Harald Michel Institut für Angewandte Demographie Berlin-Brandenburg - IFAD

I/F/A/D

Harald Michel

Institut für Angewandte DemographieBerlin-Brandenburg - IFAD

Demographischer Wandel in europäischen Regionen – Projekt im EU-Programm INTERREG IV C/DART –

IFAD-Indikatorenstudie

Indikatorenworkshop Berlin 03. April 2012

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Projektansatz / Projektpartner

Projektlaufzeit bis Dezember 2012

Demographischer Wandel (Schrumpfung und Alterung) auf kleinräumiger Ebene in ausgewählten Ländern der EU

11 Länder Europas /Projektpartner haben 13 Untersuchungsregionen innerhalb bzw. unterhalb der EUROSTAT-NUTS-III Ebene (fr. Nomenclature des unites territoriales statistiques = Systematik der Gebietseinheiten für die Statistik) ausgewählt, die sie als markante Beispiele/Regionen für Bevölkerungsschrumpfung und -alterung betrachten

EUROSTAT kann für diese Regionen keine Daten bereitstellen!

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Projektansatz/Projektpartner/ Eurostat-NUTS-Ebenen

NUTS (fr. Nomenclature des unités territoriales statistiques; „Systematik der Gebietseinheiten für die Statistik“) bezeichnet eine hierarchische Systematik zur eindeutigen Identifizierung und Klassifizierung der räumlichen Bezugseinheiten der Amtlichen Statistik in den Mitgliedstaaten der Europäischen Union. Sie lehnt sich eng an die Verwaltungsgliederung der einzelnen Länder an. In der Regel entspricht eine NUTS-Ebene einer Verwaltungsebene oder einer räumlichen Aggregation von Verwaltungseinheiten.

Diese Systematik wurde 1980 vom Europäischen Amt für Statistik entwickelt, um regionale Raumeinheiten innerhalb Europas auch international statistisch vergleichen zu können. NUTS-Regionen sind die Grundlage für die quantitative Beurteilung von Regionen durch die EU. Im Rahmen der Regionalpolitik werden Fördermittel konkreten NUTS-Regionen (v. a. NUTS-III) zugewiesen.

Geostatistische Daten (z. B. Bevölkerungsdichte) basieren immer auf einer Bezugsfläche. Um eine Vergleichbarkeit annähernd zu gewährleisten, können nur Bezugsräume gleicher Hierarchiestufe betrachtet werden. NUTS erreicht dies durch die Definition von vier regionalen Hierarchieebenen und zwei lokalen/kommunalen Hierarchieebenen: NUTS-0 = Nationalstaaten, NUTS-I = Größere Regionen/Landesteile, NUTS-II = Mittlere Regionen/Landschaften, NUTS-III = Kleinere Regionen/Großstädte, LAU-1 = Gemeindeverbände, LAU-2 = Gemeinden (die früheren Ebenen NUTS-IV bzw. NUTS-V wurden mit der im Juli 2003 in Kraft getretenen Verordnung umbenannt in LAU-1 bzw. LAU-2 „Lokal Administrative Units“).

Die NUTS-Ebene, der eine Verwaltungseinheit zuzuordnen ist, wird anhand von Bevölkerungsgrenzen bestimmt (Richtwerte!): NUTS-I (Obergrenze/Untergrenze)=7.000.000/3.000.000, NUTS-II 3.000.000/800.000, NUTS-III= 800.000/150.000.

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NUTS-Ebenen in Deutschland (NUTS.DE)

NUTS-I-Ebene = 16 Bundesländer

NUTS-II-Ebene = 39 Regionen, d. h.: • 22 Regierungsbezirke in den Ländern Baden-Württemberg (4), Bayern (7), Hessen (3), Nordrhein-Westfalen (5) und Sachsen (3);• 7 ehemalige Regierungsbezirke (in Rheinland-Pfalz drei Regierungsbezirke 2000 aufgelöst, in Niedersachsen vier Regierungsbezirke 2005 aufgelöst, 2 nicht-administrative Regionen – das Land Brandenburg wurde 2003 in die NUTS-II Regionen Brandenburg-Nordost und Brandenburg-Südwest geteilt in der Absicht, nach der EU-Erweiterung vom 1. Mai 2004 für den ärmeren Nordosten weiterhin EU-Fördergelder zugewiesen zu bekommen;• 8 Länder, die auf dieser Ebene nicht weiter untergliedert werden, das sind die „Stadtstaaten“ Berlin, Hamburg und Bremen, sowie die „Flächenländer“ Mecklenburg-Vorpommern, Schleswig-Holstein, Sachsen-Anhalt, Saarland und Thüringen (diese 8 Länder sind somit gleichzeitig NUTS-I-Regionen und NUTS-II-Regionen)

NUTS-III-Ebene = 412 Regionen in Deutschland, d. h. Kreisebene (Landkreise/Kreise und kreisfreie Städte)

LAU-1-Regionen = Gemeindezusammenschlüsse, Verwaltungsgemeinschaften

LAU-2-Regionen = Gemeinden, gemeindefreie Gebiete

Projektansatz/Projektpartner/ Eurostat-NUTS-Ebenen/Deutschland

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IFAD- Indikatoren-studie

IFAD-Befragung zu Standards der öffentlichen Daseinsvorsorge – z. Zt. in derAuswertung

IFAD-Analyse und Bewertung der „best practice“ auf Basis der Indikatorenaus-wertung

Projektansatz/Projektpartner

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IFAD-Indikatoren-Komplexe:DemographieArbeitsmarktBildungGesundheit

Ergebnisformen v. a.:Regionale Datenbänke,Regionenporträts,DART-Beobachtungsmonitor,Regionenvergleich


Abgleich der Indikatoren und Standards mit „best practice“ Projekten in den einzelnen Untersuchungsregionen

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IFAD-Indikatoren können dazu bei-tragen!

Erfassung und Analyse von Standards öffentlicher Daseinsvorsorge im demographischen Wandel können dazu beitragen!


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Projektpartner/Untersuchungsregionen

Country Federal state / Region / Population

Investigation area / administrative district / Population

1. Germany Brandenburg / 2.5 M Uckermark / 131.1 THSD

2. Germany Saxony / 4.2 M Görlitz / 292.8 THSD

3. Finland North-Karelia North-Karelia / 165.9 THSD

4. Finland Kainuu Kainuu / 85.3 THSD

5. Czech Republic Central Bohemia / 1.2 M Kutna Hora / 74.6 THSD

6. Romania Centru / 2.5 M Alba / 374.5 THSD

7. Poland Lower Silesia / 2.9 M Poviat Klodzki / 163.6 THSD

8. Slovenia Gorenjska Gorenjska / 202.9 THSD

9. Italia Venetia / 4.9 M Provinz Rovigo / 247.2 THSD

10. Spain Galicia / 2.8 M Provinz Qurense / 335.6 THSD11. Ireland West Region Irland / 380.1 THSD County Roscommon / 58.8 THSD12. Austria Lower Austria / 1.6 M Waldviertel / 141.7 THSD

13. Netherlands Limburg / 1.1 M Parkstadt / 238.7 THSD

Von den Projektpartnern ausgewählte Untersuchungsregionen

Bevölkerungs-wachstum !

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FI: Kainuu

FI: Nord Karelien

DE: Brandenburg Project leader (ILB, Staatskanzlei)LK Uckermark

DE: SachsenLK Görlitz

PL: NiederschlesienPoviat Klodzki

CZ: ZentralböhmenKutna Hora

AT: NiederösterreichWaldviertel

RO: CentruAlba

SLO: KranjGorenjska

IT: VenetienRovigo Province

ES: GalizienOurense

IE: West Region of Ireland/ County Roscommon

NL: LimburgParkstad

Untersuchungspopulation gesamt: 2.485.700

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North-Karelia/FIBevölkerung 1993: 178.076Bevölkerung 2009: 165.962

Schrumpfung um 8,0%;Schrumpfung der Altersgruppe 6-15 Jahre 1993/2008 um 23,4%

Kainuu/FIBevölkerung 1993: 96.268Bevölkerung 2009: 82.634


Klodzki/Lower Silesia/PLBevölkerung 1995: 182.667Bevölkerung 2009: 163.648


Kutna Hora/Central Bohemia/CZBevölkerung 1993: 74.774Bevölkerung 2009: 74.939

Wachstum um 0,2%;Schrumpfung der Altersgruppe 5-14 Jahre 1993/2009 um 33,4%

Waldviertel/Lower Austria/ATBevölkerung 1991: 148.633Bevölkerung 2009: 141.670


Alba/Centru/ROBevölkerung 1993: 412.038Bevölkerung 2009: 373.134


Gorenjska/Kranj/SIBevölkerung 1993: 194.472Bevölkerung 2009: 202.903


Rovigo/Venetia/ITBevölkerung 1991: 248.004Bevölkerung 2009: 247.164


Qurense/Galicia/ESBevölkerung 1998: 344.170Bevölkerung 2009: 335.642


Parkstad/Limburg/NLBevölkerung 1993: 244.387Bevölkerung 2009: 240.634


Roscommon/West Region I./IEBevölkerung 1991: 51.897Bevölkerung 2006: 58.768


Görlitz/Saxony/DEBevölkerung 1993: 347.707Bevölkerung 2009: 281.076


Uckermark/Brandenburg/DEBevölkerung 1993: 163.719Bevölkerung 2009: 131.115



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Projektteil 1: Erfassung und Analyse DART-Indikatoren 1993/2000/2009:

Demographie, v. a.:Bevölkerung,Größe,Dichte,Geschlecht,Altersgruppen,Jugendquotient,Altenquotient,Haushalte,Familienstand,Geburten,TFR,Todesfälle,Wanderung,Prognose

Arbeitsmarkt, v. a.: Erwerbspersonenje WirtschaftszweigIndustrie, Landwirtschaft,Dienstleistungen,Arbeitsplätze,Beschäftigtenquote,Frauenquote,ältere Arbeitnehmer,Arbeitslosigkeit,Langzeitarbeitslosigkeit

Bildung, v. a.:Kinderbetreuung(Vorschule/Schule),Schüler nach Schulen,Auszubildende undAbsolventen,Bildungsstand derBevölkerung,Studienanfänger und Studenten,Teilnehmer an Kursen Volkshochschulen,Teilnehmer an Weiterbildung

Gesundheit, v. a.:Sterbefälle/Diagnose,Krankenhausfälle,Schwerbehinderte,Pflegebedürftige,Krankenhäuser,Schwangerschaftsabbrüche Impfquote,Beschäftige im Gesundheitswesen,Ärztinnen und Ärzte, Personal in Pflegeeinrichtungen

Auswertung nach Altersgruppen und Geschlecht:

1. Alle Regionen im Vergleich 2. Alle Regionen in Regionenporträts

(je nach Datenlage)

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Projektteil 1: Erfassung und Analyse DART-Indikatoren 1993/2000/2009: Begründung Auswahl der Indikatoren

Warum wurden diese Indikatoren ausgewählt? Beispielhafte Darstellung der Verwendbarkeit bzw. Sinnhaftigkeit bestimmter Indikatoren:

Indikatorenkomplex Demographie (Beispiele):

Allgemeine Bemerkungen:

Bevölkerungsdichte (Problem: historische Unterschiede/Dichte eigentlich unbrauchbar!)

Abnahme der Bevölkerung bzw. Schrumpfung der Bevölkerung in der Zeit/Geschwindigkeit (ermöglicht die Identifizierung regionaler Typen/Cluster der Schrumpfung/Ursachen und Mechanismen der Schrumpfung: negativer natürlicher Zuwachs, Abwanderung usw.)

Verbindung zwischen Schrumpfung und Alterung der Bevölkerung (Schrumpfung zieht Alterung nach sich)

Strukturkoeffizient des Alterns (z. B. IFAD-Erwerbsaltersindex: Verhältnis Altersgruppe 55+ zur Gesamterwerbsbevölkerung) zeigt Alterung

Veränderung der Geschlechterstruktur (z. B. Zunahme des Frauenanteils in höheren Altersgruppen) weist auf geschlechtsspezifische Alterung hin, höherer Anteil von Männern in jüngeren Jahrgängen verweist auf geschlechtsspezifische Abwanderung

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Indikatoren Demographie (Beispiele)Bevölkerungsstand und -entwicklung:•Gesamtbevölkerung männlich, weiblich (liefert Aussagen zum Sinken/Steigen der Bevölkerungszahl absolut, d. h. Schrumpfungstendenz),

•Bevölkerung nach Geschlecht (liefert Aussagen zur Verschiebung des Geschlechterverhältnisses, insbesondere relevant im hochaltrigen Bereich, Frauenüberschuss durch höhere Lebenserwartung, d. h. Alterungstendenz),

•Staatsangehörigkeit (Zuwachs Anteil von Ausländern – Migration/Integration),

•Bevölkerungsdichte/Einwohner pro km² (Sinken verweist auf Schrumpfungstendenz) Altersstruktur: (liefert u. a. Aussagen zur Veränderung der Altersstruktur der Bevölkerung und des Verhältnisses zwischen den Altersgruppen und zeigt u. a. das „Ausdünnen“ junger Jahrgänge auf, erklärt das Sinken der Schülerzahlen und der Zahl der Auszubildenden, das Entstehen demographischer Wellen durch Sinken der Geburtenhäufigkeiten, Erhöhung des Erstgebäralters, Verringerung der TFR u.a.m., d. h. Nettosaldo natürliche Bevölkerungsbewegung zeigt Schrumpfungs- und Alterungstendenzen in der jeweiligen Region)

•Altersgruppen (Jahr und Geschlecht – geschlechts- und altersgruppenspezifische Schrumpfung)

•Jugendquotient: Anzahl von Personen unter 15 Jahren bezogen auf 100 Personen im erwerbsfähigen Alter (15-65)

•Altenquotient: Zahl der 65-jährigen und älteren Personen je 100 im erwerbsfähigen Alter (15-65)

•Jugend- und Altenquotient ins Verhältnis gesetzt ergibt den Gesamtbelastungsquotienten, Verschiebung verweist auf Alterung

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Indikatoren Demographie (Beispiele)Soziale Struktur:(dokumentiert u. a. die quantitativen Veränderungen der Haushaltzusammensetzungen im demographischen Wandel, die Tendenz zur „Vereinsamung“ und sozialen Isolation):•Größe der Haushalte: Ein-Personen-Haushalte, Mehrpersonen-Haushalte (Haushalte mit 2, 3, 4 und mehr Personen)•Familienstand der Bevölkerung (ledig, verheiratet, verwitwet, geschieden)

Natürliche und räumliche Bevölkerungsbewegung:(unverzichtbare Standardindikatoren, um Alterung und Schrumpfung bevölkerungsstatistisch zu beschreiben)Natürliche Bewegung:•Geburten•Durchschnittsalter der Mütter bei der Geburt lebend geborener Kinder•Zusammengefasste Geburtenziffer•Todesfälle•Tod von Kindern unter einem Jahr pro 1000 Lebendgeburten•Lebenserwartung•Überschuss der Lebendgeborenen bzw. Gestorbenen Räumliche Bewegung:(Migration verweist vor allem in der Altersstruktur der Migranten und im Nettosaldo der räumlichen Bewegung auf Mobilität bzw. Stabilität im Wanderungsverhalten, d. h. auch Schrumpfungstendenz)•Innenwanderung •Außenwanderung•Altersstruktur der Migranten•Nettozuwanderung

Kleinräumige Bevölkerungsprognose:(deutet auf regionaler Ebene u. a. auf zu erwartende Schrumpfungstendenzen/Bevölkerungsabnahme hin und ist neben anderen aufgeführten Indikatoren bedeutsam für kommunalpolitische Planungen)

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Indikatoren Arbeitsmarkt (Beispiele)Anteil der Beschäftigten/Erwerbspersonen je Wirtschaftssektor(gibt Hinweise auf die Beschäftigtenstruktur und deren Veränderung in der jeweiligen Kommune/Untersuchungsregion bzw. auf neue Beschäftigungsfelder für eine älter werdende Erwerbsbevölkerung durch wirtschaftliche Struktur-veränderungen, d. h. auch künftiges Potenzial für die Beschäftigung Älterer)

Arbeitsplatzentwicklung in den vergangenen Jahren(Arbeitsplatzzuwächse/Arbeitsplatzabbau – hohe positive bzw. negative Werte weisen auf wirtschaftliche Dynamik bzw. wachsende Bedeutungslosigkeit einzelner Wirtschaftzweige, wie z. B. Landwirtschaft, in der Untersuchungsregion hin)

Beschäftigten-/Erwerbstätigenquote, Erwerbsbeteiligung, wirtschaftlich aktive Bevölkerung, erwerbstätige Arbeitnehmer, Selbständige(Versicherungspflichtig Beschäftigte am Wohnort – weisen auf die Beteiligung der Bevölkerung am Arbeitsmarkt und Wirtschaftsleben hin)

Frauenerwerbsquote(Verhältnis Erwerbstätigenquote Männer/Frauen – gibt Einblick in die Einbindung der Frauen in den Arbeitsmarkt bzw. die Vereinbarkeit von Beruf/Familie/Kindererziehung)

Erwerbstätigenquote ältere Arbeitnehmer(deutet auf die Chancen Älterer im Erwerbsleben bzw. auf dem regionalen Arbeitsmarkt hin und damit auf die Nutzung der entsprechenden Potenziale Älterer)

Arbeitslosigkeit(vor allem unter 25-Jährige und über 50-Jährige – veranschaulicht den Ausschluss bzw. die Ausgrenzung aus dem Arbeitsmarkt bei bestimmten Altersgruppen und die Notwendigkeit sozialer Transferleistungen bzw. Unterstützungen)

Langzeitarbeitslosigkeit als zeitlich verfestigte Arbeitslosigkeit(vor allem unter 25-Jährige und über 50-Jährige, verdeutlicht den langfristigen Ausschluss aus dem Arbeitsmarkt und den nachhaltigen Verschleiß von Humankapital)

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Indikatoren Bildung/Gesundheit (Beispiele)

Bildung•Bildungsstand/Bildungsstruktur nach Altersgruppen (u. a. Möglichkeiten der Fortbildung/Qualifizierung/Weiterbildung verweisen auf bzw. entscheiden über die Nutzung des Potenzials älterer Arbeitnehmer)•Schülerzahlen bzw. Zahl der Auszubildenden(Veränderungen verweisen u. a. auf sinkende Geburtenzahlen und deren bildungspolitische Konsequenzen, Durchlaufen von demographischen Wellen) Gesundheit•Lebenserwartung bzw. Zahl der Sterbefälle nach Geschlecht (Todesursachen verweisen auf/zeigen problematische Lebensbedingungen und deviante Verhaltensweisen in Schrumpfungsregionen, z. B. Alkoholismus.•Personalentwicklung im Gesundheitswesen bzw. Pflegebereich(Veränderungen deuten u. a. auf gesundheitspolitische Akzeptanz und auf Konsequenzen aus höherer Lebenserwartung hin)

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Projektteil 1: Erfassung und Analyse DART-Indikatoren 1993/2000/2009 (Basis der DART-Indikatoren/Definitionen national):

Ausgewählte Literatur/Quellen/Institutionen – Auswahl und Definitionen der Indikatoren:

•Destatis/Statistisches Bundesamt: Sachgebiete Regionaldaten, Reihe: Demografischer Wandel in Deutschland: Haushalteentwicklung/Krankenhaus und Pflege/Kinder und Schüler/Erwerbspersonen•Verband Deutscher Städtestatistiker: Werkstattbericht Indikatoren- und Merkmalskatalog zum Demographischen Wandel•Länderoffene Arbeitsgruppe „Indikatorenentwicklung und Monitoring“•Brandenburger Sozialindikatoren•GESIS-Zuma, Abt. Soziale Indikatoren/Indikatorendokumentation•Bertelsmann-Stiftung/Wegweiser Kommune/Indikatorenerläuterung + European Lifelong Learning Indicators (ELLI)•Statistik Berlin-Brandenburg/Beschreibung „Abgestimmter Datenpool“/Verzeichnis der Indikatoren•Rostocker Zentrum für Demographischen Wandel/Liste der verfügbaren Indikatoren•Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung/Indikatoren Raumbeobachtung•Gesundheitsberichterstattung Bundesrepublik/Indikatorensets•Friedrich-Ebert-Stiftung/Netzwerk Bildung/Lebenslanges Lernen in einer alternden Gesellschaft•IFAD-Glossar: Demographie•Ministerium für Generationen, Familie, Frauen und Integration NRW/Erwerbsbeteiligung Älterer•IAB-Regional/Berichte und Analysen aus dem Regionalen Forschungsnetz: Herausforderungen des demografischen Wandels für den Arbeitsmarkt in Thüringen •Wirtschaftliche Folgen des kommunalen Umgangs mit demografischer Schrumpfung (Walter Bartl/Christian Rademacher) • Demographischer Wandel, Beschäftigungssituation Älterer und Folgen für die Qualifizierung (Dick Moraal (BIBB) Johannes Bannwitz (Universität zu Köln)

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Projektteil 1: Erfassung und Analyse DART-Indikatoren 1993/2000/2009 (Definitionen Europa/Eurostat):

Ausgewählte Literatur/Quellen/Institutionen – Auswahl und Definitionen der Indikatoren:

•Eurostat Datenbank für Konzepte und Begriffe •Europäische Datenbanken/Strukturen:oEurostat Gesundheitsindikatoren/LangzeitpflegeoEurostat Hauptabellen Daten BevölkerungoEurostat Hauptabellen Daten Arbeitsmarkt/z. T. Aus- und Weiterbildung/Lebenslanges LernenoEurostat Hauptabellen Daten BildungoEurostat Hauptabellen Daten GesundheitoEurostat Hauptabellen Daten Einkommen/Haushalte •Europäische Regional- und Städtestatisitk: Daten/Haupttabellen •Eurostat Statisitk nach Themenfeldern/Indikatoren allg.

•Destatis I-Punkt Berlin (Statistisches Bundesamt) •Europäische Regional- und Städtestatistik Leitfaden 2009

•Eurostat Jahrbuch der Regionen 2009

•Regionen 2020: Bewertung der künftigen Herausforderungen für die EU-Regionen (Arbeitspapier der Kommission, November 2008)

•Regionale Datensammlung Europa 2003f

•OECD: Bildungsindikatoren/Education at a Glance: OECD Indicators

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Projektteil 1: Auswertungsergebnisse Demographieindikatoren

(Beispiele)

Was zeigen die Indikatoren ? Worauf weisen die gelieferten Daten aus den Untersuchungsregionen hin? Wie erfolgte die Auswertung?

Beispielhafte Darstellung anhand einiger Indikatoren in einzelnen Untersuchungsregionen

Indikatorenkomplex: Demographische Basisindikatoren (Beispiele):

Beispiel Landkreis Uckermark/Germany:

Bevölkerung nach Geschlecht1993 2000 2008 2009

total male female total male female total male female total male female163.719 80.869 82.850 151.740 75.295 76.445 132.837 66.186 66.651 131.115 65.409 65.706

Anzahl der Ausländer3.178 2.273 905 3.506 2.435 1.071 3.583 2.249 1.334 3.693 2.301 1.392

Einwohner pro km² 1993 2000 2008

54 50 43

1. Bevölkerunga) total

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Beispiel Kainuu/Finland:

Bevölkerung nach Geschlecht

1993 2000 2008 2009

total male female total male female total male female total male female

96.298 48.273 48.025 89.777 44.884 44.893 83.160 41.643 41.517 82.634 41.356 41.278

Anzahl der Ausländer

344 148 196 614 243 371 1.199 512 687 1.315 568 747

Einwohner pro km² 1993 2000 2008 4,5 4,2 3,9

Beispiel Ourense/Spain:

1. Bevölkerunga) total

1. Populationa) total

Bevölkerung nach Geschlecht

1998 2000 2008 2009

total male female total male female total male female total male female

344.170 165.209 178.961 345.241 165.472 179.769 336.099 161.848 174.251 335.642 161.454 174.188

Anzahl der Ausländer

1.560 1.630 1.490 1.920 1.990 1.860 4.170 4.340 4.010 4.640 4.860 4.420

Einwohner pro km² 1998 2000 2008 47,3 47,5 46,2

Projektteil 1: Auswertungsergebnisse (Beispiele)

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Projektteil 1: Datenzusammenfassung und -analyse

RegionBevölkerung gesamt und nach Geschlecht

1993 2000 2008 2009total male female total male female total male female total male female

Uckermark 163.719 80.869 82.850 151.740 75.295 76.445 132.837 66.186 66.651 131.115 65.409 65.706

Görlitz 347.707 166.174 181.533 323.025 157.132 165.893 x x x 281.076 137.753 143.323

North-Karelia 178.076 88.108 89.968 171.609 85.160 86.449 166.129 82.557 83.572 165.962 82.498 83.464

Kainuu 96.298 48.273 48.025 89.777 44.884 44.893 83.160 41.643 41.517 82.634 41.356 41.278

Klotzki 182.667(1995) 88.035 94.632 171.621 82.282 89.339 164.434 78.654 85.780 163.648 83.297 85.319

Kutna-Hora 74 .774 36.370 38.404 73.582 35.950 37.632 74.850 37.126 37.724 74.939 37.119 37.820

Alba 412.038 205.517 206.521 395.653 196.224 199.429 374.535 184.915 189.620 373.134 184.186 188.948

Waldviertel 148.633(1991) 72.322 76.311 146.282

(2001) 71.918 74.364 142.042 70.185 71.857 141.670 70.005 71.665

Gorenjska 194.472 94.149 100.323 196.716 95.906 100.810 202.485 100.000 102.485 202.903 100.247 102.656

Rovigo 248.004(1991) 120.322 127.682 242.385

(2002) 117.166 125.219 246.255 119.501 126.754 247.164 119.979 127.185

Ourense 344.170(1998) 165.209 178.961 345.241 165.472 179.769 336.099 161.848 174.251 335.642 161.454 174.188

Parkstad 244.387 111.486 91.866 254.715 158.191 135.770 241.792 125.454 129.095 240.634 125.004 128.379

Roscommon 51.897(1991) 26.694 25.203 53.774

(2002) 27.583 26.191 58.768(2006) 30.178 28.590 x x x

Zusammenfassung aller gelieferten Daten (nachfolgend ausgewählte Darstellung zu den Indikatoren: Bevölkerung nach Geschlecht, Anzahl der Ausländer, Bevölkerungsdichte) aus 13 Untersuchungsregionen für vergleichende Analysen (analog sind alle anderen Demographieindikatoren zusammengefasst):

Bevölkerung gesamt und nach Geschlecht

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RegionAnzahl der Ausländer

1993 2000 2008 2009total männlich weiblich total männlich weiblich total männlich weiblich total männlich weiblich

Uckermark 3.178 2.273 905 3.506 2.435 1.071 3.583 2.249 1.334 3.693 2.301 1.392

Görlitz 5.010 3.499 1.511 5.738 3.423 2.315 x x x 5.975 3.089 2.886

Noth-Karelia 1.168 617 551 1.705 737 968 2.563 1.146 1.417 2.818 1.300 1.518

Kainuu 344 148 196 614 243 371 1.199 512 687 1.315 568 747

Klotzki x x x x x x x x x x x x

Kutna-Hora 0,9% (1996)

x x 1% x x 2,6% x x 2,1% x x

Alba x x x x x x x x x x x x

Waldviertel 4.332(1991) x x 5.219

(2001) x x 5.099 x x 8.569 x x

Gorenjska x x x x x x 3.425 2.724 701 7.134 4.965 2.169

Rovigo 529(1991) 331 198 3.898

(2002) 2.050 1.848 13.245 6.552 6.693 15.470 7.488 7.982

Ourense 1.560 (1998) 1.630 1.490 1.920 1.990 1.860 4.170 4.340 4.010 4.640 4.860 4.420

Parkstad 18.646(1996) 10.336 8.310 17.327 9.507 7.820 13.199 6.903 6.296 13.199 6.931 6.268

Roscommon x x x x x x x x x x x x

Ausländer gesamt und nach Geschlecht

I/F/A/D


RegionEinwohner pro km²

1993 2000 2008 2009Uckermark 54 50 43 x

Görlitz 165,1 153 x 133

North-Karelia 10,0 9,7 9,3 xKainuu 4,5 4,2 3,9 x

Klotzki 111,2 (1995) 109,6 100 x

Kutna-Hora 81,5 80,3 81,7 81,8Alba 66 63 60 x

Waldviertel 41(1991) 40 x 39

Gorenjska 91,1 92,1 x 94,9

Rovigo 138,6 (1991) 135,4 (2002) 137,6 138,1

Ourense 47,3(1998) 47,5 46,2 x

Parkstad 1253 (1995) 1238 1184 x

Roscommon 20,4(1996) 21,1 (2002) 23,1

(2006) x

Bevölkerungsdichte

I/F/A/D

Projektteil 1: Clusterbildung Bevölkerungsschrumpfung

Die Auswertung dieser hier beispielhaft aufgeführten Indikatoren dient u. a. der Clusterbildung über die Bevölkerungsschrumpfung in den Untersuchungsregionen, liefert Informationen über die Veränderung der Geschlechterstruktur der Bevölkerung, über die Abnahme (bzw. das Wachstum) der Bevölkerung insgesamt bzw. der Ausländer u. a. m. (siehe dazu auch die nachfolgenden Beispiele)

Beispiel 1 für Auswertung: Cluster I-V Bevölkerungsschrumpfung

Cluster I: Sehr starker Bevölkerungsrückgang über 10%

Landkreis Uckermark (Deutschland): 1993: 163.7192009: 131.115 Schrumpfung um 19,9% (-32.604)

Landkreis Görlitz (Deutschland): 1993: 347.7072009: 281.076Schrumpfung um 19,2% (-66.631)

Region Kainuu (Finland): 1993: 96.2682009: 82.634 Schrumpfung um 14,2% (-13.634)

Region Klodzki (Polen): 1995: 182.6672009: 163.648 Schrumpfung um 10,6% (-19.019)

I/F/A/D


Cluster II: Starker Bevölkerungsrückgang 5 bis 10%

Region Alba (Rumänien): 1993: 412.0382009: 373.134Schrumpfung um 9,4% (-38.904)

Region Nord-Karelien (Finland): 1993: 178.0762009: 165.962 Schrumpfung um 8,0% (-12.114)

Cluster III: Bevölkerungsrückgang unter 5%

Region Waldviertel (Österreich): 1991: 148.6332009: 141.670 Schrumpfung um 4,7% (-6.963)

Region Ourense (Spanien): 1998: 344.1702009: 335.642 Schrumpfung um 2,5% (-8.528)

Region Parkstad (Niederlande): 1993: 244.3872009: 240.634 Schrumpfung um 1,5% (-3.753)

I/F/A/D


Cluster IV: Bevölkerungsstagnation

Region Rovigo (Italien): 1991: 248.0042009: 247.164 Schrumpfung um 0,3% (-840)

Cluster V: Bevölkerungswachstum (ABER: Schrumpfung junger Jahrgänge 0-14/15 Jahre!)

Region Roscommon (Irland): 1991: 51.8972006: 58.768Wachstum um 13,2% (+6.871)

Region Gorenjska (Slowenien): 1993: 194.4722009: 202.903Wachstum um 4,3% (+8.431)

Region Kutna Hora (Tschechien): 1993: 74.7742009: 74.939Wachstum um 0,2% (+165)

I/F/A/D

Projektteil 1: Bevölkerungsschrumpfung gesamt

Beispiel 2 für Auswertung: Prozentuale Veränderung der Bevölkerungsgröße bis 2009 (Diagramm)

13,24

4,34

0,22

-0,34

-1,54

-2,48

-4,68

-6,8

-9,44

-10,41

-14,19

-19,91

-23,44

-30 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20

Roscommon

Gorenjska

Kutna-Hora

Rovigo

Parkstad

Ourense

Waldviertel

North-Karelia

Alba

Klodzki

Kainuu

Uckermark

Görlitz

Änderung der Bevölkerungsgröße in %

Seit 1990

1993

1993

1995

1993

1993

1991

1998

1993

1991

1993

1993

1991

I/F/A/D

Projektteil 1: Bevölkerungsschrumpfung junge Jahrgänge

Beispiel 3 für Auswertung: Numerische und graphische Darstellung der Entwicklung relevanter Altersgruppen in den Untersuchungsregionen

Anteilige Altersstruktur der 0-14/15-Jährigen in %:

Region 1993 2000 2008Uckermark 19,59 13,77 10,37Görlitz 19,93(1990) 12,97 10,96North-Karelia 20,78 19,03 16,53Kainuu 20,10 17,52 15,20Klodzki 21,22 17,59 13,76Kutna-Hora 19,24 16,21 13,65Alba 21,52 18,11 14,71Waldviertel 19,39 18,29 15,96Gorenjska 20,79 11,50 14,78Rovigo x 11,14 11,06Ourense 11,36 (1998) 10,59 9,40Parkstad x x xRoscommon 23,68 21,23 20,38

0

5

10

15

20

25

Entwicklung der Anzahl der 0 - 14/15-jährigen

1993 2000 2008

Zusammengefaßte Altersgruppe 0-14/15 Jahre:

In allen Regionen hat der Anteil der Kinder und Jugendlichen an der Gesamtbevölkerung im Untersuchungszeitraum

abgenommen!

I/F/A/D

Projektteil 1: Bevölkerungszunahme alte Jahrgänge

Altersgruppe 65 Jahre und älter in %:Region 1993 2000 2008Uckermark 11,42 15,41 23,28Görlitz 15,11(1990) 18,98 26,70North-Karelia 14,93 16,84 19,11Kainuu 13,45 16,91 20,37Klodzki 11,97 13,38 14,42Kutna-Hora 14,34 15,13 15,83Alba 11,82 13,63 15,21Waldviertel 15,85 17,72 20,32Gorenjska 10,68 13,69 16,06Rovigo 17,58 21,68 22,56

Ourense 25,80 (1998) 26,91 28,43

Parkstad 15,93 17,02 19,52Roscommon 16,48 15,49 14,83

Altersgruppe 65 Jahre und älter:

0

5

10

15

20

25

30

Entwicklung der Anzahl der über 65-jährigen

1993 2000 2008

In fast allen Regionen (außer Roscommon) hat der Anteil der alten Menschen an der Gesamtbevölkerung im

Untersuchungszeitraum z. T. erheblich zugenommen!

I/F/A/D

Projektteil 1: Auswertung: Bi- bzw. multivariate Varianten

Die bivariate bzw. multivariate Auswertung einzelner Indikatoren nach Altersjahrgängen, zusammengefaßten Altersgruppen, nach Geschlecht und/oder in Kombination verdeutlichen Alterung und Schrumpfung in kleinen Räumen europäischer Länder noch deutlicher!

Beispiel für einen Vergleich innerhalb eines Clusters, hier Cluster I:

IFAD DART-Indikator: „Geschwindigkeit/Zeitdauer Bevölkerungsrückgang/Schrumpfung gesamt/nach Altersgruppen und Geschlecht“:

Untersuchungsregionen: DART-Regionen Uckermark und Kainuu

Untersuchungszeitraum: Ab 1993/95 bis 2008/10

Voraussetzungen:

a.Relevante Altersgruppen müssen vergleichbar vorhanden sein:Altersjahrgänge unter 6, 6 bis 15, 15 bis 20, 20 bis 45, 45 bis 65, 65 und älter;

b.Einheitliche Jahresscheiben müssen für die jeweilige Region vorliegen:1993/95, 2000, 2007/8, 2010 (oder aktuellste Daten)

Sind diese Voraussetzungen erfüllt, können z. B. berechnet und verglichen werden:

•Absolute und prozentuale Rückgänge der Bevölkerungszahlen in den einzelnen Altersgruppen zwischen den einzelnen Jahresscheiben und gesamt seit 1993, Altersspezifische Schrumpfung•Absolute and prozentuale Rückgänge der Bevölkerungszahlen nach Geschlecht zwischen den einzelnen Jahresscheiben und gesamt seit 1993, Geschlechtsspezifische Schrumpfung•Reduzierung der Bevölkerungszahlen gesamt, zwischen den einzelnen Jahresscheiben und ausgewählten Zeitabständen zwischen 1993 and 2010, Schrumpfungsgeschwindigkeit

I/F/A/D

Projektteil 1: Auswertung: Bi- bzw. multivariate Varianten:Bevölkerungsschrumpfung

Beispiel Uckermark (Auswahl):

Bevölkerungsschrumpfung total:

Ausgangsniveau 1993: 163.719Stand 2009: 131.115Schrumpfung im Zeitraum von 16 Jahren: absolut: um 32.604 Personen

prozentual: um 19,9 %

Bevölkerungsschrumpfung der Altersgruppe 6 bis15:

Ausgangsniveau 1993: 22.459 Stand 2008: 8.344 Schrumpfung im Zeitraum von 15 Jahren: absolut: um 14.115 Personen

prozentual : um 62,8 %

Bevölkerungsschrumpfung der Altersgruppe 6 bis 15 weiblich:

Ausgangsniveau 1993: 10.960Stand 2008: 4.097 Schrumpfung im Zeitraum von 15 Jahren: absolut: um 6.863 Personen


Region: gesamt

Region: ausgewählte Altersgruppe

Region: ausgewählte Altersgruppe und Geschlecht

I/F/A/D

Projektteil 1: Auswertung: Bi- bzw. multivariate Varianten:Bevölkerungsschrumpfung

Beispiel Kainuu (Auswahl):

Bevölkerungsschrumpfung total:


prozentual: um 14,2 %

Bevölkerungsschrumpfung der Altersgruppe 6 bis 15:



Bevölkerungsschrumpfung der Altersgruppe 6 bis 15 weiblich:

Ausgangsniveau 1993: 6.180Stand 2008: 3.984

Geschlechtsspezifische Schrumpfung im Zeitraum von 15 Jahren: absolut: um 2.196 Personen


Region mit der geringsten Einwohnerdichte aller DART-Untersuchungsregionen: 3,9 EW pro qkm 2008!

I/F/A/D

PROBLEM: Um diese, wie auch andere demographische Basisindikatoren berechnen und auswerten zu können, waren strukturell vergleichbare und möglichst lückenlose Datenlieferungen aus allen Untersuchungsregionen Grundvoraussetzung – aber z. T. erhebliche Probleme bei der Datenlieferung!.

Insgesamt werden im Indikatorenkomplex “Demographie/demographische Basisindikatoren” 20 Indikatoren aus jeweils 13 Untersuchungsregionen für jeweils 3 bzw. 4 Zeitreihen (Jahre), größtenteils nach Alter und Geschlecht strukturiert, ausgewertet und innerhalb der Regionenporträts bzw. zwischen den Regionen miteinander verglichen. 468 Datensätze liegen z.Zt. für diesen Indikatorenkomplex vor und wurden für die Porträts analysiert. Die Auswertung in den Indikatorenkomplexen Arbeitsmarkt, Bildung und Gesundheit erfolgte analog zur Auswertung der demographischen Basisindikatoren.

Die Datenauswertung zu den Indikatorenkomplexen Arbeitsmarkt, Bildung und Gesundheit gestaltete sich je nach Stand der Datenlieferung (Vollständigkeit) durch die Partner komplizierter. Der Indikatorenkomplex “Demographischer Wandel und Arbeitswelt” beinhaltete 8 Indikatoren, die in der Mehrzahl 5fach untergliedert sind und jeweils 4 Zeitreihen/Jahre umfassen (bei Vollständigkeit insgesamt 104 Datensätze). Der Komplex “Bildung/Lebenslanges Lernen” beinhaltet 10 Indikatoren, je nach Indikator mehrfach untergliedert, für jeweils 4 Zeitreihen (bei Vollständigkeit insgesamt 130 Datensätze). Der Indikatorenkomplex “Gesundheit” umfasst 8 Indikatoren, mehrfach untergliedert, für jeweils 3 Zeitreihen (bei Vollständigkeit insgesamt 52 Datensätze). IFAD wertete somit ca. 800 Datensätze aus, war auf vergleichbare und exakte Zuarbeiten angewiesen.

Projektteil 1: Problem Datenbereitstellung und Datenlieferung

I/F/A/D

Projektteil 1: Problem Datenbereitstellung und Datenlieferung/Bewertung des Indikatorensets

Die den Projektpartnern zur Verfügung gestellten und in den einzelnen Regionen getesteten Indikatorenkomplexe erlauben einen relativ leichten Zugang (auch für Laien!) zu insgesamt gut handhabbaren und vor allem vergleichbaren und fortschreibungsfähigen Datensätzen. Sie können in der Folge von den europäischen Nutzern selbstständig gepflegt werden (z. B. in Form des IFAD DART-Monitors bzw. in Fortschreibung der zur Verfügung gestellten Datentabellen zu den einzelnen Indikatoren, Beispiel: Region Gorenjska arbeitet bereits damit!).

Die Indikatoren können als Grundlage für Entscheidungen in Bezug auf Anpassungsprozesse (Projektbeurteilung, z. B. „Good Practice“ - Beispiele, die von allen Regionen im Rahmen des DART-Projektes vorgestellt werden) in den jeweiligen Regionen dienen – siehe dazu IFAD-Evaluation „best practice“. Die Regionen-Indikatorengruppen, wie sie in den Porträts der einzelnen DART-Regionen analysiert und auf der Basis der durch die einzelnen Regionen gelieferten Daten ausgewertet wurden, sind der wissenschaftlich-empirische Kern des IFAD-Anteils am Gesamtprojekt. Bei dem bearbeiteten bzw. (wegen erheblicher Verspätung in der Datenlieferung durch einzelne Regionen) noch zu bearbeitenden Datenmaterial handelt es sich um Primärdaten, die so in einem europäischen Demographieprojekt erstmalig vorliegen und ausgewertet wurden bzw. werden. In diesem Sinne stellt der dieser Auswertung in den Regionenporträts zum demographischen Wandel zugrunde liegende Demographie- und Sozialindikatorensatz in seiner Form und Kompaktheit der Zusammenstellung eine neuartige Herangehensweise an die Analyse des demographischen Wandels in Europa dar.

I/F/A/D

Worauf ist resümierend hinzuweisen?

Problematik der Datenbereitstellung und Datenlieferung auf kleinräumiger Ebene in den DART-Untersuchungsregionen (keine Eurostatdaten vorhanden, Termine wurden nicht eingehalten, vorgegebene Strukturen in den Datentabellen nicht eingehalten u. a. m.!),

Problematik der Indikatorendefinitionen in den Partnerländern und auf europäischer Ebene (Definitionenvielfalt, Vergleichbarkeit!), daraus resultierend

Problematik des Datenvergleichs,

Problematik der Fachkompetenz in den beteiligten DART-Untersuchungsregionen (Beteiligung von Experten nur in einzelnen Regionen, wie z. B. Görlitz, Uckermark, Kainuu, Ourense),

Arbeit an der DART-Indikatorenstudie verweist generell auf die Problematik neuer Anforderungen an die kleinräumige EU-Regionalstatistik bzw. die Nationalstatistiken der EU-Länder.

Projektteil 1: Problem Datenbereitstellung und Datenlieferung/Bewertung des Indikatorensets

I/F/A/D

Projektteil 2: Erfassung von Standards der öffentlichen Daseinsvorsorge in den Regionen

Realisiert (November 2011-Februar 2012): Abfrage von Standards der öffentlichen Daseinsvorsorge in den einzelnen Regionen (Bestandsaufnahme) – Fragebogen, standardisierte schriftliche Befragung, 15 offene Fragen in 5 inhaltlichen Fragekomplexen (Abfrage Ist-Stand Bestandsaufnahme , siehe nachfolgend Teil 1), 4 offene Fragen Expertenbefragung (siehe nachfolgend Teil 2)

Ausgangspunkt: Die Bevölkerung nicht nur in der Bundesrepublik, sondern in vielen europäischen Ländern, wird in den kommenden Jahrzehnten weiter schrumpfen, quantitativ ausdünnen und zugleich immer älter, wie auch die Datenauswertung in Rahmen von DART anschaulich zeigt. Dies hat vielfältige soziale und wirtschaftliche Auswirkungen auf die jeweilige Gesellschaft. Dementsprechend müssen z. B. räumliche Disparitäten (Schrumpfungs- und Wachstumsregionen) abgegrenzt, Ursachen und Folgen auf allen Planungsebenen evaluiert und Standards (Richtlinien, Regelungen, Normen, Gesetzesvorgaben) der sozialen und kommunalen Daseinsvorsorge im Sinne von Gewährleistung und Absicherung grundlegender Lebensbedingungen für die jeweilige Bevölkerung überprüft und gegebenenfalls neu festgelegt bzw. eingeführt und durchgesetzt werden – STANDARDS im demographischen Wandel!.

Folgende Problemstellung steht hierbei übergreifend auf der Tagesordnung: Wie kann unter den Bedingungen der Bevölkerungsschrumpfung und -alterung und bei begrenzter bzw. sich verringernder Finanzausstattung der Kommunen die öffentliche Daseinsvorsorge und die Erhaltung der Lebensqualität für eine sich strukturell verändernde Bevölkerung in der jeweiligen europäischen Untersuchungsregion gewährleistet und an den demographischen Wandel angepasst werden?

I/F/A/D

Projektteil 2: Erfassung von Standards der öffentlichen Daseinsvorsorge in den Regionen

Abfrage Fragebogen : Teil 1 - Bestandsaufnahme

Schrumpfung und Alterung der Bevölkerung – Kinderbetreuung, Schulen und Schulstandorte in der Region

Schrumpfung und Alterung der Bevölkerung – medizinische Versorgung in der Region Schrumpfung und Alterung der Bevölkerung – Versorgung/Betreuung/Pflege älterer Menschen in der Region Schrumpfung und Alterung der Bevölkerung – Versorgung/Bildung/Kultur in der Region

Schrumpfung und Alterung der Bevölkerung – ältere/jüngere Erwerbsbevölkerung/Ausbildung in der Region

Abfrage Fragebogen : Teil 2 - Expertenmeinungen der DART Partner in Untersuchungsregion… Welche Bereiche der öffentlichen Daseinsvorsorge sind für Sie in Ihrer Region im Hinblick auf den demographischen Wandel von besonderer Bedeutung? In welchen Bereichen sind die in der Region vorhandenen Mindeststandards der öffentlichen Daseinsvorsorge wegen der Folgen und Auswirkungen des demographischen Wandels (Alterung und Schrumpfung der Bevölkerung) zu überarbeiten? Welche Standards der öffentlichen Daseinsvorsorge sind aus der Sicht Ihrer Tätigkeit bei der Bewältigung der Auswirkungen des demographischen Wandels in Ihrer Region notwendig und erforderlich (auch in Bezug auf die Realisierung der „best practice“ Beispiele in Ihrer Region)?

I/F/A/D

Projektteil 2: Erfassung von Standards der öffentlichen Daseinsvorsorge in den Regionen/aktueller Stand

Im Oktober 2011 startete IFAD die schriftliche Befragung zu Standards der öffentlichen Daseinsvorsorge/Lebensqualität in den DART-Untersuchungsregionen:

IFAD-Online Survey: DART – questionnaire „Standards of public services in the demographic change “

Stand Ende März 2012:

10 ausgefüllte Fragebögen (Qualität und Umfang der Beantwortung sehr unterschiedlich, sehr gut z. B. Uckermark, Görlitz, Nord-Karelien, Rovigo, Waldviertel, kaum brauchbar: Alba, Parkstad nur Info, dass sie kaum Aussagen treffen können usw.)

Generelles Problem: Abgabetermin wurde nur von Kainuu und WAR eingehalten

Seit Mitte März Beginn Auswertung: •Übersetzung, •Codierung, •Zusammenfassung usw.

I/F/A/D

Zusammenfassung/Fazit/Ausblick

Europa befindet sich in einem tiefgreifenden demographischen Wandlungsprozess, der sich auch kleinräumig (unterhalb der Eurostat NUTS-III-Ebenen) bevölkerungs- und sozialstatistisch mit den getesteten Indikatoren nachweisen lässt. Es zeigt sich, dass dieser Wandlungsprozess

unumkehrbar und langfristig ist,

regional differenziert ausgeprägt und nachzuweisen ist,

abzubilden, fortzuschreiben und zu prognostizieren ist.

Auf der Basis der ausgewerteten Daten aus den 13 DART-Untersuchungsregionen zeigen sich die demographischen Wandlungs- und Veränderungsprozesse vor allem in Folgendem (Kurzzusammenfassung/Stichworte):

Kontinuierlicher Bevölkerungsrückgang (Schrumpfung-Ausnahme Cluster V, perspektivisch negative Bevölkerungsprognosen in allen Regionen)

Kontinuierliche Alterung der Bevölkerung (Schrumpfung der jungen Jahrgänge, insbesondere unter 20 Jahre, Zunahme der alten Jahrgänge, insbesondere Hochaltrige ab 65 Jahre, Wachsen der Zahl der Pflegefälle – alle Cluster)

Sinken der Bevölkerungsdichte (außer Cluster V)

I/F/A/D

Auf der Basis der ausgewerteten Daten aus den 13 DART-Untersuchungsregionen zeigen sich die demographischen Wandlungs- und Veränderungsprozesse vor allem in Folgendem (Kurzzusammenfassung/ Stichworte):

Negativer Saldo natürliche Bevölkerungsentwicklung (Geburten/Sterbefälle)

Negativer Saldo räumliche Bevölkerungsbewegung (Zu/Abwanderung)

Zunahme des Anteils der ausländischen Bevölkerung

Zunahme des Alters bei Erstgeburt

Zunahme der Lebenserwartung

Zusammensetzung der Haushalte (Zunahme Ein-Personen-HH)

Abnahme der Schülerzahlen und der Zahl der Auszubildenden

Strukturelle Veränderungen im Erwerbspersonenpotenzial – Zunahme älterer Arbeitnehmer und Frauenerwerbstätigkeit, Verfestigung Langzeitarbeitslosigkeit

Strukturelle Veränderungen zwischen den Wirtschaftsbereichen – Abnahme Unternehmen und Beschäftigte in der Landwirtschaft und Industrie, Zunahme Dienstleistungsbereich


I/F/A/D

Verschiedenste Demographie-Beobachtungsmonitore einzelne Städte, Stadt-Umland-Regionen oder Landesteile in der BR Deutschland (z. B. Berlin, Umland Berlin-Brandenburg, Köln, Dresden, Dresden-Umland) arbeiten heute mit mehr als 50 Indikatoren zur Beschreibung allein der demo-sozialen Situation in den zu beobachtenden kleinräumigen Gebieten und Landesregionen und bemühen sich einen Kernindikatorensatz zu klassifizieren und anzuwenden.

Es muss nicht näher erklärt werden, vor welchen Herausforderungen ein national übergreifend vergleichendes Pilotprojekt zur indikatorengestützten Analyse des demographischen Wandels in 13 Regionen aus 11 Ländern der Europäischen Union stand und steht.

Im bisherigen Projektverlauf und in der Projektbearbeitung durch das IFAD wurde sehr deutlich, dass der DART-Projektteil „Indikatoren und Standards des demographischer Wandels“ bezogen auf europäische Regionen unterhalb der NUTS-III-Ebene insbesondere durch seine Internationalität absolutes sozialwissenschaftliches Neuland darstellt.

Das IFAD konnte und kann sich somit auf keinerlei dementsprechende wissenschaftliche oder statistisch auswertbare Vorleistungen oder gar Referenzprojekte bzw. im europäischen Maßstab bereits zur Anwendung gebrachte und geprüfte Indikatoren zur Beschreibung grundlegender Prozesse der Bevölkerungsentwicklung in höchst unterschiedlichen regionalen Strukturen stützen, geschweige denn auf dementsprechende einzelne „übergreifende“ Demographieindikatoren (Formel, die wesentliche Kriterien zusammenfasst o. ä.?), die diesem Anspruch auch nur im Ansatz genügen würden.


I/F/A/D

Hinzu kommt, dass der vergleichende Aspekt zwischen den höchst unterschiedlichen DART- Untersuchungsregionen, die an diesem Projekt beteiligt sind, einen der wichtigsten Grundbausteine der Indikatorenstudie und der darauf basierenden Regionenporträts darstellt. Deshalb ist das Kriterium, dass Daten für alle beteiligten Regionen verfügbar und auswertbar sein müssen absolut relevant für die Projektrealisierung.

Aus Gründen der wissenschaftlichen Seriosität und Erfahrung ist unbedingt darauf hinweisen, dass es in den einzelnen Bestandteilen der IFAD-Indikatorenstudie nicht um die Erschaffung und Anwendung eines „neuen“ Demographie-Indikators oder eines demographischen Formelwerkes gehen kann (was im Übrigen, wenn überhaupt, die Möglichkeiten eines derartigen Projektes bei Weitem übersteigen würde), weil sich die real ablaufenden Prozesse der statistisch nachweisbaren Alterung und Schrumpfung in den einzelnen europäischen Regionen (die sich am DART-Projekt beteiligten) nach der Datenauswertung als derart differenziert erwiesen haben (verschiedene Typen von Schrumpfungs- bzw. Alterungsprozessen in unterschiedlichen Kombinationen auch der auslösenden Ursachen!), dass es wissenschaftlich nicht vertretbar wäre, nur wenige, einfache, aussagekräftige Indikatoren, die den Grad des demographischen Wandels „gut“ abbilden usw. zu identifizieren und anzuwenden. Es ging und geht in dem vom IFAD zu bearbeitenden Projektteil vielmehr darum, relevante Indikatorengruppen(-sets, -komplexe, -batterien) auszuwählen, aufzustellen und zu testen, die es ermöglichen, den demographischen Wandel vergleichend in europäischen Beispielregionen zu messen, abzubilden (überwiegend im Zeitverlauf zwischen 1993 bis 2008/9) und zu klassifizieren (siehe Clusterbildungen I-V, Kurz- und Langporträts der 13 Regionen, DART-Beobachtungsmonitor u.a.m.).


I/F/A/D

Eine über diese Beschreibungs-, Analyse- und Prognosemöglichkeiten des getesteten Indikatorensets hinausgehende Funktion – nach den bisherigen Erkenntnissen aus diesem Pilotprojekt auch die Frage nach einem oder mehreren Indikator/en, der/die „Erfolge“ im demographischen Wandel messen kann/könnten – ist empirisch nicht zu vertreten und bevölkerungsstatistisch nicht zu untermauern!

Abgesehen davon, was eigentlich „Erfolg“ in diesem Zusammenhang bzw. im demographischen Wandel einer europäischen Untersuchungsregion sein sollte (Beendigung der Schrumpfung, Verjüngung der Bevölkerung, Umkehr eines negativen Wanderungssaldos, höherer Jugendquotient, niedriger Altenquotient, geringerer Gesamtbelastungsquotient, Senkung des Erstgeburtsalters, höhere TFR, mehr Kinder u.a.m.?), setzen Aussagen zu Wirkungsmöglichkeiten und nachhaltigen politischen Einflussnahmen generell Intervall(Panel)-Analysen voraus, was mindestens zwei Untersuchungsprozesse mit einem hinreichend großen Abstand (2-5 Jahre) erfordert, um empirisch belastbare Aussagen treffen zu können. Dies kann im laufenden DART-Projektteil des IFAD kaum realisiert werden.


I/F/A/D

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Indikatorenworkshop Berlin 03. April 2012

Harald Michel Institut für Angewandte Demographie Berlin-Brandenburg - IFAD

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