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11. Februar 2019
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Die Digitalisierung verspricht große Wohlstandsgewinne, droht jedoch die Ungleichheiten zu erhöhen. Die Folgen einer großen Automatisierungswelle bzw. zunehmend kapitalintensiveren Produktion wären ein Rückgang der gesamtwirtschaftlichen Lohnquote und steigende Unternehmens- und Vermögenseinkommen. Unsere Szenario-Analyse für die EU-Staaten zeigt, dass die europäischen Sozialstaaten bei einem automatisierungsbedingten Beschäftigungsrückgang im Durchschnitt mit einer deutlichen Finanzierungslücke zu kämpfen hätten. Angesichts der ungewissen Auswirkungen der Digitalisierung auf die Arbeitsnachfrage und die Staatsfinanzen sollten Staat und Gesellschaft vorsorgen, u.a. über eine Stärkung der Bildungspolitik und eine Anpassung des internationalen Steuersystems an die Begebenheiten des 21. Jahrhunderts, insbesondere im Bereich der Unternehmensbesteuerung. [mehr]
EU-Monitor Digitale Ökonomie und struktureller Wandel Die Digitalisierung verspricht große Wohlstandsgewinne, droht jedoch die Un- gleichheiten zu erhöhen. Viele fürchten, dass sie sich äußerst negativ auf die Nachfrage nach Arbeit auswirken, breite Bevölkerungsschichten materiell verar- men und auf staatliche Grundsicherung angewiesen sein könnten. Die Folgen einer großen Automatisierungswelle bzw. zunehmend kapitalintensi- veren Produktion wären ein Rückgang der gesamtwirtschaftlichen Lohnquote und steigende Unternehmens- und Vermögenseinkommen. Sollte es in der Tat zu technologischer Massenarbeitslosigkeit kommen, drohen gravierende ökono- mische, soziale und politische Verwerfungen. Die Digitalisierung bietet sowohl Chancen als auch Risiken für den Sozialstaat. Sofern der Fiskus Herr der Lage bleibt und es schafft, die Digitalisierungsge- winne hinreichend zu besteuern, könnte der digitale Strukturwandel die Nach- haltigkeit der Staatsfinanzen stärken. Insbesondere könnte er helfen, die in vie- len entwickelten Staaten absehbaren alterungsbedingten Lasten zu schultern. Bei einer technologischen Massenarbeitslosigkeit, ausgelöst durch eine umfas- sende Substitution von Arbeit durch Kapital, müsste der Staat jedoch die Finan- zierungsfrage neu stellen. Denn in einem solchen Negativszenario würden große Haushaltslöcher entstehen, da die zusätzlichen Unternehmenssteuern bei unverändert niedrigen effektiven Unternehmenssteuersätzen nicht ausreich- ten, die wegbrechenden Lohnsteuer- und Sozialbeitragseinnahmen auszuglei- chen sowie höhere Ausgaben für die soziale Grundsicherung zu finanzieren. Unsere Szenario-Analyse für die EU-Staaten zeigt, dass bei einer automatisie- rungsbedingten Halbierung des Beschäftigungsniveaus die europäischen Sozi- alstaaten im Durchschnitt mit einer enorm hohen jährlichen Finanzierungslücke von rund 7% des BIP zu kämpfen hätten. In Deutschland, dem größten EU- Land, könnte die Finanzlücke sogar bei knapp 10% des BIP liegen. Auch bei ei- nem weniger drastischen Beschäftigungsrückgang um 25% würde sich das Fi- nanzierungsloch für die EU-Staaten im Schnitt auf noch immer sehr hohe 3% des BIP belaufen. Auch bei einem etwaigen produktivitätsbedingten Anstieg der Durchschnittslohnniveaus für die noch verbliebenen Beschäftigten stünden die Sozialstaaten vor großen Finanzproblemen. Im Szenario mit einer Halbierung der Beschäftigung würde das Finanzloch selbst bei einem um 30% höheren Durchschnittslohnniveau noch immer sehr hohe 6% des BIP betragen. Die Auswirkungen der Digitalisierung auf die Arbeitsnachfrage und die Staatsfi- nanzen sind ungewiss. Solange es keine eindeutigen und unmittelbaren An- haltspunkte gibt, dass Maschinen und Roboter den Menschen als Arbeitskraft verdrängen, sind die Gesellschaften wohl besser gestellt, von einem radikalen Umbau ihrer Steuer- und Sozialsysteme abzusehen. Nichtsdestotrotz sollte vor- gesorgt werden, u.a. über eine Stärkung der Bildungspolitik und eine Anpas- sung des internationalen Steuersystems an die Begebenheiten des 21. Jahr- hunderts, insbesondere im Bereich der Unternehmensbesteuerung. Autor Sebastian Becker +49 69 910-21548 sebastian-b.becker@db.com Editor Stefan Schneider Deutsche Bank AG Deutsche Bank Research Frankfurt am Main Deutschland E-Mail: marketing.dbr@db.com Fax: +49 69 910-31877 www.dbresearch.de DB Research Management Stefan Schneider 11. Februar 2019 Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 2 | 11. Februar 2019 EU-Monitor 1. Einführung: Fluch oder Segen? Nach der Globalisierung hält nunmehr die Digitalisierung große Wohlstandsge- winne für die Zukunft bereit. Sie droht jedoch auch in den Augen vieler Men- schen unsere Gesellschaften – ähnlich wie die Globalisierung – in Gewinner und Verlierer zu spalten – und damit den sozialen Frieden zu gefährden und die Handlungsfähigkeit des Sozialstaates zu testen. Zwar bietet der digitale Struk- turwandel einerseits ein enormes Potenzial für die Steigerung des zuletzt recht schwachen Produktivitätswachstums (siehe Grafik 8) und könnte damit den Weg für einen höheren materiellen Wohlstand ebnen. Andererseits könnte er je- doch auch dazu führen, dass die im Zuge der Automatisierung und Globalisie- rung über die letzten Dekaden zugenommenen innerstaatlichen Ungleichheiten bei der Einkommens- und Vermögensverteilung (siehe Grafik 3) weiter rapide voranschreiten könnten und somit die im digitalen Zeitalter entstehenden Wohl- standsgewinne nicht allen Schichten der Bevölkerung (inklusives Wachstum), sondern lediglich einer kleinen Gruppe zugutekommen könnten (exklusives Wachstum). Damit könnte der Anteil der Spitzenverdiener am Volkseinkommen – ausgehend von einem in vielen Staaten bereits hohen Niveau – weiter anstei- gen, während die Anteile der mittleren und unteren Einkommensschichten wei- ter zurückgedrängt werden könnten (siehe Grafiken 16, 17 und 18). Der Fluch: ‚Polarisierte Gesellschaft‘ (bzw. das Horrorszenario) Automatisierung führt zu struktureller Massenarbeitslosigkeit, überfordert die so- zialen Sicherungssysteme und höhlt den Sozialstaat aus. Die Befürchtung, dass der digitale Strukturwandel die Gesellschaft in Digitalisie- rungsgewinner und -verlierer einteilen wird, gründet im Wesentlichen auf der vo- ranschreitenden technischen Rationalisierung in den Unternehmen, die ihre Gü- terproduktion, aber auch die Bereitstellung von Dienstleistungen mittels automa- tisierter, „computerisierter“ und/oder „robotisierter“, Arbeitsprozesse immer effizi- enter und damit kostengünstiger gestalten können. Dabei wird zunehmend menschliche Arbeit durch Kapitaleinsatz (z.B. Roboter) ersetzt. Durch den mas- siven Verlust sozialversicherungspflichtiger Arbeitsplätze, das Fundament vieler westlicher Sozialstaaten, würde die wesentliche Finanzierungsgrundlage der Sozialversicherungssysteme erodieren. Selbst bislang von der Automatisierung verschonte, vom Menschen ausgeführte Tätigkeiten, die komplexe Denk- und Problemlösungsfähigkeiten erfordern, könnten durch die rasante Weiterentwicklung und den Masseneinsatz von künstlicher Intelligenz (KI) künftig verschwinden. Beschäftigungschancen böten sich dann wohl nur noch in arbeitsintensiven, dienstleistungsorientieren Wirt- schaftsbereichen, in denen menschliche Tätigkeiten nicht so leicht durch Ma- schinen zu ersetzen sind (u.a. Kinderbetreuung, Alten- und Krankenpflege). In- folge der dann einsetzenden Arbeitskräftebewegungen in diese – noch Arbeits- plätze bereithaltenden – Sektoren, würde ein zunehmender Arbeitskräfteüber- schuss zu einem sinkenden Lohnniveau führen. Durch eine solche „technologische“ Massenarbeitslosigkeit würde das Lohnni- veau der verbliebenen Beschäftigten (mit potenziell substituierbaren Tätigkei- ten) weiter nach unten gedrückt. In dieser neuen Welt drohten auf der einen Seite große Teile der Gesellschaft materiell zu verarmen, da am Arbeitsmarkt kaum noch Verwendung für bzw. Nachfrage nach von Menschen ausgeführten Tätigkeiten bestünde. Bis auf wenige höchstqualifizierte Spezialisten würden 0 10 20 30 40 50 60 60 64 68 72 76 80 84 88 92 96 00 04 08 12 16 World AE G7 EM BRIC EU Offenheit (Exporte plus Importe), % BIP (auf USD-Basis in jeweiligen Preisen) Quellen: Weltbank, IWF, Deutsche Bank Research Die Globalisierung und der technische Fortschritt haben weltweit ... 1 0 10 20 30 40 50 60 70 80 84 88 92 96 00 04 08 12 16 DMs EMs EU28 DE US JP CN Quellen: IWF, Deutsche Bank Research Pro-Kopf-Einkommen, in Tausend USD (CID) (kaufkraftbereinigte Werte) ... zu großen Wohlstandsgewinnen geführt, ... 2 0 5 10 15 20 25 30 2010-16 1970-79 1980-89 1990-99 2000-09 Anteil der Top 1% der Einkommensbezieher am Volkseinkommen (vor Steuern), Perzentil Aufgrund fehlender Daten in einzelnen Jahren wurden die ungewichteten Mittelwerte für einzelne Zeitabschnitte verwendet. Quellen: World Inequality Database, Deutsche Bank Research ... gingen jedoch auch mit einer höheren Einkommensungleichheit einher 3 Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 3 | 11. Februar 2019 EU-Monitor sämtliche Routinetätigkeiten, aber auch komplexe kognitive Nicht-Routinetätig- keiten von Maschinen und Robotern ausgeführt werden. Der Großteil der Bevölkerung wäre in diesem Szenario weitestgehend auf staat- liche Hilfe angewiesen und müsste sich mit niedrigen und bestenfalls (real) stag- nierenden Einkommensniveaus begnügen (Digitalisierungsverlierer). Während somit große Teile der Bevölkerung kaum noch Möglichkeiten hätten, über eine gute Aus- und Fortbildung am Arbeitsmarkt aufzusteigen und so in höhere Ein- kommensgruppen zu gelangen, würde andererseits eine immer kleiner wer- dende Oberschicht – bestehend aus Kapitaleigentümern sowie einigen wenigen noch benötigten und damit relativ hoch entlohnten Spezialisten – einen immer höheren Wohlstand anhäufen (Digitalisierungsgewinner). Letztendlich fiele die Mittelschicht weg und die Gesellschaft driftete zu einer Art Zweiklassengesell- schaft (Polarisierung der Gesellschaft). Ein gesellschaftlicher Aufstieg könnte dann nur für eine relativ kleine technolo- gieaffine Gruppe („Digitalisierungs-Avantgarde“) offen stehen. Der materielle Aufstieg (und Abstieg) – ein elementares Kennzeichen von funktionierenden (sozialen) Marktwirtschaften – wäre für die Übrigen kaum mehr möglich. Die Folgen wären in der Tat verheerend: Schließlich könnte die wachsende ökono- mische – und von den Sozialstaaten aufgrund von globalen bzw. zwischenstaat- lichen Koordinationsproblemen vermutlich nur noch schwerlich auszugleichende – Ungleichheit zu erheblichen sozialen und politischen Verwerfungen führen. Der Populismus könnte weiteren Auftrieb erhalten (Maschinenstürmer 2.0) und die ohnehin schon in vielen Staaten schwieriger gewordenen Regierungsbildun- gen zusätzlich erschweren und damit auch die Chancen auf politische Prob- lemlösungen verringern. Der Segen: Das „Goldilocks“-Szenario (bzw. das beste Szenario) Produktivitätsschub schafft inklusives Wachstum, wirkt demografischen Lasten entgegen und stärkt den Sozialstaat. Die ‚Digitalisierungsoptimisten‘ verweisen darauf, dass technologischer Fort- schritt in der Vergangenheit zu einem deutlichen Anstieg des Einkommens- und Wohlstandsniveaus geführt hat. Nach Berechnungen von Autor (2015) hätte z.B. ein durchschnittlich bezahlter Beschäftigter in den USA im Jahr 2015 nur noch 17 Arbeitswochen arbeiten müssen, um das reale durchschnittliche Jah- resgehalt des Jahres 1915 zu erzielen – nicht ausschließlich, aber zu großen Teilen dank des technischen Fortschritts. Daher ist es ebenso denkbar, dass der Fortschritt durch Digitalisierung den vielerorts rapide alternden Gesellschaf- ten (siehe Grafiken 7, 9 und 27) dabei helfen könnte, das Einkommens- und Wohlstandsniveau weiter auszubauen oder zumindest auf gegenwärtigen Ni- veaus zu halten. So könnte im günstigen Fall ein durch die Digitalisierung ent- stehender Produktivitätsschub dem alterungsbedingten Druck auf Wirtschafts- wachstum, Arbeitsmarkt und soziale Sicherungssysteme deutlich entgegenwir- ken. In einem solchen bestmöglichen bzw. „Goldilocks“-Szenario könnten zu- künftig zwar eventuell weniger Beschäftigte bzw. weniger Arbeitsstunden benö- tigt werden, um das gleiche oder gar ein höheres Produktionsniveau zu erwirt- schaften, jedoch wäre diese angesichts der schrumpfenden Erwerbsbevölke- rung und des zunehmenden Fachkräftemangels sowie des Wunsches vieler Ar- beitnehmer nach mehr Freizeit geradezu wünschenswert. In vielen entwickelten Staaten dürfte das verflachende Potenzialwachstum schon bald nicht mehr aus- reichen, die für die Sozialversicherungssysteme drohenden demografischen Lasten zu bewältigen. 50 60 70 80 90 100 110 120 80 84 88 92 96 00 04 08 12 16 DE FR IT GB US JP CA Reales BIP je Einwohner, Index: 1980=100 Quellen: IWF, Deutsche Bank Research Die realen Pro - Kopf - Einkommen haben sich in den G7-Staaten seit Anfang der 1980er Jahren deutlich erhöht, ... 4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 85 89 93 97 01 05 09 13 17 DE FR IT GB US JP CA Reales BIP je Einwohner, gg. Vj. (gleitende 5-Jahresdurchschnitte) Quellen: IWF, Deutsche Bank Research ... wuchsen zuletzt aber nur noch sehr langsam oder schrumpften sogar 5 -1 0 1 2 3 4 95 97 99 01 03 05 07 09 11 13 15 17 DE FR IT GB EU28 EA19 US JP Quellen: OECD, AMECO, Deutsche Bank Research Potenzialwachstum (real), % Das Wachstumspotenzial hat in den entwickelten Staaten teilweise deutlich nachgelassen, ... 6 Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 4 | 11. Februar 2019 EU-Monitor Ein durch die Digitalisierung ausgelöster Schub für die schwächelnde Produkti- vitätsentwicklung könnte zusammen mit dem knapperen Arbeitskräfteangebot Spielräume für Lohn- und Gehaltssteigerungen schaffen. Zumal perspektivisch auch der lohndämpfende Effekt der Globalisierung sich abschwächen oder so- gar umkehren könnte, da mittlerweile auch einige bedeutende Schwellenländer (wie z.B. China) dramatisch altern und das dortige Arbeitskräfteangebot ab- nimmt. Neben der Abmilderung der demografischen Finanzierungsprobleme könnten durch die Digitalisierung aufkommende technische Innovationen und Errungen- schaften (z.B. in der Medizintechnik) die alterungsbedingten Kosten für Gesund- heit und Pflege weniger stark ansteigen lassen als dies heute vorausgesagt wird. Insgesamt könnte sich also der digitale Strukturwandel deutlich positiv auf die Volkswirtschaften und deren Wohlstandsniveaus auswirken und die langfris- tige Tragfähigkeit der Staatsfinanzen und des Sozialstaates stärken oder zumin- dest gewährleisten. Untersuchungsgegenstand und Gliederung der Studie Die Gretchenfrage lautet also, welches der beiden Szenarien eintreten wird? Dies kann aus heutiger Perspektive nicht seriös beantwortet werden. Sollte je- doch das Negativszenario eintreten, stellt sich die Frage, wie stark die staatli- chen Finanzierungssysteme von einem solchen „automatisierungsbedingten“ Beschäftigungsrückgang getroffen werden würden und ob die aufgrund des Rückgangs bei der Erwerbstätigkeit wegfallenden (Lohn-) Steuer- und Sozial- beitragseinnahmen über höhere Unternehmenssteuereinnahmen kompensiert werden könnten. Welche Schwierigkeiten stünden einer höheren Unterneh- mensbesteuerung in einem solchen Negativszenario im Wege? Die Studie ist wie folgt gegliedert. Im zweiten Abschnitt erläutern wir zunächst die potenziellen Auswirkungen der Digitalisierung auf die Faktormärkte (Arbeit, Kapital) und die Einkommensverteilung. Im dritten Abschnitt der Studie diskutie- ren wir die Chancen und Risiken der Digitalisierung für die Nachhaltigkeit des Sozialstaates im 21. Jahrhundert. Im vierten Kapital überschlagen wir in mehre- ren negativen Belastungsszenarien, wie stark die EU-Staaten bei einer signifi- kanten „digitalisierungsbedingten“ Beeinträchtigung des Arbeitsmarktes getrof- fen werden könnten und wie sich dies auf deren Staatshaushalte auswirken würde. Im letzten Kapitel ziehen wir ein Fazit. 2. Auswirkungen der Digitalisierung auf die Fak- tormärkte und die Einkommensverteilung Entgegen weitverbreiteter Befürchtungen sind die potenziellen Effekte des digi- talen Strukturwandels auf die künftige Entwicklung der Arbeitsnachfrage keines- wegs eindeutig, sondern ungewiss und in der akademischen Literatur hoch um- stritten. Es gibt zwei Narrative: Die einen, die technologische Massenarbeitslo- sigkeit und für die meisten Menschen einen niedrigeren Lebensstandard vo- raussagen, und andere, die die positiven Effekte auf die Produktivität und den Arbeitsmarkt hervorheben. Auch wenn die Digitalisierung den Wohlstand insge- samt erhöhen dürfte, ist nicht von der Hand zu weisen, dass die damit einherge- hende Automatisierung die Ungleichheit bei der Einkommens- und Vermögens- verteilung erhöhen und die Bildungs- und Sozialpolitik vor größere Herausforde- rungen stellen könnte. -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 95 00 05 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 CA FR DE IT JP GB US OECD CN IN Welt Bevölkerung, % gg. Vj. * auf Basis der UNO-Bevölkerungsvorausschätzungen für die mittlere Variante Quellen: Vereinte Nationen, Deutsche Bank Research ... was in vielen Staaten auf die demografische Entwicklung ... 7 -2 0 2 4 6 8 10 65 69 73 77 81 85 89 93 97 01 05 09 13 17 G7 US JP DE FR IT GB CA Arbeitsproduktivitätsindex der OECD, % gg. Vj. (gleitender 5-Jahresdurchschnitt) Quellen: OECD, Deutsche Bank Research ... und das langsame(re) Produktivitäts - wachstum zurückgeführt werden kann 8 0 10 20 30 40 95 00 05 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 CA FR DE IT JP GB US OECD CN IN Welt Bevölkerung im Alter von 65 Jahren und älter, % der Gesamtbevölkerung * auf Basis der UNO-Bevölkerungsvorausschätzungen für die mittlere Variante Quellen: Vereinte Nationen, Deutsche Bank Research Viele Staaten altern stark 9 Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 5 | 11. Februar 2019 EU-Monitor Beschäftigungseffekte: Kontrovers und ungewiss Einige machen den technischen Fortschritt … Nach Ansicht der Ökonomen Autor, Levy und Murnane (2003) führt der techni- sche Wandel dazu, dass Computer nicht nur kognitive und manuelle Tätigkeiten von den Arbeitnehmern übernehmen, die expliziten Regeln unterliegen (Substi- tutionseffekt), sondern diese auch Nicht-Routinetätigkeiten (wie z.B. Problemlö- sungstätigkeiten oder komplexe Kommunikationstätigkeiten) (Komplementäref- fekt) unterstützen. Dies würde nahelegen, dass die Digitalisierung gewisse von Arbeitnehmern ausgeführte Tätigkeiten zwar verdrängt – man könnte auch sa- gen, Arbeitnehmer entlastet –, jedoch gleichzeitig den Arbeitnehmern ermög- licht, sich in ihrem Beruf mit komplexeren Nicht-Routinetätigkeiten zu befassen. Jedoch sind nicht alle Tätigkeiten gleich – der Faktor Arbeit ist nicht homogen –, somit werden Substitutions- und Komplementäreffekte in verschiedenen Berufs- gruppen unterschiedlich ausfallen. Zudem waren bei vergangenen Automatisie- rungswellen die Inputfaktoren Arbeit und Kapital Nicht-perfekte Substitute, d.h. (erhebliche) Teile der Arbeit konnten (noch) nicht durch Maschinen ersetzt wer- den. Diese Annahme, muss jedoch in Zeiten von ‚Big Data‘, ‚Deep Learning‘ und KI zunehmend infrage gestellt werden, da nun auch kognitive Nicht-Routi- netätigkeiten zunehmend automatisiert werden könnten. … für die Polarisierung am Arbeitsmarkt verantwortlich Die Ökonomen Autor und Dorn (2013) vermuten, dass infolge des technischen Fortschritts in den USA viele Routinejobs in der Industrie weggefallen sind und fallende Preise für Informationstechnologie die Entlohnung von Routinetätigkei- ten gedrückt haben. Dies hat einen strukturellen Wandel am Arbeitsmarkt nach sich gezogen: Während Jobs in der Industrie verloren gingen, entstanden im Gegenzug niedrig entlohnte Jobs im Dienstleistungsbereich, die von der Auto- matisierung weniger stark bedroht sind, weil sie womöglich nur schwer zu sub- stituieren sind. Des Weiteren dürfte der technische Fortschritt (wie z.B. der Mas- seneinsatz von PCs) dazu geführt, dass die Produktivität, Beschäftigung und Entlohnung der hoch qualifizierten Menschen mit großen kognitiven Problemlö- sungsfähigkeiten angestiegen ist. Jaimovich und Siu (2012) fanden am Beispiel der USA heraus, dass Beschäfti- gungsformen, die mittelhohe Qualifikationen erfordern und durch Routinetätig- keiten gekennzeichnet sind, in wirtschaftlichen Abschwüngen abgebaut werden, jedoch in Erholungsphasen nicht wieder aufgebaut werden („Jobless Recoveries“). Dies würde bedeuten, dass es über die Zeit zu einer Polarisierung am Arbeitsmarkt mit einer Lohnspreizung (Job Polarisation) kommt, auf dem ei- nerseits hoch qualifizierte und entlohnte und auf der anderen Seite niedrig quali- fizierte und bezahlte Personen beschäftigt werden. Während die hoch qualifi- zierten Arbeitnehmer aufgrund des technischen Fortschritts immer produktiver und wertvoller für die Unternehmen werden (und damit auch deren Lohnniveau steigt), sinkt die ökonomische Bedeutung der gering und mäßig qualifizierten Personen für die Unternehmen, da deren Tätigkeiten immer kostengünstiger durch Maschinen und Computer ausgeführt werden können. Aber nicht nur die Automatisierung, sondern auch die Verlagerung von Arbeits- plätzen aus Hoch- in Niedriglohnländer im Zuge der Globalisierung dürfte sich negativ auf die Beschäftigung und das Lohnniveau niedrig und mäßig qualifi- zierte Arbeitnehmer in den entwickelten Ländern ausgewirkt haben. Die Folge von Automatisierung und Globalisierung: bessere und günstigere Produkte für die Konsumenten sowie eine höhere Entlohnung für Hochqualifizierte, aber auch eine schlechtere Bezahlung für viele Arbeitnehmer, die nur über ein mittle- res bzw. niedriges Bildungsniveau verfügen. -6 -4 -2 0 2 4 95 97 99 01 03 05 07 09 11 13 15 17 G7 US JP DE FR IT GB CA Trotz voll oder nahezu ausgelasteter Produktionskapazitäten ... 10 Produktionslücke, % Quelle: OECD 80 85 90 95 100 105 110 115 95 97 99 01 03 05 07 09 11 13 15 17 G7 US JP DE FR IT GB CA ... und brummendem Jobmotor ... 11 Anzahl der Beschäftigten (15 Jahre und älter), Index: 2005=100 Quellen: OECD, Deutsche Bank Research 90 100 110 120 130 140 150 160 90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14 16 FR IT GB CA G7 US JP DE Reale Arbeitnehmerentgelte pro Beschäftigten, Index: 1990=100 (inflationsbereinigt) Quellen: OECD, Deutsche Bank Research ... bleibt der Lohndruck verhalten 12 Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 6 | 11. Februar 2019 EU-Monitor Viele fürchten nunmehr große Jobverluste durch die Automatisierung Die Oxford-Forscher Frey und Osborne (2013) gingen der eigentlichen Frage nach der „Arbeit der Zukunft“ nach und analysierten für die USA, wie anfällig die heutigen Jobs für eine weitere Computerisierung (d.h. Automatisierung von Be- rufen durch computergestützte bzw. - gesteuerte Ausrüstungen) sind. Ihr Fazit: Knapp die Hälfte aller US-Arbeitsplätze (47%) ist davon bedroht. Im November 2015 blies der Chefökonom der Bank von England, Andy Haldane, in das glei- che Horn, indem er in einer Rede beim Gewerkschaftskongress in London vom „dritten maschinellen Zeitalter“ sprach, das die Arbeitsmärkte aushöhlen und die Einkommensungleichheiten verschärfen könnte. 1 In einer auf dem Ansatz von Frey/Osborne basierenden Analyse kommen Bonin et al (2015) zu dem Ergeb- nis, dass ca. 42% der Beschäftigten in Deutschland durch den technischen Fort- schritt bedroht sind, weil sie in Berufen tätig sind, die eine hohe Automatisie- rungswahrscheinlichkeit aufweisen. Pfeiffer und Suphan (2015) zeigen die Grenzen des Ansatzes von Frey/Osborne auf – die ihre Schlussfolgerung auf Grundlage einer Klassifizierung von Jobs in Routine- und Nicht-Routinetätigkei- ten herleiten – und liefern Argumente und Beispiele, warum dieser Ansatz die potenziell schädlichen Beschäftigungseffekte überzeichnen könnte. Aktuelle Studien sehen jedoch positive Gesamteffekte für die Beschäftigung Zu einer positiveren Einschätzung kommt das Institut der Arbeitsmarkt- und Be- rufsforschung (IAB). In einer Studie über die Arbeitsmarkteffekte der Digitalisie- rung bis zum Jahr 2035 kommen Zika et al. (2018) für Deutschland zwar zu dem Ergebnis, dass der digitale Wandel zu großen strukturellen Veränderungen am Arbeitsmarkt (Sektoren, Berufsgruppen) führen wird, jedoch kaum Auswirkun- gen auf das Gesamtbeschäftigungsniveau haben dürfte. Bedeutung der sozialversicherungspflichtigen Beschäftigung könnte abnehmen Eine weitere für den Arbeitsmarkt und die Finanzierungsgrundlage der Sozial- staaten relevante Fragestellung ist, inwiefern sich die Digitalisierung auf die Art der Erwerbsformen auswirken wird. Während heute noch der Großteil der Ar- beitsplätze in Form sozialversicherungspflichtiger Jobs bei Unternehmen be- steht, ist unklar, ob dies so bleiben wird. Denn der digitale Strukturwandel könnte zu einer zunehmenden „Entbetrieblichung“ der Arbeit führen. So könnte die selbstständige Beschäftigung zunehmen. Dies impliziert, dass selbst in ei- nem Szenario ohne technologische Massenarbeitslosigkeit das Niveau der sozi- alversicherungspflichtigen Beschäftigung fallen und daher die in den meisten Ländern überwiegend lohnbasierten Sozialversicherungssysteme in Zukunft (ohne entsprechende staatliche Gegenmaßnahmen) enorme Finanzierungs- probleme bekommen könnten. Digitalisierung und Einkommensungleichheit Neben den potenziellen Nettoeffekten auf die Beschäftigung besteht aus sozial- politischer Sicht ein ebenso hohes Interesse an den künftigen Auswirkungen der Digitalisierung auf die Einkommensverteilung. Vor dem Hintergrund der Automa- tisierung und Globalisierung hat die Ungleichheit bei der Einkommensverteilung (Markteinkommen; vor Steuern) in den letzten Dekaden in vielen entwickelten Staaten (laut verfügbaren Daten) teilweise spürbar zugenommen; siehe z.B. Pi- ketty und Zucman (2017, 2018a, 2018b). 1 Siehe Haldane, Andy G. (2015). 50 55 60 65 70 75 80 60 64 68 72 76 80 84 88 92 96 00 04 08 12 16 G7 US JP DE FR IT GB CA Quelle: OECD Erwerbstätigenquote*, % * Erwerbstätige im Alter von 15–64 Jahren in Prozent der Bevölkerung im arbeitsfähigem Alter von 15–64 Jahren Die Beschäftigungslage ist derzeit (noch) gut ... 13 0 1 2 3 4 5 60 64 68 72 76 80 84 88 92 96 00 04 08 12 16 US DE GB Quellen: OECD, Deutsche Bank Research Anzahl der offenen Stellen, % der Beschäftigten ... und die aktuell drängendere Frage lautet Fachkräftemangel 14 66 68 70 72 74 76 0 10 20 30 40 50 99 01 03 05 07 09 11 13 15 17 Sozialversicherungspflichtig Beschäftigte (links) Beschäftigte insgesamt (links) Sozialversicherungspflichtig Beschäftigte, % Beschäftigte (rechts) Quellen: WEFA, Deutsche Bundesbank, Deutsche Bank Research Mio. Personen Deutschland: Sozialversicherungs- pflichtige Beschäftigung erreicht neuen Höchststand 15 Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 7 | 11. Februar 2019 EU-Monitor Auf Grundlage der World Inequality Database 2 (WDI), die (teilweise sehr lange zurückreichende) Zeitreihen über die Verteilung der Einkommen und Vermögen in einer Vielzahl von Industrie- und Schwellenländern bereithält, sind die Ein- kommen der oberen Einkommensschichten in vielen Staaten nicht nur absolut betrachtet deutlich angestiegen, sondern auch relativ, d.h. gemessen an dem Anteil am Nationaleinkommen vor Steuern (siehe Grafiken 16 und 17). Die Einkommensungleichheiten innerhalb von Ländern haben in den letzten De- kaden zugenommen, … In den USA ist der Anteil des obersten Prozents der Einkommensbezieher (Markteinkommen; vor Steuern) in den letzten Jahrzehnten kontinuierlich und drastisch angestiegen, von leicht über 10% im Jahr 1976 auf über 20% im Jahr 2014 (letzter verfügbarer Datenpunkt in der WID). Ein gleicher Trend ist über diesen Zeitraum bei den oberen 10% der US-Einkommensbezieher zu beobach- ten, deren Anteil sich von durchschnittlich rund 35% in den siebziger Jahren auf mittlerweile hohe 47% im Jahr 2014 erhöht hat. Dagegen sind die mittleren 40% der US-Einkommensbezieher, die in den 1970/80er Jahren noch über 45% vom jährlichen Nationaleinkommen vor Steuern erhielten, auf etwas mehr als 40% gekommen. Der Anteil der unteren 50% der Einkommensbezieher ist von ca. 20% in den 1970er Jahren auf nunmehr nur noch rund 12,5% gefallen (siehe Grafiken 16, 17 und 18). In den meisten großen entwickelten Volkswirtschaften sind ähnliche Tendenzen – wenngleich weniger extrem – zu beobachten. Ein Gegenbeispiel zu den USA ist Frankreich, wo der Anteil der obersten 1% (10%) der Einkommensbezieher bei unter 11% (33%) liegt und der Anteil der mittleren 40% bzw. unteren 50% in der Einkommensverteilung bei deutlich höheren 45% bzw. 22% liegt. Wenn- gleich die obersten 1% (10%) der Einkommensbezieher in Frankreich ein kleine- res Stück vom Nationaleinkommen abbekommen als in den USA, hat sich auch in Frankreich deren Einkommensanteil seit Mitte der 1980er Jahre erhöht. Im Gegensatz zu den USA ist allerdings der Anteil der unteren 50% der Einkom- mensbezieher seit Mitte der 1990er Jahre wieder angestiegen, wohingegen er in den USA weiter abgesunken ist. Auch in China ist die Einkommensverteilung seit Ende der siebziger Jahre wesentlich ungleicher geworden. Dank des rasan- ten Aufstiegs der chinesischen Volkswirtschaft und der kräftigen Einkommens- entwicklung haben sich jedoch auch die unteren und mittleren Einkommensbe- zieher über große reale Einkommenszuwächse freuen können. … sind jedoch zwischen den Staaten zurückgegangen Auch wenn die Ungleichheit innerhalb vieler Staaten in den letzten Dekaden zu- genommen hat, ist diese zwischen den Ländern zurückgegangen – eine positive Folge der Globalisierung und des wirtschaftlichen Aufschwungs in vielen Schwellenländern. Die Ökonomen Waldenström und Hammar (2019) kommen in einer aktuellen Studie zu dem Ergebnis, dass die globale Ungleichheit auf- grund des wirtschaftlichen Aufholprozesses bedeutender Schwellenländern ge- genüber den entwickelten Ländern (allen voran China und Indien) in den letzten Dekaden deutlich abgenommen hat. So ist laut der obigen Studie der globale Gini-Koeffizient (für die Nettoverdienste) von rund 65,3% in den 1970er Jahre auf rund 50,2% im Jahr 2018 gesunken und der Anteil des bestverdienenden Zehntels der Weltbevölkerung von rund 50,1% des Weltnettoeinkommens auf einen Anteil von 34,5% gesunken. Gleichzeitig hat sich der Anteil der unteren 50% der Einkommensbezieher von 9,4% vom Weltnettoeinkommen auf 18,9% verdoppelt. 2 Siehe https://wid.world/ 0,04 0,06 0,08 0,10 0,12 0,14 0,16 0,18 0,20 0,22 1 9 6 0 1 9 6 4 1 9 6 8 1 9 7 2 1 9 7 6 1 9 8 0 1 9 8 4 1 9 8 8 1 9 9 2 1 9 9 6 2 0 0 0 2 0 0 4 2 0 0 8 2 0 1 2 DE JP GB US FR CA IT CN Der Anteil der Top 1% - Verdiener am Volkseinkommen ist seit den 1980er Jahren vielerorts kräftig gestiegen 16 Quelle: World Inequality Database Anteil der Top 1% Einkommensbezieher am Volkseinkommen (vor Steuern), Perzentil 0,25 0,30 0,35 0,40 0,45 0,50 1 9 6 0 1 9 6 4 1 9 6 8 1 9 7 2 1 9 7 6 1 9 8 0 1 9 8 4 1 9 8 8 1 9 9 2 1 9 9 6 2 0 0 0 2 0 0 4 2 0 0 8 2 0 1 2 DE JP GB US FR CA IT CN Die reichsten 10% erhalten in den USA mittlerweile fast die Hälfte vom jährlichen Volkseinkommen 17 Quelle: World Inequality Database Anteil der Top 10% Einkommensbezieher am Volkseinkommen (vor Steuern), Perzentil 0,10 0,12 0,14 0,16 0,18 0,20 0,22 0,24 0,26 0,28 1 9 6 0 1 9 6 4 1 9 6 8 1 9 7 2 1 9 7 6 1 9 8 0 1 9 8 4 1 9 8 8 1 9 9 2 1 9 9 6 2 0 0 0 2 0 0 4 2 0 0 8 2 0 1 2 GB US FR CN Quelle: World Inequality Database Anteil der unteren 50% der Einkommensbezieher am Volkseinkommen (vor Steuern), Perzentil Die unteren 50% der US-Einkommens- bezieher verfügen nur noch über rund 12% des Volkseinkommens 18 Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 8 | 11. Februar 2019 EU-Monitor Innerstaatliche Ungleichheiten nach Umverteilung deutlich niedriger Grundsätzlich sind die Ungleichheiten auf Basis der Nettoeinkommen (also nach staatlichen Umverteilungsmaßnahmen über das Steuer- und Transfersystem) aber deutlich niedriger als auf Basis der Markteinkommen. Dies belegen u.a. Daten der OECD zum Gini-Koeffizienten vor und nach staatlicher Umverteilung (siehe Grafiken 20 und 21). Ebenso muss angefügt werden, dass die relative Armut – z.B. gemessen am Anteil der Bevölkerung mit weniger als 60% des Me- dianeinkommens – in vielen Staaten seit längerer Zeit weitestgehend stabil ge- blieben ist (siehe Grafiken 23 und 24). Ungleichheit ist nicht nur das Ergebnis ökonomischer Faktoren Der Sachverständigenrat zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Lage (SVR) (2017) stellt in seinem Jahresgutachten 2017/18 in einer tiefgründigen Analyse zur Einkommensungleichheit in Deutschland fest, dass es im aktuellen Ungleichheitsdiskurs zu einem Auseinanderklaffen zwischen statistischer Fak- tenlage und öffentlicher Wahrnehmung gekommen ist. So wird u.a. betont, dass der Anteil der Mittelschicht (mit einem Einkommen zwischen 60 und 200% des Medianeinkommens) in den letzten 10 Jahren stabil bei rund 78% geblieben ist und viele Verteilungs- und Ungleichheitsmaße (wie der Gini-Koeffizient oder die Armutsgefährdungsquote) darauf hindeuten, dass die Ungleichheit in Deutsch- land seit 2005 weitgehend stabil geblieben ist 3 . Darüber hinaus gibt der SVR zu bedenken, dass auch verschiedene – nicht ökonomische – Faktoren die gemes- sene Ungleichheit erhöht haben könnten, wie z.B. der Trend zu kleineren Haus- halten 4 , eine höhere Zuwanderung oder steigende Studienzahlen. Insbesondere demografische Faktoren, d.h. die Alterung der Gesellschaft, könnte sich negativ auf die Ungleichheit ausgewirkt haben, da die Einkom- mensungleichheit bei älteren Personen tendenziell deutlich höher ist als bei den Jüngeren. Aber auch die in den 1970er Jahren eingesetzte Bildungsexpansion, die zu einem Anstieg höherer Bildungsabschlüsse geführt hat, könnte die Un- gleichheit in der Gesamtbevölkerung erhöht haben. Dies ergibt sich dadurch, dass die Ungleichheit in der Bevölkerungsgruppe der Niedrig- und Mittelqualifi- zierten (auf Basis der Nettoeinkommen) wesentlich geringer ausgeprägt ist als bei den Hochqualifizierten. Diese Entwicklungen, die insgesamt zu einem höhe- ren Wohlstand geführt haben, ohne dass Niedrigqualifizierte in ihrer Einkom- mensentwicklung (nach Umverteilung) massiv beschnitten wurden, zeigt aber auch die Problematik von derartigen Verteilungsmaßen auf. Daten zur Einkommensverteilung in Deutschland zeigen einen starken Zusam- menhang zwischen dem Bildungsniveau und der (relativen) Einkommenserzie- lung. So lag im Jahr 2014 der Anteil der Personen mit tertiärer Bildung beim un- tersten Zehntel der männlichen (weiblichen) Einkommensbezieher – also den Einkommensschwächsten – bei lediglich 11,8% (13,4%), während dieser beim obersten Zehntel – also den Spitzenverdienern – knapp 59,5% (51,6%) betrug Des Weiteren lag der Anteil der untersten 10 Prozent der männlichen (weibli- chen) Einkommensbezieher, die weder über eine Lehre noch Abitur verfügten, bei hohen 36,6% (41,4%). Bei den mittleren und hohen Einkommensbeziehern (5. bzw. 10. Zehntel) lagen die entsprechenden Anteile der Niedrigqualifizierten bei wesentlich niedrigeren 15,3% (25,2%) und 3,2% (5,2%) (siehe Grafik 22) 5 . 3 Siehe BMAS. 4 Die Ungleichheit von Ein-Personen-Haushalten liegt auf einem deutlich höheren Niveau als bei zusammenlebenden Paaren mit oder ohne Kinder sowie Alleinerziehenden. Dies liegt daran, dass kleinere Haushalte nicht die Vorteile des gemeinsamen Wirtschaftens genießen. Laut SVR gibt es einen Trend zur Individualisierung, der die Ungleichheit erhöht haben dürfte. 5 Siehe SVR (2017). 0,00 0,05 0,10 0,15 0,20 0,25 0,30 0,35 0,40 0,45 0,50 1 9 6 0 1 9 6 4 1 9 6 8 1 9 7 2 1 9 7 6 1 9 8 0 1 9 8 4 1 9 8 8 1 9 9 2 1 9 9 6 2 0 0 0 2 0 0 4 2 0 0 8 2 0 1 2 Anteil am Volkseinkommen (vor Steuern), Perzentil 19 USA 0,00 0,05 0,10 0,15 0,20 0,25 0,30 0,35 0,40 0,45 0,50 1 9 6 0 1 9 6 4 1 9 6 8 1 9 7 2 1 9 7 6 1 9 8 0 1 9 8 4 1 9 8 8 1 9 9 2 1 9 9 6 2 0 0 0 2 0 0 4 2 0 0 8 2 0 1 2 Obere 1% Obere 10% Mittlere 40% Untere 50% Quelle: World Inequality Database Frankreich 0,42 0,44 0,46 0,48 0,50 0,52 0,54 CA FR DE IT JP GB US Gini Index* (auf Basis derMarkteinkommen, vor Steuern und Transfers), Skala von 0 bis 1 Quellen: OECD, Deutsche Bank Research * Neue Einkommensdefinition seit 2012. Ein Wert von 0 impliziert eine perfekte Gleichheit bei der Einkommens- verteilung. Ein Wert von 1 deutet auf eine maximale Ungleichheit bei der Einkommensverteilung hin. Einkommensungleichheiten werden in Europa stärker durch Umverteilung ... 20 Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 9 | 11. Februar 2019 EU-Monitor Dies impliziert, dass im digitalen Zeitalter mit schnell wandelnden Berufsformen und Anforderungsprofilen einer guten Bildungspolitik (Aus-, Weiter- und Umbil- dung) eine noch größere Bedeutung als bisher zukommt. Technischer Fortschritt und Ungleichheiten: Theoretische Überlegungen Berg, Buffie und Zanna (2016) arbeiten für drei verschiedenen Szenarien her- aus, wie sich die „Robotisierung“ auf das Wachstum, die Investitionen und Ar- beitsnachfrage sowie auf die Einkommensentwicklung und -verteilung auswir- ken könnte (siehe eine Zusammenfassung der Überlegungen findet sich im An- hang in Box 1). Ihre theoretischen Ausführungen nähren tendenziell die Be- fürchtungen, dass der digitale Strukturwandel die Ungleichheiten bei der Ein- kommensverteilung merklich erhöhen könnte. Wir greifen deren Überlegungen später im Rahmen unserer Szenario-Analyse über die fiskalischen Auswirkun- gen eines automatisierungsbedingten Beschäftigungsrückgangs auf. 3. Chancen und Risiken für den Sozialstaat Die Digitalisierung bietet sowohl Chancen als auch Risiken für den Sozialstaat und die Nachhaltigkeit der Staatsfinanzen. Sofern der Fiskus in der Lage ist, die Digitalisierungsgewinne hinreichend zu besteuern und eine Erosion der lohnab- hängigen Finanzierungsbasis der Sozialversicherungssysteme zu verhindern, könnte der digitale Strukturwandel die Nachhaltigkeit der Staatsfinanzen sogar stärken. Denn die Digitalisierung bietet ein großes Potenzial, den durch die Alte- rung entstehenden finanziellen Lasten – sowohl auf der Einnahmen- als auch der Ausgabenseite – entgegenzuwirken. Bei technologischer Massenarbeitslosigkeit stünde der Sozialstaat, der sich heute in hohem Maße über Steuern und Sozialbeiträge auf Arbeitseinkommen finanziert, jedoch vor enormen finanziellen Herausforderungen, zumal steigende Ausgaben für die soziale Grundsicherung auf ihn zukämen. Aber selbst bei ei- ner insgesamt stabilen Beschäftigungslage könnte die lohnbasierte Finanzie- rungsgrundlage der Sozialversicherungssysteme auch dann erodieren, wenn freiberufliche Tätigkeiten (wie z.B. über im Ausland geschaltete „Freelancer“- Vermittlungsplattformen) deutlich zunähmen und diese nicht adäquat besteuert würden. Zwar könnte der Staat in einem solchen Szenario versuchen, seine Fi- nanzierungslücken über alternative Einnahmequellen zu stopfen, wie z.B. über eine höhere Besteuerung von Unternehmensgewinnen oder eine Abgabe auf sehr hohe Vermögen. In Anbetracht des hohen internationalen Steuerwettbe- werbs sowie ausgeprägter Steuervermeidungsverhalten von multinationalen Un- ternehmen und vermögenden Privatpersonen ist es jedoch fraglich, ob ihm dies dann auch tatsächlich gelänge. 0,27 0,29 0,31 0,33 0,35 0,37 0,39 0,41 CA FR DE IT JP GB US Quellen: OECD, Deutsche Bank Research ... ausgeglichen als in den USA 21 Gini Index (anhand der verfügbaren Einkommen, nach Steuern u. Transfers), Skala von 0 bis 1 0 20 40 60 80 100 1984 2000 2014 1984 2000 2014 1984 2000 2014 1984 2000 2014 Frauen Männer Frauen Männer 1. Zehntel 10. Zehntel Weder Lehre noch Abitur Fachabitur, Abitur oder Lehre Tertiäre Ausbildung Quelle: Sachverständigenrat zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung % Anteil vom Einkommen Deutschland: Einkommensverteilung und Bildungsniveau 22 8 10 12 14 16 18 20 22 24 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 Armutsgefährdungsquote nach Umverteilung*,% EU: Armutsgefährdungsquote ist nach Umverteilung deutlich niedriger ... 23 19 21 23 25 27 29 31 33 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 EU28 EA19 DE ES FR IT NL GB CH ... als vor Steuer- und Transfer- zahlungen 24 Armutsgefährdungsquote vor Umverteilung*,% Quelle: Eurostat *Grenzwert: 60% des Medianeinkommens Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 10 | 11. Februar 2019 EU-Monitor Chancen: Digitalisierung stärkt Wachstumspotenzial und wirkt de- mografischen Lasten entgegen Viele Staaten kämpfen trotz Minizinsen mit steigenden Staatsschulden … Auch wenn die meisten großen entwickelten Staaten mittlerweile deutlich gerin- gere Finanzierungsdefizite aufweisen als noch zu Zeiten der globalen Finanz- krise 2009 (Deutschland sticht hier mit öffentlichen Haushaltsüberschüssen her- aus), kämpfen sie mehr oder weniger alle mit einer hohen Staatsverschuldung (siehe Grafik 25), deren Tragfähigkeit durch die schon viele Jahre andauernde Niedrigzinsphase erheblich erleichtert wird. Doch perspektivisch steht es um die Nachhaltigkeit der Staatsfinanzen vieler großer entwickelter Länder nicht gut. … und die Alterung wird die Staatsfinanzen weiter belasten Einerseits ist davon auszugehen, dass das extreme Niedrigzinsniveau nicht ewig währt. Zum anderen wird die rapide Alterung der Bevölkerung die Staatsfi- nanzen einiger Staaten mittel- bis langfristig unter erheblichen Druck setzen. So dürften sich eine schrumpfende Erwerbsbevölkerung und ein damit gedämpftes Wachstum negativ auf die Staatseinnahmen (Steuern, Sozialversicherungsbei- träge) auswirken. Nach Vorausberechnung der Vereinten Nationen (UNO) könnte die Erwerbsbevölkerung in einigen großen Industriestaaten über die nächsten 40 Jahre rapide schrumpfen. In Deutschland könnte sie nach dem mittleren Szenario der UNO bis 2060 um ca. 22% zurückgehen, in Italien und Japan könnte sie sogar um ca. 25% bzw. 30% abnehmen (siehe Grafik 27). Eine weitere negative Folge der Alterung wäre, dass die zahlenmäßig schrump- fende Erwerbsbevölkerung über Steuern und Beiträge in die sozialen Siche- rungssysteme (Rente, Gesundheit, Pflege) einen immer größeren Teil der stei- genden alterungsbedingten Staatsausgaben finanzieren müsste, sofern es zu keiner Anhebung des gesetzlichen Renteneintrittsalters und/oder entsprechen- den Sozialausgabenkürzungen (wie z.B. bei den Renten) käme. Schon heute kämpfen viele entwickelte Staaten mit hohen (Sozial-) Ausgaben Schon jetzt kämpfen viele Staaten mit ihren über die letzten Jahrzehnte stetig und stark angewachsenen Sozialausgaben. Unter den OECD-Staaten belegte Frankreich 2016 den Spitzenplatz mit einer Sozialausgabenquote von über 30% des BIP (siehe Grafik 28). Unter den Staaten mit großen Sozialsystemen finden sich auffallend viele der größeren europäischen Staaten (wie z.B. Frankreich, Italien, Deutschland und Spanien) (OECD-Durchschnittswert von rund 20%). -15 -10 -5 0 5 80 84 88 92 96 00 04 08 12 16 US CA JP GB DE FR IT Finanzierungssaldo (Gesamtstaat), % BIP Quellen: IMF WEO, AMECO, Deutsche Bank Research Deutschland, das Vereinigte Königreich, Frankreich, Italien und Spanien: Finanzierungssaldo nach Maastricht- Definition. USA, Kanada, Japan: Finanzierungssaldo nach IWF-Definition Die meisten öffentlichen Haushalte in den G7-Staaten weisen Defizite auf ... 25 0 50 100 150 200 250 80 84 88 92 96 00 04 08 12 16 US CA JP GB DE FR IT Bruttostaatsschulden (Gesamtstaat), % BIP Quellen: IMF WEO, AMECO, Deutsche Bank Research Deutschland, das Vereinigte Königreich, Frankreich, Italien und Spanien: Schuldstand nach Maastricht- Definition. USA, Kanada, Japan: Schuldenstand nach IWF-Definition ... und kämpfen mit einer hohen Staatsverschuldung 26 50 75 100 125 150 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 CA FR DE IT JP GB US OECD CN IN Welt Quellen: Vereinte Nationen, Deutsche Bank Research Erwerbsbevölkerung im arbeitsfähigen Alter, Index: 2015=100 * Prognose auf Basis der UNO - Bevölkerungs - vorausschätzungen für die mittlere Variante Eine sinkende Erwerbsbevölkerung setzt die Staatsfinanzen vieler Länder unter großen Druck 27 0 5 10 15 20 25 30 35 F R F I B E I T D K A T S E G R D E N O E S P T J P S I N L L U G B O E C D - 3 5 H U P L C H N Z C Z U S A U S K E E C A I E I L I S L V T U C L K R M X 2016 1960 1990 2000 OECD: Kräftiger Anstieg der Sozialausgaben seit 1960 28 Staatliche Sozialausgaben, % des BIP Quelle: OECD Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 11 | 11. Februar 2019 EU-Monitor Die USA und Kanada haben dagegen einen vergleichsweise schlanken Sozial- staat (siehe Grafik 28). Ein Blick auf die Ausgabenstruktur zeigt, dass die staatli- chen Sozialausgaben für das Alter (wie Rentenleistungen) und die Gesundheit die mit Abstand größten Posten sind. Zudem wiesen diese im Zeitablauf einen stark steigenden Trend auf, was insbesondere an der Alterung der Gesellschaf- ten liegt (siehe Grafiken 30, 31 und 32). Digitalisierung als Wachstums- und Wohlstandschance begreifen Angesichts von nahezu Vollbeschäftigung, Fachkräftemangel und der absehba- ren rapiden Alterung in einigen Staaten sollte die Digitalisierung als Wachstums- chance und Wohlstandsquelle begriffen werden. Denn schon heute begrenzen ein rückläufiges Erwerbspersonenpotenzial und Fachkräftemangel das Wachs- tum vieler entwickelter Staaten. Vor diesem Hintergrund scheint die Angst vor technologischer Arbeitslosigkeit (noch) unbegründet. Investitionen in Roboter und Maschinen müssen nicht zwangsläufig zu einer niedrigeren Beschäftigung führen, sondern könnten vielmehr dabei helfen, die negativen Effekte des schwindenden Erwerbspersonenpotenzials abzumildern. Somit sind die Auto- matisierungsmaßnahmen der Unternehmen nicht (nur) als Gefahr, sondern (auch) als Chance zur Sicherstellung nachhaltiger Staatsfinanzen zu sehen. Risiken: Digitalisierung erschwert eine effektive Unternehmensbe- steuerung und zieht eine Erosion der Steuereinnahmen nach sich Bei technologischer Massenarbeitslosigkeit droht die Finanzierungsfrage Sollte die Automatisierung in einer größeren Polarisierung am Arbeitsmarkt (mit technologischer Arbeitslosigkeit) münden, müssten die Regierungen womöglich die Finanzierungsfrage ihrer Sozialsysteme neu stellen. Denn in einem solchen Negativszenario würden einerseits die (Lohn-) Steuer- und Sozialbeitragsein- nahmen erodieren und andererseits die Ausgaben für die soziale Grundsiche- rung in die Höhe schnellen. Dies würde wiederum die finanziellen Spielräume für andere wachstumsförderliche und dringend notwendige Ausgaben (wie z.B. in Bildung) einschränken. Schließlich könnten die Staaten versuchen, die aufrei- ßenden Finanzierungslücken durch Steuern an anderer Stelle zu schließen (wie z.B. über steigende Unternehmenssteuern oder eine höhere Besteuerung der Vermögenseinkommen). Die entscheidende Frage wäre jedoch, ob sie über- haupt in der Lage wären, das Aufkommen aus diesen Steuern angemessen zu steigern, um die auf der Lohnseite auftretenden Einnahmeausfälle zu kompen- sieren. 0 5 10 15 20 25 30 35 F R F I B E D K I T G R A T S E E S P T D E S I L U J P N L H U G B N O O E C D C Z I E N Z C H P L U S A U S K C A I S I L E E L V T R C L K R M X Alter Gesundheit Familie Erwerbsunfähigkeit Arbeitsmarkt Sonstiges Wohnen % BIP (2014 oder zuletzt verfügberer Wert) Quelle: OECD OECD: Alter und Gesundheit sind die größten Posten bei den Sozialausgaben 30 50 55 60 65 70 75 50 60 70 80 90 00 10 20 30 40 50 60 CA FR DE IT JP GB US OECD CN IN Welt Anteil der Bevölkerung im arbeitsfähigen Alter, % der Gesamtbevölkerung Quellen: Vereinte Nationen, Deutsche Bank Research * auf Basis der UNO-Bevölkerungsvorausschätzungen für die mittlere Variante Die Erwerbsbevölkerung vieler Staaten droht, dramatisch zu schrumpfen 29 5 10 15 20 25 US JP DE GB FR IT G-7 (ohne CA) Quellen: OECD, Deutsche Bank Research Staatsausgaben für die soziale Sicherung, % des BIP Die Staatsausgaben für die soziale Sicherung .... 31 4 5 6 7 8 9 10 US JP DE GB FR IT G-7 (ohne CA) Staatsausgaben für Gesundheit, % des BIP Quellen: OECD, Deutsche Bank Research ... und Gesundheit liegen auf einem hohen Niveau und steigen stetig 32 Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 12 | 11. Februar 2019 EU-Monitor Unternehmensgewinne deutlich niedriger besteuert als Erwerbseinkommen Fakt ist nämlich, dass die Unternehmenseinkommen/-gewinne in den meisten Staaten derzeit erheblich niedriger besteuert werden als die Lohneinkommen. Ebenso ist es eine Tatsache, dass die Unternehmenssteuereinnahmen in vielen Staaten über die letzten Jahrzehnte relativ zum BIP und den Staatseinnahmen abgenommen haben – trotz vielerorts hoher Unternehmensgewinne. Warum werden die Unternehmensgewinne so viel niedriger besteuert? Warum zieht der Staat es vor, zur Finanzierung seiner Aufgaben die Lohneinkommen wesentlich stärker zu belasten als die Unternehmens- und Vermögenseinkommen? Eine mögliche Erklärung liegt u.a. in der (im Vergleich zur Arbeit) höheren Mobilität von Kapital und einem intensiven zwischenstaatlichen Wettbewerb in der Kapi- tal- und Unternehmensbesteuerung. Kein Staat kann de facto vollständig auto- nom in der (Unternehmens-) Besteuerung agieren, sondern ist gezwungen, auf steuerliche Entwicklungen im Ausland zu reagieren, um nicht im Wettbewerb um Unternehmensansiedlungen zurückzufallen sowie Arbeitsplätze und Steuersub- strat an das steuerlich „günstigere“ Ausland zu verlieren. Eine weitere Erklärung liegt in der Steuervermeidung multinationaler Unternehmen, die durch die Digi- talisierung noch erleichtert wird. Gewinnverlagerungen und Steuervermeidung multinationaler Unternehmen … Insbesondere die Globalisierung und der damit in Gang gekommene weltweite zwischenstaatliche Steuerwettbewerb haben es den großen multinationalen Un- ternehmen über legale Wege erleichtert, durch die Wahl ihres Firmensitzes so- wie komplexen Firmenkonstruktionen und Steuersparmodellen ihre Steuerlast zu minimieren. Die Digitalisierung scheint die Steuervermeidung multinationaler Unternehmen dabei noch zu erleichtern, denn viele Unternehmen sind im digita- lem Zeitalter in der Lage, ihre Produkte und Dienstleistungen rund um den Glo- bus anzubieten, ohne notwendigerweise eine physische Präsenz am Ort der Wertschöpfung und Gewinnerzielung aufrechtzuerhalten. Weit verbreitete Stra- tegien zur Steuervermeidung beinhalten (a) die Gewinnverlagerung in Niedrig- steuerländer, (b) die Inanspruchnahme von Steuerabzügen in Hochsteuerlän- dern, (c) Steuerarbitrage unter Ausnutzung von Ungereimtheiten und Wider- sprüchen im Steuerrecht zwischen Staaten, (d) Ausnutzung von Vorteilen aus Doppelbesteuerungsabkommen („Treaty Shopping“) oder (e) die Einbehaltung von Gewinnen bei ausländischen Tochterunternehmen bzw. zeitliche Aufschübe bei der Gewinnrückführung im Ausland erzielter Gewinnen an die Konzernmut- ter. Eine bekannte Steuervermeidungsstrategie ist das sogenannte „Double Irish Dutch Sandwich“, das beispielhaft für die Komplexität der verschiedenen Strate- gien zur Steuervermeidung/-verkürzung multinationaler Firmen steht. 6 Die Ökonomen Zucman, Torslov und Wier (2018) haben ausgerechnet, dass der Anteil der von multinationalen Unternehmen erwirtschafteten Gewinne an den weltweiten Unternehmensgewinnen von ca. 4% in den 1980er Jahren auf mittlerweile über 15% gestiegen ist, und in der gleichen Zeit der globale (durch- schnittliche) Unternehmenssteuersatz von über 45% auf unter 25% gesunken ist (siehe Grafik 35). Nach ihrer Einschätzung verlagern die multinationalen Fir- men jedes Jahr nahezu 40% der Gewinne in Steuerparadiese, um Unterneh- menssteuern zu sparen. Diese Gewinnverschiebungen summierten sich alleine im Jahr 2015 weltweit auf ca. USD 617 Mrd., wovon rund USD 236 Mrd. oder 40% in EU-Steuerparadiese (v.a. Irland, die Niederlande, Luxemburg und Malta) gelenkt wurden. Die restlichen ca. USD 381 Mrd. landeten in Niedrigsteuerlän- dern außerhalb der EU, allen voran in karibischen Staaten (ca. 15,7% der ge- samten Gewinnverschiebung), Singapur (11,4%) und die Schweiz (9,4%). 6 Siehe IWF (2013). Box 5. Tricks of the Trade. Seite 47-48. 3 4 5 6 7 US JP DE GB FR IT G-7 (ohne CA) Staatsausgaben für Bildung, % des BIP Quellen: OECD, Deutsche Bank Research Die öffentlichen Bildungsausgaben fallen oder stagnieren relativ zur Wirtschaftsleistung 33 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 DE US OECD Welt G7 % (Spitzensteuersatz für Körperschaften) Quelle: Zucman, Gabriel, Thomas Torslov und Ludvig Wier (2018). The Missing Profits of Nations. 5. Juni 2018 Die tariflichen Körperschafts - steuersätze sind weltweit gefallen 34 0,0 2,5 5,0 7,5 10,0 12,5 15,0 17,5 20 25 30 35 40 45 50 1981-89 1990-99 2000-09 2010-18 Gewinne multinationaler Unternehmen (% der gesamten Unternehmensgewinne) (rechte Achse) Globaler (durchschnittlicher) Körperschaftssteuersatz, % (linke Achse) Quelle: Zucman, Gabriel, Thomas Torslov und Ludvig Wier (2018). The Missing Profits of Nations. 5. Juni 2018. Globaler Steuerwettbewerb und der Aufstieg multinationaler Unternehmen 35 Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 13 | 11. Februar 2019 EU-Monitor … führt zu großen Unternehmenssteuerausfällen in Hochsteuerländern Die Forscher beziffern die dadurch entstandenen Steuerausfälle für die EU auf rund 18% der Unternehmenssteuern, wobei die Steuerausfälle in Deutschland (ca. USD 16,3 Mrd. bzw. 27,9%) und Frankreich (USD 10,7 Mrd. bzw. 21,0%) besonders hoch sind. Für die USA werden diese auf ca. USD 56,8 Mrd. oder 14% der Unternehmenssteuereinnahmen geschätzt (z. Vgl. OECD: 12%). In einer zunehmend kapitalgetriebenen Ökonomie dürften die Hochsteuerländer mit großen Sozialsystemen vor enormen Herausforderungen stehen Sollte die Digitalisierung zu einer gravierenden Umschichtung bei der Einkom- mensverteilung führen (zugunsten der Unternehmens-/Vermögens- und zulas- ten der Lohneinkommen), dürfte der finanzielle Druck auf die von Steuervermei- dung betroffenen Hochsteuerländer noch größer werden, dem Gewinnverlage- rungsproblem energischer entgegenzutreten, notfalls auch über unilaterale Maßnahmen. Bereits heute arbeiten die Staaten auf Ebene der OECD / G20 da- ran, globale konsensfähige Lösungen in der internationalen (Unternehmens-) Besteuerung zu erreichen, die sowohl der Steuervermeidung multinationaler Unternehmen einen Riegel vorschieben sollen als auch auf eine angemessene Besteuerung digitaler Geschäftsaktivitäten hinwirken (Base Erosion and Profit Shifting Project; kurz BEPS-Initiative). Aufgrund der Komplexität der Materie und unterschiedlicher Interessen zwischen Hoch- und Niedrigsteuerländern (bzw. den Geschädigten und Nutznießern der Gewinnverlagerungen) ist jedoch keine schnelle Konsensfindung zu erwarten. Ebenso bestünde für einige Länder im- mer ein Anreiz, sich den Regelungen aus der BEPS-Initiative zu entziehen, um daraus einen eigenen (Steuer-) Vorteil zu erzielen. 4. Fiskalische Lasten bei Massenarbeitslosigkeit Datengrundlagen Die meisten Staaten finanzieren sich über eine Mischung aus Steuern und Sozi- albeiträgen. Während die Steuereinnahmen auf einer breiten Besteuerungsba- sis beruhen – wie den Einkommen natürlicher Personen oder Körperschaften (direkte Steuern), den Konsumausgaben oder der Nutzung bzw. dem Verbrauch bestimmter Sachen oder Dienstleistungen (z.B. Mehrwertsteuer, Importzölle, Kfz- oder Versicherungssteuern, Umweltsteuern etc.) (indirekte Steuern) – hän- gen die betragsmäßig gewichtigen Sozialbeiträge ausschließlich vom Faktor Ar- beit ab. Um die potenziell auftretenden Finanzierungslücken der Staaten bei Eintreten eines aus Sozialstaatsperspektive ungünstigen Szenarios (mit hoher struktureller, technologischer Massenarbeitslosigkeit und deutlicher Ungleichheit bei der Lohn- und Einkommensverteilung) abschätzen zu können, benötigen wir Daten zu (1) den Staatseinnahmen und -ausgaben (Höhe und Struktur nach Einnahmen- bzw. Ausgabenposten), (2) den für die erhobenen Steuern und So- zialbeiträge (Zähler) maßgeblichen Steuerbemessungsgrundlagen aus der VGR (Nenner) sowie (3) den daraus abgeleiteten durchschnittlichen Steuersätzen auf die Faktoren Arbeit und Kapital. Für unsere Struktur- und Szenario-Analyse (Steuereinnahmen, durchschnittliche Steuersätze) nutzen wir Daten der OECD und der Europäischen Kommission (EK), die einen detaillierten Überblick der Entwicklungen im Zeitablauf und über die Struktur der Staats-/Steuereinnahmen für eine große Gruppe entwickelter und aufstrebender Staaten ermöglicht. Umfangreiche Datensätze über die Steuer-/Beitragseinnahmen der OECD-Mitgliedstaaten finden sich u.a. in der Global Revenue Statistics Database oder der Revenue Statistics Database. 0 5 10 15 20 25 30 35 D E F R H U I T G B E S S E F I A T E E P T D K P L G R L V S I C Z S K Steuerausfälle (% der Unternehmenssteuern) Körperschaftssteuersatz (Durchschnitt: 2010-15) (%) Quelle: Zucman, Gabriel, Thomas Torslov und Ludvig Wier (2018). The Missing Profits of Nations. 5. Juni 2018 EU: Vermutete Steuerausfälle durch Gewinnverschiebungen von Firmen 36 0 5 10 15 20 25 30 35 OECD-Durchschnitt, % des BIP OECD: Struktur der Steuereinnahmen (einschl. Sozialbeitragseinnahmen) 37 0 20 40 60 80 100 Sonstige Güter/Dienstleistungen Vermögen Einkommen von Unternehmen Lohnsumme/Beschäftigtenzahl Sozialbeiträge Einkommen von natürlichen Personen Quellen: OECD, Deutsche Bank Research OECD-Durchschnitt, % der Staatseinnahmen Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 14 | 11. Februar 2019 EU-Monitor Für EU-Mitgliedstaaten stellt die EK umfassende und länderübergreifende Steu- erstrukturdaten zur Verfügung, die u.a. auf der Website der EK bereitgestellt (Data on Taxation) sowie alljährlich im „Taxation Trends in the European Union“-Bericht veröffentlicht werden (siehe EK (2018)). Beide Datensätze las- sen eine Betrachtung der Einnahmen nach der (a) Einnahmen- bzw. Steuerart (wie z.B. Steuern auf Einkommen natürlicher Personen und Körperschaften, So- zialbeiträge der Arbeitnehmer/-geber, Kapitalertragsteuern, Vermögensteuern, Konsumsteuern etc.) sowie der (b) der Art der Bemessungsgrundlage für die Einnahmen- bzw. Steuererhebung (Steuern und Beiträge auf Einkommen aus Arbeit oder Steuern, Konsum und Kapital) zu. Kombiniert mit Daten aus der VGR, die es uns ermöglichen, die für eine Volkswirtschaft aggregierten steuerli- chen Bemessungsgrundlagen für Arbeit und Kapital zu approximieren, können wir die durchschnittliche Steuerlast – den impliziten Steuersatz (ITR für „Implicit Tax Rate“) – auf Arbeit und die Unternehmenseinkommen abschätzen. Eine Be- schreibung der Berechnungsmethoden – einschließlich einer Diskussion der Mess- und Interpretationsprobleme von ITRs – findet sich im Anhang in Box 2. Denn sollte es zu einer massiven Verschiebung bei der Verteilung des Volksein- kommens kommen, würden dem Fiskus zwar einerseits Einnahmen aus der Be- steuerung von Arbeitnehmerentgelten entgehen, auf der anderen Seite jedoch höhere Einnahmen aus der Besteuerung von Unternehmensgewinnen und Ver- mögenseinkommen zufließen. In dem obigen Negativszenario hinge der Netto- effekt auf den gesamtstaatlichen Finanzierungssaldo daher nicht nur davon ab, wie stark der Rückgang bei den (unselbständig) Beschäftigten und der Lohn- summe ausfiele, sondern auch davon, wie hoch die (relative) steuerliche Belas- tung von Arbeits- und Kapitaleinkommen ist (d.h. die Besteuerungsdifferenz zwi- schen den Faktoren Arbeit und Kapital bzw. zwischen den Lohn- und Unterneh- menseinkommen) 7 . 7 In dem obigen pessimistischen Szenario, welches auf dem im Anhang skizzierten Szenario 3 ba- siert, sinkt nicht das BIP bzw. das zu verteilende Volkseinkommen. Im Gegenteil: Die Einkommen steigen sogar, dank des technischen Fortschritts. Allerdings kommt es in diesem Szenario zu dra- matischen Ungleichheiten bei der Einkommensverteilung zulasten des Faktors Arbeit und zu- gunsten des Faktors Kapital. Während die Lohnsumme absolut und relativ zum Volkseinkommen fällt (und die Ungleichheiten bei der Verteilung der Lohnquote ebenfalls zunehmen – zulasten der 10 20 30 40 50 60 OECD** CA FR DE IT JP UK US Quellen: OECD, Deutsche Bank Research Impliziter Steuersatz auf Arbeit*, % (geschätzt auf Basis von OECD-Daten) * Schätzung anhand des Quotienten aus der (1) Summe der Einkommensteuern von natürlichen Personen, Sozialbeiträgen und Steuern auf die Lohnsumme/Beschäftigtenzahl und (2) den Arbeitnehmerentgelten und Steuern auf die Lohnsumme/Beschäftigtenzahl ** Einfacher Durchschnitt Die steuerliche Belastung von Arbeit hat über die Zeit stark zugenommen 38 10 20 30 40 50 60 70 1 9 7 0 1 9 7 3 1 9 7 6 1 9 7 9 1 9 8 2 1 9 8 5 1 9 8 8 1 9 9 1 1 9 9 4 1 9 9 7 2 0 0 0 2 0 0 3 2 0 0 6 2 0 0 9 2 0 1 2 2 0 1 5 2 0 1 8 US (gesetzlich) JP (gesetzlich) DE (gesetzlich) US (ITR -Traditionelle Methode) JP (ITR -Traditionelle Methode) DE (ITR -Traditionelle Methode) Quellen: OECD, Deutsche Bank Research % Die ITRs wurden auf Basis von OECD-Daten und der traditionellen EK-Berechnungsmethode ermittelt. Sie wurden für den gesamten Unternehmenssektor (Finanz- und Nichtfinanzunternehmen) berechnet. Die Besteuerung von Körperschaften ist im Trend stark rückläufig 40 26 24 24 24 23 23 22 21 21 21 19 18 18 18 17 17 17 17 16 15 15 14 14 14 13 13 12 11 10 10 10 12 11 12 14 11 14 10 11 11 12 11 14 16 11 12 9 10 15 9 15 13 19 11 13 12 11 13 12 11 15 8 6 11 7 8 11 7 7 10 8 7 8 4 5 9 5 11 5 3 8 9 7 5 4 4 8 10 9 9 5 4 6 0 10 20 30 40 50 S E F R A T D K B E F I D E I T E A N L E U S I H U C E E C Z L U S K E E E S G R P T H R L T L V P L G B C Y M T R O B G I E EU: Steuereinnahmen nach den Faktoren Arbeit, Kapital und Konsum 39 % des BIP (2016) 58 57 56 53 53 525252 51 51 505050 50 49 48 48 46 46 45 42 42 40 39 39 38 38 35 34 34 27 26 28 31 30 24 27 25 33 31 34 39 43 29 27 28 38 40 43 25 36 34 35 38 41 33 50 40 37 51 14 17 17 15 17 24 21 23 16 18 16 11 8 22 24 24 14 14 12 30 21 24 25 23 20 29 12 25 29 15 0 20 40 60 80 100 S E D E A T S K N L B E E A F R F I D K C Z S I E E E U I T E S L T H U L V L U P T I E P L G R R O G B H R C Y M T B G Arbeit Konsum Kapital Quellen: Europäische Kommission, Deutsche Bank Research % der Steuereinnahmen (2016) Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 15 | 11. Februar 2019 EU-Monitor Beschreibung des Szenario-Analyseansatzes Drei Dimensionen: Richtung, Stärke und Geschwindigkeit des Gesamteffekts Im Rahmen einer Szenario-Analyse für die EU-Staaten unterscheiden wir im Folgenden bezüglich des Gesamteffektes auf die Beschäftigung (und damit die Staatsfinanzen) drei Ebenen bzw. Dimensionen. So könnte der (Netto-) Be- schäftigungseffekt bestenfalls positiv, im ungünstigsten Fall negativ ausfallen (1. Dimension: Richtung des Gesamteffektes). Ebenso ist unklar, ob er moderat oder stark ausfällt (2. Dimension: Stärke des Gesamteffektes). Schließlich kommt noch ein zeitlicher Aspekt dazu, denn der von der Digitalisierung ausge- hende Gesamteffekt könnte abrupt, graduell oder temporär auftreten (3. Dimen- sion: Geschwindigkeit und Persistenz des Gesamteffektes). Da wir die potenzi- ellen fiskalischen Lasten für den Sozialstaat abschätzen wollen, beschränken wir uns auf die negativen Dimensionen. Wir treffen keine Annahme darüber, wie schnell diese den Sozialstaat treffen und ob diese temporär oder dauerhaft sind (3. Dimension), sondern beschränken auf die ersten beiden Dimensionen. Annahmen über die strukturelle Arbeitslosigkeit und die Durchschnittslöhne Im ersten Szenario einer zur „singulären“ (vom Kapital dominierten) Ökonomie driftenden Volkswirtschaft unterstellen wir, dass das Beschäftigungsniveau (An- zahl der Arbeitnehmer) um 50% sinkt, sich die Lohnsumme halbiert 8 und die von den Firmen eingesparten Löhne in Form höherer Gewinne vollständig verein- nahmt werden können (Szenario 1a). In dem Szenario fällt zwar nicht das BIP (es steigt, wie in Box 1 beschrieben, sogar an), es kommt allerdings zu einer strukturellen Verschiebung bei den Lohn- zu den Unternehmenseinkommen. In einem zweiten Szenario (einer abgeschwächten Form des ersten Szenarios) nehmen wir an, dass das Niveau der unselbständig Beschäftigten und die Lohn- summe um „nur“ 25% zurückgehen (Szenario 2a) 9 . Unsere Szenarien 1b und 2b bauen auf den beiden obigen Szenarien auf, unterstellen jedoch zusätzlich, dass das Durchschnittslohnniveau – d.h. das durchschnittliche Arbeitneh- merentgelt für die verbliebenen Beschäftigten (d.h. die Arbeitnehmer, die nicht substituiert werden können) – im Szenario mit einem Beschäftigungsrückgang um 50% (25%) um 30% (15%) ansteigt. Der Gedanke dahinter ist, dass bei ei- nem Beschäftigungsabbau die Produktivität der verbliebenen Arbeitnehmer (der „Komplementäre“) und damit auch deren Lohnniveau spürbar steigen könnte. In unseren beiden alternativen Szenarien 1b und 2b fällt der Produktivitäts- und Lohnzuwachs (im Durchschnitt für die verbliebenen Arbeitnehmer) damit umso höher aus, je stärker die Beschäftigung zurückgeht, da die Automatisierung vor allem niedrig und mäßig qualifizierte Arbeitnehmer aus dem Arbeitsmarkt ver- drängt, jedoch nicht die Hochqualifizierten. Die „b“-Szenarios kommen damit der Niedrig- und zugunsten der Hochqualifizierten), legen die Unternehmensgewinne und Vermö- genseinkünfte absolut und relativ zum BIP zu. Bei einer unveränderten Steuerpolitik würde dies dazu führen, dass die Steuereinnahmen auf Arbeitseinkommen absolut und relativ zum BIP sin- ken (angenommen, dass die voraussichtlich steigenden Steuern auf Spitzeneinkommen nicht ausreichten, die durch den Beschäftigungsrückgang entstehenden Einnahmenverluste zu kom- pensieren) und die Unternehmenssteuern bzw. Steuern auf Vermögenseinkommen absolut und relativ zum BIP ansteigen. 8 Dies ist eine vereinfachende Annahme. Wie stark die Lohnsumme bei Halbierung der Beschäftig- tenzahl tatsächlich zurückginge, hinge davon ab, welche Arbeitnehmer ihre Arbeit verlören. So- fern überwiegend unterdurchschnittlich vergütete Arbeitnehmer ihre Beschäftigung verlören, würde das Durchschnittslohnniveau ansteigen und die Lohnsumme unterproportional absinken. 9 Streng genommen würde in einer „singulären“ Ökonomie die Beschäftigung (und damit auch die Lohnsumme) auf null sinken. Da wir „nur“ einen Rückgang der Beschäftigung um 50% bzw. 25% annehmen, kann man die in unseren Szenarien skizzierten Ökonomien als solche verstehen, die schon die Hälfte bzw. ein Viertel des Weges zu einer singulären Ökonomie zurückgelegt haben. 0 10 20 30 40 50 60 % (Traditionelle EK-Methode) EU: Durchschnittliche Besteuerung von Unternehmenseinkommen (impliziter Steuersatz*) 41 0 20 40 60 80 EU28 EA19 DE FR IT ES NL UK Quellen: Eurostat, Europäische Kommission, Deutsche Bank Research % (Neue EK-Methode) * geschätzt auf Basis von Eurostat-Daten Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 16 | 11. Februar 2019 EU-Monitor in Box 1 beschriebenen Ökonomie 3 gleich, in der nicht nur die Kapitaleigentü- mer, sondern auch die Hochqualifizierten von der „Robotisierung“ profitieren. Gravierende Steuerausfälle bei technologischem Beschäftigungsabbau In jedem Szenario wird unterstellt, dass der Rückgang der Lohnsumme zu ei- nem entsprechenden Anstieg der Unternehmensgewinne führt und diese vom Staat in Höhe der ITRs für die Unternehmenseinkommen versteuert werden. Unsere Berechnungen führen wir sowohl auf der Grundlage der nach der traditi- onellen EK-Methode als auch nach der neuen EK-Methode (ohne Dividenden) ermittelten ITRs durch. Aufgrund der bekannten Mess- bzw. Schätzproblematik von ITRs hinsichtlich der (tatsächlichen) effektiven Steuerlast von Unternehmen (siehe mehr dazu in Box 2 im Anhang), führen wir ebenso eine alternative Be- rechnung auf Basis der Effektiven Steuersätze (ETRs) durch. ETRs werden im Gegensatz zu ITRs nicht auf Basis von makroökonomischen Größen ermittelt, sondern sind mikrobasiert. Da die Lohneinkommen in den meisten EU-Staaten deutlich höher besteuert werden als die Unternehmenseinkommen, kommt es in all diesen vier Negativszenarien zu einer signifikanten Verschlechterung der Staatsfinanzen, da die durch den Beschäftigungsrückgang ausgelösten Steuer- ausfälle auf Arbeit (Lohnsteuern, Sozialbeiträge) nicht vollständig durch Steuer- mehreinnahmen aus Unternehmenseinkommen aufgefangen werden können und zudem höhere Staatsausgaben (für die soziale Grundsicherung) anfallen. Grundsicherung für Arbeitslose abhängig vom Medianeinkommen des Landes Für alle vier Szenarien unterstellen wir darüber hinaus, dass der Sozialstaat je- dem Arbeitslosen eine bestimmte Höhe des in der Volkswirtschaft erreichten Medianäquivalenzeinkommens als soziale Grundsicherung gewährt. Diese Höhe wird mit 50% am unteren Ende dessen angesetzt, was die meisten Volks- wirtschaften i.d.R. bereit sind, an relativer Armut zu tolerieren. Gewöhnlich gilt 0 5 10 15 20 25 30 35 E A 1 9 E U 2 8 D K P L L V S K A T I E E E L T B G S I S E I T F I H U C Z Prozentpunkte EU: Besteuerungsdifferenz zwischen Erwerbs- u. Unternehmenseinkommen* 43 -20 -10 0 10 20 30 40 50 M T E S P T F R U K L U D E N L E A 1 9 C Y E L R O B E E U 2 8 ETRs für Nichtfinanzunternehmen (ZEW) ITR (Traditionelle EK-Methode) ITR (Neue EK-Methode) Quellen: Europäische Kommission, Eurostat, ZEW, Deutsche Bank Research * auf Basis von Daten aus dem Jahr 2016 20 25 30 35 40 45 50 EU28 EA19 DE FR IT ES NL UK Quellen: Eurostat, Europäische Kommission, Deutsche Bank Research ITR, % (Impliziter Steuersatz) (geschätzt auf Basis von Eurostat-Daten) EU: Durchschnittliche Besteuerung der Einkommen aus unselbstständiger Erwerbstätigkeit 42 -10 0 10 20 30 40 50 I T B E H U A T F R G R F I S E C Z D E S K S I E A D K E U E E N L I E P L L U L T H R E S L V P T R O G B C Y M T B G 2005 Veränderung 2016 ggü. 2005 (Pp.) 2016 EU: Durchschnittliche Besteuerung von Einkommen aus unselbstständiger Erwerbstätigkeit 44 Impliziter Steuersatz auf Arbeit, % (auf Basis der EK-Schätzmethode) Quellen: Europäische Kommission, Deutsche Bank Research -20 0 20 40 60 F R M T E S B E D E E L P T L U I T A T E A 1 9 N L U K E U 2 8 D K S K S E H U F I P L C Z H R E E S I R O L V I E L T C Y B G Gesetzlicher Körperschaftsteuersatz Effektiver Steuersatz (ETR) ITR (Traditionelle EK-Methode) ITR (Neue EK-Methode) % (2016) Quellen: Europäische Kommission, ZEW, Eurostat, OECD, Deutsche Bank Research EU: Steuerlastmaße für Unternehmenseinkommen/ - gewinne 45 Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 17 | 11. Februar 2019 EU-Monitor ein Bürger als (relativ) arm bzw. von Armut bedroht, wenn sein Einkommensni- veau weniger als 60% des Medianäquivalenzeinkommens beträgt („Armutsge- fährdungsquote“). Dies bedeutet, dass wir in den Negativszenarien die gesam- ten fiskalischen Belastungen (Steuerausfälle, höhere Ausgaben für Arbeitslo- sen- bzw. Sozialhilfe) abgreifen. Insgesamt ist die fiskalische Nettobelastung in unserer Szenario-Analyse eine Funktion, die durch die von vier exogenen Vari- ablen – der Stärke des Beschäftigungsrückgangs, der Entwicklung des Durch- schnittslohnniveaus, der Differenz aus den ITRs auf Arbeits- und Unterneh- menseinkommen (Stand: 2016) und der Höhe des für die Arbeitslosen- bzw. So- zialhilfe angesetzten Prozentsatzes vom Medianeinkommen – beschrieben wird. Rückgang der Lohnquote und technologische Massenarbeitslosig- keit würden tiefe, dauerhafte Haushaltslöcher reißen Finanzierungslöcher von bis zu 10% des BIP bei Halbierung der Beschäftigung Im Szenario 1a (Halbierung der Beschäftigtenanzahl, unverändertes Durch- schnittslohnniveau trotz höherer Arbeitsproduktivität der am Arbeitsmarkt ver- bliebenen Beschäftigten und Zahlung einer staatlichen Arbeitslosen- bzw. Sozi- alhilfe an jeden Arbeitslosen i.H.v. 50% des Medianeinkommens) sähen sich die EU-Staaten insgesamt großen Finanzierungsherausforderungen ausgesetzt. In der EU würde die Kombination aus Steuerausfällen (Lücke aus fallenden lohn- basierten und höheren gewinnbasierten Steuern) und höheren Sozialausgaben im Länderdurchschnitt ein Haushaltsloch in einer Spanne von 6,6% bis 8,4% des BIP reißen. Diese geschätzte Defizitspanne ergibt sich aus der Verwendung der drei unterschiedlichen Schätzer für die Unternehmenssteuersätze in unse- ren Simulationsrechnungen. Das größte rechnerische Finanzierungsloch (von ca. 8,4% des BIP) ergibt sich für die EU bei Berücksichtigung des nach der tra- ditionellen EK-Berechnungsmethode ermittelten ITRs (von ca. 15,9%). Bei Ver- wendung des nach der neuen EK-Berechnungsmethode ermittelten ITRs (von ca. 19,8%) bzw. des ETRs für den Nichtfinanzsektor (von ca. 20%) wären die Finanzierungslöcher zwar etwas kleiner, aber mit geschätzten 6,7% bzw. 6,6% des BIPs noch immer sehr hoch (siehe Grafik 49). Für die Eurozone drohen ähnlich hohe Finanzierungslücken wie für die gesamte EU, nämlich zwischen 6,5% (auf Basis des ETRs), 6,9% (ITR nach neuer Methode) und 8,7% (ITR nach traditioneller Methode). Unter den größeren EU-Ländern würden die Finanzierungslöcher besonders groß in Finnland, Österreich, Schweden, Italien und Deutschland ausfallen, wo diese im Durchschnitt (der drei Schätzungen) zwischen 9,8% des BIP (Finnland) und 8,6% (Deutschland) lägen (siehe Grafik 49). Die großen fiskalischen Netto- belastungen in diesen Ländern erklären sich vor allem dadurch, dass dort die Arbeitnehmerentgelte besonders hoch besteuert werden und daher die Steuer- ausfälle bei Massenarbeitslosigkeit sehr hoch ausfallen würden. Unter den grö- ßeren, unterdurchschnittlich stark betroffenen EU-Staaten befinden sich u.a. Portugal (-4,7% des BIP), Großbritannien (-4,9%), Frankreich (5,0%) und Irland (-5,2%). So entgingen zwar auch in Frankreich dem Staat hohe Steuereinnah- men aus Arbeit, jedoch würde zumindest ein großer Teil dieser Mindereinnah- men wiederum durch höhere Unternehmenssteuereinnahmen ausgeglichen, was an der relativ hohen Besteuerung der dort veranlagten Unternehmensein- kommen liegt – und folglich der geringen Steuersatzdifferenz zwischen Lohn- und Unternehmenseinkommen. Im Falle Großbritanniens liegt die im Vergleich zum EU-Durchschnitt unterdurchschnittliche Belastung darin begründet, dass die dortigen Arbeitnehmerentgelte im Vergleich zu anderen EU-Staaten recht moderat und insgesamt nicht wesentlich höher als die Unternehmenseinkom- men besteuert werden. 0 2 4 6 8 10 D K D E C Y A T S E L U F I F R M T N L U K S I E E E A 1 9 B E E U 2 8 % des BIP EU: Staatsausgaben für Arbeitslosen - und Sozialhilfe heute und bei einem Systemwechsel 47 20 25 30 35 40 45 EU28 EA19 DE FR IT ES NL UK ETR, % (Effektiver Steuersatz) (ZEW-Berechnungen) Quellen: ZEW, Europäische Kommission, Deutsche Bank Research EU: Mikrobasierte effektive Steuer - sätze für Unternehmen des Nichtfinanzsektors 46 0 2 4 6 8 E A 1 9 E U 2 8 E S C Z L V P T I T P L L T S K H U H R I E E L B G R O Ausgaben (2016) Bei Umstellung auf Zahlung von 60% des Medianeinkommens Bei Umstellung auf Zahlung von 50% des Medianeinkommens Bei Umstellung auf Zahlung von 40% des Medianeinkommens Quellen: Eurostat, Deutsche Bank Research Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 18 | 11. Februar 2019 EU-Monitor -20 -15 -10 -5 0 5 10 S E F I A T D K I T D E F R E U 2 8 E A 1 9 N L B E E S U K E L P T I E Aufgliederung der fiskalischen Nettobelastung in Prozent des BIP Szenario 1a 48 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 F I S E A T I T D K E S F R E L D E E U 2 8 E A 1 9 N L B E P T U K I E Szenario 2a -15 -10 -5 0 5 10 F I S E A T D K I T F R D E E S E A 1 9 E U 2 8 N L B E U K E L P T I E Szenario 1b -15 -10 -5 0 5 S E F I S I E E A T H U D K I T L V L T D E F R C Z E U 2 8 E A 1 9 P L N L B E E S C Y S K U K E L P T B G I E L U R O M T EU: Fiskalische Nettobelastung bei technologiebedingter Arbeitslosigkeit (% des BIP) Szenario 1a: Beschäftigung: - 50%, konstantes Durchschnittslohnniveau 49 -6 -4 -2 0 2 4 S I F I E E S E A T H U L V I T D K L T E S F R P L E L D E E U 2 8 E A 1 9 C Z N L B E P T S K U K B G I E C Y R O L U M T Szenario 2a: Beschäftigung: - 25%, konstantes Durchschnittslohnniveau -15 -10 -5 0 5 F I S I S E E E A T D K H U L V I T L T F R D E E S E A 1 9 E U 2 8 C Z N L P L B E C Y U K E L S K P T L U B G I E R O M T Szenario 1b: Beschäftigung: - 50%, Durchschnittslohnniveau: +30% -6 -4 -2 0 2 4 F I E S A T S E D K I T F R E L D E E A 1 9 E U 2 8 N L U K P T B E I E Ausgaben für Arbeitslose Unternehmensteuern Steuern auf Arbeit Nettobelastung Quellen: Europäische Kommission, Eurostat, Deutsche Bank Research Szenario 2b EA19 und EU28: Ohne Kroatien. Unternehmenssteuern: Berechnet mittels ETRs -6 -4 -2 0 2 4 E S S I F I E E L V F R D K A T I T L T S E E L D E P L E A 1 9 E U 2 8 U K P T H U N L B E I E S K B G C Z C Y R O L U M T ETRs ITR (Traditionelle EK-Methode) ITR (Neue EK-Methode ohne Dividenden) Quellen: Europäische Kommission, Eurostat, Deutsche Bank Research Szenario 2b: Beschäftigung: -25%, Durchschnittslohnniveau: +15% EA19 und EU28: Ohne Kroatien. Für Kroatien konnten die ITRs nicht ermittelt werden, da keine zeitnahen Daten vorliegen. Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 19 | 11. Februar 2019 EU-Monitor Bei einem Beschäftigungsrückgang von „nur“ 25% würde immer noch eine Fi- nanzlücke von bis zu 4% im EU-Schnitt entstehen In Szenario 2a (mit einem nur halb so starken Beschäftigungsrückgang von 25% wie im Szenario 1a und unverändertem Durchschnittslohnniveau) würde die fiskalische Nettobelastung für die meisten EU-Staaten deutlich niedriger als im ersten Szenario ausfallen, was daran liegt, dass die Steuerausfälle deutlich geringer wären und der Staat zudem deutlich weniger Ausgaben für Arbeitslo- sen- bzw. Sozialhilfe zu schultern hätte (siehe Grafik 49). Dennoch lägen die Jahr für Jahr zu stopfenden Finanzierungslöcher für die EU- und Eurozonen- Staaten im Durchschnitt zwischen rund 2 ½ und 4% des BIP, sodass die EU- Staaten auch bei einem deutlich milderen Nettobeschäftigungsabbau von 25% ohne entsprechende steuerliche Gegenmaßnahmen vor großen Finanzierungs- problemen stünden. Produktivitätsbedingter Anstieg der Durchschnittslöhne würde die negativen Ef- fekte auf die Staatsfinanzen etwas abmildern Für den Fall, dass die hoch qualifizierten Arbeitnehmer aufgrund ihrer höheren Arbeitsproduktivität einen höheren Lohn durchsetzen könnten (aufgrund ihrer Eigenschaft als Komplementäre zum Kapital), wären die fiskalischen Herausfor- derungen für die Sozialstaaten etwas moderater als in den beiden obigen Sze- narien mit unveränderten Durchschnittslohnniveaus. Denn ein höherer Durch- schnittslohn für die noch nicht aus dem Arbeitsmarkt ausgeschlossenen Arbeit- nehmer hätte nämlich zur Folge, dass nicht die gesamte durch die Automatisie- rung „eingesparte“ Lohnsumme beim Unternehmenssektor verbliebe, sondern zumindest in Teilen den hoch qualifizierten Arbeitnehmern zugute käme und mit einem höheren Steuersatz belegt werden würde (dies setzt jedoch voraus, dass die Hochqualifizierten relativ immobil blieben; eine Annahme, die man hinterfra- gen kann). Folglich würden die Steuerausfälle der EU-Staaten in diesem Fall weniger drastisch und damit auch die daraus resultierenden Finanzierungsdefi- zite etwas geringer ausfallen. Die Arithmetik geht wie folgt: Im Fall eines Beschäftigungsrückgangs um 50%, der vereinfacht gesagt eine Halbierung der Lohnsumme nach sich zöge, müss- ten die Durchschnittslöhne um 100% steigen, um die Lohnsumme auf dem alten Niveau zu halten. Bei einem Beschäftigungsrückgang um 25% müssten die Durchschnittslöhne entsprechend um 33% klettern, um die Lohnquote auf dem alten Niveau zu halten. Da solche Anstiege eher utopisch anmuten, haben wir für Szenario 1b bzw. 2b unterstellt, dass die Durchschnittslöhne um 30% bzw. 15% steigen. Ein höheres Durchschnittslohnniveau würde das Absacken der Lohnquote nicht verhindern, aber zumindest abmildern und damit auch den Rückgang der Steuereinnahmen etwas abbremsen. Während die EU-Staaten bei einem Beschäftigungsrückgang um 50% und unveränderten Durchschnitts- lohnniveaus fiskalische Belastungen in einer Spanne von 6,6% (auf Basis von ETRs) bis 8,4% des BIP (ITRs nach der traditionellen Methode) zu schultern hätten, würden diese Belastungen sich im Falle eines um 30% höheren Durch- schnittslohnniveaus auf rund 5,6% bis 7,2% des BIP ermäßigen. Wie ersichtlich, reagieren die Analyseergebnisse sehr sensitiv darauf, welcher Unternehmens- steuersatz in die Kalkulationen einfließt. Da die ITRs für die meisten Staaten so- wohl auf Basis der traditionellen als auch neuen EK-Berechnungsmethode nied- riger sind als die vom ZEW berechneten ETRs für Nichtfinanzunternehmen (siehe Grafik 45), fallen auch die Nettofiskallasten bei Verwendung der ITRs er- heblich größer aus als bei Nutzung der ETRs. Für einige EU-Staaten (wie z.B. Luxemburg oder Malta) sind diese Unterschiede teilweise sehr groß. Aufgrund der Schwachstellen der auf Makrovariablen basierenden ITRs (siehe Erläute- rung in Box 2 im Anhang) sollte man die Simulationsergebnisse mit Vorsicht und nur in der Gesamtheit interpretieren. Ebenso sollte bedacht werden, dass Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 20 | 11. Februar 2019 EU-Monitor -14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 EE FI AT SI LU SE HU IT LT DE LV DK ES BE EA19 PL CZ EU28 NL EL IE FR UK BG SK PT CY RO MT Szenario 1a: Rückgang der Beschäftigung um 50% und konstantes Durchschnittslohnniveau EU: Fiskalische Belastung im negativen Szenario mit technologischer Arbeitslosigkeit (in % des BIP) Bandbreitenschätzung auf Basis unterschiedlicher Schätzer für den durchschnittlichen Unternehmenssteuersatz 50 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 EE SI AT FI SE LU IT LT DE LV HU DK ES EA19 PL EU28 BE NL CZ EL FR UK PT IE SKCYBGROMT Szenario 1b: Rückgang der Beschäftigung um 50% und Anstieg des durchschnittlichen Lohnniveaus um 30% -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 EE SI IT LT LV ES FI AT HU SE EL LU PL DE EA19 DK EU28 BE CZ NL IE FR BG PT UK SK RO CY MT Szenario 2a: Rückgang der Beschäftigung um 25% und konstantes Durchschnittslohnniveau -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 ES SI EE LV IT LT EL AT FI PL DE SE HU EA19EU28 DK LU FR NL BE PT UK CZ IE BG SK CY RO MT Mittelwert Maximum Minimum Quellen: Europäische Kommission, Eurostat, Deutsche Bank Research Szenario 2b: Rückgang der Beschäftigung um 25% und Anstieg des durchschnittlichen Lohnniveaus um 15% EA19 und EU28: Ohne Kroatien. Für Kroatien konnten die ITRs nicht ermittelt werden, da keine zeitnahen Daten vorliegen. Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 21 | 11. Februar 2019 EU-Monitor unsere Szenario-Analyse auf Basis von ITRs (für das Jahr 2016) bzw. ETRs (2017) basieren. In diesem Kontext sei erwähnt, dass die sich die effektiven Un- ternehmenssteuersätze (auf Basis von ZEW-Daten) in einigen EU-Staaten seit- her deutlich ermäßigt haben (wie z.B. in Ungarn, Portugal oder Frankreich). Dies impliziert, dass die rechnerischen Nettofiskallasten in unseren Negativsze- narien für diese Staaten bei Verwendung aktueller(er) Durchschnittssteuersätze (ITRs) höher ausfallen dürften. Die vorliegenden Grafik 50 gibt einen Überblick über die fiskalischen Belastungen der EU-Staaten in den vier Negativszenarien. Konkret zeigen sie den Mittelwert, das Maximum und Minimum der Nettofiskal- lasten (berechnet auf Basis der drei verschiedenen Schätzer für die Unterneh- menssteuersätze). Zum Schluss betrachten wir für die vier Szenarien noch die fiskalische Gesamt- belastung bei unterschiedlich hohen Niveaus bei der staatlichen Arbeitslosen- bzw. Sozialhilfe. Bisher haben wir stets angenommen, dass der Staat jedem Ar- beitslosen eine Grundsicherung in Höhe von 50% des Medianäquivalenzein- kommens gewährt. Im Folgenden ist dargestellt, wie die Gesamtbelastung sich bei einem etwas niedrigeren bzw. höheren Grundsicherungsniveau (von 40% bzw. 60% des Medianeinkommens) verändert. Wie in Grafik 51 ersichtlich, würde ein um zehn Prozentpunkte höheres Grundsi- cherungsniveau die Gesamtbelastung der Staaten im Durchschnitt der EU- und EWU-Staaten für den Fall eines Beschäftigungsrückgangs um 25% bzw. 50% jeweils um rund einen bzw. halben Prozentpunkt vom BIP erhöhen. Eine über- durchschnittliche Differenz ergibt sich u.a. für Dänemark, Deutschland, Luxem- burg oder Schweden, was auf die dort vergleichsweise hohen Einkommensni- veaus bzw. Medianäquivalenzeinkommen zurückgeführt werden kann. Insge- samt zeigen die Berechnungen, dass auch bei einem relativ niedrigen Grundsi- cherungsniveau von lediglich 40% des Medianäquivalenzeinkommens die fiska- lischen Belastungen für die EU-Staaten hoch blieben und nur geringfügig niedri- ger ausfielen als bei Zahlung eines Grundsicherungsniveaus von 50% (5,3% vs. 6,3% des BIP im Szenario 1a bzw. 1,7% vs. 2,2% im Szenario 2a). Bei umfangreicher Automatisierung mit struktureller Massenarbeitslosigkeit müssten die Staaten neue Antworten auf die Finanzierungsfrage finden … Die Ergebnisse unserer Szenario-Analyse für die EU-Staaten zeigen, dass viele europäische Sozialstaaten bei einer umfangreichen digitalisierungsbedingten Automatisierungswelle, die zu einer strukturellen Massenarbeitslosigkeit führen würde, die Finanzierungsfrage ihrer öffentlichen Sozialsysteme neu stellen müssten. Dies ergibt sich daraus, dass die Unternehmenseinkommen bzw. -ge- winne in den meisten Ländern derzeit deutlich niedriger besteuert werden als die Arbeitnehmerentgelte – eine Folge des über die letzten Jahrzehnte intensi- ver geführten globalen Steuerwettbewerbs. Bei einem massiven Einbruch der Beschäftigung (infolge der Substituierung menschlicher Arbeit durch Maschinen, Roboter, Computer und/oder KI), die zu einem drastischen Rückgang der Lohnquote und einem gleichzeitigem Anstieg der Unternehmensgewinne ein- herginge, hätten die meisten Staaten mit massiven Steuerausfällen und höherer Sozialausgaben für die Grundsicherung zu kämpfen. Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 22 | 11. Februar 2019 EU-Monitor -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 H U S E C Z E E S I A T L T L V I T F I C Y L U P L E U 2 8 E A 1 9 D E S K D K B G U K B E N L P T F R I E E L R O M T E S EU: Fiskalische Nettobelastung bei unterschiedlichen Grundsicherungsniveaus* (in Prozent des BIP) Szenario 1a: Rückgang der Beschäftigung um 50% und konstantes Durchschnittslohnniveau 51 -10 -8 -6 -4 -2 0 H U C Z E E S I S E A T L T L V C Y I T L U F I P L E U 2 8 D E E A 1 9 U K S K B G D K P T N L F R B E M T E L I E R O E S Szenario 1b: Rückgang der Beschäftigung um 50% und Anstieg des durchschnittlichen Lohnniveaus um 30% -5 -4 -3 -2 -1 0 1 H U C Z E E S I L T L V S E I T P L A T B G L U C Y E U 2 8 E A 1 9 S K E L R O P T U K D E F I I E M T B E F R N L D K E S Szenario 2a: Rückgang der Beschäftigung um 25% und konstantes Durchschnittslohnniveau -4 -3 -2 -1 0 1 2 C Z H U E E S I L T L V P L I T L U B G S E M T C Y A T E U 2 8 E A 1 9 E L U K P T R O S K D E I E F I F R E S B E N L D K 50% des Medianequivalenzeinkommens 40% des Medianequivalenzeinkommens 60% des Medianequivalenzeinkommens Quellen: Eurostat, Europäische Kommission, OECD, Deutsche Bank Research Szenario 2b: Rückgang der Beschäftigung um 25% und Anstieg des durchschnittlichen Lohnniveaus um 15% Die zusätzlichen Unternehmenseinkommen wurden in der Szenario-Analyse vom Staat in Höhe der ETRs versteuert. EA19 und EU28: Ohne Kroatien. Für Kroatien konnten die ITRs nicht ermittelt werden, da keine zeitnahen Daten vorliegen. Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 23 | 11. Februar 2019 EU-Monitor Bei einem automatisierungsbedingten Rückgang der Beschäftigung um 50% und unveränderten Durchschnittslöhnen (Szenario 1a) – in Anlehnung an die Studienergebnisse von Frey und Osborne (2013) – wären die EU-Staaten im Durchschnitt mit einer enorm hohen Finanzierungslücke von rund 7% des BIP konfrontiert. Doch selbst in unserem günstigsten Negativszenario (Szenario 2b), gekennzeichnet durch einen weniger drastischen Beschäftigungsrückgang um „nur“ 25% und einem gleichzeitigen produktivitätsbedingten Anstieg der Durch- schnittslöhne um 15%, sähen sich die EU-Staaten einer potenziellen Finanzie- rungslücke von durchschnittlich knapp 2% des BIP gegenüber. Deutschland, das größte Mitgliedsland der EU, müsste bei einer Halbierung der Beschäftig- tenzahl mit einer fiskalischen Belastung von bis zu knapp 10% des BIP rechnen (Szenario 1a). Selbst im Szenario mit deutlich höheren Durchschnittslöhnen für die am Arbeitsmarkt verbliebenen Beschäftigten könnten die fiskalischen Lasten noch immer bis zu 8% des BIP erreichen (Szenario 1b). Auch ein „nur“ halb so hoher digitalisierungsbedingter Beschäftigungsabbau von 25% könnte noch im- mer große Löcher zwischen 2,5% und 3,6% in den deutschen Staatshaushalt reißen. … und über fundamentale Änderungen in der Steuerpolitik nachdenken Damit ist klar, dass die Staaten im Falle einer digitalisierungsbedingten Massen- arbeitslosigkeit und einer damit einhergehenden massiven Verschiebung der Einkommen von den Arbeitnehmern zu den Unternehmern und Kapitaleignern die dann aufkommenden Finanzierungslücken über eine höhere Besteuerung an anderen Stellen schließen müssten. Diese könnte über höhere Steuersätze, eine Verbreiterung der steuerlichen Bemessungsgrundlagen oder eine Kombi- nation aus beiden Maßnahmen erreicht werden. Da die Arbeitnehmerentgelte in vielen EU-Staaten bereits heute sehr hoch mit (Lohn-) Steuern und Sozialabga- ben belastet werden und damit erheblich zur Finanzierung der Sozialsysteme beitragen, müssten die Staaten etwaige „digitalisierungsbedingte“ Finanzie- rungslücken womöglich primär über höhere Steuern beim Konsum, den Unter- nehmensgewinnen, den Kapitaleinkommen oder auf Vermögen schließen. Wel- che Probleme und Hürden dabei für die Staaten auftreten könnten und wie hoch die zusätzliche Besteuerung dann ausfallen müsste, wollen wir in einer Folge- studie behandeln. Für den Fall des Negativszenarios haben Unternehmenslen- ker, Ökonomen und Politiker bereits die verschiedensten Konzepte, die für eine gleichmäßigere Einkommensverteilung sorgen könnten, in den Raum geworfen. Hierzu zählen u.a. eine höhere Besteuerung der Hauptprofiteure der Automati- sierungs- bzw. Digitalisierungsgewinne (insbesondere der Unternehmen und Kapitaleigentümer), die Einführung einer Roboter-, Daten- und/oder Digital- steuer oder den radikalen Umbau des Steuersystems hin zu einer Wertschöp- fungsabgabe sowie die staatliche Gewährung eines bedingungslosen Grundein- kommens. Auch diese Konzepte, einschließlich deren Vor- und Nachteile sowie deren Kosten (z.B. für ein bedingungsloses Grundeinkommen), möchten wir in einer Folgestudie thematisieren. Finale Bemerkungen zur Interpretation unserer Szenario-Analyse-Ergebnisse Die Ergebnisse unserer Szenario-Analyse illustrieren lediglich indikativ den steuerpolitischen Anpassungsbedarf für die EU-Staaten für den Fall eines auto- matisierungsbedingten Beschäftigungsrückgangs. Dabei basiert die Analyse auf Daten für das Jahr 2016 (bzw. 2017 für die ETRs) und der vereinfachenden An- nahme, dass alle EU-Staaten gleichermaßen von einem solchen Beschäfti- gungsrückgang getroffen würden. Aufgrund unterschiedlicher Wirtschaftsstruk- turen dürften jedoch die einzelnen Volkswirtschaften im Falle eines solchen Be- schäftigungsschocks unterschiedlich stark getroffen werden. Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 24 | 11. Februar 2019 EU-Monitor Z.B. könnten dann, wenn primär Jobs im Verarbeitenden Gewerbe wegfielen (z.B. aufgrund des zunehmenden Einsatzes von Industrierobotern im Ferti- gungsprozess), industriebasierte Ökonomien stärker getroffen werden als dienstleistungsorientierte Volkswirtschaften (z.B. mit einem hohen Beschäfti- gungsanteil von Sozial- bzw. Pflegeberufen). Dies muss aber nicht notwendiger- weise bedeuten, dass dienstleistungsorientierte Volkswirtschaften nicht durch große Jobverluste getroffen werden könnten, da z.B. auch im Banken- und Ver- sicherungswesen Prozesse durch den Einsatz von KI automatisiert werden dürf- ten, die heute noch zu großen Teilen durch Mitarbeiter erledigt werden (z.B. im Kreditprüfungsprozess). Unsere Szenario-Analyse berücksichtigt die strukturel- len Unterschiede zwischen den EU-Staaten nicht (z.B. mit Blick auf die Beschäf- tigung über die einzelnen Brachen), sondern stellt lediglich auf die Differenz im (relativen) Besteuerungsniveau zwischen Unternehmenseinkommen/-gewinnen und Lohneinkommen ab. Ebenso berücksichtigen wir in unserer Szenario-Ana- lyse nicht, wie stark einzelne Staaten altern. So könnten z.B. die Staaten, die besonders stark altern und schon jetzt unter einem zunehmenden Fachkräfte- mangel leiden, weniger stark unter einem automatisierungsbedingten Beschäfti- gungsrückgang leiden als solche, in denen das Arbeitskräfteangebot aufgrund einer wachsenden Erwerbsbevölkerung hoch bleibt. 75 80 85 90 95 100 105 110 115 DE ES FR IT NL GB EU EA EU: Projektionen der Europäischen Kommission zur Entwicklung der Beschäftigung 52 Erwerbstätige (im Alter von 15 bis 64 Jahren), Index 2016=100 Quellen: Europäische Kommission, Deutsche Bank Research 30,4 29,1 29,0 27,0 26,0 25,9 23,5 21,9 21,8 21,6 21,1 20,0 18,4 18,3 17,5 15,5 14,9 14,9 14,6 13,9 12,7 12,4 12,4 12,0 11,5 11,2 9,9 9,5 20,4 23,4 17,7 22,3 21,7 20,5 22,2 25,9 22,2 24,9 19,5 24,3 24,2 23,0 22,1 30,2 22,9 26,2 32,3 34,4 31,2 25,8 27,1 23,6 28,7 24,6 18,4 19,0 24,3 23,8 28,4 22,9 26,9 26,6 25,4 21,6 30,0 24,0 24,2 28,3 27,3 28,6 28,7 20,7 28,2 28,4 22,3 20,7 24,3 24,4 32,2 27,3 23,0 26,4 33,5 23,5 7,8 6,1 6,0 11,8 9,6 7,8 7,1 12,5 6,3 10,9 9,4 8,1 11,1 11,5 8,5 11,0 11,5 10,1 14,7 10,8 10,7 20,3 7,8 15,4 16,2 16,7 9,7 15,9 6,0 7,0 8,2 6,4 4,6 5,7 6,7 5,7 6,8 5,9 5,5 7,1 7,3 6,4 7,0 8,6 6,6 6,0 5,4 7,5 6,8 4,8 3,6 4,4 6,1 5,6 6,4 11,1 0 20 40 60 80 100 CZ PL RO SI SK BG EE DE HR HU IT LT AT PT LV FI ES IE BE SE DK NL EL MT FR UK CY LU Land- und Forstwirtschaft, Fischerei Finanz-/Versicherungsdienstleistungen Kunst, Unterhaltung, Erholung Information/Kommunikation Baugewerbe Grundstücks-/Wohnungswesen Freiberufliche, wissenschaftliche und technische Dienstleistungen Handel, Instandhaltung, Verkehr, Gastgewerbe, Beherbergung, Gastronomie Öffentliche Verwaltung, Verteidigung, Erziehung, Gesundheits-/Sozialwesen Industrie Quellen: Eurostat, Deutsche Bank Research Anteil der unselbständig Beschäftigten, % der gesamten unselbstständig Beschäftigten (2017) EU: Beschäftigungsstruktur in den EU - Staaten (Inlandskonzept; VGR) 53 70 80 90 100 110 120 130 LT LV BG RO PL EE DE HR CZ SK PT SI EU FI EA IT HU NL FR ES UK AT EL BE IE DK NO SE MT CY LU EU: Projektionen der Europäischen Kommission zur Entwicklung der Beschäftigung bis 2030 54 Erwerbstätige (im Alter von 15 bis 64 Jahren), Index: 2016=100 Quellen: Europäische Kommission, Deutsche Bank Research Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 25 | 11. Februar 2019 EU-Monitor 5. Fazit Wie schon bei früheren Automatisierungswellen hinterfragt die Gesellschaft der- zeit zu Recht, ob der im Zuge der Automatisierung entstehende Wohlstand auch tatsächlich der gesamten Gesellschaft zugute kommt oder nur einigen wenigen. Die Frage, die derzeit allen unter den Nägeln brennt, ist, ob über Marktlösungen eine gerechte Verteilung der entstehenden Automatisierungsgewinne gewähr- leistet werden kann oder ob diese lediglich einer kleinen Gruppe wohlhabender Kapitaleigentümer zufließen wird. Auch wenn die Einkommen heute innerhalb vieler Staaten deutlich ungleicher verteilt sind als noch vor einigen Jahrzehnten – und dies in Teilen auch auf den technischen Fortschritt und die Globalisierung zurückgeführt werden kann –, gibt es aktuell trotz der voranschreitenden Auto- matisierung und Digitalisierung keine Anzeichen für einen dramatischen Anstieg der Einkommensungleichheiten. In Deutschland ist die Einkommensungleichheit vielmehr seit 2005 weitestge- hend stabil geblieben (z.B. gemessen anhand des Gini-Koeffizienten sowohl auf Basis der Markt- als auch der Nettoeinkommen, d.h. nach und vor Umvertei- lung) (sieh Grafik 55). Statt Arbeitslosigkeit herrscht ein zunehmender Fachkräf- temangel, der sich perspektivisch durch die Alterung der Gesellschaften noch verschärfen dürfte und zu einem ernsthaften Wachstumshindernis werden könnte. Zudem ist die Einkommensungleichheit nach staatlichen Umverteilungs- maßnahmen nach wie vor deutlich niedriger als auf Basis der Markteinkommen (vor Steuern und Transfers) – Ausdruck und Beleg für die große Umverteilung (siehe Grafik 55). Auch wenn die Armutsrisikoquote seit Ende der 1990er Jahre angestiegen ist, hat sie sich seit 2005 nur noch leicht erhöht (siehe Grafik 56). Ebenso fällt sie im internationalen Vergleich nicht unüblich hoch aus. Ähnliche Entwicklungen sind für die Armutsrate und den Anteil von schwerwiegender Ar- mut zu beobachten. Insgesamt erscheint die deutsche Sozial- und Umvertei- lungspolitik effektiv in der Bekämpfung von Armut zu wirken. Die langfristigen Auswirkungen der jüngsten Automatisierungs- und Digitalisie- rungswelle auf die Arbeitsmärkte, die Wirtschaft und die Staatsfinanzen bleiben jedoch höchst ungewiss. Es ist daher auch noch nicht absehbar, wie sich die Di- gitalisierung auf die Struktur und Nachhaltigkeit der Sozialsysteme auswirken wird. Sie muss sich jedoch nicht notwendigerweise negativ auswirken, sondern bietet insbesondere für viele rapide alternde Gesellschaften eine große Chance, den Wohlstand trotz eines sinkenden Erwerbspersonenpotenzials zu erhalten und die Nachhaltigkeit der Staatsfinanzen zu stärken. Das alternde Deutschland könnte z.B. enorm von der Digitalisierung profitieren. Vieles wird letztlich von der Geschwindigkeit abhängen, mit der sie weiter voranschreitet, und den Maß- nahmen seitens der Politik, auf diesen Transformationsprozess Einfluss zu neh- men. Dabei kommt insbesondere der Bildungspolitik eine große Bedeutung zu. Denn über eine gute und effektive Bildungspolitik (Aus-, Weiter- und Umbildung) kann der Staat schließlich Sorge dafür tragen, dass der positive Komplementär- effekt etwaige negative Substitutionseffekte am Arbeitsmarkt überwiegt. Dies würde dabei gezielt einer ungleichen Einkommensverteilung entgegenwirken. In diesem Papier haben wir erörtert, dass viele entwickelte Staaten bei einer zu- nehmend kapitalintensiveren Produktion, die zu einer technologischen Massen- arbeitslosigkeit und einem rapiden Absinken der Lohnquote führen könnte, vor enormen finanziellen Herausforderungen stünden und die Finanzierungsfrage neu stellen müssten. Dies läge daran, dass etwaige zusätzliche Unternehmens- steuereinnahmen auf Basis der in vielen Staaten sehr hohen Besteuerungsun- terschiede (zwischen Arbeit und Kapital bzw. den Lohn- und Unternehmensein- kommen) nicht ausreichten, die dann wegbrechenden (Lohn-) Steuereinnahmen und Sozialversicherungsbeiträge zu kompensieren sowie die steigenden Ausga- ben für Arbeitslosen- und Sozialhilfe zu finanzieren. Ebenso hätten die Staaten 0,20 0,25 0,30 0,35 0,40 0,45 Nettoeinkommen Markteinkommen Gini-Koeffizient: 0 (vollkommene Gleichheit); 1 (maximale Ungleichheit) Quelle: Sachverständigenrat zur Begutachtung der gesamt- wirtschaftlichen Entwicklung Deutschland: Ungleichheit bei der Einkommensverteilung 55 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 Armutsrisikoquote Armutsrate schwerwiegende Armut % an der Gesamtbevölkerung Quelle: Sachverständigenrat zur Begutachtung der gesamt - wirtschaftlichen Entwicklung Deutschland: Armutsmaße 56 0 20 40 60 80 100 120 140 1. Dezil Median 9. Dezil Deutschland: Entwicklung der Markteinkommen 57 Index: 1991=100 Quelle: Sachverständigenrat zur Begutachtung der gesamt- wirtschaftlichen Entwicklung Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 26 | 11. Februar 2019 EU-Monitor womöglich große Schwierigkeiten, die in diesem Negativszenario über sie her- einbrechenden Finanzierungsdefizite durch eine höhere Besteuerung der Digita- lisierungsgewinner (wie z.B. Unternehmens- und Vermögenseinkommen) zu schließen. Um die verloren gegangenen fiskalischen Spielräume bei Eintritt ei- nes solchen Negativszenarios tatsächlich über eine stärkere Unternehmens- bzw. Vermögenseinkommensbesteuerung zurückgewinnen zu können, wäre nämlich ein hohes Maß an politischer Koordination und Kooperation in internati- onalen Steuerfragen zwischen den einzelnen Nationalstaaten notwendig. Doch schon heute gestaltet es sich als äußerst schwierig, eine gemeinsame konsens- fähige Antwort auf die Gewinnverlagerungen und Steuervermeidung multinatio- naler Unternehmen zu finden sowie das internationale Steuersystem an die Be- gebenheiten des 21. Jahrhunderts anzupassen. Solange nicht absehbar ist, ob Roboter und Menschen Kollegen oder Konkur- renten werden (d.h. wie stark Beschäftigungs- und Produktivitätseffekt ausfallen werden), ist die Gesellschaft wohl besser gestellt, wenn sie von einem radikalen Umbau ihrer Steuer- und Sozialsysteme absieht. Stattdessen sollte zunächst die Bildung gestärkt werden und das internationale Steuersystem, insbesondere im Bereich der Unternehmensbesteuerung, an die Begebenheiten des 21. Jahr- hunderts angepasst werden. Im letzten Punkt wären globale Lösungen nationa- len Alleingängen vorzuziehen. Sebastian Becker (+49 69 910-21548, sebastian-b.becker@db.com) 85 90 95 100 105 110 115 120 1. Dezil Median 9. Dezil Deutschland: Entwicklung der Nettoeinkommen 58 Index: 1991=100 Quelle: Sachverständigenrat zur Begutachtung der gesamt - wirtschaftlichen Entwicklung Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 27 | 11. Februar 2019 EU-Monitor Anhang Box 1: Robotisierung und Einkommensverteilung Ökonomie 1 mit Robotern und Menschen als „perfekte Substitute“ Robotisierung mündet in einer ‚singulären‘, vom Kapital dominierten Wirtschaft und in großen Ungleichheiten bei der Einkommens- und Vermögensverteilung. In einer Welt, in der Roboter – ein neuer Typus von Investitionsgütern – künftig zu einem perfekten Substitut für (menschliche) Arbeit werden, führt nach Berg, Buffie und Zanna (2016) schon ein kleiner Anstieg in der Produktivität der Robo- ter dazu, dass die Einkommensungleichheit dramatisch zunimmt. Denn das dann höhere Arbeitskräfteangebot aus Menschen und Roboter führt in einer Marktwirtschaft zu einem sinkenden Lohnniveau. Aufgrund der fallenden relati- ven Preise für Roboter gehen zunächst auch die Nachfrage nach klassischen Investitionsgütern (wie z.B. Gebäude oder Anlagen) und deren Preise zurück. Die Folge ist ein sinkendes Lohnniveau für die in diesen Wirtschaftssektoren be- schäftigten Menschen. Aufgrund des Preisrückgangs nimmt jedoch die Kapital- rendite der klassischen Investitionsgüter zu, was schließlich wieder die Nach- frage und das Produktionsniveau nach oben treibt. Aufgrund steigender Investi- tionen (in Roboter und klassische Investitionsgüter) kommt es zu einer zuneh- menden Dominanz der Volkswirtschaft durch diese beiden Investitionstypen. Dank des vermehrten Einsatzes des Produktionsfaktors Kapital wird trotz einer fallenden Beschäftigung ein immer höherer Output produziert. Da Roboter nur produzieren, nicht aber konsumieren, steht den Menschen ein immer höheres, zu verteilendes Einkommen zur Verfügung. Die Schattenseiten sind jedoch fal- lende Löhne (absolut und relativ) und ein struktureller Anstieg der Arbeitslosig- keit. Aufgrund sinkender Erwerbseinkommen geht der Konsum der Erwerbsper- sonen stetig zurück, während die Kapitaleigentümer – die anfangs ihre Einkom- men vorwiegend für Investitionen verwenden – zunehmend mehr konsumieren (sowohl absolut als auch relativ). In der oben beschriebenen Ökonomie, in der Roboter und Menschen am Ar- beitsmarkt als perfekte Substitute agieren, sinkt die Lohnquote unweigerlich im- mer weiter und im Grenzfall bis auf 0% ab. Umgekehrt steigt der Anteil der Kapi- taleigentümer bzw. Unternehmer (vereinfacht gesagt die Unternehmensge- winne) an dem zu verteilenden Einkommen immer weiter und im Grenzfall bis auf 100%. Da in dieser Welt der Kapitaleinsatz kontinuierlich ansteigt, sowohl relativ als auch absolut, und Kapital (-vermögen) schon jetzt viel ungleicher ver- teilt sind als die Einkommen, wird die Einkommensverteilung in diesem Szenario immer ungleicher. Bei einer unveränderten Steuerpolitik – welche die Erwerbs- einkommen deutlich stärker als die Unternehmens- und Vermögenseinkommen besteuert – kommt es voraussichtlich zu großen fiskalischen Belastungen, auch wenn es hier zwei gegenläufige Effekte gibt (einerseits ein insgesamt höheres Volkseinkommen, andererseits niedrigere Steuersätze auf einen immer größe- ren Teil der Bemessungsgrundlage) Ökonomie 2 mit Robotern und Menschen als „nicht-perfekte Sub- stitute“ Robotisierung führt zwar in der langen Frist zu steigenden Einkommen, erhöht jedoch sowohl kurz- als auch langfristig die ökonomischen Ungleichheiten. Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 28 | 11. Februar 2019 EU-Monitor Für den Fall, dass Roboter und Menschen künftig nicht als perfekte, sondern nicht-perfekte Substitute am Arbeitsmarkt agieren, fallen die Verteilungswirkun- gen der Robotisierung zwar ähnlich aus wie im ersten Szenario, jedoch nicht ganz so extrem. Unter den geänderten Annahmen, dass die Produktivität der Roboter in den nächsten Jahrzehnten deutlich zulegt, diese jedoch den Men- schen am Arbeitsmarkt nicht vollständig ersetzen können, kommt es ebenfalls zu negativen Entwicklungen bei der Einkommensverteilung. Der vermehrte Ein- satz von Robotern führt zunächst zu einer niedrigeren Nachfrage nach klassi- schen Investitionsgütern und übt damit auch einen entsprechenden Abwärts- druck auf das Lohnniveau in diesen Sektoren aus. In der mittleren Frist steigen jedoch aufgrund der oben beschriebenen Prozesse auch die klassischen Inves- titionen wieder an. Da die Menschen im Zusammenspiel mit Robotern und klassischem Kapital im- mer produktiver werden, kommt es bei nach einer gewissen Zeit schließlich auch zu einem Lohnanstieg (inklusives Wachstum). Im Rahmen eines von Berg, Buffie und Zanna (2016) entwickelten Modells dauert es jedoch ca. 20 Jahre, bis der Produktivitätseffekt den Substitutionseffekt überwiegt. In einer solchen Welt dominiert das Kapital die Volkswirtschaft zunehmend, jedoch niemals voll- ständig. Auch wenn die ökonomischen Ungleichheiten zunehmen, liegen die Reallöhne perspektivisch deutlich höher als in der „Vorroboterzeit“. Die Sozial- politik steht aber dennoch vor großen Herausforderungen – insbesondere im Zeitraum mit sinkenden Löhnen. In der Übergangszeit muss der Staat viele Menschen über Sozialleistungen finanziell unterstützen. Ökonomie 3 mit Robotern, „qualifizierten“ und „unqualifizierten“ Menschen Robotisierung führt zu einer Polarisierung der Gesellschaft in Gewinner (Kapital- eigner und Qualifizierte) und Verlierer (Unqualifizierte) bei einer dramatisch an- steigenden ökonomischen Ungleichheit. In dem dritten Szenario nehmen Buffie und Zanna (2016) an, dass es neben Robotern zwei Typen von menschlichen Arbeitskräften gibt. Auf der einen Seite, die ‚Qualifizierten‘, die über besondere Fähigkeiten verfügen und deren Arbeit nicht von Robotern übernommen werden kann (Komplementäre). Unter beson- deren Fähigkeiten muss nicht notwendigerweise eine klassische gute Ausbil- dung verstanden werden, sondern es kann sich dabei z.B. um menschliche Ei- genschaften wie Kreativität, Empathie oder Ähnliches handeln. Auf der anderen Seite stehen die ‚Unqualifizierten‘, die über keine besonderen Fähigkeiten verfü- gen und deren Arbeitseinsatz leicht von Robotern übernommen werden kann (nahezu perfekte Substitute). Wie in den beiden ersten Szenarien führt der zusätzliche Einsatz des Produkti- onsfaktors Kapital zu einem höheren Pro-Kopf-Einkommen und der Anteil des Kapitals am verfügbaren Einkommen steigt. Zusätzlich kommt es jedoch auch zu einer Polarisierung am Arbeitsmarkt. Während die Löhne der Qualifizierten aufgrund der steigenden Arbeitsproduktivität absolut und relativ zu den Unquali- fizierten ansteigen, brechen die Löhne der Unqualifizierten sowohl relativ als auch absolut ein – ohne Aussichten auf eine mittel- bis langfristige Erholung. In diesem Szenario nimmt die Einkommensverteilung dramatisch zu. Die Verlierer dieser Entwicklung sind schließlich die Unqualifizierten, während die Gewinner, die Kapitaleigentümer und Qualifizierten, sich über einen stetig wachsenden Wohlstand freuen. Im Rahmen von Modellrechnungen (Basis-Szenario) gehen die Reallöhne der Unqualifizierten innerhalb von 50 Jahren um 40% zurück und deren Anteil am gesamten Einkommen sinkt von 35% auf 11%. Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 29 | 11. Februar 2019 EU-Monitor Box 2: Messung der effektiven Steuerlast Der aus Makrodaten berechnete implizite Steuersatz (ITR) Einmal pro Jahr aktualisiert und veröffentlicht die Europäische Kommission (EK) für alle EU-Mitgliedstaaten die auf Basis der Steuerstatistik und VGR berechne- ten ITRs für Erwerbseinkommen (Einkommen aus unselbstständiger Arbeit) 10 und für den (privaten) Konsum 11 . Sie beschreibt ebenso in einem methodischen Anhang, auf welcher Datengrundlage und über welche Berechnungsschritte diese impliziten Steuersätze berechnet werden. Der ITR auf den privaten Konsum Der implizite Steuersatz auf den (privaten) Konsum wird über das Verhältnis zwischen Konsumsteuereinnahmen (Zähler) und den Konsumausgaben der pri- vaten Haushalte (VGR; Inlandskonzept) (Nenner) berechnet. Zu den Konsum- steuern zählen u.a. die Mehrwertsteuern, Importzölle, Steuern auf die Umwelt- verschmutzung, Steuern auf Finanz- oder Kapitalmarkttransaktionen oder Ver- brauchssteuern wie z.B. Kfz-Steuern, Tabaksteuern etc.). Der ITR auf Einkommen aus (unselbstständiger) Arbeit Der implizite Steuersatz auf Arbeit ist ein aggregierter Schätzer für die in einer Volkswirtschaft vorliegende effektive und durchschnittliche Steuerbelastung der aus unselbstständiger Arbeit erzielten Erwerbseinkommen. Sie wird über das Verhältnis aller auf Arbeitseinkommen erhobenen Steuereinnahmen (Zähler) und der Gesamtvergütung aller in einer Volkwirtschaft abhängig Beschäftigten (Inlandskonzept) (Nenner) berechnet. Der ITR für Arbeit wird nur für Arbeitsein- kommen aus beschäftigter Arbeit berechnet, d.h. berücksichtigt nicht die auf So- zialtransfers und Renten/Pensionen lastenden Steuern. Zu den Steuern auf Ein- kommen aus Arbeit zählen u.a. der Teil der Einkommensteuer, der auf Arbeits- einkommen zurückgeht, die von den Arbeitnehmern/-gebern gezahlten Pflicht- beiträge für die Sozialversicherung sowie etwaige von den Arbeitgebern geleis- teten Steuern auf die Lohnsumme und Beschäftigtenzahl. Der Nenner umfasst die Summe der in einer Volkswirtschaft gezahlten Bruttoarbeitnehmerentgelte der Beschäftigten sowie die von den Arbeitgebern geleisteten Steuern auf die Lohnsumme und Beschäftigtenzahl. Der ITR auf Kapital (-einkommen) Während die auf die Arbeitseinkommen und den Konsum erhobenen Steuerein- nahmen und deren zugrunde liegenden Bemessungsgrundlagen aus den Daten der Steuerstatistik und der VGR noch vergleichsweise leicht konstruiert und in- terpretiert werden können, ist die Berechnung und Interpretation des Impliziten Steuersatzes für den Faktor Kapital als Ganzes (d.h. im Aggregat) sowie für die verschiedenen Unterkategorien von Kapital (wie z.B. Vermögenseinkommen, Unternehmensgewinne, Steuern auf das Eigentum von Immobilien etc.) äußerst komplex. Dies liegt zum einen an der Komplexität des Kapitalbegriffes und den sehr unterschiedlichen Formen und Eigenschaften von Kapital und zum ande- 10 Siehe EK (2018). Annex B: Methodology and explanatory notes. Seite 263 ff. Eine genau Über- sicht zu den Steuereinnahmen auf Arbeitseinkommen findet sich auf Seite 264 (Box C.2: Defini- tion of taxes on labour). 11 Siehe EK (2018). Annex B: Methodology and explanatory notes. Seite 263 ff. Welche Steuerarten aus der Steuerstatistik den Konsumsteuern zugrechnet werden, wird von der EK auf Seite 263 (Box C.1: Definition of taxes on consumption) beschrieben. Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 30 | 11. Februar 2019 EU-Monitor ren an Problemen hinsichtlich der (statistischen) Verfügbarkeit der für die Be- rechnung der (steuerlichen) Bemessungsgrundlagen nötigen makroökonomi- schen Daten. Der Kapitalbegriff Der Kapitalbegriff umfasst in seiner weitesten Definition u.a. physisches Kapital (wie Maschinen, Roboter, IT-Systeme, Immobilien), immaterielle Güter (u.a. Li- zenzen, Patente), Finanzinvestments (z.B. Aktien, Derivate) oder Ersparnisse (u.a. Bankeinlagen). Die auf Kapital erhobenen Steuern des Staates beinhalten u.a. Steuern auf das Einkommen aus Gewerbebetrieb (Unternehmensgewinne), aber auch sonstige Steuern und Abgaben, die zwangsläufig bei einer gewerbli- chen Tätigkeit entstehen (z.B. Immobiliensteuern auf Geschäftsgebäude, Kfz- Steuern für den Fuhrpark). Grundsätzlich kann man bei der Kapitalbesteuerung zwischen Steuern auf Gewerbe- und Vermögenseinkommen auf der einen und Steuern auf Vermögenspositionen auf der anderen Seite unterscheiden 12 . Probleme bei der Berechnung und Interpretation von ITRs auf Kapital Laut EK können verschiedene Faktoren die ITRs für Kapital verzerren und de- ren Interpretation erschweren. Zum Beispiel reagieren die ITRs auf Kapital i.d.R. sehr sensitiv auf konjunkturelle Schwankungen. Ebenso bestehen oftmals große Zeitabstände zwischen der Erwirtschaftung der Bemessungsgrundlage (z.B. der Unternehmensgewinne) und deren tatsächlicher Besteuerung, die die Aussage- kraft der ITRs beinträchtigen. So können bspw. Verlustvorträge und -abzüge aus vorherigen Geschäftsjahren den ITR eines Jahres mit hohen Gewinnen nach unten verzerren, weil der Zähler (die Steuerzahlung) sinkt, der Nenner (der in der VGR ausgewiesene Gewinn) jedoch steigt. Ebenso kann es in einer „Boom“-Phase an den Kapital- und Immobilienmärkten zu hohen Veräußerungs- gewinnen kommen, die dem Staat unerwartet hohe Steuereinnahmen aus die- ser Einkunftsart bescheren und den ITR nach oben verzerren. Des Weiteren können strukturelle Veränderungen bei der Unternehmensfinanzierung die ITRs verzerren (wie z.B. eine Hinwendung der Unternehmen von bei der Steuer ab- zugsfähigen Fremdkapital- zu nicht abzugsfähigen Eigenkapitalfinanzierungen in Zeiten fallender Zinsen). Die EK beschreibt in ihrer Methodik verschiedene Schätzer für die effektive Steuerlast für das Kapital, die jedoch allesamt Schwachstellen haben. Der ITR auf Kapital kann demnach aus dem Verhältnis zwischen der Summe aller kapi- talbezogenen Steuern (Gewerbe- und Vermögenseinkommen plus Steuern auf Vermögenspositionen) (Zähler) und dem am weitesten definierten Kapitalbegriff als Bemessungsgrundlage (Nenner) berechnet werden. Zwar fasst dieser Indi- kator die effektive durchschnittliche steuerliche Belastung aller Kapitalformen zusammen, ist jedoch äußerst schwierig zu interpretieren und hat in der Kon- struktion wesentliche Schwächen. So werden im Zähler zwar alle kapitalbezoge- nen Steuern subsummiert (Gewinnsteuern wie auch z.B. Steuern aus Veräuße- rungsgewinnen von Vermögenspositionen, Erbschaften oder Schenkungen), je- zogene Kapitalbegriff erfasst (d.h. die Bemessungsgrundlage für die Besteue- rung von Vermögenspositionen, wie z.B. der Wert eines Aktienpaketes aus des- sen Verkauf ein zu versteuernder Veräußerungsgewinn entsteht, wird im Nen- ner nicht erfasst). Als alternative Steuerlastmaße werden daher ITRs für das Ka- pitaleinkommen bzw. verschiedene Kapitaleinkommensformen berechnet, die zwar in puncto des Kapitalbegriffes enger definiert sind, dafür aber leichter inter- pretiert werden können. Darunter fallen die ITRs für (a) das Kapitaleinkommen als Ganzes (Gewerbe- und Vermögenseinkommen) sowie in seinen Teilmengen wie (b) das Gewerbeeinkommen von Unternehmen (Einkommen, Gewinne) und 12 Siehe EK (2018). Annex B: Methodology and explanatory notes. Box C.3: Definition of taxes on capital, Box C.4: Definition of taxes on the income of corporations und Box C.5: Definition of taxes on capital and business income. Seiten 265-66. Digitaler Strukturwandel und der Sozialstaat im 21. Jahrhundert 31 | 11. Februar 2019 EU-Monitor (c) das Gewerbeeinkommen der Selbstständigen und das Vermögenseinkom- men der privaten Haushalte. Abgrenzungsprobleme und Schwierigkeiten bei der Berechnung der ITRs Nach eigener Aussage arbeitet die EK derzeit an einer Überprüfung und Weiter- entwicklung ihrer Berechnungsmethodik(en) für die ITRs auf Kapital und veröf- fentlicht diese Indikatoren bis auf Weiteres nicht mehr. Grundsätzliche Abgren- zungs- bzw. Berechnungsprobleme ergeben sich jedoch nicht nur bei der Kalku- lation der ITRs für Kapital, sondern auch bei der Berechnung der impliziten steu- erlichen Belastung für Arbeit. Zwar unterteilt die Steuerstatistik der EU und OECD die direkten Steuereinnah- men eines Staates in die Hauptkategorien (a) Einkommensteuern natürlicher Personen, (b) Einkommen- bzw. Gewinnsteuern von Unternehmen, (c) Sozial- beiträge der Arbeitnehmer/-geber oder Selbstständigen und (d) Steuern auf die Lohnsumme/Beschäftigtenzahl der Unternehmen und ermöglicht daher eine grobe Aufteilung der direkten Steuereinnahmen in Steuern auf Arbeit und Kapi- tal (-einkommen). Jedoch ist aus der Steuerstatistik nicht ersichtlich, wie groß der jeweilige Steueranteil der diversen Einkunftsarten (wie z.B. Lohn, Zinsein- künfte, Dividenden, Mieten und Pachten, Einkünfte aus gewerblicher Tätigkeit bzw. Selbstständigkeit) am gesamten Einkommensteuerzahlbetrag natürlicher Personen ist. Um dennoch die effektive Steuerlast für den Faktor Arbeit ermit- teln zu können, schätzt die EK auf Basis von Informationen bzw. Berechnun- gen/Schätzungen der nationalen Finanzministerien der EU-Mitgliedstaaten die relativen Steueranteile an der Einkommensteuer von natürlichen Personen für (a) Einkommen aus beschäftigter Arbeit, (b) Einkommen aus Selbstständigkeit, (c) Einkommen aus Sozialtransfers, Renten und Pensionen sowie (d) Einkom- men aus Kapitaleinkommen 13 . Literaturverzeichnis Autor, D., Levy, F. und R.J. Murnane (2003). The skill content of recent techno- logical change: An empirical exploration. The Quarterly Journal of Economics, vol. 118, No. 4, Seiten 1279–1333. Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS). Lebenslagen in Deutsch- land. Der Fünfte Armuts- und Reichtumsbericht der Bundesregierung. Bonin, Holger, Terry Gregory und Ulrich Zierahn (2015). Übertragung der Studie von Frey/Osborne (2013) auf Deutschland. Kurzexpertise Nr. 57. Endbericht. ZEW Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung GmbH. David H. Autor und David Dorn (2013). 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