lung von Einkommen, Vermögen, Armut und Wohnsituation im Alter
3 Methodik
3.7 Datenquellen
Als repräsentative Datenquellen können der Mik
rozensus, die Einkommens- und Verbrauchsstich
probe 2008 und das Sozio-oekonomische Panel 2011 (mit Bezug auf das Vorjahreseinkommen 2010) herangezogen werden. Des Weiteren wird ergänzend auf Ergebnisse einer Haushaltsbefra
gung zur Wohnsituation zurückgegriffen, die 2013 von Analyse & Konzepte durchgeführt wurde.
Allerdings unterscheiden sie sich unter anderem durch den Stichprobenumfang, dem thematischen Spektrum und der regionalen Tiefe. Zudem sind nicht alle der als relevant ausgewählten Indika
toren auch in jedem dieser Datensätze enthalten, sodass jeweils zu prüfen ist, mit welcher Daten-quelle und in welcher Differenzierung eine Aus
wertung vorgenommen werden kann.
Abbildung 5
Anteil der Einwohner an der Gesamtbevölkerung nach Wohnungsmarkttypen
21 %
31 %
17 %
6 % 12 % 13 %
A starke, urbane Regionen B Regionalmetropolen C schwache Städte D stabile Kreise E schrumpfende Kreise F schwache Regionen Quelle: Statistisches Bundesamt, Berechnungen: Analyse & Konzepte 2013
Abbildung 6
Verteilung der Wohnungsmarkttypen in Deutschland
Quelle: Eigene Darstellung
Die Heranziehung mehrerer Datenquellen erfolgt daher auch mit dem Ziel, dass unterschiedliche In
dikatoren auf der Basis verschiedener Daten kom
biniert und zu einem Gesamtbild zusammengefügt werden können. Wenn zu einem Themenbereich mehrere Datenquellen Angaben enthalten, wird überprüft, ob die Ergebnisse übereinstimmen bzw.
Tabelle 4
Verteilung der SOEP-Bevölkerung nach Wohnungsmarkttyp
welche Datenquelle bei Divergenz der Ergebnisse die verlässlichere Information liefert. Um die Ana
lysen übersichtlich darstellen zu können, werden die Indikatoren überwiegend nur mit einer Quelle belegt, soweit die Ergebnisse identisch sind, gibt es Abweichungen oder Ergänzungen, werden weitere Quellen benannt.64
Wohnungsmarkttyp Anzahl Kreise/
kreisfr. Städte Einwohner
insgesamt Einwohner
Anteil Anteile nach SOEP 2011
A starke, urbane Regionen 61 17.336.173 21,2 % 20,8 %
B Regionalmetropolen 26 9.885.901 12,1 % 11,8 %
C schwache Städte 24 4.749.327 5,8 % 6,0 %
D stabile Kreise 69 13.582.813 16,6 % 15,9 %
E schrumpfende Kreise 153 25.601.099 31,3 % 32,1 %
F schwache Regionen 79 10.596.289 13,0 % 13,5 %
Gesamt 412 81.751.602 100 % 100 %
Quelle: SOEP 2011, Destatis, Berechnungen: ISG 2013, Typisierung: Analyse & Konzepte 2013
Für die Unterscheidung nach alleinlebenden Se-nioren und Paaren mit geringem Einkommen wird in einigen Fällen die Einkommensgrenze von 70 % herangezogen, da sich die beobachtbaren Grup-pen im Falle einer 60 %-Grenze drastisch reduzie-ren und kaum valide Aussagen zu treffen sind. Es
wird hier angenommen, dass anhand der höheren Einkommensgrenze dennoch tragfähige Informa-tionen für die untere Einkommensgruppe geliefert werden können. Dieser Umstand wird jedoch je-weils gesondert gekennzeichnet.
Die durchschnittlichen Nettoäquivalenzeinkom-men (Median) sowie die sich daraus ergebende 60%-Schwelle und die entsprechende Armutsri-sikoquote66 sind in der folgenden Tabelle für die genannten Datenquellen und die jeweiligen Be-zugsjahre ausgewiesen.
Tabelle 6
Nettoäquivalenzeinkommen und Armutsrisikoquoten auf Basis unterschiedlicher Datenquellen (Gesamt- bevölkerung)
Im Folgenden wird für jeden Themenbereich die Datenquelle ausgewertet, die jeweils am aussagekräftigsten ist:
• Die Einkommens- und Vermögenslage der Älteren sowie Armutsrisiko und Transferbezug werden auf Basis der EVS 2008 untersucht.
• Daten zur Wohnsituation der Älteren werden auf Basis des Mikrozensus 2010, Daten zur Gesundheit auf Basis des Mikrozensus 2009 ausgewertet.
• Die differenzierte Auswertung nach Wohnungsmarkttypen erfolgt auf Basis des SOEP 2011.
• Fragen zur subjektiven Bewertung der Wohnsituation werden auf Basis der A&K-Haushaltsbefragung 2013 unter-sucht.
• Alle Auswertungsergebnisse werden in den Rahmen der amtlichen (Bevölke-rungs-, Sozialhilfe-, Wohngeld-) Statis-tik eingeordnet.
EVS 2008 MZ 2010 SOEP 2011 ohne Mietwert
Median in Euro 1.522 1.377 1.759
Armutsrisiko- 913 826 1.055
grenze in Euro
Armutsrisiko in % 14,4 14,5 14,8
mit Mietwert
Median in Euro 1.755 / 1.847
Armutsrisiko-
grenze in Euro 1.053 / 1.108
Armutsrisiko in % 15,9 / 14,7
Quelle: EVS 2008, Mikrozensus 2010, SOEP 2011, Berechnungen:
ISG 2013 Tabelle 5
Übersicht der genutzten Datensätze
Quelle Erhebungsjahr
(o.ä.) Umfang Inhalt/
Schwerpunkte Stärken Schwächen
Mikrozensus 2011 390.000
Haushalte 830.000 Personen
Standarddaten;
Periodisch mit Schwerpunkten (Wohnen 2006;
2010)
Großer Umfang;
Unterjährige Auswertung zum Teil möglich
Thematische Breite und Fragenkatalog Wohnen nicht in jeder Erhebung
Einkommens- und
Verbrauchsstichprobe 2008 59.000
Haushalte (44.088 im
Scien-tific Use File) 100.530 Personen
Wirtschaftliche Situation privater Haushalte;
Einnahmen, Ausgaben, Ver-mögensbildung, Wohnsituation
Thematische Nähe zu dieser Studie; Umfang-reicher Datensatz
5-Jahres Turnus der Erhebung;
Datengrund- lage von 2008
Sozio-oekonomisches Panel
(SOEP) 2011 12.313
Haushalte 27.341 Personen
Detailierte Befragung zu viel-fältigen Themen der Lebens-, Arbeits- und Wohnsituation
Untersuchung auch auf Ebene der Wohnungs-markttypen möglich
Weniger umfangreich
Haushaltsbefragung von A&K65 2013 740 Haushalte mit Senioren ab
65 Jahre
bundesweite Befragung zur Einkommens- und Wohnsituation
Zusatzinforma-tionen durch thematischen Schwerpunkt der Befragung
Sehr geringer Umfang; noch repräsentativ??
Quelle: EVS 2008, Mikrozensus 2010, SOEP 2011, Analyse & Konzepte Haushaltsbefragung 2013
(55)
Der Median ist der Einkommenswert, der bei einer aufsteigenden Anordnung genau in der Mitte liegt; er wird dem arithmetischen Mittel vorgezogen, weil er weniger anfällig für Veränderungen in den oberen und unteren Randbereichen ist. Dies lässt sich anhand folgender Überlegung verdeutlichen: Wenn innerhalb eines bestimmten Zeitraums die sehr hohen Einkommen stark steigen, die übri
gen Einkommen aber gleich bleiben würden, so würde ein anhand des arithmetischen Mittels berechnetes Durchschnittseinkommen ansteigen und damit auch das Armutsrisiko, obwohl sich im unteren und mittleren Einkommensbereich nichts geändert hätte. Legt man aber das Medianeinkommen zugrunde, so verändert sich die Armutsrisikogrenze nur dann, wenn sich die Einkommen im mittleren Bereich verändern.
(56)
European Commission: Portfolio of Overreaching Indicators and Streamlined Social Inclusion, Pensions, and Health Portfolios. May 2010 Update. - Brüssel 2009 – Zur Erläuterung siehe auch die Ausführungen in Abschnitt 3.4
(57)
European Commission (2009); Indikator SI-S1e (58)
Bundesministerium für Arbeit und Soziales (2013) (59)
Eurostat: The methodolgy of calculation of tghe Laeken indicators of monetary poverty. European Commission. - Brüssel 2002; aktuali
sierte Fassungen aus 2003, 2004 und 2005 (60)
Vgl. Eurostat (2002) (61)
Vgl. Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung: Raumabgrenzungen und Raumtypen des BBSR. Analysen Bau.Stadt.Raum Band 6. - Bonn 2012
(62)
Vgl. Michels, W.; Oberst, C.; Hiller, N.: Wohnungsmarktregionen in Deutschland: Abgrenzung und Struktur funktionaler Wohnungsmärk
te. Wüstenrot Stiftung Band 45. - Münster 2011 (63)
Vgl. IfS Institut für Stadtforschung und Strukturpolitik GmbH: Entwicklung des Wohnungsbedarfs in den Wohnungsmarktregionen in Nordrhein-Westfalen bis 2014. - Berlin 2001; Wirtz, M.: Aktuelle Entwicklungen der Wohnungsnachfrage. - Bochum 2007; Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung (2001): Perspektiven der Wohnungsbauinvestitionen in den neuen Bundesländern Forschungen, Heft 104. - Bonn 2001
(64)
Alternativ zum SOEP könnte auch die europaweite Erhebung „Statistics on Income and Living Conditions“ (EU-SILC), deren deutsche Stichprobe einen ähnlichen Umfang hat, als Datenquelle herangezogen werden. Allerdings spricht einiges dafür, das SOEP statt des EU-SILC heranzuziehen: Erstens handelt es sich beim SOEP um ein „echtes“ Panel, dessen Stichprobe zum Teil über mehrere Jahr
zehnte kontinuierlich befragt wurde, während das EU-SILC ein rotierendes Panel ist, bei dem jedes Jahr ein Viertel der Stichprobe ersetzt und daher kein Teilnehmer länger als vier Jahre vertreten ist. Zweitens lässt sich im EU-SILC ein gewisser „Mittelstands-Bias“
nachweisen, der unter anderem mit einer erheblichen Untererfassung von Ausländern einhergeht (z. B. im EU-SILC 2010 mit einem Stichprobenanteil von 1,9 %), während das SOEP durch gezielte Sonderstichproben die Repräsentativität sowohl des Ausländeranteils als auch des Stichprobenanteils im oberen Einkommensbereich verbessern konnte. (Vgl. hierzu: Hauser, R.: Problems of the German Contribution to EU-SILC – A research perspective, comparing EU-SILC, Microcensus and SOEP. SOEPpapers on Multidisciplinary Panel Data Research (2008) No. 86) Drittens sind in der SOEP-Stichprobe auch regionale Einheiten vergleichsweise gut repräsentiert, wäh
rend der für wissenschaftliche Auswertungen verfügbare Datensatz des EU-SILC 2010 nur auf Bundesebene auswertbar ist. Schließlich wäre eine Verknüpfung des Datensatzes mit eigenen Variablen zum Wohnungsmarkttyp, wie beim SOEP durchgeführt, beim EU-SILC nicht möglich gewesen.
(65)
Aufgrund der gegenüber dem SOEP geringeren Fallzahl wird auf die Haushaltsbefragung von Analyse & Konzepte nur dann verwiesen, wenn sich die Aussagen nicht mit einer der anderen Quellen belegen lassen oder wenn es sich um zusätzliche Aspekte handelt, die in den anderen Quellen nicht vorkommen.
(66)
Zur Definition von Armut und Armutsrisiko siehe Kapitel 2.1. Eine kritische Erläuterung der Armutsrisikoquote findet sich zudem in:
Bundesministerium für Arbeit und Soziales (2013b), S. VIII und IX