Bundesländer, Branchen und Bildungsgruppen
Wirtschaftliche Folgen eines Transatlantischen Freihandelsabkommens (THIP) für Deutschland
Mikroökonomische Analyse (Teil 2 der THIP-Gesamtstudie)
Bundesländer, Branchen und Bildungsgruppen
Wirtschaftliche Folgen eines Transatlantischen Freihandelsabkommens (THIP) für Deutschland
Mikroökonomische Analyse (Teil 2 der THIP-Gesamtstudie)
Prof. Gabriel Felbermayr, Ph. D.Sybille LehwaldDr. Ulrich SchoofMirko Ronge
5
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung 6
2. BemerkungenzurUntersuchungsmethode 8
2.1 SektoraleHandelseffekte 8
2.2 HandelseffektefürBerufsgruppen,BildungsklassenundBundesländer 9
2.3 EffekteaufReallöhneundUngleichheit 10
3. DatenundTrends 11
3.1 Handelsdaten 11
3.2 Input-Output-Daten 12
3.3 Regionaldaten 13
3.4 Firmendaten 13
3.5 Lohndaten 13
4. VerteilungderHandelseffekteüberdieIndustriebranchen 17
4.1 HandelsschaffungundQuantifizierungderNTBs 17
4.2 IndirekteAuswirkungenaufDienstleistungssektoren 19
4.3 Wertschöpfungs-undBeschäftigungseffekte 22
5. BetroffenheitvonBildungs-undBerufsgruppensowiederRegionen 24
5.1 DeskriptiveAnalysederBildungsgruppen 24
5.2 BetroffenheitderBildungsgruppen 27
5.3 DeskriptiveAnalysederBerufsgruppen 27
5.4 BetroffenheitderBerufsgruppen 28
5.5 DeskriptiveAnalysederRegionen 28
5.6 AuswirkungenaufdieRegionen 30
5.7 Wertschöpfungs-undBeschäftigungseffekteindenRegionen 31
5.8 BeschäftigungundQualifikationindenRegionen 32
6. AuswirkungeneinerTHIPaufdasEinkommenunddas
Einkommensrisiko 34
6.1 AuswirkungenaufdasRealeinkommen 34
6.2 AuswirkungenaufdasEinkommensrisiko 36
7. Zusammenfassung 38
A.Anhang 39
A.1 Gravitationsmodelle,SchätzmethodeundErgebnisse 39
Literatur 50
6
1. Einleitung
1. Einleitung
IneinemerstenTeilderStudiehabenwirdiemakroökonomischenEffekteeinertransatlantischen
Handels-und Investitionspartnerschaft (THIP)zwischenderEuropäischenUnionunddenUSA
untersucht.1DasHauptaugenmerklagdabeiaufdenvonTHIPangestoßenenVeränderungender
Handelsstruktur,derdurchschnittlichenRealeinkommenundderBeschäftigung.Dabeiwurden
mithilfeeinesallgemeinenGleichgewichtsmodellsaggregierteEffekte fürmehrals120Länder
betrachtet.DieAnpassungderaggregiertenPreisindizesinalldiesenLändernunddieRückkop-
pelungseffektebeidenBruttoinlandsproduktenwurdendabeiebensoberücksichtigtwiedievolle
MatrixderHandelseffekte(auchzwischennurindirektbetroffenenLändern)undsomitallewelt-
weitenHandelsumlenkungseffekte.DiegroßegeographischeBreiteundderFokusaufmakroöko-
nomischeErgebnissemachtees allerdingsunmöglich,genauereAussagen innerhalbeinzelner
Länderzutreffen.DieseLückesollimvorliegendenzweitenTeilderStudiefürDeutschlandge-
schlossenwerden.
DieserTeilderStudiewidmetsichdenmikroökonomischenEffekteneinertransatlantischenHan-
dels-undInvestitionspartnerschaft.Dabeihandeltessichumein„zoom-in“aufDeutschland,in
demwirdiedisaggregiertenAuswirkungeneinesAbkommensaufDeutschlandsSektorenundRe-
gionenbetrachten.IndiesemRahmenkönnenwirdeutlichmachen,welcheSektorenundwelche
RegionenstärkervoneinemmöglichenHandelsabkommenbetroffensindalsandere.Darüberhi-
nausanalysierenwirdieEffekteeinerTHIPaufunterschiedlicheBildungs-undBerufsgruppen.
Andersals inTeil1unsererStudiebetrachtenwirhierzukeinallgemeinesGleichgewichtsmo-
dell,sondernbasierenunsereAnalyseaufeinempartialanalytischenAnsatzderGravitationsglei-
chung.Diesbedeutet,dassEffektedesallgemeinenGleichgewichts,wiezumBeispielHandels-
umlenkungseffekte,ohneBerücksichtigungbleiben.DieserUmstandistfürdieInterpretationder
ResultatewichtigundhatoffensichtlicheImplikationenfürdenVergleichmitdenErgebnissender
Makrostudie.
Unsere Analyse erlaubt es, für Deutschland Unterschiede in der Betroffenheit einzelner Wirt-
schaftszweige,Berufs-undBildungsgruppenoderRegionendurchTHIPzuidentifizieren.Obwohl
unsereUntersuchungsichquantitativerMethodenbedient,legtdiepartialanalytischeNaturder
Studienahe,dieErgebnissevorallemqualitativzuinterpretieren.FürdenAusweisgesamtwirt-
schaftlicherEffekteverweisenwiraufdieobenangesprocheneMakrostudie.
1 Siehe„DieTransatlantischeHandels-undInvestitionspartnerschaft(THIP).WemnutzteintransatlantischesFreihandelsabkom-men?Teil1:MakroökonomischeEffekte“.
7
1. Einleitung
DieMikrostudieistfolgendermaßenaufgebaut:InAbschnitt2erläuternwirunsermethodisches
VorgehenundindemdarananschließendenTeil3stellenwirkurzdievonunsverwendetenDaten
vor.InTeil4weisenwirsektoraleHandelseffekteausunddiskutieren,inwelchenIndustrienwir
einestärkerewirtschaftlicheBelebungerwartenals inanderenSektoren.Zudemnutzenwir in
diesemTeileinenneuenAnsatz,umdasAusmaßannichttarifärenBarrieren(NTBs)aufIndus-
trieebenezuquantifizieren.DarüberhinausberechnenwirWertschöpfungs-undBeschäftigungs-
effekteaufsektoralerEbene.InTeil5wendenwirunssowohldenAuswirkungeneinerTHIPauf
DeutschlandsArbeitsmarktalsauchaufDeutschlandsRegionenzu.Wirerklären,welcheBerufs-
undBildungsgruppen,ebensowieRegionen,voneinemAbkommenamstärkstenbetroffenwären.
InTeil6derStudiebetrachtenwirdieAuswirkungeneinerTHIPaufdasRealeinkommenunddas
Einkommensrisiko.AmEndederStudiefassenwirdieErgebnissezusammen.
8
2. Bemerkungen zur Untersuchungsmethode
2. Bemerkungen zur Untersuchungsmethode
UnsereAnalysegliedertsichindreigroßeSchritte.ZunächstschätzenwirdenEffektdestrans-
atlantischenAbkommensaufdenHandel zwischenUSAundDeutschland für16verschiedene
SektorenaufderGrundlagesogenannterGravitationsgleichungen.FürdieseWirtschaftsbereiche
habenwirbelastbareDatenundkönnendie erwarteten induziertenHandelseffekte sauber ab-
schätzen.2WirerhaltendadurchIndikatoren,diedieBetroffenheitdereinzelnenSektorendurch
THIPausweisen. ImzweitenSchritt legenwirdiesesektoralenBetroffenheitsmaßeauf88ver-
schiedeneBerufsgruppen,dreiBildungsklassenund16RegioneninnerhalbDeutschlands(Bun-
desländer)um.IneinemdrittenSchrittverwendenwirdieseErgebnisse,umdieEffektevonTHIP
aufdieReallöhneindeneinzelnenBerufsgruppenundBildungsklassenabzuschätzen.Ebensobe-
rechnenwirdenEffektvonTHIPaufdieLohneinkommensverteilung.
2.1 Sektorale Handelseffekte
AusgangspunktdeserstenSchrittes isteineSchätzungderzuerwartendenHandelseffekteauf
sektoralerEbene.WieschonimerstenTeilderStudieunterstellenwir,dassdastransatlantische
AbkommenzuähnlichenHandelsschaffungseffektenführenwirdwieähnliche,indenDatenbe-
reitsexistierendeAbkommen.DerUnterschiedzuTeil1derStudiebestehtnunvoralleminder
sektoralenDisaggregation:Wirschätzen für16 Industrien, inwelchemAusmaßFreihandelsab-
kommenzuHandelsschaffunginnerhalbderbetroffenenLänderpaaregeführthabenundverwen-
dendanndaserhalteneResultatalsunserenglaubwürdigstenSchätzerfürdieEffekteeinestrans-
atlantischenAbkommens.3
DieseVorgehensweisehatdengroßenVorteil,dasssieeineeinfacheQuantifizierungderpoten-
ziellenEffektedesAbkommensaufdiesogenanntennichttarifärenBarrierenzulässt.Damitsind
nebenderaufjedenFallzuerwartendenEliminierungvonImportzöllenallewichtigenKategorien
vonHandelskostenerfasst,derenAbsenkungzueinerStimulierungdesHandelszwischenUSA
undEUführenwird.InsbesonderewerdendamitalljeneKostenberücksichtigt,diedeninternatio-
nalenHandelzwischenzweiLänderneinschränken,abernichtunterdieKategorievonImportzöl-
lenfallen.NichttarifäreBarrierensindprotektionistischwirkenderegulatorischeMaßnahmen,die
ausländischeAnbietergegenüberinländischenAnbieternbenachteiligen.Diesekönnenpolitisch
induziertseinoderaberausdengeographischenundhistorischenGegebenheitenresultieren.
DieseökonometrischeAnalyseaufBasisdesGravitationsmodellsliefertunsMaßefürdiedurch
eineBeseitigungvonZollbarrierenundnicht tarifärenHandelskostenzuerwartendeBelebung
desHandelszwischenDeutschlandunddenUSA.Methodischverwendenwireinvollständigsatu-
2 Die16Sektorensetzensichaus14SektorenausdemverarbeitendenGewerbesowiedemAgrarsektorunddemBergbauzusam-men.SiewerdenimFolgendenalsproduzierendesGewerbebezeichnet.FürdenDienstleistungsbereichberechnenwirindirekteEffekteüberinter-undintrasektoraleVerflechtungen.
3 EinweitererUnterschiedbestehtindemzugrundeliegendenModellrahmen.AndersalsinTeil1verwendenwirkeinallgemeinesGleichgewichtsmodell,sonderneinpartialanalytischesModell.
9
2. Bemerkungen zur Untersuchungsmethode
riertesFixeffektmodellaufPaneldatenfürJahresdatenaufIndustrieebenevon1998bis2007und
schließendamitdiejüngstenKrisenjahreaus.4Wirsindinsbesonderedaraninteressiert,welchen
EffektFreihandelsabkommenimDurchschnittaufdenHandelhaben.5DenndaraussindSchluss-
folgerungenaufdieVeränderungderHandelskostenaufSektorebenemöglich.Außerdemkann
man,weildiedurchschnittlichenangewandtenZöllejabekanntsind,dieBedeutungnichttarifä-
rerBarrieren(genauer:daserwarteteAusmaßihrerAbsenkung)quantifizieren.
AufGrundlagederquantifiziertenHandelspotenzialeindenSektorendesproduzierendenGewer-
besunddendarausabzuleitendenAuswirkungenaufdenDienstleistungsbereichzeigenwir,wo
diegrößtenWertschöpfungseffektezuerwartensindundinwelchenIndustriendieBeschäftigung
ammeistenvoneinerTHIPbetroffenseinwird.
2.2 Handelseffekte für Berufsgruppen, Bildungsklassen und Bundesländer
ImerstenSchrittschätzenwirdieerwartetenHandelseffektevonTHIPaufIndustrieebene.Dazu
verwendenwir,wieweiteruntenbeschrieben,amtlicheHandelsstatistiken.DieaufdieseWeise
identifiziertenHandelsschocksübersetzenwirmithilfevonDatendesInstitutesfürArbeitsmarkt
undBerufsforschung(IAB)inNürnberginSchocksfüreinzelneBerufsgruppenundBildungsklas-
sen.
DieHerangehensweiseistdabeiwiefolgt:WirwissenausdenDatendesIAB,wiesichdiever-
schiedenenBerufsgruppenaufeinzelneWirtschaftszweigeverteilenbzw.welcheBeschäftigungs-
anteileinnerhalbdereinzelnenSektorenaufAngehörigederverschiedenenBerufsgruppenent-
fallen. Ähnliches gilt für die Bildungsklassen (Universitätsabschluss, Schulabschluss und/oder
Berufsausbildung oder weniger). Durch Interaktion der in Schritt eins identifizierten Handels-
schocksmitdenbeschriebenenBeschäftigungsanteilentransformierenwirdieseinSchocks,die
spezifisch fürBerufsgruppenundBildungsklassensind.EinenentsprechendenAnsatzwählen
wirfürdieQuantifizierungderSchocksaufBundesländerebene.Hiergreifenwiraufdieregio-
nalenAußenhandelsstatistikendesStatistischenBundesamteszurück,dieAuskunftüberExport-
undHandelsaktivitätdereinzelnenSektoreninallenBundesländerngibt.Diesermöglichtesuns
RückschlüsseaufdieregionalenBrancheneffektezuziehen.
4 EinsolchessaturiertesFixeffektmodellwirdzumBeispielvonFelbermayrundYalcinverwendet.SieheauchdiedortenthaltenenLiteraturhinweise.ImAnhangA.1zudieserStudieführenwirdieSchätzmethodeetwasgenaueraus.
5 Eine besondere Herausforderung bei der empirischen Modellierung besteht in der möglichst vollständigen Abdeckung allermöglichenDeterminantenderHandelsströme.Nurwenndiesgewährleistetist,lassensichdieEffekteeinesFreihandelsabkom-mensisolierenundalskausalbetrachten.
10
2. Bemerkungen zur Untersuchungsmethode
2.3 Effekte auf Reallöhne und Ungleichheit
Im letztenSchritt verwenden wir die obenbeschriebenen Schocks fürBerufsgruppen und Bil-
dungsklassen in so genannten Mincer Lohngleichungen. Solche Gleichungen modellieren die
LöhnevonabhängigbeschäftigtenArbeitnehmernalsFunktionvonEigenschaftenderArbeitneh-
mer.FürunsereAnalyseerweiternwirdasklassischeModellumEigenschaftenderArbeitgeber.
Insbesondereinteressiertuns,inwelchemAusmaßdieBetriebsstätte,beidereinArbeitnehmer
beschäftigtist,voninternationalemHandel(Exporten,Importen)betroffenist.DieLiteraturfin-
dettypischerweise,dassFirmenmiteinerstärkereninternationalenPräsenzhöhereLöhnebezah-
lenalssolche,diewenigerstarkinternationalorientiertodergarnuraufdemheimischenMarkt
aktivsind.6
WirkönnennundieimerstenundzweitenSchrittunsererAnalyseerrechnetenSchocksindiege-
schätztenMincer-GleichungeneinsetzenunderhaltendamiteinePrognosederReallohnverände-
rung,diesichdurchTHIPimDurchschnittergebensollte.DieseAnalysekannaufTeilstichproben
durchgeführtwerden,sodassmandieReallohneffekteineinzelnenTeilsegmentendesdeutschen
Arbeitsmarktes(BerufsgruppenundBildungsgruppen)identifizierenkann.
AufähnlicheWeisekannmanmitdenobenbeschriebenenMittelnauchAussagenüberdieVerän-
derungderLohnungleichheitindeneinzelnenTeilsegmentendesdeutschenArbeitsmarktesma-
chen.DazumüssendieindividuellenDatenallerdingsaggregiertwerden.Diesgeschiehtdurch
dieBerechnungeinesLohnungleichheitsmaßesfürdenbetrachtetenTeilarbeitsmarkt.Wieinder
LiteraturüblichverwendenwirdieStandardabweichungderlogarithmiertenLöhne.DiesesMaß
hängtnichtvonderSkalierungderLohnvariablenabundes ist aufmonotoneWeisemitdem
bekanntenGini-IndexfürUngleichheitverbunden.EinehöhereStandardabweichungsignalisiert
alsoeinenhöherenGradvonUngleichheit.
6 Felbermayr,HauptmannundSchmererdiskutierenmethodologischeAspektederSchätzungsolcherGleichungenunddieEinord-nungderErgebnisseindiehandels-undarbeitsmarkttheoretischeLiteratur.
11
3. Daten und Trends
3. Daten und Trends
3.1 Handelsdaten
UnsereAnalysestütztsichaufbilateraleHandelsdatenaufIndustrieebene.Wirverwendendabei
diesogenanntenBACI-DatendesCEPII,dieaufdenUNCOMTRADE-Datenbasierenundsomit
HandelsinformationenfüralleUNOLänderumfassen.7DersektoralenDisaggregationsinddabei
leider enge Grenzen gesetzt. Dies ist einerseits darauf zurückzuführen, dass wir sicherstellen
müssen,dassunsereSektoreninderSystematikderInput-Output-Tabellenwiederzufindensind,
undandererseitsmussunsereSektorklassifikationmitdenDatendesInstitutesfürArbeitsmarkt-
undBerufsforschungkompatibelsein.UnseresektoraleGliederungorientiertsichanderStan-
dardklassifizierungderWirtschaftszweigeinderEuropäischenGemeinschaft(NACERev.1.1)auf
Zweisteller-Ebene.FürunsereAnalysederinduziertenHandelseffektedurchTHIPbetrachtenwir
16SektorendesproduzierendenGewerbes.Diesebildenrund87ProzentdesdeutschenAußen-
handelsab,nurrund13ProzentdesHandelsentfallenaufdenDienstleistungssektor.8Mitdenvon
unsbetrachtetenSektorenerfassenwirdaherdenGroßteil allerdirektenHandelsbeziehungen
Deutschlands.DieseTatsache,zusammenmitderschlechtenDatenlagezumDienstleistungshan-
delimAllgemeinen,rechtfertigtdieKonzentrationaufdie16WirtschaftsbereichefürunsereAna-
lysederinduziertenHandelseffektedurchTHIP.
Abbildung1zeigtdiedurchschnittlichejährlicheVeränderungsratedesHandelsjeweilszwischen
DeutschlandundderEU(definiertalsEU27),denUSA,denBRICS-Staaten(Brasilien,Russland,
Indien,ChinaundSüdafrika)unddergesamtenWeltfürdievonunsbetrachtetenSektoren.Es
wirddeutlich,dassinallenIndustriezweigen(mitAusnahmedesMineralölsektors)dieDynamik
desdeutschenAußenhandelsmitdenUSAgeringerwaralsmitdenBRICS-Staatenodermitder
Weltinsgesamt.Daslässtsicheinerseitsdaraufzurückführen,dassdasNiveaudesHandelsmit
denUSAbereitsdeutlichhöheristalsmitdenSchwellenländern,beidenenimVergleichzuden
USANachholbedarfbesteht.AllerdingshatderUSA-Handelinzwölfvon16Sektorenauchweniger
starkzugelegtalsjenermitderEU.LetztereEffektesinddurchBeitrittemehrererLänderindie
ZollunionunddurchdieWeiterführungdesBinnenmarktprogrammszuerklären;derBefundzeigt
aberauchklardasPotenzialauf,welchesdieEntfernungvonZöllenundregulatorischenMarktzu-
trittsbarrierenfürdenHandelzwischenEUundUSAdarstellt.
7 FürmehrInformationensiehe:http://www.cepii.fr/CEPII/en/bdd_modele/presentation.asp?id=1(Download3.9.2013).
8 GrundlagederBerechnungensindDatenderWelt-Input-Output-TabellenausdemJahr2007.DiesesJahristdasletztevordemstarkenEinbruchdesWelthandelsinfolgederFinanzmarktkrisevon2008und2009.
12
3. Daten und Trends
3.2 Input-Output-Daten
Dievonunsbetrachteten16SektorendesproduzierendenGewerbesbildenzwarüber80Prozent
desdeutschenAußenhandelsab,allerdingsvereinensienuretwa20ProzentdergesamtenWert-
schöpfungundetwa20ProzentallerArbeitnehmeraufsich.9UmdieEffekteeinestransatlanti-
schenAbkommensmöglichstfürdiegesamteVolkswirtschaftabschätzenzukönnen,berechnen
wirzusätzlichindirektinduzierteEffektefürdenDienstleistungsbereich.Dabeimachenwiruns
dieinter-undintrasektoralenVerflechtungenderInput-Output-Analysezunutze.UnsereGrund-
lagedafürsinddieWelt-Input-Output-Tabellen(WIOD).10
9 DieseBerechnungenberuhenaufdenDatenderWelt-Input-Output-TabellenausdemJahr2007.SiehedazuauchFussnote19.Be-trachtetmandieaktuellstenDatendesStatistischenBundesamtesausdemJahr2012,ergibtsichfürdasproduzierendeGewerbeeinAnteilvon31,6ProzentandergesamtenWertschöpfungundeinAnteilvon26,6ProzentandengesamtenArbeitnehmern.
10 FürmehrInformationensiehehttp://www.wiod.org/index.htm(Download3.9.2013).
Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Basis der BACI-Daten.
Abbildung 1: Veränderung des Handels im produzierenden Gewerbe, 1998–2007 in Prozent Sektorenbezeichnung DEU-WELTDEU-BRICSDEU-USADEU-EU
Herstellung von Möbeln, Recycling
Fahrzeugbau
Herstellung von Büromaschinen
Maschinenbau
Metallerzeugung und -bearbeitung
Glasgewerbe, Herstellung von Keramik
Herstellung von Gummi- & Kunststoffwaren
Herstellung von chemieschen Erzeugnissen
Kokerei, Mineralölverarbeitung
Papier-, Verlags- und Druckgewerbe
Holzgewerbe
Ledergewerbe
Textil- und Bekleidungsgewerbe
Ernährungsgewerbe und Tabakverarbeitung
Bergbau und Gewinnung von Steinen
Land- und Forstwirtschaft, Fischerei 5,4 1,0 5,4 4,8
9,8 12,0 12,4 12,9
7,3 5,2 6,3 7,1
1,1 2,3 11,8 2,8
2,7 0,1 11,9 4,7
6,0 5,4 13,5 6,6
6,6 3,4 12,5 6,7
15,3 17,5 17,8 15,5
9,6 8,2 12,8 9,5
8,1 7,4 15,5 8,6
4,4 5,4 14,6 5,4
10,1 8,0 17,4 10,3
8,0 5,1 16,1 8,7
6,7 4,4 18,9 7,6
8,4 6,4 18,6 8,6
6,0 3,3 13,7 6,8
13
3. Daten und Trends
ImFolgendenunterscheidenwirdaherzwischendendirektenAuswirkungeneinerTHIP,diesich
überVeränderungenderHandelsvolumeninden16SektorendesproduzierendenGewerbesergeben,
unddenindirektenAuswirkungeneinerTHIP,dieüberVerflechtungsbeziehungeninduziertwerden.
3.3 Regionaldaten
FürdieAnalysederregionalenEbene,verwendenwirDatendesStatistischenBundesamtes.Hier
nutzenwirdienachWirtschaftssektorengegliedertenAusfuhrdatenderBundesländerindieVer-
einigtenStaatenausdemJahr201211,sowiedieBeschäftigungszahlendesverarbeitendenGewer-
besausdemJahr2008.12
MithilfedieserDatenistesüberentsprechendeAbleitungenmöglichRückschlüsseaufdiesekto-
ralenHandels-undWertschöpfungseffekteinallenBundesländerzuziehen.
3.4 Firmendaten
DiefürunsereAnalysenotwendigeVerknüpfungvonHandelseffektenundBeschäftigungsinforma-
tionengeschiehtüberdensogenanntenLinked-Employer-Employee-Datensatz(LIAB)desIAB.Ge-
nauergesagtverwendenwirdensogenanntenLIAB-Querschnittsdatensatz2,indemzueinerStich-
probevonBetriebsstättenausdenJahren1993bis2010Informationenzuallensozialversicherten
Arbeitnehmernhinzugespieltwird.13DerDatensatzumfasstdahernichtnurausführlicheInformatio-
nenüberindividuelle,personenbezogeneCharakteristika,sondernauchwichtigeInformationender
Betriebsseite.InsbesonderenutzenwirfürunsereAnalysedieInformation,wiestarkeineFirmain-
ternationaltätigist.DieseVerbindungvonBetriebs-undPersonendatenermöglichtesuns,dieAus-
wirkungeneinespotenziellenHandelsabkommensaufdieLohnentwicklungunddasEinkommensri-
sikoderBeschäftigtenabzuschätzen.BeidenLIABDatenhandeltessichjedochumeinestratifizierte
StichprobevonUnternehmen.MithilfevonGewichtungsfaktorenistesjedochmöglich,repräsenta-
tiveAussagenüberdieVerteilungderBetriebeinDeutschlandzutreffen.
3.5 Lohndaten
UmrepräsentativeAussagenüberdieVerteilungvonBildungs-undBerufsgruppenindeneinzel-
nenSektorentreffenzukönnen,verwendenwirdensogenanntenSIABDatensatz(Stichprobeder
11 Statitisches Bundesamt (https://www-gene-sis.destatis.de/genesis/online/data;jsessionid=83BF49DC2CDF812C2DE72CE8956C3355.tomcat_GO_1_2?operation=abruftabelleAbrufen&selectionname=51000-0036&levelindex=1&levelid=1379954988568&index=5)
12 Statitisches Bundesamt (https://www-gene-sis.destatis.de/genesis/online/data;jsessionid=83BF49DC2CDF812C2DE72CE8956C3355.tomcat_GO_1_2?operation=previous&levelindex=3&levelid=1379955209838&levelid=1379955194721&step=2)
13 DieDatengrundlagebildetdasQuerschnittsmodell(Version2,Jahre1993bis2010)derLinked-Employer-Employee-DatendesIAB.DerDatenzugangerfolgteüberGastaufenthalteamForschungsdatenzentrumderBundesagenturfürArbeitimInstitutfürArbeitsmarkt-undBerufsforschung(FDZ).FürmehrInformationensieheHeining,ScholzundSeth2013.
14
3. Daten und Trends
integriertenArbeitsmarktbiographien)desIAB.14DieserDatensatzisteinerepräsentative2-Pro-
zent-StichprobeausderGesamtheit aller sozialversicherungspflichtigenBeschäftigungsverhält-
nisse inderBundesrepublikDeutschland.ErenthältdiewichtigstenHumankapitalcharakteris-
tikaderArbeitnehmerunderlaubtesauch,Löhne(aufTagesbasis)zuberechnen.15DieseLöhne,
deflationiertmitdemKonsumentenpreisindex,sinddieBasisunsererBerechnungenzudenRe-
allohneffektenvonTHIP.WirverwendendieLohndatenauch,umÜberlegungenzurEntwicklung
derEinkommensungleichheitdurchTHIPanzustellen.Abbildung2illustriertdieVeränderungder
LohnungleichheitinDeutschlandinausgewähltenWirtschaftszweigen.DabeiwirddieStandard-
abweichungderlogarithmiertenLöhnedargestellt.Wieschonobenerklärt,istdieseinegeeignete
MaßzahlfürdasAusmaßderUngleichverteilungdesLohneinkommens.
14 FürmehrInformationensiehevomBerge,KönigundSeth2013.
15 DerDatensatzhateinigewohlbekannteSchwachstellen.Diewichtigstebestehtdarin,dassdieEinkommensvariablenurdannge-fülltist,wenndiebetroffenePersonArbeitseinkommenunterhalbderBemessungsgrenzefürSozialversicherungsabgabenerhält.FürjeneArbeitsverhältnisse,beidenendiesnichtzutrifft,existierenImputationsalgorithmen,diesichinderLiteraturbewährthaben.
Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Basis des SIAB-Datensatzes des IAB Nürnberg.
Abbildung 2: Lohnungleichheit in Deutschland
Recycling
Fahrzeugbau Herstellung von BüromaschinenMaschinenbau
Metallerzeugung und -bearbeitungGlasgewerbe, Herstellung von Keramik
Herstellung von Gummi- & KunststoffwarenHerstellung von chemieschen Erzeugnissen
Papier-, Verlags- und Druckgewerbe
Holzgewerbe
Textil- und BekleidungsgewerbeErnährungsgewerbe
0,25
0,30
0,35
0,40
0,45
20072004200119980,25
0,30
0,35
0,40
0,45
20072004200119980,25
0,30
0,35
0,40
0,45
2007200420011998
0,25
0,30
0,35
0,40
0,45
20072004200119980,25
0,30
0,35
0,40
0,45
20072004200119980,25
0,30
0,35
0,40
0,45
2007200420011998
0,25
0,30
0,35
0,40
0,45
20072004200119980,25
0,30
0,35
0,40
0,45
20072004200119980,25
0,30
0,35
0,40
0,45
2007200420011998
0,25
0,30
0,35
0,40
0,45
20072004200119980,25
0,30
0,35
0,40
0,45
20072004200119980,25
0,30
0,35
0,40
0,45
2007200420011998
15
3. Daten und Trends
DiedargestelltenWirtschaftszweigeunterscheidensichnurgeringfügigimAusmaßdergemes-
senenUngleichheit.ImErnährungsgewerbeistsiehöheralsimMaschinenbauoderimKFZ-Be-
reich,aberdieMaßestreueninderRegelimPeriodendurchschnittderSektorenumdenWertvon
0,35,derauchgrobfürdiedeutscheGesamtwirtschaftzutrifft.16ÜbereinenGroßteilderSektoren
zeigtsicheinansteigenderTrend:DieUngleichheithatvon1998bis2007deutlichzugenommen.
Abbildung3zeigtjenesAusmaßderLohnungleichheit,dassichnichtdurchCharakteristikades
Arbeitnehmers wie Bildung, Berufserfahrung, Geschlecht, Einwanderungsstatus etc. erklären
lässt.Dasheißt,esgehthierumdasResiduumeinerMincer-Gleichung.17MankanndiesesResi-
duumauchalsdieBedeutungvonFaktoreninterpretieren,dienichtdirektimEinflussdesArbeit-
nehmersstehen:Dazugehört,welcherFirmaderArbeitnehmerzugehörigist,dazugehörtaber
auchdaseinfacheWirkendesZufalls(z.B.dassderPersonalchefausfürdenexternenVerwender
derDatennichteinsehbarenGründeneineGehaltszulagegewährt).
16 SiehedazuzumBeispielDustmannetal.2009,Cardetal.2013undBaumgarten2013.
17 EswurdenseparateMincer-GleichungenfürjedenSektorgerechnet;innerhalbderSektorenwurdendieDatenallerdingsüberdieJahregepoolt.
Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Basis des SIAB-Datensatzes des IAB Nürnberg.
Abbildung 3: Residuale Lohnungleichheit in Deutschland
Recycling
Fahrzeugbau Herstellung von BüromaschinenMaschinenbau
Metallerzeugung und -bearbeitungGlasgewerbe, Herstellung von Keramik
Herstellung von Gummi- & KunststoffwarenHerstellung von chemieschen Erzeugnissen
Papier-, Verlags- und Druckgewerbe
Holzgewerbe
Textil- und BekleidungsgewerbeErnährungsgewerbe
0,15
0,25
0,35
20072004200119980,15
0,25
0,35
20072004200119980,15
0,25
0,35
2007200420011998
0,15
0,25
0,35
20072004200119980,15
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0,35
20072004200119980,15
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0,35
2007200420011998
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20072004200119980,15
0,25
0,35
2007200420011998
16
3. Daten und Trends
Abbildung3machtklar,dassderLöwenanteilderinAbbildung2dargestelltenUngleichheitsni-
veausundVeränderungenaufdenresidualenTeilderLohnungleichheitzurückzuführenist.Mit
anderenWorten:EsistnichtdiesichveränderndeHumankapitalausstattungderArbeitnehmer-
schaft,welcheAbbildung2erklärenkönnte.Diesmachtklar,dassVeränderungder impliziten
PreisevonHumankapitaloderdieBeteiligungvonArbeitnehmernamBetriebserfolgvonUnter-
nehmenhinterderEntwicklungstehenkönnten.DietheoretischeundempirischeLiteraturzeigt
sehreindeutig,dassinternationalerHandelgeradeüberdieseKanäleaufdieEinkommensvertei-
lungwirkt.18
18 SiehehierzuFelbermayretal.2013undBaumgarten2013.
17
4. Verteilung der Handelseffekte über die Industriebranchen
4. Verteilung der Handelseffekte über die Industriebranchen
4.1 Handelsschaffung und Quantifizierung der NTBs
Wirsindnunbereit,denerstenSchrittdesinAbschnitt2skizziertenForschungsansatzeszuim-
plementieren.WirstartenmiteinerQuantifizierungderzuerwartendenHandelseffekte inden
16IndustriebranchendesproduzierendenGewerbes.Dabeiist,wieschoninTeilIunsererStudie,
derfürTHIPerwarteteHandelseffektgenaujener,derfürexistierendeHandelsabkommeninden
Datentatsächlichbeobachtetwerdenkann.DieserEffektkommt,wiewirimFolgendengenauer
sehenwerden,nichtdurcheineEliminierungderZöllezustande,sondernvornehmlichdurcheine
AbsenkungdernichttarifärenBarrieren(NTBs).WirunterstellenSymmetrie,dasheißt,Importe
undExportesind,wasihreVeränderungangeht,gleichermaßenbetroffen.DieausgewiesenenEf-
fektesind,wieschoninderEinleitungbetont,partialanalytischerNatur.Siebeziehensichnurauf
dieerwarteteVeränderungdesHandelszwischenDeutschlandunddenUSAundstellendafürUn-
tergrenzendar,weildieendogeneAnpassungderBruttoinlandsprodukte(diewiederumhandels-
steigerndwirkt)unberücksichtigtbleibt.19
DiedritteSpalte inTabelle1zeigtdiezuerwartendenVeränderungendesbilateralenHandels
durch eine mögliche transatlantische Handels- und Investitionspartnerschaft. Zu erkennen ist,
dassnebendemErnährungsgewerbeundderTabakverarbeitunginsbesonderedieMetallindus-
trievoneinemsolchenAbkommenprofitierenwürde.DorterwartenwirHandelszuwächsevon
mehrals50Prozent.EineebenfallsstarkeZunahmederHandelsströmevonknappunter50Pro-
zentsehenwirfürdenBereichderLand-undForstwirtschaft.Zuerkennenistauch,dassfürdie-
senSektorinsbesonderederAbbauvonnichttarifärenBarriereneineentscheidendeRollespielen
wird.AuchderIndustriezweigzurHerstellungvonBüromaschinenundDatenverarbeitungsgerä-
tenwirddeutlichvoneinemHandelsabkommenzwischenderEUunddenUSAprofitieren.Dort
erwartenwirZuwächse,dieandie40Prozentreichenwerden.FürdieChemiebrancheebensowie
fürdieBranchezurHerstellungvonMöbelnliegendiezuerwartendenHandelszuwächsebei20
bis26Prozent.
19 InsbesonderesummierensichdieausgewiesenenEffektenichtnotwendigerweiseaufdiesichimgesamtwirtschaftlichenGleich-gewichteinstellendenEffekte;sieheTeil1derStudie.
18
4. Verteilung der Handelseffekte über die Industriebranchen
Moderate, aber durchweg positive Handelsschaffungseffekte sind zudem im Ledergewerbe, im
Papier- und Druckgewerbe, im Glasgewerbe und im Maschinenbau zu erwarten. Auch der für
DeutschlandcharakteristischeWirtschaftsbereichdesFahrzeugbausprofitiertvoneinemtransat-
lantischenAbkommen.HiererwartenwirZuwächse,diezwischen15und20Prozentliegen.Die
ZuwächseimFahrzeugbausindrelativgeringeralsinanderenSektoren,weildieHandelsbezie-
hungeneinbereitsvergleichsweisehohesNiveauaufweisen.KeinepositivenHandelszuwächse
erwarten wir hingegen im Textil- und Bekleidungsgewerbe. In den Sektoren Bergbau, Holzge-
werbe,KokereiundMineralölsowieGlassindkeinestatistischsignifikantenHandelsschaffungs-
effektefürexistierendeAbkommennachzuweisen.DieweiterenSpalteninTabelle1weisendie
durchschnittlichenZölleaus,diedieUSAoderdieEUauf ihre Importe indeneinzelnenWirt-
schaftszweigenerheben.DiesesindimTextilbereichinbeidenRegionenhoch;dieEUerhebtin
derErnährungsbrancheundimFahrzeugbaudeutlichhöhereZöllealsdieUSA;dieUSAerhebt
höhereZöllealsdieEU indenBereichenKokerei/MineralölverarbeitungundLeder. Insgesamt
sinddieZollsätzerelativgering.FürdasVerständnisderVorgangsweiseseihierergänzendan-
Tabelle 1: Sektorale Handelseffekte von THIP auf EU-US-Handel, zugrunde liegende Absenkung tarifärer und nicht tarifärer Barrieren
NACE Rev.1.1
Sektorbezeichnung Handels-schaffung (in Prozent)*
Handels- elastizitäten nach Broda & Weinstein (QJE 2006)
Zölle Importeur USA aus EU (in Prozent)**
Zölle Importeur EU aus USA (in Prozent)**
NTB Importeur USA aus EU (in Prozent)
NTB Importeur EU aus USA (in Prozent)
A & B Land- und Forstwirtschaft, Fischerei und Fischzucht
47,40 1,33 2,62 3,89 33,02 31,75
C Bergbau und Gewinnung von Steinen und Erden
. 5,32 0,96 0,77 . .
DA Ernährungsgewerbe und Tabakverarbeitung 65,86 3,65 2,31 5,60 15,74 12,45DB Textil- und Bekleidungsgewerbe –19,35 1,89 7,00 8,19 . .DC Ledergewerbe 17,35 0,96 7,10 3,91 10,97 14,16DD Holzgewerbe . 0,83 0,19 0,96 . .DE Papier-, Verlags- und Druckgewerbe 14,68 1,55 0,02 0,02 9,45 9,45DF Kokerei, Mineralölverarbeitung . 3,36 6,63 1,50 0,00 0,00DG Herstellung von chemischen Erzeugnissen 21,65 3,75 1,71 1,86 4,06 3,91DH Herstellung von Gummi- und Kunststoffwaren 14,80 1,34 1,71 1,86 9,33 9,18DI Glasgewerbe, Herstellung von Keramik,
Verarbeitung von Steinen und Erden. 1,30 2,56 3,11 . .
DJ Metallerzeugung und -bearbeitung, Herstellung von Metallerzeugnissen
52,65 2,77 1,67 1,66 17,34 17,35
DK Maschinenbau 16,42 1,10 1,26 1,25 13,66 13,67DL Herstellung von Büromaschinen, Daten-
verarbeitungsgeräten und -einrichtungen39,93 2,74 0,58 0,35 13,99 14,22
DM Fahrzeugbau 16,88 2,27 1,19 4,67 6,25 2,77DN Herstellung von Möbeln, Schmuck, Musik-
instrumenten; Recycling26,36 0,55 0,84 0,96 47,10 46,98
* "." bedeutet, dass ökonometrisch kein Effekt identifiziert werden konnte, der signifikant von null verschieden ist. ** Quelle der Zolldaten: TRAINS Data von WITS. Bei den Zöllen handelt es sich um importgewichtete Durchschnitte.Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Basis von BACI-Daten.
19
4. Verteilung der Handelseffekte über die Industriebranchen
gemerkt,dassdieausgewiesenenZollsätzefüralleHandelspartnerderEUoderderUSAgelten,
soferndieseMitgliederinderWelthandelsorganisation(WTO)sind.Eswirdangenommen,dass
durchTHIPeinevollständigeEliminationdieserZölleerfolgt.
DieTabelleweistauchdievonBrodaundWeinstein(2006)berechnetenHandelselastizitätenaus,
diehieraufSektorebeneaggregiertwurden.Jehöherdiesesind,umsostärkerreagiertderHandel
zwischendenLändernaufVeränderungenderHandelskosten.MitdieserInformationlässtsich
nunaufSektorebenejeneAbsenkungdernichttarifärenBarrierenquantifizieren,diegemeinsam
mitderunterstelltenZolleliminationdieberechnetenHandelseffektegeneriert.Dieseunterschei-
densichaufgrundderunterschiedlichenangewandtenDurchschnittszöllegeringfügigzwischen
derEUunddenUSA.
DiebeidenletztenSpaltenderTabelle1weisendieberechnetenNTBMaßealssogenannteAd-va-
lorem-Äquivalente(AVEs)aus.Dasheißt,dieWertesindalsprozentualeAufschlägeaufdenHer-
stellerpreiszulesenunddaherähnlichzuinterpretierenwieZollraten.MitdemelementarenUn-
terschied:EshandeltsichebennichtumZollsätze.Eszeigtsich,dassdieBedeutungdernicht
tarifärenBarrierenunddasPotenzialihrerAbsenkungdurchbilateraleAbkommenwieTHIPüber
dieeinzelnenIndustrienvariiert.AnpassbareNTBssindbesondershoch indenBereichenMö-
belherstellungoderLand-undForstwirtschaft.GeradeinLetzteremsindvieleprotektionistische
Maßnahmen inKraft,dievorgeblichdieKonsumentenvorschädlichenLebensmittelnausdem
Auslandschützensollen.AberauchimMaschinenbau,imMetallbereichoderimErnährungsge-
werbesinddienichttarifärenBarrierenbeträchtlich.WenigerhoheanpassbareNTBskönnenfür
dieWirtschaftsbereicheFahrzeugbauoderChemieidentifiziertwerden.
DieausgewiesenenNTBsbeschreibendieKosteneinsparungenimnichttarifärenBereich,dievon
existierenden Handelsabkommen im Durchschnitt realisiert wurden. Es ist anzunehmen, dass
THIPnichtmehrodermindererfolgreichausfällt.Esseinochmalsbetont:DieWertesindnichtals
Niveauszuverstehen,sondernalsdiezuerwartendenVeränderungenderNTBs.Dabeikannman
dieerrechnetenNTB-PotenzialedurchwegsalsUntergrenzenansehen,weilinexistierendenHan-
delsabkommentypischerweisekeinevolleBeanspruchungderZollfreistellungdurchdiehandeln-
denFirmenerfolgt.20
4.2 Indirekte Auswirkungen auf Dienstleistungssektoren
DievorangegangeneAnalysehatdeutlichgemacht,inwelchenSektorendesproduzierendenGe-
werbesmiteinerSteigerungdesHandelsdurchTHIPzu rechnen ist.Nungehtesdarum,wie
sichdiesewirtschaftlicheBelebungüberinter-undintrasektoraleVerflechtungenaufdiegesamte
VolkswirtschaftDeutschlands,insbesonderedenDienstleistungsbereich,auswirkt.Wirquantifi-
20 Diesistdaraufzurückzuführen,dassdiezurZollfreistellungnotwendigenbürokratischenHürdenhochsind(insbesonderedieErlangungeinesUrsprungszeugnisses).
20
4. Verteilung der Handelseffekte über die Industriebranchen
zierendieseEffektemithilfederInput-Output-Analyse.21DieseliefertunsInformationendarüber,
wiestarkdieProduktioneinesSektorsaufVorproduktedeseigenenwieauchallerübrigenSek-
torenderVolkswirtschaftangewiesenist.AufdieseWeiseistesmöglich,indirekteEffekteeiner
HandelssteigerunginSektorenzuquantifizieren,dieselbstnichtdirektvonTHIPbetroffensind
oderfürdieausGründenderDatenverfügbarkeitund-qualitätkeinedirektenEffekteberechnet
werdenkönnen.Tabelle2zeigtdieErgebnisse.DiedritteSpaltezeigtdasinduzierteHandelsvo-
lumen,daswirinden16SektorendesproduzierendenGewerbesdurcheintransatlantischesAb-
kommenerwarten.SpaltevierliefertdiedirektenProduktionseffekte.Diesegebenan,wiestark
sichdieProduktion inSektor j durchdessenHandelsbetroffenheit verändert.Zuerkennen ist,
dasssichdasinduzierteHandelsvolumengeringfügigvondendirektenProduktionseffektenun-
terscheidet.DiesistgenauaufdieVorleistungenzurückzuführen,dieSektorjausdemeigenen
SektorzurHerstellungseinerEndproduktebenötigt.DafürdieDienstleistungssektorenkeindi-
rekterHandelseffektberechnetwerdenkann,istderdirekteProduktionseffektindiesenSektoren
gleichnull.DiefünfteSpalteweistdengesamtenProduktionseffektaus,derinSektorjzuerwar-
tenist.DiesergesamteEffektsetztsichzusammenausdemdirektenProduktionseffektunddem
indirektenProduktionseffekt.DerindirekteEffektistdabeidieSummederVorleistungeninSek-
torj,diefürdieHerstellungderEndprodukteinallenübrigenSektoren(außerj)verwendetwer-
den.IndenDienstleistungssektorenmachtdieserindirekteEffektzugleichdenGesamteffektaus.
UmdieGrößenordnungderEffekteabschätzenzukönnen,zeigtSpaltesechsdieGesamtproduk-
tiondesjeweiligenSektorsausdemJahr2007unddieletzteSpaltedenAnteildesgesamtenPro-
duktionseffektesanderGesamtproduktion.
Zuerkennenist,dassdieinduziertenProduktionseffekteineinerGrößenordnungvonbiszuzwei
Prozent der Gesamtproduktion aus dem Jahr 2007 liegen. Die relativ größten Produktionszu-
wächsesindimIndustriebereichzurHerstellungvonBüromaschinenzuerwarten.Auchinden
SektorenzurHerstellungvonMetallerzeugnissenundinderChemiebranchewirdesdurchTHIP
zueinerdeutlichenProduktionssteigerungkommen.22
Derdurch indirekteAuswirkungenamstärkstenbetroffeneDienstleistungssektor ist jener zur
VermietungbeweglicherSachenohneBedienungspersonalbzw.derSektorzurErbringungvon
DienstleistungenüberwiegendfürUnternehmen.Hieristerkennbar,dassalleindieindirektindu-
ziertenEffektesichaufeinenAnteilvon0,5ProzentanderGesamtproduktiondesSektorssum-
mieren.
21 GrundlagesinddieWelt-Input-Output-Daten(WIOD)ausdemJahr2007.DieWIODliegenfüreinenZeitraumvon1995bis2009vor.WirlegenunserenBerechnungendasJahr2007zugrunde,umVerzerrungendurchdieFinanz-undWirtschaftskriseimJahr2009zuvermeiden.UmeinegewisseKonsistenzzugewährleisten,beziehenwirunsdaherimgesamtenBerichtaufdasJahr2007,wennwirdieWIODzugrundelegen.
22 AndieserStelleseidaranerinnert,dassessichhierumeinpartialanalytischesModellhandelt.VonallgemeinenGleichgewichts-effektenebensowievonHandelsumlenkungseffektenwirddaherabstrahiert.SolcheEffektewerdenimerstenTeilunsererStudie(Teil1:MakroökonomischeEffekte)thematisiert.
21
4. Verteilung der Handelseffekte über die Industriebranchen
Tabelle 2: Quantifizierung der direkten und indirekten Produktionseffekte von THIP in Deutschland je Sektor
NACE REV.1.1
Sektorbezeichnung induzierte Handels-schaffung (in Millionen Euro)
direkter Produktions-effekt (in Millionen Euro)
gesamter Produktions-effekt (in Millionen Euro)
gesamte Produktion (in Millionen Euro)
gesamter Produktions-effekt/ gesamte Produktion
A & B Land- und Forstwirtschaft, Fischerei 102 106 230 51.950 0,004C Bergbau und Gewinnung von Steinen und Erden 0 0 33 13.710 0,002DA Ernährungsgewerbe und Tabakverarbeitung 609 680 745 154.120 0,005DB Textil- und Bekleidungsgewerbe –61 –61 –55 23.730 –0,002DC Ledergewerbe 47 47 47 3.480 0,014DD Holzgewerbe (ohne Herstellung von Möbeln) 0 0 75 25.540 0,003DE Papier-, Verlags- und Druckgewerbe 416 474 633 88.900 0,007DF Kokerei, Mineralölverarbeitung, Herstellung und Verarbeitung von
Spalt- und Brutstoffen0 0 150 61.050 0,002
DG Herstellung von chemischen Erzeugnissen 2.863 2.937 3.040 156.970 0,019DH Herstellung von Gummi- und Kunststoffwaren 185 194 423 65.690 0,006DI Glasgewerbe, Herstellung von Keramik, Verarbeitung von Steinen
und Erden0 0 122 41.090 0,003
DJ Metallerzeugung und -bearbeitung, Herstellung von Metallerzeugnissen 3.474 4.068 4.887 230.160 0,021DK Maschinenbau 2.158 2.401 2.677 224.800 0,012DL Herstellung von Büromaschinen, Datenverarbeitungsgeräten und
-einrichtungen; Elektrotechnik, Feinmechanik und Optik4.506 4.883 5.154 209.390 0,025
DM Fahrzeugbau 3.538 4.210 4.337 350.720 0,012DN Herstellung von Möbeln, Schmuck, Musikinstrumenten, Sportgeräten,
Spielwaren und sonstigen Erzeugnissen; Recycling288 302 369 39.160 0,009
G-50 Einzelhandel (ohne Handel mit Kraftfahrzeugen und ohne Tankstellen); Reparatur von Gebrauchsgütern
0 0 182 54.360 0,003
G-51 Handelsvermittlung und Großhandel (ohne Handel mit Kraftfahrzeugen) 0 0 742 170.260 0,004G-52 Handel; Instandhaltung und Reparatur von Kraftfahrzeugen und
Gebrauchsgütern0 0 659 146.230 0,005
H Gastgewerbe 0 0 13 66.500 0,000I-60 Landverkehr; Transport in Rohrfernleitungen 0 0 312 69.350 0,004I-61 Schifffahrt 0 0 23 25.080 0,001I-62 Luftfahrt 0 0 71 27.370 0,003I-63 Hilfs- und Nebentätigkeiten für den Verkehr; Verkehrsvermittlung 0 0 354 96.580 0,004I-64 Nachrichtenübermittlung 0 0 186 81.100 0,002J Kredit- und Versicherungsgewerbe 0 0 468 219.710 0,002K-70 Grundstücks- und Wohnungswesen 0 0 573 328.350 0,002K-71-74
Vermietung beweglicher Sachen ohne Bedienungspersonal, Datenverar-beitung, Forschung und Entwicklung, Erbringung von Dienstleistungen überwiegend für Unternehmen
0 0 2321 442.530 0,005
L Öffentliche Verwaltung, Verteidigung, Sozialversicherung 0 0 94 182.560 0,001M Erziehung und Unterricht 0 0 74 122.380 0,001N Gesundheits-, Veterinär- und Sozialwesen 0 0 7 221.320 0,000O Erbringung von sonstigen öffentlichen und persönlichen Dienstleistungen 0 0 355 167.180 0,002P Private Haushalte mit Hauspersonal 0 0 0 7.070 0,000Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Grundlage der WIOD 2007.
22
4. Verteilung der Handelseffekte über die Industriebranchen
InsgesamtmachtTabelle2sehrdeutlich,dass,obwohldiedirektenHandelseffekteausschließlich
überdie16SektorendesproduzierendenGewerbeswirken,diegesamteVolkswirtschafterheb-
lichvoneinemtransatlantischenAbkommenbetroffenist.InsgesamtfindenwirfürdenDienst-
leistungssektoreinevergleichbarstarkeBetroffenheitüberindirekteEffektewiefürdenBereich
desproduzierendenGewerbes.
4.3 Wertschöpfungs- und Beschäftigungseffekte
ImFolgendenzeigenwirauf,wievielWertschöpfungdurchdieinduziertenHandelseffektezuer-
wartenistundwievieleArbeitsplätzeindeneinzelnenSektorendavonbetroffenwären(Tabelle3).
DabeiunterscheidenwirwiederzwischendirektenundindirektenEffekten.
Betrachten wir zunächst die Auswirkungen auf die Wertschöpfung für das produzierende Ge-
werbe.DenstärkstengesamtenWertschöpfungseffektverzeichnetderSektorzurHerstellungvon
BüromaschinenundElektrotechnik.WieSpaltefünfderTabelle3deutlichmacht,istindiesem
WirtschaftsbereichauchderrelativeZuwachsderWertschöpfung(gemessenalsAnteildesgesam-
tenWertschöpfungseffektesandergesamtenWertschöpfungdesSektors2007)mit2,5Prozent
am höchsten. Ähnlich starke Wertschöpfungseffekte weisen die Metallerzeugung und die Che-
miebrancheauf.ImDienstleistungsbereichresultierendieWertschöpfungseffektewiederausden
indirekt induziertenEffekten.DengrößtenWertschöpfungszuwachsverzeichnetderSektorzur
VermietungbeweglicherSachenmiteinerrelativenZunahmevon0,5ProzentderWertschöpfung.
EinähnlichesBildergibtsichbeiderBetrachtungderBeschäftigungseffekte.Auchhierweisendie
bereitserwähntenSektorendiegrößtenAuswirkungenauf.AufsummiertüberdieeinzelnenSek-
torenergibtsicheingesamterBeschäftigungseffektvonknapp160.000Arbeitnehmern.Dieser
WertweichtgeringfügigvondemvonunsinderMakrostudieausgewiesenenWertvon181.000
geschaffenenArbeitsplätzenab.DieDifferenzlässtsichdurchdieandereModellstruktur(Partial-
analyseversusallgemeinesGleichgewicht)unddieandereDatengrundlageerklären.
23
4. Verteilung der Handelseffekte über die Industriebranchen
Tabelle 3: Wertschöpfungs- und Beschäftigungseffekte in Deutschland je Sektor
NACE REV.1.1
Sektorbezeichnung direkter Wertschöp-fungseffekt (in Millionen Euro)
gesamter Wertschöp-fungseffekt (in Millionen Euro)
gesamter Wert-schöpfungs-effekt/gesamte Wertschöpfung 2007
direkter Effekt Arbeit-nehmer
gesamter Effekt Arbeit-nehmer
gesamter Arbeitnehmer- effekt/alle Arbeitnehmer 2007
A & B Land- und Forstwirtschaft, Fischerei 43 93 0,004 911 1.967 0,002C Bergbau und Gewinnung von Steinen und Erden 0 12 0,002 0 197 0,002DA Ernährungsgewerbe und Tabakverarbeitung 166 182 0,005 3.785 4.145 0,004DB Textil- und Bekleidungsgewerbe –20 –17 –0,002 –393 –352 –0,002DC Ledergewerbe 13 13 0,014 297 300 0,013DD Holzgewerbe (ohne Herstellung von Möbeln) 0 22 0,003 0 402 0,003DE Papier-, Verlags- und Druckgewerbe 175 234 0,007 3.039 4.060 0,007DF Kokerei, Mineralölverarbeitung, Herstellung und Verarbei-
tung von Spalt- und Brutstoffen0 11 0,002 0 49 0,002
DG Herstellung von chemischen Erzeugnissen 986 1.021 0,019 8.494 8.794 0,019DH Herstellung von Gummi- und Kunststoffwaren 69 150 0,006 1.163 2.540 0,006DI Glasgewerbe, Herstellung von Keramik, Verarbeitung von
Steinen und Erden0 46 0,003 0 692 0,003
DJ Metallerzeugung und -bearbeitung, Herstellung von Metallerzeugnissen
1.297 1.558 0,021 18.790 22.570 0,020
DK Maschinenbau 882 983 0,012 11.597 12.932 0,012DL Herstellung von Büromaschinen, Datenverarbeitungsgeräten
und -einrichtungen; Elektrotechnik, Feinmechanik und Optik1.817 1.917 0,025 23.204 24.490 0,024
DM Fahrzeugbau 1.065 1.097 0,012 11.786 12.143 0,012DN Herstellung von Möbeln, Schmuck, Musikinstrumenten,
Sportgeräten, Spielwaren und sonstigen Erzeugnissen; Recycling
102 125 0,009 1.998 2.439 0,008
G-50 Einzelhandel (ohne Handel mit Kraftfahrzeugen und ohne Tankstellen); Reparatur von Gebrauchsgütern
0 121 0,003 0 2.776 0,003
G-51 Handelsvermittlung und Großhandel (ohne Handel mit Kraftfahrzeugen)
0 433 0,004 0 6.207 0,004
G-52 Handel; Instandhaltung und Reparatur von Kraftfahrzeugen und Gebrauchsgütern
0 370 0,005 0 13.163 0,004
H Gastgewerbe 0 7 0,000 0 282 0,000I-60 Landverkehr; Transport in Rohrfernleitungen 0 145 0,004 0 3.932 0,004I-61 Schifffahrt 0 6 0,001 0 20 0,001I-62 Luftfahrt 0 19 0,003 0 165 0,003I-63 Hilfs- und Nebentätigkeiten für den Verkehr; Verkehrsver-
mittlung0 142 0,004 0 2.129 0,003
I-64 Nachrichtenübermittlung 0 89 0,002 0 1.168 0,002J Kredit- und Versicherungsgewerbe 0 184 0,002 0 2.248 0,002K-70 Grundstücks- und Wohnungswesen 0 458 0,002 0 679 0,001K-71-74
Vermietung beweglicher Sachen ohne Bedienungspersonal, Datenverarbeitung, Forschung und Entwicklung, Erbringung von Dienstleistungen überwiegend für Unternehmen
0 1.517 0,005 0 23.022 0,004
L Öffentliche Verwaltung, Verteidigung, Sozialversicherung 0 64 0,001 0 1.363 0,001M Erziehung und Unterricht 0 57 0,001 0 1.335 0,001N Gesundheits-, Veterinär- und Sozialwesen 0 5 0,000 0 122 0,000O Erbringung von sonstigen öffentlichen und persönlichen
Dienstleistungen0 214 0,002 0 3.575 0,002
P Private Haushalte mit Hauspersonal 0 0 0,000 0 0 0,000Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Grundlage der WIOD 2007.
24
5. Betroffenheit von Bildungs- und Berufsgruppen sowie der Regionen
5. Betroffenheit von Bildungs- und Berufsgruppen sowie der Regionen
NachdemwirnundiezuerwartendenHandelseffektequantifiziertundderenindirekteAuswir-
kungenberechnethaben,könnenwirunsalsNächstesAnalyseschritt2zuwendenunddieHan-
delsschocksinSchocksfürdieunterschiedlichenBildungs-undBerufsgruppenundinregionale
Schocksumwandeln.
5.1 Deskriptive Analyse der Bildungsgruppen
ImRahmenunsererAnalyseunterscheidenwir dreiBildungsgruppen: Zumeinengeringqua-
lifizierteArbeitnehmer,zudenenwirjenePersonenohneBerufsausbildungundohneSchulab-
schlusszählen.ArbeitnehmermittlererQualifikationverfügenübereinenSchulabschlussund/
odereineBerufsausbildung,währendhochqualifizierteArbeitnehmereinenFachhochschul-bzw.
Universitätsabschlussbesitzen.23
Tabelle4zeigtdieVerteilungderBildungsgruppenindenSektorendesproduzierendenGewer-
bes.AusgewiesenwerdendieAnteileder jeweiligenBildungsgruppenanderGesamtbeschäfti-
gungderSektorenunddieHandelsschaffungspotenzialeausdemerstenTeilunsererAnalyse.Wir
betrachtendie16SektorendesproduzierendenGewerbes,fürdiewirsowohldirektealsauchindi-
rekteEffekteberechnenkönnen.Wieweiterobenbesprochen,istdieBerechnungdirekterEffekte
fürdenDienstleistungsbereichnichtmöglich.
EinengenauerenEindruck,welcheBedeutungdieeinzelnenSektorenfürdiejeweiligenBildungs-
gruppenhaben,vermittelndieTabellen5bis7,diefürdieeinzelnenBildungsgruppenjeweilsdie
fünfwichtigstenSektorenauflisten.SoistderersteWertinTabelle5sozuverstehen,dass17Pro-
zentallergeringqualifiziertenArbeitnehmerdesproduzierendenGewerbesinderMetallerzeu-
gungund-bearbeitungbeschäftigtsind.
23 DieseEinteilungistStandardinderLiteraturundfolgtbspw.Dustmannetal.2009undBaumgarten2013.AndieserStelleseiangemerkt,dassdieunbereinigteBildungsvariableindenDatendesIABeinerelativschlechteQualitätaufweist.Dasheißthäu-figliegensogenannte„missings“vorodereinzelnePersonenweiseninkonsistenteEinträgeauf.VorunsererAnalysebereinigenwirdieBildungsvariabledahermitinderLiteraturanerkanntenImputationsmechanismen.SiehedazuFitzenbergeretal.2006.
25
5. Betroffenheit von Bildungs- und Berufsgruppen sowie der Regionen
Tabelle 4: Verteilung der Bildungsgruppen über Sektoren des produzierenden Gewerbes
NACE Rev.1.1
ausgewählte Sektoren gering qualifi-ziert (in %)
mittel qualifi-ziert (in %)
hoch qualifi-ziert (in %)
Handelsschaf-fung (in %)
A & B Land- und Forstwirtschaft, Fischerei 19,43 75,52 5,05 47,40C Bergbau und Gewinnung von Steinen 15,81 76,18 8,01 .DA Ernährungsgewerbe und Tabakverarbeitung 18,96 76,98 4,06 65,86DB Textil- und Bekleidungsgewerbe 16,75 75,91 7,34 –19,35DC Ledergewerbe 20,14 73,51 6,34 17,35DD Holzgewerbe 16,75 75,91 7,34 .DE Papier-, Verlags- und Druckgewerbe 20,14 73,51 6,34 14,68DF Kokerei, Mineralölverarbeitung 16,11 78,68 5,21 .DG Herstellung von chemischen Erzeugnissen 18,94 70,36 10,70 21,65DH Herstellung von Gummi- & Kunststoffwaren 17,87 74,08 8,05 14,80DI Glasgewerbe, Herstellung von Keramik 13,88 78,10 8,02 .DJ Metallerzeugung und -bearbeitung 16,95 76,10 6,95 52,65DK Maschinenbau 11,37 74,92 13,71 16,42DL Herstellung von Büromaschinen 10,90 69,06 20,04 39,93DM Fahrzeugbau 10,00 74,13 15,87 16,88DN Herstellung von Möbeln, Recycling 13,88 78,51 7,61 26,36Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Basis des SIAB-Datensatzes des IAB.
Tabelle 5: Bedeutung einzelner Sektoren für Geringqualifizierte
Rang Sektorbezeichnung relative Bedeutung für gering qualifizierte Arbeiter (in %)
1 Metallerzeugung und -bearbeitung 17,082 Ernährungsgewerbe und Tabakverarbeitung 15,263 Maschinenbau 10,364 Papier-, Verlags- und Druckgewerbe 9,985 Herstellung von Büromaschinen 9,47Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Basis des SIAB-Datensatzes des IAB.
Tabelle 6: Bedeutung einzelner Sektoren für Mittelqualifizierte
Rang Sektorbezeichnung relative Bedeutung für mittel qualifizierte Arbeiter (in %)
1 Metallerzeugung und -bearbeitung 15,052 Maschinenbau 13,403 Ernährungsgewerbe und Tabakverarbeitung 12,164 Herstellung von Büromaschinen 11,775 Fahrzeugbau 9,30Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Basis des SIAB-Datensatzes des IAB.
Tabelle 7: Bedeutung einzelner Sektoren für Hochqualifizierte
Rang Sektorbezeichnung relative Bedeutung für hoch qualifizierte Arbeiter (in %)
1 Herstellung von Büromaschinen 22,752 Maschinenbau 16,323 Fahrzeugbau 13,254 Metallerzeugung und -bearbeitung 9,165 Herstellung von chemischen Erzeugnissen 8,04Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Basis des SIAB-Datensatzes des IAB.
26
5. Betroffenheit von Bildungs- und Berufsgruppen sowie der Regionen
Abbildung4weistjeweilsdieKorrelationzwischendeninduziertenHandelseffektenunddenSek-
toranteilenfürdieeinzelnenBildungsgruppenaus.ZuerkennenistfüralleBildungsgruppenein
positiverZusammenhangzwischenderHandelsschaffungineinemSektorundderrelativenBe-
deutungdiesesSektorsfürdiejeweiligeGruppe.Auffälligistallerdings,dassdieKorrelationfür
diehochqualifiziertenArbeitskräftemit0,17deutlichgeringeristalsfürdiebeidenanderenBil-
dungsgruppen.Diesistvorallemdadurchzuerklären,dasshochqualifizierteArbeitnehmerin
denSektoren,diebesondersstarkeHandelseffekteaufweisen(wiederErnährungssektor,dieMe-
tallerzeugungunddieLandwirtschaft),eineuntergeordneteRollespielen.
Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Basis des SIAB-Datensatzes des IAB Nürnberg.
0,00 0,05 0,10 0,15 0,20 0,25
–0,3
–0,2
–0,1
–0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,00 0,05 0,10 0,15 0,20 0,25
–0,3
–0,2
–0,1
–0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,00 0,05 0,10 0,15 0,20 0,25
–0,3
–0,2
–0,1
–0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
Hand
elss
chaf
fung
mittleres Qualifikationsniveau hohes Qualifikationsniveaugeringes Qualifikationsniveau
Hand
elss
chaf
fung
Hand
elss
chaf
fung
TEX TEX TEX
LFF
LEDCHEM
NAHR
MTL
BURO
RCY
GUM PVD
KFZMB
LEDLED
GUM
CHEMRCY
CHEMRCY
KFZMB
PVD
LFF
NAHR
MTL
BURO
LFF
NAHR
MTL
BURO
KFZMB
GUM PVD
Abbildung 4: Korrelation der Handelsschaffung in einzelnen Sektoren
LFF = Land- und Forstwirtschaft, FischereiLED = LedergewerbeCHEM = Herstellung von chemischen ErzeugnissenMB = MaschinenbauBERG = Bergbau und Gewinnung von SteinenHOLZ = Holzgewerbe
KFZ = FahrzeugbauTEX = Textil- und BekleidungsgewerbeOEL = Kokerei, MineralölverarbeitungMTL = Metallerzeugung und -bearbeitungRCY = Herstellung von Möbeln, Recycling
GUM = Herstellung von Gummi- und KunststoffwarenBURO = Herstellung von BüromaschinenNAHR = Ernährungsgewerbe und TabakverarbeitungPVD = Papier-, Verlags- und DruckgewerbeGLAS = Glasgewerbe, Herstellung von Keramik
SektoranteilSektoranteil Sektoranteil
27
5. Betroffenheit von Bildungs- und Berufsgruppen sowie der Regionen
5.2 Betroffenheit der Bildungsgruppen
DenHandelsschockausAnalyseschritt1 transformierenwirnun insogenannteBetroffenheits-
maße.WährendwirimerstenTeildieBetroffenheiteinzelnerSektorenvoneinermöglichenTHIP
identifizierthaben,gehtesnundarum,dieBetroffenheiteinzelnerBildungsgruppenzuquantifi-
zieren.WirfolgendabeiderMethodevonEbensteinetal.(2009)undberechnendieMaßeinzwei
Schritten.ZuerstquantifizierenwireinenGewichtungsfaktor 2010kjα :
(1)2010
20102010
kjkj
k
LL
α = ,
wobei 2010kjL dieAnzahlderBeschäftigtenderBildungsgruppekinSektorjimJahr2010istund
2010kjL dieAnzahlallerBeschäftigtenderBildungsgruppekinallenSektorenimJahr2010ist.
MithilfediesesGewichtungsfaktorsberechnenwirdanndasBetroffenheitsmaß 2010kβ :
(2) 2010 20101
J
k kj jj
β α=
= Δ∑ ,
wobei j∆ denHandelsschaffungseffektinSektorjausAnalyseschritt1darstellt.
Tabelle8weistdasBetroffenheitsmaßfürdiedreiBildungsgruppenaus.Hierbestätigtsichnoch
einmalderEindruck,denbereitsdieKorrelationsanalysegelieferthat:GeringqualifizierteArbeit-
nehmersindvondemdirektenHandelsschockimproduzierendenGewerbeamstärkstenbetrof-
fen.DanachfolgendieArbeitnehmermittlererQualifikationundamgeringstenistdasBetroffen-
heitsmaßfürhochqualifizierteArbeitnehmer.
5.3 Deskriptive Analyse der Berufsgruppen
InsgesamtlassensichindenDatendesIABmehrals300verschiedeneBerufeunterscheiden.24
UmeinegewisseÜbersichtlichkeitzuerlangen,fassenwirdieeinzelnenAusprägungenzuinsge-
samt88Berufsgruppenzusammen.25Tabelle9lieferteinenerstenEindruck,welcheBerufsgrup-
peninjenenSektorenzufindensind,diediestärkstenHandelsschaffungspotenzialeaufweisen.
24 DieBerufsklassifizierungindenDatendesIABfolgtderKlassifizierungderBerufederBundesagenturfürArbeit1988undum-fasstrund330Ausprägungen.
25 WiraggregierenvonsogenanntenBerufsordnungen(Dreisteller),aufBerufsgruppen(Zweisteller).
Tabelle 8: Betroffenheitsmaß Bildung
Betroffenheitsmaß Bildung
Geringqualifizierte 0,34Mittelqualifizierte 0,31Hochqualifizierte 0,27Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Basis des SIAB-Datensatzes des IAB.
28
5. Betroffenheit von Bildungs- und Berufsgruppen sowie der Regionen
EinWertvon34ProzentfürWarenkaufleuteimerstenTeilderTabellebedeutetdaher,dass34
ProzentallerBeschäftigtenimErnährungsgewerbezudieserBerufsgruppegehören.
5.4 Betroffenheit der Berufsgruppen
AuchandieserStelleberechnenwirwiederdieBetroffenheit,diesmalfürdieeinzelnenBerufs-
gruppen.Tabellen9iimAnhangzeigtausführlichdieBetroffenheitsmaßealler88Berufsgrup-
pen.Zuerkennenist,dassjeneBerufe,diefastausschließlichimErnährungssektorarbeiten,das
stärksteBetroffenheitsmaßaufweisen.DazugehörenbeispielsweiseWarenkaufleute.AuchdieBe-
rufederMetallbrancheweisenüberdurchschnittlicheBetroffenheitsmaßeauf.AmunterenEnde
derBetroffenheitsskalabefindensichBerufsgruppenwieDrucker,Papierhersteller,Bauausstatter
undBerufedesTextilgewerbes.Deutlichwirdallerdingsauch,dasseinigeDienstleistungsberufe
einrelativhohesBetroffenheitsmaßaufweisen.HierseienbeispielsweiseGästebetreuer(Betrof-
fenheitsmaßvon0,51)oderReinigungsberufe(Betroffenheitsmaßvon0,36)genannt.Dieszeigt
einweiteresMal,dassdiegesamteVolkswirtschaftvoneinerTHIPbetroffenist,auchwennwirin
diesemAbschnittnurdiedirektenHandelseffekteüberdasproduzierendeGewerbebetrachten.
5.5 Deskriptive Analyse der Regionen
ImFolgendenanalysierenwir,wiestarkdieeinzelnenBundesländer inDeutschlandvoneiner
möglichentransatlantischenHandels-undInvestitionspartnerschaftbetroffenwären.Tabelle10
gibtjeweilsdiezweiwichtigstenSektorenproBundeslandinBezugaufderenExporteindieUSA
imJahr2012an.Darauswirdbeispielsweisedeutlich,dassinBayernderFahrzeugbauundder
ElektroniksektordengrößtenAnteilandiesenExportenhaben.FürNiedersachsenistesderFahr-
zeug-undMaschinenbau.ImAnhangfindenSiedarüberhinauseineweitereTabelle(Tabelle10i).
Siezeigt,welcheBundesländerindenjeweiligenSektorendengrößtenAnteilandendeutschen
Tabelle 9: Die wichtigsten Berufsgruppen in einzelnen Sektoren
Ernährungsgewerbe und Tabakverarbeitung
Metallerzeugung und -bearbeitung
Land- und Forstwirtschaft, Fischerei
Herstellung von Büromaschinen
Herstellung von Möbeln, Recycling
Warenkaufleute (34 %)
Schlosser (15 %)
Gartenbauer (36 %)
Bürofach- und Bürohilfskräfte (14 %)
Tischler (26 %)
Back-, Konditorwarenhersteller (11 %)
Montierer und Metallberufe (12 %)
Landwirtschaftliche Arbeitskräfte (26 %)
Elektriker (10 %)
Bürofach- und Bürohilfskräfte (14 %)
Fleisch-, Fischverarbeiter (9 %)
Bürofach- und Bürohilfskräfte (11 %)
Bürofach- und Bürohilfskräfte (5 %)
Montierer und Metallberufe (9 %)
Hilfsarbeiter (6 %)
Übrige Ernährungsberufe (6 %)
Metallverformer (6 %)
Landwirte (4 %)
Ingenieure (9 %)
Lager-, Transportarbeiter (5 %)
Bürofach- und Bürohilfskräfte (6 %)
Hilfsarbeiter (5 %)
Forst-, Jagdberufe (3 %)
Techniker (8 %)
Holzarbeiter, Holzwarenfertiger (4 %)
Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Basis des SIAB-Datensatzes des IAB.
29
5. Betroffenheit von Bildungs- und Berufsgruppen sowie der Regionen
Tabelle 10: Die wichtigsten Sektoren in den BundesländernRegion
Baden-Württemberg43,7 % Fahrzeugbau22,8 % Maschinenbau15,1 % Herstellung von Büromaschinen
Bayern45,4 % Fahrzeugbau19,0 % Herstellung von Büromaschinen15,9 % Maschinenbau
Berlin31,1 % Fahrzeugbau27,6 % Herstellung von Büromaschinen19,6 % Maschinenbau
Brandenburg58,0 % Herstellung chemischer Erzeugnisse32,1 % Fahrzeugbau5,0 % Herstellung von Büromaschinen
Bremen78,1 % Fahrzeugbau10,3 % Ernährungsgewerbe und Tabakverarbeitung4,3 % Metallerzeugung und -bearbeitung
Hamburg53,3 % Fahrzeugbau14,6 % Herstellung von Büromaschinen8,6 % Maschinenbau
Hessen43,8 % Herstellung chemischer Erzeugnisse12,1 % Herstellung von Büromaschinen11,2 % Maschinenbau
Mecklenburg-Vorpommern32,8 % Maschinenbau16, 5% Herstellung von Büromaschinen13,5 % Metallerzeugung und -bearbeitung
Niedersachsen52,0 % Fahrzeugbau9,8 % Maschinenbau9,8 % Herstellung chemischer Erzeugnisse
Nordrhein-Westfalen25,5 % Maschinenbau23,1 % Herstellung von chemischen Erzeugnissen22,5 % Metallerzeugung und -bearbeitung
Rheinland-Pfalz60,9 % Herstellung chemischer Erzeugnisse12,9 % Maschinenbau6,2 % Metallerzeugung und -bearbeitung
Saarland47,5 % Fahrzeugbau24,2 % Maschinenbau16,4 % Metallerzeugung und -bearbeitung
Sachsen60,1 % Fahrzeugbau14,7% Maschinenbau9,9 % Herstellung von Büromaschinen
Sachsen-Anhalt40,9% Herstellung von chemischen Erzeugnissen20,0 % Metallerzeugung und -bearbeitung14,0 % Maschinenbau
Schleswig-Holstein29,8 % Maschinenbau27,7 % Herstellung chemischer Erzeugnisse13,3 % Herstellung von Büromaschinen
Thüringen36,4 % Herstellung von Büromaschinen26,3 % Maschinenbau10,4 % Fahrzeugbau
Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Basis der Daten des statistischen Bundesamtes.
30
5. Betroffenheit von Bildungs- und Berufsgruppen sowie der Regionen
GesamtexportenindieUSAhaben.HierausistzumBeispielersichtlich,dassNiedersachsenim
BereichLandwirtschaftdengrößtenExportanteilimHandelmitdenUSAhat,gefolgtvonBayern
undSchleswig-Holstein.
5.6 Auswirkungen auf die Regionen
WiewürdensichalsodemnachdieerrechnetenHandelseffektedurcheineTHIPaufdieBundes-
länderaufteilen?Unterstelltman,dasssichdieHandelseffekteindeneinzelnenBranchengleich-
mäßigüberdieBundesländerverteilen,ergebensichfolgendeErgebnisse(sieheTabelle11):
Demnachistinsgesamtzuerwarten,dassesimbilateralenHandelmitdenUSAzuExportsteige-
rungenjenachBundeslandvon20bis30Prozentkommenkönnte.SokönnteNordrhein-Westfa-
lenseineAusfuhrenindieVereinigtenStaatenumknapp29Prozentsteigern,wasvorallemam
hohenStellenwertderMetallerzeugungund-verarbeitunginNRWliegt.
DiegeringstenEffektewäreninSachsenundBrandenburgzuerwarten,zweiRegionen,derenEx-
porteindieUSAsichaufwenigeSektoren,wieetwadenChemiesektorinBrandenburg,beschrän-
ken.DieseSektorenhabeneinevergleichsweisegeringprognostizierteHandelsschaffung.
Die relativhohenWerte fürMecklenburg-Vorpommern,ThüringenundBremensindvorallem
durchdiestarkenHandelsschaffungseffekte imErnährungsgewerbezuerklären,das indiesen
BundesländerneinebesondereBedeutunghat.
Tabelle 11: Erwartete Exportsteigerung je BundeslandRegion Betroffenheitsmaß Mecklenburg-Vorpommern 29 %Nordrhein-Westfalen 29 %Thüringen 28 %Berlin 27 %Hessen 26 %Sachsen-Anhalt 26 %Schleswig-Holstein 25 %Saarland 25 %Bremen 24 %Rheinland-Pfalz 24 %Niedersachsen 23 %Bayern 23 %Baden-Württemberg 22 %Hamburg 22 %Brandenburg 21 %Sachsen 20 %Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Basis des LIAB-Datensatzes des IAB.
31
5. Betroffenheit von Bildungs- und Berufsgruppen sowie der Regionen
5.7 Wertschöpfungs-und Beschäftigungseffekte in den Regionen
NebendenbilateralenExporteffektenkönnenauchRückschlüsseaufregionaleArbeitsmarkt-und
Wertschöpfungseffektegezogenwerden.HierbeschränktsichdieBerechnungjedochaufdiedi-
rektenHandelseffekteimproduzierendenGewerbe.VordiesemHintergrundistzuerwarten,dass
dietatsächlichenEffektewesentlichhöherausfallen,daknapp40Prozentderneuentstehenden
ArbeitsplätzeaufdennichtexportierendenDienstleistungssektorentfallen.
Tabelle12zeigt,dassdreiBundesländerbesondersvoneinemFreihandelsabkommenprofitieren
würden:Nordrhein-Westfahlen,Baden-WürttembergundBayern.Diesliegtvorallemandembe-
reitsjetzthohenExportniveau.Knapp60ProzentallerausdemproduzierendenGewerbestam-
mendenAusfuhrenindieUSAkommenausdiesenBundesländern.Zudemfindensichhierauch
vermehrtdieproduzierendenBranchen,diedurcheinAbkommendiehöchstenWertschöpfungs-
effekteaufwiesen:vorallemderMaschinenbau,dieMetallerzeugungund-verarbeitung,dieElek-
troindustrie(HerstellungvonBüromaschinenetc.)undderFahrzeugbau.Letzterermachtalleinin
BayernundBaden-Württembergknapp20ProzentderLandesexporteindieUSAaus.
Tabelle 12: Regionale Auswirkungen im produzierenden GewerbeBundesland Gesamt-
beschäftigungszuwachs Gesamter Wertschöpfungseffekt
Nordrhein-Westfalen 21.080 1.433Baden-Württemberg 20.163 1.566Bayern 19.471 1.597Niedersachsen 7.647 555Hessen 6.796 599Rheinland-Pfalz 4.500 425Sachsen 4.014 207Thüringen 2.477 101Schleswig-Holstein 2.116 146Sachsen-Anhalt 1.986 72Berlin 1.722 145Saarland 1.460 100Brandenburg 1.452 158Hamburg 1.198 121Mecklenburg-Vorpommern 735 25Bremen 551 199Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Basis des LIAB-Datensatzes des IAB.
32
5. Betroffenheit von Bildungs- und Berufsgruppen sowie der Regionen
5.8 Beschäftigung und Qualifikation in den Regionen
ImFolgendenwirdbetrachtet,wiesichdieerrechnetenBeschäftigungseffekteaufunterschiedli-
cheQualifikationsgruppenindenverschiedenenBundesländernaufteilenwürden.Dabeikombi-
nierenwirdieErkenntnisseausAbschnitt5.1mitdenErgebnissenausdemvorangegangenenAb-
schnitt5.7undleitendarauseineentsprechendeVerteilungaufdieBundesländerab.
Tabelle13zeigtdieentsprechendenErgebnissefüralleBundesländerundQualifikationsgruppen.
Hierbeizeigensichinden16BundesländernpraktischkeinegrößerenAbweichungenvondenzu
erwartendenDurchschnittswerten.
LediglichimBereichderniedrigundhochqualifiziertenArbeitnehmerergäbensicheinigenen-
nenswerteUnterschiedezwischendenBundesländern.
SowärezumBeispielinRheinland-PfalzderBeschäftigungszuwachsbeidenNiedrigqualifizierten
imBundesländervergleichamhöchsten.
DerGrundhierfüristoffensichtlich,dassindiesemBundeslandderChemiesektor,indemderAn-
teilGeringqualifiziertervergleichsweisehochist,einebesondereBedeutunghat.
Tabelle 13: Beschäftigungseffekte je Bundesland nach QualifikationBundesland Beschäftigungs-
zuwachs Gering- qualifizierter
Anteil Gering-qualifizierter am Beschäftigungs-zuwachs
Beschäftigungs-zuwachs Mittel-qualifizierter
Anteil Mittel-qualifizierter am Beschäftigungs-zuwachs
Beschäftigungs- zuwachs Hoch-qualifizierter
Anteil Hoch-qualifizierter am Beschäftigungs-zuwachs
Gesamt- beschäftigungs-zuwachs
Baden-Württemberg 2.708 13,4 % 14.761 73,2 % 2.694 13,4 % 20.163Bayern 2.632 13,5 % 14.199 72,9 % 2.640 13,6 % 19.471Berlin 243 14,1 % 1.234 71,6 % 246 14,3 % 1.722Brandenburg 219 15,0 % 1.073 73,9 % 160 11,0 % 1.452Bremen 67 12,2 % 408 74,0 % 76 13,8 % 551Hamburg 153 12,8 % 871 72,7 % 174 14,5 % 1.198Hessen 984 14,5 % 4.943 72,7 % 869 12,8 % 6.796Mecklenburg-Vorpommern 104 14,2 % 542 73,7 % 89 12,1 % 735Niedersachsen 1.087 14,2 % 5.635 73,7 % 925 12,1 % 7.647Nordrhein-Westfalen 3.159 15,0 % 15.567 73,8 % 2.354 11,2 % 21.080Rheinland-Pfalz 709 15,8 % 3.305 73,4 % 486 10,8 % 4.500Saarland 212 14,5 % 1.095 75,0 % 153 10,5 % 1.460Sachsen 570 14,2 % 2.951 73,5 % 493 12,3 % 4.014Sachsen-Anhalt 310 15,6 % 1.465 73,8 % 211 10,6 % 1.986Schleswig-Holstein 309 14,6 % 1.548 73,2 % 258 12,2 % 2.116Thüringen 362 14,6 % 1.813 73,2 % 301 12,2 % 2.477
[ prod. Gewerbe [ 16,6 % [ 75,1 % [ 8,8 %Gesamt 13.827 14,2 % 71.411 73,3 % 12.129 12,5 % 97.368Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Basis der Daten des statistischen Bundesamtes.
33
5. Betroffenheit von Bildungs- und Berufsgruppen sowie der Regionen
InteressanterweisezeigtsichbeieinemdirektenVergleichdergesamtenpotenziellenBeschäfti-
gungseffektedurcheinAbkommenmitderderzeitbestehendendurchschnittlichenVerteilungder
dreiQualifikationsgruppen improduzierendenGewerbe,dassdie relativenZuwächse fürhoch
qualifizierteArbeitnehmerdeutlichgrößerausfallenwürdenalsbeidenanderenbeidenGruppen
(sieheTabelle13).SoliegthierderZuwachsmit12,5ProzentfastvierProzentpunktehöheralsder
derzeitigesektoraleDurchschnittvon8,8ProzentbeiHochqualifizierten.ImGegensatzdazuliegt
derZuwachsfürMittel-undGeringqualifizierteknappzweiProzentunterdemderzeitigenSektor-
schlüssel.Diesistdadurchzuerklären,dassinSektoren,wiebeispielsweisedemMaschinenbau
undinsbesonderederElektrotechnik,wodiemeistenArbeitsplätzeimproduzierendenGewerbe
entstehen,derAnteilhochqualifizierterArbeitnehmerimVergleichzuanderenSektorenbeson-
dershochist.SoliegtdieseralleininderElektrotechnikbeifast20Prozent.
AndieserStelleseinochmalsdaraufhingewiesen,dassdiehierermittelte,zuerwartendeVertei-
lungderArbeitsplätzenurdasproduzierendeGewerbeberücksichtigtundaufgrundderfehlen-
denDatenbasisdenDienstleistungssektornichtmiteinbezieht.
34
6. Auswirkungen einer THIP auf das Einkommen und das Einkommensrisiko
6. Auswirkungen einer THIP auf das Einkommen und das Einkommensrisiko
WirwendenunsnununseremdrittenAnalyseschrittzuundnutzendieberechnetenSchockmaße,
umAussagenüberReallohnveränderungenundVeränderungendesEinkommensrisikoszutref-
fen,diewiraufgrundeinerTHIPerwartenwürden.
6.1 Auswirkungen auf das Realeinkommen
Dazubetrachtenwir ineinemerstenSchrittMincer-Lohngleichungen.SolcheGleichungenmo-
dellierendieLöhnevonabhängigBeschäftigtenalsFunktionvonEigenschaftenderArbeitneh-
mer.TypischerweisewerdenfürdieseArtvonAnalyseindividuelleLohndaten(inlogarithmierter
Form)aufHumankapitalindikatoren(Ausbildung,Berufserfahrung),aufsozioökonomischeVaria-
blen(Alter,Geschlecht,Staatszugehörigkeit)undaufeineReihevonIndikatorvariablen(Region,
Industrie)regressiert.DamiterhältmanInformationenzumBeispielüberdieRollevonSchulbil-
dungaufdiegezahltenLöhne.
FürunsereAnalyseerweiternwirdasklassischeModellumEigenschaftenderArbeitgeber.Ins-
besondereinteressiertuns,inwelchemAusmaßdieBetriebsstätte,beidereinArbeitnehmerbe-
schäftigtist,voninternationalemHandel(ExportenundImporten)betroffenist.
KonkretschätzenwirfolgendeMincer-RegressionenaufindividuellenLohndatenfürdasJahr2010:
(3)ln i i s iw Xβ γ ε= + Ω + ,
wobei ln iw den logarithmierten Reallohn darstellt, iX ein Vektor an Variablen ist, der für
dieEigenschaftenderArbeitnehmerkontrolliert,undbderdazugehörigeParametervektorist.26
sΩ hingegenmisst,wiestarkeineBetriebsstätteinsinternationaleGeschäftinvolviert ist;wir
sehendieseVariablealsOffenheitsmaßan.27DementsprechendliefertunsdergeschätzteWertfür
denParameterγ Informationendarüber,wiestarkderZusammenhangzwischenderOffenheit
derArbeitsstättenunddenLöhnenderArbeitnehmerist.
26 DadieLohninformationenindenDatendesIABnurbiszurBeitragsbemessungsgrenzevorliegen,verwendenwirineinemerstenSchrittsogenannteTobit-Schätzungen,umausdenzensiertenLohndatendiegesamteLohnverteilungzuermitteln.WirfolgendabeiDustmannetal.2009undCardetal.2013.FürunsereAnalyseverwendenwirdanndieimputiertenLohndaten.Zudemtra-genwirderDisproportionalitätderStichprobedesLIAB-Rechnung,indemwirzusätzlichfürdieVariablenBranche,BundeslandundBetriebsgrößekontrollieren.UmfürdieDisproportionalitätderStichprobezukontrollieren,empfiehltdasFDZ,fürdiesoge-nanntenStrata-Variablen(Branche,BetriebsgrößeundBundesland)zusätzlichzukontrollieren.DenentsprechendenHinweiszurAuswertungimQuerschnittfindensichinFischeretal.01/2008:18ff.
27 KonkretmisstdasOffenheitsmaßdasAusmaßanExportenamgesamtenUmsatzeinesUnternehmens.DadasAusmaßanEx-portenaufFirmenebenestarkmitdemAusmaßanImportenaufFirmenebenekorreliert(siehehierzubspw.Baumgarten2013),kannmandieseVariablealsProxyfürdiegesamteOffenheiteinesUnternehmensbetrachten.DenDurchschnittbetrachtenwiralsOffenheiteinesSektors.
35
6. Auswirkungen einer THIP auf das Einkommen und das Einkommensrisiko
WirführenseparateRegressionenfürjedeeinzelneGruppedurchunderlangensomitgruppen-
spezifischeγ -Werte.DiesegebenunsAufschlussdarüber,wiestarkOffenheitdieReallöhneder
jeweiligenTeilstichprobenbeeinflusst.
Tabelle14zeigtdieErgebnissederMincerRegressionenfürdieeinzelnenBildungsgruppen.Die
entsprechendeErgebnistabellefüralleBerufsgruppenfindenSieimAnhangalsTabelle14i.
DieinderTabellegezeigtenSchätzergebnissesindwiefolgtzuinterpretieren:EinAnstiegderOf-
fenheitvon10ProzentineinemSektor(unddamit,annahmegemäß,ineinemdurchschnittlichen
Betrieb)führtzueinemAnwachsendesReallohnesvondurchschnittlich4Prozentfürgeringqua-
lifizierteundvon3ProzentfürmittelundhochqualifizierteMitarbeiter.DieserBefundisteiniger-
maßenüberraschend.Erbedeutet,dassExporterfolgeeinzelnerUnternehmenauchzuhöheren
LöhnenbeigeringqualifiziertenArbeitnehmernführenunddassdieserLohnzuschlaginexport-
orientiertenUnternehmenfürniedrigqualifiziertePersonensogarstärkerausfälltalsfürhöher
gebildeteArbeitnehmer.
ImweiterenVorgehenunsererAnalyseverwendenwirnundievorherberechnetenSchockmaße
undsetzendieseindiegeschätztenMincer-Gleichungenein.Dabeiberücksichtigenwir,dasssich
dievonunsapproximierteOffenheitnurimHinblickaufdenHandelderdeutschenFirmenmit
denUSAverändert.DasheißtdieOffenheitbeispielsweiseimErnährungssektorsteigtum66Pro-
zentmal7Prozentan,wobei7ProzentdasVerhältnisvonDeutschlandsExportenindieUSArela-
tivzuDeutschlandsGesamtexportendarstellt.28WirerhaltensoeinePrognosederReallohnverän-
derung 'γ ,diesichdurchTHIPimDurchschnittfürdieeinzelnenGruppenergebensollte.Tabelle
15zeigtdiePrognosederReallohnveränderungfürdieeinzelnenBildungsgruppen.
28 DiesenWertvon7ProzentfürdasJahr2010nehmenwiralsDurchschnittswertfüralleSektorenan.
Tabelle 14: Regressionsergebnisse für BildungsgruppenVariablen gering qualifiziert mittel qualifiziert hoch qualifiziertindividuelle Charakteristiken ja ja jaOffenheit 0,004*** 0,003*** 0,003***Anzahl Beobachtungen 358.768 1.739.263 310.905R² 0,4964 0,2943 0,3377*** indizierte statistische Signifikanz zum 1-Prozentniveau.Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Basis des LIAB-Datensatzes des IAB.
Tabelle 15: Prognose auf den Reallohn
gering qualifiziert mittel qualifiziert hoch qualifiziert
Auswirkung THIP auf Reallohn 0,0094 0,0065 0,0056Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Basis des LIAB-Datensatzes des IAB.
36
6. Auswirkungen einer THIP auf das Einkommen und das Einkommensrisiko
Unterschiedliche Aspekte gilt es hier anzumerken. Zum Einen ist zu erkennen, dass alle drei
Wertepositivsind.Dasheißt,imFalleinerTHIPerwartenwirinallendreiBildungsgruppenRe-
allohnsteigerungen.FürgeringqualifizierteBeschäftigteprognostizierenwireineSteigerungder
Reallöhneumungefähr0,9Prozent,fürMittelqualifizierteeinenAnstiegum0,7Prozentundfür
hochqualifizierteArbeitnehmerrechnenwirmiteinerSteigerungderReallöhneum0,6Prozent.29
Für die einzelnen Berufsgruppen prognostizieren wir Reallohnveränderungen, die zwischen
minus5Prozent(Fischereiberufe)undplus5Prozent(landwirtschaftlicheArbeitskräfte)liegen.
FürWarenkaufleute,WarenprüferundVersandfertigmacher,Straßen-undTiefbauerundMetall-
feinbaueridentifizierenwirReallohnsteigerungenvonübereinemProzent.DiesgiltauchfürSpei-
senbereiter,sozialpflegerischeBerufeundKörperpfleger.DiesmachteinweiteresMaldeutlich,
dassdiegesamteVolkswirtschaftvoneinemtransatlantischenAbkommenerheblichprofitieren
würde.DennobwohlwirindiesemzweitenAbschnittnurdiedirektenHandelseffekteüberdas
produzierendeGewerbebetrachten,istzuerkennen,dassbeispielsweiseauchReinigungsberufe
oderandereDienstleistungskaufleutedeutlicheReallohnsteigerungenrealisieren.
6.2 Auswirkungen auf das Einkommensrisiko
DieAuswirkungeneinerTHIPaufdasEinkommensrisikoberechnenwiraufähnlicheWeise.AlsMaß
verwendenwirdafürdieresidualeLohnungleichheit,alsodenTeilderLohnungleichheit,dernicht
aufindividuelleCharakteristikawieAlter,Bildung,GeschlechtoderNationalitätzurückgeführtwer-
denkann.SiestelltsomiteinRisikomaßdar,dasiefüreinIndividuumnichtsteuerbarist.30Wenndie
StreuungdieserzufälligenLohnbestandteiledurcheineZunahmedesHandelsetwazunimmt,dann
istdasEinkommensrisikoaufdemArbeitsmarktgestiegen:DerAnteilderArbeitnehmer,diedeutlich
überoderunterdemLohn,dersichausihrerformalenQualifikationergib,bezahltwerden,nimmtzu.
DasVorgehengliedertsichindreiSchritte.ZuerstführenwirMincer-Lohnregressionendurchund
extrahierendarausdieResiduen.DieStandardabweichungdieserResiduenstelltunserAnalysemaß,
dasEinkommensrisiko,dar.ImzweitenSchrittschätzenwir,inwelchemAusmaßdasEinkommens-
risikodurchOffenheitbeeinflusstwird.DazuregressierenwirunserEinkommensrisikomaßaufdrei
konstruierteOffenheitsmaße,umimAnschlussAussagenübereinzelneTeilsegmentedesArbeits-
marktestreffenzukönnen.31ImletztenSchrittverwendenwireinweiteresMaldievonunsberech-
29 DieseErgebnissesindkompatibelmitdenReallohneffektenfürDeutschland,dievonunsimerstenTeilderStudie(Teil1:Mak-roökonomischeEffekte)berechnetwurden.DortliegendieReallohneffektezwischen0,5und2,2Prozent,wobeiwirdortzwischeneinemreinenZollszenarioundeinemtiefenLiberalisierungsszenariounterscheiden.DieseUnterscheidungtreffenwirhiernicht.AußerdemberücksichtigtunsereAnalysenicht,dassdasgesamtwirtschaftlichePreisniveaudurchTHIPsinkt(wiewirausderMakrostudiewissen),sodassdiehierausgewiesenenReallohneffekteUntergrenzendarstellen.WennaberdiePreisniveaueffektefüralleBevölkerungsgruppenalsgleichunterstelltwerden(wasderüblichenPraxisentspricht),dannkannmandieReallohnef-fekteüberdieeinzelnenGruppenohneWeiteresvergleichen.
30 InökonometrischenSchätzgleichungenbezeichnetmannichterklärteResiduengerneals„Schocks“.DiesestreuenimlinearenSchätzmodellgenauumnull.InunseremAnwendungsfallbedeuteteinniedrigeresResiduumalso,dassderArbeitnehmereinenhöherenLohnerhält,alsihmaufgrundseinesHumankapitalprofilsrechnerischzustehenwürde.EinpositivesResiduumbedeu-tetdasGegenteil.
31 DieKonstruktionderOffenheitsmaßebasiertwiederaufdenBetriebsinformationenderLIAB-Daten.DasersteOffenheitsmaßvariiertüberBildungsgruppen,daszweitevariiertüberBerufsgruppenunddasdritteOffenheitsmaßvariiertüberBundesländer.
37
6. Auswirkungen einer THIP auf das Einkommen und das Einkommensrisiko
netenBetroffenheitsmaße,umaufdieseWeiseeinePrognosezuerstellen,wiesichdasEinkom-
mensrisikofürdieunterschiedlichenTeilsegmentedurcheinmöglichesAbkommenverändernwird.
Betrachten wir zuerst die isolierten Ergebnisse für die drei Bildungsgruppen. Unsere Analyse
zeigt, dass wir für alle Bildungsgruppen einen Anstieg des Einkommensrisikos im Falle einer
transatlantischenInvestitions-undHandelspartnerschafterwartenwürden.DabeisteigtdasRi-
sikofürgeringqualifizierteArbeitnehmeramstärksten,dieStandardabweichungnimmtum0,011
zu. Arbeitnehmer mit mittlerer Qualifikation haben eine Zunahme des Einkommensrisikos in
Höhevon0,010zuerwarten,währendfürhochqualifizierteArbeitnehmerdasEinkommensrisiko
um0,0089ansteigt.DieseErgebnissesindvordemHintergrundzuinterpretieren,dassdiedurch-
schnittlicheresidualeLohnungleichheitbeieinemWertvon0,4liegt.32SehenwiralsodenDurch-
schnittswertalsStatusquoan,dannerwartenwir,dasseineTHIPdasEinkommensrisikovonGe-
ringqualifiziertenumknappdreiProzenterhöhenwürde.DieZunahmedesEinkommensrisikos
fürdiebeidenanderenBildungsgruppenliegtentsprechendknappdarunter.
EinanderesBildergibtsich,wennwirdieisoliertenEffektefüreinzelneBerufsgruppenbetrach-
ten.Hierzeigtsich,dassdieBerufe,dieverstärktinjenenSektorenzufindensind,diesichdurch
einhohesOffenheitsmaßauszeichnen,einemgeringerenEinkommensrisikoausgesetztsind.(Das
heißtunserKoeffizientfürOffenheitimobenbeschriebenenAnalyseschrittzweiistfürdieBerufs-
gruppennegativ.)Dadurchergibtsich für fast jedeBerufsgruppeeineAbsenkungdesEinkom-
mensrisikosdurcheinemöglicheTHIP.DieseSenkungdesEinkommensrisikosistumsostärker,
jestärkerdieBerufsgruppevonHandelbzw.Offenheitbetroffenist.Tabelle16iimAnhanglie-
fertdieentsprechendeÜbersicht.DieAuswirkungendurchTHIPaufdasEinkommensrisikoent-
langverschiedenerBerufsgruppenliegtzwischenplus0,0015(Textilveredler)undminus0,0058
(Fleisch-undFischverarbeiter).Nochmals,jeoffenereineBerufsgruppeist(d.h.jewichtigerfür
dieseBerufsgruppeoffeneSektorensind),destostärkersinktfürdieseBerufsgruppedasEinkom-
mensrisikodurchTHIP.
BisherhabenwirdieAuswirkungenaufdasEinkommensrisikofürBildungs-undBerufsgruppen
isoliertbetrachtet.UmnunAussagenüberdenGesamteffekttätigenzukönnen,müssenwirdie
SummederBefundezusammenbeurteilen.DawirallerdingsgegenläufigeEffektefinden,bleibt
derGesamteffektvonTHIPaufdasEinkommensrisikouneindeutig.Waswirabersagenkönnen
istbeispielsweise,dassfüreinengeringqualifizierten(=0,011)Betonbauer(=–0,0014)dasEin-
kommensrisikosteigt.FüreinengeringqualifiziertenWarenkaufmann(=0,0066)steigtdasEin-
kommensrisikoimVergleichallerdingswenigerstarkalsfürdenBetonbauern.Somitkannman
fürKombinationenausderBildungsklasseunddesBerufseinesArbeitsnehmersseineerwartete
VeränderungdesEinkommensrisikosberechnen.
32 DiesisteinWert,derauchinderLiteraturindieserGrößenordnunggefundenwird.SieheDustmannetal.2009,Cardetal.2013undBaumgarten2013.
38
7. Zusammenfassung
7. Zusammenfassung
• HandelsschaffungspotenzialevariierenüberIndustriebranchen:DiestärkstenHandelseffekte
sindimNahrungsmittelgewerbeundinderMetallindustriezuerwarten.
• AuchdieBedeutungvonnichttarifärenBarrierenunterscheidet sich zwischen den Sektoren
deutlich. Politisch anpassbare NTBs sind besonders hoch im Sektor Recycling und im Agrar-
sektor.
• Diegrößten Wertschöpfungseffekte sindinDeutschlandfürdieBranche der Elektrotechnik
zuerwarten.DortwerdenauchdiestärkstenBeschäftigungseffekteverzeichnet.
• DastransatlantischeAbkommenwirktsichauchinjenenWirtschaftszweigenundaufjeneBe-
schäftigteaus,dienichtdirektdurchverstärktenHandelbetroffensind.GrunddafürsindIn-
put-Output-Verflechtungen.
• Es sind Reallohnsteigerungen für alle Bildungsgruppen (Gering-, Mittel- und Hochqualifi-
zierte)durcheineTHIPzuerwarten.DieGrößenordnungenliegendabeizwischen0,6 Prozent
(Hochqualifizierte)undknapp einem Prozent (Geringqualifizierte).
• Berufe im Ernährungssektor,wiebspw.Warenkaufleute,weisenebensowieBerufeinderMe-
tallindustrieüberdurchschnittliche ReallohnsteigerungenvonübereinemProzentauf.
• AlleBundesländerwürdenvoneinemAbkommenprofitieren,dabeisindHandelssteigerungen
mitdenUSAvon20–30 Prozent pro Bundeslandzuerwarten.DieHöhederzuerwartenden
EffektenhängenstarkvomAusgangsniveauderExporteab.
• DasEinkommensrisiko steigtdurchTHIPentlangallerBildungsgruppenundallerRegionen.
AllerdingsbleibtderGesamteffektuneindeutig,dadasEinkommensrisikoentlangderBerufs-
dimensionsinkt.
39
A. Anhang
A. Anhang
A.1 Gravitationsmodelle, Schätzmethode und Ergebnisse
DieökonomischeGravitationsgleichungbesagtinihrereinfachstenForm,dassdieHandelsströme
zwischenzweiVolkswirtschaftenproportionalzumProduktihrerGrößesindundnegativvonder
Distanzzueinanderabhängen:
(A1) 1i jij ijW
BIPBIPx d
BIP−= ,
wobei ijx fürdieHandelsströme,WBIP fürdasWelteinkommenund iBIP und jBIP entspre-
chend fürdieBruttoinlandsproduktederLänder iund jstehen. ijd misstdieHandelsbarrieren
zweierLänderzueinander.ObwohldieeinfacheGravitationsgleichung inderempirischenHan-
delsliteraturinderLageist,60bis80ProzentderVariation(jenachDatensatz)inbilateralenHan-
delsströmenzuerklären,warlangeZeitdasFehleneinersolidentheoretischenFundierungein
Hauptkritikpunkt.AktuelleForschungsbeiträgekonntenallerdingszeigen,dassdieGravitations-
gleichungkonsistentmitvielenneuerenHandelsmodellenist.33EinetheoretischfundierteGravi-
tationsgleichungvonAndersonundvanWincoop(2003) istdereinfachenGleichung(A1)sehr
ähnlich:
(A2) (1 ) ( 1) ( 1)i jij ij i jW
BIPBIPx d P
BIPσ σ σ− − −= Π ,
wobeiσ die Substitutionselastizität abbildet und iΠ und jP die sogenannten multilateralen
Resistenztermedarstellen.DieHandelspolitikwirdalsTeilvon ijd abgebildet, indemwireine
Indikator-VariablefürdieMitgliedschaftineinempräferenziellenHandelsabkommen(PHA)inte-
grieren.34WirnehmenfolgendenZusammenhangan:
(A3) 1 exp( ...)ij ij ijd PHA DISTσ δ β− = + +
wobeiwirnebendemIndikatorfürdieMitgliedschaftineinempräferenziellenHandelsabkommen
nochweiteregeographischeundhistorischeVariablenberücksichtigen,diedieHandelsfriktionen
zwischenzweiLändernbeeinflussen.Sosteht ijDIST beispielsweisefürdieDistanzzwischen
denHandelspartnern.DurchSubstitutionvon(A3)in(A2)undleichterModifikationerhaltenwir
unsereSchätzgleichung:
(A4) ( )'ln ln lnij ij ij i j ijx Z PHAβ δ α γ ε= + + + + ,
33 DiesgiltnurunterbestimmtenAnnahmen,dieKonsumenten-Präferenzen,MarktstrukturundTransportkostenbetreffen.Ent-scheidendeBeiträgehabenhierReddingundVenables2004,BaierundBergstrand2001,AndersonundvanWincoop2003undAndersonundvanWincoop2004geleistet.
34 Dabeiunterscheidenwirnochmalszwischen„tiefen“und„allenübrigen“präferenziellenHandelsabkommen.Zuden„tiefen“Ab-kommenzählenwirdasNorthAmericanFreeTradeAgreement(NAFTA)unddieEU-Abkommen.
40
A. Anhang
wobei'(1, ,...)ijZ DIST= einVektorist,dereineKonstantesowiealleVariablen,diedenHandel
erleichternodererschweren,außer ijPHA enthält.β isteinVektorvonKoeffizientenundesgilt
1i i iBIP σα −= Π und
1j j jBIP Pσγ −= .
FürunsereAnalyseschätzenwirdieGravitationsgleichungauf Industrieebeneunderhaltenso
fürjedenSektoreinenKoeffizienten sδ ,derunsangibt,wasderdurchschnittlichehandelsschaf-
fendeEffekteinestiefgreifendenAbkommensfürdenjeweiligenSektorist.Gravitationsmodelle
könnenmithilfesogenannterfixerEffektekonsistentgeschätztwerden(Feenstra2004).InSpe-
zifikationA)schätzenwirunsere industriespezifischenGravitationsgleichungen, indemwir für
handelspartner-/sektorspezifischefixeEffekteebensowiefürländer-/zeitspezifischefixeEffekte
kontrollierenundeinelineareSchätzungdurchführen.DiefixenEffektekontrollierenfürbeobach-
teteundunbeobachteteHeterogenitätindenDaten.InSpezifikationB)führenwireinenichtli-
neare,sogenanntePoisson-Pseudo-Maximum-Likelihood-Schätzung(PPML)durch,umu.a.diere-
lativhoheAnzahlanNullenindenHandelsdatenzuberücksichtigen(SantosSilvaundTenreyro
2006).DiePPML-SchätzunghatnebenderBerücksichtigungderNullen inderHandelsmatrix
nocheinenweiterenentscheidendenVorteilgegenüber linearenSchätzmethoden:Siegeneriert
sogarinGegenwartvonMessfehlern,welcheHeteroskedastizitätverursachen,konsistenteSchät-
zer.InB)werdenzeitkonsistenteKomponentendurchhandelspartner-/sektorspezifischefixeEf-
fekteaufgefangen.Stattländer-/zeitspezifischenfixenEffekten,diediemultilateralenResistenz-
termeinSpezifikationA)auffangen,berücksichtigenwirinSpezifikationB)zeitspezifischefixe
Effekteund linearemultilateraleResistenzterme.Hierbeigreifenwir aufdieErkenntnissevon
BaierundBergstrand(2009)zurückundapproximierendiemultilateralenResistenztermemit-
hilfeeinerTaylor-Approximation.
41
A. Anhang
Tabelle1izeigtdieErgebnissebeiderSpezifikationen.InsgesamtsinddieErgebnissebeiderMo-
delle–sowohlwasdasVorzeichenalsauchdieGrößenordnungderEffekteanbetrifft–vergleich-
bar.DadieHandelseffekteaufsektoralerEbeneGrundlagefürweitereBerechnungensind,stellt
Tabelle1izudemdar,wiesichdieseausSpezifikationAundBergeben.
Tabelle 1 i: Schätzergebnisse
NACE Rev.1.1
Sektorbezeichnung Spezifikation A Spezifikation B abgeleitete Handelsschaffung
A & B Land- und Forstwirtschaft, Fischerei 0.728*** 0.388*** 0.388***C Bergbau und Gewinnung von Steinen –0.0249 0.0774 0.0774DA Ernährungsgewerbe und Tabakverarbeitung 0.714*** 0.506*** 0.506***DB Textil- und Bekleidungsgewerbe –0.0106 –0.215** –0.215**DC Ledergewerbe 0.160* –0.140 0.160*DD Holzgewerbe 0.0448 –0.0675 –0.0675DE Papier-, Verlags- und Druckgewerbe 0.221*** 0.137* 0.137*DF Kokerei, Mineralölverarbeitung 0.00668 0.133 0.133DG Herstellung von chemischen Erzeugnissen 0.300*** 0.196** 0.196**DH Herstellung von Gummi- & Kunststoffwaren 0.138** 0.105 0.138**DI Glasgewerbe, Herstellung von Keramik 0.0337 0.0300 0.0300DJ Metallerzeugung und -bearbeitung 0.423*** 0.0325 0.423***DK Maschinenbau 0.0971 0.152** 0.152**DL Herstellung von Büromaschinen 0.0734 0.336*** 0.336***DM Fahrzeugbau 0.159* 0.156* 0.156*DN Herstellung von Möbeln, Recycling –0.00709 0.234** 0.234***,**, *** verweisen auf Signifikanz zum 1,5- bzw. 10-Prozentniveau. Verkürzte Darstellung: Da wir jeden Sektor separat schätzen, verzichten wir an dieser Stelle auf einen Ausweis weiterer Informationen.Quelle: Berechnungen des ifo Institutes.
42
A. Anhang
Tabelle 9 i: Betroffenheitsmaß der Berufsgruppen
Berufsgruppenbezeichnung Betroffenheitsmaß
Landwirte 0,43Tierzüchter, Fischereiberufe 0,43Verwalter, Berater in der Landwirtschaft und Tierzucht 0,39Landwirtschaftliche Arbeitskräfte, Tierpfleger 0,47Gartenbauer 0,47Forst-, Jagdberufe 0,46Bergleute .Mineral-, Erdöl-, Erdgasgewinner .Mineralaufbereiter .Steinbearbeiter 0,01Baustoffhersteller .Keramiker 0,02Glasmacher 0,07Chemiearbeiter 0,21Kunststoffverarbeiter 0,18Papierhersteller, -verarbeiter 0,14Drucker 0,15Holzaufbereiter, Holzwarenfertiger und verwandte Berufe 0,08Metallerzeuger, Walzer 0,48Former, Formgießer 0,45Metallverformer (spanlos) 0,39Metallverformer (spanend) 0,31Metalloberflächenbearbeiter, -vergüter, - beschichter 0,42Metallverbinder 0,34Schmiede 0,42Feinblechner, Installateure 0,24Schlosser 0,31Mechaniker 0,27Werkzeugmacher 0,30Metallfeinbauer und zugeordnete Berufe 0,37Elektriker 0,28Montierer und Metallberufe, a.n.g. 0,33Spinnberufe -0,12Textilhersteller -0,10Textilverarbeiter -0,10Textilveredler -0,17Lederhersteller, Leder- und Fellverarbeiter 0,18Back-, Konditorwarenhersteller 0,65Fleisch-, Fischverarbeiter 0,65Speisenbereiter 0,55Getränke-, Genußmittelhersteller 0,62Übrige Ernährungsberufe 0,65Maurer, Betonbauer 0,16Zimmerer, Dachdecker, Gerüstbauer 0,13Straßen-, Tiefbauer 0,29Bauhilfsarbeiter 0,32
43
A. Anhang
Tabelle 9 i: Betroffenheitsmaß der Berufsgruppen
Berufsgruppenbezeichnung Betroffenheitsmaß
Bauausstatter 0,14Raumausstatter, Polsterer 0,20Tischler, Modellbauer 0,18Maler, Lackierer und verwandte Berufe 0,26Warenprüfer, Versandfertigmacher 0,34Hilfsarbeiter ohne nähere Tätigkeitsangabe 0,31Maschinisten und zugehörige Berufe 0,26Ingenieure 0,26Chemiker, Physiker, Mathematiker 0,22Techniker 0,26Technische Sonderfachkräfte 0,27Warenkaufleute 0,50Bank-, Versicherungskaufleute 0,05Andere Dienstleistungskaufleute und zugehörige Berufe 0,22Berufe des Landverkehrs 0,37Berufe des Wasser- und Luftverkehrs 0,21Berufe des Nachrichtenverkehrs 0,21Lagerverwalter, Lager-, Transportarbeiter 0,23Unternehmer, Organisatoren, Wirtschaftsprüfer 0,26Abgeordnete, administrativ entscheidende Berufstätige 0,25Rechnungskaufleute, Datenverarbeitungsfachleute 0,28Bürofach-, Bürohilfskräfte 0,26Dienst-, Wachberufe 0,30Sicherheitswahrer 0,07Publizisten, Dolmetscher, Bibliothekare 0,15Künstler und zugeordnete Berufe 0,21Ärzte, Apotheker 0,18Übrige Gesundheitsdienstberufe 0,18Sozialpflegerische Berufe 0,24Lehrer 0,16Geistes- und naturwissenschaftliche Berufe, a.n.g. 0,22Körperpfleger 0,30Gästebetreuer 0,51Hauswirtschaftliche Berufe 0,33Reinigungsberufe 0,36Arbeitskräfte mit noch nicht bestimmtem Beruf 0,27Arbeitskräfte ohne nähere Tätigkeitsangabe 0,29Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Grundlage des LIAB-Datensatzes des IAB.
44
A. Anhang
Tabelle 10 i: Die wichtigsten Bundesländer für die Sektoren
Sektorbezeichnung Anteil an USA Exporten Bundesland
Land- und Forstwirtschaft, Fischerei27,9% Niedersachsen24,0% Bayern17,4% Schleswig-Holstein
Bergbau und Gewinnung von Steinen30,2% Bayern26,9% Sachsen-Anhalt12,9% Niedersachsen
Ernährungsgewerbe und Tabakverarbeitung24,1% Bremen20,9% Niedersachsen11,1% Nordrhein-Westfalen
Textil- und Bekleidungsgewerbe26,2% Baden-Württemberg24,5% Bayern21,1% Nordrhein-Westfalen
Ledergewerbe28,8% Rheinland-Pfalz25,9% Bayern20,5% Schleswig-Holstein
Holzgewerbe21,1% Rheinland-Pfalz19,4% Bayern13,8% Niedersachsen
Papier- , Verlags- und Druckgewerbe30,9% Baden-Württemberg29,0% Niedersachsen13,3% Nordrhein-Westfalen
Kokerei, Mineralölverarbeitung59,9% Hamburg17,0% Nordrhein-Westfalen
9,3% Baden-Württemberg
Herstellung von chemischen Erzeugnissen20,7% Rheinland-Pfalz19,0% Nordrhein-Westfalen18,8% Hessen
Herstellung von Gummi- & Kunststoffwaren23,8% Nordrhein-Westfalen17,9% Bayern16,0% Hessen
Glasgewerbe, Herstellung von Keramik36,4% Bayern10,7% Baden-Württemberg10,6% Nordrhein-Westfalen
Metallerzeugung und -bearbeitung44,3% Nordrhein-Westfalen12,7% Baden-Württemberg10,2% Hessen
Herstellung von Büromaschinen33,8% Bayern26,9% Baden-Württemberg10,0% Nordrhein-Westfalen
Maschinenbau30,8% Baden-Württemberg21,5% Bayern20,2% Nordrhein-Westfalen
Fahrzeugbau30,2% Bayern29,0% Baden-Württemberg11,6% Niedersachsen
Herstellung von Möbeln, Recycling25,1% Baden-Württemberg22,4% Bayern15,4% Hessen
Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Basis der Daten des statistischen Bundesamtes.
45
A. Anhang
Tabelle 14 i: Regressionsergebnisse Berufsgruppen, THIP-Effekt
Berufsgruppenbezeichnung Offenheit Auswirkung THIP
Landwirte 0,005 0,0000Tierzüchter, Fischereiberufe –0,016** –0,0479Verwalter, Berater in der Landwirtschaft und Tierzucht 0,005* 0,0136Landwirtschaftliche Arbeitskräfte, Tierpfleger 0,015*** 0,0495Gartenbauer 0,002 0,0000Forst-, Jagdberufe 0,005 0,0000Bergleute 0,001 .Mineral-, Erdöl-, Erdgasgewinner –0,007*** .Mineralaufbereiter 0,001* .Steinbearbeiter 0,003* 0,0002Baustoffhersteller 0,003*** .Keramiker 0,001* 0,0001Glasmacher –0,002 0,0000Chemiearbeiter 0,002** 0,0030Kunststoffverarbeiter 0,001** 0,0013Papierhersteller, -verarbeiter 0,001 0,0000Drucker 0,000 0,0000Holzaufbereiter, Holzwarenfertiger und verwandte Berufe 0,002 0,0000Metallerzeuger, Walzer 0,002*** 0,0068Former, Formgießer 0,001 0,0000Metallverformer (spanlos) 0,001 0,0000Metallverformer (spanend) 0,003*** 0,0065Metalloberflächenbearbeiter, -vergüter, - beschichter 0,002** 0,0059Metallverbinder 0,002*** 0,0048Schmiede 0,002 0,0000Feinblechner, Installateure 0,003*** 0,0050Schlosser 0,003*** 0,0065Mechaniker 0,002*** 0,0038Werkzeugmacher 0,002*** 0,0043Metallfeinbauer und zugeordnete Berufe 0,004*** 0,0104Elektriker 0,002*** 0,0040Montierer und Metallberufe, a.n.g. 0,002*** 0,0046Spinnberufe 0,001 0,0000Textilhersteller 0,002 0,0000Textilverarbeiter 0,001 0,0000Textilveredler 0,003*** –0,0035Lederhersteller, Leder- und Fellverarbeiter 0,001 0,0000Back-, Konditorwarenhersteller 0,003 0,0000Fleisch-, Fischverarbeiter –0,000 0,0000Speisenbereiter 0,004*** 0,0155Getränke-, Genußmittelhersteller 0,002 0,0000Übrige Ernährungsberufe 0,000 0,0000Maurer, Betonbauer 0,002** 0,0023
46
A. Anhang
Tabelle 14 i: Regressionsergebnisse Berufsgruppen, THIP-Effekt
Berufsgruppenbezeichnung Offenheit Auswirkung THIP
Zimmerer, Dachdecker, Gerüstbauer 0,001 0,0000Straßen-, Tiefbauer 0,006** 0,0120Bauhilfsarbeiter 0,002 0,0000Bauausstatter 0,003** 0,0029Raumausstatter, Polsterer –0,003 0,0000Tischler, Modellbauer 0,004*** 0,0050Maler, Lackierer und verwandte Berufe 0,004*** 0,0072Warenprüfer, Versandfertigmacher 0,005*** 0,0117Hilfsarbeiter ohne nähere Tätigkeitsangabe 0,007*** 0,0154Maschinisten und zugehörige Berufe 0,002*** 0,0036Ingenieure 0,002*** 0,0037Chemiker, Physiker, Mathematiker 0,001** 0,0015Techniker 0,002*** 0,0036Technische Sonderfachkräfte 0,002*** 0,0038Warenkaufleute 0,009*** 0,0317Bank-, Versicherungskaufleute 0,003* 0,0011Andere Dienstleistungskaufleute und zugehörige Berufe 0,004*** 0,0061Berufe des Landverkehrs 0,001 0,0000Berufe des Wasser- und Luftverkehrs 0,004** 0,0060Berufe des Nachrichtenverkehrs 0,003*** 0,0045Lagerverwalter, Lager-, Transportarbeiter 0,004*** 0,0066Unternehmer, Organisatoren, Wirtschaftsprüfer 0,001 0,0000Abgeordnete, administrativ entscheidende Berufstätige 0,003*** 0,0052Rechnungskaufleute, Datenverarbeitungsfachleute 0,004*** 0,0080Bürofach-, Bürohilfskräfte 0,003*** 0,0055Dienst-, Wachberufe 0,004*** 0,0084Sicherheitswahrer 0,001 0,0000Publizisten, Dolmetscher, Bibliothekare –0,001** –0,0010Künstler und zugeordnete Berufe 0,005*** 0,0074Ärzte, Apotheker 0,005*** 0,0063Übrige Gesundheitsdienstberufe 0,003* 0,0039Sozialpflegerische Berufe 0,009*** 0,0152Lehrer 0,006*** 0,0066Geistes- und naturwissenschaftliche Berufe, a.n.g. 0,004*** 0,0063Körperpfleger 0,020* 0,0424Gästebetreuer 0,002* 0,0071Hauswirtschaftliche Berufe 0,001 0,0000Reinigungsberufe 0,004*** 0,0100*, **, *** indizierte Signifikanz zum 1,5- und 10-Prozentniveau.Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Grundlage des LIAB-Datensatzes des IAB.
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A. Anhang
Tabelle 16 i: Auswirkung auf Einkommensrisiko nach Berufen
Berufsgruppenbezeichnung Betroffenheitsmaß Auswirkung THIP auf Einkommensrisiko
Landwirte 0,43 –0,0038Tierzüchter, Fischereiberufe 0,43 –0,0038Verwalter, Berater in der Landwirtschaft und Tierzucht 0,39 –0,0034Landwirtschaftliche Arbeitskräfte, Tierpfleger 0,47 –0,0042Gartenbauer 0,47 –0,0041Forst-, Jagdberufe 0,46 –0,0041Bergleute . .Mineral-, Erdöl-, Erdgasgewinner . .Mineralaufbereiter . .Steinbearbeiter 0,01 –0,0001Baustoffhersteller . .Keramiker 0,02 –0,0002Glasmacher 0,07 –0,0006Chemiearbeiter 0,21 –0,0019Kunststoffverarbeiter 0,18 –0,0016Papierhersteller, -verarbeiter 0,14 –0,0013Drucker 0,15 –0,0013Holzaufbereiter, Holzwarenfertiger und verwandte Berufe 0,08 –0,0007Metallerzeuger, Walzer 0,48 –0,0043Former, Formgießer 0,45 –0,0039Metallverformer (spanlos) 0,39 –0,0034Metallverformer (spanend) 0,31 –0,0027Metalloberflächenbearbeiter, -vergüter, - beschichter 0,42 –0,0037Metallverbinder 0,34 –0,0030Schmiede 0,42 –0,0037Feinblechner, Installateure 0,24 –0,0021Schlosser 0,31 –0,0027Mechaniker 0,27 –0,0024Werkzeugmacher 0,30 –0,0027Metallfeinbauer und zugeordnete Berufe 0,37 –0,0033Elektriker 0,28 –0,0025Montierer und Metallberufe, a.n.g. 0,33 –0,0029Spinnberufe –0,12 0,0011Textilhersteller –0,10 0,0009Textilverarbeiter –0,10 0,0009Textilveredler –0,17 0,0015Lederhersteller, Leder- und Fellverarbeiter 0,18 –0,0016Back-, Konditorwarenhersteller 0,65 –0,0058Fleisch-, Fischverarbeiter 0,65 –0,0058Speisenbereiter 0,55 –0,0049Getränke-, Genußmittelhersteller 0,62 –0,0055Übrige Ernährungsberufe 0,65 –0,0057Maurer, Betonbauer 0,16 –0,0014
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A. Anhang
Tabelle 16 i: Auswirkung auf Einkommensrisiko nach Berufen
Berufsgruppenbezeichnung Betroffenheitsmaß Auswirkung THIP auf Einkommensrisiko
Zimmerer, Dachdecker, Gerüstbauer 0,13 –0,0011Straßen-, Tiefbauer 0,29 –0,0025Bauhilfsarbeiter 0,32 –0,0029Bauausstatter 0,14 –0,0012Raumausstatter, Polsterer 0,20 –0,0018Tischler, Modellbauer 0,18 –0,0016Maler, Lackierer und verwandte Berufe 0,26 –0,0023Warenprüfer, Versandfertigmacher 0,34 –0,0030Hilfsarbeiter ohne nähere Tätigkeitsangabe 0,31 –0,0028Maschinisten und zugehörige Berufe 0,26 –0,0023Ingenieure 0,26 –0,0023Chemiker, Physiker, Mathematiker 0,22 –0,0019Techniker 0,26 –0,0023Technische Sonderfachkräfte 0,27 –0,0024Warenkaufleute 0,50 –0,0044Bank-, Versicherungskaufleute 0,05 –0,0005Andere Dienstleistungskaufleute und zugehörige Berufe 0,22 –0,0019Berufe des Landverkehrs 0,37 –0,0032Berufe des Wasser- und Luftverkehrs 0,21 –0,0019Berufe des Nachrichtenverkehrs 0,21 –0,0019Lagerverwalter, Lager-, Transportarbeiter 0,23 –0,0021Unternehmer, Organisatoren, Wirtschaftsprüfer 0,26 –0,0023Abgeordnete, administrativ entscheidende Berufstätige 0,25 –0,0022Rechnungskaufleute, Datenverarbeitungsfachleute 0,28 –0,0025Bürofach-, Bürohilfskräfte 0,26 –0,0023Dienst-, Wachberufe 0,30 –0,0027Sicherheitswahrer 0,07 –0,0006Publizisten, Dolmetscher, Bibliothekare 0,15 –0,0013Künstler und zugeordnete Berufe 0,21 –0,0019Ärzte, Apotheker 0,18 –0,0016Übrige Gesundheitsdienstberufe 0,18 –0,0016Sozialpflegerische Berufe 0,24 –0,0021Lehrer 0,16 –0,0014Geistes- und naturwissenschaftliche Berufe, a.n.g. 0,22 –0,0020Körperpfleger 0,30 –0,0027Gästebetreuer 0,51 –0,0045Hauswirtschaftliche Berufe 0,33 –0,0029Reinigungsberufe 0,36 –0,0031Arbeitskräfte mit noch nicht bestimmtem Beruf 0,27 –0,0024Arbeitskräfte ohne nähere Tätigkeitsangabe 0,29 –0,0026Quelle: Berechnungen des ifo Institutes auf Grundlage des LIAB-Datensatzes des IAB.
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50
Literatur
Literatur
Anderson,James,undEricvanWincoop.„GravitywithGravitas:ASolutiontotheBorder
Puzzle“.American Economic Review(93)12003.170–192.
Anderson,James,undEricvanWincoop.„TradeCosts“.Journal of Economic Literature(42)3
2004.691–751.
Baumgarten,Daniel.„Exportersandtheriseinwageinequality:EvidencefromGermanlinked
employer-employeedata“.Journal of International Economics(90)12013.201–217.
Baier,ScottundJeffreyBergstrand.„TheGrowthofWorldTrade:Tariffs,TransportCosts,and
IncomeSimilarity“.Journal of International Economics(53)12001.1–27.
Baier,ScottundJeffreyBergstrand.„BonusvetusOLS:ASimpleMethodforApproximating
InternationalTrade-CostEffectsusingtheGravityEquation“.Journal of International
Economics(77)12009.77–85.
VomBerge,Philipp,MarionKönigundStefanSeth.„StichprobederIntegriertenArbeitsmarkt-
biografien(SIAB)1975–2010“. FDZ Datenreport12013.
Broda,Christian,undDavidWeinstein.„GlobalizationandtheGainsfromVariety“.Quarterly
Journal of Economics(121)22006.541–585.
Card,David,JörgHeiningundPatrickKline.„WorkplaceHeterogeneityandtheRiseofWest
GermanWageInequality“.The Quarterly Journal of Economics(128)32013.967–1015.
Dustmann,Christian,JohannesLudsteckundUtaSchönberg.„RevistingtheGermanwage
structure“.Quarterly Journal of Economics(124)22009.843–881.
Ebenstein,Avraham,AnnHarrison,MargretMcMillanundShannonPhilipps.„Whyare
AmericanWorkersgettingPoorer?EstimatingtheImpactofTradeandOffshoringUsingthe
CPS“NBERWorkingPapers15107,NationalBureauofEconomicResearch,Inc2009.
Feenstra,Robert.AdvancedInternationalTrade:TheoryandEvidence.PrincetonUniversity
Press,PrincetonNJ2004.
Felbermayr,Gabriel,undErdalYalcin.„ExportCreditGuaranteesandExportPerformance:An
EmpiricalAnalysisforGermany.”The World Economy,forthcoming(doi:10.1111/twec.12031).
51
Literatur
Felbermayr,Gabriel,AndreasHauptmannundHand-JörgSchmerer.„InternationalTradeand
CollectiveBargainingOutcomes:EvidencefromGermanEmployer-EmployeeData”.
Scandinavian Journal of Economics,forthcoming.
Felbermayr,Gabriel,MarioLarch,LisandraFlach,ErdalYalcinundSebastianBenz.Dimensio-
nen und Auswirkungen eines Freihandelsabkommens zwischen der EU und den USA.ifoStudie.
München2013.
Fischer,Gabriele,FlorianJanik,DanaMüllerundAlexandraSchmucker.„DasIABBetriebspanel
–vonderStichprobeüberdieErhebungbiszurHochrechnung“.FDZ Methodenreport12008.
Fitzenberger,Bernd,AderonkeOsikominuundRobertVölter.„Imputationrulestoimprove
theeducationvariableintheIABemploymentsubsample“.Schmollers Jahrbuch: journal of
Apllied Social Science Studies(126)32006.405–436.
Heining,Jörg,TheresaScholzundStefanSeth.„Linked-Employer-Employee-DatendesIAB:LIAB-
Querschnittsmodell21993–2010“.FDZ Datenreport22013.
Redding,StephenundAnthonyVenables.„EconomicGeographyandInternationalInequality“.
Journal of International Economics(62)12004.53–82.
SantosSilva,Joao,undSilvanaTenreyro.„TheLogofGravity“.Review of Economics and Statistics
(88)42006.641–658.
52
Global Economic Dynamics (GED)
Über die Autoren
Prof.GabrielJ.Felbermayr,Ph.D.,LeiterdesForschungsbereichesAußenhandel
ifoInstitut-LeibnizInstitutfürWirtschaftsforschunganderUniversitätMünchen
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ProjektGlobalEconomicDynamics(GED),BertelsmannStiftung,Gütersloh.
Über das Projekt Global Economic Dynamics (GED)
DasProjektGlobalEconomicDynamics(GED)derBertelsmannStiftungsollzueinembesseren
Verständnis der wachsenden Komplexität globaler Wirtschaftsentwicklungen beitragen. Durch
den Einsatz modernster Werkzeuge und Methoden zur Messung, Vorhersage und Darstellung
weltwirtschaftlicherDynamikenzieltdasProjektdaraufab,Globalisierung, ihreökonomischen
EffekteundihrepolitischenKonsequenzentransparenterundfassbarerzumachen.
KontaktBertelsmannStiftung
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