Armut und Gesundheit: Der Lebensstandardansatz als ergänzendes Messinstrument relativer Armut. Ergebnisse aus dem Sozio-ökonomischen Panel (SOEP 2011)

Zusammenfassung

Hintergrund: Trotz existierender Kontroversen wird Armut in den Gesundheitswissenschaften meist über das verfügbare Einkommen eines Haushalts operationalisiert. Gegenwärtig wird der Lebensstandardansatz als ergänzendes Armutsmessinstrument diskutiert. Diese Studie vergleicht beide Ansätze der Armutsmessung mit Bezug auf die subjektive Gesundheit der bundesdeutschen Bevölkerung und diskutiert inhaltliche Implikationen beider Armutsmesskonzepte für die Gesundheitsforschung.

Methodik: Die Analysen basieren auf dem Sozio-ökonomischen Panel (SOEP) aus dem Jahr 2011 und umfassen 12 290 Privathaushalte und 21 106 Befragungsteilnehmer. Die subjektive Gesundheit beruht auf einer Selbsteinschätzung des allgemeinen Gesundheitszustands. Die Einkommensarmut wurde auf Basis des Netto-Äquivalenzgewichteten Pro-Kopf-Einkommens bestimmt und setzt an einer Schwelle von 60% des medianbasierten Durchschnittseinkommens an. Eine Person wird als depriviert (unzureichender Lebensstandard) bezeichnet, wenn von 11 Merkmalen mindestens 3 aufgrund finanzieller Gründe fehlen. Anhand deskriptiver Analysen und einer schrittweisen Modellierung binär logistischer Regression wird der Zusammenhang beider Armutsmesskonzepte mit der subjektiven Gesundheit unter statistischer Kontrolle für Alter, Wohnort, Nationalität, Bildung, berufliche Stellung und Beziehungsstatus untersucht.

Ergebnisse: Die schrittweise Regression zeigt, dass der Lebensstandard stärker mit der subjektiven Gesundheit assoziiert ist als die Einkommensarmut. Nach Adjustierung für alle soziodemografischen Variablen wie auch für den jeweiligen Armutsindikator ist die Einkommensarmut bei Männern (OR Männer: 1,33; 95 %-KI: 1,00–1,77) wie Frauen (OR Frauen: 0,98; 95 %-KI: 0,78–1,22) nicht mehr signifikant mit einer weniger guten bis schlechten Gesundheit assoziiert, im Gegensatz zur Deprivation (OR Frauen: 2,11; 95%-KI: 1,76–2,64; OR Männer: 2,00; 95%-KI: 1,57–2,52).

Schlussfolgerung: Die Ergebnisse der vorliegenden Studien weisen darauf hin, dass der Einkommens- und Lebensstandardansatz unterschiedliche Dimensionen von Armut messen. Auf Basis des Lebensstandards lassen sich demnach wohlstandsbedrohtere Lebensverhältnisse erfassen, die im Gegensatz zum Einkommensansatz relativ robust gegenüber Geschlechtsunterschieden sind. Die vorliegende Untersuchung bietet einen ersten Ansatzpunkt zu einer ergänzenden Forschung der Beziehung zwischen Armut und Gesundheit.

Abstract

Background: A common indicator of the measurement of relative poverty is the disposable income of a household. Current research introduces the living standard approach as an alternative concept for describing and measuring relative poverty. This study compares both approaches with regard to subjective health status of the German population, and provides theoretical implications for the utilisation of the income and living standard approach in health research.

Methods: Analyses are based on the German Socio-Economic Panel (GSOEP) from the year 2011 that includes 12 290 private households and 21106 survey members. Self-rated health was based on a subjective assessment of general health status. Income poverty is based on the equalised disposable income and is applied to a threshold of 60% of the median-based average income. A person will be denoted as deprived (inadequate living standard) if 3 or more out of 11 living standard items are lacking due to financial reasons. To calculate the discriminate power of both poverty indicators, descriptive analyses and stepwise logistic regression models were applied separately for men and women adjusted for age, residence, nationality, educational level, occupational status and marital status.

Results: The results of the stepwise regression revealed a stronger poverty-health relationship for the living standard indicator. After adjusting for all control variables and the respective poverty indicator, income poverty was statistically not significantly associated with a poor subjective health status among men (OR Men: 1.33; 95% CI: 1.00–1.77) and women (OR Women: 0.98; 95% CI: 0.78–1.22). In contrast, the association between deprivation and subjective health status was statistically significant for men (OR Men: 2.00; 95% CI: 1.57–2.52) and women (OR Women: 2.11; 95% CI: 1.76–2.64).

Conclusions: The results of the present study indicate that the income and standard of living approach measure different dimensions of poverty. In comparison to the income approach, the living standard approach measures stronger shortages of wealth and is relatively robust towards gender differences. This study expands the current debate about complementary research on the association between poverty and health.

Schlüsselwörter

relative Armut - Lebensstandardansatz - subjektive Gesundheit - SOEP - Armutsmessung

Key words

relative poverty - living standard approach - subjective health - GSOEP - poverty measurement

• Literatur

• 1 Huster E-U, Boeckh J, Mogge-Grotjahn H. Handbuch Armut und Soziale Ausgrenzung. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften; 2008
• 2 Groenemeyer A, Ratzka M. Armut, Deprivation und Exklusion als soziales Problem. In: Albrecht G, Groenemeyer A. Hrsg Handbuch soziale Probleme. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften; 2012: 367-432
• 3 Lampert T. Armut und Gesundheit. In: Schott T, Hornberg C. Hrsg Die Gesellschaft und ihre Gesundheit. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften; 2011: 575-597
• 4 Rat der Europäischen Gemeinschaft . Beschluss des Rates vom 19. Dezember 1984 über gezielte Maßnahmen zur Berkämpfung der Armut auf Gemeinschaftsebene. Amtsblatt der Europäischen Gemeinschaft L2 1984; 24-32
• 5 Kroh M, Neiss H, Kroll L et al. Menschen mit hohem Einkommen leben länger. DIW-Wochenber 2012; 79: 3-15
• 6 Lampert T, Kroll L. Einkommensdifferenzen in der Gesundheit und Lebenserwartung – Quer- und Längsschnittbefunde des Sozio-oekonomischen Panels (SOEP). Gesundheitswesen 2006; 68: 219-230
• 7 Wildner M. Armes reiches Land. Gesundheitswesen 2013; 75: 65-66
• 8 Ringen S. Direct and Indirect Measures of Poverty. J Soc Policy 1988; 17: 351-365
• 9 Groh-Samberg O, Voges W. Armut und soziale Ausgrenzung. In: Mau S, Schöneck N. Hrsg Handwörterbuch zur Gesellschaft Deutschlands. Wiesbaden: Springer; 2013: 58-79
• 10 Andreß H-J. Does low income mean poverty? Some necessary extensions of poverty indicators based on economic resources. In: Krause P, Bäcker G, Hanesch W. Hrsg Combating Poverty in Europe: The German Welfare Regime in Practice. Aldershot: Ashgate; 2003: 117-130
• 11 Townsend P. Poverty in the United Kingdom: a survey of household resources and standards of living. Harmondsworth: Penguin Books Ltd; 1979
• 12 Andreß H-J. Lebensstandard und Armut — ein Messmodell. In: Groenemeyer A, Wieseler S. Hrsg Soziologie sozialer Probleme und sozialer Kontrolle. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften; 2008: 473-487
• 13 Whelan CT, Layte R, Maître B. Understanding the Mismatch Between Income Poverty and Deprivation: A Dynamic Comparative Analysis. Eur Sociol Rev 2004; 20: 287-302
• 14 Berthoud R, Bryan M. Income, Deprivation and Poverty: A Longitudinal Analysis. J Soc Policy 2011; 40: 135-156
• 15 Butterworth P, Olesen SC, Leach LS. The role of hardship in the association between socio-economic position and depression. Aust N Z J Psychiatry 2012; 46: 364-373
• 16 Imlach Gunasekara F, Carter KN, Crampton P et al. Income and individual deprivation as predictors of health over time. Int J Public Health 2013; 58: 501-511
• 17 Pfoertner T-K, Andress H-J, Janssen C. Income or living standard and health in Germany: different ways of measurement of relative poverty with regard to self-rated health. Int J Public Health 2011; 56: 373-384
• 18 Foulds J, Wells JE, Mulder R. The association between material living standard and psychological distress: Results from a New Zealand population survey. Int J Soc Psychiatry 2014; [in press]
• 19 Wagner GG, Göbel J, Krause P et al. Das Sozio-oekonomische Panel (SOEP): Multidisziplinäres Haushaltspanel und Kohortenstudie für Deutschland – Eine Einführung (für neue Datennutzer) mit einem Ausblick (für erfahrene Anwender). AStA Wirtsch- Sozialstatistisches Arch 2008; 2: 301-328
• 20 Schupp PDJ. Das Sozio-oekonomische Panel (SOEP). Bundesgesundheitsblatt – Gesundheitsforschung – Gesundheitsschutz 2012; 55: 767-774
• 21 De Bruin A, Picavet HS, Nossikov A. Health interview surveys. Towards international harmonization of methods and instruments. WHO Reg Publ Eur Ser 1996; 58: 1-161
• 22 Robine J-M, Jagger C. Euro-REVES Group . Creating a coherent set of indicators to monitor health across Europe: the Euro-REVES 2 project. Eur J Public Health 2003; 13: 6-14
• 23 Idler EL, Benyamini Y. Self-Rated Health and Mortality: A Review of Twenty-Seven Community Studies. J Health Soc Behav 1997; 38: 21
• 24 Jylhä M, Volpato S, Guralnik JM. Self-rated health showed a graded association with frequently used biomarkers in a large population sample. J Clin Epidemiol 2006; 59: 465-471
• 25 Müters S, Lampert T. Subjektive Gesundheit als Prädiktor für Mortalität. Gesundheitswesen 2005; 67: 129-136
• 26 Ziebarth N. Measurement of health, health inequality, and reporting heterogeneity. Soc Sci Med 2010; 71: 116-124
• 27 Statistisches Bundesamt . Statistisches Jahrbuch Deutschland 2013. Wiesbaden: Statistische Bundesamt; 2014
• 28 European Comission . Laeken Indicators: detailed Calculation Methodology. DOC. E2/IPSE/2003. Luxembourg: European Comission; 2013
• 29 Atkinson AB, Marlier E, Nolan B. Indicators and Targets for Social Inclusion in the European Union. J Common Mark Stud 2004; 42: 47-75
• 30 Andreß H-J, Lipsmeier G. Armut und Lebensstandard. Gutachten im Rahmen des Armuts- und Reichtumsbericht der Bundesregierung. Bielefeld: Bundesministerium für Arbeit und Sozialordnung; 2000
• 31 Fusco A, Guio A-C, Marlier E. Building a Material Deprivation Index in a Multinational Context: Lessons from the EU Experience. In: Berenger V, Bresson F. Hrsg Poverty and Social Exclusion around the Mediterranean Sea. New York: Springer US; 2013: 43-71
• 32 Karlson KB, Holm A, Breen R. Comparing Regression Coefficients Between Same-sample Nested Models Using Logit and Probit A New Method. Sociol Methodol 2012; 42: 286-313
• 33 Mood C. Logistic Regression: Why We Cannot Do What We Think We Can Do, and What We Can Do About It. Eur Sociol Rev 2010; 26: 67-82
• 34 Best H, Wolf C. Modellvergleich und Ergebnisinterpretation in Logit- und Probit-Regressionen. KZfSS Köln Z Für Soziol Sozialpsychologie 2012; 64: 377-395
• 35 Williams RL. A note on robust variance estimation for cluster-correlated data. Biometrics 2000; 56: 645-646
• 36 Pimminger I. Armut und Armutsrisiken von Frauen und Männern. Berlin: Agentur für Gleichstellung im ESF; 2012
• 37 Hauser R. Zum Einfluss von Äquivalenzskalen auf Ergebnisse zur personellen Einkommensverteilung und zur relativen Einkommensarmut. In Zur Theorie, Empirie und Politik der Einkommensverteilung. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg; 2002: 175-189
• 38 Sierminska E, Frick JR, Grabka MM. Examining the gender wealth gap in Germany, IZA Discussion Paper No. 3573. Bonn: 2008
• 39 Piachaud D. Wie Misst Man Armut?. In: Leibfried S, Voges W. Hrsg Armut im modernen Wohlfahrtsstaat. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften; 1992: 63-87
• 40 Halfon N, Hochstein M. Life Course Health Development: An Integrated Framework for Developing Health, Policy, and Research. Milbank Q 2002; 80: 433-479
• 41 Lipsmeier G. Die Bestimmung des notwendigen Lebensstandards – Einschätzungsunterschiede und Entscheidungsprobleme. Z Für Soziol 1999; 28: 281-300