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Die Rolle der institutionellen Kinderbetreuung innerhalb unserer Gesellschaft hat sich in den letzten Jahren bedeutend gewandelt. Bildung, Erziehung und Betreuung unserer Kinder wird vermehrt als gesamtgesellschaftliche Aufgabe und Herausforderung wahrgenommen. In wissenschaftlichen Studien konnte ein starker Einfluss von Kinderbetreuungsstätten auf die kognitiven und sozialen Fähigkeiten der Kinder, die Vereinbarkeit von Familie und Beruf und somit auch auf die Volkswirtschaft im Allgemeinen festgestellt werden. Doch wie können solche Aussagen getroffen werden?
Zu einer fundierten Analyse bedarf es individueller Hintergrundinformationen in Form von Mikrodatensätzen, welche nur durch Stichprobenerhebungen erhalten werden können. Stichprobenerhebungen sind jedoch leider nicht frei von so genannten Errors-of-Observation und Errors-of-Nonobservation. Insbesondere Nonrespone-Fehler - welche als Bestandteil der Errors-of-Nobservation gelten haben einen nachgewiesenen starken Einfluss auf die Schätzung der Parameter der Grundgesamtheit. Es ist jedoch nicht bekannt, inwieweit diese Fehlerquellen die Schätzung von Kinderbetreuungsquoten beeinflussen können. Aus diesem Grund sollte sichergestellt werden, dass es bei der Erfassung der Kinder in Kindertagesstätten zu keinen systematischen Über- oder Unterschätzungen seitens der Stichprobe kommt, da ansonsten die berichteten Effekte womöglich nicht aussagekräftig wären.
In der Bundesrepublik Deutschland können für Analysen über Auswirkungen von Kindertagesstättten derzeit nur zwei Stichproben herangezogen werden: Das Sozio-oekonomische Panel und die Kinderbetreuungsstudie des Deutschen Jugendinstitutes. Das Ziel dieser Diplomarbeit ist die Durchführung eines kleinräumigen, auf Kreisebene angelegten, Vergleiches der Kinderbetreuungsdaten aus diesen beiden Erhebungen mit den offiziellen Betreuungsdaten des Statistischen Bundesamtes.
Anhand dieses Vergleiches werden folgende vier Forschungspunkte analysiert und geklärt:
Erstens wird durch die Gegenüberstellung der Anteilswerte der Kinder in Kindertagesstätten aus den Stichproben und den Betreuungsquoten des Statistischen Bundesamtes geklärt, ob es seitens der Stichproben, über alle Kreise hinweg, zu systematischen Über- oder Unterschätzungen der institutionellen Betreuungsquoten kommt. Zweitens wird anhand der Daten des Sozio-oekonomischen Panels überprüft, inwiefern sich Schätzer, die auf hochgerechneten Daten basieren, welche einer Randanpassung unterliegen, in der Erwartungstreue von den Schätzern unterscheiden, die lediglich designgewichtet in die Berechnung eingehen. Drittens dient der Vergleich auf Kreisebene dazu, mit dem Hierarchical-Bayes-Ansatz, ein Verfahren aus der Small-Area-Estimation hinsichtlich seiner Präzision und der Erwartungstreue seiner Schätzer zu evaluieren. Viertens werden die Ursachen für mögliche Über- oder Unterschätzungen seitens der Stichprobe zunächst theoretisch erörtert und bei Bedarf auch empirisch überprüft.
Während die ersten beiden und der letzte Forschungspunkt auch auf einer höheren Ebene als auf der Kreisebene durchgeführt werden könnten, stellt der dritte Forschungspunkt eine besondere Herausforderung dar, da hierbei eine für die Sozialwissenschaft seltene Schätzmethode evaluiert wird. Für den Vergleich der Kinderbetreuungsquoten mit den offiziellen Betreuungsquoten werden die Konfidenzintervalle der Mittelwerte grafisch dargestellt.
Ergebnisse:
Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass die Kinderbetreuungsstudie des Deutschen Jugendinstitutes den Anteil der Kinder zwischen drei und unter sechs Jahren signifikant unterschätzt. Diese Unterschätzung kann nicht durch Nonresponse-Theorien in Verbindung mit soziodemografischen Indikatoren für Nichtereichbarkeit oder Verweigerungshaltungen von Haushalten erklärt werden. Aufgrund der kleinen Stichprobenzahl in den Kreisen ist keine Differenzierung bezüglich der Erwartungstreue von designgewichteten Schätzern und Schätzern, die einer Randanpassung unterliegen, möglich. Es ist jedoch möglich präzise Schätzungen auf Basis geringer Fallzahlen mit einem Hierarchical-Bayes-Verfahren durchzuführen, sofern Informationen über die tatsächliche Merkmalsverteilung zur Verfügung stehen. Sind die Daten selbst, aufgrund kleiner Stichprobengrößen, nicht sehr aussagekräftig, kann über informative priori-Informationen sogar die Erwartungstreue der Schätzung verbessert werden. Ist die Besetzungszahl in den Kreisen jedoch relativ groß und die Datengrundlage verzerrt, so kann auch mittels priori-Informationen, die aus der tatsächlichen Verteilung des Merkmals abgeleitet werden, keine erwartungstreue Schätzung des Populationsparameters erfolgen. Für die Praxis bedeutet dies, dass systematische Fehler in der Stichprobenerhebung möglichst vermieden werden sollten, um unverzerrte Rückschlüsse auf die Grundgesamtheiten kleinerer Gebiete vornehmen zu können.