DOI: 10.7807/microm:kaufkraft:suf:v4
title: Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (SUF 4). Kaufkraft
title: Socio-Economic Data on grid level (SUF 4). Purchasing power

description: 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 z. B. die microm Typologie, das
 Alter, der Status und die PKW Variablen mit ein. Aufgrund der immer noch
 vorhandenen deutlichen Kaufkraftunterschiede zwischen den Neuen und den Alten
 Bundesländern war es notwendig, die Modellierung der Kaufkraft getrennt nach
 Ost- und Westdeutschland vorzunehmen. Je Straßenabschnitt und PLZ8-Gebiet werden
 folgende Kennziffern der Kaufkraft berechnet: Durchschnittliche Kaufkraft pro
 Einwohner in EUR; Kaufkraftindex (für Kaufkraft pro Einw.) bezogen auf die
 gesamte Bundesrepublik; Kaufkraftindex (für Kaufkraft pro Einw.) bezogen auf die
 Alten und Neuen Bundesländer; Durchschnittliche Kaufkraft pro Haushalt in EUR;
 Kaufkraftindex (für Kaufkraft pro Haushalt) bezogen auf die gesamte
 Bundesrepublik; Kaufkraftindex (für Kaufkraft pro Haushalt) bezogen auf die
 Alten und Neuen Bundesländer; Kaufkraft Summe in EUR; Kaufkraft Anteil in
 Promille bezogen auf die gesamte Bundesrepublik; Kaufkraft-Klasse bezogen auf
 die gesamte Bundesrepublik; Kaufkraft-Klasse bezogen auf die Alten und Neuen
 Bundesländer (microm 2014, S. 102f.).
description: 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 2014, p. 102). The computation on the “8-digit postcode” (PLZ8) and road
 section level is based on the purchasing power on the municipal level. As
 explanatory variables for the econometric models, many microm variables are
 used, such as typology, age, status and the car variables. Due to persistent
 differences between East and West Germany, the purchasing power was modelled
 separately for both parts. For each section of a road and each PLZ8-area, the
 following numbers are computed: average purchasing power per inhabitant in EUR;
 purchasing power index (purchasing power per inhabitant) compared to the overall
 German level; purchasing power index (purchasing power per inhabitant) compared
 to the East German or West German level respectively; average purchasing power
 per household; purchasing power index (purchasing power per household) compared
 to the overall German level; purchasing power index (purchasing power per
 household) compared to the East German or West German level respectively; sum of
 purchasing power in EUR; purchasing power shares of the overall German amount in
 permil; purchasing power class compared to the East German or West German level
 respectively (microm 2014, p. 102f.).
description: RWI-GEO-GRID
description: RWI-GEO-GRID
description: Other
description: 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.
description: Mircom uses more than a billion individual datapoints for the aggregation of the
 microm dataset. These are mainly information on approximately 40.7 million
 households in Germany.
description: Die Daten werden 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, S. 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.