April 2026Stichtag 30.04.2026veröffentlicht

Am 30.04.2026 bestanden 389.361 Beschäftigungsverhältnisse, 2.114 weniger als im März 2026.

Beleg

Tabelle: stat.stat_beschaeftigte
Lieferung: April 2026
Regelstand: c3ecc447f8384fea
Lauf: 74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955

SELECT to_char(zeitraum_bis, 'YYYY-MM') AS monat, sum(wert) AS beschaeftigungsverhaeltnisse
FROM stat.stat_beschaeftigte
WHERE regelsatz = 'v1' AND zeitraum_art = 'Stichtag' AND variable = 'Beschaeftigungsverhaeltnisse'
  AND ((regelstand = 'c3ecc447f8384fea' AND zeitraum_bis BETWEEN '2026-03-01' AND '2026-03-31')
       OR (regelstand = 'c3ecc447f8384fea' AND zeitraum_bis BETWEEN '2026-04-01' AND '2026-04-30'))
GROUP BY 1 ORDER BY 1;

Veröffentlicht von Bernhard Götzendorfer.

9 Prüfungen auffällig.

Fehler in den Daten · 4 Prüfungen

Die Ursache ist bekannt, eine feste Regel behandelt sie.

Bei 1.962 Beschäftigungsverhältnissen fehlt die Branche oder das Bundesland. Sie zählen unter „unbekannt“.1.962

erklärt, Datenproblem

Was wir tun: Unbekannt (UNB bzw. 0), Zeile zählt.

Beleg

Tabelle: meta.pruefung_treffer
Lieferung: April 2026
Regelstand: c3ecc447f8384fea
Lauf: 74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955

SELECT r.name, p.anzahl, p.umfang, coalesce(p.einstufung, 'nicht-erklaerbar') AS einstufung, p.massnahme, p.anhalten,
       p.details,
       ARRAY(SELECT q.nr FROM meta.rueckfrage q WHERE q.antwort IS NULL
             AND (q.nr = p.details ->> 'rueckfrage' OR q.regel_name = r.name)) AS offene_rueckfragen
FROM meta.pruefung_treffer p JOIN meta.regel r ON r.id = p.regel_id
WHERE p.lauf_id = 118 AND p.regel_id = 181 AND p.ebene = 'satz';

-- Prüfabfrage der Regel, mit der die Anzahl gerechnet wurde:
-- _bestand: Verhältnisse am Stichtag nach Abschnittswahl (statagent.zaehlung) im Lauf 118
WITH t AS (SELECT vvh_id, 1 AS gewicht FROM _bestand WHERE korrekturen && '{Q02_leer_unbekannt}'::text[])
SELECT coalesce(sum(gewicht), 0)::bigint AS n,
       coalesce((SELECT jsonb_agg(v ORDER BY v)
                 FROM (SELECT DISTINCT vvh_id AS v FROM t ORDER BY 1 LIMIT 5) b), '[]'::jsonb) AS beispiele
FROM t

Bei 382 Beschäftigungsverhältnissen steht im Geburtsdatum der Monat 13. Wir nehmen das Geburtsjahr und einen Ersatztag als Geburtstag.382

erklärt, Datenproblem

Was wir tun: Geburtstag unbekannt: 1. Juli des Geburtsjahres als Ersatztag, Alter in vollendeten Jahren am Stichtag.

Beleg

Tabelle: meta.pruefung_treffer
Lieferung: April 2026
Regelstand: c3ecc447f8384fea
Lauf: 74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955

SELECT r.name, p.anzahl, p.umfang, coalesce(p.einstufung, 'nicht-erklaerbar') AS einstufung, p.massnahme, p.anhalten,
       p.details,
       ARRAY(SELECT q.nr FROM meta.rueckfrage q WHERE q.antwort IS NULL
             AND (q.nr = p.details ->> 'rueckfrage' OR q.regel_name = r.name)) AS offene_rueckfragen
FROM meta.pruefung_treffer p JOIN meta.regel r ON r.id = p.regel_id
WHERE p.lauf_id = 118 AND p.regel_id = 175 AND p.ebene = 'satz';

-- Prüfabfrage der Regel, mit der die Anzahl gerechnet wurde:
-- _bestand: Verhältnisse am Stichtag nach Abschnittswahl (statagent.zaehlung) im Lauf 118
WITH t AS (SELECT vvh_id, 1 AS gewicht FROM _bestand WHERE geburtsdatum_status = 'monat_13')
SELECT coalesce(sum(gewicht), 0)::bigint AS n,
       coalesce((SELECT jsonb_agg(v ORDER BY v)
                 FROM (SELECT DISTINCT vvh_id AS v FROM t ORDER BY 1 LIMIT 5) b), '[]'::jsonb) AS beispiele
FROM t

49 Beschäftigungsverhältnisse tragen noch einen alten Branchencode aus ÖNACE 2003. Wir zählen sie zur Herstellung von Waren (Abschnitt C).49

erklärt, Datenproblem

Was wir tun: Zugeordnet zu C (Umsteiger ÖNACE 2003 zu 2008)

Beleg

Tabelle: meta.pruefung_treffer
Lieferung: April 2026
Regelstand: c3ecc447f8384fea
Lauf: 74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955

SELECT r.name, p.anzahl, p.umfang, coalesce(p.einstufung, 'nicht-erklaerbar') AS einstufung, p.massnahme, p.anhalten,
       p.details,
       ARRAY(SELECT q.nr FROM meta.rueckfrage q WHERE q.antwort IS NULL
             AND (q.nr = p.details ->> 'rueckfrage' OR q.regel_name = r.name)) AS offene_rueckfragen
FROM meta.pruefung_treffer p JOIN meta.regel r ON r.id = p.regel_id
WHERE p.lauf_id = 118 AND p.regel_id = 182 AND p.ebene = 'satz';

-- Prüfabfrage der Regel, mit der die Anzahl gerechnet wurde:
-- _bestand: Verhältnisse am Stichtag nach Abschnittswahl (statagent.zaehlung) im Lauf 118
WITH t AS (SELECT vvh_id, 1 AS gewicht FROM _bestand WHERE korrekturen && '{Q01_oenace_2003_unterabschnitte}'::text[])
SELECT coalesce(sum(gewicht), 0)::bigint AS n,
       coalesce((SELECT jsonb_agg(v ORDER BY v)
                 FROM (SELECT DISTINCT vvh_id AS v FROM t ORDER BY 1 LIMIT 5) b), '[]'::jsonb) AS beispiele
FROM t

8 Beschäftigungsverhältnisse haben ein Alter, das nicht stimmen kann. Sie zählen mit dem Alter „unbekannt“.8

erklärt, Datenproblem

Was wir tun: Alter unbekannt (-1), Beschäftigungsverhältnis zählt.

Beleg

Tabelle: meta.pruefung_treffer
Lieferung: April 2026
Regelstand: c3ecc447f8384fea
Lauf: 74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955

SELECT r.name, p.anzahl, p.umfang, coalesce(p.einstufung, 'nicht-erklaerbar') AS einstufung, p.massnahme, p.anhalten,
       p.details,
       ARRAY(SELECT q.nr FROM meta.rueckfrage q WHERE q.antwort IS NULL
             AND (q.nr = p.details ->> 'rueckfrage' OR q.regel_name = r.name)) AS offene_rueckfragen
FROM meta.pruefung_treffer p JOIN meta.regel r ON r.id = p.regel_id
WHERE p.lauf_id = 118 AND p.regel_id = 177 AND p.ebene = 'satz';

-- Prüfabfrage der Regel, mit der die Anzahl gerechnet wurde:
-- _bestand: Verhältnisse am Stichtag nach Abschnittswahl (statagent.zaehlung) im Lauf 118
WITH t AS (SELECT vvh_id, 1 AS gewicht FROM _bestand WHERE alter_roh > 110 OR alter_roh < 0)
SELECT coalesce(sum(gewicht), 0)::bigint AS n,
       coalesce((SELECT jsonb_agg(v ORDER BY v)
                 FROM (SELECT DISTINCT vvh_id AS v FROM t ORDER BY 1 LIMIT 5) b), '[]'::jsonb) AS beispiele
FROM t

Kein Fehler: echt oder üblich · 4 Prüfungen

Ungewohnt, aber echt oder üblich, etwa Saison oder Nachmeldungen. Zählt mit und wird vermerkt.

265 Beschäftigungsverhältnisse gehören Menschen ab 75 Jahren. Das ist echt, sie zählen in der Gruppe „75 und mehr“.265

erklärt, plausibel

Was wir tun: Gezählt, Zeile 75 und mehr.

Beleg

Tabelle: meta.pruefung_treffer
Lieferung: April 2026
Regelstand: c3ecc447f8384fea
Lauf: 74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955

SELECT r.name, p.anzahl, p.umfang, coalesce(p.einstufung, 'nicht-erklaerbar') AS einstufung, p.massnahme, p.anhalten,
       p.details,
       ARRAY(SELECT q.nr FROM meta.rueckfrage q WHERE q.antwort IS NULL
             AND (q.nr = p.details ->> 'rueckfrage' OR q.regel_name = r.name)) AS offene_rueckfragen
FROM meta.pruefung_treffer p JOIN meta.regel r ON r.id = p.regel_id
WHERE p.lauf_id = 118 AND p.regel_id = 178 AND p.ebene = 'satz';

-- Prüfabfrage der Regel, mit der die Anzahl gerechnet wurde:
-- _bestand: Verhältnisse am Stichtag nach Abschnittswahl (statagent.zaehlung) im Lauf 118
WITH t AS (SELECT vvh_id, 1 AS gewicht FROM _bestand WHERE alter_roh BETWEEN 75 AND 110)
SELECT coalesce(sum(gewicht), 0)::bigint AS n,
       coalesce((SELECT jsonb_agg(v ORDER BY v)
                 FROM (SELECT DISTINCT vvh_id AS v FROM t ORDER BY 1 LIMIT 5) b), '[]'::jsonb) AS beispiele
FROM t

Beschäftigungsverhältnisse, die im Vormonat noch liefen, fehlen in der Lieferung ganz.214

214 von 391.475 Beschäftigungsverhältnissen des Vormonats fehlen (0,1 %)

erklärt, plausibel

Was wir tun: Nichts zu tun, es sind Einzelfälle wie Stornos.

Beleg

Tabelle: meta.pruefung_treffer
Lieferung: April 2026
Regelstand: c3ecc447f8384fea
Lauf: 74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955

SELECT r.name, p.anzahl, p.umfang, coalesce(p.einstufung, 'nicht-erklaerbar') AS einstufung, p.massnahme, p.anhalten,
       p.details,
       ARRAY(SELECT q.nr FROM meta.rueckfrage q WHERE q.antwort IS NULL
             AND (q.nr = p.details ->> 'rueckfrage' OR q.regel_name = r.name)) AS offene_rueckfragen
FROM meta.pruefung_treffer p JOIN meta.regel r ON r.id = p.regel_id
WHERE p.lauf_id = 118 AND p.regel_id = 187 AND p.ebene = 'lieferung';

-- Prüfabfrage der Regel, mit der die Anzahl gerechnet wurde:
WITH basis AS (
  SELECT DISTINCT v.vvh_id FROM bereinigt.abschnitt v
  WHERE v.lieferung = '2026-03' AND v.regelsatz = 'v1' AND v.herkunft = 'geliefert'
    AND v.beginn <= '2026-03-31'::date AND (v.ende IS NULL OR v.ende >= '2026-03-31'::date)
),
fehlt AS (
  SELECT b.vvh_id FROM basis b
  WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM bereinigt.abschnitt a
                    WHERE a.lieferung = '2026-04' AND a.regelsatz = 'v1' AND a.herkunft = 'geliefert'
                      AND a.vvh_id = b.vvh_id)
)
SELECT (SELECT count(*) FROM basis) AS basis, (SELECT count(*) FROM fehlt) AS n,
       coalesce((SELECT jsonb_agg(vvh_id ORDER BY vvh_id)
                 FROM (SELECT vvh_id FROM fehlt ORDER BY vvh_id LIMIT 5) x), '[]'::jsonb) AS beispiele

Frühere Monate sehen in dieser Lieferung anders aus. Das steht unten als Revisionsbedarf, veröffentlichte Zahlen bleiben.85

Februar 2026: -29 (0,0 %), März 2026: +56 (0,0 %)

erklärt, plausibel

Was wir tun: Der Unterschied steht als Revisionsbedarf im Bericht, veröffentlichte Zahlen bleiben.

Beleg

Tabelle: meta.pruefung_treffer
Lieferung: April 2026
Regelstand: c3ecc447f8384fea
Lauf: 74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955

SELECT r.name, p.anzahl, p.umfang, coalesce(p.einstufung, 'nicht-erklaerbar') AS einstufung, p.massnahme, p.anhalten,
       p.details,
       ARRAY(SELECT q.nr FROM meta.rueckfrage q WHERE q.antwort IS NULL
             AND (q.nr = p.details ->> 'rueckfrage' OR q.regel_name = r.name)) AS offene_rueckfragen
FROM meta.pruefung_treffer p JOIN meta.regel r ON r.id = p.regel_id
WHERE p.lauf_id = 118 AND p.regel_id = 194 AND p.ebene = 'lieferung';

-- Prüfabfrage der Regel, mit der die Anzahl gerechnet wurde:
SELECT berichtsmonat, veroeffentlicht, aktuell, differenz FROM meta.revision
                 WHERE lauf_id = 118 AND gliederung = 'insgesamt' ORDER BY berichtsmonat

6 Gruppen mit mindestens 500 Beschäftigungsverhältnissen haben sich gegenüber dem Vormonat um mehr als 3 % verändert.6

6 Zellen (0 ohne Saisonerklärung): region 5 -3,64 %, region 7 -5,85 %, region 8 -3,65 %, oenace A 10,69 %, oenace F 3,29 %, oenace I -11,84 %

erklärt, plausibel

Was wir tun: Nichts zu tun, das ist die übliche Saison (Land- und Forstwirtschaft, Bau, Beherbergung und Gastronomie; Salzburg, Tirol, Vorarlberg).

Beleg

Tabelle: meta.pruefung_treffer
Lieferung: April 2026
Regelstand: c3ecc447f8384fea
Lauf: 74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955

SELECT r.name, p.anzahl, p.umfang, coalesce(p.einstufung, 'nicht-erklaerbar') AS einstufung, p.massnahme, p.anhalten,
       p.details,
       ARRAY(SELECT q.nr FROM meta.rueckfrage q WHERE q.antwort IS NULL
             AND (q.nr = p.details ->> 'rueckfrage' OR q.regel_name = r.name)) AS offene_rueckfragen
FROM meta.pruefung_treffer p JOIN meta.regel r ON r.id = p.regel_id
WHERE p.lauf_id = 118 AND p.regel_id = 185 AND p.ebene = 'aggregat';

-- Prüfabfrage der Regel, mit der die Anzahl gerechnet wurde:
-- Gliederung qualifikation
WITH vm AS (
  SELECT "qualifikation"::text AS code, sum(wert)::bigint AS n FROM stat.stat_beschaeftigte
  WHERE regelsatz = 'v1' AND regelstand = 'c3ecc447f8384fea' AND zeitraum_art = 'Stichtag'
    AND zeitraum_bis = '2026-03-31'::date AND variable = 'Beschaeftigungsverhaeltnisse'
  GROUP BY 1
),
akt AS (SELECT "qualifikation"::text AS code, sum(wert)::bigint AS n FROM (SELECT * FROM stat.stat_beschaeftigte
WHERE regelsatz = 'v1' AND regelstand = 'c3ecc447f8384fea' AND zeitraum_art = 'Stichtag'
  AND zeitraum_bis = '2026-04-30'::date AND variable = 'Beschaeftigungsverhaeltnisse') AS z GROUP BY 1)
SELECT coalesce(vm.code, akt.code) AS code, coalesce(vm.n, 0) AS vormonat, coalesce(akt.n, 0) AS aktuell
FROM vm FULL JOIN akt ON akt.code = vm.code
ORDER BY coalesce(vm.code, akt.code) COLLATE "C";

-- Gliederung region
WITH vm AS (
  SELECT "region"::text AS code, sum(wert)::bigint AS n FROM stat.stat_beschaeftigte
  WHERE regelsatz = 'v1' AND regelstand = 'c3ecc447f8384fea' AND zeitraum_art = 'Stichtag'
    AND zeitraum_bis = '2026-03-31'::date AND variable = 'Beschaeftigungsverhaeltnisse'
  GROUP BY 1
),
akt AS (SELECT "region"::text AS code, sum(wert)::bigint AS n FROM (SELECT * FROM stat.stat_beschaeftigte
WHERE regelsatz = 'v1' AND regelstand = 'c3ecc447f8384fea' AND zeitraum_art = 'Stichtag'
  AND zeitraum_bis = '2026-04-30'::date AND variable = 'Beschaeftigungsverhaeltnisse') AS z GROUP BY 1)
SELECT coalesce(vm.code, akt.code) AS code, coalesce(vm.n, 0) AS vormonat, coalesce(akt.n, 0) AS aktuell
FROM vm FULL JOIN akt ON akt.code = vm.code
ORDER BY coalesce(vm.code, akt.code) COLLATE "C";

-- Gliederung oenace
WITH vm AS (
  SELECT "oenace"::text AS code, sum(wert)::bigint AS n FROM stat.stat_beschaeftigte
  WHERE regelsatz = 'v1' AND regelstand = 'c3ecc447f8384fea' AND zeitraum_art = 'Stichtag'
    AND zeitraum_bis = '2026-03-31'::date AND variable = 'Beschaeftigungsverhaeltnisse'
  GROUP BY 1
),
akt AS (SELECT "oenace"::text AS code, sum(wert)::bigint AS n FROM (SELECT * FROM stat.stat_beschaeftigte
WHERE regelsatz = 'v1' AND regelstand = 'c3ecc447f8384fea' AND zeitraum_art = 'Stichtag'
  AND zeitraum_bis = '2026-04-30'::date AND variable = 'Beschaeftigungsverhaeltnisse') AS z GROUP BY 1)
SELECT coalesce(vm.code, akt.code) AS code, coalesce(vm.n, 0) AS vormonat, coalesce(akt.n, 0) AS aktuell
FROM vm FULL JOIN akt ON akt.code = vm.code
ORDER BY coalesce(vm.code, akt.code) COLLATE "C";

-- Gliederung geschlecht
WITH vm AS (
  SELECT "geschlecht"::text AS code, sum(wert)::bigint AS n FROM stat.stat_beschaeftigte
  WHERE regelsatz = 'v1' AND regelstand = 'c3ecc447f8384fea' AND zeitraum_art = 'Stichtag'
    AND zeitraum_bis = '2026-03-31'::date AND variable = 'Beschaeftigungsverhaeltnisse'
  GROUP BY 1
),
akt AS (SELECT "geschlecht"::text AS code, sum(wert)::bigint AS n FROM (SELECT * FROM stat.stat_beschaeftigte
WHERE regelsatz = 'v1' AND regelstand = 'c3ecc447f8384fea' AND zeitraum_art = 'Stichtag'
  AND zeitraum_bis = '2026-04-30'::date AND variable = 'Beschaeftigungsverhaeltnisse') AS z GROUP BY 1)
SELECT coalesce(vm.code, akt.code) AS code, coalesce(vm.n, 0) AS vormonat, coalesce(akt.n, 0) AS aktuell
FROM vm FULL JOIN akt ON akt.code = vm.code
ORDER BY coalesce(vm.code, akt.code) COLLATE "C"

Noch nicht erklärt · 1 Prüfung

Das Programm rät nicht, ein Mensch muss es klären.

299 neue Beschäftigungsverhältnisse gehören Personen, die schon ein gleiches Beschäftigungsverhältnis haben. Sie zählen, die Fachabteilung soll das klären.299

nicht erklärbar, wartet auf Antwort der Fachabteilung (R8)

Was wir tun: Sie sind markiert und zählen mit, denn gezählt werden Beschäftigungsverhältnisse, nicht Personen. Die Fachabteilung soll klären, ob es doppelte Meldungen sind.

Beleg

Tabelle: meta.pruefung_treffer
Lieferung: April 2026
Regelstand: c3ecc447f8384fea
Lauf: 74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955

SELECT r.name, p.anzahl, p.umfang, coalesce(p.einstufung, 'nicht-erklaerbar') AS einstufung, p.massnahme, p.anhalten,
       p.details,
       ARRAY(SELECT q.nr FROM meta.rueckfrage q WHERE q.antwort IS NULL
             AND (q.nr = p.details ->> 'rueckfrage' OR q.regel_name = r.name)) AS offene_rueckfragen
FROM meta.pruefung_treffer p JOIN meta.regel r ON r.id = p.regel_id
WHERE p.lauf_id = 118 AND p.regel_id = 190 AND p.ebene = 'satz';

-- Prüfabfrage der Regel, mit der die Anzahl gerechnet wurde:
-- _bestand: Verhältnisse am Stichtag nach Abschnittswahl (statagent.zaehlung) im Lauf 118
WITH t AS (SELECT b.vvh_id, 1 AS gewicht FROM _bestand b
   WHERE b.beginn BETWEEN '2026-04-01'::date AND '2026-04-30'::date AND b.person_id IS NOT NULL
     AND EXISTS (SELECT 1 FROM _bestand z
                 WHERE z.person_id = b.person_id AND z.vvh_id <> b.vvh_id
                   AND z.qualifikation = b.qualifikation AND z.oenace = b.oenace
                   AND z.bundesland = b.bundesland))
SELECT coalesce(sum(gewicht), 0)::bigint AS n,
       coalesce((SELECT jsonb_agg(v ORDER BY v)
                 FROM (SELECT DISTINCT vvh_id AS v FROM t ORDER BY 1 LIMIT 5) b), '[]'::jsonb) AS beispiele
FROM t

Überblick

428.910 gelesene Zeilen = 389.361 gezählt + 39.549 nicht gezählt + 0 ausgeschlossen.

Beleg

Tabelle: meta.lauf
Lieferung: April 2026
Regelstand: c3ecc447f8384fea
Lauf: 74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955

SELECT lieferung, gelesen, gezaehlt - fortgeschrieben AS gezaehlt_aus_lieferung,
       nicht_gezaehlt, ausgeschlossen, fortgeschrieben
FROM meta.lauf
WHERE id = 118;

Bundesländer

Beschäftigungsverhältnisse am 30.04.2026 je Bundesland
Bundesland	Beschäftigungsverhältnisse
Wien	92.854
Oberösterreich	67.886
Niederösterreich	64.380
Steiermark	53.338
Tirol	33.934
Salzburg	25.955
Kärnten	21.476
Vorarlberg	16.493
Burgenland	11.083
unbekannt	1.962
Österreich gesamt	389.361

Wien92.854
Oberösterreich67.886
Niederösterreich64.380
Steiermark53.338
Tirol33.934
Salzburg25.955
Kärnten21.476
Vorarlberg16.493
Burgenland11.083
unbekannt1.962
Österreich gesamt389.361

Beleg

Tabelle: stat.stat_beschaeftigte
Lieferung: April 2026
Regelstand: c3ecc447f8384fea
Lauf: 74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955

SELECT s.region, k.bezeichnung, sum(s.wert) AS beschaeftigungsverhaeltnisse
FROM stat.stat_beschaeftigte s
LEFT JOIN stat.klass_region k ON k.code = s.region AND k.ebene = 'bundesland'
  AND k.gueltig_von <= s.zeitraum_bis AND (k.gueltig_bis IS NULL OR k.gueltig_bis >= s.zeitraum_bis)
WHERE s.regelsatz = 'v1' AND s.regelstand = 'c3ecc447f8384fea'
  AND s.zeitraum_art = 'Stichtag' AND s.variable = 'Beschaeftigungsverhaeltnisse'
  AND s.zeitraum_bis BETWEEN '2026-04-01' AND '2026-04-30'
GROUP BY ROLLUP ((s.region, k.bezeichnung))
ORDER BY grouping(s.region), s.region = '0', 3 DESC;

Gleiche Daten, gleiche Zahlen

Dieselben Daten und Regeln ergeben dieselben Zahlen: 3 Läufe mit diesen Regeln, alle mit demselben Ergebnis-Hash 74db783b.

Beleg

Tabelle: meta.lauf
Lieferung: April 2026
Regelstand: c3ecc447f8384fea
Lauf: 74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955

SELECT count(*) AS laeufe, count(DISTINCT ergebnis_hash) AS hashes, min(ergebnis_hash) AS ergebnis_hash
FROM meta.lauf
WHERE lieferung = '2026-04' AND regelsatz = 'v1'
  AND regelstand = 'c3ecc447f8384fea' AND status IN ('fertig', 'unveraendert');

4 Rückfragen betreffen diesen Monat, 4 offen.

R1Geburtsmonat 13 im Geburtsdatumoffen
Mit welchem Tag sollen wir bei Geburtsmonat 13 rechnen: mit dem 1. Juli, mit dem 1. Jänner oder nur mit der Differenz der Jahre?
Unser Vorschlag: Wir lesen Monat 13 als „Monat unbekannt“ und rechnen mit dem 1. Juli des Geburtsjahres, also der Jahresmitte. Das ist die beste Schätzung, wenn nur das Jahr bekannt ist, und für August 2024 ergibt es genau die Zahlen des Beispielberichts. Einen Unterschied macht die Wahl nur in Berichtsmonaten von Jänner bis Juni. Wollt ihr anders rechnen, etwa nur mit der Differenz der Jahre, stellen wir einen Wert der Regel um. Die Fälle stehen jeden Monat im Qualitätsbericht.
R6Obergrenze für ein glaubwürdiges Alteroffen
Ab welchem Alter sollen wir ein Geburtsdatum als Fehler werten?
Unser Vorschlag: Ein Alter über 110 Jahre halten wir für einen Fehler im Geburtsdatum; es steht unter „Alter unbekannt“, das Beschäftigungsverhältnis zählt trotzdem mit. Zwischen 78 und 116 Jahren gibt es in keiner Lieferung einen Fall, deshalb ergibt jede Grenze in diesem Bereich dieselben Zahlen. Eine Grenze bei 74 würde dagegen echte 75-Jährige wegrechnen, 62 bis 310 je Monat. Dieselbe Grenze gilt für das Geburtsjahr in der Ministeriums-Lieferung.
R8Kurze Zweitmeldungen derselben Personoffen
Sind das echte zweite Beschäftigungsverhältnisse oder doppelte Meldungen, die wir nicht zählen sollen?
Unser Vorschlag: Wir zählen sie mit, denn gezählt werden Beschäftigungsverhältnisse und nicht Personen, und auch der Beispielbericht zählt sie. Im Qualitätsbericht sind sie gekennzeichnet und als „nicht erklärbar“ eingestuft, bis ihr antwortet. Ausschließen könnten wir sie nur mit Wissen aus der nächsten Lieferung, und die darf ein Monat nicht nutzen.
R10Große Gruppen springen ohne Saisongrund um mehr als 3 %offen
Kennt ihr für diese Sprünge eine Ursache in den Meldungen der Dienstgeber?
Unser Vorschlag: Wir zählen die Beschäftigungsverhältnisse so, wie sie geliefert sind, und kennzeichnen jeden Sprung im Qualitätsbericht mit Gruppe, Monat und Prozent als „nicht erklärbar“. Ohne eure Auskunft wäre jede Korrektur ein Eingriff in eine Entwicklung, die echt sein kann.

Beleg

Tabelle: meta.rueckfrage
Lieferung: April 2026
Regelstand: c3ecc447f8384fea
Lauf: 74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955

SELECT q.nr, q.titel, q.lieferungen, q.antwort IS NOT NULL AS beantwortet
FROM meta.rueckfrage q
WHERE strpos(q.lieferungen, 'lieferung_2026-04') > 0
   OR (q.lieferungen ~* '\malle\M' AND q.ab_lieferung <= '2026-04')
   OR q.nr IN (SELECT t.details ->> 'rueckfrage' FROM meta.pruefung_treffer t
               WHERE t.lauf_id = 118 AND t.anzahl > 0)
   OR q.regel_name IN (SELECT r.name FROM meta.pruefung_treffer t JOIN meta.regel r ON r.id = t.regel_id
                       WHERE t.lauf_id = 118 AND t.anzahl > 0)
ORDER BY length(q.nr), q.nr;

5 Annahmen gelten in diesem Monat, jede als Regel umgesetzt.

betrifft
Kurze Zweitmeldungen derselben Person zählen als eigenes Beschäftigungsverhältnis. Wir kennzeichnen sie, bis die Fachabteilung antwortet.299
Betrifft in diesem Monat 299 Beschäftigungsverhältnisse, so viele findet die Prüfung.
Begründung: Die Statistik zählt Beschäftigungsverhältnisse, nicht Personen. So geht nichts verloren, und die Fälle bleiben sichtbar.
Gehört zu Rückfrage R8.
Beleg
Tabelle
meta.pruefung_treffer
Lieferung
April 2026
Regelstand
c3ecc447f8384fea
Lauf
74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955
SELECT r.name, sum(t.anzahl) AS beschaeftigungsverhaeltnisse FROM meta.pruefung_treffer t JOIN meta.regel r ON r.id = t.regel_id WHERE t.lauf_id = 118 AND r.name = 'P19_phantom_doppelmeldung' AND t.ebene = 'satz' GROUP BY r.name;
Alte Branchencodes aus ÖNACE 2003 (DA bis DN) zählen zur Herstellung von Waren (Abschnitt C), in den Tabellen und in der Lieferung an das Ministerium gleich.49
Betrifft in diesem Monat 49 Zeilen.
Begründung: Der Beispielbericht des Veranstalters zählt sie ebenso zu C. Dieselbe Person soll nicht an einer Stelle zu C zählen und an der anderen nicht.
Beleg
Tabelle
meta.regel_wirkung
Lieferung
April 2026
Regelstand
c3ecc447f8384fea
Lauf
74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955
SELECT r.name, r.beschreibung, sum(w.saetze) AS saetze FROM meta.regel_wirkung w JOIN meta.regel r ON r.id = w.regel_id WHERE w.lauf_id = 118 AND r.name = 'Q01_oenace_2003_unterabschnitte' GROUP BY r.name, r.beschreibung;
Steht im Geburtsdatum der Monat 13, gilt das Geburtsjahr, und als Geburtstag nehmen wir den 1. Juli an.382
Betrifft in diesem Monat 382 Beschäftigungsverhältnisse, so viele findet die Prüfung.
Begründung: So passen die Altersgruppen zum Beispielbericht. Antwortet die Fachabteilung anders, ändern wir nur einen Wert in der Regel.
Gehört zu Rückfrage R1.
Beleg
Tabelle
meta.pruefung_treffer
Lieferung
April 2026
Regelstand
c3ecc447f8384fea
Lauf
74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955
SELECT r.name, sum(t.anzahl) AS beschaeftigungsverhaeltnisse FROM meta.pruefung_treffer t JOIN meta.regel r ON r.id = t.regel_id WHERE t.lauf_id = 118 AND r.name = 'P04_geburtsdatum_monat_13' AND t.ebene = 'satz' GROUP BY r.name;
Ein Alter über 110 Jahre halten wir für einen Fehler und führen es als „unbekannt“. Ein Alter von 75 bis 110 Jahren ist echt und zählt.8
Betrifft in diesem Monat 8 Beschäftigungsverhältnisse, so viele findet die Prüfung.
Begründung: Im Beispielbericht stehen diese Fälle unter „unbekannt“. Ab September 2024 gibt es echte Beschäftigte über 75, die sollen nicht verschwinden.
Gehört zu Rückfrage R6.
Beleg
Tabelle
meta.pruefung_treffer
Lieferung
April 2026
Regelstand
c3ecc447f8384fea
Lauf
74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955
SELECT r.name, sum(t.anzahl) AS beschaeftigungsverhaeltnisse FROM meta.pruefung_treffer t JOIN meta.regel r ON r.id = t.regel_id WHERE t.lauf_id = 118 AND r.name = 'P06_alter_unplausibel' AND t.ebene = 'satz' GROUP BY r.name;
Hat ein Beschäftigungsverhältnis mehrere Zeitabschnitte, gelten die Merkmale des Abschnitts mit dem spätesten Beginn. Lücken zwischen Abschnitten füllen wir nicht auf.
Betrifft in diesem Monat 0 Zeilen.
Begründung: Die jüngere Meldung ist die aktuellere. Eine feste Reihenfolge macht jeden Lauf wiederholbar, und gefüllte Lücken wären erfundene Beschäftigungstage.
Beleg
Tabelle
meta.regel_wirkung
Lieferung
April 2026
Regelstand
c3ecc447f8384fea
Lauf
74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955
SELECT r.name, r.beschreibung, sum(w.saetze) AS saetze FROM meta.regel_wirkung w JOIN meta.regel r ON r.id = w.regel_id WHERE w.lauf_id = 118 AND r.name = 'R1_R3_verhaeltnis_einmal' GROUP BY r.name, r.beschreibung;

Beleg

Tabelle: meta.annahme
Lieferung: April 2026
Regelstand: c3ecc447f8384fea
Lauf: 74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955

WITH a AS (
  SELECT a.*, count(*) OVER (PARTITION BY a.regel_name) AS annahmen_je_regel
  FROM meta.annahme a
  WHERE a.lieferungen IS NULL OR '2026-04' = ANY (a.lieferungen)
), p AS (
  SELECT a.nr, r.name, r.name = a.regel_name AS eigene_regel, sum(t.anzahl) AS anzahl
  FROM a
  JOIN meta.pruefung_treffer t ON t.lauf_id = 118 AND t.anzahl > 0 AND t.ebene = 'satz'
  JOIN meta.regel r ON r.id = t.regel_id AND (r.name = a.regel_name OR t.details ->> 'rueckfrage' = a.rueckfrage)
  GROUP BY a.nr, r.name, a.regel_name
), e AS (
  SELECT a.*,
    (SELECT sum(w.saetze) FROM meta.regel_wirkung w JOIN meta.regel r ON r.id = w.regel_id
     WHERE w.lauf_id = 118 AND r.name = a.regel_name) AS regel_saetze,
    (SELECT p.anzahl FROM p WHERE p.nr = a.nr AND p.eigene_regel) AS eigene_pruefung,
    (SELECT count(*) FROM p WHERE p.nr = a.nr) AS pruefungen,
    (SELECT min(p.name) FROM p WHERE p.nr = a.nr) AS pruefung,
    (SELECT min(p.anzahl) FROM p WHERE p.nr = a.nr) AS pruefung_anzahl,
    EXISTS (SELECT 1 FROM meta.regel r WHERE r.name = a.regel_name AND r.typ = 'pruefung') AS eigene_ist_pruefung
  FROM a
)
SELECT e.nr, e.rueckfrage, e.satz, e.begruendung, e.regel_name,
  CASE WHEN e.annahmen_je_regel = 1 AND e.regel_saetze IS NOT NULL THEN 'regel'
       WHEN e.eigene_pruefung IS NOT NULL OR e.eigene_ist_pruefung OR e.pruefungen = 1 THEN 'pruefung' END AS wirkung_quelle,
  CASE WHEN e.annahmen_je_regel = 1 AND e.regel_saetze IS NOT NULL THEN e.regel_name
       WHEN e.eigene_pruefung IS NOT NULL OR e.eigene_ist_pruefung THEN e.regel_name
       WHEN e.pruefungen = 1 THEN e.pruefung END AS wirkung_regel,
  CASE WHEN e.annahmen_je_regel = 1 AND e.regel_saetze IS NOT NULL THEN e.regel_saetze
       WHEN e.eigene_pruefung IS NOT NULL THEN e.eigene_pruefung
       WHEN e.eigene_ist_pruefung THEN 0
       WHEN e.pruefungen = 1 THEN e.pruefung_anzahl END AS wirkung_saetze,
  (SELECT q.beleg_sql FROM meta.rueckfrage q WHERE q.nr = e.rueckfrage) AS beleg_sql
FROM e ORDER BY length(e.nr), e.nr;

Diese Lieferung zeigt Revisionsbedarf für 2 frühere Monate.

Mit dieser Lieferung wäre Februar 2026 um 29 Beschäftigungsverhältnisse kleiner als bisher gezeigt (387.918 statt 387.947). Die bisher gezeigte Zahl bleibt stehen, weil jeder Monat nur aus seiner eigenen Lieferung gerechnet wird.
Gründe: 829 Beschäftigungsverhältnisse wurden nachgemeldet, 645 Beschäftigungsverhältnisse wurden rückwirkend abgemeldet und 213 Beschäftigungsverhältnisse sind in der neuen Lieferung nicht mehr enthalten.
Beleg
Tabelle
meta.revision
Monat
Februar 2026 aus Lieferung April 2026
Regelstand
c3ecc447f8384fea
Lauf
74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955
```
SELECT r.berichtsmonat, r.veroeffentlicht, r.aktuell, r.differenz, r.status_vorher, u.ursache, u.anzahl,
       EXISTS (SELECT 1 FROM meta.revision g WHERE g.lauf_id = r.lauf_id AND g.berichtsmonat = r.berichtsmonat AND g.gliederung <> 'insgesamt' AND g.differenz <> 0) AS umgeschichtet
FROM meta.revision r
LEFT JOIN meta.revision_ursache u ON u.lauf_id = r.lauf_id AND u.berichtsmonat = r.berichtsmonat
WHERE r.lauf_id = 118 AND r.gliederung = 'insgesamt' AND r.berichtsmonat = '2026-02'
ORDER BY u.anzahl DESC;
```
Mit dieser Lieferung wäre März 2026 um 56 Beschäftigungsverhältnisse größer als bisher gezeigt (391.531 statt 391.475). Die bisher gezeigte Zahl bleibt stehen, weil jeder Monat nur aus seiner eigenen Lieferung gerechnet wird.
Gründe: 1.015 Beschäftigungsverhältnisse wurden nachgemeldet, 745 Beschäftigungsverhältnisse wurden rückwirkend abgemeldet, 214 Beschäftigungsverhältnisse sind in der neuen Lieferung nicht mehr enthalten und bei 1 Beschäftigungsverhältnis hat sich ein Merkmal geändert.
Beleg
Tabelle
meta.revision
Monat
März 2026 aus Lieferung April 2026
Regelstand
c3ecc447f8384fea
Lauf
74db783ba6c0f9941286bdadcc03bf261a2a8b8ff3c3ecb92663db26d09d7955
```
SELECT r.berichtsmonat, r.veroeffentlicht, r.aktuell, r.differenz, r.status_vorher, u.ursache, u.anzahl,
       EXISTS (SELECT 1 FROM meta.revision g WHERE g.lauf_id = r.lauf_id AND g.berichtsmonat = r.berichtsmonat AND g.gliederung <> 'insgesamt' AND g.differenz <> 0) AS umgeschichtet
FROM meta.revision r
LEFT JOIN meta.revision_ursache u ON u.lauf_id = r.lauf_id AND u.berichtsmonat = r.berichtsmonat
WHERE r.lauf_id = 118 AND r.gliederung = 'insgesamt' AND r.berichtsmonat = '2026-03'
ORDER BY u.anzahl DESC;
```