Verwendung von Mikrodaten in der Sozialforschung

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1 Verwendung von Mikrodaten in der Sozialforschung Michael Fuchs

2 Outline Bestehende Formen der Kooperation, Verwendung Mikrodaten EU-SILC: Mikrosimulation (EUROMOD und SORESI) Mirkozensus-Daten: beispielhafte Projekte Austausch Statistik Austria/Europäisches Zentrum Auf wissenschaftliche Bedürfnisse zugeschnittenes Datenangebot Anforderungen und Bedarf für Verbesserungen

3 EU-SILC: Übersicht EUROMOD EU Steuer-Transfer Mikrosimulationsmodell Stetig entwickelt seit 1998: Netzwerk von ExpertInnen, Updates Software und Funktionen Jährliche Updates: Policy-Regeln 1998 ( ) Input-Daten: EU-SILC (zuletzt 2014 mit Einkommen 2013) Impact Assessment für ForscherInnen und Policy-AnalystInnen: Effekte Steuern/Transfers auf HH-EK und budgetäre Einn./Ausg. Statisch: Übernacht -Effect von Policy-Änderungen (Verhaltens-, demografische und makro-ökonomische Effekte nicht berücksichtigt) Finanzierung: Europäische Kommission, Koordination: ISER (Universität Essex, UK) Update Daten und Policies sowie Analysen für AT: Europ. Zentrum

4 EU-SILC: Umfang und Output EUROMOD UMFANG Sozial(versicherungs)beiträge: AN, AG, Selbständige ESt: Freibeträge, Tarif, Absetzbeträge, Negativsteuer, Sonderzahlungen Monetäre Sozialleistungen Kombination von Reformen: Gesamt- bzw. wechselseitiger Effekt OUTPUT Armutsgefährdungsraten Einkommensverteilung (HH-Ebene) Fiskalische Auswirkungen

5 EU-SILC: Übersicht SORESI Web-Tool für AT, basierend auf EUROMOD; zur Simulation von Policy-Reformen und Analyse Impact Für öffentlich Bedienstete (WFA) und Allgemeinheit Output auch auf Individualebene und für Modell-Haushalte Freier Online-Zugang; deutsche und englische Version Parameter können über eine Eingabemaske modifiziert werden Output kann nach unterschiedlichen Kriterien gefiltert werden, z.b. Geschlecht, Alter, HH-Typ, EK-Quintile,

6 EU-SILC: EUROMOD vs. SORESI EUROMOD mehr Flexibilität bei Simulationsmöglichkeiten User ist völlig frei beim Ändern von Input-Parametern und beim Erzeugen von neuen Policy-Instrumenten Mikrodatenoutput erlaubt detaillierte Analyse Voraussetzung: Erfahrung mit Statistikprogrammen, MS und Steuer/Transfer- System; Zugang zu Software/Modell SORESI genauere Modellierung Status Quo (mehr direkte Verwendung der Input- Daten) Vordefinierter Input: Status Quo mit ausgewählten Simulationsmöglichkeiten Vordefinierter Output: Armutsgefährdungsrate, EK-Verteilung, fiskalische Auswirkungen; auf HH/Ind./ Modell-HH-Ebene; nach unterschiedlichen Gruppen Voraussetzung: Basiskenntnisse MS und Steuer/Transfer-System; Online- Zugang

7 EU-SILC: SORESI - Arbeitsabläufe Web-Eingabemaske: Input Parameter Arbeitsabläufe im Hintergrund Web-Eingabemaske: Output Tabellen 1 2 Euromod 4 Basis/Reform-Szenario Mikro-Daten 3 STATA Do-File Policies EU-SILC 2014 EK 2013 Uprating 2013! Simulationen für : demografischer & Erwerbs-Status 2014 EK aufgewertet auf

8 EU-SILC: Datensatz und Policies Jüngste verfügbare nationale EU-SILC Daten! demnächst Update auf SILC 2015 EU-SILC 2014 Regelungen Statistik Austria stellt zusätzliche disaggregierte EK-Variablen, die für das Modell benötigt werden, zur Verfügung Uprating 2013! EK-Variablen werden mit externen Daten zu EK-Entwicklung, Indexierung von Transfers, VPI,... auf das Policy-Jahr aufgewertet EUROMOD SORESI

9 EU-SILC: Derzeitige EM/SORESI-Projekte EUROMOD, SORESI: jährliches Update und Impact Assessment Non-Take-Up-Analyse BMS Up-to-date Schätzung (2013) für Ausmaß (HH und Ausgaben) sowie Determinanten Konsequenzen Implementierung Hartz IV-Reform in Österreich Ersatz Notstandshilfe durch BMS: Konsequenzen für Einkommensverteilung und Budget

10 EU-SILC: Beispiele Analysen EM/SORESI bisher Effekte von Änderungen im Steuer-/Transfersystem in Österreich Non-Take-Up-Analyse offene Sozialhilfe (2003) Effekte der Steuerreform 2015/16 Sozial(versicherungs)beiträge, ESt und monetäre Transferleistungen nach Personen mit/ohne österreichischer Staatsbürgerschaft nach Rechnungskreisen

11 Beispiel MZ-Daten: WHO-Studie Gesundheit und Gesundheitsversorgung Teil-Stichprobe von Mikrozensus-Erhebung Dezember 2000 (1/8) Befragung per Post Projekt: Analyse der nicht-krankenversicherten Personen in Österreich (BMGF und BMSG) Variablen KV für stationäre/ambulante Behandlungen inkludiert Sekundäranalyse (mit SPSS) zur Ergänzung Zusammenhang mit soz.- dem. Var. auf Basis administrativer Daten (Geschlecht, Altersgruppen) Geburtsland Befragter bzw. Eltern Haushaltseinkommen Bildungsstatus

12 Beispiel MZ-Daten: Verknüpfung mit Sterbedaten Projekt Schwerarbeit und Lebenserwartung (BMASK): Auswirkungen ehemaliger Schwerarbeit auf Mortalität von sich im Ruhestand befindlichen Personen Daten Personen Jahre aus MZ 1/2004 bis 3/2007; mit Angabe zum zuletzt ausgeübten Beruf (Dummy ehemalige Schwerarbeit); Verknüpfung mit Sterbe-Daten HV Feb bis Nov Deskriptiv: im Rahmen von angenäherten abgekürzten Sterbetafeln Ermittlung Übersterblichkeit von ehemaligen SchwerarbeiterInnen Kontrolle für andere Faktoren: Log Rank Test, univariate Cox Regression mit Schichtung Multiple Cox-Regression

13 Kooperation Statistik Austria/Europ. Zentrum Auf wissenschaftliche Bedürfnisse zugeschnittenes Datenangebot SILC-Daten Intensiver und regelmäßiger Austausch Rückmeldungen zu neuen Daten Spezielle Anforderungen SORESI Umstellung auf Registerdaten: z.b. Varianten KBG Grundsätzlich nationale SILC-Daten inkl. Zusatzvariablen für Simulationszwecke sehr gut geeignet Europäische Kommission und JRC Sevilla: Umstellung UDB- Daten von Eurostat auf EUROMOD-Bedürfnisse

14 Kooperation Statistik Austria/Europ. Zentrum Bedarf für Verbesserungen: SILC-Daten Relativ kleine Stichprobe, z.b. Non-Take-Up-Analyse Sozialhilfe und BMS BMS basiert nach wie vor auf Befragungsdaten (Verantwortung Bundesländer) Zeitnähe (SILC 2015 bereits im August erhalten)

15 Weitere Informationen EUROMOD: SORESI: Home/Index Europäisches Zentrum:

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