Einkommen und Armut 22. Wissenschaftliches Kolloquium Armutsmessung am 21./22. November 2013 in Wiesbaden Statistisches Bundesamt, D202

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Transkript:

Einkommen und Armut 22. Wissenschaftliches Kolloquium Armutsmessung am 21./22. November 2013 in Wiesbaden Statistisches Bundesamt, Norbert Schwarz Folie 1

Einkommen und Armut: Vier Fragen 1.1. Welches Einkommenskonzept sollte zugrunde gelegt werden? 2.2. Welche Datengrundlagen gibt es? 3.3. Reichen die vorhandenen Daten aus? 4.4. Gibt es Verbesserungsmöglichkeiten? Folie 2

1. Welches Einkommenskonzept sollte zugrunde gelegt werden? Jahreseinkommen aufgrund unregelmäßiger Einkommensbestandteile wie Sonderzahlungen bei Arbeitnehmern, Zinsen, Ausschüttungen etc. Haushaltseinkommen: Haushalt als wirtschaftliche Einheit Bedarfsgewichtetes Pro Kopf Einkommen: Vergleichbarkeit verschiedener Haushaltstypen in der Verteilungsanalyse Relatives Armutskonzept: z.b. 60% des Nettoäquivalenzeinkommens bezogen auf den Median als Armutsgefährdungsschwelle 20.11.2013 Folie 3

Welche Einkommensbestandteile sollten einbezogen werden? Laufende monetäre Einkommensbestandteile: Arbeits- und Transfereinkommen, Unternehmens- und Vermögenseinkommen Außergewöhnliche monetäre Einkommensbestandteile: Auszahlungen aus Versicherungsverträgen Umbewertungsgewinne (Wertpapiere, Immobilien) Erbschaften Nicht monetäre Einkommensbestandteile: Unterstellte Mieten (Eigentümerquote 2011: 45%, Gemeinden unter 20.000: 60%) Nicht monetäre Sozialleistungen (vor allem Gesundheit und Bildung) 20.11.2013 Folie 4

Exkurs: Auswirkungen nicht-monetärer Sozialleistungen Daten der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen Großbritannien International: Soziale Sachtransfers in Relation zum verfügbaren Einkommen 2011 Dänemark Schweden Niederlande Norwegen Frankreich Deutschland Korea USA 0% 10% 20% 30% 40% 50% Quelle: OECD national accounts statistics 2012, non-financial accounts by sectors Folie 5

2. Welche Datengrundlagen gibt es? Einkommens- und Verbrauchsstichprobe (EVS) Erhebung zu Einkommen und Lebensbedingungen in Europa (EU-SILC) Mikrozensus (MZ) Sozioökonomisches Panel des DIW (SOEP) Laufende Wirtschaftsrechnungen Befragung der Bundesbank zu Finanzen privater Haushalte (PHF) Einkommensteuerstatistik Folie 6

Merkmale von Haushaltsbefragungen Stichprobe Erhebung Einkommen 55.000 Haushalte, Quotenstichprobe EVS EU-SILC Mikrozensus SOEP fünfjährig, schriftliche Befragung differenziert, 3 Monate im Erhebungsjahr, Abschneidegrenze 18.000 und mehr, mit unterstellter Miete 14.000 Haushalte, Zufallsauswahl aus Dauerstichprobe 4 Jahres-Rotationspanel, schriftliche Befragung differenziert, zurückliegendes Jahr, keine unterstellte Miete, Imputationen 1 % aller Haushalte, Wohnungsklumpen, Auskunftspflicht 4 Jahres-Rotationspanel, Interviewer und Selbstausfüller Selbsteinstufung in Nettoeinkommensklassen, zurückliegender Berichtsmonat, keine unterstellte Miete 12.000 Haushalte, Zufallsauswahl mit z.t. disproportionaler Schichtung jährliche Panelerhebung, zumeist Interviewer differenziert, Modellrechnung für Steuern und Sozialabgaben, zurückliegendes Einkommensjahr, mit unterstellter Miete, Imputation Folie 7

Armutsschwelle und Armutsquote in verschiedenen Erhebungen im Jahr 2008 (60% des äquivalenzgewichteten Medianeinkommens) Euro 1100 1063 Prozent 1000 949 929 943 900 800 787 700 Armutsschwelle EVS EVS oim EU-SILC Mikrozensus SOEP Folie 8

Entwicklung der Armutsquoten in verschiedenen Befragungen Folie 9

Armutsquote nach Erwerbsstatus im Jahr 2008 Prozent 80,0 74,5 60,0 62,0 56,0 51,5 40,0 20,0 6,8 6,8 7,4 8,4 14,9 15,4 12,1 0,0 Erwerbstätig Arbeitslos Rentner/Pensionär EVS EU-SILC Mikrozensus SOEP Folie 10

3. Reichen die vorhandenen Daten aus? Fazit aus Gegenüberstellung: Armutsschwelle: deutliche Unterschiede, z.t. erklärbar (Mikrozensus) Armutsquote: Unterschiede, z.t. erklärbar (EVS ohne/mit unterstellter Miete) Entwicklung der Armutsquote: Unterschiede, Erklärung schwierig Armutsquote nach Erwerbsstatus: deutliche Unterschiede, Repräsentativität? Frage: Wie vollständig sind die Einkommensbestandteile erfasst? Folie 11

Gegenüberstellung der Ergebnisse zu Eckgrößen aus den Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen 1200 1000 Milliarden Euro 800 600 400 200 0 Bruttolöhne und - gehälter Unternehmereinkommen / Zinsen / Dividenden Alterseinkünfte ALG / Sozialhilfe VGR 2008 EVS 2008 EU-SILC 2008 SOEP 2008 EStStat 2007 Folie 12

Erfassung von Geldvermögen in Haushaltsbefragungen Ergebnisse der gesamtwirtschaftlichen Finanzierungsrechnung = 100 EVS 2008 Bankeinlagen Aktien und Rentenwerte 34 56 SOEP 2002 Finanzvermögen vor Imputation nach Imputation 35 49 PHF 2010 Bankeinlagen/Bargeld Wertpapiere 45 49 Folie 13

Probleme bei der Erfassung von Einkommen: einige Thesen Mittelschichts-Bias: Ränder der Einkommensverteilung schwer zu erfassen insbesondere bei freiwilligen Befragungen Item-Nonresponse und unvollständige Angaben (Erinnerungslücken, keine Angaben gewollt) alle Haushaltsbefragungen Allgemeine Erfassungsprobleme z.b. unterstellte Mieten (Modellrechnung erforderlich), Transfers zwischen Haushalten (geleistete und empfangene) Quartalserfassung in EVS: Verteilungsverzerrung aufgrund unregelmäßiger Einkommensbestandteile Mikrozensus: Erfassung in Einkommensklassen und Vormonatseinkommen vermutlich vor allem regelmäßige Einkommensbestandteile erfasst (unvollständig, insbesondere Verzerrungen zwischen Beziehern unterschiedlicher Einkommensarten, keine unterstellten Mieten) Folie 14

4. Mögliche Ansätze für Verbesserungen Erhebungsdesign: vollständigere Erfassung der Einkommensarten, Repräsentativität der Stichprobe Erhebungsverfahren: Eignung auch für hohe/unregelmäßige Einkommen Gegensatz Detailfragen versus Teilnahmebereitschaft? Aufbereitung: Item Nonresponse, Plausibilisierung, Imputationen Hochrechnungsverfahren insbes. bei geringen Besetzungszahlen Modellmäßige Erfassung unterstellter Mieten (Wohnkosten EU-SILC) Aktualität: EU-SILC/SOEP ca. t+21monate Enquete Kommission Wachstum Wohlstand, Lebensqualität: zeitnahe Verfügbarkeit gefordert Fazit: Grundsätzlich ja aber im Detail vermutlich schwierig! Folie 15

Vielen Dank für ihr Interesse Norbert Schwarz norbert.schwarz@destatis.de www.destatis.de