5 Datenbasis
5.2 Bevölkerungsdaten
5.2.2 Methodik von Bevölkerungsprognosen
Annahmen und Ergebnisse der nächsthöheren Ebene resultieren dann automatisch aus der Aggregation.
72 Zudem lag zum Untersuchungszeitpunkt noch nicht für alle Bundesländer eine regiona-lisierte Bevölkerungsprognose auf Basis der 11. Bundesvorausrechnung vor, so dass z.T. auf ältere Regionalprognosen zurückgegriffen werden müsste, was zusätzliche In-konsistenzen mit sich bringt.
Hochrechnung
Da sich die Resultate der kleinräumigen Bevölkerungsvorausrechnungen der Statistischen Landesämter nicht konsistent zu Ergebnissen für die NUTS II-Regionen aufaddieren lassen, wird für diese Untersuchungsebene die Bevölke-rungsprognose des BBR aus der Raumordnungsprognose 2025/2050 verwendet.
Die Beschreibung der Bevölkerungsprognose des BBR kann hier en detail erfol-gen, da keine Vertraulichkeitsrestriktionen zu berücksichtigen sind. Zuerst wer-den deshalb die wesentlichen Annahmen hinsichtlich der Teilkomponenten Fer-tilität, Mortalität und Migration näher beleuchtet. Im Anschluss erfolgt dann die Präsentation der Ergebnisse für die 39 NUTS II-Regionen hinsichtlich absoluter Bevölkerung, Durchschnittsalter und Altersstruktur.
Das Kapitel zu den Bevölkerungsdaten gliedert sich demnach wie folgt: Zu-erst wird die grundsätzliche Methodik der beiden verwendeten Bevölkerungs-prognosen vorgestellt. Im Anschluss werden für beide Projektionen die spezifi-schen Annahmen und die wesentlichen Ergebnisse skizziert. Zum Abschluss des Kapitels wird kurz auf die Qualität von Bevölkerungsprognosen eingegangen, um die Güte der verwendeten Daten einschätzen zu können.
5.2.2 Methodik von Bevölkerungsprognosen
Das vorherrschende Verfahren zur Konstruktion von Bevölkerungsvorausbe-rechnungen ist die Kohorten-Komponenten-Methode (Cohort-Survival-Method).73 Ausgangspunkt bildet dabei ein bestimmter Bevölkerungsstand auf-gegliedert nach Geschlecht und Altersjahren zu einem definierten Stichtag. Aus-gehend von diesem Bestand können dann mit Hilfe von Annahmen über die Entwicklung der drei demographischen Kernkomponenten
Fertilität (Geburtenverhalten, Geburtenhäufigkeit) Mortalität (Lebenserwartung, Sterblichkeit) Migration (Wanderungsbewegungen)
73 Die Kohorten-Komponenten-Methode zeichnet sich durch eine hohe Flexibilität und Validität aus. So können verschiedenste Annahmen, Prognosetechniken und Daten-grundlagen kombiniert werden. Darüber hinaus ist ihre Anwendung auf allen regionalen Gliederungsebenen möglich. Vgl. dazu z.B. Smith et al. [2001] 43. Einen Überblick über die grundlegende Vorgehensweise bei Bevölkerungsprognosen bieten z.B. Hinde [1998], Smith et al. [2001] oder Bretz [1986].
die Bevölkerungsgröße und -struktur für jedes Jahr des Prognosehorizonts bestimmt werden. Hierzu wird ein einfaches Fortschreibungsverfahren benutzt.
Der Bevölkerungsbestand (ܤ௧) in einer bestimmten Region kann sich nur durch Geburten (ܩ௧), Sterbefälle (S) und Zuzüge (Z) bzw. Abwanderungen (A) verän-dern. Der neue Bevölkerungsbestand ܤ௧ାଵergibt sich dann durch eine einfache Bilanzgleichung:
ܤ௧ାଵൌ ܤ௧ ܩ௧െ ܵ௧ ሺܼ௧െ ܣ௧ሻ
Konkret wird so vorgegangen, dass man jede dieser Größen getrennt nach Alter und Geschlecht betrachtet und prognostiziert.74
Als erstes müssen hierzu die Mortalitätsraten für Männer und Frauen in je-der Altersgruppe für jedes Jahr des Vorhersagezeitraums bestimmt werden. Hier fließen implizit die Annahmen über die Entwicklung der durchschnittlichen Le-benserwartung ein, da sich die LeLe-benserwartung bei Geburt zu einem bestimm-ten Zeitpunkt t durch die Summe der altersspezifischen Überlebenswahrschein-lichkeiten75 in t ergibt. Für das erste Prognosejahr wird also zunächst bestimmt, wie viel Einwohner eines Geburtenjahrgangs (Kohorte) das nächste Lebensjahr erreichen, d.h. in die nächsthöhere Altersgruppe aufrücken.
Ausgehend von diesem Bestand wird bestimmt, wie viele Frauen im gebär-fähigen Alter, d.h. in der Regel zwischen 15 und 49, existieren. Auf diese wer-den die zu bestimmenwer-den altersspezifischen Fertilitätsraten (Geburtswahrschein-lichkeiten) angewendet,76 die neben den Mortalitätsraten ebenfalls prognostiziert werden müssen. Da die Summe der altersspezifischen Geburtswahrscheinlich-keiten die durchschnittlich erwartete Anzahl von Kindern pro Frau, d.h. die tota-le Fertilitätsrate (TFR), ergibt, müssen die Erwartungen über beide Größen kon-sistent gebildet werden. Berücksichtigt man schließlich die Säuglingssterblich-keit als Mortalitätsrate der jüngsten Altersgruppe und trifft Annahmen über die Geschlechterproportion der Neugeborenen, so ergibt sich die erste neue Genera-tion (Kohorte) im ersten Jahr der Bevölkerungsprognose. Für die weiteren Prog-nosejahre wird dann analog vorgegangen.
74 Zur getrennten Betrachtungsweise vgl. Hinde [1998] 205f.
75 Die Überlebenswahrscheinlichkeit ergibt sich als Eins minus Sterbewahrscheinlichkeit.
76 Für jede Altersgruppe erfolgt eine Multiplikation mit den prognostizierten Fertilitätsra-ten.
die Bevölkerungsgröße und -struktur für jedes Jahr des Prognosehorizonts bestimmt werden. Hierzu wird ein einfaches Fortschreibungsverfahren benutzt.
Der Bevölkerungsbestand (ܤ௧) in einer bestimmten Region kann sich nur durch Geburten (ܩ௧), Sterbefälle (S) und Zuzüge (Z) bzw. Abwanderungen (A) verän-dern. Der neue Bevölkerungsbestand ܤ௧ାଵergibt sich dann durch eine einfache Bilanzgleichung:
ܤ௧ାଵൌ ܤ௧ ܩ௧െ ܵ௧ ሺܼ௧െ ܣ௧ሻ
Konkret wird so vorgegangen, dass man jede dieser Größen getrennt nach Alter und Geschlecht betrachtet und prognostiziert.74
Als erstes müssen hierzu die Mortalitätsraten für Männer und Frauen in je-der Altersgruppe für jedes Jahr des Vorhersagezeitraums bestimmt werden. Hier fließen implizit die Annahmen über die Entwicklung der durchschnittlichen Le-benserwartung ein, da sich die LeLe-benserwartung bei Geburt zu einem bestimm-ten Zeitpunkt t durch die Summe der altersspezifischen Überlebenswahrschein-lichkeiten75 in t ergibt. Für das erste Prognosejahr wird also zunächst bestimmt, wie viel Einwohner eines Geburtenjahrgangs (Kohorte) das nächste Lebensjahr erreichen, d.h. in die nächsthöhere Altersgruppe aufrücken.
Ausgehend von diesem Bestand wird bestimmt, wie viele Frauen im gebär-fähigen Alter, d.h. in der Regel zwischen 15 und 49, existieren. Auf diese wer-den die zu bestimmenwer-den altersspezifischen Fertilitätsraten (Geburtswahrschein-lichkeiten) angewendet,76 die neben den Mortalitätsraten ebenfalls prognostiziert werden müssen. Da die Summe der altersspezifischen Geburtswahrscheinlich-keiten die durchschnittlich erwartete Anzahl von Kindern pro Frau, d.h. die tota-le Fertilitätsrate (TFR), ergibt, müssen die Erwartungen über beide Größen kon-sistent gebildet werden. Berücksichtigt man schließlich die Säuglingssterblich-keit als Mortalitätsrate der jüngsten Altersgruppe und trifft Annahmen über die Geschlechterproportion der Neugeborenen, so ergibt sich die erste neue Genera-tion (Kohorte) im ersten Jahr der Bevölkerungsprognose. Für die weiteren Prog-nosejahre wird dann analog vorgegangen.
74 Zur getrennten Betrachtungsweise vgl. Hinde [1998] 205f.
75 Die Überlebenswahrscheinlichkeit ergibt sich als Eins minus Sterbewahrscheinlichkeit.
76 Für jede Altersgruppe erfolgt eine Multiplikation mit den prognostizierten Fertilitätsra-ten.
Der Bestand jeder Periode muss schließlich noch um die prognostizierten Zu- und Abwanderungen korrigiert werden. Migrationsbewegungen können da-bei durch die Vorgabe von Wanderungssalden, ebenfalls nach Alter und Ge-schlecht getrennt, modelliert werden.77
Um der Unsicherheit der Entwicklung der drei Komponenten Rechnung zu tragen, bedient man sich in der Kohorten-Komponenten-Methode üblicherweise der Szenarioanalyse. So existieren beispielsweise in der aktuellen Bevölke-rungsvorausberechnung des statistischen Bundesamtes drei Szenarien bezüglich der Entwicklung der TFR, zwei Szenarien zur Entwicklung der Lebenserwar-tung und zwei Szenarien zur Entwicklung der Wanderungsbewegungen. Insge-samt ergeben sich somit 12 Prognosevarianten, denen bei Bedarf (subjektive) Eintrittswahrscheinlichkeiten beigemessen werden können.78 Zur Illustration gibt Tabelle 10 eine Übersicht über die Annahmen drei ausgewählter Varianten.
Das gängigste kombinierte Szenario ist dabei die Variante 1-W1, die auch den regionalisierten Prognosen zugrunde liegt, die im anschließenden Kapitel vorgestellt werden.
Tabelle 10: Annahmen ausgewählter Varianten der 11. koordinierten
Bevölkerungsvorausberechnung des statistischen Bundesamtes; Quelle: eigene Darstellung nach Statistisches Bundesamt (2006)
Geburtenhäufigkeit
(Kinder je Frau) Lebenserwartung Wanderungssaldo (Deutschland)
Moderater Anstieg bis 2050 bei Jungen um 7,6 Jahre bei Mädchen um 6,5 Jahre
Moderater Anstieg bis 2050 bei Jungen um 7,6 Jahre bei Mädchen um 6,5 Jahre
Starker Anstieg bis 2050 bei Jungen um 9,5 Jahre bei Mädchen um 8,3 Jahre
100.000
77 Für Details zur Behandlung von Migranten in der Bevölkerungsprognose siehe z.B.
Bretz [1986] 253f.
78 Eine zusammenfassende Darstellung der Annahmen und Varianten der 11. koordinier-ten Bevölkerungsvorausberechnung findet sich in Statistisches Bundesamt [2006, 2006b].
Die Prognosen der drei einzelnen Teilkomponenten und ihrer relevanten Be-stimmungsfaktoren basieren dabei in der Regel auf Fortschreibungen von in der Vergangenheit beobachteten Mustern und Entwicklungstendenzen. Darüber hin-aus werden Hypothesen über wahrscheinliche soziale, politische, ökonomische oder technologisch motivierte Veränderungen der Einflussfaktoren gebildet. Sie fließen ebenfalls in die Erwartungsbildung ein. Da plötzlich einsetzende gesell-schaftliche Trends, politische Umbrüche, Krisen oder technische oder medizini-sche Innovationen auch mit Hilfe der Szenarioanalyse in der Regel nicht gut vorhergesagt werden können, sind Bevölkerungsprognosen zwangsläufig mit Vorhersagefehlern behaftet. Für die Zwecke dieser Arbeit (mit einem mittelfris-tigen Prognosehorizont von 10-15 Jahren) wird die Güte der verfügbaren Vo-rausberechnungen aber als akzeptabel erachtet.79