Eine im International Journal of Industrial Organization erschienene Studie liefert die bislang breiteste quasi-experimentelle Evidenz zu einer Frage, die in der industriepolitischen Debatte meist nur anekdotisch beantwortet wird: Was machen staatliche Subventionen mit der Qualität der Firmen, die sie ins Leben ziehen? Die Autoren kombinieren die Corporate Subsidy Inventory der Global Trade Alert (mehr als 31.000 Subventionsmaßnahmen in 148 Zollgebieten) mit Orbis-Bilanzdaten von rund 1,2 Millionen verarbeitenden Unternehmen in 121 Ländern und 105 dreistelligen Industriesektoren, Beobachtungszeitraum 2012 bis 2019. Das Ergebnis widerspricht der verbreiteten Vorstellung, ein Fördertopf ziehe automatisch bessere Firmen an: Im Schnitt ist das Gegenteil der Fall – allerdings mit einer Ausnahme, die für die Ausgestaltung von Förderprogrammen mehr hergibt als der Durchschnittsbefund selbst.
Mehr Eintritte, aber schwächere
Da Subventionen nicht zu einem einheitlichen Stichtag eingeführt werden, sondern über die Jahre und Länder-Sektor-Kombinationen gestaffelt, taugt ein einfacher Vorher-Nachher-Vergleich mit einem festen Zweiwege-Fixed-Effects-Modell hier nicht. Ein solches Modell schätzt einen einzigen, über alle Länder-Sektor-Einheiten und alle Jahre hinweg konstanten Behandlungseffekt und kontrolliert dabei lediglich für feste Unterschiede zwischen den Einheiten selbst (etwa dauerhaft produktivere Sektoren) und für feste Unterschiede zwischen den Jahren (etwa eine weltweite Konjunkturschwankung) – es unterscheidet aber nicht danach, wie lange eine Einheit schon behandelt ist. Bei gestaffelter Einführung würde ein solches Modell bereits behandelte Einheiten unbemerkt als Vergleichsgruppe für später behandelte heranziehen und die Schätzung verzerren. Callaway und Sant’anna (2021) lösen dieses Problem, indem sie den Behandlungseffekt getrennt für jede Kombination aus Behandlungsgruppe (definiert über das Jahr der Erstbehandlung) und Kalenderzeitpunkt schätzen – unter Rückgriff auf nur zu diesem Zeitpunkt noch unbehandelte Einheiten als Vergleichsgruppe – und aggregieren diese einzelnen Effekte anschließend zu einem Gesamtbild je „Jahre seit Einführung der Subvention“. Mit dieser Methode zeigen die Autoren zunächst, dass Länder-Sektor-Einheiten, die eine Subvention erhalten, in den Folgejahren einen statistisch signifikanten Anstieg der Neugründungsrate verzeichnen. Der Effekt ist in den ersten Jahren nach Einführung schwach und wird erst nach vier Jahren Behandlungsdauer deutlich stärker und statistisch robuster – im fünften und sechsten Jahr erreichen die geschätzten Effekte 0,8 bzw. 1,1 Prozentpunkte, bei einer durchschnittlichen Neugründungsrate von rund 3 Prozent im Datensatz keine triviale Größe.
Der zweite und ökonomisch gewichtigere Befund betrifft die Produktivität dieser zusätzlichen Firmen. In einem um Firmen-, Länder-Sektor-, Länder-Zeit- und Sektor-Zeit-Fixed-Effects angereicherten Differenz-von-Differenzen-Modell zeigt sich: Neu gegründete Firmen haben ohnehin niedrigere Totale Faktorproduktivität (TFP, geschätzt nach Wooldridge 2009) als etablierte Firmen – das ist erwartbar. Junge Firmen haben ihre optimale Betriebsgröße und ihre Prozesse noch nicht ausgereizt, verfügen über keine über Jahre angesammelte Organisationskompetenz und erproben ihr Geschäftsmodell erst am Markt; ein Teil von ihnen wird sich im Rückblick als Fehleinschätzung der eigenen Fähigkeiten erweisen und in den Folgejahren wieder ausscheiden, während die überlebenden Firmen mit der Zeit aufholen. Dieser Lern- und Selektionsmechanismus (vgl. Jovanovic, 1982) ist in der Firmendemografie ein durchgehend beobachteter Befund und keine Besonderheit der hier untersuchten Stichprobe. Aber Firmen, die in einem Jahr mit aktiver Subvention gegründet werden, liegen noch einmal 5,53 Prozent darunter, verglichen mit Neugründungen in unbehandelten Märkten. Dieser Abstand verschwindet nicht mit der Zeit: Auch in den Folgejahren nach dem Markteintritt bleibt die TFP der subventionsnahen Kohorte niedriger, wenn auch mit abnehmender Stärke. Ergänzend beobachten die Autoren, dass der Anteil formal registrierter, aber faktisch inaktiver Firmen (null Beschäftigte oder Umsatz in den ersten drei Jahren) in subventionierten Sektoren von 3,15 auf 4,30 Prozent steigt – ein Hinweis darauf, dass ein Teil des zusätzlichen Eintritts eher der Aussicht auf Fördermittel als einem tragfähigen Geschäftsmodell folgt.
Das ist im Kern die logische Konsequenz eines einfachen Marktmodells, das die Autoren selbst voranstellen: Wenn eine Subvention die Fixkosten des Markteintritts senkt, sinkt die Eintrittsschwelle, und Firmen mit geringeren Fähigkeiten, die diese Schwelle vorher nicht überschritten hätten, treten zusätzlich ein. Ob eine Subvention stattdessen bessere Ausrüstung oder qualifiziertere Führung ermöglicht und damit die Produktivität der Neueintritte hebt, ist theoretisch offen – die empirische Antwort hängt, wie sich zeigt, entscheidend von der Ausgestaltung der Subvention ab.
Nicht alle Subventionen sind gleich
Der eigentliche Ertrag der Studie liegt in der Aufschlüsselung nach Subventionstyp, die per Textanalyse aus den Beschreibungen der einzelnen Maßnahmen gewonnen wird. Bedingungslose, das Budget entlastende Instrumente – Steuervergünstigungen und Kredite bzw. Kreditgarantien – tragen die Hauptlast des negativen Durchschnittseffekts: Firmen, die unter solchen Programmen eintreten, weisen einen TFP-Abstand von 10,8 bis 10,9 Prozent auf. Direktzuschüsse fallen milder aus. Deutlich anders sieht es bei zielgerichteten Instrumenten aus: Subventionen zur Exportförderung und Programme, die speziell auf kleine und mittlere Unternehmen zugeschnitten sind, gehen mit einer um 11,8 bzw. 18,2 Prozent höheren TFP der neu eintretenden Firmen einher – verglichen mit dem Durchschnitt aller Neueintritte, nicht nur mit dem subventionierter. Subventionen für grüne Technologien und Automatisierung zeigen keinen systematisch negativen Effekt; hier dürfte eine Senkung der Techn…