Zahl des Monats – April 2020: LKW-Verkehr in Deutschland

Herzlich willkommen zur zweiten Ausgabe von „Zahl des Monats“. Diesen Monat beschäftigt sich der Beitrag mit dem LKW-Verkehr in Deutschland. Genauer mit dem LKW-Maut-Fahrleistungsindex den das Bundesamt für Güterverkehr, die Bundesbank und das Statistische Bundesamt aus den Prozessdaten der Erhebung der LKW-Maut bilden und bereitstellen. Visualisieren werden wir die Daten dieses Indikators mit verschiedenen Varianten von Linecharts. Die Informationen auf Monatsbasis sind erst als Slopegraph (erste Abbildung) dargestellt und die lange Zeitreihe der Veränderungen (zweite Abbildung) sowie die tagesgenauen Informationen als klassische Liniendiagramme mit ergänzenden Textelementen. Zu diesem Beitrag werden für alle drei Abbildungen die R-Codes im Tutorial hinterlegt. Wir wünschen Ihnen viel Spaß beim Lesen, (Selbst-)analysieren und (Selbst-) visualisieren. Ihr Innside Statistics Team Datenquelle: Die Zahlen für die folgende Analyse sind dem Online-Angebot des Statistischen Bundesamtes entnommen. Die Daten zu den Monatswerten finden Sie in Tabelle 42191-0001 in der Datenbank des Statistischen Bundesamtes (Link zu den Daten) und die Daten zur Sonderserie mit den täglichen Auswertungen finden Sie hier (Link zu den Daten). In diesem Beitrag wird in allen drei Abbildungen die kalender- und saisonbereinigte (X13 JDemetra+) Zeitreihe genutzt. LKW-Maut-Fahrleistungsindex Im Jahr 2005 wurde in Deutschland eine LKW-Maut für die Nutzung der Autobahnen eingeführt und in den folgenden Jahren schrittweise auf die Bundesstrassen ausgeweitet. Die Erfassung der notwendigen Daten zum Fahraufkommen erfolgt dabei weitgehend automatisiert über GPS sowie Mobilfunk. Aus den hierbei entstehenden Prozessdaten hat das Statistische Bundesamt in Zusammenarbeit mit der Bundesbank und dem Bundesamt für den Güterverkehr einen Indikator entwickelt, der Auskunft über die Entwicklung des LKW-Fahraufkommens gibt. Dieser Indikator zählt zur Gruppe der Konjunkturindikatoren und wird sowohl in Form der Rohdaten als auch als kalender- und/oder saisaonbereinigte Zeitreihe zur Verfügung gestellt. Die Idee hinter diesem Indikator ist, vereinfacht zusammengefasst, dass höhere wirtschaftliche Aktivität, also eine starke Konjunktur, auch zu einem höheren LKW-Fahraufkommen führt und umgekehrt ein Rückgang der wirtschaftlichen Aktivität mit einem Rückgang des LKW-Verkehrs verbunden ist. Die Veröffentlichung der Monatszahlen für den Index erfolgt aktuell mit einem Zeitversatz von etwa 9 Tagen. Der Indikator steht also bereits sehr zeitnah zur Verfügung. Details zur Berechnung und zur Eignung als Konjunkturindikator sind in Cox et al. 2018 (Link zum Artikel) beschrieben. Entwicklung in den ersten drei Monaten 2020 In der ersten Abbildung ist die Entwicklung des Fahrleistungsindex für die ersten drei Monate in 2020 dargestellt (blaue Linie). Als Referenz ist die Entwicklung der Jahre 2018 und 2019 mit angegeben (graue Linien). Basisjahr des Index ist 2015 (=100) und es sind die um Kalender- und Saisoneffekte bereinigten Zahlen dargestellt. Im Januar 2020, also vor der Krise, liegt der Index für 2020 mit 113.5 Indexpunkten zwischen den Januarwerten der Jahre 2018 und 2019. Im Februar steigt der Index dann – im Gegensatz zu den beiden Referenzjahren – auf 116 Basispunkte an. Im März 2020 jedoch sinkt der Index dann um 6.8 Indexpunkte ab auf einen Wert von 109.2 Punkten. Das entspricht einem Rückgang von 5.9% gegenüber dem Vormonat. Dieser Verlauf legt einen deutlichen Rückgang der LKW-Fahrleistungen auf deutschen Autobahnen bereits im März 2020 nahe. Das ist bemerkenswert, da die…

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Zahl des Monats – März 2020: Krankenhausbetten in Deutschland

Herzlich willkommen zur ersten Ausgabe von „Zahl des Monats“. In dieser Rubrik werden wir von nun an jeden Monat eine Statistik oder eine Analyse vorstellen, die einen aktuellen Bezug hat und für Sie als Leser interessant sein könnte. Diesen Monat beschäftigt sich der Beitrag aus aktuellem Anlass mit einem Gesundheitsthema: Die Verteilung von Krankenhaus- und Intensivbetten in Deutschland auf die einzelnen Bundesländer. Ein Fokus dieses Blogs liegt auf der Datenanalyse und Datenvisualisierung. Zu jedem „Zahl des Monats“ Beitrag wird nach ein paar Tagen ein kurzes Tutorial freigeschaltet, das sich entweder mit der Analyse oder der Visualisierung des Beitrags beschäftigt und Excel, R oder Stata Beispiele zum jeweiligen Beitrag enthält. Wir wünschen Ihnen viel Spaß beim Lesen, (Selbst-)analysieren und (Selbst-)visualisieren! Wichtiger Hinweis und Quellenangabe: Die Zahlen für die folgende Analyse sind der Statistik „Grunddaten der Krankenhäuser“ des Statistischen Bundesamtes (Link zu den Daten) sowie der Bevölkerungsstatistik des Statistischen Bundesamtes (Link zu den Daten) entnommen. Die Daten für die Krankenhausbetten und Intensivbetten beziehen sich auf das Jahr 2017 und der Bevölkerungsstand auf den Stichtag 31.12.2018. Maßnahmen zur Ausweitung der Bettenkapazitäten der Bundesländer und des Bundes in der aktuellen Covid-19 Epidemie sind hier nicht berücksichtigt. Krankenhausbetten Im Jahr 2017 wurden insgesamt 497.182 verfügbare Betten in den deutschen Kliniken und Krankenhäusern gemeldet. Demgegenüber steht eine Wohnbevölkerung von etwa 83 Millionen Personen. Damit ergibt sich eine Quote von 5.99 Betten pro 1000 Einwohner. Die folgende Abbildung zeigt die Verteilung über die Bundesländer. Die Spanne reicht dabei von 5,04 Betten auf 1000 Einwohner in Baden-Württemberg bis hin zu 7,36 Betten in Thüringen. Quelle: Datenquellen siehe oben, eigene Berechnungen. Das Verhältnis Krankenhausbetten zu Bevölkerung variiert also über die Bundesländer. Allerdings ist eine reine Betrachtung der Quoten nur begrenzt informativ, da sich ja auch die Bevölkerungsstruktur in den einzelnen Ländern unterschiedet. Eine interessante Frage ist daher, wie denn die Anzahl der Betten mit der Altersverteilung in der Bevölkerung zusammenhängt, insbesondere mit dem Anteil an Personen im Alter über 60 Jahren, die für viele Erkrankungen (u.a. auch für Covid-19) eine Risikogruppe darstellen. Die folgende Abbildung gibt eine Antwort auf diese Frage und zeigt die Anzahl der Krankenhausbetten in Relation zur Größe der Bevölkerung im Alter über 60. Die Zahlen zeigen, dass sich nun z.B. die Stadtstaaten Hamburg, Bremen und Berlin in der Rangfolge verbessern. Insgesamt stehen in Hamburg 29,09 Betten je 1000 Einwohner über 60 Jahre zur Verfügung, während es in Niedersachsen lediglich 18,45 Betten sind. Quelle: Datenquellen siehe oben, eigene Berechnungen. Intensivbetten Speziell im Rahmen der Ausbreitung der Covid-19 Epidemie stellt sich aktuell die Frage nach der Anzahl der Intensivbetten je Bundesland. Insgesamt standen im Jahr 2017 etwas mehr als 28.000 Intensivbetten in Deutschland zur Verfügung. Im Schnitt waren das 0.34 Betten pro 1000 Einwohner. Die Bundesländer halten zwischen 0,29 und 0,63 Intensivbetten pro 1000 Einwohner vor. Spitzenreiter ist hierbei Mecklenburg-Vorpommern mit 0,63 Intensivbetten auf 1000 Einwohner.Um diese Zahlen einzuordnen, bietet sich ein internationaler Vergleich an. Nach den Zahlen, die das Statistikportal Statista recherchiert hat, lag die vergleichbare Quote für China (auch hier vor dem Ausbruch der Covid-19…

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