Zusammenfassung
Simulationsmodelle der Gesetzlichen Rentenversicherung (GRV) berücksichtigen die Heterogenität des Versichertenbestandes bisher kaum. Insbesondere die Einkommensheterogenität blieb bislang außen vor. In diesem Beitrag erweitert Johannes Rausch daher zunächst das Rentensimulationsmodell MEA-PENSIM um eine differenzierte Betrachtung der Einkommenssituationen, um anschließend deren Bedeutung für die künftige Entwicklung der GRV anhand von ausgewählten Anwendungen zu bewerten. Dies umfasst unter anderem die Betrachtung einkommensspezifischer Lebenserwartungen, einkommensabhängiger Ersatzraten sowie einer Kaufkraftdynamisierung der Bestandsrenten. Die Einkommensdifferenzierung erfolgt anhand administrativer Daten der GRV. Es zeigt sich, dass die Berücksichtigung einkommensspezifischer Unterschiede (beispielsweise hinsichtlich des Renteneintrittsverhaltens) die Modellgüte erhöht. Darüber hinaus liefert die differenziertere Betrachtung zusätzliche Erkenntnisse, insbesondere zu den Ersatzraten der unteren Einkommensgruppen. Ganz allgemein kann das Modell nun die Verteilungseffekte von Rentenreformen simulieren. Das gilt besonders für die Bewertung von Reformen, die das Äquivalenzprinzip durch mehr Umverteilung aufweichen.
Danksagung
Ich danke Nicolas Goll für seinen fachlichen und redaktionellen Input sowie Jana Meiser für ihre redaktionelle Unterstützung.
Literaturverzeichnis
Bäcker, G. (2008), Altersarmut als soziales Problem der Zukunft?, Zeitschrift Deutsche Rentenversicherung 2008(4), S. 357–67.Suche in Google Scholar
Bertelsmann Stiftung (Hrsg.)(2015), Demographie Konkret – Altersarmut in Deutschland, Bertelsmann Stiftung, Gütersloh.Suche in Google Scholar
Börsch-Supan, A. und A. Reil-Held (2001), How much is transfer and how much is insurance in a pay-as-you-go system? The German case, Scandinavian Journal of Economics 103(3), S. 505–24.10.1111/1467-9442.00257Suche in Google Scholar
Börsch-Supan, A. und J. Rausch (2020), Lassen sich Haltelinien, finanzielle Nachhaltigkeit und Generationengerechtigkeit miteinander verbinden?, MEA Discussion Paper 03-2020.Suche in Google Scholar
Börsch-Supan, A. et al. (2020), Entwicklung der Demographie, der Erwerbstätigkeit, sowie des Leistungsniveaus und der Finanzierung der gesetzlichen Rentenversicherung, MEA Discussion Paper 02-2020.10.2139/ssrn.3571995Suche in Google Scholar
Börsch-Supan, A. et al. (2021), Targets missed: three case studies exploiting the linked SHARE-RV data, Journal of Pension Economics and Finance 21(1), S. 1–21.10.1017/S1474747220000359Suche in Google Scholar
BMAS – Bundesministerium für Arbeit und Soziales (2020a), Bericht der Bundesregierung über die gesetzliche Rentenversicherung, insbesondere über die Entwicklung der Einnahmen und Ausgaben, der Nachhaltigkeitsrücklage sowie des jeweils erforderlichen Beitragssatzes in den künftigen 15 Kalenderjahren gemäß § 154 SGB VI (Rentenversicherungsbericht 2020).Suche in Google Scholar
BMAS – Bundesministerium für Arbeit und Soziales (2020b), Gesetz zur Einführung der Grundrente für langjährige Versicherung in der gesetzlichen Rentenversicherung mit unterdurchschnittlichem Einkommen und für weitere Maßnahmen zur Erhöhung der Alterseinkommen (Grundrentengesetz).Suche in Google Scholar
BMAS – Bundesministerium für Arbeit und Soziales (2021), Verordnung zur Bestimmung der Rentenwerte in der gesetzlichen Rentenversicherung und in der Alterssicherung der Landwirte und zur Bestimmung weiterer Werte zum 1. Juli 2021 (Rentenwertbestimmung 2021).Suche in Google Scholar
BMAS – Bundesministerium für Arbeit und Soziales (2022), Gesetz zur Rentenanpassung 2022 und zur Verbesserung von Leistungen für den Erwerbsminderungsrentenbestand (Rentenanpassungs- und Erwerbsminderungsrenten-Bestandsverbesserungsgesetz).Suche in Google Scholar
Brumm, N. und M. Röme (2019), Gibt es einen Zusammenhang von Entgeltpunkten und Lebenserwartung? Anmerkungen zur differentiellen Sterblichkeit, RVaktuell 2019(3).Suche in Google Scholar
Bundesregierung (2020), Deutliche Erholung nach historischem Einbruch, Interimsprojektion.Suche in Google Scholar
Buslei, H. et al. (2019), Das Rentenniveau spielt eine wesentliche Rolle für das Armutsrisiko im Alter, DIW Wochenbericht 86(21/22), S. 375–83.Suche in Google Scholar
Cutler, D.M., A.S. Deaton und A. Lieras-Muney (2006), The determinants of mortality, Journal of Economic Perspectives 20(3), S. 97–120.10.1257/jep.20.3.97Suche in Google Scholar
Destatis – Statistisches Bundesamt (2019), Bevölkerung Deutschlands bis 2060. Ergebnisse der 14. Koordinierten Bevölkerungsvorausberechnung.Suche in Google Scholar
Destatis – Statistisches Bundesamt (2020), Verdienste und Verdienstunterschiede: Unbereinigter Gender Pay Gap nach Gebietsstand.Suche in Google Scholar
Deutsche Bundesbank (2019), Langfristige Perspektiven der gesetzlichen Rentenversicherung, Monatsbericht 10, S. 55–82.Suche in Google Scholar
Gasche, M. (2012), Was sind die richtigen Rentenabschläge? – Neue Perspektiven, Jahrbuch für Wirtschaftswissenschaften 63(2), S. 187–235.10.1515/roe-2012-0205Suche in Google Scholar
Geyer, J. (2014), Zukünftige Altersarmut, DIW Roundup 25.Suche in Google Scholar
Günther, T. und M. Huebener (2018), Bildung und Lebenserwartung für Deutschland und Europa, DIW Roundup 126, S. 1–10.Suche in Google Scholar
Grabka, M.M. und J. Goebel (2017), Realeinkommen sind von 1991 bis 2014 im Durchschnitt gestiegen – erste Anzeichen für wieder zunehmende Einkommensungleichheit, DIW Wochenbericht 84(4), S. 71–82.Suche in Google Scholar
Haan, P., D. Kemptner und H. Lüthen (2019), Besserverdienende profitieren in der Rentenversicherung zunehmend von höherer Lebenserwartung, DIW Wochenbericht 86(23), S. 391–99.Suche in Google Scholar
Holthausen, A., J. Rausch und C.B. Wilke (2012), MEA-PENSIM 2.0: Weiterentwicklung eines Rentensimulationsmodells, Konzeption und ausgewählte Anwendungen, MEA Discussion Paper 03-2012.Suche in Google Scholar
Kaltenborn, B. (2016), Grundsicherung wegen Alters: Zugänge und Rentenbezug, Bericht für das Forschungsnetzwerk Alterssicherung der Deutschen Rentenversicherung Bund. Kommission Verlässlicher Generationenvertrag (KVG)(2020), Bericht.Suche in Google Scholar
Klos, J., T. Krieger und S. Stöwhase (2022), Measuring intra-generational redistribution in PAYG pension schemes, Public Choice 190(1–2), S. 53–73.10.1007/s11127-021-00914-wSuche in Google Scholar
Krieger, T. und S. Traub (2011), Wie hat sich die intragenerationale Umverteilung in der staatlichen Säule des Rentensystems verändert? Ein internationaler Vergleich auf Basis von LIS-Daten, Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik 231(2), S. 266–87.10.1515/jbnst-2011-0205Suche in Google Scholar
Kroh, M. et al. (2012), Menschen mit hohem Einkommen leben länger, DIW Wochenbericht 79(38), S. 3–15.Suche in Google Scholar
Kroll, L.E., S. Müters und T. Lampert (2016), Arbeitslosigkeit und ihre Auswirkungen auf die Gesundheit. Ein Überblick zum Forschungsstand und zu aktuellen Daten der Studien GEDA 2010 und GEDA 2012, Bundesgesundheitsblatt 59(2), S. 228–37.10.1007/s00103-015-2282-7Suche in Google Scholar
Oeppen, J. und J.W. Vaupel (2002), Broken limits to life expectancy, Science 296(5570), S. 1029–31.10.1126/science.1069675Suche in Google Scholar
Projektgruppe Gemeinschaftsdiagnose (2020), Erholung verliert an Fahrt. Wirtschaft und Politik weiter im Zeichen der Pandemie, Gemeinschaftsdiagnose #2-2020.Suche in Google Scholar
Rausch, J. und M. Gasche (2016), Beitragsentwicklung in der Gesetzlichen Krankenversicherung und der Sozialen Pflegeversicherung – Projektionen und Determinanten, Zeitschrift für Wirtschaftspolitik 65(3), S. 195–238.10.1515/zfwp-2016-0016Suche in Google Scholar
Richter, W.F. und M. Werding (2020), Unterschiedliche Lebenserwartungen und Rentenanpassung: Ein Beitrag zur Lösung eines vernachlässigten Verteilungskonflikts, Perspektiven der Wirtschaftspolitik 21(4), S. 389–402.10.1515/pwp-2020-0037Suche in Google Scholar
Werding, M. (2012), Rentenbemessung und Renteneintrittsalter: Korrekte Abschläge bei vorzeitigem Rentenzugang, unveröffentlichtes Manuskript, Lehrstuhl für Sozialpolitik und öffentliche Finanzen, Ruhr-Universität Bochum.Suche in Google Scholar
Werding, M. (2013), Modell für flexible Simulationen zu den Effekten des demographischen Wandels in Deutschland (SIM.11-eSUV), Dokumentation im Auftrag der Bertelsmann Stiftung, Lehrstuhl für Sozialpolitik und öffentliche Finanzen, Ruhr-Universität Bochum 2011.Suche in Google Scholar
Werding, M. et al. (2020), Modellrechnungen für den Fünften Tragfähigkeitsbericht des BMF, ifo Forschungsbericht 111.Suche in Google Scholar
Wilke, C.B. (2004): Ein Simulationsmodell des Rentenversicherungssystems: Konzeption und ausgewählte Anwendungen von MEA-PENSIM, MEA Discussion Paper 048-04.Suche in Google Scholar
Anhang
Anzahl der Beobachtungen in den verwendeten Teilstichproben der Datensätze FDZ-VSKT2016, FDZ-RTZN18 und FDZ-RTRN17, getrennt nach Geschlecht, Region und Einkommensquintilen
Gesamt |
Q1 |
Q2 |
Q3 |
Q4 |
Q5 |
||
FDZ-VSKT2016 |
Männer West |
20.051 |
2.741 |
2.641 |
3.088 |
4.747 |
6.833 |
Frauen West |
23.496 |
4.925 |
4.835 |
4.957 |
4.941 |
3.835 |
|
Männer Ost |
5.242 |
1.154 |
1.515 |
1.259 |
769 |
545 |
|
Frauen Ost |
6.288 |
1.296 |
1.402 |
1.569 |
1.215 |
806 |
|
FDZ-RTZN18 |
Männer West |
20.345 |
2.348 |
1.361 |
4.095 |
4.922 |
7.619 |
Frauen West |
20.860 |
9.024 |
3.489 |
4.474 |
2.430 |
1.443 |
|
Männer Ost |
5.837 |
1.518 |
1.075 |
1.648 |
1.102 |
494 |
|
Frauen Ost |
5.882 |
2.447 |
675 |
1.361 |
1.100 |
299 |
|
FDZ-RTRN17 |
Männer West |
50.129 |
8.069 |
3.900 |
10.377 |
12.711 |
15.072 |
Frauen West |
54.254 |
27.140 |
10.940 |
9.848 |
3.691 |
2.635 |
|
Männer Ost |
14.919 |
3.318 |
2.326 |
4.892 |
3.213 |
1.168 |
|
Frauen Ost |
14.773 |
8.377 |
2.427 |
2.444 |
1.325 |
330 |
Quelle: FDZ-VSKT2016, FDZ-RTZN18 und FDZ-RTRN17
Anzahl der Beobachtungen in den verwendeten Teilstichproben der Datensätze FDZ-VSKT2016, FDZ-RTZN18 und FDZ-RTRN17, getrennt nach Alter
Versicherungskontenstichprobe (FDZ-VSKT2016) |
Versichertenrentenzugang (FRZ-RTZN18) |
Versichertenrentenbestand (FDZ-RTRN17) |
|||||||||||||
Alter |
N |
Alter |
N |
Alter |
N |
Alter |
N |
Alter |
N |
Alter |
N |
Alter |
N |
Alter |
N |
15 |
74 |
32 |
1.266 |
49 |
1.229 |
50 |
262 |
61 |
1.668 |
50 |
427 |
64 |
3.833 |
78 |
7.162 |
16 |
343 |
33 |
1.230 |
50 |
1.186 |
51 |
333 |
62 |
1.174 |
51 |
482 |
65 |
4.747 |
79 |
6.422 |
17 |
689 |
34 |
1.279 |
51 |
1.175 |
52 |
327 |
63 |
14.110 |
52 |
541 |
66 |
6.059 |
80 |
5.600 |
18 |
877 |
35 |
1.301 |
52 |
1.173 |
53 |
376 |
64 |
13.386 |
53 |
581 |
67 |
5.869 |
81 |
5.150 |
19 |
1.081 |
36 |
1.296 |
53 |
1.175 |
54 |
446 |
65 |
8.759 |
54 |
631 |
68 |
5.361 |
82 |
4.707 |
20 |
1.187 |
37 |
1.305 |
54 |
1.164 |
55 |
465 |
66 |
8.216 |
55 |
662 |
69 |
5.612 |
83 |
3.659 |
21 |
1.219 |
38 |
1.313 |
55 |
1.077 |
56 |
520 |
67 |
249 |
56 |
700 |
70 |
5.547 |
84 |
2.522 |
22 |
1.181 |
39 |
1.326 |
56 |
1.005 |
57 |
499 |
68 |
101 |
57 |
822 |
71 |
6.310 |
85 |
2.277 |
23 |
1.316 |
40 |
1.332 |
57 |
957 |
58 |
632 |
69 |
31 |
58 |
853 |
72 |
5.512 |
86 |
1.939 |
24 |
1.348 |
41 |
1.305 |
58 |
903 |
59 |
662 |
70 |
17 |
59 |
855 |
73 |
6.902 |
87 |
1.688 |
25 |
1.311 |
42 |
1.305 |
59 |
851 |
60 |
677 |
60 |
912 |
74 |
7.264 |
88 |
1.311 |
||
26 |
1.277 |
43 |
1.353 |
60 |
816 |
61 |
1.134 |
75 |
7.025 |
89 |
829 |
||||
27 |
1.253 |
44 |
1.293 |
61 |
800 |
62 |
1.269 |
76 |
8.423 |
90 |
651 |
||||
28 |
1.261 |
45 |
1.278 |
62 |
689 |
63 |
3.012 |
77 |
8.282 |
||||||
29 |
1.241 |
46 |
1.325 |
63 |
383 |
||||||||||
30 |
1.247 |
47 |
1.256 |
64 |
256 |
||||||||||
31 |
1.244 |
48 |
1.204 |
Quelle: FDZ-VSKT2016, FDZ-RTZN18 und FDZ-RTRN17

Anteil verrenteter versicherungspflichtig Beschäftigter nach Geschlecht, Region und Einkommensquintilen
Quelle: Eigene Berechnung auf Basis der FDZ-RTZN18

Versicherungspflichtig Beschäftigte nach Einkommensquintilen, getrennt nach Geschlecht und Region, korrigiert um Kohorteneffekte
Anmerkung: Mittels der VSKT-Biographiedaten wurden zunächst für jede Kohorte separate altersspezifische Verläufe bestimmt. Im Anschluss habe ich die Veränderungsraten von einem Alter zum nächsten über alle Kohorten gemittelt und ausgehend von der Verteilung der im Jahr 2016 40-Jährigen die dargestellten Verteilungen berechnet.
Quelle: Eigene Berechnung auf Basis der FDZ-VSKT2016 und FDZ-RTZN18

Relativer Anteil der Beitragszahlungen und Rentenausgaben an den Gesamtbeitragszahlungen beziehungsweise Rentenausgaben nach Einkommensquintilen für westdeutsche Männer
Quelle: Eigene Berechnung

Veränderung des Anteils der Rentenausgaben der westdeutschen Männer an den Gesamtrentenausgaben westdeutscher Männer nach Einkommensgruppen bei Einführung der Kaufkraftanpassung im Vergleich zum entsprechenden Fall ohne die Reform
Quelle: Eigene Berechnung
© 2023 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston
Artikel in diesem Heft
- Frontmatter
- Editorial
- Ohne zutreffende Diagnose keine gute Therapie
- Unsere Welt in Zahlen
- Schwindende Attraktivität Deutschlands als Investitionsstandort
- Aus aktuellem Anlass
- 30 Jahre Vertrag von Maastricht
- Rückbau von Kernkraftwerken und Entsorgung radioaktiver Abfälle in Deutschland: ordnungspolitischer Handlungsbedarf
- Für eine menschenwürdige Ordnung
- Das Gespräch
- „Die Macht der EZB ist enorm“
- Beiträge aus der Forschung
- Zur Erschwinglichkeit von Wohnungsmieten und den sozialpolitischen Folgen
- Einkommensheterogenität und Rentenprognosen
- Aufdeckung von Steuerhinterziehung in der Schweiz durch den automatischen Informationsaustausch
Artikel in diesem Heft
- Frontmatter
- Editorial
- Ohne zutreffende Diagnose keine gute Therapie
- Unsere Welt in Zahlen
- Schwindende Attraktivität Deutschlands als Investitionsstandort
- Aus aktuellem Anlass
- 30 Jahre Vertrag von Maastricht
- Rückbau von Kernkraftwerken und Entsorgung radioaktiver Abfälle in Deutschland: ordnungspolitischer Handlungsbedarf
- Für eine menschenwürdige Ordnung
- Das Gespräch
- „Die Macht der EZB ist enorm“
- Beiträge aus der Forschung
- Zur Erschwinglichkeit von Wohnungsmieten und den sozialpolitischen Folgen
- Einkommensheterogenität und Rentenprognosen
- Aufdeckung von Steuerhinterziehung in der Schweiz durch den automatischen Informationsaustausch