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Präsenzphase: Schuldenbremse

Präsenzphase: Schuldenbremse#

Effekt der direkten Corona-Maßnahmen auf die langfristige Staatsverschuldung#

Nachdem Sie sich in der Selbstlernphase bereits ausführlich mit dem Sachverständigenbericht beschäftigt haben, wollen wir uns auf dieser Grundlage aufbauend in der Präsenzphase etwas konkreter Gedanken dazu machen, was Schuldenabbau bedeutet und die Schuldenbremse diskutieren. Und nebenbei lernen Sie hoffentlich noch nützliche Pythonskills (Variablenwerte zuweisen und verändern, Funktionen aufrufen, einfache Graphen erstellen) die wir in den nächsten Wochen noch viel nutzen werden.

import pandas as pd

pd.options.plotting.backend = "plotly"

Aufgabe 1: Pentabilities (15min)#

Vorab: Denken Sie bitte immer daran, dass es sich bei den Pentabilities und den zugrundeliegenden Verhaltensweisen nicht um fixe Persönlichkeitsmerkmale handelt, sondern um veränderbare Handlungen. Ziel ist, uns diese bewusst zu machen und Verbesserungspotenziale zu heben. Es geht also nicht darum, die Persönlichkeit oder Intelligenz ihrer Kommilitoninnen und Kommilitonen zu bewerten, sondern darum, dass alle mehr zu gelingender Gruppenarbeit beitragen.

Diese Woche fügen wir die Dimensionen Kooperation und Eigenständigkeit und Initiative zu unseren Bewertungen hinzu. Wie letzte Woche gibt es keine richtigen oder falschen Antworten und keinen Grund, sich auf eine Antwort zu einigen. Es geht darum, dass Sie sich mit dem Konzept vertraut machen und dieses diskutieren.

Um sich besser damit vertraut zu machen was Pentabilities mit diesen Dimensionen assoziiert, diskutieren Sie bitte in Ihrer Gruppe was die einzelnen Verhaltensweisen bedeuten. Anschließend wählen Sie die zwei aus, welche für Sie am relevantesten sind.

Kooperation

  • Hört anderen zu

  • Bezieht ein, was andere sagen

  • Ermutigt Gruppenmitglieder, sich zu beteiligen

  • Beteiligt sich an Entscheidungsprozessen der Gruppe

  • Fördert Konfliktlösung

  • Erkennt die eigene Verantwortlichkeit sowie die anderer

  • Hilft uneigennützig Kommiliton:innen

Eigenständigkeit und Initiative

  • Bringt Ideen ein

  • Stellt Fragen, wenn kein Weiterkommen absehbar ist

  • Spielt eine aktive Rolle dabei, als Gruppe Entscheidungen zu treffen

  • Kann andere von eigenen Ansätzen überzeugen

  • Arbeitet entschlossen

  • Glaubt daran, Veränderungen herbeiführen zu können

Bitte schauen Sie auch unter den einzelnen Beschreibungen nach, um sich genauer damit auseinanderzusetzen, was hinter den Begriffen steht.

Aufgabe 2: Recherche zu Coronahilfen und der kurzfristige Effekt auf die Staatsverschuldung (Gesamt: 10 Minuten)#

In dieser Aufgabe geht es um kurze Recherche und ungefähre Größen, keine Nachkommastellen — bitte verwenden Sie nicht mehr als insgesamt zehn Minuten auf der Recherche.

2.1 Coronamaßnahmen (5 Minuten)#

Das Finanzministerium stellt auf der Seite bundeshaushalt.de die Einnahmen und Ausgaben des Bundes interaktiv dar.

Listen Sie die 5 Bundesministerien mit der größten absoluten Ausgabenänderung von 2019 auf 2020.

Wie hoch war die Neuverschuldung 2020 (aller föderalen Ebenen) laut Statistischem Bundesamt?

2.2 Staatsverschuldung 2020 (5 Minuten)#

Recherchieren Sie:

  • Wie hoch waren Staatsverschuldung und Schuldenstandsquote relativ zum BIP am Ende des Jahres 2019?

  • Wie hoch waren Staatsverschuldung und Schuldenstandsquote relativ zum BIP am Ende des Jahres 2020?

Aufgabe 3: Replikation der Simulationsergebnisse im Sachverständigenbericht (Gesamt: 45 Minuten)#

Abbildung 74 im Sachverständigenbericht illustriert mögliche Schuldenabbauszenarien unter Fiskalregeln. Im Folgenden werden wir Teile des linken Graphs der Abbildung replizieren.

Den zugrundeliegenden Code im Detail zu verstehen ist explizit nicht Ziel dieser Aufgabe. Bitte nutzen Sie den zur Verfügung gestellten Code als Werkzeug, um sich Gedanken über die ökonomischen Implikationen verschiedener Annahmen und Politiken zu machen.

Einführung in Funktionen (15 Minuten)#

Um die Ergebnisse zu replizieren, definieren wir zunächst eine Funktion, die die benötigten Daten erzeugt.

def schuldenstandsquote_über_die_zeit(
    bip_wachstum_in_prozent,
    defizit_in_prozent_des_bip,
    ausgangsniveau_in_prozent_des_bip,
    anzahl_jahre,
):
    """Erzeuge einen Datensatz.

    Der Datensatz enthält Zahlen, die die Entwicklung der Schuldenstandsquote
    über die Zeit darstellen.

    Args:
        bip_wachstum_in_prozent (float): jährliches nominales BIP-Wachstum
        defizit_in_prozent_des_bip (float): gesamtstaatliches Defizit
            in Prozent des BIPs
        ausgangsniveau_in_prozent_des_bip (float): Ausgangsniveau des Schuldenstand
            in Prozent des BIPs
        anzahl_jahre (float): Anzahl der Jahre, für die die Schuldenstandsquote
            errechnet wird

    Output:
        data (DataFrame): Vier Spalten mit anzahl_jahren vielen Zeilen,
        als zentrales Output die Schuldenstandsquote für jedes Jahr
    """
    data = pd.DataFrame(columns=("Jahr", "BIP", "Schulden", "Schuldenstandsquote"))

    data["Jahr"] = range(anzahl_jahre)
    data = data.set_index("Jahr")

    data["BIP"] = [
        100 * (1 + bip_wachstum_in_prozent / 100) ** x for x in range(anzahl_jahre)
    ]
    data.loc[0, "Schulden"] = ausgangsniveau_in_prozent_des_bip

    for jahr in data["Schulden"].index:
        if jahr > 0:
            vorjahr = jahr - 1
            data.loc[jahr, "Schulden"] = (
                data.loc[jahr, "BIP"] * (defizit_in_prozent_des_bip / 100)
                + data.loc[vorjahr, "Schulden"]
            )

    data["Schuldenstandsquote"] = data["Schulden"] / data["BIP"] * 100
    return data

Schauen Sie sich die Funktion etwas genauer an. Die Funktion hat vier Inputs:

  • bip_wachstum_in_prozent

  • defizit_in_prozent_des_bip

  • anzahl_jahre

  • ausgangsniveau_in_prozent_des_bip

und einen Output: data.

Wir müssen also zunächst die Inputs definieren:

bip_wachstum_in_prozent = 2
defizit_in_prozent_des_bip = 0.35
ausgangsniveau_in_prozent_des_bip = 60
anzahl_jahre = 60

Sie können die Funktion mit ihrem Namen aufrufen, die Ihnen in diesem Fall ein sogenanntes DataFrame zurückgibt. Diesem DataFrame können Sie einen Namen zuweisen hier schuldenstandsquote_blau_oben.

schuldenstandsquote_blau_oben = schuldenstandsquote_über_die_zeit(
    bip_wachstum_in_prozent,
    defizit_in_prozent_des_bip,
    ausgangsniveau_in_prozent_des_bip,
    anzahl_jahre,
)

Wenn Sie jetzt schuldenstandsquote_blau_oben aufrufen, können Sie sich das DataFrame anzeigen lassen:

schuldenstandsquote_blau_oben

Die Spalten BIP und Schulden sind nur zur Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse Teil des Outputs der Funktion. Wichtig sind die beiden Spalten Jahr und Schuldenstandsquote, denn sie bilden zusammen eine Zeitreihe der Schuldenstandsquote.

Diese Zeitreihe können wir einfach plotten:

schuldenstandsquote_blau_oben.plot.line(y="Schuldenstandsquote")

Wie Sie sehen, entspricht der Graph der oberen Grenze der blau eingefärbten Fläche im linken Graph der Abbildung 74. Vollziehen Sie nach, wie die Inputs zum Output passen.

Aufgabe 3.1: Replikation der unteren Grenze der blau eingefärbten Fläche (5min)#

Der Output der Funktion hängt vom Input ab. Wenn wir die Inputs verändern, erhalten wir, wenig überraschend, einen anderen Output.

Passen Sie die Inputs an, sodass Sie die untere Grenze der blau eingefärbten Fläche im linken Graph abbilden. Lesen Sie in der Beschreibung derr Abbildung 74 nach welche Größe Sie für die untere Grenze ändern müssen. Definieren Sie den entsprechenden Input neu.

schuldenstandsquote_blau_unten = schuldenstandsquote_über_die_zeit(
    bip_wachstum_in_prozent,
    defizit_in_prozent_des_bip,
    ausgangsniveau_in_prozent_des_bip,
    anzahl_jahre,
)
schuldenstandsquote_blau_unten.plot.line(y="Schuldenstandsquote")

Erklären Sie in einem kurzen Satz den Unterschied zwischen den beiden letzten Graphen.

Aufgabe 3.2: Replikation der unteren Grenze der orangenen gepunkteten Fläche (5 Minuten)#

Wählen Sie die Inputs so, dass Sie die untere Grenze der orangenen gepunkteten Fläche plotten.

schuldenstandsquote_orange_unten = schuldenstandsquote_über_die_zeit(
    bip_wachstum_in_prozent,
    defizit_in_prozent_des_bip,
    ausgangsniveau_in_prozent_des_bip,
    anzahl_jahre,
)
schuldenstandsquote_orange_unten.plot.line(y="Schuldenstandsquote")

Erklären Sie in einem kurzen Satz den Unterschied zwischen den beiden letzten Graphen.

Aufgabe 3.3: Ermittlung der asymptotischen Staatsverschuldung (10 Minuten)#

Die rechte Graphik in Abbildung 74 gibt die Konvergenzwerte der Staatsverschuldung in Abhängigkeit der Parameter jährliches Wachstum und jährliches gesamtsaatliches Defizit an.

Verifizieren Sie mit Hilfe der eben erstellten Funktion den (ungefähren) Schnittpunkt des gelben Graphen mit der schwarzen Linie. Genauer: Sie möchten verifizieren, dass die asymptotische Schuldenstandsquote bei entsprechend gewähltem jährlichem Wachstum und gesamtstaatlichem Defizit tatsächlich dem Wert der schwarzen Linie entspricht.

Achtung: Sie müssen mit dem Input anzahl_jahre experimentieren, um die Konvergenz zu erkennen.

schuldenstandsquote_gelb_schwarz = schuldenstandsquote_über_die_zeit(
    bip_wachstum_in_prozent,
    defizit_in_prozent_des_bip,
    ausgangsniveau_in_prozent_des_bip,
    anzahl_jahre,
)
schuldenstandsquote_gelb_schwarz.plot.line(y="Schuldenstandsquote")

Welches gesamtstaatliches Defizit könnte man sich also bei 3% nominalem Wachstum leisten, um langfristig das gesamtstaatliche Defizit bei unter 60% zu halten?

Aufgabe 3.4: Interpretation der Ergebnisse (5 Minuten)#

In allen Szenarien nimmt der Staat weiter Schulden auf. Wie kann es sein, dass gleichzeitig die Schuldenquote sinkt? Antworten Sie bitte präzise in einem Satz.

Aufgabe 3.5: Anwendung auf die Schuldenbremse (5 Minuten)#

Richtig oder falsch?

Falls die Schuldenbremse nie ausgesetzt wird und die Wirtschaft konstant um 2% wächst, sinkt die Schuldenstandsquote trotzdem nie unter die in den Maastricht Kriterien festgeschriebenen 60%.

Aufgabe 4: Anwendung auf die Coronaschulden (10 Minuten)#

Die Schuldenbremse schreibt vor, dass das durch Corona entstandene Defizit langfristig zurückgeführt werden muss.

Nutzen Sie hierfür die Rechercheergebnisse aus Aufgabe 2.2 für die im Jahr 2020 entstandene Neuverschuldung und experimentieren Sie mit dem gesamtstaatlichen Defizit.

Wie hoch darf die jährliche Neuverschuldung sein, wenn 2043 die Staatsschuldenquote wieder bei 60% liegen soll und die Wirtschaft konstant mit 2% wächst?

Wählen Sie erneut passende Input-Werte.

schuldenstandsquote_corona = schuldenstandsquote_über_die_zeit(
    bip_wachstum_in_prozent,
    defizit_in_prozent_des_bip,
    ausgangsniveau_in_prozent_des_bip,
    anzahl_jahre,
)
schuldenstandsquote_corona.plot.line(y="Schuldenstandsquote")

Aufgabe 5 (15 Minuten)#

Im nächsten Schritt werden wir diskutieren, ob die Schuldenbremse beibehalten oder abgeschafft werden soll.

Sie vertreten die Ihnen zugeteilte Position. Ihre komplette Gruppe wird gleich zu einer anderen Gruppe zugelost werden, die die gegenteilige Position vertritt.

Bitte bereiten Sie sich auf die Diskussion vor. Nutzen Sie dafür (auch) Argumente, die Sie im Bericht des Sachverständigenrats kennengelernt haben.

Ihre Notizen

Aufgabe 6: Bewertung der Pentabilities (10 Minuten)#

Bewerten Sie Ihren eigenen Beitrag und den Ihrer Kommilitoninnen und Kommilitonen zur Gruppenarbeit in der Pentabilties-App.

Bitte bewerten Sie für die Dimensionen

  • Verantwortlichkeit

  • Eigenständigkeit und Initiative, sowie

  • Kooperation alle Verhaltensweisen, die Sie beobachten konnten.

Denken Sie bitte daran, sowohl die Beiträge der Kommiliton:innen Ihrer Gruppe als auch Ihre eigenen zu bewerten.

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