Perspektiven zur Zukunft des Zugangs zu amtlichen Mikrodaten

Walter Müller

Berlin, 9. Februar 2007.

Absolute Zuganschancen zu den Dienstklassen (Männer, 25-34 Jahre)

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DatenbereitstellungVia FDZ Bund/Länder verfügbare Mikrodatenfiles

(in absoluten Zahlen)

Datenzugangswege

Bereich:

Public Use File

Scientific Use File

On-Site Zugang

Sozialstatistiken 7 30 203

davon Mikrozensus (inkl. MZ-Panel) 1 17 25

Wirtschaftsstatistiken 1 2 143

Finanz- und Steuerstatistiken 1 3 15

Rechtspflegestatistiken 0 0 30

Agrar- und Umweltstatistiken 0 0 32

Insgesamt 9 35 423

Quellen: Auszählung (Stand 13.1.2007) nach Angaben in: http://www.forschungsdatennetzwerk.de/datenangebot.asp; http://www.destatis.de/micro/d/micro_c2.htm;

Abgeschlossene und laufende Projekte unter Nutzung der über FDZ Bund/Länder verfügbaren Daten (2004-2006)

Projekte

Datentyp n % kum.

Mikrozensus 143 44,1

Lohn- und Einkommenssteuerstatistik 18 49,7

Zeitbudgeterhebung 18 55,3

EVS 16 60,2

Krankenhausstatistik 12 63,9

Gehalts- und Lohnstruktur-/Agrarstuktur- /Kostenstrukurerhebung 22 70,8

CVTS 5 72,3

47 andere Statistiken 90 100,0

Insgesamt 324 100,0

Quelle: eigene Auszählung aus „Eine moderne Infrastruktur für exzellente Forschung und Politikberatung“. Bericht über die Arbeit des Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD) während der ersten Berufungsperiode, S. A29- A58. Im Druck.

Veröffentlichungen auf Basis der Scientific Use Files des Mikrozensus; (Stand Jan.2007)

Jahr Anzahl Veröffentlichungen 1994-1996 7 1997/1998 18 1999/2000 56 2001/2002 52 2003/2004 53 2006/2006 70 Total 254 Quelle:http://www.gesis.org/Dauerbeobachtung/GML/Service/MZ-SUF-Literatur/MZ_Literatur.htm

Heike Wirth und Walter Müller,

„Mikrodaten der amtlichen Statistik – Ihr Potenzial in der empirischen Sozialforschung.“

In: Andreas Diekmann (Hrsg.),

„Methoden der Sozialforschung.“ Sonderheft 44 der Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie.

2005: S. 93-127

…“Die Einrichtung eines Forschungsdatenzentrums der

BA im IAB hat allerdings nicht nur zu einem breiteren Zugang der Forschung zu den wichtigen Daten in Deutschland geführt. Es hat auch bewirkt, dass sich das IAB insgesamt geöffnet, die Qualität der Daten sich erhöht und somit das gesamte IAB eine großen Schritt nach vorne gemacht hat.“

Jutta Allmendinger – als Direktorin des IAB

Entwicklungsprioritäten für die Zukunft

• Allgemein: der erfolgreich begonnene Weg muss fortgeführt und verstetig werden

• Regional verteilter, möglichst viele Datentypen einschließender Datenzugang in FDZ‘s

• Datenintegration• Priorität, zeitnahe Datenbereitstellung und Routinisierung bei SUF’s• Verbesserungen bei CAMPUS-Files und PUF’s• Innovationen und Effizienzsteigerung beim kontrollierten

Fernrechnen• Verbesserung des Datenzugangs für Forscher aus dem Ausland.• Verstärkte Mitsprache der Wissenschaft bei der Datengenerierung• Formen der wissenschaftlichen Zusammenarbeit ausbauen

Regional verteilter, möglichst viele Datentypen einschließender Datenzugang in FDZ‘s

„Forschungsdatenzentren sind also Einrichtungen der Datenanbieter, die örtlich entweder bei diesen selbst oder als abgeschottete Bereiche innerhalb von Hochschulen oder außeruniversitären Forschungs- oder Serviceeinrichtungen angesiedelt werden.

Um Analysen zu erleichtern, sollten Forschungsdatenzentren Daten unterschiedlicher Datenbesitzer und Datenproduzenten anbieten. Insbesondere sind sie nicht auf Daten der amtlichen Statistik begrenzt.

Forschungsdatenzentren können sich kompetenzmäßig spezialisieren. Dies darf aber nicht zu einer Aufsplitterung von Forschungsdatenzentren nach Datenbesitzern führen. Vielmehr sollte es das Ziel sein, Forschungsdatenzentren mit Daten unterschiedlicher Datenbesitzer so anzusiedeln, dass eine regional verteilte und finanziell tragbare Informationsversorgung entsteht“.

KVI, S. 290

Datenintegration

• Verbindung unterschiedlicher Daten – unter Berücksichtigung des Datenschutzes, aber auch Ausnutzung seiner Möglichkeiten.

• Längsschnitt-Integration Panelstrukturen;z. B: Mikrozensuspanel;z.B.: Mikrozensus - Sozialvesicherung

• Ebenen- und Kontextintgration; z.B.: Employer-Employee-Datenbasenz.B.: Schüler – Familie – Schulklasse – Lehrer -Schule

•

Priorität, zeitnahe Datenbereitstellung und Routinisierung bei SUF’s

• KVI weist Erstellung von Scientific Use Files klar erste Priorität zu

• SUF‘s können mit der Zeit weitgehend routinisiert und automatisch erstellt werden, vor allem bei Datensätzen, die wiederholt strukturgleich erhoben werden

• Zeitnahe Erstellung erhöht Attraktivität bei Nutzern und entlastet FDZ‘s

• inhaltliche Verbreiterung des SUF-Angebotes

Erhebungsjahr

Mikrozensus - Nutzbare Zugangsformen

Public-Use-File Scientific-Use-FileOn-Site/ Gastwiss.-Datenfernverarbeitung

2005 - - verfügbar

1995 -2004- CAMPUS-File

1998verfügbar verfügbar

1994 - - verfügbar

1993 - verfügbar verfügbar

1992 - - verfügbar

1991 - verfügbar verfügbar

1990 - - verfügbar

1989 - verfügbar verfügbar

1988 - - verfügbar

1987 - - verfügbar

1986 - - verfügbar

1985 - - verfügbar

1982 - verfügbar verfügbar

1976 - verfügbar verfügbar

1973 - verfügbar verfügbar

Priorität, zeitnahe Datenbereitstellung und Routinisierung bei SUF’s

• KVI weist Erstellung von Scientific Use Files klar erste Priorität zu

• SUF‘s können mit der Zeit weitgehend routinisiert und automatisch erstellt werden, vor allem bei Datensätzen, die wiederholt strukturgleich erhoben werden

• Zeitnahe Erstellung erhöht Attraktivität bei Nutzern und entlastet FDZ‘s

• inhaltliche Verbreiterung des SUF-Angebotes

Verbesserungen bei CAMPUS-Files und Public Use Files

• routinemäßig als Kleinstichproben und in der Variablenstruktur als Abbild aus den wichtigsten SUF’s extrahieren

• Evtl. mit einigen zusätzlichen Variablenvergröberungen

• Auch Studierende wollen aktuelle Daten.

Innovationen und Effizienzsteigerung beim kontrollierten Fernrechnen

• Kontrolliertes Fernrechnen ist in der gegenwärtigen Implementation aufwändig, umständlich und langwierig

• Modell von Statistics Denmark ist versprechende Alternative

• Ähnliche Lösung sollte mit vereinten Kräften in gemeinsamen Projekt aller FDZ‘s als Standardlösung für das kontrollierte Fernrechnen in D implementiert werden

• Effizienzsprung im kontrollierten Fernrechnen !

Verbesserung des Datenzugangs für Forscher aus dem Ausland.

• Damit Deutschland in internationale Studien internationaler Forscher einbezogen wird, müssen seine Daten für solche Forscher auch in einfacher Weise zugänglich sein.

• Trotz harmonisierte Datensätze der EU ist Zugang zu nationalen Daten erforderlich

• Forscher aus dem Ausland können über EUROSTAT Mikrodaten aus Deutschland bekommen, während deutsche Ämter dieses noch ausschließen ??

• verbesserte Möglichkeiten des Fernrechnens könnten auch Datenzugangsproblem für Wissenschaftler im Ausland entschärfen

Differenz in der Weiterbildungsbeteiligung im Alter 55-64 im Vergleich zu Alter 25-34

nach Erwerbsquoten im Alter 55-64

• Verstärkte Mitsprache der Wissenschaft bei der Datengenerierung

• Formen der wissenschaftlichen Zusammenarbeit ausbauen

Absolute Zuganschancen zu den Dienstklassen

(Männer, 25-34 Jahre)

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Absolute Zugangschancen zu den Dienstklassen (Frauen, 25-34 Jahre)

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Abi(+Lehre) FH UniP

roze

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untere Dienstklasse

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