34 Z. B. Gordon (1997); Ball und Mankiw (2002); Blanchard (2018). 35 Stockhammer (2008). 36 Technisch betrachtet basieren diese NAIRU-Modelle auf einem sogenannten Kalman- Filter, der auf ein ökonometrisches Modell in einem „State-Space-Framework“ ange- wendet wird (Kalman 1960; Durbin und Koopman 2012). Das zugrundliegende statisti- sche Filtermodell beruht a) auf einer Mehrzahl von statistischen Annahmen über die nicht beobachtbaren Modellkomponenten (im Speziellen hinsichtlich autoregressiver Prozesse und Lag-Strukturen) sowie b) auf einer theoretischen Komponente basierend auf einer Phillips-Kurvenbeziehung (z. B. Rusticelli 2014; Planas und Rossi 2015). Der- artige multivariate statistische Filtermodelle sind Kritik ausgesetzt, weil sie systematisch prozyklische Schätzungen produzieren, welche den wirtschaftspolitischen Entschei- dungsträgerInnen Fehlinformationen über die „strukturelle“ Arbeitslosenquote liefern und in der Konsequenz zu suboptimalen Politikentscheidungen führen können (Heim- berger und Kapeller 2017; Hristov et al. 2017; Jump und Stockhammer 2018). 37 Galbraith (1997); Gianella et al. (2008); Guichard und Rusticelli (2011); Rusticelli (2014). 38 In der Eurozone sind die NAIRU-Schätzungen von besonderer Bedeutung, weil sie als Inputs zur Berechnung von zyklisch bereinigten Budgetzahlen verwendet werden, die wiederum die Basis für mittelfristige Budgetziele im europäischen Fiskalregelwerk dar- stellen (Orlandi 2012; Klär 2013; Lendvai et al. 2015). Heimberger et al. (2017) präsen- tieren eine ökonometrische Analyse der Determinanten zu den relevanten NAIRU- Schätzungen der Europäischen Kommission, die jedoch für die nicht-europäischen OECD-Länder nicht zur Verfügung stehen. Die ökonometrische Evidenz verweist darauf, dass die NAIRU-Schätzungen der Europäischen Kommission keine gute Nähe- rungsgröße für „strukturelle“ Arbeitslosigkeit sind (siehe hierzu auch Constancio 2018). 39 Guichard und Rusticelli (2011); Rusticelli (2014). 40 Heimberger et al. (2017); Hristov et al. (2017). 41 Heimberger und Kapeller (2017). 42 Z. B. Blanchard und Wolfers (2000); IWF (2003); Bassanini und Duval (2006). 43 Eigene Übersetzung. 44 Die detaillierten Regressionsergebnisse zu den Interaktionstermen werden aus Platz- gründen nicht berichtet, aber sie sind auf Anfrage verfügbar. 45 Die detaillierten Regressionsergebnisse zu den Variationen in der Ländergruppe wer- den aus Platzgründen nicht berichtet, aber sie sind auf Anfrage verfügbar. 46 Z. B. McCloskey und Ziliak (1996). 47 Gelman (2008). 48 Z. B. OECD (1994); Siebert (1997); IWF (2003); Belot und van Ours (2004); Nickell et al. (2005); Bassanini und Duval (2006); Gianella et al. (2008); Orlandi (2012). Literatur Alexiou, C.; Pitelis, C., On capital shortages and European unemployment: a panel data investigation, in: Journal of Post Keynesian Economics 25/4 (2003) 613-640. Andor, L., Towards shared unemployment insurance in the euro area, in: IZA Journal of European Labour Studies 5/10 (2016) 1-15. Arestis, P.; Baddeley, M.; Sawyer, M., The Relationship Between Capital Stock, Unem- ployment And Wages In Nine EMU Countries, in: Bulletin of Economic Research 59/2 (2007) 125-148. Arpaia, A.; Kiss, A.; Turrini, A., Is unemployment structural or cyclical? Main features of job matching in the EU after the crisis (= European Economy Occasional Papers 527, Brüs- sel 2014). 38 Wirtschaft und Gesellschaft 45. Jahrgang (2019), Heft 1