Speziell in Krisenzeiten sind verlässliche Handelsbeziehungen wichtig. Können Länder Importe und Exporte wie geplant durchführen? Wie kann man das Handelsgeflecht analysieren und mögliche Schwachpunkte erkennen?
Import-Export-Daten
Um Daten über Importe und Exporte aller Länder der Welt zu erhalten, bietet sich das Repository UN Comtrade mit ausführlichen, aktuellen Statistiken an. Das französische Wirtschaftsinstitut CEPII (Centre d’Etudes Prospectives et d’Informations) baut auf diesen Daten auf, stellt aber vor allem eine einfacher zugängliche Einteilung nach Produktgruppen zur Verfügung.
Export-Import-Beziehungen zwischen ausgewählten EU-Ländern
Wir halten uns in diesem Beitrag deshalb an die Daten vom CEPII, die für das Jahr 2020 nach einer Registrierung ausgehend von dieser Seite als Download abgerufen werden können (letzter Zugriff am 24.3.2022). Die genutzte Datei BACI_HS17_Y2020_V202201.csv hat den Aktualisierungsstand Januar 2022, bezieht sich aber auf das Jahr 2020.
Es sollte klar sein, dass als Entscheidungsgrundlage aktuellere Zahlen zumindest von 2021 besser geeignet wären, da sich Strukturen schnell verschieben können, zum Beispiel in der Lebensmittelproduktion durch unterschiedlich ausgefallene Ernten. Weiterhin fehlen hier natürlich die Zahlen für die Erzeugung von Gütern innerhalb der Länder, die der Selbstversorgung dienen.
Feinheiten der Berechnung
Da ein Vorgang immer von zwei Ländern verbucht wird, aber Export (free on board) und Import (mit CIF = cost, insurances and freight) unterschiedliche Größen einbeziehen, hat CEPII ein Bereinigungsverfahren eingesetzt. Die CIF-Beträge werden geschätzt und von den Importwerten abgezogen. Darüber hinaus werden die beteiligten Länder nach der Vertrauenswürdigkeit der angegebenen Daten eingestuft.
Wenn Länder A, B, C und D bei den Beziehungen untereinander paarweise für Export bzw. Import identische Werte nennen und Land E jeweils abweichende, dann wird bei einem Export von A nach E eher dem angegebenen Wert von A vertraut und dieser bei der von CEPII durchgeführten Konsolidierung höher gewichtet.
In einem Artikel der Bundeszentrale für politische Bildung wird ein weiteres Beispiel genannt, dass die EU Importe aus China über Hongkong trotzdem als China-Exporte sieht, während Hongkong diese als seine eigenen Exporte verbucht.
Weiterhin fallen Buchungen zu Exporten und Importen häufig zeitlich auseinander, sodass es Schwierigkeiten bei der Zuordnung zu einem Zeitraum gibt.
Aus diesen Gründen kann es zu abweichenden Zahlen gegenüber anderen Berechnungsmethoden kommen (die Suche nach dem Importwert von Frankreich nach Deutschland im Jahr 2020 wird bei 5 Quellen 5 verschiedene Werte ergeben) und die getätigten Aussagen dieses Beitrags gelten nur innerhalb des BACI-Systems (BACI wie “Base de données de commerce international au niveau des produits”).
Harmonisiertes System
Es wird das weltweit gültige Harmonisierte System (HS 6) verwendet, das Produktgruppen mit einer 6-stelligen Nummer bezeichnet. Ein Eintrag der Fakttabelle besagt, dass im Jahr 2020 das Exportland i in das Importland j von der Produktgruppe k Mengen q im Wert von v [Tsd. US-Dollar] geliefert hat.
Beim Statistischen Bundesamt bzw. beim AW-Portal lassen sich die Bedeutungen und die richtige Eingruppierung beim grenzüberschreitenden Handelsverkehr nachlesen.
Zusätzlich verwenden wir die ersten beiden Stellen der 6-stelligen Zahl – die sogenannten Kapitel – als Ebene, z. B. bezeichnet eine 29 “Organische Chemikalien” und 31 steht für Düngemittel. Da die Mengen bei unterschiedlichen Produkten schlecht aggregierbar und vergleichbar sind und auch nicht für jede Kategorie vorliegen, betrachten wir hier nur den Wert v.
Eine weitere Hilfsebene mit den führenden 4 Ziffern (“Heading”) ist auch vorhanden, wird in diesem Beitrag aber nur selten eingesetzt.
Importe und Exporte gesamt
Eigentlich liefert die Kreuztabelle die natürliche Darstellung der Export-Import-Beziehungen zwischen den Ländern, allerdings ist die Anzahl von 226 Ländern doch schon recht hoch.
Die oben gezeigte Grafische Tabelle beschränkt sich auf die Gesamtwerte – ohne Differenzierung nach Produkten – und zeigt auch nur Handelsströme zwischen den 14 Ländern der EU, die am längsten dabei sind (Bild für vergrößerte Darstellung bitte anklicken!).
Die Bissantz’Numbers bieten gute Orientierung, wo denn größere Wertflüsse vorliegen. Hier werden die Zahlen global skaliert und sogar im Falle, dass Sie dieses Bild auf Ihrem Monitor in der kleinen Version sehen sollten, sind die entscheidenden Werte leicht zu erkennen.
Für ein ausgewähltes Land – z. B. Deutschland – zeigt die Zeile die Exporte und die Spalte die Importe. Das Element im Schnitt von Zeile und Spalte bleibt natürlich leer.
Es ist leicht zu erkennen, dass die größten Bewegungen für diese 14 Länder beim Export von Deutschland nach Frankreich (101,4 Mrd.), beim Export von den Niederlanden nach Deutschland (90,0 Mrd.) und ebenso in der umgekehrten Richtung von Deutschland nach den Niederlanden (81,5 Mrd.) liegen.
Man kann nun die Skalierung der Bissantz’Numbers im F4-Menu auch auf Zeilen oder Spalten anwenden, je nachdem, ob Export- oder Importbeziehungen betont werden sollen. Hier schauen wir auf die Exporte, verwenden somit die Zeilenskalierung:
Export-Import-Beziehungen mit Zeilenskalierung
Sofort fällt auf, dass innerhalb der 13 anderen EU-Länder meistens Deutschland der wichtigste Handelspartner bezüglich der Exporte ist. Ausnahmen gibt es zum Beispiel in Belgien (wichtigster Partner: Frankreich) oder – noch stärker ausgeprägt! – in Portugal, das mehr in Spanien absetzt. Spanien wiederum liefert bevorzugt nach Frankreich.
Komplexität der Import-Export-Beziehungen
Eben hatten wir nur 14 ausgewählte Länder betrachtet, aber noch nicht nach den 5381 Produktgruppen differenziert. Das heißt, eine solche Kreuztabelle könnten wir bereits für jede der 5381 Produktgruppen anlegen.
Allerdings liegen nicht 14, sondern 226 Länder vor!
Wenn jedes Land jede Produktgruppe in jedes andere Land exportieren würde, gäbe es 226 * 225 * 5381 = 273.623.850 Einträge in der Fakttabelle. Tatsächlich sind es 10.473.494 Einträge, das entspricht 3,8 % der Möglichkeiten.
Deutschland als Export-Vizeweltmeister (nach Exportüberschuss in USD) nutzt – unter Vernachlässigung des Handelsvolumens – 33 % der Möglichkeiten (für China sind es sogar 43 %), beim Import sind es 16 % (China: 12 %).
Wie bekommt man nun etwas Struktur in die Datenlage?
Einseitige Import-Export-Strukturen weltweit
Betrachten wir nun merkliche Abhängigkeiten zwischen Ländern, die entstehen, wenn der Import- oder Exportanteil eines Handelspartnerlandes sehr hoch ist. Welche Länder fallen hier weltweit auf?
Schauen wir zunächst auf Länder, deren Exporte zu einem großen Teil in ein einziges Land gehen. Filterwerte sind hier bei der Berechnung sehr nützlich:
Starke Abhängigkeiten im Export
Die erste Zeile ist folgendermaßen zu lesen: Der pazifische Inselstaat Niue exportiert Waren in einem Gesamtwert von 74,9 Mio. USD. Davon gehen 73,4 Mio. an Indonesien, dies entspricht einem Anteil von 98,1 %.
Da wir uns hier in einer Grafischen Tabelle befinden, können wir an Ort und Stelle navigieren: Wenn wir uns zum Beispiel fragen, was denn Guinea-Bissau mit Indien zu tun hat, navigieren wir einfach zu den Produkten:
Guinea-Bissau exportiert Nüsse nach Indien
Fast die gesamte Summe des Exportes wird über essbare Nüsse (in diesem Fall Cashewnüsse) generiert.
Aus Burkina Faso geht der Löwenanteil des Exportes an die Schweiz. Worum geht es hier?
Burkina Faso beliefert die Schweiz mit Gold.
Nüsse tauchen hier nur in geringem Maße auf – es geht hauptsächlich um Gold!
China als Erdgas-Importeur
Um einen größeren Betrag geht es auch bei den Exporten von Turkmenistan nach China:
Fast das gesamte exportierte Erdgas von Turkmenistan geht an China
Der größte Anteil des Exportes von Turkmenistan besteht aus Erdgas (im gasförmigen Zustand) und dieses geht nahezu vollständig an China. Gibt es noch andere Länder, die dieses Produkt 271121 an China liefern? Wir fixieren die Produktgruppe und schränken Importländer auf China ein:
China als Abnehmer von Erdgas
Neben Turkmenistan stellt China auch für Kasachstan, Myanmar und Usbekistan den Hauptabnehmer bei gleichzeitig großen Beträgen dar. In Thailand gibt es einen Eintrag über einen vermutlich symbolischen Dollar – aus welchen Gründen auch immer!
Importabhängigkeiten weltweit
Wir untersuchen jetzt Länder, die hauptsächlich aus einem anderen Land importieren, also von dessen Wohlwollen grundsätzlich erst einmal stärker abhängen.
Welche Staaten importieren nahezu aus einem Land?
Die erste Zeile liest sich folgendermaßen: Nordkorea importiert Waren im Wert von 548,9 Mio. USD. Aus China stammen 491,0 Mio., das entspricht einem Anteil von 89,4 %. Aus der Sicht von China, welches Waren im Wert von 2,6 Billionen exportiert, macht dieser Handel aber nur 0,02 % aus.
Meistens geht es hier ansonsten um Kleinstaaten oder Inseln, die von einem größeren Nachbarland abhängen. Eine Ausnahme bildet Mexiko, das 60,5 % der Importe aus den USA bezieht. Aber auch für die USA ist Mexiko mit 14,9 % Exportanteil ein wichtiger Handelspartner (an zweiter Stelle hinter Kanada).
Werfen wir nun einmal einen detaillierten Blick auf Deutschland. Je nach Adressaten wird es unterschiedliche Meinungen geben, ob eine Abhängigkeit von einem zweiten Land signifikant ist. Für ein betroffenes Unternehmen mag es schon bei Millionenbeträgen der Fall sein.
Abhängigkeiten der Importe und Exporte Deutschlands bei Produktgruppen
Hier schauen wir einmal auf starke direkte Abhängigkeiten Deutschlands von den beiden Ländern Ukraine und Russland. Wir haben die Kennzahlen so angelegt, dass auch Mehrfachauswahlen im Berichtsfilter möglich sind:
Deutschlands Abhängigkeiten von Ukraine und Russland auf der Produktebene
Um die Liste etwas einzuschränken, sind zwei Filter aktiv: Der Wert der gelieferten Menge (1. Spalte) muss mindestens 50 Mio. USD betragen und es werden nur Produktgruppen gezeigt, bei denen der Importanteil aus Ukraine + Russland mindestens 20 % beträgt.
Die erste Zeile besagt, dass in der Produktgruppe 270900 (Erdöl und Öl aus bituminösen Mineralien, roh) Deutschland Mengen im Gesamtwert von 25,0 Mrd. importiert. Die 6,3 Mrd., die aus Ukraine + Russland stammen, machen dabei 25,2 % aus. Für Ukraine + Russland machen diese Mengen bei einem Gesamtexport von 75,3 Mrd. einen Anteil von 8,3 % aus. Die Gesamtexporte von Ukraine + Russland (75,3 Mrd.) selbst wiederum nehmen für diese Produktgruppe 270900 einen Anteil von 11,5 % am Exporthandel der ganzen Welt ein.
Hier könnte es bei der letztgenannten Größe einen Denkstolperstein geben: Wenn ein Produkt von Land A an Land B verkauft wird und Land B verkauft es an Land C weiter, wird es vermutlich wohl zweimal in den Exportbeträgen der Welt auftauchen, obwohl sich die Menge nicht vergrößert hat. Bei einem hohen Anteil am Exportvolumen der Welt ist die Bedeutung eines Landes auf jeden Fall gegeben, bei einem kleinen Anteil ist die Bedeutung nur dann sicher klein, wenn ein Handel mit einem konkreten Gut immer nur zwei Länder betrifft.
Auch die Gruppe 270119 (Steinkohle, auch in Pulverform, unagglomeriert (ausg. Anthrazit und bitumenhaltige Steinkohle)) zeigt eine hohe Abhängigkeit in einem Anteil von 66,4 %. Noch kritischer ist es bei der verwandten Gruppe 270111 (Anthrazit-Steinkohle, auch in Pulverform, unagglomeriert) mit einem Anteil von 69,0 % bei einem gleichzeitigen Weltmarktanteil Ukraine + Russland von 50,9 %.
Ansonsten sieht man hohe Quoten bei Metallen wie Palladium (wird beim Bau von Katalysatoren verwendet), Titan (z. B. zur Stahlveredelung) oder Nickel.
Importe Getreide und Öl aus der Ukraine
Die Ukraine gilt als die Kornkammer Europas. Inwiefern ist (bzw. “war” bei Daten von 2020) Deutschland betroffen? Auch die Sonnenblumenölknappheit beim Discounter wird gerne erwähnt. Untersuchen wir einmal die Kapitel 10 (Getreide), 11 (Müllereierzeugnisse; Malz; Stärke; Inulin; Kleber von Weizen), 12 (Ölsaaten und ölhaltige Früchte, …) und 15 (Tierische und pflanzliche Fette und Öle, Wachse, …).
Deutschlands Abhängigkeiten von der Ukraine in ausgewählten Lebensmittelsektoren
Es sind alle Gruppen dargestellt, bei denen im Jahr 2020 der Importanteil aus der Ukraine die 5-%-Marke überstieg. Es ist mir nicht ganz klar, aber vermutlich beinhaltet der 6-stellige HS-Code 151211 sowohl verzehrbares Sonnenblumenöl als auch industriell genutztes Sonnenblumenöl. Die Unterscheidung wird in einem bis zu 11 Stellen langen Code vorgenommen, der hier erstens nicht vorliegt und zweitens weltweit anscheinend nicht mehr einheitlich gestaltet ist.
Einen 96-%-Anteil aus der Ukraine – wie es in einer Onlinezeitungsmeldung hieß – kann ich hier jedenfalls nicht erkennen. Der Weltmarktanteil der Ukraine an getätigten Exporten für Sonnenblumenöl betrug 2020 zwar 53,2 %, aber Deutschland hatte nur 6,3 % seines Bedarfes aus dieser Quelle gedeckt. Allerdings geht es hier nur um die direkten Importe! Wenn Deutschland weitere 93,7 % aus anderen Ländern bezieht, diese aber selbst aus der Ukraine importieren und beispielsweise von Containertanks in Flaschen umfüllen, ist dies hier nicht direkt sichtbar.
Für die hier gezeigten Gruppen gibt es direkte Abhängigkeiten im maximal niedrigen zweistelligen Bereich. Dabei fällt die Gruppe 120510 (erucasäurearme Raps- oder Rübsensamen) mit einem hohen Wert und Gruppe 120750 (Senfsamen, auch geschrotet) mit dem höchsten Anteil von 16,2 % auf. Dazu passen die Zeitungsmeldungen, dass Senf nicht knapp, aber teurer wird.
Importe Weizen aus Russland und der Ukraine
Die Meldung aus der Tagesschau Ostafrika fehlt der Weizen spricht von kritischen Preiserhöhungen in Ostafrika bei Weizen und Mais. Russland hat den Weizenexport bis Ende Juni gestoppt.
Für welche Länder war die Abhängigkeit von Ukraine + Russland in den Daten von 2020 erkennbar? Hier habe ich Small Multiples verwendet und mich auf die Position 1001 (Weizen und Mengkorn) beschränkt:
Importe Weizen aus Russland und der Ukraine
Links wird bei Importanteilen über 50 % deutlich, dass (in 2020!) etliche Länder Russland als Hauptlieferant einsetzten. Zu diesen gehörten auch die Türkei und Ägypten.
Solche Ranglisten könnte man nun auch für andere Getreidearten erstellen, aber zusätzlich bräuchte man nun Angaben zur Selbstversorgung, um die Gefahr eines Ausfalls der Gesamtversorgung richtig einschätzen zu können.
Weitere nützliche Verfahren
Bisher hat uns das Universalwerkzeug Grafische Tabelle – teilweise in Kombination mit der eingebauten Navigation und mit Small Multiples – vollkommen ausgereicht, um die erforderlichen Anteile zu berechnen und darzustellen. Zum Beispiel “Deutschlands Abhängigkeiten von Ukraine und Russland auf der Produktebene” ließe sich auch eine Portfolioanalyse schnell durchführen:
Deutschlands Import-Abhängigkeiten von Ukraine und Russland als Portfolioanalyse
Auf der x-Achse sind die Anteile eines “Russland + Ukraine”-Imports am Gesamtimport zu sehen, die y-Achse gibt die Anteile aus der Sicht von Russland + Ukraine am Weltexport wieder und die Blasenfläche steht für den Wert. Hier lassen sich virtuelle Hierarchien erstellen, sodass die Produktgruppen in die 4 Kombinationen von niedriger/hoher Importanteil und niedrige/hohe Marktmacht aufgeteilt werden können.
Spricht man für Deutschland als Ganzes und hat keine Spezialinteressen aus der Sicht eines einzelnen Unternehmens im Sinn, so kann man die gleichen Filter wie oben in der Grafischen Tabelle anwenden und das Diagramm etwas aufräumen:
Deutschlands Import-Abhängigkeiten von Ukraine und Russland als Portfolioanalyse, gefiltert
Rangfolge
Möchte man sehen, ob ein bestimmtes Land in ein anderes Land deutlich mehr exportiert als umgekehrt, bietet sich die Rangfolge über die Differenz von Export und Import an:
Gegenüber welchen Ländern gibt es ausgeprägte Export- bzw. Importüberschüsse?
Hierbei ist die Country-Liste durch die Ebene der Exportländer gegeben und Deutschland ist als Importland ausgewählt. Damit die Exportwerte (und dann die Differenz) auch zur Verfügung stehen, wird der MDX-Befehl Linkmember eingesetzt, der ein Land aus der Exportebene auf das passende Element in der Import-Dimension umlenkt. Auch das Importland aus dem Berichtsfilter wird durch Linkmember in der Kennzahldefinition der Export-Spalte als Exportland interpretiert.
Eine solche Rangfolge können wir selbstverständlich auch für nur ein Kapitel oder eine Produktgruppe berechnen.
Comparator
Eine weitere nützliche Analyse mit den eben generierten Kennzahlen liefert auch der Comparator. Hier stehen eher die Anteile der Länder am Gesamtimport bzw. -export im Mittelpunkt des Interesses:
Unterschiedliche Anteile Import vs. Export Deutschland
Zum Beispiel stammen für Deutschland 10,4 % des Gesamtimportes aus China, aber nur 7,9 % des Gesamtexportes gehen an China. Am unteren Ende ist die Richtung umgekehrt: Aus den USA stammen 5,8 % der Importe, aber der relative Anteil der Exporte ist mit 8,6 % deutlich höher.
Hier sieht das Bild noch relativ symmetrisch aus und erinnert eher an einen Rorschachtest. Aber es gibt auch Länder, bei denen Export- und Importpartner stark auseinanderfallen. Nehmen wir zum Beispiel Aserbaidschan:
Unterschiedliche Anteile Import vs. Export Aserbaidschan
Man sieht hier einen hohen Importanteil aus Russland, dem ein nur kleiner Exportanteil gegenübersteht. Noch auffälliger ist der sehr hohe Exportanteil nach Italien. Schauen wir wie oben beschrieben etwas näher auf die hier beteiligten Produkte:
Analyse Importe Italien aus Aserbaidschan
Es handelt sich also um den Posten 270900 (Erdöl und Öl aus bituminösen Mineralien, roh). Geht es hier schon um die Trans Adriatic Pipeline (TAP)? Diese wurde allerdings erst Ende 2020 in Betrieb genommen, aber wer weiß, wann die Lieferungen verbucht werden.
Netzwerknavigation
Auch die bereits im vorletzten Beitrag Process Mining in DeltaMaster erwähnte Netzwerknavigation kann sich hier nützlich einbringen. Möchte man die Importe näher analysieren, wählt man als Quelldimension die Import- und als Zieldimension die Exportländer. Dazwischen wird die Produktdimension geschaltet.
Im Editiermodus startet man in einer Grafischen Tabelle zum Beispiel mit einem Importland. Dann führt man zwei Navigationsschritte nach Produkten und nach Exportländern aus. Im Menu rechts wählt man den Punkt Navigation aus und speichert die beiden Schritte als Default ab und aktiviert die Option “Vordefinierte Navigationsschritte als Netzwerk behandeln”.
Im Präsentationsmodus lassen sich dann durch zwei Doppelklicks die Importe Deutschlands – hier für Heading 1512 (Sonnenblumenöl, Safloröl und Baumwollsamenöl sowie deren Fraktionen, auch raffiniert, jedoch chemisch unmodifiziert) analysieren und man erhält die folgende Ansicht:
Woher bezieht Deutschland sein Sonnenblumenöl?
Hier sieht man die bereits oben hergeleiteten 6,3 % Anteil aus der Ukraine und stellt fest, dass das Nachbarland Niederlande mit 47,3 % einen viel größeren Anteil liefert.
Nun kommt der Clou der Netzwerknavigation: Durch einen Doppelklick auf die 115,7 Mio. wird Niederlande nun selbst als Importland interpretiert und nach einem weiteren Doppelklick auf den Wert der Produktgruppe 151211 sieht man das Folgende:
Woher beziehen die Niederlande ihr Sonnenblumenöl?
Die Niederlande beziehen selbst Sonnenblumenöl aus der Ukraine in hohem Maße – ein Anteil von 82,5 %. Hierbei muss erwähnt werden, dass wir die Eigenproduktion der Niederlande hier nicht sehen und auch nicht kennen. Geht es um reinen Handel, ist die Versorgung für Deutschland ebenfalls gefährdet. Es ist aus den gegebenen Daten aber nicht ableitbar, ob die von Deutschland importierten 115,7 Mio. aus einer Produktion in den Niederlanden, aus dem Import aus der Ukraine oder aus dem Import aus den anderen Ländern stammen.
Aber es gibt immerhin deutliche Warnhinweise: Weitere Doppelklicks auf Ungarn, Frankreich und Bulgarien zeigen, dass auch diese Länder hauptsächlich aus der Ukraine importieren.
Fazit
Es ist interessant, sich mit diesen Daten zu beschäftigen und auch wenn wir hier die Daten eher aus der Sicht von Staaten seziert haben, wäre es sicherlich möglich, mit Multiples und Verknüpfungen in unserer BI-Software DeltaMaster eine schöne Kommandozentrale zu bauen, die sich auf die spezifische Sicht eines gegebenen Unternehmens konzentriert. Ein vollständigeres Bild wäre noch mit der Einbindung der inländischen Produktion zu erhalten, aber diese folgt anscheinend einem anderen Schlüssel (CPC: Central Product Classification), sodass man auch bei vorhandenem Zugriff auf diese Daten die Korrespondenz zum HS-Code erst einmal umsetzen müsste.
Das Hauptproblem liegt eher in der Beschaffung, Konsolidierung und Harmonisierung von aktuellen Daten und nicht bei der Modellierung. Bei der Suche trifft man sehr häufig auf Plattformen, die sich solche Dienste gut bezahlen lassen.
Quellen
Gemäß Etalab Open Licence 2.0: Die für die Analyse verwendeten BACI-Daten stammen von
CEPII. Download der Datei BACI_HS17_V202201.zip am 24.3.2022.
BACI: Guillaume Gaulier & Soledad Zignago, 2010.
“BACI: International Trade Database at the Product-Level. The 1994-2007 Version,”
CEPII Working Paper 2010- 23 , October 2010 , CEPII.
Die Beschreibungen der 97 Chapter sind zum Beispiel bei der World Customs Organization zu finden: HS Nomenclature 2017 edition
Hinweis: Für die Richtigkeit der Transformationen und der abgeleiteten und abgebildeten Ergebnisse kann keine Gewähr übernommen werden.
