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Die Frage nach der Wirkung von Ungleichheit ist theoretisch nicht direkt beantwortbar. So könnte Ungleichheit die Anreize und damit den Arbeitsmarkt stärken oder die Entwicklungsmöglichkeiten der Geringverdiener, etwa in der Bildung, behindern. Dieser Beitrag zeigt, dass die seit den 1990er Jahren gestiegene Lohnungleichheit in Deutschland der Beschäftigung und der Produktivität geschadet hat.

Seit den 1990er Jahren haben sich nicht nur über lange Zeit die Reallöhne in Deutschland schwach entwickelt, ebenso nahm die Lohnungleichheit deutlich zu. Vor diesem Hintergrund wurde auch die Debatte um die Einführung eines allgemeinen gesetzlichen Mindestlohns geführt. Gründe für die Entwicklung werden unter anderem in der Globalisierung, dem technologischen Wandel und der sinkenden Tarifabdeckung gesehen.

Die Zahlen zur Arbeitslosigkeit und Beschäftigung zeigen über die vergangenen zwölf Jahre einen kräftigen Arbeitsmarktaufschwung in Deutschland. Im Zeichen größerer Arbeitskräfteknappheit steigen die Löhne mittlerweile wieder stärker. Auch der Trend bei der Lohnungleichheit ist gebrochen, seit einigen Jahren geht sie wieder etwas zurück (vgl. Weber 2015, 2016, Möller 2016). Abbildung 1 zeigt diese Entwicklung anhand des Gini-Koeffizienten, des bekanntesten Ungleichheitsmaßes (vgl. Infokasten 1).

Abbildung 1: Entwicklung der Lohnungleichheit in Deutschland

Gini-Koeffizient (zwischen 0 und 100) der Bruttolöhne der sozialversicherungspflichtig Vollzeitbeschäftigten

National wie auch international nehmen die Diskussionen über Ungleichheit und deren Wirkungen zu. Stärkt Ungleichheit die Anreize und damit den Arbeitsmarkt? Wird ein großer Niedriglohnsektor gebraucht, um auch den Schwächeren im Arbeitsmarkt Beschäftigungschancen zu bieten? Oder ist dies auch mit weniger Ungleichheit möglich, bzw. behindert die Ungleichheit gar die Entwicklungsmöglichkeiten der Geringverdiener, etwa in der Bildung?

Diese Fragen können nur auf Basis einer empirischen Analyse beantwortet werden, welche Kausalitäten bestimmt. Da sehr verschiedene und komplexe Wirkungsweisen auftreten können, verwenden wir für eine angemessene Abschätzung der Effekte der Lohnungleichheit einen gesamtwirtschaftlichen Ansatz (Hutter/Weber 2017[ a ]). Die Methode ist im Infokasten 2 genauer beschrieben.

Tritt eine Änderung der Lohnungleichheit auf, kommt es zu Anpassungsreaktionen im Arbeitsmarkt; Verzögerungen verschiedenen Ausmaßes sind hier die Regel und werden durch eine dynamische Modellierung berücksichtigt. Abbildung 2 zeigt die Reaktion der Produktivität, der Lohnkosten und des Arbeitsvolumens nach einer Erhöhung der Lohnungleichheit um einen Punkt im zwischen 0 und 100 skalierten Gini-Koeffizienten. Es ergibt sich ein negativer Einfluss auf das Arbeitsvolumen von ca. 0,23 Prozent. Zudem werden Produktivität und Lohnkosten um je knapp 0,6 Prozent reduziert. Diese Effekte bewegen sich in einer durchaus relevanten Größenordnung, wenn man die Bandbreite des Gini-Koeffizienten von ca. 5 Punkten über den Gesamtzeitraum betrachtet. Die Ergebnisse zeigen ungünstige Wirkungen der Ungleichheit auf den Arbeitsmarkt, denen auch keine Effizienz- bzw. Produktivitätssteigerung entgegensteht.

Abbildung 2: Reaktionen auf eine Erhöhung der Ungleichheit

Erhöhung um einen Punkt im Gini-Koeffizienten (zwischen 0 und 100), Reaktionen über 16 Quartale

Gestrichelte Linien zeigen ein 2/3-Konfidenzintervall.

Daraus kann aber nicht geschlossen werden, dass ein Zustand völlig ohne Lohnungleichheit für Beschäftigung und Produktivität die günstigsten Voraussetzungen bieten würde. Der Grund liegt darin, dass Modellergebnisse nicht auf Situationen angewandt werden dürfen, die sich zu weit außerhalb des Spektrums der zugrundliegenden Daten befinden. Dies ist für einen Zustand ohne Lohnungleichheit offensichtlich der Fall. Wir konnten jedoch feststellen, dass sich die Ungleichheitseffekte ab 1997 nicht wesentlich geändert hatten. Ab diesem Jahr hatte die Lohnungleichheit stark zugenommen.

Ungleichheit steigt, wenn die oberen Löhne überdurchschnittlich zulegen, oder wenn die unteren Löhne weiter zurückfallen. Deshalb berechnen wir zusätzlich den Gini-Koeffizienten getrennt oberhalb und unterhalb des Medianlohns. Abbildung 3 zeigt, dass der Anstieg der Ungleichheit insgesamt auf eine höhere Streuung oberhalb des Medians zurückgeht, während sie unterhalb des Medians erst seit Mitte der 1990er zulegte und hier auch seit 2010 wieder zurückging.

Abbildung 3: Entwicklung der Lohnungleichheit in Deutschland

Gini-Koeffizient (zwischen 0 und 100) der Bruttolöhne der sozialversicherungspflichtig Vollzeitbeschäftigten ober- und unterhalb des Medianlohns

In Abbildung 4 sind die ökonomischen Reaktionen auf Erhöhungen der oberen und unteren Ungleichheit dargestellt. Während die ungünstigen Effekte in beiden Fällen auftreten, sind sie für die untere Ungleichheit stärker ausgeprägt. Dies ist damit konsistent, dass die Erklärung von negativen Effekten der Ungleichheit durch eine Einschränkung von Entwicklungs- und Bildungsmöglichkeiten konkret mit dem unteren Bereich der Lohnverteilung verbunden ist. Dagegen könnten positive Effekte durch eine Stärkung von Anreizen eher für den oberen Verdienstbereich relevant sein, wo Karrieremöglichkeiten stärker ausgeprägt sind. Dies würde folglich negative Effekte der oberen Ungleichheit dämpfen.

Abbildung 4: Reaktionen auf eine Erhöhung der Ungleichheit oberhalb (links) und unterhalb (rechts) des Medianlohns

Erhöhung um einen Punkt im Gini-Koeffizienten (zwischen 0 und 100), Reaktionen über 16 Quartale

Gestrichelte Linien zeigen ein 2/3-Konfidenzintervall.

Die Ergebnisse implizieren, dass die seit den 1990er Jahren gestiegene Lohnungleichheit nicht als Voraussetzung für den Arbeitsmarktaufschwung der vergangenen zwölf Jahre gesehen werden sollte (wobei die insgesamt moderate Entwicklung des Lohnniveaus die Arbeitsnachfrage erhöht haben dürfte). Stattdessen hat die höhere Ungleichheit nach unseren Ergebnissen der Beschäftigung und der Produktivität geschadet. Entsprechend konnten bisher auch kaum negative Beschäftigungswirkungen des allgemeinen Mindestlohns beobachtet werden. Der deutsche Arbeitsmarktaufschwung ist damit eher mit den effizienzerhöhenden Komponenten der Hartz-Reformen verbunden (wie etwa dem Umbau der Arbeitsverwaltung, einer zielgerichteteren Vermittlung und einer intensiveren Aktivierung und Betreuung; vgl. Klinger/Weber 2016) sowie anderen Faktoren wie dem Aufwärtstrend bei Dienstleistungsjobs und der hohen Zuwanderung in den vergangenen Jahren (Klinger/Weber 2014). Die seit dem Ende der großen Rezession sinkende Lohnungleichheit dürfte neben einem geringeren Mismatch zwischen Arbeitssuchenden und gemeldeten Stellen (Hutter/Weber 2017) aber zum Beschäftigungswachstum beigetragen haben, als wegen des möglichen Auslaufens der Hartz-Reformeffekte schon mit einer Abschwächung gerechnet worden war.

Als eine wichtige Quelle von Lohnungleichheit wurde in der Literatur die technologische Entwicklung identifiziert (z.B. Acemoglu 2002). So ist der zunehmende Gebrauch von Computern und Robotern in der Arbeitswelt seit den 1980er Jahren ein typisches Beispiel für den sogenannten "qualifikations-verzerrten" technologischen Wandel (vgl. Infokasten 1). Dies bedeutet, dass Hochqualifizierte von den neuen Möglichkeiten profitierten, während Niedrigqualifizierte eher unter Druck gerieten. Auch die Effekte des qualifikationsverzerrten technologischen Wandels lassen sich in unserem Modell messen. Er führt zu einer höheren Produktivität und zu höheren Löhnen, senkt aber deutlich das Arbeitsvolumen. Dies lässt sich dadurch erklären, dass Hochqualifizierte im Durchschnitt produktiver arbeiten als Niedrigqualifizierte: Wenn dann die relative Nachfrage nach Hochqualifizierten steigt, werden weniger Arbeitsstunden für eine gegebene Produktion benötigt. Im Gegensatz dazu steigert der qualifikations-neutrale technologische Wandel nach unseren Ergebnissen die Nachfrage nach Arbeitskräften: Bei höherer Arbeitsproduktivität lohnt es sich, zusätzliche Stellen zu schaffen.

Die Ergebnisse zum qualifikationsverzerrten technologischen Wandel sollten auch als Warnsignale für die aktuelle Welle der – intelligenten und vernetzten – Digitalisierung ("4.0") gesehen werden. Zwar erhöht ein solcher technologischer Wandel nach unseren Schätzungen die Beschäftigung, insofern er als qualifikations-neutral angesehen werden kann. Nach Studienergebnissen werden durch die Digitalisierung aber die Qualifikationsanforderungen steigen (Wolter et al. 2016), also zumindest teilweise Entwicklungen eines qualifikations-verzerrten technologischen Wandels eintreten. Wenn dieser überwiegt, besteht das Risiko negativer Beschäftigungseffekte. Dies zeigt die Schlüsselrolle einer aktiven Qualifizierungspolitik.

Infokasten 1: Messung von Lohnungleichheit und qualifikationsverzerrtem technologischem Fortschritt

Die Messung von Lohnungleichheit und qualifikations-verzerrtem technologischen Fortschritt ist detailliert in Hutter/Weber (2017) beschrieben. Für beide Variablen werden Lohninformationen aus administrativen Datensätzen des IAB verwendet, wobei Löhne oberhalb der Beitragsbemessungsgrenze imputiert werden (Gartner 2005).

Als Maß für die Ungleichheit verwenden wir den Gini-Koeffizienten. Dieser gibt zu jedem Zeitpunkt die Hälfte der durchschnittlichen absoluten Lohndifferenz aller möglichen Paare von Beschäftigten an. Das Teilen durch den Durchschnittslohn gewährleistet, dass der Gini-Koeffizient skalenunabhängig und besser vergleichbar ist. Durch Multiplikation mit 100 liegt der theoretisch mögliche Wertebereich in unserer Studie zwischen 0 (vollkommene Gleichheit) und nahe 100 (vollkommene Ungleichheit). Datenbasis der Berechnung ist eine Vollerhebung der Integrierten Erwerbsbiographien (IEB) des IAB, in der die Löhne aller sozialversicherungspflichtigen Vollzeitbeschäftigten zwischen 1975 und 2014 ausgewertet werden können.

Da es keine offizielle Statistik zum qualifikations-verzerrten technologischen Fortschritt gibt, erfolgt seine Messung auf Grundlage eines theoretischen Ansatzes (z.B. Katz/Murphy 1992). Darin hängt – falls die Substitutionselastizität zwischen Qualifizierten und Geringqualifizierten größer als 1 ist – die Qualifikationsprämie (der Lohn der Qualifizierten relativ zu dem der Geringqualifizierten) negativ vom relativen Faktorangebot (dem Verhältnis des Angebots von Qualifizierten zu Geringqualifizierten) und positiv von der relativen faktorunterstützenden Technologie ab. Da sowohl das Faktorangebot als auch die Qualifikationsprämie beobachtbar bzw. schätzbar sind, kann die relative faktorunterstützende Technologie, also der qualifikations-verzerrte technologische Fortschritt, für gegebene Substitutionselastizität hergeleitet werden. In unserer Studie zählen wir alle Personen mit abgeschlossener Berufsausbildung sowie Akademiker zu den Qualifizierten und alle ohne Berufsausbildung zu den Geringqualifizierten. Datengrundlage der Berechnungen ist die 2%- Stichprobe der integrierten Arbeitsmarktbiographien (SIAB) des IAB.



Infokasten 2: Modellansatz

Die Methode (s. Hutter/Weber 2017 für detaillierte Informationen) nutzt einen makroökonometrischen Ansatz, um Wirkungen von Lohnungleichheit und technologischem Wandel auf den Arbeitsmarkt abzuschätzen. Als Zeitreihen werden die Arbeitsproduktivität je Erwerbstätigenstunde, die realen Lohnkosten pro Stunde, die Zahl der geleisteten Stunden der beschäftigten Arbeitnehmer, der qualifikations-verzerrte technologische Fortschritt und der Gini-Koeffizient der Bruttolöhne der sozialversicherungspflichtig Vollzeitbeschäftigten für den Zeitraum 1975-2014 verwendet (s. Abbildung 1).

Die Analyse erfolgt in einem sog. strukturellen Vektorfehlerkorrekturmodell (SVECM). Dieses zerlegt die Variablen in einen Teil systematischer, dynamischer Entwicklung und einen zweiten Teil stets neu auftretender stochastischer Änderungen ("Schocks"). Dabei ist zu beachten, dass bloße Korrelationen noch keine Wirkungsrichtungen angeben. Deshalb werden die Schocks entsprechend einer ökonomischen Fundierung identifiziert. Dies geschieht durch Restriktionen auf die langfristigen Effekte von Schocks (vgl. Hutter/Weber 2017). Aus dem System bestimmen wir die Reaktionen ("Impulsantworten") von Produktivität, Stundenlohn und Arbeitsvolumen auf Ungleichheitsschocks und auf (qualifikations-neutrale sowie qualifikations-verzerrte) Technologieschocks.

Literatur

Acemoglu, Daron (2002). Technical Change, Inequality, and the Labor Market. Journal of Economic Literature, 40, S. 7–72.

Gartner, Hermann (2005). The imputation of wages above the contribution limit with the German IAB employment sample. FDZ Methodenreport Nr. 2, IAB.

Hutter, Christian; Weber, Enzo (2017): Mismatch and the Forecasting Performance of Matching Functions. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 79, S. 101-123.

Hutter, Christian; Weber, Enzo (2017): Labour Market Effects of Wage Inequality and Skill-Biased Technical Change in Germany. IAB-Discussion Paper 05/2017.

Klinger, Sabine; Weber, Enzo (2014): Seit der Großen Rezession: schwächerer Zusammenhang von Konjunktur und Beschäftigung. Wirtschaftsdienst, 94, S. 756-758.

Klinger, Sabine; Weber, Enzo (2016). Decomposing Beveridge Curve Dynamics by Correlated Unobserved Components. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 78, S. 877–894.

Möller, Joachim (2016): Lohnungleichheit – Gibt es eine Trendwende? Wirtschaftsdienst, 96, S. 38-44.

Weber, Enzo (2015): The labour market in Germany: reforms, recession and robustness. De Economist, 163, S. 461-472.

Weber, Enzo (2016): Trendwende bei der Lohnungleichheit. Ökonomenstimme, 07.03.2016.

Wolter, Marc Ingo; Mönnig, Anke; Hummel, Markus; Weber, Enzo; Zika, Gerd; Helmrich, Robert; Maier, Tobias; Neuber-Pohl, Caroline (2016): Wirtschaft 4.0 und die Folgen für Arbeitsmarkt und Ökonomie: Szenario-Rechnungen im Rahmen der BIBB-IAB-Qualifikations- und Berufsfeldprojektionen. IAB-Forschungsbericht Nr. 13.

©KOF ETH Zürich, 14. Feb. 2017