene, aber auch z. B. auf rohstoffarme Volkswirtschaften zu. Weiterhin wird darauf hingewiesen, dass in Schwellenländern und insbesondere in solchen Ländern, die wie Polen den Übergang von der Planwirtschaft zur Marktwirtschaft vollziehen, die Wechselkurselastizitäten der Leistungsbilanz und der Produktion nahe Null sein können; diese Ansicht wird als Elastizitätspessimismus bezeichnet. Unter solchen Umständen werden Bewegungen des Wechselkurses auf Preise (oder im Extremfall ausschließlich auf Gewinnspannen), nicht aber auf Mengen übertragen, d.h. die Kursveränderungen haben nicht einmal in der kurzen Frist reale Effekte.354 Empirische Untersuchungen belegen jedoch, dass die entsprechenden Elastizitäten in Polen relativ hohe Werte haben.355 Im Folgenden wird daher davon ausgegangen, dass eine Abwertung sich positiv und eine Aufwertung sich negativ auf die Leistungsbilanz und den Output auswirken, dass also die Marshall-LernerBedingung erfüllt ist.356 An dieser Stelle soll betont werden, dass die Ausführungen in diesem Abschnitt hauptsächlich dem Zweck dienen, einige wichtige Aspekte des Wechselkurs-Transmissionsmechanismus anzusprechen sowie hervorzuheben, dass die Schockabsorptionsprozesse in der Realität anders verlaufen 353

Vgl. Vgl. 355 Vgl. (2002). 356 Vgl. 354

Ishiyama (1975), S. 351–352. Goldberg (1999). z. B. Brzoza-Brzezina (2000), Kokoszczyn´ski et al. (2002) oder Łyziak Fußnote 320.

III. Zwischenfazit

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können, als es das theoretische Modell vorsieht. Aus eben diesen Ausführungen geht allerdings hervor, dass die Reaktion der Modellvariablen auf stochastische Störungen sich lediglich quantitativ, d.h. in ihrer Stärke, nicht aber qualitativ, d.h. in ihrer Richtung, von der vom Modell vorgesehenen unterscheiden kann: Wie oben angesprochen, ist im Falle Polens weder der Wechselkurs-Pass-Through noch die Wechselkurselastizität der Leistungsbilanz und der Produktion sehr gering bis vernachlässigbar. Aus diesem Grund, und der Übersichtlichkeit halber, wurden weder der unvollständige Pass-Through noch die ggf. verringerten Elastizitäten im theoretischen Modell in diesem Kapitel berücksichtigt.

2. Ziel der empirischen Untersuchung In Abschnitt C.III.2. dieser Arbeit wurde ein Schema zur Untersuchung der Kosten der (unwiderruflichen) Wechselkursfixierung vorgeschlagen. Die Analyse in Abschnitt D.II.2. diente dem Zweck, denjenigen Typ oder diejenigen Typen von asymmetrischen Schocks zu identifizieren, die aus theoretischer Sicht – im Rahmen des stochastischen Dornbusch-Modells – bei frei floatendem Wechselkurs besser absorbiert werden können als in einer Währungsunion; dies ist der erste Schritt auf dem Schema in Abbildung 3 (s. Abschnitt C.III.2.). Die Schlussfolgerungen lassen sich wie folgt zusammenfassen: Die Wechselkursflexibilität ist bei Auftreten idiosynkratischer Nachfrageschocks vorteilhaft, wenn diese Schocks transitorisch sind; bei Auftreten von asymmetrischen monetären (sowohl dauerhaften als auch vorübergehenden) Störungen ist die Kursflexibilität hingegen nachteilig. Obwohl Finanzmarktschocks in dieser Analyse nicht berücksichtigt wurden, da sie nicht in den theoretischen Modellrahmen passen, kann davon ausgegangen werden, dass das Fazit bezüglich der monetären Schocks auch auf diesen letzteren Störungstyp zutrifft, da sie eine besondere, sehr volatile und von den fundamentals abgekoppelte Art von nominalen Schocks darstellen. Schließlich kann bei permanenten Nachfrageschocks der flexible nominale Wechselkurs die Absorption weder erleichtern noch erschweren, und bei (permanenten oder transitorischen) Angebotsschocks sind die Schlussfolgerungen nicht eindeutig. Dass die Wechselkursflexibilität lediglich bei der Absorption transitorischer und nicht permanenter AD-Schocks vorteilhaft sein kann, ergibt sich aus den Annahmen der Preisstarrheit in der kurzen Frist und der Neutralität des Geldes in der langen Frist. Der nominale Wechselkurs kann nämlich als eine nominale Variable in einem Modell, das sich auf diese beiden Annahmen stützt, nur kurz- bis mittelfristige Auswirkungen auf reale Variable haben. Bei permanenten realen Schocks müssen die realen Variablen ihre

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D. Der nominale Wechselkurs und die Schockfrage

neuen Gleichgewichtswerte früher oder später erreichen; das nominale Wechselkursregime ist hierbei nicht relevant.357 Weiterhin soll angemerkt werden, dass diese Anpassung durch die Flexibilität des nominalen Wechselkurses entweder beschleunigt oder verlangsamt werden kann; bei dauerhaften AS-Schocks trifft das Erstere zu. Bei permanenten AD-Störungen, die einen Rückgang der Reallöhne erfordern, deren Absorption also besonders schmerzhaft ist, ist es hingegen durchaus möglich, dass die Kursflexibilität die notwendige Anpassung hinauszögert; diese kann in einer Währungsunion, wenn das Wechselkursinstrument nicht mehr zur Verfügung steht, möglicherweise zügiger erfolgen. Bean (1992) bringt dies am Beispiel der Währungsunion zwischen der BRD und der DDR wie folgt auf den Punkt: „I do not find compelling the claim that post-unification Germany is an example of how disastrous an ill-thought-out currency union can be. Would things really have been different if a conversion rate of, say, 10 Ostmarks to the Deutschmark had been chosen? (. . .) the initially low exchange rate was simply postponing the day of reckoning. At the end of the day the problem is that East German workers want a West German standard of living, which East German capital is not presently capable of delivering. No amount of manipulation of the exchange rate can avoid this problem.“358

Die Geschichte, insbesondere die der 1980er und der 1990er Jahre, zeigt, dass nominale Wechselkursveränderungen unter gewissen Umständen auch dauerhafte reale Auswirkungen haben können; so sind beispielsweise die Abwertungen des Belgischen Franc und der Dänischen Krone 1982 als äußerst erfolgreich einzustufen. Trotzdem wird von einer solchen Möglichkeit aus zweierlei Gründen abgesehen: Erstens waren solche gelungenen Ab- bzw. Aufwertungen stets von Reformen begleitet, so dass sie von den Wirtschaftsakteuren als ein Teil des jeweiligen Reformpakets und ein sehr seltenes Ereignis betrachtet wurden.359 Zweitens handelte sich hierbei immer um eine Paritätsänderung in einem Fixkurssystem und nicht um eine Veränderung eines frei floatenden Kurses. Daher wird nach wie vor davon ausgegangen, dass nominale Kursschwankungen keine dauerhafte Auswirkung auf reale Variable haben können. Wie in Abbildung 3 anschaulich dargestellt, bestehen die weiteren Schritte bei der Untersuchung der Kosten des Beitritts zu einer Währungsunion, also der unwiderruflichen Wechselkursfixierung, in der empirischen Identifikation der vergangenen Schocks, die die betrachtete Volkswirtschaft (hier: Polen) in Bezug auf die Währungsunion (hier: die WWU) asym357

In diesem Sinne auch De Grauwe (2003), S. 37, oder Mongelli (2005), S. 609. Bean (1992), S. 38. 359 Vgl. die Diskussion in De Grauwe (2003), S. 38 und S. 54; für weitere Beispiele s. z. B. Paqué (1997), S. 141–143. 358

III. Zwischenfazit

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metrisch erschütterten [Schritt (2)], in der Beurteilung der wahrscheinlichen Entwicklung der Schocksymmetrie nach dem Regimewechsel [Schritt (3)] und in der Überprüfung der Rolle, die der flexible nominale Wechselkurs bei der Absorption dieser Schocks spielte [Schritt (4)]. Diesen Fragen soll im Rahmen der empirischen Analyse in Kapitel F. nachgegangen werden. Bei Schritt (4) geht es darum, festzustellen, welche Arten von Schocks in der Vergangenheit am meisten zur Volatilität des nominalen (und in der kurzen Frist auch des realen) Wechselkurses beitrugen. Waren es Nachfrageschocks, so kann geschlussfolgert werden, dass die Kursflexibilität bei der Schockabsorption hilfreich war. Stellt sich hingegen heraus, dass nominale Schocks die wichtigste Quelle der Volatilität des Wechselkurses sind, so ist davon auszugehen, dass die Volkswirtschaft durch den Beitritt zur Währungsunion an Wohlfahrt gewinnen würde. Dies gilt insbesondere für Schocks, die von den Devisenmärkten ausgehen, da der Beitritt ihnen ein Ende setzen würde360; hierbei sind natürlich nur Schocks, die den Wechselkurs des Złoty gegenüber dem Euro erschüttern, gemeint. Bevor die vergangenen Störungen unter die Lupe genommen werden können, muss noch im folgenden Kapitel ein empirisches Modell zur Schockidentifizierung vorgestellt und diskutiert werden.

360 Dies wird von zahlreichen Autoren hervorgehoben, z. B. von Ghosh/Wolf (1994), S. 8, Pisani-Ferry (1999), S. 218, Bayoumi/Eichengreen (1999), S. 197, Buiter (2000b), S. 31–34, Buiter/Grafe (2002), S. 55, oder Mundell (2003), S. 199 und S. 201.

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung Im vorliegenden Kapitel wird die von Blanchard/Quah (1989) vorgeschlagene Methode zur Analyse asymmetrischer Schocks, die der empirischen Untersuchung in Kapitel F. zugrunde liegt, ausführlich dargestellt und diskutiert. Schocks werden hierbei im Rahmen eines strukturellen vektorautoregressiven (structural vector autoregression, SVAR-) Modells identifiziert. Dieses Konzept basiert auf vektorautoregressiven (vector autoregression, VAR-) Modellen, bei denen ein Vektor interessierender Variabler hauptsächlich durch seine eigenen Vergangenheitswerte erklärt wird; somit liegt beiden Modelltypen der zeitreihenanalytische Ansatz zugrunde. Der wesentliche Unterschied zwischen SVAR- und VAR-Systemen besteht darin, dass Erstere sich auf Bedingungen (Restriktionen) stützen, die Ausdruck theoretischer Vorüberlegungen sind. Dies ist charakteristisch für den traditionellen ökonometrischen Ansatz, bei dem die ökonomische Theorie den Ausschlag für die Wahl der relevanten erklärenden Variablen gibt. Strukturelle VAR-Modelle stellen somit – was ihr Name schon verrät – eine Übergangsform zwischen strukturellen dynamischen Mehrgleichungssystemen und a-theoretischen VAR-Modellen dar. In Unterkapitel E.I. sollen zunächst die Ursprünge sowie die wichtigsten Instrumente der VAR-Analyse betrachtet werden. Anschließend werden in Unterkapitel E.II. das Identifikationsproblem sowie mögliche Lösungen dieses Problems betrachtet: einerseits die a-theoretische Choleski-Zerlegung, andererseits verschiedene Identifizierungsansätze, die den SVAR-Modellen zugrunde liegen. Unterkapitel E.III. stellt die Methode von Blanchard/Quah (1989) zur Schockidentifizierung dar und setzt sich mit den wichtigsten Kritikpunkten an dieser Methode auseinander. I. Einführung in die SVAR-Analyse In diesem Unterkapitel wird zunächst in Abschnitt E.I.1. auf die Entwicklung von (S)VAR-Modellen als Alternative zu strukturellen ökonometrischen Mehrgleichungsmodellen eingegangen. Abschnitt E.I.2. schildert die Darstellungsformen eines VAR-Modells und diskutiert deren statistisch-ökonometrischen Eigenschaften. In Abschnitt E.I.3. folgt dann die Vorstellung und Diskussion zweier wichtiger Instrumente der VAR-Analyse: der Impuls-Antwort-Folgen sowie der Zerlegung der Prognosevarianz.

I. Einführung in die SVAR-Analyse

177

1. Die Ursprünge der VAR-Modelle Bis Ende der 1960er Jahre war sich die Mehrheit der Ökonomen weitgehend einig, dass der keynesianische Ansatz die Entwicklung von Volkswirtschaften realitätsgetreu erklärt. Dieser Konsens spiegelte sich in der empirischen Forschung wider: Zur Analyse von Beziehungen zwischen makroökonomischen Variablen wurden umfangreiche, nicht selten aus Dutzenden von Gleichungen bestehende Mehrgleichungsmodelle herangezogen, deren Struktur von der vorherrschenden Theorie diktiert wurde. Die Ereignisse der frühen 1970er Jahre brachten diesen Konsens zum Einsturz: Der Zusammenbruch des Bretton-Woods-Systems fester Wechselkurse 1971 trug zu stärkeren Schwankungen makroökonomischer Aggregate und somit zu höherer Instabilität von Volkswirtschaften bei. Die erste Ölkrise der Jahre 1973–74 stellte Wirtschaftswissenschaftler und -politiker vor ein zuvor praktisch unbekanntes Problem: das der Stagflation. Später erwies sich zudem, dass die gestiegene Arbeitslosigkeit in Westeuropa sich nicht mehr auf das Vorkrisenniveau senken lässt. Aufgrund dieser Veränderungen mussten neue Theorien und neue empirische Methoden entwickelt werden, da die zuvor verwendeten Modelle sich als nicht mehr prognosefähig erwiesen. In der Wirtschaftstheorie wurde der keynesianische Ansatz in Frage gestellt; Neoklassiker hatten nun das Wort. Eine große Bedeutung wurde den Erwartungen der Wirtschaftsakteure beigemessen (Lucas-Kritik361). Robert Lucas, Thomas Sargent und andere versuchten, die rationale Erwartungsbildung in ökonometrische Modelle einzubauen. Die damit verbundenen Spezifikationsprobleme sowie die fehlende Stabilität der bis dahin angewendeten Modelle veranlassten Christopher Sims dazu, auf strukturelle Modelle zu verzichten und sich einem a-theoretischen multivariaten Analyseverfahren zu widmen: dem VAR-Modell. In seinem bahnbrechenden Artikel Macroeconomics and Reality362 übt Sims Kritik an den makroökonomischen strukturellen Mehrgleichungsmodellen, deren Spezifikation auf „unglaubhaften Restriktionen“ (incredible restrictions) beruht.363 Zur Begründung dieser These führt Sims drei Argu361

Vgl. Lucas (1976) sowie die Abschnitte B.II.1. und C.I.3.b) der vorliegenden Arbeit. Schon 1968 warnten u. a. Milton Friedman und Edmund Phelps vor einer Inflationsspirale, die nachfragebelebende Maßnahmen im Keynes’schen Sinne hervorrufen können, wenn die Wirtschaftsakteure Inflationserwartungen systematisch in ihre Entscheidungen einbauen. Vgl. Friedman (1968), Phelps (1967) und Abschnitt B.II.1. dieser Arbeit. 362 Sims (1980). Die Argumente von Sims waren nicht völlig neu. Dennoch wurde seine Kritik besonders aufmerksam wahrgenommen, da sie zu dem Zeitpunkt geäußert wurde, als großdimensionale strukturelle Modelle sich als unverlässlich erwiesen.

178

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

mente an. Erstens werden makroökonomische Mehrgleichungsmodelle wie z. B. Nachfragemodelle häufig als Systeme partieller Gleichgewichtsbedingungen gebildet, d.h. jede einzelne Gleichung bildet das Gleichgewicht eines Sektors ab. Einzeln genommen sind diese Gleichungen richtig spezifiziert, das Gesamtsystem jedoch nicht, denn: „. . . any variable which appears on the right-hand-side of one of these equations belongs in principle on the right-hand-side of all of them. To the extent that models end up with very different sets of variables on the right-hand-sides of those equations, they do so not by invoking economic theory, but (in the case of demand equations) by invoking an intuitive, econometrician’s version of psychological and sociological theory.“364

Unter „unglaubhaften Restriktionen“ versteht Sims somit das Weglassen bestimmter exogener bzw. vorherbestimmter Variabler365 aus einzelnen Modellgleichungen, was zu einer falschen (unglaubhaften) Spezifizierung des Gesamtmodells führt. Daraus folgt, dass bei interdependenten Mehrgleichungsmodellen366 – und solche Modelle stellen in der Makroökonometrie den Regelfall dar – die Identifikation einzelner Gleichungen367 auf Kosten der Spezifikation geht und umgekehrt. Hat man es mit einem interdependenten Mehrgleichungsmodell zu tun, so muss nämlich eine Anzahl vorherbestimmter Variabler aus einer jeden Gleichung weggelassen werden, damit die Identifikation dieser Gleichung gewährleistet wird.368 Nach Sims ist die 363

Vgl. Sims (1980), S. 14. Sims (1980), S. 3. 365 Eine Variable gilt als strikt exogen (strongly exogeneous), wenn sie weder mit dem Störterm der jeweils laufenden Periode noch mit den Störtermen der vorangegangenen oder der zukünftigen Perioden korreliert ist. Eine Variable wird hingegen als vorherbestimmt (predetermined) bezeichnet, wenn sie mit den zukünftigen Realisierungen der Störvariablen unkorreliert ist. Hinsichtlich des Identifikationsproblems werden beide Variablentypen ähnlich betrachtet. Vgl. Gottschalk (2001), S. 6–7, sowie Greene (2003), S. 380–382. 366 Ein interdependentes Mehrgleichungsmodell ist ein solches, in dem Interdependenzen (wechselseitige Wirkungszusammenhänge) zwischen den endogenen Variablen bestehen. 367 Ein Identifikationsproblem liegt vor, wenn in einem interdependenten Mehrgleichungsmodell nicht alle Parameter eindeutig bestimmt werden können; vgl. Greene (2003), S. 385–395. Eine bestimmte Gleichung eines linearen ökonometrischen Modells ist dann identifizierbar und somit auch eindeutig schätzbar, wenn es nicht möglich ist, durch Linearkombinationen einiger oder aller Gleichungen des Modells eine weitere Gleichung zu bilden, die genau dieselben Variablen enthält, also genau die gleiche Struktur hat wie die zu identifizierende Gleichung. Eine einprägsame Definition bietet Sims (1980), S. 4: „An identified structural equation is one which uniquely remains invariant under a certain class of ‚interventions‘ in the system“. 368 Dies ist das sog. Abzählkriterium (order condition): eine notwendige, aber nicht hinreichende Bedingung für die Identifikation. Genauer gesagt ist eine be364

I. Einführung in die SVAR-Analyse

179

Anzahl tatsächlich „glaubhafter“ Restriktionen – also die Anzahl solcher vorherbestimmter Variabler, die aus einer Gleichung weggelassen werden dürfen, in anderen Gleichungen jedoch durchaus eine Rolle spielen – in den meisten Fällen sehr gering im Vergleich mit der Dimension des Modells. Zweitens macht Sims auf Folgendes aufmerksam: In einer Welt träger Preise ist eine Gleichgewichtssituation eher die Ausnahme denn die Regel, d.h. man hat es fast immer mit einem Nachfrage- oder Angebotsüberschuss zu tun. Dies impliziert aber, dass das Verhalten der Angebotsseite von den Faktoren abhängt, die in der traditionellen Auffassung die Nachfrageseite bestimmen und umgekehrt.369 Die dynamische Struktur eines ökonometrischen Modells muss diese Tatsache widerspiegeln, was aber nur selten der Fall ist; i. d. R. werden zu viele vorherbestimmte Variable aus den einzelnen Gleichungen ausgeschlossen. Darüber hinaus werden bei der Modellspezifikation verzögerte endogene Variable wie strikt exogene Variable betrachtet, was nach Sims dazu führt, dass die Identifikation nicht erreicht wird oder bestenfalls schwach ist.370 Als drittes Argument bringt Sims vor, dass die Berücksichtigung rationaler Erwartungen die Spezifizierung eines strukturellen Modells zu einem besonders schwierigen, wenn nicht unlösbaren Problem macht: „. . . any sensible treatment of expectations is likely to undermine many of the exclusion restrictions econometricians had been used to thinking of as most reliable. However certain we are that the tastes of consumers in the U.S. are unaffected by the temperature in Brazil, we must admit that it is possible that U.S. consumers, upon reading of a frost in Brazil in the newspapers, might attempt to stockpile coffee in anticipation of the frost’s effect on price. Thus variables known to affect supply enter the demand equation, and vice versa, through terms in expected price.“371

Sims vertritt die Meinung, dass jeder einzelne der drei angeführten Kritikpunkte ein gewichtiges Argument gegen die traditionelle Spezifikation und Identifikation struktureller Mehrgleichungsmodelle darstellt. Die Berücksichtigung eines dieser Argumente in der Modellspezifikation nennt Sims eine große Herausforderung und die gleichzeitige Berücksichtigung aller eine unmögliche Aufgabe.372 Deshalb schlägt er vor, auf die Verwenstimmte Gleichung eines Modells mit H endogenen und K vorherbestimmten Variablen nur dann (möglicherweise) identifiziert, wenn die Anzahl der aus dieser Gleichung ausgeschlossenen vorherbestimmten Variablen mindestens so groß ist wie die Anzahl der endogenen Variablen in dieser Gleichung; vgl. Greene (2003), S. 392. 369 Vgl. Sims (1980), S. 4–5. 370 Vgl. Sims (1980), S. 5–6. 371 Sims (1980), S. 6. 372 Sims (1980), S. 14, räumt zwar ein, dass strukturelle Modelle trotz mangelhafter Spezifikation durchaus zu kurzfristigen Prognosen oder zur Analyse von Auswir-

180

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

dung solcher Modelle zu verzichten und stattdessen Systeme interessierender Variabler durch ihre eigenen Vergangenheitswerte zu erklären. Die Betrachtung dieser sog. vektorautoregressiven Modelle (VAR) erlaubt es dem Ökonometriker, auf die Formulierung „unglaubhafter Restriktionen“ bezüglich der zu verwendenden exogenen Variablen zu verzichten: In einem VAR-Modell sind alle Variablen endogen. Die von Sims vorgeschlagenen Analyseinstrumente werden im folgenden Abschnitt ausführlich dargestellt. 2. Darstellungsformen eines VAR-Modells Die sog. primitive oder strukturelle Form eines n-dimensionalen vektorautoregressiven Modells p-ter Ordnung (p-ten Grades) hat die folgende Gestalt: 3 2 0 y1t È0ê 6 y2t 7 6 g21 6 7ã6 4...5 6 4 ... ynt È0ê gn1 2

2 È39ê

È2ê

g11

6 È2ê 6g þ 6 21 4 ... È2ê

3 2 3 2 È1ê g11 y1t 6 È1ê È0ê 7 6 7 g2n 7 6 y2t 7 6 g21 7 þ6 ... 5 4...5 4 ... È0ê

È1ê

...

g22 ...

È1ê

... ...

3 2 3 y1t1 7 È1ê g2n 7 6 y2t1 7 7 76 4 5 ... ... 5

È1ê

...

gÈ1ê nn

È0ê

...

0 ...

... ...

gn2

È0ê

...

0

g12

È2ê

...

g1n

g22 ...

È2ê

... ...

2 Èpê 3 2 3 g11 y1t2 6 Èpê È2ê 7 6 7 6g g2n 7 6 y2t2 7 7 þ . . . þ 6 21 4 ... ... 5 4 ... 5

È2ê

g1n

ynt

È1ê

gn1

gn2

È2ê

ynt2

gn1

gn2

...

gÈ2ê nn

’11 6 ’21 þ6 4 ... ’n1

’12 ’22 ... ’n2

... ... ... ...

3 2 3 2 3 ’1m x1t e 1t 6 x2t 7 6 e 2t 7 ’2m 7 76 7 þ 6 7: ... 5 4...5 4...5 ’nm xmt e nt

2

g12

g12

Èpê

gn1

È1ê

g1n

Èpê

g12

Èpê

g22 ...

Èpê

gn2

ynt1

3 2 3 y1tp Èpê 7 6 . . . g2n 7 6 y2tp 7 7 7 ... ... 5 4... 5 yntp . . . gÈpê Èpê

. . . g1n

nn

Kompakter lässt sich das obige System folgendermaßen darstellen: È40ê

yt ã G0 yt þ G1 yt  1 þ G2 yt  2 þ . . . þ Gp yt  p þ Fxt þ e t :

In einem VAR-Modell wird somit jede der n endogenen Variablen yit (i ã 1; . . . ; n) durch die gegenwärtigen Werte aller übrigen Endogenen kungen der Wirtschaftspolitik herangezogen werden können. Er hebt allerdings hervor, dass solche Modelle nicht geeignet sind, alternative wirtschaftstheoretische Ansätze mit ihren verschiedenen Annahmen zu „testen“, da sie selbst auf falschen Annahmen bzw. Restriktionen beruhen. Viele Verfechter der VAR-Modellierung betrachten diesen Ansatz und strukturelle Modelle hingegen als sich gegenseitig ergänzende Analysemethoden; vgl. z. B. Clements/Mizon (1991).

I. Einführung in die SVAR-Analyse

181

yj t È j ã 1; . . . ; n, j 6ã i)373, durch p Lags (verzögerte Werte) aller Endogenen yi tr (i ã 1; . . . ; n; r ã 1; . . . ; p) und durch m deterministische Variable xj t ( j ã 1; . . . ; m) wie das Absolutglied, strikt exogene Variable, Saisondummys, Trendvariable, Strukturbruch- und andere Dummys erklärt. Unter der Dimension des VAR-Modells wird somit die Anzahl der endogenen Variablen, n, und unter seiner Ordnung oder seinem Grad die maximale Laglänge, p, verstanden. Die Störterme e it sind normalverteilte WhiteNoise-Variable, d.h. Störvariable mit einem Erwartungswert von Null und den jeweiligen (konstanten) Varianzen s 2i , die weder autokorreliert noch untereinander korreliert sind: 2

s 21

6 0   6 È41ê EÈe t ê ã 0; E e t e 0t ã varÈe t ê ã e ã 6 4...

...

0

s22

...

 0 7 7  7; E e s e 0t ã ½0Å ...5

... ...

0

8s 6ã t:

3

0

0

s 2n

...

Der Vektor der nicht verzögerten endogenen Variablen, yt , steht sowohl auf der linken als auch auf der rechten Seite des Systems 40. Aus Gründen, auf die in Abschnitt E.I.3. näher eingegangen werden wird, kann dieses System noch nicht geschätzt werden. Bringt man nun alle Endogene der laufenden Periode374 auf die linke Seite, so resultiert das System: È42ê

G 0 yt ã G1 yt  1 þ G2 yt  2 þ . . . þ Gp yt  p þ Fxt þ e t

mit È43ê

2 G 0

1

6 6 È0ê g ã I  G0 ã 6 6 21 4 ... È0ê

gn1

È0ê

g12

...

1 ...

... ...

È0ê

gn2

...

È0ê

g1n

3

7 È0ê 7 g2n 7: 7 ... 5 1

Multipliziert man beide Seiten der obigen Gleichung linksseitig mit G 1 0 , so erhält man375: 373 Die Nullen auf der Hauptdiagonalen der Matrix G dienen dem Zweck der 0 Normalisierung: In der n-ten Gleichung kommt die n-te Endogene mit dem Koeffizienten 1 vor. Dies wird an der Formulierung 42–43 besonders deutlich (die Matrix G0 hat lauter Einsen auf der Hauptdiagonalen). 374 Abhängig davon, ob y Bestands- oder Bewegungsmassen darstellen, handelt it es sich bei t entsprechend um den laufenden Zeitpunkt oder die laufende Periode. Der Einfachheit halber wird t in dieser Arbeit immer als Periode und nicht als Zeitpunkt bezeichnet. 375 Voraussetzung hierfür ist die Nichtsingularität der Matrix G  . 0

182

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

È44ê yt ã G 0 1 G1 yt  1 þ G 0 1 G2 yt  2 þ . . . þ G 0 1 Gp yt  p þ G 0 1 Fxt þ G 0 1 e t

bzw. È45ê

yt ã A1 yt  1 þ A2 yt  2 þ . . . þ Ap yt  p þ Dxt þ et ;

wobei gilt: Ar ã G 0 1 Gr (r ã 1; . . . ; p), D ã G 0 1 F und et ã G 0 1 e t . Diese Darstellungsform wird als Standardform oder reduzierte Form des VARModells bezeichnet und ist zur Schätzung geeignet. Der neue Vektor der Störterme et ist immer noch ein White-Noise-Vektor: Die Variablen eit sind normalverteilt, homoskedastisch und nicht autokorreliert und haben einen Erwartungswert von Null, da sie Lineartransformationen der White-Noise-Variablen e it darstellen. Jedoch können sie – abhängig von der Gestalt der Matrix G 0 1 – untereinander kontemporär (d.h. innerhalb derselben Periode) korrelieren376; anders gesagt muss die Varianz-Kovarianzmatrix e nicht unbedingt eine Diagonalmatrix wie e sein: 2

s21 6 s 12  0 È46ê EÈet ê ã 0; E et et ã varÈet ê ã e ã 6 4 ... s 1n 8s 6ã t:

s 12 s 22 ... s 2n

... ... ... ...

3 s1n   s2n 7 7 ; E e s e 0 ã ½0 Å t ... 5 s 2n

Die beiden Systeme 40 und 45 unterscheiden sich dadurch, dass auf der rechten Seite des Systems 40 (der strukturellen Form) die nicht verzögerten Endogenen vorkommen; bei der Standardform ist dies nicht der Fall. Welche Folgen dieser Unterschied für die Schätzung hat, wird im folgenden Abschnitt erläutert. Beiden Darstellungsformen ist gemein, dass die endogenen Variablen hauptsächlich durch ihre eigene Vergangenheit erklärt werden (bei den deterministischen Variablen xj t handelt es sich nur selten um andere Variable als das Absolutglied, Trendkomponenten oder Saison- bzw. Strukturbruchdummys). Deshalb werden VAR-Modelle als a-theoretisch bezeichnet: Die einzigen Entscheidungen, die bei ihrer Spezifikation zu treffen sind, beziehen sich auf die zu berücksichtigenden Endogenen sowie die maximale Laglänge (die Ordnung des VAR-Modells), p. Zur Bestimmung Letzterer werden statistische Tests und Informationskriterien herangezogen, auf die in Abschnitt F.I.2. eingegangen werden wird.377 Die Wahl der endogenen Variablen kann sich auf Plausibilitätsüberlegungen oder auf ökonomische Theorien stützen. Somit kann man argumentieren, dass VAR-Mo376

Die Störterme eit sind dann unkorreliert, wenn die Matrix G0 eine Null- und somit die Matrix G 0 eine Einheitsmatrix ist, wenn also keine Interdependenzen zwischen den nicht verzögerten Endogenen bestehen. 377 Vgl. auch die ausführliche Betrachtung in DeSerres/Guay (1995).

I. Einführung in die SVAR-Analyse

183

delle nicht völlig a-theoretisch sind; sie sind es insofern, als die Theorie – anders als in strukturellen Mehrgleichungsmodellen – nur in einem sehr geringen Ausmaß die Spezifikation des Modells bestimmt. Bei der Spezifikation eines VAR-Systems ist auch zu bedenken, dass diese Systeme in Bezug auf die Parameteranzahl nicht zu den sparsamsten gehören. Da möglichst wenige theoretische Annahmen (oder keine bis auf die Wahl der Endogenen) durch die Struktur des Modells abgebildet werden sollen, muss jede der n Gleichungen alle p Lags der Endogenen sowie alle m deterministischen Variablen enthalten. Bei der Schätzung der Standardform eines VAR-Modells sind somit nÈnp þ mê Parameter zu bestimmen, was bei einem dreidimensionalen Modell mit vier Lags und einem Absolutglied einer Anzahl von 3  È3  4 þ 1ê ã 39 zu schätzenden Parametern entspricht. Die Zahl der Freiheitsgrade ist auf diese Weise schnell erschöpft. Die Schätzung eines VAR-Modells stößt somit aus rein technischen Gründen deutlich schneller an ihre Grenzen, als es bei großdimensionalen strukturellen Modellen der Fall ist. Deshalb wird für die Schätzung eines VARSystems i. d. R. eine große Anzahl von Beobachtungen benötigt. Die beiden bisher besprochenen Darstellungsformen eines VAR-Modells bilden die Zusammenhänge zwischen den Werten der endogenen Variablen in den Perioden t  p bis t ab. Die Modellparameter haben theoretisch dieselbe Interpretation wie die eines strukturellen Mehrgleichungsmodells: Sie quantifizieren die Veränderung der jeweiligen endogenen Variablen, die auf die Veränderung der jeweiligen vorherbestimmten Variablen um eine Einheit folgt. Da jedoch fast alle vorherbestimmten Variablen verzögert endogene Variable sind, ist es i. d. R. schwierig, aufgrund der Parameterschätzungen die wechselseitigen Beziehungen zwischen den Variablen in ihrer vollen Komplexität zu verstehen und zu interpretieren. Diesem Ziel kann man bei Betrachtung einer anderen Darstellungsform gerecht werden, nämlich der Vektor-Moving-Average-Darstellung (VMADarstellung). Ein VAR-Modell lässt sich als VMA darstellen, wenn es schwach stationär378 ist; dies besagt das Wold’sche Repräsentationstheorem (Wold representation theorem).379 Für das betrachtete Modell hat die VMADarstellung folgende Gestalt: 378 Ein stochastischer Prozess y wird als schwach stationär bezeichnet, wenn für t alle t und s folgende Bedingungen erfüllt sind (vgl. Schröder (2002), S. 139, oder Enders (1995), S. 69): EÈyt ê ã m – Mittelwertstationarität (über die Zeit hinweg konstanter Erwartungswert), Var Èyt ê ã s 2 – Varianzstationarität (über die Zeit hinweg konstante Varianz), CovÈyt ; yt  s ê ã CovÈytt ; yt  t  s ê ã gt – Kovarianzstationarität (die Autokovarianz hängt nur vom zeitlichen Abstand t, nicht aber von der Periode t ab).

184 È47ê

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung yt ã

1 X kã0

Bk x t  k þ

1 X

Ck et  k ã m þ

kã0

1 X

Ck et  k ;

kã0

wobei der n-dimensionale Vektor m den unbedingten Erwartungswert des Prozesses yt darstellt und Bk sowie Ck n  n Koeffizientenmatrizen sind, mit B0 ã D und C0 ã I. Die Überführung der reduzierten Form 45 in die VMA-Darstellung 47 kann auf zweierlei Wegen erfolgen. Erstens können die zur Gleichung 45 äquivalenten Ausdrücke yt  1 ã A1 yt  2 þ A2 yt  3 þ . . . þ Ap yt1p þ Dxt  1 þ et  1 ; yt  2 ã A1 yt  3 þ A2 yt  4 þ . . . þ Ap yt2p þ Dxt  2 þ et  2 ; yt  3 ã A1 yt  4 þ A2 yt  5 þ . . . þ Ap yt3p þ Dxt  3 þ et  3

usw. mehrmals in die Standardform eingesetzt werden; diese Methode ist jedoch bereits bei wenigen Lags äußerst langwierig. Zweitens kann unter Verwendung des Lag-Operators380 das VAR-Modell 45 wie folgt geschrieben werden: È48ê

yt ã A1 Lyt þ A2 L2 yt þ . . . þ Ap Lp yt þ Dxt þ et

oder È49ê

yt  A1 Lyt  A2 L2 yt  . . .  Ap Lp yt ã Dxt þ et :

Definiert man AÈLê ã I  A1 L  A2 L2  . . .  Ap Lp , so gilt: È50ê

AÈLêyt ã Dxt þ et :

Um die obige Gleichung in die VMA-Darstellung des betrachteten VARModells zu verwandeln, muss man das Lag-Polynom AÈLê invertieren. Dies ist nur dann möglich, wenn alle Wurzeln dieses Polynoms im Raum der komplexen Zahlen außerhalb des Einheitskreises liegen, d.h. wenn alle reellen Lösungen sowie die Beträge aller komplexen Lösungen der Gleichung det I  A1 z  A2 z2  . . .  Ap zp ã 0 größer 1 sind (det steht für Determinante). Alternativ wird vorausgesetzt, dass die reziproken Werte der Wurzeln381 innerhalb des Einheitskreises liegen. Dies ist gleichzeitig die Bedin379 380

Vgl. Hamilton (1994), S. 109. Der Lag-Operator L ist folgendermaßen definiert: Lyt ã yt  1 , Lk yt ã yt  k .

I. Einführung in die SVAR-Analyse

185

gung für die schwache Stationarität oder Stabilität des VAR-Modells.382 Ist diese Bedingung erfüllt, so kann Gleichung 50 mit dem invertierten 1 Lag-Polynom AÈLê multipliziert werden, so dass gilt: 1

1

yt ã AÈLê Dxt þ AÈLê et

È51ê

oder yt ã BÈLêxt þ CÈLêet

È52ê 1

1

mit BÈLê ã AÈLê D und C ÈLê ã AÈLê . Diese Darstellung entspricht Gleichung 47. Was die drei dargestellten Formen eines VAR-Modells zum Ausdruck bringen und welchen Zwecken sie dienen, wird im folgenden Abschnitt erläutert. Zusammenfassend lässt sich dazu sagen, dass die Standardform die ursprüngliche und oft am meisten interessierende Form des Modells ist. Zur Schätzung ist sie jedoch i. d. R. nicht geeignet; erst die Standardform kann geschätzt werden. Die VMA-Form hingegen wird herangezogen, um den Pfad der endogenen Variablen in Abhängigkeit von vergangenen Schocks eit darstellen und untersuchen zu können. Im Folgenden werden die dazu geeigneten Analyseinstrumente, Impuls-Antwort-Folgen sowie die Zerlegung der Prognosevarianz, diskutiert. 3. Instrumente der VAR-Analyse Die beiden Systeme 40 und 45 sind verschiedene Darstellungsformen desselben VAR-Modells, die entsprechend mit der Strukturform und der reduzierten Form eines Mehrgleichungsmodells verglichen werden können. Wie bei einem strukturellen Modell mit interdependenten Gleichungen stehen auf der rechten Seite der Strukturform 40 nicht verzögerte endogene Variable, d.h. es bestehen kontemporäre Interdependenzen zwischen den Endogenen. Eine direkte Schätzung einer solchen Darstellungsform würde diese Interdependenzen nicht berücksichtigen und zu nicht erwartungstreuen und nicht konsistenten Schätzern führen; dieser Effekt wird Simultaneous Equation Bias oder Haavelmo-Bias383 genannt. Wird ein Mehrgleichungsmodell oder ein VAR-Modell in die reduzierte Form (Gleichung 45) gebracht, so ist dieses Problem beseitigt, da auf der rechten Seite einer jeden 381 Ökonometrische Software gibt i. d. R. nicht die Wurzeln des jeweiligen LagPolynoms an, sondern ihre reziproken Werte. 382 Vgl. Amisano/Giannini (1997), S. 3, oder Hamilton (1994), S. 259–260. 383 Vgl. Haavelmo (1943).

186

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

Gleichung nur noch vorherbestimmte (strikt exogene sowie endogen verzögerte) Variable stehen. Die Frage, ob die das VAR-Modell bildenden Variablen vor der Schätzung unbedingt auf Stationarität überprüft und ggf. transformiert (z. B. differenziert) werden müssen, kann nicht eindeutig beantwortet werden. Sims (1980) rät von der Differenzierung der Variablen ab, auch wenn sie eine Einheitswurzel (Unit Root) haben, d.h. integriert vom Grad 1384 sind. Das Ziel der VAR-Analyse ist es nach Sims nämlich, die Interdependenzen zwischen den Endogenen aufzufangen und nicht, stabile Parameterschätzungen zu erhalten. Dies steht jedoch im Widerspruch dazu, dass ein VAR-System (varianz-)stationär sein muss, damit es sich als VMA darstellen lässt, was wiederum für die Anwendung der VAR-Analyseinstrumente wie der Impuls-Antwort-Folgen und der Zerlegung der Prognosevarianz (s. weiter unten) vorausgesetzt wird. Deshalb sprechen sich Ökonometriker mehrheitlich dafür aus, die Variablen so zu transformieren, dass das VAR-System stationär ist385 – oder genauer gesagt, dass die Endogenen stationär um die deterministische Komponente sind386 (d.h. trendstationär, wenn das VAR-System eine Trendkomponente enthält usw.). Die Vorgehensweise hängt v. a. davon ab, welcher Identifizierungsansatz dem Modell zugrunde liegt (vgl. Unterkapitel E.II.). In dieser Arbeit wird im Folgenden davon ausgegangen, dass die in das VAR eingehenden Variablen (trend-)stationär sein müssen. Die Schätzung des VAR-Modells in der reduzierten Form 45 bereitet nun keine weiteren Schwierigkeiten. Da auf der rechten Seite nur noch vorherbestimmte Variable stehen und die Störterme eit normalverteilt, homoskedastisch und nicht autokorreliert sind, kann das System konsistent und asymptotisch effizient mit der Methode der Kleinsten Quadrate (Ordinary Least Squares, OLS) geschätzt werden.387 Obwohl die Störterme untereinander kontemporär korreliert sind, wird durch die Anwendung der SURMethode (Seemingly Unrelated Regression) oder der Maximum-LikelihoodMethode die Effizienz der Schätzung nicht erhöht, da bei allen Modellgleichungen identische Variablen auf der rechten Seite vorkommen.388 384

Ein stochastischer Prozess ist integriert von der Ordnung (vom Grad) d, I(d), wenn er nach d-maliger Differenzenbildung stationär, also I(0), wird; vgl. Schröder (2002), S. 19. Ist der Integrationsgrad gleich 1, so wird von einem Unit-Root-Prozess gesprochen. 385 Vgl. Enders (1995), S. 301. 386 Vgl. Amisano/Giannini (1997), S. 82. 387 Das VAR-System sollte mit allen deterministischen Komponenten in einem Schritt geschätzt werden. Es wird ausdrücklich davon abgeraten, vor der Schätzung eine Trend- oder Saisonbereinigung der einzelnen Endogenen durchzuführen, vor allem wenn das Modell zur Analyse von Konjunkturzyklen herangezogen werden soll. Vgl. Amisano/Giannini (1997), S. 82.

I. Einführung in die SVAR-Analyse

187

Wie im vorangegangenen Abschnitt angedeutet, können die gegenseitigen Abhängigkeiten zwischen den Endogenen anhand der geschätzten Strukturformparameter kaum analysiert werden. Vielmehr lassen sich diese komplexen Zusammenhänge mittels sog. Impuls-Antwort-Folgen oder -Funktionen (impulse responses bzw. impulse response functions, IRF) untersuchen. Dieses Analyseinstrument basiert auf der VMA-Darstellung 47 des VAR-Modells. Gleichung 47 bringt zum Ausdruck, dass die zeitliche Entwicklung der betrachteten Variablen yit als das Ergebnis aller vergangenen Realisationen der Zufallsvariablen aufgefasst werden kann, d.h. die heutigen Werte der Endogenen werden durch die Schocks oder Innovationen eit , die sich in der Vergangenheit ereigneten, bestimmt. Mit anderen Worten geht man davon aus, dass die Entwicklung der Endogenen ihren Ursprung in den stochastischen Schocks hat. Ist das Lag-Polynom AÈLê bekannt und invertierbar, so kann man die Auswirkung vergangener Schocks auf die Werte der endogenen Variablen über die Zeit hinweg quantifizieren. Diese Einsicht liegt den IRF zugrunde. Eine IRF resultiert aus dem Vergleich zweier Pfade einer bestimmten endogenen Variablen yit . Zunächst betrachtet man den zeitlichen Verlauf dieser Variablen, der sich ergibt, nachdem sich in Periode t ein Schock eit ereignet hat (i; j ã 1; . . . ; n); i. d. R. handelt es sich um einen Schock in Höhe einer Standardabweichung, d.h. ejt ã s j . Diesem Pfad stellt man den Verlauf von yit gegenüber, der ceteris paribus (ohne einen solchen Schock) zustande gekommen wäre. Die Differenz zwischen den beiden Zeitreihen wird als IRF bezeichnet; d.h. eine Impuls-Antwort-Folge ist eine Funktion, die jeder Periode t þ k (k ã 1; 2; . . . ) die Differenz zwischen den beiden Pfaden von yit þ k mit und ohne Schock eit zuordnet. Dabei ist die Gestalt der IRF unabhängig vom gewählten Zeitpunkt, weil ein VAR-Modell linear in den Parametern ist.389 Da jeder Schock – direkt oder indirekt – Einfluss auf alle Endogene ausübt, liegt es nahe, dass bei einem n-dimensionalen System immer n2 verschiedene IRF zu ermitteln sind: Jede der n Endogenen muss in Verbindung mit jedem der n Schocks analysiert werden. Die dynamische Struktur eines VAR-Modells kann alternativ mit Hilfe der sog. Zerlegung der Prognosevarianz (forecast error variance decomposition, FEVD) untersucht werden. Dieses Instrument basiert ebenfalls auf der VMA-Darstellung, bezieht sich aber nicht auf vergangene Schocks wie die IRF. Vielmehr geht es bei der Varianzzerlegung darum, Informationen über die Prognoseeigenschaften des geschätzten VAR-Modells zu gewinnen. Dabei ist davon auszugehen, dass zukünftige Werte der endogenen Variablen nie mit Sicherheit vorhergesagt werden können, da sie von den nicht 388 389

Vgl. Enders (1995), S. 301 und Zellner (1962). Vgl. Schröder (2002), S. 238.

188

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

prognostizierbaren Realisierungen der White-Noise-Variablen eit abhängig sind. „Aufgrund der Interaktionen zwischen den Gleichungen wird diese Unsicherheit in einer Gleichung von den Störtermen in allen Gleichungen abhängen. Das Ziel der FEVD ist es, den Anteil der Unsicherheit in einer Gleichung auf die Varianz der Störterme in allen Gleichungen zurückzuführen.“390 Bei der Varianzzerlegung werden somit für jede endogene Variable und jede Periode t þ k (k ã 1; 2; . . . ) die Anteile der Prognosevarianz ermittelt, die auf die Schocks der einzelnen Gleichungen zurückzuführen sind. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Impuls-Antwort-Folgen die Reaktionen der endogenen Variablen auf Schocks beschreiben und die Varianzzerlegung darüber Auskunft gibt, welche Schocks in welchem Maße das Verhalten der Endogenen beeinflussen. Beide genannten Analyseinstrumente basieren auf der Annahme, dass die Zufallsvariablen der einzelnen Gleichungen eit unabhängig voneinander, also auch unkorreliert (orthogonal) sind; sonst lassen sich die Parameter der VMA-Darstellung nicht direkt interpretieren. Bei unkorrelierten Störvariablen liegt die Interpretation dieser Parameter auf der Hand: Sie stellen Multiplikatoren dar, die den Einfluss vergangener Schocks auf die jeweilige Endogene beschreiben. Jede White-Noise-Variable eit lässt sich dabei als derjenige exogene Schock interpretieren, der sich unmittelbar auf den Wert der endogenen Variablen yit in Periode t auswirkt. Anders gesagt sind orthogonale Störterme als „gleichungseigene“ oder „variablenspezifische“ Schocks aufzufassen. In der Praxis sind jedoch die Störterme der Standardform, eit , untereinander korreliert.391 Die Störterme der Strukturform, e it , die als primitive oder strukturelle Schocks bezeichnet werden, sind im Gegensatz dazu stets unkorreliert (vgl. Gleichung 40). Eine Überführung der Standardform in die Strukturform würde es erlauben, die primitiven Schocks aus den Standardform-Schocks zu errechnen. Aufgrund der so gefundenen Schocks und der resultierenden orthogonalen VMA-Darstellung können die IRF ermittelt oder die FEVD durchgeführt werden. Die Überführung der geschätzten Standardform in die Strukturform ist nicht ohne weiteres möglich, da Erstere weniger Informationen als Letztere enthält. Das damit verbundene Identifikationsproblem, der von Sims vorgeschlagene Lösungsweg sowie verschiedene strukturelle Identifikationsansätze werden im folgenden Abschnitt dargestellt.

390 391

Vgl. Schröder (2002), S. 244–245. Vgl. Fußnote 376.

II. Vom VAR- zum SVAR-Modell: Alternative Identifikationsansätze

189

II. Vom VAR- zum SVAR-Modell: Alternative Identifikationsansätze In diesem Unterkapitel wird erläutert, was unter einem Identifikationsproblem bei VAR-Modellen zu verstehen ist, und es wird die am weitesten verbreitete Identifikationsmethode, die von Sims vorgeschlagene CholeskiZerlegung, vorgestellt (Abschnitt E.II.1.). In Abschnitt E.II.2. werden dann verschiedene strukturelle Identifikationsansätze beschrieben, d.h. Ansätze, die auf ökonomischer Theorie basieren. 1. Das Identifikationsproblem und die Choleski-Zerlegung Wie im vorangegangenen Abschnitt angesprochen, wird für die Anwendung der IRF oder der Varianzzerlegung vorausgesetzt, dass die diesen Analyseinstrumenten zugrunde liegenden Störterme orthogonal sind. I.d.R. müssen dazu aufgrund der geschätzten Standardform die Parameter der Strukturform ermittelt werden. Ein Vergleich der beiden Darstellungsformen macht deutlich, dass die Rücküberführung der korrelierten Störvariablen eit in die unkorrelierten Störvariablen e it (genauer gesagt, die Rücküberführung der Residuen des geschätzten VAR-Modells, ^eit , in die geschätzten Werte der primitiven Schocks, ^e it ) im Regelfall problematisch ist. Der Übersichtlichkeit halber sollen die beiden Darstellungsformen des Modells noch einmal aufgeführt werden: È40ê

yt ã G0 yt þ G1 yt  1 þ G2 yt  2 þ . . . þ Gp yt  p þ Fxt þ e t ;

È45ê

yt ã A1 yt  1 þ A2 yt  2 þ . . . þ Ap yt  p þ Dxt þ et :

Die strukturelle Form 40 enthält insgesamt n2 p þ nm þ n2 unbekannte Parameter: n2  n Koeffizienten der Matrix G0 392, n2 p Koeffizienten der Matrizen G1 bis Gp , nm Parameter der Matrix F sowie n Varianzen der Störvariablen eit . Die Schätzung der reduzierten Form 45 liefert dagegen lediglich n2 p þ nm þ Èn2 þ nê=2 Werte für diese Parameter: n2 p Schätzwerte für die Koeffizienten der Matrizen A1 bis Ap , nm Werte für die Koeffizienten der Matrix D, n geschätzte Varianzen der Störterme eit und schließlich Èn2  nê=2 geschätzte Kovarianzen dieser Störvariablen. Dies entspricht einer Anzahl von Èn2  nê=2 fehlenden Parameterwerten; man hat es mit einem unteridentifizierten Modell zu tun.393 Die genaue (exakte) Identifika392

Die Matrix G0 hat n Nullen auf der Hauptdiagonalen; vgl. Gleichung 39. An der Identifikation ändert sich nichts, wenn man von vornherein von identisch verteilten Zufallsvariablen ausgeht. Bei beiden Darstellungsformen ist in die393

190

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

tion wird erst erreicht, wenn Èn2  nê=2 Identifikationsbedingungen oder -restriktionen dem System auferlegt werden; mehr Restriktionen führen zu einem überidentifizierten Modell. Die Wahl der geeigneten Identifikationsbedingungen ist eine der bedeutendsten Entscheidungen, die bei der VAR-Analyse zu treffen sind, denn, die Gestalt der Impuls-Antwort-Folgen sowie die Ergebnisse der Varianzzerlegung hängen davon ab, auf welchen Restriktionen die Überführung von ^eit in ^e it beruht. Die Form der auferlegten Restriktionen liegt auch der Unterscheidung zwischen VAR- und strukturellen VAR-Modellen zugrunde. Bei Ersteren sind die Restriktionen eher „technischer“ Natur, bei Letzteren sind sie hingegen ökonomisch begründet. Im Folgenden wird die am weitesten verbreitete, von Sims (1980) verwendete Methode zur Orthogonalisierung von Schocks und somit zur Identifizierung von VAR-Modellen, die sog. Choleski-Zerlegung (Choleski decomposition) dargestellt. Die verschiedenen strukturellen, d.h. auf Theorie basierenden Identifizierungsansätze werden in Abschnitt E.II.2. betrachtet werden. Mathematisch gesehen wird mit Hilfe der Choleski-Zerlegung die Varianz-Kovarianzmatrix der korrelierten Schocks, e , in eine Diagonalmatrix überführt; die resultierenden Schocks sind somit orthogonal und können zur IRF- oder FEVD-Analyse herangezogen werden. Ohne auf mathematische Einzelheiten einzugehen lässt sich zu dieser Methode Folgendes sagen: Es wird unterstellt, dass die Matrix G0 in den Gleichungen 39 und 40 eine untere (obere) Dreiecksmatrix ist, d.h. sie hat lauter Nullen oberhalb (unterhalb) der Hauptdiagonalen. Folglich sind sowohl die in Gleichung 43 definierte Matrix G 0 ã I  G0 als auch ihre Inverse G 0 1 Dreiecksmatrizen. Diese Annahme bedeutet, dass die Parameter des Systems Èn2  nê=2 Nullrestriktionen unterliegen; die Choleski-Zerlegung führt somit die genaue Identifikation des VAR-Modells herbei. Was die Annahme in der Praxis bedeutet, wird bei Betrachtung von Gleichung 39 deutlich. Ist G0 beispielsweise eine untere Dreiecksmatrix, so resultieren aus dieser Gleichung die folgenden unmittelbaren Beziehungen zwischen den endogenen Variablen: 2 È53ê

y1t

3

2

0

6 7 6 È0ê 6 y2t 7 6 g21 6 7ã6 4 ...5 4 ... È0ê ynt gn1

0

...

0 ...

... ...

È0ê

...

gn2

0

3 2

y1t

3

7 7 6 0 7 6 y2t 7 7 þ ...: 76 ...5 4 ...5 0

ynt

sem Fall nur noch eine Varianz an Stelle von n unterschiedlichen zu berücksichtigen, die Anzahl fehlender Parameterwerte bleibt jedoch unverändert.

II. Vom VAR- zum SVAR-Modell: Alternative Identifikationsansätze

191

D.h. die nicht verzögerten Werte der Variablen y2t bis ynt haben keine direkte Wirkung auf den Wert von y1t , auf y2t wirkt sich unmittelbar nur y1t aus, y3t wird in der gegebenen Periode durch y1t und y2t beeinflusst usw.; schließlich wird ynt in der laufenden Periode durch das Zusammenspiel aller übrigen Endogenen bestimmt. Genauer gesagt wird die erste Endogene y1t durch „ihren eigenen“ strukturellen Schock e 1t beeinflusst, die zweite y2t durch die beiden Störterme e 1t und e 2t usw. Hierbei ist anzumerken, dass die Choleski-Zerlegung streng genommen kein völlig a-theoretisches Identifikationsschema darstellt, da die Nullrestriktionen eine bestimmte „Reihenfolge“ der endogenen Variablen implizieren394: Als erster wird der Wert der Variablen y1t realisiert, als zweite kommt die Variable y2t ins Spiel usw. und als letzte die Variable ynt . Man spricht in diesem Zusammenhang von einer Choleski-Anordnung der Endogenen (Choleski ordering) oder von einer Wold’schen Kausalkette (Wold causal chain). Bedenkt man die folgende Beziehung zwischen eit und e it (vgl. Gleichungen 44 und 45): et ã G 0 1 e t

È54ê

sowie die Tatsache, dass G 0 und G 0 1 (im obigen Beispiel untere) Dreiecksmatrizen sind, so wird deutlich, dass die Choleski-Zerlegung die ursprünglichen Schocks wie folgt identifiziert: e t ã G 0 et

È55ê

oder genauer: 2 È56ê

e 1t

3

2

1

6 7 6 È0ê 6 e 2t 7 6 g21 6 7ã6 4 ...5 4 ... e nt

È0ê

gn1

0

...

1 ...

... ...

È0ê

gn2

...

0

3 2

e1t

3

7 7 6 0 7 6 e2t 7 7: 76 ...5 4 ...5 1

ent

Die „Dreieckstruktur“ der Schocks bildet somit die entsprechende Wold’sche Kausalkette der Endogenen ab.395 Die Choleski-Zerlegung ist die vorherrschende Methode zur Identifikation von (nicht-strukturellen) VAR-Modellen. Ihr großer Nachteil besteht 394

In diesem Sinne auch Sarte (1997), S. 48. Es ist durchaus möglich, dass die Anzahl der strukturellen Schocks (deutlich) größer ist als die Dimension des VAR-Modells und somit die Anzahl der Strukturform-Schocks. Die Probleme, die sich daraus ergeben, sprengen den Rahmen dieser Arbeit; deshalb wird weiterhin angenommen, dass die Anzahl der primitiven Schocks mit der Modelldimension übereinstimmt. Vgl. die Diskussion in Amisano/ Giannini (1997), S. 18, sowie in Blanchard/Quah (1989), S. 659. 395

192

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

darin, dass sie die häufig sehr komplexen wechselseitigen Zusammenhänge zwischen den Endogenen durch eine einfache Kausalkette abzubilden versucht. Eine „Reihenfolge“ der interessierenden Variablen ist jedoch äußerst selten durch die ökonomische Theorie begründet; im Regelfall ist sie gewissermaßen willkürlich. Dies bedeutet in der Tat, dass die Identifizierung primitiver Schocks mit Hilfe der Choleski-Zerlegung auf „unglaubhaften Identifikationsrestriktionen“ beruht. Andererseits waren für Sims (1980) genau solche „unglaubhaften Restriktionen“, die zur Identifikation struktureller Mehrgleichungsmodelle verwendet werden, der Grund dafür, auf die Verwendung solcher Modelle zu verzichten. Weiterhin können die durch die Choleski-Zerlegung identifizierten Schocks – wenn diese Zerlegung im konkreten Fall nicht ökonomisch begründet ist – nicht als strukturelle Schocks interpretiert werden; vielmehr stellen sie Linearkombinationen dieser primitiven Schocks dar.396 Ein weiterer Nachteil der Methode ist praktischer Natur: Die Gestalt einer Impuls-Antwort-Funktion ist nur dann wesentlich unabhängig von der angenommenen Reihenfolge der Endogenen, wenn die Schocks eit kaum korreliert sind, was aber nur selten der Fall ist.397 Daher wird empfohlen, alle möglichen Zerlegungen durchzuführen, die resultierenden IRF zu vergleichen und die plausibelste zu wählen.398 Bei einem n-dimensionalen Modell gibt es aber n! verschiedene Choleski-Zerlegungen der Matrix G0 und somit n2  n! zu ermittelnde IRF. Daher stößt dieser Ansatz selbst bei einer relativ kleinen Modelldimension schnell an seine Grenzen. Ferner lassen sich von der Reihenfolge der Endogenen stark abhängige Ergebnisse nur schwer interpretieren. Die genannten Einwände gegen die Choleski-Zerlegung waren ausschlaggebend für die Entwicklung von SVAR-Modellen, die im folgenden Abschnitt dargestellt werden sollen. 2. Identifizierungsansätze bei SVAR-Modellen Strukturelle VAR-Modelle, auch identifizierte VAR-Modelle genannt, basieren auf VAR-Modellen und verwenden dieselben Analyseinstrumente. Beide Modelltypen unterscheiden sich lediglich durch die Form der verwendeten Identifikationsbedingungen: Die Identifikation eines SVAR-Modells wird durch die Formulierung struktureller, d.h. theoretisch begründeter Gleichungen erreicht. Im Gegensatz zu strukturellen Mehrgleichungsmodellen bringen diese Gleichungen nicht die Zusammenhänge zwischen endogenen und exogenen Variablen zum Ausdruck, sondern die Beziehungen zwi396 397 398

Vgl. Keating (1992), S. 43. Vgl. McCoy (1997), S. 5. Vgl. Breitung/Brüggemann/Lütkepohl (2004), S. 160.

II. Vom VAR- zum SVAR-Modell: Alternative Identifikationsansätze

193

schen den Störtermen (Schocks) und den Endogenen. Die Idee solcher strukturellen Identifikationsrestriktionen kann wie folgt veranschaulicht werden: „. . . it is convenient to think of the equation as an IS curve or a money demand equation, for example, where the equations apply to the unexpected part of the variables (the innovations) instead of the variables themselves. If the equations are valid for the system variables, then they also apply to the unexpected part of the variables.“399

Es liegt nahe, SVAR-Modelle als eine Übergangsform zwischen (nichtstrukturellen) VAR-Modellen und strukturellen Mehrgleichungsmodellen zu betrachten. Ähnlich wie bei a-theoretischen VAR-Systemen wird bei diesen Modellen die zeitliche Entwicklung interessierender Variabler hauptsächlich durch deren Vergangenheitswerte erklärt. Der wesentliche Unterschied zwischen den beiden Modelltypen besteht darin, dass sich die stochastischen Störterme bei SVAR-Systemen als strukturelle Schocks interpretieren lassen (sollen), z. B. als unerwartete Produktivitäts-, Geldmengen-, Wechselkurs-, Nachfrage-, Angebotsschocks o. ä.400; entsprechend erhalten auch die IRF sowie die Varianzzerlegung eine ökonomische Interpretation. Die SVARAnalyse stützt sich auf Zusammenhänge, die von der ökonomischen Theorie postuliert werden; dies haben SVAR-Systeme mit strukturellen Mehrgleichungsmodellen gemeinsam.401 Der Hauptunterschied liegt hierbei darin, dass die Variation der endogenen Variablen bei SVAR-Modellen durch das Auftreten von Schocks und bei strukturellen Modellen durch die Variation der vorherbestimmten Variablen erklärt wird. Eine SVAR-Analyse beginnt immer mit der Spezifikation und Schätzung des entsprechenden VAR-Systems. Erst der letzten Analysestufe, der Ermittlung von Impuls-Antwort-Folgen oder der Zerlegung der Prognosevarianz, geht die Formulierung einer entsprechenden Anzahl (vgl. die Diskussion in Abschnitt E.II.1.) von Identifikationsbedingungen voraus. Es ist an dieser Stelle noch einmal hervorzuheben, dass die (genaue) Identifikation eines VAR-Modells für die Schätzung nicht unabdingbar ist. Sie ist jedoch eine notwendige Bedingung dafür, dass die Entwicklung der endogenen Variablen in Abhängigkeit von den vergangenen unabhängigen (orthogonalen) Schocks dargestellt werden kann. Der Grund hierfür ist, dass die auf korrelierten Schocks basierende VMA-Darstellung: 399

Breitung/Brüggemann/Lütkepohl (2004), S. 160. Vgl. Keating (1992), S. 37. 401 Dabei handelt es sich bei der SVAR-Analyse um weniger strikte Bedingungen: Die meisten dieser Modelle ziehen nur allgemeine, mit verschiedenen Theorien im Einklang stehende Annahmen heran. Weiterhin ist die Anzahl solcher Bedingungen i. d. R. geringer als bei strukturellen Modellen. Vgl. Gottschalk (2001), S. 27–28. 400

194 È47ê

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung yt ã

1 X

Bk x t  k þ

kã0

1 X

Ck et  k ã m þ

kã0

1 X

Ck et  k

kã0

und die daraus resultierenden Impuls-Antwort-Folgen oder die Varianzzerlegung noch nicht interpretierbar sind. Vielmehr wird folgende „strukturelle VMA-Darstellung“ gesucht402: È57ê

yt ã m þ

1 X

Ck e t  k ;

kã0

wobei gilt (vgl. Gleichung 54): È58ê

Ck ã Ck G 0 1

mit C0 ã C0 G 0 1 ã G 0 1 403; somit wirkt sich der Vektor der nicht verzögerten orthogonalen Schocks e t direkt über die Matrix G 0 1 auf den Vektor der Endogenen aus. In der Praxis werden daher bei der Identifikation den Matrizen Ck bestimmte Restriktionen auferlegt. In theoretischen und empirischen Arbeiten über die SVAR-Modellierung werden verschiedene Identifizierungsansätze diskutiert. Eine sehr allgemeine Klassifizierung bietet Keating (1992), der zwischen kurzfristigen (contemporaneous) und langfristigen (long-run) Restriktionen unterscheidet.404 Die SVAR-Modelle von Bernanke (1986), Blanchard/Watson (1986) sowie Sims (1986) stellen Beispiele von Modellen dar, die kurzfristige Identifikationsbedingungen verwenden. Die Modelle von Blanchard/Quah (1989), Shapiro/Watson (1988) oder King et al. (1991) stützen sich hingegen auf langfristige Restriktionen. Kurzfristige Identifikationsbedingungen sind solche, die die unmittelbare Wirkung der orthogonalen Schockvariablen e it auf die Endogenen beschreiben. Am häufigsten handelt es sich dabei um Nullrestriktionen bezüglich der Parameter der Matrix C0 oder, was auf dasselbe hinaus läuft, der Matrix G 0 1 . So kann beispielsweise unterstellt werden, dass die Störvariable e 2t keinen unmittelbaren Einfluss auf die Endogene y1t ausübt, was folgender Annahme bezüglich der Matrix C0 entspricht (das Symbol  steht für einen Parameter, der nicht gleich Null gesetzt wird): 402

Vgl. Bank of England (1999), S. 121. Da C0 ã I gilt; vgl. die Anmerkung zu Gleichung 47 auf S. 184. 404 Diese Klassifizierung findet sich in vielen anderen Arbeiten; vgl. z. B. McCoy (1997). 403

II. Vom VAR- zum SVAR-Modell: Alternative Identifikationsansätze 2

C0 ã G 0 1

È59ê

 6  ã6 4... 

0  ... 

195

3 ...  ... 7 7: 5 ... ... 

Bei langfristigen Identifikationsrestriktionen handelt es sich i. d. R. um die Annahme, dass bestimmte Schocks langfristig keinen Einfluss auf das Niveau bestimmter Variabler haben. Solche Restriktionen stimmen in vielen Fällen mit der ökonomischen Theorie überein: So sind sich Ökonomen weitgehend einig, dass unerwartete Veränderungen der Geldmenge (Geldmengenschocks) das Einkommensniveau langfristig nicht beeinflussen. Die Nullrestriktionen beziehen sich in solchen Fällen nicht auf die einzelnen 1 P Ck . Matrizen Ck , sondern auf die unendliche Summe dieser Matrizen, kã0

Nimmt man z. B. an, dass die Störvariable e 1t langfristig keinen Einfluss auf die Endogene y2t ausübt, so resultiert die folgende Restriktion: 2

 1 X 6 0 Ck ã 6 4... kã0 

È60ê

  ... 

... ... ... ...

3   7 7: ...5 

Selbstverständlich ist eine solche Bedingung nur dann sinnvoll, wenn die unendliche Summe existiert, also genau dann, wenn das Lag-Polynom 1 P C  ÈLê ã Ck Lk invertierbar ist. kã0

Bei einer anderen Klassifizierung der strukturellen Identifikationsmethoden405 werden vier Gruppen von Ansätzen unterschieden: i)

Die Methode von Bernanke (1986): Ähnlich wie bei der Choleski-Zer legung werden hierbei Èn2  nê 2 Nullrestriktionen den Parametern der Matrix G 0 1 bzw. C0 auferlegt. Die Methode von Bernanke ist jedoch flexibler, da sie keine Dreieckstruktur der betrachteten Matrizen und somit keine Kausalkette unterstellt; die Nullrestriktionen können sich auf beliebige Parameter dieser Matrizen beziehen (wobei sich das Wort „beliebig“ auf die Stelle in der Matrix und nicht auf ökonomische Theorie bezieht).

ii) Die Methode von Blanchard/Quah (1989): Es werden langfristige Nullrestriktionen bezüglich der Auswirkung bestimmter Schocks auf bestimmte differenzstationäre Endogene herangezogen. Dabei wird vorausgesetzt, dass die (nicht-differenzierten) endogenen Variablen, die 405

Vgl. Bank of England (1999), S. 121–123.

196

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

als Differenzen ins VAR-Modell eingehen und auf die sich langfristige Nullrestriktionen beziehen, nichtstationär, jedoch mit den anderen nichtstationären Endogenen des Modells nicht kointegriert406 sind. Dieser Ansatz wird in Unterkapitel E.III. ausführlich dargestellt werden und der empirischen Analyse in Kapitel F. zugrunde liegen. iii) Die Methode von Galí (1992): Sie verwendet sowohl kurzfristige als auch langfristige Identifikationsbedingungen, verknüpft also die beiden oben genannten Methoden. iv) Die Methode von King et al. (1991): Sie beruht ebenfalls auf langfristigen Restriktionen und geht von nichtstationären, kointegrierten (und somit durch langfristige Gleichgewichtsbeziehungen verbundenen) Modellvariablen aus. Schließlich werden in Amisano/Giannini (1997) unter mathematischem Gesichtspunkt drei Grundtypen der SVAR-Modelle unterschieden. Alle basieren auf dem in Gleichung 50 dargestellten VAR-Modell (bei der folgenden Darstellung wird der Vektor der deterministischen Variablen, xt , vernachlässigt; dies ändert nichts an der Analyse und Interpretation des Modells)407: È61ê

AÈLêyt ã et :

Die Identifikation dieses Modells kann auf drei unterschiedliche Weisen herbeigeführt werden; demnach werden drei verschiedene SVAR-Modelltypen unterschieden: (62)

Das K-Modell:

Ket ã e t

(63)

Das C-Modell:

et ã Ce t

(64)

Das AB-Modell:

Aet ã Be t

Diese Klassifizierung geht danach vor, welche mathematische Gestalt die auferlegten Restriktionen haben und nicht danach, welche Eigenschaften (Stationarität, Kointegration usw.) die Modellvariablen aufweisen. Öko406

Zwei oder mehr stochastische Prozesse sind kointegriert von der Ordnung (vom Grad) d, b (wobei b < d gilt), CI(d,b), wenn sie integriert vom Grad d sind und es eine lineare Kombination von ihnen gibt, die integriert vom Grad b ist. Das Konzept der Kointegration wird beispielsweise in Greene (2003), S. 650, Enders (1995), S. 358–359, Schröder (2002), S. 277–281, sowie sehr ausführlich in Banerjee et al. (1993) oder Juselius (2006) dargestellt. 407 Die Gleichungen 61 bis 64 stehen im Einklang mit der Notation, die in dieser Arbeit konsequent verwendet wird: e t steht für den Vektor der strukturellen (orthogonalen) und et für den Vektor der korrelierten Schocks. In der Arbeit von Amisano/ Giannini (1997) werden diese Notationen umgekehrt verwendet.

III. Die Methode von Blanchard und Quah

197

nometrisch gesehen werden beim K-Modell die Zusammenhänge zwischen endogenen Variablen direkt über die Matrix K modelliert, während sie beim C-Modell nicht explizit, sondern über den Einfluss der strukturellen Schocks (die Matrix C) erfasst werden. Im allgemeinsten dieser Modelltypen, dem AB-Modell, werden sowohl die unmittelbaren Korrelationen zwischen den Endogenen (über die Matrix A) als auch die direkten Auswirkungen der orthogonalen Schocks (über die Matrix B) quantifiziert.408 Ein repräsentatives K-Modell ist in Blanchard/Watson (1986), ein typisches C-Modell in Blanchard/Quah (1989) sowie Shapiro/Watson (1988) und ein AB-Modell in Bernanke (1986) oder Blanchard (1989) zu finden. Nach dieser kurzen Darstellung der verschiedenen Identifizierungsansätze wird im folgenden Abschnitt die oben mehrmals erwähnte Methode von Blanchard/ Quah (1989) diskutiert. III. Die Methode von Blanchard und Quah In ihrem Aufsatz The Dynamic Effects of Aggregate Demand and Supply Disturbances409 schlugen Olivier Blanchard und Danny Quah eine Identifikationsmethode vor, die sich als einer der wichtigsten zeitreihenanalytischen Ansätze zur Identifizierung makroökonomischer Schocks mit kurzund langfristigen Auswirkungen durchsetzte. Im Folgenden wird diese Methode dargestellt. 1. Das Modell In Abschnitt E.III.1.a) soll zunächst das ursprüngliche Modell von Blanchard/Quah (1989) ausführlich betrachtet werden. Danach werden in Abschnitt E.III.1.b) die modifizierten Blanchard-Quah-Modelle, die in der empirischen Untersuchung in Kapitel F. verwendet werden sollen, vorgestellt. Abschnitt E.III.1.c) gibt einen Überblick über Modelle, die ebenfalls den betrachteten Identifikationsansatz benutzen und im Zusammenhang mit der OCA-Theorie bzw. der Frage des optimalen Wechselkursregimes herangezogen wurden. a) Das ursprüngliche Modell In ihrer Arbeit untersuchen Blanchard und Quah die Schwankungen des realen Bruttonationaleinkommens (BNE) in den Vereinigten Staaten zwischen 1950 und 1987 mit dem Ziel, das BNE in zwei stochastische Schock408 409

Vgl. Amisano/Giannini (1997), S. 17–19. Blanchard/Quah (1989).

198

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

komponenten zu zerlegen: eine temporäre und eine permanente. Dabei wird die erste Komponente als ein Nachfrageschock (AD-Schock) und die zweite als ein Angebotsschock (AS-Schock) interpretiert. Wie Quah (1992) zeigte, ist die Zerlegung einer einzelnen Variablen in zwei verschiedene Komponenten ohne weitere Annahmen nicht möglich. Vielmehr muss man entweder a priori Restriktionen bezüglich der Reaktion der interessierenden Variablen – hier des BNE – auf beide Schocktypen formulieren oder es muss noch eine zusätzliche endogene Variable in der Analyse berücksichtigt werden.410 In der Arbeit von Blanchard/Quah (1989) wird der zweite Lösungsweg eingeschlagen; die Rolle der zusätzlichen Endogenen übernimmt die Arbeitslosenquote. Die ursprünglichen Modellvariablen sind somit das logarithmierte reale BNE, yt , sowie die Arbeitslosenquote, ut . Genau genommen handelt es sich um die beiden Endogenen Dyt 411 und ut : Da yt eine Einheitswurzel hat, d.h. differenzstationär ist, geht es in differenzierter Form (also als Wachstumsrate des realen BNE412) ins Modell ein. Bezeichnet man nun den und den AngebotsNachfrageschock wie in Abschnitt D.II.2.a) mit e AD t und vernachlässigt man die hier in Frage kommenden deterschock mit e AS t ministischen Variablen wie das Absolutglied, Trendkomponenten, Saisonoder Strukturbruchdummys (strikt exogene Variable werden nicht verwendet), so wird die folgende „strukturelle VMA-Darstellung“ des VAR-Modells (vgl. Gleichungen 47 und 57) gesucht: È65ê

D yt ã

1 X

Èkê

c11 e AD tk þ

kã0

È66ê

ut ã

1 X

1 X

Èkê

c12 e AS tk ã

kã0

Èkê

c21 e AD tk þ

kã0

1 X

1 X

Èkê

c11 Lk e AD t þ

kã0

Èkê

c22 e AS tk ã

kã0

1 X kã0

1 X

Èkê

c12 Lk e AS t

kã0

1 X

Èkê

c21 Lk e AD t þ

Èkê

c22 Lk e AS t

kã0

oder, in Matrizenschreibweise: 2  È67ê

Dyt ut



1 P

6kã0 6 ã6 1 4 P kã0

410

Èkê c11 Lk Èkê

c21 Lk

1 P

Èkê c12 Lk

3

" # " Èkê 1 7 e AD X c11 t 7 7 ã AS 1 Èkê 5 P Èkê k et k ã 0 c21 c22 L

kã0

Èkê

c12

Èkê

c22

#

" L

k

e AD t

#

e AS t

kã0

Vgl. Quah (1992) und Blanchard/Quah (1989), S. 655. Vgl. Fußnote 312. Im Übrigen gilt: D ã 1  L, denn: Dyt ã yt  yt  1 ã È1  Lêyt . 412 Es gilt: D ln y ⁄ Wachstumsrate von y . t t 411

:

III. Die Methode von Blanchard und Quah

199

Die strukturellen Schocks sind unkorrelierte White-Noise-Variable, d.h. 0 e AS gilt413: für den Vektor e t ã e AD t t  EÈet ê ã 0; varÈet ê ã I ã

È68ê

   0 0 ; E es e 0t ã 0 1

1 0

0 0

8s 6ã t:

An den Gleichungen 65 und 66 wird deutlich, dass jeder der beiden orthogonalen Schocks im Blanchard-Quah-Modell beide erklärten Variablen direkt und nicht über die jeweils andere Endogene beeinflusst: Jeder Schocktyp erscheint in beiden Modellgleichungen. Dies steht im Gegensatz zu dem bisher betrachteten allgemeinen SVAR-Modell: Dort werden die orthogonalen Schocks den einzelnen Gleichungen bzw. Endogenen „zugeordnet“. Èkê Hierbei ist anzumerken, dass der Parameter cij (i; j ã 1; 2) die Reaktion der i-ten Endogenen auf den j-ten Schock (in Höhe seiner Standardabweichung, also 1), der sich vor k Perioden ereignete, beschreibt. Die Folgen dieser Parameter sind somit die jeweiligen Impuls-Antwort-Funktionen. Die beiden strukturellen Schocktypen sind nicht direkt beobachtbar, sondern müssen erst identifiziert werden. Zunächst wird daher das betrachtete VAR-Modell in die Standardform gebracht:  È69ê

Dyt ut

ã

" Èkê p X a11 kã1

Èkê

a12

Èkê

Èkê

a21

# L

k

a22



 e1t D yt þ : ut e2t

Dabei sind e1t und e2t die korrelierten Standardform-Residuen; für den Vektor et ã ½e1t e2t Å0 gilt somit: " EÈet ê ã 0; varÈet ê ã e ã

È70ê

s 21

s12

s12

s22

#

   0 ; E es e0t ã 0

0 0

8s 6ã t:

Da beide endogenen Variablen stationäre Prozesse sind, hat das VARModell eine VMA-Darstellung:  È71ê

Dyt ut



2 P 1 Èkê c Lk 6 k ã 0 11 ã6 4 P 1 Èkê c21 Lk kã0

1 P kã0 1 P kã0

3

2 Èkê  X 1 c11 7 e1t 4 7 5 e2t ã Èkê Èkê kã0 c c22 Lk 21 Èkê

c12 Lk

3

 5  Lk e1t : e2t Èkê Èkê

c12 c22

413 Da die primitiven Schocks unkorreliert sind, hat ihre Varianz-Kovarianzmatrix die Form einer Diagonalmatrix. Bei der Annahme, dass jede Varianz gleich 1 und somit die Varianz-Kovarianzmatrix eine Einheitsmatrix ist, handelt es sich um eine Normalisierung; vgl. Blanchard/Quah (1989), S. 657.

200

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung Èkê

Die Parameter cij (i; j ã 1; 2) werden ermittelt, indem die Standardform 69 des VAR-Modells zunächst geschätzt und dann invertiert wird. Die Schätzwerte der strukturellen Schocks können über die Residuen der geschätzten Standardform unter Berücksichtigung der obigen Gleichung ermittelt werden. Dabei stößt man auf ein Identifikationsproblem, das mit Hilfe der Definition der beiden primitiven Schocktypen gelöst wird: Es wird unterstellt, dass AD-Schocks weder das reale BNE noch die Arbeitslosenquote dauerhaft beeinflussen, während AS-Schocks langfristig das Niveau des realen BNE, nicht aber das der Arbeitslosenquote bestimmen. Hierbei wird somit auf ähnliche Annahmen wie in Kapitel D. dieser Arbeit zurückgegriffen: In einer Welt träger Preise und Nominallöhne können Nachfrageveränderungen das Outputniveau kurzfristig beeinflussen; in der langen Frist muss das Einkommen zu seinem potenziellen Niveau zurückkehren. Angebotsstörungen hingegen verändern das Einkommen auch langfristig, wenn sie dauerhaft sind [vgl. Abschnitt D.II.2.d)].414 Es lässt sich ummittelbar erkennen, dass der Ansatz von Blanchard und Quah, wie schon zuvor angesprochen, auf langfristigen Identifikationsrestriktionen basiert.415 Kurzfristig sieht die Dynamik der Variablen nach Auftreten von Schocks wie folgt aus: Ein positiver AD-Schock führt in der kurzen Frist zu einem Nachfrageüberschuss auf dem Arbeitsmarkt und folglich zu einem Rückgang der Arbeitslosenquote und einem Anstieg des Outputs. Mit der Zeit passen sich die Löhne den veränderten Arbeitsmarktbedingungen an; mit steigenden Löhnen kehren die beiden Größen schließlich zu ihren langfristigen Gleichgewichtsniveaus – entsprechend der NAIRU und dem potentiellen Einkommensniveau – zurück. Ein positiver AS-Schock (z. B. Produktivitätsschock) führt mittelfristig416 einen Zuwachs der Produktion und höchstwahrscheinlich einen Anstieg der Arbeitslosenquote herbei.417 Lang-

414

Ein Modell, das die hier dargestellten Zusammenhänge zwischen Nachfrageund Angebotsschocks einerseits sowie dem Einkommen und der Arbeitslosigkeit andererseits genauer betrachtet, findet sich z. B. in Gottschalk/Van Zandweghe (2001), S. 5–10. 415 Dies kann u. U. zu Schätz- und Interpretationsproblemen bei endlichen Stichproben führen; vgl. Blanchard/Quah (1989), S. 657–658, sowie die Diskussion in Abschnitt E.III.3. 416 In dieser Arbeit wird davon ausgegangen, dass ein AS-Schock in der Veränderung des potenziellen und nicht des gegenwärtigen Einkommens besteht. Somit werden in der Periode, in der sich der Schock ereignet, keine Anpassungsprozesse in Gang gesetzt, da das Einkommen in der kurzen Frist von der Nachfrage bestimmt wird; vgl. Abschnitt D.II.2.d). 417 Manche Autoren, z. B. Bayoumi (1992), S. 335, argumentieren, dass beide Schocktypen ähnliche Auswirkungen auf die Arbeitslosigkeit haben, dass also ein positiver AS-Schock die Arbeitslosenquote senkt.

III. Die Methode von Blanchard und Quah

201

fristig pendelt sich die Arbeitslosenquote bei der NAIRU ein, der Output erreicht allerdings ein höheres Niveau als ohne den Schock.418 Das Identifikationsproblem wird nun konkret folgendermaßen gelöst419: Betrachtet man die Darstellungsform 69 oder alternativ 71, so gilt für die Ein-Schritt-Prognose (one-step forecast) bzw. den bedingten Erwartungswert des Vektors ½D yt ut Å0 in Periode t  1 (d.h. für seinen Erwartungswert in Periode t, gegeben die in Periode t  1 bekannten Informationen):  È72ê

Et  1

D yt ut

 ã

" Èkê p X a11 Èkê

 Lk

Èkê

a21

kã1

#

Èkê

a12



a22

Dyt : ut

Daraus folgt, dass der Ein-Schritt-Prognosefehler (one-step forecast error) für den Vektor der Endogenen dem Vektor der Standardform-Residuen gleich ist: 

   e1t D yt D yt  Et  1 ã : ut ut e2t

È73ê

Aus der Darstellungsform 67 resultiert wiederum die folgende EinSchritt-Prognose:  È74ê

Et  1

D yt ut

 ã

" Èkê 1 X c11

Èkê

c12

Èkê

" k

Èkê

c21

kã1

# L

c22

e AD t

#

e AS t

und der entsprechende Prognosefehler: 

  " È0ê c11 Dyt D yt  Et  1 ã È0ê ut ut c

È0ê

c12

#

" L

È0ê

0

#

e AS t

c22

21

e AD t

" ã

È0ê

c12

È0ê

c22

c11 c21

È0ê È0ê

# " 

e AD t e AS t

# :

È75ê

Da beide Prognosefehler anhand unterschiedlicher Darstellungsformen desselben Modells ermittelt werden, sind sie äquivalent; es gilt:  È76ê

e1t e2t

"

ã

È0ê

c12

È0ê

c22

c11 c21

È0ê È0ê

# " 

e AD t

#

e AS t

418 Dass Nachfrageschocks unter keinen Umständen das Einkommensniveau langfristig beeinflussen können, gilt allerdings als höchst umstritten; andererseits können Angebotsschocks transitorisch sein und somit lediglich kurzfristige Auswirkungen haben. Dieses Problem wird in Abschnitt E.III.3. genauer betrachtet werden. 419 Die folgende Darstellung basiert auf Enders (1995), S. 333–336.

202

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

und somit: È0ê

È0ê

È0ê

È0ê

È77ê

AS e1t ã c11 e AD t þ c12 e t ;

È78ê

AS e2t ã c21 e AD t þ c22 e t :

È0ê

Wären die Parameter cij bekannt, so könnten die Residuen des geschätzten VAR-Modells, ^e1t und ^e2t , mit Hilfe der obigen Formeln in die und ^e AS Schätzwerte der strukturellen Schocks, ^e AD t t , umgerechnet werden. Die Aufgabe der Identifikation besteht somit darin, diese vier Parameter zu ermitteln. Drei der vier zur Lösung des Identifikationsproblems benötigten Bedingungen liefert die geschätzte Varianz-Kovarianzmatrix der VAR-Resi^ 22 sowie ^ 21 und s duen, die drei verschiedene Werte enthält (die Varianzen s ^12 ). Unter Berücksichtigung der Tatsache, dass die Varianzdie Kovarianz s Kovarianzmatrix der strukturellen Schocks eine Einheitsmatrix ist (vgl. Gleichung 68), ergeben sich aus den obigen Gleichungen folgende Restriktionen420: È79ê

 È0ê 2  È0ê 2 ^ 21 ; varÈe1t ê ã c11 þ c12 ã s

È80ê

 È0ê 2  È0ê 2 ^ 22 ; varÈe2t ê ã c21 þ c22 ã s

È81ê

È0ê È0ê È0ê È0ê ^12 : covÈe1t ; e2t ê ã c11 c21 þ c12 c22 ã s

Um die orthogonalen Schocks zu bestimmen, muss man dem VAR-Modell noch Èn2  nê=2 ã È22  2ê=2 ã 1 Restriktion auferlegen. Dies ist die Bedingung, dass Nachfrageschocks keinen langfristigen Effekt auf das Niveau von yt haben.421 Betrachtet man Gleichung 67, so wird deutlich, dass Èkê der Parameter c11 die Auswirkung eines AD-Schocks in Höhe seiner Stanã 1) auf die Wachstumsrate des realen BNE dardabweichung (also e AD t nach k Perioden (d.h. auf den Wert von D yt þ k ) beschreibt. Um die Wirkung eines AD-Schocks auf das Niveau des realen BNE zu ermitteln, muss 420 Wenn die Varianzen der strukturellen Schocks nicht auf 1 normalisiert sind (wenn also ihre Varianz-Kovarianzmatrix eine Diagonalmatrix, aber keine EinheitsÈkê matrix ist), müssen die quadrierten Parameter cij mit der Varianz des jeweiligen Schocks multipliziert werden. Vgl. Fußnote 413. 421 Da die beiden Variablen D y und u stationär sind, werden sie langfristig von t t keinem der Schocks beeinflusst. Für das BNE bedeutet dies lediglich, dass die strukturellen Schocks auf die Dauer keine Veränderung seiner Wachstumsrate (Dyt ) hervorrufen. Erst die Identifikationsrestriktion betrifft die Veränderungen des Niveaus von BNE. Vgl. Blanchard/Quah (1989), S. 657.

III. Die Methode von Blanchard und Quah r P

man seinen kumulierten Effekt betrachten:

Èkê

kã0

c11

203

gibt die Veränderung

des Wertes von yt þ r infolge eines solchen Schocks an.422 Geht die Verzögerung r gegen unendlich, so ergibt sich der langfristige Effekt eines Schocks auf das Niveau des realen BNE.423 Dieser muss Null sein: 1 X

È82ê

Èkê

c11 ã 0:

kã0

Die obige unendliche Koeffizientensumme lässt sich durch algebraische Umformungen der Standardform 69 unter Berücksichtigung von Gleichung 76 bestimmen. Diese führen zu folgendem Ergebnis (alle Summen gehen von k ã 0 bis p): (83) 

Dyt ut



2 P Èkê k  È0ê P Èkê k È0ê  P Èkê  È0ê P Èkê È0ê 3 1  a22 Lk c12 þ a12 Lk c22 1 4 1  a22 L c11 þ a12 L c21 5 ã D P aÈkê Lk cÈ0ê þ 1  P aÈkê Lk cÈ0ê P aÈkê Lk cÈ0ê þ 1  P aÈkê Lk cÈ0ê 21 11 11 21 21 12 11 22 " # AD et ;  e AS t

È84ê D ã 1 

X

Èkê

a11 Lk 

X

Èkê

a22 Lk þ

X

Èkê

a11 Lk

X

Èkê

a22 Lk 

X

Èkê

a12 Lk

X

Èkê

a21 Lk :

Bedingung 82 ist erfüllt, wenn das in der ersten Zeile und der ersten Spalte der obigen Matrix stehende Element Null ist. Die vierte Identifikationsbedingung hat somit folgende Gestalt: È85ê

1

p X kã0

! Èkê a22

È0ê

c11 þ

p X

Èkê È0ê

a12 c21 ã 0:

kã0

Die Gleichungen 79, 80, 81 und 85 zusammen mit den geschätzten WerÈkê ^ 22 , s ^12 sowie ^aÈkê ^ 21 , s a12 (k ã 0; 1; . . . ; p) erlauben es, die beiden ten s 22 und ^ AD AS Zeitreihen ^e t und ^e t aus den VAR-Residuen ^e1t und ^e2t zu berechnen. b) Modifizierte Modelle: Grundlage der empirischen Analyse Das Blanchard-Quah-Identifikationsschema lässt sich nicht nur auf das im vorangegangenen Abschnitt vorgestellte Modell und allgemein nicht nur 422 423

Es gilt: yt þ r ã yt þ Dyt þ 1 þ D yt þ 2 þ . . . þ D yt þ r . Vgl. Blanchard/Quah (1989), S. 657.

204

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

auf zweidimensionale VAR-Modelle anwenden, sondern auf jede denkbare Gruppe von Variablen, deren Entwicklung von denselben stochastischen Störungen abhängt. Bei der Modellspezifikation muss lediglich eine Beschränkung beachtet werden: Die Anzahl der mit Hilfe dieses Schemas identifizierbaren Schocks muss mit der Anzahl der Endogenen übereinstimmen. Aus diesem Grund scheidet die ursprüngliche Spezifikation des Blanchard-Quah-Modells als potenzielle Grundlage für die empirische Untersuchung in Kapitel F. aus. Das stochastische Dornbusch-Modell [vgl. Abschnitt D.II.2.a)] erklärt nämlich die Entwicklung von vier endogenen Variablen – dem Output, dem nominalen und dem realen Wechselkurs sowie dem Preisniveau – in Abhängigkeit von exogenen Variablen und stochastischen AS-, AD- sowie LM-Störungsgrößen. Ein SVAR-Modell, das diese drei Schocktypen identifizieren kann, muss also dreidimensional sein. Bei den vier Endogenen des theoretischen Modells handelt es sich lediglich um drei linear unabhängige Größen: Der reale Wechselkurs wird aus dem nominalen Wechselkurs und dem Preisniveau gebildet. Daher soll das VAR-Modell sich aus einer Outputvariablen sowie aus zwei beliebigen der drei zuletzt genannten Variablen zusammensetzen. Aus einem Grund, auf den weiter unten eingegangen werden wird, ist aus diesen drei Variablen auf jeden Fall der reale Wechselkurs zu wählen; als die dritte kann entweder der Nominalkurs oder der Preis verwendet werden. Welche der beiden Spezifikationen gewählt wird, ist aus theoretischer Sicht zweitrangig. Allerdings kann es aufschlussreich sein, die Ergebnisse der empirischen Analyse aufgrund der beiden Modelle (mit dem nominalen Kurs und dem Preis als dritter Endogenen) auszuwerten und miteinander zu vergleichen. Deshalb werden auch beide Spezifikationen verwendet. Die folgende Darstellung bezieht sich auf die Spezifikation mit dem Preisniveau; sie soll als Modell A bezeichnet werden. Auf die zweite Spezifikation, ab nun Modell B genannt, können die folgenden Ausführungen direkt übertragen werden, indem der Preis durch den nominalen Wechselkurs ersetzt wird. Es wird davon ausgegangen – in Abschnitt F.I.1.b) wird diese Annahme formal getestet werden –, dass alle vier Endogenen integriert vom Grad 1 sind, so dass sie in ersten Differenzen ins VAR-Modell eingehen. Sie dürfen auch, wie in Abschnitt E.II.2. bereits angesprochen, nicht kointegriert sein, d.h. sie müssen langfristig durch drei verschiedene stochastische Trends bestimmt sein. Wären sie kointegriert, so wäre die Spezifikation des Modells in ersten Differenzen ohne einen Fehlerkorrekturterm nicht angemessen424 und der Blanchard-Quah-Ansatz dürfte als Methode zur Schockidentifizierung nicht verwendet werden. Deshalb müssen die Zeitreihen vor der Schätzung des VAR-Modells nicht nur auf den Integrationsgrad, son424

Vgl. Enders (1995), S. 367–368.

III. Die Methode von Blanchard und Quah

205

dern auch auf Kointegration getestet werden. Die „strukturelle VMA-Darstellung“ von Modell A (das Analogon zu Gleichung 67 im vorangegangenen Abschnitt) hat dann die folgende Gestalt: 2 Èkê 3 c11 Dyt 1 6 X 4 Dqt 5 ã 6 cÈkê 4 21 kã0 Dpt Èkê c31 2 È86ê

Èkê

c12

Èkê

c22

Èkê

c32

3

2 AS 3 et 7 Èkê 7 k 6 AD 7 c23 5  L 4 e t 5; Èkê e LM t c Èkê

c13

33

wobei yt wie in Kapitel D. den Output, qt den realen Wechselkurs, pt den AD resp. e LM den Angebots-, den Nachfrage- resp. den moPreis und e AS t , et t netären Schock bezeichnet; alle endogenen Variablen sind logarithmiert. Die Schocks sind nach wie vor unkorrelierte White-Noise-Variable (vgl. Gleichung 68). Die Standardform des Modells sieht folgendermaßen aus: 2 Èkê 3 a11 D yt p X6 4 D qt 5 ã 6 aÈkê 4 21 kã1 D pt Èkê a31 2 È87ê

Èkê

a12

Èkê

a22

Èkê

a32

3

2 3 2 3 e1t D yt 7 Èkê k4 5 þ 4 e2t 5; D q  L a23 7 t 5 D pt e3t Èkê a33 Èkê

a13

wobei e1t , e2t und e3t die korrelierten Störgrößen sind. Dem modifizierten Modell liegt dieselbe Logik wie dem ursprünglichen zugrunde: Die strukturellen – ökonomisch interpretierbaren – Schocks können aus den Residuen der geschätzten Standardform ermittelt werden, indem die aus den beiden Darstellungsformen hergeleiteten Ein-Schritt-Prognosefehler gleichgesetzt werden (vgl. die ausführliche Darstellung im vorangegangenen Abschnitt): 2 È0ê 3 c11 e1t 6 4 e2t 5 ã 6 cÈ0ê 4 21 e3t È0ê c31 2 È88ê

È0ê

È0ê

c12

È0ê

c22

È0ê

c32

3 2 3 e AS t 7 6 AD 7 È0ê c23 7 5  4 e t 5: È0ê

c13

È0ê

c33

e LM t

Sechs der neun Parameter cij in der obigen Matrix können mit Hilfe der Varianz-Kovarianzmatrix der VAR-Residuen, die sechs verschiedene Elemente enthält (die Varianzen der drei Schocks sowie die drei Kovarian^13 und s ^23 ), ermittelt werden. Für die genaue Identifikation sind ^12 , s zen s noch Èn2  nê=2 ã È32  3ê=2 ã 3 Restriktionen nötig. Diese sollen der Analyse in Abschnitt D.II.2. entnommen werden: Dort wurde gezeigt, dass lediglich AS-Schocks sich in der langen Frist auf alle endogenen Variablen auswirken und dass AD- sowie LM-Schocks lediglich die beiden nominalen Variablen, den nominalen Wechselkurs und das Preisniveau, dauerhaft verändern können.

206

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

Eine direkte Übertragung dieser Restriktionen auf das VAR-Modell wäre aus zweierlei Gründen problematisch: Erstens entsprechen diese Schlussfolgerungen vier und nicht drei Restriktionen, so dass ein überidentifiziertes SVAR-Modell resultieren würde. Das Ziel ist aber das Erreichen der genauen (exakten) Identifikation. Zweitens, was noch wichtiger ist, ließen sich dann die AD- von den LM-Schocks ökonometrisch nicht unterscheiden, denn sie wären im VAR-Modell als diejenigen Schocks, die weder den Output noch den realen Wechselkurs langfristig beeinflussen, identifiziert. Aus diesen beiden ökonometrischen Gründen muss auf eine der vier Restriktionen, die die langfristige Neutralität der AD- und der LM-Schocks für das Verhalten der realen Modellvariablen beschreiben, verzichtet werden. Es liegt nahe, von diesen vier die Neutralitätsbedingung bezüglich der langfristigen Auswirkungen der AD-Schocks auf den realen Wechselkurs aufzuheben, da diese Bedingung in vielen anderen Modellen der Wechselkursentwicklung, v. a. aus dem Gebiet der New Open Economy Macroeconomics (vgl. Abschnitt D.I.1.), ohnehin nicht vorkommt. Dieser Verzicht bedeutet nicht, dass das zugrunde liegende theoretische Modell abgeändert wird, sondern lediglich, dass die daraus abgeleitete Restriktion aus „technischen“ Gründen im ökonometrischen Modell nicht berücksichtigt wird. Dadurch wird diese Neutralitätsbedingung zur einzigen empirisch testbaren: Im Rahmen der empirischen Analyse kann überprüft werden, ob ADSchocks den realen Wechselkurs dauerhaft verändern. Die übrigen Bedingungen hingegen können nicht getestet werden, da sie als Identifikationsrestriktionen verwendet werden, so dass die Ergebnisse sie zwangsläufig bestätigen müssen (vgl. Abschnitt E.III.3.). Hierbei wird auch deutlich, warum von den drei linear abhängigen Variablen unbedingt der reale Wechselkurs im Modell berücksichtigt werden muss: Würde man stattdessen die beiden nominalen Variablen verwenden, so wäre die Wahl der Restriktion, auf die verzichtet wird, problematischer. Betrachtet man die „strukturelle VMA-Darstellung“ (Gleichung 86) und bedenkt man, dass alle drei Endogenen in differenzierter Form im Modell vorkommen, so wird Folgendes deutlich: Die unendlichen Summen der PaÈkê Èkê rameter c12 resp. c13 beschreiben die kumulierte Wirkung der AD- resp. LM-Schocks auf die Wachstumsrate des Einkommens und die unendliche Èkê Summe der Parameter c23 die kumulierte Wirkung der LM-Schocks auf die Wachstumsrate des realen Wechselkurses. Die zuvor genannten Neutralitätsbedingungen bedeuten, dass diese kumulierten Wachstumsraten gleich Null sind, so dass die entsprechenden Niveaus der Variablen von den jeweiligen Schocks in der langen Frist unbeeinflusst bleiben. Die drei Restriktionen sehen dann folgendermaßen aus:

III. Die Methode von Blanchard und Quah È89ê

1 X

207

Èkê

c12 ã 0;

kã0

È90ê

1 X

Èkê

c13 ã 0;

kã0

È91ê

1 X

Èkê

c23 ã 0;

kã0

so dass die Parametermatrix in Gleichung 86 eine untere Dreiecksmatrix ist. Modell B unterscheidet sich von Modell A lediglich dadurch, dass in den Gleichungen 86 und 87 et , der nominale Wechselkurs, an Stelle von pt verwendet wird. Dies gilt selbstverständlich nur für die theoretische Darstellung; die Werte der Parameter und der Schocks können bei den beiden Modellen sehr unterschiedlich sein. Die Identifikationsbedingungen sind jedoch identisch, da nach wie vor davon ausgegangen wird, dass LM-Schocks nur die dritte – die nominale – Modellvariable langfristig beeinflussen können. In Abschnitt D.II.1., der der Schockklassifizierung gewidmet war, wurde neben LM-Schocks noch ein zweiter Typ von nominalen Störungen genannt, nämlich Finanzmarktschocks (FM-Schocks). Diese passen nicht in den Rahmen des Dornbusch-Modells, da sie nichtrationale Verhaltensmuster der Marktteilnehmer abbilden. Langfristig üben solche Störungen keinen Einfluss auf die endogenen Variablen aus. In Abschnitt D.II.1. wurde weiterhin argumentiert, dass dieser Einfluss wegen der transitorischen Natur dieser Schocks auch in der kurzen Frist – zumindest theoretisch – unbedeutend sein sollte. Trotzdem ist es interessant zu untersuchen, ob diese letzte Annahme durch empirische Daten bestätigt wird. Von besonderem Interesse ist hierbei die Frage, inwiefern die kurzfristigen Schwankungen des nominalen Wechselkurses aus Finanzmarktschocks resultieren, also welcher Anteil der Prognosevarianz bei der Prognose des nominalen Wechselkurses sich auf ebendiese Schocks zurückführen lässt (vgl. Abschnitt E.I.3.). Würde sich herausstellen, dass die Kursschwankungen in hohem Grade aus diesen von den fundamentals abgekoppelten Störungen resultieren, so würde dies ein gewichtiges Argument für die Wechselkursfixierung darstellen. Ebenso aufschlussreich sollte die Varianzzerlegung bezüglich des realen Wechselkurses sein: Wäre ein hoher Anteil seiner Bewegungen auf FMSchocks zurückzuführen, so würde dies bedeuten, dass diese Schocks in der kurzen Frist durch den flexiblen nominalen Wechselkurs auf den realen Kurs, also die reale Wirtschaft, weitergegeben werden. Daher wird in

208

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

Kapitel F. noch eine dritte Spezifikation des VAR-Modells (Modell C) geschätzt, deren „strukturelle VMA-Darstellung“ die folgende Gestalt hat: 2

2

3

Èkê

c11

D yt 6 1 6 Èkê 6 D qt 7 X 6 c21 6 7ã 6 Èkê 4 D et 5 6 k ã 0 4 c31 D ft Èkê c41

È92ê

Èkê

c13

Èkê

c23

Èkê

c33

Èkê

c43

c12 c22 c32 c42

3

2 AS 3 et 7 6 AD 7 Èkê 7 c24 7 k 6 e t 7 7 7L 6 6 e LM 7; Èkê 4 5 c34 7 t 5 FM Èkê et c

Èkê

Èkê

c14

Èkê Èkê Èkê

44

dabei steht ft für einen Finanzmarktindex und e FM für einen Finanzmarktt schock. Die Variable ft wird in differenzierter Form verwendet, denn es wird davon ausgegangen, dass sie wie die übrigen Modellvariablen integriert von der Ordnung 1 ist. Nach wie vor dürfen die vier Variablen im VAR-Modell nicht kointegriert sein. Die Standardform des Modells sieht wie folgt aus: 2 È93ê

3

2

Èkê

a11

Dyt 6 p 6 Èkê 6 Dqt 7 X 6 a21 6 7ã 6 Èkê 4 Dpt 5 6 k ã 1 4 a31 Dft Èkê a41

a12

Èkê

a13

Èkê

a14

Èkê a22

Èkê a23

Èkê a24

a32

Èkê

a33

Èkê

a43

a42

Èkê Èkê

Èkê

3

2 3 2 3 D yt e1t 7 7 6 e2t 7 D qt 7 7 k6 6 6 7 7: 7L 4 þ Èkê D pt 5 4 e3t 5 a34 7 5 Dft e4t Èkê a44

Für die Überführung der VAR-Residuen in die strukturellen Schocks sind nun Èn2  nê=2 ã È42  4ê=2 ã 6 Identifikationsrestriktionen nötig. Drei von ihnen entsprechen denen der beiden dreidimensionalen Modelle (Gleichungen 89 bis 91). Die übrigen drei ergeben sich aus der Annahme, dass Finanzmarktschocks die endogenen Variablen im Dornbusch-Modell langfristig nicht beeinflussen; sie können sich lediglich auf den Finanzmarktindex, ft , dauerhaft auswirken. Aus der Gleichsetzung der Ein-Schritt-Prognosen, die aufgrund der beiden Darstellungsformen ermittelt werden, ergeben sich analog zu den beiden Modellen A und B die folgenden Parameterrestriktionen: È94ê

1 X

Èkê

c14 ã 0;

kã0

È95ê

1 X

Èkê

c24 ã 0;

kã0

È96ê

1 X kã0

Èkê

c34 ã 0:

III. Die Methode von Blanchard und Quah

209

Die empirische Analyse im folgenden Kapitel stützt sich auf die drei oben vorgestellten SVAR-Modelle. Wie die mit ihrer Hilfe ermittelten e AD e LM und ggf. ^e FM sowie die Instrumente der Schockzeitreihen ^e AS t , ^ t , ^ t t VAR-Analyse zur Untersuchung von Asymmetrien zwischen Volkswirtschaften herangezogen werden können, wird in Abschnitt E.III.2. ausführlich diskutiert werden. Zunächst soll im folgenden Abschnitt noch auf einige wichtige Spezifikationen des Blanchard-Quah-Modells, die im Zusammenhang mit dem Problem des optimalen Wechselkursarrangements in empirischen Arbeiten verwendet wurden, eingegangen werden.

c) Weitere Spezifikationen: Ein Literaturüberblick Das ursprüngliche zweidimensionale Modell von Blanchard/Quah (1989) wurde 1992 von Tamim Bayoumi modifiziert. In seinem Aufsatz The Effect of the ERM on Participating Economies425 ersetzt Bayoumi die Arbeitslosenquote mit einer Preisvariablen, nämlich mit dem differenzierten logarithmierten BNE-Deflator, D pt . Zwei Gründe veranlassten den Autor dazu, auf die Verwendung der Arbeitslosenquote als einer der Endogenen zu verzichten. Erstens gehen Blanchard und Quah davon aus, dass diese Größe stationär ist; dies ist allerdings in vielen Industrieländern nicht (mehr) der Fall, da die NAIRU veränderlich ist. Bayoumi/Eichengreen (1999) weisen in diesem Zusammenhang darauf hin, dass AD-Schocks im ursprünglichen Blanchard-Quah-Modell die Arbeitslosenquote auch in der langen Frist beeinflussen können, obwohl diese als stationär betrachtet wird.426 Um eine komplexe Modellierung der Entwicklung der NAIRU zu vermeiden, sollte man im betrachteten SVAR-Modell – so viele Autoren427 – ut durch eine andere Variable ersetzen. Zweitens ist die Reaktion der Arbeitslosenquote auf einen Angebotsschock aus Sicht der ökonomischen Theorie umstritten: I.d.R. steigt die Arbeitslosigkeit infolge eines solchen Schocks an, aber sie kann auch sinken, je nachdem, welche konkreten Ursachen der Schock hat. Es empfiehlt sich somit, eine Variable zu verwenden, bei der die theoretisch erwartete Reaktion auf beide Schocktypen unumstritten ist. Ein Vergleich der resultierenden IRF mit den erwarteten Auswirkungen der Schocks auf die endogenen Variablen (dies ist gleichbedeutend mit der Überprüfung der sog. überidentifizierenden Restriktionen, vgl. Abschnitt E.III.3.) erlaubt es, die Plausibilität des verwendeten Identifikationsschemas besser zu beurteilen. Die eine zur exakten Identifikation benötigte Restrik425 426 427

Bayoumi (1992). Vgl. Bayoumi/Eichengreen (1999), S. 209. Vgl. z. B. Bean (1992), S. 35.

210

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

tion ist wie im ursprünglichen Modell diejenige, dass Nachfrageschocks keine dauerhafte Wirkung auf das Einkommen haben. Seit dem Zeitpunkt der Veröffentlichung von Bayoumi (1992) wurde in einer großen Anzahl von Arbeiten, die die betrachtete Methode zur Untersuchung der Schocksymmetrie mit Blick auf die Wünschbarkeit der Währungsintegration heranziehen, ein zweidimensionales Modell mit einer Preis- und einer Einkommens- bzw. Produktionsvariablen verwendet; Tabelle 1 bietet einen Überblick über einige dieser Arbeiten. Der Vorteil dieser Spezifikation ist, dass die dynamischen Zusammenhänge zwischen den stochastischen Schocks und den beiden Variablen im Rahmen des konventionellen AS-AD-Modell, wie es in den Makroökonomik-Standardlehrbüchern dargestellt wird428, analysiert werden können. Ein offensichtlicher Nachteil dieses Modells besteht darin, dass es die Entwicklung des nominalen und realen Wechselkurses außer Acht lässt, obwohl gerade der Wechselkurs bei der Frage nach der Wünschbarkeit der Währungsintegration im Mittelpunkt steht. Dem letzteren Kritikpunkt wird die von Lastrapes (1992) vorgeschlagene Spezifikation des bivariaten Blanchard-Quah-Modells gerecht, in der der nominale und der reale Wechselkurs (in ersten Differenzen) die beiden Endogenen darstellen. Die beiden primitiven Schocktypen – der nominale und der reale – werden durch die Identifikationsbedingung, dass der erstere sich nur kurzfristig auf den realen Wechselkurs auswirken kann, identifiziert. Das Ziel der Analyse von Lastrapes ist es, zu überprüfen, welcher der beiden Störungstypen zur Volatilität der Nominal- und der Realkurse von sechs großen Industrieländern am meisten beiträgt. Die Antwort auf diese empirische Frage, ermittelt mit Hilfe der Zerlegung der Prognosevarianz, lautet: Sowohl die Schwankungen des nominalen als auch die des realen Wechselkurses sind hauptsächlich auf reale Schocks zurückzuführen, was darauf hindeutet, dass die beiden Kurse auf Veränderungen von fundamentals reagieren und dass somit der nominale Kurs bei der Schockabsorption hilfreich ist (s. weiter unten). Da das SVAR-Modell von Lastrapes (1992) aus theoretischer Sicht etwas ad hoc erscheinen mag, wurde seine Dimension von Clarida/Galí (1994) auf drei erweitert, wobei ein gut fundiertes stochastisches makroökonomisches Modell der Spezifikation der identifizierenden Restriktionen zugrunde liegt. Bei dieser Spezifikation handelt es sich um das im vorangegangenen Abschnitt vorgestellte Modell A. Das theoretische Modell von Clarida/Galí (1994) unterscheidet sich von dem in dieser Arbeit verwendeten dadurch, dass AD-Schocks den realen Wechselkurs auch in der langen Frist beein428 Vgl. beispielsweise Bayoumi (1992), S. 332–333, Hall/Taylor (1993), S. 209–257, oder Gottschalk/Van Zandweghe (2001), S. 11–13.

III. Die Methode von Blanchard und Quah

211

Tabelle 1 Anwendung des Blanchard-Quah-Modells – ein Literaturüberblick Autor(en) der Studie

Untersuchte Ländera)

Zeitraum und Datenfrequenz

Ergebnisse

realer Output, Preisniveau (in ersten Differenzen) Endogene Variableb): Strukturelle Schocks: AS- und ADIdentifikationsrestriktion: keine langfristigen Auswirkungen der AD-Schocks auf den Output Bayoumi (1992)

CDN, D, F, GB, I, 1971–1979 und J, USA 1982–1990; Quartalsdaten

In den WKM-Teilnehmerländern, nicht aber in den übrigen Ländern, wurde die Schockabsorption in den 1980er Jahren langsamer als in den 1970er und die Reaktionen auf Schocks wurden ähnlicher.

Bayoumi/ Eichengreen (1992a)

(i) EG-Länder: B, D, DK, E, F, GB, GR, I, IRL, L, NL, P; EFTALänder: A, CH, FIN, IS, N, S; AUS, CDN, J, NZ, USA; (ii) 8 US-Regionen

(i) 1960–1988, (ii) 1963–1986; Jahresdaten

AS-Schocks sind in Europa größer und ihre Absorption ist langsamer als in den USA; AD-Schocks sind in den USA größer (Interpretation: mehr Integration bedeutet eine Divergenz von AD-Schocks); Fazit: Europa ist kein optimaler Währungsraum.

1973–1978 und 1979–1990; Monatsdaten

Die Schockabsorption war in den 1980er Jahren zügiger in Ländern mit flexiblen Wechselkursen als in den WKMTeilnehmerländern; die Schocks waren unter dem WKM nicht stärker korreliert; AS-Schocks spielen eine immer größere Rolle.

Bayoumi/ D, F, GB, I, J, Taylor (1995) NL, USA

Whitt Jr. (1995)

CDN, D, F, GB, I, 1960–1992; J, NL, USA Monatsdaten

Die Korrelation der ASSchocks mit denen in D ist stärker in den europäischen Ländern als in den nichteuropäischen; AD-Schocks sind in Europa schwach oder negativ korreliert.

Bergman (1996)

(i) D, GB, J, (ii) S, (iii) USA

In der mittleren Frist werden die Outputschwankungen in allen Ländern sowie die Inflationsraten in D, GB und USA v. a. durch AS-Schocks bestimmt; in J und S sind die Preisveränderungen v. a. auf AD-Schocks zurückzuführen.

(i) 1960–1990, (ii) 1970–1990, (iii) 1948–1990; Quartalsdaten

(Fortsetzung nächste Seite)

212

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

(Fortsetzung Tabelle 1) Autor(en) der Studie

Untersuchte Ländera)

Zeitraum und Datenfrequenz

Ergebnisse

Endogene Variableb): realer Output, Preisniveau (in ersten Differenzen) Strukturelle Schocks: AS- und ADIdentifikationsrestriktion: keine langfristigen Auswirkungen der AD-Schocks auf den Output Babetski (2003)

CY, CZ, D, E, EST, EU-15, H, IRL, LT, LV, M, P, PL, SK, SLO, USA

Babetski/ (i) E, IRL, P, Boone/ USA; (ii) CY, CZ, Maurel (2003) EST, H, LT, LV, M, PL, SK, SLO

1990–2002; Quartalsdaten

AD-Schocks in den neuen EULändern werden immer symmetrischer in Bezug auf D und die WWU; AS-Schocks werden immer asymmetrischer oder es lassen sich keine Regelmäßigkeiten feststellen.

(i) 1962–2002; Quartals- und Jahresdaten; (ii) 1990–2002; Quartalsdaten

Wie in Babetski (2003); in E, IRL und P ließ sich zuerst eine Konvergenz der AS-Schocks und dann deren Divergenz beobachten; Schocks in den neuen EU-Ländern sind ähnlich wie Schocks in E, IRL und P vor ihrem EU-Beitritt.

1996–2002; Süppel (2003) CZ, EST, H, LT, LV, PL, SK; SLO; Quartalsdaten EU-15, D, DK, GB, GR, P, S

H, PL und SLO sind hinsichtlich der Schocks relativ gut (ähnlich wie DK und S und besser als GR und PT) mit D und EU-15 synchronisiert, EST, LT und LV hingegen sehr schlecht (ähnlich wie GR).

Gilson (2006)

Der Grad der Schocksynchronie zwischen den neuen EULändern und der WWU ist mindestens so hoch wie im Falle von DK, GR und P (Ausnahmen: CY, M), aber geringer als der Grad der Schocksynchronie zwischen A, B, CH, D, F, GB, IRL, NL bzw. S mit (dem Rest) der WWU.

CY, CZ, H, LT, M, PL, SLO, SK; A, B, CH, D, DK, E, F, FIN, GB, GR, I, IRL, L, N, NL, P, S, WWU

1994–2005; Quartalsdaten

III. Die Methode von Blanchard und Quah Autor(en) der Studie

Untersuchte Ländera)

Zeitraum und Datenfrequenz

213

Ergebnisse

Endogene Variableb): der nominale und der reale Wechselkursc) Strukturelle Schocks: nominal und real (oder AD- und AS-) Identifikationsrestriktion: keine langfristigen Auswirkungen der nominalen Schocks auf den realen Wechselkurs Lastrapes (1992)

CDN, D, GB, I, J, USA

1973–1989; Monatsdaten

Schwankungen der nominalen und realen Wechselkurse sind in allen Ländern v. a. auf reale Schocks zurückzuführen.

Apergis/ Karfakis (1996)

GR (relativ zu D, F, I, GB, J und USA)

1975–1993; Quartalsdaten

Bewegungen der nominalen und der realen Wechselkurse resultieren fast ausschließlich aus AS-Schocks.

Chen/Wu (1997)

J, RC, ROK, RP

1981 (für J: 1974) bis 1994; Quartalsdaten

Nominale (Ausnahme: RP) und reale Kursschwankungen sind auf reale Schocks zurückzuführen.

Enders/Lee (1997)

CDN, D, J

1973–1992; Monatsdaten

Wie in Lastrapes (1992).

Erlat/Erlat (1998)

TR (relativ zu D, F, I, GB, NL, J, SA, USA)

1980–1993; Quartalsdaten

Schwankungen der nominalen Wechselkurse ergeben sich v. a. aus nominalen Schocks, und Schwankungen der realen Kurse (Ausnahme: der Kurs gegenüber I) aus realen Schocks.

Dibooglu/ Kutan (2001)d)

H, PL (relativ zur WWU)

1990–1999; Monatsdaten

Reale Wechselkursbewegungen resultieren in H hauptsächlich aus realen und in PL überwiegend aus nominalen Schocks.

RCH

1990–1999; Monatsdaten

Reale Wechselkursbewegungen sind in der längeren Frist v. a. auf reale Schocks zurückzuführen; nominale Schocks spielen in der kurzen Frist eine wichtige Rolle.

Chowdhury (2004)

CO, MAL, RCH, RDU, ROK, SGP

1980–1996; Monatsdaten

Wie in Lastrapes (1992).

Kontolemis/ Ross (2005)

CY, CZ, EST, H, LT, LV, PL, SK, SLO (relativ zur WWU)

1985 oder später bis 2003; Monatsdaten

Reale Kursbewegungen sind v. a. auf reale Schocks zurückzuführen (Ausnahme: LT) und nominale v. a. auf nominale Schocks (Ausnahmen: PL, SLO).

Soto (2003)

e)

(Fortsetzung nächste Seite)

214

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

(Fortsetzung Tabelle 1) Autor(en) der Studie

Untersuchte Ländera)

Zeitraum und Datenfrequenz

Ergebnisse

Endogene Variableb):

der reale Output, der reale Wechselkurs und das Preisniveauc) Strukturelle Schocks: AS-, AD- (oder IS-) und LMIdentifikationsrestriktionen: keine langfristigen Auswirkungen der AD-Schocks auf den Output, der LM-Schocks auf den realen Wechselkurs und der LM-Schocks auf den Output Clarida/Galí (1994)

CDN, D, GB, J

1973–1992; Quartalsdaten

Die wichtigste Quelle der realen Wechselkursbewegungen sind LM-Schocks (D, J) oder AD-Schocks (CDN, GB); ASSchocks spielen keine signifikante Rolle.

Chadha/ J Prasad (1997)

1975–1996; Quartalsdaten

Reale Wechselkursschwankungen ergeben sich überwiegend aus LM-Schocks; AS-Schocks sind signifikant.

Astley/ GB (relativ zu D, Garratt (2000) F, J und USA)

1973–1994; Quartalsdaten

Die wichtigste Quelle der realen Kursschwankungen stellen IS-Schocks dar; LM-Schocks spielen keine Rolle.

Funke (2000)

GB (relativ zur WWU)

1980–1997; Quartalsdaten

Die Volatilität des realen Wechselkurses ist v. a. auf ADSchocks zurückzuführen.

Borghijs/ Kuijs (2004)f)

CZ, H, PL, SK, SLO (relativ zur WWU)

1993 oder später bis 2003; Monatsdaten

Reale Wechselkursveränderungen ergeben sich in erster Linie aus LM-Schocks.

Wang (2004)

CN

1980–2002; Jahresdaten

Reale Wechselkursbewegungen sind hauptsächlich auf ADund AS-Schocks zurückzuführen.

Kontolemis/ Ross (2005)f)

CY, CZ, EST, H, LT, LV, PL, SK, SLO (relativ zur WWU)

1985 oder später bis 2003; Monatsdaten

Die wichtigste Quelle der realen Kursschwankungen stellen IS-Schocks dar (Ausnahme: EST, wo die LM-Schocks dominieren).

Rodríguez López/Torres Chacón (2006)

CZ, H, PL (relativ zur WWU)

1995 oder 1996 bis 2005; Monatsdaten

Reale Wechselkursschwankungen resultieren hauptsächlich aus realen (AS- in PL, AD- in CZ und H) Schocks. Fazit: Der nominale Wechselkurs spielt eine wichtige Rolle bei der Abfederung asymmetrischer Schocks.

III. Die Methode von Blanchard und Quah

215

(Legende zu Tabelle 1) a)

b)

c)

d) e)

f)

Länderabkürzungen: A = Österreich, AUS = Australien, B = Belgien, CDN = Kanada, CH = Schweiz, CN = China, CO = Kolumbien, CY = Zypern, CZ = Tschechische Republik, D = Deutschland, DK = Dänemark, E = Spanien, EST = Estland, EU-15 = 15 alte EU-Länder (aggregierte Daten), F = Frankreich, FIN = Finnland, GB = Vereinigtes Königreich, GR = Griechenland, H = Ungarn, I = Italien, IRL = Irland, IS = Island, J = Japan, L = Luxemburg, LT = Litauen, LV = Lettland, M = Malta, MAL = Malaysia, N = Norwegen, NL = Niederlande, NZ = Neuseeland, P = Portugal, PL = Polen, RC = Taiwan, RCH = Chile, RDU = Uruguay, ROK = Republik Korea (Süd), RP = Philippinen, S = Schweden, SA = Saudi-Arabien, SGP = Singapur, SK = Slowakische Republik, SLO = Slowenien, TR = Türkei, WWU = WWU-Gebiet (aggregierte Daten). Alle endogenen Variablen (mit Ausnahme des Zinsdifferentials im Falle von Soto [2003]) kommen in den Modellen in ersten Differenzen vor. Wenn nicht anders angedeutet (z. B. „relativ zur WWU“), handelt es sich um die Wechselkurse gegenüber dem US-Dollar. An Stelle des nominalen Wechselkurses wird als endogene Variable das Preisniveau verwendet. An Stelle des nominalen Wechselkurses wird als endogene Variable das Zinsdifferential gegenüber dem Ausland (gemessen durch den LIBOR) verwendet. An Stelle des Preisniveaus wird als endogene Variable der nominale Wechselkurs verwendet.

flussen können; folglich lassen sich alle drei Identifikationsrestriktionen direkt aus den theoretischen Annahmen ableiten, was hier nicht der Fall ist. Allerdings kann am Modell von Clarida und Galí bemängelt werden, dass die strukturellen Schocktypen dort als Unit-Root-Prozesse modelliert werden429; bei der VAR-Modellierung im Allgemeinen und in dieser Arbeit insbesondere wird aber angenommen, dass die strukturellen Schocks WhiteNoise-Variable sind (vgl. Gleichung 41 in Abschnitt E.I.2.). Die beiden Modelle von Lastrapes (1992) und von Clarida/Galí (1994) wurden in zahlreichen empirischen Arbeiten verwendet; einige wichtige von ihnen sind in Tabelle 1 aufgeführt. Bei den meisten geht es um die Frage, welche Schocks die wichtigste Quelle der Wechselkursschwankungen in den jeweils interessierenden Ländern darstellen und somit, ob diese Länder mit einem festen oder einem flexiblen Wechselkurs besser gestellt wären. Lassen sich die realen Kursbewegungen in erster Linie auf nominale (oder LM-) Schocks zurückführen, so würde ein fester nominaler Wechselkurs die reale Wirtschaft am besten vor diesen Schocks schützen. Dominieren hingegen reale (AD- und AS-) Störungen, so lässt dies darauf schließen, dass ein flexibler Wechselkurs bei der Schockabsorption hilfreich ist (oder wäre).430 Die Blanchard-Quah-Identifikationsmethode wurde auch auf vier- oder fünfdimensionale Modelle angewendet. In einer der frühesten Arbeiten, in denen größere Modelle verwendet wurden, schätzen Hutchison/Walsh (1992) VAR-Modelle für Japan mit dem heimischen und dem US-ame429

Vgl. Clarida/Galí (1994), S. 25. Der restliche Teil dieses Abschnitts sowie Tabelle 1 stützen sich auf Sta˛z˙ka (2006), S. 6–10. 430

216

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

rikanischen BNE, dem US-amerikanischen Geldmengenaggregat M1 und dem Ölpreis und identifizieren mit Hilfe des betrachteten Ansatzes drei ausländische (einen realen, einen monetären und einen Ölpreis-) sowie einen heimischen Schock. Zur exakten Identifikation des Modells werden È42  4ê=2 ã 6 Bedingungen benötigt; es werden aber sieben verwendet, so dass das System überidentifiziert ist. Drei Restriktionen ergeben sich aus der Annahme, dass der Ölpreis in der langen Frist nur von den Ölpreisschocks bestimmt wird, nicht aber von den übrigen Variablen. Zwei weitere sind langfristige Neutralitätsbedingungen bezüglich der Auswirkungen der monetären Schocks auf die beiden Outputvariablen, und zwei resultieren aus der Annahme, dass US-amerikanische Variable vom Output in Japan in der langen Frist nicht beeinflusst werden. In einer neueren Studie verwenden Kontolemis/Ross (2005) vier Variable: den realen Output, den realen und den nominalen Wechselkurs sowie – in zwei verschiedenen Spezifikationen – alternativ den Zinssatz oder Kredite an den Privatsektor (alle Endogenen mit Ausnahme des Zinses kommen in den ersten Differenzen vor); die Entwicklung der Variablen wird durch AS-, AD- (IS-), LM- sowie (je nach Spezifikation) Zinssatz- oder Kreditschocks bestimmt. Von den nötigen sechs Identifikationsrestriktionen sind drei identisch mit denen von Modell B im vorangegangenen Abschnitt. In der Spezifikation mit dem Zinssatz als endogener Variabler sind die übrigen drei Bedingungen Neutralitätsrestriktionen bezüglich der langfristigen Auswirkung des Zinssatzes auf den realen Output und den realen Wechselkurs sowie des Nominalwechselkurses auf das Zinsniveau (im Falle derjenigen Volkswirtschaften, die einen flexiblen Wechselkurs haben) oder des Zinssatzes auf den nominalen Wechselkurs (im Falle derjenigen Länder, die einen fixen Wechselkurs haben).431 In der Spezifikation mit Krediten an den Privatsektor als endogener Variabler handelt es sich um die langfristigen Restriktionen, dass der Kreditumfang sich weder auf den realen Output noch auf den realen Wechselkurs auswirkt und dass der nominale Wechselkurs die Kredite nicht beeinflusst. Das SVAR-Modell von Weber (1997) setzt sich aus den fünf Variablen Arbeitsinput, realer Output, realer Wechselkurs, reale Geldmenge und Preisniveau zusammen (alle kommen in ersten Differenzen vor). Die fünf strukturellen Störungstypen – Arbeitsangebots-, Produktivitäts-, aggregierte Nachfrage-, Geldnachfrage- und Geldangebotsschocks – lassen sich mit 431 Die Tatsache, dass bei der Formulierung der Identifikationsbedingungen zwischen Ländern mit flexiblen und solchen mit fixen Kursen unterschieden wird, beruht darauf, dass Zinssatzschocks den nominalen Wechselkurs nur dann beeinflussen können, wenn er flexibel ist. Ist der Kurs hingegen fixiert, so ist die Kausalitätsbeziehung umgekehrt, d.h. Wechselkursschocks schlagen sich im Zinsniveau nieder. Vgl. Kontolemis/Ross (2005), S. 30.

III. Die Methode von Blanchard und Quah

217

Hilfe von È52  5ê=2 ã 10 langfristigen Neutralitätsrestriktionen identifizieren, wobei die Parametermatrix, die diese Restriktionen darstellt, eine untere Dreiecksmatrix ist [analog zu Gleichung 86 in Abschnitt E.III.1.b)]. Ebenfalls fünfdimensional ist das Modell von Rogers (1999), dessen Analyse der realen Staatsausgaben, des realen Outputs, des realen Wechselkurses, des Geldschöpfungsmultiplikators und der realen Geldbasis (alle Variablen werden auch hier in ersten Differenzen verwendet) fünf primitive Schocktypen identifiziert: fiskalische, Angebots-, Nachfrage- (Präferenzen-), Geldschöpfungsmultiplikators- sowie Geldbasisschocks. Der Autor verwendet auch einige alternative Spezifikationen und zeigt, dass die Ergebnisse seiner Analyse relativ stark von der verwendeten Spezifikation abhängig sind. Diese Schlussfolgerung, die auch aufgrund der letzten Spalte von Tabelle 1 formuliert werden kann, stellt ein generelles Problem bei der SVAR-Modellierung dar. Auf dieses Problem wird noch in Abschnitt E.III.3. eingegangen werden. 2. Anwendung der Methode zur Analyse asymmetrischer Schocks Der in Abschnitt E.III.1. dargestellte Ansatz wurde ursprünglich als eine Methode der Zerlegung des realen Einkommens in seine transitorische und permanente Komponente konzipiert. Im Aufsatz von Blanchard/Quah (1989) ist hauptsächlich die Outputvariable von Interesse; die Aufnahme einer zweiten Endogenen ins Modell dient lediglich dem Zweck, eine eindeutige Zerlegung des Outputs in zwei Komponenten zu ermöglichen. Das Modell kann allerdings zur Untersuchung der (a)symmetrischen Entwicklung von Volkswirtschaften herangezogen werden. Dieses Anwendungsgebiet wurde im Zusammenhang mit der OCA-Theorie von Bayoumi und Eichengreen „entdeckt“: In ihrer Arbeit mit dem einprägsamen Titel Shocking Aspects of European Monetary Unification432 untersuchten sie die Asymmetrien zwischen acht Regionen der Vereinigten Staaten – einer funktionierenden Währungsunion – und den damals elf EG-Ländern, die in den darauf folgenden Jahren eine Währungsunion bilden sollten. Dabei verwendeten sie das von Bayoumi (1992) modifizierte bivariate Blanchard-QuahModell [vgl. Abschnitt E.III.1.c)] mit der Wachstumsrate des realen BIP und dem BIP-Deflator für die europäischen Länder bzw. der Wachstumsrate des realen Bruttostaatsproduktes (gross state product) und dem entsprechenden Preisdeflator für die USA. Diese Fragestellung, die Modellvariablen und sogar die Formulierung des Titels setzten einen Maßstab für spätere empirische Arbeiten, die sich mit dem Thema asymmetrischer Schocks auseinander setzten. Im Folgenden wird die von Bayoumi und 432

Bayoumi/Eichengreen (1992a).

218

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

Eichengreen vorgeschlagene Vorgehensweise zur Untersuchung der (A-)Symmetrie von Schocks zwischen der betrachteten Volkswirtschaft (Polen) und der bestehenden Währungsunion (WWU) oder einem anderen Bezugsgebiet dargestellt. Für jedes Land oder Gebiet wird ein einzelnes VAR-Modell spezifiziert und geschätzt. Dann wird das Blanchard-Quah-Identifikationsschema zur Bestimmung der Schätzwerte für vergangene AS-, AD-, LM- und ggf. FMSchocks herangezogen. Hierbei sind einerseits die absolute Größe der Schocks und ihre Korrelation mit denen der anderen Länder, andererseits die IRF sowie die FEVD von Interesse. Die Schockzeitreihen selbst werden nicht betrachtet, da es i. d. R. sehr schwierig ist, einzelne Werte der mit Hilfe von (S)VAR-Modellen identifizierten Schocks zu interpretieren.433 Die (A-)Symmetrie der einzelnen Schocktypen zwischen dem interessierenden Land und der Währungsunion lässt sich aufgrund des einfachen linearen Korrelationskoeffizienten beurteilen: Eine hohe Korrelation lässt auf eine hohe Schocksymmetrie schließen.434 Hierbei stellt sich die Frage, bei welchem Wert des Koeffizienten die Korrelation der relevanten Schocks als hoch genug anzusehen ist. Auf diese Frage kann keine allgemein gültige Antwort gegeben werden; für die Zwecke dieser Arbeit wird angenommen, dass bei einem Wert des Korrelationskoeffizienten von mindestens 0,5 die Korrelation als „hoch genug“ und bei einem Wert von mindestens 0,8 als sehr hoch einzuschätzen ist. Alternativ könnte die Korrelation der Schocks zwischen Polen und der WWU mit derjenigen zwischen einem WWU-Land und z. B. Deutschland, dem größten WWU-Mitglied, verglichen werden. Hierbei ist davon auszugehen, dass diese letztere Korrelation „hoch genug“ ist, da das betrachtete Land an der Währungsunion bereits teilnimmt. Aus der theoretischen Analyse in Kapitel D. geht hervor, dass die Symmetrie 433

Vgl. Frenkel/Nickel (2002), S. 12. Viele Autoren führen diese Analyse für mehrere Länder durch; die resultierenden Korrelationsmatrizen (jeweils eine für jeden Schocktyp) sind meist wenig übersichtlich. Beim Modell von Bayoumi (1992) wird daher oft ein Diagramm erstellt, bei dem auf der Abszisse der Wert des Korrelationskoeffizienten für Angebotsschocks und auf der Ordinate dessen Wert für Nachfrageschocks (oder umgekehrt) abgetragen werden. Die einzelnen Länder oder Regionen werden durch Punkte abgebildet; je weiter rechts oben ein bestimmtes Land liegt, desto besser ist dieses Land hinsichtlich der Schocks mit dem Bezugsgebiet synchronisiert. Diese Abbildung ist in einer Vielzahl der empirischen Arbeiten aus den 1990er Jahren, die sich mit der Frage der Wünschbarkeit einer Währungsunion in Europa beschäftigten, zu finden. Eine solche Graphik kann selbstverständlich nur bei zweidimensionalen Modellen eingesetzt werden und nur jeweils eine Spalte (oder Zeile) der jeweiligen Korrelationsmatrix abbilden, z. B. die Korrelation der Schocks zwischen einzelnen Ländern und einem großen „Kernland“ oder mit dem gesamten Gebiet der (potenziellen) Währungsunion. 434

III. Die Methode von Blanchard und Quah

219

der transitorischen Nachfrageschocks von besonderem Interesse ist, da diese Schocks als einzige vom flexiblen nominalen Wechselkurs absorbiert werden können. Es erscheint auf den ersten Blick problematisch, dass die hier diskutierte empirische Methodologie zwischen vorübergehenden und dauerhaften Störungen nicht direkt unterscheiden kann: Alle einzelnen mit Hilfe eines SVAR-Modells identifizierten Realisierungen struktureller Schocks sind permanent. Es besteht allerdings eine Möglichkeit zu überprüfen, inwiefern die Schocks, die sich in der Vergangenheit ereigneten, transitorisch waren: Sie sind als transitorisch zu bezeichnen, wenn sie innerhalb kurzer Zeit umgekehrt wurden. Neben der Korrelation von Schocks ist auch die Schockgröße von Interesse, denn bei starken (asymmetrischen) Schocks entwickeln sich die relevanten makroökonomischen Aggregate der interessierenden Länder stark idiosynkratisch in Bezug auf die Währungsunion. Unter solchen Umständen wäre die betrachtete kleine Volkswirtschaft mit einer eigenständigen Geldpolitik und einem floatenden Wechselkurs besser gestellt als in der Währungsunion. Dies gilt insbesondere für AD-Schocks, deren Absorption in der Währungsunion schwieriger ist als unter Floating: Sind diese groß, so ist davon auszugehen, dass die Wechselkursflexibilität vorteilhaft wäre. Aber auch starke AS-Schocks, deren Absorption ein flexibler Wechselkurs weder erschwert noch erleichtert [vgl. Abschnitt D.II.2.d)], sind als ein Argument gegen den Beitritt zur Währungsunion anzusehen, da sie auf große strukturelle Unterschiede zwischen den beiden Gebieten schließen lassen, und unterschiedliche Volkswirtschaften benötigen jeweils eine eigenständige Geldpolitik.435 Sehr starke asymmetrische nominale Störungen, d.h. monetäre und Finanzmarktschocks, sind hingegen ein Argument für die unwiderrufliche Wechselkursfixierung im Rahmen der Union, da sie dadurch an Stärke verlieren. Als durchschnittliche Schockgröße ist dabei nicht deren arithmetisches Mittel zu betrachten (es ist per definitionem gleich Null, vgl. Gleichung 68), sondern deren Standardabweichung – vorausgesetzt, die Varianzen der beiden strukturellen Schocks sind nicht auf 1 normalisiert.436 Die Schockgröße sollte zusammen mit der Schockkorrelation gegenüber dem einheitlichen Währungsgebiet analysiert werden. Starke Schocks sind nur dann als ein Argument gegen den Beitritt anzusehen, wenn sie mit den entsprechenden Schocks in der Währungsunion negativ oder sehr schwach korreliert sind. Andererseits muss eine geringe Synchronie der AD-Schocks nicht zwingend mit hohen Stabilisierungskosten nach der unwiderruflichen Fixierung des Wechselkurses einhergehen, wenn die Störungen durchschnittlich sehr klein sind. 435 436

In diesem Sinne auch z. B. Bayoumi/Eichengreen (1992a), S. 29. Vgl. Fußnote 413.

220

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

In Abschnitt D.II.1. wurde zwischen zwei Typen von asymmetrischen Schocks unterschieden: einer „von Natur aus“ idiosynkratischen Störung und einem im Grunde symmetrischen Schock, der sich asymmetrisch auf die beiden interessierenden Gebiete auswirkt. Dort wurde auch hervorgehoben, dass diese Unterscheidung empirisch nicht möglich ist, da Schocks eine unbeobachtbare Größe darstellen und lediglich aufgrund ihrer Spuren identifiziert werden können. Dies gilt auch für die mittels der SVAR-Analyse identifizierbaren asymmetrischen Schocks. Im Rahmen eines SVARModells ist es aber auch möglich, Aussagen darüber zu treffen, inwiefern sich makroökonomische Größen in den beiden Volkswirtschaften infolge eines symmetrischen Schocks auch symmetrisch entwickeln, und zwar durch einen Vergleich der Impuls-Antwort-Funktionen. Neben einer rein optischen Betrachtung dieser Funktionen für die beiden Volkswirtschaften kann ihre Ähnlichkeit mit Hilfe der Korrelationsanalyse beurteilt werden.437 Sind die IRF sehr unterschiedlich, so deutet dies darauf hin, dass die betrachtete kleine Volkswirtschaft sich strukturell stark von der Währungsunion unterscheidet; in diesem Fall wäre sie mit einer unabhängigen Geldpolitik möglicherweise besser gestellt. Weiterhin kann aufgrund der Gestalt der IRF die Zügigkeit der Anpassung der endogenen Variablen an Schocks beurteilt werden. So kann überprüft werden, nach wie vielen Perioden die gegebene Endogene ihr neues Gleichgewichtsniveau erreicht bzw. zu ihrem Ausgangsniveau zurückkehrt. Erfolgt die Anpassung innerhalb kurzer Zeit, so ist davon auszugehen, dass die Schockabsorption keine allzu großen Schwierigkeiten bereitet; somit kann die betrachtete Volkswirtschaft die Schwankungen der makroökonomischen Aggregate besser bewältigen als eine solche, in der die Anpassungsgeschwindigkeit geringer ist. Je höher die Absorptionsgeschwindigkeit ist, desto weniger relevant wird die Frage der Schocksymmetrie und -größe. Die Zügigkeit der Schockabsorption kann alternativ mit Hilfe des sog. Dehnungsquotienten (elongation ratio) untersucht werden. Dieser ist definiert als der Wert der IRF nach einer bestimmten Anzahl Perioden (z. B. vier) nach Auftreten eines Schocks, dividiert durch den Wert, den die IRF in der langen Frist erreicht. Bei Schocks mit langfristiger Wirkung auf die betrachtete Endogene gibt der Dehnungsquotient Auskunft darüber, welcher Anteil der notwendigen Anpassung sich innerhalb der ersten z. B. vier Perioden nach Eintreten der Störung vollzieht; ein hoher Wert dieses Quotienten deutet auf eine rasche Absorption hin. Bei Schocks mit nur vorübergehender Wirkung auf die gegebene Variable ist die Interpretation des Dehnungs437

Vgl. Korhonen (2001), S. 10–12, oder Frenkel/Nickel (2002), S. 17.

III. Die Methode von Blanchard und Quah

221

quotienten anders: Hier ist ein geringer Quotientenwert ein Indiz für eine hohe Anpassungsgeschwindigkeit, denn die betrachtete Variable muss nach einem solchen Schock zu seinem Ausgangsniveau zurückkehren.438 An dieser Stelle soll noch einmal betont werden, dass die in diesem Abschnitt diskutierten Kriterien, die auf eine hohe „Währungsunionstauglichkeit“ einer Volkswirtschaft schließen lassen, sich gegenseitig ergänzen. Im Idealfall sollten zufällige Störungen in einem Land, das den Beitritt zu einer Währungsunion erwägt, eine kleine Schwankung aufweisen und eng mit denen in der Währungsunion korreliert sein; darüber hinaus sollte diese Volkswirtschaft auf identische Schocks ähnlich wie der einheitliche Währungsraum reagieren und nach einem Schock möglichst rasch das neue Gleichgewicht erreichen. Je weiter die Resultate der empirischen Analyse von diesem Idealfall entfernt sind, desto höher sind die potenziellen Kosten der unwiderruflichen Wechselkursfixierung einzuschätzen. Schließlich lässt sich im Rahmen des Modells auch die Frage beantworten, ob die Synchronisierung der Schocks über die Zeit hinweg gestiegen ist. Dazu kann man das gesamte Modell für einen früheren und einen späteren Zeitraum spezifizieren und schätzen439, beide Modelle auf die oben beschriebene Weise analysieren und die Ergebnisse miteinander vergleichen. Ist die Korrelation der Schocks in der späteren Stichprobe höher als in der früheren, werden die identifizierten Störungen mit der Zeit im Mittel geringer oder die IRF für die einzelnen Länder ähnlicher bzw. der Dehnungsquotient günstiger, so deutet dies auf eine Konvergenz der betrachteten Volkswirtschaften hin. Lässt sich keiner der genannten Effekte feststellen oder sind die Ergebnisse nicht eindeutig, so muss man davon ausgehen, dass die Schockentwicklung dieser Länder mit der Zeit nicht symmetrischer wird. Eine zweite Möglichkeit, den Grad der Schocksymmetrie zwischen dem interessierenden Land und der Währungsunion zu beurteilen, besteht in der Spezifikation der Modellvariablen als relative Größen in Bezug auf die Währungsunion; eine solche Spezifikation geht auf Clarida/Galí (1994) zurück. Im Falle von Modell A aus Abschnitt E.III.1.b) und der Analyse von Polen in Bezug auf die WWU würde dies bedeuten, dass der Vektor der Endogenen folgendermaßen definiert ist: 438

Vgl. Bayoumi/Eichengreen (1992a), S. 29. Wenn der Beobachtungszeitraum sehr lang ist, kann man ihn einfach in zwei Hälften aufteilen und für jeden Halbzeitraum jeweils ein Modell aufstellen. Sind die Zeitreihen nicht lang genug, so kann ein Modell für den gesamten Zeitraum und das andere nur für die ersten oder letzten (beispielsweise) 90% der Beobachtungen geschätzt werden. 439

222

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung  3 2  WWU 3 D yPL t  yt D yt 6  7 4 D qt 5  6 D qPL  qWWU 7: t t 4 5   D pt WWU D pPL  p t t 2

È97ê

In der obigen Gleichung stehen die Variablen mit dem Superskript PL resp. WWU für die entsprechenden Aggregate in Polen resp. im gesamten WWU-Gebiet; dabei muss es sich um Indizes handeln, damit die Größe der beiden Volkswirtschaften keinen Einfluss auf die Ergebnisse nimmt. Bei dieser Spezifikation werden, anders als bei den oben diskutierten, nicht alle vergangenen stochastischen Störungen identifiziert, sondern ausschließlich asymmetrische Schocks. Je größer die identifizierten Störungen sind, desto geringer ist somit der Grad der Schocksynchronie. Problematisch an diesem Ansatz ist, dass hierbei implizit vollkommene Symmetrie der Schockabsorptionsprozesse angenommen wird440, denn die resultierenden IRF stellen lineare Kombinationen der Impuls-Antwort-Folgen für die betrachtete Volkswirtschaft und das Bezugsgebiet dar. Im Falle Polens und der WWU ist diese Annahme nur schwer vertretbar. Dies gilt allerdings nur für die Interpretierbarkeit der IRF; die Schockzeitreihen selbst und die FEVD sind durchaus interpretierbar. Aus diesem Grund werden in Kapitel F. die Modelle A, B und C jeweils auch in der hier betrachteten „relativen“ Version geschätzt; auf diese Weise können die Ergebnisse der jeweiligen Grundversion ergänzt werden. Die Frage, inwiefern der nominale Wechselkurs im Untersuchungszeitraum als ein Schockabsorptionsinstrument wirkte, kann mit Hilfe der FEVD analysiert werden. Konkret wird überprüft, welcher Prozentsatz der Prognosevarianz beim nominalen Wechselkurs auf Nachfrage- und welcher auf nominale Schocks zurückzuführen ist. Dominieren AD-Schocks bei der Prognosevarianz des nominalen Wechselkurses, d.h. werden die unerwarteten Kursbewegungen hauptsächlich durch diese Störungen „verursacht“, so wird davon ausgegangen, dass die Kursflexibilität im Untersuchungszeitraum bei der Schockabsorption hilfreich war. Überwiegen hingegen nominale Schocks, so muss geschlussfolgert werden, dass der flexible Wechselkurs nicht als Absorptionsinstrument fungiert, sondern vielmehr, dass er nominale Schocks auf die reale Wirtschaft weiterleitet und sich somit destabilisierend auf den Output auswirkt. Falls es Angebotsstörungen sind, die am meisten zur FEVD des nominalen Wechselkurses beitragen, ist die Kursflexibilität weder als vorteilhaft noch als nachteilig im Hinblick auf die Anpassung an asymmetrische Schocks zu beurteilen. Eine weitere Interpretationsmöglichkeit kann Canzoneri/Vallés/Viñals (1996) entnommen wer440

Vgl. Artis/Ehrmann (2000), S. 5.

III. Die Methode von Blanchard und Quah

223

den: Der nominale Wechselkurs ist als ein Schockabsorptionsinstrument zu betrachten, wenn er auf die gleichen Schocks reagiert wie der reale Output, wenn also bei der FEVD des Outputs und des nominalen Wechselkurses die gleichen Schocktypen dominieren. Die oben diskutierten Interpretationen beziehen sich auf die mit Hilfe des Blanchard-Quah-Ansatzes identifizierten primitiven Schocks. Inwiefern man sich auf die Ergebnisse der Untersuchung verlassen kann, hängt entscheidend davon ab, ob diese strukturellen Schocks tatsächlich als makroökonomische Schocks (AS-, AD- sowie LM-Störungen) sowie ggf. Finanzmarktschocks interpretiert werden können. Dies hängt wiederum damit zusammen, inwiefern das verwendete Identifikationsschema korrekt ist. Diesen Fragen geht Abschnitt E.III.3. nach. 3. Interpretation der strukturellen Schocks Eine kritische Betrachtung der SVAR-Modellierung im Allgemeinen würde den Rahmen dieser Arbeit sprengen.441 Deshalb beschränkt sich dieser Abschnitt darauf, den Ansatz von Blanchard/Quah (1989) als Methode zur Identifizierung asymmetrischer Schocks kritisch zu betrachten. Hierbei bleiben diejenigen Kritikpunkte, die rein ökonometrischer Natur sind, weitgehend unberücksichtigt; im Folgenden sollen lediglich die zwei wichtigsten kurz geschildert werden. Im Mittelpunkt steht hier die Interpretierbarkeit der mit Hilfe der genannten Methode ermittelten Schockzeitreihen, die eines der wichtigsten Probleme bei SVAR-Modellen im Allgemeinen und beim Blanchard-Quah-Ansatz im Besonderen darstellt. Die zwei wichtigsten ökonometrischen Einwände gegen den BlanchardQuah-Ansatz lassen sich wie folgt zusammenfassen: Erstens argumentieren Lippi/Reichlin (1993), dass diese Methode von fundamentalen Störtermen ausgeht und dass nichtfundamentale Repräsentationen zu völlig anderen Ergebnissen führen. Dies stellt aber ein generelles Problem bei der dynamischen ökonometrischen Modellierung dar442; Blanchard/Quah (1993) setzen sich mit diesem Einwand ausführlich auseinander. Ein zweiter gewichtiger Kritikpunkt wurde von Faust/Leeper (1997) formuliert und betrifft die Verwendung von Identifikationsrestriktionen, die sich auf eine sehr lange Frist beziehen (konkret: auf einen unendlichen Zeithorizont; vgl. die unendlichen Summen in Gleichungen 82, 89 bis 91 sowie 94 bis 96), in endlichen Stichproben. Die beiden Autoren zeigen, dass unter solchen Umständen die Identifikation der „wahren“, ökonomisch interpretierbaren Störungen (z. B. 441 Für eine solche Betrachtung s. beispielsweise Rudebusch (1998a, b), Sims (1998), Gottschalk (2001) oder Christiano/Eichenbaum/Vigfusson (2006). 442 Vgl. Bayoumi/Eichengreen (1999), S. 190.

224

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

Nachfrage- und Angebotsschocks) nur unter sehr restriktiven Bedingungen korrekt ist. In dieser Arbeit wird von dieser rein theoretisch-ökonometrischen Kritik abstrahiert. Die wichtigste Aufgabe eines SVAR-Modells besteht darin, die dynamische Struktur eines Systems interessierender Variabler zu untersuchen. Die Impuls-Antwort-Folgen geben Auskunft darüber, wie die Systemvariablen auf stochastische Schocks reagieren, wobei unterstellt wird, dass die Entwicklung der Endogenen ihre Quelle in diesen unerwarteten Störungen hat. Einen großen Nachteil dieses Ansatzes stellt die Tatsache dar, dass lediglich Auswirkungen von unerwarteten Schocks über die Zeit hinweg beobachtet werden können. Bei der Untersuchung der (a-)symmetrischen Entwicklung von Volkswirtschaften spielen deterministische Veränderungen der exogenen Variablen (z. B. die kurzfristige Reaktion des realen Outputs auf eine Erhöhung des Leitzinses durch die nationale Zentralbank) ebenfalls eine wichtige Rolle. Zur Analyse solcher nichtstochastischer Störungen sind SVAR-Modelle nicht geeignet; eine Simulation der Auswirkungen wirtschaftspolitischer Maßnahmen kann dagegen mit Hilfe struktureller Mehrgleichungsmodelle durchgeführt werden.443 Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Blanchard-Quah-Methode höchstens die Identifizierung zufälliger und somit unerwarteter Schocks, die sich in der Vergangenheit abspielten, erlaubt. Dabei stellt sich die Frage, inwiefern unerwartete Störungen – v. a. die im Rahmen der SVAR-Analyse identifizierten Schocks – überhaupt von Interesse sind. Diese Frage ist jedoch hauptsächlich dann relevant, wenn SVAR-Modelle als ein Instrument zur Untersuchung monetärer Transmissionsprozesse verwendet werden. In dieser Arbeit liegt das Hauptaugenmerk aber auf den vergangenen zufälligen Schocks. Auch wenn unerwartete Schocks von großem Interesse sind, ist es durchaus möglich, dass die „tatsächlichen“ Schocks mit Hilfe der BlanchardQuah-Methode nicht richtig identifiziert werden; somit ist es wichtig, den zu diesen Schocks führenden Lösungsweg näher zu betrachten. Während unplausible Exogenitätsannahmen nach Sims (1980) die größte Schwäche struktureller Mehrgleichungsmodelle darstellen, sind die bei der SVARAnalyse verwendeten Identifikationsrestriktionen auch nicht unproblematisch und können ebenfalls als „unglaubhafte Restriktionen“ kritisiert werden. Die folgenden Ausführungen beziehen sich der Übersichtlichkeit halber hauptsächlich auf die beiden dreidimensionalen Modelle A und B; selbstverständlich gelten sie aber auch für Modell C und alle anderen Spezifikationen. Es sei noch einmal hervorgehoben, dass die Realisierungen der strukturellen Schocks nicht beobachtbar sind. Daher bedeutet die Ermittlung der 443

Vgl. Gottschalk (2001), S. 26.

III. Die Methode von Blanchard und Quah

225

Werte von ^e AS e AD und ^e LM aufgrund der VAR-Residuen ^e1t , ^e2t und ^e3t t , ^ t t AD noch längst nicht die Bestimmung der „wahren“ Werte von e AS und t , et LM e t . Es besteht auch keine Möglichkeit zu überprüfen, ob die herangezogenen Restriktionen zu den „wahren“ Werten führen. Zugespitzt formuliert bedeutet dies, dass man mit Hilfe der Blanchard-Quah-Methode drei orthogonale Schocktypen identifiziert, von denen einer alle drei Endogenen, einer den realen Wechselkurs und die nominalen Variablen und einer nur die nominalen Variablen langfristig beeinflussen kann. Jedoch lässt sich nicht herausfinden, ob es tatsächlich jeweils Angebots-, Nachfrage- und monetäre Schocks sind, oder ob es sich um andere Störungstypen handelt. Dies ist das hauptsächliche Problem der SVAR-Analyse im Allgemeinen und der wichtigste Kritikpunkt an der Blanchard-Quah-Methode im Besonderen. Gegen diesen gewichtigen Einwand können zwei Argumente angeführt werden. Erstens stellt die Identifikation von unbeobachtbaren Größen wie Schocks nicht nur bei (S)VAR-Modellen, sondern bei der empirischen Wirtschaftsforschung generell ein schwer zu lösendes Problem dar. Zweitens: Da strukturelle Schocks nicht objektiv feststellbar, sondern vielmehr erst durch ihre Definition identifizierbar sind, soll der definitorischen Abgrenzung der relevanten Störungen viel Aufmerksamkeit geschenkt werden (s. weiter unten). So kann die genannte Schwäche in eine Stärke umgewandelt werden: Man kann mit Hilfe eines SVAR-Modells genau diejenigen Schocks identifizieren, an denen man besonderes Interesse hat. Ferner wird am Blanchard-Quah-Modell bemängelt, dass die Annahmen, auf die sich das Identifikationsschema stützt, nicht völlig korrekt sind.444 So können beispielsweise Veränderungen der aggregierten Nachfrage unter gewissen Umständen das Niveau des potenziellen Outputs beeinflussen. Ein Beispiel hierfür stellt die Situation dar, in der ein zufälliger Zinsrückgang, der einen positiven Nachfrageimpuls hervorruft, gleichzeitig die Kapitalbildung fördert und dadurch die Leistungsfähigkeit der Volkswirtschaft (also das potentielle Einkommensniveau) positiv beeinflusst.445 Ähnliche Folgen können fiskalpolitische Impulse haben: Eine unerwartete Erhöhung der Staatsverschuldung – auch wenn diese später umgekehrt wird – kann sich durchaus auf das Sparverhalten und die Vermögensbildung auf der Makroebene auswirken446 und somit den potenziellen Output beeinflussen. Weiterhin ist es möglich, dass ein negativer Nachfrageschock und der daraus resultierende Anstieg der Arbeitslosigkeit das Humankapital der Arbeitslosen beeinträchtigen, was sich auch langfristig auf den potentiellen Output auswirkt. In ihrer Arbeit erkennen Blanchard und Quah dieses Problem aus444 445 446

Vgl. z. B. von Hagen/Neumann (1994), S. 236. Vgl. Keating (1992), S. 44. Vgl. Buiter (1995), S. 49.

226

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

drücklich an und nennen weitere mögliche Effekte: Veränderungen des subjektiven Diskontfaktors können genau wie fiskalpolitische Impulse die Sparquote und die Kapitalbildung beeinflussen; langfristige Effekte von ADSchocks ergeben sich ebenfalls, wenn steigende Skalenerträge oder Learning-By-Doing eine Rolle spielen. Andererseits haben Veränderungen des aggregierten Angebots manchmal nur kurzfristige Auswirkungen, wie es beispielsweise bei einem vorübergehenden Anstieg des Ölpreises der Fall ist. Ähnliches gilt für die Annahme, dass nominale Störungen keinen langfristigen Einfluss auf das Outputniveau oder auf den realen Wechselkurs ausüben: Hystereseeffekte können durchaus dazu führen, dass ein solcher Einfluss zustande kommt. In diesem Zusammenhang wird weiterhin darauf hingewiesen, dass die Identifikation einer zufälligen Störung als AS-, AD- bzw. LM-Schock nicht nur von der Natur dieser Störung abhängt, sondern auch von der Flexibilität der gegebenen Volkswirtschaft, die sich in der Zügigkeit der Schockabsorption niederschlägt. So können z. B. Nachfrageschocks als Schocks mit langfristiger Wirkung auf das Einkommen, also Angebotsschocks, klassifiziert werden, wenn beispielsweise die Arbeitslosigkeit durch einen hohen Persistenzgrad gekennzeichnet ist und der Output nach solchen Schocks somit erst nach langer Zeit zu seinem Steady-State-Wert zurückkehrt. Umgekehrt können AS-Schocks als AD-Störungen interpretiert werden, wenn die Volkswirtschaft erst nach mehreren Perioden auf sie reagiert.447 Eng damit verbunden ist der Vorwurf, dass das Blanchard-Quah-Schema die heimischen Schocks nicht von den aus dem Ausland (dem Bezugsgebiet) „importierten“ unterscheidet.448 Diese Vermischung von in- und ausländischen Störungen stellt in dieser Arbeit allerdings kein Problem dar, da beide Typen von Schocks sich im Dornbusch-Modell qualitativ ähnlich auf die Modellvariablen auswirken (vgl. Abschnitt D.II.1.). Die Unterscheidung zwischen AS- und AD-Schocks ist nach Meinung von Blanchard und Quah hauptsächlich Interpretationssache: Im ursprünglichen zweidimensionalen Modell sind Störungen von lediglich kurzfristiger Wirkung hauptsächlich und nicht ausschließlich AD-Schocks; umgekehrt stellen nicht alle dauerhaften Störungen, sondern lediglich ein Großteil von ihnen AS-Schocks dar. Die beiden Autoren behaupten jedoch (und beweisen es in einem technischen Anhang), dass diese Interpretation „beinahe korrekt“ ist, denn langfristige Effekte von Nachfragestörungen (und kurz447

Vgl. Pisani-Ferry (1999), S. 221. Vgl. beispielsweise Babetski (2003), S. 6, Kenen (2000b), S. 12, oder von Hagen/Neumann (1994), S. 236. Neumann (1993), S. 198 argumentiert gar, dass bestimmte Typen von ausländischen AD-Schocks durch das Blanchard-Quah-Schema als AS-Schocks identifiziert werden. 448

III. Die Methode von Blanchard und Quah

227

fristige Auswirkungen von Angebotsschocks) sind zwar durchaus möglich, sie spielen jedoch keine entscheidende Rolle, sondern stellen eher eine Randerscheinung dar: „. . . our decomposition is ‚nearly correct‘ in the following sense: in a sequence of economies where the size of the long-run effect of demand disturbances becomes arbitrarily small relative to that of supply, the correct identification scheme approaches that which we actually use.“449

Konkret ist das Identifikationsschema im ursprünglichen zweidimensionalen Modell im Großen und Ganzen korrekt, wenn das Niveau des Outputs durch viele Schocks bestimmt wird, von denen jedoch alle eindeutig als Angebots- oder als Nachfrageschocks (also Störungen mit langfristigen oder solche mit nur kurzfristigen Auswirkungen auf das Einkommen) klassifiziert werden können. Dies ist eine notwendige, aber noch keine hinreichende Bedingung dafür, dass die identifizierten AS- bzw. AD-Schocks zwar jeweils Linearkombinationen der vielen ursprünglichen AS- bzw. ADSchocks darstellen, dass es aber zu keiner „Vermischung“ aller primitiven Schocktypen kommt. Vielmehr muss zusätzlich die Annahme erfüllt sein, dass aus den verschiedenen Angebotsstörungen die gleiche dynamische Beziehung zwischen den endogenen Variablen resultiert; Ähnliches muss auch für alle Nachfrageschocks gelten.450 Diese Argumentation lässt sich entsprechend auf die in dieser Arbeit verwendeten Modelle A, B und C erweitern. Eng verbunden mit den oben diskutierten Schwierigkeiten ist das Problem der Orthogonalität von Schocks, vor allem in Modellen mit kleinen Dimensionen.451 Werden die identifizierten Störungen tatsächlich als AS-, AD- und LM-Schocks (sowie ggf. FM-Schocks) interpretiert, so stellt sich folgende Frage: Ist es plausibel anzunehmen, dass diese Schocktypen ortho449

Blanchard/Quah (1989), S. 659. Die Autoren geben jedoch zu, dass diese Bedingung lediglich für AD-Schocks sehr plausibel ist, sie gilt aber nicht notwendigerweise für AS-Störungen; vgl. Blanchard/Quah (1989), S. 659, sowie die Diskussion in Gottschalk/Van Zandweghe (2001), S. 18–19. Die Behauptung, dass der Blanchard-Quah-Identifizierungsansatz „beinahe korrekt“ ist, stößt auf scharfe Kritik in der Arbeit von Faust/ Leeper (1997). Dort wird für das ursprüngliche Blanchard-Quah-Modell gezeigt, dass in der dargestellten Situation die beiden Schocktypen nur dann richtig voneinander „getrennt“ werden, wenn alle verschiedenen Nachfrageschocks das Einkommen und die Arbeitslosenquote auf qualitativ gleiche Weise und mit der gleichen Verzögerung beeinflussen und wenn Ähnliches für alle Angebotsschocks gilt. Anders gesagt müssen alle AS- bzw. AD-Schocks identische – bis auf einen Skalenfaktor – Auswirkungen auf beide Endogene haben. Dies kann als eine sehr restriktive Bedingung kritisiert werden. 451 Eine Diskussion der Orthogonalitätsbedingung findet sich beispielsweise in Gottschalk (2001), S. 35–38. 450

228

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

gonal, d.h. unkorreliert miteinander sind, und dies über alle Leads und Lags hinweg? Es wird in diesem Zusammenhang argumentiert452, dass es nahe liegt zu erwarten, dass z. B. ein Angebotsschock eine Reaktion seitens der Fiskalpolitik, also eine Veränderung der aggregierten Nachfrage, hervorruft. Dies stellt nur scheinbar einen schwerwiegenden Einwand dar: Es sei noch einmal hervorgehoben, dass die SVAR-Analyse sich nur mit unerwarteten Schocks beschäftigt; eine solche fiskalpolitische Reaktion stellt folglich keinen Schock dar. Daher kann nach wie vor davon ausgegangen werden, dass die primitiven Schocks orthogonal sind. Als ein gewichtiges Problem bei der Blanchard-Quah-Methode ist hingegen die Tatsache anzusehen, dass die Anzahl der identifizierbaren Schocktypen höchstens so groß sein kann wie die Modelldimension. Gibt es in der Tat mehr verschiedene primitive Schocktypen als Variable im VAR-Modell, so stellen die identifizierten strukturellen Schocks Linearkombinationen dieser verschiedenen Störungstypen dar und sind somit nicht orthogonal.453 Generell muss davon ausgegangen werden, dass Volkwirtschaften einer hohen Anzahl unabhängiger Schocks mit jeweils unterschiedlichen Auswirkungen auf makroökonomische Aggregate ausgesetzt sein können.454 In Bezug auf die Fragestellung in dieser Arbeit ist dieses Problem jedoch nicht als gravierend anzusehen, denn das SVAR-Modell wird hier direkt aus dem theoretischen Dornbusch-Modell abgeleitet, und bei der Analyse in Unterkapitel D.II. wurden drei bzw. vier relevante Schocktypen abgegrenzt. Ein zweidimensionales Modell wie dasjenige von Bayoumi/Eichengreen (1992a, b) hingegen wäre zur Analyse der Kosten der unwiderruflichen Wechselkursfixierung ungeeignet, da es zwischen AD- und LMSchocks (Letztere werden in der Literatur gelegentlich als nominale ADSchocks bezeichnet455) nicht unterscheidet; dies sind aber die beiden Schocktypen, bei denen ein geringer Symmetriegrad entsprechend gegen oder für die Kursfixierung spricht. Das VAR-System, das den Zwecken dieser Arbeit gerecht wird, muss somit mindestens dreidimensional sein.456 Allgemein gilt: Je größer die Dimension eines Modells ist, desto zuverlässiger ist die Abgrenzung der primitiven Schocks. Die Erweiterung eines VAR-Modells um zusätzliche Endogene ist jedoch wegen der hohen Anzahl an Parametern bei diesen Modellen und der damit verbundenen Schwierig452

Vgl. Enders (1995), S. 353. Vgl. Gottschalk/Van Zandweghe (2001), S. 20. 454 Vgl. Bank of England (1999), S. 114. 455 Vgl. z. B Neumann (1993), S. 198, oder Buiter (1995), S. 30. 456 Blanchard/Quah (1989), S. 669, erkennen die Probleme, die sich aus der geringen Modelldimension ergeben, ausdrücklich an und schlagen eine Erweiterung ihres Modells um zwei Variable vor: das Preisniveau und den Reallohn, so dass die Identifizierung von vier verschiedenen Schocktypen möglich wird. 453

III. Die Methode von Blanchard und Quah

229

keiten bei der Schätzung nur bei sehr langen Zeitreihen möglich (vgl. die Diskussion in Abschnitt E.I.2.). Die relativ kurzen Zeitreihen, die in der empirischen Untersuchung in Kapitel F. verwendet werden, erlauben die Schätzung von richtig spezifizierten (alle relevanten deterministischen Variablen enthaltenden) vierdimensionalen Modellen gerade noch; eine Erweiterung von Modell C wäre aber kaum möglich. Ferner wird es bei steigender Dimension immer schwieriger, plausible Identifikationsbedingungen zu finden, denn die Anzahl der für die genaue Identifikation benötigten Restriktionen ist eine quadratische Funktion der Modelldimension. Je mehr Restriktionen verwendet werden, desto mehr ähneln sie „unglaubhaften“ Identifikationsbedingungen in strukturellen Mehrgleichungsmodellen, die von Sims (1980) scharf kritisiert wurden. An dieser Stelle muss noch einmal betont werden, was bereits in Abschnitt E.III.1.b) angesprochen wurde: Es ist nicht möglich, die dem Identifikationsschema eines SVAR-Modells zugrunde liegenden theoretischen Annahmen (z. B. dass sich AD-Schocks nur kurzfristig und AS-Schocks auch langfristig auf das Einkommen auswirken), im Rahmen dieses Modells empirisch zu testen. Auf den ersten Blick scheint es nahe liegend, die aus dem Modell resultierenden IRF zu betrachten und zu überprüfen, ob der Output infolge eines Nachfrageschocks schließlich zu seinem Anfangsniveau zurückkehrt. Eine solche Überprüfung liefert jedoch immer das gleiche Ergebnis: AD-Schocks weisen in der langen Frist keine reale Wirkung auf. Dies bedeutet jedoch keine Bestätigung der ökonomischen Theorie durch empirische Daten, denn die IRF sind so konstruiert, dass sie die verwendeten Identifikationsrestriktionen zwangsläufig abbilden. Lediglich Restriktionen, die aus der ökonomischen Theorie abgeleitet werden können, aber für das Identifikationsschema nicht herangezogen werden (z. B. die Annahme, dass AD-Schocks den realen Wechselkurs in der langen Frist nicht beeinflussen), können durch Betrachtung der IRF empirisch überprüft werden. Bei der SVAR-Modellierung im Allgemeinen und dem Blanchard-QuahAnsatz im Besonderen besteht noch eine weitere Möglichkeit, die Modellannahmen empirisch zu testen. So werden beispielsweise in Modell A lediglich die langfristigen Reaktionen (bzw. das Fehlen einer Reaktion) des Outputs auf AD- und LM-Schocks sowie des realen Wechselkurses auf LMSchocks durch das Identifikationsschema festgelegt. Es werden aber weder die langfristigen Auswirkungen bei den sechs übrigen Variable-SchockKombinationen noch die kurzfristige Dynamik der Variablen nach Auftreten von Störungen modelliert. Die Ergebnisse der empirischen Analyse, v. a. die Gestalt der IRF, können dann mit den durch die ökonomische Theorie – hier: das Dornbusch-Modell – postulierten dynamischen Zusammenhängen zwischen den Variablen und den Schocks, die in Abschnitt D.II.2. ausführlich betrachtet wurden, verglichen werden. Die kurz- oder langfristigen

230

E. Das empirische Modell zur Schockidentifizierung

Auswirkungen der Schocks auf die Modellvariablen, die in der Identifikationsphase unberücksichtigt bleiben, jedoch theoretisch begründet sind, werden als überidentifizierende Restriktionen (overidentifying restrictions) bezeichnet. Wenn diese Restriktionen durch die Gestalt der IRF bestätigt werden, so kann man davon ausgehen, dass das Modell und die ihm zugrunde liegenden Daten die ökonomische Theorie widerspiegeln. Wichtiger noch ist, dass die Interpretation der identifizierten Schocks als strukturelle Störungen, hier: AS-, AD- oder LM-Schocks, in der Tat plausibel ist. Stimmen die IRF mit den überidentifizierenden Bedingungen nicht überein, so muss die Robustheit des Modells und insbesondere die Interpretierbarkeit der identifizierten primitiven Schocks in Frage gestellt werden. Um allen oben geschilderten Interpretationsproblemen gerecht zu werden oder um sie vielmehr zu umgehen, kann man folgenden Lösungsweg einschlagen: Statt die mittels des betrachteten Ansatzes identifizierbaren Störungen zufällige Angebots-, Nachfrage- bzw. monetäre Schocks zu nennen, kann man einfach von „Schocks mit langfristiger Wirkung auf alle Modellvariablen“, „Schocks, die langfristig die nominalen Variablen, aber nicht den Output beeinflussen“ und „Schocks, die in der langen Frist lediglich auf die nominalen Variablen Einfluss nehmen“ sprechen. Diese Lösung wird durch die oben bereits formulierte These gerechtfertigt, dass die Schocks bei der SVAR-Analyse nicht objektiv feststellbar, sondern lediglich durch ihre Definition (hier: ihre langfristige Auswirkung auf die endogenen Variablen) identifizierbar sind. Einen Nachteil dieser Interpretation stellt die Tatsache dar, dass sie vom theoretischen Modell abgekoppelt ist. Die Ergebnisse der empirischen Analyse sind daher erst dann als robust anzusehen, wenn die identifizierten Schocks sich aus Sicht der ökonomischen Theorie interpretieren lassen. Wäre dies nicht der Fall, so wird zumindest vorausgesetzt, dass der dritte Schocktyp empirisch einem LM-Schock ähnelt, denn dieser Schocktyp ist bei der Beurteilung der Wünschbarkeit der Währungsintegration von größtem Interesse. In jedem Fall – und dies gilt für alle statistischen und ökonometrischen Analysen – soll das aufgestellte Modell auf seine Robustheit hin untersucht werden. Eine große Bedeutung wird der Sensitivitätsanalyse beigemessen. Die in Abschnitt E.II.1. angeführte Kritik an der Choleski-Zerlegung, dass die IRF und die Varianzzerlegung vom Identifikationsschema (in diesem Fall: der gewählten Anordnung der Endogenen) abhängen, gilt auch für die SVAR-Analyse: SVAR-Modelle mit unterschiedlichen Identifikationsrestriktionen können u. U. widersprüchliche Ergebnisse bezüglich der interessierenden Schocks liefern.457 Ein Vergleich der Resultate von unterschied457

Vgl. Sarte (1997), S. 63.

III. Die Methode von Blanchard und Quah

231

lich spezifizierten Modellen erlaubt es, den Grad der Modellabhängigkeit der identifizierten Schocks zu beurteilen. Im Idealfall sollten die Schocks weitgehend unabhängig von der Modellspezifikation sein.458 Schließlich muss bei der Blanchard-Quah-Methode noch auf ein „technisches“ Problem hingewiesen werden. Zeitreihenanalytische Modelle sind generell für große Stichproben konzipiert, da die Schätzergebnisse auf asymptotischen Eigenschaften der herangezogenen Schätzfunktionen (Konsistenz statt Erwartungstreue, nur asymptotische Effizienz usw.) beruhen. Idealerweise sollte daher die Anzahl der brauchbaren Beobachtungen, d.h. die Anzahl der Beobachtungen unter Berücksichtigung der maximalen Laglänge sowie ggf. der Variablendifferenzierung, mindestens 200 betragen. Dies gilt insbesondere für SVAR-Modelle, die wie das in diesem Kapitel diskutierte langfristige Restriktionen verwenden. Da die zur Verfügung stehenden Zeitreihen für Polen je nach Datenfrequenz relativ kurz oder sehr kurz sind [vgl. Abschnitt F.I.1.a)], sind die Resultate der auf dem Blanchard-Quah-Ansatz basierenden Analyse mit Vorsicht zu interpretieren. Das Problem der kurzen Zeitreihen und der Instabilität der Ergebnisse ist bei vielen Schwellenländern zu beobachten, v. a. bei solchen, die wie Polen erst vor kurzem einen Reformweg in Richtung Marktwirtschaft eingeschlagen haben. Trotz aller Einwände stützt sich die empirische Analyse im folgenden Kapitel auf den Blanchard-Quah-Ansatz; alle Ergebnisse werden kritisch auf ihre Robustheit hin betrachtet. Die einzige Alternative wäre, auf die Untersuchung vergangener Schocks gänzlich zu verzichten.

458

Vgl. Sarte (1997), S. 46 und S. 51.

F. Empirische Untersuchung Dieses Kapitel handelt von den Ergebnissen der empirischen Analyse. Zunächst wird in Unterkapitel F.I. die Modellspezifikation diskutiert. Darauf folgt in Unterkapitel F.II. die eigentliche empirische Untersuchung der Schocksymmetrie zwischen Polen und der WWU sowie der Frage, inwiefern der flexible nominale Wechselkurs des Polnischen Złoty gegenüber dem Euro in den vergangenen zehn Jahren die Rolle eines Schockabsorptionsinstrumentes spielte. Unterkapitel F.III. fasst die Ergebnisse zusammen und zieht daraus ein Fazit. I. Modellspezifikation Wie in Abschnitt E.III.3. hervorgehoben, sind die Ergebnisse einer VARAnalyse generell stark spezifikationsabhängig, weshalb der Modellspezifikation große Aufmerksamkeit geschenkt werden soll. In diesem Unterkapitel werden die Entscheidungen betrachtet, die auf dieser Stufe getroffen werden müssen. Abschnitt F.I.1. ist der Wahl der für die Analyse geeigneten Zeitreihen und Abschnitt F.I.2. der genauen Spezifikation der VAR-Modelle gewidmet. Grundlage für die Untersuchung sind die Modelle A, B und C, die in Abschnitt E.III.1.b) dargestellt wurden. Dabei soll das vierdimensionale Modell C lediglich als eine Ergänzung der Analyse dienen, weshalb es erst in Abschnitt F.II.4.b) betrachtet werden wird. 1. Wahl der Datenbasis In den beiden vorangegangenen Kapiteln wurde vom realen Output, dem nominalen und dem realen Wechselkurs sowie dem Preisniveau als Modellvariablen gesprochen. In einfachen theoretischen Modellen wie dem aus Kapitel D. sind die genannten Begriffe unzweideutig; in der realen Welt gibt es aber viele unterschiedliche statistische Größen, die als Modellvariable in Frage kommen. In diesem Abschnitt wird die erste Stufe der Modellspezifikation behandelt: die Wahl der für die Untersuchung relevanten Zeitreihen. Alle Zeitreihen bis auf den nominalen Wechselkurs des PLN gegenüber dem EUR sind Thomson Datastream entnommen; die genaue Beschreibung aller Zeitreihen findet sich in Tabelle A.1 in Anhang II.

I. Modellspezifikation

233

a) Datenverfügbarkeit Bei der Suche nach den für eine VAR-Analyse geeigneten Zeitreihen ist stets auf zwei Kriterien zu achten: Einerseits sollen die Zeitreihen möglichst lang sein (vgl. Abschnitte E.I.2. und E.III.3.), andererseits darf es in der Untersuchungsperiode keine allzu großen Strukturbrüche gegeben haben. Im Falle Polens stößt man hierbei auf ein gewichtiges Problem: Die Transformation von der sozialistischen Planwirtschaft zur Marktwirtschaft fing in diesem Land erst 1990 an und die größten Systemveränderungen dauerten einige Jahre an, weshalb Daten bis etwa Mitte der 1990er Jahre unbrauchbar sind. Daher kann eine VAR-Analyse für Polen nur anhand von Daten auf Tages-, Wochen- oder Monatsbasis, nicht aber von Quartals- oder Jahresdaten, durchgeführt werden. Da bei der empirischen Analyse in diesem Kapitel asymmetrische Schocks in Bezug auf die WWU von Interesse sind, muss weiterhin beachtet werden, dass jedes Modell sowohl für Polen als auch für das gesamte WWU-Gebiet spezifiziert und geschätzt werden soll. Damit die Ergebnisse sich interpretieren lassen, müssen die verwendeten Zeitreihen vergleichbar sein: Für jedes Land sollte jeweils dasselbe Maß für den realen Output (z. B. das BIP, das BNE, die Industrieproduktion) und das Preisniveau (z. B. der BIP- oder der BNE-Deflator, ein bestimmter Verbraucher- oder Produzentenpreisindex usw.) sowie den Wechselkurs oder ggf. den Finanzmarktindex verwendet werden, wobei nach Möglichkeit alle Maße auf identische Weise ermittelt worden sein sollten (Messung bezogen auf jeweils identische Zeitperioden, Trend-, Saison-, oder Kalenderbereinigung nach derselben Methode). Da die meisten interessierenden Aggregate für Polen nicht saisonbereinigt vorliegen, für die WWU aber hauptsächlich saisonbereinigt, ist die Anzahl der in Frage kommenden Zeitreihen noch eingeschränkter. Ferner gilt bei der Suche nach geeigneten Zeitreihen das generelle Prinzip, für jedes Aggregat möglichst die gleiche Datenquelle für beide Gebiete zu verwenden; wenn dies nicht möglich ist, muss darauf geachtet werden, dass die Aggregate zumindest gleich definiert sind. Aus den obigen Vorüberlegungen ergibt sich, dass die beiden wichtigsten Maße für den realen Output – das BIP und das BNE – in der VAR-Analyse nicht verwendet werden können, da sie nur auf Jahres- und Quartalsbasis ermittelt werden. Eine Möglichkeit, dieses Problem zu umgehen, besteht in der Umrechnung der vierteljährlichen Zeitreihen in monatliche (sog. Interpolation). Diese Methode hat den großen Nachteil, dass die resultierenden Zeitreihen stark von der verwendeten Interpolationstechnik (und somit u. U. von der Willkür des Untersuchenden) abhängen; daher kann kaum davon ausgegangen werden, dass sie die tatsächlichen Entwicklungen widerspiegeln. Da das BNE für Polen nicht vorliegt, stellt das linear interpolierte

234

F. Empirische Untersuchung

reale BIP ein erstes in Frage kommendes Maß für die reale Produktion dar. Für die WWU wird das BIP stets in EUR gemessen; für Polen liegt das BIP sowohl in PLN als auch in EUR vor. Auf die Verwendung des polnischen BIP in EUR wird aber verzichtet, da der Złoty gegenüber dem Euro floatet; folglich reflektiert dieses Outputmaß nicht nur reale BIPSchwankungen, sondern auch Wechselkursbewegungen. Alternativ zu interpolierten Daten können statistische Größen verwendet werden, die zwar nicht die gesamte, sondern nur einen Teil der gesamtwirtschaftlichen Produktion umfassen, dafür aber auf Monatsbasis vorliegen. Aus Datenverfügbarkeitsgründen konnten nur zwei solcher Aggregate identifiziert werden: die reale Industrieproduktion (IP), die bei derartigen Analysen am häufigsten verwendet wird, sowie der reale Einzelhandelsumsatz (EHU). Beide Größen werden als Volumenindizes und nicht in Währungseinheiten ermittelt. Das BIP, die IP sowie der EHU stellen somit die drei statistischen Größen dar, die als alternative Outputvariable herangezogen werden können. Die genaue Beschreibung dieser und aller anderen in diesem Kapitel verwendeten Zeitreihen ist Tabelle A.1 in Anhang II zu entnehmen. Das oben diskutierte Datenfrequenzproblem betrifft lediglich den realen Output; alle statistischen Größen, die üblicherweise als Maße für die übrigen Modellvariablen verwendet werden, liegen auf Monatsbasis vor. Als Preise kommen unterschiedliche Preisindizes in Frage. Im Idealfall sollte der Index die Entwicklung des Preisniveaus des Outputs messen: Wenn das BIP als Outputvariable gewählt wird, sollte der BIP-Deflator als Preisvariable herangezogen werden, und zusammen mit den beiden übrigen Outputzeitreihen sollte man die Preisindizes für die IP resp. den EHU verwenden; allerdings liegen diese drei Preismaße nicht vor. Deshalb muss auf Alternativen zurückgegriffen werden, nämlich auf Verbraucher- bzw. Produzentenpreisindizes (VPI bzw. PPI). Der Harmonisierte Verbraucherpreisindex (HVPI)459 sowie der PPI für die Industrie sind jeweils diejenigen Indizes, die die meisten Güter umfassen. Für Polen liegen alle Preisindexzeitreihen erst ab Januar 1996 oder später vor; dieser Monat wird somit als erste Periode des Untersuchungszeitraumes gewählt. Die Stichprobe umfasst 128 Beobachtungsperioden bis einschließlich August 2006. Bezüglich des geeigneten Maßes für den nominalen Wechselkurs (NWK) des PLN gegenüber dem Euro bestehen, zumindest seit der Einführung des 459 Im Idealfall sollte der gewählte VPI für beide Gebiete identisch sein und in beiden Gebieten als Grundlage für geldpolitische Entscheidungen fungieren, was aber auf Polen und die WWU nicht zutrifft. Da der geldpolitisch relevante VPI für Polen in seiner jetzigen Form erst ab Januar 1999 ermittelt wird, muss die Wahl ohnehin auf den HVPI fallen.

I. Modellspezifikation

235

Euro im Januar 1999, keine Zweifel: Als Datenbasis werden die durchschnittlichen Tageskurse der NBP herangezogen, aus denen monatliche Durchschnitte (arithmetische Mittel) berechnet werden460. Da der Untersuchungszeitraum auch die drei letzten Jahre vor der Euroeinführung umfasst, muss für diese Periode der Wechselkurs des PLN gegenüber einem „synthetischen Euro“ konstruiert werden. Hierbei handelt es sich um einen gewichteten Durchschnitt der Wechselkurse des PLN gegenüber den Währungen der einzelnen WWU-Länder. Zur Bestimmung der Gewichte gibt es mehrere Möglichkeiten: Erstens kann es sich um die Anteile dieser Länder am WWU-BIP, -Außenhandel o. ä. handeln; zweitens kann der Kurs der synthetischen WWU-Währung mit Hilfe der unwiderruflichen Umrechnungskurse der Nationalwährungen gegenüber dem Euro (d.h. der Kurse, zu denen die Nationalwährungen gegen den Euro ausgetauscht wurden) errechnet werden; drittens kommen die Gewichte, mit denen die Währungen dieser Länder in die ECU (European Currency Unit461) eingingen, in Frage.462 Alternativ werden in der Literatur wahlweise der Wechselkurs gegenüber der ECU oder der Kurs gegenüber der Deutschen Mark als der Währung der größten Volkswirtschaft der Eurozone verwendet. Für die empirische Untersuchung in diesem Kapitel wurden die Wechselkurse der Nationalwährungen, die 1999 durch den Euro ersetzt wurden, mit den Anteilen der jeweiligen Länder am aggregierten BIP gewichtet. Einzelheiten sind Tabelle A.2 in Anhang II zu entnehmen. Der reale Wechselkurs (RWK) wird dann aus dem NWK und dem jeweiligen Preisindex gemäß Gleichung 1 bzw. (in logarithmierter Form) Gleichung 2 bestimmt. Wird in einem bestimmten VAR-Modell beispielsweise der PPI verwendet, so muss dieser auch als Deflator für den RWK im betrachteten Modell herangezogen werden, damit die perfekte lineare Abhängigkeit der drei Zeitreihen qt , et und pt gewährleistet ist, damit also eine der drei Variablen aus dem Modell ohne Informationsverlust weggelassen werden darf.

460 Alternativ könnte der Kurs vom letzten Monatstag verwendet werden, der aber in höherem Maße zufallsbedingt ist als der Monatsdurchschnitt und nicht alle monatlichen Kursbewegungen reflektiert. Daher wird auf diese Alternative verzichtet. 461 Die ECU war von 1979 bis 1998 die Rechnungswährung der EU und der Vorläufer des Euro. 462 Die dritte Möglichkeit ist weniger sinnvoll als die zweite, da der ECU-Korb Währungen von Ländern umfasste, die den Euro nicht einführten, nämlich die Dänische Krone und das Pfund Sterling. Andererseits gehörten die Finnische Mark und der Österreichische Schilling, die 1999 durch den Euro ersetzt wurden, nicht zum ECU-Korb.

236

F. Empirische Untersuchung

b) Eigenschaften der Zeitreihen Im vorangegangenen Abschnitt wurden drei alternative Maße für den realen Output, jeweils zwei für das Preisniveau und den RWK sowie eines für den NWK identifiziert. Potenziell ergeben sich also sechs unterschiedliche Spezifikationen für jedes zu verwendende Modell. Ob alle sechs auch geschätzt werden können, hängt von den stochastischen Eigenschaften der jeweiligen Zeitreihen ab, denn das Blanchard-Quah-Modell in seiner in Kapitel E. dargestellten Form setzt voraus, dass die Niveaus aller Variablen integriert von der Ordnung 1 [I (1)] – und somit ihre Differenzen I (0) – und nicht kointegriert sind. Alle Zeitreihen wurden in Indizes mit der Basis im Januar 1996 (erste Beobachtungsperiode) umgerechnet, um Vergleichbarkeit zu gewährleisten, und dann logarithmiert. Die ersten Differenzen der transformierten Variablen können als Wachstumsraten der ursprünglichen Zeitreihen interpretiert werden.463 Um einen ersten Einblick in die stochastischen Eigenschaften der Zeitreihen zu gewinnen, bietet sich die graphische Analyse an. Die Niveaus und die Differenzen der verschiedenen Maße für Output, Preise und Wechselkurse sind in den Abbildungen 5 bis 7 dargestellt. Die Abbildungen vermitteln den Eindruck, dass alle Zeitreihen tatsächlich I (1) sind, da ihre Differenzen stationär (oder mittelwertstationär, s. weiter unten) erscheinen; ob dies tatsächlich der Fall ist, wird in diesem Abschnitt formal getestet werden. Zunächst sollen noch die Entwicklungen der alternativen Maße für jede der drei endogenen Variablen verglichen werden. Abbildung 5 verdeutlicht, dass die Schwankungen des BIP deutlich geringer sind als diejenigen der IP und des EHU. Dies liegt teilweise daran, dass die beiden letzteren Indikatoren nur bestimmte Teile der gesamtwirtschaftlichen Aktivität umfassen und daher geradezu „von Natur aus“ stärker schwanken. Zum überwiegenden Teil sind die geringeren Schwankungen aber darauf zurückzuführen, dass die BIP-Zeitreihen durch Interpolation der vierteljährlichen Daten gewonnen wurden, also geglättet sind. Weiterhin ist das Saisonmuster bei den beiden Zeitreihen IP und EHU deutlicher als beim BIP ausgeprägt. In Abbildung 6 ist der Desinflationsprozess, der sich in Polen in der zweiten Hälfte der 1990er Jahre vollzog, gut sichtbar. Während das Preisniveau in der WWU über den gesamten Untersuchungszeitraum hinaus nahezu linear stieg, verlangsamte sich sein Wachstum in Polen stetig. Insgesamt nahm das durchschnittliche Niveau der Verbraucherpreise stärker zu als das Produzentenpreisniveau. Interessant ist, dass die Volatilität der 463

Vgl. Fußnote 412.

I. Modellspezifikation

237

HVPI-Inflation in Polen über die Zeit hinweg abnimmt und in der WWU eher zunimmt. Betrachtet man die PPI-Wachstumsraten, so ist dieser Effekt in Polen nicht mehr zu erkennen, in der WWU ist er dafür aber noch stärker ausgeprägt: Seit der Einführung des Euro nahm die Volatilität der so gemessenen Inflation deutlich zu. Dies legt die Vermutung nahe, dass die Wachstumsraten der Preise, v. a. in der WWU, zwar mittelwertstationär sind (ggf. trendstationär, d.h. ihre Abweichungen von einem linearen Trend sind stationär), jedoch nicht varianzstationär und daher insgesamt nichtstationär. Dies wird weiter unten formal getestet werden. Wie Abbildung 7 veranschaulicht, kann beim NWK und dem RWK jeweils ein Random-Walk-Prozess angenommen werden: Die Niveaus dieser Zeitreihen entwickeln sich wie zufällig und der Verlauf ihrer Veränderungsraten ähnelt demjenigen einer White-Noise-Variablen. Alle drei Kurse sind somit typische I (1) Variable. Dieses Ergebnis stellt im Übrigen einen der stilisierten Fakten der gegenwärtigen monetären Außenwirtschaftstheorie dar. Dass nominale und reale Wechselkurse I (1) sind, wurde von Meese/ Rogoff (1983) beobachtet. Die beiden Autoren vergleichen die Prognosefähigkeit mehrerer struktureller und zeitreihenanalytischer Wechselkursmodelle und kommen zu dem Schluss, dass der Random Walk die Entwicklung der Wechselkurse am besten beschreibt.464 Dieses Phänomen wurde von Rogoff (1996) als purchasing power parity puzzle und von Obstfeld/ Rogoff (2000b) als exchange-rate disconnect puzzle bezeichnet. Die beiden alternativen Maße für den RWK scheinen sich, abgesehen von einem Niveauunterschied, fast identisch zu entwickeln. Die Stationarität der Zeitreihen wird nun formal mit Hilfe des Erweiterten Dickey-Fuller-Tests465 (augmented Dickey-Fuller test, ADF-Test) überprüft. Hierbei wird folgende Testgleichung geschätzt: È98ê

Dyt ã d0 þ d1 t þ g yt  1 þ b1 D yt  1 þ b2 D yt  2 þ . . . þ bp Dyt  p þ ut :

Dabei ist yt die auf Stationarität zu testende Variable, d0 eine Konstante, t ein linearer Trend, Dyt  r (r ã 1; . . . ; p) sind die verzögerten Differenzen von yt und ut ist eine White-Noise-Störgröße. Die maximale Laglänge p wird i. d. R. aufgrund von Informationskriterien bestimmt; am weitesten verbreitet sind das Akaike-, das Schwarz- oder das Hannan-Quinn-Informationskriterium (entsprechend AIC, SIC und HQIC). Die Gleichung kann auch ohne Trend bzw. ohne Trend und ohne Konstante spezifiziert werden; 464

Mittlerweile gibt es Modelle, die bessere Prognoseeigenschaften als der einfache Random Walk aufweisen; eine der neuesten empirischen Untersuchungen hierzu bieten Altavilla/De Grauwe (2006). 465 Vgl. Dickey/Fuller (1979, 1981).

4.4

4.4

5.0 4.8 4.6 4.4

5.0

4.8

4.6

4.4

BIP - WWU

5.2

5.2

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

5.4

5.4

IP - WWU

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

IP - Polen

4.6

4.6

BIP - Polen

4.8

4.8

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

5.0

5.0

5.0

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

5.2

5.2

5.2

4.4

4.6

4.8

5.0

5.2

5.4

4.4

4.6

4.8

5.4

5.4

5.4

EHU - WWU

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

EHU - Polen

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

238 F. Empirische Untersuchung

-.2

-.1 -.2 -.3 -.4

-.1

-.2

-.3

-.4

-.2 -.3 -.4

-.2

-.3

-.4

-.4

-.1

.0

.1

EHU-Wachstumsrate - WWU

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

EHU-Wachstumsrate - Polen

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

Abbildung 5: Alternative Maße für den realen Output – Niveaus und Wachstumsraten

IP-Wachstumsrate - WWU

-.1

-.1

BIP-Wachstumsrate - WWU

.0

.0

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

-.3

.1

.1

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

-.2

.2

.2

.3

.2

.3

-.4

.3

BIP-Wachstumsrate - Polen

IP-Wachstumsrate - Polen

.0 -.1

.0

.0

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

.1

.1

.1

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

.2

.2

.2

-.3

.3

.3

.3

I. Modellspezifikation 239

240

F. Empirische Untersuchung

5.3

5.3

5.2

5.2

5.1

5.1

5.0 4.9

5.0 4.9

4.8

4.8

4.7

4.7

4.6

4.6

4.5

4.5 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

HVPI - Polen

PPI - Polen

5.3

5.3

5.2

5.2

5.1

5.1

5.0 4.9

5.0 4.9

4.8

4.8

4.7

4.7

4.6

4.6

4.5

4.5 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

HVPI - WWU

PPI - WWU

.04

.04

.03

.03

.02

.02

.01

.01

.00

.00

-.01

-.01 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

HVPI-Wachstumsrate - Polen

PPI-Wachstumsrate - Polen

.04

.04

.03

.03

.02

.02

.01

.01

.00

.00

-.01

-.01 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

HVPI-Wachstumsrate - WWU

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

PPI-Wachstumsrate - WWU

Abbildung 6: Alternative Maße für Preise – Niveaus und Wachstumsraten

.02 .00 -.02 -.04 -.06

.02

.00

-.02

-.04

-.06

Wachstumsrate des RWK (HVPI)

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

RWK (Deflator: HVPI)

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

-.06

-.04

-.02

.00

.02

.04

.06

5.0 4.9 4.8 4.7 4.6 4.5 4.4 4.3 4.2

Wachstumsrate des RWK (PPI)

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

RWK (Deflator: PPI)

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

Abbildung 7: Der nominale und der reale Wechselkurs – Niveaus und Wachstumsraten

Wachstumsrate des NWK

.04

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

.06

.04

NWK

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

5.0 4.9 4.8 4.7 4.6 4.5 4.4 4.3 4.2

.06

5.0 4.9 4.8 4.7 4.6 4.5 4.4 4.3 4.2

I. Modellspezifikation 241

242

F. Empirische Untersuchung

die Spezifikation in Bezug auf diese deterministischen exogenen Variablen sollte davon abhängig sein, ob die ersten Differenzen der zu testenden Variablen einen Mittelwert ungleich Null und/oder einen linearen Trend aufweisen. Die Nullhypothese des Tests geht davon aus, dass der Parameter g gleich Null ist, dass also die Variable yt eine Unit Root hat; die Alternativhypothese besagt hingegen, dass g kleiner Null ist, so dass yt stationär ist (die Möglichkeit, dass g positiv ist, dass also yt einen explosiven Prozess darstellt, wird nicht explizit berücksichtigt).466 Der ADF-Test wurde auf die Niveaus und Differenzen aller Zeitreihen angewendet. Da optisch nicht immer festgestellt werden kann, ob die differenzierten Daten einen Mittelwert ungleich Null oder einen Trend haben, wurde mit Hilfe einer einfachen Regression entschieden, welche deterministischen Variablen in der Testgleichung zu verwenden sind. Die differenzierten Zeitreihen wurden auf eine Konstante, einen linearen Trend und Saisondummys regressiert. Die Konstante bzw. der Trend wurden in die Testgleichung aufgenommen, falls sie in der jeweiligen Regressionsgleichung auf dem Signifikanzniveau von 10% gemäß dem t-Test signifikant von Null verschieden waren. Weiterhin wurde folgende allgemeine Regel herangezogen: Werden die Konstante und der Trend in die Testgleichung für das Niveau einer Variablen eingesetzt, so soll in der Testgleichung für die Differenz dieser Variablen nur die Konstante berücksichtigt werden. Wird beim Testen des Niveaus nur die Konstante oder keine exogene Variable verwendet, so sollten beim Testen der Differenz die Konstante und der Trend weggelassen werden. Die maximale Laglänge wurde mit Hilfe des SIC gewählt. Tabelle 2 stellt die Ergebnisse des ADF-Tests vor. Es fällt auf, dass die Hypothese einer Unit Root für die ersten Differenzen der BIP- sowie der HVPI-Zeitreihen nicht verworfen werden kann (beim BIP für Polen ist dieses Ergebnis am Rande der Signifikanz). Erst bei den zweiten Differenzen wird sie verworfen; die entsprechenden Niveauvariablen sind also nicht I (1), sondern vielmehr I (2). Bei den BIP-Zeitreihen ist dieses Ergebnis vermutlich darauf zurückzuführen, dass sie durch Interpolation ermittelt wurden, und beim HVPI auf die fehlende Varianzstationarität, die bereits bei der graphischen Analyse auffiel. Daher scheiden die beiden Zeitreihen BIP und HVPI aus der weiteren Analyse aus. Alle übrigen Zeitreihen sind, zumindest nach dem ADF-Test, eindeutig I(1). Für jedes der beiden Modelle A und B bleiben nur noch zwei mögliche Spezifikationen übrig: Als realer Output kann wahlweise die IP oder der EHU verwendet werden. 466

Die Testgleichung 98 ergibt sich aus folgendem autoregressiven Prozess: yt ã d0 þ d1 t þ a1 yt  1 þ b1 D yt  1 þ b2 D yt  2 þ . . . þ bp Dyt  p þ ut . Gilt a1 ã 1, so hat die Variable yt eine Unit Root; für a1 < 1 ist sie stationär und für a1 > 1 explosiv. Subtrahiert man von beiden Seiten yt  1 und definiert man g  a1  1, so resultiert Gleichung 98.

I. Modellspezifikation

243

Tabelle 2 ADF-Tests der Zeitreihen Zeitreihea)

Spezifikation der Testgleichungb)

BIP Polen D (BIP) Polen D2 (BIP) Polen

Konstante; 12 0,8418 – ; 12 0,1002 – ; 12 0,0000

BIP WWU D (BIP) WWU D2 (BIP) WWU

Konstante; 10 0,3433 –;9 0,2442 –;8 0,0000

IP Polen D (IP) Polen

Konstante; 12 0,9864 – ; 11 0,0131

IP WWU D (IP) WWU

Konstante; 12 0,2918 – ; 11 0,0038

EHU Polen

Konstante, 0,8661 Trend; 12 Konstante; 11 0,0000

EHU WWU D (EHU) WWU

Konstante, 0,6875 Trend; 11 Konstante; 12 0,0000

HVPI WWU

Konstante; 12 0,9992

D (HVPI) WWU D2 (HVPI) WWU

– ; 11 – ; 10

0,5140 0,0000 0,9216 0,0000

D (EHU) Polen HVPI Polen D (HVPI) Polen D2 (HVPI) Polen PPI Polen

a) b) c)

d)

p-Wertc) Zeitreihe

Konstante, 0,3454 Trend; 1 Konstante; 12 0,3219 – ; 11 0,0000

Spezifikation der Testgleichung

p-Wert

0,5276

PPI WWU

D (PPI) Polen

Konstante, Trend; 1 Konstante; 0

0,0000

D (PPI) WWU

Konstante, Trend; 1 Konstante; 0

NWK D (NWK)

–;2 –;2

0,8356 0,0000

RWK-HVPId) D (RWK-HVPI)

–;1 –;0

0,4106 0,0000

RWK-PPI D (RWK-PPI)

–;2 –;1

0,4221 0,0000

D (X) = die erste Differenz der Variablen X; D2 (X) = die zweite Differenz dieser Variablen. Deterministische Variable in der Testgleichung; maximale Laglänge. Marginales Signifikanzniveau, d.h. Wahrscheinlichkeit, bei Gültigkeit der Nullhypothese einen Wert der Teststatistik kleiner (bei linksseitigen Tests wie diesem), größer (bei rechtsseitigen Tests) bzw. kleiner oder größer (bei zweiseitigen Tests) als der berechnete Wert zu erhalten; ist der p-Wert kleiner als das gewählte Signifikanzniveau, so wird die Nullhypothese verworfen, sonst wird sie beibehalten. RWK-HVPI resp. RWK-PPI = aufgrund des HVPI resp. des PPI ermittelter RWK.

Ein zweiter Schritt besteht in der Untersuchung der nun noch in Frage kommenden Zeitreihen auf Kointegration. Hierzu gibt es zwei alternative Testmethoden: das Engle-Granger- und das Johansen-Verfahren. Die von Robert Engle und Clive Granger vorgeschlagene Methode467 besteht in der Schätzung einer linearen Regression mit den zu testenden Variablen; eine beliebige von ihnen kann als abhängige Variable fungieren, alle übrigen 467

Vgl. Engle/Granger (1987).

244

F. Empirische Untersuchung

werden zu unabhängigen Variablen. Sind die Residuen der so spezifizierten Regressionsgleichungen stationär, so schließt man, dass die Variablen kointegriert sind und dass die geschätzte Gleichung eine Kointegrationsbeziehung (s. weiter unten) ist. Problematisch an diesem Ansatz ist, dass die Ergebnisse in endlichen Stichproben von der Entscheidung abhängen, welche der zu testenden Variablen als endogene verwendet werden soll. Mit steigender Variablenanzahl wird dieses Problem immer schwerwiegender. Hinzu kommt noch, dass es zwischen drei oder mehr Variablen nicht nur eine, sondern mehrere Kointegrationsbeziehungen geben kann; ob die „richtigen“ Kombinationen durch den Forscher gefunden werden oder nicht, ist bei einer größeren Variablenanzahl weitgehend dem Zufall überlassen.468 Aus diesen Gründen wird im Folgenden statt der Engle-Granger-Methode das von Søren Johansen entwickelte Verfahren469 angewendet. Das Johansen-Verfahren geht vom folgenden VAR- bzw. Vektorfehlerkorrekturmodell (vector error correction model, VEC-Modell470) aus471: È99ê

Dyt ã Pyt  1 þ G1 D yt  1 þ G2 D yt  2 þ . . . þ Gp  1 Dyt  p þ 1 þ Fxt þ e t :

Dabei steht yt für den n-dimensionalen Vektor der auf Kointegration zu testenden I (1)-Variablen, xt ist ein m-dimensionaler Vektor der deterministischen Komponenten wie Konstante, Trend, Saisondummys, andere Dummys oder strikt exogene Variable, e t ist ein White-Noise-Variablenvektor, und P sowie Gr (r ã 1; . . . ; p  1) sind Koeffizientenmatrizen mit der Dimension n  n. Bei den beiden Kointegrationstests von Johansen – dem Traceoder Likelihood-Ratio-Test (LR-Test) sowie dem Maximum-Eigenvalue-Test (ME-Test) – handelt es sich um die Überprüfung des Rangs der Matrix P. Die Kointegrationshypothese lautet, dass diese Matrix einen reduzierten Rang r, mit r < n, hat. Dies bedeutet, dass sie sich wie folgt darstellen lässt: È100ê

P ã a b0 ;

wobei a und b n  r-Koeffizientenmatrizen mit dem vollen Spaltenrang (Rang r) sind. In diesem Fall überführt die Matrix P (oder konkreter: die Matrix b) einen nichtstationären Variablenvektor, yt  1 , in einen stationären, 468

Vgl. Enders (1995), S. 385. Vgl. Johansen (1988, 1991, 1995); für eine ausführliche und sehr anschauliche Darstellung s. Juselius (2006), Kap. 8. 470 Vgl. Abschnitt C.II.2.f). 471 Dies ist die einfachste Form des VEC-Modells. Die Matrix P kann auch mit einem anderen Lag von yt (z. B. yt  2 ê multipliziert werden, für I (2)-Variable kann das Modell in zweiten Differenzen formuliert werden usw. 469

I. Modellspezifikation

245

b0 yt  1 . Der letztere Ausdruck definiert die r Kointegrationsbeziehungen (cointegration relations), also stationäre Linearkombinationen von nichtstationären Variablen, die sich im Idealfall als langfristige Gleichgewichtsoder Steady-State-Beziehungen zwischen diesen Variablen interpretieren lassen sollen. Die Parameter in der Matrix a werden Anpassungskoeffizienten (adjustment coefficients) genannt, denn sie geben die Geschwindigkeit an, mit der die kointegrierten Variablen zum Steady State zurückkehren, nachdem sie davon weggetrieben worden sind; der Ausdruck Pyt  1 beschreibt somit die Fehlerkorrektur: den Prozess der Rückkehr zum Gleichgewicht. Wenn die Matrix P einen reduzierten Rang hat, ist die Spezifikation des Modells in den ersten Differenzen, also ohne den Fehlerkorrekturausdruck Pyt  1 , nicht korrekt, weil Informationen über die langfristige Dynamik weggelassen werden. Wenn die Matrix P hingegen vollen Rang hat, ist die Spezifikation 99 nicht richtig, da yt  1 I (1) und alle übrigen Variablen stationär sind.472 Die Spezifikation in ersten Differenzen wie in Kapitel E. (vgl. Gleichung 40 in Abschnitt E.I.2.), also ohne den Ausdruck Pyt  1 , ist in diesem Fall korrekt und das Blanchard-Quah-Identifikationsschema lässt sich auf das Modell anwenden. Ob dies der Fall ist, wurde für die in Frage kommenden Zeitreihen IP, EHU, PPI, NWK und RWK mit Hilfe des Trace- und des ME-Tests überprüft. Hierzu wurden acht VAR-Modelle in der durch Gleichung 99 beschriebenen Form spezifiziert: Modell A und B für Polen und die WWU, alternativ mit der IP oder dem EHU als Maß für den realen Output. Der Trace- und der ME-Test wurden für mehrere Spezifikationen der VAR-Modelle durchgeführt, denn die beiden Tests können u. U. völlig unterschiedliche Ergebnisse liefern, je nachdem, welche maximale Laglänge der verzögerten Differenzen von yt , p  1, welche deterministischen Komponenten in der Matrix b und im Vektor xt und sogar, welche kritischen Werte für die Teststatistiken verwendet werden. Die Testergebnisse sind in Tabelle 3 zusammengefasst. Dort wird die Anzahl der Kointegrationsbeziehungen zwischen den jeweils drei Modellvariablen wiedergegeben, die durch die beiden Tests aufgrund alternativer kritischer Werte der Teststatistiken bei unterschiedlicher maximaler Laglänge, p  1, und bei unterschiedlichen deterministischen Variablen (Testmodelle 2, 3 und 4, s. Anmerkungen unter der Tabelle) auf dem Signifikanzniveau von 5% aufgespürt wurden. Als Basis für die Testentscheidung wurden die kritischen Werte für die Teststatistiken von MacKinnon/Haug/Michelis (1999) sowie von Osterwald-Lenum (1992) herangezogen. p  1 wurde 472 Die Differenzen von I (1)-Variablen sind stationär; die Variablen im Vektor x t sind deterministisch und können somit nicht integriert sein; White-Noise-Variable sind stets stationär.

246

F. Empirische Untersuchung

gleich 3, 4, 6 oder 12 gesetzt; dies sind typische Werte für Monatsdaten. In jedes VAR-Modell wurden zentrierte Saisondummys aufgenommen; diese werden in Abschnitt F.I.2. (s. Gleichung 102) diskutiert werden. Im Gegensatz zu anderen deterministischen Variablen haben solche Dummys keinen Einfluss auf die asymptotische Verteilung der Teststatistiken. Angesichts der starken Spezifikationsabhängigkeit der beiden Kointegrationstests fällt bei Betrachtung von Tabelle 3 auf, dass die Ergebnisse relativ wenig variieren: In der Mehrheit aller Fälle wurden keine Kointegrationsbeziehungen aufgespürt. Folglich kann davon ausgegangen werden, dass die Zeitreihen IP bzw. EHU, RWK-PPI und PPI bzw. NWK integriert von der Ordnung 1 und nicht kointegriert sind, dass sie also die Annahmen des Blanchard-Quah-Modells erfüllen. Es soll hervorgehoben werden, dass im Falle Polens hauptsächlich die Testmodelle 3 und 4 und im Falle der WWU die Testmodelle 2 und 3 von Interesse sind. Man kann nämlich davon ausgehen, dass die Zeitreihen für Polen, v. a. die beiden Maße für den realen Output, neben stochastischen auch deterministische Trends473 aufweisen, die die reale Konvergenz (den Aufholprozess) gegenüber den „alten“ EU-Ländern widerspiegeln; aus dem gleichen Grund können die langfristigen Gleichgewichtsbeziehungen – falls es solche gibt – ebenfalls Trends aufweisen. Für die WWU sind zwar deterministische Trends nicht ausgeschlossen, es gibt aber keine plausible Begründung für trendbehaftete Steady-State-Beziehungen. Vor diesem Hintergrund erscheint lediglich die Spezifikation des Modells B für die WWU mit dem EHU als Maß für den realen Output (letzter Tabellenabschnitt rechts) als potenziell problematisch: Im Testmodell 2 wird bei den meisten Annahmen bezüglich der deterministischen Variablen eine Kointegrationsbeziehung gefunden. Trotz dieses Befundes wird das entsprechende Modell im Folgenden dennoch spezifiziert und geschätzt; bei der Interpretation der Ergebnisse muss man allerdings Vorsicht walten lassen. Es soll an dieser Stelle betont werden, dass das Fehlen von Kointegrationsbeziehungen zwar die Voraussetzung ist für die Spezifikation und Schätzung der Modelle in ersten Differenzen wie in Kapitel E. Wären die Zeitreihen kointegriert, so könnte der Blanchard-Quah-Ansatz zur Identifikation struktureller Schocks jedoch trotzdem herangezogen werden; die VAR-Modelle müssten hierzu in die Fehlerkorrekturform 99 gebracht werden. Dies wird bei der Sensitivitätsanalyse in den Abschnitten F.II.4.b) und F.II.4.c) der Fall sein. Vor der Spezifikation und Schätzung der VAR-Modelle soll mittels Korrelationsanalyse ein erster Eindruck über die Symmetrie der gesamtwirt473 Stochastische Trends ergeben sich daraus, dass die Variablen I (1) sind. Dies muss aber nicht bedeuten, dass sie auch deterministische Trends aufweisen.

I. Modellspezifikation

247

Tabelle 3 Johansen-Kointegrationstests der Zeitreihen Test

Anzahl Lagsa)

Anzahl der aufgespürten Kointegrationsbeziehungen abhängig von den deterministischen Variablenb) und den verwendeten kritischen Wertenc) Modell 2 Modell 3 Modell 4 Modell 2 Modell 3 Modell 4

Modell A für Polen: IP oder EHU, RWK-PPI, PPI IP als Outputmaß (Modell A1)

EHU als Outputmaß (Modell A2)

Likelihood Ratio (Trace)

3 4 6 12

0 1 0 1 (3)

0 1 0 0

0 0 0 1

1 1 0 0

0 (1) 1 0 0

1 1 0 0

Maximum Eigenvalue

3 4 6 12

0 1 0 (1) 0

0 1 0 0

0 0 0 0

0 1 0 0

0 1 0 0

0 1 0 0

Modell B für Polen: IP oder EHU, RWK-PPI, NWK IP als Outputmaß (Modell B1)

EHU als Outputmaß (Modell B2)

Likelihood Ratio (Trace)

3 4 6 12

1 1 0 0 (1)

0 0 0 0

0 0 0 0

0 1 0 0

0 1 0 0

0 (1) 1 0 0

Maximum Eigenvalue

3 4 6 12

1 1 0 (1) 0

0 1 0 0

0 0 0 0

0 1 0 0

0 1 0 0

0 1 0 0

Modell A für die WWU: IP oder EHU, RWK-PPI, PPI IP als Outputmaß (Modell A1)

EHU als Outputmaß (Modell A2)

Likelihood Ratio (Trace)

3 4 6 12

0 0 0 1

0 0 0 1

0 0 0 1

0 0 1 1

0 0 0 0

0 0 0 0

Maximum Eigenvalue

3 4 6 12

0 0 0 1

0 0 0 1

0 0 0 1

0 0 1 0

0 0 0 0

0 0 0 0

(Fortsetzung nächste Seite)

248

F. Empirische Untersuchung

(Fortsetzung Tabelle 3) Test

Anzahl Lagsa)

Anzahl der aufgespürten Kointegrationsbeziehungen abhängig von den deterministischen Variablenb) und den verwendeten kritischen Wertenc) Modell 2 Modell 3 Modell 4 Modell 2 Modell 3 Modell 4

Modell B für die WWU: IP oder EHU, RWK-PPI, NWK IP als Outputmaß (Modell B1)

EHU als Outputmaß (Modell B2)

Likelihood Ratio (Trace)

3 4 6 12

1 1 0 0

0 1 0 0

0 0 0 0

1 1 1 2

0 0 0 0

1 1 0 0

Maximum Eigenvalue

3 4 6 12

0 1 1 0

0 1 0 0

0 0 (1) 0 0

0 1 1 0

1 1 0 0

1 1 0 0

a) b)

c)

Anzahl der verzögerten Differenzen der Variablen im VAR-Modell (p – 1 in Gleichung 99). Modell 1: Die Niveaus der Variablen haben keine deterministischen Trends (DT); die Mittelwerte der Kointegrationsbeziehungen (KB) sind Null. Modell 2: Die Variablen haben keine DT; die Mittelwerte der KB sind ungleich Null. Modell 3: Die Variablen haben lineare DT; die Mittelwerte der KB sind ungleich Null. Modell 4: Die Variablen und die KB haben lineare DT. Modell 5: Die Variablen haben quadratische und die KB lineare DT. Die Modelle 1 und 5 werden nicht berücksichtigt, da ihre Annahmen unrealistisch sind. Signifikanzniveau: 5%; in der Mehrheit aller Fälle ist das Ergebnis unabhängig davon, ob kritische Werte nach MacKinnon/Haug/Michelis (1999) (MHM) oder nach Osterwald-Lenum (1992) (OL) verwendet werden. Im Falle einer Abweichung ist die Anzahl der aufgespürten KB nach OL in Klammern angegeben.

schaftlichen Entwicklungen in Polen und der WWU gewonnen werden. Wie in Abschnitt C.II.2.c) erwähnt, werden in der Mehrheit der empirischen Arbeiten über die Schocksymmetrie zunächst die Korrelationen der verwendeten Zeitreihen untersucht, bevor fortgeschrittenere Methoden angewendet werden. Die interessierenden Korrelationskoeffizienten für die Niveaus und die ersten Differenzen der Modellvariablen sind Tabelle 4 zu entnehmen. Alle Koeffizienten wurden auf ihre Signifikanz hin getestet. Zur Überprüfung der Nullhypothese (H0) rÈx; yê ã 0 gegenüber der Alternativhypothese (H1) rÈx; yê 6ã 0 (dabei bezeichnet rÈx; yê den Korrelationskoeffizienten zwischen den Variablen x und y in der Grundgesamtheit) wird jeweils folgende Teststatistik ermittelt: È101ê

pffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffi r Èx; yê T  2 ffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffi q ; tã 2 1  Èr Èx; yêê

I. Modellspezifikation

249

dabei steht r Èx; yê für den empirischen (aufgrund der Stichprobenwerte berechneten) Wert des Korrelationskoeffizienten und T für den Stichprobenumfang. Die obige Teststatistik ist t-verteilt mit T  2 Freiheitsgraden.474 Übersteigt t beim gewählten Signifikanzniveau den kritischen Wert, so wird die Nullhypothese verworfen und es wird geschlussfolgert, dass der Korrelationskoeffizient von Null verschieden ist; anderenfalls kann die Hypothese eines insignifikanten Zusammenhangs zwischen den Variablen x und y nicht abgelehnt werden. Die Tabelle macht deutlich, dass die Niveaus der alternativen Outputmaße zwischen den Ländern mittelstark bis stark positiv miteinander korreliert sind. Bei den beiden alternativen Outputvariablen für die WWU fällt auf, dass der Korrelationskoeffizient für ihre Niveaus einen Wert unterhalb von 0,5 annimmt und dass der entsprechende Koeffizient für ihre Differenzen kaum signifikant von Null verschieden ist; die IP entwickelt sich in der WWU offenbar anders als der EHU. Die beiden Preisvariablen sind zwischen den Ländern stark positiv und ihre Schwankungen mittelstark positiv korreliert. Somit kann geschlussfolgert werden, dass die beiden Konjunkturindikatoren – Output und Preise – sich in den beiden Volkswirtschaften relativ symmetrisch entwickeln. Bezüglich der Wechselkurse kann Tabelle 4 entnommen werden, dass die Niveaus des NWK und des RWK nur relativ schwach, ihre Differenzen allerdings fast perfekt positiv miteinander korrelieren; das letztere Ergebnis stellt einen der stilisierten Fakten der monetären Außenwirtschaftstheorie dar. Schließlich korrelieren die beiden nominalen Variablen – der NWK und das Preisniveau – in Polen stark positiv und ihre ersten Differenzen mittelstark positiv miteinander; der entsprechende Zusammenhang für die WWU ist relativ schwach positiv in Bezug auf die Niveaus und sehr schwach negativ in Bezug auf die Differenzen. Die geringe Stärke des Zusammenhangs zwischen den nominalen Variablen in der WWU ist darauf zurückzuführen, dass – wie in Abschnitt F.II.2.a) argumentiert werden wird – der EUR-PLN-Wechselkurs nicht als eine Variable betrachtet werden kann, die das Preisniveau in der Eurozone bestimmt. In Polen ist dieser Kurs hingegen eine wichtige nominale Variable, von der auch das heimische Preisniveau abhängt.

474

Vgl. Hauser (1981), S. 189.

250

F. Empirische Untersuchung Tabelle 4 Symmetrie der gesamtwirtschaftlichen Entwicklungen in Polen und der WWU Korrelation der verwendeten Zeitreihen für Polen und die WWU – Niveaus der Variablena) IP WWU

IP Polen

0,6575***

IP WWU

EHU Polen EHU WWU

RWK-PPI

PPI Polen

PPI WWU

0,7832***

0,5925***

–0,4347*** 0,9147***

0,9108***

0,4658***

0,4472***

–0,3807*** 0,6072***

0,5366***

0,8560***

–0,3573*** 0,6937***

0,6706***

–0,3142*** 0,5363***

0,4617***

0,2352*** 0,5898***

0,2797***

EHU Polen EHU WWU NWK PPI Polen

0,8545*** Korrelation der verwendeten Zeitreihen für Polen und die WWU – erste Differenzen der Variablen IP WWU

IP Polen IP WWU EHU Polen EHU WWU NWK

0,4344***

EHU Polen EHU WWU

RWK-PPI

PPI Polen

PPI WWU

0,5336***

0,0607

0,0662

–0,0786

0,0694

0,5007*** 0,1220* 0,8901***

0,0626

0,0402

0,0380

–0,0748

–0,1099

–0,1799**

–0,0429

–0,2014**

–0,2196***

0,9654***

PPI Polen a)

0,3211*** –0,1311* 0,3206***

*** = der Korrelationskoeffizient ist signifikant von Null verschieden auf dem Signifikanzniveau von 1%, ** = von 5%, * = von 10% (Test der Signifikanz gemäß Gleichung 101).

2. Spezifikation der VAR-Modelle Im vorangegangenen Abschnitt wurden für jedes Gebiet (Polen und die WWU) und jedes Modell (A und B) jeweils zwei verschiedene Spezifikationen identifiziert, bei denen die zugrunde liegenden Zeitreihen die notwendigen Voraussetzungen für die Verwendung der Blanchard-Quah-Identifikationsmethode erfüllen. Der Übersichtlichkeit halber werden die verschiedenen Modelle in Tabelle 5 nochmals dargestellt. Für die WWU müssen dabei die beiden (logarithmierten) Variablen NWK und RWK mit –1 multipliziert werden, damit die Wechselkurse des PLN gegenüber dem EUR (und nicht umgekehrt) resultieren. Im Folgenden soll die genaue Spe-

I. Modellspezifikation

251

Tabelle 5 Verschiedene Spezifikationen der Modelle Spezifikation

Vektor der endogenen Variablen

Modell A1



Modell A2



Modell B1



Modell B2



Dy IP t

D qt D pt

Dy EHU t

D qt D pt

Dy IP t

D qt D e t

Dy EHU t

D qt D e t

Verwendete Zeitreihen

0

IP, RWK-PPI, PPI

0

EHU, RWK-PPI, PPI

0

IP, RWK-PPI, NWK

0

EHU, RWK-PPI, NWK

zifikation der acht VAR-Modelle – die Wahl der maximalen Laglänge (die als Ordnung oder als Grad des VAR-Modells bezeichnet wird, vgl. Abschnitt E.I.2.) sowie der zu verwendenden deterministischen Variablen – betrachtet werden. Das Ziel dieser Stufe – der Wahl der VAR-Ordnung und der deterministischen Variablen – ist es, jeweils eine Spezifikation zu erreichen, die einerseits sparsam (parsimonious) ist, also wenige zu schätzende Parameter enthält, andererseits jedoch möglichst allen Gütekriterien genügt. Die beiden wichtigsten Kriterien sind die schwache Stationarität oder Stabilität des VAR-Systems (alle Wurzeln des Modells sollen außerhalb bzw. ihre reziproken Werte innerhalb des Einheitskreises liegen; vgl. die Diskussion in Abschnitt E.I.2.) sowie die White-Noise-Eigenschaften (Normalität, fehlende Autokorrelation, Homoskedastizität) der VAR-Residuen. Ferner sollte der Erklärungsgehalt des geschätzten Modells möglichst hoch sein; Ausdruck hiervon sind ein hoher Wert des korrigierten Bestimmtheitsmaßes, € 2 , geringe Werte der Informationskriterien wie des AIC, SIC oder HQIC R sowie ein Wert der F-Teststatistik signifikant größer 1, der darauf schließen lässt, dass mindestens einer der geschätzten Koeffizienten signifikant von Null verschieden ist. Bei der Wahl der maximalen Laglänge und der exogenen Variablen wird die Erfüllung aller dieser Kriterien angestrebt, wobei die ersten beiden am wichtigsten sind. In jedem VAR-Modell sollen zunächst zwei deterministische Variable berücksichtigt werden: eine Konstante und ein linearer Trend. Der Trend kann weggelassen werden, falls er in allen Gleichungen gemäß dem t-Test insignifikant ist; auf die Konstante wird aber auch im Falle fehlender Signifikanz nicht verzichtet, weil deren Weglassen die Interpretierbarkeit bestimmter Gütemaße beeinflusst. Eine Überlegung bezüglich der weiteren zu verwendenden deterministischen Variablen bietet die graphische Analyse der Zeitreihen. Aus den Abbildungen 5 bis 7 geht hervor, dass die beiden Out-

252

F. Empirische Untersuchung

putzeitreihen ein ausgeprägtes Saisonmuster aufweisen. Daher werden in allen Modellen zentrierte Saisondummys verwendet, soweit sie in mindestens einer Gleichung des gegebenen Modells signifikant sind. Eine zentrierte Saisondummy, sct , ist wie folgt definiert: È102ê

sct ã ct  €c;

wobei ct die übliche (nicht zentrierte) Saisondummy ist und €c deren arithmetisches Mittel (1=4 bei Quartalsdaten und 1=12 bei Monatsdaten) bezeichnet. sct nimmt somit den Wert 11=12 im Monat t und den Wert 1=12 in den übrigen Monaten an. Der Vorteil der zentrierten Dummys gegenüber den nichtzentrierten besteht darin, dass letztere sich in VAR-Modellen in Differenzen auf saisonale Trends kumulieren, wobei der kumulierte Wert der zentrierten Dummys (in Stichproben, die gesamte Jahre umfassen) Null ist.475 Eine weitere Überlegung bezüglich der deterministischen Variablen ergibt sich aus der Wechselkurspolitik Polens während des Untersuchungszeitraumes. Die Veränderungen des Wechselkursregimes seit Anfang der 1990er Jahre sind in Tabelle 6 weiter unten wiedergegeben. Aus ihnen werden drei Arten von Strukturbruchdummyvariablen hergeleitet, die den Einfluss der jeweiligen Regimeveränderung auf die Modellvariablen auffangen sollen: eine Shift-Dummy, eine permanente und eine transitorische Dummy. Eine Shift-Dummy ist folgendermaßen definiert:

È103ê

dumxxxxyyst ã

1 0

falls sonst;

t Jahr xxxx Monat yy

eine permanente Dummy wie folgt:

È104ê

dumxxxxyypt ã

1 0

falls sonst

t ã Jahr xxxx Monat yy

und eine transitorische Dummy wie folgt:

È105ê

8 < 1 falls dumxxxxyytt ã 1 falls : 0 sonst:

t ã Jahr xxxx Monat yy t ã ÈJahr xxxx Monat yyê þ 1

Da die VAR-Modelle für die ersten Differenzen der Variablen formuliert sind, fangen Shift-Dummys dauerhafte Veränderungen in den Differenzen und somit dauerhafte Veränderungen im Trend des Niveaus der Variablen 475

Vgl. Juselius (2006), S. 71.

I. Modellspezifikation

253

Tabelle 6 Veränderungen des Wechselkursregimes in Polen 1991–2000 Datum

Wechselkursregimea)

Okt. 1991

Crawling Peg

Febr. 1995 16.05.1995

ReferenzSchwankungswährung oder breite des b) -währungskorb Wechselkurses

USD (45%) DEM (35%) Crawling Bands GBP (10%) FRF (5%) CHF (5%)

Dummyvariablec)

0% € 2% € 7%

26.02.1998

€ 10%

dum199802s, - p, - t

28.10.1998

€ 12,5%

dum199810s, - p, - t

01.01.1999

EUR (55%) USD (45%)

25.03.1999 12.04.2000 a) b) c)

Freies Floating

dum199812s, - p, - t € 15%

dum199903s, - p, - t dum200004s, - p, - t

Nach der Definition des Internationalen Währungsfonds (2005) (vgl. Abschnitt B.I.1.). CHF = Schweizer Franken, DEM = Deutsche Mark, FRF = Französischer Franc, GBP = Pfund Sterling. Shift-, permanente und transitorische Strukturbruchdummyvariable (vgl. Gleichungen 103 bis 105); bei der Spezifikation der Dummyvariablen (Monat, in dem bzw. ab dem sie jeweils den Wert 1 annehmen) wird davon ausgegangen, dass die Folgen der Regimeveränderungen bereits einige Tage zuvor spürbar sind, da alle Veränderungen nach Vorankündigung seitens der NBP erfolgten.

Quelle: NBP und Babetski (2003), S. 27.

auf. Permanente Dummys werden bei (vermuteten) dauerhaften Niveauverschiebungen der Variablen und transitorische Dummys bei einmaligen sprunghaften Niveauveränderungen der Variablen eingesetzt.476 An dieser Stelle sind noch einige Bemerkungen bezüglich der Modelle mit dem NWK als einer der endogenen Variablen – Modelle B und C (Letztere werden erst in Abschnitt F.II.4.b) betrachtet werden) – notwendig. Gegen diese Modelle kann eingewendet werden, dass der nominale Wechselkurs des Polnischen Złoty in der ersten Hälfte des Beobachtungszeitraumes (1996 bis 2000) keine stochastische Variable darstellte, da er nicht frei schwankte, und somit nicht als eine endogene Variable in einem VAR-Modell verwendet werden darf. Dieser Einwand gilt insbesondere für den Zeitraum vor Februar 1998, als die zulässige Schwankungsbreite des Kurses im Rahmen der Crawling Bands von 7% auf 10% erweitert wurde. Allerdings soll in Bezug auf den Referenzwährungskorb, gegenüber dem der Wechselkurs festgelegt war, Folgendes betont werden: Die Deutsche Mark und der 476

Vgl. die ausführliche Diskussion in Juselius (2006), S. 124–138.

254

F. Empirische Untersuchung

Französische Franc – die beiden Währungen, die 1999 durch den Euro ersetzt wurden – machten insgesamt lediglich 40% dieses Korbes aus, und die Kurse der übrigen Währungen – des US-Dollar, des Pfund Sterling und des Schweizer Franken – schwankten gegenüber der Deutschen Mark und später dem Euro während des ganzen Untersuchungszeitraumes völlig frei. Zwischen Januar 1999 und April 2000, als der Wechselkurs des Złoty freigegeben wurde, hatte der Euro mit 55% zwar einen höheren Anteil am Referenzwährungskorb als zuvor, die zulässige Schwankungsbreite betrug aber in diesem Zeitraum bereits 12,5% bzw. 15%. Es kann somit argumentiert werden, dass der PLN-EUR-Wechselkurs zwischen 1996 und 2000 als eine stochastische Variable betrachtet werden kann. In Bezug auf die WWU kann von zwei wichtigen Strukturbrüchen ausgegangen werden: dem Übergang zur dritten Stufe der WWU am 1. Januar 1999 und der Einführung des Euro als Bargeld drei Jahre später. Die beiden möglichen Strukturbrüche sollen durch die Dummys dum199812s, -p und -t sowie dum200112s, -p und -t (s. Anmerkung b zu Tabelle 6) aufgefangen werden. Für beide Gebiete werden ferner die Dummys dum200404s, -p und -t berücksichtigt, deren Einführung durch die EU-Erweiterung am 1. Mai 2004 begründet ist. Analog zu den Strukturbruchdummys, die aus den Wechselkursregimeoder sonstigen bekannten Systemveränderungen abgeleitet werden, können in einem VAR-Modell Dummys verwendet werden, die ungewöhnlich große Residuen (Ausreißer) „glätten“ sollen. Das Vorliegen von Ausreißern führt nämlich dazu, dass gewöhnliche Tests auf Autokorrelation oder Nichtnormalität der Residuen schließen, auch wenn diese sich – abgesehen von den Ausreißern – in Wirklichkeit wie White-Noise-Variable verhalten. Die Dummys werden nach der Schätzung des gegebenen VAR-Modells mit allen relevanten deterministischen Variablen eingesetzt, falls es Residuen gibt, die größer als ihre dreifache Standardabweichung sind. Alle Typen von Dummys werden nur dann im Modell verwendet, wenn sie in mindestens einer Gleichung signifikant sind. Auf die Verwendung anderer deterministischer Variabler als Konstante, Trend oder Dummys wird verzichtet. Die optimale Spezifikation der Modelle in Bezug auf die deterministischen Komponenten ist in Tabelle A.5 in Anhang II dargestellt. Durch die Berücksichtigung von Dummys konnte die maximale Laglänge, die notwendig ist, um Normalverteilung und fehlende Autokorrelation der Modellresiduen zu gewährleisten, von zwölf auf nur zwei reduziert werden; nur in Modell B1 für die WWU musste zusätzlich zum ersten und zweiten noch der zwölfte Lag hinzugefügt werden. Die meisten oben diskutierten Dummyvariablen waren statistisch signifikant; insbesondere die t-Statistiken für die Saisondummys wiesen hohe Werte auf, diese Dummys trugen also we-

I. Modellspezifikation

255

Tabelle 7 Beträge der reziproken Wurzeln der VAR-Modelle Modelle für Polen

Modelle für die WWU

A1

A2

B1

B2

A1

A2

0,7606 0,7606 0,5874 0,5874 0,1635 0,0856

0,6006 0,6006 0,3983 0,3983 0,2321 0,1186

0,7708 0,7708 0,5932 0,5932 0,2928 0,1326

0,5680 0,5680 0,4645 0,4645 0,3114 0,1781

0,5839 0,5839 0,4880 0,4880 0,3764 0,0807

0,6045 0,6045 0,4900 0,4900 0,2745 0,0268

B1 0,8625 0,8621 0,8621 0,8578 0,8578 0,8551 0,8551 0,8508 0,8508

0,8495 0,8495 0,8491 0,8491 0,8445 0,8445 0,8384 0,8384 0,8356

0,8356 0,8327 0,8327 0,8310 0,8310 0,8242 0,8242 0,7940 0,7940

B2 0,7888 0,7888 0,7829 0,7829 0,7558 0,7558 0,7391 0,7391 0,7339

0,6053 0,6053 0,5202 0,5202 0,2226 0,0251

sentlich zur Erklärung der Variation der endogenen Variablen bei. Die Ausreißerdummys waren insbesondere in den Modellgleichungen relevant, die die Entwicklung des NWK und des RWK erklären, v. a. in den Modellen für die WWU. Dies legt die Vermutung nahe, dass es wichtige Faktoren gibt, die den PLN-EUR-Wechselkurs bestimmen, aber in den hier diskutierten VAR-Modellen nicht berücksichtigt sind. Da die einzelnen Koeffizienten eines VAR-Modells, anders als die Parameter eines strukturellen Mehrgleichungsmodells, nicht direkt interpretierbar sind, werden ihre Schätzwerte nicht wiedergegeben. Die Zusammenfassung der geschätzten Modelle findet sich in Tabelle A.6 in Anhang II. Im Folgenden sollen noch die Güte der geschätzten Modelle beurteilt und die Stabilität der VAR-Modelle sowie die Eigenschaften der Residuen überprüft werden. Tabelle 7, in der die reziproken Wurzeln der VAR-Modelle wiedergegeben sind (besser gesagt die Beträge dieser Werte, da mehrere von ihnen komplexe Zahlen sind), macht deutlich, dass alle diesen Werte innerhalb des Einheitskreises liegen, dass also alle VAR-Modelle stabil (stationär) sind. Am höchsten, aber immerhin deutlich kleiner als 1, sind die Beträge der 36 reziproken Wurzeln von Modell B1 für die WWU, bei dem der zwölfte Lag verwendet werden musste. Für alle Modelle ist die notwendige Bedingung für die Existenz der VMA-Darstellung somit erfüllt. € 2 , für die einzelnen Gleichungen der Das korrigierte Bestimmtheitsmaß, R verschiedenen Modelle ist in Tabelle 8 wiedergegeben. Der Erklärungsgehalt der Modelle ist nur bei den Gleichungen, die die Entwicklung der Wachstumsraten des realen Outputs erklären sollen (d.h. der ersten Glei-

256

F. Empirische Untersuchung Tabelle 8 Korrigiertes Bestimmtheitsmaß für einzelne Modellgleichungen

Modell A1 Polen DyIP t

Dqt

D pt

Modell A2 Polen D yEHU t

Dqt

D pt

Modell B1 Polen D yIP t

Dqt

D et

Modell B2 Polen D yEHU t

Dqt

Det

0,8513 0,1514 0,6408 0,9329 0,1418 0,6426 0,8433 0,2617 0,2703 0,9367 0,2401 0,2509 Modell A1 WWU D yIP t

D qt

D pt

Modell A2 WWU D yEHU D qt t

D pt

Modell B1 WWU D yIP t

D qt

Modell B2 WWU

D et D yEHU D qt t

D et

0,9931 0,1550 0,4865 0,9939 0,1644 0,4831 0,9926 0,2980 0,3150 0,9949 0,3958 0,4289

chung eines jeden Modells), hoch bis sehr hoch. Bei den Gleichungen mit dem Preisniveau als endogener Variabler sowie den Gleichungen für den NWK in den Modellen B ist er noch mittelhoch; bei den übrigen Gleichungen, v. a. bei der zweiten Gleichung in den Modellen A (mit dem RWK als endogener Variabler), ist er als gering einzustufen. Dies ist ein typisches Ergebnis bei VAR-Modellen, die versuchen, den realen Wechselkurs zu erklären. Sehr ähnliche Anmerkungen wie die auf das korrigierte Bestimmtheitsmaß bezogenen gelten auch für die Werte der F-Teststatistiken für einzelne Gleichungen und die Gesamtmodelle, die in Tabelle A.6 in Anhang II wiedergegeben sind. Die Werte der Informationskriterien, die ebenfalls Tabelle A.6 zu entnehmen sind, werden an dieser Stelle nicht betrachtet, weil sie für einzelne Modelle nicht interpretierbar sind. Vielmehr dienen sie dazu, aus den konkurrierenden unterschiedlichen Spezifikationen eines Modells dasjenige mit dem höchsten Erklärungsgehalt zu wählen. Bezüglich der White-Noise-Eigenschaften der Residuen soll hervorgehoben werden, dass die Verletzung bestimmter Annahmen, z. B. das Vorliegen von Autokorrelation oder positive bzw. negative Schiefe, gravierende Folgen für die Interpretierbarkeit der Ergebnisse einer VAR-Analyse hat. Die Verletzung anderer Annahmen, wie z. B. Heteroskedastizität oder zu hohe bzw. zu geringe Wölbung (Kurtosis), beeinträchtigt die Gültigkeit der statistischen Inferenz nur geringfügig.477 Deshalb müssen die Annahmen der nicht autokorrelierten und symmetrisch verteilten (d.h. ein Schiefemaß von Null aufweisenden) Residuen unbedingt erfüllt sein. Die Ergebnisse der JarqueBera-Tests478 auf Normalverteilung sind in Tabelle 9 zusammengefasst. 477 478

Vgl. Juselius (2006), S. 57–58. Vgl. Jarque/Bera (1980, 1981, 1987).

I. Modellspezifikation

257

Tabelle 9 Tests der VAR-Residuen auf Normalverteilung Modelle für Polen A1

A2

B1

Modelle für die WWU B2

A1

A2

B1

B2

Jarque-Bera-Test der H0: Die Residuen sind normalverteilta) Gleichung 1

0,0022

0,0086

0,0095

0,1191

0,0570

0,0144

0,0044

0,0235

Gleichung 2

0,0757

0,0100

0,0393

0,0156

0,0042

0,0062

0,0044

0,2701

Gleichung 3

0,0582

0,0174

0,0547

0,0063

0,0659

0,1497

0,0686

0,1458

Gesamtmodell

0,0008

0,0002

0,0014

0,0009

0,0012

0,0010

0,0001

0,0300

Test der H0: Die Schiefe der Residuen ist gleich derjenigen der Normalverteilung Gleichung 1

0,8313

0,1717

0,4682

0,4823

0,8970

0,5132

0,9418

0,9650

Gleichung 2

0,6407

0,3335

0,6546

0,3469

0,2551

0,1612

0,1982

0,7234

Gleichung 3

0,4826

0,3083

0,3482

0,3351

0,7749

0,7700

0,1140

0,0630

Gesamtmodell

0,8599

0,2791

0,6579

0,5111

0,7071

0,4797

0,2448

0,3100

Test der H0: Die Kurtosis der Residuen ist gleich derjenigen der Normalverteilung Gleichung 1

0,0005

0,0057

0,0030

0,0524

0,0169

0,0046

0,0010

0,0062

Gleichung 2

0,0262

0,0040

0,0122

0,0064

0,0019

0,0041

0,0025

0,1144

Gleichung 3

0,0227

0,0079

0,0264

0,0024

0,0206

0,0540

0,0907

0,5304

Gesamtmodell

0,0001

0,0000

0,0002

0,0001

0,0001

0,0002

0,0000

0,0156

a) Die Werte in der Tabelle sind die p-Werte für die jeweiligen Tests.

Die Nullhypothese, dass die Residuen einer gemeinsamen, d.h. trivariaten Normalverteilung folgen, wird in allen Fällen verworfen. Der Grund hierfür ist jedoch, wie die Tabelle deutlich macht, die Abweichung der Kurtosis von derjenigen der Normalverteilung; das Schiefemaß hingegen weicht auf dem 5%-Signifikanzniveau in keiner einzelnen Gleichung und in keinem Gesamtmodell statistisch signifikant von Null ab und auf dem 10%-Signifikanzniveau nur in einer Gleichung (Gleichung 3 in Modell B2 für die WWU). Optimal wäre es natürlich, wenn auch die Kurtosis derjenigen der Normalverteilung entsprechen würde. Trotzdem kann davon ausgegangen werden, dass die notwendige Voraussetzung für die Interpretierbarkeit der Ergebnisse der VAR-Analyse erfüllt ist.

258

F. Empirische Untersuchung Tabelle 10 Tests der VAR-Residuen auf Autokorrelation und Heteroskedastizität Modelle für Polen A1

A2

B1

Modelle für die WWU B2

A1

A2

B1

B2

H

LM-Test der H0: Es liegt keine Autokorrelation der Ordnung H vor gegenüber der H1: Die Residuen sind autoregressive oder Moving-Average-Prozessea)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0,6962 0,4606 0,6371 0,3912 0,3038 0,8696 0,2468 0,6710 0,2182 0,1861 0,5551 0,3769

0,8528 0,0511 0,1295 0,2399 0,0740 0,8223 0,6021 0,0550 0,1130 0,5812 0,3407 0,0057*

0,4498 0,2294 0,9891 0,8752 0,5997 0,6384 0,5996 0,6985 0,4051 0,0980 0,0940 0,7349

0,5639 0,0633 0,3226 0,2810 0,1826 0,7813 0,8168 0,0201* 0,0672 0,3166 0,4204 0,0142*

0,5788 0,1066 0,6755 0,1745 0,8544 0,5674 0,3637 0,1351 0,7261 0,0172 0,2777 0,0204*

0,2058 0,6290 0,0607 0,3078 0,2254 0,4410 0,1623 0,1629 0,3471 0,7491 0,6086 0,0978

0,1509 0,1090 0,9031 0,3396 0,7167 0,6699 0,7374 0,1324 0,7761 0,6262 0,0067* 0,0040*

0,5453 0,0157* 0,6142 0,4235 0,0885 0,2035 0,4514 0,6863 0,7137 0,9199 0,5390 0,2030

White-Test der H0: Die Residuen sind homoskedastischb) 0,9098 a) b)

0,7010

0,8752

0,8289

0,9952

0,9690

0,3711

0,7350

Die Werte in der Tabelle sind die jeweiligen p-Werte. – * = H0 wird verworfen. In den Testgleichungen wurden keine Kreuzprodukte der Residuen verwendet.

Die zweite wichtige Hypothese, das Fehlen von Autokorrelation der Residuen, wurde mit Hilfe des Lagrange-Multiplier-Tests479 (LM-Tests) überprüft; die Ergebnisse können Tabelle 10 entnommen werden. Auf dem 5%-Signifikanzniveau wird diese Hypothese nur in sieben von 96 Fällen verworfen; diese Fälle sind in der Tabelle durch einen Stern hervorgehoben. In vier dieser sieben Fälle handelt es sich um Autokorrelation zwölfter Ordnung, die bei Monatsdaten kein Problem darstellt, denn sie ist lediglich ein Zeichen dafür, dass die Saisondummys die saisonalen Schwankungen der Variablen nicht gänzlich auffangen. Es kann also davon ausgegangen werden, dass die Residuen nicht autokorreliert sind. Schließlich wurden die Residuen mittels des White-Tests480 auf Homoskedastizität geprüft. Die Ergebnisse, ebenfalls in Tabelle 10 dargestellt, deuten darauf hin, dass die Residuen auch in dieser Hinsicht White-Noise479 480

Vgl. Breusch (1978) und Godfrey (1978). Vgl. White (1980).

II. Modellauswertung und -interpretation

259

Prozessen gleichen: Die Homoskedastizitätsannahme ist bei allen Modellen erfüllt. Insgesamt kann somit geschlussfolgert werden, dass alle geschätzten VAR-Modelle allen wichtigen Gütekriterien genügen. Nun können sie zur empirischen Analyse der Schocksymmetrie in Polen bezogen auf die WWU sowie zur Untersuchung der Rolle des flexiblen PLN-EUR-Wechselkurses bei der Absorption asymmetrischer Schocks herangezogen werden.

II. Modellauswertung und -interpretation Auf Basis der geschätzten VAR-Modelle, deren Spezifikation im vorangegangenen Unterkapitel betrachtet wurde, wurden für jedes Gebiet die drei orthogonalen Schocktypen, die im Idealfall sich als AS-, AD- und LMSchocks interpretieren lassen sollen, mit Hilfe der Blanchard-Quah-Methode [vgl. Gleichungen 89 bis 91 in Abschnitt E.III.1.b)] identifiziert. Weiterhin wurde dieser Identifikationsansatz zur Bestimmung der Impuls-AntwortFunktionen sowie der Zerlegung der Prognosevarianz (IRF resp. FEVD, vgl. Abschnitt E.I.3.) herangezogen. In diesem Unterkapitel werden die Ergebnisse der empirischen Analyse dargestellt und interpretiert; als Basis dienen hierbei die Überlegungen in Abschnitt E.III.2. Zunächst wird in Abschnitt F.II.1. die Plausibilität des Identifikationsschemas überprüft. In Abschnitt F.II.2. wird dann die Symmetrie der Schocks und der Schockabsorptionsprozesse in Polen in Bezug auf die WWU beurteilt. Abschnitt F.II.3. beschäftigt sich mit der Frage, inwiefern der flexible PLN-EUR-Wechselkurs im Untersuchungszeitraum die Rolle eines Schockabsorptionsinstrumentes übernahm. In Abschnitt F.II.4. werden die Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse vorgestellt, bei der drei weitere Spezifikationen der VAR-Modelle betrachtet wurden, und Abschnitt F.II.5. ist der Lucas-Kritik gewidmet. 1. Plausibilität der Identifikationsrestriktionen Ein erster Schritt der eigentlichen empirischen Analyse soll in der Überprüfung der Plausibilität des verwendeten Identifikationsschemas bestehen. Konkret soll geprüft werden, ob die Reaktionen der Modellvariablen auf die drei strukturellen Schocktypen im Einklang mit der ökonomischen Theorie stehen. Die theoretisch zu erwartenden kurz- und langfristigen Auswirkungen der Schocks auf die vier endogenen Variablen wurden in den Abschnitten D.II.2.b) bis D.II.2.d) im Rahmen des stochastischen Dornbusch-Modells ausführlich diskutiert und die tatsächlichen Reaktionen der Variablen auf Schocks werden durch die IRF widergespiegelt. Diese sind für alle acht Modelle in Abbildung A.1 in Anhang I dargestellt. Ein wichtiger Unterschied zwischen der Betrachtung in diesem Kapitel und derjenigen

260

F. Empirische Untersuchung

in den Abschnitten D.II.2.b) bis D.II.2.d) besteht darin, dass hier stets von einem positiven und nicht von einem negativen Schock ausgegangen wird, da dies der Definition der IRF entspricht. Im Folgenden wird ein Vergleich der erwarteten und der tatsächlichen Modelldynamik nach dem Auftreten von Schocks vorgenommen. Tabelle 11 fasst die Diskussion zusammen. Aus der Analyse in Abschnitt D.II.2.b) geht hervor, dass ein monetärer Schock in der langen Frist keinen Einfluss auf den realen Output oder den realen Wechselkurs hat. Diese beiden Bedingungen können mit Hilfe der IRF nicht überprüft werden, da sie dem Identifikationsschema zugrunde liegen und somit zwangsläufig erfüllt sind. Die sonstigen Schlussfolgerungen aus Abschnitt D.II.2.b) wurden hingegen nicht als Identifikationsrestriktionen verwendet und können somit geprüft werden; sie stellen also überidentifizierende Restriktionen dar (vgl. Abschnitt E.III.3.). So postuliert das Dornbusch-Modell, dass ein positiver LM-Schock in der langen Frist eine nominale Abwertung, d.h. einen Anstieg des NWK, und einen Preisanstieg hervorruft. Kurzfristig sollten alle vier endogenen Variablen durch einen solchen Schock positiv beeinflusst werden.481 Alle diese Effekte werden empirisch bestätigt, wie der untere Teil von Tabelle 11 belegt. Lediglich im Falle von Modell A1 für die WWU sinkt der Output unmittelbar nach Eintreten eines nominalen Schocks, allerdings nur für eine Periode. In zwei Fällen – bei den Modellen A für die WWU –, die die Reaktion des RWK auf einen monetären Schock in der WWU beschreiben, sind die Reaktionen der Modellvariablen (die IRF-Werte) statistisch nicht signifikant von Null verschieden. Dies ist in Bezug auf den monetären Transmissionsmechanismus ein sehr interessantes Ergebnis, denn es bedeutet, dass Schocks, die sich langfristig auf das Preisniveau in der WWU auswirken (Modell A verwendet das Preisniveau als dritte endogene Variable), den realen PLN-EUR-Wechselkurs nicht verändern. Abbildung A.1 in Anhang I ist weiterhin zu entnehmen – und dies wird in Abbildung 8 weiter unten noch einmal wiedergegeben –, dass der NWK nach Eintreten eines LM-Schocks seinen längerfristigen Wert „überschießt“. Insgesamt kann also geschlussfolgert werden, dass die mittels der Blanchard-Quah-Methode ermittelten LM-Schocks die Modellvariablen so beeinflussen, wie es das Dornbusch-Modell vorsieht. In Bezug auf die Nachfrageschocks wurde in Abschnitt D.II.2.c) gezeigt, dass diese Schocks in der langen Frist lediglich die beiden nominalen Variablen beeinflussen; für das Niveau des realen Outputs und des RWK hingegen sind sie langfristig neutral. Da im empirischen Modell lediglich die Neutralitätsbedingung bezüglich des Outputs verwendet wurde, kann die den RWK betreffende Bedingung im Rahmen des Modells getestet werden; 481 Streng genommen sollte die Reaktion der Preise erst in der zweiten Periode stattfinden.

d)

c)

b)

a)

+

+

@ Èqê=@ ÈeLM ê

@ È pê=@ ÈeLM ê

@ Èeê=@ ÈeLM ê

=

+

+

=

+

+

+

–/+

=

+

=

=

+

+

–

+

+

+

+

+

+

=

=

+

+

=

+

+

+

+

+

B1

+

=

=

+

+

=

+

+

+

LF

+

+

+

+

+

–/+

–

–

+

KF

B2

+

=

=

+

+

=

–

–

+

LF

+

NS

–

+

+

+

+

–

+

KF

A1

+

=

=

+

+

=

+

–

+

LF

+

NS

+

+

+

–/+

–

+

+

KF

A2

+

=

=

+

+

=

–

+

+

LF

+

+

+

+

+

+/–

–

–

+

KF

B1

+

=

=

+

+

=

–

–

+

LF

+

+

+

+

+

–/+

–

+

+

KF

Empirische Modelle für die WWU B2

+

=

=

+

+

=

+

+

+

LF

Reaktion der Variablen x auf einen Schock des Typs i in Höhe einer Standardabweichung. Ein Pluszeichen (+) steht für einen Anstieg, ein Minuszeichen (–) für einen Rückgang, NS für eine statistisch nicht signifikante Reaktion und ein Gleichheitszeichen (=) bedeutet, dass der gegebene Schock keinen (langfristigen) Einfluss auf die betreffende Variable hat. KF = kurze Frist, LF = lange Frist. –/+ = die Variable sinkt zunächst und steigt kurz darauf; +/– = die Variable steigt zunächst und sinkt dann.

+

+

@ Èyê=@ ÈeLM ê

+

+

+

–/+

+

=

=

+

+

–/+d)

–

– +

–

–

+

+

+

+

+

+

–

+

KF

+

+

LF

–

+

KF

+

+

LF

A2

+

+

KF

A1

Empirische Modelle für Polen

+

+

LF

–/+

KF

c)

DornbuschModellb)

@ Èyê @ ÈeAS ê  @ Èqê @ ÈeAS ê  @ È pê @ ÈeAS ê  @ Èeê @ ÈeAS ê  @ Èyê @ ÈeAD ê  @ Èqê @ ÈeAD ê  @ È pê @ ÈeAD ê  AD @ Èe ê @ Èe ê



@ Èxê=@ Èei êa)

Tabelle 11 Theoretisch erwartete und empirisch beobachtete Auswirkungen der strukturellen Schocks auf die Niveaus der endogenen Modellvariablen

II. Modellauswertung und -interpretation 261

262

F. Empirische Untersuchung Modell B1 Polen

Modell B2 Polen

.010

.010

.008

.008

.006

.006

.004

.004

.002

.002

.000

.000 2

4

6

8

10

12

14

16

18

2

4

Modell B1 WWU

6

8

10

12

14

16

18

16

18

Modell B2 WWU

.020

.020

.016

.016

.012

.012

.008

.008

.004

.004

.000

.000 2

4

6

8

10

12

14

16

18

2

4

6

8

10

12

14

Abbildung 8: Überschießen des nominalen Wechselkurses

sie ist eine wichtige überidentifizierende Restriktion. Die Ergebnisse zeigen, dass diese theoretische Annahme empirisch nicht bestätigt wird: In allen Modellen führt ein positiver AD-Schock in der langen Frist zu einem Anstieg des RWK, also einer realen Abwertung der heimischen Währung. Die unmittelbare Reaktion des Outputs auf einen solchen Schock steht ebenfalls im Widerspruch zur ökonomischen Theorie: Im ersten Monat oder sogar in den beiden ersten Monaten nach dem Schock fällt die Produktion; danach steigt sie allerdings, wie es die Theorie vorsieht. Bezüglich der kurzfristigen Reaktion des NWK und des RWK auf einen positiven AD-Schock sieht das Dornbusch-Modell vor, dass es zunächst – solange die Preise starr sind – zu einer nominalen und realen Aufwertung kommen soll, was die Auswirkungen des Schocks auf den Output mildert. Wenn das Preisniveau sich verändert, wird die Aufwertung in eine Abwertung umgekehrt. Laut den IRF erhöhen sich die Preise allerdings bereits im ersten Monat nach dem Schock, und mit ihnen steigt auch der nominale Wechselkurs. Die nominale Abwertung ist dabei stärker als der Preisanstieg, so dass es insgesamt – in der kurzen und in der langen Frist – zu einer realen Abwertung kommt. Diese Ergebnisse zeigen, dass der zweite empi-

II. Modellauswertung und -interpretation

263

risch identifizierte strukturelle Schocktyp sich nicht als ein AD-Schock im Sinne des Dornbusch-Modells interpretieren lässt. Ginge man hingegen davon aus, dass Nachfrageschocks den RWK auch in der langen Frist beeinflussen können, so könnte dieser Schocktyp, abgesehen vom eigenartigen Verhalten des Outputs in den ersten beiden Monaten, als AD-Schock interpretiert werden. Die Annahme der langfristigen Nichtneutralität der Nachfrageschocks für den RWK liegt beispielsweise dem theoretischen Modell von Clarida/Galí (1994), die als erste Autoren Modell A verwendeten, und vielen Modellen auf dem Gebiet der New Open Economy Macroeconomics zugrunde. Schließlich ergibt sich aus den Ausführungen in Abschnitt D.II.2.d), dass ein Angebotsschock alle Modellvariablen dauerhaft beeinflussen kann: Sowohl in der kurzen als auch in der langen Frist sollen der reale Output, der NWK und der RWK nach einem positiven AS-Schock steigen und das Preisniveau soll zurückgehen. Wie Tabelle 11 deutlich macht, stimmen die empirisch beobachteten Reaktionen der Variablen nur im Falle des realen Outputs mit den theoretisch erwarteten überein. Bei den übrigen Variablen trifft dies nur auf drei Modelle zu: Modell B1 für Polen sowie die Modelle A2 und B2 für die WWU. Bei den Modellen A1 und A2 für Polen steht die Reaktion einer der beiden übrigen Variablen im Widerspruch zur theoretisch erwarteten und bei den Modellen B2 für Polen sowie A1 und B1 für die WWU gilt dies sogar für beide Variable. Es muss daher geschlussfolgert werden, dass der dritte strukturelle Schocktyp nicht als ein AS-Schock im Sinne des Dornbusch-Modells interpretiert werden kann. Angesichts der oben geschilderten Interpretationsprobleme bei den ASSchocks, teilweise auch bei den AD-Schocks, stellt sich die Frage, ob eine weitere Untersuchung der ermittelten Schockzeitreihen überhaupt sinnvoll ist. Für eine weitere Analyse sprechen die folgenden zwei Gründe: Erstens stehen im Mittelpunkt der Analyse die LM- und die (transitorischen) ADSchocks; wie oben argumentiert, lässt sich der erste identifizierte orthogonale Schocktyp problemlos als eine LM-Störung interpretieren. Der zweite primitive Schocktyp genügt zwar den Annahmen des DornbuschModells nicht völlig, da er den RWK auch dauerhaft beeinflussen kann. Dieses Ergebnis kann aber nicht als vollkommen von der ökonomischen Theorie abgekoppelt kritisiert werden, da es mit anderen Wechselkursmodellen im Einklang steht. Wichtiger noch ist Folgendes: Wenn Nachfrageschocks dauerhafte Auswirkungen auf den RWK haben können, kann der flexible NWK nicht nur bei vorübergehenden, sondern auch bei dauerhaften Nachfragestörungen die Rolle eines Absorptionsinstrumentes übernehmen. Dieses Resultat bedeutet somit in der Praxis, dass nicht nur transitorische, sondern auch permanente AD-Schocks von Interesse sind. Wie in Abschnitt E.III.1. hervorgehoben, sind SVAR-Modelle auf die Identifizierung dauer-

264

F. Empirische Untersuchung

hafter Schocks ausgerichtet. Transitorische Störungen werden identifiziert, indem überprüft wird, ob die vergangenen Schocks innerhalb kurzer Zeit umgekehrt wurden; dies erübrigt sich im Falle der hier diskutierten Modelle. Die empirisch festgestellte langfristige Nichtneutralität dieser Art von Schocks für den RWK vereinfacht somit die empirische Analyse. Den zweiten Grund, warum die weitere Analyse trotz der Schockinterpretationsprobleme durchgeführt werden und gültige Rückschlüsse erlauben kann, stellt die Tatsache dar, dass die ermittelten Schocks einfach aufgrund ihrer Auswirkungen auf die Modellvariablen definiert werden können. Was im Rahmen der hier betrachteten Modelle identifiziert wird, sind erstens Schocks, die in der langen Frist nur die nominalen Variablen beeinflussen können, zweitens Schocks, die keinen dauerhaften Einfluss auf den realen Output nehmen, aber die übrigen Modellvariablen durchaus beeinflussen, und drittens Schocks, die sich in der langen Frist auf alle Modellvariablen auswirken. Im Idealfall sollten diese Störungstypen entsprechend als LM-, AD- sowie AS-Schocks interpretierbar sein. Diese Interpretierbarkeit ist im Falle des ersten Schocktyps uneingeschränkt und im Falle des zweiten unter einigen Vorbehalten gegeben. Die dritte Störungsart kann zwar nicht als eine Angebotsstörung im Sinne eines ökonomischen Modells bezeichnet werden. Es kann aber gesagt werden, dass es sich hierbei mit Sicherheit um einen Schock, der den potenziellen Output und alle anderen Variablen dauerhaft beeinflussen kann, handelt, also um einen realen Schock, der die Struktur der Volkswirtschaft verändert. Aus den Ausführungen in den Abschnitten D.II.2. und D.III.2. sowie generell aus der ökonomischen Theorie geht hervor, dass der flexible NWK bei der Absorption solcher Schocks auf die Dauer nicht helfen kann; daher sind diese Schocks bei der Analyse der FEVD in Abschnitt F.II.3. nicht von Interesse. Insgesamt kann also davon ausgegangen werden, dass die SVAR-Modelle als Basis für die weiteren Analysen durchaus geeignet sind. Im Folgenden werden diese Störungen nicht „Schocks, die alle Modellvariablen dauerhaft beeinflussen können“, sondern der Einfachheit halber weiterhin AS-Schocks genannt.

2. Symmetrie der Schocks und der Schockabsorptionsprozesse In diesem Abschnitt werden die mittels des Blanchard-Quah-Ansatzes identifizierten strukturellen Schocks betrachtet. Abschnitt F.II.2.a) beschäftigt sich mit der Frage, wie symmetrisch die AS-, AD- und LM-Schocks in Polen in Bezug auf die WWU sind; das Hauptaugenmerk liegt hierbei auf Nachfrage- und monetären Störungen. In Abschnitt F.II.2.b) wird die Ähnlichkeit der Schocktransmissionsprozesse in den beiden Volkswirtschaften beurteilt.

II. Modellauswertung und -interpretation

265

a) Symmetrie der Schocks Wie in den Abschnitten E.III.1.c) und E.III.3. betont, sind die mit Hilfe eines SVAR-Modells identifizierten Schockzeitreihen i. d. R. stark spezifikationsabhängig. Bevor die Symmetrie der strukturellen Schocks zwischen Polen und der WWU beurteilt wird, soll daher zunächst geprüft werden, inwiefern die ermittelten Schockszeitreihen unabhängig von der genauen Spezifikation sind. Eine Antwort auf diese Frage kann formuliert werden, indem die Stärke der Korrelation zwischen den Schockzeitreihen des gleichen Typs, ermittelt mit Hilfe unterschiedlich spezifizierter VAR-Modelle – A1, A2, B1 und B2 –, jeweils für Polen und die WWU betrachtet wird. Die Werte der interessierenden Korrelationskoeffizienten finden sich in Tabelle 12.

Tabelle 12 Spezifikationsabhängigkeit der ermittelten strukturellen Schockzeitreihen Korrelation der mit Hilfe alternativer VAR-Modelle identifizierten AS-, AD- und LM-Schocksa) AS-Schocks Polen A2 A1 A2 B1

–0,0203

B1

AS-Schocks WWU B2

0,8810*** –0,0838 A1 –0,0047*** 0,8701*** A2 0,0110 B1

AD-Schocks Polen A2 A1 A2 B1

B1

0,9378*** 0,9208*** 0,8970***

A1 A2 B1 a)

B1

0,9508*** 0,6974*** 0,6950***

B1

B2

–0,0110

0,7685*** 0,0658

0,0401 0,7453*** 0,1929***

AD-Schocks WWU B2 0,8733*** 0,9244*** 0,9544***

A2 A1 A2 B1

LM-Schocks Polen A2

A2

B1

0,9519*** 0,7700*** 0,7568***

B2 0,7174*** 0,7789*** 0,7853***

LM-Schocks WWU B2 0,6722*** 0,7214*** 0,8700***

A1 A2 B1

A2

B1

B2

0,8077***

–0,0691 0,0413

–0,0462*** 0,1141*** 0,7765***

*** = der Korrelationskoeffizient ist signifikant von Null verschieden auf dem Signifikanzniveau von 1%, ** = von 5%, * = von 10% [Test der Signifikanz gemäß Gleichung 101 in Abschnitt F.I.1.b)].

266

F. Empirische Untersuchung

Der Tabelle ist zu entnehmen, dass die AD-Schocks in den beiden Volkswirtschaften sowie die LM-Schocks in Polen sehr robust in Bezug auf die genaue Modellspezifikation sind: Die entsprechenden Korrelationskoeffizienten sind alle positiv und hoch bis sehr hoch. Für die LM-Schocks für die WWU gilt dies nur, wenn Schocks im Rahmen der Modelle mit der gleichen nominalen Variablen (Preisniveau in den Modellen A oder NWK in den Modellen B) ermittelt werden. Dies überrascht nicht, denn der EURPLN-Wechselkurs kann nicht als eine wichtige nominale Variable im Euroraum angesehen werden. Wäre der Hauptzweck der Untersuchung in diesem Kapitel die Analyse der Schocks in der WWU, so müsste an Stelle dieses Wechselkurses (sowohl des nominalen als auch des realen) der EUR-USDWechselkurs verwendet werden, dem ohne Zweifel eine wichtige Rolle für die Entwicklungen in der Eurozone zuteil wird. Da hier aber hauptsächlich die Schocks in Polen von Interesse sind und die WWU lediglich als Benchmark betrachtet wird, wurde zum Zwecke einer besseren Vergleichbarkeit der EUR-PLN-Wechselkurs als eine der nominalen Variablen eingesetzt (die alternative Modellspezifikation mit dem EUR-USD-Kurs wird in Abschnitt F.II.4.a) betrachtet werden). Es kann geschlussfolgert werden, dass die im Rahmen der Modelle A und B identifizierten LM-Schocks nicht vergleichbar sind: Diejenigen in den Modellen A stellen die für die WWU relevanten, sich im Preisniveau niederschlagenden monetären Schocks dar und diejenigen in den Modellen B sind lediglich Schocks, die den PLNEUR-Wechselkurs erschüttern. Ähnliche Regelmäßigkeiten lassen sich bei den AS-Schocks beobachten: Sie sind davon abhängig, welche konkrete Zeitreihe – die Industrieproduktion oder der Einzelhandelsumsatz – als Maß für den Output verwendet wird: Die Korrelationskoeffizienten zwischen den Schocks aus den Modellen A1 und A2, A1 und B2, A2 und B1 sowie B1 und B2 sind für die beiden Volkswirtschaften, mit einer Ausnahme, nicht signifikant von Null verschieden. Allerdings sind die AS-Schocks zwischen den Modellen A1 und B1 bzw. A2 und B2 sehr stark korreliert und somit unabhängig davon, welche nominale Variable im Modell verwendet wurde. Es muss geschlussfolgert werden, dass die AS-Schocks für beide Länder nicht nur die meisten Interpretationsprobleme bereiten, sondern auch nicht robust in Bezug auf das gewählte Outputmaß sind. Dies liegt höchstwahrscheinlich daran, dass weder die IP noch der EHU die gesamtwirtschaftliche Aktivität messen; aus Datenverfügbarkeitsgründen können jedoch keine besseren Maße verwendet werden. Nun soll der Grad der Schocksymmetrie zwischen Polen und der WWU beurteilt werden. Hierzu werden wieder einfache lineare Korrelationskoeffizienten herangezogen. Im Falle der AD-Störungen sowie der LM-Störungen für Polen sind hierbei alle möglichen Kombinationen der Schockzeitreihen

II. Modellauswertung und -interpretation

267

relevant, da diese Schocks spezifikationsunabhängig sind. Im Falle der LMSchocks für die WWU werden die Schockzeitreihen aus den Modellen A bzw. B separat betrachtet, da sie abhängig von der dritten endogenen Variablen sind. Ähnliches gilt für die AS-Schocks für beide Gebiete: Es sollen nur Schocks aus den Modellen mit der gleichen Outputvariablen gegenübergestellt werden. Es wäre weiterhin aufschlussreich, auch die durchschnittliche Schockstärke, gemessen durch deren Standardabweichung, zu betrachten, denn nur starke Schocks sind potenziell problematisch. Bei dem zur Schockermittlung herangezogenen Algorithmus ist dies jedoch nicht möglich, da hierbei die Varianz der primitiven Schocks auf 1 normalisiert ist. Da die nominale Wechselkursflexibilität sich bei der Absorption von Nachfrageschocks auf den Output stabilisierend, bei Auftreten von monetären Schocks hingegen destabilisierend auswirkt – zumindest in der Theorie –, liegt das Hauptaugenmerk auf diesen beiden Störungsarten. Bei einem geringen Synchroniegrad der AD-Schocks sollte man davon ausgehen, dass die Fixierung des Wechselkurses hohe Stabilisierungskosten mit sich bringen würde, falls der NWK bei der Absorption dieser Schocks in der Vergangenheit tatsächlich hilfreich war, also falls unerwartete Schwankungen des NWK hauptsächlich auf AD-Schocks zurückzuführen waren. Bei einer geringen Korrelation der LM-Schocks ist umgekehrt davon auszugehen, dass die Kursflexibilität die Stabilität der Volkswirtschaft beeinträchtigt, dass also der WWU-Beitritt Vorteile im Hinblick auf die makroökonomische Stabilität bringen würde, falls der unerwartete Teil der Volatilität des NWK in erster Linie aus LM-Schocks resultierte. Allerdings soll angemerkt werden, dass auch AS-Schocks trotz der mangelhaften Interpretierbarkeit und hoher Spezifikationsabhängigkeit hierbei von Interesse sind: Ein hoher Asymmetriegrad bei dieser Art von Störungen lässt auf eine starke Unterschiedlichkeit der volkswirtschaftlichen Strukturen schließen. Wie in Abschnitt C.I.2.f) hervorgehoben, spricht dies gegen die Währungsintegration, denn bei stark unterschiedlichen Strukturen wirken sich symmetrische Schocks oder auch die gemeinsame Geldpolitik asymmetrisch auf die betreffenden Volkswirtschaften aus, was zu dauerhaften Ungleichgewichten führen und die Tragfähigkeit der Währungsunion beeinträchtigen kann. Da Polen relativ zur WWU eine kleine Volkswirtschaft darstellt und somit die geldpolitischen Entscheidungen der EZB kaum beeinflussen kann, wäre das Land im Falle einer starken Asynchronie der AS-Schocks besser gestellt, wenn es den WWU-Beitritt hinauszögern würde. Die Ergebnisse der Korrelationsanalyse sind in Tabelle 13 zusammengefasst. Bei Betrachtung der Tabelle fällt unmittelbar auf, dass die ADSchocks in Polen mit denjenigen in der WWU unabhängig von der Modell-

268

F. Empirische Untersuchung

spezifikation stark negativ korreliert sind. Ähnliches gilt im Übrigen für die LM-Schocks in den Modellen B. Die negative Korrelation war in diesem letzteren Fall insofern zu erwarten, als dass der (logarithmierte) NWK für die WWU durch das Vorzeichenwechsel des NWK für Polen ermittelt wurde, und die LM-Schocks in den Modellen B in der WWU als diejenigen, die den Wechselkurs erschüttern, interpretiert werden können (vgl. die Argumentation weiter oben). Für die AD-Schocks kann diese Erklärung nicht gelten. Es muss geschlussfolgert werden, dass Nachfrageschocks in Polen stark asymmetrisch in Bezug auf die WWU sind. Sieht man von den wenig überraschenden Ergebnissen für die LMSchocks in den Modellen B ab, so lässt sich feststellen, dass die monetären Schocks in Polen mit den monetären Schocks, die für das Preisniveau in der WWU relevant sind (LM-Schocks in den Modellen A) mittelstark positiv korreliert sind und somit als relativ symmetrisch bezeichnet werden können. Es kann somit, zumindest in dieser Analysephase, nicht davon ausgegangen werden, dass die nominale Kursflexibilität sich auf die Volkswirtschaft Polens destabilisierend auswirkt. Aussagen hierzu können erst getroffen werden, nachdem untersucht worden ist, welcher Typ von Störungen die wichtigste Quelle der nominalen Kursschwankungen darstellt; dies wird in Abschnitt F.II.3. untersucht werden. Schließlich soll in Bezug auf die AS-Schocks festgehalten werden, dass der Synchroniegrad als gering zu beurteilen ist: Von den relevanten Korrelationskoeffizienten übersteigt nur einer gerade noch den Wert 0,2 und zwei von acht sind nicht einmal auf dem Signifikanzniveau von 10% von Null verschieden. Dies deutet, wie weiter oben argumentiert, auf relativ starke strukturelle Unterschiede der beiden Volkswirtschaften hin. Nun kann die Hypothese aufgestellt werden, dass die geringe oder starke negative Korrelation der Schocks darauf zurückzuführen ist, dass makroökonomische Variable in Polen erst mit Verzögerung auf die Entwicklungen in der WWU reagieren. Folglich könnten auch die Schocks in Polen stark positiv mit den verzögerten Schocks in der WWU korreliert sein, obwohl sie mit deren gegenwärtigen Werten kaum oder negativ korreliert sind. Diese Hypothese lässt sich mit Hilfe der Kreuzkorrelationsanalyse überprüfen. Tabelle A.10 in Anhang II gibt die Werte der Kreuzkorrelationskoeffizienten für einen bis zwölf Lags wieder. Der Tabelle ist zu entnehmen, dass nur etwa jeder zehnte Koeffizient auf dem Signifikanzniveau von 10% von Null verschieden ist und dass keiner der insgesamt 384 Koeffizienten den Wert 0,25 übersteigt. Die negative bzw. geringe Schockkorrelation liegt somit nicht an einer zeitlichen Verschiebung der Entwicklungen in Polen relativ zur WWU.

II. Modellauswertung und -interpretation

269

Tabelle 13 Schocksymmetrie zwischen Polen und der WWU Korrelation der mit Hilfe alternativer VAR-Modelle identifizierten AS-, AD- und LM-Schocks für Polen und die WWUa) AS-Schocks A1 WWU A1 A2 B1 B2

Polen Polen Polen Polen

A2 WWU

0,1198*

B1 WWU

B2 WWU

0,2052** 0,1115*

0,1342*

0,1252* 0,1674**

0,1358*

0,1025*

AD-Schocks

A1 A2 B1 B2

Polen Polen Polen Polen

A1 WWU

A2 WWU

B1 WWU

B2 WWU

–0,7965*** –0,8236*** –0,8213*** –0,8413***

–0,7945*** –0,8396*** –0,8264*** –0,8560***

–0,7091*** –0,7265*** –0,7702*** –0,7810***

–0,6460*** –0,6945*** –0,7054*** –0,7347***

B1 WWU

B2 WWU

–0,6577*** –0,5706***

–0,6583*** –0,5941***

LM-Schocks

A1 A2 B1 B2 a)

Polen Polen Polen Polen

A1 WWU

A2 WWU

0,3482*** 0,3304***

0,3843*** 0,3987***

*** = der Korrelationskoeffizient ist signifikant von Null verschieden auf dem Signifikanzniveau von 1%, ** = von 5%, * = von 10% [Test der Signifikanz gemäß Gleichung 101 in Abschnitt F.I.1.b)]. Die leeren Felder stehen für nicht direkt vergleichbare Paare der Schockzeitreihen.

Insgesamt kann geschlussfolgert werden, dass die Symmetrie der Schocks in Polen in Bezug auf die WWU als sehr gering zu beurteilen ist. Falls der flexible Wechselkurs in der Vergangenheit eine positive Rolle bei der Absorption asymmetrischer Schocks spielte, stellt dies ein Argument gegen die Währungsintegration dar. Bevor die Rolle des NWK als Schockabsorptionsinstrument untersucht wird, soll im folgenden Abschnitt noch die Ähnlichkeit der Absorptionsprozesse beurteilt werden.

270

F. Empirische Untersuchung

b) Symmetrie der Schockabsorptionsprozesse Die Ähnlichkeit der Schockabsorptionsprozesse in den untersuchten Volkswirtschaften kann aufgrund der Gestalt der IRF beurteilt werden, denn diese beschreiben die Auswirkungen struktureller Schocks auf die Modellvariablen. Von Interesse sind hierbei v. a. die Reaktionen der beiden Variablen Output und Preisniveau, deren Entwicklung die geldpolitischen Entscheidungen am stärksten beeinflusst. Von den strukturellen Störungen sollen wiederum hauptsächlich AD- und LM-Schocks im Mittelpunkt stehen, denn erstens sind nur diese beiden Schocktypen ökonomisch interpretierbar; zweitens können Störungen, die sich auf alle Modellvariablen dauerhaft auswirken und die hier als AS-Schocks bezeichnet werden, ohnehin von der Geldpolitik nicht beeinflusst werden. Die aufgrund unterschiedlich spezifizierter Modelle gewonnenen IRF sind für die ersten 18 Monate nach dem Auftreten eines AD- resp. eines LM-Schocks (in Höhe seiner Standardabweichung, also 1) in den Abbildungen 9 bis 11 graphisch dargestellt. Bei allen Abbildungen fällt zuerst auf, dass die unmittelbaren Reaktionen der makroökonomischen Variablen auf Schocks in Polen stärker sind als in der WWU. Dies ist besonders beim Preisniveau – derjenigen der beiden Variablen, die durch beide betrachteten Schocktypen dauerhaft beeinflusst

.008

.008

.004

.004

.000

.000

-.004

-.004

-.008

-.008

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-.012 2

4

6

8

10

A1 Polen

12

14

16

18

2

A1 WWU

4

6

8

10

A2 Polen

.008

.008

.004

.004

.000

.000

-.004

-.004

-.008

-.008

-.012

12

14

16

18

A2 WWU

-.012 2

4

6

8

B1 Polen

10

12

14

16

B1 WWU

18

2

4

6

8

B2 Polen

10

12

14

16

B2 WWU

Abbildung 9: Auswirkungen der AD-Schocks auf den Output

18

II. Modellauswertung und -interpretation .016

.016

.012

.012

.008

.008

.004

.004

.000

.000

-.004

271

-.004 2

4

6

8

10

A1 Polen

12

14

16

18

2

4

A1 WWU

6

8

10

A2 Polen

.016

.016

.012

.012

.008

.008

.004

.004

.000

.000

-.004

12

14

16

18

A2 WWU

-.004 2

4

6

8

10

B1 Polen

12

14

16

18

2

4

B1 WWU

6

8

10

B2 Polen

12

14

16

18

B2 WWU

Abbildung 10: Auswirkungen der LM-Schocks auf den Output AD-Schock .005

.005

.004

.004

.003

.003

.002

.002

.001

.001

.000

.000 2

4

6

8

10

A1 Polen

12

14

16

18

2

A1 WWU

4

6

8

10

A2 Polen

12

14

16

18

A2 WWU

LM-Schock .005

.005

.004

.004

.003

.003

.002

.002

.001

.001

.000

.000 2

4

6

8

A1 Polen

10

12

14

16

A1 WWU

18

2

4

6

8

A2 Polen

10

12

14

16

18

A2 WWU

Abbildung 11: Auswirkungen der AD- und LM-Schocks auf die Preise

272

F. Empirische Untersuchung

wird – optisch feststellbar; eine Ausnahme stellt die Reaktion des Preisniveaus auf einen AD-Schock in Modell A1 dar, die in der WWU etwas stärker ist. Weiterhin ist die Volatilität der Variablen im ersten Jahr nach dem jeweiligen Schock in Polen deutlich höher. Die unterschiedliche Größenordnung bei den IRF führt dazu, dass es optisch nur schwer zu erkennen ist, inwiefern die interessierenden Variablen sich in Polen und der WWU nach Auftreten eines symmetrischen Schocks auch ähnlich entwickeln. Eine Antwort auf diese Frage liefert die Korrelationsanalyse der IRF. Die Korrelationskoeffizienten für die Werte der IRF in den ersten 6, 12 und 18 Monaten nach Auftreten eines Schocks sind in Tabelle 14 wiedergegeben. Der Tabelle ist zu entnehmen, dass die Reaktionen des Outputs auf einen AD-Schock je nach Modellspezifikation entweder stark negativ korreliert sind oder die entsprechenden Korrelationskoeffizienten nur insignifikant von Null abweichen. Die Auswirkungen eines ADSchocks auf das Preisniveau sind zwar positiv korreliert, aber die Ergebnisse sind kaum signifikant. Die Korrelationskoeffizienten der IRF für LMSchocks sind hingegen generell signifikant und beim Preisniveau sowie beim Output in den Modellen A2 und B2, in denen der EHU als Outputvariable verwendet wird, positiv. Wird die IP als Outputmaß herangezogen, so sind die Auswirkungen eines AD-Schocks auf den Output stark negativ (Modell A1) oder insignifikant (Modell B1) korreliert. Die Abhängigkeit der Ergebnisse von der Wahl des Outputmaßes wurde bereits in Abschnitt F.II.2.a) hervorgehoben, allerdings handelte es sich dort um AS- und nicht um AD-Störungen. Bei den Auswirkungen der AD-Schocks auf den Output resultiert die fehlende Robustheit der Ergebnisse in Bezug auf die Wahl der Outputvariablen wahrscheinlich daraus, dass das Schwankungsmuster bei der IP in der WWU anders ist als in Polen und auch anders als beim EHU in den beiden analysierten Volkwirtschaften (vgl. Tabelle 4 in Abschnitt F.I.1.b) und die Ausführungen hierzu). Wie in Abschnitt E.III.2. argumentiert, büßt die Frage der Schocksymmetrie bei hoher Schockabsorptionsgeschwindigkeit an Relevanz ein. Den Abbildungen 9 bis 11 ist aber zu entnehmen, dass die Absorption der beiden betrachteten Störungstypen in Polen deutlich langsamer verläuft als in der WWU: Während der Output in der Eurozone durchschnittlich innerhalb von sechs Monaten nach dem Auftreten eines AD- oder eines LM-Schocks zu seinem anfänglichen Niveau zurückkehrt und die Preise innerhalb von vier Monaten nach dem Schock ihr neues Gleichgewichtsniveau erreichen, ist dies in Polen im Schnitt erst nach vierzehn resp. neun Monaten der Fall. Dabei gilt die WWU als Ganzes generell als eine wenig flexible Volkswirtschaft; folglich muss die Geschwindigkeit der Schockabsorption in Polen als gering beurteilt werden.

II. Modellauswertung und -interpretation

273

Tabelle 14 Symmetrie der Schocktransmissionsprozesse zwischen Polen und der WWU Auswirkungen eines AD- resp. eines LM-Schocks auf den Output: Korrelation der IRF für die ersten 6, 12 und 18 Monate nach dem Schock zwischen Polen und der WWUa) AD-Schock

LM-Schock

Modell

6 Monate

12 Monate

18 Monate

Modell

A1 A2 B1 B2

–0,7763*** –0,2951*** –0,9213*** –0,1377***

–0,7116*** –0,2798*** –0,9096*** –0,1276***

–0,6927*** –0,2760*** –0,8354*** –0,1244***

A1 A2 B1 B2

6 Monate

12 Monate

18 Monate

–0,5844*** –0,6099*** –0,6196*** 0,9403*** 0,9429*** 0,9441*** –0,1735*** –0,1509*** –0,0967*** 0,9058*** 0,9185*** 0,9223***

Auswirkungen eines AD- resp. eines LM-Schocks auf die Preise: Korrelation der IRF für die ersten 6, 12 und 18 Monate nach dem Schock zwischen Polen und der WWU AD-Schock

LM-Schock

Modell

6 Monate

12 Monate

18 Monate

Modell

6 Monate

12 Monate

18 Monate

A1 A2

0,3351 0,4714

0,2596* 0,4272*

0,2336** 0,4110**

A1 A2

0,8653** 0,8548**

0,8532*** 0,8470***

0,8505*** 0,8441***

a)

*** = der Korrelationskoeffizient ist signifikant von Null verschieden auf dem Signifikanzniveau von 1%, ** = von 5%, * = von 10% [Test der Signifikanz gemäß Gleichung 101 in Abschnitt F.I.1.b)].

Insgesamt kann also geschlussfolgert werden, dass die AD-Schocks in den beiden Volkswirtschaften in den vergangenen etwa zehn Jahren nicht nur stark asymmetrisch waren, sondern dass identische Schocks dieses Typs stark asymmetrische Reaktionen seitens des Outputs und kaum symmetrische Reaktionen bei den Preisen hervorriefen. Die Asynchronie der Anpassungsprozesse verstärkt noch die Schlussfolgerung aus Abschnitt F.II.2.a): Falls die Wechselkursflexibilität in der Vergangenheit eine positive Rolle bei der Absorption asymmetrischer AD-Schocks spielte – dies wird in Abschnitt F.II.3. untersucht werden –, würde die unwiderrufliche Fixierung des PLN-EUR-Wechselkurses wahrscheinlich mit hohen Stabilisierungskosten einhergehen. Bezüglich der LM-Schocks hingegen lässt sich feststellen, dass die durch diese Schocks hervorgerufenen Anpassungsprozesse in den beiden Volkswirtschaften ähnlich verliefen. Dieser Umstand ist im Hinblick auf die zukünftige Währungsintegration Polens mit der WWU als günstig zu beurteilen, denn die meisten monetären Impulse sind in einer Währungsunion „von Natur aus“ symmetrisch. Wenn solche Impulse in Polen auch symmetrische Reaktionen der relevanten Größen in Bezug auf die WWU

274

F. Empirische Untersuchung

hervorrufen, stellen sie keine Gefahr für die makroökonomische Stabilität des Landes dar. 3. Der nominale Wechselkurs als Schockabsorptionsinstrument Wie in Abschnitt E.III.2. dargelegt, kann die Frage, inwiefern der nominale Wechselkurs im Untersuchungszeitraum die Rolle eines Schockabsorptionsinstrumentes spielte, mit Hilfe der Zerlegung der Prognosevarianz (FEVD) analysiert werden. Das Hauptaugenmerk liegt hierbei auf den ADund LM-Schocks für Polen. Ist ein Großteil der Prognosevarianz beim NWK auf AD-Schocks zurückzuführen, so geht man davon aus, dass die Wechselkursflexibilität im Hinblick auf die Absorption asymmetrischer Schocks vorteilhaft ist. Dominieren hingegen LM-Schocks, so wird geschlussfolgert, dass die Kursflexibilität sich destabilisierend auf die reale Wirtschaft auswirkt. Mit anderen Worten fungiert der flexible Wechselkurs als ein Schockabsorptionsmechanismus, wenn seine unerwarteten Schwankungen in erster Linie durch Nachfragestörungen „verursacht“ sind, und als ein destabilisierendes Instrument, wenn sie v. a. aus monetären Störungen resultieren. Ergibt sich die Prognosevarianz des NWK hauptsächlich aus Angebotsschocks, so kann die Wechselkursflexibilität weder als vorteilhaft noch als nachteilig im Hinblick auf die Schockabsorption beurteilt werden. Eine weitere Interpretationsmöglichkeit besteht darin zu überprüfen, ob die FEVD des NWK durch den gleichen Schocktyp bestimmt wird wie die FEVD des Outputs. Trifft dies zu, so ist der flexible Wechselkurs als ein Schockabsorptionsmechanismus zu betrachten. Die FEVD des NWK, des Outputs und des RWK für Polen sind in Tabelle 15 wiedergegeben. Hierbei sind hauptsächlich die beiden Modelle B1 und B2 von Interesse, weil der NWK nur in diesen Modellen verwendet wird. Bezüglich des RWK sollen allerdings auch die Ergebnisse für die Modelle A1 und A2 betrachtet werden, da dies eine Überprüfung der Spezifikationsabhängigkeit der FEVD erlaubt. Bei Betrachtung von Tabelle 15 fällt zunächst auf, dass der Anteil der Prognosevarianz, der auf einen bestimmten Schocktyp zurückgeführt werden kann, in jedem Fall weitgehend unabhängig vom Prognosehorizont ist. Für Prognosezeiträume von mehr als zwölf Monaten verändern sich diese Anteile überhaupt nicht; deshalb werden sie in der Tabelle auch nicht berücksichtigt. Dies bedeutet, dass die Schwankungen der Modellvariablen in der kurzen und in der langen Frist aus den gleichen Schocks resultieren; es wäre zu erwarten gewesen, dass die Rolle der langfristig neutralen Schocks mit der Ausweitung des Prognosehorizontes immer weniger bedeutend wird. Bezüglich der Fragestellung in diesem Abschnitt kann gesagt werden, dass ein Großteil (ca. 77% bis 85% je nach Modell und Prognosezeitraum)

II. Modellauswertung und -interpretation

275

Tabelle 15 Ursachen der Schwankungen der Modellvariablen – FEVD für Polen Anteil (in%) der Prognosevarianz des NWK, der zurückzuführen ist auf:

Anteil (in%) der Prognosevarianz des Outputs, der zurückzuführen ist auf:

AS-Schocks AD-Schocks LM-Schocks AS-Schocks AD-Schocks LM-Schocks ka)

B1

B2

B1

B2

B1

B2

B1

B2

B1

B2

B1

B2

1 2 3 6 12

3,74 5,96 6,27 6,30 6,35

3,51 3,12 3,41 3,44 3,44

80,74 80,28 78,37 77,57 77,53

84,00 85,27 83,71 83,08 83,07

15,52 13,76 15,36 16,12 16,12

12,49 11,61 12,88 13,48 13,49

97,28 92,81 89,32 88,25 87,91

74,26 67,29 68,21 67,12 67,11

2,43 6,39 6,64 7,15 7,16

7,21 14,67 13,97 15,07 15,08

0,29 0,81 4,03 4,61 4,93

18,52 18,04 17,82 17,82 17,82

Anteil (in%) der Prognosevarianz des RWK in Modellen B, der zurückzuführen ist auf:

Anteil (in%) der Prognosevarianz des RWK in Modellen A, der zurückzuführen ist auf:

AS-Schocks AD-Schocks LM-Schocks AS-Schocks AD-Schocks LM-Schocks

a)

ka)

B1

B2

B1

B2

B1

B2

A1

A2

A1

A2

A1

A2

1 2 3 6 12

3,07 6,01 6,61 6,64 6,72

1,91 1,72 2,14 2,22 2,22

90,86 88,63 85,73 84,45 84,37

93,83 94,28 91,74 90,76 90,74

6,07 5,37 7,66 8,91 8,91

4,26 3,99 6,12 7,03 7,04

9,62 12,57 12,83 13,44 13,47

0,62 0,57 0,57 0,56 0,56

87,02 84,30 82,20 80,70 80,66

96,36 96,59 94,53 93,81 93,80

3,37 3,13 4,96 5,86 5,87

3,02 2,85 4,89 5,63 5,65

k = Prognosehorizont (in Monaten)

der FEVD beim NWK auf Nachfrageschocks und ein deutlich geringerer Anteil (ca. 11% bis 16%) auf monetäre Störungen zurückzuführen ist; Angebotsschocks spielen hierbei praktisch keine Rolle. Dies lässt darauf schließen, dass die Wechselkursflexibilität im betrachteten Zeitraum vorteilhaft im Hinblick auf die Schockabsorption war. Sehr ähnliche Ergebnisse – mit einer noch stärker ausgeprägten Rolle der AD-Störungen – können bei der Prognosevarianz für den RWK festgestellt werden482, und dies unabhängig von der genauen Modellspezifikation. Andererseits wird der Output hauptsächlich durch AS-Schocks und kaum durch die beiden übrigen Schocktypen, insbesondere AD-Schocks, bestimmt. Nach der zweiten oben 482 Dass Angebotsschocks keine signifikante Rolle für die Schwankungen der realen Wechselkurse spielen, ist ein typisches Resultat in der empirischen Literatur; MacDonald (1998), S. 38, nennt es „something of a stylised fact in the literature on the economics of real exchange rates“.

276

F. Empirische Untersuchung

genannten Interpretationsregel lässt dies die Aussage zu, dass der flexible NWK nicht als ein Schockabsorptionsinstrument bezeichnet werden kann, da er auf andere Störungen als der Output reagiert. Insgesamt kann aber geschlussfolgert werden, dass die Wechselkursflexibilität nicht als destabilisierend betrachtet werden kann, denn die Schwankungen des NWK ergeben sich hauptsächlich aus realen Schocks, die als AD-Schocks interpretiert werden können, und nicht aus nominalen Störungen. 4. Sensitivitätsanalyse: Drei weitere Spezifikationen Die Spezifikationsabhängigkeit der Resultate wurde in den vorangegangenen Abschnitten bereits an mehreren Stellen überprüft. Hierzu diente die Schätzung von vier alternativen Modellen für jede Volkswirtschaft; bei jeder Fragestellung wurden die Ergebnisse aus allen Modellen betrachtet. Es stellte sich heraus, dass die Reaktionen der Variablen auf Schocks weitgehend unabhängig von der gewählten Spezifikation sind. Allerdings sind die Schockzeitreihen selbst davon abhängig, welches Maß für den Output (in den beiden untersuchten Volkswirtschaften) und welche nominale Variable (in der WWU) gewählt wurden. An dieser Stelle soll die Robustheit der Ergebnisse noch einmal überprüft werden, und zwar durch die Schätzung dreier weiterer Modellspezifikationen. Im Mittelpunkt stehen dabei die in Abschnitt F.II.2.a) betrachtete Symmetrie der Schocks sowie die Frage der wichtigsten Quellen der nominalen und realen Kursschwankungen, die Gegenstand des vorangegangenen Abschnitts war. a) Spezifikation I: Alternative Wechselkurse für die WWU Eine erste Modifizierung der Modellspezifikation besteht in der Verwendung des EUR-USD- an Stelle des EUR-PLN-Wechselkurses in den VARModellen für die WWU. Wie in Abschnitt F.II.2.a) argumentiert, kann der Kurs des Euro gegenüber dem Złoty nicht als wichtige nominale Variable im Euroraum betrachtet werden; dasselbe trifft auf den entsprechenden realen Wechselkurs zu. Die starke negative Korrelation der AD-Schocks in Polen relativ zur WWU könnte auf die Verwendung der für die WWU ökonomisch nicht relevanten Wechselkurse zurückzuführen sein. Um diese These zu überprüfen, wurden in den alternativen Modellen A1, A2, B1 und B2 für die WWU der RWK und der NWK gegenüber dem Złoty durch die USD-Kurse ersetzt; die resultierenden Modelle werden entsprechend als Modelle A3, A4, B3 und B4 bezeichnet. Eine Beschreibung der verwendeten Zeitreihen ist Tabelle A.1 in Anhang II zu entnehmen. Der NWK vor 1999 wurde als Kurs des USD gegenüber

II. Modellauswertung und -interpretation

277

dem „synthetischen Euro“ (vgl. Abschnitt F.I.1.a) und Tabelle A.2 in Anhang II) ermittelt. Alle Zeitreihen wurden in Indizes mit Basis Januar 1996 umgerechnet und dann logarithmiert. Die so transformierten Daten wurden in einem ersten Schritt auf Stationarität und Kointegration getestet. Die Ergebnisse des ADF-Tests, die in Tabelle A.3 in Anhang II wiedergegeben sind, bestätigen, dass die beiden Zeitreihen NWK und RWK nichtstationär, ihre ersten Differenzen aber stationär sind. Ferner ist Tabelle A.4 zu entnehmen, dass die Johansen-Tests generell keine Kointegrationsbeziehungen zwischen den für die Modelle A3, A4, B3 und B4 jeweils relevanten Zeitreihen aufspüren. Es kann somit geschlussfolgert werden, dass die Voraussetzungen für die Anwendung des Blanchard-Quah-Identifikationsschemas erfüllt sind. Der Spezifikation der VAR-Modelle lagen dieselben Überlegungen zugrunde wie der Spezifikation der Grundmodelle (vgl. Abschnitt F.I.2.). Bei allen VAR-Systemen wurde die maximale Laglänge gleich zwei gesetzt. Tabelle A.5 in Anhang II gibt einen Überblick über die verwendeten deterministischen Variablen (Konstante, Trend, Saison-, Strukturbruch- und Ausreißerdummys); Tabelle A.6 fasst die Schätzergebnisse zusammen. Alle VAR-Modelle sind stabil (vgl. Tabelle A.7); die VAR-Residuen sind homoskedastisch und nicht autokorreliert (vgl. Tabelle A.9) und ihre Schiefe entspricht derjenigen einer Normalverteilung (vgl. Tabelle A.8). Die Schätzergebnisse und alle Gütemaße sind denen der Modelle A1, A2, B1 und B2 sehr ähnlich. Dasselbe gilt, mit wenigen Ausnahmen, auch für die IRF483; aus diesem Grund werden sie hier nicht dargestellt. Zunächst wurden die ermittelten strukturellen Schockzeitreihen mittels Korrelationsanalyse auf ihre Spezifikationsabhängigkeit hin überprüft. Die Ergebnisse, die in Tabelle 16 zusammengefasst sind, sind sehr ähnlich wie im Falle der ursprünglichen Modelle A1, A2, B1 und B2 für die WWU [vgl. Tabelle 12 in Abschnitt F.II.2.a)]: Die AD-Schocks sind sehr robust in Bezug auf die Spezifikation der Modellvariablen, die LM-Schocks sind es nur dann, wenn die zu vergleichenden Modelle dieselbe nominale Variable verwenden, und die AS-Schocks sind von der verwendeten Outputvariablen abhängig. Für die weitere Analyse – die Frage der Schocksymmetrie zwischen Polen und der WWU – sind somit nur diejenigen Paare der Schockzeitreihen relevant, die zwischen den unterschiedlich spezifizierten Modellen auch vergleichbar sind.

483 Von den 36 IRF haben nur fünf eine andere Gestalt als die entsprechenden IRF in den Modellen mit den PLN-Wechselkursen. Es handelt sich hierbei um die Reaktion des RWK auf einen AS-Schock in den Modellen A3, A4 und B3 sowie die Reaktion des NWK auf ebendiesen Schock in den Modellen B3 und B4.

278

F. Empirische Untersuchung

Tabelle 16 Spezifikationsabhängigkeit der ermittelten strukturellen Schockzeitreihen – Modelle A3, A4, B3 und B4 für die WWU Korrelation der mit Hilfe alternativer VAR-Modelle für die WWU identifizierten Schocksa) AS-Schocks

A3 A4 B3 B4

A1

A2

A3

B1

B2

B3

B4

0,9586*** 0,0153*** 0,7725*** 0,1004***

0,0239*** 0,9842*** 0,1201*** 0,8954***

0,0699*** 0,7998*** 0,1603***

0,7261*** 0,0755*** 0,8441*** 0,1018***

0,0599*** 0,7520*** 0,1267*** 0,7833***

0,7998*** 0,1535***

0,1603*** 0,9184*** 0,1800***

0,1800***

AD-Schocks

A3 A4 B3 B4

A1

A2

A3

B1

B2

B3

B4

0,3861*** 0,3930*** 0,3290*** 0,3201***

0,3866*** 0,3829*** 0,3415*** 0,3333***

0,9887*** 0,9723*** 0,9472***

0,3310*** 0,3229*** 0,2969*** 0,2723***

0,3556*** 0,3456*** 0,3450*** 0,3630***

0,9723*** 0,9615***

0,9472*** 0,9563*** 0,9515***

B1

B2

B3

–0,1173** 0,0098** 0,1634** 0,1360**

–0,0696** 0,0901** 0,1692** 0,1785**

0,9515***

LM-Schocks A1 A3 A4 B3 B4 a)

A2

A3

0,9339*** 0,7396*** 0,7615*** 0,9197*** 0,8338*** –0,0567*** 0,0373*** –0,1493*** –0,0484*** –0,0208*** –0,1361**

B4

–0,1493*** –0,1361*** –0,0620*** –0,1038*** 0,9434*** 0,9434***

*** = der Korrelationskoeffizient ist signifikant von Null verschieden auf dem Signifikanzniveau von 1%, ** = von 5%, * = von 10% [Test der Signifikanz gemäß Gleichung 101 in Abschnitt F.I.1.b)].

Die mit Hilfe dieser Modelle ermittelten strukturellen Schocks wurden dann mit den entsprechenden Schocks für Polen auf ihre Korrelation hin überprüft; die Korrelationskoeffizienten sind in Tabelle 17 wiedergegeben. Im Vergleich mit den Grundmodellen [s. Tabelle 13 in Abschnitt F.II.2.a)] fallen zwei Unterschiede auf: Erstens ist die Korrelation der AD-Schocks nicht mehr stark, sondern mittelstark, aber weiterhin negativ und signifikant auf dem 1%-Signifikanzniveau; zweitens sind LM-Schocks aus den Modellen B nun nicht mehr stark negativ, sondern insignifikant oder sehr schwach negativ korreliert. Obwohl der Zusammenhang zwischen den AD-Schocks in den beiden Volkswirtschaften durch die Spezifikationsänderung etwas an Stärke ver-

II. Modellauswertung und -interpretation

279

Tabelle 17 Schocksymmetrie zwischen Polen (Modelle A1, A2, B1, B2) und der WWU (Modelle A3, A4, B3, B4) Korrelation der mit Hilfe alternativer VAR-Modelle identifizierten AS-, AD- und LM-Schocks für Polen und die WWUa) AS-Schocks A3 WWU A1 A2 B1 B2

Polen Polen Polen Polen

A4 WWU

0,0799

B3 WWU

B4 WWU

0,1252* 0,1276**

0,0997

0,0810** 0,1147*

0,1513**

0,1832**

AD-Schocks

A1 A2 B1 B2

Polen Polen Polen Polen

A3 WWU

A4 WWU

B3 WWU

B4 WWU

–0,4221*** –0,4280*** –0,4250*** –0,4160***

–0,4370*** –0,4337*** –0,4308*** –0,4160***

–0,3939*** –0,3912*** –0,3638*** –0,3509***

–0,4009*** –0,3958*** –0,3707*** –0,3566***

B3 WWU

B4 WWU

–0,0889 –0,0716

–0,1342* –0,1364*

LM-Schocks

A1 A2 B1 B2 a)

Polen Polen Polen Polen

A3 WWU

A4 WWU

0,3416*** 0,3302***

0,3700*** 0,3905***

*** = der Korrelationskoeffizient ist signifikant von Null verschieden auf dem Signifikanzniveau von 1%, ** = von 5%, * = von 10% [Test der Signifikanz gemäß Gleichung 101 in Abschnitt F.I.1.b)]. Die leeren Felder stehen für nicht direkt vergleichbare Paare der Schockzeitreihen.

liert, ist er immer noch negativ und nicht schwach. Das Ergebnis ändert sich auch nicht, wenn die Kreuzkorrelationen betrachtet werden: Die Werte der Kreuzkorrelationskoeffizienten sind nach wie vor für alle Lags nicht signifikant von Null verschieden; auf ihre Wiedergabe wird daher verzichtet. Insgesamt muss also geschlussfolgert werden, dass die Berücksichtigung des EUR-USD- an Stelle des EUR-PLN-Wechselkurses in den VAR-Modellen für die WWU das Fazit aus Abschnitt F.II.2.a) nicht verändert: Die ADSchocks in Polen sind asymmetrisch in Bezug auf die WWU.

280

F. Empirische Untersuchung

b) Spezifikation II: Modell C Als eine weitere Spezifikation wurde das in Abschnitt E.III.1.b) vorgestellte vierdimensionale Modell C geschätzt: Neben den drei Variablen aus Modell B (yt , qt und et ) erklärt dieses Modell auch einen Finanzmarktindex, ft , und identifiziert neben AS-, AD- und LM- auch Finanzmarktschocks (FM-Schocks; vgl. Gleichungen 92–93). In den Modellen für Polen wurde der Hauptindex der Warschauer Aktienbörse, WIG (Warszawski Indeks Giełdowy), und für die WWU der DAX 200 Average als die jeweils relevanten Finanzmarktindizes verwendet (für Einzelheiten s. Tabelle A.1 in Anhang II). Weiterhin wurde in den Modellen für die Eurozone wie in den Basismodellen wieder der EUR-PLN-Wechselkurs eingesetzt, denn die Verwendung des EUR-USD-Kurses beeinflusst die Ergebnisse kaum, wie im vorangegangenen Abschnitt gezeigt wurde. Je nachdem, welche konkrete Produktionsvariable als erste Endogene herangezogen wurde, resultieren für die beiden Länder jeweils Modell C1 (mit der IP) und Modell C2 (mit dem EHU). Im Folgenden soll erstens überprüft werden, ob die Schockzeitreihen sich durch die Erweiterung der Modelldimension stark verändern und insbesondere inwiefern die beiden im Rahmen der Modelle C identifizierten nominalen Schocktypen – LM- und FM-Schocks – den LM-Störungen aus den Modellen B ähneln. Zweitens soll der Frage nachgegangen werden, wie sich die Schocksymmetrie zwischen den beiden Volkswirtschaften ändert, wenn vier- an Stelle von dreidimensionalen VAR-Systemen geschätzt werden. Drittens ist von Interesse, welche Störungstypen die wichtigste Ursache der Schwankungen der endogenen Variablen, insbesondere des NWK, darstellen. Die transformierten (in Indizes mit Basis Januar 1996 umgerechneten und logarithmierten) Zeitreihen wurden wieder in einem ersten Schritt auf Stationarität und Kointegration getestet. Der ADF-Test (vgl. Tabelle A.3 in Anhang II) zeigt, dass die beiden Finanzmarktindizes I (1) und somit ihre ersten Differenzen I (0) sind. Allerdings ist die Annahme, dass die Zeitreihen nicht kointegriert sind, nicht erfüllt: Wie Tabelle A.4 in Anhang II zu entnehmen ist, wurde in den meisten Testmodellen nach Johansen mindestens eine Kointegrationsbeziehung zwischen den für die VAR-Modelle relevanten Zeitreihen aufgespürt. Dieses Problem wurde gelöst, indem die VAR-Systeme in der Fehlerkorrekturform 99–100, also als VEC-Modelle [vgl. Abschnitt F.I.1.b)] geschätzt wurden; zur Identifikation wurde wie bisher das Blanchard-Quah-Identifikationsschema herangezogen. Bei allen VAR-Modellen wurden zwei Lags der endogenen Variablen verwendet; die Spezifikation der deterministischen Variablen ist Tabelle

II. Modellauswertung und -interpretation

281

A.6 in Anhang II zu entnehmen. Bei Betrachtung von Tabelle A.5, die die Schätzergebnisse zusammenfasst, fällt Folgendes auf: Die Erweiterung der jeweiligen Modelle B um den jeweils relevanten Finanzmarktindex erhöht die Anpassungsgüte der beiden Gleichungen, die den RWK und den NWK erklären, im Falle der WWU wesentlich und im Falle Polens kaum. Dies lässt darauf schließen, dass nicht der WIG, wohl aber der DAX, einen signifikanten Erklärungsbeitrag für die nominalen und realen Wechselkursschwankungen zwischen Polen und der WWU leistet. Alle Modelle sind stabil (vgl. Tabelle A.7 in Anhang II); ihre Residuen sind homoskedastisch (vgl. Tabelle A9) und gleichen bezüglich der Schiefe normalverteilten Variablen (vgl. Tabelle A.8). Allerdings sind sie nicht frei von Autokorrelation erster und, im Falle der Modelle für Polen, auch zweiter Ordnung; dieses Problem konnte nicht durch Erhöhung der maximalen Laglänge oder Berücksichtigung zusätzlicher Dummyvariabler behoben werden. Aus diesem Grund sind die mit Hilfe dieser Modelle gewonnenen Resultate mit Vorsicht zu interpretieren. Bezüglich der IRF kann festgestellt werden, dass die Erweiterung der Modelldimension (der Übergang von den Modellen B zu den Modellen C) die Reaktionen der endogenen Variablen auf die drei bisher betrachteten strukturellen Schocktypen, bis auf wenige Ausnahmen484, nicht verändert. Weiterhin ist es unerheblich, welche Reaktionen die vier Schocktypen bei den jeweiligen Finanzmarktindizes auslösen, da diese Variable nicht zum ökonomischen Modell aus Kapitel D. gehört. Aus diesen Gründen wird auf die Darstellung der IRF für die neun bisher betrachteten Variable-SchockKombinationen sowie für die Finanzmarktindizes verzichtet. Lediglich die Reaktionen der Modellvariablen auf einen FM-Schock werden in Abbildung A.2 in Anhang I wiedergegeben. Die Abbildung macht deutlich, dass ein FM-Schock in Polen lediglich den Finanzmarktindex stark beeinflusst; die Reaktionen der drei übrigen Modellvariablen sind sehr schwach im Vergleich mit deren Reaktionen auf die übrigen Schocktypen.485 In der WWU hingegen reagieren auch der NWK und der RWK relativ stark auf einen 484

Von den insgesamt 36 IRF, die zwischen den jeweiligen Modellen B und C vergleichbar sind (d.h. die jeweils die gleiche Variable-Schock-Kombination betreffen), unterscheiden sich nur sechs Paare voneinander, und dies auch nur unwesentlich. Gemeint sind hierbei die Reaktionen des RWK und des NWK auf einen ASSchock in den Modellen C1, die Reaktion des Outputs auf einen AD-Schock in Modell C1 für Polen sowie die Reaktion des RWK auf einen AS-Schock in Modell C2 für Polen. 485 Bei jeder Variablen ist die Ordinatenskalierung identisch für alle Arten von Schocks. Die Tatsache, dass die Stärke der Reaktionen des Outputs, des RWK und des NWK auf einen FM-Schock sehr gering ist im Vergleich mit der jeweiligen Ordinatenskala, deutet darauf hin, dass diese Reaktionen deutlich schwächer sind als im Falle der übrigen Schocks (die in Abbildung A.2 nicht wiedergegeben sind).

282

F. Empirische Untersuchung

FM-Schock. Interessant ist, dass alle Variablen mit Ausnahme des Finanzmarktindexes nach einem solchen Schock zurückgehen, was im Falle der Wechselkurse zu erwarten war – es ist davon auszugehen, dass die heimische Währung nach einem positiven Impuls aus dem heimischen Finanzmarkt aufwertet –, beim Output aber ein kaum interpretierbares Resultat darstellt. Im Mittelpunkt des Interesses stehen nun erstens die ermittelten strukturellen Schocks und zweitens die FEVD der drei endogenen Variablen NWK, RWK und Output. Ein Vergleich der im Rahmen der Modelle B und C ermittelten Schockzeitreihen kann wieder mittels Korrelationsanalyse vorgenommen werden. Tabelle 18 gibt die Korrelationskoeffizienten zwischen den strukturellen Schocks aus den Modellen B1 und C1 sowie B2 und C2 für beide Volkswirtschaften wieder. Der Tabelle kann entnommen werden, dass die mit Hilfe der vierdimensionalen Modelle C identifizierten Schocks am stärksten (und generell relativ stark) mit den mit Hilfe der entsprechenden dreidimensionalen Modelle B ermittelten Schocks des jeweils gleichen Typs korreliert sind. Mit anderen Worten: Ein Schocktyp, der in einem der Modelle B z. B. als AD-Schock identifiziert wird, wird es im entsprechenden Modell C ebenfalls. Dies lässt sich als ein Ausdruck der Robustheit des verwendeten Identifikationsschemas interpretieren. Als etwas problematisch erweist sich hingegen die Interpretation der FMSchocks: Im Falle Polens sind sie mit keinem Schocktyp aus den Modellen B korreliert, was darauf hindeutet, dass sie vollkommen unabhängige primitive Störungen sind, und dass folglich dreidimensionale Modelle für Polen nicht richtig spezifiziert sind, da sie zu wenige orthogonale Schocktypen berücksichtigen. Im Falle der WWU scheint das Gegenteil der Fall zu sein: Die FM-Schocks sind mit allen übrigen Schocks aus den Modellen B signifikant korreliert (mit LM-Schocks schwach positiv und mit AS- sowie AD-Störungen negativ). Dies legt die Vermutung nahe, dass die FMSchocks in Wirklichkeit lineare Kombinationen der drei übrigen Störungsarten darstellen und daher nicht notwendigerweise im Modell verwendet werden müssen. Dies kann als ein Argument interpretiert werden, dass bei den dreidimensionalen Modellen bereits alle wichtigen Variablen berücksichtigt sind. Die Schocksymmetrie zwischen Polen und dem WWU-Gebiet kann wie bei allen zuvor betrachteten Spezifikationen wieder mit Hilfe der Korrelationsanalyse beurteilt werden; im Falle der AS-Schocks sind nur Modelle direkt vergleichbar, bei denen die Outputvariable identisch definiert ist. Die Ergebnisse, die in Tabelle 19 zusammengestellt sind, bestätigen diejenigen der vorherigen Analysen, insbesondere die aufgrund der Modelle B gewonnenen Resultate: Die Nachfragestörungen in den beiden Volkswirtschaften

II. Modellauswertung und -interpretation

283

Tabelle 18 Vergleich der primitiven Schocks aus drei- und vierdimensionalen Modellen Korrelation der mit Hilfe der Modelle B und C identifizierten AS-, AD-, LM- und FM-Schocksa) Modelle B1 und C1 für Polen AS B1 AS C1

AD B1

LM B1

Modelle B2 und C2 für Polen AS B2

AD B2

LM B2

–0,2534*** AS C2 0,7892*** 0,0118 –0,2935*** AD C1 0,2364*** 0,8930*** 0,0256 AD C2 0,1112 0,8872*** 0,1077 LM C1 0,0648 0,0418 0,7697*** LM C2 –0,0704 0,1369* 0,3953*** FM C1 –0,1677** –0,0965 FM C2 –0,0801 0,0251 –0,1081 –0,1090 0,4348*** –0,1101

Korrelation der mit Hilfe der Modelle B und C identifizierten AS-, AD-, LM- und FM-Schocksa) Modelle B1 und C1 für die WWU AS B1

AD B1

AS C1 0,4939*** –0,0062 AD C1 –0,3021*** 0,6750*** LM C1 –0,0864 0,2537*** FM C1 –0,3100*** –0,4737*** a)

LM B1

Modelle B2 und C2 für die WWU AS B2

AD B2

LM B2

AS C2 0,6155*** 0,1615** –0,1092 AD C2 –0,2551*** 0,5557*** 0,2685*** 0,6829*** LM C2 –0,0445 0,1350* 0,7351*** 0,1982** FM C2 –0,1905** –0,7361*** 0,2797*** 0,1495*

0,0724

*** = der Korrelationskoeffizient ist signifikant von Null verschieden auf dem Signifikanzniveau von 1%, ** = von 5%, * = von 10% [Test der Signifikanz gemäß Gleichung 101 in Abschnitt F.I.1.b)].

sind relativ stark negativ miteinander korreliert und Ähnliches gilt auch für die monetären (LM-) Schocks. Der Zusammenhang zwischen den Angebotsstörungen ist nur in Modell C1 (mit der IP als Outputmaß) signifikant; er ist positiv, aber schwach. Finanzmarktschocks hingegen sind nicht oder nur sehr schwach korreliert. Im Hinblick darauf, dass die Finanzmärkte Polens mit denen in der WWU bzw. in Deutschland in relativ hohem Grade integriert sind, stellt dies ein unerwartetes Ergebnis dar. Die Frage, inwiefern die Wechselkursflexibilität bei der Schockabsorption hilfreich war, wird wieder mit Hilfe der FEVD analysiert. Tabelle 20 macht deutlich, dass die bisherigen Ergebnisse auch durch die vierdimensionalen Modelle bestätigt werden. Die FEVD des NWK ist nahezu identisch wie im Falle der Modelle B (vgl. Tabelle 15 in Abschnitt F.II.3.): Unerwartete Schwankungen des NWK ergeben sich hauptsächlich aus AD-Schocks, monetäre (LM-) Schocks spielen eine untergeordnete und Finanzmarktschocks praktisch keine Rolle. Dieses letztere Ergebnis ist sehr beachtenswert, denn

284

F. Empirische Untersuchung Tabelle 19 Schocksymmetrie zwischen Polen und der WWU – Modelle C1 und C2

Korrelation der mit Hilfe alternativer Modelle ermittelten AS-, AD-, LM- und FMSchocks für Polen und die WWUa) AS-Schocks C1 WWU C1 Polen C2 Polen

AD-Schocks C2 WWU

0,2784*** –0,0191

C1 Polen C2 Polen

LM-Schocks

C1 Polen C2 Polen a)

C1 WWU

C2 WWU

–0,6336*** –0,6088***

–0,5120*** –0,4920***

FM-Schocks

C1 WWU

C2 WWU

–0,4792*** –0,3991***

–0,4982*** –0,2816***

C1 Polen C2 Polen

C1 WWU

C2 WWU

0,0293 0,0750

0,0331 0,1280*

*** = der Korrelationskoeffizient ist signifikant von Null verschieden auf dem Signifikanzniveau von 1%, ** = von 5%, * = von 10% [Test der Signifikanz gemäß Gleichung 101 in Abschnitt F.I.1.b)]. Die leeren Felder stehen für nicht direkt vergleichbare Paare der Schockzeitreihen.

es kann als ein empirisches – für den Fall Polen in Bezug auf die WWU geltendes – Argument gegen die These, dass der flexible Wechselkurs die wichtigste Quelle asymmetrischer Schocks darstellt, aufgefasst werden. Dieselben Schlussfolgerungen gelten auch für den RWK: Seine Volatilität ergibt sich aus den gleichen Schocks wie die des NWK und die Ergebnisse sind fast identisch wie bei den Modellen B. Ähnlich wie zuvor fällt auch das Fazit im Hinblick auf die Frage aus, ob es sich bei der wichtigsten Ursache für die unerwarteten Schwankungen des NWK und des Outputs um die gleichen Schocktypen handelt. Beim Output dominieren nach wie vor nicht Nachfrageschocks wie beim NWK, sondern Angebotsschocks. Der einzige Unterschied bei der Outputvolatilität besteht darin, dass in den vierdimensionalen Modellen den nominalen (LM- und FM-) Störungen eine größere Bedeutung als in den dreidimensionalen zuteil wird, was aber schwierig zu interpretieren ist. Obwohl die unerwarteten Schwankungen des Outputs und des NWK unterschiedliche Quellen haben, handelt es sich bei der Volatilität des NWK nach wie vor hauptsächlich um reale Schocks, und genauer gesagt, um Nachfragestörungen. Dies lässt wieder die Schlussfolgerung zu, dass der flexible Wechselkurs im Untersuchungszeitraum als ein Schockabsorptionsinstrument fungierte.

II. Modellauswertung und -interpretation

285

Tabelle 20 Ursachen der Schwankungen der Modellvariablen – FEVD für Polen, Modelle C1 und C2 Anteil (in%) der Prognosevarianz des NWK, der zurückzuführen ist auf:

k

a)

1 2 3 6 12

AS-Schocks

AD-Schocks

LM-Schocks

FM-Schocks

C1

C2

C1

C2

C1

C2

C1

C2

2,17 2,39 3,08 3,09 3,09

6,68 6,29 8,89 9,12 9,12

81,93 82,92 79,23 78,60 78,59

82,22 83,05 78,74 77,85 77,84

15,08 13,95 16,23 16,78 16,79

10,16 9,79 10,82 11,46 11,46

0,81 0,74 1,46 1,53 1,54

0,94 0,87 1,55 1,57 1,58

Anteil (in%) der Prognosevarianz des Outputs, der zurückzuführen ist auf:

k

a)

1 2 3 6 12

AS-Schocks

AD-Schocks

LM-Schocks

FM-Schocks

C1

C2

C1

C2

C1

C2

C1

C2

86,44 78,82 77,58 76,79 76,79

51,40 37,04 39,24 38,74 38,74

0,48 0,36 0,55 0,70 0,70

5,88 7,20 6,99 7,22 7,22

5,34 4,90 6,86 7,18 7,18

37,70 46,98 45,30 44,94 44,94

7,74 15,92 15,02 15,33 15,33

5,02 8,78 8,46 9,10 9,10

Anteil (in%) der Prognosevarianz des RWK, der zurückzuführen ist auf:

k

a)

1 2 3 6 12 a)

AS-Schocks

AD-Schocks

LM-Schocks

FM-Schocks

C1

C2

C1

C2

C1

C2

C1

C2

1,13 1,45 2,38 2,43 2,43

1,92 1,83 5,28 5,56 5,57

92,83 93,00 87,91 86,96 86,94

93,81 94,08 88,11 87,05 87,03

5,21 4,78 7,99 8,81 8,83

3,49 3,30 4,87 5,60 5,61

0,84 0,77 1,72 1,80 1,80

0,79 0,79 1,74 1,79 1,79

k = Prognosehorizont (in Monaten).

286

F. Empirische Untersuchung

c) Spezifikation III: Relative Variable Die dritte Spezifikationsmodifizierung, die in Abschnitt E.III.2. (vgl. Gleichung 97) bereits angesprochen wurde, besteht in der Verwendung von relativen endogenen Variablen. Diese werden folgendermaßen gebildet: È106ê

WWU zt  zPL ; t  zt

wobei zPL resp. zWWU für Variable zt in Polen resp. in der t t  die endogene  WWU stehen, mit z ã y; q; p; e; f . Bei dieser Spezifikation geht man zwar streng genommen implizit davon aus, dass die Schockabsorptionsprozesse in den beiden betrachteten Volkswirtschaften symmetrisch sind: Die resultierenden IRF stellen lineare Kombinationen der jeweiligen IRF für Polen und die Eurozone dar. Diese Annahme ist, wie in Abschnitt F.II.2.b) gezeigt wurde, nicht erfüllt, insbesondere für AD-Schocks, weshalb die IRF in diesem Fall nicht interpretierbar sind. Trotzdem kann die Schätzung der „relativen“ Modelle einige wertvolle Erkenntnisse bezüglich der wichtigsten Ursachen der unerwarteten Schwankungen der Modellvariablen liefern, denn die im Rahmen dieser Modelle identifizierten strukturellen Schocks sind per definitionem asymmetrisch. Die relativen Variablen wurden aus den in den Modellen A1, A2, B1, B2, C1 und C2 verwendeten Zeitreihen für die beiden untersuchten Gebiete ermittelt; die resultierenden VAR-Systeme werden entsprechend als Modelle A5, A6, B5, B6, C3 und C4 bezeichnet. Die Stationarität der ersten Differenzen der Variablen ist durch die Tatsache gewährleistet, dass jede verwendete (nicht differenzierte) Zeitreihe eine lineare Transformation zweier I (1)-Zeitreihen ist.486 Die Variablen mussten somit im ersten Schritt nur auf Kointegration getestet werden. Wie Tabelle A.4 in Anhang II belegt, scheint die Annahme nicht kointegrierter Zeitreihen nur im Falle der Modelle A5 und B5 erfüllt zu sein; die übrigen VAR-Systeme mussten somit wie die im vorangegangenen Abschnitt diskutierten Modelle vor der Schätzung in die Fehlerkorrekturform gebracht werden. Die maximale Laglänge wurde auch hier gleich zwei gesetzt; wie den Tabellen A.6 bis A9 in Anhang II zu entnehmen ist, sind alle Modelle stabil und ihre Residuen 486 Es besteht theoretisch die Möglichkeit, dass dieselben Variablen für Polen und die Eurozone zwar I (1), aber miteinander kointegriert sind, so dass die jeweiligen relativen Variablen nicht integriert, sondern stationär sind. In diesem Fall dürfte man die ersten Differenzen der relativen Variablen nicht verwenden, da dies eine Überdifferenzierung und somit eine Fehlspezifikation bedeuten würde. Dieser – wenig wahrscheinlichen – Situation wurde Rechnung getragen, indem alle relativen Variablen mit Hilfe des ADF-Tests auf ihren Integrationsgrad hin getestet wurden. Die Testergebnisse, die hier nicht wiedergegeben werden, deuteten wie erwartet darauf hin, dass alle relativen Zeitreihen I (1) sind.

a)

A5

0,28 1,77 2,84 2,87 2,87

ka)

1 2 3 6 12

0,72 2,39 3,22 3,56 3,59

C3

1,86 1,84 3,98 4,12 4,13

C4 82,36 82,52 80,91 79,92 79,90

B5 87,77 88,03 84,42 83,63 83,61

B6 80,71 79,72 74,24 72,89 72,77

C3

AD-Schocks

86,45 86,20 82,35 81,11 81,06

C4 16,66 14,82 16,49 17,38 17,39

B5 7,08 6,74 7,90 8,40 8,41

B6 16,06 15,43 18,30 18,92 18,95

C3

LM-Schocks

35,66 48,18 47,45 47,38 47,38

A6

60,00 44,48 45,22 44,52 44,52

63,72 48,01 49,09 48,06 48,06

B6

0,75 0,48 1,10 1,13 1,15

B5

33,78 47,39 46,39 46,47 46,48

B6

LM-Schocks

98,40 97,23 96,54 96,17 96,13

B5

AS-Schocks

2,24 2,08 2,78 3,07 3,11

C3

82,78 71,33 71,06 68,74 68,62

C3

44,25 54,69 52,90 52,32 52,32

C4

39,12 25,14 27,44 26,98 26,97

C4 4,34 7,35 7,33 8,10 8,10

A6

11,81 22,04 21,57 23,24 23,30

C3

7,34 7,78 7,47 7,75 7,75

C4

FM-Schocks

0,82 3,00 3,46 3,86 3,89

A5 0,85 2,29 2,36 2,70 2,73

B5

2,50 4,60 4,52 5,46 5,46

B6

AD-Schocks

C4 11,52 11,66 13,40 14,38 14,41

Anteil (in%) der Prognosevarianz des Outputs, der zurückzuführen ist auf asymmetrische:

A6

5,14 5,23 7,69 7,97 7,98

B6

AS-Schocks

k = Prognosehorizont (in Monaten).

98,90 95,22 93,70 93,27 93,24

A5

0,98 2,67 2,61 2,70 2,71

B5

1 2 3 6 12

k

a)

1 2 3 6 12

k

a)

Anteil (in%) der Prognosevarianz des NWK, der zurückzuführen ist auf asymmetrische:

3,17 4,55 4,58 4,96 4,97

C3

2,51 2,46 4,24 4,62 4,69

C3

9,30 12,40 12,19 12,96 12,96

C4

0,16 0,29 0,26 0,39 0,40

C4

FM-Schocks

Tabelle 21: Ursachen der Schwankungen der Modellvariablen – FEVD für Modelle mit relativen Variablen

II. Modellauswertung und -interpretation 287

288

F. Empirische Untersuchung

weisen generell die erwünschten White-Noise-Eigenschaften auf. Nur die Modelle A6, B6, C3 und C4, bei deren Spezifikation ein Fehlerkorrekturausdruck nötig war, sind mit Autokorrelation erster und zweiter Ordnung behaftet, die sich – ähnlich wie im Falle der im vorangegangenen Abschnitt betrachteten Modelle C1 und C2 – nicht beheben ließ. Daher muss man bei der Interpretation der Ergebnisse auch hier Vorsicht walten lassen. Wie oben bereits angesprochen, liefert die Varianzzerlegung bei Modellen mit relativen Variablen die Antwort auf die Frage, welche Typen von asymmetrischen Schocks die wichtigste Quelle der unerwarteten Volatilität der Modellvariablen darstellen. Die FEVD für den NWK und den relativen Output sind Tabelle 21 zu entnehmen; auf die Wiedergabe der Ergebnisse für den RWK wird verzichtet, da sie, wie im Falle aller bisher betrachteten Modelle, denjenigen für den NWK sehr ähnlich sind. Die Resultate sind dieselben wie zuvor: Die unerwarteten Bewegungen des NWK resultieren überwiegend aus AD-Schocks und nur im geringen Ausmaß aus LMSchocks, und FM-Störungen (im Falle der vierdimensionalen Modelle) spielen hierbei praktisch keine Rolle. Diesmal handelt es sich allerdings um asymmetrische Schocks; dies bestätigt nochmals das Fazit bezüglich der hohen Schockabsorptionsfähigkeit des NWK. In Bezug auf die FEVD des (relativen) Outputs soll angemerkt werden, dass die bisherigen Ergebnisse im Großen und Ganzen ebenfalls bestätigt werden: Die wichtigste Volatilitätsursache sind bei fünf der sechs Modelle (asymmetrische) AS-Schocks, also ein anderer Schocktyp als beim NWK. Allerdings spielen idiosynkratische LM-Schocks bei den Modellen A6, B6, C3 und C4 eine größere Rolle als in den zuvor betrachteten dreidimensionalen Modellen; im Falle von Modell C4 ist ihre Bedeutung sogar größer als die der AS-Schocks. Die Tatsache, dass das gleiche – schwer interpretierbare – Resultat auch bei den Modellen C1 und C2 im vorangegangenen Abschnitt zu beobachten war, legt die Vermutung nahe, dass es mit dem Fehlerkorrekturfaktor zusammenhängt, denn alle betreffenden Modelle wurden in der Fehlerkorrekturform geschätzt. Es sei nochmals betont, dass die Residuen all dieser Modelle mit Autokorrelation behaftet sind; aus diesem Grund wird auf einen Versuch, dieses Ergebnis zu interpretieren, verzichtet. 5. Lucas-Kritik Die bisherigen Analysen in diesem Kapitel dienten dem Zweck, das Vorliegen von potenziell problematischen Schockasymmetrien zwischen Polen und der WWU in der Vergangenheit zu überprüfen und der Frage nachzugehen, inwiefern der flexible nominale Wechselkurs in der Vergangenheit die Rolle eines Schockabsorptionsmechanismus spielte. Bereits an vielen

II. Modellauswertung und -interpretation

289

Stellen in dieser Arbeit, insbesondere in den Abschnitten B.II.1. und E.I.1. sowie in Kapitel C., wurde jedoch auf die Lucas-Kritik verwiesen: Solche rückblickende Betrachtung erlaubt bei Veränderungen der Wirtschaftsstruktur (Strukturbrüchen) u. U. keine gültigen Schlussfolgerungen bezüglich der Zukunft, und beim zukünftigen WWU-Beitritt Polens ist auf jeden Fall von einem Strukturbruch auszugehen. Obwohl die Nachfrageschocks in den beiden betrachteten Gebieten in den letzten zehn Jahren negativ korreliert waren, können sie durch die währungspolitische Integration dieser Gebiete mit der Zeit viel symmetrischer werden, so dass Schockabsorptionsinstrumente wie der flexible Wechselkurs nicht mehr notwendig sein werden. Mit anderen Worten: Auch wenn die makroökonomischen Stabilisierungskosten der unwiderruflichen Wechselkursfixierung für Polen ex ante als hoch zu beurteilen sind, können sie ex post gering ausfallen. Eine Möglichkeit, die Lucas-Kritik bei der empirischen Untersuchung in diesem Kapitel zu berücksichtigen, besteht in der Beurteilung der Schocksymmetrie in den Ländern, die bereits seit einigen Jahren an der WWU teilnehmen, in Bezug auf die Eurozone vor und nach ihrem Beitritt (also vor und nach 1999). Es soll betont werden, dass hierbei die Zeitreihenwerte für die WWU nach Abzug der Werte für das jeweils betrachtete Teilnehmerland relevant sind, denn bei dieser Analyse ist die Symmetrie der Schocks in Bezug auf den Rest der WWU von Interesse. Überprüft man stattdessen die Symmetrie der Schocks im betrachteten Teilnehmerland in Bezug auf die gesamte Eurozone, so wird der Synchroniegrad im Falle großer Länder (die einen hohen Anteil an den WWU-Aggregaten haben) überschätzt. Bei den zu untersuchenden Volkswirtschaften sollte es sich um solche handeln, die ähnliche Wirtschaftsstrukturen haben wie Polen. Sollte sich herausstellen, dass die Schocksynchronie in Bezug auf den Rest des WWU-Gebietes nach dem Beitritt gestiegen ist, so läge es nahe zu erwarten, dass es im Falle Polens nicht anders sein wird. Es kann aber bei einem solchen Ergebnis von vornherein nicht ausgeschlossen werden, dass die Symmetrie der Schocks in Bezug auf die Eurozone nicht nur für die WWU-Teilnehmer, sondern auch für Nichtteilnehmer über die Zeit hinweg eine steigende Tendenz aufweist, dass beispielsweise eine Schockkonvergenz in ganz Europa, in den Industrieländern usw. stattfindet. Daher ist es ferner aufschlussreich zu überprüfen, wie sich die Schocksynchronie zwischen der gesamten WWU und den daran nicht beteiligten Ländern mit der Zeit geändert hat. Hätten die gegenwärtigen Eurozonenländer vor der Errichtung der WWU flexible Wechselkurse gehabt, so wäre es ferner aufschlussreich zu untersuchen, ob und wie die Schockabsorptionsfähigkeit des NWK in diesen Ländern sich nach der Aufgabe der Kursflexibilität gegenüber dem Euro änderte. Da aber alle „alten“ WWU-Mitglieder (ohne Slowenien, das erst am 1. Januar 2007 den Euro einführte und somit nicht als Benchmark in Frage

290

F. Empirische Untersuchung

kommt) über mehrere Jahre hinweg am Wechselkursmechanismus teilnahmen, sind ihre Erfahrungen auf den Fall Polen nicht übertragbar. Es wäre zwar technisch möglich, die genannte Frage im Rahmen der hier betrachteten Modelle mit Hilfe der FEVD des NWK zu analysieren, denn beim NWK handelt es sich um den Kurs der jeweiligen Nationalwährung gegenüber dem USD, der im gesamten Untersuchungszeitraum frei schwankte (s. weiter unten). Allerdings hätte diese Analyse ökonomisch wenig Sinn, weshalb sie unterlassen wird. Konkret sollen nun für jede interessierende Volkswirtschaft identische VAR-Modelle wie die oben diskutierten spezifiziert und geschätzt werden und die mit Hilfe der Blanchard-Quah-Methode ermittelten Schocks sollen dann auf ihre Korrelation mit denen in der gesamten Eurozone untersucht werden. Dabei soll jedes Modell für zwei unterschiedliche Analysezeiträume aufgestellt werden: für einen früheren, der vor dem 1. Januar 1999 endet, und einen späteren, der die Jahre 1999–2006 umfasst. Der spätere Zeitraum soll dabei derselbe sein wie im Falle der Modelle für Polen; es handelt sich um die Zeitperiode von Januar 1996 bis August 2006. Die Wahl der ersten Periode des früheren Untersuchungszeitraumes wird durch die Datenverfügbarkeit bestimmt: Da die Outputzeitreihen für die WWU ab Januar 1988 im Falle der Industrieproduktion resp. ab Januar 1995 im Falle des Einzelhandelsumsatzes vorliegen (vgl. Tabelle A.1 in Anhang II), wird der Januar 1988 zur ersten Beobachtungsperiode; auf die Verwendung des EHU als Outputvariable muss verzichtet werden. Damit die Zeitreihen möglichst lang sind, wird der Dezember 1998 als letzte Beobachtungsperiode gewählt. Beide Stichproben sind somit etwa gleich groß: Sie bestehen jeweils aus 132 oder aus 128 Beobachtungen für jede Variable. Nur im Falle Portugals und Schwedens hat die frühere Stichprobe aufgrund der Datenlage einen geringeren Umfang: Da der PPI für beide Länder sowie die IP für Schweden erst ab Januar 1990 vorliegen, muss dieser Monat als erste Beobachtungsperiode gewählt werden. Wäre die Wahl der Länder, die eine Benchmark für Polen darstellen sollen und für die die Schockuntersuchung durchgeführt werden soll, nicht durch die Datenverfügbarkeit eingeschränkt, so wären Griechenland und Portugal als die besten Kandidaten zu betrachten: Unter den „alten“ WWUMitgliedsländern (d.h. ohne Berücksichtigung Sloweniens) sind sie diejenigen mit dem geringsten Pro-Kopf-BIP487. Die interessierenden Zeitreihen für Griechenland liegen jedoch erst ab 1995 vor, so dass dieses Land als 487 Das Pro-Kopf-BIP in Kaufkraftstandards Griechenlands resp. Portugals lag 1999, im ersten Jahr der dritten WWU-Stufe, bei 64,8% resp. 73,6% des durchschnittlichen Pro-Kopf-BIP in der Eurozone (ohne Slowenien); 2005 belief sich diese Zahl auf 79,3% resp. 67,1%. Quelle: eigene Berechnungen, Datenquelle: Eurostat.

II. Modellauswertung und -interpretation

291

potenzielle Benchmark ausscheidet. Eine weitere Beschränkung bei der Wahl der Datenbasis ergibt sich daraus, dass die IP für die WWU ausschließlich als Volumenindex und nicht in absoluter Höhe ermittelt wird, so dass die Subtraktion der IP für das jeweilige Teilnehmerland vom WWUAggregat nicht möglich ist. Folglich muss die Beurteilung der Schocksymmetrie in den interessierenden Teilnehmerstaaten in Bezug auf die gesamte Eurozone erfolgen. Aus diesem Grund scheidet ein weiterer sinnvoller Kandidat, nämlich Spanien, das hinsichtlich des Pro-Kopf-BIP unter dem WWU-Durchschnitt liegt488 und mit dem Polen u. a. wegen der ähnlichen demographischen Größe489 bei wirtschaftspolitischen Diskussionen in der EU immer wieder verglichen wird, wegen seiner relativ hohen absoluten Wirtschaftsgröße aus. Stattdessen dürfen in der Analyse nur Länder mit dem geringsten absoluten BIP berücksichtigt werden, damit die Ergebnisse nur geringfügig verzerrt sind. Neben Portugal werden Irland und Finnland ausgewählt; wie Tabelle A.2 in Anhang II deutlich macht, betragen die Anteile dieser drei Länder am WWU-BIP jeweils weniger als 2%. Weiterhin soll die Analyse für die drei alten EU-Staaten, die an der WWU nicht teilnehmen – Dänemark, Schweden und das Vereinigte Königreich – durchgeführt werden. Die Berücksichtigung dieser Länder neben den WWU-Mitgliedern hat den Vorteil, dass der Einfluss der währungspolitischen Integration (Teilnahme an der WWU) von dem der allgemeinen wirtschaftlichen Integration (Europäischer Binnenmarkt) isoliert werden kann. Für alle sechs Volkswirtschaften sowie den gesamten Euroraum werden nun die Modelle A und B spezifiziert. Modell C bleibt unberücksichtigt, da der hierfür herangezogene Finanzmarktindex, DAX 200 Average, erst seit 1994 vorliegt. Konkret werden für jedes Land VAR-Systeme mit der IP, dem RWK und dem PPI resp. dem NWK jeweils für den Zeitraum Januar 1988 (für Portugal und Schweden Januar 1990) bis Dezember 1998 und Januar 1996 bis August 2006 geschätzt. Bei den Wechselkursen handelt es sich um diejenigen gegenüber dem US-Dollar und nicht diejenigen gegenüber dem Euro, weil die Kurse innerhalb der heutigen WWU, wie bereits oben angedeutet, auch in der früheren der beiden Untersuchungsperioden festgelegt waren. Im Falle der WWU wird der Wechselkurs des USD gegenüber dem Euro (ab Januar 1999) bzw. dem synthetischen Euro (vor Januar 1999) verwendet. Weiterhin soll bezüglich der WWU angemerkt werden, dass die beiden Modelle für den späteren Zeitraum den Modellen A3 und B3 aus Abschnitt F.II.4.a) genau entsprechen. Eine Beschreibung der 488 Das spanische Pro-Kopf-BIP in Kaufkraftstandards lag 1999 bei 84,3% und 2005 bei 92,4% des Pro-Kopf-BIP in der WWU (ohne Slowenien); Quelle: eigene Berechnungen, Datenquelle: Eurostat. 489 Polen hat 38,2 Mio. und Spanien 43,4 Mio. Einwohner (Daten für 2005, Quelle: Eurostat).

292

F. Empirische Untersuchung

verwendeten Zeitreihen kann Tabelle A.1 in Anhang II entnommen werden. Alle Zeitreihen wurden wieder in Indizes mit Basis Januar 1996 umgerechnet und dann logarithmiert. Die Zeitreihen wurden wieder zuerst auf Integration und Kointegration getestet. Die Tests wurden für jede Zeitreihe getrennt für die beiden Untersuchungszeiträume (und nicht für den gesamten Zeitraum 1988–2006) durchgeführt, denn die Annahmen bezüglich der stochastischen Eigenschaften der Zeitreihen beziehen sich stets auf die Stichprobe und nicht auf die Grundgesamtheit. Tabelle A.3 in Anhang II macht deutlich, dass alle Zeitreihen mit Ausnahme der IP Irlands und des PPI des Vereinigten Königreichs nach dem ADF-Test eindeutig integriert von der Ordnung 1 sind; die beiden zuletzt genannten Zeitreihen sind aber I (2). Aus diesem Grund scheiden Irland und das Vereinigte Königreich aus der weiteren Analyse aus. Die Johansen-Tests auf Kointegration (vgl. Tabelle A.4) zeigen weiterhin, dass die meisten für die Modelle A und B relevanten (nicht differenzierten) Zeitreihen nicht kointegriert sind. Die Ausnahmen bilden im Falle des früheren Zeitraumes Modell A für Dänemark sowie B für Schweden und im Falle des späteren Zeitraumes beide Modelle für Dänemark sowie Modell A für Portugal. Diese VAR-Systeme werden vor der Schätzung in die Fehlerkorrekturform gebracht. Modell A für die WWU für die Jahre 1988–1998 stellt einen Grenzfall dar: Genau bei der Hälfte aller Spezifikationen der Johansen-Testmodelle werden eine oder sogar zwei Kointegrationsbeziehungen aufgespürt und bei der anderen Hälfte wird keine gefunden. Da die WWU das Bezugsgebiet darstellt und mögliche Fehlspezifikationen besonders gravierende Folgen haben, werden in diesem Fall sowohl ein VAR-Modell in den ersten Differenzen als auch eines in der Fehlerkorrekturform geschätzt; die aufgrund der beiden Spezifikationen gewonnenen Ergebnisse sollen miteinander verglichen werden. Der Spezifikation der deterministischen Variablen liegen die gleichen Überlegungen wie zuvor zugrunde. Bezüglich der zu verwendenden Strukturbruchdummys soll angemerkt werden, dass der frühere Untersuchungszeitraum besonders reich an wichtigen Ereignissen in Europa war; einen Überblick darüber gibt Tabelle 22 weiter unten. In den Modellen für den späteren Zeitraum hingegen kommen lediglich drei potenzielle Strukturbrüche in Frage: der Übergang zur dritten WWU-Stufe im Januar 1999, die Einführung des Euro als Bargeld im Januar 2002 und die EU-Erweiterung im Mai 2004. Viele der in Tabelle 22 genannten Dummys trugen wesentlich zum Erklärungsgehalt der VAR-Modelle bei und wurden daher in den Modellen verwendet. Die Spezifikation der Modelle in Bezug auf die deterministischen Komponenten kann Tabelle A.5 in Anhang II und die Zusammenfassung der Schätzergebnisse Tabelle A.6 entnommen werden.

II. Modellauswertung und -interpretation

293

Tabelle 22 Wichtige Strukturbrüche in der EU 1989–1996 Ereignisa)

Datum

Dummyvariableb)

Fall der Berliner Mauer

09.11.1989

dum198911s, -p, -t

Wiedervereinigung Deutschlands

03.10.1990

dum199010s, -p, -t

Beitritt des Vereinigten Königreichs zum WKM

Oktober 1990 dum199010s, -p, -t

Übergang Portugals vom Crawling Peg zu einem festen Wechselkurs mit horizontalen Bändern

Oktober 1990 dum199010s, -p, -t

Unterzeichnung des Maastricht-Vertrages

07.02.1992

dum199202s, -p, -t

Beitritt Portugals zum WKM

06.04.1992

dum199204s, -p, -t

Ablehnung des Maastricht-Vertrages durch die dänische Bevölkerung in einer Volksabstimmung

Juni 1992

dum199206s, -p, -t

Krise des WKM: Abwertung der ITL, spekulativer Angriff auf die ITL, das GBP, die ESP und den PTE und Übergang des Vereinigten Königreichs vom WKM zum Floating

August und September 1992

dum199208s, -p, -t, dum199209s, -p, -t

Übergang Finnlands vom festen Wechselkurs gegenüber der ECU zum Floating

08.09.1992

dum199209s, -p, -t

Übergang Schwedens vom WKM zum Floating; Abwertung der ESP und des PTE im Rahmen des WKM

November 1992

dum199211s, -p, -t

Inkrafttreten des Europäischen Binnenmarktes

01.01.1993

dum199212s, -p, -t

Währungspolitische Spannungen in den WKMLändern; Abwertung der ESP und des PTE im Rahmen des WKM

Mai 1993

dum199305s, -p, -t

Ausdehnung der zulässigen Schwankungsbreite der Wechselkurse im Rahmen des WKM von 2,25% auf 15%

02.08.1993

dum199308s, -p, -t

EU-Beitritt Finnlands, Österreichs und Schwedens 01.01.1995

dum199412s, -p, -t

Abwertung der ESP und des PTE im Rahmen des WKM

März 1995

dum199503s, -p, -t

Inkrafttreten des Schengener Übereinkommens

26.03.1995

dum199503s, -p, -t

Beitritt Finnlands zum WKM

14.10.1995

dum199510s, -p, -t

Beitritt Finnlands zum EWS

10.10.1996

dum199610s, -p, -t

a)

ESP = Spanische Peseta, GBP = Pfund Sterling, ITL = Italienische Lira, PTE = Portugiesischer Escudo. Shift-, permanente und transitorische Strukturbruchdummyvariable (vgl. Gleichungen 103 bis 105 in Abschnitt F.I.2.). Quelle: Abreu (2003), Bank of England, Suomen Pankki – Finlands Bank und Sveriges Riksbank.

b)

294

F. Empirische Untersuchung

Alle VAR-Modelle sind stabil (vgl. Tabelle A.7); ihre Residuen sind homoskedastisch (vgl. Tabelle A9) und haben die gleiche Schiefe wie normalverteilte Variable (vgl. Tabelle A.8). Diejenigen Modelle, die in der Korrekturform geschätzt wurden (A für Dänemark, B für Schweden und A für die WWU im Falle des Zeitraumes 1988–1998, A und B für Dänemark und A für Portugal im Falle des Zeitraumes 1996–2006), sind allerdings mit Autokorrelation erster Ordnung behaftet, die sich durch Spezifikationsänderungen nicht beheben lässt (bei einigen anderen Modellen liegt Autokorrelation zwölfter Ordnung vor, die aber bei Monatsdaten wenig problematisch ist; vgl. Abschnitt F.I.2.). Da die aufgrund dieser Modelle ermittelten Schockzeitreihen nicht als White-Noise-Variable betrachtet werden können, müssen die mit Hilfe dieser Modelle gewonnenen Ergebnisse mit größter Vorsicht interpretiert werden. Die Reaktionen der Variablen auf AS-, AD- und LM-Schocks sind denen der Grundmodelle für die WWU sehr ähnlich [vgl. Abschnitt F.II.2.b)]; aus diesem Grund wird auf die graphische Wiedergabe der IRF verzichtet. Es soll hierzu lediglich angemerkt werden, dass die Schockabsorptionsprozesse in allen Ländern relativ zügig verlaufen: Bereits nach vier bis acht Monaten nach Eintreten eines Schocks erreichen die Variablen ihr neues Gleichgewicht oder kehren zu ihrem alten zurück; nur im Falle der AD-Schocks dauert die Outputanpassung im Schnitt etwa zwölf Monate an. Diese Ergebnisse ähneln den aufgrund der Grundmodelle für die WWU gewonnenen und stehen im Kontrast zur deutlich langsameren Schockabsorption in Polen [vgl. Abbildungen 9 bis 11 in Abschnitt F.II.2.b)]. Bevor die Schocksymmetrie zwischen den interessierenden Ländern und der WWU betrachtet wird, soll noch wie in allen vorangegangenen Abschnitten die Vergleichbarkeit der ermittelten strukturellen Schockzeitreihen zwischen den Modellen A und B überprüft werden. Tabelle 23, die die Resultate der Korrelationsanalyse wiedergibt, macht deutlich, dass ADSchocks nahezu vollkommen spezifikationsunabhängig sind. Ähnliches gilt auch für AS-Schocks, mit drei Ausnahmen: Dänemark und die WWU (wobei nur Modell A in der Fehlerkorrekturform betroffen ist) im früheren Zeitraum sowie Portugal im späteren Zeitraum. Dies sind drei der vier Fälle, bei denen in Modell A ein Fehlerkorrekturfaktor nötig und in Modell B nicht nötig war (oder umgekehrt). Dieses Resultat ist ein weiteres Zeichen dafür, dass die Interpretation der Modelle in der Fehlerkorrekturform problematisch ist. Bezüglich der LM-Schocks fällt das Fazit ähnlich wie bei den Modellen für die WWU in den vorangegangenen Abschnitten aus: Diese Störungen sind zwischen den Modellen mit unterschiedlichen nominalen Variablen nicht vergleichbar; eine Ausnahme bilden die Modelle für Portugal für den früheren Zeitraum. Wie bereits zuvor im Falle der WWU argumentiert, können monetäre Schocks aus den Modellen A als diejenigen,

c)

b)

a)

0,2578*** 0,1558***

FIN

DK

0,2499*** 0,1270***

0,8219*** 0,9548***

FIN

DK

0,7064*** 0,8842***

0,7404*** 0,9595***

0,3944*** 0,7985***

FIN

0,6188*** 0,2290***

P

0,9234*** 0,6874***

P

0,9501*** 0,4811***

P

0,2504*** 0,3600***

S

LM-Schocks

0,8501*** 0,8957***

S

AD-Schocks

0,6869*** 0,9692***

S

–0,0701* –0,1453*

Modelle A, B

0,9051*** 0,9724***

Modelle A, B

0,8224*** 0,7988***

Modelle A, B

–0,0587

WWUc) Modelle A FK, B

0,8184***

WWUc) Modelle A FK, B

0,5622***

WWUc) Modelle A FK, B

0,7900***

Modelle A, A FK

0,8828***

Modelle A, A FK

0,5952***

Modelle A, A FK

*** = der Korrelationskoeffizient ist signifikant von Null verschieden auf dem Signifikanzniveau von 1%, ** = von 5%, * = von 10% [Test der Signifikanz gemäß Gleichung 101 in Abschnitt F.I.1.b)]. DK = Dänemark, FIN = Finnland, P = Portugal, S = Schweden. Modell A FK = Modell A in der Fehlerkorrekturform.

1988–1998 1996–2006

1988–1998 1996–2006

1988–1998 1996–2006

DK

AS-Schocks

Korrelation der mit Hilfe der jeweiligen Modelle A und B identifizierten AS-, AD- und LM-Schocks für jede Volkswirtschafta) b)

Tabelle 23 Spezifikationsabhängigkeit der primitiven Schockzeitreihen – Modelle A und B für Dänemark, Finnland, Portugal, Schweden und die WWU (1988–1998 und 1996–2006)

II. Modellauswertung und -interpretation 295

296

F. Empirische Untersuchung

die sich im Preisniveau niederschlagen, und die aus den Modellen B eher als diejenigen, die den Wechselkurs erschüttern, interpretiert werden. Im Folgenden werden somit die LM-Schocks aus den Modellen A und B nicht direkt miteinander verglichen. Nun soll die Schocksymmetrie in den Eurozonenmitgliedern Finnland und Portugal sowie in den WWU-Nichtteilnehmern Dänemark und Schweden vor und nach der Errichtung der WWU analysiert werden; die Ergebnisse können mit denjenigen für Polen für die Jahre 1996–2006 [vgl. Tabelle 13 in Abschnitt F.II.2.a)] verglichen werden. Es ist an dieser Stelle zu betonen, dass von den vier genannten Ländern nur Schweden fast im gesamten Untersuchungszeitraum (ab November 1992, vgl. Tabelle 22) ein flexibles Wechselkursregime hatte und deshalb von besonderem Interesse – da direkt mit Polen vergleichbar – ist. Im Falle Finnlands dauerte die Floatingperiode deutlich kürzer an: Die Finnmark floatete lediglich zwischen September 1992 und Oktober 1995. Eine weitere potenziell gute Benchmark wäre das Vereinigte Königreich gewesen, dessen Währung zumindest seit September 1992 gegenüber der Deutschen Mark und später gegenüber dem Euro floatete; diese Volkswirtschaft konnte aber aufgrund des zu hohen Integrationsgrades der Zeitreihen nicht analysiert werden. Wie weiter oben gezeigt wurde, sind die Ergebnisse zwischen den Modellen mit und ohne Korrekturfaktor nicht völlig vergleichbar. Aus diesem Grund fungiert im Falle von Modell A für die WWU und den Zeitraum 1988–1998 die Spezifikation mit Korrekturfaktor als Bezugsmodell für diejenigen Modelle, in denen dieser Faktor ebenfalls berücksichtigt wird, und die Spezifikation ohne Korrekturfaktor für alle übrigen Modelle. Die interessierenden Korrelationskoeffizienten sind in Tabelle 24 zusammengefasst; dabei sind diejenigen Koeffizienten, die aufgrund der Modelle mit autokorrelierten Störgrößen ermittelt wurden, kursiv hervorgehoben. Das Hauptaugenmerk liegt bei dieser Analyse auf Nachfrageschocks, die – falls sie asymmetrisch sind – unter flexiblen Wechselkursen besser absorbiert werden können als in einem Fixkurssystem. In Polen sind diese Störungen stark negativ mit denen in der WWU korreliert. Tabelle 24 zeigt, dass für die vier betrachteten Länder das Gegenteil der Fall ist: Die ADSchocks waren bereits zwischen 1988 und 1998 relativ stark positiv korreliert. Mit der Zeit nahm diese Korrelation noch zu, und zwar in allen Ländern; beachtenswert ist dabei der besonders starke Anstieg der Schocksymmetrie zwischen dem Eurozonenmitglied Finnland und dem gesamten Euroraum. In Portugal, dem anderen WWU-Land, lässt sich dieser Effekt nur bei Modell B beobachten; dies kann allerdings daran liegen, dass Modell A für den späteren Zeitraum mit Korrekturfaktor geschätzt wurde und die entsprechenden Modelle für die WWU – das Bezugsgebiet – ohne diesen Faktor. Es kann somit geschlussfolgert werden, dass der Synchroniegrad

II. Modellauswertung und -interpretation

297

Tabelle 24 Schocksymmetrie zwischen Dänemark, Finnland, Portugal, Schweden und der WWU (1988–1998 und 1996–2006) Korrelation der mit Hilfe alternativer VAR-Modelle identifizierten AS-, AD- und LMSchocks zwischen WWU-Teilnehmern und WWU-Nichtteilnehmern und der WWUa) AS-Schocks in den WWU-Teilnehmerländern Finnland

Portugal

A

B

A

B

1988–1998

A WWU B WWU

0,3068*** 0,3068***

0,2186*** 0,2641***

0,2335*** 0,1959***

0,1893** 0,1648**

1996–2006

A WWU B WWU

0,2457*** 0,2719***

0,2094*** 0,2466***

0,2498*** 0,2026***

0,2708*** 0,2724***

AS-Schocks in den WWU-Nichtteilnehmerländern Dänemark

Schweden

A

B

A

B

1988–1998

A WWU B WWU

0,1979** –0,0912***

0,1569** 0,0694**

0,1530* 0,1506*

0,4605*** 0,2514***

1996–2006

A WWU B WWU

0,2320** 0,1748**

0,1061** 0,0591**

0,0328* 0,0251*

0,0293*** –0,0025***

AD-Schocks in den WWU-Teilnehmerländern Finnland

Portugal

A

B

A

B

1988–1998

A WWU B WWU

0,6719*** 0,6679***

0,6937*** 0,6994***

0,7216*** 0,7392***

0,7159*** 0,6840***

1996–2006

A WWU B WWU

0,9379*** 0,9305***

0,9112*** 0,9173***

0,7094*** 0,7110***

0,8303*** 0,8044***

AD-Schocks in den WWU-Nichtteilnehmerländern Dänemark

Schweden

A

B

A

B

1988–1998

A WWU B WWU

0,7517*** 0,6655***

0,8292*** 0,8747***

0,6367*** 0,6290***

0,6056*** 0,6118***

1996–2006

A WWU B WWU

0,7960*** 0,7700***

0,8936*** 0,8780***

0,7415*** 0,7533***

0,7484*** 0,7823***

(Fortsetzung nächste Seite)

298

F. Empirische Untersuchung

(Fortsetzung Tabelle 24) Korrelation der mit Hilfe alternativer VAR-Modelle identifizierten AS-, AD- und LMSchocks zwischen WWU-Teilnehmern und WWU-Nichtteilnehmern und der WWUa) LM-Schocks in den WWU-Teilnehmerländern Finnland A 1988–1998 1996–2006

Portugal B

A WWU B WWU

0,1972**

A WWU B WWU

0,2400***

A

B

0,3762*** 0,6855***

0,3312*** 0,3345***

0,8142***

0,6965***

LM-Schocks in den WWU-Nichtteilnehmerländern Dänemark A 1988–1998 1996–2006

a)

A WWU B WWU

0,3773***

A WWU B WWU

0,2039***

Schweden B

A

B

0,2669*** 0,6221***

0,6557*** 0,1709***

0,8340***

0,7718***

*** = der Korrelationskoeffizient ist signifikant von Null verschieden auf dem Signifikanzniveau von 1%, ** = von 5%, * = von 10% [Test gemäß Gleichung 101 in Abschnitt F.I.1.b)]. Die leeren Felder stehen für nicht direkt vergleichbare Paare der Schockzeitreihen.

der Nachfrageschocks in allen vier EU-Ländern in der Zeit vor der WWUErrichtung bereits hoch war und danach noch gestiegen ist. Weiterhin kann vermutet werden, dass dieser Anstieg bei den WWU-Mitgliedstaaten stärker war als bei den Nichtmitgliedern. Da die LM-Schocks aus den Modellen A und B nicht direkt vergleichbar sind, werden sie hier auch getrennt betrachtet. Die LM-Störungen aus den Modellen A lassen sich, wie oben bereits erwähnt, als monetäre, sich im Preisniveau niederschlagende Schocks interpretieren. Diese Schocks waren in allen vier Volkswirtschaften im früheren Untersuchungszeitraum schwach positiv – im Schnitt etwas schwächer als im Falle Polens zwischen 1996 und 2006 – mit denen in der gesamten heutigen Eurozone korreliert. Mit der Zeit ist diese Korrelation in den WWU-Ländern gestiegen und in den Nichtteilnehmern gesunken; im Falle von Modell A für Portugal ist sie zwar unverändert geblieben, dies liegt jedoch vermutlich an dem oben angesprochenen Spezifikationsunterschied (Korrekturfaktor). Dieses Resultat untermauert empirisch die These, dass die währungspolitische Integration

III. Fazit

299

eine Konvergenz der monetären Impulse bewirkt. Die LM-Schocks aus den Modellen B hingegen können als diejenigen monetären Störungen, die den nominalen Wechselkurs erschüttern, interpretiert werden. Die Korrelation dieser Schocks in Bezug auf den Euroraum war bereits im früheren Untersuchungszeitraum positiv und relativ stark. Eine Ausnahme stellt Portugal dar, was insofern zu erwarten war, als dass der Portugiesische Escudo im Rahmen des WKM mehrmals abwertete (vgl. Tabelle 22). Dieser bereits hohe Synchroniegrad ist später noch gestiegen – nicht nur für die WWUTeilnehmer, sondern auch für die Nichtteilnehmer und insbesondere im Falle Schwedens, das einen floatenden Wechselkurs gegenüber dem Euro hat. Im Falle Polens sind die LM-Schocks aus den Modellen B stark negativ mit denen in der WWU korreliert, wenn in den Modellen für die WWU der Wechselkurs des Euro gegenüber dem Złoty verwendet wird [vgl. Tabelle 13 in Abschnitt F.II.2.a)], und insignifikant oder sehr schwach negativ korreliert, wenn stattdessen der Kurs gegenüber dem US-Dollar herangezogen wird [vgl. Tabelle 17 in Abschnitt F.II.4.b)]. Die Ergebnisse für die alten EU-Länder deuten darauf hin, dass mit steigender wirtschaftlicher Integration und Wechselkursstabilität auch die „wechselkursspezifischen“ monetären Störungen symmetrischer werden. Schließlich kann bezüglich der Angebotsschocks Folgendes festgestellt werden: Die Korrelation dieser Störungen mit denen in der WWU war bei allen vier Ländern zwischen 1988 und 1998 positiv, aber relativ schwach, was auf einen geringen Symmetriegrad dieser Schocks, also auch auf relativ starke Unterschiede der wirtschaftlichen Strukturen hindeutet. Dieses Resultat ist ähnlich wie in Falle Polens für die Jahre 1996–2006. Mit der Zeit ist der Grad der Symmetrie in Finnland und in Schweden gesunken, in Dänemark etwa gleich geblieben und in Portugal gestiegen. Es lassen sich somit keine Regelmäßigkeiten für die WWU-Teilnehmer- und -Nichtteilnehmerstaaten feststellen.

III. Fazit Im Folgenden sollen die Ergebnisse der empirischen Analysen in diesem Kapitel zusammengefasst und Schlussfolgerungen formuliert werden. Wie im vorangegangenen und auch in diesem Kapitel mehrmals hervorgehoben, sind die Resultate einer VAR-Analyse i. d. R. stark spezifikationsabhängig. Aus diesem Grund stützte sich die empirische Untersuchung auf mehrere alternative Spezifikationen: Um die Symmetrie der Schocks und der Schocktransmissionsprozesse zwischen Polen und der Eurozone sowie die Schockabsorptionsfähigkeit des flexiblen Wechselkurses des Polnischen Złoty gegenüber dem Euro zu beurteilen, wurden insgesamt sechs VAR-

300

F. Empirische Untersuchung

Systeme für Polen (A1, A2, B1, B2, C1 und C2), zehn für die WWU (dieselben wie für Polen und zusätzlich A3, A4, B3 und B4) sowie sechs Modelle mit relativen Variablen (A5, A6, B5, B6, C3 und C4) geschätzt. Der ergänzenden Untersuchung der Schocksymmetrie in vier EU-Ländern vor und nach der Errichtung der WWU lagen weiterhin jeweils zwei unterschiedliche Modellspezifikationen für jedes Land und jeden Beobachtungszeitraum zugrunde. Die Sensitivitätsanalyse zeigte, dass die ermittelten Angebotsschockzeitreihen generell vom verwendeten Outputmaß (Industrieproduktion oder Einzelhandelsumsatz) und die monetären Schockzeitreihen von der herangezogenen nominalen Variablen (Preisniveau oder NWK) abhängig sind. Dennoch sind die Ergebnisse der Korrelationsanalyse der Schocks zwischen Polen und dem Euroraum sowie der Zerlegung der Prognosevarianz unabhängig davon, welche konkrete Spezifikation herangezogen wurde. Auch wenn die konkreten Werte der Korrelationskoeffizienten oder die prozentualen Anteile der FEVD, die auf einen bestimmten Schocktyp zurückzuführen sind, für die verschiedenen Spezifikationen variieren, ist ihre Größenordnung jeweils identisch. Dies kommt bei VAR-Analysen eher selten vor und kann als Anzeichen für eine sorgfältige Modellspezifikation gewertet werden. Weiterhin sind alle wichtigen Annahmen bezüglich der geschätzten VAR-Systeme und der White-Noise-Eigenschaften ihrer Residuen erfüllt. Die einzige Ausnahme ist das Vorliegen von Autokorrelation der Residuen im Falle derjenigen Modelle, bei denen die Berücksichtigung eines Fehlerkorrekturfaktors nötig war; darauf wurde aber bei der Interpretation der Ergebnisse stets hingewiesen. Weiterhin kann an den VAR-Modellen bemängelt werden, dass nicht alle Schockarten die Modellvariablen so beeinflussen, wie es die ökonomische Theorie vorsieht. Es handelt sich hierbei insbesondere um die Auswirkungen der AS-Schocks auf den realen Wechselkurs und auf die beiden nominalen Variablen. Wie in Abschnitt F.II.1. argumentiert, stellt dies jedoch noch kein gravierendes Argument gegen die Interpretierbarkeit der Ergebnisse dar, denn erstens liegt das Hauptaugenmerk in diesem Kapitel nicht auf AS-, sondern vielmehr auf AD- und LM-Schocks. Zweitens ist der Schocktyp, der hier ein Angebotsschock genannt wird, auf jeden Fall eine Störung, die alle Modellvariablen dauerhaft beeinflussen kann, also eine, die die Wirtschaftsstrukturen verändert; ein geringer Synchroniegrad bei dieser Art von Schocks ist als ein Zeichen großer Unterschiede in den Wirtschaftsstrukturen der betreffenden Gebiete aufzufassen – gleichgültig, ob der Schock sich im Sinne der ökonomischen Theorie als ein Angebotsschock interpretieren lässt oder nicht. Ferner beeinflusst die Störung, die hier ein Nachfrageschock genannt wird, auch in der langen Frist den realen

III. Fazit

301

Wechselkurs, was mit dem Dornbusch-Modell nicht vereinbar ist. Allerdings steht die langfristige Nichtneutralität dieser Art von Schocks für den RWK im Einklang mit vielen anderen Modellen der Wechselkursbildung, insbesondere mit demjenigen von Clarida/Galí (1994), die die VAR-Modellspezifikation A als Erste vorschlugen. Weiterhin bedeutet diese Nichtneutralität, dass der flexible Wechselkurs bei Auftreten nicht nur transitorischer, sondern auch permanenter asymmetrischer Nachfrageschocks als ein Absorptionsinstrument fungieren kann, und eine VAR-Analyse ist hauptsächlich auf die Identifizierung permanenter Schocks ausgerichtet. An der Interpretierbarkeit der LM-Schocks hingegen ist nichts auszusetzen. All dies lässt die Schlussfolgerung zu, dass die Resultate der Analyse als relativ verlässlich zu betrachten sind. Diese Resultate können nun folgendermaßen zusammengefasst werden: Erstens waren die Nachfrageschocks in Polen zwischen 1996 und 2006 relativ stark negativ mit denen in der WWU korreliert, also stark asymmetrisch. Da idiosynkratische Nachfrageschocks unter Floating besser bewältigt werden können als in einer Währungsunion, bedeutet dies, dass es im Untersuchungszeitraum einen hohen Bedarf an Schockabsorptionsmechanismen gab. Dieses Fazit wird durch die relativ geringe Schockabsorptionsgeschwindigkeit in Polen noch zusätzlich verstärkt; würde die Anpassung an Schocks zügiger verlaufen, so wäre der hohe Grad der Asymmetrie bei AD-Schocks kein gravierendes Problem. Zweitens kann der flexible nominale Wechselkurs bei dieser Art von Schocks nicht nur theoretisch die Rolle eines Absorptionsinstrumentes spielen, sondern er spielte diese Rolle auch tatsächlich, da seine unerwarteten Schwankungen hauptsächlich auf AD-Schocks zurückgeführt werden konnten. Die Bedeutung der nominalen Störungen – der monetären und der Finanzmarktschocks – für die unerwartete Volatilität des NWK war hingegen sehr gering, was ein empirisches Argument gegen die These darstellt, dass die Kursflexibilität eine Quelle asymmetrischer Schocks ist. Diese Schlussfolgerung wird dadurch bestätigt, dass die aufgrund der VAR-Systeme mit relativen Variablen abgeleiteten Ergebnisse identisch sind mit denen der Grundmodelle, denn mit Hilfe der „relativen“ Modelle werden nicht alle, sondern ausschließlich asymmetrische Schocks identifiziert. Die Tatsache, dass unerwartete Schwankungen der relativen Variablen in erster Linie auf asymmetrische Nachfrageschocks zurückzuführen sind, lässt auf eine hohe Schockabsorptionsfähigkeit des NWK schließen. Der empirischen Analyse können mehrere weitere Ergebnisse entnommen werden, die für die Frage der Kosten des WWU-Beitritts relevant sind. So sind beispielsweise die Auswirkungen symmetrischer Nachfrageschocks auf den Output und das Preisniveau in Polen und in der WWU unterschiedlich. Asymmetrische Schockabsorptionsprozesse stellen ein

302

F. Empirische Untersuchung

ebenso gewichtiges Argument gegen die Währungsintegration dar wie ein geringer Symmetriegrad der Schocks. Die Absorption symmetrischer LMSchocks hingegen vollzieht sich in den beiden Volkswirtschaften ähnlich, was im Hinblick auf den zukünftigen WWU-Beitritt Polens als ein günstiger Umstand zu beurteilen ist. Es ist nämlich theoretisch zu erwarten, dass die meisten monetären Impulse in einer Währungsunion symmetrisch sind (diese Vermutung wurde durch die Analyse der gegenwärtigen WWUMitglieder empirisch bestätigt, vgl. die Ausführungen weiter unten). Wenn solche Impulse in Polen ähnliche Reaktionen des Outputs und der Preise wie im gesamten Euroraum hervorrufen, gefährden sie die makroökonomische Stabilität des Landes nicht. Ein weiteres interessantes Resultat ist die Tatsache, dass Finanzmarktschocks in Polen mit den übrigen Schocktypen unkorreliert sind, dass sie also ein unabhängiger struktureller Störungstyp sind. Allerdings rufen sie lediglich beim Finanzmarktindex, WIG, starke Reaktionen hervor, während die übrigen Variablen – insbesondere die nominalen – hiervon beinahe unbeeinflusst bleiben. Dies steht im Einklang mit der in Abschnitt D.II.1. geäußerten Vermutung, dass die von den Finanzmärkten ausgehenden Schocks sich nicht einmal im nominalen Wechselkurs niederschlagen, da die Wirtschaftsakteure die transitorische Natur dieser Störungen kennen. Erwähnenswert ist auch, dass diese Art von Schocks in Polen mit denen in der WWU (oder genauer: in Deutschland, da ein Frankfurter Aktienindex zur Analyse herangezogen wurde) nicht korreliert ist, was angesichts der hohen Integration der Finanzmärkte in Europa überrascht. Die beiden wichtigsten Ergebnisse – dass es in Polen im letzten Jahrzehnt einen hohen Bedarf an Schockabsorptionsinstrumenten gab und dass der flexible Wechselkurs als ein solches Instrument fungierte – führen zu dem Schluss, dass der Übergang Polens zur dritten Stufe der WWU potenziell mit hohen makroökonomischen Stabilisierungskosten einhergehen würde, falls die Symmetrie der AD-Schocks nach dem Beitritt unverändert bleiben sollte. Dass dies der Fall sein wird, kann aber aufgrund der Erfahrungen der beiden WWU-Mitgliedsländer Finnland und Portugal sowie der beiden EU-Länder Dänemark und Schweden, die an der dritten WWU-Stufe nicht teilnehmen, bezweifelt werden. Für diese Länder wurde festgestellt, dass die Synchronie der Nachfrageschocks mit zunehmender wirtschaftlicher und insbesondere währungspolitischer Integration steigt. Ferner wurde für die vier genannten Länder eine Konvergenz der monetären Schocks, die den nominalen Wechselkurs erschüttern, also LM-Schocks aus den Modellen B, festgestellt. Im Falle der monetären Schocks, die sich im Preisniveau niederschlagen (LM-Schocks aus den Modellen A), ging die Teilnahme an der Währungsunion mit einer Konvergenz und die Nichtteilnahme mit einer

III. Fazit

303

Divergenz der Schocks einher. Bei Angebotsstörungen hingegen gab es keine Regelmäßigkeiten. Interessant ist, dass die langjährigen EU-Mitglieder eine genauso geringe Synchronie der AS-Schocks in Bezug auf die gesamte Eurozone aufweisen wie Polen, dessen Wirtschaftsstrukturen sich von denen in den meisten alten WWU-Ländern stark unterscheiden. An diese Stelle sei auf die Ausführungen in Abschnitt C.I.3.b) verwiesen. Dort wurden die unterschiedlichen Ansichten in Bezug auf den Einfluss der währungspolitischen Integration auf das Eintreten länderspezifischer Nachfrageschocks vorgestellt: Die Kommission der Europäischen Gemeinschaften (1991) vertrat die Auffassung, dass solche Schocks in einer Währungsunion an Relevanz verlieren dürften, und Krugman (1991, 1993) argumentierte, dass sie eher an Stärke gewännen. Die Ergebnisse der Analyse in Abschnitt F.II.5. bestätigen die These der Schockkonvergenz und somit auch die von Frankel/Rose (1996) aufgestellte These der Endogenität der Kriterien eines optimalen Währungsraumes. Am Ende sollen noch zwei gewichtigere Vorbehalte gegen die empirische Analyse in diesem Kapitel genannt werden. Erstens wurde am Ende von Abschnitt F.I.1.b) gezeigt, dass die Niveaus und die Wachstumsraten des Outputs und der Preise zwischen Polen und der WWU mittelstark bis stark positiv korreliert sind. Nun stellt sich die Frage, wie sich dieses Ergebnis mit der starken negativen Korrelation der Nachfrageschocks und der LM-Schocks aus den Modellen B sowie der eher geringen Korrelation der Angebots- und der monetären Schocks aus den Modellen A vereinbaren lässt. Abgesehen von der Interpretationsmöglichkeit, dass die „wahren“ Schocks mit Hilfe der Blanchard-Quah-Methode nicht richtig identifiziert wurden, kann argumentiert werden, dass die Entwicklung der Produktion und des Preisniveaus hauptsächlich durch Einflussfaktoren bestimmt wird, die deterministischer Natur sind, und stochastische Ereignisse (Schocks) hierbei eine untergeordnete Rolle spielen. Dies würde aber die Relevanz der Schocksymmetrieuntersuchung in Frage stellen, denn für die Wirtschafts- und insbesondere die Geldpolitik ist die Entwicklung der beobachtbaren makroökonomischen Größen und nicht die der unbeobachtbaren Störungen von Interesse. Zweitens sind die Erfahrungen der vier alten EU-Länder Dänemark, Finnland, Portugal und Spanien nicht automatisch auf den Fall Polen übertragbar. Jeder Vergleich ist insofern problematisch, als dass keines der gegenwärtigen WWU-Mitglieder bis vor kurzem eine sozialistische Planwirtschaft war und bereits seit einigen Jahren an der WWU teilnimmt. Als diese Arbeit geschrieben wurde, hatte der einzige ehemalige Sowjetblockstaat, Slowenien, den Euro erst wenige Tage zuvor eingeführt, so dass eine Analyse der Auswirkungen dieser Entscheidung erst einige Jahre danach

304

F. Empirische Untersuchung

möglich sein wird. Aus diesem Grund, und aus Datenverfügbarkeitsgründen, können nur die vier genannten Länder als Benchmark herangezogen werden. Die Analysen in diesem Kapitel wurden so sorgfältig durchgeführt und die daraus abgeleiteten Schlussfolgerungen sind folglich trotz aller Vorbehalte so verlässlich, wie es bei der relativ schlechten Datenlage eben möglich ist.

G. Zusammenfassung und Folgerungen Der geplante Übergang Polens und der anderen ehemaligen sozialistischen Planwirtschaften Mittel- und Osteuropas zur dritten Stufe der WWU stellt, wie bereits im Einführungskapitel der vorliegenden Arbeit betont, eine Entwicklung ohne Präzedenz dar. Die Auswirkungen dieser währungspolitischen Entscheidung für die einzelnen Länder können daher im Vorhinein nur schwer abgeschätzt werden. Die Entwicklungen in Slowenien, das als erstes der neuen EU-Mitgliedsländer den Euro als gesetzliches Zahlungsmittel einführte, können zukünftig als eine relativ gute Vergleichsbasis für die Analyse der Vor- und Nachteile der Teilnahme an der WWU herangezogen werden. Als diese Arbeit geschrieben wurde, nahm Slowenien noch am Wechselkursmechanismus II teil, so dass es keine geeignete Benchmark für derartige Analysen gab. Auch in Zukunft werden die Erfahrungen Sloweniens jedoch nicht direkt auf den Fall Polens übertragbar sein, denn Polen ist das einzige der neuen EU-Mitglieder, dessen Währung frei floatet. Die Ausführungen in Kapitel B. der vorliegenden Arbeit haben gezeigt, dass der Übergang zur dritten WWU-Stufe einen vollständigen Verzicht auf die unabhängige Geldpolitik und – im Falle einer Volkswirtschaft mit einem frei schwankenden nominalen Wechselkurs wie Polen – auf die nominale Kursflexibilität bedeutet. Langfristig gibt es für Polen, wie auch für alle anderen neuen EU-Mitglieder, keine Alternative zur Euroeinführung, da sie alle zu diesem Schritt gesetzlich verpflichtet sind. Der Zeitpunkt des WWU-Beitritts hängt allerdings davon ab, wann das betrachtete Land die im Maastricht-Vertrag festgesetzten nominalen Konvergenzkriterien erfüllt hat. Insbesondere beim Wechselkurskriterium, das die formale Teilnahme am WKM II voraussetzt, wird die Wahl dieses Zeitpunktes weitgehend den Wirtschaftsverantwortlichen in den einzelnen Ländern überlassen. Nun liegt es aus ökonomischer Perspektive nahe, eine „Kosten-NutzenBilanz“ der Teilnahme Polens an der WWU zu erstellen. Würde man dabei zu dem Ergebnis kommen, dass der erwartete Nutzen höher ausfällt als die Kosten, so sollte das Land bestrebt sein, alle Maastricht-Kriterien so bald wie möglich zu erfüllen und zur dritten WWU-Stufe überzugehen. Würden hingegen die erwarteten Kosten überwiegen, so sollte Polen den „schwedischen Weg“ einschlagen, d.h. den Beitritt zum WKM II so lange wie möglich hinauszögern. Problematisch an diesem Bilanzansatz ist, dass die

306

G. Zusammenfassung und Folgerungen

Kosten und der Nutzen nicht direkt vergleichbar sind. Der Verzicht auf eine eigenständige Geldpolitik und die Wechselkursflexibilität kann bei asymmetrischen Entwicklungen in Polen in Bezug auf das gesamte WWU-Gebiet zu stärkeren Schwankungen makroökonomischer Aggregate im Inland und einer schmerzhafteren Absorption asymmetrischer Schocks führen. Andererseits ist davon auszugehen, dass der Beitritt einen Rückgang der wechselkursbedingten Transaktionskosten, der Wechselkursunsicherheit und des länderspezifischen makroökonomischen Risikos herbeiführen und somit Effizienzgewinne mit sich bringen dürfte. Bei den Kosten handelt es sich somit um eine möglicherweise geringere makroökonomische Stabilität, insbesondere eine höhere Outputvolatilität, und beim Nutzen um eine höhere mikroökonomische Effizienz, die sich auf Makroebene in einem schnelleren Trendwachstum niederschlägt. Ohne Kenntnis der genauen Präferenzen der Wirtschaftsakteure bezüglich des durchschnittlichen Einkommensniveaus und der Einkommensvolatilität können Kosten und Nutzen nicht verglichen werden. Man kann folglich nur dann von einer „positiven WWU-Beitrittsbilanz“ sprechen, wenn die erwarteten makroökonomischen Stabilitätskosten der unwiderruflichen Wechselkursfixierung vernachlässigbar sind. Diese Kosten müssen daher – so die erste These der vorliegenden Arbeit – auch dann untersucht werden, wenn der erwartete Nutzen sehr hoch erscheint. In der theoretischen und empirischen Literatur werden die genannten Kosten, wie in Kapitel C. dieser Arbeit dargelegt, i. d. R. aus dem Blickwinkel der Theorie des optimalen Währungsraumes betrachtet. Hierbei wird geradezu stillschweigend davon ausgegangen, dass der Verzicht auf die nominale Wechselkursflexibilität aufgrund des Beitritts zu einer Währungsunion stets auf der Kostenseite einer ökonomischen „Beitrittsbilanz“ verbucht werden müsse. Der flexible Wechselkurs sei nämlich ein Instrument, das bei Auftreten asymmetrischer Schocks stets die notwendigen Anpassungsprozesse in Gang setzen kann. Laut der OCA-Theorie kann eine Volkswirtschaft, die die Wechselkursflexibilität aufgibt, nur dann mit keinen oder nur geringen makroökonomischen Stabilisierungskosten dieser Entscheidung rechnen, wenn sie über alternative Schockabsorptionsmechanismen verfügt und/oder wenn die Schocks, die sie erschüttern, hauptsächlich symmetrisch in Bezug auf die übrigen Teilnehmer des Systems fester Wechselkurse oder der Währungsunion sind. Die Ansicht, dass der flexible nominale Wechselkurs stets als ein effizientes Instrument zur Absorption asymmetrischer Schocks betrachtet werden kann, entspricht dem Wissensstand der 1960er Jahre. Bereits ein Jahrzehnt nach der Veröffentlichung von Mundells wegweisendem Artikel über optimale Währungsräume brach das Bretton-Woods-System fester Wechselkurse zusammen. Bald zeigte sich, dass flexible Wechselkurse nicht nur

G. Zusammenfassung und Folgerungen

307

viel volatiler sind, als es die ökonomische Theorie vorsah, sondern dass ihre Entwicklungen über lange Zeiträume von ökonomischen Fundamentaldaten (fundamentals) abgekoppelt sind. Angesichts dieser Erfahrungen mussten die Ökonomen ihre Meinung über die Schockabsorptionsfähigkeit des nominalen Wechselkurses revidieren. Die gegenwärtig vorherrschende Meinung kann wie folgt zusammengefasst werden: Kurzfristige Wechselkursschwankungen werden nicht durch fundamentals bestimmt, sondern ergeben sich aus den Entwicklungen auf den Devisenmärkten, die wie alle Finanzmärkte oft nichtrationale Verhaltensmuster der Marktteilnehmer widerspiegeln. Bei Vorliegen nominaler Lohn- und Preisrigiditäten bedeutet dies, dass nicht nur der nominale, sondern auch der reale Wechselkurs sehr volatil und von ökonomischen Fundamentaldaten abgekoppelt ist. Einige Ökonomen leiten daraus die Schlussfolgerung ab, dass der flexible Wechselkurs selbst eine Schockquelle ist und dass die unwiderrufliche Kursfixierung folglich keine Stabilisierungskosten verursacht. In der vorliegenden Arbeit wurde nicht von vornherein davon ausgegangen, dass eine der beiden oben genannten extremen Ansichten bezüglich der Schockabsorptionsfähigkeit des flexiblen Wechselkurses die richtige ist. Vielmehr wurde argumentiert, dass der nominale Wechselkurs sich bei Auftreten bestimmter asymmetrischer Störungen stabilisierend und bei Auftreten anderer Störungen destabilisierend auf die reale Wirtschaft auswirken kann. Das Ziel dieser Arbeit bestand zum einen darin, zu untersuchen, welche Rolle dem Wechselkurs bei verschiedenen Schocktypen aus Sicht der ökonomischen Theorie zuteil wird. Zum anderen wurde der Frage nachgegangen, inwiefern der flexible Wechselkurs des Polnischen Złoty gegenüber dem Euro in den letzten zehn Jahren die Rolle eines Schockabsorptionsinstrumentes übernahm. Die Analyse der theoretischen Forschungsfrage erfolgte in Kapitel D. auf Basis des von Dornbusch (1976) aufgestellten Modells der Wechselkursbildung in einer kleinen offenen Volkswirtschaft. Zunächst wurden die verschiedenen Typen von Schocks betrachtet, und es wurde argumentiert, dass nur asymmetrische (im Sinne länderspezifischer) Störungen für die genannte Forschungsfrage überhaupt von Interesse sein können. Ausgehend vom Dornbusch-Modell wurde dann analysiert, wie sich länderspezifische monetäre (LM-), Nachfrage- (AD-) sowie Angebotsschocks (AS-Schocks) auf die interessierenden makroökonomischen Variablen – den Output, das Preisniveau, den nominalen und den realen Wechselkurs – auswirken. Auf Basis dieser Analyse wurde dann folgendes Zwischenfazit formuliert: In einer kleinen offenen Volkswirtschaft werden aus Sicht der ökonomischen Theorie vorübergehende länderspezifische AD-Schocks unter Floating besser als in einer Währungsunion bewältigt, das Gegenteil gilt für asymmetrische LM-

308

G. Zusammenfassung und Folgerungen

Schocks, und für AS-Schocks kann keine eindeutige Aussage getroffen werden. Ferner wurde noch ein Störungstyp genannt, der Finanzmarktschock (FM-Schock), der zwar nicht in den theoretischen Modellrahmen passt, jedoch für die Frage der Schockabsorptionsfähigkeit des flexiblen nominalen Wechselkurses durchaus von Interesse ist. Es wurde argumentiert, dass die Wechselkursflexibilität sich bei Auftreten solcher Schocks, ebenso wie bei LM-Schocks, destabilisierend auf die reale Wirtschaft auswirkt. Die zweite der oben genannten Forschungsfragen – diejenige, die sich auf die tatsächliche Rolle der Wechselkursflexibilität für den Fall Polens bezieht –, wurde im Rahmen einer empirischen Untersuchung analysiert. Die Analyse stützte sich auf ein strukturelles vektorautoregressives Modell, das das von Blanchard/Quah (1989) vorgeschlagene Schema zur Schockidentifizierung heranzieht; dieses Schema verwendet langfristige Neutralitätsbedingungen bezüglich der Auswirkung bestimmter Störungstypen auf die Modellvariablen. Die VAR- bzw. SVAR-Modellierung im Allgemeinen und die Blanchard-Quah-Methode im Besonderen wurden in Kapitel E. vorgestellt. Aus dem im vorangegangenen Kapitel diskutierten stochastischen Dornbusch-Modell wurden drei unterschiedliche SVAR-Systeme, zwei dreidimensionale und ein vierdimensionales, abgeleitet. Es wurde hierbei angenommen, dass monetäre (LM-) sowie FM-Schocks keinen dauerhaften Einfluss auf reale Variable (den Output und den realen Wechselkurs) haben, und dass Nachfragestörungen den realen Output in der langen Frist nicht beeinflussen. Auf die Vorstellung dieser empirischen Methodologie folgte ihre ausführliche kritische Betrachtung. Hierbei wurde von rein ökonometrischen Kritikpunkten weitgehend abstrahiert; vielmehr stand die ökonomische Interpretierbarkeit der mit Hilfe der genannten Methode ermittelten Schockzeitreihen im Mittelpunkt. Es wurde insbesondere darauf hingewiesen, dass die „wahren“ strukturellen Schocks mit Hilfe von SVAR-Modellen mit kleinen Dimensionen u. U. nicht richtig identifiziert werden können. Da aber die SVAR-Modelle in dieser Arbeit direkt vom theoretischen Modell der Wechselkursbildung abgeleitet sind, wurde argumentiert, dass dieses Problem hier eher nicht vorkommen dürfte. Kapitel F. handelte von der empirischen Untersuchung: Die drei im vorangegangenen Kapitel aufgestellten alternativen VAR-Modelle wurden für Polen und die WWU als Bezugsgebiet spezifiziert und geschätzt. Da die Resultate von SVAR-Analysen i. d. R. stark spezifikationsabhängig sind, wurde der Zeitreihenwahl, der Modellspezifikation und der Überprüfung der Annahmen bezüglich der Eigenschaften der Residuen viel Aufmerksamkeit geschenkt, und es wurden für jedes Modell mehrere Spezifikationen geschätzt (Sensitivitätsanalyse). Die wichtigsten Ergebnisse lassen sich wie folgt zusammenfassen: Erstens waren Nachfrageschocks in Polen und der

G. Zusammenfassung und Folgerungen

309

WWU im Untersuchungszeitraum (Januar 1996 bis August 2006) mittelstark bis stark negativ miteinander korreliert, was auf potenziell problematische Asymmetrien zwischen den beiden Gebieten und somit einen hohen Bedarf an Absorptionsmechanismen schließen lässt. Zweitens resultierten die Schwankungen des nominalen Wechselkurses des Polnischen Złoty gegenüber dem Euro im betrachteten Zeitraum hauptsächlich aus Nachfrageschocks und nur in geringem Ausmaß aus monetären Schocks, was die Aussage erlaubt, dass die Wechselkursflexibilität bei der Schockabsorption eine positive Rolle spielte. Diese Resultate sind sehr robust in Bezug auf die genaue Modellspezifikation, was bei der SVAR-Modellierung sonst nur selten der Fall ist. Es kann somit geschlussfolgert werden, dass der flexible nominale Wechselkurs des Złoty gegenüber dem Euro im letzten Jahrzehnt als ein Schockabsorptionsinstrument fungierte. Der letzte Schritt der Analyse bestand in der Berücksichtigung der LucasKritik490, die wie folgt zusammengefasst werden kann: Es ist nur bedingt oder gar nicht möglich, bei Veränderungen grundlegender Wirtschaftsstrukturen (sog. Strukturbrüchen) aus der Vergangenheit gültige Rückschlüsse für die Zukunft zu ziehen; der zukünftige Übergang Polens zur letzten WWUStufe wird aber ein Strukturbruch sein. Die Tatsache, dass der Schocksynchroniegrad zwischen Polen und dem WWU-Gebiet gegenwärtig sehr gering ist, lässt also noch nicht den Schluss zu, dass er es auch nach der Aufgabe der Wechselkursflexibilität bleiben wird. Daher wurden in Kapitel F. noch für vier alte EU-Länder identische SVAR-Modelle wie diejenigen für Polen und die Eurozone aufgestellt und geschätzt. Von diesen Ländern führten zwei (Finnland und Portugal) am 1. Januar 1999 den Euro als gesetzliches Zahlungsmittel ein und zwei weitere (Dänemark und Schweden) sind an der dritten Stufe der WWU nicht beteiligt. Eine Analyse der Schocksymmetrie in diesen Volkswirtschaften in Bezug auf den gesamten Euroraum vor und nach der Errichtung der WWU zeigte, dass die Symmetrie der Nachfrageschocks mit der Zeit – und mit steigender wirtschaftlicher Integration – zunahm; in den WWU-Mitgliedsländern war dieser Anstieg besonders stark. Weiterhin konnte für diese Länder, nicht aber für die WWUNichtteilnehmer, eine Konvergenz der monetären, sich im Preisniveau niederschlagenden Schocks festgestellt werden. Soweit die Erfahrungen der genannten Länder auf den Fall Polen übertragbar sind, kann somit davon ausgegangen werden, dass die Synchronie der Schocks in diesem Land in Bezug auf die Eurozone mit der Zeit, und insbesondere nach der Einführung des Euro, steigen dürfte. Angesichts dieser Ergebnisse stellt sich nun die Frage, welche Strategie in Bezug auf den formalen Beitritt zum Wechselkursmechanismus II, und 490

Vgl. Lucas (1976).

310

G. Zusammenfassung und Folgerungen

somit auch auf den Übergang zur dritten WWU-Stufe, für Polen optimal wäre. Sollte das Land den WKM II-Beitritt so lange hinauszögern, bis die Schocksymmetrie relativ zur Eurozone in ausreichendem Maße gestiegen ist und die Stabilisierungskosten der Wechselkursfixierung entsprechend gesunken sind? Oder sollte es so bald wie möglich alle Maastricht-Kriterien erfüllen und den Złoty durch die gemeinsame europäische Währung ersetzen, um von der gesteigerten mikroökonomischen Effizienz zu profitieren, in der Erwartung, dass der WWU-Beitritt die Schockkonvergenz beschleunigen wird? Bevor Aussagen hierzu getroffen werden, soll an dieser Stelle noch auf einige Vorbehalte gegen die Gültigkeit der theoretischen und empirischen Resultate eingegangen werden. Die erste und wichtigste Einschränkung ergibt sich aus der relativ schlechten Datenlage: Da Polen erst vor weniger als zwei Jahrzehnten einen Reformweg in Richtung Marktwirtschaft eingeschlagen hat, sind brauchbare Zeitreihen relativ kurz, und für VAR-Analysen sind lange Zeitreihen notwendig. Folglich mussten für die Untersuchung Monatsdaten herangezogen werden; die wichtigsten Maße für den Output, das BIP und das BNE, liegen jedoch nur auf Quartals- oder auf Jahresbasis vor, und monatlich ermittelte Produktionsvariable – die Industrieproduktion und der Einzelhandelsumsatz – umfassen jeweils lediglich einen Teil der gesamtwirtschaftlichen Leistung. Es ist möglich, dass die Ergebnisse aufgrund des BIP oder des BNE anders ausfallen würden, wären diese auf Monatsbasis verfügbar. Hierbei soll allerdings noch einmal hervorgehoben werden, dass die in Kapitel F. geschätzten VAR-Modelle für Polen und die WWU allen wichtigen Gütekriterien genügen und dass die Ergebnisse sehr robust unabhängig von der genauen Modellspezifikation sind. Ähnliche Einschränkungen müssen auch im Hinblick auf die praktische Anwendung der Lucas-Kritik (vgl. Abschnitt F.II.5.) genannt werden. Im Falle der alten EU-Länder ist die Datenlage ebenfalls schlecht, zumindest hinsichtlich derjenigen Outputvariablen, die für Polen verfügbar sind: Die IP liegt für nur einige wenige von ihnen vor und die EHU-Zeitreihen für die WWU fangen erst im Januar 1995 an. Aus Datenverfügbarkeitsgründen konnten nur vier der 15 langjährigen EU-Mitgliedstaaten analysiert werden. Unter diesen vier sind drei skandinavische Staaten, die sich hinsichtlich ihres Pro-Kopf-Einkommensniveaus und ihrer Wirtschaftsstrukturen wesentlich von Polen unterscheiden und deshalb nicht unbedingt eine gute Vergleichsbasis bilden (s. die Ausführungen weiter unten). Aus diesem Grund, und aufgrund von ökonometrischen Problemen (Autokorrelation der Residuen in einigen der VAR-Modelle) müssen die Resultate der empirischen Analyse für diese Länder vorsichtig interpretiert werden. Wie am Ende von Kapitel E. betont, bestünde die einzige Alternative zur möglichst sorgfältigen Modell-

G. Zusammenfassung und Folgerungen

311

spezifikation und einer vorsichtigen Interpretation aller Ergebnisse darin, auf die Untersuchung vergangener Schocks gänzlich zu verzichten. Als ein weiterer Vorbehalt gegen die Gültigkeit der Schlussfolgerungen kann angeführt werden, dass die vorliegende Abhandlung sich auf ein einziges theoretisches Modell der Wechselkursbildung und ein einziges empirisches Modell zur Schockidentifizierung stütze. Es kann nicht ausgeschlossen werden, dass Analysen aufgrund alternativer theoretischer und empirischer Ansätze zu anderen Ergebnissen führen würden. Es wäre somit aufschlussreich, den oben genannten Forschungsfragen auch im Rahmen alternativer Modelle nachzugehen. Insbesondere wurden in dieser Arbeit die Wohlfahrtseinbußen, die sich aus der (möglicherweise) erhöhten Volatilität makroökonomischer Aggregate – v. a. des Outputs – nach der unwiderruflichen Wechselkursfixierung ergeben, nicht untersucht. Eine explizite Modellierung dieser Effekte wäre eine interessante Erweiterung und Ergänzung der Analyse in dieser Arbeit. Sieht man von den oben genannten Vorbehalten ab und geht man davon aus, dass die empirischen Ergebnisse die vergangenen Entwicklungen realitätsgetreu abbilden, so soll über die optimale WWU-Beitrittsstrategie aufgrund des in Abschnitt C.III.2. vorgeschlagenen Schemas entschieden werden. Bei Betrachtung von Abbildung 3, in der dieses Schema graphisch dargestellt wird, wird deutlich, dass es zwei unterschiedliche Empfehlungen für Polen geben kann, abhängig davon, ob die Erfahrungen der vier alten EU-Länder Dänemark, Finnland, Portugal und Schweden als gute Vergleichsbasis für zukünftige Entwicklungen in Polen angesehen werden können. Die Resultate der empirischen Untersuchung deuten nämlich auf das Vorliegen starker – in der Sprache von Abbildung 3 „potenziell problematischer“ – Asymmetrien zwischen Polen und der WWU hin. Geht man nun davon aus, dass die genannten langjährigen EU-Mitgliedstaaten eine gute Benchmark für Polen darstellen, so muss man zu dem Schluss kommen, dass die Stabilitätskosten der Wechselkursfixierung, abgesehen von einer möglicherweise turbulenten Übergangsphase, gering sein dürften (vgl. Punkt (3.a) in Abbildung 3). Nimmt man hingegen an, dass die Erfahrungen der genannten vier Länder auf den Fall Polens nicht direkt übertragbar sind, so sind die Entwicklungen nach der unwiderruflichen Wechselkursfixierung ungewiss und es bietet sich die vorsichtige Interpretation an, dass die potenziellen Kosten nicht unbeachtlich sein könnten (vgl. Punkt (3.c) in Abbildung 3). Hätte der flexible nominale Wechselkurs des Polnischen Złoty gegenüber dem Euro sich in der Vergangenheit destabilisierend auf die reale Wirtschaft ausgewirkt, so könnte geschlussfolgert werden, dass der Verzicht auf die Kursflexibilität insgesamt nicht kostspielig sein wird. Da aus der empirischen Analyse hervorging, dass der PLN-EUR-Wechselkurs bei der

312

G. Zusammenfassung und Folgerungen

Schockabsorption eine positive Rolle spielt, muss man jedoch mit potenziell hohen Stabilisierungskosten der Paritätsfixierung rechnen (vgl. Punkt (4.a) in Abbildung 3). Welche Beitrittsstrategie für Polen optimal ist, hängt somit entscheidend davon ab, ob man glaubt, dass die Erfahrungen der vier alten EU-Mitgliedstaaten eine gute Benchmark für die zukünftigen Entwicklungen in diesem Land sind. Vor diesem Hintergrund überrascht es nicht, dass in den Berichten internationaler Institutionen bzw. Organisationen über die gegenwärtige und zukünftig erwartete wirtschaftliche Lage Polens widersprüchliche Empfehlungen hierzu formuliert werden. So mahnt beispielsweise der IWF in seinem Country Report von Oktober 2006491 Polen dazu, so schnell wie möglich alle nominalen Konvergenzkriterien zu erfüllen und zur dritten WWU-Stufe überzugehen. Die OECD hingegen weist darauf hin, dass Polen noch vor dem Beitritt die öffentlichen Finanzen sanieren und Reformen durchführen sollte, die die Gütermärkte und den Arbeitsmarkt flexibler machen sollten. Da die Geldpolitik Polens als sehr vernünftig beurteilt werden kann – so die OECD492 –, dürfte das Hinauszögern des Beitritts keine Kosten mit sich bringen und würde der Regierung mehr Spielraum für die Durchführung notwendiger Reformen geben.493 Die Autorin dieser Abhandlung selbst ist der Meinung, dass Polen die Euroeinführung zwar nicht bis in die weite Zukunft hinauszögern sollte, dass das Land aber nicht unter allen Umständen so schnell wie möglich die Wechselkursflexibilität aufgeben sollte. Wie oben argumentiert, ergibt sich aus der empirischen Analyse in dieser Arbeit entweder das Fazit, dass die Stabilitätskosten der Kursfixierung, abgesehen von einer möglicherweise turbulenten Übergangsphase, gering sein dürften, oder dass diese Kosten als nicht unbeachtlich einzuschätzen sind. Daher wäre es sinnvoll, der Empfehlung der OECD zu folgen und sich zunächst auf die Durchführung notwendiger Reformen zu konzentrieren, damit die Wirtschaft insgesamt flexibler wird und zukünftig nicht nur zufällige asymmetrische Störungen, sondern auch „normale“ konjunkturelle Schwankungen besser bewältigen kann. Es sei in diesem Zusammenhang zu betonen, dass die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen in Polen, insbesondere die strukturellen Charakteristika des Arbeitsmarktes und das Geschäftsklima, generell verbesserungsbedürftig sind. Obwohl sich die Beschäftigungslage seit Anfang der 1990er Jahre gebessert hat494, weist beispielsweise die OECD darauf hin, 491

Internationaler Währungsfonds (2006a). Es soll betont werden, dass die Geldpolitik der Nationalbank von Polen von den meisten Beobachtern sehr positiv gewertet wird; vgl. z. B. Jonas/Mishkin (2003) oder Internationaler Währungsfonds (2006a). 493 Vgl. OECD (2006), S. 12. 492

G. Zusammenfassung und Folgerungen

313

dass der Arbeitsmarkt in Polen am wenigsten flexibel unter denen aller OECD-Mitgliedstaaten ist495. Hinsichtlich struktureller Reformen und des unternehmensfreundlichen Klimas rangiert Polen laut des Weltbank-Berichts Doing Business in 2006496 an letzter Stelle unter den zwölf neuen EU-Ländern. Erst wenn die Rahmenbedingungen sich aufgrund der Reformen gebessert haben und das Land alle Maastricht-Kriterien mit Ausnahme des Wechselkurskriteriums erfüllt, sollte Polen sich formal dem WKM II anschließen. Tritt das Land zu früh dem WKM II bei, so kann dies die makroökonomische Stabilität gefährden, denn ein fester Wechselkurs mit horizontalen Bändern ist anfällig für spekulative Angriffe (vgl. die Ausführungen in Abschnitt B.I.1. dieser Arbeit), insbesondere im Falle eines Landes, dessen strukturelle Charakteristika von den Finanzmarktteilnehmern als reformbedürftig angesehen werden497. Schließlich soll noch einmal betont werden, worauf im Einführungskapitel dieser Arbeit hingewiesen wurde: Die Entscheidung bezüglich des WWU-Beitritts ist hauptsächlich eine politische. Sie ist ein Ausdruck des Willens, sich auf tiefe wirtschaftliche Integration mit dem Euroraum einzulassen; diese Integration bedeutet aber in vielerlei Hinsicht den Verzicht auf wirtschaftspolitische Unabhängigkeit. In diesem Zusammenhang sei auf folgende Überlegung von Machlup (1977) verwiesen: „What ultimately counts, however, is that all members are willing to give up their independence in matters of money, credit, and interest. Pragmatically, therefore, an optimum currency area is a region no part of which insists on creating money and having a monetary policy of its own.“498

Der Wille zu einer engen Integration mit Westeuropa manifestierte sich bereits im EU-Beitritt Polens. Der zukünftige WWU-Beitritt dieses Landes ist nur eine natürliche Konsequenz der Entwicklung von einem Satellitenstaat der Sowjetunion hin zu einem gleichberechtigten EU-Mitglied. Die Frage, ob Polen den Übergang zur dritten WWU-Stufe unterlassen bzw. so lange wie möglich hinauszögern sollte, ist vor diesem Hintergrund nach der Auffassung der Autorin dieser Arbeit eindeutig mit „nein“ zu beantworten.

494 Für eine ausführliche Betrachtung der Arbeitsmarktlage und -politik in Polen in den 1990er Jahren s. z. B. Kwiatkowski/Socha/Sztanderska (2001). 495 Vgl. OECD (2006), S. 12. 496 IBRD (2006). 497 Vgl. Caves/Frankel/Jones (2002), S. 510–511 oder Sarno/Taylor (2002), S. 245–250. 498 Machlup (1977), S. 71.

Anhang I – Abbildungen

Anhang I – Abbildungen

317

Reaktionen der Niveaus der Modellvariablen auf Schocks - Modell A1 Polen Output/AS-Schock

Output/AD-Schock

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Reaktionen der Niveaus der Modellvariablen auf Schocks - Modell A2 Polen Output/AS-Schock

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Abbildung A.1: Reaktionen der Niveaus der Modellvariablen auf strukturelle Schocks in Höhe von 1 – IRF für die Grundmodelle (Fortsetzung nächste Seite)

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Anhang I – Abbildungen

(Fortsetzung Abbildung A.1) Reaktionen der Niveaus der Modellvariablen auf Schocks - Modell B1 Polen Output/AS-Schock

Output/LM-Schock

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Reaktionen der Niveaus der Modellvariablen auf Schocks - Modell B2 Polen Output/AD-Schock

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Anhang I – Abbildungen

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Reaktionen der Niveaus der Modellvariablen auf Schocks - Modell A1 WWU Output/AD-Schock

Output/AS-Schock

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Reaktionen der Niveaus der Modellvariablen auf Schocks - Modell A2 WWU Output/AS-Schock

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(Fortsetzung nächste Seite)

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Anhang I – Abbildungen

(Fortsetzung Abbildung A.1) Reaktionen der Niveaus der Modellvariablen auf Schocks - Modell B1 WWU Output/LM-Schock

Output/AD-Schock

Output/AS-Schock .010

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Reaktionen der Niveaus der Modellvariablen auf Schocks - Modell B2 WWU Output/AS-Schock

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.016

.012

.012

.012

.008

.008

.008

.004

.004

.004

.000

.000

.000

-.004

-.004

-.004

4

6

8

10

12

14

16

18

2

NWK/AS-Schock

4

6

8

10

12

14

16

2

18

.020

.020

.016

.016

.016

.012

.012

.012

.008

.008

.008

.004

.004

.004

.000

.000

.000

-.004

-.004

-.004

4

6

8

10

12

14

16

18

2

4

6

8

10

12

14

16

8

10

12

14

16

18

4

6

8

10

12

16

18

16

18

14

NWK/LM-Schock

NWK/AD-Schock

.020

2

6

RWK/LM-Schock

RWK/AD-Schock

.020

2

4

18

2

4

6

8

10

12

14

Anhang I – Abbildungen

321

Reaktionen der Niveaus der Modellvariablen auf einen FM-Schock - Modell C1 Polen Output/FM-Schock

RWK/FM-Schock

.016

.025

.012

.020

.008

.015

.004

.010

.000

.005

-.004

.000

-.008

-.005 2

4

6

8

10

12

14

16

18

2

4

6

8

10

12

14

16

18

Finanzmarktindex/FM-Schock

NWK/FM-Schock .025

.05 .04

.020

.03

.015

.02

.010

.01 .00

.005

-.01 -.02

.000

-.03

-.005

-.04 2

4

6

8

10

12

14

16

18

2

4

6

8

10

12

14

16

18

16

18

Reaktionen der Niveaus der Modellvariablen auf einen FM-Schock - Modell C2 Polen Output/FM-Schock .020

.025

.016

.020

.012

RWK/FM-Schock

.015

.008 .010 .004 .005

.000 -.004

.000

-.008

-.005 2

4

6

8

10

12

14

16

18

2

4

6

8

10

12

14

Finanzmarktindex/FM-Schock

NWK/FM-Schock .025

.06

.020

.04

.015 .010

.02

.005

.00

.000 -.02

-.005 -.010

-.04 2

4

6

8

10

12

14

16

18

2

4

6

8

10

12

14

16

18

Abbildung A.2: Reaktionen der Niveaus der Modellvariablen auf einen FM-Schock in Höhe von 1 – IRF für die Modelle C1 und C2 (Fortsetzung nächste Seite)

322

Anhang I – Abbildungen

(Fortsetzung Abbildung A.2) Reaktionen der Niveaus der Modellvariablen auf einen FM-Schock - Modell C1 WWU RWK/FM-Schock

Output/FM-Schock .006

.03

.004

.02 .01

.002

.00

.000

-.01 -.002 -.02 2

4

6

8

10

12

14

16

18

2

NWK/FM-Schock

4

6

8

10

12

14

16

18

Finanzmarktindex/FM-Schock

.020

.08

.015

.06

.010 .04 .005 .02 .000 -.005

.00

-.010

-.02 2

4

6

8

10

12

14

16

18

2

4

6

8

10

12

14

16

18

16

18

Reaktionen der Niveaus der Modellvariablen auf einen FM-Schock - Modell C2 WWU Output/FM-Schock

.005

RWK/FM-Schock

.03

.004

.02

.003 .01

.002 .001

.00

.000 -.01

-.001 -.002

-.02 2

4

6

8

10

12

14

16

18

2

4

6

8

10

12

14

Finanzmarktindex/FM-Schock

NWK/FM-Schock .020

.08

.016 .06

.012 .008

.04

.004 .02

.000 -.004

.00

-.008 -.012

-.02 2

4

6

8

10

12

14

16

18

2

4

6

8

10

12

14

16

18

Anhang II – Tabellen

Anhang II – Tabellen

325

Tabelle A.1 Beschreibung der verwendeten Zeitreihen Name und Code in Datastreama)

Anfangsdatumb)

Einheit

Bereinigung/ Quelled) Typc)

Daten für Polen Konstante Preise, NSB

OECD MEI

BIP

GDP, POOEX001C 1995:Q1

Millionen PLN (Preise von 2000)

Industrieproduktion

Industrial Production, POIPTOT.H

1990:M1

Index Volumen(2000 = 100) index, NSB

Central Statistical Office of Poland

Einzelhandelsumsatz

1995:M1 Retail Sales: Deflated Turnover – Total, POESRSTTH

Index Volumen(2000 = 100) index, NSB

Eurostat

HIVP

CPI – All Items (Harmonised), POESHARMF

1996:M1

Index Preisindex, (2005 = 100) NSB

Eurostat

PPI

PPI – Industry, POOPP019F

1996:M1

Index Preisindex, (2000 = 100) NSB

OECD MEI

Index

Warschauer Aktienbörse

Finanzmarkt- Warsaw General In- 1991:M4 index dex – Price Index, POLWIGI

NSB

Daten für die WWU 1991:Q1

Konstante Billionen EUR (Preise Preise, NSB von 1995)

Eurostat

1988:M1

Index Volumenin(2000 = 100) dex, NSB

Eurostat

Einzelhandelsumsatz

1995:M1 Retail Sales: Deflated Turnover – Total, EAESRSTTH

Index Volumenin(1995 = 100) dex, NSB

Eurostat

HIVP

CPI – All Items (Harmonised), EAESHARMF

1996:M1

Index Preisindex, (2005 = 100) NSB

Eurostat

PPI

PPI Industry – Domestic Market, EAOPP019F

1981:M1

Index Preisindex, (1995 = 100) NSB

OECD MEI

1994:M1

Index

Deutsche Börse

BIP

GDP, EAEONGDPC

Industriepro- Industrial duktion Production, EAESINPRH

Finanzmarkt- DAX 200 Average index – Price Index, DAX200A

NSB

(Fortsetzung nächste Seite)

326

Anhang II – Tabellen

(Fortsetzung Tabelle A.1) Name und Code in Datastreama)

Anfangsdatumb)

Einheit

Bereinigung/ Quelled) Typc)

Daten für die übrigen Länder Industriepro- Industrial Produktion Dä- duction: Total Except Shipbuilding, nemark DKIPTOT.H

1985:M1

Index Volumen(2000 = 100) index, NSB

Danmarks Statistik

Industriepro- Industrial Produktion Finn- duction, FNESINPRH land

1985:M1

Index Volumen(2000 = 100) index, NSB

Eurostat

Industrieproduktion Irland

Industrial Production Excl. Con., IRESINXCH

1980:M1

Index Volumen(2000 = 100) index, NSB

Eurostat

Industrieproduktion Portugal

Industrial Production Excl. Con., PTESINXCH

1968:M1

Index Volumen2000 = 100) index, NSB

Eurostat

Industrieproduktion Schweden

Industrial Production Excl. Con., SDESINXCH

1990:M1

Index Volumen(2000 = 100) index, NSB

Eurostat

1986:M1

Index Volumen(2000 = 100) index, NSB

Eurostat

PPI: Manufacturing 1980:M1 Excl. Ships, DKPROPRCF

Index Preisindex, (2000 = 100) NSB

Danmarks Statistik

PPI Finnland PPI: Industry (Excl. 1985:M1 Con.), FNESPPIIF

Index Preisindex, (2000 = 100) NSB

Eurostat

PPI Irland

PPI: Industry (Excl. 1985:M1 Con.), IRESPPIIF

Index Preisindex, (2000 = 100) NSB

Eurostat

PPI Portugal PPI: Industry (Excl. 1990:M1 Con.), PTESPPIIF

Index Preisindex, (2000 = 100) NSB

Eurostat

PPI Schweden

PPI: Industry (Excl. 1990:M1 Con.), SDESPPIIF

Index Preisindex, (2000 = 100) NSB

Eurostat

PPI Vereinig- PPI: Industry (Excl. 1982:M4 Con.), UKESPPIIF tes Königreich

Index Preisindex, (2000 = 100) NSB

Eurostat

PPI USA

Index Preisindex, (2000 = 100) NSB

OECD MEI

Industriepro- Industrial duktion Ver- Production, einigtes Kö- UKESINPRH nigreich PPI Dänemark

PPI – Industrial 1960:M1 Goods, USOPP027F

Anhang II – Tabellen

Name und Code in Datastreama)

Anfangsdatumb)

Einheit

327

Bereinigung/ Quelled) Typc)

Nominale Wechselkurse Wechselkurs des PLN gegenüber dem EUR vor 1999: gewichtetes arithmetisches Mittel der Kurse von 10 Nationalwährungene)

1993:M1

PLN je ATS, NSB BEF, DEM, ESP, FIM, FRF, IEP, ITL, NLG, PTEf)

NBP

Wechselkurs des PLN gegenüber dem EUR ab 1999

1999:M1

PLN je EUR NSB

NBP

Wechselkurs des USD gegenüber dem EUR vor 1999: gewichtetes arithmetisches Mittel der Kurse von 11 Nationalwährungene)

AUSCHUS, BELCMUS, WGMRKUS, SPANPUS, FINMKUS, FRNFRUS, GREDRUS, IRISHUS, ITALRUS, NETHGUS, PORTEUS

1986:M1

USD je ATS, BEF, DEM, ESP, FIM, FRF, GRD, IEP, ITL, NLG, PTEf) g)

NSB

Thomson Datastream

Wechselkurs des USD gegenüber dem EUR ab 1999

USECBSP

1999:M1

USD je EURg)

NSB

Thomson Datastream

Wechselkurs des USD gegenüber DKK, FIM, GBP, IEP, PTE, SEKf)

1986:M1 USDANKR, USFINMK, USBRITP, USIRISH, USPORTE, USSWEDK

USD je DKK, FIM, GBP, IEP, PTE, SEKf)

NSB

Thomson Datastream

a) b) c) d) e) f)

g)

Excl. Con. = Excluding Construction. M1/M2/. . ./M12 = Januar/Februar/. . ./Dezember, Q1/Q2/Q3/Q4 = 1./2./3./4. Quartal. NSB = nicht saisonbereinigt. MEI = Main Economic Indicators. Vgl. Tabelle A.2 weiter unten. DKK = Dänische Krone, EUR = Euro, GBP = Pfund Sterling, PLN = Polnischer Złoty, SEK = Schwedische Krone, USD = US-Dollar; die übrigen Währungscodes sind in Tabelle A.2 erklärt. Für die Analyse wurden die reziproken Werte dieser Kurse herangezogen (EUR je USD, nicht USD je EUR).

328

Anhang II – Tabellen Tabelle A.2 Bestimmung des Wechselkurses gegenüber dem „synthetischen Euro“

Währungscode ATS BEF DEM ESP FIM FRF GRD IEP ITL NLG PTE a)

b)

Gewichta)

Name der Währung Österreichischer Schilling Belgischer Franc Deutsche Mark Spanische Peseta Finnmark Französischer Franc Griechische Drachme Irisches Pfund Italienische Lira Niederländischer Gulden Portugiesischer Escudo

0,0335 0,0397 0,3370 0,0964 0,0193 0,2186 0,0167 0,0112 0,1516 0,0597 0,0163

Datastream-Code der BIP-Zeitreiheb) OEESNGDPD BGESNGDPD BDESNGDPD ESESNGDPD FNESNGDPD FRESNGDPD GRESNGDPD IRESNGDPD ITESNGDPD NLESNGDPD PTESNGDPD

Gewicht, mit dem der jeweilige PLN- resp. USD-Wechselkurs in den Wechselkurs des PLN resp. des USD gegenüber dem „synthetischen Euro“ eingeht; als Gewichte gelten die Anteile der jeweiligen Länder am aggregierten BIP (Durchschnittswerte für 1996–1998, im Falle Irlands für 1997–1998). Der Luxemburgische Franc (LUF) wird durch den BEF repräsentiert, an den er seit 1922 im Rahmen der Union Economique Belgo-Luxembourgoise eins zu eins gekoppelt war; der BIP-Anteil bezieht sich entsprechend auf Belgien und Luxemburg zusammen. Der PLN-Kurs der GRD liegt nicht vor; das Gewicht Griechenlands wurde im Falle des PLN-EUR-Kurses Deutschland „gutgeschrieben“. Vierteljährliche saisonbereinigte Zeitreihen für das BIP in konstanten Preisen, ermittelt von Eurostat.

Tabelle A.3 ADF-Tests der Zeitreihen – weitere Spezifikationen Zeitreihea)

Spezifikation der Testgleichungb)

p-Wert

Zeitreihe

Spezifikation der Testgleichung

p-Wert

Modelle aus Abschnitt F.II.4.a) (mit dem EUR-USD-Wechselkurs) Modelle A3, A4, B3 und B4 für die WWU NWK D (NWK)

Konstante, Trend; 1 Konstante; 0

0,7024 0,0000

RWK D (RWK)

Konstante, Trend; 1 Konstante; 0

0,6422 0,0000

Modelle aus Abschnitt F.II.4.b) (Modelle C) Modelle C1 und C2 für Polen und die WWU F Polen D (F) Polen

Konstante; 1 –;0

0,8912 0,0000

F WWU D (F) WWU

Konstante, Trend; 2 Konstante; 1

0,4374 0,0553

Modelle aus Abschnitt F.II.5. (Lucas-Kritik) Modelle A und B für Dänemark 1988–1998 IP D (IP)

– ; 12 – ; 11

0,9959 0,0000

PPI D (PPI)

Konstante, Trend; 1 Konstante; 0

0,3938 0,0000

NWK D (NWK)

–;1 –;0

0,6374 0,0000

RWK D (RWK)

–;1 –;0

0,6601 0,0000

Anhang II – Tabellen Zeitreihea)

Spezifikation der Testgleichungb)

p-Wert

Zeitreihe

329 Spezifikation der Testgleichung

p-Wert

Modelle aus Abschnitt F.II.5. (Lucas-Kritik) Modelle A und B für Dänemark 1996–2006 IP D (IP)

– ; 11 – ; 11

0,9990 0,0000

PPI D (PPI)

–;0 –;0

1,0000 0,0000

NWK D (NWK)

Konstante, Trend; 1 Konstante; 0

0,6911 0,0000

RWK D (RWK)

Konstante, Trend; 1 Konstante; 0

0,6185 0,0000

Modelle A und B für Finnland 1988–1998 IP D (IP)

– ; 12 – ; 12

0,9766 0,0884

PPI D (PPI)

Konstante, Trend; 1 Konstante; 0

0,9704 0,0000

NWK D (NWK)

–;1 –;0

0,7824 0,0000

RWK D (RWK)

–;1 –;0

0,7889 0,0000

Modelle A und B für Finnland 1996–2006 IP D (IP)

– ; 12 – ; 11

0,9919 0,0103

PPI D (PPI)

Konstante, Trend; 1 Konstante; 0

0,9524 0,0000

NWK D (NWK)

Konstante, Trend; 1 Konstante; 0

0,7534 0,0000

RWK D (RWK)

Konstante, Trend; 1 Konstante; 0

0,7148 0,0000

Modelle A und B für Irland 1988–1998 IP D (IP) D2 (IP)

– ; 12 – ; 12 – ; 11

0,9999 0,2688 0,0000

PPI D (PPI)

Konstante, Trend; 1 Konstante; 0

0,8629 0,0000

NWK D (NWK)

–;3 –;2

0,7026 0,0000

RWK D (RWK)

–;3 –;2

0,6820 0,0000

Modelle A und B für Irland 1996–2006 IP D (IP)

– ; 12 – ; 12

0,9987 0,0330

PPI D (PPI)

Konstante; 1 –;0

0,8502 0,0000

NWK D (NWK)

Konstante, Trend; 1 Konstante; 0

0,8331 0,0000

RWK D (RWK)

–;1 –;0

0,7203 0,0000

Modelle A und B für Portugal 1988–1998 IP D (IP)

– ; 12 – ; 12

0,9962 0,0314

PPI D (PPI)

Konstante, Trend; 0 Konstante; 0

0,9978 0,0000

NWK D (NWK)

–;1 –;0

0,8085 0,0000

RWK D (RWK)

–;1 –;0

0,7446 0,0000

(Fortsetzung nächste Seite)

330

Anhang II – Tabellen

(Fortsetzung Tabelle A.3) Zeitreihea)

Spezifikation der Testgleichungb)

p-Wert

Zeitreihe

Spezifikation der Testgleichung

p-Wert

Modelle aus Abschnitt F.II.5. (Lucas-Kritik) Modelle A und B für Portugal 1996–2006 IP D (IP)

– ; 12 – ; 12

0,9729 0,0000

PPI D (PPI)

Konstante; 1 –;0

0,8440 0,0000

NWK D (NWK)

Konstante, Trend; 1 Konstante; 0

0,7292 0,0000

RWK D (RWK)

–;1 –;0

0,6618 0,0000

Modelle A und B für Schweden 1988–1998 IP D (IP)

– ; 12 – ; 11

0,9403 0,0639

PPI D (PPI)

Konstante, Trend; 3 Konstante; 0

0,8928 0,0000

NWK D (NWK)

–;1 –;0

0,8184 0,0000

RWK D (RWK)

–;1 –;0

0,7914 0,0000

Modelle A und B für Schweden 1996–2006 IP D (IP)

– ; 12 – ; 11

0,9997 0,0004

PPI D (PPI)

Konstante, Trend; 1 Konstante; 0

0,9503 0,0000

NWK D (NWK)

Konstante, Trend; 2 Konstante; 1

0,8548 0,0000

RWK D (RWK)

Konstante, Trend; 1 Konstante; 0

0,8485 0,0000

Modelle A und B für das Vereinigte Königreich 1988–1998 IP D (IP)

– ; 12 – ; 12

0,9528 0,0084

PPI D (PPI) D2 (PPI)

Konstante, Trend; 12 0,9999 Konstante; 12 0,8896 – ; 12 0,0000

NWK D (NWK)

–;2 –;2

0,7631 0,0000

RWK D (RWK)

–;2 –;1

0,6604 0,0000

Modelle A und B für das Vereinigte Königreich 1996–2006 IP D (IP)

– ; 12 – ; 12

0,8673 0,0034

PPI D (PPI)

Konstante, Trend; 1 Konstante; 0

0,9088 0,0000

NWK D (NWK)

–;0 –;0

0,2889 0,0000

RWK D (RWK)

–;0 –;0

0,4248 0,0000

Modelle A3 und B3 für die WWU 1988–1998 IP D (IP)

– ; 12 – ; 12

0,9664 0,0256

PPI D (PPI)

Konstante, Trend; 3 Konstante; 2

0,9897 0,0244

NWK D (NWK)

–;1 –;0

0,6448 0,0000

RWK D (RWK)

–;1 –;0

0,6283 0,0000

a) b)

D (X) = die erste Differenz der Variablen X; D2 (X) = die zweite Differenz dieser Variablen. Deterministische Variable in der Testgleichung; maximale Laglänge.

Anhang II – Tabellen

331

Tabelle A.4 Johansen-Kointegrationstests der Zeitreihen – weitere Spezifikationen Test

Anzahl Lagsa)

Anzahl der aufgespürten Kointegrationsbeziehungen abhängig von den deterministischen Variablenb) und den verwendeten kritischen Wertenc) Modell 2

Modell 3

Modell 4

Modell 2

Modell 3

Modell 4

Modelle aus Abschnitt F.II.4.a) (mit dem EUR-USD-Wechselkurs) Modell A für die WWU: IP oder EHU, RWK, PPI IP als Outputmaß (Modell A3)

EHU als Outputmaß (Modell A4)

Likelihood Ratio (Trace)

2 3 4 6

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 2

0 0 0 0

1 1 1 2

Maximum Eigenvalue

2 3 4 6

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 2

0 0 0 0

1 1 1 0

Modell B für die WWU: IP oder EHU, RWK, NWK IP als Outputmaß (Modell B3)

EHU als Outputmaß (Modell B4)

Likelihood Ratio (Trace)

2 3 4 6

0 1 1 2

0 0 0 1

0 0 0 0 (1)

0 1 1 2

0 0 0 1

0 1 1 1

Maximum Eigenvalue

2 3 4 6

0 0 0 2

0 0 1 1

0 0 0 1

0 0 0 2

0 0 0 1

0 0 0 1

Modelle aus Abschnitt F.II.4.b) (Modelle C) Modell C für Polen: IP oder EHU, RWK, NWK, F IP als Outputmaß (Modell C1)

EHU als Outputmaß (Modell C2)

Likelihood Ratio (Trace)

2 3 4 6

2 2 1 0

3 1 1 0

4 2 1 0

2 1 2 2

2 1 1 0

2 1 1 0

Maximum Eigenvalue

2 3 4 6

3 0 0 0

1 0 0 0

2 0 1 0

2 0 (1) 1 0

2 1 1 0

2 0 1 0

(Fortsetzung nächste Seite)

332

Anhang II – Tabellen

(Fortsetzung Tabelle A.4) Test

Anzahl Lagsa)

Anzahl der aufgespürten Kointegrationsbeziehungen abhängig von den deterministischen Variablenb) und den verwendeten kritischen Wertenc) Modell 2

Modell 3

Modell 4

Modell 2

Modell 3

Modell 4

Modelle aus Abschnitt F.II.4.b) (Modelle C) Modell C für die WWU: IP oder EHU, RWK, NWK, F IP als Outputmaß (Modell C1)

EHU als Outputmaß (Modell C2)

Likelihood Ratio (Trace)

2 3 4 6

1 0 (1) 1 1

0 0 0 1

0 0 0 0 (1)

1 1 1 1

1 0 0 1

1 1 1 1

Maximum Eigenvalue

2 3 4 6

1 0 1 1

0 0 1 1

0 0 0 1

1 0 1 2

1 0 (1) 1 1

1 1 1 1

Modelle aus Abschnitt F.II.4.c) (mit relativen Variablen) Modell A mit relativen Variablen: IP oder EHU, RWK, PPI IP als Outputmaß (Modell A5)

EHU als Outputmaß (Modell A6)

Likelihood Ratio (Trace)

2 3 4 6

1 0 1 0

1 0 0 0

1 0 0 0

1 0 1 0

1 0 1 0

2 1 1 0

Maximum Eigenvalue

2 3 4 6

1 1 1 0

1 0 1 0

0 0 0 0

1 0 1 0

1 0 1 0

2 0 1 0

Modell B mit relativen Variablen: IP oder EHU, RWK, NWK IP als Outputmaß (Modell B5)

EHU als Outputmaß (Modell B6)

Likelihood Ratio (Trace)

2 3 4 6

1 0 1 0

1 0 0 0

1 0 0 0

1 0 1 0

1 0 1 0

2 1 1 0

Maximum Eigenvalue

2 3 4 6

1 0 (1) 1 0

1 0 1 0

0 0 0 0

1 0 1 0

1 0 1 0

2 0 1 0

Anhang II – Tabellen

Test

Anzahl Lagsa)

333

Anzahl der aufgespürten Kointegrationsbeziehungen abhängig von den deterministischen Variablenb) und den verwendeten kritischen Wertenc) Modell 2

Modell 3

Modell 4

Modell 2

Modell 3

Modell 4

Modelle aus Abschnitt F.II.4.c) (mit relativen Variablen) Modell C mit relativen Variablen: IP oder EHU, RWK, NWK, F IP als Outputmaß (Modell C3)

EHU als Outputmaß (Modell C4)

Likelihood Ratio (Trace)

2 3 4 6

2 1 1 0

1 0 (1) 1 0

3 2 1 0

1 0 0 0

2 0 0 0

3 1 1 0

Maximum Eigenvalue

2 3 4 6

1 0 0 0

0 (1) 0 0 0

1 1 0 0

2 0 1 0

2 0 0 (1) 0

3 1 1 0

Modelle aus Abschnitt F.II.5. (Lucas-Kritik) Modell A für Dänemark: IP, RWK, PPI Modell für 1988–1998

Modell für 1996–2006

Likelihood Ratio (Trace)

2 3 4 6

1 1 0 0

1 1 1 0

1 1 1 0

2 2 2 0

1 1 1 0

1 1 1 1

Maximum Eigenvalue

2 3 4 6

1 1 0 0

1 1 1 0

1 1 1 0

2 2 2 0

1 2 2 0

1 1 1 1

Modell B für Dänemark: IP, RWK, NWK Modell für 1988–1998

Modell für 1996–2006

Likelihood Ratio (Trace)

2 3 4 6

0 0 0 0

0 0 0 0

1 1 0 0

0 0 0 1

0 1 1 1

1 1 1 2

Maximum Eigenvalue

2 3 4 6

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 (1) 0 0

0 1 1 1

1 1 1 1

1 1 1 2

(Fortsetzung nächste Seite)

334

Anhang II – Tabellen

(Fortsetzung Tabelle A.4) Test

Anzahl Lagsa)

Anzahl der aufgespürten Kointegrationsbeziehungen abhängig von den deterministischen Variablenb) und den verwendeten kritischen Wertenc) Modell 2

Modell 3

Modell 4

Modell 2

Modell 3

Modell 4

Modelle aus Abschnitt F.II.5. (Lucas-Kritik) Modell A für Finnland: IP, RWK, PPI Modell für 1988–1998

Modell für 1996–2006

Likelihood Ratio (Trace)

2 3 4 6

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

Maximum Eigenvalue

2 3 4 6

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

Modell B für Finnland: IP, RWK, NWK Modell für 1988–1998

Modell für 1996–2006

Likelihood Ratio (Trace)

2 3 4 6

0 1 1 0

0 1 1 0

0 0 0 0

0 0 0 1

0 0 0 0

0 0 0 0

Maximum Eigenvalue

2 3 4 6

0 0 0 0

0 1 1 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

Modell A für Portugal: IP, RWK, PPI Modell für 1988–1998

Modell für 1996–2006

Likelihood Ratio (Trace)

2 3 4 6

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 1 1 1

0 1 1 0

1 1 1 1

Maximum Eigenvalue

2 3 4 6

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 1 1 0

0 1 1 0

1 1 1 1

Anhang II – Tabellen

Test

Anzahl Lagsa)

335

Anzahl der aufgespürten Kointegrationsbeziehungen abhängig von den deterministischen Variablenb) und den verwendeten kritischen Wertenc) Modell 2

Modell 3

Modell 4

Modell 2

Modell 3

Modell 4

Modelle aus Abschnitt F.II.5. (Lucas-Kritik) Modell B für Portugal: IP, RWK, NWK Modell für 1988–1998

Modell für 1996–2006

Likelihood Ratio (Trace)

2 3 4 6

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 1 0 0

Maximum Eigenvalue

2 3 4 6

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 1 1 0

Modell A für Schweden: IP, RWK, PPI Modell für 1988–1998

Modell für 1996–2006

Likelihood Ratio (Trace)

2 3 4 6

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 1

0 0 0 0

0 0 0 0

Maximum Eigenvalue

2 3 4 6

0 0 0 1

0 0 0 0

0 0 1 0

0 0 (2) 0 1

0 0 0 0

0 (1) 0 0 0

Modell B für Schweden: IP, RWK, NWK Modell für 1988–1998

Modell für 1996–2006

Likelihood Ratio (Trace)

2 3 4 6

1 1 0 1

1 1 0 0

2 2 1 (2) 1

0 0 0 1

0 0 0 1

1 0 0 1

Maximum Eigenvalue

2 3 4 6

1 0 0 1

1 0 0 0

1 1 1 1

0 0 0 1

0 0 0 1

0 0 0 0

(Fortsetzung nächste Seite)

336

Anhang II – Tabellen

(Fortsetzung Tabelle A.4) Test

Anzahl Lagsa)

Anzahl der aufgespürten Kointegrationsbeziehungen abhängig von den deterministischen Variablenb) und den verwendeten kritischen Wertenc) Modell 2

Modell 3

Modell 4

Modell 2

Modell 3

Modell 4

Modelle aus Abschnitt F.II.5. (Lucas-Kritik) Modelle A3 und B3 für die WWU für die Jahre 1988–1998: IP, RWK, PPI oder NWK Modell A3

Modell B3

Likelihood Ratio (Trace)

2 3 4 6

1 (2) 1 1 0

2 1 2 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

Maximum Eigenvalue

2 3 4 6

0 (2) 0 2 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

a) b)

c)

Anzahl der verzögerten Differenzen der Variablen im VAR-Modell (p  1 in Gleichung 99). Modell 1: Die Niveaus der Variablen haben keine deterministischen Trends (DT); die Mittelwerte der Kointegrationsbeziehungen (KB) sind Null. Modell 2: Die Variablen haben keine DT; die Mittelwerte der KB sind ungleich Null. Modell 3: Die Variablen haben lineare DT; die Mittelwerte der KB sind ungleich Null. Modell 4: Die Variablen und die KB haben lineare DT. Modell 5: Die Variablen haben quadratische und die KB lineare DT. Die Modelle 1 und 5 werden nicht berücksichtigt, da ihre Annahmen unrealistisch sind. Signifikanzniveau: 5%; in der Mehrheit aller Fälle ist das Ergebnis unabhängig davon, ob kritische Werte nach MacKinnon/Haug/Michelis (1999) (MHM) oder nach Osterwald-Lenum (1992) (OL) verwendet werden. Im Falle einer Abweichung ist die Anzahl der aufgespürten KB nach OL in Klammern angegeben.

Anhang II – Tabellen

337

Tabelle A.5 Spezifikation der VAR-Modelle: Deterministische Variable Modell A1 Polen

Modell A2 Polen

Modell B1 Polen

Modell B2 Polen

Konstante/Trend Beides

Beides

Beides

Beides

Saisondummysa) SC2 bis SC12

SC3 bis SC12

SC3 bis SC12

SC3 bis SC12

Strukturbruchdummys

199802s, 199812s, 199903s, 200004s, 200404s,

199802s, 199812s, 199903s, 200004s, 200404s,

199802p, -t, 199812s, -p, -t, 199903s, -p, -t, 200004p, 200404s, -p

199802s, -p, -t, 199812t, 199903s, 200004s, -p, -t, 200404s, -p, -t

-p, -p, -p, -p, -p,

-t, -t, -t, -t

-p, -t, -p, -t, -p, -t, -p, -p

199701p, 199701t, 199701p, 199801p, 199701p, 199801p, 199701p, 199801p, 199801p, 200304p 200304p 200107p 200107p

Ausreißerdummys

Modell A1 WWU

Modell A2 WWU

Modell B1 WWU

Modell B2 WWU

Beides

Nur Konstante

Nur Konstante

SC2 bis SC12

SC3 bis SC12

SC2 bis SC11

SC3 bis SC12

Strukturbruchdummys

199812s, -p, -t, 200404s

199812s, -p, -t, 200112s, 200404s, -t

199812s, -p, 200112s, 200404s

199812s, -p, 200112s, 200404s, -t

Ausreißerdummys

199704p, 200104p, 200104p, 200107p, 199704p, 199908p, 199711p, 199902p, 200107p, 200110p 200110p 200104p, 200107p, 199908p, 200104p, 200107p, 200207p, 200606p 200606p

Konstante/Trend Beides Saisondummys

a)

Modell A3 WWU

Modell A4 WWU

Modell B3 WWU

Modell B4 WWU

Konstante/Trend Beides

Beides

Beides

Beides

Saisondummysa) SC2 bis SC12

SC3 bis SC12

SC2 bis SC11

SC3 bis SC12

Strukturbruchdummys

199812s, -p, -t, 200404s

199812s, -p, -t, 200404s, -t,

199812s, -p, 200112s, 200404s

199812s, -p, 200112t, 200404s, -t

Ausreißerdummys

199704p, 200104p, 200107p, 200110p 199704p, 199711p, 199908p, 200207p, 200107p, 200110p 199902p, 199908p, 200606p 200104p Modell C1 Polen

Modell C2 Polen

Modell C1 WWU

Modell C2 WWU

Beides

Beides

Beides

SC2 bis SC10

SC2 bis SC12

SC2 bis SC12

SC3 bis SC12

199802s, 199812s, 199903s, 200004s, 200404s,

199802p, -t, 199812s, -p, -t, 199903s, -p, 200004p, 200404s

199812s, -p, 200112s, 200404s

199812s, -p, 200112s, 200404s

Konstante/Trend Beides Saisondummys Strukturbruchdummys

a)

-p, -t, -t, -p, -t, -p, -t

(Fortsetzung nächste Seite)

338

Anhang II – Tabellen

(Fortsetzung Tabelle A.5) Modell C1 Polen Ausreißerdummys

Saisondummys

Modell C1 WWU

Modell C2 WWU

199701p, 200107p 200107p

199704p, 199908p, 199711p, 199902p, 200104p, 200107p, 199908p, 200104p, 200107p, 200207p, 200606p 200606p

Modell A5

Modell A6

Modell B5

Modell B6

Beides

Beides

Beides

Konstante/Trend Nur Konstante a)

Modell C2 Polen

SC4 bis SC5, SC7 SC2 bis SC11 bis SC9, SC11 bis SC12 199802p, -t, 199812s, -p, -t, 199903s, -p, 200112s, 200404s, -t

SC4 bis SC5, SC7 SC2 bis SC3, SC7 bis SC12 bis SC12 199802s, 199812s, 199903s, 200004s, 200404s,

-p, -t, -t, -p, -p, -p

199802s, -p, -t, 199812t, 199903s, -p, 200004p, 200404s, -p

Strukturbruchdummys

199802s, -t, 199812t, -t, 199903s, 200004s, -p, 200404s, -p, -t

Ausreißerdummys

199701p, 199801p 199701p, 200107p 199701p, 199801p, 199701p, 199711p, 199908p, 200107p, 199902p, 199908p, 200104p, 200107p, 200606p 200207p, 200606p Modell C3

Konstante/Trend Beides a)

Modell C4 Beides

SC3 bis SC8, SC10 bis SC12

SC2 bis SC3, SC5 bis SC12

Strukturbruchdummys

199802s, 199812s, 199903s, 200004s, 200404s,

199802p, -t, 199812 s, -p, -t, 199903s, -p, 200004p, 200404s

Ausreißerdummys

199701p, 199908p, 199711p, 199908p, 200107p, 200606p 200104p, 200107p, 200207p, 200606p

Saisondummys

-p, -t, -p, -t, -p, -t

Modelle für Dänemark 1988–1998

Modelle für Finnland 1988–1998

Modell A

Modell B

Modell A

Modell B

Konstante/Trend Beides

Beides

Beides

Nur Konstante

Saisondummysa) SC2 bis SC10

SC2 bis SC11

SC2 bis SC11

SC2 bis SC11

198911s, -t, 199010s, -t, 199202s, -p, 199209s, -t, 199212s, -p, -t, 199305s, -t, 199308s, 199412p, -t, 199503s, -p, -t

198911s, 199010s, 199202s, 199209s, 199212s, 199305s, 199308s, 199503s,

Strukturbruchdummys

198911s, 199010s, 199209s, 199212s, 199305s, 199308s, 199412s, 199503s,

198911s, -p, -t, 199202p, 199010s, 199202s, 199209s, -p, -t, 199212s, 199305s, -p, -t, 199308s, 199503s, -p, -t

-p, -t, -p, -p, -t, -t, -p, -t, -t, -p, -t

-t, -p, -p, -t, -p, -t, -p, -t, -p

Anhang II – Tabellen

Modelle für Dänemark 1988–1998

Modelle für Finnland 1988–1998

Modell A

Modell A

Modell B

Modelle für Portugal 1988–1998

Modelle für Schweden 1988–1998

Modell A

Modell B

Modell A

Modell B

Beides

Beides

Beides

Konstante/Trend Beides a)

Strukturbruchdummys

SC2 bis SC4, SC6 SC3, SC7 bis SC12 SC2 bis SC12 bis SC12 199010p, -t, 199202p, 199208p, 199209s, 199212s, -t, 199305s, -p, -t, 199308s, -t, 199412p, -t, 199503s, -p, -t

199010p, -t, 199202s, -p, -t, 199209s, 199212s, 199305s, -p, -t, 199308s, -t, 199412p, -t, 199503s, -p, -t

Modell A3 WWU 1988–1998 Ohne KFb) Konstante/Trend Beides

Strukturbruchdummys

Ausreißerdummys

199010s, -t, 199209s, -p, -t, 199212s, -p, 199305s, -p, -t, 199308s, -p, -t, 199412p, -t, 199503t

SC2 bis SC12 199010s, 199209s, 199212s, 199305s, 199308s, 199412s, 199503s,

-p, -p, -p, -p, -p,

-t, -t, -t, -t,

-p

199102p, 199103p, 199102p, 199103p, 199007p, 199101p, 199103p 199104p, 199310p 199104p, 199208p, 199103p, 199705p, 199807p 199310p

Ausreißerdummys

Saisondummys

Modell B

198810p, 198901p, 198807p, 198810p, 198807p, 198904p, 198807p, 198903p, 199009p, 199103p, 199103p, 199807p 198907p, 199312p, 198907p, 199007p, 199707p, 199807p 199302p 199401p, 199411p, 199809p

Ausreißerdummys

Saisondummys

339

a)

Mit KFb)

Modell B3 WWU 1988–1998

Beides

Beides

SC2 bis SC12

SC2 bis SC12

SC2 bis SC11

198911p, -t, 199010t, 199202s, -p, -t 199209s, -p, 199212s, -t, 199305s, 199308s, -p, -t, 199412s, -t, 199503s, -p, -t

198911s, -p, -t, 199010s, -t, 199202p, -t, 199209s, -p, 199212s, -p, -t, 199305s, 199308p, -t, 199412s, -t, 199503s, -p, -t

198911s, 199010s, 199202s, 199209s, 199212s, 199305s, 199308s, 199503s,

-p, -t, -p, -p, -p, -t, -t, -p, -p

198808p, 198908p, 198808p, 199008p, 198808p, 198908p, 199008p, 199101p, 199103p, 199601p, 199103p, 199108p 199103p, 199108p, 199801p 199601p

(Fortsetzung nächste Seite)

340

Anhang II – Tabellen

(Fortsetzung Tabelle A.5) Modelle für Dänemark 1996–2006

Modelle für Finnland 1996–2006

Modell A

Modell B

Modell A

Modell B

Konstante/ Trend

Beides

Beides

Beides

Beides

Saisondummysa)

SC2 bis SC12

SC2 bis SC12

SC3 bis SC12

SC3 bis SC12

Strukturbruchdummys

199812s, 200404s 199812s, -p, 199812s, -t, 200112s, 200404s 200112p, 200404s, -p

Ausreißerdummys

199704p, 199806p, 199809p, 199810p, 200001p, 200012p, 200304p

199809p, 199810p, 200006p

200104p, 200303p, 200406p, 200507p, 200607p

199812s, -t, 200112s, -p, 200404s 200006p, 200104p, 200507p, 200607p

Modelle für Portugal 1996–2006

Modelle für Schweden 1996–2006

Modell A

Modell B

Modell A

Modell B

Konstante/ Trend

Beides

Nur Konstante

Nur Konstante

Nur Konstante

Saisondummysa)

SC2 bis SC4, SC6 SC2 bis SC3, bis SC12 SC5, SC7 bis SC12

SC2 bis SC12

SC2 bis SC12

Strukturbruchdummys

199812s, -p, -t, 200112p, -t, 200404s, -p, -t

199812t, 200112s, -p, -t, 200404s

199812s, -p, -t, 200112s, 200404s

199812p, -t, 200112s, 200404s

Ausreißerdummys

199801p, 200001p, 200005p, 200006p, 200007p

199809p, 200004p, 200006p

199705p, 200212p, 200304p

200006p

a)

b)

SC2/SC3/. . ./SC12 = Dummyvariable, die im Februar/März/. . ./Dezember den Wert 11/12 und in den übrigen Monaten den Wert –1/12 annimmt; für eine Erklärung aller Dummyvariablen s. Abschnitt F.I.2. KF = Korrekturfaktor.

AIC SIC Log L

R €2 R AIC SIC F Log L

2

AIC SIC Log L

R €2 R AIC SIC F Log L

2

0,9946 0,9931 –6,29 –5,68 688,33 420,33

DyIP t

–20,28 –18,45 1348,76

0,3322 0,1550 –4,92 –4,31 1,87 334,40

D qt

0,5942 0,4865 –9,06 –8,44 5,52 592,96

Dpt 0,9952 0,9939 –6,36 –5,75 778,96 424,25

D yEHU t

–20,37 –18,53 1353,84

0,3396 0,1644 –4,93 –4,32 1,94 335,10

Dqt

D pt

0,5915 0,4831 –9,05 –8,44 5,46 592,55

D pt

0,7406 0,6426 –8,24 –7,45 7,56 550,06

Modell A2 WWU

0,3771 0,1418 –4,86 –4,07 1,60 338,74

Modell A1 WWU

0,9513 0,9329 –3,67 –2,88 51,70 264,32

Dqt

–16,99 –14,61 1166,78

0,7364 0,6408 –8,24 –7,47 7,70 549,05

Dpt

Modell A2 Polen

D yEHU t

–17,54 –15,23 1198,33

0,3773 0,1514 –4,88 –4,11 1,67 338,76

D qt

Modell A1 Polen

0,8909 0,8513 –4,29 –3,53 22,52 302,43

DyIP t

0,9944 0,9926 –6,21 –5,52 543,62 385,96

DyIP t

–19,60 –17,52 1213,74

0,4704 0,2980 –5,04 –4,35 2,73 318,66

D qt

D et 0,4645 0,2703 –4,88 –4,11 2,39 338,76

0,4832 0,3150 –4,89 –4,19 2,87 309,98

D et

Modell B1 WWU

–17,88 –15,57 1219,27

0,4582 0,2617 –5,02 –4,25 2,33 347,46

D qt

Modell B1 Polen

0,8850 0,8433 –4,24 –3,47 21,23 299,15

DyIP t

Gütemaße und Kriterien für einzelne Gleichungen und die Gesamtmodellea)

Tabelle A.6: Zusammenfassung der Schätzergebnisse

–17,36 –15,18 1180,80

0,4301 0,2401 –5,00 –4,27 2,26 344,31

–19,58 –17,61 1310,46

0,5322 0,3958 –5,24 –4,59 3,90 356,65

D qt

0,5578 0,4289 –5,15 –4,49 4,33 350,73

D et

(Fortsetzung nächste Seite)

0,9961 0,9949 –6,53 –5,87 871,84 437,16

D yEHU t

D et 0,4382 0,2509 –4,86 –4,14 2,34 335,77

Modell B2 WWU

0,9525 0,9367 –3,74 –3,02 60,15 265,88

D qt

Modell B2 Polen D yEHU t

Anhang II – Tabellen 341

AIC SIC Log L

R2 €2 R AIC SIC F Log L

AIC SIC Log L

R2 €2 R AIC SIC F Log L

0,9529 0,9404 –4,30 –3,69 76,27 295,66

DyIP t

0,9945 0,9930 –6,25 –5,64 686,40 420,88

DyIP t

–18,04 –16,21 1208,51

0,3746 0,2087 –4,98 –4,37 2,26 338,50

D qt

0,7642 0,7016 –8,52 –7,91 12,21 559,47

D pt 0,9242 0,8978 –4,86 –4,11 35,06 336,76

D yEHU t

–18,62 –16,38 1263,01

0,4811 0,3006 –5,07 –4,33 2,67 350,16

D qt

Modell A6

0,2901 0,1214 –4,69 –4,13 1,72 320,44

D qUSD t

Modell A5

0,9950 0,9938 –6,35 –5,79 829,29 425,16

D yEHU t

–20,11 –18,42 1341,91

0,5596 0,4439 –8,95 –8,34 4,84 590,81

D pt

–19,96 –18,14 1338,63

0,2907 0,1045 –4,66 –4,05 1,56 320,50

D qUSD t D pt

0,7836 0,7083 –8,51 –7,76 10,41 564,84

D pt

0,5605 0,4561 –8,98 –8,42 5,37 590,94

Modell A4 WWU

0,9560 0,9400 59,86 299,85 –4,25 –3,48

D yIP t

0,9940 0,9925 –6,18 –5,57 635,27 416,03

D yIP t

–18,03 –15,72 1228,93

0,5320 0,3623 3,14 356,62 –5,16 –4,39

Dqt

Modell B5

–17,32 –15,50 1172,20

0,2992 0,1152 –4,67 –4,06 1,63 321,26

DqUSD t

0,5396 0,3727 3,23 348,21 –5,03 –4,26

D et

0,3475 0,1761 –4,68 –4,07 2,03 321,75

D eUSD t

Modell B3 WWU

Gütemaße und Kriterien für einzelne Gleichungen und die Gesamtmodellea)

Modell A3 WWU

(Fortsetzung Tabelle A.6)

0,9288 0,9009 33,19 340,70 –4,88 –4,06

D yEHU t

0,9951 0,9939 –6,36 –5,78 811,15 426,96

D yEHU t

–18,99 –16,54 1294,69

0,6255 0,4782 4,25 370,54 –5,35 –4,54

D qt

Modell B6

–17,50 –15,75 1180,74

0,3180 0,1476 –4,71 –4,13 1,87 322,98

D qUSD t

0,6345 0,4907 4,41 362,63 –5,23 –4,41

D et

0,3499 0,1874 –4,70 –4,11 2,15 321,99

D eUSD t

Modell B4 WWU

342 Anhang II – Tabellen

AIC SIC Log L

R €2 R AIC SIC F Log L

2

AIC SIC Log L

R €2 R AIC SIC F Log L

2

0,9986 0,9981 –7,47 –6,68 1900,06 501,86

D yEHU t

0,9541 0,9353 –5,11 –4,27 50,78 356,50

D yIP t 0,4962 0,3059 –5,07 –4,28 2,61 352,01

0,4969 0,3069 –4,92 –4,13 2,61 342,67

D et

0,6163 0,4713 –5,19 –4,40 4,25 359,59

D et

–27,67 –24,50 1869,47

0,5858 0,4294 –5,27 –4,48 3,74 364,25

D qt 0,9529 0,9351 –7,00 –6,20 53,54 472,23

D ft 0,9817 0,9739 126,25 354,79 –5,07 –4,21

DyIP t 0,5844 0,4076 3,31 354,60 –5,07 –4,21

D et

–21,80 –18,36 1514,44

0,5567 0,3682 2,95 360,01 –5,15 –4,29

D qt

Modell C3

0,9830 0,9766 –4,72 –3,93 152,98 330,08

D qt

Modell C2 WWU

0,4728 0,2572 –2,75 –1,91 2,19 208,59

D ft

Modell C2 Polen

–21,06 –17,89 1455,96

0,4932 0,2858 –4,88 –4,05 2,38 342,20

Det

D yEHU t

–21,69 –18,34 1503,56

0,4815 0,2693 –5,01 –4,17 2,27 350,21

D qt

Modell C1 Polen

0,5464 0,3535 2,83 209,88 –2,75 –1,89

D ft

0,4121 0,1901 –2,67 –1,88 1,86 201,78

D ft

0,9263 0,8937 28,45 338,51 –4,79 –3,91

D yEHU t

0,9974 0,9964 –6,91 –6,14 1046,82 465,89

DyIP t

Gütemaße und Kriterien für einzelne Gleichungen und die Gesamtmodellea)

0,5765 0,4229 –5,11 –4,34 3,75 353,43

D et

D et 0,6427 0,4849 4,07 364,06 –5,20 –4,32

0,5566 0,3606 2,84 211,30 –2,76 –1,87

D ft

0,9500 0,9319 –6,95 –6,18 52,38 468,50

D ft

(Fortsetzung nächste Seite)

–21,36 –17,83 1491,25

0,6390 0,4795 4,01 372,84 –5,34 –4,46

D qt

Modell C4

–26,97 –23,90 1821,79

0,5398 0,3729 –5,18 –4,41 3,23 357,67

D qt

Modell C1 WWU

Anhang II – Tabellen 343

AIC SIC Log L

R €2 R AIC SIC F Log L

2

AIC SIC Log L

R €2 R AIC SIC F Log L

2

0,9736 0,9584 –3,56 –2,57 64,03 225,65

D yIP t

0,9863 0,9793 –4,22 –3,25 141,92 316,51

D yIP t

0,6563 0,4824 –8,69 –7,72 3,77 604,63

D pt 0,9323 0,9015 –2,68 –1,77 30,30 213,64 –14,75 –12,03 1074,58

0,5905 0,4044 –4,83 –3,92 3,17 352,72

D qt

Modell B

–15,64 –12,68 937,94

0,7271 0,5699 –5,06 –4,07 4,63 304,58

Dqt

Modell A

0,6007 0,3708 –7,01 –6,03 2,61 407,08

D pt 0,9743 0,9606 –3,62 –2,68 71,51 227,01

DyIP t

–15,54 –12,74 927,01

0,7179 0,5685 –5,06 –4,13 4,81 302,84

D qt

Modell B

Modelle für Portugal 1988–1998

–17,94 –15,01 1288,91

0,6709 0,5044 –5,00 –4,03 4,03 366,81

Dqt

DyIP t

0,6814 0,5127 –4,96 –4,02 4,04 297,21

D et

0,5999 0,4180 –4,76 –3,85 3,30 347,91

D et

0,9910 0,9856 –4,52 –3,51 183,09 277,24

D yIP t

0,9572 0,9363 –3,48 –2,52 45,77 267,25

D yIP t 0,7430 0,6175 –8,75 –7,80 5,92 607,40

D pt 0,9565 0,9381 –3,52 –2,66 52,03 266,18

D yIP t

–15,80 –13,21 1136,03

0,6506 0,5031 –4,80 –3,94 4,41 348,65

D qt

Modell B

–18,04 –15,01 1067,12

0,6671 0,4673 –4,74 –3,73 3,34 288,70

D qt

Modell A

0,7998 0,6797 –8,75 –7,74 6,66 499,51

D pt

0,9927 0,9883 –4,73 –3,72 227,04 288,44

D yIP t

–16,94 –13,91 1009,49

0,6786 0,4858 –4,77 –3,76 3,52 290,55

D qt

Modell B

Modelle für Schweden 1988–1998

–16,93 –14,07 1221,17

0,6340 0,4552 –4,69 –3,74 3,55 345,65

D qt

Modell A

Modelle für Finnland 1988–1998

Gütemaße und Kriterien für einzelne Gleichungen und die Gesamtmodellea)

Modelle für Dänemark 1988–1998

Modell A

(Fortsetzung Tabelle A.6)

0,7136 0,5417 –4,85 –3,84 4,15 294,79

Det

0,6826 0,5485 –4,86 –4,00 5,09 352,57

Det

344 Anhang II – Tabellen

AIC SIC Log L

R2 €2 R AIC SIC F Log L

AIC SIC Log L

R2 €2 R AIC SIC F Log L

0,9865 0,9823 –4,79 –4,09 233,55 334,93

DyIP t

0,9895 0,9840 –5,22 –4,22 179,68 381,74

DyIP t

0,7945 0,6869 –10,01 –9,02 7,38 690,87

D pt

0,9935 0,9899 –5,67 –4,63 272,60 412,78

D yIP t

–20,77 –17,65 1480,77

0,6458 0,4472 –4,85 –3,81 3,25 359,71

D qt

–18,10 –16,02 1242,23

0,3969 0,2084 –4,77 –4,08 2,11 334,21

D qt

Modell A

0,5283 0,3808 –8,47 –7,77 3,58 568,69

D pt

0,9847 0,9803 –4,69 –4,04 224,90 326,96

D yIP t

–15,87 –13,92 1094,64

0,4089 0,2400 –4,83 –4,18 2,42 335,48

D qt

Modell B

0,4443 0,2855 –4,83 –4,18 2,80 335,67

Det

0,8250 0,7268 –10,14 –9,10 8,40 701,22

D pt

Modell A3 mit KFb)

Modelle für die WWU 1988–1998

Modelle für Dänemark 1996–2006

–20,10 –17,10 1431,19

0,5836 0,3655 –4,72 –3,72 2,68 349,28

D qt

Modell A3 ohne KF

b)

0,9402 0,9240 –4,18 –3,55 57,70 293,46

D yIP t

0,9870 0,9815 –5,10 –4,23 179,40 367,90

D yIP t 0,5795 0,4019 –4,74 –3,88 3,26 344,73

D et

–17,17 –15,29 1174,42

0,3097 0,1214 –4,63 –4,01 1,64 322,19

D qt

Modell A

0,4377 0,2844 –8,35 –7,72 2,85 557,96

D pt

–15,19 –13,38 1045,63

0,3251 0,1497 –4,67 –4,07 1,85 323,63

D qt

0,3938 0,2361 –4,77 –4,17 2,50 330,03

D et

(Fortsetzung nächste Seite)

0,9412 0,9259 –4,21 –3,61 61,51 294,43

DyIP t

Modell B

Modelle für Finnland 1996–2006

–17,84 –15,25 1267,81

0,5526 0,3637 –4,74 –3,87 2,93 344,64

D qt

Modell B3

Gütemaße und Kriterien für einzelne Gleichungen und die Gesamtmodellea)

Anhang II – Tabellen 345

b)

a)

0,9955 0,9939 –5,86 –5,10 622,05 406,27

–17,91 –15,63 1239,59

0,3636 0,1378 –4,53 –3,77 1,61 321,94

Dqt

0,7312 0,6359 –7,36 –6,60 7,67 501,42

D pt 0,9738 0,9679 –4,26 –3,72 166,31 294,50

DyIP t

–15,09 –13,48 1030,20

0,3004 0,1442 –4,60 –4,06 1,92 315,92

D qt 0,4060 0,2734 –4,83 –4,30 3,06 330,99

D et 0,9803 0,9754 –4,50 –3,92 200,54 311,94

D yIP t

–17,55 –15,80 1192,37

0,3347 0,1701 –4,64 –4,06 2,03 320,49

Dqt

Modell A

0,6360 0,5458 –8,35 –7,77 7,06 556,08

D pt

0,9796 0,9753 –4,52 –4,00 227,00 309,88

D yIP t

–15,50 –13,96 1053,29

0,3369 0,1966 –4,69 –4,17 2,40 320,69

D qt

Modell B

0,3815 0,2506 –4,77 –4,25 2,92 325,58

Det

€ 2 = korrigiertes Bestimmtheitsmaß, AIC = Akaike-Informationskriterium, SIC = Schwarz-Informationskriterium, F = Wert der F-Statistik, R2 = Bestimmtheitsmaß, R Log L = Wert der Log-Likelihoodfunktion. KF = Korrekturfaktor.

AIC SIC Log L

R2 €2 R AIC SIC F Log L

D yIP t

Modell B

Modelle für Schweden 1996–2006

Gütemaße und Kriterien für einzelne Gleichungen und die Gesamtmodellea)

Modelle für Portugal 1996–2006

Modell A

(Fortsetzung Tabelle A.6)

346 Anhang II – Tabellen

Anhang II – Tabellen

347

Tabelle A.7 Beträge der reziproken Wurzeln der VAR-Modelle Modelle für die WWU

Modelle für Polen

Modelle für die WWU

A3

A4

B3

B4

C1

C2

C1

C2

0,5857 0,5857 0,5098 0,5098 0,1711 0,1711

0,6149 0,6149 0,5192 0,5192 0,2108 0,2108

0,6303 0,6303 0,6041 0,6041 0,4692 0,4692

0,6386 0,6386 0,5822 0,5822 0,5091 0,5091

0,9300 0,5696 0,5696 0,5595 0,5595 0,3945 0,3807 0,3807

0,9283 0,6047 0,6047 0,5603 0,5603 0,4105 0,3031 0,3031

0,5870 0,5870 0,4568 0,4568 0,4296 0,4296 0,1578 0,0875

0,5670 0,5670 0,4588 0,4588 0,4467 0,4422 0,4422 0,3528

Modelle mit relativen Variablen A5

A6

B5

B6

C3

C4

0,7431 0,7431 0,5600 0,5600 0,2925 0,2065

0,5442 0,5442 0,4104 0,4104 0,3993 0,2491

0,7128 0,7128 0,5502 0,5502 0,3123 0,1721

0,5999 0,5999 0,4623 0,4623 0,4237 0,2612

0,6342 0,6342 0,6134 0,6134 0,4219 0,4219 0,2195 0,2195

0,5821 0,5821 0,5072 0,4805 0,4805 0,4710 0,4710 0,4679

Modelle für den Zeitraum 1988–1998 Dänemark

Finnland

Portugal

Schweden

A

B

A

B

A

B

A

B

0,6252 0,6252 0,5554 0,5554 0,4078 0,4078

0,6362 0,6362 0,5259 0,5259 0,3622 0,3622

0,6065 0,6065 0,4981 0,4981 0,3432 0,3432

0,6302 0,6302 0,5120 0,5120 0,4431 0,4431

0,5111 0,5111 0,4927 0,4927 0,2236 0,2236

0,5594 0,5594 0,4962 0,4962 0,2032 0,2032

0,6239 0,6239 0,4315 0,4315 0,2679 0,0604

0,6757 0,6757 0,6150 0,6150 0,3131 0,3131

WWU A3 ohne KF 0,4763 0,3745 0,3745

a)

0,3572 0,3572 0,0676

A3 mit KFa) 0,5471 0,5471 0,4803

0,4803 0,3088 0,1764

B3 0,5490 0,5490 0,4577

0,4577 0,4181 0,4181

(Fortsetzung nächste Seite)

348

Anhang II – Tabellen

(Fortsetzung Tabelle A.7) Modelle für den Zeitraum 1996–2006 Dänemark

a)

Finnland

Portugal

Schweden

A

B

A

B

A

B

A

B

0,5449 0,5449 0,5351 0,5351 0,3224 0,3224

0,6269 0,6269 0,5884 0,5884 0,5236 0,5236

0,4776 0,4776 0,4308 0,4308 0,3149 0,3149

0,5408 0,5408 0,4762 0,4762 0,4090 0,4090

0,5820 0,5820 0,5366 0,5366 0,1298 0,1298

0,7271 0,7271 0,5177 0,5177 0,4166 0,4166

0,5504 0,5504 0,4661 0,4661 0,1777 0,1777

0,5757 0,5757 0,5743 0,5743 0,3664 0,3664

KF = Korrekturfaktor.

Tabelle A.8 Tests der VAR-Residuen auf Normalverteilung Modelle für die WWU A3

A4

B3

Modelle für Polen B4

C1

C2

Modelle für die WWU C1

Jarque-Bera-Test der H0: Die Residuen sind normalverteilt Gleichung Gleichung Gleichung Gleichung

1 2 3 4

Gesamtmodell

C2 a)

0,0133 0,0089 0,3040

0,0213 0,0147 0,7881

0,0567 0,0128 0,1706

0,0181 0,0170 0,7430

0,0004 0,0026 0,0186 0,0004

0,0128 0,0018 0,1437 0,0171

0,0016 0,0046 0,2002 0,0355

0,0392 0,0304 0,0193 0,1251

0,0023

0,0108

0,0062

0,0101

0,0000

0,0001

0,0000

0,0013

Test der H0: Die Schiefe der Residuen ist gleich derjenigen der Normalverteilung Gleichung Gleichung Gleichung Gleichung

1 2 3 4

Gesamtmodell

0,9027 0,9880 0,9266

0,5421 0,8852 0,8149

0,5213 0,9268 0,0601

0,7639 0,7114 0,8593

0,7136 0,3072 0,4249 0,6754

0,5873 0,7268 0,0793 0,8868

0,8996 0,1768 0,2218 0,0119

0,9215 0,3755 0,0732 0,0415

0,9990

0,9303

0,2666

0,9676

0,7377

0,4755

0,0465

0,0860

Test der H0: Die Kurtosis der Residuen ist gleich derjenigen der Normalverteilung Gleichung Gleichung Gleichung Gleichung

1 2 3 4

Gesamtmodell

0,0033 0,0021 0,1235

0,0068 0,0037 0,5162

0,0210 0,0032 0,9514

0,0048 0,0046 0,4532

0,0001 0,0010 0,0068 0,0001

0,0037 0,0004 0,3708 0,0044

0,0003 0,0028 0,1892 0,5576

0,0110 0,0127 0,0304 0,9517

0,0001

0,0011

0,0028

0,0009

0,0000

0,0000

0,0001

0,0016

Anhang II – Tabellen

349

Modelle mit relativen Variablen A5

A6

B5

B6

C3

C4

Jarque-Bera-Test der H0: Die Residuen sind normalverteilt Gleichung Gleichung Gleichung Gleichung

1 2 3 4

Gesamtmodell

0,0059 0,0243 0,2652

0,0064 0,0098 0,0016

0,0039 0,0211 0,0734

0,0040 0,0037 0,0024

0,0008 0,0012 0,0089 0,0044

0,0042 0,0007 0,0490 0,0145

0,0024

0,0000

0,0005

0,0000

0,0000

0,0000

Test der H0: Die Schiefe der Residuen ist gleich derjenigen der Normalverteilung Gleichung Gleichung Gleichung Gleichung

1 2 3 4

Gesamtmodell

0,8424 0,3499 0,3799

0,7179 0,6611 0,9110

0,8596 0,3686 0,2586

0,9499 0,8089 0,9645

0,3890 0,5307 0,4060 0,9695

0,9349 0,9446 0,0271 0,6117

0,6404

0,9533

0,5487

0,9957

0,7676

0,2722

Test der H0: Die Kurtosis der Residuen ist gleich derjenigen der Normalverteilung Gleichung Gleichung Gleichung Gleichung

1 2 3 4

Gesamtmodell

0,0014 0,0104 0,1699

0,0016 0,0026 0,0003

0,0009 0,0086 0,0470

0,0009 0,0008 0,0005

0,0002 0,0003 0,0031 0,0010

0,0009 0,0001 0,2837 0,0042

0,0003

0,0000

0,0001

0,0000

0,0000

0,0000

Modelle für den Zeitraum 1988–1998 Dänemark A

B

Finnland A

B

Portugal A

B

Schweden A

Jarque-Bera-Test der H0: Die Residuen sind normalverteilt

B a)

Gleichung 1 Gleichung 2 Gleichung 3

0,0072 0,0001 0,0166

0,0285 0,0046 0,0904

0,0708 0,0152 0,0074

0,0525 0,0006 0,0812

0,0010 0,0003 0,0059

0,0005 0,0011 0,1304

0,0004 0,0008 0,0005

0,0030 0,0002 0,0041

Gesamtmodell

0,0000

0,0009

0,0007

0,0003

0,0000

0,0000

0,0000

0,0000

Test der H0: Die Schiefe der Residuen ist gleich derjenigen der Normalverteilung Gleichung 1 Gleichung 2 Gleichung 3

0,7430 0,7902 0,2723

0,1871 0,8811 0,2609

0,3653 0,9223 0,6062

0,4742 0,8161 0,5610

0,8741 0,5796 0,8281

0,9212 0,5807 0,8610

0,7392 0,5371 0,9715

0,9682 0,6729 0,5895

Gesamtmodell

0,7095

0,3875

0,7783

0,8244

0,9445

0,9512

0,9204

0,9252

(Fortsetzung nächste Seite)

350

Anhang II – Tabellen

(Fortsetzung Tabelle A.8) Modelle für den Zeitraum 1988–1998 Dänemark A

Finnland

B

A

Portugal

B

A

B

Schweden A

B

Test der H0: Die Kurtosis der Residuen ist gleich derjenigen der Normalverteilung Gleichung 1 Gleichung 2 Gleichung 3

0,0018 0,0000 0,0082

0,0204 0,0010 0,0598

0,0344 0,0038 0,0020

0,0203 0,0001 0,0304

0,0002 0,0001 0,0014

0,0001 0,0003 0,0443

0,0001 0,0002 0,0001

0,0007 0,0000 0,0011

Gesamtmodell

0,0000

0,0002

0,0001

0,0000

0,0000

0,0000

0,0000

0,0000

WWU A3 ohne KF

b)

A3 mit KFb)

B3

Jarque-Bera-Test der H0: Die Residuen sind normalverteilt Gleichung 1 Gleichung 2 Gleichung 3

0,0091 0,0006 0,0009

0,0023 0,0028 0,0011

0,0320 0,0035 0,0006

Gesamtmodell

0,0000

0,0000

0,0000

Test der H0: Die Schiefe . . .

Test der H0: Die Kurtosis . . .

. . . der Residuen ist gleich derjenigen der Normalverteilung Gleichung 1 Gleichung 2 Gleichung 3

0,0665 0,9422 0,5362

0,8331 0,8626 0,6152

0,7418 0,9989 0,9041

0,0141 0,0001 0,0002

0,0005 0,0006 0,0002

0,0092 0,0008 0,0001

Gesamtmodell

0,2892

0,9549

0,9889

0,0000

0,0000

0,0000

Modelle für den Zeitraum 1996–2006 Dänemark A

B

Finnland A

B

Portugal A

B

Schweden A

B

Jarque-Bera-Test der H0: Die Residuen sind normalverteilt Gleichung 1 Gleichung 2 Gleichung 3

0,0133 0,0019 0,0051

0,0117 0,0023 0,1040

0,0445 0,0063 0,2068

0,0418 0,0074 0,3272

0,0036 0,0026 0,0244

0,0036 0,0115 0,3940

0,1093 0,0539 0,0079

0,2151 0,4229 0,0365

Gesamtmodell

0,0000

0,0003

0,0034

0,0053

0,0000

0,0012

0,0028

0,0763

Anhang II – Tabellen

351

Modelle für den Zeitraum 1996–2006 Dänemark A

Finnland

B

A

Portugal

B

A

B

Schweden A

B

Test der H0: Die Schiefe der Residuen ist gleich derjenigen der Normalverteilung Gleichung 1 Gleichung 2 Gleichung 3

0,7459 0,9317 0,8345

0,4415 0,9710 0,8522

0,5267 0,8528 0,5221

0,5360 0,9635 0,1350

0,7138 0,9439 0,9459

0,3297 0,9470 0,2318

0,5663 0,6922 0,6235

0,5176 0,9862 0,7022

Gesamtmodell

0,9844

0,8899

0,8387

0,4541

0,9861

0,4966

0,8670

0,9044

Test der H0: Die Kurtosis der Residuen ist gleich derjenigen der Normalverteilung Gleichung 1 Gleichung 2 Gleichung 3

0,0035 0,0004 0,0012

0,0040 0,0005 0,0341

0,0158 0,0015 0,0977

0,0146 0,0017 0,9966

0,0009 0,0006 0,0064

0,0013 0,0028 0,5106

0,0429 0,0171 0,0021

0,1032 0,1896 0,0109

Gesamtmodell

0,0000

0,0000

0,0003

0,0013

0,0000

0,0002

0,0002

0,0126

a) b)

Die Werte in der Tabelle sind die p-Werte für die jeweiligen Tests. KF = Korrekturfaktor.

Tabelle A.9 Tests der VAR-Residuen auf Autokorrelation und Heteroskedastizität Modelle für die WWU A3

H 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

A4

B3

Modelle für Polen B4

C1

C2

Modelle für die WWU C1

C2 a)

LM-Test der H0: Es liegt keine Autokorrelation der Ordnung H vor 0,3990 0,0406 0,7693 0,3100 0,9994 0,7910 0,2471 0,3704 0,7820 0,0348 0,0520 0,0137

0,6921 0,4753 0,0496 0,1533 0,9948 0,5851 0,2552 0,4210 0,4305 0,1858 0,7106 0,2027

0,3499 0,6767 0,4383 0,4957 0,8450 0,9797 0,3653 0,7683 0,7427 0,1166 0,3133 0,1855

0,3141 0,9774 0,1822 0,5045 0,5735 0,5513 0,2896 0,6701 0,3571 0,4792 0,7533 0,0083

0,0000 0,0165 0,2084 0,4274 0,3840 0,0246 0,0990 0,4326 0,5632 0,3098 0,0327 0,5159

0,0000 0,0000 0,8460 0,6916 0,5193 0,2350 0,3488 0,1428 0,0433 0,5940 0,7404 0,1402

0,0000 0,0716 0,2513 0,3379 0,0565 0,0034 0,6297 0,0370 0,3139 0,2932 0,4274 0,1174

0,0000 0,0995 0,5121 0,8569 0,0065 0,0070 0,2903 0,0760 0,0092 0,3861 0,7118 0,2539

White-Test der H0: Die Residuen sind homoskedastischb) 0,8945

0,8230

0,8022

0,9519

0,8401

0,9011

0,2840

0,7889

(Fortsetzung nächste Seite)

352

Anhang II – Tabellen

(Fortsetzung Tabelle A.9) Modelle mit relativen Variablen A5

B5

B6

C3

C4

LM-Test der H0: Es liegt keine Autokorrelation der Ordnung H vor

H 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

A6

0,5853 0,2664 0,3696 0,5922 0,1976 0,5578 0,2758 0,3251 0,0680 0,1630 0,1674 0,5225

0,0000 0,0009 0,9936 0,4354 0,3822 0,1878 0,0376 0,0017 0,0087 0,1252 0,2031 0,4823

0,3900 0,4400 0,8383 0,5973 0,1721 0,2520 0,3113 0,3613 0,3632 0,1010 0,2027 0,4195

0,0000 0,0003 0,2276 0,1130 0,0375 0,8067 0,9156 0,3626 0,4959 0,7848 0,8282 0,7573

0,0000 0,0023 0,5861 0,3620 0,5787 0,1021 0,4047 0,4591 0,4689 0,4808 0,0825 0,0957

0,0000 0,0000 0,5086 0,3310 0,0116 0,6346 0,3149 0,8400 0,4231 0,5744 0,9673 0,3604

White-Test der H0: Die Residuen sind homoskedastisch 0,8785

0,9605

0,9898

0,9917

0,9851

0,9363

Modelle für den Zeitraum 1988–1998 Dänemark A

A

Portugal B

A

Schweden B

A

B

LM-Test der H0: Es liegt keine Autokorrelation der Ordnung H vor

H 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

B

Finnland

0,0002 0,2235 0,3293 0,0970 0,3141 0,0265 0,7394 0,9336 0,8956 0,8455 0,7982 0,6886

0,7071 0,0043 0,2132 0,0026 0,0402 0,1478 0,6948 0,4308 0,0138 0,3885 0,4531 0,6177

0,6646 0,9086 0,0929 0,6943 0,1612 0,1555 0,3840 0,2780 0,2575 0,7061 0,1769 0,0187

0,6616 0,7401 0,6044 0,8830 0,0004 0,1487 0,4081 0,6868 0,1948 0,8147 0,9978 0,0068

0,5085 0,2635 0,4112 0,0666 0,4957 0,8259 0,4333 0,8267 0,7057 0,3507 0,5839 0,2082

0,1011 0,8820 0,3462 0,0547 0,6912 0,3295 0,3414 0,6010 0,7726 0,4826 0,3905 0,0724

0,1895 0,0064 0,2088 0,9886 0,5339 0,1395 0,3474 0,0923 0,0038 0,0947 0,0203 0,0644

0,0000 0,0588 0,8190 0,2251 0,1781 0,0420 0,8101 0,0407 0,1153 0,1440 0,0676 0,4425

White-Test der H0: Die Residuen sind homoskedastisch 0,7567

0,8087

0,9917

0,8514

0,9927

0,8635

0,9469

0,5280

Anhang II – Tabellen

353

WWU A3 ohne KF

A3 mit KFc)

B3

LM-Test der H0: Es liegt keine Autokorrelation der Ordnung H vora)

H 1|7 2|8 3|9 4|10 5|11 6|12

c)

0,0207 0,2311 0,6619 0,3693 0,1508 0,0599

0,8165 0,7702 0,7144 0,2192 0,6141 0,0399

0,0012 0,0030 0,4578 0,0142 0,0463 0,3934

0,8972 0,7154 0,4892 0,6885 0,3720 0,0263

0,5570 0,2928 0,0640 0,1672 0,2570 0,1180

0,0826 0,4367 0,0710 0,0761 0,7538 0,1051

White-Test der H0: Die Residuen sind homoskedastischb) 0,9936

0,5025

0,7093

Modelle für den Zeitraum 1996–2006 Dänemark A

A

Portugal B

A

Schweden B

A

B

LM-Test der H0: Es liegt keine Autokorrelation der Ordnung H vor

H 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

B

Finnland

0,0000 0,1049 0,3995 0,1191 0,8070 0,1507 0,7226 0,0830 0,9234 0,4795 0,3269 0,3207

0,0000 0,0518 0,2215 0,1269 0,0874 0,1706 0,7540 0,8486 0,9835 0,3408 0,4795 0,0132

0,8254 0,9428 0,9547 0,6493 0,4910 0,0120 0,7108 0,4787 0,9027 0,3871 0,5174 0,0745

0,6159 0,1250 0,4970 0,9561 0,8663 0,0435 0,4081 0,6168 0,7009 0,4728 0,4275 0,0186

0,0000 0,0584 0,6480 0,4300 0,6703 0,4771 0,8289 0,7511 0,3107 0,1799 0,0609 0,0522

0,6516 0,3581 0,0626 0,8017 0,9449 0,9105 0,2604 0,7060 0,3227 0,4100 0,4622 0,0352

0,3049 0,4455 0,0784 0,6542 0,2252 0,3229 0,0395 0,1916 0,1714 0,7726 0,9668 0,3318

0,1847 0,3050 0,0119 0,6728 0,1766 0,6384 0,1076 0,4301 0,4801 0,1172 0,6362 0,0022

White-Test der H0: Die Residuen sind homoskedastisch 0,9718 a)

b) c)

0,4463

0,5513

0,3893

0,6362

0,6463

0,3616

0,1183

Gegenüber der H1: Die Residuen sind autoregressive oder Moving-Average-Prozesse; die Werte in der Tabelle sind die p-Werte für die jeweiligen Tests. In den Testgleichungen wurden keine Kreuzprodukte der Residuen verwendet. KF = Korrekturfaktor.

354

Anhang II – Tabellen Tabelle A.10 Schocksymmetrie zwischen Polen und der WWU – Kreuzkorrelationen

Korrelation der mit Hilfe alternativer VAR-Modelle identifizierten AS-, AD- und LM-Schocks in Polen mit den um 1 bis 12 Monate verzögerten Schocks in der WWUa) AS-Schocks Lag i

A1 WWU (-i)

B1 WWU (-i)

A2 WWU (-i)

B2 WWU (-i)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

A1 Polen

0,0569 0,0871 –0,0044 –0,0072 0,2022** –0,0610 0,1097 –0,0158 –0,0124 –0,0684 –0,0148 0,0551

–0,0806 0,1733** 0,0089 0,0515 0,2201*** –0,0071 0,0767 0,0145 –0,0106 –0,1289* –0,0591 –0,0124

A2 Polen

–0,1800** –0,0383 0,0415 0,0472 0,1399* –0,0168 –0,1306* 0,0679 –0,0157 0,1527* –0,0479 –0,0582

–0,0996 –0,0004 –0,0562 0,0479 0,1691** –0,0310 –0,0027 0,0386 –0,1064 0,0651 0,0621 –0,0080

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

B1 Polen

0,0407 0,0426 –0,0057 0,0062 0,2013** –0,0061 0,0816 –0,0657 0,0406 –0,0259 –0,0570 0,0704

–0,1807** –0,1179 0,0369 0,0810 0,0624 –0,0289 –0,0869 0,0821 –0,0410 0,1746** –0,0835 0,0203

B2 Polen

–0,0706 0,1257* 0,0269 0,1001 0,2318*** 0,0005 0,1214* –0,0129 0,0363 –0,1036 –0,0765 –0,0122

–0,1409* –0,0135 –0,0371 0,0465 0,1283* –0,0077 –0,0242 0,0709 –0,0349 0,0799 –0,0043 0,0809

AD-Schocks Lag i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

A1 Polen

A1 WWU (-i)

A2 WWU (-i)

0,0326 0,0006 0,0250 0,1156 0,0671 –0,0720 –0,0033 –0,1478* 0,0309 –0,1281* –0,1887** 0,0387

0,0171 –0,0099 0,0670 0,1238* 0,1262* –0,0669 0,0131 –0,1627** 0,0527 –0,1143 –0,1610** 0,0515

A1 Polen

B1 WWU (-i)

B2 WWU (-i)

–0,0581 –0,0467 0,0060 0,1938** 0,1220* –0,1060 0,0226 –0,1904** 0,0150 –0,0884 –0,0895 0,0314

–0,0425 –0,0239 –0,0359 0,2089** 0,1959** –0,0354 –0,0104 –0,2186** –0,0148 –0,1223* –0,0837 0,1615**

Anhang II – Tabellen

355

Korrelation der mit Hilfe alternativer VAR-Modelle identifizierten AS-, AD- und LM-Schocks in Polen mit den um 1 bis 12 Monate verzögerten Schocks in der WWUa) AD-Schocks Lag i

A1 WWU (-i) A2 WWU (-i)

B1 WWU (-i) B2 WWU (-i)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

A2 Polen

0,0532 0,0809 0,0203 0,0891 0,0800 –0,0785 –0,0429 –0,1023 0,0789 –0,1065 –0,1391* 0,0559

0,0461 0,0750 0,0444 0,0869 0,1255* –0,0812 –0,0413 –0,1293* 0,0965 –0,0901 –0,1252* 0,0564

A2 Polen

–0,0697 0,0360 0,0241 0,1615** 0,1316* –0,1174 –0,0015 –0,1103 0,0358 –0,0975 –0,0443 0,0546

–0,0373 0,0583 –0,0861 0,1817** 0,2303*** –0,0911 –0,0634 –0,1478* 0,0075 –0,1167 –0,0211 0,1837**

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

B1 Polen

0,0570 –0,0016 –0,0011 0,1210* 0,0119 –0,0361 0,0014 –0,1446* 0,0210 –0,0656 –0,1549** 0,1003

0,0418 0,0199 0,0330 0,1337* 0,0740 –0,0440 0,0013 –0,1524* 0,0390 –0,0692 –0,1278* 0,1143

B1 Polen

–0,0151 –0,0259 –0,0328 0,1858** 0,0663 –0,1160 –0,0072 –0,1476* 0,0100 –0,0614 –0,0680 0,1177

–0,0161 0,0409 –0,1084 0,2034** 0,1780** –0,0418 –0,0385 –0,1664** –0,0037 –0,1072 –0,0401 0,1672**

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

B2 Polen

0,0568 0,0493 –0,0066 0,1076 0,0487 –0,0781 –0,0104 –0,1216* 0,0711 –0,0370 –0,1223* 0,1287*

0,0581 0,0707 0,0177 0,1123 0,1024 –0,0940 –0,0140 –0,1391* 0,0794 –0,0361 –0,1074 0,1307*

B2 Polen

–0,0343 0,0412 –0,0202 0,1499* 0,1099 –0,1388* –0,0028 –0,0997 0,0382 –0,0517 –0,0326 0,1284*

0,0012 0,0916 –0,1473* 0,1857** 0,2102** –0,1100 –0,0448 –0,1186 –0,0001 –0,0873 –0,0082 0,1784**

(Fortsetzung nächste Seite)

356

Anhang II – Tabellen

(Fortsetzung Tabelle A.10) Korrelation der mit Hilfe alternativer VAR-Modelle identifizierten AS-, AD- und LM-Schocks in Polen mit den um 1 bis 12 Monate verzögerten Schocks in der WWUa) LM-Schocks Lag-i

a)

A1 WWU (-i) A2 WWU (-i)

B1 WWU (-i) B2 WWU (-i)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

A1 Polen

0,0339 –0,0648 0,0022 –0,2490*** 0,0262 –0,0631 –0,0023 0,0900 –0,0170 0,0418 0,0622 0,0166

B1 Polen –0,0226 –0,0046 0,0852 –0,2405*** 0,0621 –0,0518 –0,0334 0,0028 –0,0413 0,0741 0,0172 0,0186

0,1088 0,1004 –0,0985 –0,0675 0,0641 –0,0758 –0,0045 0,1687** 0,1874** –0,2048** 0,1818** 0,1581**

0,0447 0,0796 –0,0961 –0,0094 0,1355* –0,1170 –0,0308 0,1170 0,0427 –0,0929 0,1236* 0,0089

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

A2 Polen

0,0644 –0,0454 –0,0140 –0,2374*** –0,0033 –0,0991 0,0034 0,0723 –0,0351 0,0193 0,0521 0,0382

B2 Polen 0,0071 0,0001 0,0480 –0,2281*** 0,0754 –0,0872 –0,0183 –0,0449 –0,0920 0,0363 0,0252 0,0308

0,0071 –0,0113 –0,1017 –0,1210* 0,0728 –0,0715 –0,1150 0,0736 0,1970** –0,1424* 0,0954 0,1211*

–0,0387 0,0073 –0,1301* –0,0392 0,1416* –0,1395* –0,1046 0,0389 0,0878 –0,0665 0,0984 –0,0064

*** = der Korrelationskoeffizient ist signifikant von Null verschieden auf dem Signifikanzniveau von 1%,** = von 5%,* = von 10% [Test der Signifikanz gemäß Gleichung 101 in Abschnitt F.I.1.b)].

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Sachwortverzeichnis Abzählkriterium 178 asymmetrischer (idiosynkratischer) Schock – Definition 21, 109, 152 – Identifizierung 127 – siehe auch Schock, Symmetrischer Schock Balassa-Samuelson-Effekt 39, 43, 84 Blanchard-Quah-Methode 24, 123–125, 176, 194–195, 197, 231 Choleski-Zerlegung 192, 195 Currency Board 26–27, 30–32, 50, 54 Darstellungsformen eines VAR-Modells – primitive Form (strukturelle Form) 180 – Standardform (reduzierte Form) 182 – Vektor-Moving-Average-Darstellung 183 Dickey-Fuller-Test 237 Dimension des VAR-Modells 181 Dornbusch-Modell 142, 154–157, 161–162, 173, 204, 207–208, 226, 228, 263, 301, 307–308 Einheitswurzel = Synonym für Unit Root 186 elongation ratio 220 Engle-Granger-Verfahren 244 EU-Vertrag = Synonym für MaastrichtVertrag 35 exchange-rate disconnect puzzle 237 Expenditure-Changing 154 Expenditure-Switching 154, 172

Fear of Fixing 32 Fear of Floating 32 Fehlerkorrektur 204, 245 formal symmetrische Währungsunion 31 fundamentals 38, 133, 140, 156, 173, 207, 210, 307 Geldillusion 66, 74 Grad des VAR-Modells = Synonym für Ordnung des VAR-Modells 181 Grubel-Lloyd-Index 95 Haavelmo-Bias 185 Identifikation – Identifikationsbedingungen 190 – von strukturellen Mehrgleichungsmodellen 179 – von SVAR-Modellen 197 – von VAR-Modellen 192 identifiziertes vektorautoregressives Modell = Synonym für Strukturelles vektorautoregressives Modell 192 Impossible Trinity 30 Impuls-Antwort-Folge/-Funktion 187, 189–190, 192–193, 209, 221–222, 230, 259, 262, 271 Inflationssteuer siehe Seigniorage Interdependentes Mehrgleichungsmodell 185 – Definition 178 integrierter Prozess 186 Johansen-Verfahren 243, 245

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Sachwortverzeichnis

Kointegration 100, 124, 204 – Definition 196 – Test siehe Engle-Granger-Verfahren und Johansen-Verfahren Kointegrationsbeziehung 124, 244 – Definition 245 Konvergenzkriterien = Synonym für Maastricht-Kriterien 19 Korrelationsanalyse 108, 111–112, 116, 122, 124, 218, 220 – Test der Signifikanz des Korrelationskoeffizienten 249 Lag-Operator 184 Lucas-Kritik 45, 91, 94, 97, 110, 120, 133, 138, 177, 299, 309–310 Maastricht-Kriterien 19, 38, 305, 310, 313 Maastricht-Vertrag 35, 37, 293, 305 Marshall-Lerner-Bedingung 154, 172 Moral Hazard 79, 82 New Open Economy Macroeconomics 142, 144, 206, 263 Ordnung des VAR-Modells 181 Overshooting = Synonym für Überschießen 162 Overshooting-Modell = Synonym für Dornbusch-Modell 142 Pass-Through = Synonym für Wechselkurs-Pass-Through 170 perfekte Voraussicht (perfect foresight) 146, 157 primitive Form siehe Darstellungsformen eines VAR-Modells 180 purchasing power parity puzzle 237 rationale Erwartungen 143, 145–146, 156–157, 160, 163, 177, 179 realer Wechselkurs 47, 58, 65–66, 74, 82, 118, 143, 147, 149–150, 154, 172, 205, 207, 235, 237

– Definition 45 – und die Terms of Trade 46 reduzierte Form siehe Darstellungsformen eines VAR-Modells Ricardianische Äquivalenz 80 Rigiditäten – nominale 47, 65, 83, 144, 169, 307 – reale 169 Schock – Definition 109–110 – Klassifizierung 159 – siehe auch asymmetrischer Schock, symmetrischer Schock Schuldenneutralität = Synonym für Ricardianische Äquivalenz 80 Seigniorage 31, 47, 58 – Definition 47 – Inflationssteuer 47 Simultaneous Equation Bias = Synonym für Haavelmo-Bias 185 Standardform siehe Darstellungsformen eines VAR-Modells 182 Stationarität 185–186 – Definition 183 – Test 242 Strikt exogene Variable 178 strukturelle Form siehe Darstellungsformen eines VAR-Modells strukturelles Mehrgleichungsmodell 122, 176, 179, 183, 192–193, 224, 255 strukturelles vektorautoregressives Modell 24, 124, 176, 197, 231 strukturelles Vektorfehlerkorrekturmodell 124 symmetrischer Schock – Definition 109, 152 – siehe auch Schock, Asymmetrischer Schock Terms of Trade 75–76, 130, 154 – Definition 46 – und der reale Wechselkurs 46

Sachwortverzeichnis Theorie des optimalen Währungsraumes 21, 96, 134, 154, 217, 306 These der fehlenden Mitte 31 Trilemma des Wechselkursregimes 30 überidentifizierende Restriktion 209, 230, 260 Überschießen 162–163, 260, 262 ungedeckte Zinsparität 145 Ungleichgewichtsmodell = Synonym für Dornbusch-Modell 142 Unit Root 186, 215, 242 – Unit-Root-Test siehe Dickey-FullerTest unvollständige Währungsunion (currency union) 46 Vektor-Moving-Average siehe Darstellungsformen eines VAR-Modells 183 vektorautoregressives Modell 123, 176, 192 Vektorfehlerkorrekturmodell 124, 244 vollständige Währungsunion (monetary union) 46 vorherbestimmte Variable 178

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Währungsraum (Währungsgebiet) – Definition 64 – siehe auch Theorie des optimalen Währungsraumes Wechselkurs-Pass-Through 170 Wechselkurs-Transmissionsmechanismus = Synonym für WechselkursPass-Through 170 Wechselkursillusion 66, 68, 74, 103, 169 Wechselkursmechanismus 26, 33, 211, 290, 293, 299 Wechselkursmechanismus II 26, 30, 37–38, 136, 305, 310, 313 Wechselkursregime – in Polen 21, 40, 253 – Klassifizierung 27 – optimales 30, 133, 143, 157 – und die reale Wirtschaft 143 Wold’sche Kausalkette 191 Wold’sches Repräsentationstheorem 183 Zerlegung der Prognosevarianz 187–188, 190, 193, 207, 210, 222–223, 230, 259