1 Einleitung
Auch mehr als 35 Jahre nach der deutschen Wiedervereinigung ist die wirtschaftliche Angleichung zwischen Ost- und Westdeutschland nicht abgeschlossen (Goebel, 2024, 209 f). Trotz umfangreicher Transferleistungen, des Solidarpakts und vielfältiger strukturpolitischer Maßnahmen bestehen weiterhin spürbare Unterschiede in den wirtschaftlichen Lebensverhältnissen (Ochsmann, 2020). In der öffentlichen Debatte wird häufig darauf verwiesen, dass Westdeutschland Ostdeutschland seit Jahrzehnten finanziell unterstützt habe, ohne dass sich daraus automatisch eine vollständige Angleichung ergeben habe. Diese anhaltende Diskrepanz macht die Frage nach Einkommensunterschieden sowohl gesellschaftlich als auch finanzwissenschaftlich relevant.
Besonders interessant ist diese Entwicklung vor dem Hintergrund, dass die staatlichen Transfers ursprünglich zur kurzfristigen Stabilisierung Ostdeutschlands gedacht waren. Hinzu kommt, dass nach neoklassischer Sichtweise eigentlich kapitalärmere Regionen im Zeitverlauf schneller wachsen und sich als Folge dessen die Einkommensunterschiede allmählich verringern sollten.
Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, ob sich 30 Jahre nach der Wiedervereinigung noch immer eine signifikante Nettoeinkommenslücke zwischen Ost- und Westdeutschland nachweisen lässt.
Zur Beantwortung der Forschungsfrage greift diese Arbeit auf Daten der Allgemeinen Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften (ALLBUS) zurück. Auf Basis dieses kumulierten Datensatzes werden die Nettoäquivalenzeinkommen in Ost- und Westdeutschland deskriptiv und explorativ analysiert. So sollen zum einen das Ausmaß der Einkommensunterschiede zwischen Ost- und Westdeutschland als auch die zeitliche Entwicklung dieser Unterschiede sichtbar gemacht werden.In dieser Arbeit werden zu Beginn im theoretischen Rahmen die Konvergenzhypothese nach Solow sowie Überlegungen zu Transferleistungen und Einkommensungleichheit dargestellt. Im darauffolgenden Kapitel werden die verwendeten Daten und die methodischen Zugänge erläutert. Darauf aufbauend folgt die empirische Analyse der Einkommenslücke zwischen Ost- und Westdeutschland, bevor die Ergebnisse am Ende zusammengefasst werden.
2 Theoretischer Rahmen
2.1 Konvergenzhypothese und Transferleistungen
Als theoretischer Ausgangspunkt dieser Arbeit dient die neoklassische Konvergenzhypothese, deren Grundlage das Wachstumsmodell von Robert Solow (1956) bildet. Solow zeigt mit seinem Solow-Modell, dass Volkswirtschaften langfristig zu einem stabilen Wachstum tendieren (Gundlach, 2002, S. 153). Solow stellt sich damit dem bis dahin geltenden Harrod-Domar-Modell entgegen, welches die Stabilität kapitalistischer Entwicklung nicht angemessen erklären konnte (Gundlach, 2002, 153 f).
Zentral für sein Modell ist die Annahme abnehmender Grenzerträge des Kapitals: Je höher das vorhandene Kapital bereits ist, desto geringer fällt der Ertrag zusätzlicher Investitionen aus (Gundlach, 2002, S. 153).
Das Solow-Modell basiert auf der Cobb-Douglas-Produktionsfunktion, welche den Zusammenhang des Pro-Kopf-Einkommens und der Kapitalintensität erklärt (Wellmann & Hünseler, 2015, 16 f). Y steht in der oben gezeigten Abbildung 1 für das Pro-Kopf-Einkommen, während K die Kapitalintensität darstellt. Der degressive Verlauf der Funktion f(k) zeigt die abnehmende Grenzproduktivität des Kapitals (Wellmann & Hünseler, 2015, S. 17).
Aus der Überlegung von Solow folgt, bezogen auf regionale Aufholprozesse, dass kapitalärmere Regionen unter sonst gleichen Bedingungen schneller wachsen sollten als kapitalreichere Regionen (Gundlach, 2002, 154 ff). Übertragen auf die deutsche Wiedervereinigung bedeutet dies, dass Ostdeutschland nach 1990 theoretisch ein höheres Wachstumspotenzial hätte aufweisen müssen als Westdeutschland. Einkommen und Wirtschaftsleistung sollten sich also im Zeitverlauf annähern. Das Solow-Modell impliziert jedoch auch, dass Kapitalakkumulation allein keine dauerhafte Quelle des Wachstums sein kann, da für ein langfristiges Wachstum auch technischer Fortschritt notwendig ist (Gundlach, 2002, S. 154).
Technischer Fortschritt wird im Artikel von Erich Grundlach in der Zeitschrift Entwicklung und Zusammenarbeitfolgendermaßen beschrieben:
„Dieser Begriff umfasst bei Solow die Summe aller technologischen und organisatorischen Verbesserungen, die es einer Volkswirtschaft gestatten, mit gegebenem Faktorbestand dauerhaftes Wirtschaftswachstum zu erreichen. Die langfristige Wachstumsrate [wie Arbeitsproduktivität, Kapitalintensität und Reallöhne] einer Volkswirtschaft sollte dabei der Rate des technischen Fortschritts entsprechen.“ (Gundlach, 2002, S. 154)
Für die Erklärung regionaler Einkommensunterschiede ist zudem relevant, dass die spätere Erweiterung des Solow-Modells auch das Humankapital einbezieht und dadurch verständlich wird, warum Aufholprozesse der kapitalärmeren Regionen oft langsamer verlaufen als in der einfacheren neoklassischen Grundversion angenommen wurde (Gundlach, 2002, 154 ff).
Hinsichtlich der Fragestellung dieser Arbeit bedeutet dies für Ostdeutschland, dass eine bloße Angleichung des Kapitals nicht ausreicht, um dauerhaft das westdeutsche Einkommensniveau zu erreichen. Die Konvergenz der Einkommen ist nicht nur vom Kapital abhängig, sondern auch von Produktivität, Humankapital, der institutionellen Qualität und der wirtschaftlichen Struktur.
Nach der Wiedervereinigung Deutschlands war es ein zentrales Ziel, die wirtschaftliche und infrastrukturelle Transformation Ostdeutschlands mit sogenannten Transferleistungen aus staatlichen Mitteln zu stabilisieren. Diese dienten dem Ausgleich fiskalischer Schwächen der neuen Bundesländer, dem Aufbau öffentlicher Infrastruktur, der Förderung privater Investitionen sowie der sozialen Absicherung in einer Phase tiefgehender wirtschaftlicher Umbrüche (Die Bundesregierung, 2024, 121 ff; Grossmann & Steger, 2013, S. 30).
Die Forschung zeigt aber auch gleichzeitig, dass die Transferleistungen zwar erheblich zur Stabilisierung der Lebensverhältnisse beigetragen haben, aber zum anderen keine automatische Konvergenz erzeugen (Grossmann & Steger, 2013, 20 ff). Eigentlich hätten die West-Ost-Transfers nach neoklassischer Logik eine schnellere Angleichung begünstigen müssen. Dass diese Angleichung aber nur begrenzt eingetreten ist, zeigen die weiterhin bestehenden strukturellen Wachstumshemmnisse (Die Bundesregierung, 2024, 20 ff). Zu den strukturellen Wachstumshemmnissen zählen die bis heute geringe Produktivität, das Fehlen großer forschungsintensiver Unternehmen, schwächere Investitionen und ungünstige demografische Entwicklungen in Ostdeutschland (Röhl, 2025, 71 ff).
Ein Problem der Transferleistungen ist, dass sie unterschiedliche Wirkungsrichtungen haben können. Zum einen gibt es sogenannte investive Transfers, etwa für Infrastruktur, Forschung oder Unternehmensansiedlungen, die langfristig die Wachstumskräfte der Region stärken sollen (Wissenschaftliche Dienstes des Deutschen Bundestages, 2018, 6 ff). Und zum anderen gibt es konsumtive Transfers, die primär Einkommen und die Nachfrage stabilisieren, aber dafür nicht unbedingt die Wettbewerbsfähigkeit erhöhen (Wissenschaftliche Dienstes des Deutschen Bundestages, 2018, S. 6). Die Unterscheidung der verschiedenen Transferleistungen ist mit Blick auf die Bewertung der Ost-West-Konvergenz zentral, weil sich aus ihr erklärt, weshalb trotz der hohen finanziellen Unterstützung weiterhin deutliche Unterschiede in Wirtschaft und Einkommen bestehen (Röhl, 2025, S. 69).
Aus Sicht des oben beschriebenen Solow-Modells müssten demnach Transferleistungen, die den Kapitalstock, die Produktivität oder das Humankapital erhöhen, eigentlich für einen nachhaltigen Aufholprozess sorgen. Wie sich die Ost-West-Lücke trotz der hohen Transferleistungen entwickelt hat und welche Erklärungen es gibt, wird in der empirischen Analyse dieser Arbeit betrachtet.
2.2 Einkommensungleichheit
Um im späteren Kapitel die Einkommensungleichheit zu betrachten, werden die Lorenzkurve und der Gini-Koeffizient verwendet. Beides sind Methoden, um die Ungleichheit der Verteilung eines Merkmals in einer Gruppe zu beschreiben.
Somit kann mit beiden Methoden die Einkommensungleichheit einer Bevölkerungsgruppe dargestellt beziehungsweise gemessen werden (DIW Berlin, o.D.). Der Gini-Koeffizient kann Werte zwischen 0 und 1 annehmen, um das Maß der Ungleichheit auszudrücken (Kohn & Öztürk, 2022, S. 81).
Nimmt er den Wert 0 an, bedeutet dies, dass alle Personen der Gruppe exakt das gleiche Einkommen beziehen (Kohn & Öztürk, 2022, S. 81). Nimmt er dagegen den Wert 1 an, bedeutet dies, dass eine Person das gesamte Einkommen erhält, während die anderen Personen kein Einkommen erhalten (Kohn & Öztürk, 2022, S. 81).
In der gezeigten Grafik wird beispielhaft die Verteilung des Einkommens einer Bevölkerung dargestellt. Die rote, sogenannte Lorenzkurve, zeigt dabei die tatsächliche Verteilung (Freie Universität Berlin, o.D.). Der gelb gefärbte Bereich ist der Gini-Bereich, welcher die Abweichung von der Linie der totalen Gleichheit markiert. Zur Berechnung des Gini-Koeffizienten wird der Anteil des Gini-Bereiches am Anteil der absoluten Ungleichheit berechnet (Freie Universität Berlin, o.D.). Daraus ergibt sich: Je weiter die Lorenzkurve von der Linie der totalen Gleichheit entfernt ist, desto größer ist der Gini-Bereich und der daraus resultierende Gini-Koeffizient und entsprechend größer ist die Ungleichheit der Verteilung.
2.3 Hypothesen
Aus der Konvergenzhypothese und den Überlegungen zu den Transferleistungen lässt sich erwarten, dass sich die Einkommen in Ost- und Westdeutschland nach der Wiedervereinigung langfristig annähern. Da die empirische und theoretische Literatur jedoch darauf hinweist, dass Transferleistungen allein keine vollständige Angleichung bewirken, wird zugleich davon ausgegangen, dass weiterhin Unterschiede bestehen. Daraus ergeben sich für diese Arbeit zwei Hypothesen:
H1: Auch im Jahr 2021 besteht zwischen Ost- und Westdeutschland eine signifikante Einkommenslücke.
H2: Im Untersuchungszeitraum 1991 bis 2021 ist eine statistisch nachweisbare Konvergenz der Nettoäquivalenzeinkommen zwischen Ost- und Westdeutschland zu erwarten, das heißt eine Verringerung der regionalen Einkommensdifferenz über die Zeit.
3 Daten und Methodik
3.1 Daten
Für die im nächsten Kapitel folgende empirische Analyse wird die kumulierte Version des Allgemeinen Bevölkerungssurveys der Sozialwissenschaften (ALLBUS) genutzt. Bei den verwendeten Daten handelt es sich um den vom Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften (GESIS) bereitgestellten Datensatz „German General Social Survey (ALLBUScompact) – Cumulation 1980–2023“ in der Version ZA8837; 1.0.0 mit 78.749 befragten Personen (GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, 2026). Dieser Datensatz umfasst alle 23 Erhebungen seit 1980 des ALLBUS, die in der Regel im Zweijahresrhythmus durchgeführt werden. Damit enthält er Informationen zu sozioökonomischen Merkmalen und Einstellungen der in Deutschland lebenden erwachsenen Bevölkerung seit 1980. Die Analysen beziehen sich in der Regel auf mindestens 18-jährige Personen, die in Privathaushalten leben, und erfolgen auf Individualebene.
Die Erhebungsmodi des ALLBUS erstrecken sich von persönlichen Interviews (PAPI/CAPI/CAMI), selbstausgefüllten Fragebögen (CAWI) und bis 2000 auch standardisierten mündlichen Befragungen (GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, 2026). In einzelnen Erhebungswellen wurden allerdings unter anderem Mixed-Mode Befragungen wie mail-to-mail-back oder Computer-assisted personal interviewing verwendet
(GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, 2026).
Die zentrale abhängige Variable für diese Arbeit ist das Nettoäquivalenzeinkommen nach der OECD-modifizierten Skala (Variable „di08“ im ALLBUScompact-Datensatz). Diese Größe berücksichtigt neben dem Haushaltsnettoeinkommen die Haushaltsgröße und dessen Zusammensetzung und erlaubt somit einen Vergleich der materiellen Lebenslage von Personen in unterschiedlich großen Haushalten. Jedoch werden damit nicht die Inflation und die daraus resultierende Kaufkraft berücksichtigt.
Eine weitere zentrale Variable hinsichtlich der Fragestellung ist die regionale Zuordnung, um die Daten nach Ost- und Westdeutschland zu trennen. Diese Zuordnung wird über die im Datensatz enthaltene Variable „eastwest“ vorgenommen, die die Personen resultierend aus der Variable „land“ (Zuordnung zum Bundesland), den alten beziehungsweise neuen Bundesländern zuordnet (GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, 2026). Hierbei wird auch zwischen West- und Ostberlin unterschieden.
Da für die Erhebung aus dem Jahr 2023 im ALLBUScompact-Datensatz aus Datenschutzgründen keine auswertbaren Angaben zur Einkommenshöhe vorliegen, beschränkt sich die Analyse auf die bis 2021 vorliegenden Wellen, in denen „di08“ erhoben wurde. Für alle Aussagen wird die von GESIS empfohlene Personengewichtung „wghtptew“ verwendet, die sowohl das Oversampling Ostdeutschlands als auch die unterschiedlichen Auswahlwahrscheinlichkeiten in Haushalts- und Personenstichproben korrigiert (GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, 2026).
Zusätzlich zum Einkommen werden zur Kontextualisierung und in den Regressionsanalysen in Kapitel 4.4 weitere soziodemografische Merkmale herangezogen. Dazu zählen insbesondere das Alter („age“), Geschlecht („sex“), Haushaltskonstellation (Anzahl der Kinder im Haushalt („dk11“) und Anzahl der Haushaltspersonen („dh04“)), Erwerbsstatus („work“), Gemeindegröße („gkpol“) und Bildungsniveau („iscd975“). Diese Variablen entstammen ebenfalls dem ALLBUScompact-Datensatz und sind im dazugehörigen Codebook detailliert dokumentiert.
Fälle mit fehlenden oder nicht generierbaren Angaben (z.B. Codes „-9“/„-32“ in „di08“) werden aus den Analysen ausgeschlossen, um Verzerrungen durch Imputation zu vermeiden.
3.2 Statistische Methoden
Die folgende empirische Analyse erfolgt nach einem mehrstufigen Vorgehen, wobei deskriptive und inferenzstatistische Methoden kombiniert werden. In einem ersten Schritt werden deskriptive Kennzahlen (Mittelwert, Median, Standardabweichung) des Nettoäquivalenzeinkommens getrennt für Ost- und Westdeutschland sowie Gesamtdeutschland berechnet. Zur Visualisierung der Einkommenslücke in Ost- und Westdeutschland werden Balken- beziehungsweise Liniendiagramme mit den Median- und Mittelwerten der jeweiligen Regionen verwendet. Die Darstellung erfolgt gewichtet mit der Variable „wghtptew“ des ALLBUScompact-Datensatz. So soll die oben beschriebene überproportionale Stichprobenziehung in Ostdeutschland korrigiert und repräsentative Aussagen ermöglicht werden.
Im zweiten Schritt wird die zeitliche Entwicklung der Ost-West-Einkommenslücke analysiert. Dazu werden für jede Erhebungswelle von 1991 bis 2021 die mittleren Nettoäquivalenzeinkommen für beide Regionen berechnet. Als Vergleich werden zudem die nach „wghtptew“ gewichten mittleren Nettoäquivalenzeinkommen für gesamt Deutschland berechnet. Die drei Werte werden anschließend als Zeitreihe grafisch aufbereitet. Durch diesen Schritt soll die Konvergenzhypothese (H2) zunächst explorativ geprüft werden, indem die Entwicklung der Differenz zwischen Ost- und Westmittelwert über die Zeit betrachtet wird.
Zur Prüfung, ob die Einkommensunterschiede zwischen Ost- und Westdeutschland statistisch signifikant sind, werden Mittelwertvergleiche mittels t-Tests durchgeführt. Dabei wird getestet, ob sich die durchschnittlichen Nettoäquivalenzeinkommen der ost- und westdeutschen Teilstichproben in den jeweiligen Jahren signifikant voneinander unterscheiden.
Im dritten Schritt erfolgt eine Untersuchung der Einkommensverteilung mittels Lorenz-Kurve und Gini-Koeffizient. Beide Methoden wurden bereits im zweiten Kapitel beschrieben und werden daher hier nur knapp erläutert. Die Lorenzkurve ist eine relative Konzentrationsmessung der Einkommen (Kohn & Öztürk, 2022, S. 84, 2022, S. 79). Je weiter die Lorenzkurve von der Linie der totalen Gleichheit entfernt ist, desto ungleicher sind die Einkommen in der betrachteten Population verteilt (Kohn & Öztürk, 2022, S. 80). Für diese Arbeit wird dafür die Funktion „Lc“ des Pakets „ineq“ in RStudio genutzt.
Ein weiteres Maß zur Messung der Ungleichheit ist der Gini-Koeffizient. Dieser basiert auf der Lorenzkurve und wird mit folgender Formel berechnet.
(Kohn & Öztürk, 2022, S. 81)
Mit der Formel wird der Anteil der Fläche zwischen der Lorenzkurve und der Linie der totalen Gleichheit an der Gesamtfläche unter der totalen Gleichheit berechnet (Kohn & Öztürk, 2022, 81 f). Durch diese Berechnung kann folglich eine Maßzahl zwischen 0 und 1 angegeben werden, mit welcher die Ungleichheit ausgedrückt wird. 0 steht dabei für die totale Gleichheit und 1 für die absolute Ungleichheit.
In einem vierten und letzten Schritt folgen die Regressionsanalysen, in denen das Nettoäquivalenzeinkommen als abhängige Variable modelliert wird. Wichtigste Variable ist dabei die Dummy-Variable ost, die den Effekt des Wohnsitzes in den neuen Bundesländern auf das Einkommen abbildet. In den Modellen werden zusätzlich demografische und sozioökonomische Merkmale wie Alter, Bildung, Erwerbsstatus und Haushaltsgröße kontrolliert. So soll geprüft werden, ob und in welchem Umfang die Ost-West-Differenz über diese Faktoren vermittelt wird.
Wichtig zu beachten ist, dass die Regressionsmodelle als lineare multivariate OLS-Modelle geschätzt werden. Hierbei bedarf es einer logarithmischen Transformation des Nettoäquivalenzeinkommens („di08“), um die rechtsschiefe Verteilung zu reduzieren. Durch die Anwendung der Log-Transformation ist eine Interpretation ohne die Berechnung von eb-1 nicht möglich.Alle Auswertungen werden mit der Statistiksoftware RStudio in der Version 2026.01.1+403 durchgeführt. Das Skript der Berechnungen findet sich im Anhang dieser Arbeit.
4 Empirische Analyse
4.1 Deskriptive Ergebnisse
Zu Beginn der empirischen Analyse erfolgt ein deskriptiver Vergleich der durchschnittlichen Nettoäquivalenzeinkommen in Ost- und Westdeutschland. Ziel dieses ersten Vergleiches ist es, die Forschungsfrage nach einer fortbestehenden Ost-West-Einkommenslücke auf einer grundlegenden Ebene zu prüfen und die Richtung der Unterschiede sichtbar zu machen.
Die Abbildung 3 zeigt die deskriptiven Kennzahlen des Nettoäquivalenzeinkommens für das Jahr 2021. Zur besseren Vergleichbarkeit werden Mittelwert und Median sowohl für Ost- und Westdeutschland als auch für Gesamtdeutschland ausgewiesen.
Die Ergebnisse bestätigen eine signifikante Einkommenslücke zwischen Ost- und Westdeutschland. Das mittlere Nettoäquivalenzeinkommen beträgt in Ostdeutschland 1.976 € (SE = 25,87) während es in Westdeutschland bei 2.394 € (SE = 24,55) liegt (GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, 2026). Dies entspricht einer Einkommenslücke von 418 € monatlich (ca. 21%). Der Median liegt bei 1.806 € (Ostdeutschland) und 2.167 € (Westdeutschland) und zeigt damit eine etwas geringere, aber ebenfalls deutliche Differenz von 361 € (ca. 20%) auf.
Im Vergleich zum gewichteten gesamtdeutschen Mittelwert von 2.318 € liegt Ostdeutschland 342 € (ca. 14,8%) darunter und Westdeutschland 76 € (ca. 3,3%) darüber. Der gesamtdeutsche Median von 2.125 € unterstreicht ebenfalls die Positionierung Ostdeutschlands als deutlich unter dem nationalen Durchschnitt liegend.
Die Differenz zwischen Mittelwert und Median (insbesondere in Westdeutschland: 227 €) deutet auf eine rechtsschiefe Einkommensverteilung hin, wobei höhere Einkommen den arithmetischen Mittelwert nach oben ziehen. Der Median ist hier als robuster Lageparameter besonders aussagekräftig.
| Kennzahl: | Q1 (25%) | Q2 Median | Mittelwert | Q3 (75%) |
| Wert (€): | 1.500 | 2.125 | 2.318 | 2.833 |
Die Interquartilsspanne (Q3-Q1 = 1.333 €) zeigt eine moderate Streuung, wobei 50% Nettoäquivalenzeinkommen der Bevölkerung zwischen 1.500 € und 2.833 € liegen (GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, 2026).
Da Frauen durchschnittlich ein geringeres Einkommen haben als Männer (Gender-Pay-Gap), ist es in Bezug auf die Nettoäquivalenzeinkommenslücke zwischen Ost- und Westdeutschland sinnvoll, einen kurzen Blick auf die Geschlechterverteilung und die durchschnittlichen Einkommen von Männern und Frauen zu werfen (Statistisches Bundesamt, 2022). Über diesen Weg können Verzerrungen etwa durch einen höheren Frauenanteil in Ostdeutschland mit geringen Einkommen vermieden werden, wenn gleich der Gender-Pay-Gap in Ostdeutschland ohnehin deutlich geringer ist als im Westen des Landes (Statistisches Bundesamt, 2022).
| Geschlecht | Region | n | Durchschnittliches NÄE (€) | Median des NÄE (€) |
| Männer | Ost | 337 | 2032 | 1875 |
| West | 1635 | 2508 | 2262 | |
| Frauen | Ost | 337 | 1924 | 1750 |
| West | 1615 | 2280 | 2125 |
Die Tabelle verdeutlicht zwei zentrale Befunde: Erstens bestehen sowohl in Ostdeutschland als auch in Westdeutschland deutliche Geschlechterlücken, was sich auch mit den Daten des Statistischen Bundesamtes deckt (Statistisches Bundesamt, 2022). Zweitens bleibt die Lücke im Nettoäquivalenzeinkommen zwischen Ost- und Westdeutschland bestehen (Männer: 2032 € im Osten und 2508 € im Westen. Frauen: 1924 € im Osten und 2280 € im Westen). Dies unterstreicht, dass die regionale Disparität nicht primär geschlechtsspezifisch bedingt ist, sondern andere Ursachen hat.
Zusammenfassend belegen die deskriptiven Ergebnisse Hypothese H1: Auch 30 Jahre nach der Wiedervereinigung besteht eine statistisch relevante und wirtschaftlich bedeutende Nettoeinkommenslücke zwischen Ost- und Westdeutschland, die sich sowohl beim Mittelwert als auch beim Median zeigt. Außerdem zeigt auch der designbasierte t-Test einen hochsignifikanten Unterschied (t = -11,721, df = 3994, p < 0,001). Das 95%-Konfidenzintervall der Mittelwertdifferenz liegt zwischen –488 € und –348 €, womit die H1 Hypothese empirisch gestützt wird.
Den Unterschied in den Nettoeinkommen zwischen Ost- und Westdeutschland bestätigen auch die Berechnungen mit dem Nettoeinkommen (Allbus-Variable `inc`) ohne Gewichtung der Haushaltsgröße (Grossmann & Steger, 2013, 34 ff).
4.2 Zeitliche Entwicklung
In diesem Abschnitt wird nun die zeitliche Entwicklung der Nettoäquivalenzeinkommen betrachtet. Dazu sind in der Abbildung 4 zum einen die mittleren Nettoäquivalenzeinkommen getrennt nach Ost- und Westdeutschland dargestellt und zum besseren Vergleich das gewichtete mittlere Nettoäquivalenzeinkommen für die gesamte Bundesrepublik.
Die Entwicklung von 1991 bis 2021 zeigt, dass sowohl Ostdeutschland als auch Westdeutschland einen deutlichen Anstieg des mittleren Nettoäquivalenzeinkommens verzeichnen. Zudem bleibt über den gesamten Zeitraum die Ost-West-Lücke bestehen und zeigt keine Konvergenz.
In Westdeutschland steigt das mittlere Nettoäquivalenzeinkommen von 1.090 € (1991) auf 2.400 € (2021) und in Ostdeutschland von 540 € auf 1.980 €. Der gesamtdeutsche Durchschnitt entwickelt sich parallel von 970 € auf 2.320 € und liegt entsprechend stets zwischen beiden Polen.
Zu erkennen ist außerdem, dass sich die absolute Lücke in den 1990er Jahren zunächst verringert (530 € à 300-400 €), sich danach jedoch wieder erweitert und schließlich bei einer Differenz von ca. 420 € (2021) stabilisiert.
| Jahr | t-Wert | p-Wert |
| 1991 | – 27.57 | < 0.001*** |
| 1992 | – 24.14 | < 0.001*** |
| 1994 | – 17.06 | < 0.001*** |
| … | … | … |
| 2021 | – 11.72 | < 0.001*** |
p < 0,05, ** p < 0,01, *** p < 0,001
Die statistische Signifikanz wird durch gewichtete t-Test für jede Erhebungswelle des Allbus deutlich. Diese belegen hochsignifikante Unterschiede in allen 16 Jahren. Die t-Werte von (–27.57 bis – 5.15) zeigen besonders starke Unterschiede zu Beginn der 1990er Jahre und eine leichte Abschwächung in den 2010ern Jahren. Aber dennoch bleibt kontinuierlich eine absolute Konvergenz von mindestens 300 € beziehungsweise eine relative Lücke von 20–35 % des ostdeutschen Niveaus bestehen.
Deutlich (auch grafisch sichtbar) sind die unterschiedlichen Wachstumsraten Anfang der 1990er Jahre. Zu erkennen ist, dass besonders Ostdeutschland (3,4% p.a.) ein deutlich stärkeres Wirtschaftswachstum hat als Westdeutschland (2,6% p.a.), dennoch schafft die Region es nicht, Westdeutschland aufzuholen, so dass sich die Nettoäquivalenzeinkommen ab Mitte der 1990er Jahre nahezu parallel entwickeln.
Somit lässt sich zusammenfassend die Hypothese H2 widerlegen: Die neoklassiche Konvergenzhypothese (Solow) trifft nicht zu. Auch 30 Jahre nach der Wiedervereinigung bleibt die Einkommensdisparität statistisch und wirtschaftlich relevant und es ist keine Konvergenz in dieser Zeit zu verzeichnen.
4.3 Einkommensverteilung und Ungleichheit
Während die bisherigen Analysen mittels deskriptiver Verfahren nur die Mittelwerte und Medianwerte beziehungsweise die Differenzen dieser zwischen Ost- und Westdeutschland betrachtet haben, rückt dieses Kapitel nun die Verteilung der Einkommen in den Fokus. Zum besseren Einstieg in diese Analysemethode wird zunächst mit der Lorenzkurve ein grafisches Vorgehen genutzt, um die Einkommensverteilung anschaulich darzustellen. Im weiteren Verlauf wird zusätzlich der Gini-Koeffizient für beide Regionen betrachtet.
Die Abbildung 5 zeigt die Lorenzkurven der Nettoäquivalenzeinkommen getrennt für Ost- und Westdeutschland im Jahr 2021. Die rot+
gestrichelte Diagonale steht für den hypothetischen Fall der totalen Gleichverteilung, bei dem jeder kumulierte Bevölkerungsanteil denselben Anteil am Gesamteinkommen erhält. Zu erkennen ist, das beide Kurven deutlich unterhalb dieser Diagonalen liegen, was auf eine ausgeprägte Einkommensungleichheit in beiden Landesteilen hinweist. Die Kurve der Verteilung in Ostdeutschland verläuft jedoch näher an der Gleichverteilungslinie als die Kurve für Westdeutschland, was bedeutet, dass es in Ostdeutschland eine gleichmäßigere Verteilung der Äquivalenzeinkommen gibt als in Westdeutschland. Die stärkere Wölbung der westdeutschen Kurve nach unten deutet darauf hin, dass ein größerer Teil des Gesamteinkommens von einer vergleichsweise kleinen Gruppe höherer Einkommen gehalten wird.
Seit 1991 haben sich beide Kurven von der Gleichverteilungslinie entfernt, allerdings in so geringem Maße, dass diese Entwicklung grafisch nicht ansprechend dargestellt werden kann. Daher wird nun der Gini-Koeffizient genutzt.
Wie bereits im Kapitel 2.2 und 3.2 beschrieben, fasst der Gini-Koeffizient die Krümmung der Lorenzkurve in einer Zahl zwischen 0 (perfekte Gleichverteilung) und 1 (maximale Ungleichheit) zusammen (Kohn & Öztürk, 2022, S. 82).
Sowohl in Ostdeutschland als auch in Westdeutschland liegen die Werte des Gini-Koeffizienten durchgehend im Bereich von etwa 0,20 bis 0,30 und signalisieren damit eine deutliche, aber im internationalen Vergleich eher moderat ausgeprägte Einkommensungleichheit (Nölke, 2025, S. 195).
Auffällig ist, dass Westdeutschland in allen Beobachtungsjahren einen höheren Gini-Koeffizienten aufweist als Ostdeutschland (z.B. 1991: 0,25 vs. 0,20; 2000: 0,28 vs. 0,21; 2021: 0,27 vs. 0,25). Dies bestätigt auch der Verlauf der Lorenzkurven: Die Einkommensverteilung im Westen ist systematisch ungleicher als im Osten. Gleichzeitig ist in beiden Regionen ein leichter Anstieg der Ungleichheit von den frühen 1990er Jahren bis etwa 2010 erkennbar, bevor sich die Werte auf einem Niveau um 0,26 bis 0,29 einpendeln. Eine Annäherung der Ungleichheit zwischen Ost- und Westdeutschland findet also nur begrenzt statt.
4.4 Regressionsanalyse
Die deskriptiven Ergebnisse zeigen eine kontinuierliche Einkommenslücke zwischen Ost- und Westdeutschland von 20–25 %. Allerdings lässt sich aus diesen Mittelwertvergleichen und dem Gini-Koeffizienten bislang nicht erkennen, ob diese durch unterschiedliche Bevölkerungsstrukturen in Ost- und Westdeutschland erklärbar sind. Um dies zu überprüfen, wird im Folgenden eine multivariate Regressionsanalyse durchgeführt, in der das Nettoäquivalenzeinkommen nicht nur nach regionalen, sondern auch nach zentralen soziodemografischen Merkmalen erklärt wird.
Für die Regressionsanalyse werden im Folgenden zwei verschiedene Modelle modelliert. Zunächst wird mit dem Modell 1 der Zusammenhang zwischen dem Wohnort in Ostdeutschland und dem logarithmierten Nettoeinkommen unter Kontrolle von Berufsprestige, Erwerbsstatus, Alter, Bildungs- und Haushaltsmerkmalen sowie einem linearen Zeittrend geschätzt. Das Modell 1 wird mit folgender Formel dargestellt:
Wie Tabelle 4 zeigt, beträgt der Koeffizient der Variable „ost“ –0,219 und ist hoch signifikant. Dies bedeutet, dass Personen in Ostdeutschland bei gleichen beobachteten Merkmalen ein niedrigeres Nettoäquivalenzeinkommen aufweisen als vergleichbare Personen in Westdeutschland. In Prozent umgerechnet entspricht dies einem Einkommensnachteil von ca. 19,7 Prozent (e-0,219 – 1). Model 1 bestätigt damit die Hypothese der fortbestehenden Lücke der Nettoäquivalenzeinkommen zwischen Ost- und Westdeutschland.
Ebenso zeigt dieses Modell einen positiven und signifikanten Koeffizienten für die zentrierte Zeitvariable „year_c“ von 0.018. Dies bedeutet, dass die Nettoeinkommen im Zeitverlauf von 1991 bis 2021 insgesamt ansteigen, jedoch wird hier nicht die Inflation beziehungsweise Kaufkraft berücksichtigt. Außerdem erlaubt dieser Koeffizient keine Aussage darüber, ob sich der Abstand der Nettoäquivalenzeinkommen in den beiden Teilen Deutschlands verringert hat. Der nicht signifikante Koeffizient der Gemeindegröße deutet zudem darauf hin, dass diese Variable keinen eigenständigen, statistisch belastbaren Beitrag zur Erklärung des Einkommens leistet.
| Variable | Modell 1 | Modell 2 |
| Ostdeutschland (ost) | -0.219*** | -0.224*** |
| Jahr (year_c) | 0.018*** | 0.018*** |
| Ost x Jahr (ost:year_c) | 0.0003*** | |
| Berufsprestige (iscd975) | 0.159*** | 0.159*** |
| Erwerbstatus (work) | -0.152*** | -0.152*** |
| Alter (age) | 0.014*** | 0.014*** |
| Alter2 (age2) | -0.00007*** | -0.00007*** |
| Anzahl Kinder im Haushalt (dk11) | -0.217*** | -0.217*** |
| Anzahl der Haushaltspersonen (dh04) | 0.091*** | 0.091 |
| Gemeindegröße (gkpol) | 0.004 | 0.004 |
| Beobachtungen | 7.781 | 7780 |
| R2 | 0.418 | 0.418 |
Anmerkung: Abhängige Variable ist das logarithmierte Nettoäquivalenzeinkommen; Signifikanzniveaus: * p < 0,05, ** p < 0,01, *** p < 0,001.
Um die Hypothese H2 gezielt zu überprüfen, wird nun im Modell 2 ein zusätzlicher Interaktionsterm zwischen Ostdeutschland und der Zeit aufgenommen.
Dieses Modell testet, ob sich Einkommensabstände zwischen Ost- und Westdeutschland über die Jahre systematisch verändern. Der Koeffizient von „ost“ liegt nun bei -2,224 und beschreibt aufgrund der Zentrierung der Zeitvariable den Ost-West-Unterschied im Basisjahr 1991. Auch dieser Effekt ist hochsignifikant und entspricht einem Einkommensnachteil von 20,1 Prozent (e-0,224-1) für Ostdeutschland im Jahr 1991.
Entscheidend für die Bewertung der Konvergenz ist jedoch der neue Interaktionsterm „ost:year_c“. Dieser Koeffizient ist zwar mit 0,003 leicht positiv, aber statistisch nicht signifikant (p = 0,831). Somit ergibt sich keine belastbare Evidenz dafür, dass sich die Lücke im Nettoäquivalenzeinkommen zwischen Ost- und Westdeutschland im Zeitraum von 1991 bis 2021 systematisch verringert hat. Die Hypothese H2 wird daher nicht bestätigt.
Zusammenfassend zeigen sowohl Modell 1 als auch Modell 2 ein konsistentes Bild: Einerseits besteht auch unter der Kontrolle zentraler soziostruktureller Merkmale eine signifikante Einkommensdifferenz zulasten Ostdeutschlands. Andererseits lässt sich auf Basis des Interaktionsmodells keine statistisch signifikante Annäherung der Einkommen zwischen Ost- und Westdeutschland nachweisen. Die Regressionsanalyse spricht damit für die Persistenz der Ost-West-Einkommenslücke und gegen eine klare Konvergenzentwicklung im Untersuchungszeitraum.
6 Fazit
Die Ergebnisse der deskriptiven Analyse zeigen, dass das durchschnittliche Nettoäquivalenzeinkommen im Jahr 2021 in Ostdeutschland mit 1.976 Euro deutlich unter dem westdeutschen Wert von 2.394 Euro lag. Auch der Median weist mit 1.806 Euro in Ostdeutschland gegenüber 2.167 Euro in Westdeutschland eine klare Differenz auf. Die Einkommenslücke kann somit nicht nur durch einzelne hohe Einkommen in Westdeutschland erklärt werden. Damit kann die Hypothese H1, wonach zwischen Ost- und Westdeutschland eine signifikante Einkommensdifferenz besteht, auf Basis der vorliegenden Ergebnisse bestätigt werden.
Die zeitliche Analyse von 1991 bis 2021 zeigt, dass die Einkommen in beiden Teilen Deutschlands zwar gestiegen sind, jedoch keine belastbare Annäherung festgestellt werden kann. Zwar hat sich die Lücke Anfang der 1990er Jahre verringert, blieb aber dennoch bis zuletzt bestehen. Auch die Regressionsanalyse stützt diesen Befund, da der Interaktionseffekt zwischen Ostdeutschland und der Zeit nicht statistisch signifikant ausfällt und somit keine systematische Konvergenz nachgewiesen werden kann. Die Hypothese H2, die eine Verringerung der Ost-West-Einkommenslücke im Zeitverlauf annimmt, kann daher nicht bestätigt werden.
Theoretisch lässt sich dieses Ergebnis in das zu Beginn beschriebene Solow-Modell einordnen. Nach dem Solow-Modell können Aufholprozesse nur dann nachhaltig verlaufen, wenn nicht allein finanzielle Mittel fließen, sondern auch der Kapitalstock, die Produktivität und das Humankapital gestärkt werden. Dass die Einkommenslücke trotz der umfangreichen Transferleistungen weiterbesteht, deutet darauf hin, dass fiskalische Umverteilung allein keine automatische Konvergenz erzeugt. Die Ergebnisse dieser Arbeit sprechen vielmehr dafür, dass strukturelle Unterschiede, beispielsweise bei der Produktivität, wirtschaftlicher Dynamik und Investitionen, den Aufholprozess Ostdeutschlands bis heute begrenzen.
Die Arbeit zeigt somit insgesamt, dass die wirtschaftliche Angleichung zwischen Ost- und Westdeutschland im Bereich der Einkommen auch 30 Jahre nach der Wiedervereinigung unvollständig geblieben ist. Die Ost-West-Differenz ist kein Übergangsphänomen, sondern eine konstante soziale und ökonomische Ungleichheit.
Für die weiteren Forschungen wäre es sinnvoll, zusätzlich Längsschnittdaten oder Steuerdaten zu nutzen, um die Einkommensverläufe genauer abzubilden und die Ursachen der fortbestehenden Unterschiede noch differenzierter zu untersuchen.
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Abbildungs– & Tabellenverzeichnis
Abbildung 2: Beispielhafte Darstellung der Lorenzkurve. Quelle: (Freie Universität Berlin, o.D.)
