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Description:
Dieses Papier stellt Modellrechnungen zur Entwicklung der Gesetzlichen Rentenversicherung (GRV) vor. Es beruht vorwiegend auf dem MEA-PENSIM Modell des Munich Center of the Economics of Aging (MEA) und ergänzend auf dem PENPRO-Modell des DIW. Das Modell projiziert aus Annahmen und Setzungen in mehreren Schritten die Entwicklung der Demographie und Beschäftigung sowie der wichtigsten Kenngrößen der GRV. Annahmen zur künftigen Entwicklung von Geburtenrate, Lebenserwartung und Einwanderung richten sich nach den mittleren Annahmen der 14. koordinierten Bevölkerungsvorausberechnung des Statistischen Bundesamtes. Für die Beschäftigungsvorausberechnung folgen wir für die Jahre von 2019 bis 2028 den Annahmen des Rentenversicherungsberichts 2019. Danach nehmen wir an, dass sich die Erwerbsquoten der Männer in Zukunft nicht verändern, die Erwerbsquoten für Frauen jedoch kohortentypisch im Zeitverlauf ansteigen werden. Gegenüber früheren Projektionen und alternativen aktuellen Vorausberechnungen (z.B. Bundesbank 2019) ist das Basisszenario relativ optimistisch. Das Papier stellt jedoch auch die Ergebnisse einer weiten Bandbreite alternativer Annahmen vor. Laut Basisszenario wird der Beitragssatz zur GRV im Jahr 2033 die Grenze von 22% überschreiten. Das Sicherungsniveau wird im Jahr 2039 das Niveau von 43% unterschreiten. Da der Durchschnittslohn im Mittel jedoch stärker ansteigen wird als die demographische Belastung, wird die Kaufkraft der gesetzlichen Rente nicht fallen, sondern auch in Zukunft weiter steigen. Der Anstieg des aktuellen Rentenwertes fällt in den Jahren zwischen 2025 und 2035 zwar deutlich niedriger aus als der Anstieg der Bruttolöhne, die Renten werden jedoch in ihrer Kaufkraft selbst in dieser Zeit weiter ansteigen. Dies gilt auch für fast alle weniger optimistischen Szenarien. Der demographische Wandel führt also nicht zu einem Absinken von Rentenleistungen, sondern nur zu einem langsameren Anstieg. Die Mehrbelastung der GRV durch den demographischen Wandel muss nicht aus der Substanz, sondern kann aus ...