Accessible Requires Authentication Published by De Gruyter February 18, 2019

Die strukturelle Besserung der Länderfinanzen in der Niedrigzinsphase: die trügerische Leichtigkeit des Scheins

Lars-H. Siemers and Heinz Gebhardt

Zusammenfassung

Die Finanzlage der Bundesländer hat sich im laufenden Jahrzehnt aufgrund sehr günstiger Rahmenbedingungen erheblich verbessert. Die hohen rezessionsbedingten Defizite infolge der Wirtschafts- und Finanzkrise wurden rasch abgebaut, und seit 2014 erzielt die Ländergesamtheit steigende strukturelle Überschüsse. Im Jahr 2017 wiesen schon 14 Länder strukturell mindestens ausgeglichene Haushalte auf. In der aktuellen Niedrigzinsphase überzeichnet das vom Stabilitätsrat verwendete Verfahren zur Ermittlung der strukturellen Finanzlage jedoch die erzielten Konsolidierungsfortschritte und verdeckt den vielfach noch bestehenden Konsolidierungsbedarf – die „strukturelle“ Besserung der Länderfinanzen war wesentlich dem historisch niedrigen Zinsniveau zu verdanken und damit zum Teil nur temporärer Natur. Um die nachhaltigen Konsolidierungsfortschritte zu ermitteln, bereinigen die Autoren die Länderfinanzen daher nicht nur um konjunkturelle Einflüsse, sondern auch um die nur vorübergehenden Einsparungen beim Schuldendienst. Sie berechnen drei auf unterschiedlichen Annahmen zum nachhaltigen Zinsniveau basierende Szenarien und zeigen, dass 2017 nicht 14, sondern – je nach Szenario – nur acht bis zehn Länder einen strukturell mindestens ausgeglichenen Haushalt erzielten. Die verbleibenden Länder wiesen teilweise hohe strukturelle Fehlbeträge auf, so dass bei ihnen weiter Konsolidierungsbedarf besteht, um beim Start der „Schuldenbremse“ im Jahr 2020 strukturell ausgeglichene Haushalte zu erzielen. Die Autoren empfehlen, die Methoden zur Ermittlung der strukturellen Finanzlage um eine Bereinigung nicht nachhaltiger Einsparungen beim Schuldendienst zu erweitern.

JEL-Klassifikation: H61; H62; H63; H72; H74

Danksagung

Wir bedanken uns bei zwei anonymen Gutachtern für wertvolle Kommentare.

Literaturverzeichnis

Alesina, A. und A. Passalacqua (2016), The political economy of government debt, in: J. B. Taylor und H. Uhlig (Hrsg.), Handbook of Macroeconomics, Bd. 2, Amsterdam, Elsevier, S. 2599–651. Search in Google Scholar

Baldwin, R. und C. Wyplosz (2012), The Economics of European Integration, 4. Auflage, London, McGraw-Hill. Search in Google Scholar

Bernanke, B. (2005), The global saving glut and the U. S. current account deficit, Sandridge Lecture, Virginia Association of Economics, Richmond, Virginia, Federal Reserve Board. Search in Google Scholar

Bernanke, B. (2015), Why are interest rates so low, part 2: Secular stagnation, Ben Bernanke’s blog, online verfügbar unter https://www.brookings.edu/blog/ben-bernanke/2015/03/31/why-are-interest-rates-so-low-part-2-secular-stagnation/. Search in Google Scholar

Beyer, R. C. M. und V. Wieland (2015), Schätzung des mittelfristigen Gleichgewichtszinses in den Vereinigten Staaten, Deutschland und dem Euro-Raum mit der Laubach-Williams-Methode, Arbeitspapier 03/2015, Sachverständigenrat zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung, Wiesbaden. Search in Google Scholar

BMWi und BMF – Bundesministerium für Wirtschaft und Energie sowie Bundesministerium der Finanzen (2018), Gesamtwirtschaftliches Produktionspotenzial und Konjunkturkomponenten – Datengrundlagen und Ergebnisse der Schätzungen der Bundesregierung, Herbstprojektion der Bundesregierung vom 11. Oktober 2018. Search in Google Scholar

Blanchard, O. J., D. Furceri und A. Pescatori (2014), A prolonged period of low real interest rates?, in: C. Teulings und R. Baldwin (Hrsg.), Secular Stagnation: Facts, Causes and Cures: London, CEPR Press, S. 101–110.. Search in Google Scholar

Boysen-Hogrefe, J. (2014a), Niedrige Zinsen und rasche monetäre Expansion: Was soll die Finanzpolitik tun?, Kiel Policy Brief 75, Institut für Weltwirtschaft Kiel. Search in Google Scholar

Boysen-Hogrefe, J. (2014b), Konjunkturbereinigung der Länder: Eine Quasi-Echtzeitanalyse am Beispiel Schleswig-Holsteins, Kieler Diskussionsbeiträge 538, Institut für Weltwirtschaft Kiel. Search in Google Scholar

Buettner, T. und M. Krause (2018), Föderalismus im Wunderland: Zur Steuerautonomie bei der Grunderwerbsteuer, Perspektiven der Wirtschaftspolitik 19(1), S. 32–41. Search in Google Scholar

Daly, K. (2016), A Secular increase in the equity risk premium, International Finance 19(2), S. 179–200. Search in Google Scholar

Destatis – Statistisches Bundesamt (2004–2006), Öffentliche Finanzen – Vierteljährliche Kassenergebnisse des öffentlichen Gesamthaushalts, 1.-4. Vierteljahr 2001–2003, Fachserie 14, Reihe 3.1, Wiesbaden. Search in Google Scholar

Destatis (2005–2011), Finanzen und Steuern – Vierteljährliche Kassenergebnisse des Öffentlichen Gesamthaushalts – 1.-4. Vierteljahr 2004–2010, Fachserie 14, Reihe 2. Wies-baden. Search in Google Scholar

Destatis (2011–2018), Finanzen und Steuern – Vierteljährliche Kassenergebnisse des Öffentlichen Gesamthaushalts – 1.-4. Vierteljahr 2010–2017 inklusive Auslaufperiode (meist enthalten in der Veröffentlichung zum 1. Vierteljahr des Folgejahres), Fachserie 14, Reihe 2. Wiesbaden. Search in Google Scholar

Destatis (2018a), Preise, Verbraucherpreisindizes für Deutschland, Lange Reihen ab 1948, Oktober 2018, Wiesbaden. Search in Google Scholar

Destatis (2018b), Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen – Inlandsproduktberechnung. Detaillierte Jahresergebnisse 2017, Fachserie 18, Reihe 1.4., Wiesbaden. Search in Google Scholar

Destatis (2018c), Finanzen und Steuern – Schulden des Öffentlichen Gesamthaushalts 2017, Fachserie 14, Reihe 5, Wiesbaden. Search in Google Scholar

Deutsche Bundesbank (2011), Anforderungen an die Konjunkturbereinigung im Rahmen der neuen Schuldenregel, Monatsbericht, Januar, Frankfurt am Main, S. 59–64. Search in Google Scholar

Deutsche Bundesbank (2013), Die Entwicklung staatlicher Zinsausgaben in Deutschland, Monatsbericht, September, Frankfurt am Main, S. 47–67. Search in Google Scholar

Deutsche Bundesbank (2016), Zu den gesamtwirtschaftlichen Auswirkungen der quantitativen Lockerung im Euro-Raum, Monatsbericht, Juni, Frankfurt am Main, S. 29–54. Search in Google Scholar

Deutsche Bundesbank (2017a), Zur Konjunkturbereinigung der Länder im Rahmen der Schuldenbremse, Monatsbericht, März, Frankfurt am Main, S. 35–58. Search in Google Scholar

Deutsche Bundesbank (2017b), Zur Entwicklung des natürlichen Zinses, Monatsbericht, Oktober, Frankfurt am Main, S. 29–44. Search in Google Scholar

Deutsche Bundesbank (2018), Länderfinanzen: Entwicklungen im Vergleich, Schuldenbremsen und Haushaltsüberwachung, Monatsbericht, Oktober, Frankfurt am Main, S. 13–47. Search in Google Scholar

Deutsche Bundesbank (2019), Kapitalmarktstatistik – Juli 2019, Statistisches Beiheft 2 zum Monatsbericht, Frankfurt am Main. Search in Google Scholar

Dorn, F., C. Fuest, B. Kauder, L. Lorenz, M. Mosler und N. Potrafke (2016), Heimliche Steuererhöhungen – Belastungswirkungen der Kalten Progression und Entlastungswirkungen eines Einkommensteuertarifs auf Rädern, ifo Forschungsberichte 76, ifo Institut, München. Search in Google Scholar

Dorn, F., C. Fuest, B. Kauder, L. Lorenz, M. Mosler und N. Potrafke (2017), Steuererhöhungen durch die Hintertür – fiskalische Aufkommenswirkungen der kalten Progression, Ifo Schnelldienst 70 (2), S. 51–58. Search in Google Scholar

Eichengreen, B. (2015), Secular stagnation: The long view, American Economic Review 105(5), S. 66–70. Search in Google Scholar

Feld, L. P. (2010), Sinnhaftigkeit und Effektivität der deutschen Schuldenbremse, Perspektiven der Wirtschaftspolitik 11(3), S. 226–45. Search in Google Scholar

Feld, L. P. (2018), The quest for fiscal rules, in: R. E. Wagner und J. M. Buchanan (Hrsg.), A Theorist of Political Economy and Social Philosophy, Bd. III von Remaking Economics: Eminent Post-War Economists, London, Palgrave Macmillan, S. 965–90. Search in Google Scholar

Friedman, M. (1968), The role of monetary policy, American Economic Review 58(1), S. 1–17. Search in Google Scholar

GD – Gemeinschaftsdiagnose (2007), Die Lage der Weltwirtschaft und der deutschen Wirtschaft im Frühjahr 2007, Arbeitsgemeinschaft deutscher wirtschaftswissenschaftlicher Forschungsinstitute (ARGE), Halle/Berlin. Search in Google Scholar

Gebhardt, H. (2016), Haushaltskonsolidierung in den meisten Bundesländern weit vorangeschritten, RWI Konjunkturberichte 67(4), S. 33–48. Search in Google Scholar

Gebhardt, H., R. Kambeck und F. Matz (2012), Konjunktur- und Strukturkomponenten der Länderhaushalte, Wirtschaftsdienst 92(4), S. 256–60. Search in Google Scholar

Gebhardt, H., R. Kambeck, F. Matz und C. M. Schmidt (2012), Länderverschuldung: Hoher Konsolidierungsbedarf, unzureichende Konsolidierungsbemühungen, Zeitschrift für Wirtschaftspolitik 61(2), S. 214–31. Search in Google Scholar

Gebhardt, H. und N. Möhring (2013), Länderfinanzen 2012: Konsolidierungserfolge bei vielen Ländern, RWI Konjunkturberichte 64(2), S. 35–44. Search in Google Scholar

Gebhardt, H. und L.-H. R. Siemers (2018), Zur strukturellen Finanzlage der Länder: Eine aktuelle Auswertung und Methodenkritik, MAGKS Papers on Economics 37–2018, Philipps-Universität Marburg. Search in Google Scholar

Girouard, N. und C. André (2005), Measuring Cyclically-Adjusted Budget Balances for OECD Countries, OECD Economics Department Working Papers 434. Search in Google Scholar

Hagen, J. von (1991), A note on the empirical effectiveness of formal fiscal restraints, Journal of Public Economics 44(2), S. 199–210. Search in Google Scholar

Hansen, A. (1938), Full Recovery or Stagnation? New York, W. W. Norton & Co. Search in Google Scholar

Hansen, A. (1939), Economic progress and declining population growth, American Economic Review 29(1), S. 1–15. Search in Google Scholar

Harrell, F. E., Jr. (2015), Regression Modeling Strategies: With Applications to Linear Models, Logistic and Ordinal Regression, and Survival Analysis, 2. Auflage, New York, Springer. Search in Google Scholar

Homburg, S. (1991), Interest and growth in an economy with land, Canadian Journal of Economics 24(2), S. 450–59. Search in Google Scholar

Homburg, S. (2014), Overaccumulation, public debt and the importance of land, German Economic Review 15(4), S. 411–35. Search in Google Scholar

Illing, G. (2015), Unkonventionelle Geldpolitik – kein Paradigmenwechsel, Perspektiven der Wirtschaftspolitik 16(2), S. 127–50. Search in Google Scholar

Keilmann, U. und A. Burth (2017), Zinsausgaben der Länder, in: T. Schweisfurth und W. Voß (Hrsg.), Haushalts- und Finanzwirtschaft der Länder in der Bundesrepublik Deutschland, Berlin, BWV Berliner Wissenschaftsverlag, S. 841–54. Search in Google Scholar

Krugman, P. (2014), Four observations on secular stagnation, in: C. Teulings und R. Baldwin (Hrsg.), Secular Stagnation: Facts, Causes and Cures, London, CEPR Press, S. 61–68. Search in Google Scholar

Kube, H. (2010), Kommentierung des Art. 143 d GG, in: T. Maunz und G. Dürig (Hrsg.), Grundgesetz, Kommentar, Loseblattwerk, München, C. H. Beck. Search in Google Scholar

Kuntze, M. (2010), Sondervermögen in Bund und Ländern, in: M. Junkernheinrich et al. (Hrsg.), Jahrbuch für öffentliche Finanzen, Berlin, BWV Berliner Wissenschafts-Verlag. Search in Google Scholar

Mourre, G., C. Astarita und S. Princen (2014), Adjusting the budget balance for the business cycle: the EU methodology, Europäische Kommission, European Economy-Economic Papers 536. Search in Google Scholar

Mourre, G., G.-M. Isbasoiu, D. Paternoster und M. Salto (2013), The cyclically-adjusted budget balance used in the EU fiscal framework: An update, Europäische Kommission, European Economy-Economic Papers 478. Search in Google Scholar

Naumer, H.-J. (2015), Fördern Geldpolitik und Niedrigzinsen einen nachhaltigen Rückgang der Staatsschulden?, Wirtschaftsdienst 95(9), S. 614–18. Search in Google Scholar

Niehans, J. (1966), Eine vernachlässigte Beziehung zwischen Bodenpreis, Wirtschaftswachstum und Kapitalzins, Swiss Journal of Economics and Statistics 102(2), S. 195–200. Search in Google Scholar

Phelps, E. S. (1968), Money-wage dynamics and labor market equilibrium, Journal of Political Economy 76(4/2), S. 678–711. Search in Google Scholar

Price, R. W. R., T.-T. Dang und Y. Guillemette (2014), New Tax and Expenditure Elasticity Estimates for EU Budget Surveillance, OECD Economics Department Working Papers 1174. Search in Google Scholar

Reischmann, M. (2014), Staatsverschuldung in Extrahaushalten: Historischer Überblick und Implikationen für die Schuldenbremse in Deutschland, Perspektiven der Wirtschaftspolitik 15(2), S. 171–81. Search in Google Scholar

Rhee, C. (1991), Dynamic inefficiency in an economy with land, Review of Economic Studies 58(4), S. 791–97. Search in Google Scholar

Rückner, C. (2011), Integration in den Finanz- und Personalstatistiken – Auf dem Weg zum finanzstatistischen Gesamtbild. Statistisches Bundesamt, Wirtschaft und Statistik 2011(11), S. 1104–10. Search in Google Scholar

RWI – Rheinisch-Westfälisches Institut für Wirtschaftsforschung (2007), Die wirtschaftliche Entwicklung im Ausland und Inland zur Jahreswende 2006/07, RWI Konjunkturberichte 58(1), Essen. Search in Google Scholar

RWI (2010a), Ermittlung der Konjunkturkomponenten für die Länderhaushalte zur Umsetzung der in der Föderalismuskommission II vereinbarten Verschuldungsbegrenzung, Forschungsprojekt im Auftrag des Bundesministeriums der Finanzen, RWI Projektberichte, Essen. Search in Google Scholar

RWI (2010b), Die wirtschaftliche Entwicklung im Ausland und Inland zur Jahreswende 2009/10, RWI Konjunkturberichte 61(1), Essen. Search in Google Scholar

RWI (2016), Die wirtschaftliche Entwicklung im Ausland und Inland zur Jahreswende 2015/16, RWI Konjunkturberichte 67(1), Essen. Search in Google Scholar

RWI (2017), Die wirtschaftliche Entwicklung im Ausland und Inland zur Jahreswende 2016/17, RWI Konjunkturberichte 68(1), Essen. Search in Google Scholar

Schweisfurth, T., S. Jahn und O. Lück (2017), Schuldengrenzen und Konjunkturbereinigungsverfahren, in: T. Schweisfurth und W. Voß (Hrsg.), Haushalts- und Finanzwirtschaft der Länder in der Bundesrepublik Deutschland, Berlin, BWV Berliner Wissenschaftsverlag, S. 511–26. Search in Google Scholar

Sinn, H.-W. (2017), What Marx means today, Economic Affairs 37(2), S. 229–39. Search in Google Scholar

Summers, L. H. (2014), U. S. economic prospects: Secular stagnation, hysteresis, and the zero lower bound, Business Economics 49(2), S. 65–73. Search in Google Scholar

Summers, L. H. (2015), Demand Side Secular Stagnation, American Economic Review 105(5), S. 60–65. Search in Google Scholar

SVR – Sachverständigenrat zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung (2010), Chancen für einen stabilen Aufschwung, Jahresgutachten 2010/11, Wiesbaden. Search in Google Scholar

SVR (2017), Für eine zukunftsorientierte Wirtschaftspolitik, Jahresgutachten 2017/18, Wiesbaden. Search in Google Scholar

Teulings, C. und R. Baldwin (2014), Introduction, in: C. Teulings und R. Baldwin (Hrsg.), Secular Stagnation: Facts, Causes and Cures, London, CEPR Press, S. 1–26. Search in Google Scholar

Truger, A. und H. Will (2012), Gestaltungsanfällig und pro-zyklisch: Die deutsche Schuldenbremse in der Detailanalyse, IMK Working Paper 88. Search in Google Scholar

Urbschat, F. (2018), The good, the bad, and the ugly: Impact of negative interest rates and QE on the profitability and risk-taking of 1600 German banks, CESifo Working Paper Nr. 7358. Search in Google Scholar

VGRdL – Statistische Ämter der Länder (2018), Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen der Länder, Reihe 1, Länderergebnisse Band 1, Bruttoinlandsprodukt, Bruttowertschöpfung in den Ländern der Bundesrepublik Deutschland 1991 bis 2017, Stuttgart. Search in Google Scholar

Weizsäcker, C. C. von (2014), Public debt and price stability, German Economic Review 15(1), S. 42–61. Search in Google Scholar

Weizsäcker, C. C. von (2015), Kapitalismus in der Krise? Der negative natürliche Zins und seine Folgen für die Politik, Perspektiven der Wirtschaftspolitik 16(2), S. 189–212. Search in Google Scholar

Wicksell, K. (1898), Geldzins und Güterpreise: Eine Studie über die den Tauschwert des Geldes bestimmenden Ursachen, Jena, Fischer Verlag. Search in Google Scholar

Winkler, A. (2018), Zehn Jahre nach dem Konkurs von Lehman Brothers, Perspektiven der Wirtschaftspolitik 19(2), S. 143–62. Search in Google Scholar

Wirtschaftsdienst (2019), Zeitgespräch, Schuldenbremse – Investitionshemmnis oder Vorbild für Europa?, Wirtschaftsdienst 99(5), S. 307–29. Search in Google Scholar

WissBeiratBMF – Wissenschaftlicher Beirat beim BMF (2014), Der Staat als privilegierter Schuldner – Ansatzpunkte für eine Neuordnung der öffentlichen Verschuldung in der Europäischen Währungsunion, Stellungnahme des Wissenschaftlichen Beirats beim Bundesministerium der Finanzen 02/2014, Februar. Search in Google Scholar

WissBeiratBMF (2017), Herausforderungen der Niedrigzinsphase für die Finanzpolitik, Gutachten 2/2017, Mai. Search in Google Scholar

WissDiensteBundestag – Wissenschaftliche Dienste des Deutschen Bundestags (2019), Umsetzung der Schuldenbremse in den Bundesländern, Aktenzeichen WD4 – 3000 – 092/19, Fachbereich WD 4: Haushalt und Finanzen, Berlin, Deutscher Bundestag. Search in Google Scholar

Anhang

Anhang A: Vertiefende Abbildungen und Tabellen

Abbildung A.1 
              Ausgaben, Primärausgaben und Zinsausgaben der Ländergesamtheit, 2011 bis 2017, in Milliarden Euro, 1991 bis 2017, in Milliarden EuroQuelle: Auf Basis der Angaben der vierteljährlichen Kassenstatistik inkl. Auslaufperiode des Statistischen Bundesamtes (Destatis 2011–2018) und eigener Berechnungen

Abbildung A.1

Ausgaben, Primärausgaben und Zinsausgaben der Ländergesamtheit, 2011 bis 2017, in Milliarden Euro, 1991 bis 2017, in Milliarden EuroQuelle: Auf Basis der Angaben der vierteljährlichen Kassenstatistik inkl. Auslaufperiode des Statistischen Bundesamtes (Destatis 2011–2018) und eigener Berechnungen

Abbildung A.2 
              Finanzierungssalden, Strukturkomponenten und Primär-Strukturkomponenten der Ländergesamtheit, 1991 bis 2017, in Milliarden EuroAnmerkung: Bei den Stadtstaaten umfassen die Finanzierungssalden, die Strukturkomponenten und die Primär-Strukturkomponenten jeweils auch die kommunalen Komponenten.Quelle: Eigene Berechnungen mit dem Aggregierten Quotierungsverfahren nach Angaben der VGR des Statistischen Bundesamtes (Destatis 2018a) und der Herbstprojektion 2018 der Bundesregierung (BMWi und BMF 2018a)

Abbildung A.2

Finanzierungssalden, Strukturkomponenten und Primär-Strukturkomponenten der Ländergesamtheit, 1991 bis 2017, in Milliarden EuroAnmerkung: Bei den Stadtstaaten umfassen die Finanzierungssalden, die Strukturkomponenten und die Primär-Strukturkomponenten jeweils auch die kommunalen Komponenten.Quelle: Eigene Berechnungen mit dem Aggregierten Quotierungsverfahren nach Angaben der VGR des Statistischen Bundesamtes (Destatis 2018a) und der Herbstprojektion 2018 der Bundesregierung (BMWi und BMF 2018a)

Abbildung A.3 
              Primär-Strukturkomponenten der Länder, 2011 bis 2017, in Euro je EinwohnerAnmerkungen: Bei den Stadtstaaten einschließlich der kommunalen Primär-Strukturkomponente. Verwendete Abkürzungen: BW (Baden-Württemberg), MVP (Mecklenburg-Vorpommern), NRW (Nordrhein-Westfalen), SH (Schleswig-Holstein). Quelle: Eigene Berechnungen mit dem Aggregierten Quotierungs-verfahren nach Angaben der vierteljährlichen Kassenstatistik inkl. Auslaufperiode des Statistischen Bundesamtes (Destatis 2011–2018) und der Herbstprojektion 2018 der Bundesregierung (BMWi und BMF 2018)

Abbildung A.3

Primär-Strukturkomponenten der Länder, 2011 bis 2017, in Euro je EinwohnerAnmerkungen: Bei den Stadtstaaten einschließlich der kommunalen Primär-Strukturkomponente. Verwendete Abkürzungen: BW (Baden-Württemberg), MVP (Mecklenburg-Vorpommern), NRW (Nordrhein-Westfalen), SH (Schleswig-Holstein). Quelle: Eigene Berechnungen mit dem Aggregierten Quotierungs-verfahren nach Angaben der vierteljährlichen Kassenstatistik inkl. Auslaufperiode des Statistischen Bundesamtes (Destatis 2011–2018) und der Herbstprojektion 2018 der Bundesregierung (BMWi und BMF 2018)

Anhang B: Bestimmung der Konjunkturzyklen

Wir identifizieren die Dauer von Konjunkturzyklen, indem wir die Jahre vom Beginn einer Abschwungphase bis zum Beginn der nächsten („von Hochpunkt zu Hochpunkt“) bestimmen. Um die Wendepunkte zu identifizieren, kann auf unterschiedliche methodische Ansätze zurückgegriffen werden (für eine knappe Darstellung vgl. z. B. SVR 2017: Kasten 7). Indes lassen sich die Wendepunkte nicht exakt identifizieren und die einzelnen konjunkturellen Phasen nicht trennscharf voneinander abgrenzen. Bei der Festlegung der Zyklendauer nutzen wir deshalb drei unterschiedliche Quellen: (i) die Schätzung der Produktionslücken gemäß Bundesregierung, (ii) die Konjunkturzyklenbestimmung des Sachverständigenrats zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung (SVR 2017: Kasten 7) und (iii) die Zyklenklassifikation des RWI (RWI 2007, 2010b, 2016, 2017). Unsere Zyklenabgrenzung basiert somit auf einer Metaanalyse, die sich auf drei Säulen stützt.

Abbildung B.1 
              Bruttoinlandsprodukt, Produktionspotenzialund Produktionslücke, jeweils real, 1980 bis 2017, in Milliarden Euro bzw. in Prozent Anmerkung: Das Produktionspotenzial ist das bei konjunktureller Normalauslastung der Produktionsfaktoren erreichbare reale BIP; die Produktionslücke ist die prozentuale zyklische Abweichung des realen BIP vom potenziellen realen BIP.Quelle: Darstellung nach Angaben der Herbstprojektion 2018 der Bundesregierung (BMWi und BMF 2018)

Abbildung B.1

Bruttoinlandsprodukt, Produktionspotenzialund Produktionslücke, jeweils real, 1980 bis 2017, in Milliarden Euro bzw. in Prozent Anmerkung: Das Produktionspotenzial ist das bei konjunktureller Normalauslastung der Produktionsfaktoren erreichbare reale BIP; die Produktionslücke ist die prozentuale zyklische Abweichung des realen BIP vom potenziellen realen BIP.Quelle: Darstellung nach Angaben der Herbstprojektion 2018 der Bundesregierung (BMWi und BMF 2018)

B.1 Auswertung der Produktionslücken

Um die konjunkturellen Wendepunkte zu identifizieren, werten wir die in der Herbstprojektion der Bundesregierung 2018 für die Jahre 1980 bis 2017 ausgewiesene Entwicklung des realen BIP, des Produktionspotenzials und der Produktionslücken (Abbildung B.1) aus und bestimmen, in welchen Jahren in der Abfolge von Auf- und Abschwung jeweils die höchsten Produktionslücken eines Aufschwungs bestanden, nach denen dann wieder sinkende Produktionslücken folgten. Diese werden dann als Hochpunkte der Konjunktur identifiziert. Man erkennt, dass nach einem ersten Hochpunkt im Jahr 1991, weitere Wendepunkte in den Jahren 2001, 2007, 2011 und abschließend im Jahr 2017 zu identifizieren sind; das erste Jahr 1980 stellt ebenfalls einen Hochpunkt dar, mangels Daten zu Vorjahren bleibt aber unklar, ob der Hochpunkt nicht schon früher verortet werden muss. Demnach sind Konjunkturzyklen von 1980 bis 1991, von 1991 bis 2001, von 2001 bis 2007, von 2007 bis 2011 und von 2011 bis vorläufig 2017 zu identifizieren. Der Vor-Krisen-Zyklus wäre damit in den Jahren 2001 bis 2007 zu terminieren.

B.2 Zyklenklassifikationen des SVR und des RWI

Der Sachverständigenrat hat in seinem Gutachten zur Jahreswende 2017/18 (SVR 2017: Kasten 7) dargestellt, in welchen Monaten er konjunkturelle Abschwünge identifiziert. Diese sind in den für uns relevanten Jahren im Januar 1980, Februar 1992, Februar 2001 und Januar 2008 zu verorten; eine konjunkturelle Abschwächung wird zwar auch in den Jahren 2012 und 2013 erkannt, diese wird aber nicht als Rezession gewertet, da sie zu schwach ausgeprägt war. Da wir an den Monaten, die als Hochpunkte der Konjunkturzyklen gewertet werden sollten, interessiert sind, können diese jeweils in den Vormonaten des Beginns der Abschwünge gesehen werden. Die jeweiligen Hochpunkte dürften demnach im Dezember 1979, Januar 1992, Januar 2001, Dezember 2007 und im letzten zu beobachtenden Monat des aktuellen Aufschwungs zu identifizieren sein. Da unsere Haushaltsanalyse auf Jahresdaten basiert, haben wir diese Einordnung zusätzlich auf diese Ebene zu transformieren. Hierfür sollte als Hochpunkt dasjenige Jahr verwendet werden, das als Ganzes als das letzte durch eine Hochkonjunktur charakterisierte Jahr erachtet wird. Danach müssten nach unserer Einschätzung die Jahre 1979, 1991, 2000 und 2007 als Konjunkturhochpunkte gewertet werden. Der Vor-Krisen-Zyklus wäre demnach von 2000 bis 2007 verlaufen.

Das RWI benennt nicht spezifische Monate als obere Wendepunkte, sondern grenzt Zeitabschnitte ab, in denen der obere Wendepunkt am wahrscheinlichsten ist. Wertet man diese aus, sind Wendepunkte vor einem Abschwung in den Jahren 1979/80, Ende 1990 oder 1991, 2000 oder 2001, 2008, 2011 (Beginn des 3. Quartals) und vorläufig im Jahr 2018 am wahrscheinlichsten. Demnach würde sich der Vor-Krisen-Zyklus von 2000/2001 bis 2008 erstrecken.

B.3 Meta-Einschätzung

Die drei Einschätzungen kommen zu ähnlichen Ergebnissen. Die exakten Start- und Endpunkte der einzelnen Zyklen unterscheiden sich indes teilweise. Der SVR und das RWI stimmen darin überein, dass das Jahr 1979 als Hochpunkt einzuschätzen ist; die Produktionslückenauswertung widerspricht dieser Einschätzung nicht. Das Ende dieses Konjunkturzyklus liegt gemäß Produktionslücken im Jahr 1991, aus der Sicht des SVR ebenfalls (spätestens Januar 1992) und nach Einschätzung des RWI Ende 1990 oder im Jahr 1991. Daher verorten wir den ersten Konjunkturzyklus auf die Jahre 1979 bis 1991. Der nächste Hochpunkt liegt gemäß der Produktionslücken im Jahr 2001, nach SVR im Februar 2001 und nach RWI im Übergang vom Jahr 2000 nach 2001. Der Endpunkt des Zyklus ist somit nicht eindeutig festzulegen und in den Jahren 2000 oder 2001 zu verorten, so dass sich der Zyklus wohl von 1991 bis Anfang 2001 erstreckt hat. Der abschließende obere Wendepunkt des nächsten Zyklus liegt nach der Produktionslückenschätzung im Jahr 2007, laut SVR gegen Ende 2007 bis spätestens Januar 2008 und laut RWI im Jahr 2008. Daher gehen wir davon aus, dass sich der Vor-Krisen-Zyklus von 2001 bis 2007 erstreckte; spätestens die zweite Jahreshälfte des Jahres 2008 wurde durch die Finanzkrise schon konjunkturell beeinträchtigt. Alle drei Methoden sehen im Jahr 2011 einen kurzen Hochpunkt; der SVR negiert lediglich, dass der anschließende Abschwung als eigene Rezession angesehen werden sollte. Der folgende Zyklus erstreckte sich demnach von Ende 2007 bis 2011. Seit 2011 befindet sich die deutsche Volkswirtschaft in einem Konjunkturzyklus, der im Jahr 2018 noch nicht abgeschlossen war.

Anhang C: Trendbereinigung des Vor-Krisen-Durchschnittszinses

Da die Umlaufsrendite der Länderanleihen und der Durchschnittszins schon seit längerem einem fallenden Trend folgen (Abbildung 2), haben wir geprüft, ob bei der Bestimmung des kontrafaktischen nachhaltigen Zinsniveaus noch eine Trendbereinigung erforderlich ist. Seit der Wirtschafts- und Finanzkrise sowie der anschließenden Schulden- und Vertrauenskrise im Euroraum dürfte der Abwärtstrend zwar maßgeblich durch die expansive Geldpolitik und die verstärkte Nachfrage nach deutschen Bundes- und Länderanleihen getrieben sein, doch war – wie dargestellt – aufgrund der realwirtschaftlichen Faktoren schon vorher ein fallender Trend zu beobachten. Um zu prüfen, inwieweit ein Abwärtstrend auch im Vor-Krisen-Zyklus existierte, haben wir diesen mithilfe von Regressionen geschätzt. Bei den Regressionen erlauben wir eine Nichtlinearität des Trends über den beobachteten Zeitraum durch Segmentierung, wobei durch die Einführung von „Splines“ als Regressoren die spezifischen Trends über die unterschiedlichen Zyklen geschätzt werden (Spline-Regression, vgl. zum Beispiel Harrell 2015).[40] Wir prüfen, ob der geschätzte Trend-Koeffizient für den Konjunkturzyklus 2001 bis 2007 statistisch wenigstens schwach signifikant ist und somit empirische Evidenz für einen Trend der Zinsentwicklung vorliegt. Ist dies nicht der Fall, deutet dies darauf hin, dass der zu beobachtende Abwärtstrend der Zinsen im Zyklus vor der Krise beendet war.

C.1 Trend der Umlaufsrenditen der Länder

Die Umlaufsrenditen der Länderanleihen, die auf monatlicher Ebene vorliegen, haben wir für den Zeitraum von Juli 1986 bis Januar 2019 ausgewertet. Auf Monatsebene liegt nur die Konjunkturzyklenabgrenzung des SVR (2017) vor (vgl. Anhang B). In Regression (1) der Tabelle C.1 werden die Ergebnisse für die geschätzten Trends auf Basis der Daten von 1986 bis 2019 ausgewiesen.

Tabelle C.1 
                Schätzergebnisse der Spline-Regressionen für die spezifischen Trends der Umlaufsrenditen und der Durchschnitts-zinsen der Länder in den Konjunkturzyklen, in ProzentpunktenAnmerkungen: In Klammern werden bei (1), (2) und (4) die Huber-White-robusten Standardfehler ausgewiesen, bei (3) geclusterte Standardfehler auf Ebene der Länder. – a) Die geschätzten Koeffizienten für den Monatstrend werden hier mittels der Delta Methode als geschätzte Jahrestrends berichtet, um eine Vergleichbarkeit der Spalten zu gewährleisten; die Konstanten werden jeweils nicht berichtet. Verwendete Abkürzungen: UR (Umlaufsrendite), DZ (Durchschnittszins), LG (Ländergesamtheit) Quelle: eigene Schätzungen

Tabelle C.1

Schätzergebnisse der Spline-Regressionen für die spezifischen Trends der Umlaufsrenditen und der Durchschnitts-zinsen der Länder in den Konjunkturzyklen, in ProzentpunktenAnmerkungen: In Klammern werden bei (1), (2) und (4) die Huber-White-robusten Standardfehler ausgewiesen, bei (3) geclusterte Standardfehler auf Ebene der Länder. – a) Die geschätzten Koeffizienten für den Monatstrend werden hier mittels der Delta Methode als geschätzte Jahrestrends berichtet, um eine Vergleichbarkeit der Spalten zu gewährleisten; die Konstanten werden jeweils nicht berichtet. Verwendete Abkürzungen: UR (Umlaufsrendite), DZ (Durchschnittszins), LG (Ländergesamtheit) Quelle: eigene Schätzungen

Der Trendkoeffizient des Vor-Krisen-Zyklus ist hoch signifikant. Wir finden Evidenz für einen fallenden jährlichen Trend von –0,082 Prozentpunkten. Die Trends der Zyklen Februar 1992 bis Januar 2001 und Januar 2008 bis Januar 2019 sind indes mit –0,43 und –0,38 Prozentpunkten betragsmäßig deutlich größer; der Abwärtstrend hat sich somit deutlich abgeschwächt. Da unsere strukturelle Finanzanalyse auf Basis von Jahresdaten vollzogen wird, haben wir auch Jahresdurchschnitte ermittelt und Spline-Regressionen auf Jahresebene geschätzt. Hier können wir auf die im Anhang B erläuterte 3-Säulen-Konjunkturzyklenidentifikation zurückgreifen. In Spalte (2) der Tabelle C.1 sind die zugehörigen Schätzergebnisse ausgewiesen. Der Koeffizient ist hier statistisch insignifikant, was auf das Fehlen eines Trends hinweist.[41]

Abbildung C.1 
                Schätzergebnisse zu den Trends der Durchschnittszinsen der Länder über den Konjunkturzyklus vor der Wirtschafts- und Finanzkrise, 2001 bis 2007, in Prozentpunkten Anmerkungen: Die dargestellten Teilergebnisse basieren auf der Trendschätzung für die Zeitperiode 2001 bis 2007; die Teilergebnisse für die Jahre 2008 bis 2010 sind nicht dargestellt. Die 90-Prozent-Konfidenzintervalle basieren auf Huber-White robusten Standardfehlern bzw. bei der Panelschätzung auf geclusterten Standardfehlern auf Ebene der Länder. Verwendete Abkürzungen: BW (Baden-Württemberg), MVP (Mecklenburg-Vorpommern), NRW (Nordrhein-Westfalen), SH (Schleswig-Holstein), KI (Konfidenzintervall).Quelle: Spline-Regressionen auf Basis der Rechnungsergebnisse des öffentlichen Gesamthaushalts (2001–2003) bzw. der vierteljährlichen Kassenstatistik (2004–2010) (Destatis 2004–2006 bzw. 2005–2011).

Abbildung C.1

Schätzergebnisse zu den Trends der Durchschnittszinsen der Länder über den Konjunkturzyklus vor der Wirtschafts- und Finanzkrise, 2001 bis 2007, in Prozentpunkten Anmerkungen: Die dargestellten Teilergebnisse basieren auf der Trendschätzung für die Zeitperiode 2001 bis 2007; die Teilergebnisse für die Jahre 2008 bis 2010 sind nicht dargestellt. Die 90-Prozent-Konfidenzintervalle basieren auf Huber-White robusten Standardfehlern bzw. bei der Panelschätzung auf geclusterten Standardfehlern auf Ebene der Länder. Verwendete Abkürzungen: BW (Baden-Württemberg), MVP (Mecklenburg-Vorpommern), NRW (Nordrhein-Westfalen), SH (Schleswig-Holstein), KI (Konfidenzintervall).Quelle: Spline-Regressionen auf Basis der Rechnungsergebnisse des öffentlichen Gesamthaushalts (2001–2003) bzw. der vierteljährlichen Kassenstatistik (2004–2010) (Destatis 2004–2006 bzw. 2005–2011).

C.2 Trend der Durchschnittszinsen der Länder

Die Durchschnittszinsen der Länder haben wir für den Zeitraum 2001 bis 2010 ausgewertet und einen Spline für das Jahr 2008 gesetzt. Dabei haben wir zuerst auf Basis des gesamten Panels über alle 16 Länder (160 Beobachtungen) die Zyklus-Trends geschätzt und danach getrennt auf Basis der zehn spezifischen Jahresbeobachtungen die Trends der einzelnen Länder und der Ländergesamtheit. In Tabelle C.1 haben wir in den Spalten (3) und (4) die Ergebnisse für das Panel und die Ländergesamtheit ausgewiesen; Abbildung C.1 weist die Ergebnisse unserer Schätzungen für den Vor-Krisen-Zyklus von 2001 bis 2007 mit den dazugehörigen 90-Prozent-Konfidenzintervallen aus. Wir finden für jedes Land, die Ländergesamtheit und auch für den Paneldurchschnitt empirische Evidenz für einen fallenden Trend. Der stark signifikante Abwärtstrend für das Panel über alle 16 Länder und der Trend für die Ländergesamtheit liegen im Bereich –0,163 bis –0,165 Prozentpunkten. Das Ausmaß dieses Trends variiert bei den Ländern aber deutlich. Während Baden-Württemberg einen Trend von nur –0,08 Prozentpunkten aufweist, schätzen wir für Bremen einen Trend von –0,27 Prozentpunkten.[42]

Online erschienen: 2019-02-18
Erschienen im Druck: 2020-04-30

© 2019 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston