Regionale Arbeitsmarktprognose für 2017. Mehr Arbeitsplätze.

Bei guter Entwicklung wird die sozialversicherungspflichtige Beschäftigung 2017 am Bayerischen Untermain um 3.500 über dem Wert von 2016 liegen, bei schlechter um 1.300 darunter. Im besten Fall steigt also die Zahl der Arbeitsplätze von 135.400 auf 138.900.
Bei guter Entwicklung wird die Arbeitslosigkeit 2017 um 1.200 unter dem Wert von 2016 liegen, bei schlechter um 1.100 darüber. Dabei geht das IAB von durchschnittlich 7.700 Arbeitslosen in 2016 aus. Für die ersten neun Monate 2016 betrug der Schnitt 7.869.

Harald Maidhof, der Leiter der Agentur für Arbeit Aschaffenburg wertet diesen Blick in die Zukunft als recht realistisch: „Ich hoffe, dass die Arbeitslosigkeit in 2017 nicht stark zunimmt und gehe bei der Beschäftigung davon aus, dass mehr Arbeitsplätze entstehen. Es gibt allerdings schwer einschätzbare Unsicherheiten, etwa die Folgen des Brexit, die Stabilität des europäischen Bankensektors, die Wirtschaft in einigen Schwellenländern, sowie Probleme in einzelnen örtlichen Unternehmen. Das ist gerade für eine exportabhängige Region wie den Bayerischen Untermain von Bedeutung.“

Die Arbeitslosigkeit wird 2017 voraussichtlich bei durchschnittlich 2,62 Millionen Personen liegen, geht aus der Ende September veröffentlichten Prognose des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) hervor. Das wären rund 70.000 weniger als in diesem Jahr. Zugleich wird dem IAB zufolge die Zahl der Erwerbstätigen um 480.000 auf 44,03 Millionen steigen. Das IAB erwartet in seiner Prognose ein Wachstum des realen Bruttoinlandsprodukts (BIP) von 1,8 Prozent im Jahr 2016 und von 1,3 Prozent im Jahr 2017.

Auf dieser Basis hat das IAB aktuell Prognosen für die Zahl der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten, der Arbeitslosen, sowie der erwerbsfähigen Leistungsberechtigten für Bundesländer und Agenturbezirke vorgelegt. Die Prognosen der Zahl der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten, Arbeitslosen und erwerbsfähigen Leistungsberechtigten werden dreistufig durchgeführt. Dabei werden verschiedene Prognosemodell mit regionalem Expertenwissen verknüpft. Prognosen sind per Definition durch Unsicherheiten gekennzeichnet. Aus diesem Grund werden sowohl Unter- als auch Obergrenzen der Prognosen berechnet.