Untersuchungen zur Konvergenz von Ländern

Die ersten Untersuchungen zur Konvergenz von Ländern hatten noch keine for-male Fundierung aus der Wachstumstheorie. In seinem viel zitierten Aufsatz „Cat-ching-up, Forging Ahead, and Falling Behind“ untersucht Abramovitz (1986) mit Hilfe des damals neu erschienen Datensatzes von Maddison (1982) den Output je Arbeitsstunde von 16 industrialisierten Ländern²⁵ im Zeitraum von 1870 bis 1979

24 Vgl. Islam, Nazrul (2003), What have we learnt from the convergence debate?, in: Journal of Economic Surveys, 17(3), S. 309-362.

25 Diese sind Australien, Belgien, Dänemark, Deutschland, Finnland, Frankreich, Großbritan-nien, Italien, Japan, Kanada, Niederlande, Norwegen, Österreich, Schweden, Schweiz und USA.

auf Konvergenz.²⁶ Abramovitz berechnet drei Maße zur Überprüfung der Kon-vergenz. Den Mittelwert der relativen Arbeitsproduktivität (im Verhältnis zum Produktivitätsführer USA bzw. Großbritannien), den Variationskoeffizienten der relativen Arbeitsproduktivität und schließlich den Korrelationskoeffizienten zwi-schen dem Startniveau der Arbeitsproduktivität und der Wachstumsrate im Fol-gezeitraum. Auch wenn Abramovitz die Aussagekraft der Arbeitsproduktivität als Maß für technologisches Catching-up einschränken muss, da die Arbeitspro-duktivität ebenso von der Kapitalintensität, der Humankapitalausstattung oder der Ausstattung an natürlichen Ressourcen abhängt, kommt er zu dem Ergebnis, dass b- und s- Konvergenz im Betrachtungszeitraum vorlagen. Er selbst ver-wendet diese Bezeichnungen jedoch noch nicht. Abramovitz zufolge hat lediglich die Zeit des Zweiten Weltkrieges den internationalen Konvergenzprozess gestört.

Jedoch räumt Abramovitz ein, dass es sich bei seiner Länderauswahl um bereits erfolgreich industrialisierte Länder handelt und somit deren Konvergenz alles andere als überraschend ist.

Werden zudem kürzere Perioden betrachtet, so zeigt sich, dass vor 1913 das Catching-up Potenzial noch nicht vollständig ausgebildet war, da zum einen die Landwirtschaft ein wichtiger Einflussfaktor war, deren Produktivität nicht ohne weiteres gesteigert werden konnte. Außerdem war die „soziale Kompetenz“ noch nicht so weit ausgebildet, als dass die neuesten Technologien problemlos von al-len Ländern hätten übernommen werden können. Nach 1913 wurde der Catching-up Prozess von politischen und finanzwirtschaftlichen Problemen, der Großen Depression und dem zurückgehenden Außenhandel gehemmt. Anschließend vergrößerte der Zweite Weltkrieg nochmals das Catching-up Potenzial. Nach 1945 konnte dann das volle Potenzial ausgenutzt werden. Nach Abramovitz An-sicht lag eine große technologische Lücke zwischen den USA und den übrigen untersuchten Ländern vor, die social capabilities waren vorhanden sowie weite-re wachstumsfördernde Bedingungen wie der Einflussverlust der Monopole, die wachstumsfreundliche Haltung der Regierungen sowie der Gewerkschaften. Fer-ner verbesserte sich die Technologiediffusion, der internationale Handel wurde ausgeweitet, ein flexibles Arbeitsangebot durch Migration und Strukturwandel lagen vor. Aufgrund dieser günstigen und stabilen Rahmenbedingungen für das Wachstum wurden vermehrt Investitionen getätigt. Somit hing nach Ansicht von Abramovitz die Geschwindigkeit des Catching-up von der Diffusion des Wis-sens, der Mobilität der Ressourcen und der Investitionsquote ab.²⁷

Ebenso untersucht Baumol (1986) unter anderem die b- und s-Konvergenz der 16 OECD Länder mit Hilfe der Langzeitdaten von Maddison (1982) im Zeit-raum von 1870 bis 1980. Auch er findet absolute Konvergenz hinsichtlich der

26 Vgl. auch Maddison, Angus (1982), Phases of Capitalist Development, New York.

27 Vgl. Abramovitz (1986).

auf Konvergenz.²⁶ Abramovitz berechnet drei Maße zur Überprüfung der Kon-vergenz. Den Mittelwert der relativen Arbeitsproduktivität (im Verhältnis zum Produktivitätsführer USA bzw. Großbritannien), den Variationskoeffizienten der relativen Arbeitsproduktivität und schließlich den Korrelationskoeffizienten zwi-schen dem Startniveau der Arbeitsproduktivität und der Wachstumsrate im Fol-gezeitraum. Auch wenn Abramovitz die Aussagekraft der Arbeitsproduktivität als Maß für technologisches Catching-up einschränken muss, da die Arbeitspro-duktivität ebenso von der Kapitalintensität, der Humankapitalausstattung oder der Ausstattung an natürlichen Ressourcen abhängt, kommt er zu dem Ergebnis, dass b- und s- Konvergenz im Betrachtungszeitraum vorlagen. Er selbst ver-wendet diese Bezeichnungen jedoch noch nicht. Abramovitz zufolge hat lediglich die Zeit des Zweiten Weltkrieges den internationalen Konvergenzprozess gestört.

Jedoch räumt Abramovitz ein, dass es sich bei seiner Länderauswahl um bereits erfolgreich industrialisierte Länder handelt und somit deren Konvergenz alles andere als überraschend ist.

Werden zudem kürzere Perioden betrachtet, so zeigt sich, dass vor 1913 das Catching-up Potenzial noch nicht vollständig ausgebildet war, da zum einen die Landwirtschaft ein wichtiger Einflussfaktor war, deren Produktivität nicht ohne weiteres gesteigert werden konnte. Außerdem war die „soziale Kompetenz“ noch nicht so weit ausgebildet, als dass die neuesten Technologien problemlos von al-len Ländern hätten übernommen werden können. Nach 1913 wurde der Catching-up Prozess von politischen und finanzwirtschaftlichen Problemen, der Großen Depression und dem zurückgehenden Außenhandel gehemmt. Anschließend vergrößerte der Zweite Weltkrieg nochmals das Catching-up Potenzial. Nach 1945 konnte dann das volle Potenzial ausgenutzt werden. Nach Abramovitz An-sicht lag eine große technologische Lücke zwischen den USA und den übrigen untersuchten Ländern vor, die social capabilities waren vorhanden sowie weite-re wachstumsfördernde Bedingungen wie der Einflussverlust der Monopole, die wachstumsfreundliche Haltung der Regierungen sowie der Gewerkschaften. Fer-ner verbesserte sich die Technologiediffusion, der internationale Handel wurde ausgeweitet, ein flexibles Arbeitsangebot durch Migration und Strukturwandel lagen vor. Aufgrund dieser günstigen und stabilen Rahmenbedingungen für das Wachstum wurden vermehrt Investitionen getätigt. Somit hing nach Ansicht von Abramovitz die Geschwindigkeit des Catching-up von der Diffusion des Wis-sens, der Mobilität der Ressourcen und der Investitionsquote ab.²⁷

Ebenso untersucht Baumol (1986) unter anderem die b- und s-Konvergenz der 16 OECD Länder mit Hilfe der Langzeitdaten von Maddison (1982) im Zeit-raum von 1870 bis 1980. Auch er findet absolute Konvergenz hinsichtlich der

26 Vgl. auch Maddison, Angus (1982), Phases of Capitalist Development, New York.

27 Vgl. Abramovitz (1986).

Arbeitsproduktivität (BIP pro Arbeitsstunde) zwischen den OECD Ländern.

Eine Ausweitung seiner Untersuchung auf 72 Länder im Zeitraum von 1950 bis 1980 führt hingegen zu dem Ergebnis, dass keine absolute Konvergenz für alle Länder vorzufinden ist, aber sich einige Länder zu sogenannten „Konvergenz-clubs“ angleichen. So bilden die Industrienationen, die kommunistisch geführten Ostblockstaaten sowie Länder mit mittlerem Einkommen jeweils einen Konver-genzclub. Die unterentwickelten Länder weisen jedoch keine Konvergenz weder untereinander noch zu anderen Ländern der Welt auf.²⁸

Als Antwort auf Baumols Untersuchung zeigt De Long (1988), dass Baum-ols Länderauswahl einer sogenannten Verzerrung durch Strichprobenselektion (sample selction bias) unterliegt, da Baumol im ersten Teil seiner Arbeit lediglich jene Länder untersucht, die heute hoch entwickelte Industrienationen sind. Es verwundert also nicht, dass sich diese Länder langfristig angeglichen haben, wo-rauf auch schon Abramovitz (1986) in seiner Untersuchung hingewiesen hat. Als Lösung schlägt De Long vor, die Länder nicht ex post sondern ex ante für eine Untersuchung auszuwählen, also gerade jene Länder auf Konvergenz zu unter-suchen, die beispielsweise im Jahr 1870 geeignet zu sein schienen, in Zukunft zu konvergieren.²⁹

Grier und Tullock (1989) erweitern eine von Kormendi und Mequire (1985) durchgeführte Analyse und untersuchen 113 Länder im Zeitraum von 1950 bis 1981 auf Konvergenz des Pro-Kopf-Einkommens. Sie kontrollieren in ihrer Cross-Section Time-Series Regression für das Startniveau des Pro-Kopf-Ein-kommens, das Bevölkerungswachstum, die Inflation, die Standardabweichung der Inflation und die Standardabweichung des Einkommenswachstums sowie für den Staatskonsum. Sie kommen ebenfalls zu dem Ergebnis, dass eine star-ke Konvergenz lediglich in den OECD Ländern vorliegt. In ihrem Sample aus afrikanischen bzw. asiatischen Ländern finden sie jedoch keine Konvergenz, da die wirtschaftlich erfolgreichen Länder schneller wachsen als die übrigen Län-der. Sie vermuten, dass insbesondere soziale und politische Institutionen über einen längeren Zeitraum von 20 bis 30 Jahren einen bedeutenden Einfluss auf das Wirtschaftswachstum haben. Ihre Ergebnisse zeigen somit, dass sie kein empirisches Modell für alle untersuchten Länder besitzen. Schließlich betonen sie, dass die von Abramovitz (1986) angeführten social capabilities von großer Bedeutung zu sein scheinen.³⁰

28 Vgl. Baumol, William (1986), Productivity Growth, Convergence, and Welfare: What the Long-Run Data Show, in: American Economic Review, 76(5), S. 1072-1085.

29 Vgl. De Long, Bradford (1988), Productivity Growth, Convergence, and Welfare: Comment, in:

American Economic Review, 78(5), S. 1138-1154.

30 Vgl. Gier, Kevin; Tullock, Gordon (1989), An Empirical Analysis of Cross-National Economic Growth, 1951-80, in: Journal of Monetary Economics, 24(2), S. 259-276.

Dowrick und Nguyen (1989) untersuchen die b-Konvergenz des BIP pro Kopf sowie der totalen Faktorproduktivität der OECD Länder in der Nachkriegszeit.

Für den Zeitraum von 1950 bis 1985 finden sie absolute b-Konvergenz des BIP pro Kopf, auch wenn die Angleichung nach 1973 schwächer wird. Eine erwei-terte Regression um die Kontrollvariablen Beschäftigungswachstum (als Proxy für Erwerbstätigenwachstum) und Investitionsquote (als Proxy für Wachstum des Kapitalstocks) führt zu dem Ergebnis, dass bedingte b-Konvergenz vorliegt. Die Konvergenz der OECD Länder in der Nachkriegszeit kann demnach weder auf höhere Investitionsquoten noch auf höhere Erwerbstätigenquoten in den ärme-ren Ländern zurückgeführt werden. In dieser erweiterten Regression interpretie-ren die Autointerpretie-ren den Koeffizienten des Anfangsniveaus des BIP pro Kopf als die Aufholrate der totalen Faktorproduktivität.³¹ Auch in dieser Untersuchung führt die Ausweitung der Stichprobe auf Nicht-OECD Länder zu dem Resultat, dass keine b-Konvergenz sondern Divergenz vorliegt. Lediglich die Erweiterung um die Kontrollvariablen Bevölkerungswachstum und Investitionsquote führt zu be-dingter b-Konvergenz in allen Samples.

Des Weiteren unterteilen die Autoren für die OECD Länder den Betrachtungs-zeitraum in drei Subperioden (1950-60, 1960-73 und 1973-85), um zu überprü-fen, ob die Konvergenz von einer Angleichung der TFP oder lediglich von der Rekonstruktion nach dem Zweiten Weltkrieg getrieben wurde. Es zeigt sich, dass die Konvergenz durch eine Angleichung der TFP und nicht durch die Rekons-truktion erklärt werden kann, da die RekonsRekons-truktion lediglich bis Anfang der 1960er Jahre angedauert hat. Insgesamt kann die b-Konvergenz des Einkommens der OECD Länder nicht auf unterschiedliches Wachstum der materiellen Input-faktoren zurückgeführt werden, sondern auf eine Angleichung der totalen Fak-torproduktivität.

In einem letzten Schritt korrigieren Dowrick und Nguyen die vom OECD Durchschnitt abweichenden Wachstumsraten des BIP pro Kopf der einzelnen OECD Länder unter anderem um das Catching-up Potenzial. Hierzu werden die zuvor geschätzten Koeffizienten für die Anfangniveaus des Pro-Kopf-Einkom-mens zu Hilfe genommen. Die Autoren wollen dafür kontrollieren, dass Län-der mit einem geringeren Potenzial zum Aufholen definitionsgemäß geringere Wachstumsraten aufweisen (müssen). Diese bereinigten Wachstumsraten werden anschließend in die Komponenten Arbeitsintensivierung, Kapitalintensivierung und totale Faktorproduktivität zerlegt. Es ergaben sich die folgenden Ergebnisse:

das Wachstum der Länder USA, Kanada, Luxemburg und Australien lag nicht länger unter dem OECD-Durchschnitt. Demgegenüber können die hohen Wachs-tumsraten in Griechenland, Spanien, Portugal und Italien auf das Catching-up

31 Die totale Faktorproduktivität entspricht dem bisher verwendeten Begriff des Produktivitäts-niveaus.

Dowrick und Nguyen (1989) untersuchen die b-Konvergenz des BIP pro Kopf sowie der totalen Faktorproduktivität der OECD Länder in der Nachkriegszeit.

Für den Zeitraum von 1950 bis 1985 finden sie absolute b-Konvergenz des BIP pro Kopf, auch wenn die Angleichung nach 1973 schwächer wird. Eine erwei-terte Regression um die Kontrollvariablen Beschäftigungswachstum (als Proxy für Erwerbstätigenwachstum) und Investitionsquote (als Proxy für Wachstum des Kapitalstocks) führt zu dem Ergebnis, dass bedingte b-Konvergenz vorliegt. Die Konvergenz der OECD Länder in der Nachkriegszeit kann demnach weder auf höhere Investitionsquoten noch auf höhere Erwerbstätigenquoten in den ärme-ren Ländern zurückgeführt werden. In dieser erweiterten Regression interpretie-ren die Autointerpretie-ren den Koeffizienten des Anfangsniveaus des BIP pro Kopf als die Aufholrate der totalen Faktorproduktivität.³¹ Auch in dieser Untersuchung führt die Ausweitung der Stichprobe auf Nicht-OECD Länder zu dem Resultat, dass keine b-Konvergenz sondern Divergenz vorliegt. Lediglich die Erweiterung um die Kontrollvariablen Bevölkerungswachstum und Investitionsquote führt zu be-dingter b-Konvergenz in allen Samples.

Des Weiteren unterteilen die Autoren für die OECD Länder den Betrachtungs-zeitraum in drei Subperioden (1950-60, 1960-73 und 1973-85), um zu überprü-fen, ob die Konvergenz von einer Angleichung der TFP oder lediglich von der Rekonstruktion nach dem Zweiten Weltkrieg getrieben wurde. Es zeigt sich, dass die Konvergenz durch eine Angleichung der TFP und nicht durch die Rekons-truktion erklärt werden kann, da die RekonsRekons-truktion lediglich bis Anfang der 1960er Jahre angedauert hat. Insgesamt kann die b-Konvergenz des Einkommens der OECD Länder nicht auf unterschiedliches Wachstum der materiellen Input-faktoren zurückgeführt werden, sondern auf eine Angleichung der totalen Fak-torproduktivität.

In einem letzten Schritt korrigieren Dowrick und Nguyen die vom OECD Durchschnitt abweichenden Wachstumsraten des BIP pro Kopf der einzelnen OECD Länder unter anderem um das Catching-up Potenzial. Hierzu werden die zuvor geschätzten Koeffizienten für die Anfangniveaus des Pro-Kopf-Einkom-mens zu Hilfe genommen. Die Autoren wollen dafür kontrollieren, dass Län-der mit einem geringeren Potenzial zum Aufholen definitionsgemäß geringere Wachstumsraten aufweisen (müssen). Diese bereinigten Wachstumsraten werden anschließend in die Komponenten Arbeitsintensivierung, Kapitalintensivierung und totale Faktorproduktivität zerlegt. Es ergaben sich die folgenden Ergebnisse:

das Wachstum der Länder USA, Kanada, Luxemburg und Australien lag nicht länger unter dem OECD-Durchschnitt. Demgegenüber können die hohen Wachs-tumsraten in Griechenland, Spanien, Portugal und Italien auf das Catching-up

31 Die totale Faktorproduktivität entspricht dem bisher verwendeten Begriff des Produktivitäts-niveaus.

Potenzial zurückgeführt werden. Hinsichtlich der korrigierten Wachstumsraten schneiden die Länder Japan, Deutschland, Österreich, Norwegen und Frank-reich am besten ab. Jedoch kann ein Großteil der Entwicklung insbesondere in Deutschland nicht durch das Modell erklärt werden. Die Autoren schließen dar-aus, dass die Rekonstruktion hier eine entscheidende Rolle gespielt haben muss.

Den relativen Erfolg Deutschlands nach 1973 führen die Autoren zudem auf die hohen Investitionen im Vergleich zum Bevölkerungswachstum zurück.³²

Auch Wolff (1991) untersucht den Zusammenhang zwischen der totalen Fak-torproduktivität, der Kapitalintensität und dem Konvergenzprozess in den sie-ben Ländern Kanada, Frankreich, Deutschland, Italien, Japan, Großbritannien und den USA im Zeitraum von 1870 bis 1979. Wolff legt seiner Untersuchung drei Hypothesen zugrunde. (1) Die Catching-up Hypothese besagt, dass Länder, die einen großen Abstand zu den technologisch führenden Ländern besitzen, die höchsten Wachstumsraten hinsichtlich des technologischen Fortschritts ver-zeichnen. (2) Eine Angleichung der Arbeitsproduktivität in den industrialisier-ten Ländern ist Folge einer Konvergenz der Kapitalinindustrialisier-tensitäindustrialisier-ten. (3) Die totale Faktorproduktivität und die Kapitalintensität beeinflussen sich über verschiedene Kanäle gegenseitig positiv. Wolff findet für alle drei Hypothesen Bestätigung in seinen Daten. Die totalen Faktorproduktivitäten der sieben Länder konvergieren im Zeitraum von 1870 bis 1979. Die Konvergenz der TFP ist nach dem Zweiten Weltkrieg am stärksten. Diese starke Angleichung kann teilweise auf das Cat-ching-up von Deutschland und Japan nach 1945 zurückgeführt werden. Die Ka-pitalintensitäten konvergieren ebenfalls, wobei dieser Angleichungsprozess nach 1960 stärker ist. Die USA besitzen im Zeitraum von 1880 bis 1938 eine dreimal höhere Kapitalintensität als der Durchschnitt der übrigen Länder. Schließlich weisen das Wachstum der totalen Faktorproduktivität und die Kapitalintensität eine positive Korrelation von 0,79 für den gesamten Betrachtungszeitraum auf. In der Nachkriegszeit ist der Zusammenhang mit 0,95 am stärksten.³³

Barro (1991) erweitert die Analyse der b-Konvergenz in Anlehnung an die neue Wachstumstheorie um Humankapital als erklärende Variable für 98 Länder im Zeitraum von 1960 bis 1985. Humankapital spielt in einer Reihe von endoge-nen Wachstumsmodellen eine entscheidende Rolle. Diese sagen vorher, dass Län-der mit einer höheren Ausstattung an Humankapital rascher Innovationen her-vorbringen und demnach schneller wachsen als Länder mit einer vergleichsweise niedrigen Humankapitalausstattung. Barro benutzt Einschulungsraten im primä-ren und sekundäprimä-ren Bereich als Indikatoprimä-ren für den Humankapitalbestand im

32 Vgl. Dowrick, Steve; Nguyen, Duc-Tho (1989), OECD Comparative Economic Growth 1950-85: Catch-up and Convergence, in: American Economic Review, 79(5), S. 1010-1030.

33 Vgl. Wolff, Edward (1991), Capital Formation and Productivity Convergence Over the Long Term, in: American Economic Review, 81(3), S. 565-579.

Jahr 1960. Im Rahmen seines erweiterten Modells wachsen weniger entwickelte Länder schneller als Industrieländer, wenn erstere über eine überdurchschnitt-liche Humankapitalausstattung innerhalb der Gruppe der weniger entwickelten Länder verfügen. Zudem weisen Länder mit hohem Humankapitalbestand ge-ringere Fruchtbarkeitsraten und höhere Investitionsquoten auf. Schließlich haben der Staatskonsum sowie politische Instabilität einen negativen Einfluss auf das Einkommensniveau.³⁴

In ihrer viel zitierten Untersuchung nehmen Mankiw, Romer und Weil (1992) an, dass alle Länder die gleiche Produktionsfunktion, die gleiche Rate des tech-nischen Fortschritts und die gleiche Abschreibungsrate besitzen.³⁵ Sie untersu-chen drei verschiedene Länderstichproben mit 98 non-oil, 75 intermediate und 22 OECD Ländern im Zeitraum von 1960 bis 1985.³⁶ In einem ersten Schritt können sie bestätigen, dass die Sparquote einen positiven und die Wachstumsrate der Be-völkerung einen negativen Einfluss auf das Wirtschaftswachstum ausüben, wie von Solow vorhergesagt wurde. Ihr Modell erklärt 60 Prozent der Variation der Einkommen in ihrem Länderquerschnitt. Jedoch ist der Einfluss der beiden erklä-renden Variablen zu hoch als theoretisch vorhergesagt, so dass die Autoren eine weitere erklärende Variable – das Humankapital – in ihre Analyse aufnehmen.

Der Indikator für Humankapital³⁷ erhöht die Aussagekraft des Modells auf 80 Prozent und mindert den überhöhten Einfluss der beiden Variablen Sparquote und Bevölkerungswachstum auf das theoretisch vorhergesagte Maß.

Im Anschluss daran testen die Autoren auf b-Konvergenz. In einem ersten Modell wird lediglich das Anfangsniveau des Einkommens von 1960 als erklä-rende Variable aufgenommen. Es liegt – abgesehen von den OECD Ländern - keine absolute b-Konvergenz vor. In einem zweiten Modell werden die Sparquote und das Bevölkerungswachstum aufgenommen. In diesem erweiterten Modell liegt bedingte b-Konvergenz vor. Wird schließlich das Humankapital in die Re-gression aufgenommen, verliert das Anfangsniveau des Einkommens weiter an Bedeutung und die Aussagekraft des Modells erhöht sich.

Ihre Untersuchung zeigt, dass jene Länder konvergieren, die sich hinsicht-lich der Sparquote, des Bevölkerungswachstums und der Humankapitalaus-stattung gleichen. Demnach widersprechen nach Ansicht der Autoren diese

34 Vgl. Barro, Robert (1991), Economic Growth in a Cross Section of Countries, in: Quarterly Journal of Economics, 106(102), S. 407-443.

35 Vgl. Mankiw, Gregory; Romer, David; Weil, David (1992), A Contribution to the Empirics of Economic Growth, in: Quarterly Journal of Economics, 107(2), S. 407-437.

36 Dabei handelt es sich um 98 nicht-Öl-produzierende Länder, 75 Länder, die über ausreichend Primärdaten zum Einkommen verfügen und 1960 mehr als 1 Mio. Einwohner besaßen sowie 22 OECD Länder mit mehr als 1 Mio. Einwohnern.

37 Die Autoren benutzen sekundäre Einschulungsraten und multiplizieren diese mit dem Anteil der Bevölkerung im Alter von 15 bis 19 Jahren.

Jahr 1960. Im Rahmen seines erweiterten Modells wachsen weniger entwickelte Länder schneller als Industrieländer, wenn erstere über eine überdurchschnitt-liche Humankapitalausstattung innerhalb der Gruppe der weniger entwickelten Länder verfügen. Zudem weisen Länder mit hohem Humankapitalbestand ge-ringere Fruchtbarkeitsraten und höhere Investitionsquoten auf. Schließlich haben der Staatskonsum sowie politische Instabilität einen negativen Einfluss auf das Einkommensniveau.³⁴

In ihrer viel zitierten Untersuchung nehmen Mankiw, Romer und Weil (1992) an, dass alle Länder die gleiche Produktionsfunktion, die gleiche Rate des tech-nischen Fortschritts und die gleiche Abschreibungsrate besitzen.³⁵ Sie untersu-chen drei verschiedene Länderstichproben mit 98 non-oil, 75 intermediate und 22 OECD Ländern im Zeitraum von 1960 bis 1985.³⁶ In einem ersten Schritt können sie bestätigen, dass die Sparquote einen positiven und die Wachstumsrate der Be-völkerung einen negativen Einfluss auf das Wirtschaftswachstum ausüben, wie von Solow vorhergesagt wurde. Ihr Modell erklärt 60 Prozent der Variation der Einkommen in ihrem Länderquerschnitt. Jedoch ist der Einfluss der beiden erklä-renden Variablen zu hoch als theoretisch vorhergesagt, so dass die Autoren eine weitere erklärende Variable – das Humankapital – in ihre Analyse aufnehmen.

Der Indikator für Humankapital³⁷ erhöht die Aussagekraft des Modells auf 80 Prozent und mindert den überhöhten Einfluss der beiden Variablen Sparquote und Bevölkerungswachstum auf das theoretisch vorhergesagte Maß.

Im Anschluss daran testen die Autoren auf b-Konvergenz. In einem ersten

Im Anschluss daran testen die Autoren auf b-Konvergenz. In einem ersten