--- title: "Konsortium Bildungsmonitoring bundesweite Kreistypisierung unter 400 Stadt- und Landkreisen in Deutschland; sechs Cluster identifiziert" sdDatePublished: "2026-04-30T19:35:00Z" source: "https://www.statistik-bw.de/fileadmin/user_upload/Service/Veroeff/Statistisches_Monatsheft/Beitrag_26_04_01.pdf" topics: - name: "education policy" identifier: "medtop:20001338" - name: "demographics" identifier: "medtop:20000770" - name: "economics" identifier: "medtop:20000745" - name: "social sciences" identifier: "medtop:20000742" locations: - "Baden-Württemberg" - "Bremen" - "Nordsachsen" - "Berlin" - "Viersen" - "Germany" - "Altenburger Land" - "Breisgau-Hochschwarzwald" - "Marburg-Biedenkopf" - "Karlsruhe" - "Düren" - "Wesel" - "Zollernalbkreis" - "Gera" - "Rastatt" - "Ravensburg" - "Heidelberg" - "Heilbronn" - "Leipzig" - "Reutlingen" - "Gotha (Landkreis)" - "Hessen" - "Mittelsachsen" - "Greiz (Landkreis)" - "Wartburgkreis" - "Goslar" - "Jena" - "Stuttgart" - "Munich" - "Tübingen" - "Lörrach (Landkreis)" - "Sömmerda (Landkreis)" - "Konstanz" - "Herzogtum Lauenburg" - "Böblingen" - "Saalfeld-Rudolstadt" - "Eisenach (Landkreis)" - "Rhineland-Palatinate" - "Meißen (Landkreis)" - "Stormarn" - "Zwickau" - "Euskirchen" - "Lower Saxony" - "Altmarkkreis Salzwedel" - "Esslingen" - "Harz" - "Pinneberg" - "Burgenlandkreis" - "Börde" - "Schmalkalden-Meiningen" - "Anhalt-Bitterfeld" - "Ludwigsburg" - "Sonneberg (Landkreis)" - "Waldshut-Tiengen" - "Mannheim" - "Odenwaldkreis" - "Stendal (Landkreis)" - "Suhl" - "Saarland" - "Hamburg" - "Vogtlandkreis" - "Sächsische Schweiz-Osterzgebirge" - "Frankenthal" - "Baden-Baden" - "Ulm" - "Pforzheim" - "Brandenburg" - "Weimarer Land" - "Unstrut-Hainich-Kreis" - "Neustadt an der Weinstraße" - "Bavaria" - "Kleve" - "Schleswig-Holstein" - "Kaufbeuren" - "Nordhausen (Landkreis)" - "Salzlandkreis" - "Freiburg (im Breisgau)" - "Weimar" - "Saalekreis" - "Mansfeld-Südharz" - "Gießen" - "Jerichower Land" - "Kyffhäuserkreis" - "Ilm-Kreis" - "Hildburghausen (Landkreis)" - "Bodenseekreis" - "Eichsfeld" - "Region Hannover" - "Erfurt" - "Saale-Orla-Kreis" - "Saale-Holzland-Kreis" - "Wittenberg (Landkreis)" - "Wesermarsch" - "North Rhine-Westphalia" --- Konsortium Bildungsmonitoring bundesweite Kreistypisierung unter 400 Stadt- und Landkreisen in Deutschland; sechs Cluster identifiziert Wo ähneln sich die Rahmenbedingungen für die kommunale Bildungspolitik? Wo ähneln sich die Rahmenbedingungen für die kommunale Bildungspolitik? Ergebnisse einer bundesweiten Kreistypisierung Vor dem Hintergrund demografischer Umbrüche und sozioökonomischer Disparitäten steht die kommunale Bildungspolitik vor der Herausforderung, mit knappen Ressourcen bedarfsgerechte Infrastrukturen unter höchst unterschiedlichen Voraussetzungen zu gestalten. Um den gezielten interkommunalen Erfahrungsaus- tausch zu unterstützen und den Transfer von Lösungsstrategien zu erleichtern, wurde eine Kreistypisierung durchgeführt, die mittels Clusteranalysen über 20 Indikatoren hinweg sechs vergleichsweise homogene Gruppen unter den 400 Stadt- und Landkreisen in Deutschland identifiziert. Über die Dimensionen Demografie, soziale Lage, Wirtschafts- und Siedlungsstruktur werden strukturelle Ähnlichkeiten sichtbar gemacht. Die aus der empirischen Analyse identifizierten sechs Cluster zeigen Gemeinsamkeiten zwischen den kreis- freien Städten sowie in den großen Ballungsräumen. Strukturelle Unterschiede in den analysierten Rahmen‑ bedingungen gibt es zwischen den Landkreisen in Nord- und Ostdeutschland sowie denen in West- und Süddeutschland. Einleitung Effektive Bildungspolitik findet vor Ort statt. Als zentraler Schlüssel für die soziale und ökonomische Entwicklung einer Gesellschaft ist Bildung untrennbar mit den lokalen Rahmenbedingungen verknüpft, unter denen sie entsteht und wirkt. Während aus bildungs- politischer Perspektive die herausragende Bedeutung eines hohen Bildungsstandes für die Zukunftsfähig- keit einer globalisierten Wissensgesellschaft betont wird (Autor/-innengruppe Bildungsberichterstattung 2024), zeigt sich in der Realität der kommunalen Bil- dungslandschaften eine erhebliche Heterogenität. Für das Individuum bringt ein hoher Bildungsstand zwar bessere „Chancen auf eine individuelle Lebensführung und auf eine aktive Teilhabe am gesellschaftlichen Leben“ (Autorengruppe Bildungsberichterstattung 2010: S. 16) mit sich, doch sind die Möglichkeiten der Bildungsteilhabe räumlich ungleich verteilt. Diese unterscheiden sich nicht nur strukturell zwischen den Bundesländern, sondern noch deutlicher zwischen kleinräumigen regionalen Strukturen (vgl. Ammermül- ler und Zwick 2005; Arnold et al. 2015). So haben Siedlungsstruktur ebenso wie sozioökonomi- sche und demografische Entwicklungen einer Region, wie sinkende Geburtenzahlen oder ein negativer Wanderungssaldo, direkten Einfluss auf die kommu- nalen Handlungsmöglichkeiten und -verpflichtungen. Beispielsweise erfordern Veränderungen in der Alters- struktur der Bevölkerung eine stetige Anpassung der Bildungs- und Ausbildungsinfrastrukturen. Dabei beeinflussen wirtschaftliche Rahmenbedingungen nicht nur die Quantität von Bildungsangeboten, son- dern auch deren Nutzen (Bildungserträge) für Indivi- duen (vgl. Ammermüller und Zwick 2005). Unter die- sen Nutzen werden sowohl monetäre Erträge wie ein höheres Einkommen als auch nicht-monetäre Effekte Bildung und Kultur | Bildungsstruktur und -ausgaben 5 Statistisches Monatsheft Baden-Württemberg | 4/2026 Leben und Arbeiten Leben und Arbeiten wie eine gesteigerte Gesundheit und soziale Teilhabe subsumiert. Auch Siedlungsstruktur und Bildungs- infrastruktur sind eng miteinander verknüpft: Während Ballungszentren meist vielfältige Angebote in der Hochschul- und Erwachsenenbildung bereitstellen (vgl. Autor/-innengruppe Bildungsberichterstattung 2024), stellt in ländlichen Gebieten bereits die Siche- rung wohnortnaher Angebote in der frühen Bildung oder Berufsausbildung eine besondere Herausforde- rung dar. Das Ziel von Bildungspolitik kann es daher nicht sein, flächendeckend identische Angebote zu forcieren; dafür sind die Voraussetzungen in den Stadt- und Landkreisen zu unterschiedlich. Die Herausforderung der Bildungsplanung vor Ort besteht darin, das best- mögliche und bedarfsgerechte Angebot unter den gegebenen Bedingungen zu schaffen. Um diesen spezifischen Herausforderungen zu begegnen, ist ein systematischer Wissensaustausch („Voneinander- Lernen“) im kommunalen Bildungsmanagement essen- ziell (siehe Info-Box „Konsortium Bildungsmonito- ring“). Hier setzt die vorliegende Kreistypisierung an, die Bestandteil der seit vielen Jahren vom Bundesmi- nisterium für Bildung, Familie, Senioren, Frauen und Jugend (BMBFSFJ) geförderten „Transferinitiative Kommunales Bildungsmanagement“ ist. Die Kreis- typisierung zeigt auf, wo die bildungsrelevanten Rahmenbedingungen in den kreisfreien Städten und Landkreisen ähnlich sind und es folglich besonders lohnenswert sein kann, sich über gemeinsame Heraus- forderungen und gefundene Lösungen auszutauschen. Außerdem können mithilfe einer solchen Typisierung Analysen mit regionalem Bezug auf bundesweiter Ebene unterstützt werden. Da sich Rahmenbedingun- gen dynamisch ändern, wird die Kreistypisierung im zweijährigen Turnus durchgeführt. Als Basis wurden 20 Indikatoren identifiziert, die sich den Dimensionen demografische Entwicklung, soziale Lage, Wirtschafts- struktur und Siedlungsstruktur zuordnen lassen. Info-Box Konsortium Bildungsmonitoring Das Statistische Bundesamt, das Statistische Landesamt Baden-Württemberg und das Deut- sche Institut für Erwachsenenbildung verfolgen gemeinsam als „Konsortium Bildungsmonitoring“ (https://www.transferinitiative.de/konsortium_ bildungsmonitoring.php) das Ziel, Kommunen durch ihre Angebote beim Aufbau eines kom- munalen Bildungsmonitorings zu unterstützen. Ein zentrales Instrument ist die Kreistypisierung, durch die kommunale Rahmenbedingungen regelmäßig analysiert werden. Zudem stehen vielfältige Datenangebote zur Verfügung: die Kommunale Bildungsdatenbank (KBD; www. bildungsmonitoring.de) mit individualisierbaren Dashboards, die Regionaldatenbank Deutsch- land mit umfassenden Struktur- und Regional- daten, die Volkshochschulstatistik, das gemein- same Statistikportal der Statistischen Ämter sowie Einzelauswertungen über die Statistischen Landesämter. Diese Ressourcen bilden die Grundlage für eine evidenzbasierte Gestaltung kommunaler Bildungslandschaften. 6 Statistisches Monatsheft Baden-Württemberg | 4/2026 Leben und Arbeiten Übersicht Merkmalsvariablen der Clusteranalyse Name der Kennzahl Jahr, Quelle Demografie Anteil Bevölkerung unter 18 Jahre 2023, Regionaldatenbank Anteil Bevölkerung über 65 Jahre Wanderungssaldo 18 bis unter 25-Jährige Wanderungssaldo Soziale Lage Entwicklung der Arbeitslosenquote bezogen auf die abhängigen zivilen Erwerbspersonen 2023, 2018, INKAR Anteil der Arbeitslosen unter 25 Jahre an den zivilen Erwerbspersonen gleichen Alters 2023, INKAR Verfügbares Einkommen je Einwohnerin und Einwohner 2022, VGRdL Anzahl Empfängerinnen und Empfänger von Grundsicherung (65 Jahre und älter) 2023, Regionaldatenbank Anteil Empfängerinnen und Empfänger von Grundsicherung (65 Jahre und älter) 2023, Regionaldatenbank Wirtschaftsstruktur Gewerbesteuer je Einwohnerin und Einwohner 2023, Regionaldatenbank Bruttoinlandsprodukt je Einwohnerin und Einwohner 2023, VGRdL Anteil Beschäftigte mit Anforderungsniveau Helferin und Helfer 2023, INKAR Anteil Betriebe mit 50 bis 249 sozialversicherungspflichtig Beschäftigten 2023, Regionaldatenbank Anteil Betriebe mit 250 und mehr sozialversicherungspflichtig Beschäftigten 2023, Regionaldatenbank Anteil der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten am Arbeitsort im sekundären Sektor an allen sozialversicherungspflichtig Beschäftigten 2023, INKAR Entwicklung Sekundärsektor 2023, 2018, INKAR Entwicklung Tertiärsektor 2023 2018, INKAR Entwicklung des Bruttoinlandsprodukts (BIP) je Einwohnerin und Einwohner 2023, 2018, VGRdL Siedlungsstruktur Pendlersaldo 2023, Regionaldatenbank Anteil Landwirtschaftsfläche an der Gesamtfläche 2023, INKAR Datenquelle: Eigene Darstellung. 7 Statistisches Monatsheft Baden-Württemberg | 4/2026 Leben und Arbeiten Methodik und Ergebnisse der Kreistypisierung 2025 Die methodische Grundlage der vorliegenden Untersu- chung bildet eine Clusteranalyse, die es ermöglicht, die 400 Stadt- und Landkreise Deutschlands anhand einer Vielzahl heterogener Merkmale simultan zu betrach- ten. Ziel ist es, in sich möglichst homogene Gruppen (Cluster) zu identifizieren, die untereinander deutliche Unterschiede aufweisen. Diese Methode eignet sich in besonderer Weise für die Typisierung der kommunalen Ebene, da sie komplexe sozioökonomische Ähnlich- keitsstrukturen sichtbar macht. Eine ausführliche Dokumentation zu den methodischen Details findet sich bei Konrath und Bach (2024) sowie Velimsky et al. (2026). Die Analysen basieren auf 20 Variablen (siehe Über- sicht), die bereits in der vorangegangenen Kreis- typisierung 2023 verwendet wurden (vgl. Konrath und Bach 2024). Damit folgt die Auswahl den theo- retischen Vorüberlegungen früherer Erhebungen und gewährleistet eine methodische Kontinuität (ausführ- lich hierzu Konrath und Bach 2024). Als Datenquellen dienen die Regionaldatenbank Deutschland, die Kom- munale Bildungsdatenbank, die INKAR-Datenbank des Bundesinstituts für Bau-, Stadt- und Raumforschung (BBSR) sowie die Volkswirtschaftlichen Gesamt- rechnungen der Länder (VGRdL). Die Datenstände beziehen sich überwiegend auf das Berichtsjahr 2023 (verfügbares Einkommen: 2022). Wichtig für die Interpretation der Ergebnisse ist der Hinweis, dass Clusteranalysen nur Ähnlichkeiten zwischen den Daten/Merkmalen beschreiben, jedoch keine kausalen Ursache-Wirkungs-Beziehungen abbil- den. Es zeigt nur, dass die Kommunen ähnliche Eigen- schaften oder Muster aufweisen. Ein gemeinsames Cluster bedeutet somit nicht zwangsläufig, dass ein Merkmal das andere verursacht hat, zum Beispiel dass eine hohe Arbeitslosigkeit bei Jüngeren eine größere Abwanderung bewirkt. Die Ergebnisse der Kreistypisierung 2025 sind in der Karte veranschaulicht (eine detaillierte tabellarische Zuordnung findet sich bei Velimsky et al. 2026). Ähnlich wie bei früheren Analysen ergab die empiri- sche Untersuchung eine Aufteilung der bundeswei‑ ten Kommunallandschaft in sechs charakteristische Cluster. Während die Cluster 1, 2 und 3 mit 83, 79 bzw. 168 Einheiten die mit Abstand größten Gruppen bil‑ den, setzen sich die Cluster 4, 5 und 6 aus deutlich weniger Kreisen und kreisfreien Städten zusammen (Cl. 4: 12, Cl. 5: 15, Cl. 6: 43). Geografisch lassen sich klare Verteilungsmuster erkennen: In den Clustern 2 und 5 sind überwiegend Landkreise und kreisfreie Städte in Nord- und Ost- deutschland zu finden. Die Cluster 3 und 6 umfassen vor allem Einheiten in West- und Süddeutschland. Die wirtschaftlich hochzentralisierten (Groß-)Städte der Cluster 1 und 4 verteilen sich hingegen über das gesamte Bundesgebiet. Die im Folgenden dargestellte inhaltliche Beschreibung der Cluster basiert auf den Clustermittelwerten der betrachteten Variablen. Diese werden schematisch charakterisiert, um die wesent- lichen Merkmale der jeweiligen Typen im direkten Ver- gleich herauszuarbeiten (für detaillierten Mittelwerte (Kennzahlen) aller Indikatoren siehe Velimsky et al. (2026)). 8 Statistisches Monatsheft Baden-Württemberg | 4/2026 Leben und Arbeiten Hessen Rheinland-Pfalz Saarland Schleswig-Holstein Niedersachsen Nordrhein-Westfalen Thüringen Sachsen-Anhalt Sachsen Brandenburg Mecklenburg-Vorpommern Bayern Baden-Württemberg 22-22-26-01M, © Kartengrundlage GfK GeoMarketing GmbH, Karte erstellt mit RegioGraph 2025; Statistisches Landesamt Baden-Württemberg. Cluster in den Stadt- und Landkreisen Deutschlands 2025 Datenquellen: Eigene Berechnungen auf Basis von Daten der Regionaldatenbank, Kommunale Bildungsdatenbank, INKAR-Datenbank des Bundesinstituts für Bau-, Stadt- und Raumforschung und die Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen der Länder. Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5 Cluster 6 Karte 9 Statistisches Monatsheft Baden-Württemberg |