\nDer theoretische Rahmen<\/strong><\/p>\n
Theorien \u00fcber den Zusammenhang ungleich verteilter Einkommen und wirtschaftlichem Wachstum lassen sich in vier gro\u00dfe Gruppen zusammenfassen: Kapitalmarktrestriktionen, die Polit\u00f6konomie, soziale Unruhen und die Sparquote.<\/p>\n
Kapitalmarktrestriktionen<\/em><\/p>\n Wann immer der Kapitalmarkt unvollkommen ist, h\u00e4ngt die M\u00f6glichkeit zur Investition in Humankapital vom eigenen Einkommen oder dem Einkommen der Eltern ab. In einem solchen Fall f\u00fchrt die Umverteilung der Einkommen dazu, dass das Bildungsniveau einer Volkswirtschaft ansteigt. Die Empirie zeigt ganz deutlich, dass der Wohlstand in L\u00e4nder mit steigendem Bildungsniveau zunimmt. Mit zunehmender wirtschaftlicher Entwicklung tendieren Kapitalm\u00e4rkte allerdings dazu, sich zu verbessern. Aus diesem Grund ist zu vermuten, dass Umverteilung vor allem in Entwicklungsl\u00e4ndern \u00fcber den Kapitalmarkt zu positiven Effekten auf das Wachstum f\u00fchren. Doch auch in Industrienationen kann sich eine ungleiche Verteilung der Einkommen negativ auf das Wirtschaftswachstum auswirken, sofern Personen mit geringem Einkommen nicht bonit\u00e4r genug sind, um Bildungsma\u00dfnahmen durch Kredite zu finanzieren.<\/p>\n Polit\u00f6konomie<\/em><\/p>\n Wenn das durchschnittliche Einkommen einer \u00d6konomie das Medianeinkommen \u00fcbertrifft, dann f\u00fchrt ein Mehrheitswahlsystem dazu, dass Einkommen umverteilt werden. Oft wird argumentiert, dass Transferzahlungen und die damit einhergehende steigende Steuerlast zu Verzerrungen f\u00fchren. Steigen etwa die Abgaben auf Lohneinkommen bei gleichzeitig zunehmenden Sozialhilfezahlungen, so kann dies zu einer Reduzierung des Arbeitsangebots f\u00fchren. In diesem Fall kommt es zu einer Reduzierung der Investitionen und damit \u2013 zumindest w\u00e4hrend des Konvergenzprozesses zum steady state \u2013 zu einem R\u00fcckgang der Wachstumsraten. Durch diesen Kanal folgt somit, dass ein h\u00f6herer Grad der Ungleichheit zu st\u00e4rkerer Umverteilung und damit einem negativen Effekt auf das Wachstum f\u00fchrt.<\/p>\n Ein zweites polit\u00f6konomisches Argument, das immer wieder vorgebracht wird, ist das \u201erent-seeking\u201c, das im Rahmen dieser Serie bereits diskutiert wurde (siehe hier)<\/a>. Oft wird argumentiert, dass eine ungleiche Verteilung die politische Macht der Reichen stark beg\u00fcnstigt, sodass gesamtwirtschaftlich ineffektive politische Entscheidungen zugunsten der Reichen getroffen werden. Das Resultat ist Crony Capitalism.<\/p>\n Soziale Unruhe<\/em><\/p>\n F\u00fcr den Fall, dass die Wohlfahrt einer \u00d6konomie sehr ungleich verteilt ist, werden die \u00c4rmeren dazu motiviert, sich an kriminellen Handlungen, Aufst\u00e4nden und \u00e4hnlichen destabilisierenden Aktivit\u00e4ten zu beteiligen. In besonders schwerwiegenden F\u00e4llen kann dies bis zur Revolution und zur politischen Instabilit\u00e4t f\u00fchren. Die Zeit und M\u00fche, die in kriminelle Handlungen investiert wird, wird nicht f\u00fcr produktive Zwecke eingesetzt, was sich negativ auf das wirtschaftliche Wachstum auswirkt. Zudem f\u00fchrt eine instabile politische Situation gepaart mit unsicheren Eigentumsrechten zu einem R\u00fcckgang der (ausl\u00e4ndischen) Investitionen. In diesem Fall wirkt die Umverteilung der Einkommen stabilisierend und hat damit positive Effekte auf das wirtschaftliche Wachstum.<\/p>\n Die Sparquote<\/em><\/p>\n Einige \u00d6konomen sind der Ansicht, dass die Sparquote mit steigendem Einkommensniveau zunimmt. Sollte diese Annahme richtig sein, so f\u00fchrt Umverteilung zu einer Reduktion der gesamtwirtschaftlichen Spareinlagen und damit zu einem R\u00fcckgang der inl\u00e4ndischen Investitionen.<\/p>\n Innovationen und Scheinkorrelation<\/em><\/p>\n 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 gleicherma\u00dfen beeinflusst. Im Verlauf der Serie \u201eUngleichheit heute\u201c wurde bereits mehrfach auf die Bedeutung der Technologie <\/em>hingewiesen. Tats\u00e4chlich sagt die endogene Wachstumstheorie voraus, dass Volkswirtschaften langfristig nicht durch Kapital oder Arbeit, sondern ausschlie\u00dflich durch Bildung und technische Neuerungen wachsen. Die US-amerikanischen \u00d6konomen Phillipe Aghion (Harvard) und Peter Howitt (Brown) schlugen daher Ende der 1990er Jahre die folgende Erkl\u00e4rung vor: Wann immer es zu technologischen Neuerungen kommt, entsteht ein v\u00f6llig neuer \u201eSektor\u201c, eine abstrakte Menge derjenigen Unternehmen, welche die neue Technologie einsetzt. Mit der neuen Technologie k\u00f6nnen zu Beginn nur wenige Personen umgehen, was die L\u00f6hne f\u00fcr Arbeitnehmer, die im neuen Sektor besch\u00e4ftigt sind, deutlich ansteigen l\u00e4sst. Die neue Technologie f\u00fchrt somit zun\u00e4chst zu einem Anstieg der Ungleichheit. Nach einiger Zeit der Einarbeitung und Umschulung r\u00fccken immer mehr Personen in den neuen Sektor, was zu einer Angleichung der Lohns\u00e4tze und zu einer Reduktion der Ungleichheit f\u00fchrt. Einen \u00e4hnlichen Ansatz, allerdings mit Blick auf den strukturellen Wandel, schlug Simon Kuznets bereits im Jahre 1955 vor.<\/p>\n II So gegenl\u00e4ufig wie die theoretischen Wirkungskan\u00e4le zeigen sich auch die empirischen Untersuchungen. W\u00e4hrend der italienische \u00d6konom Roberto Perotti<\/a> und Robert Benabou<\/a> aus Princeton in ihren Studien einen negativen Einfluss von Ungleichheit auf das Wirtschaftswachstum ausmachen, kommen die Untersuchungen von Kristin Forbes<\/a> \u00c2\u00a0zum exakt gegenteiligen Ergebnis. Die Studien von Robert Barro<\/a>, Jess Benhabib<\/a> und Martin Ravallion<\/a> zeigen hingegen, dass ein Vergleich \u00fcber alle L\u00e4nder hinweg problematisch ist und dass unterschiedlich entwickelte \u00d6konomien anders auf Ungleichheit reagieren.<\/p>\n Was sagen die aktuellen Daten \u00fcber 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 nat\u00fcrlich verzerrend. Dennoch kann auf diese Weise sehr anschaulich ein erster Eindruck \u00fcber die Korrelation beider Gr\u00f6\u00dfen gewonnen werden.<\/p>\n Betrachten wir zun\u00e4chst das komplette Sample von 153 L\u00e4nder im Zeitraum zwischen 1950 und 2002. Dargestellt sind gesch\u00e4tzte Werte f\u00fcr den GINI-Koeffizient, die das \u201eUniversity of Texas Inequality Project\u201c (UTIP) zur Verf\u00fcgung stellt. Der gew\u00e4hlte Zeitraum sowie die verwendeten L\u00e4nder orientieren sich an der Datenverf\u00fcgbarkeit des GINI-Koeffizienten. Nat\u00fcrlich sind nicht f\u00fcr jedes Land und f\u00fcr jedes Jahr Daten verf\u00fcgbar. Dennoch sind die Daten von UTIP relativ repr\u00e4sentativ, da sie Entwicklungsl\u00e4nder und Industrienationen gleicherma\u00dfen ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n Abbildung 1 zeigt deutlich, dass \u00d6konomien mit stark ungleich verteilten Einkommen \u00e4rmer 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 L\u00e4nder von dieser grunds\u00e4tzlichen Regel abweichen.<\/p>\n Der Harvard-\u00d6konom 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.<\/p>\n In den L\u00e4ndern mit einem Pro-Kopf-Einkommen \u00fcber 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-Sch\u00e4tzer) aufgezeigt. Der Vorteil dieser Methode ist, dass die empirische Funktion nichtlinear gesch\u00e4tzt werden kann.<\/p>\n Es zeigt sich, dass der negative Zusammenhang zun\u00e4chst bestehen bleibt. Mit zunehmenden Einkommen jedoch kehrt sich die Beziehung ins Positive um. Betrachtet man nur die superreichen L\u00e4nder (Pro-Kopf-Einkommen > 10.000 USD), so tritt der positive Zusammenhang deutlich zu Tage, wie Abbildung 4 illustriert. Einige L\u00e4nder links oben in der Abbildung verzerren den positiven Gleichlauf jedoch. Diese Nationen besitzen eine \u00fcberdurchschnittlich ungleich verteilte Einkommensstruktur. Es handelt sich dabei um die \u00f6lexportierenden L\u00e4nder Venezuela, Kuwait sowie Trinidad und Tabago. Der Reichtum in diesen L\u00e4ndern fu\u00dft im Wesentlichen auf Rohstoffvorkommen, von deren Abbau nur einige Wenige profitieren. Insgesamt ist der Zusammenhang im Sample der superreichen L\u00e4nder jedoch positiv.<\/p>\n Wie sind die Ergebnisse zu interpretieren? In den armen Volkswirtschaften sind die Kapitalm\u00e4rkte oft unterentwickelt. Das Kreditangebot (Einlagen bei Finanzinstituten) bel\u00e4uft sich f\u00fcr die L\u00e4nder 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 L\u00e4ndern ein Privileg der Elite, sodass die Einkommen stark ungleich verteilt werden. Dies f\u00fchrt jedoch zu einem deutlich negativen Effekt auf den Wohlstand. Gleichzeitig ist zu vermuten, dass in diesen L\u00e4ndern soziale Unruhen in h\u00f6herem Ma\u00dfe auftreten und die Politik in gr\u00f6\u00dferem Umfang vom Crony Capitalism beeinflusst wird.<\/p>\n Doch woher kommt der positive Einfluss in den reichen \u00d6konomien? Die endogene Wachstumstheorie um Paul Romer, Phillipe Aghion, Elhanan Helpman und Gene Grossman betont die Bedeutung der technologischen Neuerungen f\u00fcr langfristiges Pro-Kopf-Wachstum in den entwickelten \u00d6konomien. 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.<\/p>\n 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 L\u00e4ndern. Tats\u00e4chlich ist die Ungleichheit in den \u00d6konomien, die verh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfig viele technische Neuerungen hervorbringen, am gr\u00f6\u00dften.<\/p>\n Dies ist nat\u00fcrlich nur ein sehr oberfl\u00e4chlicher Vergleich, da Innovationen \u00fcber internationale Spillover in der Regel \u00fcber die L\u00e4ndergrenzen hinweg diffundieren. Dennoch liefert Abbildung 5 einen Hinweis darauf, dass der scheinbar positive Zusammenhang im Sample der reichen L\u00e4nder auf eine dritte Kraft, die Technologie, zur\u00fcckzuf\u00fchren ist. Es darf nicht der vorschnelle Schluss gezogen werden, dass mehr Ungleichheit in den Industrienationen zu mehr Wachstum f\u00fchrt.<\/p>\n III In Entwicklungsl\u00e4ndern f\u00fchrt ein hoher Grad an Ungleichheit zu einer Reduzierung der gesamtwirtschaftlichen Produktivit\u00e4t 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 \u00d6konomien mit einem durchschnittlichen Pro-Kopf-Einkommen \u00fcber 7.000 USD pro Jahr. Hier spielt Ungleichheit eine zunehmend geringere Rolle, zumindest im Hinblick auf den Output. In diesen L\u00e4ndern steht der Zugang zu Bildung einer breiten Bev\u00f6lkerungsschicht offen, wodurch die soziale Mobilit\u00e4t<\/a> deutlich erh\u00f6ht wird. Dies wiederum l\u00e4sst die Tendenzen zu sozialen Unruhen zur\u00fcckgehen. Ausgebaute Institutionen reduzieren<\/a> zudem das rent-seeking. Umverteilung f\u00fchrt in diesen L\u00e4ndern nicht zwangsl\u00e4ufig zu einer Steigerung der Durchschnittseinkommen. Im Sample der reichen \u00d6konomien mit einem BIP pro Kopf \u00fcber 10.000 USD sind Ungleichheit und Wachstum gar positiv korreliert. Die wirtschaftspolitische Implikation, Umverteilung h\u00e4tte 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 L\u00e4nder mit einem hohen Grad an Innovationen schneller. Dies f\u00fchrt jedoch auch zu einem Anstieg der Ungleichheit. Die Ungleichheit kann in diesem Falle nur durch die Verbesserung der Schulqualit\u00e4t 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 l\u00e4sst sich die Ungleichheit effektiv reduzieren.<\/p>\n <\/p>\n Beitr\u00e4ge der Serie \u201cUngleichheit heute\u201c\u009d<\/em>:<\/strong><\/p>\n Norbert Berthold: Der amerikanische Traum. Bremst Ungleichheit die soziale Mobilit\u00e4t?<\/a><\/p>\n Norbert Berthold: Der Staat pfl\u00fcgt die Verteilung um. Das ist nicht ohne Risiken. <\/a><\/p>\n Norbert Berthold: Die Ungleichheit wird m\u00e4nnlicher. Was ver\u00e4ndert die Verteilung?<\/a><\/p>\n Norbert Berthold: Krieg der Modelle. Technologie oder Institutionen?<\/a><\/p>\n Michael Gr\u00f6mling: Einkommensverteilung \u2013 Vorsicht vor der Konjunktur!<\/a><\/p>\n Norbert Berthold: Die deutsche \u201cMitte\u201c\u009d ist stabil. Wie lange noch?<\/a><\/p>\n Eric Thode: Die Mittelschicht schrumpft \u2013 Wo liegt der Handlungsbedarf?<\/a><\/p>\n Norbert Berthold: Geringe Stundenl\u00f6hne, kurze Arbeitszeiten. Treiben Frauen die Ungleichheit?<\/a><\/p>\n Norbert Berthold: Deutschland wird ungleicher. Was sagt die Lohnverteilung?<\/a><\/p>\n Simon Hurst: Der Staat strapaziert die Schweizer Mittelschicht<\/a><\/p>\n
\nDer empirische Befund<\/strong><\/p>\n![\"Ungleichheit](\"\/wordpress\/bilder\/gungl1.png\" "\\"Ungleichheit")
<\/a>
\n– zum Vergr\u00f6\u00dfern bitte auf die Grafik klicken – <\/small><\/p>\n![\"Ungleichheit](\"\/wordpress\/bilder\/gungl2.png\" "\\"Ungleichheit")
<\/a>
\n– zum Vergr\u00f6\u00dfern bitte auf die Grafik klicken – <\/small><\/p>\n![\"Ungleichheit](\"\/wordpress\/bilder\/gungl3.png\" "\\"Ungleichheit")
<\/a>
\n– zum Vergr\u00f6\u00dfern bitte auf die Grafik klicken – <\/small><\/p>\n![\"Ungleichheit](\"\/wordpress\/bilder\/gungl4.png\" "\\"Ungleichheit")
<\/a>
\n– zum Vergr\u00f6\u00dfern bitte auf die Grafik klicken – <\/small><\/p>\n![\"Ungleichheit](\"\/wordpress\/bilder\/gungl5.png\" "\\"Ungleichheit")
<\/a>
\n– zum Vergr\u00f6\u00dfern bitte auf die Grafik klicken – <\/small><\/p>\n
\nFazit<\/strong><\/p>\n