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Study title

Kleinräumige Ungleichheiten in den deutschen Städten

Creator

Helbig, Marcel ( Leibniz Institut für Bildungsverläufe, Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung)

Study number / PID

10.7802/2633 (GESIS)

10.7802/2633 (DOI)

Data access

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Series

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Abstract

Der vorliegende Datensatz beinhaltet kleinräumige Sozial- bzw. Arbeitsmarkdaten für die 153 größten Städte in Deutschland für die Jahre 2013-2022. Die Daten wurden von der Bundesagentur für Arbeit in einer Lambertprojektion ETRS89-LAEA (EPSG:3035) in 1 x 1 km großen Quadraten für ganz Deutschland übermittelt. Die Variable „Gitter1km“ beschreibt die Lage des jeweiligen Grids (siehe hierfür auch Bundesamt für Kartografie und Geodäsie: https://gdz.bkg.bund.de/index.php/default/geographische-gitter-fur-deutschland-in-lambert-projektion-geogitter-inspire.html ). Veröffentlicht werden hier nur die Daten für die 153 größten Städte, die Teil der oben genannten Studie (Helbig 2023) sind. Die Daten entstammen der SGB II-, Arbeitslosen- und Sozialversicherungspflichtig Beschäftigten-Statistik, die auch eine höhere Anzahl an Variablen bereitstellen. Es wurden im vorliegenden Fall aber nur die Daten veröffentlicht, die auch in der zu Grunde liegenden Studie verwendet wurden. Im vorliegenden Datensatz sind zudem einige Kennzahlen für die gesamte Stadt (z.B. Anteil SGB-II Bezieher oder Armutssegregationsindex) enthalten, die Makroinformationen für die einzelnen Städte bereitstellen, aber nur aus den Rohdaten erzeugt werden können. Die Rohdaten können jedoch nicht weitegegeben werden. Um die Armutsquoten aus der SGB II-Statistik zu berechnen, musste auf Daten zu unterschiedlichen Altersgruppen auf der gleichen räumlichen Ebene zurückgegriffen werden. Diese Daten liegen jedoch bei keiner staatlichen Stelle für den benötigten Zeitraum vor (zuletzt für den Zensus 2011). Deshalb wurde GfK Geomarketing damit beauftragt die Daten auf der benötigten räumlichen Ebene zu berechnen.

Topics

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Methodology

Data collection period

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Country

Deutschland

Time dimension

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Analysis unit

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Universe

Sampling procedure

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Kind of data

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Data collection mode

Aggregation

Access

Publisher

GESIS Data Archive for the Social Sciences

Publication year

2023

Terms of data access

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