Wie in allen Wahljahren wird auch im Vorfeld dieser Bundestagswahl intensiv über das Steuersystem diskutiert. Zur Beurteilung der steuerpolitischen Vorschläge der Parteien bedarf es Informationen darüber, wie sich die vorgeschlagenen Maßnahmen auswirken würden. Die Wirkungen von Steuern sind dabei nicht nur mechanisch, sondern hängen stark von Verhaltensanpassungen von Individuen und Unternehmen ab, zum Beispiel wer unter neuen Regeln anfangen würde zu arbeiten, ob Firmen mehr oder weniger auf Schwarzarbeit setzen oder ins Ausland abwandern.
Um solche Verhaltensanpassungen beurteilen zu können, wird empirische Evidenz benötigt. Eine sehr wichtige Voraussetzung für gute Evidenz ist die Verfügbarkeit von hochwertigen Daten. In diesem Kontext gibt es in Deutschland einige aktuelle Initiativen.
Aber selbst, wenn der Wissenschaft die ideale Dateninfrastruktur zur Verfügung stünde, bliebe Forschung komplex. Jegliche empirische Forschung ist mit dem Problem konfrontiert, dass in den Daten zu beobachtende statistische Zusammenhänge zunächst lediglich Korrelationen implizieren und Kausalitäten oft schwer zu identifizieren sind.
Für das Verständnis von Steuerwirkungen sind aber kausale Zusammenhänge entscheidend: Ändert sich Verhalten, weil Steuern sich ändern? Empirische Steuerforschung steht in diesem Zusammenhang vor besonderen Herausforderungen. Zum Beispiel betreffen steuerliche Maßnahmen oft alle Steuerzahler in einem Land gleichzeitig. Es ist dann schwer abzuschätzen, wie sich das Verhalten entwickelt hätte, wenn die steuerlichen Regeln sich nicht geändert hätten. Außerdem werden Steuerreformen in der Regel aus einem bestimmten Grund oder als Reaktion auf ökonomische Entwicklungen implementiert. Ursache und Wirkung sind dann nur schwierig zu trennen.
Die moderne Steuerforschung hat bereits viele Wege gefunden, um Kausalitäten zu isolieren und zu einer überzeugenden Ex-Post-Evaluation von Steuerreformen beizutragen. Jedoch verbleiben zahlreiche offene Fragen.
Mit der Kraft des Zufalls lässt sich besser herausfinden, was wirklich funktioniert
Um die Herausforderung an die Steuerforschung zu adressieren, kann die existierende Forschung durch randomisierte Feldstudien ergänzt werden, die mit der Kraft des Zufalls Ursache und Wirkung identifizieren können. Die Impfstoffe gegen Covid-19 müssen randomisierte Studien durchlaufen, um zugelassen zu werden. Diese Art der Studien gilt gemeinhin als Goldstandard der Forschung zu kausalen Zusammenhängen. Hierbei werden Studienteilnehmer zufällig einer Vergleichs- und einer Untersuchungsgruppe zugeteilt. Die Untersuchungsgruppe wird mit der zu evaluierenden Maßnahme konfrontiert, während die Vergleichsgruppe ein Placebo erhält. Etwaige Unterschiede zwischen den beiden Gruppen sind dann aufgrund der zufälligen Zuteilung und den ansonsten konstanten Bedingungen als kausaler Effekt der Maßnahme zu interpretieren.
Im Kontext von Steuerforschung sind randomisierte Feldstudien noch immer vergleichsweise selten, werden aber seit etwa einer Dekade international vermehrt durchgeführt. In einem wegweisenden Projekt arbeiteten Wissenschaftler mit dänischen Steuerbehörden zusammen, um ein besseres Verständnis von Steuerhinterziehung zu entwickeln. Im Rahmen der Studie erhielt unter anderem ein zufällig ausgewählter Teil von 40 000 Steuerzahlern einen Brief der Behörde, in dem eine Steuerprüfung angekündigt wurde. Mithilfe von amtlichen Steuerdaten konnten dann die kausalen Verhaltenseffekte der Steuerprüfungen identifiziert werden. Wie dieses Beispiel deutlich macht, sind randomisierte Studien aufwendig und zeitintensiv. Außerdem ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Behörden essenziell, was spezielle Ressourcen notwendig macht.
In vielen weiteren Ländern, etwa in den USA, Großbritannien, Norwegen, Belgien sowie Ländern Südamerikas und Osteuropas wurden mittlerweile randomisierte Feldstudien durchgeführt, um Steuerwirkungen zu beleuchten. Oder es wurden, wie in der medizinischen Forschung, neue steuerliche Maßnahmen in einem kleinen kontrollierten Setting zuerst getestet, bevor sie im großen Rahmen implementiert werden.
In Deutschland wurden bisher nur in sehr wenigen Politikbereichen randomisierte Studien in Zusammenarbeit zwischen Behörden und Wissenschaft durchgeführt, zum Beispiel beim Kirchgeld oder in der Arbeitsmarktpolitik. Im Bereich der Besteuerung existieren bisher keine Projekte dieser Art. Die wenigen deutschen Beispiele und die Initiativen in anderen Ländern zeigen jedoch, dass etwaige Bedenken gegen randomisierte Studien, auch juristische, grundsätzlich überwindbar sind - wenn denn der Wille da wäre. Deutschland verzichtet also bisher in vielen Politikbereichen, einschließlich der Steuerpolitik, auf ein wichtiges Instrument der Evaluierung von Politikmaßnahmen.
Amtliche Steuerdaten sollen bald besser verfügbar sein - gut, aber nur ein erster Schritt
Gleichwohl scheint evidenzbasierte Politik, auch verschärft durch die Corona-Pandemie, politisch an Stellenwert zu gewinnen, unter anderem auch im Rahmen der Datenstrategie der Bundesregierung. Das Bundesfinanzministerium hat mit der Ankündigung, ein "Institut für empirische Steuerforschung" zu gründen und die Verfügbarkeit von amtlichen Steuerdaten zu verbessern, einen äußerst wichtigen Schritt dafür getan, die wissenschaftliche Basis für evidenzbasierte Politikberatung zu stärken. Doch diese geplante Verbesserung der Dateninfrastruktur ist nur ein erster Schritt.
Im Kontext der Datenverfügbarkeit besteht eine weitere Herausforderung darin, dass viele wichtige Variablen in amtlichen Steuerdaten, die das neue Institut besser verfügbar machen soll, naturgemäß nicht enthalten sind. So finden sich subjektive Wahrnehmungen oder individuelle Erwartungen genauso wenig in amtlichen Steuerdaten wie wichtige demografische Informationen, etwa Bildung oder Migrationshintergrund. Hier können großangelegte Befragungen Abhilfe schaffen, die sich mit steuerlichen Themen befassen. Idealerweise werden solche Befragungsdaten dann mit amtlichen Daten verknüpfbar gemacht, wie es zum Beispiel in den nordischen Ländern bereits möglich ist.
Die neue politische Bereitschaft, evidenzbasierte Politikberatung zu verbessern, und die bald anstehende inhaltliche Ausgestaltung des Instituts für empirische Steuerforschung bieten nun ein gutes Zeitfenster. Deutschland braucht eine bessere Dateninfrastruktur, alternative Datentypen wie Befragungen müssen erhoben und verknüpft werden, Behörden und Wissenschaft müssen zusammenarbeiten, um randomisierten Feldstudien im Bereich der Besteuerung zu ermöglichen. Dies alles legt die Basis für eine besser fundierte Steuerpolitik zum Wohle der Allgemeinheit.