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AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv
Journal Prestige (SJR): 0.183
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  Hybrid Journal Hybrid journal (It can contain Open Access articles)
ISSN (Print) 1863-8163 - ISSN (Online) 1863-8155
Published by Springer-Verlag Homepage  [2352 journals]
  • Vorwort der Herausgeber
    • Authors: Timo Schmid; Markus Zwick
      Pages: 1 - 3
      PubDate: 2018-04-01
      DOI: 10.1007/s11943-018-0223-2
      Issue No: Vol. 12, No. 1 (2018)
       
  • Armutsmessung und Armutsbekämpfung: OECD-Skala und „Statistik“-Modell
           der Regelbedarfsberechnung auf die Probe gestellt
    • Authors: Notburga Ott
      Pages: 5 - 25
      Abstract: Zusammenfassung In der Verteilungsanalyse und Armutsmessung haben sich gewisse Usancen etabliert, die nicht mehr kritisch hinterfragt werden. Während es bis in die späten 1980er intensive Diskussionen sowohl in der Wissenschaft wie auch der Öffentlichkeit zu Fragen nach normativen Basisentscheidungen und den angemessenen statistischen Instrumenten der empirischen Ermittlung gab, wird heute v. a. im politischen Raum auf vermeintlich wissenschaftlich objektive – und damit angeblich wertfreie – Maßstäbe verwiesen. Weder die „modifizierte OECD-Skala“ noch die „relative“ Armutsgrenze werden hinsichtlich ihrer Angemessenheit kritisch diskutiert. Auch muss man beim sogenannten „Statistik“-Modell für die Bemessung von Grundsicherungsleistungen fragen, wieviel Statistik es tatsächlich enthält. Die kritische Prüfung der Angemessenheit statistischer Verfahren war stets eine Forderung von Heinz Grohmann, dem diese Vorlesung gewidmet ist.
      PubDate: 2018-04-01
      DOI: 10.1007/s11943-018-0222-3
      Issue No: Vol. 12, No. 1 (2018)
       
  • Verfahren zur Überwachung räumlicher autoregressiver Prozesse
           mit externen Regressoren
    • Authors: Robert Garthoff; Philipp Otto
      Abstract: Zusammenfassung Der vorliegende Beitrag befasst sich mit der statistischen Prozesskontrolle räumlicher autoregressiver Prozesse mit externen Regressoren. Das Ziel ist die Weiterentwicklung etablierter Methoden der zeitlichen Prozesskontrolle. Diese Ansätze werden für Anwendungen in der räumlichen Prozesskontrolle modifiziert. Wir illustrieren dieses Vorgehen anhand eines sozialstatistischen Beispiels, welches sich mit der Bevölkerungsentwicklung in den Landkreisen und Kreisfreien Städten der Bundesrepublik Deutschland befasst. Mittels Faktorenanalyse werden zunächst nicht beobachtbare Variablen basierend auf den zuvor gewählten manifesten Variablen identifiziert, denn für die nachfolgende Analyse sind voneinander unabhängige Faktoren erforderlich. Daraufhin sind anhand einer Clusteranalyse die Regionen in Gruppen einzuteilen. Mit Hilfe der gebildeten Cluster sind diejenigen Regionen, welche die Grundlage der Modellanpassung darstellen, im Zustand unter Kontrolle auszuwählen. Anhand der zuvor ermittelten Faktorwerte erfolgt eine Modellanpassung mit Hilfe der verallgemeinerten Momenten-Methode. Im Rahmen der statistischen Prozesskontrolle werden in einem weiteren Schritt multivariate Kontrollkarten basierend auf entweder exponentieller Glättung oder kumulierter Summe herangezogen, um Kreise außerhalb der Region im Zustand unter Kontrolle hinsichtlich ihres Kontrollzustandes zu beurteilen. Wir stellen verschiedene Ansätze vor, um die zu überwachenden Regionen für eine Prozesskontrolle zu sortieren. Schlussendlich möchten wir zeigen, dass die modifizierten Kontrollkarten strukturelle Veränderungen in Bezug auf ein zuvor geschätztes Modell signalisieren, ohne dass eine permanente Schätzung erforderlich ist.
      PubDate: 2018-05-23
      DOI: 10.1007/s11943-018-0224-1
       
  • Armut in Deutschland
    • Authors: Jonas Beste; Markus M. Grabka; Jan Goebel
      Abstract: Zusammenfassung Die Ergebnisse von Armutsanalysen auf Basis von Befragungsdaten unterliegen statistischen Unsicherheiten und möglichen systematischen Verzerrungen, deren Ursachen sowohl in der Pre-Data-Collection-Phase (z. B. bei der Stichprobenziehung), der Data-Collection-Phase (Unit- bzw. Item-Non-Response), als auch in der Post-Data-Collection-Phase (Gewichtung, Datengenerierung) liegen können. Um diese studienspezifischen Einflüsse bewerten zu können, kann ein Vergleich der Ergebnisse auf Basis von mehreren Datenquellen hilfreich sein. In dieser Untersuchung werden die Einkommensverteilungen, mehrere Armutsmaße, die identifizierten Armutsrisikoquoten von Subpopulationen, Armutsfaktoren, die Betroffenheit von dauerhafter Armut sowie Auf- und Abstiege mit den beiden Haushaltspanelstudien Panel „Arbeitsmarkt und soziale Sicherung“ (PASS) und sozio-oekonomisches Panel (SOEP) berechnet und miteinander verglichen. Als zusätzliche Referenz nutzen wir Ergebnisse zu Armut basierend auf dem Mikrozensus. Ziel dieses Vorhabens ist es, die Aussagekraft der Ergebnisse von Armutsanalysen besser einschätzen zu können. Zwischen den beiden Studien können signifikante Unterschiede in den Armutsmaßen festgestellt werden, welche sich allerding teilweise über den Beobachtungszeitraum auflösen. Eine Annäherung der in PASS bestimmten Armut an die Werte des SOEP kann entweder durch einen Ausfallsprozess in den ersten Erhebungsjahren der PASS-Studie oder durch eine Verbesserung der Datenqualität der Einkommensinformation bedingt sein. Die Resultate einer multivariaten Analyse auf die Wahrscheinlichkeit ein Einkommen unterhalb der Armutsschwelle aufzuweisen weichen zwischen den beiden Studien kaum voneinander ab. In der beobachteten Armutsdynamik weisen die beiden Panelstudien neben großen Gemeinsamkeiten auch klare Unterschiede auf. Insgesamt zeigt sich ein in vielen Bereichen vergleichbares Bild von relativer materieller Armut in den beiden Haushaltspanelstudien, das jedoch in einigen Punkten voneinander abweicht. Hieraus lässt sich die Relevanz für die Analyse von Armut anhand mehrerer verschiedener Datenquellen ableiten.
      PubDate: 2018-04-03
      DOI: 10.1007/s11943-018-0221-4
       
  • Germany’s trade in goods
    • Authors: Joachim Wagner
      Abstract: Recently, new data on international trade in goods by German firms became available that are based on transaction level data collected by the customs (for trade with partners outside the European Union) or reported by the firms when trading with partners inside the EU (for the statistics on intra-EU trade). The data cover detailed information on the goods traded, its value, its weight, and the country of destination (for exports) or origin (for imports). In short, the data do not only show “who trades and how much”, but also “who trades how much of which goods of which value and which weight with firms from which countries”. Furthermore, this information is available not only for firms from manufacturing industries, but for firms from all parts of the economy. Transaction level data that include information on the German firm involved in the transaction have been prepared by the Federal Statistical Office for the reporting years 2009 onwards. These data have been used in a number of studies that shed light on various aspects of Germany’s trade in goods for the first time. This survey summarizes what we have learnt from these studies.
      PubDate: 2018-03-01
      DOI: 10.1007/s11943-018-0219-y
       
  • Interview mit dem Präsidenten des Statistischen Bundesamtes, Dr.
           Georg Thiel
    • Authors: W. Krämer
      PubDate: 2018-01-26
      DOI: 10.1007/s11943-018-0218-z
       
  • Vorwort der Herausgeber
    • Authors: Timo Schmid; Markus Zwick
      Pages: 143 - 146
      PubDate: 2017-12-01
      DOI: 10.1007/s11943-017-0217-5
      Issue No: Vol. 11, No. 3-4 (2017)
       
  • Zur Qualifizierung von Mietspiegeln
    • Authors: Rainer Schlittgen
      Pages: 147 - 156
      Abstract: Zusammenfassung Der Entwurf zum neuen Mietspiegelgesetz, der 2016 vom Bundesjustizministerium vorgelegt wurde, beinhaltet, dass künftig bei qualifizierten Mietspiegeln die bisherigen Anforderung entfällt, sie müssten nach anerkannten wissenschaftlichen Grundsätzen erstellt werden. Es reicht dann, dass „zu seiner Erstellung wissenschaftliche Erkenntnisse verwendet, sachgerechte Methoden und Informationstechniken eingesetzt und soziale und örtliche Gegebenheiten berücksichtigt worden sind“. Diese Abschwächung der Anforderung öffnet unsachgemäßen Mietspiegeln Tor und Tür. In diesem Artikel wird ausgeführt, welche Anforderungen mit dem bisherigen Rahmen verbunden sind. Es ist nicht so, dass sie stets erfüllt wären. Aber die Verletzung der Vorgaben kann aufgezeigt und eine Verbesserung der Praxis angemahnt werden. Dies würde mit der Novelle entfallen.
      PubDate: 2017-12-01
      DOI: 10.1007/s11943-017-0213-9
      Issue No: Vol. 11, No. 3-4 (2017)
       
  • Grundeinkommen und Verteilungsrechnung – eine Betrachtung aus
           makrostatistischer Perspektive
    • Authors: Utz-Peter Reich
      Pages: 157 - 176
      Abstract: Zusammenfassung Die Verteilung der individuellen Einkommen über die privaten Haushalte ist ein wichtiges politisches Thema. Ob gleich oder ungleich ist strittig, und als jüngste Idee zu ihrer Änderung wird die Forderung nach einem allgemeinen individuellen Grundeinkommen erhoben, und dies aus entgegengesetzten politischen Lagern. Ungleichheit von Einkommen wird dabei auf das verfügbare Einkommen der privaten Haushalte bezogen. Dieses entsteht ökonomisch als Teil des Volkseinkommens, an dem auch die anderen Sektoren einer Volkswirtshaft in vielfältiger Weise partizipieren. Als fruchtbare Ergänzung der Haushaltsrechnungen scheint es deshalb sinnvoll, die aus der Makroökonomik bekannten Rechenwerke einzubeziehen. Sie sind bisher nur für den Kreislauf der Produkte empirisch und theoretisch ausgebaut worden in Form der Input-Output-Rechnung, können aber entsprechend modifiziert auch auf den Verteilungskreislauf, so die These in diesem Aufsatz, angewandt werden. Dadurch wird offen gelegt, wie die ersten direkten Einkommensleistungen aus der Wertschöpfung durch anschließende Verteilung im Kreislauf mit den anderen Sektoren modifiziert werden und aus welchen Quellen der Wertschöpfung ein bestimmtes verfügbares Einkommen letztlich stammt, aus denen dann auch ein Grundeinkommen gespeist werden muss.
      PubDate: 2017-12-01
      DOI: 10.1007/s11943-017-0210-z
      Issue No: Vol. 11, No. 3-4 (2017)
       
  • Strukturelle Unterschiede zwischen positiven und negativen Einkünften –
           eine Untersuchung der einkommensteuerlichen Verlusteinkunftsarten
           Gewerbebetrieb sowie Vermietung und Verpachtung auf Basis des
           Taxpayer-Panels
    • Authors: Laura Wegener
      Pages: 177 - 204
      Abstract: Zusammenfassung Empirische Studien, welche sich mit der Erzielung negativer Einkünfte in der Einkommensteuer auseinandersetzen, haben zwei „Verlusteinkunftsarten“ identifiziert – die Einkünfte aus Gewerbebetrieb sowie die Einkünfte aus Vermietung und Verpachtung – und gezeigt, dass sich diese beiden Einkunftsarten hinsichtlich der Dauer der Verlusterzielung erheblich unterscheiden. In dem vorliegenden Beitrag werden die Wanderungsbewegungen von Steuerpflichtigen zwischen den Zuständen der Erzielung positiver, negativer oder keiner Einkünfte in diesen Verlusteinkunftsarten erstmals mittels Übergangswahrscheinlichkeiten beschrieben. Ihre Bestimmung erfolgt unter Zuhilfenahme eines Markov-Modells für mehrere aufeinanderfolgende Veranlagungszeiträume und basiert auf Daten des Taxpayer-Panels für die Veranlagungszeiträume 2001 bis 2006. Ein zentrales Ergebnis der Untersuchung lautet, dass die jeweils höchsten Übergangswahrscheinlichkeiten für die persistente Erzielung von Einkünften gelten – also die dauerhafte Erzielung ausschließlich positiver, negativer oder keiner Einkünfte in den genannten Einkunftsarten. Darüber hinaus werden der Eintritt in die Einkunftsart und die Aufgabe der Einkunftsart näher betrachtet. Schließlich wird untersucht, ob die Entwicklung der Einkünfte in der jeweiligen Einkunftsart einem Markov-Prozess unterliegt. Die Entwicklung der Einkünfte aus Gewerbebetrieb folgt einem Markov-Prozess 3. Ordnung, die im jeweiligen Veranlagungsjahr beobachteten Einkünfte werden also von den drei vorhergehenden Veranlagungszeiträumen beeinflusst. Für die Einkünfte aus Vermietung und Verpachtung kann ein solcher Markov-Prozess nicht nachgewiesen werden.
      PubDate: 2017-12-01
      DOI: 10.1007/s11943-017-0216-6
      Issue No: Vol. 11, No. 3-4 (2017)
       
  • Augmenting propensity score equations to avoid misspecification bias –
           Evidence from a Monte Carlo simulation
    • Authors: Gerhard Krug
      Pages: 205 - 231
      Abstract: Propensity score matching is a semi-parametric method of balancing covariates that estimates the causal effect of a treatment, intervention, or action on a specific outcome. Propensity scores are typically estimated using parametric models for binary outcomes, such as logistic regression. Therefore, model specification may still play an important role, even if the causal effect is estimated nonparametrically in the matched sample. Methodological research indicates that incorrect specification of the propensity score equation can lead to biased estimates. Augmenting the propensity score equation with terms that represent potential nonlinearity and nonadditivity, as proposed by Dehejia and Wahba and more recently by Imbens and Rubin, represents a means of avoiding such bias. Here, we conduct a Monte Carlo simulation and show that the misspecification bias is rather small in many situations. However, when the propensity score equation and/or the outcome equation are characterized by strong nonlinearity and nonadditivity, the misspecification bias can be severe. Augmentation is shown to reduce this bias, often substantially. The Dehejia-Wahba (2002) algorithm performs better than the Imbens-Rubin algorithm, especially when the outcome equation is strongly nonlinear and nonadditive.
      PubDate: 2017-12-01
      DOI: 10.1007/s11943-017-0212-x
      Issue No: Vol. 11, No. 3-4 (2017)
       
  • Synthetic data for open and reproducible methodological research in social
           sciences and official statistics
    • Authors: Jan Pablo Burgard; Jan-Philipp Kolb; Hariolf Merkle; Ralf Münnich
      Pages: 233 - 244
      Abstract: Open and reproducible research receives more and more attention in the research community. Whereas empirical research may benefit from research data centres or scientific use files that foster using data in a safe environment or with remote access, methodological research suffers from the availability of adequate data sources. In economic and social sciences, an additional drawback results from the presence of complex survey designs in the data generating process, that has to be considered when developing and applying estimators. In the present paper, we present a synthetic but realistic dataset based on social science data, that fosters evaluating and developing estimators in social sciences. The focus is on supporting comparable and reproducible research in a realistic framework providing individual and household data. The outcome is provided as an open research data resource.
      PubDate: 2017-12-01
      DOI: 10.1007/s11943-017-0214-8
      Issue No: Vol. 11, No. 3-4 (2017)
       
  • Editorial
    • Authors: Timo Schmid; Markus Zwick
      Pages: 61 - 64
      PubDate: 2017-10-01
      DOI: 10.1007/s11943-017-0209-5
      Issue No: Vol. 11, No. 2 (2017)
       
  • Vorwort der Herausgeber
    • Authors: Timo Schmid; Markus Zwick
      Pages: 1 - 4
      PubDate: 2017-04-01
      DOI: 10.1007/s11943-017-0204-x
      Issue No: Vol. 11, No. 1 (2017)
       
  • Interview mit Nanny Wermuth
    • Authors: Walter Krämer
      PubDate: 2017-11-20
      DOI: 10.1007/s11943-017-0211-y
       
  • Einsatz von Machine-Learning-Verfahren in amtlichen
           Unternehmensstatistiken
    • Authors: Florian Dumpert; Martin Beck
      Abstract: Zusammenfassung Aufgabe der amtlichen Unternehmensstatistiken ist die Bereitstellung von Informationen über Struktur und Entwicklung der Wirtschaft, die sie durch Erhebungen, die Nutzung von Verwaltungsdaten, den Zukauf kommerzieller Daten und die Verknüpfung von Mikrodaten gewinnt. In jüngster Zeit wurde darüber hinaus auch der Einsatz von Machine-Learning-Verfahren in amtlichen Unternehmensstatistiken experimentell erprobt, und zwar bei Zuordnungsentscheidungen und der Generierung neuer Informationen. In diesem Beitrag wird das Vorgehen im Überblick dargestellt. Dazu werden zunächst die Methodik des maschinellen Lernens in den Grundzügen dargestellt, bisherige Anwendungsgebiete außerhalb und in der amtlichen Statistik beschrieben sowie die in der Unternehmensstatistik experimentell eingesetzten Verfahren erläutert. Anschließend wird die praktische Anwendung von Support Vector Machines und Random Forests auf fünf konkrete Aufgabenstellungen in ausgewählten Unternehmensstatistiken dargestellt. Abschließend werden die bisherigen Erfahrungen zusammenfassend bewertet und potenzielle weitere Aufgabenstellungen sowie absehbare Weiterentwicklungen der maschinellen Lernverfahren aufgezeigt.
      PubDate: 2017-10-12
      DOI: 10.1007/s11943-017-0208-6
       
  • Governance der amtlichen Statistik
    • Authors: Walter J. Radermacher
      Abstract: Zusammenfassung Amtliche Statistiken sind öffentliche Güter, welche von einem regulierten und unabhängigen Staatsmonopol und nach Normen, die allgemein als objektiv akzeptiert werden, geliefert werden. In demokratischen Gesellschaften sind sie als Referenz in der öffentlichen Diskussion wichtig; zuverlässige, genaue, zeitnahe und international vergleichbare statistische Informationen zu verschiedenen Themen werden als wesentlich erachtet. Dieses Monopol, das im 19. Jahrhundert eine lange Zeit benötigte, um zusammen mit der Gründung der Nationalstaaten zu entstehen und sich zu konsolidieren, scheint nun bedroht zu sein, und zwar einerseits durch die Verfügbarkeit von „freien“ großen Datenquellen und andererseits durch die anhaltende Skepsis der öffentlichen Meinung über Informationen, die von Staatsbürokratien zur Verfügung gestellt werden. „Big Data“ und „postfaktisch“ sind mithin die beiden Stichworte, die es erforderlich machen, erneut bekannte Fragen zu stellen, nämlich erstens, was amtlichen Statistik in unserer Gesellschaft für eine Aufgabe und Position haben soll, zweitens, wie die Qualität der Informationen unter neuen Gegebenheiten gesichert und drittens, wie das Vertrauen in diese Statistiken dauerhaft hergestellt werden kann.
      PubDate: 2017-10-09
      DOI: 10.1007/s11943-017-0207-7
       
  • Interview mit Hans Schneeweiß
    • Authors: Walter Krämer
      PubDate: 2017-08-07
      DOI: 10.1007/s11943-017-0206-8
       
  • Semi-parametric estimation of income mobility with D‑vines using
           bivariate penalised splines
    • Authors: Christian Schellhase; Torben Kuhlenkasper
      Abstract: The article evaluates the distribution of income mobility in Germany. We employ official data from the German Federal Employment Agency and compare relative changes in income and their serial dependency over time during the 1980s, 1990s and 2000s to obtain both a cross-sectional and a longitudinal perspective with an intra-generational focus. The data set is separated with respect to the education of the individuals and job changes. Nonparametric smoothing techniques are applied for the modelling of the multivariate distribution of individual income. We detect very low income mobility for the low-educated workforce but significantly higher income mobility for highly educated individuals.
      PubDate: 2017-07-17
      DOI: 10.1007/s11943-017-0205-9
       
  • Interview Wilrich
    • Authors: Walter Krämer
      PubDate: 2017-04-07
      DOI: 10.1007/s11943-017-0202-z
       
 
 
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