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Simulationsmodelle in den Sozialwissenschaften lassen sich allgemein als eine Art Modellierung verstehen, in der komplexe Zusammenhänge vereinfacht und formalisiert werden, so dass der Einfluss einzelner Größen oder Modellkomponenten auf Ergebnisgrößen simuliert werden kann. Man unterscheidet statische und dynamische Simulationsmodelle. Besonders häufige Anwendung finden statische Modelle zur Simulation von Steuern und Transfers auf Individual- und Haushaltsebene. Mit der Verfügbarkeit umfassender Individualdatensätze wurden in den letzten Jahren in vielen Ländern Steuer-Transfer-Mikrosimulationsmodelle (STMS-Modelle) entwickelt, die die Steuerbelastung und die Transferansprüche einzelner Haushalte eines Datensatzes berechnen. Der Beitrag erläutert die zentralen Schritte bei der Konstruktion von STMS-Modellen (Präzisierung der Fragestellung, Auswahl der zu berücksichtigenden rechtlichen Regelungen, Simulationsstichprobe, Daten, Imputationen, Hochrechnung, Fortschreiben der Datenbasis, Validierung, Arbeitsangebotsschätzung und -prognose). STMS-Modelle eignen sich insbesondere zur Ex-ante-Analyse der Auswirkungen von Änderungen im Steuer-Transfer-System auf einzelne Haushalte. Neben der Prognose von Effekten dienen STMS-Modelle auch der Analyse des Steuer-Transfer-Systems im Status quo. Sie können sowohl zur Analyse des bestehenden Steuer-Transfer-Systems einschließlich der Effekte bereits in der Vergangenheit umgesetzter Regelungsänderungen als auch zur Ex-ante-Prognose hypothetischer Regelungsänderungen eingesetzt werden. Da sich STMS-Modelle nicht nur zur Schätzung der quantitativen Effekte von Reformen eignen, sondern auch Hinweise auf deren Zustandekommen geben, erscheint ihre Anwendung im Rahmen der Hartz-Evaluation besonders relevant. (IAB)

Simulationsmodelle in den Sozialwissenschaften lassen sich allgemein als eine Art Modellierung verstehen, in der komplexe Zusammenhänge vereinfacht und formalisiert werden, so dass der Einfluss einzelner Größen oder Modellkomponenten auf Ergebnisgrößen simuliert werden kann. Man unterscheidet statische und dynamische Simulationsmodelle. Besonders häufige Anwendung finden statische Modelle zur Simulation von Steuern und Transfers auf Individual- und Haushaltsebene. Mit der Verfügbarkeit umfassender Individualdatensätze wurden in den letzten Jahren in vielen Ländern Steuer-Transfer-Mikrosimulationsmodelle (STMS-Modelle) entwickelt, die die Steuerbelastung und die Transferansprüche einzelner Haushalte eines Datensatzes berechnen. Der Beitrag erläutert die zentralen Schritte bei der Konstruktion von STMS-Modellen (Präzisierung der Fragestellung, Auswahl der zu berücksichtigenden rechtlichen Regelungen, Simulationsstichprobe, Daten, Imputationen, Hochrechnung, Fortschreiben der Datenbasis, Validierung, Arbeitsangebotsschätzung und -prognose). STMS-Modelle eignen sich insbesondere zur Ex-ante-Analyse der Auswirkungen von Änderungen im Steuer-Transfer-System auf einzelne Haushalte. Neben der Prognose von Effekten dienen STMS-Modelle auch der Analyse des Steuer-Transfer-Systems im Status quo. Sie können sowohl zur Analyse des bestehenden Steuer-Transfer-Systems einschließlich der Effekte bereits in der Vergangenheit umgesetzter Regelungsänderungen als auch zur Ex-ante-Prognose hypothetischer Regelungsänderungen eingesetzt werden. Da sich STMS-Modelle nicht nur zur Schätzung der quantitativen Effekte von Reformen eignen, sondern auch Hinweise auf deren Zustandekommen geben, erscheint ihre Anwendung im Rahmen der Hartz-Evaluation besonders relevant. (IAB)

Anhaltende Massenarbeitslosigkeit, leere Staatskassen, eine schrumpfende Bevölkerung und ein undurchsichtiges Steuerdickicht sind nur einige der vielen Probleme des deutschen Wohlfahrtsstaates, denen sich Politiker dieser Tage stellen müssen. Hierzu werden Lösungskonzepte entwickelt und in Gesetze umgesetzt: "Agenda 2010", "Hartz-Gesetze", "Kombilohn" oder "Elterngeld". Wie die jeweiligen Maßnahmen wirken und welche Folgen diese für dasWirtschaftswachstum und die konjunkturelle Entwicklung haben, zeigt sich erst nach der Umsetzung. Gegebenenfalls stützen sich Politiker bei ihren Entscheidungen zur Einführung einer Reform auf Berechnungen, Analysen und Simulationen von Experten. Ein Instrumentarium zur ex-ante Analyse potenzieller oder zukünftiger Politikmaßnahmen ist die Mikrosimulation.1

Die aktuelle Diskussion über die Reformen am Arbeitsmarkt kreist nach wie vor um das Arbeitslosengeld II (ALG II). Strittig ist insbesondere die Ausgestaltung des ALG II zur Bekämpfung der Beschäftigungsprobleme gering qualifizierter Arbeitsloser, die neben den Langzeitarbeitslosen eine der beiden Problemgruppen auf dem Arbeitsmarkt darstellen. Zielführende Vorschläge wollen das ALG II zu einem Kombilohn weiter entwickeln, um das "Fördern und Fordern" beim ALG II zu verstärken. In diese Richtung gehen Modelle beispielsweise des Sachverständigenrates zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung, die indes noch ihrer Umsetzung seitens der Bundesregierung harren.

Aufgrund bestehender und sich weiter verstärkender Altersarmut steht der Reformbedarf der Leistungsseite der Gesetzlichen Rentenversicherung (GRV) im Zentrum der wissenschaftlichen und politischen Diskussion. Im Fokus stehen dabei Personen mit lückenhaften Erwerbsbiographien und niedrigen Einkommen, die besonders stark von Altersarmut betroffen sind und für die aufgrund der Grundsicherung im Alter nach §§ 41 ff. SGB XII Fehlanreize bestehen, einen Beitrag in das umlagefinanzierte System der GRV zu entrichten. In einem Mikrosimulationsmodell soll auf Basis des Scientific Use File (SUF) der Versicherungskontenstichprobe (VSKT) 2009 untersucht werden, welche Auswirkungen die Einführung eines Grundsicherungsabstandsgebotes in der GRV hat. Dabei werden drei mögliche Abstände zur Grundsicherung im Alter sowie drei verschiede Anspruchskriterien mit unterschiedlich hohen Beitrags- bzw. Versicherungsjahren modelliert.

Die Soziologie ist nicht nur eine multiparadigmatisch angelegte Wissenschaft, sie hat in ihrer Genese auch zahlreiche methodische Ansätze hervorgebracht. Nicht nur die Unterscheidung zwischen qualitativer und quantitativer Methode ist hierbei entscheidend. Innerhalb des jeweiligen Forschungsparadigmas haben sich in den letzten Jahrzehnten wiederum die methodischen Herangehensweisen derart ausdifferenziert, dass ein umfassendes Lehrbuch, welches beiden empirischen Methoden halbwegs gerecht werden will, weit mehr als tausend Seiten umfassen muss. Hinzu kommt, dass durch den technischen Fortschritt immer größere Daten erfasst und ausgewertet werden können. Für den Bereich der quantitativen Methode gilt, dass noch nie so viele Datensätze, mit einer zum größten Teil hohen Datenqualität, zur Verfügung standen, die mit den verschiedensten und noch so komplexen (auch mehrstufigen) Auswertungsverfahren bearbeitet werden können. Die Zeit für den Einsatz von Mikrosimulationen könnte folglich besser kaum sein. Interessanterweise findet eine Anwendung von Mikrosimulationen, zumindest in der deutschsprachigen Soziologie, mit wenigen Ausnahmen nicht statt. Mikrosimulationen werden zwar tatsächlich immer häufiger angewendet, allerdings geschieht dies fast ausschließlich innerhalb großer Forschungsinstitute im Rahmen der Politikberatung als Folgeabschätzung politischer Reformen.Im Beitrag wird genau das thematisiert. Neben einer methodologischen Einordnung der Mikrosimulation, der Skizze der wichtigsten Prinzipien und der Präsentation ausgewählter Ergebnisse über die Wechselwirkungen zwischen Bildungsexpansion und demographischem Wandel aus einem abgeschlossenen Dissertationsvorhaben, soll auch das Fehlen dieser Methode im Köcher der soziologischen Forschungsmethoden diskutiert werden.

In diesem Report zeigen wir die Simulation verschiedener Varianten eines Bedingungslosen Grundeinkommens (BGE) in Deutschland. Wir greifen dafür auf eine Standardmethode der Evaluation von Reformvorschlägen im Steuer- und Transfersystem zurück -- die Mikrosimulation. Es gibt zahlreiche potenzielle Wirkungskanäle eines BGE. Hier beschränken wir uns auf die Auswirkungen auf das Arbeitsangebot und die Einkommensverteilung im Kontext eines strukturellen Arbeitsangebotsmodells der Modellklasse "Discrete Choice".