Small-Area-Verfahren in der amtlichen Statistik

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Viele amtliche Statistiken beruhen auf der Auswertung von Stichproben. Als Small-Area-Verfahren bezeichnet man eine Reihe von Schätzmethoden, die in der Lage sind, auf der Basis von relativ kleinen Stichprobenumfängen statistisch belastbare Schätzergebnisse zu produzieren. In der Wissenschaft ist die Methodik mittlerweile fest etabliert und wird stetig weiterentwickelt; in der deutschen amtlichen Statistik wird sie bislang jedoch eher zurückhaltend eingesetzt. Durch die Anwendung dieser speziellen Verfahren ist es grundsätzlich möglich, ressourcenschonend und ohne zusätzliche Belastung der Auskunftspflichtigen räumlich und bzw. oder sachlich tiefer gegliederte Ergebnisse zu gewinnen, als dies bisher der Fall war. Im Zuge eines Projekts wurden mehrere Small-Area-Verfahren dahingehend getestet, ob durch ihren Einsatz in der Einzelhandelsstatistik regional untergliederte Schätzergebnisse gewonnen werden können, die den Qualitätskriterien der amtlichen Statistik entsprechen.

  1. Projektziel
  2. Datengrundlage
  3. Methodik/Vorgehensweise
  4. Ergebnisse

Projektziel

In den Statistischen Berichten „Strukturdaten des Einzelhandels in Hessen“ weist das HSL unter anderem den Umsatz und die Beschäftigtenzahlen im hessischen Einzelhandel insgesamt sowie untergliedert nach Wirtschaftszweigen aus. Die Zahlen beruhen auf der Auswertung einer bundesweit erhobenen Stichprobe – der Jahreserhebung im Handel. Eine tiefergehende regionale Untergliederung der Ergebnisse unterbleibt, da hier die klassische Hochrechnung in vielen Fällen zu sehr ungenauen Schätzergebnissen führt.

Vor diesem Hintergrund sollte ein Verfahren gefunden werden, mit dem nach kreisfreien Städten und Landkreisen regional differenzierte Schätzergebnisse zu Umsatz und Beschäftigten ermittelt werden können, die den Qualitätsvorgaben genügen.

Datengrundlage

Als Datengrundlagen dient die Strukturerhebung im Handel für das jeweilige Berichtsjahr. Für Small-Area-Verfahren werden Hilfsvariablen benötigt. Diese stammen aus der Registerkopie des statistischen Unternehmensregisters.

Methodik/Vorgehensweise

Neben grundsätzlichen Machbarkeitsuntersuchungen bildeten Monte-Carlo-Simulationsstudien einen Kernpunkt der Untersuchung: So wurden, analog zum tatsächlichen Vorgehen bei der Jahreserhebung im Handel, aus einer Registerkopie des Statistischen Unternehmensregisters wiederholt Stichproben gezogen und die gesuchten Kreisaggregate mittels vier alternativer Schätzverfahren ermittelt:

  • klassische Hochrechnung
  • Area-Level-Modell nach Fay und Herriot
  • Unit-Level-Modell nach Battese, Harter und Fuller
  • GREG-Schätzer

Diese Vorgehensweise liefert eine gute Einschätzung hinsichtlich der Leistungsfähigkeit der einzelnen Schätzer in der gegebenen Datenlage.

Ergebnisse

Die nachfolgenden beiden Tabellen veranschaulichen, dass insbesondere der GREG-Schätzer alle Qualitätsanforderungen erfüllt. Auf Basis dieses Verfahrens wird das HSL künftig regelmäßig Kreiszahlen ermitteln und publizieren. Ergebnisse für die Berichtsjahre 2015-17 können in dieser DateiÖffnet sich in einem neuen Fenster eingesehen werden, aktuelle Ergebnisse für das Berichtsjahr 2018 sind über diese DateiÖffnet sich in einem neuen Fenster abrufbar.

Simulationsergebnisse zur Schätzung des Umsatzes
Vervielfältigung und Verbreitung, auch auszugsweise, mit Quellenangabe gestattet.
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Simulationsergebnisse zur Schätzung von Beschäftigtenzahlen
Vervielfältigung und Verbreitung, auch auszugsweise, mit Quellenangabe gestattet.
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