Direkt zum Inhalt

Mietpreisregulierung kann ökonomische Ungleichheit senken, hat aber einen Preis

DIW Wochenbericht 12 / 2022, S. 187-196

Konstantin A. Kholodilin, Sebastian Kohl

get_appDownload (PDF  362 KB)

get_appGesamtausgabe/ Whole Issue (PDF  3.14 MB)

  • Mieteinahmen und -ausgaben sind unterschiedlich verteilt: GeringverdienerInnen geben relativ mehr für Miete aus; GroßverdienerInnen haben höhere Mieteinnahmen
  • 100-jährige Zeitreihe und jüngere Mikrodaten zeigen: Mietpreisregulierung kann Entwicklung ökonomischer Ungleichheit miterklären
  • Mietpreisregulierung kann in kurzer und mittlerer Frist auf Einkommensungleichheit und das Vermögens-Nationaleinkommens-Verhältnis dämpfend wirken
  • Das verfügbare Einkommen der unteren Einkommensgruppen steigt durch Mietpreisregulierung, während die Einnahmen der oberen Einkommensgruppen sinken
  • Mietpreisregulierung kann allerdings unerwünschte Nebeneffekte wie geringere Mobilität und sinkendes Angebot an Wohnungen haben

„Die Regulierung von Mieten war historisch ein Instrument, um soziale Ungleichheit zu senken, und kann dies auch heute noch sein. Begleiterscheinungen wie das sinkende Angebot von Wohnungen und mangelnde Anreize für Instandhaltungen können die Wirksamkeit allerdings einschränken.“ Konstantin A. Kholodilin

Im Verlauf des 20. Jahrhunderts haben Regierungen die Regulierung von Mietpreisen häufig eingesetzt, um insbesondere in Krisenzeiten auch bei knappem Wohnraum Mieten bezahlbar zu halten. Bisherige Forschung hat gezeigt, dass diese Regulierung allerdings mit gesamtgesellschaftlichen Wohlstandsverlusten, Misallokation am Markt und anderen unerwünschten Nebeneffekten wie sinkendem Wohnungsangebot und niedrigerer Mobilität verbunden ist. Dabei wurde allerdings nur selten untersucht, welchen Effekt die Regulierung von Mietpreisen auf ökonomische Ungleichheit hat. Weltweit lässt sich seit den 1980er Jahren ein Wiederanstieg der Einkommensungleichheit beobachten. Während sich bisherige Erklärungen für diese Entwicklung auf das Verhältnis von Kapital- und Lohnwachstum und sozialpolitische Maßnahmen fokussierten, argumentiert dieser Beitrag, dass die bestehenden Erklärungen um eine Wohnungsdimension ergänzt werden sollten. Anhand einer Zeitreihenanalyse wird untersucht, welchen Einfluss Mietpreisregulierung auf Einkommensungleichheit ausübt. Dabei zeigt sich: Die Regulierung der Mieten reduziert die in dem Gini-Koeffizienten ausgedrückte soziale Ungleichheit signifikant und verringert das Vermögens-Nationaleinkommens-Verhältnis. Diese Effekte sind stärker, je strenger die ergriffenen Maßnahmen sind. Mikro-Daten aus verschiedenen Ländern legen nahe, dass die unteren Einkommensgruppen einen größeren Teil ihres Einkommens für die Miete ausgeben, während höhere Einkommensgruppen einen größeren Teil ihrer Einnahmen durch Vermietung erzielen. Werden die Mieten durch staatliche Maßnahmen gesenkt, steigen kurzfristig die verfügbaren Einkommen der unteren Einkommensgruppen, während der Einkommensanteil der bestverdienenden zehn Prozent kurzfristig sinkt. Es ist eine Frage der politischen Bewertung, wie diese Effekte und die bereits bekannten Einflüsse von Mietpreisregulierung auf gesamtgesellschaftlichen Wohlstand und den Mietmarkt abgewägt werden.

Auch der Rückgang der Wirtschaftsleistung im Zuge der Corona-Pandemie hat nicht zu einer Entspannung auf dem Wohnungsmarkt geführt. Die Wohnungsfrage bleibt auf der politischen Tagesordnung. Ob und wie Mietpreise reguliert werden können, ist in den letzten Jahren immer wieder kontrovers diskutiert worden. Bisherige wissenschaftliche Auseinandersetzungen mit Mietpreisregulierung scheinen nahezulegen, dass diese Mietpreise effektiv kappen kann. Demgegenüber stehen aber schwerwiegende Nebeneffekte: So führen strenge Mietpreisregulierungen häufig zu einem geringeren Angebot von Mietwohnungen und weniger Mobilität auf dem Mietmarkt. Langfristig können strenge Mietpreisregulierungen sogar mit Wohlstandsverlusten und abnehmender Qualität bei der Bausubstanz verbunden sein. In der bisherigen Diskussion kam allerdings zu kurz, welche Auswirkungen die Mietpreisgesetzgebung auf ökonomische Ungleichheit auch jenseits der Wohnungsmärkte haben kann.infoDieser Wochenbericht basiert auf den Ergebnissen folgender Studie: Konstantin A. Kholodilin und Sebastian Kohl (2021): Rent Price Control – Yet Another Great Equalizer of Economic Inequalities? Evidence from a Century of Historical Data. DIW Discussion Papers Nr. 1927 (online verfügbar; abgerufen am 15. März 2022. Dies gilt auch für alle anderen Online-Quellen dieses Berichts, sofern nicht anders vermerkt). Auf der anderen Seite ist in der internationalen Diskussion zu Ungleichheit in Anschluss an Thomas Pikettys „Kapital im 21. Jahrhundert“ die Wohnungsdimension eher unterbelichtet geblieben. Piketty stellt in seinem Werk dar, dass die Einkommens- und Vermögensanteile der obersten zehn Prozent der EinkommensempfängerInnen grafisch ungefähr einer U-Kurve folgen. Nachdem sie von einem Hoch kommend in der Mitte des 20. Jahrhunderts deutlich gesunken sind, erleben sie seit den 1980er Jahren einen erneuten Anstieg.

Die Literatur weist auf verschiedene Faktoren hin, die zu dieser Entwicklung beigetragen haben.infoSiehe Thomas Piketty (2014): Capital in the Twentieth-First Century. Cambridge, MA; Walter Scheidel (2018): The Great Leveler: Violence and the History of Inequality from the Stone Age to the Twenty-First Century (Vol. 74). Princeton; Kenneth Scheve und David Stasavage (2016): Taxing the Rich: A History of Fiscal Fairness in the United States and Europe. Princeton. So lässt sich globalhistorisch beobachten, dass Kriege und andere Katastrophen mit einer Verringerung ökonomischer Unterschiede verbunden waren. Im 20. Jahrhundert führten etwa größerer gesellschaftlicher Zusammenhalt in Krisenzeiten und Revolutionsangst dazu, dass nach den beiden Weltkriegen in Westeuropa und Nordamerika eine progressive Besteuerung der Vermögen und Einkommen eingeführt wurde. Die Einnahmen aus diesen Steuern wurden wiederum genutzt, um großzügig umverteilende Wohlfahrtsstaaten mit Sozialversicherungen und einem demokratisierten Bildungszugang zu finanzieren. Auch wuchsen Wirtschaft und Arbeitseinkommen lange schneller als Kapitaleinkommen. Ab den 1980ern stagnierten diese Trends allerdings oder kehrten sich um. Ungleichheit begann wieder zu steigen – auch aufgrund von Verteilungseffekten zunehmender Globalisierung und technologischer Entwicklung, abnehmender Gewerkschaftsmacht sowie der zunehmenden Bedeutung multinationaler Unternehmen und der Finanzindustrie.infoOlivier Godechot (2020): Financialization and the Increase in Inequality. In: Philip Mader, Daniel Mertens und Natascha van der Zwan (Hrsg.): The Routledge International Handbook of Financialization. Milton Park; Matthew C. Klein und Michael Pettis (2020): Trade Wars are Class Wars: How Rising Inequality Distorts the Global Economy and Threatens International Peace. New Haven; Anna Stansbury und Lawrence H. Summers (2020): The Declining Worker Power Hypothesis: An Explanation for the Recent Evolution of the American Economy. National Bureau of Economic Research.

Die Wohnungsdimension ist in der bisherigen Ungleichheitsdebatte noch unterbeleuchtet, obwohl die Geschichte der Mietpreiskontrolle eng mit der Entwicklung von Kapitaleinnahmen und verfügbaren Haushaltseinkommen verzahnt ist.infoOdran Bonnet, Bono Pierre-Henri, Chapelle Guillaume und Wasmer Etienne (2014): Does Housing Capital Contribute to Inequality? A Comment on Thomas Piketty’s Capital in the 21st Century. Sciences Po Economics Discussion Paper 7; Matthew Rognlie (2014): A Note on Piketty and Diminishing Returns to Capital. Unveröffentlichtes Manuskript, MIT; Charlotte Bartels und Carsten Schroeder (2020): The Role of Rental Income, Real Estate and Rents for Inequality in Germany. Forum New Economy Working Papers; Christian Dustmann, Bernd Fitzenberger und Markus Zimmermann (2018): Housing Expenditures and Income Inequality. Centre for Research and Analysis of Migration (CReAM), Department of Economics, University College London. Tatsächlich haben sich Mietpreiskontrollen über die Zeit fast spiegelverkehrt zur Ungleichheitsentwicklung verhalten: Eingeführt und ausgebaut in den Kriegs- und Nachkriegsjahren, wurden strenge Mietpreiskontrollen ab den 1960er Jahren besonders in angelsächsischen Ländern liberalisiert. Mietpreiskontrollen und Ungleichheit scheinen auf der Makroebene daher negativ korreliert: In Zeiten und Ländern mit (strengerer) Mietpreisregulierung ist das Niveau der Ungleichheit niedriger (Abbildung 1).

Obere Einkommensschichten verdienen relativ mehr am Vermieten, während untere Einkommensschichten relativ mehr Miete zahlen

Ein relevanter Grund für die gesellschaftliche Ungleichheit ist, dass Mieteinnahmen und Mietbelastung in der Bevölkerung ungleich verteilt sind (Tabelle 1).infoAufgrund der Datenverfügbarkeit über Kosten wird hier mit Bruttogrößen gearbeitet. Die Mietausgaben differenzieren zudem nicht weiter nach verschiedenen VermieterInnen, sodass die festgestellten Ungleichverteilungen eher geringer sind als tatsächliche Marktungleichheiten. Dabei werden nur Haushalte berücksichtigt, bei denen entweder die Miete als Ausgabe oder als Einnahmen unterschiedlich von Null ist. Die beschreibenden Statistiken (beispielsweise Quintile) werden mit Hilfe von Stichprobegewichten berechnet. Die Verwendung von solchen Haushaltsgewichten ermöglicht es, die komplexe Stichprobenziehung in den Analysen angemessen zu berücksichtigen. Je höher das Pro-Kopf-Einkommen des Haushalts, desto größer ist der Anteil des EinkommensinfoDas Haushaltseinkommen wird von LIS als die Gesamtsumme der Einkommen aus Arbeit, öffentlichen Transfers, privaten Transfers, Vermögenseinkommen und der Gesamtwert der nichtmonetären Güter und Dienstleistungen, die aus Arbeit und Transfers stammen, definiert., das aus Vermietung gezogen wird. So verdienen private Haushalte des ersten, also untersten, Quintils der Einkommensverteilung in Deutschland im Durchschnitt weniger als ein Prozent ihres Einkommens aus Vermietung. Dagegen beträgt bei den Haushalten im fünften Quintil, also bei den obersten 20 Prozent der Einkommensverteilung, der Anteil der Mieteinnahmen mehr als drei Prozent, wobei auch das Gesamteinkommen in diesem Quintil wesentlich höher ist, so dass diese drei Prozent einen höheren absoluten Betrag repräsentieren. Ein ähnliches Bild kann auch für andere Länder in der Luxemburger Einkommensstudie (LIS) der letzten Jahre beobachtet werden. Die LIS harmonisiert nachträglich und damit zeitverzögert nationale Umfragedaten wie das Sozio-oekonomische Panel (SOEP) für Deutschland, um die Einkommens- und Vermögenssituation privater Haushalte in verschiedenen Ländern vergleichbar zu machen. Demnach zahlen Mieterhaushalte der unteren Einkommensquintile proportional mehr für ihre Wohnungen als Mieterhaushalte aus oberen Quintilen. Da die LIS nicht zwischen privaten und SozialmieterInnen unterscheidet, kann das Bild in Ländern mit kleinem privaten Mietmarkt abweichen. Der Zusammenhang zwischen Einkommen und proportionalen Mietkosten wurde schon im 19. Jahrhundert von einem deutschen Statistiker entdeckt und ist seitdem als Schwabesches Gesetz bekannt.infoHermann Schwabe (1868): Das Verhältnis von Miete und Einkommen in Berlin. In: Berlin und seine Entwicklung. Gemeindekalender und städtisches Jahrbuch, 2, 264–267. Je mehr Mieterhaushalte diesen Mietbelastungen unterliegen und je konzentrierter Vermieterhaushalte sind, desto relevanter werden diese ungleichen Verteilungen für die ökonomische Ungleichheit insgesamt.

Tabelle 1: Mieteinnahmen und -ausgaben im internationalen Vergleich

Nach Einkommensquintilen

Land Jahr Anteil der Mieteinnahmen an gesamten Einkommen, Prozent
1 2 3 4 5
Belgien 2016 0,9 0,9 1,4 2,1 2,5
Deutschland 2016 0,9 1,0 1,4 2,0 3,2
Frankreich 2010 0,4 0,6 1,0 1,3 2,9
Griechenland 2016 1,7 1,6 2,0 2,8 4,4
Großbritannien 2016 0,6 0,4 0,5 0,8 1,2
Irland 2016 0,2 0,3 0,8 0,9 1,8
Israel 2016 0,8 1,1 1,9 3,0 4,2
Italien 2016 0,3 0,3 0,5 1,1 1,2
Niederlande 2013 0,3 0,5 0,3 0,6 0,8
Österreich 2014 1,1 0,5 0,8 0,8 1,1
Schweiz 2016 0,5 1,3 1,5 1,8 3,5
Spanien 2016 1,2 1,0 1,4 1,6 2,2
Land Jahr Mietbelastungsquote, Prozent
1 2 3 4 5
Belgien 2016 30,3 27,9 26,7 24,6 20,0
Deutschland 2016 30,5 27,9 26,5 24,3 19,9
Frankreich 2010 5,7 11,2 13,2 14,3 14,6
Griechenland 2016 10,1 3,3 2,7 2,2 1,5
Großbritannien 2016 19,3 19,6 17,9 17,8 18,6
Irland 2016 21,9 21,3 20,3 17,8 17,8
Israel 2016 33,7 28,2 26,0 23,5 21,4
Italien 2016 23,9 22,3 21,8 21,1 19,5
Niederlande 2013 27,5 25,7 24,6 25,6 24,7
Österreich 2014 26,7 28,4 27,4 25,0 18,7
Schweiz 2016 19,3 17,4 16,8 15,6 12,0
Spanien 2016 36,4 32,2 30,2 27,5 23,7

Anmerkungen: Die Mietbelastungsquote bezieht sich ausschließlich auf mietende Haushalte. Die Einkünfte aus Vermietungen stehen in Relation zum Einkommen aller Haushalte. In Deutschland beträgt die Zahl von Haushalten, die Einkünfte aus Vermietungen erzielen, etwa elf Prozent.

Quellen: Luxembourg Income Study; eigene Berechnungen.

Die unteren Einkommensquintile sind überdurchschnittlich von Mietausgaben belastet, die oberen Einkommensquintile erzielen relativ höhere Einnahmen aus Vermietung.

Aufgrund der starken Budgetbelastung durch Wohnkosten gerade in Inflationszeiten haben Staaten seit dem Ersten Weltkrieg angefangen, die Mietpreissetzung aus sozialpolitischen Erwägungen nicht allein dem Markt zu überlassen. Dabei können Mietpreiskontrollen das Preisniveau, aber auch die Mietsteigerungen limitieren. Wenn eine Mietpreiskontrolle eingeführt oder verstärkt wird, sinken in der Regel die Mieten. Da Mietpreiskontrollen relativ grob auf Ebene der Wohneinheiten und nicht feinjustiert auf Ebene der bewohnenden Haushalte greifen, sinken für alle Vermieterhaushalte die Mieteinnahmen, während für Mieterhaushalte die Mietausgaben sinken.infoBetrachtet man Hauspreise und damit Hausvermögen als Gegenwartswert zukünftiger Mieteinnahmen, wirkt sich die Mietpreisregulierung zudem indirekt negativ auf die Vermögenswerte aus. Dabei werden obere Einkommensquintile besonders stark von den Ausfällen bei den Mieteinnahmen getroffen. Gleichzeitig profitieren insbesondere Haushalte mit niedrigerem Pro-Kopf-Einkommen relativ stärker von der niedrigeren Mietbelastungsquote. Zwar können auch für reichere Mieterhaushalte die Mieten in absoluten Zahlen ähnlich stark sinken, jedoch sind reichere Mieterhaushalte seltener und Mietsenkungen wirken sich für sie relativ zum Einkommen weniger stark aus. So waren im Jahr 2016 in Deutschland 70 Prozent der Haushalte im niedrigsten Einkommensquintil MieterInnen, dagegen betrug im obersten Quintil der Anteil der Mieterhaushalte lediglich 42 Prozent.

Strenge Mietpreiskontrolle reduziert die Ungleichheit

Um den ungleichheitssenkenden Einfluss von Mietkontrollen historisch genauer zu erforschen, wurde ein Panel von 16 OECD-LänderninfoAustralien, Belgien, Deutschland, Dänemark, Finnland, Frankreich, Großbritannien, Italien, Japan, Kanada, Niederlande, Norwegen, Spanien, Schweden, Schweiz und die USA. ab dem Jahr 1900 untersucht. Dabei wird die statistische Methode der Zeitreihenanalyse angewendet (Kasten 1). Mit dieser Methode wird der Einfluss von Mietpreiskontrollen auf verschiedene Ungleichheitsmaße geschätzt und gleichzeitig werden andere potenzielle Determinanten (demographische und makroökonomische Faktoren, Steuersystem und staatliche Ausgaben) berücksichtigt (Tabelle 2).

Tabelle 2: Übersicht verwendeter Daten

Variable Durchschnitt aller untersuchten Länder Quelle
Vermögens-Nationaleinkommens-Verhältnis 4,2 World Inequality Database (online verfügbar)
Einkommensanteil des bestverdienenden einen Prozent, in Prozent 10,6 World Inequality Database
Einkommensanteil der bestverdienenden zehn Prozent, in Prozent 33,7 World Inequality Database
Gini-Koeffizient Markteinkommen, in Prozent 45,8 Frederick Solt (2020): Measuring Income Inequality Across Countries and Over Time: The Standardized World Income Inequality Database. Social Science Quarterly. SWIID Version 9.0, October 2020
Gini-Koeffizient Verfügbares Einkommen, in Prozent 32 Frederick Solt (2020): Measuring Income Inequality Across Countries and Over Time: The Standardized World Income Inequality Database. Social Science Quarterly. SWIID Version 9.0, October 2020
Wachstumsrate der realen Mieten, in Prozent 0,7 Katharina Knoll, Moritz Schularick und Tobias Steger (2015): No Price Like Home: Global House Prices, 1870–2012. Centre for Economic Policy Research Discussion Paper, 10166
Wohnkosten nach OECD 0,2 OECD (online verfügbar)
Wohnkosten (langfristigen Daten) 0,2 OECD und Macrohistory (online verfügbar)
Intensität der Mietpreiskontrolle 0,5 eigene Berechnungen
Anteil der Bevölkerung älter als 65 Jahre, in Prozent 10,4 World Development Indicators von Weltbank (online verfügbar)
Rohe Heiratsrate, pro Tausend 7 Brian R. Mitchell (Hrsg.) (2013): International Historical Statistics, 1750–2010. Palgrave/Macmillan und OECD Vital Statistics
Bevölkerung, Millionen Personen 30,3 Maddison Project Database (online verfügbar)
Wachstumsrate des Bruttoinlandsprodukts pro Kopf, in Prozent 2,0 Maddison Project Database (online verfügbar)
Wachstumsrate der realen Löhne, in Prozent 1,5 Ricardo Duque Gabriel (2021): Monetary Policy and the Wage Inflation-Unemployment Tradeoff. Available at SSRN 3689791
Top-Einkommensteuerrate, in Prozent 44,7 Comparative Income Taxation Database (online verfügbar)
Verhältnis von Wachstum der Staatsanleihen zur Wachstumsrate des realen Bruttoinlandsprodukts), in Prozent –2,3 Macrohistory
Durchschnittliche Gesamtschulzeit der Erwachsenen, in Jahren 6,8 Barro-Lee Educational Attainment Data (online verfügbar)
Handelsoffenheit (Handel-zum-Bruttoinlandsprodukt-Verhältnis), in Prozent 45,2 Giovanni Federico und Antonio Tena Junguito (2018): Federico-Tena World Trade Historical Database: Openness (online verfügbar)
Kredit-Bruttoinlandsprodukt-Verhältnis, in Prozent 61,6 Macrohistory und eigene Berechnungen
Anteil der sozialen Ausgaben an dem Bruttoinlandsprodukt, in Prozent 10,2 Peter H. Lindert (2004): Growing Public: Social Spending and Economic Growth since the Eighteenth Century. Cambridge

Quelle: Eigene Berechnungen.

Als Schätzmethoden werden Panel-Vektorautoregressionsmodelle verwendet. Die genutzten Daten weisen mehrere spezifische Merkmale auf, die berücksichtigt werden müssen: Zunächst stehen Längsschnittdaten im Fokus, die die Verwendung eines Paneldatenmodells nahelegen. Zweitens verhalten sich die meisten abhängigen Variablen persistent über die Zeit. Daher wird ein dynamisches Modell benötigt, um die zeitliche Autokorrelation zu erfassen und die interessierenden Beziehungen zu untersuchen. Drittens könnte es Probleme durch Endogenität geben, das heißt, die Mietpreisregulierung könnte selbst mit Störgrößen korrelieren. Insbesondere kann man argumentieren, dass nicht nur eine strengere Mietregulierung zu einer geringeren Einkommensungleichheit führt, sondern auch eine geringere Einkommensungleichheit zu einer strengeren Mietregulierung, da beispielsweise gleichberechtigte Gesellschaften für mietkontrollfreundlichere Regierungen stimmen. Oder umgekehrt: Eine höhere Ungleichheit gibt den oberen Einkommensgruppen mehr Macht, die Gesetzgebung zur Mietkontrolle zu behindern. Um dem Datenformat gerecht zu werden, wird ein VAR-Modell (Panel Vector Autoregressive) mit länderspezifischen fixen Effekten geschätzt der Form:

yit=A1yit-1+A2yit-2++Apyit-p+ηi+ϵit

wobei yit ein Vektor aller Variablen (einschließlich der abhängigen Variablen, des Mietkontrollindex und der Kontrollvariablen) für Land i im Jahr t ist; ηi ist ein Vektor der zeitinvarianten fixen Effekte der Länder; ϵit ist der zufällige Störterm; während A1, A2, , Ap die zu schätzenden Koeffizientenmatrizen sind. Es wird der Panel-Unit-RootinfoKyung So Im, M. Hashem Pesaran, und Yongcheol Shin (2003). Testing for Unit Roots in Heterogeneous Panels. Journal of Econometrics, 115 (1), 53–74. verwendet, um die nichtstationären Variablen (z.B. das Pro-Kopf-BIP oder das demografische Verhältnis von Alten zur Gesamtbevölkerung) zu identifizieren. Solche Variablen werden dann in Wachstumsraten oder erste Differenzen umgewandelt. Die optimale Verzögerungslänge wird anhand des Schwarz-Informationskriteriums ausgewählt. Es wird dabei die erste Verzögerung der Kontrollvariablen und Regulierungsindizes verwendet, um eine mögliche Endogenität zu vermeiden. Wenn eine Endogenitätsverzerrung bestehen bleibt, wird der interessierende Effekt zudem eher unterschätzt. Das Modell wird anhand der Choleski-Zerlegung identifiziert.

Als Ungleichheitsmaße werden einerseits für die Vermieterseite das Vermögens-Nationaleinkommens-Verhältnis, die Einkommensanteile der Bestverdienenden ein und zehn Prozent und der Gini-Koeffizient für Markt- und verfügbare Einkommen (nach Sozialtransfers) verwendet, um den Einfluss der Mietpreise auf die Kapitaleinkommen der VermieterInnen nachzuvollziehen. Das Vermögens-Nationaleinkommens-Verhältnis ist ein Maß der Ungleichheit, da es das gesamtwirtschaftliche Vermögen in ein Verhältnis zum Nationaleinkommen setzt. Andererseits werden auf der Mieterseite die realen Mietpreise und die Wohnungsausgaben im Nationaleinkommen verwendet, um den Effekt von Mietpreiskontrollen für MieterInnen zu ermitteln. Reale Mietpreise betreffen zwar alle Haushalte, aber nicht in gleichem Maße, und dienen daher indirekt als ein Ungleichheitsmaß.

Als Maß für die Mietpreiskontrolle werden einerseits qualitativ strenge von weichen Kontrollen unterschieden. Unter strengen Kontrollen wird die Einfrierung der Mietpreise auf einem bestimmten Niveau verstanden. Dabei werden alle Preiserhöhungen verboten. Solche Maßnahmen wurden beispielsweise in Deutschland nach dem Ersten Weltkrieg eingeführt. Bei der weichen Mietpreiskontrolle können die Mieten am Anfang des Mietvertrags auf einem Marktniveau als Ergebnis der mehr oder weniger freien Verhandlung zwischen MieterInnen und VermieterInnen gesetzt werden. Während der Vertragsdauer sind Mieterhöhungen grundsätzlich möglich, diese dürfen aber nicht stärker sein als die Steigerung der allgemeinen Lebenskosten. Ein Beispiel für weiche Mietpreiskontrollen bietet etwa die Mietpreiskappung in Katalonien, die im September 2020 durch die Regionalregierung eingeführt und im März 2022 durch das Verfassungsgericht Spaniens aufgehoben wurde. Eine strenge Mietpreiskontrolle kann zu einem starken Rückgang der realen Mieten und der Mietbelastung führen, wenn alle anderen Preise ohne Beschränkung steigen können. Andererseits werden verschiedene Eigenschaften der Kontrollen in ein quantitatives Indexmaß codiert, das die Intensität der Mietpreiskontrolle auf einer Skala von 0 (keine Mietpreiskontrolle) bis 1 (sehr strenge Kontrolle) misst (Kasten 2). Diese Maße decken viele Länder seit der Einführung erster Mietpreiskontrollen am Anfang des letzten Jahrhunderts ab.

Um die Intensität der Mietpreiskontrolle zu messen, wird ein numerischer Index konstruiert.infoKonstantin A. Kholodilin (2020): Long-Term, Multicountry Perspective on Rental Market Regulations. Housing Policy Debate, 30 (6), 994–1015; auch auf Deutsch verfügbar als Konstantin A. Kholodilin, Jan Philipp Weber und Steffen Sebastian (2018): Die Mietwohnungsmarktregulierung der letzten 100 Jahre im internationalen Vergleich. DIW Wochenbericht Nr. 45, 971–982 (online verfügbar). Er basiert auf sechs binären Indizes, denen eine sorgfältige Analyse der historischen Gesetzestexte beziehungsweise der sekundären Literatur über die Geschichte der Mietregulierung, falls solche Gesetzestexte nicht vorhanden sind, zugrunde liegen und die jeweilig einen Aspekt der Mietpreiskontrolle berücksichtigen:

  1. Mietniveaukontrolle: der Index ist gleich 1, wenn die VermieterInnen die Miete nicht über ein bestimmtes Niveau hinaus erhöhen dürfen (dabei wird die Miete beispielsweise auf dem Niveau, das zu einem bestimmten Datum bezahlt wurde, eingefroren), und anderenfalls 0.
  2. Nominale Mietpreiskontrolle: der Index ist gleich 1, wenn die Mieten ausschließlich durch die Regierung oder andere Institutionen bestimmt werden.
  3. Reale Mietpreiskontrolle: der Index ist gleich 1, wenn die VermieterInnen die Miete nicht um mehr als den Anstieg der offiziellen Lebenshaltungskosten oder eines anderen Preis- bzw. Kostenindizes erhöhen dürfen.
  4. Neuvermietungskontrolle: der Index ist gleich 1, wenn die Mietpreiskontrolle zu Beginn und während der Vertragsdauer gilt.
  5. Weitere spezielle Deregulierungen: der Index ist gleich 1, wenn auch bestimme Wohnungstypen wie zum Beispiel Neubauten, leerstehende Wohnungen oder Luxuswohnraum, die typischerweise dereguliert sind, reguliert werden.
  6. Spezielle Verschärfungen der Mietpreiskontrolle: der Index ist gleich 1, wenn Wohnraum unter besonderen Umständen einem strengeren Mietpreisregime (zum Beispiel günstige Wohnungen oder Wohnungen in den angespannten Märkten) unterworfen ist.

Der Mietpreiskontrollindex wird als einfacher Durchschnitt aus diesen sechs binären Indizes berechnet und variiert somit zwischen 0 (keine Mietpreiskontrolle) und 1 (sehr starke Mietpreiskontrolle). Mithilfe solcher Indizes ist es möglich, sowohl die räumliche (zwischen verschiedenen Ländern in einem Jahr) Variation der Mietpreisregulierung als auch zeitliche Veränderungen der Intensität der Kontrolle zu vergleichen. Zudem wird qualitativ eine Mietpreiskontrolle als schwach codiert, sofern sie nur reale Mietpreise kontrolliert, und als stark, sofern sie nominale Preislevels setzt.

Neben der Mietpreiskontrolle werden hier auch andere politische Eingriffe durch drei Variablen berücksichtigt. Sie werden oft gleichzeitig mit der Mietpreiskontrolle eingesetzt und können ihre Wirkung auf die Ungleichheit beeinflussen. Als erstes Maß wird die Einkommensteuerrate für die TopverdienerInnen verwendet. Das zweite Maß ist das Verhältnis der Sozialausgaben zum Bruttoinlandsprodukt, das das Ausmaß der flankierenden sozialen Leistungen (zum Beispiel Wohngeld als Unterstützung der besonders benachteiligten Mieterhaushalte) widerspiegelt. Als drittes Maß wird die durchschnittliche Gesamtschulzeit der Erwachsenen verwendet: Je höher dieses Maß, desto höher ist die soziale Mobilität durch bessere Ausbildung für breite Schichten der Bevölkerung.infoKenneth Scheye und David Stasavage (2009): Institutions, Partisanship, and Inequality in the Long Run. World Politics, 61 (2), 215–253.

Außerdem wird eine Reihe kontrollierender Variablen verwendet, die in der Literatur als Erklärungsgrößen für Ungleichheit und Wohnkosten gelten. Dazu gehören sowohl ökonomische (Bruttoinlandsprodukt (BIP), Handelsoffenheit, Reallöhne und Hypothekenverschuldung im Verhältnis zum BIP) als auch demografische Variablen (Anteil der über 64-Jährigen an der Bevölkerung, Bevölkerungswachstum und Heiratsrate), aber auch das Verhältnis von Wirtschaftswachstum und Zins (hier: Verzinsung langfristiger Staatsanleihen). Das Pro-Kopf-BIP und Reallöhne charakterisieren das Niveau der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung und die Kaufkraft der Bevölkerung. Die Handelsoffenheit spiegelt den Grad der Globalisierung wider, die oft als eine Ursache für steigende ökonomische Ungleichheit gesehen wird. Die Hypothekenverschuldung kann die Ungleichheit ihrerseits durch zwei Kanäle verstärken. Zum einem kann die Überschuldung der einkommensschwachen Haushalte zu ihrer Insolvenz führen. Zum anderen haben die einkommensstarken Haushalte einen besseren Zugang zur günstigeren Finanzierung und können dadurch ihr Vermögen erweitern. Der erwartete Effekt der Altersquote auf Ungleichheit ist ambivalent: Einerseits könnten die höheren Löhne für die knapper werdende, junge Arbeitsbevölkerung Ungleichheit senken, andererseits zeigen Studien, dass sich Ungleichheit in Alterskohorten über die Zeit kumuliert.infoSiehe beispielsweise Angus S. Deaton und Christina H. Paxson (1998): Aging and Inequality in Income and Health. American Economic Review, 88 (2), 248–253. Die wachsende Bevölkerung und hohe Heiratsrate stellen einen Anstieg der Nachfrage nach Wohnraum dar und sollten somit die Wohnkosten erhöhen.

Die Schätzungen zeigen einen signifikant negativen Einfluss von Mietpreiskontrollen auf das Vermögens-Nationaleinkommens-Verhältnis und auf den Gini-Koeffizienten des verfügbaren Einkommens in der kurzen Frist (Tabelle 3, Tabelle 4). Wird die Intensität der Mietpreiskontrolle um einen Punkt erhöht, sinkt das Vermögens-Nationaleinkommens-Verhältnis um 0,203 Punkte, was einer Reduktion um etwa fünf Prozent des Mittelwerts entspricht. Die Mietpreisregulierung senkt die erwarteten Mieteinnahmen und damit die Hauspreise und Vermögen relativ zum Einkommen und reduziert die Mieteinnahmen der tendenziell reicheren Vermieterhaushalte. Das Einkommen des bestverdienenden einen Prozent der EinkommensempfängerInnen ist hingegen nicht signifikant betroffen, weil Mieteinnahmen in der Gruppe der Superreichen weniger relevant sind als in der oberen Mittelklasse. Dagegen nimmt das Einkommen der bestverdienenden zehn Prozent ab, wenn die Mietpreiskontrolle strenger wird, da diese im Vergleich zu den Superreichen relativ mehr Immobilien im Portfolio halten. Auch zeigt eine Stichprobenunterteilung, dass es gerade die strikteren Kontrollen in der Kriegs- und Nachkriegszeit waren, die den Gesamteffekt hauptsächlich tragen. Die Regression bestätigt auch die ungleichheitssenkenden Effekte progressiver Einkommensbesteuerung und von Zeiträumen, in denen der Zins niedriger ist als das Wirtschaftswachstum und Lohneinkommen. Wachsen also Kapitaleinkommen langsamer als Lohneinkommen und werden Lohneinkommen einkommensstärkerer Haushalte mit höheren Steuersätzen belegt, wird Einkommensungleichheit effektiv reduziert. Die Wirkung der Mietpreiskontrolle beschränkt sich nicht nur auf unmittelbare Effekte, sondern kann die Ungleichheit auch in der längeren Frist beeinflussen. Zum einem brauchen die MarktteilnehmerInnen Zeit, um sich an die neuen Rahmenbedingungen anzupassen. Zum anderen können zu den Hauptkanälen (Rückgang der Mieteinnahmen der VermieterInnen und Senkung der Wohnkosten der MieterInnen) weitere Nebeneffekte der Mietpreiskontrolle kommen. Beispielsweise können in den nicht kontrollierten Wohnungen, die oft von den einkommensstärkeren Haushalten gemietet werden, die Mieten steigen oder die Stabilität des Mietverhältnisses erhöht sich, was positiv auf die Mieterhaushalte in den regulierten Wohnungen wirkt.

Tabelle 3: Einfluss von Mietpreiskontrollen auf Ungleichheit

Erklärende Variablen Abhängige Variablen
Vermögens-Nationaleinkommens-Verhältnis Top-1-Prozent Top-10-Prozent Gini-Index Markteinkommen Gini-Index Verfügbares Einkommen
Lag von Vermögens-Nationaleinkommens-Verhältnis 0,373***
(0,034)
Lag von Top-1-Prozent –0,045
(0,034)
Lag von Top-10-Prozent –0,007
(0,026)
Lag von Gini-Koeffizient Markteinkommen 0,563***
(0,030)
Lag von Gini-Koeffizient Verfügbares Einkommen 0,089***
(0,026)
Intensität der Mietpreiskontrolle –0,203** –0,004 –0,006* 0,008 –0,396
(0,090) (0,004) (0,003) (0,142) (0,254)
Altersquote 0,030 –0,0004 –0,001 –0,212** –0,315
(0,061) (0,002) (0,002) (0,084) (0,208)
Bruttoinlandsprodukt pro Kopf 0,800*** 0,021** 0,005 –1,144* 0,467
(0,246) (0,009) (0,008) (0,616) (0,677)
Top-Einkommensteuerrate –0,194 –0,009 –0,012* 0,842** 0,086
(0,171) (0,006) (0,006) (0,382) (0,514)
r>g 0,013 0,012*** 0,005*** 0,160 0,345**
(0,077) (0,003) (0,002) (0,123) (0,141)
Gesamtschulzeit 0,036 0,258 0,189 6,732 3,076
(4,007) (0,165) (0,155) (4,915) (12,474)
Handelsoffenheit 0,220 –0,023** –0,008 –0,467 0,219
(0,236) (0,010) (0,008) (0,314) (0,614)
Kredit-Bruttoinlandsprodukt-Verhältnis 3,860 0,232* 0,270** 14,634*** 21,145**
(3,079) (0,124) (0,122) (4,981) (9,516)
Anteil der sozialen Ausgaben an dem Bruttoinlandsprodukt –0,068*** –0,001* –0,002** 0,015 –0,104*
(0,020) (0,001) (0,001) (0,025) (0,060)
Konstante 0,003 0,001 0,002 0,006 0,126
(0,745) (0,031) (0,030) (1,070) (2,384)
Anzahl der Beobachtungen 841 905 1499 759 1547
Adjustierte R2 0,182 0,033 0,016 0,401 0,019

Anmerkungen: Die Tabelle zeigt eine Panelregression von verschiedenen Ungleichheitsvariablen auf Mietpreiskontrolle und Kontrollvariablen. Die Sternchen an den Werten bezeichnen das statistische Signifikanzniveau. Je mehr Sternchen, desto geringer die Irrtumswahrscheinlichkeit: ***, ** und * geben die Signifikanz auf dem Ein-, Fünf- und Zehn-Prozent-Niveau an.

Lesebeispiel: Wenn die Intensität der Mietpreiskontrolle (gemessen zwischen 0 und 1) um 0,1 steigt, sinkt das Vermögens-Nationaleinkommensverhältnis um 2,03 Prozent.

Quelle: Eigene Berechnungen.

Tabelle 4: Einfluss von Mietpreiskontrollen auf Mietpreise

Erklärende Variablen Abhängige Variablen
Reale Mieten Wohnkosten nach OECD Wohnkosten (langfristigen Daten)
Lag von realen Mieten 0,367***
(0,024)
Lag von Wohnkosten nach OECD 0,147***
(0,052)
Lag von Wohnkosten (langfristigen Daten) 0,234***
(0,032)
Intensität der Mietpreiskontrolle –0,047** –0,005* –0,004
(0,019) (0,003) (0,003)
Altersquote –0,004 –0,0005 0,004**
(0,016) (0,004) (0,002)
Heiratsrate 0,168 –0,093* –0,027
(0,126) (0,051) (0,017)
Bevölkerungswachstum –0,18 0,141 0,105**
(0,359) (0,108) (0,053)
Reale Löhne 0,151*** –0,028** 0,004
(0,031) (0,013) (0,005)
Konstante 0,005 –0,0001 0,001
(0,173) (0,018) (0,021)
Anzahl der Beobachtungen 1,604 412 947
Adjustierte R2 0,189 0,074 0,069

Anmerkungen: Die Tabelle zeigt die Effekte von Mietpreisregulierung auf Mietpreise und Wohnkostenbelastung der Haushalte. Die Sternchen an den Werten bezeichnen das statistische Signifikanzniveau. Je mehr Sternchen, desto geringer die Irrtumswahrscheinlichkeit: ***, ** und * geben die Signifikanz auf dem Ein-, Fünf- und Zehn-Prozent-Niveau an.

Lesebeispiel: Wenn die Intensität der Mietpreiskontrolle (gemessen zwischen 0 und 1) um 0,1 steigt, sinken die Mietpreise um 0,47 Prozent.

Quelle: Eigene Berechnungen.

Die langfristigen Effekte der Mietpreiskontrolle lassen sich auch durch eine Impuls-Antwort-Funktion messen (Abbildung 2). Die Effekte einer einmaligen, schockartigen Regulierungsverstärkung bleiben drei bis fünf Jahre bestehen. Besonders spürbar ist der Effekt zwei Jahre nachdem die Regulierung verstärkt wurde. Solche mittelfristigen Auswirkungen können bei dem Vermögens-Nationaleinkommens-Verhältnis, dem Einkommensanteil der bestverdienenden zehn Prozent und dem Gini-Koeffizienten des verfügbaren Einkommens beobachtet werden. Der Gini-Koeffizient der Markteinkommen und der Einkommensanteil des bestverdienenden einen Prozents scheinen von der Mietpreiskontrolle unberührt zu sein, vielleicht weil Mieteinnahmen für die Einkommensstärksten weniger relevant sind. Auch wenn in der Praxis Mietpreisregulierungen oft über mehrere Jahre gelten, zeigt die Impuls-Antwort-Funktion, dass auch schockartige Regulierungen über mehrere Jahre wirken können.

Auf der Mieterseite hingegen würde die Einführung einer Mietpreiskontrolle die realen Mietpreise und die Mietbelastung in der kurzen Frist signifikant senken. Der mittelfristige Effekt wirkt bis zu drei Jahre und ist im zweiten Jahr nach der Einführung der strengeren Mietregulierung am stärksten (Abbildung 2).

Aktuell beträgt die Intensität der Mietpreiskontrolle in Deutschland nach der verwendeten Indexmethode 0,5. Würde beispielsweise eine strengere Mietpreiskontrolle eingeführt werden, könnte die Intensität auf 0,9 bis 1 steigen. Dies könnte das Vermögens-Nationaleinkommens-Verhältnis um acht bis zehn Prozent, die Einkommensanteile der bestverdienenden zehn Prozent um bis zu 0,33 Prozent und die realen Mieten um zwei Prozent senken, vorausgesetzt, dass alle anderen Faktoren unverändert bleiben. Dies zeigt, dass eine Mietpreiskontrolle sehr intensiv sein muss, um einen relevanten Einfluss auf die Ungleichheitsvariablen ausüben zu können.

Andere soziale Maßnahmen wirken moderat auf die Ungleichheit. Die Schuljahre als Maß der Bildungschancen sind aus statistischer Sicht nicht relevant. Die Sozialausgaben wirken meistens dämpfend auf die Ungleichheitsmaße außer im Fall des Gini-Koeffizienten für das Markteinkommen. Dagegen führt die Steuerprogressivität gemessen an der Top-Einkommensteuerrate zu starken Rückgängen der Ungleichheit gemessen am Einkommensanteil der bestverdienenden zehn Prozent und dem Gini-Koeffizienten für das Markteinkommen.

Wie stark die verschiedenen Politiken dazu beitragen, die Ungleichheit zu senken, kann durch die Multiplikation des entsprechenden Schätzkoeffizienten mit der Standardabweichung der jeweiligen Variable berechnet werden. Dieses beträgt beispielsweise 4,5 Prozentpunkte für die Mietpreiskontrolle, 3,4 Prozentpunkte für die Top-Einkommensteuer und 9,6 Prozentpunkte bei den Sozialausgaben, wenn der Gini-Koeffizient für das Markteinkommen betrachtet wird.

Fazit: Mietpreiskontrolle dämpft kurzfristig die Ungleichheit, hat aber weniger wünschenswerte Nebeneffekte

Mietpreiskontrollen – besonders wenn sie umfassend ausfallen – dämpfen kurz- und mittelfristig die Ungleichheit und waren historisch Teil des solidarischen Pakets von wohlfahrtsstaatlichen Maßnahmen, die dazu beigetragen haben, die Ungleichheit im 20. Jahrhundert zu senken. Die Liberalisierung des Wohnungsmarkts hat im Gegenzug zu dem Wiederanstieg der Ungleichheit ab den 1980er Jahren beigetragen. Ob Mietpreiskontrollen tatsächlich als sozialpolitische Maßnahme geeignet sind, ist jedoch eine komplexere Frage, denn die Mehrzahl der Studien legt nahe, dass diese Preisregulierung langfristig zu Misallokationen auf dem Wohnungsmarkt führt und insgesamt Wohlfahrtsverluste zur Folge haben kann.infoKonstantin A. Kholodilin (2022): Rent Control Effects through the Lens of Empirical Research. DIW Roundup 139 (online verfügbar).

Sie zeigen etwa, dass Mietpreiskontrollen die Mobilität im Wohnbestand senken und das Angebot an Wohnraum langfristig etwa durch Umwandlung von Miet- in Eigentumswohnungen und reduziertem Neubau verringern.infoRichard W. Ault, John D. Jackson und Richard P. Saba (1994): The Effect of Long-Term Rent Control on Tenant Mobility. Journal of Urban Economics 35 (2), 140–158; Jakob R. Munch und Michael Svarer (2002): Rent Control and Tenancy Duration. Journal of Urban Economics 52 (3), 542–560; Rebeca Diamond, Tim McQuade und Franklin Qian (2019): The Effects of Rent Control Expansion on Tenants, Landlords, and Inequality: Evidence from San Francisco. American Economic Review, 109 (9), 3365–3394. Auch können sie mit versteckten Kosten (zum Beispiel in Form von Schlüsselgeldern) oder steigenden Mieten für nicht regulierungspflichtige Wohnungen verbunden sein und zur Vernachlässigung der Instandhaltung führen.infoDavid P. Sims (2007): Out of Control: What Can we Learn from the End of Massachusetts Rent Control? Journal of Urban Economics, 61 (1), 129–151. Während BestandsmieterInnen also kurzfristig durch reduzierte Mietzahlungen gewinnen, verlieren die übrigen, mobileren Haushalte.infoAnja M. Hahn et al. (2022): Forward to the Past: Short-Term Effects of the Rent Freeze in Berlin. DIW Diskussionspapier Nr. 1999 (online verfügbar). Letztere stehen in längeren Warteschlangen und vor höheren Mieten und sind häufig gezwungen, Wohnungen zu kaufen, auch wenn ihre finanziellen Mittel dies kaum zulassen.infoAndreas Mense, Claus Michelsen und Konstantin A. Kholodilin (2019): The Effects of Second Generation Rent Control on Land Value. AEA Papers and Proceedings, 109, 385–388; Lorenz Thomschke (2016): Distributional Price Effects of Rent Controls in Berlin: When Expectation Meets Reality, CAWM Discussion Paper 89. Auf lange Sicht verlieren sogar BestandsmieterInnen, denn die Häuser verlieren ohne Reparaturen an Wert und Wohnqualität.infoJoseph Gyourko und Peter Linneman (1990): Rent Controls and Rental Housing Quality: A Note on the Effects of New York City‘s old Controls. Journal of Urban Economics 27 (3), 398–409; Choon-Geo Moon und Janet G. Stotsky (1993): The Effect of Rent Control on Housing Quality Change: a Longitudinal Analysis. Journal of Political Economy, 101 (6), 1114–1148. Ein umfassendes System der Mietpreiskontrolle läuft daher Gefahr, wenig wirksaminfoPhilipp Deschermeier, Björn Seipelt und Michael Voigtländer (2017): Evaluation der Mietpreisbremse, IW Köln Policy Paper 5/2017; Ralph Henger et al. (2017): How Effective is the German “Mietpreisbremse”?, The European Real Estate Society, Industry Seminar Berlin, 31. März 2017. und ohne zusätzliche Interventionen langfristig eher kontraproduktiv zu sein.

Die Effekte der Mietpreiskontrolle auf Ungleichheit können je nach Frist unterschiedlich stark sein. In der kurzen Frist sind die Effekte am stärksten, in der längeren Frist lassen sie dagegen nach. Das liegt vor allem daran, dass die Marktakteure sich an die veränderten Rahmenbedingungen anpassen. Werden Mietpreiskontrollen erstmals eingeführt, bekommen die Marktakteure einen unerwarteten Schock, im Laufe der Zeit verändern sie aber ihr Verhalten, sodass die Regulierung ihre Wirkung verliert.infoAlejandro D. Jacobo und Konstantin A. Kholodilin (2022): One Hundred Years of Rent Control in Argentina: Much Ado about Nothing. Journal of Housing and the Built Environment, 1–48. In der Regel kappt die Mietpreiskontrolle die Mieten effektiv. Allerdings gibt es häufig auch Ausnahmen, zum Beispiel für Neubau- und Luxuswohnungen. Das bedeutet, dass der Mietmarkt in zwei Segmente geteilt wird: Die regulierten Wohnungen mit abgesenkten Mietpreisen und ein nichtreguliertes Segment für Wohnungen zu freien Marktpreisen, auf dem die Mieten stärker als ohne Mietpreiskontrolle steigen. Da solche Wohnungen vor allem durch wohlhabendere Haushalte gemietet oder gekauft werden, verteilen sich die Einkommen noch stärker. Kurzfristig machen die nicht regulierten Wohnungen nur einen kleinen Teil des Wohnungsbestands aus, so dass die Effekte der reduzierten Mieten bei weitem überwiegen. Allerdings steigt die Anzahl der nicht regulierten Wohnungen im Laufe der Zeit. So wird einerseits der Anteil der regulierten Wohnungen geringer, wobei auch die eingefrorenen Mieten an realem Wert verlieren, und die Wirkung der steigenden Mieten bei den nicht regulierten Wohnungen auf die Ausgaben der breiteren Schichten der Haushalte wird stärker. Die genaue Größe dieser Effekte ist bis jetzt allerdings nicht geschätzt worden. Außerdem zwingt eine strenge Mietpreiskontrolle einen Teil der MieterInnen, die keine passende Mietwohnung finden, EigentümerInnen zu werden, obwohl das für sie übermäßige Finanzanstrengungen bedeutet. In vielen Ländern hat das dazu geführt, dass der Mietmarkt geschrumpft ist, während der Eigentumsmarkt sich auf Kosten des Mietmarkts stark ausgeweitet hat, so dass die WohneigentümerInnen zur dominierenden Gruppe geworden sind.infoKonstantin A. Kholodilin und Sebastian Kohl (2021): Social Policy or Crowding.Out? Tenant Protection in Comparative Long-Run Perspective. Housing Studies, 1–24. Die daraus resultierende Reduktion des Angebots an Mietwohnraum dürfte die Knappheit erhöhen und Preisdruck erzeugen. Dieser kann wiederum nur im unregulierten Marktsegment in höheren Mieten münden. Vielfach werden neu gebaute und hochwertige Sanierungen von Regulierungen ausgenommen: Dort steigen die Mieten, was tendenziell die höheren Einkommensschichten belastetinfoAndreas Mense, Claus Michelsen und Konstantin A. Kholodilin (2019): Rent Control, Market Segmentation, and Misallocation: Causal Evidence from a Large-Scale Policy Intervention. DIW Berlin Discussion Paper Nr. 1832 (online verfügbar). und damit die Ungleichheit rechnerisch reduzieren kann. Es kann aber auch sein, dass das geringere Angebot auch Haushalte mit niedrigeren Einkommen (zum Beispiel Familien und BerufseinsteigerInnen) trifft.

Andere verteilungspolitische Instrumente wie progressive Einkommens- und Vermögensbesteuerung mögen zudem treffsicherer sein, um die Ungleichheit in einer Gesellschaft langfristig zu senken, ohne zu starke Effekte auf dem Wohnungsmarkt zu verursachen. Auch Instrumente wie die progressive Einkommensteuer reduzieren in den Analysen die Ungleichheit signifikant. Außerdem können wohnungsspezifische Sozialausgaben Ungleichheit senken. Dazu gehören auch Leistungen wie das Wohngeld und der soziale Wohnungsbau, die als Alternative zur oder Ergänzung der Mietpreiskontrolle verwendet werden, damit Wohnraum in der passenden Qualität für ärmere Haushalte bezahlbar wird und die Einkommen der WohnungsbesitzerInnen weniger stark belastet werden. Trotzdem bleibt festzustellen, dass Ungleichheitsdynamiken nicht nur von Arbeitseinkommen und Vermögen, sondern auch konsumseitig durch Mieten oder andere ungleich verteilte Haushaltsausgaben bestimmt werden. Mietpreiseingriffe könnten – je nach Instrument – jedoch treffsicherer als andere Instrumente auf wohnungsspezifische Ungleichheiten zielen. Sie könnten ebenso ein Teil eines breiteren Instrumentariums sein, um wohnungsmarktspezifische Ungleichheiten zu kompensieren, etwa zusammen mit subjektgebundenen Transfers wie dem Wohngeld, die zielgenauer wirken als objektzentrierte Preisregulierungen. Wie die diversen Effekte von Mietpreisregulierung aber letztlich zu gewichten sind, bleibt eine Frage politischer Abwägung.

Konstantin A. Kholodilin

Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung Makroökonomie



JEL-Classification: C32;E27;E32
Keywords: rent control; housing rents; economic inequality, Gini index
DOI:
https://doi.org/10.18723/diw_wb:2022-12-1

keyboard_arrow_up