Sozioökonomische Segregation und Kitaversorgung: Eine georeferenzierte Analyse deutscher Städte

Diermeier, Matthias; Engler, Jan; Fremerey, Melinda; Wansleben, Leon Working Paper Sozioökonomische Segregation und Kitaversorgung: Eine georeferenzierte Analyse deutscher Städte MPIfG Discussion Paper, No. 25/6 Provided in Cooperation with: Max Planck Institute for the Study of Societies (MPIfG), Cologne Suggested Citation: Diermeier, Matthias; Engler, Jan; Fremerey, Melinda; Wansleben, Leon (2025) : Sozioökonomische Segregation und Kitaversorgung: Eine georeferenzierte Analyse deutscher Städte, MPIfG Discussion Paper, No. 25/6, Max Planck Institute for the Study of Societies, Cologne, https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0011-7E2C-0 This Version is available at: https://hdl.handle.net/10419/323934 Standard-Nutzungsbedingungen: Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. 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Email: [email protected] Jan Engler ist Data Scientist am Institut der deutschen Wirtschaft (IW), Köln. Email: [email protected] Melinda Fremerey ist Ökonomin am Institut der deutschen Wirtschaft (IW), Köln. Email: [email protected] Leon Wansleben ist Forschungsgruppenleiter am Max-Planck-Institut für Gesellschaftsforschung (MPIfG), Köln. Email: [email protected] MPIfG Discussion Papers are refereed scholarly papers of the kind that are publishable in a peer-reviewed disciplinary journal. Their objective is to contribute to the cumulative improvement of theoretical knowledge. Copies are available from the Institute or can be downloaded free of charge. Downloads www.mpifg.de Go to Publications / Discussion Papers Max-Planck-Institut für Gesellschaftsforschung Max Planck Institute for the Study of Societies Paulstr. 3 | 50676 Cologne | Germany Tel. +49 221 2767-0 Fax +49 221 2767-555 www.mpifg.de [email protected] Diermeier, Engler, Fremerey, Wansleben: Sozioökonomische Segregation und Kitaversorgung iii Abstract The high level of socioeconomic segregation in many German cities gives rise to the question of how social infrastructure should be distributed across areas with different sociodemographic characteristics. Our analysis is the first to combine georeferenced data on daycare facilities for children with sociodemographic information from 52 German cities and 2,613 districts. At the center of the study is the relationship between the availability of daycare facilities and the proportion of social welfare recipients in the corresponding area. Our findings show that areas with greater socioeconomic challenges are less well provided with daycare facilities for children. This is primarily due to the cost-intensive expansion of publicly subsidized daycare facilities run by non-profit organizations in socioeconomically better-off neighborhoods. The inequality in daycare provision would be even more pronounced in western German cities if municipal daycare facilities were not disproportionately located in socioeconomically disadvantaged neighborhoods. These unequal local supply situations may contribute to the socially highly stratified use of childcare in Germany – despite extensive public funding. Keywords: daycare facilities for children, daycare provision, neighborhood characteristics, social infrastructure, social space, socioeconomic segregation, daycare, inequality Zusammenfassung Angesichts des hohen Niveaus sozioökonomischer Segregation in vielen deutschen Städten stellt sich die Frage nach der Verteilung sozialer Infrastruktur über soziodemografisch unterschiedlich geprägte Stadtteile. Unsere Analyse ist die erste, die georeferenzierte Daten zu Kindertagesstätten mit soziodemografischen Informationen aus 52 deutschen Städten und 2.613 Stadtteilen kombiniert. Im Kern der Untersuchung steht der Zusammenhang zwischen dem Angebot an Kindertagesstätten und dem Anteil der Sozialhilfeempfänger in den jeweiligen Quartieren. Unsere Ergebnisse zeigen, dass Stadtteile mit größeren sozioökonomischen Herausforderungen schlechter mit Kindertagesstätten versorgt sind. Dies liegt vor allem an der kostenintensiven Ausweitung von öffentlich bezuschussten Kitaangeboten gemeinnütziger Träger in sozioökonomisch bessergestellten Stadtteilen. Die Ungleichheit in der Kitaversorgung wäre in westdeutschen Städten noch ausgeprägter, wenn öffentliche Kitas nicht überproportional häufig in sozioökonomisch benachteiligten Stadtteilen angesiedelt wären. Diese ungleichen nahräumlichen Versorgungslagen tragen möglicherweise zu der sozial stark stratifizierten Inanspruchnahme von Kinderbetreuung in Deutschland bei – trotz umfangreicher öffentlicher Finanzierung. Schlagwörter: Kindertagesstätten, Kitaversorgung, Nachbarschaftsmerkmale, soziale Infrastruktur, Sozialraum, sozioökonomische Segregation, Tagesbetreuung, Ungleichheit iv MPIfG Discussion Paper 25/6 Inhalt 1 Einleitung 1 2 Forschungsstand zu innerstädtischer Segregation und Kitaversorgung 4 Städtische Segregation und ungleiche Daseinsvorsorge 4 Kita-Segregation 6 3 Daten und empirische Strategie 8 Kitadaten: Erhebung und Klassifizierung 8 Datengrundlage: Sozioökonomische Indikatoren auf Stadtteilebene 12 Empirische Strategie 14 4 Ungleichheiten in der Kitaversorgung zwischen Sozialräumen: Empirische Befunde 15 Hauptergebnisse 15 Analyse der Heterogentität 17 Robustheitstests 22 5 Diskussion und Schluss 23 Literatur 26 Anhang 30 Diermeier, Engler, Fremerey, Wansleben: Sozioökonomische Segregation und Kitaversorgung 1 Sozioökonomische Segregation und Kitaversorgung: Eine georeferenzierte Analyse deutscher Städte 1 Einleitung Städte mit einer hohen sozialräumlichen Segregation weisen häufig auch große Ungleichheiten in der Versorgung mit und der Qualität von sozialen Infrastrukturen auf, was die Chancen der lokalen Bevölkerung – insbesondere die Bildungswege von Kindern und Jugendlichen – maßgeblich prägt (Brooks-Gunn et al. 1993; Chetty und Hendren 2018; Klinenberg 2018; Wilson 1987). Für Deutschland steht die Forschung zu städtischer Segregation, ungleichen sozialen Infrastrukturen und ihren Folgen noch am Anfang. Zwar interessieren sich Stadtforschende schon seit Längerem für Segregationsphänomene (Häußermann 2003; Farwick 2012) und beobachten eine relativ stetige Zunahme der Armutssegregation (Helbig 2023). Auch sind verschiedene Fallstudien Quartierseffekten nachgegangen, etwa in Bezug auf Arbeitslosigkeit, Kriminalität (Nonnenmacher 2007; Oberwittler 2004) und Bildungsungleichheit (Helbig 2010; Gresch, Hoffmann und Lorenz 2023). Abgesehen von den Problemen bei der kausalen Identifikation fehlt es der Forschung allerdings an Daten und Analysen zur stadträumlichen Verteilung sozialer Infrastrukturen als mögliche Ursache für Quartierseffekte. Mit unserer Studie adressieren wir diese Forschungslücke, indem wir Ungleichheiten in der Abdeckung mit Kindertagesstätten (Kitas) in Quartieren mit unterschiedlichen Sozialprofilen in 52 deutschen Städten untersuchen. Dabei verstehen wir Kitas als wichtige Elemente nahräumlicher Infrastruktur für Familien. Lokale Unterversorgung erschwert daher den Zugang und die Nutzung kleinkindlicher Betreuung und Bildung (Jessen et al. 2020, 275). Ärmere Familien sind aufgrund geringerer Mobilität stärker an lokale Angebote gebunden als einkommensstärkere Haushalte, was diesen Effekt verstärkt (Blasius, Friedrichs und Klöckner 2008, 94; Groos, Trappmann und Jehles 2018; Hogrebe 2016; Huebener et al. 2023). Die Frage ungleicher Versorgung mit Kitas stellt sich in Deutschland einerseits in einem Kontext gestiegener sozialer Segregation; andererseits beobachten wir gerade in Agglomerationsräumen eine zunehmende Konkurrenz um Betreuungsplätze für Kleinkinder. In den vergangenen Jahren, insbesondere nach der 2013 beschlossenen Betreuungsgarantie für Kinder ab dem zweiten Lebensjahr, wurden die Betreuungsplätze für diese Gruppe massiv ausgebaut. Doch ist die Nachfrage noch wesentlich schneller gewachsen, sodass die Versorgungslücke auf etwa 300.000 Plätzen geschätzt wird (Geis-Thöne 2024). Die Betreuungsquoten für Kinder unter drei Jahren (U3) aus Familien mit geringeren Einkommen, solchen mit niedrigen Bildungsabschlüssen und/oder Migrationshintergrund liegen deutlich unter denjenigen aus Familien mit höheren Einkommen und hö- 2 MPIfG Discussion Paper 25/6 heren Bildungsabschlüssen. Diese Ungleichheiten lassen sich teilweise auf unterschiedliche Präferenzen der Familien zurückführen. Gleichzeitig ist die Versorgungslücke – die Diskrepanz zwischen Betreuungswunsch und seiner Erfüllung – bei sozioökonomisch prekären Haushalten vergleichsweise größer (Jessen et al. 2020). Diese Ungleichheiten könnten aus einer stadträumlich ungleichen Kitaversorgung resultieren. Zwar werden Kitaplätze in Deutschland größtenteils öffentlich finanziert und ärmere Haushalte besonders unterstützt, dennoch gibt es verschiedene Treiber, die Ungleichheiten verstärken können. Erstens könnten Kommunen die Nachfrage sozial bessergestellter Familien priorisieren, weil diese Gruppen ihre Bedarfe und Ansprüche besser artikulieren, wahlpolitisch wichtiger sind und für ein höheres Gebührenaufkommen sorgen (sofern Kommunen progressive Gebühren für Betreuungsplätze erheben). Dies würde sich in einer kommunalen Kitaplanung widerspiegeln, die neue Kitaeinrichtungen vorzugsweise in Quartieren mit einkommensstärkeren Haushalten ausschreibt. Ein zweiter Grund für Versorgungsungleichheiten könnte in den Standortentscheidungen der unterschiedlichen Kitaträger liegen. Obwohl sich die Trägerstrukturen zwischen den Bundesländern erheblich unterscheiden, sticht ein Trend heraus: Die Bedeutung freier gemeinnütziger Träger hat in den vergangenen Jahren stark zugenommen. Verschiedene Fallstudien suggerieren, dass öffentliche, konfessionelle und andere freie Träger unterschiedliche Familien und Kinder ansprechen und aufnehmen (Groos, Trappmann und Jehles 2018; Strohmeier et al. 2014). Da die freien gemeinnützigen konfessionellen und nichtkonfessionellen Träger einen wesentlichen Anteil des Bedarfs decken – zuletzt etwa zwei Drittel aller Kitaplätze (Spieß 2021; Wallußek, Böwing-Schmalenbrock und Meiner-Teubner 2022, 30) –, beeinflussen die Standortentscheidungen und Auswahlprozesse dieser Trägergruppe die lokale Versorgung maßgeblich. Wir untersuchen Betreuungsangebote öffentlicher oder freier gemeinnütziger (konfessioneller sowie sonstiger) Träger in 52 größeren deutschen Städten auf Stadtteilebene (insgesamt 2.613 Stadtteile).1 Mithilfe der Google Places API ordnen wir 17.099 georeferenzierte Kitas Stadtteilen zu und berechnen ein quartierbezogenes Abdeckungsniveau pro Kind nach Kitaträgerschaft, das wir zur Gesamtabdeckung der jeweiligen Stadt in Verhältnis setzen. Als Indikator für die sozioökonomische Segregation der Quartiere verwenden wir den Anteil an Menschen in Bedarfsgemeinschaften, die Sozialhilfe nach dem Sozialhilfe-Gesetzbuch II (SGB II) beziehen. Die Ergebnisse dieser Analyse zeigen, dass in deutschen Städten zunehmend räumlich segregiert lebende Haushalte ungleicher sozialer Schichten unterschiedliche Versorgungslagen vorfinden. Quartiere mit einer höheren SGB-II-Quote sind signifikant schlechter versorgt als der jeweilige Stadtdurchschnitt. Dagegen ist die Kitaabdeckung in Vierteln, in denen die SGB-II-Quote vier, sechs oder acht Prozentpunkte unter dem Durchschnitt liegt, oftmals zweibis viermal besser. Diese Ungleichheiten sind ausschließlich auf die Angebote von Kitas in freier und konfessioneller gemeinnütziger 1 Die Stichprobe ist durch die Verfügbarkeit von Sozialstrukturdaten auf Quartiersebene begrenzt. Für Details siehe Kapitel 3. Diermeier, Engler, Fremerey, Wansleben: Sozioökonomische Segregation und Kitaversorgung 3 Trägerschaft zurückzuführen, die sich deutlich nach den sozioökonomischen Eigenschaften der Quartiere unterscheiden. Wir zeigen, dass diese Muster sowohl auf Ostals auch auf Westdeutschland zutreffen. Städtische Kitas hingegen wirken dem dominanten Ungleichheitstrend in Westdeutschland entgegen. Da sich sozioökonomische Problemlagen häufig in Innenstadtvierteln konzentrieren, lassen sich unsere Ergebnisse wahrscheinlich nicht allein mit der Lage von Quartieren im Stadtraum erklären. Zudem kontrollieren wir in unserer empirischen Spezifikation für die Lage der Stadtteile innerhalb einer Stadt. Wir differenzieren unsere Ergebnisse außerdem nach Dezilen der SGB-II-Quoten auf Stadtebene und zeigen, dass die Abdeckung mit Kitas in gemeinnütziger freier Trägerschaft mit sinkender SGB-II-Quote schrittweise ansteigt. Die Ergebnisse bleiben auch bei Berücksichtigung unterschiedlicher Gebührenordnungsmodelle in den Städten robust. Unser zentraler Beitrag besteht darin, erstmals für größere Städte in Deutschland georeferenzierte Daten über alle Kitaeinrichtungen zu ermitteln und diese mit Daten zu kombinieren, die in Segregationsstudien verwendet werden. Die verwendete Datenerhebung – über die Google Nearby Search API – kompensiert fehlende konsistente öffentliche Daten und hält unterschiedlichen Validitätstests stand. Dennoch ist der in dieser Analyse verwendete Datensatz unvollständig: Einige Kitas sind nicht enthalten, andere falsch eingeordnet. Zweitens zeichnet der Fokus auf SGB-II-Quoten zwar ein differenziertes Bild hinsichtlich der sozioökonomisch prekären Stadtviertel nach; wenig Differenzierung lässt dieses Maß hingegen zwischen Stadtteilen zu, in denen die Mittelund Oberschicht dominiert, wo aber Einkommensindizes mitunter deutlich auseinanderfallen. Drittens ist es nicht möglich, qualitative Unterschiede zwischen Kitas in unsere Berechnungen einzubeziehen. Wie der Überblick zum Forschungsstand in Kapitel 2 zeigt, ist aber zu erwarten, dass Einrichtungen in bessergestellten Stadtvierteln auch eine bessere Qualität bieten. Die in unserer Analyse empirisch nachgezeichnete Versorgungsungleichheit dürfte daher noch größer sein. Viertens ist das von uns verwendete Abdeckungsmaß ungenau, da deutschlandweit keine Informationen über die Anzahl der Kinder in den Kitas vorliegen. Validierungen in einzelnen Großstädten, für die entsprechende Informationen verfügbar sind, bestätigen jedoch die Robustheit unserer Ergebnisse. Unser Beitrag besteht in der Aufdeckung bisher unerforschter Ungleichheitsmuster, ohne dass wir bereits die zugrunde liegenden kausalen Mechanismen dieser Ungleichheiten aufdecken könnten. Trotz aller Einschränkungen sollen die Ergebnisse unserer Studie die Aufmerksamkeit für die ungleiche Versorgung mit sozialer Infrastruktur in urbanen Räumen wecken und neue Diskussionen über Verteilungskonflikte unter Bedingungen hoher städtischer Segregation anstoßen. Unterversorgung in benachteiligten Sozialräumen hat verschiedene negative Effekte auf die entsprechenden Bevölkerungsgruppen, besonders schadet sie Kindern aus ärmeren Familien auf ihren Bildungswegen (SVR 2016; OECD 2016). Im folgenden Teil wird die einschlägige Literatur zur innerstädtischen Segregation, zu den Angebotsstrukturen in der Versorgung mit Kindertagesstätten sowie zu deren Be- 4 MPIfG Discussion Paper 25/6 deutung für die Chancengleichheit im Bildungssektor aufgearbeitet. Das Kapitel endet mit der Formulierung von Forschungshypothesen. Kapitel 3 diskutiert die verwendete Datengrundlage und die empirische Strategie: Erstmals nutzt die vorliegende Analyse eine Kombination aus georeferenzierten Standorten von Kitas, die aus der Google Places API ausgelesen wurden, und dem Datensatz der Innerstädtischen Raumbeobachtung (IRB) (BBSR 2023). Kapitel 4 präsentiert die empirischen Ergebnisse und fasst zusammen, welche der aufgestellten Forschungshypothesen der empirischen Analyse standhalten. Im abschließenden Kapitel werden Schlussfolgerungen für zentrale Stellschrauben der frühkindlichen Bildungspolitik gezogen. 2 Forschungsstand zu innerstädtischer Segregation und Kitaversorgung Städtische Segregation und ungleiche Daseinsvorsorge Die Diskussion über die Gleichwertigkeit der Lebensverhältnisse in Deutschland ist maßgeblich durch das Nachzeichnen der Unterschiede zwischen Stadt und Land geprägt. Dabei werden die Schwierigkeiten herausgearbeitet, im ländlichen Raum eine angemessene soziale, digitale, verkehrssowie bildungspolitische Infrastruktur bereitzustellen (Herget, Neumeier und Osigus 2020; Diermeier et al. 2023a; 2023b; BMWK 2024). Häufig stehen die mangelnde Erreichbarkeit spezifischer Einrichtungen und die damit einhergehend konstatierte „Geographie der Unzufriedenheit“ (Dijkstra, Poelman und Rodríguez-Pose 2019) im Vordergrund. Grundsätzlich ist die Zufriedenheit mit der Daseinsvorsorge (kommunal wie privat) in dicht besiedelten Städten höher als in ländlichen Räumen (Diermeier et al. 2023a). Innerhalb von Städten sticht das als mangelhaft empfundene Angebot von Kinderbetreuungseinrichtungen heraus (Der Beauftragte der Bundesregierung für Ostdeutschland 2023, 49–50). Dabei besteht ein klarer Zusammenhang zwischen der Zufriedenheit mit dem Wohnumfeld und der örtlichen Versorgungslage (Neu, Riedel und Stichnoth 2020). Obwohl bereits seit Längerem bekannt ist, dass Unterschiede innerhalb von Regionen größer ausfallen als zwischen ihnen (El-Mafaalani, Kurtenbach und Strohmeier 2015), wurde erst in jüngerer Zeit verstärkt gefordert, den Blick auch auf die tiefgreifenden Veränderungen zu richten, die sich in den vergangenen Jahren innerhalb der Städte vollzogen haben (Haffert 2022). Schließlich gilt ebenso wie zwischen Stadt und Land auch zwischen Stadtteilen, dass Ungleichheiten bei der Bereitstellung von Daseinsvorsorge unter sozioökonomisch schlechtergestellten Haushalten mit einer klar definierten Mindestausstattung entgegengewirkt werden muss. Gleichzeitig gilt, dass große Disparitäten ökonomische und soziale Implikationen nach sich ziehen können (Hüther 2023). So können etwa „soziale Infrastrukturen“ (Klinenberg 2018) – wie Kitas – ihre milieuübergreifenden Bindungskräfte innerhalb bestimmter Stadtteile nicht mehr entfalten, wenn sich ihre Anspruchsgruppen in einzelnen Quartieren soziodemografisch homogenisieren. Diermeier, Engler, Fremerey, Wansleben: Sozioökonomische Segregation und Kitaversorgung 11 Abbildung 1 Kitaabdeckung (insgesamt) auf Stadtteilebene Quelle: eigene Darstellung, Datenquellen: Google Places API, Stadtteilabgrenzung von BBSR (2023). Kitaversorgungsgüte anteilig am Stadtdurchschnitt (=1) Unter 0,5 0,5–0,75 0,75–1 1–1,25 1,25–2 Über 2 ErfurtBerlin Köln Solingen 12 MPIfG Discussion Paper 25/6 Datengrundlage: Sozioökonomische Indikatoren auf Stadtteilebene Um den Zusammenhang zwischen dem Kitaangebot und den sozioökonomischen Strukturen innerhalb einer Stadt zu analysieren, nutzen wir Daten der Innerstätischen Raumbeobachtung (IBR), die das BBSR (2023) bereitstellt.11 Unsere Analyse basiert auf dem letzten verfügbaren Querschnitt für das Jahr 2021 aus 52 Städten der IRB12, wovon 11 Städte (inklusive Berlin) in Ostdeutschland liegen.13 Das kommunale Gemeinschaftsprojekt der IRB ist eine freiwillige Kooperation von Städten, die dem BBSR Daten auf Stadtteilebene zu Verfügung stellen. Die Auswahl der Städte für den Datensatz der IRB basiert auf der Verfügbarkeit des umfangreichen Datenkatalogs und einer entsprechend organisierten kommunalen Statistikstelle oder eines Amtes für Statistik (BBSR 2023). Durch die hohen Anforderungen an die kommunalen Statistikbereiche sinkt die Beteiligung mit abnehmender Einwohnerzahl. Bei Städten mit über 500.000 Einwohnern ist eine vollständige Abdeckung erfüllt (BBSR 2023). Unser Städte-Sample umfasst 27 Prozent der gesamtdeutschen Bevölkerung. Die Stadt mit der geringsten Einwohnerzahl in unserer Analyse ist Weimar (65.546 Einwohner), die bevölkerungsreichste Stadt ist Berlin (Anhang, Tabelle A1). Durchschnittlich hat eine Stadt 54 Stadtteile. Diese Ebene ist jedoch kein allgemeingültiger Begriff und bedingt eine stadtspezifische Heterogenität: Für die IRB gilt, dass die Berichtseinheiten, auf denen die beteiligten Städte die Daten bereitstellen, Element eines hierarchisch organisierten Gliederungssystems sind, das ausgehend von der Adresse über mehrere Zwischenstufen bis zur Gesamtstadt reicht. Die Zahl der Zwischenebenen, die Größe der Stadtteile und deren räumlicher Zuschnitt ist Angelegenheit der jeweiligen Kommune. […] Die kleinräumige Gliederung dient als Lokalisierungsund Zuordnungssystem und ist ein unverzichtbares Organisationsmittel der Kommunalverwaltung für Statistik, Planung und Verwaltungsvollzug. (BBSR 2023, 13)14 Für unsere Analyse berechnen wir den prozentualen Anteil an Personen in SGB-IIBedarfsgemeinschaften in jedem Stadtteil. Der Anteil an Personen, die Leistungen nach dem Sozialgesetzbuch II beziehen, gilt in der kleinräumigen Segregationsforschung als Armutsindikator (Helbig 2023). Abbildung 2 gibt einen Überblick über die Verteilung von SGB-II-Quoten in beispielhaften Städten im Verhältnis zu den dort angesiedelten Kitas nach Trägerschaft. Unmittelbar ersichtlich wird die Bedeutung von Betreuungs11 Innerstädtische Raumbeobachtung des BBSR: Datengrundlage: Kommunalstatistiken der IRBStädte bzw. Statistik der Bundesagentur für Arbeit. 12 Der IRB-Datensatz umfasst grundsätzlich 56 Städte. Wegen fehlender Daten für das Jahr 2021 beziehungsweise bei der abhängigen Variablen (SGB-II-Bedarfsgemeinschaften) mussten wir die Städte Münster, Regensburg, Ulm und Frankfurt an der Oder von unserem Sample ausschließen. Die Analyse basiert somit auf 52 Städten. 13 Auf die elf analysierten ostdeutschen Städte entfallen 27 Prozent der untersuchten Kitas (Anhang). 14 Die innerstädtische Datenebene umfasst – je nach lokaler Terminologie – Stadtteile, Stadtbezirke, Quartiere oder Ortsteile (BBSR 2023). Diermeier, Engler, Fremerey, Wansleben: Sozioökonomische Segregation und Kitaversorgung 13 Berlin Köln Abbildung 2 Georeferenzierte Kitas und SGB-II-Quoten auf Stadtteilebene Quelle: eigene Darstellung, Datenquellen: BBSR (2023) und Google Places API. Öffentliche Kitas Konfessionelle gemeinnützige Kitas Sonstige gemeinnützige Kitas Restliche Kitas SGB-II-Haushalte Unter 2,5% 2,5% – 5% 5% – 10% 10% – 20% Über 20% Erfurt Solingen 14 MPIfG Discussion Paper 25/6 angeboten mit freier gemeinnütziger Trägerschaft. In Kombination mit Abbildung 1 wird deutlich, dass einige Stadtteile mit hohen SGB-II-Quoten – etwa in Berlin-Neukölln, in der Erfurter Plattenbausiedlung Johannesplatz oder in Kölner Stadtteilen wie Chorweiler und Meschenich sowie in Solingen-Mitte – trotz der hohen Anzahl an Kitas aufgrund der vielen dort lebenden Kinder unterdurchschnittlich versorgt werden. Ebenso zeigt sich, dass Kitas in freier Trägerschaft vergleichsweise seltener in Stadtteilen mit hoher SGB-II-Quote zu finden sind. In Berliner Stadtteilen, wo weniger als 10 Prozent der Einwohner in SGB-II-Bedarfsgemeinschaften leben, fällt die Abdeckung mit Kitas in nichtkonfessioneller gemeinnütziger Trägerschaft etwa um 36 Prozent besser aus als im Stadtdurchschnitt, in Erfurt um 32 Prozent, in Köln um 44 Prozent, in Solingen um 21 Prozent. Um die Robustheit der Ergebnisse zu testen, wird zusätzlich der Anteil an in SGB-IIBedarfsgemeinschaften lebenden Kindern verwendet.15 Um die Lage eines Stadtteils zu kontrollieren, wird zudem ein Indikator aufgenommen, der die Stadtteile in die drei Kategorien „Innenstadt“, „Innenstadtrand“ und „Stadtrand“ einteilt. Empirische Strategie Um den Zusammenhang zwischen sozioökonomischen Charakteristika der Einwohner eines Stadtteils und dem Kitaangebot zu analysieren, schätzen wir mit ordinary least squares (OLS) folgendes Regressionsmodell: (Formel 2) Die abhängige Variable in unserer Hauptschätzung, Yqs, stellt den prozentualen Anteil an Personen in SGB-II-Bedarfsgemeinschaften im Stadtteil q der Stadt S dar. Unsere unabhängige Hauptvariable ist die Kitaabdeckung Kitaqi (siehe Formel 1), die wir für alle Kitas i insgesamt und separat für öffentliche, konfessionelle oder nichtkonfessionelle Trägerschaft aus Stadtteilebene q berechnen. Um unbeobachtete Störfaktoren und regionale Unterschiede zu berücksichtigen, integrieren wir mit Zs fixe Effekte auf Stadtebene, mit Rq fixe Effekte für innerstädtische Raumstrukturen (Innenstadt, Innenstadtrand, Stadtrand) und mit Us regionale fixe Effekte für Städte in Ostdeutschland. Eqs stellt den Fehlerterm dar. Da die Fehlerterme auf Stadtteilebene innerhalb einer Stadt miteinander korreliert sein können, clustern wir die Standardfehler auf Stadtebene. Um den Stadtteilen mit einem höheren Nachfrageeffekt ein höheres Gewicht in der Regression zuzuteilen, gewichten wir in der Regression mit der Anzahl der Kinder im Stadtteil. Für alle Spezifikationen werden die Konfidenzintervalle auf Basis von heteroskedastizitätsrobusten Standardfehlern ausgewiesen. 15 Der Korrelationskoeffizient zwischen dem Anteil von Personen und Kindern in SGB-II-Bedarfsgemeinschaften beträgt in unserem Sample 0,95. = 0 + + + + Diermeier, Engler, Fremerey, Wansleben: Sozioökonomische Segregation und Kitaversorgung 15 Für eine detailliertere Untersuchung des Zusammenhangs der Kitaabdeckung verschiedener Träger mit der SGB-II-Bezugsquote im Stadtteil schätzen wir die Abdeckung der unterschiedlichen Träger gemeinsam mit denselben Merkmalen wie für Yqs = beschrieben. Aufgrund der historisch persistenten Unterschiede zwischen Ostund Westdeutschland hinsichtlich Segregation, Trägerlandschaft sowie der in der Literatur bereits ausgewiesenen Unterschiede im Betreuungsangebot und der Nachfrage (Helbig 2023) untersuchen wir in einem weiteren Schritt der Analyse die Beziehung zwischen sozioökonomischen Indikatoren und der Kitaabdeckung entsprechend den Formeln 2 und 3 in ostund westdeutschen Städten separat. Der Zusammenhang zwischen dem Kitaangebot und dem Anteil der Personen in SGB-II-Bedarfsgemeinschaften innerhalb einer Stadt muss nicht linear verlaufen. Um dies zu prüfen, teilen wir die SGB-II-Variable je Stadt in Dezile auf und untersuchen die Beziehungen von SGB-II-Bedarfsgemeinschaften und der Kitaabdeckung je Dezil und Trägerschaft, wie in Yqs und Formel 3 beschrieben. Zur Prüfung der Robustheit unserer Ergebnisse variieren wir unter anderem unsere abhängige Variable. Dabei verwenden wir dasselbe Sample mit maximal 2.613 Beobach tungen auf Stadtteilebene wie bei den Hauptregressionen (mit der SGB-II-Quote als abhängige Variable). 4 Ungleichheiten in der Kitaversorgung zwischen Sozialräumen: Empirische Befunde Hauptergebnisse Die OLS-Schätzung, in der die Abdeckung mit allen Kitas in jedem der 2.613 Stadtteile der betrachteten 52 Städte auf den Anteil der Menschen in SGB-II-Bedarfsgemeinschaft regressiert wird, zeigt eine statistisch signifikante negative Korrelation (Abbildung 3, oben): Quartiere mit größeren sozioökonomischen Herausforderungen werden demnach grundsätzlich – bezogen auf die Zahl der dort lebenden Kinder – schlechter mit Kitas versorgt als solche mit einem geringeren Anteil von Menschen, die SGB-IIUnterstützungsleistungen beziehen. Der geschätzte Koeffizient der gesamten Kitaversorgung liegt bei –2,03. Damit geht eine Verbesserung der Kitaversorgung vom Stadtdurchschnitt (Abdeckungsindikator=1) zu einer doppelt so guten Versorgung (Abdeckungsindikator=2) mit einer um rund zwei Prozentpunkte niedrigeren SGB-II-Quote einher. Dass dieser Regressionskoeffizient eine bedeutsame Größe aufweist, zeigt sich bei Betrachtung der Streuung der beiden Variablen innerhalb der untersuchten Städte. So beträgt die durchschnittliche Standardabweichung der SGB-II-Quote und Kitaabdeckung in den 52 Städten 5,9 beziehungsweise 1,4. Dies spiegelt sich auch in den in 𝑌 𝑞𝑖𝑆 = 𝛽1 𝐾𝑖𝑡𝑎𝑞,öff. + 𝛽2 𝐾𝑖𝑡𝑎_𝑔𝑒𝑚𝑒𝑖𝑛𝑛ü𝑡𝑧𝑖𝑔𝑞,𝑘𝑜𝑛𝑓. + 𝛽3 𝐾𝑖𝑡𝑎_𝑔𝑒𝑚𝑒𝑖𝑛𝑛ü𝑡𝑧𝑖𝑔𝑞,𝑛𝑖𝑐ℎ𝑡𝑘𝑜𝑛𝑓. + 𝜃 𝑍𝑆 +𝛾 𝑅𝑞 +𝜂𝑈 𝑆 +𝜀𝑞𝑆 (Formel 3) 16 MPIfG Discussion Paper 25/6 Abbildung1 und Abbildung 2 exemplarisch ausgewählten Städten wider: In allen Städten finden sich Stadtteile, in denen die SGB-II-Quote bei lediglich einem Prozent oder sogar darunter liegt; nach oben sind die Ausschläge deutlich heterogener. In Solingen beläuft sich die maximale SGB-II-Quote etwa auf 22 Prozent (Stadtteil Solingen-Mitte). Die höchste Kitaabdeckung in Solingen ist im Stadtteil Kreuzweg zu finden, wo das Verhältnis von Kitas zu Kindern dreimal höher ist als im Stadtdurchschnitt. Kühnhausen in Erfurt ist sogar sechsmal besser mit Kitas versorgt als der Rest der Stadt, während Rieth – bei einer maximalen SGB-II-Quote von 23 Prozent – unterdurchschnittlich mit Kitas versorgt ist. In Köln reicht die Spanne bis zu einer mehr als siebenfach besseren Versorgung als der Stadtdurchschnitt in Elsdorf (mit einer SGB-II-Quote von unter 6 Prozent), wobei die SGB-II-Quote im schlecht versorgten Porz-Finkenberg 39 Prozent beträgt. Auch der Berliner Stadtteil Schönholz mit einer SGB-II-Quote von 3,5 Prozent ist siebenmal so gut versorgt wie der Stadtdurchschnitt, während die Ausschläge beim Anteil der Menschen in SGB-II-Bedarfsgemeinschaften innerhalb Berlins bei bis zu 40 Prozent liegen. Der Blick in diese Städteauswahl zeigt damit: Eine doppelt, dreifach oder sogar vierfach so gute Versorgung eines Stadtteils ist keine Ausnahme. Damit geht im Durchschnitt eine vier, sechs oder acht Prozentpunkte niedrigere SGB-II-Quote einher. 1 –3 .5 0 –.5–1–1.5 –2–2.5 Abbildung 3 Koeffizientenplots Kitaverteilung nach SGB-II-Quote, oben: gesamt; unten: nach Trägerschaft Kitaversorgung insgesamt Öffentliche Kitaversorgung Konfessionellle gemeinnützige Kitaversorgung Sonstige gemeinnützige Kitaversorgung Restliche Kitaversorgung 1 –3 .5 0 –.5–1–1.5 –2–2.5 Anmerkung: OLS-Regressionen mit 95-%-Konfidenzintervallen; abhängige Variable: SGB-II-Quote; unabhängige Variable: Kitaversorgung; robuste Standardfehler geclustert auf Stadtebene; weitere Kovariaten: Ost-, Stadtteil-Lageund stadtfixe Effekte; Kitaversorgung ist die Abdeckung, wie in Formel 1 dargestellt; N = 2.613 Stadtteile in 52 Städten. Diermeier, Engler, Fremerey, Wansleben: Sozioökonomische Segregation und Kitaversorgung 17 Abbildung 3 ermöglicht die Analyse der Ursachen dieser ungleichen Versorgung im Kontext des mittlerweile dominanten Angebotsmodells mit freien und konfessionellen Trägern. Die separate, nach Trägerschaft differenzierte Regression (Formel 3) deutet klar darauf hin, dass die schlechtere Versorgung der sozioökonomisch prekären Stadtteile auf eine geringere Versorgung mit Kitas in gemeinnütziger freier Trägerschaft zurückzuführen ist. Eine Verdopplung der Versorgung gegenüber dem Stadtdurchschnitt (von Abdeckungsindikator 1 auf 2) mit Kitas in konfessioneller gemeinnütziger Trägerschaft geht mit einer um 1,1 Prozentpunkte geringeren SGB-II-Quote einher, mit Kitas in sonstiger gemeinnütziger Trägerschaft um 1,0 Prozentpunkte. Allerdings zeigt sich auch, dass die Kitaversorgung noch ungleicher ausfallen würde, wenn öffentliche Kitas nicht leicht überproportional in den sozioökonomisch prekären Stadtteilen angesiedelt wären. Der zum 10-Prozent-Niveau signifikante Regressionskoeffizient beträgt hier 0,3. Während die SGB-II-Quote nach dem Wohnortprinzip berechnet wird, kann eine Kitaversorgung auch am Arbeitsort in Anspruch genommen werden. Unter den befragten Familien gibt fast ein Drittel an, an ihrem Wohnort kein Kitaangebot zu haben (Huebener et al. 2023). Die Regression kontrolliert für die strukturellen Unterschiede jeder einzelnen Stadt sowie für Unterschiede in den SGB-II-Quoten zwischen Ostund Westdeutschland und für die Lage der jeweiligen Stadtteile (Innenstadt, Innenstadtrand und Stadtrand). Letzteres dient vor allem dazu, unterschiedliche Quartierscharakteristika zu erfassen. Um die für diese Fragestellung höhere Bedeutung kinderreicher gegenüber kinderarmen Stadtteilen Rechnung zu tragen, wurde eine Gewichtung anhand der Kinderzahl in jedem Stadtteil vorgenommen. Analyse der Heterogentität Um die gewonnenen Erkenntnisse vertiefend zu analysieren, untersuchen wir im Folgenden heterogene Zusammenhänge zwischen der Kitaversorgung und der sozioökonomischen Lage eines Stadtteils entlang verschiedener Dimensionen. Dabei berücksichtigen wir erstens die Lage und unterscheiden zwischen westund ostdeutschen Städten. Zweitens beziehen wir die Einstufung jedes Stadtteils in Dezile der stadtinter nen SGB-IIQuote in die Analyse ein. Drittens testen wir, inwiefern der diskutierte Zusammenhang unter unterschiedlichen Kita-Gebührenordnungen Bestand hat. Ostund Westdeutschland Zur Analyse unterschiedlicher Zusammenhänge in ostund westdeutschen Städten regressieren wir die Kitaversorgung auf den Anteil der Menschen in SGB-II-Bedarfsgemeinschaften für jedes Subsample (11 Städte im Osten und 41 Städte im Westen). Zur Einordnung der Ergebnisse ist es wichtig, dass die „Kitalücke“ – also der Anteil von Kindern, die keinen Kitaplatz bekommen, obwohl deren Eltern dies wünschen – bei un- 18 MPIfG Discussion Paper 25/6 ter Dreijährigen zwar in Westdeutschland mit knapp 15 Prozent doppelt so hoch ausfällt wie in Ostdeutschland, auch in den ehemaligen ostdeutschen Bundesländern aber immerhin 8 Prozent der Kitagesuche auf kein Angebot treffen (Geis-Thöne 2024). Die Regressionskoeffizienten der separaten Regressionen werden in Abbildung 4 gemeinsam dargestellt; sie zeigen für ostdeutsche wie für westdeutsche Städte einen statistisch signifikanten negativen Zusammenhang zwischen der Kitaversorgung und der SGB-II-Quote im Stadtteil. Dabei wird ein Unterschied zwischen Ostund Westdeutschland ersichtlich: Sozioökonomisch schlechtergestellte Stadtteile werden – bei gleicher Anzahl der dort lebenden Kinder – in Ostdeutschland bei der Kitaversorgung etwas stärker benachteiligt als in Westdeutschland. Eine Verdopplung der Kitaversorgung gegenüber dem Stadtdurchschnitt (von Abdeckungsindikator 1 auf 2) geht in Ostdeutschland mit einer um 2,4 Prozentpunkte niedrigeren SGB-II-Quote einher, in westdeutschen Städten liegt der Regressionskoeffizient bei einer um 1,9 Prozentpunkte niedrigeren SGB-II-Quote. Durch die Differenzierung nach den Trägerschaften der Kitas ist es möglich, diesen Unterschied in der Versorgung mit Kitas in Ostund Westdeutschland genauer zu analysieren. Abbildung 4 zeigt die für Ostund Westdeutschland separat geschätzten Regressionen (analog zu Formel 3). Sie sind unabhängig von den Regressionen in der oberen Anmerkung: OLS-Regressionen mit 95-%-Konfidenzintervallen für die Stichproben ostund westdeutscher Städte; abhängige Variable: SGB-II-Quote; unabhängige Variable: Kitaversorgung; robuste Standardfehler geclustert auf Stadtebene; weitere Kovariaten: Stadtteil-Lageund stadtfixe Effekte; Kitaversorgung ist die Abdeckung, wie in Formel 1 dargestellt; Westen: N =1.728 in 41 Städten; Osten: N = 885 in 11 Städten. Westen Osten Öffentliche Kitaversorgung Konfessionellle gemeinnützige Kitaversorgung Sonstige gemeinnützige Kitaversorgung Kitaversorgung insgesamt –1–2–3–4 1 0 1–3–4 0–1–2 Abbildung 4 Koeffizientenplots Kitaverteilung nach SGB-II-Quote Ost-West, oben: gesamt; unten: nach Trägerschaft Diermeier, Engler, Fremerey, Wansleben: Sozioökonomische Segregation und Kitaversorgung 19 Hälfte von Abbildung 4 geschätzt. Die Ergebnisse zeigen, dass eine bessere Kitaabdeckung gemeinnütziger Träger in ostdeutschen Städten mit einer noch etwas geringeren SGB-II-Quote im Stadtteil korreliert als in westdeutschen Städten. Während im Westen die Kitaversorgung in öffentlicher Trägerschaft mit einer höheren SGB-II-Quote verbunden ist, besteht dieser Zusammenhang in ostdeutschen Städten nicht. Die schlechtere Versorgung sozioökonomisch prekärer Stadtteile in Ostund Westdeutschland resultiert somit aus einer geringeren Versorgung mit Kitas in gemeinnütziger Trägerschaft.16 Im Gegensatz zu Ostdeutschland gleicht in westdeutschen Städten die öffentliche Kitaversorgung den negativen Zusammenhang zwischen freier Kitaversorgung und SGB-II-Quote stärker aus. SGB-II-Dezile Um die Linearität des Zusammenhangs zwischen SGB-II-Quote und Kitaversorgung näher zu untersuchen, teilen wir die Stadtteile jeder Stadt nach ihrer SGB-II-Quote in Dezile auf und schätzen den Zusammenhang mit der Kita-Versorgungsgüte. Abbildung5 zeigt die Koeffizientenplots der Regressionsergebnisse. Das erste Dezil (die 10 Prozent Stadtteile mit den geringsten SGB-II-Quoten innerhalb jeder Stadt) fungiert als Vergleichskategorie. Der Zusammenhang zwischen der SGB-II-Quote je Dezil und der Kitaversorgung insgesamt ist oben in Abbildung 5 abgetragen. Hieraus wird ersichtlich, dass die Kita-Versorgungsgüte im Vergleich zum ersten Dezil (geringste SGB-II-Quote der Stadt) abnimmt, je höher die SGB-II-Quote ist. Im Vergleich mit Stadtteilen mit der geringsten SGB-II-Quote innerhalb einer Stadt verzeichnen Stadtteile mit einer SGBII-Quote oberhalb des Medians eine um 18 bis zu 39 Prozent schlechtere Versorgung. Sozioökonomisch bessergestellte Stadtteile (obere Dezile) sind somit um 20 Prozent überversorgt, während schlechtergestellte Stadtteile (untere Dezile) um 20 Prozent im Vergleich zum Stadtdurchschnitt unterversorgt sind. Dieses Muster geht vor allem auf die gemeinnützigen freien (konfessionelle und vor allem nichtkonfessionelle gemeinnützige) Träger zurück. Abbildung 5 zeigt für die Dezil-Gruppen, dass Kitas in öffentlicher Trägerschaft in Quartieren mit hoher SGB-IIQuote ähnlich häufig angesiedelt sind wie in Quartieren mit geringer SGB-II-Quote. Im Gegensatz dazu zeigen nichtkonfessionelle gemeinnützige Träger von Kitas ein eindeutiges Muster: Die Kitaversorgung verschlechtert sich mit Dezilen an höherer SGB-IIQuote. Das oberste Dezil (höchste SGB-II-Quote) ist im Vergleich zum untersten Dezil (niedrigste SGB-II-Quote als Vergleichsgruppe) halb so gut versorgt. 16 Dies ist besonders relevant, da in den analysierten ostdeutschen Städten ein höherer Anteil der Einrichtungen gemeinnützigen nichtkonfessionellen Trägern zugeordnet werden kann (Anhang, Tabelle 1). 20 MPIfG Discussion Paper 25/6 Die beschriebenen Ergebnismuster bleiben auch in Regressionen nach Dezilen der stadtinternen SGB-II-Quote robust – sowohl in Ostals auch in Westdeutschland (Anhang, Abbildungen A2 und A3). Kita-Gebührenordnungen Hinsichtlich der finanziellen Beteiligung der Eltern an frühkindlichen Bildungsangeboten bestehen innerhalb Deutschlands große Unterschiede. Während Kitas in Bundesländern wie Berlin und Mecklenburg-Vorpommern kostenfrei sind, zahlen in Reutlingen selbst Eltern von vierbis fünfjährigen Kindern bei einem Brutto-Jahreseinkommen von 50.000 Euro noch 250 Euro im Monat (Geis-Thöne 2024). In einer Vielzahl von Städten ist wiederum die Betreuung von Kindern im Alter von über 3 Jahren kostenfrei; Sonstige gemeinnützige Kitaversorgung .4.2–.8 –.6 –.4 –.2 0 .6 .8 Konfessionellle gemeinnützige Kitaversorgung Öffentliche Kitaversorgung Kitaversorgung insgesamt 10. Dezil SGB II 8. Dezil SGB II 2. Dezil SGB II 6. Dezil SGB II 4. Dezil SGB II 10. Dezil SGB II 8. Dezil SGB II 2. Dezil SGB II 6. Dezil SGB II 4. Dezil SGB II 10. Dezil SGB II 8. Dezil SGB II 2. Dezil SGB II 6. Dezil SGB II 4. Dezil SGB II 10. Dezil SGB II 8. Dezil SGB II 2. Dezil SGB II 6. Dezil SGB II 4. Dezil SGB II Anmerkung: OLS-Regressionen mit 95-%-Konfidenzintervallen für die Stichprobe insgesamt sowie öffentliche, konfessionelle und nichtkonfessionelle Kitaversorgung; abhängige Variable: Kitaversorgung; unabhängige Variable: SGB-II-Dezile; robuste Standardfehler geclustert auf Stadtebene; weitere Kovariaten: Stadtteil-Lageund stadtfixe Effekte; das erste Dezil fungiert als Vergleichskategorie; Kitaversorgung ist die Abdeckung, wie in Formel 1 dargestellt; N = 2.613 Stadtteile in 52 deutschen Städten. Abbildung 5 Koeffizientenplots Kitaverteilung nach SGB-II-Dezilen je Stadt, insgesamt und nach Trägerschaft Diermeier, Engler, Fremerey, Wansleben: Sozioökonomische Segregation und Kitaversorgung 27 Farwick, Andreas. 2012. „Segregation“. In Handbuch Stadtsoziologie, hrsg. von Frank Eckardt, 381– 419. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften. Felfe, Christina, und Rafael Lalive. 2018. „Does Early Child Care Affect Children’s Development?“. 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Quelle: Google Trends. 120 0 20 40 60 80 100 2004-01 2004-08 2005-03 2005-10 2006-05 2006-12 2007-07 2008-02 2008-09 2009-04 2009-11 2010-06 2011-01 2011-08 2012-03 2012-10 2013-05 2013-12 2014-07 2015-02 2015-09 2016-04 2016-11 2017-06 2018-01 2018-08 2019-03 2019-10 2020-05 2020-12 2021-07 2022-02 2022-09 2023-04 2023-11 Anhang Diermeier, Engler, Fremerey, Wansleben: Sozioökonomische Segregation und Kitaversorgung 31 Anmerkung: OLS-Regressionen mit 95-%-Konfidenzintervallen für die Stichprobe insgesamt sowie öffentliche, konfessionelle und nichtkonfessionelle Kitaversorgung; abhängige Variable: Kitaversorgung; unabhängige Variable: SGB-II-Dezile; robuste Standardfehler geclustert auf Stadtebene; weitere Kovariaten: Stadtteil-Lageund stadtfixe Effekte; das erste Dezil fungiert als Vergleichskategorie; Kitaversorgung ist die Abdeckung, wie in Formel 1 dargestellt; Westen: N=1.728 in 41 Städten. Konfessionellle gemeinnützige Kitaversorgung Öffentliche Kitaversorgung Abbildung A2 Koeffizientenplots Kitaverteilung nach SGB-II-Dezilen je Stadt, insgesamt und nach Trägerschaft für den Westen Deutschlands Sonstige gemeinnützige Kitaversorgung –1 –.8 –.6 –.4 –.2 .4.20 .6 .8 Kitaversorgung insgesamt 10. Dezil SGB II 8. Dezil SGB II 2. Dezil SGB II 6. Dezil SGB II 4. Dezil SGB II 10. Dezil SGB II 8. Dezil SGB II 2. Dezil SGB II 6. Dezil SGB II 4. Dezil SGB II 10. Dezil SGB II 8. Dezil SGB II 2. Dezil SGB II 6. Dezil SGB II 4. Dezil SGB II 10. Dezil SGB II 8. Dezil SGB II 2. Dezil SGB II 6. Dezil SGB II 4. Dezil SGB II 32 MPIfG Discussion Paper 25/6 Sonstige gemeinnützige Kitaversorgung –1 –.8 –.6 –.4 –.2 .4.20 .6 .8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 Konfessionellle gemeinnützige Kitaversorgung Öffentliche Kitaversorgung Kitaversorgung insgesamt Abbildung A3 Koeffizientenplots Kitaverteilung nach SGB-II-Dezilen je Stadt, insgesamt und nach Trägerschaft für den Osten Deutschlands Anmerkung: OLS-Regressionen mit 95-%-Konfidenzintervallen für die Stichprobe insgesamt sowie öffentliche, konfessionelle und nichtkonfessionelle Kitaversorgung; abhängige Variable: Kitaversorgung; unabhängige Variable: SGB-II-Dezile; robuste Standardfehler geclustert auf Stadtebene; weitere Kovariaten: Stadtteil-Lageund stadtfixe Effekte; das erste Dezil fungiert als Vergleichskategorie; Kitaversorgung ist die Abdeckung, wie in Formel 1 dargestellt; Osten: N = 885 in 11 Städten. 10. Dezil SGB II 8. Dezil SGB II 2. Dezil SGB II 6. Dezil SGB II 4. Dezil SGB II 10. Dezil SGB II 8. Dezil SGB II 2. Dezil SGB II 6. Dezil SGB II 4. Dezil SGB II 10. Dezil SGB II 8. Dezil SGB II 2. Dezil SGB II 6. Dezil SGB II 4. Dezil SGB II 10. Dezil SGB II 8. Dezil SGB II 2. Dezil SGB II 6. Dezil SGB II 4. Dezil SGB II Diermeier, Engler, Fremerey, Wansleben: Sozioökonomische Segregation und Kitaversorgung 33 Kitaversorgung insgesamt Öffentliche Kitaversorgung Konfessionellle gemeinnützige Kitaversorgung Sonstige gemeinnützige Kitaversorgung –.05 –.04 –.03 –.02 –.01 .01 .02 .03 .04 .050 .05–.05 .04.03.02.010–.01–.02–.03–.04 Abbildung A4 Koeffizientenplots Kitaverteilung nach Anteil Kinder in SGB-II beziehenden Bedarfsgemeinschaften, oben: gesamt; unten: nach Trägerschaft Anmerkung: OLS-Regressionen mit 95-%-Konfidenzintervallen; abhängige Variable: Anteil der Kinder in SGB-II-beziehenden Bedarfsgemeinschaften; unabhängige Variable: Kitaversorgung; robuste Standardfehler geclustert auf Stadtebene; weitere Kovariaten: Ost-, Stadtteil-Lageund stadtfixe Effekte; Kitaversorgung ist die Abdeckung, wie in Formel 1 dargestellt; N=2.500 Stadtteile in 51 deutschen Städten (ohne Mainz, wegen fehlender Daten zum Anteil der Kinder in SGB-II-Bedarfsgemeinschaften). 34 MPIfG Discussion Paper 25/6 –1–2–3–4 10 Anmerkung: OLS-Regressionen mit 95-%-Konfidenzintervallen für die Stichproben ostund westdeutscher Städte; abhängige Variable: SGB-II-Quote; unabhängige Variable: Kitaversorgung; robuste Standardfehler geclustert auf Stadtebene; weitere Kovariaten: Stadtteil-Lageund stadtfixe Effekte; Kitaversorgung ist die Abdeckung, wie in Formel 1 dargestellt; Westen (mit Berlin): N=2.263 in 42 Städten; Osten (ohne Berlin): N=350 in 10 Städten. Abbildung A5 Koeffizientenplots Kitaverteilung nach SGB-II-Quote Ost-West (Osten ohne Berlin), oben: gesamt; unten: nach Trägerschaft Kitaversorgung insgesamt Öffentliche Kitaversorgung Konfessionellle gemeinnützige Kitaversorgung Sonstige gemeinnützige Kitaversorgung –1–2–3–4 10 Westen Osten Diermeier, Engler, Fremerey, Wansleben: Sozioökonomische Segregation und Kitaversorgung 35 –7 –6 –5 –4 –3 43210–1–2 –1–2–3–7 –6 –5 –4 1 2 3 40 Kitaversorgung insgesamt Anmerkung: OLS-Regressionen mit 95-%-Konfidenzintervallen; abhängige Variable: SGB-II-Quote; unabhängige Variable: Kitaversorgung; robuste Standardfehler; weitere Kovariaten: Stadtteil-LageEffekte; N = 86. Öffentliche Kitaversorgung Konfessionellle gemeinnützige Kitaversorgung Sonstige gemeinnützige Kitaversorgung Abbildung A6 Koeffizientenplots Kitaverteilung nach SGB-II-Quote anhand offizieller Kitadaten für Köln; oben: gesamt; unten: nach Trägerschaft 36 MPIfG Discussion Paper 25/6 Anmerkung: OLS-Regressionen mit 95-%-Konfidenzintervallen; abhängige Variable: SGB-II-Quote; unabhängige Variable: Kitaversorgung; robuste Standardfehler; weitere Kovariaten: StadtteilLage-Effekte; N = 86. –1–2–3–7 –6 –5 –4 1 2 3 40 Öffentliche Kitaversorgung Konfessionellle gemeinnützige Kitaversorgung Sonstige gemeinnützige Kitaversorgung Abbildung A7 Koeffizientenplots Kitaverteilung nach SGB-II-Quote anhand Google-Daten für Köln; oben: gesamt; unten: nach Trägerschaft Kitaversorgung insgesamt –1–2–3–7 –6 –5 –4 1 2 3 40 Ordering Information MPIfG Discussion Papers Available from the MPIfG or can be downloaded free of charge from the MPIfG website MPIfG Books Available from bookstores; abstracts on the MPIfG website mpifg.de/publications New Titles Consult our website for up-to-date information about MPIfG publications. You can also subscribe to our mailing list to regularly receive information about new publications by MPIfG researchers. Recent Titles in the Publication Series of the MPIfG MPIfG Discussion Papers DP 25/5 M. Schedelik, A. Nölke Peripheral Growth Models and the Global Economy: A Second Image IPE Perspective DP 25/4 F. Bulfone, M. Stratenwerth, A. Tassinari Shifting Paths? The Evolution of Southern European Growth Trajectories Between the Global Financial Crisis and the Covid Pandemic DP 25/3 G. Moreno Untrustworthy Authorities and Complicit Bankers Unraveling Monetary Distrust in Argentina DP 25/2 E. Soer Neoliberalism’s True Heirs: What Late-Apartheid South Africa Can Teach Us About the Contemporary Far Right DP 25/1 P. Gannon, D. Pullan Sanctuaries, Islands, and Deserts: A Typology of Regionalized Abortion Policy DP 24/9 S. Hadziabdic, S. Kohl Firm Size and Society: The Link Between Firm Size, Job Outcomes, and Political Attitudes DP 24/8 D. Di Carlo, A. Ciarini, A. Villa Between Export-Led Growth and Administrative Keynesianism: Italy’s TwoTiered Growth Regime DP 24/7 C. Locatelli Mind the Output Gap The New Technocratic Politics of EU Fiscal Rules in Italy DP 24/6 F. Bulfone, T. Ergen, E. Maggor The Political Economy of Conditionality and the New Industrial Policy DP 24/5 J. Beckert What Makes an Imagined Future Credible? DP 24/4 J. Beckert, L. Arndt The Greek Tragedy: Narratives and Imagined Futures in the Greek Sovereign Debt Crisis DP 24/3 H. M. Schwartz Triffin Reloaded: The Matrix of Contradictions around Global Quasi-State Money. DP 24/2 A. v. d. Heide Dealing Government Bonds: Trading Infrastructures and Infrastructural Power in European Markets for Public Debt DP 24/1 A. Maschke Talking Exports: The Representation of Germany’s Current Account in Newspaper Media MPIfG Books H. Pool The Game: The Economy of Undocumented Migration from Afghanistan to Europe Oxford University Press, 2025 B. Hancké, T. Van Overbeke, D. Voss Understanding Political Economy: Capitalism, Democracy and Inequality Edward Elgar, 2025 J. Beckert Verkaufte Zukunft: Warum der Kampf gegen den Klimawandel zu scheitern droht Suhrkamp, 2024 G. Rilinger Failure by Design: The California Energy Crisis and the Limits of Market Planning Chicago University Press, 2024 W. Streeck Taking Back Control? States and State Systems After Globalism Verso, 2024 S. Rapic (Hg.) Wege aus dem Kapitalismus? Autorengespräche mit Colin Crouch, Nancy Fraser, Claus Offe, Wolfgang Streeck und Joseph Vogl Nomos, 2023 B. Bremer Austerity from the Left: Social Democratic Parties in the Shadow of the Great Recession Oxford University Press, 2023 L. Wansleben The Rise of Central Banks: State Power in Financial Capitalism Harvard University Press, 2023 Das Max-Planck-Institut für Gesellschaftsforschung ist eine Einrichtung der Spitzenforschung in den Sozialwissenschaften. Es betreibt anwendungsoffene Grundlagenforschung mit dem Ziel einer empirisch fundierten Theorie der sozialen und politischen Grund lagen moderner Gesellschaftsordnungen. Im Mittelpunkt steht die Untersuchung der Zusammenhänge zwischen ökonomischem, sozialem und politischem Handeln. Mit einem vornehmlich institutionellen Ansatz wird erforscht, wie Märkte, Unternehmen und die Regulation der Wirtschaft in historische, politische und kulturelle Zusammenhänge eingebettet sind, wie sie entstehen und wie sich ihre gesellschaftlichen Kontexte verändern. Das Institut schlägt eine Brücke zwischen Theorie und Politik und leistet einen Beitrag zur politischen Diskussion über zentrale Fragen moderner Gesellschaften. The Max Planck Institute for the Study of Societies conducts basic research on the governance of modern societies. It aims to develop an empirically based theory of the social and political foundations of modern economies by investigating the interrelation between economic, social, and political action. Using a variety of approaches and research methods, it examines how markets and business organizations are embedded in historical, institutional, political, and cultural frameworks, how they develop, and how their social contexts change over time. The Institute seeks to build a bridge between theory and policy and to contribute to political debate on major challenges facing modern societies.