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Weiterentwicklung des kommunalen Finanzausgleichs in Nordrhein-Westfalen Wie bereits in Abschnitt 3.2.2 deutlich wurde, hat der ifo-Gutachter 2008 diverse Spezifikationen des Regressionsmodells untersucht und eine Reihe struktureller Modifikationen vorgeschlagen. Auch hat sich ein Aktualisierungsbedarf der Grunddaten gezeigt. Das GFG 2012 setzte die vom ifo-Gutachter empfohlene Spezifikation um, das ihm zugrunde liegende Regressionsmodell ist dabei folgendermaßen spezifiziert: √ (10) mit Zuschussbedarf II pro Kopf Bevölkerung sozialversicherungspflichtig Beschäftigte pro Kopf Bedarfsgemeinschaften pro Kopf Gesamtfläche (in ha) pro Kopf Bedarfsindikatoren Halbtagsschüler pro Kopf Ganztagsschüler pro Kopf Unter 15-Jährige pro Kopf Über 65-Jährige pro Kopf Präferenzindikatoren Primäreinkommen pro Kopf. Zur Schätzung dieses Modells kamen Querschnittsdaten aller 396 Gemeinden <strong>NRW</strong>s zum Einsatz. Büttner et al. (2008) verwendeten Daten des Jahres 2005. Für das GFG 2012 wurden die Modellparameter vom Land <strong>NRW</strong> auf Basis der Daten des Jahres 2008 geschätzt. Alle auf der rechten Seite des Gleichheitszeichens von Gleichung (10) aufgeführten unabhängigen Variablen leisten einen Beitrag zur Erklärung des Zuschussbedarfs II. Lediglich die Variablen Bevölkerung, sozialversicherungspflichtig Beschäftigte, Bedarfsgemeinschaften, Gesamtfläche, Halb- und Ganztagsschüler begründen jedoch den Haupt- sowie die Nebenansätze (Bedarfsindikatoren) und sind somit ausgleichsrelevant. Die restlichen Variablen, die die Altersstruktur und Einkommenssituation der Einwohner einer Kommune erfassen, finden sich im Modell, um präferenzbedingte Unterschiede im kommunalen Ausgabeverhalten herauszufiltern (Präferenzindikatoren). Ihr Erklärungsanteil wird nach der Regression dem Sockelbetrag zugeschlagen, also dem Teil des Zuschussbedarfs, der nicht durch die bedarfsrelevanten Indikatoren erklärt werden kann. Aus den bedarfsrelevanten Variablen werden die Hauptansatzstaffel sowie die Gewichtungsfaktoren für die Nebenansätze abgeleitet. Letzteres geschieht, indem die ermittel- 46
Finanzwissenschaftliches Forschungsinstitut an der Universität zu Köln ten Regressionskoeffizienten ins Verhältnis zum Bedarf eines Normeinwohners gesetzt werden (vgl. Anhang A). Wie bereits in Abschnitt 3.3 diskutiert, erfolgt für die Teilschlüsselmassen der Kreise und Landschaftsverbände keine regressionsanalytisch gestützte Ansatzbildung. Allerdings leitet sich die Gewichtung des Schülernebenansatzes von der Gemeindeebene ab. 4.2.2 Stärken und Schwächen Die Stärken und Schwächen der multiplen Regression zur Determinierung der Finanzausgleichsparameter werden unterschiedlich gewertet. Als Vorteile können gelten, 1. dass es sich um ein empirisches Verfahren handelt, 2. das mit vergleichsweise kleinem Datenaufwand und 3. einer einfachen, kaum strategieanfälligen ökonometrischen Technik 4. leicht nutzbare Parameter produziert, 5. die sich gut in die etablierten GFG-Mechanismen einfügen lassen. Kritisiert werden hingegen 1. die zwingende Vergangenheitsorientierung der Rechnungen, 2. die Gefahr eines Zirkelschluss-Effektes, 3. die Gefahr, dass das verwendete ökonometrische Modell möglicherweise zu simpel ist, als dass es die komplexen Zusammenhänge adäquat abbilden und valide Ergebnisse produzieren könnte, 4. das Risiko dynamischer Instabilität, 5. der Umstand, dass die aus den Regressionsrechnungen resultierenden Bedarfsparameter nicht immer intuitive Erklärungskraft entwickeln, 6. die Verwendung eines Gesamtzuschussbedarfs als abhängige Variable, anstatt aufgabenorientiert vorzugehen, 7. die gemeinsame Analyse von kreisfreien Städten und kreisangehörigen Gemeinden in der Regression trotz ihres abweichenden Aufgabenkatalogs. Die Vorteile sind weitgehend selbsterklärend. Es handelt sich um eine wissenschaftlich fundierte, empirische Methode, deren Umsetzbarkeit für die Zwecke des kommunalen Finanzausgleichs sich über Jahre bestätigt hat und die bereits verfassungsgerichtlichen Überprüfungen standgehalten hat. Da die unabhängigen Variablen der Regression allesamt Größen sind, die für die Gemeinden nicht oder kaum selbst bestimmbar sind und das Verfahren zudem Bedarfsrelationen über alle Gemeinden hinweg ermittelt, sind die Ergebnisse nicht anfällig für das Verhalten einzelner Gemeinden. Zudem gehen die Daten aller Gemeinden gleichberechtigt in die Analyse ein. Um objektive Kriterien zu definieren, nach denen sich die Finanzbedarfe für die Gesamtheit der Gemeinden bestimmen, ist die Regressionsanalyse daher ein sehr guter Ansatz. Vergangenheitsorientierung: Die aufgeführten Kritikpunkte bedürfen mehr Erläuterungen. Da wäre zunächst die zwingende Vergangenheitsorientierung der Rechnungen. Im Rahmen der Regression werden Bedarfsrelationen aus Vergangenheitsdaten abgeleitet, die die Ausstattung der Gemeinden mit Schlüs- 47
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