Zusammenfassung:
Initiiert von einer lebhaften öffentlichen und wissenschaftlichen Debatte um die Eignung des Bruttoinlandsprodukts als Indikator für materiellen Wohlstand sind zahlreiche alternative Maße zur Wohlstands- und Wohlfahrtsmessung entwickelt worden. Fällt dabei die Wahl auf einen Indikatorensatz, ist die Bestimmung der optimalen Anzahl der Indikatoren eine zentrale Herausforderung. Je mehr Indikatoren ausgewählt werden, desto besser können zwar die Bestandteile der Wohlfahrt abgebildet werden, desto schlechter ist aber die Kommunizierbarkeit. Beate Jochimsen und Christian Raffer analysieren mit Hilfe mehrerer statistischer Methoden die Verbindungen der 10 W³-Leitindikatoren des Deutschen Bundestages untereinander. Es zeigt sich, dass bis zu vier dieser Indikatoren ohne großen Informationsverlust weggelassen werden können, da sie mit den verbleibenden eng korreliert sind. Ein kleinerer W³-Indikatorensatz könnte wesentlich leichter erklärt und kommuniziert werden. Im Ergebnis bedeutet dies, dass der Umfang aller, nationaler und internationaler, Indikatorensätze zur Wohlfahrtsmessung kritisch zu würdigen ist.
Abstract:
Triggered by the lively public and academic debate on the gross domestic product as welfare indicator numerous alternative welfare measurements emerged. The identification of an optimal number of indicators is a challenging question: The more indicators are included in the set the more comprehensive welfare can be mapped, thus, the more complicated is the communication of results. We analyze the current linkage of the ten W³-Indicators developed by the German Bundestag. Up to four of those ten indicators could be easily excluded as they are closely correlated with the remaining ones. This result suggests to critically evaluate the number of indicators in various welfare measures on national and international level.
ANNEX
Tabelle A 1: Datenstruktur der Längsschnittdaten (Deutschland)
| Variable | Obs | Mean | Std. Dev. | Min | Max |
| bip_real_pc | 22 | 26434,18 | 2332,413 | 23234,5 | 30695,97 |
| neunzig_zehn | 22 | 3,087727 | ,1625666 | 2,88 | 3,37 |
| schuldenquote | 22 | 62,20455 | 11,58881 | 39.5 | 82,4 |
| beschaeftigung | 23 | 66,73391 | 2,772934 | 63,69 | 72,63 |
| bildung | 20 | 75,35 | 3,401316 | 71,4 | 82,8 |
| lebenserw | 22 | 78,15455 | 1,726192 | 75,3 | 80,8 |
| demokratie | 14 | 92,65 | 1,681199 | 88,94 | 94,71 |
| treibhausg | 23 | 1051627 | 91592,36 | 911578 | 1250518 |
| stickstoff | 22 | 110,6018 | 11,96164 | 83,79 | 147,81 |
| vogelindex | 21 | 70,08571 | 3,519416 | 62,7 | 75,7 |
Datenstruktur des Zeitreihendatensatzes für Deutschland. Betrachtete Periode: maximal 1990–2012. Quelle: Eigene Berechnung und Darstellung.
Tabelle A 2: Datenstruktur der Querschnittsdaten (EU-28)
| Variable | Obs | Mean | Std. Dev. | Min | Max |
| bip_real_pc | 28 | 21782,14 | 14613,62 | 3700 | 68700 |
| neunzig_zehn | 27 | 3,754444 | ,8758791 | 2,77 | 5,76 |
| schuldenquote | 27 | 47,01481 | 28,43406 | 4,5 | 112,9 |
| beschaeftigung | 28 | 66,02143 | 6,037313 | 55,3 | 77,9 |
| bildung | 28 | 68,47857 | 13,86745 | 28,4 | 84,2 |
| lebenserw | 21 | 79,07619 | 2,399147 | 74,1 | 81,8 |
| demokratie | 26 | 85,11423 | 11,49212 | 59,13 | 100 |
| treibhausg | 28 | 177984,9 | 237142,6 | 3061 | 974993 |
| stickstoff | 27 | 57,81481 | 45,72496 | -18 | 188 |
| vogelindex | 15 | 92,18 | 11,54978 | 75,7 | 115,2 |
Datenstruktur der Querschnittsdaten für die EU-28. Betrachtetes Jahr: 2008.
Quelle: Eigene Berechnung und Darstellung.
Tabelle A3: Ergebnisse der Faktorenanalyse am Sub-Sample 1
| Factor | Eigenvalue | Difference | Proportion | Cumulative |
| Factor1 | 2.004 | 1.410 | 0.668 | 0.668 |
| Factor2 | 0.594 | 0.192 | 0.198 | 0.866 |
| Factor3 | 0.402 | . | 0.134 | 1.000 |
| Factor | Factor1 | Uniqueness | Variable | kmo |
| bip_real_pc | 0.865 | 0.252 | bip_real_pc | 0.624 |
| schuldenquote | - 0.791 | 0.374 | schuldenquote | 0.697 |
| beschaeftigung | 0.794 | 0.370 | beschaeftigung | 0.694 |
| Overall | 0.665 |
Ergebnisse für das Sub-Sample 1: N=21, FA by principal component factors with varimax. Overall Kaiser-Meyer-Olkin measure of sample adequacy is 0,67.
Quelle: Eigene Berechnung und Darstellung.
Tabelle A4: Ergebnisse der Faktorenanalyse am Sub-Sample 2
| Factor | Eigenvalue | Difference | Proportion | Cumulative |
| Factor1 | 1.562 | 0.710 | 0.521 | 0.521 |
| Factor2 | 0.852 | 0.266 | 0.284 | 0.805 |
| Factor3 | 0.586 | . | 0.195 | 1.000 |
| Factor | Factor1 | Uniqueness | Variable | kmo |
| bildung | 0.571 | 0.674 | bildung | 0.697 |
| lebenserw | 0.790 | 0.377 | lebenserw | 0.557 |
| neunzig_zehn | - 0.782 | 0.388 | neunzig_zehn | 0.559 |
| Overall | 0.577 |
Ergebnisse für das Sub-Sample 2: N=19, FA by principal component factors with varimax. Overall Kaiser-Meyer-Olkin measure of sample adequacy is 0,57.
Quelle: Eigene Berechnung und Darstellung
Tabelle A5: Ergebnisse der Faktorenanalyse am Sub-Sample 3
| Factor | Eigenvalue | Difference | Proportion | Cumulative |
| Factor1 | 1,938 | 1,190 | 0,646 | 0,646 |
| Factor2 | 0,748 | 0,434 | 0,249 | 0,895 |
| Factor3 | 0,314 | . | 0,105 | 1,000 |
| Factor | Factor1 | Uniqueness | Variable | kmo |
| bip_real_pc | 0,891 | 0,206 | bip_real_pc | 0.559 |
| treibhausg | 0,653 | 0,573 | treibhausg | 0,745 |
| stickstoff | 0,847 | 0,283 | stickstoff | 0,573 |
| Overall | 0,591 |
Ergebnisse für das Sub-Sample 3: N=20, FA by principal component factors with varimax. Overall Kaiser-Meyer-Olkin measure of sample adequacy is 0,59.
Quelle: Eigene Berechnung und Darstellung).
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© 2018 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston
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- Die deutsche Krankenhauspolitik: Eine Geschichte verpasster Strukturreformen?
- Wirtschaftspolitisches Forum
- Zwei-Klassen-Medizin im Fokus – Welche Reformkonzepte versprechen zielorientierte Lösungen?
- Was spricht gegen Zwei-Klassen-Medizin?
- Die Versorgungswirklichkeit ist nicht schwarz/weiß – Gesetzliche und private Krankenversicherung in der Versorgung
- Mehr Differenzierung statt Einheitlichkeit
- Artikel
- Herausforderungen bei der Messung von Wohlfahrt
- Geldpolitischer Aktionismus, Ersparnisbildung und Kapitalallokation – Einige ökonomische Überlegungen
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