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- Einleitung und Modulübersicht -

1. Die Funktion statistischer Konzentrationsmaße

• Die statistischen Konzentrationsmaße dienen zur Charakterisierung der Verteilung der Merkmalssumme auf die einzelnen Merkmalsträger. Sie werden deshalb vor allem zur Erfassung ökonomischer oder sozialer Ungleichheit und zur Analyse von Prozessen der Marktkonzentration in der Zeit berechnet.

• Sie messen also z.B. wie sich das gesamte Haushaltseinkommen oder -vermögen auf die einzelnen Haushalte verteilt oder wie sich die einzelnen Umsätze auf die beteiligten Unternehmen konzentrieren: Ist die Summe der Merkmalsausprägungen auf alle Merkmalsträger etwa gleich verteilt oder verfügen wenige über einen hohen Anteil und viele nur über einen geringen Anteil?

• Damit beleuchten die Konzentrationsmaße einen etwas anderen Aspekt der Merkmalsverteilung als die statistischen Streuungsmaße, die sich eher auf die Konzentration der Merkmalswerte um das Zentrum der Verteilung als auf die Konzentration der Merkmalssumme auf die Merkmalsträger beziehen.

2. Typen von Konzentrationsmaßen

Für die Konzentrationsanalyse sind zwei Aspekte relevant: Die Verteilung der Merkmalssumme

• innerhalb eines konstanten Kreises von Merkmalsträgern (Personen, Unternehmen) und/oder

• die Veränderung (Verkleinerung) der Anzahl der Merkmalsträger.

So kann es durchaus sein, dass die Konzentration abnimmt, weil sich die Merkmalssumme (etwa die abgesetzten KFZ) gleichmäßiger auf die Merkmalsträger (etwa die Produzenten von KFZs) verteilen, gleichzeitig aber zunimmt, weil in diesem Prozess einige ehemalige Produzenten vom Markt verdrängt worden sind.
Diese beiden Fragestellungen müssen mit unterschiedlichen Konzepten bearbeitet werden, wobei man u.U. zu scheinbar widersprüchlichen Ergebnissen kommt.

a) Das Konzept der relativen Konzentration

• Mit den Modellen der relativen Konzentration wird die Verteilung der Merkmalssumme auf alle Merkmalsträger betrachtet. Sie sind nur dort anwendbar, wo der Konzentrationsprozess nicht die Zugehörigkeit der Objekte zu den Merkmalsträgern selbst tangiert, z.B. die Konzentration von Einkommen oder Vermögen in einer Bevölkerung.

• Für die relative Konzentration stehen als graphisches Modell die Lorenzkurve und als rechnerisches Modell der Gini-Koeffizient zur Verfügung.

b) Das Konzept der absoluten Konzentration

• Mit den Modellen der absoluten Konzentration wird die Verteilung der Merkmalssumme auf die r Merkmalsträger mit den höchsten Merkmalsausprägungen untersucht. Für dieses Konzept ist es irrelevant, ob die Gesamtzahl der Merkmalsträger über die betrachteten r Merkmalsträger hinaus zu- oder abnimmt.

• Die absolute Konzentration wird graphisch in der Konzentrationskurve und rechnerisch im Rosenbluth-Index bzw. im Herfindahl-Index ausgedrückt.

3. Modulüberblick

Das Kapitel Konzentrationsmaße beinhaltet folgende Module:

1. einem Modul zur relative Konzentration mit der Darstellung der Lorenzkurve und der Präsentation des Gini-Koeffizienten,

2. Einem Modul zur absolute Konzentration mit der Vorstellung der Konzentrationskurve und der Konzentrationsindizes von Rosenbluth und Herfindahl und

3. einem Modul mit Instrumenten und Anregungen zur eigenen Analyse, in dem ein Tool zur Berechnung des Gini-Koeffizienten und zur Zeichnung einer Lorenzkurve für klassierte Daten vorgestellt wird. ,
   

   Wählen Sie ein Modul:

   1. VI-1 Die relative Konzentration
   
   
   2. VI-2 Die absolute Konzentration
   
   
   3. VI-3 Eigene Analysen und Interpretationen
   
   

   letzte Änderung am 28.2.2020 um 7:49 Uhr.

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