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.).
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.).
RWI-GEO-GRID
Other
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.
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.
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.
