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M a s t e r - A r b e i t

zum Thema

Der Prozess der Verrentung von ausländischen undeinheimischen Bürgern in Deutschland

- Eine vergleichende Analyse unter Verwendung derForschungsdaten der gesetzlichen Rentenversicherung -

eingereicht an der Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultätder Universität Rostock

vorgelegt von: Stephanie ZyllaMatrikel-Nr.: 7253341Masterstudiengang: DemographieBearbeitungszeitraum: 20 WochenErstgutachterin: Prof. Dr. Gabriele DoblhammerZweit-Gutachterin: Prof. Dr. Nadja MilewskiLehrstuhl: Lehrstuhl für Empirische Sozialforschung und

Demographie

Rostock, 22.08.2013

Inhaltsverzeichnis

1 Thematische Einleitung und Relevanz 6

2 Zuwanderung in Deutschland 102.1 Beschreibung der Begriffe Migration, Ausländer und Migrationshintergrund 102.2 Zuwanderungsgeschehen seit 1949 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112.3 Arbeitsmarktsituation von Migranten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

3 Rentenrechtliche Rahmenbedingungen und Altersgrenzen in Deutschland 193.1 Merkmale des gegenwärtigen Systems der gesetzlichen Rentenversicherung 193.2 Bedeutende Reformen in der gesetzlichen Rentenversicherung seit 1990 . 223.3 Rentenrechtliche Besonderheiten für Personen mit Migrationshintergrund 25

4 Theoretische Überlegungen 274.1 Der Übergang in den Ruhestand . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

4.1.1 Pull-Ansätze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 284.1.2 Push-Ansätze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294.1.3 Lebenslauftheoretische Ansätze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

4.2 Der Zusammenhang zwischen Migration und Gesundheit . . . . . . . . . 324.2.1 Der Healthy-Migrant-Effekt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 324.2.2 Konzept des gesundheitlichen Übergangs . . . . . . . . . . . . . . . 344.2.3 Zugangsbarrieren in der Gesundheitsversorgung . . . . . . . . . . 354.2.4 Migration als belastendes Lebensereignis . . . . . . . . . . . . . . . 37

5 Forschungsstand und Hypothesenbildung 405.1 Methodische Probleme bei der Erfassung von Migrantenpopulationen . . 405.2 Stand der Forschung zu den Determinanten des Übergangs in den Ruhe-

stand . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 445.3 Vorstellung der Forschungshypothesen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

6 Daten, Variablen und Methoden 536.1 Beschreibung des Datensatzes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 536.2 Erfassung des Migrationsstatus in den Daten der gRV . . . . . . . . . . . . 566.3 Methoden der Ereignisdatenanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 586.4 Datenselektion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

2

Inhaltsverzeichnis

6.5 Operationalisierung und Beschreibung der abhängigen Variablen . . . . . 666.6 Operationalisierung und Beschreibung der unabhängigen Variablen . . . 67

7 Empirische Ergebnisse 727.1 Der Übergang in die Erwerbsminderungsrente . . . . . . . . . . . . . . . . 72

7.1.1 Deskriptive Analysen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 727.1.2 Regressionsanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 767.1.3 Interaktionseffekte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

7.2 Der Übergang in die Altersrente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 837.2.1 Deskriptive Analysen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 837.2.2 Regressionsanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 887.2.3 Interaktionseffekte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

8 Diskussion 948.1 Zusammenfassung der empirischen Ergebnisse und Diskussion . . . . . . 948.2 Überprüfung der Hypothesen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 968.3 Kritische Anmerkungen und Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99

Literaturverzeichnis 102

A Anhang 112

B Syntax 117

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Abbildungsverzeichnis

1.1 Altersstruktur der ausländischen Bevölkerung in Deutschland zwischen1970 und 2011 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.1 Anzahl der Zuzüge nach Deutschland aus dem Ausland (1974-2011) . . . 14

6.1 Lexis-Diagramm der betrachteten Kohorten in der Prozesszeit . . . . . . . 65

7.1 Survivalkurven des Übergangs in Erwerbsminderungsrente für alle Unter-suchungseinheiten und getrennt nach dem Geschlecht . . . . . . . . . . . . 73

7.2 Verlauf des Baseline Hazards beim Übergang in Erwerbsminderungsrente 747.3 Survivalkurven des Übergangs in Erwerbsminderungsrente getrennt nach

der Staatsangehörigkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 757.4 Survivalkurven des Übergangs in Erwerbsminderungsrente getrennt nach

dem Bildungsabschluss . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 767.5 Standardisierter Interaktionseffekt zwischen den Variablen Bildung und

Staatsangehörigkeit (Übergang in Erwerbsminderungsrente) . . . . . . . . 827.6 Survivalkurven des Übergangs in Altersrente für alle Untersuchungsein-

heiten und getrennt nach dem Geschlecht . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 847.7 Verlauf des Baseline Hazards beim Übergang in Altersrente . . . . . . . . 857.8 Survivalkurven des Übergangs in Altersrente getrennt nach der Staatsan-

gehörigkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 867.9 Survivalkurven des Übergangs in Altersrente getrennt nach dem Bildungs-

abschluss . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 877.10 Standardisierter Interaktionseffekt zwischen den Variablen Bildung und

Staatsangehörigkeit (Übergang in Altersrente) . . . . . . . . . . . . . . . . 92

A.1 Survivalkurven des Übergangs in Altersrente getrennt nach dem Wohnort 116

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Tabellenverzeichnis

3.1 Anspruchsvoraussetzungen und Altersgrenzen für die vorhandenen For-men der Altersrente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

6.1 „Occurence and Exposure“-Tabelle des Übergangs in Erwerbsminderungs-rente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

6.2 „Occurence and Exposure“-Tabelle des Übergangs in Altersrente . . . . . 71

7.1 Ergebnisse der schrittweisen Regressionsanalyse zur Erklärung des Über-gangs in Erwerbsminderungsrente (Piecewise-Constant-Modell), Teil 1 . . 80

7.2 Ergebnisse der schrittweisen Regressionsanalyse zur Erklärung des Über-gangs in Erwerbsminderungsrente (Piecewise-Constant-Modell), Teil 2 . . 81

7.3 Ergebnisse der schrittweisen Regressionsanalyse zur Erklärung des Über-gangs in Altersrente (Piecewise-Constant-Modell) . . . . . . . . . . . . . . 91

A.1 Anzahl der Untersuchungseinheiten nach der schrittweisen Datenselektion 112A.2 Ergebnisse des Log-Rank-Test für die betrachteten Survivalkurven (Erwerbs-

minderungsrente) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113A.3 Ergebnisse des Log-Rank-Test für die betrachteten Survivalkurven (Alters-

rente) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114A.4 Hazard Ratio und Hazardrate der Baseline (Alter) für den Übergang in

Erwerbsminderungsrente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115A.5 Hazard Ratio und Hazardrate der Baseline (Alter) für den Übergang in

Altersrente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115

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1. Thematische Einleitung und Relevanz

Der Übergang in den Ruhestand stellt sowohl aus der individuellen als auch aus dergesellschaftlichen Perspektive heraus ein entscheidendes Ereignis im Lebensverlauf dar,welches durch eine Vielzahl von Determinanten beeinflusst wird. Die mit dem indivi-duellen Verrentungsprozess verbundenen makroökonomischen Konsequenzen zwingendie wissenschaftliche Forschung dazu, sich intensiv mit dieser Problematik auseinander-zusetzen. Neben der Soziologie und der Demografie beschäftigen sich vor allem Forscheraus den Gebieten der Psychologie, Medizin und Ökonomie mit dieser Thematik. Aller-dings lassen sich hierzulande, trotz der gesellschaftspolitischen Brisanz des Forschungs-gegenstandes, nur vergleichsweise wenige Untersuchungen finden, die den Verrentungs-prozess und dessen Determinanten in den Mittelpunkt ihrer Betrachtung ziehen. Insbe-sondere die vergleichende Analyse der Ruhestandsentscheidungen von Migranten undDeutschen wurde bislang eher stiefmütterlich behandelt.

Dies ist vor dem Hintergrund der stetig wachsenden Zahl der Migrantenbevölkerungüberaus verwunderlich. Entsprechend der aktuellen Ergebnisse des Zensus aus dem Jahr2011 leben derzeit etwa 15,02 Millionen Personen mit Migrationshintergrund in Deutsch-land. Die Zahl der Ausländer beträgt dabei 6,2 Millionen, was einem Anteil von 8,33 Pro-zent an der Gesamtbevölkerung entspricht (Statistisches Bundesamt, 2013c, S. 11, 26).

Die Mehrheit der hierzulande ansässigen Migrantenbevölkerung stammt aus den ehe-maligen Anwerberländern. Ihr Aufenthalt in Deutschland war ursprünglich nur für dieZeit der Arbeitsmarktexpansion angedacht und sollte sich dementsprechend nur aufeinen absehbaren Zeitraum begrenzen. Tatsache ist aber, dass ein Großteil dieser ehema-ligen Gastarbeiter hier ansässig geblieben ist und ihre Familien ebenfalls nach Deutsch-land nachgeholt haben. Genau jene Migrantenpopulation lebt inzwischen seit über 30Jahren in Deutschland und befindet sich derzeit am Ende ihres Erwerbslebens oder hatden Übergang in den Ruhestand bereits vollzogen. Dies gilt auch für einen Teil der (Spät-)Aussiedler. Diese sind zwar erst später, aber dafür in durchschnittlich höherem Alternach Deutschland eingewandert (Frick et al., 2009, S. 1). Beide Migrantenpopulationenwerden verstärkt auch ihren Lebensabend in Deutschland verbringen, da ein Großteil ih-rer Familienangehörigen ebenfalls hier ansässig ist.

Entsprechend der längeren Aufenthaltsdauer der Migrantenpopulationen hat sich auchdie Altersstruktur der ausländischen Bevölkerung in den letzten Jahrzehnten wesentlichverändert. Dies ist in Abbildung 1.1 mit Hilfe der vom Statistischen Bundesamt herausge-gebenen Zahlen grafisch veranschaulicht worden. Hier lässt sich sehr gut erkennen, dassder Anteil der älteren Ausländer über die betrachtete Zeit hinweg deutlich zugenom-

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men hat. Derzeit wird davon ausgegangen, dass die Gruppe der älteren Migranten dieam stärksten anwachsende Bevölkerungsgruppe in Deutschland darstellt (vgl. Krones,2001, S. 99), deren relativer Zuwachs sogar größer ist als bei der deutschen Bevölkerung(Burkert et al., 2012, S. 77).

Abbildung 1.1.: Altersstruktur der ausländischen Bevölkerung in Deutschland zwischen1970 und 2011

Quelle: Statistisches Bundesamt 2013a, Fortschreibung des Bevölkerungsstandes (eigene Berechnungen)

Auch wenn es sich bei den älteren Migranten derzeit immer noch um eine vergleichs-weise junge Altersgruppe handelt, wird sich der demografische Wandel in den kommen-den Jahren ebenso in dieser Population bemerkbar machen und weitreichende ökonomi-sche und gesellschaftspolitische Konsequenzen nach sich ziehen. In der wissenschaftli-chen Forschung wurde im Zuge dessen die Notwendigkeit des Erwerbspotentials ältererPersonen für den deutschen Arbeitsmarkt bereits vielfach herausgearbeitet. Dies betrifftdeutsche und ausländische Bürger gleichermaßen.

Allerdings kann angenommen werden, dass die die Population der älteren Migrantenaufgrund ihrer besonderen Lebensumstände mit sehr spezifischen Problemen, Erfahrun-gen und Umständen konfrontiert ist, welche sich massiv von denen der älteren deutschenBevölkerung unterscheiden. Dies erklärt die Notwendigkeit der Analyse der spezifischenSituation und Erfahrungen von Migranten in den höheren Altersstufen.

Mittlerweile lässt sich in diesem Zusammenhang in Deutschland eine durchaus regeForschungsaktivität zum Komplex Migration und Gesundheit beobachten (Zeeb und Ra-zum, 2006, S. 849). Allerdings existiert nur eine begrenzte Zahl an Studien, die sich mitder Lebenslage älterer Migranten oder ihrer Situation auf dem Arbeitsmarkt beschäftigen

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(Burkert et al., 2012, S. 78), sodass bislang noch relativ wenige Erkenntnisse bezüglich dersozioökonomischen Situation dieser Population vorliegen. Insbesondere die Rentenein-trittsentscheidungen von Migranten wurden in der wissenschaftlichen Forschungsarbeitsehr stark vernachlässigt.

Das Ziel dieser Arbeit besteht deshalb darin, die Einflussfaktoren der Ruhestandsent-scheidung von Ausländern und Deutschen vergleichend zu betrachten. Im Mittelpunktsteht dabei die Frage, wie sich die Verrentungsprozesse von Ausländern und Deutschenvoneinander unterscheiden. Sind Ausländer systematisch häufiger vom Verrentungsrisi-ko betroffen und lassen sich dabei Unterschiede zwischen einzelnen Rentenarten identi-fizieren?

Diesen Fragen soll nachfolgend unter Verwendung der Forschungsdaten der gesetzli-chen Rentenversicherung nachgegangen werden. Mit Hilfe des Verfahrens der Ereignis-datenanalyse soll aufgezeigt werden, ob sich zwischen den beiden betrachteten Popula-tionen Unterschiede im Verrentungsprozess finden lassen und welche Determinanten da-bei maßgeblich Einfluss nehmen. Analysiert wird der erste Übergang in den Ruhestandinnerhalb einer Altersspanne von 52 bis 67 Jahren, welcher zwischen den Jahren 2002und 2009 beobachtet werden konnte. Die Analysen werden dabei getrennt für den Über-gang in die Erwerbsminderungs- und in die Altersrente durchgeführt. Dies erscheint vordem Hintergrund der zunehmenden Bedeutung von Erwerbsminderungsrenten sinn-voll. Hinzu kommt, dass diese Rentenart insbesondere für Ausländer eine wesentlicheRolle im Verrentungsprozess spielt.

Die vorliegende Arbeit gibt zunächst einen kurzen Überblick über das Zuwanderungs-geschehen in Deutschland seit dem Ende des zweiten Weltkriegs. Dabei wird zusätzlichauf die vorhandenen Begrifflichkeiten und die Arbeitsmarktsituation von Migranten ein-gegangen. Um die Verrentungsprozesse analysieren zu können, müssen zudem die inDeutschland geltenden rentenrechtlichen Rahmenbedingungen und Altersgrenzen be-kannt sein. Aus diesem Grund erfolgt in Kapitel 3 eine Auseinandersetzung mit demSystem der deutschen Rentenversicherung und den darin enthaltenen Besonderheitenfür Personen mit Migrationshintergrund. Im Anschluss daran wird der theoretische Hin-tergrund dieser Forschungsarbeit dargestellt. Dabei werden sowohl Theorien, die sichmit dem Übergang in den Ruhestand beschäftigen, angeführt, als auch solche, die denZusammenhang zwischen Migration und Gesundheit betrachten. Diese Zweiteilung istnotwendig, weil der Bezug einer Erwerbsminderungsrente als ein valider Indikator füreine schwerwiegende Erkrankung gilt, weshalb die Theorien zum Übergang in den Ru-hestand allein nicht ausreichen würden, um die spezifische Situation der Migranten zubeleuchten. Im fünften Kapitel wird schließlich der aktuelle Stand der Forschung zu denDeterminanten des Rentenübergangs wiedergegeben. Aufbauend auf den theoretischenÜberlegungen und den bisherigen Forschungsergebnissen werden dabei in Kapitel 5.3die Forschungshypothesen der empirischen Analysearbeit vorgestellt. Kapitel 6 beschäf-

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tigt sich schließlich mit den verwendeten Forschungsdaten und der angewandten Me-thodik. Zudem wird an dieser Stelle die Selektion und Operationalisierung der Datenbeschrieben. Die Ergebnisse der empirischen Analysearbeit werden in Kapitel 7 vorge-stellt. Dies erfolgt gesondert für die beiden betrachteten Rentenarten. Im abschließendenKapitel 8 werden die zentralen Ergebnisse zusammengefasst und in Hinblick auf dieForschungshypothesen interpretiert. Zudem wird an dieser Stelle versucht, die Arbeitkritisch zu reflektieren. Im Anhang befinden sich zusätzliche Tabellen und Abbildungensowie die zur Berechnung verwendete Stata-Syntax.

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2. Zuwanderung in Deutschland

In diesem Kapitel soll zunächst ein kurzer Überblick über das Zuwanderungsgesche-hen in Deutschland gegeben werden. Dabei muss vorab auf die vorhandenen Begrifflich-keiten und deren Abgrenzungsschwierigkeiten in der Migrationsforschung eingegangenwerden. Abschließend wird die spezifische Arbeitsmarktsituation von Migranten näherbeleuchtet.

2.1. Beschreibung der Begri�e Migration, Ausländer und

Migrationshintergrund

Die vorhandene Literatur zum Migrationsgeschehen ist durch eine außerordentliche Be-griffsvielfalt gekennzeichnet. Auffällig ist jedoch, dass die Begriffe häufig aus ihrem ei-gentlichen definitorischen Zusammenhang gerissen und nicht trennscharf verwendetwerden. Deshalb sollen im Folgenden zunächst die gebräuchlichsten Begriffe der Mi-grationsforschung kurz erläutert und voneinander abgegrenzt werden.

Der Begriff Migration meint im Allgemeinen die räumliche Verlagerung des Lebens-mittelpunktes einer Person (Kohls, 2008, S. 8). Um diese recht weitumfassend formu-lierte Definition von Migration zu konkretisieren, wurden in der Vergangenheit diver-se Typologien entwickelt. Treibel (1999, S. 20) nimmt eine Differenzierung des Begriffsnach räumlichen und zeitlichen Aspekten der Migration vor. Zusätzlich unterscheidet erMigrationstypen bezüglich der Wanderungsentscheidung beziehungsweise der Wande-rungsursache sowie nach dem Aspekt des Umfangs der Migration. Entsprechend dieserTypologisierung wird deutlich, dass mit dem Begriff ein sehr breites Migrationsspektrumeinhergeht. Besonders gebräuchlich ist eine Unterscheidung von Migration in Binnen-migration und internationale Migration. Die Binnenmigration meint eine längerfristigeoder dauerhafte Bewegung innerhalb eines Landes. Von internationaler Migration wirddagegen gesprochen, wenn diese Bewegung über Staatsgrenzen hinweg erfolgt (Zeebund Razum, 2006, S. 845). Damit sind gewisse Formen der räumlichen Bewegung vonPersonen von dem Begriff der Migration ausgenommen. Dazu zählen beispielsweise dasWandern als Freizeitbeschäftigung, der Tourismus, Pendelbewegungen sowie Bewegun-gen von ausländischen Streitkräften und Geschäftsreisenden (Treibel 1999, S. 19; Kohls2008, S. 8). Die offizielle Definition der Vereinten Nationen unterscheidet zusätzlich zwi-schen „long-term-migrants“ und „short-term-migrants“. Wobei „long-term-migrants“ ei-

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ne Aufenthaltsdauer von mehr als zwölf Monaten aufweisen, wohingegen „short-term-migrants“ nur zwischen drei und zwölf Monaten im Zielland der Migration ansässig sind(United Nations, 1998, S. 5).

Zur Bestimmung des Migrationsstatus lassen sich verschiedene Kriterien heranziehen.In Deutschland wurden Migranten über sehr lange Zeit hinweg ausschließlich nach demKriterium der Staatsangehörigkeit differenziert. Entsprechend dieses „Staatsangehörig-keitskonzeptes“ gelten alle in Deutschland lebenden Personen, die nicht die deutscheStaatsangehörigkeit besitzen, als Ausländer (Kohls, 2008, S. 9). Mit der zunehmendenEinbürgerung von Migranten und der stark wachsenden Zahl von (Spät-)Aussiedlernwurde das Staatsangehörigkeitskonzept zur Identifizierung des Migrationsstatus zuneh-mend schärfer kritisiert. Denn Personen, die die Staatsangehörigkeit des Ziellandes be-reits besitzen oder angenommen haben, aber dennoch über eine eigene Migrationserfah-rung verfügen, lassen sich über dieses Konzept nicht abgrenzen. Ebenfalls problematischist, dass mit Hilfe dieses Konzeptes keine Unterscheidung von verschiedenen Migran-tengenerationen möglich ist.

Aus diesem Grund wurde im Jahr 2005 das Konzept des Migrationshintergrunds ein-geführt. Nach der Definition des Statistischen Bundesamtes verfügen all jene Personenüber einen Migrationshintergrund, die nach 1949 auf das heutige Gebiet der Bundesre-publik Deutschland zugewandert sind, sowie alle in Deutschland geborenen Ausländerund all jene Personen, bei denen ein Elternteil mindestens eine dieser beiden genanntenBedingungen erfüllt (Statistisches Bundesamt, 2012, S. 6). Mit Hilfe dieser Abgrenzungist es nun möglich neben den eigentlichen Zuwanderern sowohl eingebürgerte Personen,die über eine eigene Migrationserfahrung verfügen, als auch ihre in Deutschland gebore-nen Nachkommen zu identifizieren. Infolgedessen kann die amtliche Statistik über einewesentlich verlässlichere und umfangreichere Datenbasis verfügen. Erstmalig fand dasKonzept des Migrationshintergrunds Eingang in die Erhebung zum Mikrozensus 2005.

2.2. Zuwanderungsgeschehen seit 1949

Das Zuwanderungsgeschehen in Deutschland nach dem Ende des zweiten Weltkriegesist geprägt von sehr umfangreichen Wanderungsbewegungen, die sich im Wesentlichenin drei große Zuwanderergruppen zusammenfassen lassen. Diese sollen nachfolgend ingroben Zügen vorgestellt werden.

In Folge der Geschehnisse des zweiten Weltkrieges entstand in Deutschland ein überlange Zeit anhaltendes und im internationalen Vergleich sehr großzügiges Asylgrund-recht (Oltmer, 2010, S. 55). Vorrangiges Ziel dessen bestand darin, sich symbolisch vonder NS-Vergangenheit zu distanzieren. Bedingt durch dieses gesetzlich festgehaltene weit-reichende Grundrecht auf Asyl stellt die Zuwanderung von Flüchtlingen und Vertriebe-nen die erste große Zuwanderungsgruppe dar. Einen Höchststand von fast 440.000 Per-

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sonen erreichte die Zahl der Asylsuchenden im Jahr 1992 infolge des Bürgerkrieges undZerfalls Jugoslawiens (Oltmer, 2010, S. 56).

Im Jahr 1993 erfolgte schließlich eine sehr weitreichende Grundgesetzänderung, durchdie das Asylrecht stark eingeschränkt wurde. Insbesondere die Einführung der soge-nannten Drittstaatenregelung führte zu einem bedeutenden Rückgang der Asylbewer-berzahlen (vgl. Statistisches Bundesamt, 2011, S. 20). Denn infolgedessen wird nun alljenen Personen kein Asylrecht mehr gewährt, die aus verfolgungsfreien Ländern stam-men oder aber über einen sicheren Drittstaat eingereist sind (Oltmer, 2010, S. 56).

Eine weitere große Zuwanderergruppe in Deutschland stellen die ausländischen Ar-beitsmigranten dar. Den Hintergrund für die Anwerbung dieser Arbeitsmigranten bilde-te die infolge des Wirtschaftswunders erfahrene Arbeitsmarktexpansion in Westdeutsch-land (Oltmer, 2010, S. 52). Diese führte zu einer erhöhten Arbeitskräftenachfrage der Un-ternehmen, die schließlich im Jahr 1955 in der ersten Anwerbevereinbarung mit Italienmündete. Es folgten weitere Abkommen mit den Ländern Spanien, Griechenland, Türkei,Marokko, Portugal, Tunesien sowie Jugoslawien (Oltmer, 2010, S. 52). Die Arbeitsmigran-ten übernahmen in der Regel un- und angelernte Tätigkeiten in bestimmten industriellenBranchen und wurden als sogenannte „Gastarbeiter“ tituliert. Dieser Begriff unterstreichtden ursprünglich angedachten zeitlich begrenzten Aufenthalt der Arbeitsmigranten. Sosollte das „Rotationsprinzip“ gewährleisten, dass die Arbeitskräfte nach ein oder zweiJahren Aufenthalt durch neu angeworbene Migranten ersetzt werden (Schimany undBaykara-Krumme, 2012, S. 45). Aufgrund der Kosten der Einarbeitung und Eingliede-rung der Beschäftigten wurde der Gedanke des Rotationsprinzips allerdings bereits sehrschnell wieder verworfen.

Insgesamt war die erste Periode der Gastarbeiterzuwanderung (etwa von 1955 bis1973) überwiegend geprägt durch eine Zuwanderung von jungen Männern. Lediglich 20Prozent der angeworbenen Arbeitskräfte waren Frauen (Treibel, 1999, S. 121f). Die aus-ländischen Arbeitsmigranten füllten die vorhandenen Lücken auf dem westdeutschenArbeitsmarkt und fungierten damit als „Konjunkturpuffer“ (Münz et al., 1999, S. 75).

Die zweite Periode der Gastarbeiterzuwanderung wurde durch den Ölpreisschock imJahr 1973 eingeleitet. Dieser veranlasste einen Anwerbestopp von ausländischen Arbeits-migranten und verfestigte die Bleibeabsichten der ansässigen Gastarbeiter (Oltmer, 2010,S. 54). Durch diesen Anwerbestopp war eine Zuwanderung nur noch im Rahmen desFamiliennachzugs möglich (Schimany und Baykara-Krumme, 2012, S. 46). Denn Arbeits-migranten, die ihre Arbeitsverhältnisse beendeten, um in ihre Heimatländer zurückzu-kehren, konnten nicht erneut als Gastarbeiter in Deutschland einreisen (Oltmer, 2010, S.54).

Insgesamt wurden etwa 14 Millionen Arbeitsmigranten in Westdeutschland registriert.Rund 11 Millionen von ihnen kehrten wieder in ihre Heimatländer zurück. Alle übrigenGastarbeiter blieben hier ansässig und haben zu großen Teilen ihre Familienangehörigennachgeholt (Oltmer, 2010, S. 52).

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Auch in der ehemaligen DDR wurden (in geringerem Umfang) Arbeitsmigranten an-geworben. Dies erfolgte seit den 1970er Jahren auf der Basis von Regierungsabkommenmit verschiedenen sozialistischen Staaten, wie beispielsweise Kuba, Mosambik oder Vi-etnam (Oltmer, 2010, S. 54). Infolge des Anwerbestopps im Jahr 1990 kehrte allerdingsder Großteil der sogenannten Vertragsarbeiter in ihre Heimatländer zurück. Einzig dievietnamesischen Vertragsarbeiter verbleiben in vergleichsweise großer Zahl in Deutsch-land (Münz et al., 1999, S. 73).

Die Aussiedlerwanderung stellt die dritte große Zuwanderergruppe Deutschlands dar.Entscheidend hierfür war die Einführung des Bundesvertriebenen- und Flüchtlingsgeset-zes (BVFG) im Jahr 1953 (Oltmer, 2010, S. 56). Infolge dieses Gesetzes konnten deutscheUmsiedler und ihre Nachfahren von ihrem Anspruch auf die deutsche Staatsangehörig-keit Gebrauch machen. Sie galten demnach als anerkannte Aussiedler, wenn sie ihrenWohnsitz vor dem 08. Mai 1945 in den ehemaligen ostdeutschen Gebieten hatten (Trei-bel, 1999, S. 32). Die Zuwanderung von Aussiedlern nach Deutschland erfolgte aufgrundder infolge des zweiten Weltkrieges zunehmend schwieriger werdenden Situation in dendeutschen Siedlungsgebieten Osteuropas und der ehemaligen UdSSR. Deutsche wurdenin diesen Gebieten vermehrt verfolgt, diskriminiert und in ihrer Mobilität stark einge-schränkt (Treibel, 1999, S. 35). Ein besonders starker Anstieg der Zahl der Aussiedlerkonnte mit der Öffnung des „Eisernen Vorhangs“ im Jahr 1989 verzeichnet werden (Olt-mer, 2010, S. 57).

Inzwischen wurde die recht großzügige Aufnahmepraxis für die Gruppe der Aussied-ler erheblich eingeschränkt. Insbesondere das Kriegsfolgenbereinigungsgesetz aus demJahr 1993 erschwerte die Zuwanderung erheblich. Innerhalb dieses Gesetzes wurdendie Aufnahmevoraussetzungen grundlegend neu geregelt und der bisherige Tatbestanddes „Aussiedlers“ wurde durch den neu geschaffenen Tatbestand des „Spätaussiedlers“(die bis zum 31.12.1992 Geborenen) abgelöst (Bundesministerium des Innern, 2011, S.56). Weitere Aufnahmebeschränkungen erfolgten durch die Einführung von Sprachprü-fungen, einer Begrenzung der Aufnahmebescheide auf eine jährliche Höchstzahl, sowiedurch die Einführung einer Dokumentationspflicht über die deutsche Abstammung (Olt-mer, 2010, S. 57).

Insgesamt kehrten im Zeitraum zwischen 1950 und 2007 etwa 4,5 Millionen (Spät-)Aussiedler nach Deutschland zurück. Der Großteil von ihnen stammte dabei aus denGebieten der ehemaligen UdSSR (Oltmer, 2010, S. 57).

Bis zum Beginn der 1990er Jahre war das Zuwanderungsgeschehen in Deutschlandhauptsächlich durch diese drei beschriebenen Migrantengruppen gekennzeichnet. Alsweitere Zuwanderergruppen können zusätzlich die DDR-Flüchtlinge und die migrier-ten Juden aus den Nachfolgestaaten der UdSSR angeführt werden. Seit dem Beginn der1990er Jahre wurde die deutsche Zuwanderungspolitik mehrfach modifiziert, wodurchdie Zahl der Migranten stark eingeschränkt wurde. Allerdings lässt sich seitdem eine

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zunehmend größere Vielfalt der Wanderungstypen beobachten (Flöthmann, 2004, S. 26).In der wissenschaftlichen Literatur wird von einer Heterogenisierung der Migrantenbe-völkerung in Deutschland gesprochen. Der Begriff der Heterogenität meint hierbei dieunterschiedliche Zusammensetzung innerhalb und außerhalb von Migrantenpopulatio-nen und deren Vielfalt an Merkmalen (Schimany und Baykara-Krumme, 2012, S. 68). Sounterscheiden sich Migranten beispielsweise hinsichtlich ihrer Herkunftsregion, der Ein-wanderungsmotive, dem soziokulturellen und religiösen Hintergrund, dem sozioökono-mischen Status, der Aufenthaltsdauer sowie dem rechtlichen Aufenthaltsstatus zum Teilsehr erheblich voneinander (z.B.: Schenk und Neuhauser 2005, S. 280; Zeeb und Razum1999, S. 152f).

In Anbetracht der beschriebenen Heterogenität der Migrantenpopulationen in Deutsch-land gestaltet sich die empirische Untersuchung von Migranten sehr komplex, da ihrejeweiligen Erfahrungen, Chancen und Probleme theoretisch sehr differenziert betrachtetwerden müssten.

Abbildung 2.1.: Anzahl der Zuzüge nach Deutschland aus dem Ausland (1974-2011)

Quelle: Statistisches Bundesamt 2013b, Wanderungen zwischen Deutschland und dem Ausland (eigeneBerechnungen)

Die Abbildung 2.1 zeigt die Entwicklung des Zuwanderungsgeschehens nach Deutsch-land für den Zeitraum von 1974 bis 2011. In dieser ist der in Folge der Aussiedlerwan-derung erhebliche Anstieg der Zuwandererzahlen ab 1989 sehr gut zu erkennen. Die Zu-wanderungswelle der Arbeitsmigranten wird an dieser Stelle nicht ersichtlich, da für dierelevanten Jahre keine Daten vorlagen. Aktuell kann wieder ein leichter Anstieg der Zu-wanderungszahlen verzeichnet werden, der wohl hauptsächlich auf die steigende Zahlder Wanderungen aus den Ländern Südeuropas zurückzuführen ist.

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Gemäß der aktuellen Ergebnisse der Volkszählung aus dem Jahr 2011 leben gegen-wärtig etwa 15 Millionen Personen mit Migrationshintergrund in Deutschland. Dies ent-spricht einem Anteil an der Gesamtbevölkerung von 20,3 Prozent. Die Zahl der hierzu-lande lebenden Ausländer beträgt derzeit rund 6,2 Millionen (8,3 Prozent der Gesamtbe-völkerung) (Statistisches Bundesamt, 2013c, S. 11, 26). Kennzeichnend ist, dass die Alters-struktur der Bevölkerung mit Migrationshintergrund im Vergleich zur Bevölkerung ohneMigrationshintergrund noch immer deutlich jünger ausfällt. Weiterhin kann ein leichterMännerüberschuss unter den Personen mit Migrationshintergrund beobachtet werden(vgl. Statistisches Bundesamt, 2012, S. 8). Verantwortlich hierfür ist die unausgeglicheneSexualproportion in manchen Zuwanderergruppen. Darüber hinaus sind im Vergleichzur deutschen Bevölkerung die größeren Haushalte und die höhere Kinderzahl charak-teristisch für Personen mit Migrationshintergrund (Dietzel-Papakyriakou, 2005, S. 396).

2.3. Arbeitsmarktsituation von Migranten

Da die Verrentungsprozesse von Migranten den zentralen Bestandteil dieser Arbeit dar-stellen, muss zwingend auch auf die spezifische Situation von Migranten auf dem deut-schen Arbeitsmarkt eingegangen werden. So konnten zahlreiche Untersuchungen bele-gen, dass sich bei der Integration von Migranten auf dem deutschen Arbeitsmarkt viel-fältige Unterschiede im Vergleich zur Bevölkerung ohne Migrationserfahrung finden las-sen. Nachfogend sollen die spezifischen Besonderheiten der Migrantenpopulationen aufdem deutschen Arbeitsmarkt kurz zusammengefasst werden.

Die Schul- und Berufsausbildung stellt allgemein eine der wichtigsten Determinantenfür die spätere Integration auf dem Arbeitsmarkt dar. Dabei hat ein geringeres schu-lisches und berufliches Ausbildungsniveau schlechtere Beschäftigungschancen zur Fol-ge. Für Migranten aller Altersgruppen konnte vielfach nachgewiesen werden, dass sie,verglichen mit der Mehrheitsbevölkerung, ein deutlich geringeres Ausbildungsniveauaufweisen. Die Ergebnisse des Mikrozensus 2011 zeigen, dass sich unter den Personenmit Migrationshintergrund 14,1 Prozent finden lassen, die keinen allgemeinen Schulab-schluss besitzen. Weitere 40,6 Prozent von ihnen besitzen keinen berufsqualifizierendenAbschluss. Bei den Personen ohne Migrationshintergrund lassen sich in diesen beidenGruppen dagegen nur 1,8 beziehungsweise 15,9 Prozent finden (vgl. Statistisches Bun-desamt, 2012, S. 8). Für die Gruppe der Migranten im Alter zwischen 45 und 65 Jahrenkonnten Burkert et al. (2012, S. 85) ganz aktuell nachweisen, dass etwa ein Viertel derFrauen und rund ein Sechstel der Männer über keine Berufsausbildung verfügen.

Die beträchtlichen Unterschiede im Ausbildungsniveau zwischen Migranten und Deut-schen können zum Teil auf die fehlende Anerkennung von im Ausland erworbenen Ab-schlüssen zurückgeführt werden (Burkert et al., 2012, S. 85). So werden insbesonderehochqualifizierte Zuwanderer mit großen Schwierigkeiten bei der Anerkennung ihrerBerufs- und Studienabschlüsse konfrontiert. Auch die Gruppe der (Spät-)Aussiedler ist

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vergleichsweise stark von der fehlenden Anerkennung ihrer beruflichen Qualifikationenbetroffen. So konstatiert Tucci (2008, S. 202), dass die Schulbildung dieser Migranten-population sich noch am ehesten mit derjenigen der Mehrheitsbevölkerung vergleichenlässt. Allerdings werden ihre Abschlüsse in Deutschland häufig nicht als gleichwertiganerkannt, wodurch eine erfolgreiche Integration in den Arbeitsmarkt verhindert wird.

Das niedrigere Bildungsniveau der Migranten in Deutschland wirkt sich schließlichauch auf deren Erwerbsbeteiligung aus. So belegen die Ergebnisse des Mikrozensus ausdem Jahr 2011, dass Personen mit Migrationshintergrund im Alter zwischen 25 und 65Jahren etwa doppelt so häufig erwerbslos sind wie jene, die über keinen Migrationshin-tergrund verfügen (9,3 Prozent gegenüber 4,9 Prozent) (Statistisches Bundesamt, 2012, S.8). Die Gruppe der älteren Migranten ist dabei überdurchschnittlich häufig von Arbeits-losigkeit betroffen und findet weniger schnell in Beschäftigung zurück (vgl. z.B.: Miegel1984, S. 84; Breithecker und Burkert 2008, S. 251; Burkert et al. 2012, S. 78, 94).

Noch während der 1960er und frühen 1970er Jahre fanden sich aufgrund der überwie-genden Gastarbeitermigration nur sehr wenige arbeitslose Ausländer in Deutschland.Die Arbeitslosenquote der Inländer lag sogar über derjenigen der Ausländer (vgl. Münzet al., 1999, S. 85ff). Doch mit dem wirtschaftlichen Einbruch in Folge des Ölpreisschocksund der veränderten Zusammensetzung der Migrantenpopulation änderte sich die Si-tuation der ausländischen Arbeitskräfte grundlegend. Seither wird ihre Beschäftigungs-situation in besonderem Maße von der inländischen Konjunktur bestimmt. Migrantenverfügen folglich insgesamt über schlechtere Arbeitsmarktchancen als die Mehrheitsbe-völkerung.

Das niedrigere Bildungsniveau der Migranten zeigt sich zudem auch für ihre Beschäf-tigungsstruktur und ihre berufliche Stellung auf dem deutschen Arbeitsmarkt verant-wortlich. Allgemein bekannt ist, dass Migranten überwiegend in körperlich anstrengen-den Berufsgruppen tätig sind, für die nur eine niedrige Qualifikation erforderlich ist (z.B.:Höhne und Schubert 2007, S. 105; Münz et al. 1999, S. 100) und sie sich auf wenige Tä-tigkeitsfelder und Wirtschaftssektoren konzentrieren (vgl. Münz et al., 1999, S. 93). DieErgebnisse des Mikrozensus 2011 belegen, dass noch immer 62,4 Prozent aller Erwerbstä-tigen mit Migrationshintergrund im produzierenden Gewerbe, im Handel oder im Gast-gewerbe beschäftigt sind (Statistisches Bundesamt, 2012, S. 8). Die Tätigkeiten in diesenArbeitsfeldern gehen häufig einher mit Schicht- und Akkordarbeit, langen Arbeitszei-ten, niedrigen Löhnen sowie größeren berufsbedingten Gesundheitsrisiken. Auch wennseit dem Ende der 1970er Jahre eine gewisse Annährung der Beschäftigungsstruktur derMigranten an die der deutschen Bevölkerung zu verzeichnen ist, bleiben die signifikan-ten Unterschiede noch immer bestehen (Münz et al., 1999, S. 94). Insbesondere die älte-re Migrantenbevölkerung ist weiterhin in überwiegend unqualifizierten Beschätigungs-strukturen eingebunden (vgl. Burkert et al., 2012, S. 88). Sie arbeiten besonders häufig inkörperlich anstrengenden Tätigkeiten und im Schichtdienst und sind damit auch spezi-

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fischen Gesundheitsbelastungen ausgesetzt.Festzuhalten bleibt, dass Migranten vergleichsweise häufig in Berufen und Tätigkeits-

feldern beschäftigt sind, die nur eine geringe Qualifikation erfordern. Entsprechend un-terscheiden sich auch die beruflichen Hierarchien und Aufstiegschancen zwischen Mi-granten und Deutschen erheblich. Verantwortlich hierfür zeigen sich in erster Linie dieUnterschiede in der schulischen und beruflichen Qualifikation, aber auch vorhandeneStereotype der Arbeitgeber gegenüber Migranten sind als Erklärungsfaktoren denkbar.

Die geringere berufliche Qualifikation und damit einhergehende Beschäftigungsun-terschiede führen letztlich dazu, dass auch das durchschnittliche Nettoeinkommen vonMigranten deutlich geringer ist als das der Mehrheitsbevölkerung. Migranten sind damitgleichfalls häufiger von Armut betroffen als Deutsche. Von einer systematischen Lohn-diskriminierung kann dabei nach Münz et al. (1999, S. 112) aber nicht ausgegangen wer-den. Die Autoren konnten nachweisen, dass ausländische und deutsche Beschäftigte mitgleicher beruflicher Qualifikation und vergleichbarer Beschäftigungsposition in der Re-gel auch ähnlich hohe Einkommen beziehen.

Die Arbeitsmarktsituation von Migranten wurde mit dem Ende der 1960er Jahre auchzunehmend theoretisch beleuchtet. Hierbei wurden verschiedene arbeitsökonomischeSegmentationstheorien entwickelt, die die unterschiedliche Beschäftigungsstruktur vonMigranten und Einheimischen erklären sollten. Die Theorien der Arbeitsmarktsegmenta-tion gehen allgemein davon aus, dass sich der Arbeitsmarkt in relativ stark voneinanderabgeschottete Teilarbeitsmärkte untergliedert, die nicht für alle Arbeitskräfte gleicherma-ßen zugänglich sind (Münz et al., 1999, S. 101). Der bekannteste Ansatz stellt die Theo-rie des dualen Arbeitsmarktes von Piore (1978) dar. In dieser wird angenommen, dasssich der Arbeitsmarkt in zwei Segmente aufgliedert. Der primäre Sektor ist durch stabileBeschäftigungsverhältnisse, gute Arbeitsbedingungen und Aufstiegschancen sowie rela-tiv hohe Löhne gekennzeichnet. Demgegenüber sind die Beschäftigungsverhältnisse imsekundären Sektor eher instabil und die Arbeitsbedingungen ungünstig. Zudem weisendie Arbeitsverhältnisse eine wesentlich schlechtere Bezahlung auf und verfügen nur übergeringe Aufstiegsmöglichkeiten (Piore, 1978, S. 69).

Demnach besetzen Migranten hauptsächlich die Tätigkeitsfelder im sekundären Sek-tor, weil diese für die einheimische Bevölkerung weniger attraktiv sind. Für die USAkonnte die Theorie der Dualisierung des Arbeitsmarktes bereits bestätigt werden (Münzet al., 1999, S. 102). Wissenschaftliche Studien, die sich mit dem deutschen Arbeitsmarktbeschäftigten, konnten dagegen bislang keine strikte Segmentation des Arbeitsmarktesnachweisen (vgl. Münz et al., 1999, S. 108f). Die vorgestellten Ergebnisse bezüglich derArbeitsmarktsituation von Migranten deuten aber dennoch darauf hin, dass sich auchhierzulande in bestimmten Bereichen eine Zweiteilung des Arbeitsmarktes beobachtenlässt.

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Insgesamt bleibt festzuhalten, dass sich die geringere schulische und berufliche Qua-lifikation der Migranten im gesamten Erwerbsverlauf niederschlägt. Entsprechend sinddie Erwerbsverläufe der Migranten häufig instabil und durch vermehrte Unterbrechun-gen vor allem in Form von Arbeitslosigkeit gekennzeichnet. Die Struktur des deutschenArbeitsmarktes behindert die Integration der Migranten auf diesem zusätzlich. Denndurch die fehlende Anerkennung von im Heimatland erworbenen Zertifikaten und Qua-lifikationen wird den Migranten der berufliche Einstieg auf dem deutschen Arbeitsmarkterheblich erschwert. Neben der Qualifikation und der Struktur des Arbeitsmarktes sindaber auch zahlreiche weitere Faktoren für die Integration der Migranten auf dem Arbeits-markt verantwortlich. Zu benennen sind hierbei unter anderem die Sprachkompetenz,der rechtliche Status sowie die Aufenthaltsdauer der Migranten. Weitere Unterschiedeergeben sich hinsichtlich des Herkunftslandes und des Geschlechts.

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3. Rentenrechtliche Rahmenbedingungen

und Altersgrenzen in Deutschland

Die gesetzliche Rentenversicherung stellt neben der beruflichen und der privaten Alters-vorsorge die bedeutendste der drei Säulen des sozialen Sicherungssystems der Bundes-republik Deutschland dar. Entsprechend spielt die gesetzliche Rentenversicherung unddie in ihr festgehaltenen Rahmenbedingungen eine wesentliche Rolle für den Übergangin den Ruhestand. Im Folgenden wird zunächst die Ausgestaltung des gegenwärtigenRentensystems beschrieben und auf die derzeit gültigen rentenrechtlichen Altersgrenzeneingegangen. Anschließend sollen die historische Entwicklung des Systems der gesetz-lichen Rentenversicherung und die bedeutendsten Reformen in den letzten Jahrzehntenkurz vorgestellt werden. Personen mit Migrationshintergrund stellen für die gesetzlicheRentenversicherung eine besondere Herausforderung dar. Die dabei geltenden Regelun-gen und Rechte werden in Kapitel 3.3 aufgeführt.

3.1. Merkmale des gegenwärtigen Systems der gesetzlichen

Rentenversicherung

Das System der heutigen Rentenversicherung basiert im Wesentlichen auf dem Umlage-verfahren und dem damit verbundenen Generationenvertrag. Die „Riester-Rente“ bietetdarüber hinaus die Möglichkeit die gesetzliche Rente mit Hilfe von staatlichen Zulagenprivat aufzustocken.

Die Mitglieder der gesetzlichen Rentenversicherung sind pflichtversichert. Das bedeu-tet, dass alle Arbeitnehmer automatisch im Rahmen der Sozialversicherungspflicht inder Rentenversicherung erfasst werden (Schmidt, 1995, S. 36). Neben den Arbeitneh-mern sind darüber hinaus auch Künstler, Publizisten, Wehrdienstleistende, Kindererzie-hende, Pflegepersonen, Handwerker sowie Sozialleistungsempfänger pflichtversichert(Deutsche Rentenversicherung Bund, 2012b, S. 37). Beamte, Richter, Berufssoldaten so-wie Beschäftigte von Körperschaften des öffentlichen Rechts mit Anspruch auf beamten-ähnliche Versorgung sind dagegen von der Versicherungspflicht ausgenommen, könnenaber auf Wunsch freiwillig der Rentenversicherung beitreten (Deutsche Rentenversiche-rung Bund, 2012b, S. 38).

Innerhalb des Systems der gesetzlichen Rentenversicherung werden die drei folgen-

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3. Rentenrechtliche Rahmenbedingungen und Altersgrenzen in Deutschland

den Rentenarten unterschieden: Renten wegen Todes, Renten wegen Alters und Rentenwegen Erwerbsminderung.

Rentenzahlungen wegen Todes sind häufig auch unter dem Begriff der Hinterbliebe-nenrenten bekannt. Hierbei können Witwen- und Witwerrenten, Waisenrenten und Er-ziehungsrenten differenziert werden. Hinterbliebenenrenten zeichnen sich dadurch aus,dass den Leistungsempfängern dieser Renten keine eigenen Beiträge gegenüber stehen(Schmidt, 1995, S. 38). Die beiden anderen Rentenarten werden dagegen erst dann aus-gezahlt, wenn eine Mindestversicherungszeit in der gesetzlichen Rentenversicherungerfüllt ist. Diese wird als „Wartezeit“ bezeichnet (Deutsche Rentenversicherung Bund,2012b, S. 59).

Die Altersrente stellt die häufigste Form des Rentenbezugs dar. Bei den Renten wegenAlters gilt allerdings nicht ausschließlich die Regelaltersrente. Auch vorgezogene Renten,wie beispielsweise die Altersrente für (besonders) langjährige Versicherte, die Altersren-te für schwerbehinderte Menschen, die Altersrente wegen Arbeitslosigkeit oder nach Al-tersteilzeitarbeit oder die Altersrente für Frauen, lassen sich dieser Rentenart zuordnen(vgl. Buntenbach, 2007, S. 17f). Eine übersichtliche Darstellung der verschiedenen For-men der Altersrente, ihrer Anspruchsvoraussetzung und der zugehörigen Altersgrenzenist in Tabelle 3.1 auf Seite 21 aufgeführt.

Die Rente wegen Erwerbsminderung ist, im Gegensatz zur Altersrente, nicht an ge-setzlich festgelegte Altersgrenzen gebunden. Diese Art der Rente soll stattdessen dasRisiko der Invalidität vor dem Erreichen der Altersrente abdecken (Bäcker et al., 2009, S.76). Die einzige Anspruchsvoraussetzung für die Bewilligung einer Erwerbsminderungs-rente stellt eine allgemeine Wartezeit von fünf Jahren dar (Bäcker, 2012, S. 4). Innerhalbeines zweistufigen Zuerkennungsverfahrens werden schließlich Renten wegen teilwei-ser und voller Erwerbsminderung voneinander unterschieden. Eine volle Erwerbsmin-derungsrente erhalten jene Personen, die wegen Krankheit oder Behinderung auf nichtabsehbare Zeit nicht in der Lage sind mindestens drei Stunden pro Tag einer Erwerbs-tätigkeit nachzugehen. Versicherte, die aus den gleichen Gründen auf nicht absehbareZeit ein Restleistungsvermögen von drei bis unter sechs Stunden täglich attestiert be-kommen haben, erhalten dagegen nur eine halbe Erwerbsminderungsrente und zählenentsprechend zu den teilweise erwerbsgeminderten Personen (Deutsche Rentenversiche-rung Bund, 2012b, S. 50f). Erwerbsminderungsrenten werden dabei normalerweise nurzeitlich befristet für eine maximale Dauer von drei Jahren bewilligt. Eine unbefristeteGenehmigung sollte dagegen generell nur in Ausnahmefällen erfolgen (z.B. nach dreiaufeinanderfolgenden Befristungen von je drei Jahren) (Bäcker, 2012, S. 4). Festzuhaltenist weiterhin, dass eine Erwerbsminderungsrente maximal bis zum Erreichen der Regel-altersrente genehmigt wird. Ab jenem Zeitpunkt werden diese Renten in reguläre Alters-renten umgewandelt (Bäcker, 2012, S. 4).

Neben den drei vorgestellten Rentenarten weist das deutsche Rentensystem noch eineletzte zusätzliche Besonderheit auf: die knappschaftliche Rentenversicherung. Diese bie-

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Tabelle 3.1.: Anspruchsvoraussetzungen und Altersgrenzen für die vorhandenen For-men der Altersrente

Altersrente Anspruchsvoraussetzungen und Altersgrenzen

Regelaltersrente · bis zu den Geburtskohorten 1946: Regelaltersgrenze von 65 Jahren· für die Geburtskohorten 1947-1963 wird die Regelaltersgrenzestufenweise erhöht· ab der Geburtskohorte 1964: Regelaltersgrenze von 67 Jahren· Regelaltersrente wird ohne Abschläge gezahlt

Altersrente für · Wartezeit von 35 Jahrenlangjährig · vorzeitige Inanspruchnahme ist nach Vollendung des 63.Versicherte Lebensjahres möglich

· abschlagsbehaftet, wenn vor Regelaltersgrenze (65 bzw. 67 Jahre)

Altersrente für · Wartezeit von 35 Jahrenschwerbehinderte · Altersgrenze für Geburtskohorten bis 1951: 60 JahreMenschen · stufenweise Anhebung für Versicherte der Geburtskohorten 1952-1963

· Altersgrenze ab der Geburtskohorte 1964: 62 Jahre· abschlagsbehaftet, wenn vor Regelaltersgrenze (63 bzw. 65 Jahre)

Altersrente wegen · erhalten nur noch jene Kohorten, die vor dem 01.01.1952 geboren sindArbeitslosigkeit · erst mit Vollendung des 60. Lebensjahresoder nach · Personen, die ab einem Alter von 58 Jahren und 6 Monaten insgesamtAltersteilzeit 52 Wochen arbeitslos waren oder 24 Kalendermonate Altersteilzeit

ausgeübt haben· 8 Jahre Pflichtbeiträge in den letzten 10 Jahren· Wartezeit von 15 Jahren· abschlagsbehaftet, wenn vor Regelaltersgrenze (65 bzw. 67 Jahre)

Altersrente für · erhalten nur noch jene Kohorten, die vor dem 01.01.1952 geboren sindFrauen · erst mit Vollendung des 60. Lebensjahres

· Personen, die nach Vollendung des 40. Lebensjahres für mehr als 10Jahre Pflichtbeiträge gezahlt haben· Wartezeit von 15 Jahren· abschlagsbehaftet, wenn vor Regelaltersgrenze (65 bzw. 67 Jahre)

Quelle: Deutsche Rentenversicherung Bund 2012b, S. 52ff, eigene Darstellung

tet einen besonderen Schutz für Arbeitnehmer, welche in Betrieben tätig sind, in denenMineralien oder andere Stoffe bergmännisch gewonnen werden oder in denen norma-lerweise unter Tage gearbeitet wird (Deutsche Rentenversicherung Bund, 2012b, S. 75).Hier werden folglich jene Versicherte betreut, die aufgrund ihrer speziellen Berufsgrup-pen und deren gesundheitlichen Anforderungen gesonderten Schutz benötigen.

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3.2. Bedeutende Reformen in der gesetzlichen

Rentenversicherung seit 1990

Die gesetzliche Rentenversicherung weist hierzulande eine sehr lange und geschichts-trächtige Tradition auf. Eingeführt wurde das System der gesetzlichen Rentenversiche-rung bereits im Jahre 1891 im Zuge des Aufbaus eines allgemeinen Sozialsicherungssys-tems durch den damaligen Reichskanzler Otto von Bismarck (Deutsche Rentenversiche-rung Bund, 2012b, S. 10). Seither wurde das deutsche Rentenversicherungssystem mehr-fach modifiziert und an die gesellschaftspolitischen Rahmenbedingungen angepasst. Dierentenrechtlichen Veränderungen der Vergangenheit betreffen die einzelnen Geburtsko-horten dabei in unterschiedlicher Weise. Aus diesem Grund werden im Folgenden ledig-lich jene Reformprozesse skizziert, die für die Ausgestaltung des jetzigen Rentensystemsentscheidend sind und dabei die aktuellen Geburtskohorten betreffen.

Für die Ausgestaltung des Systems der deutschen Rentenversicherung waren übereinen sehr langen Zeitraum hinweg Frühverrentungsprozesse maßgebend. Ursächlichdafür zeigte sich die Arbeitsmarktentwicklung in den 1970er Jahren und der zunehmen-de Verschleiß der Arbeitskraft der Beschäftigten, der auf die damaligen Arbeitsbedingun-gen und -belastungen zurückzuführen war (Backes und Clemens, 1987, S. 4). Die anhal-tende Massenarbeitslosigkeit in dieser Zeit stellte zudem eine weitere arbeitsmarktpoli-tische Herausforderung dar. Begegnet wurde dieser mit der Einführung einer Vielzahlvon Formen der frühzeitigen Verrentung, welche sowohl durch den Staat, als auch durchdie Betriebe und Gewerkschaften politisch unterstützt und finanziell gefördert wurden(vgl. Jacobs et al., 1991, S. 192ff). Mit Hilfe der initiierten Frühverrentungsprozesse konn-ten ältere Arbeitnehmer bereits vor Erreichen der gesetzlichen Regelaltersgrenzen sozialverträglich aus dem Erwerbsleben ausgegeliedert werden und zeitgleich konnte die Ar-beitslosenquote reduziert werden.

Die Struktur- und Anpassungskrise Ostdeutschlands im Zuge der deutsch-deutschenWiedervereinigung zog zu Begin der 1990er Jahre nocheinmal eine massive Frühverren-tungswelle nach sich (Frerichs und Naegele, 2001, S. 74). Auch hier wurden die in West-deutschland bereits erprobten Maßnahmen zur Frühausgliederung älterer Arbeitnehmereingesetzt, um der anhaltenden Massenarbeitslosigkeit entgegenzuwirken.

Zeitgleich führte die prognostizierte demografische Entwicklung und deren absehba-re Auswirkungen auf die Finanzierung des Rentenversicherungssystems allerdings zueinem allmählichen Umdenken (Bäcker et al., 2009, S. 46). Es zeigte sich, dass mit derZunahme des Anteils der älteren Menschen an der Gesamtbevölkerung und der stei-genden Lebenserwartung langfristig drastische Finanzierungsprobleme der sozialen Si-cherungssysteme zu erwarten waren, weshalb der anhaltende Trend der Frühverrentungnicht weiterhin aufrechtzuerhalten war. Deshalb sind mit dem Beginn der 1990er Jahreverschiedene Reformmaßnahmen eingeführt worden, welche zu einer schrittweisen Mo-difikation des Rentensystems führten.

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Das Rentenreformgesetz aus dem Jahr 1992 leitete den Paradigmenwechsel ein undwird deshalb allgemein als zentrale Schnittstelle in der Entwicklung der gesetzlichenRentenversicherung in Deutschland angesehen (vgl. Bäcker et al., 2009, S. 46). Das über-geordnete Ziel dieser Reform bestand darin, die vorhandenen Anreize für einen vorzei-tigen Renteneintritt abzubauen und damit die Rentenbeiträge der sozialversicherungs-pflichtig Beschäftigten zu erhöhen. Dafür wurden die Altersgrenzen für unterschiedlicheRentenzugangsarten angehoben (Barkholdt, 2001, S. 152) und erstmalig finanzielle Ab-schläge bei einem Renteneintritt vor dem 65. Lebensjahr eingeführt (Bäcker et al., 2009,S. 59). Die eingeführten Abschläge sollten dabei für die gesamte Rentenlaufzeit wirksamsein und 0,3 Prozent je Monat des vorzeitigen Rentenbeginns betragen (Bäcker et al.,2009, S. 70). Die vielfältigen Möglichkeiten eines vorzeitigen Renteneintritts sind da-mit allerdings nicht abgeschafft worden. Stattdessen wurden die Zugangswege lediglicherschwert und mit finanziellen Einbußen belastet. Grundsätzlich konnten vorgezogeneRenten aber auch nach der Einführung dieser Reform weiterhin in Anspruch genommenwerden.

Erst mit dem Rentenreformgesetz aus dem Jahr 1999 wurde allmählich damit begon-nen einige Frühverrentungspfade endgültig zu verschließen. So wurde in dieser Reformbeschlossen, dass sowohl der Rentenzugang wegen Arbeitslosigkeit und Altersteilzeitals auch der der Frauenaltersrente ab dem 60. Lebensjahr langfristig abgeschafft wer-den sollen (Barkholdt, 2001, S. 155). Betroffen hiervon sind allerdings erst die Geburtsko-horten ab 1952 (Deutsche Rentenversicherung Bund, 2012b, S. 54f). Zudem wurden imRahmen dieser Reform die Renten wegen verminderter Erwerbsfähigkeit grundlegendreformiert. Dabei wurden die zuvor unabhängig voneinander existierenden Rentenartender Berufs- und Erwerbsunfähigkeitsrente in einer einheitlichen zweistufigen Erwerbs-minderungsrente vereint (Bäcker et al., 2009, S. 77). Deren Bewilligung richtet sich nunnach dem voraussichtlichen Restleistungsvermögen, welches in Folge von gesundheitli-chen Beeinträchtigungen zu erwarten ist (Bäcker, 2012, S. 2f). In Abhängigkeit dieses vonAmtsärzten bescheinigten Restleistungsvermögens werden seit dem Jahr 2001 volle oderhalbe Erwerbsminderungsrenten ausgezahlt. Gleichzeitig müssen die Betroffenen seitherbei einem Bezug einer Erwerbsminderungsrente vor der Vollendung des 63. LebensjahresAbschläge von 0,3 Prozent je Monat der vorzeitigen Inanspruchnahme in Kauf nehmen.Die maximale Abschlagshöhe wurde dabei allerdings auf drei Jahre begrenzt (Bäcker,2012, S. 5). Das heißt, Betroffene müssen maximal Rentenabschläge von 10,8 Prozent inKauf nehmen.

Die Rentenreform aus dem Jahr 2001 stellt einen weiteren Meilenstein im deutschenRentenversicherungssystem dar. In dieser Reformmaßnahme wurde mit der Einführungder sogenannten „Riester-Rente“ erstmalig eine Form der privaten Altersvorsorge staat-lich subventioniert und damit das umlagefinanzierte Rentenversicherungssystem durcheine kapitalgedeckte Zusatzrente ergänzt.

Eine der tiefgreifendsten Reformen des Alterssicherungssystems wurde im Jahr 2007mit dem „RV-Altersgrenzenanpassungsgesetz“ beschlossen. In diesem wurde die stufen-

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weise Anhebung der Regelaltersgrenze ab dem Jahr 2012 festgelegt. Seither wird die Re-gelaltersgrenze für die Jahrgänge 1947 bis 1963 stufenweise um einen Monat erhöht. Abder Geburtskohorte 1964 gilt schließlich eine Regelaltersgrenze von 67 Jahren (DeutscheRentenversicherung Bund, 2012b, S. 52f). Zeitgleich wurden mit dieser Reform auch dieAltersgrenzen bei den alternativen Rentenarten stufenweise erhöht.

Die hier skizzierten Reformen zur Modifikation des gesetzlichen Rentenversicherungs-systems sind bei weitem nicht vollständig. Es lassen sich noch eine Vielzahl weiterer An-passungsmaßnahmen finden, die verschiedenste Bereiche des Rentensystems betreffen.Aufgrund der Komplexität derer konzentrieren sich die obigen Ausführungen aber le-diglich auf die wesentlichsten Veränderungen in den letzten Jahrzehnten.

Neben den bereits beschriebenen Reformprozessen der Vergangenheit müssen auchdie Besonderheiten, die sich aus der innerdeutschen Teilung und dem Prozess der Wie-dervereinigung für die Ausgestaltung des Rentenversicherungssystems ergeben haben,Erwähnung finden.

Das Rentensystem der ehemaligen DDR unterschied sich grundlegend von dem derdamaligen Bundesrepublik Deutschland. In der DDR waren alle abhängig Beschäftig-ten sowie alle Selbstständigen Mitglied einer Einheitsversicherung. Diese gewährleisteteeine einheitliche Grundsicherung für alle DDR-Bürger (Ruland, 2012, S. 480). Die Regel-altersgrenze lag dabei generell für Männer bei 65 Jahren und für Frauen bei 60 Jahren(Siddiqui, 1997, S. 9). Neben der Einheitsversicherung ließen sich innerhalb des DDR-Systems diverse Zusatz- und Sonderversorgungssysteme finden, welche bestimmte Per-sonengruppen (vornehmlich Personen mit Berufen, die der Sicherung des DDR-Regimesdienten) darüber hinaus begünstigten (vgl. Ruland, 2012, S. 481).

Im Zuge der Wiedervereinigung wurde das Rentenrecht der DDR vollständig an dierentenrechtlichen Bedingungen Westdeutschlands angepasst. Die Rentenhöhen in Ost-deutschland wurden dabei um 30 Prozent aufgewertet (Ruland, 2012, S. 482), um dasEinkommensniveau in Ost- und Westdeutschland einander anzugleichen. Die Anrechteaus den Zusatz- und Sonderversorgungssystemen der DDR wurden weitestgehend über-nommen und lediglich für Verantwortungsträger des DDR-Regimes finanziell begrenzt(Ruland, 2012, S. 482).

Die Umstellungen und Anpassungen des Rentenrechts mit der Wiedervereinigungstellten eine große Herausforderung für das Versicherungssystem dar. Aber dennochist es geglückt innerhalb kürzester Zeit ein einheitliches Rentensystem in beiden TeilenDeutschlands durchzusetzen.

Festzuhalten bleibt, dass das derzeit geltende Rentenrecht trotz vielfältiger Reform-maßnahmen auch weiterhin eine Reihe von Regelungen bereithält, die es möglich ma-chen den Übergang vom Erwerbsleben in den Ruhestand innerhalb eines gewissen Zeit-fensters relativ flexibel zu gestalten. So ist es möglich, den Zeitpunkt des Renteneintritts

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der Regelaltersgrenze sowohl vorzuziehen als auch aufzuschieben. Der vorzeitige Ren-tenbeginn wird derzeit durch die Altersrgrenzen 60 und 63 determiniert. Bei vorgezo-genen Altersrenten muss dabei allerdings ein Rentenabschlag von 0,3 Prozent für jedenMonat vor Erreichen der Regelaltersgrenze in Kauf genommen werden. Für Versicherte,die ihren Rentenbeginn über die Regelaltersgrenze hinausschieben, ist es dagegen mög-lich, ihre individuelle Rentenanwartschaft zu erhöhen. Sie erhalten einen versicherungs-mathematischen Zuschlag von 0,5 Prozent, für jeden Monat, den der Rentenbeginn auf-geschoben wird (Buntenbach, 2007, S. 18).

3.3. Rentenrechtliche Besonderheiten für Personen mit

Migrationshintergrund

Der rentenrechtliche Umgang mit Personen mit Migrationshintergrund erfordert in derAusgestaltung der gesetzlichen Rentenversicherung einige Besonderheiten. Die hiesigenBedingungen sollen deshalb nachfolgend kurz erläutert werden.

Grundsätzlich ist das deutsche Rentensystem so ausgestaltet, dass alle abhängig Be-schäftigten, unabhängig von ihrer Staatsangehörigkeit, Rentenbeiträge zur gesetzlichenRentenversicherung zahlen müssen (Mika, 2005, S. 94). Durch diese Beiträge erwerbensowohl deutsche als auch ausländische Versicherte Rentenanwartschaften, die die not-wendige Voraussetzung für eine spätere Rentenzahlung darstellen.

Darüber hinaus existieren verschiedene zwischenstaatliche Sozialversicherungsabkom-men und multilaterale Regelungen, die sogenannten „Vertragsrenten“. In diesen wird diewechselseitige Anerkennung von beitragspflichtigen Arbeitszeiten zwischen verschiede-nen Ländern geregelt. Multilaterale Regelungen übernehmen dieses Abkommen für alleMitgliedsstaaten der Europäischen Union. Die zwischenstaatlichen Sozialversicherungs-abkommen regeln darüber hinaus die Anerkennung von Arbeitseinkommen mit weite-ren Ländern (Mika, 2006, S. 53). Dank dieser zwischenstaatlichen Abkommen bestehtfür Personen mit Migrationshintergrund die Möglichkeit, ihre durch Erwerbsarbeit imHerkunftsland erworbenen Rentenansprüche in das Zielland der Migration zu übertra-gen. Dafür werden die Verischerungszeiten aus beiden Ländern zusammengezählt (Fricket al., 2009, S. 51) und diese können später in Rentenansprüche geltend gemacht werden.Die Bundesrepublik Deutschland besitzt bilaterale Abkommen mit sehr vielen Staaten,um die Migrationsentscheidung für die Betroffenen zu erleichtern (Mika, 2006, S. 53).Hierzu zählen Länder wie beispielsweise die Türkei, Australien, Brasilien, USA oder Ka-nada. Vertagsrenten erhalten aber nicht nur jene Personen, die ihren Wohnort endgültigin ein anderes Land verlegt haben, sondern auch jene, die zu Erwerbszwecken zwischenzwei Staaten pendeln (Mika, 2006, S. 54).

Eine Sonderregelung im deutschen Rentenrecht wurde für (Spät-)Aussiedler und Kon-

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tingentflüchtlinge eingeräumt. Die Rentenansprüche dieser Personengruppen werdendurch das Fremdrentengesetz geregelt. Dadurch werden im Ausland erworbene Renten-ansprüche auch ohne bilaterale Staatsabkommen anerkannt (Mika, 2006, S. 53). Die Be-rechnung der individuellen Rentenanwartschaften erfolgt dementsprechend so, als hät-ten die Betroffenen ihr gesamtes Erwerbsleben in Deutschland verbracht (Mika, 2006, S.56).

Die Ausführungen konnten zeigen, dass den Besonderheiten der Erwerbsbiographievon Personen mit Migrationshintergrund im deutschen Rentenrecht Rechnung getragenwird. Benachteiligt sind allerdings all jene Migranten, deren sozialversicherungsrechtli-che Zeiten nicht durch zwischenstaatliche Abkommen oder das Fremdrentengesetz ab-gesichert sind.

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4. Theoretische Überlegungen

Dieses Kapitel befasst sich mit dem theoretischen Hintergrund dieser Forschungsarbeit.Dabei werden zunächst jene Theorien angeführt und erörtert, die sich mit dem Übergangin den Ruhestand beschäftigen. Im Anschluss daran folgen einige theoretische Überle-gungen zum Zusammenhang zwischen Migration und Gesundheit. Dies ist notwendig,weil der Bezug einer Erwerbsminderungsrente in besonderem Maße von gesundheitli-chen Beeinträchtigungen beeinflusst wird und sich Migranten und Einheimische in ihrerMorbidität und Mortalität stark voneinander unterscheiden.

4.1. Der Übergang in den Ruhestand

Der Übergang in den Ruhestand markiert einen bedeutsamen Wendepunkt im individu-ellen Lebensverlauf. Er wird durch zwei zentrale Lebensereignisse gerahmt: dem Berufs-austritt und dem Renteneintritt. Diese beiden Ereignisse müssen dabei nicht notwendi-gerweise direkt zum selben Zeitpunkt stattfinden. Stattdessen lassen sich häufig vielfälti-ge indirekte Formen des Übergangs von der Erwerbsarbeit in den Ruhestand finden. DieSoziologen Kohli und Rein (1991, S. 6) sprechen von sogenannten „Pfaden in den denRuhestand“, welche sie wie folgt definieren: „A pathway is an institutional arrangementor - in most cases - a combination of different institutional arrangements that are sequen-tially linked to manage the transition process (...)“. Die Pfade in den Ruhestand stellendemnach verschiedene institutionalisierte Übergangsformen von der Erwerbsarbeit inden Ruhestand dar. In Deutschland sind in der Vergangenheit aufgrund der zahlreichenMöglichkeiten der Frühverrentung eine Vielzahl solcher Übergangsformen entstanden(Amann, 1994, S. 53). Und auch trotz der Modifizierungen des Rentensystems in denletzten Dekaden lassen sich weiterhin verschiedene Pfade in den Ruhestand beobachten.So kann der Übergang in den Ruhestand nicht nur aus der Erwerbstätigkeit erfolgen,sondern auch aus Arbeitslosigkeit, aus Altersteilzeitarbeit, aus geringfügiger Beschäfti-gung, Erwerbsunfähigkeit oder anderen Erwerbs- und Nichterwerbsformen (Hoffmann,2007, S. 307).

Bezüglich der Wahl des Zeitpunktes des Renteneintritts können verschiedene theo-retische Erklärungsansätze herangezogen werden. Besonders häufig wird der Prozessdes Renteneintritts entweder durch Anreiz- oder durch Zwangsmechanismen (Pull- oderPush-Faktoren) erkärt. Nur wenige Studien versuchen diese beiden theoretischen Kon-zepte zu verbinden. Nachfolgend soll deshalb neben den Pull- und Push-Ansätzen auch

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ein lebenslauftheoretischer Ansatz zur Erklärung des Übergangs in den Ruhestand vor-gestellt werden.

4.1.1. Pull-Ansätze

Die Pull-Ansätze stellen die ökonomischen Anreizwirkungen von institutionellen Rege-lungen in den Mittelpunkt ihrer Betrachtung (Zähle et al., 2009, S. 588). Es wird dabei da-von ausgegangen, dass es bestimmte Faktoren gibt, die den Ausstieg aus dem Erwerbs-leben anreizen können. Diese können beispielsweise finanzieller Natur sein, aber auchvom Wunsch nach mehr Freizeit geprägt sein. Zurückzuführen ist dieser Ansatz auf dieRational-Choice-Theorie nach Becker (1965). In dieser wird von einem jederzeit ökono-misch kalkulierenden Individuum ausgegangen, welches verschiedene Nutzenniveausund Opportunitätskosten mit dem Ziel der persönlichen Nutzenmaximierung vergleicht.

Die Pull-Ansätze werden in erster Linie bei den mikroökonomischen Untersuchungendes Übergangs in den Ruhestand betrachtet. Aus dieser mikroökonomischen Perspektivelassen sich verschiedene Modelle des Übergangs differenzieren. Nachfolgend sollen diebeiden bekanntesten von ihnen kurz vorgestellt werden.

Das Lebenszyklusmodell betrachtet die Entscheidung für den Renteneintritt im Kon-text des Lebenszyklus. In diesem stellt die Lebenszeit eine begrenzte Ressource dar, dieoptimal beziehungsweise nutzenmaximierend auf Arbeitszeit und Freizeit aufgeteilt wer-den muss (Viebrok, 2001, S. 221). Der Zeitpunkt des Renteneintritts hängt damit zumeinen von den individuellen Präferenzen für Freizeit und Arbeitszeit ab. Zum anderenist er abhängig von dem mit der getroffenen Wahl verbleibendem Einkommen und dendaraus resultierenden Konsummöglichkeiten des Individuums (Arnds und Bonin, 2003,S. 67).

Das Lebenszyklusmodell wird in der wissenschaftlichen Forschung inzwischen sehrstark kritisiert (vgl. Arnds und Bonin, 2003, S. 67ff). Insbesondere die Tatsache, dass die-ses statistische Modell nicht in der Lage ist, die Wirkungen unvorhergesehener Verände-rungen, wie beispielsweise Arbeitslosigkeit, zu modellieren, stößt auf anhaltenden Wi-derstand (Arnds und Bonin, 2003, S. 69).

Das „Option Value Model“ (auch Optionswertmodell) nach Stock und Wise (1990)stellt deshalb eine vielversprechende Alternative dar. Es betrachtet den Übergang in denRuhestand ebenfalls aus der Perspektive des rational kalkulierenden Individuums. ImUnterschied zum Lebenszyklusmodell kann das Optionswertmodell aber auch unvor-hergesehene Veränderungen modellieren. Es geht allgemein davon aus, dass der Ru-hestandseintritt das Ergebnis eines sequentiellen Entscheidungsprozesses ist (Siddiqui,1997, S. 102), indem der erwartete Wert bei sofortigem Rentenintritt mit dem Wert beifortgesetzter Erwerbsarbeit verglichen wird (Stock und Wise, 1990, S. 1158). Sequentiell

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ist dieser Prozess deshalb, weil das Individuum immer dann, wenn nähere oder ver-änderte Informationen bezüglich der Höhe der zukünftigen Einkommen vorliegen, die-se Entscheidung neu bewertet. In diesem Sinne entschließt sich das Individuum genaudann für den Eintritt in den Ruhestand, wenn die Beendigung des Erwerbslebens erst-malig mit einem höheren erwarteten Nutzenniveau einhergeht (Siddiqui, 1997, S. 103).Der Zeitpunkt des Rentenzugangs hängt damit im Optionswertmodell entcheidend vonden rentenrechtlich gesetzten Anreizen der Versicherungssysteme ab (Arnds und Bonin,2003, S. 72).

Die vorgestellten mikroökonomischen Modelle sind insgesamt sehr beschränkt auf ei-ne monetäre Herangehensweise. Für die Untersuchung sozialer Unterschiede im Über-gang in den Ruhestand eignen sie sich nicht (Radl, 2007, S. 45), da sie der Komplexität derindividuellen Rentenzugangsentscheidung nicht gerecht werden. Die Modelle konzen-trieren sich ausschließlich auf ökonomische Variablen und vernachlässigen die Einflüs-se der Arbeitsmarkt- und Beschäftigungsrisiken älterer Arbeitnehmer. Weiterhin könnenauch die individuellen Präferenzen der Arbeitnehmer bezüglich der Ruhestandsentschei-dung in diesen Modellen nicht ausreichend modelliert werden (Clemens et al., 2007, S.447f).

4.1.2. Push-Ansätze

Die Push-Ansätze dagegen betrachten den Übergang in den Ruhestand nicht als einenfreien Entscheidungsprozess der Individuen. Stattdessen gehen sie davon aus, dass derÜbergang in den Ruhestand zu erheblichen Teilen durch die gegebenen Bedingungendes Arbeitsmarktes bestimmt wird und damit die individuelle Entscheidungsfreiheit beider Wahl des Zeitpunktes des Renteneintritts stark eingeschränkt ist. Insbesondere diebetriebliche Beschäftigungspoltik gegenüber älteren Arbeitnehmern ist folglich maßge-bend für das individuelle Ruhestandsalter (Wübbeke, 1999, S. 103). Die institutionellenPfade in den Ruhestand spielen dagegen entsprechend dieses Ansatzes keine Rolle fürdie Ruhestandsentscheidung (Kohli und Rein, 1991, S. 10).

Im Zuge von Gesellschafts- und Arbeitsmarktzusammenhängen lassen sich sogenann-te Push-Faktoren identifizieren, die ältere Arbeitnehmer prinzipiell dazu zwingen, ihreErwerbstätigkeit zu einem bestimmten Zeitpunkt zu beenden. Beispielhaft können dabeifolgende Faktoren benannt werden: Arbeitslosigkeit, gesundheitliche Belastungen, fami-liäre Verpflichtungen sowie Rationalisierungsmaßnahmen der Betriebe zulasten ältererArbeitnehmer (vgl. z.B. Zähle et al. 2009, S. 588; Hoffmann 2007, S. 302). Auch vorhande-ne Stereotypen bezüglich älterer Arbeitnehmer (vgl. Kohli und Rein, 1991, S. 16) könnenals Push-Faktoren wirken. Weiterhin müssen die spezifischen physischen und psychi-schen Belastungen, die durch die berufliche Tätigkeit hervorgerufen werden, in Betrachtgezogen werden. Damit stellen die Unternehmen und zum Teil auch der Staat die zen-

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tralen Akteure bei der Entwicklung des Ruhestandsalters dar.

Die Pull- und Push-Ansätze zur theoretischen Erklärung des Erwerbsaustritts bezie-hungsweise Renteneintritts können als konkurierende Erklärungsmuster betrachtet wer-den. Während Pull-Faktoren sich auf die institutionellen Anreizwirkungen fokussieren,werden bei den Push-Ansätzen ausschließlich die durch die Arbeitsmarktlage hervor-gerufenen strukturellen Zwänge der älteren Arbeitnehmer betrachtet. In der Praxis las-sen sich aber sowohl Push- als auch Pull-Faktoren identifizieren, die Einfluss auf denZeitpunkt des Renteneintritts nehmen. Entsprechend ist es sinnvoll, die beiden Ansätzeinnerhalb einer gemeinsamen Theorie zusammenzuführen. Dies wird innerhalb der le-benslauftheoretischen Ansätze versucht.

4.1.3. Lebenslauftheoretische Ansätze

Lebenslauftheoretische Ansätze zur Erklärung des Zeitpunktes des Renteneintritts basie-ren auf dem Konzept der „Institutionalisierung des Lebenslaufs“ nach Kohli (1985). Ent-sprechend dieses Konzeptes wird der Lebenslauf auf der Ebene der Sozialstruktur sowieauf der Ebene des individuellen Handelns ausdifferenziert (Kohli und Künemund, 2000,S. 38). Dies hat zur Folge, dass sich der Lebenslauf in verschiedene Lebensphasen undAltersgruppen aufgliedert. Im Zuge des historischen Prozesses auf dem Weg in die Mo-derne kann von solch einer Institutionalisierung des Lebenslaufs ausgegangen werden(Kohli und Künemund, 2000, S. 38).

Der moderne Lebenslauf ist heute durch verschiedene standardisierte Lebensereignis-se (Statuspassagen) gekennzeichnet, welche entlang chronologischer Altersgrenzen ge-ordnet sind. In der wissenschaftlichen Forschung wird von der sogenannten „Verzeitli-chung des Lebens“ (Chronologisierung) gesprochen (Kohli, 1986, S. 184). Diese Chrono-logisierung hat zur Folge, dass die individuellen Lebensverläufe miteinander vergleich-bar sind und sich eine standardisierte „Normalbiographie“ herausbilden konnte (Kohliund Rein, 1991, S. 20f). Innerhalb dieser Normalbiographie erfolgt eine Dreiteilung desLebensverlaufs in Ausbildungs-, Erwerbs- und Ruhephase, die durch strukturelle und in-stitutionelle Regelungen gerahmt wird (Kohli, 1986, S. 184f). Die Normalbiographie giltdeshalb als orientierungswirksam für die gesamte Gesellschaft und liefert dadurch einegewisse Kontinuitätsgarantie und (Planungs-)Sicherheit für die Individuen (Kohli, 1986,S. 202).

In den letzten Jahrzehnten wurde in der wissenschaftlichen Forschung regelmäßig dis-kutiert, ob eine De-Institutionalisierung und damit ein Aufbrechen des beschriebenenDrei-Phasen-Modells des Lebenslaufs beobachtet werden kann (vgl. z.B.: Kohli, 2000).Im Ergebnis zeigte sich, dass sich gewisse Tendenzen einer De-Institutionalisierung er-kennen lassen. Bei der Betrachtung des Übergangs in den Ruhestand beschränkt sich diesallerdings darauf, dass die zeitliche Varianz des Übergangs größer geworden ist und sich

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neue institutionelle Pfade zwischen Erwerbsaustritt und Renteneintritt herausgebildethaben (Engstler, 2006, S. 93). Statt eines direkten Übergangs von der Erwerbsphase in dieRuhephase lässt sich heute also eine längere Zeitspanne beobachten, innerhalb derer dieIndividuen ihren Übergang vollziehen (Kohli und Künemund, 2000, S. 55). Die Normali-tätsbiographie bleibt aber weiterhin orientierungswirksam.

Besonders stark kritisiert wird das Modell der standardisierten Normalbiografie in derfeministischen Sozialforschung. Beanstandet wird hier in erster Linie die zu starke Kon-zentration des Modells auf den männlich geprägten Normallebenslauf. Der weiblicheLebenslauf unterscheidet sich durch den Prozess der Familiengründung aber grundle-gend von diesem Modell. Deshalb wäre es in ihren Augen wünschenswert, von zwei„normalen“ Lebenslaufmustern auszugehen (vgl. Jansen und Schmitz, 2012, S. 453f).

Im Sinne der Lebenslaufforschung stellt der Renteneintritt eine Statuspassage im Kon-text des institutionalisierten Lebenslaufs dar. Der Übergang von der Erwerbsphase indie Ruhephase wird dabei indirekt gesteuert durch die Altersgrenzen der gesetzlichenRentenversicherung und anderen normativen Werten. Wie sich die institutionellen Steue-rungsvorgaben letztlich in der individuellen Lebensplanung niederschlagen, liegt im Er-messen der Individuen selber (Leisering et al., 2001, S. 14). Die institutionalisierten Nor-malitätsvorstellungen prägen dabei die Moralvorstellungen der Individuen (Radl, 2007,S. 46) und ermöglichen eine gewisse biographische Handlungsorientierung.

In diesem Sinne könnten auch Unterschiede im Verrentungsprozess zwischen Migran-ten und Deutschen erklärt werden. Die differierenden kulturellen Normvorstellungen inden Herkunftsländern, welche für die Migrantenpopulationen möglicherweise weiter-hin maßgebend sind, könnten dementsprechend ein unterschiedliches Renteneintrittsal-ter zur Folge haben.

Die lebenslauftheoretischen Ansätze zur Erklärung des Zeitpunktes des Rentenein-tritts greifen sowohl auf Pull- als auch auf Push-Faktoren zurück und werden somit derVielfalt der möglichen Einflussfaktoren wesentlich eher gerecht als die beiden zuvor vor-gestellten theoretischen Ansätze.

Die vorgestellten theoretischen Überlegungen bezüglich des Zeitpunktes des Renten-eintritts konnten insgesamt zeigen, dass der Übergang in den Ruhestand innerhalb eineskomplexen institutionell strukturierten Systems eingebunden ist und eine Vielzahl vonFaktoren den Zeitpunkt des Renteneintritts bestimmen. Rentenzugangsentscheidungensind in diesem Sinne als „multifaktorielles Geschehen“ zu interpretieren (Rehfeld, 1998,S. 260) und entziehen sich deshalb einer einfachen Erklärung durch einen bestimmen-den Kausalzusammenhang (Engstler, 2006, S. 94). Die identifizierten Einflussfaktorender Rentenzugangsentscheidung lassen sich nach Clemens et al. (2007, S. 446) in denfolgenden drei Gruppen zusammenfassen: strukturelle und institutionelle Rahmenbe-dingungen (Arbeitsmarkt, Beschäftigungsmöglichkeiten, gesetzliche Regelungen), indi-viduelle Voraussetzungen (Qualifikationsniveau, Einkommen, Gesundheit, Familie und

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Partner) sowie persönliche Präferenzen (Lebensstil, Freizeitpräferenzen, Einstellungen).Zwischen den genannten Einflussfaktoren sind daneben auch Wechselwirkungen denk-bar, die die Komplexität der Rentenzugangsentscheidung zusätzlich erhöhen.

Nachdem die allgemeinen Einflussfaktoren der Rentenzugangsentscheidung recht aus-führlich betrachtet worden sind, sollen im nachfolgenden Kapitel nun die migrations-spezifischen Unterschiede, die Einfluss auf den Rentenzugang nehmen könnten, ausge-führt werden. Denn aufgrund der Unterschiede bezüglich des kulturellen Hintergrunds,des rechtlichen Status oder der Arbeitsmarktbedingungen, können generell differierendeÜbergangsmuster von Migranten und Deutschen erwartet werden.

4.2. Der Zusammenhang zwischen Migration und Gesundheit

Aus diversen epidemiologischen Studien geht hervor, dass zwischen dem Gesundheits-status von Individuen und deren Mortalität ein sehr enger Zusammenhang besteht. Ausdiesem Grund muss in der nachfolgenden theoretischen Betrachtung des Zusammen-hangs zwischen Migration und Gesundheit zeitgleich auch auf den Zusammenhang zwi-schen Migration und Mortalität eingegangen werden.

Allgemein konnte in zahlreichen empirischen Untersuchungen für diverse europäischeStaaten sowie für die gängigen Zuwanderungsländer (USA, Australien, Kanada) nach-gewiesen werden, dass sich die Morbidität und Mortalität von Migranten und Nicht-Migranten erheblich unterscheidet (z. B.: Zeeb et al. 2002; Young 1987; Singh und Hiatt2006). Erstaunlicherweise zeigten die empirischen Ergebnisse, dass die Migranten trotzder häufig nachgewiesenen sozioökonomischen Benachteiligung eine deutlich geringe-re Sterblichkeit aufweisen, als die einheimische Bevölkerung. In der wissenschaftlichenLiteratur wird deshalb häufig von einem „epidemiologischen Paradoxon“ gesprochen.Denn diese Beobachtung widerspricht dem allgemein bekannten Zusammenhang zwi-schen sozioökonomischer Benachteiligung und erhöhter Sterblichkeit (Kohls, 2008, S. 7).Zur Erklärung des beobachteten Mortalitätsvorteils von Migranten lassen sich in derwissenschaftlichen Literatur verschiedene theoretische Ansätze finden. Ein „dezidiertes,umfassendes und überzeugendes“ Erklärungsmodell für den Zusammenhang zwischenMigration und Gesundheit gibt es bislang allerdings nicht (Spallek und Razum, 2008, S.271). Nachfolgend sollen die bekanntesten Erklärungsansätze vorgestellt und eventuellvorhandene theoretische Schwächen aufgezeigt werden.

4.2.1. Der Healthy-Migrant-E�ekt

Eine der bedeutendsten und am häufigsten herangezogenen Theorien zur Erklärung desepidemiologischen Paradoxon stellt der Healthy-Migrant-Effekt dar. Dieser theoretische

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Ansatz ist in Anlehnung an den bekannten Healthy-Worker-Effect (vgl. McMichael, 1976)formuliert worden und geht deshalb ebenso von einer Theorie der positiven Selektionaus. Dabei wird angenommen, dass Auwahlprozesse, die während der Einwanderungwirksam werden, einen temporären Mortalitätsvorteil der Migrantenbevölkerung gegen-über der Bevölkerung des Ziellandes hervorrufen (Razum, 2006, S. 256). Denn aufgrundder mit der Migration verbundenenen besonderen Anforderungen und Wagnisse kanndavon ausgegangen werden, dass in erster Linie besonders gesunde und junge Men-schen sich den Herausforderungen einer Migrationsentscheidung stellen. Infolge der so-ziokulturellen und sozioökonomischen Benachteiligung von Migranten im Zielland derMigration verringert sich der Healthy-Migrant-Effekt allerdings mit zunehmender Auf-enthaltsdauer (vgl. Lechner und Mielck, 1998). Es wäre dabei ebenfalls denkbar, dass derMortalitätsvorteil mit der Zeit gänzlich verschwindet oder sich sogar umkehrt (Kohls,2008, S. 17).

Der Healthy-Migrant-Effekt lässt sich allerdings nicht für alle Zuwanderergruppengleichermaßen beobachten. So gehen Jasso et al. (2004) davon aus, dass die räumlicheund ökonomische Entfernung der Migrationsbevölkerung zur Bevölkerung des Ziellan-des ausschlaggebend ist für die Intensität des Healthy-Migrant-Effekts. Das bedeutet,mit zunehmender Ähnlichkeit der Migrantenbevölkerung relativ zur Zielbevölkerungnimmt der Mortalitätsvorteil ab. Beispielsweise herrscht allgemeine Einstimmigkeit dar-über, dass der Healthy-Migrant-Effekt bei den sogenannten Arbeitsmigranten der erstenGeneration aufgrund der strengen ärztlichen Voruntersuchungen durch die Anwerber-länder besonders stark ausgeprägt ist (z.B. Krones, 2001, S. 99), wohingegen angenom-men wird, dass sich bei den Spätaussiedlern keine Mortalitätsvorteile beobachten lassendürften (Kohls, 2008, S. 18). Aufgrund der unzureichenden Datenlage gestaltet sich eineempirische Überprüfung der letzten Annahme jedoch sehr problematisch.

Der Erklärungsgehalt des Healthy-Migrant-Effekts ist in der wissenschaftlichen Litera-tur mittlerweile sehr umstritten. Zum einen wird allgemein kritisiert, dass der Auswahl-prozess bei der Migration nur relativ zu der Bevölkerung des Herkunftslandes interpre-tiert werden kann (Razum, 2006, S. 265). Entsprechend ist der Healthy-Migrant-Effektnicht dafür geeignet, die Unterschiede in der Mortalität der Migrantenbevölkerung rela-tiv zur Bevölkerung des Ziellandes zu begründen.

Zum anderen weist der Erklärungsgehalt des theoretischen Modells erhebliche Pro-bleme auf, wenn „es mit empirischen Beobachtungen konfrontiert wird“ (Razum, 2006,S. 257). Das Modell des Healthy-Migrant-Effekts geht aufgrund der sozioökonomischenBenachteiligung von Migranten lediglich von einem kurzfristigen Mortalitätsvorteil derMigrantenbevölkerung gegenüber der Mehrheitsbevölkerung des Ziellandes aus. Folg-lich müsste empirisch mit zunehmender Aufenthaltsdauer recht schnell ein Anstieg vonMorbidität und Mortalität nachzuweisen sein (Spallek und Razum, 2008, S. 277). Ein sol-cher Rückgang des Morbiditäts- und Mortalitätsvorteils von Migranten lässt sich mitHilfe der vorhandenen Daten jedoch nicht beobachten (vgl. z.B.: Razum 2006; Razum

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und Rohrmann 2002). Auch noch Jahrzehnte nach der Zuwanderung halten die Mor-talitätsvorteile der Migranten an. Als Ursache für diese widersprüchlichen empirischenErgebnisse führen die Befürworter der Theorie des Healthy-Migrant-Effekts zumeist Fak-toren an, die auf Verzerrungen in der vorhandenen Datenlage zurückzuführen sind. Sowird beispielsweise sehr häufig auf den Salmon-Bias-Effekt (vgl. Kapitel 5.1) verwiesen.Dieser geht von erheblichen Verzerrungen in der vorhandenen Datenlage aus, die aufdie nicht registrierte Rückkehr von alten und kranken Migranten in ihre Herkunftslän-der zurückzuführen ist. Allerdings kann allgemein angenommen werden, dass seit demAnwerbestopp im Jahr 1973 eine Remigration aufgrund von Alter oder Krankheit nichtmehr als Regelfall angesehen werden kann (Razum, 2006, S. 258). Viele Migranten ver-bleiben, nicht zuletzt auch wegen der besseren Krankenversorgung und den bestehen-den familiären Netzwerken, zunehmend auch in höheren Altersstufen im Zielland ihrerMigration. Entsprechend können die durch Salmon-Bias-Effekte hervorgerufenen Ver-zerrungen in den Daten den anhaltenden Sterblichkeitsvorteil von Migranten nicht voll-ständig erklären. Deshalb werden weitere Erklärungsfaktoren, wie der Late-Entry-Biasoder die Besonderheiten der Todesfallstatistik (vgl. Kapitel 5.1), herangezogen. Ob diesfür eine erschöpfende Erklärung der empirischen Beobachtungen ausreicht, ist allerdingsfraglich.

4.2.2. Konzept des gesundheitlichen Übergangs

Die theoretischen Ausführungen bezüglich des beobachteten Mortalitätsvorteils von Mi-granten gegenüber der Mehrheitsbevölkerung im Zielland der Migration konzentriertensich sehr lange ausschließlich auf die im vorangegangenen Kapitel beschriebenen positi-ven Selektionseffekte der Migration. Erst Razum und Twardella (2002) konnten mit Hilfeeines anschaulichen Gedankenexperiments einen alternativen Erklärungsansatz liefern.Die Autoren erweiterten das klassische Erklärungsmodell des Healthy-Migrant-Effekts,indem sie zusätzlich den Lebensstil, die Risikofaktoren und die Mortalität der Herkunfts-bevölkerung als Erklärungsfaktoren in Betracht gezogen haben.

Den Ausgangspunkt ihrer theoretischen Überlegungen stellt das Konzept des epide-miologischen Übergangs nach Omran (1971) dar. In diesem Modell wird innerhalb vondrei verschiedenen Stufen der Übergang von einer hohen Sterblichkeit und einer niedri-gen Lebenserwartung, aufgrund von einem hohen Anteil von Infektionskrankheiten undeiner hohen Mütter- und Kindersterblichkeit, hin zu einer niedrigen Mortalität und er-heblichen Zunahmen in der Lebenserwartung, durch überwiegend chronische und nichtübertragbare Krankheiten und Todesursachen, beschrieben. Der epidemiologische Über-gang lässt sich weltweit beobachten, vollzieht sich allerdings in unterschiedlichen Ge-schwindigkeiten. Der Grad der Industrialisierung, der Urbanisierung sowie die Wohl-fahrts- und Sozialstaatsentwicklung ist dabei ausschlaggebend dafür, in welcher Phasedes epidemiologischen Übergangs sich ein Land befindet (Schenk, 2007, S. 90). So be-finden sich hoch entwickelte, industrialisierte Länder bereits am Ende des epidemiologi-

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schen Übergangs, wohingegen andere weniger entwickelte Staaten sich noch in einer frü-heren Phase des epidemiologischen Übergangs finden lassen (Kohls, 2008, S. 26). Durchdie Migrationsbewegungen ist es folglich möglich, dass Bevölkerungsgruppen aufeinan-dertreffen, die sich in unterschiedlichen Phasen des epidemiologischen Übergangs befin-den (Kohls, 2008, S. 27).

Durch den Umzug in ein Industrieland erwächst für Migranten aus weniger entwickel-ten Ländern ein beachtlicher Vorteil im Hinblick auf die Morbidität und Mortalität. Ver-antwortlich dafür zeigen sich die beiden zentralen Komponenten des gesundheitlichenÜbergangs. Die therapeutische Komponente sorgt zunächst für bessere Vorbeuge- undBehandlungsmöglichkeiten der Migrantenbevölkerung im Zielland der Migration (Spal-lek und Razum, 2009, S. 6). Denn durch die besseren Zugangsbedingungen und die bes-sere Qualität der Gesundheitsversorgung können Infektionen und andere Erkrankungenschneller und effektiver als im Herkunftsland bahandelt werden. Die Risikofaktorenkom-ponente sorgt schließlich dafür, dass die Migranten im Zielland anderen Risikofaktorenausgesetzt sind, die Einfluss auf ihre gesundheitliche Situation nehmen (Spallek und Ra-zum, 2009, S. 6). So ergeben sich die gesundheitlichen Risikofaktoren im Herkunftslandder Migranten vor allem aus den unzureichenden hygienischen Bedingungen und dendamit verbunden infektiösen Gesundheitsproblemen. Mit der Migration verschwindendiese Risikofaktoren, dafür kommen neue Risiken, die sich aus der Adaption des Lebens-stils ergeben, mit der Zeit hinzu (z.B.: Rauchen, Ernährungsweise, Bewegungsmangel).Dieser Wechsel der Risikofaktoren vollzieht sich dabei in unterschiedlichen Geschwin-digkeiten. Die Mortalität aufgrund alter Risikofaktoren wird nach der Migration sehrschnell abnehmen, wohingegen die Zunahme neuer Risiken aufgrund der Adaption desLebensstils der Mehrheitsbevölkerung nur sehr langsam vonstattengeht und sich damitauch der Mortalitätsvorteil nur sehr langsam verringert (Razum und Twardella, 2002,S. 7f). Die Bevölkerung der Migranten weist folglich sowohl im Vergleich zur Herkunfts-als auch im Vergleich zur Zielbevölkerung über viele Jahre eine niedrigere Mortalität auf.

4.2.3. Zugangsbarrieren in der Gesundheitsversorgung

Ein weiterer Ansatz zur Erklärung der unterschiedlichen gesundheitlichen Situation vonMigranten und Nicht-Migranten betrifft die vorhandenen Zugangsbarrieren in der Ge-sundheitsversorgung. Diese Zugangsbarrieren lassen sich sowohl auf Seiten der Aufnah-megesellschaft als auch auf der Individualebene der Migranten finden und zeigen ihreWirkung in erster Linie auf indirekte Weise.

Die Aufnahmegesellschaft schafft Zugangsbarrieren vor allem durch institutionelleund gesetzliche Beschränkungen. In Deutschland betrifft dies in erster Linie Asylbewer-ber und illegale Zuwanderer. Für alle anderen Migrantenpopulationen sollte die medi-zinische Versorgung dagegen zumindest finanziell gesichert sein (Robert Koch-Institut,

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2008, S. 107).Weiterhin stellt der Mangel an interkulturellem medizinischen Fachpersonal, welches

sowohl mit der Sprache als auch mit der Kultur der Migrantenpopulation vertraut ist,eine erhebliche Zugangsbarriere auf der Seite der Aufnahmegesellschaft dar (Kirkcaldyet al., 2006, S. 881).

Auf der Ebene der Individuen gestalten sich die Zugangsbarrieren in der Gesundheits-versorgung auf sehr vielfätige Weise. Zunächst zeigen sich nicht ausreichende Kenntnisseder Sprache der Mehrheitsbevölkerung als ein grundlegendes Kommunikationshinder-nis innerhalb des Gesundheitswesens (Kirkcaldy et al., 2006, S. 880). Dies führt zu einemunterschiedlichen Nutzungsverhalten von Gesundheitseinrichtungen und zu fehlendenKenntnissen über Angebote und Verpflichtungen des Gesundheitssystems. So konntebeispielsweise nachgewiesen werden, dass Migranten im Vergleich zur Mehrheitsbevöl-kerung nur in wenigen Ausnahmen über einen Hausarzt verfügen (Robert Koch-Institut,2008, S. 110) und auch die präventiven Angebote der Gesundheitsversorgung wesentlichseltener wahrnehmen (vgl. Keller und Baune, 2005).

Eine weitere wesentliche Barriere für den Zugang zu Gesundheitsleistungen auf der In-dividualebene stellen die kulturellen Besonderheiten der Migrantenpopulation dar. DasVerständnis von Gesundheit und Krankheit steht generell in einem sehr engen Zusam-menhang mit der jeweiligen Kultur und Religion (Robert Koch-Institut, 2008, S. 110).Somit kann das Krankheitsverständnis kulturell bedingt sehr große individuelle Unter-schiede aufweisen (z.B. Interpretation der Krankheit als gottgewolltes Schicksal) undauch mit einem anderen Schamgefühl einhergehen.

Schließlich wirkt sich auch die sozioökonomische Lebenssituation von Individuen aufden Zugang zu Gesundheitsleistungen aus. So konnte vielfach nachgewiesen werden,dass Personen, die sich in einer ungünstigen sozialen und ökonomischen Lage befinden,Dienste der Gesundheitsversorgung nur unzureichend in Anspruch nehmen (Spallekund Razum, 2009, S. 4). Dieser Zusammenhang konnte sowohl für Migranten als auch fürNicht-Migranten nachgewiesen werden. Folglich spielt der Migrationsstatus an dieserStelle keine vordergründige Rolle. Stattdessen zeigen sich finanzielle und bildungsspezi-fische Ressourcen verantwortlich für die Zugangsbarrieren. Berücksichtigt werden mussallerdings, dass Migranten gegenüber der Mehrheitsbevölkerung signifikant häufiger inprekären Einkommensverhältnissen leben und niedrigere Bildungsabschlüsse aufweisen(vgl. Kapitel 2.3). Damit sind sie insgesamt verglichen mit der Mehrheitsbevölkerung ei-ner verstärkten Benachteiligung bei der Gesundheitsversorgung ausgesetzt.

Allgemein muss berücksichtigt werden, dass die in diesem Kapitel dargestellten Zu-sammenhänge keine theoretischen Erklärungsansätze für das beobachtbare epidemiolo-gische Paradoxon konstituieren. Stattdessen liefern sie lediglich Hinweise auf die Ursa-chen und Hintergründe der sozioökonomischen Benachteiligung von Migranten inner-halb des Gesundheitssystems.

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4.2.4. Migration als belastendes Lebensereignis

In der wissenschaftlichen Forschung herrscht allgemeine Einstimmigkeit darüber, dassdie Migration selbst ein belastendes Lebensereignis darstellt (vgl. z.B.: Schenk 2007, S.90; Erim 2009, S. 25; Willi 2007, S. 176), denn sie geht in aller Regel mit sehr tiefgreifendenVeränderungen in vielen unterschiedlichen Lebensbereichen einher. Die vielfältigen An-passungsprozesse an die neuen Lebensbedingungen können sehr weitgreifend sein undstehen häufig in einem engen Zusammenhang mit psychischen und physischen Krank-heiten. Als Auslöser dafür wird das Auftreten von Stress während des Migrationsprozes-ses angesehen. Stress kann dabei auf völlig unterschiedliche Weise auf die migrierendePerson wirken. Zum einen kann das Vorhandensein von Stress die Entscheidung für eineMigration überhaupt erst bedingen (Kohls, 2008, S. 23). Hierfür könnten beispielsweiseKriegs- oder Diskriminierungserfahrungen im Herkunftsland verantwortlich sein. Zumanderen konnte aber auch vielfach nachgewiesen werden, dass im Zielland der Migrati-on eine Vielzahl unterschiedlicher Stressbelastungen als unmittelbare Auswirkungen desAkkulturationprozesses auf die Migranten wirken (Kirkcaldy et al., 2006, S. 874). So ru-fen insbesondere das Erlernen der neuen Sprache, die veränderten Gesetzmäßigkeiten,aber auch berufliche Belastungen und Unsicherheiten sowie die veränderte soziale, fa-miliäre und kulturelle Situation diverse psychische und physische Belastungen bei denMigranten hervor. Nicht zu vernachlässigen sind auch die negativen Auswirkungen vonStigmatisierungs- und Diskriminierungserfahrungen der Migranten.

Als eine wichtige Ressource bei der Bewältigung von Stress ist die familiäre und so-ziale Unterstützung anzusehen (Kirkcaldy et al., 2006, S. 875). Die gesundheitsförderndeWirkung sozialer Netzwerke ist allgemein bekannt. Sie können mögliche Stressoren abfe-dern und zugleich den Akkulturationsprozess beschleunigen. Verglichen mit der Mehr-heitsbevölkerung verfügt die Migrantenpopulation häufig über ein besseres und unter-stüzenderes soziales Umfeld (Spallek und Razum, 2009, S. 6). Entsprechend könnte einTeil der gesundheitlichen Vorteile von Migranten gegenüber der Mehrheitsbevölkerungdurch intakte soziale Unterstützungsnetzwerke erklärt werden.

Allgemein kann festgehalten werden, dass Personen, die migrieren, sich einem großenWagnis aussetzen und der Migrationsprozess selber zahlreiche Stressoren mit sich brin-gen kann. Dabei können sowohl Faktoren der Herkunfts- als auch der Aufnahmegesell-schaft Einfluss auf die physischen und psychischen Belastungen der Migranten nehmen.Auch innerhalb der einzelnen Migrantengenerationen können Rollen- und Normenkon-flikte noch Jahre nach dem eigentlichen Migrationsprozess zu erheblichen Unstimmig-keiten führen. Allerdings muss zwingend berücksichtigt werden, dass die Migranteninsgesamt eine sehr heterogene Bevölkerungsgruppe darstellen, wodurch die individuel-len migrationsspezifischen Erfahrungen und die dadurch hervorgerufenen individuellenGesundheitsbelastungen sehr unterschiedlich sein können.

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Die theoretischen Betrachtungen zum Zusammenhang zwischen Migration und Ge-sundheit in Kapitel 4.2 konnten zeigen, dass die Migration auf zwei unterschiedliche Ar-ten auf die betreffende Population wirken kann. Zum einen geht der Migrationsprozessselber einher mit zahlreichen möglichen Stressoren, die sich negativ auf die gesundheitli-che Situation der Migranten auswirken können. Die vorhandenen Zugangsbarrieren derGesundheitsversorgung können darüber hinaus die sozioökonomische Benachteiligungder Migranten zusätzlich verstärken. Zum anderen stellen die Migranten aber auch einebesonders selektive Population dar, die im Vergleich zur Mehrheitsbevölkerung deut-lich jünger, gesünder und vernetzter ist, wodurch ein gesundheitlicher Vorteil zu erwar-ten ist. Weiterhin profitieren die Migranten von der besseren Gesundheitsversorgung imZielland der Migration und der Verschiebung der Risikofaktoren durch den gesundheit-lichen Übergang.

Nicht berücksichtigt wurden in diesen theoretischen Ausführungen die unterschiedli-che Belastung von Migranten- und Mehrheitsbevölkerung durch Umweltverschmutzun-gen und Toxine (vgl. Zeeb und Razum, 2006) sowie die unterschiedlichen biologischenund genetischen Bedingungen der beiden Populationen. Genetische und biologische Ur-sachen für Unterschiede der Morbidität und Mortalität werden in der wissenschaftlichenLiteratur grundsätzlich nur sehr selten thematisiert. Insbesondere in Deutschland ist derUmgang mit genetischen Erklärungsfaktoren aufgrund der historischen Vergangenheitsehr problematisch. Festzuhalten ist, dass unterschiedliche genetische Dispositionen diePrävalenz vereinzelter Krankheiten begründen können. Allerdings lässt sich die biolo-gische Variation in den Genen häufig auf Umweltanpassungen oder spezifische Verhal-tensweisen zurückführen (Schenk, 2007, S. 91) und empirisch ist der Nachweis solcherErklärungsfaktoren nur schwer umsetzbar.

Insgesamt konnten die theoretischen Ausführungen zeigen, dass der Zusammenhangzwischen Migration und Gesundheit sehr komplex wirkt. Für die gesundheitliche Situa-tion der Migranten zeigen sich dabei eine Vielzahl von Faktoren verantwortlich. Schenk(2007) hat deshalb ein Erklärungs- und Analysemodell für epidemiologische Studien ent-worfen, in welchem die verschiedenen Einflussfaktoren innerhalb unterschiedlicher Di-mensionen sehr übersichtlich dargestellt sind. Die Autorin geht davon aus, dass gesund-heitsrelevante Bedingungen im Herkunfts- und im Aufnahmeland, das Migrationsereig-nis selbst, die soziale und rechtliche Lage von Migranten im Zielland, die ethnische Zuge-hörigkeit und damit verbundene Ethnisierungsprozesse, sowie die Zugangsbarrieren zurgesundheitlichen Versorgung auf die Gesundheit der Migranten wirken (Schenk, 2007, S.93). Die einzelnen Dimensionen können sich dabei auch wechselseitig beeinflussen. DerEinfluss biologischer und genetischer Bedingungen wird dagegen der Komplexität desZusammenhangs von Migration und Gesundheit nicht gerecht (Schenk, 2007, S. 91).

Es bleibt festzuhalten, dass sich die Bewertung von Unterschieden in der Morbiditätund Mortalität zwischen der Migranten- und Mehrheitspopulation sehr problematisch

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gestalten kann (Razum, 2007, S. 76). Grundsätzlich kann nicht davon ausgegangen wer-den, dass Migranten aufgrund ihrer vielfach beobachteten sozioökonomischen Benach-teiligung generell über eine schlechtere Gesundheit verfügen als die Mehrheitsbevölke-rung. Weiterhin darf nicht vergessen werden, dass Migranten eine sehr heterogene Be-völkerungsgruppe darstellen (vgl. Kapitel 2.2) und dementsprechend das individuelleGesundheitsverhalten auch innerhalb dieser Population stark variieren kann.

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5. Forschungsstand und

Hypothesenbildung

In diesem Kapitel sollen zunächst die methodischen Probleme in der Migrationsforschungdiskutiert werden. Anschließend wird ein kurzer Überblick über den bisherigen For-schungsstand zu den Determinanten des Übergangs in den Ruhestand gegeben. Auf-bauend auf den bisherigen Forschungsergebnissen und den theoretischen Überlegungenwerden dann in Kapitel 5.3 die Forschungshypothesen dieser Arbeit abgeleitet.

5.1. Methodische Probleme bei der Erfassung von

Migrantenpopulationen

Aktuell weist die empirische Migrationsforschung diverse methodische Probleme bei derErfassung von Migrantenpopulationen auf. Dies lässt sich auf viele verschiedene Ur-sachen zurückführen. Sowohl in der amtlichen Statistik, als auch in den sozialwissen-schaftlichen Erhebungen, ist die Erfassung der Migranten mit erheblichen Schwierigkei-ten verbunden. Diese sollen nachfolgend erläutert werden. Die spezifischen Probleme,die sich aus der Analyse des Zusammenhangs zwischen Migration und Gesundheit er-geben, werden im Anschluss daran ausgeführt. Zusätzlich wird auf mögliche Selekti-onseffekte bei der empirischen Untersuchung von Migrantenpopulationen eingegangen.Abschließend werden weitere allgemeinere Probleme in der Migrationsforschung kurzskizziert.

Die Daten der amtlichen Statistik weisen erhebliche Verzerrungen bei der grundsätzli-chen Erfassung von Migrantenpopulationen auf. Der Bevölkerungsbestand der Migran-ten in Deutschland wurde deshalb für sehr lange Zeit deutlich überschätzt (Kohls, 2008,S. 7). Ursächlich hierfür zeigt sich das Verfahren der Bevölkerungsfortschreibung, aufwelchem die Bevölkerungsstatistik Deutschlands basiert. Bei diesem Verfahren wird, ba-sierend auf den Daten der letzten Volkszählung, der Bevölkerungsbestand mit Hilfe derDaten der Melderegister der Kommunen rechnerisch fortgeschrieben. Allerdings entste-hen dabei Fehler, die sich aus der nicht ordnungsgemäßen An- oder Abmeldung bei denEinwohnermeldeämtern ergeben. Insbesondere die nicht gemeldete Remigration sowiedie illegale Zuwanderung von Migranten rufen dabei erhebliche Fortschreibungsfehlerhervor. Dieser Fehlbestand wird mit zunehmendem Abstand zur letzten Volkszählungaufkumuliert (Kohls, 2008, S. 11). In Deutschland fand die letzte Volkszählung in den

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5. Forschungsstand und Hypothesenbildung

Jahren 2011 und 2012 statt. Vor dieser wurde die Zählung der Einwohner Deutschlandsaber für lange Zeit vernachlässigt. Die vorhergehenden Volkszählungen fanden in derBRD im Jahr 1987 und in der DDR bereits im Jahr 1981 statt. Folglich war mit einererheblichen Fehleinschätzung des Bevölkerungsbestands zu rechnen. Dies bestätigtenschließlich auch die aktuell veröffentlichten Ergebnisse der Volkszählung aus dem Jahr2011 (vgl. Statistisches Bundesamt, 2013c, S. 11). Hinzu kommt, dass in den Volkszäh-lungen der Vergangenheit stets lediglich das Merkmal der Staatsangehörigkeit erfasstwurde (Kohls, 2008, S. 10). Dadurch konnten bestimmte Migrantenpopulationen, wie bei-spielsweise (Spät-)Aussiedler oder jene, die in der Zwischenzeit die deutsche Staatsbür-gerschaft angenommen haben, grundsätzlich nicht erfasst werden. Erst in der aktuellenVolkszählung wurde neben dem Merkmal der Staatsangehörigkeit erstmalig auch derMigrationshintergrund der befragten Personen erhoben.

Neben den offiziellen Daten der Bevölkerungsstatistik lassen sich in Deutschland abernoch weitere Quellen finden, die Daten über die Zahl und Entwicklung der Migrantenliefern. Allerdings lassen sich auch hier gewisse methodische Probleme identifizieren.

Der Mikrozensus als repräsentative Haushaltsbefragung der amtlichen Statistik bie-tet den Vorteil, dass mit einer relativ hohen Fallzahl gearbeitet werden kann. Denn imMikrozensus wird jährlich ein Prozent der Bevölkerung Deutschlands statistisch erfasst.Zudem ist seit dem Jahr 2005 eine Unterscheidung nach dem Migrationshintergrund derBefragten möglich. Allerdings liefert der Mikrosensus lediglich Querschnittsdaten undes erscheint aufgrund der statistischen Unsicherheiten als besonders problematisch, dassdie Ergebnisse an die laufende Bevölkerungsfortschreibung angepasst werden (Kohls,2008, S. 12f).

Alternativ empfiehlt sich die sehr groß angelegte sozialwissenschaftliche Erhebung desSozio-oekonomischen Panels (SOEP). Diese bietet als eine der wenigen Studien die Mög-lichkeit einer Datenauswertung im Längsschnitt, wodurch die zeitliche Entwicklung derSituation der Migranten in das Blickfeld empirischer Untersuchungen gezogen werdenkann. Ein weiterer Vorteil des Datensatzes stellen spezifische Ausländer- und Aussiedler-stichproben sowie die Verwendung von übersetzten Fragebögen dar (Zeeb und Razum,2006, S. 848). Problematisch wird die empirische Analysearbeit allerdings dann, wennspezifische Subgruppen der Migrantenpopulationen untersucht werden sollen. Hierfürsind die Fallzahlen des SOEP oftmals nicht ausreichend.

In der sozialwissenschaftlichen Forschung lassen sich noch viele weitere Erhebungenfinden, die Migrantenpopulationen erfassen. Allerdings ist ihnen das Problem der rela-tiv niedrigen Fallzahlen gemein. Dies wirkt sich insbesondere dann problematisch aufdie Datenanalyse aus, wenn spezifische Subgruppen untersucht werden sollen.

Prozessproduzierte Daten stellen deshalb eine zunehmend beliebtere Alternative zuden sozialwissenschaftlichen Erhebungen dar. Sie leiten sich aus dem Verwaltungsge-schehen der Versicherungssysteme ab und eignen sich aufgrund ihrer vergleichswei-

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se großen Fallzahlen und ihrer Datenvalidität besonders gut für die Analyse von Mi-grantenpopulationen. Beispielhaft wären hierbei die Daten des Ausländerzentralregis-ters und der gesetzlichen Rentenversicherung zu nennen.

Das Ausländerzentralregister weist dabei allerdings einige wesentliche methodischeNachteile auf, die bei einer Arbeit mit den Daten berücksichtigt werden müssen. So wer-den innerhalb des Ausländerzentralregisters nur jene Ausländer erfasst, die eine Min-destaufenthaltsdauer von mindestens drei Monaten vorweisen können. Außerdem wer-den nach einer Einbürgerung oder wenn der Sterbezeitpunkt mehr als fünf Jahre zurück-liegt, mit sofortiger Wirkung sämtliche personenbezogene Daten gelöscht (Kohls, 2008,S. 12, 33). Die Anzahl der Migranten wird dadurch auch in diesem Datensatz nicht exakterfasst. Allerdings sind die zu erwartenden Verzerrungen nicht mehr so stark, wie in deramtlichen Statistik.

Auf die Daten der gesetzlichen Rentenversicherung soll an dieser Stelle nur kurz einge-gangen werden, da die Herkunft sowie die methodischen Vor- und Nachteile in Kapitel6.1 noch ausführlich beschrieben werden. Die Forschungsdaten der gesetzlichen Renten-versicherung zeichnen sich neben der sehr hohen Fallzahlen durch ihre außerordentlichhohe Validität aus. Diese lässt sich darauf zurückführen, dass der Meldestatus in denDaten immer auch unmittelbar von einer Rentenzahlung abhängig ist (Kohls, 2008, S. 33)und damit von einer regelmäßigen Überprüfung der Gültigkeit der Angaben ausgegan-gen werden kann.

Für die empirische Analyse des Zusammenhangs zwischen Migration und Gesundheitfehlt es in Deutschland generell an geeigneten und verlässlichen Datenquellen (Razumet al., 2004, S. A2887). Hinzu kommt, dass die überwiegende Mehrzahl der vorhande-nen Surveys zum Thema Migration und Gesundheit bislang lediglich Querschnittsstu-dien darstellen (Zeeb und Razum, 2006, S. 847). Um mögliche Ursachen gesundheitli-cher Unterschiede und Ungleichheiten zwischen Migranten und Deutschen aufdeckenzu können, bedarf es dagegen Längsschnittstudien. Hier besteht folglich ein erheblichesForschungsdefizit.

Neben den Problemen, die sich aufgrund der Datenlage für die Migrationsforschungergeben, lassen sich noch weitere methodische Schwierigkeiten bei der Analyse von Mi-grantenpopulationen identifizieren. In der wissenschaftlichen Forschung sind dabei vorallem Verzerrungen der Daten, die sich aufgrund des Salmon-Bias-Effekts und der Late-Entry-Bias ergeben, bekannt.

Der Salmon-Bias-Effekt beschreibt die selektiven Auswahlprozesse bei der Remigra-tion. Dabei wird davon ausgegangen, dass Migranten, die im Zielland ihrer Migrationunglücklich und unzufrieden sind, eher zu einer Rückkehr in das Herkunftsland neigen,als andere (vgl. Goldberg 1996; Abraido-Lanza et al. 1999). Diese Remigration erfolgt da-bei häufig zu bestimmten Zeitpunkten im Lebensverlauf, wie beispielsweise bei langan-haltender Arbeitslosigkeit, einer ernsthaften Erkrankung oder zum Zeitpunkt des Ruhe-

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stands (Abraido-Lanza et al., 1999, S. 1543). Problematisch für die Migrationsforschungist die Remigration aufgrund des Informationsverlustes der sich daraus ergibt und spezi-fische Subpopulationen in besonderem Maße trifft. Hinzu kommt, dass die Rückkehr derMigranten in das Herkunftsland bei den zuständigen Meldeämtern zumeist nicht kor-rekt registriert wird.

Ein weiterer möglicher Selektionseffekt stellt der Late-Entry-Bias dar. Dieser beschreibtden Umstand, dass Migranten häufig erst viele Jahre nach dem Zeitpunkt ihrer Zuwan-derung Eingang in sozialwissenschaftliche Erhebungen finden (Kohls, 2008, S. 22). Ent-sprechend ist davon auszugehen, dass in der verstrichenen Zeit ein selektiver Teil derursprünglichen Migrantenpopulation bereits wieder unbeobachtet in ihr Herkunftslandzurückgekehrt ist. Vermutlich betrifft dies vor allem Migranten, die mit ihrer Migrations-entscheidung unglücklich sind oder jene, die nur über einen relativ niedrigen sozioöko-nomischen Status verfügen.

Die beschriebenen Selektionseffekte des Salmon-Bias und Late-Entry-Bias führen zuerheblichen Interpretationsproblemen und Verzerrungen der Datenlage, welche in derMigrationsforschung zwingend berücksichtigt werden müssen.

Ein weiteres Problem bei der Analyse von Migrantenpopulationen ergibt sich aus derHeterogenität der Migrantenbevölkerung. Dies erschwert ihre Operationalisierung inden Studien erheblich (Kirkcaldy et al., 2006, S. 873). Aufgrund ihrer Heterogenität müss-te theoretisch jede Migrantenpopulation getrennt betrachtet werden. Hierfür bedarf esallerdings geeigneter Indikatoren, die eine Identifikation möglich machen und entspre-chend hohe Fallzahlen. Beides fehlt in vielen Studien. In der deutschen Forschung kön-nen Migrantenpopulationen deshalb häufig lediglich nach dem Kriterium der Staatsan-gehörigkeit unterschieden werden. Dieser Parameter ist allerdings nicht ausreichend,um die Vielfalt innerhalb der Migrantenpopulation adäquat abzubilden. So lassen sichbeispielsweise auch hinsichtlich der ethnischen Zuordnung Unterschiede identifizieren(Zeeb und Razum, 1999, S. 153). Hinzu kommt, dass der Indikator der Staatsangehörig-keit infolge von Einbürgerungen und der seit dem Jahr 2000 geltenden ius-soli-Regelung(Zuordnung der Staatsangehörigkeit nach dem Geburtsortprinzip) zunehmend an Aus-sagekraft einbüßen muss (Schimany und Baykara-Krumme, 2012, S. 53). Für die Analysevon Migrantenpopulationen sollten deshalb weitere Indikatoren, wie beispielsweise dasHerkunftsland oder die in der Familie gesprochene Sprache herangezogen werden.

Darüber hinaus wird häufig die Repräsentativität der in den vorhandenen Datenquel-len abgebildeten Migrantenpopulationen in Frage gestellt. Ursächlich hierfür zeigen sich,neben den Selektionseffekten aufgrund von Salmon-Bias oder Late-Entry-Bias, insbeson-dere die Sprachdefizite vieler Migranten. Denn die notwendige Voraussetzung für ei-ne Teilnahme an einem Survey stellt häufig das Verständnis der deutschen Sprache dar(Zeeb und Razum, 2006, S. 847). Nur wenige Untersuchungen machen sich die Müheund übersetzen ihre Fragebögen auch in andere Sprachen. Damit findet ein selektiver Teilder Migranten gar nicht erst Eingang in die sozialwissenschaftlichen Erhebungen. Hinzu

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kommt, dass Migranten allgemein nur recht schwer zu erreichen sind (Kirkcaldy et al.,2006, S. 873). Dies führt dazu, dass sie in den vorhandenen Studien insgesamt deutlichuntererfasst sind und sich kaum repräsentative Erhebungen finden lassen, die quantita-tiv kleine Nationalitäten abbilden (Dietzel-Papakyriakou, 2005, S. 398).

5.2. Stand der Forschung zu den Determinanten des

Übergangs in den Ruhestand

Der Übergang in den Ruhestand stellt ein sehr komplexes Forschungsgebiet dar, welchesEingang in Untersuchungen aus verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen gefunden hat.Neben der Soziologie und der Demografie beschäftigen sich vor allem Forscher aus denGebieten der Psychologie, Medizin und Ökonomie mit diesem Thema. Die überwiegen-de Zahl der vorhandenen Untersuchungen zum Übergang in den Ruhestand lässt sichim ökonomischen Forschungsbereich finden. Hier stehen die in Kapitel 4.1.1 beschriebe-nen Pull-Faktoren im Mittelpunkt der Analyse und die Ruhestandsentscheidung wirddementsprechend innerhalb nutzenmaximierender Erklärungsansätze verortet. In dersoziologischen Forschung konzentrieren sich die Analysearbeiten dagegen überwiegendauf die Push-Faktoren, da davon ausgegangen wird, dass der Prozess des Übergangs inden Ruhestand insbesondere von den Gegebenheiten des Arbeitsmarktes und den ren-tenrechtlichen Bestimmungen beeinflusst wird. Der Fokus medizinischer und psycholo-gischer Untersuchungen liegt schließlich auf den psychischen Belastungen und der ge-sundheitlichen Verfassung, die die Rentenzugangsentscheidung bedingen.

Problematisch ist, dass die vorhandenen Forschungsarbeiten zum Übergang in denRuhestand sehr unterschiedliche Messkonzepte für die Analyse des Ruhestands verwen-den. So wird der Eintritt in den Ruhestand nicht zwangsläufig mit dem Zeitpunkt desersten Rentenbezugs gleichgesetzt. Es lassen sich auch viele Studien finden, die stattdes-sen den Zeitpunkt des Austritts aus dem Erwerbsleben in den Mittelpunkt ihrer Betrach-tung stellen und dabei verschiedene Formen der Nichterwerbstätigkeit unterscheiden(z.B.: Wübbeke 1999; Zähle et al. 2009). Hinzu kommt, dass aufgrund der gesetzlichenBestimmungen verschiedene Arten des Rentenbezugs möglich sind. Dies erschwert dieOperationalisierung des Ruhestands zusätzlich.

Auf internationaler Ebene lassen sich eine Vielzahl von Untersuchungen finden, diesich mit dem Prozess des Übergangs in den Ruhestand beschäftigen (z.B. Haardt 2006;Kim und DeVaney 2005; James und Spiro 2006). Aufgrund der unterschiedlichen Aus-gestaltung der Wohlfahrtssysteme ist allerdings fraglich, inwiefern sich diese Ergebnisseauf Deutschland übertragen lassen. Aus diesem Grund konzentrieren sich die nachfol-genden Ausführungen ausschließlich auf Forschungsarbeiten, die sich mit den Verren-tungsprozessen in Deutschland beschäftigen. Hier lassen sich allerdings nur relativ we-

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nige Untersuchungen finden, die den Verrentungsprozess und dessen Determinanten inden Mittelpunkt ihrer Betrachtung stellen. Dies lässt sich wohl in erster Linie auf die hier-zulande allgemein unzureichende Datenlage zurückführen. Der Großteil der vorhande-nen Studien konzentriert sich auf die Daten der gesetzlichen Rentenversicherung (z.B.:Radl und Fiesole 2006; Riphahn und Schmidt 1997; Clemens und Himmelreicher 2008).Darüber hinaus lassen sich aber auch Arbeiten finden, die den Alterssurvey (z.B.: Engst-ler 2006; Motel-Klingebiel und Engstler 2008), die IAB-Beschäftigtenstichprobe (z.B.: Wüb-beke 1999) oder das SOEP (z.B.: Brussig und Nordhause-Janz 2006; Riphahn 1999) alsDatenbasis verwenden.

Aufgrund der sehr unterschiedlichen Messkonzepte bei der Untersuchung des Über-gangs in den Ruhestand, gestaltet es sich allgemein recht schwierig die Determinantender Rentenzugangsentscheidungen getrennt für Alters- und Erwerbsminderungsrentenaufzuführen. Oftmals wird eine Unterscheidung nach der Rentenart gar nicht erst vor-genommen (z.B.: Brussig und Nordhause-Janz 2006). Die nachfolgenden Ausführungenzum Forschungsstand gliedern sich deshalb nach den Einflussfaktoren des Übergangs inden Ruhestand. Wenn sich Forschungsarbeiten finden ließen, die diese Determinantenfür eine bestimmte Rentenart untersucht haben, werden jene in diesem Zusammenhangbeschrieben.

Einfluss des Migrationsstatus

Die Verrentungsprozesse von Migranten in Deutschland sind bislang weitestgehendunerforscht. Dies liegt zum einen daran, dass die Fallzahlen in den meisten Datenbestän-den nicht ausreichen, um die Verrentungsprozesse für spezifische Migrantenpopulatio-nen zu analysieren. Zum anderen ist es aber auch darauf zurückzuführen, dass in denvergangenen Jahrzehnten die Relevanz für einen solchen Forschungsschwerpunkt hier-zulande nicht gegeben war. Der überwiegende Teil der empirischen Untersuchungen be-züglich der Verrentungsprozesse von Migranten lässt sich deshalb in der internationalenForschung finden. Insbesondere die skandinavischen Länder haben sich dabei verstärktmit dem Erwerbsminderungsrisiko von Migranten beschäftigt (z.B.: Österberg und Gu-stafsson 2006; Edén et al. 1994). Auch in Deutschland ließen sich in den letzten Jahren dieersten Untersuchungen zur Betroffenheit der Migranten von Erwerbsminderungsrentefinden. Dies liegt darin begründet, dass die erste größere Migrantenpopulation (die derGastarbeiter) derzeit schrittweise jene Altersstufen erreicht, in denen ein Rentenbezugrelevant wird.

Höhne und Schubert (2007, S. 103) konnten mit Hilfe der Daten der Deutschen Ren-tenversicherung zu den Rentenzugängen aus dem Jahr 2003 zeigen, dass Migranten einedeutlich höhere Erwerbsminderungsquote aufweisen als deutsche Versicherte. Der Be-zug einer Erwerbsminderungsrente gilt allgemein als ein valider Indikator für den ge-sundheitlichen Zustand des Individuums, weshalb dieses Ergebnis zunächst nicht über-

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raschend erscheint. Bereits in der Vergangenheit konnten zahlreiche Untersuchungenzum Zusammenhang von Migration und Gesundheit signifikante Unterschiede im Ge-sundheitszustand, im Gesundheitsverhalten und in der Inanspruchnahme von medizini-schen Leistungen zwischen Migranten und Deutschen identifizieren (vgl. z.B. Keller undBaune 2005) und damit Hinweise auf die unterschiedliche Betroffenheit von Migrantenund Deutschen beim Übergang in die Erwerbsminderungsrente liefern.

Der Epidemiologe Dr. Patrick Brzoska hat sich darüber hinaus in Zusammenarbeitmit weiteren Wissenschaftlern in verschiedenen Studien im Besonderen mit dem Zu-gang und der Wirksamkeit von rehabilitativen Maßnahmen für Menschen mit Migrati-onshintergrund beschäftigt. Rehabilitationsmaßnahmen fördern den Gesundheitsstatusund verringern das Risiko einer Erwerbsminderungsrente, weshalb auch diese Untersu-chungen Hinweise auf die Verrentungsprozesse von Migranten in Deutschland liefern.Brzoska et al. (2010) konnten mit Hilfe der Daten des Sozio-oekonomischen Panels auf-zeigen, dass Migranten medizinische Rehabilitationsmaßnahmen in deutlich geringeremMaße nutzen als Deutsche. Dies ist vor allem auf die zahlreichen Zugangs- und Wirk-samkeitsbarrieren in der rehabilitativen Versorgung für Menschen mit Migrationshinter-grund zurückzuführen (Brzoska et al., 2011, S. 21.e3), von welchen insbesondere ältereMigranten betroffen sind.

Es sind keine empirischen Untersuchungen aus Deutschland bekannt, die den Einflussdes Migrationsstatus beim Übergang in die Altersrente betrachten.

Einfluss individueller und soziodemografischer Faktoren

Die Unterschiede beim Übergang in den Ruhestand lassen sich auf diverse individu-elle und soziodemografische Faktoren zurückführen. Neben dem allgemeinen Qualifi-kationsniveau sind dabei vor allem das Geschlecht, das Alter, das Einkommen und derGesundheitszustand als wesentliche Determinanten zu nennen.

Empirische Unterschungen konnten zeigen, dass der Zeitpunkt des Renteneintritts be-ziehungsweise des Austritts aus dem Erwerbsleben sehr stark zwischen den Geschlech-tern variiert. Dies gilt sowohl beim Übergang in die Alters-, als auch in die Erwerbsmin-derungsrente. So konnte Wübbeke (1999, S. 107) mit Hilfe der IAB-Beschäftigtenstichpro-be nachweisen, dass sich der Arbeitsmarktaustritt der Frauen signifikant früher vollziehtals der der Männer. Beim Übergang in die Erwerbsminderungsrente weisen dagegen dieMänner ein höheres Risiko auf als die Frauen (Höhne und Schubert, 2007, S. 109). Dieskönnte darin begründet liegen, dass Männer häufig körperlich anstrengendere berufli-che Tätigkeiten ausüben als Frauen und dabei außerdem bei Beschwerden seltener einenArzt aufsuchen. Dementsprechend nehmen sie wohl auch seltener medizinische Rehabi-litationsleistungen wahr, die ihren Gesundheitszustand verbessern könnten.

Der Zeitpunkt des Übergangs in die Altersrente wird nachweislich sehr stark von demAlter der Individuen bestimmt. Allerdings lassen sich dabei sehr starke Zusammenhängemit den rentenrechtlichen Altersgrenzen identifizieren, weshalb auf das Alter als Deter-

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minante beim Übergang in die Altersrente erst bei der Betrachtung der rentenrechtlichenEinflussfaktoren eingegangen wird. Der Übergang in die Erwerbsminderungsrente istdagegen nicht an bestimmte Altersgrenzen gebunden. Hier konnte beobachtet werden,dass die Wahrscheinlichkeit des Austritts aus dem Erwerbsleben aufgrund einer gesund-heitsbedingten Frühberentung mit zunehmendem Alter ansteigt (Rehfeld, 2006, S. 14).

Daüber hinaus wird der Übergang in den Ruhestand ebenfalls durch die Zugehörigkeitzu einer bestimmten Geburtskohorte determiniert. Kurz et al. (2013) liefern dazu rechtaktuelle empirische Analyseergebnisse. Sie konnten im Rahmen des internationalen For-schungsprojektes flexCAREER, welches den Übergang in die Altersrente in Deutschlandund neun weiteren OECD-Ländern untersucht, für die 1930er und 1940er Geburtskohor-ten nachweisen, dass sich die Übergänge allmählich in ein späteres Alter verschieben(Kurz et al., 2013, S. 324). Allerdings muss auch hier auf ein mögliches Zusammenspielmit rentenrechtlichen Faktoren verwiesen werden.

Das individuelle Qualifikationsniveau als Einflussfaktor auf den Rentenübergang wur-de in der Vergangenheit recht ausführlich analysiert. Für den Übergang in die Altersrentekonnte dabei mit Hilfe der Daten der gesetzlichen Rentenversicherung in verschiede-nen Studien nachgewiesen werden, dass Hochqualifizierte im Durchschnitt etwas spä-ter in Altersrente gehen als Qualifizierte und Niedrigqualifizierte (Clemens et al. 2007,S. 450; Clemens und Himmelreicher 2008, S. 358; Himmelreicher und Clemens 2009, S.438). Folglich geht eine höhere berufliche Qualifikation mit einem längeren Verbleib inErwerbstätigkeit einher. Dabei muss allerdings berücksichtigt werden, dass Hochqualifi-zierte aufgrund ihres längeren Bildungsweges dem Arbeitsmarkt auch erst deutlich spä-ter zur Verfügung stehen, als Niedrigqualifizierte und damit beide Gruppen insgesamtwohl eine ähnlich lange Erwerbsphase aufweisen. Der Übergang in die Erwerbsminde-rungsrente wird ebenfalls durch das Bildungsniveau determiniert. Dragano et al. (2008,S. 118) konnten zeigen, dass mit zunehmendem Bildungsniveau das Risiko der Erwerbs-minderungsrente sinkt. Dabei ließen sich selbst zwischen der Gruppe der Abiturientenund der der Fach- und Hochschulabsolventen signifikante Unterschiede identifizieren.

Der Gesundheitszustand stellt einen weiteren individuellen Einflussfaktor des Ren-tenübergangs dar. Riphahn (1999, S. 386) konnte für ältere Arbeitnehmer im Alter zwi-schen 40 und 59 Jahren mit Hilfe der Daten des Sozio-oekonomischen Panels nachwei-sen, dass das Erleben einer ernsthaften Verschlechterung der eigenen Gesundheit dasRisiko des Austritts aus dem Arbeitsmarkt erhöht. Auch in den Analysen von Brussigund Nordhause-Janz (2006, S. 38) lässt sich ein solches Ergebnis finden. Radl (2007) un-tersuchte anhand der Forschungsdaten der gesetzlichen Rentenversicherung den Ein-fluss vorhandener Rehabilitationsmaßnahmen und das Vorliegen von Anrechnungszei-ten wegen Krankheit auf den Zeitpunkt des Übergangs in die Altersrente. Auch er konntefeststellen, dass die analysierten Unterbrechungen wegen Krankheit oder Rehabilitati-onsmaßnahmen das Renteneintrittsrisiko signifikant erhöhen (Radl, 2007, S. 58). Bei derInterpretation der vorhandene Analyseergebnisse muss allerdings berücksichtigt wer-den, dass der Gesundheitszustand allgemein einen sogenannten „weichen“ Indikator

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darstellt, dessen Operationalisierung diverse Probleme mit sich bringt.Der Eintritt in die Altersrente wird häufig auch in Zusammenhang mit der Einkom-

menshöhe analysiert. In den Daten der gesetzlichen Rentenversicherung eignet sich da-bei die Höhe der Rentenanwartschaft als Indikator für das Einkommen. Radl und Fiesole(2006, S. 651) fanden mit Hilfe dessen heraus, dass sich zwischen der Einkommenshöheund dem Renteneintrittsalter kein linearer Zusammenhang identifizieren lässt. So habenPersonen mit den höchsten und den niedrigsten Rentenanwartschaften eine relativ ge-ringe Neigung zum frühzeitigen Übergang in die Altersrente (Radl und Fiesole, 2006, S.650). Für den Übergang in die Erwerbsminderungsrente lassen sich aufgrund der Unfrei-willigkeit dessen solche Analysen nicht finden.

Abschließend soll an dieser Stelle noch der Einfluss des Wohnortes auf das Rentenein-trittsrisiko betrachtet werden. Himmelreicher und Clemens (2009) fanden heraus, dassostdeutsche Männer und Frauen deutlich früher den Übergang in die Altersrente voll-ziehen, als Männer und Frauen aus Westdeutschland. Bei der Betrachtung der Erwerbs-minderungsrenten konnten Höhne und Schubert (2007, S. 109) erwartungsgemäß in Ost-deutschland höhere Quoten aufzeigen als in Westdeutschland. Allerdings müssen bei derInterpretation dieses Faktors die Wechselwirkungen mit der regionalen Arbeitsmarktsi-tuation zwingend berücksichtigt werden.

Einfluss der Arbeitsmarktsituation

Die Bedeutung der Arbeitsmarktsituation für die Ruhestandsentscheidung älterer Ar-beitnehmer wird in der wissenschaftlichen Forschung zum Teil kontrovers diskutiert.Brussig und Nordhause-Janz (2006) analysierten die Arbeitsmarktbedingungen der 50-bis 69-Jährigen mit Hilfe der regionalen Arbeitslosenquoten. Sie fanden heraus, dass inRegionen mit schlechteren Arbeitsmarktbedingungen die Neigung zu einem früherenRuhestandseintritt signifikant ansteigt (Brussig und Nordhause-Janz, 2006, S. 35). Ri-phahn und Schmidt (1995, S. 25) sind dagegen der Ansicht, dass die Arbeitsmarktsituati-on für die Ruhestandsentscheidung älterer Arbeitnehmer tendenziell eher überbewertetwird. Auch sie haben die Arbeitsmarktsituation über den Indikator der Arbeitslosenquo-te in ihren Analysen abgebildet. Allerdings konnten dabei keine signifikanten Ergebnisseidentifiziert werden, weshalb die Autoren zu dem Schluss gekommen sind, dass eher an-dere Faktoren die Ruhestandsentscheidung bedingen.

Bei der Analyse des Übergangs in die Erwerbsminderungsrente müssen die spezifi-schen Belastungen, die sich aus der beruflichen Tätigkeit ergeben, zusätzlich in Betrachtgezogen werden. Zahlreiche Studienergebnisse konnten zeigen, dass Erwerbstätige, dieeiner körperlich anstrengenden Arbeit nachgehen, in ihrer Arbeitszeit chemischen Gift-stoffen ausgesetzt sind oder in Schichtarbeit tätig sind, ein erhöhtes Erwerbsminderungs-risiko aufweisen (vgl. Dragano et al., 2008, S. 115). Rehfeld (2006) hat das Risiko einerErwerbsminderungsrente bei Männern anhand des unterschiedlichen Status der beruf-lichen Tätigkeit verglichen und konstatiert, dass männliche Arbeiter im Vergleich zu

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männlichen Angestellten aufgrund höherer berufsspezifischer Risiken rund ein Jahr frü-her eine Erwerbsminderungsrente erhalten (Rehfeld, 2006, S. 13).

Faktoren des Haushaltskontextes

Individuelle Ruhestandsentscheidungen sind sehr häufig von den Interessen und Be-dürfnissen anderer Haushaltsmitglieder abhängig und müssen mit ihnen abgestimmtwerden (Brussig und Nordhause-Janz, 2006, S. 24). Dies gilt insbesondere für die Ru-hestandsentscheidung von Frauen (vgl. Allmendinger, 1990). Aus diesem Grund mussauch der Einfluss des Haushaltskontextes bei der Analyse des Rentenübergangs mit be-rücksichtigt werden. Die Zahl der vorhandenen empirischen Studien hierzu ist bislangallerdings sehr begrenzt. Dies ist darauf zurückzuführen, dass es in den vorhandenenDaten oftmals an geeigneten Faktoren fehlt, um dem Haushaltskontext in den Analysenangemessen Rücksicht zu tragen.

Brussig und Nordhause-Janz (2006) fanden mit Hilfe der Daten des Sozio-oekono-mischen Panels heraus, dass die Ruhestandsentscheidung sowohl vom Haushaltsein-kommen als auch vom Rentenstatus des eventuell vorhandenen Partners beeinflusst wird.So steigt bei beiden Geschlechtern mit dem Haushaltseinkommen auch die Wahrschein-lichkeit für einen früheren Eintritt in den Ruhestand (Brussig und Nordhause-Janz, 2006,S. 38). Der Rentenstatus des Partners übt zwischen den Geschlechtern einen gegentei-ligen Effekt aus. Bei den Frauen erhöht sich die Rentenübergangsrate, unter ansonstenkonstanten Bedingungen, um 25 Prozent, wenn sich ein vorhandener Partner bereits imRuhestand befindet. Bei den Männern konnte dagegen im gleichen Fall ein gegenteiligerEffekt beobachtet werden (Brussig und Nordhause-Janz, 2006, S. 38). Sie verbleiben län-ger im Erwerbsleben, wenn sich ihre Frau bereits im Ruhestand befindet.

Blau und Riphahn (1999, S. 249) konnten darüber hinaus, ebenfalls unter Verwendungder Daten des sozio-oekonomischen Panels, nachweisen, dass bei Paaren in den höhe-ren Altersstufen der Wunsch nach gemeinsamer Freizeit besonders stark ausgeprägt ist,weshalb sie allgemein dazu neigen, ihre Rentenübergänge zu koordinieren. Dabei passensich die Frauen deutlich häufiger den Rentenübergangsentscheidungen ihrer Männer an,als umgekehrt.

Rentenrechtliche Einflussfaktoren

Ruhestandsentscheidungen sind allgemein sehr stark mit den rentenrechtlichen Vor-aussetzungen verbunden. Dies gilt insbesondere für den Übergang in die Altersrente.Dementsprechend konnten diverse Studien nachweisen, dass sich die Renteneintritte imAlter von 60, 63 und 65 Jahren besonders häufen (z.B.: Radl und Fiesole 2006, S. 647;Himmelreicher und Clemens 2009, S. 444). Diese Altersstufen stellen derzeit die drei we-sentlichen rentenrechtlichen Altersgrenzen dar und die Analyseergebnisse zeigen damit,dass der Renteneintritt, sobald dieser gesetzlich ermöglicht wird, auch gehäuft vollzogen

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wird.Reformen der gesetzlichen Rahmenbedingungen und des Rentenzugangsalters führen

dementsprechend dazu, dass Rentenübergänge aufgeschoben beziehungsweise vorgezo-gen werden. So konnte nachgewiesen werden, dass die Rentenreformen der Vergangen-heit in einem leichten Anstieg des Renteneintrittsalters mündeten (Brussig und Wojtkow-ski, 2007, S. 1).

Entsprechend der Ausgestaltung des Rentensystems, ist auch der Versichertenstatusvor dem Rentenbeginn entscheidend für den Zeitpunkt des Übergangs in die Altersrente.So wird ein vorzeitiger Renteneintritt beispielsweise durch lang anhaltende Arbeistlosig-keit begünstigt (vgl. z.B. Brussig und Wojtkowski, 2007), wohingegen jene Individuen,die bis zum Rentenzugang versicherungspflichtig beschäftigt sind, deutlich später denRentenübergang vollziehen (Radl, 2007, S. 58).

Insgesamt zeigen die vorhandenen Studien zum Übergang in den Ruhestand, dass sicheine Vielzahl von Einflussfaktoren identifizieren lassen, die oftmals auch in Wechselwir-kung zueinander stehen. Dadurch ist eine trennscharfe Betrachtung einzelner Merkmalenur schwer möglich. Die obigen Ausführungen zum Forschungsstand bestätigen dies.Deutlich wird zudem, dass die unterschiedliche Operationalisierung des Ruhestands inden vorhandenen Studien die Vergleichbarkeit der Arbeiten besonders erschwert.

5.3. Vorstellung der Forschungshypothesen

Aufbauend auf den theoretischen Überlegungen und den bisherigen Forschungsergeb-nissen sollen nun die Arbeitshypothesen abgeleitet werden.

Im Mittelpunkt dieser Forschungsarbeit steht die Frage, wie sich hierzulande die Ver-rentungsprozesse von Ausländern und Deutschen unterscheiden. Dafür wird der ersteÜbergang in den Ruhestand betrachtet und zwischen Alters- und Erwerbsminderungs-renten differenziert.

Entsprechend des in Kapitel 4.1.3 vorgestellten lebenslauftheoretischen Ansatzes, derdie Push- und Pull-Faktoren des Übergangs in den Ruhestand vereint, muss davon aus-gegangen werden, dass sich die Renteneintritte beim Übergang in die Altersrente anbestimmten rentenrechtlich gesetzten Altersgrenzen häufen. Dies konnte bereits in ver-schiedenen wissenschaftlichen Studien bestätigt werden und sollte deshalb auch in dennachfolgenden Analysen nachweisbar sein. Relevant für die betrachteten Geburtskohor-ten sind dabei Renteneintritte im Alter von 60, 63 sowie 65 Jahren. Da Ausländer inder Regel den gleichen rentenrechtlichen Rahmenbedingungen unterliegen wie die deut-schen Bürger (vgl. Kapitel 3.3), sollten diese Altersgrenzen für Ausländer und Deutschegleichermaßen gelten. Demnach lautet die erste Forschungshypothese:

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Hypothese 1: Beim Übergang in die Altersrente lassen sich an den drei wesentlichen renten-rechtlichen Altersgrenzen (60, 63 und 65 Jahre) gehäuft Rentenübergänge beobachten. Dies giltfür Deutsche und Ausländer gleichermaßen.

Der Übergang in die Erwerbsminderungsrente ist dagegen nicht an solche Altersgren-zen gebunden und wird in der Regel auch nicht aus freien Stücken vollzogen. Somitkann er zu jeder Zeit im Lebensverlauf verortet sein, weshalb sich bei der Analyse keinegehäuften Übergänge in bestimmten Altersstufen identifizieren lassen dürften. Es kannallerdings davon ausgegangen werden, dass das Risiko der Erwerbsminderungsrentemit zunehmendem Alter ansteigt. Denn bekannt ist, dass zwischen gesundheitlichen Be-einträchtigungen und Belastungen und dem Lebensalter ein positiver Zusammenhangbesteht. Dieser Zusammenhang sollte unabhängig von der Staatsangehörigkeit wirken.Entsprechend lautet die zweite Forschungshypothese:

Hypothese 2: Das Risiko einer Erwerbsminderungsrente steigt bei ausländischen und deut-schen Bürgern mit zunehmendem Alter an.

Dabei muss allerdings davon ausgegangen werden, dass Ausländer und Deutsche un-terschiedlich stark von diesem Risiko der Erwerbsminderungsrente betroffen sind. Diebetrachteten Geburtskohorten der Ausländer in der vorliegenden Analysearbeit setzensich vermutlich überwiegend aus den ehemaligen Gastarbeitern zusammen. Diese sindhierzulande in erster Linie als un- und angelernte Arbeiter/innen in der Industrie tä-tig und damit besonderen Arbeitsbedingungen ausgesetzt. Sie arbeiten hauptsächlich inkörperlich anstrengenden Berufsgruppen, welche häufig mit Schicht- und Akkordarbeit,langen Arbeitszeiten sowie größeren berufsbedingten Gesundheitsrisiken einhergehen.Entsprechend der Theorien der Arbeitsmarktsegmentation sind die Arbeitsmärkte zu-dem für Migranten relativ verschlossen und es ist davon auszugehen, dass sie überwie-gend im sekundären Arbeitsmarktsektor tätig sind, während Deutsche die Privilegiendes primären Arbeitsmarktsektors genießen. Die dritte Forschungshypothese lautet folg-lich:

Hypothese 3: Ausländer sind stärker von dem Risiko einer Erwerbsminderungsrente betroffenals Deutsche.

Die Unterschiede beim Übergang in die Altersrente zwischen Ausländern und Deut-schen lassen sich nur schwer innerhalb der vorgestellten theoretischen Konzepte ein-betten. Eventuelle Differenzen können am ehesten mit Hilfe der lebenslauftheoretischenAnsätze zum Übergang in den Ruhestand erklärt werden. Diese gehen davon aus, dassneben den institutionalisierten Steuerungsvorgaben auch kulturelle NormvorstellungenEinfluss auf den Verrentungsprozess nehmen. Entsprechend können differierende nor-mative Werte, die sich zwischen Ausländern und Deutschen identifizieren lassen, ein

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unterschiedliches Renteneintrittsalter zur Folge haben. Vermutet wird, dass Ausländerverglichen mit den deutschen Bürgern ein niedrigeres Risiko beim Übergang in die Al-tersrente aufweisen. Dieses niedrigere Risiko der Ausländer kann darüber hinaus mitihrem erhöhten Erwerbsminderungsrisiko in Verbindung gebracht werden. Schließlichhat ein Großteil von ihnen den Übergang in den Ruhestand durch den Eintritt in dieErwerbsminderungsrente bereits erlebt und sie sind damit nicht mehr dem Risiko einerAltersrente ausgesetzt. Dementsprechend lautet die vierte und letzte Forschungshypo-these:

Hypothese 4: Ausländer weisen ein niedrigeres Risiko beim Übergang in die Altersrente aufals Deutsche.

Auf Basis dieser Hypothesen soll die empirische Analysearbeit durchgeführt werden,um die Determinanten des Verrentungsrisikos aufzuzeigen. Dazu werden die im nach-folgenden Kapitel vorgestellten Daten, Methoden und Variablen verwendet.

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6. Daten, Variablen und Methoden

In diesem Kapitel werden zunächst die Forschungsdaten der gesetzlichen Rentenversi-cherung vorgestellt, welche als Datengrundlage für die Analysearbeit dienen. Anschlie-ßend wird auf die Erfassung des Migrationsstatus in den vorhandenen Daten näher ein-gegangen. Kapitel 6.3 beschreibt schließlich die verwendeten Methoden der Ereignisda-tenanalyse. Das Vorgehen der Stichprobenauswahl für die Analyse wird nachfolgend inKapitel 6.4 erklärt. Abschließend folgen in Kapitel 6.5 und 6.6 die Erläuterungen zur Kon-struktion der abhängigen und unabhängigen Variablen. Zur Beschreibung der relevantenKovariaten wird dabei eine „Occurence and Exposure“-Tabelle verwendet.

6.1. Beschreibung des Datensatzes

Die dieser Analysearbeit zugrunde liegenden Daten stellt das Forschungsdatenzentrumder Rentenversicherung (FDZ-RV) zur Verfügung. Dieses wurde im Jahr 2004 gegrün-det und bis zum Ende des Jahres 2008 durch das Bundesministerium für Bildung undForschung (BMBF) im Rahmen einer Aufbauphase gefördert (Hansen et al., 2012, S. 1).Eingerichtet wurde das Forschungsdatenzentrum, um die prozessproduzierten Datender gesetzlichen Rentenversicherung für die wissenschaftliche Forschung aufzubereiten(Rehfeld und Klosterhuls, 2005, S. 152). Seither stellt das FDZ-RV, unter strenger Einhal-tung von Datenschutz und Datensicherheit, der Öffentlichkeit regelmäßig verschiedeneMikrodaten der gesetzlichen Rentenversicherung in Form von Querschnitts- und Längs-schnittdaten, zur Verfügung (Hansen et al., 2012, S. 1, 4). Dabei werden verschiedeneFormen der Datennutzung angeboten. Neben Public- und Scientific Use Files wird zu-sätzlich der Zugang über das „Kontrollierte Fernrechnen“ angeboten. Hierbei kommendie interessierten Wissenschaftler nie mit den zugrundeliegenden Datensätzen in Berüh-rung. Stattdessen übermitteln sie ihre geschriebene Syntax an einen Mitarbeiter des FDZ-RV, welcher schließlich die Analysearbeit für sie durchführt (Himmelreicher et al., 2006,S. 16).

Die Datengrundlage dieser Analysearbeit stellt der Scientific Use File (SUF) „Abge-schlossene Rehabilitation im Versicherungsverlauf 2002-2009“ dar. Dieser stellt perso-nenbasierte Informationen über abgeschlossene Rehabilitationsleistungen und bewilligteRentenleistungen von Versicherten und ihren anspruchsberechtigten Angehörigen inner-halb eines achtjährigen Berichtszeitraumes (2002-2009) im Längsschnitt zur Verfügung.Der Datenbestand liefert dabei Informationen über abgeschlossene Leistungen zur me-dizinischen Rehabilitation oder zur Teilhabe am Arbeitsleben (z.B. Qualifizierungen oder

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Ausbildungen), bewilligte Rentenanträge und Rentenleistungen, das Versicherungsver-hältnis sowie geleistete Beiträge und Beitragszeiten (Deutsche Rentenversicherung Bund,2012a, S. 2).

Die Grundgesamtheit bilden all jene Fälle, in denen der RentenversicherungsträgerKontoführer ist und bei denen im Berichtszeitraum mindestens eine beendete Rehabili-tationsleistung und/oder eine Rente wegen Erwerbsminderung, Alters oder Todes oderin Form einer Knappschaftsausgleichsleistung bewilligt wurde (Deutsche Rentenversi-cherung Bund, 2012a, S. 3). Zusätzlich lassen sich im Datensatz sogenannte „neutraleVergleichskohorten“ finden. Zu ihnen gehören all jene Personen, die ihren 66. oder 52.Geburtstag im Berichtszeitraum erlebten oder jene, die bis einschließlich zum 75. Le-bensjahr verstorben sind (Deutsche Rentenversicherung Bund, 2012a, S. 3). Diese Perso-nen haben keine Rehabilitationsleistungen abgeschlossen (Deutsche RentenversicherungBund, 2012a, S. 21), weshalb davon ausgegangen wird, dass sie deutlich gesünder sindals der Rest der in der Grundgesamtheit eingeschlossenen Fälle.

Aus der beschriebenen Grundgesamtheit von N = 16.459.062 (Deutsche Rentenversi-cherung Bund, 2012a, S. 5) wurde eine disproportional geschichtete Zufallsstichprobegezogen (vgl. Schnell et al., 2008, S. 279f). Dies erfolgte mit Hilfe von drei Schichten. Zuder ersten Schicht zählen Personen, die im Berichtszeitraum mindestens eine Leistungzur Teilhabe am Arbeitsleben abgeschlossen haben. Sie gehen anteilig mit 40 Prozent indie Stichprobe ein. Personen, die im Berichtszeitraum ausschließlich medizinische Reha-bilitationsleistungen beendet haben, gehen dagegen nur mit einem Anteil von 20 Prozentin die Stichprobe ein. Zum gleichen Anteil geht auch die dritte Schicht und damit jenePersonen, die im Berichtszeitraum eine Rentenleistung bewilligt bekommen haben un-d/oder eine der drei Demografiekohorten angehören, in die Stichprobe ein (DeutscheRentenversicherung Bund, 2012a, S. 5f). Daraus ergibt sich ein Stichprobenumfang voninsgesamt 3.535.115 Personen (Deutsche Rentenversicherung Bund, 2012a, S. 6).

Aufbereitet wurden die Daten des SUF in Form von fünf Datenbeständen. Die vierEpisodendateien liefern für alle aufgeführten Stichprobengruppen Daten zur medizini-schen Rehabilitation, über Leistungen zur Teilhabe am Arbeitsleben, über bewilligte Ren-tenleistungen sowie über den Rentenversicherungs- und Beitragsverlauf (vgl. DeutscheRentenversicherung Bund, 2012a, S. 8f). In der Kopfdatei sind alle in der Stichprobe vor-handenen Fälle einzeln mit ihren wesentlichen datentechnischen und demografischenMerkmalen aufgeführt. Außerdem finden sich in dieser Datei die Identifikationsvaria-blen, mit deren Hilfe die einzelnen Datenbestände zusammengeführt werden können.Die darin enthaltenen Merkmale stammen aus unterschiedlichen Datenquellen. Für denGroßteil der Informationen wurde auf die Daten aus den Rentenversicherungskontenzurückgegriffen. Ergänzt wurden diese Informationen um Merkmale aus Anträgen undärztlichen Berichten (Deutsche Rentenversicherung Bund, 2012a, S. 17). In Folge der dif-ferierenden Quellen ist allerdings auch die Validität der Daten unterschiedlich zu bewer-ten.

Die vorliegende Arbeit konzentriert sich ausschließlich auf die Angaben aus der Kopf-

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datei. Ein Zusammenspiel mit weiteren Episodendateien war aufgrund des Analysege-genstands nicht nötig. Dies hat den wesentlichen Vorteil, dass bei der Analysearbeit aus-schließlich auf Merkmale zurückgegriffen wird, die direkt aus den Rentenversicherungs-konten der Personen stammen und damit insgesamt eine recht hohe Validität aufweisen.

Der Rentenbezug wird innerhalb des SUF sowohl in Form von eigenen Versicherten-renten als auch über die eventuell abgeleiteten Hinterbliebenenrenten für Angehörigeerfasst (Deutsche Rentenversicherung Bund, 2012a, S. 5). Unterschieden werden dabeiErwerbsminderungsrenten, Renten wegen Alters, Erziehungsrenten, Knappschaftsaus-gleichsleistungen sowie Renten wegen Todes (Waisen-, Witwenrenten). Zusätzlich mussberücksichtigt werden, dass die Rentenzahlungen der gesetzlichen Rentenversicherungsich nicht ausschließlich auf Personen im Inland beschränken (Deutsche Rentenversiche-rung Bund, 2012a, S. 8). Dies hat zur Folge, dass sich im Datensatz auch Personen fin-den lassen, deren Wohnsitz außerhalb Deutschlands liegt und die dennoch eine deutscheRente beziehen.

Insgesamt zeichnet sich der verwendete Datensatz durch eine hohe Datenqualität undeine außergewöhnlich große Fallzahl aus. Die Daten liefern damit für den achtjährigenBerichtszeitraum sehr ausführliche und verlässliche Informationen über die in der ge-setzlichen Rentenversicherung erfassten Versicherten, welche die bekannten Erhebun-gen der Sozialforschung nicht liefern könnten. Enthalten sind verschiedene versiche-rungsrechtlich relevante Merkmale, die ein einzigartiges Analysepotential für die wissen-schaftliche Forschung bieten. Die überaus große Fallzahl des Datensatzes ermöglicht esdarüber hinaus, die Analysearbeit auf verschiedene Migrantenpopulation auszuweiten.Dies bleibt bei der Verwendung alternativer Datensätze häufig verwehrt. Zudem kön-nen die typischen Probleme von Längsschnitterhebungen, wie beispielsweise Panelmor-talität, Erinnerungsfehler oder Auskunftsverweigerungen, außer Acht gelassen werden(Stegmann, 2010, S. 222). Dies hat zur Folge, dass der Anteil an fehlenden Angaben oderInformationslücken allgemein recht gering ausfällt (Kröger et al., 2011, S. 7). Schließlichkommt noch hinzu, dass die Daten aufgrund ihres prozessorientierten Charakters zeit-lich sehr genaue Angaben liefern. Dadurch ist es möglich den Zeitpunkt des Übergangsin den Ruhestand monatsgenau abzubilden.

Es muss allerdings auch berücksichtigt werden, dass mit den Daten der gesetzlichenRentenversicherung nicht die gesamte Bevölkerung identifiziert werden kann. Es gibteinige Bevölkerungsgruppen, wie beispielsweise Selbstständige, Beamte oder freiberuf-lich tätige Personen, die sich mit Hilfe dieser prozessproduzierten Daten nicht abbildenlassen. Ungeachtet dessen, sind in den Daten der gesetzlichen Rentenversicherung aberbeachtliche 96 Prozent der Bevölkerung Deutschlands repräsentiert (Richter und Him-melreicher, 2008, S. 36). Damit lassen die Daten weitreichende und repräsentative Aus-sagen über die Bevölkerung zu.

Zu kritisieren ist hingegen, dass sich in den Daten vergleichsweise wenige erklärendeVariablen finden lassen, die Hinweise auf den soziodemografischen Hintergrund liefern

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könnten. Dies ist der Tatsache geschuldet, dass die Rentenversicherung aufgrund gesetz-licher Vorgaben dazu angehalten ist, lediglich solche Daten zu erheben, die sie für ihreBerichterstattung und Planung auch tatsächlich benötigt (Stegmann, 2010, S. 218). Bezü-ge zum (Ehe-)Partner oder dem Haushaltskontext lassen sich dadurch leider ebenfallsnicht herstellen (Stegmann, 2010, S. 223).

Es bleibt festzuhalten, dass die Forschungsdaten der gesetzlichen Rentenversicherungeine aufgrund ihrer Validität und Fallzahlen außergewöhnliche Datenquelle darstellen.Für die Analyse der Verrentungsprozesse von Migranten und Deutschen eignen sie sichdabei in besonderem Maße. Die hohen Fallzahlen erlauben die Betrachtung von spe-zifischen Migrantenpopulationen, welche bei der Verwendung alternativer Datensätzein dieser Form nicht möglich gewesen wäre. Hinzu kommt, dass der prozessorientierteCharakter der Daten eine exakte Erfassung des Zeitpunkts und der Art des Übergangs inden Ruhestand garantiert.

6.2. Erfassung des Migrationsstatus in den Daten der gRV

Der Migrationsstatus kann in den Daten des SUF „Abgeschlossene Rehabilitation im Ver-sicherungsverlauf 2002-2009“ ausschließlich über das Merkmal der Staatsangehörigkeiterfasst werden. Dabei werden folgende Ausprägungen unterschieden:

• Deutschland

• Italien, Spanien, Griechenland, Portugal

• Ex-Jugoslawien (Slowenien, Kroatien, Mazedonien, Serbien, Montenegro, Bosnienund Herzegowina)

• Türkei

• Restliche EU-Staaten und übriges Ausland

• Staatenlos, nicht bekannt.

Diese Differenzierung wurde aufgrund ihres einzigartigen Analysepotentials beibehal-ten. Die Ausprägung „Italien, Spanien, Griechenland, Portugal“ wurde aus Gründen derLesbarkeit lediglich in „Südeuropa“ umbenannt.

Das Merkmal der Staatsangehörigkeit zur Differenzierung des Migrationsstatus wirdin der wissenschaftlichen Forschung recht kontrovers diskutiert. Neben den bereits aus-führlich in Kapitel 2.1 beschriebenen Nachteilen, die sich aus diesem Merkmal ergeben,lassen sich in den Daten der gesetzlichen Rentenversicherung noch weitere, spezifischereVor- und Nachteile anführen, die auf dessen Erfassung zurückzuführen sind.

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Erhoben wird das Merkmal der Staatsangehörigkeit in den Daten der gesetzlichen Ren-tenversicherung in Zusammenhang mit dem Meldeverfahren zur Sozialversicherung. Esdient zur Überprüfung der Arbeitsgenehmigung von ausländischen Beschäftigten undmuss deshalb vom Arbeitgeber gemeldet werden. Die Angabe dessen hat allerdings kei-ne direkten Auswirkungen auf die Leistungen der Sozialversicherungen des Arbeitneh-mers. Entscheidender ist die Angabe dagegen für den Arbeitgeber, da er bei der Beschäf-tigung von illegalen Migranten mit schwerwiegenden Sanktionen belangt wird. Im Zu-ge dessen kann davon ausgegangen werden, dass die Angaben zur Staatsangehörigkeit,trotz fehlender Auswirkungen auf sozialstaatliche Leistungen, relativ verlässlich sind(vgl. Mika, 2006, S. 58f). Hinzu kommt, dass die Arbeitnehmer bei Zustellung der Mel-dung zur Sozialversicherung, welche mindestens einmal im Jahr erfolgt, die Möglich-keit haben die Angabe zur Staatsangehörigkeit zu kontrollieren und gegebenenfalls zukorrigieren (Mika, 2006, S. 59). Dies erhöht die Validität des Merkmals zusätzlich und ga-rantiert verlässliche Informationen. Als problematisch erweist sich dagegen die Tatsache,dass lediglich eine Staatsangehörigkeit angegeben werden kann. Bei Personen mit dop-pelter Staatsangehörigkeit entscheidet schließlich der Arbeitgeber darüber, welche derbeiden Angaben in den Daten gespeichert wird (Mika, 2006, S. 59). Da die Mehrstaatig-keit aber nur äußerst wenige Personen betriftt, kann davon ausgegangen werden, dassdieses Problem weitestgehend vernachlässigt werden kann.

Insgesamt stellt das Merkmal der Staatsangehörigkeit in den Daten der deutschen Ren-tenversicherung einen äußerst validen Indikator dar, welcher sich als Unterscheidungs-merkmal für die nachfolgenden Analysen hervorragend eignet. Das Problem von Einbür-gerungen kann zudem weitestgehend vernachlässigt werden, da diese für die in dieserAnalysearbeit betrachteten Geburtskohorten nur in wenigen Fällen relevant sind. Diebetrachteten Migrantenpopulationen gehören überwiegend jener Generation an, die imZuge der Gastarbeiteranwerbung nach Deutschland kamen, weshalb davon ausgegan-gen werden kann, dass ein Großteil dieser Migranten bis heute die ausländische Staats-angehörigkeit besitzt (vgl. Mika, 2006, S. 61).

Nicht identifiziert werden können dagegen (Spät-)Aussiedler. Diese lassen sich mitHilfe des Merkmals der Staatsangehörigkeit leider nicht erfassen.

Alles in allem bleibt festzuhalten, dass der Indikator der Staatsangehörigkeit für dieErfassung der Migrantenpopulation nicht optimal ist, aber sich für die in dieser Analysebetrachteten Geburtskohorten dennoch recht gut anwenden lässt. Die Forschungsdatender gesetzlichen Rentenversicherung ermöglichen es darüber hinaus, die Analysen füreine einzigartig große Fallzahl durchzuführen.

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6.3. Methoden der Ereignisdatenanalyse

Für die empirische Analysearbeit werden die Methoden der Ereignisdatenanalyse ver-wendet, welche in diesem Kapitel kurz beschrieben werden sollen.

Die Ereignisdatenanalyse beschreibt eine Vielzahl von statistischen Verfahren zur Ana-lyse von Zeitdauern zwischen aufeinanderfolgenden Ereignissen (Blossfeld, 2010, S. 995).Ein Ereignis stellt dabei den Übergang von einem diskreten Zustand zu einem anderendiskreten Zustand dar. Die einnehmbaren Zustände sind in der Regel abzählbar und las-sen sich in einer stetigen Zeit verorten. Ziel der Ereignisdatenanalyse ist es, die Zeitdau-ern zwischen zwei Zustandswechseln zu beschreiben und die Determinanten der Zu-standsänderungen zu deklarieren (Blossfeld, 2010, S. 995).

Die der Ereignisdatenanalyse zugrunde liegenden Daten sind häufig zensiert. Zensie-rungen sind dann vorzufinden, wenn die Information über die Verweildauer in einemZustand nicht vollständig ist. In der wissenschaftlichen Literatur werden verschiedeneArten der Zensierung unterschieden. Die meisten Ereignisdaten sind rechtszensiert. Dasbedeutet, der Anfang einer Episode ist bekannt, aber das Ende der Episode konnte zumBefragungszeitpunkt noch nicht beobachtet werden. Die Gründe für eine Rechtszensie-rung sind vielfältig und vom zu analysierenden Risiko abhängig. Methodisch gesehenist der Umgang mit der Rechtszensierung aber unproblematisch, denn die Zeitdauer biszur Zensierung kann ermittelt werden (Blossfeld, 2010, S. 999f). Weitaus schwieriger istes dagegen, mit dem Problem der Linkszensierung umzugehen. In diesen Fällen ist dieZeitspanne vor Beginn der Beobachtung unbekannt, weshalb es nicht möglich ist, die Ef-fekte der unbeobachteten Episoden zu berücksichtigen (Blossfeld, 2011, S. 467f).

Auch die Trunkierung von Ereignisdaten stellt eine methodische Herausforderung dar.Hier können Individuen lediglich innerhalb eines bestimmten Berichtszeitraumes beob-achtet werden. Ereignisse, die außerhalb dieses Zeitraumes stattfinden, werden dagegennicht erfasst (Klein und Moeschberger, 2003, S. 72). Wie bei der Zensierung wird auchhier zwischen links- und rechtstrunkierten Daten unterschieden (vgl. Klein und Moesch-berger, 2003, S. 63f).

Für die statistische Untersuchung von Ereignisdaten wird generell eine Zeit- und eineEreignisvariable benötigt. Die Ereignisvariable weist im einfachsten Fall eine dichotomeCharakteristik auf und kann damit lediglich zwei Ausprägungen annehmen. Sie nimmtden Wert 1 an, wenn die betrachtete Person das zu untersuchende Ereignis innerhalb desBeobachtungszeitraums bereits erfahren hat. Für den Fall, dass das Ereignis jedoch nochnicht stattgefunden hat, liegt automatisch eine Rechtszensierung vor und der Ereignis-variable wird der Wert 0 zugeschrieben.

In diesem einfachsten Fall wird davon ausgegangen, dass alle betrachteten Personenlediglich ein einziges Ereignis erfahren können. Es ist allerdings ebenfalls denkbar, dasseine Person zeitgleich dem Risiko unterschiedlicher Ereignisse ausgesetzt ist. Jene Er-

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eignisse stehen folglich in Konkurrenz zueinander, weshalb in der wissenschaftlichenForschung von „konkurrierenden Ereignissen“ beziehungsweise „competing risks“ ge-sprochen wird. In jenen Fällen kann die Ereignisvariable mehr als zwei Ausprägungenannehmen. Bei jedem Subjekt kann allerdings nur eines der möglichen Ereignisse eintre-ten.

Entsprechend der Ereignisvariable lässt sich anschließend die Zeitvariable konstruie-ren. Falls ein Ereignis stattgefunden hat, wird die Zeit bis zum Eintritt des betrachtetenEreignisses gemessen. Für den Fall einer Rechtszensierung wird dagegen die Zeit zumZeitpunkt der jeweiligen Zensierung gemessen. Die Zeit kann dabei sowohl in Form deschronologischen Alters der betrachteten Person, als auch über die Kalenderzeit erfasstwerden. Auch weitere, deutlich komplexere und differenziertere Zeitbezüge sind denk-bar (vgl. Blossfeld, 2010, S. 997).

In der vorliegenden Arbeit stellen die Ereignisse Altersrente, Erwerbsminderungsrenteund Tod konkurrierende Ereignisse dar. Der Umgang mit konkurrierenden Ereignissenist etwas aufwendiger und kann unterschiedlich gehandhabt werden (vgl. Haller et al.,2013). Je nach angewendetem Verfahren bringt es gewisse Vor- und Nachteile mit sich.

In dieser Arbeit sind die Übergänge in Alters- und Erwerbsminderungsrente von zen-tralem Interesse. Deshalb werden in der Datenanalyse beide Ereignisse getrennt vonein-ander betrachtet. Die jeweils konkurrierenden Ereignisse werden dabei unter der An-nahme, dass sie unabhängig voneinander sind, mit einer Zensierung gleichgesetzt (vgl.Kleinbaum und Klein, 2012, S. 426, 434ff). Durch dieses Verfahren ist es möglich, dienachfolgend beschriebenen gängigen Methoden der Survivalanalyse anzuwenden.

Zur deskriptiven Beschreibung der Ereignisdaten bieten sich nichtparametrische Ver-fahren an, mit denen der Verlauf der Hazardrate beschrieben oder die Survivalkurven fürbestimmte (Sub-)Gruppen geschätzt werden können (Blossfeld, 2010, S. 1003). Die Survi-valfunktion gibt den Anteil jener Personen an, die ein Ereignis bis zu einem bestimmtenZeitpunkt t noch nicht erfahren haben. Die Hazardrate kann gewissermaßen als Umkehr-funktion der Survivalfunktion verstanden werden. Sie gibt die Intensität an, mit der einEreignis eintritt (Kleinbaum und Klein, 2005, S. 10) und beschreibt damit die Höhe desRisikos für den Eintritt des zu untersuchenden Ereignisses. Mit Hilfe der Hazardratenfür verschiedene Subgruppen lässt sich das relative Risiko, der Hazard Ratio, berechnen.Dieser gibt das Verhältnis zweier Raten zueinander an und beschreibt sowohl die Stärkeals auch die Richtung des Zusammenhangs der untersuchten Variable. Ein Hazard Ra-tio größer eins kennzeichnet einen positiven Einfluss im Vergleich zur Referenzgruppe.Liegt der Hazard Ratio dagegen zwischen null und eins, liegt ein negativer Einfluss imVergleich zur Referenzgruppe vor.

Für die Berechnungen der Survivalfunktion und der Hazardrate können zwei unter-schiedliche Verfahren herangezogen werden. Die Sterbetafelmethode berechnet Schätz-werte für festgelegte Intervalle, welche beliebig lang sein können. Die Kaplan-Meier-

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Methode ermittelt dagegen Schätzwerte für jeden Zeitpunkt t, zu dem ein Ereignis statt-gefunden hat. Der Nachteil der Sterbetafelmethode besteht darin, dass die Genauigkeitder geschätzten Ergebnisse sehr stark von den gewählten Intervallbreiten abhängt (Bloss-feld, 2010, S. 1003). Wenn allerdings die Größe der Intervalle sehr klein gehalten wird,dann liefern beide Methoden identische Ergebnisse. In den deskriptiven Analysen dieserArbeit wird die Kaplan-Meier-Methode für die Schätzung der Survivalkurven und Ha-zardraten verwendet.

Falls die Survivalfunktionen für zwei oder mehr Subgruppen berechnet werden, mussein statistischer Test herangezogen werden, um zu überprüfen ob signifikante Unter-schiede zwischen den einzelnen Subpopulationen vorliegen. Hierfür bieten sich verschie-dene Verfahren an. In der vorliegenden Arbeit wird der Log-Rank-Test verwendet. Diesergewichtet, im Unterschied zu alternativen Teststatistiken wie beispielsweise dem gene-ralisierten Wilcoxon-Test, alle Ereignisse gleich stark (Ziegler et al., 2007, S. e41). Der Testkann allerdings nur angewendet werden, wenn sich die Survivalkurven nicht schneiden.Die Nullhypothese geht dann davon aus, dass keine statistisch signifikanten Unterschie-de zwischen den Survivalfunktionen zu finden sind. Ob diese Nullhypothese abgelehntwerden kann, entscheidet sich auf Basis des Vergleichs des empirischen Testwertes mitdem theoretischen Testwert, wobei die Teststatistik für große Zahlen chiquadrat-verteiltist (vgl. Kleinbaum und Klein, 2005, S. 57ff).

Um nun zu analysieren, welche Determinanten auf den betrachteten Übergang im Le-bensverlauf Einfluss nehmen, muss eine Regressionsanalyse durchgeführt werden. DieStruktur eines ereignisanalytischen Regressionsmodells wird formal folgendermaßen be-schrieben:

h(t|X) = h0(t) · exp(βx)

Die abhängige Variable h(t|X) stellt die Hazardrate dar. Sie wird als sogenannte Über-gangsrate betrachtet, welche die Zeitdauer des Übergangs von einem Ausgangszustandin einen Zielzustand beschreibt (Blossfeld, 2010, S. 1000). Durch mathematische Log-Transformation wirken die Kovariaten auf die Hazardrate multiplikativ. Der von der Pro-zesszeit abhängige Baseline Hazard h0(t) stellt die Basis eines jeden Regressionsmodellsdar, denn ereignisanalytische Regressionsmodelle unterscheiden sich in erster Linie inBezug auf dessen Verlauf.

In der vorliegenden Arbeit soll ein Piecewise-Constant-Modell geschätzt werden. Die-ses parametrische Modell nimmt einen stückweise konstanten Verlauf der Baseline an, indem die Prozesszeit in kleine Teilstücke zerlegt wird, innerhalb welcher die Hazardra-te jeweils konstant verläuft. Die Vorteile dieses Regressionsmodells lassen sich in seinerFlexibilität und seiner Anpassungskraft finden.

Die Schätzung der Regresssionskoeffizienten erfolgt mit Hilfe der Maximum-Likeli-hood-Methode. Ziel dieses Schätzverfahrens ist es, die Logit-Koeffizienten so zu bestim-

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men, dass der Likelihood der beobachteten Erhebungsdaten maximal ist (Backhaus et al.,2008, S. 252). Der Likelihood ist dabei das Maß, dass die Anpassung der Regression andie vorliegenden Daten zum Ausdruck bringt. Die ausgegebenen Regressionskoeffizien-ten lassen sich allerdings lediglich hinsichtlich ihrer Richtung interpretieren. Aussagenüber die Stärke des Zusammenhangs können an dieser Stelle nicht getroffen werden. Ausdiesem Grund werden statt der β-Koeffizienten deren Potenzen zur Basis e interpretiert.Dies entspricht dem Hazard Ratio. Die Überprüfung der Signifikanz der Koeffizientenerfolgt mit Hilfe einer zweiseitigen normalverteilten Teststatistik. In der Nullhypothsesewird dabei davon ausgegangen, dass der betrachtete β-Koeffizient sich nicht von null un-terscheidet. Der Koeffizient ist demnach signifikant, wenn β ungleich null ist. Die Signi-fikanz bezieht sich dabei immer auf die jeweilige Referenzkategorie. Die Entscheidung,ob die Nullhypothese abgelehnt werden kann basiert wiederum auf dem Vergleich vontatsächlichen und erwarteten Häufigkeiten.

Abschließend wird die Modellgüte mit Hilfe des Log-Likelihood-Ratio Test überprüft.Dieses Verfahren untersucht, ob die Parameterschätzung eines aktuellen Regressionsmo-dells eine statistisch signifikant bessere Anpassung an die beobachteten Daten liefert,als eine vorherige Modellschätzung. Allgemein gilt: je größer die Log-Likelihood-Wertesind, desto besser ist die Modellgüte. In einem ersten Schritt wird das Maximum der Li-kelihoods des Endmodells dem des Nullmodells (Modell ohne Kovariaten) gegenüberge-stellt. Im nächsten Schritt wird die Güte verschiedener Modelle verglichen. Hierbei wirddas Maximum der Likelihoods des aktuellen Regressionsmodells mit n + k Kovariatendem des vorangegangenen Modells mit n Kovariaten gegenübergestellt. Dafür werdenzwei Hypothesen aufgestellt. Die Nullhypothese besagt, dass alle Parameterwerte der(neu integrierten) Kovariaten gleich null sind und das Modell damit völlig ohne Wir-kung bleibt. Die Alternativhypothese geht hingegen davon aus, dass mindestens einerder Parameter ungleich null ist und sich die beiden Modelle damit hinsichtlich ihrerGüte voneinander unterscheiden. Zur Hypothesenüberprüfung wird die PrüfvariableG berechnet. Sie ergibt sich aus der Differenz der (-2)fachen Log-Likelihood-Werte. Dieermittelte G-Statistik ist chiquadrat-verteilt mit der Anzahl zusätzlicher Parameter alsFreiheitsgrade und kann im Anschluss auf statistische Signifikanz geprüft werden. DieVoraussetzung für die Durchführung eines Log-Likelihood-Ratio Test stellen ineinanderverschachtelte Modelle dar. Das heißt die untersuchten Regressionsmodelle dürfen sichlediglich in der Anzahl ihrer Parameter unterscheiden, nicht aber in ihrer Fallzahl.

Ein jedes Regressionsmodell unterliegt sehr strengen Modellannahmen. Deshalb ist dieÜberprüfung der Proportionalitätsannahme und das Aufzeigen von eventuell vorhande-nen Interaktionseffekten unerlässlich.

Die Proportionalitätsannahme geht davon aus, dass sich die Richtung und die Stärkedes Effekts der Prozesszeit für alle betrachteten Personen auf die gleiche Weise auswirkt.Zur Überprüfung dessen müssen die Hazardraten aller Kovariaten nach Subgruppen

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über den Verlauf der Prozesszeit hinweg betrachtet werden. Die Proportionalitätsannah-me ist genau dann erfüllt, wenn die Hazardraten der jeweiligen Subgruppe parallel zu-einander verlaufen. Weil die Survivalfunktionen gewissermaßen das Gegenstück zu denHazardraten darstellen, können auch diese im Hinblick auf die Proportionalitätsannah-me untersucht werden. Falls die Survivalkurven also nicht paralell verlaufen, muss fürdie entsprechende Variable ein Interaktionseffekt mit der Baseline des Regressionsmo-dells, also der Prozesszeit, berechnet werden.

Die in dieser Arbeit berechneten und im anschließenden Kapitel vorgestellten Survi-valkurven der betrachteten Kovariaten verlaufen überwiegend weitestgehend parallelzueinander. Lediglich für die in einigen Kovariaten vorhandene Subgruppe „keine Anga-be“ lassen sich mitunter ungewöhnliche Schnittpunkte mit den Survivalkurven der ande-ren Subgruppen finden. Allerdings ist diese Kategorie innerhalb der Analysearbeit nichtvon zentralem Interesse und deren Ergebnisse lassen sich aufgrund der Unbestimmtheitdieser Ausprägung nur schwer interpretieren. Aus diesem Grund kann allgemein davonausgegangen werden, dass die Annahme der Proportionalität erfüllt ist, weshalb auf eineDarstellung der Interaktionseffekte mit der Prozesszeit verzichtet wurde.

Anders verhält es sich mit den Interaktionseffekten. Diese sind Bestandteil dieser Ar-beit und werden in Kapitel 7.1.3 und Kapitel 7.2.3 vorgestellt. Ein Interaktionseffekt istimmer dann nachzuweisen, wenn zwischen zwei erklärenden Variablen Wechselwirkun-gen bestehen. Das bedeutet, der Einfluss einer Kovariate übt auf die einzelnen Subgrup-pen einer anderen Kovariaten einen unterschiedlich hohen Einfluss aus.

6.4. Datenselektion

Die Grundlage für die Analysearbeit stellt der SUF „Abgeschlossene Rehabilitation imVersicherungsverlauf 2002-2009“ der gesetzlichen Rentenversicherung dar. Die Ausgangs-stichprobe besteht vor der Datenselektion aus ingesamt 3.535.115 Untersuchungseinhei-ten, die sich aus sozialversicherungspflichtig Versicherten und ihren anspruchsberechtig-ten Angehörigen zusammensetzen.

Ziel der Untersuchung ist es, die Verrentungsprozesse von Ausländern und Deutschenaufzuzeigen. Das zu untersuchende Ereignis stellt demnach der Übergang in den Ruhe-stand dar. Zur Risikopopulation zählen folglich all jene Personen, die einen Anspruch aufRentenleistungen haben. Die Variablen zum Rentenbeginn und zur Rentenart beziehensich jeweils auf den erstmaligen Beginn einer Versichertenrente, welche in den Berichts-zeitraum des Datenbestandes hineinreicht (Deutsche Rentenversicherung Bund, 2012a,S. 16f). Damit liefern die zugrunde liegenden Daten lediglich Informationen innerhalbeines bestimmten Berichtszeitraumes, der sich in den Jahren von 2002 bis 2009 verortenlässt. Hiermit liegen trunkierte Daten vor und die Prozesszeit muss nicht nur über das Al-ter, sondern auch über die Periode definiert werden. Da die Informationen im Datensatzab dem 01.01.2002 vorliegen und mit monatsgenauen Angaben gerechnet werden soll,

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startet die Prozesszeit im Dezember 2001 und endet mit dem Zeitpunkt des Übergangsin den Ruhestand oder aber mit dem Zeitpunkt der Rechtszensierung. Eine Zensierungliegt vor, wenn der Übergang in den Ruhestand bis zum Ende der Prozesszeit (Dezember2009) noch nicht stattgefunden hat.

Der Übergang in den Ruhestand kann auf verschiedene Arten vollzogen werden. Ne-ben dem Übergang in eine Altersrente, gelten auch Eintritte in eine Erwerbsminderungs-, Hinterbliebenen- oder Erziehungsrente als Rentenübergänge. Der Analysegegenstanddieser Arbeit konzentriert sich allerdings nur auf die beiden erstgenannten Rentenarten.Sie werden als konkurrierende Risiken betrachtet und nachfolgend getrennt voneinan-der analysiert. Zusätzlich wird auch der Übergang in den Tod als ein konkurrierendesEreignis interpretiert. In Abhängigkeit vom untersuchten Ereignis werden die anderenbeiden Ereignisse damit als zensierte Fälle berücksichtigt.

Dem Risiko des Renteneintritts sind nicht alle Altersgruppen gleichermaßen ausge-setzt. Deshalb wurde die Prozesszeit auch hinsichtlich des Alters beschränkt. Eine Alters-rente kann nur innerhalb einer gesetzlich definierten Altersspanne bezogen werden (vgl.Kapitel 3.1). Übergänge in die Altersrente können folglich nicht vor dem 60. Lebensjahrstattfinden. Der Zeitpunkt des Eintritts in die Erwerbsminderungsrente ist dagegen nichtan gesetzlich festgelegte Altersgrenzen gebunden, findet aber nur in wenigen Fällen vordem 50. Lebensjahr statt. Aufgrund der Beschaffenheit der neutralen Vergleichskohortenwurde der Beginn der Prozesszeit schließlich mit einem Alter von 52 Jahren gleichge-setzt. Für das Ende der Prozesszeit wurde das 67. Lebensjahr ausgewählt. Dieses Alterstellt für die kommenden Geburtskohorten die neue Regelaltersgrenze dar, weshalb esvon besonderem Interesse sein muss, zu erfahren, ob bereits gegenwärtig der Rentenbe-ginn verstärkt in dieses Alter aufgeschoben wird.

Die Selektion der Daten beginnt zunächst mit dem Ausschluss aller (nichtversicherten)Angehörigen. Zu ihnen zählen Kinder, Hinterbliebene sowie Personen mit Versorgungs-ausgleichsleistungen (vgl. Deutsche Rentenversicherung Bund, 2012a, S. 6). Diese stellenkeine repräsentativen Personengruppen der gesetzlichen Rentenversicherung dar, dennAngehörige sind nicht zwangsläufig versichert, sondern lediglich anspruchsberechtigt.Entspechend zählen sie nicht zur Risikopopulation und der Ausschluss dieser Personen-gruppe erscheint ratsam.

Aufgrund der Beschaffenheit der Daten müssen darüber hinaus alle Personen, derenRentenbeginn zeitlich vor dem Beginn des Berichtszeitraumes liegt, von der Stichprobeentfernt werden. Dies betrifft 460.807 Fälle. Zusätzlich lassen sich im Datensatz auch Per-sonen finden, deren Rentenbeginn erst nach dem Ende des Berichtszeitraumes verortetwurde. Jene Fälle haben folglich innerhalb der betrachteten Prozesszeit noch keinen Ren-tenbeginn erfahren, weshalb die relevanten Rentenvariablen umkodiert werden musstenin „kein Rentenbezug im Berichtszeitraum“. Diese Rekodierung wurde in 67.960 Fällenvorgenommen.

Bei der Frage nach dem Rentenbeginn und der Rentenart lassen sich nur gültige Anga-

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ben finden, weshalb an dieser Stelle zunächst keine weiteren Fälle ausgeschlossen wer-den mussten. Allerdings konnten einige Umstimmigkeiten festgestellt werden, welchewohlmöglich auf Fehler in der Dateneingabe zurückzuführen sind. So wurden all jeneFälle ausgeschlossen, bei denen der Rentenbeginn zeitlich verortet wurde, sich aber keinezugehörige Rentenart finden ließ. Umgekehrt konnten auch Personen identifiziert wer-den, bei denen die Rentenart, aber nicht der Rentenbeginn definiert wurde. Auch dieseFälle wurden von der Stichprobe entfernt.

Weiterhin ließen sich in den Daten Personen finden, deren Rentenbeginn zeitlich nachdem Todeszeitpunkt verortet wurde. An dieser Stelle ist davon auszugehen, dass fehler-hafte Angaben vorliegen, weshalb der Ausschluss dieser Personen vom Datensatz vor-genommen wurde (22 Fälle). Ebenfalls mussten jene Personen, die vor dem Beginn desBerichtszeitraumes oder zu einem unbekannten Zeitpunkt verstorben sind, vom Daten-satz entferrnt werden, da sie dem Risiko des Renteneintritts nicht mehr ausgesetzt sind.

Für die Beschränkung der Daten auf die zuvor genannte Altersspanne, sind die Varia-blen Geburtsjahr und Geburtsmonat unerlässlich. Während die Angaben zum Geburts-jahr für alle aufgeführten Fälle vollständig sind, lassen sich dagegen bei der Variable Ge-burtsmonat einige fehlende Angaben finden. Für diese Fälle wird angenommen, dass siein der Mitte des Jahres geboren wurden. Entsprechend wurden 57 Fälle umkodiert. An-schließend konnte das Alter zu Beginn (12/2001) und zum Ende des Berichtszeitraumes(12/2009) generiert werden. Von der Stichprobe entfernt wurden schließlich alle Perso-nen, die zu Beginn des Berichtszeitraumes älter als 67 Jahre waren oder zum Ende desBerichtszeitraumes ihr 52. Lebensjahr noch nicht erreicht haben.

Im Mittelpunkt dieser Analysearbeit stehen die Unterschiede der Verrentungsprozessezwischen Ausländern und Deutschen. Die Staatsangehörigkeit stellt demnach die zentra-le Kovariate für die nachfolgenden Analysen dar. Aus diesem Grund wurde die Stichpro-be abschließend um jene Personen reduziert, die keine Angabe bei der Staatsangehörig-keit machen konnten. Hierbei handelt es sich um 6.076 Untersuchungseinheiten.

Die exakten Ergebnisse der schrittweisen Datenselektion sind in Tabelle A.1 auf Sei-te 112 des Anhangs aufgelistet. Insgesamt verbleiben 2.226.562 Personen im Datensatz,welche den nachfolgenden Analysen zur Verfügung stehen. Dies entspricht 134.750.699Personenjahren im Beobachtungszeitraum.

Die Abbildung 6.1 auf Seite 65 veranschaulicht die Ergebnisse der Datenselektion gra-fisch innerhalb eines Lexis-Diagramms. In diesem sind die Prozesszeit, das Alter und diebetrachteten Geburtskohorten dargestellt.

Mit Hilfe der Abbildung lässt sich sehr gut erkennen, dass bestimmte Geburtskohor-ten in Folge der Datenselektion bereits vor dem 52. Lebensjahr beziehungsweise auchnoch nach dem 67. Lebensjahr beobachtet werden. Innerhalb der Datenanalyse soll aller-dings lediglich der im Lexis-Diagramm rot gerahmte Ausschnitt betrachtet werden. Dasbedeutet, dass die Zeit vor dem 52. beziehungsweise nach dem 67. Lebensjahr für diese

64


Abbildung 6.1.: Lexis-Diagramm der betrachteten Kohorten in der Prozesszeit

Quelle: eigene Darstellung

65


Forschungsarbeit nicht weiter von Interesse ist. Um jene Zeitspannen von dem Datensatzzu entfernen, ist eine Umwandlung des Datenlayouts nötig. Der Datensatz wird hierbeiin Episoden aufgeteilt, wobei eine Episode immer nur ein Lebensjahr einer Person be-trachtet. Auf diese Weise ist es möglich, die für die Analysen nicht relevanten Episodenvom Datensatz zu entfernen.

Je nach Art des betrachteten Rentenübergangs wird die Prozesszeit schließlich auf un-terschiedliche Altersspannen begrenzt. Dies liegt darin begründet, dass aufgrund dergesetzlichen Regelungen nicht alle Altersgruppen gleichermaßen vom Risiko der jewei-ligen Rentenart betroffen sind.

Das Risiko der Erwerbsminderungsrente wird ab einem Alter von über 52 Jahren biszum Erreichen des 65. Lebensjahres betrachtet. Rentenübergänge nach diesem Zeitpunktsind eher unwahrscheinlich, da die Regelaltersgrenze dann erreicht wurde und der Über-gang in die Altersrente ökonomisch sinnvoller ist. Hinzu kommt, dass spätestens mitdem Erreichen des 65. Lebensjahres alle Erwerbsminderungsrenten automatisch in Al-tersrenten umgewandelt werden.

Die Übergänge in die Altersrente werden dagegen lediglich innerhalb der Altersspan-ne von über 59 Jahren bis einschließlich 67 Jahren betrachtet, denn aufgrund der gesetzli-chen Bestimmungen können keine Übergänge in die Altersrente vor dem 60. Lebensjahrbeobachtet werden und ein Aufschieben des Renteneintritts über das 67. Lebensjahr hin-aus ist, wenn auch theoretisch möglich, eher unwahrscheinlich.

6.5. Operationalisierung und Beschreibung der abhängigen

Variablen

Um den Prozess des Übergangs in den Ruhestand modellieren zu können, wird eineEreignis- und eine Zeitvariable benötigt. Die Ereignisvariable dient dabei zunächst ersteinmal als Hilfsvariable und kann vier verschiedene Zustände annehmen. Sie nimmt denWert 1 an, wenn die betrachtete Person innerhalb der Prozesszeit den erstmaligen Bezugeiner Altersrente erfahren hat. Für den Fall, dass stattdessen ein Bezug von Erwerbsmin-derungsrente beobachtet werden konnte, erhält die Ereignisvariable den Wert 2. Perso-nen, die innerhalb der Prozesszeit verstorben sind, bekommen dagegen den Wert 3 zuge-wiesen. Falls bis zum Ende der Prozesszeit keines dieser Ereignisse beobachtet werdenkonnte, liegt automatisch eine Rechtszensierung vor, und die Ereignisvariable erhält denWert 0.

Die Zeitvariable wird anschließend auf der Grundlage dieser Ereignisvariable konstru-iert. Um den Verrentungsprozess möglichst exakt abbilden zu können, werden für dieGenerierung der Zeitvariable monatsgenaue Angaben verwendet. Falls ein Übergang indie Erwerbs- oder Altersrente stattgefunden hat, nimmt die Zeitvariable den Wert desAlters zum Zeitpunkt des Rentenbeginns an. Sollte eine Person im Berichtszeitraum ver-

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storben sein, ohne dass zuvor ein Rentenbeginn verzeichnet werden konnte, erhält dieZeitvariable stattdessen den Wert des Alters zum Zeitpunkt des Todes. In den Fällen,in denen bis zum Ende des Berichtszeitraumes keines dieser drei Ereignisse beobachtetwerden konnte, wird der Zeitvariable der Wert des Alters zum Zeitpunkt der Zensierungzugeordnet.

Im Zentrum der Analysearbeit stehen die Ereignisse des Übergangs in die Altersrenteund des Übergangs in die Erwerbsminderungsrente, welche getrennt voneinander be-trachtet werden sollen. Deshalb muss für jedes dieser beiden Ereignisse eine neue Ereig-nisvariable konstruiert werden, welche jeweils einen dichotomen Charakter aufweist. Beider Analyse des Übergangs in die Altersrente steht das Ereignis der Altersrente im Zen-trum der Betrachtung. Alle anderen möglichen Ereignisse werden den zensierten Fällengleichgesetzt und erhalten damit den Wert 0 in der neuen Ereignisvariable. Umgekehrtverhält es sich bei der Analyse des Übergangs in die Erwerbsminderungsrente. Hier wirdlediglich das Ereignis der Erwerbsminderungsrente beobachtet und alle Übergänge in dieAltersrente zählen, wie die Todesfälle, zu den zensierten Fällen.

Damit liegen für die nachfolgende Analysearbeit zwei abhängige Variablen vor. Zu-nächst wird der Übergang in die Erwerbsminderungsrente betrachtet. Dieser beschreibtdas Risiko, in einem bestimmten Alter den Eintritt in die Erwerbsminderungsrente zuvollziehen. Anschließend werden analog dazu die Übergänge in die Altersrente betrach-tet. Die Zeitvariable umfasst dabei je nach Analysegegenstand unterschiedliche Spann-weiten. Die Übergänge in die Erwerbsminderungsrente werden ab einem Alter von über52 Jahren bis einschließlich 65 Jahren beobachtet. Die analysierten Übergänge in die Al-tersrente lassen sich dagegen zwischen einem Alter von über 59 Jahren bis einschließlich67 Jahren verorten. In den nachfolgenden Analysen soll untersucht werden, welchen Ef-fekt die im nachfolgenden Kapitel beschriebenen Kovariaten auf die beiden Rentenüber-gänge haben.

6.6. Operationalisierung und Beschreibung der unabhängigen

Variablen

Für die Analyse des Risikos der Erwerbsminderungs- beziehungsweise Altersrente sollin dieser Arbeit jeweils eine Regressionsanalyse durchgeführt werden. Wie bereits in Ka-pitel 6.3 beschrieben, wird dafür ein Piecewise-Constant-Modell verwendet. Zur Model-lierung dessen wird eine sogenannte Baseline benötigt. Die Baseline hängt von der Pro-zesszeit ab und wird hier bei beiden betrachteten Übergängen durch das Alter modelliert.Das Alter wird dabei als kategorielle Variable in das Regressionsmodell eingefügt. Dieeinzelnen Kategorien entsprechen dabei immer exakt einem Lebensjahr. Je nach Art desbetrachteten Übergangs besitzt die Baseline damit dreizehn (Erwerbsminderungsrente)beziehungsweise acht (Altersrente) Ausprägungen.

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Im Mittelpunkt dieser Arbeit steht die Frage, wie sich die Verrentungsprozesse vonAusländern und Deutschen unterscheiden. Entsprechend stellt die Variable Staatsange-hörigkeit in den nachfolgenden Analysen die zentrale Kovariate dar. Die in den verwen-deten Daten dafür zugrunde liegende Variable wurde bereits in Kapitel 6.2 ausführlichbeschrieben, weshalb auf eine erneute Darstellung an dieser Stelle verzichtet wird.

Neben der Staatsangehörigkeit soll das Geschlecht als Determinante für das Verren-tungsrisiko untersucht werden. Da keine fehlenden Werte bei dieser Variable zu findensind, können die ursprünglichen Kategorien beibehalten werden und entsprechend wer-den in den Analysen Frauen von Männern unterschieden.

Des Weiteren soll der Einfluss der Geburtskohorte analysiert werden. Je nach Analy-segegenstand sind unterschiedliche Kohorten von dem Risiko der Erwerbsminderungs-beziehungsweise Altersente betroffen (vgl. Abbildung 6.1). Die jeweiligen Kohorten wur-den für die Analysearbeit in vier (Erwerbsminderungsrente) beziehungsweise drei (Al-tersrente) Kohortengruppen zusammengefasst.

Der Einfluss der Bildung auf das Verrentungsrisiko soll ebenfalls überprüft werden.Die Variable Bildung wird dabei als zeitkonstante Variable betrachtet und entsprechendoperationalisiert. Die Grundlage hierfür bildet die Variable zur Ausbildung des Versi-cherten. In dieser wird die Art der Ausbildung entsprechend den Informationen in derfünften Stelle des Tätigkeitsschlüssels angegeben (Deutsche Rentenversicherung Bund,2012a, S. 26). Hierbei wird sowohl die höchste Schulausbildung als auch die höchsteabgeschlossene Berufsausbildung des Versicherten erhoben. Mit Hilfe der Daten kön-nen sieben verschiedene Kategorien unterschieden werden. Zur Vereinfachung wird ei-ne neue Bildungsvariable mit lediglich vier Ausprägungen generiert. Die Kategorien„Volks-/Hauptschule, mittlere Reife oder eine gleichwertige Schulbildung ohne abge-schlossene Berufsausbildung“ und „Volks-/Hauptschule, mittlere Reife oder eine gleich-wertige Schulbildung mit abgeschlossener Berufsausbildung“ werden in die Ausprä-gung „Volks-/Hauptschule, mittlere Reife“ überführt. Darüber hinaus wird die Ausprä-gung „Abitur“ modelliert, welche die Kategorien „Abitur ohne abgeschlossene Berufs-ausbildung“ und „Abitur mit abgeschlossener Berufsausbildung“ zusammenfasst. Dieursprünglichen Kategorien „Abschluss einer Fachhochschule“ und „Hochschul-/Uni-versitätsabschluss“ werden ebenfalls innerhalb einer gemeinsamen Ausprägung „Fach-/Hochschulabschluss“ zusammengeführt. Zusätzlich muss auch die Kategorie „keineAngabe“ beibehalten werden. Bei der Betrachtung der neu generierten Variable für denBildungsabschluss zeigt sich, dass für die überwiegende Mehrheit der Versicherten keineAngaben zum Bildungsabschluss vorliegen. Dies ist dem Datensatz geschuldet. Da dieAngaben zur Bildung auf dem Tätigkeitsschlüssel zur DEÜV1-Meldung des Arbeitge-bers an die Sozialversicherung basieren, ist ihre Validität umstritten. Denn das Merkmalwird nicht für die Berechnung von Anwartschaften gegenüber der Rentenversicherungbenötigt und ist damit grundsätzlich weniger valide als andere Merkmale (Himmelrei-cher und Clemens, 2009, S. 440). Der hohe Anteil fehlender Angaben ergibt sich zudem

1Datenerfassungs- und Übermittlungsverordnung

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aus der Tatsache, dass das Bildungsmerkmal erst seit dem Jahr 2000 in den Daten derRentenversicherung enthalten ist (Himmelreicher und Clemens, 2009, S. 440).

Abschließend soll zusätzlich der Einfluss des Wohnortes in den Analysen berücksich-tigt werden. In den zugrundeliegenden Daten wird der Wohnsitz durch das Bundes-land angegeben. Diese Kategorien eignen sich nicht für die nachfolgende Analysearbeit.Deshalb wurden sie in vier Ausprägungen zusammengefasst. Alle westdeutschen Bun-desländer wurden in der Ausprägung „Westdeutschland“ vereint. Analog wurde diesfür die ostdeutschen Bundesländer durchgeführt. Die Kategorien „Ausland“ und „keineAngabe“ konnten bei der Konstruktion der neuen Variable übernommen werden.

Die Tabellen 6.2 und 6.1 stellen die Verteilung der Kovariaten entsprechend des unter-suchten Ereignisses anhand der „Occurences and Exposures“ dar. In diesen Darstellun-gen sind die verlebten Personenjahre der Subgruppen aller Kovariaten aufgeführt, wel-che sie unter dem Risiko der Erwerbsminderungs- beziehungsweise Altersrente verlebthaben. Zusätzlich sind die Anzahl der tatsächlichen Ereignisse, also der beobachtetenÜbergänge in Erwerbsminderungs- beziehungsweise Altersrente, abgebildet.

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Tabelle 6.1.: „Occurence and Exposure“-Tabelle des Übergangs in Erwerbsminderungs-rente

Variable Ausprägung Personenjahre Ereignisse

Absolut Relativ

Alter (Baseline) (52-53] 454.728,3 5,83% 12.245(53-54] 434.486,8 5,57% 14.166(54-55] 461.430,9 5,91% 15.366(55-56] 495.782,9 6,35% 16.824(56-57] 516.679,8 6,62% 17.093(57-58] 593.448,1 7,60% 17.386(58-59] 721.585,8 9,25% 16.241(59-60] 842.134,4 10,79% 12.715(60-61] 706.592,1 9,05% 6.537(61-62] 694.748,0 8,90% 4.598(62-63] 690.390,7 8,85% 3.292(63-64] 605.851,6 7,76% 1.934(64-65] 586.766,9 7,52% 741

Staat Deutschland 6.908.794,3 88,52% 123.088Südeuropa 295.732,8 3,79% 3.831Ex-Jugoslawien 177.840,5 2,28% 4.677Türkei 148.097,4 1,90% 3.542übriges Ausland 274.161,3 3,51% 4.000

Geschlecht männlich 4.056.169,5 51,97% 79.943weiblich 3.748.456,7 48,03% 59.195

Kohorte 1936-1940 711.349,8 9,11% 1.7801941-1945 3.420.634,0 43,83% 23.7021946-1951 2.851.574,3 36,54% 80.5271952-1957 821.068,1 10,52% 33.129

Bildung Volks-/Haupts., mittlere Reife 3.633.981,0 46,56% 81.307Abitur 111.026,6 1,42% 1.533Fach-/Hochschule 352.598,2 4,52% 4.407keine Angabe 3.707.020,5 47,50% 51.891

Wohnort Westdeutschland 5.522.376,7 70,76% 104.424Ostdeutschland 1.227.479,3 15,73% 28.917Ausland 449.910,2 5,76% 5.548keine Angabe 604.860,0 7,75% 249

Gesamt 7.804.626,2 100,00% 139.138

Quelle: FDZ-RV – SUFRSDLV09B (eigene Berechnungen)

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Tabelle 6.2.: „Occurence and Exposure“-Tabelle des Übergangs in Altersrente

Variable Ausprägung Personenjahre Ereignisse

Absolut Relativ

Alter (Baseline) (59-60] 775.802,8 17,90% 8.439(60-61] 706.592,1 16,30% 288.199(61-62] 694.748,0 16,03% 84.765(62-63] 690.390,7 15,93% 80.718(63-64] 605.851,6 13,98% 152.712(64-65] 586.766,9 13,54% 61.580(65-66] 164.451,2 3,79% 446.013(66-67] 109.007,5 2,52% 4.909

Staat Deutschland 3.724.328,7 85,94% 1.008.691Südeuropa 230.515,8 5,32% 48.186Ex-Jugoslawien 97.515,6 2,25% 20.042Türkei 98.008,6 2,26% 15.446übriges Ausland 183.242,0 4,23% 34.970

Geschlecht männlich 2.325.626,2 53,66% 538.963weiblich 2.007.984,4 46,34% 588.372

Kohorte 1934-1939 527.994,9 12,18% 207.6501940-1945 3.250.578,8 75,01% 745.9611946-1950 555.037,0 12,81% 173.724

Bildung Volks-/Haupts., mittlere Reife 1.441.407,5 33,26% 445.733Abitur 48.198,0 1,11% 14.090Fach-/Hochschule 177.946,7 4,11% 48.847keine Angabe 2.666.058,5 61,52% 618.665

Wohnort Westdeutschland 2.909.375,8 67,14% 849.817Ostdeutschland 506.615,6 11,69% 188.344Ausland 376.508,4 8,69% 87.164keine Angabe 541.110,8 12,49% 2.010

Gesamt 4.333.610,7 100,00% 1.127.335


71

7. Empirische Ergebnisse

In diesem Kapitel sollen nun die Ergebnisse der empirischen Analysearbeit vorgestelltwerden. Betrachtet wird der erste Übergang in den Ruhestand. Dies soll gesondert für diebeiden möglichen Rentenarten erfolgen. Da der Übergang in die Erwerbsminderungsren-te bereits ab dem 52. Lebensjahr beobachtet wurde, werden diese Ergebnisse als Erstesdargestellt. Anschließend folgen die Befunde zum Übergang in die Altersrente.

In den deskriptiven Analysen werden die zugrundeliegenden Ereignisdaten mit Hil-fe beschreibender Verfahren genauer betrachtet. Dafür werden überwiegend die Survi-valkurven nach der Kaplan-Meier-Methode herangezogen. Falls die Survivalkurven fürzwei oder mehr Subgruppen berechnet wurden, wurde der Log-Rank-Test verwendet,um zu überprüfen ob signifikante Unterschiede zwischen den einzelnen Subpopulatio-nen vorliegen. Die exakten Ergebnisse des Log-Rank-Test für alle betrachteten Survival-kurven lassen sich im Anhang finden. Tabelle A.2 auf Seite 113 zeigt die Ergebnisse fürdie Erwerbsminderungsrenten und in Tabelle A.3 auf Seite 114 sind analog die Ergebnis-se für die Altersrenten dargestellt.

Für die Darstellung der Baseline wurden die Hazardraten verwendet. Die grafischeDarstellung dieser ist anschaulicher und aussagekräftiger als die Betrachtung der Sur-vivalkurven. Der Verlauf der Baseline beschreibt dabei die Höhe des absoluten Verren-tungsrisikos in den jeweils untersuchten Altersgruppen.

In den multivariaten Analysen wird die Regressionsanalyse durchgeführt. Dafür wirddas Piecewise-Constant-Modell verwendet. Abschließend werden die vorhandenen In-teraktionseffekte beschrieben.

7.1. Der Übergang in die Erwerbsminderungsrente

7.1.1. Deskriptive Analysen

Die Abbildung 7.1 stellt den Verlauf der Survivalkurve des Übergangs in die Erwerbs-minderungsrente für alle betrachteten Untersuchungseinheiten und getrennt nach demGeschlecht dar.

Es ist erkennbar, dass die Kurve, die alle Untersuchungseinheiten abbildet, zu Beginn

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Abbildung 7.1.: Survivalkurven des Übergangs in Erwerbsminderungsrente für alle Un-tersuchungseinheiten und getrennt nach dem Geschlecht


der Prozesszeit noch recht steil verläuft und sich dann ab einem Alter von etwa 59 Jahrenauf einem relativ konstanten Niveau einpendelt. Etwa 81 Prozent der untersuchten Per-sonen haben zu diesem Zeitpunkt das Ereignis der Erwerbsminderungsrente noch nichterfahren. Bis zum Ende der Prozesszeit sinkt dieser Anteil nur noch minimal auf rund78 Prozent. Entsprechend ist davon auszugehen, dass sich ab einem Alter von 59 Jahrennur noch vereinzelte Übergänge in die Erwerbsminderungsrente beobachten lassen. Dieswird vermutlich damit zusammenhängen, dass sich ab dem 60. Lebensjahr verschiedenerentenrechtliche Möglichkeiten eröffnen, die einen Übergang in die Altersrente zulassen,welcher, ökonomisch betrachtet, deutlich sinnvoller erscheint. Infolgedessen werden er-krankte Personen, soweit es möglich ist, ihren Übergang in den Ruhestand in diese Al-tersstufen aufschieben, um dann die Rentenart der Altersrente wählen zu können. Auchder beachtliche behördliche Aufwand, den ein Antrag auf eine Erwerbsminderungsrentemit sich bringt, kann dadurch umgangen werden.

Die Survivalkurven der Männer und Frauen verlaufen mehr oder weniger parallel zuder, die alle Untersuchungeinheiten abbildet. Allerdings wird dabei ersichtlich, dass et-was mehr Männer als Frauen den Übergang in die Erwerbsminderungsrente vollziehen.Dies zeigt sich in erster Linie bei der Betrachtung der Restpopulation. Zum Ende der Pro-zesszeit haben rund 75 Prozent der Männer und 80 Prozent der Frauen das Ereignis derErwerbsminderungsrente noch nicht erlebt. Der Log-Rank-Test bestätigt einen höchst si-gnifikanten Unterschied zwischen den beiden betrachteten Survivalkurven.

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Die Analyse des Übergangs in die Erwerbsminderungsrente wird in dieser Arbeit mitHilfe eines Piecewise-Constant-Modells geschätzt. Zur Modellierung dieses Modells wirdeine sogenannte Baseline benötigt, welche in diesem Fall das Alter darstellt. Diese Ba-seline wird innerhalb eines Piecewise-Constant-Modells in mehrere Teilstücke zerlegt,innerhalb welcher die Hazardrate jeweils konstant verläuft. In diesem Fall wurde ange-nommen, dass die Baseline innerhalb einjähriger Altersstufen einen konstanten Verlaufannimmt. Die Abbildung 7.2 zeigt die stückweise konstanten Hazardraten der Baseline.Die exakten Ergebnisse der Hazardraten für die Baseline befinden sich in Tabelle A.4auf Seite 115 des Anhangs. Die grafische Darstellung der Hazardraten für die Baselineist sinnvoll, weil sie verständlichere Ergebnisse liefert als die Betrachtung der relativenRisiken. Der Verlauf der Baseline beschreibt die Höhe des absoluten Risikos der Erwerbs-minderungsrente in den jeweils untersuchten Altersgruppen.

In der Darstellung wird ersichtlich, dass das absolute Risiko der Erwerbsminderungs-rente in den Altersstufen der über 53-Jährigen bis zu denen der 57-Jährigen am größten istund dabei innerhalb der einzelnen Altersstufen auf einem relativ konstanten Niveau ver-läuft. In den folgenden Altersstufen sinkt das absolute Risiko der Erwerbsminderungs-rente dann kontinuierlich und die Hazardrate strebt zum Ende der Prozesszeit gegennull. Folglich werden Übergänge in die Erwerbsminderungsrente zu diesem Zeitpunktkaum noch vollzogen.

Abbildung 7.2.: Verlauf des Baseline Hazards beim Übergang in Erwerbsminderungs-rente


Neben der Baseline sollen des weiteren die zentralen Kovariaten grafisch beschriebenwerden. In Hinblick auf die Forschungsfrage ist eine Darstellung der Survivalkurven ge-

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trennt nach der Staatsangehörigkeit unerlässlich. Diese ist in Abbildung 7.3 zu sehen. DieSurvivalkurve der Personen mit der deutschen Staatsangehörigkeit liegt in dieser Abbil-dung mehr oder weniger direkt unter der für Personen, die aus dem übrigen Auslandstammen. Deshalb ist sie in der Grafik leider nur sehr schlecht erkennbar. Dennoch wirddeutlich, dass sich zwischen den Angehörigen einzelner Staatsangehörigkeiten erkenn-bare Unterschiede beim Übergang in die Erwerbsminderungsrente beobachten lassen.Insbesondere Personen, die eine türkische Staatsangehörigkeit besitzen und jene die ei-ne Staatsangehörigkeit aus den Ländern Ex-Jugoslawiens aufweisen, unterscheiden sichbeim Übergang in die Erwerbsminderungsrente deutlich von deutschen Bürgern. Sie er-leben das Ereignis der Erwerbsminderungsrente im Schnitt nicht nur früher, sondernauch deutlich öfter. Die Survivalkurven für Personen aus Südeuropa oder aus dem üb-rigen Ausland weichen dagegen nur minimal von der für die deutschen Personen ab.Besonders gut verdeutlichen lassen sich die Unterschiede der Survivalkurven bei der Be-trachtung der Restpopulation in den einzelnen Subgruppen. Hier zeigt sich, dass zumEnde der Prozesszeit etwa 78 Prozent der Deutschen und der Personen aus dem übri-gen Ausland das Ereignis der Erwerbsminderungsrente noch nicht erfahren haben. BeiPersonen, die über eine Staatsangehörigkeit aus einem südeuropäischen Land verfügen,weicht dieser Anteil nur minimal ab. In den beiden verbleibenden Subpopulationen las-sen sich dagegen deutlichere Unterschiede finden. Hier besteht die Restpopulation aus69 Prozent bei Personen mit türkischer Staatsangehörigkeit und 71 Prozent bei Perso-nen, die aus den Ländern Ex-Jugoslawiens stammen. Der Log-Rank-Test bestätigt einenhöchst signifikanten Unterschied zwischen den betrachteten Survivalkurven.

Abbildung 7.3.: Survivalkurven des Übergangs in Erwerbsminderungsrente getrenntnach der Staatsangehörigkeit


75


Abschließend sollen nun die Survivalkurven für die unterschiedlichen Subpopulatio-nen der Variable Bildung dargestellt werden. Diese Variable erscheint besonders relevant,um den Zusammenhang zwischen der Staatsangehörigkeit und dem Risiko des Bezugseiner Erwerbsminderungsrente zu erklären. Abbildung 7.4 zeigt, dass sich zwischen denunterschiedlichen Bildungsabschlüssen deutliche Unterschiede beim Übergang in dieErwerbsminderungsrente identifizieren lassen. So erfahren die Personen mit den nied-rigsten Bildungsabschlüssen (Volks-/Hauptschule, mittlere Reife) und jene, für die keineAngabe zum Bildungsabschluss vorliegt, das Ereignis der Erwerbsminderungsrente öf-ter und früher im Lebensverlauf als Personen, die über einen höheren Bildungsabschlussverfügen. Zwischen den Höherqualifizierten lassen sich bei der Betrachtung der Survi-valkurven dagegen nur minimale Unterschiede erkennen. Die Überprüfung der Signi-fikanz der Unterschiede zwischen den Survivalfunktionen gestaltet sich etwas proble-matisch, weil die dargestellten Survivalfunktionen Schnittmengen aufweisen und damitdie Voraussetzung für die Durchführung eines Log-Rank-Tests nicht gegeben ist. DerVollständigkeit halber wurde aber auch hier ein Log-Rank-Test durchgeführt, mit demErgebnis, dass sich die Survivalkurven höchst signifikant voneinander unterscheiden.

Abbildung 7.4.: Survivalkurven des Übergangs in Erwerbsminderungsrente getrenntnach dem Bildungsabschluss


7.1.2. Regressionsanalyse

An die deskriptive Analyse anschließend, soll nun die stufenweise Schätzung des Piece-wise-Constant-Modells zum Übergang in die Erwerbsminderungsrente erläutert werden.Die Ergebnisse des Regressionsmodells sind in Form von Hazard Ratios in Tabelle 7.1 auf

76


Seite 80 und Tabelle 7.2 auf Seite 81 dargestellt. Als erster Prädiktor wird die Baseline mitHilfe eines Episodensplittings in das Regressionsmodell aufgenommen. Durch das vor-genommene Episodensplitting werden für die 2.073.147 betrachteten Personen insgesamt9.380.830 Episoden kreiert, die für die nachfolgenden Analysen zur Verfügung stehen.Mit der Variable Staatsangehörigkeit soll nun anschließend die wichtigste Kovariate indas Modell eingefügt werden. Auf diese Weise lässt sich nach und nach beobachten, obder Einfluss der Staatsangehörigkeit durch andere Kovariaten bestimmt wird.

Das Alter der Personen stellt die Baseline des Regressionsmodells dar. Der Einflussdessen auf das Risiko des Übergangs in die Erwerbsminderungsrente wird in Modell einsgeschätzt. Anhand der Hazard Ratios zeigt sich, dass alle betrachteten Altersgruppeneinen höchst signifikanten Einfluss auf das Risiko einer Erwerbsminderungsrente aus-üben. Dabei ist weiterhin zu erkennen, dass die Altersgruppen der 53- bis 58-Jährigen einhöheres Verrentungsrisiko aufweisen als die Referenzkategorie der 52- bis 53-Jährigen.Ab einem Alter von über 58 Jahren kehrt sich dieser Effekt allerdings um und das Ver-rentungsrisiko sinkt in allen nachfolgend betrachteten Altersstufen kontinuierlich ab. ImErgebnis zeigt sich, dass Personen, die zwischen 64 und 65 Jahre alt sind, ein um 95 Pro-zent signifikant geringeres Auszugsrisiko aufweisen als Personen der Referenzkategorie,die sich in einem Alter zwischen 52 und 53 Jahren befinden.

In Modell zwei wird nun die zentrale Kovariate Staatsangehörigkeit eingefügt. Es zeigtsich, dass mit Ausnahme der Personen, die aus dem übrigen Ausland stammen, alle Aus-länder ein signifkant höheres Risiko einer Erwerbsminderungsrente aufweisen als dieDeutschen. Allerdings lassen sich dabei unterschiedliche Niveaus identifizieren. Wäh-rend Personen, die die Staatsangehörigkeit eines südeuropäischen Landes besitzen, le-diglich ein um 5 Prozent erhöhtes Verrentungsrisiko gegenüber den Deutschen aufwei-sen, sind die Unterschiede bei Personen türkischer oder ex-jugoslawischer Staatsangehö-rigkeit deutlicher. Bei ihnen liegt das Risiko einer Erwerbsminderungsrente bereits umetwa 50 Prozent höher als bei den Deutschen. Die Hazard Ratios der Baseline verändernsich durch das Hinzufügen der Variable Staatsangehörigkeit nur minimal. Entsprechendlassen sich keine Kompositionseffekte zwischen den beiden betrachteten Variablen iden-tifizieren.

Modell drei bildet darüber hinaus den Einfluss des Geschlechts der Befragten ab. Eswird deutlich, dass für Frauen das Risiko einer Erwerbsminderungsrente um 22 Prozentunter dem der Männer liegt. Dieses Ergebnis ist dabei höchst signifikant. Kompositions-effekte lassen sich durch das Hinzufügen dieser Variable aber nicht erkennen.

Das vierte Modell betrachtet nun zusätzlich den Einfluss der Kohorte auf das Ver-rentungsrisiko. Aufgrund der Beschaffenheit der Daten (Linkstrunkierung, Rechtszen-sierung) sind Interpretationen dieser Variablen allerdings nur mit äußerstem Bedachtvorzunehmen. Die Ergebnisse des Regressionsmodells zeigen, dass die Geburtskohorten1946 bis 1951 ein etwa doppelt so hohes Risiko einer Erwerbsminderungsrente aufweisenals die Referenzgruppe der Geburtskohorten 1941 bis 1945. Bei den Jüngsten der betrach-

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teten Geburtskohorten (1952 bis 1957) vervierfacht sich das Risiko gegenüber der Refe-renzgruppe sogar. Umgekehrt verhält es sich bei den Personen, die in den Jahren zwi-schen 1936 und 1940 geboren sind. Ihr Verrentungsrsiko liegt um etwa 18 Prozent unterdem der Referenzgruppe. Die Ergebnisse weisen dabei für alle Subgruppen die höchsteSignifikanz auf. Das Modell zeigt weiterhin, dass sich durch die Aufnahme der Variabledie Hazard Ratios der Baseline deutlich verändert haben. Das Risiko der Erwerbsminde-rungsrente ist nun in den Altersstufen zwischen 53 und 60 Jahren gegenüber der Refe-renzgruppe signifikant erhöht. In den nachfolgenden Altersstufen kehrt sich dieser Effektdann um und die betrachteten Altersgruppen weisen ein niedrigeres Verrentungsrisikoauf als die Referenzgruppe. Demnach liegt ein Kompositionseffekt vor, welcher daraufverweist, dass die Zusammensetzung des Samples in Hinblick auf die Kohorte leicht ver-zerrt ist.

Der Einfluss der Bildung auf das Risiko einer Erwerbsminderungsrente wird im fünf-ten Modell überprüft. Im Vergleich zu den Personen mit einem Volks-/Hauptschulab-schluss oder dem Abschluss der mittleren Reife lassen alle Personen mit höheren Bil-dungsabschlüssen ein signifikant niedrigeres Verrentungsrisiko erkennen. Es liegt imSchnitt etwa um 35 Prozent unter dem Risiko der Personen mit den niedrigsten Bildungs-abschlüssen. Die Unterschiede zwischen den Abiturienten und den Fach-/Hochschulab-solventen fallen dabei minimal aus. Weiterhin wird deutlich, dass die Variable Staats-angehörigkeit mit dem Bildungsabschluss konfundiert. Dies zeigt sich daran, dass dasVerrentungsrisiko ausländischer Staatsbürger unter Berücksichtigung des Einflusses derBildung leicht zurückgeht.

Abschließend wird in Modell sechs die Variable Wohnort eingefügt. Die Ergebnissezeigen, dass Personen, die in Ostdeutschland oder im Ausland leben im Vergleich zuPersonen mit einem Wohnort in Westdeutschland ein leicht erhöhtes Verrentungsrisikoaufweisen. Bei ihnen liegt das Risiko einer Erwerbsminderungsrente im Schnitt um et-wa 11,5 Prozent höher als bei Personen aus Westdeutschland. Die Ergebnisse sind dabeihöchst signifikant. Auch bei den Personen, bei denen keine gültige Angabe zum Wohnortvorlag, lassen sich höchst signifikante Ergebnisse finden. Hier reduziert sich das Risikoeiner Erwerbsminderungsrente drastisch und liegt um 98 Prozent niedriger als bei denwestdeutschen Bürgern. Die Aussagekraft dessen ist aufgrund der vergleichsweise ge-ringen Anzahl an Ereignissen, die sich in dieser Kategorie beobachten lassen, allerdingsstark eingeschränkt. Kompositionseffekte mit zuvor eingefügten Variablen werden beider Betrachtung dieses Modells nicht sichtbar.

Die Güte des Regressionsmodells lässt sich mit Hilfe der Log-Likelihood-Werte über-prüfen. Bei der Betrachtung dieser lässt sich erkennen, dass die Log-Likelihood-Wertemit jedem Modell größer werden und somit alle in das Modell aufgenommenen Kova-riaten Einfluss auf das Risiko einer Erwerbsminderungsrente nehmen. Modell sechs lie-fert dabei die beste Erklärungskraft. Im Regressionsmodell sind zusätzlich die Werte derPrüfvariable G und die statistische Signifikanz des jeweiligen Modells dargestellt. Hier

78


wird ersichtlich, dass die Ergebnisse des Regressionsmodells höchst signifikant sind.

Insgesamt zeigt sich über alle Modelle hinweg betrachtet ein starker Einfluss der Va-riable Alter, der in allen betrachteten Altersgruppen höchst signifikante Ergebnisse auf-weist.

Bei der Betrachtung der Staatsangehörigkeit als zentrale Kovariate konnten signifikan-te Unterschiede beim Übergang in die Erwerbsminderungsrente zwischen den einzelnenSubgruppen nachgewiesen werden. Lediglich für Personen, die eine Staatsangehörigkeitaus dem übrigen Ausland besitzen, sind keine signifikanten Unterschiede nachzuweisen.Der berechnete Einfluss der Staatsangehörigkeit bleibt über die Modelle hinweg betrach-tet recht stabil und konfundiert lediglich leicht mit dem Bildungsabschluss der Untersu-chungspersonen. Es zeigt sich, dass Ausländer gegenüber deutschen Bürgern ein höheresRisiko einer Erwerbsminderungsrente afweisen. Dies gilt im Besonderen für Angehörigeder türkischen Staatsbürgerschaft oder eines ex-jugoslawischen Landes. Hier erhöht sichdas Verrentungsrisiko auf etwa 50 Prozent gegenüber dem der Deutschen.

Die Kovariaten Geschlecht, Kohorte, Bildung und Wohnort zählen zu weiteren uner-lässlichen Determinanten für die Erklärung des Übergangs in die Erwerbsminderungs-rente.

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7.Em

pirischeErgebnisse

Tabelle 7.1.: Ergebnisse der schrittweisen Regressionsanalyse zur Erklärung des Übergangs in Erwerbsminderungsrente (Piecewise-Constant-Modell), Teil 1

Variable Ausprägung Modell 1 Modell 2 Modell 3 Modell 4 Modell 5 Modell 6

Alter (52-53] 1 1 1 1 1 1(53-54] 1,21 *** 1,21 *** 1,21 *** 1,34 *** 1,34 *** 1,35 ***(54-55] 1,24 *** 1,23 *** 1,24 *** 1,46 *** 1,46 *** 1,46 ***(55-56] 1,26 *** 1,26 *** 1,26 *** 1,59 *** 1,59 *** 1,57 ***(56-57] 1,23 *** 1,22 *** 1,23 *** 1,71 *** 1,71 *** 1,68 ***(57-58] 1,09 *** 1,08 *** 1,09 *** 1,86 *** 1,86 *** 1,81 ***(58-59] 0,84 *** 0,83 *** 0,84 *** 1,72 *** 1,73 *** 1,66 ***(59-60] 0,56 *** 0,56 *** 0,56 *** 1,31 *** 1,32 *** 1,26 ***(60-61] 0,34 *** 0,34 *** 0,34 *** 0,94 *** 0,94 *** 0,92 ***(61-62] 0,25 *** 0,24 *** 0,24 *** 0,76 *** 0,76 *** 0,74 ***(62-63] 0,18 *** 0,18 *** 0,17 *** 0,61 *** 0,61 *** 0,59 ***(63-64] 0,12 *** 0,12 *** 0,12 *** 0,45 *** 0,45 *** 0,45 ***(64-65] 0,05 *** 0,05 *** 0,05 *** 0,19 *** 0,19 *** 0,19 ***

Irrtumswahrscheinlichkeit: *** p ≤ 0,001; ** p ≤ 0,01; * p ≤ 0,05Quelle: FDZ-RV – SUFRSDLV09B (eigene Berechnungen)

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7.Em

pirischeErgebnisse

Tabelle 7.2.: Ergebnisse der schrittweisen Regressionsanalyse zur Erklärung des Übergangs in Erwerbsminderungsrente (Piecewise-Constant-Modell), Teil 2


Staat Deutschland 1 1 1 1 1Südeuropa 1,05 ** 1,01 1,09 *** 1,06 *** 1,06 **Ex-Jugoslawien 1,45 *** 1,42 *** 1,44 *** 1,40 *** 1,45 ***Türkei 1,49 *** 1,46 *** 1,53 *** 1,48 *** 1,51 ***übriges Ausland 0,98 0,96 * 0,99 0,98 0,97

Geschlecht männlich 1 1 1 1weiblich 0,78 *** 0,78 *** 0,77 *** 0,72 ***

Kohorte 1936-1940 0,82 *** 0,81 *** 0,90 ***1941-1945 1 1 11946-1951 2,60 *** 2,62 *** 2,62 ***1952-1957 4,25 *** 4,31 *** 4,12 ***

Bildung Volks-/Haupts., mittlere Reife 1 1Abitur 0,66 *** 0,64 ***Fach-/Hochschule 0,65 *** 0,62 ***keine Angabe 1,04 *** 1,09 ***

Wohnort Westdeutschland 1Ostdeutschland 1,13 ***Ausland 1,10 ***keine Angabe 0,02 ***

Modellgüte LL -484.875,71 -484.360,78 -483.320,69 -475.421,92 -474.767,64 -465.900,62G 1.029,86 *** 2.080,19 *** 15.797,53 *** 1.308,56 *** 17.734,05 ***N 2.073.147 2.073.147 2.073.147 2.073.147 2.073.147 2.073.147


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7.1.3. Interaktionse�ekte

Nachdem das Regressionsmodell geschätzt wurde, muss nun überprüft werden, ob In-teraktionseffekte zwischen den betrachteten Kovariaten des Regressionsmodells vorlie-gen. Ein Interaktionseffekt ist nachzuweisen, wenn zwischen zwei erklärenden VariablenWechselwirkungen bestehen.

In dieser Arbeit stehen die unterschiedlichen Verrentungsprozesse zwischen Auslän-dern und Deutschen im Vordergrund. Aus diesem Grund wurden die möglichen Inter-aktionseffekte der Variable Staatsangehörigkeit mit den restlichen Kovariaten betrachtet.Auf diese Weise lässt sich untersuchen, ob die Staatsangehörigkeit für bestimmte Sub-gruppen einen größeren Einfluss auf das Verrentungsrisiko hat als für andere Subgrup-pen. In den Analysen wurden an dieser Stelle die unterschiedlichen Ausprägungen derVariable Staatsangehörigkeit so zusammengefasst, dass lediglich zwischen Ausländernund Deutschen unterschieden wird. Die Ergebnisse zeigten, dass für die meisten Kova-riaten keine Interaktionseffekte mit der Variable Staatsangehörigkeit vorliegen, da dieEffekte des Verrentungsrisikos für die betrachteten Subgruppen in die gleiche Richtungwirken. Lediglich bei der Betrachtung der Variable Bildung lassen sich Interaktionen mitder Staatsangehörigkeit erkennen. Dieser Interaktionseffekt soll deshalb grafisch darge-stellt und näher erläutert werden.

Abbildung 7.5.: Standardisierter Interaktionseffekt zwischen den Variablen Bildung undStaatsangehörigkeit (Übergang in Erwerbsminderungsrente)


Die Abbildung 7.5 stellt den standardisierten Interaktionseffekt zwischen den Varia-blen Staatsangehörigkeit und Bildung dar. In der Darstellung wird zunächst ersichtlich,dass das Risiko einer Erwerbsminderungsrente bei Personen mit den niedrigsten Bil-dungsabschlüssen deutlich größer ist als bei Personen mit hohen Bildungsabschlüssen.

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Bei genauerer Betrachtung des Effekts wird allerdings ersichtlich, dass davon in beson-derem Maße Ausländer betroffen sind. Ausländer mit den niedrigsten Bildungsabschlüs-sen weisen ein deutlich höheres Verrentungsrisiko auf als Deutsche, die über gleiche Bil-dungsabschlüsse verfügen. Das Risiko einer Erwerbsminderungsrente bei Personen mitFach-/Hochschulabschlüssen und Abiturienten unterscheidet sich dagegen nur minimalzwischen Deutschen und Ausländern. Differenzen lassen sich weiterhin bei Personenfinden, für die keine Angabe zum Bildungsabschluss vorliegt. Leider ist diese Personen-gruppe insgesamt relativ groß und es können keine Aussagen darüber getroffen werden,wie sich diese Subpopulation zusammensetzt. Aus diesem Grund lassen sich die an die-ser Stelle beobachteten Unterschiede auch nicht interpretieren.

Insgesamt zeigt sich folglich, dass der Einfluss der Staatsangehörigkeit auf das Risi-ko einer Erwerbsminderungsrente in den betrachteten Subgruppen der Variable Bildungunterschiedlich stark wirkt und Ausländer mit den niedrigsten Bildungsabschlüssen inbesonderem Maße vom Risiko einer Erwerbsminderungsrente betroffen sind.

7.2. Der Übergang in die Altersrente

Nachdem die Ergebnisse der empirischen Analysearbeit für den Übergang in die Er-werbsminderungsrente vorgestellt wurden, soll dies nun analog für den Übergang indie Altersrente erfolgen.

7.2.1. Deskriptive Analysen

In Abbildung 7.6 ist der Verlauf der Survivalkurven des Übergangs in die Altersrente füralle Untersuchungseinheiten und getrennt nach dem Geschlecht dargestellt.

In der Abbildung ist sehr gut zu erkennen, dass die Übergänge in die Altersrente sichbesonders direkt nach dem Erreichen des 60., 63. sowie 65. Lebensjahres häufen. Dieslässt sich mit der Ausgestaltung des deutschen Rentenrechts erklären, welches den Be-zug der unterschiedlichen Formen einer Altersrente an diese Altersgrenzen knüpft. Be-sonders häufig sind Renteneintritte im Alter von 60 und 65 Jahren zu beobachten. Diebetrachteten Untersuchungseinheiten nutzen folglich zumeist entweder den frühstmög-lichen Zeitpunkt zum Übergang in eine Altersrente oder aber die reguläre Altersgrenzevon 65 Jahren. Dazwischen lassen sich ebenso Rentenübergänge beobachten, allerdingsnicht in dieser hohen Zahl. Der Median befindet sich im Alter von 63,08 Jahren. Das be-deutet, in einem Alter von über 63 Jahren hat die Hälfte aller Untersuchungseinheitenden Übergang in die Altersrente bereits vollzogen. Nach dem 65. Lebensjahr sinkt derAnteil derjenigen, die das Ereignis der Altersrente noch nicht erfahren haben auf ein Mi-nimum von 8,6 Prozent. Danach lassen sich nur noch vereinzelt Rentenübergänge beob-

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Abbildung 7.6.: Survivalkurven des Übergangs in Altersrente für alle Untersuchungs-einheiten und getrennt nach dem Geschlecht


achten, sodass der Anteil der Restpopulation mit 7,6 Prozent nur knapp darunter liegt.Werden die gechlechtsspezifischen Survivalkurven betrachtet, so ist erkennbar, dass

Frauen deutlich früher und öfter das Ereignis der Altersrente erfahren als Männer. Derfrühstmögliche Eintritt in die Altersrente scheint für die Frauen dabei besonders relevantzu sein. Deutliche Unterschiede zwischen den Geschlechtern lassen sich schließlich auchbeim Anteil der Restpopulation finden. Während zum Ende der Prozesszeit noch etwa11 Prozent der Männer den Übergang in die Altersrente noch nicht vollzogen haben, las-sen sich bei den Frauen zum gleichen Zeitpunkt nur noch rund 5 Prozent finden, die dasEreignis noch nicht erlebt haben. Der Log-Rank-Test bestätigt einen höchst signifikantenUnterschied zwischen den betrachteten Survivalfunktionen.

Die Determinanten des Übergangs in die Altersrente sollen ebenfalls mit Hilfe einesPiecewise-Constant-Modells beschrieben werden. Die Baseline dieses Modells stellt wie-der das Alter dar, welches im Zeitraum zwischen 59 und 67 Jahren in einjährige Stufenunterteilt wurde. Grafisch veranschaulicht wurde die Baseline in Abbildung 7.7. Hierwurden jeweils die stückweise konstanten Hazardraten abgebildet. Die exakten Ergeb-nisse der Hazardraten für die Baseline lassen sich in Tabelle A.5 auf Seite 115 des An-hangs finden.

In der Abbildung lässt sich nocheinmal sehr gut erkennen, dass sich die Übergänge in

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Abbildung 7.7.: Verlauf des Baseline Hazards beim Übergang in Altersrente


die Altersrente vornehmlich auf bestimmte Altersstufen konzentrieren. Das absolute Ri-siko des Übergangs in die Altersrente ist im Alter zwischen 65 und 66 Jahren am größten.Auch im Alter zwischen 60 und 61 beziehungsweise 63 und 64 Jahren liegt die Hazardra-te vergleichsweise hoch. In allen anderen Altersstufen sind Rentenübergänge dagegenweniger relevant. Damit üben die rentenrechtlich gesetzten Rahmenbedingungen wohlden größten Einfluss auf den Übergang in die Altersrente aus.

Für die Forschungsfrage sind die Unterschiede beim Übergang in die Altersrente, diesich zwischen Ausländern und Deutschen beobachten lassen, von besonderem Interesse.Aus diesem Grund sind in Abbildung 7.8 die Survivalkurven getrennt nach der Staats-angehörigkeit dargestellt.

Hier zeigt sich, dass Deutsche den Übergang in die Altersrente deutlich öfter voll-ziehen, als Personen anderer Staatsangehörigkeit. Werden die Survivalkurven der ein-zelnen Subpopulationen etwas genauer betrachtet, so lassen sich weitere Unterschie-de identifizieren. Die Werte der Survivalfunktion für Personen mit türkischer oder ex-jugoslawischer Staatsangehörigkeit sind etwa bis zum 60. Lebensjahr noch sehr gut ver-gleichbar mit denen der Deutschen und befinden sich auf einem ähnlichen Niveau. Inden nachfolgenden Altersstufen unterscheidet sich das Rentenübergangsgeschehen da-gegen deutlich zwischen diesen drei Subpopulationen. Bei den deutschen Untersuchungs-personen lassen sich in diesen nachfolgenden Altersstufen deutlich früher und öfter Über-gänge in die Altersrente beobachten, als bei Personen türkischer oder ex-jugoslawischer

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Abbildung 7.8.: Survivalkurven des Übergangs in Altersrente getrennt nach der Staats-angehörigkeit


Herkunft. Für Personen aus Südeuropa oder aus dem übrigen Ausland lassen sich imVergleich zu den zuvor beschriebenen Nationalitäten weniger Rentenübergänge mit dem60. Lebensjahr finden. Dafür erscheint aber der Renteneintritt mit dem 65. Lebensjahr beidiesen Nationalitäten vornehmlich relevant zu sein. Besonders deutlich wird das unter-schiedliche Rentenzugangsgeschehen zwischen den Nationalitäten bei der Betrachtungdes Medians und der Restpopulation. Für deutsche Bürger liegt das mittlere Rentenein-trittsalter mit 63,08 Jahren am niedrigsten, unterscheidet sich aber nicht deutlich von demder Personen, die eine Staatsangehörigkeit aus einem ex-jugoslawischen Land vorweisen(63,42 Jahre). Der Median für die anderen drei Subpopulationen liegt dagegen deutlichhöher und befindet sich bei etwa 65 Jahren. Auch der Anteil der Personen, die zum En-de der Prozesszeit das Ereignis der Altersrente noch nicht erfahren haben, unterschei-det sich zwischen den Nationalitäten. Bei den deutschen Bürgern liegt der Anteil dieserRestpopulation mit 6,5 Prozent wiederum am niedrigsten. Bei Personen aus Südeuropa,Ex-Jugoslawien oder dem übrigen Ausland ist dieser Anteil mit etwa 14 Prozent bereitsdoppelt so hoch. Der Anteil verdoppelt sich erneut, wenn Personen türkischer Herkunftbetrachtet werden. Hier liegt die Restpopulation bei 29 Prozent. Der Log-Rank-Test be-stätigt die höchst signifikanten Unterschiede zwischen den Subpopulationen.

Abschließend sollen die Survivalkurven für die unterschiedlichen Subpopulationender Variable Bildung beschrieben werden. Diese sind in Abbildung 7.9 dargestellt.

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Abbildung 7.9.: Survivalkurven des Übergangs in Altersrente getrennt nach dem Bil-dungsabschluss


In der Abbildung ist zunächst ersichtlich, dass die Survivalkurven für jene Personen,bei denen keine gültige Angabe zum Bildungsabschluss vorgelegen hat, nicht parallel zuden anderen drei Kurven verläuft. Stattdessen weist die Survivalfunktion Schnittmen-gen mit den anderen Kurven auf. Damit ist die Voraussetzung für die Durchführungeines Log-Rank-Tests theoretisch nicht gegeben. Weil dies aber nur diejenige Subpopu-lation betrifft, für die keine Angaben zum Bildungsabschluss vorgelegen hat, wurde derVollständigkeit halber auch an dieser Stelle ein Log-Rank-Test durchgeführt. Im Ergeb-nis zeigte sich, dass sich die betrachteten Survivalkurven höchst signifikant voneinanderunterscheiden. Nichtsdestotrotz soll aufgrund ihrer Unbestimmtheit die Population der-jenigen, für die keine Angabe zum Bildungsabschluss vorgelegen hat, bei der nachfol-genden Interpretation vernachlässigt werden.

Es zeigt sich, dass der Zeitpunkt des Übergangs in die Altersrente sehr deutlich mitdem Bildungsniveau variiert. So vollziehen Personen mit den niedrigsten Bildungsab-schlüssen den Übergang in die Altersrente sichtbar früher als Personen, die ein höhe-res Bildungsniveau vorweisen können. Dabei lassen sich selbst zwischen den Abiturien-ten und den Fach-/Hochschulabsolventen beachtliche Unterschiede identifizieren. Wirdaber die Restpopulation betrachtet, zeigt sich, dass der Anteil derjenigen, die zum Endeder Prozesszeit das Ereignis der Altersrente noch nicht erlebt haben, in allen drei betrach-teten Subpopulationen auf einem ähnlich niedrigen Niveau liegt (bei rund 1 Prozent). Andieser Stelle wird deutlich, dass, unabhängig vom Bildungsabschluss, der Übergang indie Altersrente spätestens mit dem 65. Lebensjahr vollzogen wird und sich danach nur

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noch sehr vereinzelt Rentenübergänge beobachten lassen.

7.2.2. Regressionsanalyse

Um zu analysieren, welche Determinanten Einfluss auf das Risiko des Übergangs indie Altersrente nehmen, wurde die stufenweise Schätzung eines Piecewise-Constant-Modells vorgenommen. Die Ergebnisse des berechneten Regressionsmodells sind in Formvon Hazard Ratios in Tabelle 7.3 auf Seite 91 dargestellt. Zunächst wurde die Baselinein Form eines Episodensplittings in das Regressionsmodell eingefügt. Durch dieses Ver-fahren wurden für die 1.526.266 betrachteten Personen 5.725.723 Episoden konstruiert,welche für die nachfolgenden Analysen zur Verfügung stehen.

Im ersten Modell wird die Baseline in die Regression aufgenommen. Dadurch kann derEinfluss des Alters auf das Risiko der Altersrente abgebildet werden. Anhand der HazardRatios zeigt sich, dass alle betrachteten Altersstufen einen höchst signifikanten Einflussauf das Verrentungsrisiko aufweisen. Zwischen den einzelnen Altersgruppen lassen sichdabei allerdings beachtliche Unterschiede in der Höhe dieses Risikos identifizieren. Amgrößten ist das Risiko einer Altersrente in der Altersgruppe der 65- bis 66-Jährigen.

Die Variable Staatsangehörigkeit stellt die wichtigste Kovariate dar und wurde deshalbals zweiter Prädiktor in das Regressionsmodell aufgenommen. Auf diese Weise lässt sichnach und nach beobachten, ob der Einfluss der Staatsangehörigkeit durch andere Ko-variaten bestimmt wird. Es zeigt sich, dass jene Personen, die nicht über eine deutscheStaatsangehörigkeit verfügen, ein signifkant niedrigeres Risiko der Altersrente aufwei-sen als deutsche Bürger. Bei Personen aus Südeuropa und Ex-Jugoslawien sinkt dabeidas Risiko einer Altersrente um 37 Prozent. Noch stärker nimmt das Verrentungsrisikobei Personen türkischer Herkunft ab. Hier liegt es um 59 Prozent unter dem Risiko derDeutschen. Das Modell zeigt weiterhin, dass sich durch Hinzufügen der Variable Staats-angehörigkeit der Einfluss des Alters sichtbar verändert. Betroffen davon ist allerdingslediglich die Altersgruppe der 65- bis 66 Jährigen. Diese weist unter Berücksichtigung desEinflusses der Staatsangehörigkeit ein noch höheres Verrentungsrisiko auf als im voran-gegangenen Modell. Demnach liegen zwischen den Variablen Alter und Staatsangehö-rigkeit Kompositionseffekte vor.

Das dritte Modell betrachtet zusätzlich den Einfluss des Geschlechts auf das Risikoder Altersrente. In der Ergebnistabelle wird deutlich, dass Frauen gegenüber Männernein um 37 Prozent signifikant höheres Verrentungsrisiko aufweisen. Kompositionseffek-te lassen sich durch Hinzufügen dieser Variable nicht erkennen.

In Modell vier wird nun die Variable Kohorte in das Regressionsmodell eingefügt.Bei der Interpretation dieser Variable muss allerdings aufgrund der Datenbeschaffenheit(Linkstrunkierung, Rechtszensierung) Vorsicht geboten werden. Die Ergebnisse zeigen,dass die Geburtskohorten 1946 bis 1950 ein fast dreimal so hohes Risiko einer Altersrente

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aufweisen als die Referenzgruppe der Geburtskohorten 1940 bis 1945. Die Ältesten deran dieser Stelle betrachteten Geburtskohorten (1934-1939) weisen dagegen im Vergleichzur Referenzgruppe ein um 38 Prozent niedrigeres Verrentungsrisiko auf. Die Ergebnissesind für alle Subgruppen höchst signifikant. Weiterhin wird deutlich, dass die VariableAlter mit der Kohorte konfundiert. Dies zeigt sich daran, dass sich das Verrentungsrisikoin allen betrachteten Altersgruppen durch Hinzufügen der Variable Kohorte sichtbar er-höht. Als möglicher Erklärungsgrund kann an dieser Stelle die Beschaffenheit der Datenangeführt werden. Denn aufgrund dieser konnten bestimmte Geburtskohorten in man-chen Altersstufen gar nicht erst beobachtet werden (vgl. Abbildung 6.1).

Der Einfluss des Bildungsabschlusses wird im fünften Modell überprüft. Es zeigt sich,dass Abiturienten im Vergleich zu Personen mit den niedrigsten Bildungsabschlüssen(Volks-/Hauptschule, mittlere Reife) ein minimal geringeres Risiko einer Altersrente auf-weisen (um 1 Prozent). Allerdings ist dieser Wert nicht signifikant. Für Fach- und Hoch-schulabsolventen lässt sich dagegen ein deutlicherer Unterschied nachweisen. Ihr Ver-rentungsrisiko liegt um 6 Prozent signifikant unter dem der Vergleichsgruppe. Bei Per-sonen für die keine gültige Angabe zum Bildungsabschluss vorgelegen hat, reduziertsich das Risiko einer Altersrente im Vergleich zur Population mit den niedrigsten Bil-dungsabschlüssen maximal auf einen Wert von 0,49. Auch dieses Ergebnis ist höchst si-gnifikant. Das Modell zeigt weiterhin, dass sich durch Hinzufügen der Variable Bildungdiverse Kompositionseffekte identifizieren lassen. Die Hazard Ratios der Variablen Alter,Staatsangehörigkeit sowie Geschlecht ändern sich dabei sichtbar. Bei der Betrachtung derStaatsangehörigkeit bedeutet dies, dass sich die Hazard Ratios der einzelnen Subgruppenunter Kontrolle des Einflusses der Bildung leicht erhöhen. Damit unterscheidet sich dasVerrentungsrisiko nicht mehr ganz so stark von dem der Deutschen.

In Modell sechs wird abschließend die Variable Wohnort eingefügt. Hier wird sichtbar,dass Personen aus Ostdeutschland ein um 66 Prozent höheres Risiko einer Altersrenteaufweisen als westdeutsche Bürger. Bei Personen, die im Ausland leben, verhält es sichdagegen umgekehrt. Für sie konnte ein um 5 Prozent geringeres Verrentungsrisiko nach-gewiesen werden. Die vorgestellten Ergebnisse sind dabei höchst signifikant. Auch fürPersonen, bei denen keine gültige Angabe zum Wohnort vorlag, liefert das Regressions-modell signifikante Ergebnisse. Allerdings ist deren Aussagekraft fraglich, da die Fall-zahl und die Anzahl der beobachteten Ereignisse in dieser Subgruppe vergleichsweisegering ist. Zusätzlich lassen sich durch Hinzufügen der Variable Wohnort Kompositi-onseffekte mit den Variablen Alter, Geschlecht und Bildung identifizieren. So reduziertsich beispielsweise bei der Betrachtung der Variable Bildung das Verrentungsrisiko derhöheren Bildungsabschlüsse im Vergleich zum fünften Modell erheblich, wenn für denEinfluss des Wohnortes kontrolliert wird. Auch lassen sich dadurch deutlichere Unter-schiede im Verrentungsrisiko zwischen Abiturienten und Fach-/Hochschulabsolventenerkennen. Zudem zeigt das Modell, dass durch die Aufnahme der Variable Bildung dasVerrentungsrisiko für Personen aus Südeuropa wieder leicht zurück gegangen ist.

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Die Güte des Modells lässt sich anhand der Log-Likelihood-Werte überprüfen. Hier isterkennbar, dass die Log-Likelihood-Werte mit jedem Modell größer werden und damitalle im Modell aufgenommenen Kovariaten einen Einfluss auf das Risiko des Übergangsin Altersrente nehmen. In Tabelle 7.3 sind zusätzlich die Werte der Prüfvariablen G unddie statistische Signifikanz des jeweiligen Modells dargestellt. Hier zeigt sich, dass dieErgebnisse des Regressionsmodells höchst signifikant sind.

Insgesamt zeigen die multivariaten Analysen einen außergewöhnlich starken Einflussder Variable Alter, welcher sich im Besonderen an den rentenrechtlich relevanten Alters-grenzen zeigt. Das Risiko des Übergangs in die Altersrente ist dabei zwischen dem 65.und dem 66. Lebensjahr am größten.

Die Staatsangehörigkeit als zentrale Kovariate des Regressionsmodells liefert für allebetrachteten Subgruppen höchst signifikante Ergebnisse. Die Analysen konnten zeigen,dass das Risiko einer Altersrente für Ausländer deutlich unter dem der deutschen Staats-bürger liegt. Am niedrigsten ist es für Personen türkischer Herkunft. Der Einfluss derStaatsangehörigkeit konfundiert dabei allerdings recht stark mit dem Bildungsabschlussder Untersuchungeinheiten. Das Verrentungsrisiko der Ausländer liegt auch nach derKontrolle des Einflusses der Bildung sichtbar unter dem der Deutschen. Allerdings nichtmehr so stark wie in den vorangegangenen Modellen.

Für die Kovariaten Geschlecht, Kohorte, Bildung und Wohnort konnten ebenfalls si-gnifikante Ergebnisse bezüglich des Einflusses auf das Risiko einer Altersrente nachge-wiesen werden. Sie zählen damit zu weiteren wichtigen Determinanten für die Erklärungdes Verrentungsrisikos.

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7.Em

pirischeErgebnisse

Tabelle 7.3.: Ergebnisse der schrittweisen Regressionsanalyse zur Erklärung des Übergangs in Altersrente (Piecewise-Constant-Modell)


Alter (59-60] 1 1 1 1 1 1(60-61] 37,50 *** 37,64 *** 38,11 *** 45,91 *** 46,18 *** 46,83 ***(61-62] 11,22 *** 11,29 *** 11,48 *** 15,76 *** 16,18 *** 16,61 ***(62-63] 10,75 *** 10,85 *** 11,06 *** 17,20 *** 18,17 *** 18,36 ***(63-64] 23,17 *** 23,50 *** 23,66 *** 42,60 *** 47,30 *** 46,94 ***(64-65] 9,65 *** 9,81 *** 9,77 *** 18,87 *** 21,87 *** 21,23 ***(65-66] 249,33 *** 261,26 *** 268,84 *** 556,66 *** 681,45 *** 1124,19 ***(66-67] 4,14 *** 4,30 *** 4,52 *** 10,39 *** 13,03 *** 50,27 ***

Staat Deutschland 1 1 1 1 1Südeuropa 0,63 *** 0,67 *** 0,68 *** 0,81 *** 0,69 ***Ex-Jugoslawien 0,63 *** 0,67 *** 0,64 *** 0,71 *** 0,74 ***Türkei 0,41 *** 0,43 *** 0,40 *** 0,46 *** 0,40 ***übriges Ausland 0,58 *** 0,60 *** 0,58 *** 0,67 *** 0,54 ***

Geschlecht männlich 1 1 1 1weiblich 1,37 *** 1,36 *** 1,49 *** 1,13 ***

Kohorte 1934-1939 0,62 *** 0,68 *** 1,22 ***1940-1945 1 1 11946-1950 2,90 *** 2,45 *** 2,42 ***

Bildung Volks-/Haupts., mittlere Reife 1 1Abitur 0,99 0,81 ***Fach-/Hochschule 0,94 *** 0,68 ***keine Angabe 0,49 *** 0,53 ***

Wohnort Westdeutschland 1Ostdeutschland 1,66 ***Ausland 0,95 ***keine Angabe 0,00 ***

Modellgüte LL -363.214,90 -343.560,28 -330.032,03 -259.581,33 -207.505,78 172.482,31G 39.309,24 *** 27.056,51 *** 140.901,39 *** 104.151,11 *** 759.976,19 ***N 1.526.266 1.526.266 1.526.266 1.526.266 1.526.266 1.526.266


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7.2.3. Interaktionse�ekte

Nachdem das Regressionsmodell für den Übergang in die Altersrente geschätzt wurde,muss nun auch an dieser Stelle überprüft werden, ob sich zwischen den betrachteten Ko-variaten Interaktionseffekte finden lassen.

Im Mittelpunkt dieser Analysearbeit stehen die Unterschiede beim Übergang in denersten Ruhestand, die sich zwischen Ausländern und Deutschen identifizieren lassen.Aus diesem Grund wurden die möglichen Interaktionseffekte der Variable Staatsangehö-rigkeit mit den restlichen Variablen des Modells näher betrachtet. Auf diese Weise lässtsich untersuchen, ob die Staatsangehörigkeit für bestimmte Subgruppen einen größe-ren Einfluss auf das Verrentungsrisiko ausübt als für andere. In der Analysearbeit wur-den dabei die unterschiedlichen Ausprägungen der Variable Staatsangehörigkeit in zweiGruppen zusammengefasst, sodass nur noch Ausländer und Deutsche miteinander ver-glichen werden. Die Ergebnisse zeigten, dass für die meisten Kovariaten keine Interak-tionseffekte mit der Variable Staatsangehörigkeit vorliegen, da die Effekte des Verren-tungsrisikos für die betrachteten Subgruppen in die gleiche Richtung wirken. Auch beider Betrachtung des Interaktionseffektes mit dem Bildungsabschluss lassen sich nur klei-nere Unterschiede identifizieren. Da dieser Effekt aber bereits bei der vorangegangenenBetrachtung des Übergangs in die Erwerbsminderungsrente eine Rolle gespielt hat, soller auch an dieser Stelle nicht vernachlässigt werden.

Abbildung 7.10.: Standardisierter Interaktionseffekt zwischen den Variablen Bildungund Staatsangehörigkeit (Übergang in Altersrente)


Die Abbildung 7.10 stellt den standardisierten Interaktionseffekt zwischen den Varia-blen Staatsangehörigkeit und Bildung grafisch dar. Grundsätzlich zeigt diese Abbildung,

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dass das Risiko einer Altersrente mit abnehmendem Bildungsniveau sowohl für deutscheBürger als auch für Personen mit einer anderen Staatsangehörigkeit zunimmt. Bei ge-nauerer Betrachtung des berechneten Effekts wird allerdings ersichtlich, dass Ausländermit den niedrigeren Bildungsabschlüssen etwas stärker von dem Verrentungsrisiko be-troffen sind als deutsche Bürger mit vergleichbarem Bildungsniveau. Allerdings sind die-se Unterschiede nicht so deutlich wie bei der Betrachtung des Übergangs in die Erwerbs-minderungsrente und befinden sich insgesamt auf einem relativ niedrigen Niveau. Deut-lichere Unterschiede lassen sich dagegen bei der Population finden, für die keine gültigenAngaben zum Bildungsabschluss vorlagen. Bei dieser Population reduziert sich das Ri-siko einer Altersrente im Vergleich zur Referenzgruppe (Fach-/Hochschulabsolventen).Dieser Rückgang ist bei Ausländern deutlich stärker zu beobachten als bei Personendeutscher Herkunft. Leider können keine Aussagen darüber getroffen werden, wie sichdiese Personengruppe zusammensetzt, weshalb sich jene Unterschiede nur schwer inter-pretieren lassen.

Insgesamt zeigt sich, dass der Einfluss der Staatsangehörigkeit auf das Risiko einer Al-tersrente sich in den betrachteten Subgruppen der Variable Bildung leicht unterscheidet.Ausländer mit niedrigeren Bildungsabschlüssen sind etwas stärker von dem Risiko einerAltersrente betroffen als deutsche Bürger mit vergleichbarem Bildungsniveau.

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8. Diskussion

In diesem Kapitel sollen zunächst die Ergebnisse der vorangegangenen Analysen kurzzusammengefasst und diskutiert werden. Im Anschluss daran erfolgt die Überprüfungder Forschungshypothesen. Zuletzt werden einige kritische Anmerkungen bezüglich dervorliegenden Forschungsarbeit präsentiert und die Arbeit wird mit einem Fazit abge-schlossen.

8.1. Zusammenfassung der empirischen Ergebnisse und

Diskussion

Die vorangegangenen Analysen konnten zeigen, dass der erste Übergang in den Ruhe-stand besonders stark durch die rentenrechtlichen Rahmenbedingungen determininertwird. Dies gilt für Ausländer und Deutsche gleichermaßen und zeigt sich besondersdeutlich beim Übergang in die Altersrente. Hier findet die Ruhestandsentscheidung ge-häuft zu den rentenrechtlich relevanten Zeitpunkten statt (im Alter 60, 63 bzw. 65). Da-durch weist die Survivalkurve für den Übergang in die Altersrente einen recht stufigenVerlauf auf. Ein anderes Bild liefert dagegen die Bertrachtung der Survivalkurve für denÜbergang in die Erwerbsminderungsrente. Hier lässt sich ein eher fließender Verlauf er-kennen. Dies liegt daran, dass der Eintritt in eine Erwerbsminderungsrente theoretischzu jedem Zeitpunkt im Lebensverlauf möglich ist und maßgeblich durch den gesund-heitlichen Zustand determiniert wird. Nichtsdestotrotz lässt sich aber auch hier ein Ein-fluss des Rentenrechts erkennen. So konnten die Analysen zeigen, dass der Eintritt indie Erwerbsminderungsrente ab einem Alter von über 59 Jahren nur noch vereinzelt zubeobachten ist. Es ist denkbar, dass sich dies auf die Möglichkeit des Übergangs in dieAltersrente ab dem 60. Lebensjahr zurückführen lässt. Der Bezug dieser erscheint öko-nomisch sinnvoller, weshalb erkrankte Personen in den höheren Altersstufen vermutlichversuchen den Übergang in jene Altersstufe aufzuschieben.

Die Analysen zeigen weiterhin, dass Ausländer ein signifikant höheres Risiko für eineErwerbsminderungsrente aufweisen als deutsche Bürger. Sie erleben das Ereignis der Er-werbsminderungsrente deutlich früher und öfter. Zwischen den einzelnen betrachtetenNationalitäten lassen sich dabei allerdings unterschiedliche Niveaus identifizieren. FürPersonen, die eine türkische oder ex-jugoslawische Staatsangehörigkeit besitzen, liegtdas Risiko einer Erwerbsminderungsrente am höchsten. Verantwortlich hierfür sind ver-mutlich die besonderen Arbeitsbedingungen, denen diese Personen ausgesetzt waren.Sie waren häufig als Arbeiter in der Industrie tätig und damit entsprechenden gesund-

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8. Diskussion

heitsschädlichen Belastungen ausgesetzt (z.B.: Schichtarbeit, Akkordarbeit, Arbeit mitgesundheitsschädlichen Stoffen).

Umgekehrt verhält es sich beim Übergang in die Altersrente. Hier weisen Ausländerein signifikant niedrigeres Verrentungsrisiko auf als Deutsche. Aber auch an dieser Stellelassen sich zwischen den einzelnen Nationalitäten unterschiedliche Niveaus identifizie-ren. Im Regressionsmodell lässt sich erkennen, dass das Risiko der Altersrente für Perso-nen mit türkischer Staatsangehörigkeit am niedrigsten liegt. Dies könnte damit zusam-menhängen, dass viele der in dieser Analysearbeit betrachteten türkischen Staatsbürgerstattedessen den Übergang in die Erwerbsminderungsrente bereits vollzogen haben unddamit dem Risiko einer Altersrente nicht mehr ausgesetzt sind. Zusätzlich lassen sichmit Hilfe der Regressionsanalyse Kompositionseffekte zwischen den Variablen Alter undStaatsangehörigkeit identifizieren. Hierbei zeigt sich, dass Ausländer vor allem mit demErreichen des 65. Lebensjahres den Übergang in die Altersrente vollziehen. Der Anteilder Restpopulation bleibt bei den Ausländern aber dennoch auf einem deutlich höherenNiveau als bei den Deutschen.

In der empirischen Analysearbeit wird zudem deutlich, dass der Bildungsabschlusseinen höchst signifikanten Einfluss auf das Verrentungsrisiko ausübt. Personen, die übereinen höheren Bildungsabschluss verfügen, weisen gegenüber den Personen mit denniedrigsten Bildungsabschlüssen ein signifikant niedrigeres Verrentungsrisiko auf. Diesbetrifft sowohl den Übergang in die Erwerbsminderungs- als auch in die Altersrente. Fürden Übergang in die Altersrente erscheint dieses Ergebnis zunächst überraschend, dainstinktiv davon ausgegangen wird, dass höher gebildete Personen, aufgrund der nied-rigeren Betroffenheit von Erwerbsminderungsrenten, häufiger den Übergang in die Al-tersrente vollziehen müssten als Personen mit den niedrigsten Bildungsabschlüssen. Er-klärt werden kann das beobachtete niedrigere Risiko der Altersrente für höhergebildetePersonen mit Hilfe der Survivalfunktionen. Hier lässt sich erkennen, dass Höhergebil-dete lediglich sichtbar später den Übergang in die Altersrente vollziehen als Personen,die über einen niedrigeren Bildungsabschluss verfügen. Der Anteil der Restpopulationliegt in den drei Subgruppen der Variable Bildung (die Kategorie „keine Angabe“ wirdan dieser Stelle vernachlässigt) dagegen auf einem vergleichbar niedrigen Niveau.

Hinzu kommt, dass sich zwischen den Variablen Bildung und StaatsangehörigkeitKompositionseffekte finden lassen. Dies zeigt sich besonders deutlich beim Übergang indie Erwerbsminderungsrente. Der berechnete Interaktionseffekt deutet darauf hin, dassAusländer mit den niedrigsten Bildungsabschlüssen ein sichtbar höheres Risiko einerErwerbsminderungsrente aufweisen, als deutsche Bürger, die über gleiche Bildungsab-schlüsse verfügen. Bei den Höhergebildeten lassen sich dagegen nur minimale Unter-schiede zwischen Ausländern und Deutschen identifizieren. Auch für den Übergang indie Altersrente finden sich zwischen den beiden genannten Variablen Kompositions- undInteraktionseffekte. Allerdings befinden sich die identifizierten Unterschiede insgesamtauf einem vergleichsweise niedrigen Niveau. Dennoch wird mit Hilfe des betrachtetenInteraktionseffekts ersichtlich, dass Ausländer mit den niedrigsten Bildungsabschlüssen

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8. Diskussion

etwas stärker vom Risiko einer Altersrente betroffen sind als deutsche Bürger mit ver-gleichbaren Bildungsabschlüssen. Dies könnte wiederum damit zusammenhängen, dassNiedriggebildete den Übergang in die Altersrente zu einem früheren Zeitpunkt vollzie-hen als Personen, die über einen höheren Bildungsabschluss verfügen.

Mit Hilfe der Daten lässt sich weiterhin feststellen, dass Frauen gegenüber Männernein niedrigeres Risiko einer Erwerbsminderungsrente aufweisen. Dies hängt vermutlichdamit zusammen, dass Männer deutlich häufiger in körperlich anstrengenden und ge-sundheitlich belastenden Berufen tätig sind als Frauen. Hinzu kommt, dass sie selte-ner als Frauen einen Arztbesuch wahrnehmen und damit auch nicht von rehabilitati-ven Maßnahmen profitieren können. Beim Übergang in die Altersrente verhält es sichdementsprechend umgekehrt. An dieser Stelle weisen die Frauen ein höheres Verren-tungsrisiko auf als die Männer.

Abschließend wurde der Einfluss des Wohnortes in den Regressionsmodellen über-prüft. Hier zeigt sich, dass Personen, die in Ostdeutschland leben, gegenüber solchenaus Westdeutschland sowohl ein höheres Risiko einer Erwerbsminderungs- als auch ei-ner Altersrente aufweisen. Dies könnte daran liegen, dass Personen aus Ostdeutschlandden Übergang in die Altersrente durchschnittlich deutlich früher vollziehen als solche,die über einen Wohnsitz in Westdeutschland verfügen. Dies zeigt sich deutlich bei derBetrachtung der Survivalkurven (vgl. Abbildung A.1). Hinzu kommt, dass der Anteilder Restpopulation beim Übergang in die Altersrente in Ost- und Westdeutschland aufeinem vergleichbaren Niveau liegt. Personen, die im Ausland leben weisen gegenüberwestdeutschen Bürgern ein erhöhtes Risiko einer Erwerbsminderungsrente und ein nied-rigeres Risiko einer Altersrente auf. Dies könnte darin begründet liegen, dass jene Per-sonen, die starke gesundheitliche Belastungen aufweisen, ihren Wohnsitz in ein Landverlegen, in dem das Klima der eigenen Gesundheit förderlich ist. Auch mit dem großenAnteil der Ausländer, die über einen Wohnort außerhalb Deutschlands verfügen undgleichzeitig in besonderem Maße von Erwerbsminderungrenten betroffen sind, lässt sichdieses Ergebnis möglicherweise erklären.

8.2. Überprüfung der Hypothesen

Die vorliegende Arbeit hat es sich zum Ziel gemacht, die Determinanten des Übergangsin den ersten Ruhestand zu untersuchen. Dabei sollten insbesondere die Unterschiedezwischen Ausländern und Deutschen aufgezeigt werden. Für die Analyse wurden vierForschungshypothesen herangezogen. Diese sollen nun in diesem Kapitel überprüft wer-den. Im Anschluss daran werden in Kapitel 8.3 einige kritische Anmerkungen zur vor-liegenden Arbeit angeführt.

Die erste Forschungshypothese ging davon aus, dass sich beim Übergang in die Alters-rente an den drei wesentlichen rentenrechtlichen Altersgrenzen gehäuft Rentenübergän-ge beobachten lassen. Da bezüglich des Rentenrechts keine wesentlichen Unterschiede

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8. Diskussion

im Umgang mit deutschen und ausländischen Arbeitnehmern zu finden sind, solltendiese Altersgrenzen sowohl für Deutsche als auch für Ausländer relevant sein. Diese Hy-pothese lässt sich durch die Ergebnisse der Untersuchung zweifelsfrei bestätigen. DasRegressionsmodell zeigt, dass das Risiko des Übergangs in die Altersrente in den Alter-sstufen 60 bis 61, 63 bis 64 sowie 65 bis 66 deutlich höher ausfällt, als in den anderenbetrachteten Altersstufen. Noch deutlicher ist dieses Ergebnis beim Anblick der Kaplan-Meier-Survivalfunktionen zu sehen. Hier konnte nachgewiesen werden, dass Renten-übergänge gehäuft direkt nach Erreichen des 60., 63. beziehungsweise 65. Lebensjahreszu beobachten sind. Der Verlauf des Baseline Hazards beim Übergang in die Altersren-te veranschaulicht die unterschiedlichen Risiken in den einzelnen Altersstufen grafisch.Hier zeigt sich die außerordentliche Bedeutung der Altersstufe 65 bis 66 für den Ren-tenübergang. In der Darstellung der Survivalkurven lässt sich wiederum recht gut er-kennen, dass die rentenrechtlichen Altersgrenzen für Ausländer und Deutsche gleicher-maßen relevant sind. Allerdings konnten die empirischen Analyseergebnisse ebenfallszeigen, dass für die Ausländer der Renteneintritt mit dem 65. Lebensjahr von größererBedeutung ist als für Personen deutscher Herkunft.

Ingesamt bestätigen diese empirischen Befunde die lebenslauftheoretischen Ansätzezum Übergang in den Ruhestand. Die Altersrente stellt dabei eine Statuspassage des Le-bensverlaufs dar, welche besonders stark durch normative und institutionelle Regelun-gen beeinflusst wird. Dies gilt für deutsche und ausländische Bürger gleichermaßen.

Der Übergang in die Erwerbsminderungsrente lässt sich dagegen nicht so einfach indas lebenslauftheoretische Konzept einbetten. Dies ist damit zu begründen, dass der Be-zug einer Erwerbsminderungsrente im Gegensatz zu dem einer Altersrente weniger einefreiwillige Entscheidung darstellt und stattdessen durch den jeweiligen gesundheitlichenZustand bestimmt wird. Entsprechend lässt sich dieser Übergang nicht so leicht auf dievorgestellten theoretischen Konzepte übertragen. Am ehesten können an dieser Stellenoch die Push-Faktoren angeführt werden, die den erzwungenen Austritt aus dem Ar-beitsmarkt theoretisch beschreiben.

Die zweite Forschungshypothese wurde deshalb auf der Grundlage empirischer Be-funde zum Zusammenhang zwischen Gesundheit und Alter formuliert und ging davonaus, dass das Risiko einer Erwerbsminderungsrente bei ausländischen und deutschenBürgern mit zunehmendem Alter ansteigt. Diese Hypothese kann auf Basis der empi-rischen Befunde nur zum Teil verifiziert werden. Die Analysen zeigen, dass das Risikoeiner Erwerbsminderungsrente nur bis zum 57. Lebensjahr ansteigt und danach stetigabfällt, um zum Ende der Prozesszeit gegen Null zu tendieren. Vermutlich spielen die in-stitutionellen Rahmenbedingungen für diesen Rückgang des Risikos die entscheidendeRolle. Denn ab dem 60. Lebensjahr lassen sich derzeit noch verschiedene rentenrechtlicheMöglichkeiten finden, die einen Übergang in die Altersrente zulassen. Dieser erscheintnicht nur ökonomisch gesehen sinnvoller, sondern auch mit weniger behördlichem Auf-wand verbunden. Infolgedessen werden erkrankte Personen versuchen ihren Übergang

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8. Diskussion

in den Ruhestand in diese Altersstufen aufzuschieben, um dann eine Altersrente bezie-hen zu können und Übergänge nach dem 60. Lebensjahr lassen sich nur noch verein-zelt finden. Diese Ergebnisse sind unabhängig von der Staatsangehörigkeit zu beobachte,denn in der Regressionsanalyse lassen sich keine Kompositions- und Interaktionseffektezwischen den Variablen Staatsangehörigkeit und Alter identifizieren.

Die dritte Forschungshypothese kann dagegen mit Hilfe der Daten signifikant bestätigtwerden. In dieser wurde aufgrund der unterschiedlichen Arbeitsmarktbelastungen vondeutschen und ausländischen Bürgern vermutet, dass Ausländer stärker von dem Risikoeiner Erwerbsminderungsrente betroffen sind als Deutsche. Das Regressionsmodell lie-fert dafür die entsprechenden Ergebnisse. Hier wird ersichtlich, dass fast alle Personen,die über eine ausländische Staatsbürgerschaft verfügen, ein signifikant höheres Risikoeiner Erwerbsminderungsrente aufweisen als die Untersuchungseinheiten mit deutscherStaatsbürgerschaft. Lediglich in der Kategorie „übriges Ausland“ lassen sich keine si-gnifikanten Unterschiede finden. Bei der genaueren Betrachtung der einzelnen Nationa-litäten werden darüber hinaus unterschiedliche Niveaus der Betroffenheit deutlich. Soweisen Personen, die die Staatsangehörigkeit eines südeuropäischen Landes besitzen le-diglich ein um 5 Prozent erhöhtes Risiko einer Erwerbsminderungsrente auf, währenddieses Risiko bei Personen mit türkischer oder ex-jugoslawischer Staatsangehörigkeit be-reits um etwa 50 Prozent höher liegt als bei den deutschen Bürgern. Diese beiden Subpo-pulationen sind folglich in besonderem Maße vom Risiko einer Erwerbsminderungsrentebetroffen.

Aufgrund unterschiedlicher Normvorstellungen zwischen Ausländern und Deutschenund der höheren Betroffenheit ausländischer Bürger bei der Betrachtung des Risikos ei-ner Erwerbsminderungsrente wurde in der vierten Forschungshypothese davon ausge-gangen, dass Ausländer beim Übergang in die Altersrente ein niedrigeres Risiko aufwei-sen als Deutsche. Denn ein Großteil von ihnen hat den ersten Übergang in den Ruhe-stand bereits frühzeitig vollzogen und ist somit nicht mehr dem Risiko einer Altersrenteausgesetzt. Auch diese Hypothese kann mit Hilfe der Ergebnisse des Regressionsmo-dells bestätigt werden. Alle betrachteten Subpopulationen, die über eine ausländischeStaatsbürgerschaft verfügen, weisen ein signifikant niedrigeres Risiko einer Altersrenteauf. Dabei lassen sich zwischen den Nationen wiederum unterschiedliche Niveaus iden-tifizieren. Die Analyseergebnisse zeigten an dieser Stelle aber auch, dass sich zwischenden Variablen Staatsangehörigkeit und Bildung Kompositionseffekte finden lassen. Diesführt dazu, dass das Risiko einer Altersrente leicht ansteigt, wenn für den Faktor Bildungkontrolliert wird. Es liegt aber auch weiterhin unter dem der deutschen Bürger. Betroffensind davon insbesondere Personen mit einer südeuropäischen oder ex-jugoslawischenStaatsangehörigkeit.

Zusammenfassend kann gesagt werden, dass die meisten Forschungshypothesen mit

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8. Diskussion

Hilfe der Daten verifiziert werden konnten. Der Zusammenhang zwischen dem Alterund dem Rentenübergang ist dabei von größter Bedeutung. Die im Mittelpunkt die-ser Arbeit stehenden Unterschiede im Verrentungsprozess zwischen Ausländern undDeutschen konnten darüber hinaus mit Hilfe der aufgestellten Hypothesen aufgezeigtwerden. Bei den betrachteten Ausländern wirkt der Einfluss des Alters auf den Renten-übergang in ähnlicher Weise wie bei den Untersuchungseinheiten mit deutscher Staats-angehörigkeit. Allerdings weisen sie verglichen mit deutschen Staatsbürgern aufgrundihrer unterschiedlichen Arbeitsmarktsituation unterschiedliche Risiken hinsichtlich derbetrachteten Rentenarten auf.

8.3. Kritische Anmerkungen und Fazit

Die vorliegende empirische Analysearbeit weist einige methodische Schwächen auf, diesich vornehmlich aus dem verwendeten Datenbestand ergeben. Diese sollen nachfolgendangeführt und erläutert werden. Anschließend soll die Forschungsarbeit mit einem Fazitabgeschlossen werden.

Zunächst muss erneut das Merkmal der Staatsangehörigkeit als Indikator für die Erfas-sung des Migrationshintergrundes kritisch hinterfragt werden. Ein großer Teil der Per-sonen mit Migrationshintergrund ist inzwischen durch die Annahme einer deutschenStaatsbürgerschaft nicht mehr über das Merkmal der Staatsangehörigkeit zu identifi-zieren. Dies gilt im Besonderen für (Spät-)Aussiedler, die aufgrund fehlender Indikato-ren zur Identifizierung, in den meisten sozialwissenschaftlichen Studien derzeit zumeistnoch völlig vernachlässigt werden müssen. Im Datenangebot des Forschungsdatenzen-trums der Rentenversicherung lassen sich dagegen bereits einige Datensätze finden, indenen eine Identifizierung der Aussiedler über das Fremdrentengesetz möglich ist. Lei-der lag in dem für diese Analysearbeit verwendeten Längsschnittdatensatz „Abgeschlos-sene Rehabilitation im Versicherungsverlauf 2002-2009“ dieses Merkmal jedoch nicht vor,sodass die besondere Situation der (Spät-)Aussiedler auch an dieser Stelle vernachlässigtwerden musste.

Es bleibt festzuhalten, dass das Merkmal der Staatsangehörigkeit lediglich ein „Nä-herungswert“ für den Zuwanderungshintergrund einer Person darstellt (Mika, 2006, S.58). Für die in dieser Analysearbeit betrachteten Geburtskohorten ist das Merkmal derStaatsangehörigkeit noch recht gut anwendbar und liefert relativ verlässliche Informa-tionen, da davon ausgegangen werden kann, dass die hier betrachteten Ausländer über-wiegend aus den ehemaligen Anwerberstaaten stammen und deshalb bislang nur zu sehrgeringen Anteilen eingebürgert wurden (Mika, 2006, S. 61). Langfristig müssen der so-zialwissenschaftlichen Forschung allerdings Datensätze zur Verfügung stehen, mit Hilfederer sich Personen mit Migrationshintergrund eindeutiger identifizieren lassen. Dennnur so können eventuelle Unterschiede in den Verrentungsprozessen adäquat abgebildetwerden.

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8. Diskussion

Kritisiert werden muss weiterhin, dass in den Daten der gesetzlichen Rentenversiche-rung bestimmte Personengruppen vollständig vernachlässigt werden. So sind Beamte,Hausfrauen und Hausmänner sowie selbstständig tätige Personengruppen in diesen Da-ten in aller Regel nicht abgebildet. Dies erscheint insbesondere im Hinblick auf die Mi-grantenbevölkerung problematisch. Denn diese ist durch eine stetig wachsende Zahl vonselbstständig und freiberuflich tätigen Personen gekennzeichnet (vgl. Münz et al., 1999,S. 84).

Die Ausführungen zum theoretischen Hintergrund und zum bisherigen Forschungs-stand konnten zeigen, dass der Übergang in den Ruhestand ein sehr komplexes For-schungsgebiet darstellt, welches einige Probleme hinsichtlich der Operationalisierungmit sich bringt. Hinzu kommt, dass sich eine Vielzahl von Faktoren identifizieren lassen,die das Verrentungsrisiko beeinflussen. In der vorliegenden Forschungsarbeit konnte le-diglich ein geringfügiger Teil dieser Determinanten berücksichtigt werden. Insbesonderedie Vernachlässigung von subjektiven und objektiven Erklärungsfaktoren der Gesund-heit ist bedauerlich, da diese das Verrentungsrisiko entscheidend beeinflussen und vorallem in Hinblick auf die Unterschiede zwischen Ausländern und Deutschen relevant ge-wesen wären. Der vorligende Datenbestand enthält zwar auch ICD1-Codes, mit Hilfe de-rer Aussagen über den gesundheitlichen Zustand der Untersuchungseinheiten möglichgewesen wären, allerdings liegen hierbei für den Großteil der Stichprobe keine gültigenWerte vor, weshalb eine Analyse dieser Daten nicht sinnvoll erschien. Alternativ wäre der„Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe“ (SHARE) als Datenbasis vorstell-bar. In diesen Daten ist die Gesundheit älterer Personen sehr ausführlich erfasst, wobeisowohl subjetive als auch objektive Faktoren verwendet werden. Problematisch an dieserDatenbasis ist allerdings, dass die Fallzahlen bislang noch zu klein sind, um Datenana-lysen zu den Rentenzugängen für bestimmte Migrantenpopulationen durchführen zukönnen. Allgemein fehlt es derzeit an Datensätzen, die Informationen im Längsschnittliefern und dabei eine Analyse des Rentenübergangs für spezifische Migrantenpopula-tionen ermöglichen.

Operationalisiert wurde der Ruhestand in dieser Arbeit über das erstmalige Renten-eintrittsalter. Dieses korreliert häufig relativ stark mit dem Zeitpunkt des Berufsaustrittsoder mit einem anderen sozialrechtlich relevanten Status (z.B. Arbeitslosigkeit). Dochleider liefern die verwendeten Daten keine Informationen über die berufliche Situationvor dem Renteneintritt. Dadurch lassen sich die in den theoretischen Ausführungen be-schriebenen „Pfade in den Ruhestand“ in dieser Analysearbeit nicht adäquat abbilden.

Problematisch ist weiterhin die in der Analysearbeit vorgenommene Kategorisierungdes Merkmals der Bildung. Aufgrund der in den Daten vorhandenen Ausprägungen istdie Kategorie der niedrigsten Bildungsabschlüsse nur recht grob erfasst worden. Wün-schenswert wäre gewesen, wenn an dieser Stelle mehr Ausprägungen zur Verfügunggestanden hätten. Insbesondere in Hinblick auf die unterschiedlichen Verrentungspro-zesse der Migrantenpopulationen wäre eine Differenzierung von Haupt- und Realschul-

1International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems

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8. Diskussion

abschlüssen sinnvoll, sowie eine zusätzliche Kategorie für Personen ohne einen schuli-schen Bildungsabschluss.

Nicht untersucht werden konnte weiterhin der Haushaltskontext, die betriebliche Si-tuation der Untersuchungspersonen und der materielle Kontext der Versicherten, da sichdie notwendigen Informationen nicht in den verwendeten Daten finden ließen.

Insgesamt ließen sich mit Hilfe der betrachteten Indikatoren dennoch interessante Er-gebnisse aufzeigen. Der Verrentungsprozess ist als Resultat vielfältiger individueller undnormativer Einflussfaktoren anzusehen, wobei ein Teil davon in dieser Arbeit abgebildetwerden konnte. Insbesondere die normative Rolle des Alters bei den individuellen Ru-hestandsentscheidungen wurde an dieser Stelle sichtbar. Die spezifische Situation derMigranten in Hinblick auf ihre Ruhestandsentscheidungen fand bislang nur in seltenenFällen Eingang in empirische Untersuchungsarbeiten, weshalb die vorliegenden Ergeb-nisse richtungsweisend sind. Die Forschungsdaten der gesetzlichen Rentenversicherungermöglichten es dabei den Übergang in den Ruhestand für eine einzigartig hohe Unter-suchungsstichprobe zu modellieren.

Auch weiterhin besteht großer Analysebedarf bezüglich der unterschiedlichen Ver-rentungsprozesse zwischen Migranten und Deutschen. Denn zukünftig werden weite-re Migrantengenerationen in jene Altersstufen vorrücken, in denen ein Rentenübergangfür sie relevant wird. Hinzu kommt, dass die in Deutschland beschäftigten Migrantenfür den Fortbestand der gesetzlichen Rentenversicherung in seiner jetzigen Form uner-lässlich sind. Denn nur mit ihrer Hilfe kann die Finanzierung des Rentensystems auchzukünftig gewährleistet werden. Aus diesem Grund sollte die überduchschnittliche Be-troffenheit der Migranten vom Risiko einer Erwerbsminderungsrente näher betrachtetwerden, um damit verstärkt präventive Maßnahmen für spezifische Risikogruppen ent-wickeln zu können. Außerdem sollte die sozioökonomische Situation der Migranten zu-künftig deutlich näher in das Blickfeld wissenschaftlicher Forschungsarbeiten rücken,denn es ist anzunehmen, dass sich an dieser Stelle besonders gravierende Unterschie-de zwischen einzelnen Populationen aufzeigen lassen. Dafür bedarf es allerdings auchweiterhin geeignete Datenbestände, die verlässliche Informationen über das Rentenzu-gangsgeschehen von Migranten und Deutschen liefern. Nur mit Hilfe dieser kann dieStatuspassage des Ruhestands und mögliche Auswirkungen derzeitig anlaufender ren-tenpolitischer Reformen adäquat analysiert werden.

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111

A. Anhang

Tabelle A.1.: Anzahl der Untersuchungseinheiten nach der schrittweisen Datenselektion

Ausschluss aller . . . ausgeschlos- verblei-sene Fälle bende Fälle

3.535.115

Angehörigen 51.477 3.483.638Fälle, deren Rentenbeginn vor Beginn des Berichtszeitraums(2002-2009) liegt 460.807 3.022.831Fälle, bei denen ein Rentenbeginn angegeben, aber keine Rentenartdefiniert wurde 22 3.022.809Fälle, bei denen eine Rentenart angegeben, aber kein Rentenbeginnverzeichnet wurde 121 3.022.688Fälle, bei denen der Rentenbeginn zeitlich nach dem Todeszeitpunktverortet wurde 22 3.022.666Personen, die vor Beginn der Prozesszeit verstorben sind 24.510 2.998.156verstorbenen Personen, deren Todeszeitpunkt unbekannt ist 1.190 2.996.966Personen, die zu Beginn des Berichtszeitraumes älter als 67 Jahre sind 115.390 2.881.576Personen, die zum Ende des Berichtszeitraumes jünger als 52 Jahre sind 648.938 2.232.638Fälle mit fehlenden Angaben bei der Staatsangehörigkeit 6.076 2.226.562

Stichprobengröße nach der Datenselektion 2.226.562. . . in Personenjahren 134.750.699

Quelle: FDZ-RV - SUFRSDLV09B (eigene Berechnungen)

112

A. Anhang

Tabelle A.2.: Ergebnisse des Log-Rank-Test für die betrachteten Survivalkurven (Er-werbsminderungsrente)

Variable Beobachtete Erwartete Chi-Quadrat-Ereignisse Ereignisse Wert

StaatDeutschland 123.088 125.543,08Südeuropa 3.831 3.722,52Ex-Jugoslawien 4.677 3.294,85Türkei 3.542 2.414,55übriges Ausland 4.000 4.163,00

Gesamt 139.138 139.138,00 1.166,96 ***

Geschlechtmännlich 79.943 71.269,70weiblich 59.195 67.868,30

Gesamt 139.138 139.138,00 2.170,82 ***

Kohorte1936-1940 1.780 2.168,081941-1945 23.702 35.554,441946-1951 80.527 76.232,751952-1957 33.129 25.182,73

Gesamt 139.138 139.138,00 15.245,06 ***

BildungVolks-/Haupts., mittlere Reife 81.307 78.080,87Abitur 1.533 2.258,54Fach-/Hochschule 4.407 6.542,25keine Angabe 51.891 52.256,34

Gesamt 139.138 139.138,00 1.070,05 ***

WohnortWestdeutschland 104.424 99.441,61Ostdeutschland 28.917 25.780,35Ausland 5.548 4.785,37keine Angabe 249 9.130,67

Gesamt 139.138 139.138,00 9.433,09 ***

Irrtumswahrscheinlichkeit: *** p ≤ 0,001; ** p ≤ 0,01; * p ≤ 0,05Quelle: FDZ-RV - SUFRSDLV09B (eigene Berechnungen)

113

A. Anhang

Tabelle A.3.: Ergebnisse des Log-Rank-Test für die betrachteten Survivalkurven (Alters-rente)

Variable Beobachtete Erwartete Chi-Quadrat-Ereignisse Ereignisse Wert

StaatDeutschland 1.008.691 966.146,69Südeuropa 48.186 64.722,77Ex-Jugoslawien 20.042 24.380,73Türkei 15.446 23.322,08übriges Ausland 34.970 48.762,74

Gesamt 1.127.335 1.127.335,00 21.421,25 ***

Geschlechtmännlich 538.963 578.866,13weiblich 588.372 548.468,87

Gesamt 1.127.335 1.127.335,00 8.851,53 ***

Kohorte1934-1939 207.650 229.795,161940-1945 745.961 796.121,141946-1950 173.724 101.418,70

Gesamt 1.127.335 1.127.335,00 88.015,93 ***

BildungVolks-/Haupts., mittlere Reife 445.733 314.542,75Abitur 14.090 10.827,73Fach-/Hochschule 48.847 41.580,77keine Angabe 618.665 760.383,75

Gesamt 1.127.335 1.127.335,00 130.846,04 ***

WohnortWestdeutschland 849.817 774.998,66Ostdeutschland 188.344 111.272,09Ausland 87.164 108.010,72keine Angabe 2.010 133.053,54

Gesamt 1.127.335 1.127.335,00 338.865,06 ***

Irrtumswahrscheinlichkeit: *** p ≤ 0,001; ** p ≤ 0,01; * p ≤ 0,05Quelle: FDZ-RV - SUFRSDLV09B (eigene Berechnungen)

114

A. Anhang

Tabelle A.4.: Hazard Ratio und Hazardrate der Baseline (Alter) für den Übergang in Er-werbsminderungsrente

AGE (Baseline) Hazard Ratio β-Koeffizienten Hazard Rate (Absolutes Risiko)

(52-53] 1 -3,614582 0,026928179(53-54] 1,210776 0,191261 0,032603993(54-55] 1,236651 0,212407 0,033300759(55-56] 1,260175 0,231251 0,033934218(56-57] 1,228542 0,205828 0,033082399(57-58] 1,087953 0,084298 0,029296593(58-59] 0,835830 -0,179330 0,022507380(59-60] 0,560697 -0,578575 0,015098544(60-61] 0,343560 -1,068393 0,009251451(61-62] 0,245773 -1,403345 0,006618230(62-63] 0,177075 -1,731180 0,004768315(63-64] 0,118545 -2,132462 0,003192201(64-65] 0,046897 -3,059793 0,001262862


Tabelle A.5.: Hazard Ratio und Hazardrate der Baseline (Alter) für den Übergang in Al-tersrente

AGE (Baseline) Hazard Ratio β-Koeffizienten Hazard Rate (Absolutes Risiko)

(59-60] 1 -4,521032 0,010877792(60-61] 37,49584 3,624230 0,407871948(61-62] 11,21627 2,417366 0,122008252(62-63] 10,74818 2,374736 0,116916466(63-64] 23,17215 3,142951 0,252061828(64-65] 9,647914 2,266742 0,104948002(65-66] 249,3273 5,518767 2,712130507(66-67] 4,139959 1,420686 0,045033613


115

A. Anhang

Abbildung A.1.: Survivalkurven des Übergangs in Altersrente getrennt nach dem Wohn-ort


116

B. Syntax

clear

set more off , permanently

************************************************************************

********************************************************************

*** MASTERARBEIT: VERRENTUNGSPROZESS VON MIGRANTEN UND DEUTSCHEN ***

********************************************************************

************************************************************************

* Datensatz einlesen

* (Kopfdatei: datentechnische und demografische Merkmale)

use "N:\FDZ -RV-SZ\SUF_RSDV2009 (Stata)\Stata\SUFRSDLV09KOB.dta", clear

*** Anzahl der Fälle im Datensatz

count

* 3.535.115 Fälle sind im Datensatz enthalten

*** Herausfiltern aller für die Analyse relevanten Variablen aus diesem

*** Datensatz

keep case fallgr korrektur ja rente_3 ange sex gbja /*

*/ gbmo sa rtbej rtbem tlrt tddtj bd whot_bland ztrt zlrtle /*

*/ dem_1 dem_2 dem_3 tddtm

sort case

*** Speichern des komprimierten Datensatzes

save "U:\ Masterarbeit\Daten\Datenarbeit \01 _Analyse.dta"

clear

***********************************************************************

* komprimierten Datensatz einlesen

use "U:\ Masterarbeit\Daten\Datenarbeit \01 _Analyse.dta", clear

count

* 3.535.115

***********************

**** DATENSELKTION ****

117

B. Syntax

***********************

count

* 3.535.115 Fälle

* Ausschluss aller "Angehörigen" vom Datensatz

tab ange

drop if ange == 1 /* (51.477 Fälle) */

count

* 3.483.638 Fälle

tab rtbej

* Ausschluss aller Fälle , deren Rentenbeginn vor Beginn des

* Berichtszeitraumes (2002 -2009) liegt

drop if rtbej >0 & rtbej <2002 /* 460.807 Fälle */

count

* 3.022.831 Fälle

* Umkodieren jener Fälle , deren Rentenbeginn erst nach dem Ende des

* Berichtszeitraumes liegt.

* Personen , die erst nach 2009 eine Rente bezogen haben , sollen bei den

* relevanten Rentenvariablen eine "0" erhalten , für "kein Rentenbezug

* im Berichtszeitraum"

replace tlrt=0 if rtbej >2009

replace rtbej=0 if rtbej >2009 /* betrifft 67.960 Fälle */

count

* 3.022.831 Fälle

sort case

* Es werden lediglich die Fälle im Berichtszeitraum betrachtet!

* Entsprechend muss der Start und das Ende der Prozesszeit

* zunächst ersteinmal definiert werden.

* Start: 12/2001 , Ende: 12/2009

generate JaEnd =2009

generate MoEnd =12

tab JaEnd , m

tab MoEnd , m

generate JaStart =2001

generate MoStart =12

tab JaStart , m

tab MoStart , m

* Variablen , die Auskunft über einen Rentenbezug liefern:

* tlrt , rtbej

tab rtbej , m /* 1.604.912 Fälle ohne Rentenbezug */

tab tlrt , m /* 1.604.813 Fälle ohne Rentenbezug */

* Angaben stimmen folglich nicht überein.

118

B. Syntax

* es gibt noch Fälle , in denen zwar ein Jahr für den Rentenbeginn

* angegeben wurde , aber keine Rentenart definiert wurde.

* Diese Fälle sollen ebenfalls vom Datensatz entfernt werden:

drop if tlrt ==0 \& rtbej >0 /* betrifft 22 Fälle */

count

* 3.022.809 Fälle



* Angaben stimmen noch immer nicht überein.

* weiterhin lassen sich Fälle identifizieren , bei denen zwar eine

* Rentenart definiert wurde , aber kein Rentenbeginn.

* Ausschluss dessen:

drop if rtbej ==0 & tlrt >0 /* betrifft 121 Fälle */

count

* 3.022.688 Fälle verbleiben im Datensatz



* Angaben stimmen nun überein.

* Gibt es Fälle , bei denen der Rentenbeginn zeitlich nach dem

* Todeszeitpunkt verortet wurde?

edit case gbja sa rtbej tddtj if tddtj >0 & rtbej >tddtj

* diese Fälle gibt es!

* Es ist davon auszugehen , dass hier fehlerhafte Angaben vorliegen

* (wahrscheinlich falsche Zuordnung der Rentenart)

* deshalb Ausschluss dieser Fälle vom Datensatz

drop if tddtj >0 & rtbej >tddtj /* betrifft 22 Fälle */

count

* 3.022.666 Fälle

* alle Personen , die vor dem Jahr 1/2002 oder zu einem unbekannten

* Zeitpunkt verstorben sind müssen vom Datensatz entfernt werden.

tab tddtj if tddtj >0 & tddtj <2002

drop if tddtj >0 & tddtj <2002 /* betrifft 24.510 Fälle */

count

* 2.998.156 Fälle

tab tddtj if tddtj >2009

drop if tddtj ==9999 /* betrifft 1.190 Fälle */

count

* 2.996.966 Fälle

* es gibt auch noch Personen , die erst im Jahr 2010 verstorben sind.

* Dieser Zeitpunkt liegt aber auÿerhalb des Berichtszeitraumes.

* Deshalb werden diese Fälle , falls sie kein Renteneintritt erlebt

* haben , als zensierte Fälle betrachtet.

* Konzentration der Analyse auf Personen im Alter zwischen 52 und 67

119

B. Syntax

* alle Personen , die im betrachteten Berichtszeitraum nicht

* zwischen 52 und 67 Jahre alt sind müssen vom Datensatz ausgeschlossen

* werden.

* Dafür Generierung von 2 Variablen nötig:

* AlterSTART (Alter zu Beginn des Berichtszeitraums)

* AlterENDE (Altrer zum Ende des Berichtszeitraums)

tab gbja , m

* keine fehlenden Angaben beim Geburtsjahr

tab gbmo , m

* 57 fehlende Angaben beim Geburtsmonat.

* für diese Fälle wird angenommen , dass sie in der Mitte des Jahres

* geboren wurden:

* 0 --> 6

replace gbmo=6 if gbmo ==0 /* betrifft 57 Fälle */

tab gbmo , m

* Generierung der Variable AlterSTART (Alter zu Beginn des

* Berichtszeitraumes)

generate AlterSTART =.

replace AlterSTART =(JaStart -gbja)*12 + MoStart -gbmo

tab AlterSTART , m

* Generierung der Variable AlterENDE (Alter zu Ende des

* Berichtszeitraumes)

generate AlterENDE =.

replace AlterENDE =(JaEnd -gbja)*12 + MoEnd -gbmo

tab AlterENDE , m

* Ausschluss aller Personen , die älter als 67 Jahre (804 Monate) zu

* Beginn des Berichtszeitraumes sind:

drop if AlterSTART > 804 /* betrifft 115.390 Fälle */

count

* 2.881.576 Fälle

* Ausschluss aller Personen , die jünger als 52 Jahre zum Ende des

* Berichtszeitraumes sind:

drop if AlterENDE < 624 /* betrifft 648.938 Fälle */

count

* 2.232.638 Fälle



clear

***********************************************************************



120

B. Syntax

count

* 2.232.638 Fälle

*************************************

*** VARIABLE RENTENART GENERIEREN ***

*************************************

* Unterscheidung der verschiedenen Rentenarten.

* betrachtet werden sollen EM-Renten und Altersrenten.

tab tlrt , m

generate RENTENART =.

replace RENTENART =1 if (tlrt ==10 | tlrt ==11 | tlrt ==12 | tlrt ==13)

replace RENTENART =2 if tlrt >=20

replace RENTENART =0 if tlrt ==0

tab RENTENART , m

lab var RENTENART "Art der Rente"

lab def LISTE01 0"kein Rentenbezug" 1"Altersrente" 2 "

Erwerbsminderungsrente"

lab val RENTENART LISTE01

tab RENTENART , m

* in 50 ,84\% der Fälle liegt ein Bezug von Altersrente vor

* in 8,12\% der Fälle liegt ein Bezug von Erwerbsminderungsrente vor

* die beiden definierten Rentenarten sollen nachfolgend als

* konkurrierende Ereignisse betrachtet werden.

* D.h., man geht davon aus , dass bei jedem Subjekt nur eines der

* beiden betrachteten Ereignisse eintreten kann.

* Dabei wird angenommen , dass die beiden konkurrierenden Ereignisse

* unabhängig voneinander wirken.

* Im Regressionsmodell wird dann jeweils ein Ereignis betrachtet und

* der Eintritt des anderen Ereignis wird gleichgesetzt mit einer

* Zensierung.

**********************************

*** DEFINITION DER PROZESSZEIT ***

**********************************

* betrachtet werden nur Ereignisse im Berichtszeitraum (2002 -2009)

* und Personen im Alter zwischen 52 und 67 Jahren.

* Die Datenselektion in Hinblick auf den Berichtszeitraum und das Alter

* wurde bereits vorgenommen --> zunächst sind keine weiteren

* Anpassungen der Daten nötig!

*****************************************************

*** GENERIERUNG DER ZEIT - UND EREIGNISVARIABLE ******

*****************************************************

121

B. Syntax

* es gibt 4 mögliche Ereignisse im Berichtszeitraum:

* (0) Zensierung (zum Ende des Berichtsraumes , falls kein Renteneintritt)

* (1) Altersrente im Berichtszeitraum

* (2) Erwerbsminderungsrente im Berichtszeitraum

* (3) Tod im Berichtszeitraum

* Ist eine Person im Berichtszeitraum verstorben?

tab tddtj , m

tab tddtj if tddtj >=2002 & tddtj <2010

* 284.359 Personen sind im Berichtszeitraum verstorben

* daraus binäre Variable generieren:

* Verstorben im Berichtszeitraum Ja/Nein?

generate TOD=.

replace TOD=0 if tddtj ==0 | tddtj ==2010

replace TOD=1 if tddtj >=2002 & tddtj <2010

tab TOD , m

* Personen , die kein Renteneintritt erfahren haben , aber im

* Berichtszeitraum verstorben sind:

tab rtbej tddtj if TOD ==1 & RENTENART ==0

* 257.616 Personen haben keinen Renteneintritt erfahren , aber sind

* im Berichtszeitraum verstorben.

* alle anderen Personen , die im Berichtszeitraum verstorben sind ,

* haben ihren Renteneintritt zeitlich vor dem Todesdatum erlebt

* und damit ist der Renteneintritt das interessierende Ereignis

tab tddtm , m

* für alle Fälle ist ein gültiger Monat des Todeszeitpunktes

* angegeben.

*** Generierung der Ereignisvariabe ***

generate EVENT =.

replace EVENT=0 if RENTENART ==0



replace EVENT=3 if TOD ==1 & RENTENART ==0

tab EVENT , m

lab var EVENT "Ereignisvariable"

lab def LISTE02 0"Zensierung" 1"Altersrente" 2"Erwerbsminderungsrente" 3"

Tod"

lab val EVENT LISTE02

tab EVENT , m

*** Generierung der Zeitvariable ***

generate TIME=.

replace TIME=(rtbej -gbja)*12 + rtbem -gbmo if EVENT ==1 | EVENT ==2

122

B. Syntax

* Alter zum Zeitpunkt des Rentenbeginns

replace TIME=(JaEnd -gbja)*12 + MoEnd -gbmo if EVENT ==0

* Alter zum Zeitpunkt der Zensierung (Ende des Berichtszeitraums)

replace TIME=(tddtj -gbja)*12 + tddtm -gbmo if EVENT ==3

* Alter zum Zeitpunkt des Todes im Berichtszeitraum , wenn kein

* Rentenbeginn vorliegt

* bei Personen , die im Jahr 2010 (also nach dem Ende des

* Berichtszeitraumes verstorben sind) wird entweder der Zeitpunkt

* bei Zensierung oder bei Renteneintritt angeben.

* Kontrolle dessen:

tab EVENT if tddtj ==2010

* korrekt!

tab TIME , m

* Spannweite von TIME: 529 -900 (44 ,083 Jahre - 75 Jahre)

count

* 2.232.638 Fälle



clear

***********************************************************************



count

* 2.232.638 Fälle

**********************************

*** GENERIERUNG DER KOVARIATEN ***

**********************************

*** STAATSANGEHÖRIGKEIT ***

tab sa, m

* unterschieden werden 6 unterschiedliche Kategorien

* aufgrund der groÿen Fallzahlen und der damit verbundenen einzigartigen

* Analysemöglichkeiten , sollen die Kategorien weitestgehend beibehalten

* werden.

generate STAAT =.

replace STAAT=1 if sa==0






lab var STAAT "Staatsangehörigkeit"

123

B. Syntax

lab def LISTE10 1"Deutschland" 2"Südeuropa" 3"Ex-Jugoslawien" /*

*/ 4"Türkei" 5"übriges Ausland" /*

*/ 6"unbekannt"

lab val STAAT LISTE10

tab STAAT , m

* Ausschluss aller Personen , ohne Angabe einer Staatsangehörigkeit

drop if STAAT ==6 /* betrifft 6.076 Fälle */

count

* 2.226.562 Fälle

*** KOHORTE ***

* Generierung der Variable Kohorte kann erst dann erfolgen , wenn der

* Datensatz auf den entspechenden Rentenübergang zugeschnitten wurde.

* Grund: je nach Rentenart sind andere Geburtskohorten dem Risiko

* ausgesetzt.

*** BILDUNG ***

tab bd, m

* sehr viele fehlende Werte (fast 50\%) --> ist dem Datensatz geschuldet

* Zusammenfassen der ursprünglichen Kategorien in 4 Ausprägungen:

* 1 (Volks -/ Hauptschule , mittlere Reife oder gleichwertige Schulbildung

* ohne abgeschlossene Berufsausbildung); 2 (Volks -/ Hauptschule ,

* mittlere Reife oder gleichwertige Schulbildung mit abgeschlossener

* Berufsausbildung) --> 1 (Volks -/ Hauptschule , mittlere Reife)

* 3 (Abitur ohne Beruf), 4 (Abitur mit Beruf) --> 2 (Abitur)

* 5 (Fachhochschule), 6 (Hochschule/Uni) --> 3 (Fach -/ Hochschulabschluss)

* 0 (fehlender Wert) --> 4 (keine Angabe)

generate BILDUNG =.

replace BILDUNG =1 if bd==1 | bd==2



replace BILDUNG =4 if bd==0

lab var BILDUNG "Ausbildung"

lab def LISTE12 1"Volks -/ Hauptschule , mittlere Reife" /*

*/ 2"Abitur" 3"Fach -/ Hochschule" 4"keine Angabe"

lab val BILDUNG LISTE12

tab BILDUNG , m

tab STAAT if BILDUNG ==4

* Groÿteil der fehlenden Angaben lassen sich bei den Deutschen Personen

* finden (83 ,60\%).

*** WOHNORT ***

tab whot_bland , m

* ursprüngliche Kategorien sollen in folgenden Ausprägungen

124

B. Syntax

* zusammengefasst werden:

* Ost , West , Ausland , keine Angabe

generate ORT=.

replace ORT=1 if whot_bland >=1 & whot_bland <=10

replace ORT=1 if whot_bland ==111


replace ORT=2 if whot_bland >=12 & whot_bland <=16



lab var ORT "Wohnort"

lab def LISTE13 1"Westdt." 2"Ostdt." 3"Ausland" 4"keine Angabe"

lab val ORT LISTE13

tab ORT , m

tab STAAT if ORT==4

* Groÿteil der fehlenden Angaben lassen sich bei den Deutschen Personen

* finden (86 ,77\%).

*** GESCHLECHT ***

tab sex , m

* ursprüngliche Variable kann beibehalten werden , da keine Umkodierungen

* nowendig sind.

* auffällt: unausgeglichene Sexualproportion (liegt wahrscheinlich

* daran , dass es einige Frauen , v.a. aus Westdt., gibt , die nie wirklich

* Beiträge in die gRV gezahlt haben und hier entsprechend gar nicht

* erst erfasst werden.

count

* 2.226.562 Fälle

*** Speichern des neuen Datensatzes


clear

***********************************************************************

***********************************************************************

***********************************************************************

*******************************

*** ÜBERGANG IN ALTERSRENTE ***

*******************************

************************************************************************


clear


count

* 2.226.562 Fälle

125

B. Syntax

**************************************************************

*** DEFINITION ALS EREIGNISDATENSATZ MIT NUR 2 EREIGNISSEN ***

**************************************************************

* Für die nachfolgenden Analysen wird angenommen , dass die

* konkurrierenden Ereignisse (Erwerbsminderungsrente , Tod) zensierte

* Fälle darstellen.

* Entsprechend gibt es 2 Ereignisse:

* (1) Übergang in Altersrente

* (2) Zensierung (Erwerbsminderungsrente , Tod , kein Ereignis bis zum

* Ende des Beobachtungszeitraums)

* deshalb ist die Generierung einer neuen Event -Variable nötig:

generate EVENTalter =.

replace EVENTalter =0 if EVENT ==0 | EVENT ==2 | EVENT ==3

replace EVENTalter =1 if EVENT ==1

lab var EVENTalter "Ereignisvariable (Altersrente)"

lab def LISTE20 0"Zensierung" 1"Altersrente"

lab val EVENTalter LISTE20

tab EVENTalter , m

**********************************************************************

*** Stichprobenziehung (5\%) , um die Analysen mit einem kleineren

*** Datensatz erstmal probehalber durchlaufen zu lassen.

* sample 5

count

***********************************************************************

*** Definition als Ereignisdatensatz ***

stset (TIME), failure (EVENTalter) id(case)

stptime

return list

* 1.617.008.382 Personenmonate

* 1.132.878 Ereignisse

*********************************

*** ÄNDERUNG DES DATENLAYOUTS ***

*********************************

sort case

* Um mit den vorhandene Daten eine Survivalanalyse bei konkurrierenden

* Ereignissen durchführen zu können und um der Beschaffung des

* Datensatzes (Linkstrunkierung , Rechtszensierung) Rücksicht zu

126

B. Syntax

* tragen , muss das Layout der Daten verändert und angepasst werden.

stsplit AGE , at

(612 ,624 ,636 ,648 ,660 ,672 ,684 ,696 ,708 ,720 ,732 ,744 ,756 ,768 ,780 ,792 ,804 ,816)

order case _t0 _t _d TIME EVENTalter EVENT AGE AlterSTART AlterENDE

* Entfernen/Rausschmiss aller Episoden/Spells , die sich zeitlich vor

* dem AlterSTART befinden.

* D.h. all jene Episoden werden entfernt , deren Ende zeitlich vor dem

* Zeitpunkt liegen , ab wann eine Person im Sample beobachtet wurde.

drop if _t < AlterSTART

* Generierung einer Variablen SPELLS1 , die anzeigt , wieviele Episoden

* jeder case besitzt:

sort case

by case: generate SPELLS1 = _n

order case _t0 _t _d TIME SPELLS1 EVENTalter EVENT AGE AlterSTART AlterENDE

generate StartAge = _t0

replace StartAge = AlterSTART if SPELLS1 ==1

order case _t0 _t _d StartAge TIME SPELLS1 AlterSTART EVENTalter EVENT AGE

AlterENDE

generate EndAge = _t

generate StatusAlter = _d

tab StartAge

tab EndAge

tab AGE StatusAlter , m

order case StartAge EndAge StatusAlter TIME EVENTalter EVENT AGE AlterSTART

AlterENDE

***********************************

*** Beschränkung der Proesszeit ***

***********************************

* Analyse des Übergangs in Altersrente

* dafür ist eine Beschränkung der Prozessszeit notwendig

* Grund: aufgrund der gesetzlichen Rahmenbedingungen sind nicht alle

* Altersstufen dem Risiko der Altersrente tatsächlich ausgesetzt.

* erst ab einem Alter von 60 Jahren hat man die Möglichkeit in

* Altersrente überzugehen , deshalb:

* Beschränkung der Prozesszeit auf Alter (59 -67].

127

B. Syntax

* momentan werden die Kohorten auch dann noch bevor bzw. nachdem sie

* dieses Alter erreicht haben verfolgt.

* Abhilfe dessen: Rausschmiss aller Episoden (Spells), bei denen das

* AGE < 708 und AGE > 792

drop if AGE < 708

drop if AGE > 792

tab AGE StatusAlter , m

tab StartAge

tab EndAge

* Generierung weiteren Variablen SPELLS2 , die anzeigt , wieviele

* Episoden jeder case nun besitzt:

sort case


* um Fälle anzugucken:

order case StartAge EndAge StatusAlter SPELLS2 SPELLS1 TIME EVENTalter

EVENT AGE AlterSTART AlterENDE

* Variable SPELLS1 wird nun überflüssig und kann entfernt werden:

drop SPELLS1

*** Baseline: Alter ***

* lässt sich aus der im Episodensplitting kreierten Variable "AGE"

* konstruieren.

tab AGE , m

lab var AGE "Alter"

lab def LISTE21 708"(59 -60] Jahre" 720"(60 -61] Jahre" /*

*/ 732"(61 -62] Jahre" 744"(62 -63] Jahre" /*

*/ 756"(63 -64] Jahre" 768"(64 -65] Jahre" /*

*/ 780"(65 -66] Jahre" 792"(66 -67] Jahre"

lab val AGE LISTE21

tab EVENTalter AGE

* Intervallgrenzen:

* (a : offene Intervallgrenze , d.h. a ist nicht im Intervall

* enthalten

* b] : geschlossene Intervallgrene , d.h. b ist im Intervall

* enthalten

*** Generierung der Variable KOHORTE ***

tab gbja , m

histogram gbja

* betrachtete Kohorten: 1934 -1950

* daraus eine kategorielle Variable bilden mit 3 Ausprägungen:

* 1934 -1939 , 1940 -1945 , 1946 -1950

128

B. Syntax

generate KOHORTE =.

replace KOHORTE =1 if gbja >=1934 & gbja <=1939



lab var KOHORTE "Kohortenzugehörigkeit"

lab def LISTE22 1"1934 -1939" 2"1940 -1945" 3"1946 -1950"

lab val KOHORTE LISTE22

tab KOHORTE , m

****************************************

*** DEFINITION ALS EREIGNISDATENSATZ ***

****************************************

* dafür müssen zunächst die zuvor kreierten Ereignisvariablen vom

* Datensatz entfernt werden:

drop _st _d _t _t0

* Ereignisvariable = StatusAlter

* Alter , ab dem das Risiko des Übergangs in Altersrente berechnet

* werden soll = AlterSTART

* EndAge = Alter bei Zensierung oder Rentenübergang (TIME -Variable)

* origin (time 709) = Beginn der Proyessyeit erst nach Erreichen

* des Alters 59, also folglich ab dem Zeitpunkt 708+1 = 709 Monate

* (vor TIME =709 gibt es auch keine Fälle mehr!):

browse case if TIME <709

* durch den Befehl scale (12) wird statt in Personenmonaten in

* Personenjahren gerechnet.

stset EndAge , id (case) fail(StatusAlter) entry (time AlterSTART) origin(

time 709) scale (12)

* um den Datensatz besser betrachten zu können:

order case StartAge EndAge StatusAlter _d _t _t0 SPELLS2 TIME EVENTalter

EVENT AGE AlterSTART AlterENDE

tab EVENTalter AGE


save "U:\ Masterarbeit\Daten\Datenarbeit \05 _Analyse_Alter.dta"

clear

****************************

*** DESKRIPTIVE ANALYSEN ***

****************************

* dafür: Berechnung der Survivalkurven nach der Kaplan -Meier -Methode

* Median = t-Wert , bei dem die Survivalkurve erstmalig unter 0,5 fällt

* Auÿerdem: Berechnung der Occurence and Exposures (Befehl: stptime)

* Anwendung des Log -Rank -Test beim Vergleich von mehreren Subgruppen

129

B. Syntax


clear

use "U:\ Masterarbeit\Daten\Datenarbeit \05 _Analyse_Alter.dta", clear

count

*** SURVIVALKURVEN ALLE ***

sts graph

sts list

stptime

return list

*** SURVIVALKURVEN NACH STAATSANGEHÖRIGKEIT ***

sts graph , by(STAAT)

sts test STAAT

* H0 kann abgelehnt werden , Survivalkurven unterscheiden sich höchst

* signifikant voneinander (***).

sts list , by(STAAT)

stptime , by(STAAT)

return list

*** SURVIVALKURVEN NACH GESCHLECHT ***

sts graph , by(sex)

sts test sex



sts list , by(sex)

stptime , by(sex)

*** SURVIVALKURVEN NACH KOHORTE ***

sts graph , by(KOHORTE)

sts test KOHORTE



sts list , by(KOHORTE)

stptime , by(KOHORTE)

*** SURVIVALKURVEN NACH BILDUNG ***

sts graph , by(BILDUNG)

sts test BILDUNG



sts list , by(BILDUNG)

stptime , by(BILDUNG)

*** SURVIVALKURVEN NACH WOHNORT ***

130

B. Syntax

sts graph , by(ORT)

* bei Personen ohne Angabe eines Wohnorts , sind auch nur vereinzelt

* Fälle von Rentenübergängen bekannt.

sts test ORT



sts list , by(ORT)

stptime , by(ORT)

tab AGE

stptime , by(AGE)

*****************************************************

*** REGRESSIONSANALYSE: Piecewise -Constant -Modell ***

*****************************************************

*** MODELL 1: ALTER (= Baseline)

* Referenzkategorie: Alter (59 -60]

xi: streg i.AGE , d(e) /* Ausgabe der Hazard Ratios */

xi: streg i.AGE , d(e) nohr /* Ausgabe der Koeffizienten , und damit

der absoluten Risiken , und Signifikanz der Koeffizienten */

est store MODELL1 /* Speichern der Ergebnisse des 1. Modells */

*** MODELL 2: ALTER , Staatsangehörigkeit

tab STAAT , m

* Referenzkategorie: Alter (59-60], Deutschland

xi: streg i.AGE i.STAAT , d(e)

est store MODELL2

lrtest MODELL1 /* Vergleich der Güte des 1. Modells mit der Güte des

2. Modells */

*** MODELL 3: ALTER , Staatsangehörigkeit , sex

tab sex , m

* Referenzkategorie: Alter (59 -60]; Deutschland; männlich

xi: streg i.AGE i.STAAT i.sex , d(e)

est store MODELL3


3. Modells */

*** MODELL 4: ALTER , Staatsangehörigkeit , sex , KOHORTE

tab KOHORTE , m

* Referenzkategorie: Alter (59 -60]; Deutschland; männlich; 1940 -1945

131

B. Syntax

char KOHORTE [omit]2 /* Wechsel der Referenzkategorie */

xi: streg i.AGE i.STAAT i.sex i.KOHORTE , d(e)

est store MODELL4


4. Modells */

*** MODELL 5: ALTER , Staatsangehörigkeit , sex , KOHORTE , BILDUNG

tab BILDUNG , m

* Referenzkategorie: Alter (59 -60]; Deutschland; männlich; 1940 -1945;

* Volks -/ Hauptschule , mittlere Reife


xi: streg i.AGE i.STAAT i.sex i.KOHORTE i.BILDUNG , d(e)

est store MODELL5


5. Modells */

*** MODELL 6: ALTER , Staatsangehörigkeit , sex , KOHORTE , BILDUNG , ORT

tab ORT , m


* Volks -/ Hauptschule , mittlere Reife; Westdt.


xi: streg i.AGE i.STAAT i.sex i.KOHORTE i.BILDUNG i.ORT , d(e)

est store MODELL6


6. Modells */

*** Übersichtliche , gesamte Darstellung aller berechneten Modelle

est table MODELL1 MODELL2 MODELL3 MODELL4 MODELL5 MODELL6 , /*

*/ eform b(\%7.2f) stats(ll rank) star

***************************

*** INTERAKTIONSEFFEKTE ***

***************************

* Interaktionseffekt zwischen Bildung und Staatsangehörigkeit berechnen

* dafür soll liediglich zwischen Deutschen und Ausländern unterschieden

* werden

generate INT=.

replace INT=1 if BILDUNG ==1 & STAAT ==1





132

B. Syntax
















lab var INT "Interaktionseffekt Bildung*Herkunft"

lab def LISTE33 1"Volks -/ Haupts., mittlere Reife; Deutschland" /*

*/ 2"Volks -/ Haupts., mittlere Reife; Ausland"/*

*/ 3"Abitur; Deutschland" 4"Abitur; Ausland"/*

*/ 5"Fach -/ Hochs.; Deutschland" 6"Fach -/ Hochs .;

Ausland"/*

*/ 7"fehlend; Deutschland" 8"fehlend; Ausland"

lab val INT LISTE33

tab INT , m

* Wechsel der Referenzkategorie ist nötig

* nicht die häufigste Kategorie wird gewählt , sondern die logisch

* sinnvollste.

* Referenzkategorie: 5"Fach -/Hochs., mittlere Reife; Deutschland"

* (höchster Bildungsabschluss der Deutschen)

* Interaktionseffekt in das Regressionsmodell einfügen:


char INT [omit]5 /* Wechsel der Referenzkategorie */

xi: streg i.AGE i.sex i.KOHORTE i.ORT i.INT , d(e)

***********************************************************************

***********************************************************************

***********************************************************************

******************************************

*** ÜBERGANG IN ERWERBSMINDERUNGSRENTE ***

******************************************

***********************************************************************


clear

133

B. Syntax


count

* 2.226.562 Fälle

**************************************************************

*** DEFINITION ALS EREIGNISDATENSATZ MIT NUR 2 EREIGNISSEN ***

**************************************************************

* Für die nachfolgenden Analysen wird angenommen , dass die

* konkurrierenden Ereignisse (Altersrente , Tod) zensierte

* Fälle darstellen.

* Entsprechend gibt es 2 Ereignisse:

* (1) Übergang in Erwerbsminderungsrente

* (2) Zensierung (Altersrente , Tod , kein Ereignis bis zum

* Ende des Beobachtungszeitraums)

* deshalb ist die Generierung einer neuen Event -Variable nötig:

generate EVENTem =.

replace EVENTem =0 if EVENT ==0 | EVENT ==1 | EVENT ==3

replace EVENTem =1 if EVENT ==2

lab var EVENTem "Ereignisvariable (Erwerbsminderungsrente)"

lab def LISTE50 0"Zensierung" 1"Erwerbsminderungsrente"

lab val EVENTem LISTE50

tab EVENTem , m

**********************************************************************

*** Stichprobenziehung (5\%) , um die Analysen mit einem kleineren

*** Datensatz erstmal probehalber durchlaufen zu lassen.

* sample 5

count

***********************************************************************

*** Definition als Ereignisdatensatz ***

stset (TIME), failure (EVENTem) id(case)

*********************************

*** ÄNDERUNG DES DATENLAYOUTS ***

*********************************

sort case

* Um mit den vorhandene Daten eine Survivalanalyse bei konkurrierenden

* Ereignissen durchführen zu können und um der Beschaffung des

* Datensatzes (Linkstrunkierung , Rechtszensierung) Rücksicht zu

* tragen , muss das Layout der Daten verändert und angepasst werden.

134

B. Syntax

stsplit AGE , at

(612 ,624 ,636 ,648 ,660 ,672 ,684 ,696 ,708 ,720 ,732 ,744 ,756 ,768 ,780 ,792 ,804 ,816)

order case _t0 _t _d TIME EVENTem EVENT AGE AlterSTART AlterENDE

* Entfernen/Rausschmiss aller Episoden/Spells , die sich zeitlich vor

* dem AlterSTART befinden.

* D.h. all jene Episoden werden entfernt , deren Ende zeitlich vor dem

* Zeitpunkt liegen , ab wann eine Person im Sample beobachtet wurde.

drop if _t < AlterSTART

* Generierung einer Variablen SPELLS1 , die anzeigt , wieviele Episoden

* jeder case besitzt:

sort case


order case _t0 _t _d TIME SPELLS1 EVENTem EVENT AGE AlterSTART AlterENDE

generate StartAge = _t0

replace StartAge = AlterSTART if SPELLS1 ==1

order case _t0 _t _d StartAge TIME SPELLS1 AlterSTART EVENTem EVENT AGE

AlterENDE

generate EndAge = _t

generate StatusEM = _d

tab StartAge

tab EndAge

tab AGE StatusEM , m

order case StartAge EndAge StatusEM TIME EVENTem EVENT AGE AlterSTART

AlterENDE

***********************************

*** Beschränkung der Proesszeit ***

***********************************

* Analyse des Übergangs in Erwerbsminderungsrente

* dafür ist eine Beschränkung der Prozessszeit notwendig

* Grund: aufgrund der gesetzlichen Rahmenbedingungen sind nicht alle

* Altersstufen dem Risiko der Erwerbsminderungsrente tatsächlich

* ausgesetzt.

* Denn ab Erreichen der Regelaltersgrenze ist der Eintritt in EM-Renten

* unsinnig , da alle EM -Renten zu diesem Zeitpunkt automatisch in eine

* Altersrente umgewandelt werden.

* Deshalb:

135

B. Syntax

* Beschränkung der Prozesszeit auf Alter (52 -65].

* momentan werden die Kohorten auch dann noch bevor bzw. nachdem sie

* dieses Alter erreicht haben verfolgt.

* Abhilfe dessen: Rausschmiss aller Episoden (Spells), bei denen das

* AGE <= 52 und AGE > 65

drop if AGE < 624

drop if AGE > 768

tab AGE StatusEM , m

* Generierung einer weiteren Variablen SPELLS2 , die anzeigt , wieviele

* Episoden jeder case besitzt:

sort case


* um Fälle anzugucken:

order case StartAge EndAge StatusEM SPELLS2 SPELLS1 TIME EVENTem EVENT AGE

AlterSTART AlterENDE

* Variable SPELLS1 wird nun überflüssig und kann entfernt werden:

drop SPELLS1

*** Baseline: Alter ***

* lässt sich aus der im Episodensplitting kreierten Variable "AGE"

* konstruieren.

tab AGE , m

lab var AGE "Alter"

lab def LISTE51 624"(52 -53] Jahre" 636"(53 -54] Jahre" /*

*/ 648"(54 -55] Jahre" 660"(55 -56] Jahre" /*

*/ 672"(56 -57] Jahre" 684"(57 -58] Jahre" /*

*/ 696"(58 -59] Jahre" 708"(59 -60] Jahre" /*

*/ 720"(60 -61] Jahre" 732"(61 -62] Jahre" /*

*/ 744"(62 -63] Jahre" 756"(63 -64] Jahre" /*

*/ 768"(64 -65] Jahre"

lab val AGE LISTE51

tab EVENTem AGE

* Intervallgrenzen:

* (a : offene Intervallgrenze , d.h. a ist nicht im Intervall

* enthalten

* b] : geschlossene Intervallgrene , d.h. b ist im Intervall

* enthalten

*** Generierung der Variable KOHORTE ***

tab gbja , m

histogram gbja

* betrachtete Kohorten: 1936 -1957

* daraus eine kategorielle Variable bilden mit 4 Ausprägungen:

136

B. Syntax

* 1936 -1940 , 1941 -1945 , 1946 -1951 , 1952 -1957

generate KOHORTE =.





lab var KOHORTE "Kohortenzugehörigkeit"

lab def LISTE52 1"1936 -1940" 2"1941 -1945" 3"1946 -1951" 4"1952 -1957"

lab val KOHORTE LISTE52

tab KOHORTE , m

histogram KOHORTE

****************************************

*** DEFINITION ALS EREIGNISDATENSATZ ***

****************************************

* dafür müssen zunächst die zuvor kreierten Ereignisvariablen vom

* Datensatz entfernt werden:

drop _st _d _t _t0

* Ereignisvariable = StatusAlter

* Alter , ab dem das Risiko des Übergangs in Erwerbsminderungsrente

* berechnet werden soll = StartAge

* EndAge = Alter bei Zensierung oder Rentenübergang (TIME -Variable)

* origin (time 625) = Beginn der Proyesszeit erst nach Erreichen des

* Alters 52, also folglich ab dem Zeitpunkt 624+1 = 625 Monate

* (vor TIME =625 gibt es auch keine Fälle mehr!):

browse case if TIME <625

* durch den Befehl scale (12) wird statt in Personenmonaten in

* Personenjahren gerechnet.

stset EndAge , id (case) fail(StatusEM) entry(time AlterSTART) origin(time

625) scale (12)

* um den Datensatz besser betrachten zu können:

order case StartAge EndAge StatusEM _d _t _t0 SPELLS2 TIME EVENTem EVENT

AGE AlterSTART AlterENDE

tab EVENTem AGE

tab AGE

* neue Baseline erstellen , da AGE als jetzige Baseline zu viele

* Auspräägungen enthält.

* Deshalb Generierung einer neuen Variabla AGEnew , die AGE in 3

* Ausprägungen zusammenfasst.

generate AGEnew=AGE

*generate AGEnew =.

*replace AGEnew =1 if AGE >=624 & AGE <=660



137

B. Syntax

*lab def LISTE53 1"(52 -56] Jahre" 2"(56 -60] Jahre" 3"(60 -65] Jahre"

*lab val AGEnew LISTE53

*tab AGEnew , m

tab EVENTem AGEnew


save "U:\ Masterarbeit\Daten\Datenarbeit \06 _Analyse_EM.dta"

clear

****************************

*** DESKRIPTIVE ANALYSEN ***

****************************

* dafür: Berechnung der Survivalkurven nach der Kaplan -Meier -Methode

* Median = t-Wert , bei dem die Survivalkurve erstmalig unter 0,5 fällt

* Auÿerdem: Berechnung der Occurence and Exposures (Befehl: stptime)

* Anwendung des Log -Rank -Test beim Vergleich von mehreren Subgruppen


clear

use "U:\ Masterarbeit\Daten\Datenarbeit \06 _Analyse_EM.dta", clear

count

*** SURVIVALKURVEN ALLE ***

sts graph

sts list

stptime

*** SURVIVALKURVEN NACH STAATSANGEHÖRIGKEIT ***

sts graph , by(STAAT)

sts test STAAT



sts list , by(STAAT)

stptime , by(STAAT)

*** SURVIVALKURVEN NACH GESCHLECHT ***

sts graph , by(sex)

sts test sex



sts list , by(sex)

stptime , by(sex)

*** SURVIVALKURVEN NACH KOHORTE ***

138

B. Syntax

sts graph , by(KOHORTE)

sts test KOHORTE



sts list , by(KOHORTE)

stptime , by(KOHORTE)

*** SURVIVALKURVEN NACH BILDUNG ***

sts graph , by(BILDUNG)

sts test BILDUNG



sts list , by(BILDUNG)

stptime , by(BILDUNG)

*** SURVIVALKURVEN NACH WOHNORT ***

sts graph , by(ORT)

* bei Personen ohne Angabe eines Wohnorts , sind auch nur vereinzelt

* Fälle von Rentenübergängen bekannt.

sts test ORT



sts list , by(ORT)

stptime , by(ORT)

tab AGEnew

stptime , by(AGEnew)

*****************************************************

*** REGRESSIONSANALYSE: Piecewise -Constant -Modell ***

*****************************************************

*** MODELL 1: ALTER (= Baseline)

* Referenzkategorie: Alter (52 -56]

xi: streg i.AGEnew , d(e) /* Ausgabe der Hazard Ratios */

xi: streg i.AGEnew , d(e) nohr /* Ausgabe der Koeffizienten , und damit

der absoluten Risiken , und Signifikanz der Koeffizienten */

est store MODELL1 /* Speichern der Ergebnisse des 1. Modells */

*** MODELL 2: ALTER , Staatsangehörigkeit

tab STAAT , m

* Referenzkategorie: Alter Alter (52-56], Deutschland

xi: streg i.AGEnew i.STAAT , d(e)

est store MODELL2

139

B. Syntax


2. Modells */

*** MODELL 3: ALTER , Staatsangehörigkeit , sex

tab sex , m

* Referenzkategorie: Alter (52 -56]; Deutschland; männlich

xi: streg i.AGEnew i.STAAT i.sex , d(e)

est store MODELL3


3. Modells */

*** MODELL 4: ALTER , Staatsangehörigkeit , sex , KOHORTE

tab KOHORTE , m

* Referenzkategorie: Alter (52 -56]; Deutschland; männlich; 1941 -1945


xi: streg i.AGEnew i.STAAT i.sex i.KOHORTE , d(e)

est store MODELL4


4. Modells */

*** MODELL 5: ALTER , Staatsangehörigkeit , sex , KOHORTE , BILDUNG

tab BILDUNG , m


* Volks -/ Hauptschule , mittlere Reife


xi: streg i.AGEnew i.STAAT i.sex i.KOHORTE i.BILDUNG , d(e)

est store MODELL5


5. Modells */

*** MODELL 6: ALTER , Staatsangehörigkeit , sex , KOHORTE , BILDUNG , ORT

tab ORT , m


* Volks -/ Hauptschule , mittlere Reife; Westdt.


xi: streg i.AGEnew i.STAAT i.sex i.KOHORTE i.BILDUNG i.ORT , d(e)

est store MODELL6


6. Modells */

*** Übersichtliche , gesamte Darstellung aller berechneten Modelle

140

B. Syntax

est table MODELL1 MODELL2 MODELL3 MODELL4 MODELL5 MODELL6 , /*

*/ eform b(\%7.2f) stats(ll rank) star

***************************

*** INTERAKTIONSEFFEKTE ***

***************************

* Interaktionseffekt zwischen Bildung und Staatsangehörigkeit berechnen

* dafür soll liediglich zwischen Deutschen und Ausländern unterschieden

* werden

generate INT1=.

replace INT1=1 if BILDUNG ==1 & STAAT ==1




















lab var INT1 "Interaktionseffekt Bildung*Staat"

lab def LISTE32 1"Volks -/ Haupts., mittlere Reife; Deutschland" /*

*/ 2"Volks -/ Haupts., mittlere Reife; Ausland"/*

*/ 3"Abitur; Deutschland" 4"Abitur; Ausland"/*

*/ 5"Fach -/ Hochs.; Deutschland" 6"Fach -/Hochs .;

Ausland"/*

*/ 7"fehlend; Deutschland" 8"fehlend; Ausland"

lab val INT1 LISTE32

tab INT1 , m

* Wechsel der Referenzkategorie ist nötig

* nicht die häufigste Kategorie wird gewählt , sondern die logisch

* sinnvollste.

* Referenzkategorie: 5"Fach -/Hochs., mittlere Reife; Deutschland"

* (höchster Bildungsabschluss der Deutschen)

* Interaktionseffekt in das Regressionsmodell einfügen:

141

B. Syntax


char INT1 [omit]5 /* Wechsel der Referenzkategorie */

xi: streg i.AGEnew i.sex i.KOHORTE i.ORT i.INT1 , d(e)

142

Eidesstattliche Versicherung

Ich versichere eidesstattlich durch eigenhändige Unterschrift, dass ich die Arbeit selbst-ständig und ohne Benutzung anderer als der angegebenen Hilfsmittel angefertigt habe.Alle Stellen, die wörtlich oder sinngemäß aus Veröffentlichungen entnommen sind, habeich als solche kenntlich gemacht. Ich weiß, dass bei Abgabe einer falschen Versicherungdie Prüfung als nicht bestanden zu gelten hat.

Rostock, 22.08.2013

Einverständniserklärung

Ich erkläre mich damit einverstanden, dass ein Exemplar meiner Masterarbeit in der Uni-versitätsbibliothek der Universität Rostock aufbewahrt und für die allgemeine Nutzungzugänglich gemacht wird. Ich nehme zur Kenntnis, dass dies die Wirkung einer Veröf-fentlichung im urheberrechtlichen Sinne hat.

Rostock, 22.08.2013