Schlagwort-Archive: Verteilung

Die Ungleichverteilung und die „Schere zwishen Arm und Reich“

Die FAZ widmet eine ganze Themenseite zu diesem Thema. Außer dem Armutsbericht der Bundesregierung und UN-Berichten zur globalen Armut gibt es immer wieder Publikationen, welche die Ungleichheit der Einkommen oder Vermögen zum Gegenstand haben, zuletzt etwa eine Studie der Deutschen Bundesbank oder die Überschlagsrechnung von Oxfam, nach welcher die reichsten 64 Personen der Welt mehr als die Hälfte des Vermögens besitzen. Regelmäßig betonen die einen – so auch überwiegend die FAZ-Redakteure -, dass es weder innerhalb Deutschland noch global eine Zunahme der Ungleichheit gebe, und global die Ungleichheit sogar sinke. Die anderen wiederum akzeptieren dies nicht und behaupten im Gegenteil, dass die Schere zwischen Arm und Reich weiter auseinandergehe. Ich behaupte hier, dass beide von verschiedenen Dingen sprechen.

Von welcher (Ungleich-) Verteilung wird gesprochen?

Manche beziehen sich auf Einkommen, andere auf das (Netto-) Vermögen. Das ist nicht dasselbe. Ist nun der „Arme“ derjenige mit dem sehr geringen Einkommen, oder derjenige mit dem sehr geringen Vermögen? Die übliche Armutsdefinition bezieht sich auf das Einkommen. Aber auch hier kommt es auf die normative Perspektive an: absolute Armut (z.B. Einkommen unter 1,30 Dollar/Tag) versus relative Armut (Einkommen unter 60% des Median-Einkommens). Der globale Erfolg bei der Armutsbekämpfung bezieht sich auf die absolute Armut. Dabei wird die unterschiedliche Kaufkraft in den Ländern sowie die Inflation durchaus berücksichtigt. Dem Armutsbericht der Bundesregierung und dem deutschen Mediendiskurs liegt dagegen der relative Armutsbegriff zugrunde. Konstruktionsbedingt kann es natürlich sein, dass es in einem bettelarmen Land viel weniger relative Armut gibt als im reichen Deutschland. Da ist es müßig, wenn sich in den Medien die Anhänger unterschiedlicher Sichtweisen gegenseitig vorwerfen, sie würden einen „irreführenden“ Indikator verwenden. Die beiden Armutsindikatoren beantworten unterschiedliche Fragen und haben beide ihre Vor- und Nachteile.

Auf der anderen Seite wird die Verteilung des Vermögens gemessen. Was das genau ist und wie hoch dieses ist, ist weitaus weniger klar als im Fall des Einkommens. Besonders umstritten sind die Punkte, (i) ob Ansprüche an die Rentenversicherung einbezogen werden sollen (was in der Statistik eher selten der Fall ist), und ob (ii) die Betrachtung des Nettovermögens (Vermögen minus Schulden) sinnvoll ist. Befürworter argumentieren, dass man ja wohl keinen Besitzer einer Villa plus Rolls-Royce jemandem gleichstellen kann, der ebenfalls eine Villa und Rolls-Royce hat, sich dies aber nur auf Pump geleistet hat. Dies spricht für die Nettobetrachtung. Dann allerdings ist jemand, der 1 Mio Euro Vermögen sowie 1.1 Mio Euro (nachhaltig finanzierte) Schulden hat rechnerisch „ärmer“ als der Tagelöhner aus Bangladesch, der keine Schulden machen kann, weil er überhaupt kein Vermögen hat. Was ist nun sinnvoll? Ich lasse das mal offen.

Wie wird (Ungleich-) Verteilung gemessen?

Es gibt eine ganze Reihe von Messkonzepten, von denen ein weithin bekanntes und viel genutztes der Gini-Koeffizient ist (siehe dazu den entsprechenden Wikipedia-Artikel). Dieser hat den Vorteil, dass er unabhängig vom absoluten Einkommens- oder Vermögensniveau – und damit auch inflations- und währungsunabhängig – ist und ein standardisiertes objektives Maß bietet. Aber bei jeder Betrachtung, die die Umstände auf eine einzige Zahl verdichtet, gehen natürlich Informationen verloren. Ein gleich bleibender Gini-Koeffizient sagt zum Beispiel nicht viel über den Abstand der Haushalte mit dem höchsten und dem niedrigsten Einkommen bzw. Vermögen aus (Polarität). Es ist somit statistisch kein Widerspruch – wie zum Beispiel im letzten Bundesbankbericht zur Vermögensverteilung nachzulesen ist -, dass die ärmsten 40% der Haushalte in 2014 über ein geringeres Nettovermögen verfügten als noch 2010, während die reichsten 10% der Haushalte über ein höheres Vermögen verfügen, aber der Gini-Koeffizient trotzdem gleich bleibt. Das kann zum Beispiel dadurch zustande kommen, dass mehr vermögensschwache Haushalte in die Mittelklasse aufgerückt sind. Wenn also die Botschaft der Studie, dass der Gini-Koeffizient sich zwischen 2010 und 2014 praktisch überhaupt nicht verändert hat, einen FAZ-Redakteur zu der Aussage verleitet, dass damit bewiesen sei, dass die Schere zwischen Arm und Reich nicht weiter auseinandergeht, so ist das eine Fehldeutung der Aussage des Koeffizienten.

Also obacht! mit den verwendeten Verteilungsmaßen. Ähnliches gilt auch für die globale Ungleichverteilung, die angeblich seit den 1990er Jahren eher abnimmt als zunimmt, weil vor allem in einigen Schwellenländern eine Mittelschicht heranwächst, die zu den Industrienationen aufzuholen beginnt. Das mag zwar stimmen und erscheint mir nicht unplausibel, aber ein abnehmender Gini-Koeffizient für die Verteilung der Durchschnittseinkommen reicher und armer Länder ist nur ein unzureichender Indikator. Wie wir oben gesehen haben, könnte man einen sinkenden globalen Gini-Koeffizienten auch dann haben, wenn lediglich eine reiche Elite in den armen Ländern deutlich zu den reichen Ländern aufholt, während die arme Hälfte im Elend versinkt, während gleichzeitig in den reichen Ländern das ärmste Drittel von der Gesamtentwicklung abgehängt wird. Ein solches Szenario würde einem wohl weniger Jubelschreie entlocken als nur die Aussage, dass die globale Ungleichheit gemäß Gini-Koeffizient abnimmt. Genaueres wüsste man, wenn man die Einkommensverteilungsfunktionen aller einzelnen Länder hätte, aber die liegen sehr oft nicht vor, oder werden durch mehr oder weniger fantasievolle Hilfskonstrukte approximiert.

Summa summarum: Das Verteilungsmaß des Gini-Koeffizienten ist außerordentlich nützlich, aber dieser misst nicht die „Schere zwischen Arm und Reich“. Dazu sind Informationen nötig, die bei der Konstruktion des Koeffizienten untergehen.

PS: In den Medien gibt es die verbreitete Attitüde, dass mit wegwerfender Handbewegung gesagt wird: „Ach, das ist bloß Statistik. Der ist eh nicht zu trauen, mit kann man eh zeigen, was man will…“ oder „Ach, das sind doch bloß Durchschnittswerte, die haben eh nichts mit der Realität zu tun…“  usw. Davor kann man nur warnen! Wer so denkt, liefert sich ideologischem Denken fernab jeder Empirie aus. Wer braucht schon empirisches Wissen, wenn man schon Überzeugungen hat? Die auch von Studierenden immer wieder gern bemühte „Realität“ erfassen wir nun mal mit Messmethoden. Diese sind nie theoriefrei und setzen meist normative Entscheidungen voraus. Wer dies nicht kritisch reflektieren möchte, sollte auch nicht über „die Realität“ schwadronieren.