Bedarf an kleinräumigen Daten aus Ressortsicht

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1 Bedarf an kleinräumigen Daten aus Ressortsicht 23. Wissenschaftliches Kolloquium im Statistischen Bundesamt Kleinräumige Daten Ausgewählte Fragestellungen 20./21. November

2 Gliederung 1. Aufgaben des BMVI 2. Status Quo: Zensus und amtliche Gebietssystematik 3. Meilensteine für eine Weiterentwicklung 4. Forschungsprojekt KLASTER 5. Zusammenfassung und Ausblick Statistisches Bundesamt Wissenschaftliches Kolloquium 20./21. November 2014

3 Gliederung 1. Aufgaben des BMVI 2. Status Quo: Zensus und amtliche Gebietssystematik 3. Meilensteine für eine Weiterentwicklung 4. Forschungsprojekt KLASTER 5. Zusammenfassung und Ausblick Statistisches Bundesamt Wissenschaftliches Kolloquium 20./21. November 2014

4 BMVI: Aufgaben mit engem Raumbezug Raumordnung Gleichwertige Lebensbedingungen in allen Teilräumen ( 1 Raumordnungsgesetz) BBR: Informationssystem zur räumlichen Entwicklung ( 25 Raumordnungsgesetz) Digitale Infrastruktur Z.B. Breitbandversorgung ( Breitbandatlas) Verkehrspolitik und Verkehrsinfrastrukturplanung, z.b. Zusammenhänge Verkehr - Infrastruktur - Gesellschaft Natur Umwelt Auswirkungen von Emissionen und Immissionen (Lärm, Luftschadstoffe, ) Bundesverkehrswegeplan / Verkehrsprognose Statistisches Bundesamt Wissenschaftliches Kolloquium 20./21. November 2014

5 Beispiel: Regionale Daseinsvorsoge - Erreichbarkeit von Allgemeinmedizinern Aktionsprogramm regionale Daseinsvorsorge des BMVI Ergebnisse der Regionalstrategie Region Nordeifel Datenbeschaffung von Einwohnerzahlen bei kommunalen Einwohnermeldeämtern - lokal und regional machbar - überregional / bundesweit zu zeit- und kostenaufwändig 5 Quelle: BMVI Aktionsprogramm regionale Daseinsvorsorge - Regionalstrategie Daseinsvorsorge Region Nordeifel > Produkte/ Veröffentlichungen > Publikationen aus den Modellregionen (Abruf: )

6 Beispiel: Breitbandversorgung Breitbandatlas Verfügbarkeit 50 Mbit/s In vielen Forschungsprojekten: aufwändige Ermittlung elementarer Eckwerte zeitintensiv oder kommerzielle Angebote Quelle: (Abruf: ) Statistisches Bundesamt Wissenschaftliches Kolloquium 20./21. November 2014

7 Beispiel: Lärmbetroffenheit an den Haupteisenbahntrassen (Stufe 1) 1. Festlegung Untersuchungsräume 2. Ermittlung von Lärmpegelbereichen in den Untersuchungsräumen 7 Quelle:Eisenbahnbundesamt; Statistisches Bundesamt 3. Ermittlung der betroffenen Einwohner / Wohnungen: Kommunen sind gesetzlich zur Bereitstellung verfügbarer Daten verpflichtet

8 Standard: Vier-Stufen-Algorithmus Beispiel: Verkehrsplanung Ideal: Repräsentative Erhebung für jede Zelle (Wer? Wohin? Womit? Wo lang?) Praxis: Modellierung Anforderung an statistischen Ämter der Länder und des Bundes: Wer? Zentral für Zellen Q i und Z j : Grundgesamtheit z.b. Einwohner (Alter, Haushaltsgröße), Haushalte, Beschäftigte, Betriebe, 8 Raumstrukturtypen: Einkommen, Pkw, Pendler (z.b. MZ, EVS) Quelle: Ahner, Münch: Verkehr 2000 Abruf :

9 Beispiel: Erhebung Mobilität in Deutschland 2016 Stichprobengröße Bundesstichprobe rd Haushalte (netto), Aufstocker bis zu Stichprobendesign und Gewichtung Bisher klassisches zweistufiges Auswahlverfahren: Stufe 1: Geschichtete Zufallsauswahl von Gemeinden als Primäreinheiten Stufe 2: Zufallsauswahl auf Basis einer Einwohnermeldestichprobe Weiterentwicklung Stufe 1: Geschichtete Zufallsauswahl kleinräumiger Gebietseinheiten nach Erreichbarkeit, sozioökonomischen Kriterien, Pkw Modellbasierte Gewichtung und Hochrechnung: kleinräumige Strukturdaten Meilensteine in der empirischen Sozialforschung? Statistisches Bundesamt Wissenschaftliches Kolloquium 20./21. November 2014

10 Beispiel: Verkehrsmittelwahl Öffentlicher Verkehr in großen Kernstädten (> Einwohner) Einwohnerdichte Nahumfeld ( 1 km * 1 km) bis bis bis ökonom. Status Insgesamt bis unter unter unter unter und mehr Insgesamt 18% 13% 15% 15% 19% 21% sehr hoch 13% 4% 7% 13% 13% 17% hoch 16% 12% 11% 15% 18% 17% mittel 17% 13% 16% 12% 18% 22% niedrig 25% 38% 36% 22% 23% 28% sehr niedrig 29% 27% 14% 28% 30% 30% Anteil der Wege (%) Quelle: Mobilität in Deutschland 2008; eigene Auswertung Statistisches Bundesamt Wissenschaftliches Kolloquium 20./21. November 2014

11 Erhebung «Mobilität in Deutschland 2016» Raumbezug im Forschungsdatensatz Anschrift (Wohn-, Quelle-, Zieladresse) Erzeugung der Geokoordinate Vollständige Löschung von Namen und Anschrift nach Durchführung der Erhebung Löschen der Geokoordinate Kleinräumige Zuordnung Zuordnung amtliche Gebietssystematik, PLZ Zuordnung von Raumstrukturdaten Datenschutz: z.b. N 100: Wie groß ist N? Bereitstellung in Scientific Usefile Statistisches Bundesamt Wissenschaftliches Kolloquium 20./21. November 2014

12 Zwischenfazit BMVI hat kleinräumigen Datenbedarf! Anforderungen an die amtliche Statistik: Daten zur Grundgesamtheit in kleinräumigen Gebieten Daten für Raumstrukturtypen Echtdaten - alternativ auch amtlich gut modelliert Statistisches Bundesamt Wissenschaftliches Kolloquium 20./21. November 2014

13 Gliederung 1. Aufgaben des BMVI 2. Status Quo: Zensus und amtliche Gebietssystematik 3. Meilensteine für eine Weiterentwicklung 4. Forschungsprojekt KLASTER 5. Beispiele rasterbasierter Analysen für den Verkehr 6. Zusammenfassung und Ausblick Statistisches Bundesamt Wissenschaftliches Kolloquium 20./21. November 2014

14 Status Quo: Amtliche Gebietssystematik und Zensusergebnisse nicht kleinräumig genug Zensusergebnisse auf Ebenen der amtlichen Gebietssystematik Amtliche Statistik: Grundeinheiten Gemeinden und Kreise nicht kleinteilig genug (z.b. je 1 Wert für Berlin (3,4 Mio. EW), Wiedenborstel (12 EW)) keine funktionsräumliche, siedlungsstrukturelle Abgrenzung begrenzt vergleichbar: Gemeinde- und Kreisstruktur föderal unterschiedlich Gebietsreformen - Anzahl Gemeinden : -25% - Anzahl Kreise: 1990: 440; heute 402 Kreise - keine Zeitreihen in der Regionalstatistik - Gebietseinheiten werden noch größer und heterogener Unterhalb Gemeinde (z.b. Blockseite, städtische Gebietssystematik) nicht einheitlich abgegrenzt; nicht im System der amtlichen Statistik integriert endet häufig an der Grenze großer Städte 14 Dennoch: jeder Fortschritt zu begrüßen (z.b. MZ-Modell für Kreisebene)

15 Private Anbieter: Informationshoheit für kleinräumige Daten Quelle: infas 360 Variablenauswahl Bevölkerungsdichte Einwohnerzahl Haushaltsgröße Arbeitslose Einpendler Auspendler Anzahl Privathaushalte Familien Singles Gebäudegröße Gebäudetyp Baujahr Eignung für Solaranlagen Kaltmiete pro qm Wohndauer Einzelhandelskaufkraft Einzelhandelszentralität Kaufkraft Fremdsprachlichkeit Anteil akademischer Titelträger Frequenzdaten von Autos, Passanten Points-Of-Interest Schulen Kindergärten Firmenstandorte nach Branchen, Mitarbeitern und Umsätzen

16 Kleinräumige Daten: Warum in der amtlichen Statistik? 3 Bundesstatistikgesetz 16 Statistiken für Bundeszwecke weiterentwickeln (z.b. Regionsmodelle zur Plausibilisierung) Statistiken in erforderlicher sachlicher und regionaler Gliederung darzustellen Verlässliche Eckwerte, verlässlicher Datenschutz GDI-DE Geodateninfrastruktur Deutschland Geodaten als Infrastruktur (siehe GDI-DE Geodateninfrastruktur Deutschland) Europäische Anforderungen nehmen zu! INSPIRE, urban non urban, Es tut sich was Amtliche Statistik in Nachbarstaaten (z.b. Österreich, Norwegen, Schweiz, ) StBA: Agrarzensus, Straßenverkehrsunfälle (spez. Formulierungen in Gesetzen) Amtliche Statistik des Bundes: KBA, Forschungsdatenzentrum des IAB 23. Statistisches Bundesamt Wissenschaftliches Kolloquium 20./21. November 2014

17 17 Beispiel des Forschungsdatenzentrums IAB: Anteil der Niedriglohnbeschäftigten in Berlin

18 Gliederung 1. Aufgaben des BMVI 2. Status Quo: Zensus und amtliche Gebietssystematik 3. Meilensteine für eine Weiterentwicklung 4. Forschungsprojekt KLASTER 5. Zusammenfassung und Ausblick Statistisches Bundesamt Wissenschaftliches Kolloquium 20./21. November 2014

19 Meilensteine für ein kleinräumiges Analyseraster erreichte Meilensteine bei den Rahmenbedingungen EU-Richtlinie INSPIRE Zensus 2011: bundesweit kleinräumige Daten erhoben und gespeichert; unabdingbar für Fragen des Datenschutz (N) 10 BStatG Novelle zum : Gitterzellen 100 m x 100 m dürfen für regionale Zuordnung der Erhebungsmerkmale genutzt werden werden Meilensteine für den Nutzer, wenn es eine kleinräumige Auswertesystematik auf Basis der Gitterzellen gibt kleinräumige Daten des Zensus 2011 zugänglich werden Statistisches Bundesamt Wissenschaftliches Kolloquium 20./21. November 2014

20 Gliederung 1. Aufgaben des BMVI 2. Status Quo: Zensus und amtliche Gebietssystematik 3. Meilensteine für Weiterentwicklung 4. Forschungsprojekt KLASTER 5. Zusammenfassung und Ausblick Statistisches Bundesamt Wissenschaftliches Kolloquium 20./21. November 2014

21 Forschungsprojekt Kleinräumige Analyseraster für den Zensus (KLASTER) Durchführung: Statistisches Bundesamt Projektlaufzeit: 11/ /2015 Georeferenzierung Zuordnung der Anschriften zu Gitterzellen 100 m x 100 m (konform zu INSPIRE) Auswertung von Basismerkmalen des Zensus Auswertung gesafter Basismerkmale z.b. Einwohner, Beschäftigte, Haushalte Bereitstellung der Ergebnisse für das BMVI auf 100 m x 100 m ( 22 ZensG) Exemplarisch: Abweichung gesafter Ergebnisse gegenüber Echtdaten Vergröberung (Datenschutz / Datenqualität) Weitergabe an Forschungsnehmer des BMVI / Mobilitätserhebungen des BMVI (z.b. Hierarchische Aggregation der Gitterzellen) Statistisches Bundesamt Wissenschaftliches Kolloquium 20./21. November 2014

22 22 Bahnlärm Berlin: Untersuchungsräume Stufe 1 Betroffene Einwohner KLASTER 1 km * 1 km

23 23 Bahnlärm Berlin: Lärmpegelbereiche Gitterzellennetz 1 km * 1 km

24 24 Bahnlärm Berlin Mitte: Lärmpegelbereiche Gitterzellennetz 1 km * 1 km

25 Bahnlärm Berlin Mitte: Lärmpegelbereich >55 db Betroffene Einwohner KLASTER 100 m * 100 m Lärmbetroffene Einwohner > 55dB (LDEN) KLASTER (Zuordnung der Zellen nach Lage der Mittelpunkte): EG-Umgebungslärmrichtlinie: (objektgenau) - Grenzen der Genauigkeit? - Wie gut ist die Grundlage für eine Eichung kleinräumiger Modelle? 25

26 Einwohner Zensus 2011 Besetzungsgrade der Gitterzellen 100m Gitterzellengröße 500m 1km Insgesamt unbewohnt bewohnt Anteil N<10 42% 30% 18% 26

27 Hierarchische Aggregation Datenschutz definiert N (oder n) - z.b. 5, 50, 100, 1.000, Statistisches Bundesamt Wissenschaftliches Kolloquium 20./21. November 2014

28 Beispiel für eine hierarchische Aggregation geografischer Gitterzellen aus der Schweiz Quelle: November Arbeitsergebnisse 2014 des Bundesamts für Statistik der Schweiz Vortrag Werner Meyer 3. Dresdner Flächensymposium 2011

29 Gliederung 1. Aufgaben des BMVI 2. Status Quo: Zensus und amtliche Gebietssystematik 3. Meilensteine für eine Weiterentwicklung 4. Bausteine des Forschungsprojekts KLASTER 5. Beispiele rasterbasierter Analysen für den Verkehr 6. Zusammenfassung und Ausblick Statistisches Bundesamt Wissenschaftliches Kolloquium 20./21. November 2014

30 Zusammenfassung und Ausblick Auch das BMVI hat kleinräumigen Datenbedarf! Amtliche Statistik: unterschiedliche Strömungen Amtliche Statistik des Bundes und der Länder: föderal organisiert Datenbereitstellung: Zuständigkeit und Zustimmung aller Länder Bund hat (fast) keine kleinräumigen Daten (Ausnahme z.b. BA, KBA) Rechtsgutachten der Kommunen: Informationshoheit für kleinräumige Daten ist Teil der Planungshoheit (Prof. Ziekow: Föderale Informationsbalance wahren kommunale Selbstverwaltung sichern (=Verband deutscher Städtestatistiker / KOSIS: Stadtforschung und Statistik 2013); S. 79) Es geht voran! (INSPIRE, BStatG, KLASTER, FDZ IAB der BA, ) Wünsche Zensuseckwerte (Einwohner, Beschäftigte) für alle! Forschungsdatenzentrum: Konzept kleinräumiger Daten Paradigmen aufweichen: Mittelwerte nicht genug - mehr Modelle wagen Dialog notwendig - tragen Sie Ihren kleinräumigen Datenbedarf vor! 30

31 Herzlichen Dank an das Statistisches Bundesamt: insbesondere Frau Dr. Bechtold für die Projektleitung Frau Hirner, Herr Neutze, Frau Stepien für die Projektbearbeitung Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit. Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVi) Markus Sigismund Referat Prognosen, Statistik und Sondererhebungen K 14 Robert-Schuman-Platz 1 D Bonn markus.sigismund@bmvi.bund.de Tel