Beschäftigungsprognosen auf Basis amtlicher Firmendaten als Instrument einer handlungsorientierten Politikberatung am Beispiel Brandenburg

Abstract

Das in diesem Artikel beschriebene ökonometrische Prognosemodell stellt einen innovativen Ansatz der Nutzung von amtlichen Firmendaten (Mikrodaten) für die Vorhersage von sektoral bzw. regional differenzierten Fachkräftebedarfen dar. Ziel unseres dynamischen Modells ist eine kurzfristig orientierte Prognose des Beschäftigungsverlaufs - mit einem Horizont von 12 bis 24 Monaten - unter Berücksichtigung der Umsatz-, Auftrags-, Lohn- sowie Exportentwicklung am Beispiel Brandenburger Metallwirtschaft zu ermitteln. Die Grundlage für das Prognosemodell bildet ein Betriebspanel aus dem "Monatsbericht für Betriebe des Verarbeitenden Gewerbes sowie des Bergbaus und der Gewinnung von Steinen und Erden". Grundsätzlich kann festgestellt werden, dass das Modell als ein geeignetes Prognoseinstrument der kurzfristigen Beschäftigungsentwicklung für eine handlungsorientierte Politikberatung anzusehen ist.

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88DIW Berlin
Vierteljahrshefte
zur Wirtschaftsforschung
76 (2007), 3, S. 88–112
Beschäftigungsprognosen auf Basis
amtlicher Firmendaten als Instrument
einer handlungsorientierten Politik-
beratung am Beispiel Brandenburgberatung am Beispiel Brandenburg
Beschäftigungsprognosen auf Basis
amtlicher Firmendaten als Instrument
einer handlungsorientierten Politik-
Von Markus Höhne, Carsten Kampe*, Anna Lejpras und Andreas Stephan**
Zusammenfassung:Zusammenfassung: Das in diesem Artikel beschriebene ökonometrische Prognosemodell stellt
einen innovativen Ansatz der Nutzung von amtlichen Firmendaten (Mikrodaten) für die Vorhersage
von sektoral bzw. regional differenzierten Fachkräftebedarfen dar. Ziel unseres dynamischen Modells
ist eine kurzfristig orientierte Prognose des Beschäftigungsverlaufs – mit einem Horizont von 12 bis
24 Monaten – unter Berücksichtigung der Umsatz-, Auftrags-, Lohn- sowie Exportentwicklung am
Beispiel Brandenburger Metallwirtschaft zu ermitteln. Die Grundlage für das Prognosemodell bildet
ein Betriebspanel aus dem „Monatsbericht für Betriebe des Verarbeitenden Gewerbes sowie des
Bergbaus und der Gewinnung von Steinen und Erden“. Grundsätzlich kann festgestellt werden, dass
das Modell als ein geeignetes Prognoseinstrument der kurzfristigen Beschäftigungsentwicklung für
eine handlungsorientierte Politikberatung anzusehen ist.
Summary:Summary: The econometric model described in this paper presents an innovative approach of the
firm level data (micro data) usage, compiled from official statistics for the projection of the demand
for labour differentiated at the sectoral and/or regional level. The aim of our dynamic model is to
determine a short term oriented forecast of the employment process – with the horizon from 12 to 24
months – taking into consideration the turnover, order situation, wage level and export rates develop-
ments for the metal sector in Brandenburg as an example. The forecast model is based on the firm
data panel from “the Monthly Report for Companies from the Manufacturing Industry as well from
Mining and Quarrying of Stones and Earths”. Basically our model seems to be an appropriate forecast-
ing instrument of the employment development for the action-oriented policy advisory services.
JEL Klassifikationsnummern: J23, R23
Keywords: Labour demand, forecast model, metal sector, Brandenburg
1Einleitung
Ökonometrische Prognosemodelle des regionalen Fachkräfte- und Qualifikationsbedarfs
haben im Kontext der Politikberatung an Bedeutung gewonnen. Grund hierfür sind demo-
grafisch verursachte und wachstumsbedingte Fachkräfteengpässe, die mittelfristig ver-
mutlich eine wesentliche Herausforderung regionaler Arbeitsmärkte darstellen werden.
Prognosen des Fachkräfte- und Qualifikationsbedarfs sind notwendig, um zukunftsgerich-
tete arbeitsmarktpolitische Maßnahmen auf eine verlässliche Informationsbasis stellen zu
können. Ohne Kenntnis der wesentlichen Dimensionen mittelfristiger Arbeitsmarktdyna-
miken ist eine zielgerichtete und gestaltende Arbeitsmarktpolitik nur begrenzt möglich.
* Landesagentur für Struktur und Arbeit Brandenburg GmbH, E-Mail: Markus.Hoehne@lasa-brandenburg.de,
Carsten.Kampe@lasa-brandenburg.de
** Jömköping International Business School und DIW Berlin, E-Mail: andreas.stephan@ihh.hj.se

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Bei solchen Prognosen kann zwischen Kurz- und Langfristprojektionen unterschieden
werden. Erstere bilden konjunkturbedingte Umsatzentwicklungen und/oder Beschäftig-
tenzahlen für max. 36 Monate ab. Langfristige Prognosen – für Zeiträume von fünf bis
zehn Jahren – sind strukturell angelegt. Hier spielen Faktoren wie der technologische
Wandel, demographische Entwicklungen und auch mögliche Standortverlagerungen von
Unternehmen eine wichtigere Rolle als die kurzfristigen konjunkturellen Einflüsse. Da die
Prognoseunsicherheit infolge sich ändernder Rahmenbedingungen mit längeren Prognose-
zeiträumen deutlich zunimmt, zielen Langfristprognosen eher auf (strategische) Grund-
satzfragen des wirtschaftlichen Strukturwandels (hierzu etwa Papies 2005b).
Das in diesem Artikel beschriebene Prognosemodell auf Basis betrieblicher Mikrodaten
ist als kurzfristig orientiertes Prognoseinstrument – mit einem Horizont von 12 bis 24 Mo-
naten – für den Brandenburger Wirtschaftsraum angelegt und wurde im Auftrag des Bran-
denburger Ministerium für Arbeit, Soziales, Gesundheit, und Familie entwickelt. Die fi-
nanzielle Förderung des Projektes erfolgte aus Mitteln des Landes Brandenburg und des
Europäischen Sozialfonds. Ziel des Modells ist es, für ausgesuchte Wirtschaftszweige
Brandenburgs den Zusammenhang zwischen Umsatz-, Auftrags-, Lohn- sowie Exportent-
wicklung auf der einen und der Beschäftigtenentwicklung auf der anderen Seite abzubil-
den. Die wesentliche Herausforderung solcher Prognosen ergibt sich aus der sachlichen
und regionalen Differenzierungstiefe der Analysen: Je branchenspezifischer und kleinräu-
miger die Untersuchungen angelegt sind, desto stärker wirken sich Heterogenität wie auch
unvorhersehbare Einflüsse auf die Prognosegüte aus – denn in der Aggregatbetrachtung
nivellieren sich solche Einflüsse oftmals. Wir können zeigen, dass Branchenprognosen auf
Bundeslandebene, welche die Beschäftigtennachfrage von Betrieben anhand von Mikro-
daten analysieren, zu präziseren Schätzungen der unterstellten Zusammenhänge führen,
als Modelle die auf aggregierten (regionalen) Zeitreihen (Indices) beruhen.
Um den praktischen Nutzen mikrodatenbasierter Prognoseinstrumente zu verdeutlichen,
erläutern wir zunächst, worin der steigende Bedarf an differenziertem Arbeitsmarkt-
Know-how in Brandenburg begründet liegt (Abschnitt 2). Neben der zu erwartenden Dy-
namisierung des Brandenburger Arbeitsmarktes, kommt vor allem die Differenzierung der
Brandenburger Wirtschafts- und Arbeitsmarktpolitik zum Tragen. Ökonometrische Mo-
delle können einen wesentlichen Beitrag zur Befriedigung entstehender Informationsbe-
darfe leisten. Wir sehen vor allem im Wechselspiel zwischen quantitativen und qualitati-
ven Ansätzen umfangreiche Möglichkeiten, solides Branchen- und Arbeitsmarktwissen zu
generieren (Abschnitt 3). Der Blick auf europäische Good-Practice (Abschnitt 4) soll zei-
gen wo die Möglichkeiten und Grenzen bereits erprobter Ansätze liegen und welche
Gründe für ein Modell auf Basis von Mikrodaten sprechen. Aufbauend auf dieser Be-
standsaufnahme beschreiben wir das von uns entwickelte Prognosemodell am Beispiel der
Brandenburger Metallwirtschaft.1 Hierbei wird im Einzelnen auf die Methodik (Ab-
schnitt 5) und die Daten des Modells (Abschnitt 6) eingegangen. Aufbauend auf den Re-
sultaten der ökonometrischen Schätzung (Abschnitt 7) lässt sich durch In-sample-Progno-
sen die Prognosegüte des Modells prüfen. Im abschließenden Fazit (Abschnitt 8) werden
Möglichkeiten der Modellerweiterung diskutiert.
1 Hierbei wurden die Bereiche 27 (Metallerzeugung und -bearbeitung) und 28 (Herstellung von Metallerzeug-
nissen) der Klassifizierung der Wirtschaftszweige (WZ 03) in den Blick genommen.

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Markus Höhne, Carsten Kampe, Anna Lejpras und Andreas Stephan
2Steigender Bedarf an branchenspezifischem Arbeitsmarkt-
Know-how infolge wirtschaftlicher Dynamik und einer diffe-
renzierten Arbeitsmarktpolitik
In den nächsten fünf bis zehn Jahren wird sich die Situation auf dem Brandenburger Ar-
beitsmarkt aller Voraussicht nach nachhaltig verändern. Nach dem massiven Beschäfti-
gungsabbau Anfang der 1990er und der geringen Arbeitsmarktdynamik der letzten zehn
Jahre2 wird es mittelfristig mit hoher Wahrscheinlichkeit zu einer stärkeren Belebung des
Arbeitsmarktes kommen. Einer der wesentlichen Gründe hierfür liegt im demografischen
Wandel. In den nächsten Jahren werden überdurchschnittlich viele Arbeitnehmer aufgrund
von Verrentung aus dem Erwerbsleben ausscheiden.3 Eine steigende Nachfrage nach
Fachkräften ergibt sich außerdem aus dem zu erwartenden Erweiterungsbedarf einzelner
Wachstumsbranchen. Hieraus auf einen baldigen Mangel an Arbeitskräften insgesamt zu
schließen geht am eigentlichen Problem jedoch vorbei: Ein quantitativer Mangel an Ar-
beitskraft ist trotz alternder Gesellschaft in nächster Zeit nicht zu erwarten.4 Engpässe
zeichnen sich jedoch in einzelnen Berufsfeldern ab, weil in bestimmten Branchen Qualifi-
kationsprofile abverlangt werden, die auf dem Arbeitsmarkt bereits heute nicht in ausrei-
chendem Maße vorhanden sind. Die zu erwartende Belebung des Brandenburger Arbeits-
marktes wird dann zu einem entwicklungshemmenden Problem, wenn es nicht gelingt,
durch gezielte Aus- und Weiterbildung einen Abgleich zwischen betrieblichen Fachkräfte-
bedarfen und den Kompetenzen potenzieller Arbeitnehmer herzustellen.5 Gestaltende In-
tervention im Sinne einer vorausschauenden Arbeitsmarktpolitik bedarf solider Informa-
tionen über mittelfristige Entwicklungen der Brandenburger Wirtschaft. Die Erarbeitung
zukunftstauglicher Arbeitsmarktprogramme und -maßnahmen ist – etwa der zielgenaue
Einsatz von Fördermitteln zur Teilfinanzierung von Qualifizierungs- und Weiterbildungs-
maßnahmen – ohne Kenntnis der aktuellen und zukünftigen Wirtschaftslage kaum mög-
lich.6
Differenziertes Arbeitsmarktwissen ist auch auf der betrieblichen Ebene von Interesse.
Wenn bekannt ist, in welchen Branchen und Qualifikationsbereichen es voraussichtlich zu
Personalengpässen kommen wird, können sich Unternehmen gezielt auf veränderte Ar-
beitsmarktbedingungen einstellen und notwendige Anpassungsstrategien auf den Weg
bringen. Neben der Bereitstellung von Orientierungs- und Entscheidungsgrundlagen für
die betriebliche Personalplanung, erfüllen derartige Informationen auch eine allgemein
aufklärende Funktion, indem sie Unternehmen für die wachsende Bedeutung forcierter
2 Behr et al. sprechen in diesem Zusammenhang von einer Stausituation auf dem ostdeutschen Arbeitsmarkt
und meinen damit, dass der Anteil der auf den Arbeitsmarkt drängenden Jugendlichen wesentlich über der
Zahl der Renteneintritte liegt: Zwischen 1995 und 2004 standen 200000 Arbeit suchenden jungen Menschen
etwa 50000 Renteneintritte gegenüber (Behr et al. 2006: 3).
3 Zwar kann nicht davon ausgegangen werden, dass jede durch Verrentung frei werdende Stelle auch wieder-
besetzt wird, dennoch ist zu erwarten, dass die Zahl zu besetzender Stellen mittelfristig zunimmt (Behr 2005,
Papies 2005a).
4 Der Brandenburger Arbeitsmarkt wird aufgrund hoher Beschäftigungsreserven und eines alles in allem sta-
gnierenden bis rückläufigen Arbeitsplatzangebotes (Bundesagentur für Arbeit 2005) wohl auch zukünftig
durch Arbeitslosigkeit geprägt sein (Kistler und Huber 2002, Kistler 2004 und 2006, Berliner Zeitung 2007).
5 Da solche Abstimmung ohne Qualifizierung kaum zu haben sein dürfte, geht es nicht nur um das Zusammen-
bringen von Angebot und Nachfrage, sondern um die gezielte Entwicklung benötigter Kompetenzen.
6 Papies (2005b) diagnostiziert gerade für den ostdeutschen Arbeitsmarkt einen hohen Informationsbedarf.
Informationsdefizite liegen seiner Einschätzung nach in der Abschottung und dem Mangel an strategischer
und personalpolitischer Kompetenz ostdeutscher Betriebe (in der Mehrzahl Klein- und Kleinstbetriebe) sowie
einer nicht ausreichenden Systematisierung vorhandener Datenlagen begründet.

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Aus- und Weiterbildungsaktivitäten sensibilisieren. Im schulischen Bereich kann das Wis-
sen über die zukünftige wirtschaftliche Situation in Bandenburg resp. über zukunftssiche-
re Tätigkeitsbereiche den Prozess der Berufsfindung unterstützen. Die Entscheidung für
Ausbildungs- und Studiengänge sollte Unentschlossenen leichter fallen, wenn bekannt ist,
welche Wirtschaftsbereiche sich in Brandenburg voraussichtlich als Zukunftsbranchen
durchsetzen werden und wo Arbeitsmarktchancen entstehen. Die Abbildung zukünftiger
Qualifizierungsbedarfe stellt außerdem eine notwendige Basis für ein eigenverantwortli-
ches und berufsorientiertes Weiterbildungsmanagement von Arbeitnehmern und Arbeits-
suchenden dar.
3Ökonometrische Modelle als Instrument regionaler Arbeits-
marktprognosen
Den skizzierten Informationsbedarfen kann mit zwei zu unterscheidenden Methoden
nachgekommen werden. Bei qualitativen Verfahren (1) nutzt man das Branchenwissen der
Wirtschaftsakteure (Betriebs- und Personalleiter, Branchenkenner, Vertreter von Verbän-
den und Kammern etc.). Auf Basis verschiedener Verfahren der qualitativen Sozialfor-
schung7 werden Entwicklungen von Branchen und Einzelbetrieben sowie erwartete Ent-
wicklungsverläufe aus Sicht der Betriebe erhoben und mit Branchenexperten diskutiert.
Durch Aggregation der Einzeldaten können Branchentrends herausgearbeitet werden.8 Vor
allem regional begrenzte bzw. branchenspezifische Studien greifen auf qualitative Verfah-
ren zurück, da durch die direkte Ansprache der Akteure sehr spezifische Informationen
generiert werden, wodurch das Problem geringer Fallzahlen kompensiert werden kann. Ei-
ne wesentliche Stärke derartiger Verfahren liegt in der hohen Informationsdichte der Be-
fragungen. Erfasst werden nicht nur die Auswirkungen branchenspezifischer Entwicklun-
gen sondern auch die wesentlichen Gründe, die zu den Veränderungen geführt haben.
Spezifisches Merkmal qualitativer Erhebungen ist, dass die Befragungen immer auch die
subjektive Problemperspektive und Realitätswahrnehmung der Befragten dokumentieren.
Das führt zu einer gewissen Unschärfe bei der Erfassung bisheriger Entwicklungen und
begrenzt den Aussagegehalt qualitativ fundierter Prognosen. Die Erfahrung zeigt, dass
subjektive Entwicklungserwartungen aus einer spezifischen (Problem-)Perspektive heraus
in Teilen stark von Branchentrends abweichen können.
Quantitative Analysen (2) stützen sich demgegenüber auf die amtliche Statistik der Stati-
stischen Ämter und der Bundesagentur für Arbeit sowie die halbamtlichen Statistiken der
Kammern und Verbände. Indem wirtschaftliche Strukturdaten (Beschäftigten- und Ar-
beitslosenzahlen, Umsatz, Auftragseingänge, Exportrate etc.) für einen längeren Zeitraum
ausgewiesen werden, lassen sich Wirtschaftstrends der letzten Jahre abbilden. Des Weite-
ren bieten derartige Zeitreihen die Möglichkeit, wesentliche Wechselwirkungen – etwa
den Zusammenhang zwischen Umsatzentwicklung und Beschäftigung – innerhalb der
Branchen auszuweisen. Die Kenntnis solcher Wechselbeziehungen ermöglicht es, Ent-
wicklungsverläufe auf Basis erklärender Variablen zu prognostizieren bzw. mögliche
7 Die gängigsten Instrumente sind: Standardisierte Fragebogenaktionen per Mail, Post, Telefon und persönli-
cher Befragung, halbstandardisierte und offene Interviews sowie strukturierte Expertenrunden (etwa Delphi-
Methode). Bei qualitativen Studien liegt häufig eine Kombination aus standardisierten Befragungen und
Expertenrunden vor.
8 Exemplarisch hierfür steht etwa das IAB Betriebspanel, der ifo-Geschäftsklimaindex und vielzählige regio-
nale Branchen- und Arbeitsmarktstudien.

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Markus Höhne, Carsten Kampe, Anna Lejpras und Andreas Stephan
Entwicklungen in Form von Szenarien zu modellieren (Erstellung von ökonometrischen
Modellen): Wenn beispielsweise bekannt ist, welchen Beschäftigungseffekt branchenspe-
zifische Umsatzsteigerungen mit sich bringen, lässt sich für verschiedene angenommene
Umsatzentwicklungen hochrechnen, welche Beschäftigungseffekte voraussichtlich eintre-
ten werden.9
Sobald branchenspezifische Bestandsanalysen und Prognosen über reine Deskription hin-
ausgehen, Entwicklungen also nicht nur beschrieben sondern auch ursächlich begründet
werden sollen, sollten quantitative Datenauswertungen um qualitative Untersuchungen er-
gänzt werden. Plausible Gründe dafür, warum bestimmte Szenarien wie wahrscheinlich
sind, lassen sich zwar aus vergangenen Entwicklungen ableiten, fundierte Prognosen, die
über eine Weiterschreibung vergangener Trends hinausgehen, sind ohne das Know how
von Branchenkennern aber nur begrenzt möglich. Die Diskussion unterschiedlicher Ent-
wicklungsszenarien und diagnostizierter Wechselbeziehungen zwischen branchenspezifi-
schen Strukturmerkmalen ermöglicht es umgekehrt, den Gehalt qualitativ fundierter Pro-
gnosen zu bewerten und die Gründe – etwa zukünftige Umsatzsteigerungen – erwarteter
Entwicklungen herauszuarbeiten.
Indem wir nachstehend die wesentlichen Dimensionen des niederländischen Prognosemo-
dells skizzieren, zeigen wir in Anlehnung an europäische Good-Practice, inwieweit er-
probte ökonometrische Verfahren dazu in der Lage sind, den skizzierten Informationsbe-
darfen nachzukommen beziehungsweise an welche Grenzen derartige Instrumentarien
stoßen. Deutlich wird, dass Prognosen auf Basis aggregierter Makrodaten dem notwendi-
gen Differenzierungsgrad der Analysen nur bedingt gerecht werden. Die Komplexität sol-
cher Prognoseverfahren begrenzt darüber hinaus den Informationsgehalt der Berechnun-
gen, da kaum nachvollzogen werden kann, welche Wechselbeziehungen innerhalb des
Modells in welcher Art zum Tragen kommen. Eine modellbasierte Begründung der Pro-
gnoseergebnisse ist nur eingeschränkt möglich.
4 Europäische Good-Practice im Bereich Beschäftigtenprognose
am Beispiel der Niederlande
Bei den vom Forschungsinstitut für Ausbildung und Arbeitsmarkt (ROA) mit Sitz in
Maastricht durchgeführten Fünfjahresprognosen für den niederländischen Arbeitsmarkt
handelt es sich um einen sogenannten Top-down-Ansatz. Bei Top-down-Verfahren wird
zunächst die gesamtwirtschaftliche Entwicklung ganzer Volkswirtschaften prognostiziert
(etwa zu erwartende Erwerbstätigenzahlen).10 Aufbauend auf einer solchen Gesamtschät-
zung besteht die Möglichkeit, die Prognoseergebnisse unter Nutzung von Wirtschafts- und
Arbeitsmarktstrukturdaten auf einzelne Berufsgruppen und Ausbildungsberufe umzurech-
nen: Wenn bekannt ist, wie hoch der Anteil einer bestimmten Berufsgruppe an der Ge-
9 Derartige Prognosen sind selten als bivariate Analyse angelegt (Zusammenhang zwischen zwei Variablen),
sondern stützen sich auf oftmals hoch komplexe multivariate Modelle (Wechselabhängigkeiten vielzähliger
sozioökonomischer Einflussfaktoren).
10 Neben der Niederlande greift bspw. auch Irland bei seinen Arbeitsmarktprognosen auf einen markrodaten-
basierten Top-down-Ansatz zurück (Doyle, Lunn und Sexton 2006). In Großbritannien hingegen basieren die
Arbeitsmarktprognosen auf sog. Bottom-up Modelle, welche aus mehreren regionalen Multisektormodellen
bestehen (Wilson, Homenidou und Dickerson 2006, Wilson 2005). Gemeinsam ist allen drei Prognosemodellen,
dass sie bei ihrer Modellierung auf Makrodaten zurückgreifen.