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Verfahren zur Korrektur der Bevölkerungsbestände der amtlichen Statistik im hohen Alter

Author

Listed:
  • Rembrandt D. Scholz

    (Max Planck Institute for Demographic Research, Rostock, Germany)

  • Dmitri A. Jdanov

    (Max Planck Institute for Demographic Research, Rostock, Germany)

Abstract

Mit den Daten der Rentenversicherung lassen sich die Bevölkerungsbestände der amtlichen Statistik im hohen Alter korrigieren. Die Korrektur wird notwendig, da die Mortalitätsschätzung im hohen Alter zu nicht plausiblen Ergebnissen führt. Es zeigt sich, dass die Bevölkerungsfortschreibung der amtlichen Statistik im Alter von 90 Lebensjahren und älter die Bestände überschätzt. Mit dem größer werdenden Abstand zur Volkszählung steigt der Fortschreibungsfehler. Die Ursache liegt mit großer Wahrscheinlichkeit in den nicht dokumentierten Abmeldungen insbesondere am Anfang der neunziger Jahre. Der relative Fehler wird für das Jahr 2004 bei Männern West mit 40% und bei Frauen West bis zu 20 % veranschlagt. Im Osten ist der Fehler auf Grund der geringen Abweichungen vernachlässigbar. Durch die Rekonstruktion mittels „Extinct Generation; Survival Ratio Method“ aus den Sterbefällen und dem Vergleich der Bestände der Rentenversicherung mit den Beständen der Amtlichen Statistik lassen sich Korrekturfaktoren ableiten. Mit Hilfe dieser Korrekturfaktoren ist es möglich, die Human Mortality Database (www.mortality.org) für Deutschland in der notwendigen Qualität nach Einzelalter bis in das höchste Lebensalter weiterzuführen.

Suggested Citation

  • Rembrandt D. Scholz & Dmitri A. Jdanov, 2007. "Verfahren zur Korrektur der Bevölkerungsbestände der amtlichen Statistik im hohen Alter," MPIDR Working Papers WP-2007-002, Max Planck Institute for Demographic Research, Rostock, Germany.
    • Handle: RePEc:dem:wpaper:wp-2007-002
    DOI: 10.4054/MPIDR-WP-2007-002
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    Cited by:

    1. Rembrandt D. Scholz & Anne Schulz, 2010. "Assessing old-age long-term care using the concepts of healthy life expectancy and care duration: the new parameter "Long-Term Care-Free Life-Expectancy (LTCF)"," MPIDR Working Papers WP-2010-001, Max Planck Institute for Demographic Research, Rostock, Germany.
    2. Sergey Timonin & Inna Danilova & Evgeny Andreev & Vladimir M. Shkolnikov, 2017. "Recent Mortality Trend Reversal in Russia: Are Regions Following the Same Tempo?," European Journal of Population, Springer;European Association for Population Studies, vol. 33(5), pages 733-763, December.

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    Keywords

    Germany; old age;

    JEL classification:

    • J1 - Labor and Demographic Economics - - Demographic Economics
    • Z0 - Other Special Topics - - General

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