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Verbesserung der Forschungsdateninfrastruktur im Bereich Hochvermögender mit dem Sozio-oekonomischen Panel (SOEP)

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  • Carsten Schröder
  • Charlotte Bartels
  • Konstantin Göbler
  • Markus M. Grabka
  • Johannes König
  • Rainer Siegers
  • Sabine Zinn

Abstract

Im fünften Armuts- und Reichtumsbericht der Bundesregierung wurde darauf hingewiesen, dass die Datenlage im Bereich hoher Vermögen unzureichend sei (BMAS, 2017). Zur Verbesserung der Datenlage haben wir eine neue Sampling-Strategie entwickelt und im Feld implementiert. In der gezogenen Stichprobe sind Personen mit hohem Vermögen überrepräsentiert. Die neue Stichprobe wird entsprechend in das Sozio-oekonomische Panel (SOEP) integriert um die Datenlücke im Bereich hoher Vermögen zu schließen. Die grundlegende Idee unserer Strategie basiert auf der empirischen Regelmäßigkeit, dass Top-Vermögende zumindest einen Teil ihres Vermögens in Form von Beteiligungen an Unternehmen halten. Unternehmen sind wiederum verpflichtet, Informationen über Eigentümerstrukturen zu veröffentlichen. Laut der Datenbank Orbis des Dienstleisters Bureau van Dijk (BvD) gibt es rund 1,7 Millionen Menschen mit Wohnsitz in Deutschland, die nennenswerte Anteile an mindestens einem Unternehmen weltweit halten. Aus dieser Grundgesamtheit haben wir 1.956 zufällig ausgewählte Haushalte mit den Standard-SOEP-Erhebungsinstrumenten – inklusive des Moduls ,,Ihre persönliche Vermögensbilanz” – befragt. Eine vergleichende Analyse von Top-Shareholdern (SOEP-TS) mit dem SOEP ist Gegenstand des vorliegenden Berichts. Unsere Ergebnisse zeigen, dass das SOEP-TS in Kombination mit dem SOEP aussagekräftige Ergebnisse für den oberen Vermögensbereich in Deutschland erlaubt. Grundlegend ergibt sich, dass die SOEP-TS Population im Durchschnitt rund 21 Mal höhere Nettovermögen besitzen als die SOEP-Population. Dies ist nicht einzelnen Beobachtungen geschuldet: Vielmehr liegen die Vermögen in SOEP-TS über die gesamte Verteilung hinweg weit über denen im SOEP. So haben allein im SOEP-TS 881 Befragte ein Nettovermögen von über einer Million Euro angegeben. Damit ist es erstmals möglich, die Population der Vermögensmillionäre in Deutschland basierend auf einer Zufallsstichprobe mit aussagekräftigen Fallzahlen detailliert zu beschreiben. Die Auswertungen zeigen, dass die Integration von SOEP-TS in das SOEP (SOEP+SOEP-TS) zu einem deutlichen Anstieg der gemessenen Vermögenskonzentration und -ungleichheit führt: So steigt das Perzentilverhältnis 99,9-50 für die individuelle Nettovermögensverteilung von rund 182 (SOEP) auf rund 241 (SOEP+SOEP-TS) und der Gini-Koeffzient von 0,78 (SOEP) auf rund 0,81 (SOEP+SOEP-TS). Eine detaillierte Betrachtung von Vermögensmillionären im Vergleich zur restlichen Population zeigt ferner, dass sich beide Personengruppen auch in weiteren Dimensionen voneinander unterscheiden: 1. So sind Vermögensmillionäre überdurchschnittlich häufig männlich, haben einen überdurchschnittlichen Bildungsabschluss und sind mit 56 Jahren älter als der Durchschnitt. Dabei leben sie überdurchschnittlich häufig in Westdeutschland und haben unterdurchschnittlich häufig einen Migrationshintergrund. 2. Vermögensmillionäre sind im Falle von Berufstätigkeit zu drei Vierteln selbständig oder unternehmerisch tätig, vielfach mit Führungsaufgaben betraut und/oder als GeschäftsführerInnen bzw. GesellschafterInnen tätig. 3. Während Selbständige aus der unteren Hälfte der Vermögensverteilung zu mehr als 80% Solo-Selbstständige sind, trifft dies bei Vermögensmillionären nur auf weniger als 20% zu. 46% der selbständigen Vermögensmillionäre ist in Betrieben bzw. Unternehmen tätig, die zehn und mehr Mitarbeiter beschäftigten und damit dem klassischen Mittelstand zuzurechnen sind. 4. Auch im Bezug auf die allgemeine Lebenszufriedenheit sowie auf bereichsspezifische Zufriedenheit (z.B. mit den Einkommen, dem Wohnumfeld etc.) machen Millionäre überdurchschnittlich hohe Angaben. Auch die Zufriedenheit mit dem Leben insgesamt, sowie mit spezifischen Lebensbereichen wie z.B. Einkommen und Wohnumfeld, ist bei den Millionären größer als bei Menschen mit geringerem Vermögen. Eine Ausnahme bildet die Zufriedenheit mit der Freizeit, für die sich keine systematischen Unterschiede zur sonstigen Population finden. Dies dürfte vermutlich auch an der hohen Arbeitszeit erwerbstätiger Vermögensmillionäre liegen: Ihre geleistete wöchentliche Arbeitszeit liegt mit 47 Stunden rund 10 Stunden höher als bei anderen Beschäftigten. 5. Verglichen mit der Population der Nicht-Millionäre, haben Vermögensmillionäre mit über 7.600 Euro ein mehr als drei Mal so hohes äquivalentes monatliches Haushaltsnettoeinkommen. Außerdem sparen sie häufiger und mehr - sowohl absolut als auch relativ. Ihre Sparquote liegt weit überdurchschnittlich bei ca. 21%. Somit akkumulieren Vermögensmillionäre schneller zusätzliches Vermögen als die Population der Nicht-Millionäre, was zu einer weiteren Spreizung der Vermögensverteilung führen dürfte.

Suggested Citation

  • Carsten Schröder & Charlotte Bartels & Konstantin Göbler & Markus M. Grabka & Johannes König & Rainer Siegers & Sabine Zinn, 2020. "Verbesserung der Forschungsdateninfrastruktur im Bereich Hochvermögender mit dem Sozio-oekonomischen Panel (SOEP)," SOEPpapers on Multidisciplinary Panel Data Research 1084, DIW Berlin, The German Socio-Economic Panel (SOEP).
  • Handle: RePEc:diw:diwsop:diw_sp1084
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    1. Thomas Blanchet & Juliette Fournier & Thomas Piketty, 2022. "Generalized Pareto Curves: Theory and Applications," Review of Income and Wealth, International Association for Research in Income and Wealth, vol. 68(1), pages 263-288, March.
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    Cited by:

    1. Demary, Markus & Hentze, Tobias & Kauder, Björn & Niehues, Judith, 2021. "Die Rolle der Betriebsvermögen in der Vermögensverteilung," Studien, Stiftung Familienunternehmen / Foundation for Family Businesses, number 250022, June.

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    1. Thomas Blanchet & Lucas Chancel & Amory Gethin, 2019. "How Unequal is Europe? Evidence from Distributional National Accounts, 1980-2017," World Inequality Lab Working Papers hal-02877000, HAL.
    2. Lucas Chancel & Thomas Piketty, 2019. "Indian Income Inequality, 1922‐2015: From British Raj to Billionaire Raj?," Review of Income and Wealth, International Association for Research in Income and Wealth, vol. 65(S1), pages 33-62, November.
    3. Bertrand Garbinti & Jonathan Goupille-Lebret & Thomas Piketty, 2016. "Accounting for Wealth Inequality Dynamics: Methods, Estimates and Simulations for France (1800-2014)," World Inequality Lab Working Papers halshs-02794339, HAL.
    4. Luis Bauluz & Yajna Govind & Filip Novokmet, 2020. "Global Land Inequality," PSE Working Papers halshs-03022318, HAL.
    5. Thomas Blanchet & Bertrand Garbinti & Jonathan Goupille-Lebret & Clara Martínez-Toledano, 2018. "Applying Generalized Pareto Curves to Inequality Analysis," AEA Papers and Proceedings, American Economic Association, vol. 108, pages 114-118, May.
    6. Thomas Blanchet & Juliette Fournier & Thomas Piketty, 2022. "Generalized Pareto Curves: Theory and Applications," Review of Income and Wealth, International Association for Research in Income and Wealth, vol. 68(1), pages 263-288, March.
    7. Bertrand Garbinti & Jonathan Goupille-Lebret & Thomas Piketty, 2017. "Income Inequality in France, 1900-2014: Evidence from Distributional National Accounts," Working Papers 201704, World Inequality Lab.
    8. Bertrand Garbinti & Jonathan Goupille-Lebret & Thomas Piketty, 2016. "Appendix to "Accounting for Wealth Inequality Dynamics: Methods, Estimates and Simulations for France (1800-2014)"," Working Papers halshs-02794354, HAL.
    9. Vladimir Hlasny & Paolo Verme, 2022. "The Impact of Top Incomes Biases on the Measurement of Inequality in the United States," Oxford Bulletin of Economics and Statistics, Department of Economics, University of Oxford, vol. 84(4), pages 749-788, August.
    10. Alvaredo, Facundo & Cogneau, Denis & Piketty, Thomas, 2021. "Income inequality under colonial rule. Evidence from French Algeria, Cameroon, Tunisia, and Vietnam and comparisons with British colonies 1920–1960," Journal of Development Economics, Elsevier, vol. 152(C).
    11. Thomas Blanchet & Ignacio Flores & Marc Morgan, 2022. "The weight of the rich: improving surveys using tax data," The Journal of Economic Inequality, Springer;Society for the Study of Economic Inequality, vol. 20(1), pages 119-150, March.
    12. Vladimir Hlasny, 2021. "Parametric representation of the top of income distributions: Options, historical evidence, and model selection," Journal of Economic Surveys, Wiley Blackwell, vol. 35(4), pages 1217-1256, September.
    13. Aaberge, Rolf & Atkinson, Anthony B. & Modalsli, Jørgen, 2020. "Estimating long-run income inequality from mixed tabular data: Empirical evidence from Norway, 1875–2017," Journal of Public Economics, Elsevier, vol. 187(C).
    14. Thomas Blanchet & Emmanuel Saez & Gabriel Zucman, 2022. "Real-Time Inequality," NBER Working Papers 30229, National Bureau of Economic Research, Inc.
    15. Cagé, Julia, 2017. "Media Competition, Information Provision and Political Participation: Evidence from French Local Newspapers and Elections, 1944," CEPR Discussion Papers 12198, C.E.P.R. Discussion Papers.
    16. Yonatan Berman, 2022. "The Long-Run Evolution of Absolute Intergenerational Mobility," American Economic Journal: Applied Economics, American Economic Association, vol. 14(3), pages 61-83, July.
    17. Annette Alstadsæter & Niels Johannesen & Gabriel Zucman, 2019. "Tax Evasion and Inequality," American Economic Review, American Economic Association, vol. 109(6), pages 2073-2103, June.
    18. Filip Novokmet & Thomas Piketty & Gabriel Zucman, 2018. "From Soviets to oligarchs: inequality and property in Russia 1905-2016," The Journal of Economic Inequality, Springer;Society for the Study of Economic Inequality, vol. 16(2), pages 189-223, June.
    19. Ranaldi, Marco, 2021. "Global Distributions of Capital and Labor Incomes: Capitalization of the Global Middle Class," SocArXiv 3g59r, Center for Open Science.
    20. Nitin Kumar Bharti, 2018. "Wealth Inequality, Class and Caste in India, 1961-2012," World Inequality Lab Working Papers hal-02878149, HAL.

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    Keywords

    Vermögensverteilung; Over-Sampling; Hochvermögende; Vermögensportfolios;
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    JEL classification:

    • D31 - Microeconomics - - Distribution - - - Personal Income and Wealth Distribution
    • D14 - Microeconomics - - Household Behavior - - - Household Saving; Personal Finance
    • C83 - Mathematical and Quantitative Methods - - Data Collection and Data Estimation Methodology; Computer Programs - - - Survey Methods; Sampling Methods

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