{"id":22764,"date":"2018-04-23T00:01:10","date_gmt":"2018-04-22T23:01:10","guid":{"rendered":"http:\/\/wirtschaftlichefreiheit.de\/wordpress\/?p=22764"},"modified":"2021-04-14T09:33:26","modified_gmt":"2021-04-14T08:33:26","slug":"regelbindung-contrasind-gesetzlich-festgelegte-sozial-und-wirtschaftspolitische-zielwerte-unvernuenftig","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wirtschaftlichefreiheit.de\/wordpress\/?p=22764","title":{"rendered":"Regelbindung (Contra)<\/font>Sind gesetzlich festgelegte sozial- und wirtschaftspolitische Zielwerte (un)vern\u00fcnftig?"},"content":{"rendered":"

Die meisten deutschsprachigen \u00d6konomen sind von der N\u00fctzlichkeit fester Regeln f\u00fcr die Geld-, Sozial- und Wirtschaftspolitik \u00fcberzeugt. In diesem Beitrag wird hingegen f\u00fcr \u201edurchwursteln\u201c argumentiert, da bei (grund)gesetzlich festgelegten starren Regeln (z. B. hinsichtlich der Staatsverschuldung) nicht nur falsche Entscheidungen getroffen werden k\u00f6nnen (z. B. hinsichtlich des staatlichen Investitionsvolumens), sondern vor allem der Staat \u2013 und damit die Demokratie \u2013 sich unglaubw\u00fcrdig macht, wenn \u2013 wie die Erfahrung lehrt \u2013 Regeln vern\u00fcnftigerweise immer wieder gebrochen werden (z. B. in Form nicht eingehaltener Verschuldungsregeln).[1]<\/a><\/em><\/p>\n

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Dieser Beitrag will anhand von Beispielen zeigen, dass angesichts einer von Unsicherheit gepr\u00e4gten Zukunft starre Regeln f\u00fcr konkretes staatliches Handeln mit gro\u00dfer Wahrscheinlichkeit \u2013 und vern\u00fcnftigerweise \u2013 nicht eingehalten werden; denn nur wenn ein Problem wirklich komplett verstanden wurde, kann man eine auf Dauer richtige Verhaltensregel im Detail formulieren. Dies ist selten, aber kann beispielsweise bei der Festlegung von Grenzwerten f\u00fcr das Ausma\u00df giftiger Stoffe in Lebensmitteln der Fall sein. Wobei freilich selbst hier anzumerken ist: Auch im Falle naturwissenschaftlicher Grenzwerte spielen Werturteile unvermeidlich eine Rolle, da die Festlegung eines Grenzwertes davon abh\u00e4ngt, wie risikofreudig ein Gesetzgeber bzw. eine Gesellschaft ist. Und diese Risikofreude kann sich \u00e4ndern: Wenn man also nicht auch die Entwicklung der Risikofreude hundertprozentig prognostizieren kann, dann werden sich auch naturwissenschaftlich abgeleitete Grenzwerte im Laufe der Zeit ver\u00e4ndern und keine starre Regel darstellen. Hinzu kommt in der Regel noch Erkenntnisfortschritt bzw. das Problem nicht vollst\u00e4ndig verstandener Zusammenh\u00e4nge, wodurch Regeln falsch gesetzt werden und Regel\u00e4nderungen \u00e4u\u00dferst vern\u00fcnftig werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Das unvermeidliche Bewertungsproblem bei Grenzwerten wird klar und deutlich, wenn man sich unterschiedliche Grenzwerte f\u00fcr Stoffe in Lebensmitteln sowie f\u00fcr Strahlungsdosen in verschiedenen Staaten anschaut. Wie k\u00f6nnen \u00d6konomen also erwarten, dass bestimmte quantifizierte Regeln f\u00fcr immer und ewig gelten sollten, zum Beispiel im Hinblick auf die Grenzen der Staatsverschuldung oder die Anpassung der Altersrenten?<\/p>\n

Das wissenschaftliche Problem<\/strong><\/p>\n

Im Falle von Regeln, die komplexe Verhaltensweisen im Bereich der Wirtschaft und des Sozialen steuern sollen, beziehen sich diese auf Trans-Scientific-Probleme (wie der Physiker Weinberg<\/em> sie 1972 bezeichnete). Das sind Probleme, die nicht (vollst\u00e4ndig) verstanden und\/oder quantifizierbar sind. Die notorisch schwere Prognostizierbarkeit makro\u00f6konomischer Prozesse ist offenkundig (bislang) ein Trans-Scientific-Problem. Und dass in der \u00f6konomischen Welt auch Werturteile eine zentrale Rolle spielen, die nach Weinberg<\/em> auch Trans-Scientific-Probleme generieren, muss hier nicht betont werden.<\/p>\n

Dies alles sind wie so oft in den Sozialwissenschaften keine neuen Erkenntnisse, sie werden aber immer wieder einmal vergessen oder (bewusst) ignoriert. Bereits der britische Sozialphilosoph Thomas Hobbes<\/em> hat darauf hingewiesen, dass im Falle unvollst\u00e4ndiger Kenntnisse starre Regeln sehr gef\u00e4hrliche Instrumente sind: \u201eUnkenntnis von Ursachen und Regeln f\u00fchrt Menschen nicht so weit weg von ihrem Weg als wie es der Fall ist, wenn sie sich auf falsche Regeln st\u00fctzen.\u201c<\/p>\n

Im Hinblick auf die Rolle von Indikatoren besonders interessant ist \u201eGoodhart<\/em>\u2019s Law.\u201c Charles Goodhart<\/em> ist ein britischer \u00d6konom, der von 1968 bis 1985 Chef\u00f6konom der Bank of England<\/em> war. Er hat Mitte der 70er Jahre in einem Vortrag die These formuliert, dass sobald ein (w\u00e4hrungspolitischer) Indikator zu einem offiziellen Politikziel erkl\u00e4rt wird, man ihn nicht mehr benutzen sollte, weil die Politik dann dazu neigt, im Hinblick auf die Optimierung des Indikators zu arbeiten und nicht im Hinblick auf das Ziel, was man damit eigentlich erreichen will.<\/p>\n

Dahinter steht das Problem, dass ein Indikator \u2013 wie schon der Name sagt \u2013 nicht das Ziel selbst ist (z. B. Stabilit\u00e4t der W\u00e4hrung), sondern nur eine Hilfsgr\u00f6\u00dfe (z. B. die Geldmenge), die mit dem Ziel mehr oder weniger eng verbunden ist. Und genau das \u201emehr oder weniger eng\u201c ist das Problem. Die Enge des Zusammenhangs kann f\u00fcr die Vergangenheit beobachtet werden, aber sie kann sich in der Zukunft \u00e4ndern \u2013 gewollt (wie Goodhart<\/em> beschreibt) oder ungewollt, weil der Zusammenhang schlicht und einfach nicht richtig verstanden ist (was bei jedem komplexen Prozess der Fall ist, siehe das Stichwort \u201eTrans-Scientific Problem\u201c oben). Man kann dies auch so formulieren:<\/p>\n

Wir sollten uns nur dann nach einem Indikator richten und ggf. durch ein Gesetz selbst binden, wenn es keinen wissenschaftlichen Fortschritt mehr gibt, d.h. ein Indikator als nicht mehr verbesserbar und \u2013 wenn nicht f\u00fcr alle Zeit, so doch zumindest f\u00fcr einige Jahrzehnte \u2013 als \u201erichtig\u201c angesehen wird. Solange es aber noch wissenschaftlichen Fortschritt gibt, und daran glauben wir in der Wissenschafts-Community ja alle fest, bedeutet das, dass unter Umst\u00e4nden Indikatoren, die nach dem Stand des Wissens berechnet sind, nicht hundertprozentig aussagekr\u00e4ftig sind oder sogar in die Irre f\u00fchren k\u00f6nnen.<\/p>\n

Noch drastischer \u2013 in derselben Zeit wie der von Goodhart<\/em> formuliert, aber weitgehend vergessen \u2013 ist die These des Sozialpsychologen Donald A. Campbell<\/em> (1976): \u201eThe more any quantitative social indicator (even some qualitative indicator) is used for social decision-making, the more subject it will be to corruption pressures and the more apt it will be to distort and corrupt the social processes it is intended to monitor.\u201c\u009d<\/p>\n

Vier Fallbeispiele aus der Wirtschaftspolitik<\/strong><\/p>\n

Ein (un)sch\u00f6nes Beispiel f\u00fcr Goodhart<\/em>\u2019s Law sind die nahezu permanenten Ver\u00e4nderungen \u2013 weltweit und in nahezu allen Staaten \u2013 der Definition der Arbeitslosigkeit. Eine niedrige Arbeitslosigkeit ist politisch erw\u00fcnscht und es gibt eine Tendenz, den Z\u00e4hler der Quote durch Ver\u00e4nderungen der Definition von Arbeitslosigkeit m\u00f6glichst klein zu halten. Darauf soll hier aber nicht im Detail eingegangen werden.<\/p>\n

Im Folgenden werden die Maastricht-Kriterien zweifach als Fallbeispiele f\u00fcr die Probleme quantifizierter Zielwerte in der Wirtschafts- und Finanzpolitik herangezogen. Hinzu kommen die Rentenformel und die Armutspolitik (als Beispiele aus der Sozialpolitik).<\/p>\n