AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv最新文献

In dynamischen Mikrosimulationen wird die Entwicklung von Populationen auf der Ebene von Personen und Haushalten simuliert, wodurch die Populationsdynamik viel detaillierter abgebildet werden kann als mit herkömmlichen Prognosemodellen auf Makroebene. Diese feine Granularität führt jedoch dazu, dass die Einflüsse von Modellierungsentscheidungen und Modellunsicherheiten deutlich stärker hervortreten. Daher ist eine eingehende Auseinandersetzung mit den verschiedenen Arten von Unsicherheit im Simulationsmodell erforderlich.

Wir schlagen vor, varianzbasierte Sensitivitätsanalysen zur Analyse von Unsicherheiten und Szenarien in Mikrosimulationen einzusetzen. Diese sind bereits ein etabliertes Instrument zur Untersuchung von Unsicherheiten, etwa bei der Messung zusammengesetzter Indikatoren. Im Kontext von Mikrosimulationen fehlt bisher eine klare Formulierung und anwendungsorientierte Anleitung. Anhand eines Praxisbeispiels wird exemplarisch gezeigt, wie Unsicherheiten mit Sensitivitätsanalysen bewertet werden können. Zudem wird aufgezeigt, dass Sensitivitätsanalysen auch zur Abwägung verschiedener politischer Maßnahmen genutzt werden können. Dies ist insbesondere dann unabdingbar, wenn verschiedene Maßnahmen mit intertemporalen oder interregionalen Wechselwirkungen untersucht werden.

Der Prozess der Erkenntnisbildung mittels statistischer Methoden und Ergebnisse steht im Mittelpunkt dieses Beitrages. Es geht um einen Faktencheck, in diesem Falle mit der Zielsetzung, die Möglichkeiten, Grenzen, Risiken und Nebenwirkungen von statistischen Informationen zu beleuchten. Wissenschaftlicher Fortschritt im Fach Statistik geht ins Leere, so Heinz Grohmann, „wenn er nicht hilft, die Aufgaben der Praxis zu bewältigen.“ (Grohmann 1985) Was sind aber die besonderen Herausforderungen dieser Praxis an die Statistik? Was sollten diejenigen wissen und umsetzen, die statistische Evidenz für Wissens- und Willensbildung herstellen, und welche Rolle und Verantwortung kommt denjenigen zu, die auf der Seite der Nutzung agieren? Solche Fragen lassen sich nicht mit den Werkzeugen der Statistikmethodik beantworten, sondern bedürfen einer Auseinandersetzung mit Grundlagen aus der Soziologie und Ethik von Quantifizierung. Die amtliche Statistik hat eine Scharnierfunktion zwischen der Produktion und Nutzung von Evidenz. Für sie nimmt dieser Beitrag eine Standortbestimmung vor und skizziert die wesentlichen Herausforderungen für deren Zukunft. Statistikgesellschaften, die es auch in der Vergangenheit als ihre Aufgabe verstanden haben, Wissenschaft und Praxis miteinander zu verbinden, sollten im Kontext dieser Veränderungen ihre strategische Ausrichtung und Prioritäten einem Review unterziehen.

Mietspiegel bilden aufgrund der gesetzlich festgelegten Datenbasis immer nur eine Teilmenge des Mietwohnungsbestands einer Stadt ab. Die Gebäude- und Wohnungszählung des Zensus 2022 ist dagegen eine Vollerhebung des Wohnungsbestands. In diesem Artikel vergleichen wir Unterschiede im Mietwohnungsbestand der Stadt München zwischen dem Mietspiegel für München 2023 und dem Zensus 2022. Die strukturellen Unterschiede im Wohnungsbestand werden durch die Parameter Nettokaltmiete und Wohnfläche sowie dem Vermietertyp veranschaulicht. Die Ergebnisse zeigen, dass im Mietspiegel 2023 die Miete höher ist als im Zensus 2022. Ein Vergleich der im Zensus 2022 abgefragten Miete mit dem Niveau des Mietspiegels 2021, der zum Zeitpunkt der Erhebung gültig war, zeigt, dass das Mietniveau von der Art des Eigentümers abhängt. Wohnungen, deren Vermieter Kommunen und andere nicht gewinnorientierte Vermieter sind, weisen ein Mietniveau unterhalb des gültigen Mietspiegels auf. Ist der Eigentümer eines Gebäudes eine Privatperson oder ein privates Unternehmen, kann im Mittel ein Mietniveau in Höhe des Mietspiegels beobachtet werden. Sind die Wohnungen eines Gebäudes im Besitz einer Gemeinschaft von Wohnungseigentümern liegen die Mieten im Mittel über dem Niveau des Mietspiegels.

Im Rahmen der amtlichen Statistik werden mit der Gesundheitsausgabenrechnung, einem Arbeitsfeld der Gesundheitsökonomischen Gesamtrechnungen, die Ausgaben für die letzte Verwendung von Waren und Dienstleistungen im Gesundheitsbereich ermittelt. Die Abgrenzung der dabei betrachteten Waren und Dienstleistungen erfolgt funktional und orientiert sich an den im „System of Health Accounts“ verankerten Hauptkriterien. Damit zielt diese Gesamtrechnung auf eine vollständige Erfassung und Darstellung der Gesundheitsausgaben, der laufenden Gesundheitsausgaben und der Investitionen sowie nachrichtlich der Ausgaben des so genannten erweiterten Leistungsbereichs. Bei diesen Gesundheitsausgaben handelt es sich nicht nur um Konsumausgaben für Gesundheit (im weiteren Sinne) gemäß der im „Europäischen System Volkswirtschaftlicher Gesamtrechnungen“ verankerten VGR-Definition. Die Unterschiede zwischen beiden Ergebnissen sind vorrangig auf die verschiedenen konzeptionellen Grundlagen sowie die damit verbundenen unterschiedlichen Zielstellungen zwischen Gesundheitsausgabenrechnung einerseits und der Ermittlung von Konsumausgaben (für Gesundheit [im weiteren Sinne]) in den Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen andererseits zurückzuführen. Dabei auftretende Abgrenzungsfragen werden im Aufsatz aus konzeptioneller und methodischer Sicht erörtert. In einem Exkurs wird auf das damit im Zusammenhang stehende Thema „Gesundheitswirtschaft“ eingegangen. Diese Darstellung leistet für alle Nutzer dieser Daten einen Beitrag zur Einordnung und zum besseren Verständnis der seitens der amtlichen Statistik, aber auch von anderen Anbietern regelmäßig vorgelegten quantitativen Informationen zu den Gesundheitsausgaben. Die Ergebnisse sind für die aktuelle gesundheitspolitische Diskussion und zur Abschätzung möglicher Maßnahmen der Gesundheitspolitik, gerade unter dem Aspekt einer alternden Bevölkerung in Deutschland, unerlässlich.