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IW-Studie: Länder und Kommunen könnten rund 60.000 Stellen einsparen
Laut einer neuen Studie des Instituts der deutschen Wirtschaft könnte der Staat perspektivisch rund 60.000 Personalstellen einsparen.
IMAGO/cocoon studio)Köln. Der Fiskus könnte laut IW-Studie Milliarden an Euro sparen, so das Ergebnis. „Deutschlandweit gibt es ein Einsparpotenzial von 60.000 Stellen – das entspricht rund 3,4 Milliarden Euro“, bilanziert das Institut.
Sachsen-Anhalt besonders effizient, Schleswig-Holstein Schlusslicht
In Schleswig-Holstein sei die Beschäftigung je Einwohner zwischen 2015 und 2022 mit 11,5 Prozent am stärksten gestiegen. Rein rechnerisch hätte aber nach Meinung des Instituts ein Plus von 9,4 Prozent ausgereicht – das Bundesland hätte so ein Einsparpotenzial von 3600 Beschäftigten. Im relativen Vergleich sei das nördlichste Bundesland das Schlusslicht.
Spitzenreiter ist Sachsen-Anhalt: Hier kamen das Land und die Kommunen mit zwei Prozent weniger Beschäftigung aus als prognostiziert. Auch Thüringen, Rheinland-Pfalz, das Saarland und Bayern kommen mit weniger Personal aus als gedacht. Die Stadtstaaten wurden im Ländervergleich nicht berücksichtigt.
Besonders stark ist die Beschäftigung im Bereich „Politische Führung und zentrale Verwaltung“ mit über 25 Prozent gestiegen. Auf der anderen Seite ist das Personal der Kommunen im Bereich Städtebau nur leicht aufgestockt worden, obwohl vielerorts Wohnraum knapp ist. „Obwohl der öffentliche Dienst immer mehr Mitarbeiter beschäftigt, klagen Länder und Kommunen weiterhin über den Fachkräftemangel“, sagt Studienautor Martin Beznoska.
Manche Kommunen bewältigen ihre Aufgaben mit weniger Personal
„Die Analyse zeigt, dass einige Kommunen ihre Aufgaben mit deutlich weniger Personal bewältigen als andere. Statt ausschließlich über fehlendes Personal zu klagen, sollte sich der öffentliche Dienst vielmehr um effizientere Arbeitsweisen bemühen“, ergänzt der Studienautor.
Zur Methodik: Die Effizienz öffentlicher Beschäftigung wird als Abweichung zwischen tatsächlicher und modellbasiert erwarteter Entwicklung gemessen. Grundlage ist ein statistisches Modell mit Daten von 2015 bis 2022, das Veränderungen in Strukturindikatoren wie Wirtschaftslage oder Demografie berücksichtigt.
