Definitionen von Armut
Über die Messung und die statistischen
Erfassungsmethoden von Armut und Entwicklung
oder
Weshalb arm nicht gleich arm ist
von Domingo Conte
(2. März 2011)
Einführung
Seit Jahren verkünden im Entwicklungsbereich tätige Institutionen wie die Weltbank oder die Vereinten Nationen, unter Berufung auf ihre eigenen Daten und Statistiken, einen „bemerkenswerten und beispiellosen“ Fortschritt in der Reduzierung der globalen Armut. Die von ihnen publizierten Daten über Armut und Entwicklung werden von einer Vielzahl von Organisationen, Regierungen, Banken und akademischen Einrichtungen als Grundlage für weitere Forschungen verwendet und basierend auf diesen Daten wird dann beispielsweise festgelegt, ob eine Nation als Land mit niedrigem, mittlerem oder hohem Einkommen klassifiziert wird, woraus sich bedeutende Implikationen für das jeweilige Land ergeben, wie etwa hinsichtlich der Frage, inwieweit es Anspruch auf Kredite oder auf sogenannte zu Vorzugsbedingungen vergebene Finanzhilfen (concessional lending) hat oder inwiefern die Entwicklung eines Landes positiv oder negativ verläuft. Auch in den Industrieländern werden Messungen und Statistiken über die nationale Armut produziert, welche dann unter Umständen von großer Bedeutung für Einzelpersonen und Familien sein können, da es von diesen Daten abhängt, wer finanzielle Unterstützungen oder sonstige Förderungen erhält und wer nicht. Dadurch haben all diese Zahlen und Statistiken über Armut nicht nur im Bereich der Entwicklungszusammenarbeit, sondern auch auf politischer, ökonomischer und sozialer Ebene einen wichtigen Stellenwert eingenommen. Die Methoden zur Ermittlung dieser Daten sind jedoch oftmals äußerst fragwürdig und die auf Basis dieser Daten erstellten Statistiken und Prognosen dementsprechend häufig zweifelhaft.
In dem hier vorliegenden Papier soll es vor allem darum gehen, in einem ersten Schritt kurz auf die verschiedenen derzeit vorherrschenden Methoden zur Messung von Armut und die unterschiedlichen Definitionen derselben einzugehen, um dann aufzuzeigen, dass sie alle zu mehr oder weniger minderwertigen Resultaten führen, wenn es darum geht, ein möglichst wirklichkeitsgetreues Bild der Armut auf dieser Welt zu produzieren, und dass die ihnen zugrundegelegten Zahlen und Daten zum Teil völlig willkürlich sind, was auch auch auf die unterschiedlichen Definitionen von Armut in armen und reichen Ländern zutreffend ist. So gilt z.B. in den USA jemand als arm, wenn ihm weniger als ein bestimmter Geldbetrag zur Verfügung steht, welcher aus seinen Mindestausgaben für Lebensmittel errechnet wird und in der EU fällt jemand unter die Kategorie „arm“, wenn er oder sie weniger als sechzig Prozent des Durchschnittseinkommens verdient, während Menschen in den armen Ländern bereits dann nicht mehr als arm eingestuft werden, wenn sie weniger als einen Dollar am Tag zur Verfügung haben – was eine äußerst fragwürdige Definition von arm ist.
Abschließend soll dann anhand einiger Beispiele aufgezeigt werden, dass die allgemein etablierten Definitionen von Armut nicht nur unrealistisch sind, sondern auch dazu führen, dass die Anzahl der in Armut lebenden Menschen drastisch unterschätzt wird und dass das wesentliche Problem bei all diesen Armutsmessungen nicht nur darin besteht, dass sich sowohl das Sammeln der erforderlichen Daten für eine Einschätzung der Armut in bestimmten Regionen meist als ein äußerst schwieriges Unterfangen erweist und die Methoden der Auswertungen dieser Daten dann oftmals sehr fraglich sind, sondern vor allem darin, dass die jeweiligen Institutionen und Organisationen, welche diese Daten publizieren, meist bestimmte ideologische Interessen damit verfolgen und die Qualität ihrer Daten daher sehr skeptisch betrachtet werden sollte.
Abschließend soll dann anhand einiger Beispiele aufgezeigt werden, dass die allgemein etablierten Definitionen von Armut nicht nur unrealistisch sind, sondern auch dazu führen, dass die Anzahl der in Armut lebenden Menschen drastisch unterschätzt wird und dass das wesentliche Problem bei all diesen Armutsmessungen nicht nur darin besteht, dass sich sowohl das Sammeln der erforderlichen Daten für eine Einschätzung der Armut in bestimmten Regionen meist als ein äußerst schwieriges Unterfangen erweist und die Methoden der Auswertungen dieser Daten dann oftmals sehr fraglich sind, sondern vor allem darin, dass die jeweiligen Institutionen und Organisationen, welche diese Daten publizieren, meist bestimmte ideologische Interessen damit verfolgen und die Qualität ihrer Daten daher sehr skeptisch betrachtet werden sollte.
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