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https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-49704-1
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Armutsanalysen mit dem Mikrozensus?
Poverty analyses using the microcensus?
[conference paper]
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Sozialstrukturanalysen mit dem Mikrozensus
Corporate Editor
Zentrum für Umfragen, Methoden und Analysen -ZUMA-
Abstract "Ausgehend von den grundsätzlichen Möglichkeiten, Armut in empirischen Analysen zu definieren, werden die Vor- und Nachteile des Mikrozensus im Vergleich zu anderen in Frage kommenden Datensätzen diskutiert. Der wesentliche Nachteil anderer Datensätze ist die vermeintliche Unterrepräsentierung armer... view more
"Ausgehend von den grundsätzlichen Möglichkeiten, Armut in empirischen Analysen zu definieren, werden die Vor- und Nachteile des Mikrozensus im Vergleich zu anderen in Frage kommenden Datensätzen diskutiert. Der wesentliche Nachteil anderer Datensätze ist die vermeintliche Unterrepräsentierung armer Bevölkerungsgruppen. Der wesentliche Nachteil des Mikrozensus ist die ungenaue Messung des Einkommens. Unter anderem deswegen sind Armutsanalysen, die auf dem Mikrozensus beruhen, in der Armutsforschung (bisher) kaum zu finden. Es wird aber gezeigt, daß es trotz dieser eingeschränkten Information über das Einkommen möglich ist, annäherungsweise eine Armutsgrenze zu bestimmen und eine Armutspopulation mit dem Mikrozensus zu identifizieren. Die daraus resultierenden Ergebnisse in bezug auf Ausmaß und Zusammensetzung der Armut in Deutschland werden dann mit Ergebnissen des Sozio-ökonomischen Panels (SOEP) verglichen. Dabei zeigt sich, daß die Armutsquote im Mikrozensus höher ist als im SOEP. Was die Zusammensetzung der Armutspopulation angeht, ergeben sich jedoch nur geringe Unterschiede. Aufgrund der ungenauen Armutsmessung sind Armutsanalysen mit dem Mikrozensus nur eingeschränkt möglich. Er kann jedoch genutzt werden, um Ergebnisse, die mit anderen Datenquellen erzielt wurden, auf deren Repräsentativität zu überprüfen. Darüber hinaus bietet der Mikrozensus aufgrund seiner Fallzahl die Möglichkeit von sehr differenzierten Analysen, die mit anderen Datensätzen so nicht machbar sind. Dies wird an dem Beispiel der regionalen Verteilung von Armut in Deutschland dargestellt." (Autorenreferat)... view less
"At first based on the general possibilities of poverty measurement, the possibilities of poverty measurement with the German 'Mikrozensus' and the advantages and disadvantages comparing to other data Sets will be discussed. The main disadvantage of other data sets is the presumed underestimating of... view more
"At first based on the general possibilities of poverty measurement, the possibilities of poverty measurement with the German 'Mikrozensus' and the advantages and disadvantages comparing to other data Sets will be discussed. The main disadvantage of other data sets is the presumed underestimating of poor households. On the other band, the main disadvantage of the 'Mikrozensus' is the imprecise measurement of income. Nevertheless, it will be shown that an approximate estimation of poverty is possible. The results of this procedure will be compared with results - calculating with the same method - from the data set that is mostly used for poverty research in Germany, the German Socio Economic Panel (GSOEP). The comparison shows that indeed the poverty rate based an the 'Mikrozensus' is higher than the comparable rate based an the GSOEP. On the other hand, the structure of the poverty population is only slightly different. Nevertheless, it must be said that poverty research with the 'Mikrozensus' is only possible in a restricted sense. However, it can, firstly, be used to check results based an other data sets, where one can have doubts about the representativeness. Secondly, because the large case number the 'Mikrozensus' can be used for analyses of smaller subpopulations, which are not possible with other data sets. This will be described with the example of regional distribution of poverty." (author's abstract)... view less
Keywords
microcensus; poverty; analysis; Federal Republic of Germany; data capture; survey research; measurement; social factors; regional factors
Classification
Methods and Techniques of Data Collection and Data Analysis, Statistical Methods, Computer Methods
Social Problems
Method
empirical; quantitative empirical; basic research
Collection Title
Sozialstrukturanalysen mit dem Mikrozensus
Editor
Lüttinger, Paul
Conference
Nutzerkonferenz "Forschung mit dem Mikrozensus: Analysen zur Sozialstruktur und zum Arbeitsmarkt". Mannheim, 1998
Document language
German
Publication Year
1999
City
Mannheim
Page/Pages
p. 376-402
Series
ZUMA-Nachrichten Spezial, 6
ISBN
3-924220-17-4
Status
Published Version; reviewed
Licence
Deposit Licence - No Redistribution, No Modifications