Ein empirischer Befund wohltätiger Beiträge

Inhaltsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Einführung in das Themengebiet

2. Die Empirie der Wohltätigkeit
2.1 Datenquellen
2.2 Ökonometrische Probleme

3. Modellierung wohltätiger Beiträge in einem dynamischen Modell

4. Empirische Ergebnisse

5. Ausblick

6. Quellenverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Ergebnisse ausgewählter Studien

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einführung in das Themengebiet

Spenden ist ein empirisch relevantes und kulturhistorisch gewachsenes Phänomen. In unserer heutigen Gesellschaft lassen sich wohltätige Beiträge durchaus als Alltagserscheinung charakterisieren. Wohltätigkeit begegnet uns im alltäglichen Kontext: Jeder tritt mit ihr bewusst oder unbewusst in Kontakt. Spendenaufrufe im Fernsehen oder in den Printmedien, klirrende Sammelbüchsen in Einkaufspassagen oder Fußgängerzonen als auch beim täglichen Öffnen des Briefkastens- dem Phänomen des Spendens und seinen differenzierten Erscheinungsformen kann sich niemand entziehen.^[1]

Wohltätige Beiträge sind ein Beispiel von privat zur Verfügung gestellten öffentlichen Gütern und auf Grund der hohen Verfügbarkeit von Daten ist es das am weitesten untersuchte Gebiet. Spenden scheinen dabei positiv mit dem Einkommen und negativ mit der Steuerbelastung zu korrelieren. Die Spendentätigkeit nimmt somit mit zunehmendem Alter, Höhe der Bildung und Familienstand zu.^[2] Im Folgenden werden die Zusammenhänge zwischen den Spenden und den beeinflussenden Variabeln, wie beispielsweise dem Einkommen, sowie die Einflüsse der Steuerpolitik auf das Spendenverhalten in einem dynamischen Kontext untersucht.

Zunächst erfolgt eine Betrachtung der bisherigen Entwicklung der Spenden und welche Quellen den verwendeten Daten zugrunde liegen. Anschließend werden ökonometrische Probleme, welche die empirischen Studien beeinflussen und wie diese gelöst werden können, vorgestellt. Der Schwerpunkt der Arbeit basiert auf einer Einführung der Modellierung eines dynamischen Modells nach den beiden Wissenschaftlern Raymond G. Batina und Toshihiro Ihori und der Auswertung ausgewählter empirischer Untersuchungen amerikanischer Forscher aus den 1980er Jahren. Dabei werden die Vorzüge und Nachteile statischer und dynamischer Modelle näher betrachtet. Eine kurze Zusammenfassung der Ergebnisse und Reflexion der Studien rundet die Arbeit ab.

2. Die Empirie der Wohltätigkeit

Ein historischer Rückblick zur Entwicklung der Spende offenbart die erste begriffliche Verwendung als „spende“, „spiend“ oder „spent“ im Mittelalter, welche im Zusammenhang mit so genannten „Stiftbriefen“ gebraucht wurde.^[3] In der heutigen Gesellschaft werden Spenden als unentgeltliche freiwillige Leistungen zur Förderung mildtätiger, wissenschaftlicher oder besonders förderungsfähiger gemeinnütziger Zwecke definiert. Durch das Spenden entsteht bei dem Spender eine Vermögensminderung und bei dem Empfänger ein Vermögenszuwachs. Spenden können sowohl als Geld- oder als Sachspende erfolgen.^[4] Vor allem in den USA beschäftigen sich eine Vielzahl von Institutionen und universitärer Organisationen mit dem Umfang, den Entscheidungsprozessen und den Motiven der Spendenvergabe. Ursache hierfür ist die große Bedeutung von Spenden: Die Spendenvergabe dient in den USA der Sicherstellung der sozialen Infrastruktur. Anders als in Deutschland existiert keine vergleichbare Versorgung mit staatlich produzierten öffentlichen Gütern. Die Leistungen, die in Deutschland in den Verantwortungsbereich des Staates fallen, werden in den USA mit Hilfe der Spenden von Privatpersonen, Stiftungen und Unternehmen finanziert. Des Weiteren besitzt die Spende in den USA eine stärkere historisch gewachsene soziale bzw. gesellschaftliche Verankerung: Eine Spendenbitte wird nur selten ausgeschlagen. Die Vergabe von Spenden ist ein gesellschaftliches Obligo, wobei soziales Engagement eine Selbstverständlichkeit ist. Die Spender verfahren dabei nach dem Prinzip „Tue Gutes und rede darüber“.^[5] Die dieser Arbeit zugrunde liegenden Studien beziehen sich daher auf das amerikanische Spendensystem.

In empirischen Studien wurden Angaben der Daten der amerikanischen Bevölkerung ausgewertet und daraufhin mögliche Abhängigkeiten erklärt. Nun werden die Datenquellen und die ökonometrischen Probleme, die sich bei der Auswertung der Daten ergeben können, vorgestellt.

2.1 Datenquellen

Für eine empirische Untersuchung ist es essentiell Informationen aus geeigneten Datenquellen zu verwenden. Im Bereich der wohltätigen Beiträge stehen dafür zwei wesentliche Quellen zur Verfügung: Steuerangaben und Umfragedaten, wobei jede ihre Stärken und Schwächen aufweist.^[6]

Ein Querschnitt der Steuerangaben beinhaltet im Wesentlichen detaillierte und präzise Informationen über das individuelle laufende Einkommen. Die Steuerklasse erlaubt eine einfache Kalkulation der Einkommens- und Preiselastizitäten. Informationen über persönliche Kenndaten oder das Vermögen ergeben sich daraus jedoch nicht. Im amerikanischen Steuersystem müssen die Steuerzahler beispielsweise Informationen bezüglich ihres materiellen Status, des Umfanges ihrer Verbindlichkeiten und ob sie oder ihr Ehegatte über 65 Jahre alt ist, angeben. Dennoch liefern diese Daten keine spezifischen Informationen über das Alter, die Bildung oder anderer demografischer Variabeln. Angaben über Spenden werden lediglich erhalten, wenn der Steuerzahler sie auch aufführt. Dies ist ein signifikanter Nachteil, da viele Steuerzahler spenden, dies aber nicht angeben.^[7]

Umfragdaten beinhalten qualitativ hochwertige Informationen bezüglich der persönlichen Kenndaten des Steuerzahlers, seines Alters und seiner Bildung. Bildung und Alter können dabei einen starken Einfluss auf die Höhe wohltätiger Beiträge haben. Die Informationen über das Einkommen, Vermögen und wohltätige Beiträge sind jedoch nicht objektiv. Es können Messfehler entstehen, welche unter anderem auf Fehler in den Berichten, einer schlechten Aufbewahrung der Akten, eines fehlerhaften Datenspeichers oder Unehrlichkeit der Befragten zurückzuführen sind. Erfreulicherweise stimmen aber viele der Untersuchungen mit den Ergebnissen von Studien überein, deren Informationen auf anderen Quellen beruhen.^[8]

Des Weiteren besteht die Möglichkeit, Informationen aus Paneldaten zu gewinnen. Der Vorteil von Paneldaten ist, dass eine Kontrolle des Spendenverhaltens der Steuerzahler über einen längeren Zeitraum möglich ist.^[9] Ein weiterer Vorzug ist, dass ein dynamisches Verhalten der Merkmale und die Anzahl der Merkmalsträger über mehrere Zeitpunkte hinweg beobachtbar sind. Ein Paneldatensatz setzt sich somit aus Querschnittserhebungen unterschiedlicher Zeitpunkte zusammen, in denen Stichproben des jeweils gleichen Merkmales beobachtet werden.^[10] Ein Beispiel hierfür ist die Datensammlung des Panels der U.S. International Revenue Services (IRS) Special Panel of Tax Returns, die zehn Jahre umfasst. Diese Datensammlung gibt Auskunft über 12.000 Personen im Zeitraum von 1979 bis 1988. Sie beinhaltet ebenfalls die beiden bedeutenden Änderungen der Steuergesetzgebungen in den Jahren 1981 und 1986, als die Steuerraten drastisch zurück gingen und somit die Steuerbelastungen für die Spenden anstiegen. Viele Forscher haben sich auf diese Daten gestützt- einer von ihnen war Randolph (1995), dessen empirische Ergebnisse später näher vorgestellt werden. Dennoch umfassen die Daten eines Panels nur geringe Informationen über die persönlichen Kennzahlen der Steuerzahler.^[11]

2.2 Ökonometrische Probleme

In einer empirischen Studie können verschiedene Probleme auftauchen, wie beispielsweise Multikollinearität, fehlenden Variablen, Mess- oder systematische Fehler.^[12] Im Folgenden wird eine Auswahl der Probleme vorgestellt und näher erläutert.

Multikollinearität ist ein Phänomen der Regressionsanalyse, welches die wechselseitigen Abhängigkeiten von Variablen beschreibt und tritt als Folge der Fehlspezifikation des zugrunde liegenden Modells auf.^[13] Die spezielle Problematik dieses Phänomens ist, dass einige Variablen nicht beobachtbar sind und erst konstruiert werden müssen, um sie verwenden zu können. Beispielsweise ist die Steuerbelastung abhängig vom Einkommen des Steuerzahlers, welches wiederum seine Steuerklasse bestimmt. Ein hohes Einkommen schließt auf eine hohe Steuerrate und eine niedrige Steuerbelastung- ein niedriges Einkommen verhält sich umgekehrt. Dies suggeriert, dass sich der Einkommenskoeffizient und die Variabel der Steuerbelastung gegenseitig beeinflussen. Einige Studien ermittelten dabei eine niedrige Einkommenselastizität und eine hohe Steuerbelastungselastizität, während andere Studien zu gegenteiligen Ergebnissen gelangten.^[14]

Das größte Problem, dem die Forscher gegenüberstehen ist die Variable der Steuerbelastung. Sie ist abhängig von der marginalen Steuerrate des Agenten, welche wiederum von seinem individuellen Einkommen oder von seinen wohltätigen Beiträgen abhängt. Diese Variabeln werden in der Steuerklasse unter einer progressiven Einkommenssteuer erfasst und sind demnach endogen.^[15] Die Ausprägung endogener (abhängiger) Variabeln werden zudem innerhalb eines Modells erklärt. Für exogene (unabhängige) Variabeln ist dies nicht explizit gefordert, es kann aber eine solche Erklärung geben.^[16]

Die Problematik der fehlenden Variablen zeigt sich im Kontext des Lebenszyklus: Zukünftige Variabeln können Entscheidungen beeinflussen, die in der Gegenwart getroffen werden und sollten in Analysen berücksichtigt werden, sind aber zum Zeitpunkt der Analyse (noch) unbekannt oder grundsätzlich nicht direkt ermittelbar.^[17] Zum Beispiel ist die theoretisch ideale Variable das permanente (bleibende) Einkommen, welches jedoch nicht aus der Steuerstatistik hervorgeht, da diese nur Daten des laufenden Einkommens zur Verfügung stellt. Der daraus hervorgehende Spezifikationsmangel führt zu einer Verzerrung der Schätzungen.^[18]

[...]

^[1] Vgl. Notheis 1995, S. 15

^[2] Vgl. Batina et al. 2005, S. 155

^[3] Vgl. Notheis 1995, S. 15

^[4] Vgl. Geckle 2005, S. 257

^[5] Vgl. Notheis 1995, S. 16 f.

^[6] Vgl. Batina et al. 2005, S. 158

^[7] Vgl. ebd.

^[8] Vgl. ebd. S. 158 f.

^[9] Vgl. Auten et. al 1990, S. 90

^[10] Vgl. Breitung 1992, S. 1 f.

^[11] Vgl. Batina et al. 2005, S. 159

^[12] Vgl. ebd. S. 156

^[13] Vgl. Ludwig-Mayerhofer 1999

^[14] Vgl. Batina et al. 2005, S. 156

^[15] Vgl. ebd.

^[16] Vgl. Pasche 2006, S. 4

^[17] Vgl. Batina et al. 2005, S. 157

^[18] Vgl. Paqué 1986, S. 162