Textprobe: Kapitel 3.2, Empirische Analyse: Zur empirischen Analyse bedienen sich Hausmann et al. zweier Datenquellen. Zunächst werden für die beschreibenden Statistiken Daten der 'United Nations Commodity Trade Statistics Database' (COMTRADE) verwendet. Diese Handelsdaten werden im '6-digit-level' des 'Harmonized System' dargestellt. Die Daten über international gehandelte Güter sind im 6-digit-level kaum aggregiert. Damit stehen Daten von mehr als 5000 Gütern in den Jahren 1992 bis 2003 zur Verfügung. Informationen über wenig aggregierte Gütergruppen sind jedoch sehr lückenhaft, da es über mehrere Jahre hinweg schwierig ist, die Beschaffung von weltweiten Daten auf dem gleichen Niveau zu halten. Die Nutzung inkonsistenter Daten kann zu Verzerrungen bei der Ermittlung von PRODY führen. Um diese zu vermeiden berechnen Hausmann et al. daher PRODY nur für die gleiche Stichprobe an Ländern, denen eine konstante Datenbasis in den Jahren 1999 bis 2001 zu Grunde liegt. Für Informationen über die Einkommen pro Kopf der Länder bedienen sich die Autoren der Datenbank des 'World Development Indicators' (WDI) der Weltbank. Die Daten des WDI bilden zusammen mit den konsistenten Daten des COMTRADE schließlich eine Datenbasis von 113 Ländern, mit denen aus dem durchschnittlichen PRODY von 1999 bis 2001 das EXPY für alle Volkswirtschaften, die zwischen 1992 und 2003 Handelsdaten veröffentlicht haben, berechnet werden kann. Der Nachteil dieser Datenbasis besteht jedoch in seiner relativ kurzen Zeitspanne und in der begrenzten Zahl an Ländern, die sie abdeckt. Für die Untersuchung des Einflusses von EXPY auf das Wirtschaftswachstum nutzen Hausmann et al. daher länderübergreifende Daten auf höherem Aggregationsniveau im 4-digit-level. Grundlage hierfür ist das 'World Trade Flows dataset', das von Feenstra et al. 2005 aktualisiert wurde. Diese reichen bis 1962 zurück und bilden mit den Daten über die Bruttoinlandsprodukte vieler Volkswirtschaften der 'Penn World Tables' eine Basis von 97 Ländern, die relevante Informationen für EXPY und Wachstum liefern. 3.2.1, Deskriptive Statistiken: In den deskriptiven Statistiken ihrer empirischen Analyse präsentieren Hausmann et al. zunächst die Ergebnisse für die Werte von PRODY und EXPY und zeigen ihre Entwicklung im Zeitverlauf danach für diverse Länder, welche interessante Beobachtungen zulassen. Zuerst werden die Ergebnisse thematisiert, welche die Anwendung des Indexes PRODY auf die Datenbasis liefert. Wie bereits herausgearbeitet wurde, beschreibt das PRODY eines Gutes die Summe der mit dem komparativen Vorteil gewichteten Einkommen für alle Länder. Dieser Wert besitzt eine sehr große Streuung. Diese Streuung führen die Autoren auf die demnach ebenfalls stark streuenden Einkommen der betrachteten Volkwirtschaften zurück, wonach Spezialisationsmuster also stark von den Pro-Kopf-Einkommen der Volkswirtschaften abhängen. Wie intuitiv zu erwarten ist, besitzen Produkte aus dem primären Wirtschaftssektor die geringsten PRODY-Werte. Am unteren Ende der Skala befinden sich somit unter anderem Gütergruppen wie Gemüse, Sisalhanf und Agaven, lebende Esel und Maulesel oder Vanillebohnen. Das geringe PRODY von lebenden Eseln und Mauleseln lässt sich darauf zurückführen, dass diese Gütegruppe einen Hauptbestandteil des Exportes der Volkswirtschaft Niger ausmacht. Niger ist in unserer Auswahl an Ländern eines mit dem kleinsten Pro-Kopf-Einkommen. Auch die niedrigen PRODYs der Gütergruppen Sisalhanf und Agaven oder Vanillebohnen lassen sich mit einem hohen Anteil an den Exporten anderer afrikanischer Länder mit niedrigem Pro-Kopf-Einkommen erklären. Am oberen Ende der PRODY-Skala finden sich Gütergruppen wie 'flach gewalztes Eisen oder nicht-legierter Stahl, aluminiumbeschichtet, Breite > 600mm' und weitere stark verarbeitete Stahl- und Eisenerzeugnisse. Diese hohen PRODYS lassen sich wiederum mit hohen Anteilen an den Exporten reicher Volkswirtschaften erklären. So hat Luxemburg einen wesentlichen Anteil an flach gewalztem Eisen in seinen Exporten und Luxemburg besitzt in der zugrundeliegenden Stichprobe das höchste Pro-Kopf-Einkommen. Zum Index EXPY muss zunächst gesagt werden, dass er im Zeitverlauf im Mittel eine Tendenz zu niedrigeren Werten aufweist. Dies ist zum einen auf die Aufnahme von Ländern mit geringerem EXPY in späteren Zeitpunkten zurückzuführen. Zum anderen scheint EXPY für einige Länder tatsächlich zu sinken. Jedoch stellen Hausmann et al. diese Entwicklung lediglich für die Daten des 6-digit-level fest, welche im relativ knappen Zeitraum zwischen 1992 und 2003 gesammelt wurden. In der bedeutend umfangreicheren Datensammlung des 4-digit-level, welches eine über 40 Jahre umfassende Datenbasis besitzt, tritt dieser Effekt nicht auf. Ein sinkendes EXPY scheint damit ein junges Phänomen zu sein. Die Autoren begründen das sinkende EXPY ab den neunziger Jahren letztlich auch mit den unterschiedlichen Niveaus der Aggregation von 4-digit-level und 6-digit-level. Ob die weniger aggregierten Daten dieses negative Wachstum von EXPY im Zeitverlauf erst offenbaren oder ob es aus der Konstruktion der Indizes in Verbindung mit der Verwendung weniger aggregierter Daten resultiert, lassen Hausmann et al. an dieser Stelle offen. Sie gehen weiterhin nicht darauf ein, inwieweit dieser Trend lediglich ein Phänomen der neunziger Jahre und frühen zweitausender Jahre war, oder ob er sich in Zukunft fortsetzen wird und welche Konsequenzen dies für die betroffenen Volkswirtschaften bedeuten würde. Eine bedeutende Feststellung aus der Auswertung der Daten für das Modell von Hausmann et al. geht aus der Beobachtung des Zusammenhangs zwischen EXPY und dem Pro-Kopf-Einkommen der Volkswirtschaften hervor. EXPY und Pro-Kopf-Einkommen korrelieren mit einem Faktor von circa 0,8. Damit weisen sie einen starken Zusammenhang auf und belegen die These von Hausmann et al., dass reiche (arme) Volkswirtschaften diejenigen Güter exportieren, die auch andere reiche (arme) Volkswirtschaften exportieren. Wird die Punktewolke betrachtet, welche die Autoren zur Veranschaulichung des Zusammenhangs von EXPY und Pro-Kopf-Einkommen verwenden, wird schnell die geringere Streuung von EXPY gegenüber dem Einkommen pro Einwohner deutlich. Diese führen Hausmann et al. wiederum auf die Konstruktion von EXPY zurück. Da der Index PRODY eines Gutes ein gewichtetes Mittel des Einkommens jenes Gutes ist, und schließlich EXPY aus diesem PRODY resultiert, wird auch die Streuung von EXPY geringer als jene des Pro-Kopf-Einkommens ausfallen. In Anbetracht des starken Zusammenhangs zwischen EXPY und dem Pro-Kopf-Einkommen überrascht auch eine Auflistung der Länder mit den höchsten und niedrigsten EXPY-Werten, welche die Autoren liefern, nicht. So finden sich unter den Ländern mit den fünf niedrigsten EXPY-Werten ausschließlich afrikanische Entwicklungsländer wie Niger, Äthiopien oder Burundi. Dem gegenüber positionieren sich am oberen Ende der Auflistung mit den höchsten EXPY-Werten europäische Industrienationen wie Luxemburg oder die Schweiz. Etwas überraschend erscheint die Auflistung Französisch-Polynesiens unter den fünf Ländern mit dem höchsten EXPY-Wert. Dieses Ergebnis resultiert aus dem hohen Exportanteil an Perlen am Gesamtexport Französisch-Polynesiens. Perlen besitzen einen ziemlich hohen PRODY-Wert und steigern so wesentlich das EXPY Französisch-Polynesiens. Würden Perlen aus der Berechnung des EXPY ausgeschlossen, würde der EXPY-Wert Französisch-Polynesiens drastisch sinken und das Land befände sich wohl nicht mehr unter jenen mit den höchsten EXPY-Werten. Hausmann et al. finden eine Reihe weiterer Volkswirtschaften, die im Verhältnis zu ihrem Pro-Kopf-Einkommen einen auffallend hohen Wert für EXPY aufweisen. Diese Unverhältnismäßigkeiten resultieren oft aus einem hohen Exportanteil eines Exportgutes mit sehr hohem PRODY und können durch Ausschluss dieses Gutes eliminiert werden. Jedoch existieren auch unter solchen Ländern Ausnahmen wie China oder Indien, deren EXPY-Werte auch nach Ausschluss außergewöhnlich hoher Anteile an Gütern mit hohen PRODY-Werten unverhältnismäßig hoch im Vergleich zum Pro-Kopf-Einkommen bleiben. Beispielsweise befindet sich Indiens EXPY auch nach Ausschluss der Diamantenexporte, welche einen hohen PRODY-Wert besitzen und in großen Mengen von Indien exportiert werden, noch auf überdurchschnittlich hohem Niveau im Vergleich zu Indiens Pro-Kopf-Einkommen. Auch für China existieren keine einzelnen Güter, deren Ausschluss zur wesentlichen Senkung von Chinas EXPY-Niveau geführt hätte. Chinas Exportzusammensetzung enthält vielmehr ein diversifiziertes Portfolio aus Gütern mit hohen EXPY-Werten. Diese Beobachtungen bestätigen das Modell von Hausmann et al.. Denn genau diese Volkswirtschaften wie China oder Indien, deren EXPY überdurchschnittlich hoch ausgeprägt ist, haben in der Vergangenheit eine Phase besonders hohen Wirtschaftswachstums erlebt. Im Vergleich Chinas und Indiens mit anderen Volkswirtschaften wird deutlich, wie sich ihr EXPY-Wert in den Jahren 1992 bis 2003 nachhaltig gesteigert hat. Während Exporteure von landwirtschaftlichen Gütern und Rohstoffen , welche einen geringen PRODY-Wert aufweisen, diese Entwicklung nicht vollziehen konnten, sondern ihr EXPY gesunken ist, konnte China zu Ländern wie Hong Kong und Korea, welche stetig hohe EXPY-Niveaus aufweisen, aufschließen. Jedoch besitzen Länder wie Hong Kong trotz mittlerweile nahezu gleicher EXPY-Werte ein um ein vielfach höheres Einkommensniveau als China. Das gleiche gilt für Indien. Trotz des Umstandes, dass Indiens bedeutende Exporte von Software noch nicht in die Berechnung von EXPY eingeflossen sind, hat die Volkswirtschaft in Betrachtung der EXPY-Werte andere südamerikanische Volkswirtschaften bereits überholt. Indiens Pro-Kopf-Einkommen entspricht jedoch beispielsweise nicht einmal zu einem Viertel jenem Argentiniens, obwohl sein EXPY das von Argentinien übersteigt. Diese Beobachtungen werfen Fragen auf, die weiter unten im Text beantwortet werden sollen.