Rechtmäßigen Handel erleichtern und illegalen Handel stoppen


Überlegungen zur Effektivität von Zollkontrollen und deren Auswirkungen auf Umwelt, Gesundheit und weitere gesellschaftliche Ziele

Unternehmen und Zollbehörden, die mit der Deutschen Allianz für Handelserleichterungen zusammenarbeiten, haben das Ziel, Handelsabläufe zu vereinfachen. Von Zeit- und Kostenersparnissen können beide Seiten profitieren. Risikomanagement und digitaler Datenaustausch sind die wichtigsten Instrumente, um dies zu erreichen. Die Deutsche Allianz unterstützt die Einführung dieser Instrumente in vielen Projekten auf der ganzen Welt.

Doch Änderungen in etablierten Verfahren verursachen oft Unbehagen bei den Betroffenen. Zollbeamt*innen, die an bestimmte Prozesse gewöhnt waren, fragen sich vielleicht: „Wie kann ich den neuen Verfahren vertrauen?“. Für den Zoll sind nicht nur effiziente Verfahren, sondern auch wirksame Kontrollen wichtig. Der Handel sollte so einfach wie möglich ablaufen – solange er sicher und rechtmäßig ist.

Die Frage „Was wissen wir über die Wirksamkeit von Zollkontrollen?“ ist zentral für unsere Projekt-Partner*innen der Deutschen Allianz. Dieser Artikel nimmt diese Frage näher in den Blick. Grundlagen sind Leitlinien der Weltzollorganisation (WZO), akademische Forschung und Austausch mit Praktiker*innen. Daraus werden vier Anregungen abgeleitet, die für die künftige Projektdurchführung und den Austausch innerhalb und außerhalb der Deutschen Allianz genutzt werden können.

Worin besteht die Herausforderung?

Nehmen wir an, die Zollbehörden eines fiktiven Hafens haben im Jahr 2020 15.000 Packungen geschmuggelte Zigaretten entdeckt. Wenn man nun hört, dass das ein Anstieg von 25% gegenüber dem Jahr 2019 ist, könnte man denken, die Zollkontrollen seien effektiver geworden .

Das könnte allerdings ein Trugschluss sein. Vielleicht waren die insgesamt geschmuggelten Mengen im Jahr 2020 viel höher als 2019, und die Hafenbehörden haben 2020 einen viel geringeren Anteil entdeckt. Dann stiege zwar die Zahl der beschlagnahmten Packungen, aber es kömen absolut und prozentual betrachtet mehr geschmuggelte Zigaretten ins Land als das Jahr zuvor.

Auf einer WZO-Konferenz 2020 wurde ein Diagramm vorgestellt, das diese Herausforderung veranschaulicht.

Quelle: Eigene Darstellung nach Mathieu Labare & Jonathan Migeotte, Zoll Belgien, Präsentation von der Picard Konferenz, 24.11.2020

Der Zoll wählt in der Regel eine Teilmenge von Zollanmeldungen für die Kontrolle aus. Bei einigen davon werden Unregelmäßigkeiten entdeckt. Es sind entdeckte Verstöße („detected declarations“).

Der Zoll kennt die Gesamtzahl der Anmeldungen, die Zahl der ausgewählten und der entdeckten Verstöße (grüne, gelbe und blaue Bereiche). Allerdings kennt der Zoll nicht die Anzahl der tatsächlich unrechtmäßigen Anmeldungen (roter Bereich).

Wenn der rote Bereich tatsächlich aber größer wäre, und das gelbe Quadrat tiefer platziert, bliebe das blaue Quadrat unverändert. Die beobachteten Zahlen blieben gleich, aber die Wirksamkeit der Kontrolle wäre deutlich schlechter.

Was sagt die Weltzollorganisation (WZO)?

Das WZO-Kompendium zu Risikomanagement stellt ein Modell mit fünf verschiedenen Risikomanagement-Stufen vor. Sie reichen von einem Ad-hoc-Ansatz bis zu einem optimierten und integrierten Ansatz. Zum Thema Effektivität von Zollkontrollen wird ausgeführt, dass die Zollbehörden diese nur dann ermitteln können, wenn sie statistisch valide Zufallsstichproben erheben.

Im Juni 2019 hat die WZO eine Arbeitsgruppe eingerichtet, die einen Mechanismus zur Performance-Messung (Performance Measurement Mechanism, PMM) entwickelt. Die Effektivität von Zollkontrollen ist eines von mehreren Themen. Im PMM werden untern anderem folgende Ziele angeführt:

  • Erhöhte Wirksamkeit beim Schutz der öffentlichen Gesundheit
  • Erhöhte Effektivität bei der Bekämpfung des Drogenhandels
  • Steigerung der Wirksamkeit bei der Bekämpfung von Umweltbedrohungen

Obwohl die WZO den Schwerpunkt auf statistische Stichproben legt, deuten erste Diskussionen (Nov. 2021) darauf hin, dass die Messung dieser Zielerreichung sehr auf Beschlagnahmungen, d. h. auf Aufdeckungszahlen, beruhen. So wie es auch im fiktiven Beispiel zu Beginn dieses Artikels der Fall war.

Ein Grund dafür ist die Sensibilität des Themas. Zollbehörden befürchten, dass betrügerische Akteure Risikomanagementsysteme besser aushebeln könnten, wenn mehr Informationen zu den Selektionsmechanismen bekannt wären. Daher ist es schwierig, Stichprobentechniken in einer breiteren Gruppe zu diskutieren. Dies ist auch der Grund, warum es nur kaum wissenschaftliche Literatur zu diesem Thema gibt. Zwei Ausnahmen werden im nächsten Abschnitt vorgestellt.

Was wissen wir aus der wissenschaftlichen Literatur?

Eine der wenigen Veröffentlichungen über die Wirksamkeit von Zollkontrollen ist „Performance measurement of the KCS customs selectivity system“ (Han und Ireland, 2014). In dem Papier werden drei verschiedene Auswahlmechanismen des koreanischen Zolldienstes (KCS) analysiert: Manuelle Auswahl (MN), regelbasierte Auswahl (RB) und Zufallsauswahl („random selection“, RD).

Sie vergleichen die Aufdeckungsraten der drei und wie sich diese verändern, wenn die Auswahlrate erhöht wird.[1]

Die Ergebnisse sind nicht einfach zu interpretieren:

  • Befund: Abnahme der Entdeckungsrate für MN als Reaktion auf eine Erhöhung der Auswahlrate
    Mögliche Interpretation: Es scheint, dass KCS MN recht gut nutzt. Sie finden weiterhin unrechtmäßige Zollerklärungen, aber mit einer geringeren Rate. 
  • Befund: Anstieg der Entdeckungsrate für RD als Reaktion auf die Erhöhung der Auswahlrate.
    Mögliche Interpretation: Wäre die Auswahl tatsächlich zufällig, dürfte sich die Aufdeckungsrate nicht ändern, da sie unabhängig von der Auswahlrate sein müsste.
  • Befund: Nicht signifikante Änderung der Entdeckungsrate für RB.
    Mögliche Interpretation: KCS könnte die Auswahl erhöhen, ohne dass die Erkennungsrate sinkt (das wäre daher vermutlich zu empfehlen).

Eine weitere Veröffentlichung (Kim et al., 2020) behandelt einen selbstlernenden Algorithmus namens DATE zur Erkennung illegaler Handelsgeschäfte. Sie vergleichen die Leistung von DATE mit anderen regelbasierten Algorithmen[2]. Drei Erkenntnisse aus dem Papier stehen hervor:

  • Verwendeten Performance-Indikatoren sind: „Präzision“ (Verhältnis von: illegalen Transaktionen / geprüften Transaktionen), „Recall“ (aufgedeckte Transaktionen / alle illegalen Transaktionen) und „Ertrag“ (Ertrag durch die Prüfung / potenzieller Ertrag aller illegalen Transaktionen).[3]
  • Die regelbasierten Algorithmen verringern ihren Leistungsunterschied zu DATE, wenn der Umfang an Trainingsdaten erhöht wird.
  • „Interpretierbarkeit“ ist eine wichtige Eigenschaft für Risikomanagementsysteme, d. h. Zollbeamt*innen verstehen, warum ein System oder ein Algorithmus erfolgreich ist, und nehmen das System nicht als „Blackbox“ wahr.
“Effektivität von Zollkontrolle” – Was bedeutet das in der Praxis?

Im April 2022 ergab sich ein Austausch mit Zollbehörden aus zwei Partnerländern zum Thema Effektivität von Kontrollen. Ziel des Autors war es, eine genauere Vorstellung zu erhalten, wie Zollbehörden dieses Thema angehen und wie sie es messen.

In beiden Fällen stellte sich heraus, dass unter „Wirksamkeit“ nicht die effektive Auswahl der zu kontrollierenden Waren verstanden wurde, sondern die Art und Weise, wie eine effektive Kontrolle durchgeführt wird. Diese Beispiele sind sicherlich nur ein Indiz. Sie könnten jedoch darauf hindeuten, dass Zollbehörden in Entwicklungs- und Schwellenländern den Zusammenhang von Auswahltechniken und Aufdeckungsraten noch relativ wenig im Blick haben. Vermutlich gibt es andere, dringendere Prioritäten, die für die tägliche Arbeit von unmittelbarer Bedeutung sind. Dennoch lassen sich einige Überlegungen anstellen, die für Veränderungsprozesse beim Zoll von praktischer Bedeutung sein könnten.

Praktische Überlegungen und Schlussfolgerungen

Nicht alle Zollbehörden haben einen Reifegrad in ihrem Risikomanagement erreicht, dass sie schnell statistisch valide Stichprobenverfahren einführen können. Einige Überlegungen könnten jedoch auch in früheren Stadien der Modernisierung von Risikomanagement-Systemen nützlich sein.

  1. Das Verständnis von statistischen Zusammenhängen und zur Differenzierung von beobachteten und unbeobachteten Vorgängen sollte man fördern. Dieses Verständnis ist eine Voraussetzung für die Entwicklung eines soliden Risikomanagement-Konzepts.
  2. Mit der Entwicklung von Indikatoren für die Wirksamkeit der Zollkontrollen beginnen. Selbst wenn Zollbehörden noch keine ausgefeilten statistischen Methoden anwenden können, ist es sinnvoll, Zollkontrollpraktiken und deren Ziele zu reflektieren und entsprechende Indikatoren zu entwickeln. Ebenso wichtig ist es, die Interpretation der Indikatoren in den Blick zu nehmen.
  3. Erkenntnisse aus der KCS-Studie nutzen, um zu beobachten, wie sich eine erhöhte Auswahlquote auf die Effektivität verschiedener Auswahlmechanismen auswirkt. Dazu sind keine ausgeklügelten Zufallsstichproben erforderlich. Man könnte neue Erkenntnisse gewinnen, die für die Sensibilisierung von Zollbeamten genutzt werden könnten, um damit die Eigenverantwortung und Motivation für ein verbessertes Risikomanagement zu erhöhen.

Der Autor empfiehlt abschließend, alle Zollbehörden zu ermutigen, sich an der Arbeit der WZO zur Leistungsmessung und zur Definition aussagekräftiger Indikatoren zu beteiligen. Unsere Erfahrung in der Deutschen Allianz ist, dass Austausch und Zusammenarbeit wesentliche Faktoren sind, um das positive Potenzial des internationalen Handels zu erschließen. Das Sekretariat der Deutschen Allianz freut sich auf den weiteren Austausch und die Umsetzung der Erkenntnisse in den Projekten.

Verfasser: Karl Bartels, Projektleiter, Spezialist für Monitoring und Evaluierung, Deutsche Allianz für Handelserleichterungen

Bildquelle: bluedesign – stock.adobe.com


[1]  Dies geschieht auf der Grundlage des Wissens, dass die Selektionsrate erhöht wurde und der Änderung des Verhältnisses (Erkennungsrate/Selektionsrate). Die spezifischen Erkennungs- und Selektionsraten sind unbekannt.
[2] DATE: Dual-Attentive Tree-aware Embedding for Customs Fraud Detection. Kim, Tsai, Singh, Choi, Ibok, Li, Cha. 2020.
[3] Die Messung von „Recall“ und „Ertrag“ ist nur bei vollständiger Kenntnis der Stichprobe von Handelsgeschäften (d. h. 100% der Inspektionen) möglich. Das Papier verwendet Daten aus Nigeria, wo dies praktiziert wird.

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