Bastian Heider, Benjamin Scholz, Stefan Siedentop, Jacqueline Radzyk, Jutta Rönsch, Sabine Weck Ungleiches Deutschland Sozioökonomische Disparitäten 2023 Wissenschaftlicher Hintergrundbericht

FES diskurs September 2023 Die Friedrich-Ebert-Stiftung Die Friedrich-Ebert-Stiftung(FES) wurde 1925 gegründet und ist die traditionsreichste politische Stiftung Deutschlands. Dem Vermächtnis ihres Namensgebers ist sie bis heute verpflichtet und setzt sich für die Grundwerte der Sozialen Demokratie ein: Freiheit, ­Gerechtigkeit und Solidarität. Ideell ist sie der Sozialdemokratie und den freien Gewerkschaften verbunden. Die FES fördert die Soziale Demokratie vor allem durch: – Bildungsarbeit zur Stärkung der Zivilgesellschaft; – Politikberatung; – Zusammenarbeit mit Auslandsb­ üros in über 100 Ländern; – Begabtenförderung; – kollektive Gedächtnis der Sozialen Demokratie mit u. a. Archiv und Bibliothek. Die Abteilung Analyse, Planung und Beratung der Friedrich-Ebert-Stiftung Die Abteilung Analyse, Planung und Beratung der Friedrich-Ebert-Stiftung versteht sich als Zukunfts­ radar und Ideenschmiede der Sozialen Demokratie. Sie verknüpft Analyse und Diskussion. Die Abteilung bringt Expertise aus Wissenschaft, Zivilgesellschaft, Wirtschaft, Verwaltung und Politik zusammen. Ihr Ziel ist es, politische und gewerkschaftliche Entscheidungsträger_innen zu aktuellen und zukünftigen Herausforderungen zu beraten und progressive Impulse in die gesellschaftspolitische Debatte einzubringen. FES diskurs FES diskurse sind umfangreiche Analysen zu gesellschaftspolitischen Fragestellungen. Auf Grundlage von empirischen Erkenntnissen sprechen sie wissenschaftlich fundierte Handlungsempfehlungen für die Politik aus. Über die Autor_innen Dr. Bastian Heider ist stellvertretender Leiter des Bereichs Geoinformation und Monitoring am Institut für Landes- und Stadtentwicklungsforschung gGmbH Dortmund(ILS) und Postdoktorand am Lehrstuhl für Stadtentwicklung an der TU Dortmund. Benjamin Scholz ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich Geoinformation und Monitoring und in der Forschungsgruppe Raumbezogene Planung und Städtebau am ILS. Prof. Dr. Stefan Siedentop ist Professor für Stadtentwicklung an der TU Dortmund und ehemaliger wissenschaftlicher Geschäftsführer des ILS. Jacqueline Radzyk ist Studentin der Raumplanung an der TU Dortmund und studentische Mitarbeiterin am ILS. Jutta Rönsch ist Kartografin im Bereich Geoinforma tion und Monitoring am ILS mit Arbeitsschwerpunkten in der Visualisierung raumbezogener Daten und Prozesse. Dr. Sabine Weck ist Leiterin der Forschungsgruppe Sozialraum Stadt und stellvertretende Institutsleitung am ILS. Datenaufbereitung unter Mitarbeit von: Jonas Siethoff, Jan Trosin und Christian Gerten(ILS). Für diese Publikation ist in der FES verantwortlich Vera Gohla, Referentin für Wirtschafts- und Strukturpolitik in der Abteilung Analyse, Planung und Beratung der Friedrich-Ebert-Stiftung. Die interaktive Disparitätenkarte und weitere ­Informationen finden Sie hier: www.fes.de/ungleiches-deutschland/

Bastian Heider, Benjamin Scholz, Stefan Siedentop, Jacqueline Radzyk, Jutta Rönsch, Sabine Weck Ungleiches Deutschland Sozioökonomische Disparitäten 2023 – Wissenschaftlicher Hintergrundbericht INHALT  AKTUELLE TRENDS DER RAUMENTWICKLUNG: UNSICHERE PERSPEKTIVEN IM A­ NGESICHT GLOBALER KRISEN 6 UNGLEICHE LEBENSVERHÄLTNISSE HEUTE: ZWISCHEN ERLAHMENDEN ­GROSS­STADTDYNAMIKEN UND AUFHOLENDEN LÄNDLICHEN RÄUMEN 9 DIE FÜNF RAUMTYPEN DEUTSCHLANDS: GUNST- UND UNGUNSTLAGEN MIT UNTERSCHIEDLICHEN HERAUSFORDERUNGEN 14 Wohlstand und Armut  RESILIENZ UND ZUKUNFTSFÄHIGKEIT: INDIKATOREN FÜR EINE VORAUSSCHAUENDE STRUKTURPOLITIK 22 Viermal Deutschland: Raumtypen mit unterschiedlichen Zukunftspotenzialen 24 Fallstudien 29 Räume mit besonderen Transformationsrisiken 33 PFADE DER UNGLEICHHEIT 36 ANHANG A: DOKUMENTATION DER INDIKATOREN 39 ANHANG B: METHODISCHE HINWEISE 41 ANHANG C: WERTEBEREICHE DER INDIKATOREN 42 LITERATURVERZEICHNIS FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG 3

Aktuelle Trends der Raumentwicklung: UNSICHERE PERSPEKTIVEN IM ANGESICHT GLOBALER KRISEN Während die 2010er Jahre in Deutschland im Allgemeinen als Phase des Wachstums, insbesondere der großstädtischen Räume, wahrgenommen wurden, haben sich die sozioökonomischen Perspektiven in Deutschland und seinen Teilräumen spätestens seit dem 22.3.2020 mit dem Beginn des ersten Corona-Lockdowns erheblich verdunkelt. Infolge der Pandemie sank das Bruttoinlandsprodukt(BIP) im Jahr 2020 nach einer langen Wachstumsphase um rund fünf Prozent(Statistisches Bundesamt 2021). Doch die Pandemie hatte nicht nur kurzfristige konjunkturelle Folgen, sondern wirkte wie ein Brennglas auf viele schon lange schwelende strukturelle Probleme. Nach Corona blieben viele für die Erholung der Wirtschaft dringend benötigte Arbeitsplätze unbesetzt. Der Arbeitskräftemangel betrifft dabei längst nicht mehr nur hoch qualifizierte Fachkräfte, sondern auch einfachere Hilfstätigkeiten, beispielsweise in der Gastronomie oder Logistik. Gesellschaftlich besonders relevante Bereiche wie die Pflege sind ebenfalls in starkem Maße betroffen(Bonin/Rinne 2022; Brenke 2022). Darüber hinaus hat Corona die Vulnerabilität globalisierter Wertschöpfungsketten aufgezeigt. Die Konsequenz sind weitreichende Lieferengpässe bei vielen Rohstoffen, Zwischen- und Endprodukten. Der Pandemie folgte der russische Angriffskrieg gegen die Ukraine und damit einhergehend eine drastische Neuordnung internationaler Handelsbeziehungen, die die Wettbewerbsfähigkeit der bis dato stark von russischem Erdgas abhängigen deutschen Wirtschaft infrage stellt. Das Resultat sind steigende Energiepreise, Inflation und die drängende Herkulesaufgabe der Transformation des Energiesystems. Komplettiert wird die komplexe und unsichere Lage durch einen erneuten Zustrom von Geflüchteten. Die Zahl der geflüchteten Ukrainer_innen in Deutschland betrug im Jahr 2022 mehr als 1,1 Millionen(Statistisches Bundesamt 2023). Die Migration könnte zwar ein wichtiges Mittel zur langfristigen Bekämpfung des Arbeitskräftemangels sein, kurzfristig stellt sie die aufnehmenden Kommunen aber vor erhebliche Integrationsherausforderungen, insbesondere aufgrund der überlasteten Infrastrukturen und Wohnungsmärkte in einigen deutschen Großstädten. Wie sich dieses komplexe Zusammenspiel globaler Krisen in den einzelnen Teilregionen Deutschlands langfristig auswirkt, lässt sich nur schwer prognostizieren. Die aktuellen Krisen und Transformationsprozesse machen es notwendig, die Voraussetzungen für gleichwertige Lebensverhältnisse und regionale Zukunftsfähigkeit ständig neu zu bewerten. Zu erwarten ist, dass sich bestehende sozioökonomische Disparitäten bei Ausbleiben effektiver Präventivmaßnahmen einerseits potenziell verstärken und sich andererseits neue räumliche Muster der Ungleichheit entwickeln werden. Betrachtet man lediglich die jüngere Vergangenheit, deuten sich dahin gehend folgende Trends der Raumentwicklung an: • Das Wachstum der großen Städte und Metropolen hat sich deutlich abgeschwächt. Während viele Großstädte in den 2010er Jahren starke Wanderungsgewinne aus dem In- und Ausland verzeichneten, hat sich das Binnenwanderungsgeschehen in der zweiten Hälfte des Jahrzehnts nahezu um 180 Grad gedreht. Aktuell profitieren vor allem die Umlandkreise der Großstädte und teilweise auch der großstadtferne ländliche Raum von der Binnenwanderung der deutschen Bevölkerung. Selbst in weiten Teilen des ländlichen Ostdeutschlands scheint die lange Schrumpfungsphase durch Abwanderung fürs Erste gestoppt. Während der Coronapandemie, die zu einer breiten Etablierung des Homeoffice führte, entfachten sich deshalb schon erste Debatten über eine neue Stadtmüdigkeit und veränderte Wohnortpräferenzen zugunsten des ländlichen Raums(Münter et al. 2022). • Die Abwanderung aus den wirtschaftlich erfolgreichen Städten ist zum Teil eine direkte Konsequenz zunehmender Überlastung der Infrastruktur und Wohnungsmärkte. Viele Menschen können sich ein Leben in den beliebten Großstädten und teilweise auch in deren Einzugsbereichen schlicht und einfach nicht mehr leisten. Auch wenn die großflächige Verdrängung einkommensschwacher Haushalte aus zentralen städtischen Lagen in unattraktive periphere Randlagen noch kein deutschlandweiter Trend ist, zeigt sich die Trennlinie zwischen den wohlhabenden und den„exkludierten“ Bevölkerungsgruppen zunehmend auch in räumlicher Hinsicht (Helbig/Jähnen 2018; Weck et al. 2023). Diese Exklusions- und Verdrängungsprozesse betreffen längst nicht mehr nur die niedrigsten Einkommensgruppen, sondern auch erhebliche Teile der Mittelschicht. Ängste vor sozialem Abstieg und eine zunehmende sozialräumliche Segregation werden so zum gesellschaftlichen Problem. • Die anhaltend hohe Zuwanderung aus dem Ausland konzentriert sich sehr stark auf wenige Teilräume. Trotz der staatlich geregelten räumlichen Zuweisung von Geflüchteten über den Königsteiner Schlüssel konzentrieren sich Zugewanderte auf lange Sicht vor allem in den westdeutschen Großstädten sowie in Berlin. Im ländlichen Raum und in den ostdeutschen Großstädten ist der Bevölkerungsanteil von Menschen mit Migrationshintergrund zwar ebenfalls signifikant gestiegen, die Attraktivität für Zugewanderte(sowohl für Geflüchtete als auch für Arbeitsmigrant_innen) ist aber immer noch UNGLEICHES DEUTSCHLAND: WISSENSCHAFTLICHER HINTERGRUNDBERICHT SEPTEMBER 2023 FES DISKURS 4

deutlich geringer einzuschätzen. Hotspots der Zuwanderung sind jedoch nicht allein die wirtschaftlich erfolgreichen Metropolen, sondern auch Städte im andauernden Strukturwandel(Heider et al. 2020). Vor allem sie stellt die Zuwanderung vor große Integrationsherausforderungen. Wenn sozioökonomisch schwächer gestellte Migrant_innen auf überlastete soziale Infrastrukturen und klamme kommunale Haushalte treffen, steigt die Armuts- und Exklusionsgefahr. • Einige ländliche Räume – insbesondere im Osten Deutschlands – konnten in jüngerer Vergangenheit deutlich aufholen. Insbesondere beim Breitbandausbau konnten bemerkenswerte Fortschritte gemacht werden. Vor dem Hintergrund der Digitalisierung und der während der Pandemie neu entstandenen Homeoffice-Möglichkeiten könnte sich dies als wichtiger Faktor für die Zukunftsfähigkeit dieser Regionen erweisen. Auch das Lohnniveau und die Lebenserwartung sind in vielen benachteiligten Kreisen und kreisfreien Städten überdurchschnittlich gestiegen, während die Kinderarmut und die kommunale Verschuldung überportional zurückgegangen sind. Einige dieser Entwicklungen sind zwar teilweise auf bundes- oder landespolitische Entscheidungen wie die Erhöhung des Mindestlohns oder den kommunalen Schuldenschnitt in einigen Ländern zurückzuführen, die Gesamtentwicklung zeigt jedoch, dass eine Verfestigung räumlicher Ungleichheit nicht alternativlos ist und man ihr mit strukturpolitischen Maßnahmen und Investitionen vorbeugen kann. • Sozioökonomische Problemlagen bedingen sich gegenseitig. Eine schwache Wirtschaftsstruktur und erhöhte Armutsgefährdung gehen oftmals mit einer höheren kommunalen Verschuldung und folglich einer geringeren staatlichen Handlungsfähigkeit einher. Dies hat wiederum Auswirkungen auf die politische Partizipation und kann in letzter Konsequenz zum sich selbst verstärkenden ökonomischen und demografischen Niedergang einer Region führen. Deshalb zeigt die vorliegende Studie in einer zusammenfassenden„Disparitätenkarte“ auf, wo Mehrfachbelastungen auftreten und wie sich die einzelnen Kreise und kreisfreien Städte zu Raumtypen mit ähnlichen Problemlagen und Herausforderungen zusammenfassen lassen. Angesichts akuter Transformationsherausforderungen, wie der Digitalisierung und der Klimakrise und unerwartet auftretender globaler Krisen, müssen diese Trends und Muster der Raumentwicklung als Momentaufnahme gesehen werden. Ob sich etwa die aufholende Entwicklung im Osten Deutschlands fortsetzen wird, darf angesichts der demografischen und wirtschaftsstrukturellen Ausgangslage in vielen ländlichen Kreisen längst nicht als gesichert gelten. Auch, ob die großen Städte tatsächlich die Verlierer zukünftiger Transformationsprozesse sein werden, ist zu bezweifeln. Aus historischer Perspektive haben sich Großstädte mit ihren Dichtevorteilen und ihrer kulturellen und ökonomischen Diversität in den meisten Fällen als erstaunlich widerstandsfähig gegen globale Krisen und Veränderungen erwiesen(Florida et al. 2023; Siedentop/Zimmer-Hegmann 2020). Aus Sicht der Strukturpolitik gehen diese unsicheren Perspektiven mit großen Herausforderungen einher. Um neu entstehende Muster der Ungleichheit frühzeitig zu erkennen und ihnen effektiv entgegenwirken zu können, braucht es verlässliche Kennziffern(Indikatoren), auf deren Grundlage sich zukünftige Entwicklungen vorausahnen lassen(Degen/Hennicke 2022). Für proaktive Strukturpolitik steht weniger die Frage nach dem Istzustand und vergangenen Trends der Raumentwicklung im Vordergrund. Es geht vielmehr um eine vorausschauende Betrachtung, welche Regionen von Transformationsprozessen in besonderem Maße betroffen sind und über welche Ressourcen und Potenziale die unterschiedlichen Räume und Raumtypen verfügen, um die damit einhergehenden Transformationsherausforderungen zu bewältigen. In der raumwissenschaftlichen und strukturpolitischen Debatte wird diese Krisenfestigkeit und Transformationsfähigkeit von Regionen mit dem Begriff der Resilienz umschrieben(Hennicke 2021; Wink 2016). Als regionale Resilienz bezeichnet man dabei die Fähigkeit eines regionalen(ökonomischen, sozialen und politischen) Systems, überregionale Krisen und Transformationsschocks ohne langfristige negative Folgen zu bewältigen(Wink et al. 2015). In wissenschaftlichen Veröffentlichungen werden dabei insbesondere die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit der regionalen Wirtschaftsstrukturen und Institutionen betont, die es Regionen ermöglichen, auf lange Sicht unbeschadet oder gar gestärkt aus Krisen hervorzutreten(Pike et al. 2010; Filippetti et al. 2020). Unklar ist jedoch bis heute, welche Kennziffern dafür geeignet sind, diese Anpassungs- und Zukunftspotenziale messbar zu machen, um darauf aufbauend verlässliche Prognosen im Angesicht unsicherer globaler Entwicklungen zu treffen(Vöpel/Wolf 2018). Die ILS Research gGmbH hat deshalb bereits im Frühjahr 2022 eine Machbarkeitsstudie im Auftrag der Friedrich-Ebert-Stiftung durchgeführt, um wissenschaftlich fundierte Indikatoren zur Bewertung der Resilienz und Zukunftsfähigkeit von Regionen zu identifizieren. Die Ergebnisse dieser Studie fließen in den vorliegenden Disparitätenbericht mit ein. Der Disparitätenbericht 2023 stellt deshalb nicht bloß eine Fortschreibung der zurückliegenden FES-Disparitätenberichte von 2015(Albrech et al. 2016) und 2019(Fina et al. 2019; Fink et al. 2019) dar, sondern präsentiert darüber hinaus ein neues Indikatorenset zur Bewertung der Resilienz und Zukunftsfähigkeit der unterschiedlichen Teilregionen Deutschlands, um daraus politische Handlungsempfehlungen für eine proaktive Strukturpolitik ableiten zu können. Das Ergebnis sind zwei sich ergänzende Deutschlandkarten, die mit unterschiedlichen Indikatoren den aktuellen Stand und die jüngere Entwicklung räumlich ungleicher Lebensverhältnisse in Deutschland(die Disparitätenkarte) und die Zukunftspotenziale und Transformationsherausforderungen der Regionen und Regionstypen(die Karte zur Resilienz und Zukunftsfähigkeit) abbilden. FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG 5

Ungleiche Lebensverhältnisse heute: ZWISCHEN ERLAHMENDEN GROSS­ STADTDYNAMIKEN UND AUFHOLENDEN LÄNDLICHEN RÄUMEN Ungleiche Lebensverhältnisse sind vielschichtig. Einzelne Kennziffern, die repräsentativ für verschiedene Themenbereiche stehen, können diese für die unterschiedlichen Teilräume veranschaulichen. Räumliche Ungleichheit wird damit greifbar. Aber was bedeuten die einzelnen Ergebnisse in der Zusammenschau? Wo verdichten sich mehrere ungünstige Standortfaktoren zu Problemkomplexen? Auf welche Räume sollte sich die Strukturpolitik konzentrieren? Um diese Fragen zu beantworten, hat das ILS eine Clusteranalyse mit ausgewählten repräsentativen Indikatoren durchgeführt. Dabei werden die 400 kreisfreien Städte und Landkreise zu fünf Raumtypen mit ähnlichen Lebensverhältnissen und strukturellen Herausforderungen zusammengefasst. Die Auswahl der Indikatoren fand in enger Abstimmung mit Expert_innen des Arbeitskreises Strukturpolitik der Friedrich-Ebert-Stiftung statt und orientiert sich stark am Indikatorenset des vergangenen Disparitätenberichts 2019, um so Entwicklungen wie die Verfestigung räumlicher Ungleichheit, aber auch Aufholprozesse benachteiligter Räume und Raumtypen aufzeigen zu können. Folgende Indikatoren wurden ausgewählt( fett gedruckt: Indikatorname; kursiv: Themenbereich ): 1. Anteil hoch qualifizierter Beschäftigter(Wirtschaft, Beschäftigung und Arbeitsmarkt) : Die Transformation zur Wissensökonomie ist in vollem Gange. Ein hoher Bildungsstand ist heute die Grundvoraussetzung für gut bezahlte und zukunftsorientierte Beschäftigungsverhältnisse. Der Anteil der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten(am Wohnort) mit Hochschulabschluss beschreibt die Wissensorientierung der regionalen Arbeitsmärkte. Ein höherer Anteil an Hochqualifizierten geht in der Regel mit einer höheren Produktivität der regionalen Wirtschaft und höheren Löhnen sowie besseren Zukunftsperspektiven für die Arbeitnehmer_innen einher. Das Vorhandensein hoch qualifizierter Arbeitskräfte ist außerdem ein wichtiger Standortfaktor für die Ansiedlung innovativer und zukunftsorientierter Unternehmen. 2. Altersarmut, Kinderarmut(Bildungs- und Lebenschancen) : Mit Blick auf die Lebens- und Bildungschancen geben die Indikatoren der Altersarmut und der Kinderarmut unmittelbar Auskunft über die von Armut betroffene, nicht erwerbstätige Bevölkerung und somit über Bevölkerungsteile, die den Lebensalltag in Kindheit und Alter mit geringen finanziellen Ressourcen bewältigen müssen und deren Teilhabemöglichkeiten dadurch extrem eingeschränkt sind. Armut ist dabei nicht nur eine große Alltagsbelastung für Kinder und Jugendliche, sondern stellt zudem eine schwerwiegende Bürde für ihren späteren Bildungs- und Berufserfolg dar. Nach wie vor hängen Bildungsleistungen in Deutschland sehr von der sozialen Herkunft und dem familiären Hintergrund ab (OECD 2022). Die hier verwendeten Indikatoren erfassen allerdings nur Kinder und ältere Menschen in der sozialstaatlichen Grundsicherung(SGB-II-Quote). Es ist von einer Dunkelziffer der versteckten Armut bei Betroffenen auszugehen, die aus Angst vor Stigmatisierung keine Unterstützung beantragen. Ältere Menschen sind hier besonders betroffen(Friedrichsen/Schmacker 2019). Ebenso ist von versteckter Armut bei Kindern auszugehen, die in Haushalten mit einem Einkommen knapp über der Bemessungsgrenze für staatliche Leistungen leben(zum Beispiel weil die Eltern im prekären Niedriglohnsektor beschäftigt sind). 3. Lebenserwartung, Erreichbarkeit von Ärzt_innen, Bruttogehälter(Wohlstand und Gesundheit) : Ungleichheiten in der Lebenserwartung lassen sich mit sozialen Faktoren wie Einkommen und Bildungsniveau erklären, sie hängen aber auch mit der Gesundheitsversorgung und mit Umweltfaktoren zusammen. Menschen mit geringem Einkommen sind oftmals auf Wohnraum in Lagen mit benachteiligenden Umweltbelastungen(Lärm, Staub, Hitze etc.) angewiesen oder haben weniger Zugang zu gesundheits- und lebensqualitätsfördernden Umweltressourcen wie Parks oder Grünflächen(Baumgart et al. 2018). In ländlich geprägten und abgelegenen Räumen sind die Erreichbarkeit und Zugänglichkeit von Gesundheitsdiensten(Allgemeinmediziner_innen, Krankenhäuser) wichtig, damit Prävention, Diagnose und Behandlung von Krankheiten rechtzeitig erfolgen können. In die Disparitätenkarte fließt deshalb die durchschnittliche Erreichbarkeit von Allgemeinmediziner_innen in Pkw-Minuten mit ein. Der Wohlstand einer Region hängt darüber hinaus wesentlich von den Einkommensmöglichkeiten auf dem Arbeitsmarkt ab. Diese können durch den Median der Bruttogehälter am Wohnort beschrieben werden, der im Gegensatz zum Durchschnittsgehalt nicht durch einige wenige extrem hohe Gehälter verzerrt wird und somit näher an den tatsächlichen Einkommensmöglichkeiten der breiten Bevölkerung liegt. 4. Kommunale Schulden, Wahlbeteiligung, Breitbandanschluss(Staatliches Handeln, Partizipation und öffentliche Infrastruktur) : Der Zustand der kommunalen ­Haushalte bestimmt deren Handlungsspielraum zur UNGLEICHES DEUTSCHLAND: WISSENSCHAFTLICHER HINTERGRUNDBERICHT SEPTEMBER 2023 FES DISKURS 6

Verbesserung der Lebensbedingungen und Standortfaktoren. Ein hoher Schuldenstand schränkt das Verwaltungshandeln und Investitionen in die Infrastruktur wesentlich ein und beeinträchtigt damit die Lebensbedingungen der Bürger_innen vor Ort. Eine mögliche Folge mangelnden staatlichen Handelns ist eine geringe Wahlbeteiligung, die als Ausdruck einer Krise des Vertrauens in staatliches Handeln verstanden werden kann. Eine Reihe von Autoren bringt die Wahlergebnisse zudem in einen Zusammenhang mit empfundener räumlicher Ungleichheit und dem Leben in Regionen, in denen sich Menschen als„abgehängt“ empfinden(McCann 2020; Rodríguez-Pose 2018). In der Disparitätenkarte wurde deshalb die regionale Wahlbeteiligung bei der zurückliegenden Bundestagswahl berücksichtigt. Der Breitbandausbau ist ein zentraler Themenbereich, der den Zusammenhang zwischen staatlichem Handeln und den Lebensbedingungen und Teilhabemöglichkeiten der Bevölkerung vor Ort illustriert. Vor dem Hintergrund der voranschreitenden Digitalisierung mit neuen Erwerbsmodellen und veränderten Arbeitswelten wie dem Home­office ist schnelles Internet für alle eine Grundbedingung für die Herstellung gleichwertiger Lebensbedingungen. 5. Wanderungssaldo(Wanderungen) : Das Wanderungsverhalten kann als Resultat des Zusammenspiels ungleicher Lebensverhältnisse und der Wohnortpräferenzen der Bevölkerung verstanden werden. Überregionale Wanderung wird in diesem Sinne auch als„Abstimmen mit den Füßen“ verstanden(Siedentop et al. 2020). In die Disparitätenkarte fließt der regionale Gesamtwanderungssaldo(Zuzüge minus Fortzüge) der vergangenen drei Jahre in Relation zur Ausgangsbevölkerung ein. Abbildung 1 zeigt das Ergebnis dieser Auswertung als Gesamtkarte. Für die Interpretation wurden die einzelnen räumlichen Cluster mit„sprechenden“ Namen versehen und in Tabelle 1 mit einer zusammenfassenden Darstellung der Indikatoren charakterisiert. Die verwendeten Symbole bewerten die Ausprägung der Indikatoren im Vergleich zum gesamtdeutschen Durchschnitt(stark überdurchschnittlich: ++ , überdurchschnittlich: + , durchschnittlich: o , unterdurchschnittlich: , stark unterdurchschnittlich:--). Die Farben verdeutlichen darüber hinaus die Interpretation der jeweiligen Werteausprägung als Standortvorteil (Grüntöne) oder Standortnachteil(Rottöne). So zeigt ein geringer Wert für Kinderarmut einen geringen Anteil an armutsgefährdeten Kindern an( -). Das ist ein Standortvorteil, die Farbe ist entsprechend grün. Bei kommunalen Schulden ist ein überdurchschnittlicher Wert( ++ ) ein Standortnachteil, die Farbe ist daher rot. Die Indikatormittelwerte für jeden Raumtyp stehen in Grau in Klammern, sodass ergänzend zu den Symbolen eine indikatorscharfe Einordnung der Clusterergebnisse möglich wird. Der Text greift diese Einordnung auf und ergänzt weitere charakteristische Merkmale. Auch wenn die Auswahl der Indikatoren für die Disparitätenkarte weitgehend identisch mit dem zurückliegenden Disparitätenbericht 2019 ist und auch die dort abgebildeten Raumtypen(Cluster) große Überschneidungen mit den Clustern der Disparitätenkarte von 2019 aufweisen, können die beiden Karten nicht direkt miteinander verglichen werden. Dies hat zum einen mit abweichenden Definitionen und Berechnungsarten bei einzelnen Indikatoren wie der Erreichbarkeit von Allgemeinmediziner_innen oder dem Wanderungssaldo zu tun, zum anderen ist die Clusteranalyse aus methodischen Gründen nicht für die Darstellung von Entwicklungen im Zeitverlauf geeignet, da sie je nach Datenkonstellation unterschiedliche Ergebnisse liefert, die jeweils für sich stehend betrachtet und interpretiert werden sollten. Eine andere Clusterzuordnung als in der Disparitätenkarte von 2019 sollte also nicht als Aufoder Abstieg einzelner Kreise oder kreisfreier Städte missverstanden werden. Um dennoch neben der Betrachtung des Istzustands auch die Entwicklung ungleicher Lebensverhältnisse darzustellen, zeigt Tabelle 2 ergänzend die Entwicklung der Clustermittelwerte über die zurückliegenden fünf Jahre. Die Pfeile symbolisieren dabei den generellen Trend(starker Anstieg, Anstieg, Stagnation, Rückgang, starker Rückgang). Die Farben illustrieren ergänzend die Interpretation dieser Entwicklung als Verbesserung(Grüntöne) oder Verschlechterung(Rottöne). Entwicklungen wie die Verfestigung ungleicher Lebensverhältnisse oder Aufholprozesse benachteiligter Räume beziehungsweise Raum­ typen werden somit sichtbar. FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG 7

ABBILDUNG 1 Disparitätenkarte 2023 Flensburg Kiel Neumünster Lübeck Wilhelmshaven Emden Bremerhaven Oldenburg Bremen Hamburg Schwerin Rostock Osnabrück Münster Bielefeld Hannover Wolfsburg Hildesheim Braunschweig Salzgitter Brandenburg Potsdam Berlin Frankfurt (Oder) Magdeburg Hamm Bottrop Duisburg Dortmund Krefeld Essen Hagen Wuppertal Düsseldorf Paderborn Aachen Köln Bonn Siegen Göttingen Kassel Halle(Saale) Leipzig Erfurt Jena Weimar Chemnitz Dresden Koblenz Frankfurt Wiesbaden a.M. Mainz Darmstadt Trier Schweinfurt Würzburg Bamberg Saarbrücken Mannheim Ludwigshafen Pirmasens Heidelberg Heilbronn Karlsruhe Stuttgart Pforzheim Erlangen Fürth Nür nberg Ingolstadt Regensburg Straubing Freiburg Reutlingen Ulm Augsburg München Passau 50 km Konstanz Dynamische Städte mit erhöhter Exklusionsgefahr Wohlhabendes (Um-)Land Clustertypen Deutschlands solide Mitte Altindustriell geprägte Städte mit strukturellen Herausforderungen Strukturschwache Räume mit Aufholerfolgen Stadtstaaten Berlin, Hamburg, Bremen (ohne Daten für kommunale Finanzen) Quelle: eigene Darstellung; Datengrundlage: Regionalstatistik, Bertelsmann Stiftung: Wegweiser Kommune, Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung, Thünen Landatlas, Statistik der Bundesagentur für Arbeit, Gigabit-Grundbuch der Bundesnetzagentur, GeoBasis-DE/BKG 2021 UNGLEICHES DEUTSCHLAND: WISSENSCHAFTLICHER HINTERGRUNDBERICHT SEPTEMBER 2023 FES DISKURS 8

TABELLE 1 Raumtypen sozioökonomischer Disparitäten in Deutschland Symbolik:++ stark überdurchschnittlich;+ überdurchschnittlich; o durchschnittlich;- unterdurchschnittlich;-- stark unterdurchschnittlich; Grüntöne: Standortvorteile; Rottöne: Standortnachteile; Abkürzungen: Hq.= Hoch qualifizierte; Kom.= Kommunale; Ew.= Einwohner_innen J.= Jahre; Min.= Minuten; Mio.= Millionen Charakterisierung Wirkungsrichtung Dynamische Städte mit erhöhter Exklusionsgefahr(35 Kreise, 17,6 Mio. Ew.) Sehr gute Verdienstmöglichkeiten für Hochqualifizierte, zukunftsfähige Arbeitsmärkte und eine gute infrastrukturelle Versorgung und Erreichbarkeit zentraler Einrichtungen sind die wichtigsten Standortfaktoren von Deutschlands prosperierenden ökonomischen Zentren. Diese umfassen die großen Metropolen, aber auch einige kleinere wirtschaftlich starke Groß- und Mittelstädte. Überdurchschnittliche Armutsrisiken zeigen aber auch die verstärkte soziale Polarisierung und Exklusionsgefahr in diesen Städten an. Die niedrigsten Wanderungsgewinne aller Cluster deuten außerdem auf die wachsende Wohnungsnot in den dynamischen Städten hin und können als Zeichen gedeutet werden, dass sich viele Menschen das Leben in diesen Städten immer weniger leisten können oder wollen. Hq. Beschäftigte:++(30,7%) Altersarmut:++(5,3%) Kinderarmut:+(15,9%) Lebenserwartung:+(81,4 J.) Erreichbarkeit Ärzt_innen: -(2,7 Min.) Gehälter:++(3.881 EUR) Kom. Schulden: o(1.836 EUR) Wahlbeteiligung: o(77,1%) Breitband:++(97,8%) Wanderungen:-(124 je 100.000 Ew.) Wohlhabendes(Um-)Land(49 Kreise, 11 Mio. Ew.) In den erweiterten Metropolräumen Süddeutschlands und einigen weiteren Umlandkreisen westdeutscher Großstädte konzentriert sich der Wohlstand in Deutschland. Die Bruttogehälter am Wohnort liegen noch über denen der prosperierenden Großstädte. Die Armutsbelastung und die kommunalen Schulden sind vergleichsweise gering. Die Lebenserwartung und Wahlbeteiligung sind deutschlandweit am höchsten. Auch die Erreichbarkeit von Allgemeinmediziner_innen und die Breitbandversorgung sind überdurchschnittlich. Dabei profitieren diese Räume wesentlich von ihrer Nähe zu den wirtschaftlichen Zentren und historisch gewachsenen Wirtschaftsstrukturen mit vielen großen und mittelständischen Unternehmenszentralen. Hq. Beschäftigte:+(18,8%) Altersarmut:-(1,7%) Kinderarmut:-(5,4%) Lebenserwartung:++(82,3 J.) Erreichbarkeit Ärzt_innen: -(4,1 Min.) Gehälter:++(3.906 EUR) Kom. Schulden:-(861 EUR) Wahlbeteiligung:++(81,6%) Breitband:+(94,7%) Wanderungen: o(447,8 je 100.000 Ew.) Deutschlands solide Mitte(223 Kreise, 39,6 Mio. Ew.) Dieser Cluster zeichnet sich durch kaum nennenswerte Abweichungen vom gesamtdeutschen Mittelwert aus. Lediglich ein unterdurchschnittlicher Anteil an hoch qualifizierten Beschäftigten deutet darauf hin, dass einige dieser Regionen in Zukunft Gefahr laufen, den Anschluss an die dynamischen Städte und ihre Einzugsbereiche zu verlieren. Auch die periphere, großstadtferne Lage vieler Kreise ist ein potenzieller Nachteil. Im Gegenzug ist das Armutsrisiko für Kinder tendenziell unterdurchschnittlich und die Zuwanderung höher als in den übrigen Raumtypen. Allerdings ist dieser Raumtyp insgesamt sehr heterogen. Ihm gehören weite Teile des ländlichen Westdeutschlands, einige ostdeutsche Großstädte sowie das Berliner Umland an, das in jüngerer Vergangenheit stark von den Ausstrahlungseffekten der Hauptstadt profitieren konnte. Hq. Beschäftigte:-(12,8%) Altersarmut: o(2,4%) Kinderarmut:-(9,5%) Lebenserwartung: o(81,0 J.) Erreichbarkeit Ärzt_innen: o(4,8 Min.) Gehälter: o(3.452 EUR) Kom. Schulden: o(1.417 EUR) Wahlbeteiligung: o(76,9%) Breitband: o(90,1%) Wanderungen:+(514,8 je 100.000 Ew.) Strukturschwache Räume mit Aufholerfolgen(55 Kreise, 8,2 Mio. Ew.) Auch wenn der Rückgang der Bevölkerung im ländlichen Raum Ostdeutschlands vorerst gestoppt zu sein scheint, fehlt es weiträumig an jungen und gut ausgebildeten Fachkräften. Ein wesentlicher Grund dafür ist der Mangel an lukrativen Beschäftigungsmöglichkeiten, was sich unter anderem in sehr unterdurchschnittlichen Gehältern ausdrückt. Bei allen strukturellen Nachteilen konnten einige dieser Regionen jedoch einen bemerkenswerten Aufholprozess verzeichnen. Insbesondere beim Breitbandausbau und der Entwicklung der Gehälter konnten große Fortschritte gemacht werden. Positiv sticht außerdem die geringe kommunale Verschuldung hervor. Durch den hohen Anteil an Frauen, die in der DDR Rentenansprüche erworben haben, ist die Altersarmut zudem(noch) deutlich geringer als in den weiteren Raumtypen. Hq. Beschäftigte:-(11,6%) Altersarmut:--(1,0%) Kinderarmut: o(11,9%) Lebenserwartung:-(80,1 J.) Erreichbarkeit Ärzt_innen: +(5,7 Min.) Gehälter:--(2.841 EUR) Kom. Schulden:-(840 EUR) Wahlbeteiligung:-(72,5%) Breitband:-(86,3%) Wanderungen:-(200,5 je 100.000 Ew.) Räumliche Ausdehnung FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG 9

TABELLE 1 Altindustriell geprägte Städte mit strukturellen Herausforderungen(38 Kreise 6,9 Mio. Ew.) Dieser Raumtyp setzt sich aus altindustriell geprägten Städten zusammen, die überwiegend in Westdeutschland liegen. Stark überdurchschnittliche Armutsrisiken für Kinder und ältere Menschen, geringere Lebenserwartung und Wahlbeteiligung deuten auf persistente soziale Problemlagen hin. Aufgrund der sehr hohen Schuldenlast der Haushalte ist der kommunale Handlungsspielraum, diesen Problemen entgegenzuwirken, stark eingeschränkt. Die Städte befinden sich somit in einem Negativkreislauf sich überlagernder sozioökonomischer Herausforderungen, aus dem sie sich nur schwer selbstständig befreien können. Lediglich eine gute Erreichbarkeit von Allgemeinmediziner_innen und eine überdurchschnittliche Verfügbarkeit von Breitband­ anschlüssen stechen positiv hervor. Hq. Beschäftigte: o(14,2%) Altersarmut:++(5,1%) Kinderarmut:++(24,2%) Lebenserwartung:--(79,8 J.) Erreichbarkeit Ärzt_innen: -(3,1 Min.) Gehälter:-(3.328 EUR) Komm. Schulden: ++(4.047 EUR) Wahlbeteiligung:--(70,3%) Breitband:+(97,2%) Wanderungen: -(330 je 100.000 Ew.) DIE FÜNF RAUMTYPEN DEUTSCHLANDS: GUNST- UND UNGUNSTLAGEN MIT UNTERSCHIEDLICHEN HERAUSFORDERUNGEN Die Disparitätenkarte zeichnet ein Bild von Deutschland mit fünf Raumtypen(Cluster), die jeweils unterschiedliche sozioökonomische Stärken und Schwächen aufweisen. Die Reihenfolge ist dabei ausdrücklich nicht als Ranking vom stärksten zum schwächsten Typ zu verstehen. Die Cluster zielen stattdessen darauf ab, die Kreise und kreisfreien Städte zu allgemein verständlichen Raumtypen mit ähnlichen strukturellen Herausforderungen zusammenzuführen. Dennoch lassen sich im Vergleich natürlich Cluster mit mehr oder weniger ausgeprägten Gunst- oder Ungunstlagen identifizieren. Dies ist auf der Karte mit unterschiedlichen Grün- und Violetttönen hinterlegt: 1. Die bessergestellten Raumtypen der dynamischen Städte mit erhöhter Exklusionsgefahr und des wohlhabenden(Um-)Lands (in Abbildung 1 grün beziehungsweise hellgrün eingefärbt) bilden zusammen die wirtschaftlich starken und wohlhabenden Regionen in Deutschland. In diesen beiden Raumtypen leben 28,6 Millionen Einwohner_innen(34,3 Prozent der deutschen Bevölkerung) in 84 kreisfreien Städten und Landkreisen. Räumliche Schwerpunkte sind im Süden und punktuell in erfolgreichen Städten und Stadtregionen im Rest des Landes auszumachen. Mit Berlin, Dresden und Jena gehören auch drei ostdeutsche Städte zu diesen wirtschaftsstarken Räumen. Bei allen Standortvorteilen gibt es gerade in den Großstädten allerdings auch deutliche Anzeichen für die Benachteiligung und Exklusion einkommensschwächerer Haushalte. Traditionell sind große Städte nicht nur als Wohnorte für Hochqualifizierte attraktiv, sondern üben auch eine hohe Anziehungskraft auf sozial benachteiligte Gruppen wie Einwander_innen aus, da sie Vorteile, wie eine bessere Infrastruktur, große Mietwohnungsmärkte, engmaschigere soziale Netzwerke und(ethnische) Communitys, bieten. Steigende Lebenshaltungskosten – insbesondere Wohnkosten – erhöhen für diese das Armutsrisiko und führen so zu einer Konzentration sozialer ­Problemlagen. Gleichzeitig gibt es deutliche Hinweise auf Wanderungsbewegungen der Bevölkerung, insbesondere der Mittelschicht, aus den Großstädten in das wohlhabende Umland und großstadtferne ländliche Regionen. Der Aufholprozess des Umlands beim Breitbandausbau in Kombination mit den infolge der Coronapandemie neu entstandenen Homeoffice-Möglichkeiten dürfte diesen Trend weiter befeuern. In Folge steigen auch im Umland die Lebenshaltungskosten. 2. Deutschlands solide Mitte wächst und entwickelt sich stabil, zumindest in räumlicher Perspektive. Mit 39,6 Millionen Einwohner_innen(47,5 Prozent der Gesamtbevölkerung), verteilt auf 223 Kreise, ist dieser Cluster der mit Abstand größte Raumtyp und außerdem derjenige, der in den vergangenen Jahren die größten Wanderungsgewinne verzeichnen konnte. Kreise und kreisfreie Städte, die der soliden Mitte zuzuordnen sind, lassen sich in allen Landesteilen finden. Zum einen ist der Anteil hoch qualifizierter Beschäftigter in diesen Regionen deutlich geringer als in den wirtschaftlich stärksten Regionen, zum anderen zeichnen sie sich durch geringe Armuts- und Exklusionsrisiken und eine insgesamt stabile sozioökonomische Lage aus. In jüngerer Vergangenheit konnte dieser Raumtyp bei einigen Indikatoren stark aufholen. Positiv stechen unter anderem die deutliche Steigerung der Lebenserwartung, der Breitbandausbau und die erhöhte Attraktivität für Zuwanderung hervor. Für Letzteres dürfte auch die noch weitgehend entspannte Lage auf den Wohnungsmärkten in diesem Raumtyp verantwortlich sein. 3. Überwiegend ländlich geprägte strukturschwache Räume mit Aufholerfolgen im Osten Deutschlands und altindustriell geprägte Städte mit strukturellen Herausforderungen bilden die tendenziell benachteiligten Raumtypen(in Abbildung 1 violett beziehungsweise hellviolett eingefärbt). In diesen Regionen wohnen insgesamt 15,1 Millionen Menschen(18,1 Prozent der Gesamtbevölkerung), verteilt auf 93 Kreise. UNGLEICHES DEUTSCHLAND: WISSENSCHAFTLICHER HINTERGRUNDBERICHT SEPTEMBER 2023 FES DISKURS 10

Die Strukturprobleme in diesen beiden Raumtypen und ihre jeweiligen Ursachen sind unterschiedlich. In den westdeutschen Städten sind es vor allem die Nachwirkungen des Niedergangs ehemals bedeutender Industrien(zum Beispiel Bergbau, Schwer- oder Textilindustrie), von denen sich die entsprechenden Regionen bis heute nicht vollständig erholt haben. Hohe Armutsquoten und stark defizitäre kommunale Haushalte sind die Folge. In den – bis auf wenige Ausnahmen – überwiegend ländlich geprägten Kreisen Ostdeutschlands sind es die Folgen der deutschen Wiedervereinigung, die stellenweise zu Deindustrialisierung, vor allem aber auch zu starker Abwanderung der jüngeren und gut ausgebildeten Bevölkerung gen Westdeutschland führten. Trotz des Abklingens dieser Wanderungen werden die Landkreise aufgrund ihrer unvorteilhaften demografischen Ausgangslage wohl auch in Zukunft weiter schrumpfen, sollte es ihnen nicht gelingen, attraktiver für neue Zuwanderung aus dem In- und Ausland zu werden. TABELLE 2 Entwicklung der Clustermittelwerte im Fünfjahresvergleich Symbolik: starker Anstieg; Anstieg; Stagnation; Rückgang; starker Rückgang; Grüntöne symbolisieren positive Entwicklungen, Rottöne negative Entwicklungen; Abkürzungen: Ew.= Einwohner_innen; Kom.= Kommunale; Hq. = Hoch qualifizierte; Anmerkung: Aufgrund von Änderungen in der Berechnungsart lässt sich der Indikator„Erreichbarkeit von Allgemeinmediziner_innen“ nicht als Entwicklung darstellen. Bei der Wahlbeteiligung und der Breitbandversorgung wurden aufgrund der Dauer der Legislaturperiode beziehungsweise der Datenverfügbarkeit vier statt fünf Jahre betrachtet. Indikator Hq. Beschäftigte (Prozentpunkte) Altersarmut (Prozentpunkte) Kinderarmut (Prozentpunkte) Lebenserwartung (Jahre) Gehälter(EUR) Kom. Schulden (EUR je Ew.) Wahlbeteiligung (Prozentpunkte) Breitband (Prozentpunkte) Wanderungen (je 100.000 Ew.) Zeitraum 2016 – 2021 2015 – 2020 2015 – 2020 2014 – 2019 2016 – 2021 2015 – 2020 2017– 2021 2018 – 2022 2015 – 2020 Dynamische ­Städte mit erhöhter Exklusionsgefahr +4,8 +0,2 –1,9 +0,1 +417 +77 +0,2 +10,0 +152 Wohlhabendes (Um-)Land +3,3 0 –0,2 +0,2 +394 –148 +0,7 +29,6 +290 Deutschlands solide Mitte +2,4 – 0,1 –1,3 +0,4 +362 –136 +0,5 +26,5 +466 Altindustriell ­geprägte Städte mit strukturellen Herausforderungen Strukturschwache Räume mit Aufholerfolgen +2,4+0,6 +0,2 – 0,1 –2,0 –4,3 +0,4+0,4 +294+451 –374 –263 –0,6+0,6 +10,9+40,7 +449+428 FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG 11

Bei allen strukturellen Nachteilen zeigt ein Blick in Tabelle 2 zumindest für den letztgenannten Raumtyp aber auch bemerkenswerte Aufholerfolge in der jüngeren Vergangenheit. Insbesondere bei den Mediangehältern und dem Breitbandausbau konnten die strukturschwachen Räume mit Aufholerfolgen den größten Anstieg aller Raumtypen verzeichnen. Die strukturschwachen Landkreise und kreisfreien Städte konnten also überproportional vom starken Wirtschaftswachstum in der zweiten Hälfte der 2010er Jahre profitieren. Dabei ist zu bedenken, dass es zu einer Angleichung der Gehaltsniveaus aller Raumtypen noch ein langer Weg ist. Noch immer liegen die Mediangehälter in den strukturschwachen Räumen Ostdeutschlands weit unter dem Bundesdurchschnitt. Das Aufholen beim Breitbandausbau zeigt jedoch, dass strukturpolitische Maßnahmen wirken und dass die Verfestigung ungleicher Lebensverhältnisse nicht alternativlos ist. Insgesamt sind bei diesem Indikator nur noch sehr geringe Unterschiede zwischen Stadt und Land, strukturstarken und-schwachen Räumen zu erkennen. Auch die Kinderarmut ist in den strukturschwachen Räumen mit Aufholerfolgen stark zurückgegangen, was darauf hindeutet, dass diese vom starken Wirtschaftswachstum in der zweiten Hälfte der 2010er Jahre überdurchschnittlich profitieren konnten. Die Stagnation bei der Entwicklung der hoch qualifizierten Beschäftigten zeigt jedoch, dass diese Räume auch weiterhin als strukturschwach eingeschätzt werden müssen und ihre Zukunftsaussichten weiterhin unsicher sind. In Gesamtsicht zeichnet Tabelle 3 ein durchweg positives Bild der Entwicklung der Lebensverhältnisse. Bei fast allen Indikatoren konnten raumtypübergreifend Erfolge erzielt werden. Dieser positive Trend für Gesamtdeutschland ist zum Teil darauf zurückzuführen, dass jeweils nur die aktuellsten verfügbaren regionalstatistischen Daten berücksichtigt werden konnten und die Effekte jüngster Entwicklungen wie der Energiekrise somit noch nicht abgebildet werden. Ein Großteil der dargestellten Trends bezieht sich also auf die zweite Häfte der wachstumsstarken 2010er Jahre. UNGLEICHES DEUTSCHLAND: WISSENSCHAFTLICHER HINTERGRUNDBERICHT SEPTEMBER 2023 FES DISKURS 12

TABELLE 3 Bandbreiten von Indikatorwerten in den einzelnen Raumtypen der Disparitätenkarte Abkürzungen: Ew.= Einwohner_innen; Min.= Minimum; Max.= Maximum Indikator Wert Dynamische Städte mit erhöhter Exklusionsgefahr Wohlhabendes (Um-)Land Deutschlands solide Mitte Altindustriell geprägte Städte mit strukturellen Heraus-forderungen Strukturschwache Räume mit Aufholerfolgen Anteil hoch qualifizierter Beschäftigter in% Min. Max. 15,3 (Leverkusen) 47,1 (Heidelberg) Altersarmut in% älterer Ew. Kinderarmut in% aller Kinder Lebenserwartung in Jahren Erreichbarkeit von Ärzt_innen in Pkw-­ Minuten Bruttomonatsgehälter am Wohnort in EUR Kommunale Schulden in EUR je Ew. Min. Max. Min. Max. Min. Max. Min. Max. Min. Max. Min. Max. 1,5 (Jena) 9,3 (Frankfurt a. M.) 7,7 (Erlangen) 28,0 (Kiel) 79,9 (Kiel) 82,9 (München) 2,1 (München) 3,8 (Münster) 3.359 (Dresden) 4.579 (Erlangen) 0 (Dresden, Ingolstadt, Stuttgart) 5.542 (Bonn) Wahlbeteiligung in% Breitbandanschluss Haushalte in% Wanderungssaldo je 100.000 Ew. Min. Max. Min. Max. Min. Max. 71,4 (Wolfsburg) 83,9 (Münster) 93,7 (Heidelberg) 99,9(Frankfurt a. M., Ingolstadt) – 652,5 (Heidelberg) 461,9 (Berlin) 11,3 (Schweinfurt) 32,6 (München, Land) 0,9 (Eichstätt, Erlangen-Höchstadt) 2,8(RheinischBergischer Kreis) 1,8 (Pfaffenhofen/Ilm) 11,9(RheinischBergischer Kreis) 81,5(DarmstadtDieburg) 83,7 (Starnberg) 2,5(Main-TaunusKreis) 5,8 (Regensburg) 3.452 (Oberallgäu) 4.498 (München, Land) 189 (Biberach) 3.627 (Hochtaunuskreis) 77,2 (Reutlingen) 85,5 (Starnberg) 89,5 (Biberach) 99,6(Main-­ Taunus-Kreis) 71,3 (Ludwigsburg) 927,9 (Fürth) 6,8 (Wittmund) 31,7 (Potsdam) 0,8 (Märkis ch- O d erland) 6,0 (Baden-Baden) 2,0 (Ansbach) 23,2 (Recklinghausen) 79,3 (Neunkirchen) 83,1(BreisgauHochschwarzwald) 2,2 Min. (Augsburg) 8,0 (Nordfriesland) 2.673(Vorpommern-Rügen) 4.178 (Gifhorn) 7,5 (Delmenhorst) 23,1 (Bremen) 2,3 (Brandenburg) 9,4 (Offenbach a. M.) 9,8 (Straubing) 40,4 (Gelsenkirchen) 78,1 (Bremerhaven) 81,0(Frankenthal [Pfalz]) 2,2 Min. (Offenbach a. M.) 5,2 (Emden) 2.926 (Hof) 3.789(Mülheim a. d. Ruhr) 9 (Kempten[Allgäu]) 346 (Schweinfurt) 8.068 (Kusel) 69,0 (VorpommernRügen) 83,5 (Bamberg) 27,5 (Odenwaldkreis) 99,2 (Passau) –202,7 (Olpe) 1.613,0 (Barnim) 9.868 (Pirmasens) 63,9 (Bremerhaven) 77,9(Mülheim a. d. Ruhr) 91,3 (Pirmasens) 100,0 (Offenbach a. M.) –155,4 (Emden) 838,9(Brandenburg a. d. Havel) 7,9 (Prignitz) 23,0 (Halle/Saale) 0,5(Erzgebirgskreis, Greiz, SaaleHolzland-Kreis, Saale-Orla-Kreis) 2,3 (Frankfur t /Oder) 4,9 (Hildburghausen) 27,7 (Halle/Saale) 78,4 (Salzlandkreis) 81,6 (Meißen) 2,4 (Halle/Saale) 9,6 (Uckermark) 2.636 (Görlitz) 3.152 (Cottbus) 53 (Dessau-Roßlau) 2.064 (Halle/Saale) 63,4 (Salzlandkreis) 78,4(Saale-Holzland-Kreis) 66,8 (Jerichower Land) 97,3 (Frankfur t /Oder) –248,8 (Cottbus) 861,3 (Rostock) FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG 13

Dem positiven Gesamttrend zum Trotz lassen sich durchaus Unterschiede in den Entwicklungen der einzelnen Raumtypen, insbesondere zwischen den städtisch und ländlich geprägten Clustern, erkennen. Während sich die Städte im Strukturwandel(Gehälter, hoch qualifizierte Beschäftigte), teilweise aber auch die dynamischen Städte (Lebenserwartung, Wanderungen) in einigen Indikatoren nur unterdurchschnittlich entwickelt haben, scheint der ländlich geprägte Raum an Lebensqualität und Attraktivität zu gewinnen. Indizien dafür lassen sich neben den Aufholerfolgen der strukturschwachen Regionen Ostdeutschlands auch in der stabilen Entwicklung von Deutschlands solider Mitte finden. Der Wandel in den Verhältnissen zwischen Stadt und Land spiegelt sich zu guter Letzt auch in den Wanderungsbewegungen wider. Deutschlands solide Mitte konnte hier die größten Wanderungsgewinne erzielen, während die Zuwanderung in die dynamischen Großstädte an ihre Grenzen zu stoßen scheint. Die fünf Raumtypen eignen sich gut dafür, die räumliche Ausprägung sozioökonomischer Disparitäten übergreifend darzustellen, zu erklären und zu bewerten. Es sollte jedoch angemerkt werden, dass die einzelnen Raumtypen in ihrer Zusammensetzung durchaus heterogen sind und es starke Überschneidungen in den Werteausprägungen einzelner Kreise und kreisfreier Städte zwischen unterschiedlichen Clustern gibt. Tabelle 3 zeigt in diesem Zusammenhang die aktuellen Bandbreiten von Indikatorausprägungen mit den Namen der kreisfreien Städte beziehungsweise Landkreise, die die minimalen und maximalen Werte der Raumtypen einnehmen. Hier zeigt sich unter anderem, dass die niedrigsten Mediangehälter innerhalb des Raumtyps„Deutschlands solide Mitte“(2.673 Euro in Vorpommern-Rügen) kaum höher sind als die niedrigsten Gehälter in den strukturschwachen Räumen mit Aufholerfolgen(2.636 Euro in Görlitz). Dies weist darauf hin, dass der Landkreis Vorpommern-Rügen durchaus als Grenzfall innerhalb seines Clusters betrachtet werden kann, der bei einigen Indikatoren große Ähnlichkeiten mit den übrigen Kreisen des strukturschwachen ländlichen Raums im Osten Deutschlands aufweist. Bei der Kinderarmut liegen die Höchstwerte in den dynamischen Städten mit Exklusionsgefahr(28 Prozent in Kiel) und in den strukturschwachen Räumen mit Aufholerfolgen(27,7 Prozent in Halle/Saale) nahe beieinander, was auf eine starke raumtypübergreifende Konzentration von Armut in städtischen Kreisen hindeutet. WOHLSTAND UND ARMUT Sozioökonomische Disparitäten Deutschlands zeigen sich nicht nur zwischen den oben gezeigten unterschiedlichen Raumtypen, sondern auch innerhalb einzelner Landkreise und kreisfreier Städte. Insbesondere in den dynamischen Städten sind bevorzugte Wohnlagen zunehmend den sehr gut verdienenden sozialen Schichten vorbehalten, während sich ärmere Menschen in infrastrukturell und baulich oftmals vernachlässigten Stadtteilen konzentrieren. Die Armutsgefährdung steigt vor allem dort, wo einkommensschwache Haushalte auf hohe Lebenshaltungskosten treffen. Als besonders bedrohlich hat sich in dieser Hinsicht die Mietpreisentwicklung in vielen deutschen Großstädten erwiesen. Je stärker die Mieten steigen, umso drastischer steigt auch die Exklusions- und Verdrängungsgefahr für einkommensschwächere Haushalte. Um die Verteilung von Wohlstand und Armut in Deutschland darzustellen, zeigt die Karte in Abbildung 2 das Ergebnis einer weiteren Clusteranalyse, in die die Indikatoren„Kinderarmut“,„Altersarmut“,„Mediangehälter am Wohnort“ und die sogenannte Mietbelastungsquote mit einflossen. Letztere drückt aus, wie viel Prozent ihres Haushaltseinkommens die Bewohner_innen eines Kreises oder einer kreisfreien Stadt im Durchschnitt(pro Kopf) für Mietkosten(monatliche Kaltmiete) aufwenden müssen. Die Reihenfolge und farbliche Gestaltung der fünf resultierenden Raumtypen auf der Karte orientieren sich an der Höhe der regionalen Mediangehälter am Wohnort von stark überdurchschnittlich(orange) bis hin zu stark unterdurchschnittlich(blau). Den in diesem Sinne wohlhabendsten Raumtyp bilden dabei die gut angebundenen ländlichen Gebiete in Süddeutschland und die Umlandkreise in den Speckgürteln der erfolgreichen Metropolen Westdeutschlands(in der Karte orange). Nur geringfügig niedriger sind die Gehälter in den wirtschaftsstarken westdeutschen Großstädten(hellorange) selbst. Es folgt ein Raumtyp mit tendenziell durchschnittlichen Gehältern (hellgelb), der starke Überschneidungen mit Deutschlands solider Mitte(siehe Abbildung 1) aufweist. Darauf folgen die altindustriellen, städtisch geprägten Regionen in Westdeutschland(hellblau) und – bei den Mediangehältern weit abgeschlagen – der überwiegend ländlich geprägte Raum im Osten Deutschlands(blau). Die Betrachtung der Mediangehälter am Wohnort beschreibt das Wohlstands- und Armutsgefälle in Deutschland allerdings nur in Teilen. Tabelle 4 zeigt deshalb äquivalent zu Tabelle 1 die Ausprägung der Clusterdurchschnittswerte aller in der Analyse berücksichtigten Indikatoren. Hier zeigt sich, dass hohe Mediangehälter nicht automatisch mit geringeren Armutsrisiken einhergehen. So zeichnen sich insbesondere die wirtschaftsstarken Großstädte durch eine hohe Mietbelastungsquote und hohe Armutsrisiken für Kinder und ältere Menschen aus. Auch in den altindustriellen Großstädten mit niedrigeren Mediangehältern sind die Armutsrisiken trotz geringerer Belastung durch die Mietkosten sehr hoch. Die strukturschwachen Landkreise und kreisfreien Städte in Ostdeutschland mit den mit Abstand niedrigsten Gehältern zeichnen sich hingegen durch die geringste Mietbelastung, eher durchschnittliche Armutsrisiken für Kinder und sehr geringe Werte bei der Altersarmut aus. Letzteres lässt sich durch UNGLEICHES DEUTSCHLAND: WISSENSCHAFTLICHER HINTERGRUNDBERICHT SEPTEMBER 2023 FES DISKURS 14

die vergleichsweise hohen Rentenansprüche insbesondere von Frauen erklären, die in der DDR weitaus häufiger erwerbstätig waren als in den westdeutschen Bundesländern. Die hohe Arbeitslosigkeit und die stark unterdurchschnittlichen Löhne in weiten Teilen Ostdeutschlands während der vergangenen Jahrzehnte deuten jedoch darauf hin, dass die Altersarmut mit den in naher Zukunft in Ruhestand tretenden Alterskohorten stark zunehmen wird. In der Zusammenschau zeigt sich, dass sich die räumliche Verteilung von Wohlstand und Armut in Deutschland keineswegs als simples Wohlstandsgefälle entlang der Einkommensmöglichkeiten darstellen lässt. Wo die Gehälter hoch sind, ist auch die Belastung durch die Lebenshaltungskosten und insbesondere Wohnkosten hoch. 1 Gleichzeitig konzentrieren sich Armutsrisiken unabhängig von den durchschnittlichen Verdienstmöglichkeiten vor allem in großstädtischen Räumen. TABELLE 4 Wohlstand und Armut in Deutschland Durchschnittswerte der Raumtypen. Symbolik:++ stark überdurchschnittlich;+ überdurchschnittlich; o durchschnittlich; - unterdurchschnittlich;-- stark unterdurchschnittlich; Grüntöne: Standortvorteile, Rottöne: Standortnachteile. Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5 Belastung durch Kinderarmut(%) 6,6 16,9+ 10,2 o 27,1++ 12,0 o Belastung durch Altersarmut(%) 1,9 5,8++ 2,5 o 5,3++ 1,0-Bruttogehälter am Wohnort in EUR 3.809+ 3.748+ 3.400 o 3.366 o 2.850-Mietbelastungsquote (%) 22,6+ 23,1+ 20,4 o 18,6 16,5-1 dieser Stelle muss erwähnt werden, dass der Einkommensanteil, der in den wirtschaftlich starken Raumtypen nach dem Abzug der Mietkosten noch übrig bleibt, in den ­wirtschaftsstarken Raumtypen immer noch über dem der wirtschaftlich schwachen Raumtypen liegt. FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG 15

ABBILDUNG 2 Wohlstand und Armut 2023 Flensburg Kiel Neumünster Lübeck Wilhelmshaven Emden Bremerhaven Oldenburg Bremen Hamburg Schwerin Rostock Osnabrück Münster Bielefeld Hannover Wolfsburg Hildesheim Braunschweig Salzgitter Brandenburg Potsdam Berlin Frankfurt (Oder) Magdeburg Hamm Bottrop Duisburg Dortmund Krefeld Essen Hagen Wuppertal Düsseldorf Paderborn Aachen Köln Bonn Siegen Göttingen Kassel Halle(Saale) Leipzig Erfurt Jena Weimar Chemnitz Dresden Koblenz Frankfurt Wiesbaden a.M. Mainz Darmstadt Trier Schweinfurt Würzburg Bamberg Saarbrücken Mannheim Ludwigshafen Pirmasens Heidelberg Heilbronn Karlsruhe Stuttgart Pforzheim Erlangen Fürth Nür nberg Ingolstadt Regensburg Straubing Freiburg Reutlingen Ulm Augsburg München Passau Konstanz 50 km Wohlstand in Deutschland Überdurchschnittlich Durchschnittlich Unterdurchschnittlich Die fünf Raumtypen bilden Unterschiede in Wohlstand und Armut in Deutschland ab und basieren insgesamt auf vier Indikatoren: Kinderarmut, Altersarmut, Mediangehälter am Wohnort und Mietkostenbelastung. Die Reihenfolge der Raumtypen in der Legende orientiert sich an den Mediangehältern als Hauptindikator für regionalen Wohlstand. Quelle: eigene Darstellung; Datengrundlage: Bertelsmann Stiftung www.wegweiser-kommune.de, Statistik der Bundesagentur für Arbeit, Regionalstatistik, Empirica, GeoBasis-DE/BKG 2021 Quelle: eigene Darstellung; Datengrundlage: Bertelsmann Stiftung: Wegweiser Kommune, Statistik der Bundesagentur für Arbeit, Regionalstatistik, Empirica, GeoBasis-DE/BKG 2021 UNGLEICHES DEUTSCHLAND: WISSENSCHAFTLICHER HINTERGRUNDBERICHT SEPTEMBER 2023 FES DISKURS 16

ABBILDUNG 3 Vermögensungleichheit: räumliche Disparitäten bei Erbschaften und Schenkungen In der Disparitätenkarte und der Karte zu Wohlstand und Die Karte zeigt den jährlichen Gesamtwert(2017 bis Armut wird regionaler Wohlstand anhand von Gehalts- 2021) der Vermögensübergänge aus Erbschaften und unterschieden(Median der Bruttogehälter am Wohnort) Schenkungen normiert auf die Zahl der Sterbefälle in den gemessen. Einkommen aus Beschäftigung ist allerdings betrachteten Bundesländern. Die gezeigten räumlichen nur ein Aspekt von Wohlstand. Mindestens ebenso wich- Muster spiegeln im Wesentlichen die Ergebnisse der Austig für regionale Wohlstandsdisparitäten sind Unterschie- wertungen zur Disparitätenkarte und zur Karte zu Wohlde im Vermögen. Das Vermögen rückt für die Haushalte stand und Armut wider. Die durchschnittlich höchsten insbesondere in gesamtwirtschaftlich schwierigen Zeiten vererbten oder verschenkten Vermögen gibt es in den in den Vordergrund, denn es kann helfen, Einkommens- beiden süddeutschen Bundesländern Bayern und Badenwegfälle auszugleichen(Calderón et al. 2020). Darüber Württemberg und in Hamburg. Noch stärker ausgeprägt hinaus kann aus Vermögen weiteres Einkommen gene- als das Süd-Nord-Gefälle sind die Unterschiede zwischen riert werden, etwa durch Zinsen, Dividenden, Mietein- Ostdeutschland und Westdeutschland. Mit durchschnittnahmen oder Einnahmen aus dem Verkauf von Wertpa- lich unter 20.000 Euro je Sterbefall liegen die Vermögens­ pieren. Die Vermögensungleichheit ist in Deutschland tra- übergänge im Osten immer noch deutlich unter dem ditionell deutlich stärker ausgeprägt als die Einkommens- Bundesdurchschnitt. ungleichheit(Grabka/Westermeier 2014). Auf regionaler Ebene existieren jedoch leider keine verlässlichen Daten zur Messung der Vermögensungleichheit. Eine Möglichkeit zur Erfassung der durchschnittlichen regionalen Vermögen bietet die Erbschaft- und Sch Ki e e n l kungsteuerstatistik. Diese ermöglicht jedoch nur eine grobe Annäherung, da die meisten Vermögensübergäng H e am u b n u t r e g rhal S b ch d w er er g in esetzlichen Freibeträge liegen. Die Erbschaft- und Schenkungsteuerstatistik liegt zwar nicht für die Ebene der 400 Landkreise und kreisfreien Städte vor, eine Darstellung auf Länderebene ermög B li r c e h m t e j n edoch einen Überblick über die regionale Verteilung des vererbten beziehungsBerlin Hannover weise verschenkten Vermögens in Deutschland. Potsdam Kiel Hamburg Schwerin Magdeburg Düsseldorf Wiesbaden Mainz Saarbrücken Stuttgart Geerbtes und geschenktes Vermögen vor Steuerabzug je Sterbefall 2017–2021 in EUR Erfurt Bremen Dresden Hannover Berlin Potsdam Magdeburg Düsseldorf Erfurt Dresden Wiesbaden München Mainz Saarbrücken 50 km Stuttgart München 10.000 20.000 40.000 80.000 120.000 250.000 Quelle: eigene Darstellung; Datengrundlage: Statistisches Bundesamt, Auswertung zur Erbschaft- und Schenkungsteuerstatistik, GeoBasis-DE/BKG 2021 50 km 10.000 20.000 40.000 80.000 120.000 250.000 FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG 17

Resilienz und Zukunftsfähigkeit: INDIKATOREN FÜR EINE VORAUSSCHAUENDE STRUKTURPOLITIK Die in der Disparitätenkarte und in der Karte zu Wohlstand und Armut dargestellten Muster und Entwicklungen veranschaulichen den Istzustand und die jüngere Entwicklung räumlicher Ungleichheit in Deutschland. Sie ermöglichen aber keinen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen. Angesichts der eingangs beschriebenen Unsicherheiten im Kontext globaler Krisen und akuter Transformationsherausforderungen, wie des demografischen Wandels, der Digitalisierung und der Dekarbonisierung, braucht proaktive Strukturpolitik allerdings verlässliche Indikatoren zur Bewertung der Zukunftsfähigkeit von Regionen und ihrer Resilienz gegenüber oftmals unerwartet auftretenden Krisen. Um diesem Anspruch Rechnung zu tragen, wurde im Rahmen des Disparitätenberichts 2023 erstmals auch eine dritte Clusteranalyse mit einem neu entwickelten Indikatorenset zur Bewertung der regionalen Resilienz und Zukunftsfähigkeit durchgeführt. Die Auswahl der Indikatoren basiert auf den Ergebnissen einer im Frühjahr 2022 durchgeführten Machbarkeitsstudie und zielt nicht auf die Beschreibung aktueller sozioökonomischer Problemlagen und Wohlstandsunterschiede ab, sondern auf die Bewertung regionaler Potenziale zur Bewältigung zukünftiger Herausforderungen. Die Zusammensetzung und Gewichtung der oben beschriebenen Themenbereiche ändern sich entsprechend( fett gedruckt: Indikatorname ; kursiv: Themenbereich ): 1. Wirtschaftliche Diversität, Anteil von Wissensberufen, Gründungsintensität, Patente, Verhältnis junger zu alten Beschäftigten(Wirtschaft, Beschäftigung und Arbeitsmarkt) : Die wirtschaftlichen Zukunftsaussichten einer Region und ihre Krisenfestigkeit hängen wesentlich von ihrer Arbeitsmarkt- und Unternehmensstruktur ab. Ein wichtiger Aspekt, der insbesondere in der ökonomischen Resilienzforschung immer wieder betont wird, ist dabei die Diversität der regionalen Arbeitsmärkte und Branchenstrukturen. Eine diverse Wirtschaftsstruktur mindert die Abhängigkeit einer Region von einzelnen Wirtschaftszweigen. Sie ist dadurch weniger anfällig für globale Krisen(Vöpel/Wolf 2018). Gleichzeitig beeinflusst die Diversität einer Wirtschaft auch deren Innovationskraft, da sich spezifisches Wissen über die Grenzen einzelner Branchen und Sektoren hinaus verbreitet und so die Entstehung neuer Ideen, Technologien und Produkte fördert(Frenken et al. 2007). Zur Messung der Diversität einer Wirtschaft hat sich in der Forschung der Herfindahl-Hirschman-Index(HHI) etabliert(Farhauer/ Kröll 2009). Dieser beschreibt die Konzentration einer regionalen Ökonomie auf einzelne Unternehmen, Branchen oder Berufsgruppen: Je höher der HHI, desto höher ist der Anteil der Gesamtbeschäftigung in einigen wenigen Sektoren und umso höher ist die Abhängigkeit der regionalen Wirtschaft von diesen Sektoren. Bei der Interpretation des HHI ist jedoch zu beachten, dass regionalwirtschaftliche Konzentration nicht ausschließlich negativ zu bewerten ist. Um wirtschaftliches Wachstum zu generieren, braucht es ebenfalls eine gewisse kritische Masse an Unternehmen und Beschäftigten in einzelnen Sektoren, um regionalisierte Branchennetzwerke zu bilden und Skaleneffekte zu nutzen. In die Karte zur regionalen Resilienz und Zukunftsfähigkeit fließt der HHI auf Grundlage der Klassifikation der Berufe der Bundesagentur für Arbeit ein. Neben der Diversität der regionalen Wirtschaft spielt auch die Wissensintensität eine große Rolle für deren Resilienz und Zukunftsfähigkeit. Wissensintensive Beschäftigungsverhältnisse sind oftmals nicht nur finanziell lukrativer, sondern gelten auch als zukunftsund krisensicherer als Beschäftigungsarten mit geringen Qualifikationsanforderungen, da sie im Zuge der Digitalisierung weniger einfach durch Computer oder computergesteuerte Maschinen ersetzt werden können (Dengler/Matthes 2018). Die Wissensintensität einer regionalen Wirtschaft bestimmt auch ihr Innovationspotenzial. Innovationen und technischer Fortschritt sind die Grundvoraussetzungen wirtschaftlichen Wachstums. Doch Innovationen geschehen nicht im luftleeren Raum, sondern durch den Wissensaustausch im Rahmen von Unternehmensnetzwerken und Innovationssystemen, die oftmals einen stark regionalen Charakter haben(Heidenreich/Mattes 2018). Innovationen sind deshalb sehr ungleich im Raum verteilt. In die Karte zur Resilienz und Zukunftsfähigkeit fließt die Anzahl der Patente je 100.000 sozialversicherungspflichtig Beschäftigte als Indikator zur Messung der regionalen Innovationskraft mit ein. Neben der Innovationskraft gibt das Gründungsgeschehen, gemessen als Saldo der Unternehmensanmeldungen und -abmeldungen je 1.000 Unternehmen, wichtige Aufschlüsse über die wirtschaftlichen Zukunftsaussichten von Regionen. Ein dynamisches Unternehmensumfeld mit vielen Neugründungen deutet auf eine vitale und resiliente Wirtschaft hin, da Start-ups eine besondere Bedeutung für die Durchsetzung von Innovationen und neuen Technologien zukommt(Röhl/Heuer 2021). Der demografische Wandel ist eine große Bedrohung für die Zukunfsfähigkeit regionaler Arbeitsmärkte. In den kommenden Jahren und Jahrzehnten wird die Zahl der Menschen im erwerbsfähigen Alter in Deutschland deutlich zurückgehen, da viele ältere Menschen aus dem Arbeitsmarkt ausscheiden(Heckel 2017) und deutlich weniger junge Menschen nachfolgen. Die Folge ist der bereits aktuell um sich greifende Mangel an Fachkräften, der regional sehr unterschiedlich ausgeprägt ist ­(­ Habekuß 2017). UNGLEICHES DEUTSCHLAND: WISSENSCHAFTLICHER HINTERGRUNDBERICHT SEPTEMBER 2023 FES DISKURS 18

Um diese Unterschiede in der Zukunftsfähigkeit der regionalen Arbeitsmärkte darzustellen, fließt in die Karte zur Resilienz und Zukunftsfähigkeit das Verhältnis der jungen Beschäftigten(unter 30 Jahren) zu den älteren Beschäftigten(über 50 Jahre) mit ein. 2. Anteil ausländischer Hochqualifizierter, Betreuungsquote von Kleinkindern(Bildungs- und Lebenschancen) : Aufgrund niedriger Geburtenraten und der stagnierenden natürlichen Bevölkerungsentwicklung hat sich die Zuwanderung aus dem Ausland zum wichtigsten Faktor des Bevölkerungswachstums in Deutschland entwickelt. Die Zuwanderung ist räumlich allerdings sehr ungleich verteilt(Heider et al. 2020). Für die unterschiedlichen Landkreise und kreisfreien Städte wird es vor diesem Hintergrund immer wichtiger, insbesondere für hoch qualifizierte Zuwandernde attraktiv zu sein, um den Fachkräftebedarf der regionalen Wirtschaft zu stillen. Dies stellt insbesondere ländliche Regionen, in denen es keine etablierten migrantischen Netzwerke gibt, vor große Herausforderungen(BBSR 2014). Als Indikator für die regionale Attraktivität für ausländische Hochqualifizierte fließt der Anteil ausländischer Beschäftigter mit akademischem Abschluss an allen sozialversicherungspflichtig Beschäftigten mit akademischem Abschluss in die Karte zur Resilienz und Zukunftsfähigkeit ein. Ein weiterer Baustein zur Aktivierung des regionalen Fachkräftepotenzials und zur Schaffung von Chancengleichheit – insbesondere für Frauen – auf dem Arbeitsmarkt ist der Ausbau der Betreuungsmöglichkeiten für Kleinkinder. Dieser verbessert nicht nur die Erwerbsmöglichkeiten junger Eltern, sondern erhöht auch die Bildungschancen der Kinder aus benachteiligten sozialen Verhältnissen(Fuchs-Rechlin/Bergmann 2014). Eine gut ausgebaute frühkindliche Betreuungs- und Bildungsinfrastruktur ist somit ein wichtiger Faktor gleichwertiger zukünftiger Lebenschancen in den einzelnen Teilregionen Deutschlands. Um diesem Umstand Rechnung zu tragen, berücksichtigt die Karte zur Resilienz und Zukunftsfähigkeit die Betreuungsquote von Kleinkindern im Alter von unter drei Jahren. 3. Kommunale Sachinvestitionen, Glasfaserausbau, installierte Leistung erneuerbarer Energien, Schienenerreichbarkeit(Staatliches Handeln und öffentliche Infrastruktur) : Staatliche Investitionen in die Infrastruktur sind eine Grundvoraussetzung für die Bewältigung zukünftiger Herausforderungen. Die Kommunen und ihre Unternehmen leisten einen großen Teil dieser Investitionen. Deren Umfang hängt jedoch stark vom finanziellen Handlungsspielraum ab, der räumlich sehr unterschiedlich ausfallen kann. Zur Bewertung der regionalen Investitionstätigkeit fließen die kommunalen Sachinvestitionen je Einwohner_in in die Karte zur Resilienz und Zukunftsfähigkeit mit ein. Bei der Interpretation sollte berücksichtigt werden, dass sich das Ausmaß kommunaler Investitionen nicht nur am aktuellen Bevölkerungsstand, sondern auch an der zu erwartenden Bevölkerungsentwicklung orientieren kann. Große räumliche Unterschiede in der Investitionstätigkeit können so zumindest teilweise erklärt werden(Altemeyer-Bartscher et al. o. J.). Ein Beispiel für staatliche Investitionen in die Infrastruktur ist der Glasfaserausbau. Anders als beim Ausbau der Breitbandinfrastruktur sind die räumlichen Unterschiede hier noch weitaus größer. Dabei ist eine gute Glasfaserinfrastruktur in Zeiten des Homeoffice gerade für viele ländliche Räume eine wichtige Zukunftsressource, um ihre Attraktivität für(potenzielle) Bewohner_innen und Unternehmen zu erhöhen(Maretzke/ Ortwein 2012). In der Karte zur regionalen Resilienz und Zukunftsfähigkeit wurde deshalb der Anteil der Haushalte mit Glasfaseranschluss berücksichtigt. Die Bundesregierung hat es sich zum Ziel gesetzt, den Anteil der erneuerbaren Energien an der Bruttostromerzeugung Deutschlands bis 2030 auf 80 Prozent zu erhöhen. Das bedeutet nahezu eine Verdopplung im Vergleich zum Anteil im Jahr 2022. Einige Landkreise und kreisfreie Städte nehmen bei der Erzeugung erneuerbarer Energien eine besondere Rolle ein, da sie überproportional viel Strom aus Wasser-, Wind- und Solarkraft oder weiteren erneuerbaren Energiequellen bereitstellen. Diese Regionen könnten in Zukunft deutlich von ihrer Vorreiterrolle profitieren, da die Erzeugung erneuerbarer Energien ein wichtiger Faktor für wirtschaftliches Wachstum und lukrative Beschäftigungsmöglichkeiten ist. Sollten sich aktuelle Überlegungen zu dezentralen und lokalen Koordinations- und Preismechanismen bei der Stromversorgung durchsetzen, könnten Räume mit Stärken in der Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien zudem von niedrigeren Strompreisen profitieren und so weiter an Wettbewerbsfähigkeit gewinnen. In die Karte zur Resilienz und Zukunftsfähigekeit geht die regional installierte Leistung für die Erzeugung erneuerbarer Energien je Quadratkilometer Fläche ein. Neben der Transformation des Energiesektors ist die Transformation des Verkehrssektors der wichtigste Baustein zur Erreichung der deutschen Klimaziele bis 2030. Auch hier ist annähernd eine Halbierung der Emissionen im Vergleich zum Stand von 2019 vorgesehen. Bei der Mobilitätswende kommt dem Schienenverkehr eine besondere Bedeutung zu. Nur mit einer umfassenden Verlagerung des Individualverkehrs von der Straße auf die Schiene können die Klimaziele erreicht werden(Umweltbundesamt 2023). Die Voraussetzungen dafür sind jedoch regional sehr unterschiedlich. Durch historisch bedingte Unterschiede im Schienennetz und den Rückbau von Strecken und Verbindungen in den vergangenen Jahrzehnten sind einige Städte und Regionen deutlich schlechter an den Bahnverkehr angebunden als andere. Dabei kann eine gute Schienenanbindung auch wirtschaftliche Vorteile für die Entwicklung benachteiligter Regionen haben(BBSR 2022). Um die räumlichen Disparitäten in der Schienenerreichbarkeit zu messen, hat das ILS einen Schienenerreichbarkeitsindex entwickelt, der in die Karte zur Resilienz und Zukunftsfähigkeit einfließt. Dieser berücksichtigt neben der durch­schnittlichen Distanz, die die Bürger_innen bis zum nächsten Bahnhof zurücklegen müssen, auch die Taktung des Nah- und Fernverkehrs an diesen Bahnhöfen. 2 2 Details zur Zusammensetzung des Schienenerreichbarkeitsindikators finden sich im Anhang. Für eine detaillierte Erläuterung der Berechnung siehe auch Eichhorn et al.(2023). 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Erfurt Jena Weimar ABBILDUNG 4 Osnabrück Dresden Hannover Wolfsburg Chemnitz Münster Bielefeld Hildesheim Braunschweig Salzgitter Brandenburg Potsdam Magdeburg Frankfurt (Oder) Hamm Paderborn Schweinfurt zburg Bottrop R D e ui s sb i u l rg ienz und Zukunftsfähigkeit Gö 2 tti 0 ng 2 en 3 Dortmund Bam K be re rg feld Essen Hagen Wuppertal Kassel Düsseldorf Erlangen Fürth Köln Siegen Nür A n ac b h e en rg Bonn Halle(Saale) Leipzig Erfurt Jena Weimar Flensburg Kiel Chemnitz Dresden Rostock Regensbu K r o g blenz Ingolstadt Augsburg Trier München Straubing Frankfurt Wiesbaden a.M. Passau Mainz Darmstadt Mannheim Neumünster Lübeck S W c i h lh w el e m in sh fu av r e t n Bremerhaven Emden Würzburg Bamberg Oldenburg Bremen Erlangen Fürth Hamburg Schwerin Saarbrücken Ludwigshafen Pirmasens Heidelberg Heilbronn Karlsruhe 50 km Stuttgart Pforzheim Nürnberg Osnabrück Münster In B g ie o le ls f t e a ld dt Re H ge a n n sb n u o r v g er Wolfsburg Hildesheim Braunschweig Straubing Salzgitter Brandenburg Potsdam Berlin Magdeburg Passau Frankfurt (Oder) Freiburg Kreise mit Sonderstatus erneuerbare Energien Reutlingen Hamm B U o l t m trop Duisburg Augsburg Dortmund Krefeld Essen Hagen Wuppertal Düsseldorf Paderborn Münch Ka e sse n l Göttingen Konstanz Aachen Köln Bonn Siegen Koblenz 50 km Halle(Saale) Leipzig Erfurt Jena Weimar Chemnitz Dresden Stadtstaaten Berlin, Hamburg, Bremen(ohne Daten für kommunale Finanzen) Trier Frankfurt Wiesbaden a.M. Mainz Darmstadt Schweinfurt Würzburg Bamberg Clustertypen Räume mit besonderen strukturellen Herausforderungen Räumliche Innovationspole Regionen mit partiellen Anpassungshemmnissen Saarbrücken Mannheim Erlangen Fürth Ludwigshafen Heidelberg Heilbronn Nür nberg Pirmasens Karlsruhe Kreise mit Sonderstatus erneuerbare Energien Stuttgart Pforzheim Ingolstadt Regensburg Straubing Stadtstaaten Berlin, Hamburg, Reutlingen Bremen(ohne Daten für Ulm kommunale Fina A n ug z s e bu n rg ) München Freiburg Konstanz Passau Resiliente ländliche Räume 50 km Quelle: eigene Darstellung; Datengrundlage: Regionalstatistik, Statistik der Bundesagentur für Arbeit, Infas 360 GmbH, Deutsches Patent- und Markenamt, EON Energieatlas, Bertelsmann Stiftung: Wegweiser Kommune, Gigabit-Grundbuch der Bundesnetzagentur, gtfs.de, GeoBasis-DE/BKG 2021 Clustertypen Räume mit besonderen strukturellen Herausforderungen Kreise mit Sonderstatus erneuerbare Energien Die Abbildung zeigt die räumliche Ausprägung der Auswertung der elf oben beschriebenen Indikato R r ä e u n mli i c n he Innovationspole der ­Gesamtübersicht: die Karte zur Resilienz und ZukunftsfäRegionen mit partiellen higkeit. Die Lesart der Karte ist äquivalent zu An A pa b ss b u i n l g d sh u em n m g ni 1 sse . n Wegen fehlender Werte bei den kommunalen Sachinvestitionen wurden die Stadtstaaten Berlin, Hamb R u es r il g ien u te n lä d ndl B ich r e e R äume men schräg schraffiert hervorgehoben. Die Zuordnung zu den unterschiedlichen Raumtypen erfolgte hier abermals manuell anhand der höchsten Ähnlichkeit in allen anderen Indikatoren. Des Weiteren wurden einige Landkreise und kreisfreie Städte mit einer b St e a s dt o st n aa d te e n r B s erl h in, o H h am e b n ur i g n , stallierten Leistung bei den erneuerba B r r e em n en E (o n h e ne rg Da i t e en n fü m r it horizon­ kommunale Finanzen) taler Schraffur hervorgehoben. Diese Regionen können aufgrund ihres Sonderstatus bei der Erzeugung erneuerbarer Energien gewissermaßen als Ausreißer betrachtet werden. Analog zu Tabelle 1 stellt Tabelle 5 die Mittelwerte der einzelnen Raumtypen mit der entsprechenden Symbolik dar und ergänzt sie mit Kurzbeschreibungen samt Interpretationen und Kontextinformationen. UNGLEICHES DEUTSCHLAND: WISSENSCHAFTLICHER HINTERGRUNDBERICHT SEPTEMBER 2023 FES DISKURS 20

TABELLE 5 Raumtypen der regionalen Resilienz und Zukunftsfähigkeit in Deutschland Symbolik:++ stark überdurchschnittlich;+ überdurchschnittlich; o durchschnittlich;- unterdurchschnittlich;-- stark unterdurchschnittlich; Grüntöne: Standortvorteile; Rottöne: Standortnachteile; Abkürzungen: Wirt.= Wirtschaftliche; SvB= Sozialversicherungspflichtig Beschäf tigte; Ausl.= Ausländische; Betrq.= Betreuungsquote; Kom. Invest.= Kommunale Investitionen; Ew.= Einwohner_innen; Ern.= Erneuer bare; U.= Unternehmen; Mio.= Millionen Charakterisierung Wirkungsrichtung Regionen mit partiellen Anpassungshemmnissen(142 Kreise, 29 Mio. Ew.) Dieser Raumtyp weist nicht nur räumlich große Überschneidungen mit Deutschlands solider Mitte in der oben gezeigten Disparitätenkarte auf. Auch bei den Resilienzindikatoren liegen diese Landkreise und kreisfreien Städte überwiegend im bundesweiten Mittelfeld. Eine relativ breite Streuung der Berufsklassen deutet außerdem auf diverse wirtschaftliche Strukturen ohne dominante Sektoren und fachliche Qualifikationen hin. Nichtsdestotrotz haben diese Räume für ihre zukünftige Entwicklung einige Anpassungshemmnisse zu überwinden. Dies drückt sich in einem vergleichsweise niedrigen Anteil ausländischer Hochqualifizierter, einer niedrigen Betreuungsquote von Kindern unter drei Jahren und der Investitionsschwäche der Kommunen aus. Räumlich deckt dieser Cluster weitgehend den ländlichen Raum Nordwestdeutschlands ab. Ihm gehören aber auch größere Städte wie Duisburg oder Hannover an. Wirt. Konzentration:-(928) Wissensberufe: o(20,1%) Gründungen: o(7,4 je 1.000 U.) Patente: o(182,2 je 100.000 SvB) Junge zu alten SvB: o(56,9%) Ausl. Akademiker_innen:-(10,3%) Betrq. Kleinkinder:-(29,5%) Kom. Invest.:-(343 EUR je Ew.) Glasfaser: o(63,5%) Ern. Energie: o(335 kW/km²) Schienenerreichbarkeit: o(11,0) Räume mit besonderen strukturellen Herausforderungen(75 Kreise, 11,5 Mio. Ew.) Ein geringer Anteil an Beschäftigten in Wissensberufen und an Hochqualifizierten aus dem Ausland, wenige Unternehmensgründungen und Patente sowie geringe kommunale Sachinvestitionen und eine deutlich unterdurchschnittlich ausgebaute Glasfaserinfrastruktur weisen auf die großen strukturellen Herausforderungen innerhalb dieses überwiegend im ländlichen Raum Ostdeutschlands vorzufindenen Raumtyps hin. Am bedrohlichsten ist jedoch die demografische Situation, die sich im sehr geringen Verhältnis junger zu alten Beschäftigten ausdrückt. Lediglich die sehr hohe Betreuungsquote von Kleinkindern, die sich auf die sehr gut ausgebaute Betreuungsinfrastruktur aus DDR-Zeiten zurückführen lässt, sticht positiv hervor. Räumlich weist dieser Raumtyp große Überschneidungen mit den strukturschwachen Räumen mit Aufholerfolgen auf. Hier zeigt sich, dass die positiven Entwicklungen in vielen Landkreisen Ostdeutschlands kein Selbstläufer sind. Im Gegenteil sind für diese Regionen große Anstrengungen nötig, um bei der Bewältigung zukünftiger Transformationsherausforderungen nicht den Anschluss an das übrige Deutschland zu verlieren. Wirt. Konzentration: o(962) Wissensberufe:-(17,8%) Gründungen:-(5,1/1.000 U.) Patente:-(86,8 je 100.000 SvB) Junge zu alten SvB:--(39,5%) Ausl. Akademiker_innen:-(8,6%) Betrq. Kleinkinder:++(55,8%) Kom. Invest.:-(401 EUR je Ew.) Glasfaser:-(39,6%) Ern. Energie: o(324 kW/km²) Schienenerreichbarkeit:-(10,7) Resiliente ländliche Räume(107 Kreise, 18,5 Mio. Ew.) Dieser Raumtyp ist vorwiegend in den Landkreisen und Mittelstädten Süddeutschlands vorzufinden, er umfasst aber auch einzelne Landkreise in Westdeutschland, insbesondere in Hessen und im Umland der Metropolen Hamburg und Berlin. In den Indikatoren zu den Innovationspotenzialen liegen diese Regionen tendenziell eher im Mittelfeld. Die wirtschaftliche Diversität, die Betreuungsquote von Kleinkindern sowie die Glasfaser- und Schienenanbindung sind unterdurchschnittlich. Diesen Anpassungshemmnissen zum Trotz weisen die vergleichsweise gute demografische Situation auf den Arbeitsmärkten, die überdurchschnittliche Attraktivität dieser Räume für Hochqualifizierte aus dem Ausland und insbesondere die hohen kommunalen Sachinvestitionen darauf hin, dass die Landkreise und kreisfreien Städte in diesem Cluster insgesamt vergleichsweise gut aufgestellt sind, um zukünftige Krisen und Transformationsherausforderungen zu bewältigen. Wirt. Konzentration:+(1.009) Wissensberufe: o(19,9%) Gründungen: o(9,4 /1.000 U.) Patente: o(348,7 je 100.000 SvB) Junge zu alten SvB:+(61,7%) Ausl. Akademiker_innen:+(13,6%) Betrq. Kleinkinder:-(27,0%) Kom. Invest.:++(713 EUR je Ew.) Glasfaser:-(54,5%) Ern. Energie: o(296 kW/km²) Schienenerreichbarkeit:-(10,7) Räumliche Ausdehnung FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG 21

TABELLE 5 Räumliche Innovationspole(76 Kreise, 24,2 Mio. Ew.) Die Landkreise und kreisfreien Städte dieses Raumtyps lassen sich im Wesentlichen in zwei Kategorien einteilen. Zum einen umfasst er die Großstädte und Metropolräume Deutschlands, die sich durch sehr hohe Werte bei den Beschäftigten in Wissensberufen, Glasfaseranschlüssen und der Erreichbarkeit im Schienenverkehr auszeichnen. Zum anderen beinhaltet dieser Cluster auch einige ländliche Regionen(zum Beispiel an der Nordseeküste in Schleswig-Holstein), die sich durch extrem überdurchschnittliche Werte bei der Erzeugung erneuerbarer Energien auszeichnen. Diese Kreise sind in der Karte aufgrund ihres Sonderstatus schraffiert hervorgehoben. Auch bei den meisten weiteren Indikatoren sind die Regionen dieses Raumtyps überdurchschnittlich gut aufgestellt. Lediglich die hohe Konzentration der Berufsklassen deutet auf ein Transformationshindernis hin. Wirt. Konzentration:+(1.034) Wissensberufe:++(28,8%) Gründungen:+(13,0/1.000 U.) Patente:+(517,5 je 100.000 SvB) Junge zu alten SvB:+(64,6%) Ausl. Akademiker_innen:+(12,9%) Betrq. Kleinkinder: o(32,6%) Kom. Invest.: o(437 EUR je Ew.) Glasfaser:++(84,3%) Ern. Energie:+(513 kW/km²) Schienenerreichbarkeit:++(15,8) VIERMAL DEUTSCHLAND: RAUMTYPEN MIT UNTERSCHIEDLICHEN ZUKUNFTSPOTENZIALEN Die Karte zur regionalen Resilienz und Zukunftsfähigkeit teilt Deutschland in vier Raumtypen ein. Ähnlich der Disparitätenkarte stellt diese Zuordnung kein Ranking im Sinne von resilienten und weniger resilienten Landkreisen und kreisfreien Städten dar, es lassen sich aber im direkten Vergleich Raumtypen identifizieren, die deutlich größere strukturpolitische Anstrengungen benötigen, um angesichts zukünftiger Transformationsherausforderungen nicht den Anschluss an den Rest Deutschlands zu verlieren: 1. Dies betrifft die Regionen mit partiellen Anpassungshemmnissen (in der Karte gelb eingefärbt) und insbesondere die Räume mit besonderen strukturellen ­Herausforderungen (in der Karte blau). In diesen Räumen leben insgesamt 40,5 Millionen Einwohner_innen (48,8 Prozent der Gesamtbevölkerung Deutschlands), verteilt auf 217 Kreise. Während in Ersteren vor allem die vergleichsweise geringe Attraktivität für ausländische Fachkräfte und die Investitionsschwäche der Kommunen die Krisensicherheit und Zukunftsaussichten der Landkreise und kreisfreien Städte bedrohen, kommen in den Räumen mit besonderen strukturellen Herausforderungen schwache und wenig dynamische wirtschaftliche Strukturen mit unterdurchschnittlichen Werten bei Unternehmensgründungen und Innovationen sowie ein Mangel an jungen Menschen, die in die Arbeitsmärkte nachrücken, hinzu. Die großen räumlichen Überschneidungen dieser beiden Resilienztypen mit den Raumtypen„Deutschlands solide Mitte“ und„Strukturschwache Räume mit Aufholerfolgen“, denen in Tabelle 2 noch eine überdurchschnittlich positive Entwicklung attestiert werden konnte, zeigen, dass die aufholenden Entwicklungen der jüngeren Vergangenheit kein Selbstläufer sind und dass die Zukunftsaussichten der strukturschwachen Regionen sehr unsicher sind. Weiterhin zeigt sich, dass strukturelle Unterschiede zwischen Ost- und Westdeutschland trotz einiger Aufholerfolge längst nicht überwunden sind. Die Teilung Deutschlands, aber auch die Deindustrialisierung im Osten des Landes und die Abwanderung aus diesen Regionen nach der Wiedervereinigung haben nachteilige Bedingungen geschaffen, die sich ohne proaktive Struktur­politik in Zukunft zu verschärfen drohen. Insbesondere die fehlenden unternehmerischen Strukturen und das Zusammenspiel einer ungünstigen demografischen Ausgangslage und der niedrigen Attraktivität für ausländische Fachkräfte könnten sich in Zukunft als schwerwiegende Bedrohung für diese Räume herausstellen. 2. Tendenziell positive Zukunftspotenziale und eine gute ­Krisensicherheit lassen sich den beiden übrigen Raumtypen bescheinigen. In den resilienten ländlichen Räumen (grün) und den räumlichen Innovationspolen (violett) leben 42,7 Millionen Menschen(51,2 Prozent der Gesamtbevölkerung Deutschlands) in insgesamt 183 Kreisen. Erstere weisen durchaus auch Standortnachteile bei der wirtschaftlichen Diversität, der Betreuungsquote von Kleinkindern, dem Glasfaserausbau und der Schienenerreichbarkeit auf, dürften aufgrund einer vergleichsweise guten Verfügbarkeit von Fachkräften und der hohen Finanz- und Innovationskraft der Kommunen aber zukünftige Herausforderungen gut aus eigenen Kräften bewältigen können. In den räumlichen Innovationspolen bündeln sich hingegen eine Reihe von Standortvorteilen und Zukunftsressourcen. Allen voran der hohe Anteil an Wissensarbeiter_ innen, die hohe Dichte an Unternehmensgründungen und Innovationen und die infrastrukturellen Vorteile weisen auf eine außergewöhnliche Resilienz und Zukunftsfähigkeit dieser Räume hin. Überraschenderweise umfasst dieser Raumtyp nicht nur die dynamischen Großstädte und Metropolräume, sondern auch altindustrielle Städte wie Bremen oder Dortmund. Trotz der aktuellen Konzentration von sozioökonomischen Problemlagen(siehe auch Tabelle 1) verfügen diese Städte also über wichtige Ressourcen und Potenziale, um zukünftige Krisen und Transformationsherausforderungen erfolgreich zu bewältigen. Hier bestätigt sich zumindest in Ansätzen die eingangs erwähnte Hypothese von der historischen Resilienz der Großstädte. Eine Sonderstellung innerhalb dieses Raumtyps nehmen die horizontal schraffierten Landkreise und kreisfreien Städte ein, die einige Ähnlichkeiten mit den Regionen mit partiellen Anpassungshemmnissen und/ oder den resilienten ländlichen Räumen aufweisen, jedoch durch außergewöhnlich hohe Werte bei der Erzeugung erneuerbarer Energien im Rahmen der Clusteranalyse den räumlichen Innovationspolen zugeordnet wurden. UNGLEICHES DEUTSCHLAND: WISSENSCHAFTLICHER HINTERGRUNDBERICHT SEPTEMBER 2023 FES DISKURS 22

TABELLE 6 Bandbreiten von Indikatorwerten in den einzelnen Raumtypen der Disparitätenkarte Abkürzungen: HHI= Herfindahl-Hirschman-Index; Ew.= Einwohner_innen; ern.= erneuerbarer; Min.= Minimum; Max.= Maximum Indikator Wirtschaftliche Konzentration(HHI der Berufsklassen) Beschäftigte in Wissensberufen in% Gründungsintensität (Saldo je 1.000 Unternehmen) Patente je 100.000 Beschäftigte Verhältnis junger zu alten Beschäftigten in% Ausländische Hochqualifizierte in% Betreuungsquote Kleinkinder in% Kommunale Sachinvestitionen(EUR je Ew.) Glasfaseranschlüsse (% der Haushalte) Installierte Leistung ern. Energien (kW/km²) Schienenerreichbarkeit (Index) Wert Min. Max. Min. Max. Min. Max. Min. Max. Min. Max. Min. Max. Min. Max. Min. Max. Min. Max. Min. Max. Min. Max. Regionen mit partiellen Anpassungs­ hemmnissen 837 (Heidekreis) 1.105 (Märkischer Kreis) 14,5 ( Tr i e r-S a a r b u rg) 30,2 (Kiel) –3,6 (Vulkaneifel) 19,0 (Cloppenburg) 18,4 (Gifhorn) 809,5 (Holzminden) 45,1 (Northeim) 80,5 (Cloppenburg) 5,6(Rendsburg-Eckernförde) 17,3 ( Tr i e r-S a a r b u rg) 17,7 (Gelsenkirchen) 41,2 (Coesfeld) 60 (Flensburg) 734 (Cloppenburg) 8,6 (Altenkirchen) 97,8 (Herzogtum Lauenburg) 92 (Ahrweiler) 918 (Aurich) 1,4 (Lüchow-Dannenberg) 18,6 (Solingen) Räume mit besonderen strukturellen ­Herausforderungen 837 (Nordwestmecklenburg) 1.255 (Kassel) 12,7 (Sonneberg) 27,6 (Schwerin) –1,4 (Anhalt-Bitterfeld) 15,9 (Dahme-Spreewald) 3,0 (Dessau-Roßlau) 435,1 (Olpe) 28,1( Spree-Neiße) 61 (Olpe) 4,6 (Greiz) 18,3 (Oder-Spree) 27,8 (Olpe) 65,1 (Spree-Neiße) 131(Brandenburg a. d. Havel) 755 (Kronach) 9,9 (Nordhausen) 93,0 (Rostock) 57 (Sonneberg) 775 (Oberspreewald-Lausitz) 5,6 (Altmarkkreis Salzwedel) 18,6 (Weimar) Resiliente ländliche Räume 876(Breisgau-Hochschwarzwald) 1.723 (Dingolfing-Landau) 11,1 (Dingolfing-Landau) 32,2 (Rhein-Neckar-Kreis) 1,9 (Salzgitter) 22,7 ( Te l to w- F lä min g) 14,3 (Hersfeld-Rotenburg) 1.119,2 (Emmendingen) 41,2 (Salzgitter) 74,7 (Mühldorf a. Inn) 8,4 (Lahn-Dill-Kreis) 24,8 (Erding) 16,4 (Berchtesgadener Land) 52,1 ( Te l to w- F lä min g) 145 (Salzgitter) 1.397 (Dingolfing-Landau) 13,2 (Cham) 86,4 (Salzgitter) 52(Garmisch-Partenkirchen) 864 (Schweinfurt) 2,3 (Freyung-Grafenau) 18,2 (Fürstenfeldbruck) Räumliche Innovationspole 872 (Dithmarschen) 2.056 (Wolfsburg) 15,8 (Emden) 43,1 (Main-Taunus-Kreis) –5,2 (Hof) 37,1 (Bonn) 6,5 (Nordfriesland) 5.003,1 (Erlangen-Höchstadt) 40,1 (Wolfsburg) 80,1 (Freiburg im Breisgau) 6,8 (Dithmarschen) 22,5 (München, Land) 16,4 (Memmingen) 59,3 (Jena) 83 (Wilhelmshaven) 1.377 (München, Land) 10,4 (Rosenheim) 99,9 (Ingolstadt) 103 (Potsdam) 2.096 (Emden) 5,8 (Passau) 21,8 (Bamberg) FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG 23

Auch die vier Raumtypen zur Bewertung der Resilienz und Zukunftsfähigkeit sind in ihrer Zusammensetzung durchaus vielfältig. Um diese Heterogenität zu illustrieren, zeigt Tabelle 6 die Bandbreite der einzelnen Indikatoren innerhalb der vier Cluster mit den jeweiligen Minimal- und Maximalwerten. Die Überschneidungen zwischen den Clustern sind vergleichsweise groß. So gibt es beispielsweise bei den Beschäftigten in wissensintensiven Berufen, der Erzeugung erneuerbarer Energien und bei der Schienenerreichbarkeit nur marginale Unterschiede in den Bandbreiten der Regionen mit partiellen Anpassungshemmnissen, der Räume mit besonderen strukturellen Herausforderungen und der resilienten ländlichen Räume. Die Zuordnung der einzelnen Kreise ist also nicht immer in allen Indikatoren eindeutig. Bei anderen Indikatoren wie den Patenten und dem Glasfaserausbau sind die Spannweiten in allen vier Clustern sehr groß. Darüber hinaus lassen sich unter den Extremwerten einzelne Landkreise und kreisfreie Städte identifizieren, die Grenzfälle zwischen den unterschiedlichen Clustern darstellen. Ein Beispiel hierfür ist Salzgitter, das bei der Gründungsintensität und dem Verhältnis junger zu alten Beschäftigten eher den Räumen mit besonderen strukturellen Herausforderungen gleicht als den resilienten ländlichen Räumen. Innerhalb des Raumtyps der räumlichen Innovationspole stechen die eher ländlich geprägten Kreise in Norddeutschland hervor(Nordfriesland, Dithmarschen), die bei den Patenten und dem Anteil ausländischer Hochqualifizierter eher den beiden strukturschwächeren Raumtypen ähneln. FALLSTUDIEN Die vier Raumtypen mit unterschiedlicher Resilienz und Zukunftsfähigkeit liefern einen guten Überblick über die räumliche Verteilung von Zukunfts- und Transfomationspotenzialen in Deutschland. In Kombination mit den fünf Raumtypen der Disparitätenkarte, die den Istzustand räumlich ungleicher Lebensverhältnisse abbilden, liefern sie somit wichtige Hinweise für eine proaktive und zukunftsorientierte Strukturpolitik. Die Vielfalt der unterschiedlichen Landkreise und kreisfreien Städte innerhalb der einzelnen Cluster zeigt jedoch auch, dass Entwicklungsstrategien, die auf starken Verallgemeinerungen basieren, fehl am Platz sind. Die Daten zeigen, dass es keinen Musteransatz zur Sicherstellung der sozialen, ökonomischen und ökologischen Zukunftsfähigkeit der einzelnen Teilregionen gibt, sondern dass sich entsprechende Fördermaßnahmen immer auch an den lokalen Potenzialen und Risiken orientieren sollten. Um individuelle Abweichungen innerhalb der Raumtypen und spezifische Stärken und Schwächen einzelner Landkreise oder Städte abzubilden, werden im Folgenden fünf Fallstudien dargestellt, die in ihren Zukunftspotenzialen mehr oder weniger stark von ihrem übergeordneten Raumtyp abweichen. Dabei wurden Regionen beziehungsweise Städte ausgesucht, die ähnliche historisch bedingte Strukturprobleme aufweisen, im Rahmen der Auswertungen zu Resilienz und Zukunftsfähigkeit jedoch unterschiedlichen Raumtypen zugeordnet wurden(Dortmund und Duisburg), aber auch Regionen mit deutlichen wirtschaftsstrukturellen Unterschieden, die demselben Raumtyp angehören(Wittenberg und der Wartburgkreis). Die Fallstudienauswahl wird komplettiert durch den Kreis Böblingen, dessen regionale Wirtschaftsstruktur sich durch eine starke Konzentration auf einige Branchen und Berufszweige auszeichnet und deshalb trotz der Zuordnung zu den resilienten ländlichen Räumen besondere Zukunftsrisiken birgt. UNGLEICHES DEUTSCHLAND: WISSENSCHAFTLICHER HINTERGRUNDBERICHT SEPTEMBER 2023 FES DISKURS 24

ABBILDUNG 5 Kennwerte für... Dortmund ... Dortmund ... ... Mittelwert BundesCluster durchschnitt 939 1.034 976 wirt. Konzentration(HHI der Berufe) Mittelwertabweichungen(z-Werte) für... ... Dortmund vom Bundesdurchschnitt ... Cluster„Räumliche Innovationspole“ vom Bundesdurchschnitt Bundesdurchschnitt 28 29 21 wissensintensive Berufe(%) 316 518 273 Patente je 100.000 SvB 13 13 9 Gründungsintensität(Saldo/1.000 Untern.) 69 65 56 junge zu alten Beschäftigten 10 13 11 ausländische Hochqualifizierte(%) 30 33 34 Betreuungsquote Kleinkinder(%) 254 437 471 kommunale Sachinvestitionen(EUR/Ew.) 68 84 61 Glasfaserausbau(%) 261 513 356 erneuerbare Energien(kW/km²) 17 16 12 Schienenerreichbarkeit(Index) Indikatoren –1,0 –0,8 –0,6 –0,4 –0,2 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 Quelle: eigene Darstellung; Datengrundlage: Regionalstatistik, Statistik der Bundesagentur für Arbeit, Infas 360 GmbH, Deutsches Patent- und Markenamt, EON Energieatlas, Bertelsmann Stiftung: Wegweiser Kommune, Gigabit-Grundbuch der Bundesnetzagentur, gtfs.de Abbildung 5 zeigt die Ausprägung der unterschiedlichen Indikatoren zur Bewertung der Resilienz und Zukunftsfähigkeit für die erste Fallstudie Dortmund(587.000 Einwohner_innen). Um Abweichungen vom bundesweiten Mittelwert(Durchschnitt aller 400 Landkreise und kreisfreien Städte) darzustellen, wurden die einzelnen Indikatoren mit ihren teils sehr unterschiedlichen Werteausprägungen auf eine einheitliche Skala gebracht(z-Standardisierung). Der bundesweite Mittelwert stellt dabei jeweils den Nullwert dar. Die Punkte im rechten Abschnitt der Grafik repräsentieren die positiven oder negativen Abweichungen des Kreises beziehungsweise der kreisfreien Stadt und des übergeordneten Raumtyps(in diesem Fall die räumlichen Innovationspole) von diesem Mittelwert. Auf der linken Seite ist ergänzend die reale Ausprägung des jeweiligen Indikators aufgeführt. Die Werte für Dortmund zeigen trotz der Zugehörigkeit zu den räumlichen Innovationspolen einige teilweise recht deutliche Negativabweichungen vom Bundesmittelwert. Besonders deutlich wird dies bei den kommunalen Sachinvestitionen, die auf eine anhaltend angespannte Lage des kommunalen Haushalts hindeuten. Auch der Anteil hoch qualifizierter Beschäftigter aus dem Ausland, die Betreuungsquote von Kleinkindern und die Erzeugung erneuerbarer Energien in Kilowatt pro Quadratkilometer sind im Bundesvergleich unterdurchschnittlich. Während der letztgenannte Indikator stark von den naturgegebenen Bedingungen vor Ort – also der Verfügbarkeit von Wind-, Wasser- oder Solarenergie – abhängig ist, deuten die beiden erstgenannten auf noch unausgeschöpfte Potenziale hin. Nicht eindeutig zu bewerten ist die im deutschlandweiten Vergleich ebenfalls leicht unterdurchschnittliche wirtschaftliche Konzentration. Diese deutet einerseits auf eine geringere Anfälligkeit der regionalen Wirtschaft für globale Schocks und Krisen hin, kann aber auch als Zeichen dafür gelesen werden, dass sich in Dortmund im Zuge des Strukturwandels bis heute keine dominanten Wachstumsbranchen herausbilden konnten. Vergleicht man die Werteausprägungen Dortmunds mit dem übergeordneten Raumtyp der räumlichen Innovationspole, sieht man, dass die Stadt bei einigen Indikatoren deutlich unter dem Clusterdurchschnitt liegt. Das betrifft neben den bereits erwähnten Kennziffern auch die Patentdichte und den Glasfaserausbau. Lediglich bei dem Verhältnis junger zu alten Beschäftigten und bei der Schienenerreichbarkeit steht Dortmund besser da als der Durchschnitt der räumlichen Innovationspole. In Summe zeigen die Werte für die Stadt Dortmund eine durchschnittliche bis gute Ausstattung mit Zukunftsressourcen, die aber teilweise hinter den Durchschnitt ihres übergeordneten Raumtyps zurückfällt. Insbesondere bei den Indikatoren, die die staatliche Handlungs- und Investitionsfähigkeit betreffen, besteht strukturpolitischer Handlungsbedarf, um die Resilienz und Zukunftsfähigkeit der Stadt sicherzustellen. FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG 25

ABBILDUNG 6 Kennwerte für … Duisburg ... Duisburg 946 ... ... Mittelwert BundesCluster durchschnitt 928 976 wirt. Konzentration(HHI der Berufe) Mittelwertabweichungen(z-Werte) für … … Duisburg vom Bundesdurchschnitt … Cluster„Regionen mit partiellen Anpassungshemmnissen“ vom Bundesdurchschnitt Bundesdurchschnitt 24 20 21 wissensintensive Berufe(%) 195 182 273 Patente je 100.000 SvB 8 7 9 Gründungsintensität(Saldo/1.000 Untern.) 56 57 56 junge zu alten Beschäftigten 12 10 11 ausländische Hochqualifizierte(%) 18 29 34 Betreuungsquote Kleinkinder(%) 164 343 471 kommunale Sachinvestitionen(EUR/Ew.) 68 64 61 Glasfaserausbau(%) 154 335 356 erneuerbare Energien(kW/km²) 15 11 12 Schienenerreichbarkeit(Index) Indikatoren –1,4 –1,2 –1,0 –0,8 –0,6 –0,4 –0,2 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 Quelle: eigene Darstellung; Datengrundlage: Regionalstatistik, Statistik der Bundesagentur für Arbeit, Infas 360 GmbH, Deutsches Patent- und Markenamt, EON Energieatlas, Bertelsmann Stiftung: Wegweiser Kommune, Gigabit-Grundbuch der Bundesnetzagentur, gtfs.de Duisburg(502.200 Einwohner_innen) gehört wie Dortmund zu den altindustriellen Städten des Ruhrgebiets, die aufgrund des Niedergangs der Montanindustrie mit seit langer Zeit anhaltenden sozioökonomischen Problemlagen zu kämpfen haben. In der Disparitätenkarte wurden beide Städte dem Raumtyp„Altindustrielle Städte mit strukturellen Herausforderungen“ zugeordnet. In der Karte zur Resilienz und Zukunftsfähigkeit liegen Dortmund („Räumliche Innovationspole“) und Duisburg(„Regionen mit partiellen Anpassungshemmnissen“) jedoch in unterschiedlichen Raumtypen. Abbildung 6 stellt die Abweichungen Duisburgs vom Mittelwert aller 400 Landkreise und kreisfreien Städte sowie vom Mittelwert des übergeordneten Raumtyps dar. Bei den meisten Indikatoren schneidet Duisburg im deutschlandweiten Vergleich unterdurchschnittlich ab. Bei der Betreuungsquote von Kleinkindern, den kommunalen Investitionen und der Erzeugung erneuerbarer Energien liegen die Werte zudem deutlich unter den Mittelwerten der Regionen mit partiellen Anpassungshemmnissen. Überdurchschnittliche Werte, sowohl im Vergleich zum Bundesdurchschnitt als auch zum Clusterdurchschnitt, können lediglich beim Anteil wissensintensiver Berufe, beim Anteil nicht deutscher Akademiker_innen, beim Glasfaserausbau und bei der Schienenerreichbarkeit verzeichnet werden. Die Gesamtbetrachtung der Werte für Duisburg deutet darauf hin, dass es der Stadt im Zuge des Strukturwandels weniger gut als Dortmund gelungen ist, innovative Unternehmen aus Zukunftsfeldern anzusiedeln und attraktive Wohn- und Beschäftigungsangebote für junge Menschen zu schaffen. Aufgrund der vergleichsweise guten Werte beim Anteil wissensintensiver Berufe und ausländischer Hochqualifizierter sowie aufgrund der Glasfaser- und Schienenanschlüsse sind die Anpassungsherausforderungen jedoch anders ausgeprägt als im Mittel der Regionen mit partiellen Anpassungshemmnissen. Die niedrige Betreuungsquote von Kleinkindern und die Investitionsschwäche der Kommune zeigen jedoch auch hier starken Handlungs­ bedarf an. UNGLEICHES DEUTSCHLAND: WISSENSCHAFTLICHER HINTERGRUNDBERICHT SEPTEMBER 2023 FES DISKURS 26

ABBILDUNG 7 Kennwerte für … Wittenberg ... ... ... Wittenberg Mittelwert BundesCluster durchschnitt 841 962 976 wirt. Konzentration(HHI der Berufe) Mittelwertabweichungen(z-Werte) für … … Wittenberg vom Bundesdurchschnitt … Cluster„Räume mit besonderen strukturellen Herausforderungen“ vom Bundesdurchschnitt Bundesdurchschnitt 17 18 21 wissensintensive Berufe(%) 40 87 273 Patente je 100.000 SvB 4 5 9 Gründungsintensität(Saldo/1.000 Untern.) 33 39 56 junge zu alten Beschäftigten 7 9 11 ausländische Hochqualifizierte(%) 62 56 34 Betreuungsquote Kleinkinder(%) 346 401 471 kommunale Sachinvestitionen(EUR/Ew.) 30 40 61 Glasfaserausbau(%) 289 324 356 erneuerbare Energien(kW/km²) 7 11 12 Schienenerreichbarkeit(Index) Indikatoren –2,5 –2,0 –1,5 –1,0 –0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 Quelle: eigene Darstellung; Datengrundlage: Regionalstatistik, Statistik der Bundesagentur für Arbeit, Infas 360 GmbH, Deutsches Patent- und Markenamt, EON Energieatlas, Bertelsmann Stiftung: Wegweiser Kommune, Gigabit-Grundbuch der Bundesnetzagentur, gtfs.de Der Kreis Wittenberg in Sachsen-Anhalt(123.900 Einwohner_innen) ist in vielerlei Hinsicht ein sehr typisches Beispiel für die Räume mit besonderen strukturellen Herausforderungen im Osten Deutschlands(siehe Abbildung 7). Er weist eine der niedrigsten Ausprägungen beim Herfindahl-Hirschman-Index der Berufsklassen zur Messung wirtschaftlicher Konzentration auf. Dieser hohe Grad an Diversifikation deutet zwar auf eine geringe Abhängigkeit der regionalen Wirtschaft von einzelnen Wirtschaftszweigen hin, zeigt aber ebenso an, dass die Region über keine nennenswerten Schlüsselindustrien mit lukrativen Beschäftigungsmöglichkeiten verfügt. Dies äußert sich auch in den unterdurchschnittlichen Werten bei wissensintensiven Berufen, Patenten, Unternehmensgründungen und dem Verhältnis junger zu alten Beschäftigten. Auch bei den übrigen Indikatoren liegt Wittenberg mit Ausnahme der Betreuungsquote von Kleinkindern sowohl unter dem Bundesdurchschnitt als auch unter dem Durchschnitt der Räume mit besonderen strukturellen Herausforderungen. Landkreise wie Wittenberg werden es aufgrund fehlender unternehmerischer Strukturen und der mangelnden Attraktivität für Fachkräfte aus dem In- und Ausland schwer haben, ohne Impulse und Investitionen von außen nicht vollends den Anschluss an die wirtschaftlich stärkeren Regionen Deutschlands zu verlieren. Die Aufholerfolge vieler dieser Räume in der jüngeren Vergangenheit(siehe auch Tabelle 2) zeigen jedoch, dass strukturpolitische Maßnahmen, insbesondere Investitionen in die Infrastruktur, ­Wirkung entfalten und so zumindest Teilerfolge in der Herstellung gleichwertiger Lebensverhältnisse erzielt werden können. Ein weiteres Beispiel für die Räume mit besonderen strukturellen Herausforderungen ist der Wartburgkreis (123.000 Einwohner_innen) in Thüringen(siehe Abbildung 8). Dieser unterscheidet sich von Wittenberg jedoch darin, dass er eine vergleichsweise hohe wirtschaftliche Konzentration in einigen wenigen Berufszweigen aufweist. Dies beruht vor allem darauf, dass der Kreis ein wichtiger Standort der Automobilzulieferindustrie ist, die von zukünftigen wirtschaftlichen Transformationsprozessen infolge des geplanten Verbots von Verbrennungsmotoren bei Pkw ab 2035 besonders betroffen sein dürfte(Kempermann et al. 2021). Die erhöhte Abhängigkeit von einer einzigen Branche wird ergänzt durch die Tatsache, dass viele der Jobs im lokalen Automobilsektor einfache Fertigungstätigkeiten im Niedriglohnbereich sind. Die Wirtschaftsstruktur könnte sich für die Region also in Zukunft als doppelte Falle entpuppen, die einerseits nur wenige lukrative Beschäftigungsoptionen für höher Qualifizierte bietet und andererseits sehr anfällig für zukünftige Krisen und Transformationsprozesse ist. Bei den übrigen Indikatoren liegt der Wartburgkreis oftmals deutlich unter dem Bundesdurchschnitt und teilweise auch unter dem Durchschnittswert der Räume mit besonderen strukturellen ­Herausforderungen. Insbesondere beim Anteil wissensintensiver Berufe, bei der Gründungsintensität und beim FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG 27

Glasfaserausbau offenbaren sich große Defizite. Lediglich der Anteil ausländischer Hochqualifizierter liegt deutlich über dem Clusterdurchschnitt. Wie Wittenberg steht auch der Wartburgkreis vor großen wirtschaftlichen und sozio­demografischen Herausforderungen. Aufgrund der ­wirtschaftlichen Strukturen liegt das Mediangehalt (2.980 Euro) hier zwar derzeit noch über dem von Wittenberg(2.788 Euro), die große Bedeutung der kriselnden Automobilzulieferindustrie macht den Kreis jedoch sehr anfällig für zukünftige wirtschaftliche Verwerfungen und stellt somit ein großes strukturelles Risiko dar. ABBILDUNG 8 Kennwerte für … Wartburgkreis ... Wartburgkreis ... ... Mittelwert BundesCluster durchschnitt 1.060 962 976 wirt. Konzentration(HHI der Berufe) Mittelwertabweichungen(Z-Werte) für … … Wartburgkreis vom Bundesdurchschnitt … Cluster„Räume mit besonderen strukturellen Herausforderungen“ vom Bundesdurchschnitt Bundesdurchschnitt 16 18 21 wissensintensive Berufe(%) 101 87 273 Patente je 100.000 SvB 2 5 9 Gründungsintensität(Saldo/1.000 Untern.) 39 39 56 junge zu alten Beschäftigten 10 9 11 ausländische Hochqualifizierte(%) 53 56 34 Betreuungsquote Kleinkinder(%) 417 401 471 kommunale Sachinvestitionen(EUR/Ew.) 28 40 61 Glasfaserausbau(%) 230 324 356 erneuerbare Energien(kW/km²) 10 11 12 Schienenerreichbarkeit(Index) Indikatoren –2,0 –1,5 –1,0 –0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 Quelle: eigene Darstellung; Datengrundlage: Regionalstatistik, Statistik der Bundesagentur für Arbeit, Infas 360 GmbH, Deutsches Patent- und Markenamt, EON Energieatlas, Bertelsmann Stiftung: Wegweiser Kommune, Gigabit-Grundbuch der Bundesnetzagentur, gtfs.de Die letzte Fallstudie, der Landkreis Böblingen(398.500 Einwohner_innen), ist ein Beispiel für die resilienten ländlichen Räume(siehe Abbildung 9). Mit 4.331 Euro ist das Mediangehalt eines der höchsten in Deutschland. Seine wirtschaftliche Stärke zieht der Kreis aus seiner unmittelbaren Nähe zu Stuttgart und seiner überragenden Bedeutung für die deutsche Automobilwirtschaft als Hauptstandort der Mercedes-Benz AG. Der letztgenannte Faktor liefert jedoch auch Hinweise auf mögliche Transformationsrisiken. Durch die hohe Branchenkonzentration ist der Landkreis stark von den globalen Marktbedingungen im Automobilsektor abhängig und somit von Nachfrageschocks durch wirtschaftliche Krisen und dem allgemeinen Transformationsprozess der Branche im Zuge der Dekarbonisierung besonders betroffen. Aufgrund seiner aktuellen Wirtschaftskraft, der im bundesweiten Vergleich guten Infrastruktur und der insbesondere für ländliche Regionen hohen Anteile an wissensintensiven Berufen und hoch qualifizierten Zugewanderten kann davon ausgegangen werden, dass Böblingen insgesamt gut aufgestellt ist, um diese zukünftigen Herausforderungen aus eigener Kraft zu bewältigen. In einigen Feldern besteht allerdings durchaus Nachholbedarf. So liegen beispielsweise die Gründungsintensität und das Verhältnis junger zu alten Beschäftigten unter dem bundesweiten Durchschnitt und relativ deutlich unter dem Durchschnitt der resilienten ländlichen Räume. Die niedrige Betreuungsquote von Kleinkindern deutet weiterhin auf Defizite bei den gleichberechtigten Erwerbsmöglichkeiten für junge Familien hin. Bei den kommunalen Sachinvestitionen liegt Böblingen trotz eines der höchsten bevölkerungsproportionalen Steueraufkommens in Deutschland nur im Mittelfeld. UNGLEICHES DEUTSCHLAND: WISSENSCHAFTLICHER HINTERGRUNDBERICHT SEPTEMBER 2023 FES DISKURS 28

ABBILDUNG 9 Kennwerte für … ... Böblingen ... ... Mittelwert BundesCluster durchschnitt Böblingen 1.362 1.009 976 wirt. Konzentration(HHI der Berufe) Mittelwertabweichungen(z-Werte) für … … Böblingen vom Bundesdurchschnitt … Cluster „Resiliente ländliche Räume“ vom Bundesdurchschnitt Bundesdurchschnitt 25 20 21 wissensintensive Berufe(%) 270 349 273 Patente je 100.000 SvB 7 9 9 Gründungsintensität(Saldo/1.000 Untern.) 54 62 56 junge zu alten Beschäftigten 15 14 11 ausländische Hochqualifizierte(%) 26 27 34 Betreuungsquote Kleinkinder(%) 483 713 471 kommunale Sachinvestitionen(EUR/Ew.) 76 55 61 Glasfaserausbau(%) 238 296 356 erneuerbare Energien(kW/km²) 15 11 12 Schienenerreichbarkeit(Index) Indikatoren –1,0 –0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 Quelle: eigene Darstellung; Datengrundlage: Regionalstatistik, Statistik der Bundesagentur für Arbeit, Infas 360 GmbH, Deutsches Patent- und Markenamt, EON Energieatlas, Bertelsmann Stiftung: Wegweiser Kommune, Gigabit-Grundbuch der Bundesnetzagentur, gtfs.de RÄUME MIT BESONDEREN TRANSFORMATIONSRISIKEN Die Fallstudien Wartburgkreis und Böblingen zeigen, dass einige Regionen aufgrund ihrer wirtschaftlichen Abhängigkeit von transformationsbetroffenen Branchen in Zukunft größere Risiken und Herausforderungen zu bewältigen haben. Einige Landkreise und kreisfreie Städte werden diese Herausforderungen aufgrund ihrer Wirtschafts- und Finanzkraft, Innovationsstärke und gut aufgestellter politisch-administrativer und zivilgesellschaftlicher Institutionen gut aus eigener Kraft bewältigen können, andere sind auf strukturpolitische Unterstützung angewiesen, um im Zuge zu erwartender Transformationsprozesse nicht den Anschluss zu verlieren. Neben der Automobilindustrie, als nach wie vor bedeutendstem Industriezweig in Deutschland, sind von der angestrebten Dekarbonisierung der Wirtschaft vor allem auch eine Reihe besonders energieintensiver Industrien wie die Chemie- und Metallindustrie stark betroffen. Steigende Energiepreise infolge des Importstopps für russisches Gas gefährden die Wettbewerbsfähigkeit dieser Branchen schon heute(IW 2023). Da sowohl die Automobilindustrie als auch die energieintensiven Industrien räumlich sehr unterschiedlich konzentriert sind, sind auch die unterschiedlichen Teilräume in Deutschland unterschiedlich von der wirtschaftlichen Transformation hin zur Klimaneutralität betroffen. Über die in der Disparitätenkarte und der Karte zur Resilienz und Zukunftsfähigkeit gezeigten Potenziale hinaus könnten die unterschiedlich stark ausgeprägten Transformationsrisiken in den 400 Landkreisen und kreisfreien ­Städten zur Entstehung neuer Muster der Ungleichheit führen, die in aktuellen strukturpolitischen Debatten (noch) keine Rolle spielen. FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG 29

ABBILDUNG 10 Beschäftigtenanteile in energieintensiven Industrien(2022) und der Automobilwirtschaft(2021) Flensburg Kiel Neumünster Lübeck Wilhelmshaven Emden Bremerhaven Oldenburg Bremen Hamburg Schwerin Rostock bis unter 5 5 bis unter 10 10 und mehr Energieintensive Industrie Beschäftigtenanteile in Prozent Automobilwirtschaft* bis unter 10 10 und mehr * unterdurchschnittliche Beschäftigtenzahlen nicht dargestellt Osnabrück Münster Bielefeld Hannover Wolfsburg Hildesheim Braunschweig Salzgitter Brandenburg Potsdam Berlin Frankfurt (Oder) Magdeburg Hamm Bottrop Duisburg Dortmund Krefeld Essen Hagen Wuppertal Düsseldorf Paderborn Aachen Köln Bonn Siegen Göttingen Kassel Halle(Saale) Leipzig Erfurt Jena Weimar Chemnitz Dresden Koblenz Frankfurt Wiesbaden a.M. Mainz Darmstadt Trier Schweinfurt Würzburg Bamberg Saarbrücken Mannheim Ludwigshafen Pirmasens Heidelberg Heilbronn Karlsruhe Stuttgart Pforzheim Erlangen Fürth Nürnberg Ingolstadt Regensburg Straubing Freiburg Reutlingen Ulm Augsburg München Konstanz Passau 50 km Beschäftigtenanteile in Prozent bis unter 5 5 bis unter 10 10 und mehr bis unter 10 10 und mehr Energieintensive Industrie Automobilwirtschaft* * unterdurchschnittliche Beschäftigtenzahlen nicht dargestellt 50 km Quelle: eigene Darstellung; Datengrundlage: IW Consult GmbH, Statistik der Bundesagentur für Arbeit, GeoBasis-DE/BKG 2021 UNGLEICHES DEUTSCHLAND: WISSENSCHAFTLICHER HINTERGRUNDBERICHT SEPTEMBER 2023 FES DISKURS 30

Abbildung 10 zeigt die räumliche Verteilung der Beschäftigtenanteile im Automobilsektor und seinen Zulieferindustrien(rot) und in den energieintensiven Industrien (blau). Die Überlagerung der beiden Karten erlaubt die Identifikation von Räumen mit doppelter Betroffenheit und besonderen Transformationsherausforderungen. Bei der Interpretation der Daten sollte berücksichtigt werden, dass die erwähnten Risiken sich nicht auf einzelne Kreise oder kreisfreie Städte beschränken, sondern über regionale Liefer- und Pendelverflechtungen auch auf deren Nachbarregionen ausstrahlen können. Transformationsrisiken sind in Deutschland räumlich sehr punktuell verteilt, wobei ein gewisses Nord-Süd-Gefälle zu erkennen ist. Die ländlich geprägten Kreise im Norden und Nordosten des Landes weisen oftmals eine eher geringe Konzentration in den beiden betroffenen Sektoren auf, aber auch Großstädte wie Berlin, Hamburg und München zeichnen sich dadurch aus, dass sie von den erwähnten wirtschaftlichen Transformationsprozessen nur wenig betroffen sind. Addiert man die Beschäftigtenanteile beider Sektoren, weisen die traditionellen Automobilstandorte Wolfsburg(47,5 Prozent), Ingolstadt(47,2 Prozent) und Dingolfing(47 Prozent) die höchste Gesamtbetroffenheit auf. Diese basiert allerdings fast ausschließlich auf der hohen regionalen Bedeutung der Automobilwirtschaft. Die besonders energieintensiven Industrien spielen in diesen Kreisen beziehungsweise kreisfreien Städten hingegen kaum eine Rolle. Die höchsten Beschäftigungsanteile in diesen Branchen findet man an Chemiestandorten wie Altötting(32,3 Prozent) oder Holzminden(24,4 Prozent). Andere Regionen wie der Kreis Olpe in Südwestfalen(beide Sektoren zusammengerechnet 40,4 Prozent) oder Salzgitter(zusammen 39,5 Prozent) weisen in beiden Sektoren bedeutende Beschäftigungsanteile und somit eine doppelte Betroffenheit auf. Die regionalwirtschaftliche Abhängigkeit von bestimmten Transfomationsbranchen zeigt die unterschiedlichen Transformationsrisiken und Herausforderungen in den 400 Landkreisen und kreisfreien Städten an, sie erlaubt aber keine Aussagen darüber, wie die einzelnen Teilräume aufgestellt sind, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Für Regionen mit einer guten Ausstattung an Resilienzfaktoren werden die Auswirkungen der Transformationsprozesse weniger schwerwiegend sein als für strukturschwache Kreise mit sich überlagernden sozioökonomischen Herausforderungen und geringer Resilienz. Abbildung 11 zeigt deshalb die 30 Kreise mit der höchsten Abhängigkeit vom Automobilsektor und/oder von den energieintensiven Branchen in den Farben ihres jeweiligen Raumtyps aus der Karte zur Resilienz und Zukunftsfähigkeit. Ergänzend sind auf der Karte alle Kreise und kreisfreien Städte schraffiert dargestellt, die ganz oder teilweise Fördergebiete im Rahmen der Gemeinschaftsaufgabe zur Verbesserung der regionalen Wirtschaftsstruktur(GRW) im Zeitraum 2022 bis 2027 sind. Dies ermöglicht eine Einschätzung, inwiefern Regionen mit besonderen Transformationsherausforderungen bereits in der aktuellen räumlichen Verteilung strukturpolitischer Maßnahmen berücksichtigt sind oder ob es Anpassungsbedarf gibt, also einer proaktiven Strukturpolitik bedarf, die zukünftige Herausforderungen und Risiken bereits mitdenkt. Die aktuelle Auswahl der GRW-Gebiete erfolgt auf Grundlage eines ­Regionalindikators, der das BIP je Erwerbstätigen, die Unterbeschäftigtenquote, die prognostizierte Zahl der Erwerbstätigen bis 2040 sowie einen kombinierten Infrastrukuturindikator beinhaltet. Die GRW-Fördergebietskulisse berücksichtigt somit zumindest in Teilen schon zu erwartende demografische Entwicklungen. Die regionalwirtschaftliche Resilienz oder eventuelle Transformationsrisiken werden dabei jedoch nicht mitgedacht. Die Karte verdeutlicht, dass sich Räume mit besonderen Transformationsherausforderungen in allen vier Resilienztypen finden lassen. Diejenigen Landkreise und kreisfreien Städte, die den Raumtypen mit Anpassungshemmnissen zuzuordnen sind, werden dabei weitgehend durch die GRW-Förderung abgedeckt. Allerdings ist diese insgesamt stark auf die strukturschwachen ländlichen Kreise, insbesondere im Osten Deutschlands, ausgerichtet. Zu den Kreisen mit besonderen Transformationsrisiken, die nicht im GRW-Fördergebiet liegen, gehören auch die Landkreise Olpe, Kassel und Main-Spessart, die im Rahmen der Clusteranalyse den Räumen mit besonderen strukturellen Herausforderungen zugeordnet wurden. Dies könnte grundsätzlich als Hinweis gedeutet werden, dass die Regionen es in Zukunft schwer haben werden, Transformationsherausforderungen ohne strukturpolitische Unterstützung zu bewältigen. Die Zuordnung der Kreise und kreisfreien Städte ersetzt allerdings nicht die qualitative Einzelfallbetrachtung. So weist beispielsweise der Kreis Olpe die höchste Dichte an mittelständischen Weltmarktführern, sogenannten Hidden Champions, auf(Block et al. 2021), was auf eine gesunde und resiliente regionale Unternehmensstruktur hindeutet. FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG 31

ABBILDUNG 11 Top-30-Risikoregionen Emden Wolfsburg Salzgitter Märkischer Kreis Holzminden Solingen Olpe Altenkir chen Kassel Wartburgkreis Sonneberg Saarlouis Schweinfurt Kronach Hof Donnersbergkreis SaarpfalzKreis Germersheim Heilbronn Main-Spessart ErlangenHöchstadt Nürnberger Land Schwandorf Ingolstadt Rastatt Böblingen DingolfingLandau Rottweil Tuttlingen Altötting Clustertypen der Top 30 Resilienz und Zukunftsfähigkeit Regionen mit partiellen Anpassungshemmnissen Räume mit besonderen strukturellen Herausforderungen Resiliente ländliche Räume Räumliche Innovationspole 50 km GRW-Fördergebiete Quelle: eigene Darstellung; Datengrundlage: Regionalstatistik, Statistik der Bundesagentur für Arbeit, Infas 360 GmbH, Deutsches Patent- und Markenamt, EON Energieatlas, Bertelsmann Stiftung: Wegweiser Kommune, Gigabit-Grundbuch der Bundesnetzagentur, gtfs.de, Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz(bmwk.de), GeoBasis-DE/BKG 2021 UNGLEICHES DEUTSCHLAND: WISSENSCHAFTLICHER HINTERGRUNDBERICHT SEPTEMBER 2023 FES DISKURS 32

PFADE DER UNGLEICHHEIT Die Auswertungen im Rahmen dieser Studie verdeutlichen, dass viele der unterschiedlichen Facetten und Triebfedern ungleicher Lebensverhältnisse im Zeitverlauf sehr beständig sind. Trotz einiger Aufholerfolge der benachteiligten ländlichen Regionen spiegeln die Raumtypen und Muster der Disparitätenkarte weitgehend die Ergebnisse des Disparitätenberichts 2019 wider. Die gute Nachricht ist, dass sich ­regionale Disparitäten in den zurückliegenden Jahren zumindest nicht verstärkt haben. Für die Strukturpolitik ist dies aber längst kein Anlass, sich auf den Teilerfolgen der Vergangenheit auszuruhen. Die Karte zur Resilienz und ­Zukunftsfähigkeit zeigt vielmehr, dass die Zukunftsperspektiven der strukturschwachen und sozioökonomisch benachteiligten Regionen, insbesondere im ländlichen Raum, alles andere als sicher sind. Die wirtschaftsstrukturellen und ­demografischen Ausgangsbedingungen deuten vielmehr ­darauf hin, dass sich Unterschiede zwischen den wirtschaftsstarken und-schwachen Regionen ohne politisches Gegensteuern verfestigen werden. Durch die aufgezeigten räumlich unterschiedlich stark ausgeprägten Trans­ formations­risiken könnten außerdem neue Muster räumlicher sozioökonomischer Benachteiligung entstehen. • Die Ergebnisse des Themenbereichs Wirtschaft, Beschäftigung und Arbeitsmarkt weisen auf gravierende Unterschiede in den strukturellen Ausgangsbedingungen und Zukunftsperspektiven der Teilräume und Raumtypen in Deutschland hin. Die großstädtisch geprägten Räume und die(Um-)Landregionen in Süddeutschland verfügen über historisch bedingte Standortvorteile, die sich vor allem in einer hohen Dichte an Wissensarbeiter_innen und innovativen Unternehmen äußern. Diese Faktoren machen sie wirtschaftlich resilienter gegenüber zukünftigen Krisen und Transformationsherausforderungen. Altindustriell geprägte und ländliche Räume im Norden und Osten Deutschlands haben dagegen ohne strukturpolitische Unterstützung und Großinvestitionen von außen kaum Chancen, im Standortwettbewerb mit den innovationsstarken und wirtschaftlich dynamischen Regionen mitzuhalten. Ein Blick auf die Karte zur Resilienz und Zukunftsfähigkeit zeigt allerdings auch, dass wirtschaftliche Altlasten nicht automatisch mit geringen Zukunftsperspektiven einhergehen. So wurden zum Beispiel viele altindustrielle Städte(zum Beispiel weite Teile des Ruhrgebiets), aber auch die ostdeutschen Großstädte Leipzig und Dresden dem Cluster der räumlichen Innovationspole zugeordnet. Für die Entwicklung der struktur­ schwachen Räume gilt es insbesondere die Entstehung von Innovationspolen in den Mittelstädten als Ankerpunkten des ländlichen Raums zu fördern, beispielsweise durch die Gründung von Fachhochschulen, deren inhaltliche Ausrichtung sich an den Potenzialen der regionalen Wirtschaft orientiert. In ländlichen Räumen sind die Dichte an innovativen Akteuren und die Technologieorientierung jedoch grundsätzlich geringer ausgeprägt als in Verdichtungsräumen, sodass fehlende Kompetenzen nur durch eine starke überregionale Vernetzung der Akteure kompensiert werden können(Schiller 2021). • Für den Bereich Bildungs- und Lebenschancen zeigen die Daten, dass sich soziale Exklusionsprozesse und Chancenungleichheit vor allem in urbanen Räumen entfalten. Dies betrifft nicht nur die altindustriellen Stadtregionen, sondern zunehmend auch gesamtwirtschaftlich erfolgreiche und resiliente Großstädte. Regionen können also einerseits dynamisch und innovativ und andererseits überproportional von Armut und mangelnden Bildungs- und Lebenschancen betroffen sein. Um der steigenden Chancenungleichheit in den großen Städten entgegenzuwirken, sind Maßnahmen wie die Kindergrundsicherung, Wohngeld, aber auch lokale Investitionen in die Bildungsinfrastruktur und ein Ausbau der Quartiersarbeit notwendig. Innovationen werden in der Strukturpolitik zudem nach wie vor vorrangig als Motor für Wirtschaftswachstum verstanden und zu wenig im Hinblick auf nachhaltige Entwicklung, soziale Innovation und institutionellen Wandel in den Regionen. Ein Fokus auf Wirtschaftswachstum ohne ein breiteres Verständnis von ortsbezogener, regionaler Innovationspolitik als Antwort auf regional spezifische soziale und ökologische Herausforderungen kann jedoch neue Probleme aufwerfen. Jüngere Diskussionen auf Ebene der europäischen Kohäsionspolitik deuten mittlerweile auf ein breiteres Innovationsverständnis hin, in dem soziale und Nachhaltigkeitsaspekte stärkere Berücksichtigung in Politiken der regionalen Spezialisierung finden könnten(McCann/Soete 2020). • Die Erreichung gleichwertiger Lebensverhältnisse im Bereich Wohlstand und Gesundheit hängt sehr von Erfolgen in den anderen Themenbereichen ab. Entwicklungen in den betrachteten Indikatoren vollziehen sich hier über viele Jahre und Jahrzehnte. In den zurückliegenden konjunkturstarken 2010er Jahren konnten in den strukturschwächeren Regionen einige Aufholerfolge erzielt werden, wie die Entwicklungen der Mediangehälter und der Lebenserwartung zeigen. Diese Erfolge sollten aber keineswegs über die nach wie vor großen regionalen Ungleichheiten bei den Themen Wohlstand und Gesundheit hinwegtäuschen. Insbesondere zwischen West- und Ostdeutschland herrscht weiterhin ein großes Gehaltsgefälle. Die räumlichen Trennlinien verlaufen dabei jedoch nicht in erster Linie zwischen den Großstädten und den eher ländlichen Räumen. Die höchsten Gehälter am Wohnort und die höchste durchschnittliche Lebenserwartung findet man heute in den wohlhabenden Kreisen in den Speckgürteln der Metropolen. Aber auch einige ländliche Kreise abseits der großstädtischen Einzugsbereiche zeichnen sich durch erstaunlich hohe Werte bei den Wohlstandsindikatoren aus. In den Großstädten selbst hingegen drohen die innerstädtischen Disparitäten aufgrund der überhitzten Wohnungsmärkte und steigenden Lebenshaltungskosten ­weiter zuzunehmen. Wohlstand und Gesundheit werden so zum Exklusivgut der einkommensstarken Haushalte. FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG 33

• Staatliches Handeln und Investitionen in die Infrastruktur sind in vielen Regionen stark durch die hohe kommunale Verschuldung limitiert. Zwar konnten einige Kommunen ihren Schuldenstand in der zweiten Hälfte der 2010er Jahre deutlich reduzieren, mit der Coronakrise, der Fluchtzuwanderung infolge des Kriegs in der Ukraine und der hohen Inflation entstanden allerdings zu Beginn der 2020er Jahre neue Herausforderungen, die die Haushalte stark belasten und den staatlichen Handlungsspielraum einschränken. Besonders dramatisch ist die Verschuldung in den altindustriellen Städten und Kreisen Westdeutschlands. Hier verhindert sie wichtige Investitionen zur Sicherstellung der regionalen Resilienz und Zukunftsfähigkeit und Maßnahmen zur Bekämpfung des sozioökonomischen Auseinanderdriftens und der Exklusionsprozesse innerhalb der Regionen. Der Aufholprozess beim Breitbandausbau zeigt, dass Investitionen in die Infrastruktur wirken und zur räumlich gleichberechtigten Teilhabe infolge von Transformationsprozessen wie der Digitalisierung beitragen können. Eine bessere Förderung von Investitionen auf kommunaler Ebene sollte deshalb ein zentrales Anliegen der Bundes- und Landespolitik sein. Hierzu gehört jedoch nicht nur der Abbau von Schulden, der in einigen Ländern mit dem kommunalen Schuldenschnitt bereits vollzogen wurde, sondern auch die Verbesserung des Zugangs zu Fördermitteln des Bundes, der Länder und der EU. Die regionalen Unterschiede in der politischen Partizipation(gemessen an der Wahlbeteiligung bei Bundestagswahlen) verzeichnen nur wenige Verschiebungen im Vergleich zum vergangenen Disparitätenbericht 2019. Bei einem Teil der Bevölkerung scheint sich das Vertrauen in die etablierten Institutionen der repräsentativen Demokratie jedoch abzuschwächen und die Empfänglichkeit für populistische und einfache Lösungsparolen angesichts komplexer Zukunftsherausforderungen zu steigen(Hövermann et al. 2021). Insbesondere in den ostdeutschen Regionen sind positive Alltagserfahrungen mit einer gelingenden Demokratie und die Wahrnehmung, dass es sich lohnt, sich in politische Prozesse einzubringen und darüber Einfluss und Wirksamkeit zu entfalten, gering ausgeprägt(Decker et al. 2023). Die Förderung von Demokratie und die Stärkung von Beteiligungsprozessen, in denen Selbstwirksamkeit erfahren werden kann, werden vor diesem Hintergrund immer wichtiger. Hierzu kann eine langfristig angelegte, stärker partizipative Politik von Kommunen auf lokaler und regionaler Ebene beitragen. Wiederkehrende Möglichkeiten von Bürger_innen, sich in die Gestaltung der eigenen Wohn- und Lebenswelt einzubringen und darüber Selbstwirksamkeit zu erfahren, sind für die Stärkung der Alltagsdemokratie ebenso wichtig wie für passgenaue lokale und regionale Politiken der räumlichen Entwicklung(Weck 2021). • Bei den Wanderungen zeigen sich die größten Verschiebungen im Vergleich zur vergangenen Disparitätenstudie 2019. Insbesondere das Binnenwanderungsgeschehen hat sich im Laufe der vergangenen fünf Jahre nahezu komplett gedreht. Die größten Wanderungsgewinner sind heute nicht mehr die dynamischen und/oder resilienten Großstädte oder ihr Umland, sondern die suburbanen, mittelstädtischen und ländlichen Räume, die in der Disparitätenkarte Deutschlands solide Mitte bilden. Dies deutet einerseits auf veränderte Wohnortpräferenzen hin(wachsende Bedeutung ländlicher Standortfaktoren), ist aber auch ein Zeichen für die steigenden Wohn- und Lebenshaltungskosten und die zunehmende Exklusionsgefahr innerhalb der wirtschaftlich erfolgreichen Räume, die viele Haushalte auf noch erschwingliche Wohnungsmärkte in den äußeren Einzugsbereichen der Großstädte ausweichen lässt. Ob und wie sich dieser Trend fortsetzen wird, ist schwierig zu prognostizieren. Die Karte zur Resilienz und Zukunftsfähigkeit deutet darauf hin, dass die großen Städte ihre wirtschaftliche Vormachtstellung behaupten werden. Durch zunehmende Homeoffice-Möglichkeiten dürfte aber auch die Attraktivität der ländlichen Räume hoch bleiben(Krasilnikova/Levin-Keitel 2022). Strukturpolitik sollte vor diesem Hintergrund darauf abzielen, die Vernetzung zwischen den großen Kernstädten und ihrem erweiterten Umland zu stärken, etwa durch die Förderung von Investitionen in den Glasfaserausbau und nachhaltige Infrastrukturen für den Pendelverkehr. In der Zusammenschau zeichnen die Disparitätenkarte und die Karte zur Resilienz und Zukunftsfähigkeit der Städte und Regionen ein durchaus ambivalentes Bild der räumlichen Entwicklung sozioökonomischer Disparitäten in der Vergangenheit und für die Zukunft. Trotz der gebremsten Dynamik vieler Großstädte und der Aufholerfolge einiger strukturschwacher ländlicher Räume in der jüngeren Vergangenheit deuten die wirtschaftsstrukturellen und demografischen Ausgangsbedingungen langfristig auf eine Verschärfung bestehender Disparitäten hin, die nur durch eine vorausschauende Strukturpolitik wirksam gemildert werden kann. Dabei sollte der Fokus neben Investitionen in Zukunftsressourcen vor allem auf einer gleichberechtigten Beteiligung aller sozialen Gruppen in den betroffenen Regionen liegen. Insbesondere in Regionen, in denen es weitverbreitete Gefühle von Frustration und Abgehängtsein gibt, ist es wichtig, auf die Transparenz von Verfahren und die Einbeziehung sozialer Gruppen zu achten, die sich wenig zu Wort melden. In diesem Sinne sind Projekte wichtig, in denen in alltäglichen Prozessen Demokratie gelernt und gefördert wird und gerade weniger artikulationsfähige Gruppen darin gestärkt werden, sich in Transformationsprozesse einzubringen. Nicht die klassischen Beteiligungsverfahren, sondern partizipative Ansätze, über die regional passgenaue Lösungsansätze entstehen, die an den spezifischen Herausforderungen und ­Potenzialen einer Region ansetzen, sind gefragt. Raumstrukturell wirksame Politik und Strukturprojekte lassen sich anders gar nicht mehr denken, weil die Ressourcen und das Kapital aller gebraucht werden, damit integrierte Lösungsansätze entstehen können. Die Co-Kreation bei Planungsprozessen, über Sektoren wie auch über Akteursgruppen hinweg, ist in einigen Förderprogrammen bereits erprobt und sollte stärker zum Planungsstandard für strukturell wirksame UNGLEICHES DEUTSCHLAND: WISSENSCHAFTLICHER HINTERGRUNDBERICHT SEPTEMBER 2023 FES DISKURS 34

Regionalpolitiken werden. Wichtige Kriterien der Verfahrensgerechtigkeit sind hier die Transparenz und die Inklusivität der Planungsprozesse. In der Karte zur Resilienz und Zukunftsfähigkeit sind ökonomische Indikatoren überproportional berücksichtigt. Dies ist zum einen darauf zurückzuführen, dass wirtschaftsstrukturelle Ausgangsbedingungen zweifellos wichtig sind, um die ökonomische Resilienz von Regionen erfassen zu können. Zum anderen fehlen aber regionalstatistische Daten, um die soziale und ökologische Resilienz der Landkreise und kreisfreien Städte zu bewerten. Die bestehenden vornehmlich ökonomischen Kennziffern sollten um eine Indikatorik ergänzt werden, die auch die soziale Teilhabe und Lebenszufriedenheit der Bevölkerung, die Klimaresilienz und die Nachhaltigkeit der regionalen Entwicklungen erfasst. Dazu gehören Indikatoren zu Klimaanpassung, Ressourcenverbrauch und Flächennutzung, Gesundheit, Lebenszufriedenheit, Sicherheit, sozialer Teilhabe, Partizipation und andere. Auf regionaler und kommunaler Ebene gibt es Beispiele für entsprechende alternative Bilanzierungen gemeinwohlorientierter lokaler und regionaler Entwicklung. Eine flächendeckende Verfügbarkeit derartiger Indikatorensysteme würde es ermöglichen, regionale Resilienz und Zukunftsfähigkeit umfassender zu bewerten. FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG 35

Anhang A: DOKUMENTATION DER INDIKATOREN Die nachfolgenden Tabellen zeigen die in der Studie genutzten Indikatoren, die dazugehörigen Quellen und Bezugsjahre im Überblick. Bei Indikatoren mit mehreren Bezugsjahren wurde ein jährlicher Mittelwert aus dem genannten Zeitraum gebildet, um mögliche kurzfristige Schwankungen auszugleichen. Für alle Indikatoren der Disparitätenkarte bis auf die Erreichbarkeit von Allgemeinmediziner_innen wurde außerdem die Entwicklung über die letzten fünf beziehungsweise vier(Lebenserwartung, Wahlbeteiligung) Jahre – sofern verfügbar – ausgewertet. # Definition Clusteranalyse Abb. 1 Disparitätenkarte 2023 Wirtschaft, Beschäftigung und Arbeitsmarkt Anteil der SV-Beschäftigten mit Hochschulabschluss am Wohnort in Prozent Bildungs- und Lebenschancen Kinderarmut: Anteil der Kinder unter 15 Jahren in SGB-II-Haushalten an allen unter 15-Jährigen in Prozent Altersarmut: Anteil der Empfänger_innen von Grundsicherung ab Renteneintrittsalter und bei Erwerbsminderung ab 18 Jahren Wohlstand und Gesundheit Erreichbarkeit von Allgemeinmediziner_innen in Wegezeit per Pkw in Minuten Mittlere Lebenserwartung eines Neugeborenen in Jahren Bruttomonatsgehälter am Wohnort(Median) Staatliches Handeln und Partizipation Anteil der Haushalte mit einer Breitbandverfügbarkeit von ≥ 50 Mbit/s an allen Haushalten in Prozent Kommunale Schulden in Euro je Einwohner_in Anteil der Wähler_innen an den Wahlberechtigten bei der Bundestagswahl 2021 Wanderungen Wanderungssaldo insgesamt(Zuzüge minus Fortzüge), Mittelwerte der Bezugsjahre je 100.000 Einwohner_innen Quelle Bundesagentur für Arbeit, Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung, Bundesnetzagentur, Statistisches Bundesamt, Thünen-Institut, Wegweiser Kommune der Bertelsmann Stiftung und dort gesammelte Rohdaten Statistisches Bundesamt Wegweiser Kommune der Bertelsmann Stiftung Wegweiser Kommune der Bertelsmann Stiftung Thünen-Erreichbarkeitsmodell; Arztstandorte: POI-Bund, Datenstand Arztstandorte 10/2020 Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung Bundesagentur für Arbeit Gigabit-Grundbuch der Bundesnetzagentur Wegweiser Kommune der Bertelsmann Stiftung Statistisches Bundesamt Statistisches Bundesamt Bezugsjahr 2017, 2018, 2019, 2020, 2021 2021 2020 2020 2020 2017–2019 2021 2022 2020 2021 2018 –2020 UNGLEICHES DEUTSCHLAND: WISSENSCHAFTLICHER HINTERGRUNDBERICHT SEPTEMBER 2023 FES DISKURS 36

# Definition Clusteranalyse Abb. 2 Wohlstand und Armut 2023 Wohlstand Bruttomonatsgehälter am Wohnort(Median) Quelle Bezugsjahr Bundesagentur für Arbeit, Empirica, Statistisches Bundesamt, Wegweiser Kommune der Bertelsmann Stiftung 2020, 2021, 2023 Bundesagentur für Arbeit 2021 Mietbelastungsquote: Anteil des Haushaltseinkommens, das pro Person für die Miete aufgewendet werden muss, in Prozent Bildungs- und Lebenschancen Kinderarmut: Anteil der Kinder unter 15 Jahren in SGB-II-Haushalten an allen unter 15-Jährigen in Prozent Altersarmut: Anteil der Empfänger_innen von Grundsicherung ab Renteneintrittsalter und bei Erwerbsminderung ab 18 Jahren Statistisches Bundesamt, Empirica, Wegweiser Kommune der Bertelsmann Stiftung, eigene Berechnungen Wegweiser Kommune der Bertelsmann Stiftung Wegweiser Kommune der Bertelsmann Stiftung 2020, 2021, 2023 2020 2020 # Definition Clusteranalyse Abb. 4 Resilienz und Zukunftsfähigkeit 2023 Wirtschaft, Beschäftigung und Arbeitsmarkt Wirtschaftliche Konzentration: Herfindahl-Hirschman-Index auf Basis der Berufssegmente Anteil der SV-Beschäftigten in wissensintensiven Berufen am Arbeitsort in Prozent Gründungsintensität: Saldo aus Firmengründungen und-löschungen je 1.000 Firmen Zahl der Patentanmeldungen je 100.000 SV-Beschäftigte am Arbeitsort Verhältnis der SV-Beschäftigten unter 30 Jahren zu SV-Beschäftigten von 50 bis unter 65 Jahren am Arbeitsort in Prozent Bildungs- und Lebenschancen Anteil Nichtdeutscher mit akademischem Abschluss an den Gesamtbeschäftigten mit akademischem Abschluss am Arbeitsort in Prozent Betreuungsquote von Kleinkindern unter drei Jahren in Prozent Staatliches Handeln und Partizipation Kommunale Sachinvestitionen in Euro je Einwohner_in Anteil der Haushalte mit einer Breitbandverfügbarkeit von ≥ 1.000 Mbit/s(Glasfaser) in Prozent Maximale Leistung von Wind-, Solar-, Wasser- und Biomassekraftwerken bei voller Auslastung in kW pro km² Schienenerreichbarkeitsindex Quelle Bundesagentur für Arbeit, Bundesnetzagentur, Deutsches Patent- und Markenamt, Infas 360 GmbH, Statistisches Bundesamt, Statistische Ämter des Bundes und der Länder, Wegweiser Kommune der Bertelsmann Stiftung, gtfs.de, EON Energieatlas Bundesagentur für Arbeit Bundesagentur für Arbeit Infas 360 GmbH, Handelsregister Deutsches Patent- und Markenamt (DPMAregister) Statistisches Bundesamt Statistisches Bundesamt Statistisches Bundesamt Wegweiser Kommune der Bertelsmann Stiftung Gigabit-Grundbuch der Bundesnetzagentur EON Energieatlas Eigene Berechnungen, DELFI-Datensatz, OpenStreetMap Bezugsjahr 2018, 2019, 2020, 2021, 2022 2022 2022 2020 2019 –2022 2022 2022 2021 2018 –2020 2022 2021 2022 FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG 37

# Definition Abb. 3 Vermögensungleichheit: räumliche Disparitäten bei Erbschaften und Schenkungen Abb. 10 Beschäftigtenanteile in energieintensiven Industrien(2022) und der Automobilwirtschaft(2021) Quelle Zeitraum Statistisches Bundesamt, Auswertung zur Erbschaft- und Schenkungsteuerstatistik 2017–2021 Automobilwirtschaft: IW Consult GmbH Energieintensive Industrien: Statistik der Bundesagentur für Arbeit 2021, 2022 UNGLEICHES DEUTSCHLAND: WISSENSCHAFTLICHER HINTERGRUNDBERICHT SEPTEMBER 2023 FES DISKURS 38

Anhang B: METHODISCHE HINWEISE Die vorliegende Studie beruht auf einer Auswertung repräsentativer Indikatoren für unterschiedliche Themenfelder. Indikatoren sind bei diesem gängigen Ansatz der Raumbeobachtung von reinen regionalstatistischen Variablen(zum Beispiel Bevölkerungsstand oder Fläche einer Kommune) zu unterscheiden. Sie haben eine Zeigerwirkung für einen bestimmten Sachverhalt, liefern im Hinblick auf gesellschaftliche und politische Zielsetzungen aussagekräftige Bewertungen von Zuständen und Trends. Ein Beispiel ist der politische Anspruch, in Deutschland möglichst flächendeckend den Zugang zu Breitbandinternet zu ermöglichen. Dieses Ziel wird mit einem Indikator gemessen, der die Anzahl der Haushalte in den Untersuchungsgebieten (hier: kreisfreie Städte und Landkreise) mit Zugang zu hohen Übertragsungsraten wiedergibt. Die dargestellten Trends und Werte sind für den Vergleich von Mittelwerten in den 400 kreisfreien Städten und Landkreisen in Deutschland beziehungsweise den unterschiedlichen Raumtypen gut geeignet und tragen zu einem besseren Verständnis der Geografie sozioökonomischer Disparitäten bei. Das ist Thema dieses Berichts, dahin gehend werden die Kartenbilder interpretiert. Dahinter verbirgt sich aber häufig eine sich vertiefende Spaltung innerhalb einzelner Kreise. Diese werden in den auf den Karten dargestellten Werten nicht unmittelbar sichtbar. Folgende weitere methodische Hinweise sind in der Interpretation zu berücksichtigen: • Die eingesetzten Indikatoren werden auf Mittelwerte (arithmetischer Mittelwert, Median) oder vergleichbare Bezugsgrößen(zum Beispiel Wanderungssaldo pro 100.000 Einwohner_innen, durchschnittliche Erreichbarkeit in Fahrzeitminuten) normiert, das heißt, die Ergebnisse hängen nicht von der Größe oder Bevölkerungszahl ab. Diese Vorgehensweise ist Voraussetzung für die Vergleichbarkeit von Indikatorausprägungen über unterschiedlich groß geschnittene Untersuchungseinheiten mit unterschiedlicher Bevölkerungszahl. • Die Interpretation von Stadt-Umland-Beziehungen zwischen kreisfreien Städten und ihren umliegenden Landkreisen kann durch die unterschiedliche Größe der Gebietseinheiten beeinflusst werden. So erstrecken sich aufgrund von Gebietsreformen manche Umlandkreise ostdeutscher Großstädte weit in das Umland, die Indikatoren geben dann im Mittel Werte aus suburbanen und ins Ländliche übergehenden Raumstrukturen wieder. • Aufgrund der unzulässigen Vergleichbarkeit zwischen den Landeshaushalten der Stadtstaaten Berlin, Hamburg und Bremen und den kommunalen Haushalten der kreisfreien Städte und Landkreise konnte der Indikator „Kommunale Schulden“ für die genannten Städte nicht berücksichtigt werden. Die Zuordnung zu Raumtypen auf der Disparitätenkarte macht diese methodische Abweichung mit einer Schraffur deutlich. • Der in der Karte zur Resilienz und Zukunftsfähigkeit verwendete Herfindahl-Hirschman-Index(HHI) ist ein in den Wirtschaftswissenschaften weitverbreitetes Maß zur Messung von Marktkonzentration oder(regional) wirtschaftlicher Spezialisierung(siehe zum Beispiel Vöpel/Wolf 2018). In diesem Fall wurde der Index auf Grundlage der zweistelligen Klassifikation der Berufsklassen(KldB 2010) berechnet, da entsprechende Beschäftigtendaten im Gegensatz zur Klassifikation der Wirtschaftszweige(WZ 2008) auf Ebene der Kreise und kreisfreien Städte ohne datenschutzbedingte Schwärzungen verfügbar sind. Der HHI ist definiert als die Summe der quadrierten Anteile aller Berufsklassen in einer Region an der Gesamtbeschäftigung in dieser Region. Sein theoretischer Wertebereich reicht von 0 bis 10.000, wobei der Wert 0 als maximale wirtschaftliche Diversität und der Wert 10.000 als maximale Konzentration beziehungsweise Spezialisierung interpretiert werden kann. Eine hohe regionalwirtschaftliche Diversifizierung wird allgemein mit einer größeren Resilienz gegenüber globalen Krisen in Verbindung gebracht, da die Abhängigkeit von einzelnen Branchen oder Tätigkeiten geringer ist. Zu bedenken ist allerdings, dass ein gewisser Spezialisierungsgrad ebenfalls notwendig ist, um Innovationen und Wachstum zu generieren(Frenken et al. 2007). • Den in der Karte zur Resilienz und Zukunftsfähigkeit verwendeten Schienenerreichbarkeitsindikator hat das ILS auf Grundlage des DELFI-Datensatzes entwickelt, der die Fahrplandaten aller 6.115 Personenbahnhöfe in Deutschland enthält. Die Bahnhöfe wurden anhand ihrer Taktung im Nah- und Verkehr zwischen 6:00 und 22:00 Uhr auf einer Punkteskala von 0 bis 23 bewertet, wobei 23 einer sehr hohen Frequenz der Abfahrten mit durchschnittlich weniger als 5 Minuten Abstand im Nahverkehr und durchschnittlich weniger als 15 Minuten Abstand im Fernverkehr entspricht. Die Taktung im Nahverkehr hat bei der Bewertung ein um den Faktor 3 höheres Gewicht als die Taktung im Fernverkehr. Anschließend wurden auf Grundlage von geografischen 1-km²-Gitterzellen durchschnittliche Erreichbarkeiten des nächstgelegenen Bahnhhofs(in Pkw-Minuten) ermittelt. Mithilfe einer sogenannten Decay-Funktion wurden dann distanzgewichtete Erreichbarkeitsindizes für jede einzelne Gitterzelle berechnet. Im letzten Schritt können die Werte dann bevölkerungsgewichtet auf höhere räumliche Einheiten wie Gemeinden oder Kreise und kreisfreie Städte aggregiert werden. Der finale Schienenerreichbarkeitsindikator hat einen theoretischen Wertebereich von 0 bis 23(für weitere Details zur Berechnung siehe Eichhorn et al. 2023). FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG 39

• Für einige Indikatoren wird auch die Entwicklung über die vergangenen fünf Jahre dargestellt(siehe Tabelle 2). Diese Entwicklungen beziehen sich auf die in der Tabelle genannten Zeiträume. Da amtliche Daten oftmals erst mit einigen Jahren Verzug veröffentlicht werden, spiegeln sich einige aktuelle Entwicklungen, wie die längerfristigen Auswirkungen der Coronapandemie oder die negativen wirtschaftlichen Auswirkungen des Kriegs in der Ukraine, noch nicht in den Daten wider. Die dargestellten Entwicklungen sind auch nicht als direkte Fortschreibung des vergangenen Disparitätenberichts 2019 zu verstehen, da die Definitionen der Indikatoren aufgrund der Datenverfügbarkeit in einigen Fällen angepasst werden mussten. Die Auswahl der Indikatoren für die drei Clusteranalysen erfolgte mit dem Anspruch, die verschiedenen Themenfelder des Berichts abzudecken, ohne die Interpretationsfähigkeit der Ergebnisse zu verkomplizieren. Aus der Erfahrung der Raumanalyse weiß man nämlich, dass Clusteranalysen mit einem zu breiten Set an Indikatoren, die möglicherweise noch auf ähnliche Sachverhalte abzielen, nur noch schwierig zu erklären sind. Als Algorithmus für die Clusteranalyse wurde das bereits in den Vorgängerstudien etablierte hierarchische Verfahren nach Ward ausgewählt, bei dem die einzelnen Kreise schrittweise zu immer größeren Clustern zusammengeführt werden. Dabei wird für jeden Cluster die Summe der quadrierten Distanzen der Einzelfälle vom jeweiligen Clustermittelpunkt im n-dimensionalen Raum berechnet. Diese Werte werden aufsummiert. Im nächsten Schritt werden jeweils die zwei Cluster fusioniert, deren Zusammenfügen die geringste Erhöhung der Gesamtsumme der quadrierten Distanzen zur Folge hat. Es ist dabei die freie Entscheidung der_des Forschenden, an welcher Stelle dieser Prozess gestoppt wird und zu wie vielen Clustern die Beobachtungen im Endergebnis zusammengeführt werden. Auch wenn die fünf Raumtypen der Disparitätenkarte starke Überschneidungen mit den Raumtypen der Disparitätenkarte von 2019 aufweisen, sollten die beiden Karten nicht direkt miteinander verglichen werden. Zum einen hat sich die Datenquelle und/oder Definition der für die Clusteranalyse verwendeten Indikatoren in einigen Fällen aufgrund der aktuell verfügbaren Daten geändert, sodass die genutzten Variablen nicht eins zu eins miteinander vergleichbar sind. Zum anderen ist die Clusteranalyse als exploratives statistisches Verfahren grundsätzlich nicht gut für die vergleichende Analyse unterschiedlicher Zeitschnitte geeignet. Der oben beschriebene Algorithmus führt alle 400 Landkreise und kreisfreien Städte nach und nach anhand ihrer Ähnlichkeit in allen verwendeten Indikatoren zu den dargestellten Clustern zusammen. Dabei gibt es natürlich Grenzfälle, die in ihrer Indikatorenkonstellation zwischen zwei oder mehreren Clustern stehen. Minimalste Änderungen der Werte(bei den betroffenen Kreisen, aber auch bei allen anderen Kreisen innerhalb der Cluster) können in diesen Fällen im Rahmen des iterativen Clusterprozesses zu einer geänderten Zuordnung führen. Eine andere Clusterzugehörigkeit als in der Disparitätenstudie 2019 sollte deshalb auf keinen Fall als„Auf-“ oder „Abstieg“ des betroffenen Kreises oder der kreisfreien Stadt missverstanden werden. Zur Beschreibung der Cluster beziehungsweise Raumtypen werden deren Mittelwerte in den Tabellen mit dem Mittelwert aller 400 Kreise und kreisfreien Städte in Deutschland verglichen. Die Abweichungen vom Mittelwert werden mit Symbolen dargestellt(für statistische Werte: stark überdurchschnittlich:++, überdurchschnittlich:+, durchschnittlich: o, unterdurchschnittlich:-, stark unterdurchschnittlich:--); die Grenzen zwischen diesen Kategorien orientieren sich an der Standardabweichung des dargestellten Indikators. Stark überdurchschnittlich ist demnach ein Wert, der um mindestens eine Standardabweichung über dem Durchschnitt aller Kreise liegt, überdurchschnittlich ist ein Wert, der um mindestens 0,25 Standardabweichungen über dem Durchschnitt liegt. Um die Veränderung der Clustermittelwerte darzustellen, wird eine abweichende Symbolik mittels Pfeilen verwendet (starker Anstieg, Anstieg, Stagnation, Rückgang, starker Rückgang). Ein starker Anstieg ist demnach als Anstieg um mehr als eine Standardabweichung zu verstehen. Veränderungen von weniger als 0,25 Standardabweichungen werden hingegen als Stagnation definiert. Um die Interpretation zu erleichtern, sind die Symbole zudem in Farben hinterlegt, die eine normative Einordnung der Mittelwertabweichungen ermöglichen. Grüntöne symbolisieren in diesem Sinne eine positive Abweichung oder Entwicklung, Rottöne sind negativ zu interpretieren. In Ergänzung zu den vier Raumtypen der Karte zur Resilienz und Zukunftsfähigkeit werden im Bericht außerdem fünf Fallstudienregionen vorgestellt, um die Vielfalt der Indikatorenkonstellationen und Abweichungen innerhalb der Raumtypen zu illustrieren. In den dazugehörigen Abbildungen werden die Abweichungen vom gesamtdeutschen Mittelwert sowie vom Mittelwert des jeweiligen Raumtyps mithilfe von z-standardisierten Werten der elf Indikatoren dargestellt. Die z-Standardisierung ist eine Methode, um Indikatoren mit unterschiedlichen Werteausprägungen auf einer einheitlichen Skala darstellen und vergleichbar machen zu können. Die so standardisierten Werte sind als Abweichungen vom bundesweiten Mittelwert in Standardabweichungen des jeweiligen Indikators zu verstehen. Der Wert 0 repräsentiert also den bundesweiten Mittelwert, eine positive Abweichung von diesem Mittelwert um eine Standardabweichung hat den Wert 1, eine negative Abweichung um eine Standardabweichung entspricht äquivalent dem Wert –1. UNGLEICHES DEUTSCHLAND: WISSENSCHAFTLICHER HINTERGRUNDBERICHT SEPTEMBER 2023 FES DISKURS 40

Anhang C: WERTEBEREICHE DER INDIKATOREN Indikator Anteil der SV-Beschäftigten mit Hochschulabschluss Kinderarmut Jahr 2021 2020 Wertebereich von … bis 6,8%(Wittmund) bis 47,1%(Heidelberg) 1,8%(Pfaffenhofen/Ilm) bis 40,4%(Gelsenkirchen) Altersarmut Erreichbarkeit von Allgemeinmediziner_innen Mittlere Lebenserwartung eines Neugeborenen Mediangehälter am Wohnort 2020 2020 2017–2019 2021 0,5%(u. a. Erzgebirgskreis) bis 9,4%(Offenbach a. M.) 2,1 Minuten(München) bis 9,6 Minuten(Uckermark) 78,1 Jahre(Bremerhaven) bis 83,7 Jahre(Starnberg) 2.636 EUR/Monat(Görlitz) bis 4.579 EUR/Monat(Erlangen) Breitbandanschluss 2022 27,6%(Odenwaldkreis) bis 100%(Offenbach a. M.) Kommunale Schulden 2020 0 EUR/Einwohner_in(Stuttgart) bis 9.868 EUR/Einwohner_in(Pirmasens)* Wahlbeteiligung Wanderungssaldo Mietbelastungsquote Wirtschaftliche Diversität: ­H e r f in da hl- H ir s chma n- I n d e x Anteil von Wissensberufen: SV-Beschäftigte in ­wissensintensiven Berufen Gründungsintensität: Saldo aus Firmengründungen und-löschungen Patentanmeldungen Verhältnis junger zu alten ­Beschäftigten Anteil ausländischer ­Hochqualifizierter Betreuungsquote von ­Kleinkindern unter drei Jahren Kommunale Sachinvestitionen 2021 2018 –2020 2020, 2021, 2023 63,4%(Salzlandkreis) bis 85,5%(Starnberg) –653 pro 100.000 Einwohner_innen(Heidelberg) bis 1.613 pro 100.000 Einwohner_innen(Barnim) 12,7%(Erzgebirgskreis) bis 29,4%(Merzig-Wadern) 2022 836,6(Nordwestmecklenburg) bis 2.055,6(Wolfsburg) 2022 11,1%(Dingolfing-Landau) bis 43,1%(Main-Taunus-Kreis) 2020 –5,2 je 1.000 Unternehmen(Hof) bis 37,1 je 1.000 Unternehmen(Bonn) 2019 –2022 3 Anmeldungen/100.000 Einwohner_innen(Dessau-Roßlau) bis 5.003 Anmeldungen/100.000 Einwohner_innen(Erlangen-Höchstadt) 2022 28,1%(Spree-Neiße) bis 80,5%(Cloppenburg) 2022 4,6%(Greiz) bis 24,8%(Erding) 2021 16,4%(Memmingen) bis 65%(Spree-Neiße) 2018–2020 60 EUR/Einwohner_in(Flensburg) bis 1.397 EUR/Einwohner_in(Dingolfing-Landau)* Glasfaserausbau Installierte Leistung ­erneuerbarer Energien Schienenerreichbarkeit Beschäftigtenanteil in ­energieintensiven Industrien Beschäftigtenanteil im ­Automobilsektor 2022 2021 2022 2021 2020 8,6%(Altenkirchen) bis 99,9%(Ingolstadt) 52 kW pro km²(Garmisch-Partenkirchen) bis 2.096 kW pro km²(Emden) 1,4(Lüchow-Dannenberg) bis 21,8(Bamberg) 0,2%(Wolfsburg) bis 32,3%(Altötting) 3,6%(Mettmann, Ilm-Kreis, Starnberg, Enzkreis, Traunstein) bis 43,7%(Wolfsburg)** * ohne die Stadtstaaten Berlin, Bremen, Hamburg;** Kreise mit unterdurchschnittlichen Anteilen nicht im Datensatz enthalten FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG 41

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WEITERE VERÖFFENTLICHUNGEN DIESER REIHE Ungleiches Deutschland: Sozioökonomischer Disparitätenbericht 2019 Studie 2019 Ungleiches Deutschland: Sozioökonomischer Disparitätenbericht 2015 Studie 2015 Volltexte und weitere Publikationen der Friedrich-Ebert-Stiftung unter www.fes.de/publikationen Impressum 2023 Friedrich-Ebert-Stiftung Herausgeberin: Abteilung Analyse, Planung und Beratung Hiroshimastraße 17, 10785 Berlin, Deutschland www.fes.de ISBN: 978-3-98628-409-1 CC-Lizenz: CC BY-NC-ND 4.0 Titelbild: SCHUMACHER— Brand+ Interaction Design GmbH Gestaltungskonzept: www.leitwerk.com Umsetzung / Satz: SCHUMACHER— Brand+ Interaction Design GmbH  Die in dieser Publikation zum Ausdruck gebrachten Ansichten sind nicht notwendigerweise die der Friedrich-Ebert-­ Stiftung. Eine gewerbliche Nutzung der von der FES herausgegebenen Medien ist ohne schriftliche Zustimmung durch die FES nicht gestattet. Publikationen der Friedrich-Ebert-Stiftung dürfen nicht für Wahlkampfzwecke verwendet werden.

Deutschland blickt auf ein prosperierendes Jahrzehnt mit einer Rekordzahl an Beschäftigten und stabilem Wirtschaftswachstum zurück. Aber Wohlstand und Zukunftschancen sind immer noch nicht gleich verteilt. Das Ziel der ­gleichwertigen Lebensverhältnisse ist bisher nicht erreicht. Der Sozioökonomische Disparitäten­ bericht 2023 geht der Frage nach, wie sich Deutschlands Regionen in den letzten Jahren ­entwickelt haben und wie sie für zukünftige Transformationsherausforderungen aufgestellt sind. ISBN 978-3-98628-409-1