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