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Kap. 5. Zusammenhänge und Einflüsse im Produktions-kreislauf

5.1. Zur Beurteilung der Testergebnisse

Beim Vergleich gesamtwirtschaftlicher Größen im Zeitverlauf lassen sich deutliche Zusammenhänge beobachten. Diese Zusammenhänge sind von hohem wirtschaftspolitischen Interesse. Einige empirische Beobachtungen widersprechen den herrschenden theoretischen Erwartungen.

Wir testen diese Zusammenhänge vor allem mit Regressionstests (Note5.1.1). Ob die Zusammenhänge zufällig oder systematisch sind und ob sie stark oder schwach sind, beurteilen wir an Hand statistischer Kennziffern. Die Signifikanz, auch P-Wert genannt, sagt, ob ein Zusammenhang zufällig ist oder nicht. Man spricht auch von Irrtumswahrscheinlichkeit. Die Zufälligkeit liegt zwischen 1,000 = zufällig und 0,000 = frei von Zufälligkeit. Und der Beta-Wert misst die Stärke des Einflusses einer Größe auf eine andere abhängige Größe, zwischen 0,0 = einflusslos und 1,0 = vollständig bestimmend.

Bei relevanten Ergebnissen ist schließlich zu klären, ob ein Ursache-Wirkungs-Verhältnis vorliegt. Sind signifikante Time Lags festzustellen, dann können die nachlaufenden Größen als Wirkungen betrachtet werden. Andernfalls müssen zusätzliche Fakten zur Feststellungen von Ursache oder Wirkung herangezogen werden. Sonst bleibt es bei der bloßen Feststellung von Zusammenhängen.

Wir definieren hier:

• • Signifikanz (sig.):
• • 0,000                                                 hoch signifikant
• • bis unter 0,050                                 signifikant
• • über 0,050 bis unter 0,100              ganz schwach signifikant
• • ab 0,100                                             nicht signifikant
• • Beta:
• • 0,8 und mehr                                    hoch dominanter Zusammenhang
• • 0,6 bis unter 0,8                                dominanter Zusammenhang
• • 0,4 bis unter 0,6                                mittlerer Zusammenhang
• • 0,2 bis unter 0,4                                geringer Zusammenhang
• • darunter abhängig von sig.            schwacher / kein signifikanter    

                                                                     Zusammenhang

• • Durbin-Watson (DW):
• • Normalerweise sind die Schätzfehler von Regressionstests, dh. die Abweichung der geschätzten Werte von den zu prüfenden Werten, zufällig. Wenn zwischen ihnen jedoch systematische Zusammenhänge bestehen, dann spricht man von Autokorrelation.
• • Der Durbin-Watson-Test stellt fest, ob bei dem getesteten Zusammenhang Autokorrelation besteht. Falls ja, dann sind die errechneten Gütewerte zu hoch. Zur Vermeidung solcher Schätzfehler der Regression wird das korrigierte Schätzverfahren nach Cochrane-Orcutt angewandt.

Die Ergebnisse unserer Tests werden in Links in komprimierter Form wiedergegeben. Darin bedeuten:

• • SPSS/REG: Regressionstest
• • SPSS/AREG: Autoregressionstest nach Cochrane-Orcutt,
• • N: Reihenlänge,
• • R2k: korrigiertes R2 (Note5.1.2),
• • DW: Durbin-Watson-Maß der Autokorrelation,
• • Regressor: quantitativer Zusammenhang zwischen der Unabhängigen und der Abhängigen,
• • Beta: Stärke des Einflusses der Unabhängigen auf die Abhängige,
• • sig.: Signifikanz, Größe der Irrtumswahrscheinlichkeit des Testergebnisses.

Im Text geben wir als Resumee den Befund von Regressionstests wieder:

• • Signifikanz: die Qualität des festgestellten Zusammenhangs, – je kleiner der Signifikanzwert, desto geringer die Irrtumswahrscheinlichkeit.
• • Beta: die Stärke des Zusammenhanges bzw. des Einflusses der Unabhängigen auf die Abhängige.
• • Hoch dominant bedeutet, dass neben dem festgestellten Einfluss nur noch geringfügige andere Einflüsse bestehen können.
• • Dominant bedeutet, dass daneben schwächere andere Einflüsse bestehen können.
• • Mittlerer Einfluss bedeutet, dass daneben noch andere, ähnlich starke Zusammenhänge bestehen können.
• • Geringer Einfluss bedeutet, dass daneben andere stärkere Einflüsse bestehen können.

Für die Wirtschaftspolitik sind nur deutliche und gewichtige Zusammenhänge interessant, deren Beeinflussung spürbare Wirkungen haben. Deshalb beschränken wir uns auf die Prüfung solcher gewichtigen wirtschaftlichen Zusammenhänge. Neben den hier festgestellten Zusammenhängen gibt es sicherlich vielfältige schwächere Zusammenhänge, die wir unbeachtet lassen.

Unsere Untersuchungen konzentrieren sich auf die gesamtwirtschaftliche Beeinflussung folgender Größen der VGR:

• • Investitionen,
• • privater Konsum,
• • Import und Export,
• • Inflation,
• • Beschäftigung
• • Konjunktur.

Das Schwergewicht unserer Tests bezieht sich auf die Periode 2000 bis 2014. Danach zeigt die deutsche Konjunktur einen untypischen Verlauf: sehr gedämpfte Konjunkturschwankungen (näheres in Kap.5.7).

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