Skip to main content

Modellierung der Entwicklung des Pflegebedarfs in Deutschland

Eine dynamische Mikrosimulation

  • Chapter
  • First Online:
Book cover Mikrosimulationen

Zusammenfassung

Gegenstand des Beitrags ist die Konstruktion eines periodenorientierten dynamischen Mikrosimulationsmodells zur Analyse der Entwicklung des Pflegebedarfs in Deutschland. Ziel ist nicht die Projektion einer realitätsnahen Entwicklung des Pflegebedarfs. Gezeigt wird vielmehr die Abhängigkeit der Fortentwicklung von einer Vielzahl an Erklärungsmechanismen zur Pflegebedürftigkeit und die Relevanz von makrostrukturellen Veränderungen für die Pflegeentwicklung. Auf der einen Seite treiben rein demografische Prozesse ein künftiges Wachstum des Pflegebedarfs in Deutschland an, auf der anderen Seite Veränderungen in der Sozialstruktur. Letztgenannte Faktoren bleiben in den meisten Prognosen zur Pflegebedürftigkeit unberücksichtigt. Durch den Rückgriff auf die Mikrosimulation zur Fortschreibung können empirisch geprüfte Individualhypothesen zu Pflegebedarfen, zu sozialstrukturellen Veränderungen und deren Interdependenzen in die Modellierung einbezogen werden. Die Entstehung der Pflegeentwicklung wird so auf der Ebene modelliert, auf der sie stattfindet. Ergebnisse der Simulation zeigen exemplarisch, inwiefern die Fortentwicklung des Pflegebedarfs neben Alterseffekten durch ausgewählte Dimensionen der Sozialstruktur und deren Entwicklung bedingt ist. Damit wird veranschaulicht, inwiefern die Mikrosimulation eine differenzierte Untersuchung der Einflussfaktoren auf die Entwicklung eines kollektiven Phänomens wie der Pflegebedürftigkeit in einer Gesellschaft ermöglicht.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

eBook
USD 24.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD 34.99
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  • Bartley, M. (2004). Health Inequality. An introduction to theories, concepts and methods. Cambridge: Polity Press.

    Google Scholar 

  • Bauer, U., & Büscher, A. (2008). Soziale Ungleichheit in der pflegerischen Versorgung – ein Bezugsrahmen. In U. Bauer & A. Büscher (Hrsg.), Soziale Ungleichheit und Pflege. Beiträge sozialwissenschaftlich orientierter Pflegeforschung (S. 7–45). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.

    Google Scholar 

  • Bermejo, I., Hölzel, L. P., Kriston, L., & Härter, M. (2012). Subjektiv erlebte Barrieren von Personen mit Migrationshintergrund bei der Inanspruchnahme von Gesundheitsmaßnahmen. Bundesgesundheitsblatt, 55(8), 944–953.

    Google Scholar 

  • Black, S. D., Morris, J. N., Smith, C., & Townsend, P. (1980). Inequalities in health: The Black Report (Penguin Book ed.). Harmondsworth: Penguin Book.

    Google Scholar 

  • Blinkert, B., & Gräf, B. (2009). Deutsche Pflegeversicherung vor massiven Herausforderungen. Frankfurt am Main: Deutsche Bank Research.

    Google Scholar 

  • Bolte, G., & Kohlhuber, M. (2009). Soziale Ungleichheit bei umweltbezogener Gesundheit: Erklärungsansätze aus umweltepidemiologischer Perspektive. In M. Richter & K. Hurrelmann (Hrsg.), Gesundheitliche Ungleichheit. Grundlagen, Probleme, Perspektiven (2. aktualisierte Aufl., S. 99–116). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.

    Google Scholar 

  • Borchert, L., & Rothgang, H. (2008). Soziale Einflüsse auf das Risiko der Pflegebedürftigkeit älterer Männer. In U. Bauer & A. Büscher (Hrsg.), Soziale Ungleichheit und Pflege. Beiträge sozialwissenschaftlich orientierter Pflegeforschung (S. 215–237). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.

    Google Scholar 

  • Breyer, F., & Felder, S. (2006). Life expectancy and health care expenditures: A new calculation for Germany using the costs of dying. Health Policy, 75(2), 178–186.

    Google Scholar 

  • Brockmann, H., & Klein, T. (2002). Familienbiographie und Mortalität in Ost- und Westdeutschland. Zeitschrift für Gerontologie und Geriatrie, 35(5), 430–440.

    Google Scholar 

  • Deutscher Bundestag (2001). Dritter Bericht zur Lage der älteren Generation in der Bundesrepublik Deutschland: Alter und Gesellschaft und Stellungnahme der Bundesregierung. Drucksache 14/5130. Berlin: Deutscher Bundestag.

    Google Scholar 

  • Doblhammer, G., & Ziegler, U. (2010). Care Need Projections by Marital Status and Childlessness for Germany 2000–2030 based on the FELICIE Project. In G. Doblhammer & U. Ziegler (Hrsg.), Ageing, Care Need and Quality of Life. The Perspective of Care Givers and People in Need of Care (S. 42–60). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.

    Google Scholar 

  • Fernandes, A. A., Rodrigues, T., & Castro Henriques, F. (2008). Future trends in education among older people. In J. Gaymu, P. Festy, M. Poulain & G. Beets (Hrsg.), Future Elderly Living Conditions in Europe (S. 99–117). Paris: Institut national d’études démographiques.

    Google Scholar 

  • Fries, J. F. (1980). Aging, Natural Death, and the Compression of Morbidity. New England Journal of Medicine, 303(3), 130–135.

    Google Scholar 

  • Frietsch, R., & Wirth, H. (2001). Die Übertragung der Magnitude-Prestigeskala von Wegener auf die Klassifikation der Berufe. ZUMA-Nachrichten, 25(48), 139–163.

    Google Scholar 

  • Gilbert, N., & Troitzsch, K. G. (2005). Simulation for the social scientist (2. Aufl.). Maidenhead: Open University Press.

    Google Scholar 

  • Hackmann, T., & Moog, S. (2008). Älter gleich kränker? Auswirkungen des Zugewinns an Lebenserwartung auf die Pflegewahrscheinlichkeit. FZG Discussion Paper 26. University of Freiburg: Forschungszentrum Generationenverträge (FZG).

    Google Scholar 

  • Hannappel, M., & Troitzsch, K. G. (2015). Mikrosimulationsmodelle. In N. Braun & N. J. Saam (Hrsg.), Handbuch Modellbildung und Simulation in den Sozialwissenschaften (S. 455–489). Wiesbaden: Springer Fachmedien.

    Google Scholar 

  • Helmert, U., & Schorb, F. (2009). Die Bedeutung verhaltensbezogener Faktoren im Kontext der sozialen Ungleichheit der Gesundheit. In M. Richter & K. Hurrelmann (Hrsg.), Gesundheitliche Ungleichheit. Grundlagen, Probleme, Perspektiven (2. aktualisierte Aufl., S. 133–148). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.

    Google Scholar 

  • Hoffmann, E., & Nachtmann, J. (2007). Alter und Pflege. GeroStat Report Altersdaten, 3, 1–28.

    Google Scholar 

  • Hofmann, H. (2006). Altenpflege und Soziale Dienste – wachsender Bedarf bei fehlenden Mitteln. ifo Schnelldienst, 59(15), 24–30.

    Google Scholar 

  • Imhoff, E. V., & Post, W. (1998). Microsimulation methods for population projection. Population. An English selection: New Methodological Approaches in the Social Sciences, 10(1), 97–138.

    Google Scholar 

  • Klein, T. (2011). „Durch Dick und Dünn.“ Zum Einfluss von Partnerschaft und Partnermarkt auf das Körpergewicht. Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie, 63(3), 459–479.

    Google Scholar 

  • Kohls, M. (2011). Morbidität und Mortalität von Migranten in Deutschland. Forschungsbericht 9. Nürnberg: Bundesamt für Migration und Flüchtlinge.

    Google Scholar 

  • Kohls, M. (2012). Pflegebedürftigkeit und Nachfrage nach Pflegeleistungen von Migrantinnen und Migranten im demographischen Wandel. Forschungsbericht 12. Nürnberg: Bundesamt für Migration und Flüchtlinge.

    Google Scholar 

  • König, H.-H., Leidl, R., & Schulz, E. (2001). Auswirkungen der demographischen Entwicklung auf die Zahl der Pflegefälle: Vorausschätzungen bis 2020 mit Ausblick auf 2050. Berlin: Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (DIW).

    Google Scholar 

  • Kruse, A., Gaber, E., Heuft, G., Oster, P., Re, S., & Schulz-Nieswandt, F. (2005). Gesundheit im Alter. Gesundheitsberichterstattung des Bundes (Heft 10). Berlin: Robert Koch-Institut.

    Google Scholar 

  • Lampert, T., Hoebel, J., Kuntz, B., Fuchs, J., Scheidt-Nave, C., & Nowossadeck, E. (2016). Gesundheitliche Ungleichheit im höheren Lebensalter. GBE Kompakt, 7(1). Berlin: Robert Koch-Institut.

    Google Scholar 

  • Leim, I. (2008). Die Modellierung der Fertilitätsentwicklung als Folge komplexer individueller Entscheidungsprozesse mit Hilfe der Mikrosimulation (Social Science Simulations, Band 5). Marburg: Metropolis-Verlag.

    Google Scholar 

  • Lynch, J. W., Kaplan, G. A., Cohen, R. D., Tuomilehto, J., & Salonen, J. T. (1996). Do Cardiovascular Risk Factors Explain the Relation between Socioeconomic Status, Risk of All-Cause Mortality, Cardiovascular Mortality, and Acute Myocardial Infarction? American Journal of Epidemiology, 144(10), 934–942.

    Google Scholar 

  • Mager, H.-C. (1999). Pflegebedürftigkeit im Alter: Dimensionen und Determinanten. In R. Eisen & H.-C. Mager (Hrsg.), Pflegebedürftigkeit und Pflegesicherung in ausgewählten Ländern (S. 29–78). Wiesbaden: Springer Fachmedien.

    Google Scholar 

  • McLay, J. M., Lay-Lee, R. Milne, B. J. & Davis, P. (2015). Regression-Style Models for Parameter Estimation in Dynamic Microsimulation: An Empirical Performance Assessment. International Journal of Microsimulation, 8(2), 83–127.

    Google Scholar 

  • Mielck, A. (2005). Soziale Ungleichheit und Gesundheit. Einführung in die aktuelle Diskussion. Bern: Hogrefe AG.

    Google Scholar 

  • Muckenhuber, J., & Volk, H. (2018). Gesundheitliche Ungleichheit im internationalen Vergleich. In P. Kriwy & M. Jungbauer-Gans (Hrsg.), Handbuch Gesundheitssoziologie. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.

    Google Scholar 

  • Murtagh, K. N., & Hubert, H. B. (2004). Gender Differences in Physical Disability Among an Elderly Cohort. American Journal of Public Health, 94(8), 1406–1411.

    Google Scholar 

  • Orcutt, G. H. (1957). A New Type of Socio-Economic System. Review of Economics and Statistics, 39, 116–123.

    Google Scholar 

  • Pfaff, H. (2010). People in Need of Long-term Care: The Present and the Future. In G. Doblhammer & R. Scholz (Hrsg.), Ageing, Care Need and Quality of Life. The Perspective of Care Givers and People in Need of Care (S. 14–29). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.

    Google Scholar 

  • Pohl, C. (2010). Der zukünftige Bedarf an Pflegearbeitskräften in Deutschland: Modellrechnungen für die Bundesländer bis zum Jahr 2020. Comparative Population Studies – Zeitschrift für Bevölkerungswissenschaft, 35(2), 357–378.

    Google Scholar 

  • Pötzsch, O., & Rößger, F. (2015). Bevölkerung Deutschlands bis 2060. 13. koordinierte Bevölkerungsvorausberechnung. Wiesbaden: Statistisches Bundesamt.

    Google Scholar 

  • R Core Team (2018). An Introduction to R. Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics Version 3.5.2. https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf. Zugegriffen: 20. Dezember 2018.

  • Rapp, I., & Klein, T. (2015). Familie und Gesundheit. In P. B. Hill & J. Kopp (Hrsg.), Handbuch Familiensoziologie (S. 775–790). Wiesbaden: Springer VS.

    Google Scholar 

  • Razum, O., & Spallek, J. (2012). Erklärungsmodelle zum Zusammenhang zwischen Migration und Gesundheit im Alter. In H. Baykara-Krumme, A. Motel-Klingebiel & P. Schimany (Hrsg.), Viele Welten des Alterns. Ältere Migranten im alternden Deutschland (S. 161–180). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.

    Google Scholar 

  • Rephann, T. J., & Holm, E. (2004). Economic-Demographic Effects of Immigration: Results from a Dynamic Spatial Microsimulation Model. International Regional Science Review, 27(4), 379–410.

    Google Scholar 

  • Richter, M., & Hurrelmann, K. (2009). Gesundheitliche Ungleichheit: Ausgangsfragen und Herausforderungen. In M. Richter & K. Hurrelmann (Hrsg.), Gesundheitliche Ungleichheit. Grundlagen, Probleme, Konzepte (2. aktualisierte Aufl., S. 1–13). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.

    Google Scholar 

  • Rothgang, H., Müller, R., & Unger, R. (2012). „Pflege 2030“. Was ist zu erwarten – was ist zu tun? Gütersloh: Bertelsmann Stiftung.

    Google Scholar 

  • Schimany, P., Rühl, S., & Kohls, M. (2012). Ältere Migrantinnen und Migranten – Entwicklungen, Lebenslagen, Perspektiven. Forschungsbericht 18. Nürnberg: Bundesamt für Migration und Flüchtlinge.

    Google Scholar 

  • Schneekloth, U., & Wahl, H. W. (2005). Möglichkeiten und Grenzen selbständiger Lebensführung in privaten Haushalten (MuG III). Berlin: Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend.

    Google Scholar 

  • Schrijvers, C. T., Stronks, K., Mheen, D., & Mackenbach, J. P. (1999). Explaining Educational Differences in Mortality: The Role of Behavioral and Material Factors. American Journal of Public Health, 89(3), 535–540.

    Google Scholar 

  • Schulz, E. (2008). Zahl der Pflegefälle wird deutlich steigen. Wochenbericht des DIW Berlin Nr. 47. Berlin: Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (DIW).

    Google Scholar 

  • Schulz, E., Kunert, U., Horn, M., Kalinowska, D., Kloas, J., & Ochmann, R. (2008). Mobilität 2025. Der Einfluss von Einkommen, Mobilitätskosten und Demographie. Anhang 1: Demographie, Erwerbsbeteiligung und Bildung im Jahr 2025. Berlin: Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (DIW).

    Google Scholar 

  • Spielauer, M. (2011). What is Social Science Microsimulation? Social Science Computer Review, 29(1), 9–20.

    Google Scholar 

  • Statistische Ämter des Bundes und der Länder (2010). Auswirkungen auf Krankenhausbehandlungen und Pflegebedürftige im Bund und in den Ländern. Demografischer Wandel in Deutschland (Heft 2). Wiesbaden: Statistisches Bundesamt.

    Google Scholar 

  • Statistisches Bundesamt (2010). Mikrozensus 2009. Qualitätsbericht. Wiesbaden: Statistisches Bundesamt.

    Google Scholar 

  • Statistisches Bundesamt (2016). Sterbetafel 2012/2014. Methoden- und Ergebnisbericht zur laufenden Berechnung von Periodensterbetafeln für Deutschland und die Bundesländer. Wiesbaden: Statistisches Bundesamt.

    Google Scholar 

  • Stein, P., & Bekalarczyk, D. (2016). Zur Prognose beruflicher Positionierung von Migranten der dritten Generation. In R. Bachleitner, M. Weichbold & M. Pausch (Hrsg.), Empirische Prognoseverfahren in den Sozialwissenschaften (S. 223–257). Wiesbaden: Springer Fachmedien.

    Google Scholar 

  • Verbrugge, L. M. (1984). Longer Life but Worsening Health? Trends in Health and Mortality of Middle-Aged and Older Persons. The Milbank Memorial Fund Quarterly. Health and Society, 62(3), 475–519.

    Google Scholar 

  • Volkert, M., & Risch, R. (2017). Altenpflege für Muslime – Informationsverhalten und Akzeptanz von Pflegearrangements. Im Auftrag der Deutschen Islam Konferenz. Working Paper 75 des Forschungszentrums des Bundesamtes. Nürnberg: Bundesamt für Migration und Flüchtlinge.

    Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to Christoph Frohn .

Editor information

Editors and Affiliations

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2020 Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature

About this chapter

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this chapter

Frohn, C., Obersneider, M. (2020). Modellierung der Entwicklung des Pflegebedarfs in Deutschland. In: Hannappel, M., Kopp, J. (eds) Mikrosimulationen. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-23702-8_11

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-23702-8_11

  • Published:

  • Publisher Name: Springer VS, Wiesbaden

  • Print ISBN: 978-3-658-23701-1

  • Online ISBN: 978-3-658-23702-8

  • eBook Packages: Social Science and Law (German Language)

Publish with us

Policies and ethics