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metadata language: English German

Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (SUF 7.1). PKW-Marken

Version
1
Resource Type
Dataset
Creator
  • RWI
  • microm
Collective Title
  • RWI-GEO-GRID
Publication Date
2018-10-23
Publication Place
Essen
Contributor
  • Budde, Rüdiger (RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung) (Contact Person)
  • Eilers, Lea (RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung) (Researcher)
  • microm Micromarketing-Systeme und Consult GmbH (Data Collector)
  • RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung (Editor)
Language
German
Classification
  • JEL:
    • Automobiles, Other Transportation Equipment, Related Parts and Equipment (L62)
    • Regional Migration, Regional Labor Markets, Population, Neighborhood, Characteristics (R23)
Free Keywords
PKW Marken; Markenanteil; Automobil; Fahrzeug; PKW; Rasterdaten; RWI-GEO-Grid
Description
  • Abstract

    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) und VW. Diese Informationen basieren auf den Angaben des Zentralen Fahrzeugregisters des Kraftfahrt-Bundesamtes in Flensburg (microm 2016, S. 94).

Temporal Coverage
  • 2005
  • 2009
  • 2010
  • 2011
  • 2012
  • 2013
  • 2014
  • 2015
  • 2016
Geographic Coverage
  • Germany (DE)
Sampled Universe

In die Datenerstellung fließen mehr als eine Milliarde Einzelinformationen ein. Diese Daten liegen anonymisiert vor und werden von mehreren Quellen bezogen. Die einfließenden Daten liegen grundsätzlich für sämtliche 40.9 Mio. Haushalte in Deutschland vor und werden für die rund 20 Mio. Häuser ausgewiesen (microm 2016, S. 8).

Time Dimension
  • Cross-section
Collection Mode
  • Other

    Aus Gründen des Datenschutzes werden mehrere zu einem Wohnfeld gehörende Häuser zu einer sogenannten Mikrozelle zusammengeführt. Diese Mikrozellen beinhalten mindestens fünf, durchschnittlich acht Haushalte. Dabei bilden größere Häuser, in denen mehr als fünf Haushalte leben ihr eigenes Segment. Häuser mit weniger als fünf Haushalten werden mit vergleichbaren Häusern in der gleichen Straße zusammengefasst, so dass die Mikrozelle dann mindestens fünf Haushalte umfasst. Die zusammengefassten Häuser weisen eine größtmögliche räumliche Nähe auf. Zudem werden Strukturindikatoren für die jeweilige Mikrozelle verdichtet, und die Information wieder pro Haushalt als Datei aufbereitet (microm 2016, S. 8). 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). Zudem ermöglicht die Zusammenarbeit des SOEP und microm eine inhaltliche Beschreibung sowie Validierung der kleinräumigen microm Daten (microm 2016, S. 8). Die Basis des Datensatzes bildet die Variablengruppe microm-Basis. Diese ist in die folgenden vier Unterklassen unterteilt: Anzahl der Haushalte, Anzahl der Gewerbebetriebe, Anzahl der Häuser (inklusive reiner Gewerbehäuser) und Anzahl der Wohngebäude (exklusive reiner Gewerbehäuser) (vgl. microm 2016, S. 26). Die Anzahl der Häuser wird auf Grundlage der Straßenabschnitte für alle übergeordneten Gebietsebenen ermittelt. Basierend auf Unternehmensregistern werden für jedes Haus Aussagen zu der Anzahl der Gewerbebetriebe gemacht.

Data and File Information
  • Unit Type: Geographic Unit
    Number of Units: 1515276
    Number of Variables: 21
    Type of Data: Mikrodaten
    • File Name: 107807_microm_pkwmarken_suf_V7-1.dta
      File Format: Stata
      File Size: 235492 KB
Note
Der Datensatz beinhaltet neben der Variable PKW-Marken die geografische Kennziffer für den Rasterpunkt als auch die Variable PKW-Dichte. 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 2016). Eine Kurzbeschreibung ist jeweils unter der Rubrik Beschreibung zu finde. 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.
Availability
Delivery
Rights
microm Micromarketing-Systeme und Consult GmbH
Relations
  • Is supplemented by
    DOI: 10.7807/microm:kinder:suf:v7:1 (Dataset)
  • Is supplemented by
    DOI: 10.7807/microm:pkwseg:suf:v7:1 (Dataset)
  • Is supplemented by
    DOI: 10.7807/microm:kaufkraft:suf:v7:1 (Dataset)
  • Is supplemented by
    DOI: 10.7807/microm:haustyp:suf:v7:1 (Dataset)
  • Is supplemented by
    DOI: 10.7807/microm:auslaender:suf:v7:1 (Dataset)
  • Is supplemented by
    DOI: 10.7807/microm:hstruktur:suf:v7:1 (Dataset)
  • Is supplemented by
    DOI: 10.7807/microm:alq:suf:v7:1 (Dataset)
  • Is supplemented by
    DOI: 10.7807/microm:einwohner:suf.v7:1 (Dataset)
  • Is supplemented by
    DOI: 10.7807/microm:einwGeAl:suf:v7:1 (Dataset)
  • Is supplemented by
    DOI: 10.7807/microm:ethno:suf:v7:1 (Dataset)
  • Is supplemented by
    DOI: 10.7807/microm:zahlindex:suf:v7:1 (Dataset)
  • Continues
    DOI: 10.7807/microm:pkwmarken:suf:V6:1 (Dataset)
Publications
  • microm Consumer Marketing (2016), Datenhandbuch: Arbeitsunterlagen für microm MARKET & GEO. Neuss: microm GmbH, Neuss.

  • Budde, R.; Eilers, L. (2014): Sozioökonomische Daten auf Rasterebene – Datenbeschreibung der microm-Rasterdaten. RWI Materialien 077. Essen: RWI.

    • ID: http://hdl.handle.net/10419/97627 (Handle)
  • Bauer, T. K.; Budde, R.; Micheli, M.; Neumann, U. (2015): Immobilienmarkteffekte des Emscherumbaus? Raumforschung und Raumordnung 73(4): 269-283.

    • ID: 10.1007/s13147-015-0356-5 (DOI)
  • Hentschker, C., and A. Wübker (2016). The impact of technology diffusion in health care markets: Evidence from heart attack treatment. Ruhr Economic Papers #632. Essen: RWI.

    • ID: 10.4419/86788734 (DOI)

Update Metadata: 2019-03-18 | Issue Number: 1 | Registration Date: 2019-03-18

RWI; microm (2018): Sozioökonomische Daten auf Rasterebene (SUF 7.1). PKW-Marken. RWI-GEO-GRID. Version: 1. RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung. Dataset. https://doi.org/10.7807/microm:pkwmarken:suf:V7:1