Kohorten Kohortenbildung im Rahmen einer Serie von Querschnittserhebungen mit unterschiedlichen Haushalten

Materialband zum 3. Thüringer Sozialbericht 147

Kapitaleinkommen: Einnahmen aus Geld- und Realvermögen (Zinsen, Dividenden, Ausschüttungen und laufende Einnahmen aus Kapitalversicherungen, Mieten abzüglich Zinsen, Mietwert der Eigentümerwohnung); Renteneinkommen: Grundrenten der gesetzlichen Renten- und der Unfallversicherung, Kriegsopferversorgung, öffentliche Pensionen, Renten der Zusatzversorgung des öffentlichen Dienstes;

Weitere Öffentliche Transfers: laufende Übertragungen der Gebietskörperschaften (Kindergeld etc., BAFöG, Sozial- und Arbeitslosenhilfe) sowie einmalige und unregelmäßige Übertragungen der gesetzlichen und privaten Versicherungen und Kassen, Steuerrückerstattungen, Transfers von Organisationen ohne Erwerbszweck, in EVS 1978 auch einmalige Übertragungen anderer privater Haushalte; Private Transfers: laufende Übertragungen von anderen privaten Haushalten, Einnahmen aus Verkauf von gebrauchten oder im Haushalt erzeugten Waren, Krankengeld und Renten von privaten Versicherungen und Organisationen ohne Erwerbszweck; Steuern und Sozialabgaben: Pflichtbeiträge Sozialversicherung, Lohn-/Einkommen-/Kirchensteuer, Vermögenssteuer.

EVS Einkommens- und Verbrauchsstichprobe.

HH Haushalt(e). IAB Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung.

Kohorten Kohortenbildung im Rahmen einer Serie von Querschnittserhebungen mit unterschiedlichen Haushalten. Annahme: wenn einzelne Altersklassen in vergleichbaren Stichproben (ähnliche Verzerrungen in den relevanten Variablen) stark genug besetzt sind, können die Charakteristika der Haushalte in Altersklasse A in der Erhebung des Jahres J im Aggregat als Fortsetzung der Charakteristika der Haushalte in Altersklasse (A-n) in der Erhebung im Jahr (J-n) interpretiert werden. Da es sich in den einzelnen Erhebungen nicht um identische Haushalte handelt, spricht man von Quasi- oder Pseudokohorten.

Kohorteneffekt Bezeichnet (abweichende) Verhaltensweisen, die nur Mitglieder einer oder mehrerer spezieller Geburtsjahrgänge aufweisen (unabhängig vom aktuellen Alter). Zeiteffekte.

Median Zerlegt die Stichprobe in zwei Teilmengen mit gleich vielen Beobachtungen, wobei in einer Teilmenge die 50% niedrigsten und in der anderen die 50% höchsten Merkmalsausprägungen zu finden sind (50% aller Beobachtungen sind größer, 50% sind kleiner als der Median). Mietbelastung Bruttokaltmiete / Haushaltsnettoeinkommen.

Mietwert Kalkulatorische Mietzahlung für eine selbstgenutzte Eigentümerwohnung.

Mittelwert arithmetischer Mittelwert.

MZ Mikrozensus.

Die Rechtfertigung der Verwendung von Pseudo-Panels geht zurück auf Browning, Deaton und Irish (1985) und wird wegen der Verluste im Rahmen der Aggregation über Individuen oft als second-best Alternative zu echten Panels bezeichnet. Die Aggregation reduziert jedoch Messfehler und die typischen Panelprobleme (Zermürbung etc.) treten nicht auf.

Materialband zum 3. Thüringer Sozialbericht148

Nettogeldvermögen Bruttogeldvermögen abzgl. Konsumentenkredite.

Nettorealvermögen Immobilienvermögen abzgl. ausstehender Realkredite.

Quartile Zerlegen die Stichprobe in vier Teilmengen mit gleich vielen Beobachtungen, wobei in der ersten Teilmenge die 25% niedrigsten, in der zweiten die 25% nächsthöheren, in der dritten die wiederum nächsthöheren 25% und in der vierten die 25% höchsten Merkmalsausprägungen zu finden sind (75% aller Beobachtungen sind größer als das 1. Quartil, 25% sind kleiner; das

2. Quartil ist gleich dem Median; 25% aller Beobachtungen sind größer als das 3. Quartil, 75% sind kleiner; das 4. Quartil ist das Maximum).

s. auch altersabhängige Einkommensquartile.

Standardisierte Einkommen Einkommen, das um die Haushaltsgröße bzw. um die Haushaltszusammensetzung korrigiert wurde. Im Unterschied zum Pro-Kopf-Einkommen wird nicht jedes Haushaltsmitglied mit einem Gewicht von 1 berücksichtigt, sondern lediglich der Haushaltsvorstand. Weitere Haushaltsmitglieder erhalten dagegen nur ein Gewicht von 0,5, unter 16-jährige Haushaltsmitglieder ein Gewicht von 0,3. Das nominale Einkommen wird schließlich durch Division mit der Summe der entsprechenden Gewichte der Haushaltsmitglieder zum standardisierten oder Äquivalenzeinkommen.

SVP Sozialversicherungspflichtig Beschäftigte TLS Thüringer Landesamt für Statistik TMSFG Thüringer Ministerium für Soziales, Familie und Gesundheit Zeiteffekte. Es sind drei Arten von Zeiteffekten zu unterscheiden: Alters-, Zeitpunkt- und Kohorteneffekte. Alterseffekte beschreiben Verhaltensweisen, die bestimmte Altersklassen immer aufweisen (z.B.: jüngere Personen sind seltener verheiratet als ältere). Zeitpunkteffekte beschreiben Verhaltensweisen, die ein Großteil aller Haushalte in einem bestimmten Jahr aufweisen (z.B.: der Konsum wird kleiner, wenn Steuern erhöht werden). Kohorteneffekte beschreiben Verhaltensweisen, die Personen eines bestimmten Geburtsjahrgangs unabhängig vom Alter und von aktuellen Ereignissen aufweisen (z.B.: die Lebenserwartung der in den 90er Jahren Geborenen ist höher als die der früheren Generationen). Zeitpunkteffekt Bezeichnet (abweichende) Verhaltensweisen, die alle Haushalte nur zu einem oder mehreren speziellen Zeitpunkten aufweisen (unabhängig vom Geburtsjahrgang und vom aktuellen Alter).

Zeiteffekte.

Materialband zum 3. Thüringer Sozialbericht 149

2. Haushaltsprognosemodell PROFAMY

Im Makrosimulationsmodell PROFAMY entwickelt u.a. vom Max-Planck-Institut für Demographie und vom Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung wird eine Vielzahl von Bestimmungsgrößen in Form von Wahrscheinlichkeiten zur Simulation der Anzahl Haushalte verwendet, unter anderem sind dies:

· die Scheidungswahrscheinlichkeiten von Männern und Frauen verschiedener Altersklassen;

· die Wiederverheiratungswahrscheinlichkeit geschiedener Männer und Frauen mit x Kindern;

· die Gebärwahrscheinlichkeit von Frauen verschiedener Altersklassen;

· die Sterbewahrscheinlichkeiten von Männern und Frauen verschiedener Altersklassen.

Demgegenüber wurde in den bislang in Deutschland üblichen Haushaltsprognosen das so genannte Quotenverfahren eingesetzt. Dabei wird lediglich ermittelt, welcher Anteil der Männer und Frauen einzelner Altersklasse historisch einem Ein-, Zwei-, Drei- oder Vierpersonenhaushalt vorstanden (Haushaltsvorstandsquoten). Die historische Entwicklung dieser Quoten wurde für die Prognose direkt extrapoliert.

Damit werden jedoch die Ursachen, warum z. B. Person Y einem 2-Personen-Haushalt vorsteht, nicht modelliert. Er kann sowohl verheiratet ohne Kinder, geschieden mit einem Kind, mit seiner Mutter zusammenlebend oder mit einem Familienfremden zusammenlebend sein. Die unterschiedlichen Ursachen und Dynamiken, warum die Anzahl von Zweipersonenhaushalten zulasten von Dreipersonenhaushalten zunimmt, wird nicht berücksichtigt. Gerade dies leistet aber das verwendete PROFAMY-Modell.

Die Anwendung von Quotenverfahren führt in der Tendenz zu einer Verlängerung der Entwicklungen und Erfahrungen aus der Vergangenheit. Nach einer jüngst veröffentlichen Haushaltsprognose des Bundesamtes für Bauwesen und Raumordnung mit Basisjahr 1996 sollte in Ostdeutschland die Zahl der Haushalte nach 1996 nicht weiter steigen. Stattdessen ist allein zwischen 1996 und 1999 die Zahl der Haushalte in Ostdeutschland um 2,5% gewachsen. PROFAMY prognostizierte exakt diesen Anstieg.

Ein weiterer Vorteil von PROFAMY ist die simultane Berechnung der Bevölkerungs- und Haushaltsprognose zum fortwährenden Abgleich der Nebenbedingungen. So muss z. B. in jedem Prognosejahr die Zahl der verheirateten Männer gleich der Zahl der verheirateten Frauen sein oder die Zahl der Kinder, die mit ihren Eltern zusammenwohnen gleich der Zahl der Eltern, die mit ihren Kindern zusammen wohnen.

Die Nachteile von PROFAMY liegen einerseits in dem enormen Datenbedarf (z.B. wird jede Veränderung in der Haushaltszusammensetzung wie etwa das Haushaltsbildungsalter nicht nur über ein mittleres Alter, sondern über eine spezifische Verteilung modelliert), der dazu führt, dass wie in Simulationen üblich nicht jeder Schritt unmittelbar nachvollziehbar ist. Der zweite Nachteil liegt in der Datenverfügbarkeit, unterhalb der Bundeslandebene ist eine Anwendung von PROFAMY i.d.R. nicht möglich.

Für eine detaillierte Darstellung von PROFAMY vgl. Hullen (1999) oder die Kurzdarstellung von Bucher und Schlömer (1999).