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Herausforderungen bei der Messung von Wohlfahrt

  • Beate Jochimsen EMAIL logo and Christian Raffer EMAIL logo
Published/Copyright: May 1, 2018
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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.

JEL-Classification: I31; D6; E01; C18; I32; Y1

ANNEX

A 1

Tabelle A 1: Datenstruktur der Längsschnittdaten (Deutschland)

VariableObsMeanStd. Dev.MinMax
bip_real_pc2226434,182332,41323234,530695,97
neunzig_zehn223,087727,16256662,883,37
schuldenquote2262,2045511,5888139.582,4
beschaeftigung2366,733912,77293463,6972,63
bildung2075,353,40131671,482,8
lebenserw2278,154551,72619275,380,8
demokratie1492,651,68119988,9494,71
treibhausg23105162791592,369115781250518
stickstoff22110,601811,9616483,79147,81
vogelindex2170,085713,51941662,775,7

Datenstruktur des Zeitreihendatensatzes für Deutschland. Betrachtete Periode: maximal 1990–2012. Quelle: Eigene Berechnung und Darstellung.

A 2

Tabelle A 2: Datenstruktur der Querschnittsdaten (EU-28)

VariableObsMeanStd. Dev.MinMax
bip_real_pc2821782,1414613,62370068700
neunzig_zehn273,754444,87587912,775,76
schuldenquote2747,0148128,434064,5112,9
beschaeftigung2866,021436,03731355,377,9
bildung2868,4785713,8674528,484,2
lebenserw2179,076192,39914774,181,8
demokratie2685,1142311,4921259,13100
treibhausg28177984,9237142,63061974993
stickstoff2757,8148145,72496-18188
vogelindex1592,1811,5497875,7115,2

Datenstruktur der Querschnittsdaten für die EU-28. Betrachtetes Jahr: 2008.

Quelle: Eigene Berechnung und Darstellung.

A 3

Tabelle A3: Ergebnisse der Faktorenanalyse am Sub-Sample 1

FactorEigenvalueDifferenceProportionCumulative
Factor12.0041.4100.6680.668
Factor20.5940.1920.1980.866
Factor30.402.0.1341.000
FactorFactor1UniquenessVariablekmo
bip_real_pc0.8650.252bip_real_pc0.624
schuldenquote- 0.7910.374schuldenquote0.697
beschaeftigung0.7940.370beschaeftigung0.694
Overall0.665

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.

A 4

Tabelle A4: Ergebnisse der Faktorenanalyse am Sub-Sample 2

FactorEigenvalueDifferenceProportionCumulative
Factor11.5620.7100.5210.521
Factor20.8520.2660.2840.805
Factor30.586.0.1951.000
FactorFactor1UniquenessVariablekmo
bildung0.5710.674bildung0.697
lebenserw0.7900.377lebenserw0.557
neunzig_zehn- 0.7820.388neunzig_zehn0.559
Overall0.577

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

A 5

Tabelle A5: Ergebnisse der Faktorenanalyse am Sub-Sample 3

FactorEigenvalueDifferenceProportionCumulative
Factor11,9381,1900,6460,646
Factor20,7480,4340,2490,895
Factor30,314.0,1051,000
FactorFactor1UniquenessVariablekmo
bip_real_pc0,8910,206bip_real_pc0.559
treibhausg0,6530,573treibhausg0,745
stickstoff0,8470,283stickstoff0,573
Overall0,591

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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Published Online: 2018-5-1

© 2018 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston

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