Der Armuts- und Reichtumsbericht der Regierung hat 700 Seiten. In politischen Gerechtigkeitsdebatten rückt aber nur ein kleiner Abschnitt von sechs Zeilen regelmäßig in den Mittelpunkt: Die unteren 40 Prozent der Beschäftigten in Deutschland, heißt es da, hätten im Jahr 2015 geringere Reallöhne gehabt als 1995. Auch prominente Wissenschaftler wie Marcel Fratzscher vom Deutschen Institut für Wirtschaftsforschung (DIW) zitieren dies gern als Beleg für eine soziale Spaltung. Wie solche Zahlen zustande kommen und was sie wirklich aussagen, bleibt oft im Dunkeln – zumal, wenn die Botschaft griffig wirkt.

Das Beispiel legt eine Verarmung der unteren Schichten nahe, beruht aber auf einem anderen statistischen Zusammenhang. „Dahinter verbirgt sich vor allem eine positive Entwicklung auf dem Arbeitsmarkt“, erklärt Judith Niehues, Verteilungsforscherin am arbeitgebernahen Institut der deutschen Wirtschaft (IW). Der Aufschwung habe eben dazu geführt, dass sich die Gruppe der Lohnbezieher anders zusammensetzt: Die unteren 40 Prozent von heute sind andere Personen als zuvor. Viele waren vormals arbeitslos und kamen in der Lohnstatistik gar nicht vor. Wer nun Arbeitslohn statt Arbeitslosengeld erhält, hat seine soziale Lage nicht verschlechtert – gehört damit aber neu zu den unteren 40 Prozent der Lohnbezieher. Und allein schon dadurch steigen andere Lohnbezieher von den unteren 40 zu den oberen 60 Prozent auf.

Scheinbar klare Statistiken sind wackelig

Wie wacklig viele scheinbar klare Statistiken zu Ungleichheit und Armut sind, zeigt Niehues mit einer neuen Studie auf, die der F.A.Z. vorliegt. Zwei Problemfelder kristallisieren sich dabei heraus. Zum einen gilt schlicht: Wie sich eine Entwicklung im Zeitablauf darstellt, hängt davon ab, mit welchem Jahreswert aus der Vergangenheit man aktuelle Daten vergleicht. Gemessen am Jahr 2005 ist die Arbeitslosigkeit heute sehr niedrig, gemessen am Jahr 1960 noch nicht. Zum anderen werden Einkommensdaten großenteils durch Befragungen gewonnen. Wenn man aber nicht Kontoauszüge und Haushaltsbücher durcharbeitet, bringt dies Unschärfen – im Zweifel hat schon die Wortwahl der Fragen einigen Einfluss auf das Messergebnis. Zudem ist es nicht leicht, die Stichproben jährlicher Befragungen laufend repräsentativ zu halten, wenn sich die Struktur der Bevölkerung allmählich verändert – etwa durch Migration.

Niehues beleuchtet dazu unter anderem die vieldiskutierte Armutsgefährdungsquote. Sie gibt an, welcher Anteil der Bevölkerung mit seinem Einkommen weniger als 60 Prozent des gesellschaftlichen Mittelwerts hat; wobei auch der Mittelwert aus der jeweiligen Befragungsstichprobe errechnet wird. Drei große Datenquellen stehen zur Verfügung: der Mikrozensus, das Sozio-oekonomische Panel (Soep) und die europäisch angelegte Erhebung „EU-Silc“. Alle drei sind anerkanntermaßen seriös – und liefern ganz unterschiedliche Ergebnisse.

Die Messergebnisse zum Anteil der Armutsgefährdeten an der Gesamtbevölkerung reichen von 15,4 Prozent (Mikrozensus) bis 16,7 Prozent (EU-Silc). Noch größer werden die Unterschiede, wenn man Quoten für einzelne Bevölkerungsgruppen ermittelt, wie Niehues zeigt – etwa den Anteil der betroffenen Jugendlichen bis 18 Jahre: Dann reicht die Spanne der Messwerte von 14,6 Prozent (EU-Silc) bis 21,1 Prozent (Soep). In der besonders betroffenen Gruppe der Alleinerziehenden sortiert es sich wiederum anders. Hier liefert der Mikrozensus 41,9 Prozent, EU-Silc dagegen 33,7 Prozent. Es lässt sich also nicht einmal feststellen, ob eine einzelne Datenquelle das Geschehen systematisch über- oder unterzeichnet.

Tücken von Zeitvergleichen

Mit einem weiteren Beispiel verdeutlicht Niehues indes die Tücken von Zeitvergleichen. Hier geht es um die preisbereinigten Nettoeinkommen (einschließlich Sozialtransfers) des untersten Zehntels der Bevölkerung, gestützt auf Daten aus dem Sozio-oekonomischen Panel: Im Jahr 2014 hatte diese unterste Bevölkerungsschicht demnach 8,5 Prozent weniger als 1991. Dies überdeckt aber, dass die Ergebnisse für diese Gruppe 1994 auf einen Schlag um 10 Prozent abgesackt sind und sich seither auf dem verringerten Niveau bewegen. Der Bruch ist Niehues zufolge nur messtechnisch und nicht ökonomisch erklärbar. Nutzt man nun als Vergleichsjahr lieber 1994, steht für das untere Zehntel der Bevölkerung ein reales Einkommensplus von 1,9 Prozent zu Buche.

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Besser lässt sich derweil ein anderer Bruch in der Zeitreihe klären: 2013 wurden mehr Migranten in die Befragungsstichprobe des Soep aufgenommen. Das drückte die Messwerte wiederum abrupt nach unten, obwohl es in der Wirklichkeit keinen Rückgang gab. Rechnet man auch diesen Effekt aus dem Zeitvergleich heraus, haben sich die Einkommen des unteren Zehntels seit 1994 preisbereinigt um 5,7 Prozent erhöht, wie Niehues zeigt.