Universität Trier

FACHBEREICH IV: VWL – AMK Sommersemester 08

Seminar im Hauptstudium: Verbraucherpreisindizes

Veranstaltungsnummer: 4100

Leitung: Prof. Dr. Peter Hecheltjen

Messung von Qualitätsveränderungen: Hedonische Preisindizes

Inhaltsverzeichnis II

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis ...................................................................................................... III Tabellenverzeichnis ........................................................................................................... IV Abkürzungsverzeichnis ...................................................................................................... V Symbolverzeichnis ............................................................................................................. VI 1 Einführung ins Thema ................................................................................................. 1 2 Geschichte der hedonischen Preismessung ................................................................ 2 3 Qualitätsbereinigung ................................................................................................... 5 4 Hedonische Methoden ................................................................................................. 7

4.1 Grundlagen ............................................................................................................. 7 4.2 Methoden ............................................................................................................... 8

4.2.1 Zeitvariablenmethode..................................................................................... 8 4.2.2 Imputationsverfahren ................................................................................... 10

5 Anwendungsbeispiele ................................................................................................. 11

5.1 Hedonischer Teilindex für Personalcomputer ...................................................... 12 5.2 Hedonische Preismessung bei Gebrauchtwagen .................................................. 15 5.3 Dezentrale hedonische Preismessung von Waschmaschinen und Fernsehern ..... 20

6 Auswirkungen… ........................................................................................................ 24

6.1 …auf internationale Vergleiche ........................................................................... 24 6.2 …auf das Wirtschaftswachstum........................................................................... 27

7 European Hedonic Centre ......................................................................................... 28 8 Kritik an den hedonischen Methoden ...................................................................... 30 9 Fazit ............................................................................................................................. 33 Literaturverzeichnis ........................................................................................................... 35

Abbildungsverzeichnis III

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Zeitvariablenmethode ...................................................................................... 9 Abbildung 2: Imputationsmethode....................................................................................... 10 Abbildung 3: Traditionelle und hedonische Berechung des Preisindex für PC ................... 14 Abbildung 4: Verlauf des hedonischen Gebrauchtwagenindex ........................................... 20 Abbildung 5: National accounts deflators for household consumption of audio-visual,

photograpic and information processing equipment ...................................... 25 Abbildung 6: Erzeugerpreise für Computer ......................................................................... 26

Tabellenverzeichnis IV

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Variablen der Regressionsfunktion ..................................................................... 16

Abkürzungsverzeichnis V

Abkürzungsverzeichnis

BEA Bureau of Economic Analysis BIP Bruttoinlandsprodukt BMW Bayrische Motorenwerke cm Zentimeter DAT Deutsche Automobil Treuhand EDV Elektronische Datenverarbeitung EHC European Hedonic Centre EU Europäische Union GfK Gesellschaft für Konsumforschung GmbH Gesellschaft mit beschränkter Haftung IBM International Business Machines Corporation IT Informationstechnik KBA Kraftfahrtbundesamt Km Kilometer LCD Liquid Crystal Display PC Personal Computer Pkw Personenkraftwagen SB Selbstbedienung USA United States of America ZEW Zentrum für europäische Wirtschaftsforschung

Symbolverzeichnis VI

Symbolverzeichnis

α Konstante

Alt Fahrzeugalter in Monaten

βi Koeffizienten

ci Charakteristika

δ Koeffizientenschätzer

MarkeD Dummyvariable der Herstellermarken

ZeitD Zeitdummyvariable

ε Zufallsvariable

γ Koeffizientenschätzer

Kil relative Kilometerzahl (geleistete Kilometer je Monat des Fahrzeugalters)

NP deflationierter ehemaliger Neupreis

p Preis

PD Durchschnittspreis

R² Bestimmtheitsmaß

t Zeitvariable

VP Verkaufspreis

VRalt/neu Vormonatsrate

VRbeob beobachtete Preisveränderung

VRdirekt direkte Vormonatsrate

VRhed Rate der Preisdifferenz

XD durchschnittliche Merkmalsvektoren

Einführung ins Thema 1

1 Einführung ins Thema

In der deutschen Preisstatistik soll die „reine“ Preisentwicklung gemessen werden. Dazu

muss die Preisentwicklung um Qualitätsveränderungen bereinigt werden. In den letzten

Jahrzehnten ist der technische Fortschritt rasant gestiegen und die Produktlebenszyklen

von technischen Gütern haben sich verkürzt. Dadurch haben sich bei den traditionellen

Qualitätsbereinigungsverfahren Probleme entwickelt die Qualitätsveränderungen adäquat

zu messen. Wenn die Entwicklung der Preise nicht korrekt gemessen wird hat das jedoch

Auswirkungen auf die Höhe der gemessenen Inflation und somit auch auf das ausgewiese-

ne Wachstum. Aufgrund dessen kann die Politik zu falschen Schlussfolgerungen kommen

und unangemessene Maßnahmen einleiten. Die Höhe der Inflation spielt außerdem eine

wichtige Rolle bei betriebswirtschaftlichen Entscheidungen. Durch eine verfälschte Dar-

stellung der Preisentwicklung kann die Glaubwürdigkeit der Preismessung leiden. Deshalb

wurde in der deutschen Preisstatistik ein neues Qualitätsbereinigungsverfahren eingeführt:

die hedonische Methode.

Der Begriff „Hedonik“ stammt aus der griechischen Philosophie der Hedonisten. Diese sa-

hen in den Freuden und guten Seiten des Lebens, also der Lebensqualität, den eigentlichen

Lebenssinn. Diese Begriffswahl soll veranschaulichen, dass die hedonischen Methoden mit

Qualitätsaspekten zu tun haben.1 Dadurch, dass die hedonischen Methoden an Qualitäts-

merkmalen orientiert sind, können sie die Qualitätsveränderungen besser messen und so

können die Probleme der Preismessung im Bereich der technischen Güter behoben werden.

Deshalb soll im Rahmen dieser Arbeit die hedonische Methode näher erläutert werden.

Dazu wird in Punkt 2 zunächst auf die geschichtliche Entwicklung der hedonischen Ver-

fahren eingegangen. Diese begann schon im Jahr 1928. Die Anwendung dieser Methoden

hat sich aber erst durchgesetzt als sich die technische Entwicklung der Computer beschleu-

nigt hat. In Punkt 3 werden kurz die traditionellen Verfahren der Qualitätsbereinigung dar-

gestellt. Im Anschluss daran wird in Punkt 4 auf die hedonischen Methoden eingegangen.

Dazu werden die Verfahren der Zeitvariablenmethode und Imputationsmethode vorgestellt,

die in der deutschen Preisstatistik angewandt werden. Danach werden im fünften Punkt

drei Beispiele von hedonisch berechneten Teilindizes des Verbraucherpreisindex beschrie-

ben: der Teilindex für Personalcomputer, Gebrauchtwagen, Fernseher und Waschmaschi-

nen.

1 Vgl. Gnoss, Roland (1995), S. 62.

Geschichte der hedonischen Preismessung 2

In Punkt 6 werden die Auswirkungen der hedonischen Methoden auf die internationale

Vergleichbarkeit der Daten und das Wirtschaftswachstum geschildert. Anschließend wird

der Blickwinkel auf Europa erweitert und ein kurzer Überblick über das European Hedonic

Centre (EHC) gegeben, ein Projekt von Eurostat. Dieses sollte überprüfen, ob die Anwen-

dung dieser Methoden in Europa sinnvoll ist. Im siebten Punkt werden die Kritikpunkte

bezüglich der Hedonik erschöpfend dargelegt, bevor abschließend ein Fazit gezogen wird.

2 Geschichte der hedonischen Preismessung

Die Entwicklung der hedonischen Preismessung fand überwiegend in den USA statt. Dort

wurden die ersten Methoden und Indizes entwickelt, angewandt und in die öffentliche Sta-

tistik einbezogen. Die Geschichte der hedonischen Preismessung beginnt aber nicht in der

Hochtechnologie, die durch schnellen technischen Fortschritt und häufige Qualitätsverän-

derungen gekennzeichnet ist, sondern in der Landwirtschaft. Das erste Qualitätsbereini-

gungsverfahren, an dem sich die späteren hedonischen Methoden orientierten, entwickelte

Frederick Vail Waugh im Jahr 1928. Er verfolgte das Ziel Faktoren zu ermitteln die den

Preis von grünem Spargel positiv oder negativ beeinflussen und verwendete bei seiner

Analyse drei Produktcharakteristiken um die Qualität des Spargels zu beschreiben.

Erst 1939 wurden diese Versuche von Andrew T. Court wieder aufgegriffen. Court kann

als Pionier der hedonischen Methode bezeichnet werden, da er den Begriff der hedoni-

schen Regression prägte und ein Verfahren entwickelte das auch heute noch verwendet

wird.2 Dieses Verfahren ist das Dummy-Variablen-Verfahren, auch Zeitvariablenverfahren

genannt, das später von Stone und Griliches weiterentwickelt wurde und in den Analysen

der 60er und 70er Jahre überwiegend verwendet wurde.3 Courts Arbeit hatte jedoch kaum

Einfluss auf die praktische oder wissenschaftliche Behandlung des Preisindexproblems.

Erst nach den Arbeiten von Stone (1956) und vor allem Griliches (1961) wurden die hedo-

nischen Verfahren stärker analysiert und angewandt. Im Anschluss an diese Arbeiten wur-

den hedonische Regressionsanalysen für folgende Produkte veröffentlicht: Automobil,

Traktor, Dieselmotor, Kühlschrank, Waschmaschine, einer Vielzahl Elektrogeräte, Eigen-

heimen und Mietwohnungen. Zu Beginn der 70er Jahre gab es dann eine Reihe von Unter-

suchungen, deren Ziel es war eine Verbindung der hedonischen Methode mit der mikro-

2 Vgl. Harhoff, Dietmar (1995), S. 42f. 3 Vgl. Triplett, Jack (2004), S. 88.

Geschichte der hedonischen Preismessung 3

ökonomischen Konsum- und Produktionstheorie herzustellen.4 Griliches entwickelte 1971

eine neue hedonische Methode. Er erarbeitete einen qualitätsbereinigten Automobil-Index

bei dem er eine Imputationsmethode verwendete.5

Die Durchführung der Zeitvariablen- und der Imputationsmethode werden in Punkt 4 die-

ser Arbeit näher erläutert.

Der erste hedonische Index, der von einer Regierung genutzt wurde, war der New House

Price Index, der vom US Census Bureau seit 1968 veröffentlicht wird. Seit 1974 wird die-

ser Index in die national accounts der USA mit einbezogen. Damit nehmen die USA eine

Vorreiterrolle in der Implementierung der hedonischen Methoden in die ökonomischen

Statistiken ein, da sie das erste Land waren das diese Methode einsetzte und auch das erste

Land das diesen Index in die Gesamtrechnung mit aufnahmen.

1986 wurde der erste hedonische Computer Preis Index vom US Bureau of Economic Ana-

lysis veröffentlicht, mit dem Namen IBM-BEA-Index. Dieser Index basiert auf der Imputa-

tionsmethode.6 In den letzten 15 Jahren hat die Zahl der hedonischen Indizes in den USA

stark zugenommen. Mittlerweile wird für etwa 30 Produkte ein hedonischer Index berech-

net. In den 30 Jahren zuvor war die Entwicklung dagegen eher gering. Das kann auf ver-

schiedene Ursachen zurückgeführt werden. Zum einen sind die Statistischen Ämter sehr

konservativ, wenn es darum geht neue Methoden zu übernehmen. Zum anderen gab es sehr

viel Kritik an diesen Methoden. Der Erfolg der hedonischen Methoden in den letzten Jah-

ren ist aber vor allem auf ihre starke Rolle bei der Erfassung der Qualitätsveränderungen

bei Computern und Computerequipment zurückzuführen. Außerdem hatte die Veröffentli-

chung des so genannten Boskin Reports im Jahr 1996 starken Einfluss auf die Entwicklung

der hedonischen Methoden. Eine Hauptaussage des Reports war, dass fehlerhafte Quali-

tätsbereinigungsverfahren zu Verzerrungen des Consumer Price Index führen. Um diese

Verzerrungen zu verringern wurde im Anschluss an die Veröffentlichung die Anwendung

der hedonischen Methoden um viele Produkte erweitert.7

In Europa ist die Anwendung der hedonischen Methode bisher nicht sehr verbreitet. Das

kann darauf zurückgeführt werden das die Preise in den USA für ein weitaus größeres Um-

satzvolumen beobachtet werden und dadurch Größenvorteile genutzt werden können. Das

ist in den relativ kleinen europäischen Staaten meist nicht möglich.8 Die ersten staatlichen

4 Vgl. Harhoff, Dietmar (1995), S. 44. 5 Vgl. Triplett, Jack (2004), S. 88. 6 Vgl. Triplett, Jack (2004), S. 88f. 7 Vgl. Moulton, Brent R. (2001), S. 8f. 8 Vgl. Linz, Stefan (2002), S. 2.

Geschichte der hedonischen Preismessung 4

hedonischen Indizes die in Europa veröffentlicht wurden, waren jeweils ein Index für

Computer in Frankreich (1996) und in Schweden (1999).9 Heute werden hedonische Me-

thoden von neun Ländern die zur EU gehören verwendet. Trotzdem ist die Anzahl der Pro-

dukte auf die diese Methoden angewendet werden noch sehr gering. Die Produkte die he-

donisch erfasst werden können in vier Gruppen eingeteilt werden. Erstens werden elektro-

nische Gebrauchsgüter wie zum Beispiel PC, Waschmaschinen, Geschirrspüler und Farb-

fernseher werden erhoben von Deutschland, Spanien, Frankreich, Polen und Großbritan-

nien. Zweitens, neue und gebrauchte Automobile werden erhoben von Deutschland, den

Niederlanden, Finnland und Schweden. Drittens wird Kleidung erfasst in Schweden und

Frankreich. Viertens werden Bestseller Bücher erhoben in Frankreich, Polen und Öster-

reich. Die hedonischen Methoden werden in allen Ländern erst seit kurzer Zeit angewen-

det. Das Gewicht dieser Güter am harmonisierten Verbraucherpreisindex ist mit einem An-

teil von weniger als 0,5 Prozent noch sehr gering.10

In Deutschland wird derzeit für 13 Produktkategorien ein hedonischer Index berechnet. Im

Jahr 1990 wurde eine Grundsatzstudie durchgeführt. Damals wurde jedoch beschlossen die

hedonische Methode nicht einzuführen, da die Kosten zu hoch waren. Da die Zahl der he-

donischen Indizes in den USA in den letzten Jahren stark gestiegen ist und sich dadurch

die Vergleichbarkeit der Wirtschaftsdaten reduziert hat, hat Deutschland seine Entschei-

dung revidiert und ebenfalls begonnen hedonische Indizes in den Verbraucherpreisindex zu

implementieren. Im Jahr 2001 wurde in Wiesbaden ein Symposium durchgeführt, dass da-

zu diente internationale Erfahrungen zu hedonischen Methoden auszutauschen. Zudem

wurde das ZEW beauftragt eine Studie zu den Einsatzmöglichkeiten der hedonischen Me-

thoden durchzuführen. Die Ergebnisse der Studien wurden 2002 auf einer Konferenz in

Mannheim vorgestellt. Dabei kam das ZEW zum Schluss, dass die hedonischen Methoden

erhebliches Potential aufweisen, sich die Auswahl der Güter aber an Kriterien wie Häufig-

keit des Produktwechsels, Geschwindigkeit des technischen Fortschritts, Ausmaß der Qua-

litätsveränderungen und der Verbrauchsbedeutung orientieren sollte.11 Schon im Jahr 2002

wurde dann zur Berechnung der Verbraucherpreise für Personalcomputer eine hedonische

Methode in die amtliche Statistik aufgenommen. 2003 folgte ein hedonischer Index für

Gebrauchtwagen.12 Seit Mai 2004 wird diese Methode auch für EDV-Güter genutzt, was

9 Vgl. Triplett, Jack (2004), S. 89. 10 Vgl. European Central Bank (2004), S. 17. 11 Vgl. Linz, Stefan (2002), S. 857ff. 12 Vgl. Linz, Stefan/ Dexheimer, Verena/ Kathe, Alfons (2003), S. 538.

Qualitätsbereinigung 5

sich insbesondere auf Erzeuger-, Export- und Importpreise auswirkt.13 Im Mai 2004 wurde

zudem ein Index für schlüsselfertiges Bauen integriert. Zuletzt wurde im Januar 2005 ein

hedonischer Verbraucherpreisindex für Waschmaschinen und Fernseher implementiert.14

Derzeit arbeiten im Referat für hedonische Methoden zehn Wissenschaftler die die Indizes

monatlich berechnen.15 Im nächsten Punkt werden die Gründe für die Anwendung von

Qualitätsbereinigungsverfahren und die verschiedenen Verfahren näher betrachtet.

3 Qualitätsbereinigung

Die amtliche Statistik hat sich zum Ziel gesetzt, die so genannte „reine“ Preisänderung zu

messen. Von einer „reinen“ Preisänderung wird gesprochen, wenn die Messung von Preis-

änderung nicht durch die Auswirkungen von Qualitätsänderungen auf die Preise beeint-

rächtigt wird.16 Um Preise aussagekräftig miteinander vergleichen zu können, muss ihre

Qualität im Zeitablauf gleich bleiben. Da dies jedoch nur selten der Fall ist, ist es notwen-

dig eine Qualitätsbereinigung durchzuführen.17

In der Preisstatistik werden Preisindizes anhand des Laspeyres-Prinzips errechnet. Bei die-

sem Prinzip wird ein Warenkorb mit bestimmten Gütern einmal definiert und dann über

einen bestimmten Zeitraum konstant gehalten. Dass heiβt, es werden regelmäβig die glei-

chen Güter betrachtet, wobei jene Güter sich in ihrer Qualität nicht verändern. Nachteile

bei dieser Methode der Berechnung von Preisindizes ergeben sich vor allem bei Produkten

die häufigen Qualitätsänderungen unterliegen und somit in ihrer ursprünglichen Form nicht

mehr am Markt erhältlich sind. Hier ist es notwendig, dass eine Qualitätsbereinigung

durchgeführt wird.18 Um eine Qualitätsbereinigung durchführen zu können, müssen Quali-

tätsänderungen erst einmal als solche erkannt werden. Um zu erkennen ob sich ein Gut in

seiner Qualität verändert hat, ist die amtliche Statistik auf die Unterstützung der Berichts-

stellen angewiesen. Entscheidend ist dabei die Ausführlichkeit der Warenbeschreibung im

Erhebungsbogen. Je genauer die Ware im Erhebungsbogen beschrieben ist, desto genauer

kann eine Qualitätsänderung beschrieben werden und anschließend auch in die Berechnun-

gen mit einbezogen werden.19

13 Vgl. Linz, Stefan/ Behrmann, Timm/ Becker, Ulf (2004), S. 682. 14 Vgl. Linz, Stefan/ Dexheimer, Verena (2005), S. 249. 15 Vgl. Schreiner, Veronika (2007), S. 22f. 16 Vgl. Linz, Stefan/ Eckert, Gudrun (2002), S. 857. 17 Vgl. Kreuels, Bernd (2003), S. 23. 18 Vgl. Linz, Stefan/ Eckert, Gudrun (2002), S. 859. 19 Vgl. Gnoss, Roland (1990), S. 7f.

Qualitätsbereinigung 6

Stellt sich heraus, dass eine Gütervariante nicht mehr angeboten wird oder dass diese in

den Augen der Verbraucher immer mehr an Bedeutung verliert, ist es notwendig, dass die

amtliche Statistik reagiert. Es muss ein geeignetes Nachfolgeprodukt gefunden werden und

zusätzlich muss der Qualitätsunterschied zwischen dem ursprünglich ausgewählten und

dem neuen Produkt berücksichtigt werden. Um diesen Unterschied in der Qualität in den

Berechnungen mit einzubeziehen, muss der Geldwert des Qualitätsunterschieds berechnet

werden.20

Einige traditionelle Verfahren der Qualitätsbereinigung, die in der deutschen Verbraucher-

statistik genutzt werden, sind unter anderem die Ausstattungsbereinigung und die Verket-

tung im überlappenden Zeitraum.

Die Ausstattungsbereinigung gehört zu den gängigsten Qualitätsbereinigungsverfahren in

der amtlichen Statistik. Bei dieser Methode gehört ein Produktmerkmal, wie zum Beispiel

die Zentralverriegelung beim Auto, die ursprünglich zur Sonderausstattung zählte und ex-

tra bezahlt werden musst, ab einem bestimmten Zeitpunkt zur Serienausstattung und ist

somit im Preis des Autos einbegriffen. Dadurch hat sich die Qualität des Autos verändert.

In der Preisstatistik wird versucht den Wert dieses Merkmals zu bestimmen. Ein Teil die-

ses Wertes wird dann vom Verkaufspreis des Autos abgezogen um einen Vergleich zum

Vormonat herstellen zu können, in dem die Zentralverriegelung noch nicht zur Serienaus-

stattung gehörte.

Ein anderes bewährtes Verfahren das genutzt wird um Qualitätsänderungen zu berücksich-

tigen ist das Verfahren der Verkettung im überlappenden Zeitraum. Bei diesem Verfahren

werden neben den eigentlichen Produkten auch immer Ersatzprodukte beobachtet, so dass

im Falle einer Produktänderung auf das Ersatzprodukt umgestiegen werden kann. Solch ein

Umstieg kann jedoch nur dann erfolgen wenn beide Produkte gleichzeitig zu Gleichge-

wichtspreisen am Markt erhältlich sind. Nur unter dieser Voraussetzung kann davon aus-

gegangen werden, dass der beobachtete Preisunterschied zwischen dem alten und dem

neuen Produkt auf Qualitätsunterschiede zurückzuführen ist, sodass dieser „Geldwert des

Qualitätsunterschieds“ bei der Verkettung berücksichtigt werden kann.21 Aufgrund der

schnellen Entwicklung von Informationstechnologie in den letzten Jahren, wurden diese

traditionelle Verfahren der Qualitätsbereinigung immer mehr vor Probleme gestellt, da sie

die Qualitätsveränderungen nicht ausreichend berücksichtigen. Deshalb hat eine alternative

20 Vgl. Statistisches Bundesamt (2006). 21 Vgl. Kreuels, Bernd (2003), S. 25.

Hedonische Methoden 7

Methode der Qualitätsbereinigung immer mehr an Bedeutung gewonnen, die hedonische

Methode.22

4 Hedonische Methoden

4.1 Grundlagen

Seit 2002 verwendet das Statistische Bundesamt ein alternatives Verfahren zur Qualitäts-

bereinigung: die hedonische Methode.

Im Mittelpunkt der Berechung hedonischer Preisindizes steht die Regressionsanalyse. Sie

ist ein Analyseinstrument, das dazu dient eine Prüfung der Beziehungen zwischen einer

abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen durchzuführen.23

In der Preisstatistik dient die Regressionsanalyse dazu, einen quantitativen Zusammenhang

zwischen dem Verkaufspreis und den Qualitätsmerkmalen von Gütern herzustellen. So

können diejenigen Preisänderungen, die auf qualitativen Veränderungen bestimmter Ei-

genschaften beruhen, von den eigentlich zu messenden „reinen“ Preisänderungen rechne-

risch getrennt und eliminiert werden.24

Anhand von hedonischen Qualitätsbereinigungsverfahren wird also versucht den Preis ei-

nes Gutes durch seine Qualitätsmerkmale zu erklären. So kann der Geldwert von Quali-

tätsänderungen berechnet und bei der Preismessung berücksichtigt werden. Diese Methode

eignet sich besonders dort wo sich die Merkmale eines Gutes häufig ändern. Dies sind zum

Beispiel EDV-Güter, Computer oder Autos.

Wie bereits erwähnt basiert die hedonische Methode auf dem Ansatz, dass sich ein Gut aus

einem Bündel von einzelnen Charakteristika zusammensetzt. Dabei wird eine positive, li-

neare Abhängigkeit zwischen den Qualitätsmerkmalen eines Produktes und dem Gesamt-

preis unterstellt. Häufig werden auch zwei weitere Varianten eingesetzt, die semi-

logarithmische und der doppel-logarithmische Ansatz.

Der lineare Ansatz kann wie folgt dargestellt werden:

p = α + β1c1 + β2c2 + … + ε

22 Vgl. Bover, Olympia/ Izquierdo, Mario (2001), S. 7. 23 Vgl. Backhaus, Klaus, u.a. ( 2006), S. 46. 24 Vgl. Linz, Stefan/ Eckert, Gudrun (2002), S. 860.

Hedonische Methoden 8

Hierbei steht p für den Preis eines Gutes und c sind die Charakteristika aus denen sich das

Gut zusammensetzt. α ist eine Konstante. β ist der Koeffizient der jeweiligen Charakteris-

tika und liefert den Beitrag jedes Charakteristikums zum Gesamtproduktpreis. ε ist der

Fehler und berücksichtigt alle Zufallsvariablen.

Mittels der Regressionsanalyse wird die hedonische Funktion geschätzt und erlaubt so

Aussagen darüber, wie sich Qualitätsänderungen auf den jeweiligen Preis auswirken. Ziel

ist es die beobachtete Preisänderung in einen Qualitätseffekt und einen reinen Preiseffekt

zu zerlegen und so einen hedonischen Preisindex zu berechnen. Definiert werden kann ein

hedonischer Preisindex als die qualitätsbereinigte Preisänderung gegenüber der Vorperiode

der auf der Berechnung einer hedonischen Funktion beruht.

Zur Berechnung hedonischer Methoden kann zwischen direkten hedonischen Indizes und

indirekten hedonischen Indizes unterschieden werden. Direkte hedonische Indizes sind In-

dexreihen, welche sich direkt aus der hedonischen Funktion ermitteln lassen. Bei den indi-

rekten hedonischen Methoden werden die Preisindizes dagegen nicht direkt aus der Reg-

ressionsanalyse ermittelt. Im Folgenden werden zwei Methoden näher erklärt: die Zeitva-

riablenmethode als Beispiel für einen direkten hedonischen Preisindex und die Imputa-

tionsmethode, um die Methode der indirekten hedonischen Preisindizes näher zu erläu-

tern.25

4.2 Methoden

4.2.1 Zeitvariablenmethode

Die Zeitvariablenmethode, ist die hedonische Methode die am häufigsten angewandt wird.

Sie gehört zu den direkten hedonischen Preisindizes, da sie direkt aus dem Regressions-

modell abgeleitet werden kann. Des Weiteren wird bei der Zeitvariablenmethode die beo-

bachtete Preisveränderung nicht in eine Qualitäts- und eine Preiskomponente, sondern es

wird direkt ein qualitätsbereinigter Preisindex berechnet.26

Zuerst werden die Preise und Qualitätsmerkmale der untersuchten Produktmodelle aus

zwei aufeinander folgenden Monaten zusammengefasst (gepoolt). Es werden also, zum

Beispiel, die August- und September- Daten zusammengefasst und mit dieser gepoolten

Stichprobe wird eine Regressionsanalyse zur Erklärung der Preisunterschiede zwischen

den Modellen durchgeführt. 25 Vgl. Schulze, Peter M. (2004), S. 2ff. 26 Vgl. Ebenda, S. 4.

Hedonische Methoden 9

In der Regressionsanalyse wird der Preis durch die verschiedenen Qualitätsmerkmale er-

klärt. So können die Preisunterschiede zwischen den beobachteten Monaten erklärt wer-

den.

Zum Beispiel wird der Preis p eines Computers durch die Qualitätsmerkmale (Prozessor-

geschwindigkeit, Speicherplatz ...) eines Computers erklärt. Zudem gibt es eine Zeitvariab-

le t, die unterscheidet aus welchem Monat die Daten stammen.27 Stammen die Daten aus

dem Monat September nimmt die Zeitvariable den Wert eins an. Für die Daten aus dem

Monat August nimmt sie den Wert Null an.28

Außerdem gibt es eine Zufallsvariable ε, die ausdrückt, dass es auch Einflüsse gibt die

nicht messbar sind. Ein Beispiel hierfür ist der Service.

Abbildung 1: Zeitvariablenmethode Stichprobe für August

Preise und Qualitätsmerkmale

Stichprobe für September

Preise und Qualitätsmerkmale

Regression August / September

P = f(x1, x2…, t, ε)

Quelle: Linz, Stefan / Eckert, Gudrun (2002), S. 860.

Über den Einfluss der Zeitvariable auf den Preis, der an Hand der Regressionsanalyse be-

rechnet wird, kann der monatliche Preisindex bestimmt werden. Der Betrag der Zeitvariab-

le t gibt somit den qualitätsbereinigten Preisunterschied zwischen den Gütern an die in ei-

nem Monat gegenüber dem Vormonat verkauft wurden.

Anschließend wird auch für die anderen Monate jeweils eine separate Regression berech-

net. Der Preisindex ergibt sich dann aus der Aneinanderreihung der jeweiligen qualitätsbe-

reinigten Preisänderungen gegenüber dem Vormonat.

Die Zeitvariablenmethode hat den Vorteil, dass sie ein einfach durchzuführendes Verfah-

ren ist. Als Nachteil kann genannt werden, dass die Daten für die Regressionsanalyse im-

mer rechtzeitig zur Verfügung stehen müssen um monatlich einen Index zu berechnen. Des

Weiteren ist die Datenanforderung mit einem hohen Aufwand verbunden, da für die Reg-

27 Vgl. Linz, Stefan/ Eckert, Gudrun (2002), S. 860. 28 Vgl. Linz, Stefan (2002), S. 3.

Hedonische Methoden 10

ressionsanalyse eine große Stichprobe mit vielen unterschiedlichen Produktvarianten benö-

tigt wird.29

4.2.2 Imputationsverfahren

Bei der Imputationsmethode handelt es sich um ein indirektes Verfahren, da zuerst ein

Preisindex für Produkte berechnet wird, die keinen Qualitätsveränderungen unterliegen.

Dieser wird mit Hilfe von traditionellen Qualitätsbereinigungsverfahren ermittelt. Für Pro-

dukte die sich im Laufe der Zeit verändert haben, wird ein Preisindex auf Basis einer he-

donischen Regressionsgleichung ermittelt. Beide Indizes werden anschließend in einen Ge-

samtindex zusammengeführt.30

Bei dieser Methode werden demnach zwei Stichproben benötigt. Die größere der beiden

dient dazu einen Preis-Qualitätszusammenhang, durch Anwendung einer Regressionsana-

lyse, zu messen. Diese Information wird dann bei der eigentlichen Qualitätsbereinigung

benötigt.31 Es wird also ermittelt, wie viele Geldeinheiten die Konsumenten eines be-

stimmten Gutes durchschnittlich bereit sind für ein bestimmtes Ausmaß an Qualitätsver-

besserung zu zahlen.32

Abbildung 2: Imputationsmethode

Regressionsanalyse

P = f(x1, x2…, ε)

Information über Preis-

Qualitätsbereinigung

Qualitätszusammenhang

Quelle: Linz, Stefan / Eckert, Gudrun (2002), S. 860.

Neben den Daten für die Regressionsanalyse wird eine zweite kleinere Stichprobe für die

eigentliche Qualitätsbereinigung benötigt. Diese zweite Stichprobe wird wiederum aufge-

teilt. Ein Teil enthält diejenigen Güter deren Qualität sich gegenüber dem Vormonat nicht

verändert hat. Hier muss keine Qualitätsbereinigung durchgeführt werden, da die Preisän-

29 Vgl. Linz, Stefan/ Eckert, Gudrun (2002), S. 860. 30 Vgl. Schulze, Peter M. (2004), S. 4. 31 Vgl. Linz, Stefan (2002), S. 4. 32 Vgl. Linz, Stefan/ Eckert, Gudrun (2002), S. 860.

Anwendungsbeispiele 11

derung direkt aus den beobachteten Preisen berechnet werden kann. Somit wird ein Index

ermittelt der angibt, wie sich die Preise verändert haben, wenn die Qualität unverändert

geblieben ist. Der zweite Teil der Stichprobe enthält die Güter, bei denen sich die Qualität

gegenüber dem Vormonat verändert hat. Hier muss eine Qualitätsbereinigung durchgeführt

werden. Dies wird mit Hilfe der Regressionsfunktion gemacht. Zuerst werden die Quali-

tätswerte der ursprünglichen Produkte und der neuen Produkte jeweils in die Funktion ein-

gesetzt. Dadurch werden die Preise ermittelt, die für die Qualitätswerte am Markt erzielt

werden. Dann wird die Differenz zwischen den berechneten Preisen für die neuen und al-

ten Produkte genommen. Dieser Wert entspricht dem Qualitätsunterschied zwischen dem

Gut des Vormonats und des aktuellen Monats.33

Diese Methode hat einige Vorteile gegenüber der Zeitvariablenmethode. So müssen die

Daten, die für die Regressionsanalyse benötigt werden nicht unbedingt aus dem aktuellen

Monat stammen, da die Regressionsanalyse nur dazu dient einen allgemeinen Preis-

Qualitätszusammenhang zu berechnen. Dieser kann für einige Monate gültig sein und muss

nicht monatlich neu berechnet werden.

Für die eigentliche Qualitätsbereinigung wird dann nur noch eine kleinere Stichprobe be-

nötigt. Auf diese Weise können sowohl Kosten als auch Arbeitsaufwand reduziert werden.

Diese Gründe führten dazu, dass das Statistische Bundesamt sich 2002 dazu entschloss für

die Berechung des Teilindex für Personalcomputer die Imputationsmethode zu verwen-

den.34

5 Anwendungsbeispiele

Als Anwendungsbeispiele der hedonischen Methoden wurden im Rahmen dieser Arbeit

drei Beispiele ausgewählt. Zuerst wird näher auf den Teilindizes für Personalcomputer

eingegangen, der durch das indirekte Verfahren der Imputationsmethode berechnet wird.

Anschließend wird ausführlich auf den Teilindex für Gebrauchtwagen eingegangen, der

durch das direkte Verfahren der Zeitvariablenmethode ermittelt wird. Diese beiden Teilin-

dizes werden zentral vom Statistischen Bundesamt berechnet. Abschließend wird daher

noch auf die dezentral berechneten Teilindizes für Waschmaschinen und Fernseher einge-

gangen. Durch diese Auswahl der Beispiele können alle Anwendungsfälle der hedonischen

Methoden in Deutschland erschöpfend dargestellt werden. 33 Vgl. Linz, Stefan (2002), S. 4. 34 Vgl. Linz, Stefan/ Eckert, Gudrun (2002), S. 860f.

Anwendungsbeispiele 12

5.1 Hedonischer Teilindex für Personalcomputer

Personalcomputer sind besonders gut dazu geeignet eine hedonische Qualitätsbereinigung

durchzuführen. Neben der wachsenden ökonomischen Bedeutung von Computern vollzieht

sich auch die technische Entwicklung rasant. In den letzten Jahren haben sich die Qualität

und insbesondere die Leistungsfähigkeit der Computer, zum Beispiel die Rechnerge-

schwindigkeit und die Speicherkapazität, enorm gesteigert. Gleichzeitig sind die Preise

drastisch gesunken. Im Erzeugerpreisindex lassen sich diese Bewegungen jedoch nicht

nachvollziehen. Dies liegt vor allem daran, dass die Qualität der Computer sich derart ge-

steigert hat, dass die Modelle untereinander nicht mehr mit einander verglichen werden

können. Traditionelle Qualitätsbereinigungsverfahren, wie etwa die Ausstattungsbereini-

gung, können aufgrund der Geschwindigkeit des Qualitätswandels und der Vielzahl der

qualitätsbeeinflussenden Faktoren nicht angewandt werden.35 Um diese Probleme zu lösen

hat das Statistische Bundesamt die hedonische Methode der Qualitätsbereinigung für eini-

ge Güter eingeführt.

Seit 2002 berechnet das Bundesamt für Statistik einen Teilindex für PC im Verbraucher-

preisindex. Hierzu wird die im vorherigen Kapitel vorgestellte Imputationsmethode ver-

wendet.

Wie bereits erwähnt werden, um den Hedonischen Teilindex für PC zu berechnen, zwei

getrennte Stichproben verwendet, wobei die erste Stichprobe die Daten für die Regressi-

onsanalyse enthält. Durch die Regressionsanalyse wird ein Zusammenhang zwischen Prei-

sen und Qualitätsmerkmalen berechnet. Dieser wird dann genutzt um die eigentliche In-

dexberechnung durchzuführen, welche anhand der zweiten Stichprobe erfolgt.

Die Daten, mit Hilfe derer die Regressionsanalyse durchgeführt wird, erhält das Statisti-

sche Bundesamt von der Gesellschaft für Konsumforschung (GfK). Die GfK liefert monat-

lich wichtige Informationen zu Preisen, Verkaufshäufigkeiten und Qualitätsmerkmalen von

Computern. Diese Daten werden dazu verwendet die Regressionsgleichung zu berech-

nen.36 Zur Berechnung der Regressionsgleichung wählt das Statistische Bundesamt die

doppelt-logarithmische Funktionsform:

ln(P) = β0 + β1 · ln(score) + β2 · Dhdd + β3 · DFSC + β4 · Dsony + ε

35 Vgl. Gnoss, Roland (1990), S.11f. 36 Vgl. Linz, Stefan / Eckert, Gudrun (2002), S. 861.

Anwendungsbeispiele 13

Wobei als erklärende Variablen für die Regressionsanalyse in diesem Beispiel folgende

Qualitätsmerkmale herangezogen werden: ein Indikator für die Festplattengröße (Dhdd), ein

Indikator für die Herstellermarke FSC (DFSC), ein Indikator für die Herstellermarke Sony

(Dsony) und ein Score Wert. Anhand des Score Wertes wird die Prozessorleistung angege-

ben.

Um auch Qualitätsunterschiede zu berücksichtigen, die von den Konsumenten wahrge-

nommen werden, aber nicht durch beobachtbare Variablen messbar sind, werden die Indi-

katoren für die Hersteller in die Berechnung mit einbezogen. Welche Variablen in der Reg-

ression verwendet werden, kann sich jeden Monat ändern. Monatlich muss überprüft wer-

den, ob die Daten angepasst werden müssen oder ob sie die Regressionsgleichung noch op-

timal beschreiben und so unverändert bleiben können.37

Um den eigentlichen Index zu berechnen, also die qualitätsbereinigten Preisveränderung

gegenüber dem Vormonat, wird eine zweite Stichprobe benötigt. Diese enthält die Preise

und Qualitätsmerkmale der Verkaufsmodelle, die auch tatsächlich in die Indexberechnung

eingehen. Sie wird durch die Auswertung von Werbeanzeigen in Fachzeitschriften und im

Internet gewonnen.

Die zweite Stichprobe wird in drei Teile unterteilt. Stichprobe A enthält Computermodelle,

die im vorigen Monat noch beobachtet wurden, in diesem Monat aber nicht mehr auffind-

bar sind. Stichprobe B enthält Computer, deren Qualität sich nicht verändert hat und Stich-

probe C enthält Modelle die es im Vormonat noch nicht gab.

Zur Berechnung des Preisindex wird in zwei Schritten vorgegangen. Anhand von Stich-

probe B wird die direkte Vormonatsrate (VRdirekt) berechnet. Dies ist der Wert, der angibt

wie sich die Preise für Computer geändert haben, wenn keine Qualitätsveränderung vor-

liegt.

Anschließend müssen die Stichproben der Computer die in ihrer ursprünglichen Ausprä-

gung nicht mehr existieren (Stichprobe A) und der neuen Modelle (Stichprobe C) mitei-

nander verknüpft werden. Zuerst werden für beide Stichproben die Durchschnittspreise

PDA und PD

C und die durchschnittliche Merkmalsvektoren XDA und XD

C berechnet. Mit

Hilfe der Durchschnittspreise kann die beobachtete Preisänderung VRbeob gegenüber dem

Vormonat ermittelt werden. An Hand der Merkmalsvektoren kann dann die Rate der Preis-

differenz VRhed berechnet werden. Hierfür werden die beiden Merkmalsvektoren der

Stichproben A und C in die Regressionsgleichung eingesetzt. Die so berechnete Rate der

37 Vgl. Ebenda, S. 862.

Anwendungsbeispiele 14

Preisdifferenz gibt an, wie sich der Preis geändert hätte, wenn sich die Computermodelle

nur in der Qualität unterscheiden und sonst keine Preisunterschiede existieren würden. Es

kann also gesagt werden, dass die berechnete Rate der Preisdifferenz den prozentualen

Geldwert der Qualitätsänderung gegenüber dem Vormonat angibt.

Um die reine Preisänderung zwischen den neuen und alten Modellen zu berechnen, wird

die Differenz zwischen VRbeob und VRhed ermittelt. So ergibt sich die Vormonatsrate für

neue Modelle VRalt/neu.

Im Normalfall ist VRalt/neu negativ. Dies ergibt sich dadurch, dass sich bei der Einführung

neuer Produkte die Preise nur wenig ändern, während die Qualität der neuen Modelle stark

ansteigt. Daher steigt der Geldwert der Qualitätsänderung.

Um den hedonischen Gesamtindex für PC zu berechnen werden sowohl die direkte Preis-

änderungsrate als auch die qualitätsbereinigte Vormonatsrate benötigt:

GVR = a * VRalt/neu + (1 – a) * VRdirekt

Wobei a den Anteil der neuen Modelle in der Gesamtstichprobe gewichtet. Dieser Faktor

repräsentiert die Verkaufshäufigkeit von neuen Modellen im Verhältnis zur Verkaufhäu-

figkeit der alten Modelle.

Als der hedonisch berechnete Teilindex für Personalcomputer 2002 eingeführt wurde im

September 2002 zeigte der Teilindex für Personalcomputer eine Preisveränderung von –2,4

Prozent gegenüber dem Vormonat. Mit dem alten Verfahren der Qualitätsbereinigung

würde die Preisveränderungsrate bei –3,3 Prozent liegen, das heißt um 0,9 Prozentpunkte

niedriger.

Abbildung 3: Traditionelle und hedonische Berechung des Preisindex für PC

-6-5-4-3-2-10

Juni 02 Juli 02 August02

sept.02

%

Traditioneller IndexHedonischer Index

Quelle: Vgl. Linz, Stefan / Eckert, Gudrun (2002), S. 863.

Anwendungsbeispiele 15

Im Juni und September 2002 folgte das Verhältnis zwischen hedonischem und traditionel-

lem Computerpreisindex jedoch nicht dem typischen Muster, da Berechnungen zeigen,

dass ein mit hedonischer Qualitätsbereinigung berechneter Preisindex im Durchschnitt

stärkere Preissenkungen ausweist als ein Index der durch ein traditionelles Qualitätsberei-

nigungsverfahren berechnet wurde. Aus welchem Grund die Preissenkung bei der hedoni-

schen Methode in diesen beiden Monaten niedriger lag, als nach dem traditionellen Ver-

fahren wurde vom Statistischen Bundesamt nicht begründet.

Die Umstellung der Preiserfassung und -aufbereitung für PC hatte zur Folge, dass sich der

gemessene Preisrückgang erheblich verstärkte. Zeigte der Teilindex für PC im Jahres-

durchschnitt 2000 nur einen Rückgang um 5,6 Prozent ging der Index im Jahr 2001 um

19,3 Prozent zurück.38

5.2 Hedonische Preismessung bei Gebrauchtwagen

Die hedonische Preismessung wird seit Mai 2003 auch beim Verbraucherpreisindex für

Gebrauchtwagen eingesetzt. Vor der Implementierung dieser Methode wurde eine Evalua-

tion für Neuwagen und Gebrauchtwagen durchgeführt. Beim Vergleich der Ergebnisse

zeigte sich, dass Qualitätsänderungen bei Neuwagen durch das bisher angewandte Verfah-

ren der Ausstattungsbereinigung adäquat abgebildet werden. Deshalb hat das Statistische

Bundesamt diese Methode bei Neuwagen beibehalten.39

Für Gebrauchtwagen wurde jedoch ein hedonischer Index in den Verbraucherpreisindex

implementiert, da die Ergebnisse systematische Abweichungen aufwiesen. Zur Durchfüh-

rung der hedonischen Methode werden Daten der Firma DAT GmbH40 zu Verkaufsprei-

sen und Qualitätsmerkmalen verwendet. Zusätzlich liefert das Kraftfahrtbundesamt (KBA)

Gewichtungsinformationen.41

Dabei erfasst die Firma DAT GmbH monatlich die Preise der tatsächlich verkauften Ge-

brauchtwagen bei Händlern und Pkw-Herstellern, außerdem werden Informationen von

Internetportalen genutzt. Für das gesamte Bundesgebiet werden so monatlich zwischen

20.000 und 25.000 Preismeldungen ausgewertet. Aus methodischen Gründen werden aller-

dings nur Verkäufe von Pkws mit einem Alter von bis zu 10 Jahren verwendet. Dennoch

wird ein Marktvolumen von 95 Prozent abgedeckt, da Verkäufe von Pkws die älter sind als 38 Vgl. Linz, Stefan/ Eckert, Gudrun (2002), S. 861ff. 39 Vgl. Linz, Stefan/ Dexheimer, Verena/ Kathe, Alfons (2003), S. 538f. 40 Deutsche Automobil Treuhand GmbH. 41 Vgl. Linz, Stefan/ Dexheimer, Verena/ Kathe, Alfons (2003), S. 539.

Anwendungsbeispiele 16

10 Jahre im gewerblichen Bereich eine relativ geringe Bedeutung haben. Die Genauigkeit

des Gebrauchtwagenindex konnte durch diese Beschränkung jedoch signifikant erhöht

werden.

Durch das KBA erhält das Statistische Bundesamt Informationen darüber, wie oft die ver-

schiedenen Pkw-Typen den Besitzer wechseln. Nach dem Netto-Prinzip sollen in die Ver-

braucherpreisstatistik nur die Verkäufe von Unternehmen an private Haushalte eingehen.

Es ist aber aus den Informationen des KBA nicht direkt ersichtlich, ob es sich um einen

privaten oder einen gewerblichen Verkauf handelt. Deshalb wird angenommen, dass es

sich bei Besitzumschreibungen denen eine Fahrzeugstilllegung vorausgeht, um einen ge-

werblichen Verkauf handelt. So kann auf die gesuchte Verkaufshäufigkeit von verschiede-

nen Gebrauchtwagentypen approximiert werden.

Die Daten des KBA beziehen sich jedoch auf PKW-Haupttypen, zum Beispiel VW Golf

oder Opel Corsa. Die Informationen der Firma DAT GmbH beziehen sich jedoch auf be-

stimmte PKW-Untertypen, zum Beispiel Opel Corsa City oder Opel Corsa Swing. Daher

ist es notwendig aus diesen Untertypen, jeweils der Median der Verkaufspreise zu berech-

nen, damit eine eindeutige Zuordnung möglich wird. Anschließend wird nur noch der Un-

tertyp mit dem Medianpreis verwendet.

Für den Gebrauchtwagenindex wird als hedonische Methode die Zeitvariablenmethode

verwendet, da sie in diesem Fall einfacher durchzuführen ist. Dabei werden die Preise und

Qualitätsmerkmale der Pkws aus zwei aufeinander folgenden Monaten zusammengefasst

und in eine Regressionsanalyse integriert. Für die Regressionsfunktion wurde eine loga-

rithmische Funktionsform gewählt:

εδγγβββα +⋅+⋅++⋅+⋅+⋅+⋅+= ZeitMarkeMarke DDDNPKilAltVP 151511321 ...)ln()ln(

Tabelle 1: Variablen der Regressionsfunktion Kürzel Bezeichnung

VP Verkaufspreis

NP deflationierter ehemaliger Neupreis

Alt Fahrzeugalter in Monaten

Kil relative Kilometerzahl (geleistet Kilometer je Monat des Fahrzeugalters)

MarkeD 15 Dummyvariablen der Herstellermarken

ZeitD Zeitdummyvariable

Anwendungsbeispiele 17

α Absolutglied

δγβ , , Koeffizientenschätzer

ε Zufallsvariable

Quelle: Linz, Stefan/ Dexheimer, Verena/ Kathe, Alfons (2003), S. 540.

rde gewählt, um Verzerrungen durch unterjährige Gewichtsände-

finden sind und dass keine Substitution

In der Regressionsfunktion wird der Preis durch die Qualitätsmerkmale erklärt. Zu den

Qualitätsmerkmalen werden der deflationierte Neupreis, die Kilometerleistung, das Alter

und die Marke gezählt. Dazu wird eine gewichtete Regression durchgeführt. Als Gewicht

fungiert die durchschnittliche Verkaufshäufigkeit des vorigen Kalenderjahres. Diese ganz-

jährige Gewichtung wu

rungen zu vermeiden.42

Bei der Auswahl der Qualitätsmerkmale wird von der Kaufentscheidung der Konsumenten

ausgegangen. Dabei wird eine zweistufige Kaufentscheidung angenommen. Im ersten

Schritt wählt der Konsument den gewünschten Fahrzeugtyp aus. Dabei wird ein Intervall

festgelegt in dem sich die Merkmale des Typs bewegen dürfen. Die Merkmale werden

dann dem Preisniveau des Typs gegenübergestellt. Im zweiten Schritt sucht der Konsument

ein konkretes Verkaufsangebot, dass innerhalb des festgelegten Intervalls das beste Preis-

Leistungs-Verhältnis bietet. In der Regressionsgleichung wird nur die zweite Stufe des

Kaufentscheidungsprozesses abgebildet. Das entspricht der Hypothese, dass die Alternati-

ven nur innerhalb des jeweiligen Pkw-Typs zu

zwischen verschiedenen Pkw-Typen stattfindet.

Außerdem wird angenommen, dass die Konsumenten qualitätsbedingte Änderungen von

inflationsbedingten Preisänderungen unterscheiden können. Mit Hilfe des Neupreisindex

für Neuwagen wird deshalb der Neupreis der Pkws um die inflationsbedingten Preisände-

rungen bereinigt und als deflationierten Neupreis in die Regressionsfunktion integriert.43

Der Koeffizient 3β des deflationierten Neupreises ist als partielle Elastizität zu interpretie-

ren und zeigt an, um wie viel Prozent der Preis, bei Konstanz der restlichen Variablen,

durchschnittlich höher liegt, wenn der deflationierte Neupreis um ein Prozent steigt.44

Als erklärende Variable fungiert die Pkw-Marke. Die Referenzmarke für die Dummyva-

riable Marke ist Volkswagen, das heißt dass für Volkswagen alle Dummyvariablen auf

42 Vgl. Linz, Stefan/ Dexheimer, Verena/ Kathe, Alfons (2003), S. 539ff.

athe, Alfons (2003), S. 540. 43 Vgl. Statistisches Bundesamt (2003), S. 5. 44 Vgl. Linz, Stefan/ Dexheimer, Verena/ K

Anwendungsbeispiele 18

Null gesetzt werden und nur die anderen Variablen in die Regression mit eingehen.45 Auf

diese Weise kann für alle Pkw-Typen dieselbe Regressionsfunktion verwendet werden und

der Zusammenhang zwischen Verkaufspreis und Alter kann bei verschiedenen Herstellern

unterschiedliche Ausprägungen annehmen. Es wird also von herstellerma

Abschreibungsraten ausgegangen.

rkenspezifischen

nd dabei

46 Außerdem können durch die Variable MarkeD Niveauef-

fekte berücksichtigt werden. Diese ergeben sich aus der Markenwahrnehmung der Konsu-

menten. So liegt zum Beispiel der durchschnittliche Verkaufswert um einen bestimmten

Faktor höher, wenn es sich um einen BMW handelt. Die Aufschlagsfaktoren si

unabhängig von den deflationierten ehemaligen Neupreisen der Gebrauchtwagen.

Die Variable ε stellt eine Zufallsvariable dar. Sie soll berücksichtigen, dass nicht alle Ein-

flüsse die den Preis eines Pkws bestimmen messbar sind, da die Güterqualität durch die

Preisstatistik nur grob erfasst werden kann. Durch die hohe Anzahl von monatlich in die

Statistik eingehenden Produkten, können individuelle Abweichungen der Güterqualität je-

der

ischen Form nach folgender Formel aus dem Koeffi-

ienten der Zeitvariablen berechnet:

ualitätsbereinigte Preisänderung =

doch ausgeglichen und Trend der Qualitätsänderungen adäquat erfasst werden.

Durch die Variable ZeitD kann unterschieden werden, aus welchem Monat die Daten

stammen. Trifft eine bestimmte Eigenschaft zu nimmt die Dummyvariable den Wert 1 an,

ansonsten ist sie gleich Null. Zudem kann mit Hilfe der Zeitvariablen der qualitätsbereinig-

te Index berechnet werden. Die qualitätsbereinigte prozentuelle Preisänderung gegenüber

dem Vormonat wird in der logarithm

z

( )[ ] 1001exp ⋅−δ Q

Im Folgenden werden die Regressionsergebnisse für April/ Mai 2003 vorgestellt. Dabei

wurde ein Bestimmtheitsmaß R² vom Wert 0,96 ermittelt. Der Preis kann durch die ver-

wendeten Qualitätsmerkmale also sehr gut erklärt werden. Dabei ergaben Tests und Resi-

duenplots Hinweise auf Heteroskedastie.47 Bei Heteroskedastie ist die Streuung der Resi-

duen in einer Reihe von Werten der prognostizierten abhängigen Variable nicht konstant,

was dazu führt, dass eine Prämisse des linearen Regressionsmodells verletzt wird, das ver-

langt, dass eine Störgröße nicht von der unabhängigen Variable und der Reihenfolge der

e, Alfons (2003), S. 540f.

45 Vgl. Schreiner, Veronika (2007), S. 30. 46 Vgl. Statistisches Bundesamt (2003), S. 5. 47 Vgl. Linz, Stefan/ Dexheimer, Verena/ Kath

Anwendungsbeispiele 19

Beobachtungen beeinflusst werden darf.48 Deshalb wurden vom Statistischen Bundesamt

heteroskedastie-robuste t-Werte einbezogen. Diese bestätigten jedoch die Signifikanz der

Koeffizientenschätzer. Bei der Analyse konnte ermittelt werden, dass die Koeffizienten der

stetigen Variablen und der Hersteller-Dummyvariablen signifikant ungleich null sind. Die-

se Ergebnisse sind stabil, da sie auch zu früheren Perioden des Untersuchungszeitraums

zwischen August 1997 und Mai 2003 festgestellt werden konnten. Es sind jedoch Schwan-

kungen bei den Parameterschätzwerten der Hersteller-Dummyvariablen über die Zeit auf-

getreten.49

Durch die Regressionsanalyse konnte ermittelt werden welchen Einfluss die einzelnen Va-

riablen auf den Preis haben. Der Wert von 1β = -0,01437 der Altersvariablen gibt den

influss der Kilometerleistung ist mit

durchschnittlichen monatlichen Wertverlust eines Pkws an. Dieser Wert entspricht einer

mittleren Wertminderung von ca. 16 Prozent im Jahr.

Der E 2β = -0,000117 wesentlich geringer und ent-

reis verkauft. Dieser Zusammenhang nimmt aber mit zunehmendem Alter

en Kilometerzahl von 1000 km und einem

spricht nur einem Wertverlust von 0,1 Prozent je durchschnittlicher Jahreskilometerleis-

tung.

Dagegen ergab sich eine hohe Korrelation zwischen dem deflationierten Neupreis und dem

Verkaufspreis. Ein Neuwagen der um ein Prozent teurer ist, und sonst die gleichen Werte

wie ein anderer Wagen aufweist, wird später mit einem bis zu 0,916 Prozent höheren Ge-

brauchtwagenp

des Wagens ab, da dann andere Faktoren wie der allgemeine Zustand des Wagens wichti-

ger werden.50

Zur Veranschaulichung der Regressionsergebnisse wird nun ein Rechenbeispiel dargestellt.

Für einen fünf Jahre alten BMW mit einer relativ

deflationierten Neupreis von 40.000 Euro ergibt sich für den Mai 2003 ein hedonisch be-

rechneter Verkaufspreis von 18.161, 14 Euro.51

Abschließend werden nun die Veränderungen des mit Hilfe der hedonischen Methoden be-

rechneten Gebrauchtwagenindex dargestellt. Die Gebrauchtwagenpreise sind nach der he-

donischen Methode im September 2003 um 0,8 Prozent gegenüber dem Vorjahr und um

0,3 Prozent gegenüber dem Vormonat gestiegen. Da der Index für Gebrauchtwagen starken

Saison- und Sondereinflüssen unterlegen ist wird ein Saisonbereinigungsverfahren durch-

48 Vgl. Backhaus, Klaus, u.a. (2006), S. 83f. 49 Vgl. Linz, Stefan/ Dexheimer, Verena/ Kathe, Alfons (2003), S. 541. 50 Vgl. Statistisches Bundesamt (2003), S. 7f. 51 Vgl. Schreiner, Veronika (2007), S. 32.

Anwendungsbeispiele 20

geführt, das diese Einflüsse eliminiert. Trotzdem weist der Gebrauchtwagenindex relativ

deutliche Schwankungen auf. Die starken Preisrückgänge zu Beginn des Jahres 2000 kön-

nen dabei durch die Einführung und Erweiterung der Ökosteuer erklärt werden. Die Öko-

steuer und die Entwicklung der Rohölpreise führte dazu, dass der Preis ältere Fahrzeuge

mit höherem Kraftstoffverbrauch stark sank. Zu Beginn des Jahres 2001 wurde diese Ent-

Bei der Betrachtung des hedonischen Indexes lässt sich die mittelfristige Entwicklung des

Gebrauchtw d zu fallen-

en Preisen zu erkennen. Anfang 2001 dreht sich dieser Trend dann um.52

Abbildung 4: Verlauf des hedonischen Gebrauchtwagenindex

wicklung noch durch die steuerliche Begünstigung von schadstoffarmen Fahrzeugen ver-

stärkt. Außerdem spielen konjunkturelle Einflüsse eine große Rolle für die Entwicklung

des Preisindex für Gebrauchtwagen.

agenindexes gut beurteilen. Bis Ende des Jahres 2000 ist ein Tren

d

Quelle: Statistisches Bundesamt (2003), S. 10.

5.3 Dezentrale hedonische Preismessung von Waschmaschinen und Fernsehern

Seit dem Berichtsmonat Januar 2005 nutzt das Statistische Bundesamt die hedonische Me-

thode für zwei weitere Produktkategorien.53 Diese zwei Produkte sind aus dem Bereich der

„weißen Ware“ Waschmaschinen und aus dem Bereich der „braunen Ware“ Farbfernseher.

Damit werden jetzt auch Produkte aus den Bereichen elektrische Haushaltsgeräte und Un-

52 Vgl. Statistisches Bundesamt (2003), S. 8f. 53 Vgl. Linz, Stefan/ Dexheimer, Verena (2005), S. 249.

Anwendungsbeispiele 21

terhaltungselektronik mit hedonischen Methoden im Verbraucherpreisindex erfasst.54 Die

Ergebnisse werden jedoch nicht nur für Deutschland insgesamt, sondern für jedes Bundes-

land einzeln berechnet. Für diese dezentrale Erhebungsmethode ist eine enge Zusammen-

arbeit der Statistischen Landesämter mit dem Statistischen Bundesamt notwendig.

Für die dezentralen hedonischen Indizes führen die Landesämter Stichproben durch, in de-

nen die Preise von Geschäften unterschiedlichster Art erhoben werden. Dazu zählen zum

Beispiel Fachgeschäfte, Fachmärkte oder Verbrauchermärkte.55 Dabei werden jedoch nicht

alle existierenden Produktvariationen von Waschmaschinen und Fernsehern erfasst. Bei

den Waschmaschinen werden die Preise für Toplader und Frontlader ermittelt. Kombigerä-

ermitteln. Die Stichproben werden deshalb jeweils in der größten

t jeden Monat berechnet. Mit den Regressionsergebnissen

te, also Maschinen mit integriertem Trockner werden aus der Erhebung ausgeschlossen.56

Bei Fernsehern werden nur normale Bildröhrengeräte erfasst. Mit steigender Marktbedeu-

tung sollen neue LCD- und Plasmafernseher in der Zukunft aber in die Stichprobe mit ein-

bezogen werden.57

Bei der Anwendung der hedonischen Methode ist es sehr sinnvoll in wenigen großen Städ-

ten die Vielfalt des Angebots abzubilden, statt in vielen kleinen Städten die Preise relativ

weniger Produkte zu

Stadt des Bundeslandes durchgeführt, dies sind in der Regel die Landeshauptstädte. Dafür

spricht auch, dass regionalen Preisunterschiede für langlebige Gebrauchsgüter in dem Ma-

ße abgenommen haben, wie die Mobilität der Käufer gestiegen ist, und deshalb kaum noch

eine Rolle spielen.58

Die in den Stichproben ermittelten Daten werden anschließend von den Statistischen Lan-

desämtern an das Statistische Bundesamt übermittelt. Dort wird eine Datei erstellt, die die

Preise, die Qualitätsmerkmale der Produkte, das Bundesland und den Geschäftstyp, in dem

der Preis erhoben wurde, enthält. Diese Datei ist die Basis für eine Regressionsfunktion,

die das Statistische Bundesam

werden anschließend monatliche länderspezifische Preisindizes für beide Produkte berech-

net und an die Landesämter gesendet. Für die Regressionsanalyse wurden die Daten aller

Bundesländer zusammengefasst. Die Indexberechnung erfolgt jedoch auf Basis der Daten

des jeweiligen Bundeslandes.

54 Vgl. Engels, Erwin (2003), S. 446. 55 Vgl. Linz, Stefan/ Dexheimer, Verena (2005), S. 249f. 56 Vgl. Engels, Erwin (2003), S. 448. 57 Vgl. Linz, Stefan/ Dexheimer, Verena; (2005), S. 251. 58 Vgl. Engels, Erwin (2003), S. 446.

Anwendungsbeispiele 22

Die Regressionsfunktion wird monatlich neu berechnet. In den Produktkategorien Wasch-

maschinen und Fernseher liegen dazu monatlich jeweils etwa 850 Beobachtungen vor. Da-

der einbezogen.

Verzerrungen durch Multikol-

berücksichtigt. Dadurch

bei kommt es vor allem darauf an, dass alle relevanten preisbestimmenden Merkmale des

Produktes in die Regressionsfunktion eingehen. Eine semilogarithmische Funktion bildet

den Preis-Qualitätszusammenhang in diesem Fall am besten ab. Dabei geht der Preis loga-

rithmisch und die erklärende Variable absolut in die Gleichung ein. In die Gleichung wer-

den dazu quantitative Variablen, Dummyvariablen der Qualität der Güter und Dummyva-

riablen für die Bundeslän

Es werden quantitative Variablen einbezogen, da der Preis eines Fernsehers zum Beispiel

von der Größe der Bildschirmdiagonale abhängt. Der Preis einer Waschmaschinen ist ab-

hängig von der Schleuderzahl und dem Wasserverbrauch. Auch der Stromverbrauch be-

einflusst den Preis. Da der Stromverbrauch aber stark mit dem Wasserverbrauch korreliert,

wird er in der Regressionsfunktion nicht berücksichtigt, um

linearität zu vermeiden.

Außerdem werden Dummyvariablen in die Regressionsfunktion einbezogen, die die Quali-

tät der Güter abbilden sollen. So beeinflussen bei Fernsehern vor allem das Soundsystem

und die Qualität des Videotextes den Preis. Bei Waschmaschinen kommt es hauptsächlich

darauf an, ob es sich bei dem Gerät um einen Front- oder Toplader handelt und ob die Ma-

schine ein überdurchschnittliches Fassungsvermögen hat.

Zudem werden Dummyvariablen für die einzelnen Bundesländer

sollen regionale Preisniveauunterschiede zwischen den Bundesländern abgebildet werden.

Die Höhe des Preisniveaus des jeweiligen Bundeslandes wird durch einen gewissen Auf-

schlagfaktor in der Regressionsfunktion berücksichtigt. Durch die Dummyvariable wird

dieser Aufschlagsfaktor gemessen. Daneben werden Dummyvariablen einbezogen die

Preisaufschläge aufgrund der Art des Geschäftstyps (Fachgeschäft, Fachmarkt, Filialist,

Kaufhaus) und Marken (Loewe, Sony, Grundig) abbilden sollen.

In einer veröffentlichten Regressionsanalyse für Fernseher für den Januar 2005 konnte

ermittelt werden, dass Farbfernseher mit einem Korrelationskoeffizienten von 88 Prozent

einen hohen Erklärungsgrad aufweisen. Der Varianzfaktor als Maß für Multikollinearität

nimmt meist Werte unter oder nur knapp über zwei Prozent an.59 Dies ist ein guter Wert,

da sich ein Multikollinearität meist nicht ganz vermeiden lässt. Zu hohe Werte von Multi-

kollinearität sollten jedoch vermieden werden, da dann Redundanz in den Daten vorliegt

59 Vgl. Linz, Stefan/ Dexheimer, Verena (2005), S. 250f.

Anwendungsbeispiele 23

und sich vorhandene Informationen nicht mehr eindeutig den einzelnen Variablen zuord-

nen lasen.60 Den größten Einfluss auf den Preis hat die Variable „Bildschirmdiagonale“,

der Koeffizient weist dabei einen Wert von 0,033 auf. Dieser lässt sich so interpretieren,

dass die Kunden für einen Fernseher mit einer ein cm größeren Bildschirmdiagonale einen

etwa 3,3 Prozent höheren Kaufpreis zahlen. Außerdem zeigte sich bei der Analyse, dass

ndesländern gibt.

urch die geringe zahlenmäßige Abweichung vom bisherigen Verfahren

die Preissenkung gegenüber dem Vormonat bei Waschmaschinen und Fernsehern bei

orteil der dezentralen hedoni-

schen Preismessung liegt darin, dass die Preisentwicklung auf regionaler Ebene gemessen

werden kann, ohne dass die Bundesländer die aufwendige Qualitätsbereinigung selbst

die meisten Dummyvariablen für die Bundesländer nicht signifikant sind. So wurde ermit-

telt, dass es kaum signifikante Preisniveauunterschiede zwischen den Bu

Die gemessene Preisentwicklung ist hauptsächlich abhängig vom jeweiligen Geschäftstyp,

da die Koeffizienten für die Dummyvariablen für den Fachmarkt und das Fachgeschäft ei-

nen signifikanten Einfluss auf den Preis hatten. Dabei liegen die Preise dieser Geschäftsty-

pen höher als die im SB-Warenhaus.

Beim ersten Einsatz des hedonischen Verfahrens im Dezember 2004 konnten folgende

Änderungsraten gegenüber dem bisherigen Verfahren ermittelt werden:

Bei der Anwendung der bisherigen Verfahren sind die Preise für Fernseher um 0,6 Prozent

und die Preise für Waschmaschinen um 0,2 Prozent gesunken. Bei den hedonischen Preis-

indizes lagen die Preissenkungen bei Fernsehern bei 0,5 Prozent und bei Waschmaschinen

bei 0,8 Prozent. D

und dem geringen Gewicht von Fernsehern und Waschmaschinen im Warenkorb, hätte

sich der Methodenwechsel im Dezember 2004 nicht auf die Inflationsrate ausgewirkt. Nur

wenn

18 Prozent gelegen hätte, hätte sich der Verbraucherpreisindex um ein Zehntel verändert.

Solch starke Preisrückgänge sind aber auch mit dem Einsatz der hedonischen Methode

nicht zu erwarten.

Seit Januar 2005 sind die hedonischen Preisindizes für Waschmaschinen und Fernseher im

Verbraucherpreisindex implementiert. Die bisherige Berechnungsmethode wurde einges-

tellt.

Durch den Einsatz hedonischer Methoden konnten vor allem Erfahrungen für die Umset-

zung der Hedonik im Dezentralen System gesammelt werden. Außerdem wurde die Me-

thode zur Qualitätsbereinigung in den Bundesländern vereinheitlicht. Dadurch wird eine

bessere Vergleichbarkeit der Landesindizes erzielt. Der V

60 Vgl. Backhaus, Klaus, u.a. (2006), S. 89f.

Auswirkungen… 24

durchführen müssen. Dadurch können die Länderergebnisse effizient berechnet werden.61

Nach diesen Beispielen der hedonischen Preismessung in Deutschland werden im an-

donischen Methoden auf die internationale

dargestellt.

ht durchaus Sinn um die Ver-

ten miteinander zu vergleichen. Vor allem Ver-

it den USA sind schwierig, da die USA in Vergleich zu vielen europäischen Län-

essung nutzt.

liche Methoden der Preismessung bewirken, kann an der

zeigt die Preisentwicklung von 1995 bis 2000 in

iedlichen Ländern für EDV-Güter.

schließenden Punkt die Auswirkungen der he

Vergleichbarkeit und das Wirtschaftswachstum

6 Auswirkungen…

6.1 …auf internationale Vergleiche

2002 hat das Statistische Bundesamt die deutsche Preisstatistik um ein zusätzliches Ver-

fahren der Qualitätsbereinigung erweitert. Das bereits erwähnte hedonische Verfahren. Als

erstes wurde im Juni 2002 der Teilindex für PC hedonisch berechnet und in den Preisindex

für Lebenshaltung einbezogen. Der Übergang des statistischen Bundesamtes in Deutsch-

land zur hedonischen Methode für bestimmte Güter mac

gleichbarkeit der Daten mit denen anderer Länder zu erhöhen. Vergleiche werden jetzt

aussagekräftiger. Da in den meisten Ländern unterschiedliche Qualitätsbereinigungsverfah-

ren genutzt werden, ist es schwierig die Da

gleiche m

dern bei vielen Gütern die hedonische Preism

Die Auswirkungen die unterschied

folgenden Graphik abgelesen werden. Sie

untersch

61 Vgl. Linz, Stefan/ Dexheimer, Verena (2005), S. 251f.

Auswirkungen… 25

Abbildung 5: National accounts deflators for household consumption of audio-visual, photograpic and information processing equipment

1995=100

60

70

80

90

100

110

120

UKDeutschlandFrankreich

501995 1996 1997 1998 1999 2000

USA

internationale Markt für Computer und EDV Geräte und

rden vor allem Vergleiche

Wie groß der Einfluss hedonischer Methoden ist, wird deutlich durch einen Vergleich der

Ergebnisse der untersc 91. In der folgenden

raphik dargestellt und dies am Beispiel der Erzeugerpreise für Computer.

Quelle: Konijn, Paul/ Moch, Dietmar/ Dalén, Jörgen (2002), S. 2.

Es fällt auf, dass es große Unterschiede gibt. In den USA sind die Preise um 50 Prozent ge-

sunken, während es in dem Vereinigten Königreich nur knapp sieben Prozent waren. Eini-

ge Unterschiede können anhand der verschiedenen Marktgegebenheiten in den einzelnen

Länder erklärt werden, doch der

auch die große Unterschiede in den Deflatoren zeigen darauf hin, dass der größte Teil der

Unterschiede durch die verschiedenen Methoden erklärt werden können, die in den einzel-

nen Länder genutzt werden.62

Somit kann mit großer Wahrscheinlichkeit festgehalten werden, dass Wachstumsunter-

schiede oft nur auf unterschiedliche Messverfahren zurückzuführen zu sind.

Durch die Einführung hedonischer Methoden in Deutschland, we

mit den USA aussagekräftiger, da die USA bereits seit längerem die hedonische Preismes-

sung nutzen. Mittlerweile wird in den USA 30 Prozent des Warenkorbes des Konsumen-

tenpreisindexes hedonisch ermittelt.

hiedlichen Methoden der Preisermittlung seit 19

G

62 Vgl. Konijn, Paul/ Moch, Dietmar/ Dalén, Jörgen (2002), S. 2

Auswirkungen… 26

Abbildung 6: Erzeugerpreise für Computer

Quelle: Deutsche Bank Research (2005), S. 4.

insgesamt 90 Prozent

ettbewerbssituation. Deshalb kann davon ausge-

eisrückgang beschleunigte sich auf 12,5 Pro-

Von 1991 bis 2003 gingen die Preise für Computer in den USA um

zurück. In Deutschland dagegen sind es nach traditioneller Methode nur knapp 45 Prozent,

somit gingen die Preise nur halb so stark zurück wie in den USA.63

Ein gleiches Bild wie bei PC zeichnet sich auch bei EDV-Gütern ab. In den USA sind

EDV Ausrüstungen im Zeitraum von 1991 bis 1999 um 80 Prozent gesunken, während es

in Deutschland im gleichen Zeitraum nur 20 Prozent waren.64

IT-Investitionsgüter sind in großen Teilen der Welt identisch. Des Weiteren gibt es zumin-

dest zwischen den USA und Europa keine Handelsschranken, so dass diese Güter frei han-

delbar sind. Somit differieren die Preise nur minimal, zum Beispiel aufgrund von speziel-

len Abgaben, Transportkosten oder der W

gangen werden, dass der erhebliche Preisunterschied vor allem auf unterschiedlichen Me-

thoden der Preismessung basiert.

Der Unterschied zwischen den traditionellen Verfahren und hedonischen Verfahren zeigt

sich auch an den Ergebnissen nach dem Übergang zur hedonischen Messung im deutschen

Erzeugerpreisindex für Computer. Nach der traditionellen Methode betrug der Preisrück-

gang im Schnitt rund fünf Prozent. Dieser Pr

zent nachdem hedonische Methoden eingeführt wurden und liegt jetzt in der amerikani-

schen Größenordnung.65

63 Vgl. Deutsche Bank Research (2005), S. 4. 64 Vgl. Deutsch Bundesbank (2000), S. 8. 65 Vgl. Deutsche Bank Research (2005), S. 4.

Auswirkungen… 27

Es zeigt sich, dass hedonisch ermittelte Preise oftmals stärkere Preisrückgänge aufweisen

als die traditionell berechneten. Dies gilt vor allem bei IT-Gütern die schnellen Qualitäts-

änderungen unterliegen. Eine Konsequenz dieser stärkeren Preisrückgänge ist, dass sich

das ausgewiesene reale Wirtschaftswachstum erhöht.

nominale Sozialprodukt durch den entsprechenden Preisindex dividiert

in den USA. Dies

6.2 …auf das Wirtschaftswachstum

Die Verwendung hedonischer Methode zur Berechnung von Preisindizes hat auch Auswir-

kungen auf die Ermittlung des realen Sozialprodukts. Das reale Sozialprodukt wird be-

rechnet indem das

wird. Dies hat zur Folge, dass ein falsch berechneter Preisindex das reale Sozialprodukt

verzerren kann.66

Wie bereits gesehen sinken die Preise bei hedonischer Preismessung stärker als bei der tra-

ditionellen Preismessung. Daraus ergibt sich bei einem unveränderten nominalen Sozialp-

rodukt ein höherer realer Output. Somit erhöhen hedonische Methoden das ausgewiesene

Wirtschaftswachstum. Es wird davon ausgegangen, dass die hedonische Preismessung die

reale Wachstumsrate in den USA im Zeitraum von 1995 bis 1999 um etwa 0,25 Prozent-

punkte erhöht hat. Auch in Deutschland sind ähnliche Effekte zu erwarten wie in den USA.

Trotzdem sind aufgrund der unterschiedlichen Wirtschaftsstrukturen in beiden Ländern, in

Deutschland die Effekte nicht in der gleichen Größenordnung wie in den USA zu erwarten.

Die Deutsche Bundesbank kommt zum Beispiel zu dem Schluss, dass das reale BIP-

Wachstum in Deutschland von 1996 bis 1999 um 0,2 Prozentpunkte höher gewesen wäre,

wenn die hedonische Preismessung bei EDV-Gütern angewandt worden wäre und daneben

auch das amerikanische Deflationierungskonzept benutzt worden wäre. Das statistische

Bundesamt dagegen ist der Meinung, dass der wachstumsteigernde Effekt hedonischer

Preismessung niedriger anzusetzen ist. Dies würde vor allem daran liegen, dass in Deutsch-

land EDV-Güter in deutlich größerem Umfang eingeführt werden als

bewirkt, dass ein Großteil des positiven Effekts durch die realen Investitionen durch ge-

genläufige Wirkungen auf die preisbereinigten Importe ausgeglichen.67

Diese Verzerrungen bei der Messung des Wirtschaftswachstums können erhebliche Folgen

für andere Bereiche mit sich bringen. So taucht immer wieder, vor allem in den USA, die

Frage auf, ob der Consumer Price Index verzerrt wiedergegeben wird. Diese Fehlmessung

66 Vgl. Ebenda, S. 4. 67 Vgl. Ebenda, S. 4f.

European Hedonic Centre 28

könnte nämlich bewirken, dass es zu einer erhöhten Auszahlung aus der Pensionskasse und

der Sozialversicherungen kommt. Ein weiteres Problem ergibt sich dadurch, dass Verzer-

rungen auch dazu führen können, dass Produktivitätsfortschritte in einem Sektor zugunsten

eines oder mehreren anderen Sektoren unterschätzt wird. Dieses Problem betrifft vor allem

Wirtschaftssektoren mit überdurchschnittlich starkem technischem Fortschritt. Des Weite-

ng für Deutschland wird das Blickfeld im nächsten Punkt auf die Be-

trachtung der Entwicklung in Europa erweitert. Dabei wird kurz auf das European Hedonic

Centre eingegangen.

gabe innerhalb des Projekts war es die preisbestimmenden Qualitätsmerkmale in acht eu-

ropäischen Ländern zu berechnen und implizite Preise zu bestimmen. Außerdem sollte

ren kann auch die Außenhandelsstatistik verzerrt sein aufgrund „falscher“ Preisindizes für

Importe und Exporte. 68

Nach dieser Betrachtu

7 European Hedonic Centre

In Europa ist die hedonische Methode der Preismessung noch nicht sehr weit verbreitet.

Nur sehr wenige europäische Länder nutzen diese Methoden bisher. Zu diesen Ländern

zählen: Deutschland, Spanien, Frankreich, die Niederlande, Österreich, Finnland, Polen,

Schweden und Großbritannien.69 Die Hauptgründe für die bisher geringe Nutzung der he-

donischen Methoden in Europa sind, dass die Statistischen Ämter nicht genügend Ressour-

cen haben und noch nicht genügend Fachwissen entwickelt haben, um diese Methoden

durchzuführen.70 Deshalb hat Eurostat ein Projekt namens „European Hedonic Centre“

(EHC) in Auftrag gegeben. Dieses Projekt lief vom 01.05.2001 bis zum 31.08.2003. Es

wurde durchgeführt vom Zentrum für europäische Wirtschaftsforschung (ZEW) in Mann-

heim. Im Rahmen dieses Projektes kooperierte das ZEW mit Wissenschaftlern aus den

USA, Kanada und Australien, da in diesen Ländern die hedonischen Methoden weiter ver-

breitet als in Europa. Durch das EHC sollte ermittelt werden, ob und inwieweit hedonische

Methoden geeignet sind um auf europäischer Ebene qualitätsbereinigte Preisindizes zu be-

rechnen. Durch die Harmonisierung der Preismessungsverfahren soll die internationale

Vergleichbarkeit der Preisindizes erhöht werden. Zur Durchführung des Projektes erschie-

nen dem ZEW Personal Computer aufgrund ihrer Marktstruktur sehr geeignet. Eine Auf-

68 Vgl. Harhoff, Dietmar, S. 37f. 69 Vgl. European Central Bank (2004), S. 27. 70 Vgl. Konijn, Paul; Moch, Dietmar; Dalèn, Jörgen (2002), S. 1.

European Hedonic Centre 29

analysiert werden ob die Ermittlung einer gemeinsamen europäischen hedonischen Preis-

funktion möglich ist. Dies würde die Ressourcen der Mitgliedstaaten schonen.71

Um zu ermitteln ob es eine gemeinsame hedonische Funktion gibt gingen die Wissen-

schaftler schrittweise vor. Sie testeten zuerst die erforderlichen Merkmale zur Qualitätsbe-

schreibung von Computern und kamen zu dem Ergebnis, dass in allen acht beobachteten

Ländern die beschreibenden Merkmale gleich sind. Danach wurde ermittelt, dass die

Marktstruktur für Computer in Europa in allen Ländern ähnlich ist. Dies stellt eine wichti-

ge technische Vorraussetzung dar, da dadurch dieselbe Funktionsform für die Regression

verwendet werden kann. Zuletzt wurde ermittelt, dass die Preise die für die Eigenschaften

veranschlagt werden müssen, in den Ländern verschieden sind. Dies führt dazu, dass sich

die Regressionskoeffizienten zwischen den Ländern unterscheiden und deshalb keine ein-

heitliche Funktion für Europa gebildet werden kann. Allerdings sind die Funktionen der

verschiedenen Länder sehr ähnlich und deshalb ist ein großer Vorteil der hedonischen Me-

thoden darin zu sehen, dass die Möglichkeit besteht internationale Kooperationen zu bil-

den.72 Dies wird von den Autoren auch als zentrale Idee hinter dem EHC verstanden. In-

nerhalb einer Kooperation würden die Daten der verschiedenen Länder zentral gesammelt

und mit derselben Methode bearbeitet. Dies wäre eine sehr kosteneffektive Methode. Dar-

über hinaus würde eine solche Zusammenarbeit die Harmonisierung der Preisindizes stark

voranbringen. Die tatsächliche Durchführung einer Kooperation scheint jedoch in näherer

Zukunft nicht geplant zu sein, da es von Eurostat keine weiteren Veröffentlichungen zu

diesem Thema gab und auch keine weiteren Untersuchungen eingeleitet wurden. Da nur

neun Länder der EU überhaupt Erfahrungen mit hedonischen Methoden haben wird es

wohl noch längere Zeit dauern, bis ein solches Projekt durchgeführt werden kann.73

Zudem wurden von Eurostat Empfehlungen für die statistischen Ämter der einzelnen Län-

der herausgegeben. Dabei wurde konstatiert, dass eine bedingungslose Empfehlung für he-

donische Methoden alleine nicht die internationale Vergleichbarkeit der Preisindizes erhö-

hen würde. Um die internationale Vergleichbarkeit zu erhöhen müssen einige Bedingungen

erfüllt werden. Eine Bedingung ist die Verwendung von vergleichbaren, hochqualitativen

Datenquellen die repräsentativ sind für die Konsumentenkäufe sowohl länderübergreifend

als auch über die Zeit. Zweitens ist es wichtig die Kriterien für die Auswahl der erklären-

den Variablen und der Auswahl der funktionellen Form festzulegen. Das ist wichtig, da un-

71 Vgl. ZEW (2008). 72 Vgl. Schreiner, Veronika (2007), S. 70. 73 Vgl. Konijn, Paul; Moch, Dietmar; Dalèn, Jörgen (2002), S. 4.

Kritik an den hedonischen Methoden 30

terschiedliche Formen sehr unterschiedliche Ergebnisse hervorbringen können. Drittens

sind allgemeine Revisionspraktiken wichtig, da sich die Relation zwischen Marktpreisdif-

ferenzen und Qualitätsmerkmalen verändern könnte, besonders im Fall von technischen

Gebrauchsgütern. Eine Expansion der Nutzung von hedonischen Methoden kann zu einer

besseren internationalen Vergleichbarkeit führen. Dazu muss aber auch die Anwendung

der verschiedenen Ausprägungsformen der hedonischen Methoden harmonisiert werden.74

Als abschließender Punkt sollen nun die Kritikpunkte und Probleme der hedonischen Me-

thoden erschöpfend dargestellt werden.

8 Kritik an den hedonischen Methoden

Die Kritik in Bezug auf die hedonischen Methoden kann in zwei Hauptgruppen aufgeteilt

werden. Die eine betrifft die technischen und statistischen Eigenschaften der hedonischen

Methoden. Die andere betrifft den Verlauf der hedonischen Indizes und den daraus resul-

tierenden Implikationen für die Wirtschaft.75

Zunächst zu den Kritikpunkten in Bezug auf die technischen Eigenschaften der hedoni-

schen Methoden. Dabei wird oft kritisiert, dass die Auswahl der funktionellen Form nicht

theoretisch fundiert ist. Die Auswahl der funktionellen Form ist jedoch ein empirisches

Problem und kann vorab nicht theoretisch begründet werden. Welche funktionelle Form im

jeweiligen Fall die Beste ist kann nur anhand empirischer Daten getestet werden. Es wird

dann die Form angewendet die beim Test die besten Ergebnisse lieferte. Dieser Kritikpunkt

kann also zurückgewiesen werden, da eine theoretische Fundierung der Auswahl der funk-

tionellen Form nicht durchführbar ist.76

Ein weiterer Kritikpunkt ist, dass die hedonischen Methoden nicht transparent genug sind

und die Auswahl der Merkmale zu subjektiv ist. Dabei ist es schwer zu beurteilen, was mit

subjektiv gemeint ist. Wenn gemeint sein soll, dass die Auswahl der Merkmale zufällig

und ohne analytischen Hintergrund ist, dann ist die Auswahl der Merkmale in einer wis-

senschaftlichen hedonischen Studie nicht subjektiv. Der Forscher untermauert sein Ent-

scheidungen immer durch statistische und ökonometrische Tests. Bei den hedonischen Me-

thoden müssen Entscheidungen im Hinblick auf die Auswahl von Merkmalen getroffen

werden. Entscheidungen müssen bei der Anwendung anderer Qualitätsbereinigungsverfah-

74 Vgl. European Central Bank (2004), S. 23f. 75 Vgl. Triplett, Jack (2004), S. 208. 76 Vgl. Triplett, Jack (2004), S. 215.

Kritik an den hedonischen Methoden 31

ren jedoch auch gefällt werden. Das bedeutet, dass alle Bereinigungsverfahren als subjek-

tiv kritisierbar sind. Dieses Argument schein also mehr eine Diskussionstaktik als der

Ausdruck einer richtigen Besorgnis zu sein.77

Manche Kritiker haben auch behauptet, dass von einem qualifizierten Forscherteam aus ei-

nem gegebenen Datenset sehr viele verschiedene hedonische Modelle mit unterschiedli-

chen funktionellen Formen und Qualitätsmerkmalen entwickelt werden könnten. Diese

hätte jeweils unterschiedliche Implikationen für die Preisindizes. Dadurch wird die Trans-

parenz und Reliabilität der hedonischen Preisindizes verringert und es besteht die Gefahr

der Manipulation. Allerdings muss gesagt werden, dass die hedonischen Methoden, wenn

die Kriterien der Auswahl vorher vereinbart werden und vergleichbar sind die Glaubwür-

digkeit der Preisindizes eher vergrößern als verkleinern.78

Weiterhin wird oft kritisiert, dass die Ergebnisse der hedonischen Regression das Problem

der Multikollinearität aufweisen. Das Problem entsteht, wenn unabhängige Variablen einer

Regression stark miteinander korrelieren. In extremen Fällen kann das dazu führen, dass

ein oder mehrere Koeffizienten negativ werden, obwohl sie a priori positiv sein sollten.

Durch die Multikollinearität kann es zu Messfehlern kommen, die die Genauigkeit der

Preisindizes reduzieren.79 Aber Multikollinearität wird oft auch als Ausrede für schlechte

Forschungsstrategien und schlechte Datenauswahl benutzt. Deshalb muss der Forscher

immer die Auswahl seiner Daten hinterfragen, wenn die Multikollinearität sehr hoch ist.

Das Problem kann oftmals reduziert werden, indem die Größe der Stichprobe oder die Va-

riation der beobachteten Variablen verändert wird. Die Auswahl der Daten sollte deshalb

sehr sorgfältig sein um das Problem der Multikollinearität zu verhindern. Zuletzt muss an-

gemerkt werden, dass es wenig empirische Beweise gibt die zeigen, dass dieses Problem

bei den hedonischen Methoden häufiger auftritt als bei anderen statistischen Methoden.80

Aufgrund all dieser Probleme kann bemängelt werden, dass die hedonischen Methoden

sehr Ressourcen- und Datenintensiv sind. Die statistischen Ämter müssen über viel Fach-

wissen in Bezug auf Ökonometrie und die Märkte der jeweiligen Produkte verfügen. Auf-

grund dieses Problems sind die hedonischen Methoden in Europa wahrscheinlich so gering

verbreitet.81

77 Vgl. Triplett, Jack (2004), S. 161. 78 Vgl. European Central Bank (2004), S. 23. 79 Vgl. Triplett, Jack (2004), S. 79. 80 Vgl. Triplett, Jack (2004), S. 176. 81 Vgl. Konijn, Paul; Moch, Dietmar; Dalèn, Jörgen (2002), S. 4.

Kritik an den hedonischen Methoden 32

Zuletzt kann als technisches Problem der hedonischen Methoden angeführt werden, dass

sie aufgrund ihrer Ausrichtung für die Messung von Qualitätsänderungen von Dienstleis-

tungen kaum geeignet sind. Das kann damit begründet werden, dass nur beobachtbare

Merkmale verwendet werden. Deshalb werden meist nur technische Merkmale wie zum

Beispiel Farbe, Leistung oder Verfügbarkeit einer bestimmten Alternative in der hedoni-

schen Funktion berücksichtigt. Nicht-technische Merkmale wie zum Beispiel Geschmack

oder Image, die den Preis beeinflussen können, sind nicht beobachtbar und deshalb schwer

messbar. Aufgrund dessen werden sie meist nicht verwendet oder nur als Dummyvariable

mit einbezogen. Dieser Mangel der hedonischen Methoden sollte jedoch nicht überbewer-

tet werden, da auch andere Qualitätsbereinigungsverfahren die Veränderungen der Dienst-

leistungen nicht messen können.82

Kommen wir nun zum zweiten Kritikpunkt: dem Verlauf der hedonischen Indizes. Oft

wird kritisiert, dass die hedonischen Indizes zu schnell fallen. Empirische Studie zeigen je-

doch das diese Aussage falsch ist. Hedonische Indizes fallen nicht immer schneller als an-

dere Indizes. Beispiele dafür sind auch in dieser Arbeit zu finden. So fielen die Preise für

Personalcomputer im Juni und September 2001 und die Preise für Fernseher im Dezember

2004 langsamer als in einem traditionellen Verfahren. In den empirischen Studien zeigte

sich auch kein generelles oder regelmäßiges Muster das anzeigte, dass die hedonischen In-

dizes immer schneller fallen als andere Qualitätsbereinigungsverfahren. Diese Kritik

scheint also aus schlecht informierten Quellen zu stammen.83

Ein weiterer Kritikpunkt ist, dass die hedonischen Methoden ein Mittel zur Manipulation

der gemessenen Preisentwicklung seien. Die Ursache hierfür ist, dass die hedonischen In-

dizes hohe Preisrückgänge in Bezug auf technische Güter wie Computer ausweisen, die

von den Konsumenten so nicht wahrgenommen werden. Das ist aber nicht ein Problem der

hedonischen Methoden, sondern entsteht aufgrund des Konzepts der Indexberechnung. In

Deutschland wird das Güterpreiskonzept nach Laspeyres angewendet. Es gibt aber auch

das Lebenshaltungskonzept. Dieses fragt danach, wie viel Kosten von einem Konsumenten

aufgewendet werden müssten um ein bestimmtes Nutzenniveau zu halten. Dieses Konzept

würde die von den Konsumenten wahrgenommene Preisentwicklung adäquater widerspie-

geln. Nach diesem Konzept müsste die Preismessung jedoch grundlegend verändert wer-

82 Vgl. European Central Bank (2004), S. 20. 83 Vgl. Triplett, Jack (2004), S. 209.

Fazit 33

den. Untersuchungen ergaben, dass die Preise für beispielsweise Computer nach dem Le-

benshaltungskonzept deutlich weniger sinken würden.84

Abschließend ist also festzuhalten, dass vielen dieser Kritikpunkte durch eine korrekte Da-

tenauswahl und Durchführung der hedonischen Regression entgegengewirkt werden kann.

Die Kritik der Manipulation wird es wohl immer geben, aber auch dieser Kritik kann der

Wind aus den Segeln genommen werden, wenn die Auswahl der Merkmal und der funk-

tionellen Formen transparent und verständlich dargestellt werden kann.

9 Fazit

Wie dargelegt kann die Anwendung der hedonischen Methoden die Verzerrungen der

Preisstatistik verringern. Dadurch kann die Glaubwürdigkeit der Preisstatistik erhöht wer-

den und sowohl Politik als auch privater Sektor können sich bei ihren Entscheidung an den

Statistiken orientieren. Vor allem die USA haben die Vorteile der hedonischen Methoden

erkannt und eine sehr große Anzahl hedonischer Indizes in ihre Preisstatistik implemen-

tiert. Dadurch wurde auch das ausgewiesene Wachstum der USA erhöht. Damit die inter-

nationale Vergleichbarkeit der Daten erhalten werden kann, sollten die europäischen Staa-

ten diese Methoden auch in verstärktem Maße einführen. Vor der Implementierung von

Teilindizes sollte jedoch sehr genau geprüft werden, ob sich die jeweiligen Produkte für

die Berechnung durch hedonische Verfahren eignen. Da die europäischen Länder bei der

Anwendung hedonischer Methoden noch über sehr wenige Erfahrungen verfügen, sollten

sie Kooperationen bilden. Innerhalb dieser Kooperationen könnten dann Erkenntnisse und

Know-how in Bezug auf die Berechnung der Funktionen und der Koeffizienten, sowie der

Marktstrukturen der einzelnen betrachteten Produkte ausgetauscht werden. Vor allem im

Hinblick auf die Marktstrukturen der Produkte sollten Produktexperten am Prozess der Be-

rechnung hedonischer Preisindizes beteiligt werden und beratende Funktionen ausführen.

Über Kooperationen der europäischen Länder könnten so außerdem die Preisindizes inner-

halb Europas harmonisiert werden. Zur Zeit ist ein viel diskutiertes Problem innerhalb Eu-

ropas, dass es eine große Vielfalt angewendeter Verfahren gibt und so die Vergleichbarkeit

der Indizes relativ gering ist. Durch verstärkten Einsatz von hedonischen Methoden und

Kooperationen der Länder kann also die Objektivität und die Vergleichbarkeit der Preisin-

84 Vgl. Statistisches Bundesamt (2005), S. 269.

Fazit 34

dizes zwischen den Länder Europas erhöht werden. Somit können die hedonischen Metho-

den zu einem wichtigen Ziel der EU beitragen.

Oft wird kritisiert, dass die USA die hedonischen Methoden nur anwenden, um ein höheres

Wirtschaftswachstum ausweisen zu können. Daher sollte in Europa darauf geachtet wer-

den, dass die Auswahlkriterien der Merkmale der einzelnen Produkte klar definiert, sowie

transparent und verständlich dargestellt werden. Zudem sollten die Forschungsergebnisse

der Statistischen Ämter veröffentlicht werden, damit sie von Wissenschaftlern analysiert

und diskutiert werden können. Auf diese Weise kann die Anwendung der Methoden opti-

miert und oft geäußerte Vorwürfe der Manipulation reduziert werden.

Abschließend kann gesagt werden, dass die hedonischen Verfahren eine gute Alternative

zu den traditionellen Verfahren darstellen. Sie haben viele Vorteile, es sollte aber immer

eingehend überprüft werden, ob die Güter, für die ein hedonischer Teilindex gebildet wer-

den soll, die Auswahlkriterien der Methoden erfüllen.

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