Modellbasierte Schätzung von Armutsgefährdung in den Bundesländern

Authors

  • Matthias Till Statistik Austria, Wien
  • Johannes Klotz Statistik Austria, Wien
  • Bernhard Meindl Statistik Austria, Wien

DOI:

https://doi.org/10.17713/ajs.v39i1&2.242

Abstract

Die Armutsberichterstattung in Österreich und der Europäischen Union beruht auf Ergebnissen von EU-SILC, einer jährlich durchgeführten Haushaltserhebung. Die Situation besonders exponierter Bevölkerungsgruppen sowie die regionale Verteilung von Armutsgefährdung kann bei Anwendung klassischer, direkter Schätzung aus den Erhebungsdaten häufig nur ungenau beschrieben werden. Dieser Beitrag diskutiert
die Relevanz alternativer Modellschätzer anhand kleinräumiger Ergebnisse für österreichische Bundesländer. Zunächst wird anhand von in der Arbeitskräfteerhebung verfügbaren Merkmalen zur Erwerbstätigkeit und Haushaltssituation ein soziales Schichtungsmodell formuliert. Unter Verwendung der EU-SILC-Daten werden die spezifischen Gefährdungswahrscheinlichkeiten mittels logistischer Regression bestimmt und anschließend auf die in der Arbeitskräfteerhebung gewährleistete genauere Abbildung der Grundgesamtheit projiziert.

References

G . Betti. Poverty and inequality mapping in Albania: final report, 2003.

C. Elbers, J. Lanjouw, und P. Lanjouw et al. Micro-level estimation of poverty and inequality. Econometrica, 71(1), 355-364, 2003.

L. Fahrmeir, T. Kneib S. Lang. Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen. Springer, 2007.

J. Klotz. Parametric (lognormal) estimation of the at-risk-of-poverty rate. Magisterarbeit, Universität Wien, 2008.

J. Klotz, B. Meindl, M.Till. Model-based poverty rate estimation: An application of SILC regression parameters to the LFS for small domain estimation and projections over time. Paper für die "European User Conference for EU-LFS and EU-SILC", 5.-6.3.2009, Mannheim, 2009.

S. Lohr und N. Prasad. Small area estimation with auxiliary survey data. Technical report, Department of Mathematics, Arizona State University, 2001.

N. Longford. Missing data and small-area estimation. Springer, 2005.

B. Meindl. Estimating unemployment rates for small areas - a simulation-based approach. Austrian Journal of Statistics, 37 (3-4), 349-360, 2008.

M. Mittlböck, und M. Schemper Explained variation for logistic regression – small sample adjustments, confidence intervals and predictive precision. Biometric Journal, 44(3), 263-272, 2002.

J. Rao. Small area estimation. Wiley, 2003.

C. Särndal, B Swensson, J Wretman Model assisted survey sampling. Springer, 1992.

Statistik Austria. Einkommen, Armut, Lebensbedingungen. Ergebnisse aus EU-SILC 2007. Wien, 2009.

M. Templ. Forschungsprojekt AMELI - Regionale Schätzung von Armut und sozialem Zusammenhalt in Europa. Statistische Nachrichten, 64(2), 173-176, 2009.

A. Veijanen und R. Lehtonen. Draft report on Laeken estimators – domain estimation and SAE methodology. The AMELI consortium, 2008.

V. Verma, G. Betti, A. Lemmi, A. Mulas, M. Natilli, L. Neri, N. Salvati. Regional Indicators to reflect social exclusion and poverty, 2008

(http://www.unisi.it/ricerca/dip/dmq/verma/Reports/%5b16%5d%20Regional%20Indicators%20Social%20Exclusion%20and%20Poverty.pdf 15.9.2009).

E. O. Wright, Social class. In E. Ritzer, (Hg.), Encyclopedia of social theory, Thousand Oaks, Sage, 2004.

Downloads

Published

2016-02-24

How to Cite

Till, M., Klotz, J., & Meindl, B. (2016). Modellbasierte Schätzung von Armutsgefährdung in den Bundesländern. Austrian Journal of Statistics, 39(1&2), 155–172. https://doi.org/10.17713/ajs.v39i1&2.242

Issue

Section

Articles