{"id":8515,"date":"2012-10-04T05:35:34","date_gmt":"2012-10-04T04:35:34","guid":{"rendered":"http:\/\/wirtschaftlichefreiheit.de\/wordpress\/?p=8515"},"modified":"2012-10-04T05:36:59","modified_gmt":"2012-10-04T04:36:59","slug":"junge-ordnungsokonomiksmall-is-beautifulkleinere-lander-haben-geringere-arbeitslosenquoten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wirtschaftlichefreiheit.de\/wordpress\/?p=8515","title":{"rendered":"Junge Ordnungs\u00f6konomik<\/small>
Small is beautiful
Kleinere L\u00e4nder haben geringere Arbeitslosenquoten<\/small>"},"content":{"rendered":"

\u201eOne might have hoped that, with 30 years of data, we would now have an operational theory of unemployment. I do not think that we do.\u201c\u009d (Olivier Blanchard)<\/p><\/blockquote>\n

Seit dem starken Anstieg der Arbeitslosenquoten im Europa der 1970er Jahre diskutieren \u00d6konomen nunmehr intensiv \u00fcber die Ursachen der Arbeitslosigkeit. Zwar herrscht heute weitgehende Einigkeit dar\u00fcber, dass Nachfrageeinbr\u00fcche auf den G\u00fcterm\u00e4rkten, L\u00f6hne \u00fcber dem Grenzprodukt der Arbeit, Insidereffekte, sowie institutionelle und politische Rahmenbedingungen zu Arbeitslosigkeit f\u00fchren k\u00f6nnen. Eine einheitliche Theorie jedoch konnte bis heute nicht etabliert werden. Daran konnte auch das in den vergangenen Jahren stark ansteigende Datenmaterial nichts \u00e4ndern. Offensichtlich wird die Arbeitslosenquote von einer Vielzahl verschiedener Faktoren beeinflusst. Einige dieser Faktoren sind der Theorie bekannt, einige andere hingegen konnten sich bis heute allen Forschens zum Trotz beharrlich im Dunklen verbergen. Paul Krugman \u00e4u\u00dferte im Februar 2011 auf seinem BLOG<\/a> den leisen Verdacht, einer dieser Faktoren k\u00f6nne in der Gr\u00f6\u00dfe der verschiedenen \u00f6konomischen Entit\u00e4ten begr\u00fcndet liegen. Seine Hypothese lautete schlicht: Kleinere Entit\u00e4ten (Kontinente, L\u00e4nder, Regionen) h\u00e4tten im Vergleich zu ihren gr\u00f6\u00dferen Br\u00fcdern mit einem geringeren Ausma\u00df an Arbeitslosigkeit zu k\u00e4mpfen. Von diesem Gedanken angetrieben machten wir uns daran, die \u201eKrugman-Hypothese\u201c einer eingehenden empirischen Untersuchung zu unterziehen. An dieser Stelle sollen einige interessante deskriptiv-statistische Erkenntnisse vorgestellt werden. Eine ausf\u00fchrlichere Diskussion des Ph\u00e4nomens findet sich in Berthold und Gr\u00fcndler (2011)<\/a>.<\/p>\n

<\/p>\n

1
\nGr\u00f6\u00dfe und Arbeitslosigkeit innerhalb der L\u00e4nder<\/strong><\/p>\n

Paul Krugman hat gezeigt, dass kleinere Wirtschaftsregionen in den USA im Schnitt geringere Arbeitslosenquoten aufweisen. Die spannende Frage lautet an dieser Stelle: Kann eine \u00e4hnliche Korrelation auch f\u00fcr andere L\u00e4nder festgestellt werden?<\/p>\n

Um die Korrelation von Arbeitslosenquote und Gr\u00f6\u00dfe zu ermitteln, zerlegten wir zun\u00e4chst 35 L\u00e4nder in insgesamt 496 homogene Subgruppen. Die Korrelation f\u00fcr die einzelnen L\u00e4nder errechnet sich dabei auf Basis der Subgruppen, die der jeweiligen Nation zuzuordnen sind. Zur Zerlegung der einzelnen L\u00e4nder haben wir uns aufgrund der Vergleichbarkeit im Wesentlichen an den NUTS und TL-2 Nomenklaturen von Eurostat bzw. der OECD orientiert.<\/p>\n

Tats\u00e4chlich kann f\u00fcr die USA ein stark positiver Zusammenhang der beiden Gr\u00f6\u00dfen festgehalten werden (Bravais-Pearson: 33%). Methodologischer Hinweis: Zur Eliminierung zyklischer Schwankungen haben wir stets gleichgewichtige Arbeitslosenquoten verwendet, die mithilfe des Hodrick-Prescott-Filters gegl\u00e4ttet wurden.<\/p>\n

\"Arbeitslosigkeit<\/a>
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Wendet man dieselbe Herangehensweise auf europ\u00e4ische Staaten an, so best\u00e4tigt sich dieses Bild im Wesentlichen. Dies kann stellvertretend f\u00fcr Italien gezeigt werden.<\/p>\n

\"Arbeitslosigkeit<\/a>
\n– zum Vergr\u00f6\u00dfern bitte auf die Grafik klicken – <\/small><\/p>\n

Es existieren jedoch einige L\u00e4nder, f\u00fcr die dieser Zusammenhang nicht positiv, sondern negativ ausgepr\u00e4gt ist. Deutschland beispielsweise ist ein solcher Ausrei\u00dfer.<\/p>\n

\"Arbeitslosigkeit<\/a>
\n– zum Vergr\u00f6\u00dfern bitte auf die Grafik klicken – <\/small><\/p>\n

Selbstverst\u00e4ndlich liegt die Erkl\u00e4rung f\u00fcr die deutsche Abweichung von der Grundtendenz auf der Hand: Die fl\u00e4chenm\u00e4\u00dfig sehr kleinen Stadtstaaten (Berlin: 13%, Bremen: 11,5%, Hamburg: 7,8%) haben klassischerweise in deutlich gr\u00f6\u00dferem Umfang mit Arbeitslosigkeit zu k\u00e4mpfen, als die gro\u00dfen Bundesstaaten Baden-W\u00fcrttemberg, Bayern (je 4,0%) und Niedersachsen (6,8%).<\/p>\n

Doch in welchen Nationen steigt die Arbeitslosigkeit nun mit zunehmender Gr\u00f6\u00dfe? Und f\u00fcr welche L\u00e4nder kehrt sich dieser Zusammenhang um? Die Beantwortung dieser Frage findet sich in nachfolgender Grafik:<\/p>\n

\"Arbeitslosigkeit<\/a>
\n– zum Vergr\u00f6\u00dfern bitte auf die Grafik klicken – <\/small><\/p>\n

In rund zwei Drittel der untersuchten Nationen (23 aus 35) ist der Zusammenhang also tats\u00e4chlich positiv. Das bedeutet: Kleinere Wirtschaftsregionen besitzen in den einzelnen L\u00e4ndern im Schnitt geringere Arbeitslosenquoten. Wie die rechte Spalte in obiger Abbildung deutlich zeigt, gibt es jedoch zahlreiche Ausnahmen von dieser Grundregel.<\/p>\n

2
\nGr\u00f6\u00dfe und Arbeitslosigkeit in Europa<\/strong><\/p>\n

Die gro\u00dfe Zahl von Abweichlern in Bezug auf das Postulat des \u201esmall is beautiful\u201c ist zun\u00e4chst sehr unbefriedigend. Blickt man jedoch etwas genauer auf die L\u00e4nder mit negativer Korrelation, so f\u00e4llt auf, dass es sich hierbei zum gr\u00f6\u00dften Teil (9 aus 12) um europ\u00e4ische L\u00e4nder mit einer geringen Anzahl NUTS-2 bzw. NUTS-3 Regionen handelt. Bestehen diese Nationen im Mittel aus relativ kleinen Bundesl\u00e4ndern, so k\u00f6nnten Ausrei\u00dfer leicht zu negativen Korrelationen f\u00fchren. Sofern die betreffenden Staaten im Schnitt relativ geringe Arbeitslosenquoten aufweisen, geht von den L\u00e4ndergrenzen eine verzerrende Wirkung aus. Und tats\u00e4chlich finden sich in der rechten Spalte einige L\u00e4nder, auf die diese Einsch\u00e4tzung zutrifft: Die Arbeitslosenquoten von Norwegen (3,3%), Schweden (7,3%), Tschechien (6,7%), Belgien (7,3%) und den Niederlanden (4,3%) liegen teils deutlich unter dem europ\u00e4ischen Durchschnitt (10,2%). Auch die au\u00dfereurop\u00e4ischen Staaten Japan (4,6%) und Australien (5,2%) offenbaren vergleichsweise geringe Arbeitslosenquoten. Es dr\u00e4ngt sich damit der Verdacht auf, dass die L\u00e4ndergrenzen hier tats\u00e4chlich verzerrend wirken k\u00f6nnten.<\/p>\n

Eine naheliegende Schlussfolgerung der obigen \u00dcberlegungen ist die Messung der Korrelation \u00fcber die europ\u00e4ischen L\u00e4ndergrenzen hinweg. Die folgende Abbildung zeigt diesen Zusammenhang f\u00fcr alle Regionen der untersuchten europ\u00e4ischen L\u00e4nder.<\/p>\n

\"Arbeitslosigkeit<\/a>
\n– zum Vergr\u00f6\u00dfern bitte auf die Grafik klicken – <\/small><\/p>\n

Wie ganz klar ersichtlich wird, ist der Zusammenhang zwischen der Gr\u00f6\u00dfe der einzelnen Wirtschaftsregionen und der Arbeitslosenquote \u00fcber die L\u00e4ndergrenzen hinweg positiv. Mit einem Bravais-Pearson-Koeffizienten von \u00fcber 47% ist die Korrelation zudem vergleichsweise hoch. Die Streuung um die Ausgleichsgerade (in der Grafik repr\u00e4sentiert durch eine rote Linie) ist jedoch relativ stark, was von regionenspezifischen Abweichungen von der Grundtendenz zeugt. Selbstverst\u00e4ndlich ist die Gr\u00f6\u00dfe nur eine erkl\u00e4rende Variable. Andere Determinanten, etwa das Vorhandensein regionaler Agglomerationen oder einer gut ausgebauter Infrastruktur, sind sicherlich wesentlich entscheidender als die Gr\u00f6\u00dfe. Dennoch ist zu erkennen, dass gro\u00dfe europ\u00e4ische Regionen im Schnitt h\u00f6here Arbeitslosenquoten aufweisen, als kleine.<\/p>\n

3
\nGr\u00f6\u00dfe und Arbeitslosigkeit in der Welt<\/strong><\/p>\n

Eine \u00e4hnliche Betrachtung auf Basis aller Regionen weltweit scheitert zum einen an der Verf\u00fcgbarkeit regionaler Daten und zum anderen an der mangelnden Vergleichbarkeit der jeweiligen Klassifikationen. Dennoch w\u00e4re es spannend zu erfahren, ob auch Kontinente bzw. Handelszonen einem \u00e4hnlichen Muster folgen. Wie die folgende Tabelle deutlich veranschaulicht, ist dies tats\u00e4chlich der Fall:<\/p>\n

\"Arbeitslosigkeit<\/a>
\n– zum Vergr\u00f6\u00dfern bitte auf die Grafik klicken – <\/small><\/p>\n

Mit Ausnahme von Europa weisen s\u00e4mtliche Kontinente einen positiven Zusammenhang zwischen Gr\u00f6\u00dfe und Arbeitslosigkeit auf. F\u00fcr Nordamerika und Ozeanien ist ein solcher Vergleich nicht m\u00f6glich, da beide Kontinente aus einer Vielzahl sehr kleiner (Insel-)Staaten bestehen. Insgesamt ist die Korrelation auf Ebene der Kontinente jedoch relativ schwach. Es ist zu vermuten, dass die L\u00e4nder innerhalb der jeweiligen Kontinente sehr heterogen sind. Wesentlich interessanter ist die Betrachtung von kontinentspezifischen Handelszonen. Hier ist die Korrelation f\u00fcr alle Kontinente sehr stark positiv und liegt mit zwei Ausnahmen (der afrikanischen COMESSA und den europ\u00e4ischen EU27-Staaten) \u00fcber 40%. Das Grundmuster geringerer Arbeitslosenquoten bei kleineren L\u00e4ndern kann damit also auch au\u00dferhalb von Europa beobachtet werden.<\/p>\n

4
\nEin Fazit<\/strong><\/p>\n

Unsere Untersuchungen ergaben, dass Arbeitslosigkeit in den allermeisten F\u00e4llen von der Gr\u00f6\u00dfe der zugrundeliegenden Wirtschaftseinheit beeinflusst wird. Grunds\u00e4tzlich haben gr\u00f6\u00dfere Volkswirtschaften also mit einer h\u00f6heren Arbeitslosigkeit zu k\u00e4mpfen. Jedoch fu\u00dfen unsere vorgestellten Ergebnisse selbstverst\u00e4ndlich auf einer rein bivariaten Analyse der Arbeitslosigkeit. Die tats\u00e4chliche Erkl\u00e4rung von regionaler Arbeitslosigkeit ist hingegen wesentlich komplexer. Andere Determinanten, etwa die Existenz einer \u00f6konomisch prosperierenden Agglomeration oder die An- bzw. Abwesenheit gr\u00f6\u00dferer Unternehmen, m\u00f6gen sicherlich eine deutlich gewichtigere Rolle spielen. Oder um es erneut mit Blanchards Worten auszudr\u00fccken: \u201eWe have learned a lot, but we still have a lot to learn.\u201c<\/p>\n

Hinweis<\/strong><\/p>\n

Die vollst\u00e4ndige Untersuchung findet sich in<\/p>\n

BERTHOLD\/ GR\u00dcNDLER (2011): Nation Size and Unemployment<\/a>, Wirtschaftswissenschaftliche Beitr\u00e4ge des Lehrstuhls f\u00fcr Volkswirtschaftslehre, insb. Wirtschaftsordnung und Sozialpolitik, Nr. 116.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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\u201eJunge Ordnungs\u00f6konomik<\/small>
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Kleinere L\u00e4nder haben geringere Arbeitslosenquoten<\/small>\u201c <\/span>weiterlesen<\/a><\/p>\n

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