Der Vergleich von Volkswirtschaften und Armut ist eine Herausforderung, da unterschiedliche Maßnahmen zu unterschiedlichen Ergebnissen führen können. Olivier Sterck, außerordentlicher Professor für Wirtschaftswissenschaften an der Universität Oxford, hat eine neue Methode zur Messung der Armut entwickelt, die er „durchschnittliche Armut“ nennt.
Er stellt fest, dass „die durchschnittliche Armut in den USA wesentlich höher ist, obwohl die Durchschnittseinkommen höher sind als in den meisten westeuropäischen Ländern“.
Wenn man das Bruttoinlandsprodukt (BIP) pro Kopf zwischen den USA und Europa vergleicht, deuten die Zahlen auf ein bemerkenswertes Ergebnis hin: Der ärmste US-Bundesstaat konkurriert mit Deutschland.
Im dritten Quartal 2024 hatte Mississippi, der ärmste US-Bundesstaat, ein Pro-Kopf-BIP von 49.780 Euro (53.872 US-Dollar). In Deutschland waren es im Jahr 2024 51.304 Euro – ein Unterschied von nur etwa 1.500 Euro.
In Bezug auf die Kaufkraftparität (KKP) sind die USA in einer deutlich stärkeren Position als die meisten EU-Länder, mit Ausnahme von Luxemburg und Irland ein Artikel von Euronews Business zeigt.
Was ist „durchschnittliche Armut“?
Olivier Sterck betont jedoch, dass die Betrachtung von Armut als Spektrum die Diskussion verändert. Es zeigt, wo die Armutsgrenzen liegen und warum Ungleichheit so wichtig ist.
Laut Stercks Forschung, die auf SSRN, einem Online-Repository für akademische Arbeiten, veröffentlicht wurde, ist „durchschnittliche Armut“ definiert als die durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, um 1 US-Dollar zu verdienen. „Das Maß ist inklusiv, verteilungssensitiv, zerlegbar und entspricht der Art und Weise, wie sowohl Experten als auch die Öffentlichkeit Armut konzeptualisieren“, sagt er.
Der 1-Dollar wird in internationalen Dollar gemessen. Das bedeutet, dass man in jedem Land die gleiche Menge an Waren und Dienstleistungen kauft wie ein US-Dollar in den Vereinigten Staaten. Es wird häufig zusammen mit Daten zur Kaufkraftparität (KKP) verwendet. Die „Zeit“ bezieht sich auf einen Lebenstag für jeden, in jedem Alter und unter allen Umständen – nicht nur auf die Stunden, die jemand mit einem Job leistet.
Zeit, die benötigt wird, um 1 US-Dollar in internationalen Dollars zu verdienen
Ab 2025 beträgt die benötigte Zeit, um 1 US-Dollar zu verdienen, in den USA 63 Minuten. Das ist etwa das Doppelte des Durchschnitts in Deutschland, Frankreich und Großbritannien.
In Deutschland, Europas größter Volkswirtschaft, dauert es 26 Minuten. In Frankreich liegt die Zahl bei 31 Minuten, während sie in Großbritannien leicht auf 34 Minuten ansteigt.
Diese Zahlen deuten darauf hin, dass die durchschnittliche Armut in den USA etwa doppelt so hoch ist wie in diesen drei Ländern.
Anhand dieser Kennzahl stellt Sterck fest, dass die weltweite Armut seit 1990 um 55 % zurückgegangen ist. Die Zeit, die benötigt wird, um einen Dollar zu verdienen, ist von etwa einem halben Tag auf fünf Stunden gesunken.
In den USA steigt die durchschnittliche Armut, in Europa sinkt sie
Die neue Messung zeigt auch, dass die durchschnittliche Armut in den USA seit 1990 trotz eines starken Anstiegs der Durchschnittseinkommen fast kontinuierlich zugenommen hat. Im Gegensatz dazu ist sie in den meisten anderen Ländern mit hohem Einkommen im Laufe der Zeit zurückgegangen.
Im Jahr 1990 dauerte es beispielsweise in den USA 43 Minuten, um 1 Dollar zu verdienen. Dies war fast das gleiche wie in Frankreich (42 Minuten) und kürzer als im Vereinigten Königreich (51 Minuten). Deutschland hatte mit 34 Minuten die niedrigste Zeit.
„Nehmen Sie zufällig zwei Personen aus der Bevölkerung dieser Länder: Das erwartete Verhältnis ihrer Einkommen liegt in den USA über 4, in den drei europäischen Ländern jedoch nur bei etwa 1,5. Dies zeigt, dass die Einkommensniveaus in den USA viel stärker gestreut sind.“
Infolgedessen gibt es in den USA einen höheren Anteil an Menschen mit niedrigem Einkommen, und sie brauchen mehr Zeit, um einen Dollar zu verdienen“, sagte Olivier Sterck gegenüber Euronews Business.
Wachstum des Durchschnittseinkommens im Vergleich zur durchschnittlichen Ungleichheit
Dieser Kennzahl zufolge ist die Zeit, die zum Verdienen von 1 US-Dollar benötigt wird, in den letzten 35 Jahren in den USA um 20 Minuten oder 47 % gestiegen. Alle drei europäischen Volkswirtschaften verzeichneten Rückgänge, wobei Großbritannien den größten Rückgang verzeichnete.
Warum ist das so? Er weist darauf hin, dass in allen vier Ländern das Durchschnittseinkommen laut PIP-Daten der Weltbank in den letzten Jahrzehnten um etwas mehr als 1 % pro Jahr gestiegen sei. In den USA ist die durchschnittliche Ungleichheit jedoch um etwa 2,2 % pro Jahr gestiegen und damit schneller als das Einkommenswachstum.
„Das erklärt, warum die durchschnittliche Armut in den USA zunahm: Die durchschnittliche Ungleichheit wuchs schneller als das durchschnittliche Einkommen“, sagt er.
Im Vereinigten Königreich, in Frankreich und Deutschland hingegen blieb die Ungleichheit relativ stabil, sodass das Einkommenswachstum zu einer Verringerung der durchschnittlichen Armut führte.
Wie wachsende Volkswirtschaften ärmer werden
„Wie kann die Wirtschaft eines reichen Landes wachsen und dennoch ärmer werden?“ fragt Sterck und bezieht sich in seinem Artikel für The Conversation auf die USA.
Seine Antwort ist einfach: Ungleichheit.
Er stellt fest, dass sich Armut aus zwei Hauptgründen ändern kann: Die Einkommen steigen oder sinken oder die Einkommensverteilung wird mehr oder weniger ungleich.
Im Fall der USA nimmt die durchschnittliche Armut selbst in einer wachsenden Wirtschaft zu, da die Ungleichheit schneller zunimmt als die Einkommen.
„Und die USA haben eine der ungleichsten Volkswirtschaften der Welt und bei weitem die ungleichste unter den reichen Ländern. In allen 50 Bundesstaaten ist die Ungleichheit seit 1990 stark gestiegen, unabhängig von politischer Ausrichtung, demografischer Zusammensetzung oder Wirtschaftsstruktur“, schreibt er.
Die Einkommensungleichheit, gemessen am Gini-Koeffizienten, ist in den USA höher als in den großen europäischen Volkswirtschaften. Höhere Werte weisen auf eine größere Ungleichheit hin.
