Master Thesis im Studiengang Agrarwissenschaften Fachrichtung Agrarökonomie

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1 Master Thesis im Studiengang Agrarwissenschaften Fachrichtung Agrarökonomie Analyse der Handelsströme auf dem Weltweizenmarkt Vorgelegt von Asmus Klindt Kiel, im Juni Prüfer: Prof. Dr. Jens-Peter Loy 2. Prüfer: Msc. Franziska Thiemann Institut für Agrarökonomie Abteilung Marktlehre Agrar-und Ernährungswissenschaftliche Fakultät Christian-Albrechts-Universität zu Kiel

2 Abstract Discussions about determinants affecting the world wheat market and bilateral trade flows have gotten into a new dimension since the price record highs in The gravity model has become one of the most important approaches in applied international economics because of its great success in explaining bilateral trade flows and its simple structure. In recent years, few applications on wheat trade flows have been done. Considering the commodity-specific character of wheat, different approximations of supply and demand factors have been used. This thesis deals with the analysis of the world wheat market using the gravity approach and discussing different model specifications of economic masses. Therefore, UN Comtrade export data from 1991 till 2009 is taken presenting the world s ten biggest exporters for wheat trading with 159 importing countries. To explore the wheatspecific character of trade, three different specifications of the gravity model derived by conclusions of empirical trade literature are compared. Classical Fixed Effects and Random Effects Estimators of panel data models calculate the coefficients of the dependent variables in the regression. A Hausman-Taylor estimator is added to deal with the problem of unobserved heterogeneity in panel data. On account of the violation of the strict exogenity assumption, neither the FGLS nor the Hausman-Taylor estimator is capable of producing consistent estimation results. However, the cross-section dimension of the analyzed panel contains most of the trade information. In this context the consistent Fixed Effects Model is no option for parameter estimations. Paying attention to this, the results of the Random Effects Model are used to develop a wheat-specific economic model fit. Verifying theoretical implications of food staples reasons affecting wheat demand are determined by population size. Wheat is the most often cultivated grain worldwide with the second highest production quantity in the world. However, the supply capacity of an individual country is limited by its potential crop area. Income and agricultural incomes are good approximations for the productivity in terms of yield per area. In that regard, due to the hazards of endogenity and multicollinearity, as well as the small influence on wheat demand, the income per capita is the best choice. Further research has to focus on the individual unobserved heterogeneity in wheat trade data. Therefore, country-pair fixed effects of wheat trade need to be explored to integrate potential omitted variables. For robust and efficient panel data estimations Maximum likelihood methods have to be introduced. The Heckman-ML estimator which considers measurement and sample selection error seems to be a promising approach.

3 Inhaltsverzeichnis I Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis... III Tabellenverzeichnis... IV Abkürzungsverzeichnis... V 1 Einleitung Hintergrund Problemstellung und Zielsetzung Herangehensweise Erkenntnisse der Literatur Internationaler Handel Reale Außenwirtschaft Gründe für Außenhandel Klassische/Neoklassische Sichtweise Neue Handelstheorie Das Gravitationsmodell Spezifikation der Proxy-Variablen Theoretische Fundierung Empirische Evidenz im Agrarsektor Der Weltweizenmarkt Daten und Methoden Verwendete Daten und deren Herkunft Datenaufbereitung Statistische Analyse von Paneldaten Linear statische Paneldatenmodelle Fixed-Effects Modell Random-Effects Modell Das gepoolte Regressionsmodell... 41

4 Inhaltsverzeichnis II Testverfahren und Modellanpassungen Modelle simultaner Gleichungssysteme Neue statistische Gravitationsansätze Modellspezifikationen Ergebnisse Gravitationsansatz I Gravitationsansatz II Gravitationsansatz III Diskussion Statistische Vorgehensweise Modellspezifikation und ökonomische Interpretation Fazit Literaturverzeichnis Anhang Erkenntnisse der Literatur Daten und Methoden Ergebnisse... 88

5 Abbildungsverzeichnis III Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Ursachen für Preisunterschiede zwischen Märkten....8 Abbildung 2: Standardmodell des Außenhandels Abbildung 3: Die wichtigsten Weizenproduzenten im Überblick Abbildung 4: Markanteile der zehn wichtigsten Exporteure Abbildung 5: Entwicklung des internationalen Weizenhandels Abbildung 6: Entwicklung der Weizenproduktionsmenge von Abbildung 7: Durchschnittliche Anbauflächen und Produktionsmengen der wichtigsten Grundnahrungsmittel Abbildung 8: Verteilung der Weizenproduktion in der Welt Abbildung 9: weltweite Produktion, Konsum und Lagerhaltung von Weizen in den Jahren Abbildung 10: Weltkarte der wichtigsten Exporteure und Importeure Abbildung 11: Mittlere Importanteile der wichtigsten Weizenimportländer Abbildung 12: Erzielte Preise ausgewählter Exporteure Abbildung 13: die 10 größten Handelsströme im Schnitt der Jahre

6 Tabellenverzeichnis IV Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Die zentralen Elemente der Außenhandelstheorie...6 Tabelle 2: Schätzergebnisse ausgewählter Getreidehandelsmodelle Tabelle 3: Überblick der die genutzten Datenquellen Tabelle 4: Lineare KQ-Schätzer in Paneldaten Tabelle 5: Robuste Kovarianz-Matrix Schätzer linearer Paneldatenmodelle Tabelle 6: Proxy-Variablen der verwendeten Gravitationsansätze (eigene Darstellung) Tabelle 7: Die gewählten Kriterien der Datenselektion Tabelle 8: Auflistung der einbezogenen Export- und Importländer Tabelle 9: Schätzergebnisse Regressionsgleichung I Tabelle 10: Schätzergebnisse Regressionsgleichung II Tabelle 11: Schätzergebnisse Regressionsgleichung III Tabelle 12: Vergleich der Gravitationsansätze im RE-Modell... 91

7 Abkürzungsverzeichnis V Abkürzungsverzeichnis BIT DM CES cif FE-Modell FDI FGLS FM fob FTA GATT GDP GLS HT-Schätzer LM LR MLE (ML) OLS POLS-Modell RE-Modell WTO Bilateral investment treaty Domestic market Constant elasticity of the substitution Costs inclusive insurance and freight Fixed-Effects Modell Foreign Direct Investment Feasible GLS Foreign market Free on board Free Trade Agreement General Agreement on Tariffs and Trade Gross Domestic Product Generalized Least Squares Hausman-Taylor-Schätzer Lagrange Multiplier Likelihood Ratio Maximum Likelihood Estimation Ordinary Least Squares Pooled Regression Modell Random-Effects Modell World Trade Organization

8 Einleitung 1 1 Einleitung 1.1 Hintergrund Der internationale Handel hat, gemessen am Volkseinkommen, in den letzten Jahrzehnten rasant zugenommen. Ursachen hierfür liegen im technischen Fortschritt der Kommunikations- und Transportkosten maßgeblich senken konnte, aber auch einem gestiegenen Warenaustausch in Industriegütern. Insbesondere hat jedoch der Abbau protektionistischer Handelspolitiken der Länder seinen Teil zu einer weiteren internationalen Handelsverflechtung beigetragen (Krugman et. al. 2012, S.45ff.). In den 1960er bis 1980er Jahren waren die Weltmärkte landwirtschaftlicher Güter in erster Linie von politischen Handelsinstrumenten westlicher Industriestaaten zur Stützung der heimischen Agrarsektoren geprägt (Tyers und Anderson 1992, S.46ff.). Weitreichende internationale Kritik und ein wachsender Konflikt der Vereinigten Staaten und der Europäischen Union führten innerhalb der WTO-GATT 1 Verhandlungen zu internationalen Vereinbarungen die Marktstützungsinstrumente abzubauen. Weizen als eines der wichtigsten Grundnahrungsmittel weltweit mit Europa als weltgrößtem Weizenproduzenten war und ist in besonderer Weise von diesen Veränderungen betroffen (Abbildung 8). Zeitgleich haben sich die Fundamentalfaktoren für den Weizenmarkt geändert. Argentinien, Australien, Kanada, die USA sowie Frankreich und Deutschland als europäische Vertreter bedienten bis Anfang der 1990er Jahren im Mittel 95% der weltweiten Weizenexporte (Becker, 1989). Nach dem Zerfall der UDSSR im Jahr 1991 entwickelten sich die ehemaligen Mitgliedsstaaten die Ukraine, Russland und Kasachstan von Nettoimporteuren zu relevanten Nettoexporteuren auf dem Weltweizenmarkt. Etablierte Exporteure mussten im Zuge des gestiegenen Wettbewerbs und abnehmender Loyalität der Importeure Marktanteile abgeben (Sun et. al., 2002). Im Zuge einer wachsender Bevölkerung, Urbanisierung und steigendem pro-kopf Einkommen in der Welt wird der Frage zukünftig knapper Nahrungsmittel große Beachtung geschenkt. Schätzungen zu Folge wird die Weltbevölkerung mit einer geringeren Dynamik als bisher im Jahr 2050 auf 9,1 Milliarden steigen, vornehmlich in den Schwellen- und Entwicklungsländern (FAO, 2009). Für diese Länder wird ebenso mit einem besonderen Anstieg des Volkseinkommens gerechnet. Ein Augenmerk muss hierbei auf den wichtigsten Schwellenländer China und Indien gelegt werden. Sie stellen einerseits mehr als ein 1 Uruguay-Runde 1994 siehe dazu Koester (2010)

9 Einleitung 2 Drittel der derzeitigen Weltbevölkerung, andererseits sind dort die bedeutendsten Entwicklungen im pro-kopf Einkommen zu erwarten (IMF, 2012). Sowohl China als auch Indien spielen auf Grund einer hoher Selbstversorgung 2 auf dem Weizenmarkt derzeit jedoch nur eine untergeordnete Rolle (Abbildung 11). Kurzfristige Veränderungen der Inlandsmärkte auch sustitutiver Güter können angesichts der hohen Marktpotentiale jedoch gewichtige Marktauswirkungen auf dem Weltweizenmarkt zur Folge haben. Der politisch induzierte, weltweite Trend zum Anbau nachwachsender Rohstoffe als Alternative fossiler Brennstoffe ist in den letzten Jahren in verschiedensten Regionen der Welt stark forciert worden. In 2008 wurden zwei Prozent der weltweiten Nachfrage nach Kraftstoffen durch Biokraftstoffe bedient, wovon allerdings nur circa zehn Prozent aus Getreide und Mais entstanden sind. Die gesteckten Ziele der Politik besonders in Brasilien, den Vereinigten Staaten und der Europäischen Union erwarten eine Verdoppelung der Produktion zum Jahre 2018 (FAO, 2009). Eine solche Entwicklung wird dann die Nachfrage auf dem Weltweizenmarkt direkt oder indirekt als Substitut für Mais aber auch im Wettbewerb um Produktionsfaktoren beeinflussen. Im Zusammenhang dieser geänderten Fundamentalfaktoren wird die erste Hochpreisphase 2007 landwirtschaftlicher Güter und der folgende Anstieg der Volatilität der Weizenpreise kontrovers diskutiert (Brümmer et. al., 2008). Wesentliche Einflüsse der Fundamentalfaktoren auf den Weltweizenmarkt sind damit wichtiger Gegenstand der derzeitigen agrarökonomischen Forschung. 1.2 Problemstellung und Zielsetzung Auf Grund der zuvor beschriebenen, neuen Dynamik des Weltweizenmarktes im letzten Jahrzehnt hat das Zusammenspiel der wesentlichen Marktkräfte auf den Weltweizenhandel ein erhebliches Interesse bei Akteuren der lokalen Kassamärkte, Exporteuren und Importeuren(Arbitrageuren), auf Future-Märkten, der Forschung und Politik geweckt. Zum Einen ist die Erkenntnis dieser Zusammenhänge von entscheidender Bedeutung für die Prognose zukünftiger Marktentwicklungen. Zum anderen befähigt es über eine komparative Statik Auswirkungen veränderter institutioneller Rahmenbedingungen durch politische Entscheidungsträger zu analysieren. Die Prognose der Marktentwicklung kann unter Anderem anhand einer Prognose der Entwicklung der Weltbevölkerung vorgenommen werden. Komparative Statik kann beispielsweise in Bezug auf eine Subvention nachwachsender Rohstoffe eines Landes einen vorher-nachher Vergleich für den Weltweizenmarkt durchführen. Um solche Einschätzungen vornehmen zu können, sind Erkenntnisse über die elementaren 2 Abbildung 8

10 Einleitung 3 Faktoren der inländischer Nachfrage und des inländischen Angebots und deren Wirkung auf den Weltmarkt unter dem Gesichtspunkt der Import- und Exportneigung notwendig. Die genauen Abbildungen der einzelnen Märkte und der internationalen Marktverflechtungen in Form eines generellen Gleichgewichtsmodells sind für die komplexen Zusammenhänge des Weltweizenmarktes sehr aufwendig und setzten spezielle Datengrundlagen der einzelnen Länder voraus. Das Gravitationsmodell indes, als eines der größten Erfolge empirischer Wirtschaftsforschung, bietet eine hohe Erklärungskraft bilateraler Handelsströme ohne detaillierte Marktkenntnisse besitzen zu müssen (Anderson, 2009). Gravitationsmodelle aggregierter Handelsströme nutzen ausschließlich die absoluten Volkseinkommen der Handelspartner als Determinanten der Angebots- und Nachfragekräfte. Güter-spezifische Gravitationsansätze für den Weltweizenmarkt sind allerdings bisher nur vereinzelt vorgenommen worden. 3 Alle Modellanwendungen für den Weizenmarkt haben die ökonomischen Parameter spezieller modelliert, um dem Charakter der Angebots- und Nachfragekräften im Weizen besser gerecht zu werden. Eine eindeutige Tendenz in der Parameterauswahl und damit der wichtigsten ökonomischen Determinanten des Import- und Exportpotentials kann nicht ausgemacht werden. Ziel dieser Arbeit ist es mit Hilfe des Gravitationsmodells den bilateralen Weizenhandel in der Welt für die Jahre 1991 bis 2009 bestmöglich abzubilden und die dafür, im Sinne des Gravitationsgedankens, entscheidenden ökonomischen Parameter der Angebots- und Nachfragekräfte zu ergründen. Hierzu werden drei Modellspezifikationen entwickelt und miteinander verglichen, in denen ausschließlich ökonomische Parameter, die aus empirischer Literatur abgeleitet sind, variiert werden. 1.3 Herangehensweise Zunächst wird der Leser dafür an die Thematik des internationalen Handels im Allgemeinen und des Gravitationsmodells im Speziellen herangeführt. Weiterhin soll ein Überblick über die wesentlichen Gravitationsansätze landwirtschaftlicher Güter und dem anschließend ein kurzer Abriss der entscheidenden Elemente des Weltweizenmarktes erfolgen (2). Die Methodik der Datengrundlage, Datenaufbereitung, der gewählten, statistischen Schätzverfahren und die Vorgehensweise in den Modellspezifikationen zeigt der darauf folgende Abschnitt auf (3). Die Ergebnisse der statistischen Analyse der drei Modellvarianten und der Testverfahren zur Beurteilung der Schätzgüte werden vorgestellt (4) woran anschließend eine Diskussion der eigenen Ergebnisse mit den Erfahrungen der Literatur 3 siehe dazu Koo und Karemera (1991), Sun et. al. (2002) und Grant und Lambert (2005).

11 Einleitung 4 hinsichtlich der Modellspezifikation, des Erklärungsbeitrags zum bilateralen Weizenhandel und der Schätzmethoden anknüpft, aus der eigene Interpretationen der Ergebnisse und Rückschlüsse folgen (5). In der Schlussbetrachtung wird letztlich ein Resümee aus der Vorgehensweise und dem Zielerreichungsgrad gezogen und Gedankenanstöße für anknüpfende Forschungsinteressen gegeben (6).

12 Erkenntnisse der Literatur 5 2 Erkenntnisse der Literatur 2.1 Internationaler Handel David Hume gilt als Begründer der modernen Wirtschaftswissenschaften mit seinem Aufsatz Of the Balance of Trade, in dem erstmals ein ökonomisches Modell in Form eines Außenwirtschaftsmodells entwickelt wird (Krugman et. al., 2012, S.26). Seit diesen Anfangstagen hat die Theorie der internationalen Wirtschaft eine weitläufige Entwicklung in vielen Teildisziplinen erfahren. Nach Dieckheuer (2001, S.1f.) kann heute in vier Forschungsbereiche unterschieden werden. Erstens die deskriptive Darstellung des Handels zwischen souveränen Staaten und deren statistische Aufbereitung. Zweitens die theoretische Begründung von Außenhandel und deren Wirkung auf nationaler und internationaler Ebene. Drittens die Beschreibung und Beurteilung handelspolitischer Instrumente einzelner Staaten. Viertens die Institutionenökonomik der internationalen Wirtschaft und damit die Beurteilung und Modellierung ordnungspolitischer Rahmenbedingungen bzw. institutioneller Entscheidungsregeln. Krugman et. al. (2012, S.28ff.) gehen von sieben Teilgebieten der internationalen Wirtschaft aus, die sie vier Oberbegriffen zuordnen. Sie unterscheiden primär zwischen der realen und der monetären Außenwirtschaft, die allgemeiner in mirkoökonomische und makroökonomische Außenwirtschaft unterschieden wird und erweitern diese jeweils um die politischen Fragestellungen beider Bereiche. Gandolfo(2004, S.2) unterteilt die deskriptive und die theoretische Außenwirtschaft und sieht den Handel und die Geldtheorie als deren Eckfeiler. Siebert (1994, S.2ff.) nennt sieben zentrale Fragen der Außenhandelstheorie. Die Begründung des internationalen Handels und der internationalen Arbeitsteilung, Bestimmung der Terms of Trade, Einfluss der Handelspolitik, Mechanismen der Zahlungsbilanzsituation, Wechselkurse, Einfluss der Außenhandelsverflechtungen auf die interne Stabilität und Festlegung von Institutionen für die internationale Wirtschaft. Aus diesen Eindrücken der Literatur können drei Säulen der internationalen Handelstheorie abgeleitet werden (Tabelle 1). Einer Darstellung der realen Außenhandelstheorie folgt in den weiteren Abschnitten des zweiten Kapitels eine Vorstellung wichtiger deskriptiver Handelsmodelle zur Abbildung von Handelsströmen mit einem Schwerpunkt auf empirischen Ansätzen des Gravitationsmodells. Neben einer Einordnung in die Handelstheorie werden Beispiele zur Umsetzungen des Gravitationsansatzes auf Güter des Nahrungsmittelbereichs und deren Ergebnisse

13 Erkenntnisse der Literatur 6 eingebracht. Auf eine Beschreibung der monetären Außenwirtschaft 4 und der Außenwirtschaftspolitik 5 wird hier verzichtet und auf die Literatur verwiesen. Tabelle 1: Die zentralen Elemente der Außenhandelstheorie Mikroökonomische Fragestellungen (reale Außenwirtschaft) - Handelsrichtung und Struktur - Terms of Trade - Internationale Standortwahl - Marktversagen - Wohlfahrtseffekte - Ursachen von Außenhandel - Internationale Konzentrationseffekte (Quelle: eigene Darstellung) Makroökonomische Fragestellungen (monetäre Außenwirtschaft) - Mechanismen der Zahlungsbilanzen - Wechselkurstheorien - Außenwirtschaftliche Gleichgewichte - Devisenmärkte Politische Fragestellungen (Außenwirtschaftspolitik) - Handelspolitische Instrumente - Ziele der Außenwirtschaftspolitik - Modellierung von Institutionen - Bewertung von Außenhandel - Globalökonomische Ordnungspolitik Reale Außenwirtschaft Die traditionelle, reale Außenhandelstheorie hat die Außen- und die Regionalwirtschaft stringent durch zum Teil nicht-ökonomische Parameter getrennt (Heiduk 2004, S.2). Die Außenwirtschaft unterscheidet sich jedoch nicht grundlegend von der Regionalwirtschaft, denn so gut wie alle ökonomischen Gesetzmäßigkeiten gelten sowohl interregional als auch international, beispielsweise für die Faktormobilität oder die Standortwahl. Klassische Modelle nehmen hier eine vollkommene Faktormobilität im Inland und international vollkommene Faktorimmobilität an. Der Außenhandel wird daher in neuerer Literatur als Spezialfall der geographischen Ökonomie gesehen (Brakman et. al., 2009). Zu den relevanten, abweichenden Merkmalen gehören Währungsunterschiede, Kulturunterschiede und Außenhandelsinstrumente der Politik (Glastetter, 1998, S.13ff.). Nicht verwundern kann daher die Entstehung neuer Erklärungsansätze, die, wie noch zu zeigen sein wird, Handelsund Wachstumsmodelle sowie Regionalentwicklungstheorien zusammenführen, verbunden 4 z.b. Gandolfo(2003): International Finance and Open-Economy Macroeconomics 5 z.b. Persson & Tabellini(2002): Political Economics

14 Erkenntnisse der Literatur 7 mit einer zumindest teilweisen Abkehr von neoklassischen Prinzipien. Nicht geändert haben sich im Zeitablauf allerdings die Forschungsinteressen und daraus folgend die grundlegenden Problemstellungen der internationalen Wirtschaft. Nach Rose und Sauernheimer (2006, S.380) beschäftigt sich die mikroökonomische Außenhandelstheorie mit drei wesentlichen Fragen: (i) Wodurch werden das Volumen, die Struktur und die Richtung des Außenhandels bestimmt? (ii) Durch welche Faktoren wird das reale Austauschverhältnis der Güter und damit die Terms of Trade zwischen Ländern festgelegt? (iii)welchen Einfluss hat der Außenhandel auf den Wohlstand der Akteure? Es gilt hier zunächst die normative von der positiven Theorie abzugrenzen, denn während sich die Fragen (i) und (ii) mit Hilfe einer positiven Sichtweise erklären lassen, ist dies für die dritte Frage nur eingeschränkt möglich (Luckenbach 2010, S.17ff.). Wohlstandsbewertungen, die über Pareto-und Kompensationskriterien hinaus gehen, führen zu normativen Werturteilen, die über den politischen Entscheidungsprozess bestimmt werden müssen und Teil der Außenwirtschaftspolitik sind. Die reale Außenhandelstheorie trifft keine normativen Aussagen und kann Einflüsse auf den Wohlstand nur auf Grund von Handelsgewinnen bewerten. 6 Mit dieser Erkenntnis kann die reale Außenwirtschaft in die Bereiche Ursache und Wirkung des Handels aufgeteilt werden. Daraus ergeben sich zwei Fragestellungen: Welche ökonomischen Umstände sind für den Handel zwischen Nationen verantwortlich und wie resultieren daraus Handelsrichtung und Wohlfahrtseffekte der Handelsakteure? Gründe für Außenhandel Die Nicht-Verfügbarkeit von Gütern und Faktoren, Preisunterschiede auf den Güter- und Faktormärkten, Produktdifferenzierungen bzw. Präferenzunterschiede und Transportkosten bilden die vier wesentlichen Ursachen für internationalen Handel (Rose und Sauernheimer 2006, S.383). Ist ein Gut in einem Land nicht verfügbar, kann es zum einen an den natürlichen Gegebenheiten liegen. In diesen Bereich spielen die Ressourcenausstattung und die klimatischen Bedingungen in dem betrachteten Land hinein. Sind für die Produktion essentielle Bodenschätze im Inland nicht vorhanden, müssen sie oder die daraus produzierten Güter importiert werden. Ebenso verhält es sich mit Nahrungsmitteln, die auf Grund der 6 es gibt keine eindeutige Entscheidungsregel zur Maximierung der kollektiven Wohlfahrt:Vgl. Arrow(1950).

15 Erkenntnisse der Literatur 8 klimatischen Bedingungen im Inland nicht oder nur durch hohen Aufwand produziert werden können. Hier zeigt sich deutlich die Problematik immobiler Produktionsfaktoren, wie Klima oder Boden. Zum anderen kann die Nicht-Verfügbarkeit aus der fehlenden Technologie und Know-how resultieren (Krugman et. al., 2012, S.28ff.). Nicht-Verfügbarkeit stellt die extremste Form einer Knappheitssituation privater Güter dar, während unterschiedliche Preise an Güter- und Faktormärkten die relative Reichlichkeit abbildet. Abbildung 1 gibt einen Überblick über die Einflussgrößen auf Preisunterschiede und daraus resultierenden Handel. Abbildung 1: Ursachen für Preisunterschiede zwischen Märkten (Quelle: Siebert, 1994). In dem nun folgenden Abschnitt wird auf die einzelnen Theorien bezüglich der Ursachen des Warenaustausches genauer eingegangen und das klassische Gleichgewichtsmodell des internationalen Handels vorgestellt.

16 Erkenntnisse der Literatur Klassische/Neoklassische Sichtweise Die klassische Nationalökonomie hat die Außenhandelstheorie heutiger Art entscheidend beeinflusst. In diesem Zusammenhang gilt es die Namen David Hume, Adam Smith und David Ricardo zu nennen. Sie alle stellten die Arbeitsproduktivität ins Zentrum unterschiedlicher Produktionskosten und sahen diese wiederum als Ursache unterschiedlicher Güterpreise zwischen Nationalstaaten. Die von Adam Smith eingeführte Theorie der absoluten Kostenvorteile beschreibt erstmals in einem Modell Außenhandel aufgrund von preisbewusstem Verhalten (Siebert 1994, S.16ff.). Konsumenten im Ausland werden demnach dann ein Gut im Inland nachfragen, wenn der Preis niedriger ist als im Ausland. In einem absoluten Preisvergleich spielt das Währungsverhältnis eine Rolle, so dass der Wechselkurs berücksichtigt werden muss. (2.1) Der Inlandspreis für ein Gut 1 ( ) muss niedriger sein als der Auslandspreis ( ). Ausgedrückt werden die Preise in der jeweiligen nationalen Währung ( ), deren Tauschverhältnis, der Wechselkurs ( ), den Auslandspreis in Relation zum Inlandspreis setzt. Diese Gleichung (1) stellt die notwendige Bedingung für die Exportmöglichkeit eines Landes bei einem Gut aufgrund eines absoluten Preisvorteils dar. Die Theorie der komparativen Kosten, welche erstmals von David Ricardo exakt formuliert wurde, kommt zu dem wesentlich weiter gehenden Schluss, dass auch relative Preisverhältnisse für Außenhandel maßgeblich sind. Ein Land wird seine Produktion auf das Gut spezialisieren, bei dem es relativ zum Ausland den niedrigeren Güterpreis hat, auch wenn absolut ein Kostenvorteil bzw. -nachteil für beide Güter vorliegt. Die fundamentalen Ansätze von Ricardo aber auch Heckscher und Ohlin, folgen den Annahmen des neoklassischen Modells, gehen aber von unterschiedlichen Einflussfaktoren der Produktionsmöglichkeiten aus. David Ricardo hält in seinem Ansatz Faktorpreise und Produktivität konstant, und nimmt unterschiedliche Produktivität innerhalb der Länder an, wobei in seinem Modell nur der Produktionsfaktor Arbeit berücksichtigt wird. Damit wird ein Land bei konstanten Löhnen das Gut exportieren, bei dem es eine relativ höhere Arbeitsproduktivität im Vergleich zum Ausland besitzt (Gandolfo, 2004). Das Heckscher-Ohlin Modell als weiteres elementares Werk im Bereich der komparativen Kosten, geht von zwei Produktionsfaktoren aus, wobei der Güterpreis von dem nötigen Faktorinput-Verhältnis der Pro-

17 Erkenntnisse der Literatur 10 duktionsfunktion und den Faktorpreisen abhängt. Anders als Ricardo geht das H-O Modell von gleicher Technologie der potentiell handelnden Länder aus, wobei unterschiedliche Faktorpreisen auf Grund unterschiedlicher, inländischer Faktorausstattung entstehen (Ohlin, 1968). Werden homothetische Produktions- und Nutzenfunktionen, zwei Güter und zwei Produktionsfaktoren angenommen und den Annahmen der neoklassischen Außenhandelstheorie gefolgt, so wird ein Land das Gut exportieren, welches für die Herstellung des im betrachteten Land reichlicheren Produktionsfaktors intensiver benötigt wird (Dieckheuer 2001, S.85ff.). Drei Beziehungen zwischen Gütern und Produktionsfaktoren können aus dem H-O Modell im Rahmen der Neoklassik abgeleitet werden. Die Faktorpreise der Länder gleichen sich bei Handel an, wenn sich die Güterpreise angleichen (Faktorausgleichstheorem), der Faktorpreis des, für die Produktion des exportierten Gutes, stärker benötigten Produktionsfaktors steigt im Vergleich zur Autarkie (Stolper- Samuelson Theorem) und eine erhöhte Verfügbarkeit eines Produktionsfaktors dehnt die Produktion des Gutes aus, welches den Produktionsfaktor intensiver benötigt (Rybczynski-Theorem) (Kempa 2012, S.71ff.). Komparative Kostenvorteile auf Grund unterschiedlicher Ressourcenausstattung (H-O Modell) und verfügbarer Technologie (Ricardos Ansatz) bilden die Basis der Ursachen klassischer Außenhandelstheorie. Aus einer Fülle von Arbeiten zur empirischen Evidenz komparativer Kosten sollen hier Dornbusch et. al. (1977) und Davis (1995) genannt werden. Ein klassisches Beispiel für Kritik am Heckscher-Ohlin Modell liefern viel beachtete empirische Arbeiten von Wassily Leontief (1956). 7 In theoretischer Hinsicht sind diese Modelle vielfach durch Aufgabe einzelner restriktiver Annahmen im Rahmen des neoklassischen Modells erweitert worden, wodurch aus diesen Spezialfällen das allgemeine neoklassische Standardmodell des Handels entstanden ist (Krugman et.al 2012, S.168). In diesem Fall wird der Fokus der Produzentenseite aufgegeben und eine allgemeine Sichtweise auf die Angebots- und Nachfragekräfte im Zusammenspiel offener Volkswirtschaften angestrebt. Es kann als der Wirkungskomplex des internationalen Handels aus neoklassischer Sicht verstanden werden. Die vier Marginalbedingungen des Tauschoptimums, des optimalen Faktoreinsatzes, der optimalen Faktorallokation und des optimalen Spezialisierungsgrades mit den Annahmen abnehmender/konstanter Grenzproduktivität (neoklassische/lineare Produktionsfunktion) und abnehmenden Grenznutzen (Gossen sche Gesetze) bilden die Effizienzkriterien der neoklas- 7 er konnte für die USA zeigen, dass Diese trotz hoher Kapitalausstattung vornehmlich kapitalintensive Produkte importieren.

18 Erkenntnisse der Literatur 11 sischen Theorie und gleichzeitig das Wohlstandsmaximum paretianischer Wohlfahrtsökonomie (Luckenbach 2010, S.25). Das Außenhandelsmodell enthält weiterhin vereinfachende Annahmen, in dem ein zwei Güter-Fall mit zwei verfügbaren Produktionsfaktoren (in der Regel Arbeit und Kapital), gegebener Präferenzen, gegebener Technologie ohne Marktversagen betrachtet wird (Gandolfo 2004, S.218). Zu Handelsinteressen kommt es dann, wenn die Terms of Trade die Steigung der Isoerlösgeraden verändern, so dass die optimalen inländischen Konsum- und Produktionspunkte voneinander abweichen (Abbildung 2). In diesem Beispiel wird im Effizienzpunkt nun wesentlich mehr von Gut konsumiert als produziert, deren Differenz importiert werden muss, während der Überschuss in Gut aus dem Produktionsüberschuss exportiert wird. ist unter Berücksichtigung der Präferenzen relativ billiger als und wird dementsprechend mehr konsumiert, während aus Sicht der Produktionsmöglichkeiten der Produzenten, der relativ hohe Preis von die optimale Spezialisierung des Angebots in diese Richtung bewegt. Abbildung 2: Standardmodell des Außenhandels (Quelle: Krugman et.al. 2012, S.173). Unter Autarkie Bedingungen wäre dieser Schritt nicht möglich, denn das Autarkiepreisniveau stellt sich auf Grund der Marginalbedingungen auf den Punkt ein, bei dem das Tauschoptimum und die Grenzrate der Transformation gleich sind. Die Terms of Trade 8 bestimmen das reale, optimale Tauschverhältnis einer Volkswirtschaft mit ihren Handelspartnern und bilden damit eine internationale Isoerlösgerade ab. Weiterführend kann aus der nationalen Angebotsfunktion eine Weltangebotsfunktion aus dem Tangentialpunkt von den Terms of Trade und der Weltnachfrage bestimmt werden. Veränderungen der Terms of Trade sind auf Änderungen der Produktionsmöglichkeiten und Änderungen der Präferenzen einzelner und damit zumindest auch marginal aller Länder zurückzuführen. 8

19 Erkenntnisse der Literatur 12 Als Quintessenz des Standardmodells lässt sich ableiten, dass Außenhandel in vielen Fällen zu Wohlfahrtsgewinnen führen kann, dessen Anbieteranteil in Form der Produzentenrente in Abbildung 2 als eingeschlossene Fläche von und dem relativen Preis von bei Handel sichtbar wird. Vice versa gilt dies für die Konsumentenrente in Bezug auf Gut. Wesentliche Fragen und Zusammenhänge der mirkoökonomischen Außenhandelstheorie (vgl. Abschnitt 2.1.1), sowie die Wirkung außenpolitischer Instrumente auf die Wohlfahrt können über das klassische Modell schematisch gut aufgezeigt werden. Größte Leistung dieses Ansatzes ist einerseits die relativ plausible Darstellung komplexer Wirkungszusammenhänge einzelner Märkte, andererseits gehen restriktive Annahmen mit diesem Modell einher (Farmer und Wendner 1997, S.209). Die weitreichende Kritik der empirischen Forschungsergebnisse zeigen, dass die Annahmen der Neoklassik eine reelle Abbildung der Außenwirtschaft nicht zulassen Neue Handelstheorie Die Kritik am klassischen Modell hat eine weitreichende und vielschichtige Historie und ist in viele Ansätze zerstreut. Der Begriff neue Außenhandelstheorie umfasst viele Einzelentwicklungen, wie der neuen geographischen Ökonomie, des Intra-Industriellen Handels und der neuen globalen Wachstumstheorien, die allesamt Umsetzungen der allgemeinen ökonomischen Forschung auf den Außenhandel darstellen (Bakman et. al., 2009). Zu unterscheiden sind hier Modelle, die versuchen in dem Korsett neoklassischer Theorien zu verbleiben und in der Modellevolution bestimmte Annahmen aufgeben und solche, die eine Fundamentalkritik üben und in den Wirkungszusammenhängen Abstand von der neoklassischen Sichtweise nehmen. Die Erstgenannten nehmen die Rolle der modernen mainstream Handelstheorie ein, in denen Economies of Scale, Monopol-, Oligopol Preisbildung und externe Effekte als wesentliche Formen von Marktversagen in den Vordergrund getreten sind (Varian, 2004). In der klassischen Sichtweise liegt der Fokus in der Begründung von Außenhandel einzig und allein auf Preissignalen homogener Gütermärkte (Farmer und Wendner 1997, S.210). Eine spezielle Betrachtung der Transaktionskosten, Güterverfügbarkeit und Präferenzstrukturen sind in der klassischen Betrachtung ausgeblendet worden. Economies of Scale In der Realität industriellerer Produktion sind häufig positive Grenzproduktivitäten festzustellen, welche im Zusammenspiel einzelner Produktionsfaktoren, determiniert durch die angenommene Technologie, zu steigenden Skalenerträgen des Outputs und damit zu sin-

20 Erkenntnisse der Literatur 13 kenden Durchschnittskosten bei Steigerung der Produktion führen (Varian 2004, S.336). Economies of Scale werden nach regionaler und einzelunternehmerischer Betrachtung in extern und intern unterschieden. Externe Skaleneffekte beschreiben Synergieeffekte einer Branche in einer Region durch Technologietransfers, Bildung von Humankapital in der Region und Spezialsierung der Wertschöpfungsketten. Interne Effizienzsteigerungen treten im Vergleich dazu allein durch Größeneffekte der betrachteten Unternehmung in Qualifikation des Personals, der Einkaufskonditionen und der Organisationsstruktur auf. Den Ansatz komparativer Kosten aufgreifend, führen Skalenerträge zu Konzentrationseffekten und internationaler Arbeitsteilung (Krugman et. al., 2012, S.201ff.). Anders als im Theorem von Ricardo oder Heckscher-Ohlin kann damit auch ein Handel zwischen Ländern gleicher Produktionsmöglichkeiten und Ressourcenausstattung erklärt werden. Externe Skaleneffekte können auf nationaler Ebene mit vollkommenem Wettbewerb einhergehen. In einer globalen Betrachtung führen Skaleneffekte allerdings in der Regel zu Marktversagen, denn marktbeherrschende Tendenzen mit hohen Markteintrittskosten konkurrierender Länder werden gefördert (Dieckheuer 2001, S.123). Wohlfahrtsverluste im Vergleich zur Autarkie können einerseits die Folge sein, andererseits erhöhen Skaleneffekte die Produktionsmengen über die internationale Arbeitsteilung hinaus und senken die Güterpreise, womit Wohlfahrtsgewinne der Konsumenten entstehen. Monopolistische Konkurrenz Der Ansatz von Dixit und Stiglitz (1977), als der Standard in der Modellierung monopolistischer Konkurrenz, hat auch in Modellen des internationalen Handels Einzug gehalten (Brakman et al. 2009, S.93). Unternehmen können durch Produktdifferenzierung und Markenbildung ein bestimmtes einzigartiges Produkt schaffen, welches kein Konkurrent anbieten kann. Im Vergleich zum klassischen Monopol sind sehr enge Substitute am Markt, die im gewissen aber nicht vollkommenen Wettbewerb zueinander stehen. In der Theorie des internationalen Handels wird die Vergrößerung des Marktes und die damit verbundene höhere Absatzmöglichkeit stark differenzierter Güter im Zusammenhang mit monopolistischer Konkurrenz gesehen. Weiterhin wird von einer diversifizierten Präferenzstruktur einkommensstarker Konsumenten ausgegangen (Farmer und Wendner 1997, S.213ff.). Branchen einzelner Länder konzentrieren sich auf die Produktion bestimmter differenzierter Güter, die von Durchschnittskosten senkenden Skaleneffekten profitieren und gleichzeitig Handel mit sich bringen. Konsumenten profitieren einerseits von der größeren, stärker auf unterschiedliche Präferenzen eingehenden Angebotsvielfalt und andererseits von sinkenden Preisen auf Grund der Größeneffekte in der Produktion (Siebert 1994, S.104ff.).

21 Erkenntnisse der Literatur 14 multinationale Unternehmen Internationale Konzentrationseffekte laufen nicht nur zwischen, sondern vermehrt auch innerhalb von Unternehmen ab. Daraus folgt, dass Unternehmen in der Produktion international aktiv sind und in diese Länder Investitionen tätigen, welche ausländische Direktinvestitionen (ADI, FDI) genannt werden. Multinationale Unternehmen werden in vertikal und horizontal unterschieden, wobei horizontal eine Auslagerung einer gesamten Produktherstellung und vertikal eine Auslagerung einzelner Bereiche der Wertschöpfungskette meint. Das Outsourcing ist ein Spezialfall vertikaler ADI, in dem ein eigenständiges Unternehmen zur Herstellung beauftragt wird (Krugman et. al. 2012, S.253ff.). Heutige Verflechtungen von Großkonzernen lassen auf eine Internationalität beider Dimensionen schließen. Mehrere grundsätzliche Faktoren im Außenhandel werden im Fall multinationaler Unternehmen deutlich. Horizontale ADI versuchen die Vorteile von Konzentrationseffekten zu nutzen und gleichzeitig die Transaktionskosten durch Handelsbarrieren ausländischer Märkte beim Export zu reduzieren. Für horizontale wie vertikale ADI wird weiterhin der Versuch deutlich, Faktorausstattung und technologische Gegebenheiten einzelner Länder zu nutzen, der einen gewissen internationalen Transfer dieser Faktoren (Arbeit, Kapital, Technologie) mit sich bringt. Damit wird deutlich, dass multinationale Unternehmen die einzelstaatlichen Charakteristika zu Nutzen versuchen und häufig effizienter als nationale Unternehmen mit Exporttätigkeit agieren (Head, 2007). Dies schlägt sich in höherer Produktvielfalt und niedrigeren Produktionskosten nieder. Internationale Unternehmen in Form von ausländischen Direktinvestitionen tragen somit zur Erklärung von Güter-, Faktor- und Produktionsstandortbewegungen bei. Technologie Mit der Begründung der modernen Wachstumstheorie von Solow (1956) als neoklassischen Ansatz, gelangte der technische Fortschritt in den Mittelpunkt dynamisch, ökonomischer Entwicklungsmodelle. 9 Neuere endogene Wachstumstheorien betrachten Technologie nicht als exogene Komponente, sondern modellieren insbesondere Determinanten von Forschung und Entwicklung als Triebkraft des technischen Fortschritts (Acemoglu, 2009). Hintergrund dessen ist die Tatsache, dass Produktivität und technischer Fortschritt in den Mittelpunkt internationaler Wettbewerbsfähigkeit gerückt sind, mit dem gleichzeitig ein drastischer Anstieg des internationalen Informationsaustausches und damit ein internationalisierter Ideenaustausch einher gehen. Grossman und Helpman (1991) setzen sich inten- 9 Solow konnte für die USA zeigen, dass deren Produktionsausweitung von fast ausschließlich durch eine Steigerung der totalen Faktorproduktivität erreicht wurde.

22 Erkenntnisse der Literatur 15 siv mit einer Kombination aus statischen Handelsmodellen unvollkommenen Wettbewerbs und den dynamischen endogenen Wachstumstheorien auseinander. Sie sehen Innovationen als Leitfaktor für die Struktur und Richtung des internationalen Handels und binden technologischen Wettbewerb in ein generelles Gleichgewichtsmodell ein. Romer (1990) definiert Technologie als einen Produktionsfaktor mit Eigenschaften eines öffentlichen Gutes. So gilt die Nicht-Rivalität für technologisches Wissen, denn anders als Kapital oder Arbeit kann dieselbe Technologie an zwei Orten gleichzeitig eingesetzt werden. Ebenfalls ist eine Ausschließbarkeit auf Grund eines nur begrenzt durchführbaren rechtlichen Schutzes für Wissen nur auf Produkt- oder Prozessebene durch Patente möglich. Für allgemeine angewandte Forschung ist dies schwierig, insbesondere im Hinblick auf den internationalen Handel, der mit unterschiedlichen nationalen Eigentumsrechten konfrontiert ist. Nicht-Ausschließbarkeit führt zu Spill-Over durch Mobilität von qualifiziertem Personal, freiwillige Veröffentlichung der Entwickler, der Analyse eines neuen Produktes durch die Konkurrenz oder ADI. Neuste dynamische Handelsmodelle kombinieren die endogene Wachstumstheorie mit den statischen Theorien des Intra-industriellen Handels und versuchen Handelsstruktur und -richtung im Kontext von ökonomischstrukturellen und institutionellen Rahmenbedingungen, aber auch in einem internationalen Informationsaustausch zu sehen. Sie treten damit in den Bereich der politischen Ökonomie ein in Verbindung mit einer dynamischen Handelsentwicklung und einer Endogenisierung von Handelsdeterminanten. Alternative Handelsmodelle und Kritik an der Neoklassik Der neoklassische Ansatz des allgemeinen Gleichgewichts bildet bis heute die Grundstruktur der populären Wirtschaftswissenschaften und der hier vorgestellten Handelsmodelle (siehe Krugman et. al. 2012, S.168ff.). Resultierende, ausgleichende Tendenzen, die auf, durch Knappheit induzierte Preissignale basieren, setzten eine Reihe von Annahmen voraus, die weitreichend kritisiert worden sind und reelle Phänomene nur unzureichend erklären können (Maier und Tödtling, 2012). Die neue Handelstheorie ist eine Ansammlung von Modellen, die einzelne Annahmen der Neoklassik zur Erklärung von empirischen Phänomenen aufgeben, im Grunde das allgemeine Gleichgewichtsmodell dagegen erhalten. Ein Gegenentwurf dazu bildet die von Myrdal (1974) und Hirschman entwickelte regionale Polarisationstheorie, die insbesondere zur Erklärung von weltweiten Ungleichgewichten der Wirtschaftskräfte und regionalen Wirtschaftskonzentrationsprozessen herangezogen wird (Brakman et.al. 2009).

23 Erkenntnisse der Literatur Das Gravitationsmodell Jan Tinbergen (1962) interpretiert erstmals Newtons Gravitationstheorie in einem ökonomischen Kontext, indem er ein internationales, bilaterales Handelsmodell auf Basis ökonomischer Massen und der Distanz formuliert. Ihm folgen elementare Arbeiten u.a. von Pöyhönen (1963) und Linnemann (1966). Im Kern besagt das Modell, dass der Handelsstrom zweier Länder proportional zur Größe beide Volkswirtschaften steigt und umgekehrt proportional zur geographischen Entfernung sinkt. (2.2) Aus der Anziehungskraft im Newton-Modell leitet Tinbergen den Handelsstrom in Geldeinheiten ab. Als Proxy-Variablen der ökonomischen Massen werden die Volkseinkommen beider Länder in Form des GDP verwand. Die geographische Distanz bleibt im ökonomischen Modell erhalten, deren Exponent ist dagegen weniger klar definiert. Newtons Gravitationskonstante wird zu einer Handelskonstanten, die den Ausgabenanteil des Landes j für die Güter von Land i festlegt (Feenstra 2004, S.144ff.).Die Exponenten definieren den Zusammenhang der Gravitationsgleichung und müssen für eine empirische Analyse in ein stochastisches Modell überführt werden. (2.3) Ergänzt durch einen zufälligen Störterm und eine Konstante, entsteht eine Regressionsgleichung in der die Exponenten als Schätzparameter interpretiert werden (Anderson, 1979). Das Regressionsmodell hat eine nicht-lineare Form und kann nicht mit einfachen OLS-Methoden geschätzt werden. Es ist daher üblich das Gravitationsmodell logarithmisch in einen linearen Zusammenhang zu transformieren. Auf Tinbergens Anfangsschritte folgen eine Fülle empirischer Ansätze auf den internationalen Handel, die die Evidenz des Modells untermauern und das Gravitationsmodell heute zum Arbeitspferd empirischer bilateraler Außenhandelsmodelle weiter entwickelt haben (Haq et. al., 2010). Neuere empirische Gravitationsansätze sind kombinierte Querschnitts-Zeitreihenmodelle und ergänzend mit diversen binären Kontrollvariablen ausgestattet.

24 Erkenntnisse der Literatur 17 (2.4) Die Evolution des Modells hat eine Vielzahl von Abwandlungen und Ergänzungen zur Folge, die theoretischen, modellspezifischen und statistischen Forschungsergebnissen Rechnung tragen. Insbesondere die ökonomischen Massen werden vielfältig modelliert, um die reellen Angebots- und Nachfrageverhältnisse besser abzubilden. Dummy-Variablen werden zur Kontrolle Länderpaar-spezifischer Handelsbedingungen angefügt, während binäre Strukturbruch-Variablen dynamische Zeitreiheneffekte berücksichtigen Spezifikation der Proxy-Variablen Das Gravitationsmodell sieht bilaterale Handelsströme als eine Funktion der relativen Größen der Volkswirtschaften unter den Einflüssen von handelshemmenden Faktoren. Nach Linnemann (1966) ist demnach in drei Kategorien erklärbarer Variablen zu unterscheiden: (i) Faktoren, die das gesamte potentielle Angebot von Land A auf dem Weltmarkt abbilden. (ii) Faktoren, die das gesamte Potential der Nachfrage von Land B auf dem Weltmarkt bestimmen. (iii) Resistenzeffekte, die den Handelsstrom zwischen dem potentiellen Anbieter aus Land A und dem potentiellen Nachfrager aus Land B einschränken. Nach Tinbergen (1962) und Pöyhönen (1963) hängt die Höhe der potentiellen Exporte vom absoluten GDP des Landes ab und steigt mit diesem proportional, während entsprechende Beziehung, bezogen auf die Ausgaben, ebenso für die Importneigung gelten. Linnemann (1966) hält dies für nicht ausreichend. Der potentielle Exportanteil ist nicht zwangsläufig proportional zum GDP, sondern hängt von dem Verhältnis der Produktion für den Inlandsmarkt zur Produktion für den internationalen Markt eines Landes ab (DM/FM- Ratio). 10 Dieses Verhältnis wird wiederum durch die Bevölkerungsgröße des Exportlandes im Zusammenspiel mit dem pro-kopf Einkommen determiniert. Die Bevölkerungsgröße gibt das Nachfragepotential in der Höhe an, während das Einkommensniveau das Nachfrageverhalten über verändernde Präferenzen festlegt. Unter sonst gleichen Bedingungen er- 10 Domestic market / Foreign market ratio.

25 Erkenntnisse der Literatur 18 höht eine steigende Bevölkerungszahl im Exportland die DM/FM-Ratio und senkt das potentielle Exportangebot. In diesem Fall hat nach Linnemann (1966) die Bevölkerungszahl beider Länder einen negativen Einfluss auf den bilateralen Handelsstrom. Nach dem Gesetz von Engel und nachfrageorientierten Außenhandelstheorien unter Anderem von Linder steigt mit dem pro-kopf Einkommen die Nachfrage nach Luxusgütern 11, die in den einzelnen Gütergruppen stärker differenziert sind. In Bezug auf Theorien des Intraindustriellen Handels führt eine diversifizierte Nachfrage zu einer Spezialisierung in der Produktion, um Economies of Scale auszunutzen, bedingt hingegen eine monopolistische Konkurrenzsituation als Resistenzfaktor des Handels (Farmer und Wendner 1997, S.213ff.). Ein gesteigertes pro-kopf Einkommen beider Länder erhöht somit ceteris paribus den Außenhandel. Krugman (1980) bestätigt in seinem home market effect Ansatz eine steigende Produktion im Inland mit wachsender Marktgröße, sieht aber gleichzeitig ein erhöhtes Exportpotential in Ländern großer Binnenmärkte. Das absolute GDP und anteilig daran auch die Bevölkerungsgröße haben einen positiven Einfluss auf das Exportpotential. Vice versa gilt dieser Zusammenhang auch für das Importland. Eine vergrößerte Bevölkerungszahl steigert das Marktpotential im Importland und erhöht die DM/FM-Ratio, wodurch das Importpotential sinkt. Im Zusammenspiel mit dem pro-kopf Einkommen, führt eine diversifizierte Nachfrage zu einem steigenden Importpotential. Wird die Annahme vollkommener Faktormobilität aufgegeben, kann eine heimische Produktion und eine Spezialisierung auf die Produktion bestimmter Güter für ein Land unter Umständen nicht erfolgen. Zur Erklärung möglicher Zusammenhänge soll auf die Ursachen des Handels in Abschnitt verwiesen werden. In diesen Fällen hat auch die Bevölkerungsgröße einen positiven Einfluss auf den bilateralen Handelsstrom, insbesondere dann, wenn einkommensunelastische Güter betrachtet werden und das Importpotential über das Volkseinkommen schlecht abgebildet werden kann. Es wird hier deutlich, dass Länder und ihre Märkte auch bei ähnlichem Volkseinkommen oder pro Kopf Einkommen unterschiedlich strukturiert sind. Darüber hinaus sind auch bilaterale Handelsbedingungen zwischen einzelnen Ländern unterschiedlich, womit das law of one price nicht gelten kann (Eaton und Kortum, 2002). Resistenzfaktoren bestehend aus Inlandsmarkteffekten, geographischen-, kulturellen-, historischen- und künstlichen Handelshemmnissen bilden diese Unterschiede ab (Feenstra 2004, S.144ff.). Die geographische Distanz als Approximation der Transitkosten und damit 11 besitzen eine Einkommenselastizität von größer als eins (Varian 2004, S.287).

26 Erkenntnisse der Literatur 19 als preissteigerndes Handelshemmnis führt bereits Tinbergen (1962) aus. Die eigentliche Distanz ist jedoch nur ein Faktor der Transportkosten, denn das Transportmedium variiert über die Produkte, die Entfernung und die geographischen Bedingungen (Linnemann, 1966). Von Schiff- über Bahn- und LKW- hin zum Lufttransport steigern sich die Frachtkosten, die nach geographischen Bedingungen aber auch den Eigenschaften der Güter gewählt werden (Arvis et. a., 2010). Zentrale Fragen sind dann z.b. die Lagerfähigkeit bzw. die Haltbarkeit und die Ausmaße der Fracht, die Anbindung an Seehäfen oder allgemein die infrastrukturellen Gegebenheiten vom Startpunkt zum Zielort. Im klassischen Gravitationsansatz wird von einer proportionalen Beziehung zwischen Distanz und Transportkosten ausgegangen. Neuere Studien hinterfragen diesen Zusammenhang mit Hinweis auf technische Entwicklungen, die Transport-und Kommunikationskosten senken könnten. Rudolph (2010) sieht Transportkosten als eine Funktion des Handelsaufkommens und zeigt, dass mit steigender Handelsintensität die Frachtkosten sinken. Buch et. al. (2003) konstatieren fallende Transportkosten im Warenhandel auf Grund steigender Handelsintensität und technischem Fortschritt, ermitteln dennoch annähernd konstante Schätzparameter der Distanz. All diese Faktoren machen deutlich, dass die Beziehung zwischen Distanz und Transportkosten nicht eindeutig ist. Um zusätzliche Effekte der Transportkosten zu erfassen, werden in empirischen Ansätzen binäre Kontrollvariablen für eine Insellage oder einen vorhandenen Meereszugang der Handelspartner ergänzt, die das Handelsvolumen positiv beeinflussen (Arvis et. al., 2010). Kulturelle Gemeinsamkeiten intensivieren die gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Verflechtungen und erhöhen die Handelsintensität (Buch et. al., 2003). Historische Effekte werden in Gravitationsmodellen häufig in Form von kolonialen Beziehungen als binäre Variablen angefügt und haben den kulturellen Faktoren vergleichbare Auswirkungen (Rose, 2004). Ein wichtiges Element handelshemmender Effekte bilden Marktresistenzeffekte auf den Inlandsmärkten der potentiellen Exporteure und Importeure. Sie entstehen aus inländischen Angebots- und Nachfragekräften im Zusammenhang des internationalen Marktes. Baier und Bergstrand (2001) fügen daher Preisindices einzelner Inlandmärkte in das Gravitationsmodell ein, um Marktsituationen genauer bestimmen zu können. Anderson und van Wincoop (2003) führen einen binären multilateralen Resistenzterm zur Abbildung der inländischen und internationalen Angebots- und Nachfragekräfte ein, in dem sie von der idealtypischen Annahme identischer Handelskosten aller Märkte ausgehen. Hummels (2001) sieht die Berücksichtigung eines bilateralen Fixed-Effects als einzige Möglichkeit die

27 Erkenntnisse der Literatur 20 komplexen Marktzusammenhänge zu kontrollieren und als Ursache für die weite Verbreitung der Fixed-Effects Schätzung. Vorteil ist in diesem Fall, dass die Ursachen der Markteffekte nicht bekannt sein müssen und keine Proxy-Variable anzufügen ist. Ein oder wenn nicht der Schwerpunkt empirischer Gravitationsansätze der letzten Jahrzehnte bildet die Berücksichtigung diverser künstlicher Handelshemmnisse. Politische Handelsinstrumente als Schutz-oder Förderungsmaßnahme der heimischen Wirtschaft bildeten in der Vergangenheit den zentralen Diskussionspunkt internationaler Wirtschaft (siehe Abschnitt 1.1). Rose (2004) untersucht mit Hilfe eines Gravitationsmodells den Effekt eines WTO- Beitritts auf die bilateralen Handelsströme Theoretische Fundierung Trotz des Erfolgs in der Beschreibung von Außenhandelsströmen, blieb die Frage der handelstheoretischen Evidenz lange unbeantwortet. Anderson (1979) formuliert erstmals den Gravitationsansatz als ein partielles Gleichgewichtsmodell von Cobb-Douglas Ausgabensystemen unter Berücksichtigung der Armington Annahme. 12 Es impliziert homothetische Nutzenfunktionen, eine Einkommenselastizität von eins und ein Güterangebot differenziert nach dem Herkunftsort. Anderson entwickelt das Modell in drei Etappen. Im einfachsten Fall ist jedes Land auf die Produktion eines Guts spezialisiert ohne Zölle und Transportkosten. Zentrales Element ist damit ein identischer Ausgabenanteil aller Länder für alle Güter. (2.5) Die Gleichung 1 bildet den einfachsten Erklärungsansatz für ein Gravitationsmodell ohne Handelshemmnisse. So entspricht die Nachfrage von Land j nach dem produzierten Gut in Land i dem Verhältnis des Produktes der Einkommen beider Länder zum Welteinkommen. Diese Gleichung bildet den deterministischen Teil einer Regressionsgleichung, deren Parameter man mit Hilfe der OLS-Methode in Form von Exponenten der Einkommensvariablen schätzen kann. In seiner komplexesten Form geht das Modell in eine Mehr- Güterwirtschaft über, berücksichtigt Transitkosten, nimmt Konsumquoten an und unterteilt in international handelbare und nicht-handelbare Güter. Die Präferenzan- 12 Güter sind nach Herkunftsland differenziert.

28 Erkenntnisse der Literatur 21 nahmen bleiben erhalten, womit der Ausgabenanteil einzig eine Funktion des Preises ist, der bei der Betrachtung von Querschnitts-Daten konstant bleibt. Güter sind in Klassen unterteilt und innerhalb einer Klasse nach der Armington Annahme differenziert. (2.6) Ein Handelsgleichgewicht (Gleichung (2.6)) entsteht, in dem der Einkommensanteil von Land i, abhängig von der Konsumquote und dem Ausgabenanteil für handelbare ter, gleich dem Einkommensanteil aller Länder j, abhängig vom Ausgabenteil der Länder j für handelbare Güter, dessen Anteil für Güter aus Land i dividiert durch die Transitkosten für den Güterimport aus Land i ist. 13 Werden die Transitkosten auf den Wert eins normiert und auf das Handelsvolumen umgestellt, ergibt sich das einfache Gravitationsmodell aus Gleichung (2.6). Bergstrand (1985, 1989) führt eine mikroökonomische Fundierung in Form eines generelleren Gravitationsansatzes auf Basis der Faktorproportionentheorie nach Heckscher-Ohlin, der Theorie monopolistische Konkurrenz und Nachfrage-orientierten Ansätzen für zwei Faktoren und zwei Sektoren ein. Das Angebot ist jetzt eine Funktion der Produktionsfaktoren Arbeit und Kapital für differenzierte, homogene Produkte bei identischer Technologie aller Länder unter monopolistischer Konkurrenz. Konsumenten maximieren ihren Nutzen unter der Budgetrestriktion des GDP bei einkommensabhängig identischen Präferenzen der Konsumenten (CES- Stone-Geary Nutzenfunktion). Das generelle Gravitationsmodell koordiniert den bilateralen Handelswert aus der inversen Nachfragefunktion und der gewinnmaximalen Angebotsmenge differenzierter Güter. Krugman (1980) und Helpman und Krugman (1985) betten ebenfalls das Gravitationsmodell in die Theorie monopolistischer Konkurrenz ein. Head (2000) fasst in Gleichung (2.7) diese Ansätze in einem Ausgabensystem zusammen. (2.7) Der Ausgabenanteil eines Land j für Güter aus Land i hängt dann vom Verhältnis der in Land i angebotenen Güterqualität, der Gütervielfalt und Handelshemmnissen 13 ;

29 Erkenntnisse der Literatur 22 zwischen beiden Ländern im Verhältnis zum Weltangebot ab. Deardoff (1995) untersucht das Gravitationsmodell speziell auf die ursprüngliche Faktorproportionentheorie, mit der auch Inter-Industrieller Handel homogener Güter erklärt werden kann. Das Gravitationsmodell auf Basis der ricardianischen Theorie nach Dornbusch et. al. (1977), in der komparative Kosten eine Funktion heterogener Technologie sind, erarbeiten Eaton und Kortum (2002). Die Modellierung von Handelshemmnissen ist in den Vordergrund neuerer Forschung getreten. Krugman (1980) formuliert in seinem Modell monopolistischer Konkurrenz mit repräsentativen Unternehmen einen home market effect, um inländische Nachfrage- und Angebotseffekte auf den bilateralen Handel zu berücksichtigen.. Erweiterungen unter anderem von Melitz (2003) und Chaney (2008) differenzieren weiter in heterogene Länder und diversifizierte Unternehmen. Feenstra et. al. (2001) bestätigen den home market effect der monopolistischen Konkurrenz auf Unternehmensebene, spezifizieren das Gravitationsmodells allerdings für den Fall homogener Güter im Heckscher-Ohlin Ansatz und begründen Markteintrittsbarrieren mit einer oligopolistischen Marktstruktur. Eine theoretische Einordnung von Handelshemmnissen, insbesondere zum Unterschied von interregionalem zu internationalem Handel in Hinblick auf McCallums (1995) border puzzle, führt Evans (2003) durch. Anhand der Arbeit von McCallum kritisieren Anderson und van Wincoop (2003) die fehlende theoretische Fundierung aktueller Gravitationsmodelle und ergänzen multilaterale Resistenzterme, die hemmende Markteffekte für Importeur und Exporteur in den beteiligten Märkten abbilden. In der Empirik haben sich allerdings Länder-spezifische Kontrollvariablen in dieser Thematik durchgesetzt (Haq et. al., 2010). Häufig wird das Gravitationsmodell auf Grund endogener Tendenzen erklärender Variablen kritisiert. Das Handelsvolumen wird über das absolute GDP erklärt, ist aber selbst eine Funktion des GDP. In den meisten empirischen Ansätzen ist der Exportanteil allerdings zu gering, um einen erheblichen Einfluss auf das Schätzergebnis zu haben (Frankel, 1997). Ist der Anteil der analysierten Handelsvolumina am GDP oder einer anderen erklärenden Variable groß, muss eine Proxy-Variable direkt eingesetzt oder als Instrument in einem Instrument-Variablen Ansatz genutzt werden. Ein lange ignoriertes Problem aus ökonomischer aber auch statistischer Sicht ist der Null- Handel. Helpman et. al. (2008) entwickeln ein Modell monopolistischer Konkurrenz mit unterschiedlicher Produktivität auf Unternehmensebene. Durch Markteintrittsbarrieren, zum Beispiel der geographischen Entfernung, ist der Export mit Transaktionskosten verbunden, die mit steigender Marktgröße einem Degressionseffekt folgen. Vornehmlich exportieren, angesichts höherer Gewinne, produktive Unternehmen, die eine bessere Kom-

30 Erkenntnisse der Literatur 23 pensation der Markteintrittskosten ermöglichen. Sehr kleine Märkte mit hohen Eintrittsbarrieren werden nur von wenigen sehr profitablen oder keinen Unternehmen eines Landes erschlossen. Haq et.al (2010) kritisieren insbesondere die Datengrundlage im Zusammenhang mit Null-Handel und nutzen den Heckman ML-Schätzer für ausgewählte Agrargütergruppen. Sie konstatieren, dass ein Großteil der Deklaration von Nicht-Handel auf eine falsche Beurteilung der Daten zurückzuführen ist. Weitere Arbeiten von Santos Silva (2006), Westerlund und Wilhelmsson(2006) sowie Burger et. al. (2009) kritisieren die verzerrenden Schätzwirkungen der logarithmischen Transformation auch in Bezug auf den Null-Handel und der OLS-Parameterschätzung und führen ML-Schätzmethoden ein. Auf Kritikpunkte statistischer Methoden im Gravitationsansatz wird im Abschnitt näher eingegangen Empirische Evidenz im Agrarsektor Durch den empirischen Erfolg allgemeiner Wirtschaftswissenschaften hat das Gravitationsmodell auch in der agrarökonomischen Forschung Einzug gehalten. Koo und Karemera (1991) stellen ein Gravitationsmodell zur Abbildung speziell des Weizenmarktes vor, um den Einfluss politischer Exportprogramme und Stützungen der Inlandsmärkte zu analysieren. (2.8) In Anlehnung an Bergstrand (1989) wird ein vereinfachtes partielles Gleichgewichtsmodell auf Grundlage von Paneldaten für neun Exporteure und 34 Importeure umgesetzt. Für eine LSDV-Modellschätzung werden die Daten logarithmiert. Das GDP des Agrarsektors wird als Proxy Variable für das Einkommen des Exporteurs gewählt, um das Produktionspotential des Exportlandes besser abbilden zu können. Als Besonderheit werden Meeresfrachtkosten (OFR) als geographisches Handelshemmnis berücksichtigt, die im Unterschied zur Distanz eine Zeitkomponente enthält und mit Hilfe eines FE-Modells schätzbar ist. Preise der Import- und Exportländer sind signifikant und sind hoch elastisch. Ebenfalls werden Preisindices und verschiedene politische Instrumente als weitere Handelsresistenzeffekte in Form von Dummy-Variablen berücksichtigt. Sun et. al. (2002) schätzen ein Weizenhandelsmodell in Form eines two-way RE-Modells und berücksichtigen ebenfalls die Frachtkosten. Beide Ansätze können keinen signifikanten Einfluss der

31 Erkenntnisse der Literatur 24 Frachtraten auf den bilateralen Weizenhandel ausmachen. Sun et. al. (2002) nutzen die Weizenproduktionsmenge pro-kopf, um das Produktionspotential der Länder zu berücksichtigen. Das Volkseinkommen pro Kopf bildet indes das Preisniveau im Export- und Importland ab, welches jedoch keinen Einfluss besitzt. Im Unterschied zum klassischen Gravitationsmodell wird die Bevölkerungsgröße als Determinante der Nachfragekräfte auf dem Weizenmarkt gewählt. Hintergrund dieser Entscheidung sind Vermutungen eines einkommensunelastischen Nachfrageverhaltens nach Weizen. Pirness (2007) führt mit einem modifizierten bilateralen Handelsmodell nach Rose (2004) eine FE-Schätzung auf den Weltweizenmarkt durch, um den Einfluss staatlicher Weizenexportmonopole zu untersuchen. Das Volkseinkommen des Agrarsektors im Exportland und das absolute Volkseinkommen des Importlandes zeigen nur einen Einfluss auf die Weizenhandelsmenge. Johnson (2011) führt eine Analyse fast aller in Gravitationsmodellen verwendeten Proxy- Variablen auf den Weltweizenmarkt von 1999 bis 2008 auf Grundlagen von Koo und Karemera (1991) und Grant und Lambert (2005) durch. Haq et. al. (2011) arbeiten eine Heckman-Selektions-ML-Schätzung für mehrere Agrarprodukte aus. Das Volkseinkommen des Importeurs hat, für Getreide als Güteraggregat, einen stark negativen Einfluss während das Volkseinkommen der Exporteure positive Werte annimmt. Weiterhin werden verschiedene historisch-kulturelle binäre Parameter zur Kontrolle der kulturellen Distanz geschätzt. Grant und Lambert (2005) analysieren in ihrem Gravitationsmodell den bilateralen Handel mehrerer Güter insbesondere im Agrarsektor mit dem GDP, dem GDP pro Kopf, der geographischen Distanz, eine Kontrollvariable für Hafenzugang und der gemeinsamen Sprache als Determinanten des Gravitationsmodells. Die Entfernung hat hier keinen Einfluss auf den Handelsstrom, während die Sprache und die direkte Nachbarschaft einen signifikant positiven Effekt haben. Weitere Arbeiten von de Frahan und Vancauteren (2006) und Jayasinghe und Sarker (2004), die Getreide als aggregierte Gütergruppe betrachten, sollen hier erwähnt werden. Tabelle 2 fasst die wesentlichen Schätzergebnisse wichtiger Arbeiten im Agrarsektor zusammen. Zur Beurteilung verschiedener Schätzergebnisse müssen sowohl die Modellspezifikation als auch die unterschiedlichen statistischen Methoden berücksichtigt werden. Dennoch ist auffällig, dass die aggregierten Ansätze wesentlich höhere Einkommenselastizitäten schätzen.

32 Erkenntnisse der Literatur 25 Tabelle 2: Schätzergebnisse ausgewählter Getreidehandelsmodelle Autoren Koo & Karemera (1991) Johnson (2011) Grant& Lambert (2005) Sun et. al. (2002) de Frahan & Vancauteren (2006) Haq et. al. (2011) Gut Weizen Weizen Weizen Weizen Getreide Getreide pooled pooled Schätzer LSDV FGLS RE-Tobit Heckman ML OLS OLS Freight Rate border comlang landlocked Signifikanzniveau: 90% *, 95% **, 99% ***, a = pro Kopf 2.3 Der Weltweizenmarkt Im Folgenden sollen die wesentlichen Eckdaten des Weltweizenmarktes vorgestellt werden, um einen Überblick über die Marktsituation und deren wesentlichen Determinanten zu geben. Dies bezieht sich auf die weltweiten Produktionsmengen, die Nachfrageentwicklung, die Preisentwicklung auf dem Weltmarkt, die Handelsentwicklung und die wichtigsten Importeure und Exporteure für den Zeitraum von Handels- und Preisdaten sind den, in dieser Studie genutzten, Exportdaten der UN Comtrade Datenbank entnommen (UN, 2012). Die dargestellten Weizenpreise spiegeln daher die erzielten Exportpreise der Länder wider. Welcher Preis letztlich für den Importeur fällig und dem Exporteur gezahlt wird, hängt von den spezifischen Handelsbedingungen und insbesondere der Verteilung der Transaktionskosten ab und werden hier nicht berücksichtigt. Diese werden für die meisten Länder im internationalen Warenhandel über die Incoterms-Regeln definiert. 14 Quelle der weltweiten Weizenproduktion ist die Datenbank der Statistikabteilung der FAO (FAO, 2012 a). 14 Regelwerk, welches die wesentlichen internationalen Käufer- u. Verkäuferpflichten definiert. (ICC, 2012)

33 Mio. Tonnen - Prozent Erkenntnisse der Literatur 26 Produktion 1991 betrug die weltweite Weizenproduktion 547 Mio. Tonnen. Seit dem ist die Produktion kontinuierlich angestiegen und mündete in einem Allzeithoch von ca. 685 Mio. Tonnen in den Jahren 2008 und Produktion 1991 Anteil an der weltweiten Produktion 1991 Produktion Abbildung 3: Die wichtigsten Weizenproduzenten im Überblick (Quelle: FAO, 2012a). Weizen wird ausschließlich unter Freilandbedingungen angebaut und ist in der Produktivität neben den ackerbaulichen Fähigkeiten und verfügbaren Technologie, wesentlich von klimatischen Gegebenheiten und der Bodenfruchtbarkeit abhängig (Fischer et. al., 2009). Jährlich beträchtliche Schwankungen in der weltweiten Produktionsmenge sind damit eine wesentliche Charakteristik der Weizenproduktion (Abbildung 6). Der durchschnittliche Ertrag von Weizen ist im Vergleich der weltweit wichtigsten Kulturarten niedrig, weshalb für eine relevante Produktionsmenge eine entsprechende Ausstattung mit dem Produkti-

34 Erkenntnisse der Literatur 27 onsfaktor Fläche gegeben sein muss (Abbildung 7). Abbildung 3 gibt einen Überblick über die wichtigsten Produzenten weltweit. Diese Darstellung setzt sich aus einem Vergleich der absoluten Produktionsmenge von 1991 und 2009 und einer Relativierung zur weltweiten Produktion in Prozent zusammen. Wird die Europäische Union ausgenommen, war und ist China größter einzelstaatlicher Produzent von Weizen mit einer Produktionsmenge im Jahr 2009 von 115 Mio. Tonnen und macht damit ca. 17 Prozent der weltweiten Produktion aus. Mit Abstand folgen Indien und die USA mit zwölf Prozent bzw. neun Prozent der Weltproduktion. Weiterhin treten Kanada und Australien sowie die größten Produzenten der EU, Frankreich und Deutschland, als wichtige internationale Erzeuger auf. Trotz der Schwankungsbreite in der Produktion einzelner Jahre, zeigt der Vergleich von 1991 zu 2009, dass nahezu jedes Land seine Produktion um einen relativ ähnlichen Anteil steigern konnte. Wichtige Veränderungen haben sich für die ehemaligen Sowjet-Staaten Russland und die Ukraine ergeben. Diese konnten ihre Produktionsmenge in einem wesentlich höheren Maß steigern, als die zuvor genannten Staaten. Nachfrage und Lagerhaltung Weizen wird im Wesentlichen als Lebensmittel, als Futtermittel zur tierischen Versorgung, zur Herstellung von Saatgut, für industrielle Zwecke, als Export oder zur Lagerhaltung nachgefragt (USDA, 1999). Die Höhe wird über die Bevölkerungsentwicklung und den pro-kopf Konsum determiniert (Becker, 1989) betrug der Weizenverbauch weltweit 657 Mio. Tonnen. Die direkte Nahrungsmittelnachfrage machte davon 464 Mio. Tonnen aus, während sich der Verbrauch als Futtermittel in der Tierhaltung auf 120 Mio. Tonnen bezifferte. Weitere 73 Mio. Tonnen sind für andere Zwecke verwendet worden (FAO, 2011). Weizen ist längerfristig lagerfähig, daher können Überschüsse und Defizite von Produktion und Konsum in einem gewissen Maß über Lagerhaltung kompensiert werden. Private Lagerhaltung ist dann sinnvoll, wenn die zukünftige Preiserwartung einen Preisanstieg bedeutet, der Lagerhaltungskosten und Zinsanspruch deckt. Lagerhaltung kann aber auch im öffentlichen Interesse sein, in dem auf diesem Wege die Nahrungsmittelversorgung gesichert werden kann oder die Stützung des heimischen Agrarsektors erfolgt (Becker, 1989). In wieweit die Lagerhaltung mit der verfügbaren Produktionsmenge und dem Weizenverbrauch im Zusammenhang stehen, macht Abbildung 9 im Zeitablauf von 2001 bis 2010 deutlich. Einerseits steigt der Weizenverbrauch über die Zeit nahezu linear an, andererseits ist die weltweite Produktion, trotz eines übereinstimmenden Trends, wesentlich stärkeren Schwankungen unterworfen. Im Mittel der Jahre gleichen sich Produktion und Verbrauch nahezu aus. Schwankungsbreiten lagen bei bis zu 40 Mio. Tonnen, die von

35 Erkenntnisse der Literatur 28 der Lagerhaltung aufzufangen sind. Die Lagerhaltungsmenge ist seit dem Jahre 2001 tendenziell gesunken auf ein Minimum im Jahr 2007, um sich in den Folgejahren auf ca. 200 Mio. Tonnen zu stabilisieren (FAO, 2011). Welche Folgen eine niedrige Lagerhaltung haben kann, zeigt die derzeitige Diskussion im Zusammenhang mit der ersten Hochpreisphase im Jahr 2007 (Brümmer et. al., 2008). Lagerhaltung entsteht hauptsächlich dort, wo hohe Produktionsmengen im Weizenanbau erzielt werden. Indien und China sind daher als wichtige Lagerhalter zu nennen. Die wesentlichen Exportländer dominieren dennoch auf Grund der Produktionsüberschüsse die weltweite Lagerhaltung (FAO, 2011). Exporteure Der Weltmarkt für Weizen wird von wenigen, großen Exporteuren beherrscht. Diese Länder produzieren erhebliche Angebotsüberschüsse, die weltweit die Nachfrage bedienen. Vor dem zweiten Weltkrieg waren Kanada und Argentinien die Export-Schwergewichte in der Welt. Nach 1945 änderte der Eintritt der USA als gewichtiger Akteur die Situation. Die USA übernahmen zu diesem Zeitpunkt die Marktführerschaft von Kanada. In den sechziger Jahren gesellten sich Australien und die UDSSR, die zu Beginn der achtziger Jahre ihre Marktstellung wieder einbüßten, hinzu. Die EU übernahm in den in den folgenden Jahren den Platz der UDSSR. Ende der achtziger Jahre entfielen auf die USA, Kanada, Australien, die EG und Argentinien 95 Prozent der Weltweizenexporte (Becker, 1989). Der Zusammenbruch der UDSSR 1991 änderte die Situation ein weiteres Mal. Zu Beginn der 1990er Jahre traten, zunächst Russland und die Ukraine, später auch Kasachstan als gewichtiger Exporteur auf. Zudem führte die Wiedervereinigung Deutschlands 1990, mit Frankreich und Großbritannien der größte Weizenproduzent der EU, zu einer Ausweitung der europäischen Exporte. Gegenwärtig bilden zehn Einzelstaaten 90 Prozent des Weizenangebots auf dem Weltmarkt ab (Abbildung 4). Die USA sind weiterhin größter Exporteur mit einem Marktanteil von 25 Prozent im Schnitt der letzten zehn Jahre. Kanada, Frankreich und Australien folgen mit jeweils weiteren zwölf Prozent. Damit decken die vier größten Exporteure bereits über 60% des Weltmarktes ab. Deutschland, Russland und Argentinien steuern weitere fünf bis sieben Prozent hinzu, während Groß-Britannien, Kasachstan und die Ukraine jeweils zwei bis drei Prozent beitragen.

36 Prozent % Erkenntnisse der Literatur Rest der Welt Kazakhstan Ukraine Russia United Kingdom Germany Argentina Australia France Canada USA Jahr Abbildung 4: Markanteile der zehn wichtigsten Exporteure (Datenquelle: UN Comtrade, 2010). Aus Abbildung 4 wird ebenfalls deutlich, dass gerade für die Länder der ehemaligen UDSSR die Marktanteile beträchtlich schwanken. So liegt die Spannbreite für Russland von zwischen 0,3 und 13 Prozent. Hieraus ergibt sich ein gewichtiger Einflussfaktor auf das verfügbare Angebot und die erzielten Preise auf dem Weltmarkt. Die USA, Kanada, Frankreich, Argentinien und Deutschland zeigen demgegenüber eine marktberuhigende Konstanz. Importeure Die weltweiten Importe sind einer Reihe von Ländern zuzuordnen und weit weniger konzentriert als die Exportstruktur und können daher keine marktbeherrschenden Stellungen erlangen. Abbildung 11 gibt einen Überblick über die wichtigsten Importländer, dabei sind Brasilien, Ägypten, Japan und Italien die wichtigsten Vertreter mit einem Marktanteil von über fünf Prozent des Handelsvolumens. Es zeigen sich damit die Zusammenhänge der Nachfragedeterminanten im Inland und der Importnachfrage, denn alle Länder zeichnet eine hohe bis sehr hohe Bevölkerungsanzahl aus. Internationaler Weizenhandel Das Handelsvolumen ist in den Jahren inflationsbereinigt nahezu auf einem Niveau stagniert mit einem Schwankungsbereich von 13 Mrd.-18 Mrd. US-Dollar. Die Handelsmenge hat im gleichen Zeitraum trotz großer Schwankungen einen leichten Aufwärtstrend erfahren (Abbildung 5). Die erhöhte Handelsmenge hat sich daher in leicht

37 Mrd. US$ - Mio. Tonnen Erkenntnisse der Literatur 30 fallenden Preisen niedergeschlagen. Die Hochpreisphase im Jahr 2007 veränderte die Situation völlig. Von 2006 auf 2008 stieg das Handelsvolumen von ca. 18 Mrd. US$ auf über 40 Mrd. US$ und führte damit zu mehr als einer Verdoppelung Handelsvolumen US-Dollar Handelsmenge Mio. Tonnen 0.00 Jahr Abbildung 5: Entwicklung des internationalen Weizenhandels (Datenquelle: UN Comtrade, 2012). Die Handelsmenge stieg von 2007 auf 2008 um ca.32 Mio. Tonnen auf insgesamt 150 Mio. Tonnen, um im Jahr darauf nur leicht zurückzugehen. Das Handelsvolumen ist in dieser Zeit allerdings um 11 Mrd. US$ auf 29 Mrd.US$ gesunken. Über den erzielten Exportpreis stehen Handelsmenge und Handelsumsatz in Verbindung. Abbildung 12 zeigt die Exportpreisentwicklung in den Jahren und gibt einen Vergleich der im Durchschnitt erzielten Exportpreise der wichtigsten Exportanbieter auf dem Weltweizenmarkt. In den einzelnen Jahren variieren die Exportpreise der Länder ein Trend besserer Vermarktung oder unterschiedlicher Qualitätseigenschaften ist allerdings nicht erkennbar. Welche Länder letztendlich wie intensiv miteinander handeln wird über die bilateralen Handelsströme verdeutlicht. Abbildung 13 skizziert die zehn wichtigsten Handelsströme im Schnitt der Jahre in dem hier analysierten Zeitraum. Wenig überraschend ist die Zusammensetzung der wesentlichen Handelspartner. So bilden diese mit Ausnahme von Argentinien und Brasilien die jeweils größten Exporteure und Importeure am Weltmarkt. Einzelne gewichtige Handelsrichtungen lassen sich dennoch nicht herausstellen. Kein Länderpaar repräsentiert im Schnitt der Jahre mehr als sechs Prozent des Welthandels.

38 Daten und Methoden 31 3 Daten und Methoden In diesem Abschnitt wird die Vorgehensweise in der vorliegenden Arbeit detailliert beschrieben. Dies beinhaltet eine Beschreibung der Datenherkunft, die Datenselektionsprozesse, die verwendeten statistischen Verfahren und die gewählten Modellspezifikationen, um die in der Einleitung definierten Ziele zu erreichen. 3.1 Verwendete Daten und deren Herkunft Bewegungen auf dem Weltweizenmarkt bestehen aus einzelnen, bilateralen Handelsströmen zwischen Exporteuren und den jeweils korrespondierenden Importeuren. Der Exporteur fungiert als Anbieter des Gutes Weizen, während der Importeur als nachfragender Akteur nach Weizen in den Markt eintritt. Die in dieser Analyse genutzten Daten entstammen der Commodity Trade Statistic Database (UN Comtrade) der Vereinten Nationen (UN, 2012). Grundlage der Handelsdaten sind ausschließlich Informationen beteiligter Länder über Import- oder Exportereignisse in Form von Warenwert- und menge auf jährlicher Basis. Es werden keine Schätzungen oder Hochrechnungen vorgenommen. Diese Datensätze werden für fast alle handelbaren Güter angelegt und mit Hilfe verschiedener Klassifikationsstandards nach Export- und Importdaten zugeordnet (UN, 2011). Der Charakter der Informationsquellen macht es damit unmöglich zwischen nicht beobachteter und nicht vollzogener Handelstätigkeit zu unterscheiden, wodurch ein Handel von null nicht identifiziert werden kann. Liegen keine oder keine Länder spezifischen Informationen über den Handelspartner vor, werden diese als not else specified (NES) deklariert. Zur Vergleichbarkeit von Handelsinformation einzelner Länder, sowie für internationale Zoll- und Handelsabkommen ist es notwendig Klassifikationsstandards für Güter festzulegen. Diese Vorgehensweise ermöglicht Handelsbeobachtungen an Hand genau spezifizierter Güter zu ordnen. In der Datenbank der UN Comtrade sind Güter in maximal drei verschiedenen Klassifikationsstandards verfügbar. 15 Für Handelsaktivitäten auf dem Weizenmarkt bietet die SITC-Klassifikation die größte Datenvielfalt. Der SITC-Standard ist federführend von den Vereinten Nationen in den Jahren 1950 bis 1960 entwickelt worden und gilt als erste, detaillierte internationale Güterklassifikation (UN, 2006). Um die Konvertierbarkeit in andere Klassifikationsstandards zu ermöglichen, musste der Standard in der Vergangenheit mehrfach angepasst werden und ist aktuell (seit 2007) mit dem SITC 15 Standard International Trade Classification (SITC), Harmonized System (HS) und die Broad Economic Categories (BEC).

39 Daten und Methoden 32 Revised 4 in der fünften Auflage. Die UN Comtrade Datenbank konvertiert Daten älterer Auflagen nicht auf den neuesten Standard, dennoch sind alle aktuellen Daten auch in allen älteren SITC-Auflagen verfügbar. Der früheste Beobachtungszeitpunkt in der gewählten Zeitreihe determiniert die zu verwendende SITC-Auflage. Die Veränderungen betreffen in der Regel nur spezielle Produkte oder Produktbereiche, so dass sich für die meisten Güter keine Veränderungen in der Klassifikation von SITC Rev.1(1962) bis SITC Rev.4(2007) ergeben. In nachfolgenden Abschnitten wird der Weizenhandel in Wert (current US$) über den Zeitraum der Jahre 1991 bis 2009 jährlich unter der Klassifikation SITC Rev.3 (1989) untersucht. Die SITC teilt Weizen grundlegend in Durumweizen (Hartweizen) und Weichweizen ein, welche in dieser Analyse gemeinsam betrachtet werden sollen. Jedem Gut wird zusätzlich ein commodity code zugewiesen, welcher im Fall von Weizen (wheat, unmilled) mit dem Kode 041 deklariert wird. 16 Da die UN Comtrade sowohl Export- als auch Importdaten getrennt behandelt, muss eine Entscheidung bezüglich der Datenherkunft getroffen werden. Problematisch ist insbesondere die freie Wahl der Handelspartner selbst über Genauigkeit und Freizügigkeit der Informationen im Umgang mit ihren Handelsdaten, womit eine eventuelle Manipulation der Daten nicht gänzlich auszuschließen ist (UN, 2011). Hieraus können Unterschiede in Import und Exportdaten bei ein und derselben Handlungsaktivität resultieren. Der Export auf dem Weltweizenmarkt in dem beobachteten Zeitraum wird von zehn zumeist hochentwickelten Industriestaaten bestimmt (Vgl. Abschnitt 2.3). Die Kombination aus einer begrenzten Anzahl von Informationsquellen mit zum Großteil gut entwickelten und unabhängigen Institutionen machen die Exportmatrix in diesem Fall zur der zuverlässigeren Datenquelle. Um weiterhin die Übersichtlichkeit der Datenmatrix zu erhalten, sind nur Handelsdaten dieser zehn, auf den Marktanteil in Handelsmenge und -wert bezogen, größten Exporteuren selektiert worden (Abbildung 10). Die gewählten Proxy-Variablen für die ökonomischen Massen in den diskutierten Gravitationsansätzen stellen das absolute GDP beider Handelspartner sowie der agrarsektorale Anteil des GDP im Exportland dar. Das Gross Domestic Product (GDP) synonym für das Bruttoinlandsprodukt im deutschsprachigen Raum, bildet die wirtschaftliche Leistung der Länder ab (Worldbank, 2012b). Als weitere Indikatoren für die ökonomische Leistungsfähigkeit bezogen auf Angebots- und Nachfragekräfte sind die absolute Bevölkerungsanzahl und die kultivierte Ackerfläche in Hektar berücksichtigt worden (Worldbank, 2012b). All diese Daten entstammen der World Deve- 16 Null (041) steht in der Kodierung für Nahrungsmittel, vier (041) für Getreide, eins (041) für Weizen.

40 Daten und Methoden 33 lopment Indicators & Global Development Finance Datenbank der Weltbank in US$ zu dem während des Beobachtungszeitpunktes aktuellen Wert (Worldbank, 2012a). Alle Variablen der geographischen und kulturellen Resistenzfaktoren sind dem CEPII 17 entnommen (CEPII, 2011). Hier finden sich in einem Datensatz für 238 Länder zusammengetragen, wesentliche, in Gravitationsmodellen üblicherweise verwendeten, Resistenzparameter des Handels. Tabelle 3 bietet einen Überblick über verwendete Daten, deren Quellen und Eigenschaften. Tabelle 3: Überblick der die genutzten Datenquellen Handelsdaten Volkswirtschaftliche Daten Quelle UN Statistic Division Worldbank World Development Datenbank UN Comtrade Indicators & Global Development Finance Klassifikation SITC Rev.3 SITC-Code: 041 Agriculture value added of GDP, Gewählte Indikatoren population, GDP, total trade value Land under cereal production Zeitraum Einheiten current US$ current US$, hectares Handelsstrom Export Geographische und kulturelle Daten CEPII Geo Distances geographical coordinates, comlang, landlocked, colonial relationship Für den Datensatz der vorliegenden Arbeit werden Kontrollvariablen für einen Meereszugang der Exporteure und Importeure (landlocked), gemeinsame Amtssprache der Handelspartner (comlang) und gemeinsame koloniale Vergangenheiten (colonizer, colony) aus der CEPII-Datenbank verwendet. Längen- und Breitengrad der Hauptstadt des jeweiligen Landes zur Bestimmung der Distanz zweier Länder komplettieren die Datengrundlage. 17 Centre français d'étude et de recherche en économie internationale

41 Daten und Methoden Datenaufbereitung Die Aufbereitung von Daten bedeutet im Kontext der Handelsstromanalyse die aus den einzelnen Datenbanken entnommenen Beobachtungen zu einer für die Analyse geeigneten Datenmatrix zusammenzuführen, bestimmte Daten zu selektieren und aus den Beobachtungen weitere Informationen zu generieren. Alle Maßnahmen wurden mit Hilfe des Statistik-Software Pakets Stata 12 und dem Tabellenkalkulationsprogramm Microsoft Excel 2007 durchgeführt. Volkswirtschaftliche, geographische und kulturelle Merkmale der beteiligten Länder sind an die Exportdaten angegliedert worden. Damit orientiert sich die Datenmatrix an den beobachteten Handelsaktivitäten in dem untersuchten Zeitraum. Die Jahre 1991 bis 2009 sind als Zeitreihe für diese Analyse ausgewählt worden. Aus den Abschnitten 1.1 und 2.3 wurde ersichtlich, welchen Veränderungen der Weltweizenmarkt in der Vergangenheit ausgesetzt war. Der Zusammenbruch der UDSSR und die Entwicklung deren Nachfolgestaaten zu relevanten Exporteuren auf dem Weltmarkt bilden die derzeit letzte große Veränderung ab und stellt damit ein wesentliches Argument für die Entscheidung des gewählten Zeitraums dar. Die Auswahl der Handelsdaten an Hand der zehn größten Exporteure stellt eine weitere Selektion der Daten dar, die es zu begründen gilt. Diese Exporteure bilden im Mittel der Jahre ca. 90 Prozent der weltweiten Handelsvolumen ab (Abbildung 4). Gleichzeitig reduziert sich die Zahl der Handelsakteure auf der Exportseite erheblich, womit eine übersichtliche Datenmatrix geschaffen wurde ohne wesentliche Informationen einzubüßen. Die geschaffene Übersichtlichkeit wirkt sich positiv auf die Anzahl der missing values 18 aus, denn für die ausgewählten Exporteure sind alle hinzugezogenen Beobachtungen verfügbar. Um Datenfehler zu kontrollieren und in der Größenordnung irrelevante Handelsströme auszusortieren, sind Normbereiche unter Zuhilfenahme der Handelsmengen selbst bestimmt worden. Alle weiteren Punkte der Datenselektion beziehen sich auf die jeweiligen Importländer. Einige der beobachteten Importeure kommen nicht in den anderen Datenbanken der Weltbank und der CEPII vor. Zum Einen werden in der UN Comtrade Datenbank autonome Regionen und Kolonien, die souveränen Staaten zuzuordnen sind, zum Teil separat erfasst (UN, 2011). In diesen Fällen stehen häufig keine regionalen Veröffentlichungen von Volkseinkommen und Bevölkerungszahlen zur Verfügung und sind damit nicht Teil der anderen hier verwendeten Datenbanken. Zusätzlich kommt es vor, dass souveräne Staaten 18 fehlende Handelsbeobachtung oder Parameter in der Datenmatrix.

42 Daten und Methoden 35 keine statistischen Daten zur Verfügung stellen oder Handelspartner gar unbekannt sind. Beobachtungen der Handelsmatrix über die im gesamten Zeitraum keine weiteren Parameter-Informationen in den Datenbanken der Weltbank oder dem CEPII vorliegen, sind nicht mit in den Datensatz aufgenommen worden. Daten von Serbien und Montenegro, Belgien und Luxemburg aber auch Äthiopien und Eritrea werden jeweils aggregiert betrachtet. Diese Länder sind der UN Comtrade Datenbank für den Beobachtungszeitraum zunächst gemeinsam und später getrennt erfasst worden. Tabelle 7 veranschaulicht die hier verwendeten Datenselektionskriterien. Nur einige Handelspaare können in allen 19 Perioden ( ) hier berücksichtigten Perioden beobachtet werden. Für die statistische Analyse ist diese Tatsache wichtig, denn das vorliegende Panel ist damit unbalanced. Aus der Datenselektion ergeben Mit Hilfe des US-GDP Deflator (Basisjahr 2005) wurden alle in current US$ ausgedrückten Beobachtungen um die Inflation korrigiert (Worldbank, 2012b). Mit Hilfe der geographischen Koordinaten der Hauptstädte der Länder, die der CEPII entnommen sind, ist mit Hilfe der Großkreisformel nach Head (2000) die Distanz in Kilometern ermittelt worden (3.1). (3.1) Die berechnete orthodrome Entfernung wird über das Bogenmaß einer Kugel bestimmt. Der Breitengrad und respektive der Längengrad müssen aus diesem Grund mit Hilfe der Multiplikation von -57,3 (57,3 beim Längengrad) aus der Messung in Grad West in das Bogenmaß umgerechnet werden. Es wird durch abstrahieren der ellipsoiden Gestalt der Erde systematisch die wahre Entfernung unterschätzt. Umso mehr ist auf diesen Sachverhalt hinzuweisen, da die tatsächliche Transportroute technisch niemals der ideal kürzesten Strecke folgen kann. Dennoch gilt die orthodrome Distanz als eine gute Näherung an die wirklich zu Grunde liegende Entfernung (Head, 2000). 3.3 Statistische Analyse von Paneldaten Einen guten Überblick über das Themengebiet der Paneldatenanalyse bieten u.a. Wooldridge (2002), Baltagi (2005), Mátyás und Sevestre (2008) sowie Greene (2012). Liegen Daten sowohl über verschiedene Individuen-Gruppen als auch über verschiedene Perioden vor, besteht die Beobachtungsmatrix aus einer Kombination von Querschnitts- und Zeitreihendaten. Diese Datenkombinationen werden Paneldaten oder seltener

43 Daten und Methoden 36 auch longitudinale Daten genannt. Kombinierte Zeitreihen- Querschnitts-Analysen bieten einen größeren Informationsgehalt als Einzeldimensionen und erlauben eine wesentlich größere Flexibilität in der Modellierung von Unterschieden zwischen Beobachtungseinheiten. Diese entscheidenden Vorteile haben Paneldatenanalysen in jüngerer Vergangenheit in den Fokus der empirischen Wirtschaftsforschung gerückt und durch die Flexibilität eine hohe Vielfalt an Modellansätzen erzeugt (Greene 2012, S.384f.). Individuen bedeuten im Zusammenhang der Paneldaten Beobachtungseinheiten, die im Fokus der Datengenerierung stehen. Dies können Personen, Haushalte, Unternehmen oder ganze Staaten sein, die als wirtschaftliche Handlungseinheit auftreten. Im Fall der Handelsströme auf dem Weltweizenmarkt bildet die Kombination zweier, bestimmter Handelspartner eine Beobachtungseinheit. Vertauschen beide allerdings die Rollen von Exporteur und Importeur, stellen sie eine weitere Beobachtungseinheit dar. Ein Paneldatensatz wird dann als balanced beschrieben, wenn alle Individuen zu jedem Zeitpunkt beobachtet werden können, andernfalls wird von einem unbalanced Panel gesprochen. Werden über alle Perioden immer dieselben Individuen untersucht, handelt es sich um ein fixed Panel, sonst um ein rotating Panel (Greene 2012, S.388). Der Datensatz in dieser Analyse ist ein fixed, unbalanced Panel, da immer dieselben Handelspartner untersucht worden sind, jedoch nicht jede Handelskombination in jeder Periode beobachtbar ist. Ein weiterer, wichtiger Aspekt der späteren Analyse von Paneldaten und insbesondere die Wahl der Schätzer ist der Ursprung der Individuen- und Zeitdimension. Ist die on eine zufällige Stichprobe aus einer sehr großen Grundgesamtheit oder bildet die Datenmatrix einen kleinen vorher festgelegten Teil der Grundgesamtheit ab? Um eine allgemeine Aussage über die Grundgesamtheit treffen zu können und konsistente Schätzer zu generieren, müssen die Beobachtungen in der jeweiligen Dimension als eine zufällige Stichprobe einer sehr großen, bis unendlich konvergierenden Grundgesamtheit fungieren (Balestra und Krishnakumar 2008, S.28). Aus den zwei Dimensionen der Paneldaten resultieren drei mögliche Fälle, wobei eine gleichzeitig zufällige Stichprobe in beiden Dimensionen in der Praxis nicht vorkommt. Für Paneldaten trifft überwiegend eine hohe Anzahl von Beobachtungseinheiten über eine relativ kurze Zeitperiode zu (Wooldridge, 2002). Das bedeutet, dass eine fixe Anzahl von Perioden ausgewählt wird über die keine Aussagen für alle Perioden der Grundgesamtheit möglich sind und eine zufällige Stichprobe aus einer unendlichen Grundgesamtheit der Individuen-Dimension gezogen wird. Für die Betrachtung von Länderpaaren wird allerdings deutlich, dass die Grundgesamtheit niemals unendliche Werte annehmen kann und damit die Regressionsergebnisse vorsichtiger gedeutet

44 Daten und Methoden 37 werden müssen. Die Modellvielfalt umfasst lineare oder nicht-lineare Modelle, simultaner Gleichungssysteme bzw. Instrument-Variablen Schätzer und dynamische Verfahren, die auf OLS- oder ML-Schätzmethoden basieren (Greene 2012, S.386f.). Eine Besonderheit von Paneldatenmodelle bildet die Möglichkeit der Kontrolle von unbeobachteten Effekten. Dies ist über eine Transformation der Regressionsgleichung möglich, auf die in folgenden Abschnitten näher eingegangen wird. Es können sowohl Zeit fixe, über die Individuen variierende Effekte (individual effects) als auch Zeiteffekte (time effects) auftreten. Berücksichtigt ein Panelmodell nur eine der beiden Effekte spricht man von einem one-way Modell. Werden beide Effekte zugleich berücksichtigt ist von einem two-way Modell die Rede (Baltagi et. al., S.45). Es werden im weiteren Verlauf nur one-way, individual effects Modelle für den idealtypischen Fall eines balanced Panels dargestellt, um die Prinzipien der Schätzmethoden möglichst übersichtlich darzustellen Linear statische Paneldatenmodelle Ein lineares Paneldaten Regressionsmodell hat folgende Gestalt: (3.2) Y=endogene Variablen als Vektor X=Matrix der zeitvariierenden Regressoren als Vektor Z= Matrix der zeitfixen Regressoren als Vektor a= unbeobachteter, zeitkonstanter Effekt der Individuen i =Vektor der Regressionskoeffizienten zeitvariabler Regressoren = Vektor der Regressionskoeffizienten zeitfixer Regressoren = Konstante Die am häufigsten genutzte Schätzmethode in linearen Paneldatenmodellen ist der Kleinst- Quadrat Ansatz. Damit ein OLS-Schätzer auch für Paneldaten unverzerrt, konsistent und effizient ist, müssen folgende Annahmen gelten 19 : strikte Exogenität der unabhängigen Variablen. 19 siehe von Auer (2011) oder Bleymuller et. al., (2008)

45 Daten und Methoden 38 der idiosynkratrische Fehler darf zu keinem Zeitpunkt t mit den unabhängigen Variablen korreliert sein. jede unabhängige Variable variiert über die Zeit (zumindest für einige i) und es existiert keine perfekt lineare Beziehung zwischen den unabhängigen Variablen. Mittlere Unabhängigkeit zwischen zeitfixen und über die Zeit variierende, exogenen Variablen. der idiosynkratrische Fehler ist eine Zufallsvariable und hat folgende Eigenschaften (Annahmen des Gauß-Markov Theorems): - der Erwartungswert ist null: - keine Heteroskedastizität: - keine Autokorrelation der Residuen: Eine wesentliche Voraussetzung für eine OLS-Schätzung ist demnach, dass auch die individuellen, unbeobachteten Effekte von den exogenen Variablen unabhängig und damit Teil des Störterms sind. Dieser Störterm wird in der Literatur als composite error bezeichnet (3.3). (3.3) Anders als für den idiosynkratrischen Fehler, treffen die Annahmen des Gauß- Markov Theorems für den fixen Effekt selten zu. Somit ist der composite error dann über die Zeit positiv seriell korreliert, heteroskedastisch und damit von den exogenen Variablen nicht unabhängig (Wooldridge, 2002) Fixed-Effects Modell Eine Möglichkeit alle fixen, nicht beobachtbaren Effekte zu kontrollieren und damit dem Problem verzerrter Schätzer zu entkommen, liegt in der Transformation der Daten. Betrachtet man ein lineares multiples Regressionsmodell für Panel Daten dann bedeutet eine Within-Transformation (3.4), dass die Differenz aus der aktuellen Beobachtung ( ) und dem gruppenspezifischen Mittelwert ( ) berechnet wird (Balestra und Krishnakumar 2008,S.23ff.).

46 Daten und Methoden 39 (3.4) Der Schätzer für die Regressionskoeffizienten, der Within-Schätzer, wird in der Literatur häufig LSDV-Schätzer 20 bezeichnet und schätzt das transformierte Modell mit einfachen OLS-Methoden. Analog dazu bildet die Between-Transformation die gruppenspezifischen Mittelwerte ab und der Between-Schätzer bestimmt die Koeffizienten ausschließlich über die Querschnittsdaten (Greene 2012, S.399). Der Vektor der Regressionskoeffizienten (3.5) kann für die Within-Transformation nach der OLS-Methode direkt geschätzt werden. Das Modell, welches die Within-Transformation zu Grunde legt, wird Fixed-Effects Modell oder zum Teil auch Kovarianz Modell genannt. (3.5) 21 Das FE-Modell hat auf Grund der Within-Transformation den Vorteil individuelle, unbeobachtete Effekte kontrollieren zu können und damit robuster gegenüber der Annahme strikter Exogenität ist. Andererseits beinhaltet eine Within-Transformation auch etliche Nachteile. Im Zuge der Transformation werden alle, auch beobachtbare, Zeit fixe Effekte entfernt, womit konstante, unabhängige Variablen keine Berücksichtigung finden können. Für eine Transformation sind außerdem mindestens zwei beobachtete Perioden pro Panel nötig. Einmalige Beobachtungen werden daher nicht berücksichtigt, welches in unbalanced Paneldaten einen wichtigen Einfluss haben kann (Wooldridge, 2005). Auf Grund der Tatsache, dass in Paneldaten dieselben Individuen über die Perioden mehrmals beobachtet werden und ausschließlich eine Zeitreihenregression durchgeführt wird, ist die Gefahr autoregressiver Störterme im FE-Modell besonders hoch (Balestra und Krishnakumar 2008, S.38f.). Test- und Korrekturmaßnahmen werden im weiteren Verlauf des Kapitels besprochen. Überdies hinaus ist das FE-Modell für eine geringe Zahl an Individuen und gleichzeitig einer großen Anzahl an Perioden nicht geeignet. Die Zahl der Freiheitsgrade in FE-Schätzungen wird durch das Produkt aus der Anzahl der beobach- 20 Least squares dummy variable estimator. 21 Eine ausführliche Herleitung der Matrix siehe Eckey et. al. (2004, S.288ff.)

47 Daten und Methoden 40 teten Individuen und der berücksichtigten Perioden abzüglich einer Dummy-Variable für jede Beobachtung 22 und der Anzahl an Regressoren bestimmt. 23 Damit wird deutlich, dass in einem FE-Ansatz eine große Zahl an Freiheitsgrade verloren geht und die Effizienz des Schätzers beeinträchtigt (Greene 2012, S.399ff.). Andere Modelle, die auf ähnliche Weise den individuellen Effekt kontrollieren, wie die first-differenced equation oder der Dummy Variable Regression, werden hier nicht behandelt. Deren Vorgehensweise sowie Vor- und Nachteile gegenüber dem Fixed-Effects Modell sind in Wooldridge (2002) detailliert beschrieben Random-Effects Modell Anders als im FE-Modell wird im Random-Effects Modell (error component model) angenommen, dass die individuellen, unbeobachteten Effekte nicht mit den exogenen Variablen korreliert sind. 24 Der unbeobachtete Effekt ( ) hat einen Erwartungswert von null und ist zusammen mit dem idiosynkratrischen Fehler Teil des Störterms. Da nun der unbeobachtete Effekt zum Störterm zählt, könnte eine gepoolte Regression mit konsistenten Schätzergebnissen durchgeführt werden. Indessen steht der unbeobachtete Effekt definitionsgemäß mit der endogenen Variable im Zusammenhang und führt damit zu verzerrten OLS-Schätzern des ursprünglichen Regressionsmodells (Baltagi, 2005). Der GLS-Schätzer ermöglicht im Gegensatz dazu eine gegenüber serieller Korrelation robuste Schätzung der Parameter, in dem die Korrelationsmatrix des Störterms (3.3) transformiert wird. Der GLS-Schätzer wird dann aus der transformierten Gleichung (3.6) bestimmt, die im Unterschied zur Within-Transformation nur einen Anteil des Mittelwertes vom aktuellen Wert abzieht. Dieser Anteil wird durch das Transformationsgewicht Theta ( ) festgelegt. (3.6) Das Gewicht Theta ist in der Praxis immer unbekannt und muss aus den geschätzten Varianzen von und berechnet werden. Eine gute Möglichkeit hierfür bieten die Residuen der Within- und Between-Schätzung (Baltagi et. al. 2008, S.57ff.). Der Schät- 22 da für jede Beobachtungseinheit der Mittelwert bestimmt wird (

48 Daten und Methoden 41 zer für den Vektor der Regressionskoeffizienten, der Theta-Dach für die Transformation nutzt, wird FGLS-Schätzer (3.7) genannt. (3.7) Der FGLS-Schätzer bestimmt die Parameter anteilig in einem optimalen Verhältnis aus der Within ( )- und Between -Transformation. In der Parameterschätzung hat Theta- Dach umformungsbedingt eine etwas andere Gestalt ( ) als in der Transformation. In beiden Fällen jedoch gilt, dass mit zunehmender Varianz des unbeobachteten Effekts im Vergleich zum idiosynkratrischen Fehler der Within-Anteil vergrößert wird und umgekehrt. In den Extremfällen ( ), die unter praktischen Bedingungen nicht auftreten, ist das RE-Modell ein reines FE-Modell oder ein gepooltes Modell (siehe Tabelle 4). Daher nimmt die asymptotische Verzerrung des FGLS-Schätzers mit hohen Theta-Dach Werten in der Parameterschätzung zu. Ist der composite error allerdings normalverteilt und die Stichprobe in der Individuen-Dimension ausreichend groß 25, gleicht sich der - Schätzer im asymptotischen Verhalten dem GLS-Schätzer an (Baltagi et. al 2008, S.58). Das RE-Modell bietet die effizienteste lineare KQ-Schätzung und ist robuster gegenüber serieller Korrelation als der gewöhnliche KQ-Schätzer. Treffen die Annahmen strikter Exogenität zu, ist das RE-Modell in der Effizienz ebenfalls dem FE-Modell überlegen und erlaubt demgegenüber auch die Schätzung Zeit fixer Regressoren (Greene 2012, S.410ff.). Ist allerdings eine individuelle Heterogenität mit den unabhängigen Variablen korreliert, erlaubt ausschließlich das FE-Modell konsistente Parameterschätzungen Das gepoolte Regressionsmodell Das gepoolte Modell führt eine Parameterschätzung nach dem OLS-Verfahren auf das ursprüngliche, linearisierte Regressionsmodell durch ohne auf einen unbeobachteten Effekt Rücksicht zu nehmen. Existiert allerdings ein unbeobachteter Effekt ( ) wird die OLS Annahme strikter Exogenität verletzt und es kommt zu einer inkonsistenten Schätzung, die durch seriell korrelierte und heteroskedastische Residuen deutlich wird. Auch in der gepoolten Regression kommt es zu einem Transformationsprozess, der im Unterschied zur Within-Transformation nicht die Differenzen des aktuellen Wertes zum Individuum spezi- 25

49 Daten und Methoden 42 fischen Mittelwert berechnet, sondern die Differenzen zum Gesamt-Mittelwert ( ). Formt man die Gleichung um, wird deutlich, dass der gepoolte OLS-Schätzer (3.8) mit dem Within- und Between-Schätzer im Zusammenhang steht (Greene 2012, S.398). (3.8) Dabei wird die Ähnlichkeit zum FGLS-Schätzer deutlich, denn auch der einfache OLS- Schätzer ist ein gewichteter Durchschnitt aus dem Within- und Between-Schätzer, nur hängt hier die Gewichtung von der Varianz der exogenen Variablen in der Querschnitts- Dimension im Vergleich zur Zeit-Dimension ab. Es wird dann der Schätzer stärker gewichtet, dessen Varianz niedriger ist. Tabelle 4: Lineare KQ-Schätzer in Paneldaten Transformationsgewicht Parameter Schätzer Modell Within-Schätzer FE-Modell GLS-Schätzer FGLS-Schätzer OLS-Schätzer RE-Modell gepooltes Modell Between-Schätzer Eigene Darstellung nach Baltagi et. al. (2008) S.61 Alle bisher vorgestellten Schätzverfahren bedienen sich der Within- und (oder) der Between-Transformation und wenden, angepasst oder nicht, das Verfahren der Kleinst- Quadrat Schätzung an (Tabelle 4) Testverfahren und Modellanpassungen In diesem Abschnitt werden Verfahrensweisen erläutert, die Hilfestellungen in der Modellauswahl bieten und eventuelle Fehlspezifikationen entdecken und korrigieren. Diese Verfahren setzten sich aus Tests, die Modellannahmen prüfen oder Modelle vergleichen, Konsequenzen für den Schätzer und möglichen alternativen Modellspezifikationen zusammen. Zentral im Bezug auf die Kleinst-Quadrat Schätzung ist die Auswahl eines effizienten und

50 Daten und Methoden 43 unverzerrten Schätzers 26 für die Parameter der Regressoren und damit einem den Annahmen des Gauß-Markov Theorems gerecht werdenden Störterms (von Auer 2011, S.274ff.). Die dafür notwendigen Modellvoraussetzungen sind in Abschnitt erläutert worden. Da die vorgestellten Modelle in gewisser Weise im Zusammenhang stehen (siehe Tabelle 4), ist es sinnvoll das POLS-, FE- und RE-Modell zu berechnen und anhand dessen eine Modellauswahl zu treffen. Ein erster Test kann die Frage klären, ob das einfache POLS- Verfahren anwendbar ist. Vergleichsmöglichkeiten mit dem FE-Modell bietet der Chow- Test (3.9) in dem analysiert wird, ob die Gruppen-individuellen Mittelwerte voneinander abweichen und signifikant vom Gesamt-Mittelwert verschieden sind (Greene 2012, S.409). Hierfür wird das korrigierte Bestimmtheitsmaß zur Hilfe genommen. (3.9) Bezogen auf das RE-Modell ist zu bewerten, ob ein unbeobachteter Effekt existiert und der Störterm mit der endogenen Variable seriell korreliert ist. Ein verbreiteter Test auf Basis der ML-Schätzung ist der Lagrange Multiplier Test (3.10) angewandt auf Paneldaten von Breusch und Pagan (Baltagi et. al. 2008, S.80). 27 Ausgangspunkt dieses Tests ist die Annahme, dass der komplette Störterm dem idiosynkratrischen Fehler zu zuordnen ist, wenn kein unbeobachteten Effekt existiert. Trifft es zu, dürfte die Varianz des Störterms nicht signifikant von der Varianz der Mittelwerte des Störterms abweichen. (3.10) LM ist Chi-Quadrat verteilt mit einem Freiheitsgrad. Die Nullhypothese lautet in diesem Fall, dass kein unbeobachteter Effekt existiert und die gepoolte Regression verwendet werden kann. Daher werden auch die Fehlerterme aus der POLS-Schätzung für den Test verwendet. Bei einem -Fehler von 0,05 darf LM den Wert von 3,84 nicht überschreiten, sonst wird Ho abgelehnt. Der Hausman Spezifikationstest (3.11) untersucht den Zusammenhang von FE-Modell und RE-Modell und versucht zu bestimmen, ob der unbeobachtete Effekt mit den exogenen Variablen korreliert ist oder nicht (Greene 2012, S.419f.). Die 26 BLUE = Best linear unbiased estimator 27 einen guten Überblick über die LM-, LR- und Wald-Testprinzipien bietet Greene (2012, S.565).

51 Daten und Methoden 44 Idee des Tests liegt darin, dass bei einer Nicht-Korrelation die Kovarianz des effizienten Schätzers mit dem konsistenten Schätzer gleich der Varianz des konsistenten Schätzers ist. (3.11) Die Prüfgröße basiert auf dem Wald-Kriterium und ist Chi-Quadrat verteilt mit k-1 Freiheitsgraden. Die effizienten Schätzer sind die Parameter aus dem RE-Modell, während die des FE-Modells konsistente Schätzer darstellen. Unter der Nullhypothese (keine Korrelation) sind der LSDV- und der FGLS-Schätzer konsistent, während nur der FGLS-Schätzer effizient ist. Kann die Nullhypothese nicht abgelehnt werden, sollte das RE-Modell bevorzugt werden. Andernfalls ist nur der LSDV-Schätzer des FE-Modells konsistent. Problematisch wird die Interpretation des Prüfwertes dann, wenn der Term negative Werte annimmt. Diverse Anpassungsmethoden stehen für dieses Problem zur Verfügung (Greene 2012, S.420). Entscheidend für die Qualität einer Schätzung ist das Verhalten der Residualgrößen. Paneldaten stellen in der Regel zeitlich wiederholende Beobachtungen derselben Individuen dar. Treten unbeobachtete Effekte der Individuen auf, die per Definition in der Regression unberücksichtigt bleiben, kommt es zu Korrelationseffekten innerhalb der Beobachtungsreihe eines Individuums. Weiterhin kann es zu unbeobachteten Effekten zwischen den Individuen kommen. Diese Korrelationseffekte verzerren den Parameter Schätzer, in dem die Residuen seriell korreliert und heteroskedastisch sind. Ein sehr einfacher und allgemeiner Test auf Autokorrelation in linearen Paneldaten ist von Wooldridge (2002) entwickelt worden. Vorteil dieses Tests, im Vergleich zu Anderen, ist die hohe Schätzgüte trotz geringer Spezifität in Bezug auf Annahmen der individuellen Effekte (Dukker, 2003). Grundlage ist ein Korrelationstest der Residuen auf die Residuen der Vorperiode, die aus der Regression einer first difference Transformation ermittelt werden. Diese Transformation ähnelt sehr stark der Within-Transformation und bildet eine Alternative zur Kontrolle des individuellen Effekts. Der Unterschied liegt darin, dass in diesem Fall von der aktuellen Beobachtung die jeweilige Vorperiode abgezogen wird (3.12). Inhaltlich wird mit Hilfe des Wald-Tests eine signifikante Korrelation der

52 Daten und Methoden 45 ermittelten Differenz der Residuen der aktuellen Periode ( ) auf die Differenz der Residuen der Vorperiode ( ) hinterfragt. 28 (3.12) Die Nullhypothese keiner Autokorrelation muss dann abgelehnt werden, wenn die Korrelation ( ) signifikant von -0,5 verschieden ist. Häufig verwendete Alternativen zur Wooldridge Methode sind der nicht näher erläuterte Baltagi-Wu LBI-Test (1999) und der von Bhargava et. al. (1982) angepasste Durbin-Watson Test. Häufig werden in OLS Paneldaten-Schätzern unterschiedliche Varianzen der Residuen einzelner Punktschätzer vorgefunden. In diesem Fall ist der Schätzer zwar konsistent, aber nicht effizient, denn es gibt zumindest einen alternativen Schätzer, der für einige Beobachtungspunkte eine niedrigere Varianz des Störterms aufweist. Diese OLS- Annahmeverletzung ist unter dem Begriff der Heteroskedastizität bekannt (von Auer 2011, S.277ff.). Die Vorgehensweise richtet sich, wie im Fall autoregressiver Störterme, nach dem klassischen linearen Regressionsmodell. Ein Test auf Heteroskedastizität kann nur rückwärts gerichtet erfolgen. Daraus folgt, dass zunächst ein robuster Schätzer eingesetzt werden muss, der dann mit den Residuen des herkömmlichen Modells verglichen wird. Ein Likelihood-Ratio Test (3.13) kann dann einen Modellvergleich durchführen, denn ein homoskedastischer GLS-Schätzer ermittelt ML-Schätzergebnisse (Balestra und Krishnakumar 2008, S.38f.). Der Wert Theta gibt die Relation des Maximums der Wahrscheinlichkeit im restriktiven und unrestriktiven Modell wieder und folgt, logarithmisch transformiert und mit -2 multipliziert, einer Chi-Quadrat Verteilung, deren Freiheitsgrade von der Anzahl der Regressoren bestimmt wird. Das restriktive Modell stellt in diesem Test die korrigierte Regression dar. (3.13) Je kleiner Theta ist, desto größer wird die Teststatistik. Die Nullhypothese homoskedastischer Fehlerterme muss dann abgelehnt werden, wenn der Testwert über dem Signifikanzniveau abhängigen Prüfwert liegt. Hoechle (2007) diskutiert verschiedene gängige Korrekturmethoden für Heteroskedastizität und Autokorrelation linearer OLS- 28 Der Wald-Test nach Wooldridge folgt einer F-Verteilung mit F.

53 Daten und Methoden 46 Paneldatenmodelle, die dem Software-Paket Stata 12 zur Verfügung stehen. Tabelle 5 fasst die wesentlichen Kovarianz-Matrix Schätzer zusammen, die sich in zwei Punkten grundsätzlich unterscheiden. Der White-Schätzer geht von Unabhängigkeit der Residuen aus und berücksichtigt deshalb weder serielle Korrelation noch Korrelation zwischen Individuen. Tabelle 5: Robuste Kovarianz-Matrix Schätzer linearer Paneldatenmodelle. Befehl in Stata Option in Stata Standardfehler Korrektur Kovarianz- Matrix der Standardfehler Bemerkungen reg, xtreg vce(robust) Heteroskedastizität White Schätzer alle linearen OLS-Modelle reg, xtreg Cluster( ) Heteroskedastizität, Rogers (Cluster) Autokorrelation Schätzer alle linearen OLS-Modelle xtregar Autokorrelation AR(1) Baltagi-Wu- Schätzer FE-, RE-Modelle newey Heteroskedastizität, Newey-West Autokorrelation MA(q) Schätzer keine FE-, RE-Modelle xtgls benötigt für Heteroskedastizität, Korrelation panels ( ), Kmenta - Parks- konsistente Schätzung, zwischen Individuen, Autokorrelation AR(1) corr ( ) Schätzer unterschätzt Standardfehler xtpcse correlation Beck und Katz nur pooled OLS- Heteroskedastizität, Korrelation (panel-corrected Regression, für große N zwischen Individuen, Autokorrelation AR(1) standard errors)- und kleine T schlechte Schätzer Eigenschaften xtscc Heteroskedastizität, Autokorrelation MA(q), Discroll und nur FE-Modell und pooled Korrelation zwischen Individuen Kraay-Schätzer Regression Eigene Darstellung nach Hoechle (2007) Andernfalls sind die Standardfehler des Schätzers nicht konsistent. Der xtregar-befehl in Stata führt wiederum ausschließlich eine AR(1) Prozedur serieller Korrelation nach dem Prinzip von Baltagi und Wu (1999) durch. Rogers (1993) implementiert, durch ein Individuen-spezifisches Clustering des Störterms, serielle Korrelation in den White-Prozess. Beiden Ansätzen gemein ist die flexible Anwendung in allen linearen OLS- Regressionsmodellen und den geringen Ansprüchen an die Größe der Zeitreihen- bzw. Querschnitts- Dimension des untersuchten Paneldatensatzes. Hier benötigen insbesondere der Beck- Katz- sowie der Kmenta-Parks-Schätzer große Zeitreihen für konsistente Schätzergebnisse.

54 Daten und Methoden 47 Der Discroll-Kray-Schätzer ist in RE-Modellen nicht anwendbar, während der Beck-Katz- Schätzer und der Newey-West-Schätzer gar nur in der pooled Regression verfügbar sind. Sowohl der Rogers- als auch der Newey-Parks-Schätzer gehen von einer Korrelation innerhalb der Individuen, aber nicht zwischen den Individuen in der Querschnittsdimension aus. Ergänzend zu robusten Schätzern kann versucht werden, die unbeobachteten Korrelationsprozesse in der Regression bereits zu berücksichtigen. Das FE-Modell entfernt alle fixen Effekte aus der Regressionsgleichung und kontrolliert gleichermaßen einen Teil aller Korrelationen zwischen Individuen. Dies befreit jedoch explizit FE-Modelle nicht von Heteroskedasitzität und Autokorrelation der Residuen, denn Individuen-spezifische Zeitreiheneffekte bleiben erhalten (Balestra und Krishnakumar 2008, S.38). Das RE-Modell transformiert eleganter, denn die Korrektur individueller Heterogenität wird in Abhängigkeit der Varianz des idiosynkratrischen Fehlers zur gesamten Varianz des Störterms im Regressionsmodell bestimmt. Eine FGLS-Schätzung setzt allerdings die Unabhängigkeit zwischen Fehlerterm und berücksichtigte Parameter voraus. Sowohl FE- als auch RE-Modelle können nur einen Teil der Korrelationseffekte entfernen und machen unter Umständen robuste Schätzer für Autokorrelation und Heteroskedastizität notwendig. Wie bereits in der Beschreibung empirischer Gravitationsmodelle vorgestellt, ist zur Berücksichtigung Individuen spezifischer Korrelation der Einsatz von Dummy-Variablen sinnvoll (Haq et. al., 2010). Besteht das Panel aus einer großen Zeitreihe können auch Strukturbruch-Variablen Perioden-spezifischer Effekte eingefügt werden. Der Einsatz von Dummy-Variablen kann aber nur beschränkt erfolgen, da jede Dummy-Variable die Anzahl der Freiheitsgrade reduziert und die Effizienz des jeweiligen Schätzers beeinträchtigt (Wooldridge, 2005) Modelle simultaner Gleichungssysteme Ein wesentliches Problem linearer Paneldatenmodelle ist, wie zuvor ausführlich erläutert, die Anforderung strikter Exogenität der unabhängigen Variablen, die bei Nicht-Einhaltung inkonsistente OLS-Schätzer hervorruft. Sind die Regressoren mit dem Störterm korreliert, spricht man von Endogenität, die auf Nicht-Berücksichtigung relevanter Variablen, Messfehler bei der Bestimmung der exogenen Variablen, Fehler in der Stichprobenauswahl und vielen weiteren möglichen Gründen zurückzuführen ist (Baltagi 2005, S.113). Im Störterm ist somit ein unbeobachteter Effekt, der den Annahmen des RE-Modells nicht gerecht wird. Im Modellpool bleibt dann einzig und allein der FE-Ansatz, wenn der Hausman Spezifikationstest mit dem RE- auch das POLS- und das Between-Effects Modell ablehnt. Eine in

55 Daten und Methoden 48 der Literatur häufig zitierte Arbeit von Mundlak (1978) setzt sich intensiv mit diesen Modellschwachpunkten auseinander und zeigt Alternativen auf. Die Prinzipien der klassischen Paneldatenmodelle unterteilen, bezogen auf den unbeobachteten Effekt, ausschließlich in Korrelation keines oder aller Regressoren. Genau an diesem Punkt setzten Instrumentenvariablen (IV) Modelle, die zu der Klasse der GMM 29 gehören, an (Baltagi et. al., 2003). Die IV-Methode beschreibt eine zweistufige Vorgehensweise in der Regressionsanalyse linearer Zusammenhänge, in der die Regressoren nach Exogenität selektiert werden können. Endogene Regressoren, die mit dem unbeobachteten Effekt korreliert sind, werden durch strikt exogene Instrument-Variablen ersetzt, deren Zusammenhang in einer ersten Regression bestimmt wird. In einem zweiten Schritt wird die eigentliche Regressionsanalyse mit den unveränderten exogenen Regressoren und den eingesetzten Instrument-Variablen, in Form der in Schritt eins berechneten Gleichung, durchgeführt. Eine Schätzung nach dem OLS-Prinzip in der eigentlichen Regression wird als 2-Stufen Kleinst-Quadrat Methode (2SLS) bezeichnet. Hierfür sind sowohl Fixed-Effects-(FE2SLS) als auch Random-Effects Schätzer (G2SLS, EC2SLS) bestimmt worden (Baltagi 2005, S.113ff. oder Boumahdi und Thomas 2008, S89ff.). Hausman-Taylor Schätzer Eine der wichtigsten Entwicklungsschritte in der Anwendungen der IV-Methode auf Paneldaten sind auf Hausman und Taylor (1981) zurückzuführen. Sie entwickelten ein Instrument-Variablen Modell mit einem FGLS-Schätzer auf Grundlage der Within- Transformation (3.14). (3.14) Die Notation folgt weitestgehend Gleichung (3.2), jedoch werden die unabhängigen Variablen nach Korrelation mit dem unbeobachteten Effekt unterschieden. 30 Die Schätzung der IV-Parameter wird in vier Schritten durchlaufen. In einem ersten Schritt wird eine Within- Transformation durchgeführt, in der jeder individuelle Effekt entfernt wird. Die Abweichungen vom individuellen Mittelwert werden als Instrument-Variablen für die Schätzung der endogenen, zeitlich variierenden unabhängigen Variablen eingesetzt. Weiterhin können als Instrumente für den zeitfixen Effekt fungieren, da sie 29 Generalized Methods of Moments 30

56 Daten und Methoden 49 nicht mit dem unbeobachteten Effekt korreliert sind. In einem zweiten Schritt wird der Mittelwert der Residuen des LSDV-Schätzers ermittelt. Anhand des Anteils von an den Residuen wird der Zusammenhang der Instrument-Variablen mit der endogenen Variable bestimmt. 31 Wird in einem dritten Schritt Theta geschätzt, so kann in dem vierten und letzten Schritt der FGLS(IV)-Schätzer (3.15) für die Parameter berechnet werden (Greene et. al. 2012, S.434ff.). (3.15) Mit als Vektor aller Variablen im ursprünglichen Modell und als Matrizen der FGLS-Transformation mit Theta (vgl. Gleichung (3.7) ). V ist somit die Matrix der vier resultierenden Instrument-Variablen. Auf dieses angepasste RE-Modell kann wiederum der Hausman-Spezifikationstest angewandt werden. Dabei ist der HT(IV)-Schätzer ein effizienter und konsistenter Schätzer unter der Null-Hypothese und demgegenüber das klassische FE-Modell als konsistenter LSDV-Schätzer unter der Alternativ-Hypothese Neue statistische Gravitationsansätze Die Bewertung des Gravitationsmodells hat in den letzten Jahren neu an Fahrt gewonnen. Die Forschungsbemühungen haben sich von einer handelstheoretischen mehr und mehr hin zu einer Diskussion der statistischen Methoden verschoben (Burger et. al., 2009). Wesentliche Kritikpunkte jüngerer Vergangenheit sind im Kapitel der theoretischen Fundierung angeklungen und sollen noch einmal aufgegriffen werden. Frankel (1997) weist auf eine mögliche, umgekehrte Kausalität zwischen GDP und Handelsvolumen hin. In einer ausführlichen Untersuchung kann kein eindeutiger endogener Einfluss des GDP auf den Handelsstrom festgestellt werden. In empirischen Arbeiten wird das Phänomen auf Grund des geringen Anteils des Exports am absoluten GDP weitestgehend ignoriert (Haq et. al., 2010). Ein Lösungsansatz zur Berücksichtigung der Endogenität liegt in der Einführung von Instrument-Variablen, die das GDP in der Schätzung ersetzten. Hauptaugenmerk jüngerer Literatur in der statistischen Spezifikation des Gravitationsmodells liegt in der Berücksichtigung des Problems von Null-Handel. Haq et. al. (2010, 2011) analysieren den internationalen Handel für Agrargütergruppen mit Hilfe einer ML 31

57 Daten und Methoden 50 Heckman-Selection 32 -Schätzung und kommen zu dem Schluss, dass mit Ausnahme von Getreide in allen Gütergruppen ein Selection-Bias in der Auswahl der Handelsdaten besteht. In Bezug auf Null-Handel müssen die Fälle keiner Handelstätigkeit und keiner beobachteten Handelstätigkeit differenziert werden. Diese Unterscheidung ist für die Interpretation der Schätzung und der Deklaration von missing values entscheidend. Treten Nullen in der Beobachtungsmatrix auf, ist eine log-lineare Transformation der Regressionsgleichung nicht mehr möglich. Helpman et. al. (2008) addieren einen konstanten Faktor zu jeder Beobachtung, um die Nullen aus dem Datensatz zu eliminieren. Mit Hilfe der ML- Heckman-Schätzung bewerten sie eine Selektionsverzerrung, in dem die Nullen mit der Handelswahrscheinlichkeit eines Länderpaares abgeglichen werden, können allerdings keine verzerrende Wirkung feststellen. Santos und da Silva (2006) kritisieren OLS-Methoden in Gravitationsmodellen im Generellen, da diese zu Heteroskedastizität des Störterms neigen und dem folgend zu verzerrten und ineffizienten Schätzern führen. Ein Grund hierfür ist die Jensen Ungleichung (3.16), nach der die logarithmische Transformation einen ineffizienten Schätzer induziert. (3.16) Der Erwartungswert des logarithmierten Störterms ist damit nicht gleich dem logarithmierten Erwartungswertes des ursprünglichen Störterms. Santos und da Silva (2006) sowie Westerlund und Wilhelmsson (2009) adaptieren Poisson ML-Schätzmethoden aus der Countdatenanalyse und vergleichen diese mit verschiedenen OLS-Methoden. Poisson ML-Modelle (FE, RE) benötigen keine lineare Transformation und können die potentiell verzerrenden Effekte umgehen. Weiterhin sind ML-Schätzer robuster gegenüber Heteroskedastizität in Paneldaten und schätzen daher effizienter als Residuen korrigierte OLS-Methoden. Burger et. al. (2009) bestätigen die Ergebnisse und stellen einen weiteren ML-Schätzer auf Basis der Negativ-Binomialverteilung vor. Gomez Herrera (2011) vergleicht alle wesentlichen bisher in der Literatur diskutierten Regressionsansätze bilateraler Handelsmodelle und findet für die zweistufige Heckman ML-Schätzung die effizientesten Schätzergebnisse. Drei wesentliche Faktoren sprechen demnach gegen die klassischen loglinearen OLS-Schätzungen und für ML-Methoden: 32 Heckman (1979) entwickelt einen Selektionsprozess der Fehler in der Datenspezifikation schätzt. In einer zweiten Stufe werden dann die eigentlichen Parameter analysiert.

58 Daten und Methoden 51 (i) kommen Nullen vor, kann keine log-lin Transformation erfolgen. (ii) logarithmische Transformationen verzerren den Schätzer. (iii) OLS-Schätzer können Heteroskedastizität nur bedingt berücksichtigen. 3.4 Modellspezifikationen Drei Modellansätze werden in dieser Arbeit empirisch untersucht. Der Schwerpunkt liegt auf der Modellierung der ökonomischen Gewichte des disaggregierten Gravitationsansatzes für den Weltweizenmarkt. Alle Regressionsgleichungen sind logarithmisch in eine lineare Form transformiert und die Parameter mit Kleinst-Quadrat Methoden des LSDV-, des FGLS- und des Hausman-Taylor (IV) Instrument-Variablen-Schätzers untersucht. Die vielfältigen, natürlichen Handelshemmnisse fließen in den wichtigsten Zügen ein, werden aber über die verschiedenen Ansätze nicht variiert, während handelspolitische Instrumente und bilaterale oder multilaterale Abkommen keine Berücksichtigung finden. Die geographische Distanz ist der zentrale Resistenzfaktor sowohl im interregionalen als internationalen Handel und bildet einen Großteil der Transaktionskosten zwischen zwei Ländern ab. Wie aus empirischen Arbeiten deutlich geworden, geht sein Einfluss über die Transportkosten hinaus (Buch et. al., 2003). Weitere geographische, kulturelle und geschichtliche Faktoren spielen als individuelle Resistenzeffekte bilateraler Handelstätigkeiten eine Rolle (Rose, 2004). Die binäre Variable landlocked gibt an, ob das Land über einen Überseehafen verfügt. Damit werden höhere Transportkosten weiterer Strecken via Bahn oder LKW berücksichtigt (Arvis et. al., 2010). Für die Exportländer wurde dieser Faktor ignoriert, da von den zehn berücksichtigten Exportnationen ausschließlich Kasachstan keinen eigenen Meereszugang besitzt. Als zweite Dummy-Kontrollvariable der geographischen Lage fungiert eine gemeinsame Grenze beider Länder (border). Weitere kulturelle Faktoren, wie eine gemeinsame Amtssprache (comlang), eine gemeinsame koloniale Vergangenheit, in der das Exportland ein Kolonialherr des Importlandes ist bzw. war (colonizer) oder der Exporteur eine Kolonie des Importeurs ist bzw. war (colony), werden berücksichtigt (siehe CEPII, 2011). Modellunterschiede werden ausschließlich in der Approximation der ökonomischen Massen festgelegt. In einem ersten Schritt wird der klassische Ansatz nach Tinbergen(1962) mit den absoluten Volkseinkommen in Form des GDP der Handelspartner als ökonomische Größen der Nachfrage- und Angebotskräfte bestimmt, wobei der Index i den Exporteur und Index j den Importeur charakterisiert (3.17).

59 Daten und Methoden 52 (3.17) Der klassische Gravitationsansatz ist in der Literatur ausgiebig untersucht und zeigt eine hervorragende empirische Leistung in der Erklärung aggregierter Güterströme (Anderson, 1979). In einem disaggregierten Ansatz, insbesondere für Weizen als Grundnahrungsmittel, ist es allerdings fraglich, ob das aggregierte GDP allein ausreicht, um die Angebotsund Nachfragekräfte der einzelnen Länder für Weizen darzustellen. Die Bevölkerungsgröße kann Nachfragekräfte im Import- und Exportland dann besser abbilden als das GDP, wenn die Nachfrage nach Weizen dem Gesetz von Engel für Nahrungsmittel folgt. (3.18) Das zweite Modell greift diesen Zusammenhang auf und ist an den Weizen-spezifischen Ansatz von Sun et. al. (2002) angelehnt. Dieser differenziert Angebots- und Nachfrageeffekte stärker in Bezug auf Weizen als ökonomisches Gut. Bevölkerungsgröße, Getreideanbaufläche und Einkommensniveau in Form des pro Kopf Einkommens ersetzten im Ansatz II das absolute GDP der Länder. Die Bevölkerungsgröße bildet die Nachfragekräfte des Exporteurs und des Importeurs für Weizen ab. Das pro Kopf Einkommen berücksichtigt zudem, mit dem Preisniveau des Inlandsmarktes, für beide bilateralen Handelspartner einen Resistenzeffekt des Marktes (Bergstrand 1985). Andererseits stellt das pro-kopf Einkommen einen guten Indikator für wesentliche Faktoren des Produktivitätsniveaus und der relativen Faktorintensität dar (Fischer et. al., 2009). In Kombination mit der verfügbaren Getreideanbaufläche, in Anlehnung an die Faktorproportionentheorie, kann bei einer hohen Flächenausstattung und hohem pro Kopf Einkommen von einem kapitalintensiven, technologisch hoch entwickelten und damit produktiven Ackerbau ausgegangen werden. In einem dritten Schritt wird das GDP pro Kopf durch das absolute Volkseinkommen des Agrarsektors ersetzt. Hier wird auf die Nachfragewirkung des Einkommensniveaus als Erklärungsgröße und Marktresistenzeffekte verzichtet. Das sektorale Einkommen des Agrarsektors

60 Daten und Methoden 53 soll ausschließlich eine Approximation von Angebotseffekten im Import- und Exportland sein. (3.19) Dieser Ansatz ist insbesondere dem disaggregierten Charakter des Weizenhandels geschuldet und soll das Weizenangebotspotential noch besser abbilden als der Gravitationsansatz II. Wird in einem bilateralen Gravitationsmodell der Handelsstrom von nur einem Gut betrachtet, kann es sinnvoll sein die Approximation der wirtschaftlichen Kräfte spezieller auf das analysierte Gut auszurichten (Koo und Karemera, 1991). Tabelle 6: Proxy-Variablen der verwendeten Gravitationsansätze (eigene Darstellung). Proxy Variable Beschreibung erwartetes Vorzeichen kumuliertes Volkseinkommen Exportland US-$ positiv kumuliertes Volkseinkommen Importland US-$ positiv Agrareinkommen Exportland US-$ positiv Agrareinkommen Importland US-$ negativ Bevölkerungsanzahl N Exportland negativ Bevölkerungsanzahl N Importland positiv pro Kopf Einkommen Exportland US-$/N positiv pro Kopf Einkommen Importland US-$/N negativ Getreideanbaufläche (ha) Exportland positiv Getreideanbaufläche (ha) Importland negativ geographische Entfernung in km negativ gemeinsame Grenzregion beider Länder positiv kein Meereszugang des Importlandes negativ gemeinsame Amtssprache positiv das Exportland ist/war Kolonialherr des Importlandes positiv das Exportland ist/war eine Kolonie des Importlandes positiv Im Ansatz II ist dies für die Nachfrageseite mit dem Einsatz der Bevölkerungsgröße bereits geschehen. Große Volkswirtschaften handeln nach dem Gravitationsansatz intensiver, erwirtschaften aber in Gestalt der heutigen Industriestaaten nur einen sehr geringen Teil im

61 Daten und Methoden 54 primären Produktionssektor. Die Agrarindustrie ist daher in großen Volkswirtschaften nur selten ein wichtiger Wirtschaftsfaktor bezogen auf das Volkseinkommen. In Tabelle 6 sind alle verwendeten Proxy-Variablen der drei Modellspezifikationen und die erwarteten Effekte auf den bilateralen Weizenhandel zusammenfassend dargestellt.

62 Ergebnisse 55 4 Ergebnisse In diesem Abschnitt werden die Schätzergebnisse der durchgeführten Regressionsanalyse auf den bilateralen Weizenhandel vorgestellt. Darüber hinaus sind zur Einschätzung der Aussagekraft die Resultate der nötigen Testverfahren aufgeführt. Umgesetzt werden die Berechnungen mit Hilfe des Statistik Programms Stata Release 12MP. Schätzungen basieren auf den zuvor vorgestellten logarithmisch transformierten Gravitationsansätzen mit Hilfe von OLS-Methoden. Als abhängige Variable zur Abbildung des Handelsstroms wird das Weizenhandelsvolumen in US$ deflationiert zum Basisjahr 2005 verwendet. Die Paneldatengrundlage führt damit zum Fixed-Effects- und Random-Effects-Modell als klassische Verfahren ergänzt um den Instrument-Variablen-Ansatz von Hausman-Taylor für die Ansätze zwei und drei. 33 Mit Hilfe des LM-Tests werden alle Modellvarianten auf einen unbeobachteten Effekt hin untersucht und eine mögliche, konsistente OLS-Schätzung austariert. Auf eine Darstellung der gepoolten OLS-Schätzung wird verzichtet. Ob das Random-Effects Modell genutzt werden kann, wird mit Hilfe des Hausman-Spezifikationstest untersucht. Auf serielle Korrelation und Heteroskedastizität der Residuen, als wesentliche Effizienzkriterien der Schätzer, wird getestet und mit Hilfe der Cluster-Schätzung nach Rogers(1993) in robuste Standardfehler überführt. Als Cluster sind die bilateralen Handelspartner festgelegt worden. Vorteil des Ansatzes ist der flexible Einsatz im RE- und FE- Modell sowie die konsistente Schätzung bei einer großen Anzahl beobachteter Panel und einer gleichzeitig kleinen Anzahl von Zeitperioden. Zusätzlich können auf diese Weise Heteroskedastizität und Autokorrelation gleichermaßen kontrolliert werden. 34 Nachteil dieses Verfahren ist die Empfindlichkeit gegenüber Korrelation zwischen den Individuen. Der Reihe nach werden im Folgenden die Ergebnisse der in Abschnitt 3.4 vorgestellten Modelle besprochen. 4.1 Gravitationsansatz I Das klassische Gravitationsmodell besteht aus den drei elementaren Variablen des GDP als absolutes Volkseinkommen beider Länder und der geographischen Distanz. Tabelle 9 fasst die Ergebnisse der Regressionsanalyse zusammen. Der Hausman-Test lehnt mit einem Wert von 30,77 bei einem kritischen Wert von 5,99 mit zwei Freiheitsgraden und einem Signifikanzniveau von 95% die Annahmen des Random-Effects Modells ab und zeigt gleichzeitig, dass auch eine gepoolte Regression keine konsistente Parameterschätzung 33 es sind exogene, Zeit variable Regressoren für eine HT-Schätzung nötig (Vgl.3.3.3). 34 siehe dazu Tabelle 5.

63 Ergebnisse 56 ermöglicht. Ebenso macht der Wald-Test (54,90) deutlich, dass bei einem kritischen Wert von 3,86 (ein Freiheitsgrad) Autokorrelation der Residuen vorliegt und ein robuster Kovarianz-Matrix Schätzer eingesetzt werden muss. Das korrigierte Bestimmtheitsmaß (0,0149) für das FE-Modell zeigt einen geringen Erklärungsanteil der Within-Dimension für den bilateralen Weizenhandel. Damit liegen die Hauptursachen der Ausprägung einer Handelsbeziehung in den Individuen-spezifischen Eigenschaften und folglich der wesentliche Informationsgehalt in der Querschnitts-Dimension des Paneldatensatzes. Um diese Zeit fixen Effekte beurteilen zu können, wird unter Vorbehalt des Hausman-Tests das RE-Modell verwendet. Da das Regressionsmodell logarithmisch transformiert worden ist, können die Schätzparameter des GDP direkt als Elastizitäten interpretiert werden. Das absolute GDP des Exportlandes hat mit einem Wert von 0,609 (1,199 im FE-Modell) einen positiven Einfluss auf den bilateralen Weizenhandel, sowohl im FE-Modell als auch im RE-Modell bei einer Fehlerwahrscheinlichkeit von weniger als einem Prozent. Steigt das absolute Volkseinkommen des Exportlandes um einen Prozent, steigt der Weizenexport um ca. 0,6 Prozent. In der Zeitreihenbetrachtung des FE-Modells wirkt diese Tendenz noch deutlicher und führt gar zu einer Steigerung des Handelsvolumens um 1,2 Prozent. Das GDP des Importlandes zeigt nur im RE-Modell signifikanten Einfluss auf das Handelsvolumen mit einem Parameter Schätzwert von 0,312. Dieser kann als Einkommenselastizität interpretiert werden, denn aus Sicht des Exporteurs spiegelt das Handelsvolumen mit einem Partnerland die Importnachfrage wider, während das GDP komplementär das verfügbare Volkseinkommen darstellt. Eine ein prozentige Erhöhung des Volkseinkommens, erhöht die Importnachfrage nach Weizen um ca. 0,3 Prozent. Damit ist Weizen aus Sicht des klassischen Gravitationsmodells nach dem Gesetz von Engel ein normales Gut mit einer niedrigen, aber positiven Einkommenselastizität. Alle weiteren Variablen des klassischen Gravitationsmodells sind keinen Veränderungen über die Zeit unterworfen und Parameterschätzungen können nur mit Hilfe des RE- Modells durchgeführt werden. Die geographische Distanz, als Proxy-Variable für Transportkosten, hat keinen signifikanten Einfluss auf das Handelsvolumen. Die Entfernung scheint die Transportkosten nicht wesentlich zu bestimmen oder die Transportkosten spielen keine wesentliche Rolle in der Wahl des Handelspartners. Zwei Kontrollvariablen bilden den eigentlichen geographischen Effekt ab. Zum Einen bewirkt der gemeinsame Grenzverlauf mit einem Schätzparameter von 3,160 einen wesentlichen Anstieg des Weizenhandels. Nachbarstaaten verbindet eine räumliche Nähe, die wiederum in

64 Ergebnisse 57 Transportkosteneffekte hineinspielen, darüber hinaus sind diese Länder in diversen sozioökonomischen und politischen Parametern stark miteinander verflochten, die in einzelne Einflussfaktoren nur schwierig differenziert werden können. Zum Anderen wirkt ein Meereszugang positiv bzw. kein Meereszugang als Handelshemmnis. Der Parameter ist hoch signifikant mit einem Schätzwert von -1,21. Der Meereszugang gibt Aufschluss über die Wahl der Transportmedien und den Anteil des Schifftransportes an der Gesamtstrecke. Das Transportmedium scheint die Transportkosten stärker zu beeinflussen als die Entfernung. Eine gemeinsame Amtssprache oder eine koloniale Vergangenheit treten im Weizenhandel als kulturelle Handelshemmnisse nicht signifikant in Erscheinung. Falls das Exportland jemals ein Kolonialherr des Importlandes war oder ist, wirkt sich dieses negativ auf das Handelsvolumen aus. Dabei gilt es jedoch anzumerken, dass der Schätzwert nur bei einem Fehler von 10% signifikant ist. 4.2 Gravitationsansatz II Disaggregierte Ansätze bilateraler Handelsströme sind in Bezug auf ökonomische Parameter in empirischen Gravitationsmodellen des Weizenmarktes differenzierter spezifiziert. Bevölkerung, pro-kopf Einkommen und Flächenausstattung ersetzten hier das absolute GDP beider Handelspartner als Marktkräfte und können sowohl über das FE- als auch das RE-Modell geschätzt werden. Als endogene Variable wird im Hausman-Taylor Ansatz das pro-kopf Einkommen der Länderpaare deklariert. Eine Ergebnisübersicht ist in Tabelle 10 zusammenfassend dargestellt. Der Hausman-Test (69,84) lehnt bei einem kritischen Wert von 12,59 wiederum die Null-Hypothese nicht korrelierter Störterme für das RE-Modell ab. Der HT-Ansatz kann ebenfalls keine konsistenten Schätzergebnisse liefern. Der Hausman-Test (28,87) und der Overidentificationtest (36,12) lehnen mit kritischen Werten von 12,59 respektive 9,49 die Annahme strikter Exogenität ab. Eine Regressoren beeinflussende, unbeobachtete Heterogenität liegt demnach vor und kann durch die Transformationsmethoden des RE-Modells und des HT-Ansatzes nicht kontrolliert werden. Auch in dieser Modellspezifikation zeigt sich mit Hilfe des Bestimmtheitsmaßes (0,065) der geringe Erklärungsanteil der Zeitreihe und damit des konsistenten FE-Modells. Unter Vorbehalt werden daher, wie im vorherigen Abschnitt, die Ergebnisse des RE-Modells vorgestellt. Die Bevölkerungsgrößen beider Länder approximieren die Nachfragekräfte nach Weizen im Import- und Exportland. Die Bevölkerung des Exportlandes hat einen signifikant negativen Einfluss auf die Handelstätigkeit und bestätigt theoretische Überlegungen des Zusammenhanges. Bei einer ein prozentigen Steigerung der Bevölkerung im Exportland,

65 Ergebnisse 58 sinkt der Weizenexportwert in US-$ um ca. 0,35 Prozent. Die Anbieter im Exportland reagieren unter dem Gesichtspunkt des Exportangebotes damit ceteris paribus relativ elastisch. Die Bevölkerung des Importlandes bewirkt eine positive Entwicklung des Handelsvolumens und hat eine Einkommenselastizität der Nachfrage von 1,09. Demnach führt ein Bevölkerungsanstieg ceteris paribus zu einem Nachfrageanstieg. Das pro Kopf Einkommen spiegelt das Einkommensniveau der beteiligten Länder wider, aus dem wiederum das Preisniveau, das Nachfrageverhalten, der technische Entwicklungsstand und die Kapitalintensität der Produktion abgeleitet werden können. Die Auswirkungen auf den Weizenhandel können daher vielschichtig sein. Das pro Kopf Einkommen des Exportlandes hat einen positiven Schätzwert von genau eins. Steigt das durchschnittliche Einkommensniveau um einen Prozent, steigt auch der Weizenexport um einen Prozent. Für das Importland ist der Effekt auf das Handelsvolumen mit -0,349 negativ. Erhöht sich das Einkommensniveau im Importland, sinkt die Nachfrage nach Weizen aus dem Ausland. Die verfügbare Ackerfläche in Hektar hat im Exportland positive Auswirkungen auf die Exportmöglichkeiten. Ein Anstieg der verfügbaren Ackerfläche um einen Prozent, steigert das Handelsvolumen um 1,15 Prozent. Steigt im Umkehrschluss die verfügbare Anbaufläche im Importland um ein Prozent, sinkt der Import um ca. 0,3 %. Die Faktorausstattung hat damit erheblichen Einfluss auf das Produktionspotential und die Angebotssituation von Weizen. Alle Schätz-Parameter, die Resistenzfaktoren auf den Weizenhandel beschreiben, sind dem ersten Modell identisch. Proxy-Variablen eindeutig kultureller Faktoren, wie Amtssprache oder koloniale Beziehungen, haben keinen Einfluss auf den bilateralen Handel. Ist das Importland von Landflächen eingeschlossen und besitzt keinen Hafenzugang, sinkt der Handel mit einem Parameterwert von -1,424 dem Ansatz eins nahezu entsprechend. Eine gemeinsame Grenze hat wiederum einen stark positiven Einfluss auf den Handel, wenn auch mit 2,223 weniger deutlich als im ersten Modell. Ein Grund hierfür scheint in dem nun signifikanten Parameter der Distanz zu liegen, der einen Teil der Information enthält. Die geographische Entfernung wirkt in diesem Ansatz als Handelshemmnis und senkt den Handel um -0,854 Prozent bei einer ein prozentigen Steigerung der Entfernung in Kilometern. Die im Hausman-Test identifizierte, unbeobachtete Heterogenität, kann hier mit eine Rolle spielen. 4.3 Gravitationsansatz III Eine weitere Differenzierung der Proxy-Variablen in Angebots- und Nachfrageeffekte wird erreicht, indem statt der pro Kopf Einkommen, das absolute Einkommen des Agrarsektors

66 Ergebnisse 59 eingesetzt wird. Eine Approximation des Preisniveaus der Inlandsmärkte fällt weg. Ebenso wenig ist ein Indikator für das Einkommensniveau im Inland enthalten. Vielmehr bildet das GDP des Agrarsektors in Kombination mit der Ausstattung von Ackerfläche das Produktions- und Angebotspotential für Weizen als Zusammenspiel von Ertragspotential und Flächenausstattung ab. Weitere Veränderungen zum zweiten Modell liegen diesem Ansatz nicht zu Grunde. Die Annahmen des RE-Modells und den HT-Ansatz müssen analog der vorherigen Ansätze wiederum abgelehnt werden. 35 Auf Grund der Ergebnisse des Wald- Tests ist ebenfalls von seriell korrelierten Fehlertermen auszugehen. Wie in den anderen Abschnitten wird primär das RE-Modell betrachtet, denn der Erklärungsbeitrag der Within-Schätzung ist in diesem Modellansatz gering 36. Alle ökonomischen Parameter sind in der FGLS-Schätzung signifikant. Die Bevölkerungsgröße des Exportlandes zeigt mit einem Schätzwert von -1,315 einen im Vergleich zum Gravitationsansatz zwei erhöhten, negativen Effekt auf das Handelsvolumen. So sinkt das Exportangebot bei einer Einprozentigen Steigerung der Bevölkerungsanzahl um 1,315 Prozent. Dieser Trend bestätigt, dass mit der Einführung der agrarsektoralen Einkommen die Angebots- und Nachfrageeinflüsse stärker voneinander getrennt werden. Bezogen auf das Importland ergeben sich für die Bevölkerungsgröße nur geringe Unterschiede in den Modellvarianten. Der Effekt ist in beiden Fällen deutlich positiv. Mit einem Wert von 1,18 fällt der Einfluss aber etwas deutlicher aus. Die verfügbare Getreidefläche (0,624) hat eine geringere Wirkung als im Vergleichsmodell zwei, denn wesentliche Teile der Angebotseffekte werden durch die Größe des Agrarsektors mit erklärt. Ebenso, wie für die Bevölkerungsgröße, ist die Auswirkung einer deutlicheren Trennung von Angebots- und Nachfragevariablen auf den Einfluss der Flächenaustattung für das Importland gering. Der Wert von -0,239 unterscheidet sich nur unwesentlich von demjenigen in Modell zwei(-0,298). Die neu hinzugefügte Proxy-Variable des agrarsektoralen Volkseinkommens hat, wie erwartet, für das Exportland einen stark positiven (1,678) und für das Importland einen leicht negativen (-0,229) Effekt. Zusätzlich ist der Schätzwert für das Importland nur auf einem 10% Fehlerniveau signifikant. Es zeigt sich bereits in einer groben Einschätzung, dass die Angebotseffekte des Exporteurs eine direktere Wirkung auf das Handelsniveau haben als jene des Importeurs, die nur indirekt die Importnachfrage beeinflussen können. Äquivalent zum Modell zwei sind wiederum nur zwei Kontrollvariablen wesentlich. Zum Einen die positive Wirkung einer Nachbarschaft zweier Staaten (2,170), die viele Effekte als Appro- 35 Hausman-Tests :RE-Modell 77,41(12,59), HT-Ansatz 38,31(12,59) ; Overid-Test: HT-Ansatz 48,89(9,49) 36 Bestimmtheitsmaß FE-Modell: 0,07

67 Ergebnisse 60 ximation enthalten kann. Zum Anderen der fehlende Meereszugang (-1,342) als Resistenzfaktor des Handels. Der Schätz-Parameter der Distanz (-0,834) unterscheidet sich nur marginal von jenem in Gravitationsansatz zwei.

68 Diskussion 61 5 Diskussion Die zentralen Elemente der Ergebnisanalyse bilden eine Untersuchung und Interpretation der Ergebnisse unter Berücksichtigung von Erkenntnissen der theoretischen und empirischen Literatur. Zur Debatte stehen damit die Auswahl der Schätzverfahren und der herangezogenen Tests, die ökonomische Interpretation der Schätzparameter und die Bewertung der Modellspezifikationen in Hinblick auf die formulierten Ziele dieser Thesis. Die in den Abschnitten (2) und (3) aufbereiteten Aussagen der Literatur und der vollzogene, methodische Gedankengang repräsentieren den Leitfaden des nun folgenden Diskurses. 5.1 Statistische Vorgehensweise Die gewählten Verfahren zur Ermittlung effizienter Parameter-Schätzer bedienen sich ausnahmslos Methoden der Kleinsten-Quadrate. Dies beinhaltet die drei Ansätze des klassischen Fixed-Effects- und Random-Effects-Modell sowie der Hausman-Taylor-Schätzer als Instrument-Variablen Ansatz. Diese setzten sich aus einer Transformation der Regressionsgleichung und einer Anwendung parametrischer Schätzverfahren auf die transformierte Gleichung zusammen (siehe Abschnitt 3.3). Aus der Within-Transformation im FE-Modell werden alle zeitkonstanten Effekte eliminiert und resultierende Zeitreihen mit der OLS- Methode geschätzt. Der Schätzer wird LSDV-Schätzer genannt, da die Individuenspezifischen Mittelwerte als Dummy-Variablen fungieren und die Anzahl der Freiheitsgrade reduzieren (Greene 2012, S.399ff.). Die Kontrolle Zeit fixer Effekte ist Vor- und Nachteil zugleich, denn die unbeobachtete Heterogenität in der Querschnitts-Dimension kann sicher kontrolliert, beobachtbare, Zeit fixe Regressoren hingegen nicht geschätzt werden (Balestra und Krishnakumar 2008, S.23ff.). Weiterhin ist eine Within-Transformation nur dann sinnvoll, wenn das Panel in der Zeitdimension ausreichend Information enthält, andernfalls ist der Erklärungsbeitrag des LSDV-Schätzers für eine Interpretation zu gering. In der Regel zeichnen sich Paneldaten der Mikroökonomie durch eine kurze Zeitdimension und eine lange Querschnitts-Dimension aus (Hoechle, 2007). In dem hier analysierten Handelsdatensatz des Weltweizenmarktes werden über einen Zeitraum von 19 Jahren hinweg 1100 Handelspaare beobachtet, welche außerdem mit einem durchschnittlich beobachteten Zeitraum von 5,5-5,7 Perioden pro Handelspaar unbalanced sind. Das sehr niedrige Bestimmtheitsmaß von 0,05-0,07 aller Modellspezifikationen lässt auf einen geringen Einfluss der Within-Dimension auf den Weizenhandel schließen. Pirness (2007) untersucht den Weizenmarkt in einem Zeitraum von mit Hilfe

69 Diskussion 62 eines FE-Modells. Das Modell leistet mit einem Bestimmtheitsmaß von 0,32 einen deutlich höheren Erklärungsbeitrag bei einer ähnlichen Spezifikation des Gravitationsansatzes. Zur Kontrolle serieller Korrelation wird der Baltagi-Wu-Schätzer statt einer Cluster-Schätzung nach Rogers(1993) eingesetzt. Dieser ist dann besonders effizient, wenn von einem AR-1 Prozess ausgegangen werden kann und Individuen-spezifische Korrelation nicht vorliegt (Baltagi und Wu, 1999). Anderenfalls ist von einer Verzerrung des Schätzers auszugehen, da andere Formen serieller Korrelation und Heteroskedastizität keine Berücksichtigung finden (siehe Tabelle 5). In einem bilateralen Handelsmodell, insbesondere in einer disaggregierten Form, muss jedoch von Korrelationseffekten zwischen den Handelspartnern ausgegangen werden. Parameter Zeit konstanter Variablen können mit dem Between-Effects-, Random-Effects- Modell und einer pooled Regression geschätzt werden. Im Kontrast zum FE-Modell ist das Between-Effects-Modell nicht in der Lage Information der Zeitreihen zu beachten, während die gepoolte Regression und das RE-Modell beide Effekte anteilig einbeziehen können (Tabelle 4). Auf Grund eines optimalen Gewichtung des Within- und Between-Anteils in der Transformation und einer robusten Schätzung der Kovarianz-Matrix gegenüber unbeobachteter Heterogenität im Störterm ist der FGLS-Schätzer des RE-Modells dem OLS- Schätzer der pooled Regression in der Effizienz überlegen (Baltagi et. al. 2008, S.58). Voraussetzung einer effizienten FGLS-Schätzung ist die Annahme strikter Exogenität der unabhängigen Variablen in Bezug auf die Residuen der Schätzung. In Paneldaten treten häufig unbeobachtete, individuenspezifische Effekte auf Grund einer sich innerhalb der Zeitreihe wiederholenden Beobachtung derselben Individuen auf (Baltagi 2005, S.113). Die deutlichen Ergebnisse des LM-Tests belegen diese Vermutung für den hier analysierten, bilateralen Weltweizenhandel. Ob die vorliegenden gruppenspezifischen Effekte mit den unabhängigen Variablen im Kontext stehen, kann mit dem Hausman-Spezifikationstest durch einen Vergleich der Schätzparameter von FE- und RE-Modell kontrolliert werden (Greene 2012, S.419). Sind diese signifikant verschieden, liegt Korrelation der Schätzparameter des RE-Modells mit den Residuen vor. Gleichzeitig sind damit sowohl der Between-Effects-Schätzer als auch der OLS-Schätzer der pooled Regression nicht konsistent. Für alle hier diskutierten Gravitationsansätze lehnt der Hausman-Test die Annahmen des RE-Modells eindeutig ab (Tabelle 12). Sun et. al. (2002) kommen in ihrem Gravitationsmodell auf den Weltweizenmarkt zu demselben Schluss, interpretieren die Schätz- Parameter unter Berücksichtigung des Hausman-Tests dennoch. Das RE-Modell setzt die

70 Diskussion 63 Annahme strikter Exogenität zwischen Störterm und unabhängiger Variablen voraus, während das FE-Modell davon ausgeht, dass alle exogenen Variablen mit der unbeobachteten Heterogenität im Zusammenhang stehen. Der Hausman-Taylor Ansatz bildet hier einen Mittelweg, in dem nur einem Teil der Variablen eine Korrelation unterstellt wird (Baltagi et. al., 2003). Auch methodisch wird, in Form eines Instrument-Variablen(IV)-Ansatzes, eine Kombination aus Within- Transformation und FGLS-Schätzung realisiert. Eine FGLS-Schätzung der Instrument- Variablen kann Teile der unbeobachteten Heterogenität des Störterms internalisieren ohne weitere unabhängige Variablen hinzufügen zu müssen. Instrumente der endogenen Variablen sind alle exogenen Regressoren, differenziert in konstant oder über die Zeit variierend, und die Within-transformierten, endogenen Variablen. Dies ermöglicht die Kontrolle individueller Heterogenität in einer konsistenten Parameter-Schätzung bei gleichzeitiger Analyse Zeit fixer, exogener Variablen. Voraussetzung für den HT-Schätzer ist eine gleich große oder höhere Anzahl über die Zeit variierender, exogener Variablen als konstante, endogene Variablen (Greene 2012, S,434ff.). Gleichzeitig dürfen weder alle konstanten noch alle über die Zeit variierenden Regressoren als endogen deklariert werden. Gravitationsansatz eins erfüllt diese Bedingungen nicht und muss von der HT-Schätzung ausgenommen werden. Mit Hilfe plausibler Hypothesen und einem Test auf Überidentifikation müssen die endogenen Regressoren vom Anwender a posteriori bestimmt werden (Egger und Paffermayr, 2004). Nach Überlegungen von Frankel (1997) hat das Volkseinkommen als Regressor potentiell endogene Eigenschaften, insbesondere dann, wenn das Handelsvolumen einen relevanten Anteil am Volkseinkommen repräsentiert. Der Hanson-Sagan- Overidentification Test (Baum et. al., 2003), aber auch der klassische Hausman-Test, können die Instrument-Variablen auf individuelle Heterogenität im Störterm hin untersuchen und den Erfolg des HT-Ansatzes bemessen (Baltagi et. al., 2003). Die Nullhypothese nicht korrelierter Instrument-Variablen lehnen beide Tests sowohl für Gravitationsansatz eins als auch Gravitationsansatz drei deutlich ab (siehe Tabelle 10, Tabelle 11). Niedrigere Prüfwerte des Hausman-Tests im Vergleich zum RE-Modell belegen dennoch einen positiven Kontrolleffekt der HT-Schätzung auf die unbeobachtete Heterogenität. Resümierend muss festgehalten werden, dass eine individuelle Heterogenität in allen drei diskutierten Gravitationsansätzen vorliegt. Weder das RE-Modell, noch das Hausman- Taylor Instrument-Variablen Modell können die Parameter konsistent schätzen. Die Within-Transformation des FE-Modells entfernt individuelle Heterogenität sicher aus dem Datensatz, erlaubt jedoch ausschließlich die Analyse über die Zeit variierender Regresso-

71 Diskussion 64 ren. In dem analysierten Handelsdatensatz liegt der wesentliche Informationsgehalt in der Querschnittsbetrachtung der Handelspaare, womit eine FE-Schätzung wenig Aufschluss über die Zusammenhänge gibt. Die wichtigste Möglichkeit individuelle Heterogenität zu berücksichtigen und daraus resultierend verzerrte Schätzer zu vermeiden, bildet die Einführung weiterer Handelspaar-spezifischer Kontrollvariablen, solange das Panel eine ausreichende Anzahl an Freiheitsgraden zulässt (Haq et. al., 2010). Santos und da Silva (2006) kritisieren im Allgemeinen die Vorgehensweise linearer OLS- Ansätze in Gravitationsmodellen. Die logarithmische Transformation des nicht-linearen Gravitationsansatzes führt nach der Jensen Ungleichung zu einer Verzerrung des Störterms. Ferner ist der Logarithmus von null nicht definiert, womit Nullen in der Handelsmatrix nicht vorkommen dürfen. ML-Schätzer aus dem Bereich der Zähldatenanalyse können das nicht-lineare Modell direkt und gleichzeitig robuster gegenüber Heteroskedastizität im Störterm schätzen. Santos und da Silva (2006), Westerlund und Wilhelmsson(2009) aber auch Burger et. al. (2009) können zeigen, dass Poisson und Neg-Bin ML-Schätzer den OLS-Methoden in der Effizienz überlegen sind. Helpman et. al. (2008) diskutieren das Nullen-Problem aus ökonomischen und statistischen Gesichtspunkten. Sie addieren einen konstanten Faktor zu jeder Beobachtung, um die Nullen aus dem Datensatz zu entfernen und können bei einer anschließenden Schätzung mit Hilfe der ML Heckman-Selektion keine verzerrende Wirkung der Transformation feststellen. Gomez Herrera (2011) vergleicht alle wesentlichen, in der Literatur diskutierten, Schätzmethoden in einem aggregierten Handelsmodell und weist nach, dass der Heckman ML-Schätzer die effizientesten Ergebnisse erzeugt. UN Comtrade Handelsdaten basieren auf Informationen der jeweiligen Handelspartner. Die hier analysierten Exportdaten enthalten keine Nullen, womit nicht abschließend beurteilt werden kann, ob kein Handel stattgefunden hat oder keine Information an die UN Comtrade weitergegeben worden ist. Werden zu einer Periode bei einem Handelspaar keine Handelswerte festgestellt, müssen die Beobachtungspunkte als missing values deklariert werden. Auf Grundlage dieser Problematik könnte eine Schätzung der Selektionsverzerrung in Bezug auf die Handelswahrscheinlichkeit eines Länderpaares interessant sein. Haq et. al. (2011) führen eine Heckman ML- Schätzung für verschiedene Agrargütergruppen durch und können für Getreide keine verzerrende Wirkung in der Datenselektion feststellen. ML-Schätzmethoden sind robuster gegenüber Heteroskedastizität und damit im gewissen Maße auch gegenüber individueller Heterogenität im Störterm. Weiterhin kann auf die potentiell verzerrende Wirkung einer logarithmischen Transformation verzichtet werden. Für zukünftige Arbeiten sollten ML-

72 Diskussion 65 Schätzmethoden daher in Betracht gezogen werden. Insbesondere der zweistufige ML Heckman-Schätzer kombiniert effiziente ML-Schätzeigenschaften mit einem Kontrolleffekt für Verzerrungen in der Datenselektion. Messfehler und Stichprobenselektivität sind wichtige Ursachen für das Auftreten unbeobachteter Heterogenität (Baltagi 2005, S.113). Eine genauere Auswahl handelswirksamer Kontrollvariablen muss dennoch erfolgen, um die spezifischen Effekte einzelner Handelspaare genauer abbilden zu können. 5.2 Modellspezifikation und ökonomische Interpretation Jan Tinbergen (1962) setzt Newtons Gravitationsgesetz erstmals in den Kontext internationaler Handelsströme. Das absolute GDP bilateraler Handelspartner bildet die ökonomischen Massen, während das Handelsvolumen als deren Anziehungskraft gedeutet wird. Hemmnisse dieser ökonomischen Anziehungskraft sind analog zu Newtons Modell die geographische Entfernung und binäre Kontrollvariablen in Form von handelspolitischen, geschichtlichen und kulturellen Gegebenheiten. Linnemann (1966) versucht eine erste Interpretation des Volkseinkommens als eine Approximation von Angebots- und Nachfragekräften, wobei die geographische Distanz Transportkosten abbildet und die Kontrollvariablen den Marktzugang bestimmen. Die Evolution der empirischen Gravitationsmodelle hat drei ökonomische Grundbausteine hervorgebracht. Neben dem absoluten Volkseinkommen, setzen sich diese aus dem pro-kopf Einkommen und der Bevölkerungsgröße zusammen. Zur Berücksichtigung von Handelshemmnissen dienen neben der Distanz, kulturellgeschichtliche Faktoren 37 und handelspolitische Faktoren 38 als binäre Kontrollvariablen (Rose, 2004). Besondere Stärke des Modells ist die gute empirische Leistung in der Abbildung von Handelsströmen ohne detaillierte Kenntnisse der Preise, Präferenzen, Produktions- und Kostenfunktionen oder der Faktorausstattung der Länder haben zu müssen (Head, 2000). Schwäche des Modells war in der Vergangenheit die fehlende handelstheoretische Fundierung und damit ein fehlender Erklärungsansatz für die Ursachen bilateraler Handelsströme. Anderson(1979), Helpman und Krugman (1985) und insbesondere Bergstrand(1985, 1989, 1990) führen das Gravitationsmodell in das Theoriekonstrukt partieller und allgemeiner Gleichgewichtsmodelle ein und zeigen die Verbindungen von ökonomischen Anziehungskräften mit Ursachen des Außenhandels. Gravitationsmodelle bilden eine kondensierte Form des generellen Gleichgewichtes von Angebot- und Nachfragesystemen. Das Export- 37 gemeinsame Amtssprache, koloniale Vergangenheit. 38 BIT s, FTA s, die WTO, Währungsgemeinschaften.

73 Diskussion 66 angebot in einer bilateralen Handelsbeziehung hängt vom Exportpreis und dem Angebotspotential des Exportlandes ab. Die Importnachfrage wird vom Importpreis, dem inländischen Nachfrageverhalten und dem inländische Angebot determiniert (Bergstrand, 1989). Neue Ansätze versuchen mit Hilfe von Proxy-Variablen Handelsresistenzeffekte der Marktinteraktionen zu erfassen. Hierunter ist insbesondere der Wettbewerb zwischen inländischem Angebot und dem Exportangebot der potentiellen Importländer bzw. zwischen der inländischen Nachfrage und der Importnachfrage für potentielle Exportländer zu verstehen (Anderson und van Wincoop, 2003). Als Proxy-Variablen haben sich Länderpaarspezifische, fixe Effekte gegenüber Preisindices und multilaterale Resistenzterme durchgesetzt (Haq et. al., 2010). In der allgemeinen Handelsliteratur werden vornehmlich aggregierte Handelsströme analysiert. Für den Weizenhandel als disaggregierten Ansatz ist zu hinterfragen, ob eine Abbildung der Marktkräfte in Form des absoluten GDP eines Landes ausreichend sein kann. Koo und Karemera (1991) wenden erstmals den Gravitationsansatz auf den Weltweizenmarkt an und stellen fest, dass Güter-spezifische Gravitationsmodelle den speziellen Eigenschaften des zu analysierenden Handelsstroms Rechnung tragen müssen. Das absolute Volkseinkommen des Exporteurs in Form des GDP approximiert die inländische Nachfrage und das inländische Angebot gleichermaßen, wovon dann anteilig exportiert wird. Der bilaterale Handelsstrom zweier Länder ist dann besonders hoch, wenn diese ceteris paribus im Vergleich zu anderen Länderpaaren ein hohes GDP besitzen. Dieser Zusammenhang ist sowohl für stark differenzierte Güter im internationalen Wettbewerb monopolistischer Konkurrenz 39 des Intra-Industriellen Handels als auch für homogene Güter der komparativen Kostentheorie in einem ricardianischen- 40 und einem Heckscher-Ohlin 41 Ansatz empirisch belegt. Betrachtet man jedoch den Weltweizenmarkt, ist auffällig, dass wenige Länder den Exportmarkt beherrschen (Abbildung 10). Zu klären ist die Frage, in wieweit die inländische Nachfrage und das inländische Angebot von Weizen vom absoluten GDP abhängt und deren Produktions- und Nachfragefaktoren durch das absolute Volkseinkommen darstellbar ist. Das Nachfrageverhalten ist eine Funktion der Präferenzen und dem zur Verfügung stehenden Budget eines Konsumenten. Alle Konsumenten einer Volkswirtschaft bilden die aggregierte Nachfrage ab (Varian 2004, S.94ff.). Das pro-kopf Einkommen stellt das durchschnittliche Budget eines Konsumenten und das absolute Volkseinkommen 39 Helpman und Krugman (1985) oder Bergstrand (1989,1990) 40 Eaton und Kortum (2002) 41 Feenstra et. al. (2001)

74 Diskussion 67 das aggregierte Budget aller inländischen Nachfrager dar. Güter werden auf ihre Eigenschaften der Nachfrage bezogen auf Preisänderungen und Budgetänderungen hin unterschieden. Weiterführend kann gesagt werden, dass die Präferenzen selbst eine Funktion von Preis und Einkommen sein können. Weizen ist den Grundnahrungsmitteln zuzuordnen und gehören zu den gewöhnlichen, aber inferioren Gütern. 42 Der Anteil von Weizen am Gesamtkonsum ist mit zunehmenden Einkommen abnehmend, wenn dem Gesetz von Engel gefolgt wird. Wird Weizen im Kontext anderer Güter betrachtet, führt eine Preissenkung von Weizen zu einem positiven Substitutionseffekt und einem negativen Einkommenseffekt (Koester, 2010). Die zweite, wesentliche Säule der Nachfrage bildet für Weizen der Konsum als Produktionsmittel in der Wertschöpfungskette anderer Nahrungsmitteln und der tierischen Ernährung als Futtermittel. Da der direkte Konsum auch in der Mehrzahl der Industriestaaten über 50% ausmacht (Pingali, 1999), kann eine Fokussierung auf die Konsumentenentscheidungen als wichtigste Nachfragedeterminante des Weizenverbauchs gerechtfertigt werden. Sun et. al. (2002) wählen, mit Hinweis auf das Gesetz von Engel, die Bevölkerungsgröße für eine bessere Approximation der Nachfrageeffekte von Weizen. Um das Einkommensniveau abzubilden ist es außerdem sinnvoll das pro-kopf Einkommen ergänzend für die Effekte der inländischen Nachfrage auch inferiorer Güter zu berücksichtigen (Grant und Lambert, 2005). Die Produktionsmenge in einem Land hängt von dem erzielbaren Ertrag pro Hektar und der verfügbaren Anbaufläche ab (Abbildung 7). Der Ertrag gibt die Produktivität pro Flächeneinheit an und ist auf Grund des außenwirtschaftlichen Charakters besonders von Umweltfaktoren, wie Klima und Bodenfruchtbarkeit, abhängig. Neben diesen natürlichen Gegebenheiten sind Züchtungsfortschritte und Managementfähigkeit für den Ertrag von wesentlicher Bedeutung. In diesen Zusammenhang sind institutionelle Unterstützungen der Landwirte, Charaktereigenschaften der Landwirte und insbesondere Forschung und Entwicklung die entscheidenden Faktoren (Fischer et. al., 2009). GDP, technischer Fortschritt und Forschung und Entwicklung stehen wiederum in einer engen Beziehung (Farmer und Wendner 1997, S.97ff.). Die weltgrößten Produzenten lassen sich daher über ein mittleres bis hohes Ertragspotential und einer hohen Ausstattung mit fruchtbarem Boden charakterisieren (Abbildung 3). 42 besitzen eine negative Eigenpreiselastizität und Einkommenselastizität (siehe Varian, 2004).

75 Diskussion 68 Im Folgenden werden die Ergebnisse der Modellspezifikationen für den Weltweizenmarkt in die Diskussion eingebunden. Die besprochenen Parameter-Schätzergebnisse entstammen ausschließlich dem Random-Effects-Modell (Tabelle 12), welche unter Berücksichtigung des Hausman-Tests zu interpretieren sind. Vergleich der Gravitationsansätze Modell eins folgt weitestgehend dem klassischen Modell nach Tinbergen(1962) mit dem absoluten GDP der Handelspartner und der Distanz als wesentliche Faktoren. In empirischer Handelsliteratur nehmen Schätz-Parameter des GDP für das Import- und Exportland in der Regel positive Werte zwischen 0,8 und 1,2 an (Head, 2000). Sowohl die Parameterwerte von 0,6 (Exporteur) und 0,3(Importeur) und das Bestimmtheitsmaß von 0,14 zeigen, dass der Erklärungsbeitrag gegenüber den Anderen Modellansätzen abfällt. Es wird deutlich, dass das GDP die Determinanten von Angebots- und Nachfrageüberschüssen im Weizen schlecht abbilden kann. In dem geringen Einfluss des Volkseinkommens auf die Importneigung wird darüber hinaus sichtbar, dass die Nachfrage nach Weizen mit dem absoluten GDP in keinem Engen Verhältnis steht. Die Größe der Bevölkerung in den Ansätzen zwei und drei zeigen hingegen mit Schätzwerten von 1,09 bzw. 1,18 hohe Korrelationen mit der Importnachfrage. Damit wird zum Einen die Trennung von inländischen Angebots- und Nachfragevariablen, die im GDP kollektiv erklärt werden und zum Anderen der inferiore Charakter des Weizens deutlich. Der Einfluss der Bevölkerung im Exportland wirkt sich damit erwartungsgemäß negativ auf den Handelsstrom und damit die Exportpotentiale aus. Die schwache Korrelation (-0,35) in Ansatz zwei gibt die Dominanz der Anbieter auf den Inlandsmärkten der Exporteure wieder. Im Vergleich dazu wird die hohe, negative Korrelation (-1,32) zwischen Bevölkerungsgröße und Exportangebot im Ansatz drei sichtbar, in dem Produktions- und Konsumeffekt stärker voneinander getrennt sind. Das in Ansatz zwei einbezogene pro-kopf Einkommen, als Größe des Einkommensniveaus, wirkt sich sowohl auf das Angebots-als auch auf das Nachfragepotential aus. Bereits für das absolute GDP konnte gezeigt werden, dass Weizen Eigenschaften eines inferioren Gutes hat. Für das pro-kopf Einkommen wird dies mit einem negativen Schätzwert (-0,13) noch deutlicher, so dass die Importnachfrage mit höherem Einkommensniveau sogar leicht sinkt. Das pro-kopf Einkommen gibt eine gute Approximation der Produktivität von Weizen auf Grund der zuvor erläuterten Determinanten auf das Ertragspotential in einem Land. Ein hohes Ertragspotential steigert die Angebotsmenge im Inland und senkt die Importnachfrage. Die Wirkung zeigt sich anschaulich in dem Schätzwert von eins für das Export-

76 Diskussion 69 land. Das Exportangebot ist damit proportional elastisch zum Einkommensniveau und bestätigt damit theoretische Überlegungen im Zusammenhang des Gravitationsansatzes (Anderson, 1979). Wie zuvor erwähnt, stehen die wesentlichen Faktoren des Ertragsniveaus mit dem pro-kopf Einkommen im Zusammenhang. Ohne eine ausreichende Flächenausstattung ist dies allerdings nicht möglich. Ansätze zwei und drei beinhalten deshalb die verfügbare Ackerfläche pro Hektar als Indikator der Faktoraustattung. Der positive Einfluss auf das Exportangebot (0,6 bzw. 1,2) in den Exportländern wird deutlich und wirkt im Umkehrschluss in negativer Weise auf die Importneigung der Importländer (-0,2 bzw. - 0,3). Im dritten Ansatz wird das pro Kopf Einkommen durch den Anteil des Agrarsektors am Volkseinkommen ersetzt. Überlegungen von Koo und Karemera (1991) folgend, bildet das sektorale Volkseinkommen das Produktionspotential genauer ab. Bezogen auf Weizen als weltweit meistangebautes Grundnahrungsmittel (Abbildung 7), kann in einem Land mit großem Agrarsektor tendenziell auf eine große Weizenproduktion geschlossen werden. Die Schätzergebnisse bestätigen diese Einschätzung mit einem Parameter-Wert von 1,68 für das jeweilige Exportland. Das die Größe des Agrarsektors ebenfalls mit der möglichen Anbaufläche im Zusammenhang steht, wird durch die niedrigeren Schätzparameter der Flächenaustattung im Vergleich zum Ansatz zwei ersichtlich. Das von Frankel (1997) diskutierte Problem einer endogenen Beziehung von GDP und Exportvolumen gilt für das agrarsektorale Einkommen in Bezug auf Weizen als Güter-spezifischen Ansatz umso mehr. In Folge dessen kann es zu einer umgekehrten Kausalität in der Modellerklärung kommen. Auf Grund der genannten Probleme in der Eindeutigkeit der Erklärungszusammenhänge und in Anbetracht keiner verbesserten Modellschätzgüte im Vergleich zum Ansatz zwei, ist das pro-kopf Einkommen dem agrarsektoralen Einkommen vorzuziehen. Die Marktzusammenhänge und wesentlichen Ursachen für Importnachfrage und Exportangebot ist in der Aufstellung der wesentlichen Handelsströme wiederzuerkennen (Abbildung 13). Interpretation der potentiellen Handelshemmnisse Aus Tabelle 12 wird ersichtlich, dass sowohl kulturelle als auch geschichtliche Resistenzeffekte des Handels keinen signifikanten Einfluss auf den bilateralen Weizenhandel besitzen. Damit stellen kulturelle Unterschiede keine Markteintrittsbarriere für den potentiellen Exporteur dar. Die erwarteten, positiven Wirkungen eines gemeinsamen kulturellen Hintergrundes (siehe Tabelle 6) sind auf dem Weizenmarkt nicht bedeutsam. Geografische Faktoren sind im Gegensatz dazu hoch relevant. Besitzt das Importland keinen Zugang zu einem Überseehafen, wirkt sich dies negativ auf die Handelstätigkeit aus (Arvis et. al.,

77 Diskussion ). Hintergrund dieser Approximation sind höhere Transportkosten landgebundener Transportmedien und damit höherer Markteintrittskosten. Die Ergebnisse bestätigen mit Werten, je nach Modellspezifikation, von -1,2 bis -1,4 den negativen Einfluss auf die bilateralen Handelsströme. Eine gemeinsame Grenze zwischen Importeur und Exporteur fördert das Handelsvolumen außerordentlich. Die vielschichtige Vernetzung benachbarter Länder in Hinblick auf Marktverflechtung, sozialer- und politischen Beziehungen begründen starke Handelsbeziehungen (Buch et. al., 2003). Auch für den internationalen Weizenhandel kann ein drastischer Einfluss auf den Handelsstrom festgestellt werden. Die starke Varianz der Schätzwerte zeigt jedoch die hohe Abhängigkeit von der Modellspezifikation. So ist der Schätzwert mit 3,16 im klassischen Modellansatz eins am höchsten, während dieser in den Ansätzen zwei und drei mit 2,23 und 2,17 stark abnimmt. Für die Distanz als wichtigste Approximation der Transportkosten (Head, 2000) variiert der Schätz-Parameter in den Modellansätzen ebenfalls beträchtlich. So ist in Modellspezifikation eins kein signifikanter Einfluss der Distanz auf den Weizenhandel auszumachen. In den Modellspezifikationen zwei und drei liegt ein signifikant negativer Einfluss auf den Handel vor. Die Parameterwerte von und -0,83 sind nahezu identisch und bewegen sich im Rahmen der aus empirischer Literatur bekannten Ergebnisse (Tabelle 12). Es wird in der Diskussion der ökonomischen Parameter, als auch der statistischen Methoden deutlich, dass individuelle Effekte der Handelspartner vorliegen. Diese scheinen mit den geographischen Parametern der Distanz und der Nachbarschaft in Verbindung zu stehen. Nach Rudolph (2010) kann die Distanz als Approximation der Transportkosten allein nicht angesehen werden. Sinkende Frachtraten im Seeverkehr haben zu keiner Abnahme der Schätzparameter in Gravitationsmodellen aggregierter Handelsströme geführt (Buch et. al., 2003). Koo und Karemera (1991) als auch Sun et. al. (2002) nutzen Frachtraten als Approximation der Transportkosten und können keinen signifikanten Einfluss auf den Weizenhandel feststellen. Der wesentliche Einfluss der Entfernung als Transportkostenfaktor ist für den Weizenhandel damit erheblich in Frage zu stellen. Andere geographische Effekte, die in den behandelten Modellspezifikationen nicht oder nur in Ansätzen berücksichtigt werden, scheinen hier im Wesentlichen den Handelsstrom zu beeinflussen.

78 Fazit 71 6 Fazit Ziel dieser Arbeit ist es mit Hilfe des Gravitationsansatzes die bilateralen Handelsströme des Weltweizenmarktes für den Zeitraum von wiederzugeben und in Bezug auf ökonomische Parameter ein Weizen-spezifisches Gravitationsmodell herauszubilden. Hinter diesem Gedanken verbirgt sich die Idee ein besseres Verständnis des internationalen Weizenmarktes zu erlangen ohne dass Detailkenntnisse der Inlandsmärkte und der weltweiten Marktverflechtungen vorliegen. Voraussetzung dafür ist aus Erkenntnissen der Literatur und den eigenen Ergebnissen die ausschlaggebenden ökonomischen Parameter im Kontext des Gravitationsmodells zu ermitteln. Es zeigt sich, dass die klassische Approximation von Angebots- und Nachfragekräften mittels absoluter Volkseinkommen den Weizenhandel nur unzureichend darstellen können. In der mäßigen Korrelation zwischen absolutem Volkseinkommen bzw. pro-kopf Einkommen und der Importnachfrage bestätigen sich theoretische Überlegungen eines inferioren Nachfrageverhaltens nach Weizen als Konsumgut. Da das Volkseinkommen sich zusätzlich simultan auf Angebots- und Nachfragekräfte auswirkt, kommt es zu Überlagerungseffekten in der Erklärung der Handelsströme, die einem Güter-spezifischen Ansatz nicht gerecht werden. Vielmehr müssen die ökonomischen Massen an die Konsum- und Produktionseigenschaften des Weizens angepasst werden. Zwei der drei in dieser Arbeit bewerteten Modellspezifikationen sind auf dieses Ziel hin ausgerichtet. Die Bevölkerungsgröße kann gegenüber dem Volkseinkommen das Nachfragepotential nach Weizen in einem Land deutlich besser abbilden und zeigt eine hohe Korrelation mit der Importnachfrage als auch, im negativen Sinne, mit dem Exportangebot. Dem hohen Flächenanspruch einer für den internationalen Weizenmarkt relevanten Produktionsmenge ist die Notwendigkeit einer Proxy-Variablen zur Beschreibung der Faktorausstattung landwirtschaftlicher Fläche geschuldet. Die verfügbare Anbaufläche zeigt hier einen bedeutenden Zusammenhang zum Exportangebot. Einkommensfaktoren offenbaren sich als entscheidendes Element der Weizenproduktivität, in dem sie als Indikatoren für Betriebsmitteleinsatz, Managementfähigkeit und technologischem Stand fungieren. Das pro-kopf Einkommen als Relativgröße bildet die Produktivitätseffekte am besser ab. Typische Importländer zeichnen sich daraus folgend durch eine hohe Bevölkerungsanzahl, einem relativ niedrigem Einkommensniveau und einer geringen Verfügbarkeit landwirtschaftlicher Kulturfläche aus. Die wesentlichen Exporteure demgegenüber sind mit niedriger Bevölkerungsanzahl, hohem pro-kopf Einkommen und hoher Flächenausstattung zu charakterisieren. Im Sinne des Gravitationsmo-

79 Fazit 72 dells ist der Handelsstrom zweier Länder umso ausgeprägter, je stärker die genannten Klassifikationen der Marktakteure als Importeur oder Exporteur zutreffen. Damit die untersuchten Modellspezifikationen und die Determinanten des Weizenmarktes bewertet werden können, muss der Gravitationsansatz in stochastisches Regressionsmodell überführt werden. Aus den Exponenten des ökonomischen Modells werden auf diese Weise Schätzparameter. Angesichts unbeobachteter, mit den Regressoren korrelierter, Heterogenität im Störterm aller Modellspezifikationen liefern sowohl das Random-Effects Modell als auch der Hausman-Taylor Ansatz keine konsistenten Schätzergebnisse. Das in diesen Fällen robuste Fixed-Effects Modell ist in Hinblick auf den geringen Informationsgehalts der Zeitdimension keine in Betracht zu ziehende Alternative. Distanz und Nachbarschaft der Handelspartner scheinen als relevante Handelsresistenzfaktoren insbesondere mit der individuellen Heterogenität in Verbindung zu stehen. Einzig zuverlässige Methode der Internalisierung heterogener Effekte stellt die Einführung weiterer Handelspaarspezifischer Kontrollvariablen dar. Neuere Forschungen in der statistischen Gravitationsmodellanalyse weisen auf den verzerrenden Charakter einer logarithmischen Transformation und die Empfindlichkeit von OLS-Methoden gegenüber Heteroskedastizität in Paneldaten. Maximum Likelihood Verfahren sind robuster und können das Gravitationsmodell direkt schätzen. Der Heckman ML-Schätzer zeigt aus Erkenntnissen der Literatur die höchste Effizienz in der Paneldatenanalyse bilateraler Handelsströme. Folgende Implikationen können aus diesen Einsichten für zukünftige Forschungsansätze gegeben werden: (i) Anwendung von ML-Methoden in der Parameterschätzung von Gravitationsmodelle auf dem Weltweizenmarkt, insbesondere des Heckman-ML Ansatzes. (ii) Erforschung spezieller Handelspaar-spezifischer Kontrollvariablen für den Weizenhandel. (iii)vertiefende, theoretische Fundierung ökonomischer Variablen des Weizenspezifischen Gravitationsansatzes.

80 Literaturverzeichnis 73 7 Literaturverzeichnis Acemoglu, D. (2009). Introduction to Modern Economic Growth. New Jersey: Princeton University Press. Anderson, J. E. (1979). A Theoretical Foundation of the Gravity Equation. American Economic Review Vol.69 No.1, S Anderson, J. E., & van Wincoop, E. (2003). Gravity with Gravitas: A Solution to the border Puzzle. American Economic Review Vol.93 (1), S Anderson, J. E. (2009). The Incidence of Gravity. Boston College: Working Paper No.732. Arrow, K. J. (1950). A Difficulty in the Concept of Social Welfare. The Journal of Political Economy Vol.58(4), S Arvis, J.-F., Raballand, G., & Marteau, J.-F. (2010). The Cost of being Landlocked: Logistics, Costs, and Supply Chain Reliability. Washington D.C.: The World Bank. Baier, S. L., & Bergstrand, J. H. (2001). The growth of world trade: Tariffs, transport costs, and income similarity. Journal of International Economics 53, S Balestra, P., & Krishnakumar, J. (2008). Fixed Effects Models and Fixed Coefficients Models. In L. Mátyás, & P. Sevestre, The Econometrics of Panel Data third Edition (S ). Berlin-Heidelberg: Springer-Verlag. Baltagi, B. H., & Wu, P. X. (1999). Unequally spaced panel data regressions with AR(1) disturbances. Econometric Theory 15, S Baltagi, B. H., Bresson, G., & Pirotte, A. (2003). Fixed-Effects, Random-Effects or Hausman-Taylor?: A pretest estimator. Economics Letters Volume 79(3), S Baltagi, B. H. (2005). Econometric Analysis of Panel Data 3rd Edition. Chichester: John Wiley and Sons. Baltagi, B. H. (2008). Error Component Models. In L. Mátyás, & P. Sevestre, Econometric of Panel Data third Edition (S ). Berlin-Heidelberg: Springer-Verlag. Baum, C. F., Schaffer, M. E., & Stillman, S. (2003). Instrumental variables and GMM: Estimation and Testing. Stata Journal 3(1), S Becker, T. (1989). Die Weizenexportpolitik der Europäischen Gemeinschaft, Agrarwirtschaft Sonderheft 121. Frankfurt am Main: Verlag Alfred Strohe. Bergstrand, J. H. (1985). The Graviry Equation in International Trade: Some Microeconomic Foundations and Empirical Evidence. The Review of Economics and Statistics 67, S

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87 Literaturverzeichnis 80 Worldbank. (2012b). Data: Indicators. Abgerufen am von

88 Mio. Tonnen Anhang 81 8 Anhang 8.1 Erkenntnisse der Literatur Jahr Abbildung 6: Entwicklung der Weizenproduktionsmenge von (Datenquelle: FAO, 2012 a) Production (tonnes) Wheat Rice Potatoes Maize Abbildung 7: Durchschnittliche Anbauflächen und Produktionsmengen der wichtigsten Grundnahrungsmittel (Datenquelle: FAO, 2012a).

89 Anhang 82 Abbildung 8: Verteilung der Weizenproduktion in der Welt (FAO, 2012 b). Abbildung 9: weltweite Produktion, Konsum und Lagerhaltung von Weizen in den Jahren (FAO, 2011).

90 Mrd. US-$ / % am weltweiten Import Anhang 83 Abbildung 10: Weltkarte der wichtigsten Exporteure (grün/dunkel) und Importeure (gelb/hell) für die Jahre (Quelle: eigene Darstellung) Importvolumen US-Dollar Anteil am weltweiten Import in % Abbildung 11: Mittlere Importanteile der wichtigsten Weizenimportländer (Datenquelle: FAO, 2012a).