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Viele Initiativen und Programme zielen darauf, die Mobilität von Arbeitskräften zu stärken. Der gemeinsame Europäische Arbeitsmarkt ist bislang eher ein politischer Wunsch, denn gelebte Realität: Weniger als 10 Prozent der Erwerbstätigen arbeiten nicht in ihrem Herkunftsland. Insbesondere junge Menschen bewegen sich von Ost nach West oder von Süd nach Nord – meistens mit dem Ziel, die eigene ökonomische Situation zu verbessern. Der Anteil der Tagespendler ist dagegen mit knapp 24 Prozent deutlich höher. Neben einem höheren Einkommen lockt die Erwerbstätigen auch ein Mangel an passfähigen Arbeitsplätzen am Wohnort in die Nachbarregionen.
In der Großregion Saarland-Lothringen-Luxemburg-Rheinland-Pfalz-Wallonie-Deutsch-sprachige Gemeinschaft Belgiens ist ein rasanter demografischer Wandel zu erwarten, die Altersstruktur der Bevölkerung wird sich erheblich verändern. Die Zahl der über 80-jährigen, hochaltrigen Einwohnerinnen und Einwohner in der Großregion wird bis zum Jahr 2030 voraussichtlich um 29,4% steigen. Im Jahr 2013 lebten 626.065 Menschen im Alter von über 80 Jahren in der Großregion, im Jahr 2030 werden es 812.657 sein. Besonders stark dürfte der Anstieg der hochaltrigen Bevölkerung in der DG Belgien (+44,4%) und in Luxemburg (+36,2%) ausfallen. Da mit einer älter werdenden Bevölkerung auch die Zahl der Personen steigt, die auf professionelle Pflege angewiesen sind, steht die Großregion vor folgender Herausforderung: Mit einer ausreichenden Zahl an Pflegekräften muss die pflegerische Versorgung für den erhöhten Bedarf sichergestellt werden. Dafür ist eine Bedarfsanalyse für die kommenden Jahre notwendig.
Background: As health workforce policy is gaining momentum, data sources and monitoring systems have significantly improved in the European Union and internationally. Yet data remain poorly connected to policy-making and implementation and often do not adequately support integrated approaches. This brings the importance of governance and the need for innovation into play.
Case: The present case study introduces a regional health workforce monitor in the German Federal State of Rhineland-Palatinate and seeks to explore the capacity of monitoring to innovate health workforce governance. The monitor applies an approach from the European Network on Regional Labour Market Monitoring to the health workforce. The novel aspect of this model is an integrated, procedural approach that promotes a ‘learning system’ of governance based on three interconnected pillars: mixed methods and bottom-up data collection, strong stakeholder involvement with complex communication tools and shared decision- and policy-making. Selected empirical examples illustrate the approach and the tools focusing on two aspects: the connection between sectoral, occupational and mobility data to analyse skill/qualification mixes and the supply–demand matches and the connection between monitoring and stakeholder-driven policy.
Conclusion: Regional health workforce monitoring can promote effective governance in high-income countries like Germany with overall high density of health workers but maldistribution of staff and skills. The regional stakeholder networks are cost-effective and easily accessible and might therefore be appealing also to low- and middle-income countries.