... nochmals Multiplikatoren

Mathias Klein und Georg Quaas haben eine Post über ein- und ausgabenseitige Multiplikatoren auf Ökonomenstimme. Im Gegensatz zur vorherigen Post über Multiplikatoren über den Konjunkturzyklus, analysieren Klein und Quaas unterschiedliche Instrumentarien der Politik und testen die grundlegende Hypothese ob ausgabenseitige Multiplikatoren (Staatsausgaben wie Infrastruktur) höhere Multiplikatoreneffekte aufweisen als einnahmenseitige Multiplikatoren (Steuersenkungen).

Zum überprüfen der Hypothese verwenden sie zwei ökonometrisch kalibrierte Modelle (KOMO und EMGE - detals siehe post), weil:

Wir gehen davon aus, dass makroökonometrische Modelle mittlerer Größenordnung auf dem Gebiet der Konjunktur-, Wachstums- und Krisenforschung ein Instrumentarium darstellen, das durch die modernen Trends in der Ökonometrie nur bedingt ersetzt werden kann. Eine der wesentlichen Ursachen dafür besteht darin, dass nur mit Simulationen auf der Grundlage eines komplexen makroökonometrischen Modells die ceteris paribus-Bedingung sichergestellt werden kann, während bei den sonst üblichen Analysen oft zu lesen ist: “[…] it has not been possible to control for all other policy variables that might have influenced the evolution of GDP."

Ihre Ergebnisse:



Die Ergebnisse sind für die beiden Modelle unterschiedlich. Die Autoren sprechen auch davon, dass einige der Simulationen auch misspezifiziert sein können. Sie vermuten eher das KOMO - Modell. Allerdings zeigt auch im KOMO Modell (mit Ausnahme der monetären Transfers an private Haushalte), dass Staatsausgaben Steuersenkungen als fiskalpolitischer Impuls überlegen sind. Genau so wie es die keynesianischen Einführungslehrbücher es zeigen. Allerdings kann das auch Modellspezifikation sein ;). Daher hätte ich gern ein bisschen mehr Modelle aber auch Evidenz auf Basis ökonometrischer Analysen. Insbesonders bei makroökonomischen Zusammenhängen ist die die Vielfalt der Evidenz relevant. Zum einen kann einm einzelnes Ergebnis kann immer auch dem Zufall oder exzessiven Datenquälen geschuldet sein, zum anderen können erst so Überlegungsfehler festgestellt werden. Let the data speak ist naiv, allerdings auch zuviel Zuversicht in die theoretische Modelle mit zweifelhaften Annahmen  - jedes Modell muss ein zwei oder mehrere explizite oder implizite zweifelhafte Annahmen aufweisen.

Qual und Klein haben aber auf jeden Fall recht, wenn sie im Abschluss ihres Beitrags schreiben:

Selbst wenn man einräumt, dass auch Multiplikatoren keine Konstanten sind, so dürfte ihre Kenntnis doch zumindest für die aktuelle Diskussion eine wesentlich verlässlichere Richtschnur sein als das oft anzutreffende Schema: Konjunkturstimuli – Wunderwaffe oder Strohfeuer?

Staatsausgabenmultiplikatoren ...

In der letzten Post fragte ich mich ob Staatsausgabenmultiplikatoren asymmetrisch sein können. Und der Economist hat den Artikel dazu. Nicht zur Asymmetrie von restriktiver und expansiver Politik, aber von der Asymmetrie von Multiplikatoren über den Konjunkturzyklus: No short cuts: Short-term austerity in the aftermath of a severe crisis may prove more painful than thought.

Free Exchange gibt noch ein bisschen Kontext dazu:

The broad move toward austerity is real, despite what you may have heard. Cyclically-adjusted deficits across advanced economies declined from 5.9% of GDP to 4.3% from 2010 to 2012, including a drop of 1.9 percentage points in America, 2.6 percentage points in the euro area, and 2.7 percentage points in Britain. Japan is the sole outlier among major advanced economies.

Zur Erinnerung Staatsaugabenmultiplikatoren beschreiben den Effekt von Änderungen in den Staatsausgaben und Steuern auf das BIP. Bei einem Multiplikator von 1,2 führt eine Erhöhung der Staatsausgaben um 1 Euro zu einem um 1,2 Euro höheren BIP. Bei einer Reduktion der Staatsausgaben um 1 Euro reduziert sich das BIP um 1,2 Euro. Bei einem Multiplikator von 0.5 würde die Reduktion der Staatsausgaben um 1 Euro das BIP nur um 50 Cent reduzieren. Daher ist die Höhe des Multiplikators wesentlich für die Wirkung von Budgetkonsolidierungen.

Es gibt Schätzungen von Multiplikatoren wie Sand am Meer. Alesina und Ardagna (2012) argumentieren, dass Budgetkonsolidierungen expansiv sein können. Allerdings zeigen die meisten Studien, dass der Multiplikator in der Regel um 1 liegt. Im Economist wird ein Teil der Evidenz so beschrieben:

Einige Grafiken aus dem World Economic Outlook III

Die Einschätzungen des IMF zu Rezessions- und Deflationsrisiken sind auch sehr informativ. Die Wahrscheinlichkeit einer Rezession wird für die Eurozone bei über 80% angesetzt, während für die USA das Risiko auf 15 % geschätzt wird. 

Beim Deflationsrisiko liegt Japan mit ca. 45 % vor der Eurozone. Dort wird das Deflationsrisiko auf ungefähr 1/4 eingeschätzt, wobei allerdings Spanien und Griechenland ein hohes Deflationsrisiko haben.

Im Moment sieht es eher nicht nach Inflation aus ...

Bad news: Industrieproduktion in Deutschland

In Deutschland ging die Industrieproduktion im produzierenden Bereich im Jänner im Jahresvergleich um ca 20 % zurück. Bei Saisonbereinigung ist das für Dezember-Januar 2009 im Vorjahresvergleich immer noch ein minus von 10 %. Österreich könnte da bald mitziehen. Die Konjunkturtests für Jänner 2009 schauen auch nicht wirklich gut aus. Nach Deutschand gehen ca. 30 % der österreichischen Exporte.

Und in Spanien sieht es noch drammatischer aus: - 25 % (Jänner 2008 bis Jänner 2009). Für die USA wird ein Rückgang von ca. 10 % erwartet.

Das verheist nichts gutes für Europa. Die Prognostiker, die im Teesatz lesen, dass sich die USA schneller erholt als Europa könnten recht behalten. Wann schlägt eigentlich eine Rezession in eine Depression um. Vor den 30er Jahren war jede Rezession eine Depression. Seitdem hat sich der Sprachgebrauch gewandelt. Laut Calculated Risk ist eine Rezession dann eine Depression wenn das BIP um 10 % schrumpft. Allerdings gibt es da kein Agreement unter Ökonomen würde ich sagen. In derselben Post sagt Calculated Risk für die USA:

Housing and personal consumption usually lead the economy out of recession - and both of these areas will probably be slow to recover this time.
This business cycle there are reasons that housing will not be a significant engine of recovery. It is possible (...) that new home sales and housing starts will bottom in 2009, but any recovery in housing will probably be sluggish.
That leaves Personal Consumption Expenditures (PCE) - and as households increase their savings rate to repair their balance sheets, it seems unlikely that PCE will increase significantly any time soon. So even if the economy bottoms in the 2nd half of 2009, any recovery will probably be very sluggish.

Let's see.

Greg Mankiw über Keynes

Greg Mankiw stellt die Frage "Was hätte Keynes getan".

Ältere neuere Ergebnisse besagen, dass Steuersenkungen stimulierender wirken (link) als eine Erhöhung von Staatsausgaben. Während ich eher das andere vermutet hätte. Keynesianisch gebildet wie ich wurde. Greg Mankiw ist auch skeptisch und meint

There is still a lot about macroeconomics that remains deeply puzzling.

PS: Test: Fernblog per email erstellt.

The NBER says: Recession since Dec. 2007

Das NBER Business Cycle Dating Committee hat festgestellt dass die USA seit Dezember 2007 in einer Rezession ist (link). Für einige eine überraschung. Für mich eher nicht. Vermute, dass das Verdikt vom CEPR Business Cycle Dating Committee auch nicht lange auf sich lassen warten wird. Schade dass es kein wirklich offizielles Dating für Österreich gibt.

Jeff Frankel darüber warum das Dating so lange gedauert hat:

Everyone in the real world has known that the economy has been in a recession for some time. In past cycles, media reports have sometimes taken the line “Ivy Tower Eggheads Finally Figure Out What Everybody Else Has Known All Along.” The implicit critique is that the committee takes too long after the event – typically almost a year — to make its declaration. One short answer is that our job is to be definitive, authoritative, but not fast. We don’t want to have to revise our dating of the peaks and troughs later, in part because it would sow confusion among those who rely on them (from econometric researchers to political speechwriters). GDP and other official statistics are often revised after the fact, for example. We leave it to others –pundits, forecasters, consulting companies, financial newsletters, and so on – to try to get there first. We deliberately get there last.

Der Unterschied zwischen schnell schiessen und sicher wissen ist damit auf den Punkt gebracht. Und aufs schnell schiessen zu verzichten, das kann sich eigentlich nur die Wissenschaft leisten.