Spendenbüchse mit der Aufschrift "Für die Armen" in der Schlosskirche auf Schloss Friedenstein in Gotha.
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Verteilungsgerechtigkeit in der Armutsmessung


27.2.2015
Armutsbekämpfung wird auch nach dem Auslaufen der Millenniumsentwicklungsziele (MDGs) Schwerpunkt der internationalen Entwicklungszusammenarbeit bleiben. Zunehmend stellt sich dabei allerdings die Frage, wie Armut definiert und gemessen werden sollte. Während die MDGs Armut noch ausschließlich anhand der 1,25-US-Dollar-Armutsgrenze der Weltbank definieren und messen, werden in der Debatte für die zukünftige Post-2015-Entwicklungsagenda zunehmend multidimensionale Armutsansätze ins Spiel gebracht.

Rein einkommensbasierte Armutsmaße wie die 1,25-US-Dollar-Armutsgrenze lassen öffentliche Güter wie den Zugang zu Bildungs- und Gesundheitssystemen ebenso unberücksichtigt wie die Tatsache, dass Menschen verschieden sind und sich damit ihre Fähigkeit, finanzielle Ressourcen zu verwerten, zwangsläufig unterscheidet. Ein gängiges Beispiel: Ein Dialysepatient benötigt zweifellos mehr finanzielle Ressourcen, um seine Grundbedürfnisse zu befriedigen, als ein gesunder Mensch. In seinem berühmten capability approach (auf Deutsch etwa: Befähigungsansatz), der zunehmend Einfluss in der Wohlfahrtsökonomie gewinnt, definiert Nobelpreisträger Amartya Sen Armut als die Unmöglichkeit, das eigene Leben nach den eigenen Wünschen und Vorstellungen zu gestalten. Arm ist beispielsweise, wer nicht die Möglichkeit hat, sich weiterzubilden, keinen oder nur begrenzten Zugang zu ärztlicher Versorgung hat, nicht in der Lage ist, am sozialen Leben zu partizipieren oder politische Verantwortung zu übernehmen. All dies sind verschiedene Dimensionen von Armut, die durch finanzielle Ressourcen allein nicht erfasst werden können.

Multidimensionale Armutsmessung



Angesichts der berechtigten Kritik an der einkommensbasierten Armutsmessung und der neuen Möglichkeiten, die der capability approach eröffnet, gewinnen multidimensionale Ansätze zur Armutsmessung spätestens seit den 1990er Jahren an Bedeutung. Statt die verschiedenen Dimensionen von Armut indirekt durch mangelndes Einkommen abzubilden, erfassen multidimensionale Armutsmaße diese direkt. Sie lassen sich dabei in zwei Kategorien unterteilen: additive und nicht-additive Armutsmaße.

Additive Armutsmaße haben den Vorteil, dass sie in die Armutsbeiträge der verschiedenen Armutsdimensionen zerlegt werden können. Damit können sie Aufschluss darüber geben, in welchem Ausmaß die einzelnen Dimensionen zur Gesamtarmut beitragen. Sollte in einem bestimmten Land vor allem in den Bildungsbereich, in die Errichtung sanitärer Anlagen oder die Infrastruktur investiert werden? Nur zerlegbare Armutsmaße können darauf Antwort geben. Die Zerlegbarkeit additiver Armutsmaße hat allerdings einen Preis.

Erstens sind additive Maße nicht in der Lage, Ungleichheit zu erfassen, das heißt, sie machen keinen Unterschied zwischen Personen, die in wenigen oder in vielen Armutsdimensionen Mangel leiden. Amartya Sen ist einer der prominentesten Kritiker solcher Armutsmaße, die eine Verschlechterung der Lebensbedingungen einer ärmeren Person durch eine Verbesserung der Lebensbedingungen einer weniger armen Person aufwiegen.[1] Zweitens sind additive Armutsmaße nicht in der Lage, die Wechselwirkungen zu berücksichtigen, die zwischen den verschiedenen Dimensionen von Armut bestehen. Die erste zentrale Botschaft des Berichts der Vereinten Nationen zur Erreichung der MDGs lautet, dass Armut nur dann effizient bekämpft werden kann, wenn die Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Armutsdimensionen berücksichtigt werden.[2] Eine Person, der medizinische Versorgung und Zugang zu sauberem Trinkwasser sowie sanitären Anlagen fehlen, hat einen Arzt eher nötig als eine Person, der zwar keine medizinische Versorgung, aber sauberes Trinkwasser und sanitäre Anlagen zur Verfügung stehen.

Lange Zeit galt es als erwiesen, dass es sich bei der Entscheidung zwischen den Vor- und Nachteilen additiver und nicht-additiver Armutsmaße um eine Entweder-oder-Entscheidung handelt. Entweder ist ein multidimensionales Armutsmaß zerlegbar, aber dafür nicht in der Lage, Ungleichheit sowie die Wechselwirkungen zwischen Armutsdimensionen zu erfassen, oder umgekehrt. Auf diese Hypothese stützt sich auch der derzeit wohl prominenteste multidimensionale Armutsindex: der an der Universität Oxford entwickelte und 2010 im Human Development Report der Vereinten Nationen eingeführte Multidimensional Poverty Index (MPI), der zwar zerlegbar ist, dafür aber nicht in der Lage, Ungleichheit oder die Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Armutsdimensionen zu erfassen. Ich habe jedoch einen neuen multidimensionalen Armutsindex entwickelt, der diese Hypothese widerlegt, da er vollständig zerlegbar und dennoch in der Lage ist, sowohl Ungleichheit als auch die Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Dimensionen von Armut zu erfassen: den Correlation Sensitive Poverty Index (CSPI).[3]


Fußnoten

1.
Vgl. Amartya Sen, Inequality Reexamined, Oxford 1992, S. 2.
2.
Vgl. UNDP, What Will It Take To Achieve The Millennium Development Goals? An International Assessment, New York 2010, »http://content.undp.org/go/cms-service/stream/asset/?asset_id=2620072« (2.2.2015).
3.
Vgl. Nicole Rippin, Considerations of Efficiency and Distributive Justice in Multidimensional Poverty Measurement, Göttingen 2014, »http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0022-5E2E-B« (2.2.2015).
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Der Name des Autors/Rechteinhabers soll wie folgt genannt werden: by-nc-nd/3.0/de/ Autor: Nicole Rippin für Aus Politik und Zeitgeschichte/bpb.de