Ungleichheit heute (12)
Ungleichheit und Wachstum

Zu Beginn dieser Serie wurde die Entwicklung der Einkommensungleichheit in Deutschland und der Welt intensiv dokumentiert. Es besteht kein Zweifel daran, dass die Einkommen zunehmend ungleicher verteilt sind. Aus normativen Gründen mag man dieser Entwicklung kritisch gegenüber stehen. Aber auch aus Effizienzgründen kann eine ungleiche Verteilung schädlich sein. Eine naheliegende Vermutung ist, dass Ungleichheit den gesamtwirtschaftlichen Output und somit die Einkommen reduziert oder zumindest langsamer ansteigen lässt. Dieser Beitrag zeigt, dass dies für Entwicklungsländer tatsächlich der Fall ist und veranschaulicht überdies, warum ein solcher Zusammenhang in den Industrienationen gerade nicht beobachtet werden kann.

I
Der theoretische Rahmen

Theorien über den Zusammenhang ungleich verteilter Einkommen und wirtschaftlichem Wachstum lassen sich in vier große Gruppen zusammenfassen: Kapitalmarktrestriktionen, die Politökonomie, soziale Unruhen und die Sparquote.

Kapitalmarktrestriktionen

Wann immer der Kapitalmarkt unvollkommen ist, hängt die Möglichkeit zur Investition in Humankapital vom eigenen Einkommen oder dem Einkommen der Eltern ab. In einem solchen Fall führt die Umverteilung der Einkommen dazu, dass das Bildungsniveau einer Volkswirtschaft ansteigt. Die Empirie zeigt ganz deutlich, dass der Wohlstand in Länder mit steigendem Bildungsniveau zunimmt. Mit zunehmender wirtschaftlicher Entwicklung tendieren Kapitalmärkte allerdings dazu, sich zu verbessern. Aus diesem Grund ist zu vermuten, dass Umverteilung vor allem in Entwicklungsländern über den Kapitalmarkt zu positiven Effekten auf das Wachstum führen. Doch auch in Industrienationen kann sich eine ungleiche Verteilung der Einkommen negativ auf das Wirtschaftswachstum auswirken, sofern Personen mit geringem Einkommen nicht bonitär genug sind, um Bildungsmaßnahmen durch Kredite zu finanzieren.

Politökonomie

Wenn das durchschnittliche Einkommen einer Ökonomie das Medianeinkommen übertrifft, dann führt ein Mehrheitswahlsystem dazu, dass Einkommen umverteilt werden. Oft wird argumentiert, dass Transferzahlungen und die damit einhergehende steigende Steuerlast zu Verzerrungen führen. Steigen etwa die Abgaben auf Lohneinkommen bei gleichzeitig zunehmenden Sozialhilfezahlungen, so kann dies zu einer Reduzierung des Arbeitsangebots führen. In diesem Fall kommt es zu einer Reduzierung der Investitionen und damit – zumindest während des Konvergenzprozesses zum steady state – zu einem Rückgang der Wachstumsraten. Durch diesen Kanal folgt somit, dass ein höherer Grad der Ungleichheit zu stärkerer Umverteilung und damit einem negativen Effekt auf das Wachstum führt.

Ein zweites politökonomisches Argument, das immer wieder vorgebracht wird, ist das „rent-seeking“, das im Rahmen dieser Serie bereits diskutiert wurde (siehe hier). Oft wird argumentiert, dass eine ungleiche Verteilung die politische Macht der Reichen stark begünstigt, sodass gesamtwirtschaftlich ineffektive politische Entscheidungen zugunsten der Reichen getroffen werden. Das Resultat ist Crony Capitalism.

Soziale Unruhe

Für den Fall, dass die Wohlfahrt einer Ökonomie sehr ungleich verteilt ist, werden die Ärmeren dazu motiviert, sich an kriminellen Handlungen, Aufständen und ähnlichen destabilisierenden Aktivitäten zu beteiligen. In besonders schwerwiegenden Fällen kann dies bis zur Revolution und zur politischen Instabilität führen. Die Zeit und Mühe, die in kriminelle Handlungen investiert wird, wird nicht für produktive Zwecke eingesetzt, was sich negativ auf das wirtschaftliche Wachstum auswirkt. Zudem führt eine instabile politische Situation gepaart mit unsicheren Eigentumsrechten zu einem Rückgang der (ausländischen) Investitionen. In diesem Fall wirkt die Umverteilung der Einkommen stabilisierend und hat damit positive Effekte auf das wirtschaftliche Wachstum.

Die Sparquote

Einige Ökonomen sind der Ansicht, dass die Sparquote mit steigendem Einkommensniveau zunimmt. Sollte diese Annahme richtig sein, so führt Umverteilung zu einer Reduktion der gesamtwirtschaftlichen Spareinlagen und damit zu einem Rückgang der inländischen Investitionen.

Innovationen und Scheinkorrelation

Zudem ist es denkbar, dass Ungleichheit und Wachstum korreliert sind, ohne in einem kausalen Zusammenhang zu stehen. Dies ist dann der Fall, wenn eine dritte Variable die Ungleichheit und das Wachstum gleichermaßen beeinflusst. Im Verlauf der Serie „Ungleichheit heute“ wurde bereits mehrfach auf die Bedeutung der Technologie hingewiesen. Tatsächlich sagt die endogene Wachstumstheorie voraus, dass Volkswirtschaften langfristig nicht durch Kapital oder Arbeit, sondern ausschließlich durch Bildung und technische Neuerungen wachsen. Die US-amerikanischen Ökonomen Phillipe Aghion (Harvard) und Peter Howitt (Brown) schlugen daher Ende der 1990er Jahre die folgende Erklärung vor: Wann immer es zu technologischen Neuerungen kommt, entsteht ein völlig neuer „Sektor“, eine abstrakte Menge derjenigen Unternehmen, welche die neue Technologie einsetzt. Mit der neuen Technologie können zu Beginn nur wenige Personen umgehen, was die Löhne für Arbeitnehmer, die im neuen Sektor beschäftigt sind, deutlich ansteigen lässt. Die neue Technologie führt somit zunächst zu einem Anstieg der Ungleichheit. Nach einiger Zeit der Einarbeitung und Umschulung rücken immer mehr Personen in den neuen Sektor, was zu einer Angleichung der Lohnsätze und zu einer Reduktion der Ungleichheit führt. Einen ähnlichen Ansatz, allerdings mit Blick auf den strukturellen Wandel, schlug Simon Kuznets bereits im Jahre 1955 vor.

II
Der empirische Befund

So gegenläufig wie die theoretischen Wirkungskanäle zeigen sich auch die empirischen Untersuchungen. Während der italienische Ökonom Roberto Perotti und Robert Benabou aus Princeton in ihren Studien einen negativen Einfluss von Ungleichheit auf das Wirtschaftswachstum ausmachen, kommen die Untersuchungen von Kristin Forbes  zum exakt gegenteiligen Ergebnis. Die Studien von Robert Barro, Jess Benhabib und Martin Ravallion zeigen hingegen, dass ein Vergleich über alle Länder hinweg problematisch ist und dass unterschiedlich entwickelte Ökonomien anders auf Ungleichheit reagieren.

Was sagen die aktuellen Daten über den Zusammenhang von Output und Ungleichheit? Da das Wirtschaftswachstum von einer Reihe unterschiedlicher Faktoren beeinflusst wird, ist ein zweidimensionaler Vergleich zwischen Ungleichheit und den Pro-Kopf-Einkommen natürlich verzerrend. Dennoch kann auf diese Weise sehr anschaulich ein erster Eindruck über die Korrelation beider Größen gewonnen werden.

Betrachten wir zunächst das komplette Sample von 153 Länder im Zeitraum zwischen 1950 und 2002. Dargestellt sind geschätzte Werte für den GINI-Koeffizient, die das „University of Texas Inequality Project“ (UTIP) zur Verfügung stellt. Der gewählte Zeitraum sowie die verwendeten Länder orientieren sich an der Datenverfügbarkeit des GINI-Koeffizienten. Natürlich sind nicht für jedes Land und für jedes Jahr Daten verfügbar. Dennoch sind die Daten von UTIP relativ repräsentativ, da sie Entwicklungsländer und Industrienationen gleichermaßen berücksichtigen.

Abbildung 1 zeigt deutlich, dass Ökonomien mit stark ungleich verteilten Einkommen ärmer sind. Das logarithmierte Niveau des BIP pro Kopf ist negativ korreliert mit dem GINI-Koeffizienten. Der Zusammenhang ist mit einem Korrelationskoeffizienten von -53% sogar vergleichsweise bedeutsam. Allerdings ist die Streuung um die Ausgleichsgerade relativ stark, sodass viele Länder von dieser grundsätzlichen Regel abweichen.

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Der Harvard-Ökonom Robert Barro hat bereits mehrfach darauf hingewiesen, dass unterschiedlich entwickelte Volkswirtschaften verschieden auf Ungleichheit reagieren. Aus diesem Grund wird nun das Sample getrennt in reiche (BIP pro Kopf > 7.000 USD) und arme (< 7.000 USD) Volkswirtschaften. Im Sample der armen Volkswirtschaften bleibt der negative Zusammenhang erhalten, wie Abbildung 2 demonstriert.

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In den Ländern mit einem Pro-Kopf-Einkommen über 7.000 USD zeigt sich hingegen ein anderes Bild. Um den ambivalenten Effekt zu verdeutlichen, wird nun keine lineare Regressionsgerade durch die Daten gelegt, sondern der Gleichlauf wird mit Hilfe einer Kernel-Regression (Wonkish: Nadaraya-Watson-Schätzer) aufgezeigt. Der Vorteil dieser Methode ist, dass die empirische Funktion nichtlinear geschätzt werden kann.

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Es zeigt sich, dass der negative Zusammenhang zunächst bestehen bleibt. Mit zunehmenden Einkommen jedoch kehrt sich die Beziehung ins Positive um. Betrachtet man nur die superreichen Länder (Pro-Kopf-Einkommen > 10.000 USD), so tritt der positive Zusammenhang deutlich zu Tage, wie Abbildung 4 illustriert. Einige Länder links oben in der Abbildung verzerren den positiven Gleichlauf jedoch. Diese Nationen besitzen eine überdurchschnittlich ungleich verteilte Einkommensstruktur. Es handelt sich dabei um die ölexportierenden Länder Venezuela, Kuwait sowie Trinidad und Tabago. Der Reichtum in diesen Ländern fußt im Wesentlichen auf Rohstoffvorkommen, von deren Abbau nur einige Wenige profitieren. Insgesamt ist der Zusammenhang im Sample der superreichen Länder jedoch positiv.

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Wie sind die Ergebnisse zu interpretieren? In den armen Volkswirtschaften sind die Kapitalmärkte oft unterentwickelt. Das Kreditangebot (Einlagen bei Finanzinstituten) beläuft sich für die Länder mit einem Pro-Kopf-Einkommen unter 7000 USD auf lediglich 27,8% des BIP, ganz im Gegensatz zu den stark ausgebauten Finanzsystemen der Industrienationen (68,7%). Investitionen in die Bildung bleiben in diesen Ländern ein Privileg der Elite, sodass die Einkommen stark ungleich verteilt werden. Dies führt jedoch zu einem deutlich negativen Effekt auf den Wohlstand. Gleichzeitig ist zu vermuten, dass in diesen Ländern soziale Unruhen in höherem Maße auftreten und die Politik in größerem Umfang vom Crony Capitalism beeinflusst wird.

Doch woher kommt der positive Einfluss in den reichen Ökonomien? Die endogene Wachstumstheorie um Paul Romer, Phillipe Aghion, Elhanan Helpman und Gene Grossman betont die Bedeutung der technologischen Neuerungen für langfristiges Pro-Kopf-Wachstum in den entwickelten Ökonomien. Das im theoretischen Teil vorgestellte Modell von Aghion und Howitt zeigt jedoch, dass neue Technologien oft ein Treiber von Ungleichheit sind. Es ist also leicht denkbar, dass Abbildung 4 keinen kausalen Zusammenhang zeigt. Vielmehr sind Ungleichheit und Einkommen deshalb positiv korreliert, weil beide von einer dritten Variablen, den Innovationen, positiv beeinflusst werden.

Um dieser Frage auf den Grund zu gehen, zeigt Abbildung 5 den Zusammenhang zwischen dem GINI-Koeffizienten und dem logarithmierten Niveau der Patentanmeldungen in den reichen Ländern. Tatsächlich ist die Ungleichheit in den Ökonomien, die verhältnismäßig viele technische Neuerungen hervorbringen, am größten.

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Dies ist natürlich nur ein sehr oberflächlicher Vergleich, da Innovationen über internationale Spillover in der Regel über die Ländergrenzen hinweg diffundieren. Dennoch liefert Abbildung 5 einen Hinweis darauf, dass der scheinbar positive Zusammenhang im Sample der reichen Länder auf eine dritte Kraft, die Technologie, zurückzuführen ist. Es darf nicht der vorschnelle Schluss gezogen werden, dass mehr Ungleichheit in den Industrienationen zu mehr Wachstum führt.

III
Fazit

In Entwicklungsländern führt ein hoher Grad an Ungleichheit zu einer Reduzierung der gesamtwirtschaftlichen Produktivität und des Outputs und somit zu einer Verringerung der Einkommen. Die Treiber hinter dieser Entwicklung sind der asynchrone Zugang zu Bildung, soziale Unruhen und rent-seeking. Ganz anders hingegen ist der Effekt in entwickelten Volkswirtschaften, also jenen Ökonomien mit einem durchschnittlichen Pro-Kopf-Einkommen über 7.000 USD pro Jahr. Hier spielt Ungleichheit eine zunehmend geringere Rolle, zumindest im Hinblick auf den Output. In diesen Ländern steht der Zugang zu Bildung einer breiten Bevölkerungsschicht offen, wodurch die soziale Mobilität deutlich erhöht wird. Dies wiederum lässt die Tendenzen zu sozialen Unruhen zurückgehen. Ausgebaute Institutionen reduzieren zudem das rent-seeking. Umverteilung führt in diesen Ländern nicht zwangsläufig zu einer Steigerung der Durchschnittseinkommen. Im Sample der reichen Ökonomien mit einem BIP pro Kopf über 10.000 USD sind Ungleichheit und Wachstum gar positiv korreliert. Die wirtschaftspolitische Implikation, Umverteilung hätte hier negative Effekte auf das Wachstum, ist jedoch falsch: Ganz offensichtlich entkoppelt sich der Zusammenhang zwischen dem Output und der Ungleichheit ab einem bestimmten Punkt. Dass die Variablen dennoch positiv korreliert sind, liegt daran, dass beide von der technologischen Entwicklung getrieben werden. Sieht man von Konvergenzeffekten ab, so wachsen Länder mit einem hohen Grad an Innovationen schneller. Dies führt jedoch auch zu einem Anstieg der Ungleichheit. Die Ungleichheit kann in diesem Falle nur durch die Verbesserung der Schulqualität und der Ausbildung insgesamt reduziert werden. Stehen jedem Individuum ex ante die gleichen Chancen zu, mit neuen Technologien umzugehen oder ihren Umgang zu erlernen, so lässt sich die Ungleichheit effektiv reduzieren.

 

Beiträge der Serie “Ungleichheit heute“:

Norbert Berthold: Der amerikanische Traum. Bremst Ungleichheit die soziale Mobilität?

Norbert Berthold: Der Staat pflügt die Verteilung um. Das ist nicht ohne Risiken.

Norbert Berthold: Die Ungleichheit wird männlicher. Was verändert die Verteilung?

Norbert Berthold: Krieg der Modelle. Technologie oder Institutionen?

Michael Grömling: Einkommensverteilung – Vorsicht vor der Konjunktur!

Norbert Berthold: Die deutsche “Mitte“ ist stabil. Wie lange noch?

Eric Thode: Die Mittelschicht schrumpft – Wo liegt der Handlungsbedarf?

Norbert Berthold: Geringe Stundenlöhne, kurze Arbeitszeiten. Treiben Frauen die Ungleichheit?

Norbert Berthold: Deutschland wird ungleicher. Was sagt die Lohnverteilung?

Simon Hurst: Der Staat strapaziert die Schweizer Mittelschicht

Norbert Berthold: Einkommensungleichheit in OECD-Ländern. Wo stehen wir?