Ein disaggregiertes Prognosesystem für die Bundesrepublik Deutschland

Seit Beginn der siebziger Jahre hat das öffentliche Interesse an Strukturanalysen in verstärktem Maße zugenommen. Vor allem die erste Rohölkrise 1973/74 hat deutlich gemacht, wie sehr die Konjunktur und Struktur von Volkswirtschaften durch sektorale Einflüsse, wie Angebotsverknappungen einzelner Güter, extreme Preiserhöhungen usw. beeinflußt werden können. Die Analyse struktureller Entwicklungslinien ist u.a. das Ziel der von der Bundesregierung in Auftrag gegebenen Strukturberichterstattung, die von den fünf größten deutschen Wirtschaftsforschungsinstituten durchgeführt wird. Man hat relativ früh erkannt, daß zur Messung des Strukturwandels ein Instrumentarium erforderlich ist, das einerseits eine Vielzahl wirtschaftlicher Vorgänge gleichzeitig erfaßt, andererseits mittel- bis langfristige Aussagen ermöglicht. Partialanalysen und einfache Input-Output-Techniken können beide Anforderungen nicht gleichzeitig erfüllen. Dies führte dazu, daß einige der an der Strukturberichterstattung beteiligten Institute ihre Untersuchungen zum Teil mit Hilfe von ökonometrischen Input-Output-Systemen durchführen wollten (vgl. Görzig, Kirner [47], Kirner, Stäglin [68]). Allerdings ist die Entwicklung solcher Modelle mit einem erheblichen Aufwand an Personal, Geld und vor allem Zeit verbunden. Dies gilt insbesondere dann, wenn das System den drei Grundanforderungen genügen soll.

Folgt man der von Frerichs [41] vorgeschlagenen Klassifizierung sektoral gegliederter ökonometrischer Modelle nach so läßt sich das Disaggregierte Bonner Prognosesystem wie folgt charakterisieren:

Die Datenbasis des Disaggregierten Prognosesystems setzt sich im wesentlichen aus vier Bestandteilen zusammen. Diese sind

Im Disaggregierten Bonner Prognosesystem entspricht jedem Feld der Sozialprodukts-, Transfer- und Investitionsfinanzierungstabellen eine Modellvariable. Diese Variablen werden entweder durch Verhaltens- oder Definitionsgleichungen erklärt. Das System der Definitionsgleichungen ist dabei so spezifiziert, daß das Modell zu jedem Prognosezeitpunkt konsistente Sozialprodukts- und Transfertabellen berechnet. Im Einzelnen müssen über die Modellstruktur folgende Konsistenzbedingungen erfüllt sein: mit der jeweiligen Zeilen- und Spaltensumme der entsprechenden sektoralen Komponenten ²⁾.

Verfolgt man die Entwicklung der Modellbautätigkeiten im Bonner SFB 21, so kann man bei allen hier erstellten Prognosesystemen ein gemeinsames Grundkonzept erkennen. Es sollen möglichst alle relevanten wirtschaftlichen Abläufe und Beziehungen modellendogen erfaßt werden. Die Exogenisierung von Modellvariablen erfolgt aufgrund modelltechnischer Gegebenheiten — z.B. wegen fehlenden Datenmaterials für eine endogene Erklärung —, aber nicht in Hinsicht auf vorher festgelegte Untersuchungsziele¹⁾. Charakteristisch für diese Vorgehensweise ist die Aussage von Krelle: „Was alle Modelle leisten können, sind bedingte Prognosen, nämlich Schätzung der endogenen Größen bei Vorgabe der exogenen und der Instrumentvariablen. Je kleiner die Zahl der exogenen Größen, umso brauchbarer ist das System, natürlich auch umso komplizierter und leichter zu falsifizieren.“²⁾

In diesem Teil der Arbeit werden sämtliche in den Sozialprodukts- und Transfertabellen aufgeführten wirtschaftlichen Aktivitäten, die nicht durch Definitionsgleichungen oder exogen bestimmt sind, theoretisch erklärt und mit ökonometrischen Methoden analysiert. Zur besseren Übersicht unterteilen wir das Disaggregierte Prognosesystem in 12 inhaltlich abgegrenzte Variablengruppen, die dann in jeweils einem Kapitel behandelt werden. Eine anschauliche Darstellung dieser Einteilung findet man in Tabelle 6.

Der Aufbau ökonometrischer Prognosemodelle erfolgt häufig derart, daß die Parameter der Verhaltensfunktionen jede für sich mit dem OLS (ordinary least squares) — Verfahren¹⁾ geschätzt und die Einzelgleichungen dann zu einem Modell zusammengesetzt werden. Allerdings bleiben dabei eventuell bestehende Systemzusammenhänge unberücksichtigt. Das OLS-Verfahren führt aber bei interdependenten Systemen zu verzerrten Schätzungen. Die dadurch entstehenden Fehler müssen im Rahmen des “fine-tunings” durch Auswechseln von Gleichungen, Einbau von Dummy-Variablen usw. korrigiert werden. Dennoch weist diese pragmatische Vorgehensweise erhebliche Vorteile auf, die wir im folgenden kurz skizzieren wollen.

Im Disaggregierten Bonner Prognosemodell wird die langfristige Veränderung der Vorleistungsstrukturen in einem Zweistufenkonzept erfaßt. Zunächst werden die Faktornachfragefunktionen nach inländischen und ausländischen Vorleistungsgütern mit Hilfe preis-, technologie- und kapazitätsabhängiger Input-Koeffizienten bestimmt (vgl. Krelle [75], [80]). Hier liegt der Gedanke zugrunde, daß langfristig die Faktoreinsatzverhältnisse nicht konstant sind, sondern sich aus folgenden Gründen ändern:

Wir wollen in diesem Abschnitt die im Einteilungsschema der Tabelle 6 beschriebene methodische Vorgehensweise unterbrechen und das Ausgabenverhalten der Staatssektoren nicht nur in Bezug auf die Konsumentscheidungen, sondern auch auf die Investitionen und Transferzahlungen untersuchen. Aufgrund der Arbeiten von Frerichs [34], [35] liegt für die Erklärung der Staatsausgaben ein geschlossenes Konzept vor, das bereits in der ersten Variante des Disaggregierten Prognosesystems empirisch überprüft worden ist.

In diesem Kapitel werden folgende wirtschaftlichen Aktivitäten analysiert:

Die Bedeutung der Investitionen für das Wachstums- und Konjunkturverhalten der Volkswirtschaft der Bundesrepublik Deutschland beruht im wesentlichen auf zwei Eigenschaften. Zum Einen bilden sie einen großen Teil der Endnachfrage. In der Referenzperiode 1960 – 1974 beträgt der Anteil der Anlageinvestitionen am Bruttosozialprodukt ca. 23 % ¹⁾. Wie man anhand der Abbildung 3 erkennen kann, nimmt dieser Anteil in konjunkturschwachen Jahren ab (z.B. 1967, 1974), während er in Zeiten der Hochkonjunktur (1970) ansteigt. Dies bedeutet, daß die Konjunkturschwankungen der Volkswirtschaft - gemessen durch das reale Bruttosozialprodukt - wesentlich vom Investitionsverhalten beeinflußt werden. Andererseits bestimmen die Investitionen den langfristigen Aufbau von Produktionskapazitäten und die technologische Entwicklung. Durch diesen eher angebotsorientierten Einfluß wird zusammen mit dem zuerst genannten Nachfrageeffekt das mittel- bis langfristige Wachstumsverhalten einer Wirtschaft geprägt. Beide Einflüsse der Investitionen werden im Disaggregierten Prognosesystem berücksichtigt ²⁾. Dabei sollen hauptsächlich die langfristigen sektoralen Tendenzen aufgezeigt werden; die exakte Wiedergabe konjunktureller Ausschläge ist zwar erwünscht, aber nicht unbedingtes Ziel unserer Untersuchungen. Dies ist eher die Aufgabe von Kurzfristmodellen mit einem Prognosehorizont von 1 – 3 Jahren.

Nachdem wir in den beiden Kapiteln 10. und 8. die Anlageinvestitionen der Unternehmens- und Staatssektoren erklärt haben, wollen wir nun ihre jeweilige gütermäßige Zusammensetzung bestimmen. Grundlage dazu sind die in den Sozialproduktstabellen des Disaggregierten Prognosesystems implementierten Investitionsverflechtungsmatrizen für inländische und importierte Güter ¹⁾ . Die Berücksichtigung der Investitionsgüterstruktur in sektoral gegliederten Prognosemodellen hat ihren Ursprung in dynamischen Input-Output-Konzepten (vgl. Leontief [98], Schuman [132]) und linearen Mehrsektoren-Wachstumsmodellen (vgl. Krelle [79]). Bei Krelle ²⁾ findet man z.B. den Ansatz ³⁾ : mit Die diesem System zugrundeliegenden Investitionsfunktionen beruhen auf dem Prinzip des konstanten Akzelerators (vgl. Hicks [56]), also

Zur Erklärung der sektoralen Vorratsinvestitionen sind die Ansätze aus der ersten Variante des Disaggregierten Prognosemodells neugeschätzt worden. Die theoretische Grundlage bilden “stock-adjustment”-Modelle bei konstanten bzw. variablen Anpassungskoeffizienten (vgl. Bridge [16] ), wobei die klassischen Bestimmungsgründe der Vorratsinvestitionen, nämlich berücksichtigt werden. Die zugrundeliegenden Überlegungen sind in der Modellbeschreibung von Kübler ¹⁾ detailliert dargestellt worden, so daß wir uns an dieser Stelle mit kurzen Ausführungen zu Datenmaterial, Theorie und Schätzansatz begnügen können. Die neuen Schätzergebnisse werden zum Abschluß mit den Resultaten der ersten Modellvariante verglichen werden, um einen Einblick in die Problematik dieses Variablenblocks zu geben. Wir folgen in diesem Kapitel inhaltlich den Ausführungen von Kübler ¹⁾.

Der Außenhandel nimmt im Disaggregierten Bonner Prognosemodell eine Sonderstellung ein, die im wesentlichen auf folgenden Grundkonzepten beruht ¹⁾:

Von den in den Sozialproduktstabellen des Disaggregierten Prognosemodells ausgewiesenen primären Inputs ¹⁾ werden die sektoralen Lohneinkommen im Rahmen des Arbeitsmarktsubsystems ²⁾ erklärt. Die bei den 12 Sektoren der privaten Wirtschaft entstandenen Einkommen aus Unternehmertätigkeit und Vermögen, kurz Gewinne genannt, sind schon durch die Gleichungen (3.12) des definitorischen Gerüsts bestimmt worden. Somit beschränkt sich die in diesem Kapitel durchgeführte Analyse auf die Variablengruppen

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, den Arbeitsmarkt in sektoral gegliederten Prognosesystemen zu modellieren. Im einfachsten Fall kann man sektorale Lohnsummenfunktionen schätzen, z.B.: ¹⁾ mit Der Zeitindex t gibt dabei approximativ die Entwicklung der Arbeitsproduktivität wieder. Dieser Ansatz führt zwar in der Regel zu einer guten Datenanpassung in der Vergangenheit, liefert aber als einzige Information über den Arbeitsmarkt die Höhe der Lohnsumme der Sektoren und ist somit unzureichend.

In den Kapiteln 15 (Arbeitsmarkt) und 10 (Anlageinvestitionen) sind die sektoralen Preisindizes für die Produktionsfaktoren Arbeit und Kapital bereits bestimmt worden. Die Importpreise werden im Disaggregierten Modell exogen vorgegeben ¹⁾ und die inländischen Preisindizes der Staatssektoren, der privaten Organisationen und der privaten Haushalte im Rahmen des definitorischen Gerüsts ²⁾ erfaßt. Somit müssen wir in diesem Abschnitt nur noch die beiden Variablengruppen erklären. Die Bestimmung der inländischen Produktpreise erfolgt nach dem von Krelle [81], [92] vorgeschlagenen Konzept der Ersetzung von Produktionsangebotsfunktionen durch Preisfunktionen. Die grundlegende Hypothese dieses Ansatzes besagt, daß der Produktmarkt monopolistische Züge trägt, während auf dem Faktormarkt vollständige Konkurrenz herrscht. Die Firmen legen also auf dem Gütermarkt die Preise fest; auf dem Faktormarkt müssen sie aber die Faktorpreise akzeptieren. Für diese Preisfunktionen werden wir zwei Schätzansätze ableiten und ökonometrisch untersuchen.

Die Transferbeziehungen der Sektoren U (Unternehmen), PH (private Haushalte), PO (private Organisationen), GK (Gebietskörperschaften), SV (Sozialversicherung) und E (Ausland) ¹⁾ sind in der ersten Variante des Disaggregierten Prognosesystems von Frerichs [34] ausführlich erklärt worden. Für die Referenzperiode 1960 – 1974 hat Hellmuth [54] Regressionsanalysen durchgeführt, deren Ergebnisse weitgehend übernommen werden konnten. Während der Modellaufbauphase sind nur für einzelne Variablen Verbesserungen erforderlich gewesen. Wir verzichten deshalb auf eine detaillierte Darstellung dieses Modellteils und führen exemplarisch einige wichtige Resultate vor. Diese beziehen sich auf die Variablen (-gruppen):

Durch die in den Kapiteln 7 – 17 hergeleiteten und geschätzten Verhaltensgleichungen, das im Kapitel 3 dargestellte definitorische Gerüst und die im Kapitel 4 angegebenen exogenen Variablen sind alle von Null verschiedenen Felder der des Disaggregierten Bonner Prognosemodells erklärt worden.

Nach Abschluß der ökonometrischen Untersuchungen sind die einzelnen Modellteile zu einem Gesamtsystem zusammengebaut worden, das wir anhand zahlreicher ex post-, ex ante-Prognosen und Simulationen ausgetestet haben. Da für einige Variablenblöcke, nämlich die Anlageinvestitionen, den Arbeitsmarkt und das Preissystem, mehrere Schätzansätze ausprobiert worden sind, mußten wir dementsprechend verschiedene Modellvarianten miteinander vergleichen. Zusätzlich haben wir zu jeder dieser Versionen Alternativprognosen mit konstanten Produktionsstrukturen durchgeführt, wodurch sich die Zahl der auszuwertenden Testläufe verdoppelt bzw. verdreifacht hat. Wenn man bedenkt, daß bei jeder Prognose mit dem Disaggregierten Modell ca. 25.000 Beobachtungen ausgewertet werden müssen, ist es nicht verwunderlich, daß der Zeit- und Arbeitsaufwand in der Testphase genauso hoch ist wie in der Schätzphase.

Das im vorigen Kapitel angegebene Gesamtsystem ist für den Zeitraum 1962 bis 1974 in drei Varianten gelöst worden. Dazu haben wir analog zu den Systemprüfungen des Kapitels 7.4. die Input-Koeffizienten wie folgt spezifiziert:

Ausgehend von der im vorigen Kapitel dargestellten ex ante-Prognose sind mit dem Disaggregierten Bonner Prognosemodell zahlreiche ex ante-Simulationen durchgeführt worden. Wir wollen exemplarisch die Resultate von 3 Simulationen für die Jahre 1975 bis 1980 vorführen. Es handelt sich um Untersuchungen über die Auswirkungen

Mit dem hier vorgelegten Bericht finden die mittlerweile fünfzehnjähringen Arbeiten am Disaggregierten Bonner Prognosesystem einen vorläufigen Abschluß. Im Rahmen dieses von der DFG großzügig unterstützten Forschungsprojektes sollten die wesentlichen Voraussetzungen fßr die Konstruktion und praktische Handhabung großer ökonometrischer Input-Output-Modelle geschaffen werden. Dies betraf eine Vielzahl von Bereichen, z.B.