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Sozioökonomische Daten auf Rasterebeneb (Welle 4). PKW-Segmente

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Da die Angebotspalette der unterschiedlichen PKW Hersteller immer breiter wird, bieten die Markenhersteller Fahrzeuge in fast allen Segmenten an. Die Marke allein lässt keinen einfachen Rückschluss auf den sozioökonomischen Status des Besitzers zu. Bei den PKW Segmenten sind Fahrzeuge zu Klassen zusammengefasst worden, die wiederum solche Aussagen ermöglichen. Darüber hinaus wird neben dem Leistungsvermögen der Fahrzeuge auch die Nutzungsintention der Fahrzeughalter deutlich. Es liegen Informationen über folgende 12 PKW Segmente vor: Miniwagen, Kleinwagen, Untere Mittelklassewagen,...

Sozioökonomische Daten auf Rasterebeneb (Welle 4). Haustyp

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Der Haustyp gibt die Größe des einzelnen Hauses an und basiert auf der Summe der Haushalte und der Anzahl der Firmen pro Haus. Bei besonders vielen gewerblichen Adressen im Haus wird der Haustyp als extrem gewerblich genutztes Haus eingestuft. Ein- bis Zweifamilienhäuser werden zusätzlich danach unterschieden, ob die Bebauung in der Straße bzw. dem Straßenabschnitt homogen ist oder nicht. Es wird zwischen folgenden sieben Haustypen unterschieden: 1-2 Familienhäuser in homogen bebautem Straßenabschnitt; 1-2 Familienhäuser in...

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (SUF 4). Kaufkraft

Die Kaufkraft spiegelt das Haushaltsnettoeinkommen wider. Sie beinhaltet alle Einkünfte aus Arbeit, Kapitalvermögen, Vermietung und Verpachtung nach Abzug von Steuern und Sozialabgaben, jedoch zzgl. Transferleistungen wie Arbeitslosen-, Kindergeld oder Renten. Regelmäßige Zahlungen für z.B. Miete, Strom oder Beiträge für Versicherungen sind nicht abgezogen und demnach noch in der Kaufkraft enthalten. Ausgangspunkt für die Berechnung der Ebenen PLZ8 und Straßenabschnitt ist die Kaufkraft auf Gemeindeebene. Als erklärende Variablen fließen in die Modelle etliche microm Daten wie...

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (Welle 3). PKW-Marken

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Der PKW Markenanteil gibt an, wie hoch der prozentuale Anteil einer Marke gemessen an der Anzahl aller PKW in einem Raum ist. Es liegen Informationen über 14 Marken vor: Audi, BMW, Fiat (einschließlich Alfa Romeo und Lancia), Ford, Mazda, Mercedes, Nissan, Opel, Peugeot (einschließlich Citroёn) Renault, sonstige asiatische PKW Marken, Sonstige PKW Marken, Toyota (einschließlich Lexus), VW (microm 2014, S. 61).

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (Welle 3). PKW-Segmente

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Da die Angebotspalette der unterschiedlichen PKW Hersteller immer breiter wird, bieten die Markenhersteller Fahrzeuge in fast allen Segmenten an. Die Marke allein lässt keinen einfachen Rückschluss auf den sozioökonomischen Status des Besitzers zu. Bei den PKW Segmenten sind Fahrzeuge zu Klassen zusammengefasst worden, die wiederum solche Aussagen ermöglichen. Darüber hinaus wird neben dem Leistungsvermögen der Fahrzeuge auch die Nutzungsintention der Fahrzeughalter deutlich. Es liegen Informationen über folgende 12 PKW Segmente vor: Miniwagen, Kleinwagen, Untere Mittelklassewagen,...

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (SUF 3). PKW-Marken

Der PKW Markenanteil gibt an, wie hoch der prozentuale Anteil einer Marke gemessen an der Anzahl aller PKW in einem Raum ist. Es liegen Informationen über 14 Marken vor: Audi, BMW, Fiat (einschließlich Alfa Romeo und Lancia), Ford, Mazda, Mercedes, Nissan, Opel, Peugeot (einschließlich Citroёn) Renault, sonstige asiatische PKW Marken, Sonstige PKW Marken, Toyota (einschließlich Lexus), VW (microm 2014, S. 61).

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (Welle 3). Einwohner

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Die Einwohnerstruktur weist die Absolutzahl der Einwohner pro Gebietsebene aus. Komplementär zu diesem Datensatz liegt auch die Alters- und Geschlechtsstruktur der Einwohner als separater Datensatz vor und ist unter der DOI 10.7807/microm:einwGeAl:V1 erhältlich.

Sozioökonomische Daten auf Rasterebeneb (Welle 4). Ausländeranteil

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Grundlagen für die Variable "Ausländeranteil" bildet eine Vor- und Nachnamenanalyse hinsichtlich der sprachlichen Herkunft. Die Auswertung der Namen basiert auf Listen, in denen die sprachliche Abstammung der Namen verzeichnet ist. Die Namensanalyse bezieht sich auf den Haushaltsvorstand. Dementsprechend können keinen Aussagen darüber getroffen werden, wie viele Personen tatsächlich eine ausländische Herkunft haben, wie lange die Person bereits in Deutschland lebt, oder wie die soziale Anbindung in Deutschland ist (microm 2014, S. 84).

Sozioökonomische Daten auf Rasterebeneb (Welle 4). Haushaltsstruktur

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Die Variablengruppe "Haushaltsstruktur" ist in drei Variablen untergliedert und unterscheidet die Lebensformen "Single", "Paare" und "Familie". Für die Haushalts- bzw. Familienstruktur ist die Haushaltsgröße und die Anzahl der Kinder ein entscheidendes Kriterium (microm 2014, S.32). Grundlage dieses Datums sind vor allem Informationen über die Haushaltsgröße und die Anzahl Kinder. Zusätzlich fließen die Angaben der Fernsprechteilnehmer sowie die Angaben aus der Datei der Privatkonsumenten des Verbandes der Vereine Creditreform mit ein.

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (SUF 1). Arbeitslosenquote

Die Arbeitslosenquote ist der Anteil der Arbeitslosen an der Gesamtzahl der zivilen Erwerbspersonen. Sie ist ein Indikator der Bundesagentur für Arbeit für die Arbeitsmarkt- und Beschäftigungslage (microm 2014, S. 100).

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (SUF 1). Einwohner

Die Einwohnerstruktur weist die Absolutzahl der Einwohner pro Gebietsebene aus. Komplementär zu diesem Datensatz liegt auch die Alters- und Geschlechtsstruktur der Einwohner als separater Datensatz vor und ist unter der DOI 10.7807/microm:einwGeAl:suf:V1 erhältlich.

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (SUF 2). PKW-Marken

Der PKW Markenanteil gibt an, wie hoch der prozentuale Anteil einer Marke gemessen an der Anzahl aller PKW in einem Raum ist. Es liegen Informationen über 14 Marken vor: Audi, BMW, Fiat (einschließlich Alfa Romeo und Lancia), Ford, Mazda, Mercedes, Nissan, Opel, Peugeot (einschließlich Citroёn) Renault, sonstige asiatische PKW Marken, Sonstige PKW Marken, Toyota (einschließlich Lexus), VW (microm 2014, S. 61).

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (Welle 2). Zahlungsindex

Die Variable Zahlungsindex beschreibt die statistische Wahrscheinlichkeit von Zahlungsausfällen für jedes Haus in Deutschland. Es erfolgt eine Einteilung der Häuser in neun Risikoklassen (microm 2014, S. 88). Die Klassen werden durch ein Scoringverfahren ermittelt, in das u. a. Negativmerkmale des Verbandes der Vereine Creditreform, sowie Informationen über Alters- und Familienstruktur, Wohnumfeld etc. einfließen. Alle Angaben sind gemäß der Vorgaben des Datenschutzes anonymisiert. Die wichtigste Grundlage bildet der Anteil der Haushalte mit Zahlungsproblemen(microm 2014, S. 88).

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (SUF 2). Kinder

Aus Felicitas, Adressen & Services GmbH und aus der Datei der Privatkonsumenten des Verbandes der Vereine Creditreform erhält microm die Daten für die Variable "Kinder". Die Variable weist den Anteil der Kinder an allen Personen in einem Privathaushalt aus (microm 2014, S. 81). Dabei handelt es sich hier um die durchschnittliche Anzahl der Kinder je Haushalt.

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (Welle 2). Kaufkraft

Die Kaufkraft spiegelt das Haushaltsnettoeinkommen wider. Sie beinhaltet alle Einkünfte aus Arbeit, Kapitalvermögen, Vermietung und Verpachtung nach Abzug von Steuern und Sozialabgaben, jedoch zzgl. Transferleistungen wie Arbeitslosen-, Kindergeld oder Renten. Regelmäßige Zahlungen für z.B. Miete, Strom oder Beiträge für Versicherungen sind nicht abgezogen und demnach noch in der Kaufkraft enthalten. Ausgangspunkt für die Berechnung der Ebenen PLZ8 und Straßenabschnitt ist die Kaufkraft auf Gemeindeebene. Als erklärende Variablen fließen in die Modelle etliche microm Daten wie...

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (Welle 2). Haustyp

Der Haustyp gibt die Größe des einzelnen Hauses an und basiert auf der Summe der Haushalte und der Anzahl der Firmen pro Haus. Bei besonders vielen gewerblichen Adressen im Haus wird der Haustyp als extrem gewerblich genutztes Haus eingestuft. Ein- bis Zweifamilienhäuser werden zusätzlich danach unterschieden, ob die Bebauung in der Straße bzw. dem Straßenabschnitt homogen ist oder nicht. Es wird zwischen folgenden sieben Haustypen unterschieden: 1-2 Familienhäuser in homogen bebautem Straßenabschnitt; 1-2 Familienhäuser in...

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (Welle 3). Ethno

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Grundlage für die Variablengruppe "Ethno" bildet eine Vor- und Nachnamenanalyse hinsichtlich ihrer sprachlichen Herkunft. Die Auswertung der Namen basiert dabei auf Listen, in denen die sprachliche Abstammung der Namen verzeichnet ist. Zusätzlich werden diese Listen durch internationale Namensverzeichnisse ergänzt (microm 2014, S. 96f.). Die Namensanalyse bezieht sich jeweils auf den Haushaltsvorstand. Dementsprechend können keine Aussagen darüber getroffen werden, wie viele Personen tatsächlich eine ausländische Herkunft haben, wie lange die Person bereits in Deutschland lebt, oder...

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (Welle 1). Haushaltsstruktur

Die Variablengruppe "Haushaltsstruktur" ist in drei Variablen untergliedert und unterscheidet die Lebensformen "Single", "Paare" und "Familie". Für die Haushalts- bzw. Familienstruktur ist die Haushaltsgröße und die Anzahl der Kinder ein entscheidendes Kriterium (microm 2014, S.32). Grundlage dieses Datums sind vor allem Informationen über die Haushaltsgröße und die Anzahl Kinder. Zusätzlich fließen die Angaben der Fernsprechteilnehmer sowie die Angaben aus der Datei der Privatkonsumenten des Verbandes der Vereine Creditreform mit ein.

RWI Real Estate Data- houses for sale

Rüdiger Budde, Larissa Klick, Sandra Schaffner, &
ImmobilienScout24 is the largest real estate internet platform in Germany. Properties for private as well as commercial use are offered on the website. However, the data only cover residential properties. Furthermore, the data does not contain properties which have been deactivated temporarily (e.g. when there is a potential buyer, but the contract has not been signed yet), since these properties may not be available for prospective customers.

Sozial-Ökologisches Panel, 4. Befragungswelle

Manuel Frondel, Colin Vance, Mark Andor, Christoph M. Schmidt, Gerhard Kussel, Daniel Osberghaus, &
Mit einem Anteil von rund 30% am Endenergieverbrauch und etwa 20% an den CO2-Emissionen haben private Haushalte in Deutschland einen großen Einfluss auf die Umwelt. Gleichzeitig sind private Haushalte ein zentraler Adressat für politische Interventionen zur Bekämpfung des Klimawandels. Vor diesem Hintergrund hat die Politik zahlreiche Maßnahmen zur Verringerung des Energiekonsums und zur Förderung regenerativer Energietechnologien ergriffen. Diese politischen Maßnahmen bedürfen einer sorgfältigen Evaluierung ihrer Effektivität und Kosteneffizienz, um kostspielige Redundanzen durch sich überlappende Instrumente...

Quarterly Regional Real Estate Price Index for Germany

Larissa Klick, Sandra Schaffner, &
Der Datensatz RWI-GEO-REDX-quarter wird aus den Daten generiert, die bei der Erstellung des Datensatzes RWI-GEO-REDX, Version 4 (Klick/Schaffner 2020a), der auf den RWI-GEO-RED-Daten basiert, verwendet wurden. Er enthält vierteljährliche Preisindizes für Mietwohnungen und Eigentumshäuser auf der regionalen Ebene der Arbeitsmarktregionen, die im RWI (2018) definiert sind. Der Datensatz gibt Zeitreihen pro deutsche Arbeitsmarktregion als Querschnittspreisindex und als Preisänderung zum Referenzquartal 2008q1 an.

Sozial-Ökologisches Panel, 5. Befragungswelle

Manuel Frondel, Stephan Sommer, Mark Andor, Colin Vance, , , , &
Die im Rahmen des Projekts AKZEPTANZ zwischen Dezember 2015 und Februar 2016 durchgeführte Umfrage wird als Datensatz veröffentlicht und erweitert das Sozio-Ökologische Panel um eine fünfte Welle. Die Befragung gibt Einblicke in die Präferenzen und Einstellungen der Haushalte zur Energiewende verbundene Systemveränderungen in Deutschland. Sie schließt eine bisher nicht spezifisch bearbeitete Forschungslücke. Einstellungen zu Fairness, Klimawandel, Umwelt, persönlichen Kosten und Nutzen erklären die Bereitschaft der Befragten, für die Einführung von Energie- und Umweltpolitik zu zahlen...

RWI Real Estate Data- Hauskauf

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ImmobilienScout24 ist die größte Immobilien-Internetplattform in Deutschland. Auf der Website werden sowohl Immobilien zur privaten als auch zur gewerblichen Nutzung angeboten. Die Daten umfassen jedoch nur Wohnimmobilien. Der Datensatz umfasst die meisten auf der Plattform erhobenen Merkmale wie z.B. Preis, Größe und Ausstattung der Wohneinheit, aber auch generierte Informationen wie die Dauer der Inseratverfügbarkeit.

ABRS_RED_PriceIndices_LMR0717

Gabriel Ahlfeldt, Fabian Bald, Duncan Roth & Tobias Seidel
Der Datensatz umfasst die geschätzten Preisindizes aus dem Papier "Wages, rents, and the quality of life in the stationary spatial equilibrium with migration costs". Die Vorgehensweise wird in Abschnitt K1.5 des Papiers beschrieben. Die Indizes werden auf Ebene der Arbeitsmarktregionen nach Kosfeld und Werner (2012) berechnet.

RWI Real Estate Data- Wohnungskauf

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ImmobilienScout24 ist die größte Immobilien-Internetplattform in Deutschland. Auf der Website werden sowohl Immobilien zur privaten als auch zur gewerblichen Nutzung angeboten. Die Daten umfassen jedoch nur Wohnimmobilien. Der Datensatz umfasst die meisten auf der Plattform erhobenen Merkmale wie z.B. Preis, Größe und Ausstattung der Wohneinheit, aber auch generierte Informationen wie die Dauer der Inseratverfügbarkeit.

Registration Year

  • 2020
    26
  • 2019
    58
  • 2017
    28
  • 2016
    41
  • 2015
    62
  • 2014
    23

Resource Types

  • Dataset
    236