Handbuch Reichtum E-Book

• Herausgeber: StudienVerlag
• Kategorie: Geisteswissenschaft
• Sprache: Deutsch

Seitenzahl: 983

Veröffentlichungsjahr: 2017

Beschreibung

Die Verteilung von Vermögen ist zuletzt durch zwei Ereignisse in den Fokus der Aufmerksamkeit gerückt: Die Debatte um Thomas Pikettys Bestseller "Kapital im 21. Jahrhundert" und die erstmalig verfügbaren Vermögensdaten der europäischen Zentralbanken im Household Finance and Consumption Survey (HFCS). Die Frage danach, was Reichtum eigentlich ist, ist alt und umstritten. Was bedeutet es, reich zu sein, wie wird Reichtum definiert und was bedeutet Reichtum für eine Gesellschaft? Dieses Buch möchte zu einem Verständnis von Reichtum als mehrdimensionales Phänomen und als ein Verhältniswort beitragen. Es bündelt die aktuellen Forschungsergebnisse aus diversen Journals, Zeitschriften, Working Papers und Artikel in einem Werk. 38 ExpertInnen haben in 36 Beiträgen auf über 500 Seiten an dem nunmehr vorliegenden Sammelband und Nachschlagewerk mitgeschrieben. Darin wird nicht nur die ökonomische Debatte abgebildet, sondern es werden soziologische, historische, rechtliche und kulturwissenschaftliche Aspekte mit einbezogen. Die AutorInnen des Handbuches präsentieren zum einen die neuersten Erkenntnisse zur Verteilung von Einkommen und Vermögen auf globaler, europäischer wie österreichischer Ebene. Sie gehen zum anderen den Quellen von Reichtum und dessen Folgen für die Demokratie nach und thematisieren das Verhältnis von Geschlecht und Verteilung sowie die verschiedenen "Kulturen des Reichtums". Der Band schließt mit zwei Beiträgen zur Frage der (globalen) Besteuerung und einem Ausblick auf künftige Herausforderungen der Reichtums- und Verteilungsforschung.

Leseprobe

Nikolaus Dimmel/Julia Hofmann/Martin Schenk/Martin Schürz (Hrsg.)

Handbuch Reichtum

Neue Erkenntnisseaus der Ungleichheitsforschung

StudienVerlag

InnsbruckWienBozen

© 2017 by Studienverlag Ges.m.b.H., Erlerstraße 10, A-6020 Innsbruck

E-Mail: [email protected]

Internet: www.studienverlag.at

Alle Rechte vorbehalten. Kein Teil des Werkes darf in irgendeiner Form (Druck, Fotokopie, Mikrofilm oder in einem anderen Verfahren) ohne schriftliche Genehmigung des Verlages reproduziert oder unter Verwendung elektronischer Systeme verarbeitet, vervielfältigt oder verbreitet werden.

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ISBN 978-3-7065-5896-9

Buchgestaltung nach Entwürfen von hoeretzeder grafische gestaltung, Scheffau/Tirol

Satz: Studienverlag/Roland Kubanda, www.rolandkubanda.com

Umschlag: Studienverlag/Dominika Nordholm

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Inhaltsverzeichnis

Nikolaus Dimmel/Julia Hofmann/Martin Schenk/Martin Schürz:Editorial

Abschnitt 1: Globale und europäische Befunde zum Reichtum

  1.   Stefan Humer/Mathias Moser: Messung von Reichtum

  2.   Karin Fischer: Globale Einkommensverteilung: Vom Glück der Geburt

  3.   Michael F. Förster/Karin Heitzmann: Entwicklung von Spitzeneinkommen in OECD-Ländern

  4.   Karin Fischer: Die Weltkarte der Vermögensungleichheit – Reichtum, Vermögen und Wohlstand in globaler Perspektive

  5.   Miriam Rehm/Matthias Schnetzer: Reichtum in Europa

  6.   Julia Hofmann/Hilde Weiss: Klassenlagen, Vermögen und Einstellungen zum Reichtum

Abschnitt 2: Theorien des Reichtums

  7.   Helmut P. Gaisbauer: Legitimation und Repräsentation von Reichtum in wohlhabenden Gesellschaften

  8.   Hagen Krämer: Reichtum in den ökonomischen Theorien

  9.   Nikolaus Dimmel: Eigentumstheorien – Eigentumsideologien

10.   Jan Greitens: Der Begriff Finanzkapital in der Prägung durch Rudolf Hilferding

Abschnitt 3: Sozialgeschichte des Reichtums

11.   Sven Tost/Markus Resel: Reichtum, Vermögen und soziale Ungleichheit in der Antike

12.   Beat Weber: Vom Schatzbildner zum Börsenprofi. Geld, Vermögen und die Ursprünge des Kapitalismus

13.   Nikolaus Dimmel: Privateigentum und privater Reichtum

14.   Karl Georg Zinn: Wohltat und Plage. Zum historischen Prozess der Polarisierung von Reichtum und Armut

Abschnitt 4: Reichtum und Geschlechterverhältnisse

15.   Christa Schlager/Elisabeth Klatzer: It’s a rich men’s world: Reichtum als HERRschaftsverhältnis

16.   Katarina Hollan/Katharina Mader: Die Gläserne Vermögensdecke – Zum Zusammenhang von Vermögen und Geschlecht

Abschnitt 5: Quellen und Reproduktion von Reichtum und Eliten

17.   Philipp Korom: Erben

18.   Nikolaus Dimmel: Reichtum und organisierte Kriminalität

19.   Joachim Bischoff: Finanzkapitalistische Spekulation als Quelle privaten Reichtums

20.   Stefan Schmalz: Globale Ausbeutung der Ware Arbeitskraft

21.   Michael Hartmann: Reichtum und Eliten

Abschnitt 6: Demokratie und Reichtum

22.   Michaela Neumayr: Super Rich & Super Generous. Spenden von Superreichen versus demokratische Ideale

23.   Martin Schürz: Mitleid – eine reichenfreundliche Emotion im Gewand der Tugend

24.   Manuela Boatcă: Staatsbürgerschaft und die globale Strukturierung des Nationalen

25.   Owen Jones: Das Establishment: Wie die Macht in Großbritannien funktioniert.

26.   Frank Ey/Alice Wagner: Wer das Geld hat, schreibt die Gesetze. Zur Übermacht der Großkonzerne beim Lobbying in der EU und den (bislang) zu kurz greifenden Regulierungsschritten

27.   Harald Trabold: Reichtum macht Politik

28.   Robert Buggler/Nikolaus Dimmel: Power Structure. Eliten und Reichtum in Salzburg

29.   Ursula Scheiber: Was nichts kostet, ist viel wert. Die profitable Zerstörung der Bergnatur durch den industrialisierten Massentourismus am Beispiel des Tiroler Ötztals

Abschnitt 7: Kultur des Reichtums

30.   Gunter Vogl: Sammler-Investoren und „Siegerkünstler“ – Das Gesicht des neuen Kunstmarktes

31.   Otto Penz: Zur ästhetischen Symbolisierung von Reichtum

32.   Cornelia Dlabaja: Abschottung von oben – die Hierarchisierung der Stadt

33.   Nikolaus Dimmel: Gated Communities – Festungen der Reichen

Abschnitt 8: Steuern und Reichtum

34.   Gabriel Zucman: Grenzüberschreitende Besteuerung. Wie Privatvermögen und Unternehmensgewinne erfasst werden können

35.   Jakob Kapeller/Bernhard Schütz/Florian Springholz: Internationale Tendenzen und Potentiale der Vermögensbesteuerung

36.   Nikolaus Dimmel/Julia Hofmann/Martin Schenk/Martin Schürz: Reichtum – Normativität – Gerechtigkeit

Verzeichnis der AutorInnen

Editorial

Er hat einen breiten, hohen Rücken, der Kopf geht nach unten, der Rüssel zeigt nach oben. Der Elefant, der da über die Erdkugel spaziert, bildet die Entwicklung der Einkommen in den letzten 30 Jahren ab; in einer Grafik, die als „Elefantenkurve“ bekannt geworden ist. Beim Schwanz hinten, ganz unten wird der arme, abgehängte Teil der Weltbevölkerung sichtbar. Dort, wo sich des Elefanten Rücken befindet, ist der Anstieg der Einkommen der städtischen Mittelschichten in China und Indien abgebildet. Dort, wo der Mund nach unten geht und der Rüssel seinen Anfang nimmt, kann man die unteren Mittelschichten Europas und der USA erkennen, im aufgerichteten Rüssel sehen wir die Zunahme des Reichtums der Reichsten. Der Elefant des Ökonomen Branko Milanovic zeigt uns vier Entwicklungen: Es gibt Regionen dieser Erde, die weiterhin bitter arm sind. Es gibt eine Verbesserung der Einkommen in den städtischen Milieus Asiens, besonders in China. Es gibt einen Verlust bei den unteren Mittelschichten in Europa und den USA. Und es gibt immer mehr Reichtum ganz oben. Die Elefantenkurve beim Rüssel zeigt uns noch ein interessantes Detail: Der Rückgang der Mittelschicht im Westen ist dort am stärksten, wo der Sozialstaat geschwächt und abgebaut wurde. Ersichtlich etwa in den USA, Großbritannien oder Spanien.

Bei einem genaueren Blick auf die Mitte werden unterschiedliche Teile dieser – oft fälschlicherweise als einheitlich dargestellten – Schicht sichtbar. DIE Mitte gibt es nicht, wie aktuelle Daten der Österreichischen Nationalbank, veröffentlicht u.a. im Österreichischen Sozialbericht von 2016, zeigen. Bezieht man neben Einkommen auch Konsum und Vermögen in die Analyse ein, dann zerfällt die Mitte in einen Teil mit Vermögen und in einen ohne. Etwa die Hälfte der Mitte ist in Besitz einer Wohnung oder eines Hauses. Die untere Hälfte hat jedoch kaum nennenswerten Besitz. Wobei „Unten“ und „Mitte“ einander näher sind als „Mitte“ und „Oben“. Die untere Mittelschicht lebt nämlich solange in relativem Wohlstand mit Mietwohnung, Auto, Urlaub, Hobbies und Zukunftschancen für die Kinder, solange Systeme des sozialen Ausgleichs existieren. Ihre Lebensqualität wird durch den Sozialstaat möglich gemacht. Pensionsversicherung, Kranken- und Arbeitslosenversicherung, geförderte Mietwohnungen und öffentliche Schulen sichern den Lebensstandard und verhindern gerade in unsicheren Zeiten ein Abrutschen nach unten. Die untere Mitte hat kein Vermögen um Einschnitte im Leben wie Krankheit oder Arbeitslosigkeit einfach aufzufangen. Wäre sie gezwungen Vermögen für Alter, Bildung, Krankheit oder Arbeitslosigkeit anzusparen, wäre ihr Lebensstandard und ihr Konsumniveau vernichtet. Die Mitte ist dort weniger gefährdet, wo es ein starkes Netz sozialer Sicherheit gibt.

Der Elefant, der da über die Erdkugel spaziert, bildet, global betrachtet, die Gewinner und Verlierer in den letzten 30 Jahren ab. Sein drohend gesenkter Kopf und sein erhobener Rüssel sagen uns aber auch, wo die großen Herausforderungen liegen.

Mehrdimensionales Phänomen

Die Frage, was Reichtum ist, ist so alt und umkämpft wie die Bewertung von Armut. Handelt es sich dabei ja um die Auseinandersetzung darüber, was wir in Fülle haben wollen und was uns als Mangel erscheint. In diesem Sinne sind die Begriffe arm und reich beinahe unbegrenzt anwendbar. Jemand kann arm an Gefühlen, aber reich an Geist sein, ein anderer mag arm an intellektuellen Begabungen sein, aber dennoch reich in Bezug auf die Zuneigung, die er empfängt. Von innerem Reichtum lässt sich ebenso sprechen wie von einer reichen Gesellschaft, deren moralischer Zustand dennoch einem Armutszeugnis gleicht. Reichtum ist nicht bloß ein materielles, sondern ein mehrdimensionales Phänomen. Neben der materiellen Seite spielt auch die nicht-monetäre Seite des privaten Reichtums eine erhebliche Rolle. Bereits die Verwendung des Adjektivs „reich“ zeigt dies, insofern es um ein „reiches Leben“ oder die „Bereicherung der Lebensführung“ geht.

Eine Reichtumsdefinition analog der Armutsdefinition (60% des Medianeinkommens) ist jedenfalls verfehlt. Nicht nur, weil eine Reichtumsschwelle, die symmetrisch zur Armutsbestimmung festgelegt wird, recht niedrig ausfallen muss und Reichtum so zu einem Massenphänomen werden würde, sondern weil Reichtum dann fälschlich am Einkommen und nicht am Vermögen bestimmt würde.

Materieller Reichtum ist ein Komposit. Er setzt sich aus Geld, Immobilien, Fahrnissen (Kunst, Schmuck, Automobile, Flugzeuge, Yachten etc.), Unternehmensanteilen (Aktien) und Unternehmenseigentum zusammen. Weil Geld kommodifiziert ist, also als Ware erzeugt und gehandelt wird, wird Reichtum im finanzmarktgetriebenen Akkumulationsregime vor allem in Geld-Einheiten abgebildet. Reichtum ist aber mehr als ein bloßer Batzen Geld. In der Tat ist der Lotteriegewinner, der seinen Geldgewinn im Regelfall innerhalb weniger Monate/Jahre wieder (ver)konsumiert hat, ein höchst untypischer Reicher. Er hat bloß plötzlich viel Bargeld, das rasch wieder verloren gehen kann. Wirklicher, d.h.: nachhaltig verfügbarer, Reichtum aber umfasst verschiedene, relativ stabil prozessierende Vermögensformen. Reiche verfügen nämlich über Immobilien bzw. Häuser und Wohnungen als Wertanlage, Autos bzw. Auto-Sammlungen, Unternehmen, Unternehmensanteile bzw. Aktien, Edelmetall-Reserven usw. Reichtum verweist folglich auf ein diversifiziertes, abgesichertes bzw. „gehedgtes“ Vermögen. Wer reich ist, hat sein Vermögen verteilt, mehrfach abgesichert und verfügt damit über entscheidend mehr als bloß ein gutes Einkommen. In der Tat unterscheidet sich der Vermögensreichtum vom Einkommensreichtum durch seine größere Dauerhaftigkeit und seine Streuung.

Statistische Schwellenwerte hinsichtlich Einkommens- und Vermögensressourcen sind also nicht hinreichend, um sowohl das Aggregat privaten Reichtums als auch die gesellschaftlichen und politischen Auswirkungen zu beschreiben. Den nichtmonetären Komponenten des Reichtums (soziales und kulturelles Kapital, Habitus, usw.) muss in ihrer Verflechtung mit monetären Ressourcen (Einkommen, Vermögen) folgerichtig besonderes Augenmerk geschenkt werden.

Reichtum setzt sich ins Verhältnis

Reichtum ist gesellschaftlich betrachtet immer relativ. Denn Reichtum spiegelt und begründet ein Verteilungsmaß. Absoluter Reichtum kann nicht in einer Zahl abgebildet werden. Freilich, auch unter den Ultra-High-Net-Worth-Individuals, also den Superreichen mit einem Nettovermögen von mehr als 30 Mio US-$ herrscht Statuswettbewerb. Der Wettbewerb um immer gigantischere Luxusgüter ist nervenraubend: hier ein Airbus 380 samt Swimming Pool und Parkplatz für den Royce (Prinz Walid bin Talal), dort ein 143 Meter langes und 25 Meter breites Segelboot mit 90 Meter hohen Masten für 400 Mio Euro (Andrej Melnitschenko), da der Mukesh Ambani „Antilia“-Einfamilien-Skyscraper mit 27 Stockwerken und 37.000 qm Wohnnutzfläche. Viele WissenschaftlerInnen, von Thorstein Veblen bis Sighard Neckel, kommen zu dem Befund, dass Reichtum zu Geltungs- und Repräsentationskonsum zwingt. Reiche sind damit nicht bloß Ausbeuter, Erben, Spekulanten etc, sondern auch Charaktermasken, die eine Funktion und Rolle erfüllen, oder vermeinen diese erfüllen zu müssen.

Gegengleich führt absolute Armut zum Tod. Beim Reichtum ist der Tod in anderer Hinsicht wichtig. Was am Ende von „Einem“ bleiben soll, wird bei den Reichen einerseits zur Frage der Vermögensweitergabe. Andererseits sind die Reichen seit jeher von der Phantasie ewigen Lebens getrieben. Ohnehin leben die Reichen gesünder, zufriedener, erlebnisreicher und deutlich länger als der Rest.

Privater Reichtum steht in einem verwickelten Verhältnis zum öffentlichen Reichtum. So lässt sich ein Entsprechungsverhältnis zwischen individueller Reichtumsakkumulation und der Entwicklung öffentlicher Schulden nachzeichnen. Jene Steuern auf Vermögen, welche der Fiskus nicht einhebt, erscheinen zeitverzögert als Zuwachs privaten Reichtums. Während das Verwertungsinteresse der Reichen etwa am Immobilienmarkt dazu führt, dass die Preise steigen, verschulden sich Nicht-Reiche, um an Wohnungseigentum zu gelangen oder höhere Mieten bezahlen zu können, um die Rendite-Interessen der ImmobilieninvestorInnen zu befriedigen.

Arm und Reich

Armut und Reichtum lassen sich stets nur gemeinsam diskutieren. Zugleich können beide als relative Konzepte verstanden werden. So orientiert sich das Konzept relativer Armut an gesellschaftlichen Mindeststandards, die über die Aufrechterhaltung der physischen Existenz hinausgehen. Das Konzept relativer Einkommensarmut beruht auf der Annahme, dass die Höhe des Einkommens als zentraler Indikator für den Lebensstandard gelten kann. Viele Untersuchungen zeigen einen Zusammenhang zwischen monetärer Einkommensarmut und anderen Lagen der Unterversorgung.

Vermögen hat eine stärkere Aussagekraft hinsichtlich des Reichtums als Einkommen, da die Konzentration der Vermögen stärker ist als jene der Einkommen. Aber ob Vermögen auch eine stärkere Aussagekraft hinsichtlich Armut hat, ist zu bezweifeln. Die Feststellung, wann von Vermögensarmut zu sprechen ist, erfordert eine Festlegung einer bestimmen monatlichen Konsumhöhe, die als existenzsichernd betrachtet wird und eine Bestimmung des Zeitraums, für den das Vermögen zur Konsumfinanzierung reichen soll. Konsumiertes Vermögen kann nur eine temporäre Armutslinderung versprechen. Im Gegensatz zu Arbeitseinkommen, kann Vermögen die Situation armer Menschen nur für eine gewisse Zeit verbessern.

Armut und Reichtum sind auch im zwischenstaatlichen Vergleich als relativ zu betrachten. Wenn man hierzulande als arm gilt, käme dieses Lebensführungsniveau in Afrika wenigstens einem Platz in der Mitte der Gesellschaft gleich. Umgekehrt wäre ein Reicher aus Österreich auch im Kongo reich. Die Reichen leben an mehreren Wohnorten, die Armen verbleiben meist in ihrer angestammten Umgebung. Mobilität ist die Wirklichkeit der Reichen und die Anforderung an die Armen.

Armut ist grundsätzlich einfacher zu analysieren als Reichtum, da sich arme Menschen der bürokratischen Erfassung durch den Wohlfahrtsstaat nicht entziehen können. Die Datenbasis zu sozial Schlechtergestellten ist vielfältig, während die Informationen über Eliten und deren Privilegien im Verborgenen bleiben. Während die Armen seit langem eine Zielgruppe für erzieherische Maßnahmen sind, weil sie sich angeblich unvernünftig verhalten, mutmaßlich zu kurzfristig und ohne fehlende Lebensplanung handeln, wird den Reichen viel Hochachtung entgegengebracht. Dies erweist sich teilweise auch in sozialwissenschaftlichen Studien als hinderlich für eine tiefergehende Betrachtung, weil diese Überzeugungen wie eine Denkbarriere funktionieren.

Während bei Armen das physische Überleben eine Grenze markiert, ist die Maßlosigkeit der Reichen nach oben offen. Bei Armen lautet eine entscheidende Frage, ab welchem Schwellenwert sie nicht mehr an gesellschaftlichen Prozessen teilhaben können. Beim Reichtum wäre die Frage analog zu formulieren, ab welcher Höhe und Zusammensetzung von monetären und nicht-monetären Ressourcen reiche Menschen Gemeinschaft und Gesellschaft verlassen, weil sie dann ihr Leben jenseits öffentlicher Räume und Institutionen gestalten können.

Konzeptuelle Fragen zur Armut sind zwar ebenso wertend wie Reichtumsfragen, aber gesellschaftlich sind sie viel konsensfähiger. So will wohl niemand Arme verhungern lassen, aber wann Reichtum aufhört, gesellschaftlich akzeptabel zu sein, wird unterschiedlich bewertet werden. Bei einer Beurteilung von Armut wird oft nach der individuellen Verantwortung gefragt. Sind die Armen an ihrem Schicksal selbst schuld? Denn nur für unverschuldetes Leid soll es eine Kompensation durch die Gesellschaft geben. Bei den Reichen läuft die konservative Argumentation inkonsistenter Weise umgekehrt und eine normative Orientierung soll gerade vermieden werden. Unverschuldeter Reichtum, der ohne eigenes Zutun entstand wie Erbschaften, Schenkungen, Börsengewinne, Immobilienwertsteigerungen soll keine staatliche Besteuerung begründen. Ein weiteres bekanntes Beispiel inkohärenter Argumentation ist die neoliberale Überzeugung, die Reichen müssten reich bleiben – sonst investieren sie nicht – und die Armen müssten ärmer werden – sonst arbeiten sie nicht.

Überblick

Die Verteilung von Vermögen ist in Österreich zuletzt durch zwei Ereignisse in den Fokus der Aufmerksamkeit gerückt: Die Furore um Thomas Pikettys Bestseller „Kapital im 21. Jahrhundert“ und die erstmalig verfügbaren Vermögensdaten der europäischen Zentralbanken im Household Finance and Consumption Survey (HFCS). Es entspann sich eine intensive Forschungstätigkeit um unterschiedliche Aspekte der Vermögensverteilung, die auch in der öffentlichen Debatte Aufmerksamkeit erzielte.

Dieses Buch möchte zu einem Verständnis von Reichtum als mehrdimensionales Phänomen beitragen. Es bündelt aktuelle Forschungsergebnisse aus diversen Journals, Zeitschriften, Working Papers und Artikel in einem Werk. Wir versuchen nicht nur die ökonomische Debatte abzubilden, sondern beziehen soziologische, historische, rechtliche und kulturwissenschaftliche Aspekte mit ein. Die AutorInnen des Handbuches präsentieren zum einen neue Erkenntnisse zur Verteilung von Einkommen und Vermögen auf globaler, europäischer wie österreichischer Ebene. Sie gehen zum anderen, theoretisch wie historisch-empirisch, den Quellen von Reichtum und dessen Folgen für die Demokratie nach und thematisieren das Verhältnis von Geschlecht und Verteilung sowie die verschiedenen „Kulturen des Reichtums“. Der Band schließt mit zwei Beiträgen zur Frage der (globalen) Besteuerung und einem Ausblick auf künftige Herausforderungen der Reichtums- und Verteilungsforschung.

Nikolaus Dimmel, Julia Hofmann, Martin Schenk, Martin SchürzWien, Juni 2017

Abschnitt 1:Globale und europäische Befunde zum Reichtum

1.   Messung von Reichtum

Stefan Humer & Mathias Moser

1.1.   Reichtum messen

Die Messung von Reichtum ist ein herausforderndes Unterfangen. Bevor begonnen werden kann, sind einige Fragen zu beantworten. Was ist überhaupt Reichtum? Was sollte für eine umfassende Definition von Reichtum hinzugezählt werden? Was davon kann tatsächlich berücksichtigt werden? Wie soll gemessen werden, für welchen Zeitpunkt? Interessiert uns der Reichtum einer Familie, einer Stadt, eines Landes oder gar der ganzen Welt? Je nachdem welche Entscheidungen bei der Konzeption der Fragestellung getroffen werden, können sich auch die Ergebnisse von Untersuchungen drastisch unterscheiden. Auf den ersten Blick mag dies trivial erscheinen, in der Tat werden die Auswirkungen von getroffenen Annahmen allerdings nur allzu oft bei der Interpretation der Resultate nicht (mehr) bedacht.

Das Wort Reichtum vereint in sich zwei komplementäre Aspekte. Erstens steht es für Eigentum, für den Besitz an wertvollen Dingen. Dies impliziert auch gleichzeitig, dass es solche Wertgegenstände überhaupt geben muss. Die Existenz von werthaltigen Dingen, die ihren zugeschriebenen Wert auch über einen längeren Zeitraum behalten und sich akkumulieren bzw. speichern lassen, ist somit die Voraussetzung um Reichtümer anhäufen zu können. Zum Zweiten beinhaltet es neben der absoluten Dimension des Besitzes, auch das Wort reich und damit eine relationale Komponente. Reich ist man nur im Vergleich, entweder in Relation mit anderen in einer Gesellschaft oder über die Zeit, jedenfalls nur dann wenn es andere gibt die weniger haben. Diese duale Natur des Begriffs, der absolute und auch der relative Gesichtspunkt, sollten sich auch in den Versuchen, Reichtum zu messen, wiederfinden.1 Wie soeben definiert, mag Reichtum als etwas ausschließlich Passives erscheinen, doch das Synonym Vermögen signalisiert, dass es dabei nicht bleiben muss. Vermögen vermag etwas. Vermögen ermöglicht bestimmte Dinge zu tun, es befähigt den Lauf der Welt – im Kleinen wie im Großen – aktiv zu beeinflussen. Es beinhaltet aber auch andere Funktionen, die über den reinen Wert der aufbewahrten Dinge hinausgeht.

Ein Beispiel dafür ist die Absicherung vor den Folgen der unvorhergesehenen Wendungen des Lebens, sei es der Verlust des Arbeitsplatzes, ein gesundheitlicher Schicksalsschlag oder auch ein familiäres Zerwürfnis. Mit einem Sicherheitspolster, mit Ressourcen auf die man im Notfall zurückgreifen kann, lassen sich solche Situationen zweifelsohne leichter bewältigen. Diese Sicherungsfunktion wurde in den entwickelten Volkswirtschaften im Laufe des letzten Jahrhunderts in variierendem Ausmaß von der Gesellschaft übernommen. Der Wohlfahrtsstaat, speziell in seiner europäischen Ausprägung, sichert im Besonderen jene Bevölkerungsgruppen ab, die selbst nicht über einen solchen Sicherheitspolster verfügen. Der Wohlfahrtsstaat ist damit in gewisser Weise das Vermögen des kleinen Mannes (und der kleinen Frau). Im Rahmen der Vermessung des Reichtums einer ganzen Gesellschaft stellt sich dann aber die Frage ob und wie das gemeinschaftliche Vermögen berücksichtigt werden sollte.

Eine in diesem Zusammenhang öfter geführte und noch nicht restlos geklärte Diskussion ist, ob das implizierte Pensionsvermögen aus öffentlichen Systemen in das private Vermögen der/des Einzelnen eingerechnet werden sollte. Einerseits ist es bis zu einem gewissen Grad eine Verkürzung der Realität, sie komplett außen vor zu lassen. Speziell der Vergleich zweier ansonsten ähnlicher Länder – eines mit einem öffentlichen Umlageverfahren, das andere mit rein privater Altersvorsorge – würde irreführen. Durch den Entfall der Einzahlungen in die öffentliche Pensionskasse, sind die Möglichkeiten aber auch die Notwendigkeiten selbst für später zu sparen, im Land ohne öffentlichem Pensionssystem ungleich höher. Daraus lässt sich folgern, dass auch die durchschnittlichen Vermögen der privaten Haushalte in dem einen Land deutlich über dem Vergleichswert des anderen Landes liegen werden. Sind die Unterschiede in der Lebensqualität oder etwa der Gefahr von Altersarmut betroffen zu sein auch so deutlich ausgeprägt? Nein, vermutlich nicht, auch wenn dies von der jeweiligen Ausgestaltung des Systems abhängig ist. Der statistische Unterschied in den privaten Vermögen existiert weil die Altersvorsorge institutionell anderes organisiert ist, die Unterschiede in der individuellen Wohlfahrt und den individuellen Lebensrealitäten sind jedoch deutlich kleiner. Löst die Hinzuzählung des öffentlichen Pensionsvermögens also alle Probleme? Mit Sicherheit nicht, denn es bleiben einige gröbere konzeptionelle Unterschiede zwischen diesen Vermögensarten bestehen. Öffentliches Pensionsvermögen ist im Wesentlichen nicht übertragbar, es kann weder verschenkt noch vererbt werden. Es ist nicht veräußerbar, es kann nicht belehnt werden, es ist in seinem Naturell etwas anderes als ein Sparbuch oder Wertpapierdepot. Je nachdem für welche Variante man sich schlussendlich entscheidet, gewisse Einschränkungen und Probleme sind jedenfalls damit verbunden und sollten bei der Interpretation der Resultate bedacht werden.

Nicht wirklich einfacher wird es bei der Frage des immateriellen Vermögens. Der französische Soziologe Pierre Bourdieu prägte das Bild der mehrdimensionalen Natur des Kapitals (Bourdieu 1986). Neben dem oft im Blickpunkt stehenden ökonomischen Kapital, sind auch noch soziales und kulturelles Kapital von Bedeutung. Das soziale Kapital setzt sich aus Netzwerken und den sozialen Beziehungen zusammen, sowohl untereinander aber auch zu den politischen, journalistischen und akademischen Eliten. Dieses Netzwerk kann einerseits als Sicherheitsnetz fungieren, noch wichtiger ist aber dessen Rolle als Katalysator. Erst diese sozialen Kontakte ermöglichen es den individuellen wirtschafts- und gesellschaftspolitischen Präferenzen Bedeutung zu verleihen, ihre Wertvorstellungen auf die anderen Eliten und die Schaltstellen der Macht zu übertragen und damit den Lauf der Dinge in die gewünschte Richtung zu lenken. Neben dem möglich-machenden sozialen Kapital fungiert das kulturelle Kapital eher als Abgrenzung und Identifikation der Eliten untereinander. Der spezielle Habitus signalisiert wer dazugehört und offenbart gleichzeitig auch wer mit den Ritualen nicht vertraut ist. Diese unterschiedlichen Formen des Kapitals, existieren nicht unabhängig voneinander. Sie sind vielmehr korreliert und bedingen einander. Ebenso wie die materielle Form des Kapitals, können sie von Generation zu Generation weitergegeben und gepflegt werden. Aber trotz ihrer entscheidenden Bedeutung, werden diese Dimensionen des Kapitals bei der Messung des Vermögens bisher nicht berücksichtigt. Ohne Zweifel: Dies ist auch kein leichtes Unterfangen. Die Forschung hat in diesem Bereich noch viele Herausforderungen zu bewältigen. Nichts desto trotz ist es für eine vollständige Vermessung des Reichtums unerlässlich auch alle Dimensionen des Kapitals zu berücksichtigen. Machen wir das nicht, bleibt es im wahrsten Sinne des Wortes beim unermesslichen Reichtum. Dem Anspruch, die mehrdimensionale Bedeutung des Vermögens auf die Lebensrealitäten der Menschen zu quantifizieren, wird damit schon per Definition nicht Genüge getan.

Mit all diesen Herausforderungen im Hinterkopf, wollen wir nun einen Überblick über die gängigen Ansätze zur Messung von Reichtum und Vermögensungleichheit anbieten. Unser Streifzug durch die verschiedenen Möglichkeiten, deren Stärken, Schwächen und Implikationen, ist folgendermaßen gestaltet: Im nächsten Abschnitt diskutieren wir die Bedeutung der verfügbaren Daten und gesellschaftlichen Rahmenbedingen für unser Verständnis der Realität. Danach besprechen wir gängige grafische Repräsentationen der Vermögensverteilung sowie numerische Indikatoren, die versuchen die Streuung der Vermögen einer Gesellschaft in eine einzige Zahl zu gießen. Abschließend werden die Vor- und Nachteile der Maße nochmals herausgestrichen und mit den Einschätzungen einer kleinen Gruppe von ÖkonomInnen verglichen.

1.2.   Daten: Ausschlaggebendes Fundament für jede Messung

Die Bedeutung der Daten kann nicht zu hoch eingeschätzt werden. Sie sind das Fundament und der Ausgangspunkt für jede Messung von Reichtum. Damit sind sie ausschlaggebend für unsere Wahrnehmung der Wirklichkeit. Im Vergleich zur Messung von Einkommen und dessen Verteilung, ist die Vermessung von Reichtum immer noch viel weniger standardisiert. Während die statistische Erfassung von Einkommen durch sozialstatistische Behörden (wie beispielsweise Statistik Austria in Österreich) auf eine lange Tradition verweisen kann und in den meisten Ländern Usus geworden ist, haben jährliche Berichte über die Entwicklung und Verteilung des Vermögens bislang keine ähnliche Verbreitung erlangt. Woran liegt das? Wie so oft spielen mehrere Faktoren zusammen, die nicht einfach voneinander zu trennen sind.

1.2.1.   Konzeptuelle Unterschiede zwischen Einkommen und Vermögen

Im Gegensatz zu Einkommen ist Vermögen keine Fluss- sondern eine Bestandsgröße. Der aktuelle Vermögensbestand ist das Ergebnis jahrelanger Akkumulation, im Falle von Familiendynastien oder ganzen Gesellschaften nicht selten sogar ein Prozess der seit Jahrhunderten andauert. Das Objekt der Messung bezieht sich somit zumindest in seiner Entstehung auf einen viel längeren Zeitraum als die Erfassung der Einkommen einer bestimmten Periode, beispielsweise eines Jahres. Es wäre nun legitim zu argumentieren, dieser Aspekt sei nicht von Relevanz, da für uns nur der aggregierte Bestand an einem wohldefinierten Stichtag von Interesse sei. Dass dies nicht so einfach weggewischt werden kann, zeigt sich deutlich an der Frage der Bewertung des Vermögens.

Die reine Anzahl an werthaltigen Gegenständen festzustellen ist, nach einer abgrenzenden Definition welche Objekte hier überhaupt mit einbezogen werden sollen, zwar aufwendig aber dennoch relativ einfach durchführbar. So ist es beispielsweise ein Leichtes die Zahl der Häuser in einer Straße festzustellen, jedem Einzelnen dieser Objekte einen Wert zuzuordnen ist dagegen ungleich schwieriger. Üblicherweise orientiert sich dieser an dem Transaktionswert, also dem Betrag der sich am Markt durch eine Veräußerung des Objektes erzielen lassen würde. Liegt die letzte Transaktion des Objekts schon länger zurück, ist der damalige Tauschwert wohl nur in den seltensten Fällen ein repräsentativer Schätzwert für den aktuellen Wert des Objekts.

Während also für eine Einkommensstatistik nur alle Transaktionen in einer bestimmten Periode aufgezeichnet werden müssen, sind Vermögensstatistiken schon auf einer konzeptuellen Ebene viel stärker auf die Abschätzung bzw. Bewertung des Vermögensbestandes auf Basis vergleichbarer Transaktionen angewiesen. Umso weniger vergleichbare Transaktionen in zeitlicher Nähe zum Stichtag stattfinden, umso herausfordernder und gleichzeitig unsicherer ist die Bestimmung des Vermögenswerts.

1.2.2.   Steuerrecht als Anknüpfungspunkt für statistische Erfassung

Im Gegensatz zu den eben festgestellten Unterschieden zwischen Einkommen und Vermögen gibt es aber auch eine bedeutende Gemeinsamkeit: Das Steuerrecht ist oft der entscheidende Anknüpfungspunkt für eine umfassende statistische Erfassung. Im Falle der Einkommen aus Erwerbstätigkeit gibt es einen klaren administrativen Zweck – die Feststellung der Steuerschuld – der zur Aufzeichnung der Daten auf individueller Ebene führt. Fehlt dieser Zweck, fehlen oft auch die die Aufzeichnungen darüber.

Zwei Beispiele, die diesen Punkt eindringlich illustrieren, sind die Endbesteuerung der Kapitalerträge (in Österreich und kurzzeitig Deutschland) und die Abschaffung der Erbschafts- und Schenkungssteuer (in Österreich). Da die Besteuerung der Kapitaleinkommen von den restlichen Einkünften abgetrennt wurde und von den Banken direkt im Aggregat an die Finanzbehörden abgeführt wird, sind Kapitalerträge und deren Verteilung auch nicht mehr in den offiziellen Einkommensstatistiken enthalten. Für die unentgeltlichen Vermögensübertragungen gilt dies analog. Seit dem Auslaufen der Erbschafts- und Schenkungssteuer werden auch keine Aufzeichnungen über Summe der übertragenen Vermögenswerte geführt.

Der gesellschaftspolitische Aushandlungsprozess über die Ausgestaltung der steuerrechtlichen Rahmenbedingungen betrifft somit nicht nur die individuelle Belastung unterschiedlicher Interessensgruppen, sondern entscheidet massiv über unsere Wahrnehmung bzw. Konstruktion der Wirklichkeit und somit auch darüber welches gesellschaftliche Bewusstsein und welche Diskussionen über die jeweiligen Verhältnisse überhaupt entstehen können.

1.2.3.   Administrative Daten vs. Stichprobenerhebungen

Erhebungsform, Datenaufbereitung und die Art der Veröffentlichung unterscheiden sich bei unterschiedlichen Datenquellen teilweise beträchtlich. Dies erfordert eine gewissenhafte Auseinandersetzung mit den spezifischen Eigenschaften und Eigenheiten des zu analysierenden Datenmaterials. Eine erste wesentliche Unterscheidungsebene ist jene des Umfanges und der Erhebungsstruktur des Datensatzes.

Vollerhebungen enthalten im Prinzip jede einzelne statistische Einheit (z.B. Personen, Haushalte oder auch Unternehmen) die eine bestimmte Eigenschaft in Hinblick auf die Erhebung erfüllt. Sie sind sehr kostenaufwendig und werden hauptsächlich von öffentlichen Institutionen im Zuge der Erfüllung ihrer hoheitlichen Aufgaben aufgezeichnet. Daraus folgt auch die große Abdeckung der Zielpopulation, die in den meisten Fällen nur knapp unter 100% liegt. Da die Ausprägungen (z.B. Kauf einer Immobilie) behördliche Auswirkungen (die Festsetzung der abzuführenden Grunderwerbssteuer) nach sich ziehen, ist die Datenqualität in der Regel sehr hoch und gewährleistet somit genaue und sichere Informationen über den Untersuchungsgegenstand.

Die behördlichen Konsequenzen können sich aber im Einzelfall auch negativ auf die Datenreliabilität auswirken, wenn beispielsweise auf Grund von Steuervermeidung und -hinterziehung bewusst falsche Angaben über die Höhe der steuerlichen Bemessungsgrundlage gemacht werden. Wie von Zucman (2013) gezeigt, kann der Effekt dieser Problematik kaum überschätzt werden. Ein weiterer Nachteil dieser Daten ist ihre Trägheit. Änderungen bzw. Erweiterungen der erhobenen Merkmale sind kaum und wenn, nur mit relativ großer Vorlaufzeit durchführbar.

Größere Flexibilität bieten Teilerhebungen (Samples) in Form von Zufallsstichproben aus bestehenden Volldatensätzen oder Befragungen eines Teils der Bevölkerung. Da das Ziel der Forschenden aber in den allermeisten Fällen darin besteht, repräsentative Aussagen über die Grundgesamtheit zu tätigen, beinhalten Stichprobenerhebungen eine Reihe zusätzlicher methodischer Herausforderungen, beginnend mit dem Sample Design: Wie wird aus der Grundgesamtheit gezogen? Kommt eine einfache Zufallsziehung zur Anwendung oder stratifiziert man die Stichprobe nach einem bestimmten Merkmal, wie z.B. nach geografischen Einheiten? Wie werden Antwortverweigerungen, sowohl die gänzliche Ablehnung einer Mitwirkung an der Befragung (unit non-response) aber auch die Weigerung einzelne Fragen zu beantworten (item non-response), behandelt?

Diese Fragen haben direkte Konsequenzen für die Erstellung der Stichprobengewichte, deren durchgängige Berücksichtigung im Falle komplexer Stichprobendesigns eine wesentliche Voraussetzung für die Validität repräsentativer Aussagen über die Grundgesamtheit darstellt. Selbst die Ausgestaltung des Fragebogens, der Interviewführung und der Kommunikationsform spielen eine sehr bedeutende Rolle (Kennickell 2006, Albacete 2012 und Fessler 2012). Es wird jedenfalls deutlich, dass die Planung des Fragebogens und der Interviewführung per se eine hoch komplexe Materie darstellt und in einem eigenen wissenschaftlichen Forschungsfeld weiterentwickelt wird. (Für eine Einführung: Groves 2009)

Generell bieten Datenerhebungen durch Befragungen, wie sie beispielsweise für den Household Finance and Consumption Survey (HFCS) und den European Survey on Income and Living Conditions (EU-SILC) durchgeführt werden, den Vorteil potenziell Informationen über eine Fülle von Merkmalen sammeln zu können. Zusätzlich kann der Fragenkatalog bei einer erneuten Befragung relativ flexibel verändert bzw. erweitert werden. Andererseits leiden Befragungen unter dem Problem der Antwortverweigerung in ihren verschiedenen Ausprägungen oder der Angabe von unrichtigen Informationen. Solche Falschaussagen können eine Reihe unterschiedlicher Ursachen haben. Einerseits wollen Personen nicht über alle Aspekte ihres Lebens Auskunft geben. Die Motivation dafür könnte aber auch in Datenschutzbedenken oder in der Verschleierung gesellschaftlich nicht respektierter Lebensentwürfe liegen. Für quantitative Variablen wie Einkommen und Vermögen ist die sogenannte Paretoimputation die etablierteste Methodik, um der Untererfassung speziell am oberen Rand der Verteilung entgegenzutreten. Vermeulen (2016) führt dies für mehrere Euroländer durch und kommt zu dem Schluss, dass die Auswirkung auf den Grad der gemessenen Ungleichheit teils beträchtlich sind. So steigt beispielsweise der Vermögensanteil des obersten Hundertstel in Österreich nach dieser Korrektur um die Hälfte, von 23% auf 34% des gesamten Vermögensbestandes, an.

Zusätzlich gilt es in der wissenschaftlichen Literatur als etabliertes Faktum, dass gesellschaftsspezifische gruppendynamische Prozesse eine Unterrepräsentativität der Ränder des Ausprägungsspektrums zur Folge haben (Canberra Group 2011). Anders formuliert wirkt hier eine Tendenz zur Mitte, zum gesellschaftlichen Durchschnitt. Umgelegt auf Fragen zu Einkommen oder Vermögen hat dies zur Folge, dass Personen am unteren Rand der Verteilung ihre Situation besser darstellen als sie wirklich ist, während eher wohlhabende Individuen ihr Einkommen nicht in voller Höhe angeben (Albacete 2016). Gründe für dieses Verhaltensmuster liegen sicherlich nicht nur in bewussten Falschangaben. Ebenso können mangelndes Wissen über den Befragungsgegenstand oder kognitive Beschränkungen zu solch verzerrten Wahrnehmungen führen.

1.3.   Reichtumsindikatoren: Verschiedene Perspektiven auf die gleiche Wirklichkeit

Die Messung von Vermögen, speziell deren Verteilung, kann generell auf zwei Arten erfolgen. Einerseits kann dies grafisch erfolgen, wobei in der Regel ein breiter Teil (bzw. die gesamte) Verteilung erfasst und analysiert wird. Alternativ hierzu findet sich in der Literatur eine Vielzahl von numerischen Maßen. Auch wenn diese oftmals einen Wert für die gesamte Verteilung angeben, so bleiben sie eine Abstraktion: Veränderungen der eindimensionalen Maßzahl beschreiben in der Regel eine Abweichung von einem theoretischen Szenario der kompletten Gleichverteilung. An welcher Position der Verteilung diese Effekte auftreten, kann dabei in der Regel nicht oder nur ansatzweise dargestellt werden.

Zwischen diesen zwei Konzepten – grafische und numerische Messung – besteht somit ein trade-off. Während die grafische Analyse einen umfangreichen Überblick ermöglicht, aber keine wirklich greifbare Quantifizierung erlaubt, verhalten sich numerische Maße hier spiegelverkehrt. Zusätzlich können mehrere numerische Maße parallel eingesetzt werden, um die Aussagekraft zu erhöhen.

1.3.1.   Grafische Messung

Eine simple Herangehensweise zur grafischen Analyse von Vermögensungleichheit bilden Häufigkeitsverteilungen. Die einfachste Variante hierfür sind Histogramme, die auf der x-Achse (gruppierte) Vermögen abtragen und auf der y-Achse die zugehörigen Fallzahlen die in die jeweilige Vermögensgruppe fallen. Die Anzahl der Vermögensgruppen (Balken in einem Diagramm) bestimmt dabei die Auflösung der Grafik. Je größer die Anzahl der Gruppen, desto genauer zeigen sich Änderungen der Häufigkeiten über die Verteilung hinweg, je gröber die Einteilung, desto glatter wird der Verlauf der Balken. Abbildung 1 zeigt ein Histogramm für die österreichische Nettovermögensverteilung mit einer Auflösung von n=50, d.h. das Spektrum vom niedrigsten zum höchsten Vermögen wird in 50 gleich große Gruppen eingeteilt. Die höchsten Balken treten um den Wert von null auf. Das bedeutet, dass es in Relation besonders viele Haushalte gibt die kein oder nur wenig Vermögen besitzen. Übersteigen die angehäuften Schulden den Wert des Bruttovermögens, so kann das Nettovermögen auch negative Werte annehmen. In der Grafik sehen wir das anhand der kleinen Balken links des Nullpunktes. Die Anzahl der angetroffenen Haushalte nimmt aber auch mit zunehmenden Vermögen kontinuierlich ab. Über dem Nettovermögenswert von einer Million Euro sind die Balken mit freiem Auge kaum noch zu erkennen. Die Grafik zeigt also, dass die überwiegende Mehrheit der Haushalte zwischen einem Vermögenswert von null und 500.000 € liegen. Höhere Vermögenswerte treten vergleichsweise selten auf.

Abb. 1: Histogramm der Nettovermögen (2010)

Q: HFCS (Daten), INEQ (Berechnung & Illustration)

Eine Erweiterung dieses Zuganges bildet die Dichtefunktion, die Häufigkeiten anstatt durch Balken durch eine kontinuierliche Kurve angibt. Die Kurve wird dabei so gewählt, dass ihre Fläche (das Integral) auf eins normiert ist. Technisch wird dies häufig durch eine sogenannte Kerneldichteschätzung erreicht, wobei auch hier Parameter angegeben werden können, die den Grad der Kurvenglättung beeinflussen.

Abb. 2: Dichtefunktion der Nettovermögen (2010)

Q: HFCS (Daten), INEQ (Berechnung & Illustration)

Solche Dichtefunktionen eigenen sich speziell um Veränderungen einer Verteilung über die Zeit hinweg oder Unterschiede zwischen verschiedenen Ländern zu beobachten, da die übereinanderliegenden Kurven die relativen Änderungen an jeder Position der Verteilung kontinuierlich darstellen. Abbildung 2 vergleicht die Dichte des Nettovermögens zwischen Österreich und Spanien auf Basis der HFCS Daten für das Jahr 2010. Ein augenscheinlicher Unterschied zwischen den beiden Ländern ist die viel geringere Häufigkeit von Haushalten mit keinem oder wenig Vermögen in Spanien. Die Gründe dafür sind wiederum in den institutionellen und historischen Gegebenheiten der einzelnen Länder zu finden, lassen sich jedoch kaum oder nur sehr schwer in einer Grafik oder einer quantitativen Maßzahl berücksichtigen: In Spanien ist der Mietermarkt kleiner und damit die Bedeutung von gemieteten Immobilien viel geringer als in Österreich. Die Gründung eines eigenen Haushalts ist somit bedeutend schwieriger, junge Erwachsene leben länger mit bzw. bei ihren Eltern als Gleichaltrige in Deutschland oder Österreich. Folglich liegt sowohl die durchschnittliche Haushaltsgröße und auch das durchschnittliche Vermögen eines spanischen Haushalts über dem österreichischen Vergleichswert, die Zusammensetzung der Haushalte ist aber eine andere.

Eine weitere Möglichkeit der grafischen Darstellung ist die sogenannte parade of dwarfs (Pen 1974). Hierbei werden die Personen oder Haushalte der Vermögenshöhe nach aufsteigend sortiert und in einem Vermögens-Personendiagramm nebeneinander abgetragen. Die so erstellte Pen’s Parade (Abbildung 3) zeigt somit, wie das Vermögen für jeden zusätzlichen Haushalt ansteigt. Normiert man die x-Achse auf 100, sodass die Hälfte der Bevölkerung genau in der Mitte des Diagramms (x-Wert 50) anzutreffen ist, so eignet sich diese Darstellung um unterschiedliche sozioökonomische Gruppen miteinander zu vergleichen (aber auch wie zuvor für Längsschnittanalysen). Auf den ersten Blick unterscheidet sich das Bild der Pen’s Parade deutlich von dem vorher besprochenen Histogramm und der Dichtefunktion. Es handelt sich aber nur um eine andere Darstellung der gleichen Daten. Der kaum sichtbare Anstieg der Funktion im ersten Teil der Abbildung 3 zeigt wiederum: Viele Haushalte (ca. die Hälfte) in Österreich haben keine oder nur geringe Vermögenswerte. Knapp unter der Mitte beginnt das Nettovermögen der Haushalte leicht anzusteigen. Dieser monotone Anstieg setzt sich bis zum 90. Perzentil (90% der Haushalte haben weniger Vermögen) fort, in den obersten 10% wird aber noch eine gänzlich andere Dynamik ersichtlich. Die Vermögensunterschiede steigen in diesem Bereich immer schneller, nur eine kleine Gruppe von Haushalten an der Spitze der Verteilung nennen Besitztümer ihr Eigen, deren Wert mehrere Millionen Euro übersteigt.

Abb. 3: Pen’s Parade der Nettovermögen (2010)

Q: HFCS (Daten), INEQ (Berechnung & Illustration)

Während in den bisherigen grafischen Beispielen immer auf zumindest einer Achse absolute Werte abgetragen wurden (Bevölkerung und/oder Vermögen), wird auch oft mals eine Grafik mit zwei zwischen null und eins normierten Achsen verwendet. Dabei werden beispielsweise die kumulierten Bevölkerungsanteile (0–100%) auf der x-Achse, den kumulierten Vermögensanteilen (y-Achse, 0–100%) gegenübergestellt. Im (theoretischen) Falle einer kompletten Gleichverteilung ergibt sich eine 45° Diagonale: An jeder Position der Verteilung entspricht der Vermögensanteil genau dem Bevölkerungsanteil, d.h. dass etwa die Hälft e der Personen genau die Hälft e des Vermögens hält. In der Realität ist dies in der Regel nicht der Fall. Die Vermögensverteilung (sowie die Einkommensverteilung) ist rechtsschief, was bedeutet, dass Ressourcen eher am oberen Rand der Verteilung konzentriert sind. Somit sinkt auch der Vermögensanteil, etwa an der Hälft e der Verteilung, unter den Bevölkerungsanteil. Dadurch biegt sich grafisch die 45° Diagonale zu einer konvexen Kurve, der sogenannten Lorenzkurve (siehe Abbildung 4).

Abb. 4: Lorenzkurve der Nettovermögen (2010)

Q: HFCS (Daten), INEQ (Berechnung & Illustration)

Umso weiter die Lorenzkurve dabei nach außen (unten) rückt, desto ungleicher ist die Verteilung. Dies gilt jedoch lediglich für den Fall, dass sich die Kurven nicht schneiden. Man nennt diesen Fall Lorenzkurvendominanz, da eine Kurve an jeder Position unterhalb (oberhalb) der Referenzkurve liegt. Für den Fall, dass sich die Lorenzkurven doch schneiden ist eine eindeutige Aussage über die Veränderung der Ungleichheit nicht mehr möglich, da hier eine subjektive Wertung von Vermögensveränderungen an den verschiedenen Stellen der Vermögensverteilung notwendig ist. Dieser Punkt ist speziell relevant für die im Folgenden diskutierten Maße, die auf Basis der Lorenzkurven errechnet werden und die unterschiedliche Ungleichheitspräferenzen widerspiegeln.

1.3.2.   Numerische Messung

Um Änderungen der Ungleichheit quantifizieren zu können werden in der Regel Ungleichheitsindikatoren verwendet, die komplexe Verteilungen zu einer interpretierbaren Maßzahl komprimieren. Die Ableitung dieser Maßzahlen erfolgt dabei teilweise auf Basis der zuvor besprochenen grafischen Darstellungen. Zusätzlich wird in der Literatur eine Anzahl von Axiomen angeführt, die Ungleichheitsmaße erfüllen sollen.

(1)   (Pigou-Dalton) Transfer-Prinzip: Ein Transfer von einer Person mit höherem Vermögen zu einer Person darunter führt zu einer Reduktion von Ungleichheit.

(2)   Anonymitätsprinzip: Ein Transfer von einer Person zu einer anderen führt zu einer gleichen Reduktion, wie für den Fall, dass diese ihre Plätze in der Verteilung tauschen. Die Reaktion des Ungleichheitsmaßes bezieht somit nur die Verteilungsposition und/oder den Transfer selbst mit ein, ist aber sonst unabhängig von den Eigenschaft en der beteiligten Personen (auch: Symmetrieprinzip).

(3)   Skaleninvarianz: Das Ungleichheitsmaß ist nicht von einer proportionalen Änderung aller Werte beeinflusst.

(4)   Translationsinvarianz: Die Alternative zur Skaleninvarianz verlangt, dass die Verteilung unverändert bleibt, falls alle Ressourcen um denselben absoluten Wert steigen. Translationsvarianz wird unter den gängigen Ungleichheitsmaßen nur vom Kolm-Index gewährleistet, während andere Maße in der Regel auf Skaleninvarianz abstellen.

(5)   Bevölkerungsinvarianz: Das Maß ist unabhängig von Veränderungen in der Grundpopulation, wenn die Ressourcenverteilung konstant bleibt. Man erhält somit denselben Wert für eine Zahl an Beobachtungen wie für den Fall, dass man jede Beobachtung in diesem Datensatz dupliziert.

(6)   Normalisierungsprinzip: Für den Fall von gleichverteilten Ressourcen ist das Maß null bzw. wenn die Ressourcenverteilung davon abweicht größer als null.

(7)   Dekompositionsfähigkeit: Das Maß kann (additiv) für einzelne Gruppen zerlegt werden um den jeweiligen Beitrag der Gruppen zum gesamten Ungleichheitsmaß abzubilden (Ungleichheit). Obwohl dies eine gewünschte und in der Analyse sehr vorteilhafte Eigenschaft ist, fallen nur ein Teil der gängigen Ungleichheitsmaße in diese Kategorie.

Diese Axiome sind insofern grundlegend, als dass sie von den meisten Maßen erfüllt werden. Eine Ausnahme bildet hierbei die Dekompositionsfähigkeit. Sie ist zwar eine wünschenswerte Eigenschaft da sie weitere Analysen nach Subgruppen erleichtert, für die Betrachtung der gesamten Population ist sie jedoch nicht relevant.

Weiters ist die Frage des Maßstabes eine zentrale, die alternativ durch die Fokussierung auf Skaleninvarianz oder Translationsinvarianz entschieden wird. Die meisten Maße präferieren hierbei die Skaleninvarianz, sodass eine gleiche relative Vermögensänderung keine Ungleichheitsänderung hervorruft. Eine Ausnahme bildet hier das Maß von Kolm, das keine Änderung anzeigt, wenn alle Personen einen absolut gleich hohen Vermögensanstieg erhalten.

Mittelwert, Median und Quantilsverhältnisse

Die einfachsten Maße zur Beschreibung von Verteilungen kommen gemeinhin ohne solch starke Annahmen aus. Diese als Momente einer Verteilung bezeichneten Maßzahlen beinhalten im Gegensatz zu komplexeren Indikatoren oftmals nur Teilinformationen über die beobachtete Verteilung. Ihr Vorteil liegt jedenfalls im geringeren Abstraktionsniveau, auch wenn dadurch oftmals die gemeinsame Analyse mehrerer Momente notwendig ist, um zu einer umfassenden Interpretation zu gelangen.

Die grundlegendsten Maße, die vorweg genannt werden müssen, sind Mittelwert und Median, wobei ersterer den durchschnittlichen Vermögenswert der beobachteten Haushalte angibt und zweiterer den Vermögenswert des mittleren Haushaltes beschreibt, jenem der genau in der Mitte der Verteilung anzutreffen ist.2 Obwohl beide Maße aufgrund ihrer häufigen Verwendung kaum detaillierter Beschreibungen bedürfen, müssen deren unterschiedliche Konzeptionen speziell bei Vermögensverteilungen, also in der Regel extrem schiefen Verteilungen, hervorgestrichen werden. Während der Median in einem gegebenen Datensatz nur von Vermögenswerten unterhalb der Mitte der Verteilung beeinflusst wird, bezieht der Durchschnitt alle Beobachtungen mit ein. Der Median ist somit robuster gegenüber der Untererfassung am oberen Rand, da sich in der Mitte der Verteilung meist viele Haushalte mit ähnlichem Vermögen befinden und es nicht so sehr darauf ankommt welcher Haushalt genau der Mittlere ist. Im Gegensatz dazu kann der Durchschnitt auch dann hohe Werte annehmen, wenn ein Großteil der Bevölkerung nur geringe Vermögenswerte besitzt, sofern an der Spitze der Verteilung außerordentlich hohe Vermögen beobachtet werden. Gerade weil beide Maße einen unterschiedlichen Blick auf die Verteilung werfen, bietet sich eine gemeinsame Betrachtung beider Zahlen an. Ins Verhältnis gesetzt ergibt sich das Mittelwert-Median-Ratio, das ein Indikator für die Schiefe einer Verteilung ist: Umso höher der Mittelwert im Verhältnis zum Median, desto stärker beeinflussen hohe Vermögenswerte das Ratio und umso deutlicher ist die Ungleichverteilung.

Der Median betrachtet lediglich einen speziellen Punkt in der Verteilung, und zwar deren Mittelpunkt gemessen nach Personen/Haushalten. Die Verteilung kann jedoch an unendlich vielen Punkten, sogenannten Quantilen, beschrieben werden. Dabei wird die Verteilung in unterschiedlich viele, gleich große, Gruppen eingeteilt. Der Median teilt die Verteilung in zwei solche Gruppen, Terzile in drei, Quartile in vier, Quintile in fünf, Dezile in zehn und Perzentile in einhundert Gruppen. Auch aus diesen Momenten lassen sich, wie zuvor, Ratios bilden – etwa das P80/20 Ratio, das Verhältnis des Vermögens des Haushaltes an der Grenze zu den oberen 20% (das 80. Perzentil) zu jenem an der Grenze zu den unteren 20% (das 20. Perzentil). Das „P“ wird dabei verwendet um auf die Punktbetrachtung hinzuweisen: Es handelt sich, wie beim Median, um den jeweiligen Vermögenswert eines Haushaltes an dieser Stelle. Alternativ können auch Summenratios, etwa S80/20, berechnet werden. Diese vergleichen das gesamte Vermögen der obersten 20% zu jenem der unteren 20%. Auch hier ist bei extrem schiefen Verteilungen Vorsicht geboten: Die Punktratios sind wiederum gegenüber Ausreißern (speziell am oberen Rand) robust, während die Summenratios diese aktiv miteinbeziehen.

Für Vermögensverteilungen bieten sich eine Vielzahl solcher Ratios an. Da ein Großteil der Haushalte in der Regel sehr geringe Vermögen aufweist, kommen oftmals Ratios zum Einsatz die weiter oben in der Verteilung ansetzen, wie etwa das P90/50, wobei der Vermögenswert des 90. Perzentils ins Verhältnis zum Median gesetzt wird. Um speziell die ausgeprägte Konzentration von Vermögensverteilungen fassen zu können, werden auch noch höhere Perzentile verwendet, etwa im Fall des P99/50. Bei solchen Indikatoren ist aber jeweils immer die Samplegröße des Datensatzes zu beachten, damit belastbare Aussagen auf einer Mindestanzahl von Beobachtungen beruhen. Dies gilt verstärkt für Summenratios, da diese nicht nur vom zusätzlichen Vermögen der Haushalte (etwa zwischen dem P90 und P99) beeinflusst werden, sondern ebenfalls vom Gesamtvermögen der darüber liegenden Haushalte.

Eine Gruppe von Indikatoren, die speziell durch die langjährige Arbeit von Tony Atkinson und Thomas Piketty ungemein an Popularität gewonnen hat, ist jene der Top-Einkommens- bzw. Vermögensanteile. Dabei wird die Vermögenssumme des obersten Dezils (Top 10%) oder auch allein des obersten Perzentils (Top 1%) zu dem gesamten aggregierten Vermögen in Bezug gesetzt. Diese Zahl ist einfach zu interpretieren und macht die ausgeprägte Konzentration der Vermögen greifbar. Sie gibt an, welcher Anteil des gesamten Vermögenskuchens auf die Personen bzw. Haushalte an der Spitze der Verteilung entfällt. In Österreich beträgt der Vermögensanteil der Top 1% auf Basis des HFCS circa ein Viertel des gesamten Vermögens, nach Korrektur der Untererfassung steigt er sogar auf ein Drittel (Vermeulen 2016). Allerdings sollte auch festgehalten werden, dass dieses Maß für Veränderungen im restlichen Teil der Vermögensverteilung (den unteren 90% bzw. 99%) völlig blind ist. Dies ist sowohl Schwäche als auch Stärke: Da Steuerstatistiken in vielen Ländern progressiv gestaltet sind und Einkommen und Vermögen erst ab einer gewissen steuerlichen Freigrenze aufgezeichnet wurden bzw. werden, ist es schlicht und einfach nicht möglich Verteilungsindikatoren zu berechnen welche die gesamte Verteilung miteinbeziehen. Aus diesem Grund sind die Top-Einkommens- und Vermögensanteile die einzigen Verteilungsindikatoren für die historische Zeitreihen von teilweise mehr als 100 Jahren zusammengestellt werden konnten (Alvaredo 2016).

Lorenzkurvenbasierte Indizes: Der Gini Koeffizient

Eine Möglichkeit die resultierende Ungleichheit aus Lorenzkurven abzubilden ist der Gini Koeffizient. Der Gini setzt dabei die Fläche zwischen der Lorenzkurve und der Diagonale ins Verhältnis zur gesamten Fläche unterhalb der Diagonale (Abbildung 4: Fläche A in Relation zu A+B). Somit ist er prinzipiell auch zwischen den Werten null und eins limitiert: Bei vollkommener Gleichverteilung liegt die Lorenzkurve auf der Diagonalen, die Fläche zwischen den beiden geht somit gegen null und somit auch der Anteil an der gesamten Fläche unter der Diagonale. Umso weiter die Lorenzkurve nach außen wandert, umso größer wird die Fläche zwischen Lorenzkurve und Diagonale. Sie nähert sich immer weiter der gesamten Fläche unter der Diagonale an, sodass sich diese im Extremfall entsprechen. Das Verhältnis beider Flächen und somit der Gini ist folglich bei einem Wert von eins begrenzt.

Aber auch hier stellt sich die Frage, wie eine Änderung der Vermögensungleichheit zu bewerten ist, falls die Lorenzkurven einander schneiden. Wie gezeigt wurde, können eindeutige Aussagen über die Entwicklung der Ungleichheit nur dann getroffen werden, wenn keine Schnittpunkte auftreten. Für den Fall, dass sich die Kurven schneiden entstehen zwischen den beiden Kurven zwei Flächen, jeweils eine über und die andere unter dem Schnittpunkt. Inwiefern die Verteilung (un-)gleicher geworden ist hängt an der relativen Größe dieser beiden Flächen sowie deren Position. Im Falle des Ginis hängt die Stärke des Effektes an den Rängen von Transferzahler/in und Transferempfänger/in, jedoch nicht an der Höhe ihrer Ausgangsressourcen (des Vermögens). Für einen Transfer in fixierter Höhe ist die Veränderung des Ginis umso stärker, je mehr Personen/Haushalte zwischen Transferzahler/in und -empfänger/in sind. Dies hängt offensichtlich an der Verteilung: Der Gini wird dort am stärksten reagieren, wo die meisten Personen/Haushalte anzutreffen sind, da hier in der Regel quantitativ mehr Ränge bei einem Transfer übersprungen werden. Er reagiert somit am Modus (dem häufigsten Wert) der Verteilung am stärksten (Bojer 2005).

Der Gini-Koeffizient ist – trotz dieser Limitation – einer der am häufigsten verwendeten Ungleichheitsindikatoren. Aus technischer Perspektive ist er ebenfalls zur Messung von Vermögen geeignet, da er auch für negative Werte definiert ist. In diesem Fall fällt die Lorenzkurve partiell unter die horizontale Achse, wodurch sich im Extremfall aber auch Giniwerte größer als eins ergeben können.

Indizes mit Ungleichheitsaversion: Atkinson Index

Es wurde bereits diskutiert, dass Ungleichheitsmaße nach den oben besprochenen Axiomen einheitliche Reihungen für Verteilungen produzieren, falls diese jeweils lorenzdominant zu einander sind. Generell reagieren Maße je nach Spezifikation aber unterschiedlich stark für ein und denselben Transfer. Für die meisten Maße ist diese unterschiedliche Variabilität implizit im Maß eingebaut – etwa der überproportional starken Reaktion des Gini bei Transfers rund um den Modus der Verteilung. Hinter dieser unterschiedlichen Einschätzung von Transfers steckt implizit eine Wertung der Wohlfahrtsgewinne und -verluste einzelner Bereiche der Verteilung. In der Wohlfahrtsökonomie werden sogenannte Wohlfahrtsfunktionen verwendet um individuelle Nutzen zu gesamtgesellschaftlichen Wohlfahrtseffekten zu aggregieren. Zentral ist auch hier, dass es nicht eine Funktion gibt, sondern eine breite Palette, die unterschiedliche Annahmen über die individuellen Grenznutzen beinhalten. So kann beispielsweise die Ungleichheitsaversion (der Abstand zur Gleichverteilung) abhängig vom Reichtumsniveau der Gesellschaft sein: Ein Transfer von reich zu arm kann unterschiedlich stark gewichtet werden, je nachdem ob er in einer durchschnittlich armen oder reichen Gesellschaft stattfindet (Bojer 2005).

Ein Maß, das solche Wohlfahrtsfunktionen zur Ungleichheitsmessung nutzt ist der Atkinson-Index. Dieser ist dabei ebenso zwischen null und eins definiert, besitzt jedoch im Gegensatz zum Gini einen zu spezifizierenden Parameter für die anzunehmende Ungleichheitsaversion. Hierdurch kann die Stärke des Effektes eines äqualisierenden Transfers bestimmt werden. Diese unterschiedliche Präferenz kann dabei von kompletter Neutralität bis hin zu einem extremen Fokus auf die untersten Einkommen variieren. Während der Atkinson-Index ein sehr interessantes Maß ist, da dessen Annahmen explizit durch die Wohlfahrtsfunktion dargelegt werden, kommt er in empirischen Studien deutlich seltener als bspw. der Gini-Koeffizient vor. Neben seiner geringeren Bekanntheit ist im Fall von Vermögensanalysen auch seine Limitation auf nicht-negative Vermögensbestandteile relevant. Für nicht-negative Vermögensvariablen bietet er jedoch den Vorteil der Dekomposiblität, also der Aufteilung der Ungleichheit auf bestimmte Subgruppen, etwa nach Alter oder abgeschlossener Ausbildung.

Ebenfalls zu dieser Gruppe zählt der zuvor bereits erwähnte Kolm Index (Kolm 1976). Auch er umfasst einen Parameter um die Ungleichheitsaversion des Maßes zu steuern. Sein entscheidender Unterschied ist jedoch, dass die zugrundeliegende Wohlfahrtsfunktion so gewählt ist, dass ein Transfer in absolut gleicher Höhe für alle Beobachtungen zu keiner Veränderung der Ungleichheit führt (Translationsinvarianz). Im Verhältnis zu den anderen hier diskutierten Maßen ist dies ein Alleinstellungsmerkmal, da in der Regel proportionale Einkommenserhöhungen (etwa +10%) für alle als ungleichheitsneutral bewertet werden.

Generalized-Entropy: Der Theil Index

Theil (1967) wählte einen anderen, informationstheoretischen Zugang zu Ungleichheit. Die Informationstheorie stammt eigentlich aus der Stochastik und dient unter anderem dazu Ereigniswahrscheinlichkeiten zu berechnen. Theil legte dieses Konzept auf die Einkommensverteilung um und ersetzte „Ereignisse“ durch Einkommensanteile. Dabei wird der Informationsgehalt der beobachteten Verteilung vis-a-vis eines Richtwertes, einer Gleichverteilung, betrachtet (Cowell 2003).

Aus Theils Arbeit gingen zwei Maße hervor. Der Theil-Index und die durchschnittliche logarithmierte Abweichung (mean logarithmic deviation, MLD), wobei vor allem ersterer häufig zu Vergleichszwecken neben dem Gini angegeben wird.

Diese zwei Maße sind wiederum Spezialfälle einer anderen Klasse von Ungleichheitsmaßen, der sogenannten generalized entropy Familie (Cowell 1977). Die Maßzahlen dieser Klasse unterscheiden sich durch den sogenannten α-Parameter, der die Sensitivität des Maßes auf verschiedene Bereiche der Verteilung fokussiert. Für α<0 wird das Maß vor allem von Änderungen am unteren Ende der Verteilung beeinflusst, für α>0 gilt selbiges spiegelbildlich für den obersten Verteilungsrand (Cowell 2003). Der Fall α=0 repräsentiert eine annähernde Gleichgewichtung und entspricht der mean log deviation von Theil (1967). Auch der Theil-Index ist ein Spezialfall dieser Klasse bei α=1. Hierbei zeigt sich auch bereits, dass der Theil-Index, im Gegensatz zum Gini, vor allem am obersten Rand sehr reagibel ist.

Hervorzuheben ist, dass der α-Parameter nicht unabhängig von den Daten gewählt werden kann. Falls Nullwerte in den Daten auftreten (etwa bei Einkommensvariablen) ist die Auswahl auf positive α beschränkt. Für die Anwendung bei Nettovermögen, die sowohl positive als auch negative Werte enthalten können sind nur ganzzahlige α-Werte zulässig (Bojer 2005). Analog zum Atkinson-Index lässt sich auch der Theil in Untergruppen aufspalten, um so den relativen Beitrag einzelner Gruppen zur gesamten Ungleichheit angeben zu können.

1.4.   Das Maß aller Dinge

Welches der diskutierten Maße ist nun das richtige für die Analyse von Vermögensverteilungen? Die Antwort ist so klar, wie sie unbefriedigend ist: Es kommt darauf an. Alle vorgestellten Zugänge sind mit individuellen Vor- und Nachteilen sowie spezifischen Eigenschaften verbunden, die eine absolute Rangordnung verhindern. So konnte gezeigt werden, dass Methoden sich u.a. in ihrem Fokus unterscheiden (grafische versus numerische Auswertungen), unterschiedliche Niveaus von Abstraktion beinhalten (Ratios im Vergleich zu Gesamtmaßen) sowie unterschiedliche Gewichtungen von ein und demselben Transfer in Bezug auf Ungleichheit implizieren. Auch die zu erfüllenden Anforderungen, oder Axiome, geben keinen vollständigen Maßstab wieder, sondern bedürfen subjektiver Informationen der Forscherin/des Forschers – etwa bei der Frage nach Skalen- oder Translationsinvarianz.

Eine (nicht repräsentative) Umfrage unter ÖkonomInnen die sich mit Verteilungsfragen beschäftigen, soll dies weiter illustrieren. Zur Frage nach einem invarianten Transfer entscheiden sich beispielsweise 28 von 36 Personen für einen skaleninvarianten, d.h. proportionalen, Transfer um die Verteilung unverändert zu belassen. Acht ÖkonomInnen votieren für einen gleichen absoluten Transfer im Sinne der Translationsinvarianz. Dies spiegelt en gros auch die in der Literatur verwendeten Maße wider: Hier dominieren skaleninvariante Maße wie Gini und Theil, translationsinvariante Alternativen wie der Kolm-Index finden nur selten Anwendung. Dies unterstreicht aber bereits, dass ein „gleicher“ Transfer keineswegs einheitlich zu definieren ist und bereits diese grundlegende Frage von normativen Wertvorstellungen abhängig ist.

Tab. 1: Vergleich eines absoluten und eines proportionalen Transfers

Neutraler Transfer

Absolut (alle +1€)

Proportional (alle +10%)

Indikatoren

Kolm

Gini, Theil, Atkinson, P80/20, P90/50, S80/20

Personen

8

28

Q: INEQ (Eigene Berechnung & Erhebung)

Eine zweite Fragestellung betrachtet den Fall von ungleichen Transfers von den Rändern der Verteilung hin zur Mitte. Ausgehend von einem linearen Vermögensanstieg in einer fiktiven Population von zehn Personen, wird sowohl von der ärmsten Person als auch der reichsten Person Vermögen in die Mitte der Verteilung transferiert, wobei der Transfer vom oberen Rand absolut höher ist als jener vom unteren (im Beispiel 1,5 Euro versus 1 Euro). Je nach Sensitivität geben unterschiedliche Maße für solch einen Transfer verschiedene Werte an: Der Gini sowie P90 und S90 etwa deuten eine gleichere Verteilung an, während der Atkinson- und der Theil-Index auf eine minimal ungleichere Verteilung schließen lassen. Dies hängt letztendlich von der unterschiedlichen Sensitivität der Maße an den Rändern der Verteilung ab.

Tab. 2: Einschätzung eines Transfers von den Rändern zur Mitte der Verteilung

Einschätzung

Gleicher

Keine Veränderung

Ungleicher

Indikatoren

Mittelwert/Median Ratio, Gini, Anteil Top 10%, P90/50

Mittelwert, P80/20

Theil, Atkinson, Sen, S80/20

Personen

12

9

15

Q: INEQ (Eigene Berechnung & Erhebung)

Auch die ad hoc befragten ÖkonomInnen sind sich in dieser Frage uneinig. So beschreiben 15 von 36 Personen eine ungleichere Verteilung, bedingt durch den Einkommensverlust der ohnehin schon ärmsten Person. Neun weitere Befragte argumentieren keinen Unterschied in der Ungleichheit zu erkennen und zwölf Personen votieren für eine gleicher gewordene Verteilung, da der Vermögensverlust der obersten Person höher ist als jener der ärmsten. Auch dies unterstreicht die unterschiedliche Sensitivität an verschiedenen Stellen der Verteilung, sowohl bei Maßen als auch ExpertInnen.

Abb. 5: Drei Gini-neutrale Vermögensverteilungen

Q: INEQ (Berechnung & Illustration)

Zuletzt kann dieses Argument noch vertieft werden, in dem drei Gini-neutrale Verteilungen gereiht werden sollen. Dabei wurde ein fiktives Gesamtvermögen von 100 € auf drei unterschiedliche Arten so unter zehn Personen aufgeteilt, dass die zugehörigen Lorenzkurven jeweils die gleiche Fläche mit der 45° Geraden einschließen. Der Mittelwert (10 €) und der Gini-Koeffizient (0,4) sind somit in allen drei Varianten äquivalent. Abb. 5 illustriert die drei Kurven, wovon die erste in den untersten 50% vergleichsweise flach und dann steil ansteigend ist (A: fünf Personen bekommen jeweils 2 €, die weiteren fünf 18 €), die zweite etwas ausgeglichenere Steigungen für die unteren 70% und die oberen 30% aufweist (B: sieben haben 4,3 € und drei je 23,3 €) und die dritte ihren Knickpunkt sehr spät beim 90. Perzentil hat (C: neun besitzen 5,5 € und die zehnte Person allein 50 €).

Tab. 3: Reihung dreier Gini-neutralen Vermögensverteilungen (von gleich zu ungleich)

Q: INEQ (Eigene Berechnung & Erhebung)

Die Ergebnisse dieser Fragestellung zeigen die unterschiedlichen normativen Schwerpunktsetzungen deutlich auf. Sowohl die betrachteten Indikatoren als auch die befragten Personen kommen zu keiner einhelligen Einschätzung über die Reihung der Ungleichheit der drei Verteilungen. Die Reihung die am häufigsten genannt wurde (C<B<A: 12 Personen) impliziert ein höheres Gewicht für die Situation der Menschen am unteren Rand der Verteilung (in Situation C liegt das kleinste Vermögen über jenem in B und C) und entspricht der Einschätzung des Kolm- und Sen-Index sowie des P80/20 Ratios. Die zweit häufigste Nennung (A<B<C: 10 Personen) entspricht dagegen einem Fokus auf den oberen Rand der Verteilung. In C ist der Vermögensanteil der oberen 10% mit Abstand am höchsten. Danach folgen die Reihungen C<A<B (7 Personen) und B<A<C (4 Personen). Daran wird ersichtlich, dass es nicht nur bezüglich der konkreten Reihung divergierende Meinungen gibt, schon allein die Frage ob Situation C die gleichste (14 Personen) oder ungleichste (19 Personen) Verteilung repräsentiert spaltet die Gruppe der befragten Personen. Je nachdem ob das Hauptaugenmerk auf das untere oder obere Ende des Spektrums gelegt wird, unterscheiden sich die Einschätzungen drastisch. Interessant in diesem Zusammenhang ist auch, dass die Reihung des in der Literatur so oft verwendeten Gini-Koeffizient nur von zwei Personen gewählt wird, wohingegen jene Maße die auch die gesamte Verteilung berücksichtigten und am ehesten dem Bauchgefühl der Menschen entsprechen (Kolm- und Sen-Index) deutlich weniger Verbreitung im wissenschaftlichen Diskurs gefunden haben.

Literatur

ALBACETE/WAGNER/LINDNER (2012): Household Finance and Consumption Survey Des Eurosystems 2010: Methodische Grundlagen Für Österreich; in: Geldpolitik und Wirtschaft Q3/12, Addendum.

ALVAREDO/ATKINSON/PIKETTY/SAEZ/ZUCMAN (2016): The World Wealth and Income Database; URL: http://www.wid.world/, dl.10.01.2017.

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BOURDIEU (1986); The Forms of Capital; in: RICHARDSON (Hg.): Handbook of Theory and Research for the Sociology of Education, New York S. 241–258.

CANBERRA GROUP (2011): Canberra Group Handbook on Household Income Statistics. 2nd. United Nations Economic Commission For Europe, Genf.

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KENNICKELL (2006): Who’s Asking? Interviewers, Their Incentives, and Data Quality in Field Surveys. Federal Reserve Board — SCF Working Papers, Washington.

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PEN (1974): Income Distribution, London.

THEIL (1967): Economics and Information Theory, North-Holland.

VERMEULEN (2016): Estimating the Top Tail of the Wealth Distribution; in: The American Economic Review 106/5, S. 646–650.

ZUCMAN (2013): The Missing Wealth of Nations: Are Europe and the U.S. Net Debtors or Net Creditors? In: The Quarterly Journal of Economics, S. 1321–1364.

Anmerkungen

1     Der Median ist jedoch nicht mit „Mittelstand“ oder ähnlichen Definitionen zu verwechseln. Während der Median eine eindeutige (Punkt-) Definition ist, beschreibt „Mittelstand“ in der Regel einen bestimmten Bereich der Verteilung, wobei dieser nicht einheitlich definiert ist. Gängige Interpretationen von Mittelstand verwenden jedoch oftmals den Median als Orientierung (etwa 50%-150% vom Median).

2.   Globale Einkommensverteilung: Vom Glück der Geburt

Karin Fischer

Wertvolle Ressourcen – wie Einkommen, Bildung, Lebensqualität oder Verwirklichungschancen – sind im Kapitalismus ungleich verteilt. Traditionelle Gesellschaften wiesen eine relativ egalitäre Einkommensverteilung auf. Es gab noch keine bedeutsamen Vermögensbestände, die akkumuliert und vererbt werden konnten. Die Masse der Bevölkerung lebte am Subsistenzniveau und ihre Lebensbedingungen waren in den verschiedenen Weltregionen ziemlich ähnlich. Die Armen waren überall auf der Welt – in China, Europa und Lateinamerika – annähernd gleich arm (Lenski 1973).

Das änderte sich im modernen Kapitalismus, der in einer Kette von tiefgreifenden und immer neuen Umwälzungen die Eigentumsverhältnisse, die Klassenstrukturen, die Bewertung von Arbeit auf das Gründlichste ummodelte. Die Spanne zwischen den vielen Armen und wenigen Reichen erweiterte sich, die sozialen Verhältnisse wurden ungleicher. Das trifft auch in geografischer Hinsicht zu. Historische Untersuchen zeigen: Die Einkommensschere zwischen Nord und Süd beginnt sich um 1820 weit zu öffnen.

Die Einkommensungleichheit zwischen Nord und Süd ist ein Erbe des Industrialismus und kolonialer Unterjochung durch westliche Mächte (zur kombinierten Wirkweise von politischer Beherrschung und ökonomischer Ausbeutung siehe Arrighi et al. 1999). Die große Kluft entstand zwischen jenen Ländern, die sich erfolgreich industrialisierten und jenen, die daran gehindert wurden. Die imperialen Mächte wiesen den Kolonien die Rolle der Rohstofflieferanten zu; industrielle Produktion war ihnen fortan verboten. Kolonialherrschaft, die über das 19. Jahrhundert bis nach dem Zweiten Weltkrieg andauerte, bedeutete für viele heutige Entwicklungsländer vorzeitige Entindustrialisierung oder verhinderte Industrialisierung (Rodrik 2015).

Hartnäckig anhaltende und neue Ungleichheiten sind oftmals Ergebnis solcher historischer Verflechtungen und postkolonialer Abhängigkeiten. Die Aneignung von menschlicher Arbeit und Rohstoffen, freiwillige und unfreiwillige Migrationsbewegungen (wozu auch die massenhafte Deportation von SklavInnen gehört), die Zerstörung von Institutionen und deren Neugründung haben eine globale Ungleichheitsstruktur geschaffen, die auch eine rassische Hierarchisierung aufweist. Diese bestimmt anhand der Hautfarbe, wo er oder sie willkommen ist und welches Maß an materiellem Wohlstand ihm oder ihr zuteilwird (Bashi Treitler/Boatca 2016, 162f).

Der Beitrag präsentiert, nach kurzen Erläuterungen zu gängigen Konzepten und Methoden bei der Messung von Einkommensungleichheit, Schätzungen zur langfristigen Einkommensentwicklung seit 1820 und geht aktuellen Veränderungen auf die Spur. Dabei wird eine staatenvergleichende und globale, also staatenübergreifende Perspektive verfolgt. Für jede Einheit – Weltregionen, Länder und Haushalte/Individuen – lautet die Frage, welche Position sie in der globalen Einkommenspyramide einnimmt und inwiefern sie sich hinauf- oder hinunterbewegt. In anderen Worten: Wie verändert sich in zeitlicher und räumlicher Hinsicht die relative Einkommensposition von Haushalten und Gesellschaften in der globalen Einkommenshierarchie? Gleichen sich die durchschnittlichen Pro-Kopf-Einkommen von Ländern oder Weltregionen an (Konvergenz) oder entwickeln sie sich auseinander (Divergenz)? Welche historischen und aktuellen Trends lassen sich bei der Einkommensungleichheit innerhalb von Ländern und Weltregionen erkennen? Neben diesen relativen Positionsbestimmungen und -veränderungen wird in den Schlussbemerkungen auch die Frage nach der absoluten Ungleichheit aufgeworfen.

Bei alldem zeigt sich: (Einkommens-)Ungleichheit ist ein komplexes Phänomen, sie kann sich gleichzeitig in unterschiedliche Richtungen bewegen. Was wir sehen, hängt davon ab, wo wir stehen bzw. aus welcher Perspektive wir sie betrachten. Um ein Beispiel zu nennen: Wenn wir durch ein „globales Prisma“ entdecken, dass durch Einkommenszuwächse in Entwicklungs- und Schwellenländern der Abstand zu den reichen Gesellschaften geringer wird, die zwischenstaatliche Ungleichheit also sinkt, kann eine „nationale Brille“ sichtbar machen, dass die Zuwächse in erster Linie wohlhabende Haushalte verzeichnen und sich die Einkommensungleichheit in diesen Wachstumsökonomien verschärft hat. Der Beitrag bemüht sich um eine solche multiperspektivische Herangehensweise. Immer wird die Darlegung von Trends auf den verschiedenen Maßstabsebenen begleitet von der Frage nach möglichen Ursachen verstärkter oder verminderter Einkommensungleichheit.

2.1.   Konzepte und Methoden – einige Vorbemerkungen

Dieser Beitrag behandelt ausschließlich Einkommensungleichheit. Es gibt kein überzeugendes oder objektives Messinstrument, um die Lebensbedingungen oder das Wohlergehen von Menschen weltweit zu vergleichen. Die Höhe meines verfügbaren Einkommens oder meiner Konsumausgaben sagt nichts darüber aus, ob ich über soziale Kontakte oder politische Rechte verfüge, ob ich mich sicher fühle oder der Schadstoffgehalt der Luft, die ich atme, den Grenzwerten der Weltgesundheitsorganisation entspricht. Auch wenn Menschen nach internationalen Messstandards nicht mehr als einkommensarm gelten, werden ihre tatsächlichen Lebensbedingungen wahrscheinlich stärker davon beeinflusst, ob sie Zugang zu adäquaten Gesundheits- und Bildungseinrichtungen haben, in einer sicheren Lebensumwelt leben etc. Laut dem UN-Entwicklungsprogramm UNDP (2010) sind in Mauretanien 21% und in Marokko 3% der Bevölkerung einkommensarm (mit Einkommen unter 1,25 US-Dollar pro Tag). Der Anteil jener, die von mehrdimensionaler Armut – u.a. mangelnder Bildung, Ernährung, Elektrizität, sanitärer Grundversorgung – betroffen sind, liegt viel höher, nämlich bei 62% bzw. 29%. Umgekehrt erreicht eine „relativ arme“ Kassiererin in einem gut ausgebauten Wohlfahrtsstaat einen recht hohen Lebensstandard, weil sie Zugang zu öffentlichen Gütern, Kinderbetreuung etc. hat. Lebenszufriedenheit und Verwirklichungschancen werden also nicht nur vom Einkommen bestimmt, sondern durch die Qualität des Kontextes.