Rohstoffpreise und ihre Bedeutung für die Least Developed Countries

Eine empirische Untersuchung am Beispiel von Afghanistan, Guinea-Bissau, Mali, Ruanda, den Salomonen und der Vereinigten Republik von Tansania

Diploma Thesis , 2008 , 98 Pages , Grade: 1,7

Business economics - Economic Policy

Die Auswirkungen der Rohstoffpreise und insbesondere der Rohstoffpreisänderungen auf die LDCs sind das Thema dieser Arbeit. Im 2. Kapitel erfolgt eine Definition der LDCs nach den Kriterien der UNCTAD und es werden die Besonderheiten dieser Länder bezüglich ihrer Export- und Wirtschaftsstruktur aufgezeigt. Das 3. Kapitel befasst sich dann mit den Rohstoffpreisen. Zuerst erfolgt eine Übersicht über die momentane Entwicklung der Rohstoffpreise, ehe auf die Auswirkungen dieses Rohstoffpreisbooms auf die LDCs eingegangen wird. Anschließend wird das Konzept der Terms of Trade erläutert und in Zusammenhang mit den LDCs gebracht. Darauf aufbauend widmet sich der nächste Abschnitt der Prebisch-Singer Hypothese der fallenden Terms of Trade für Entwicklungsländer. Im Anschluss werden die Theorie des "Resource Curse" und dessen unterschiedliche Wirkungskanäle analysiert, ehe sich der letzte Abschnitt dieses Kapitels als Konsequenz mit der Rohstoffpreisstabilisierung beschäftigt. Das 4. Kapitel ist dann eine empirische Analyse der Auswirkungen von Rohstoffpreisen auf eine Auswahl von LDCs. Diese sind Afghanistan, Guinea-Bissau, Mali, Ruanda, die Salomonen und Tansania. Die ersten Abschnitte befassen sich mit der Datenbeschaffung und der Erstellung eines geeigneten Rohstoffpreisindizes. Im Anschluss daran wird die statistische Methode vorgestellt, welche zur Regressionsanalyse verwendet wird. Im Folgenden werden die für dieses Verfahren nötigen Annahmen und Tests ausführlich erläutert. Danach wird die Regression für die einzelnen Länder durchgeführt und die zuvor erläuterten Annahmen mittels der ebenfalls vorgestellten Tests überprüft. Abschließend erfolgt in Kapitel 5 ein zusammenfassender Überblick der Arbeit und insbesondere der Regressionsergebnisse.

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungs- und Variablenverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Anhangsverzeichnis

1. Einführung

2. Eigenschaften von Least Developed Countries
2.1 Definition
2.2 Exportstruktur
2.3 Wirtschaft

3. Rohstoffpreise
3.1 Aktuelle Entwicklungen
3.2 Auswirkungen des aktuellen Rohstoffbooms auf die LDCs
3.3 Die Terms of Trade von Entwicklungsländern
3.4 Die Prebisch-Singer Hypothese
3.5 Resource Curse
3.5.1 Dutch Disease
3.5.2 Regierung
3.5.3 Konflikte
3.5.4 Hohe Verschuldung
3.5.5 Ungleichheit
3.5.6 Volatilität
3.5.6.1 Schocks
3.5.6.2 Unsicherheit
3.6 Rohstoffpreisstabilisierung
3.6.1 Stabilisierungsfonds
3.6.2 Internationale Rohstoffabkommen
3.6.3 Buffer Stocks
3.6.4 Market Related Instruments

4. Empirische Analyse
4.1 Daten
4.2 Preisindex
4.3 Vektorautoregression
4.3.1 Ausreißer
4.3.2 Augmented Dickey-Fuller Test
4.3.3 Informationskriterien
4.3.4 Jarque-Bera Test
4.3.5 LM Johansen Test
4.3.6 VAR Stabilität
4.3.7 Granger Kausalitätstest
4.3.8 Impulse Response Analyse
4.4 Schätzung der jeweiligen VAR(p) Modelle
4.4.1 Variablen der Schätzungen
4.4.2 Bestimmung der Lag Länge
4.4.3 Afghanistan
4.4.4 Guinea-Bissau
4.4.5 Mali
4.4.6 Ruanda
4.4.7 Salomonen
4.4.8 Tansania
4.5 Zusammenfassung der Regressionsergebnisse

5. Fazit

Anhang

Literaturverzeichnis

Abkürzungs- und Variablenverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1:Impulse Response Funktion Afghanistan

Abbildung 2:Impulse Response Funktion Guinea-Bissau

Abbildung 3:Impulse Response Funktion Mali 1

Abbildung 4:Impulse Response Funktion Mali 2

Abbildung 5:Impulse Response Funktion Ruanda

Abbildung 6:Impulse Response Funktion Salomonen

Abbildung 7:Impulse Response Funktion Tansania

Abbildung 8:Rohstoffpreisentwicklung

Abbildung 9:Kaffeepreisentwicklung von 1960-2004

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1:Exportanteile der Rohstoffe

Tabelle 2:Erklärungsgehalt des Preisindex

Tabelle 3:Granger Kausalitätstest Afghanistan

Tabelle 4:Granger Kausalitätstest Guinea-Bissau

Tabelle 5:Granger Kausalitätstest Mali

Tabelle 6:Granger Kausalitätstest Ruanda

Tabelle 7:Granger Kausalitätstest Salomonen

Tabelle 8:Granger Kausalitätstest Tansania

Tabelle 9:Übersicht Afghanistan Datenset 1

Tabelle 10:Übersicht Guinea-Bissau Datenset 1

Tabelle 11:Übersicht Mali Datenset 1

Tabelle 12:Übersicht Ruanda Datenset 1

Tabelle 13:Übersicht Salomonen Datenset 1

Tabelle 14:Übersicht Tansania Datenset 1

Tabelle 15:Informationskriterien ADF Test Afghanistan

Tabelle 16:Informationskriterien ADF Test Guinea-Bissau

Tabelle 17:Informationskriterien ADF Test Mali

Tabelle 18:Informationskriterien ADF Test Ruanda

Tabelle 19:Informationskriterien ADF Test Salomonen

Tabelle 20:Informationskriterien ADF Test Tansania

Tabelle 21:ADF Test Afghanistan

Tabelle 22:ADF Test Guinea-Bissau

Tabelle 23:ADF Test Mali

Tabelle 24:ADF Test Ruanda

Tabelle 25:ADF Test Salomonen

Tabelle 26:ADF Test Tansania

Tabelle 27:Informationskriterien Afghanistan

Tabelle 28:Informationskriterien Guinea-Bissau

Tabelle 29:Informationskriterien Mali

Tabelle 30:Informationskriterien Ruanda

Tabelle 31:Informationskriterien Salomonen

Tabelle 32:Informationskriterien Tansania

Tabelle 33:Jarque-Bera Test Afghanistan

Tabelle 34:LM Test Afghanistan

Tabelle 35:Stabilitätstest Afghanistan

Tabelle 36:Regressionstabelle Afghanistan VAR Modell

Tabelle 37:Regressionstabelle Afghanistan VARX Modell

Tabelle 38:Jarque-Bera Test Guinea-Bissau

Tabelle 39:LM Test Guinea-Bissau

Tabelle 40:Stabilitätstest Guinea-Bissau

Tabelle 41:Regressionstabelle Guinea-Bissau VAR Modell

Tabelle 42:Regressionstabelle Guinea-Bissau VARX Modell

Tabelle 43:Jarque-Bera Test Mali

Tabelle 44:LM Test Mali

Tabelle 45:Stabilitätstest Mali

Tabelle 46:Regressionstabelle Mali VAR Modell

Tabelle 47:Regressionstabelle Mali VARX Modell

Tabelle 48:Jarque-Bera Test Ruanda

Tabelle 49:LM Test Ruanda

Tabelle 50:Stabilitätstest Ruanda

Tabelle 51:Regressionstabelle Ruanda VAR Modell

Tabelle 52:Regressionstabelle Ruanda VARX Modell

Tabelle 53:Jarque-Bera Test Salomonen

Tabelle 54:LM Test Salomonen

Tabelle 55:Stabilitätstest Salomonen

Tabelle 56:Regressionstabelle Salomonen VAR Modell

Tabelle 57:Regressionstabelle Salomonen VARX Modell

Tabelle 58:Jarque-Bera Test Tansania

Tabelle 59:LM Test Tansania

Tabelle 60:Stabilitätstest Tansania

Tabelle 61:Regressionstabelle Tansania VAR Modell

Tabelle 62:Regressionstabelle Tansania VARX Modell

Anhangsverzeichnis

Anhang I: Abbildungen

Anhang II: Tabellen

1. Einführung

In den letzten Jahren erfuhren die Rohstoffe einen Preisboom und rückten damit vermehrt in den Blickwinkel der Medien. Wie Abbildung 8 zeigt sind die Preise aller Rohstoffgruppen seit dem Jahr 2000 gestiegen. Dies ist vor allem durch die gestiegene Nachfrage aus China und anderer schnell wachsender asiatischer Länder begründet, die das gestiegene Angebot aus Russland und anderer ehemaliger Sowjet Republiken überkompensieren.^[1] Diese Preissteigerungen sorgten auch dafür, dass sich Finanzinvestoren und Spekulanten vermehrt für Rohstoffe interessierten. Dies führte zu einer Zunahme der Menge an Futures und Optionen, die auf den Rohstoffmärkten gehandelt werden. Deren Volumen wuchs im Jahr 2006 schneller als in den anderen Märkten.^[2] Die LDCs sind besonders abhängig von den Rohstoffpreisen, da ihre Rohstoffexporte einen vergleichsweise hohen Anteil an ihren Warenexporten darstellen. Der durchschnittliche Anteil von unverarbeiteten Rohstoffen am Warenexport betrug zwischen den Jahren 1997 und 1999 62,4 %. Eine weitere Eigenheit ist, dass sie eine sehr konzentrierte Exportstruktur besitzen, die oft nur von einigen wenigen Exportgütern abhängt.^[3] Die Auswirkungen der Rohstoffpreise und insbesondere der Rohstoffpreisänderungen auf die LDCs sind das Thema dieser Arbeit.

Im 2. Kapitel erfolgt eine Definition der LDCs nach den Kriterien der UNCTAD und es werden die Besonderheiten dieser Länder bezüglich ihrer Export- und Wirtschaftsstruktur aufgezeigt.

Das 3. Kapitel befasst sich dann mit den Rohstoffpreisen. Zuerst erfolgt eine Übersicht über die momentane Entwicklung der Rohstoffpreise, ehe auf die Auswirkungen dieses Rohstoffpreisbooms auf die LDCs eingegangen wird. Anschließend wird das Konzept der Terms of Trade erläutert und in Zusammenhang mit den LDCs gebracht. Darauf aufbauend widmet sich der nächste Abschnitt der Prebisch-Singer Hypothese der fallenden Terms of Trade für Entwicklungsländer. Im Anschluss werden die Theorie des "Resource Curse" und dessen unterschiedliche Wirkungskanäle analysiert, ehe sich der letzte Abschnitt dieses Kapitels als Konsequenz mit der Rohstoffpreisstabilisierung beschäftigt.

Das 4. Kapitel ist dann eine empirische Analyse der Auswirkungen von Rohstoffpreisen auf eine Auswahl von LDCs. Diese sind Afghanistan, Guinea-Bissau, Mali, Ruanda, die Salomonen und Tansania. Die ersten Abschnitte befassen sich mit der Datenbeschaffung und der Erstellung eines geeigneten Rohstoffpreisindizes. Im Anschluss daran wird die statistische Methode vorgestellt, welche zur Regressionsanalyse verwendet wird. Im Folgenden werden die für dieses Verfahren nötigen Annahmen und Tests ausführlich erläutert. Danach wird die Regression für die einzelnen Länder durchgeführt und die zuvor erläuterten Annahmen mittels der ebenfalls vorgestellten Tests überprüft.

Abschließend erfolgt in Kapitel 5 ein zusammenfassender Überblick der Arbeit und insbesondere der Regressionsergebnisse.

2. Eigenschaften von Least Developed Countries

2.1 Definition

Die UNCTAD verwendet zur Klassifizierung von LDCs 3 Kriterien.

- Niedriges Einkommen
- Schwache Humankapitalausstattung
- Hohe ökonomische Verletzbarkeit

Um in die Liste der LDCs aufgenommen zu werden muss ein Land alle drei Kriterien erfüllen und darf zudem nicht mehr als 75 Mio. Einwohner haben. Ein Land wird von dieser Liste gestrichen, wenn es zwei der drei Kriterien in zwei aufeinanderfolgenden Bewertungen der Liste nicht erfüllt.^[4]

Die Kriterien stellen Oberpunkte dar, die einer genaueren Betrachtung bedürfen. So gilt als niedriges Einkommen ein 3Jahres-Durchschnitt des Bruttonationaleinkommens pro Kopf von unter 750$ für den Fall der Aufnahme in die Liste der LDCs und für den Fall eines Verlassens der Liste von 900$.^[5]

Zur Beurteilung des Humankapitals existiert ein Human Asset Index (HAI), der sich aus der Ernährungssituation, der Gesundheit, dem Anteil der Schüler, die eine Sekundarschule besuchen, sowie der Lese- und Schreibfähigkeit der Erwachsenen zusammensetzt.^[6] So lag im Jahr 1998 die durchschnittliche Kalorienaufnahme in den LDCs bei 119,1 % der zum überleben notwendigen Kalorien. Die Kindersterblichkeit pro 1000 Lebendgeburten lag im Jahr 2000 bei 141,7, was 14,17 % entspricht. Lediglich 25,5 % der Schüler besuchten in den Jahren 1999/2000 eine Sekundarschule und die Erwachsenen Lese-/Schreibfähigkeit lag im Jahr 2000 bei 55,9 %. Zum Vergleich dazu liegt die Kalorienaufnahme in den anderen Entwicklungsländern, die nicht zu den LDCs zählen, bei 142,8 % der überlebensnotwendigen Kalorien. Des Weiteren beträgt dort die Kindersterblichkeit lediglich 4,87 % während 67,3 % der Schüler eine Sekundarschule besuchen und die Lese-/Schreibfähigkeit der Erwachsenen bei 83,1 % liegt.^[7]

Das dritte Kriterium, die ökonomische Verletzbarkeit, wird anhand eines Economic Vulnerability Index (EVI) gemessen, der sich aus Umweltschocks, Handelsschocks und dem Ausgesetztsein von Schocks zusammensetzt. Die ökonomische Kleinheit sowie die ökonomische Abgeschiedenheit fließen ebenfalls in den Index ein.^[8] Der Anteil des verarbeitenden Gewerbes und moderner Dienstleistungen am BIP lag im Jahr 2001 in den LDCs bei lediglich 36 %, was zu einer hohen Abhängigkeit von der Agrarproduktion führt, die Umweltschocks am stärksten ausgeliefert ist. Andere Entwicklungsländer weisen einen höheren Anteil von 50,6 % auf. Der Handelskonzentrationsindex lag für die LDCs bei 130 im Jahr 2001 und der Agrarproduktions-Instabilitätsindex bei 108,7 für die Jahre 1979-2001. Der Waren- und Dienstleistungsexport-Instabilitätsindex lag bei 146,7 für die Jahre 1979-2001. Die Werte für andere Entwicklungsländer wurden für den Handelskonzentrationsindex, den Agrarproduktions-Instabilitätsindex und den Waren- und Dienstleistungsexport-Instabilitätsindex auf 100 normiert.^[9]

Zurzeit existieren 50 Länder, die unter die genannten Kriterien fallen. Von diesen 50 befinden sich 34 in Afrika, 10 in Asien, 1 in der Karibik und 5 im Pazifik.^[10] Zwischen 1995 und 1999 lebten in diesen Ländern 81 % der Bevölkerung in Armut (weniger als 2$ in 1985 PPP $ am Tag)^[11] und 50 % lebten in extremer Armut (weniger als 1$ in 1985 PPP $ am Tag).^[12]

2.2 Exportstruktur

Die LDCs werden oft nach ihrer Exportstruktur in Ölexporteure, die Nicht-Öl exportierenden Rohstoffexporteure, Industrieproduktexporteure, Dienstleistungsexporteure und Industrieprodukt- und Dienstleistungsexporteure klassifiziert.^[13]

Es existiert innerhalb der LDCs eine starke Konzentration der Exporte auf einige wenige Länder, so kamen in der Periode 2000-2002 56 % aller Handelsexporte aus den ölexportierenden Ländern und Bangladesh.^[14] Ein großes Problem der LDCs stellen der hohe Anteil des Rohstoffexportes am Warenexport und die damit einhergehende Abhängigkeit von den Rohstoffpreisen dar. Für die rohstoffexportierenden (ohne Öl) Länder machen unverarbeitete Rohstoffe in der Periode zwischen 1997 und 1999 73,6 % der Warenexporte aus, die verarbeiteten Rohstoffe 12,2 %, sodass der Rohstoffexport für diese Gruppe 85 % des Warenexportes darstellt. Für die Öl exportierenden Länder haben die unverarbeiteten Rohstoffe einen Anteil von 96 % und die verarbeiteten Rohstoffe einen Anteil von 2,8 % an den Warenexporten, sodass der Rohstoffexport 98,8 % des Warenexportes beträgt. Für die Industrieerzeugnis- und Dienstleistungsexporteure macht der Rohstoffexport immerhin noch 29,6 % des Warenexports aus. Selbst für die Exporteure von Industrieerzeugnissen betragen die Rohstoffexporte noch 22,8 % des Warenexportes. Eine weitere Eigenheit ist, dass die Exportstruktur meist auf nur wenige Exportgüter (Rohstoffe) beschränkt ist und diese konzentrierte Struktur sich in den vergangenen 20 Jahren kaum verändert hat. So entfällt auf die 3 Hauptexportgüter ein Anteil von durchschnittlich 78 % der gesamten Exporte für die Jahre 1881-1983 und 76 % für die Jahre 1997-1999. Gleichzeitig sind die LDCs abhängig von Nahrungsmittelimporten. Diese machten zwischen 1997 und 1999 18% der gesamten Warenimporte aus.^[15]

So bedeutend die Rohstoffexporte für die einzelnen Länder auch sein mögen, ihre Exporte von Waren und Dienstleistungen stellten im Jahr 1999 nur einen Anteil von 0,42 % des gesamten Weltexportes dar. Im gleichen Jahr kamen die Importe von Waren und Dienstleistungen der LDCs auf einen Anteil von 0,7 % der Weltimporte. Dies bedeutet gemessen am Weltexport bzw. Weltimport eine Abnahme von 47 % des Export- und 40 % des Importanteils seit dem Jahr 1980. Dies zeigt, welche unbedeutende Rolle die LDCs im Weltmarkt spielen.^[16] Es verdeckt jedoch die Tatsache, dass die rohstoffexportierenden Länder (ohne Öl) ihren Marktanteil zwischen 1980 und 1999 um 60 % verringerten, während die Exporteure von Industrieerzeugnissen und Dienstleistungen ihren Anteil um 40 % steigern konnten.^[17]

2.3 Wirtschaft

Das verarbeitende Gewerbe der LDCs nimmt nur einen geringen Anteil am Bruttoinlandsprodukt ein. So betrug der Anteil des verarbeitenden Gewerbes am BIP der LDCs zwischen 2000 und 2003 nur 11 %.^[18] Viele der Armen der Agrarprodukte exportierenden LDCs leben in ländlichen Gebieten und betreiben dort Subsistenz orientierte Landwirtschaft mit traditionellen Nahrungssamen statt Exportaktivitäten zu unternehmen.^[19] Im Jahr 2000 waren 71 % der Bevölkerung der LDCs im arbeitsfähigen Alter in der Landwirtschaft tätig. Dabei ist diese landwirtschaftliche Tätigkeit meist in Haushalten organisiert, wo sich Produktion und Konsum überlappen.^[20]

Trotz aller Ähnlichkeiten stellen die LDCs jedoch keine homogene Gruppe dar, sondern unterscheiden sich in wesentlichen Punkten. Die ökonomischen Kennzahlen divergieren stark von Land zu Land. Das Wachstum des Bruttoinlandsproduktes z.B. fällt in den LDCs sehr unterschiedlich aus. Für den Zeitraum zwischen 2000 und dem Jahr 2002 hat Mozambique mit 11,8 % das höchste Wachstum, während die Salomonen ein negatives Wachstum von 7 % ausweisen.^[21] Insgesamt lässt sich jedoch für diesen Zeitraum festhalten, dass die afrikanischen Länder schneller wuchsen als jene in Asien oder die Inselstaaten.^[22] Wenn man nun das BIP Wachstum im Hinblick auf die Exportstruktur untersucht, so stellt man fest, dass die Ölexporteure zwischen 2000 und 2002 mit 7,5 % am schnellsten wuchsen, gefolgt von den Agrarproduktexporteuren mit 5,5 %, die Industrieprodukt- und Dienstleistungsexporteure mit 4,2 % und am langsamsten die Mineralienexporteure mit 3,3 %.^[23] Ein weiteres im Hinblick auf zukünftiges Wirtschaftswachstum wichtiges Kriterium sind die Bruttoinvestitionen. Diese bieten im Jahr 2002 ebenfalls ein gemischtes Bild und liegen zwischen 46,7 % des BIP für Eritrea und 7,1 % für die Demokratische Republik Kongo. Verknüpft mit der Bruttoninvestitionsquote muss man auch die Sparquote betrachten. Diese liegt zwischen -24,2 % für Eritrea und bei 21,8 % für Jemen.^[24] Die Schuldenstandsquote ist ebenfalls sehr unterschiedlich für die einzelnen Länder. Saõ Tomé et Principe mit einem Schuldenstand von 663,8 % des BIP im Kontrast zu Äquatorialguinea mit einem Schuldenstand von lediglich 12 %.^[25]

3. Rohstoffpreise

3.1 Aktuelle Entwicklungen

Rohstoffmärkte spielen eine wichtige Rolle bei der internationalen Übertragung von Störungen, indem sie Rohstoffimporteure und Exporteure verbinden. Insbesondere für Länder, die stark vom Rohstoffexport abhängig sind, ist es daher von großer Bedeutung diejenigen Faktoren zu kennen, die Preise und Volumina auf diesem Markt bestimmen.^[26] Strukturelle Ansätze zur Erklärung von Rohstoffpreisen zeigen, dass sowohl der Status des Konjunkturzyklus der Industrieländer als auch der reale Wechselkurs des Dollars einen guten Erklärungsgehalt bezüglich der Variation der Rohstoffpreise aufweisen.^[27] Auch das Angebot an Rohstoffen kann als erklärende Variable des Rohstoffpreises herangezogen werden. Steigt das Angebot an Rohstoffen, so sinkt der dazugehörige Preis. Das Hinzufügen des Angebots verbessert zudem die Vorhersagequalität des strukturellen Modells. Jedoch ist das Modell zur Vorhersage nur für Perioden über 4 Quartale besser als ein Random Walk Modell.^[28]

In den letzten 140 Jahren sind die Rohstoffpreise um durchschnittlich 1 % pro Jahr gesunken. Dies war jedoch kein gleichmäßiger Prozess, da für Rohstoffpreise ein kleiner Trend und eine hohe Volatilität kennzeichnend sind. Teilweise ändern sich Rohstoffpreise um bis zu 50 % innerhalb eines Jahres. Eine Vorhersage von Rohstoffpreisen gestaltet sich daher schwierig.^[29] Außerdem fand man heraus, dass die Volatilität der Rohstoffpreise seit 1970 durch eine höhere Frequenz von großen Preisbewegungen gestiegen ist.^[30] In Abbildung 9 ist zur Verdeutlichung die Entwicklung des Kaffeepreises von 1960-2004 in nominalen Preisen dargestellt. Bis Anfang der 70er Jahre verhält sich dieser stabil, ehe er sich von 1975 auf das Jahr 1976 mehr als verdoppelt. Seitdem ist der Kaffeepreis volatiler als für die 60er Jahre.

Das globale Niveau von Rohstoffpreisen relativ zu den Preisen pro Einheit von Industrieerzeugnissen fiel bis zur Jahrtausendwende einige Dekaden. Seitdem ist wieder ein Ansteigen zu beobachten. Der derzeitige Boom der Energie und Industrie Inputs inklusive landwirtschaftlichen Rohprodukten und Metallen ist enorm. Der Boom scheint vor allem auf die wachsende Nachfrage aus China und anderer schnell wachsender Volkswirtschaften in Asien nach Rohstoffen zurückzuführen zu sein. Diese Nachfragesteigerung übersteigt die Ausweitung des Angebots. Auch ist dieser Boom in seiner zeitlichen Dauer und der Breite der betroffenen Rohstoffe außergewöhnlich. Es besteht jedoch die Möglichkeit, dass er sich wie seine Vorgänger auch umkehrt, sobald sich das Angebot auf die veränderte Situation eingestellt hat.^[31]

Der UNCTAD Rohstoffpreisindex für Nicht-Brennstoff-Rohstoffe erreichte 2006 seinen höchsten Stand seit 1960 in aktuellen Dollarpreisen. Preisindizes für Mineralien, Erze und Metalle, landwirtschaftliche Rohmaterialien und Rohöl erreichten auch in nominalen Preisen ein Allzeithoch. Auch wenn die Preise der Indizes in nominalen Preisen über ihrem fallenden Langzeittrend in realen Preisen lagen, so sind doch die meisten realen Rohstoffpreise noch weit unter ihren Werten der 70er und frühen 80er. Nur der reale Preis von Mineralien, Erzen und Metallen hat diesen Wert überstiegen.^[32]

Vor allem der Rohölpreis hat eine erstaunliche Steigerung in den letzten Jahren erfahren. Betrug er zwischen 1983 und 2002 durchschnittlich 20 $ pro Barrel, so begann seit 2004 eine enorme Preissteigerung. Allein von Januar 2004 bis August 2005 war eine Verdopplung des Preises zu verzeichnen. Die Entwicklung des Rohölpreises hat auch für viele andere Rohstoffe eine enorme Bedeutung, auf die im Folgenden näher eingegangen wird.^[33]

Auf der Angebotsseite beeinflussen die Rohölpreise die Produktionsfunktion vieler Rohstoffe. Der Einsatz von energieintensiven Inputs (Dünger, landwirtschaftliche Maschinen) und zudem oftmals der Transport des Produktes über weite Distanzen verändern die anfallenden Kosten und somit auch den endgültigen Preis der Rohstoffe. Zusätzlich ist die erste Verarbeitungsstufe in vielen Fällen sehr energieintensiv (Metalle). Die Produktion von Substituten von Rohöl wie Bioethanol und Biodiesel beeinflusst ebenfalls die Nachfrage nach anderen Rohstoffen und damit auch deren Preise. Dies gilt z.B. für Mais und Zucker zur Produktion von Bioethanol sowie für Raps und andere Ölpflanzen in der Herstellung von Biodiesel. Auch die Verwendung eines nahen Substitutes zu Rohöl, wie z.B. Erdgas bei der Herstellung von Stickstoffdünger führt zu Preisänderungen des Düngers.^[34]

Auf der Nachfrageseite befinden sich synthetische Produkte, die aus Rohöl hergestellt werden im Wettbewerb mit natürlichen Produkten wie künstliche Fasern mit Baumwolle und Naturgummi mit synthetischem Gummi. Durch die Verteuerung der synthetischen Produkte erhöht sich die Nachfrage nach natürlichen Rohstoffen und eine Preissteigerung ist die Folge. Kohle und Gas sind als Substitute zur Energiegewinnung ebenfalls betroffen. Andererseits besteht auch eine gesteigerte Nachfrage nach Rohstoffen, die durch die höheren Gewinne der Öl exportierenden Länder stärker nachgefragt werden wie Tee und Gold. Da hohe Erdölpreise oft mit Inflationsdruck einhergehen, sind auch Edelmetalle als Wertaufbewahrungsmittel stärker gefragt.^[35]

Höhere Rohölpreise reduzieren aber auch das verfügbare Einkommen und haben folglich auch einen nachfragesenkenden Einfluss. Diese Senkung der Nachfrage ist bei Nahrungsmitteln aber im Gegensatz zur Nachfrage nach Rohmaterialien und Metallen nur bedingt möglich. Dadurch übersteigt bei den Nahrungsmitteln der preissteigernde Effekt den senkenden. Bei den Rohmaterialien und Metallen sind die Auswirkungen auf die Preise jedoch fraglich.^[36] Die Elastizitäten die Baffes bezüglich einer Steigerung des Rohölpreises herausfand, sind deshalb auch sehr unterschiedlich in ihrer Höhe. Sie betragen für Lebensmittel 0,33; für Dünger 0,18; Getränke 0,25; Baumwolle 0,14; Gummi 0,17; Naturgas 0,64; Gold 0,34 und für Silber 0,58, während das Bild für Rohmaterialien und Metalle sehr gemischt ist. Wie zu erwarten war, sind die Elastizitäten der nahen Substitute wie Naturgas am höchsten.^[37]

3.2 Auswirkungen des aktuellen Rohstoffbooms auf die LDCs

Durch die erhöhte Nachfrage nach Rohstoffen sind die Rohstoffpreise in den Jahren 2005 und 2006 angestiegen, was sich auch in einer verbesserten Export Performance einer großen Anzahl von LDCs niederschlägt. Einige Rohstoffpreise, die für die LDCs von Bedeutung sind, sind in den Jahren 2005 und 2006 gestiegen. Jedoch ist ein Unterschied zwischen den Preistrends der Nahrungsmittel (2004-2005: 6 % und 2005-2006: 16 %) und landwirtschaftlichen Rohprodukte (2004-2005: 4 % und 2005-2006: 15 %) auf der einen Seite und Mineralien, Erzen und Metallen (2004-2005: 26 % 2005-2006: 60 %) auf der anderen Seite erkennbar. Jedoch sind auch innerhalb der jeweiligen Kategorien einige Rohstoffpreise stärker gestiegen als andere.^[38]

Für die Rohstoffexporte der LDCs ergibt sich somit ein gemischtes Bild. Während Mineralien, Erze und Metalle hohe Preissteigerungen erfuhren, trifft dies für Agrarerzeugnisse nur zum Teil zu. Kaffee und Zucker verzeichneten ebenfalls Preissteigerungen während Baumwolle 2006 leicht weniger kostete als 2004 und Tabak nur leicht teurer war. Die Preise von Tee, Tabak und Baumwolle, die wichtige Rohstoffe für die Agrarproduktexporteure darstellen, lagen 2006 niedriger als im Jahr 2000. Der Preis für Kaffee war zwar höher, jedoch nicht höher als 1995. Die höchste Variabilität der Rohstoffpreise existiert bei Kupfer, Fischfleisch, Gold, Aluminium und Tabak. Dies sind auch die Rohstoffe, die von großer Bedeutung für diejenigen Länder sind, welche die höchsten Preisschübe in den Jahren 2005 und 2006 verzeichneten. Die Variabilität der Rohstoffpreise gefährdet nicht nur die makroökonomische Stabilität, sondern auch einen nachhaltigen Verschuldungsstand und das nachhaltige Wirtschaftswachstum. Sie ist und bleibt daher ein großes Problem für die LDCs.^[39]

Bei der Zusammenstellung der Exporte der LDCs ergibt sich ein Unterschied zwischen den afrikanischen und den asiatischen LDCs. Bei einer 10Jahres Betrachtung fällt auf, dass die asiatischen LDCs ihre Exporte stärker zu Industrieerzeugnissen diversifizieren und die afrikanischen Länder, bedingt durch steigende Rohstoffpreise und auch zu einem geringeren Teil höhere Volumina, stärker rohstoffabhängig werden.^[40] Vom aktuellen Rohstoffpreisboom profitieren vor allem die Ölexporteure unter den LDCs.^[41] Allein 64 % der gesteigerten Einnahmen aus dem Warenexport zwischen 2004 und 2006 der LDCs ist den Ölexporteuren zurechenbar. Jeweils weitere 12 % den Mineralienexporteuren und den Industrieerzeugnis-exportierenden. Lediglich 3 % der gestiegenen Einnahmen kann den Agrarexporteuren zugeordnet werden. Dies zeigt auch, dass die meisten Warenexporte aus einigen wenigen LDCs stammen und dass die geographische Konzentration der Exporte zunimmt.^[42]

Die größten 5 Exporteure unter den LDCs Angola, Bangladesch, Myanmar, Sudan und Jemen verdoppelten ihren Warenexport zwischen 2004 und 2006 und erreichten im Jahr 2006 einen Anteil von 63 % am gesamten Warenexport der LDCs. Gleichzeitig kamen die 30 LDCs, die am wenigsten exportieren auf einen Anteil von 7 % im Jahr 2006, während dieser Anteil 2004 noch bei 10 % lag. Die Ölexporteure konnten ihre Warenhandelsbilanz verbessern und ihren Überschuss von 2004 bis zum Jahr 2006 erhöhen. Im gleichen Zeitraum vergrößerte sich das Defizit der Ölimporteure. Insgesamt hatten 42 der 50 LDCs in der Periode 2005 bis 2006 ein Warenhandelsdefizit, welches größer war als für die Periode 2003 bis 2004, in welcher 37 Länder ein Warenhandelsdefizit zeigten.^[43] Gleichzeitig ist die hohe Abhängigkeit der LDCs von Nahrungsmittelimporten eine große Quelle von Verletzlichkeit.^[44] Steigende Nahrungsmittelpreise sind ein Problem für die LDCs, da sie wie erwähnt, Nahrungs-mittelimporteure sind und die meisten unter ihnen ohnehin schon Handelsdefizite ausweisen, die durch die steigenden Preise noch vergrößert werden. Weiterhin ist das Niveau von Armut und Nahrungsmittelunsicherheit bereits sehr hoch. Auch geben viele Teile der Bevölkerung 50-80 % ihres Haushaltseinkommens für Nahrungsmittel aus. Diese Gruppen sind von Preissteigerungen der Nahrungsmittel besonders hart betroffen. Darüber hinaus haben bereits viele LDCs mit Nahrungsmittelkrisen aufgrund von Naturkatastrophen, der Ansammlung vertriebener Personen innerhalb eines Landes und Missernten zu kämpfen und benötigen somit bereits internationaler Unterstützung.^[45]

Gleichzeitig waren jedoch die Jahre 2005 und 2006 diejenigen Jahre mit dem höchsten Wirtschaftswachstum innerhalb der letzten 30 Jahre. Diese Erhöhung des Wirtschaftswachstums wurde durch ein Rekordniveau an Exporten, welches durch die hohen Rohstoffpreise unterstützt wurde, und einem Rekordniveau an Kapitalzuflüssen, die teilweise Hilfszahlungen darstellten, untermauert. Jedoch ist eine große Variation zwischen den LDCs festzustellen. Nicht alle von ihnen erfahren ein schnelles Wirtschaftswachstum. In 19 LDCs wuchs das BIP im Jahr 2006 um 6 % oder mehr. Zwischen 3 % und 6 % in 20 Ländern und unter 3 % in 9 Ländern während es in 2 Ländern schrumpfte.^[46]

3.3 Die Terms of Trade von Entwicklungsländern

Änderungen der Preise von international gehandelten Waren beeinflussen die Gewinne, die ein Land aus dem internationalen Handel ziehen kann. Auch Änderungen in den Mengen und der Zusammenstellung des Handels, den diese Länder betreiben, kann die gleichen Folgen haben. Diese Gewinne werden in den TOT ausgedrückt (Entwicklung der Exportpreise relativ zu den Importpreisen). Der Einfluss von Rohstoffpreisänderungen und den Preisen von Industrieerzeugnissen auf dieses Maß hängt dabei kurzfristig von der Zusammenstellung der Im- und Exporte ab. In der mittleren Frist ist es jedoch die Flexibilität der Zusammenstellung der Importe und Exporte auf die veränderten Angebots- und Nachfragesituationen zu reagieren, die über den Einfluss auf die TOT entscheidet. Je höher der Außenhandelsanteil eines Landes am BIP ist, desto größere Auswirkungen hat eine TOT Veränderung auf dessen Wirtschaft.^[47] Dabei verlaufen die TOT von Entwicklungsländern in kurzzeitigen Fluktuationen um einen stabileren Langzeittrend.^[48] Die genannten Fluktuationen der TOT von Entwicklungsländern sind doppelt so groß wie die der entwickelten Länder. Diese Tatsache ist darauf zurückzuführen, dass die Entwicklungsländer sehr abhängig von Rohstoffexporten sind. Rohstoffpreise sind dabei wesentlich volatiler als die von Industrieerzeugnissen. Zudem sind Entwicklungsländer meist sehr offene Volkswirtschaften, sodass TOT Schocks einen großen Teil der Volkswirtschaft treffen.^[49] Erschwerend kommt hinzu, dass die Entwicklungsländer den TOT Fluktuationen ausgeliefert sind, da sie wenig oder gar keinen Einfluss auf ihre Exportpreise haben, weil dies Weltmarktpreise sind.^[50] Die jeweiligen Auswirkungen von TOT Veränderungen auf die einzelnen Länder hängen von deren individueller Zusammenstellung des Imports und Exports ab. Nicht alle Rohstoffpreisbooms führen zwangsläufig zu einer TOT Verbesserung in den Entwicklungsländern. So exportieren einige Länder zwar Nicht-Öl-Rohstoffe, importieren aber gleichzeitig Energie. In einem solchen Fall sind von einem Rohstoffboom die Exporte und Importe gleichermaßen betroffen und eine Veränderung der TOT ist fraglich. Je nachdem, ob die Preissteigerung der Exporte gegenüber denen der Importe größer/kleiner oder gleich ausfällt, kommt es in einem solchen Fall zu einer Verbesserung/Verschlechterung oder gar keiner Veränderung.^[51]

Es ist also erforderlich die individuellen TOT zu betrachten. Diese geben das Verhältnis der Exportpreise zu den Importpreisen an. Jeder Preis wird dabei mit dem durchschnittlichen Anteil des Rohstoffes an dem gesamten Handel gewichtet. Auch ist zwischen Ölexporteuren und den Exporteuren anderer Rohstoffe zu unterscheiden, da sich deren jeweilige TOT in der Vergangenheit unterschiedlich entwickelt haben.^[52]

Der klassische Effekt, der mit den Namen Harberger, Laursen und Metzler verbunden ist, besagt, dass eine Verbesserung der TOT das heimische Einkommensniveau, gemessen in der Kaufkraftparität der Exporte, auf dem Weltmarkt anhebt. Nimmt man weiterhin an, dass die marginale Konsumquote kleiner als eins ist, so nimmt dadurch auch die private Ersparnis zu. Eine Erhöhung der Ersparnis verbessert zudem die Leistungsbilanz.^[53] Der HLM Effekt prognostiziert so bei einer Verbesserung der TOT eine Erhöhung der privaten Ersparnis und konträr bei einer Verschlechterung der TOT eine Verringerung.^[54]

Lang und Kurzzeitstudien haben herausgefunden, dass der Einfluss von TOT Schocks auf das Einkommenswachstum wesentlich durch die Wechselkurspolitik und das institutionelle Umfeld bestimmt wird. Der Einfluss von TOT Schocks in einem flexiblen Wechselkursregime ist dabei geringer. Dort passen sich die relativen Preise durch den nominalen Wechselkurs tendenziell schneller an als in einem fixen Wechselkursregime. Die Geschwindigkeit hängt dabei davon ab, wie flexibel die heimischen Preise sind. Eine Erholung nach negativen TOT Schocks erfolgt somit in Ländern mit flexiblem Wechselkursregime schneller.^[55] In einem Land mit flexiblem Wechselkursregime werden Fluktuationen der TOT durch Veränderungen des Wechselkurses ausgeglichen, was einen Großteil der Auswirkungen auf die ökonomischen Aktivitäten eliminiert. Im Gegensatz dazu wird ein Land mit fixem Wechselkursregime Schwankungen im Output erfahren.^[56] Die Auswirkungen eines negativen TOT Schocks sind dabei in Ländern mit einer hohen Einkommensungleichheit und sozialen Konflikten mit schwachen Institutionen am größten. Gut funktionierende Institutionen senken so die Härte und die Auswirkungen der Schocks.^[57] Eine Wachstums-Erholung nach einem negativen TOT Schock geht mit einer Abwertung des realen effektiven Wechselkurses einher. Vermutlich durch die Reallokation von Ausgaben dient eine Abwertung des realen Wechselkurses als Schockabsorber. Damit ist eine Reduktion von Importwaren bei einer Erhöhung der Exportwaren gemeint.^[58]

3.4 Die Prebisch-Singer Hypothese

Prebisch und Singer fanden 1950 eine theoretische Fundierung und einen empirischen Hinweis auf einen negativen Trend der Rohstoffpreise relativ zu dem Preis von verarbeiteten Produkten für die Periode 1870-1945. Dieser Trend wurde mit Produktivitätsunterschieden bzw. Produktivitätsvorteilen für die Rohstoffgewinnung, Marktmacht im verarbeitenden Gewerbe im Gegensatz zu vollkommener Konkurrenz bei Rohstoffen und einer höheren Einkommenselastizität bezüglich von Industrieerzeugnissen erklärt.^[59]

Dabei ist zwischen zwei theoretischen Ansätzen zu unterscheiden. Die erste Theorie zielt darauf ab, dass durch ökonomisches Wachstum die Produktionsstruktur über die Zeit verändert wird. Es kommt zu einer Reduktion des Primärsektors. Diese Entwicklung wird nicht nur mit der endlichen Nachfrage nach Rohstoffen (z.B. niedrige Einkommenselastizität für Nahrungsmittel), sondern auch mit dem technischen Fortschritt in der Herstellung von Industrieprodukten erklärt, welcher zu einer Reduzierung der Kosten für Rohmaterialien und der Herstellung synthetischer Produkte führt. Diese Veränderung der Produktionsstruktur hat große Auswirkungen, wenn davon ausgegangen wird, dass die Weltverteilung der Arbeit so aussieht, dass die Entwicklungsländer sich auf Rohstoffe und die entwickelten Länder auf verarbeitete Produkte konzentrieren. Dem dargelegten Argument folgend wird davon ausgegangen, dass die Nachfrage nach Rohstoffen langsamer wächst als die nach Industrieerzeugnissen.^[60]

Die zweite These besagt, dass die Verteilung der Gewinne durch den technischen Fortschritt ungleich ist. So drückt sich dieser im Falle der verarbeiteten Produkte in einem höheren Einkommen der Produzenten, im Falle der Rohstoffe jedoch in niedrigeren Preisen aus. Diese Asymmetrie resultiert aus der Verteilung der Marktmacht. Sie ist bei den Industrie-erzeugnissen größer als bei der Gewinnung von Rohstoffen. Gleichzeitig sind bei der Produktion von Industrieerzeugnissen die Arbeitnehmer besser organisiert. Die in Zukunft schwächere Nachfrage nach Rohstoffen führt dazu, dass in den Entwicklungsländern mehr Arbeitskräfte freigesetzt werden als in den Industrienationen. Daraus resultierend haben die Entwicklungsländer das größere Problem, diese Arbeitskräfte in anderen Sektoren wieder produktiv einzusetzen. Durch die höhere Arbeitslosigkeit in den Entwicklungsländern würden die Löhne relativ zu denen in den entwickelten Ländern sinken und damit auch die Terms of Trade der Entwicklungsländer.^[61]

Die Prebisch-Singer Hypothese wurde und wird in der Literatur jedoch stark debattiert und so gelangen diverse Studien zu konträren Ergebnissen. Eine Untersuchung für 26 Rohstoffe zeigte für den Zeitraum zwischen 1900 und 1983, dass von diesen 16 keinen Trend und der Rest jeweils hälftig einen positiven und einen negativen Trend aufwies.^[62] Spraos findet wie Prebisch und Singer einen Abwärtstrend der TOT der Entwicklungsländer für die Zeit nach dem Zweiten Weltkrieg und die 70er Jahre. Jedoch überschätzt Prebisch laut Spraos den Effekt im schlechtesten Fall um das dreifache.^[63] Die landwirtschaftlichen Roherzeugnisse, die keine Nahrungsmittel sind, hatten den beständigsten Kaufkraftverlust in Einheiten von Industrieerzeugnissen in der Periode 1900-1986. Metalle zeigten zwar den größten negativen Trend in Relativpreisen, dieser ist jedoch in einem starken Abfallen bis in die 40er Jahre und einer seitdem stattfindenden Inversion begründet. Agrarprodukte hingegen erfuhren einen wesentlich geringeren Trendverlust als die anderen Rohstoffgruppen. Innerhalb dieser Gruppe gibt es jedoch stark unterschiedliche Entwicklungen. Während Getränkepreise relativ zu Industrieerzeugnissen eine starke Zunahme erfuhren, sanken die für andere Nahrungsmittelprodukte ab.^[64]

Eine politische Weisung aus diesen Erkenntnissen abzuleiten ist schwierig, da die Rohstoffpreise schwer vorhersehbar sind und die fallende Tendenz durch wenige Abwärtssprünge entsteht. Diese sind jedoch nicht vorhersehbar. Ein weiteres Problem zur politischen Behandlung ist, dass eine Senkung des relativen Preises von Rohstoffen nur zu einer kleineren Senkung der Terms of Trade führt und zudem noch ein Teil der Entwicklung der relativen Preise durch Qualitätsverbesserungen erklärt werden kann.^[65] Da das Qualitätsverbesserungspotential im verarbeitenden Gewerbe größer ist, ist auch jeder relative Preisanstieg der Industrieerzeugnisse zum Teil durch eine solche Qualitätsverbesserung verursacht. Der genaue Anteil, den solche Qualitätsverbesserungen zu einem Anstieg der relativen Preise von verarbeiteten Produkten beitragen, ist schwer bestimmbar und schwankt je nach untersuchtem Gut.^[66]

Auch ist Vorsicht geboten bei der Beurteilung von Handelsgewinnen der Entwicklungsländer lediglich anhand von Exportpreisen, selbst wenn eine Verschlechterung der TOT damit einhergeht. Auch wenn eine Verringerung der TOT gegenüber einer Situation von konstanten TOT auf eine Reduktion des Realeinkommens schließen lässt, hängt der reale Einkommenseffekt über die Zeit auch von den Exportmengen ab.^[67] Die Problematiken, die im Zusammenhang mit der Prebisch-Singer Hypothese in Verbindung stehen, führen dazu, dass die Preisinstabilität als wichtigeres Anliegen als der Langzeittrend angesehen wird.^[68]

Eine weiterführende Übersicht über Studien, die die Langzeittrends der TOT untersuchen und über deren Ergebnisse findet sich in Diakosavvas und Scandizzo 1991 S.238f.^[69]

3.5 Resource Curse

3.5.1 Dutch Disease

In der Literatur existiert die These, dass Ressourcenabhängigkeit zu einem langsameren Wirtschaftswachstum führt.^[70] Sachs und Warner zeigen, dass diejenigen Länder, die einen höheren Anteil an Brennstoffen, Mineralien und Agrarprodukten gemessen an ihren Exporten im Jahr 1970 hatten, tendenziell langsameres ökonomisches Wachstum in der Periode 1970-1990 erfuhren.^[71] Diese These wird auch Resource Curse genannt. Man unterscheidet zwischen 6 Kausalitäten, die zu einem Resource Curse führen können. Diese sind Dutch Disease, Regierung, Konflikte, hohe Verschuldung, Ungleichheit und Volatilität.^[72] Im Folgenden werden die möglichen Wirkungskanäle näher betrachtet.

Der Name Dutch Disease stammt von der Erfahrung der Niederlande, die in den 60er Jahren Gasvorkommen entdeckten und es in der Folgezeit zu einer Aufwertung der Währung kam. Diese Aufwertung hatte negative Effekte auf das verarbeitende Gewerbe der Niederlande.^[73] Relevant ist diese Thematik für diese Arbeit, da einige der LDCs über Rohstoffreichtum wie Ölvorkommen, Diamanten, Gold, Aluminium und andere Bodenschätze verfügen.

Das klassische Dutch Disease Modell von Corden und Neary soll an dieser Stelle veranschaulicht werden. In diesem existieren drei Sektoren: 1. der boomende Ressourcen Sektor B, 2. der schrumpfende Sektor L der handelbaren Güter und 3. der Sektor N der nicht handelbaren Güter. Die Preise der Güter, die in den Sektoren B und L erstellt werden, sind Weltmarktpreise. Die Arbeit ist zwischen den Sektoren mobil und damit der Lohn identisch. Alle Faktorpreise sind flexibel und die Faktoren international immobil. Die einzelnen Sektoren erwirtschaften unabhängige Gewinne. Es kommt zum Boom im Sektor B, der durch einen technischen Fortschritt, eine Entdeckung neuer Ressourcen oder durch eine Verbesserung der TOT in diesem Sektor verursacht werden kann.^[74]

Bei positiver Einkommenselastizität der Nachfrage nach nicht handelbaren Gütern wird ein Teil der zusätzlich entstehenden Faktoreinkommen für eben diese ausgegeben (Spending Effect).^[75] Da die Nachfrage nach nicht handelbaren Gütern nur im Inland, die ebenfalls gestiegene Nachfrage nach handelbaren Gütern aber auch mit Importen befriedigt werden kann, muss der Preis der nicht handelbaren Güter nun gegenüber den Preisen der handelbaren Güter steigen.^[76] Das entspricht einer realen Aufwertung der heimischen Währung. Dieser Vorgang verschiebt Ressourcen aus B und L in den Sektor N, die Güternachfrage hingegen in die entgegengesetzte Richtung.^[77]

Durch den Boom wird in B das Grenzprodukt der Arbeit erhöht. Einen konstanten Lohn in handelbaren Gütern vorausgesetzt, steigt die Arbeitsnachfrage in diesem Sektor und zieht Arbeit aus L und N ab (Resource Movement Effect). Dies führt dazu, dass der Output in L sinkt. Der Effekt wird direkte Deindustrialisierung genannt, da der Sektor N nicht involviert ist und keine reale Aufwertung mit diesem Vorgang verbunden ist. Die Abwanderung verringert das Angebot von nicht handelbaren Gütern.^[78]

Durch den Spending Effect und den Resource Movement Effect zusammen entsteht ein Nachfrageüberhang nach nicht handelbaren Gütern, der wiederum eine reale Aufwertung der heimischen Währung generiert, die größer als die des Spending Effect alleine ist. Dadurch entsteht eine weitere Abwanderung von Arbeit aus dem Sektor L nach N. Diese gemeinsamen Auswirkungen des Spending- und Ressource Movement Effects werden indirekte Deindustrialisierung genannt.^[79]

Die endgültig produzierte Menge an N kann größer oder kleiner als die Ursprüngliche sein, je nachdem ob der Resource Movement Effect oder der Spending Effect überwiegt. Die Reallöhne können ebenfalls höher oder niedriger sein als zuvor. Durch die erhöhte Arbeitsnachfrage ist zwar der Lohn gestiegen, jedoch gleichzeitig auch die Preise der nicht handelbaren Güter, sodass der Effekt auf die Reallöhne sowohl positiv als auch negativ ausfallen kann. Eindeutig ist jedoch, dass die realen Renten des Sektors L gesunken sind und dieser Sektor geschrumpft ist. Diese Tatsache stellt das eigentliche Problem der Dutch Disease dar.^[80] Im Sektor der handelbaren Güter findet der meiste "Learning by Doing" technische Fortschritt statt und dieser technische Fortschritt wiederum erklärt einen großen Teil des Wirtschaftswachstums. Kommt es nun zur Dutch Disease und damit einhergehend zu einem Schrumpfen des Sektors der handelbaren Güter, also dem verarbeitenden Gewerbe, so kann dies zu einem permanent niedrigeren pro Kopf Einkommen führen als ohne das Auftreten der Dutch Disease.^[81]

3.5.2 Regierung

Der Resource Curse wirkt weniger durch die Regierung selbst als durch die Güte ihrer Institutionen. Einnahmen durch Ressourcen verleiten zu unproduktivem Lobbyismus und Rent Seeking Aktivitäten. In Ländern mit eher schlechten Institutionen ist die Rentabilität solcher Aktivitäten höher als in den Produzentenfreundlichen mit besseren Institutionen. Dies verleitet Geschäftsleute in den Ländern mit den schlechteren Institutionen dazu, ihre produktiven Arbeiten zugunsten von Lobbyismus und Rent Seeking Aktivitäten aufzugeben, was langfristig zu einem niedrigeren Wirtschaftswachstum führt.^[82] Unter Rent Seeking wird dabei eine Ressourcen verschwendendes Verhalten von Individuen und Gruppen bezeichnet, die nach Einkommenstransfers zu ihren Gunsten suchen. Dabei wird der Begriff Rent Seeking sowohl für den Versuch der Attraktion von Einkommenstransfers als auch für den Versuch des Aufrechterhaltens solcher Einkommen genutzt. Diese Aktivitäten sind vermutlich unter anderem in der Agrarpreisstützung, der Lizenzvergabe, den Gewerkschaften, Import- und Exportquoten sowie Erziehungssubventionen zu finden.^[83]

Eine andere Erklärung zielt auf die ineffektive Umverteilung des Staates ab. Andauernde Ressourcen Booms führen dazu, dass sich die Anreize für Politiker erhöhen im Amt zu bleiben. In den Ländern, in denen es an der Verantwortung der Politiker mangelt, können sie dazu angehalten sein, die durch den Boom zusätzlich anfallenden Erlöse zur Beeinflussung des Wahlausgangs einzusetzen oder um in nicht demokratischen Ländern den politischen Wettstreit zu gewinnen. Dies kann auf vielerlei Art und Weise geschehen. Ein zentraler Ansatz ist jedoch die Beschäftigung im öffentlichen Sektor, welcher zur Einflussnahme dienen kann. So entstehen in Ländern mit schwachen Institutionen durch die Ressourceneinnahmen Ineffizienzen dadurch, dass öffentliche Anstellungen zur Beeinflussung der Bevölkerung herangezogen werden. In den Ländern mit besseren Institutionen ist die Einflussnahme mittels der Ressourceneinnahmen beschränkt und es kommt dort seltener zum Resource Curse. Statt der Umverteilung zugunsten der öffentlichen Bediensteten, kann eine ineffiziente Umverteilung auch durch eine Protektion der heimischen Industrie vor dem internationalen Handel stattfinden. Subventionen an Farmer und Arbeitsmarktregulation sind nur zwei Beispiele.^[84]

In beiden Erklärungsansätzen wird produktive Arbeit zu weniger produktiven Aktivitäten umgeschichtet. Dies geschieht entweder zugunsten von Lobbyismus und Rent Seeking Aktivitäten oder zugunsten öffentlicher Arbeitsplätze.^[85]

Auch Politikfehler sind häufig für schwächeres Wachstum nach einem negativen TOT Schock verantwortlich. Eine Kürzung der Reallöhne kann eine notwendige Reaktion auf derartige Schocks sein, die jedoch gewöhnlich von den Regierungen der Entwicklungsländer verweigert wird. Das Ergebnis ist ein andauerndes fiskalisches Defizit, das einen Wachstumskollaps nach sich zieht. Daher ist es wichtig die politischen Entscheidungen, die eine Erholung der Wirtschaft mit sich bringen, zu erkennen.^[86]

[...]

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^[1] Vgl. IMF, 2008, S.197.

^[2] Vgl. UNCTAD, 2007b, S.10.

^[3] Vgl. UNCTAD, 2002, S.108.

^[4] Vgl. UNCTAD, 2007a, S.iii.

^[5] Vgl. UNCTAD, 2007a, S.iii.

^[6] Vgl. UNCTAD, 2007a, S.iii.

^[7] Vgl. UNCTAD, 2005a, S.8.

^[8] Vgl. UNCTAD, 2007a, S.iii.

^[9] Vgl. UNCTAD, 2005a, S.9.

^[10] Vgl. UNCTAD, 2005a, S.5.

^[11] Zu näheren Details der Armutsgrenzen vgl. UNCTAD, 2002, S.39ff.

^[12] Vgl. UNCTAD, 2002, S. 52.

^[13] Vgl. UNCTAD, 2004, S.24.

^[14] Vgl. UNCTAD, 2004, S.9.

^[15] Vgl. UNCTAD, 2002, S.108.

^[16] Vgl. UNCTAD, 2002, S.112.

^[17] Vgl. UNCTAD, 2002, S.112-114.

^[18] Vgl. UNCTAD, 2007a, S.4.

^[19] Vgl. UNCTAD, 2004, S.190.

^[20] Vgl. UNCTAD, 2004, S.117.

^[21] Vgl. UNCTAD, 2004, S.5.

^[22] Vgl. UNCTAD, 2004, S.6.

^[23] Vgl. UNCTAD, 2004, S.6.

^[24] Vgl. UNCTAD, 2004, S.7.

^[25] Vgl. UNCTAD, 2004, S.18.

^[26] Vgl. Borensztein/Reinhart, 1994, S.236f.

^[27] Vgl. Borensztein/Reinhart, 1994, S.237.

^[28] Vgl. Borensztein/Reinhart, 1994, S.239.

^[29] Vgl. Cashin/McDermott, 2001, S. 4.

^[30] Vgl. Cashin/McDermott, 2001, S. 21.

^[31] Vgl. IMF, 2008, S.197.

^[32] Vgl. UNCTAD, 2007b, S.6ff.

^[33] Vgl. Baffes, 2007, S.1.

^[34] Vgl. Baffes, 2007, S.1.

^[35] Vgl. Baffes, 2007, S.1f.

^[36] Vgl. Baffes, 2007, S.1f.

^[37] Vgl. Baffes, 2007, S.7f.

^[38] Vgl. UNCTAD, 2008, S.12ff.

^[39] Vgl. UNCTAD, 2008, S.15f.

^[40] Vgl. UNCTAD, 2008, S.17.

^[41] Vgl. IMF, 2008, S.204.

^[42] Vgl. UNCTAD, 2008, S.12.

^[43] Vgl. UNCTAD, 2008, S.12.

^[44] Vgl. UNCTAD, 2008, S.20.

^[45] Vgl. UNCTAD, 2008, S.78.

^[46] Vgl. UNCTAD, 2008, S.42.

^[47] Vgl. UNCTAD, 2005b, S.85.

^[48] Vgl. Basu/McLeod, 1992, S.95.

^[49] Vgl. Broda/Tille, 2003, S.2.

^[50] Vgl. Broda/Tille, 2003, S.2.

^[51] Vgl. IMF, 2008, S.197ff.

^[52] Vgl. IMF, 2008, S.197ff.

^[53] Vgl. Reinhart/Ostry, 1992, S.512.

^[54] Vgl. Reinhart/Ostry, 1992, S.496.

^[55] Vgl. Broda, 2004, S.42.

^[56] Vgl. Broda/Tille, 2003, S.1.

^[57] Vgl. Rodrik, 1999, S.407.

^[58] Vgl. Funke/Granziera/Imam, 2008, S.13.

^[59] Vgl. León/Soto, 1995, S.1.

^[60] Vgl. Ocampo/Parra, 2003, S.9.

^[61] Vgl. Ocampo/Parra, 2003, S.9.

^[62] Vgl. Cuddington, 1992, S.220f.

^[63] Vgl. Spraos, 1980, S.126.

^[64] Vgl. Grilli/Yang, 1988, S.34.

^[65] Vgl. Bleany/Greenaway, 1993, S.360f.

^[66] Vgl. Bleany/Greenaway, 1993, S.359.

^[67] Vgl. Grilli/Yang, 1988, S.35.

^[68] Vgl. Bleany/Greenaway, 1993, S.360f.

^[69] Vgl. Diakosavvas/Scandizzo, 1991, S.238f.

^[70] Vgl. Yabuki/Akiyama, 1996, S.3f.

^[71] Vgl. Sachs/Warner, 1995, S.2.

^[72] Vgl. Collier/Goderis, 2007, S.15.

^[73] Vgl. Corden, 1984, S.359.

^[74] Vgl. Corden, 1984, S.360.

^[75] Vgl. Corden, 1984, S.360ff.

^[76] Vgl. Bruno/Sachs, 1982, S.846.

^[77] Vgl. Corden, 1984, S.360.

^[78] Vgl. Corden, 1984, S.360f.

^[79] Vgl. Corden, 1984, S.361.

^[80] Vgl. Corden, 1984, S.361f.

^[81] Vgl. Wijnbergen, 1984, S.41.

^[82] Vgl. Collier/Goderis, 2007, S.18f.

^[83] Vgl. Pasour, 1983, S.123.

^[84] Vgl. Collier/Goderis, 2007, S.19f.

^[85] Vgl. Collier/Goderis, 2007, S.20.

^[86] Vgl. Funke/Granziera/Imam, 2008, S.4.

• College: Johannes Gutenberg University Mainz (Lehrstuhl für Volkswirtschaftlehre, insbesondere Wirtschaftspolitik und Internationale Makroökonomie Univ. - Prof. Dr. Beatrice Weder di Mauro )
• Course: Diplomarbeit
• Grade: 1,7
• Author: Daniel Steiner (Author)
• Publication Year: 2008
• Pages: 98
• Catalog Number: V119376
• ISBN (eBook): 9783640226207
• ISBN (Book): 9783640227587
• Language: German
• Tags: Rohstoffpreise, Bedeutung, Least, Developed, Countries, Diplomarbeit