2) Untersuchungsgegenstand und Empirische Fakten 2.1) Begriffe Untersuchungsgegenstand der “Theorie der Entwicklungsländer” ist nicht eine spezifische „Fachlichkeit“ (Hemmer, 2002, S. 3), sondern eine bestimmte Ländergruppe: „unterentwickelte Länder“. Begriff „Entwicklungsländer“ (developing countries) stammt von Harry S. Truman (1949) – US Präsident – in seiner Regierungserklärung vor dem US-Kongreß, in der der größte Teil der Welt zu „unterentwickelten Gebieten, Entwicklungsländern“ erklärt wurden (ebenda). Entwicklungsökonomie, -soziologie, -geographie und –politik beschäftigen sich gleichermaßen mit der

• Situation, • Ursachen, • Gegenmaßnahmen gegen

Unterentwicklung von Ländern. Was heißt Unterentwicklung? Entwicklungsstand eines Landes Möglichkeiten der Einwohner eines Landes zur Gestaltung ihres Lebens in wirtschaftlicher, gesellschaftlicher und politischer Hinsicht und ihr Wohlstandsniveau Die gesellschaftlichen und politischen Aspekte des Entwicklungsstandes: Ausmaß der Verwirklichung der Menschenrechte (Weltmenschenrechtskonferenz, Wien 1993) Die wirtschaftlichen Aspekte des Entwicklungsstandes: Enge Sichtweise: Verfügbarkeit über Waren und Dienstleistungen Weite Sichtweise: Der Lebensstandard in Form von Erfüllung von Grundbedürfnissen (basic needs) und weiterführenden Bedürfnissen. Grundbedürfnisse: Ernährung, Kleidung, Wohnung, Möbel, Haushaltsgeräte, Trinkwasser, sanitäre Anlagen, öffentliche Verkehrsmittel, Gesundheits- und Bildungseinrichtungen Entwicklungsprozeß Veränderung des Entwicklungsstandes der Einwohner eines Landes über die Zeit

Entwicklungsländer Länder, die gegenüber einer Norm (üblicherweise die Industriestaaten Nordamerikas, Europas und Ozeaniens) als zurückgeblieben hinsichtlich ihres Entwicklungsstandes gelten. Kritik an Begriff: Der Begriff unterentwickelte Länder, wurde als politisch inkorrekt angesehen, obwohl genau das gemeint ist; statt dessen wurde der Begriff Entwicklungsländer gewählt; der ist allerdings unscharf, weil auch Industrieländer sich weiterentwickeln. Allenfalls gemeint ist: Länder mit überdurchschnittlichem Entwicklungspotential (weil sie zurückgeblieben sind) Die Begriffsdefinition suggeriert bereits eine Norm. Die Industriestaaten werden zu dieser Norm erhoben und unterentwickelt sind alle Länder, die nicht wie die Industriestaaten sind. Abnormalität impliziert aber die Forderung, daß diese Länder sich so entwickeln sollen, wie Industriestaaten. Die Wahl der Norm – Industrieländer – ist arbiträr. Man könnte auch Millionäre zur Norm erheben. Dann wären alle Länder als Ganzes unterentwickelt. Absolute Armut: Es ist sinnvoll, alternativ von Entwicklungsländern zu sprechen, wenn sie absolut arm sind, d.h. wenn den Einwohnern eines Landes die zur Deckung ihres Existenzminimums notwendigen Grundbedürfnisse nicht garantiert sind. Kritik: Alle Länder waren einmal absolut arm. Ein Entwicklungsländerproblem liegt erst dann vor, wenn absolut arme Länder in ihrem Zustand verharren. Präzisierung des Begriffs Entwicklungsland (EL) Entwicklungsländer sind Länder, deren Einwohner in einem Entwicklungsstand verharren, der deutlich unter ihren Möglichkeiten bleibt. Bemerkungen

• Es sollte insbesondere darauf hingewiesen werden, daß nicht die Norm erhoben wird, daß sich Entwicklungsländer nicht notwendigerweise exakt zu dem Zustand hin entwickeln sollen, den die heutigen Industrieländer innehaben.

• Wichtig ist, daß es keine Kräfte gibt, die hinreichend sind, um sich automatisch weiterzuentwickeln, um alle Möglichkeiten des wirtschaftlichen, gesellschaftlichen und politischen Lebensstandards auszuschöpfen.

2.2) Messung des Entwicklungsstands Die Definition Entwicklungsland ist so vage, daß ein oder mehrere Meßzahlen (Entwicklungsindikatoren) zur Operationalisierung des theoretischen Konzepts Entwicklungsstand gefunden werden müssen - und zusätzlich ein Schwellenwert (kritischer Grenzwert), unterhalb dessen ein Land als Entwicklungsland klassifiziert wird. 2.2.1) Wirtschaftliche Wohlstandsindikatoren 2.2.1.1 Pro-Kopf-Einkommen (PKE) in $ Sozialproduktmessung basiert auf theoretischem Konzept der allgemeinen Gleichgewichtstheorie. Sozialprodukt entspricht der indirekten gesellschaftlichen Nutzenfunktion, wenn Preise Grenzkosten und Grenznutzen wiederspiegeln, Gewinne bei vollständiger Konkurrenz (bis auf den Marktzins) wegkonkurriert werden und Löhne dem marginalen Wert der Freizeit und dem Grenzprodukt der Arbeit entsprechen, ohne daß Arbeitslosigkeit existiert. Sozialproduktmessung reflektiert gesellschaftliche Wohlfahrt, die wiederum nach dem Pareto-Optimalitätsprinzip auf die theoretisch korrekte Aggregation der ordinalen individuellen Nutzenfunktionen zurückgeführt werden kann.

• Volkseinkommen (Yjt)= Einkommen der Inländer=Nettosozialprodukt zu Faktorkosten

∑=i

ijtijtjt pxY , wobei xijt die produzierte Menge von Gut i in Land j und Jahr t

ist und pijt der dazugehörige Preis in nationaler Währung. • dividiert durch Bevölkerungszahl (Einwohnerzahl oder Zahl der

Staatsangehörigen) • umgerechnet in gemeinsame Währungseinheit (z. Bsp. $) • deflationiert

Tabelle 1 mit Pro-Kopf-Einkommen (PKE) in Ländern mit mehr als 1 Million Einwohnern (Quelle - Weltbank: Weltentwicklungsbericht, abgedruckt in Hemmer, 2002)

Tabelle 1: Pro-Kopf-Einkommen und Bevölkerung der Länder mit mindestens 1 Mio. Einwohnern (sortiert nach PKE)

Lfd

. Nr.

Land

Pro-Kopf-Einkommen (1999)

PKE (US $)

(1) (2) (3)

1 Äthiopien L 1002 Burundi L 1203 Sierra Leone L 1304 Malawi L 1905 Niger L 1906 Eritrea L 2007 Tschad L 2008 Angola L 2209 Nepal L 22010 Mosambik L 23011 Burkina Faso L 24012 Mali L 24013 Tansania L 24014 Madagaskar L 25015 Ruanda L 25016 Kambodscha L 26017 Laos L 28018 Tadschikistan 29019 Zentralafrikanische

Republik L 290

20 Kirgisien 30021 Nigeria 31022 Sambia L 32023 Togo L 32024 Uganda L 32025 Jemen L 35026 Mongolei 35027 Kenia 36028 Bangladesch L 37029 Moldau 37030 Vietnam 37031 Benin L 38032 Mauretanien L 38033 Ghana 39034 Nicaragua 430

(Fortsetzung Tabelle 1)

Lfd

. Nr.

Land

Pro-Kopf-Einkommen

(1999) PKE (US $)

(1) (2) (3)

35 Indien 45036 Haiti L 46037 Pakistan 47038 Armenien 49039 Guinea L 51040 Senegal 51041 Simbabwe 52042 Aserbaidschan 55043 Lesotho L 55044 Indonesien 58045 Kamerun 58046 Georgien 62047 Turkmenistan 66048 Kongo, Rep. 67049 Côte d‘Ivoire 71050 Usbekistan 72051 Ukraine 75052 Honduras 76053 China 78054 Papua - Neuguinea 80055 Sri Lanka 82056 Albanien 87057 Syrien 97058 Bolivien 1.01059 Philippinen 1.02060 Marokko 1.20061 Kasachstan 1.23062 Ecuador 1.31063 Bulgarien 1.38064 Ägypten 1.40065 Jordanien 1.50066 Rumänien 1.52067 Algerine 1.55068 Paraguay 1.58069 Guatemala 1.66070 Mazedonien 1.690

(Fortsetzung Tabelle 1)

Lfd

. Nr.

Land

Pro-Kopf-Einkommen (1999)

PKE (US $)

(1) (2) (3)

71 Iran 1.760 72 Namibia 1.890 73 El Salvador 1.900 74 Dominikanische

Republik 1.910

75 Thailand 1.960 76 Tunesien 2.100 77 Kolumbien 2.250 78 Rußland 2.270 79 Jamaika 2.330 80 Peru 2.390 81 Lettland 2.470 82 Litauen 2.620 83 Weißrußland 2.630 84 Costa Rica 2.740 85 Türkei 2.900 86 Panama 3.070 87 Südafrika 3.160 88 Botswana 3.240 89 Malaysia 3.400 90 Estland 3.480 91 Slowakei 3.590 92 Venezuela 3.670 93 Libanon 3.700 94 Polen 3.960 95 Mexiko 4.400 96 Brasilien 4.420 97 Kroatien 4.580 98 Ungarn 4.650 99 Chile 4.740 100 Tschechien 5.060 101 Uruguay 5.900 102 Argentinien 7.600 103 Korea, Rep. 8.490

(Fortsetzung Tabelle 1)

Der Zusatz „L“ in Spalte (3) markiert LDC („Least Developed Countries“).

Quelle: Hemmer, 2002, Tabellenanhang, S. 1031ff.

Beobachtungen:

• Die ärmsten Länder sind Bürgerkriegsländer (z. Bsp. Äthiopien), afrikanische Länder, einige asiatische Länder und Süd- und Mittelamerika.

• Diktaturen fehlen, weil sie häufig keine Daten zur Verfügung stellen (Irak, Nord-Korea, Kuba, etc.)

• Das reichste Land (Singapur) hat ein 400 mal (!!!) höheres Pro-Kopf-Einkommen als das ärmste Land (Äthiopien). Dieser Abstand scheint zu groß! Mit 100 $ Jahreseinkommen wäre niemand in einem Industrieland überlebensfähig! Meßprobleme

Lfd

. Nr.

Land

Pro-Kopf-Einkommen (1999)

PKE (US $)

(1) (2) (3)

104 Slowenien 9.890 105 Portugal 10.600 106 Griechenland 11.770 107 Neuseeland 13.780 108 Spanien 14.000 109 Irland 19.160 110 Kanada 19.320 111 Italien 19.710 112 Australien 20.050 113 Großbritannien 22.640 114 Frankreich 23.480 115 Hongkong, China 23.520 116 Finnland 23.780 117 Niederlande 24.320 118 Belgien 24.510 119 Schweden 25.040 120 Deutschland 25.350 121 Österreich 25.970 122 USA 30.600 123 Dänemark 32.030 124 Japan 32.230 125 Norwegen 32.880 126 Schweiz 38.350 127 Singapur 39.610

Probleme der Sozialproduktmessung:

• Berechnung sehr unsicher in EL, weil der Schwarzmarkt (=illegale Geschäfte, die an der Steuererfassung und damit an der Statistik vorbei durchgeführt werden) nicht erfasst wird: Schätzfehler +/-30%.

• Heimproduktion wird nicht erfaßt: bis zu 50% der Gesamtproduktion • Preisbewertung durch Marktmacht verfälscht • Öffentliche Güter werden mangels Preis zu Produktionskosten bewertet:

Effizienzverlust bei Produktion eines öffentlichen Gutes führt zu Sozialproduktsteigerung!

• Erfassung von Freizeit: Beispiel: im Fall a) führt eine Produktivitätssteigerung um 50% dazu, daß das Einkommen um 50% steigt. Im Fall b) führt eine Produktivitätssteigerung um 50% dazu, daß die Freizeit sich um 50% erhöht und das Einkommen konstant bleibt. Bei Arbeitslosigkeit reflektieren Löhne nicht den marginalen Wert der Freizeit und den Grenzertrag der Arbeit.

• Militärausgaben steigern das Sozialprodukt, aber nicht unbedingt die Wohlfahrt eines Landes.

• Ausbeutung von Naturressourcen über das Reproduktionsniveau (z. Bsp. Überfischung) erhöht das heutige Sozialprodukt zu Lasten des zukünftigen.

• Hauptproblem: Pro-Kopf-Einkommen gibt Durchschnittswert an, ohne die Einkommensverteilung innerhalb eines Landes zu berücksichtigen. Wenn Saddam Hussein über goldene Wasserhähne verfügt, dann ist der Irak relativ reich, obwohl das Volk Hunger leidet und medizinisch unterversorgt ist.

Probleme bei der Messung der Bevölkerung

• Für Pro-Kopf-Einkommen ist die Zahl der Staatsangehörigen notwendig. Oft ist aber nur die Zahl der Einwohner verfügbar.

• Oft wird Bevölkerungszahl falsch angegeben: Unterstützungszahlungen aus dem Ausland können von angegebener Bevölkerungszahl abhängen

• Unterschiede in der Altersstruktur bleiben unberücksichtigt. Pensionierte/ alte Menschen und Kinder werden mit einer Person im erwerbsfähigen Alter (15-65 Jahre) gleichgesetzt. Z. Bsp. sind die Grundbedürfnisse der Kinder einfacher zu erfüllen als die von Erwachsenen. Ermittlung von Abhängigkeitsquoten (DEPENDENCY RATIO) Bevölkerung im Alter von unter 15 und über 65 Jahren dividiert durch Bevölkerung im Alter zwischen 15 und 65 Jahren.

Probleme bei der Umrechnung in gemeinsame Währung

• In der Theorie internationaler Währungsbeziehungen wird das Gesetz des einheitlichen Preises behandelt. Wenn es keine Handelsbarrieren, keine Marktsegmentierung gibt und alle Güter homogen sind, dann muß an jedem Ort der Preis eines jeden solchen Gutes umgerechnet in einer beliebigen Numeraire-Währung gleich sein.

• Wenn das Gesetz des einheitlichen Preises für jedes einzelne Gut im Konsumkorb gilt, dann ist die Umrechnung mit dem Marktwechselkurs wj$t (Preis einer Einheit Inlandswährung in $) gerechtfertigt, weil dann gilt pijt=wj$t▪pi$t für alle Länder j zu allen Zeitpunkten t und für alle Güter i.

• Wechselkurs weicht zumindest kurzfristig vom Gesetz des einheitlichen Preises ab, weil kurzfristig eher Kapitalverkehr als Handelsströme den Wechselkurs bestimmen.

• Wechselkurs reflektiert den relativen Preis handelbarer Güter, aber nicht den angemessenen relativen Preis nicht-handelbarer Güter. Siehe Balassa-Samuelson Effekt in Kapitel 2.1.1.1.1.

• EL haben sehr viel niedrigere Preise für nicht-handelbare Güter (insbesondere auch Nahrung, Wohnung und andere Grundbedürfnisse) im Vergleich zu Industrieländern Dadurch wird der Einkommensabstand zwischen Industrie- und EL mit Hilfe des PKE überschätzt.

Hier Graphik aus Summers und Heston (1991), S. 336.

Tabelle 2 Hamburger Standard Quelle: Krugman und Obstfeld (2000), S. 409.

2.2.1.1.1 Exkurs: Balassa-Samuelson-Effekt

• Fragestellung: Wie kann erklärt werden, daß Entwicklungsländer niedrigere Preise für nicht-handelbare güter haben?

• Es gebe nur 2 Güter: ein homogenes, ohne Transportkosten handelbares Gut T in jedem Land i (i∈{USA = $, Entwicklungsland = EL}) und ein identisches nicht-handelbares Gut N in jedem Land i.

• Das Gesetz des einheitlichen Preises für kostenfrei gehandelte Güter impliziert dann:

TEL

T pwp ⋅=$ , (2) wobei T

ELP und TP$ entsprechend der Preis des handelbaren Gutes in Entwicklungsland EL bzw. in den USA ist und w der Wechselkurs in $/EL-Währung. Das Gesetz des einheitlichen Preises muß gelten, weil sonst Güterarbitrage möglich wird, die den einheitlichen Preis bei Abweichungen wieder herstellt.

• Es gebe nur einen Produktionsfaktor Arbeit und eine Leontief-Produktionsfunktion. Dann gilt:

ij

ij

i lAp ⋅= , i = $,EL, j = T, N, (3) wobei li der Lohn in Land i ist. j

iA ist der Arbeitskoeffizient (= reziproker Wert der Arbeitsproduktivität) in Land i und Sektor j.1 Arbeit ist international immobil, aber intersektoral mobil; daher gilt innerhalb eines Landes derselbe Lohn für beide Sektoren.

• Wenn (3) in (2) eingesetzt wird erhält man (nach Umformungen):

EL

ELT

TEL

T

TEL

lwl

AA

pwp ⋅

⋅==⋅

$$

1 (4)

Wenn die Preise handelbarer Güter in einer Währung ausgedrückt gleich sein müssen, dann müssen auch die Lohnstückkosten (Arbeitskoeffizient mal Lohn) handelbarer Güter gleich sein. Wird (4) umgeformt, erhält man:

$

$

lwl

AA EL

TEL

T ⋅= . (5)

Folglich entsprechen die relativen Löhne in einheitlicher Währung umgerechnet dem Verhältnis der Arbeitsproduktivitäten handelbarer Güter.

1 Für eine einzelne Firma gilt bei vollständiger Konkurrenz und Abwesenheit von Firmenprofiten bei Leontief-Produktionsfunktion und einem Produktionsfaktor:

LlXp ⋅=⋅ bzw. lXLp ⋅= )/( mit X als Output, p Güterpreis, l Lohn und L Arbeitseinsatz. Jedoch gilt definitionsgemäß: X/L=1/A ist die Arbeitsproduktivität.

• Nun wenden wir uns der eigentlichen Frage zu: dem Verhältnis der nicht-handelbaren Preise in einheitlicher Währung ausgedrückt.

N

NEL

TEL

T

N

NELEL

N

NEL

AA

AA

AlAlw

ppw

$

$

$$$

⋅=⋅⋅⋅

=⋅

(6)

wobei das erste „=“-Zeichen aus (3) und das zweite aus (5) folgt.

• Dann ist aber die empirische Beobachtung NNEL ppw $<⋅ aus dem vorherigen

Kapitel erklärbar durch das Balassa-Samuelson-Modell, wenn gilt:

NEL

TEL

N

T

AA

AA <

$

$ . (7)

• Schlussfolgerung: In Entwicklungsländern sind identische nicht-handelbare Güter in US$ umgerechnet billiger als in den USA, wenn handelbare Güter in EL relativ zu nicht-handelbaren Gütern eine geringere relative Produktivität aufweisen als in den USA.

• Das in $ umgerechnete Sozialprodukt des Entwicklungslandes ist nach (1) in

Kapitel 2.2.1.1 für unser Modell definiert als wpxwpxYw N

ELNEL

TEL

TELEL ⋅⋅+⋅⋅≡⋅ (9)

Entsprechend ist das Sozialprodukt der USA definiert als NNTT pxpxY $$$$$ ⋅+⋅≡ (10)

Man sieht sofort, daß aufgrund des Gesetzes des einheitlichen Preises ( T

ELT pwp ⋅=$ ) in Gleichung (2) zwar die Preisgewichtung der Gütermengen

für handelbare Güter in beiden Ländern identisch ist, wohl aber die Preisgewichtung für identische nicht-handelbare Güter in Entwicklungsländern nach Gleichung (5) kleiner ist als in den USA ( NN

EL ppw $<⋅ ). Das Sozialprodukt in Entwicklungsländern wird relativ zu den USA

unterschätzt Problem ist die ungleiche Preisgewichtung im Ländervergleich Alternative Ermittlung des Pro-Kopf-Einkommens nach der

Kaufkraftparität (KKP) legt identische Preise für identiche Güter in allen Ländern zugrunde siehe folgendes Kapitel.

2.2.1.2 Pro-Kopf-Einkommen in KKP

• International Comparison Project (ICP) der Universität von Pennsylvania Penn World Tables (z. Bsp. Version Mark 5.0, Summers und Heston, 1991)

• Ein Sozialprodukt-Maß wird neu entwickelt, indem für jede einzelne Güterkomponente in einem Land ein durchschnittlicher Weltpreis zugrundegelegt wird. Es ergibt sich ein Sozialprodukt eines jeden Landes, bei dem die Mengen mit einem weltweit einheitlichen Preis für jedes einzelne Gut, aus dem das Sozialprodukt sich zusammensetzt, bewertet werden. Nicht-handelbare Güter in EL (Nahrung, Wohnung) werden mit demselben Preisen bewertet wie in den USA Sozialprodukt steigt in EL relativ zu den USA an

Einkommensabstand der EL reduziert sich zu den Industrieländern. • Pro-Kopf-Einkommen in KKP ist Standard-Maß für internationale Vergleiche

des Volkseinkommens bzw. des Sozialprodukts und insbesondere auch Grundlage aller neueren Länderquerschnittsstudien zum Wirtschaftswachstum.

• Die folgende Graphik zeigt das Pro-Kopf-Einkommen in Kaufkraftparitäten (KKP) auf der vertikalen Achse abgetragen auf das Pro-Kopf-Einkommen umgerechnet zum aktuellen Wechselkurs abgetragen auf der horizontalen Achse. Die 45-Grad-Linie diehnt der Orientierung. Die Einkommensunterschiede werden durch Balassa-Samuelson Effekt übertrieben. Das reichste Land ist nun nicht mehr ungefähr 400 mal reicher als das ärmste, sondern « nur noch » 100 mal.

• Die Korrelation zwischen diesen beiden Maßzahlen beträgt aber immer noch ca. 0.96 und ist damit sehr hoch. Der Fehler aus der Anwendung von Marktwechselkursen beim Sozialprodukt-Vergleich ist damit relativ klein. Insbesondere wird die Rangordnung der Länder kaum verändert.

Fig. 1PKE99

PKEKKP99 line45

100 40000

100

40000

123

4

5

678

9

10

11

1213

14 1516

1718

19

20

21

22

2324

25

2627

28

29

3031

3233

34

35

36373839

40

4142

43

4445

46

47

48

49

5051

52

53

5455

56

57

58

59

6061

6263

64

6566

67

68

6970

71

72

737475

76

77

78

79

80

8182

83

84

85

86

87888990

91

92

93

9495

96

97

98

99100

101

102

103

104105

106

107

108

2.2.3 Nicht-wirtschaftliche Wohlstandsindikatoren 2.2.3.1 Indikatoren für Messung absoluter Armut

Absolute Armut setzt an der Befriedigung von Grundbedürfnissen an (Nahrung, Kleidung, Wohnung, Gesundheitsdienste, Bildung, Wasserversorgung, etc.) Für all diese Faktoren gibt es Indikatoren (siehe Hemmer, 2002, Tabellen 6 und 7, S. 1046-1055, Originalquellen : Weltbank (Hrsg.), Weltentwicklungsbericht 2000/2001, Washington D.C., Tabellen 1,2,6,7 ; UNDP (Hrsg.), Bericht über die menschliche Entwicklung 2000, New York-Oxford, 2000, Tabelle 2.) Die Indikatoren sind im einzelnen :2

(a) Mangelernährung

• Unter diesem Indikator wird der durchschnittliche Anteil der Kinder eines Landes unter 5 Jahren, der zwischen 1992 und 1998 unter Mangelernährung gelitten hat, verstanden.

• Die aufgeführte Graphik zeigt auf der horizontalen Achse das Pro-Kopf-

Einkommen von 127 Ländern (inklusive Industrieländer – Länderliste siehe Tabelle in Kapitel 2.2.1.1) ; auf der vertikalen Achse ist der Armutsindikator Mangelernährung abgetragen. Beide Variablen sind – wie üblich – logarithmiert. Die Linie « Fitted values » stellt eine OLS (Ordinary Least Squares) Regressionsgerade dar.

Fig 2PKE1999

Mangelernährung Fitted values

4.5 11

-.148578

4.18926Äthiopie

Malawi

NigerEritrea

Tschad

Nepal

Mosambik

Burkina Mali

Tansania

Madagask

Ruanda

Laos

Zentrala

Kirgisie

Nigeria

SambiaTogoUganda

Jemen

Mongolei

Kenia

Banglade

Vietnam

Benin

MauretanGhana

Nicaragu

Haiti

Pakistan

Armenien

Senegal

Simbabwe

Aserbaid

Lesotho

Indonesi

KamerunCôte d’I

Usbekist

Honduras

China

Papua -N

Sri Lank

Albanien

Syrien

Bolivien

Philippi

Marokko

Kasachst

Ägypten

JordanieRumänien

Algerien

Guatemal

Iran

Namibia

El Salva

Dominika

TunesienKolumbie

Rußland

Jamaika

Peru

Costa Ri

Türkei

Panama

Südafrik

Malaysia

Venezuel

Libanon

Brasilie

KroatienChileTschechi

Uruguay

Argentin

USA

• Man sieht einen eindeutig negativen Zusammenhang zwischen Pro-

Kopf-Einkommen und Mangelernährung. Die Korrelation ist sehr hoch und beträgt 0.89.

• Wichtig ist, daß aus der vorliegenden Graphik NICHT auf eine KAUSALITÄT geschloßen werden kann. Weder verursacht niedriges Einkommen notwendigerweise Mangelernährung, noch ist die Mangerlernährung ursächlich für das niedrige Einkommen.

2 Alle folgenden Variablen in diesem Unterkapitel sind logarithmiert.

(b) Kindersterblichkeitsrate I

• Definition : Kindersterblichkeitsrate pro 1000 Lebendgeburten 1998

Fig 3PKE1999

Kindersterblichkeit1 Fitted values

4.5 11

0

5.1299ÄthiopieBurundi

Sierra LMalawiNiger

Eritrea

TschadAngola

Nepal

Mosambik

Burkina Mali

TansaniaMadagask

RuandaKambodscLaos

Tadschik

Zentrala

Kirgisie

Nigeria

Sambia

Togo

UgandaJemen

Mongolei

KeniaBanglade

Moldau

Vietnam

BeninMauretan

Ghana

Nicaragu

IndienHaitiPakistan

Armenien

Guinea

SenegalSimbabwe

Aserbaid

Lesotho

Indonesi

Kamerun

Georgien

Turkmeni

Kongo, RCôte d’I

Usbekist

Ukraine

HondurasChina

Papua -N

Sri Lank

AlbanienSyrien

Bolivien

Philippi

Marokko

Kasachst

Ecuador

Bulgarie

Ägypten

Jordanie

Rumänien

Algerien

Paraguay

Guatemal

Mazedoni

Iran

Namibia

El Salva

Dominika

ThailandTunesienKolumbie

RußlandJamaika

Peru

Lettland

LitauenWeißrußlCosta Ri

Türkei

Panama

SüdafrikBotswana

MalaysiaEstlandSlowakei

Venezuel

Libanon

Polen

MexikoBrasilie

KroatienUngarnChile

Tschechi

UruguayArgentin

Korea, R

Slowenie

Portugal

GriechenNeuseelaSpanien

IrlandKanadaItalienAustrali

GroßbritFrankrei

Hongkong

FinnlandNiederlaBelgien

SchwedenDeutschlÖsterrei

USA

DänemarkJapanNorwegenSchweizSingapur

• Die Kindersterblichkeit ist sehr hoch in armen Ländern. Die Korrelation

zwischen Kindersterblichkeit und PKE beträgt -0.89. (c) Kindersterblichkeit II

• Definition : Kindersterblichkeitsrate unter 5 Jahren pro 1000 im Jahre 1998

Fig 4PKE1999

Kindersterblichkeit2 Fitted values

4.5 11

0

5.64545Äthiopie

Burundi

Sierra LMalawiNiger

Eritrea

TschadAngola

Nepal

MosambikBurkina Mali

TansaniaMadagask

Ruanda

Kambodsc

Tadschik

Zentrala

Kirgisie

Nigeria

Sambia

TogoUganda

Jemen

Mongolei

KeniaBanglade

Moldau

Vietnam

BeninMauretan

Ghana

Nicaragu

Indien

HaitiPakistan

Armenien

Guinea

SenegalSimbabwe

Aserbaid

Lesotho

Indonesi

Kamerun

Georgien

Turkmeni

Kongo, RCôte d’I

Usbekist

Ukraine

HondurasChina

Papua -N

Sri Lank

AlbanienSyrien

Bolivien

Philippi

Marokko

KasachstEcuador

Bulgarie

Ägypten

JordanieRumänien

Algerien

Paraguay

Guatemal

Mazedoni

Iran

Namibia

El SalvaDominika

ThailandTunesienKolumbie

RußlandJamaika

Peru

Lettland

LitauenWeißrußlCosta Ri

Türkei

Panama

SüdafrikBotswana

MalaysiaEstlandSlowakei

VenezuelLibanon

Polen

MexikoBrasilie

KroatienUngarnChile

Tschechi

UruguayArgentin

Korea, R

SloweniePortugalGriechen

NeuseelaSpanienIrlandKanadaItalienAustrali

Großbrit

FrankreiFinnland

NiederlaBelgien

SchwedenDeutschlÖsterrei

JapanNorwegen

SchweizSingapur

• Auch hier existiert ein stark negativer Zusammenhang mit der Korrelation -

0.88.

(d) Männliche Lebenserwartung

• Lebenserwartung bei der Geburt (in Jahren) 1998 Männer

Fig. 5PKE1999

Lebenserw artungM Fitted values

4.5 11

0

4.40245

ÄthiopieBurundiSierra LMalawi

NigerEritreaTschadAngola

Nepal

MosambikBurkina Mali

TansaniaMadagask

Ruanda

KambodscLaosTadschik

Zentrala

Kirgisie

NigeriaSambiaTogo

Uganda

JemenMongolei

KeniaBangladeMoldauVietnam

BeninMauretanGhanaNicaraguIndien

HaitiPakistanArmenien

GuineaSenegal

Simbabwe

AserbaidLesothoIndonesiKamerun

GeorgienTurkmeni

Kongo, RCôte d’I

UsbekistUkraineHondurasChinaPapua -NSri LankAlbanienSyrien

BolivienPhilippiMarokkoKasachstEcuadorBulgarieÄgyptenJordanieRumänienAlgerienParaguay

GuatemalMazedoniIran

Namibia

El SalvaDominikaThailandTunesienKolumbieRußlandJamaika

PeruLettlandLitauenWeißrußlCosta Ri

TürkeiPanama

SüdafrikBotswana

MalaysiaEstlandSlowakeiVenezuelLibanonPolenMexiko

BrasilieKroatienUngarnChileTschechiUruguayArgentinKorea, RSloweniePortugalGriechenNeuseelaSpanienIrlandKanadaItalienAustraliGroßbritFrankreiHongkongFinnlandNiederlaBelgienSchwedenDeutschlÖsterreiUSADänemarkJapanNorwegenSchweizSingapur

• Hier ergibt sich eine stark positive Korrelation : 0.75. • Die Lebenserwartung des ärmsten Landes Äthiopien beträgt ca. 42 Jahre,

während das reichste Land Singapur eine Lebenserwartung von 75 Jahren aufweist.

(e) Weibliche Lebenserwartung • Definition : Lebenserwartung bei Geburt (in Jahren) 1998 Frauen

Fig. 6PKE1999

Lebenserw artungF Fitted values

4.5 11

0

4.49642

ÄthiopieBurundiSierra LMalawi

NigerEritreaTschadAngolaNepal

MosambikBurkina Mali

TansaniaMadagask

Ruanda

KambodscLaos

Tadschik

Zentrala

Kirgisie

Nigeria

SambiaTogo

Uganda

JemenMongolei

KeniaBangladeMoldauVietnam

BeninMauretanGhanaNicaragu

IndienHaiti

PakistanArmenien

GuineaSenegal

Simbabwe

Aserbaid

LesothoIndonesiKamerun

GeorgienTurkmeni

Kongo, RCôte d’I

UsbekistUkraineHondurasChinaPapua -N

Sri LankAlbanienSyrienBolivienPhilippiMarokkoKasachstEcuadorBulgarie

ÄgyptenJordanieRumänienAlgerienParaguayGuatemalMazedoniIran

Namibia

El SalvaDominikaThailandTunesienKolumbieRußlandJamaikaPeruLettlandLitauenWeißrußlCosta RiTürkeiPanama

SüdafrikBotswana

MalaysiaEstlandSlowakeiVenezuelLibanonPolenMexikoBrasilieKroatienUngarnChileTschechiUruguayArgentinKorea, RSloweniePortugalGriechenNeuseelaSpanienIrlandKanadaItalienAustraliGroßbritFrankreiHongkongFinnlandNiederlaBelgienSchwedenDeutschlÖsterreiUSADänemarkJapanNorwegenSchweizSingapur

• Auch hier beträgt die Korrelation 0.75. Im ärmsten Land Äthiopien werden die

Frauen im Durchschnitt 44 Jahre alt und im reichsten Land Singapur ca. 80.

(f) Trinkwasser

• Definition : Anteil der Bevölkerung in Prozent mit Zugang zu Trinkwasser :

1990-1996

Fig. 7PKE1999

Trinkw asser Fitted values

4.5 11

0

4.81114

Äthiopie

Burundi

Sierra L

MalawiNiger

Eritrea

Tschad

Angola

Nepal

MosambikMali

Tansania

Madagask

Kambodsc

Laos

Tadschik

Zentrala

Kirgisie

NigeriaSambia

Togo

UgandaJemen

Kenia

Banglade

Moldau

Vietnam

Benin

MauretanGhana

NicaraguIndien

Haiti

PakistanGuineaSenegal

Simbabwe

LesothoIndonesi

Kamerun

Turkmeni

Kongo, R

Côte d’I

UsbekistUkraineHonduras

China

Papua -N

Sri Lank

AlbanienSyrien

Bolivien

Philippi

Marokko

EcuadorÄgypten

Jordanie

Rumänien

Paraguay

GuatemalIran

NamibiaEl Salva

DominikaThailandTunesien

KolumbieJamaika

PeruCosta RiPanama

SüdafrikBotswana

MalaysiaVenezuel

LibanonMexikoBrasilieKroatien

ChileUruguay

Argentin

Korea, RSlowenie

PortugalKanadaAustraliGroßbritFrankreiFinnlandNiederlaJapanNorwegenSchweizSingapur

• Die Korrelation beträgt 0.67. Augenscheinlich ist schlechter

Trinkwasserzugang ein besonders starkes Problem für einige arme Länder wie Eritrea und Kambodscha, wodurch sich die Korrelation etwas reduziert.

(g) Abwasser

• Definition : Anteil der Bevölkerung in Prozent mit Anschluß an Abwasser : 1990-96.

Fig. 8PKE1999

Abw asser Fitted values

4.5 11

0

4.89712

Äthiopie

Burundi

Sierra L

Malawi

Niger

Tschad

Angola

Nepal

MosambikBurkina

Mali

Tansania

Madagask

Laos

Tadschik

Zentrala

Nigeria

SambiaTogo

Uganda

Jemen

Kenia

Banglade

Moldau

VietnamBenin

Mauretan

Ghana

Nicaragu

Indien

HaitiPakistan

Guinea

SenegalSimbabwe

Aserbaid

Lesotho

Indonesi

Kamerun

Turkmeni

Kongo, R

Côte d’I

Usbekist

Ukraine

Honduras

ChinaPapua -N

Sri LankAlbanienSyrien

Bolivien

Philippi

Marokko

Ecuador

Bulgarie

Ägypten

Jordanie

Rumänien

Paraguay

GuatemalIran

Namibia

El SalvaDominikaThailandTunesien

KolumbieJamaika

Peru

Costa RiTürkeiPanama

SüdafrikBotswana

Malaysia

SlowakeiVenezuel

LibanonPolen

MexikoBrasilieKroatien

Ungarn

UruguayArgentin

Korea, RSloweniePortugalGriechenSpanienIrlandKanadaItalienAustrali

GroßbritFrankreiFinnlandNiederlaBelgienSchwedenÖsterreiDänemarkJapanNorwegenSchweizSingapur

• Die Korrelation beträgt 0.72. Auch hier gilt,daß einige Entwicklungsländer

über eine relativ gute Infrastruktur verfügen, andere aber eine sehr schlechte.

Im Durchschnitt steigt aber die Versorgung mit Abwasser deutlich mit dem PKE an.

(h) Männliche Analphabeten

• Analphabetenrate in % bei Männern, die älter als 15 Jahre sind.

Fig. 9PKE1999

IlliterateM Fitted values

4.5 11

0

4.35671Äthiopie

Burundi

Malawi

Niger

Eritrea

TschadNepalMosambik

Burkina

Mali

Tansania

MadagaskRuanda

KambodscLaos

Tadschik

Zentrala

Nigeria

Sambia

TogoUganda

JemenMongolei

Kenia

Banglade

Moldau

Vietnam

BeninMauretan

Ghana

Nicaragu

HaitiPakistan

Armenien

Senegal

Simbabwe

Lesotho

Indonesi

Kamerun

Kongo, R

Côte d’I

Usbekist

Honduras

China

Papua -N

Sri Lank

Albanien

Syrien

Bolivien

Philippi

Marokko

Ecuador

Bulgarie

Ägypten

Jordanie

Rumänien

Algerien

Paraguay

Guatemal

IranNamibiaEl SalvaDominika

Thailand

Tunesien

Kolumbie

Jamaika

PeruCosta Ri

TürkeiPanama

Südafrik

Botswana

Malaysia

Venezuel

Libanon

Mexiko

Brasilie

KroatienUngarn

Chile

UruguayArgentin

Korea, R

Portugal

GriechenSpanien

Italien

HongkongSingapur

• Die Korrelation beträgt -0.61, wäre aber noch höher, wenn es nicht einige EL gäbe, deren Analphabetenrate nahe null liegt (z.Bsp. Tadschikistan). Hier muß man zunächst fragen, ob einige Länder nicht einfach falsche Angaben gemacht haben.

(i) Weibliche Analphabeten

• Analphabetenrate bei Frauen über 15 Jahren in Prozent im Jahr 1998

Fig. 10PKE1999

IlliterateF Fitted values

4.5 11

0

4.5326Äthiopie

BurundiMalawi

Niger

EritreaTschad

NepalMosambikBurkina

Mali

TansaniaMadagaskRuanda

KambodscLaos

Tadschik

Zentrala

Nigeria

Sambia

Togo

Uganda

Jemen

Mongolei

Kenia

Banglade

Moldau

Vietnam

BeninMauretan

Ghana

Nicaragu

IndienHaiti

Pakistan

Armenien

Senegal

Simbabwe

Lesotho

Indonesi

KamerunKongo, R

Côte d’I

Usbekist

Ukraine

HondurasChina

Papua -N

Sri Lank

Albanien

Syrien

Bolivien

Philippi

Marokko

Ecuador

Bulgarie

Ägypten

Jordanie

Rumänien

Algerien

Paraguay

GuatemalIran

Namibia

El Salva

Dominika

Thailand

Tunesien

Kolumbie

Rußland

Jamaika

Peru

LitauenWeißrußl

Costa Ri

Türkei

Panama

Südafrik

BotswanaMalaysia

Venezuel

Libanon

Mexiko

Brasilie

Kroatien

Ungarn

Chile

Uruguay

Argentin

Korea, R

Portugal

Griechen

Spanien

Italien

HongkongSingapur

• Hier zeigt sich ein etwas schwächerer Zusammenhang. Die Korrelation beträgt

-0.58. Zahlreiche Länder haben eine relativ geringe Analphabetenrate bei Frauen und dennoch ein niedriges Pro-Kopf-Einkommen. Im Durchschnitt gilt aber auch hier, daß EL eine überdurchschnittliche Analphabetenrate bei Frauen haben.

(j) Einschulungsrate - Primärschule

• Einschulungsrate (in %) im Primärschulbereich in der relevanten Altersgruppe

im Jahre 1997

Fig. 11PKE1999

Enrollprim Fitted values

4.5 11

0

4.77356

ÄthiopieBurundi

Malawi

NigerEritrea

Tschad

Angola

Nepal

MosambikBurkina

Mali

Tansania

Madagask

Kambodsc

Laos

Zentrala

Kirgisie

SambiaTogoMongolei

KeniaBanglade

Vietnam

BeninMauretan

NicaraguIndien

Guinea

Senegal

Simbabwe

Lesotho

Indonesi

Kamerun

GeorgienKongo, R

Côte d’I

HondurasChinaSri LankSyrienBolivienPhilippi

Marokko

EcuadorBulgarieÄgypten

Jordanie

RumänienAlgerienParaguay

Guatemal

MazedoniIranNamibiaEl SalvaDominikaThailandTunesien

KolumbieRußlandJamaikaPeruLettland

WeißrußlCosta RiTürkeiPanamaSüdafrikBotswana

MalaysiaEstlandVenezuelLibanon

PolenMexikoBrasilieKroatienUngarnChileTschechiUruguayArgentinKorea, RSloweniePortugalGriechenNeuseelaSpanienIrlandKanadaItalienAustraliGroßbritFrankrei

HongkongFinnlandNiederlaBelgienSchwedenDeutschlÖsterreiUSADänemarkJapanNorwegenSchweiz

Singapur

• Die Korrelation beträgt: 0.64. Auch hier zeigt sich, daß einige EL eine

besonders schlechte Einschulungsrate aufweisen und andere eine relativ hohe.

Dies deutet an, daß Schulbildung alleine das Unterentwicklungsproblem nicht lösen wird.

(k) Einschulungsrate – Sekundärschule

• Einschulungsrate (in %) im Sekundärschulbereich in der relevanten

Altersgruppe im Jahre 1997

Fig. 12PKE1999

Enrollsec Fitted values

4.5 11

0

4.76463

Äthiopie

Burundi

Malawi

Niger

Eritrea

Tschad

Angola

Nepal

Mosambik

Burkina

Mali

Kambodsc

Laos

Zentrala

Kirgisie

Sambia

TogoMongoleiKenia

Banglade

Vietnam

Benin

NicaraguIndien

Guinea

Senegal

SimbabweLesotho

Indonesi

Kamerun

GeorgienKongo, R

Côte d’IHonduras

ChinaSri Lank

SyrienBolivien

Philippi

Marokko

Ecuador

BulgarieÄgypten

Jordanie

RumänienAlgerienParaguay

Guatemal

Mazedoni

IranNamibia

El Salva

Dominika

Thailand

TunesienKolumbieRußlandJamaika

PeruLettlandLitauen

Costa Ri

TürkeiPanama

SüdafrikBotswana

Malaysia

Estland

Venezuel

Polen

MexikoBrasilieKroatien

UngarnChile

TschechiUruguayArgentin

Korea, RPortugalGriechenNeuseelaSpanienIrlandKanadaItalienAustraliGroßbritFrankrei

Hongkong

FinnlandNiederlaBelgienSchwedenDeutschlÖsterreiUSADänemarkJapanNorwegenSchweizSingapur

• Die Korrelation ist höher als beim vorherigen Index und beträgt 0.71. Auch

hier gilt, daß EL einen geringeren Bevölkerungsanteil mit höherer Schulbildung vorweisen, aber die EL unterscheiden sich doch markant untereinander.

(l) Durschnittliche Schulbesuchsjahre von Männern

• Erwartete Schulbesuchsjahre von Männern im Jahr 1997.

Fig. 13PKE1999

SchuljahreM Fitted values

4.5 11

0

4.1

Burundi

Niger

Eritrea

Angola

Mosambik

Burkina

SambiaMongolei

NicaraguLesothoIndonesiGeorgien

SyrienBulgarieÄgyptenRumänienAlgerien

ParaguayMazedoni

IranEl SalvaDominikaJamaika

LettlandTürkei

SüdafrikBotswanaEstland

Venezuel

PolenKroatienUngarnChileTschechi

Korea, RPortugalGriechenNeuseela

IrlandKanadaAustraliGroßbritFrankrei

Hongkong

FinnlandNiederlaBelgienSchwedenDeutschlÖsterreiUSADänemarkNorwegenSchweiz

• Die Korrelation ist nun deutlich höher als bei den anderen Bildungsindikatoren

(0.83). • Die Wahl des Indikators hat Einfluß auf die Schlußfolgerung. Die anderen

Bildungsindikatoren messen offensichtlich das gleiche theoretische Konzept, aber der Zusammenhang ist schwächer Es ist wichtig, alternative Indikatoren zur Messung desselben theoretischen Konzepts zu finden.

(m) Durchschnittliche Schulbesuchsjahre von Frauen

Fig. 14PKE1999

SchuljahreF Fitted values

4.5 11

0

4.1

Burundi

Niger

Eritrea

Angola

Mosambik

Burkina

Sambia

MongoleiNicaraguLesothoIndonesi

Georgien

Syrien

BulgarieÄgyptenRumänien

AlgerienParaguayMazedoniIran

El SalvaDominikaJamaika

Lettland

Türkei

SüdafrikBotswana

EstlandVenezuel

PolenKroatienUngarnChileTschechi Korea, RPortugalGriechen

NeuseelaIrland

KanadaAustraliGroßbritFrankrei

Hongkong

FinnlandNiederlaBelgienSchwedenDeutschl

ÖsterreiUSADänemarkNorwegen

Schweiz

• Auch hier ergibt sich eine deutliche positive Korrelation: 0.81.

Schlußfolgerung : Zwar ist es richtig, daß das Sozialprodukt oder PKE zahlreiche

Bestimmungsfaktoren von Wohlfahrt oder Armut nicht berücksichtigt ; aber diese Faktoren sind hochgradig korreliert mit dem Sozialprodukt. Ein Sozialproduktvergleich zwischen Ländern liefert damit gleichzeitig auch eine (statistisch unsaubere (=noisy)) Information über all diese anderen Bestimmungsfaktoren. 2.2.3.2 Armutsindex: Human Development Index (HDI)

• Da es viele Armutsindikatoren gibt, ist es notwendig, die Informationen aus ihnen in einer Kennzahl (Index) zu bündeln.

• Es gibt mehrere Indices ; der gebräuchlichste ist wohl der Armuts-Index der

Weltbank: Human Development Index (HDI)

• Dieser Index besteht aus 3 Komponentengruppen : a) Lebenserwartung bei der Geburt b) Wissen gemessen durch die Indikatoren Alphabetisierungsrate

und Schulbesuch nach Schularten c) Pro-Kopf-Einkommen auf Basis des Brutto-Inlandsprodukts

(BIP) berechnet nach der KKP-Methode der PennWorld-Tabellen.

• Jede Indexkomponente wird zwischen 0 und 1 skaliert (1 höchster Wert, 0 niedrigster Wert).

• Der absolute Wert vom Abstand einer Beobachtung vom Höchstwert wird berechnet. (Damit bedeuten niedrige Werte hohe Entwicklungsstufe in den für den Index verwendeten Komponenten für ein Land!)

• Ein gewichtetes arithmetisches Mittel aus den Teilkomponenten wird gebildet, wobei die Gewichte exogen festgelegt sind. Um die Rangordnung wieder umzudrehen, wird das arithmetische Mittel, das per constructionem zwischen 0 und 1 liegt, von 1 abgezogen und man erhält den HDI-Index. Damit bedeutet ein hoher Wert des HDI einen hohen Entwicklungsstand.

• Dieser Index wird in der folgenden Graphik verglichen mit dem in $ umgerechneten Pro-Kopf-Einkommen. Hierbei bezeichnet die horizontale Achse den Logarithmus des Pro-Kopf-Einkommens und die vertikale Achse den mit 1000 multiplizierten Logarithmus des HDI Index.

Fig. 15PKE99

HDI98 Fitted values

4.60517 11

4.5

7

Ägypten

Albanien Algerien

Angola

Argentin

ArmenienAserbaid

Äthiopie

Australi

Banglade

Belgien

Benin

BolivienBotswana

BrasilieBulgarie

Burkina Burundi

Chile

China

Costa Ri

Côte d'I

DänemarkDeutschl

DominikaEcuadorEl Salva

Eritrea

Estland

FinnlandFrankrei

Georgien

Ghana

Griechen Großbrit

Guatemal

GuineaHaiti

Honduras

Hongkong

Indien

IndonesiIran

IrlandItalien

Jamaika

Japan

Jemen

Jordanie

Kambodsc Kamerun

Kanada

Kasachst

Kenia

KirgisieKolumbie

Kongo, R

Korea, RKroatien

Laos

Lesotho

LettlandLibanon

Litauen

Madagask

Malawi

Malaysia

Mali

Marokko

Mauretan

Mazedoni MexikoMoldau

Mongolei

Mosambik

Namibia

Nepal

Neuseela

Nicaragu

Niederla

Niger

Nigeria

NorwegenÖsterrei

Pakistan

Panama

Papua -

Paraguay PeruPhilippiPolen

Portugal

Ruanda1)

RumänienRußland

Sambia

SchwedenSchweiz

Senegal

Sierra L

Simbabwe

SingapurSlowakei SlowenieSpanien

Sri LankSüdafrik

Syrien

• Wir sehen wie erwartet, daß der breitere HDI Index immer noch mit dem PKE

hoch korreliert ist (Korrelationskoeffizient 0.85). Zur Identifikation eines Landes als EL scheint es demnach völlig hinreichend, sich auf das PKE zu verlassen. Allerdings erscheint es zur Differenzierung der Armut zwischen verschiedenen Entwicklungsländern einer ähnlichen Entwicklungsstufe durchaus sinnvoll andere Indikatoren oder Indikatorensystem zum PKE hinzuzuziehen.

• Schließlich sollte darauf hingewiesen werden, daß jeder Index kritisierbar ist, da er nicht aus einer Theorie hergeleitet ist und damit willkürlich konstruiert ist. Außerdem können durchaus mehrere Indices plausibel sein und zu unterschiedlichen Schlußfolgerungen führen in diesem Fall verfolgt man in der empirischen Wissenschaft den prakmatischen Weg. Wenn es keine eindeutige Konstruktion eines Index gibt, konstruiert man eben mehrere konkurrierende Indices. Wenn alle diese Indices zu demselben Ergebnis führen, dann gilt dieses Ergebnis als « robust », d.h. hinreichend unabhängig von etwaigen Diskrepanzen zwischen theoretischem Konzept und Meßkonstrukt. Dies scheint bei der Armutsmessung in der Tat der Fall zu sein.

2.2.3.3 Bestimmung von Entwicklungsländern (EL)

• Außer der Wahl des Indikators ist auch ein Schwellenwert festzulegen, unter dem ein Land als EL gilt. Dieser Schwellenwert ist typischerweise willkürlich gewählt (kann aber auch theoretisch und empirisch endogen bestimmt werden

siehe Kapitel 3 der Vorlesung). Dementsprechend legen unterschiedliche mit Entwicklungsökonomie-fragen betraute Organisationen unterschiedliche Indikatoren und Schwellenwerte an.

(a) Weltbank • Die Weltbank klassifiziert Länder als

a) Länder mit niedrigem Einkommen : wenn PKE unter 755 $ liegt (siehe Tabelle 1 in Kapitel 2.2.1.1) b) Länder mit mittlerem Einkommen : PKE über 755$ und unter 9265 $ c) Länder mit hohem Einkommen : PKE über 9265 $

• Entwicklungsländer (EL) sind alle Länder mit niedrigem und mittlerem Einkommen. Länder mit hohem Einkommen werden auch als Industrieländer (IL) bezeichnet.

• Nach dieser Klassifizierung leben 85 % der erfaßten Bevölkerung in EL !!!! (b) UNO

• Die UNO verwendet den Begriff « Least Developed Country » (LDC). Der Status wird per Beschluß der Generalversammlung der UN. LDC Status führt zu Vergünstigungen in der Behandlung durch die UN. Auch hier gibt es Richtkriterien (die aber nicht unbedingt eingehalten werden). Diese Richtkriterien umfassen Länder mit niedrigem BIP, niedrigen Index-Werten für diverse Armutsindikatoren, einem Index zur Messung der Industrialisierung, einer Höchstgrenze von 75 Millionen Einwohnern eines LDC Landes (mit Ausnahme von Bangladesh) 48 Länder haben seit 1995 den LDC-Status Vgl. Hemmer, 2002, S. 44). Diese Länder sind in Tabelle 1 in Abschnitt 2.2.1.1 mit dem Kürzel « L » bezeichnet.

2.3 Ungleichheit innerhalb von Entwicklungsländern

• Einer der wichtigsten Kritikpunkte der Meßung von Unterentwicklung durch das Sozialprodukt pro Kopf ist die fehlende Berücksichtigung der interpersonellen Verteilung von Einkommen innerhalb eines betrachteten Landes.

Lorenz-Kurve

• Es sei ein Einkommen der Person i in Höhe von y(i) gegeben – und zwar für n Personen. Außerdem gelte die Rangordnung y(i+1)>y(i) für alle i. Dann kann man eine Lorenzkurve dergestalt definieren, daß man für jeden möglichen

Anteil iπ der ärmsten Personen (formal: für jedes nji

ji /

1

= ∑

=

π ) den

kumulierten Anteil dieser Bevölkerungsgruppe am Gesamteinkommen

zuordnet (formal: L( iπ )=

∑∑==

n

j

i

jjyjy

11)(/)( ) und die Zuordnungspunkte

(L( iπ ), iπ ) einschließlich des Ursprungs in einem Polygonzug verbindet.

• Die Diagonale bildet die Situation der absoluten Gleichverteilung ab. Die

größtmögliche Ungleichheit liegt vor, wenn eine Person das gesamte Einkommen und alle anderen nichts haben. Dies bedeutet einen Polygon-Zug vom Ursprung entlang der horizontalen Achse bis zum Punkt (0,1) und dann entlang der Vertikalen bis zum Punkt (1,1).

• Der Nachteil der Lorenz-Kurve besteht darin, daß aus ihr keine eindeutige

Indexzahl ablesbar ist, die verschiedene Kurvenverläufe vergleichbar macht. Gini-Koeffizient

• Der Gini-Koeffizient mißt die schraffierte Fläche in Fig 16 relativ zu der Fläche des Dreiecks mit der größten möglichen Einkommensungleichheit. Der Index ist normiert zwischen 0 und 1 (0 größtmögliche Gleichheit und 1 größtmögliche Ungleichheit)

• Nachteil des Gini-Koeffizienten : verschiedene Einkommensverteilungen können denselben Index-Wert haben (fehlende Eindeutigkeit). Es kann einen Unterschied machen, ob die Einkommensverteilung besonders ungleich im oberen oder im unteren Bereich ist. Z.Bsp. hat die Schweiz einen überdurchschnittlich großen Wert für den Gini-Koeffizienten, was vermutlich daran liegt, daß sehr viele Millionäre als Steuerflüchtlinge in die Schweiz kommen. (Z.Bsp. Wenn Michael Schumacher in die Schweiz übersiedelt, steigt

1

Anteil der iπ - Ärmsten an Gesamtbevölkerung

Anteil des kumulierten Einkommens der iπ -Ärmsten am Gesamteinkommen - L( iπ )

Fig 16 1

der Gini-Koeffizient der Schweiz an. Für das Ausmaß der Armut in der Schweiz hat dies jedoch keine Konsequenzen.)

• Daher wird alternativ zum Gini-Koeffizienten noch ein weiteres Maß verwendet: das Verhältnis der kumulierten Einkommen der 20 % Ärmsten zu den 80% Ärmsten.

Graphik 17 zum Vergleich der Einkommensanteile der 20% der Reichsten eines Landes mit dem Einkommensanteil der 40% der Ärmsten eines Landes am Gesamteinkommen für 57 Länder von Ray (1998), S. 23. Schlußfolgerung : Man sieht einen umgekeht U-förmigen Verlauf der Einkommensungleichheit. Sehr arme Länder und sehr reiche Länder haben eine relativ gleiche Einkommensverteilung, während Länder mit mittlerem Einkommen eine sehr hohe Einkommensungleichheit vorzuweisen haben. (Kusznet’sche U-These) Literatur Hemmer, Hans-Rimbert, Wirtschaftsprobleme in Entwicklungsländern, 3. Aufl., München 2002.