Am 17. Juni 2025 gab die Universität Trier bekannt, dass Ralf Münnich, Professor für Wirtschafts- und Sozialstatistik, zum neuen Vorsitzenden des Statistischen Beirats des Statistischen Bundesamtes gewählt wurde. Diese Entscheidung folgte der 72. Tagung des Beirats, die am 22. Mai 2025 stattfand. Münnich, seit 2017 Mitglied des Beirats und Vertreter der Deutschen Statistischen Gesellschaft, hat in der wissenschaftlichen und statistischen Gemeinschaft einen herausragenden Ruf. Seine Forschung konzentriert sich auf die Methodik statistischer Erhebungen, die Qualität von Daten und Mikrosimulationen.
Die Wahl Münnichs zur Führung des Gremiums ist nicht nur ein persönlicher Erfolg, sondern unterstreicht auch die Bedeutung des Statistischen Beirats, der seit 1953 das Statistische Bundesamt in Grundsatzfragen berät. In diesem Zusammenhang wurde auch Dr. Andrea Schultz vom Amt für Statistik und Wahlen der Stadt Leipzig zur stellvertretenden Vorsitzenden gewählt. Die Expertise dieser beiden Personen soll dazu beitragen, die Qualität und Relevanz der amtlichen Statistik weiter zu steigern.
Empfehlungen zur Fortentwicklung der amtlichen Statistik
Bereits im März 2025 hat der Statistische Beirat Empfehlungen zur Fortentwicklung der amtlichen Statistik abgegeben. Diese Empfehlungen sind eine Antwort auf die aktuellen Herausforderungen und die sich verändernden Nutzerbedarfe. Besondere Aufmerksamkeit wird dabei auf die Notwendigkeit präziser und belastbarer Daten gelegt, insbesondere in Zeiten globaler Krisen. Der Beirat betont, dass die amtliche Statistik eine zentrale Rolle für faktenbasierte Entscheidungen in Politik, Wirtschaft und Gesellschaft spielt.
Einige wichtige Punkte der Empfehlungen sind:
- Modernisierung der rechtlichen und organisatorischen Rahmenbedingungen.
- Anpassung des Bundesstatistikgesetzes.
- Vorantreiben des Forschungsdatengesetzes.
- Einführung einer mittelfristigen Programm- und Finanzplanung für das Statistische Bundesamt.
- Maßnahmen zur Gewährleistung der Qualität der amtlichen Statistik.
- Stärkere Verknüpfung von Statistiken mit Register- oder Verwaltungsdaten.
- Erschließung neuer Datenquellen.
Diese Maßnahmen sollen nicht nur die Qualität der amtlichen Statistik sichern, sondern auch Bürokratie abbauen und die Nutzung vorhandener Daten optimieren. Dabei wird auch auf die Wichtigkeit eingegangen, Daten aus unterschiedlichen Statistiksystemen wie Zensus und Mikrozensus zu verbinden.
Qualität in der amtlichen Statistik
Die Qualität von statistischen Daten ist in der amtlichen Statistik von entscheidender Bedeutung. Die Statistischen Ämter sind führende Anbieter qualitativer statistischer Informationen in Deutschland. Ein Qualitätshandbuch, das von den Statistischen Ämtern des Bundes und der Länder entwickelt wurde, beschreibt einen Rahmen zur Sicherstellung der Datenqualität. Es dient sowohl als Leitfaden für die Erstellung amtlicher Statistiken als auch als Informationsquelle für Nutzer, um das Management der Qualität statistischer Ergebnisse besser zu verstehen.
Kapitel 5 des Handbuchs enthält mehrere Hundert „Qualitätsrichtlinien für den Statistikerstellungsprozess“, die konkrete Vorgehensweisen für alle Phasen der Durchführung amtlicher Statistiken beschreiben. Diese Richtlinien sind für alle Fachstatistiken verbindlich und gewährleisten die konsequente Umsetzung von Qualitätsstandards.
Zusätzlich dazu beachten die Statistischen Ämter auch internationale Qualitätsstandards, die in einen Verhaltenskodex für europäische Statistiken gegossen wurden. Dieser Kodex wurde seit seiner Einführung in den Jahren 2005, 2011 und 2017 regelmäßig aktualisiert, um den sich ändernden Anforderungen gerecht zu werden.
Der Statistische Beirat und die neuen Führungsentscheidungen unter Ralf Münnichs Leitung werden eine entscheidende Rolle bei der künftigen Gestaltung und Wahrnehmung amtlicher Statistiken spielen. Ihre Arbeit wird nicht nur die Qualität und Verfügbarkeit von Daten in Deutschland verbessern, sondern auch international als Vorbild dienen, wie die Umsetzung hoher Qualitätsstandards erfolgreich gestaltet werden kann.
