In diesem Abschnitt wird eine Skizze der empirischen Erfahrungen mit wirtschaftlicher Entwicklung und Strukturwandel (ST) in der Dritten Welt erörtert, um die spätere Diskussion in einen empirischen Kontext zu stellen. Man könnte sagen, dass eine Konzeptualisierung des ST drei erkennbare Dimensionen hat, die sich um eine Verlagerung hin zu Aktivitäten mit höherer Produktivität ranken. Diese sind sektoral, faktoriell und integrativ. Bei der ersten Dimension – den sektoralen Aspekten der ST – geht es um die Reallokation zwischen und innerhalb von sektoralen Aktivitäten zugunsten höherer Produktivität. Die zweite Dimension sind die faktoriellen Aspekte der ST und befasst sich mit der Zusammensetzung oder den Triebkräften des Wirtschaftswachstums im Sinne einer Verlagerung der Produktionsfaktoren auf Aktivitäten mit höherer Produktivität. Die dritte Dimension sind die integrativen Aspekte der ST. Dabei handelt es sich um das Ausmaß der Integration in Bezug auf die Weltwirtschaft und eine Verlagerung von Formen der Verflechtung – Handelsdefizite und Kapitalzuflüsse, die mit Verbindlichkeiten einhergehen (z. B. Gewinnrückführung oder Schuldentilgung) – hin zu Handelsüberschüssen.
Die von Timmer, de Vries und de Vries (2015) entwickelte 10-Sektoren-Datenbank des Groningen Growth and Development Centre (GGDC) (Version 2014) bietet einen langfristigen, vergleichbaren Datensatz zu Wertschöpfung, Beschäftigung und Exporten für zehn Wirtschaftssektoren, der dreiunddreißig Entwicklungsländer für den Zeitraum seit den 1950er Jahren umfasst. Die GGDC-10-Sektoren-Datenbank deckt elf Länder in Afrika, elf in Asien, neun in Lateinamerika und zwei im Nahen Osten und Nordafrika ab. Die GGDC-10-Sektoren-Datenbank kann daher verwendet werden, um ST im Zeitverlauf in Entwicklungsländern zu betrachten.1
Die spezifischen Einschränkungen der GGDC-10-Sektoren-Datenbank werden von Diao, McMillan, Rodrik und Kennedy (2017, S. 4-6) diskutiert, die Folgendes anmerken: (i) Die Daten umfassen im Großen und Ganzen die gesamte Beschäftigung, unabhängig von der Formalität oder Informalität, aber das Ausmaß, in dem die Wertschöpfungsdaten dies tun, hängt von der Qualität der nationalen Quellen ab (siehe Timmer et al. 2015); (ii) die Qualität der Daten aus armen Ländern und insbesondere aus Afrika wird in Frage gestellt, obwohl Gollin (2014) hohe Korrelationen zwischen den Daten der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen und den sektoralen Verbrauchsmessungen nachgewiesen hat, was beruhigend ist, und die afrikanischen Länder im GGDC-Datensatz sind diejenigen mit den stärksten nationalen statistischen Ämtern; (iii) die Messung des Arbeitseinsatzes erfolgt nicht nach Stunden, sondern nach der Anzahl der Beschäftigten in einem Sektor: So könnte die Saisonabhängigkeit zu einer Unterschätzung der Arbeitsproduktivität in der Landwirtschaft führen, obwohl Duarte und Restuccia (2010) eine Korrelation zwischen den geleisteten Arbeitsstunden und den Beschäftigungsanteilen in einer Reihe von neunundzwanzig Industrie- und Entwicklungsländern feststellen; und (iv) wenn die Beschäftigungsanteile in den einzelnen Wirtschaftszweigen sehr unterschiedlich sind, kann der Vergleich der durchschnittlichen Arbeitsproduktivität irreführend sein.
BIP- und Beschäftigungsanteile nach Regionen, 1960-heute.
Quelle: Berechnung des Autors auf der Grundlage von Timmer et al.
Erstens, sektorale ST: Wir interessieren uns für das Ausmaß und die Entwicklung der ST – in Bezug auf die sektorale Verteilung des BIP, der Beschäftigung und der Exporte. Wie man auf solche Diagramme reagiert, hängt zum Teil von den Annahmen ab, die über die Privilegierung des verarbeitenden Gewerbes in Bezug auf Produktivität und Beschäftigungspotenzial gegenüber dem Dienstleistungssektor getroffen werden (siehe spätere Diskussion). Abbildung 3.1 zeigt die sektorale Struktur des BIP und der Beschäftigung im Verhältnis zum Pro-Kopf-BIP (und man kann die relative Arbeits- oder Kapitalintensität der regionalen Produktion auch anhand der Position der Wertschöpfungs- und Beschäftigungskurven beurteilen: Wenn die Beschäftigungskurve über der Wertschöpfungskurve liegt, dann ist die Produktion in diesem Sektor und in dieser Region relativ kapitalintensiver).
Bekanntlich sinkt der Anteil der Landwirtschaft am BIP und an der Beschäftigung in allen Regionen und ist in Lateinamerika sehr niedrig. In Ostasien ist der Rückgang des Anteils der Landwirtschaft am BIP und an der Beschäftigung in diesem Zeitraum im Vergleich zu anderen Regionen bemerkenswert. Der Anstieg des Anteils des verarbeitenden Gewerbes am ostasiatischen BIP in diesem Zeitraum ist besonders beeindruckend, auch wenn dies bei den Beschäftigungsanteilen weniger der Fall ist. Dies deutet darauf hin, dass die Kapitalintensität im Vergleich zu anderen Regionen höher ist und das Wachstum folglich eher von der Kapitalakkumulation als von der Arbeitsproduktivität getragen wird. Auch die Anteile des Dienstleistungssektors in Ostasien sind in diesem Zeitraum erheblich gestiegen. Die regionalen Anteile des verarbeitenden Gewerbes in Abb. 3.1 stehen im Einklang mit der „verfrühten Deindustrialisierung“ (ein Begriff, der der UNCTAD, 2003, zugeschrieben wird und der auch von vielen anderen verwendet wird), da die Entwicklungsländer den „Spitzenwert des verarbeitenden Gewerbes“ in Bezug auf Beschäftigung und Wertschöpfungsanteile zu einem viel früheren Zeitpunkt des Pro-Kopf-Einkommens erreicht haben als die fortgeschrittenen Nationen.2 Kaldor kam in seiner detaillierten empirischen Untersuchung der Beziehung zwischen verarbeitendem Gewerbe und Wachstum zu dem Schluss, dass das Vereinigte Königreich eine „verfrühte Reife“ erlebt. Dieses Konzept bezog sich auf die Erfahrung, dass das verarbeitende Gewerbe „sein Wachstumspotenzial ausgeschöpft hat, bevor es ein besonders hohes Produktivitätsniveau oder durchschnittliches Pro-Kopf-Einkommen erreicht hat“ (Kaldor 1978, S. 102). Im Gegensatz zu den Anteilen des verarbeitenden Gewerbes sind die Anteile des Dienstleistungssektors am BIP und an der Beschäftigung im Allgemeinen im Aufwärtstrend, insbesondere in Südasien, wobei zu beachten ist, dass Südasien in dieser Schätzung nur durch Indien repräsentiert wird.3
Wachstumszerlegung nach Sektoren, nach Regionen, 1960-heute (Wachstumsveränderung = 100).
Quelle: Berechnung des Autors auf der Grundlage von Timmer et al.
Abb. 3.3 enthält Schätzungen zur Zerlegung des Wachstums nach Produktionsfaktoren. Und Abb. 3.4 zeigt die Entwicklung der Arbeitsproduktivität. Abbildung 3.3 zeigt, dass die Kapitalakkumulation (physischer Kapitalstock) in Ostasien eine wichtige Rolle spielte, die im Laufe der Zeit zunahm, was auf eine Zunahme der Kapitalintensität des Wachstums schließen lässt. Anfänglich wurde dies weitgehend mit dem Arbeitseinsatz und dem Humankapitalbestand gemischt, doch als dieser im Laufe der Zeit abnahm, übernahm die totale Faktorproduktivität (TFP) eine bedeutendere Rolle beim Wachstum.
Wachstumszerlegung nach Faktor, nach Region, 1970-heute (Wachstumsveränderung = 100).
Quelle Berechnung des Autors basierend auf Timmer et al.
Arbeitsproduktivität versus BIP pro Kopf, nach Region, 1960-heute.
Quelle: Berechnung des Autors auf der Grundlage von Timmer et al.
Zusammensetzung der Exporte nach Regionen, 1960-heute.
Quelle: Berechnung des Autors auf der Grundlage von Timmer et al.
Abbildung 3.4 zeigt die Arbeitsproduktivität über den Zeitraum nach Sektoren. Es ist nicht überraschend, dass die Arbeitsproduktivität im verarbeitenden Gewerbe Ostasiens stark gestiegen ist, wenn man die sektorübergreifenden Verlagerungen von der Landwirtschaft zum verarbeitenden Gewerbe bedenkt. Aber auch in anderen Sektoren ist der Anstieg der Arbeitsproduktivität beträchtlich, sicherlich im Gegensatz zu anderen Regionen, in denen die Produktivität in diesem Zeitraum weniger stark gestiegen oder sogar gesunken ist.5
Was die Produktionsfaktoren – insbesondere die Arbeit – betrifft, so ist der demographische Wandel von Bedeutung. Die UN World Population Prospects (mittlere Variante) enthalten Schätzungen des Abhängigkeitsquotienten (Bevölkerung im nicht erwerbsfähigen Alter/Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter), des Anteils der Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter (15-64 Jahre) an der Gesamtbevölkerung und der absoluten Veränderungen (Millionen Menschen) in der Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter. Wir stellen fest, dass der Abhängigkeitsquotient in allen Regionen sinkt und die Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter in allen Regionen ihren Höchststand erreicht, mit Ausnahme von Afrika südlich der Sahara. Die Kurve für Subsahara-Afrika hinkt etwas hinterher, da der Tiefpunkt der Abhängigkeitsquotienten-Kurve in allen anderen Regionen bis 2030-2050 erreicht sein wird. Im Gegensatz dazu werden Ostasien und der Pazifikraum sowie Lateinamerika und die Karibik mit einer schrumpfenden Erwerbsbevölkerung konfrontiert sein, während Subsahara-Afrika seinen Höhepunkt erreicht.
Handelsanteile, 1961-heute (oder verfügbare Jahre).
Quelle Berechnung des Autors basierend auf Timmer et al.