Diese Website benutzt Cookies. Wenn Sie die Website weiter nutzen, stimmen Sie der Verwendung von Cookies zu. Hier können Sie diese ausschalten.

Detailansicht

Titel:
RWI-GEO-GRID: Socio-economic data on grid level V4 – Population by age and gender
weiterer Titel:
Sozioökonomische Daten auf Rasterebene – Einwohner nach Geschlecht und Alter
Beschreibung:

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 umfasst das Kindergartenalter, also Kinder im Alter zwischen 3 und 6 Jahren. Danach folgen Einteilungen in Grundschulkinder (6-10 Jahre) und Kinder
in der schulischen Mittelstufenklasse (10-15 Jahre). Mit 15 ist es möglich, die allgemeine Schullaufbahn zu beenden und in eine Ausbildung mit Berufsschule zu wechseln,
bzw. die allgemeine Hochschulreife auf der allgemeinen Schule zu erlangen. Auch diese Altersgruppen werden gesondert in der Klasse der 15- bis 18-Jährigen
bzw. in der Altersklasse der 18- bis 20-Jährigen erfasst (microm 2014, S. 99).
Die Ausprägungen der Altersgruppen liegen als prozentuale Anteile an allen Einwohnern einer Rasterzelle vor. Komplementär zu diesem Datensatz wird die absolute Einwohnerzahl auf Rasterebene als separater Datensatz angeboten und ist unter der DOI 10.7807/microm:einwohner:V4 auffindbar.

DOI:
10.7807/microm:einwGeAl:V4
Schlagworte:
Einwohnerstruktur, Altersstruktur, Bevölkerung nach Geschlecht, Rasterdaten
Primärforscher:
RWI
Veröffentlichungsdatum:
01.07.2016
Datenerhebung:
microm Micromarketing-Systeme und Consult GmbH
Geografischer Raum:
DE-Deutschland
Referenzzeitraum:
2005, 2009, 2010, 2011, 2012, 2015
Erhebungsverfahren:

Microm verwendet schätzungsweise über eine Milliarde Einzelinformationen, die in den microm Datensatz einfließen. Die Grundlage für die Informationsgewinnung bilden im Wesentlichen Informationen über ca. 40,7 Millionen Haushalte in Deutschland. Die Daten werden jedoch nicht für die einzelnen Haushalte sondern für die rund 19,7 Millionen Häuser in Deutschland ausgewiesen (microm 2014, Seite 1). Aus datenschutzrechtlichen Gründen werden Häuser, die zu einem Wohnumfeld gehören, zu einem „virtuellen“ mikrogeografischen Segment (sog. Mikrozelle) gebündelt, das durchschnittlich acht, mindestens aber fünf Häuser umfasst. So werden aus den benutzten Grunddaten Informationen zu den Haushaltsstrukturen generiert, die dann wiederum in weitere Hochrechnungen einfließen. Wann immer dies möglich ist, werden die errechneten Daten mit anderen Datenquellen wie beispielsweise amtlichen Daten, die auf einer höheren Aggregationsstufe vorliegen, abgeglichen (microm 2014, Seite 2). Darüber hinaus nutzt microm die Möglichkeit seine Wohnumfelder zu geocodieren, das heißt, den Wohnfeldern werden Koordinaten zugewiesen. Dadurch wird die Möglichkeit geschaffen, diese Informationen den einzelnen Rastern zuzuordnen und auf dieser Ebene zu aggregieren. 

Zeitliche Dimension:
Querschnitt
Dateiformat:

Stata

detaillierte Variablenliste:
weitere Datenbeschreibung:

Dazugehörige Datensätze:

RWI-GEO-GRID: Socio-economic data on grid level V4 – Car brands, DOI: 10.7807/microm:pkwmarken:V4

RWI-GEO-GRID: Socio-economic data on grid level V4 – Car segments, DOI: 10.7807/microm:pkwseg:V4

RWI-GEO-GRID: Socio-economic data on grid level V4 – Purchasing power, DOI: 10.7807/microm:kaufkraft:V4

RWI-GEO-GRID: Socio-economic data on grid level V4 – House typ, DOI: 10.7807/microm:haustyp:V4

RWI-GEO-GRID: Socio-economic data on grid level V4 – Share of foreigners, DOI: 10.7807/microm:auslaender:V4

RWI-GEO-GRID: Socio-economic data on grid level V4 – Household structure, DOI: 10.7807/microm:hstruktur:V4

RWI-GEO-GRID: Socio-economic data on grid level V4 – Children, DOI: 10.7807/microm:kinder:V4

RWI-GEO-GRID: Socio-economic data on grid level V4 – Unemployment rate, DOI: 10.7807/microm:alq:V4

RWI-GEO-GRID: Socio-economic data on grid level V4 – Population, DOI: 10.7807/microm:einwohner:V4

RWI-GEO-GRID: Socio-economic data on grid level V4 – Ethno, DOI: 10.7807/microm:ethno:V4

RWI-GEO-GRID: Socio-economic data on grid level V4 – Payment index, DOI: 10.7807/microm:zahlindex:V4

Anmerkungen:

"Der Datensatz beinhaltet neben den Einwohneranteilen nach Geschlecht und Alter sowohl die geografische Kennziffer für den Rasterpunkt als auch die microm Basis- Variablen. Die von uns hier vorgestellten Variablen stellen die Daten dar, die durch das FDZ Ruhr am RWI für die Forschung angeboten werden. Daten auf einer so feinen räumlichen Ebene (1km²) werden für die gesamte Bundesrepublik Deutschland nicht originär erhoben, sodass der microm-Datensatz eine sinnvolle Ergänzung für kleinräumige Analysen sein kann. Grundlegende Beschreibungen, wie die einzelnen Variablen ermittelt werden, finden sich im microm-Handbuch (microm 2011). Wenn auch die Details zu der Datengenerierung ein Betriebsgeheimnis darstellen, ist die Art und Weise der Informationsgewinnung bekannt. Prüfungen der Daten durch das FDZ Ruhr geben keine Hinweise auf Qualitätsprobleme."

Rechte:
microm Micromarketing-Systeme und Consult GmbH
Sprache:
Deutsch
Version:
Version 1
Verfügbarkeit:
Vor-Ort-Nutzung
Zitation:
RWI; microm (2016): Socio-Economic Data on grid level. Population by age and gender. RWI-GEO-GRID. Version: 1. RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung. Datensatz. http://doi.org/10.7807/microm:einwGeAl:V4
Publikationen:

Veröffentlichungen

microm Consumer Marketing (2014), microm Datenhandbuch: Arbeitsunterlagen für microm MARKET & GEO. Neuss: microm GmbH, Neuss.

Rüdiger Budde und Lea Eilers (2014), Sozioökonomische Daten auf Rasterebene - Datenbeschreibung der microm-Rasterdaten. RWI Materialien 077. Essen.

Bauer, T. K., Budde, R., Micheli, M., & Neumann, U. (2015). Immobilienmarkteffekte des Emscherumbaus?. Raumforschung und Raumordnung, 73(4), 269-283.

Hentschker, Corinna and Ansgar Wübker. The impact of technology diffusion in health care markets: Evidence from heart attack treatment. No. 632. Ruhr Economic Papers, 2016.

JEL Classifications:
R23
Details