This article is in two parts. In the first part, we present the results of a comparative analysis of the European Union Statistics on Income and Living Conditions (SILC) to explore child poverty. Countries’ child poverty rates are compared using the conventional income definition and deprivation and economic strain. The extent of overlap in these different measures is explored. Variations in child poverty rates by employment, child age, number of children, education level of the parents and family type are explored. Then logistic regression is used to explore how countries’ child poverty varies having taken account of these characteristics. In the second part we explore how policy affects child poverty, presenting child poverty rates before and after transfers; analysis of spending and its relationship to child poverty; and the analysis of child benefit packages using model family methods. Child poverty is increasing in most EU countries. The article argues that the data available on what policies work is not really good enough. The OECD Benefits and Wages series is too limited and the EU should invest in a framework that collects data on how tax and benefit policies are working to combat child poverty across the EU.
Zusammenfassung
Im ersten der zwei Teile dieses Aufsatzes stellen wir die Ergebnisse einer vergleichenden Analyse der European Union Statistics on Income and Living Conditions (SILC) vor, um die Kinderarmut unter die Lupe zu nehmen. Die Kinderarmutsraten in den einzelnen Ländern werden mithilfe von einer konventionellen Einkommensdefinition, Mangelerscheinungen und wirtschaftlichen Zwängen miteinander verglichen. Dabei wird das Ausmaß der Überschneidungen der einzelnen Messungen und Variationen in der Kinderarmut aufgrund der Beschäftigungsverhältnisse, des Alters der Kinder, der Kinderzahl, des Bildungsniveaus der Eltern und des Familientyps untersucht. Danach kommt die logistische Regression zum Einsatz, um zu untersuchen, inwieweit die Kinderarmut in den jeweiligen Ländern variiert, wenn man all diese Ausprägungen berücksichtigt. Im zweiten Teil untersuchen wir, welchen Einfluss familienpolitische Maßnahmen auf die Kinderarmut haben, indem wir Kinderarmutsraten vor und nach der Einbeziehung von Transferleistungen vorstellen, die Staatsausgaben und ihr Verhältnis zur Kinderarmut und – mithilfe von Methoden der Modellierung von Familien – Kinderunterstützungspakete analysieren. Die Kinderarmut nimmt in den meisten EU-Ländern zu. Im Beitrag wird dann argumentiert, dass die Daten darüber, welchen familienpolitischen Maßnahmen funktionieren, nicht wirklich gut genug sind. Die Benefits and Wages-Zeitreihen der OECD sind Beschränkungen unterworfen – die EU sollte in ein Rahmenprogramm investieren, in signifikante negative Effekte vorausgegangener ökonomischer Deprivation auf das Wohlbefinden gibt, zusätzlich zu den Effekten des Bildungsniveaus der Eltern und der Familienformen. Diese Effekte waren bei Mädchen stärker ausgeprägt als bei Jungen. Ein eingeschränktes Wohlbefinden im Jahre 1996 trug nicht vollständig zur Erklärung von Langzeiteffekten ökonomischer Deprivation bei. Mütterliche Negativität erwies sich als stärkerer Mediator für die Reaktion von Mädchen auf ökonomischen Stress. Insgesamt legen die Daten nahe, dass ökonomische Deprivation ein signifikanter Risikofaktor mit negativen Langzeitfolgen, insbesondere für Mädchen, ist.
Son Preference, Number of Children, Education and Occupational Choice in Rural Nepal