Der Ost-West-Produktivitätsunterschied: Was sagt die mikroökonomische Forschung?
Steffen Müller
Wirtschaftsdienst,
Konferenzband "30 Jahre Deutsche Einheit", März
2021
Abstract
Laut Volkswirtschaftlicher Gesamtrechnung erreicht die ostdeutsche Wirtschaft auch 30 Jahre nach dem Fall des Eisernen Vorhangs nur 80 % der westdeutschen Arbeitsproduktivität. Dieser Unterschied in der gesamtwirtschaftlichen Arbeitsproduktivität geht Hand in Hand mit vielen der wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Probleme, denen Ostdeutschland heute gegenübersteht. Um die Ursachen des aggregierten Produktivitätsgefälles zu verstehen, wird die neuere Literatur zum Ost-West-Gefälle diskutiert, die granulare Daten auf Firmen- und Produktebene verwendet. Die Evidenz zeigt die Relevanz von Produktivitätsunterschieden auf Firmenebene für die aggregierte Lücke deutlich und stellt gängige Hypothesen infrage, die aus aggregierten Daten abgeleitet werden.
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A Note of Caution on Quantifying Banks' Recapitalization Effects
Felix Noth, Kirsten Schmidt, Lena Tonzer
Abstract
Unconventional monetary policy measures like asset purchase programs aim to reduce certain securities' yield and alter financial institutions' investment behavior. These measures increase the institutions' market value of securities and add to their equity positions. We show that the extent of this recapitalization effect crucially depends on the securities' accounting and valuation methods, country-level regulation, and maturity structure. We argue that future research needs to consider these factors when quantifying banks' recapitalization effects and consequent changes in banks' lending decisions to the real sector.
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18.08.2020 • 16/2020
IWH-Gutachten: Regionalförderung wirkt, sollte aber weiter verbessert werden
Deutschlands wichtigstes Instrument der Regionalpolitik fördert Arbeitsplätze, erhöht Betriebsumsätze und moderat auch die Löhne; es hat jedoch keine positiven Effekte auf die Produktivität. Das zeigt ein Gutachten zur Wirkung der Bund-Länder-Gemeinschaftsaufgabe „Verbesserung der regionalen Wirtschaftsstruktur“ (GRW), verfasst vom Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung Halle (IWH). Daher empfehlen die Ökonomen, die Förderziele stärker auf die Produktivität auszurichten, denn nur so kann das Förderziel, dass die geförderten Regionen wirtschaftlich aufholen, erreicht werden.
Mirko Titze
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"Evaluation der Gemeinschaftsaufgabe 'Verbesserung der regionalen Wirtschaftsstruktur' (GRW)" durch einzelbetriebliche Erfolgskontrolle
Matthias Brachert, Hans-Ulrich Brautzsch, Eva Dettmann, Alexander Giebler, Lutz Schneider, Mirko Titze
IWH Online,
Nr. 5,
2020
Abstract
Die „Gemeinschaftaufgabe ‚Verbesserung der regionalen Wirtschaftsstruktur‘ (GRW)“ repräsentiert das wichtigste Instrument der Regionalpolitik in Deutschland. Das Förderprogramm gewährt nicht-rückzahlbare Zuschüsse als Anteilsfinanzierung für Investitionsprojekte von Betriebsstätten (und Kommunen) im GRW-Fördergebiet. Die Festlegung des Fördergebiets erfolgt anhand eines aus verschiedenen Teilindikatoren zusammengesetzten Strukturschwächeindikators und eines von der Europäischen Union festgelegten Anteils der in Fördergebieten lebenden Bevölkerung. Verantwortlich für die Auswahl der geförderten Projekte ist das jeweilige Land, in dem das GRW-Projekt beantragt wird.
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Zu den betrieblichen Effekten der Investitionsförderung im Rahmen der deutschen Regionalpolitik
Matthias Brachert, Eva Dettmann, Mirko Titze
Wirtschaft im Wandel,
Nr. 1,
2020
Abstract
Die Wirtschaft in den Industrieländern unterliegt einem ständigen Anpassungsdruck. Wichtige aktuelle Treiber des Strukturwandels sind vor allem die Globalisierung, der technologische Fortschritt (insbesondere durch Digitalisierung und Automatisierung), die Demographie (durch Alterung und Schrumpfung der Bevölkerung) und der Klimawandel. Von diesem Anpassungsdruck sind jedoch die Regionen in Deutschland sehr unterschiedlich betroffen. Regionalpolitik verfolgt das Ziel, Regionen bei der Bewältigung des Strukturwandels zu unterstützen. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf Regionen, die ohnehin durch Strukturschwächen gekennzeichnet sind. Die aktuelle Regionalförderung in Deutschland basiert im Wesentlichen auf der Förderung von Investitionen von Betrieben und Kommunen. Die Evaluierung dieser Programme muss integraler Bestandteil der Regionalpolitik sein – schließlich stellt sich immer die Frage nach einer alternativen Verwendung knapper öffentlicher Mittel. Eine Pilotstudie für Sachsen-Anhalt zeigt, dass die im Rahmen der Regionalpolitik gewährten Investitionszuschüsse einen positiven Effekt auf Beschäftigung und Investitionen der geförderten Betriebe haben; bei den Investitionen allerdings nur für die Dauer des Projekts. Effekte der Förderung auf Umsatz und Produktivität von Betrieben in Sachsen-Anhalt waren nicht nachweisbar.
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Does Machine Learning Help us Predict Banking Crises?
Johannes Beutel, Sophia List, Gregor von Schweinitz
Journal of Financial Stability,
December
2019
Abstract
This paper compares the out-of-sample predictive performance of different early warning models for systemic banking crises using a sample of advanced economies covering the past 45 years. We compare a benchmark logit approach to several machine learning approaches recently proposed in the literature. We find that while machine learning methods often attain a very high in-sample fit, they are outperformed by the logit approach in recursive out-of-sample evaluations. This result is robust to the choice of performance metric, crisis definition, preference parameter, and sample length, as well as to using different sets of variables and data transformations. Thus, our paper suggests that further enhancements to machine learning early warning models are needed before they are able to offer a substantial value-added for predicting systemic banking crises. Conventional logit models appear to use the available information already fairly efficiently, and would for instance have been able to predict the 2007/2008 financial crisis out-of-sample for many countries. In line with economic intuition, these models identify credit expansions, asset price booms and external imbalances as key predictors of systemic banking crises.
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The Regional Effects of a Place-based Policy – Causal Evidence from Germany
Matthias Brachert, Eva Dettmann, Mirko Titze
Regional Science and Urban Economics,
November
2019
Abstract
The German government provides discretionary investment grants to structurally weak regions in order to reduce regional inequality. We use a regression discontinuity design that exploits an exogenous discrete jump in the probability of regional actors to receive investment grants to identify the causal effects of the policy. We find positive effects of the programme on district-level gross value-added and productivity growth, but no effects on employment and gross wage growth.
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College Choice, Selection, and Allocation Mechanisms: A Structural Empirical Analysis
J.-R. Carvalho, T. Magnac, Qizhou Xiong
Quantitative Economics,
Nr. 3,
2019
Abstract
We use rich microeconomic data on performance and choices of students at college entry to analyze interactions between the selection mechanism, eliciting college preferences through exams, and the allocation mechanism. We set up a framework in which success probabilities and student preferences are shown to be identified from data on their choices and their exam grades under exclusion restrictions and support conditions. The counterfactuals we consider balance the severity of congestion and the quality of the match between schools and students. Moving to deferred acceptance or inverting the timing of choices and exams are shown to increase welfare. Redistribution among students and among schools is also sizeable in all counterfactual experiments.
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An Evaluation of Early Warning Models for Systemic Banking Crises: Does Machine Learning Improve Predictions?
Johannes Beutel, Sophia List, Gregor von Schweinitz
Abstract
This paper compares the out-of-sample predictive performance of different early warning models for systemic banking crises using a sample of advanced economies covering the past 45 years. We compare a benchmark logit approach to several machine learning approaches recently proposed in the literature. We find that while machine learning methods often attain a very high in-sample fit, they are outperformed by the logit approach in recursive out-of-sample evaluations. This result is robust to the choice of performance measure, crisis definition, preference parameter, and sample length, as well as to using different sets of variables and data transformations. Thus, our paper suggests that further enhancements to machine learning early warning models are needed before they are able to offer a substantial value-added for predicting systemic banking crises. Conventional logit models appear to use the available information already fairly effciently, and would for instance have been able to predict the 2007/2008 financial crisis out-of-sample for many countries. In line with economic intuition, these models identify credit expansions, asset price booms and external imbalances as key predictors of systemic banking crises.
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Housing Consumption and Macroprudential Policies in Europe: An Ex Ante Evaluation
Antonios Mavropoulos, Qizhou Xiong
IWH Discussion Papers,
Nr. 17,
2018
Abstract
In this paper, we use the panel of the first two waves of the Household Finance and Consumption Survey by the European Central Bank to study housing demand of European households and evaluate potential housing market regulations in the post-crisis era. We provide a comprehensive account of the housing decisions of European households between 2010 and 2014, and structurally estimate the housing preference of a simple life-cycle housing choice model. We then evaluate the effect of a tighter LTV/LTI regulation via counter-factual simulations. We find that those regulations limit homeownership and wealth accumulation, reduces housing consumption but may be welfare improving for the young households.
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