Ver-kohlt

Seit heu­te wis­sen wir es ganz ge­nau: 8,8% al­ler Wa­ren, die in die Bun­des­re­pu­blik ein­ge­führt wer­den, kom­men aus Chi­na. Sagt An­ja Kohl in »bo­er­se im Er­sten« am 09.08.2010 kurz vor 20 Uhr. Man dach­te, das ist mehr. Über­ra­schend ist dann, dass auf Platz 2 die Nie­der­lan­de steht (mit 8,3 %). Hopp­la: So­viel Obst und Ge­mü­se kau­fen wir von den Nie­der­lan­den ein?

ARD Börsensendung vom 09. August 2010: Deutsche Importe

ARD Bör­sen­sen­dung vom 09. Au­gust 2010: Deut­sche Im­por­te



Nein, nicht ganz. Mit ab­ge­senk­ter Stim­me sagt Frau Kohl, dass dies mit dem Ha­fen Rot­ter­dam zu tun ha­be, dem »Tor zu Eu­ro­pa«. Man bleibt ei­ni­ger­ma­ßen ver­dutzt zu­rück und ver­passt dann die an­de­ren Zah­len­spiel­chen fast.

Was Kohl so zag­haft an­deu­tet, ist in Ex­per­ten­krei­sen als »Rot­ter­dam-Ef­fekt« be­kannt. Er ver­fälscht so­wohl Im­port- und Ex­port­sta­ti­sti­ken. Wenn ein Im­por­teur ei­ne Wa­re über Rot­ter­dam be­zieht und auch dort für die EU ein­fuhr­ver­zol­len lässt (»In-Ver­kehr-Brin­gen«), wird die Wa­re sta­ti­stisch hol­län­di­schen Ur­sprungs. Der tat­säch­li­che Ur­sprung der Wa­re bleibt der Im­port-Sta­ti­stik ver­bor­gen. Es kann nicht zwi­schen Her­kunft und Ur­sprung un­ter­schie­den wer­den. Auch im Ex­port gibt es die­sen Ef­fekt, wenn die Wa­re über ei­nen nicht-deut­schen Ha­fen aus­ge­führt wird.

Der »Rot­ter­dam-Ef­fekt« führt da­zu, dass der Han­del in­ner­halb der EU quan­ti­ta­tiv hö­her be­wer­tet wird, als er tat­säch­lich ist. Und die oben ge­nann­te Im­port­quo­te be­zieht sich nur auf die in den Hä­fen der Bun­des­re­pu­blik ein­ge­führ­ten Wa­ren. Der An­teil chi­ne­si­scher Ein­füh­ren dürf­te weit hö­her als 8,8 % lie­gen. Sich­re­heits­hal­ber steht ja auch »Schät­zung« drü­ber.

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2 Kommentare zu »Ver-kohlt«:

  1. blackconti sagt:

    Wie­der was da­zu­ge­lernt. »Rot­ter­da­m­ef­fekt« – hö­re ich zum er­stenal, klingt aber lo­gisch.

    #1

  2. Walter sagt:

    Rot­ter­dam-Ef­fekt hö­re ich auch zum er­sten Mal. Ist mal wie­der ein gu­tes Bei­spiel wie­viel man auf Sta­ti­sti­ken ge­ben kann.

    #2