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Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (Welle 4). Zahlungsindex

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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 (Welle 2). Ausländeranteil

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 Rasterebene (Welle 2). 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.

Sozio-Ökologisches Panel, 3. Befragungswelle

Manuel Frondel, Colin Vance, Mark Andor, Gerhard Kussel, Christoph M. Schmidt, 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...

Socio-Ecological Panel, 3rd Survey Wave

Manuel Frondel, Colin Vance, Mark Andor, Christoph M. Schmidt, Gerhard Kussel, Daniel Osberghaus, &
With a share of 30% in total final energy consumption and around 20% in CO2 emissions, private households in Germany strongly affect the environment. At the same time private households are an important target group for policy interventions to fight climate change. Against this background, numerous policy measures that intend to decrease energy consumption and to support renewable energy technologies have been introduced. These policy measures call for accurate evaluation to avoid expensive redundancies due...

Socio-economic data on grid level (SUF 5.1). Pruchasing power

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The purchasing power reflects the household income. It comprises information on labour supply, capital wealth, rental and leasing income minus taxes and social security contributions, including social transfers such as unemployment benefits, child-allowances and pensions. Regular payments, e.g. for rent, electricity or insurance premiums are not subtracted from the purchasing power. Microm computes the purchasing power in cooperation with Michael Bauer Research GmbH. The computation is based on statistical models on a small regional scale....

Socio-economic data on grid level (SUF 5.1). House type

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The variable house type indicates the size of a house and is based on the sum of the households and the number of firms in a house. Houses with particularly many commercial addresses are categorised as commercially used houses. Single- and two-family homes are distinguished according whether the house type in that road (section) is homogenous or not. There are 7 house types in the data: single- and two-family homes in homogenous road sections, single-...

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (Welle 5). Ethno

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Grundlage für die Variablengruppe Ethno bildet eine Vor- und Nachnamenanalyse hinsichtlich ihrer sprachlichen Herkunft und liefert demzufolge die Sprachabstammung von Personen. 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. Die Namensanalyse bezieht sich jeweils auf den Haushaltsvorstand. Es können keine Aussagen darüber getroffen werden, wie viele Personen tatsächlich eine ausländische Herkunft haben, wie lange die Person bereits in...

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (Welle 5). Zahlungsausfallwahrscheinlichkeit

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Die Variable Zahlungsindex beschreibt die statistische Wahrscheinlichkeit von Zahlungsausfällen für jedes Haus in Deutschland. Es erfolgt eine Einteilung der Häuser in neun Risikoklassen. 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. Die wichtigste Grundlage bildet der Anteil der Haushalte mit Zahlungsproblemen (microm 2016, S. 36). Alle Angaben sind gemäß der Vorgaben des Datenschutzes anonymisiert.

Minijobs NRW: Employer and Employee Survey. Employer, 2016

Ronald Bachmann, Miriam Bömer, Hanna Frings, Wolfgang Dürig, Lisa Sofie Höckel, Fernanda Martinez Flores &
Marginal employment, so-called minijobs, have become an important part of dependent employment in Germany. In 2016, the RWI conducted a survey of both employees in marginal employment and employers providing marginal employment in North Rhine-Westphalia (NRW). The survey data provides information on the composition of marginally employed persons, reasons of employers for choosing marginal employment, and the perception of employees' rights such as the statutory minimum wage, sick pay and maternity leave regulations. This dataset...

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (Welle 5). Arbeitslosenquote

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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 2016, S. 44).

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (SUF 1). Einwohner nach Geschlecht und Alter

Die Geschlechts- und Altersstruktur weist den Anteil der Einwohner pro Gebietsebene aus und liegt unterteilt nach Geschlecht für 17 Altersklassen vor. Dabei wird das Alter zwischen 20 und 75 in Kategorien von je 5 Jahren zusammengefasst. Für das höhere Alter erfolgt eine Zusammenfassung in "75 Jahre und älter". Für Kinder folgt microm den folgenden Altersgruppierungen: Zum einen werden Kleinkinder gesondert betrachtet; dabei handelt es sich um die Altersklasse der 0- bis 3-Jährigen. Eine weitere Klasse...

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (SUF 1). Ethno

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 (SUF 1). 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). Ausländeranteil

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 Rasterebene (SUF 1). 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 (SUF 1). PKW-Segmente

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 1). 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 (SUF 1). Ausländeranteil

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 Rasterebene (SUF 1). 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 (SUF 3). 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:V1 erhältlich.

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (Welle 3). 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 Rasterebene (Welle 3). 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 (Welle 3). Arbeitslosenquote

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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 4). Ausländeranteil

&
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).

Registration Year

  • 2020
    27
  • 2019
    58
  • 2017
    28
  • 2016
    41
  • 2015
    62
  • 2014
    23

Resource Types

  • Dataset
    237