Methodische Änderungen der Armutsstatistiken durch das Statistische Bundesamt

Das Statistische Bundesamt erhebt jährlich Daten zur Einkommensverteilung und Armut in Deutschland über zwei unterschiedliche Wege: den Mikrozensus(MZ)-Kern (eine große, repräsentative Stichprobe von fast 1 Prozent der Bevölkerung) sowie die Unterstichprobe MZ-SILC (SILC = Statistics on Income and Living Conditions; EU-SILC), die auch für die Armutsberichterstattung auf EU-Ebene verwendet wird.

Der Mikrozensus-Kern ermöglicht als 1-Prozent--Stichprobe der Bevölkerung aufgrund der deutlich höheren Fallzahlen differenziertere regionale Analysen zur Armutsentwicklung und Einkommensverteilung sowie zu soziodemografischen Gruppen.

Die Ergebnisse basieren auf dem Netto-Gesamteinkommen des Haushalts im Vormonat, während auf Basis des MZ-SILC das Jahreseinkommen des Vorjahres differenziert nach Einkommensarten berechnet wird.

Die Einkommensmessung ist beim MZ-SILC also genauer, das Jahreseinkommen ist aber für die Armutsmessung als Datengrundlage weniger geeignet als das Monatseinkommen. Die beiden Datensätze haben also unterschiedliche Vorteile, weswegen es aus Sicht der Fragestellenden auch Sinn gemacht hat, dass das Statistische Bundesamt bisher die Ergebnisse für beide Datensätze veröffentlicht hat.

Nun hat das Statistische Bundesamt entschieden, die Ergebnisse aus dem Mikrozensus-Kern künftig nicht mehr auf Bundesebene zur Armutsquote auszuweisen.

Armutsquoten für Bundesländer werden nur noch auf Basis des Landesmedians und nicht mehr auf Basis des Bundesmedians veröffentlicht. Das entspricht nicht dem Standard in der Armutsforschung.

Außerdem wird mit dieser Änderung ein bundesweiter Armutsvergleich unmöglich gemacht.

Die Verwendung des jeweilige Landesmedianeinkommens als Referenz hat erhebliche Folgen: So betrug die Armutsquote in Bremen 2023 gemessen am Bundesmedian 28,8 Prozent, gemessen am Landesmedian hingegen nur 19,7 Prozent.

Auch die Verwendung des Jahreseinkommens statt des Monatseinkommens hat Folgen: Die bundesweite Armutsquote lag 2023 im Mikrozensus-Kern bei 16,6 Prozent, nach MZ-SILC jedoch nur bei 15,5 Prozent – das entspricht rund 1 Million Menschen weniger, die damit offiziell als arm gelten.

Aus Sicht der Fragestellenden hat diese Änderung erhebliche Folgen für die Bewertung von Armut in Deutschland und für die Gestaltung sozialpolitischer Maßnahmen.

Eine evidenzbasierte Sozialpolitik braucht verlässliche, vergleichbare und möglichst differenzierte Datengrundlagen.

Die geplante Einschränkung erschwert dies erheblich und birgt das Risiko einer verzerrten Darstellung sozialer Realität.

Eine Gruppe von über 30 Armutsforscherinnen und Armutsforschern hat in einem Brief an die Präsidentin des Statistischen Bundesamtes darauf aufmerksam gemacht (siehe https://gks-consult.de/armutsdaten-mikrozensus-brief-stabu/).

Wir fragen die Bundesregierung:

 1. Aus welchen Gründen hat das Statistische Bundesamt entschieden, die Armutsquoten auf Basis des Mikrozensus-Kerns künftig nicht mehr auf Bundesebene auszuweisen?

 2. Welche Rolle spielten das Bundesministerium für Arbeit und Soziales und das Bundesministerium des Innern bei dieser Entscheidung, und haben diese die Entscheidung angeregt oder dem Vorgehen aktiv zugestimmt?

 3. Gab es eine Anweisung aus der Bundesregierung an das Statistische Bundesamt, die zu der Entscheidung geführt hat?

 4. Wie bewertet die Bundesregierung den Umstand, dass künftig kein bundesweit einheitlicher Referenzwert (Median) mehr verwendet wird und dadurch die Vergleichbarkeit zwischen den Bundesländern entfällt?

 5. Hält die Bundesregierung es für sinnvoll, dass bundesweit vergleichbare Armutsquoten für die Bundesländer veröffentlicht werden, wenn ja, wie soll künftig die Entwicklung der Armutsquote bundesweit einheitlich und differenziert ausgewiesen werden, und wenn nein, warum nicht?

 6. Hält die Bundesregierung es für vereinbar mit den Anforderungen an evidenzbasierte Politikgestaltung, auf die bundesweite Auswertung einer besonders großen und differenzierten Stichprobe zu verzichten?

 7. Welche Auswirkung hat diese Umstellung aus Sicht der Bundesregierung auf die Betrachtung von Zeitverläufen bzw. Längsschnittstudien?

 8. Welche Schlussfolgerung zieht die Bundesregierung aus der Tatsache, dass nach Angaben der 30 Armutsforscherinnen und Armutsforscher laut Mikrozensus-Kern 2023 rund 1 Million Menschen mehr als arm gelten als nach MZ-SILC?

 9. Welche Auswirkungen erwartet die Bundesregierung von dieser statistischen Umstellung auf die politische und mediale Wahrnehmung von Armut in Deutschland?

 10. Teilt die Bundesregierung die Einschätzung, dass bei Betrachtung von Jahreseinkommen Armut in Deutschland unterschätzt wird, weil dann ein geringes Einkommen unter der Armutsgrenze in manchen Monaten durch ein höheres Einkommen in anderen ausgeglichen wird, und wenn nein, warum nicht?

 11. Liegt aus Sicht der Bundesregierung Armut erst dann vor, wenn das Jahreseinkommen unter einer bestimmten Schwelle liegt?

 12. Wird die Bundesregierung auf das Statistische Bundesamt einwirken, damit Ergebnisse zur Einkommensverteilung und Armut in Deutschland auch auf Basis des Mikrozensus-Kerns weiterhin veröffentlicht werden?

 13. Wird die Bundesregierung selbst Zeitreihen auf Basis beider Datensätze veröffentlichen, zum Beispiel auf der Seite zum Armuts- und Reichtumsbericht?

 14. Inwiefern bezieht die Bundesregierung künftig weiterhin die Ergebnisse beider Erhebungsmethoden in sozialpolitische Analysen und Förderentscheidungen ein?

 15. Wie sind auf der Basis von MZ-Kern (Endergebnisse 2020, 2021,2022, 2023 sowie Erstergebnisse 2024 bzw., wenn bereits vorhanden, Endergebnisse 2024) für:

• a) die Armutsgefährdungsquote Deutschland, gemessen am Bundesmedian,
• b) die Armutsgefährdungsquoten der Bundesländer, gemessen am Bundesmedian,
• c) die Armutsgefährdungsquoten Deutschland und Bundesländer nach soziodemografischen Merkmalen, gemessen am Bundesmedian,
• d) die Armutsgefährdungsquoten der Raumordnungsregionen, gemessen am Bundesmedian,
• e) die Mediane und Armutsgefährdungsschwellen nach Haushaltstypen für Deutschland, gemessen am Bundesmedian,
• f) die Struktur der einkommensarmen Bevölkerung nach soziodemografischen Merkmalen, gemessen am Bundesmedian,
• g) den Gini-Koeffizienten der Nettoäquivalenzeinkommen in Deutschland?