Kreatív statisztikai módszerek a szegénységmérésben

Az előadások a következő témára: "Kreatív statisztikai módszerek a szegénységmérésben"— Előadás másolata:

1 Kreatív statisztikai módszerek a szegénységmérésben
Kép: Kinyílott pitypangok Kreatív statisztikai módszerek a szegénységmérésben Zsuzsa születésnapjára

2 A létminimum-számítás leváltása
Hivatalos indoklás: „A mutató megnevezése nem tükrözi a számítás tartalmát: a név éhezésre, nélkülözésre utal, a tartalma viszont a mindenkori társadalmi normák szerinti tisztes megélhetést biztosító összeget jelzi. Ez az ellentmondás a mutató felhasználása körül is zavarokat okozott, mivel gyakran olyan jelenségeket (például a szegénységet) jellemeztek vele, amelyekre nem alkalmas.” (A létminimum-számítás megújítása, 4. oldal, KSH, Bp. 2015, sorozatszerkesztő: Dr. Németh Zsolt, szerzők neve nincs feltüntetve) Az eltelt időszakban egyre nagyobb érdeklődés övezte a számokat, mind több felhasználó tartott rá igényt, ám értelmezésében nem egyszer zavar támadt. (Létminimum, 2014, KSH, 1. oldal) A módszertani problémák mellett folyamatos nehézséget jelentett a média és a közvélemény felé annak a kommunikálása, hogy a létminimum háztartási és nem személyi mutató, illetve, hogy maga az elnevezés sem tükrözi a mutató valódi tartalmát. A felhasználók mást értenek mögötte, mint az a módszertanból következne. Az Európai Unió szintjén harmonizált relatív szegénységi mutatókban vagy a háztartások jövedelmi helyzetében bekövetkezett változások nem tükröződnek vissza a létminimumban. Napjainkra jelentősen megváltozott a társadalmi-gazdasági környezet, ami megköveteli a módszertan és a számítások felülvizsgálatát, új mutató kidolgozását.

3 Két javaslat Két javaslat: „amelyek alkalmasak lehetnek a mutatóval kapcsolatos problémák megoldására, és alapját képezhetik egy releváns abszolút szegénységi mutatónak.” (KSH) 1. „amerikai módszer” adaptációja (előszelekció/szűrőfeltétel megváltoztatása + gyerekes családokat hátrányosan érintő ekvivalencia-skála alkalmazása) 2. „policy-orientált” módszer (az elismert élelmiszerkosár radikális csökkentése)

4 „Amerikai módszer” adaptálása
A módszer adaptációjánál a szorzót az unió által használt legtágabb mutató, az AROPE szerinti szegénység vagy társadalmi kirekesztődés kockázatának kitett háztartások adatain számolják. Következetesen OECD2 fogyasztási egységgel számolnak, a felnőtt élelmiszerkosár változatlan. (Valóságos/empirikus adatok szerinti arány a KSH szerint 29,1%) Elismert élelmiszerszükséglet Teljes minimum, "amerikai módszer" Élelmiszer /Teljes minimum, % Létminimum Új minimum /Létminimum, % 1 felnőtt 23 954 76 378 31,36 87 351 87,4 2 fe 2 gyerek 50 303 63,3 2 fe 3 gyerek 57 490 63,6 2 fe 4 gyerek 64 676 63,8 3 fe 4 gyerek 76 653 62,9

5 Policy-orientált módszer
Lecsökkenti az élelmiszernormatívát (felnőtt aktív korú férfi) 2400 Kcal-ról 1800 Kcal-ra (alapanyagcsere szintje), s ehhez igazítva csökkenti a nők és gyerekek normatíváját is. Az OÉTI és nemzetközi ajánlások szerint egy 175 cm, 65 kg-os, 35 éves, alacsony fizikai igénybevételű nő napi kalóriaszükséglete: 2015 Kcal, Mivel ehhez a kalória-szükséglethez nem készült új kosár, egyszerűen a korábbi élelmiszernormatíva összegét csökkenti arányosan az eredeti 75%- ka kalóriában és értékben (23954Ft-ról, 17966Ft-ra csökkent). „Elismert élelmiszerszükséglet” nem azonos a ténylegesen erre fordított élelmiszerkiadással Elismert élelmiszerszükséglet Teljes minimum, „policy-orientált módszer" Élelmiszer /teljes minimum, % Létminimum Új minimum /Létminimum, % 1 felnőtt 17 966 82 790 21,70 87 351 94,78 2 fe 2 gyerek 52 101 29,97 68,63 2 fe 3 gyerek 61 084 30,74 68,93 2 fe 4 gyerek 70 067 31,35 69,18 3 fe 4 gyerek 83 542 31,53 68,16

6 Dr. Rodler Imre (szerk.): Táplálkozási ajánlások, adatok a tápanyagtáblázatból, Budapest, 2004

7 Módszertani innováció hatása a gyerekes háztartásokra

8 Konklúzió, zárszó Az új „megoldások” elérték céljukat, mert:
Az „értelemzavaró létminimum megnevezés” kikerül a szótárunkból. Mindkét új mutató szerint kiszámolt küszöbértékek erőteljesen (62-68%) lecsökkentek. Eképpen a háztartások jövedelmi helyzetében bekövetkező változásokat „jobban tükröző” számítási megoldások születtek. S ráadásul nehezebben érthetők, tehát sokkal „könnyebben kommunikálhatók”. Nemcsak a hátrányos helyzetű , hanem a szegény gyerekek száma is látványosan csökken. S a pitypang is kinyílt.