ESPON
2025
Centre for Microsimulation and Policy Analysis (CeMPA)
Bis 2050 wird die Erwerbsbevölkerung in der EU um 35 Millionen Menschen schrumpfen. Gleichzeitig verstärken die Mitgliedstaaten ihre Bemühungen zur Dekarbonisierung und investieren immer mehr in die Digitalisierung. Der demografische Wandel sowie die grüne und digitale Transformation werden – zusammen mit möglichen ungeplanten wirtschaftlichen oder demografischen Veränderungen sowie staatlichen Eingriffen – den EU-Arbeitsmarkt stark verändern. All das wird direkte Auswirkungen auf Arbeitslosenquoten, Lohnniveaus und die allgemeine wirtschaftliche Gesundheit der EU-Regionen haben. Entscheidend ist, dass diese Veränderungen ungleich zwischen den Regionen verteilt sein werden.
Das Forschungsprojekt „Overlapping crises (re)shaping the future of regional labour markets“ (OVERLAP) untersucht detailliert, wie überlappende Krisen regionale Arbeitsmärkte auf NUTS 3-Ebene (diese europäische Raumebene entspricht den deutschen Landkreisen und kreisfreien Städten) beeinflussen werden. Prognos bearbeitete das Projekt im Auftrag von ESPON – ein von der EU finanziertes Forschungsprogramm.
ESPON beauftragte Prognos mit der Analyse des Einflusses globaler Krisen auf regionale Arbeitsmärkte. Im Rahmen von OVERLAP verwendeten wir etablierte Techniken und innovative Methoden, um die Auswirkungen des demografischen Wandels sowie der grünen und digitalen Transformation auf regionale Arbeitsmärkte bis 2040 zu prognostizieren und zu analysieren.
Das Ziel ist ein besseres Verständnis der demografischen Dynamik auf NUTS-3-Ebene sowie die Analyse der Auswirkungen von EU-Politiken oder Schocks auf diese Arbeitsmärkte. Die Europäische Union klassifiziert die Gebietseinheiten in drei Stufen. In der NUTS-3-Ebene sind kleinere Regionen bzw. Städte eingeordnet. In Deutschland entspricht dies beispielsweise den Kreisen und kreisfreien Städten. Das Projekt untersucht die Auswirkungen somit auf der kleinteiligsten Ebene und liefert damit detailreiche Informationen.
OVERLAP soll politischen Entscheidungsträgerinnen und -trägern helfen, ihre Strategien zu verbessern und territoriale Entwicklungen mit sektoralen Zielen in Einklang zu bringen.
In der ersten Phase des Projekts verfolgten wir einen Top-Down-Ansatz. Mit Hilfe eines dynamischen Input-Output-Modells untersuchten wir, wie sich der demografische, der digitale und der grüne Wandel auf die Größe der Erwerbsbevölkerung und das Beschäftigungsniveau bis zum Jahr 2040 auswirken werden.
In dieser analytischen Phase modellierten wir jeden identifizierten Trend – Dekarbonisierung, Digitalisierung und demografischer Wandel – isoliert mit dem DINOS-Modell. Dadurch konnten wir später zusätzliche Trends einbeziehen, um zu prüfen, ob es Nichtlinearitäten zwischen den verschiedenen Entwicklungen gibt. So ließ sich beispielsweise untersuchen, ob mögliche negative Beschäftigungsfolgen der Dekarbonisierung durch die Einführung digitaler Technologien abgeschwächt würden.
Die Ergebnisse auf nationaler Ebene übertrugen wir dann mit Hilfe eines Regionalisierungsmodells auf die NUTS-3-Ebene. Diese Zahlen ergänzten wir durch Informationen über die Arbeitskräfte auf nationaler Ebene. Anhand des durchschnittlichen Geschlechteranteils in einem Wirtschaftszweig ließen sich beispielsweise Hinweise darauf ableiten, ob männliche oder weibliche Arbeitskräfte von den aktuellen Trends stärker betroffen waren.
In der zweiten Phase des Projekts entwickelten wir detaillierte Mikrosimulationsmodelle für vier ausgewählte Gebiete: Italien, Ungarn, Polen und Griechenland. Diese Modelle konnten zur Erstellung von Vorhersagen oder zur Durchführung kontrafaktischer Übungen verwendet werden. Sie generierten Daten auf der Grundlage einer Anfangskonfiguration einer Bevölkerung und wandten biologische, institutionelle und verhaltensbezogene Regeln an, um die Dynamik innerhalb der Bevölkerung im Laufe der Zeit zu untersuchen.
Der Vorteil dieses Ansatzes bestand darin, dass er einen einheitlichen Rahmen bot, um wirtschaftliche, soziale und ökologische Veränderungen sowie politische Maßnahmen auf Haushalte und Einzelpersonen zu bewerten. Mit einer Bottom-up-Perspektive ließ sich zudem jedes beliebige Aggregat untersuchen. So konnten nicht nur regionale Dynamiken erfasst werden, sondern auch, was zwischen und innerhalb von Gruppen geschah.
In der dritten Phase des Projekts betrachteten, verfeinerten und passten wir in einem gemeinsamen Prozess mit ausgewählten politischen Entscheidungsträgerinnen und -trägern die Modellierungsannahmen an und entwickelten auf der Grundlage der daraus resultierenden Ergebnisse politische Empfehlungen.
Zu den Ergebnissen
Weitere Informationen über das Projekt (ESPON, Webseite, englisch)Projektteam: Markus Hoch, Neysan Khabirpour, Dr. Jan-Philipp Kramer, Philipp Kreuzer, Jan Limbers, Lorenzo Pelizzari
Stand: 08.12.2025
Die Ergebnisse des OVERLAP Projekts zeigen: Demografische Veränderungen, die digitale Transformation und die Notwendigkeit einer grünen Wende wirken gleichzeitig auf die Regionen in der EU ein.
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