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Politik-Beratung besteht nicht nur aus Statistik

, Gert G. Wagner

Fundierte Statistiken sind wichtig für die Politik. Sie ersetzen aber nicht die Willensbildung, denn am Ende wird politisch entschieden. Von Gert G. Wagner

DIW-Forscher Gert G. Wagner © DIW
Gert G. Wagner

Gert G. Wagner ist Professor für Volkswirtschaftslehre an der TU Berlin, Vorstandsmitglied des Deutschen Instituts für Wirtschaftsforschung (DIW Berlin) und Vorsitzender des Sozialbeirats der Bundesregierung. Dieser Beitrag ist eine gekürzte und überarbeitete Fassung des  Eröffnungsvortrags der 6. Konferenz für Sozial- und Wirtschaftsdaten in Berlin

Der beliebte Spruch „Ich glaube nur der Statistik, die ich selbst gefälscht habe“ dürfte an deutschen Stammtischen (und nicht nur da) zu den vielzitierten „Weisheiten“ gehören. Die Behauptung ist aber gleich zweifach falsch. Winston Churchill, dem die Aussage zugeschrieben wird, hat diese Geringschätzung  von Statistiken niemals geäußert. Vielmehr wurde die vielzitierte Behauptung Churchill von Joseph Goebbels in den Mund gelegt, der Churchill als Lügner diffamieren und die Statistiken zur britischen Waffenproduktion kleinreden wollte.

Und der sachliche Kern der Behauptung ist sowieso falsch: Statistiken werden in modernen Staaten nicht gefälscht, sondern allenfalls eigenwillig definiert und manchmal merkwürdig interpretiert. Der griechische Statistik-Skandal ist nur die Ausnahme, die die Regel bestätigt.

Das gewissermaßen geflügelte Wort „Ich glaube nur der Statistik, die ich selbst gefälscht habe“ ist aber, obwohl es sachlich falsch ist,  trotzdem sehr beachtenswert, weil dahinter ganz offenkundig ein verbreitetes Misstrauen der Öffentlichkeit und vieler Entscheidungsträger gegenüber wissenschaftlichen Analysen, und nichts anderes sind Statistiken, steckt.

Messen, was messbar ist

Obwohl es soviel Statistiken und Forschungsdaten gibt wie nie zuvor und die empirische Sozial- und Wirtschaftsforschung boomt, werden die darauf aufbauenden wissenschaftlichen Erkenntnisse von der Politik nach wie vor nur zögerlich genutzt. Denn nicht nur an Stammtischen, sondern auch in der Politik gibt es ein weit verbreitetes Misstrauen gegenüber Statistiken. Dabei gilt mehr denn je, was einst der britische Premierminister Winston Churchill wirklich sagte: „You must look at the facts – because they look at you“.

An dieser Stelle liegt es nahe Galileo Galilei zu zitieren, dem die Forderung zugeschrieben wird „Man muss messen, was messbar ist, und messbar machen, was zunächst nicht messbar ist.“

Nun wird der Politik oft unterstellt, dass sie zu wenig faktenorientiert sei. Deswegen sei hier eine Bemerkung zu Galilei angefügt: So einfach wie sich der große Naturwissenschaftler die Welt vorstellt, ist sie nicht. Man muss nämlich als Wissenschaftler auch wissen, wo messen nichts nutzt, sondern vielmehr die Grenzen der Wissenschaft liegen. Und an diese Grenzen stößt man bei sozial- und wirtschaftswissenschaftlichen Problemen sehr oft.

Wenn es zum Beispiel darum geht, dass Rentenzugangsalter und das Rentenniveau politisch festzulegen, können empirische Informationen (d.h. Messungen der Realität) nützlich sein. Am Ende aber muss politisch entschieden werden. Die Entscheidung über das Alter beim  Rentenzugang, das allgemeine Rentenniveau oder auch den Grad der Steuerprogression kann und darf die Wissenschaft der Politik nicht abnehmen.

Auch Expertenkommissionen, Sachverständigenräte und Beiräte, in denen Wissenschaftler sitzen, können und dürfen dem Gesetzgeber politische Entscheidungen nicht abnehmen. Und erst recht nicht darf sich die Politik an einfache Indikatoren binden, denn diese sagen oft nicht die ganze Wahrheit. Man denke an das beliebte Bruttoinlandsprodukt (BIP), das die nicht-marktliche Produktion ganz weglässt, oder auch an die Arbeitslosenquote, die z. B. unfreiwillige Unterbeschäftigung nicht erfasst. Und ob von der EU-Bürokratie vorgegebene Indikatoren oder die ins Grundgesetz geschriebene Verschuldungsgrenze besonders klug sind, wird sich weisen.

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Begrenzte Aussagekraft

Einfache Zahlen – wie etwa die Neuverschuldungsgrenze von drei Prozent – verführen Politiker zum trickreichen agieren. So kann man beispielsweise Schulden in „Schattenhaushalte“ schieben. Die Einhaltung eines statistischen Zieles um jeden Preis gerät schnell in den Vordergrund und das eigentliche Ziel – hier: die wirtschaftliche Stabilität eines Landes – wird faktisch zur Nebensache. Der britische Ökonom und Zentralbankberater Charles Goodhart hat – aufgrund enttäuschender Erfahrungen mit fruchtlosen Zielen, die Margret Thatcher für die Geldpolitik formulieren ließ – die Nutzlosigkeit statistischer Zielwerte sogar zu einem sozialwissenschaftlichen Gesetz erhoben („Goodhart’s Law“).

Um es mit Galilei zu sagen: Es muss mehr gemessen werden als bislang, aber die Wissenschaft als auch die Politik müssen wissen, wo die systematischen Grenzen der Aussagekraft von Messungen liegen.

Mehr Bedeutung von empirischen Analysen in Politik und Gesellschaft hängt nicht nur vom Interesse der Politik und der Gesellschaft an empirischer Evidenz ab. Die gesellschaftliche Bedeutung der Empirie hängt auch vom Verhalten des Wissenschafts- und Bildungssystems ab.

Richtig interpretieren und nicht zu viel versprechen

Um Missverständnisse bei der Interpretation von Statistiken zu minimieren,  brauchen wir eine bessere „Statistical Literacy“ – also eine bessere Allgemeinbildung zur Interpretation von Statistiken. Samuel Brittan, Kolumnist der Financial Times, merkt zu recht an: Öffentlichkeit und Politik sollten bezüglich Statistiken weniger leichtgläubig sein und nicht jeden behaupteten Zusammenhang glauben, weil man ihn in einer bestimmten historischen Situation nur zu gerne glaubt. Brittan erinnert an die Behauptung der Harvard-Ökonomen Rogoff und Reinhart, dass eine hohe Staatsverschuldung sich negativ auf das Wirtschaftswachstum auswirkt. Ihre Berechnungen haben sich als fehlerhaft herausgestellt. Die Öffentlichkeit nicht zu skeptischen Statistik-Konsumenten, sondern zu aufgeklärten und kritischen Nachfragern nach Statistiken zu machen, muss Aufgabe des Bildungs- und Wissenschaftssystems sein. 

Ziel muss eine öffentliche und politische Kultur sein, die empirische Analysen ernst nimmt und nicht naiv übernimmt oder in Bausch und Bogen verdammt.  Wissenschaftliche Behauptungen sollten nur dann akzeptiert werden, wenn sie von mehreren Forschern, am besten auf Basis verschiedener Statistiken und Daten, gefunden wurden. Dann wäre es nicht mehr möglich, dass große Zahlen, weil sie besonders spektakulär sind, ungeprüft als Wahrheit betrachtet werden. Wie das beispielsweise seit Jahren für sogenannte modellgestützte Schätzungen der Schwarzarbeit der Fall ist. Grobe Abschätzungen werden bis auf die Kommastelle genau in der veröffentlichten Meinung diskutiert. Dass das Ausmaß der Schwarzarbeit auf Basis anderer Methoden (Umfragen) nur ein Zehntel beträgt, wird weitgehend ignoriert.

Da Schwarzarbeit im Dunkeln stattfindet, sind Befragungen mit Sicherheit sehr ungenau und sie bilden wahrscheinlich nur den unteren Rand des wahren Ausmaßes ab. Wenn dieser untere Rand aber nur ein Zehntel des oberen Randes beträgt, dann  sollte dieser obere Rand einer Schätzung nicht ungeprüft als Wahrheit verkündet werden. 

Diese Vorsicht gegenüber Forschungsdaten und statistischen Ergebnissen gilt es systematisch zu lehren – beginnend in den Schulen, und später vertieft in Hochschulen. Das heißt auch, dass wir Empiriker nicht vorschnell Ergebnisse als politikrelevant deklarieren dürfen, sondern dass wir noch viel mehr als bislang auf die Grenzen unserer Analysen hinweisen müssen. Dann werden wir auch von der Politik wirklich ernst genommen.

Gerade Wirtschaftswissenschaftler sollten sich vor Augen führen, dass der erste Ökonomie-Nobelpreisträger, Jan Tinbergen, mit Hilfe von Statistiken und empirischen Analysen Rationalität in den politischen Entscheidungsprozess bringen wollte. Tinbergen wollte aber keineswegs Politik durch indikatorengestützte Automatik-Regeln ersetzen. Sondern statistische Indikatoren sollten in politische Entscheidungsprozesse einfließen, diese aber nicht überflüssig machen! 


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