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Macht Ungleichheit krank

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Präsentation zum Thema: "Macht Ungleichheit krank"—  Präsentation transkript:

1 Macht Ungleichheit krank
Macht Ungleichheit krank? Eine kritische Analyse der Thesen Richard Wilkinsons und Kate Picketts Prof. Dr. Wolf Wagner Fachhochschule Erfurt University of Applied Sciences

2 Das Buch Gleichheit ist Glück: Warum gerechte Gesellschaften für alle besser sind Kate Pickett Richard Wilkinson “The Spirit Level: Why More Equal Societies Almost Always Do Better” Allen Lane, 2009.

3 Empirische Aussagen im Text:
„Vergleiche zwischen hoch entwickelten Gesellschaften zeigen, dass bei höherer Ungleichheit der Gesundheitsstand schlechter und soziale Probleme wie Gewaltverbrechen häufiger sind.“

4 Was bedeutet das als empirische Aussage?
1. höhere Ungleichheit = schlechterer Gesundheitszustand – Voraussage (Hypothese): negative Korrelation = r höher als minus 0,3 Widerlegung (Nullhypothese): keine Korrelation = r in der Gegend von 0 (geringer als 0,3 und größer als -0,3)

5 Was bedeutet das als empirische Aussage?
2. höhere Ungleichheit = mehr Gewaltverbrechen – Voraussage (Hypothese): positive Korrelation r höher als +0,3 Widerlegung (Nullhypothese): keine Korrelation = r in der Gegend von 0 (geringer als +0,3 und größer als – 0,3)

6 Empirische Fragestellungen Operationale Definitionen
Wie misst man Ungleichheit? Gini-Koeffizient Wie misst man Gesundheitszustand? Jahre der durchschnittlichen Lebenserwartung bei der Geburt Wie misst man Gewaltverbrechen? Anzahl der Morde pro Einwohner

7 Wie misst man Ungleichheit
Wie misst man Ungleichheit? Lorenz-Kurve als Darstellung der Ungleichheit

8 Wie misst man Ungleichheit
Wie misst man Ungleichheit? Lorenz-Kurve als Darstellung der Ungleichheit Wie viel Prozent des Vermögens haben die ärmeren 90% der Bevölkerung? Wie viele der ärmsten 99% der Bevölkerung? Was verbleibt jeweils dem reicheren Rest? Wie viel Prozent des Vermögens Y haben die ärmeren 50% der Bevölkerung X?

9 Wie misst man Ungleichheit
Wie misst man Ungleichheit? Gini-Koeffizient: Operationale Definition 0 =extrem gleich 1= extrem ungleich Der Gini- Koeffizient misst den Prozentanteil der Fläche zwischen Kurve und Linie der Gleichheit an der Gesamten Dreiecks- Fläche. %-Anteil dieser Fläche an der Gesamt- Fläche des Dreiecks

10 Karte der Länder der Welt nach ihrem
Gini-Koeffizienten

11 Die Ungleichsten Land Gini Morde Lebens-erwartung Prokopf-einkom-men
Namibia 74,3 6,35 43,1 7,586 Bolivia 60,1 2,82 65,6 2,819 Colombia 58,6 37,3 72,9 7,304 South Africa 57,8 40,5 49,3 11,11 Brazil 57 27 72,4 8,402 Guatemala 55,1 45,2 70,3 4,568 Honduras 53,8 42,91 69,4 3,43 Ecuador 53,6 18,33 75 4,341 El Salvador 52,4 55,3 71,9 5,255 Peru 52 5,54 71,4 6,039

12 Die Gleichsten Land Gini Morde pro 100000 Lebenserwartung
Prokopf-einkommen Germany 28,3 0,98 79,4 29,461 Ukraine 28,1 7,42 67,9 6,848 Finland 26,9 2,75 79,3 32,153 Hungary 2,09 73,3 17,887 Slovakia 25,8 2,26 74,7 15,871 Norway 0,78 80,2 41,42 Czech Republic 25,4 2,22 76,5 20,538 Sweden 25 2,39 80,9 32,525 Japan 24,9 1,1 82,6 31,267 Denmark 24,7 0,79 78,3 33,973

13 1. höhere Ungleichheit = schlechterer Gesundheitszustand
– Voraussage: negative Korrelation höher als -,3 Ergebnis für alle Länder: - 0,6 Hypothese bestätigt

14 2. höhere Ungleichheit = mehr Gewaltverbrechen
– Voraussage (Hypothese): positive Korrelation höher als +0,3 Ergebnis für alle Länder: 0,55 Hypothese bestätigt

15 Aber Text sagt: „Vergleiche zwischen hoch entwickelten Gesellschaften …“

16 1. höhere Ungleichheit = schlechterer Gesundheitszustand
– Voraussage: negative Korrelation höher als - 0,3 Ergebnis für reiche Länder: - 0,15 Hypothese widerlegt

17 2. höhere Ungleichheit = mehr Gewaltverbrechen
– Voraussage (Hypothese): positive Korrelation höher als +0,3 Ergebnis für reiche Länder: 0,32 Hypothese nur ganz knapp bestätigt

18 Folgerung: Scheinkorrelation
Es handelt sich bei der gefundenen Korrelation zwischen Ungleichheit und Lebenserwartung und Ungleichheit und Kriminalität um einen nur scheinbar ursächlichen Zusammenhang, um eine „Scheinkorrelation“.

19 Was ist eine Scheinkorrelation?
Eine Scheinkorrelation ist ein statistisch gemessener Zusammenhang zwischen zwei Variablen, welcher nur deshalb auftritt, weil beide Variablen systematisch von einer dritten Variablen beeinflusst werden.

20 Bringen doch die Störche die Kinder?
Untersuchungen vieler Länder zeigen einen hohen Zusammenhang zwischen der Storchenpopulation und der Geburtenrate (teilweise bis r=0,7). Die Erklärung dieses verblüffenden Zusammenhanges: Es gibt eine gemeinsame dritte Variable, die eigentliche Ursache für beide Variablen – die Industriealisierung.

21 Scheinkorrelation Ungleichheit
Richard Wilkinsons und Kate Picketts sitzen der Scheinkorrelation zwischen Ungleichheit und anderen Variablen auf. Die gemeinsame verursachende Variable ist Reichtum und Armut, das Pro-Kopf-Einkommen, denn

22 Eigentliche Ursache: Pro-Kopf-Einkommen
Die Armen sind auch die Ungleichen, die Gefährdeten und Ungesunden Die Reichen sind die Gleichen, die Sicheren und Gesunden

23 Die Armen sind auch die Ungleichen, die Gefährdeten und Ungesunden
Land GDP pro Kopf in US PPP Prokopf-einkom-men Ginikoeffizient Anzahl der Morde pro Einwohner nach jüngsten Daten Lebenserwartung bei der Geburt Zambia 1,023 50,8 7,89 42,4 Burma 1,027 0,19 62,1 Uganda 1,454 45,7 7,37 51,5 Nepal 1,550 47,2 3,42 63,8 Zimbabwe 2,038 50,1 8,44 43,5 Moldova 2,100 33,2 6,71 68,9 Pakistan 2,370 30,6 6,86 65,5 Bolivia 2,819 60,1 2,82 65,6 Honduras 3,430 53,8 42,91 69,4 Indonesia 3,843 34,3 1,05 70,7

24 Die Reichen sind die Gleichen, die Sicheren und Gesunden
Land GDP pro Kopf in US PPP Prokopf- einkom-men Ginikoeffizient Anzahl der Morde pro Einwohner nach jüngsten Daten Lebenserwartung bei der Geburt Germany 29,461 28,3 0,98 79,4 Sweden 32,525 25,0 2,39 80,9 Netherlands 32,684 30,9 0,97 79,8 United Kingdom 33,238 36,0 2,03 Canada 33,375 32,6 1,85 80,7 Austria 33,700 29,1 0,81 Denmark 33,973 24,7 0,79 78,3 Switzerland 35,633 33,7 2,94 81,7 Ireland 38,505 34,3 0,91 78,9 Norway 41,420 25,8 0,78 80,2 United States 41,890 40,8 5,70 78,2

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26 Ist Gleichheit tatsächlich Glück?
„Gleichheit ist Glück“ so der Titel des Buches Für „Glück“ gibt es zwei Maße: 1. Zufriedenheit (Wie zufrieden sind Sie alles in allem mit Ihrem Leben?) auf einer Skala von 0 = ganz unzufrieden bis 10 = vollkommen zufrieden 2. „Subjective Wellbeing“ aus dem World Values Survey der National Science Foundation der US-Regierung zusammengestellt (http://www.nsf.gov/news/newsmedia/pr111725/pr pdf)

27 Auch bei Lebenszufriedenheit und Wellbeing („Glück“) keine Korrelation zur Ungleichheit
Korrelation zwischen Gini-Koeffizient und Lebenszufriedenheit r = 0,03 Korrelation zwischen Gini-Koeffizient und Subjective Wellbeing r = 0,11 Korrelation zwischen Lebenszufriedenheit und Pro-Kopf-Einkommen r = 0,64 Korrelation zwischen Subjective Wellbeing und Pro-Kopf-Einkommen r = 0,60

28 Fazit Die Thesen von Wilkinson und Pickett halten einer sorgfältigen empirischen Überprüfung nicht stand. Reichtum und Armut ist die eigentliche Ursache für Variationen im Gesundheitszustand, in der Kriminalität, der Ungleichheit und auch dem Glück. Die armen Länder sind auch die Ungleichen. Darum gibt es beim Vergleich von Ländern mit großen Unterschieden im Reichtum eine Korrelation der Ungleichheit mit Lebenserwartung und Gewaltdelikten. Das ist aber eine „Scheinkorrelation“.


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