Mikrozensus - Die Schätzung von Armutsrisikoquoten mit Konfidenzintervallen

Abstract

Beginnend mit dem Erhebungsjahr 2005 bis zum Erhebungsjahr 2023 veröffentlicht die amtliche Statistik Armutsrisikoquoten für die Gesamtbevölkerung und für ausgewählte Subpopulationen auf Basis von Mikrozensus-Daten. Im Vergleich zu anderen Datenquellen hat der Mikrozensus aufgrund der sehr großen Stichprobe Vorteile für die Armutsschätzung auf regionaler Ebene wie auch für kleinere Bevölkerungsgruppen. Allerdings ist die Operationalisierung von Armutsrisikoquoten mit Mikrozensusdaten etwas aufwändiger, da nur klassierte Einkommensdaten vorliegen. Vor diesem Hintergrund haben wir standardisierte Stata- und R-Tools für die Schätzung des Haushalts-Nettoäquivalenzeinkommens und darauf basierend der Armutsrisikoquoten für die Mikrozensus Scientific Use Files 2005 bis 2022 entwickelt. Unsere Tools beinhalten darüber hinaus die designbasierte Schätzung der Varianz von Armutsquoten mit dem Mikrozensus Scientific Use File. Im ersten Teil dieser Arbeit wird die Operationalisierung der Armutsrisikoquoten nach Bundesländern bei-spielhaft für die Gesamtbevölkerung und für die Gruppe der alleinerziehenden Haushalte beschrieben. Die Armutsrisikoquoten werden sowohl anhand des Medians für das Bundesgebiet (Bundesmedian) als auch des jeweiligen landesspezifischen Medians (Landesmedian) geschätzt, da die regionale Referenzgröße bei der Diskussion von Ergebnissen mitgedacht werden sollte. Die deskriptiven Ergebnisse sind im ersten Teil (Kapitel 3) dargestellt, in welchem auch eine Validierung der Vorgehensweise auf Basis von EU-SILC-Daten vorgenommen wird. Weiterhin interessieren wir uns einerseits dafür, wie gut die Armutsrisikoquoten mit dem Scientific Use File des Mikrozensus (70%-Substichprobe der Originalstichprobe) im Vergleich zu den auf Grundlage der Originalstichprobe amtlichen Armutsrisikoquoten geschätzt werden können. Andererseits sollte das Stichprobendesign bei der Datenanalyse grundsätzlich berücksichtigt und Standardfehler oder Konfidenzintervalle in Veröffentlichungen konsequent berichtet werden, um einer Überinterpretation von Unterschieden in den Armuts-quoten im Zeitverlauf oder zwischen Gruppen vorzubeugen. Im Beispiel des Mikrozensus sind es die drei Komponenten Hochrechnungsgewicht, Schichtung und Klumpung, die bei der Ermittlung des Standardfehlers und der Konfidenzintervalle herangezogen werden, um die stichprobenbedingte Variabilität der Schätzungen zu bewerten. Im zweiten Teil dieser Arbeit (Kapitel 4 und 5) wird daher das Stichprobendesign und die Hochrechnung beim Mikrozensus beschrieben sowie anschließend die Varianzschätzung ausführlicher erläutert. Die Ergebnisse der Varianzschätzung zeigen, wie elementar der Mikrozensus für eine empirisch fundierte Sozialberichterstattung ist. Es gibt u.W. keine vergleichbare Datenquelle in Deutschland, die zuverlässigere Ergebnisse auf regionaler Ebene für kleine soziale Gruppen liefern kann und auch beim Mikrozensus stößt man an Grenzen, sobald sehr kleine Bundesländer in Kombination mit sehr kleinen Gruppen im Fokus stehen.