Die Bedeutung von Geographie,
Institutionen und Konvergenz für grenzüberschreitende Bankaktivitäten
Empirische Analyse der
Auslandsaktiva österreichischer Banken seit 1995
Im Bankensektor vollzieht
sich international seit 1990 ein grundlegender Umbruch. Innerhalb der EU wurde der
Druck auf die Banken durch die Währungsunion und die Bemühungen der Europäischen
Kommission zur Schaffung eines Binnenmarktes für Finanzdienstleistungen noch verstärkt.
Die Kreditinstitute reagierten darauf mit zunehmender Konsolidierung und Konzentration
sowie verstärkter internationaler Orientierung. So verhalten der Strukturwandel
der österreichischen Banken im Inlandsbereich verläuft, so dynamisch nutzten vor
allem österreichische Banken die Wachstums- und Ertragschancen auf internationaler
Ebene. Österreichische Großbanken erwarben vor allem seit Mitte der 1990er-Jahre
im Zuge der Privatisierungswelle in den ostmitteleuropäischen Nachbarländern marktbestimmende
Institute und erweiterten seither kontinuierlich ihre Marktpräsenz in diesen Ländern.
Wachstums- und Performancemöglichkeiten durch zunehmende Auslandsaktivitäten wurden
jedoch auch von den kleineren und mittleren österreichischen Regionalbanken verstärkt
genutzt. Insbesondere kleine und mittlere Banken in den östlichen Grenzregionen
steigerten ihre Auslandsaktivitäten seit Mitte der 1990er-Jahre überdurchschnittlich.
Der Schwerpunkt der Auslandsaktivitäten dieser Banken liegt im Kreditbereich, das
grenzüberschreitende Einlagengeschäft entwickelte sich hingegen deutlich weniger
dynamisch.
Der vorliegende Beitrag beruht
auf einer Forschungsarbeit des WIFO mit finanzieller Unterstützung durch den Jubiläumsfonds
der Oesterreichischen Nationalbank: Franz R. Hahn, Auslandsaktivitäten der österreichischen
Banken – Ökonometrische Analyse der Bestimmungsfaktoren,
WIFO, Dezember 2010. • Begutachtung: Gunther Tichy • Wissenschaftliche Assistenz:
Christa Magerl • E-Mail-Adressen: Franz.Hahn@wifo.ac.at, Christa.Magerl@wifo.ac.at
INHALT
Strukturwandel im österreichischen Bankensystem
Einfluss der geographischen und kulturellen
Nähe auf Kapitalströme
Modellannahmen zur panel- und
räumlich-ökonometrischen Analyse
Schätzergebnisse und Interpretation der
empirischen Analyse
VERZEICHNIS DER ÜBERSICHTEN UND
ABBILDUNGEN
Übersicht 1: Struktur- und Effizienzindikatoren des österreichischen Bankensektors
Übersicht 2: Ergebnisse der WIFO-Bankenbefragung
Übersicht 3: Statistische Kennzahlen für das WIFO-Bankenpanel
Übersicht 4: Robuster Fixe-Effekte-Schätzer
Übersicht 5: Hausman-Taylor-Schätzer
Übersicht 6: Dynamischer Arellano-Bond-Systemschätzer
Übersicht 7: Modell mit räumlich verzögerten abhängigen Variablen
Übersicht 8: Modell mit räumlich verzögerten abhängigen Variablen
Übersicht 9: Modell mit räumlich verzögerten abhängigen Variablen
Abbildung 1: Auslandsaktivitäten der österreichischen Banken nach Bezirken
Abbildung 3: Auslandsaktiva österreichischer Banken
Strukturwandel
im österreichischen Bankensystem
Deregulierung, Liberalisierung,
Finanzinnovationen und Disintermediation haben den Konkurrenz- und Ertragsdruck
für alle Finanzdienstleister, insbesondere jedoch für Banken spürbar erhöht. Diese
internationale Entwicklung hatte auch im heimischen Bankensektor grundlegende Strukturänderungen
zur Folge. Das Tempo der Veränderungen ist jedoch etwas verhaltener als in den meisten
anderen OECD-Ländern. Zwischen 1990 und 2009 waren in Österreich 317 Fusionen von
Banken zu größeren Unternehmenseinheiten zu verzeichnen. Die Zahl der Hauptanstalten
sank von 1.210 (1990) auf 855 (2009). Damit gehört Österreich noch immer zu den
Ländern mit der – gemessen an der Bevölkerung
– höchsten Bankendichte. Die meisten Bankenfusionen
(205) wurden im Raiffeisensektor vorgenommen vor dem Sparkassensektor (51) und vom
Volksbankensektor (24). Nach Sektorgröße (gemessen an der Zahl der Hauptanstalten)
war der Konzentrationsprozess im Sparkassenbereich am stärksten.
Im österreichischen Bankensektor
vollzieht sich seit Anfang der 1990er-Jahre ein verhaltener Strukturwandel.
Die Dichte des Filialnetzes
blieb jedoch davon nahezu unbeeinflusst. Seit 1990 wurden 325 Bankfilialen geschlossen,
die Zahl der Filialen sank von 4.497 (1990) auf 4.172 (2009). In nahezu drei Vierteln
aller 2.357 österreichischen Gemeinden gibt es zumindest 1 Bankfiliale, in mehr
als einem Viertel aller Gemeinden zumindest eine Hauptanstalt.
Der Konzentrationsgrad,
gemessen am Anteil der 5 größten Banken an der Bilanzsumme des Bankensektors, nahm
wegen der großen Zahl an Kleinfusionen von 34,7% (1990) auf 37,2% (2009) nur mäßig
zu.
Die Konsolidierungsbemühungen
wirkten sich bisher nur sehr begrenzt positiv auf Effizienz und Ertragslage der
österreichischen Banken aus. Die "Cost-Income Ratio" (Betriebsaufwand
in Prozent der Betriebserträge), das Standardmaß für Kosteneffizienz im Bankenbereich,
verharrte in den 1990er-Jahren mit durchschnittlich 67% auf einem international
relativ hohen Niveau. Erst seit Mitte der 2000er-Jahre ist diese Kennzahl rückläufig.
|
|
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Übersicht 1:
Struktur-
und Effizienzindikatoren des österreichischen Bankensektors |
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|
1990 |
1995 |
2000 |
2005 |
2008 |
|
|
In % der Bilanzsumme |
|||||
|
Aktiva |
|||||
|
Kassenbestand und OeNB-Guthaben |
1,8 |
1,4 |
1,1 |
1,0 |
1,4 |
|
Forderungen an Banken |
30,6 |
30,3 |
28,5 |
27,4 |
33,6 |
|
Forderungen an Nichtbanken |
50,7 |
50,9 |
48,8 |
46,3 |
41,1 |
|
Wertpapiere |
11,2 |
14,1 |
18,4 |
21,9 |
19,5 |
|
Sonstige Aktiva |
5,7 |
3,3 |
3,2 |
3,4 |
4,4 |
|
Auslandsaktiva |
20,9 |
21,0 |
28,4 |
34,2 |
30,4 |
|
Passiva |
|||||
|
Eigenkapital |
4,6 |
4,6 |
4,4 |
5,1 |
6,3 |
|
Verbindlichkeiten gegenüber der OeNB |
0,0 |
0,0 |
1,3 |
1,9 |
2,5 |
|
Einlagen von Banken |
31,7 |
29,3 |
32,0 |
28,3 |
30,7 |
|
Einlagen von Nichtbanken |
42,7 |
44,0 |
36,9 |
35,2 |
30,6 |
|
Begebene Wertpapiere |
17,1 |
17,4 |
19,9 |
22,9 |
22,7 |
|
Sonstige Passiva |
3,8 |
4,7 |
5,5 |
6,6 |
7,2 |
|
Auslandspassiva |
23,1 |
22,1 |
31,4 |
31,2 |
25,0 |
|
|
|||||
|
In % der Betriebserträge |
|||||
|
Gewinn- und Verlustrechnung |
|
|
|
|
|
|
Zinsen und ähnliche Erträge |
318,5 |
223,2 |
205,3 |
152,6 |
227,3 |
|
Zinsen und ähnliche Aufwendungen |
249,4 |
162,5 |
155,5 |
108,0 |
186,8 |
|
Provisionserträge |
22,7 |
20,5 |
30,6 |
34,9 |
29,7 |
|
Provisionsaufwendungen |
5,9 |
4,2 |
7,5 |
9,8 |
9,0 |
|
Sonstige Erträge |
14,2 |
23,0 |
27,0 |
30,3 |
38,7 |
|
|
|||||
|
Effizienzkennzahlen |
|||||
|
Cost-Income Ratio |
0,65 |
0,69 |
0,67 |
0,64 |
0,55 |
|
Return on Assets |
0,40 |
0,42 |
0,51 |
0,58 |
–0,12 |
|
Return on Equity |
8,6 |
8,9 |
11,3 |
10,9 |
–1,9 |
|
Risikogewichtete Eigenkapitalquote1) |
– |
13,2 |
14,9 |
16,3 |
19,3 |
|
Personalaufwand je Beschäftigten (1.000 $) |
50,4 |
75,8 |
59,1 |
95,1 |
120,9 |
|
Betriebsergebnis je Beschäftigten (1.000 $) |
20,5 |
30,9 |
37,4 |
76,0 |
–26,9 |
|
|
|||||
|
|
In % der Bilanzsumme insgesamt |
||||
|
Bankenkonzentration |
|
|
|
|
|
|
5 größte Banken |
34,7 |
39,9 |
46,9 |
45,6 |
37,2 |
|
|
|||||
|
Bankendichte |
|||||
|
Zahl der Banken |
1.210 |
1.041 |
923 |
880 |
867 |
|
Zahl der Zweigstellen |
4.497 |
4.686 |
4.556 |
4.317 |
4.251 |
|
Einwohner je Bank |
6.345 |
7.635 |
8.680 |
9.347 |
9.252 |
|
Einwohner je Bankstelle |
1.345 |
1.388 |
1.462 |
1.583 |
1.558 |
|
Bankstellen je 100 km2 |
6,81 |
6,83 |
6,53 |
6,20 |
6,25 |
|
Bankstellen je 100 km2 bebaute Fläche |
34,03 |
34,15 |
32,67 |
30,99 |
31,26 |
|
Geldausgabeautomaten je 1.000 Einwohner |
0,13 |
0,25 |
0,32 |
0,37 |
0,40 |
|
Q: BIZ, OECD, OeNB, WIFO-Berechnungen. – 1) Gemäß
Basel I. |
|||||
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|
|||||
Der Return on Equity als
Maß der Ertragsentwicklung überschritt in den 1990er- und frühen 2000er-Jahren kaum
die 10%-Marke. Diese vergleichsweise mäßige Entwicklung gründet in den sich nur
langsam verändernden Geschäftsstrukturen der österreichischen Banken. Das traditionelle
Einlagengeschäft überwiegt noch immer gegenüber der Mittelaufbringung, die traditionelle
Kreditgewährung gegenüber der Mittelverwendung der Banken. Beide Bereiche sind jedoch
durch die wachsende Bedeutung der Disintermediation verstärktem Konkurrenz- und
Ertragsdruck ausgesetzt. Das zunehmende Ertragsbewusstsein der Sparer erschwert
das Einlagengeschäft, das zunehmende Kostenbewusstsein der Kreditnehmer, vor allem
der öffentlichen Hand und der kapitalmarktfähigen Unternehmen, das traditionelle
Kreditgeschäft. Die österreichischen Banken partizipieren zwar an dieser Entwicklung
durch Steigerung ihrer Provisionserträge bzw. durch Forcierung von Vermögensverwaltung
und Investmentbanking, sie konnten jedoch damit bisher den zunehmenden Druck auf
die Zinsspanne nur teilweise mildern.
So verhalten der Strukturwandel
der österreichischen Banken im Inlandsbereich verläuft, so dynamisch nutzen vor
allem die österreichischen Großbanken (Bank Austria, Erste Bank, Raiffeisen Zentralbank)
die Wachstums- und Ertragschancen der Ostöffnung. Österreichische Großbanken erwarben
vor allem seit Mitte der 1990er-Jahre im Zuge der Privatisierungswelle in den ostmitteleuropäischen
Nachbarländern marktbestimmende Institute und erweiterten seither kontinuierlich
ihre Marktpräsenz in diesen Ländern. Die Tochterunternehmen der österreichischen
Banken in Ungarn, Tschechien, der Slowakei und Kroatien gehören zu den marktführenden
Kreditinstituten ihrer Länder. Die teilweise markante Ertragsverbesserung der heimischen
Großbanken seit 2001 ist zu einem Großteil auf die überdurchschnittliche Performance
dieser Auslandstochterinstitute zurückzuführen.
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Abbildung 1: Auslandsaktivitäten
der österreichischen Banken nach Bezirken |
|
Auslandsaktiva
in % der Bilanzsumme, Durchschnitt der Banken je Bezirk, Differenzen der Mittelwerte
1995 bis 2001 und 2002 bis 2008 |
|
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|
Q: WIFO-Bankenpanel. |
|
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Kleine und mittlere Banken
in den östlichen Grenzregionen steigerten ihre Auslandsaktivitäten seit Mitte der
1990er-Jahre überdurchschnittlich.
Wachstums- und Performancemöglichkeiten
durch zunehmende Auslandsaktivitäten wurden jedoch auch von mehreren kleineren und
mittleren österreichischen Regionalbanken verstärkt genutzt. Insbesondere kleine
und mittlere Banken in den östlichen Grenzregionen (zu Tschechien, Slowakei, Ungarn
und Slowenien) steigerten ihre Auslandsaktivitäten seit Mitte der 1990er-Jahre überdurchschnittlich
(Abbildung 1). Der Schwerpunkt der Auslandsaktivitäten dieser Banken liegt im Kreditbereich,
das grenzüberschreitende Einlagengeschäft entwickelte sich hingegen deutlich weniger
dynamisch[a]). Die grenzüberschreitenden Auslandsaktivitäten
dieser kleinen und mittleren österreichischen Banken stehen im Einklang mit den
Bestrebungen der Europäischen Kommission, das vergleichsweise geringe Integrationsniveau
der europäischen Bankmärkte, insbesondere im Retail-Geschäft, nachhaltig zu verbessern[b]).
Die vorliegende Studie
ist daher vor allem eine umfassende ökonometrische Analyse jener Einflussfaktoren,
die für die außerordentlich starke Dynamik der Auslandsaktivitäten der typischen
österreichischen (kleinen und mittleren) Banken von 1995 bis 2008 bestimmend waren.
Datengrundlage der empirischen Analyse ist das WIFO-Bankenpanel. Es umfasst derzeit
543 vorwiegend kleine und mittlere österreichische Geschäftsbanken. In die panelökonometrische
Analyse konnte eine Untersuchung der Auswirkungen der Auslandsaktivitäten der österreichischen
Banken auf Wachstum, Produktivität und Rentabilität des heimischen Bankensektors
(noch) nicht einbezogen werden: Berechnungsversuche ergaben sehr uneinheitliche
und statistisch insignifikante Ergebnisse (nicht zuletzt auch aufgrund der notorisch
ungenauen statistischen Erfassung von Rentabilität und Effizienz auf der Basis von
Einzelbankdaten) und werden daher hier nicht ausgewiesen.
Einfluss der geographischen
und kulturellen Nähe auf Kapitalströme
Seit Mitte der 1990er-Jahre
fließt ein kräftiger Strom von Investitionsgütern aus dem kapitalstarken Westen
Europas in den kapitalarmen Osten.
Die empirische Analyse
von Obstfeld – Taylor (2005), die Ausweitung dieser Analyse auf Osteuropa durch Prasad – Rajan
– Subramanian (2006), Abiad – Leigh – Mody (2009) und Hahn
(2010) sowie die reichhaltige empirische Literatur zu "economic geography"
und "economic gravity" (siehe dazu u. a. Baldwin, 2006, Egger, 2008)
legen die Hypothese nahe, dass die geographische, aber auch die kulturelle Nähe
den institutionellen, politischen und schließlich ökonomischen Wandel Osteuropas
durch Annäherung an Westeuropa nach dem Fall des "Eisernen Vorhangs" begünstigt
und beschleunigt hat. Die rasche und kompromisslose Übernahme der zentralen marktwirtschaftlichen
und demokratiepolitischen Prinzipien der Europäischen Union sowie die klare "Pro-West-Orientierung"
der politischen und ökonomischen Eliten schufen in Osteuropa sehr günstige (wahrscheinlich
bestmögliche) Voraussetzungen für einen raschen und kräftigen Zufluss an westeuropäischem
Kapital[c]). In weitgehender Übereinstimmung mit dem neoklassischen
Dogma des abnehmenden Grenzertrags fließt nunmehr seit Mitte der 1990er-Jahre ein
kräftiger Strom von Investitionsgütern aus dem kapitalstarken Westen (mit niedrigen
Kapitalertragsraten) in den kapitalarmen Osten Europas (mit hohen Kapitalertragsraten).
Die angesprochenen neoklassischen
Allokationskräfte entfalten jedoch auf Mikro- bzw. Unternehmensebene ihre unmittelbarste
Wirkung. Vor allem in Wirtschaftsbereichen, in denen hohe Transaktions- und Informationskosten
investitionsentscheidend sind, werden neoklassische Allokationskräfte durch friktions-
und barrieremindernde Institutionen am nachhaltigsten gestärkt.
Zu den Wirtschaftssektoren,
deren Aktivitäten am stärksten von Transaktions- und Informationskosten beeinflusst
werden, zählt die Kreditwirtschaft.
Zu den Wirtschaftssektoren,
deren Aktivitäten am stärksten von Transaktions- und Informationskosten beeinflusst
werden, zählt die Kreditwirtschaft. Hochentwickelte Finanz- und Kreditmärkte zeichnen
sich durch niedrige Transaktions- und Informationskosten aus. Grenzüberschreitende
(ertragreichere) Kreditfinanzierung wird daher erst dann von Kreditinstituten in
den Industrieländern verstärkt angeboten, wenn die Informations- und Transaktionskosten
für "Auslandskredite" nicht wesentlich höher sind als jene für "Inlandskredite".
Annäherung und Konvergenz von Rechtssystem und institutionellem Ordnungsgefüge aufstrebender
Volkswirtschaften an das Referenzsystem hochentwickelter Industrieländer verringern
für Banken die Informations- und Transaktionskosten und erhöhen die Bereitschaft
zur grenzüberschreitenden, ertragsreicheren Kreditgewährung. Direktinvestitionen
und grenzüberschreitender Waren- und Dienstleistungshandel folgen zwar ebenfalls
vorwiegend neoklassischen Allokationsregeln und werden daher auch von niedrigen
Informations- und Transaktionskosten positiv beeinflusst, institutionelle und informationsverzerrende
Friktionen wirken sich jedoch nirgends so hemmend aus wie im grenzüberschreitenden
Kreditgeschäft.
"Stylised Facts"
zu den grenzüberschreitenden Kreditaktivitäten der österreichischen Banken seit
1995 dokumentieren diese Zusammenhänge sehr deutlich. Die kräftigsten Zuwächse an
Auslandsaktiva (überwiegend Euro-Kredite, gemessen am Anteil an der Bilanzsumme)
verzeichneten die österreichischen Banken erst mit Beginn der EU-Beitrittsverhandlungen
u. a. von Tschechien, der Slowakei, Ungarn und Slowenien im Jahr 1999 (auch Zeitpunkt
der Einführung des Euro als Buchgeld) sowie unmittelbar vor, während und nach dem
EU-Beitritt dieser Länder (2003, 2004 und 2005; Abbildung 2).
|
|
|
Abbildung 2: Entwicklung
der Auslandsaktiva der österreichischen Banken in % der Bilanzsumme nach Regionen |
|
Veränderung
gegen das Vorjahr in Prozentpunkten |
|
|
|
Q: WIFO-Bankenpanel. |
|
|
Am stärksten erhöhten sich
dabei seit Mitte der 1990er-Jahre die grenzüberschreitenden Kreditaktivitäten der
österreichischen Banken mit Sitz in den östlichen Grenzbezirken, am schwächsten
die der Banken mit Sitz in den Binnenbezirken. Nach 2004 (EU-Beitritt u. a. von
Tschechien, der Slowakei, Ungarn und Slowenien) steigerten lediglich die Banken
in den Grenzregionen Ostösterreichs ihre Auslandsaktivitäten weiter kräftig (bisheriger
Höchstwert 2008 mit knapp 9% der Bilanzsumme; Abbildung 3).
|
|
|
Abbildung 3: Auslandsaktiva
österreichischer Banken |
|
|
|
Q: WIFO-Bankenpanel. |
|
|
|
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||||||||
|
Übersicht 2: Ergebnisse
der WIFO-Bankenbefragung |
||||||||
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
Frage 1: Die österreichischen Banken haben seit dem Jahr 2000 ihre grenzüberschreitenden
Aktivitäten deutlich verstärkt. Wie haben sich die Auslandsaktivitäten Ihrer Bank
in diesem Zeitraum entwickelt? |
|||||||
|
|
Auslandsaktiva |
Auslandspassiva |
Auslandsaktiva |
Auslandspassiva |
||||
|
|
Zahl der Nennungen |
Anteile in % |
||||||
|
Alle
Banken |
|
|
|
|
||||
|
Deutlich stärker als die Bilanzsumme |
29 |
13 |
17,2 |
7,8 |
||||
|
Etwa gleich stark wie die Bilanzsumme |
46 |
54 |
27,2 |
32,3 |
||||
|
Deutlich schwächer als die Bilanzsumme |
94 |
100 |
55,6 |
59,9 |
||||
|
Banken
in östlichen Grenzbezirken |
|
|
|
|
||||
|
Deutlich stärker als die Bilanzsumme |
11 |
6 |
23,4 |
12,5 |
||||
|
Etwa gleich stark wie die Bilanzsumme |
18 |
20 |
38,3 |
41,7 |
||||
|
Deutlich schwächer als die Bilanzsumme |
18 |
22 |
38,3 |
45,8 |
||||
|
Banken
in westlichen Grenzbezirken |
|
|
|
|
||||
|
Deutlich stärker als die Bilanzsumme |
8 |
3 |
13,3 |
5,0 |
||||
|
Etwa gleich stark wie die Bilanzsumme |
17 |
21 |
28,3 |
35,0 |
||||
|
Deutlich schwächer als die Bilanzsumme |
35 |
36 |
58,3 |
60,0 |
||||
|
Banken
in Nicht-Grenzbezirken |
|
|
|
|
||||
|
Deutlich stärker als die Bilanzsumme |
10 |
4 |
16,1 |
6,8 |
||||
|
Etwa gleich stark wie die Bilanzsumme |
11 |
13 |
17,7 |
22,0 |
||||
|
Deutlich schwächer als die Bilanzsumme |
41 |
42 |
66,1 |
71,2 |
||||
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
Frage 2: Welche der folgenden Einflussfaktoren waren für die Auslandsaktivitäten
Ihrer Bank seit dem Jahr 2000 entscheidend? |
|||||||
|
|
Regulatorische Erleichterungen |
Euro-Einführung |
Osterweiterung |
Regulatorische Erleichterungen |
Euro-Einführung |
Osterweiterung |
||
|
|
Zahl der Nennungen |
Anteile in % |
||||||
|
Alle
Banken |
|
|
|
|
|
|
||
|
Starker Einfluss |
18 |
35 |
28 |
11,5 |
22,0 |
17,5 |
||
|
Mittlerer Einfluss |
37 |
46 |
33 |
23,7 |
28,9 |
20,6 |
||
|
Schwacher Einfluss |
101 |
78 |
99 |
64,7 |
49,1 |
61,9 |
||
|
Banken
in östlichen Grenzbezirken |
|
|
|
|
|
|
||
|
Starker Einfluss |
7 |
9 |
18 |
15,9 |
20,0 |
37,5 |
||
|
Mittlerer Einfluss |
14 |
16 |
14 |
31,8 |
35,6 |
29,2 |
||
|
Schwacher Einfluss |
23 |
20 |
16 |
52,3 |
44,4 |
33,3 |
||
|
Banken
in westlichen Grenzbezirken |
|
|
|
|
|
|
||
|
Starker Einfluss |
7 |
19 |
2 |
12,3 |
32,8 |
3,6 |
||
|
Mittlerer Einfluss |
12 |
16 |
6 |
21,1 |
27,6 |
10,9 |
||
|
Schwacher Einfluss |
38 |
23 |
47 |
66,7 |
39,7 |
85,5 |
||
|
Banken
in Nicht-Grenzbezirken |
|
|
|
|
|
|
||
|
Starker Einfluss |
4 |
7 |
8 |
7,3 |
12,5 |
14,0 |
||
|
Mittlerer Einfluss |
11 |
14 |
13 |
20,0 |
25,0 |
22,8 |
||
|
Schwacher Einfluss |
40 |
35 |
36 |
72,7 |
62,5 |
63,2 |
||
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
Frage 3: Welche Bedeutung hat die angespannte inländische Markt- und Konkurrenzsituation
für die Auslandsaktivitäten Ihrer Bank? |
Frage 4: Welche Bedeutung haben die Auslandsaktivitäten Ihrer heimischen
Konkurrenten für die Auslandsaktivitäten Ihrer Bank? |
||||||
|
|
Zahl der Nennungen |
Anteile in % |
Zahl der Nennungen |
Anteile in % |
||||
|
Alle
Banken |
|
|
|
|
||||
|
Große Bedeutung |
13 |
7,6 |
2 |
1,2 |
||||
|
Mittlere Bedeutung |
23 |
13,5 |
22 |
12,8 |
||||
|
Geringe Bedeutung |
47 |
27,5 |
59 |
34,3 |
||||
|
Keine Bedeutung |
88 |
51,5 |
89 |
51,7 |
||||
|
Banken
in östlichen Grenzbezirken |
|
|
|
|
||||
|
Große Bedeutung |
6 |
12,2 |
0 |
0,0 |
||||
|
Mittlere Bedeutung |
12 |
24,5 |
10 |
20,0 |
||||
|
Geringe Bedeutung |
14 |
28,6 |
17 |
34,0 |
||||
|
Keine Bedeutung |
17 |
34,7 |
23 |
46,0 |
||||
|
Banken
in westlichen Grenzbezirken |
|
|
|
|
||||
|
Große Bedeutung |
3 |
5,1 |
2 |
3,4 |
||||
|
Mittlere Bedeutung |
6 |
10,2 |
6 |
10,2 |
||||
|
Geringe Bedeutung |
22 |
37,3 |
24 |
40,7 |
||||
|
Keine Bedeutung |
28 |
47,5 |
27 |
45,8 |
||||
|
Banken
in Nicht-Grenzbezirken |
|
|
|
|
||||
|
Große Bedeutung |
4 |
6,3 |
0 |
0,0 |
||||
|
Mittlere Bedeutung |
5 |
7,9 |
6 |
9,5 |
||||
|
Geringe Bedeutung |
11 |
17,5 |
18 |
28,6 |
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|
Keine Bedeutung |
43 |
68,3 |
39 |
61,9 |
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Q: WIFO-Bankenbefragung. |
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Eine aktuelle WIFO-Befragung
von knapp 200 österreichischen Banken vervollständigt dieses Bild (Übersicht 2).
Etwa 17% der befragten Banken meldeten, dass ihre Auslandsaktiva seit dem Jahr 2000
kräftiger steigen als ihre Bilanzsumme. Für Banken mit Sitz in einem der östlichen
Grenzbezirke ergab die Befragung mit 23,4% einen deutlich höheren, für jene mit
Sitz in den westlichen Grenzbezirken oder in den Binnenbezirken einen zum Teil deutlich
niedrigeren Anteil. Als entscheidender Faktor für die verstärkten Auslandsaktivitäten
seit 2000 wurde von 37,5% der Banken in den östlichen Grenzbezirken die EU-Osterweiterung
genannt, von 20% die Euro-Einführung.
Eine aktuelle WIFO-Befragung
von knapp 200 österreichischen Banken bestätigt die Bedeutung der EU-Osterweiterung
für verstärkte Auslandsaktivitäten.
Für Banken in den westlichen
Grenzbezirken war die Euro-Einführung zentrales Motiv für die verstärkte Auslandsorientierung
(knapp 33%), die EU-Osterweiterung hingegen von untergeordneter Bedeutung (knapp
4%). Anderen Motiven, etwa regulatorischen Erleichterungen für grenzüberschreitende
Bankaktivitäten, dürfte ebenfalls nur geringe Bedeutung für die verstärkte internationale
Ausrichtung der österreichischen Banken zukommen.
Allerdings nannten 12%
der befragten Banken in den östlichen Grenzbezirken die angespannte heimische Markt-
und Konkurrenzsituation als bestimmend für ihre verstärkte Auslandsorientierung.
Der vorliegende Beitrag
überprüft diesen positiven Zusammenhang zwischen EU-Osterweiterung (d. h. Annäherung
Osteuropas an EU-Standards) und verstärkter grenzüberschreitender Kredittätigkeit
der österreichischen Banken ökonometrisch fundiert durch verfeinerte multivariate
bzw. modellgestützte Testverfahren. Diese auf modernen panel- und räumlich-ökonometrischen
Verfahren basierenden Tests sind umso aussagekräftiger, als das WIFO-Bankenpanel
überwiegend aus kleinen und mittelgroßen österreichischen Banken besteht. Diese
Banken partizipieren an der EU-Osterweiterung nicht durch Direktinvestitionen, sondern
fast ausschließlich durch grenzüberschreitende Kreditaktivitäten. Die Testergebnisse
sind daher nicht durch die Sonderstellung der österreichischen Großbanken bzw. durch
die zum Teil dominierende Marktposition ihrer Tochterunternehmen in Osteuropa verzerrt.
Wettbewerbsdruck und Imitationsverhalten bestimmen die Dynamik
der grenzüberschreitenden Kreditaktivitäten der österreichischen Banken.
Die Datengrundlage der
ökonometrischen Analyse bildet die Bilanzdatenbank der Oesterreichischen Nationalbank;
sie umfasst alle österreichischen Banken. Diese Daten stehen dem WIFO in elektronischer
Form für den Zeitraum von 1995 bis 2008 zur Verfügung.
Das WIFO-Bankenpanel umfasst
derzeit 543 österreichische Geschäftsbanken. Es wird nach folgenden Auswahlkriterien
erstellt: durchgehende Verfügbarkeit von konsistenten Bilanzdaten seit 1995 und
keine Teilnahme an Fusionen oder Übernahmen seit 1995. Somit werden ausschließlich
Geschäftsbanken erfasst, deren Bilanzen und Unternehmensdaten im Zeitverlauf keine
"Strukturbrüche" aufweisen. Das WIFO-Bankenpanel besteht daher vorwiegend
aus kleinen und mittleren Geschäftsbanken. Die größten österreichischen Banken sind
aufgrund ihrer zum Teil intensiven Fusions- und Übernahmetätigkeit seit 1995 im
WIFO-Sample nicht enthalten.
Diese Kriterien ermöglichen
für die Jahre 1995 bis 2008 u. a. eine eindeutige Zuordnung der verfügbaren Einzelbankdaten
zu relevanten regionalwirtschaftlichen Informationen aus der WIFO-Datenbank.
Darüber hinaus erleichtern
diese Abgrenzungskriterien die Konstruktion von Kontiguitätsmatrizen für die Abbildung
von räumlichen Dependenzen im Bankensektor.
Modellannahmen zur panel- und räumlich-ökonometrischen
Analyse
Das Basismodell für die
panel- und räumlich-ökonometrische Analyse der Auslandsaktivitäten der österreichischen
Banken hat folgende Grundstruktur:
(1) 
,
wobei 
für
die Auslandsaktiva der i-ten Bank (i = 1, 2, 3, . . ., 543)
zum Zeitpunkt t (t = 1995, 1996, . . ., 2008) in % der Bilanzsumme
steht (in einigen Regressionsmodellen wird die Bilanzsumme um eine Periode verzögert)[d]). Die idiosynkratischen erklärenden Variablen der
i-ten
Bank zum Zeitpunkt t werden durch 
erfasst.
Kontrollvariable im Basismodell sind die Bilanzsumme 
, das Verhältnis
Kredite zu Einlagen 
, das Eigenkapital
in Prozent der Bilanzsumme 
, das Verhältnis
Betriebsausgaben zu Betriebseinnahmen bzw. die Cost-Income Ratio 
und
der Personalaufwand pro Kopf 
. Diese Variablen
zählen zu den bevorzugten idiosynkratischen Kontrollvariablen in mikroökonometrischen
Analysen des Bankenverhaltens[e]). Alle Kontrollvariablen sind log-transformiert.
Die Semi-log-Transformation von Modell (1)
hat die Eigenschaft, dass die erklärenden Variablen einen Schwellenwert überschreiten
müssen, um die zu erklärende Variable zu beeinflussen, wobei bei steigendem Variablenverlauf
der Wirkungszusammenhang tendenziell abnimmt und bei sinkendem steigt.
Die Vektoren 
und
bilden
unbeobachtete zeitspezifische und bankspezifische Effekte ab. 
steht
für den klassischen Störterm mit den Eigenschaften 
und
.
Die bankspezifischen Kontrollvariablen
werden durch zeitvariante binäre Variable erweitert, die den EU-Annäherungsprozess
der östlichen Nachbarländer Österreichs (Tschechien, Slowakei, Ungarn, Slowenien)
abbilden. Der Beginn der Beitrittsverhandlungen dieser Länder mit der Europäischen
Kommission fällt zeitlich mit der Einführung des Euro als Buchgeld im Jahr 1999
zusammen. Diese Zäsur wird durch die binäre Variable EURO erfasst.
Der EU-Beitritt dieser Länder im Jahr 2004 wird durch die Variable HUV abgebildet.
Räumliche Kodierungen werden
auf Bezirksebene durch zeitinvariante binäre Variable vorgenommen. Dabei werden
die Banken im WIFO-Sample jenen Bezirken zugeordnet, in denen sie ihren Hauptsitz
haben. Der Zuordnung zu den östlichen Grenzbezirken durch die binäre Variable GREE kommt
im vorliegenden Untersuchungszusammenhang besondere Bedeutung zu.
Stylised Facts legen nahe,
dass die Variable AAQ für die i-te Bank einem steigenden
stochastischen Trend folgt. Um diesen möglichen Trendeffekt zu berücksichtigen,
wird das statische Basismodell (1) dynamisiert,
d. h. um einen autoregressiven Term der Ordnung (1) bzw. AR (1)
erweitert:
(2) 
.
Die erklärenden Variablen
können somit nicht nur einen unmittelbaren, sondern auch einen mittel- bis langfristigen
Effekt auf AAQ ausüben.
Der vermeintliche Trend
in der endogenen Variablen kann aber auch durch räumliche Dependenzen hervorgerufen
werden. Das Verhalten von Banken kann durch das Verhalten ihrer räumlich benachbarten
Banken, zumeist ihre unmittelbaren Konkurrenten, beeinflusst werden. Erhöht eine
Bank z. B. ihre Auslandsaktivitäten, so kann dies benachbarte Banken dazu veranlassen,
dieser Strategie durch Imitationsverhalten zu folgen. Dieser Prozess wird dadurch
abgebildet, dass der zeitlich-autoregressive Term im dynamischen Modell (2) durch einen räumlich-autoregressiven
Term ersetzt wird:
(3) 
,
wobei 
die
Elemente einer N×N- bzw. 543×543-Kontiguitätsmatrix W sind.
Die Kontiguitäts- oder Nachbarschaftsmatrix bildet die räumliche Nähe der i-ten
Bank zur j-ten Bank ab. Die j-te Bank ist im Modell
(3) definitionsgemäß dann der i-ten
Bank "räumlich nah" bzw. "benachbart", wenn sie ihren Hauptsitz
im Bezirk der i-ten Bank oder in einem der Nachbarbezirke hat.
Den üblichen technischen Konventionen folgend, wurden die räumlichen Gewichte 
so
normiert, dass die Elemente der Zeilenvektoren der Kontiguitätsmatrix W sich
auf 1 aufsummieren, wobei die Elemente entlang der Diagonale gleich 0 gesetzt wurden,
d. h. 
.
Der Koeffizient r repräsentiert den räumlich-autoregressiven Parameter bzw. den Einfluss der
räumlich verzögerten abhängigen Variablen.
Die räumliche Dependenz
in Modell (3) kann durch Elemente von
"yardstick competition" noch verfeinert werden (siehe dazu Elhorst – Freret, 2009). Durch diese Erweiterung wird es möglich,
die Hypothese zu testen, ob die verstärkten Auslandsaktivitäten der Banken in den
Binnenbezirken nach dem EU-Beitritt der östlichen Nachbarländer signifikant von
den Auslandsaktivitäten der Banken in den östlichen Grenzbezirken beeinflusst wurden.
Dazu wird Modell (3) folgendermaßen erweitert:
(4) 
.
Dabei ist 
eine
binäre Variable, die ab t = 2004 den Wert 1 annimmt, wenn die i-te Bank
ihren Hauptsitz in einem östlichen Grenzbezirk hat. Alle anderen Banken werden in
dieser Variablen mit 0 kodiert.
Die Modellversionen (1) bis (4) erfordern den Einsatz unterschiedlicher ökonometrischer Verfahren:
·
Modell (1) wird mit der statischen Fixe-Effekte-Methode
geschätzt. Dieser Panel-Schätzer korrigiert Verzerrungen durch Endogenitäten, die
durch die Präsenz von zeitinvarianten, im Modell nicht berücksichtigten Variablen
verursacht werden.
·
Modell (2) wird mit Hilfe dynamischer panelökonometrischer
Instrument-Variable-Schätzverfahren nach Arellano
– Bond (1991), Arellano – Bover (1995) und Baldwin – Blundell – Bond (1998) getestet. Diese dynamischen Verfahren korrigieren
vor allem Verzerrungen durch das Auftreten von Simultanität (d. h. erklärende Variable
werden simultan mit der zu erklärenden Variablen determiniert) und/oder "two-way
causality" (d. h. erklärende und zu erklärende Variable beeinflussen einander
wechselseitig kausal).
·
Die Modelle
(3) und (4) werden mit Methoden der räumlichen Panel-Ökonometrie (spatial panel
econometrics) geschätzt, die Verzerrungen aus räumlicher Endogenität korrigieren
können. Einen kompetenten Überblick über moderne Methoden der räumlichen Ökonometrie
gibt die Monographie von LeSage – Pace (2009).
Die Schätzungen wurden
mit Prozeduren in STATA (zeitliche Dependenz) und MATLAB (räumliche Dependenz) durchgeführt.
In allen vier Modellversionen
stehen zeitliche und räumliche Abhängigkeiten im Mittelpunkt des Interesses. Daher
wird auf die Formulierung und statistische Überprüfung von Hypothesen zur Wirkungsrichtung
der idiosynkratischen Einflussfaktoren verzichtet, doch werden in der Folge auch
die Schätzergebnisse für die bankspezifischen Kontrollvariablen präsentiert und
deren Implikationen diskutiert.
Schätzergebnisse und Interpretation
der empirischen Analyse
Die Schätzergebnisse für
Modell (1) weisen hoch signifikante Koeffizienten
für jene Variablen aus, die den Einfluss der institutionellen Annährung der osteuropäischen
Länder an die EU abbilden (Übersicht 4). Die Variable HUV (der
EU-Beitritt) ist jedoch nicht nur statistisch höher signifikanter als EURO (Beginn
der Beitrittsverhandlungen), sie hat auch den vierfachen positiven Wirkungsgrad
auf die Auslandsaktivitäten der österreichischen Banken. Von den idiosynkratischen
Kontrollvariablen sind nur drei Variable statistisch signifikant, nämlich die Bilanzsumme
(SPAS),
die Eigenkapitalquote (EKQ) und die Cost-Income Ratio (CIR).
Durch die Bankgröße, gemessen an der Bilanzsumme, und die Kosteneffizienz, gemessen
an der Cost-Income Ratio, werden demnach die Auslandsaktivitäten positiv beeinflusst,
durch die relative Eigenkapitalausstattung hingegen negativ. Dieser Befund ist am
ehesten vereinbar mit der Hypothese, dass Banken Auslandsaktivitäten zum Zweck der
Ertragssteigerung und Verbesserung der Kapitalisierung forcieren. Die Schätzung
von Modell (1) durch das Fixe-Effekte-Verfahren
wird durch die Hausman-Testprozedur gestützt.
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Übersicht 3: Statistische
Kennzahlen für das WIFO-Bankenpanel |
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|
|
Zahl der Beobachtungen |
7.602 |
|
|
|
|
Zahl der Banken |
543 |
|
|
|
|
Zeitbereich |
1995/2008 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable |
Mittelwert |
Standardabweichung |
Minimum |
Maximum |
|
|
|
|
|
|
|
AAQ |
3,687 |
7,070 |
0,000 |
99,378 |
|
SPAS |
119,159 |
155,874 |
7,556 |
2.018,648 |
|
LDR |
0,731 |
0,271 |
0,094 |
2,582 |
|
EKQ |
7,387 |
2,644 |
1,700 |
22,079 |
|
CIR |
0,689 |
0,099 |
0,306 |
1,704 |
|
PM |
59,269 |
9,251 |
19,382 |
203,248 |
|
Q: WIFO-Berechnungen. |
||||
|
|
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|
Übersicht 4: Robuster
Fixe-Effekte-Schätzer |
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|
Mit bankspezifischen und zeitlichen fixen Effekten |
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|
|
|
|
|
|
Abhängige Variable |
AAQN |
|
|
|
|
0,219 |
|
|
|
Zahl der Beobachtungen |
7.059 |
|
|
|
Zahl der Banken |
543 |
|
|
|
Zeitbereich |
1995/2008 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable |
Koeffizient |
t-Statistik |
p-Wert |
|
|
|
|
|
|
|
5,568 |
5,70 |
0,000 |
|
|
1,044 |
0,87 |
0,385 |
|
|
–1,809 |
–4,12 |
0,000 |
|
|
–1,443 |
–1,20 |
0,231 |
|
|
–2,952 |
–2,61 |
0,009 |
|
|
1,692 |
9,52 |
0,000 |
|
|
0,353 |
2,04 |
0,042 |
|
Konstante |
–12,396 |
–2,82 |
0,005 |
|
|
|
|
|
|
Hausman-Test |
|
414,73 |
0,000 |
|
Q: WIFO-Berechnungen. |
|||
|
|
|||
Fixe-Effekte-Methoden erlauben
keine Berücksichtigung von zeitinvarianten Variablen. Daher wurde eine erweiterte
Version von Modell (1) mit Hilfe des Hausman-Taylor-Verfahrens
geschätzt (Übersicht 5). In diesem erweiterten Modell werden neben der zeitinvarianten
binären Variablen GREE die ebenfalls zeitinvariante binäre Variable KONK04
(1 für hoch kompetitive lokale Bankmärkte, sonst 0; siehe Kasten "Variablenliste")
und die Variable SUMMED (Abweichung der Auslandsaktiva AAQ der
i-ten
Bank vom Median im Jahr t) berücksichtigt. Die idiosynkratischen Variablen
wurden in dieser Spezifikation als endogen angenommen, die zeitvarianten Variablen
HUV und
SUMMED
sowie die zeitinvarianten Variablen GREE und KONK04 als exogen. Diese Spezifikation wird durch den
Sargan-Hansen-Spezifikationstest gestützt. Neben EKQ und SPAS erweist
sich in dieser Modellvariante auch LDR (Kredite-Einlagen-Verhältnis) als statistisch signifikant.
Alle signifikanten bankspezifischen Variablen beeinflussen die endogene Variable
positiv (der Koeffizient von EKQ ändert gegenüber dem Basismodell das Vorzeichen).
Die dynamischen Auslandsaktivitäten
der Banken in den östlichen Grenzbezirken wurden durch deren geographische Nähe
zu den östlichen Nachbarländern begünstigt.
Der signifikante positive
Koeffizient der Variablen SUMMED signalisiert, dass AAQ nicht "median-reversing"
ist. Der signifikante Einfluss von HUV bleibt in dieser Modellvariante erhalten. Wie die
hoch signifikanten positiven Koeffizienten der zeitinvarianten Variablen GREE und
KONK04
zeigen, wurden die dynamischen Auslandsaktivitäten der Banken in den östlichen Grenzbezirken
durch deren geographische Nähe zu den östlichen Nachbarländern begünstigt, aber
auch durch die angespannte Konkurrenzsituation auf den Heimmärkten "erzwungen".
|
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|
Variablenliste |
|
AAQ Auslandsaktiva in % der Bilanzsumme AAQN Auslandsaktiva zum Zeitpunkt t in
% der Bilanzsumme zum Zeitpunkt t –
1 CIR Betriebsausgaben in % der Betriebseinnahmen
(Cost-Income Ratio), lcir . . . Logarithmus EKQ Eigenkapital in % der Bilanzsumme, lekq
. . . Logarithmus LDR Relation der Kredite an Nichtbanken zu
den Einlagen von Nichtbanken (Loan-Deposit Ratio), lldr
. . . Logarithmus PM Personalaufwand je Beschäftigten (zu
Preisen von 2000), lpm . . . Logarithmus SPAS Bilanzsumme (zu Preisen von 2000), lspas
. . . Logarithmus SUMMED Abweichung von KONK04 Marktanteil aller Banken (gemessen
an der Zahl der Bankstellen) auf dem Heimmarkt (Bezirk) der i-ten
Bank im Jahr 2004 kleiner als 10% HUV EU-Beitritt von Ungarn, Tschechien, Slowakei
und Slowenien (2004) GREE Bezirk, der an Tschechien, die Slowakei,
Ungarn oder Slowenien grenzt EURO Einführung des Euro als Buchgeld (1999) W 543×543 Kontiguitätsmatrix, bildet
die räumliche Nähe der i-ten Bank zur j-ten Bank ab. Die j-te
Bank ist dann der i-ten Bank "räumlich nah" bzw. "benachbart",
wenn sie ihren Hauptsitz im Bezirk der i-ten Bank oder in einem
der angrenzenden Bezirke hat. Die räumlichen Gewichte
|
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Übersicht 5: Hausman-Taylor-Schätzer |
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|
|
|
|
|
Abhängige Variable |
AAQN |
|
|
|
Zahl der Beobachtungen |
7.059 |
|
|
|
Zahl der Banken |
543 |
|
|
|
Zeitbereich |
1995/2008 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable |
Koeffizient |
t-Statistik |
p-Wert |
|
Zeitvariant exogen |
|
|
|
|
|
1,459 |
17,71 |
0,000 |
|
|
0,858 |
111,65 |
0,000 |
|
Zeitvariant endogen |
|
|
|
|
|
4,003 |
16,82 |
0,000 |
|
|
0,723 |
3,55 |
0,000 |
|
|
0,366 |
2,49 |
0,013 |
|
|
–0,246 |
–0,81 |
0,418 |
|
|
–0,280 |
–1,02 |
0,308 |
|
Zeitinvariant exogen |
|
|
|
|
GREE |
1,467 |
4,50 |
0,000 |
|
KONK04 |
2,931 |
8,49 |
0,000 |
|
Konstante |
–17,201 |
–11,43 |
0,000 |
|
|
|
|
|
|
Sargan-Hansen-Test |
|
4,065 |
0,044 |
|
Q: WIFO-Berechnungen. |
|||
|
|
|||
In der dynamischen Version
von Modell (2) (Übersicht 6) sind lediglich
die positiven Koeffizienten von HUV und EURO statistisch signifikant (allerdings nur auf dem
5%- bzw. 10%-Signifikanzniveau). Ähnlich wie im statischen Modell wirkt sich der
EU-Beitritt der östlichen Nachbarländer (HUV) stärker positiv auf
die Auslandsaktivitäten der österreichischen Banken aus als der Beginn der Beitrittsverhandlungen
(EURO).
Der Koeffizient der verzögerten endogenen Variablen von nahe 1 signalisiert, dass
die Entwicklung des Anteils der Auslandsaktiva an der Bilanzsumme der Banken durch
einen "random walk" mit Drift (gesteuert durch EURO und
HUV) hinreichend
genau abgebildet werden kann. Der Sargan-Spezifikationstest (mit Nullhypothese,
dass das Modell und die überidentifizierenden Bedingungen korrekt spezifiziert sind)
und der serielle Korrelationstest (mit Nullhypothese, dass die Residuen der Regression
in den ersten Differenzen keine serielle Korrelation der Ordnung 1 und 2 aufweisen)
stützen die verwendete Modellvariante.
|
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|
Übersicht 6: Dynamischer
Arellano-Bond-Systemschätzer |
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|
Robustes Zwei-Stufen-Verfahren |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Abhängige Variable |
AAQN |
|
|
|
Zahl der Beobachtungen |
6.516 |
|
|
|
Zahl der Banken |
543 |
|
|
|
Zeitbereich |
1995/2008 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable |
Koeffizient |
t-Statistik |
p-Wert |
|
|
|
|
|
|
|
0,991 |
42,49 |
0,000 |
|
|
–0,070 |
–0,30 |
0,763 |
|
|
0,505 |
2,07 |
0,038 |
|
|
–0,308 |
–1,38 |
0,169 |
|
|
–0,997 |
–1,15 |
0,250 |
|
|
0,814 |
1,47 |
0,141 |
|
|
0,213 |
2,18 |
0,029 |
|
|
0,164 |
1,78 |
0,075 |
|
Konstante |
5,599 |
1,59 |
0,112 |
|
|
|
|
|
|
Arellano-Bond-Test: Serielle Korrelation der Residuen |
|
|
|
|
|
|
–3,93 |
0,000 |
|
|
|
0,96 |
0,336 |
|
|
|
0,66 |
0,509 |
|
|
|
|
|
|
Sargan-Test |
|
421,220 |
0,105 |
|
Q: WIFO-Berechnungen. |
|||
|
|
|||
|
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|||
|
Übersicht 7: Modell
mit räumlich verzögerten abhängigen Variablen |
|||
|
Mit räumlichen und zeitlichen fixen Effekten |
|||
|
|
|
|
|
|
Abhängige Variable |
AAQ |
|
|
|
|
0,819 |
|
|
|
Zahl der Beobachtungen |
7.602 |
|
|
|
Log-likelihood |
–19.181,508 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable |
Koeffizient |
t-Statistik |
p-Wert |
|
|
|
|
|
|
|
2,734 |
6,273 |
0,000 |
|
|
1,584 |
5,585 |
0,000 |
|
|
–1,677 |
–7,999 |
0,000 |
|
|
–1,689 |
–3,943 |
0,000 |
|
|
–2,954 |
–7,528 |
0,000 |
|
|
0,163 |
0,981 |
0,327 |
|
|
0,481 |
18,209 |
0,000 |
|
|
|
|
|
|
Likelihood-Ratio-Test |
|
11.643,026 |
0,000 |
|
Q: WIFO-Berechnungen. |
|||
|
|
|||
Das Imitationsverhalten der
Banken war bestimmend für die Entwicklung der Auslandsaktivitäten.
In den Modellversionen
mit den räumlich verzögerten endogenen Variablen (Übersichten 7 bis 12) werden aus
schätztechnischen Gründen die zeitinvariante Variable GREE und
die zeitvarianten Variablen HUV bzw. EURO zu einer Interaktionsvariablen
(HUV×GREE bzw.
EURO×GREE)
verschmolzen. Likelihood-Ratio-Test bzw. Hausman-Test signalisieren in nahezu allen
Modellversionen signifikante räumliche und zeitliche fixe Effekte. In den räumlichen
Modellen sind zudem alle idiosynkratischen Kontrollvariablen statistisch signifikant,
die Interaktionsvariablen HUV×GREE bzw. EURO×GREE hingegen
nicht. Die Wirkungsrichtung der Kontrollvariablen im räumlichen Modell stimmt großteils
mit jener im zeitlichen Basismodell (1)
überein. Die Koeffizienten der räumlich verzögerten endogenen Variablen sind durchwegs
positiv und hoch signifikant. Die Auslandsaktivitäten einer österreichischen Bank
werden demnach von den Auslandsaktivitäten der benachbarten Banken signifikant positiv
beeinflusst. Dieses ausgeprägte Imitationsverhalten bzw. die Diffusionsprozesse
könnten dafür maßgebend sein, dass in den räumlichen Spezifikationen jene Variablen,
welche die Annäherung der osteuropäischen Länder an die Standards der EU abbilden,
statistische Signifikanz verloren haben. Die Koeffizienten der Interaktionsvariablen
HUV×GREE bzw.
EURO×GREE haben
zwar das erwartete positive Vorzeichen, unterschreiten jedoch die üblichen Signifikanzniveaus.
|
|
|||
|
Übersicht 8: Modell
mit räumlich verzögerten abhängigen Variablen |
|||
|
Mit räumlichen und zeitlichen fixen Effekten |
|||
|
|
|
|
|
|
Abhängige Variable |
AAQ |
|
|
|
|
0,820 |
|
|
|
Zahl der Beobachtungen |
7.602 |
|
|
|
Log-likelihood |
–19.181,505 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable |
Koeffizient |
t-Statistik |
p-Wert |
|
|
|
|
|
|
|
2,736 |
6,279 |
0,000 |
|
|
1,588 |
5,595 |
0,000 |
|
|
–1,678 |
–8,001 |
0,000 |
|
|
–1,689 |
–3,944 |
0,000 |
|
|
–2,950 |
–7,518 |
0,000 |
|
|
0,159 |
0,972 |
0,331 |
|
|
0,482 |
18,276 |
0,000 |
|
|
|
|
|
|
Likelihood-Ratio-Test |
|
11.642,892 |
0,000 |
|
Q: WIFO-Berechnungen. |
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Übersicht 9: Modell
mit räumlich verzögerten abhängigen Variablen |
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|
Mit räumlichen
und zeitlichen fixen Effekten |
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|
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|
Abhängige Variable |
AAQ |
|
|
|
|
0,820 |
|
|
|
Zahl der Beobachtungen |
7.602 |
|
|
|
Log-likelihood |
–19.181,969 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable |
Koeffizient |
t-Statistik |
p-Wert |
|
|
|
|
|
|
|
2,780 |
6,399 |
0,000 |
|
|
1,575 |
5,561 |
0,000 |
|
|
–1,675 |
–7,992 |
0,000 |
|
|
–1,684 |
–3,934 |
0,000 |
|
|
–2,958 |
–7,541 |
0,000 |
|
|
0,482 |
18,894 |
0,000 |
|
|
|
|
|
|
Likelihood-Ratio-Test |
|
11.668,234 |
0,000 |
|
Q: WIFO-Berechnungen. |
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Die Ergebnisse für das
Zweiregime-Modell (4) bringen etwas Klarheit
in diese Indifferenz (Übersichten 10 bis 12). Die Vorzeichen und Größenordnungen
der Regimevariablen stimmen mit der Erwartung überein, dass das Imitationsverhalten
der Banken in den östlichen Grenzbezirken in Bezug auf Auslandsaktivitäten schwächer
ausgeprägt ist als in den anderen Bezirken. Beide Regimevariable sind hoch signifikant,
aber die Differenz zwischen den beiden Regimevariablen ist nicht signifikant von
Null verschieden. Das räumlich unterschiedliche Imitationsverhalten der Banken ist
somit im statistischen Sinn nicht signifikant; deshalb verfehlen die Interaktionsvariablen
HUV×GREE bzw.
EURO×GREE in
Modellvariante (3) die Standard-Signifikanzniveaus
weit.
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Übersicht 10: Zweiregime-Modell
mit räumlich verzögerten abhängigen Variablen und räumlichen und zeitlichen fixen
Effekten |
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|
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|
Abhängige Variable |
AAQ |
|
|
|
|
0,820 |
|
|
|
|
0,805 |
|
|
|
Zahl der Beobachtungen |
7.602 |
|
|
|
Log-likelihood |
–19.180,427 |
|
|
|
Regime-Dummy |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable |
Koeffizient |
t-Statistik |
p-Wert |
|
|
|
|
|
|
|
2,734 |
6,303 |
0,000 |
|
|
1,569 |
5,529 |
0,000 |
|
|
–1,676 |
–8,035 |
0,000 |
|
|
–1,688 |
–3,944 |
0,000 |
|
|
–2,971 |
–7,571 |
0,000 |
|
|
0,462 |
14,569 |
0,000 |
|
|
0,563 |
7,731 |
|
|
|
|
|
|
|
Test:
|
–0,101 |
–1,255 |
0,204 |
|
Q: WIFO-Berechnungen. |
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|
|
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|
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|
Übersicht 11: Zweiregime-Modell
mit räumlich verzögerten abhängigen Variablen und räumlichen und zeitlichen fixen
Effekten |
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|
|
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|
Abhängige Variable |
AAQ |
|
|
|
|
0,820 |
|
|
|
|
0,805 |
|
|
|
Zahl der Beobachtungen |
7.602 |
|
|
|
Log-likelihood |
–19.180,765 |
|
|
|
Regime-Dummy |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable |
Koeffizient |
t-Statistik |
p-Wert |
|
|
|
|
|
|
|
2,731 |
6,296 |
0,000 |
|
|
1,575 |
5,543 |
0,000 |
|
|
–1,676 |
–8,036 |
0,000 |
|
|
–1,689 |
–3,945 |
0,000 |
|
|
–2,969 |
–7,565 |
0,000 |
|
|
0,464 |
14,472 |
0,000 |
|
|
0,549 |
8,006 |
0,000 |
|
|
|
|
|
|
Test:
|
–0,085 |
–1,101 |
0,262 |
|
Q: WIFO-Berechnungen. |
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|
Übersicht 12: Zweiregime-Modell
mit räumlich verzögerten abhängigen Variablen und räumlichen und zeitlichen fixen
Effekten |
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|
|
|
|
|
|
Abhängige Variable |
AAQ |
|
|
|
|
0,941 |
|
|
|
|
0,936 |
|
|
|
Zahl der Beobachtungen |
7.059 |
|
|
|
Log-likelihood |
–13.888,104 |
|
|
|
Regime-Dummy |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable |
Koeffizient |
t-Statistik |
p-Wert |
|
|
|
|
|
|
|
0,827 |
115,660 |
0,000 |
|
|
0,745 |
2,723 |
0,006 |
|
|
0,681 |
3,830 |
0,000 |
|
|
0,215 |
1,665 |
0,096 |
|
|
–0,358 |
–1,366 |
0,172 |
|
|
–0,011 |
–0,047 |
0,963 |
|
|
0,207 |
8,936 |
0,000 |
|
|
0,240 |
5,683 |
0,000 |
|
|
|
|
|
|
Test: |
–0,033 |
–0,702 |
0,431 |
|
Q: WIFO-Berechnungen. |
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Zusammenfassung
Die verstärkten grenzüberschreitenden
Kreditaktivitäten der österreichischen Banken seit Mitte der 1990er-Jahre wurden
bisher nur auf statistisch-deskriptiver Ebene erfasst und dargestellt, während eine
umfassende mikroökonometrische Analyse der Bestimmungsfaktoren des Auslandsengagements
der für das österreichische Bankensystem so typischen kleinen und mittleren Banken,
primär in Osteuropa, bislang fehlte.
Die vorliegende empirische
Analyse wird von der theoretischen Hypothese geleitet, dass der Kapitalstrom von
"reichen" an "arme" Länder durch rasche Annäherung von Rechtssystem
und politischem Ordnungsgefüge an das Referenzsystem der reichen Regionen begünstigt
wird (siehe dazu u. a. Hahn, 2010). Dadurch
werden Friktionen in Form von Informations- und Transaktionskosten verringert und
die institutionellen Risiken der grenzüberschreitenden (und ertragreicheren) Kreditaktivitäten
für die Banken aus den reichen Ländern gesenkt. Die Ausweitung der grenzüberschreitenden
Kreditgewährung österreichischer Banken an Unternehmen und Haushalte in den östlichen
Nachbarländern hängt ursächlich mit dem aktiven Bestreben dieser Länder zusammen,
ihr Rechtssystem sowie ihre politischen und wirtschaftlichen Strukturen und Institutionen
möglichst rasch an die Standards der Europäischen Union anzugleichen. Die vorliegende
Untersuchung stützt diesen institutionellen und geographischen Zusammenhang durch
panel- und räumlich-ökonometrische Evidenz.
Bankspezifische Faktoren
wie Größe (gemessen an der Bilanzsumme) und Kosteneffizienz (Cost-Income Ratio)
beeinflussen die Auslandsaktivitäten der österreichischen Banken ebenfalls positiv,
eine hohe Eigenkapitalausstattung hingegen wirkt sich hemmend auf die grenzüberschreitende
Kreditgewährung aus. Ein ausgeprägtes Nachahmungsverhalten (bzw. Diffusion) wirkte
als Multiplikator und verstärkte zusätzlich die Osteuropa-Orientierung der heimischen
Banken. Dieser Befund ist u. a. mit der Hypothese vereinbar, dass die österreichischen
Banken Auslandsaktivitäten zum Zweck der Ertragssteigerung und Verbesserung der
Kapitalisierung forcieren.
Literaturhinweise
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Prasad,
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Implications for Economic Development, IWF, Research Department, Washington D. C.,
2006.
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|
The Meaning of Geography, Institutions and Convergence for Cross-border
Bank Activities |
|
An Empirical Analysis of Austrian Banks' Foreign Assets since 1995
– Summary |
|
The intensifying cross-border lending activity of Austrian
banks since the mid-1990s has to date only been captured and presented at a statistical-descriptive
level. A comprehensive micro-econometric analysis of the driving factors behind
the primarily Eastern European-orientated foreign activities of the small- and
mid-sized banks typical of the Austrian banking system has yet to be carried out.
The main objective of this study is to close that gap. The empirical analysis of this study is guided by the
theoretical hypothesis that the capital flow from "rich" to "poor"
countries is benefitting from the rapid realignment of Eastern European legal
and political systems with those of the rich regions. This reduces friction in
the form of information or transaction costs and the institutional risks of cross-border
(and more profitable) lending activities for banks from the richer countries.
The intensifying cross-border lending of Austrian banks to companies and households
in the neighbouring countries on the Eastern border stems from these countries'
proactive efforts to align their political and economic structures and institutions
as quickly as possible with EU standards. This study supports this institutional
and geographic causal link through panel- and spatial-econometric evidence. Bank-specific factors, such as size (measured by total
assets) and cost efficiency (measured by the cost-income ratio) also positively
influence Austrian banks' foreign activities, while high amounts of capital, on
the other hand, act as a brake to cross-border lending. Pronounced copycat behaviour
(or diffusion) acted as a multiplier and further intensified the Eastern European
orientation of domestic banks. This evidence is, among other things, consistent
with the hypothesis that Austrian banks are stepping up their foreign activities
in order to increase profits and improve capitalisation. |
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