DFG Forschergruppe Mikrosimulation

Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) unterstützt mit zwei Millionen Euro eine neue Forschungsgruppe zur Vorhersage der Wirkung politischer Maßnahmen durch statistische Simulationstechniken.

Im sektorenübergreifenden kleinräumigen Mikrosimulationsmodell (MikroSim) wird z.B. danach gefragt, wo schon jetzt oder demnächst in Deutschland der Pflegenotstand droht; ob die Landflucht ländliche Gegenden verarmen lässt und in welchem Ausmaß eine ausgebaute digitale Infrastruktur dem entgegenwirken kann. Europaweit ist das Projekt einzigartig.

Zum Team der Forschergruppe gehören Professor Ralf Münnich (Trier), Professor Rainer Schnell (Universität Duisburg-Essen), Professorin Petra Stein (Universität Duisburg-Essen), Professor Markus Zwick (Statistisches Bundesamt) und Professor Johannes Kopp (Universität Trier). Sprecher der Gruppe ist Prof. Münnich, Prof. Schnell ist sein Stellvertreter.

Zunächst werden der Pflegebedarf und die tegration von Migranten in den Arbeitsmarkt analysiert. Prof. Schnell: „Dazu stellen wir wissenschaftlich fundierte Szenarien bereit, um der Politik eine vorausschauende Planung zu ermöglichen.“ Hat MikroSim den Praxistest bestanden, kann es auch auf andere Themenkomplexe übertragen werden, etwa auf den Ärztenotstand oder die Einkommensentwicklung in Deutschland.

As Termin für den Start des Projekts ist der 01.09.2018 geplant.

 

Research Unit 'Multi-Sectoral Regional Microsimulation Model'

The German Research Foundation (Deutsche Forschungsgemeinschaft) has granted the Research Unit Multi-Sectoral Regional Microsimulation Model (MikroSim). The goal of this project is to develop a microsimulation model for the German population on person- and household-level based on existing data including surveys and administrative data. The Research Unit is a collaboration of Ralf Münnich (spokesman, Trier University), Rainer Schnell (co-spokesman, University of Duisburg-Essen), Johannes Kopp (Trier University), Petra Stein (University of Duisburg-Essen) and Markus Zwick (German Federal Statistical Office).

The project is based on detailed regional data down to the lowest available aggregation level in Germany.  The primary purpose of the simulation is the study of socio-economic effects of elderly care and migration. Since the required micro-data does not exist, a synthetic population database will be constructed from conditional distributions estimated from surveys. In addition,  known totals from administrative or census data will be used for calibration. Some of the required totals may not be available on the respective regional level with sufficient accuracy but can be obtained using small area estimation.  The estimates will be mapped down to geographical structures extracted from OpenStreetMap. For updating the synthetic population, a series of different program modules will be developed.  The modules will allow the study the socio-economic effects of different policies over time.

The modules developed first will model need for the care of the elderly and the integration of migrants into the labour market. The future demand for care of the elderly depends on the socio-demographic development and household composition of the population. By modifying the projection modules, the model will be able to identify critical paths for social change.
These studies are intended to avoid undesirable social developments. Policymakers have recognized the importance and the power of microsimulation tools and have modified the German statistics law accordingly. The German Federal Statistical Office is now obliged to conduct microsimulations. The computing capacity to manage such intensive tasks has just recently become available. One of the aims of the project is to open the simulation model and the underlying database as a research infrastructure to other researchers.

More information is available at https://www.statistik.uni-trier.de