Die Determinanten der Frauenarmut

Inhaltsverzeichnis

1 Einführung

2 Theoretische Grundlagen

2.1 Definitions- und Messkonzepte der Armut

2.1.1 Absolutes und relatives Armutskonzept

2.1.2 Die Armutsgefährdungsquote

2.2 Armutsindikatoren

2.2.1 Gender Pay Gap

2.2.2 Gender Empowerment Measure

3 Aktueller Forschungsstand

3.1 Gender Pay Gap in Europa

3.2 Armutsgefährdungsquote in Europa

4 Methodik

4.1 Datengeneration

4.2 Variablenbeschreibung

4.2.1 Endogene Variable

4.2.2 Exogene Variablen

4.3 Methodisches Vorgehen

5 Gender-Unterschiede im Zusammenhang

5.1 Zusammenhänge mit der Armutsgefährdungsquote

5.1.1 Hypothesen

6 Analyse der geschätzten Zusammenhänge mit Eviews

7 Ergebniszusammenstellung

8 Schlussbetrachtung

Zielsetzung & Themen

Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht die wirtschaftlichen Determinanten der Frauenarmut in Europa auf Basis von Querschnittsdaten des Jahres 2014. Ziel ist es, aktuelle Gender-Unterschiede aufzuzeigen, diese zu vergleichen und mittels einer Regressionsanalyse zu überprüfen, welche Faktoren die Armutsgefährdungsquote von Frauen maßgeblich beeinflussen.

• Analyse sozioökonomischer Armutsindikatoren (Gender Pay Gap, Gender Empowerment Measure)
• Untersuchung des aktuellen Forschungsstandes zur Frauenarmut in europäischen Ländern
• Empirische Identifikation von Determinanten der Armutsgefährdung mittels EViews
• Evaluierung der Auswirkungen von Erwerbsquote, Arbeitslosenquote und Bildungsstand
• Überprüfung von Hypothesen zu geschlechtsspezifischen Armutsunterschieden

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einführung: Diese Einleitung führt in die Problematik der Frauenarmut ein und definiert das Forschungsziel, die ökonomischen Determinanten auf Basis von 2014er Daten zu analysieren.

2 Theoretische Grundlagen: Das Kapitel erläutert Armutskonzepte, insbesondere die relative Armut und die Armutsgefährdungsquote, sowie Gender-Indikatoren wie den Gender Pay Gap.

3 Aktueller Forschungsstand: Hier werden bestehende Studien zur Entwicklung des Gender Pay Gaps und der Armutsgefährdung in Europa zusammengefasst.

4 Methodik: Der Abschnitt beschreibt die Datengeneration via Eurostat, die Auswahl der 28 betrachteten Länder und das ökonometrische Vorgehen mittels KQ-Schätzung.

5 Gender-Unterschiede im Zusammenhang: Dieses Kapitel interpretiert graphische Zusammenhänge zwischen exogenen Einflussfaktoren und der Armutsgefährdungsquote von Frauen.

6 Analyse der geschätzten Zusammenhänge mit Eviews: Hier erfolgt die statistische Prüfung der Zusammenhänge mittels einer multiplen linearen Regression und verschiedenen Regressionsmodellen.

7 Ergebniszusammenstellung: Die Ergebnisse aus der empirischen Untersuchung werden hier gebündelt und die aufgestellten Hypothesen verifiziert oder falsifiziert.

8 Schlussbetrachtung: Das Fazit fasst die Erkenntnisse zusammen und reflektiert die Aussagekraft der Regressionsmodelle sowie die Grenzen der vorliegenden Untersuchung.

Schlüsselwörter

Frauenarmut, Armutsgefährdungsquote, Gender Pay Gap, Makroökonomie, Regressionsanalyse, Europa, Eurostat, Erwerbsquote, Einkommensarmut, Bildung, Arbeitslosenquote, Ökonometrie, Geschlechterungleichheit, Sozioökonomie, Determinanten

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Bachelorarbeit grundsätzlich?

Die Arbeit befasst sich mit der Analyse von Determinanten, die zur Frauenarmut führen, wobei ein besonderer Fokus auf dem wirtschaftlichen Kontext in europäischen Ländern liegt.

Was sind die zentralen Themenfelder der Untersuchung?

Die zentralen Felder sind die Messung von Armutsgefährdung, geschlechtsspezifische Lohnunterschiede (Gender Pay Gap) sowie der Einfluss von ökonomischen Faktoren auf die Lebensstandards von Frauen.

Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?

Ziel ist es, mithilfe von Querschnittsdaten aus dem Jahr 2014 zu ermitteln, welche makro- und mikroökonomischen Determinanten die Armutsgefährdungsquote von Frauen erklären und beeinflussen.

Welche wissenschaftliche Methode verwendet die Autorin?

Es wird eine empirische Analyse durchgeführt, die zunächst graphische Korrelationen betrachtet und anschließend mittels multipler linearer Regressionen (KQ-Schätzung) in EViews statistisch ausgewertet wird.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil umfasst die theoretischen Grundlagen der Armutsmessung, eine Aufarbeitung des Forschungsstandes, die detaillierte Beschreibung des methodischen Vorgehens sowie die eigentliche ökonometrische Regressionsanalyse.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Wichtige Begriffe sind insbesondere Frauenarmut, Armutsgefährdungsquote, Gender Pay Gap, Regressionsanalyse und makroökonomische Determinanten.

Warum spielt das Jahr 2014 eine zentrale Rolle in der Arbeit?

Die Autorin stützt sich auf eine statistische Querschnittsanalyse der Eurostat-Datenbank für das Jahr 2014, um eine aktuelle und vergleichbare Datenbasis für die 28 europäischen Länder zu gewährleisten.

Welches Ergebnis wird bezüglich des Zusammenhangs von Bildung und Armut festgestellt?

Die Analyse deutet darauf hin, dass die Quote der Frauen mit einem primären Bildungsabschluss positiv mit der Armutsgefährdungsquote korreliert, was bedeutet, dass ein niedriges Bildungsniveau mit einem höheren Armutsrisiko einhergehen kann.

Warum wird das Modell der Kleinsten Quadrate für die Analyse gewählt?

Die KQ-Methode wurde gewählt, um lineare Zusammenhänge zwischen den exogenen Variablen und der abhängigen Variable (Armutsgefährdung) zu schätzen und durch die Minimierung der Residuen einen erwartungstreuen Schätzer zu erhalten.