Abschrift des Videocasts:
„Antrittsvorlesung des neuen IAB-Direktors Joachim Möller – Vortrag“, 35 min.

Ich begrüße Sie alle ganz herzlich zu meiner Antrittsvorlesung. 

Sie werden erkennen, dass ich den Vortragstitel etwas abgeändert habe gegenüber der ersten Version, die ich vor einigen Wochen schon liefern musste. Ich habe mich an ein akademisches Privileg erinnert: Dass es nach einer Antrittsvorlesung keine Diskussion am Ende gibt. Deshalb bin ich ein wenig mutiger geworden und habe noch einen Untertitel dazu gewählt: „Am Beispiel der Mindestlohndebatte“. 

Ich möchte zwei Dinge, zwei Teile eigentlich, hier behandeln. Ich möchte zunächst einmal ganz allgemein über Wissenschaft und Politikberatung sprechen. Das wird eher philosophisch sein. Ich habe auch einige Semester Philosophie studiert. Ich muss das irgendwann mal anbringen. Danach geht es dann zum Beispiel, zur Mindestlohndebatte. Und ich hoffe, dass ich Ihnen da einige interessante Dinge, auch aus der laufenden Forschung, erzählen kann. 

Um das gespannte Verhältnis von Wissenschaft und Politikberatung deutlich zu machen, möchte ich ein Zitat aus der FAZ – schon im Jahr 1999 formuliert – hier bringen. Das ist ziemlich heftig: „Die meisten Ökonomen sind nicht nur langweilig; Sie enttäuschen auch all jene, die sich Rat suchend an sie wenden. Wer von ihnen Antworten auf wichtige Fragen erhofft, erntet zumeist nur Gleichungen, Diagramme und unverständlichen Fachjargon. Das Bedürfnis nach klaren Antworten oder Ratschlägen bleibt ungestillt.“ Und das trifft, denke ich, die Gefühle vieler, die dieses Verhältnis betrachten. Und ich glaube, ich verrate kein Geheimnis, wenn man sagt, dass die Wissenschaftsberatung in der Politik nicht gerade den besten Ruf genießt. 

Was macht das Verhältnis von Wissenschaft und Politik so schwierig. Nun die Politiker sind unzufrieden mit der politischen Beratung, weil sie nur selten klare und eindeutige Antworten von ökonomischen Professoren und sonstigen Experten erhalten. Beklagt werden übermäßige Differenziertheit, verklausulierte Aussagen. Das ist die eine Seite. Jetzt könnte man natürlich auf der anderen Seite an die Politik gewendet sagen: Ist es denn so, dass die Politik überall und immer ein Interesse an der Wahrheit hat? Diese Frage möchte ich mal im Raum stehen lassen. Das ist auch nicht mein Thema. Ich möchte vielmehr auf die Wissenschaft zurückkommen. 

Man kommt an diesem Aspekt der Politikberatung nicht vorbei. Man kommt nicht an Immanuel Kant vorbei, der vor 214 Jahren bereits in der kleinen Schrift über den Gemeinspruch „Das mag in der Theorie richtig sein, taugt aber nicht für die Praxis“ die wichtigsten Dinge zu diesem Thema gesagt hat. Kant echauffiert sich regelrecht bei diesem Thema.  Man kann sich richtig vorstellen, wie der kleine, etwas verwachsene Königsberger sich da in Wallungen geredet hat. Er zerpflückt die Sprechblase mit dem Spruch zu Theorie und Praxis nach allen Regeln der Kunst. Er wettert, dies sei typisch für die spruchreichen und tatleeren Zeiten, in denen man lebe. Diejenigen, die unbedacht einen Gegensatz zwischen Theorie und Praxis aufbauten, richteten großen Schaden an. Dies geschehe „…oft in einem vornehmen, wegwerfenden Ton, voll Anmaßungen, die Vernunft selbst, indem, worin sie Ihre höchste Ehre setzt, durch Erfahrung reformieren zu wollen. Wer die Losung ausgebe ‚Was in der Theorie richtig sein mag, sei in der Praxis völlig ungültig’, erhebe die Anmaßung, in einem Weisheitsdünkel mit Maulwurfsaugen, die auf Erfahrungen geheftet sind, weiter und sicherer sehen zu können, als mit Augen, welche einem Wesen zuteil geworden, das aufrecht zu stehen und den Himmel anzuschauen gemacht war.“ Sehr pathetisch. 

Ich möchte etwas sagen zur Krux der Theorie. Die Krux der Theorie ist Uneindeutigkeit der Theorie, der ökonomischen Theorie. Es gibt Theorien in anderen Wissenschaften, in anderen Disziplinen, die sind eindeutig. Die ökonomische Theorie ist in aller Regel unspezifisch. Es ist ein offenes Geheimnis, dass man durch Variationen der Modellannahmen jedes beliebige Ergebnis eines theoretischen Modells erzeugen kann. Es muss nur aufwendig genug sein. Deshalb bietet die Wissenschaft ziemlich viel Raum für unterschiedliche Meinungen. Es kommen eben nicht nur rein objektive Kriterien zur Geltung, sondern auch Werturteile. Und danach unterscheiden sich die Theoretiker in ihren Meinungen, weil sie beispielsweise unterschiedliche Annahmen setzen.

Sie kennen das, was der Legende nach Churchill gesagt haben soll: „Wenn Sie zwei Ökonomen in einen Raum setzen, dann bekommen Sie zwei Meinungen. Es sei denn, einer von den Ökonomen ist Mr. Keynes. Dann bekommen Sie drei Meinungen.“ Keynes galt als sehr flexibel, als sehr volatil in seinen Aussagen. 

Die fundamentale Frage ist, was die Grundlagenforschung kann und darf, gerade in der Ökonomie. Was ist sinnvolle Forschung und was ist Glasperlenspiel, das zu keinem sinnvollen Zweck eingesetzt werden kann. Die ökonomische Theorie ist nach meiner tiefen Überzeugung nicht l’art pour l’art. Sie muss drei Punkte beachten: Sie muss sich gesellschaftlich relevanten Fragen widmen; sie muss sich der empirischen Überprüfung stellen und sie muss ihren Gehalt letztlich an der Erklärung empirischer Fakten beweisen.

Und damit bin ich bei der Empirie. Nun die Empirie hat auch ihre Probleme. Die Vorstellung, dass man mit empirischen Verfahren sozusagen eine Arena hat, in der man sich widerstreitende Theorien gegeneinander antreten lässt und dann herausfinden kann, welche die beste ist, hat leider auch ihre Tücken. Das liegt daran, dass empirische Ergebnisse oft fragil sind. Der Sachverhalt wirkt auf die Anwendbarkeit der Erkenntnisse ökonomischer Wissenschaft zurück. 

Ich will ein drastisches Beispiel kurz erläutern, das Edward Leamer präsentiert hat und das im American Economic Review veröffentlicht worden ist. Es geht dabei um eine recht makabre Regressionsanalyse. Leamer schlägt vor, folgenden Ansatz zu rechnen: Auf der linken Seite der Gleichung steht die Zahl der begangenen Morde pro 100.000 Einwohner. Auf der rechten Seite stehen erklärende Variablen, Abschreckungsvariablen, z. B. die Zahl der aufgeklärten Mordfälle, die mittlere Strafe für schwere Vergehen oder eben auch die Exekutionswahrscheinlichkeit, die Hinrichtungswahrscheinlichkeit bei Mord. In den USA gibt es ja die Todesstrafe. Das sind Daten für die 50er Jahre, die dort verwendet worden sind. Auf der anderen Seite sind ökonomische Variablen, Variablen des sozioökonomischen Umfeldes  wie Arbeitslosenquote oder Anteil der Jugendlichen in Prozent,  eine das städtische Umfeld beschreibende Variable usw.. 

Leamer macht mit diesen Variablen, die er gesammelt hat, eine Reihe von Regressionsschätzungen. Er variiert dabei die Zahl der erklärenden Variablen. Nimmt mal die einen und dann die anderen und schaut, was dabei herauskommt. Er schaut sich immer den Effekt der begangenen Morde auf 100.000 Einwohner an. Und das Ergebnis ist: Dieser Effekt schwankt zwischen -28 und +12. Also zum Beispiel -28 Morde auf 100.000 Einwohner weniger, wenn eine Hinrichtung mehr stattgefunden hat. Man kann sich sozusagen aussuchen, was man möchte. Leamer macht daraus einen Punkt. Er sagt: „Die ökonometrischen Schätzungen sind oft fragil.“ Sie sind nicht robust. Es hängt davon ab, welche Ansätze wir wählen. Je nachdem kommt es dann zu dem einen oder anderen Ergebnis. Das ist natürlich dramatisch, was Leamer da verkündet. D.h., dass es einen Freiraum gibt für Forscher, auswählen zu können, was man gerne hören möchte. Und wenn man right-wing ist, dann nimmt man eher die Variante, die dann zu dem Abschreckungseffekt führt und wenn man leftwing ist, nimmt man eher die Variante, in der es einen positiven Effekt gibt. 

Wenn es so ist, dann sind wir in einer Situation, die der englische Ökonometriker David Hendry karikiert hat: „Die Daten werden so lange gefoltert, bis sie gestehen.“ Ja, also wir können so lange die verschiedenen Varianten checken, bis wir dann das herausgefunden haben, was wir gerne hören möchten. Hendry spricht auch von „Econometricks“ – und dieses „tricks“ ist mit „ck“ geschrieben. Also eine Fortsetzung des Lügens mit Statistik. Und einen weiteren Spruch möchte ich Ihnen nicht vorenthalten aus meiner eigenen, zugegebenermaßen etwas freien Übersetzung. Er sagt: „Weißwürste und ökonomische Schätzungen haben eines gemeinsam: In beiden Fällen fühlt man sich besser, wenn man nicht dabei war, als sie produziert worden sind.“

Die Konsequenz des „Datenfolterns“ ist natürlich, dass die üblichen Voraussetzungen für das statistische Schließen dadurch unterhöhlt werden. Dies ist unter dem Namen „Lovell’s Bias“ in der Wissenschaft gut bekannt. Und man kann natürlich sagen mit Hölderlin: „Wo Gefahr ist, da wächst das Rettende auch.“ Das Problem ist erkannt und es gibt Methoden, die geeignet sind, diesen Missstand zu beheben. 

Es gibt einen großen Hoffnungsschimmer, was die empirischen Analysen betrifft. Und das ist das, was ich nennen möchte, die mikroökonometrische Revolution, die in den letzten 15 bis 20 Jahren stattgefunden hat. Die Revolution ist wirklich eine Revolution, weil wir heutzutage viel mehr in der Lage sind, mit Mikrodaten erheblich verlässlichere Aussagen zu machen, als es früher mit den Makrodaten möglich war. Wenn Sie daran denken, wie viele Beobachtungen Sie typischerweise in der Makroökonomie zur Verfügung haben. Da haben Sie, wenn es hoch kommt, dreißig, vierzig Jahresdaten. Darin sind aber schon einige Strukturbrüche enthalten. Sie haben keine Chance, längere Zeitreihen zu finden, die frei sind von solchen Brüchen. Und damit ist natürlich von vornherein schon die ökonometrische Analyse mit sehr vielen Fragezeichen versehen, weil die Datenlage einfach nicht ausreicht. 

Entscheidende Fortschritte auf dem Gebiet der Mikrodatenanalyse gibt es dagegen z. B. in der Evaluationsforschung. Da sind Methoden für Quasi-Experimente entwickelt worden, die auch stärkere Aussagen über Kausalität zulassen. Über die Ökonometrie von Paneldaten ist es möglich geworden, das Problem der unbeobachteten Einflüsse wenn nicht zu beseitigen, so doch zu entschärfen. Wir haben hier ganz eindeutig einen wesentlichen Fortschritt. 

Ich möchte jetzt zu einem zweiten Teil kommen. Jetzt benutze ich die modernen Medien etwas stärker. Ich möchte zu dem Beispiel der Mindestlohndebatte kommen und an diesem Beispiel einiges klären, was ich theoretisch gesagt habe über das Verhältnis von Politikberatung und ökonomischer Wissenschaft.

Wenn man sich mit der Mindestlohndebatte auseinandersetzt, kommt man nicht ganz um den theoretischen Hintergrund herum. Ich möchte es aber ganz kurz halten. Klar ist, dass die Theorie, wie vorhin schon angedeutet, auch in diesem Fall unspezifisch ist. Wir haben keine eindeutige Aussage der Theorie, wie ein Mindestlohn auf die Beschäftigung in einer Ökonomie wirkt. Das neoklassische Modell hat eine klare Aussage. Da geht es ganz eindeutig um das Marktgleichgewicht. Es gibt Angebot und Nachfrage. Es gibt einen vollkommenen Arbeitsmarkt. Und wenn man sozusagen einen Mindestlohn einzieht, der über dem Gleichgewichtslohn liegt, dann entsteht Arbeitslosigkeit. 

Dagegen gibt es aber auch die traditionelle Monopson-Theorie, wo ein Unternehmen den Arbeitsmarkt beherrscht. Da sieht es ganz anders aus. Dann zwingt dieses Unternehmen die Arbeitskräfte auf die Arbeitsangebotskurve und es realisiert eine geringere Beschäftigung als es im Gleichgewicht der Fall wäre. Es ist gegen die traditionelle Monopson-Theorie eingewandt worden,  dass sie nicht realistisch sei. Wir haben nicht mehr das, was man früher „Company Towns“ nannte: ein einzelnes Unternehmen, das den Arbeitsmarkt einer Stadt beherrschte.  Das ist sehr selten geworden. In Transformationsländern gibt es das durchaus noch. Aber in westlichen Ökonomien ist das die Ausnahme. 

Die neue Monopson-Theorie, die von unvollständiger Information ausgeht und von Rigiditäten am Arbeitsmarkt, kommt hingegen zu der Aussage, dass wir monopsonartige Strukturen sehr wohl haben können. Manning hat eine große Theorie dazu entwickelt. Er nennt es die „Theorie der dünnen Arbeitsmärkte“, die sogenannten „thin labor markets“. Auf diesen dünnen Arbeitsmärkten – ausgedünnten Arbeitsmärkten könnte man sagen – haben Arbeitgeber durchaus Machtstellungen. Diese Machtstellungen können ausgenutzt werden. Da sind wir wieder bei der Monopson-Situation. Dann würden auch  Mindestlöhne unter Umständen völlig anders wirken, als es im neoklassischen Modell der Fall ist. Deshalb sagt Manning: „Wenn man sich der Sache nähern will, muss man sich ihr empirisch nähern.“ Wir müssen anhand der Daten entscheiden, wie die Situation aussieht. 

Ich komme jetzt zu Studien für Deutschland. Ich habe mir zwei Studien herausgesucht, die ich etwas näher besprechen möchte. Die erste Studie, sehr bekannt geworden in den letzten Wochen und Monaten, ist von Ragnitz und Thum. Die zweite Studie – weniger bekannt – ist von Bartsch. Ich möchte argumentieren, dass beide Studien schwere Mängel haben und dass beide Studien nicht geeignet sind, uns weiterzuhelfen in der Frage, wie Mindestlöhne wirken. 

Zunächst einmal zu der Studie von Ragnitz und Thum. Sie fragen, wie viele Personen von einer möglichen Regelung betroffen sind. Sie stellen zwei alternative Mindestlohnniveaus auf. Die Frage, die uns besonders interessiert, ist: „Wie viele Jobs können verloren gehen?“. Die Datenquelle ist die Lohn- und Gehaltstichprobe des Statistischen Bundesamtes. Sie hat den Vorteil, dass es hier Stundenlöhne gibt. In anderen Quellen sind diese Stundenlohninformationen leider nicht vorhanden. 

Die Betroffenheit von einer Mindestlohnregelung nach Ragnitz und Thum ist wie folgt. Das zeigt diese Tabelle. 

Wenn wir einen Mindestlohn von 6,50 Euro etablieren, dann haben wir in Westdeutschland etwa eine Betroffenheit von 8,5 %. Bei 7,50 Euro wären das etwas über 11 %. Während die entsprechenden Daten für Ostdeutschland natürlich viel höher liegen. Bei 7,50 Euro ist mehr als jeder Vierte Ostdeutsche vom Mindestlohn betroffen. Mehr als doppelt so hoch ist dieser Anteil als der entsprechende Wert im Westen. Wenn wir uns die Bereiche anschauen, dann kommen wir zu den üblichen Niedriglohnbereichen. Wir haben Leiharbeit, wir haben Gaststätten, Einzelhandel, Nahrungsmittel und Genussmittelindustrie, Bekleidungsgewerbe. In Ostdeutschland sind nach der Analyse von Ragnitz und Thum in manchen Sektoren 70 % der Beschäftigten betroffen. Also haben wir in bestimmten Niedriglohnsektoren einen sehr hohen Abdeckungsgrad eines Niedriglohns, wenn er eine Höhe von 7,50 Euro annehmen würde. 

Wie werden die Beschäftigungswirkungen berechnet in dieser Studie. Nun es wird zunächst mal ein gruppenspezifischer Lohneffekt ausgerechnet, der nach Einführung des Mindestlohns auftreten würde. Und zwar wird da eine prozentuale Steigerung ausgerechnet. Die Multiplikation dieser Prozentgröße  mit der Lohnelastizität der Beschäftigungsnachfrage führt dann zu der Beschäftigungsreaktion der Volkswirtschaft für diese Gruppe. Die entscheidende Frage ist, wie hoch ist diese Beschäftigungselastizität? Vorher waren es 3,75 Euro Lohn, nachher waren es 6 Euro. Das entspricht einer Steigerungsrate von 60 %. Mit einer Elastizität von 
-0,75  würde das bedeuten, dass die Beschäftigungsreaktion -45 ist. Bei einer niedrigeren Elastizität nur -15 %. Diese Größe steuert also das Ergebnis. Thun und Ragnitz wählen -0,75. Was ist die Begründung? Die Begründung ist ein Verweis auf empirische Studien für den Niedrigeinkommensbereich. Wir haben eine der Autorinnen dieser Studie hier in unserem Publikum, das ist Frau Riphahn. Verwiesen wird auf die erste Studie von Zimmermann und Bauer. Da ist die Beschäftigungselastizität -0,85. Und in der Studie von Riphahn, Thalmaier und Zimmermann wird ein bevorzugter Wert von -0.60 angenommen. 

Man könnte sagen, diese -0,75 liegen irgendwo in der Mitte zwischen diesen beiden Werten. Ein gewisser Kunstfehler liegt aber schon darin, dass die zweite Studie eine Übersichtsstudie ist, die die Studie eins enthält. Also kann man nicht vorgehen, dass man sagt, man mittelt zwischen zwei Dingen, wo der eine Wert im anderen schon enthalten ist. Das ist ein bisschen unsauber. Hier sind die – und das ist aus der Studie von Frau Riphahn entnommen und etwas erweitert – hier sind die wichtigsten Werte aufgelistet. 

Und Sie sehen, -0,75 wäre schon ein fast extremer Wert. Zimmermann und Bauer ist im Absolutbetrag der größte Wert, der hier gefunden wird. Ich habe das noch ergänzt um die Studie von Falk und Köbel, die eigentlich die aufwendigste Methode anwenden, um die Elastizität zu bestimmen. Das ist keineswegs eine triviale Geschichte. Und die finden kurzfristig -0,09 sehr niedrig, langfristig -0,21. Man muss sagen, dass diese -0,21 statistisch nicht signifikant von 0 verschieden sind. 

Man kann sagen, die Wahl der Lohnelastizität ist zumindest fraglich. Man kann ein Fragezeichen dahinter setzen oder viel genereller kritisieren: Das ist ein sehr partieller Ansatz, der da gewählt worden ist. In empirischen Ansätzen wird die Elastizität teilweise bei konstantem Output geschätzt. Es wird davon ausgegangen, dass die Lohnänderung die Ausstoßmenge eines Unternehmens oder der gesamten Volkswirtschaft oder eines Sektors gar nicht berührt. Das ist nicht zulässig. Natürlich gibt es eine Reaktion. Korrekterweise muss man die Preiselastizität der Nachfrage mit in das Kalkül einbeziehen. Ebenso wie die Lohnquote oder die Elastizität anderer Faktoren. Es gibt eine Formel, mit der man das zeigen kann, dass diese Größen auch eine Rolle spielen. Zum Teil ist zwischen diesen Studien auch nicht zwischen kurzer und langer Sicht unterschieden worden. Wir haben aber bei der zuletzt genannten Studie gesehen, dass da ein erheblicher Unterschied sein kann. Mit anderen Worten: Diese Setzung von – 0,75 scheint mir außerordentlich zweifelhaft zu sein.

Der letzte Punkt: Es ist ein sehr einseitiges Vorgehen insofern auch, weil nur die Arbeitsnachfrageeffekte betrachtet worden sind. Damit ist natürlich ein monopsonistischer Erklärungsansatz, den ich vorhin erwähnt habe, von vornherein ausgeschlossen. Das kann da nicht auftreten. Insofern hat man sich von vornherein auf solch einen Ansatz festgelegt. Die Frage ist, ob das sinnvoll ist und ob das nachvollziehbar ist. Es hilft für die Mindestlohndebatte sehr wenig, wenn man von vornherein etwas reinschreibt, was am Ende rauskommt. 

Die zweite Studie ist eine Studie von Bartsch, einer ökonometrischen Beratungsfirma. Da geht es um die Gesamtwirtschaftliche Wirkung  der Einführung eines gesetzlichen Mindestlohns auf der Basis der Konzeption von ver.di. Da wird ein makroökonomisches Modell verwendet. 

Der Hauptpunkt der Kritik ist der Folgende. Das ist ein Zitat aus der Studie. Da wird Folgendes gesagt: „Auf der Grundlage der insgesamt uneindeutigen Tendenz der einschlägigen empirischen Panelstudien zur Beschäftigungswirkung der Mindestlohneinführung bzw. Erhöhung im Niedriglohnsektor“ – das war ja tatsächlich so, ich habe die internationale Evidenz gezeigt – „wird vorsichtig von einer Beschäftigtenneutralität in diesem Segment ausgegangen“ – also Neutralität der Beschäftigung. D.h. der Kreis der Begünstigten, der Mindestlohnempfänger, ist exogen gesetzt. Es kann in diesem Modell  nicht dazu kommen, dass auch nur eine einzige Person aufgrund des Mindestlohns den Job verliert. D.h. wir können damit auch nicht die Beschäftigungswirkung überprüfen, denn es wird da etwas reingesteckt, was am Ende herauskommt. Das ist natürlich sehr unbefriedigend. 

Ein Zwischenfazit: Beide Studien nehmen durch die getroffenen Annahmen die Ergebnisse vorweg. Beide Studien sind methodisch nicht State-of-the-art, aber – das muss man sagen, jetzt kommen wir zum Beratungsgeschäft – beide Studien sind erheblich einflussreich.

Also insbesondere die Ragnitz und Thum-Studie ist durch alle großen deutschen Tageszeitungen gegangen. Diese Studien entfalten Wirkung. Aber ich glaube ich habe Ihnen klar gemacht, dass wir da ein großes Fragezeichen anbringen können.

Es kommt, das kann ich mir nicht verkneifen, eine eigene Studie hierzu. Die natürlich jetzt alles richtig macht. Ich möchte Ihnen zeigen, dass diese Studie auch die Möglichkeiten der Mikrodatenuntersuchung ausschöpfen kann und wir können tatsächlich auch zu der Frage der Mindestlohnwirkung Aussagen treffen. Es ist eine Studie zusammen mit Frau König, einer jungen Doktorandin. Wir haben ehrlich gesagt fast ein drei Viertel Jahr an dieser Studie intensivst  gesessen. Im Vergleich zu den Schnellschützen, die in der Landschaft umhergeistern. Hier steckt also relativ viel Gehirnschmalz dahinter und sehr viel Aufwand.

Ich möchte sagen wie wir vorgegangen sind. Wir haben Mikropaneldaten und mikroökonometrische Methoden benutzt. Und wir haben im Übrigen Daten des IAB benutzt. Diese wunderbaren Daten aus der Beschäftigtenstatistik  mit denen man unglaublich viele Analysen vornehmen kann. Wir haben ausgenutzt ein Quasiexperiment. Ein Quasiexperiment das 1997 stattgefunden hat, als in einem Teilsektor der Ökonomie ein gesetzlicher Mindestlohn in Deutschland eingeführt worden ist. Man sagt ja sonst, in Deutschland kennen wir den Mindestlohn nicht, aber im Bauhauptgewerbe im Rahmen des Entsendegesetzes ist zum Januar 1997 ein Defacto-Mindestlohn eingeführt worden. Und wir wollen diese Quasiexperimentsituation ausnutzen und dabei mit moderner Technik vorgehen. Das ist heute ein Differenz-von-Differenzen-Schätzer, der auf diese Mikrodaten angewendet wird, mit dem man die Effekte herausfinden kann.

Typischerweise wird in der englischsprachigen Literatur wie folgt vorgegangen: Man vergleicht zwischen dem Stundenlohn der Vorperiode, den eine Person gehabt hat und dem den eine Person dann nach Einführung eines Mindestlohns erhalten hätte. Diese Differenz wird dazu benutzt, um eine Gruppe der betroffenen Individuen identifizieren zu können. 

Wir haben in dem Datensatz ein Problem: Wir kennen die Arbeitsstunden nicht. Das ist eine kleine Schwäche der Beschäftigtenstatistik, die wir umgehen, indem wir versuchen,  das methodisch zu berücksichtigen. Es wird sozusagen nach dem Muster naturwissenschaftlicher Studien vorgegangen. Es wird eine Betroffenheitsgruppe oder neudeutsch „Treatment“-gruppe“ gebildet. Es gibt eine Kontrollgruppe die sozusagen nicht betroffen ist aber ansonsten möglichst ähnlich sein soll wie die Betroffenheitsgruppe, und es gibt eine Restgruppe. Sie geben sozusagen einer Gruppe das Medikament. Sie definieren eine Kontrollgruppe, die Placebo bekommt und es gibt den Rest der Personen.

Wir haben die Arbeitnehmer in der Bauindustrie nach diesem Schema aufgeteilt und zwar wieder mit Hilfe eines statistischen Verfahrens. Wir haben das nicht a priori gesetzt, sondern haben das statistische Verfahren herausfinden lassen, wie groß diese Gruppen sind. Und wir haben dann die Wahrscheinlichkeit bestimmt, mit der eine Person diesen Gruppen zugeordnet werden kann. Aus diesen Wahrscheinlichkeiten können wir weiter rechnen. Wir haben zwei Varianten der Arbeitszeitmodellierung. 

Was ist das Ziel des Differenz-von-Differenzen-Ansatzes. Es geht darum die Wirkung dieser Mindestlohnregelung, des Treatments sozusagen, auf Lohnwachstum und Weiterbeschäftigungswahrscheinlichkeit zu bestimmen. Und dabei gibt es den Mindestlohneffekt. Wie können wir den ermitteln. Nur das ist der Unterschied zwischen dem Effekt, der auf die Betroffenengruppe gewirkt hat, und dem Effekt, der auf die Kontrollgruppe gewirkt hat. Aus dieser Differenz identifizieren wir die Wirkung der Mindestlohneinführung. 

Das hat, wenn man das praktisch durchführt, durchaus methodische Fußangeln. Das war auch einer der Punkte, warum wir das Papier mehrfach revidiert haben. Wenn man mit den mikroökonometrischen Methoden arbeitet, braucht man dazu ein Logit- or Probit-Verfahren – für die Fachleute unter Ihnen. Wenn man den marginalen Effekt berechnet, muss man ein Bereinigungsverfahren vornehmen. Wenn man das nicht macht, kommt man zu völlig falschen Schlussfolgerungen. Das ist eine Veröffentlichung, die es 2003 bzw. 2004 gegeben hat. Wenn man diese Veröffentlichung nicht kennt, ist man völlig aufgeschmissen. Man zieht völlig falsche Schlussfolgerungen. Das als Hinweis. Wenn man Politikberatung machen möchte auf höchstem Niveau, dann muss man die Literatur an der Spitze der Forschung kennen. Man muss dann auch teilnehmen an dem Peergroup-Referee-Verfahren, um so etwas dann auch zur Kenntnis zu nehmen. 

Diese Tabelle ist sozusagen im Kern das Ergebnis, das wir finden. Wir haben hier den Differenz-von-Differenzen-Schätzer aufgeführt, einmal für die Lohngleichung und für die Beschäftigungsgleichung. Was finden wir für die Lohngleichung? Die Werte, die wir finden, sind überall positiv. Sie sind hochsignifikant in Ostdeutschland, aber aus der deskriptiven Evidenz, die ich Ihnen präsentiert habe, verwundert das auch nicht sehr. Für Westdeutschland haben wir nicht so viel gesehen, aber das ökonometrische Verfahren ist da genauer und wir finden hier tatsächlich einen positiven Effekt. Das heißt auch in Westdeutschland hat der Mindestlohn sozusagen die Löhne im unteren Bereich nach oben gedrückt. Er hat gewirkt. 

Und jetzt schauen Sie auf die Effekte der Beschäftigung, die wir finden. Da muss man sagen, die statistische Signifikanz ist nicht die allerbeste. Aber wir finden für Ostdeutschland tatsächlich ein negatives Vorzeichen, was in der Variante 1 auch signifikant ist. In der Variante 2 nur auf dem 10-%-Niveau signifikant ist, also als schwach signifikant ist. Aber dieses negative Vorzeichen ist robust. Wir haben viele Varianten des Ansatzes gerechnet, dieses negative Vorzeichen ist da immer herausgekommen. Für Westdeutschland hingegen kriegen wir ein positives Vorzeichen, das sogar in dieser Variante schwach signifikant ist. 

Die Zahl der Beobachtungen zeigt Ihnen, dass da sehr viel Evidenz dahinter steht. Das ist nicht irgendwie aus dem Bauch heraus, sondern das sind mikroökonometrische Analysen und ich behaupte dieses Verfahren ist State-of-the-art. Wir können die Ergebnisse auch sinnvoll interpretieren. Natürlich kann es sein, dass wir Fehler gemacht haben, in der Aufbereitung der Daten. Deswegen würde ich vorschlagen, dass sollte in einem gut funktionierenden Wissenschaftsfeld auch so sein, dass es Replikationsstudien gibt. Man sollte von anderer Seite noch mal unabhängig versucht, eine solche Studie zu reproduzieren, um zu sehen, ob man tatsächlich auf diese Werte kommt. Wir haben das nach bestem Wissen und Gewissen erforscht, aber es kann natürlich immer irgendwo ein Fehler liegen. 

Was wäre die Interpretation dieser Ergebnisse? Wir wissen, dass der Grad der Betroffenheit von Mindestlohn in West und Ost sehr unterschiedlich ist. Wir präferieren die Variante zwei des Verfahrens. Da finden wir hochsignifikante Lohnwachstumseffekte in Ostdeutschland, aber auch signifikante Effekte in Westdeutschland. Wir haben bezüglich der Weiterbeschäftigungswahrscheinlichkeit der Betroffenen völlig unterschiedliche Vorzeichen. Negative Beschäftigungseffekte in Ostdeutschland und positive Beschäftigungseffekte in Westdeutschland. Und ich finde das Ergebnis sehr salomonisch, denn sie können sich sozusagen aussuchen was sie besser finden. Mich hat auch schon ein Kollege angesprochen und gesagt: „Ich zitiere nur Dein Ergebnis für Westdeutschland.“

Was könnte eine mögliche Erklärung sein? Ich hatte Ihnen die Theorie erläutert, dass der Mindestlohn sowohl positiv als auch negativ wirken kann und es wahrscheinlich ganz elementar auf die Höhe darauf ankommt, wo der Mindestlohn angesetzt wird. Es könnte sehr wohl sein, dass in dem unteren Bereich positive Beschäftigungseffekte erzielt werden, aufgrund des Effekts, den ich als Monopson-Effekt geschildert habe. Nämlich in diesem unteren Bereich wo Personen dem Arbeitgeber ausgeliefert sind, wo Arbeitgeber Marktmacht haben. In diesem Bereich könnte ein staatlich gesetzter Mindestlohn positive Wirkung entfalten. Wenn aber die Höhe des Mindestlohns überzogen wird – und da gibt es gewisse Anhaltspunkte aufgrund der Analyse, dass das 1997 in Ostdeutschland der Fall war – dann müssen wir einfach mit negativen Effekten rechnen. Dann kostet es etwas, dass wir mehr Gerechtigkeit auf der einen Seite haben und auf der anderen Seite einige Personen die Beschäftigung verlieren. 

Ich möchte einige wenige Schlussbemerkungen machen. Ich denke wir haben generell in Deutschland durchaus so etwas wie ein Qualitätsproblem in der Politikberatung. Ich glaube diese beiden Studien, die ich vorgestellt habe, belegen, dass es nicht unbedingt State-of-the-art ist, was da durch Medien geht und was vielleicht hohen Einfluss hat. 

Wir brauchen Politikberatung in Verbindung mit einem wissenschaftlichen Diskurs auf höchstem Niveau. Wir müssen mitspielen in der ersten Liga. Das ist auch mein Ziel für das IAB: Wir müssen mitspielen in der ersten Liga der ökonomischen Forschung. Wir müssen aufnehmen was an neuen Methoden irgendwo auf der Welt entsteht. Wir müssen es schnell aufnehmen, sonst können wir keine vernünftige Politikberatung leisten. Und das heißt, wir müssen auch teilnehmen an dem Begutachtungsverfahren im Veröffentlichungsprozess. Wir müssen uns den Peer-Group-Referees stellen mit unseren Aufsätzen. Sonst verlieren wir sehr schnell den Anschluss. 

Damit möchte ich an dieser Stelle schließen. 

Vielen Dank.