Wat als je niet altijd, maar soms arm bent?

Na een mislukte oogst heeft een boer plots geen inkomen.

Een weduwe heeft na de dood van haar man ineens de helft minder te besteden.

De overheid stelt nieuwe eisen aan visnetten. Een visser kan de nieuwe netten niet betalen en verliest zijn inkomstenbron.

De boer, de weduwe, de visser: stuk voor stuk zijn ze arm. Althans, ze zijn soms arm, en soms niet. Zoals zij zijn er miljoenen. Miljoenen die schommelen rond de armoedegrens.

Uit onderzoek in Kenia en Zuid Afrika blijkt dat - van de mensen die aan armoede zijn ontsnapt - zo’n 30 tot 40 procent terugvalt. In Ethiopië was dit zelfs 60 procent.

Tegenover die mensen staan miljoenen die nooit uit de armoede opkrabbelen. Mensen die arm zijn geboren en arm zullen sterven. En die hun armoede doorgeven aan de volgende generatie.

Deze twee groepen zijn anders. Hun armoede heeft verschillende oorzaken, en dus ook verschillende oplossingen.

Wil je ze als overheid helpen, dan moet je weten: wie is wie?

Chronisch ziek of de griep

Die eerste groep heeft last van tijdelijke armoede. De tweede van chronische armoede - het hele jaar door, een heel leven lang.

De traditionele methode om armoede te meten, houdt geen rekening met dit verschil: je meet hoeveel procent van de bevolking op een bepaald moment onder de armoedegrens leeft.

Stel je eens twee landen voor: land A en land B. In beide landen zijn 100 mensen arm in 2015. In 2016 zijn dat nog steeds 100 mensen. Je zou dus zeggen: die landen zijn hetzelfde.

Maar er is een verschil. In land A zijn precies dezelfde 100 mensen arm in 2015 als in 2016. In land B is het daarentegen een compleet verschillende groep: de 100 personen uit 2015 zijn aan de armoede ontsnapt, en 100 nieuwe mensen zijn in de armoede terechtgekomen.

Met andere woorden: in land A is de armoede chronisch, in land B tijdelijk.

Wat maakt dat uit?

Of armoede chronisch of tijdelijk is, bepaalt hoe je deze moet bestrijden.

In land B - het land met de tijdelijke armoede - moet je mensen een steuntje in de rug geven bij plotselinge tegenslagen. Een verzekering bijvoorbeeld, die boeren kunnen aanspreken in geval van een slechte oogst. Of een uitkering bij het plotseling overlijden van een kostwinner.

In land A is veel meer nodig. Het zijn immers steeds dezelfde mensen die arm zijn, en die blijkbaar moeite hebben om uit de armoede te komen. Laat staan voorgoed eruit te blijven. En dus kun je je in een land als land A beter richten op zaken als onderwijs, zaken die mensen in staat stellen zichzelf langdurig over de armoedegrens te tillen.

Of iemand tijdelijk of chronisch arm is, bepaalt ook of je iemand überhaupt gaat helpen. Een persoon die haar leven lang klem zit in de armoede - en dit weer doorgeeft aan haar kinderen - lijkt er erger aan toe dan iemand die voor maar even onder de armoedegrens zit.

Stel, je wilt als overheid de prioriteit geven aan het bestrijden van chronische armoede. Hoe pak je dat aan? Je kunt naar de cijfers kijken en geld geven aan iedereen die op dat moment als arm kwalificeert. Onderzoek in China laat zien: dat is een duur grapje. Het kost daar bijna vier keer zoveel als een oplossing die zich specifiek richt op chronisch armen.

Maar als je je alleen wilt richten op chronisch armen, dan moet je wel weten wie dat zijn. Daar heb je cijfers voor nodig. En dat is nu juist het probleem: die zijn er vaak niet.

Meerdere personen, meerdere momenten

Uit een enquête blijkt dat iemand arm is op een bepaald moment. Hoe weet je of die persoon vorig jaar ook arm was? En het jaar daarvoor? Met andere woorden: hoe bepaal je of deze ondervraagde in chronische armoede leeft?

Je kunt het natuurlijk gewoon vragen. ‘Hoe hoog was je inkomen een jaar geleden?’ Helaas is zulke zelfrapportage onbetrouwbaar. Want hoe langer geleden, hoe moeilijker het is je inkomen te herinneren. En in veel ontwikkelingslanden zijn er geen nette loonstrookjes of belastingdocumenten zoals in Nederland.

Daarom wil je het liefst een groep mensen jaar na jaar volgen, om te zien wanneer zij wel en niet arm zijn. Je moet zogenaamde ‘paneldata’ verzamelen - metingen voor meerdere personen op meerdere momenten.

Hoe mooi zulke paneldata ook zijn, er bestaan nog maar weinig van zulke datasets. Je moet er namelijk wel wat voor overhebben.

1. Je krijgt te maken met uitval

Om paneldata te verzamelen moet je telkens dezelfde mensen terugvinden. En dat is niet gemakkelijk. Deelnemers overlijden, verhuizen of hebben geen zin meer om vragen te beantwoorden.

Neem bijvoorbeeld het Michigan Panel Survey on Income Dynamics (PSID), dat in 1968 begon met 4.800 deelnemers. Al snel viel tussen de 12 en 15 procent af. Veertien jaar later was nog maar 62 procent van de oorspronkelijke steekproef over.

Als die uitval compleet willekeurig is, is het niet zo erg. Maar de afhakers zijn waarschijnlijk andere types dan de volhouders. Zo zijn ze misschien ouder, ongezonder of armer. Als je die personen mist, krijg je een vertekend beeld.

De oplossing: heel goed zoeken, bijvoorbeeld door migranten achterna te reizen. En de eerste keer een lange vragenlijst afnemen, zodat je genoeg informatie hebt om de deelnemers later terug te vinden.

2. Het panel wordt steeds minder representatief

Zelfs als je iedereen terugvindt, heb je een probleem. Hoe langer een panel namelijk duurt, hoe minder het een afspiegeling van de samenleving is. Ga maar na: deelnemers worden steeds ouder en zullen uiteindelijk overlijden.

En bij enquêtes onder huishoudens - het meest gangbare - krijg je te maken met gezinnen die uit elkaar vallen door een scheiding of jongeren die uit huis gaan en een eigen gezin stichten.

Daarom kozen onderzoekers in Ivoorkust ervoor om nieuwe huishoudens toe te voegen bij de tweede ronde enquêtes. In 1985 interviewden ze 1.600 huishoudens, waarvan in 1986 zo’n 800 opnieuw werden ondervraagd. Daarnaast werden 800 nieuwe huishoudens aan de steekproef toegevoegd.

Zo’n panel noem je ook wel een ‘roterend panel’ en wordt vaker gebruikt in armoede-onderzoek. De voornaamste reden: de data moeten representatief blijven.

3. Je moet heel nauwkeurig werken

Een huishouden leeft in slechts een van de vijf enquêterondes boven de armoedegrens. Is het dan chronisch of tijdelijk arm?

Door een scheiding valt een huishouden uit elkaar in twee groepen. Welke van de twee groepen vergelijk je dan met het oude (intacte) huishouden?

Hoort een dienstmeid die in huis woont maar nooit mee-eet, wel of niet bij het huishouden?

Stuk voor stuk zijn dit vragen waar geen eenduidig antwoord op is. Wel moet er telkens hetzelfde mee om worden gegaan. Als de definitie voor ‘huishouden’ in de eerste ronde anders is dan in de tweede, dan kun je de resultaten niet meer vergelijken.

Natuurlijk zijn duidelijke definities altijd nodig, maar bij een panel is het des te belangrijker dat je steeds hetzelfde doet. Hoe langer een panel duurt, hoe moeilijker dat is te garanderen. Onderzoekers die een andere baan gaan zoeken, nemen hun kennis mee.

Dus is het essentieel om een goed protocol te schrijven, zodat ook jaren later het onderzoek op dezelfde manier wordt uitgevoerd.

Te moeilijk?

Afhakers opsporen, het panel representatief houden, nauwkeurig werken: dit alles kost tijd, kennis en geld. Is dat er niet? Dan kun je gebruikmaken van herhaalde steekproeven. Dezelfde enquête wordt jaar na jaar uitgevoerd, maar niet per se onder dezelfde mensen.

Dan zie je hoeveel mensen er netto uit de armoede zijn geraakt, maar - zoals bij land A en land B - weet je per persoon niet hoe de situatie in het verleden was.

En weet je dus eigenlijk niet wat er echt aan de hand is.

Volgende week…

Onderzoek kijk steeds vaker naar wat mensen zelf vinden van hun inkomen. Voelen arme mensen zich eigenlijk wel arm? En maakt geld gelukkig? In die vragen duiken we volgende week.

Aanpassing 7 september 2016: We hebben besloten een ander onderwerp te behandelen in de volgende explainer. Vandaar dat de alinea onder ‘Volgende week...’ is veranderd. Het oorspronkelijke thema voor het volgende stuk - nationale armoedegrenzen - zal later in de serie aan bod komen.

Eerder in deze serie...