Sozialraumanalyse Landkreis Main-Spessart

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Oktober 2016

BASIS-Institut für soziale Planung, Beratung und Gestaltung GmbH Franz-Ludwig-Straße 7a 96047 Bamberg

Tel.: 0951/98633-0 Fax: 0951/98633-90 E-Mail: [email protected]

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung ...... 7 1.1 Vorbemerkungen ...... 7 1.2 Bevölkerungsprognose und regionalisierte Bevölkerungsvorausberechnungen ...... 8

2 Untersuchungsgebiet ...... 9

3 Positionierung in Index- und Benchmarksystemen ...... 10

3.1 Berlin-Institut: Die demographische Lage der Nation 2011 ...... 11 3.2 Prognos-Familienatlas 2012 ...... 13 3.3 Prognos-Zukunftsatlas 2016...... 22

3.4 Focus Lebenswertstudie Deutschland 2014 ...... 27 3.5 Institut der deutschen Wirtschaft Regionalranking 2014 ...... 32

4 Demographische Entwicklung ...... 36

4.1 Parameter für eine Bevölkerungsprognose ...... 36 4.2 Bevölkerungsentwicklung in Bayern ...... 38 4.3 Bevölkerungsbestand Landkreis ...... 43

4.4 Ausländeranteil Landkreis ...... 43 4.5 Migrationsanteil Landkreis ...... 43 4.6 Durchschnittsalter Landkreis ...... 45

4.7 Weitere demographische Indikatoren ...... 46 4.8 Bevölkerungsentwicklung Landkreis ...... 49 4.9 Bevölkerungsentwicklung Kommunen ...... 53

5 Arbeitsmarktdaten ...... 54 5.1 Arbeitslosigkeit und SGB-Bezug ...... 54 5.2 Beschäftigungszahlen und Pendlerquoten ...... 55

5.3 Ältere und jüngere Arbeitnehmer im SGB II und III-Bezug ...... 58

6 Gesundheit und Pflege...... 59 6.1 (Töchter-)Pflegepotential ...... 60

6.2 Geburtenquotient der 15- bis 49-jährigen Frauen ...... 61 6.3 Menschen mit Schwerbehinderung ...... 63

7 Soziale Intervention ...... 65

7.1 Sozialgeld nach SGB-II bei unter 15-Jährigen ...... 65 7.2 Grundsicherung im Alter und bei Erwerbsminderung ...... 66 7.3 Kinder- und jugendhilferelevante Indikatoren ...... 67

8 Partnerschaft und Familie ...... 69 8.1 Geschlechterverhältnis der 18- bis unter 35-Jährigen ...... 69 8.2 Alleinerziehende Väter und Mütter ...... 71

8.3 Anteil Geschiedene an den Volljährigen ...... 72 8.4 Anteil der Ledigen und Verwitweten an den 65-Jährigen und Älteren ...... 73

9 Bildung ...... 74

10 Wohnen ...... 76 10.1 Fertiggestellte Wohnungen je 1.000 Einwohner (Bauintensität) ...... 77 10.2 Verfügbare Wohnfläche in qm ...... 78

10.3 Belegungsdichte ...... 78

11 Landkreis Main-Spessart in der Region ...... 80 11.1 Aktuelle demographische Situation ...... 80

11.2 Wanderungen über Kreisgrenzen ...... 83 11.3 Bevölkerungsprognose ...... 86 11.4 Erwerbstätigenquote ...... 89

11.5 Frauenerwerbstätigenquote ...... 89 11.6 Anteil der Bevölkerung ohne Schulabschluss ...... 89 11.7 Anteil der Bevölkerung mit (Fach-)Hochschulreife ...... 90

11.8 Geschlechterverhältnis der 18- bis unter 35-Jährigen ...... 90 11.9 Alleinerziehende Väter und Mütter ...... 90 11.10 Anteil Geschiedener an Volljährigen ...... 90 11.11 Anteil der Ledigen und Verwitweten an den 65-Jährigen und Älteren ...... 91

12 Variablengruppen ...... 91 12.1 Identifikation zusammenhängender Variablen und Konstruktion zusammenfassender Variablen ...... 91 12.2 Interpretation der Variablengruppen ...... 97 12.3 Geographische Verteilung der zusammenfassenden Variablen ...... 98

13 Typen von Kommunen ...... 103 13.1 Identifikation der Kommunen-Typen ...... 103 13.2 Interpretation der Kommunen-Typen ...... 105

13.3 Verteilung der Kommunen-Typen über den Landkreis Main-Spessart ...... 109

14 Qualitative Analyse ...... 111 14.1 Demographischer Wandel ...... 111

14.2 Mobilität ...... 112 14.3 Wirtschaft ...... 113 14.4 Arbeit ...... 114

14.5 Schule ...... 116 14.6 Lebenslagen der Jugendlichen ...... 118 14.7 Lebenslagen der Familien ...... 123

14.8 Integration ...... 125 14.9 Inklusion ...... 128 14.10 Wohnen ...... 129

15 Swot-Analyse ...... 131 15.1 Stärken ...... 131 15.2 Schwächen ...... 133

15.3 Chancen ...... 134 15.4 Risiken/Herausforderungen ...... 135

16 Mögliche Ansatzpunkte für die Weiterentwicklung der Jugendhilfe ...... 137

17 Anhang und Verzeichnisse ...... 138 17.1 Glossar statistischer Begriffe ...... 138

17.2 Abbildungsverzeichnis ...... 143 17.3 Tabellenverzeichnis ...... 145 17.4 Quellen- und Literaturverzeichnis ...... 146

18 Datenblätter der Kommunen ...... 149

1 Einleitung

1.1 Vorbemerkungen Im dritten Quartal 2015 beschloss der Landkreis Main-Spessart, das BASIS-Institut für soziale Planung, Beratung und Gestaltung GmbH mit der Erstellung einer Sozialraum- analyse zu beauftragen. Der Begriff “Sozialraum“ verknüpft die beiden Begriffe "Sozi- ales" und "Raum" und soll die Wechselwirkung zwischen der sozialen Situation der in ihm lebenden Menschen und der räumlichen Beschaffenheit eines bestimmten Ge- biets zum Ausdruck bringen.

. Der Raum prägt das Soziale: Für Menschen bedeutsame Lebensbedingungen sind regional bzw. räumlich bestimmt, z.B. durch die Qualität von Wohnbedin- gungen und die infrastrukturelle Versorgung (Behörden, Geschäfte, Ärzte).

. Das Soziale prägt den Raum: Soziale Merkmale wie Altersaufbau, Einkommens- verhältnisse, Familiensituation, Nationalität, Bildung oder Religion prägen das Milieu und somit auch die Lebensqualität einer Region bzw. eines Raums.

Unter einer ’Sozialraumanalyse’ versteht man folglich ein Verfahren, das den Stand und die Entwicklung eines Gebiets unter besonderer Berücksichtigung sozial benachteiligter und damit problemanfälliger Lebenslagen kleinräumig differenziert erfasst, um Problem- und Handlungsfelder für soziale Fachplanungen zu identifizieren. Dazu werden Daten zur sozialen Lage im Landkreis Main-Spessart zusammengestellt und analysiert.

In der Sozialraumanalyse werden verschiedene Perspektiven auf den Landkreis beleuchtet. Zunächst wird in Kapitel 2 kurz der untersuchte Raum beschrieben. In Kapi- tel 3 wird aufgezeigt wie der Landkreis Main-Spessart im Lichte bundesweiter Studien einzuordnen ist. Daraufhin wird in Kapitel 4 auf aktuelle Prognosen und Vorausberech- nungen des Bayerischen Landesamtes für Statistik zur bevölkerugnsentwicklung Be- zug genommen. In den Kapiteln 5 bis 10 werden Indikatoren für die Themenbereiche Arbeitsmarkt, Gesundheit und Pflege, Soziale Intervention, Partnerschaft und Familie, Bildung sowie Wohnen beleuchtet. In Kapitel 11 wird der Landkreis einem regionalen Vergleich unterzogen. In Kapitel 12 werden die Ergebnisse multivariater statistischer Untersuchungen dargestellt, bei denen nach Zusammenhängen zwischen einzelnen Variablen gesucht wurde. Über die Ergebnisse einer Clusteranalyse mit deren Hilfe Ähnlichkeiten zwischen den Kommunen des Landkreises gesucht wurde, wird in Ka- pitel 13 berichtet. Anschließend fließen in Kapitel 14 Erkenntnisse ein, die in einer Viel- zahl von Gesprächen und Erhebungen mit Experten und Bürgern gewonnen wurden.

Zuletzt werden in Kapitel 15 die Erkenntnisse aller Kapitel der Sozialraumanalyse in einer SWOT-Analyse zusammengefasstund in Kapitel 16 mögliche Ansatzpunkte für die Weiterentwicklung der Jugendhilfe benannt.

1.2 Bevölkerungsprognose und regionalisierte Bevölkerungsvo- rausberechnungen Über die Analyse und Darstellung von grundlegenden Daten hinaus wurde die demographische Entwicklung einer genaueren Betrachtung unterzogen. Dazu wurde auf Daten des Statistischen Landesamtes zurückgegriffen. Eine eigenständige Daten- erhebung und demographische Prognoserechnung hätte die für diese Studie zur Ver- fügung stehenden Ressourcen überschritten. Für die Berechnung einer Bevölkerungsprognose müssen neben der Erfassung der aktuellen Bevölkerungsstruktur Hypothesen über die zukünftige Entwicklung von Fertili- täts-, Mortalitäts- und Migrationskennziffer aufgestellt werden. Da der Verlauf dieser Parameter mit zunehmendem Abstand vom Ausgangsjahr immer schwerer vorhersehbar ist, haben langfristige Bevölkerungsprognosen prinzipiell Modellcharakter. In der Demographieforschung spricht man bei einem Berichterstattungszeitraum von über 20 Jahren aus Gründen der Abgrenzung daher von Bevölkerungsvorausberech- nungen. Klar ist: Je weiter eine Vorausberechnung in die Zukunft reicht, umso stärker wirken sich geringfügige Abweichungen der angenommenen Parameter zu Fruchtbarkeit, Sterblichkeit und den Wanderungen aus. Je kleinräumiger die Bevölkerungsprognose angelegt ist, umso anfälliger ist sie auch für Abweichungen, da schon kleine Diver- genzen einen größeren prozentualen Einfluss haben, als bei einer verhältnismäßig großen Ausgangspopulation. Auch bei unvorhersehbaren Ereignissen wie Wirtschafts- krisen oder Kriegen leidet die Prognosegenauigkeit, da in Zeiten des Wandels sich viele Parameter der Bevölkerunsentwicklung deutlich verändern (Z.B. Wanderungen, Alterszusammensetzung der Bevölkerung, Geburtenkennziffer). Der Wert von Bevöl- kerungsprognosen und -vorausberechnungen besteht jedoch nicht darin, die demographische Entwicklung exakt vorherzusagen. Vielmehr sollen sie zeigen, wie sich Be- völkerungszahl und -struktur unter gegebenen Voraussetzungen verändern werden, um nach Möglichkeit nicht gewünschte Effekte durch Einflussnahme auf die Parame- ter abzuwenden oder sich auf die Folgen der Bevölkerungsentwicklung besser vorbe- reiten zu können. Bayern steht vor erheblichen demographischen Veränderungen – neben der landes- weiten Alterung der Bevölkerung wird der Freistaat trotz der stark gestiegenen Zuwan- derung aus der Europäischen Union sowie den arabischen und afrikanischen Krisen- staaten weiterhin von unterschiedlichen regionalen Entwicklungspfade geprägt sein.

Das Bayerische Landesamt für Statistik bietet in seinem „Demographie-Spiegel für Bayern“ nicht nur für Landkreise und kreisfreie Städte eine Bevölkerungsprognose an, sondern auch auf Gemeindeebene. Die aktuell vorliegende Berechnung für alle 71 Landkreise und 25 kreisfreie Städte geht vom Bevölkerungsbestand zum 31.12.2014 aus und rechnet die Bevölkerung bis ins Jahr 2034 voraus.

Für kleinere Einheiten, wie z.B. einzelne Gemeinden im Landkreis, ist es methodisch schwieriger, Bevölkerungsvorausberechnungen umzusetzen, da im Gegensatz zu großen Bevölkerungsaggregaten zufallsbedingte Schwankungen in den Parametern Fertilität, Mortalität und Wanderungen einen größeren Einfluss auf die Entwicklung der Bevölkerungszahl haben. Um dem Rechnung zu tragen, wurde in der regionalisierte Bevölkerungsvorausberechnung des Landesamtes für Statistik für Gemeinden mit weniger als 5.000 Einwohnern ein kürzerer Vorausberechnunghorizont, 2014 bis 2028, ge- wählt. Für größere Gemeinden ab 5.000 Einwohnern stehen in Anlehnung an die regionalisierte Bevölkerungsvorausberechnung auf Kreisebene Daten bis 2034 zur Ver- fügung.1

2 Untersuchungsgebiet

Der Landkreis Main-Spessart liegt in der westlichen Mitte des Regierungsbezirks Unter- franken. Der Landkreis grenzt im Uhrzeigersinn im Nordwesten beginnend an den hes- sischen Main-Kinzig-Kreis, an die unterfränkischen Landkreise Bad Kissingen, Schwein- furt und Würzburg, an den Main-Tauber-Kreis (in Baden-Württemberg) sowie an die unterfränkischen Landkreise Miltenberg und Aschaffenburg. . Kommunen: Dem Landkreis sind sieben Städte, acht Märkte und 25 Ge- meinden angehörig. Kreissitz ist die Stadt Karlstadt.

. Bevölkerungsdichte: Bei einer Einwohnerzahl von 125.915 zum Stichtag 31.12.2014 und einer Fläche von 1.321 qkm kommt der Landkreis auf eine Bevölkerungsdichte von ca. 95 Einwohnern pro qkm. Im Vergleich zur Ein- wohnerdichte der angrenzenden unterfränkischen Landkreise Aschaffen- burg (247), Bad Kissingen (91), Miltenberg (179), Schweinfurt (135) und Würzburg (164) weist der Landkreis nach Bad Kissingen die geringste Bevöl- kerungsdichte auf. . Geschlechterverhältnis: Das Verhältnis zwischen Frauen und Männern betrug zum Stichtag 63.275 Frauen (50,3%) zu 62.640 Männer (49,7%) (Verhält- nis Gesamtbayern: 50,8% Frauen zu 49,2% Männer).

1 Vgl. Bayerisches Landesamt für Statistik Demographie-Spiegel für bayerische Gemeinden unter https://www.statistik.bayern.de/statistik/gemeinden/

. Migrationshintergrund2: Der Anteil der Menschen mit Migrationshintergrund beträgt laut den neuesten Auszählungen3 im Landkreis Main-Spessart rund 10,4 Prozent (Unterfranken 15,2%; Bayern 19,0%), der niedrigste Wert bei den unterfränkischen Nachbarn hat der Landkreis Würzburg (10,1%), den höchsten der Landkreis Miltenberg mit 19,0 Prozent.

3 Positionierung in Index- und Benchmarksystemen

In den letzten Jahren haben umfassende vergleichende Studien und Benchmarksys- teme den Stand von Städten und Landkreisen im bundesweiten Vergleich abgebildet und damit eine Orientierung und Messlatte für Regionen geschaffen. All diese Systeme versuchen mit unterschiedlichen Indikatoren komplexe Sachverhalte, wie Zukunftsfähigkeit oder Familienfreundlichkeit von Regionen, zu messen. Auf der einen Seite muss man bezüglich der Auswahl der Indikatoren stets eine gewisse Skepsis wal- ten lassen, da es manchmal fraglich ist, ob sehr komplexe Sachverhalte durch wenige Zahlenwerte gut abgebildet werden können. Auf der anderen Seite ist jedoch gerade die vereinfachte Darstellung Ziel dieser Indikatorensysteme. Insgesamt sollten diese Studien nicht als abschließendes Urteil über Regionen, Landkreise oder Städte gewertet, sondern als Orientierungshilfe dafür gesehen werden, in welchen Berei- chen im Vergleich mit anderen Gebietseinheiten noch Raum für Verbesserung bzw. weiterer Entwicklungsbedarf besteht. Die im Folgenden dargestellten Vergleichsstu- dien ermöglichen eine Einordnung des Landkreises Main-Spessart im bundesweiten bzw. bayernweiten Kontext und liefern erste Anhaltspunkte für sinnvolle Handlungsop- tionen.

2 Im Jahr 2005 wurde der Themenkomplex Migration und Integration neu in das Erhebungsprogramm des Mikro- zensus aufgenommen. Diese Kategorie ersetzt mittlerweile immer mehr die bisherige Unterscheidung nach Deutschen und Ausländern, die aufgrund der inzwischen großen Zahl von (Spät-) Aussiedlern und Eingebürger- ten als immer weniger aussagekräftig angesehen wird. Die verwendete Abgrenzung der Bevölkerung mit Migra- tionshintergrund berücksichtigt den Wunsch, den Blick bei Migration und Integration nicht nur auf die Zuwande- rer selbst – das heißt die eigentlichen Migranten – zu richten, sondern auch bestimmte ihrer in Deutschland geborenen Nachkommen einzuschließen. Zur Bevölkerung mit Migrationshintergrund zählen alle, die nach 1949 auf das heutige Gebiet der Bundesrepublik Deutschland zugezogen sind, alle in Deutschland geborenen Aus- länder/-innen und alle in Deutschland mit deutscher Staatsangehörigkeit Geborene mit zumindest einem zuge- zogenen oder als Ausländer in Deutschland geborenen Elternteil. Außerdem gehören zu dieser Gruppe seit dem Jahr 2000 auch die (deutschen) Kinder ausländischer Eltern, die die Bedingungen für das Optionsmodell erfül- len, das heißt mit einer deutschen und einer ausländischen Staatsangehörigkeit in Deutschland geboren wurden. Vgl.: https://www.destatis.de/DE/ZahlenFakten/GesellschaftStaat/Bevoelkerung/MigrationIntegra- tion/Methoden/PersonenMitMigrationshintergrund.html 3 Bislang standen Informationen zur Bevölkerung mit Migrationshintergrund aus dem Zensus 2011 nur für Bund, Län- der, Kreise und Gemeinden mit mindestens 10.000 Einwohnern zur Verfügung. Im Gegensatz zu den bislang ver- öffentlichten Zahlen basieren die jetzigen Ergebnisse nicht auf der Hochrechnung von Stichprobenergebnissen, sondern es handelt sich um Auszählungsergebnisse aus dem bereinigten Registerbestand. Vgl.: Bayerisches Lan- desamt für Statistik (2015): Zensus 2011: Gemeindedaten Bevölkerung mit Migrationshintergrund Ergebnisse für Bayern. Statistische Berichte.

3.1 Berlin-Institut: Die demographische Lage der Nation 2011 Das Berlin-Institut für Bevölkerung und Entwicklung veröffentlichte im Jahr 2004 mit der Studie „Deutschland 2020 – die demographische Lage der Nation“ erstmals eine in- dikatorengestützte Bewertung aller deutschen Landkreise und kreisfreien Städte. 2006 und 2011 folgten weitere Veröffentlichungen dieser Reihe. Auch die aktuell vorliegende Studie (2011) beruht auf einer Zusammenstellung von insgesamt 22 Indikato- ren zu den Bereichen Demographie, Wirtschaft, Integration von Migranten, Bildung und Familienfreundlichkeit. Diese wurden aus Rohdaten der aktuellsten, auf Kreis- ebene verfügbaren amtlichen Statistik errechnet und mit einem jeweils definierten Notenschlüssel bewertet, wobei 1 der beste und 6 der schlechteste Wert ist. Nach Einschätzung des Berlin-Instituts können diese Indikatoren zusammengefasst die Zu- kunftsfähigkeit einer Region widerspiegeln.

Die Noten von Gesamtdeutschland liegen im Bereich von 2,58 (Landkreis München) und 4,73 (Uecker-Randow in Mecklenburg-Vorpommern). Es zeigt sich, dass der Nord- osten Deutschlands aus der Perspektive dieser Studie von eher schwachen Regionen geprägt ist. Bayern und Baden-Württemberg erweisen sich 2011 wie schon in den Vorgängerstudien als „sehr zukunftsfähig“. Im Freistaat Bayern liegen 15 der 20 am besten bewerteten Kreise Deutschlands, vor allem der Großraum München hat sich in den letzten Jahren als dynamischste Region Deutschlands herauskristallisiert. Gleichzeitig ist Bayern aber auch das Bundesland, in dem der Abstand zwischen der besten und der schlechtesten Region am gravierendsten ausfällt. Vor allem in Ober- franken leiden Städte und Landkreise unter Bevölkerungsrückgang. Der Landkreis Main-Spessart liegt in der Gesamtbewertung der Zukunftsfähigkeit auf der Notenskala des Berlin-Instituts bei 2,95 (Note 3) schneidet damit in seiner Region sehr gut ab, genau wie der Nachbarlandkreis Würzburg mit einer Bewertung von 2,91. Die anderen angrenzenden Landkreise Aschaffenburg, Miltenberg, Bad Kissingen und Schweinfurt können mit dem Landkreis Main-Spessart laut der Studie des Berlin- Instituts nicht mithalten, liegen aber dennoch in einem guten Mittelfeld.

Abbildung 1 Berlin-Institut Gesamtbewertung Zukunftsfähigkeit

Quelle: Berlin-Institut: Die demographische Lage der Nation (2011)

Top-Bewertungen erhält der Landkreis Main-Spessart in den Kategorien Beschäfti- gung, Arbeitslose und Sozialhilfeempfänger und für die Bildungschancen für Migran- ten.

Weniger gut sieht es für den Landkreis im Bereich Demographie aus. Die Kinderzahl wurde mit der Note 5 bewertet, das bedeutet, dass die durchschnittliche Anzahl der Kinder, welche eine Frau in ihrem Leben bekommt, in der Region zwischen 1,51 und 1,60 liegt. Auch die Anzahl der unter 35-Jährigen und der Frauenanteil im Landkreis werden nur mit der Schulnote 4 bewertet, was darauf schließen lässt, dass es auf lange Sicht an erwerbsfähigen Personen mangeln wird, ebenso wie an potentiellen Müttern.

Abbildung 2 Berlin-Institut Bevölkerungsentwicklung 2008 bis 2025 in Bayern

Quelle: Berlin-Institut: Die demographische Lage der Nation (2011)

Bei der Bevölkerungsprognose für die Jahre 2008 bis 2025 schneidet der Landkreis Main-Spessart auch dementsprechend schlecht ab, mit einem prognostizierten Wachstum im Bereich von –5 bis unter 0 Prozent.

3.2 Prognos-Familienatlas 2012 Der Prognos-Familienatlas wird vom Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend herausgegeben und untersucht die 402 Kreise und kreisfreien Städte Deutschlands hinsichtlich ihrer Attraktivität für Familien und Kinder und bildet sie entsprechend in einem Ranking ab. Dabei werden vier politische Handlungsfelder unter- schieden, anhand derer die Familienfreundlichkeit von Regionen beurteilt wird: . Handlungsfeld 1: „Vereinbarkeit von Familie und Beruf“ mit Indikatoren zur geschlechtsbezogenen Chancengleichheit am Arbeitsmarkt und zum Kinder- betreuungsangebot sowie zum Familienbewusstsein von Arbeitgebern. . Handlungsfeld 2: „Wohnen und Wohnumfeld“ mit Indikatoren zum Angebot von bezahlbarem Wohnraum, Freiräumen, Infrastruktur und Sicherheit. . Handlungsfeld 3: „Bildung“ mit Indikatoren zur schulischen Ausbildung, Ausbil- dungschancen für Jugendliche, Familienbildungsstätten sowie der Situation von Kindern und Jugendlichen mit Migrationshintergrund.

. Handlungsfeld 4: „Angebote und Organisation der regionalen Familienpoli- tik“ mit Indikatoren zu Angeboten und Leistungen für Familien und familien- bezogene Strukturen in der kommunalen Verwaltung.

Als Gesamtergebnis wird im Familienatlas 2012 kein Gesamtranking ausgewiesen, sondern eine Zuordnung zu Regionengruppen vorgenommen. Die Regionengruppen werden durch zwei Dimensionen bestimmt: Zum einen wird aus den vier beschriebenen Handlungsfeldern ein Index berechnet, zum anderen wird aus den Rahmenbe- dingungen Arbeitsmarkt und Demographie ein Index gebildet. Die einzelnen kommunalen Körperschaften werden jeweils beim Handlungsfeldindex und dem Rahmen- bedingungsindex dem oberen, mittleren oder unteren Drittel zugeordnet. In der Kom- bination werden neun Regionengruppen sichtbar, die unterschiedliche Profile der At- traktivität für Familien aufweisen.

Abbildung 3 Familienatlas 2012 Handlungsfelder Gesamtindex

Quelle: Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend: Familienatlas (2012)

Die Bezeichnungen der Regionengruppen beziehen sich auf den Umgang mit den vorhandenen Potentialen. Der Gruppe der Top-Regionen für Familien werden deutschlandweit 25 Landkreise und kreisfreie Städte zugeordnet, die sich weniger dadurch auszeichnen, dass sie in einzelnen Handlungsfeldern Spitzenpositionen aufweisen, als vielmehr durch überdurchschnittliches Abschneiden in mehreren Berei- chen und vor allem dadurch, dass sie in keinem Bereich stark abfallen. Profilierten Regionen wird im Familienatlas große familienpolitische Aktivität bescheinigt, allerdings mit weniger messbarem Erfolg als die Top-Regionen. Insgesamt gehören 43 deutsche Städte und Landkreise zu den profilierten Regionen. Engagierte Regionen bieten Familien gute Lebensbedingungen, befinden sich aber entweder in einer un-

günstigen wirtschaftlichen Situation oder sind aus anderen Gründen mit einer sinkenden Zahl an Familien konfrontiert. Diese Gruppe umfasst insgesamt 68 Landkreise und Städte. Die Gruppe der etablierten Regionen ist gekennzeichnet durch sehr gute Rahmenbedingungen, aber eher mittelmäßigem Engagement in den vier Hand- lungsfeldern. Insgesamt fallen 47 Regionen in diese Kategorie. Die insgesamt 48 stabilen Regionen bilden das Mittelfeld Deutschlands und fallen in keinem Bereich positiv oder negativ auf. Schwellenregionen schneiden hinsichtlich der Handlungsfelder durchschnittlich ab, liegen aber bzgl. der demographischen und wirtschaftlichen Rahmenbedingungen im unteren Drittel. Dieser Gruppe werden 37 Regionen zugeordnet. Potentialregionen verfügen über überdurchschnittlich gute Rahmenbedin- gungen, setzen diese aber nicht in den Handlungsfeldern ein. Es werden 62 Potenti- alregionen benannt. Unprofilierte Regionen weisen unterdurchschnittliche Ergebnisse in den Handlungsfeldern auf und liegen hinsichtlich der Rahmenbedingungen im Mit- telfeld. So laufen diese Regionen Gefahr, die noch vorhandenen wirtschaftlichen Ressourcen einzubüßen, wenn es ihnen nicht gelingen sollte, ihre Attraktivität für Fa- milien zu steigern und diese so zum Bleiben oder Zuzug zu bewegen. Von dieser Situ- ation sind 43 Städte und Landkreise betroffen. Der Gruppe der strukturschwachen Regionen für Familien gehören 29 Kreise und kreisfreie Städte an, die sowohl hinsichtlich ihrer demographischen und wirtschaftlichen Rahmenbedingungen als auch in den Handlungsfeldern im unteren Drittel liegen.

Abbildung 4 Familienatlas Attraktivität Regionen für Familien

Quelle: Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend: Familienatlas (2012)

Der Landkreis Main-Spessart wird den stabilen Regionen für Familien zugeordnet. Im bundesweiten Vergleich liegt der Kreis hinsichtlich der familienorientierten Handlungs- felder und bei den Rahmenbedingungen im Mittelfeld; ist also weder in besonderer Weise attraktiv noch unattraktiv. Hinsichtlich des ersten Handlungsfeldes, der Vereinbarkeit von Familie und Beruf, schneidet der Landkreis Main-Spessart durchschnittlich ab und belegt Rang 216 von insgesamt 402.

Abbildung 5 Familienatlas Vereinbarkeit Familie und Beruf

Quelle: Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend: Familienatlas (2012)

Bei der genauen Betrachtung der relevanten Indikatoren ergibt sich folgendes Bild: Die Chancengleichheit am Arbeitsmarkt stellt sich mit einem Indikatorwert von 79,7 unterdurchschnittlich dar, dies entspricht dem Rang 326. Im bundesweiten Vergleich liegt der Durchschnittswert hier bei 87,9. Auch kann sich der Landkreis Main-Spessart nicht durch familienbewusste Arbeitgeber auszeichnen4 – der Indikatorwert beträgt

4 Bewertung durch Anzahl der mit dem audit berufundfamilie zertifizierten Arbeitgeber je 100.000 sozialversicherungspflichtig Beschäftigten am Arbeitsort. Das audit berufundfamilie unterstützt Arbeitgebende, eine familienbewusste Personalpolitik nachhaltig umzusetzen. Es ist das strategische Managementinstrument zur besseren Vereinbarkeit von Beruf und Familie. Empfohlen von allen Spitzenverbänden der deutschen Wirtschaft, ermittelt das audit berufundfamilie Potenziale und bietet individuelle Lösungen für Arbeitgebende an, die sich rechnen. Das audit berufundfamilie ist ein kontinuierlicher Prozess. Im Rahmen der Auditierung, die in der Regel nach drei Monaten abgeschlossen ist und an deren Ende die Vergabe eines Zertifikats steht, werden konkrete Ziele und Maßnahmen erarbeitet. Deren praktische Umsetzung überprüft die berufundfamilie gGmbH – eine Initiative der gemeinnützigen Hertie-Stiftung jährlich. Vgl. Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend, Hrsg. (2012): Familienatlas 2012. Regionale Chancen im demografischen Wandel sichern, S. 16.

hier 0,0. Allerdings kann hier auch im bundesweiten Vergleich nur ein Wert von 3,8 erzielt werden. Auch die Ganztagsbetreuungsquote im Kindergartenalter wird unterdurchschnittlich bewertet (Indikatorwert: 26,1%, Durchschnittswert für Deutschland: 34,9%). Leicht über dem bundesweiten Durchschnitt liegen die Indikatorwerte für die Betreuungsquote unter dreijähriger Kinder (28%; bundesweiter Durchschnitt: 25,2%) und für den Netto-Ausbau der Betreuungsquote unter dreijähriger Kinder (12,5%; bundesweiter Durchschnitt: 10,9%). Der Indikatorwert für den Netto-Ausbau der Ganz- tagsbetreuungsplätze für Kindergartenkinder (9,8%) bewegt sich im bundesweiten Vergleich (10,0%) betrachtet im durchschnittlichen Bereich. Beim zweiten Handlungsfeld, „Wohnen und Wohnumfeld“ befindet sich der Landkreis Main-Spessart mit Rang 12 von 402 in den Top-20 Regionen Deutschlands.

Abbildung 6 Familienatlas Wohnsituation und Wohnumfeld

Quelle: Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend: Familienatlas (2012)

Dieser Rang ist hauptsächlich den Indikatoren „Kriminalitätsbelastung (Körperverlet- zung und Einbrüche)“ auf Rang 4, „Kinder und Jugendliche in Sportvereinen“ auf Rang 9, „Verunglückte Kinder im Straßenverkehr“ auf Rang 12 und „Anteil an Famili- enwohnungen“ auf Rang 61 zu verdanken. Bei all diesen Indikatoren liegen die Werte weit über dem Bundesdurchschnitt. Auch die Freifläche und Erholungsfläche je Ein- wohner in qm weist einen überdurchschnittlich hohen Indikatorwert von 384 auf, der bundesweite Durchschnittswert liegt bei 352. Ähnlich stellt sich auch die Situation bei der Erschwinglichkeit von Wohneigentum dar, hier belegt der Landkreis den Rang 173

mit einem Indikatorwert von 226 (deutschlandweiter Durchschnitt: 275). Einzig negativ ist die Kinderarztdichte, die an Kinderärzten je 100.000 Kindern unter 15 Jahren gemessen wird. Der Kreis Main-Spessart erreicht hier nur den Rang 334 mit einem Indika- torwert von 33, im bundesweiten Vergleich liegt der Wert bei 52. Im dritten Handlungsfeld „Bildung“ wurde im Vergleich zu den anderen Handlungs- feldern des Landkreises der schlechteste Wert erreicht – Rang 267. Allerdings liegt auch dieser Wert – wenn auch knapp – noch im zweiten Drittel der Gesamtrangfolge.

Abbildung 7 Familienatlas Bildung

Quelle: Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend: Familienatlas (2012)

Folgende Ränge wurden im Handlungsfeld „Bildung“ ermittelt: Am besten konnte sich der Indikator „Durchschnittliche Klassengröße in Sekundarstufe I“ positionieren auf Rang 129, immerhin noch im oberen Drittel der Gesamtrangfolge. Ebenfalls leicht über dem Durchschnitt liegt der Wert für die Schulabschlussquote ausländischer Schüler mit 93,8 Prozent (Durchschnittswert Deutschland: 91,8%). Die Indikatoren „Er- teilte Unterrichtsstunden je Schüler“ (Rang 214), „Durchschnittliche Klassengröße in der Primarstufe“ (Rang 223) und „Ausbildungsplatzdichte“ (Rang 225) liegen im durchschnittlichten Bereich. Unterdurchschnittliche Werte werden für die Indikatoren „Schüler-Lehrer-Relation“ (Rang 287), „Inklusion von Kindern mit Migrationshinter- grund in die Kindertagesbetreuung“ (Rang 297) und „Einrichtungen der Familienbil- dung“ (Rang 220) erzielt.

Für das vierte Handlungsfeld „Angebote und Organisation der regionalen Familien- politik“ belegt der Landkreis den Rang 240.

Besondere Angebote und Leistungen des Kreises für Familien sind im Kreis Main-Spes- sart das Ferienprogramm für Schulkinder und die Unterstützung von ehrenamtlichen Engagement für Familien. In Summe ergibt das zwei Angebote, dieser Wert ist im bundesweiten Vergleich unterdurchschnittlich.

Abbildung 8 Familienatlas Angebote regionale Familienpolitik

Quelle: Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend: Familienatlas (2012)

Hinsichtlich der Organisationsmaßnahmen der Kreisverwaltung erreicht der Landkreis Main-Spessart Platz 85. Von den abgefragten Strukturen sind ein lokales Bündnis für Familie, eine Familienbe- richterstattung und ein familienpolitisches Leitbild ebenso vorhanden wie eine An- sprechstelle für familienfreundliche Kommunalentwicklung für kreisangehörige Ge- meinden. Allerdings fehlt ein verbindlicher Maßnahmenplan zur Leitbild-Umsetzung, eine Familienfreundlichkeitsprüfung bei Verwaltungsentscheidungen und ein Famili- enbüro / eine Ansprechstelle für Familien in der Verwaltung.

Abbildung 9 Familienatlas Arbeitsmarkt-Rahmenbedingungen

Quelle: Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend: Familienatlas (2012)

Insgesamt liegt der Landkreis Main-Spessart bezüglich seiner Arbeitsmarkt-Rahmen- bedingungen auf Rang 51 von 402 und schneidet somit im Regionenvergleich über- durchschnittlich gut ab. Bewertet wurden hier die Kriterien „Erwerbsbeteiligung der Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter“ (73,0%), „Arbeitslosenquote“ (2,1%; Rang 11), „Jugendarbeitslosenquote“ (2,0%; Rang 48) und „Beschäftigungswachstum von 2005 bis 2010“ (7,1%). Die Arbeitslosenquote gesamt und auch die Jugendarbeitslosen- quote sind überdurchschnittlich gut, der Durchschnittswert für Deutschland beträgt 6,5 Prozent bzw. 5,1 Prozent.

Abbildung 10 Familienatlas Demographie-Rahmenbedingungen

Quelle: Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend: Familienatlas (2012)

Hinsichtlich der demographischen Rahmenbedingungen liegt der Kreis Main-Spessart auf Rang 307. Der beste Wert in diesem Bereich ergab sich beim Anteil der Kinder und Jugendlichen unter 18 Jahren an der Gesamtbevölkerung (2010) – er beträgt 16,9% und entspricht ungefähr dem Durchschnittswert in Deutschland (16,3%). Der Indikator „Familienwanderung“, gemessen am Saldo der Zu- und Fortzüge in den Al- tersgruppen 0 bis 18 Jahre und 30 bis 50 Jahre je 1.000 Einwohner in denselben Alters- gruppen (2009) erreicht einen Wert von –0,4, was ebenfalls im Bereich des bundesweiten Durchschnitts liegt (-0,6). Die Entwicklung der Familienwanderung wird an der Veränderung des Saldo der Familienwanderer je 1.000 Einwohner in den gleichen Al- tersgruppen von 2004 bis 2009 gemessen. Hierfür ergibt sich ein Wert von –1,7, in der Rangfolge entspricht das Platz 222. Im bundesweiten Durchschnitt lässt sich hier ein Wert von –1,0 messen. Die Geburtenhäufigkeit – gemessen an den altersgruppenspe- zifischen Geburtenziffern (5-Jahres-Kohorten) der Frauen zwischen 15 und 49 Jahren in 2010 – liegt mit einem Indikatorwert von 44,8 unter dem Durchschnittswert für Deutschland (46,4), auch die Veränderung der Geburtenhäufigkeit zwischen 2005 und 2010 ergibt einen im Vergleich unterdurchschnittlichen Wert von –1,4. Der Wert für Deutschland beträgt 1,7. Als Resultat daraus ist die Entwicklung des Anteils der Kinder und Jugendlichen, der an der Veränderung des Anteils der Kinder und Ju- gendlichen von 2005 bis 2010 gemessen wird, drastischer gesunken (um 2,6%) als im

bundesweiten Vergleich (um 1,34%). Der Landkreis Main-Spessart liegt mit diesem In- dikatorergebnis auf dem drittletzten Rang (400 von 402).

3.3 Prognos-Zukunftsatlas 2016 Der Prognos-Zukunftsatlas 2016 – Das Ranking für Deutschlands Regionen knüpft an die bisher erschienenen Atlanten aus den Jahren 2004, 2007, 2010 und 2013 an und bildet deren Fortführung und Aktualisierung. Damit ist er das einzige deutschland- weite Ranking, das die regionalen Entwicklungen seit mehr als 10 Jahren aufzeigt. Er misst die Zukunftschancen der kreisfreien Städte und Landkreise in Deutschland. Ins- gesamt wurden 29 makro- und sozioökonomische Indikatoren verwendet, die zu den Bereichen „Demographie“, „Arbeitsmarkt“, „Wohlstand und soziale Lage“ und „Wett- bewerb und Innovation“ zusammengefasst wurden.

Abbildung 11 Zukunfstatlas 2016 Indikatorenset

Quelle: Prognos Zukunftsatlas (2016)

Bei der Berechnung des Zukunftsindex wurde darauf geachtet, dass Größeneffekte relativiert wurden, so dass alle Standorte die „gleichen Chancen“ haben und „große“ Standorte durch Einbeziehung absoluter Daten (bspw. Einwohnerzahl) nicht bevor-

zugt werden. Neben einem Gesamtranking der Regionen anhand ihrer Zukunftsfä- higkeit hinsichtlich verschiedener wirtschaftlich und gesellschaftlich relevanter The- men, werden Städte und Landkreise bezüglich ihrer momentanen Standortstärke und die Dynamik der Veränderungen im Zeitverlauf eingestuft. 5

Abbildung 12 Zukunftsatlas Zukunftsfähigkeit

Quelle: Prognos Zukunftsatlas (2016)

Wurde dem Landkreis Main-Spessart 2004 noch ein ausgeglichener Chancen-Risiko- Mix bescheinigt, kann 2016 gesagt werden, dass der Kreis in die Kategorie leichte Zukunftschancen aufgestiegen ist. Dies bedeutet einen Anstieg in der Gesamtrang- folge von Platz 241 im Jahr 2004 auf Platz 141 im Jahr 2016. Im Ranking der Dimension „Stärke“ stieg der Landkreis in den über zehn Jahren von Platz 213 (von 439) auf Platz 103 (von 402) auf und konnte sich somit zu einer Region mit hoher Stärke entwickeln. In der Dimension „Dynamik“ wird der Landkreis im Jahr

5 Aufgrund der Kreisgebietsreform in Mecklenburg-Vorpommern im Jahr 2011 hat sich die Zahl der Kreise und kreisfreien Städte in Deutschland von 412 auf 402 reduziert. Der Zukunftsatlas bezieht sich jeweils auf den aktuell gültigen Gebietsstand. Entsprechend gibt der Zukunftsatlas 2016 Auskunft über die Zukunftsfähigkeit der 402 Kreise und kreisfreien Städte in Deutschland, während im Zukunftsatlas 2010 noch 412 sowie in 2007 und 2004 noch 439 Kreise und kreisfreie Städte im Regionsvergleich standen. Die Verringerung der Kreiszahl führt dazu, dass der 1:1 Vergleich der Rangplatzierung zwischen dem Zukunftsatlas 2016 und den Zukunftsatlanten aus den Jahren 2010, 2007 und 2004 nicht mehr gegeben ist. Je nach Platzierung im Ranking kann die tatsächliche Rangveränderung zwischen 10 bis 37 Rangplätzen vom Ergebnis abweichen, wenn man die Platzierung der Re- gion im Atlas 2013 (Rang von 402) mit den Platzierungen im Atlas 2010 (Rang von 412) sowie im Atlas 2007 bzw. 2004 (Rang von 439) direkt vergleicht.

2016 auf Rang 324 (von 402) eingestuft und ist somit den Regionen geringerer Dyna- mik zuzurechnen.

Abbildung 13 Zukunftsatlas Dynamikkarte

Quelle: Prognos Zukunftsatlas (2016)

Abbildung 14 Zukunftsatlas Stärkenkarte

Quelle: Prognos Zukunftsatlas (2016)

Im Vergleich mit seinen unterfränkischen Nachbarlandkreisen schneidet der Kreis Main-Spessart (Platz 141) im Zukunftsatlas 2016 durchschnittlich ab. Auch dem Land- kreis Aschaffenburg (Platz 129) werden „leichte Zukunftschancen“ prognostiziert. Bad Kissingen (157) und Miltenberg (197) wird ein ausgeglichener Chancen-Risiko-Mix zu- gesprochen. Lediglich der Landkreis Würzburg (Platz 73) wird mit hohen Zukunftschan- cen bewertet.

Abbildung 15 Zukunftsatlas Auszug interaktive Gesamtkarte Landkreisvergleich 1

Abbildung 16 Zukunftsatlas Auszug interaktive Gesamtkarte Landkreisvergleich 2

Quelle: Prognos Zukunftsatlas (2016)

3.4 Focus Lebenswertstudie Deutschland 2014 Eine im Jahr 2014 erschienene Studie, die zur weiteren Positionierung des Landkreises Main-Spessart dienen kann, ist die Focus Lebenswertstudie Deutschland. Die Studie von Dr. Wolfgang J. Steinle legt anhand der Faktoren „Sicherheit und Risiken“, „Jobs“, „Wohlstand, Einkommen, Qualifikation“, „Kosten“, „Wohnraumversorgung, Infrastruk- tur, Attraktivität“ und „Gesundheit und Demographie“ eine Gesamtrangfolge aller 402 deutschen Landkreise und kreisfreien Städte fest. Anhand der Messung der verschiedenen Faktoren soll eine Einstufung des regionalen Lebenswerts möglich gemacht werden. Die einzelnen Faktoren setzen sich aus insgesamt 33 Einzelindikatoren zusammen, die sich wie folgt verteilen: Faktor „Sicherheit (Kriminalität) und Risiken“: . Wohnungseinbruchsdiebstahl . Diebstahl von Kraftfahrzeugen . Diebstahl an und aus Kraftfahrzeugen . Körperverletzung . Raub, räuberische Erpressung . Vergewaltigung, sexuelle Nötigung . Verletzte bei Straßenverkehrsunfällen . Tödlich Verunglückte bei Straßenverkehrsunfällen Faktor „Jobs“: . Betroffenheit durch Insolvenzen . Gründungsverhalten (Verhältnis der Gewerbeanmeldungen zu den Gewer- beabmeldungen) . Gewerbesteueraufkommen . Wanderungssaldo der jüngeren Bevölkerung (18 bis unter 30 Jahre) . Niveau der Arbeitslosigkeit (Arbeitslosenquote) . Abbau/Zunahme der Arbeitslosigkeit . Jugendarbeitslosigkeit . Langzeitarbeitslosigkeit Faktor „Wohlstand, Einkommen, Qualifikation“: . Lohn- und Gehaltsniveau . Entwicklung des Bruttoinlandprodukts pro Kopf . Armut und soziale Ausgrenzung (von sozialen Mindestsicherungsleistungen abhängige Bevölkerung) . Qualifikation (Schulabgänger ohne Schulabschluss)

Faktor „Kosten“: . Grundsteuer B, Aufkommen (Indikator für die Wohnraumnebenkosten) . Baulandpreise für Eigenheime . Mieten Faktor „Wohnraumversorgung, Infrastruktur, Attraktivität“: . Bautätigkeit (fertig gestellte Wohnungen) . Baugenehmigungen . Öffentliche Verschuldung (Indikator für die Fähigkeit, die Qualität der öffentli- chen Infrastruktur langfristig aufrecht zu erhalten) . Steuereinnahmen der Städte und Gemeinden . Wanderungssaldo . Touristische Attraktivität (Gästeankünfte) Faktor „Gesundheit und Demographie“: . Junge Bevölkerung – Anteil der 10- bis unter 25-Jährigen an der Gesamtbe- völkerung (Arbeitskräftepotenzial) . Kinder-Anteil der unter 10-Jährigen an der Gesamtbevölkerung (Indikator für Zuversicht und Bevölkerungsdynamik) . Pflegebedürftige Menschen . Krankenstand (Arbeitsunfähigkeitstage)

Rankingverfahren

Das Rankingverfahren wurde folgendermaßen durchgeführt: Die Einzelindikatoren der sechs Faktoren wurden anhand verschiedener Kriterien bewertet und daraufhin wurde für jeden einzelnen Faktor ein Durchschnittswert errechnet. Aus diesen Durch- schnittswerten wurde im Anschluss die Gesamtnote berechnet. Hieraus resultieren Ranglisten für jeden einzelnen Indikator, die Faktoren und auch für das Gesamter- gebnis. Die beste Platzierung innerhalb des Rankings ist Rang 1, die schlechteste Rang 402. Es kann vorkommen, dass zwei Landkreise bzw. Städte gleichrangig bewertet werden, daraufhin platziert sich der folgende Landkreis bzw. die folgende Stadt erst auf dem übernächsten Rang, da bei einer Anzahl von 402 deutschen Landkreisen und kreisfreien Städte auch nur insgesamt 402 Ränge vergeben werden können. Für den Landkreis Main-Spessart ergibt sich anhand der Studie folgendes Bild:

Tabelle 1 Focus Lebenswertstudie Landkreis Main-Spessart Ranking

Bereich Platz Sicherheit und Risiken 36 Jobs 134 Wohlstand, Einkommen, Qualifikation 5 Kosten 102 Wohnraumversorgung, Infrastruktur, Attraktivität 219 Gesundheit und Demographie 217 Gesamt 67 Quelle: Focus Lebenswertstudie Deutschland (2014)

Im Gesamtranking landet der Landkreis auf Platz 67 von insgesamt 402. Dieser Wert im oberen Drittel ergibt sich vor allem durch die sehr guten Faktorergebnisse im Be- reich „Wohlstand, Einkommen und Qualifikation“ und „Sicherheit und Risiken“. Um das Faktorergebnis für „Wohlstand, Einkommen, Qualifikation“ (Rang 5) zu errechnen, werden die Ergebnisse der einzelnen Indikatoren dieses Faktors als Durchschnittsno- ten zusammengefasst. Die Indikatoren hierbei sind: Bruttolöhne und –gehälter in Euro je Beschäftigten 2013 (41.355,30; Rang 86), BIP Wachstum in Prozent pro Jahr 2008- 2012 (2,72; Rang 92), Sozialhilfeempfänger je 100 Einwohner 2012 (1,8; Rang 20), Schulabgänger ohne Hauptschulabschluss in Prozent der Schulabgänger 2011/2012 (2,74; Rang 15). So belief sich z.B. der Bruttolohn bzw. das Bruttogehalt je Beschäftig- ten in 2013 im Landkreis auf 41.355,30€, im Bundesdurchschnitt betrug der Wert 39.457€. Die Schulabgänger ohne Hauptschulabschluss betrugen 2011/2012 2,74% der Schulabgänger im Landkreis, hier liegt der Bundesdurchschnitt bei 5,48%. Der am zweitbesten bewertete Faktor für den Kreis Main-Spessart ist „Sicherheit und Risiken“ (Rang 36). Der Faktor setzt sich aus folgenden Einzelindikatoren zusammen: Diebstahl in/aus Wohnungen je 10.000 Einwohner 2012 (6,3; Rang 36), Diebstahl von Kfz je 10.000 Einwohner 2012 (1,3; Rang 52), Diebstahl an/aus Kfz je 10.000 Einwohner 2012 (7,2; Rang 7), Körperverletzung je 10.000 Einwohner 2012 (31,5; Rang 13), Raub, räuberische Erpressung je 10.000 Einwohner 2012 (0,2; Rang 2), Sexuelle Nötigung, Vergewaltigung je 10.000 Einwohner 2012 (1,3; Rang 156), Unfälle Leicht- und Schwer- verletzte je 10.000 Einwohner 2012 (47,8; Rang 198) und Unfälle Tödlich Verletzte je 10.000 Einwohner 2012 (0,9; Rang 345). Bei den ersten beiden Indikatoren liegt der Landkreis Main-Spessart deutlich unter dem Durchschnitt, bei Körperverletzung über 52 Prozent (52,8%) und bei „Raub, räu- berischer Erpressung“ sogar beinahe 97 Prozent (96,6%) unter dem Bundesdurch- schnitt. Hierdurch erklärt sich die positive Wertung innerhalb der Gesamtrangfolge. Für den Indikator „Unfälle Leicht- und Schwerverletzte je 10.000 Einwohner 2012“ weist

die Studie den Kreis Main-Spessart als die am ehesten dem Bundesdurchschnitt ent- sprechende Region aus. Die Anzahl der Verkehrstoten ist im Landkreis doppelt so hoch wie im Bundesdurchschnitt (0,45) und auch im Vergleich mit den unterfränki- schen Nachbarlandkreisen (zwischen 0,31 LK Miltenberg und 0,62 LK Schweinfurt) mit Abstand der höchste Wert. Der Faktor „Kosten“ schafft es in der Gesamtrangfolge auf den Rang 102, zusammen mit dem Landkreis Heidekreis. Zwar liegt dieses Ergebnis hinter den beiden vorher ge- nannten Faktoren, aber doch immer noch im oberen Drittel der Gesamtrangfolge. Um den Kostenfaktor einer Region zu berechnen, wurde auf die Indikatoren „Grund- steuer B Istaufkommen Euro je Einwohner 2012“ (95,54€; Rang 93), „Baulandpreis in Euro je Quadratmeter 2012“ (49,55€; Rang 136) und „Angebotsmietpreise in Euro je Quadratmeter, Immonet GmbH, 2013“ (5,32€; Rang 142) zurückgegriffen. Der Bau- landpreis pro Quadratmeter beträgt im Landkreis nur halb soviel wie im Bundesdurch- schnitt (94,14€). Vor allem im Vergleich mit den unterfränkischen Nachbarlandkreisen hat der Landkreis Main-Spessart einen günstigen Wert vorzuweisen, nur Bad Kissingen mit 35,31€ ist in diesem Indikator niedriger angesiedelt, Aschaffenburg (125,90€), Würzburg (110,24€), Schweinfurt (68,63€) und Miltenberg (92,22€) liegen hier weitaus höher.

Die Mietpreise im Landkreis Main-Spessart rangieren ca. 19 Prozent (18,5%) unter dem Bundesdurchschnitt (6,53€) und liegen im Nachbarlandkreisvergleich im Mittelfeld:

Tabelle 2 Focus Lebenswertstudie Angebotsmietpreise in Euro je qm

Angebotsmietpreise in Euro je Quadratmeter (Immonet GmbH, 2013) Main-Spessart, LK 5,32 Aschaffenburg, LK 6,81 Würzburg, LK 7,32 Schweinfurt, LK 5,41 Bad Kissingen, LK 4,13 Miltenberg, LK 5,18 Quelle: Focus Lebenswertstudie Deutschland (2014)

In der Gesamtrangfolge auf Rang 134 platziert sich der Faktor „Jobs“. Die Kosten setzen sich aus den Einzelindikatoren „Insolvenzen (beantragte Verfahren) je 1.000 Ein- wohner 2012“ (0,7; Rang 3), „Gewerbean- zu Gewerbeabmeldungen 2012“ (1,0; Rang 217), „Gewerbesteuer Istaufkommen je Einwohner 2012“ (343,8; Rang 252), „Wanderungssaldo 18- bis unter 30-Jährige je 1.000 Einwohner 2012“ (-2,5; Rang 315), „Arbeitslosenquote 9/2013“ (2,6; Rang 20), „Abbau Arbeitslosigkeit in Prozent 2008-

2013“ (11,7; Rang 360), Jugendarbeitslosenquote 9/2013“ (3,8; Rang 116) und „Lang- zeitarbeitslose je 100 Einwohner 9/2013“ (0,32; Rang 26) zusammen.

Der Abbau der Arbeitslosigkeit 2008 bis 2013 beträgt im Bundesdurchschnitt minus - 7,28 Prozent und die Mehrzahl der Regionen hat von der sinkenden Arbeitslosigkeit profitiert, so auch - im Gegensatz zum Landkreis Main-Spessart - die unterfränkischen Landkreise Schweinfurt (-5,00%) und Bad Kissingen (-13,54). Der Faktor „Gesundheit und Demographie“ platziert sich in der Gesamtrangfolge auf Rang 217. Bewertet wurden hier die Indikatoren „Arbeitskräftepotenzial (Bevölkerung 10 bis unter 25 Jahre je 100 Einwohner 2011)“ (16,8; Rang 153), „Kinder (Bevölkerung bis unter 10 Jahre je 100 Einwohner) 2011“ (7,9; Rang 279), „Pflegebedürftige je 100 Einwohner 2011“ (3,7; Rang 296) und „Arbeitsunfähigkeitstage je Mitglied 2011“ (15,2; Rang 119). In diesem Teilbereich kann der Landkreis ein durchschnittliches Ergebnis erreichen. Das Schlusslicht in der Rangfolge der einzelnen Faktoren des Landkreises wurde der Faktor „Wohnraumversorgung, Infrastruktur, Attraktivität“, der in der Gesamtrang- folge Platz 219 erreicht. Zur Berechnung dieser Rangfolge werden im Einzelnen folgende Indikatoren berücksichtigt: „Fertig gestellte Wohnfläche in Quadratmeter je Einwohner 2012“ (0,2; Rang 246), „Baugenehmigungen in Quadratmeter je Einwoh- ner 2012“ (0,3; Rang 219), „Verschuldung je Einwohner 2012 (Schulden der Kernhaus- halte)“ (835,22; Rang 117), „Steuereinnahmen je Einwohner 2012“ (827,6; Rang 216), der „Wanderungssaldo (Zu- minus Fortzüge über die Kreisgrenzen) je 1.000 Einwohner 2012“ (-1,6; Rang 337), „Gästeankünfte je 100 Einwohner 2012“ (176,3; Rang 134). Beim Wanderungssaldo pro 1.000 Einwohner im Nachbarvergleich, zeigt sich, dass der Landkreis Main-Spessart gefolgt vom Landkreis Bad Kissingen den negativsten Saldo aufweist.

Tabelle 3 Focus Lebenswertstudie Wanderungssaldo je 1.000 Einwohner

Wanderungssaldo je 1.000 EW (2012) Main-Spessart, LK -1,62 Aschaffenburg, LK 3,96 Würzburg, LK 0,25 Schweinfurt, LK 1,15 Bad Kissingen, LK -0,41 Miltenberg, LK 0,45 Quelle: Focus Lebenswertstudie Deutschland (2014)

Auch wenn der Landkreis Main-Spessart in den einzelnen Faktoren in dieser Studie insgesamt betrachtet überdurchschnittlich bzw. durchschnittlich abschneidet, geben einige wichtige Einzelindikatoren Anlass zur Sorge.

Im Folgenden werden noch einmal alle Einzelindikatoren aufgelistet, die sich in ihrer jeweiligen Gesamtrangfolge im unteren Drittel bewegen: . Abbau Arbeitslosigkeit in Prozent 2008-2013 (11,7; Rang 360) . Kinder (Bevölkerung bis unter 10 Jahre je 100 Einwohner) 2011 (7,9; Rang 279) . Pflegebedürftige je 100 Einwohner 2011 (3,7; Rang 296) . Unfälle Tödlich Verletzte je 10.000 Einwohner 2012 (0,9; Rang 345) . Wanderungssaldo (Zu- minus Fortzüge über die Kreisgrenzen) je 1.000 Einwoh- ner 2012 (-1,6; Rang 337) . Wanderungssaldo 18- bis unter 30-Jährige je 1.000 Einwohner 2012 (-2,5; Rang 315).

Besonders die negativen Tendenzen der Wanderungssalden und die aktuelle Kin- deranzahl sind ein deutliches Warnsignal und heben hervor, wie wichtig es ist, dem demographischen Wandel aktiv gegenüberzutreten, um als Region nicht abgekop- pelt zu werden und isoliert dazustehen.

3.5 Institut der deutschen Wirtschaft Regionalranking 2014 Das Regionalranking 2014 der IW Consult, einer Tochter des Instituts der deutschen Wirtschaft, dokumentiert und evaluiert Daten zu Arbeitsmarkt, Wirtschaftsstruktur und Lebensqualität – für alle 402 Städte und Kreise in Deutschland. Die Ergebnisse werden als Niveauranking (Wie erfolgreich ist eine Region?) und Dynamikranking beschrieben (Wie erfolgreich hat sie sich im Betrachtungszeitraum entwickelt?). Ziel der Studie ist es, den Erfolg einer Region mithilfe eines ökonometrischen Modells über sozio-ökonomische Indikatoren zu erklären. Das bedeutet: Erfolg wurde im Sinne einer möglichst hohen Kaufkraft (Wohlstandsmaß) und einer möglichst geringen Ar- beitslosigkeit (Partizipationsmaß) definiert. Beide Indikatoren wurden gleichgewichtet zu einem Erfolgsindex zusammengefasst. Zur Beschreibung dieses Erfolgsindexes wurden 17 statistisch signifikante Unterindikatoren ermittelt und relevanzgewichtet den drei zentralen und erfolgsentscheidenden Obergruppen Arbeitsmarkt, Wirtschafts- struktur und Lebensqualität zugeordnet. Die Daten wurden ab 2007 bis zum aktuellen Rand (größtenteils die Jahre 2011 bis 2013) erhoben.

Tabelle 4 Regionalranking Indikatorenset

Bereich Indikator Einheit Schulabgänger ohne Hauptschulabschluss Prozent Arbeitsmarkt Anteil der hochqualifizierten Beschäftigten Prozent Arbeitsplatzversorgung Prozent Gewerbesaldo je 1.000 Einwohner Gemeindliche Steuerkraft Euro je Einwohner Wirtschaftsstruktur Gewerbesteuerhebesätze Prozent Patentanmeldungen je 100.000 Erwerbstätigen Gründungsintensität je 10.000 Erwerbsfähigen Naturnahe Fläche Prozent Fertiggestellte Wohnungen je 1.000 Wohnungen Gastübernachtungen je Einwohner Lebenserwartung Jahre Lebensqualität Arbeitsplatzwanderungen je 1.000 Einwohner Ärzte je 100.000 Einwohner Straftaten je 100.000 Einwohner Private Schuldner Prozent PKW-Fahrzeit zur nächsten BAB Minuten Quelle: Institut der deutschen Wirtschaft Köln Consult GmbH (2015)

Deutlich ist im Niveauranking im deutschlandweiten Vergleich die Dominanz der süd- deutschen Regionen insgesamt. 88 der 100 erfolgreichsten Regionen befinden sich in Baden-Württemberg und Bayern. Nur das südliche Hessen um Frankfurt am Main kann mit einer ähnlichen Dichte erfolgreicher Regionen aufwarten. Im restlichen Deutsch- land gehört lediglich Wolfsburg zu den Top 20.

Abbildung Regionalranking17 Regionalranking Niveaukarte Gesamt Gesamt (Rang) (Rang)

1-65 66-132 133-285 286-334 335-402

Quelle: Institut der deutschen Wirtschaft Köln Consult GmbH (2015) Quelle: Regionalranking 2014

Der Landkreis Main-Spessart findet sich mit Gesamtplatz 26 unter den Top 30 der insgesamt 402 kreisfreien Städte und Landkreise und liegt damit im Ranking im Vergleich mit seinen Nachbarlandkreisen auf dem vordersten Rang.

Tabelle 5 Regionalranking Niveau Gesamtrang und Bereiche Landkreisvergleich

Gesamtrang Note Note Note Region Niveau Wirtschaftstruktur Arbeitsmarkt Lebensqualität

Main-Spessart, LK 26 2,7 1,0 2,3 Aschaffenbrg, LK 53 2,0 2,0 2,7 Würzburg, LK 51 2,7 1,7 2,0 Schweinfurt, LK 117 2,0 3,3 2,7 Bad Kissingen, LK 120 4,0 2,0 2,7 Miltenberg, LK 76 2,3 2,3 2,3 Quelle: Institut der deutschen Wirtschaft Köln Consult GmbH (2015)

Hinsichtlich des Bereichs Arbeitsmarkt schneidet der Landkreis Main-Spessart mit einer Note 1,0 sehr gut ab und erreicht hier mit dem 4 Rang eine Topplatzierung unter den 402 kreisfreien Städten und Landkreisen. Bei der genauen Betrachtung zeigt sich, dass es in den einzelnen Indikatorenbewertungen dieses Bereichs Schwankungen gibt. Besonders gut schneidet der Kreis bei der Arbeitsplatzversorgung ab: mit 69,9 Prozent liegt man hier über dem deutschen Mittelwert von 63,1 Prozent – und erreicht Rang 5. Auch gut präsentiert sich der Landkreis beim Indikator Schulabgänger ohne Ab- schluss, wo man mit 2,8 Prozent weit unter dem deutschen Durchschnitt von 6,0 Pro- zent liegt (Rang 20). Etwas ab fällt der Landkreis im Bereich Arbeitsmarktbei der Aka- demikerquote, d.h. der Anteil der Beschäftigten mit Fachhochschulabschluss an allen sozialversicherungspflichtig Beschäftigten, allerdings ist der Anteil hier immer noch im deutschen Durchschnitt angesiedelt (9,5% zu 9,7%) und entspricht Rang 159.

Der Bereich Wirtschaftsstruktur wird im Landkreis Main-Spessart mit einer befriedigen- den Note 2,7 bewertet, Rang 102 erreicht der Landkreis in diesem Bereich. Der beste Indikatorwert errechnet sich hier bei den Gewerbesteuerhebesätzen, hier wurde Platz 94 erreicht, gefolgt von den Patentanmeldungen mit Rang 117. Auch beim Gewer- besaldo je 1.000 Einwohner kann der Landkreis mit 0,1 (Durchschnitt Deutschland 0,3) einen positiven Wert erzielen, der ihn auf Rang 223 positioniert.

Betrachtet man den Bereich Lebensqualität (Rang 72, Note 2,3) kann sich der Land- kreis zum Beispiel positiv hervorheben bei dem im bundesweiten Vergleich niedrigen Anteil an privaten Schuldner (5,1% zu 9,4%) und erreicht Rang 11 bei diesem Indikator. Auch bei der im bundesweiten Vergleich geringen Straftatbelastung je 100.000 Ein- wohnern (3.231 Fälle zu 6.377 Fälle) erreicht der Landkreis Main_Spessart mit Rang 23

einen Top-30 Platz. Weiter hinten im deutschlandweiten Regionenvergleich findet sich der Landkreis Main-Spessart allerdings zum Beispiel bei der Ärztedichte (Rang 316 von 402): mit 125,2 Ärzten je 100.000 Einwohnern liegt man hier im hinteren Drittel (Durchschnitt 164 Ärzte je 100.000 EW). Im Nachbarlandkreisvergleich schneiden hier der Landkreis Aschaffenburg mit 92,7 Ärzte je 100.000 Einwohner (Rang 396) und der Landkreis Schweinfurt (85,8 Ärzte, Rang 400) schlechter ab, während z.B. im Landkreis Bad Kissingen 151,5 Ärzte auf 100.000 Einwohner kommen und im Landkreis Würzburg sogar 152,1. Das Dynamikranking zeigt im Vergleich zum insgesamten Niveauranking ein etwas anderes Bild. Dieser Befund resultiert zum Teil aufgrund von Basiseffekten: Von einem vergleichsweise schwachen Ausgangsniveau sind Verbesserungen leichter zu erzielen. Zum Beispiel kann das Absenken der Arbeitslosenquote von 18 Pro- zent auf 12 Prozent leichter fallen als ein Rückgang von 9 Prozent auf 6 Prozent.

Abbildung Regionalranking18 Regionalranking Dynamikkarte Gesamt Gesamt (Rang)

1-54 55-105 106-278 279-355 356-402

Quelle:Quelle: Institut Regionalranking der deutschen 2014 Wirtschaft Köln Consult GmbH (2015)

Im Dynamikvergleich der Ranking-Studie findet sich der Landkreis Main-Spessart mit Gesamtrang 349 im unterdurchschnittlichen Bereich. Von den Nachbarlandkreisen wird in dieser Studie keiner in die Top 100 gestuft.

Tabelle 6 Regionalranking Dynamik Gesamtrang und Bereiche Landkreisvergleich

Gesamtrang Note Note Note Region Dynamik Wirtschaftstruktur Arbeitsmarkt Lebensqualität

Main-Spessart, LK 349 4,3 4,3 4,0 Aschaffenbrg, LK 313 5,0 3,3 4,7 Würzburg, LK 128 4,7 2,0 4,0 Schweinfurt, LK 332 5,7 3,7 3,0 Bad Kissingen, LK 173 3,3 3,7 3,3 Miltenberg, LK 190 3,0 3,7 4,0

4 Demographische Entwicklung

4.1 Parameter für eine Bevölkerungsprognose Bevölkerungsprognosen liefern wichtige, die Zukunft betreffende Informationen für gesellschaftliche, wirtschaftliche und politische Entscheidungsprozesse. Dabei handelt es sich um Berechnungen, die die aktuelle Bevölkerungszusammensetzung auf der Grundlage von vorher definierten Entwicklungsparametern für zukünftige Jahre fortschreiben. Die Grundlage einer Bevölkerungsprognose stellt immer die Ist-Situation einer Bevölkerung dar, sprich die Bevölkerungszusammensetzung zum Ausgangszeit- punkt, gegliedert nach Alter, Geschlecht und – je nach Erkenntnisinteresse – weiteren sozialstrukturellen Merkmalen. Neben der Bevölkerungsstruktur, die die demographische Entwicklung auf Jahr- zehnte hin maßgeblich bestimmt, wird die Bevölkerungszusammensetzung der Zu- kunft durch folgende drei Komponenten beeinflusst: . das Geburtenniveau bzw. die Entwicklung der Fertilität6 (Geburtenrate) . das Sterbefallniveau bzw. die Entwicklung der Mortalität (Sterberate) . die Wanderungsbilanz bzw. die Entwicklung der Migration (Wanderungen)

Da der Verlauf dieser Parameter mit zunehmendem Abstand vom Ausgangsjahr immer schwerer vorhersehbar ist, haben, wie bereits erwähnt, langfristige Bevölkerungs- prognosen prinzipiell Modellcharakter.

Die langfristig bedeutsamste Komponente für das Wachstum einer Bevölkerung ist die absolute Anzahl an Lebendgeborenen pro Jahr, das so genannte Geburtenniveau.

6 Der Begriff der Fertilität(-skennziffer) (von lat. fertilis = fruchtbar, ergiebig, befruchtend) entspricht in der Demo- graphie, Soziologie und Psychologie der Anzahl von Kindern, die eine Frau in ihrem Leben bekommt, und ist ab- zugrenzen von der medizinischen Bedeutung des Begriffs (Fruchtbarkeit als Fähigkeit zur geschlechtlichen Fort- pflanzung).

Bei einer Bevölkerungsprognose werden zur jährlichen Hochrechnung altersspezifi- sche Geburtenraten – also die Wahrscheinlichkeit, dass Frauen in einem bestimmten gebärfähigen Altersjahr zwischen 15 und 49 Mutter werden – herangezogen. Deren Summe ergibt die durchschnittliche Geburtenzahl, die so genannte zusammenge- fasste Geburtenrate. Sie zeigt an, wie viele Geburten pro Frau entfallen, wenn jeweils gleich große Altersgruppen von Frauen das gebärfähige Alter von 15 bis 49 in einem einzigen Kalenderjahr durchlaufen würden. So wird der Einfluss der aktuellen Alters- struktur ausgeschaltet und eine Anwendung auf eine sich im Laufe der Zeit durch Alterung und Zuwanderung verändernde Bevölkerungsstruktur ermöglicht. Die Ent- wicklung des Geburtenniveaus ist darüber hinaus stark von der Alters- und Ge- schlechtsstruktur einer Bevölkerung abhängig: Verfügt eine Bevölkerung über einen hohen Anteil von Frauen im gebärfähigen Alter, ist bei gleichbleibender Fertilität (gemessen an der Geburtenrate) die absolute Geburtenzahl höher als bei einer Bevöl- kerung mit einem geringen Anteil von Frauen im reproduktionsfähigen Alter.

Das Sterbefallniveau als zweite Komponente der Bevölkerungsentwicklung entspricht der absoluten Anzahl an Sterbefällen pro Jahr. Sie ergeben sich bei einer Bevölke- rungsprognose aus der rohen Sterberate. Diese misst, wie viele Todesfälle auf einen Mann bzw. eine Frau kommen, wenn jeweils gleich große Altersgruppen von Män- nern bzw. Frauen in einem einzigen Kalenderjahr ein bestimmtes Alter durchlaufen würden. Sie wird durch Aufsummierung der alters- und geschlechtsspezifischen Ster- beraten berechnet, die äquivalent zu den altersspezifischen Geburtenraten als Wahr- scheinlichkeit definiert sind, dass Männer bzw. Frauen in einem bestimmten Altersjahr ab Geburt das aktuelle Kalenderjahr überleben. Auch das Sterbefallniveau ist somit stark von der Alters- und Geschlechtsstruktur einer Bevölkerung abhängig: Verfügt eine Bevölkerung über einen hohen Anteil älterer Menschen, ist bei gleichbleibender Mortalität (gemessen an der Sterberate) die Sterbefallzahl höher als bei einer im Schnitt sehr jungen Bevölkerung. Zudem trägt ein hoher Frauenanteil aufgrund deren höheren Lebenserwartung zu einem niedrigeren Sterbefallniveau der betreffenden Gesamtbevölkerung bei.

Die Wanderungsbilanz ergibt sich aus der Zahl der Zu- und Abwanderungen pro Jahr und stellt als dritte Komponente der Bevölkerungsentwicklung den am stärksten schwankenden Faktor dar. Zu ihrer Hochrechnung wird direkt mit der alters- und geschlechtsspezifischen Migration gemessen am Nettowanderungssaldo gearbeitet. Dieses ist von einer Vielzahl von Faktoren sozialer, wirtschaftlicher und/oder politischer Natur abhängig, die nur schwer prognostizierbar sind. Als Beispiele für die drastischen Ausschläge dieses Faktors können hier die Folgen des Bürgerkriegs im ehemaligen Jugoslawien oder der Auflösung der Sowjetunion angeführt werden, die in den 1990er Jahren eine massive Zuwanderung in die Bundesrepublik Deutschland bedingt

haben – oder auch die aktuell durch die Flüchtlingssituation stark gestiegene Zuwan- derung aus der Europäischen Union sowie den arabischen und afrikanischen Krisen- staaten.7

Für die Berechnung einer Bevölkerungsprognose müssen neben der Erfassung der aktuellen Bevölkerungsstruktur also Annahmen über die zukünftige Entwicklung von Fer- tilität, Mortalität und Migration getroffen werden.

4.2 Bevölkerungsentwicklung in Bayern Um die Ergebnisse der Bevölkerungsprognose für den Landkreis Main-Spessart besser einordnen zu können, wird nachfolgend kurz auf die zukünftige Bevölkerungsentwick- lung in Bayern eingegangen.

Die Ergebnisse der regionalisierten Bevölkerungsvorausberechnung für Bayern bis 20348 besagen, dass die Einwohnerzahl Bayerns aufgrund der hohen Wanderungsge- winne aus dem Ausland bis 2025 nach den vorliegenden Berechnungen von aktuell 12,7 Millionen voraussichtlich auf über 13,3 Millionen Personen ansteigen und bis ins Jahr 2034 auf diesem Niveau verharren. Bis zum Endjahr der Vorausberechnung erreicht der Freistaat dann immer noch einen Bevölkerungsstand von 13.321.300 Perso- nen (+5,0 %). Diese Steigerung ist jedoch immer noch geringer als der Bevölkerungs- zuwachs, den Bayern in den vergangenen 20 Jahren erfahren hat. Eine demogra- phisch bedingte Schrumpfung wird den Freistaat also als Ganzes in den nächsten 20 Jahren unter den getroffenen Modellannahmen nicht ereilen. Nichtsdestotrotz wird sich seine Altersstruktur deutlich verändern.

7 Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): Beiträge zur Statistik Bayerns. Regionalisierte Bevölkerungsvorausbe- rechnung für Bayern bis 2034. Demographisches Profil für den Freistaat Bayern, S. 16. 8 Vgl. Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): Beiträge zur Statistik Bayerns. Regionalisierte Bevölkerungsvoraus- berechnung für Bayern bis 2034. Demographisches Profil für den Freistaat Bayern.

Abbildung 19 Bevölkerungsbaum Bayern 2014 bzw. 2034

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik: Regionalisierte Bevölkerungsvorausberechnung (2015)

Die Zahl der Geburten steigt die nächsten Jahre leicht an, nimmt dann aufgrund der immer kleiner werdenden Elternjahrgänge bis Beginn des nächsten Jahrzehnts deutlich ab (vgl. Abbildung 20). Gleichzeitig steigen die Sterbefälle pro Jahr, die das Ge- burtenniveau bereits heute deutlich übersteigen, kontinuierlich an. Die sich stetig ver- größernde Schere zwischen der Zahl der Lebendgeborenen und der Gestorbenen wird sich auch in den nächsten 20 Jahren fortsetzen.

Abbildung 20 Entwicklung Geburten und Sterbefälle in Bayern

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik: Regionalisierte Bevölkerungsvorausberechnung (2015)

Die Folge ist eine deutliche Alterung Bayerns: Auf 100 Erwerbsfähige kommen mo- mentan (2014) 30,3 Jugendliche und 32,6 ältere Menschen; im Jahr 2034 sind es 31,6 junge Menschen, dafür jedoch 46,9 Ruheständler. Die vorgenommene Berechnung des Altenquotienten durch das Statistische Landesamt mit einer höheren Altersgrenze (65 statt 60 Jahre) hat allerdings den Effekt, dass die Ergebnisse zu Gunsten einer weniger dramatischen Darstellung der tatsächlichen Gegebenheiten verzerrt werden. Zwar wurde die gesetzliche Altersgrenze für die Regelaltersrente auf 65 bzw. für jün- gere Jahrgänge auf 67 Jahre festgelegt, das tatsächliche Renteneintrittsalter liegt allerdings weiterhin niedriger. Trotz steigenden Renteneintrittsalters in den letzten Jah- ren liegt nach der Rentenzugangsstatistik der Deutschen Rentenversicherungen das durchschnittliche Eintrittsalter in Deutschland noch weit unter 65 Jahren, aktuell bei ca. 61 Jahren.9

9 Deutsche Rentenversicherung Bund (2013): Statistik der Deutschen Rentenversicherung. Rentenzugang 2012, S. 9.

Nach den aktuellen Daten des Statistischen Landesamts hatten im Jahr 2011 2,47 Mil- lionen Personen in Bayern einen Migrationshintergrund, darunter 1,28 Millionen deutsche und 1,19 Millionen ausländische Mitbürger. Dies entspricht Anteilen von 10,2 Pro- zent und 9,5 Prozent an der Gesamtbevölkerung. Somit hatte zusammengenommen jeder fünfte Einwohner des Freistaats eigene Migrationserfahrung oder stammte von Zuwanderern ab, bis zum Jahr 2024 wird es ca. jeder vierte Einwohner sein. 10

Abbildung 21 Anteile der Bevölkerung mit Migrationshintergrund in Bayern und den Regierungsbezirken bis 2024

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik (2013): Vorausberechnung der Bevölkerung mit Mig- rationshintergrund in Bayern bis 2024

Von dieser allgemeinen Beschreibung der gesamtbayerischen Verhältnisse abgesehen, ermöglicht die regionalisierte Vorausberechnung des Landesamtes aber natür- lich auch eine stadt- und landkreisspezifische Betrachtung der Bevölkerungsentwick- lung (vgl. Abbildung 22).

10 Bayerisches Landesamt für Statistik (2014): Vorausberechnung der Bevölkerung mit Migrationshintergrund in Bay- ern bis 2024 Zusammenfassung der Ergebnisse, S. 24.

Abbildung 22 Bevölkerungsvorausberechnung für Bayern

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik: Regionalisierte Bevölkerungsvorausberechnung (2015)

Insbesondere die strukturschwächeren Grenzregionen hin zum tschechischen Aus- land und zu den neuen Bundesländern werden deutliche Bevölkerungsverluste erlei- den. In Schwaben und Altbayern finden sich deutlich mehr ‚stabile’ Städte und Land- kreise, die sich mittelfristig zwar mit keinem schrumpfenden, aber dennoch alternden Einwohnerstand auseinandersetzen müssen. Nur das Einzugsgebiet der Landeshaupt- stadt kann auch in den nächsten zwanzig Jahren noch mit einem Zuwachs rechnen, sofern die wirtschaftlichen Bedingungen eine weitere Zuwanderung im gleichen Maße wie bisher begünstigen. Hinsichtlich ihrer individuellen Bevölkerungsentwicklung unterscheiden sich jedoch nicht nur Landkreise und kreisfreie Städte deutlich voneinander, sondern auch einzelne Kommunen oder Stadtteile. Insofern ist eine kleinteilige Bevölkerungsprognose, die dezidierte Aussagen bis auf Gemeinde- und Stadtteilebene herab erlaubt, ein sinnvoller Bestandteil nachhaltiger sozialpolitischer Planungsprozesse.

4.3 Bevölkerungsbestand Landkreis Nach der Bevölkerungsfortschreibung des Statistischen Landesamts lebten zum Stich- tag 31.12.2014 125.915 Einwohner im Landkreis Main-Spessart. Der Anteil der weiblichen Bevölkerung liegt bei 50,3 Prozent und der Anteil der männlichen bei 49,7 Pro- zent.

4.4 Ausländeranteil Landkreis Betrachtet man den Ausländeranteil im Landkreis (4,1%) nach den Kommunen sind größere Schwankungen zu erkennen: während z.B. der Markt Obersinn (0,7%) oder die Gemeinde Wiesthal (0,9%) nicht über einen Prozentpunkt hinauskommen, ist der der Anteil in Hasloch (9,7%) sogar über dem bayerischen Durchschnitt (8,2%) angesiedelt. Aber wie bereits auf Seite 10 erwähnt, ersetzt die Kategorie der Menschen mit Migrationshintergrund mittlerweile immer mehr die bisherige Unterscheidung nach Deutschen und Ausländern.

4.5 Migrationsanteil Landkreis Seit Sommer 2015 existieren erstmals für alle bayerischen Gemeinden Ergebnisse zur Bevölkerung mit Migrationshintergrund. Demnach hat in den acht bayerischen Groß- städten München, Augsburg, Ingolstadt, Regensburg, Nürnberg, Fürth, Erlangen und Würzburg durchschnittlich fast jeder Dritte einen Migrationshintergrund, in kleinen Ge- meinden mit unter 5.000 Einwohnern, von denen es in Bayern 1.522 gibt, ist es im Durchschnitt jeder Zwölfte. Insgesamt sind in Bayern die deutlichen regionalen Unter- schiede auffällig: In den nordöstlich gelegenen Gemeinden, vor allem in denen an der Grenze zu Tschechien, leben anteilig wenig Personen mit Migrationshintergrund. Ausnahme: die oberfränkischen Gemeinden Hof, Marktredwitz und Wunsiedel - dort hat jeder Fünfte einen Migrationshintergrund. Einen hohen Anteil an Migrationshinter- grund weisen neben den Großstädten auch die Grenzgemeinden zu Österreich auf. 11

Im Landkreis Main-Spessart haben 10,4 Prozent der Einwohner einen Migrationshinter- grund.

11 Vgl.: Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): Zensus 2011: In den kleinen Gemeinden Bayerns hat jeder Zwölfte einen Migrationshintergrund. Pressemitteilung 240/2015/44/A, 28. August 2015.

Abbildung 23 Einwohner mit Migrationshintergrund nach Kommunen in Prozent

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): Gemeindedaten Bevölkerung mit Migrations- hintergrund; Graphik: BASIS-Institut (2015)

Der größte Anteil findet sich im Marktheidenfeld, wo jeder Fünfte (20,1%) einen Mig- rationshintergrund besitzt, den niedrigsten Anteil mit 2,0 Prozent weist die Gemeinde Wiesthal auf.

4.6 Durchschnittsalter Landkreis

Abbildung 24 Durchschnittsalter nach Kommunen in Jahren

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): GENESIS: Fortschreibung des Bevölkerungsbe- stands; Graphik: BASIS-Institut (2015)

Im Landkreis Main-Spessart hat die Gemeinde Urspringen mit 41,0 Jahren das jüngste Durchschnittsalter vorzuweisen, die „älteste“ Kommune ist Neustadt am Main mit einem Durchschnittsalter von 47,4 Jahren. Hier ist zu beachten, dass vor allem das Durchschnittsalter der weiblichen Bevölkerung (50,3 Jahre) diesen Wert nach oben hebt. Im Schnitt zeigt sich der südöstliche Landkreis jünger als der nordwestliche.

4.7 Weitere demographische Indikatoren Weitere Informationen zur Alterszusammensetzung in den Kommunen liefern verschiedene demographische Indikatoren, die eine noch genauere Analyse der Bevölke- rungszusammensetzung eines Gebietes ermöglichen. Im Folgenden werden einige Indikatoren dargestellt, die eine Bewertung der Bevölkerungszusammensetzung er- leichtern sollen.12 Zur Berechnung des Jugendquotienten, des Altenquotienten oder auch bei der Ein- teilung der ‚Erwerbsbevölkerung’ gibt es unterschiedliche Definitionen der Altersgren- zen. Die verwendeten Grenzen (z.B. bei den noch nicht Erwerbsfähigen die Alters- grenze bis unter 15 oder bis unter 20 Jahre) sollten entsprechend immer kenntlich gemacht werden. Das Statistische Landesamt berechnet z.B. den Altenquotienten mit der Altersgrenze 65 Jahre. Diese vorgenommene Berechnung des Altenquotienten durch das Statistische Landesamt mit der Altersgrenze 65 Jahre (statt z.B. 60 Jahre) hat allerdings den Effekt, dass die Ergebnisse zu Gunsten einer weniger dramatischen Darstellung der Gegebenheiten verändert werden: Zwar wurde die gesetzliche Al- tersgrenze für die Regelaltersrente auf 65 bzw. für jüngere Jahrgänge auf 67 Jahre festgelegt, das tatsächliche Renteneintrittsalter liegt allerdings niedriger. Trotz steigenden Renteneintrittsalters in den letzten Jahren liegt nach der neuesten Rentenzu- gangsstatistik der Deutschen Rentenversicherungen das durchschnittliche Eintrittsal- ter in Deutschland noch weit unter 65 Jahren, aktuell bei ca. 61 Jahren.13

4.7.1 Altenquotient Der Altenquotient gibt das statistische Verhältnis des Anteils der Bevölkerung an, der nicht mehr im erwerbsfähigen Alter ist (60 Jahre und älter) zum Anteil der Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter (20 Jahre bis 59 Jahre). Er fungiert als Indikator für die Überal- terung einer Gesellschaft ebenso wie als Index ihrer Leistungsfähigkeit. Die erwerbs- fähige Bevölkerung investiert nicht nur in die Zukunft ihrer Kinder, sie kommt im Rah- men des Generationenvertrags auch für die Rente der älteren Bevölkerung auf. Diese Form der Belastung wird ebenfalls durch den Altenquotienten gemessen.

Für den Landkreis Main-Spessart liegt dieser Indikator bei einem Wert von 0,51, es kommen also 51 Ältere auf 100 Erwerbsfähige.

4.7.2 Jugendquotient Der Jugendquotient gibt das Verhältnis von der Anzahl "junger" Menschen, die noch nicht im erwerbsfähigem Alter sind (jünger als 20 Jahre) zu der Anzahl Menschen im

12 Hier wurde nach Altersklassen der Stichtag 31.12.2013 verwendet. 13 Deutsche Rentenversicherung Bund (2013): Statistik der Deutschen Rentenversicherung. Rentenzugang 2012, S. 29.

erwerbsfähigen Alter (20 bis 59 Jahre) an. Aufgrund der seit dem 20. Jahrhundert an- haltenden demographischen Veränderung in Deutschland tritt eine Überalterung auf, die den Jugendquotienten stetig absinken lässt und den Altenquotienten steigen lässt. Der Jugendquotient ist ein Indikator der Zukunftsfähigkeit einer Kommune. Je niedriger der Quotient liegt, umso weniger junge Menschen wachsen im Verhältnis zur erwerbsfähigen Bevölkerung heran. Der Jugendquotient für den Landkreis Main-Spessart liegt bei 0,34, d.h. es kommen 34 unter 20-Jährige auf 100 Personen im Alter zwischen 20 und 60 Jahren.

4.7.3 Billeter-Maß Um auch die zukünftige natürliche Bevölkerungsentwicklung und die damit verbun- denen demographischen Entwicklungsmöglichkeiten abschätzen zu können, wird das Billeter-Maß herangezogen. Das Billeter-Maß drückt das Verhältnis der Differenz zwischen Kinder- und der Großelterngeneration zur Elterngeneration aus, d.h. es setzt die “vorreproduktiven“ (0 bis unter 15 Jahre) und die “nachreproduktiven“ (50 Jahre und älter) Altersstufen einer Bevölkerung in Beziehung zu den “reproduktiven“ Jahr- gängen (15 bis unter 50 Jahre), um ausgehend von der aktuellen Bevölkerungsstruktur Wachstumspotentiale bzw. Schrumpfungsrisiken zu identifizieren. Da die Geburtenra- ten der meisten westlichen Industrienationen unter dem Ersatzniveau liegen, sind diese mit schrumpfenden Populationen konfrontiert, was das Billeter-Maß durch negative Werte anzeigt. Die Fachliteratur stellt diesen Index als eines der brauchbarsten Maße zur Quantifizierung demographischer Alterung heraus, nicht zuletzt, weil in dessen Berechnung alle Bevölkerungsgruppen einfließen. Im Landkreis Main-Spessart liegt das Billeter-Maß bei –0,75, d.h. dass im Landkreis auf 100 Personen im reproduzierenden Alter ein Überschuss von 75 nicht mehr reproduzierenden Personen kommt, was auf eine schrumpfende Population hinweist.

4.7.4 Ageing-Index Der Ageing-Index, auch Greis-Kind-Relation genannt, gibt das Verhältnis der 75-Jäh- rigen und Älteren zu den unter 20-Jährigen wieder. Insgesamt beläuft sich dessen Wert im Landkreis Main-Spessart auf 0,59 (59 betagtere auf 100 jüngere Menschen).

4.7.5 Greying-Index Der Greying-Index beschreibt den Alterungsprozess der älteren Bevölkerungsgrup- pen, indem er die Zahl der 75-Jährigen und Älteren mit der Zahl der 60- bis unter 75- Jährigen in Beziehung setzt. Im Landkreis Main-Spessart beläuft sich dieses Verhältnis auf einen Wert von 63 zu 100 60- bis unter 75-Jährigen.

Tabelle 7 Indikatoren Demographie

Jugend-quoti- Alten-quoti- Billeter- Ageing-In- Greying-In- Kommune ent ent Maß dex dex Arnstein 0,34 0,46 -0,71 0,56 0,69 Aura i.Sinngrund 0,33 0,44 -0,65 0,51 0,62 Birkenfeld 0,34 0,42 -0,59 0,43 0,53 Bischbrunn 0,32 0,42 -0,64 0,50 0,63 Burgsinn 0,31 0,49 -0,73 0,65 0,71 Erlenbach 0,32 0,42 -0,68 0,49 0,61 Esselbach 0,33 0,51 -0,79 0,62 0,65 Eußenheim 0,36 0,51 -0,71 0,49 0,53 Fellen 0,39 0,51 -0,61 0,47 0,56 Frammersbach 0,32 0,54 -0,79 0,65 0,63 Gemünden a.Main 0,33 0,56 -0,82 0,66 0,63 Gössenheim 0,35 0,41 -0,74 0,53 0,80 Gräfendorf 0,36 0,55 -0,78 0,56 0,56 Hafenlohr 0,36 0,57 -0,80 0,58 0,59 Hasloch 0,32 0,51 -0,69 0,68 0,75 Himmelstadt 0,30 0,43 -0,76 0,51 0,56 Karbach 0,40 0,44 -0,51 0,37 0,51 Karlstadt 0,36 0,54 -0,72 0,55 0,60 Karsbach 0,35 0,42 -0,66 0,47 0,66 Kreuzwertheim 0,32 0,58 -0,93 0,73 0,67 Lohr a.Main 0,32 0,56 -0,83 0,71 0,68 Marktheidenfeld 0,32 0,57 -0,82 0,76 0,73 Mittelsinn 0,29 0,54 -0,91 0,66 0,56 Neuendorf 0,36 0,60 -0,84 0,52 0,46 Neuhütten 0,34 0,49 -0,80 0,49 0,50 Neustadt a.Main 0,30 0,64 -0,98 0,94 0,78 Obersinn 0,30 0,62 -1,05 0,68 0,49 Partenstein 0,31 0,50 -0,79 0,60 0,60 Rechtenbach 0,31 0,48 -0,77 0,53 0,54 Retzstadt 0,31 0,39 -0,66 0,45 0,57 Rieneck 0,37 0,55 -0,73 0,58 0,65 Roden 0,35 0,46 -0,67 0,49 0,59 Rothenfels 0,32 0,47 -0,79 0,50 0,51 Schollbrunn 0,30 0,50 -0,72 0,68 0,70 Steinfeld 0,38 0,48 -0,63 0,50 0,67

Jugend-quoti- Alten-quoti- Billeter- Ageing-In- Greying-In- Kommune ent ent Maß dex dex Thüngen 0,37 0,52 -0,71 0,48 0,51 Triefenstein 0,35 0,40 -0,56 0,44 0,62 Urspringen 0,36 0,36 -0,51 0,35 0,55 Wiesthal 0,30 0,53 -0,84 0,69 0,64 Zellingen 0,34 0,52 -0,75 0,54 0,56 Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): GENESIS: Fortschreibung des Bevölkerungsbestands

Der Jugendquotient, der die Zukunftsfähigkeit einer Region veranschaulicht, offen- bart, dass in der „ältesten“ Gemeinde Neustadt am Main mit 0,30 mit die wenigsten junge Menschen im Verhältnis zur erwerbsfähigen Bevölkerung heranwachsen, nur die Gemeinde Mittelsinn (0,29) hat einen noch niedrigeren Jugendquotienten. Auch Himmelstadt, Obersinn, Schollbrunn und Wiesthal liegen mit 0,30 im Bereich von Neu- stadt. Die Kommune Karbach kann mit 40 jüngeren zu 100 Personen im erwerbsfähi- gen Alter im Landkreis das beste Verhältnis der jüngeren zur erwerbsfähigen Bevölke- rung erzielen.

Der Ageing-Index zeigt im Kommunenvergleich, dass z.B. in Urspringen 35 und Kar- bach 37 betagtere Menschen auf 100 jüngere kommen, während in Neustadt dieser Wert fast dreimal so hoch liegt (94 75-Jährige und älter auf 100 jüngere Menschen). Betrachtet man die Alten- und Jugendquotienten in den Kommunen zusammen (Ge- samtquotient14), zeigt sich, dass in der Gemeinde Neuendorf 96 Personen im nichter- werbsfähigen Alter 100 Personen im erwerbsfähigen Alter gegenüberstehen, in der Kommune Retztstadt sind es nur 70.

4.8 Bevölkerungsentwicklung Landkreis Das Statistische Landesamt geht in seiner Prognose für den Landkreis Main-Spessart (2014 bis 2034)15 von einer abnehmenden Bevölkerungszahl aus, um minus 6,1 Pro- zent. Damit liegt der Landkreis im Regierungsbezirk Unterfranken (-2,8%) über dem Schnitt. Im Vergleich mit seinen unterfränkischen Nachbarlandkreisen verzeichnet Main-Spessart nach Bad Kissingen (-7,1%) den zweithöchsten prognostiziertenBevöl- kerungsrückgang, dem Landkreis Würzburg wird z.B. lediglich ein Bevölkerungs- schwund von –0,5 Prozent prognostiziert.16

14 Zu interpretieren als Anzahl der Personen im nichterwerbsfähigen Alter je 100 Personen im erwerbsfähigen Alter. 15 Bayerisches Landesamt für Statistik und Datenverarbeitung (2015): Beiträge zur Statistik Bayerns. Regionalisierte Bevölkerungsvorausberechnung für Bayern bis 2034. Demographisches Profil für den Landkreis Main-Spessart. 16 Vgl.: Bayerisches Landesamt für Statistik und Datenverarbeitung (2015): Beiträge zur Statistik Bayerns. Regionali- sierte Bevölkerungsvorausberechnung für Bayern bis 2034. Demographische Profile für die Landkreise Bad Kissin- gen, Würzburg, Schweinfurt, Miltenberg, Aschaffenburg.

Vor allem bei der natürlichen Bevölkerungsbewegung (Geburten und Sterbefälle) weist der Landkreis Main-Spessart in Unterfranken nach dem Landkreis Bad Kissingen (-13,1%) den zweitschlechtesten Wert auf: mehr als 11 Prozent (-11,3%) verliert der Landkreis dadurch an Einwohnern.

4.8.1 Wanderungen Der Wanderungssaldo17, war in den letzten zehn Jahren im Landkreis Main-Spessart – mit Ausnahme des Jahres 2013 – negativ.

Abbildung 25 Zu- und Fortzüge über die Grenzen des Landkreises Main-Spessart

5.000

4.000

3.000

2.000

1.000

-1.000

-2.000

-3.000

-4.000

-5.000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Zuzüge Wegzüge Saldo

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik (2015); Graphik: BASIS-Institut (2015)

Während im Gesamtbayern der Sterbeüberschuss durch Zuwanderung bis 2034 aus- geglichen werden kann, verzeichnet der Regierungsbezirk Unterfranken eine negative Veränderung von –2,8 Prozent. Drei der zwölf kreisfreien Städte bzw. Landkreise im Regierungsbezirk können durch Zuwanderung ihren Bevölkerungsstand mehr oder weniger halten (Landkreis Kitzingen +/-0, kreisfreie Stadt Würzburg 0,4 Prozent, Land- kreis Würzburg 0,5 Prozent) und die kreisfreie Stadt Aschaffenburg kann sich um 1,7

17 Vgl. Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): GENESIS. Wanderungen über Kreisgrenzen, Zu- und Fortzüge, Saldo, Geschlecht, Jahre, Landkreis Main-Spessart.

Prozent steigern. Aber auch in zuwanderungsstärkeren Regionen wird die Bevölke- rung aufgrund des demographischen Wandels einen Anstieg des Durchschnittsalters erfahren. Der Landkreis Main-Spessart wird eine Steigerung seines Durchschnittsalters um ca. vier bis fünf Jahre auf 49,6 Jahre erleben. Auch das Billeter-Maß, das das Verhältnis der Bevölkerung, die nicht im fortpflanzungsfähigen Alter ist, zur Bevölkerung, die sich im fortpflanzungsfähigen Alter befindet, abbildet, steigt bis zum Jahr 2034 auf einen höheren negativen Wert von –1,1 an.

Betrachtet man die Bevölkerungsveränderungen in den unterschiedlichen Alters- gruppen, dann zeigt sich auch hier die für den Landkreis immer weiter fortschreitende Überalterung.

4.8.2 Prognostizierte Entwicklung der jungen Bevölkerung In allen Altersgruppen der jungen Bevölkerung prognostiziert das Statistische Landes- amt dem Landkreis Main-Spessart eine negative Bevölkerungsveränderung. Die Zahl der Kinder unter 3 Jahren wird sich bis 2034 um 14,6 reduzieren, die 3- bis unter 6- Jährigen und die 6- bis unter 10-Jährigen werden ca. 7 Prozent (-6,7% bzw. -7,4%) ab- nehmen. Jugendliche zwischen 10 und 15 Jahren werden einen Rückgang von 18,5 Prozent zu verzeichnen haben. Am meisten verliert die Altersgruppe der 16- bis unter 19-Jährigen, sie schrumpft bis 2034 fast um ein Drittel (30,1%).

Abbildung 26 Bevölkerungsentwicklung (absolut) Landkreis Main-Spessart Kinder und Jugendliche 2014-2034

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik: Regionalisierte Bevölkerungsvorausberechnung. De- mographisches Profil für den Landkreis Main-Spessart (2015)

Macht die junge Bevölkerung (0 bis unter 19 Jahre) heute noch knapp 17 Prozent an der Gesamtbevölkerung des Landkreises aus, so sind es 2034 nur noch 15 Prozent.

4.8.3 Prognostizierte Entwicklung der Erwerbsbevölkerung Insgesamt ergibt sich bei der Erwerbsbevölkerung eine starke Reduzierung des Bevöl- kerungsstandes. Die 18- bis unter 40-Jährigen schrumpfen in der Statistik um 17,0 Pro- zent, die älteren 40- bis unter 65-Jährigen sogar um 22,3 Prozent.

Die Problematik der Entwicklung lässt sich auch anders ausdrücken: Sowohl die Zahl der Kinder und Jugendlichen pro Erwerbsperson steigt (Indikator Jugendquotient 30,3 im Jahr 2034 zu 29,4 im Jahr 2014) als auch der Altenquotient steigt steil von 35 auf 63 zu 100 Erwerbsfähigen im Jahr 2034 an. Das bedeutet, dass es im Landkreis Main- Spessart im Jahr 2034 theoretisch bereits über 93 abhängige Personen im Verhältnis zu 100 Erwerbspersonen geben wird (Gesamtquotient), also theoretisch 1,9 Personen, die noch nicht oder nicht mehr selbst Erwerbseinkommen erzielen je Zwei-Personen- Haushalt. 2014 waren es noch 1,3 abhängige Personen.

4.8.4 Prognostizierte Entwicklung der älteren Bevölkerung Die ältere Generation ab dem gesetzlichen Renteneintrittsalter von 65 Jahren nimmt in der regionalisierten Bevölkerungsvorausberechnung des Statistischen Landesamt in den nächsten 20 Jahren im Landkreis Main-Spessart um über 40 Prozent zu (42,6%).

Abbildung 27 Veränderung der Bevölkerung nach Altersgruppen 2034 zu 2014 Land- kreis Main-Spessart in Prozent

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik: Regionalisierte Bevölkerungsvorausberechnung. De- mographisches Profil für den Landkreis Main-Spessart (2015)

4.9 Bevölkerungsentwicklung Kommunen Kleinräumig betrachtet gibt es in der demographischen Entwicklung große Unter- schiede im Landkreis Main-Spessart.18 Während der Gemeinde Esselbach ein Bevöl- kerungsplus von 7,5 Prozent berechnet wird, zeigt sich in der Gemeinde Neuendorf ein Verlust von fast 20 Prozent. Legt man die Kategorien der Veränderung des Bayerischen Landeamts für Statistik zu Grunde (vgl. Abbildung 22 Bevölkerungsvorausberechnung für Bayern), sind zehn Kommunen im Landkreis „stabil“, eine (Thüngen) „zunehmend“ und Esselbach fällt mit 7,5 Prozent knapp in die Kategorie „stark zunehmend“. Diese stabileren Kommu- nen finden sich, abgesehen von Partenstein, im südlichen Landkreis. Der nördliche Landkreis verliert am meisten an Bevölkerung.

Abbildung 28 Veränderung 2014 bis 2028 in Prozent

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik: Regionalisierte Bevölkerungsvorausberechnung. De- mographisches Profil für alle bayerischen Gemeinden (2016); Graphik: BASIS-Institut (2016)

18 Bis 2028 liegen für die Kommunen unter und über 5.000 Einwohnern Vergleichsdaten vor. Wie oben bereits er- wähnt, ist es bei kleinen Einheiten methodisch schwieriger, Bevölkerungsvorausberechnungen umzusetzen, da im Gegensatz zu großen Bevölkerungsaggregaten zufallsbedingte Schwankungen in den Parametern Fertilität, Mortalität und Wanderungen einen größeren Einfluss auf die Entwicklung der Bevölkerungszahl haben.

5 Arbeitsmarktdaten

5.1 Arbeitslosigkeit und SGB-Bezug Betrachtet man die Zahl der Arbeitslosen nach den Rechtskreisen SGB II und SGB III in den Kommunen im Verhältnis zu den Beschäftigten am jeweiligen Wohnort19 (Daten Juni 201420) ergeben sich für die Kommunen des Landkreises Main-Spessart zwischen 0,9 Prozent (Neuendorf) und 4,8 Prozent (Obersinn).

Abbildung 29 Arbeitslosenrelation in den Kommunen

Quelle: Bundesagentur für Arbeit (2015); Graphik: BASIS-Institut (2015)

19 Der Wohnort des Beschäftigten wird den vom Arbeitgeber zu erstattenden Meldungen zur Sozialversicherung entnommen, wobei aus Postleitzahl und verbaler Ortsbezeichnung der amtliche Gemeindeschlüssel und die Dienststellen-Nummer der BA ermittelt und zur Versicherungsnummer abgespeichert werden. Die aktuelle An- schrift ist vom Arbeitgeber bei jeder Anmeldung mitzuteilen, eine Änderung der Anschrift wird im Rahmen des Meldeverfahrens von den Meldebehörden mitgeteilt. Vgl. http://statistik.arbeitsagentur.de/nn_280848/Stati- scher-Content/Grundlagen/Methodische-Hinweise/BST-MethHinweise/Pendler-meth-Hinweise.html abgerufen am 06.10.2015 20 Die Bundesagentur für Arbeit hat in ihrer im September 2015 veröffentlichten kommunalen Beschäftigungs- und Arbeitsmarktstatistik für die Beschäftigungsstatistik den Gebietsstand Juni 2014 ausgewiesen, deswegen wird zur Berechnung der Arbeitslosenrelation aus dem Arbeitsmarkt in Zahlen - Arbeitslose nach Gemeinden ebenfalls der Gebietsstand Juni 2014 berücksichtigt.

5.2 Beschäftigungszahlen und Pendlerquoten Flexibilität und Mobilität spielen in der heutigen Arbeitswelt eine wichtige Rolle. Ar- beitnehmer, die beruflich flexibel und auch regional mobil sind, haben die besseren Chancen auf dem Arbeitsmarkt. Außerdem steht z.B. ein Pendlerüberschuss in engem Zusammenhang mit der relativen Arbeitsplatzdichte und gilt als Indikator für die Wirt- schaftskraft. Ein zentraler Ort oder Verdichtungsraum kann z.B. durch die dort kon- zentrierten Arbeitsplätze oft einen erheblichen Teil seiner näheren (ggf. auch weiteren) Umgebung “miternähren“. In Deutschland ist das bei den meisten Oberzentren und Mittelzentren die Regel. Da große Regionen allerdings oft viele Ein- und Auspend- ler aufweisen und kleine Regionen eher wenig, sind die Pendlerzahlen als absolute Größe nicht geeignet, Bewertungen und Klassifizierungen von Regionen hinsichtlich ihrer Arbeits- oder Wohnorteigenschaft vorzunehmen. Betrachtet man die Pendler- daten im Landkreis Main-Spessart auf kleinräumiger Ebene so zeigt sich dies teilweise auch hier: die bevölkerungsreichste Kommune Lohr am Main als Verdichtungsraum weist im Landkreis mit 7.611 den positivsten Pendlersaldo auf, gefolgt von der Stadt Marktheidenfeld (5.603 plus) und dem Markt Kreuzwertheim (221 plus). Alle anderen Kommunen im Landkreis haben einen negativen Pendlersaldo. 21 Für eine bessere Betrachtung sind die Einpendlerquote (Anteil der Einpendler an den sozialversicherungspflichtig Beschäftigten am Arbeitsort in Prozent) sowie die Aus- pendlerquote (Anteil der Auspendler an den sozialversicherungspflichtig Beschäftig- ten am Wohnort in Prozent) hilfreich, da sie die Aussagen unabhängig von der Regi- ons- oder Kommunengröße erlauben.

21 Vgl. Bundesagentur für Arbeit (2015): Beschäftigungs- und Arbeitsmarktstatistik. Arbeitsmarkt kommunal 2014.

Tabelle 8 Beschäftigte und Pendlerquoten

Beschäftigte Beschäftigte Einpendler- Auspendler- Kommune Einpendler Auspendler Pendlersaldo am Arbeitsort am Wohnort quote quote Arnstein 1.766 3.390 989 2.615 -1.626 56,0% 77,1% Aura 263 416 200 353 -153 76,0% 84,9% Birkenfeld 176 1.001 99 924 -825 56,3% 92,3% Bischbrunn 91 851 41 801 -760 45,1% 94,1% Burgsinn 346 975 178 807 -629 51,4% 82,8% Erlenbach 286 1.120 211 1.046 -835 73,8% 93,4% Esselbach 273 858 178 763 -585 65,2% 88,9% Eußenheim 249 1.307 116 1.174 -1.058 46,6% 89,8% Fellen 90 347 40 297 -257 44,4% 85,6% Frammersbach 1.235 1.890 706 1.364 -658 57,2% 72,2% Gemünden 2.787 3.921 1.767 2.902 -1.135 63,4% 74,0% Gössenheim 173 477 137 441 -304 79,2% 92,5% Gräfendorf 102 532 43 473 -430 42,2% 88,9% Hafenlohr 465 756 390 681 -291 83,9% 90,1% Hasloch 499 526 444 472 -28 89,0% 89,7% Himmelstadt 192 666 155 629 -474 80,7% 94,4% Karbach 109 648 67 606 -539 61,5% 93,5% Karlstadt 4.598 5.829 2.743 3.980 -1.237 59,7% 68,3% Karsbach 90 766 58 734 -676 64,4% 95,8% Kreuzwertheim 1.811 1.587 1.481 1.260 221 81,8% 79,4% Lohr 13.780 6.163 9.577 1.966 7.611 69,5% 31,9% Marktheidenfeld 10.135 4.519 7.720 2.117 5.603 76,2% 46,8% Mittelsinn 113 344 63 294 -231 55,8% 85,5% Neuendorf 155 349 125 319 -194 80,6% 91,4% Neuhütten 79 483 48 452 -404 60,8% 93,6% 56

Beschäftigte Beschäftigte Einpendler- Auspendler- Kommune Einpendler Auspendler Pendlersaldo am Arbeitsort am Wohnort quote quote Neustadt 77 467 47 437 -390 61,0% 93,6% Obersinn 52 374 28 350 -322 53,8% 93,6% Partenstein 471 1.213 310 1.052 -742 65,8% 86,7% Rechtenbach 26 409 8 319 -311 30,8% 78,0% Retzstadt 81 672 49 640 -591 60,5% 95,2% Rieneck 263 757 152 646 -494 57,8% 85,3% Roden 129 434 90 395 -305 69,8% 91,0% Rothenfels 88 403 47 362 -315 53,4% 89,8% Schollbrunn 107 383 51 329 -278 47,7% 85,9% Steinfeld 365 979 240 854 -614 65,8% 87,2% Thüngen 383 520 301 438 -137 78,6% 84,2% Triefenstein 890 1.935 590 1.637 -1.047 66,3% 84,6% Urspringen 125 656 77 608 -531 61,6% 92,7% Wiesthal 417 542 344 469 -125 82,5% 86,5% Zellingen 1.150 2.533 791 2.175 -1.384 68,8% 85,9% Quelle: Bundesagentur für Arbeit (2015): Beschäftigungs- und Arbeitsmarktstatistik. Arbeitsmarkt kommunal 2014.

Die Auspendlerquote liegt in im Landkreis Main-Spessart in zwei Städten unter 50 Prozent: in Marktheidenfeld arbeiten mehr als die Hälfte der Erwerbstätigen in ihrem Heimatort (Auspendlerquote 46,8%), in der Stadt Lohr am Main sind es sogar fast 70 Prozent der Arbeitnehmer, die an ihrem Wohnort auch arbeiten (Auspendlerquote 31,9%). Die Städte Karlstadt und Gemünden haben dagegen z.B. mit 68 bzw 74 Prozent eine doppelt so hohe Auspendlerquote wie die Stadt Lohr am Main. In 32 von 40 Kommunen im Landkreis pendeln acht bzw. neun von zehn Arbeitnehmern aus. Was die Einpendlerquote anbelangt, hat im Landkreis Main-Spessart die Gemeinde Hasloch die höchste aufzuweisen, 89 Prozent der dortigen Arbeitnehmer sind Auswärtige. Die niedrigste Einpendlerquote findet sich in der Gemeinde Rechtenbach, nicht mal jeder Dritte Arbeitnehmer (30,8%) ist dort von außerhalb.

5.3 Ältere und jüngere Arbeitnehmer im SGB II und III-Bezug Bei der näheren Betrachtung der Arbeitslosen nach den Rechtskreisen SGB II und SGB III fällt auf, dass z.B. in Roden und Bischbrunn drei Viertel der Arbeitslosen in der Alters- gruppe der 50- bis unter 65-Jährigen zu finden sind (75,0%), auch in Hafenlohr sind 7 von 10 Arbeitnehmern im SGB II und III-Bezug über 50 Jahre alt (70,4%). Im Vergleich hierzu ist z.B. in der Gemeinde Hasloch nur jeder fünfte Arbeitslose 50 Jahre und älter (22,2%), in Neustadt am Main und Partenstein jeder Vierte (27,3% und 27,8%).

Tabelle 9 Ältere und jüngere Arbeitnehmer im SGB-Bezug

Anteil der älteren Arbeitnehmer Anteil der jüngeren Arbeitnehmer Kommune (50 bis unter 65 Jahre) an den (15 bis unter 25 Jahre) an den Menschen in SGB II und III Menschen in SGB II und III Arnstein 42,5% 10,2% Aura i.Sinngrund *22 * Birkenfeld 35,7% * Bischbrunn 75,0% * Burgsinn 34,1% 12,2% Erlenbach 34,5% 17,2% Esselbach 37,8% 16,2% Eußenheim 52,5% 7,5% Fellen * * Frammersbach 40,6% 12,5% Gemünden a.Main 39,2% 10,8% Gössenheim 33,3% 33,3% Gräfendorf 33,3% * Hafenlohr 70,4% * Hasloch 22,2% * Himmelstadt 46,4% 10,7% Karbach 31,3% 25,0% Karlstadt 36,2% 11,3% Karsbach 53,8% 15,4% Kreuzwertheim 51,0% 8,2% Lohr a.Main 36,0% 10,6% Marktheidenfeld 35,4% 5,1% Mittelsinn 45,5% * Neuendorf * * Neuhütten 41,2% 23,5% Neustadt a.Main 27,3% * Obersinn 44,4% * Partenstein 27,8% 13,9% Rechtenbach 61,1% *

22 Daten nicht bekannt

Anteil der älteren Arbeitnehmer Anteil der jüngeren Arbeitnehmer Kommune (50 bis unter 65 Jahre) an den (15 bis unter 25 Jahre) an den Menschen in SGB II und III Menschen in SGB II und III Retzstadt 52,9% 17,6% Rieneck 32,1% 10,7% Roden 75,0% * Rothenfels 42,9% * Schollbrunn 55,6% * Steinfeld 29,2% 12,5% Thüngen 47,4% * Triefenstein 35,6% 6,8% Urspringen 54,5% 27,3% Wiesthal 41,7% * Zellingen 38,3% 14,8% Quelle: Bundesagentur für Arbeit (2015): Beschäftigungs- und Arbeitsmarktstatistik. Arbeitsmarkt kommunal 2014.

Detaillierte Daten auf dem Zusammenfassungsniveau der Kommunen konnten zu den Themenbereichen Jugendarbeitslosigkeit, ältere Arbeitslose und Langzeitarbeits- lose leider nicht ermittelt werden. Teilweise werden diese Daten nicht auf der Aggre- gationsebene der Kommunen aufbereitet und teilweise werden die Daten nicht ver- öffentlicht, da die Fallzahlen zu klein sind und daher bei einer Veröffentlichung der Datenschutz verletzt werden würde.23

6 Gesundheit und Pflege

Eine große Herausforderung für das deutsche Gesundheitssystem stellt die Alterung der Gesellschaft dar. Nicht allein Krebserkrankungen, sondern auch Leiden wie Dia- betes, Osteoporose, Schlaganfall und Demenz nehmen mit steigendem Lebensalter zu. Durch den demographischen Wandel relativieren sich somit die insgesamt positiven Gesundheitstrends der vergangenen Jahre: So können die Deutschen zwar mit einem langen und über lange Zeit in Gesundheit verbrachten Leben rechnen. Gleichzeitig aber werden zukünftig immer mehr ältere Menschen mit chronischen Krankheiten eine gute Behandlung und Pflege benötigen. Professionelle und familiale Pflege nimmt daher stetig an Bedeutung zu. So stieg in Bayern beispielsweise die Be- schäftigtenanzahl in sozialpflegerischen Berufen seit 1999 von ca. 110.100 um 67 Pro- zent auf ca. 183.700 im Jahr 2011 an. Allerdings sind in diesem Zeitraum konstant rund 85-86 Prozent der in diesen Berufen Tätigen Frauen, und mittlerweile nur noch 35 statt

23 Zum Beispiel das Prinzip der sekundären Geheimhaltung (Ausschluss der Rückrechenbarkeit). Vgl.: Bundesagen- tur für Arbeit (2014): Statistische Geheimhaltung: Rechtliche Grundlagen und Regeln der Statistik der Bunde- sagentur für Arbeit, S. 8f.

43 Prozent unter 35 Jahre alt.24 Die Bereitschaft, eigene Kinder aufzuziehen, eventuell die eigenen Eltern zuhause zu pflegen und zusätzlich auch beruflich für Kinder- und Altenpflege aufzukommen, nimmt also bei jungen Frauen ab, ein weiteres Wachstum der Berufsgruppe im benötigten Ausmaß wird sich schwierig gestalten. Eine zukunfts- fähige Sozialpolitik muss dieser Entwicklung Rechnung tragen und die Attraktivität so- zialpflegerischer Berufe auch bei Männern steigern.

Indikatoren, wie der Geburtenquotient und das Pflegepotential, sollen helfen, die aktuellen gesundheitlichen und pflegerischen Belastungen einschätzen zu können.

6.1 (Töchter-)Pflegepotential Da aktuell immer noch hauptsächlich Frauen sowohl beruflich als auch privat Alten- pflegeaufgaben übernehmen, berechnet man in der Demographieforschung das Pflegepotential einer Gesellschaft durch Gegenüberstellung der Zahl der 45- bis 60- jährigen Frauen und der Zahl der über 65-Jährigen.

Es liegt für den Landkreis Main-Spessart bei einem Wert von 0,60 - auf 100 über 65- Jährige kommen also 60 potentielle Pflegekräfte aus der Töchtergeneration – was genau dem unterfränkischen Wert entspricht (Bayern: 0,59).

24 Vgl. Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung der Bundesagentur für Arbeit: Berufe im Spiegel der Statistik. Berufsgruppe 86: Sozialpflegerische Berufe 1999-2011, abgerufen unter: http://bisds.infosys.iab.de/bisds/re- sult?region=9&beruf=BG86&qualifikation=2

Abbildung 30 (Töchter-)Pflegepotential nach Kommunen

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): GENESIS: Fortschreibung des Bevölkerungsbe- stands; Graphik: BASIS-Institut (2015)

18 Kommunen im Landkreis Main-Spessart liegen unter dem landkreiseigenen bzw. dem unterfränkischen Wert – und es zeigen sich hier große Schwankungen. Während in Neustadt am Main zum Beispiel nur 47 potentielle familiäre Pflegekräfte aus der Töchtergeneration 100 65-Jährigen und älter gegenüberstehen, sind es in den Kom- munen Karstadt (0,88) und Retzstadt (0,89) fast 90 potentielle familiäre Pflegekräfte.

6.2 Geburtenquotient der 15- bis 49-jährigen Frauen In Deutschland scheiden Frauen vor Geburt eines Kindes aus dem Berufsleben aus und kümmern sich vor allem in den ersten drei Lebensjahren um ihr Neugeborenes. Seit 2007 ist allerdings besonders die Erwerbstätigkeit bei Müttern mit ein- und zwei- jährigen Kindern gestiegen. Ist das jüngste Kind im zweiten Lebensjahr, arbeiten bereits 41 Prozent der Mütter. Ab dem dritten Lebensjahr liegt die Erwerbstätigenquote schon bei rund 54 Prozent. 2006 lagen die entsprechenden Anteile noch acht bzw.

zwölf Prozentpunkte niedriger. Mütter steigen zudem vermehrt in vollzeitnahem oder mittlerem Teilzeitumfang wieder in den Beruf ein.25 Der Geburtenquotient gibt an, wie viele gebärfähige Frauen in einem Jahr wegen Geburt eines Kindes nicht für den Arbeitsmarkt oder familiale Altenpflege zur Verfü- gung stehen, da sie – sozialplanerisch ausgedrückt – für die familiale Kinderpflege aufkommen. Im Landkreis Main-Spessart waren dies 3,5 Prozent, etwas weniger als in Gesamtbayern (3,9%)26.

Abbildung 31 Geburtenquotient der 15- bis 49-jährigen Frauen nach Kommunen

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): GENESIS: Fortschreibung des Bevölkerungsbe- stands und Statistik der Geburten; Graphik: BASIS-Institut (2015)

Betrachtet nach Kommunen brachten besonders wenige Kinder die 15- bis unter 50- jährigen Frauen in Neuhütten zur Welt: 1,2 Prozent wurden hier Mutter, gefolgt von Neustadt am Main (1,7%) und Neuendorf (1,8%). Am häufigsten haben Frauen in Rechtenbach sozusagen ihren potentiellen Arbeitsplatz gegen die Pflege ihres Neu- geborenen getauscht, und zwar 6,3 Prozent.

25 Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend, Hrsg. (2014): Dossier Müttererwerbstätigkeit. Erwer- bestätigkeit, Erwerbsumfang und Erwerbsvolumen 2012, S. 9f. 26 Hier wurde nach Altersklassen der Stichtag 31.12.2013 verwendet.

6.3 Menschen mit Schwerbehinderung Neben Kindern und pflegebedürftigen Senioren benötigen auch Menschen mit Be- hinderung besondere Rücksicht und Pflege. Der Grad der Behinderung (GdB) wird nach Zehnergraden festgestellt (20 bis 100). Ab einem Grad der Behinderung von 50 spricht man von Schwerbehinderung.27 Laut Auskunft des Bayerischen Landesamts für Statistik, das sich auf die Daten des Zentrums Bayern Familie und Soziales (ZBFS) stützt, lebten zum Jahresende 2013 in Bayern rund 1,1 Millionen Menschen mit einer amtlich anerkannten Schwerbehinderung. In den letzten zehn Jahren hat es eine Zu- nahme der Menschen mit einer Schwerbehinderung um knapp 12 Prozent in Bayern gegeben. Als Ursachen für den stetigen Anstieg der Menschen mit Behinderung kann vermutet werden, dass behinderte Menschen eine steigende Lebenserwartung haben bzw. der Anteil älterer Menschen wächst, die potentiell häufiger eine Behinde- rung haben als junge Menschen.

Bei den Fällen der Personen mit Schwerbehindertenstatus28 hat der Landkreis Main- Spessart mit 9,2 Prozent einen Wert, der sich um den bayerischen Durchschnittswert (9,0%) bewegt und einen halben Prozentpunkt höher liegt als im unterfränkischen Schnitt (8,7%).

27 Unter bestimmten Voraussetzungen können Personen den schwerbehinderten Menschen gleichgestellt werden, bei denen "nur" ein Grad der Behinderung von 30 oder 40 festgestellt wurde. Die Rechtsgrundlage für die Gleichstellung ist § 2 Abs. 3 SGB IX in Verbindung mit § 68 Abs. 2 und 3 SGB IX 28 Die Schwerbehindertenstatistik des Bayerischen Landesamts für Statistik enthält die Anzahl der amtlich anerkannten Schwerbehinderten ab einem festgestellten Grad der Behinderung (GdB) von mindestens 50 nach Art, Ursache und Grad der Behinderung sowie nach persönlichen Merkmalen wie Alter, Geschlecht, Staatsangehö- rigkeit und Wohnort.

Abbildung 32 Anteil Menschen mit einer Schwerbehinderung nach Kommunen in Prozent

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): GENESIS: Statistik der schwerbehinderten Men- schen; eigene Berechnungen; Graphik: BASIS-Institut (2015)

In den Kommunen des Landkreises zeigt sich eine Spanne zwischen 6,4 Prozent (Thün- gen) und 12,2 Prozent (Gemünden) im Anteil der Menschen mit einem eingetrage- nen GdB 50plus, aber auch ein deutliches Gefälle: während der südöstliche, „jün- gere“ Teil des Landkreises unter dem bayerischen Anteil von 9,0 Prozent liegt, sind im eher nördlichen Teil hauptsächlich Kommunen mit einem überdurchschnittlich (hohen) Anteil vertreten.

7 Soziale Intervention

7.1 Sozialgeld nach SGB-II bei unter 15-Jährigen29 Nach dem Geschäftsbericht für das Jugendamt Main-Spessart (JuBB-Daten) liegt der Indikator „Kinderarmut“ im Landkreis Main-Spessart bei 44,1 Sozialgeldempfängern je 1.000 unter 15-Jährige. Bayernweit waren 71 Leistungsempfänger von Sozialgeld je 1.000 Einwohner unter 15 Jahren im Jahresdurchschnitt 2011 zu verzeichnen. Die Kin- derarmut ist damit im Landkreis im Vergleich zum Jahr 2010 gesunken, genauso wie im gesamtbayerischen Raum (von 7,8 % auf 7,1 %).30

Anteil der SGB II - Empfänger unter 15 Jahren Abbildung 33 Anteil der Kinderin den und Städten Jugendlichen und Landkreisen inunter Bayern 15 Jahren mit SGB II–Bezug in Bayern (im Jahresdurchschnitt 2011)

< 4 % (23) < 6 % (32) < 8 % (14) < 10 % (5) < 12 % (5) >= 12 % (17)

Quelle: GeschäftsberichtBayern: 7,1 für % das Jugendamt Main-Spessart. Jugendhilfeberichterstattung in Bay- ern (JuBB) 2012.

Quelle: SAGS 2011

29 Im Jahresdurchschnitt 2011. Dieser Wert stellt die Anzahl der SGB II-Empfänger unter 15 Jahren (Sozialgeld) je 1.000 Minderjährige unter 15 Jahren im Bezugsgebiet dar. Er kann auch als ein Indikator für die Kinderarmut gesehen werden. Dabei sind in der Rechnung nur Bezieher berücksichtigt, die mindestens drei Monate dauerhaft diese Unterstützung erhalten haben. Vgl.: Institut für Sozialplanung, Jugend- und Altenhilfe, Gesundheitsfor- schung und Statistik (2012): Geschäftsbericht für das Jugendamt Main-Spessart. Jugendhilfeberichterstattung in Bayern (JuBB) 2012, S. 110. 30 Institut für Sozialplanung, Jugend- und Altenhilfe, Gesundheitsforschung und Statistik (2012): Geschäftsbericht für das Jugendamt Main-Spessart. Jugendhilfeberichterstattung in Bayern (JuBB) 2012, S. 27.

Detaillierte Daten auf dem Zusammenfassungsniveau der Kommunen konnten zum Themenbereich Kinderarmut leider nicht ermittelt werden. Teilweise werden diese Da- ten nicht auf der Aggregationsebene der Kommunen aufbereitet und teilweise werden die Daten nicht veröffentlicht, da die Fallzahlen zu klein sind und daher bei einer Veröffentlichung der Datenschutz verletzt werden würde.31

7.2 Grundsicherung im Alter und bei Erwerbsminderung Personen, die die Regelaltersgrenze erreicht haben oder wegen Erwerbsminderung auf Dauer ihren Lebensunterhalt nicht aus eigener Erwerbstätigkeit bestreiten kön- nen, haben Anspruch Leistungen der Grundsicherung im Alter und bei Erwerbsmin- derung nach dem Vierten Kapitel des Zwölften Buches Sozialgesetzbuch (SGB XII).

In Bayern steigt seit Einführung dieser Sozialleistung im Jahr 2003 die Empfängerzahl stetig an. Am Jahresende 2013 wurden in Bayern 114.014 Menschen gezählt, die Leis- tungen im Rahmen der Grundsicherung im Alter und bei Erwerbsminderung erhielten. Gegenüber dem Vorjahr bedeutet dies eine Zunahme von rund 7,6 Prozent. Gut 54 Prozent der Empfänger sind Frauen und knapp 46 Prozent Männer.32 Im Landkreis Main-Spessart waren Ende 2013 6,9 von 1.000 volljährigen Einwohnern auf Leistungen der Grundsicherung im Alter und bei Erwerbsminderung angewiesen. Der Anteil der Frauen lag mit 57 Prozent etwas über dem bayerischen Schnitt.

31 Zum Beispiel das Prinzip der sekundären Geheimhaltung (Ausschluss der Rückrechenbarkeit). Vgl.: Bundesagen- tur für Arbeit (2014): Statistische Geheimhaltung: Rechtliche Grundlagen und Regeln der Statistik der Bunde- sagentur für Arbeit, S. 8f. 32 Bayerisches Landesamt für Statistik (2014): Zahl der Empfänger von Grundsicherung im Alter und bei Erwerbsmin- derung steigt seit Jahren stetig. Pressemitteilung vom 23. Juli 2014 - 218/2014/54/K.

Abbildung 34 Grundsicherung im Alter und bei Erwerbsminderung an den Volljähri- gen nach Kommunen

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): Statistik kommunal 2014; Graphik: BASIS-Institut (2016)

Am häufigsten bezogen die Bewohner der Stadt Gemünden (20,1 je 1.000 Einwohner über 18 Jahren) diese Sozialleistungen. Mit 2,1 bzw. 2,2 Empfängern je 1.000 volljähri- gen Einwohnern nahm die Bevölkerung in Karbach und Steinfeld diese Hilfe am sel- tensten in Anspruch.

7.3 Kinder- und jugendhilferelevante Indikatoren Der Kinder- und Jugendhilfe können zwei Aufgabengebiete zugeordnet werden: . allgemein fördernde Aufgaben, die sich generell auf alle Kinder, Jugendlichen und Familien beziehen (z.B. Kindertageseinrichtungen, Jugendarbeit, individuelle Förderung z.B. durch Lernhilfen) . direkt helfende Aufgaben, die eher an spezifischen Anforderungen, Problem- lagen bzw. Zielgruppen ausgerichtet sind (z.B. Beratungen, Einzelbetreuung, Unterbringung, Jugendschutz, Inobhutnahme)

Ein Indikator, der dem allgemein fördernden Bereich zuzurechen ist, ist zum Beispiel die Zahl der Plätze in Kindertageseinrichtungen auf Kinder bis zu einem Alter von sechs Jahren. Politisch gefordert sind 35 Plätze für 100 Kinder bis unter drei Jahren und ein Kindergartenplatz für jedes Kind im Alter von drei bis unter sechs Jahren.

7.3.1 Auslastungsquote Kindertageseinrichtungen Betrachtet man den Auslastungsgrad der Kindertageseinrichtungen, so ist festzustel- len, dass im Landkreis Main-Spessart die Einrichtungen im Schnitt nur zu 75 Prozent belegt sind. Nach den Daten aus dem Jahr 2014 hat die Gemeinde Aura im Sinn- grund mit 54 Prozent die niedrigste Auslastungsquote, während der Markt Frammers- bach mit einer 104 prozentigen Auslastung eine doppelt so hohe und weit überdurch- schnittliche Quote aufweist. Um Unterschiede in den Kommunen des Landkreises in Bezug auf die Interventionen der Jugendhilfe näher zu beleuchten, werden auf der Grundlage der durch das Ju- gendamt zu Verfügung gestellten Daten (JuBB-Auswertung und Jahresbericht der JGH) Lastquoten berechnet. Dabei werden bei den Jugendhilfefällen alle Nennun- gen auf die Anzahl der 0- bis unter 21-Jährigen bezogen und bei den Jugendgerichts- hilfefällen auf die Anzahl der 14- bis unter 21-Jährigen. Die im Rahmen des Jugendamts geleistete Eingliederungshilfe nach §35a SGB VIII wird nicht in die Berechnung der allgemeinen Lastquote Jugendhilfe einbezogen, da es sich um eine ganz spezielle Problematik handelt.33

7.3.2 Jugendhilfequote bezogen auf unter 21-Jährige Der lokale Hilfebedarf an direkten und individuell helfenden Leistungen der Jugend- hilfe kann über die Fallzahl je Kinder, Jugendliche und Erwachsene unter 21 Jahren abgebildet werden. Sie belief sich im Jahr 2014 auf 895 Fälle im Landkreis Main-Spes- sart. Ein Vergleich mit bayerischen Werten oder Werten vergleichbarer Landkreise ist aufgrund der nur eingeschränkten Nutzung der Möglichkeiten des JuBB-Systems durch das Landratsamt Main-Spessart leider nicht möglich.

7.3.3 Jugendgerichtshilfefälle Weitere Bedarfe an direkter und individueller Jugendhilfe entstehen beim Auftreten von Jugendkriminalität. Die Jugendgerichtshilfe bringt sozialpädagogische Aspekte in Strafverfahren gegen Jugendliche (14 bis unter 18 Jahre) und Heranwachsende (18 bis unter 21 Jahre) ein, übt die Nachbetreuung aus und berät die jungen Straftäter und ihre Familien. Zudem werden auffällig gewordene Kinder unter 14 Jahren, gegen

33 Für die Eingliederungshilfe wird daher für die Variablengruppen eine separate Lastquote ermittelt.

die aufgrund ihrer Strafunmündigkeit kein Verfahren eingeleitet wurde, vom Jugend- amt betreut. Legt man die Fälle des Jahres 2014 zu Grunde, kamen im Landkreis 22,8 Delikt-Fälle auf 1.000 Einwohner zwischen 14 und 21 Jahren.

8 Partnerschaft und Familie

Die Familie stellt eine wichtigste soziale Institution gegenseitiger Hilfe und Unterstüt- zung dar. Sie erbringt als engere generationenübergreifende Verwandtschafts- gruppe Erziehungsleistungen gegenüber ihren Kindern sowie Fürsorgeleistungen ge- genüber schutzbedürftigen Familienangehörigen (z.B. im Heranwachsen, im Alter, bei Krankheit). Ihr zugrunde liegt im Idealfall eine enge, verbindliche und dauerhafte Le- bensgemeinschaft34, die die familialen Aufgaben auf ihren Schultern verteilt und ge- meinsam haushaltet. Sich wandelnde gesellschaftliche Strukturen, Wertvorstellungen und Lebensentwürfe führen jedoch dazu, dass viele Elternteile gemeinsame Kinder nach einer Scheidung alleine erziehen oder kinderlose Singles im Alter auf sich allein gestellt sind35. Zudem entwickeln viele Menschen nach dem Tod des Partners, insbesondere bei Kinderlosigkeit, Hilfebedarfe. Um die soziale Belastung durch fehlende partnerschaftliche und familiale Beziehungen zu messen, stehen folgende Indikato- ren zur Verfügung: die Geschlechterdifferenz, der Anteil der Geschiedenen an den Volljährigen sowie die Anteile der Ledigen und der Verwitweten an den 65-Jährigen und Älteren.

8.1 Geschlechterverhältnis der 18- bis unter 35-Jährigen Die Partnerschaft als Grundlage für die Zeugung von Nachwuchs steht aufgrund des sozialen Wandels großen Herausforderungen gegenüber. So stellte das Berlin-Institut für Bevölkerung und Entwicklung bereits 2007 einen europaweit einzigartigen Frauen- mangel in Ostdeutschland fest36. Als Ursachen wurden große Bildungsunterschiede zwischen den Geschlechtern ausgemacht, die zu einer verstärkten Abwanderung höhergebildeter Frauen führten, die in Westdeutschland nicht nur nach einem Job, sondern auch nach einem Mann mit ähnlichem Bildungsniveau suchten. In einigen Regionen lag der Männerüberschuss daher laut Studie bei bis zu 25 Prozent (auf 100

34 Laut Statistischem Bundesamt sind knapp 68 Prozent aller deutschen Eltern mit mindestens einem minderjähri- gem Kind verheiratet, ca. 8 Prozent leben in einer nicht-ehelichen oder gleichgeschlechtlichen Partnerschaft, ca. 24 Prozent sind alleinerziehend (vgl. Statistisches Bundesamt-Destatis (2015): Bevölkerung und Erwerbstätig- keit. Haushalte und Familien. Ergebnisse des Mikrozensus 2014. Fachserie 1 Reihe 3.) 35 Laut Mikrozensus 2009 leben 91 Prozent der Alleinstehenden in Single-Haushalten, 87 Prozent sind kinderlos. Auf nicht-verheiratete Paare trifft letzteres zu 79 Prozent zu, Ehepaare haben zu 54 Prozent keine Kinder (vgl. Statisti- sches Bundesamt (2010): Haushalte und Familien - Ergebnisse des Mikrozensus 2009. Fachserie 1 Reihe 3.). 36 Vgl. Berlin-Institut (2007): Not am Mann. Von Helden der Arbeit zur neuen Unterschicht? Lebenslagen junger Er- wachsener in wirtschaftlichen Abstiegsregionen der neuen Bundesländer.

Männer kamen nur 75 Frauen), jeder fünfte hatte weder eine gute Ausbildung noch einen Job oder eine Partnerin. Der mögliche Männerüberschuss kann über das Geschlechterverhältnis ermittelt werden, das die Zahl der Frauen der Zahl der Männer gegenüberstellt. Betrachtet man das Geschlechterverhältnis in Unterfranken, so stellt man fest, dass auch hier in der Altersklasse der 18- bis unter 35-Jährigen (Phase der Partnerwahl, Eheschließung und Reproduktion) ein Männerüberschuss von ca. 5 Prozent (Geschlechterverhältnis: 95 Frauen zu 100 Männer) herrscht, was dem Männerüberschuss bei Geburt entspricht. Im Landkreis Main-Spessart ist der Männerüberschuss mit 11 Prozent (89 Frauen zu 100 Männern) dagegen deutlich erhöht und auf kommunaler Ebene zeigen sich ekla- tante Abweichungen.

Abbildung 35 Geschlechterverhältnis nach Kommunen

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): GENESIS: Fortschreibung des Bevölkerungsbe- stands; Statistik kommunal; Graphik: BASIS-Institut (2015)

Besonders hoch sind die Abweichungen in der Kommune Fellen, wo auf 100 volljäh- rige Männer unter 35 Jahren nur 68 Frauen im selben Alter kommen. Dies entspricht einem Männerüberschuss von mehr als 30 Prozent. Einen Frauenüberschuss findet sich

in vier Kommunen (Karbach, Gössenheim, Urspringen und Neuhütten), wobei die Ge- meinde Neuhütten mit 118 Frauen zu 100 Männern den höchsten Frauenüberschuss zeigt.

8.2 Alleinerziehende Väter und Mütter Der Anteil Alleinerziehender an den Familienhaushalten hat sich in Bayern in den letzten 30 Jahren verdoppelt, wobei vor allem seit den 1990er Jahren ein starker Anstieg zu verzeichnen ist. Betrachtet man die bayerischen Familien mit Kindern unter 18 Jah- ren, liegt der Anteil der Alleinerziehenden hier bei 17,1 Prozent.37 Der Anteil alleinerziehender Mütter beträgt dabei ca. 90 Prozent.38 Diese Lebensform gewinnt also zunehmend Bedeutung und ist in den letzten Jahren mehr und mehr ins Interesse der Politik gerückt, da in dieser Gruppe überproportional häufig Familien in einer schwierigen sozioökonomischen Situation zu finden sind. Häufig wird darauf verwiesen, dass die Vereinbarkeit von Familie und Berufstätigkeit insbesondere für Alleinerziehende eine schwere Bürde darstellt.

Im Landkreis Main-Spessart beträgt der Anteil der Alleinerziehenden 9,1 Prozent.39 Ver- gleicht man die Kommunen zeigt sich, dass in Obersinn (12,3%) und Burgsinn (12,6%) die Werte doppelt so hoch liegen wie z.B. in Roden (6,0%), Schollbrunn (6,3%) oder Triefenstein (6,3%),

Tabelle 10 Anteil Alleinerziehende

Kommune Anteil Alleinerziehende Arnstein 9,3% Aura i.Sinngrund 10,4% Birkenfeld 6,5% Bischbrunn 11,5% Burgsinn 12,6% Erlenbach 7,5% Esselbach 9,4% Eußenheim 8,1% Fellen 6,5% Frammersbach 8,9% Gemünden a.Main 7,7%

37 Staatsinstitut für Familienforschung an der Universität Bamberg (2014): ifb-Familienreport Bayern 2014. Zur Lage der Familie in Bayern Schwerpunkt: Familienfreundlichkeit in Bayern, S. 108. 38 Vgl. Staatsinstitut für Familienforschung an der Universität Bamberg (2013): ifb-Familienreport Bayern. Tabellen- band 2013 (= ifb-Materialien Nr. 8/2013), S. 12. 39 Vgl.: Statistische Ämter des Bundes und der Länder (2014): Personen nach Typ der Kernfamilie (nach Lebens- form). Auszählung aus dem bereinigten Registerbestand, online verfügbar unter https://ergebnisse.zen- sus2011.de/#.

Kommune Anteil Alleinerziehende Gössenheim 7,3% Gräfendorf 7,4% Hafenlohr 8,7% Hasloch 7,5% Himmelstadt 8,1% Karbach 8,1% Karlstadt 8,4% Karsbach 7,0% Kreuzwertheim 10,0% Lohr a.Main 11,3% Marktheidenfeld 11,0% Mittelsinn 7,9% Neuendorf 8,3% Neuhütten 7,5% Neustadt a.Main 10,5% Obersinn 12,3% Partenstein 8,9% Rechtenbach 9,3% Retzstadt 9,2% Rieneck 9,2% Roden 6,0% Rothenfels 9,6% Schollbrunn 6,3% Steinfeld 8,0% Thüngen 8,4% Triefenstein 6,3% Urspringen 7,4% Wiesthal 8,2% Zellingen 9,4% Quelle: Statistische Ämter des Bundes und der Länder (2014): Personen nach Typ der Kernfamilie (nach Lebensform). Auszählung aus dem bereinigten Registerbestand.

8.3 Anteil Geschiedene an den Volljährigen Der Anteil der Geschiedenen an den Volljährigen kann herausstellen, ob Unter- schiede im Hinblick auf die ‚Haltbarkeit’ von Ehen bestehen und, da im bundesdeut- schen Schnitt etwa jede zweite Ehe Kinder hervorbringt, besonderer Hilfebedarf Al- leinerziehender besteht. Scheidung als Form der sozialen Belastung betrifft aktuell im

Gesamtlandkreis 6,2 Prozent der Menschen. Bei der kleinräumigen Betrachtung im Landkreis findet sich der höchste Wert in der Kommune Marktheidenfeld mit 8,7 Pro- zent, gefolgt von Kreuzwertheim mit 8,2 Prozent. Der niedrigste Anteil an Geschiede- nen findet sich in den Gemeinden Urspringen (3,7%) und Retzstadt (3,8%).

8.4 Anteil der Ledigen und Verwitweten an den 65-Jährigen und Älteren Der Anteil der Ledigen und Verwitweten an den 65-Jährigen und Älteren ist ein Indi- kator für die Gefahr des Alleinseins im Alter. Innerhalb der älteren Generation im Land- kreis Main-Spessart sind 5,4 Prozent ledig und mehr als jeder Vierte verwitwet (30,4 %). Bei der kleinräumigen Betrachtung zeigt sich, die wenigsten Verwitweten finden sich in Neuendorf (23,2%) und Neustadt a.Main (23,9%), während in Aura im Sinngrund fast 4 von 10 in der Altersgruppe 65 Jahre und älter vom Tod des Ehepartners betroffen sind (38,4%). Die meisten ledigen Älteren finden sich mit Abstand in Neustadt am Main mit 17,9 Prozent - sicherlich auch dem dort ansässigen Kloster geschuldet. Ansonsten pendelt der Wert zwischen 8,0 Prozent (Gemünden) und 1,4 Prozent (Urspringen).

Tabelle 11 Anteile Verwitwete, Ledige, Geschiedene an bestimmten Altersgruppen

Anteil Geschie- Anteil Verwitwete an Anteil Ledige an Kommune dene an den Voll- den 65-Jährigen und den 65-Jährigen jährigen älter und älter Arnstein 5,6% 33,3% 4,3% Aura i.Sinngrund 4,8% 38,4% -40 Birkenfeld 4,5% 31,8% 1,7% Bischbrunn 4,7% 32,9% 1,8% Burgsinn 6,9% 37,0% 4,8% Erlenbach 5,7% 24,4% 3,5% Esselbach 5,9% 35,7% 7,2% Eußenheim 4,2% 29,4% 3,8% Fellen 6,1% 27,1% 6,3% Frammersbach 5,3% 30,5% 4,3% Gemünden a.Main 6,5% 31,9% 8,0% Gössenheim 4,6% 29,1% 4,0% Gräfendorf 4,6% 29,0% 4,6% Hafenlohr 6,8% 33,0% 4,5% Hasloch 5,9% 28,1% 2,1% Himmelstadt 5,9% 29,7% 3,2% Karbach 5,5% 25,9% 6,5% Karlstadt 5,3% 29,2% 5,2%

40 Keine Angabe vorhanden. Dies kann ggf. durch das angewendete Geheimhaltungsverfahren bedingt sein. Vgl.: Grundlegende Informationen. Verwendete Symbolik. Zensusdatenbank; abgerufen unter https://www.zen- sus2011.de/DE/Home/home_node.html

Anteil Geschie- Anteil Verwitwete an Anteil Ledige an Kommune dene an den Voll- den 65-Jährigen und den 65-Jährigen jährigen älter und älter Karsbach 5,7% 35,1% 3,9% Kreuzwertheim 8,2% 29,2% 4,0% Lohr a.Main 7,0% 26,8% 7,7% Marktheidenfeld 8,7% 31,8% 6,0% Mittelsinn 5,7% 36,1% 1,6% Neuendorf 6,1% 23,2% 4,9% Neuhütten 5,0% 30,9% 3,9% Neustadt a.Main 5,7% 23,9% 17,9% Obersinn 4,3% 32,5% 5,6% Partenstein 7,1% 33,1% 2,1% Rechtenbach 4,1% 34,5% 4,4% Retzstadt 3,8% 32,5% 5,3% Rieneck 5,4% 30,2% 5,7% Roden 5,8% 26,5% 6,5% Rothenfels 6,5% 26,8% 1,5% Schollbrunn 5,6% 31,1% 1,6% Steinfeld 5,8% 25,5% 4,8% Thüngen 6,1% 31,1% 2,2% Triefenstein 5,6% 31,0% 5,0% Urspringen 3,7% 34,8% 1,4% Wiesthal 4,9% 36,5% 4,1% Zellingen 6,5% 30,3% 4,6% Quelle: Statistische Ämter des Bundes und der Länder (2014): Personen nach Familienstand und Altersgruppen.

9 Bildung

Die Vermittlung von Bildung als Schlüssel für gesellschaftliche Teilhabe und selbstbe- stimmtes Handeln hat in modernen Wissensgesellschaften wie Deutschland einen hohen normativen Stellenwert. Gleichzeitig entscheidet in Deutschland aber wie in kaum einem anderen Industriestaat die sozioökonomische Herkunft über Schulerfolg und Bildungschancen, wie aktuelle internationale Vergleichsstudien erneut bewiesen haben. Es besteht somit bereits seit den 1950er Jahren ein Teufelskreis aus sozialer Un- gleichheit und Bildungsungleichheit, der schlechter gestellte Bevölkerungsschichten systematisch vom sozialen Aufstieg ausschließt. Für den Landkreis Main-Spessart gibt der Geschäftsbericht für das Jugendamt Main- Spessart (JuBB-Daten) für das Jahr 2012 einen Übertrittsanteil aller Kinder der vierten Klassen im Landkreis auf die Realschule von 33,2 Prozent an (Bayern 27,3%). Auf das Gymnasium wechselten im Jahr 2012 38,8 Prozent aller Kinder der vierten Klassen im Landkreis (Bayern 39,8%). Der Geschäftsbericht für das Jugendamt Main-Spessart

(JuBB-Daten) weist außerdem den Anteil der Schulabgänger ohne Haupt-/Mittel- schulabschluss an allen Absolventen und Abgängern aus allgemeinbildenden Schu- len (2,6 %; bayerischer Vergleichswert: 3,8 %) und an der Hauptrisikogruppe der 15- bis unter 16-Jährigen (5,4 %; bayerischer Vergleichswert: 7,6 %) im Landkreis Main- Sopessart aus.41

Allerdings sind die Daten der amtliche Schulstatistik aus allgemeinbildenden Schulen schulstandort- und nicht wohnortbezogen erfasst.42 Detaillierte und wohnortbezo- gene Daten zur Messung des Bildungsniveaus oder auch zur Messung tertiärer Bil- dungschancen bei sozioökonomisch schlechter Gestellten (z.B. die Quote der Bezie- her von Ausbildungsförderung (nach BaföG oder AFBG) bezogen auf die Zahl der 20- bis unter 30-Jährigen) können auf Ebene der Kommunen nicht abgerufen werden.

In der regionalisierte Schüler- und Absolventenprognose führt das Bayerische Staats- ministerium für Bildung und Kultus, Wissenschaft und Kunst jährlich eine Prognoserech- nung zur Abschätzung der künftigen Schüler- und Absolventenzahlen durch, da die Entwicklungen im schulischen Bereich nicht nur Auswirkungen auf Lehrerbedarfs- und Schulplanungen oder Studentenprognosen haben, sondern außerhalb des Bildungs- wesens vor allem für Untersuchungen und Planungen im Bereich des Arbeitsmarkts und der Wirtschaft von Bedeutung sind.43 In den kommenden Jahren ist bei den Schü- lerzahlen im Regierungsbezirk Unterfranken mit größeren Veränderungen zu rechnen: Während im Bereich der Mittelschule in der Berechnung die Zahlen bis 2020 leicht steigen (+5%), ergibt die Prognose für die Realschulen (-15%) und Gymnasien (-16%) einen Rückgang. Auch im Bereich der Berufsschulen zeigt sich die Schülerzahlent- wicklung bis 2020 im Freistaatvergleich in Unterfranken (-4%) und Oberfranken (-7%) sinkend, während zum Beispiel Mittelfranken ein Plus zu verzeichnen hat (+8%).

41 Institut für Sozialplanung, Jugend- und Altenhilfe, Gesundheitsforschung und Statistik (2012): Geschäftsbericht für das Jugendamt Main-Spessart. Jugendhilfeberichterstattung in Bayern (JuBB) 2012, S. 33ff. 42 Zum Beispiel ist nach der schulstandortbezogenen Statistik der Anteil der Gymnasiasten im Landkreis Bamberg an allen Schülern in Bayern 0,0 Prozent, da der Landkreis Bamberg kein Gymnasium hat. Nach der wohnortbe- zogenen ZENSUS-Statistik liegt der Anteil im Landkreis Bamberg zwischen 25% und unter 30%. Vgl: Bayerisches Landesamt für Statistik (2014): Regionale Auswertungsmöglichkeiten am Beispiel amtlicher Bildungsdaten. In: Regionale Disparitäten: Lebensverhältnisse im Vergleich. 43 Bayerisches Staatsministerium für Bildung und Kultus, Wissenschaft und Kunst (2015): Regionalisierte Schüler- und Absolventenprognose 2015 (Reihe A Bildungsstatistik, Heft 60), S. 5.

Abbildung 36 Schülerzahlentwicklung an der Berufsschule bis zum Jahr 2020

Quelle: Bayerisches Staatsministerium für Bildung und Kultus, Wissenschaft und Kunst (2015): Regi- onalisierte Schüler- und Absolventenprognose 2015

10 Wohnen

Statistische Daten über den Bestand an Wohngebäuden und Wohnungen sind unter anderem für wohnungspolitische Überlegungen und Planungen in der Bauwirtschaft von großer Bedeutung. Hierfür werden u. a. Angaben über Quantität, Struktur und Qualität des Gebäude- und Wohnungsbestandes in möglichst tiefer regionaler Glie- derung benötigt. Zu berücksichtigen im Folgenden ist, dass quantitative Maße, wie Wohnfläche je Einwohner, nichts über die Qualität der Wohnungen aussagen oder darüber, ob es sich überhaupt um eine bewohnbare bzw. barrierefrei nutzbare Woh- nung handelt. Auch wird kein Bezug zu den Wohnwünschen der Wohnungsinhaber hergestellt. Die Daten sagen nichts darüber aus, ob die Bewohner mit der Größe der ihnen zur Verfügung stehenden Wohnung zufrieden sind oder ob sie ihnen zu klein oder gar zu groß ist. So wohnen zum Beispiel ältere Paare oder Singles nach Auszug

der Kinder, Tod des Partners o.ä. nur noch zu zweit sogar alleine in großen Wohnun- gen oder Eigenheimen, die für den Bedarf der Familie konzipiert waren. Außerdem können keine Bezüge zu Infrastruktur (Einkaufsmöglichkeiten, Anbindung ÖPNV usw.) oder Teilhabemöglichkeiten hergestellt werden.

10.1 Fertiggestellte Wohnungen je 1.000 Einwohner (Bauintensität) Nach einer Studie des ifo-Instituts wird Bayern bezogen auf seine Bevölkerung im Jahr 2016 mit 4,2 Fertigstellungen je 1.000 Einwohnern die höchste Fertigstellungsrate unter allen deutschen Regionen aufweisen.44 Wird die Zahl der fertiggestellten Wohnungen ins Verhältnis zur Einwohnerzahl gesetzt, zeigt sich im regionalen Vergleich, dass sich die Bauintensität im Landkreis Main-Spessart in den letzten zehn Jahre sehr divergent entwickelt hat. Im Schnitt der letzten Dekade kamen pro Jahr auf jeweils 1.000 Ein- wohner zwischen 0,6 (Hasloch, Mittelsinn, Wiesthal) und 3,9 (Urspringen) fertiggestellte Wohnungen.

Abbildung 37 Bauintensität 2005 bis 2014 nach Kommunen

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): Statistikatlas Bayern. Indikatoren Gebäude- und Wohnungsbestand; Graphik: BASIS-Institut (2015)

44 ifo Institut – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung an der Universität München e.V. (2013): Entwicklung des Woh- nungsbaus in Deutschland bis 2016 – Eine Studie der Bauexperten des ifo-Instituts, S. 13.

In den südlichöstlichen Kommunen in Richtung Landkreis Würzburg zeigt sich im regionalen Vergleich in der letzten Dekade eine höhere Bauintensität, während sich drei der vier Kommunen mit einem Wert im Schnitt unter 1,0 fertiggestellter Wohnungen eher im nördlichen Landkreis befinden.

10.2 Verfügbare Wohnfläche in qm Im Mittel verfügt jeder Einwohner im Landkreis Main-Spessart über eine Wohnfläche von 52,3 qm, was einer höheren mittleren Wohnfläche pro Einwohner als in Unterfran- ken (50,0 qm) zum gleichen Stichtag entspricht. Zum Vergleich: in der Landeshaupt- stadt München stehen im Mittel jedem Einwohner 39,3 qm zur Verfügung, in Gesamt- bayern 47,7 qm. 45 Betrachtet man die verfügbare Wohnfläche im Landkreis auf Kom- munenebene, so zeigen sich auch hier erhebliche Unterschiede. Während zum Bei- spiel in Hasloch und Bischbrunn die durchschnittliche Wohnfläche je Einwohner unter 50 qm liegt, sind es in Thüngen 10 qm mehr (59,2 qm).

10.3 Belegungsdichte Bei der durchschnittlichen Anzahl Einwohner je Wohnung zeigen sich im Landkreis keine gravierenden Unterschiede46: mit 2,0 bis 2,3 Einwohnern liegen die Kommunen relativ um den landkreisweiten Wert von 2,1 (Unterfranken und Bayern 2,0).

Tabelle 12 Indikatoren Wohnen

Wohnfläche in qm Belegungs- Wohngebäude je Kommunen je EW dichte 1.000 EW Arnstein 53,8 2,1 311,8 Aura i. Sinngrund 53,6 2,1 341,4 Birkenfeld 53,6 2,2 302,8 Bischbrunn 49,8 2,3 308,7 Burgsinn 53,1 2,0 304,9 Erlenbach 53,3 2,1 324,1 Esselbach 51,3 2,2 294,6 Eußenheim 52,2 2,2 325,7 Fellen 55,8 2,1 349,3 Frammersbach 57,6 2,0 295,2 Gemünden a. Main 51,7 2,1 285,2

45 Vgl.: Statistikatlas Bayern (2015). Gebäude und Wohnungsbestand. Wohnfläche in qm je Einwohner am 31.12.2014, Landkreis Main-Spessart. 46 Statistikatlas Bayern (2015). Gebäude und Wohnungsbestand. Einwohner je Wohnung am 31.12.2014, Landkreis Main-Spessart.

Wohnfläche in qm Belegungs- Wohngebäude je Kommunen je EW dichte 1.000 EW Gräfendorf 54,5 2,1 342,3 Gössenheim 54,4 2,1 340,7 Hafenlohr 51,8 2,2 327,4 Hasloch 49,6 2,1 282,7 Himmelstadt 51,8 2,1 324,8 Karbach 53,6 2,1 340,8 Karlstadt 50,1 2,2 293,9 Karsbach 54,2 2,3 336,2 Kreuzwertheim 51,9 2,1 281,1 Lohr a. Main 51,4 2,0 270,5 Marktheidenfeld 50,0 2,0 245,4 Mittelsinn 55,0 2,0 340,3 Neuendorf 51,4 2,2 340,1 Neuhütten 53,3 2,0 332,8 Neustadt a. Main 55,0 2,1 359,1 Obersinn 54,2 2,0 376,0 Partenstein 52,5 2,1 307,2 Rechtenbach 50,7 2,1 342,4 Retzstadt 55,9 2,1 311,5 Rieneck 52,8 2,0 345,2 Roden 54,1 2,2 347,0 Rothenfels 54,5 2,0 363,5 Schollbrunn 51,4 2,3 291,8 Steinfeld 52,6 2,2 322,3 Thüngen 59,2 2,1 326,3 Triefenstein 54,1 2,0 317,2 Urspringen 50,4 2,3 322,2 Wiesthal 53,6 2,0 327,4 Zellingen 52,0 2,1 298,5 Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): Statistikatlas Bayern. Indikatoren Gebäude- und Wohnungsbestand.

11 Landkreis Main-Spessart in der Region

Ziel der Sozialraumanalyse ist neben der Abbildung und Darstellung sozialer Lebens- lagen auf kleinräumgier Ebene auch die Einordung des Landkreises in einen regionalen Vergleich. Im Folgenden wird die Sozialstruktur des Landkreises Main-Spessart anhand verschiedener Daten und Indikatoren für das Gesamtgebiet mit seinen Nach- barlandkreisen und ggf. dem Regierungsbezirk bzw. dem Bundesland Bayern in Be- zug gesetzt.

11.1 Aktuelle demographische Situation Altenquotient Der hier verwendete Altenquotient setzt die Zahl der Menschen im Alter von 65 Jahren und älter ins Verhältnis zu der Zahl der Personen zwischen 20 und 64 Jahren. Auf diese höhere Altersgrenze (65 statt 60 Jahre47) wird in diesem Kapitel zurückgegriffen, um mit den Bevölkerungsvorausberechnungen des Bayerisches Landesamt für Statistik48 vergleichbare Indikatoren zu generieren. Der Altenquotient ist dem demographischen Wandel folgend im Zeitraum von 2000 bis 2014 in allen betrachteten Landkrei- sen stetig gestiegen.

47 Zu den unterschiedlichen Altersgrenzen vergleiche Kapitel 4.7. 48 Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): Beiträge zur Statistik Bayerns. Regionalisierte Bevölkerungsvorausbe- rechnung für Bayern bis 2034. Demographisches Profil für den Landkreis Main-Spessart.

Abbildung 38 Altenquotient in den Landkreisen im Jahr 2000 und im Jahr 2014

0,45

0,39 0,40 0,35 0,34 0,35 0,33 0,33 0,32 0,32

0,30 0,28 0,26 0,25 0,25 0,25 0,24

0,20

0,15

0,10

0,05

0,00 Aschaffenburg Bad Kissingen Main-Spessart Miltenberg Schweinfurt Würzburg

2000 2014 Bayern 2014

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik (2016): GENESIS: Fortschreibung des Bevölkerungsbe- stands; Graphik: BASIS-Institut (2016)

In Bayern liegt der Wert aktuell (2014) bei 0,33. Der Landkreis Main-Spessart liegt im Vergleich mit seinen Nachbarlandkreisen im Durchschnitt (2014: 0,35), es kommen 35 Ältere auf 100 Menschen im erwerbsfähigen Alter. Der Altenquotient hat sich damit im Landkreis Main-Spessart in den letzten 15 Jahren um 27 Prozent erhöht. Jugendquotient

Wie schon beim Altenquotient wird für den Jugendquotienten zur Vergleichbarkeit mit der landesamtlichen Vorausberechnung die höhere Altersgrenze verwendet. Der Quotient setzt die Zahl der unter 20-Jährigen ins Verhältnis zur Zahl der Menschen im Alter von 20 bis unter 65 Jahren. Im Jahr 2000 lag dieser im Landkreis Main-Spessart bei 0,37 und nahm bis 2014 ab. Zurzeit kommen somit im Landkreis 29 Kinder und Ju- gendliche auf 100 Personen im potentiell erwerbsfähigen Alter (0,29). Zurzeit ist der Wert im Vergleich zu den umliegenden Landkreisen am niedrigsten. Allerdings wei- chen die Jugendquotienten regional sowie im Landesdurchschnitt nur sehr gering voneinander ab.

Billeter-Maß Ein weiterer Indikator, der eine Quantifizierung der demographischen Alterung einer Gesellschaft erlaubt, ist das Billeter-Maß. Es drückt das Verhältnis zwischen Kinder- und der Großelterngeneration zur Elterngeneration aus, d.h. es werden die Altersgruppen von 0 bis 15 Jahren und die von 50 Jahren und älter in Beziehung zu den Altersgrup- pen von 15 bis unter 50 Jahren gesetzt.

Das Billeter-Maß nimmt negative Werte an, wenn in einer Bevölkerung der Anteil der über 50-Jährigen größer ist als der Anteil der unter 15-jährigen. In Bayern lag das Bille- ter-Maß im Jahr 2000 bei -0,38 und nahm im Jahr 2014 einen Wert von -0,62 an.

In der Region lagen die Werte im Jahr 2000 zwischen -0,29 (Landkreis Miltenberg) und -0,41 (Landkreis Bad Kissingen). Im Landkreis Main-Spessart kam auf 100 Personen im reproduzierenden Alter ein Überschuss von 35 Menschen im nicht mehr reproduzierenden Alter (Billeter-Maß: -0,35). Bis zum Jahr 2014 sank das Billeter-Maß in allen betrachteten Landkreisen stark ab. In Landkreis Main-Spessart nahm das Maß um 127% im Vergleich zum Jahr 2000 ab und liegt derzeit bei -0,79. Zusammen mit dem Land- kreis Bad Kissingen (-0,86) hat der Landkreis Main-Spessart damit das niedrigste Bille- ter-Maß. Im Vergleich zu Bayern (Anstieg um 63%) ist das Maß im Landkreis Main-Spes- sart und den Nachbarlandkreisen wesentlich stärker angestiegen.

Ageing-Index Der Ageing-Index bzw. die Greis-Kind-Relation setzt die Zahl der Personen von 75 Jah- ren und älter ins Verhältnis mit den Personen unter 20 Jahren. Im Jahr 2000 bewegte sich dieser Indikator zwischen 0,26 in den Landkreisen Aschaffenburg, Miltenberg und Schweinfurt und 0,39 im Landkreis Bad Kissingen. Im Landkreis Main-Spessart standen 31 über 75-Jährige 100 unter 20-Jährigen gegenüber. 15 Jahre später hat sich dieser Wert in fast allen der betrachteten Landkreise – auch im Landkreis Main-Spessart - mehr als verdoppelt.

Tabelle 13 Ageing- und Greying-Index 2000 und 2014 Ageing-Index Greying-Index prozentuale prozentuale 2000 2014 2000 2014 Zunahme Zunahme Bayern 0,33 0,54 60,4% 0,46 0,62 34,2% Unterfranken 0,32 0,60 88,3% 0,46 0,66 43,7% Aschaffenburg 0,26 0,56 116,2% 0,38 0,63 62,7% Bad Kissingen 0,39 0,71 84,3% 0,53 0,71 32,5% Main-Spessart 0,31 0,63 106,6% 0,44 0,66 50,0% Miltenberg 0,26 0,54 106,2% 0,41 0,64 55,2% Schweinfurt 0,26 0,57 121,1% 0,39 0,64 65,1% Würzburg 0,27 0,52 96,7% 0,42 0,59 41,3% Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik (2016): GENESIS: Fortschreibung des Bevölkerungsbe- stands; Graphik: BASIS-Institut (2016)

Am höchsten ist er 2014 mit einem Wert von 0,71 in Bad Kissingen, am niedrigsten im Landkreis Würzburg (0,52).

Greying-Index Der Greying-Index setzt die Zahl der 75-Jährigen und Älteren zu der Zahl der Personen der Altersgruppen von 60 bis unter 75 Jahren. Auch dieser Wert ist in den letzten 15 Jahren angestiegen. Kamen im Landkreis Main-Spessart im Jahr 2000 noch 44 75-Jäh- rige und älter auf 100 65- bis unter 75-Jährige, so änderte sich dieser bis 2014 auf 66. Diesem Trend folgen auch die angrenzenden Landkreise. Im Jahr 2014 bewegen sich die Werte von 0,59 im Landkreis Würzburg bis 0,71 im Landkreis Bad Kissingen.

11.2 Wanderungen über Kreisgrenzen Die jährlichen Wanderungssalden für den Landkreis Main-Spessart waren in den letzten 15 Jahren überwiegend negativ. Von 2003 bis 2012 verlor der Landkreis durchschnittlich 220 Personen pro Jahr durch Wanderungen. Nur in den Jahren 2000 bis 2002 und im Jahr 2013 konnten positive Wanderungssalden verzeichnet werden.

Abbildung 39 Wanderungssaldo im Landkreis Main-Spessart 2000 bis 2014

285 300 278 267 250

200

150

100 85

-50 -43 -47 -100 -102 -150 -147 -144 -200 -205 -250 -214

-300 -286 -298 -350 -348 -400

-450 -418 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik (2016): GENESIS: Wanderungssaldo über Kreisgrenzen (2015); Graphik: BASIS-Institut (2016)

Im Landkreis Main-Spessart kann somit von 2000 bis 2014 ein Wanderungsverlust von ca. 1.340 Personen, also durchschnittlich 89 Personen pro Jahr, beobachtet werden. Bei den Nachbarlandkreisen verzeichnen Miltenberg und Schweinfurt ebenfalls negative durchschnittliche Jahreswanderungssalden für diesen Zeitraum. Nur die Land- kreise Aschaffenburg und Würzburg konnten durch Wanderungen Zuwächse erzielen.

Abbildung 40 Wanderungssaldo durchschnittlich pro Jahr 2000-2014

Würzburg 98

Schweinfurt -42

Miltenberg -102

Main-Spessart -89

Bad Kissingen 2

Aschaffenburg 78

-110 -90 -70 -50 -30 -10 10 30 50 70 90 110

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik (2016): GENESIS: Wanderungssaldo über Kreisgrenzen (2015); Graphik: BASIS-Institut (2016

Berücksichtig man die Altersdifferenzierung der Zu- und Wegzüge, zeigen sich weitere Wanderungstendenzen: Betrachtet man die Altersgruppen der „jüngeren Bevölke- rung“ (unter 18 Jahre), der „Bevölkerung im Erwerbsfähigenalter“ (18 bis unter 65) und die der „Älteren“ (65plus), zeigt sich im Landkreis Main-Spessart, dass er in der Gruppe der potentiell Erwerbsfähigen seine wanderungsbedingten Verluste einfährt. Im Schnitt verlor der Landkreis seit 2000 pro Jahr 177 Personen im erwerbsfähigen Alter durch Wanderungen. Der Wanderungssaldo der unter 18-Jährigen dagegen ist im Landkreis Main-Spessart mit durchschnittlich 66 Personen pro Jahr in den Jahren 2000 bis 2014 positiv. Dieser Tendenz folgen auch die angrenzenden Landkreise. Die Altersgruppen von 18 bis unter 30 Jahren haben negative durchschnittliche Wanderungssalden über die letzten

15 Jahre: der Landkreis Main-Spessart hat z.B. in der Gruppe der 18- bis unter 25-Jäh- rigen durchschnittlich pro Jahr 239 Personen durch Wanderungen verloren. Dies ist kein für den Landkreis spezifischer Trend, sondern manifestiert sich auch in den Wan- derungssalden der angrenzenden Landkreise – und ist regional bedingt.

Abbildung 41 Durchschnittlicher Wanderungssaldo Landkreis Main-Spessart nach Altersgruppen 2000 bis 2014

-239

-38

-300 -250 -200 -150 -100 -50 0 50 100 150 unter 18 18 bis unter 25 25 bis unter 30 30 bis unter 50 50 bis unter 65 65 und älter

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik (2016): GENESIS: Wanderungssaldo über Kreisgrenzen (2015); Graphik: BASIS-Institut (2016

Für die Altersgruppen 30 bis unter 50 Jahren liegt der durchschnittliche Wanderungs- saldo für den Landkreis Main-Spessart bei einem jährlichen Zuwachs von 85 Personen. Im Vergleich dazu haben vor allem die Landkreise Aschaffenburg und Würzburg mit über 160 Personen pro Jahr in dieser Altersgruppe sehr hohe durchschnittliche Zu- wachsraten.

Die Salden der Altersgruppen der älteren potentiell Erwerbstätigen (50 bis unter 64) sind für den Landkreis Main-Spessart leicht positiv, durchschnittlich wandern 14 Perso- nen pro Jahr zu.

In der Altersgruppe der Älteren (65 plus) weist der Landkreis Main-Spessart seit 2000 einen durchschnittlichen Zuwachs von jährlich 22 Personen auf. Bei den Nachbar- landkreisen kann nur Bad Kissingen in dieser Altersgruppe einen ebenfalls positiven Wert (+108) verzeichnen.

11.3 Bevölkerungsprognose Durch die hohen Wanderungsgewinne aus dem Ausland wird die Einwohnerzahl Bay- erns bis 2025 nach den vorliegenden Berechnungen von aktuell 12,7 Millionen voraussichtlich auf über 13,3 Millionen Personen ansteigen und bis ins Jahr 2034 auf diesem Niveau verharren. Dies wird nicht – so die Prognose - homogen im ganzen Bundesland geschehen: Die Regierungsbezirke Unterfranken (-2,8 %) und Oberfranken (- 6,0 %) werden weiterhin Bevölkerung verlieren.

Abbildung 42 Veränderung Bevölkerung Bayern nach Regierungsbezirken 2014- 2034

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): Demographisches Profil für Bayern.

Auf Basis der Ergebnisse der regionalisierten Bevölkerungsvorausberechnung für Bay- ern lassen sich auch Vergleiche zwischen dem Landkreis Main-Spessart und seinen Nachbarlandkreisen bis zum Jahr 2034 anstellen. Im Landkreis Main-Spessart schrumpft die Bevölkerung in den nächsten 20 Jahren um etwa 6,1 Prozent. Im Nachbarvergleich hat der Landkreis einen überdurchschnittli- chen hohen Bevölkerungsverlust zu tragen. Nur für den Landkreis Bad-Kissingen werden voraussichtlich höhere Schrumpfungsraten erwartet. Dagegen kann der Land- kreis Würzburg sein Bevölkerungsniveau bis 2034 halten.

Tabelle 14 Bevölkerungsveränderung 2014 bis 2034

Veränderung Landkreis 2014 2024 2034 2014-2034 in %

Aschaffenburg 172.776 173.200 170.500 -1,3% Bad Kissingen 102.901 99.500 95.600 -7,1% Main-Spessart 125.915 122.600 118.200 -6,1% Miltenberg 127.941 125.800 122.500 -4,3% Schweinfurt 113.747 111.900 109.000 -4,1% Würzburg 159.253 161.200 160.000 0,5% Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): Demographisches Profil.

Detailliertere Einblicke gewährt eine Unterscheidung der Bevölkerungsveränderun- gen nach Altersgruppen. Die Bevölkerung im Alter von unter 65 Jahren wird voraussichtlich in allen Landkreisen schrumpfen. Im Landkreis Main-Spessart, wie in allen anderen Landkreisen, sind innerhalb dieser Gruppe die 40- bis unter 65-Jährigen am stärksten vom Bevölkerungsrückgang betroffen (-22,3%). Die Altersgruppe der 65-Jäh- rigen und Älteren wird dagegen deutlich wachsen. Im Landkreis Main-Spessart steigt deren Anzahl bis 2034 um 42,6%. Besonders hohe Zuwächse in der älteren Alters- gruppe werden in der Region auch für den Landkreis Aschaffenburg und den Land- kreis Würzburg erwartet (44,5% bzw. 46,7%)

Abbildung 43 Bevölkerungsveränderung 2014 bis 2034 nach Altersgruppen in Pro- zent

Aschaffenburg

Bad Kissingen

Main-Spessart

Miltenberg

Schweinfurt

Würzburg

-30 -20 -10 0 10 20 30 40 50

unter 18 18 bis unter 40 40 bis unter 65 65 und älter

Quelle: Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): Demographisches Profil; Graphik: BASIS-Institut (2016).

Während sich die Altersgruppen der Jüngeren und der Erwerbsfähigen also zahlen- mäßig verkleinert, werden die 65-Jährigen oder Älteren ansteigen. Dadurch kommen zukünftig mehr potentielle Rentner und Ruheständler auf 100 Personen im erwerbsfä- higen Alter. Je höher dieser sogenannte Altenquotient ausfällt, desto größer sind – unter gleichbleibenden Systembedingungen – die Pro-Kopf-Ausgaben der erwerbs- aktiven Altersgruppen für die soziale Sicherung der älteren Generation. Die Vorausberechnungen des Altenquotienten bis zum Jahr 2034 zeigt eindrücklich die stetige Alterung. Betrachtet man die prozentuale Veränderung zwischen 2014 und 2034, so steigert sich der Quotient im Landkreis Main-Spessart von 0,35 auf 0,63 um 78%. Damit hat der Landkreis Main-Spessart im Vergleich zu den anderen Land- kreisen in Unterfranken die höchste Steigerungsrate hinsichtlich der demographischen Alterung vorzuweisen. Die Problematik der Entwicklung lässt sich auch anders ausdrücken: im Landkreis Main-Spessart wird es im Jahr 2034 theoretisch bereits über

93 abhängige Personen im Verhältnis zu 100 Erwerbspersonen geben (Gesamtquoti- ent49), also theoretisch 1,9 Personen, die noch nicht oder nicht mehr selbst Erwerbs- einkommen erzielen je Zwei-Personen-Haushalt. 2014 waren es noch 1,3 abhängige Personen.

11.4 Erwerbstätigenquote Die Erwerbstätigenquote setzt die Anzahl der Erwerbstätigen zwischen 15 und unter 65 Jahren ins Verhältnis zur Gesamtzahl der Bevölkerungsgruppe in dieser Alters- gruppe. Mit einer Erwerbstätigenquote von 78,8 Prozent liegt der Landkreis Main- Spessart verglichen mit den angrenzenden Landkreisen im Durchschnitt. Die höchs- ten Quoten haben die Landkreise Schweinfurt (79,8 %) und Würzburg (80,3 %). In ganz Bayern liegt die Erwerbstätigenquote bei 78,9 %.50

11.5 Frauenerwerbstätigenquote Die Frauenerwerbstätigenquote setzt die Zahl der teil- und vollzeitbeschäftigten Frauen im Alter 15 bis unter 65 ins Verhältnis zur Anzahl aller Frauen im Alter zwischen 15 und 64 Jahren. Der Landkreis Main-Spessart hat mit 73,4 Prozent auch eine durchschnittliche Erwerbstätigenquote für die weibliche Bevölkerung. Hohe Frauener- werbstätigenquoten haben die Landkreise Schweinfurt (74,7%) und Würzburg (76,7%).51

11.6 Anteil der Bevölkerung ohne Schulabschluss Personen ohne Schulabschluss haben ein hohes Risiko von Arbeitslosigkeit, prekären Beschäftigungsverhältnissen und Armut betroffen zu sein. Aus der Haushaltsstich- probe des Zensus 2011 lassen sich die Anteile der Personen ohne Schulabschluss an der Gesamtbevölkerung berechnen. Im Landkreis Main-Spessart sind insgesamt 4 Pro- zent ohne Schulabschluss. Die angrenzenden Landkreise weisen diesbezüglich An- teile von 2,5 % (Landkreis Würzburg) und 4,9 % (Landkreis Miltenberg) auf.52

49 Summe des Alten- und des Jugendquotienten. Zu interpretieren als Anzahl der Personen im nichterwerbsfähigen Alter je 100 Personen im erwerbsfähigen Alter. 50 Statistische Ämter des Bundes und der Länder (2014): Personen nach Erwerbsstatus. Kombinierte Registerauszäh- lung und Hochrechnung aus der Haushaltsstichprobe. 51 Ebd. 52 Statistische Ämter des Bundes und der Länder (2014): Personen nach höchstem Schulabschluss. Hochrechnung aus der Haushaltsstichprobe.

11.7 Anteil der Bevölkerung mit (Fach-)Hochschulreife Der Anteil an Personen mit allgemeiner Hochschulreife bzw. Fachhochschulreife liegt im Landkreis Main-Spessart bei 16,3 Prozent. Im Vergleich zu den Nachbarlandkreisen hat Main-Spessart damit einen relativ niedrigen Anteil von Personen mit hoher Se- kundarbildung. Die höchsten Anteile haben die Landkreise Aschaffenburg (20,6%) und Würzburg (23,7%).53

11.8 Geschlechterverhältnis der 18- bis unter 35-Jährigen In einigen Regionen Deutschlands sind große Männerüberschüsse beobachtbar. Der mögliche Männerüberschuss kann über das Geschlechterverhältnis ermittelt werden, das die Zahl der Frauen der Zahl der Männer gegenüberstellt. Im Landkreis Main-Spes- sart liegt der Männerüberschuss 12% (88 Frauen auf 100 Männer). Innerhalb der Re- gion ist dieser Männerüberschuss überdurchschnittlich hoch. In Unterfranken liegt das Geschlechterverhältnis bei 0,94, d.h. 95 Frauen auf 100 Männer.54

11.9 Alleinerziehende Väter und Mütter Im Landkreis Main-Spessart liegt der Anteil alleinerziehenden Familien an allen Fami- lien bei 11,6 %. Einen relativ hohen Anteil an alleinerziehender Familien haben die Landkreise Bad Kissingen (12,4%) und Miltenberg (12,1%). Die niedrigsten Anteile haben die Landkreise Aschaffenburg (11,2 %) und Würzburg (11,4 %).55

11.10 Anteil Geschiedener an Volljährigen56 Im Landkreis Main-Spessart liegt der Anteil Geschiedener an der Bevölkerung über 18 Jahren bei 6,1 %. Im Vergleich zu den angrenzenden Landkreisen liegt dieser Wert unter dem Durchschnitt. Einen relativ hohen Geschiedenenanteil haben die Land- kreise Aschaffenburg (6,9 %) und Miltenberg (7,0 %).57

53 Ebd. 54 Vgl.: Bayerisches Landesamt für Statistik (2016): GENESIS: Fortschreibung des Bevölkerungsbestands. 55 Im kommunalen Vergleich wurden die absoluten Personenzahlen miteinander ins Verhältnis gesetzt: Es ergibt sich ein Anteil von 9,1 Prozent an Personen, die in alleinerziehenden Familien leben in Bezug auf alle Personen, die in Kernfamilien, die auf Ehen, eingetragene Lebenspartnerschaften oder nichtehelichen Lebensgemein- schaften beruhen. Der Anteilswert von 11,6 Prozent ergibt sich aus einem Verhältnis der alleinerziehenden Fami- lien zu allen Familien im Landkreis, die auf Ehen, eingetragene Lebenspartnerschaften oder nichtehelichen Le- bensgemeinschaften beruhen. Im Grunde drückt der Unterschied zwischen den 9 Prozent und den 11 Prozent aus, dass Familien, die auf traditionellen Modellen beruhen (Zwei Eltern plus Kind/-er) durchschnittlich größer sind, d.h. mehr Kinder haben und per Definition eben auf zwei Partnern beruhen. 56 Dieser Indikator gibt in erster Linie Auskunft über die „Haltbarkeit“ von Ehen und der möglichen sozialen Belas- tung in Folge von Scheidungen; vgl. Kapitel 7.3 57 Vgl.: Statistische Ämter des Bundes und der Länder (2014): Personen nach Alter und Familienstand. Auszählung aus dem bereinigten Registerbestand.

11.11 Anteil der Ledigen und Verwitweten an den 65-Jährigen und Älteren58 Innerhalb der älteren Generation (65+) sind im Landkreis Main-Spessart 5,4 % ledig und jeder Dritte (33 %) verwitwet. Diese Anteile sind im Vergleich zu den Nachbar- landkreisen relativ hoch.59

12 Variablengruppen

Insgesamt wurden 29 verschiedene Variablen verwendet, um die verschiedenen Kommunen des Landkreises Main-Spessart zu charakterisieren. Einige von diesen Va- riablen beziehen sich auf etwas Ähnliches oder hängen aus anderen Gründen sehr stark miteinander zusammen. Im Folgenden wird zunächst bestimmt, welche dieser Variablen zusammenhängen, und für jede Gruppe von zusammenhängenden Vari- ablen wird eine zusammenfassende Variable konstruiert, die das Gemeinsame der Variablen innerhalb der Gruppe bestmöglich repräsentiert. Anschließend werden die hier gefundenen Variablengruppen interpretiert. Am Ende wird kartographisch dargestellt, wie sich die Werte der Variablen, die diese Variablengruppen repräsentieren, über die Kommunen des Landkreises Main-Spessart verteilen.

12.1 Identifikation zusammenhängender Variablen und Konstruk- tion zusammenfassender Variablen Die Identifikation zusammenhängender Variablen und die Konstruktion zusammenfassender Variablen wird in zwei Schritten vorgenommen. Der erst Schritt besteht in einer vorläufigen Identifikation zusammenhängender Variablen. Im zweiten Schritt wird die vorläufige Gruppenbildung noch einmal geprüft und gegebenenfalls verän- dert. Außerdem werden Variablen konstruiert, die die Gruppen bestmöglich reprä- sentieren.

12.1.1 Vorläufige Identifikation von Gruppen zusammenhängender Variablen Zur vorläufigen Identifikation von Gruppen zusammenhängender Variablen wurde für alle 29 direkt erhobenen Variablen eine Hauptkomponentenanalyse (siehe Glossar statistischer Begriffe) gerechnet. Für die Komponenten mit einem Eigenwert größer als eins wurde eine VARIMAX durchgeführt. Gruppen zusammenhängender Variab- len wurden dann vorläufig mithilfe der nach der VARIMAX-Rotation resultierenden Komponenten bestimmt. Jede Variable, bei der der Betrag ihrer Korrelation (siehe

58 Die Anteile der Ledigen und Verwitweten in der älteren Generation können als Indikatoren für die Gefahr des Alleinseins im Alter herangezogen werden, vgl. Kapitel 7.4 59 Statistische Ämter des Bundes und der Länder (2014): Personen nach Alter und Familienstand. Auszählung aus dem bereinigten Registerbestand.

Glossar statistischer Begriffe) mit der jeweiligen Komponente, also der Betrag ihrer Komponentenladung, bei mindestens 0,5 lag, wurde der zu der betreffenden Kom- ponente gehörenden Variablengruppe zugeordnet.

Mit einer Ausnahme wurden bei der Hauptkomponentenanalyse alle 29 direkt erhobenen Variablen in ihrer ursprünglichen Form verwendet. Die einzige Ausnahme ist das Geschlechterverhältnis der Frauen zu den Männern in der Gruppe der 18- bis unter-35-Jährigen. Dieses Geschlechterverhältnis wurde in den Frauenanteil an der Gruppe der 18- bis Unter-35-Jährigen umgerechnet. Der Grund für diese Umwand- lung ist, dass beim Frauen- wie auch beim Männeranteil sowohl ein Frauen- wie auch ein Männerüberhang in derselben Weise gewichtet wird. Beim Geschlechterverhält- nis wird ein Überhang der Gruppe, die im Zähler steht, stärker gewichtet als ein Über- hang der Gruppe, die im Nenner steht.

Die Hauptkomponentenanalyse mit allen 29 direkt erhobenen Variablen lieferte acht Komponenten mit einem Eigenwert größer als eins. Insgesamt erklären diese acht Komponenten 76,5% der Varianz der 29 direkt erhobenen Variablen. Vor der Rotation erklärt die erste Komponente 28,8% der Varianz der direkt erhobenen Variablen und die achte Komponente 3,9%. Nach der VARIMAX-Rotation liegen die entsprechenden Zahlen bei 24,0% für die erste und 5,0% für die achte Komponente (siehe Tabelle 15). Nach der Rotation gehören 8 der 29 direkt erhobenen Variablen zur ersten Kom- ponente, 5 zur zweiten und 4 zur dritten. Zur vierten und fünften Komponente gehören jeweils 3 Variablen, zur sechsten und siebten jeweils 2 Variablen und zur achten genau eine Variable (siehe Tabelle 15).

Tabelle 15 Hauptkomponenten nach Varimaxrotation

Anteil er- Kompo- Dazugehörige direkt erhobene Variablen60 Ladung klärter nente Varianz61

1) Durchschnittsalter in Jahren 31.12.2013 0,946

2) Anteil 60plus an der Gesamtbevölkerung 31.12.2013 0,926

3) Altenquotient 31.12.2013 0,909 4) Billeter-Maß 31.12.2013 0,886 1 28,8% 5) Ageing-Index 31.12.2013 0,841

6) Pflegepotential 31.12.2013 -0,823

7) Anteil u20 an der Gesamtbevölkerung 31.12. 2013 -0,762

8) Bauintensität 2005-2014 (Statistikatlas) -0,678

1) Anteil Migrationshintergrund ZENSUS 0,861 2) Anteil Ausländer ZENSUS 0,836

2 3) Wohngebäude je 1.000 EW 2014 (Statistikatlas) -0,823 15,6% 4) Auspendlerquote (Stichtag 30. Juni 2014) -0,752 5) Anteil Geschiedene an Volljährigen ZENSUS 0,732

1) § 35a auf 1000 Kinder 0 bis unter 21 (Wohnort 0,800 des Kindes) 31.12.2014

2) Jugendquotient 31.12.2013 0,595 3 8,1% 3) Delikt-Fälle auf 1.000 Kinder im Alter zwischen 0,552 14 und unter 21 Jahren im Jahr 2015

4) Greying-Index 31.12.2013 -0,546

1) Anteil Menschen mit GdB 50plus 31.12.2013 0,657

4 2) Anteil Verwitwete an 65plus ZENSUS 0,649 7,6% 3) Anteil Alleinerziehender ZENSUS 0,592

60 Alle Variablen werden aufgeführt, bei denen der Betrag der Korrelation mit der Komponente (Komponentenla- dung) größer als 0.5 ist. 61 b Bezugsgröße ist die Varianz aller 28 direkt erhobenen Variablen.

Anteil er- Kompo- Dazugehörige direkt erhobene Variablen60 Ladung klärter nente Varianz61

1) Geburtenquotient 0,751

5 2) Arbeitslosenrelation Juni 2014 0,663 5,9% 3) Wanderungssaldo2013 je 1.000 EW 0,520

1) Jugendhilfefälle auf 1000 Kinder 0 bis unter 21 0,760 6 (Wohnort des Kindes) 31.12.2014 5,2% 2) Wanderungssaldo2013 je 1.000 EW 0,612

1) Durchschnittliche Wohnfläche in qm pro Ein- -0,809 7 wohner 31.12.2014 (Statistikatlas) 5,0% 2) Belegungsdichte 2014 (Statistikatlas) 0,734

1) Auslastungsquote Kiga (betreute Kinder zu ge- 0,896 8 nehmigten Kindergartenplätzen) 2014 Statistik 5,0% kommunal

Quelle: Datensammlung Landkreis Main-Spessart, eigene Berechnungen (2016)

12.1.2 Abschließende Identifikation zusammenhängender Variablen und Konstruk- tion zusammenfassender Variablen Bei einer Hauptkomponentenanalyse über alle Variablen hängen die Ergebnisse für eine Komponente zum Teil auch von den Variablen ab, die dieser Komponente nicht zugeordnet werden. So kann es sein, dass manche Variablen nur deshalb einer bestimmten Komponente zugeordnet werden, weil sie zu den anderen Komponenten noch schlechter passen. Außerdem werden die Werte für jede Komponente nicht nur durch die Variablen bestimmt, die dieser Komponente zugeordnet werden, sondern in einem geringeren Ausmaß auch durch alle anderen Variablen. Um zu einer best- möglichen Gruppenbildung und zu möglichst sinnvollen zusammenfassenden Vari- ablen zu kommen, wurde deshalb für jede Variablengruppe, die mit der ersten Hauptkomponentenanalyse identifiziert worden ist und die mindestens zwei Variab- len enthält, eine weitere Hauptkomponentenanalyse nur mit den Variablen aus dieser Gruppe durchgeführt. Wenn bei einer dieser Analysen der Betrag der Ladung einer der bisher eingeschlossenen Variablen unter 0,5 sank, wurde diese Variable aus der Gruppe ausgeschlossen. Der Vorgang wurde mit den verbleibenden Variablen so lange wiederholt, bis die Beträge für alle Ladungen mindestens bei 0,5 lagen.

Bei den auf diese Weise identifizierten Variablengruppen kann es immer noch sein, dass die Variablen innerhalb einer Gruppe so wenig zusammenhängen, dass es keinen Sinn macht, alle diese Variablen über eine einzige Variable zusammenzufassen. Aus diesem Grund wurden zusätzlich die Korrelationen (siehe Glossar statistischer Be- griffe) zwischen den Variablen derselben Variablengruppe betrachtet. Eine Variab- lengruppe wurde nur dann über eine einzige Variable zusammengefasst, wenn jede Variable in der Gruppe mit mindestens einer anderen Variable in der Gruppe statistisch signifikant (siehe Glossar statistischer Begriffe) korreliert. Bei den Variablengrup- pen, die diesem Kriterium genügen, wurde die erste Komponente der Hauptkompo- nentenanalyse, die für die Variablen dieser Gruppe durchgeführt wurde, als zusammenfassende Variable für verwendet.

Bei keiner der sieben Variablengruppen sank der Betrag der Ladung einer der eingeschlossenen Variablen unter 0,5. Allerdings erfüllten nur die ersten drei Variablengrup- pen das Kriterium, dass jede der eingeschlossenen Variablen mit mindestens einer der anderen Variablen statistisch signifikant korreliert. Bei den ersten beiden Variablen- gruppen korreliert sogar jeder Variable mit jeder anderen Variablen innerhalb der Gruppe statistisch signifikant. Bei der dritten Variablengruppe gibt es lediglich genauso viele statistisch signifikante Korrelationen, wie durch das Kriterium minimal gefordert sind. Bei den ersten beiden Variablengruppen ist gemäß dem Ladungsbetrag bestimmte Reihenfolge der Variablen dieselbe wie in der Hauptkomponentenana- lyse für alle 29 Variablen zusammen. Bei der dritten Variablen ändert sich die Reihen- folge zwischen den letzten beiden Variablen (siehe Tabelle 15 und Tabelle 16).

Tabelle 16 Ergebnisse der komponentenspezifischen Hauptkomponentenanalysen Anteil er- Eingeschlossene direkt erho- La- klärter Variablengruppe bene Variablen dung Vari- anz62a 1) Durchschnittsalter in Jahren 0,979 31.12.2013

2) Anteil 60plus an der Gesamtbe- 0,951 völkerung 31.12.2013

3) Altenquotient 31.12.2013 0,920

Alter der Bevölkerung und 4) Billeter-Maß 31.12.2013 -0,912 1 76,6% altersassoziierte Aspekte 5) Ageing-Index 31.12.2013 0,908

6) Pflegepotential 31.12.2013 -0,834

7) Anteil u20 an der Gesamtbevöl- kerung 31.12. 2013 -0,827

8) Bauintensität 2005-2014 (Statisti- katlas) -0,618

1) Anteil Migrationshintergrund 0,916 ZENSUS

2) Anteil Ausländer ZENSUS 0,890

3) Wohngebäude je 1.000 EW 2014 2 Urbanität (Statistikatlas) -0,843 70,3%

4) Auspendlerquote (Stichtag 30. Juni 2014) -0,794

5) Anteil Geschiedene an Volljähri- gen ZENSUS 0,735

62 Bezugsgröße ist die Varianz nur jener Variablen, die zu der Variablengruppe gehören.

Anteil er- Eingeschlossene direkt erho- La- klärter Variablengruppe bene Variablen dung Vari- anz62a 1) § 35a auf 1000 Kinder 0 bis unter 21 (Wohnort des Kindes) 31.12.2014 0,823

Soziale Auffälligkeit bei 2) Jugendquotient 31.12.2013 0,656 3 45,7% Jugendlichen 3) Greying-Index 31.12.2013 -0,615

4) Delikt-Fälle auf 1.000 Kinder im Alter zwischen 14 und unter 21 Jahren im Jahr 2015 0,586

Quelle: Datensammlung Landkreis Main-Spessart, eigene Berechnungen (2016)

Zwölf der 29 direkt erhobenen Variablen gehören keiner der hier identifizierten Vari- ablengruppen an. Jede dieser 12 Variablen beschreibt also einen Aspekt der Kom- munen, der weitgehend unabhängig von den anderen Variablen ist. Das bedeutet nicht unbedingt, dass diese 12 Variablen bedeutungslos sind. Sie könnten sehr wohl mit anderen Variablen assoziiert sein, die hier nicht betrachtet worden sind.

12.2 Interpretation der Variablengruppen

12.2.1 Alter der Bevölkerung und altersassoziierte Aspekte Die erste Variablengruppe bezieht sich auf die Altersstruktur der Bevölkerung sowie einen Aspekt, der mit der Altersstruktur assoziiert ist. Zu den 8 Variablen dieser Gruppe gehören 7 der 10 direkt erhobenen Variablen, die in irgendeiner Weise von der Alters- verteilung abgeleitet werden (Variablen 1-7 und 11 in der Zeile für die erste Kompo- nente in Tabelle 16). Die drei Variablen, die von der Altersverteilung abgeleitet ist und nicht zu dieser Variablengruppe gehört, sind der Greying-Index, der Jugendquotient und die Lebendgeborene bezogen auf Frauen im Alter zwischen 15 und 49 Jahren. Die einzige Variable innerhalb der ersten Variablengruppe, die nicht direkt in irgendeiner Weise von der Altersverteilung abgeleitet ist, ist die Bauintensität 2005-2014. Diese Variable steht aber insofern in Beziehung zum Alter der Bevölkerung als der Be- darf an neuem Wohnraum mit dem Alter der Bevölkerung sinkt.

12.2.2 Urbanität Die zweite Variablengruppe enthält Variablen, die alle widerspiegeln, ob die betreffende Kommune eher einen dörflichen oder einen städtischen Charakter hat. Kom- munen mit einem besonders städtischen Charakter sind dabei durch einen hohen Anteil von Personen mit Migrationshintergrund, einen hohen Ausländeranteil, eine geringe Anzahl von Wohngebäuden pro 1.000 Einwohnern, einer niedrigen Auspendler- quote und einem hohen Anteil Geschiedener geprägt. Für Kommunen mit einem besonders dörflichen Charakter trifft das Gegenteil zu. Die Variable, die diese Variab- lengruppe zusammenfasst, wird hier mit Urbanität bezeichnet.

12.2.3 Soziale Auffälligkeit bei Jugendlichen Zwei der vier Variablen der dritten Variablengruppe sind Variablen, die direkt soziale Auffälligkeit Jugendlicher widerspiegeln: die Dichte von Eingliederungshilfen gemäß § 35a für Personen bis 21 Jahren und die Dichte der Delikt-Fälle bei Personen im Alter zwischen 14 und unter 21 Jahren im Jahr 2015. Die anderen beiden Variablen in dieser Gruppe sind der Jugendquotient und der Greying-Index.

12.3 Geographische Verteilung der zusammenfassenden Variablen Um die Verteilung der zusammenfassenden Variablen über die Kommunen des Land- kreises Main-Spessart darzustellen, wurden alle Variablen auf 0 für die Kommune mit dem niedrigsten Variablenwert und 100 für die Kommune mit dem höchsten Variab- lenwert normiert und dann mit den dazugehörigen Farbwerten in die Karte des Land- kreises Main-Spessart eingetragen.

12.3.1 Alter der Bevölkerung und altersassoziierte Aspekte Die Kommune mit dem niedrigsten Wert auf der Variable ‚Alter der Bevölkerung und altersassoziierte Aspekte‘ ist Urspringen mit einem Durchschnittsalter von 41 Jahren, einem Anteil 60plus an der Gesamtbevölkerung von 16,0%, einem Altenquotienten von 0,361, einem Billeter-Maß von -0,512, einem Ageing-Index von 0,353, einem Pfle- gepotential von 0,850, einem Anteil Unter-20-Jähriger an der Gesamtbevölkerung von 21,0% und einer Bauintensität von 3,9 in der Zeit von 2005 bis 2014 fertiggestellter Wohnungen pro 1.000 Einwohner im Jahr 2016. Die Kommune mit dem höchsten Wert auf der Variable ‚Alter der Bevölkerung und altersassoziierte Aspekte‘ ist Neustadt am Main mit einem Durchschnittsalter von 47 Jahren, einem Anteil 60plus an der Gesamt- bevölkerung von 27,7%, einem Altenquotienten von 0,637, einem Billeter-Maß von - 0,978, einem Ageing-Index von 0,938, einem Pflegepotential von 0,465, einem Anteil Unter-20-Jähriger an der Gesamtbevölkerung von 15,3% und einer Bauintensität von 1,4 in der Zeit von 2005 bis 2014 fertiggestellter Wohnungen pro 1000 Einwohner im Jahr 2016.

Die Kommunen mit der jüngsten Bevölkerung befinden sich im Südosten des Land- kreises in dem Gebiet zwischen Karlstadt, Marktheidenfeld und Würzburg, die beiden Kommunen mit der ältesten Bevölkerung an der Peripherie des Landkreises (siehe Ab- bildung 44 Alter und altersassoziierte Aspekte). Eine dieser Kommunen ist Obersinn im äußersten Norden des Landkreises, im Naturpark bayerischer Spessart direkt an den Grenzen zu den Naturparks Hessischer Spessart und Bayerische Rhön. Die andere Kommune ist Neustadt am Main mitten im Naturpark Bayerischer Spessart.

Abbildung 44 Alter und altersassoziierte Aspekte

Quelle: Datensammlung Landkreis Main-Spessart, eigene Berechnungen (2016); Graphik: BASIS- Institut (2016)

12.3.2 Urbanität Die Kommune mit der geringsten Urbanität ist Obersinn mit einem Anteil von Personen mit Migrationshintergrund von 2,3%, einem Ausländeranteil von 0,7%, einer Zahl von 376,0 Wohngebäuden je 1.000 Einwohnern, einer Auspendlerquote von 93,6% und

einem Anteil Geschiedener an den Volljährigen von 4,3%. Die Kommune mit der größ- ten Urbanität ist Marktheidenfeld mit einem Anteil von Personen mit Migrationshinter- grund von 20,1%, einem Ausländeranteil von 7,7%, einer Zahl von 254,4 Wohngebäu- den je 1.000 Einwohnern, einer Auspendlerquote von 46,8% und einem Anteil Ge- schiedener an den Volljährigen von 8,7%. Die beiden Kommunen mit der größten Urbanität sind das eben schon erwähnte Marktheidenfeld und Lohr am Main (siehe Abbildung 45 Urbanität). Es handelt sich hier um die Kommunen mit den meisten (Lohr am Main) und den drittmeisten (Marktheidenfeld) Einwohnern im Landkreis. Zudem ist Lohr am Main auch ein wirtschaftlich besonders bedeutender Standort im Main-Spessart-Kreis und Marktheiden- feld hat mit dem Hauptsitz der Firma WAREMA Renkhoff SE und einer Niederlassung von Procter & Gamble ebenfalls wichtige Industrieansiedlungen. Die beiden Kommu- nen mit den nächst-höchsten Urbanitätswerten, Hasloch und Kreuzwertheim, befinden sich in direkter Nachbarschaft von Marktheidenfeld. Mit zwei Ausnahmen befinden sich die Kommunen mit der geringsten Urbanität an der Peripherie des Landkrei- ses. Die beiden Ausnahmen sind die beiden direkt benachbarten Urspringen und Kar- bach, von denen eine, Karbach, direkt an Marktheidenfeld und die andere, Ursprin- gen direkt an Karlstadt grenzt. Diese beiden Gemeinden überdecken aber das sehr dünn besiedelte Gebiet zwischen Marktheidenfeld und Karlstadt (siehe Abbildung 45 Urbanität).

100

Abbildung 45 Urbanität

Quelle: Datensammlung Landkreis Main-Spessart, eigene Berechnungen (2016); Graphik: BASIS- Institut (2016)

12.3.3 Soziale Auffälligkeit Jugendlicher Die Kommune mit der geringsten sozialen Auffälligkeit Jugendlicher ist Schollbrunn mit einer Dichte von Eingliederungshilfen gemäß § 35a bezogen auf 1000 Personen im Alter von weniger als 21 Jahren von 0, einem Jugendquotienten von 0,304, einem Greying-Index von 0,701 und einer Dichte von Delikt-Fällen auf 1.000 Personen im Alter zwischen 14 und 21 Jahren von 13,9. Die Kommune mit der größten sozialen Auffällig- keit Jugendlicher ist Gräfendorf mit einer Dichte von Eingliederungshilfen gemäß § 35a bezogen auf 1000 Personen im Alter von weniger als 21Jahren von 7,3, einem Jugendquotienten von 0,357, einem Greying-Index von 0,558 und einer Dichte von Delikt-Fällen auf 1.000 Personen im Alter zwischen 14 und 21 Jahren von 103,8. Sowohl die Kommunen mit besonders hoher Auffälligkeit bei Jugendlichen, als auch die mit

101

besonders niedriger Auffälligkeit sind ohne eine erkennbare geographische Systema- tik über den ganzen Landkreis verteilt (siehe Abbildung 46 Soziale Auffälligkeit Ju- gendlicher).

Abbildung 46 Soziale Auffälligkeit Jugendlicher

Quelle: Datensammlung Landkreis Main-Spessart, eigene Berechnungen (2016); Graphik: BASIS- Institut (2016)

102

13 Typen von Kommunen

Im vorangegangenen Kapitel sind lineare Zusammenhänge zwischen den Variablen betrachtet, die Variablen sind gemäß diesen Zusammenhängen gruppiert und für die Gruppen sind zusammenfassende Variablen bestimmt worden. Indirekt sind damit auch Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen den Kommunen des Landkreises Main-Spessart herausgearbeitet worden. Einige mögliche wichtige Gemeinsamkei- ten und Unterschiede sind bisher aber noch außer Acht gelassen worden. So kann es sein, dass einige Kommunen sehr ähnliche Profile bezüglich der hier verwendeten Variablen haben, während sich andere Kommunen bezüglich ihrer Profile stark unterscheiden. Kommunen mit ähnlichen Profilen würden dann einen bestimmten Typ von Kommune bilden.

In diesem Kapitel geht es darum, herauszufinden, welche Typen von Kommunen un- terschieden werden können. Als Datengrundlage werden dafür die drei zusammenfassenden Variablen verwendet, die im vorangegangenen Kapitel eingeführt worden sind. Diese Variablen sind „Alter der Bevölkerung und altersassoziierte Aspekte“, „Urbanität“ und „Soziale Auffälligkeit bei Jugendlichen“. Zusätzlich dazu werden noch die 12 direkt erhobenen Variablen betrachtet, die von keiner dieser zusammenfassenden Variablen repräsentiert werden. Diese 12 Variablen sind die Arbeitslosen- relation im Juni 2014, die Einpendlerquote am 30.Juni 2014, der Anteil von Menschen mit GdB 50plus am 31.12.2013, der Anteil der Verwitweten an den Mindestens-65-Jäh- rigen, der Wanderungssaldo je 1.000 Einwohner im Jahr 2013, der Geburtenquotient, die Auslastungsquote bei den Kindergärten, der Anteil Alleinerziehender, die durchschnittlich pro Einwohner verfügbare Wohnfläche in Quadratmetern, die Belegungs- dichte, die Anzahl der Jugendhilfefälle auf 1.000 Personen unter 21 Jahren und der Anteil der Frauen bei den 18-bis-35-Jährigen. Das Kapitel ist in drei Unterkapitel gegliedert. Im ersten Unterkapitel wird beschrieben, wie die Kommunen-Typen identifiziert worden sind. Im zweiten Unterkapitel geht es um die inhaltliche Interpretation dieser Typen. Im dritten Unterkapitel wird gezeigt, wie die verschiedenen Typen über den Landkreis Main-Spessart verteilt sind.

13.1 Identifikation der Kommunen-Typen Zur Identifikation von Kommunen-Typen wurde mit allen Kommunen und den oben beschriebenen Variablen eine hierarchische Clusteranalyse durchgeführt. Um zu ge- währleisten, dass alle 15 Variablen im gleichen Ausmaß bei der Typen-Definition be- achtet werden, wurden sie vor der Clusteranalyse z-transformiert (siehe Glossar statistischer Begriffe). Als Ähnlichkeitsmaß wurde die Euklidische Distanz (siehe Glossar statistischer Begriffe) verwendet und als Zusammenschluss-Algorithmus der Ward-Algo- rithmus (siehe Glossar statistischer Begriffe).

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Beim Übergang von der Sieben- zur Sechs-Cluster-Lösung stieg die über den Ward- Algorithmus gewichtete Euklidische Distanz zwischen den zusammengefügten Clus- tern in einem solchen Ausmaß an, dass dies statistisch signifikant (siehe Glossar statistischer Begriffe) von der Entwicklung dieses Maßes bei den davorliegenden Schritten der Clusteranalyse abwich. Dieses Ergebnis spricht dafür, dass sich die Kommunen des Landkreises Main-Spessart in sieben Cluster einteilen lassen, von denen jedes einem bestimmten Kommunentyp entspricht. Ordnet man die Typen nach der Anzahl der Kommunen, die ihnen angehören, gehören zum ersten Typ 8 Kommunen, zum zweiten und dritten jeweils 7 Kommunen, zum vierten, fünften und sechsten jeweils 5 Kommunen und zum siebten 3 Kommunen (siehe Tabelle 17).

Tabelle 17 Zuordnung der Kommunen im Landkreis Main-Spessart zu Kommunen- Typen

Typ Kommunen Arnstein Burgsinn Frammersbach Gräfendorf 1 Neustadt a.Main Obersinn Rieneck Rothenfels Erlenbach b.Marktheidenfeld Fellen Karbach 2 Neuendorf Roden Steinfeld Triefenstein Esselbach Gemünden a.Main Hafenlohr 3 Karlstadt Partenstein Rechtenbach Schollbrunn Aura im Sinngrund Himmelstadt 4 Mittelsinn Neuhütten Wiesthal Birkenfeld Bischbrunn 5 Eußenheim Karsbach Urspringen

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Typ Kommunen Hasloch Kreuzwertheim 6 Lohr a.Main Marktheidenfeld Zellingen Gössenheim 7 Retzstadt Thüngen Quelle: Datensammlung Landkreis Main-Spessart, eigene Berechnungen (2016)

13.2 Interpretation der Kommunen-Typen Um herauszufinden, in welcher Weise sich die sieben Kommunen-Typen bezüglich der 15 in die Clusteranalyse eingegebenen Variablen unterscheiden, wurde für jede dieser Variablen eine eindimensionale Varianzanalyse mit den Kommunen-Typen als Gruppierungsvariable gerechnet. Dabei zeigte sich, dass sich die Kommunen-Typen bezüglich 3 der 15 eingeschlossenen Variablen nicht statistisch signifikant (siehe Glossar statistischer Begriffe) unterscheiden. Diese 3 Variablen sind die soziale Auffäl- ligkeit bei Jugendlichen, die Auslastungsquote bei Kindergärten und der Anteil der Frauen an den 18-bis-35-Jährigen. Bei der Interpretation der Kommunen-Typen wurden diese 3 Variablen ausgeschlossen. Lediglich die verbleibenden 12 Variablen wurden betrachtet (siehe Tabelle 18).

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Tabelle 18 Zentrale Variablenprofile (Centroide) der sieben Kommunen-Typen63

Variable Typ 1 Typ 2 Typ 3 Typ 4 Typ 5 Typ 6 Typ 7

Alter der Bevölkerung und al- 0,74 -0,75 0,34 0,23 -1,15 0,81 -0,82 tersassoziierte Aspekte 62,20 30,87 53,71 51,35 22,57 63,53 29,39 (Hoher Wert = hohes Alter) Urbanität -0,36 -0,41 0,40 -0,56 -0,51 2,00 -0,57 (Hoher Wert = hohe Urbanität) 23,96 22,92 39,53 19,89 20,97 72,09 19,76 Arbeitslosenrelation im Juni 0,66 -1,11 0,93 -0,07 -0,59 0,13 -0,46 2014 3,8% 2,1% 4,0% 3,1% 2,6% 3,3% 2,7% Einpendlerquote am 30.Juni -0,72 0,18 -0,31 0,57 -0,67 1,02 0,69 2014 54,1% 66,0% 59,5% 71,2% 54,8% 77,0% 72,8% Anteil von Menschen mit 0,49 -0,42 0,66 -0,01 -0,36 0,17 -1,53 GdB50plus am 31.12.2013 9,4% 8,2% 9,6% 8,7% 8,3% 9,0% 6,8% Anteil der Verwitweten an den -0,10 -1,21 0,51 0,96 0,55 -0,40 0,05 Mindestens-65-Jährigen 30,4% 26,2% 32,6% 34,3% 32,8% 29,2% 30,9% Wanderungssaldo je 1.000 Ein- 0,17 -0,60 0,61 -1,32 0,23 0,56 0,42 wohner im Jahr 2013 0,74 -6,09 4,71 -12,49 1,33 4,19 2,94 -0,27 0,53 0,71 -1,19 -0,08 0,10 -0,23 Geburtenquotient 3,1% 3,9% 4,1% 2,1% 3,3% 3,5% 3,1% 0,81 -0,86 -0,17 -0,14 -0,33 0,74 -0,22 Anteil Alleinerziehender 10,0% 7,2% 8,4% 8,4% 8,1% 9,9% 8,3% Durchschnittlich pro Einwohner 0,67 0,25 -0,81 0,20 -0,48 -1,00 1,68 verfügbare Wohnfläche in qm 54,43 53,56 51,36 53,46 52,04 50,98 56,53 Belegungsdichte (mittlere An- -0,80 0,17 0,62 -0,78 1,57 -0,56 -0,14 zahl von Personen pro Woh- 2,04 2,13 2,17 2,04 2,26 2,06 2,10 nung Anzahl der Jugendhilfefälle 0,28 -0,67 -0,33 -0,86 0,56 0,56 1,13 auf 1.000 Personen unter 21 28,31 15,96 20,26 13,48 31,95 31,90 39,37 Jahren Quelle: Datensammlung Landkreis Main-Spessart, eigene Berechnungen (2016)

Die am meisten hervorstechenden Merkmale des ersten Kommunentyps sind ein hoher Anteil von Alleinerziehenden (mittlerer z-Wert: 0,81) und eine geringe Belegungs- dichte der Wohnungen (mittlerer z-Wert: -0,80). Darauf folgen ein hohes Alter der Be- völkerung (mittlerer z-Wert: 0,74), eine niedrige Einpendlerquote (mittlerer z- Wert: -0,72), viel verfügbare Wohnfläche pro Einwohner (mittlerer z-Wert: 0,67) und

63 Erste Zahl: Wert auf der z-transformierten Variable; zweite Zahl: Wert in ursprünglicher Kodierung. Bei den Grup- penvariablen ist das die in Kaptilel 12 verwendete Kodierung von 0 für die Kommune mit dem niedrigsten Wert und von 100 für die Kommune mit dem höchsten Wert.

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eine hohe Arbeitslosenrelation (mittlerer z-Wert: 0,67). Insgesamt vermittelt dieses Pro- fil den Eindruck von Kommunen, in denen es nicht viel Arbeit gibt, in denen aber vornehmlich ältere Personen zu großzügigen Bedingungen bezüglich des Wohnraums wohnen. Kommunen vom ersten Typ werden deshalb im Folgenden als Wohnkom- munen mit älterer Bevölkerung bezeichnet.

Die beiden hervorstechendsten Merkmale der Kommunen vom zweiten Typ sind ein im Vergleich zu den anderen Kommunentypen äußerst geringer Anteil an Verwitwe- ten im Alter von mindestens 65 Jahren (mittlerer z-Wert: -1,21) und eine im Vergleich zu den anderen Kommunen äußerst geringe Arbeitslosenrelation (mittlerer z- Wert: -1,11). Es folgen ein äußerst geringer Anteil Alleinerziehender (mittlerer z- Wert: -0,86), ein niedriges Bevölkerungsalter (mittlerer z-Wert: -0,75), eine niedrige Dichte von Jugendhilfefällen (mittlerer z-Wert: -0,67), einen niedrigen Wanderungs- saldo (mittlerer z-Wert: -0,60), eine hohe Geburtenquote (mittlerer z-Wert: 0,53) und ein niedriger Anteil von Menschen mit Behinderung (mittlerer z-Wert: -0,42). Insgesamt liefert dieses Profil den Eindruck von Kommunen, in denen vornehmlich junge Men- schen leben, die ihr Leben gut im Griff haben und auch in relativ hohem Maße für Nachwuchs sorgen, in denen aber wenig Platz ist für Menschen zu sein scheint, die eher am Rande der Gesellschaft stehen. Kommunen dieses Typs werden deshalb im Folgenden als funktionale Kommunen mit jüngerer Bevölkerung bezeichnet. Die drei hervorstechendsten Merkmale von Kommunen des dritten Typs sind eine hohe Arbeitslosenrelation (mittlerer z-Wert: 0,93), wenig verfügbare Wohnfläche pro Einwohner (mittlerer z-Wert: -0,81) und einem hohen Geburtenquotienten (mittlerer z- Wert: 0,71). Es folgen ein hoher Anteil Menschen mit Behinderung (mittlerer z-Wert: 0,66), eine hohe Belegungsdichte der Wohnungen (mittlerer z-Wert: 0,62), und einen hohen Wanderungssaldo (mittlerer z-Wert: 0,61). Insgesamt vermittelt dieses Profil den Eindruck, dass in diesen Kommunen vielfach sozial benachteiligte Menschen wohnen. Der hohe Wanderungssaldo könnte dadurch zu erklären sein, dass Menschen, die in diesen Kommunen wohnen, aus materiellen Gründen nicht wegziehen können, während häufiger Menschen, die ursprünglich nicht in diesen Kommunen wohnen, aus materiellen Gründen gezwungen sind, dort hinzuziehen. Kommunen diesen Typs werden deshalb im Folgenden als Kommunen mit erhöhtem Anteil an sozial benachteiligter Bevölkerung bezeichnet.

Die beiden hervorstechendsten Merkmale von Kommunen des vierten Typs sind ein niedriger Wanderungssaldo (mittlerer z-Wert: -1,32) und ein niedriger Geburtenquoti- ent (mittlerer z-Wert: -1,19). Es folgen ein hoher Anteil Verwitweter unter den Mindes- tens-65-Jährigen (mittlerer z-Wert: 0,96), eine sehr geringe Dichte von Jugendhilfefäl- len (mittlerer z-Wert: -0,86), eine geringe Belegungsdichte bei den Wohnungen (mittlerer z-Wert: -0,78) und einer geringen Urbanität (mittlerer z-Wert: -0,56). Insgesamt vermittelt dieses Profil den Eindruck von eher ländlichen Kommunen, in denen die

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Bevölkerung ständig deutlich abnimmt. Kommunen dieses Typs werden deshalb im Folgenden als abnehmende Kommunen bezeichnet. Die beiden hervorstechendsten Merkmale von Kommunen des fünften Typs sind eine extrem hohe Belegungsdichte der Wohnungen (mittlerer z-Wert: 1,57) und ein extrem niedriges Alter der Bevölkerung (mittlerer z-Wert: -1,15). Es folgen eine niedrige Ein- pendlerquote (mittlerer z-Wert: -0,67), eine niedrige Arbeitslosenrelation (mittlerer z- Wert: -0,59), eine hohe Dichte von Jugendhilfefällen (mittlerer z-Wert: 0,56) und ein hoher Anteil Verwitweter an den Mindestens-65-Jährigen (mittlerer z-Wert: 0,55). Ins- gesamt erweckt dieses Profil den Eindruck von Kommunen, in denen junge Familien wohnen oder sich junge Menschen, die noch am Anfang ihres Berufslebens bestehen bzw. sich noch in der Ausbildung befinden, zum Wohnen zusammenfinden. Kommu- nen dieses Typs werden deshalb im Folgenden als Wohnkommunen mit jüngerer Be- völkerung bezeichnet. Bei den Kommunen des sechsten Typs stechen vier Merkmale besonders hervor: die im Vergleich mit den anderen Kommunentypen extrem hohe Urbanität (mittlerer z- Wert: 2,00), die äußerst hohe Einpendlerquote (mittlerer z-Wert: 1,02), die äußerst geringe pro Einwohner verfügbare Wohnfläche (mittlerer z-Wert: -1,00) und das hohe Alter der Bevölkerung (mittlerer z-Wert: 0.81). Es folgen ein hoher Anteil Alleinerziehen- der (mittlerer z-Wert: 0,74), ein hoher Wanderungssaldo (mittlerer z-Wert: 0,56) und eine hohe Dichte von Jugendhilfefällen (mittlerer z-Wert: 0,56). Dieses Profil ist das einer urbanen Kommune mit älterer Bevölkerung. Entsprechend werden Kommunen dieses Typs im Folgenden auch genau so bezeichnet. Die den Kommunen des siebten Typs gibt es zwei Merkmale, die hervorstechen: die extrem hohe Verfügbarkeit von Wohnfläche pro Einwohner (mittlerer z-Wert: 1,68) und der äußerst geringe Anteil Behinderter (mittlerer z-Wert: -1,53). Es folgen eine äu- ßerst hohe Dichte von Jugendhilfefällen (mittlerer z-Wert: 1,13), ein niedriges Alter der Bevölkerung (mittlerer z-Wert: -0,82), eine hohe Einpendlerquote (mittlerer z-Wert: 0,67) und eine verhältnismäßig geringe Urbanität (mittlerer z-Wert: -0,57). Dies ist das Profil von sehr ländlichen Kommunen, in denen es Arbeitsplätze gibt, in denen jüngere Leute bezogen auf die Wohnraumversorgung zu sehr angenehmenen Bedingungen wohnen, in denen aber für bestimmte benachteiligte Personengruppen wenig Platz ist. Im Folgenden werden Kommunen dieses Typs deshalb als prosperierende Land- kommune mit jüngerer Bevölkerung bezeichnet.

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13.3 Verteilung der Kommunen-Typen über den Landkreis Main- Spessart Keine der vier im Landkreis Main-Spessart vorhandenen Städte mit mehr als 10.000 Einwohnern gehört zu den Wohnkommunen mit älterer Bevölkerung. Dafür sind sechs der acht Wohnkommunen für die ältere Bevölkerung Städte mit weniger als 10.000 Einwohnern oder Märkte. Sie besitzen damit in vieler Hinsicht eine bessere Infrastruktur als die meisten Gemeinden. Von den beiden Gemeinden, die zu den Wohnkommu- nen mit älterer Bevölkerung zählen, grenzt eine, Neustadt am Main, direkt an die größte Stadt im Landkreis Main-Spessart, also an Lohr am Main, und die andere, Grä- fendorf, direkt an die viertgrößte Stadt des Landkreises, also an Gmünden (siehe Ab- bildung 47 Kommunentypen). Fünf der acht Wohnkommunen mit älterer Wohnbevöl- kerung, nämlich Arnstein, Burgsinn, Gräfendorf, Obersinn und Rieneck, sind direkt ans Schienennetz angeschlossen.

Abbildung 47 Kommunentypen

Quelle: Datensammlung Landkreis Main-Spessart, eigene Berechnungen (2016); Graphik: BASIS- Institut (2016)

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Fünf der sieben funktionalen Kommunen mit jüngerer Bevölkerung bilden einen zu- sammenhängenden Korridor, der von Lohr am Main bis Kreuzwertheim reicht. Eine weitere Kommune dieses Typs grenzt direkt nördlich an Lohr am Main. Lediglich eine Kommune, Fellen, liegt etwas abseits von den anderen Kommunen desselben Typs. Von den sieben Kommunen mit sozial benachteiligter Bevölkerung gehören zwei, nämlich Gmünden und Karlstadt, zu den vier Städten mit mehr als 10.000 Einwohnern. Die anderen fünf Kommunen mit sozial benachteiligter Bevölkerung grenzen direkt an die anderen beiden Städte mit mehr als 10.000 Einwohnern. Vier der fünf abnehmenden Kommunen, Aura im Sinngrund, Mittelsinn, Neuhütten und Wiesthal, befinden sich in der Peripherie des Landkreises mitten im Naturpark Bay- erischer Spessart. Nur eine davon, Mittelsinn, ist ans Schienennetz angebunden. Die verbleibende der fünf abnehmenden Kommunen, Himmelstadt, liegt im Vergleich dazu ziemlich zentral in direkter Nachbarschaft von Karlstadt an der Bahnstrecke von Karlstadt nach Würzburg. Zwei der fünf Wohnkommunen mit jüngerer Bevölkerung, Karsbach und Eußenheim, bilden ein zusammenhängendes Gebiet nördlich von Karlstadt. Beide Kommunen sind nicht an das Schienennetz angeschlossen. Aber von diesen beiden Kommunen aus ist Karlstadt mit dem Auto in etwa einer Viertelstunde und Schweinfurt in etwa einer halben Stunde zu erreichen. Zwei weitere der fünf Wohnkommunen mit jüngerer Bevölkerung, Urspringen und Birkenfeld, bilden ein zusammenhängendes Gebiet süd- lich von Karlstadt. Auch diese beiden Kommunen sind nicht an das Schienennetz angeschlossen. Aber mit dem Auto ist Karlstadt von diesen beiden Kommunen aus in 10 bis 20 Minuten zu erreichen. Eine Autofahrt nach Würzburg dauert von diesen Kom- munen aus etwa eine halbe Stunde. Die noch verbleibende der fünf Wohnkommu- nen mit jüngerer Bevölkerung, Bischbrunn, liegt nord-westlich von Marktheidenfeld. Auch Bischbrunn ist nicht an das Schienennetz angeschlossen. Mit dem Auto dauert es aber lediglich 10 Minuten bis Marktheidenfeld. Zudem liegt Bischbrunn direkt an der Autobahn nach Aschaffenburg, so dass Aschaffenburg von dort aus mit dem Auto in weniger als einer halben Stunde zu erreichen ist. Zwei der fünf urbanen Kommunen mit älterer Bevölkerung, Lohr am Main und Marktheidenfeld, gehören zu den vier Städten des Landkreises, in denen mehr als 10.000 Einwohner wohnen. Zwei weitere Kommunen dieses Typs, Hasloch und Kreuz- wertheim, grenzen direkt aneinander und an Marktheidenfeld. Die noch verbleibende der fünf urbanen Kommunen mit älterer Bevölkerung ist Zellingen und damit der größte Markt im Landkreis. Zudem gehört Zellingen schon zum erweiterten Umfeld von Würzburg.

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Zwei der drei prosperierenden Landkommunen mit jüngerer Bevölkerung, Gössen- heim und Thüngen, grenzen direkt an Karlstadt. Die verbleibende dritte Landkom- mune, Retzstadt, grenzt südlich an Thüngen und eine Autofahrt nach Würzburg dauert etwa eine Viertelstunde.

14 Qualitative Analyse

Die alleinige Betrachtung von quantitativen Kennwerten ließe wichtige Aspekte der Lebenslagen von Jugendlichen unbeleuchtet. Daher wurden zwölf leitfadenge- stützte Interviews mit Experten und Funktionsträgern im Landkreis Main Spessart durch- geführt, um die quantitative Betrachtung durch persönliche Aussagen um eine qualitative Ebene zu erweitern. Im weiteren Verlauf werden die Ergebnisse in zentralen Themenbereichen dargestellt.

14.1 Demographischer Wandel Die Experten im Landkreis Main Spessart stellen zum Teil stagnierende Geburtenzahlen und eine Abwanderungstendenz junger Leute in den Stuttgarter, Münchener, Nürn- berger und Frankfurter Raum fest. Die Weggehtendenz betrifft vor allem Studierende und weniger Absolventen der Mit- telschule.

„Die Kinder sollen es mal besser haben, studieren, (…) und lassen sich eben irgendwo zum Arbeiten nieder“

„[Mittel]Schüler verlassen mit 15 Jahren im Prinzip die Schule, (…) und fahren ins Nachbardorf zu irgendeinem Betrieb und machen da die Lehre. Also das ist noch wirklich so das Altbackene(…).“

Entgegen der Abwanderungstendenzen werden die Bildungs- und Arbeitsmöglich- keiten im Landkreis als „sehr gut“ angesehen. Zum einen werden die guten Chan- cen durch die Lage von Industriefirmen wie WAREMA oder Braun erklärt. Zum anderen wird die Lebensqualität in Form von „Vereinsleben, Vereinsfeste[n], Preisleistungsverhältnis, gute[m] Essen, gute[m] Trinken“ im Landkreis Main Spessart hervorgehoben, was wiederum viele (junge) Menschen bindet.

„(…)Junge Mädchen, [die] in der Theatergruppe (…), Tanzgruppe (…), auch in der Feuerwehr [sind] (…), das ist das, was wir brauchen. Und wo das nicht stimmt, da hat man ein Problem. Und dann gehen uns eben diese 20.000 bis 30.000 Bürger weg.“

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Die dennoch vorhandene Abwanderungstendenz wirkt sich eher auf die Kommunen als auf die Städte des Landkreises aus.

„Aufgrund der Lage von Marktheidenfeld sind wir relativ stabil, denn Marktheidenfeld ist ja von der Struktur her sehr gut aufgestellt und arbeitsplatztechnisch klappt es bei uns auch, und wir sind auch relativ nah zu der Autobahn (…)“

Deswegen wird speziell mit Blick auf die Kommunen gefordert, im „Flächenland- kreis eben die Fläche zu stärken“, um die Auslösung der „Landflucht“ zu verhindern. Geforderte Maßnahmen betreffen die Ausweitung/Absicherung der Schule und medizinischen Versorgung sowie die Ansiedlung von Betrieben.

„Also der Schlüssel für familienfreundliche Arbeitsplätze ist also praktisch, dass also hier vor Ort Betriebe sein müssen, dann siedeln sich die Leute da an, bauen, wir haben also wirklich ein großes Interesse an Bauplätzen, junge Leute bleiben da, haben eine tolle Dorfgemeinschaft.“

14.2 Mobilität Der Landkreis Main Spessart wird als „riesiger Flächenlandkreis“ bezeichnet. Auch deswegen wird die Erreichbarkeit von Zielen bzw. speziell des ÖPNVs von den Experten stark kritisiert und als „Riesenproblem“ bezeichnet. Insbesondere Men- schen ohne Auto, wie Jugendliche und Senioren, haben unter diesen Bedingungen zu leiden.

„Wenn man da wohnt als Jugendlicher, ja, (…) also die kommen einfach nirgendwo hin. Wenn da halt irgendwie zweimal am Tag ein Bus fährt, ist es eigentlich kaum möglich in irgendeiner Form mal Angebote in Städten dort oder dergleichen wahrzuneh- men (…)“

Dies kann zur Folge haben, dass Jugendliche aus entlegenen Dörfern in ihrer Ausbil- dungsplatzwahl eingeschränkt sind. Die Situation für Auszubildende bezüglich des ÖPNV wird zusätzlich durch die Kosten für die Beförderung erschwert. Aus diesem Grund schlägt ein Experte ein „Ausbildungsticket“ in Anlehnung an ein Semester- ticket für Studierende vor, wie es bereits im Landkreis Bad Kissingen zum Einsatz kommt. Nicht nur junge, sondern auch sozial benachteiligte Menschen kann das hohe Fahr- geld zu einem Ausschluss an der Teilhabe führen. Aus diesem Grund wird ein „Sozi- alpass“ mit Ermäßigungen für die Fahrten vorgeschlagen.

„Einfach [weil] der Landkreis doch räumlich sehr groß ist und für Menschen, die jetzt günstig, aber doch weg von den Zentren

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wohnen das oft sehr teuer ist an Sachen Teilhabe zu nehmen bzw. Dinge zu erreichen.“

Abgesehen von den Kosten, erweist sich die Linienführung der Busse als besonderes Problem. Insbesondere in kleineren Dörfern sind nur wenige Menschen auf bestimmte Busrichtungen angewiesen, diese aber dringend. Zur Lösung dieses Dilemmas werden mehrere Vorschläge gemacht, z. B. Umsteigepunkte.

„Wenn man sieht, wie heute die Paketdienste funktionieren, dass die also hier zwischendurch so Depots dann einrichten und von dort aus weiß man, dass man dann irgendwie zu dem Depot hinkommt, von dort aus wieder weiter kommt und eben diese För- derung auch mit Anbindungen nach Retzbach an den Bahnhof von Buslinien, weil ich von da wieder weiterkomme.“

Ein anderer Vorschlag bezieht sich auf die Einrichtung von Bürgerbussen, von dem auch Senioren profitieren würden.

„Es gibt ja inzwischen auch ein paar Städte hier, oder Gemein- den hier im Landkreis, die das umsetzen. Ich glaube in Kreuz- wertheim, da unten in der Ecke und Gemünden ist da wohl auch in der Planung.“

Neben dem ÖPNV wird auch das Auto zur Erreichung von Zielen wie der Arbeitsstelle in Richtung Hanau, Frankfurt, Schweinfurt, Würzburg und Baden-Württemberg genutzt. Diese Städte sind laut Experten für die Arbeitnehmer aus dem Landkreis aufgrund der dort angesiedelten mittelständischen Industrie attraktiv. Insgesamt wird die Pendelbereitschaft der Einwohner des Landkreises aufgrund historischer Begebenhei- ten sehr hoch eingeschätzt.

„Es gab hier nicht viel in der Vergangenheit, bevor Bosch Rexroth da war (…) man musste schon immer aus dem Landkreis raus nach Frankfurt, Hanau, in die Richtung, um zu arbeiten. Das ist natürlich auch irgendwo noch, (…) im Bewusstsein da, wird auch noch den Nachfolgendegenerationen so vermittelt (…).“

Als positive Entwicklung hinsichtlich Mobilität im Landkreis wird von einem Experten der Beschluss zum Bau der B 26n bzw. Würzburger Westumgehung wahrgenommen, welcher u. a. eine bessere „Anbindung (…) für die Industrie und für die Betriebe“ verspricht.

14.3 Wirtschaft Im Landkreis Main Spessart hat sich bezogen auf die Branchen ein Wandel vollzogen. Landwirtschaft ist im Gegensatz zu früher nicht mehr im selben Ausmaß vorhanden. So geht beispielsweise auch die Anzahl Winzereibetriebe zurück.

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„Aber ganz deutlich auch, wenn man früher noch 60, 70 Nebener- werbswinzer hatten, haben wir jetzt noch 40, das wird sich immer weiter konzentrieren.“

Große Arbeitgeber der Region sind WAREMA, Heidelberger Cement AG und Braun. In Bezug auf die Kommunen wird zum Teil von einer „Strukturschwäche“ gesprochen.

„Jeder möchte natürlich, wenn es geht eine Schule haben und einen Arzt haben, möchte einen Arbeitsplatz dort haben, das soll alles da sein. Aber ja, wir machen seit vielen Jahren Landkreisentwicklung und wollen also hier was voranbringen. Und ich stelle also fest, dass wir da einfach nicht weiterkom- men.“

14.4 Arbeit Der Arbeitsmarkt im Landkreis Main Spessart wird insgesamt von den Gesprächspart- nern als „sehr gut“ eingestuft.

„Wir haben einen hochdynamischen Arbeitsmarkt, wir haben eine sehr niedrige Arbeitslosenquote, die niedrigste in Nordbayern, insgesamt wahrscheinlich derzeit auch.“

Dennoch wird kritisiert, dass gerade der zweite und dritte Arbeitsmarkt nicht ausrei- chend vorhanden ist, weswegen „freiere und neuere arbeitsmarktpolitische Instrumente“ gefordert werden. Dies betrifft beispielsweise Flüchtlingsfamilien, die selbst bei einem erwerbstätigen Vater im Mindestlohnbereich nicht aus dem Bezug fallen. Überdies betrifft das Menschen mit (gesundheitlichen) Einschränkungen, die aber für eine Werkstatt für Behinderte zu überqualifiziert sind.

„Wer erwerbsfähig ist und wer nicht erwerbsfähig ist, entscheidet der Rentenversicherungsträger. Der Rentenversiche- rungsträger ist aber auch der, der zahlt, wenn er sagt, er ist nicht mehr erwerbsfähig. Somit sehen Rentenversicherungsgut- achten oftmals auch so aus, dass der, wenn viele Einschränkun- gen gegeben sind, der trotzdem noch drei Stunden am Arbeiten, am Tag arbeiten kann und somit als erwerbsfähig gilt, nur in der Realität gibt es da keine Stellenangebote.“

Aus diesem Grund wird ein „vorgelagerte[r] Bereich oder eine Maßnahme“ gefordert, die weder Werkstatt für Behinderte, noch erster Arbeitsmarkt ist.

In Bezug auf den ersten Arbeitsmarkt wird die Jugendarbeitslosigkeit als relativ niedrig eingestuft. In der Vergangenheit wurde deutlich, dass besonders der Übergang von der Schule in die Ausbildung eine Hürde beinhaltet, weswegen man Berufsorientie- rung in den Schulen „ganz stark in den Mittelpunkt gerückt“ hat.

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Als positive Entwicklung wird die Einrichtung eines „Berufseinstiegsbeglei- ter[s]“ (BerEb) angesehen, der Mittelschüler mit Unterstützungsbedarf ab der 7. Klasse unterstützt.

„Von Praktikumssuche bis zu Lebenslauf schreiben, solche Dinge und seit wir das haben, muss man wirklich sagen, hat sich unsere Quote, zumindest auf 100% in Übergang hochgeschraubt.“

Dieses Unterstützungssystem wird von einem Experten aber eher als „Anfangsi- nstrument“ angesehen, da die Jugendlichen nach Beginn der Ausbildung nur noch ein halbes Jahr begleitet werden. Insgesamt stellt sich das Ausbildungsplatzangebot für die Jugendlichen „sehr gut“ dar, speziell auch für die Mittelschulabgänger.

„Aber wenn ein Jugendlicher (…) in Lohr und Umgebung und ich weiß, dass es in Marktheidenfeld so ist und in Karlstadt, eine Ausbildungsstelle möchte, würde er eine kriegen. Das ist die Frage ob er sie dann nimmt, aber er würde eine kriegen.“

Zum Teil wird den Schülern ein „zu hohe[r] Anspruch“ bezüglich der Art des Aus- bildungsplatzes unterstellt, sodass beispielsweise Mittelschüler eine anspruchsvolle Ausbildung zum KFZ-Mechatroniker anstatt beispielsweise „Maurer, Fliesenleger, [oder] Heizungssanitärbauer“ anstreben.

Aus Sicht von Unternehmen wird der Ausbildungsmarkt von einem Interviewten als „Wettlauf um die Köpfe“ aufgrund sinkender Schülerzahlen beschrieben. Dies hat zur Folge, dass manche Branchen mit Nachwuchsproblemen zu kämpfen haben. Besonders das Handwerk scheint „erstmal ganz hinten angestellt in der Berufswahl“. Während innerhalb des Handwerksfachs Schreiner noch relativ beliebt ist, haben „Nahrungsmittelberufe“ wie Metzger und Bäcker noch mehr zu kämp- fen. Begründet wird die Unbeliebtheit dieses Feldes mit einem „Image-Problem“ und einer „Angst vor körperlicher Arbeit“ seitens der Jugendlichen.

„Wenn einer sagt „Ich bin Maurer.“ und der andere sagt „Ich bin im Büro irgendwo“, wird wahrscheinlich der Maurer immer noch schlechter angesehen als der Büromensch.“

Ferner spielen der geringere Verdienst und die Arbeitszeiten eine Rolle für die Zahl Auszubildender im Handwerk. Ein weiterer Faktor könnte darin bestehen, dass die In- dustrie in größeren Einheiten organisiert ist und den kleinen Handwerkerinnungen leichter Jugendliche abwerben kann.

„Die Großbetriebe sagen „Bei mir kann sich zum Praktikum nicht jeder einzeln bewerben.“ Wenn da die Schule ein Praktikum an- legt, (…) dann fragt der Lehrer „Wer möchte zu Bosch Rexroth?“

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und (…) dann gehen 15 Hände (…) hoch und für [das Handwerk] bleibt keiner mehr übrig.“

Um den Nachwuchsproblemen zu begegnen, schlägt ein Experte vier Pflichtpraktika im „sozialen Bereich, (…) im kaufmännischen Bereich, (…) in der In- dustrie und (…) im Handwerk“ vor.

Um speziell den Nachwuchsproblemen im Handwerk zu begegnen, führen Hand- werksvertreter bereits Initiativen durch, die mehr die internationalen Chancen des Berufsbildes in den Vordergrund stellen. Ferner ist angedacht, mit dem „Karriere- programm Handwerk“ Studienabbrecher für eine Ausbildung im regionalen Hand- werk zu gewinnen.

14.5 Schule Der Ausbildung vorgelagert ist der Schulbesuch. Der Landkreis Main Spessart bietet seinen Schülern eine Vielzahl unterschiedlicher Schularten mit unterschiedlichen Pro- filbildungen an. Besondere Schulen sind beispielsweise die Grundschulen „Spess- artschule“ und die „Umweltschule Wiesenfeld“ mit Umweltschwerpunkt.

Generell sehen sich die Grundschule als Durchgangsstation Richtung weiterführende Schule mit sinkenden Schülerzahlen konfrontiert und werden an manchen Standorten als „gefährdet“ eingestuft.

„Macht es noch Sinn eine Grundschule mit 50, 60 Schülern zu halten (…). Also da wird sich irgendwann was tun, bin ich si- cher. Und das wird dazu führen (…), dass die Dörfer draußen bald nicht mal mehr eine Grundschule haben und das ist sehr bitter. Ein Dorf ohne Schule ist ja halb tot.“

Generell wird davor gewarnt, aufgrund sinkender Schülerzahlen Fachkräfte an den Schulen einzusparen.

„Also das Personal abzubauen einfach mit der Begründung, es gibt weniger Schüler, das ist weniger Arbeit und das ist gerade der falsche Schluss. Weil die Arbeitsbereiche machen uns die Arbeit und die haben absolut zugenommen.“

Neu diskutiert wird die „flexible Grundschule“, die die Zusammenlegung der ersten beiden Schuljahre ermöglicht. Bezogen auf die weiterführenden Schulen steht unter den Experten das derzeitige dreigliedrige Schulsystem mit Mittel-, Realschule und Gymnasium in der Kritik. Dies wird u. a. damit begründet, dass die Schüler nach jahrelangem „destruktive[m] Lern- verhalten“ die weiterführenden Schulen „seelisch kaputt“ erreichen. Wenn- gleich unter den Fachleuten einer Veränderung des Schulsystems in Bayern wenige Chancen eingeräumt werden, plädieren sie für eine Änderung. Eine Idee lautet, die

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Mittel- und Realschulen zusammenzulegen und so ein zweigliedriges Schulsystem zu schaffen. Ein anderer Vorschlag bezieht sich auf eine gemeinsame Beschulung bis zur zehnten Klasse. Eine besondere Bedeutung im Schulwesen kommt der noch jungen Mittelschule zu. Diese Schulform resultiert aus einer Umstrukturierung der Schullandschaft, ausgelöst dadurch, dass „die Hauptschulen immer kleiner wurden und nicht mehr zu halten waren“.

„Hauptschulen wurden zusammengeschlossen und wurden umbenannt in Mittelschulen, damit waren die auch neu definiert. Diese Mittelschulen haben eine neue Definition im Verhältnis zu den Hauptschulen, also den Schwerpunkt Berufsorientierung noch vermehrt (…). Und diese Mittelschulen haben wir dann wieder zusammengelegt, je nach Größe, in Schulverbünde.“

In Folge dessen mussten ein paar Hauptschulen schließen, was wiederum Konsequen- zen mit sich bringt. Nach Schließung der Mittelschule in Kreuzwertheim besuchen die dortigen Schüler nun statt der 20 km weiter entfernte Schule im Landkreis eine zwei Kilometer entfernte Schule im baden-württembergischen Wertheim. Dennoch scheint die als „Weiterentwicklung aus der Hauptschule“ angese- hene Schulform den Trend der sinkenden Schülerzahlen gestoppt zu haben. Stattdes- sen haben die Schülerzahlen „stagniert“, was laut Interviewten für eine gewisse „Anziehungskraft“ der Mittelschulen spricht.

„Wir spüren so ein gewisses, (…) dass Mittelschule nicht mehr nur so die letzte Schule ist. So „Da will ich überhaupt nicht hin“ und so, dass da doch ein sehr großes Wohlwollen ist.“

Ein Vorteil der Mittelschulen liegt an den unterstützenden Systemen bestehend u. a. aus Beratungslehrern, Schulpsychologen und Jugendsozialarbeiter an Schulen (JaS). Besonders JaSler, die als „Schnittstelle zwischen Jugendamt und (…) Schule“ fungieren, haben sich „sehr bewährt“. Diese sind bereits an allen „größeren Schulen“ vertreten (Zellingen, Lohr, Karlstadt, Marktheidenfeld).

Außerdem bietet jeder Mittelschulverbund die Möglichkeit zum Abschluss der Mittle- ren Reife. Neben dem Erwerb der Mittleren Reife an den Mittelschulen scheint auch die Realschule mit anschließendem Besuch der FOS im Vergleich zum direkten Be- such des Gymnasiums an Attraktivität gewonnen zu haben.

„Hier (…) sind viele Eltern, die sagen „Mache mal Real- schule.“, nicht, weil jetzt die Realschule so den mega Ruf hat, sondern, weil man halt einfach sagt, das ist ein Weg, dass ein Kind durch die neue Durchlässigkeit unserer Schulsys- teme einfach einfacher und entspannter gehen kann.“

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Eine schulübergreifende Entwicklung ist die Etablierung eines „flächende- ckend[en]“ Ganztagsangebots64 im Landkreis, das auch aufgrund der Berufstätig- keit der Eltern flächendeckend genutzt wird. Auch vonseiten der Schulen wird dieses Angebot gelobt.

„Und wir erleben es aber als sehr fruchtbar, weil wir einfach einen besseren Zugriff auf die Kinder haben (…). Also das wertschätzen viele Kinder auch, die gerne kommen.“

14.6 Lebenslagen der Jugendlichen Neben den Angeboten der Schule steht den Jugendlichen im Landkreis Main Spess- art eine Vielzahl von Optionen zur Freizeitgestaltung offen. Die große „Vereinskul- tur“, die allein im Interessensbereich Sport u. a. „Schach, (…) Gymnastik, Schie- ßen/Schießsport, Pfeil und Bogen, Wander[n]“ und Fußball abdeckt, bietet viele Möglichkeiten zum Zeitvertreib. Trotz dessen zeigen die Jugendlichen nicht mehr so viel Interesse an einer Mitgliedschaft, sodass die Vereine mit Nachwuchsproble- men zu kämpfen haben. Dieses Nachwuchsproblem tangiert nahezu alle Vereinsar- ten.

„Wenn ich an die Fußballvereine denke, die dann nicht mehr genug Nachwuchs haben und dann einfach sagen müssen, dass sie den Verein zu machen oder können zumindest keine aktive Mann- schaft mehr stellen.“

Auch kirchliche Angebote werden trotz einer aktiven Kirchenarbeit im Jugendbe- reich nicht mehr stark angenommen. Eine Ursache für den Rückgang der Mitgliederzahlen wird im Nachmittagsunterricht gesehen. Allerdings wird auch darauf hingewiesen, dass manche Vereinsarten eher Schüler bestimmter Schularten ansprechen.

„Ich will jetzt nicht sagen, dass es was für Gymnasiasten ist, aber es ist tatsächlich so, dass die meisten auf dem Gymnasium sind, die da mitmachen im Ruderverein, und die sind das ge- wohnt, diszipliniert alles zu bewältigen.“

Um Schüler trotz Nachmittagsunterricht in die Vereine zurückzuholen, wurden bereits an einigen Stellen Kooperationen von Schulen mit Vereinen in den Stundenplan integriert.

„Wir haben schon sowas, an der Grundschule, dass da einmal in der Woche, die von der DJK in Tiefenthal reingehen und machen

64 Beim Ganztagsangebot gilt es zu unterscheiden zwischen gebundenen und offenen Angeboten. Beim gebundenen wird bis in den Nachmittag im Klassenverbund unterrichtet, im offenen können Schüler am Nachmittag zusammen mit Schüler anderer Stufen Hausaufgaben- und Freizeitbetreuung wahrnehmen.

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hier ein Sportangebot, Bewegungsangebot und das sich dann entsprechend positiv auswirkt auf die Stimmung.“

Neben den Vereinsangeboten bemüht sich der Landkreis Main Spessart um weitere Angebote zur Freizeitgestaltung für Jugendliche.

„Für die Jugend [wird] schon etwas getan, (…) egal ob das jetzt Freizeiten anbelangt, egal ob das jetzt das Zirkuscamp Ciccolino, oder verschiedene Sachen [sind], oder ob das jetzt das Dancecamp in Arnstein [ist] (…).“

„Die Jugendlichen, die können in eine Skaterhalle, und dann haben wir ja so selbstverwaltende Jugendtreffs in Laudenbach, Wiesenfeld, wir haben die Bauwägen in Karlburg, wir haben in Rohrbach Bauwägen. Die sind ja mehr so jüngere Orte.“

Allerdings wird von einer Diskrepanz zwischen einem umfangreichen Angebot in der Stadt und einem etwas reduzierteren auf dem Land gesprochen. Dies kann laut In- terviewten die Folge haben, dass manche Jugendliche vom breiteren Stadtangebot ausgeschlossen sind.

„Die wohnen auf dem Dorf draußen, da fährt kein Bus, da muss ich mich halt hinsetzen und mein Kind hinfahren (…) und das wird halt nicht gemacht. Und dann mag das durchaus sein, dass ein mangelndes Angebot an Alternativen da ist, weil ich halt irgendwo sitze.“

Gerade in den kleineren Ortschaften wird häufig eine „Bauwagenkultur“ entwickelt, welche unter den Interviewten, auch wegen Problemen mit der Nachbarschaft aufgrund von Lärmbelästigung, nicht unumstritten ist.

„Da wird dann drin gesoffen sag ich jetzt mal und wenn das na- türlich noch ein bisschen strukturierter noch wäre, mit Be- treuung, dann würde das wahrscheinlich auch noch ein bisschen vernünftiger ablaufen (…).“

Allerdings wird selbst in betreuten Jugendtreffs von einer fehlenden Toleranz seitens der Nachbarschaft gegenüber Lärm berichtet, sodass von einem allgemeinen Feh- len von Orten für Jugendlichen zum Feiern ausgegangen wird.

„Auf der anderen Seite wissen wir natürlich, dass die Jugend- lichen einen Platz haben und sich treffen können, aber die un- mittelbaren Anwohner wollen sie dann halt, gerade wenn es im Ort ist, oftmals dort nicht haben, weil es zu laut wird.“

Eines der Jugendtreffs im Landkreis Main Spessart ist der Jugendtreff Piranha in Karlstadt. Dort können die Jugendlichen u. a. kochen oder einen Spieleabend ver- anstalten. Der Jugendtreff wird vor allem von muslimischen Mittelschülern besucht. Aufgrund des muslimischen Glaubens hat dieser Jugendtreff bei Veranstaltungen „kein Alkoholproblem“.

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Bezogen auf Jugendliche generell gilt der Alkoholkonsum nach wie vor als ein großes Thema.

„Alkohol ist nach wie vor gerade für Jugendliche unvermindert attraktiv, das ist wirklich so und es wird auch viel getrunken unter den Jugendlichen und wenn man halt merkt, dass man auf den Veranstaltungen nichts bekommt, dann wird halt vorgeglüht, da wird halt im Privatbereich dann getrunken.“

Obwohl es sich bei Alkohol um eine legale Droge handelt, ist Alkoholkonsum insofern auch strafrechtlich relevant, als dass „30 Prozent der Straftaten unter Alko- holeinfluss“ geschehen. Bei Gewaltdelikten wie Körperverletzungen steht sogar die Hälfte unter dem Einfluss alkoholischer Getränke.

Hinsichtlich des Konsums von Alkohol unter Jugendlichen hat sich das HaLT-Projekt in der Prävention etabliert.

„Wir [vom HaLT-Projekt] sind vorzugsweise in Schulen unter- wegs, die alle drei Jahre uns anfordern, das heißt, wir machen ja immer drei Jahrgangsstufen, das heißt also, jeder hat dieses Konzept dann einmal in seinem Schulalltag durchlaufen.“

Das HaLT-Projekt zielt dabei u. a. auf die „Verhaltensprävention“ ab, die sowohl an den Schüler als auch an den Strukturen der Schule ansetzt. Aus diesem Grund ist eine Vielzahl von vernetzten Akteuren, die von Lehrern über die kirchliche Jugendar- beit, Polizei bis zur Gemeinde reicht, an Aktionen des HaLT-Projekts beteiligt. Gemäß einer Statistik sind die Einlieferungszahlen nach Alkoholintoxikation 2015 gesunken. In Bezug auf die Drogen „Legal Highs“ wird berichtet, dass es für den Landkreis Main Spessart eher „kein Thema“ ist und „höher gekocht wird“ als es vorhanden ist. Der Trend scheint laut Experten mehr zurück zu Marihuana zu gehen. Dabei sind vor allem Jungen anfällig für diese Droge.

„Kiffen ist in der Jugendszene nicht verpönt, das ist normal, das ist ein Stück weit in der Pubertät einfach tatsächlich ein Stück Rebellion, wahrscheinlich.“

Neben Marihuana spielen synthetische Drogen eine Rolle.

„Es gibt mehr, also wie gesagt, die Einstiegsdroge ist Canna- bis und dann eben die ganzen chemischen Drogen, also Ecstasy, Tabletten einwerfen (…), das ist also schon da bei den Jugend- lichen.“

Positiv wird bemerkt, dass harte Drogen wie Kokain oder Heroin „eigentlich weniger“ konsumiert werden.

Drogenkriminalität ist nach Experteneinschätzung unter Jugendlichen „vorhanden“, umfasst aber eher weichere Drogen wie Cannabis.

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Neben Drogenkriminalität haben sich neue Straftatbestände durch das Aufkommen und der starken Nutzung von neuen Medien unter Jugendlichen entwickelt. Formen davon sind das „Cyber Mobbing“, also Verbreitung von Beleidigungen im Internet, und „Sexting“, was „deutlich zunimmt“.

„Alles was übers Internet, über Cyber Mobbing. Es gibt ja viele die gehen dann her und vom Intimbereich lassen sie ein Bild anfertigen und schicken das weiter.“

Das Sexting unter Jugendlichen erfüllt schnell den Straftatbestand des Besitzes von Kinderpornografie: So ist bereits das Empfangen eines Intimfotos eines Minderjährigen strafbar, selbst wenn es freiwillig vom eigenen Partner verschickt wurde. Allgemein wird den Jugendlichen vorgeworfen, dass das Handy zu „gedankenlos genutzt“ wird. Den Eltern wird für dieses Verhalten eine Mitschuld gegeben.

„Wenn ich mit 14 anfange mit meinem Kind darüber zu diskutie- ren, wann es sein Handy verwenden darf oder nicht, dann ist es rum, also das muss passieren, wenn sie 6, 7, 8 oder 9 sind, aber das passiert halt da nicht.“

Zur Sensibilisierung der Jugendlichen für neue Medien wird von der Polizei „Präven- tionsunterricht“ angeboten. Dieser erfolgt allerdings nicht im Rahmen eines re- gelmäßigen Programms, sondern „eher im Bedarfsfall oder auf Nachfrage“.

Nicht strafrechtlich relevant, aber ebenfalls Folge der Nutzung neuer Medien, ist die Zunahme von Spielsucht am Computer oder Handy, die laut den Interviewten ebenfalls durch das Verhalten der Eltern begünstigt wird.

„Was wir ganz massiv wahrnehmen, sind Computerspiele. Dass die Kinder nachts durchzocken und einfach kein Reglement von den Eltern haben (…). Die können gar nicht mehr ohne, (…) da dre- hen die völlig am Rad.“

Weitere zunehmende Problemarten, die ihre Ursache in psychischen Erkrankungen haben können, sind selbstverletzendes Verhalten bei Mädchen zwischen 12 und 18 Jahren und erhöhte Aggressivität bei Jungen. Die Mehrheit der Experten geht davon aus, dass der Grund für die Entstehung solcher Verhaltensweisen „multifaktori- ell“ bedingt ist. Neben Ursachen im Elternhaus in Form von „massive[n] Erzie- hungsdefiziten“ werden auch in gesellschaftlichen Anforderungen bzw. Überfor- derungen Ursachen gesehen.

„An die Kinder [werden] unglaublich viele Anforderungen gestellt, die vierte Klasse ist ein Wahnsinn… unglaublich viel Druck aufgebaut. (…) Die Eltern können das nicht auffangen… und dieser Druck ist immens und die müssen sich schon immer mehr beweisen und müssen eigentlich schon immer, ja so dieses schneller-höher-weiter, also besser.“

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„Dann spielt das Kind noch Klavier und dann geht es zum Tennis und dann muss es noch Schwimmen. Die sind ausgebucht. Wir haben keine Zeit irgendetwas zu tun. (…) Ja, und auch das bringt irgendwann meistens mal Probleme mit sich, wenn das Kind irgendwann mal sagt, so und jetzt ist dann gut.“

Im Zusammenhang mit eventuell daraus resultierenden psychischen Erkrankungen wird angemahnt, dass es nach wie vor zu wenige Behandlungsplätze für Jugendliche gibt.

„Wo man immer sozusagen rudert, ist beispielsweise die Versor- gung mit Behandlungsplätze für Kinder und Jugendliche, was Kinder und Psychiatrie betrifft, (…) das sozusagen dem Bedarf immer deutlich hinterher hinkt, wo wir einfach immer mal wieder die Problematik haben, auch in verschiedenen Kreisen, Un- terbringung von Jugendlichen in der Erwachsenenpsychiatrie.“

Speziell auch für Essstörungen wird eine Beratungsstelle bzw. „Clearingstelle“ ver- misst, deren Einrichtung bisher an „Kompetenzfragestellungen“ scheitern.

„Das Alter der Erkrankung (…) bei einer Anorexie, das bewegt sich ja zwischen dem zwölften und 14. Lebensjahr, also es ist, primär sind es erst einmal Kinder oder Jugendliche, die betroffen sind, aber es zieht sich ja die Erkrankung wie ein ro- ter Faden auch durch das Erwachsenenleben (…).“

Die Unsicherheit in der Pubertät macht Jugendliche nicht nur anfällig für psychische Erkrankungen, sondern auch für Straftaten.

„Jugendliche begehen einfach mehr Straftaten als Ältere, das ist so, das erklärt sich halt aus dem Alter, weil die eben mal Sachen ausprobieren und eben anders ticken als Erwachsene.“

Laut polizeilichen Statistiken werden aber nur etwa fünf Prozent der Jugendlichen zu „Mehrfach- und Intensivtäter[n]“. Diese fünf Prozent sind für 30 bis 40 Prozent der von Jugendlichen begangenen Straftaten verantwortlich. Die Deliktarten von Heranwachsenden umfassen häufig Sachbeschädigung und bei geringerem Alter Diebstahl. Allgemein wird kritisiert, dass ein zu langer Zeitraum zwischen Straftat und Strafe besteht, sodass ein „Zusammenhang zwischen Verfehlung und Sanktio- nierung“ fehlt.

„Die Verhandlung ist meistens, also mindestens 6 bis 10 Monate später und das wissen die dann schon gar nicht mehr. (…) Dann diese sofortige Konsequenz zu spüren auf ein Fehlverhalten, was eigentlich notwendig wäre, erzieherisch notwendig, das passiert dann halt einfach nicht (…).“

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14.7 Lebenslagen der Familien Erziehung geschieht vorrangig in der Familie, allerdings sind die Strukturen dynami- scher als früher. Obwohl der Wunsch nach Gründung einer Familie laut Interviewten nach wie vor vorhanden ist, werden die Ehepartner häufig nur noch als „Lebensab- schnittspartne[r]“ gesehen. Dies spiegelt sich in einer Veränderung der Schei- dungsrate in den letzten 30 Jahren wieder. Solche Scheidungen führen nach wie vor zu finanziellen Schwierigkeiten, besonders bei Frauen.

„Bei Trennungen und so weiter merken wir halt, dass Frauen da benachteiligt sind, auch mit Kindern, (…) weil da kein Geld mehr fließt, weil der [Mann] die in der Hand hat (…).“

Mit ansteigender Tendenz münden diese Scheidungen laut Experten in schwierigen Sorgerechtsstreitigkeiten.

„Ganz massiv Sorgerechtsumgangsschwierigkeiten, also ganz ganz massiv, also die werden immer heftiger, werden immer massiver mit allen Mitteln ausgeführt, gehen zum Teil über Jahre hin- weg, beschäftigen zum Teil über mehrere Generationen Sozialar- beiter, das gibt es alles und das sind Fälle, die zunehmend einfach schwieriger werden.“

Vielfach wird von den Fachleuten berichtet, dass die Massivität familiärer Konflikte zwar nicht quantitativ, aber qualitativ stark zugenommen hat.

„Die Schere wird immer größer, also dann, wenn Jugendliche betroffen sind durch eine schwierige Familienkonstellation, ist es dann immer gleich sehr sehr heftig.“

Insbesondere Kindeswohlgefährdungen werden von den Interviewten vermehrt in ihrer Praxis wahrgenommen bzw. eine „immens hohe Anzahl“ von Meldungen dar- über angegeben. Wenn das Jugendamt bei Kindeswohlgefährdungen eingreift, hat es verstärkt mit einer aggressiven Haltung der Eltern zu tun.

„Heutzutage ist das wirklich so, dass man durchaus auch auf- passen muss, also die Grenze ist da nicht mehr vorhanden, wir nehmen häufig die Polizei mit, wenn es wirklich um Kindesent- züge oder so, tatsächlich geht, einfach um uns auch zu schüt- zen.“

Konträr zu den Kindeswohlgefährdungen wird gleichzeitig ein überbeschützender Er- ziehungsstil bemerkt. Dieses helikopterähnliche Verhalten resultiert zum Teil in einem erhöhten Anspruchsdenken seitens der Eltern.

„Helikopter Eltern, also die letztendlich ihren Kindern alles ermöglichen nur um vielleicht ihr eigenes Leben leben zu kön- nen und dann in Ruhe gelassen werden.“

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„Die Kinder sprechen im Kindergarten manchmal schon Englisch und lernen dann Wörter, also dieser Anspruch an die Kinder ist sehr viel größer geworden.“

Ferner haben Eltern mit psychischen Erkrankungen zugenommen. Dazu zählen De- pressionen und Alkoholismus, aber auch das Münchhausen-bei-Proxy-Syndrom.

„Was wir oft oder immer öfter haben, (…) sind Eltern oder Ma- mas vor allem, die ihren Kindern viele Krankheiten andichten. (…) Es gibt ja dieses Münchhausen-bei-Proxy-Syndrom (…). Haben wir aber auch öfter.“

Die Jugendhilfe wird von den Experten „auf einem guten Weg“ im Vergleich zu vor zehn Jahren gesehen. Eine Neuheit stellen die Familienstützpunkte dar.

„Durch die Einrichtung der Familienstützpunkte, die ja auch wieder gestreut sind über den Landkreis und von daher auch gut zu erreichen sind, darum ging es ja auch, und in enger Vernet- zung mit den Schwangerenberatungsstellen, aber auch KoKi und dem ASD im Zweifelsfall, also ich denke, da sind die schon auf einem guten Weg.“

Von einem Experten wird bemängelt, dass dabei teilweise die bildungsferne Schicht „durch das Raster“ fällt, und somit „von den erzieherischen Möglichkeiten sehr defizitär leben“ muss.

„Die benachteiligten Familien, die wandern zunehmend mehr auf die Dörfer und die werden dann durch die Familienstützpunkte schwer erreicht, weil die sitzen dann natürlich wieder in Ge- münden und in Lohr, wenn die Kinder dann dort im Kindergarten angedockt sind, dann schon. Da sehe ich wirklich großen Be- darf.“

Neben dem Angebot der Familienstützpunkte gibt es weitere früh ansetzende Hilfen für Familien. So werden im sogenannten „Hippy-Programm“ Eltern ab der Schwan- gerschaft für eine gewisse Zeit mit dem Baby begleitet und bei der Entwicklung un- terstützt. Allerdings werden solche Programme noch nicht flächendeckend im Land- kreis angeboten, weswegen der Wunsch nach Ausweitung dieser Ansätze besteht. Eine weitere Hilfestellung besteht in der die Babyambulanz.

„Wir haben zwei ausgebildete Mitarbeiterinnen, die sogenannte Schrei-Babys betreuen. (…) Die Eltern sind oft verzweifelt, weil sie nicht mehr wissen, wie Sie das Kind beruhigen können und das ist ein präventiver Ansatz, der vom bayrischen Staats- ministerium stark unterstützt und gefördert wurde. Das ist auch wirklich eine Leuchturmgeschichte.“

Neben den offiziellen Betreuungsangeboten und -programmen hat sich eine Verän- derung in der Zuständigkeit der Kinderbetreuung aufgrund berufstätiger Eltern ergeben. Dabei kommt den Senioren eine neue Rolle zu.

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„Jungsenioren, die sind oftmals Opas, also so Ersatzeltern, haben selbst früher nie Zeit gehabt für ihre Kinder und küm- mern sich dann jetzt voll und ganz um die Enkel, dann braucht man nicht zu sagen, organisiert mal so einen Seniorennachmit- tag, weil da muss ich erst gucken, ob ich meine Enkel vom Kin- dergarten oder sonst wo abholen muss.“

In dieser neuen Entwicklung wird von einem Experten auch eine Chance für „praktische Hilfen“ gesehen. So könnte ein Rentner, der sowieso seinen Enkel in den Kindergarten fahren muss, im Betrieb seine Nummer hinterlegen und im Notfall für die Eltern einspringen. Darüber hinaus bieten große Firmen wie der WAREMA bereits eigene Kindergärten im Betrieb mit verlängerten Öffnungszeiten an.

14.8 Integration Der Landkreis Main Spessart hat aufgrund der Anwerbung von Arbeitnehmern für große Industriebetriebe wie Bosch und Düker eine lange Geschichte mit Migranten. Der Großteil der heutigen Migranten stammt ursprünglich aus der Türkei. Weitere ver- tretene Nationen sind Italien, Griechenland und asiatische Länder. Zum Teil wird von immer noch vorhandenen Problemen mit der Integration der da- mals eingewanderten Türken wahrgenommen.

„Und die sind heute mittlerweile in Rente und sprechen immer noch kein Deutsch oder sind Eltern. Wenn die mal hier zum Job- center kommen, dann kommt die Tochter mit und übersetzt. Ja, die leben nach wie vor in ihrem kleinen Istanbul. Diese Gefahr ist groß.“

Im Gegensatz dazu gibt es durch Integrationsarbeit Erfolge zu verbuchen. Zum Bei- spiel wird die Aktion „Lesepaten“ angeboten, um die „Lesekultur“ in Familien mit Migrationshintergrund zu stärken.

„Ich kann nur sagen, es sind mehr geworden in der Realschule, es sind mehr Kinder im Gymnasium, Abiturienten gibt es einige mittlerweile und ja, ich denke mir, da hat sich schon einiges getan in Karlstadt.“

In diesem Jahr hat sich der Integrationsbeirat gegründet, der beispielsweise ein „in- ternationales Frauencafé“ anbietet. Zudem gibt es in einzelnen Städten Integra- tionsbeauftragte. Es besteht allerdings ein Wunsch nach einer zusätzlichen überge- ordneten „Integrationsfachstelle“ für den ganzen Landkreis.

Die Experten aus dem Integrationsbereich, aber auch viele andere Experten, stehen in ihrer Arbeit im Landkreis Main Spessart vermehrt unter dem Eindruck der deutschlandweiten Flüchtlingsströme. Dabei gilt vor allem der Sommer 2015 als Wendepunkt.

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Die Aufgabenlast hat bereits an mehreren Stellen zur Einstellung neuer Fachkräfte ge- führt.

„Dann haben wir aber zum Glück im Oktober die Stellen hier bekommen, weil das wirklich über den Sommer, das war unglaublich, das hatte keiner mit gerechnet in dieser Form und Inten- sität, (…) also da sind wir mit dem Personal definitiv, also auch mit dem aufgestockten sehr schwer klargekommen.“

Zudem haben sich neue Strukturen und Vernetzungen ausgebildet oder intensiviert. So ist in Karlstadt der „Helferkreis Asyl“ aktiv, der zum Beispiel ein „internati- onales Café“ initiiert hat, welches „sehr gut besucht“ wurde. In Lohr hat sich der „Arbeitskreis Asyl-Bildung“ für den Austausch der Bildungseinrichtungen her- ausgebildet. Allerdings besteht der Wunsch nach der Ausbildung weiterer Strukturen.

„Aber sowas denke ich müsste es eben auf einer anderen Ebene geben, weil natürlich da ganz anders auch geguckt wird. Wir sehen ja nur Lohr, also das ist ja sehr klein, was wir sehen.“

Neben den bereits positiv angenommenen Maßnahmen werden zum Teil auch Schwierigkeiten berichtet, begründet mit „unterschiedlichen Wert- und Moral- vorstellungen“ und einem „falsche[n] Anspruchsdenken“.

„Mit dem unterschiedlichen Glauben haben wir ein Problem, also wir hatten jetzt akut schon Fälle wo sich syrische Jungs vehe- ment und ganz massiv geweigert haben mit eritreischen Jungs in ein Zimmer zu gehen.“

Ein anderer Experte berichtet von nur wenigen Auffälligkeiten, besonders im Bereich der Jugendlichen und warnt vor einer falschen Wahrnehmung.

„Früher wurde halt irgendwo ein Ladendiebstahl aufgenommen, (…) der 20. in dem Jahr, den man halt bearbeitet, aber wenn es halt jetzt zwei Mal hintereinander zufällig einer war, der aus dieser Flüchtlingseinrichtung ist, das bleibt halt mehr haf- ten.“

Überdies stellen besondere Schnittstellen einen Anlass zur Diskussion dar. Eine dieser Schnittstellen ist Anerkennung des Flüchtlings und die Zeit davor.

„In dem Moment, wo er anerkannt ist, sind bestimmte Wohl- fahrtsverbände (…) nicht mehr zuständig eigentlich. Da wäre dann nur noch die Migrationsberatung. Das macht der Paritäti- sche mit 20 Stunden in der Woche hier im Landkreis (…) und das ist ja gar nichts.“

Eine andere Schnittstelle stellt die Vollendung des 18. Lebensjahres bei Unbegleiteten Minderjährigen dar. Ab diesem Zeitpunkt fallen Zuschüsse weg und die Jugendlichen

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müssen in der Regel von „Wohngruppen“ in eine „Gemeinschaftsunterkunft“ um- ziehen. Ein Interviewter spricht sich in Bezug auf beide Schnittstellen allein schon aus geldtechnischen Gründen für eine weitere Unterstützung aus.

„Was kostet das den Landkreis und natürlich, wäre es besser, die würden da weiter begleitet werden, das merken wir ja alleine schon nach der Anerkennung.“

Ein Angelpunkt bildet die Beschulung der jüngeren Flüchtlinge.

„Herausforderungen, die vielleicht zu meistern sind, sind einfach die, dass wir Lehrerstunden benötigen um diese Flücht- linge zu beschulen und sie entsprechend auch zu integrieren. Die Schulleiter vor Ort geben sich größte Mühe und haben das Gott sei Dank sehr vernünftig angepackt.“

Für die Beschulung wurden neben „4 oder 5“ „Übergangsklassen“ im Landkreis „mobilen Reserven“ zur Verfügung gestellt, die bei Bedarf von den Schulen hinzu- gezogen werden können. Zusätzlich gibt es „Förderklassen“, in denen Schüler in Regelklassen integriert sind, „aber immer wieder stundenweise rausgezogen werden um eine Deutschförderung zu erhalten“.

Das anfänglich kontrovers diskutierte Problemfeld der Zuständigkeiten für die Beschu- lung von über 16-Jährigen, die für die Mitteschule zu alt wären, scheint inzwischen geklärt.

„Also das liefert die Regierung von Unterfranken, ganz inten- siv sind die Berufsschulen inzwischen verpflichtet sich um die Leute zu kümmern, die älter als 16 sind.“

Noch schwerer als die Umsetzung der Beschulung von Flüchtlingen wird unter manchen Experten die Vermittlung von Ausbildungsplätzen erachtet.

„[Die Frau vom Helferkreis] hat 17 Praktika besorgt, aber die hat hart gearbeitet, um jemanden zu überzeugen, dass man die doch mal nimmt (…). Es heißt, es gibt so viele Ausbildungs- plätze, es gibt wenige Jugendliche, und, und, und. Aber trotzdem kommt es auf die Noten an.“

Allerdings wird vonseiten mancher Branchen eine Offenheit gegenüber Bewerbern mit Flüchtlingshintergrund angegeben.

„Wir haben im letzten Jahr schon eine Umfrage mit der Hand- werkskammer gemacht, wo also fast 90% unserer Betriebe gesagt haben, also sie würden sofort einen Asylanten nehmen.“

Ähnliche Aussagen der Industrie werden als „Alibiaussagen“ eingestuft.

„Also die sagen „Klar stellen wir Flüchtlinge, die müssen na- türlich Deutsch sprechen, die müssen natürlich qualifiziert sein und die müssen die Arbeit können“.“

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Der Kernpunkt für jede Arbeitsmarktintegration wird von vielen Experten in der Beherr- schung der deutschen Sprache gesehen. Deshalb lautet ein Vorschlag, eine „Lehr- zeitverlängerung“ auf vier Jahre einzuführen, bei der eine „zusätzlich[e] fachbezogen[e] Sprachausbildung“ vermittelt wird.

Bei etwas älteren Flüchtlingen verläuft die Jobsuche ebenfalls nicht reibungslos.

„90 Prozent der bei uns gemeldeten anerkannten Flüchtlinge sind an- und ungelernt, also das stimmt nicht, dass die Syrer alle hochqualifiziert sind, das haben wir nicht festgestellt.“

Dennoch werden diesen Flüchtlingen Chancen auf dem Arbeitsmarkt eingeräumt, sofern sie Deutsch erlernen und sich an die Arbeitsstrukturen anpassen können.

14.9 Inklusion Eng verwandt mit dem Thema Integration ist die Inklusion von Menschen mit Behin- derung. Diese auf der UN-Behindertenrechtskonvention von 2008 fußende Forderung bezieht sich auf eine gleichberechtigte Teilhabe am gesellschaftlichen Leben von Menschen mit und ohne Behinderung. Im Landkreis Main Spessart finden sich viele Fürsprecher der Inklusionsidee. Dennoch wird die Umsetzung der Inklusion als „noch steiniger Weg“ beschrieben, deren Richtung aber stimme.

Im Fokus der Experten steht vor allem die Inklusionsumsetzung im Bereich der Institu- tion Schule.

„Die Bereitschaft der Schulen ist in der Regel da, würde ich mal so formulieren, die bemühen sich alle das unterzukriegen, wenn Eltern das wollen, aber es ist noch nicht so, dass es jetzt eine Überschwemmung gibt mit Schülern an unseren Regel- schulen. Aber der Prozess ist in Gang gesetzt und der läuft aus meiner Sicht gut.“

Ein herausragendes Beispiel stellt die Gustav-Woehrnitz-Mittelschule Lohr dar, die sich auf dem Thema Inklusion verschrieben hat und den Titel Profilschule Inklusion trägt.

„[Wir] haben uns verpflichtet mit unserem Schulkonzept oder mit unserem Schulentwicklungskonzept einfach eine Willkommens- kultur für alle Schüler zu bieten, die mit allen Bedarfen und Andersartigkeiten einfach bei uns nachfragen können und an die Schule kommen.“

„Man kriegt eine größere Stundenzuweisung und somit kann ich natürlich auch ganz anders arbeiten, also wir haben unsere 5. und 6. Klassen fast durchgehend doppelt besetzt mit einem Tan- dempartner eben, das durch dieses Profil möglich geworden ist.“

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Besonders positiv wird der dabei der Austausch mit dem im Haus ansässigen Förder- zentrum angesehen. Dadurch können Schüler problemlos in jede der beiden Rich- tungen probeweise wechseln. Generell wird der Austausch mit den sonderpädago- gischen Diensten und der Inklusionsberatung am Schulamt sehr positiv beschrieben. Trotz solcher Positivbeispiele an Mittelschulen gehen die Experten davon aus, dass „weder im Gymnasium noch in der Realschule (…) das Thema überhaupt [flächendeckend] Thema“ ist. Teilweise wird sogar von einer „ablehnende[n] Hal- tung“ gesprochen.

Hinzu kommt, dass sich manche Experten auch die Frage nach den Folgen der Inklu- sionsumsetzung für die drei im Landkreis ansässigen Förderschulen stellen.

„Dadurch, dass man Förderzentren schließt oder auflöst, die sind anders finanziert, die haben einen anderen Schlüssel an Schülern, die haben andere Gehälter, spart man natürlich auch Geld ein. Das ist natürlich immer das große Fragezeichen: Ist es wirklich pädagogisch sinnvoll, was da gerade passiert? Weil man ja auch dadurch wegspart.“

Im Vergleich mit der Inklusionsumsetzung im Schulbereich scheint sie in der Arbeitswelt noch hinterherzuhinken. Die Unternehmen würden „gewinnorientiert“ arbeiten und deswegen „das Beste haben [wollen], was derzeit auf dem Arbeitsmarkt geht“. Abgesehen von Behörden, die aufgrund des Gleichstellungsgesetzes bei glei- cher Eignung Menschen mit Einschränkungen bevorzugen würden, hätten Menschen mit Einschränkung derzeit auf dem ersten Arbeitsmarkt eher geringe Chancen.

14.10 Wohnen Der Bezug von günstigem Wohnraum in den Städten stellt wie in vielen anderen Teilen Deutschlands auch im Landkreis Main Spessart zum Teil eine Hürde dar. Probleme ergeben sich vor allem in der Region Lohr, Marktheidenfeld und Karlstadt. Dies ist laut einer Interviewten beeinflusst durch den Standort großer Firmen wie Bosch Rexroth in Lohr und Braun und der WAREMA in Marktheidenfeld. Gemünden stellt eine Aus- nahme dar.

„Gemünden ist so ein Bereich, wo es immer nochmal einfacher ist auch günstige Wohnungen zu bekommen, einfach aus dem Grund, dass da früher soziale Wohnungsbaugenossenschaften, sprich die GBW, Brunner-Werk, größere Mengen an Wohnungen ge- baut haben und die auch jetzt betreiben, die aber inzwischen in einem relativ schlechten Zustand sind, sodass die Mieten, für die Mietobergrenzen angepasst sind (…).“

Verschärft wurde der insgesamt knappe Wohnungsmarkt in den Städten durch das Ankommen der Flüchtlinge.

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„Wir haben das Problem, dass wir viele Belegungen in den Ge- meinschaftsunterkünften haben und in dem Moment, wo die anerkannt sind, müssen sie aus der Gemeinschaftsunterkunft raus. Jetzt haben sie nicht genug Wohnraum oder es dauert, bis die eine passende Wohnung gefunden haben, jetzt akzeptiert man, dass die weiter in der Gemeinschaftsunterkunft bleiben.“

Die anfängliche Tendenz, dass Flüchtlinge in Richtung „Ballungszentren Frank- furt, Düsseldorf, Duisburg“ ziehen, hat sich nicht fortgesetzt. Vielmehr verharren sie im Landkreis. Deswegen wird von einem Experten gefordert, dass die größeren Gemeinden und Städte im Landkreis die Zuschüsse für sozialen Wohnungsbau nutzen und diesbezüglich aktiv werden. Neben dem Bau bezahlbaren Wohnraums wird aktuell eine „Anpassung der Mie- tobergrenzen“ diskutiert. Zudem sind weitere Instrumente geplant, wie beispielsweise eine „soziale Wohnungsbörse“.

„[Eine] Onlineplattform, das heißt, wenn jemand Wohnungen (…) eine Wohnung anbietet, das einfach abklären ob die passt für diese Obergrenzen und die dann Online stellen. Ziel wäre es, das aber auch personell zu besetzen, um da so ein Verbindungs- glied zwischen Anbietern, die vielleicht auch keine Scheu haben, an sonst eher schwierig zu vermittelnde Personen Wohnun- gen zu vermieten und eben dem Klienten da auch so eine Ver- mittlungsrolle zu übernehmen.

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15 Swot-Analyse

Im Folgenden werden die Erkenntnisse, die durch die verschiedenen Analyseansätze gewonnen wurden, zusammengefasst. Dabei wird auf das Konzept der SWOT-Ana- lyse65 zurückgegriffen und herauszuhebende Stärken, Schwächen, Chancen und Ri- siken die den Landkreis Main-Spessart betreffen werden benannt.

15.1 Stärken

15.1.1 Vereinsangebote Hoher Stellenwert des Vereinslebens Qualitative Analyse

15.1.2 Wohnen Wohnsituation und Wohnumfeld [Rang 12/402] Prognos Familienatlas Anteil an Familienwohnungen [Rang 61/402] Prognos Familienatlas Erschwinglichkeit von Wohneigentum [Rang 173/402] Prognos Familienatlas

Baulandpreise [Rang 136/402] Fokus Lebenswertstudie

15.1.3 Sicherheit Geringe Kriminalitätsbelastung [Rang 4!/402] Prognos Familienatlas

Straftatbelastung [Rang 11/402] Institut der deutschen Wirtschaft Sicherheit und Risiken [Rang 36/402] Fokus Lebenswertstudie

15.1.4 Wirtschaft, Arbeit und Wohlstand Insolvenzen [Rang 3] Fokus Lebenswertstudie Bruttolöhne und -gehälter [Rang 86/402] Fokus Lebenswertstudie Niedrige Quote Arbeitslose und Sozialhilfe Berlin-Institut

Gute Beschäftigungslage Berlin-Institut Gute Arbeitsmarkt Rahmenbedingungen [Rang 51/402] Prognos Familienatlas Geringe Jugendarbeitslosigkeit [Rang 48/402] Prognos Familienatlas

Niedrige Arbeitslosenquote [Rang 11/402] Prognos Familienatlas

65 Siehe z.B. www.swot-analyse.net

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Verschuldung je Einwohner 2012 (Schulden der Kernhaushalte) [Rang 117/402] Fokus Lebenswertstudie Wohlstand, Einkommen, Qualifikation [Rang 5!/402] Fokus Lebenswertstudie

Arbeitslosenquote [Rang 20/402] Fokus Lebenswertstudie Jugendarbeitslostenquote [Rang 116/402] Fokus Lebenswertstudie Langzeitarbeitslosenquote [Rang 26/402] Fokus Lebenswertstudie

Jobs [Rang 134/402] Fokus Lebenswertstudie Kosten [Rang 102/402] Fokus Lebenswertstudie Niedrige Anzahl Sozialhilfeempfänger [Rang 20/402] Fokus Lebenswertstudie

Arbeitsmarkt [Note 1,0; Rang 4/402] Institut der deutschen Wirtschaft Arbeitsplatzversorgung [Rang 5/402] Institut der deutschen Wirtschaft Wirtschaftsstruktur [Rang 102/402] Institut der deutschen Wirtschaft

Gewerbesteuerhebesätze [Rang 117/402] Institut der deutschen Wirtschaft Niedriger Anteil privater Schuldner [Rang 11/402] Institut der deutschen Wirtschaft

15.1.5 Bildung Guter Bildungschancen für Migranten Berlin-Institut Durchschnittliche Klassengröße [Rang 129/402] Prognos Familienatlas Schulabgänger ohne Hauptschulabschluss Fokus Lebenswertstudie

15.1.6 Vereinbarkeit von Beruf und Familie Organisationsmaßnahmen der Kreisverwaltung in Sachen Familienpolitik [Rang 85/402] Prognos Familienatlas

15.1.7 Angebote für Kinder- und Jugendliche Umfassende Freizeitangebote für Jugendliche durch Vereine vorhanden Qualitative Analyse

15.1.8 Entwicklung der Rahmenbedingungen Gute Noten für die fachliche Weiterentwicklung und die Kooperationsbereitschaft des Jugendamtes Qualitative Analyse

132

15.1.9 Zukunftsfähigkeit Gute Bewertung der Zukunftsfähigkeit Berlin-Institut

Einstufung in der Gruppe „stabile Regionen“ Prognos Familienatlas Region mit hohen Chancen [Rang 141/402] Prognos Zukunftsatlas Bewertung der Dimension Stärke [Rang 103] Prognos Zukunfsatlas

Gesamtbewertung Lebensqualität [Rang 67/402] Fokus Lebenswertstudie Regionalranking [Rang 26/402] Institut der deutschen Wirtschaft

15.2 Schwächen

15.2.1 Wirtschaft und Arbeit Geringe Chancengleichheit am Arbeitsmarkt [Rang 326/402] Prognos Familienatlas

15.2.2 Bildung Schüler-Lehrer-relation [Rang 287/402] Prognos Familienatlas

15.2.3 Demographie Zu geringe Kinderzahl für Bestandserhaltung [wie fast überall in Deutschland] Berlin- Institut

Kinder (Bevölkerung bis unter 10 Jahre je 100 Einwohner) [Rang 279] Fokus Lebens- wertstudie Pflegebedürftige je 100 Einwohner 2011 [Rang 296/402] Fokus Lebenswertstudie

Frauenanteil im Landkreis Berlin-Institut Prognostizierter Bevölkerungsrückgang Berlin-Institut Demographie-Rahmenbedingungen [Rang 307/402] Prognos Familienatlas

Entwicklung des Anteils der Kinder und Jugendlichen [Rang 400!/402] Prognos Fami- lienatlas Wanderungssaldo (Zu- minus Fortzüge über die Kreisgrenzen) je 1.000 Einwohner 2012 [Rang 337/402] Fokus Lebenswertstudie Negatives Image als Abwanderungsregion Qualitative Analyse Wanderungssaldo 18 bis unter 30-Jährige [Rang 315/402] Fokus Lebenswertstudie

133

15.2.4 Angebote zur Vereinbarkeit von Familie und Beruf Inklusion von Kindern mit Migrationshintergrund in die Kindertagesbetreuung [Rang 297/402] Prognos Familienatlas

Angebote und Organisation dr regionalen Familienpolitik [Rang 240/402] Prognos Fa- milienatlas Ganztagsbetreuungsquote im Kindergartenalter Prognos-Familienatlas

15.2.5 Gesundheit Ärztedichte (Rang 316/402] Institut der deutschen Wirtschaft Kinderarztdichte (Rang 334/402] Institut der deutschen Wirtschaft Unfälle Tödlich Verletzte je 10.000 Einwohner 2012 [Rang 345/402] Fokus Lebenswert- studie

15.2.6 Zukunftsfähigkeit Dimension Dynamik [Rang 324/402] Prognos Zukunftsatlas

15.3 Chancen

15.3.1 Wirtschaft und Arbeit Verbesserung Rangwert Prognos Zukunftsatlas

Gute Berufschancen für Jugendliche Qualitative Analyse Arbeitsmarktsituation sehr gut Qualitative Analyse

15.3.2 Wohnen Niedrige Wohnungs- und Baumarktpreise Qualitative Analyse

15.3.3 Vereinbarkeit Familie und Beruf Familienstützpunkte als Ansatzpunkte für die Elternunterstützung. Qualitative Analyse

Vielfach erfolgreiche Etablierung der Vereinbarkeit von Familie und Beruf (Angebote der Tagesbetreuung stark erweitert und etabliert. Qualitative Analyse (Siehe 14. Kin- der- und Jugendbericht: Aufwachsen in neuer Verantwortung)

15.3.4 Migration Gute Bewältigung der Herausforderungen in Bezug auf die Integration von Menschen mit Migrationshintergrund. Qualitative Analyse

134

15.3.5 Soziale Infrastruktur Jugendsozialarbeit an Schulen ist eine Erfolgsgeschichte. Qualitative Analyse

Gute Noten für die fachliche Weiterentwicklung und Kooperationsbereitschaft in Be- zug auf die Arbeit des Jugendamtes. Qualitative Analyse

15.4 Risiken/Herausforderungen

15.4.1 Demographie Demographische Entwicklung heterogen Variablengruppen Wachsende Neigung zur Erlangung höherer Abschlüsse und damit verbundene Nei- gung zu studieren verstärkt Tendenzen der Landflucht und des Weggangs aus ländli- chen Gebieten. Qualitative Analyse Negative Wanderungsbilanz (10 Jahres Betrachtung) Demographische Reanalyse Deutlicher prognostizierter Rückgang der jüngeren Bevölkerung Demographische Reanalyse Deutlicher prognostizierter Rückgang der Erwerbsbevölkerung Demographische Re- analyse

Heterogene prognostizierte Bevölkerungsentwicklung im Landkreis Demographische Reanalyse In Räumen mit abnehmender Bevölkerung gerät die Attraktivität von Schulen im Rah- men der Dreigliedrigkeit des Schulsystems in Gefahr. Qualitative Analyse Sinkende Töchterpflegequote Demographische Reanalyse Stark steigender Altenquotient Demographische Reanalyse

Prognose einer abnehmenden Gesamtbevölkerung Demographische Reanalyse

15.4.1 Arbeitsmarkt 2. und 3. Arbeitsmarkt: Angebote fehlen Qualitatitve Analyse

Handwerksbetriebe drohen im Ausbildungsmarkt abgehängt zu werden Qualitative Analyse

15.4.2 Mobilität Durch das Angewiesen-Sein im ländlichen Raum auf das „Papa-Mama-Taxi“ werden Familien ohne eigenes Auto leicht von Teilhabechancen und z.T. auch von Ausbil- dungschancen abgehängt. Qualitative Analyse

135

Besondere Mobilitätsprobleme in peripheren Teilen des Landkreises; neue Angebote werden benötigt Qualitative Analyse

15.4.3 Familienzusammensetzung Starker Wandel der Familienzusammensetzungen Qualitative Analyse Auseinandersetzungen der Partner im Scheidungsfall nehmen an Schärfe und damit verbundener Destruktivität zu. Qualitative Analyse

15.4.4 Medien und Suchtmittel Unbewältigte Anteile des Medienkomsums von Kindern und Jugendlichen Qualita- tive Analyse

Medikamenteneinsatz und -missbrauch bei Kindern und Jugendlichen. Qualitative Analyse Wachsende Gefährdungen durch das Internet (z.B. Sexting) Qualitative Analyse

Steigerbare Vernetzung im Bereich des Kinder- und Jugendschutzes. Qualitative Ana- lyse Eine Nachhaltige Zieldebatte wird im Rahmen der Weiterentwicklung des Kinder- und Jugendschutzes angemahnt. Qualitative Analyse

15.4.5 Migration Andauernde Herausforderungen durch die Migration insbesondere für das Schulsys- tem, die berufliche Bildung, den Arbeitsmarkt, aber auch für die gesamte Jugend- hilfe. Qualitative Analyse Hohe Bedeutung der Gruppe der UM auch nach Erreichen der Volljährigkeit. Kon- zepte für diese Gruppe werden angemahnt. Qualitative Analyse In einigen Kommunen hohe Migrationswerte verbunden mit entsprechenden Heraus- forderungen. Demographische Reanalyse, Qualitative Analyse

15.4.6 Inklusion Inklusion von Kindern und Jugendlichen mit Behinderungen steht eher noch am An- fang. Qualitative Analyse

15.4.7 Jugendarbeit Partiziptionschancen von Jugendlichen sind vielerorts unterentwickelt. Qualitative Analyse

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Effekte der Säkularisierung werden unterschätzt, indem auf das umfassende kirchliche Angebot hingewiesen wird, das aber so wie früher z.T. schon länger nicht mehr angenommen wird (oder überhaupt noch vorhanden ist). Qualitative Analyse Vereinbarkeit von Ganztagsschule und Vereinsangeboten sollte weiter entwickelt werden Qualitative Analyse

15.4.8 Räumliche Handlungsschwerpunkte Soziale Auffälligkeit von Jugendlichen im Landkreis ungleich verteilt Variablengrup- pen

Typen von Kommunen bei Maßnahmengestaltung beachten Typen von Kommunen

16 Mögliche Ansatzpunkte für die Weiterentwicklung der Jugendhilfe

Im Folgenden werden auf der Grundlage der Sozialraumanalyse Ansatzpunkte für die weitere Entwicklung der Jugendhilfe benannt: . Angebote für Junge Erwachsene entwickeln; auch als Aufgabe der Jugend- hilfe (ehemalige UMF)

. Inklusion (bevorstehende große Lösung der Jugendhilfe) . Vereinbarkeit von Ganztagsschule und Jugendarbeit verbessern . Erzieherischer Kinder und Jugendschutz (gemeinsame Strategie aller Akteure entwickeln) . Gute Konzepte der Kooperation der Jugendhilfe des Landkreises und der Kommunen formalisieren und verstetigen

. Mobilitätschancen für Jugendliche entwickeln (Ausbildungspass, neue Ver- kehrskonzepte) . Beteiligung der Jugendhilfe an Demographieprojekten

. Generationenübergreifende Angebote entwickeln . Treffunkte für alle Altersgruppen in den Kommunen ausbauen (Generationen- arbeit)

137

17 Anhang und Verzeichnisse

17.1 Glossar statistischer Begriffe Centroid (eines Clusters) Der Centroid eines Clusters ist der Mittelpunkt eines Clusters. Er ist identisch mit der Menge der Mittelwerte, die über die im Cluster zusammengefassten Objekte für die bei der Analyse betrachteten Variablen gebildet werden. Clusteranalyse

Die Clusteranalyse ist ein statistisches Verfahren, mit dem innerhalb einer großen Men- gen von Untersuchungsobjekten mehrere kleinere Mengen ähnlicher Objekte identifiziert werden können. Die Ähnlichkeit zwischen den Objekten wird dabei über eine Auswahl von Variablen bestimmt, für die für alle Objekte Werte vorliegen. Es geht also, etwas genauer gesagt darum, Gruppen von Objekten zu identifizieren, die sich hinsichtlich der Profile bezüglich dieser Variablen ähneln. Solche Gruppen von Ob- jekten mit ähnlichen Profilen werden als Cluster bezeichnet. Es gibt sehr verschiedene Ansätze, solche Cluster innerhalb einer vorgegebenen Objektmenge zu bestimmen. Der vermutlich am meisten verwendete Ansatz ist die hierarchische Clusteranalyse.

Eigenwert und seine Bedeutung in der Hauptkomponentenanalyse Eigenwert ist ein Begriff aus dem Bereich der Mathematik, auf dem die Hauptkompo- nentenanalyse beruht, d.h. aus der linearen Algebra. Bei der Hauptkomponen- tenanalyse kann jeder Hauptkomponente ein Eigenwert zugeordnet werden. Dieser Eigenwert spiegelt wieder, wie viel Varianz der direkt erhobenen Variablen die dazu- gehörige Hauptkomponente erklärt. Dieser Anteil der erklärten Varianz ist gleich dem Eigenwert geteilt durch die Anzahl der direkt erhobenen Variablen. Entsprechend hat die erste Hauptkomponente den größten Eigenwert, die zweite Hauptkomponente den zweitgrößten und so weiter. Ein Eigenwert von eins bedeutet, dass die dazuge- hörende Komponente genauso viel Varianz der direkt erhobenen Variablen erklärt wie eine einzelne direkt erhobene Variable. Aus diesem Grund werden bei der Haupt- komponentenanalyse oft die Hauptkomponenten ausgewählt, die einen Eigenwert von mindestens eins haben.

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Euklidische Distanz Die Euklidische Distanz ist ein Maß, mit dem die Ähnlichkeit, oder genauer die Unähn- lichkeit zwischen zwei Objekten bestimmt werden kann, die über eine Auswahl von Variablen beschrieben sind. Formal ist die Euklidische Distanz nichts anderes als eine Verallgemeinerung der Methode, mit der man anhand der Raumkoordinaten zweier Punkte die Distanz zwischen diesen beiden Punkten ermittelt. Wenn die Raumkoordi- naten des ersten Punktes x1, y1 und z1 sind und die des zweiten Punktes x2, y2 und z2, dann ist die Distanz zwischen den beiden Punkten √(푥1 − 푥2)2 + (푦1 − 푦2)2 + (푧1 − 푧2)2 .

Die Verallgemeinerung der Euklidischen Distanz besteht darin, dass auch mehr oder weniger als drei Dimensionen verwendet werden können und dass es sich nicht not- wendiger Weise um die Raumdimensionen handeln muss. Anstelle der Raumdimen- sionen können viele verschiedene andere Variable verwendet werden. Damit die Euklidische Distanz bei der Anwendung auf andere Variablen Sinn macht, ist es im Allgemeinen angeraten, bei allen einbezogenen Variablen vorher eine z-Transforma- tion durchzuführen. Hauptkomponentenanalyse

Die Hauptkomponentenanalyse, die oft auch fälschlicherweise als Faktorenanalyse bezeichnet wird, ist ein statistisches Verfahren, mit dem die Information, die in einer großen Menge direkt erhobener Variablen enthalten ist, auf eine kleinere Menge nicht-direkt erhobener Variablen abgebildet wird. Der Grundgedanke des Verfah- rens besteht darin, einige wenige Variable zu finden, mit denen man die Werte auf den direkt erhobenen Variablen so gut wie möglich vorhersagen kann. In der statistischen Begrifflichkeit sagt man dazu auch, dass man versucht Variablen zu finden, mit denen man die Varianz der direkt erhobenen Variablen so gut wie möglich erklären kann. Diese Variablen, mit denen man die direkt erhobenen Variablen so gut wie möglich erklären kann, sind die Hauptkomponenten. Die Hauptkomponenten werden auf der Grundlage der statistischen Zusammen- hänge zwischen den direkt erhobenen Variablen geschätzt. Die erste Hauptkompo- nente wird bestimmt, indem die Variable berechnet wird, mit der sich alle direkt erhobenen Variablen so gut wie möglich vorsagen lassen. Die zweite Hauptkompo- nente wird als die Variable berechnet, mit der sich all das so gut wie möglich vorhersagen lässt, was sich mit der ersten Hauptkomponente nicht vorhersagen lässt. Die dritte Hauptkomponente ist entsprechend die Variable, mit der das optimal vorge- sagt wird, was sich mit den ersten beiden Hauptkomponenten nicht vorhersagen lässt und so weiter. Auf diese Weise werden zunächst genauso viele Hauptkomponenten bestimmt, wie es direkt erhobene Variablen gibt. Die erste Hauptkomponente erklärt dabei immer den größten Anteil der Varianz der direkt erhobenen Variablen, die

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zweite Hauptkomponente den zweitgrößten und so weiter. Um zu weniger Variablen zu kommen, die die in den direkt erhobenen Variablen vorhandene Information so gut wie möglich widerspiegeln, werden nur die vordersten Hauptkomponenten aus- gewählt. Es gibt verschiedene Ansätze festzulegen, wie viele Hauptkomponenten dabei konkret auszuwählen sind. Hierarchische Clusteranalyse

Die hierarchische Clusteranalyse ist eine spezielle Art der Clusteranalyse. Das spezielle Merkmal einer hierarchischen Clusteranalyse ist, dass die Cluster schrittweise durch Zusammenfassung von Objekten bzw. Clustern gebildet werden. Im ersten Schritt werden dabei die beiden Objekte zusammengefasst, die sich am ähnlichsten sind. Im zweiten Schritt werden dann die Ähnlichkeiten zwischen den anderen Objekten sowie die Ähnlichkeiten des im ersten Schritt gebildeten Clusters mit den anderen Ob- jekten betrachtet. Je nachdem, wie diese Ähnlichkeiten aussehen, werden im zweiten Schritt dann entweder die beiden ähnlichsten Objekte zusammengefasst, oder das im ersten Schritt gebildete Cluster wird mit einem der anderen Objekte zusammengefasst. Dieser Vorgang wird wiederholt, bis alle Objekte zu einem einzigen Clus- ter zusammengefasst sind. Mit jedem Schritt werden sich die zusammengefassten Cluster unähnlicher. Zur letztendlichen Festlegung der Cluster wird geprüft, bei wel- chem Schritt die Unähnlichkeit zwischen den Clustern so groß ist, dass eine Zusam- menlegung keinen Sinn mehr macht. Die Cluster, die bis zu diesem Schritt entstanden sind, werden dann als Cluster ausgewählt. Dabei gibt es verschiedene Ansätze, wie die Ähnlichkeit (oder Unähnlichkeit) zwischen zwei Objekten bestimmt wird und wie unter Verwendung eines solchen Ähnlichkeitsmaßes die Ähnlichkeit zwischen Clus- tern bestimmt wird, die aus mehreren Objekten bestehen. Ein Maß, mit dem die Ähn- lichkeit zwischen einzelnen Objekten bestimmt werden kann, ist die Euklidische Dis- tanz. Eine Methode, mit der unter Verwendung eines Ähnlichkeitsmaßes für Paare von Objekten die Ähnlichkeit zwischen Clustern mit mehreren Objekten bestimmt werden kann, ist der Ward-Algorithmus. Korrelation Die Korrelation ist ein Maß für den Zusammenhang zwischen zwei Variablen. Genauer gesagt, die Korrelation beschreibt, wie gut sich die eine der beiden Variablen durch eine lineare Gleichung durch die andere Gleichung vorhersagen lässt. Wenn mit der ursprünglichen Kodierung der beiden Variablen eine perfekte Vorhersage möglich ist, ist die Korrelation gleich 1. Wenn gar keine Vorhersage möglich ist, ist die Korrela- tion gleich 0. Wenn nach Umpolung einer der beiden Variablen eine perfekte Vor- hersage möglich ist, ist die Korrelation gleich -1.

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Standardabweichung Die Standardabweichung ist genau wie die Varianz ein Maß dafür, wie sehr die Werte einer Variablen von ihrem Mittelwert abweichen. Die Standardabweichung ergibt sich als Quadratwurzel aus der Varianz. Statistisch signifikant

„Statistisch signifikant“ ist eine Bezeichnung, die für Ergebnisse von Datenanalysen verwendet wird. Ein solches Ergebnis kann beispielsweise sein, dass der Mittelwert der einen Gruppe höher ist als der Mittelwert der anderen. Ein solches Ergebnis ist dann statistisch signifikant, wenn es sich nicht mehr durch den Zufall erklären lässt. Varianz Die Varianz ist ein Maß dafür, wie sehr die Werte einer Variablen von ihrem Mittelwert abweichen. Genauer gesagt ist die Varianz der Durchschnitt der quadrierten Ab- stände der einzelnen Werte vom Mittelwert. Varianzen können nur Werte größer oder gleich null annehmen. Wenn alle Werte der Variablen gleich dem Mittelwert sind, ist die Varianz gleich null. Varianzanalyse Die Varianzanalyse ist ein statistischen Verfahren, mit dem geprüft wird, ob sich die Mittelwerte innerhalb mehrere Gruppen, statistisch signifikant unterscheiden. Der grundlegende Ansatz bei der Varianzanalyse besteht darin, die Varianz der Grup- penmittelwerte mit der Varianz der Werte innerhalb der Gruppen zu vergleichen. Da- raus ergibt sich auch die Bezeichnung für das Verfahren. VARIMAX-Rotation Die VARIMAX-Rotation ist ein Verfahren, das oft im Anschluss an eine Hauptkompo- nentenanalyse durchgeführt wird. Die Hauptkomponenten, die bei der Hauptkom- ponentenanalyse zum Beispiel anhand ihres Eigenwerts ausgewählt werden, bilden einen mehr-dimensionalen Raum, in dem sich die direkt erhobenen Variablen dar- stellen lassen. Aus der Beziehung, die die direkt erhobenen Variablen in diesem Raum zu den Hauptkomponenten haben, ergibt sich die inhaltliche Bedeutung der Haupt- komponenten. Bei dem Raum, der sich direkt nach der Hauptkomponentenanalyse ergibt, sind diese Beziehungen oft noch nicht gut interpretierbar. Um zu einer besseren Interpretation zu kommen, werden die Hauptkomponenten oft in Bezug auf die Variablen so gedreht, dass jede der ausgewählten Hauptkomponenten mit einigen direkt erhobenen Variablen möglichst stark zusammenhängt und mit den anderen möglichst wenig. Dieses Verfahren wird als VARIMAX-Rotation bezeichnet.

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Ward-Algorithmus Der Ward-Algorithmus ist eine Methode, mit der unter Verwendung eines bestimmten Maßes für die Ähnlichkeit zwischen einzelnen Objekten, wie etwa der Euklidischen Distanz, die Ähnlichkeit von Clustern von Objekten, wie sie in der Clusteranalyse gebildet werden, bestimmt werden kann. Der Ward-Algorithmus beruht darauf, dass zu- nächst die Ähnlichkeit bzw. die Unähnlichkeit der Centroide der beiden Cluster bestimmt wird. Das auf diese Weise gewonnene Maß wird dann unter Berücksichtigung der Anzahlen der Objekte, die in beiden Clustern enthalten sind, gewichtet. Das Ge- wicht ist am größten, wenn beide Cluster gleich groß sind. Je größer der Größenun- terschied zwischen den beiden Clustern ist, desto kleiner wird das Gewicht. z-Transformation Eine z-Transformation besteht darin, dass von allen Werten einer Variable der Variab- lenmittelwert abgezogen und die dabei resultierenden Differenzen durch die Stan- dardabweichung der Variablen geteilt werden. Nach einer z-Transformation hat jede Variablen einen Mittelwert von 0 und eine Varianz wie auch eine Standardabwei- chung von 1.

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17.2 Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 Berlin-Institut Gesamtbewertung Zukunftsfähigkeit ...... 12 Abbildung 2 Berlin-Institut Bevölkerungsentwicklung 2008 bis 2025 in Bayern ...... 13 Abbildung 3 Familienatlas 2012 Handlungsfelder Gesamtindex ...... 14 Abbildung 4 Familienatlas Attraktivität Regionen für Familien ...... 15 Abbildung 5 Familienatlas Vereinbarkeit Familie und Beruf ...... 16 Abbildung 6 Familienatlas Wohnsituation und Wohnumfeld ...... 17 Abbildung 7 Familienatlas Bildung ...... 18 Abbildung 8 Familienatlas Angebote regionale Familienpolitik ...... 19 Abbildung 9 Familienatlas Arbeitsmarkt-Rahmenbedingungen ...... 20 Abbildung 10 Familienatlas Demographie-Rahmenbedingungen ...... 21 Abbildung 11 Zukunfstatlas 2016 Indikatorenset ...... 22 Abbildung 12 Zukunftsatlas Zukunftsfähigkeit ...... 23 Abbildung 13 Zukunftsatlas Dynamikkarte ...... 24 Abbildung 14 Zukunftsatlas Stärkenkarte ...... 25 Abbildung 15 Zukunftsatlas Auszug interaktive Gesamtkarte Landkreisvergleich 1 ... 26 Abbildung 16 Zukunftsatlas Auszug interaktive Gesamtkarte Landkreisvergleich 2 ... 26 Abbildung 17 Regionalranking Niveaukarte Gesamt (Rang) ...... 33 Abbildung 18 Regionalranking Dynamikkarte Gesamt (Rang) ...... 35 Abbildung 19 Bevölkerungsbaum Bayern 2014 bzw. 2034 ...... 39 Abbildung 20 Entwicklung Geburten und Sterbefälle in Bayern ...... 40 Abbildung 21 Anteile der Bevölkerung mit Migrationshintergrund in Bayern und den Regierungsbezirken bis 2024 ...... 41 Abbildung 22 Bevölkerungsvorausberechnung für Bayern ...... 42 Abbildung 23 Einwohner mit Migrationshintergrund nach Kommunen in Prozent ..... 44 Abbildung 24 Durchschnittsalter nach Kommunen in Jahren ...... 45 Abbildung 25 Zu- und Fortzüge über die Grenzen des Landkreises Main-Spessart .... 50 Abbildung 26 Bevölkerungsentwicklung (absolut) Landkreis Main-Spessart Kinder und Jugendliche 2014-2034 ...... 51 Abbildung 27 Veränderung der Bevölkerung nach Altersgruppen 2034 zu 2014 Landkreis Main-Spessart in Prozent ...... 52 Abbildung 28 Veränderung 2014 bis 2028 in Prozent ...... 53 Abbildung 29 Arbeitslosenrelation in den Kommunen ...... 54 Abbildung 30 (Töchter-)Pflegepotential nach Kommunen ...... 61 Abbildung 31 Geburtenquotient der 15- bis 49-jährigen Frauen nach Kommunen ... 62 Abbildung 32 Anteil Menschen mit einer Schwerbehinderung nach Kommunen in Prozent ...... 64 Abbildung 33 Anteil der Kinder und Jugendlichen unter 15 Jahren mit SGB II–Bezug in Bayern ...... 65

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Abbildung 34 Grundsicherung im Alter und bei Erwerbsminderung an den Volljährigen nach Kommunen ...... 67 Abbildung 35 Geschlechterverhältnis nach Kommunen ...... 70 Abbildung 36 Schülerzahlentwicklung an der Berufsschule bis zum Jahr 2020 ...... 76 Abbildung 37 Bauintensität 2005 bis 2014 nach Kommunen ...... 77 Abbildung 38 Altenquotient in den Landkreisen im Jahr 2000 und im Jahr 2014 ...... 81 Abbildung 39 Wanderungssaldo im Landkreis Main-Spessart 2000 bis 2014 ...... 83 Abbildung 40 Wanderungssaldo durchschnittlich pro Jahr 2000-2014 ...... 84 Abbildung 41 Durchschnittlicher Wanderungssaldo Landkreis Main-Spessart nach Altersgruppen 2000 bis 2014 ...... 85 Abbildung 42 Veränderung Bevölkerung Bayern nach Regierungsbezirken 2014-2034 ...... 86 Abbildung 43 Bevölkerungsveränderung 2014 bis 2034 nach Altersgruppen in Prozent ...... 88 Abbildung 44 Alter und altersassoziierte Aspekte ...... 99 Abbildung 45 Urbanität ...... 101 Abbildung 46 Soziale Auffälligkeit Jugendlicher ...... 102 Abbildung 47 Kommunentypen ...... 109

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17.3 Tabellenverzeichnis

Tabelle 1 Focus Lebenswertstudie Landkreis Main-Spessart Ranking ...... 29 Tabelle 2 Focus Lebenswertstudie Angebotsmietpreise in Euro je qm ...... 30 Tabelle 3 Focus Lebenswertstudie Wanderungssaldo je 1.000 Einwohner...... 31 Tabelle 4 Regionalranking Indikatorenset ...... 33 Tabelle 5 Regionalranking Niveau Gesamtrang und Bereiche Landkreisvergleich ... 34 Tabelle 6 Regionalranking Dynamik Gesamtrang und Bereiche Landkreisvergleich 36 Tabelle 7 Indikatoren Demographie ...... 48 Tabelle 8 Beschäftigte und Pendlerquoten ...... 56 Tabelle 9 Ältere und jüngere Arbeitnehmer im SGB-Bezug ...... 58 Tabelle 10 Anteil Alleinerziehende ...... 71 Tabelle 11 Anteile Verwitwete, Ledige, Geschiedene an bestimmten Altersgruppen ...... 73 Tabelle 12 Indikatoren Wohnen ...... 78 Tabelle 13 Ageing- und Greying-Index 2000 und 2014 ...... 82 Tabelle 14 Bevölkerungsveränderung 2014 bis 2034 ...... 87 Tabelle 15 Hauptkomponenten nach Varimaxrotation ...... 93 Tabelle 16 Ergebnisse der komponentenspezifischen Hauptkomponentenanalysen ...... 96 Tabelle 17 Zuordnung der Kommunen im Landkreis Main-Spessart zu Kommunen- Typen ...... 104 Tabelle 18 Zentrale Variablenprofile (Centroide) der sieben Kommunen-Typen ..... 106

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17.4 Quellen- und Literaturverzeichnis Bayerisches Landesamt für Statistik (2013): Beiträge zur Statistik Bayerns (Heft 545) Vorausberechnung der Bevölkerung mit Migrationshintergrund in Bayern bis 2024. München. Bayerisches Landesamt für Statistik (2014): Ende 2013 lebten in Bayern mehr als 1,1 Million Menschen mit einer Schwerbehinderung. Pressemitteilung vom 27. Mai 2014 - 140/2014/54/A; online verfügbar unter: https://www.statistik.bayern.de/presse/archiv/2014/140_2014.php zuletzt abgerufen am 24.06.2014 Bayerisches Landesamt für Statistik (2014): Regionale Auswertungsmöglichkeiten am Beispiel amtlicher Bildungsdaten. In: Regionale Disparitäten: Lebensverhältnisse im Vergleich. Dokumentation zur Tagung am 17. und 18. Juli 2014, Bibliothek des Staatlichen Bauamts, Bamberg, S. 2-19, online verfügbar unter: https://www.statistik.bayern.de/medien/wichtigethemen/st_dokumentation.pdf, zuletzt abgerufen am 15.12.2015. Bayerisches Landesamt für Statistik (2014): Vorausberechnung der Bevölkerung mit Migrationshintergrund in Bayern bis 2024 Zusammenfassung der Ergebnisse, ver- fügbar unter https://www.statistik.bayern.de/medien/statistik/demwa/biz-arti- kel_januar_2014.pdf, zuletzt abgerufen am 02.11.2015. Bayerisches Landesamt für Statistik (2014): Zahl der Empfänger von Grundsicherung im Alter und bei Erwerbsminderung steigt seit Jahren stetig. Pressemitteilung vom 23. Juli 2014 - 218/2014/54/K; online verfügbar unter: https://www.statistik.bayern.de/presse/archiv/2014/218_2014.php zuletzt abgerufen am 14.01.2016. Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): Beiträge zur Statistik Bayerns. Regionali- sierte Bevölkerungsvorausberechnung für Bayern bis 2034. Demographisches Pro- fil für den Freistaat Bayern. Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): Beiträge zur Statistik Bayerns. Regionali- sierte Bevölkerungsvorausberechnung für Bayern bis 2034. Demographisches Pro- fil für den Landkreis Main-Spessart. Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): Demographischer Wandel in Bayern, ver- fügbar unter https://www.statistik.bayern.de/statistik/demwa/, zuletzt abgerufen am 20.07.2015. Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): Statistik kommunal 2014. Landkreis Main- Spessart. Eine Auswahl wichtiger statistischer Daten. Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): Statistikatlas Bayern, online verfügbar unter: www.statistikatlas.bayern.de, zuletzt abgerufen am 21.12.2015. Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): Zensus 2011: Gemeindedaten Bevölke- rung mit Migrationshintergrund Ergebnisse für Bayern. Statistische Berichte. Bayerisches Landesamt für Statistik (2015): Zensus 2011: In den kleinen Gemeinden Bayerns hat jeder Zwölfte einen Migrationshintergrund. Pressemitteilung 240/2015/44/A, 28. August 2015. Bayerisches Staatsministerium für Arbeit und Sozialordnung, Familie und Frauen (2014): Jahresstatistiken. Kita-Statistik 2004 bis 2014, online verfügbar unter:

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http://www.stmas.bayern.de/kinderbetreuung/service/statistik.php abgerufen am 03.11.2015 Berlin-Institut für Bevölkerung und Entwicklung (2007): Not am Mann. Von Helden der Arbeit zur neuen Unterschicht? Lebenslagen junger Erwachsener in wirtschaftlichen Abstiegsregionen der neuen Bundesländer. Berlin-Institut für Bevölkerung und Entwicklung (2011): Die demografische Lage der Nation. Was freiwilliges Engagement für die Regionen leistet. Bundesagentur für Arbeit (2014): Arbeitsmarkt in Zahlen. Arbeitslose nach Gemein- den Juni 2014. Bundesagentur für Arbeit (2014): Statistische Geheimhaltung: Rechtliche Grundla- gen und Regeln der Statistik der Bundesagentur für Arbeit. Bundesagentur für Arbeit (2015): Beschäftigungs- und Arbeitsmarktstatistik. Arbeits- markt kommunal 2014. Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend, Hrsg. (2014): Dossier Müttererwerbstätigkeit. Erwerbestätigkeit, Erwerbsumfang und Erwerbsvolumen 2012. Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend, Hrsg. (2012): Fami- lienatlas 2012. Regionale Chancen im demografischen Wandel sichern. Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend, Hrsg. (2014): Dossier Müttererwerbstätigkeit. Erwerbestätigkeit, Erwerbsumfang und Erwerbsvolumen 2012. Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend, Hrsg. (2012): Fami- lienatlas 2012. Regionale Chancen im demografischen Wandel sichern. Deutsche Rentenversicherung Bund (2013): Statistik der Deutschen Rentenversiche- rung. Rentenzugang 2012. ifo Institut – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung an der Universität München e.V. (2013): Entwicklung des Wohnungsbaus in Deutschland bis 2016 – Eine Studie der Bauexperten des ifo-Instituts, online verfügbar unter: http://www.wuestenrot.de/rmedia/media/konzern/dokumente_2/studien/Ifo_Wuestenrot_Wohnungs- bauprognose_bis_2016.pdf, zuletzt abgerufen am 23.12.2015. Institut der deutschen Wirtschaft Köln Consult GmbH, Hrsg. (2014): Regionen im Wettbewerb – Regionalranking 2014, verfügbar unter: http://www.iwcon- sult.de/regional/, zuletzt abgerufen am 28.10.2015. Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung der Bundesagentur für Arbeit: Berufe im Spiegel der Statistik. Berufsgruppe 86: Sozialpflegerische Berufe 1999-2011, online verfügbar unter: http://bisds.infosys.iab.de/bisds/faces/Start.jsp, zuletzt abgerufen am 24.11.2015. Institut für Sozialplanung, Jugend- und Altenhilfe, Gesundheitsforschung und Statistik (2012): Geschäftsbericht für das Jugendamt Main-Spessart. Jugendhilfeberichter- stattung in Bayern (JuBB) 2011/2012.

147

Prognos AG (2013): Zukunftsatlas 2013 –Deutschlands Regionen im Zukunftswettbe- werb. Prognos AG (2016): Zukunftsatlas 2016 – Das Ranking für Deutschlands Regionen. Staatsinstitut für Familienforschung an der Universität Bamberg (2014): ifb-Familienre- port Bayern 2014. Zur Lage der Familie in Bayern Schwerpunkt: Familienfreundlich- keit in Bayern. Staatsinstitut für Familienforschung an der Universität Bamberg (2013): ifb-Familienre- port Bayern. Tabellenband 2013 (= ifb-Materialien Nr. 8/2013). Statistische Ämter des Bundes und der Länder (2014): Familien nach Typ der Kernfa- milie (nach Lebensform). Auszählung aus dem bereinigten Registerbestand, online verfügbar unter https://ergebnisse.zensus2011.de/ zuletzt abgerufen am 04.03.2016. Statistische Ämter des Bundes und der Länder (2014): Personen nach Typ der Kern- familie (nach Lebensform). Auszählung aus dem bereinigten Registerbestand, online verfügbar unter https://ergebnisse.zensus2011.de/, zuletzt abgerufen am 04.03.2016. Statistische Ämter des Bundes und der Länder (2014): Personen nach Alter und Fa- milienstand. Auszählung aus dem bereinigten Registerbestand, online verfügbar unter https://ergebnisse.zensus2011.de/, zuletzt abgerufen am 04.03.2016 Statistische Ämter des Bundes und der Länder (2014): Personen nach höchstem Schulabschluss. Hochrechnung aus der Haushaltsstichprobe, online verfügbar unter https://ergebnisse.zensus2011.de/, zuletzt abgerufen am 04.03.2016 Statistische Ämter des Bundes und der Länder (2014): Personen nach Erwerbsstatus. Kombinierte Registerauszählung und Hochrechnung aus der Haushaltsstichprobe, online verfügbar unter https://ergebnisse.zensus2011.de/, zuletzt abgerufen am 04.03.2016 Statistische Ämter des Bundes und der Länder (2014): Personen nach höchstem Schulabschluss. Hochrechnung aus der Haushaltsstichprobe, online verfügbar unter https://ergebnisse.zensus2011.de/, zuletzt abgerufen am 04.03.2016 Statistisches Bundesamt - Destatis (2013): Zensus 2011 – Bevölkerung. Übersicht über Merkmale und Merkmalsausprägungen, Definitionen. Statistisches Bundesamt – Destatis (2014): Familien 2013: Ehepaare noch dominie- rend, aber rückläufig. Pressemitteilung vom 20. Oktober 2014 –367/14, verfügbar unter: https://www.destatis.de/DE/PresseService/Presse/Pressemitteilun- gen/2014/10/PD14_367_122pdf.pdf?__blob=publicationFile, zuletzt abgerufen am 24.11.2015. Statistisches Bundesamt-Destatis (2015): Bevölkerung und Erwerbstätigkeit. Haushalte und Familien. Ergebnisse des Mikrozensus 2014. Fachserie 1 Reihe 3. Steinle, Dr. Wolfgang J. (2014): Focus Lebenswertstudie Deutschland. Die 402 Kreise und kreisfreien Städte im Vergleich.

148

18 Datenblätter der Kommunen

Auf den folgenden Seiten werden zentrale Variablen je Kommune dargestellt.

149

Arnstein

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,062 0,020 0,088 0,333

Anteil Alleinerziehender Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient

0,093 0,338 0,464 0,033

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,560 -0,713 0,691 43,3

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,194 0,188 0,056 0,043

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,907 0,75 0,677

Bauintensität Wohngebäude je 1.000 verfügbare Belegungsdichte 2005 bis 2014 Einwohner Wohnfläche qm pro EW

1,91 311,8 2,1 53,8

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

26,961 0,613 49,612

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,037 0,771 0,560

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

39,99 31,36 26,97

Kommunentyp

150

Aura i.Sinngrund

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,050 0,026 0,109 0,384

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,104 0,332 0,443 0,026

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,513 -0,655 0,623 42,7

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,189 0,187 0,048 0,000

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,922 0,54 0,720

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

1,45 341,4 2,1 53,6

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

10,204 0,000 22,727

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,022 0,849 0,760

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

34,23 20,16 19,92

Kommunentyp

151

Birkenfeld

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,051 0,017 0,083 0,318

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,065 0,340 0,417 0,044

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,425 -0,592 0,530 41,9

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,165 0,193 0,045 0,017

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,874 0,75 0,744

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

2,97 302,8 2,2 53,6

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

42,254 2,347 57,554

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,028 0,923 0,563

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

18,08 21,15 55,97

Kommunentyp

152

Bischbrunn

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,074 0,042 0,087 0,329

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,115 0,325 0,422 0,028

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,501 -0,641 0,628 42,3

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,187 0,186 0,047 0,018

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,905 0,82 0,690

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

1,84 308,7 2,3 49,8

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

27,855 0,000 57,971

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,019 0,941 0,451

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

31,24 29,28 28,42

Kommunentyp

153

Burgsinn

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,066 0,041 0,102 0,370

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,126 0,310 0,488 0,026

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,650 -0,734 0,706 44,1

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,207 0,173 0,069 0,048

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,776 0,82 0,590

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

1,01 304,9 2,0 53,1

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

23,095 0,000 41,026

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,042 0,828 0,514

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

55,35 41,73 10,29

Kommunentyp

154

Erlenbach b.Marktheidenfeld

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,046 0,016 0,087 0,244

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,075 0,319 0,417 0,053

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,494 -0,681 0,608 42,7

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,173 0,184 0,057 0,035

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,931 0,55 0,778

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

3,07 324,1 2,1 53,3

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

17,699 2,212 21,277

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,026 0,934 0,738

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

26,07 20,60 28,81

Kommunentyp

155

Esselbach

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,094 0,041 0,088 0,357

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,094 0,326 0,515 0,053

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,624 -0,786 0,653 43,9

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,206 0,177 0,059 0,072

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,965 0,71 0,605

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

3,09 294,6 2,2 51,3

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

10,610 0,000 64,516

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,043 0,889 0,652

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

50,12 41,11 28,20

Kommunentyp

156

Eußenheim

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,058 0,013 0,084 0,294

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,081 0,362 0,513 0,036

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,489 -0,705 0,526 43,3

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,201 0,193 0,042 0,038

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,870 0,76 0,620

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

1,87 325,7 2,2 52,2

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

34,483 4,702 56,911

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,031 0,898 0,466

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

41,68 16,40 75,96

Kommunentyp

157

Fellen

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,028 0,010 0,093 0,271

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,065 0,390 0,508 0,034

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,465 -0,608 0,556 42,4

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,196 0,205 0,061 0,063

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,684 0,62 0,652

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

1,03 349,3 2,1 55,8

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

20,513 0,000 14,925

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,012 0,856 0,444

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

34,12 16,50 43,47

Kommunentyp

158

Frammersbach

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,073 0,027 0,094 0,305

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,089 0,317 0,535 0,037

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,649 -0,785 0,625 44,6

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,215 0,171 0,053 0,043

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,902 1,04 0,570

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

1,45 295,2 2,0 57,6

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

20,531 1,208 38,012

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,034 0,722 0,572

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

60,79 38,30 26,44

Kommunentyp

159

Gemünden a.Main

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,165 0,038 0,122 0,319

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,077 0,333 0,563 0,033

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,656 -0,821 0,633 45,0

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,226 0,176 0,065 0,080

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,921 0,69 0,547

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

1,09 285,2 2,1 51,7

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

39,657 3,751 50,063

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,045 0,740 0,634

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

29,74 13,92 10,91

Kommunentyp

160

Gössenheim

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,059 0,013 0,066 0,291

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,073 0,346 0,409 0,023

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,528 -0,742 0,804 43,0

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,183 0,197 0,046 0,040

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

1,039 0,73 0,802

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

2,08 342,3 2,1 54,5

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

46,610 0,000 38,462

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,019 0,925 0,792

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

66,49 58,91 48,29

Kommunentyp

161

Gräfendorf

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,058 0,017 0,094 0,290

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,074 0,357 0,554 0,022

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,556 -0,780 0,558 44,2

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,207 0,187 0,046 0,046

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,750 0,98 0,575

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

0,77 340,7 2,1 54,4

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

36,496 7,299 103,774

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,045 0,889 0,422

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

55,67 16,65 100,00

Kommunentyp

162

Hafenlohr

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,092 0,023 0,090 0,330

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,087 0,364 0,574 0,034

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,584 -0,800 0,589 44,6

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,226 0,188 0,068 0,045

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,771 0,89 0,578

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

2,01 327,4 2,2 51,8

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

19,608 0,000 115,646

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,036 0,901 0,839

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

57,93 33,34 63,56

Kommunentyp

163

Hasloch

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,172 0,097 0,080 0,281

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,075 0,323 0,514 0,037

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,682 -0,695 0,749 44,0

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,220 0,176 0,059 0,021

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,717 0,57 0,510

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

0,64 282,7 2,1 49,6

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

34,091 0,000 41,667

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,034 0,897 0,890

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

60,09 67,62 10,13

Kommunentyp

164

Himmelstadt

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,049 0,017 0,083 0,297

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,081 0,303 0,433 0,020

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,512 -0,758 0,560 43,6

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,180 0,175 0,059 0,032

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,776 0,55 0,797

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

1,79 324,8 2,1 51,8

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

14,286 0,000 8,065

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,042 0,944 0,807

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

37,02 21,43 12,52

Kommunentyp

165

Karbach

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,061 0,021 0,081 0,259

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,081 0,399 0,438 0,037

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,370 -0,515 0,507 41,3

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,170 0,217 0,055 0,065

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

1,008 0,59 0,712

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

2,85 340,8 2,1 53,6

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

21,407 6,116 52,632

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,025 0,935 0,615

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

11,11 19,77 96,38

Kommunentyp

166

Karlstadt

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,121 0,058 0,087 0,292

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,084 0,362 0,536 0,040

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,553 -0,716 0,597 43,4

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,209 0,191 0,053 0,052

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,933 0,85 0,568

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

2,37 293,9 2,2 50,1

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

28,237 1,722 26,877

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,038 0,683 0,597

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

46,56 54,31 43,18

Kommunentyp

167

Karsbach

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,069 0,026 0,080 0,351

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,070 0,355 0,424 0,031

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,473 -0,662 0,656 42,7

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,167 0,200 0,057 0,039

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,956 0,80 0,884

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

1,82 336,2 2,3 54,2

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

28,490 2,849 19,355

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,034 0,958 0,644

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

21,84 22,75 38,51

Kommunentyp

168

Kreuzwertheim

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,143 0,051 0,085 0,292

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,100 0,317 0,582 0,028

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,734 -0,927 0,668 45,5

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,227 0,167 0,082 0,040

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,843 0,64 0,580

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

1,77 281,1 2,1 51,9

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

14,793 0,000 22,472

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,031 0,794 0,818

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

72,79 64,96 10,63

Kommunentyp

169

Lohr a.Main

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,147 0,075 0,097 0,268

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,113 0,317 0,560 0,038

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,713 -0,832 0,677 45,1

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,230 0,169 0,070 0,077

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,921 0,78 0,556

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

1,93 270,5 2,0 51,4

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

19,267 0,378 51,595

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,031 0,319 0,695

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

67,80 86,39 20,94

Kommunentyp

170

Marktheidenfeld

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,201 0,077 0,099 0,318

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,110 0,317 0,573 0,033

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,759 -0,816 0,727 45,2

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,239 0,168 0,087 0,060

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,874 0,71 0,531

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

2,62 245,4 2,0 50,0

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

25,026 2,607 73,072

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,035 0,468 0,762

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

69,65 100,00 34,70

Kommunentyp

171

Mittelsinn

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,054 0,032 0,082 0,361

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,079 0,293 0,536 0,025

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,659 -0,913 0,563 45,3

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,216 0,160 0,057 0,016

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,852 0,83 0,678

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

0,59 340,3 2,0 55,0

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

0,000 0,000 0,000

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,032 0,855 0,558

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

68,06 25,55 6,46

Kommunentyp

172

Neuendorf

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,060 0,014 0,088 0,232

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,083 0,364 0,596 0,018

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,520 -0,841 0,465 45,2

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,228 0,186 0,061 0,049

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,938 0,66 0,503

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

1,40 340,1 2,2 51,4

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

17,964 5,988 79,365

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,009 0,914 0,806

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

64,10 21,23 97,04

Kommunentyp

173

Neuhütten

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,055 0,021 0,085 0,309

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,075 0,336 0,491 0,012

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,486 -0,801 0,498 43,7

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,210 0,184 0,050 0,039

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

1,176 0,62 0,628

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

0,99 332,8 2,0 53,3

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

18,018 0,000 49,505

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,035 0,936 0,608

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

49,20 18,31 42,76

Kommunentyp

174

Neustadt a.Main

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,069 0,031 0,089 0,239

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,105 0,297 0,637 0,017

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,938 -0,978 0,776 47,4

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,277 0,153 0,057 0,179

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,830 0,77 0,465

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

1,39 359,1 2,1 55,0

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

35,533 0,000 49,587

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,024 0,936 0,610

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

100,00 21,03 1,38

Kommunentyp

175

Obersinn

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,023 0,007 0,102 0,325

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,123 0,299 0,621 0,041

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,680 -1,045 0,486 46,1

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,233 0,156 0,043 0,056

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,871 0,58 0,507

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

0,67 376,0 2,0 54,2

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

45,161 0,000 16,393

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,048 0,936 0,538

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

85,62 0,00 21,41

Kommunentyp

176

Partenstein

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,069 0,025 0,120 0,331

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,089 0,310 0,495 0,036

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,600 -0,790 0,601 44,3

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,207 0,172 0,071 0,021

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,875 0,88 0,611

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

2,45 307,2 2,1 52,5

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

19,685 1,969 31,746

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,030 0,867 0,658

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

52,31 36,97 28,74

Kommunentyp

177

Rechtenbach

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,081 0,015 0,096 0,345

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,093 0,311 0,475 0,063

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,534 -0,774 0,538 43,9

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,190 0,174 0,041 0,044

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,832 0,55 0,695

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

1,38 342,4 2,1 50,7

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

5,525 0,000 27,778

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,044 0,780 0,308

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

46,02 20,78 23,56

Kommunentyp

178

Retzstadt

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,032 0,012 0,075 0,325

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,092 0,314 0,388 0,030

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,451 -0,662 0,573 41,8

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,150 0,184 0,038 0,053

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,935 0,84 0,893

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

2,34 311,5 2,1 55,9

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

37,415 0,000 55,556

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,025 0,952 0,605

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

16,60 11,49 29,61

Kommunentyp

179

Rieneck

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,050 0,018 0,097 0,302

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,092 0,369 0,546 0,030

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,582 -0,732 0,647 43,8

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,222 0,193 0,054 0,057

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,741 0,77 0,540

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

1,00 345,2 2,0 52,8

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

27,500 2,500 18,293

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,037 0,853 0,578

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

54,79 19,17 41,68

Kommunentyp

180

Roden

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,090 0,035 0,073 0,265

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,060 0,348 0,461 0,057

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,492 -0,670 0,590 42,8

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,185 0,192 0,058 0,065

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,814 0,88 0,683

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

1,25 347,0 2,2 54,1

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

5,155 0,000 71,429

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,018 0,910 0,698

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

35,16 28,27 44,02

Kommunentyp

181

Rothenfels

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,079 0,022 0,082 0,268

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,096 0,318 0,467 0,041

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,497 -0,787 0,512 43,7

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,203 0,178 0,065 0,015

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,755 0,83 0,698

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

1,31 363,5 2,0 54,5

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

11,173 5,587 66,667

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,035 0,898 0,534

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

45,41 23,46 71,21

Kommunentyp

182

Schollbrunn

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,052 0,023 0,067 0,311

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,063 0,304 0,497 0,030

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,675 -0,723 0,701 43,8

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,209 0,169 0,056 0,016

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,785 0,85 0,545

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

1,39 291,8 2,3 51,4

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

18,519 0,000 13,889

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,047 0,859 0,477

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

56,54 31,31 0,00

Kommunentyp

183

Steinfeld

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,034 0,016 0,072 0,255

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,080 0,385 0,480 0,039

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,500 -0,626 0,669 42,7

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,198 0,206 0,058 0,048

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,910 0,76 0,589

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

3,05 322,3 2,2 52,6

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

10,846 0,000 17,647

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,025 0,872 0,658

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

31,52 21,97 30,94

Kommunentyp

184

Thüngen

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,108 0,020 0,064 0,311

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,084 0,373 0,522 0,040

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,476 -0,710 0,514 43,1

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,205 0,197 0,061 0,022

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,934 0,72 0,579

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

2,03 326,3 2,1 59,2

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

34,091 0,000 18,868

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,037 0,842 0,786

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

41,83 33,87 43,31

Kommunentyp

185

Triefenstein

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,087 0,024 0,081 0,310

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,063 0,347 0,401 0,039

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,441 -0,560 0,617 41,7

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,168 0,198 0,056 0,050

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,912 0,67 0,781

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

3,26 317,2 2,0 54,1

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

18,120 0,000 53,221

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,030 0,846 0,663

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

14,01 32,11 35,21

Kommunentyp

186

Urspringen

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,054 0,020 0,081 0,348

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,074 0,361 0,361 0,025

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,353 -0,512 0,545 41,0

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,160 0,210 0,037 0,014

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

1,117 0,79 0,850

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

3,90 322,2 2,3 50,4

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

26,667 0,000 16,260

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,017 0,927 0,616

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

0,00 15,28 35,56

Kommunentyp

187

Wiesthal

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,020 0,009 0,078 0,365

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,082 0,302 0,530 0,022

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,686 -0,838 0,643 44,9

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,219 0,165 0,049 0,041

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,860 0,64 0,544

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

0,64 327,4 2,0 53,6

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

24,896 0,000 45,455

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,022 0,865 0,825

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

68,26 13,98 15,53

Kommunentyp

188

Zellingen

Variablen

Anteil Anteil Menschen mit Anteil Verwitwete an Anteil Ausländer Migrationshintergrund GdB 50plus 65plus

0,092 0,033 0,089 0,303

Anteil Jugendquotient Altenquotient Geburtenquotient Alleinerziehender

0,094 0,343 0,515 0,038

Ageing-Index Billeter-Maß Greying-Index Durchschnittsalter

0,541 -0,748 0,562 43,6

Anteil 60plus an der Anteil u20 an der Anteil Geschiedene an Anteil Ledige an 65plus Gesamtbevölkerung Gesamtbevölkerung den Volljährigen

0,210 0,184 0,065 0,046

Geschlechterverhältnis Auslastungsquote Kiga Pflegepotential der 18 bis 34-Jährigen

0,831 0,81 0,610

verfügbare Bauintensität Wohngebäude je Belegungsdichte Wohnfläche qm pro 2005 bis 2014 1.000 Einwohner EW

2,19 298,5 2,1 52,0

Lastquote Jugendhilfe Lastquote §35a Lastquote Jugendgerichtshilfe

66,339 0,000 50,633

Arbeitslosenrelation Auspendlerquote Einpendlerquote

0,032 0,859 0,688

Variablengruppen (0-100)

Alter und altersassoziierte Soziale Auffälligkeit bei Urbanität Aspekte Jugendlichen

47,29 41,50 38,68

Kommunentyp

189