antibuerokratieteam.netRobuste Effekte von Arbeitsmarktregulierungen
Statler, 10.11.2007
In einigen Blogs (z.B. in dieser Kommentarabteilung) wird ein Papier von Lucio Baccaro und Diego Rei diskutiert (danke an Steffen für den Hinweis), das eine empirische Studie der Effekte von Arbeitsmarktinstitutionen auf die Arbeitslosenquote in OECD-Ländern bietet. Die Studie von Baccaro und Rei hat im wesentlichen zwei Ergebnisse: Erstens, die Regulierung von Arbeitsmärkten hat keinen signifikanten Einfluß auf die Arbeitslosenquote, jedenfalls keinen, der über die verschiedenen ökonometrischen Modelle robust wäre. Zweitens, die Gewerkschaftsdichte hat einen sehr robusten, sehr signifikant positiven Einfluß auf die Arbeitslosenquote: je höher die Gewerkschaftsdichte, desto höher ist die Arbeitslosigkeit.
Natürlich wird vor allem das erste Resultat auf der Seite der Freunde der Arbeitsmarktregulierung gerne als Argumentationshilfe genutzt, denn immerhin scheint es nahezulegen, daß man Arbeitsmärkte stark regulieren kann, ohne daß dies negative Beschäftigungseffekte hätte. Die Einflüsse, die Baccaro und Rei in dieser Hinsicht untersuchen, sind insbesondere die zentrale Koordinierung der Lohnverhandlungen (über Flächentarifverträge beispielsweise), der Kündigungsschutz, die Höhe des Arbeitslosengeldes im Vergleich zum vorher erzielten Lohn sowie der “Steuerkeil”, also die Differenz zwischen Nettolohn und dem Bruttolohn, in dem alle Steuern und Sozialabgaben enthalten sind. Wie gesagt, alle diese institutionellen Variablen haben keinen über die getesteten Modellspezifikationen robusten Einfluß.
Okay, hier sind ein paar erste Anmerkungen, die mir nach einer ersten, oberflächlichen Lektüre des Papiers einfallen.
Zur Interpretation der Ergebnisse:
Baccaro und Rei geben selbst zu bedenken, daß sie eine extreme Minderheitenposition vertreten; sie zitieren zahlreiche Studien, die robuste negative Effekte der Arbeitsmarktregulierung auf die Beschäftigung bzw. robuste positive Effekte auf die Arbeitslosenquote gefunden haben. Das muß nichts bedeuten, immerhin sind so ziemlich alle neuen Resultate erstmal nur Minderheitenmeinungen. Wichtiger ist glaube ich, daß man den Ansatz ihrer Studie richtig interpretieren sollte. Es handelt sich hier um einen Robustheitstest. D.h. Baccaro und Rei erheben nicht den Anspruch, nun eine korrekte oder eine bessere Modellspezifikation gefunden zu haben, als die, die bisher formuliert wurden. Stattdessen schätzen sie den Zusammenhang in einer Reihe von verschiedenen Schätzmodellen und zeigen, daß der Einfluß der institutionellen Variablen nicht robust signifikant ist.
Manchmal wechseln die Einflüsse auch je nach geschätztem Modell das Vorzeichen. So hat etwa die zentrale Koordination der Lohnaushandlung mal einen positiven, mal einen negativen Effekt auf die Arbeitslosenquote. Das Vorzeichen beim Kündigungsschutz ist stets positiv — so wie es die Mehrheit der Arbeitsmarktökonomen erwarten würde — aber auch auf dem 10%-Niveau nicht signifikant. Da könnte man auf das Argument von Donald bzw. Deidre McCloskey hinweisen, daß das Vorzeichen im Zweifelsfall wichtiger ist als die Signifikanz, aber das würde hier etwas zu weit führen.
Der Steuerkeil schließlich hat bei Baccaro und Rei ein durchgehend negatives Vorzeichen, bei variierender Signifikanz. Das bedeutet: Je höher die Steuer- und Abgabenlast pro Stunde Arbeit, desto geringer die Arbeitslosigkeit. Bevor jetzt über die segensreiche Wirkung von Sozialabgaben diskutiert wird, sollte man sich aber klar machen, was dieses Resultat, wenn es standhält, bedeutet: Es bedeutet nämlich, daß die gesamte Steuer- und Abgabenlast auf die Arbeitskraft von Arbeitnehmern getragen wird und daß die Vorstellung, Arbeitgeberanteile würden Arbeitgeber belasten, tatsächlich absurd ist. Sozialabgaben verteuern aus Arbeitgebersicht die Arbeit nicht, sie gehen zulasten der Nettolöhne, und so gibt es hier auch keinen Rückgang der nachgefragten Arbeit mit steigenden Sozialabgaben.
Zum Ansatz von Baccaro und Rei:
Es gibt ein paar Kleinigkeiten in dem Papier, die man anders machen könnte. Typischerweise werden Änderungen von Arbeitsmarktinstitutionen eine Weile brauchen, bevor sie Effekte auf die Arbeitslosenquote haben, wenn sie denn Effekte haben. Das sollte man berücksichtigen, indem man verzögerte Variablen verwendet, d.h. indem man Beispielsweise die Arbeitslosenquote von 1995 mit den Institutionen von 1993 erklärt, die von 1996 mit denen von 1994 und so weiter. Soweit ich das sehe, machen Baccaro und Rei das nicht (falls doch, dann ist der Hinweis irgendwo versteckt, aus den Variablenbeschreibungen und den Schätztabellen geht es jedenfalls nicht hervor). Und das hat Auswirkungen. Nehmen wir beispielsweise Deutschland: In Zeiten sehr hoher Arbeitslosigkeit entschloß man sich zu den deregulierenden Hartz-Reformen. Heute ist die Arbeitslosigkeit deutlich niedriger, das Argument des Tages lautet “Die Kassen geben es her“, und so setzt man die Bezugsdauer für das Arbeitslosengeld I wieder herauf. In einem Datensatz mit nicht verzögerten Variablen taucht dann das Jahr nach Einführung der Hartz-Reform als Datenpunkt mit hoher Arbeitslosigkeit und niedrigem Regulierungsniveau auf, das Jahr 2008 hingegen als Datenpunkt mit höherem Regulierungsniveau, aber geringerer Arbeitslosigkeit. Sagt diese zeitliche Koinzidenz aber etwas über Kausalität aus? Gar nicht.
Baccaro und Rei führen eine zweite Batterie von Schätzungen durch, in der sie keine Jahresdaten, sondern Fünf-Jahres-Durchschnitte nehmen. Aber auch das löst dieses Problem nicht wirklich. Es hilft, konjunkturelle Kurzfristeinflüsse aus den Daten herauszulassen, aber das Problem der Wirkungsverzögerungen würde man eigentlich eher mit jährlichen, verzögerten Variablen lösen.
Wenn man sich in Abbildung 2 des Papiers mal die Zeitreihen für ausgewählte Länder ansieht, dann sieht man, daß genau dies eine wichtige Rolle zu spielen scheint. Zum Beispiel Irland: Dem irischen Beschäftigungswunder ab den späten 1980ern geht ein drastischer Rückgang der Bezugsdauer für Arbeitslosengeld voraus. Und dann, als die Arbeitslosigkeit spürbar sinkt, kehrt Irland langsam wieder zu dem alten Niveau zurück.
Unterm Strich wäre ich also sehr vorsichtig damit, die Ergebnisse von Baccaro und Rei zur Grundlage für wirtschaftspolitische Empfehlungen zu machen.
In der Tat gibt es in zwei Hinsichten eine Bestätigung durch die ausführliche OECD-Studie (für einen etwas späteren Zeitraum) von Bassanini/Duval: Erstens sind zentralisierte Lohnverhandlungen positiv für Beschäftigung. Zweitens ist Kündigungsschutz neutral.
Was Abgabenlast und Arbeitslosenentschädigung angeht, gehen ihre Ergebnisse in die andere Richtung.
Ich glaube das Paper zeigt in erster Linie wie selten diese Art von Macro-”cross country”-Studien robuste Ergebnisse haben. Man denke nur an die trade-and-growth Paper der 90er Jahre, deren Ergebnisse hingen auch ganz stark von der genauen Spezifikation des Schaetzmodells ab. Zur Grundlage wirtschaftspolitischer Empfehlungen wuerde ich solche Paper also aus Prinzip nicht machen.
Ja, wobei man da bei den zentralisierten Lohnverhandlungen dann auch wieder vorsichtig sein muß. Die Stichprobe der OECD-Studie läuft von 1982-2003, d.h. bei der Zentralisierung fängt sie sowas wie die Wassenaar-Vereinbarung in Holland ein, also Arrangements die durch politischen Druck ausdrücklich auf langsam steigende Löhne angelegt waren. Die Exzesse des deutschen Flächentarifvertrages aus den 1970ern fallen dagegen raus aus der Betrachtung.
Ich ahne schon, daß der eine oder andere das so interpretieren wird, daß starke Gewerkschaftsmacht in zentralisierter Lohnverhandlung gut für die Beschäftigung ist, und das gibt diese Studie dann auch wieder nicht her.
Der Schluss, der sich einem Naturwissenschaftler anbietet, könnte aber auch sein, dass die mathematisierten Methoden der Ökonomen nicht geeignet sind ein kohärentes Modell zu entwickeln, das eine Vorhersage treffen kann.
Und dafür, daß dieser Einwand ziemlicher Humbug ist, spricht die Tatsache, daß es hier nicht um Prognosen geht, sondern um das Identifizieren von Zusammenhängen in Datensätzen, die die Vergangenheit abbilden.
Ich bin mir nicht so ganz sicher, ob wir wirklich ILO Forscher brauchen, die untersuchen, ob Arbeitsmarktregulierung im Allgemeinen etwas gutes ist. Alleine schon die Formulierung :”Such a parsimonious model gives changes in labour market institutions more than a fair chance to explain changes in unemployment rates” klingt doch reichlich suggestiv. Arbeitsmarktregulierung ist das tägliche Brot dieser Leute, können wir also unabhängige Forschung von dieser Seite erwarten (auch wenn die Ökonometrie einigermaßen sauber erscheint auf den ersten Blick)?
Wenn die Karl-Bockler-Stiftung ermittelt, dass Mindestlöhne beschäftigungsfördernd wirken, ist das ja auch nicht weiter überraschend.
Och, ich glaube, die ILO-Forschungsabteilung ist so schlecht nicht. Die meisten Leute, die dorthin gehen, wollen ja auch nach ein paar Jahren wieder zurück an eine Uni oder an andere Forschungsinstitute, und da können sie sich keine zu starken ideologisch geprägten Verzerrungen leisten. Ich würde da den politisch-bürokratischen Teil der ILO nicht mit den Forschern in einen Topf werfen. Genauso wenig wie auf der anderen Seite z.B. bei den IMF Staff Papers.
Stimmt schon, dank mehr Rechnerleistung und methodischen Fortschritten in der Mikroökonometrie kann man wahrscheinlich wirklich aus der Ecke in Zukunft interessantere und stichhaltigere Studien erwarten. Jedenfalls dann, wenn die relevanten Organisationen (Arbeitsagentur usw.) bereit sind, die Daten rauszurücken.
Ein mathematisch-wissenschaftliches Modell darf durchaus zeitumkehrinvariant sein. Insofern bleibt die Kritik an der Methode bestehen.
Ich danke dir erstmal, Statler!
Deine Fähigkeit, komplizierte Zusammenhänge anschaulich, prägnant und einleuchtend zu erklären, ist wirklich phänomenal!
@Statler
Ich glaube nicht, dass die Robustheit quantitativer Studien in erster Linie eine Frage der Rechnerleistung ist. Das größte Problem dürfte weiterhin sein, dass die Zahl der Observationen immer relativ gering ist im Verhältnis zur Anzahl der potentiellen unabhängigen Variablen. Zum einen gibt es nur eine begrenzte Zahl von Ländern, die von ihren wirtschaftlichen und politischen Rahmenbedingen her halbwegs miteinander vergleichbar sind (in der Regel sind das die OECD Länder). Zum anderen sind auch die Zeitpunkte, an denen sich der Wert unabhängiger Variablen ändert, relativ selten (z.B. das Jahr, in dem der Kündigungsschutz in einem Land signifikant gestärkt oder gelockert wird). Wenn man dann eine große Zahl plausibler Erklärungshypothesen hat und entsprechend viele Variablen testet (.z.B. Kündigungsschutz, Arbeitslosengeld, Steuerkeil, Gewerkschaftsstärke, aber auch Korporatismus, Proporz- vs. Mehrheitsdemokratie, linke vs. rechte Regierungsparteien, Wirtschaftsleistung des jeweiligen Landes, Bildungsgrad, etc.), dann wird es immer schwieriger, robuste Aussagen zu bekommen.
@ Ben
Aber was soll man dann zur Grundlage wirtschaftspolitische Empfehlungen machen? Empirisch-quantitative Studien haben den Vorteil, dass sie ihre “blinden Flecken” und ihre Unsicherheiten kennen und nennen. Qualitative Studien und “anekdotische” Belege sind im Vergleich dazu noch viel anfälliger für willkürliche Wertungen, blinde Flecken und interessengeleitete Argumentationen. Theoretische Überlegungen, schließlich, sind nur dann wirklich für konkrete Politikempfehlungen brauchbar, wenn sie empirisch gestützt oder zumindest nicht widerlegt werden. Letztendlich sind Studien wie die von Baccaro und Rei, die verschiedene theoretische Ansätze empirisch überprüfen, dann oft das Verlässlichste, was die Sozialwissenschaft hervorbringen kann. Wenn die Wissenschaft überhaupt wirtschaftspolitische Empfehlungen geben kann, dann auf der Basis solcher Studien.
Ja, und genau deshalb braucht man größere Stichproben, die man aber nur auf einer anderen Analyseebene bekommt: in den Mikrodaten, in denen man dann beispielsweise auch beobachten kann, ob und wie sich unterschiedliche Gruppen von Individuen unterschiedlich an politische Maßnahmen anpassen, was dann in der Aggregation für die Unbestimmtheit mancher Vorzeichen auf der Makroebene verantwortlich sein könnte.
Aber da kommt eben auch die Rechenleistung ins Spiel: Vor gar nicht allzu langer Zeit hätte man sich für den Umgang mit großen Mikro-Datensätzen Zeit im Rechenzentrum reservieren müssen, mit all den Komplikationen die damit verbunden sind. Heute kriegen das auch gute Büro-PCs hin.
Das wäre natürlich genial. Aber wie Du schon in deinem treffenden Review sagst, es ist alles andere als selbstverständlich, dass die Daten auch öffentlich gemacht werden. Denn derart detaillierte Daten würden die Regierungspolitik in einem bisher unbekannten Ausmaß überprüfbar machen – das kann kein Politiker wirklich wollen.
So pessimistisch bin ich da nicht. Für die Evaluierung einzelner Maßnahmen der aktiven Arbeitsmarktpolitik (Weiterbildungsmaßnahmen für Arbeitslose u.ä.) rücken die Arbeitsverwaltungen schon Daten raus. Erste Studien mit Mikrodaten gibt es dazu z.B. dort:
http://www.siaw.unisg.ch/org/siaw/web.nsf/wwwPubInhalteEng/Labour+Economics+and+Econometrics?opendocument