Middle-Income Trap. Eine Analyse der Wirkungsmechanismen und der empirischen Evidenz

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Einleitung

2. Die Debatte um die Middle-Income Trap

3. Grundlagen der Wachstumstheorie
3.1 Neoklassische Wachstumstheorie
3.2 Endogene Wachstumstheorien
3.2.1 Endogenes Wachstum durch Externalitäten des Humankapitals
3.2.2 Endogenes Wachstum durch Forschung und Entwicklung

4. Wirkungskanäle der Middle-Income Trap
4.1 Lewis-Argument und Imitationsargument
4.2 Investitionen und Innovationen
4.3 Entstehungsort von Technologie
4.4 Allokation von Talent

5. Empirische Evidenz
5.1 Betrachtung absoluter Einkommen
5.1.1 Häufungen der Wachstumsrückgänge
5.1.2 Abweichungen vom vorhergesagten Wachstumspfad
5.1.3 Dauer des Übergangs in eine höhere Einkommenskategorie
5.2 Betrachtung relativer Einkommen
5.2.1 Übergangsmatrix-Analyse
5.2.2 Vergleich von Escapees und Non-Escapees
5.3 Bestimmungsfaktoren und Beurteilung

6. Fazit

Literaturverzeichnis

Anhang

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Fehlende globale Konvergenz begründet die MIT

Abbildung 2: Gleichgewichtiges Kapital-Arbeit-Verhältnis

Abbildung 3: Abhängigkeit gegenwärtiger von zukünftiger Forschung

Abbildung 4: Technologische Konvergenz bei verschiedenen Wachstumsstrategien

Abbildung 5: Dynamisches Gleichgewicht ohne non-convergence-Falle

Abbildung 6: Dynamisches Gleichgewicht mit non-convergence-Falle

Abbildung 7: In den USA bewilligte Patente 1977-2013

Abbildung 8: Steady State-Gleichgewicht mit konkav-konvexer MM-Kurve

Abbildung 9: Transitionskurve mit mehreren Gleichgewichten

Abbildung 10: Vermeidung der MIT durch Investition in Infrastruktur

Abbildung 11: Divergierende relative Einkommen in Lateinamerika relativ zum US-Einkommen, 1960-2005

Abbildung 12: Häufigkeitsverteilung tatsächlicher Wachstumsrückgänge nach Einkommen und vorhergesagte Werte aus dem Probit-Modell

Abbildung 13: TFP als Hauptursache für Wachstumsrückgänge

Abbildung 14: Häufigkeit eines Wachstumsrückgangs in den Einkommenskategorien; verschiedene Grenzen für mittleres Einkommen.

Abbildung 15: Wahrscheinlichkeit, von UMI-Grenze ein hohes Einkommen zu erreichen

Abbildung 16: Jahr, in dem ein Land die LMI-Kategorie erreichte und Zahl der Jahre, die es dort verblieb

Abbildung 17: 10-Jahres-Übergangsmatrix von 1950-2008

Abbildung 18: Durchschnittliches jährliches Wachstum des Einkommens relativ zum US-Einkommen, PPP

Abbildung 19: Ursprüngliches relatives Einkommen und Wachstum

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einleitung

Weltweit sind Policymaker besorgt, dass ihr Land in die ‚Middle-Income Trap‘ (MIT) geraten könnte¹. Während die vier ‚asiatischen Tiger‘ Südkorea, Taiwan, Hongkong und Singapur in rasantem Tempo von armen Agrargesellschaften zu modernen Industrieländern aufstiegen, bleiben andere Länder wie Thailand, Mexiko oder die Türkei auf der Strecke und gehen nach einer Phase starken Wachstums zu niedrigen Wachstumsraten über, ohne den Aufstieg zu einem wohlhabenden Staat geschafft zu haben. Insbesondere die Sorge, dass China auf dem Weg in die MIT ist, oder sich bereits darin befindet, und die Frage wie es wieder herausfinden kann, beschäftigt Ökonomen². Auch die Politik hat das Konzept aufgegriffen, so sah der damalige chinesische Finanzminister Lou Jiwei 2015 eine 50% Wahrscheinlichkeit für sein Land, in die MIT zu geraten (vgl. The Economist 2017). Eine solche Falle könnte bis zu 70% der Mensch­heit betreffen (vgl. Bulman et al. 2017, S. 3) und neben ökonomischen auch soziale Folgen nach sich ziehen. Mit dem Konzept der „Middle-Income Trap“ versuchen Ökonomen zu erklä­ren, warum Länder mit mittleren Einkommen³ Wachstumsschwierigkeiten haben und wie sich ihre Wachstumsmuster von anderen Ländern unterscheiden. Allerdings gibt es auch zuneh­menden Zweifel an der empirischen Evidenz und der grundsätzlichen Existenz der MIT, die von manchen als ‚claptrap‘ angesehen wird (vgl. The Economist 2013). Deshalb lautet die Fragestellung dieser Arbeit, inwiefern das Konzept der Middle-Income Trap Erklärungspoten­zial und Erkenntnisse über das Wachstum von Ländern mit mittleren Einkommen liefert. Dazu sollen bestehende neoklassische und endogene Wachstumstheorien als Ausgangspunkt ge­nommen werden, um die theoretischen Wirkungsmechanismen der MIT zu erläutern. Anschlie­ßend werden verschiedene Definitionen der Falle vorgestellt und die empirische Evidenz an­hand mehrerer Studien überprüft. Nicht betrachtet werden andere Konzepte von Wachstums­fallen wie der ‚Poverty Trap‘, die Parallelen aufweisen, aber über den Umfang dieser Arbeit hinausgehen.

Die Arbeit ist wie folgt aufgebaut: Nach der Einleitung wird im zweiten Abschnitt kurz umrissen, vor welchem Hintergrund das Konzept der MIT entstand. Im dritten Abschnitt werden bisherige neoklassische und endogene Wachstumsmodelle dargestellt, bevor das Verständnis der the­oretischen Wirkungsmechanismen der MIT im vierten Abschnitt erläutert wird. In fünften Abschnitt werde ich ausgewählte Studien zur empirischen Evidenz und deren Policy-Empfehlungen vorstellen und schließlich im sechsten Abschnitt ein Fazit ziehen, wie das Kon­zept zu beurteilen ist.

2. Die Debatte um die Middle-Income Trap

Die Diskussion über die Wachstumsschwierigkeiten von Ländern mit mittlerem BIP pro Kopf (middle-income countries bzw. MIC) begann mit einem Beitrag von Geoffrey Garrett im Foreign Affairs Magazine im Jahr 2004. Darin sieht er die reichsten Länder von technologischem Fort­schritt und die ärmsten Länder von der Industrieproduktion profitieren, die Länder in der Mitte sind dagegen „[s]queezed between these two success stories” (Garrett 2004). Sie können weder im Wettbewerb mit ärmeren Staaten bestehen, weil sie nicht über billige Arbeitskräfte verfügen, noch haben sie modernste Technologien, um mit den wohlhabenden Ländern gleich­zuziehen. Daher wachsen MIC sowohl langsamer als die ärmeren als auch die reicheren Län­der. Garrett forderte daher wirtschaftliche Unterstützung für diese Länder aus dem Westen (ebd.).

Gill und Kharas (2007) griffen das Bild der eingequetschten MIC auf und führten dafür den Begriff der “Middle-Income Trap” (ebd., S. 17) ein. Sie sahen eine Lücke in den gängigen Wachstumstheorien, welche die Lage der MIC nicht ausreichend erklären konnten. Die neo­klassische Betonung effizienter Akkumulation von Human- und physischem Kapital und der Empfehlung einer auf günstigen Arbeitskräften basierenden Exportstrategie war primär für Länder mit niedrigen Einkommen (low-income countries bzw. LIC) passend. Und die Mitte der 1980er Jahre hinzukommenden Theorien endogenen Wachstums konnten die Entwicklung der Industriestaaten gut erklären, waren aber aus Sicht der beiden Ökonomen nicht für MIC angemessen (vgl. Gill und Kharas 2015, S. 1f). Im Gegensatz zu Garrett richteten sich die Handlungsempfehlungen jedoch an die betroffenen Staaten selbst, die ihre Wachstums­strategie ändern müssten.

Im Zuge des erschütterten Vertrauens nach der Großen Rezession 2008 wurde der Begriff der MIT rasch von der Politik adaptiert und Teil der politischen Debatte. 2009 bezog sich neben weiteren Politikern auch der damalige Premierminister Malaysias Najib Razak auf die MIT und versprach: „We have become a successful middle-income economy, but we cannot and will not be caught in the middle-income trap” (Larson et al. 2016, S. 1). Auch internationale Insti­tutionen begannen den Begriff in ihrer Forschung zu verwenden, insbesondere die Weltbank (vgl. Agénor et al. 2012; Im und Rosenblatt 2013), die Asiatische Entwicklungs­bank (vgl. Bulman et al. 2017; Felipe et al. 2014), die OECD (vgl. Jankowska et al. 2012) und der internationale Währungsfonds (vgl. Aiyar et al. 2013). Ein viel beachtetes Schaubild aus dem Bericht „China 2030“ der Weltbank (2013), einer der meist zitierten Analy­sen der MIT (vgl. Glawe und Wagner 2016b, S. 522), verdeutlicht die Tragweite der MIT.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Fehlende globale Konvergenz begründet die MIT (World Bank 2013, S. 12).

In Abbildung 1 rechts wird das relative Pro-Kopf-Einkommen aller Staaten von 1960 und 2008 im Vergleich zu den Vereinigten Staaten betrachtet. Sie zeigt, dass von 101 Ländern, die 1960 als MIC gezählt wurden⁴, bis 2008 nur 13 (symbolisiert durch blaue Punkte) ein hohes relatives Einkommen erreichten, während der Rest nicht konvergierte oder sich sogar ver­schlechterte (vgl. The Economist 2017). Nur wenigen Ausnahmen wie Japan und Südkorea (Abbildung 1 links) gelang der Aufstieg in die höhere Einkommenskategorie.

Es wuchs jedoch zunehmend die Kritik an dem Konzept, sowohl an der theoretischen Fundierung, insbesondere aber an der empirischen Evidenz. So kritisierte die britische Wochenzeitung The Economist am Schaubild der Weltbank, dass die Spanne von 5,2% bis 42,75% des amerikanischen Einkommens deutlich zu groß sei. Selbst ein Land, dessen Ein­kommen von 590$ pro Kopf im Jahr 1960 auf 13.300$ im Jahr 2008 angestiegen wäre (in 1990 Preisen), würde als in der MIT gelten, obwohl sich das Einkommen mehr als verzwanzigfacht hätte (vgl. The Economist 2017). Gill und Kharas (2015) betonten daraufhin, dass der Begriff für sie nicht impliziere, dass MIC öfter in eine Wachstumsfalle geraten würden, die MIT solle vielmehr als Warnung an die Politik dienen, dass kontinuierliches Wachstum kein Automa­tismus ist, sondern Handlungsbedarf impliziert (ebd. S. 7). Wachstumsfallen können ihnen zufolge in jedem Einkommenslevel vorkommen, es können auch Parallelen zu Theorien der Armutsfalle gezogen werden, die sich auf LIC beziehen.⁵ Doch die Natur der Fallen ist unterschiedlich, daher ist eine separate Erforschung der MIT erforderlich (ebd., S. 11).

Im nächsten Abschnitt wird zunächst erläutert, welche Annahmen und Voraussagen die neo­klassischen und endogenen Theorien über den Wachstumsprozess treffen und wie sie die Wachstumsmuster von MIC erklären. Dies dient dazu, die Grundlagen der Wachstumstheorie zu verstehen, auf denen die Theorie und die Erforschung der MIT aufbaut.

3. Grundlagen der Wachstumstheorie

3.1 Neoklassische Wachstumstheorie

Die neoklassische Wachstumstheorie grenzt sich vom Postkeynesianismus durch die Ange­botsorientierung ab. Wirtschaftliches Wachstum geht nicht von Nachfrage­veränderungen, son­dern von der Entwicklung der Produktionsmöglichkeiten bzw. dem Wachstum der Produkti­onsfaktoren aus (vgl. Frenkel und Hemmer 1999, S. 27f). Im einfachsten Modell, das durch einen bedeutenden Aufsatz von Robert Solow (1956) begründet wurde, wird von einer gesamtwirtschaftlichen Produktionsfunktion ausgegangen, bei der das reale BIP vom einge­setzten physischen Kapital und eingesetzter Arbeit abhängt. Meist wird eine Cobb-Douglas-Produktionsfunktion mit konstanten Skalenerträgen angenommen (vgl. Arnold 2016, S. 29). Das Wachstum des Faktors Arbeit (welches als Bevölkerungswachstum interpretiert werden kann), wird durch einen exogenen konstanten Parameter bestimmt. Die Haushalte sparen einen bestimmten Teil des Einkommens, durch die exogene Sparquote fest­gelegt, der als Investition zum Wachstum des Kapitalstocks beiträgt (vgl. Blum 2003, S. 10f). Die Wachs­tumsrate des Nettokapitalstocks ergibt sich somit aus der Differenz der Sparquote und der aggregierten Abschreibung. Auf den Faktormärkten und auf dem Ein-Gütermarkt herrscht voll­kommene Konkurrenz (ebd., S. 11). Ist die Wirtschaft im Gleichgewicht, werden alle produ­zierten Güter verkauft, alle Arbeitskräfte beschäftigt und das gesamte vorhandene Kapital ein­gesetzt (vgl. Frenkel und Hemmer 1999, S. 38). Der Wirkungsmechanismus des Wachstums ist der Prozess der Kapitalakkumulation, welcher zu Wachstum der marginalen Produktivität führt, die das Pro-Kopf-Einkommen bestimmt (vgl. Solow 1956, S. 68). Das Verhältnis von Kapital zu Arbeit wächst.

Wenn Gleichgewichte in aufeinanderfolgenden Perioden durch konstante Wachstumsraten miteinander verbunden sind, liegt ein sogenannter Steady State vor (vgl. Frenkel und Hemmer 1999, S. 38). Der Steady State-Zustand im neoklassischen Modell zeichnet sich durch ein konstantes Verhältnis von Kapital zu Arbeit aus, die Wachstumsrate des Kapitalstocks passt sich mittels Preismechanismus an das Bevölkerungswachstum an; die Kapitalintensivität je Arbeitseinheit bleibt gleich. Zentrale Annahme des Wachstumsmodells ist, dass die Grenz­produktivität des Kapitals abnimmt und gegen Null konvergiert. Alle Wirtschaften tendieren in einem asymptotischen Aufholprozess zum Steady State, oder sie befinden sich bereits in diesem (vgl. Blum 2003, S. 12). Wenn ein Land noch nicht im Steady State ist, wächst das Einkommen aufgrund steigender Kapitalintensität, ansonsten ist das Ein­kommen konstant. Somit ist aus dem einfachsten neoklassischen Modell heraus kein langfristiges Wachstum des Einkommens möglich.

Der Steady State wird in Abbildung 2 verdeutlicht. Die Wirtschaft befindet sich in einem stabi­len Gleichgewicht, wenn das Verhältnis von Kapital zu Arbeit r* erreicht ist, bei dem der Zuwachs der Arbeitskräfte (nr) und des Kapitalstocks (sF(r,1)) gleich ist.⁶

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Gleichgewichtiges Kapital-Arbeit-Verhältnis (Solow 1956, S. 70).

Die Sparquote beeinflusst die langfristige Wachstumsrate nicht, das gleichgewichtige Einkom­men ist jedoch umso höher, je höher die Sparquote und je niedriger das Bevölkerungs­wachstum ist (vgl. Solow 1956, S. 76). Das exogene Bevölkerungswachstum bestimmt die gleichgewichtige Wachstumsrate. Langfristiges Wachstum des Pro-Kopf-Einkommens lässt sich nur durch die Ergänzung des Modells von technischem Fortschritt erklären (vgl. Arnold 2016, S. 30f). Dieser wird durch einen weiteren exogenen Parameter in der Produktions­funktion dargestellt und ist in der neoklassischen Theorie die einzige Erklärung für ein dauer­haftes Produktivitätswachstum der Einsatzfaktoren⁷. Der technische Fortschritt verschiebt die Produktionsfunktion (bzw. in der Abbildung die Kurve sF(r,1)) kontinuierlich nach oben, das Kapital-Arbeit-Verhältnis wächst ewig weiter (ebd.).

Unterschiede der globalen Arbeitsproduktivität und der globalen Einkommen werden durch verschiedene Eigenschaften im Gleichgewicht oder unterschiedliche Entfernung vom Steady State erklärt. Unterscheiden sich die (exogenen) Wachstumsparameter der Länder, z.B. das Bevölkerungswachstum oder die Sparquote, kann dies langfristig zu unterschiedlichen Ein­kommen führen. Auch ist es während des Anpassungsprozesses an den Steady State theore­tisch möglich, dass ein reicheres Land schneller wächst als ein ärmeres, wenn ersteres von seinem höheren Steady State weiter entfernt ist (vgl. Frenkel und Hemmer 1999, S. 146). Der tech­nische Fortschritt ist im Modell ein internationales öffentliches Gut, das für alle Länder frei und ohne zusätzliche Aufwendungen verfügbar ist (ebd., S. 142), daher begründet dieser keine globalen Unterschiede. Er impliziert eine allgemeingültige Produktionsfunktion und eine bedingte Konvergenz der globalen Einkommen. MIC sind aus neoklassischer Perspektive entweder noch nicht im Gleichgewicht, oder sie befinden sich in einem Gleichgewichtszustand mit relativ geringer Sparquote und/oder relativ hohem Bevölkerungswachstum (vgl. Blum 2003, S. 14). Befindet sich die Wirtschaft im Ungleichgewicht, nähert sie sich durch Kapital­akkumulation in einem asymptotischen Aufholprozess dem Steady State an. Ihre Wachstums­rate liegt dann über der globalen Rate. Auch wenn die Steady State-Eigenschaften verschieden sind, stimmt die Wachstumsrate langfristig mit der globalen Wachstumsrate überein. Die neoklassische Wachstumstheorie lässt die Ursachen möglicherweise geringerer Parameterwerte in MIC jedoch unerklärt (ebd.).

Bei empirischer Überprüfung des neoklassischen Modells können zwar bedingte Konvergenz­prozesse festgestellt werden, doch ist die Annahme von technischem Fortschritt als inter­national öffentliches Gut nicht haltbar (vgl. Blum 2003, S. 15f). Zudem sind die Wachstums­raten der MIC sehr heterogen und schwanken im Zeitverlauf deutlich (ebd.). Während einige Staaten wie die asiatischen ‚Tigerstaaten‘ mit den reichen westlichen Ländern konvergieren, bleiben andere zurück. Die Erklärung der neoklassischen Standardmodelle, dass sinkende Grenzerträge von Investitionen mit einer Verlangsamung des Wachstums einhergehen, ist nicht zufriedenstellend. Nur ein kleiner Teil der Verlangsamung des Wachstums in MIC kann durch eine Verlangsamung der Kapitalakkumulation erklärt werden, die totale Faktor­produktivität (TFP)⁸ ist wesentlich entscheidender (vgl. Agénor et al. 2012, S. 2; Eichengreen et al. 2012, S. 54). Auch ist es aus theoretischer Perspektive nicht zufriedenstellend, dass der technische Fortschritt als Ursache des langfristigen Wachstums im neoklassischen Modell nur eine exogene Variable ist. Erst neue Ideen und Produkte machen dauerhafte Produktivitäts­steigerungen möglich und die Ausweitung von Investitionen rentabel. Dafür nötiges neues Wissen kann sowohl als Nebenprodukt von Produktion (Learning-by-Doing) entstehen, als auch als Ergebnis gezielter Investitionen durch den Staat oder Unternehmen (vgl. Blum 2003, S. 24). Mit den endogenen Wachstumstheorien wird der Versuch unternommen, die Entste­hung von Wissen und dauerhaftes Wachstum innerhalb der Wachstumsmodelle zu erklären.

3.2 Endogene Wachstumstheorien

Es gibt eine Vielzahl an endogenen Wachstumstheorien, die mit diversen Modell­erweiterungen den unterschiedlichen dauerhaften Wachstumsprozess in den Ländern begründen. Gemeinsam ist allen Theorien, dass sie versuchen, dies nicht durch Rückgriff auf exogene Prozesse, sondern aus dem Modell heraus zu machen (vgl. Frenkel und Hemmer 1999, S. 176). Einige Annahmen der Neoklassik werden verworfen, so werden unvollständiger Wett­bewerb und Externalitäten berücksichtigt. Es lassen sich zwei Modellklassen unterscheiden: Die erste Klasse begründet dauerhaftes Wachstum ohne technischen Fortschritt durch eine Kombination aus Akkumulation von Humankapital und physischem Kapital, die zweite Klasse endogenisiert den technischen Fortschritt (ebd.).

3.2.1 Endogenes Wachstum durch Externalitäten des Humankapitals

Zur ersten Modellklasse gehören die Modelle von Robert Lucas (1988, 1993), in denen Arbeitskräfte durch Akkumulation von Wissen ihre Produktivität steigern können. Im sogenannten Uzawa-Lucas-Modell gibt es neben dem Produktionssektor einen Bildungssektor, in dem Human­kapital unter Einsatz bestehenden Humankapitals entsteht, vergleichbar mit einer endogenen Steigerung der Arbeitskraft. Der Einsatz von Humankapital in der Produktion hat positive Externalitäten, da das Modell den durchschnittlichen Bildungsgrad einer Volkswirtschaft in die Produktionsfunktion integriert (vgl. Lucas 1988, S. 18). Die langfristige Wachstumsrate wird durch die Produktivität des Bildungssektors und die Höhe der Externalitäten bestimmt (vgl. Blum 2003, S. 21).

In einer Anpassung des Modells resultiert die Akkumulation von Humankapital nicht aus Investitionen in den Bildungssektor, sondern aus Lernprozessen während der Produktion (Learning-by-Doing). In dem zugrundeliegenden Aufsatz „Making a Miracle“ geht Lucas (1993) von der Frage aus, wie Südkorea und die Philippinen, welche 1960 ein ähnliches Pro-Kopf-Einkommen (von ca. 640$) und ähnliche Strukturindikatoren aufwiesen, sich so unterschied­lich entwickeln konnten. Er nimmt neoklassische Theorien als Ausgangspunkt und fokussiert sich auf die Aspekte der Technologie (ebd., S. 252). Das Grundgerüst des Modells ähnelt dem des Solow-Modells, der technischen Fortschritt wird als länderspezifischer Humankapitalstock neuinterpretiert (ebd., S. 254f). Es wird von gleichem technischem Fortschritt in allen Ländern ausgegangen, die inländische Produktion ist daher proportional zur effektiven Arbeitskraft (ebd.). Die langfristige Wachstumsrate eines Landes entwickelt sich entsprechend der Aus­stattung an Humankapital.

Lucas (1993) integriert die Entstehung von Humankapital in das Modell. Er sieht im Gegensatz zu seinem vorangegangenen Modell (1988) nicht klassische Indikatoren wie Schulbesuchs­raten als relevant an, die in schnellerwachsenden asiatischen Ländern nicht immer höher als in anderen Ländern sind, sondern erklärt das Humankapitalwachstum durch Learning-by-Doing. Er geht von einem Modell aus, in der die Produktionsrate eines Gutes von der kumulierten Produktionserfahrung abhängt, die Lernrate ist der Exponent dieser (vgl. Lucas 1993, S. 262). Betrachtet man die Produktion eines einzigen Gutes, fällt die Lernrate mit der Zeit und somit das Wachstum der Produktionserfahrung, die Grenzproduktivität sinkt monoton (ebd., S. 263). Für langfristiges Wachstum braucht es daher eine kontinuierliche Herstellung neuer Produkte und dem Wechsel der Arbeitskräfte zu neuen Produktionsprozessen mit hohen Lernraten. Lucas nimmt dafür eine Wirtschaft mit einer Vielfalt an Produkten an, die umso qualitativer sind, je neuer sie sind. Die Ausgangsproduktivität bzw. die anfängliche Produktionserfahrung bei der Produktion eines neuen Gutes hängt dabei von der akkumulierten durchschnittlichen Produktionserfahrung von bisher produzierten Gütern ab. Lucas (1993) führt einen Trigger-Wert gesammelter Erfahrung ein, ab der ein neues Gut produziert wird (ebd., S. 265).

Das langfristige Wachstum wird von der Rate neu produzierter Produkte bestimmt, es steigt bei einer stärkeren Konzentration von Arbeitskräften auf qualitativere bzw. modernere Pro­dukte (ebd., S. 266). Eine Wirtschaft kann zügig wachsen, indem sie ihre Arbeitskräfte bei der Produktion derjenigen Güter konzentriert, die sich nahe der eigenen Qualitätsgrenze⁹ befin­den. So kann durch hohe Lernraten, die mit neuen Produktionsaktivitäten einhergehen, sowie daraus resultierendem Spill Over auf die Produktion weiterer neuerer Güter eine hohe Geschwindigkeit bei der Akkumulation von Humankapital erreicht werden (ebd., S. 267).

In einem globalen Gleichgewicht, in dem reiche Länder besser mit Humankapital ausgestattet sind und qualitativ hochwertige Waren produzieren und exportieren, beschleunigt freier Handel das Wachstum der reichen Länder. Gleichzeitig wird es in ärmeren Ländern verlangsamt, weil diese nur Waren mit geringerer Qualität produzieren und exportieren. So sind die Learning-by-Doing-Effekte bei den reicheren Ländern konzentriert. Sie bleiben dauerhaft reicher, auch wenn ärmere Länder die Produktion ursprünglich neuer Produkte mit der Zeit übernehmen und es ein kontinuierliches Wachstum in allen Ländern gibt (ebd., S. 268). Dies ist eine mögliche Erklärung für Ungleichheiten aus dem Modell heraus. Gleichzeitig können Ausreißer wie Südkorea erklärt werden. Wenn ein Land anfängt, die Zusammensetzung der produzierten Güter zu ändern und neue qualitative Produkte herzustellen, wächst das Humankapital durch Lerneffekte schnell an. Das Land wird ein starker Exporteur, was essenziell ist, um in eine auf Lerneffekten basierende Wachstumsperiode zu gelangen (ebd., S. 269).

Unterschiede der Lebensstandards unter den Ländern können also durch unterschiedlich produktive Bildungssektoren (im Modell von Lucas 1988) oder einer "Spezialisierung auf die Produktion von Gütern mit geringen Lernpotentialen" (Blum 2003, S. 22) erklärt werden. Perioden rapiden Wachstums werden im erweiterten Modell primär durch Zugewinn von Humankapital dank Lerneffekten "on-the-job" erklärt (vgl. Lucas 1993, S. 270). Wenn die Arbeitskräfte kontinuierlich neue Aufgaben übernehmen und die "Qualitätsleiter" aufsteigen, findet eine dauerhafte Akkumulation von Wissen statt und es entsteht langfristiges Wachstum. Auf nationaler Ebene sind dafür Exporte in großem Umfang notwendig (ebd.).

In den beiden bisher vorgestellten Wachstumsmodellen steht die Faktorakkumulation von physischem Kapital bzw. Wissen und Humankapital im Fokus der Analyse. Langfristiges Wachstum wird im Solow-Modell nur durch exogenen technischen Fortschritt erklärt, im Modell von Lucas durch positive Externalitäten des Humankapitals. Dies setzt voraus, dass Human­kapital unbegrenzt und mit konstanten Grenzerträgen akkumulierbar ist (vgl. Blum 2003, S. 23f). Beide Modelle gehen von nur begrenzt privat aneigenbaren Lernerfolgen durch technischen Fortschritt bzw. Externalitäten aus, die Wissensakkumulation wird nicht auf Märkten bestimmt (ebd.). Dies ändert sich in der zweiten Klasse der endogenen Wachstums­modelle, in welcher der Prozess der Entstehung und Diffusion neuen Wissens und damit des exogenen technischen Fortschritts durch gezielte Investitionen in Forschung und Entwicklung endogenisiert wird (ebd.).

3.2.2 Endogenes Wachstum durch Forschung und Entwicklung

Im Modell von Aghion und Howitt (1992, 1998) ist technischer Fortschritt die einzige Ursache für dauerhaftes Wachstum. Das Modell umfasst drei Sektoren: Einen Sektor für Endprodukte, der unqualifizierte Arbeit und die besten verfügbaren Zwischenprodukte in der Produktion ver­wendet, einen zweiten Sektor, der qualifizierte Arbeit einsetzt, um Zwischenprodukte herzu­stellen, und einen Forschungssektor. Letzterer produziert ebenfalls mithilfe qualifizierter Arbeit¹⁰ kontinuierlich bessere Blaupausen, die dem Zwischenproduktsektor als Grundlage für bessere und effizientere Produkte dienen¹¹. Im Modell wird die Unsicherheit des Innovations­prozesses integriert; die Eintrittswahrscheinlichkeit einer Innovation wird in einem stochasti­schen Poisson-Modell bestimmt (vgl. Aghion und Howitt 1992, S. 327). Die Dauer zwischen zwei Innovationen ist somit einerseits stochastisch beeinflusst, gleichzeitig hängt sie vom Einsatz qualifizierter Arbeit – der Zahl der Forscher – ab (vgl. Blum 2003, S. 44f). Die Innova­tionen im Modell werden normiert, damit die hervorgerufenen Qualitätssprünge mit jeder Inno­vation gleich groß sind. Die neuen Zwischenprodukte werden im Endproduktsektor produktiver eingesetzt, daher erhöht eine Innovation den Output um den normierten Faktor. Der Produzent einer Innovation erfasst nur die Rente des Produktivitätsgewinns in der ersten Periode, die weiteren Renten werden von nachfolgenden innovativen Produzenten erfasst, die auf die Innovation aufbauen (vgl. Aghion und Howitt 1992, S. 330). Eine Innovation erhöht also die Produktivität aller zukünftigen Zwischenprodukte: „An innovation raises productivity forever“ (ebd.). Sie bringt einen positiven intertemporären Spill Over mit sich (vgl. Blum 2003, S. 44), es folgt eine kontinuierliche Produktivitätssteigerung.

Auf dem Zwischenproduktmarkt herrscht immer ein temporäres Monopol, die alte Variante wird vollständig verdrängt, wenn eine neue Variante erscheint. Innovationen sind deshalb mit einer negativen intertemporalen Externalität des "business-stealing" (Aghion und Howitt 1992, S. 338) verbunden, der Gewinnfluss aus einer Innovation ist zeitlich begrenzt. Zukünftig stärkere Forschung führt zu einer kürzeren Monopolstellung und verkleinert den Gewinn aus einer Innovation. Es besteht ein negativer Zusammenhang, weil die vorausschauenden Firmen und Forschungseinrichtungen diesen Zusammenhang antizipieren (ebd., S. 332) und entspre­chend viel qualifizierte Arbeit einsetzen. Dadurch hängt der Umfang gegenwärtiger vom Umfang zukünftiger Forschung ab. Der Zusammenhang wird in Abbildung 3 dargestellt, die beiden Kurven repräsentieren die marginalen Kosten (c(nt)) und den marginalen Gewinn (b(nt+1)) für verschiedene Level an Forschungsintensität (n).¹² Es ergibt sich eine gleichgewichtige Forschungsaktivität mit einer unendlichen Folge von Innovationen, die in stochastisch bedingter Zeit aufeinander folgen (vgl. Blum 2003, S. 52).

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Abbildung 3: Abhängigkeit gegenwärtiger von zukünftiger Forschung (Aghion und Howitt 1992, S. 332).

Im Steady State wächst die Produktion konstant, der Einsatz von qualifizierter Arbeit im Forschungs­sektor und die Löhne je Produktivitätseinheit ändern sich nicht (ebd., S. 49). Die Wachstumsrate wird durch die Produktivität des Forschungssektors bestimmt, diese ist wiederum von der dort eingesetzten qualifizierten Arbeit abhängig, ebenso wie von dem exogenen normierten Qualitätssprung und der Eintrittswahrscheinlichkeit einer Innovation. Die Zahl der Forscher steigt durch einen größeren Bestand an qualifizierter Arbeit und mehr Wettbewerb (ebd., S. 53).

Langfristiges Wirtschaftswachstum entsteht im Modell von Aghion und Howitt (1992, 1998) also durch lineare Wissensakkumulation der im Wettbewerb stehenden Forschungs­einrichtungen, qualifizierte Arbeitskräfte bzw. Humankapital ist der zentrale Produktionsfaktor des Modells. Dies führt zu einer Tendenz, dass die Einkommen global divergieren, wenn die Länder unterschiedlich reich an Humankapital sind (vgl. Blum 2003, S. 57). Doch lässt sich die Divergenz durch eine Erweiterung des Modells vermeiden, indem das durchschnittliche globale Wissen in die Produktionsfunktion integriert wird. Länder unterhalb des Steady State-Wachstumspfads wachsen dann schneller, indem sie von Spill Over aus globalem Wissen und von Technologietransfers profitieren (vgl. Aghion und Howitt 1998, S. 67f).

Doch wie lässt sich erklären, dass manche Länder nach Befreiung aus der Poverty Trap und Erreichen von mittlerem Einkommen es nicht schaffen, zu den reichen Ländern aufzusteigen, sondern in der Mitte ‚gefangen‘ bleiben? Der folgende Abschnitt soll das theoretische Fundament der MIT darlegen, die eine Erklärung bietet. Zunächst wird skizziert, welches generelle Verständnis von den Ursachen der MIT vorherrscht, dann werden zwei mathematische Modelle erläutert, die zwei mögliche Wirkungsmechanismen der Falle beschreiben. Es wird erklärt, wieso MIC besondere Wachstumsschwierigkeiten haben können, bevor im Abschnitt zur empirischen Evidenz betrachtet wird, inwiefern sich diese Schwierig­keiten in den tatsächlichen Wachstumsverläufen von Ländern wiederfinden.

4. Wirkungskanäle der Middle-Income Trap

4.1 Lewis-Argument und Imitationsargument

Das grundsätzliche Verständnis der MIT ist, dass Länder, die nach einer Phase schnellen Wachstums einen gewissen Entwicklungsstand erreicht haben, es nicht schaffen, mit gleicher Geschwindigkeit weiterzuwachsen und ein hohes Einkommen zu erreichen. Es gibt zwei zentrale Argumente zur Erklärung der MIT, auf die eine Vielzahl von Autoren Bezug nimmt (vgl. Agénor et al. 2012; Bulman et al. 2017; Eichengreen et al. 2012; Gill und Kharas 2015; Glawe und Wagner 2016b). Das erste ist das Lewis-Argument, auch „Lewis turning point“ (World Bank 2013, S. 198) genannt. Es basiert auf einem Aufsatz von Arthur Lewis (1954), der eine Wirtschaft mit unbegrenztem Angebot an Arbeit beschreibt, das aus einem großen Subsistenz- bzw. Landwirtschaftssektor stammt. Es gibt einen Zustrom von Arbeitskräften aus der unproduktiven Landwirtschaft in den industriellen Sektor, die Löhne bleiben dabei konstant (ebd., S. 143). Dies führt zu steigenden Gewinnen der Kapitalisten, zu mehr Investitionen und somit zu Kapitalakkumulation und Produktivitätssteigerungen, das nationale Einkommen wächst. Dieser strukturelle Wandel durch die Reallokation von Arbeit in den produktiveren Industrie­sektor bringt dem Land also zunächst komparativen Kostenvorteil bei arbeits­intensiven Produkten, die Exporte können auf internationalen Märkten durch niedrige Lohn­kosten konkurrieren. Wenn der Kapitalstock langfristig schneller wächst als das Angebot der Arbeitskräfte und sich der Zustrom der ländlichen Bevölkerung in die Städte erschöpft, löst sich der Überschuss an Arbeit auf und die Löhne beginnen zu steigen (ebd., S. 189). Damit sinkt allerdings die Wettbewerbsfähigkeit und verursacht geringeres Wachstum und langsamere Faktorakkumulation.

Das zweite Argument besagt, dass sich der technische Fortschritt in den MIC verlangsamt. Die Art des technischen Fortschritts unterscheidet sich zwischen entwickelten und weniger entwickelten Staaten, da Staaten, die sich bereits an der Technologiegrenze befinden, inno­vative Prozesse und neue Produkte entwickeln müssen (vgl. Blanchard und Illing 2014, S. 378). Ärmere Staaten können dagegen Technologien und Produkte aus reicheren Ländern imitieren und adaptieren und somit schneller wachsen. Je weiter ein Land von der Techno­logiegrenze entfernt ist, desto größer ist die Bedeutung von Imitation im Vergleich zu Innova­tion (ebd.) und desto größer ist das Produktivitätswachstum; das Argument lässt sich daher auch als ‚Imitationsargument‘ (vgl. Glawe und Wagner 2016b, S. 527) bezeichnen. Wenn sich ein Land der globalen Technologiegrenze annähert, verlangsamt sich die Steigerung des tech­nischen Fortschritts, die Grenzgewinne adaptierter Technologien sinken.

Kritik äußert unter anderem The Economist (2013) an der Vorstellung, dass ein Land nach Ausschöpfung des Potenzials aus der Landwirtschaft kommender Arbeiter zu einem anderen Wachstumsmodell springen müsste. Die Zeitung betont, dass die verschiedenen Prozesse der strukturellen Transformation, Kapitalintensivierung, Technologiediffusion und technologischen Innovation gleichzeitig in unterschiedlichem Ausmaß ablaufen und es keine klar abgrenzbaren Entwicklungsstufen, sondern eine Kontinuität gibt (The Economist 2017).

Die beiden Argumente werden dennoch unter anderem im Bericht der Weltbank zur zukünftigen Entwicklung Chinas genannt. Diesem zufolge sehen die meisten Forscher die Volksrepublik aufgrund der abnehmenden Migration und der demographischen Entwicklung bereits am ‚Lewis turning point‘ (vgl. World Bank 2013, S. 277). Ebenso ist der technologische Aufhol­prozess fast beendet und es braucht strukturelle Reformen, um das Wachstum der TFP weiterhin hoch zu halten (ebd., S. 80f). Ein Strategiewechsel ist zentral, um Wachstum aufrecht zu erhalten und nicht in die MIT zu geraten. Die Empfehlung einer Strategie, die auf Innovation statt Imitation setzt, findet sich bereits im anfangs erläuterten Modell von Aghion und Howitt (1992). Auch im nun folgenden Modell von Acemoglu et al. (2006) ist die Wahl der Wachstumsstrategie entscheidend. Der Aufsatz liefert einen wichtigen Beitrag für das theoretische Verständnis der MIT.

4.2 Investitionen und Innovationen

Die Grundidee des Modells von Acemoglu et al. (2006) ist es, dass Länder eine auf Investitio­nen oder auf Innovationen basierende Wachstumsstrategie verfolgen können. Ausgangspunkt ihres Ansatzes ist die Überlegung, ob Innovation an Bedeutung gewinnt, wenn sich eine Wirtschaft der globalen Technologiegrenze nähert (ebd., S. 40). Dazu wird in einer Regressions­analyse die Korrelation zwischen der Intensität von Forschung und der Distanz zur Grenze bestimmt¹³. Diese ergibt, dass Industrien mit geringerer Distanz forschungs­intensiver sind. Durch eine weitere Regressionsanalyse wird festgestellt, dass auch Einschrän­kungen des Wettbewerbs höhere Kosten verursachen und das Wachstum stärker abbremsen, wenn sich ein Land näher an der Technologiegrenze befindet. Geringer wettbewerbs­beschränkte Länder wachsen dagegen gleichmäßiger während des Annäherungsprozesses (ebd., S. 43).

Anschließend entwickeln Acemoglu et al. (2006) ein endogenes Overlapping-Generations-Wachstumsmodell mit zwei Perioden. Jede Generation besteht zu einem Teil aus Kapitalisten im Besitz von Firmen und zum anderen aus Arbeitskräften, die gleich produktiv in Produk­tionsaufgaben, aber unterschiedlich produktiv bei Übernahme unternehmerischer Tätigkeiten sind (ebd., S. 47). Ein Arbeiter kann dazu qualifiziert sein oder nicht, dies hängt von einer festgelegten Wahrscheinlichkeit ab. Die Wirtschaft im Modell verfügt über einen Endprodukt­sektor im vollkommenen Wettbewerb und mehrere Zwischenproduktsektoren. In jedem Zwischen­produktsektor gibt es eine Firma, die die produktivste Technologie hat und Monopol­macht besitzt. Konkurrenzfirmen können die Technologie imitieren und das gleiche Produkt produzieren, haben dabei aber höhere Produktionskosten. Die Konkurrenz ist daher im Gleich­gewicht nicht aktiv, die Monopolisten müssen allerdings den Preis gleich der marginalen Kosten der Konkurrenz setzen, um ihren Markteintritt zu verhindern (ebd.). Jede der monopolistischen Firmen benötigt einen Unternehmer zur Leitung, die restlichen Arbeitskräfte stehen der Produktion zur Verfügung. Unternehmer handeln sowohl durch Innovation als auch durch Adaption von bestehender Technologie, für letzteres ist eine Qualifikation nötig (ebd.). Die Produktivität (At) einer Firma (ν) wird durch drei Faktoren bestimmt: Durch die globale Technologiegrenze (Ā t-1), den lokalen Wissensstand (At-1) und die Größe des geleiteten Projektes (st) (ebd., S. 49).

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Wie die Gleichung (ebd.) zeigt, profitieren die Firmen von der Adaption globaler Technologie der vorherigen Periode (Ā t-1).¹⁴ Zudem wird Produktivität aus Innovation mithilfe des lokalen Wissens (At-1) generiert, diese ist von den Qualifikationen des Unternehmers abhängig, dar­gestellt durch den Term γt(ν) (ebd.). Ob eine Arbeitskraft qualifiziert ist, ist den Kapitalisten nicht bekannt und wird erst nach der ersten Periode in Arbeit ersichtlich. Schließlich führen auch größere Projekte (st) zu einer höheren Produktivität. Die Bedeutung der Entfernung eines Landes von der globalen Technologiegrenze verdeutlicht die folgende Gleichung der Wachstumsrate der aggregierten Technologie.

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Die Gleichung (ebd., S. 50) zeigt, wie in dem Modell von Acemoglu et al. (2006) relativ rückständige Wirtschaften zu Beginn der wirtschaftlichen Entwicklung durch Adaption existierender Tech­nologien (Āt-1) schnell wachsen können. Mit zunehmender Nähe zur Technologiegrenze (größerem At-1) wird Innovation jedoch wichtiger und die Selektion von qualifizierten Unter­nehmern (durch γt(ν) repräsentiert) wird entscheidend (ebd.).

Die Kapitalisten des Modells müssen eine Entscheidung treffen, welche Größe ein auszufüh­rendes Projekt bzw. welche Höhe die dadurch erforderliche Investition haben soll. Auf Basis der zwei Perioden des Modells gibt es ‚junge‘ und ‚alte‘ Unternehmer. Da letztere einen Anteil des Gewinns eines Projekts für den eigenen Gebrauch abzweigen können (‚einbehaltene Gewinne‘), ohne dass dies verfolgt wird, liegt ein Moral Hazard zwischen den Kapitalisten und Unternehmern vor. Damit der Unternehmer nichts von dem Gewinn abzweigt, muss ihm ein bestimmter Anteil der ex post Gewinne aus dem durchzuführenden Projekt gezahlt werden (ebd., S. 51). Die Höhe der Zahlung muss mindestens so groß sein wie der Gewinn, den der Unternehmer abzweigen könnte. Dies verursacht eine beschränkte Appropriierbarkeit¹⁵ der Investitionen. Es werden weniger Investitionen getätigt als sozial optimal wäre. Ein alter Unter­nehmer kann die einbehaltenen Gewinne jedoch in der zweiten Periode zur Finanzierung der Investition hinzugeben. Damit haben sie Schutz vor dem Markteintritt junger Unternehmer, es gibt einen sogenannten Rent-Shield-Effekt (ebd.). Gleichzeitig wird die Selektion von Unter­nehmern geschwächt, weil alte unqualifizierte Unternehmer attraktiver werden (ebd., S. 53f).

In der Studie wird nur eine bestimmte Spanne an Wettbewerbsintensität betrachtet, in welcher der Trade Off zwischen Selektion und Investitionsgröße relevant ist.¹⁶ In diesem Bereich kann auch die Weiterbeschäftigung eines alten unqualifizierten Unternehmers profitabel sein, weil durch den Zuschuss von einbehaltenen Gewinnen größere Projekte finanziert werden können und das Appropriierbarkeitsproblem abgeschwächt wird. Da ein solcher Unternehmer nur in Technologieadaption tätig sein kann, wird er nur dann von einer Firma weiterbeschäftigt, wenn der Wert des von ihm zu operierenden Projektes größer ist als der erwartete Wert eines von einem jungen Unternehmer operierten Projekts. Dieser erwartete Projektwert steigt mit zunehmender Nähe zur Technologiegrenze, weil Innovation an Bedeutung gewinnt (und der junge Unternehmer möglicherweise qualifiziert ist und somit innovativ tätig sein kann). Es ergibt sich ein Schwellenwert der Nähe zur Grenze, ab dem der alte Unternehmer zugunsten eines jüngeren entlassen wird (ebd.). Dieser Schwellenwert steigt mit sinkendem Wettbewerb, alte Unternehmer werden dann später entlassen. Dies ist durch die zwei bereits erläuterten Effekte bedingt. Der Appropriierbarkeitseffekt, der den Nutzen großer Investitionen und alter Unternehmer verringert, wird durch weniger Wettbewerb abgeschwächt, weil die Kapitalisten einen größeren Anteil am sozialen Nutzen appropriieren können. Gleichzeitig steigen mit den sich daraus ergebenden größeren Profiten auch die einbehaltenen Gewinne und damit der Rent-Shield-Effekt (ebd., S. 56).

Für jede gegebene Nähe zur Technologiegrenze gibt es ein spezifisches statisches Gleich­gewicht, bei dem junge Unternehmer kleine Projekte und alte hochqualifizierte Unternehmer große Projekte operieren. Alte unqualifizierte Unternehmer operieren solange große Projekte, bis die Grenznähe den Schwellenwert erreicht, dann werden sie entlassen. Solange der Schwellenwert noch nicht erreicht ist, wächst die Wirtschaft schneller durch den Wirkungs­kanal der Adaption, jedoch langsamer durch den der Innovation. Ein solches Gleichgewicht entspricht einer investitionsbasierten Strategie mit langfristigen Arbeitsverhältnissen und dem Schutz alter Unternehmer (ebd., S. 57).

Eine Abfolge an statischen Gleichgewichten unter Berücksichtigung der Produktivitätsentwicklung definiert ein dynamisches Gleichgewicht. Im dynamischen Gleichgewicht wird der Verlauf der technologischen Konvergenz einer Wirtschaft durch die Entscheidung beeinflusst, ob unqualifizierte Unternehmer weiterbeschäftigt oder ent­lassen werden. Der Konvergenzprozess wird in Abbildung 4 verdeutlicht, in der die Nähe zur Technologiegrenze in der gegenwärtigen Periode at von der Nähe der letzten Periode at-1 abhängt¹⁷.

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Abbildung 4: Technologische Konvergenz bei verschiedenen Wachstumsstrategien (Acemoglu et al. 2006, S. 58).

Die Weiterbeschäftigungskurve (R=1) kann als investitionsbasierte Strategie verstanden werden, bei der Investitionen auf Kosten der Selektion von Unternehmern getätigt werden. Die Entlassungskurve (R=0) ist dagegen eine innovationsbasierte Strategie, in der ein größerer Fokus auf der Selektion von qualifizierten Unternehmern liegt.

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Abbildung 5: Dynamisches Gleichgewicht ohne non-convergence-Falle (Acemoglu et al. 2006, S. 60).

Wenn die Nähe einer Wirtschaft zur Technologiegrenze unter dem Schwellenwert (ar) liegt und der Punkt atrap rechts darüber, startet die Wirtschaft mit einer investitionsbasierten Strategie und wechselt im Punkt ar zur innovationsbasierten Strategie. Sie konvergiert wie in Abbildung 5 dargestellt Richtung Technologiegrenze. Es wird angenommen, dass sich die Wachstums­rate der globalen Technologie endogen aus dem Wachstum der fortgeschrittensten Wirtschaft ergibt (ebd., S. 59). Die 45°-Linie definiert die Grenze, oberhalb der sich ein Land der Technologiegrenze nähert, unterhalb der es sich dagegen entfernt. Die Linie der investitions­basierten Strategie (R=1) schneidet die 45°-Linie unterhalb von at-1=1, weil die fortgeschrittenste Wirtschaft eine Innovationsstrategie verfolgt, in diesem Fall im Punkt atrap. Wenn der Punkt atrap unter dem Schwellenwert ar liegt, konvergiert die Wirtschaft eine Investi­tionsstrategie folgend nur zu atrap. Sie kommt der Grenze nicht näher, sondern befindet sich in einer non-convergence-Falle¹⁸, wie in Abbildung 6 zu sehen ist (ebd.). Die Strategie führt dann zu geringerem Wachstum als notwendig wäre, um der Technologiegrenze näher zu kommen. Dies ist der Fall, wenn durch geringen Wettbewerb eine übermäßig lange Weiterbeschäftigung von unqualifizierten Unter­nehmern erfolgt (ebd., S. 60). Es ist ein rechtzeitiger Strategiewechsel nötig, um die non-convergence-Falle zu vermeiden.

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Abbildung 6: Dynamisches Gleichgewicht mit non-convergence-Falle (Acemoglu et al. 2006, S. 59).

Zur Maximierung des Wachstums muss eine Wirtschaft solange die Investitionsstrategie (R=1) verfolgen, bis die Distanz zur Technologiegrenze den Punkt â erreicht hat; dann muss sie zur Innovationsbasierten Strategie R=0 mit weniger Investitionen, jüngeren Firmen und mehr Selektion wechseln. Entspricht der Punkt â nicht dem Schwellenwert ar, so erfolgt der Wechsel ohne staatlichen Eingriff nicht am wachstumsoptimalen Punkt. Da der Grad des Wettbewerbs den Schwellenwert beeinflusst, gibt es eine optimale Intensität des Wettbewerbs, bei dem der Punkt des Wechsels dem optimalen Punkt entspricht (ebd., S. 62). Für bestimmte Parameterwerte kann weniger Wettbewerb am Anfang des Entwicklungs­prozesses Wachstum fördern, weil die Investitionsstrategie gestärkt wird. Allerdings kann eine Wirtschaft bei zu geringem Wettbewerb mittelfristig in die non-convergence-Falle geraten. Starker Wettbewerb kann die Konvergenz zu Beginn des Wachstumsprozesses verlang­samen, hat aber keine Wirkung auf das langfristige Gleichgewicht, im Gegensatz zu sehr geringem Wettbewerb (ebd.).

Acemoglu et al. (2006) entwickeln aus diesen Ergebnissen eine Theorie des "Leapfrogging" (ebd., S. 61). Wenn zwei Volkswirtschaften von demselben Entwicklungsstand aus starten, sich aber in Bezug auf Wettbewerbsregulierungen unterscheiden, wächst die Wirtschaft mit stärkerem Wettbewerb zunächst langsamer. Sie kann aber ab dem Punkt â schneller wachsen und mit den globalen Technologieführern konvergieren, während die Wirtschaft mit weniger Wettbewerb in eine non-convergence-Falle geraten kann. In diesem Fall wird sie von der ersten Wirtschaft übersprungen (ebd., S. 62f). Ein Beispiel aus der realen Welt sehen die Autoren in lateinamerikanischen Ländern wie Mexiko, Peru und Brasilien, die mit protektionis­tischer Politik ursprünglich schnell wuchsen, dann aber von offeneren Wirtschaften wie Hong Kong und Singapur überholt wurden (ebd., S. 63).

Die Autoren nennen Investitionssubventionen und wettbewerbsmindernde Policies als zwei politische Eingriffsmöglichkeiten, die eine Adaption von Technologien und den Konvergenz­prozess zu Beginn der Entwicklung beschleunigen können (ebd., S. 64f). Sie betonen allerdings auch die Notwendigkeit diese Policies wieder abzuschaffen, dazu braucht es eine Kontrolle der politischen Interessen. Ansonsten ist eine Political Economy-Falle mög­lich. Da Kapitalisten geringeren Wettbewerb immer bevorzugen, könnten sie bei ausreichen­den Einflussmöglichkeiten die Regierung dazu bringen, wettbewerbsverringernde Policies beizu­behalten. Dies kann dazu führen, dass ein Wachstumsstrategiewechsel verhindert wird und die Wirtschaft in eine non-convergence-Falle gerät. Es kann auch vom existierenden Ausmaß bestehender wettbewerbsverringernder Policies abhängen, ob die Kapitalisten im Entwicklungsprozess einflussreich genug werden, um künftig stärkeren Wettbewerb zu verhindern. Dann wäre die non-convergence-Falle historisch bedingt (ebd., S. 67).

Die Theorie von Acemoglu et al. (2006) beschreibt den Wachstumsprozess in Abhängigkeit von Investition und Innovation und gibt eine mögliche Erklärung für die MIT. Wenn Länder ab einem bestimmten Entwicklungsstand weiter auf Kapitalakkumulation setzen und nicht auf die Auswahl qualifizierter Arbeitskräfte, die für Innovation sorgen, können sie in die MIT geraten. Innovative Aktivitäten werden mit zunehmender Nähe zur globalen Technologiegrenze wichti­ger, es ist daher nötig für entsprechende Rahmenbedingungen wie wettbewerbs­fördernde dynamische Institutionen zu sorgen, um die Falle zu vermeiden. Im Folgenden wird anhand der Studie von Cherif und Hasanov (2019) erläutert, dass nicht nur die Rahmenbedingungen für Innovationen entscheidend sind, sondern auch, dass diese durch inländische Unter­nehmen entstehen.

4.3 Entstehungsort von Technologie

Cherif und Hasanov (2019) betonen ebenfalls die Bedeutung von Innovation und der Möglich­keit des Leapfrogging an die Technologiegrenze, weisen jedoch zusätzlich darauf hin, dass die Schaffung von Technologie im Inland und zu einem frühen Zeitpunkt des Entwicklungs­prozesses entscheidend ist (ebd., S. 2). In ihrem Aufsatz machen sie eine Fallstudie von Malaysia, dass seit mehr als 40 Jahren ein MIC ist. Trotz relativ starkem Wachstum und guten Strukturindikatoren konnte das Land kein vergleichbares Wachstum der TFP erreichen, wie man es bei den asiatischen Tigerstaaten vorfindet. Cherif und Hasanov (2019) erklären diesen Unterschied mit der Entstehungsweise der Technologie. Malaysia setzte insbesondere auf multi­nationale Konzerne und ausländische Direktinvestitionen, doch trotz starker Bemühungen der Regierung gelang eine technologische Diffusion zu lokalen Industrien nur beschränkt. Es entstanden nur wenige innovative Exporteure, die Exporte gingen Großteils von ausländischen Firmen aus (ebd., S. 8). Länder wie Korea und Taiwan, die auf inländische Firmen setzten, waren erfolgreicher bei der Steigerung der Produktivität, Innovation und dem technologischen Upgrading. Ursache ist, dass multinationale Konzerne wenig Interesse an Technologie­diffusion haben, es werden eher einfachere Herstellungsprozesse an lokale Firmen abgegeben (ebd.). Zudem sind die Forschungseinrichtungen der Konzerne meist nicht im Aus­land angesiedelt und auch die Einführung neuer Produkte, die Lerneffekte durch Learning-by-Doing (vgl. Lucas 1993) erzeugen können, wird selten zuerst in ausländischen Märkten vollzogen. Es besteht ein Mangel an lokaler Innovation, wie die Anzahl der in den USA bewilligten Patente (Abbildung 7) sowie wesentlich geringere Ausgaben für Forschung und Entwicklung verdeutlichen.

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Abbildung 7: In den USA bewilligte Patente 1977-2013 (Cherif und Hasanov 2019, S. 7).

Die Cherif und Hasanov (2019) als Vorbild dienenden Länder hatten die inländische Innova­ti­onstätigkeit durch spezielle Rahmenbedingungen forciert.¹⁹ Im Falle koreanischer Automobil­hersteller wurden die Konzerne dazu angetrieben, gleichzeitig in denselben Industrien zu inves­tieren und hohe Exportziele zu erreichen. Durch günstige Kredite und einen geschützten inländischen Markt wurden sie unterstützt, standen dabei aber untereinander stark im Wettbe­werb und mussten zur Erschließung ausländischer Märkte intensiv in Forschung investieren (ebd., S. 11). Aus der Perspektive von Acemoglu et al. (2006) betrachtet, wurde zunächst durch günstige Kredite und wenig Wettbewerb eine investitionsbasierte Strategie unterstützt, um dann auf eine Innovationsstrategie zu wechseln, indem starker Wettbewerb untereinander und mit dem Ausland erzwungen wurde. Weil die führenden Manager bei Nichterreichung der Ziele entlassen wurden, gab es zudem eine starke Selektion der Unternehmer. In Taiwan wurde zur Diffusion von Technologie ein institutionelles Spin-Off-System geschaffen. Ingeni­eure konnten sich bei amerikanischen Partnerunternehmen ausbilden lassen und wurden dann mit Startkapital ausgestattet, um Spin-Off-Unternehmen mit enger Verknüpfung zu den multinationalen Konzernen zu gründen. Außerdem wurde die Ausbildung von Ingenieuren im Ausland gefördert, sodass Wissensnetzwerke mit dem Silicon Valley entstanden und Wissen und Kapital nach Taiwan flossen (ebd., S. 9f). Dadurch gelang es, zu einem frühen Zeitpunkt an die Technologiegrenze zu gelangen. Die hierbei ausschlaggebenden Wissensnetzwerk­effekte ha­ben auch im nun folgenden Modell von Agénor und Canuto (2015) eine zentrale Bedeutung.

4.4 Allokation von Talent

Agénor und Canuto (2015) entwickeln ein Modell, in dem das Wirtschaftswachstum durch en­dogene Berufsentscheidungen und den Ausbau der Infrastruktur bestimmt wird. Die MIT wird als stabiles ökonomisches Gleichgewicht mit niedrigem Wachstum verstanden, in dem Inno­vation aufgrund einer Fehlallokation von Talent stagniert (vgl. Agénor et al. 2012, S. 1). Ihr Modell orientiert sich an dem von Romer (1990), welches wiederum vergleichbar mit dem oben erläuterten Wachstumsmodell von Aghion und Howitt (1992) ist. Die Autoren beschreiben ein Overlapping-Generations-Modell mit drei Sektoren und zwei Arten von Arbeitskräften. Im Design­sektor (oder Innovationssektor) werden mit Hilfe von Arbeit und öffentlichem Kapital²⁰ patentierte Blaupausen hergestellt. Sie werden dazu genutzt, um im zweiten Sektor Zwischen­produkte zu produzieren, welche schließlich im dritten Sektor für die Fertigung von Endpro­dukten verwendet werden. Arbeitskräfte sind ähnlich wie im Modell von Acemoglu et al. (2006) entweder talentiert oder untalentiert, dies ist dies aber unmittelbar ersichtlich. Ohne Talent können sie ausschließlich im Fertigungssektor arbeiten, mit Talent haben sie zusätzlich die Möglichkeit, im Designsektor tätig zu sein. Allerdings müssen die Arbeitskräfte dafür eine Bildungsinvestition tätigen, um die notwendige Qualifikation zu erwerben (ebd., S. 643). Sie leben für zwei Zeitperioden und verfügen in der ersten Periode über Zeitausstattung, die sie zum Teil für (kostenlose) Bildung aufwenden können (ebd.). Humankapital kann folglich nicht wie im Wachstumsmodell von Lucas (1993) unbegrenzt akkumuliert werden. Die Bildungs- und Berufsentscheidung hängt endogen von den relativen Löhnen des Designsektors im Ver­gleich zum Fertigungssektor ab, talentierte Arbeitskräfte qualifizieren sich, wenn der Lohn­aufschlag im Designsektor mindestens so hoch ist wie die Opportunitätskosten der Bildungs­investition (ebd., S. 648). Die Zahl der Arbeitskräfte insgesamt ist konstant.

Die Regierung investiert, finanziert über Lohnsteuern, in zwei Arten von Infrastruktur bzw. öffentlichem Kapital. Einerseits in einfache Infrastruktur, welche Straßen, Elektrizität und ein­fache Kommunikationswege umfasst. Andererseits in moderne Infrastruktur, die verbesserte Informations­technologien und moderne Kommunikationsnetzwerke miteinschließt, die dazu beitragen, Wissensnetzwerke aufzubauen und Forschung zu verbreiten, sowie neue digitale Produkte anzubieten. Im Modell wird zunächst angenommen, dass moderne Infrastruktur nur im Designsektor benötigt wird (vgl. Agénor et al. 2012, S. 3).

Die Herstellung von Blaupausen im Designsektor hängt nicht wie im Modell von Aghion und Howitt (1992) von einem Zufallsfaktor ab. Das Wachstum des Bestands an Blaupausen bzw. an Wissen ist von der Zahl qualifizierter Arbeitskräfte (talentierter Arbeitskräfte mit getätigter Bildungsinvestition) und einem Produktivitätsfaktor abhängig. Dieser Produktivitätsfaktor setzt sich aus dem Bestand von einfacher und moderner Infrastruktur sowie dem bereits existierenden Wissens­bestand zusammen (vgl. Agénor und Canuto 2015, S. 646). Durch die Abhängigkeit des Wissenswachstums von bestehendem Wissen wird mittelfristig eine steigende Grenzproduktivität von Wissen angenommen, die Produktivität wächst schneller. Agénor und Canuto begründen dies mit zwei Effekten. Ähnlich wie im Modell von Aghion und Howitt (1992) hat eine Innovation eine intertemporäre positive Externalität, sie erhöht die Produktivität aller zukünftigen Innovationen (‚standing on shoulders‘-Effekt). Hinzu kommt ein Learning-by-Doing-Effekt entsprechend der Theorie von Lucas (1993), nach welchem der Produktionsprozess verschiedener Produkte Lerneffekte verursacht und die Effizienz steigert (vgl. Agénor und Canuto 2015, S. 647). Damit die Wachstumsrate des Wissens­bestands im Steady State konstant ist, wird angenommen, dass die Inanspruchnahme der einfachen Infrastruktur mit zusätzlichen Wissensexternalitäten zunimmt (ebd.).

Ein balanciertes Wachstumsgleichgewicht wird dadurch charakterisiert, dass das öffentliche und private Kapital, der Wissensbestand, die Produktion, die Löhne und der Konsum konstant wachsen, das Verhältnis von Wissensbestand zu privatem Kapital (WK-Verhältnis) sowie das Verhältnis von öffentlichem zu privatem Kapital bleiben gleich. Auch die Zahl der qualifizierten Arbeitskräfte im Designsektor bleibt konstant. Ein höheres WK-Verhältnis macht Bildung attraktiver, weil es die Produktivität und somit die Löhne im Designsektor erhöht (ebd., S. 649). Ist das WK-Verhältnis dagegen so niedrig, dass es den Grenzwert mS unterschreitet, ist der Lohnaufschlag zu klein und es arbeitet niemand im Designsektor. Daneben lässt sich ein Verhältnis mC bestimmen, ab dem sich alle talentierten Arbeitskräfte qualifizieren (siehe Abbildung 8, 9 und 10).

Die fundamentale Gleichung des Modells wird durch die Transitionsfunktion bestimmt, die das zukünftige WK-Verhältnis mt+1 in Abhängigkeit vom gegenwärtigen WK-Verhältnis (m) und dem Anteil der talentierten Arbeitskräfte im Designsektor (θ) beschreibt (ebd., S. 650). Die Funk­tion ist nicht-linear und ergibt keine explizite Steady State-Lösung des WK-Verhältnisses, das Gleichgewicht kann jedoch bezogen auf m und θ charakterisiert werden (ebd.). Abbildung 8 zeigt ein solches Steady State-Gleichgewicht. Die Kurve FF beschreibt die Entwicklung der Arbeitskräfte im Designsektor, Kurve MM beschreibt die Dynamik des WK-Verhältnisses. Im Schnittpunkt befinden sich beide Variablen im Gleichgewicht. Die FF-Kurve ist konkav steigend und erreicht ihr Maximum dort, wo das WK-Verhältnis mC erreicht ist und alle talen­tierten Arbeitskräfte im Designsektor arbeiten (θ = 1). Der Verlauf der MM-Kurve ist steigend, kann aber abhängig von den Parameterwerten konkav oder konkav-konvex (wie hier abgebildet) sein (ebd., S. 650f).

Die Abbildung 8 zeigt, dass unterschiedlich viele Gleichgewichte möglich sind. Die niedrigeren Gleichgewichte sind mit einem niedrigeren Anteil an qualifizierten Arbeitskräften sowie einem niedrigen WK-Verhältnis verbunden. Daraus ergibt sich ein niedrigeres Wachstum. Dies gilt umgekehrt für die oberen Gleichgewichte. Mehrere Gleichgewichte sind möglich, weil der aus dem Wissensbestand entstehende marginale Nutzen nicht-linear vom Anteil der im Design­sektor beschäftigten Bevölkerung abhängt (vgl. Agénor et al. 2012, S. 4). Wenn nur wenige talentierte Arbeitskräfte im Designsektor arbeiten, ist die Externalität des Wissensbestands begrenzt. Wird jedoch eine kritische Masse erreicht, steigen die marginalen Gewinne deutlich. In dieser Zwischenphase gibt es starke Wissensnetzwerk-Externalitäten, da ein höherer Anteil an qualifizierten Arbeitskräften sich positiv auf die Leistung dieser Arbeitskräfte auswirkt, sie

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Abbildung 8: Steady State-Gleichgewicht mit konkav-konvexer MM-Kurve (Agénor und Canuto 2015, S. 650).

profitieren von bestehendem Wissen (vgl. Agénor und Canuto 2015, S. 642). Ab einer gewis­sen Anzahl sind die Netzwerkeffekte ausgeschöpft und der marginale Gewinn fällt wieder. Die beiden Schwellenwerte der Beschäftigtenzahl, ab denen die Externalitäten steigen bzw. wieder sinken, sind mit zwei WK-Verhältnissen verknüpft, m­L und mH. Diese sind in Abbildung 9 dargestellt.

Da die Transitionskurve zwischen den beiden Schwellenwerten konvex ist, kann es zu mehreren Gleichgewichten kommen. In der Abbildung 9 wird eine Situation mit drei Gleichge­wichten gezeigt. Das Gleichgewicht A1 definiert eine MIT²¹ mit niedrigem Produktivitäts­wachstum, die durch eine Fehlallokation von Talent charakterisiert ist. Aufgrund der zu geringen Produktivität und somit niedrigen Löhne entscheiden sich nur wenige talentierte Arbeiter für eine Qualifizierung, sie arbeiten lieber im Fertigungssektor. A2 ist ein dazwischen­liegendes, nicht stabiles Gleichgewicht und A3 geht mit einem hohen WK-Verhältnis und hoher Wachstumsrate einher²². Das anfängliche WK-Verhältnis einer Wirtschaft ist ausschlaggebend für das langfristige Gleichgewicht. Wenn dieses zu Beginn niedrig ist und sich zwischen mS und m2 (in Abb. 9) befindet, konvergiert die Wirtschaft zum niedrigen Verhältnis m1, die Produktivität fällt auf ein niedriges Niveau. Ist das WK-Verhältnis dagegen höher als m2, konvergiert das Land zu m3. Das mit dem Gleichgewicht A2 korrespondierende WK-Verhältnis m2 ist somit ein Schwellenwert, den ein Land überschreiten muss, um von einem niedrigen in ein hohes Gleichgewicht überzugehen (ebd., S. 652). Die langfristige Wachstumsrate ist daher vom WK-Verhältnis und dem Verhältnis von einfacher und moderner Infrastruktur (die das Wachstum des Wissensbestands beeinflussen) zu privatem Kapital abhängig. Außerdem hängt sie vom Anteil der talentierten Arbeitskräfte an der Bevölkerung ab (ebd., S. 649).

[...]

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¹ Vgl. unter anderem Artikel und Studien zur MIT in Thailand (Bangkok Post 2019), Malaysia (Flaaen et al. 2013), Lateinamerika (Jankowska et al. 2012), Vietnam (Ohno 2009) und der Türkei (Raiser 2015).

² Ersteres vgl. Fickling (2019); Zweiteres vgl. Glawe und Wagner (2016a); Letzteres vgl. Lewin et al. (2016).

³ Zur besseren Lesbarkeit wird von Einkommen gesprochen, gemeint ist dabei immer das reale BIP pro Kopf, solange nicht explizit auf eine andere Größe hingewiesen wird.

⁴ Der Bericht der Weltbank geht von einer relativen Definition der mittleren Einkommenskategorie von 5,2% bis 42,75% des US-Einkommens aus.

⁵ Ebenso wie die MIT befinden sich Länder in der Armutsfalle oder ‚Poverty Trap‘ in einem ineffizienten Gleichgewicht. Die Armutsfallen finden in verschiedenen Wachstumstheorien Beachtung, können im Rahmen dieser Arbeit allerdings nicht weiter erläutert werden. Eine umfassende theoretische Analyse erfolgt z.B. von Azariadis und Stachurski (2005), eine gute Übersicht über die empirische Evidenz geben Kraay und McKenzie (2014).

⁶ Der Term sF(r,1) entspricht der Sparquote s multipliziert mit der totalen Produktkurve, in der verschiedene Kapital-Arbeit-Verhältnisse mit einer Einheit Arbeit kombiniert werden (Solow 1956, S. 69). Der Term ergibt das zusätzlich akkumulierte Kapital pro Arbeiter für verschiedene Kapital-Arbeit-Verhältnisse. Im Gleichgewicht ist jeder Arbeiter mit so viel Kapital ausgestattet, dass das zusätzlich akkumulierte Kapital genau ausreicht, um zusätzliche Arbeitskräfte mit dem gleichen Kapital zu versorgen. Dass nicht mehr Kapital akkumuliert werden kann, liegt an den fallenden Grenzerträgen.

⁷ Der technische Fortschritt kann die Produktivität beider Produktionsfaktoren oder nur eines Faktors steigern. Ersteres wird Hicks-neutraler, letzteres Harrod-neutraler technischer Fortschritt genannt (siehe dazu Bretschger 2004, S. 32ff).

⁸ Die Veränderungsrate der TFP misst jenen Teil des Wirtschaftswachstums einer Volkswirtschaft, der nicht auf die Veränderung des Einsatzes der Produktionsfaktoren, wie Arbeit und Kapital, zurückzuführen ist. Diese auch Solow-Residual genannte Restgröße lässt sich als Ausdruck des technischen Fortschritts und der Effizienzsteigerung interpretieren (vgl. DIW Glossar 2019b).

⁹ Die Qualitätsgrenze oder Technologiegrenze bildet die maximalen globalen technologischen Möglichkeiten ab, die zur Verfügung stehen bzw. nutzbar sind. Sie kann als globale Transformationskurve für technischen Fortschritt verstanden werden.

¹⁰ In Aghion und Howitt (1992) wird zusätzlich zwischen qualifizierter Arbeit im Zwischenproduktsektor und spezialisierter Arbeit im Forschungssektor unterschieden, diese werden hier wie in Aghion und Howitt (1998) und Blum (2003) zusammengefasst.

¹¹ Es gibt eine vertikale Produktdifferenzierung, im Gegensatz zur horizontalen im Romer-Modell (vgl. Romer 1990).

¹² Im Modell besteht die Möglichkeit einer ‚no-growth‘ Falle, in der die Aussicht auf sehr viel zukünftige Forschung den Forschungssektor vollständig herunterfährt und es keine Innovationen mehr gibt (vgl. Aghion und Howitt 1992, S. 333). Dieser Zustand hat aber keinen direkten Bezug zur MIT und soll deshalb nicht weiter erläutert werden.

¹³ Die Distanz zur globalen Technologiegrenze ergibt sich aus dem Unterschied der totalen Faktorproduktion einer Industrie in einem Land zur höchsten totalen Faktorproduktion in der entsprechenden Industrie.

¹⁴ Der Elastizitätsparameter η ist in diesem Zusammenhang nicht relevant und wird daher nicht weiter ausgeführt.

¹⁵ Das Appropriierbarkeitsprinzip (appropriability principle) besagt, dass der Innovationswille einer Firma davon abhängt, in welchem Maße es sich den sozialen Nutzen einer erfolgreichen Innovation einverleiben kann. Wenn es zu einer schnellen Imitation der Innovation kommt, sodass die Firma keine Möglichkeit hat, ihre Produkte von denen der Konkurrenz zu differenzieren, sind die ex post Gewinne aus der Innovation kleiner und die Innovationsanreize geringer (Shapiro 2012, S. 364).

¹⁶ Außerhalb dieser Spanne gibt es diesen Trade Off nicht, weil entweder der Wettbewerb so stark ist, dass auch alte unqualifizierte Unternehmer nur kleine Projekte machen, oder so niedrig, dass alle Unternehmer große Projekte machen (vgl. Acemoglu et al., S.55).

¹⁷ Die Variable at stellt das Verhältnis der lokalen Technologie zur globalen Technologie dar (vgl. Acemoglu et al. 2006, S. 53), bei at=1 ist die globale Technologiegrenze erreicht.

¹⁸ Der Begriff ‚middle-income trap‘ war noch nicht eingeführt worden, die Funktionsweise der non-convergence-Falle ist jedoch mit der Idee der MIT vergleichbar.

¹⁹ Es sollte jedoch wie bei Larson et al. (2016) darauf hingewiesen werden, dass sich die Policy-Empfehlungen von Cherif und Hasanov (2019) teilweise anderen Studien (vgl. Flaaen et al. 2013) widersprechen und ein Abbau von Produktivitätsbarrieren einem Markteingriff vorgezogen werden sollte (vgl. Larson et al. 2016, S. 4).

²⁰ Öffentliches Kapital steht in diesem Modell als Synonym für Infrastruktur.

²¹ Agénor und Canuto (2015) schlagen "Imitation Trap" als alternative Bezeichnung vor (ebd., S. 641).

²² Auch im Gleichgewicht mit hohem Wachstum kann eine Fehlallokation von Talent vorliegen, wenn wie in Abbildung 9 das WK-Verhältnis m3 links von mC liegt. Diese Fehlallokation kostet jedoch weniger Wachstum.