Seit dem Jahr 2016 basieren die BIBB-IAB-Qualifikations- und Berufsprojektionen auf einer eigens erstellten QuBe-Bevölkerungsprojektion. Sie hebt sich insbesondere durch die Unterscheidung von Personen mit und ohne deutsche Staatsbürgerschaft von bereits bestehenden Bevölkerungsvorausberechnungen ab. Durch die Unterscheidung nach Staatsbürgerschaft können die erheblichen Unterschiede bei den Geburtenziffern und dem Wanderungsverhalten berücksichtigt werden. Aufbauend auf die QuBe-Bevölkerungsprojektion für die Bundesebene und basierend auf der Methodik von Studtrucker u.a. (2022), wird seit 2022 zusätzlich eine jährliche QuBe-Bevölkerungsprojektion für die 400 Kreise und kreisfreien Städte in Deutschland bis zum Jahr 2060 erstellt.

In die Modellierung der QuBe-Bevölkerungsprojektion für Kreise und kreisfreie Städte aus dem Jahr 2024 floss unter anderem die Reform des Staatsbürgerschaftsrechts über höhere Einbürgerungsquoten ein (Schneemann u.a. 2025). Dies wirkte sich indirekt auf die Geburtenziffern und das Wanderungsverhalten aus. Dennoch stieg der Anteil von Personen ohne deutsche Staatsangehörigkeit an der Gesamtbevölkerung von rund 15,4 Prozent im Jahr 2023 auf rund 17,6 Prozent im Jahr 2040. Die Ergebnisse der regionalen Bevölkerungsprojektion bestätigten bereits bekannte demographische Entwicklungen.

Die Ergebnisse der QuBe-Bevölkerungsprojektion für Kreise und kreisfreie Städte dienen als Datengrundlage für die regionalspezifischen Arbeitsmarktprojektionen, die im Rahmen des QuBe-Projektes für die Bundesländer und 34 Arbeitsmarktregionen erstellt werden. Eine Herausforderung bei der Erstellung der regionalen Bevölkerungsprojektion stellt der Zugang zu Daten über die Zu- und Fortzüge in den einzelnen Kreisen dar. Im Rahmen der Statistischen Woche sollen die aktuellen Ergebnisse der QuBe-Bevölkerungsprojektion für Kreise und kreisfreie Städte aus dem Jahr 2025 vorgestellt werden, die auch die Zensuskorrektur aus dem Jahr 2023 berücksichtigen. Durch die Zensuskorrektur und den neuen Datenstand haben sich bereits starke Veränderung bei der Bevölkerungsprojektion auf der Bundesebene ergeben. Der neue Datenstand wird sich auch in unterschiedlicher Stärke auf die Kreisebene auswirken und zu teilweise, im Vergleich zu den vorangegangenen Projektionen, anderen demografischen Entwicklungen in den Kreisen führen.

Im Zuge des demografischen Wandels, veränderter Verhaltensweise und rechtlicher Gestaltungen steigt hierzulande der Bedarf an Fachkräften in den Gesundheitsberufen. Gleichzeitig ist der Arbeitsmarkt durch einen Fachkräftewettbewerb geprägt, sodass sich die Frage nach einer flächendeckenden Sicherstellung einer qualitativ hochwertigen Gesundheitsversorgung stellt. Konkret heißt das: Das Gesundheitssystem muss mit Fachkräften in der richtigen Anzahl, mit der richtigen Qualifikation, am richtigen Ort und in der richtigen Zusammensetzung ausgestattet werden.

Um frühzeitig berufliche Passungsprobleme in den Berufen des Gesundheitswesens zu erkennen und geeignete Stellschrauben zur Behebung von Diskrepanzen zu identifizieren, hat das Bundesministerium für Gesundheit den Aufbau eines detaillierten langfristigen Monitorings von Angebot und Bedarf in den Gesundheitsberufen beauftragt. Gemeinsam beabsichtigt das Projektteam aus dem IAB, dem BIBB und der GWS, die Gesundheitsberufe in einer möglichst kleinteiligen Differenzierung zu erfassen und Ansatzpunkte politischer Handlungsmöglichkeiten zu operationalisieren, um Folgewirkungen von Maßnahmen zur adäquaten Behebung von Passungsproblemen abzuschätzen. Insgesamt werden 55 Berufe in drei verschiedenen Sektoren – ambulant, stationär und sonstige (Rettungsdienst, Verwaltung, etc.) – betrachtet.

Zur Erstellung dieses Monitorings auf der Nachfrageseite nimmt die GWS verschiedene Datensätze aus dem Gesundheitsbereich in den bestehenden Modellkontext des QUBE-Modells auf und schreibt diese mittels eines in einer vorangegangenen Machbarkeitsstudie entwickelten Projektionskonzepts fort. Im Zentrum steht dabei die Gesundheitspersonalrechnung des Statistischen Bundesamtes. Mithilfe weiterer Basisstatistiken wie beispielsweise der Pflege-, der Krankenhausstatistik oder auch ärztlichen Abrechnungsdaten können Inanspruchnahmen von Gesundheits- und Pflegeleistungen sowie Personalschlüssel berechnet werden. Über die demografische Entwicklung – abgebildet durch die IAB-Bevölkerungsprojektion – kann dann die zukünftige Arbeitsnachfrage im Gesundheitsbereich sowohl im Volumen als auch in Erwerbstätigenzahlen projiziert werden.

Im Ergebnis entsteht ein Monitoring der Arbeitsmarktsituation im Gesundheitswesen, welches in seinen Ergebnissen kompatibel zu den Projektionen ist, die für das Fachkräftemonitoring des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales verwendet werden.

Demographic aging results in a growing number of older people in need of care in many regions all over the world. Germany has witnessed steady population aging for decades, prompting policymakers and other stakeholders to discuss how to fulfill the rapidly growing demand for care workers and finance the rising costs of long-term care. Informed decisions on this matter to ensure the sustainability of the statutory long-term care insurance system require reliable knowledge of the associated future costs. These need to be simulated based on well-designed forecast models that holistically include the complexity of the forecast problem, namely the demographic transition, epidemiological trends, concrete demand for and supply of specific care services, and the respective costs. Care risks heavily depend on demographics, both in absolute terms and according to severity. The number of persons in need of care, disaggregated by severity of disability, in turn, is the main driver of the remuneration that is paid by long-term care insurance. Therefore, detailed forecasts of the population and care rates are important ingredients for forecasts of long-term care insurance expenditures. We present a novel approach based on a stochastic demographic cohort-component approach that includes trends in age- and sex-specific care rates and the demand for specific care services, given changing preferences over the life course. The model is executed for Germany until the year 2050 as a case study.