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Fachbereichsarbeit
Volkswirtschaftslehre

Christian-Albrechts-Universität zu Kiel - CAU

3,0, Professor Holger Görg, 2010

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Institut für Volkswirtschaftslehre
der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel


Seminar zur Außenwirtschaft (Multinational enterprises)

Professor Holger Görg

Sommersemester 2010


Thema 5: Are foreign firms more productive?
The problem of identification



Inhaltsverzeichnis

1.   Abkürzungen:3

2.   Einleitung:4

3.   MNE’s5

3.1.   Vorteile MNE´s5

3.2.   Nachteile MNE`s:6

4.   Are foreign Firms more productive?. 7

4.1.   Mathematischer Hintergrund. 7

4.2.   Analyse der Ergebnisse:11

4.2.1.   Analyse nach Ländern :11

4.2.2.   Analyse nach Branchen.11

5.   FDI in Indonesien. 12

5.1.   Mathematischer Hintergrund. 14

5.2.   Ergebnisse:15

5.3.   Betrachtung von Löhnen, Arbeitern und Löhnen:17

5.4.   Weitere Fakten. 18

6.   Sind MNE´s aus den U.S. am produktivsten ?. 19

6.1.   Interpretation Tabelle 4:20

6.2.   Interpretation von Tabelle5 :22

7.   Fazit:23

8.   Literaturverzeichnis:24


1.   Abkürzungen:


R&D: Research and development

MNE: Multinational Enterprise

FDI: Foreign direct investment

ARD: Annual Business Inquiry Respondents’Database

LRD: Longitudinal Respondents Database

NSO:  National Statistical Office

TFP:  Total factor productivity

ATT: Average treatment effect on the treated

AFDI:Annual Foreign Direct Investment


2.   Einleitung:

Auf den ersten Blick scheint es eine einfach Antwort für diese Frage zu geben. In unser heutigen Ökonomie sind die Größten und mächtigsten Firmen Multinational enterprises (MNE). Auch das Volumen der FDI ( Foreign direkt investemt) ist in den letzten 20 Jahren förmlich explodiert1. Da wir von ökonomisch denkenden Firmen ausgehen, die nach dem Kosten-minimierungs/ Nutzen-maximierungs-Kalkül arbeiten liegt die Antwort auf der Hand.

Wenn MNE´s weniger produktiv als einheimische Firmen wären, würde es sie nicht geben. Allerdings ist diese Überlegung zu einfach. So ist der Gedanke, vielleicht auch unproduktivere Zweigstellen im Ausland zu eröffnen, um neue Märkte  zu erschließen, oder die Firmenpräsenz vor Ort zu vertiefen, nicht abwegig. Auch kann die Überlegung, mögliche Strafzölle zu umgehen, diese Entscheidung beeinflussen.

Diese Argumente können jedoch schlecht die Anzahlt und Größe von MNE´s erklären. Die Frage nach einem Produktionsvorteil stellt sich unweigerlich. Doch wie groß ist dieser und wenn einer vorhanden ist , wie lässt sich dieser erklären? Unbestritten haben international agierende Firmen auch Nachteile gegenüber einheimischen Konkurrenten. Diese bestehen zb in der Erschließung distanzierter und unpersönlicher Märkte.

Auch die Kulturellen Unterschiede können beim einbinden neuer Firmen ins Firmennetzwerk zu erheblichen Problemen führen. Als ein entscheidender Vorteil von großen internationalen Unternehmen kommen einen sofort Spill-over-Effekte in den Sinn. So ist die Optimierung und Verbreitung von Arbeits- /Produktionsabläufen innerhalb eines Unternehmens eine gängige Strategie.

Die Grundfrage hingegen bleibt jedoch bestehen, sind Multinationale Unternehmen produktiver und wenn ja, wie viel? Auch wäre interessant zu wissen,  wodurch dieser Vorteil entsteht. Auch wird eine Betrachtung verschiedener Wirtschaftszweige, um eventuelle Unterschiede in Branchen zu beobachten, sehr hilfreich sein. Des weiteren stellt sich die Frage, ob es vielleicht sogar Unterschiede in der Betrachtung verschiedener Länder gibt.

Sind deutsche oder amerikanische MNE´s mehr, weniger oder gleich produktiv und macht es einen Unterschied in welches Land die FDI´s gehen? Sind FDI´s nach Afrika so effektiv wie in Europa?

In diesem Text werden zunächst allgemein die Vor-und Nachteile von MNE´s eingegangen. Danach wird der Fokus auf eine Analyse von Harris, R and C. Robinson gerichtet. Diese untersucht die Vorteile von MNE´s mithilfe von Daten aus dem UK. Anschließend werden FDI´s in Indonesien betrachtet und abschließend schauen wir, ob es Unterschiede in der Produktivität von MNE´s aus verschiedenen Ländern gibt.


3.   MNE’s

3.1.             Vorteile MNE´s

Aufgrund der Anzahl und Größe von MNE´s kann man von diversen Vorteilen ausgehen, die diese Unternehmensstruktur mit sich bringt. MNE´s können größere Summen für den Bereich Research and Developing (R&D) ausgeben. Dadurch ist das Entwicklung von neuen und/oder effektiveren Methoden zur Optimierung der Produktionsprozesse wahrscheinlicher.

Die so entwickelnden Vorteile, die sich auch in Form von Patenten bemerkbar machen können, profitieren alle zum Firmennetzwerk gehörenden Unternehmen. Die Verbreitung von überlegenen Produktionsabläufen ist ein wesentlicher Vorteil von MNE´s. Hierdurch steigen die Skalenerträge und je größer ein Unternehmen wird, desto produktiver ist es. Die Größe eines Unternehmens ist auch für die Einhaltung langfristiger  und umfangreicher Lieferverträge von Vorteil.

So können stetig große mengen mit gleichbleibender Qualität geliefert werden. Des weiteren  sind MNE´s meist im Besitz eines perfekt ausgebildetem Management, dass sich mit den Vertriebswegen und Marktgeheimnissen bestens auskennt[3]. Meist besitzen große globale Firmen einen Markennahmen. Dieser ist unter den Konsumenten bekannt und kann die Kaufentscheidung beeinflusst.

Ein Betrieb der so einem Netzwerk angehört stehen neue Märkte zur Verfügung. Um neue Märkte zu erschließen, oder die Firmenpräsenz -/bindung in bestimmten Regionen zu vertiefen, ist es lohnenswert eine Zweigstelle in in diesem Mark zu haben. Durch die Einbindung von Arbeitskräften und direkte Ansprechpartner vor Ort werden die Kunden an eine bestimmte Firma gebunden.

Die Auswahl von Firmen, die übernommen werden, ist von entscheidender Rolle. So werden Firmen nicht einfach übernommen, sondern zunächst mit ihren direkten Konkurrenten verglichen. Dadurch gelingt es  nur die produktivsten Firmen ins Firmennetzwerk zu integriert. Dieses Verfahren wird als Cherry Picking bezeichnet.


3.2.             Nachteile MNE`s:

Nach den Blick auf die verschiedensten Vorteile von MNE`s werden nun die Nachteile betrachtet. Durch den Erwerb neuer Firmen ,die ins Firmennetzwerk eingebunden werden müssen, kann es kurzfristig zu Problemen kommen. Die Umstellung auf neue Produktionsabläufe, neue  Techniken und das Verinnerlichen der Firmenphilosophie kann die Produktivität zunächst sinken.  Wie lange dieser Prozess anhält ist abhängig von der Art der Brache, des Unternehmens und von den Kulturellen Besonderheiten.

Es ist davon auszugehen, dass zb eine Amerikanische Firma, die in Deutschland eine Firma übernimmt ihre Vorstellung von Arbeitseinstellung und Qualität schneller vermitteln kann, als es bei einer Betriebsübernahme in Süd-Afrika der Fall wäre. Langfristig ergeben sich neue Probleme. So können Produktionsvorteile die MNE`s besitzen und an ihre Betriebe weitergegeben von den Konkurrenten kopiert werden.

Ein Bauer der sieht, dass sein Nachbar einen neuen Dünger benutzt und dadurch deutlich bessere Erträge erzielt wird alles unternehmen im in den Besitz dieses Düngers zu kommen und für seine eigenen Felder zu benutzen. So werden Vorteile in der langen Frist abgebaut. Dieses Problem ist in Industrienationen verbreiteter als in Entwicklungsländern. Durch eine bessere Kapitalausstattung der Konkurrenzbetriebe ist es ihnen  möglich Produktionsabläufe und überlegene Technik zu adaptieren[4].

Sie werden Jährlich vom National Statistical Office (NSO)   erhoben und umfassen 14000-19000 Betriebe. Sie umfasst 20 Branchen mit ausreichenden Daten[6].


4.1.             Mathematischer Hintergrund

Harris and Robinson arbeiten mit einer log-linearisierten Copp- Douglas Produktionsfunktion, die wie folgt aussieht:

yit = αxit + βlit + γ kit + δt + κAGEit + θ1FOi

+θ2(FOi × t8695) + ait ,(1)[7]

Mit folgenden Endogenen Variablen: i und t als i. Einheit zum Zeitpunkt t ( t startet 1974). Y als realer brutto Output und X als realer Input. L ist die Anzahlt der Arbeiter in einem Unternehmen und K das Maschinenkapital. AGE bezeichnet das Alter einer Firma.

Exogen ist der FO Term gegeben. In diesem Vektor sind Dummys für jedes Land enthalten, die den wert 1 annehmen, wenn die Firma in diesem Land sitzt. Dieser Term ist wichtig um Unterschiede zwischen den einzelnen Ländern zu ermitteln.

Der Fehlerterm sieht wie folgt aus:

ait = ηi + tt + eit (2)


ηi enthält alle Beobachtungen vom Querschnitt in i, t enthält alle Einheiten für Zeitraum t und eitenthält nur Einheit i im Zeitpunkt t ( Korreliert ).

Wenn  eit so korreliert, dass

eit = ρeit1 + uit (3)[8]

und uit unkorreliert mit jedem anderen Teil des Modelles und |p| < 1 dann müssen wir Gleichung (1) in ein dynamisches Modell verwandeln. Alle Daten müssen so gewichtet werden, dass die Proben repräsentativ für die Betriebe in UK sind.

Beim auswerten der Ergebnisse kommen wir zu folgender Tabelle:



Tabelle 1:




4.2.             Analyse der Ergebnisse:

Die Tabelle1 kann man auf verschiedene Weise interpretieren. Eine Analyse nach Branchen und Ländern bietet sich an. Zunächst werden 2 Länder betrachtet.


4.2.1.               Analyse nach Ländern :

Bei Firmen aus den U.S. sehen wir in 10 Branchen eine höhere Produktivität als bei vergleichbaren Firmen die in UK ansässig sind. In 8 Bereichen sind keine signifikanten Unterschiede vorhanden und in 2 Branchen sind sie schlechter. Insgesamt lässt sich ein Vorteil in der Produktivität für MNE´s aus den U.S. feststellen.

Betrachtung von MNE´s aus der EU. Hier sehen wir in 4 Branchen einen Produktionsvorteil gegenüber Firmen aus dem UK und in 12 Bereichen sind keine signifikanten Unterschiede vorhanden. In 4 Branchen haben sie sogar eine schlechtere Performance. Kumuliert ist ein kleiner Produktivitätsvorteil für MNE´s aus der EU sichtbar.


4.2.2.               Analyse nach Branchen.

Betrachtet werden nun Branchen in denen MNE´s im Vergleich zu einheimischen Unternehmen einen Produktionsnachteil haben. Im Bereich der Kühlmaschinenherstellung haben Firmen aus den U.S. Einen Wettbewerbsnachteil von 5%. Wie kommt dieser zustanden?  Zu beobachten ist, dass diese Firmen mit einem Durchschnittsalter von 6 Jahren relativ jung sind.

Bei MNE`s aus der EU im Bereich der Süßwaren und Kakao -Produktion werden Nachteile in Höhe von 13,5 % sichtbar. Dieser lässt sich bei genauerer Betrachtung damit erklären, dass sie die ältesten Firmen im Markt besitzen. Zusätzlich sind sie sehr groß und haben den Größten Anteil von Kapital je Arbeiter. In den frühen 90er Jahren war noch ein Produktionsvorteil vorhanden, jedoch wurde dieser Vorteil über die Jahre abgebaut und heutzutage ist die Technik veraltet und erklärt damit die Nachteile in der Produktivität.

Es scheint, dass eine Analyse nach Branchen bessere Resultate liefert als eine Analyse nach Ländern, jedoch gibt es zu wenig Daten um dieses auch zu beweisen.


5.   FDI in Indonesien

Wie entwickeln sich FDI´s in Entwicklungsländern? Nach dem betrachten von Daten in Industrienationen werden nun  Produktivitätsunterschiede zwischen heimischen und ausländischen Anlagen in Indonesien betrachtet. Diese Studie wurde von Jens Matthias Arnold and Beata S. Javorcik im Jahr 2005 unter dem Namen, „ Gifted Kids or Pushy Parents? Foreign Direct Investment and Plant Productivity in Indonesia „ veröffentlicht.

Diese Analyse bezieht sich auf 3 Eckpfeiler. 

1-   Der Datensatz umfasst den Wechseln von heimischen zu ausländischen Anlagen. Mit 297-392 Beobachtungen sind genügen Daten vorhanden.

2-   Benutzung der difference in differences Methode. Sie vergleicht Anlagen die von MNE`s gekauft werden mit einer Kontrollgruppe, die ihren Besitzer nicht gewechselt hat. Auf diese Weisen wird der Einfluss aller beobachtbaren und unbeobachtbaren nicht zufälligen Elemente der Erwerbsentscheidung, die konstant oder stark persistend sind, eliminiert[9].

3-   Die Analyse ist jedoch noch für Probleme der Nicht-Zufallsstichprobe anfällig. Darum kombinieren wir die difference in differences Methode mit Propensity score Matching[10].


Dieser Index ist eine Erweiterung des multilateralen TFP-Index von Caves et al. (1982). Er ermöglicht den konsequenten Vergleich der TFP in einer Panel-Struktur. Um sicherzustellen, dass Vergleiche zwischen zwei beliebigen Anlage-Jahres-Beobachtungen  transitive sind, drückt der Index jeden einzelnen Fabrik Output und Input (Kapital, Arbeit, Materialien und Energie) als Abweichungen von einem Bezugspunkt aus[11].

Als Bezugspunkt verwendet der Index ein hypothetischen Anlage, die im Basiszeitraum (im ersten Jahr der Daten 1983) einen durchschnittlichen Logarithmus des Inputs und einen  durchschnittliche Logarithmus des Outputs hat. Der Index wird für jeden der 66 Sektoren separat und wie folgt berechnet[12] :



5.1.             Mathematischer Hintergrund

i steht für Fabriken, t für das Jahr, j für den Input und Y für den Output [13]. X enthält Arbeitskosten( Anzahlt der Mitarbeiter), Materialien ( realen Wert der Kapitalkosten), Energieverbrauch ( realen Wert) und den Kapitalstock. S bezeichnet das Verhältnis zwischen  der Lohnsumme (oder Material-oder Energiekosten) zum Output.

Der erste Term drückt den Anlagenoutput im Jahr t als Abweichung vom Mittelwert an.  Der zweite Term korreliert die Veränderung im Durchschnittsoutput über alle Jahre. Der letzte Teil der Gleichung wiederholt dieses für jeden Input j. Die Inputs sind zusammengefasst eine Kombination der Input Umsatzbeteiligung für die Anlage (Sjit) und die gewichteten durchschnittlichen Umsatzanteile in jedem Jahr.



Bei einer difference in differences Analyse ergeben sich folgende Ergebnisse:


5.1.     Ergebnisse:

Tabelle 2:

Bevor ein Investor eine Anlage übernimmt haben beide Gruppen eine beinahe gleiche TFP. Schon im ersten Jahr nach einer Übernahme steigt das TFP im Gegensatz zur Kontrollgruppe stark an, der average treatment effect on the treated (ATT) zeigt eine Erhöhung von 10,6% des TFP. Nach dem zweiten Jahr steigt dieser erneut auf 12,2% an und um dritten Jahr auf 13,5%. Alle drei Beobachtungen sind statistisch signifikant auf dem 1 % Level.


Alternativ betrachten wir den logarithmieren Gewinn pro Arbeiter( Tabelle 3 unterer Teil)[14]. Auch hier sehen wir im Jahr vor einer Übernahme ähnliche Ergebnisse. Nach einem Jahr haben Anlagen im Besitz von Ausländischen Firmen bereits einen 32% Vorteil, der sich nach 3 Jahre auf 62% erhöht[15].

 


5.2.             Betrachtung von Löhnen, Arbeitern und Löhnen:


Tabelle 3:

Wird der Output betrachtet ist dieser vor der Übernahme identisch und steigt nach der Übernahme um 64%. Da Anlagen die FDI´s erhalten in den ersten Jahren immer produktiver werden steigt dieser wert nach 3 Jahren auf 101% an. Die Anzahlt der beschäftigten steigt innerhalb von 3 Jahren um 24 % und die Löhne nach 3 Jahren um 41% gegenüber der Kontrollgruppe. Alle Zahlen sind signifikant auf dem 1% Level.




- Die Investitionen für Land,Gebäude und Maschinen sind bei Anlagen im Besitz von Ausländischen Firmen 3 mal so hoch.

- Die Exporte sind nach 3 Jahren um 13,6 % höher als in der Kontrollgruppe. Dies liegt an der Einbindung in ein weltweites Netzwerk und an der Einhaltung internationaler Standards. Die durch neue Maschinen und Produktionsabläufe realisiert werden können.

- Der Einsatz von Kapital pro Arbeiter und hochqualifizierten Arbeitskräften weist in beiden Gruppen keine signifikaten Unterschiede auf. Der Zuwachs an Produktivität lässt sich durch effizientere Arbeitsabläufe ( weniger Verschwendung und besserer Arbeitseinsatz)[16]und durch die bessere Motivation der Arbeiter erklären [17]

- Neben den üblichen Vorteilen durch Skalenerträge und know-how Transfer lässt sich ein großer Vorteil auch durch die besseren Konditionen am Kreditmarkt beschreiben. Dadurch lässt sich auch erklären, dass die Vorteile von MNE´s sich über die Jahre nicht abbauen. Da indonesische Betriebe meist eine schlechte Kapitalausstattung besitzen bauen sich Produktionsvorteile über die Jahre nicht ab, wie in Industrienationen, sondern steigen sogar an.


Die Analyse arbeitet wie die vorherige mit dem TFP und die Formel sieht wie folgt aus:



                                                                  (5)

y steht für den Return der Skalenerträge, i für eine Anlage und t für die Zeit. Z ist eine Auswahl von Produktionsfaktoren. az ist ein Produktionsfunktions-parameter. Vor dem Gleichheitszeichen stehen rit-pIt als deflationierte Einnahmen pro Arbeiter und xLit ist ein Index des Inputs. VR steht für 10 regionale Dummys.


Die Ergebnisse sehen wie folgt aus:

Tabelle 4)


6.1.            
Interpretation Tabelle 4:

In Zeile 1 wird ein Produktivitätsvorteil von U.S. Firmen in Höhe von 26%[18] gegenüber Britischen und ein 8% Vorteil im Vergleich mit Firmen aus anderen Ländern sichtbar. Bei Zeile 2 wird der Brutto-output pro Arbeiter beschrieben. Der Vorteil von ausländischen (inkl US) MNE´s wird deutlich. In 3 und 4 werden die Material/Kapitel Einsätze pro Arbeiter gezeigt. 5 Beschreibt die Anzahlt der Mitarbeiter und 6 die Löhne.

Die  höheren Einsätze von Material/Kapital und höhere Löhne liefern eine plausible Erklärung für die Überlegenheit in der Produktivität und dem Output pro Arbeiter.


Tabelle 5)


6.2.             Interpretation von Tabelle5 :

In Spalte 1 wird die Arbeitsproduktivität betrachtet. Diese zeigt Vorteile in der Produktivität von 42%[19] für U.S. Firmen und 30% für Ausländische Firmen im Vergleich mit den Britischen. Spalte 2 drückt den Produktivitätsvorteil von Firmen aus U.S. (15%) und Ausländischen Firmen (5%) aus. Diese Berechnung ist möglich, da jeweils ein Dummy für eine U.S. und ein Dummy für eine FOR MNE eingefügt wurde.

Bei der Spalte 4 wird ein MNE Dummy benutzt. Dadurch sehen wir einen Vorteil von U.S. Firmen von 4,5% gegenüber MNE`s auf GB die einen 4,8% Vorteil gegenüber localen Firmen besitzen. Durch Einführung einer Zeitvariablen, die den Lebenszyklus berücksichtigt, sehen wir in Spalte 5 Vorteile in höhe von 4,6% von U.S. Firmen gegenüber nicht MNE`s.

Zusammengefasst sehen wir eine Vorteil von Firmen aus den United States in der Ausnutzung der Skaleneffekte, des Lebenszyklus und des Materialeinsatzes. Diese Effekte scheinen durch die Angehörigkeit zu einem Multinationalen Netzwerk zu entstehen[20]



Der Fokus wird oft auf verschiedene Schwerpunkte gesetzt und erklärt so die Unterschiede. Eine Untersuchung nach Branchen-bezogenen Unterschieden in der Produktivität von MNE´s und wie sich FDI´s in Entwicklungsländern verhalten bringt spannende Ergebnisse zum Vorschein. Eine Analyse nach Vorteilen von MNE´s aus einzelnen Ländern betrachte ich als weniger hilfreich.

Dieser Wert ist stark von der Beschaffenheit der MNE´s selbst abhängig. Um das Problem der Identifikation von MNE´s zu lösen haben Chiara Criscuolo und Ralf Martin durch benutzen der AFDI Daten eine gute Lösung gefunden.


8.   Literaturverzeichnis:

Arnold, J. and B. Javorcik (2005), Gifted Kids or Pushy Parents? Foreign Acquisitions and Firm Performance in Indonesia, World Bank Working Paper No. 3597


Harris, R. and C. Robinson (2003), Foreign Ownership and Productivity in the United Kingdom: Estimates for UK Manufacturing Using the ARD, Review of Industrial Organisation, vol. 22, pp. 207-223 #


Criscuolo, C. and R. Martin (2005), Multinationals and the US productivity leadership: evidence from Britain, Discussion paper. No 672. Centre for Economic Performance, London School of Economics.



Benfratello, Luigi and Alessandro Sembenelli (2006). Foreign Ownership and Productivity: Is the Direction of Causality So Obvious? International Journal of Industrial Organization v24, n4: 733-51.


Harris, John R., Fabio Schiantarelli and Miranda G. Siregar (1994). The Effect of Financial Liberalization on the Capital Structure and Investment Decisions of Indonesian Manufacturing Establishments. World Bank Economic Review v8, n1: 17-47.


Oulton, N. (2000). Why do foreign-owned ¯rms in the UK have higher labour productivity? Bank of England.



[2]          )Eurostat:

[3]              )Pfafferymayr and Bellak (2000), Siripaisalpipat and

                Hoshino (2000) and Aitken and Harrison (1999) Dunning (1981)

[4]              )Of course, MNE’s may acquire “lemons” rather than high productivity plants (or set out to‘turn them around’ but fail to improve them – see Harris and Robinson, 2002 for a discussion of

                acquisitions).

[5]              )More extensive descriptions of the ARD can be found in Criscuolo, Haskel and Martin (2003), Gri±th

                (1999) and Oulton (1997)

                empirical work.

[7]              )Note, we also allow this model to have an intercept term but have suppressed it in Equation (1).

[8]              Note the data had to be weighted prior to use in DPD98 (automatic constant terms were

                suppressed).

[9]              )Conyon et al. (2002) and Girma and Görg (2007a, 2007b) also use a difference-in-differences approach to examine within-plant ownership changes. The latter two papers additionally use propensity score matching. The other studies reviewed in Section 2 do not rely on either approach.

[10]            ) Apart from its original applications in labor economics, the matching estimator has become increasingly popular in causal analyses in other areas of economics. For instance, Arnold and Hussinger (2005) and De Loecker (2007) apply this technique to examine the relationship between firm productivity and exporting

[11]            ) This approach allows for flexible and heterogeneous production technology. A comparison of the robustness of five widely used productivity measures (index numbers, data envelopment analysis, stochastic frontiers, GMM and semiparametric estimation) suggests that the approach we chose tends to produce very robust results across the different experiments (see van Biesebroeck 2007)


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