Wettbewerbsfähigkeit von Volkswirtschaften: Indexbildung und Ratingverfahren

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

2. Growth Competitiveness Index
2.1 Grundstruktur des Growth Competitiveness Index
2.2 Berechnungsmethode des Growth Competitiveness Index
2.3 Core Growth Competitiveness Index
2.3.1 Technology Index
2.3.2 Public Institutions Index
2.3.3 Macroeconomic Environment Index
2.4 Non-core Growth Competitiveness Index
2.5 Abschließende Bemerkungen zum Growth Competitiveness Index

3. Global Competitiveness Index
3.1 Institutionen
3.2 Infrastruktur
3.3 Makroökonomie
3.4 Gesundheit und Primärbildung
3.5 Akademische Bildung und Aus- / Weiterbildung
3.6 Markteffizienz
3.8 Wirtschaftserfahrenheit
3.9 Innovation
3.10 Kombination von harten Daten und Umfragedaten - Gewichtungsverfahren

4. „Doing Business“

5. Schluss

Anhang

Tabellen- und Abbildungsverzeichnis

Literaturverzeichnis

1. Einleitung

Wie beurteilt man die Wettbewerbsfähigkeit einer Volkswirtschaft? In jüngster Vergangenheit hat diese Frage insbesondere im Zusammenhang mit der bevorstehenden Osterweiterung der EU eine zentrale Rolle gespielt. Der Nobelpreisträger Edmond Phelps hat schon seit langem in seinen Arbeiten die wichtigsten Faktoren der Wettbewerbsfähigkeit von Volkswirtschaften behandelt. Technischer Fortschritt, Effizienz und Bildung sind hierbei die Hauptquellen.^[1] Im Allgemeinen wird unter Wettbewerbsfähigkeit die Ausprägung der Wirtschaftspolitik und Institutionen verstanden, welche die Produktivität eines Landes bestimmen. Zahlreiche Wirtschaftsforschungs-institute veröffentlichen regelmäßig Ranglisten, in denen sie die internationale Wettbewerbs-fähigkeit einzelner Länder beurteilen.

Der Growth Competitiveness Index (GCI) ist Bestandteil des jährlichen Global Competitiveness Report (GCR)^[2], welcher vom World Economic Forum (WEF) herausgegeben wird. Seit 1979 wird durch das WEF die internationale Wettbewerbsfähigkeit von verschiedenen Ländern gemessen und in einem jährlichen Wettbewerbsfähigkeitsbericht zusammengestellt. Die Autoren des GCR 2006 - 2007 sind u.a. Michael E. Porter von der Harvard University (bekannt durch beispielsweise dem Wertschöpfungskettenmodell oder dem Modell der fünf Wettbewerbskräfte) und Klaus Schwab, dem Gründer des WWF.

Für die Analysen in ihrem GCR verwendete das WEF bis 2004 zwei Indices, den Business Competitiveness Index (BCI)^[3] und den GCI. Der BCI betrachtet vor allem Unternehmen und Standortbedingungen eines Landes, wobei er sich primär auf die Qualität und Quantität von Forschungs- und Entwicklungszentren bezieht.^[4] Der zweite verwendete Index war darüber hinaus der GCI. Der GCI versucht die Fähigkeit einer nationalen Ökonomie mittelfristiges, nachhaltiges Wirtschaftswachstum, was maßgebend für das gegenwärtige Entwicklungsstadium einer Nation ist, zu messen. Dieser Index spiegelt speziell das Wachstumspotenzial eines jeweiligen Landes wieder und legt seinen Schwerpunkt auf das technologische Niveau des Landes.

Der GCI kann als System bzw. Rahmenwerk um Schlüsselwachstumsfaktoren der jeweiligen Länder zu analysieren und in entsprechender Form präsentieren zu können, verstanden werden. Die Methodik basiert auf einem von Jeffrey Sachs und John W. McArthur vom Center for International Development at Harvard University entwickelten Modell.

Der GCI stellte eine gute Mischung aus der notwendigen Komplexität um die Vielzahl der Einflussgrößen widerspiegeln zu können. Zudem war die vorhandene Struktur transparent und schlicht genug, um den Index auf eine Vielzahl von Ländern anwenden zu können. Darüber hinaus hat es der GCI geschafft, wichtige Einblicke in die Schlüsselbereiche von Wachstumsprozessen zu liefern. Insbesondere besteht eine nützliche Verbindung mit der Vergangenheit, was speziell für Länder relevant war, die die Entwicklung ihrer Wachstumsfaktoren im Zeitvergleich untersuchen wollten.

Aufgrund neuer zentraler Erkenntnisse der Wachstumsforschung wurde jedoch deutlich, dass ein umfassenderes System benötigt wurde. Dieses soll die Veränderungen gegenüber den Beschaffenheiten der Weltwirtschaft besser widerspiegeln und die Bedeutung von Schlüsselfaktoren bei Erklärung der Entwicklung des Wachstums vieler Länder mit einem höheren Grad an institutioneller und struktureller Vielfalt darstellen.^[5] Da sich das allgemeine Verständnis bezogen auf Wachstumsprozesse erheblich verändert und verbessert hat, wurde in Zusammenarbeit mit Prof. Martin von der Columbia University der neue Global Competitiveness Index (Global CI) konzipiert. Der Global CI ist eine Neukonzipierung der Indexbildung des WEF. Dabei wurden elementare Bestandteile des dynamisch orientierten GCI eingearbeitet und weiterentwickelt. Außerdem fließen, wenn auch im Vergleich zum GCI eher wenige, Elemente des statisch orientierten BCI ein.

Bildung und die Fähigkeit eines Landes Kenntnisse und Qualifikationen von Arbeitskräften steigern zu können, haben für die Messung zukünftiger Wachstumspotentiale von Ökonomien stark an Bedeutung gewonnen. Die Fähigkeit eines Landes Technologien zu übernehmen Waren und Dienstleistungen mit einem Qualitätsstandard anzubieten, der eine internationale Wettbewerbsfähigkeit ermöglicht, ist stark verbunden mit der Qualität der Schulen und dem Vorhandensein spezieller Forschungseinrichtungen. Der GCI berücksichtigte zwar einige dieser Faktoren, allerdings in einem, unter heutigen Gesichtspunkten, nicht mehr ausreichendem Maße.

Dies sind nur einige Gründe warum im vergangenen Jahr die neue, umfassendere Version des Wettbewerbsfähigkeitsindexes, der Global CI, von Prof. Xavier Sala-i-Martin für das WEF entwickelt und präsentiert wurde. Er ermöglicht es nun mehr kritische Faktoren zu messen und zu vergleichen, die beim GCI bislang unberücksichtigt blieben.

Die folgenden Kapitel zeigen zunächst den fundamentalen Aufbau des ursprünglichen Indexes, den GCI, danach die Konzeption des momentan für den GCR verwendeten Global CI. Dabei werden die Verbesserungen des Global GCI deutlich. Anschließend wird im vierten Kapitel dieser Arbeit noch ein kurzer Blick auf die Wettbewerbsfähigkeitsstudie „Doing Business“ der Weltbank geworfen. Diese Studie ist verglichen mit dem Global CI bzw. GCI deutlich limitierter und wird deshalb nur in ihren Grundzügen betrachtet.

2. Growth Competitiveness Index

2.1 Grundstruktur des Growth Competitiveness Index

Wettbewerbsfähigkeit von Ökonomien in unterschiedlichen Entwicklungsstadien können nicht aussagekräftig miteinander verglichen werden. Die einzelnen Wachstumsfaktoren haben in verschiedenen Entwicklungsphasen differenzierte Bedeutungen. Öffentliche Institutionen beispielsweise spielen in gering entwickelten Ländern im Gegensatz zu hoch entwickelten Volkswirtschaften eine sehr wichtige Rolle für die Entwicklung eines Volkes. Der technologische Stand eines Landes spielt ebenfalls eine sehr unterschiedliche Rolle bei der Bewertung von verschiedenartig entwickelten Staaten. In Low-Level-Countries wird Wettbewerbsfähigkeit hauptsächlich durch die Effizienz der Verwertung von Land, Primärgütern und ungelernter Arbeit erreicht. Bei der Transformation vom Low- zum Middle-Income-Status von Ökonomien, ist ein Wachstum der Wettbewerbsfähigkeit mit der Begabung globale Technologien für die lokale Produktion einzusetzen, verbunden. Joint Ventures, ausländische Direktinvestitionen und Outsourcing Arrangements dienen der Integration in die internationale Produktionsstruktur. Der Übergang zu einer hoch entwickelten Volkswirtschaft involviert eine Transformation von einer Technologie importierenden zu einer Technologie generierenden Ökonomie. Anstatt Technologie­aneignung wird Technologieinnovation betrieben. Wettbewerbsfähigkeit von High-Level-Nationen ist vorwiegend von Innovation, Bildung und von einer schnellen Anpassungsfähigkeit an neue Technologien abhängig.^[6]

Um dieser empirischen Beobachtung Rechnung zu tragen werden bei der Messung des GCI die zu betrachtende Ökonomien in Core- und Non-core Länder aufgeteilt. Diese Differenzierung basiert auf einem objektiven Maße des Levels der Technologieentwicklung.^[7] Darauf basierend wurden 1980 mit mehr als 15 Patenten pro Million Einwohner, 18 Core-Nationen identifiziert. Somit ist es möglich den GCI in einen Core- und einen Non-core Teil aufzuteilen.^[8]

Die statistische Analyse lies die Entwickler des Indexes zum Schluss kommen, bei der Ermittlung des GCI für Core-Länder ein besonderes Augenmerk auf die Komponenten Innovation und Technologie zu werfen. Bei der Berechnung des Non-core GCI wurde hingegen eine größere Balance zwischen Technologie, öffentliche Institutionen und makroökonomischen Größen festgestellt. Der Core GCI und der Non-core GCI werden schließlich wie folgt berechnet:^[9]

Tabelle 1: Zusammensetzung des Core- und des Non-core Growth Competitiveness Index

(Quelle: McArthur, John W. / Sachs, Jeffrey D. (2001), op.cit., S. 39, eigene Darstellung.)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

In den nun folgenden Kapiteln werden die Subkomponenten des Indexes tiefer gehend erläutert sowie die Berechnungsmethode vorgestellt. Aus Gründen der Übersichtlichkeit folgt eine Aufteilung des Indexes in den Core GCI und den Non-core GCI.

2.2 Berechnungsmethode des Growth Competitiveness Index

Die Struktur des GCI wird durch eine Gewichtung der einzelnen Indices und Subindices, die unter Verwendung von so genannten „hard data“ und exekutive Meinungsumfragen gebildet werden, geprägt. Dabei werden sowohl die harten Daten als auch die Ergebnisse der Meinungsumfragen mit einem Ranking von 1 bis 7 bewertet. Alle Indexkomponenten können mit ihrer entsprechenden Gewichtung in den Index integriert werden, sodass eine Vergleichbarkeit der Wettbewerbsfähigkeit von unterschiedlichen Ländern erreicht wird.^[10]

Die Antworten der Meinungsumfragen von Führungskräften liegen in einer Rankingskala von 1 bis 7. Um eine Vergleichbarkeit der Umfrageergebnisse mit den harten Daten zu erreichen, müssen die Realdaten ebenfalls in die entsprechenden Skalenwerte transformiert werden. Die Standardformel um die harten Daten in eine 1 – 7 Skala zu konvertieren lautet:^[11]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Das Sample Minimum entspricht dem schlechtesten aller Landeswerte, das Sample Maximum dem Besten. Nach der Transformation der harten Daten in eine 1 – 7 Werteskala werden diese mit den Ergebnissen der Meinungsumfrage kombiniert und zu einem Gesamtranking zusammengefasst.^[12]

2.3 Core Growth Competitiveness Index

2.3.1 Technology Index

In den vorherigen Kapiteln wurde die Bedeutung der technologischen Entwicklung eines Landes für dessen Wettbewerbsfähigkeit bereits angedeutet. Die Aufgabe der Messung des technologischen Standes einer Ökonomie ist sehr schwierig. John W. McArthur und Jeffrey D. Sachs haben versucht ein präzises Maß für die Technologie einer Volkswirtschaft zu entwickeln um dadurch eine globale Vergleichbarkeit zu ermöglichen. Für Core-Länder errechnet sich der Technology Index indem das arithmetische Mittel aus dem Innovation Subindex und dem Information and Communication Technology Subindex (ICT Subindex) gebildet wird. Beide Indices setzen sich aus harten und weichen Daten^[13] zusammen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

In vielen Branchen ist die stetige Innovation eine Überlebensfrage. „Für ganze Staaten zeigen Untersuchungen: Wo viel für Forschung und Entwicklung ausgegeben wird, ist das Wachstum überdurchschnittlich“.^[14] Für die Beurteilung der Wettbewerbsfähigkeit ist demnach eine vehemente Gewichtung der Innovationen eines Landes von großer Bedeutung. Innovation hängt von vielen Faktoren ab. Die Bedeutendsten sind die Existenz von ausreichend Humankapital, gut entwickelte Marktstrukturen, hohe Anreizeffekte für Grundlagenforschung und gute Rahmenbedingungen für Interaktion zwischen Wissenschaft und Wirtschaft. Der Innovation Subindex versucht diesen Überlegungen Rechnung zu tragen, indem er als Bestandteile 3/4 harte Daten und 1/4 weiche Daten einrechnet. Die Realdaten setzen sich aus zwei Komponenten zusammen. Zum einen die US Utility Patents auf eine Million Einwohner bezogen und zum anderen die Bruttoimmatrikulationsrate im tertiären Bildungssektor. Patente stellen kein perfektes Maß für die Innovationskraft eines Landes dar, da nicht zwischen unbedeutenden Patenten und solchen die eine Wirtschaftsbranche regelrecht revolutionieren unterschieden wird. Im Durchschnitt repräsentieren sie jedoch die Innovationsintensität eines Staates. Immatrikulationen in den tertiären Bildungsbereich eines Volkes stellen ebenfalls kein exaktes Maß für die spezifischen Fähigkeiten der Fachkräfte eines Landes oder für die genaue Anzahl der Produkt- und Prozessinnovation dar. Dennoch können sie als Indikator für die Kapazität einer Ökonomie, neue Technologien und Produkte zu entwickeln, betrachtet werden. In den Meinungsumfragen^[15] wird die Bevölkerung beispielsweise nach ihrer Einschätzung der Position ihres Landes in Bezug auf Technologie relativ zu den technologiestärksten Staaten der Welt gefragt. Den Immatrikulationen in den tertiären Bildungsbereich wird bei der Ermittlung der harten Daten ein größeres Gewicht (3/4) als den Patenten (1/4) verliehen.^[16]

Der zweite Bestandteil des Technology Index ist der ICT Subindex. Eine gut ausgebildete Infrastruktur der Informationstechnik minimiert Kosten und Zeitaufwand für Kommunikation und Datenbeschaffung. Dieser Subindex besteht aus 1/3 Umfragedaten und 2/3 realen Daten. Die harten Daten setzen sich aus der jeweiligen pro Kopf Anzahl der: Mobiltelefonnutzer, Internetuser, Internethosts, Telefonanschlüsse und PCs^[17] zusammen. Die weichen Daten, als weiteren Bestimmungsfaktor des ICT Subindexes, bestehen wie beim Innovation Subindex aus Meinungsumfragen. Die Extensivität der Internetzugriffe in Schulen ist nur ein Beispiel dafür.^[18] Der Entwicklungsstand einer Ökonomie in der Telekommunikations- und IT- Branche ist ein sehr gut geeigneter Indikator zur Beurteilung der Technologie. Finnland, Schweden, Island und Singapur sind führende Nationen in dieser Kategorie.^[19]

2.3.2 Public Institutions Index

Technologie stellt einen bedeutenden Faktor des Wirtschaftswachstums dar. Die Qualität der öffentlichen Einrichtungen spielen eine nicht mindere Rolle bei der Beurteilung der Wettbewerbsfähigkeit einer Volkswirtschaft. Öffentliche Institutionen sind die entscheidende Variable bei der Protektion von Eigentumsrechten, Effizienz der Staatsausgaben im öffentlichen Service und Transparenz in jeglichen Stufen der Politik. Diese Komponenten stützen zum einen die Arbeitsteilung und dadurch die Effizienz der Allokation der Ressourcen und zum anderen sind sie fundamental für die Implementierung sozialer Stabilität, welche eine enorme Bedeutung für wirtschaftliches Wachstum besitzt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Der Index der öffentlichen Institutionen wird durch zwei wesentliche Bestandteile ermittelt. Dem Subindex für Verträge und Gesetze und dem Subindex für Korruption. Im Gegensatz zu den zuvor beschriebenen Ermittlungsverfahren bestimmen sich die beiden Subindices ausschließlich aus Daten von Meinungsumfragen. Der erste Subindex ist ein Maß für die Durchsetzungs-fähigkeit von Verträgen und Gesetzen. Er wird aus dem Ergebnis der bewerteten Fragen nach der Neutralität der Regierung, Unabhängigkeit der Justiz, Transparenz beim Entwurf von Eigentumsrechten und deren Respektierung und Fragen nach der Einschätzung der gesellschaftlichen Kosten in Relation zum organisierten Verbrechen, ermittelt. Das zweite Element des Public Institutions Index ist ein Subindex für Korruption. Dieser Subindex ermittelt die Bestechlichkeit der jeweiligen Amtsinhaber in drei Schlüsselsektoren: Ex- und Importe, öffentliche Versorgung und Steuerbehörde^[20].

[...]

^[1] Dornbusch, Rüdiger / Fischer, Stanley (1992): Makroökonomik. München: R. Oldenbourg Verlag, S. 749.

^[2] Der GCR ist eine seit 1979 jährliche Publikation des Weltwirtschaftsforums unter wissenschaftlicher Leitung von Michael E. Porter und Jeffrey Sachs, Harvard Business School und Xavier Sala-i-Martin, Columbia University. Der GCI deckt derzeit weltweit 117 Volkswirtschaften ab, basierend auf statistischen Daten und einem globalem Executive Opinion Survey.

^[3] Der Anhang enthält eine Grafik über die grundsätzlichen Elemente des BCI.

^[4] Lopez-Claros, Augusto / Altinger, Laura / Blanke, Jennifer u.a. (2006): The Global Competitiveness Index: Identyfying the Key Elements of Substainable Growth, in: Global Competitiveness Report 2006 – 2007, S. 5.

^[5] Im Zeitablauf auftretende Nachteile des GCI und Faktoren die nun durch den Global CI berücksichtigt werden, sind z.B., dass Probleme der Arbeitsmarktstarrheit und fehlende Effizienz, bei Tätigkeiten auf verschiedenen Märkten, vom GCI nicht berücksichtigt wurden. (Quelle: Lopez-Claros, Augusto / Altinger, Laura u.a. (2006), op.cit., S. 5.)

^[6] McArthur, John W. / Sachs, Jeffrey D. (2001): The Growth Competitiveness Index: Measuring Technological Advancement and the Stage of Development, in: Global Competitiveness Report 2001- 2002, S. 38.

^[7] Das objektive Maß basiert auf einer Kennziffer, in der die im Jahr 1980 durchschnittliche Anzahl der wirtschaftlich nützlichen registrierten Patente in den USA auf eine Million Einwohner umgerechnet wird.

^[8] McArthur, John W. / Sachs, Jeffrey D. (2001), op.cit., S. 31.

^[9] McArthur, John W. / Sachs, Jeffrey D. (2001), op.cit., S. 39.

^[10] McArthur, John W. / Sachs, Jeffrey D. (2001), op.cit., S.36.

^[11] McArthur, John W. / Sachs, Jeffrey D. (2001), op.cit., S. 20.

^[12] Im Anhang befindet sich ein Länderranking des GCI von ausgewählten Staaten.

^[13] Weiche Daten sind Ergebnisse von Meinungsumfragen über Erwartungen, Gefühle und Einstellungen. Harte Daten beziehen sich auf konkrete Fakten durch Zählungen und Messungen. Beispiele sind: BIP, GDP und Einwohnerzahl.

^[14] Beyerle, Hubert (2006): „ Innovation & Wachstum“, in: Financial Times Deutschland v. 07.12.2006.

^[15] Der komplette Fragensatz der Opinion Survey Questions lässt sich im Anhang nachlesen.

^[16] McArthur, John W. / Sachs, Jeffrey D. (2001), op.cit., S. 40.

^[17] Veröffentlicht von der International Telecommunications Union.

^[18] McArthur, John W. / Sachs, Jeffrey D. (2001), op.cit., S. 40.

^[19] McArthur, John W. / Sachs, Jeffrey D. (2001), op.cit., S. 42.

^[20] McArthur, John W. / Sachs, Jeffrey D. (2001), op.cit., S. 45ff.