AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv最新文献

Im World Wide Web (kurz „Web“) sind große Datenmengen verfügbar, die auch die amtliche Statistik für sich nutzbar machen kann. Die Extraktion dieser Daten durch Web Scraping bietet vielfältige Potenziale, beispielsweise die Kosten für die Datenerhebung reduzieren, Befragte entlasten, die Qualität amtlicher Daten verbessern oder stichprobenrelevante Einheiten in Befragungen identifizieren. Am Beispiel der Preis‑, Tourismus‑, Arbeitsmarkt- und Unternehmensstatistik wird in diesem Beitrag aufgezeigt, wie die amtliche Statistik in Deutschland bereits Web Scraping nutzt. Viele der hier aufgeführten Anwendungen befinden sich noch in einem frühen Entwicklungsstadium. In anderen nationalen Statistikämtern werden Daten aus dem Web zum Teil bereits in einem größeren Ausmaß für experimentelle Statistiken und im Produktivbetrieb genutzt. Dies ist unter anderem auf eine teils unzureichende rechtliche Grundlage von Web Scraping in der amtlichen Statistik in Deutschland, auf eine für die Methode nicht adäquate IT-Infrastruktur sowie auf einen Mangel an Mitarbeitenden mit den notwendigen Qualifikationen zurückzuführen.

Die Messung von Studienerfolg bzw. Studienabbruch erfolgt häufig retrospektiv anhand von Exmatrikulierten-Befragungen. Diese Erhebungen sind jedoch mit hohen Nonresponse-Raten verknüpft. Auch die retrospektive Selbsteinschätzung unterliegt Erinnerungsfehlern. Alternativ findet man auch prospektive Ansätze im Rahmen von Panelerhebungen, die jedoch von Stichprobenausfällen zwischen den Befragungswellen betroffen sind.

Dieser Artikel präsentiert einen neuen prospektiven Ansatz auf Basis von administrativen Prüfungsdaten und Umfragedaten. Hintergrundinformationen über die Studierenden werden zu Beginn des zweiten Fachsemesters im Rahmen einer Hörsaalbefragung erhoben. Die notwendige Einwilligung der Studierenden zur Verknüpfung mit den Prüfungsdaten wird fast immer erreicht, so dass der Einfluss von Hintergrundmerkmalen, Nebentätigkeit während des Studiums sowie der Studienmotivation auf den Studienabschluss ohne Stichprobenausfälle analysiert werden kann.

Dieser Ansatz wurde erstmalig am Fachbereich Wirtschaftswissenschaft der FU Berlin realisiert. Der Aufsatz beschreibt die Durchführung dieses Konzepts sowie Analyseergebnisse für den Studienverlauf und Studienabbrüche. Im Ergebnis erhalten wir, dass sich ein Studienabbruch schon in der Studieneingangsphase anhand der erworbenen Leistungspunkte und der Selbsteinschätzung der Studierenden sehr genau vorhersagen lässt. Hingegen liefern die Schulnote und die sozialen Hintergrundmerkmale keine zusätzliche Information für einen Studienabbruch.

In Westdeutschland stieg zwischen 1980 und 2010 die Lohnungleichheit von Vollzeitbeschäftigten deutlich an. Der Anstieg beschränkte sich zunächst auf den oberen Bereich der Lohnverteilung und setzte sich ab Mitte der 1990er Jahre sowohl im oberen als auch im unteren Bereich der Lohnverteilung fort. Im Zeitraum 1995 bis 2010 ging die Entwicklung mit starken Reallohnverlusten im unteren Bereich der Lohnverteilung einher. Nach 2010 stiegen die Reallöhne über die gesamte Lohnverteilung deutlich an, aber die Lohnungleichheit für Vollzeitbeschäftigte verblieb auf hohem Niveau trotz eines leichten Rückgangs am untersten Ende der Verteilung ab 2015. Dieser Beitrag dokumentiert und interpretiert die Entwicklung der Lohnungleichheit und geht auf mögliche Datenprobleme ein.

Der Artikel diskutiert die verschiedenen Methoden bei der Datenerhebung von Mietspiegeln. Es werden Vor- und Nachteile der in der Praxis zu findenden Methoden diskutiert und aus dem statistischen Blickwinkel beleuchtet. Dabei gehen wir den drei Fragen nach: Wer wird befragt? Wie wird befragt? Wie erfolgt die Stichprobenziehung? Neben statistischen Aspekten werden die Mietspiegel der 30 größten Städte als Beispiel herangezogen, um aufzuzeigen, dass die angewandte Methodik in der Praxis sehr heterogen ist.