Steuererleichterungen bremsen Stellenschwund in Randregionen

Regionale Ungleichheiten innerhalb entwickelter Länder haben in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit erfahren.[1] So hielt der Internationale Währungsfonds etwa fest, dass die Wirtschaftsleistung von Regionen innerhalb eines Landes häufig ähnlich ungleich ist wie jene zwischen den Ländern. Solch anhaltende Ungleichheit kann benachteiligten Regionen das Gefühl vermitteln, dass sie zurückgelassen wurden. Zudem kann es zu Unzufriedenheit führen und das Vertrauen in den sozialen Zusammenhalt untergraben. Nicht zuletzt um solcher Unzufriedenheit entgegenzuwirken und die Ungleichheit zwischen urbanen und ruralen Gebieten zu verkleinern, gehört eine gezielte Regionalpolitik zum Standardrepertoire vieler entwickelter Länder. Eines der umfassendsten Beispiele ist der Regionale Entwicklungsfonds der Europäischen Union.

Aber auch die Schweiz betreibt seit vielen Jahren eine gezielte und systematische Förderung strukturell benachteiligter Gebiete. So versucht etwa der Bund im Rahmen seiner Regionalpolitik, mithilfe von Steueranreizen die Anzahl Arbeitsplätze in strukturschwachen Gebieten zu erhöhen. Bei der direkten Bundessteuer kann er nämlich unter bestimmten Voraussetzungen eine Reduktion der Unternehmensgewinnsteuer gewähren. Von den Steuererleichterungen profitieren Unternehmen, die in der Produktion oder in produktionsnahen Bereichen in strukturschwachen Regionen tätig sind und dadurch Arbeitsplätze schaffen.

Umstrittene Wirksamkeit

Die Wirkung solcher Steuererleichterungen empirisch zu untersuchen, ist kein einfaches Unterfangen. Denn Gemeinden, die in den Genuss von Steuererleichterungen kommen, und Gemeinden, denen die Möglichkeit nicht zusteht, unterscheiden sich systematisch. Der Grund: Per Definition steht das Instrument nur strukturschwachen Regionen zu, die im Durchschnitt mit einer schwierigeren Arbeitsmarktsituation konfrontiert sind. Ein simpler Vergleich der Arbeitsmarktentwicklung von Gemeinden mit und ohne das Instrument würde also den Effekt unterschätzen.

Grundsätzlich ist jede Wirksamkeitsanalyse mit demselben Problem konfrontiert: Es fehlt an einer idealen Vergleichsgruppe. Eine mögliche Lösung ist die Randomisierung, bei der die Probanden zufällig in Experimental- oder Kontrollgruppe eingeteilt werden. Randomisierungen gelten gemeinhin als Goldstandard für die Evaluation kausaler Effekte. Denn die zufällige Zuteilung in eine der beiden Gruppen verhindert systematische Unterschiede zwischen den Gruppen und sorgt dafür, dass sie sich nur hinsichtlich der Intervention unterscheiden. So kann jeder Unterschied im Ergebnis kausal auf die Intervention zurückgeführt werden.

Diskontinuität in der Regionalförderung

In der Praxis sind randomisierte Experimente allerdings häufig problematisch oder nicht umsetzbar. Zweifelsohne würde eine Anspruchsberechtigung für Steuererleichterungen per Los oder Münzwurf zu Protesten führen. Aus diesem Grund mussten für die Kausalanalyse im nicht experimentellen Bereich andere Verfahren entwickelt werden. Ein solches Verfahren ist das Regressions-Diskontinuitäts-Design (RDD). In seiner Urform ist es bereits seit den Sechzigerjahren bekannt.[2]

Diese Methode eignet sich dann, wenn eine Diskontinuität bei der Zuteilung in die Experimental- und die Kontrollgruppe vorliegt. Ein typisches Beispiel dafür sind Punktzahlen an Zulassungsprüfungen. Diese eignen sich zur Messung der Wirkung eines Studiums auf den späteren Lohn. Angenommen, bei einer solchen Prüfung können zwischen 0 und 100 Punkte erreicht werden. Wer eine Punktzahl von 60 erreicht, hat bestanden und ist zum Studium zugelassen. Auch hier würde der simple Vergleich von erfolgreichen und durchgefallenen Personen die Wirkung des Studiums auf den Lohn verzerren. Denn grundsätzlich gibt es eine positive Korrelation sowohl zwischen Punkten und Studium als auch zwischen Punkten und späterem Lohn, weil die Punktzahl auch von Intelligenz, Fleiss und anderem abhängt. Rund um die 60-Punkte-Schwelle gibt es allerdings einen «Sprung» – eine Diskontinuität – in der Wahrscheinlichkeit, ein Studium zu beginnen. Bei der Intelligenz und dem Fleiss gibt es allerdings keine solche Diskontinuität. Wenn wir nun also die Prüfungsteilnehmenden ganz knapp unter und über dieser Schwelle von 60 Punkten in die Untersuchung mit einbeziehen, können wir davon ausgehen, dass sich diese Personen tatsächlich primär im Bestehen oder Nichtbestehen der Prüfung und damit einzig durch das nachfolgende Studium systematisch unterscheiden.

Wer ist strukturschwach?

Seit einer Reform der Regionalpolitik im Jahr 2008 zeigt sich auch bei den Steuererleichterungen für strukturschwache Regionen eine Diskontinuität wie im obigen Beispiel. Damals fand man, die Kriterien für die Regionen, die anspruchsberechtigt waren, seien zu wenig spezifiziert und müssten neu definiert werden. Im Auftrag des Staatssekretariats für Wirtschaft (Seco) entwickelte die Forschungsabteilung der Credit Suisse ein systematisches Verfahren, um die ökonomische Strukturschwäche zu messen. Das neue Verfahren basierte auf einem synthetischen Indikator zur Regionalentwicklung, der die 106 vom Bundesamt für Statistik definierten Kleinarbeitsmarktgebiete (sogennante MS-Regionen) der Schweiz nach diversen objektiven, ökonomischen Kennzahlen klassifiziert. Ob eine Region strukturschwach ist, hängt dabei unter anderem von der Bevölkerungs- und der Wirtschaftsentwicklung, von der Einkommenssituation und von der regionalen Arbeitslosigkeit ab.

Welche Regionen sind also strukturschwach und können das Instrument der Steuererleichterungen anwenden? Der Bund nahm die Standardnormalverteilung des synthetischen Indikators als Basis und entschied sich dafür, dass die untersten 30 Prozent der Verteilung als strukturschwach gelten und förderungsberechtigt sein sollen (siehe Abbildung 1). In diesen Regionen sind insgesamt rund 10 Prozent der schweizerischen Bevölkerung wohnhaft.

Abb. 1: Verteilung der Schweizer Regionen nach Strukturschwäche

Ähnliche Regionen vergleichen

Ein Vergleich zwischen der strukturschwächsten Region, dem Bündner Schanfigg, und der strukturstärksten, der Region March am oberen Zürichsee, wäre natürlich nicht geeignet, um die Wirkung der Steuererleichterungen zu untersuchen. Denn die beiden Regionen unterscheiden sich in allen möglichen Charakteristika systematisch. Hingegen unterscheiden sich die Regionen, die um die 30-Prozent-Schwelle herum positioniert sind, kaum. So ist beispielsweise die Region Siders praktisch gleich strukturschwach wie das Tessiner Tre Valli oder der Berner Oberaargau. Trotzdem hatten die letzteren beiden Regionen, nicht aber Siders Anspruch auf Steuererleichterung im Rahmen der Regionalpolitik (siehe Abbildung 2). Da die Anspruchsberechtigung auf dem objektiven Strukturschwächeindikator basiert, haben die Regionen keine Möglichkeit, zu manipulieren, ob sie Anspruch auf Steuererleichterungen haben oder nicht.

Abb. 2: Regionen der Schweiz nach Strukturschwäche und Anspruchsberechtigung

Quelle: Credit Suisse Economic Research, eigene Darstellung des Autoren / Die Volkswirtschaft

Die Diskontinuität beim Zugang zum Instrument der Steuererleichterungen zwischen den Regionen knapp über und unter dem Schwellenwert ermöglicht eine kausale Wirksamkeitsanalyse. Um zu messen, wie sich die regionale Wirtschaft entwickelt hat, wurde untersucht, wie sich die Anzahl Arbeitsplätze im zweiten Sektor zwischen 2008 und 2016 verändert hat. Dabei soll nur gemessen werden, wie sich die Einführung des Instruments an sich ausgewirkt hat – und nicht, welchen Effekt die tatsächlich bewilligten Steuererleichterungen haben. Dieser sogenannte Intention-to-Treat-Effekt ist für die Beurteilung von Regionalpolitiken relevant, bei denen die Gemeinden nicht zur Teilnahme gezwungen werden können. In diesem Sinne ist die Nichtteilnahme trotz eigentlicher Anspruchsberechtigung integraler Bestandteil der Steuererleichterungen in der Regionalpolitik.

Positiver Effekt auf Arbeitsmarkt

Wie die Analyse zeigt, hatte die Einführung des Instruments nachweislich positive Effekte auf die Arbeitsmarktsituation in den betroffenen Gemeinden. Je nach Modellspezifikation variiert die Stärke des Effekts leicht, aber im Durchschnitt bewegt er sich in der Grössenordnung von rund 30 Arbeitsplätzen. Konkret heisst das: Obwohl zwischen 2008 und 2016 in den Gemeinden rund um den Schwellenwert Arbeitsplätze in der Industrie verloren gingen, fiel dieser Rückgang in den Gemeinden gerade über dem Schwellenwert um rund 30 Arbeitsplätze weniger stark aus als in den Gemeinden leicht unter dem Schwellenwert.

Auf den ersten Blick erscheint ein durchschnittlicher Effekt von rund 30 Arbeitsplätzen eher bescheiden. Allerdings sind die prozentualen Effekte im Verhältnis zur Gesamtzahl der Arbeitsplätze in den betroffenen Gemeinden durchaus nennenswert. Zudem ignoriert das Resultat, ob die Gemeinden über der Schwelle tatsächlich Steuererleichterungen angeboten haben oder nicht. Die Wirkung effektiv gewährter Steuererleichterungen ist zweifellos grösser als der Effekt der generellen Einführung des Instruments. Wegen der relativ kleinen Anzahl effektiv gewährter Steuererleichterungen kann dieser direkte Effekt allerdings nicht präzise geschätzt werden.

1. Beitrag basiert auf Kurer (2020). []
2. Siehe Thistlethwaite und Campbell (1960). []