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Steuereinnahmen der Länder

Steuereinnahmen der Länder – es war schon immer viel Fantasie im Spiel, wenn es um das Erfinden und Eintreiben von Steuern ging. Wie haben sich die unterschiedlichen Steuerarten entwickelt und wie schlagen sich die Bundesländer?

Steuereinnahmen der Länder: die Daten

Meine Lieblingsquelle für interessante Daten in Deutschland – das Statistische Bundesamt – hat mich auch diesen Monat nicht im Stich gelassen. Ich habe mir einmal einen Datensatz zu den Steuereinnahmen der Länder – unter der Bezeichnung 71211-0103-DLAND zu finden – heruntergeladen und nach einer kurzen Aufbereitung im Selfservice – Variante Microsoft Excel MDX Analytics – in DeltaMaster geladen.

Heute möchte ich mich einfach einmal treiben lassen und nebenbei das eine oder andere neue Feature aus dem aktuellen Release 6.5.6 vorstellen, aber auch einfach Punkte ansprechen, die etwas versteckt liegen und möglicherweise nicht jedem bekannt sind.

Für diverse Steuerarten liegen in dem genannten Datensatz für die 16 Bundesländer die Entwicklungen vom 1. Quartal 2014 bis zum 2. Quartal 2023 vollständig vor (mindestens beim 3. Quartal fehlen Werte einiger Bundesländer). Zum Beispiel für die Umsatzsteuer ergibt sich das folgende Bild:

Steuereinnahmen der Länder: die Umsatzsteuer

Steuereinnahmen der Länder: die Umsatzsteuer

Hier existiert die kognitive Hürde, dass Werte in Tausend angegeben werden. Mich stört das enorm, wenn ich die Größenordnung von Beträgen einschätzen soll und ständig eine kleine zusätzliche Kopfrechenaufgabe lösen muss.

Deshalb lege ich entweder einen neuen benutzerdefinierten Analysewert an, der sich durch Multiplikation mit 1000 ergibt, oder – noch schneller! – ich ändere die Skalierung direkt im Analysewert auf 1:0,001 (welches der Multiplikation mit 1000 entspricht) und passe den Namen an:

Steuereinnahmen der Länder: Umsatzsteuer skaliert

Steuereinnahmen der Länder: Umsatzsteuer skaliert

Nun sind keine Gehirnverrenkungen mehr notwendig, und die kompakte Schreibweise unter gleichzeitigem Einsatz der Bissantz’Numbers (größerer Font für größere Werte) hilft deutlich beim Vergleich der Zahlen.

Steuereinnahmen der Länder: Bier

Laut Bundesfinanzministerium zahlt man für einen Kasten Bier mit 20 x 0,5 Liter etwa 0,94 Euro Biersteuer. Der genaue Wert hängt vom Stammwürzegehalt ab. Bei Zoll Online kann man weitere Feinheiten zur Bestimmung der Steuerhöhe nachlesen. Die anfallende Biersteuer steht dann den Ländern zu.

In der Zeitreihenanalyse hat die Biersteuer ein besonders schönes saisonales Muster. Im dritten Quartal eines Jahres werden immer die Maxima angenommen:

Steuereinnahmen der Länder: Biersteuer im Verlauf der 4 Jahreszeiten

Steuereinnahmen der Länder: Biersteuer im Verlauf der 4 Jahreszeiten

Deutlich sichtbar ist auch der Einbruch zu Corona-Zeiten. Geht es danach wieder aufwärts? Kann man den letzten Werten trauen?

Ich möchte hier aber zunächst einmal die Lesbarkeit der Zeitachse verbessern. Mit rechtem Mausklick auf die Ticks-Bezeichnungen lässt sich die vertikale Beschriftung einschalten:

Vertikale Beschriftungen

Vertikale Beschriftungen

Mir erscheinen die Beschriftungen etwas zu gedrängt. Mit dem neuen Release 6.5.6 lassen sich aber (fast) vollkommen frei definierbare Labels verwenden.

Eigene Labels

Dazu benötigt man zunächst eine Elementeigenschaft mit den gewünschten Bezeichnern, die wir für die Perioden – also hier für die Quartale – verwenden wollen:

Eigene Labels in Elementeigenschaft

Eigene Labels in Elementeigenschaft

In der Excel-Dimensionstabelle habe ich die Spalte ZeitBEZ1 hinzugefügt, wobei das Jahr immer nur für das 1. Quartal erwähnt werden soll. Diese Spalte wird in DeltaMaster beim Modellieren als Elementeigenschaft der Quartale definiert. Wir wollen sie wahrscheinlich nicht immer sehen, sondern nur in der Zeitreihen-Grafik.

Deshalb benötigen wir darüber hinaus eine benannte Menge, die wir im DeltaMaster-Modus Modellieren anlegen. Für diese wählen wir dann eine Ebenenauswahl mit der Ebene der Quartale und im Reiter Elementeigenschaften die neu angelegte Spalte ZeitBEZ1 als Beschriftung aus:

Die neu angelegte Elementeigenschaft als Beschriftung

Die neu angelegte Elementeigenschaft als Beschriftung

Nun wechseln wir zur Zeitreihenanalyse und wählen in den Einstellungen die angelegte benannte Menge aus:

Auswahl der benannten Menge

Auswahl der benannten Menge

Mit OK bestätigen und ab jetzt können wir die eigenen Labels einsetzen:

Steuereinnahmen Bier mit unseren Labels

Steuereinnahmen Bier mit unseren Labels

Es gibt eine kleine Einschränkung: Wenn ein Labelfeld leer ist oder nur aus Leerzeichen besteht, wird es durch die ursprüngliche Bezeichnung ersetzt. Man könnte ersatzweise einen kleinen Punkt “.” verwenden.

Geglättete Version

Möchte man allgemeine Trends erfassen und die Saisonkomponente eliminieren, bietet sich eine geglättete Version an. Vorher möchte ich aber noch schauen, ob der letzte Wert aus dem 3. Quartal 2023 vertrauenswürdig ist; er sieht auffällig klein aus.

Schauen wir auf eine Grafische Tabelle ähnlich wie oben, aber diesmal für die Biersteuer:

Im Osten keine Steuereinnahmen Bier

Ertappt! In Ostdeutschland liegen die Werte noch nicht vor!

Für die Ermittlung des geglätteten Trends bietet sich ein gewichtetes Mittel an:

Formel für gewichtetes Mittel

Formel für gewichtetes Mittel

Die Umsetzung einer solchen Formel als berechnetes Element unter Zuhilfenahme von Zeitanalyseelementen habe ich bereits ausführlich an einem Beispiel im Beitrag Zeitreihen: Passende Mittel erläutert.

Die geglättete Version benötigt links und rechts von jedem betrachteten Zeitpunkt jeweils 2 vernünftige Werte und ist deshalb nur vom 3. Quartal 2014 bis zum 4. Quartal 2022 korrekt definiert:

>Geglättete Zeitreihe der Biersteuereinnahmen

Geglättete Zeitreihe der Biersteuereinnahmen

In diesem Beispiel habe ich unter Skalierung die 45-Grad-Regel aktiviert, die die Seitenverhältnisse der Grafik optimal einstellt, um Richtungsänderungen besser zu erkennen. Man kann zeigen, dass bei einer Sequenz mit 3 Zeitpunkten – also 2 Segmenten – und vorhandenem Knick dieser optisch am besten erkannt wird, wenn wir die Grafik so strecken, dass die absoluten Winkel zur x-Achse im Mittel 45 Grad betragen. Diese Erkenntnis haben wir zu einer heuristischen Regel erweitert.

Mir ist nicht bekannt, ob sich der Regelsteuersatz im Laufe der Zeit geändert hat. Jedenfalls zeigen die geglätteten Werte schon 2019 einen Rückgang, der sich 2020 verstärkt hat. Zwar haben sich die Steuereinnahmen der Länder in Punkto Bier wieder stabilisiert, aber auf einem geringeren Niveau (170 Mio. Ende 2014 zu 150 Mio. Mitte 2023)

Steuereinnahmen NRW und Bayern bei Bier

Schauen wir zur Erbauung auf die Steuereinnahmen der Länder Nordrhein-Westfalen und Bayern, die ja Kopf an Kopf die Rangliste anführen und auch sämtliche Werte bis zum 3. Quartal 2023 vorliegen haben:

NRW vor Bayern - abgesehen von der Corona-Zeit

NRW vor Bayern – abgesehen von der Corona-Zeit

NRW führt bei den Einnahmen, mit der Ausnahme der Corona-Zeit: Hier gab es für NRW vorübergehend den größeren Einbruch.

Für diese Grafik habe ich die geglätteten Werte stärker dargestellt. Die Option 45-Grad-Regel ist weiterhin aktiv.

Große Brocken bei den Steuereinnahmen

Gehen wir wieder einen Schritt zurück und schauen, welche Steuerarten am meisten zu den gesamten Steuereinnahmen der Länder beitragen (Stand 2. Quartal 2023):

Die Steuereinnahmen der Länder nach Steuerarten

Die Steuereinnahmen der Länder nach Steuerarten

Die bisher betrachtete Biersteuer liegt hier nur im unteren Mittelfeld. Falls Sie Tabaksteuer, Alkoholsteuer und Kaffeesteuer vermissen – diese fallen komplett dem Bund zu. Vermögensteuer wird in Deutschland zurzeit nicht erhoben.

PowerSearch für auffällige Anteile

Wie sieht es mit den Anteilen der Steuerarten in den Ländern aus? Gibt es da große Unterschiede in der Steuerzusammensetzung? Betrachten wir dazu die Anteile der Steuerarten innerhalb der Länder und vergleichen diese mit den Anteilen in der Bundesrepublik.

Dazu lege ich unter Einsatz von Filter- und Quotientenwerten neue Kennzahlen “Anteil (dieser Steuerart!) im Bundesland” und “Anteil (dieser Steuerart) in D” an und betrachte die Differenz dieser beiden Größen. Mittels PowerSearch lasse ich mir alle Kombinationen Bundesland/Steuerart durchrechnen und die besonders auffälligen Differenzen anzeigen:

Auffällig hohe oder niedrige Anteile am Steueraufkommen

Auffällig hohe oder niedrige Anteile am Steueraufkommen

Zum Beispiel gilt im 2. Quartal 2023, dass im Saarland 60,3 % des Steuervolumens über Umsatzsteuer erzielt wurde, in Deutschland betrug der Anteil jedoch nur 23,4 %. Die Differenz von 36,9 Prozentpunkten ist die größte beobachtete aller Kombinationen.

Auf der Negativseite fallen vor allem für die Lohnsteuer in diversen Bundesländern die Anteile am Steueraufkommen unterdurchschnittlich aus.

Small Multiples

Um für jedes Bundesland die besonders hohen und niedrigen Differenzen der Anteile zu sehen, bieten sich Small Multiples an, mit der Ranking-Option “Obere/Untere nach Anzahl: 3”:

Auffällige hohe und niedrige Differenzen der Anteile im Vergleich zu Deutschland

Auffällige hohe und niedrige Differenzen der Anteile im Vergleich zu Deutschland

Hier ist die globale Skalierung aktiv und die besonderen Anteile im Saarland oder in Hamburg fallen sofort auf.

Grunderwerbsteuer

Betrachten wir schließlich eine Steuerart, von der zuletzt häufiger in der Tagespresse zu lesen war: die Grunderwerbsteuer. Verschaffen wir uns zunächst einen Überblick über die Entwicklung:

Entwicklung der Grunderwerbsteuer in den Bundesländern bis zum 2. Quartal 2023

Entwicklung der Grunderwerbsteuer in den Bundesländern bis zum 2. Quartal 2023

Die Steuereinnahmen der Länder scheinen seit ein paar Quartalen stetig zu sinken. Werfen wir mit dem eingebauten Zoom einen genauen Blick auf NRW:

Entwicklung der Grunderwerbsteuer in NRW bis zum 2. Quartal 2023

Entwicklung der Grunderwerbsteuer in NRW bis zum 2. Quartal 2023

Im 2. Quartal 2023 war bereits der 5. Abstieg mit einem signifikanten Prozentsatz in Folge zu beobachten. Auf dem Immobilienmarkt tut sich somit etwas.

Nun haben die Bundesländer eigene Grunderwerbsteuersätze, die aber nicht Teil des Datensatzes sind. Kann man diese externen Daten auch in der Grafischen Tabelle einbinden? Eine rhetorische Frage: Beim Wikipediaeintrag Grunderwerbsteuer lassen sich diese Werte ablesen und in eine Excel-Tabelle eintragen:

Grunderwerbsteuersätze der Bundesländer in Excel-Tabelle

Grunderwerbsteuersätze der Bundesländer in Excel-Tabelle

Über den Punkt “Neuen Analysewert anlegen/Externe Werte” wähle ich dieses Blatt aus der Excel-Tabelle aus. Die Bundesländer dienen als verbindende Elemente. Mit etwas mehr Aufwand hätte ich auch die Quartale berücksichtigen und somit die historische Entwicklung abbilden können.

Nun stehen die Grunderwerbsteuersätze zur Verfügung und ich kann sie meiner Grafischen Tabelle hinzufügen:

Entwicklung der Grunderwerbsteuer in NRW bis zum 2. Quartal 2023 mit dem aktuellen Steuersatz

Entwicklung der Grunderwerbsteuer in NRW bis zum 2. Quartal 2023 mit dem aktuellen Steuersatz

Es gibt einen leicht positiven Zusammenhang von Steuersatz und Anteil am Steueraufkommen.

Quellen

  • Die Daten lassen sich in der Datenbank GENESIS-Online des Statistischen Bundesamtes finden.
  • Datenquelle der Steuereinnahmen: Statistisches Bundesamt (Destatis), Genesis-Online, Abrufdatum am 29.2.2024; Datenlizenz by-2-0; eigene Berechnung/eigene Darstellung
  • Die Daten stammen aus der Position 71211-0103-DLAND: Steuereinnahmen: Bundesländer, Quartale, Steuerarten vor der Steuerverteilung

Für die Korrektheit der hier gezeigten Werte übernehmen wir keine Gewähr.