Wie misst man eigentlich Wohlfahrt? – 19.wissenschaftliches Koloquium von Destatis

Wer Wohlfahrt hört, denkt in erster Linie ans Arbeits- oder Sozialamt. Die Ökonomen verstehen darunter allerdings etwas anders, nämlich den Nutzen, den die Menschen aus ihrem Dasein ziehen. Nicht nur Geld, auch Freizeit, Gesundheit und Freude ergeben die ökonomische Wohlfahrt.

Das Statistische Bundesamt hat deshalb sein 19. wissenschaftliches Koloquium dem Thema Wohlfahrtsmessung gewidmet. Erste Erkenntnis: Es geht nicht nur um neue Indikatoren neben den ökonomischen. Sogar die sind nicht unumstritten. Moderator Albert Braakmann stellte in seinem Vortrag „BIP und mehr“ gleich fünf Forderungen vor, wie auch die Messung ökonomischer Faktoren besser werden soll.

1) „Bei der Bewertung des materiellen Wohlstandes ist auf Einkommen und Konsum abzustellen und weniger auf die Produktion.“

2) „Die Sichtweise der privaten Haushalte ist stärker zu betonen.“

3) „Analysen zu Einkommen und Konsum müssen auch die Vermögensentwicklung einbeziehen.“

4) „Die Verteilung von Einkommen, Konsum und Vermögen ist stärker zu beleuchten. “

5) „Erweiterung des Einkommensmaßes durch Einbeziehung von Nichtmarkt-Aktivitäten.“

Der letzte Punkt ist natürlich einigermaßen schwierig. Was ehrenamtlich, vor allem aber in Haushalten geleistet wird ist nur schwer meßbar. Allerdings geht das Statistische Bundesamt davon aus, dass diese unbezahlte die bezahlte Arbeit sogar überwiegt. Fast 1.200 Stunden arbeitete jeder Deutsche im Jahr 2001 ehrenamtlich, im Haushalt oder bei Freunden und Familienangehörigen, also unbezahlt. Nur rund 700 Stunden dagegen verbringt er mir Erwerbsarbeit. Auch dieser Beitrag wurde unbezahlt erstellt (und ist werbefrei zu lesen!). Allerdings ist die unbezahlte Arbeit seit 1991 weit deutlicher zurück gegangen als die Erwerbsarbeit, nicht zuletzt weil die klassische Hausfrauenrolle immer seltener wird.

Soweit nur die ökonomischen Faktoren. Wohlfahrt ist aber noch weit mehr. Die Bundesstatistiker haben sieben weitere Dimensionen von Lebensqualität ausgemacht, nämlich

– Gesundheit,
– Bildung,
– persönliche Aktivitäten, Erwerbstätigkeit,
– politische Partizipation und Rechte,
– sozialer Zusammenhalt,
– Umweltbedingungen,
– Unsicherheit.

Zudem fordern sie, in Zukunft stärker auch die subjektive Zufriedenheit und die Ungleichheit zu beleuchten. Denn in den vergangenen Jahren haben sich objektive Kennzahlen und subjektive Eindrücke oft auseinander entwickelt. Deutschlands Wirtschaft kam zu neuer Stärke, aber die Unzufriedenheit wuchs, nicht zuletzt weil das Land (zumindest von 2000 bis 2006) ungleicher wurde und unsicherer. Die Sozialforscher, die Deutschlands Gesellschaft regelmäßig unter die Lupe nehmen, legen den Hauptaugenmerk deshalb auch vor allem auf die subjektive Einschätzung der Bürger.

Die Bundesstatistiker wollen sogar eine Kennzahl für Lebensqualität entwickeln. Das ist natürlich ambitioniert. Und man kann sich schon jetzt vorstellen, wie die Regierungen jede Verschlechterung, Opposition und Gewerkschaften jede Verbesserung damit erklären werden, dass die Bundesstatistiker nur das falsche messen. Viel Spaß, Destatis!

Der Don in Nürnberg

Am letzten Tag habe ich mir nur den Don angehört. Donald Bruce Rubin, Statistiker aus Harvard sprach über das allen Wirtschafts-, Sozial- und Marktforschern bekannte Problem, dass sich für sie meistens Experimente nur eingeschränkt anbieten. Dabei sind sorgfältig geplante randomisierte Experimente, so Don Rubin, der Goldstandard. Im Prinzip war der etwas mehr als einstündige Vortrag eine interessant vorgetragene Werbung für das von ihm mitentwickelte  Propensity Score Matching (PSM).

Das ist nichts anderes als der Versuch, die Idee des Zufallsexperiments zu übertragen. Man bildet zwei Personengruppen, die sich wie beim Experiment in nur einem Punkt unterscheiden, nämlich dem, dessen Wirkung man gerne messen möchte. Beispielsweise die Frage, ob Zigarrenrauchen gefährlicher ist als Zigarettenrauchen. Ja, wenn man sich die Krebshäufigkeit ansieht. Allerdings sind Zigarren- und Zigarettenraucher nicht zufällig auf alle Alters- und Personengruppen verteilt. Vor allem die Altersstruktur unterscheidet sich deutlich. „Man sieht selten Jugendliche an der Straßenecke stehen und sich ihr Pfeifchen stopfen“, so Don Rubin. „Und wenn, rauchen sie meistens keinen Tabak.“

Vergleicht man gleiche Altersgruppen, ist das Ergebnis eindeutig. Zigarettenraucher sterben dann tendenziell sogar häufiger an Krebs. Allerdings ist es auch nicht ganz einfach, statistische Zwillinge zu finden. Außerdem hat auch PSM ähnliche Probleme wie die Regressionsanalyse. Hier wie dort müssen Annahmen getroffen werden, welche Faktoren auf das Ergebnis wirken und hier wie dort kann ich nicht alles messen. Eine Analyse des IAB hat vor kurzem die Ergebnisse einer Studie auf Basis einer Regressionsanalyse mit denen auf Basis des PSM verglichen. Das Ergebnis war: Bei beiden kamen ähnliche Ergebnisse raus. Das mag zwar für Don Rubin schade sein, für jeden Forscher ist das natürlich höchst erfreulich. Es spricht schließlich für die Validität des Ergebnisses.

Armut

Den zweiten Tag der Statistischen Woche habe ich mir vor allem Vorträge zum Thema Armutsmessung angehört. Das war nicht immer einfach, denn alle Vorträge waren auf Englisch und die Vortragenden alle aus nicht englisch sprechenden Ländern. Beispielsweise aus Mexiko. Eine sehr interessante Diskussion drehte sich um absolute und relative Armut. Armut wird ja im Regelfall relativ definiert. Armutsgefährdet ist nach den aktuell meistens verwendeten Kategorien der oder die, die weniger als 60 Prozent des Medianeinkommens zur Verfügung hat. Das Problem dabei ist: Wird die gesamte Gesellschaft im gleichen Maße reicher, reduziert sich die Armut kein bisschen. Die Klage „Die Gesellschaft wird immer reicher, aber die Armen werden nicht weniger“ ist also Blödsinn, wenn man von relativer Armut spricht. Die hat mit dem Wohlstandsniveau nichts zu tun, sondern nur mit der Einkommensverteilung.

Das zeigt das Beispiel Irland. Dort stieg die Armutsquote (gemessen nach den obigen Kriterien) von 1996 bis 2000 von 19,1 auf 21,4 Prozent. Gleichzeitig erhoben die Iren aber auch eine absolute Armutsquote, die ermittelte, wie viel Prozent der Menschen sich bestimmte Güter wie Nahrungsmittel, einen Farbfernseher oder ähnliches nicht leisten können. Deren Anteil sank im gleichen Zeitraum von 20,1 auf 10,6 Prozent. Die deutsche Armutsquote sank damals übrigens auch relativ von 12,1 auf 11,1 Prozent. Der Anstieg der sozialen Ungleichheit begann erst mit dem neuen Jahrtausend. Das zeigt auch die unten stehende Tabelle, die Haushalte mit einem Nettoäquivalenzeinkommen von weniger als 70 Prozent des Medians, von 70 bis 150 Prozent des Medians und die darüber unterscheidet. Die Daten sind aus dem SOEP und wurden mir dankenswerter Weise vom DIW für einen Zeitungsbeitrag zur Verfügung gestellt.

Niedrige Einkommen Mittlere Einkommen Hohe Einkommen
1993 21 62 17
1994 20 63 17
1995 18 65 17
1996 18 66 16
1997 18 66 16
1998 18 65 17
1999 18 65 17
2000 18 67 16
2001 19 65 16
2002 19 64 16
2003 19 64 17
2004 19 63 18
2005 20 62 18
2006 21 61 18
2007 21 60 19
2008 20 61 19
2009 22 62 17

Aber zurück zu Irland. Die scheinbar widersprüchliche Entwicklung rührt daher, dass die gesamte Gesellschaft reicher wurde, aber die Reichen eben ein bisschen mehr.

Der Vortragende Vijay Verma zumindest hatte wenig für absolute Armutsdefinitionen übrig. „There ist no such thing as an absolute poverty line“ war sein Kredo. Denn Menschen definieren sich zu ihrer Umwelt. Einen Sozialhilfeempfänger von heute tröstet es wenig, dass er mehr Wohlstand genießt als eine Durchschnittsverdiener in den 1950er Jahren. Deshalb war die zweite Botschaft auch „There ist no such thing as an absolute relativ poverty line“. Soll heißen, Armut kann man nicht EU-weit an der gleichen Grenze festmachen. Zum einen weil die Lebenshaltungskosten unterschiedlich sind, zum anderen aber auch weil jeder Mensch sich eben mit seiner Umwelt vergleicht.