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In der Oktoberausgabe 2015 veröffentlichte der Wirtschaftsdienst einen Aufsatz zu „Einkommensverteilung und gesamtwirtschaftliche Entwicklung in Deutschland: Spitzeneinkommen – ein Missing-Link“. Die Autoren des vorliegenden Beitrags setzen sich kritisch damit auseinander, im Anschluss erläutern Moritz Drechsel-Grau, Andreas Peichl und Kai Daniel Schmid ihren Standpunkt in einer Erwiderung.

Einkommensverteilung und gesamtwirtschaftliche Entwicklung – eine Replik

Von Jan Goebel, Carsten Schröder

Hohe Einkommens- und Vermögensungleichheiten innerhalb einzelner Länder und zwischen Ländern sowie deren Anstieg über die Zeit sind drängende gesellschaftliche Herausforderungen. Hohe Ungleichheiten innerhalb von Ländern können deren ökonomisches Wachstum und das Vertrauen in die gesellschaftlichen Institutionen schwächen. Hohe Ungleichheiten zwischen Ländern und Regionen können Wanderungs- und Migrationsströme auslösen. Ungleichheit kann also mit gesellschaftlichen Kosten verbunden sein. Dieser „Price of Inequality“1 kann hoch sein und daher ist es relevant, ein möglichst exaktes und detailliertes Bild über die vorliegenden Ungleichheiten zu gewinnen.

In einer Studie von Drechsel-Grau et al., die jüngst im Wirtschaftsdienst erschienen ist,2 untersuchen die Autoren ein ökonomisch interessantes Thema: den Zusammenhang zwischen gesamtwirtschaftlicher Entwicklung und Einkommensungleichheit. Sie verwenden hierfür zwei Datensätze: Daten der amtlichen Statistik („Taxpayer Panel“, TPP) und Survey-Daten (Sozio-oekonomisches Panel, SOEP) und kommen – je nach verwendetem Datensatz – zu scheinbar widersprüchlichen Befunden: „Analysen zur Einkommensverteilung in Deutschland anhand administrativer Daten des Taxpayer-Panels zeigen einen engen Zusammenhang zwischen Spitzeneinkommen und Konjunktur. Im Gegensatz zu Berechnungen auf Basis von Haushaltssurveys wie dem Sozio-oekonomischen Panel wird deutlich, dass Schwankungen der gesamtwirtschaftlichen Unternehmens- und Vermögenseinkommen die personale Einkommensungleichheit substanziell beeinflussen.“3

Sie plädieren daher dafür, „die auf Umfragedaten basierenden Verteilungsanalysen durch Auswertungen administrativer Steuerdaten zu ergänzen, um die historische Entwicklung der Einkommensverteilung besser zu messen und zu erklären sowie zukünftige Verteilungsänderungen verlässlicher zu schätzen“, und fordern in einer Pressemitteilung des Zentrums für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW)4: „Bessere Daten aus amtlicher Quelle tun Not.“

Tatsächlich ist die Datenlage in Deutschland – und das Autorenteam Drechsel-Grau et al. nutzt diesen Umstand – heute so gut wie nie zuvor. Dies gilt sowohl für stichprobenbasierte Survey-Daten als auch für administrative Daten, die mittlerweile für Forschungszwecke faktisch oder formal anonymisiert bereitgestellt werden. So gibt es neben langlaufenden Surveys wie dem SOEP oder der Einkommens- und Verbrauchsstichprobe5 das jüngst aufgelegte „Panel on Household Finances“ sowie diverse spezialisierte Haushaltssurveys und auch international vergleichbare Dateninfrastrukturen (Luxembourg Income Study Database; Cross-National Equivalent Files, European Union Statistics on Income and Living Conditions, etc.). Bei den Prozessdaten der amtlichen Statistik kommen neben dem in der Studie verwendeten TPP verschiedene Datensätze aus der Sozialversicherung (Forschungsdaten aus dem Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung oder dem Forschungsdatenzentrum der Rentenversicherung) hinzu.

Die Studie von Drechsel-Grau et al. zeigt aber auch, wie wichtig es ist, klar zu definieren, was genau mit Ungleichheit gemeint ist. Vor der eigentlichen empirischen Arbeit sind dabei verschiedene inhaltliche und normative Fragen zu beantworten. Hier eine unvollständige Auswahl zu klärender Fragen:

  • Was ist die angemessene Einheit, auf deren Ebene Einkommen gemessen wird (z.B. Individuum versus Haushalt)?
  • Soll die Ungleichheit innerhalb der gesamten Bevölkerung in Deutschland oder einer Teilgruppe gemessen werden (z.B. „Arme“ oder „Reiche“; Migranten oder Nicht-Migranten)?
  • Welches Einkommenskonzept (z.B. brutto versus netto) und welche -komponenten (z.B. nur Löhne und Gehälter, Alterseinkommen, Markteinkommen oder verfügbare Einkommen) sollen der Analyse zu Grunde gelegt werden?

Datenbasis nicht kongruent

Ein aussagekräftiger Vergleich von Ungleichheitskennziffern, berechnet aus verschiedenen Datensätzen sowie darauf aufbauender Analysen, setzt voraus, dass die oben genannten und weitere Fragen beantwortet und in geeigneter Art und Weise kongruent implementiert wurden. Anderenfalls können die Ursachen und die Bedeutung widersprüchlicher empirische Befunde nicht befriedigend erklärt werden.

Tatsächlich zeigt sich, dass die Studie von Drechsel-Grau et al. dem Erfordernis der Kongruenz nicht gerecht wird:

  1. Die Einheiten, auf deren Ebenen die Ungleichheitsmaße berechnet wurden, unterscheiden sich. Für die Steuerdaten verwenden die Autoren als Analyseeinheit Steuereinheiten, also gemeinsam verheiratete Paare oder einzeln Veranlagte. Für die Berechnungen mit dem SOEP verwenden sie Individuen. Für die Höhe der gemessenen Ungleichheit und für deren Entwicklung spielt es aber über die Zeit eine zentrale Rolle, ob Individuen, Steuerfälle oder Haushalte für die Konstruktion der Einkommensverteilung verwendet werden, ebenso wie daraus resultierende eventuelle Notwendigkeiten zur Bedarfsanpassung.6
  2. Die betrachteten Populationen unterscheiden sich systematisch. Während das SOEP eine Repräsentativstudie für die Bevölkerung in Privathaushalten in Deutschland ist, enthält TPP nur die Population der Einkommensteuerzahler, worauf die Autoren auch selbst verweisen.7 Kongruenz hätte also eine Harmonisierung bei der betrachteten Population verlangt. So hätten aus der Beobachtungseinheit im SOEP (Haushalte bzw. Personen) für einen aussagekräftigen Vergleich Steuereinheiten konstruiert werden können. Variiert beispielsweise die Arbeitslosigkeit über die Zeit und geben Arbeitslose keine Einkommensteuererklärung ab,8 sind systematische Unterschiede in Ungleichheits-Zeitreihen zwischen SOEP und TPP nicht eventuellen Datenproblemen geschuldet, sondern spiegeln reale Begebenheiten wider. Eine Besonderheit von TPP ist zudem, dass nur in den Daten enthalten ist, wer in allen Jahren eine Einkommensteuererklärung abgegeben und zudem nicht die Steuernummer z.B. aufgrund von Hochzeit oder Umzug gewechselt hat. Aufgrund dieser sogenannten Balanciertheit altert das TPP per definitionem, was beim SOEP, das als unbalanciertes Panel angelegt ist, nicht der Fall ist.
  3. Auch das Einkommenskonzept unterscheidet sich je nach Datensatz. So basieren die SOEP-basierten Zeitreihen auf Markteinkommen, die TPP-basierten auf Vorsteuereinkommen. Steuerrechtlich nicht relevante Einkommen fehlen in TPP aber: Hierzu zählen Einkommen, die dem Progressionsvorbehalt unterliegen, oder steuerfreie Zuschläge für Sonntags-, Feiertags- und Nachtarbeit. Andere Einkünfte sind unvollständig, im Sinne eines ökonomischen Einkommensbegriffs, oder unzureichend nachgewiesen. Gewinneinkünfte oder Einkünfte aus Vermietung und Verpachtung können verzerrt sein, wenn die steuerrechtlichen Abschreibungsregelungen nicht den tatsächlichen Werteverbrauch widerspiegeln. Außerdem können Verluste periodenfremd veranlagt werden. Ein Problem im Verteilungskontext ergibt sich insbesondere dann, wenn sich die oben beschriebenen Verzerrungen nicht gleichmäßig auf alle Steuerpflichtigen auswirken. Die steuerliche Definition der Einkommen ist gerade seit der Einführung der Abgeltungsteuer im Jahr 2009 problematisch, da seitdem die Angaben zu Kapitaleinkommen, die am oberen Rand der Einkommensverteilung konzentriert sind, in den Steuerdaten vollständig fehlen, während diese in Surveys wie dem SOEP weiterhin enthalten sind. Ein Effekt, der in den Verlaufsdaten des TPP deutlich erkennbar ist.

Ungleichheit und Konjunkturzyklus

Wegen der fehlenden Kongruenz in den verwendeten Konzepten dürfen widersprüchliche Ergebnisse bezüglich des Zusammenhangs zwischen gesamtwirtschaftlicher Entwicklung und Ungleichheit nicht verwundern. Insbesondere sind die scheinbaren Widersprüche kein Beweis für Mängel in der Datenlage, wie die Autoren suggerieren, wenn sie in ihrer Pressemitteilung schreiben: „Das SOEP ignoriert zum großen Teil die Spitzeneinkommen in Deutschland, da diese Haushalte schwer für Befragungen zu gewinnen sind.“ Für einen überzeugenden empirischen Beweis hätten nämlich für beide Datensätze kongruente Konzepte implementiert werden müssen. Richtig ist, dass alle Surveys mit dem Problem konfrontiert sind, dass bei den üblichen Fallzahlen die Wahrscheinlichkeit gering ist, Haushalte mit sehr hohen Einkommen oder Vermögen zu beobachten. Dies ist kein Hinweis auf systematische Verzerrungen oder schlechte Datenqualität, sondern auf eine geringe statistische Aussagekraft für Detailanalysen zu dieser Gruppe.9

Tatsächlich haben sowohl Daten aus wissenschaftlichen Umfragen als auch administrative Daten potenzielle Vorteile und Schwächen. Wissenschaftliche Umfragen stellen umfangreiche Merkmale im Haushaltskontext bereit, die eine detaillierte Beschreibung von Ungleichheiten und ihren Ursachen ermöglichen. Tatsächlich gelingt es aber nicht immer, in ausreichender Zahl Haushalte mit sehr hohen Einkommen zur Teilnahme zu gewinnen.10 Dann ergeben sich Ungenauigkeiten gerade am oberen Ende der Einkommensverteilung.

Administrative Datensätze haben den Vorteil, den Hocheinkommensbereich – zumindest bei bestimmten Einkommensarten und vollständiger wahrheitsgemäßer Angabe – mit weniger Messfehlern abbilden zu können. Sie liefern aber zumeist wenige sozio-ökonomische Hintergrundinformationen – etwa zum Haushaltskontext oder zu individuellen Merkmalen – und betrachten in der Regel nur Subpopulationen. Ferner ist zu beachten, dass Einkommensteuerdaten in Deutschland nur mit einem Verzug von mehreren Jahren verfügbar sind. Ferner erfordert die Arbeit mit administrativen Daten detaillierte Kenntnis über die Gesetzgebung und eventuelle Reformen, da diese den Aussagegehalt der erhobenen Daten determinieren. So ist seit der Einführung des Halbeinkünfteverfahrens nur noch ein Teil der Dividenden in den Steuerdaten sichtbar. Seit der Einführung der Abgeltungsteuer fehlen Dividenden und Zinseinkommen. Harmonisiert man die Steuerdaten für den Zeitraum 2001 bis 2010, sodass man ein über die Zeit konsistent definiertes Kapitaleinkommen erhält, ergeben sich insbesondere für den Einkommensanteil des reichsten Dezils deutlich geringere konjunkturzyklische Schwankungen als die Autoren in ihrer Studie suggerieren. Insbesondere der Einbruch zwischen 2001 und 2002 ist fast vollständig ein mechanischer Effekt der Einführung des Halbeinkünfteverfahrens.11

Fazit

Administrative Daten und wissenschaftliche Umfragen liefern komplementäre Informationen. Ihre systematische gemeinsame Analyse unter Beachtung des Kongruenzprinzips kann daher einen wichtigen Beitrag zur Messung von Ungleichheit und einem besseren Verständnis ihrer Genese leisten. Dass dies möglich ist, zeigen beispielsweise die Studien von Bach et al. für Deutschland oder Aaberge et al. und Björklund/Palme für Schweden.12 Administrative Daten und Survey-Daten sollten daher systematischer, als es bislang der Fall war, zusammengeführt und gemeinsam analysiert werden. Dazu sollte die einschlägige Wissenschaft mit der Politik und dem Gesetzgeber systematisch ins Gespräch kommen, nicht zuletzt aufgrund der bei der statistischen Verknüpfung zu beachtenden Datenschutzaspekte.

  • 1 J. Stiglitz: The Price of Inequality, New York 2012.
  • 2 Vgl. M. Drechsel-Grau, A. Peichl, K. D. Schmid: Einkommensverteilung und gesamtwirtschaftliche Entwicklung in Deutschland: Spitzeneinkommen – ein Missing-Link, in: Wirtschaftsdienst, 95. Jg. (2015), H. 10, S. 684-688.
  • 3 Ebenda S. 684.
  • 4 Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW), Pressemitteilung vom 12.10.2015, http://www.zew.de/de/presse/3165?twt.
  • 5 Die Einkommens- und Verbrauchsstichprobe als amtliche Datenquelle schließt Haushalte mit einem monatlichen Einkommen von über 18 000 Euro und mehr explizit aus.
  • 6 C. Schröder, T. Bönke: Country inequality rankings and conversion schemes, Economics – The Open-Access, in: Open-Assessment E-Journal, Kiel Institute for the World Economy, 6. Jg. (2012), Nr. 2012-28, S. 1-43.
  • 7 M. Drechsel-Grau, A. Peichl, K. D. Schmid: Einkommensverteilung und gesamt-wirtschaftliche Entwicklung in Deutschland Spitzeneinkommen – ein Missing-Link, 2015, S. 7, http://ftp.zew.de/pub/zew-docs/gutachten/DrechselGrau-Peichl-Schmid_2015_Spitzeneinkommen_Missing-Link.pdf.
  • 8 Laut Forschungsdatenzentren der Statistischen Ämter enthält TPP 14 582 142 Datensätze vollständig in allen zehn Jahreswellen. Sie stammen aus den jährlich knapp 27 Mio. veranlagten deutschen Steuerpflichtigen. Die Bevölkerung in Deutschland umfasst aber rund 80 Mio. Personen, d.h., dass ein nicht unerheblicher Teil der in Deutschland wohnenden Bevölkerung in TPP fehlt. Untererfasst sind insbesondere Nichterwerbstätige, Geringverdiener, Schüler, Studenten, zum Teil auch Auszubildende, Arbeitslose, oder Rentner. Alternativ zum TPP stellt das Statistische Bundesamt Einkommensteuerdaten auch im Querschnitt zur Verfügung. Diese sind im Unterschied zu TPP repräsentativ für die Grundgesamtheit der Steuerzahler im jeweiligen Jahr.
  • 9 Tatsächlich findet im SOEP bereits ein Oversampling von Haushalten mit hohen Einkommen statt.
  • 10 Deswegen weist das SOEP seit längerem systematisch darauf hin, dass die Zahl der realisierten Stichprobenfälle im obersten Einkommensbereich zu gering ist, um belastbare eigenständige Analysen zu den Top 1% der Einkommensbezieher vornehmen zu können.
  • 11 Vgl. C. Bartels, K. Jenderny: The Role of Capital Income for Top Income Shares in Germany, World Top Incomes Database (WTID) Working Paper, Nr. 1/2015.
  • 12 S. Bach, G. Corneo, V. Steiner: From Bottom to Top: The Entire Income Distribution in Germany, 1992-2003, in: Review of Income and Wealth, 55. Jg. (2009), Nr. 2, S. 303-330; dies.: Effective Taxation of Top Incomes in Germany, in: German Economic Review, 14. Jg. (2013), Nr. 2, S. 115-137; R. Aaberge, A. Björklund, M. Jäntti, M. Palme, P. Pedersen, N. Smith, T. Wennemo: Income Inequality and Income Mobility in the Scandinavian Countries Compared to the United States, in: Review of Income and Wealth, 48. Jg. (2002), Nr. 4, S. 443-469; A. Björklund, M. Palme: Income Redistribution within the Life Cycle versus between Individuals: Empirical Evidence Using Swedish Panel Data, in: D. Cohen, T. Piketty, G. Saint-Paul (Hrsg.): The Economics of Rising Inequality, Oxford 2002, S. 205-223.

Einkommensverteilung und gesamtwirtschaftliche Entwicklung – eine Erwiderung

Von Moritz Drechsel-Grau, Andreas Peichl, Kai Daniel Schmid

Jan Goebel und Carsten Schröder vom Forschungsdatenzentrum SOEP des Deutschen Instituts für Wirtschaftsforschung DIW kommentieren in dieser Ausgabe unseren Beitrag „Einkommensverteilung und gesamtwirtschaftliche Entwicklung in Deutschland: Spitzeneinkommen – ein Missing-Link“ aus der Oktoberausgabe 2015 des Wirtschaftsdienst.1

Goebel und Schröder führen die folgenden Punkte auf (in der Reihenfolge in dem Beitrag):

  1. „[D]ie Datenlage in Deutschland [… ist] heute so gut wie nie zuvor.“
  2. „Die Studie von Drechsel-Grau et al. zeigt aber auch, wie wichtig es ist, klar zu definieren, was genau mit Ungleichheit gemeint ist.“
  3. Wir würden Äpfel mit Birnen vergleichen („Datenbasis nicht kongruent“).
  4. Fazit: „Administrative Daten und wissenschaftliche Umfragen liefern komplementäre Informationen. Ihre systematische gemeinsame Analyse unter Beachtung des Kongruenzprinzips kann daher einen wichtigen Beitrag zur Messung von Ungleichheit und einem besseren Verständnis ihrer Genese leisten. […] Administrative Daten und Survey-Daten sollten daher systematischer als es bislang der Fall war zusammengeführt und gemeinsam analysiert werden. Dazu sollte die einschlägige Wissenschaft mit der Politik und dem Gesetzgeber systematisch ins Gespräch kommen, nicht zuletzt aufgrund der bei der statistischen Verknüpfung zu beachtenden Datenschutzaspekte.“
  5. Aussagen zum Zusammenhang zwischen gesamtwirtschaftlicher Entwicklung und Ungleichheit treffen sie nicht.

Wir stimmen Goebel und Schröder in (fast) allen Punkten zu. Zunächst möchten wir klarstellen, dass es nicht unsere Absicht war, die Qualität des SOEP an sich zu kritisieren. Wir alle sind glückliche und zufriedene Nutzer des SOEP für viele interessante Forschungsfragen. Gleichwohl weist das SOEP, wie alle Befragungen, Probleme an den Rändern der Einkommensverteilung auf. Goebel und Schröder stimmen dem zu und schreiben hierzu: „Tatsächlich gelingt es aber nicht immer, in ausreichender Zahl Haushalte mit sehr hohen Einkommen zur Teilnahme zu gewinnen. Dann ergeben sich Ungenauigkeiten gerade am oberen Ende der Einkommensverteilung.“ Deshalb forderten wir eine Verbesserung der Datengrundlage für die Ungleichheitsforschung, die bisher fast ausschließlich – insbesondere im Armuts- und Reichtumsbericht der Bundesregierung – auf dem SOEP beruht. Es ist auch völlig klar, dass das Taxpayer-Panel (TPP) alleine die Probleme nicht löst. Aus diesem Grund plädieren wir für eine systematische Verknüpfung aller amtlich erhobener Daten (Prozess- und Befragungsdaten) für wissenschaftliche Zwecke, wie es in vielen anderen Ländern üblich ist. Dies wollen wir in dieser Replik weiter ausführen.

Hierzu werden wir zunächst die Punkte von Goebel und Schröder beantworten. Da sie keine Aussagen zum Inhalt unseres Beitrags machen (Punkt 5) haben wir hier auch nichts hinzuzufügen. Wir beantworten die Punkte 2 und 3 sowie 1 und 4 gemeinsam.

Was untersuchen wir und welche Ungleichheit messen wir?

Die klare Definition dessen „was genau mit Ungleichheit gemeint ist“, ist zweifellos eine wichtige Voraussetzung für Verteilungsanalysen.2 Die Wahl des Einkommens, ob beispielsweise das verfügbare Einkommen oder das Markteinkommen betrachtet wird, sowie die Festlegung der Bezugsgrößen, ob etwa Haushalte oder Individuen den Berechnungen zugrunde liegen, hängt vom jeweiligen Untersuchungskontext ab. Ziel unserer Auswertungen war eine Plausibilisierung der in den 2000er Jahren gemessenen Ungleichheitsentwicklung vor dem Hintergrund der makroökonomischen Veränderungen, die aus den genannten Gründen den Verlauf der Einkommensungleichheit beeinflussen. Zu diesem Zweck vergleichen wir die Verläufe aggregierter Ungleichheitsmaße (Gini-Koeffizient und Top10-Einkommensanteil) aus dem SOEP und dem TPP und interpretieren diese komplementär im Konjunkturzusammenhang.

Die Tatsache, dass SOEP und TPP gerade nicht auf vergleichbaren Populationen basieren und vielmehr eine Ergänzung beider Teilpopulationen innerhalb der Verteilungsanalysen für die in Deutschland lebende Bevölkerung sehr informativ sein kann, ist eine wesentliche Erkenntnis unserer Untersuchung.

Eine Deutung der relativen Veränderungen in den Verteilungen der Faktoreinkommen (Erwerbs- gegenüber Kapitaleinkommen) legt eine Betrachtung der Primärverteilung, also der Einkommen vor Umverteilung nahe. Daher verwenden wir im SOEP Markteinkommen, die wir als Summe aus den dort vorhandenen Erwerbs- und Kapitaleinkommen berechnen. Die Einkommen im TPP sind Vorsteuereinkommen, die sich als Summe der dort vorliegenden Erwerbs- und Kapitaleinkommen ergeben.3

Die in unserem Untersuchungszusammenhang entscheidende Diskrepanz zwischen den beiden Teilpopulationen liegt in deren deutlich unterschiedlicher Abdeckung von Kapitaleinkommen.4 Wir glauben hingegen nicht, dass die von Goebel und Schröder angesprochene, fehlende Konsistenz hinsichtlich steuerfreier Zuschläge für Sonntags-, Feiertags-, und Nachtarbeit, mögliche Verzerrungen aufgrund steuerrechtlicher Abschreibungsregeln oder eine periodenfremde Veranlagung von Verlusten die von uns aufgezeigten Diskrepanzen in den Entwicklungstrends grundsätzlich infrage stellt.5

Die den in unserem Beitrag dargestellten Ungleichheitsmaßen zugrunde liegenden Bezugsgrößen sind Individuen im SOEP und Steuereinheiten im TPP. Wie auch Goebel und Schröder anmerken, sind die Niveaus der Ungleichheitsmaße aufgrund nicht kongruenter Bezugsgrößen nicht exakt vergleichbar. Eine solche Harmonisierung und ein Niveauvergleich waren jedoch nicht das Anliegen unserer Untersuchung, die sich auf die Plausibilisierung zeitlicher Ungleichheitsverläufe im Kontext der Entwicklung gesamtwirtschaftlicher Ungleichheitstreiber konzentriert.6

Für die zeitliche Entwicklung der anhand des SOEP berechneten Maße zeigt sich qualitativ kein wesentlicher Unterschied zwischen der Verwendung von Individualeinkommen oder bedarfsgewichteten Einkommen.7 Ebenso sind sich, wie wir in unserem Beitrag auch schreiben, die Verläufe der anhand des TPP berechneten Ungleichheitsmaße sehr ähnlich, unabhängig davon, ob Individuen oder Steuereinheiten als Bezugsgröße verwendet werden.

Prinzipiell kann die Entwicklung der Ungleichheitsindikatoren neben den hier thematisierten makroökonomischen Faktoren auch auf andere Einflüsse, wie Veränderungen der Haushaltsstrukturen, zurückzuführen sein. Es erscheint jedoch unwahrscheinlich, dass diese Veränderungen den aufgezeigten Verlauf über den relativ kurzen Analysezeitraum grundsätzlich infrage stellen.8 So verändern sich die Haushaltsstrukturen weniger erratisch als sich Konjunkturschwankungen abzeichnen und sind in ihrer Auswirkung auf die Entwicklung der Ungleichheitsmaße von geringerer Stärke.

Weiter raten Goebel und Schröder dazu, die aufgezeigten Ungleichheitstrends im TPP aufgrund der Auswirkungen von Änderungen in der Steuergesetzgebung auf einen Teil der Kapitaleinkommen kritisch zu hinterfragen: „Harmonisiert man die Steuerdaten für den Zeitraum 2001 bis 2010, sodass man ein über die Zeit konsistent definiertes Kapitaleinkommen erhält, ergeben sich insbesondere für den Einkommensanteil des reichsten Dezils deutlich geringere konjunkturzyklische Schwankungen als die Autoren in ihrer Studie suggerieren. Insbesondere der Einbruch zwischen 2001 und 2002 ist fast vollständig ein mechanischer Effekt der Einführung des Halbeinkünfteverfahrens.“

Tatsächlich kommt das TPP aufgrund der steuerrechtlichen Veränderungen hier selbst an Grenzen, da, wie Goebel und Schröder anmerken, „[…] seit der Einführung des Halbeinkünfteverfahrens nur noch ein Teil der Dividenden in den Steuerdaten sichtbar [ist]. Seit der Einführung der Abgeltungsteuer fehlen Dividenden und Zinseinkommen.“ Die dadurch bei einem Teil der Kapitaleinkommen entstehenden Datenlücken lassen sich zwar teilweise reproduzieren und damit etwa die Zeitreihen der aggregierten Ungleichheitsmaße diesbezüglich präzisieren.9 Das Zusammentreffen verschiedener Teileffekte wie zeitliche Einkommensverlagerungen, der mechanische Ausschluss von Dividenden und Zinseinkommen sowie die Einkommensrückgänge der Wirtschaftskrise erschweren jedoch die Analyse erheblich.

Es spricht gemäß Bartels und Jenderny einiges dafür, dass unsere Zeitreihe des Top10-Einkommensanteils aufgrund mechanischer Effekte der Veränderungen der Steuergesetzgebung die Rückgänge in Krisenzeiten überzeichnet. Der Anstieg Mitte der 2000er Jahre würde dagegen unterschätzt. Eine Überprüfung der entsprechenden Korrelationen zwischen den gesamtwirtschaftlichen Ungleichheitstreibern und den von Bartels und Jenderny harmonisierten Top5- und Top10-Einkommensanteilen liefert im Vergleich zu den von uns ausgewiesenen Korrelationen vergleichbare Ergebnisse.

Komplementäre Betrachtungen auf Basis disaggregierter Analysen anhand der SOEP-Daten (bei denen die steuerrechtlichen Datenrestriktionen nicht gelten) zeigen darüber hinaus, dass sich der Ungleichheitsbeitrag von Dividenden und Zinseinkommen in beiden Wirtschaftskrisen signifikant verringerte.10 Es gibt aus unserer Sicht weiter keinen Grund davon auszugehen, dass die Qualität gesamtwirtschaftlich getriebener Veränderungen von Dividenden und Zinseinkommen, die den hier unvollständigen Angaben im TPP zu Grunde liegen, grundsätzlich anders wäre als im SOEP.

Die Datenlage in Deutschland ist besser als in der Vergangenheit, müsste aber noch besser sein

Die Datenlage in Deutschland ist in der Tat besser als vor z.B. 20 Jahren. Aber „besser“ ist nicht gleich „sehr gut“. Gerade im internationalen Vergleich mit anderen hochentwickelten Volkswirtschaften schneidet Deutschland schlecht ab. Deshalb muss noch mehr getan werden, insbesondere damit dem Wissenschaftsstandort Deutschland im internationalen Wissenschaftswettbewerb keine noch größeren Nachteile entstehen.

Begünstigt durch die technologische Entwicklung hat in der wirtschaftswissenschaftlichen Forschung seit Mitte der 1990er Jahre ein kontinuierlicher Schwenk weg von Befragungsdaten und hin zu administrativen Prozessdaten stattgefunden.11 Während Befragungen wie das SOEP in den 1980er Jahren die einzig zugänglichen Mikrodaten darstellten, haben viele Länder über die letzten ein bis zwei Jahrzehnte hinweg verstärkt amtliche Mikrodaten für wissenschaftliche Zwecke zugänglich gemacht. Auch in Deutschland wurden zunehmend existierende Datensätze für Forschungsvorhaben bereitgestellt. Während etwa deutsche Arbeitsmarkt- und Sozialversicherungsdaten sogar international sehr gefragt sind (das Forschungsdatenzentrum des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung IAB betreibt auch außerhalb Deutschlands zahlreiche Forschungsdatenzentren), hinken andere Statistiken in Deutschland der internationalen Entwicklung spürbar hinterher. Dies gilt sowohl im Hinblick auf den Umfang der bereitgestellten Merkmale als auch bezogen auf die Möglichkeiten, die verschiedenen amtlichen Statistiken untereinander und mit externen Daten zu verknüpfen.

Dies ist nicht nur aus Sicht der Forschung schade, denn Verknüpfungen über Datensätze hinweg erlauben auch Qualitätskontrollen und Kostensenkungen für administrative Prozesse. Thomsen und Holmøy12 zeigen etwa für Norwegen, dass sich die Datenqualität durch die Verknüpfung verschiedener Datensätze deutlich erhöht hat. Ein weiterer Schwachpunkt besteht darin, dass der Zeitraum zwischen der Erhebung der Daten und ihrer Bereitstellung für die Forschung in Deutschland häufig sehr lang ist. Dies gilt besonders für Steuerdaten und andere amtliche Mikrodaten.

Wegen datenschutzrechtlicher Bedenken und der historischen Erfahrungen im letzten Jahrhundert gibt es in Deutschland deutlich strengere Hürden bei der Datenverknüpfung und beim Zugang zu sensiblen amtlichen Informationen als etwa in vielen skandinavischen Ländern. Aber auch in Ländern mit Steuergeheimnis und hohen Datenschutzstandards sind teilweise mehr Daten zugänglich und insbesondere Verknüpfungen über Datensätze hinweg häufig möglich. Vielfach geschah dies im Rahmen langjähriger Prozesse. Finnland etwa hat im Zuge der Umsetzung der EU-Verordnung über europäische Statistiken große Schritte hin zu weitgehenden Datenzugangsmöglichkeiten unternommen. In der Folge wurde eine Kommission gegründet, die insbesondere zum Ziel hatte, der Wissenschaft besseren Datenzugang zu bieten, um auf dieser Grundlage die wirtschaftspolitische Beratung zu verbessern. Großbritannien und die USA sind gute Beispiele für Länder mit hohen Geheimhaltungspflichten und dennoch umfangreichen Datenzugängen.

Erreicht wird dies in beiden Ländern etwa durch hausintern von den Steuerbehörden selbst eingerichtete Datenzentren. Die Forschungsdatenzentren der Bundesagentur für Arbeit haben bereits langjährige Erfahrung mit entsprechenden Modellen. Auch in Deutschland wären entsprechende Modelle denkbar, in denen die bestehenden Datensätze nur in den Finanzverwaltungen selbst einsehbar sind. Die Erfahrungen anderer Länder könnten insofern auch als Pilotprojekt dienen, den Datenzugang zu amtlichen und Steuerstatistiken in Deutschland weiter zu verbessern und damit die evidenzbasierte wirtschaftspolitische Beratung zu stärken.

Um in Zukunft bessere Aussagen über die Ungleichheitsentwicklung in Deutschland treffen zu können, ist eine Verbesserung der Datengrundlagen bzw. des Datenzugangs für wissenschaftliche Zwecke wünschenswert. Eine erste Maßnahme wäre eine Verknüpfung der administrativen Steuerdaten des TPP mit Daten des Mikrozensus oder der Bundesagentur für Arbeit (Sozialversicherung, Leistungsempfänger), um ein Bild der gesamten Verteilung aus einem einheitlichen Datensatz zu erhalten.13 Darüber hinaus würde die Rückkehr von der Abgeltungsteuer zu einer synthetischen Einkommensteuer sowie eine Vermögensteuer (selbst bei beliebig niedrigem Steuersatz nahe oder gleich Null) die Gewinnung direkter Information über die Verteilung der Kapitaleinkommen ermöglichen.14 Dies würde die Berichterstattung über Ungleichheit in Deutschland entscheidend verbessern.

Zusammenfassung

Unsere Anregung des Vergleichs der Ungleichheitsentwicklungen anhand verschiedener Teilpopulationen zielt nicht darauf, die Datenqualität des SOEP anhand „scheinbar widersprüchlicher“ Befunde infrage zu stellen. Vielmehr geht es darum, den Mehrwert komplementärer Betrachtungen und Teilergebnisse zu nutzen und die Grundlagen hierfür einzufordern. Aus diesem Grund plädieren wir für eine systematische Verknüpfung aller amtlich erhobenen Daten (Prozess- und Befragungsdaten) für wissenschaftliche Zwecke, wie es in vielen anderen Ländern üblich ist, um den Wissenschaftsstandort Deutschland zu stärken.

  • 1 Vgl. M. Drechsel-Grau, A. Peichl, K. D. Schmid: Einkommensverteilung und gesamtwirtschaftliche Entwicklung in Deutschland: Spitzeneinkommen – ein Missing-Link, in: Wirtschaftsdienst, 95. Jg. (2015), H. 10, S. 684-688. Goebel und Schröder kommentieren auch die Pressemitteilung des ZEW zu diesem Artikel. Wir haben jedoch darauf verzichtet, den Verfasser der Mitteilung aus der Presseabteilung des ZEW um seine Replik zu den Punkten zur ZEW-Pressemitteilung zu bitten.
  • 2 Vgl. beispielsweise P. Armour, R. V. Burkhauser, J. Larrimore: Deconstructing Income and Income Inequality Measures: A Crosswalk from Market Income to Comprehensive Income, in: American Economic Review, 103. Jg. (2013), Nr. 3, S. 173-177.
  • 3 Gemäß der Canberra Konvention betrachten wir jährliche Einkommen. The Canberra Group: Expert Group on Household Income Statistics: Final Report and Recommendations, Ottawa 2001.
  • 4 Vgl. hierzu auch K. D. Schmid, M. Drechsel-Grau, A. Peichl: Querverteilung und Spitzeneinkommen in Deutschland Einkommensungleichheit – Quo Vadis?, IMK-Report, Nr. 108, 2015.
  • 5 Eine Analyse der Verteilungswirkungen dieser Komponenten mit einem kombinierten Datensatz aus Steuerdaten und SOEP findet sich in C. Fuest, A. Peichl, T. Schaefer: Does Tax Simplification yield more Equity and Efficiency? An empirical analysis for Germany, in: CESifo Economic Studies, 54. Jg. (2008), Nr. 1, S. 73-97.
  • 6 Vgl. hierzu S. Bach, G. Corneo, V. Steiner: From Bottom To Top: The Entire Income Distribution in Germany, 1992-2003, in: Review of Income and Wealth, 55. Jg. (2009), H. 2, S. 303-330.
  • 7 Für Individualeinkommen und bedarfsgewichtete Einkommen zeigt sich zwischen 2000 und 2005 ein Anstieg und zwischen 2006 und 2010 eine rückläufige Entwicklung.
  • 8 Demografische Änderungen spielen eher bei Betrachtungen über einen längeren Zeitraum eine entscheidende Rolle, siehe z.B. A. Peichl, N. Pestel, H. Schneider: Does Size matter? The Impact of Changes in Household Structure on Income Distribution in Germany, in: Review of Income and Wealth, 58. Jg. (2012), Nr. 1, S. 118-141.
  • 9 Vgl. C. Bartels, K. Jenderny: The Role of Capital Income for Top Income Shares in Germany, World Top Incomes Database (WTID) Working Paper, Nr. 1/2015.
  • 10 Wie bereits in unserem Beitrag in der Oktoberausgabe geschrieben, schlug sich dies aufgrund der relativ geringen Relevanz dieser Einkommen im SOEP jedoch nur schwach im Verlauf aggregierter Ungleichheitsindikatoren nieder. M. Rehm, K. Schmid, D. Wang: Why has inequality in Germany not risen further after 2005?, ECINEQ Working Paper, Nr. 333, 2014.
  • 11 R. Chetty: Time Trends in the Use of Administrative Data for Empirical Research, NBER Summer Institute, Juli 2012.
  • 12 I. Thomsen, A. M. Kleive Holmøy: Combining Data from Surveys and Administrative Record Systems. The Norwegian Experience, in: International Statistical Review, 66. Jg. (1998), Nr. 2, S. 201-221.
  • 13 Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW): Möglichkeiten zur Verbesserung der statistischen Datengrundlage zur Beschreibung höchster Einkommen und Vermögen. Gutachten für das Bundesministerium für Arbeit und Soziales, Mannheim 2015.
  • 14 J. Behringer, T. Theobald, T. van Treeck: Einkommens- und Vermögensverteilung in Deutschland: Eine makroökonomische Sicht, IMK Report, Nr. 99, 2014.

Title:Income Distribution and the Macro Economy in Germany – Importance of Top Incomes: Reply and Response

Abstract:Jan Goebel and Carsten Schröder reply to the proposal of Andreas Peichl et al. to combine the Taxpayer Panel with the German Socio-economic Panel. They concede that both measures help to understand the development of income distribution. But problems may occur because the different concepts are only partially congruent. Peichl et al. also think that complementary analyses of survey data and administrative data offer a better understanding of the evolution of income distribution in Germany, as these provide different information. They argue that mutual cross-checking of both kinds of data as well as plausibility considerations in the macroeconomic context can partly offset imperfect congruency when assessing inequality trends. Linking both kinds of data will further reduce uncertainty about the evolution of income distribution and improve research conditions and policy advice in Germany.

JEL Classification:D31, D33


DOI: 10.1007/s10273-015-1915-7