Das Analysepotenzial georeferenzierter Daten - Axel Ramstein (WISTA - Wirtschaft und Statistik, 2022)
Seit 2013 ist es gesetzlich möglich, Erhebungsmerkmale der amtlichen Statistik dauerhaft zu geografischen quadratischen Gitterzellen von mindestens 100 Metern Kantenlänge zu verorten. Dadurch ergeben sich Analysemöglichkeiten in großer räumlicher Tiefe. Der Artikel untersucht auf Basis von Daten des Mikrozensus 2018 sowie der Zusatzerhebung "Wohnen", ob sich auf Haushaltsebene raumbezogene Charakteristika finden lassen, die einen Teil der Varianz der Nettokaltmiete erklären. Anhand der identifizierten räumlichen Variablen wird anschließend ein Indikator abgeleitet, der als ein Ansatz zur qualitativen Abbildung des Einflusses des Merkmals "Lage" auf Wohnkosten vorgeschlagen wird. Allerdings bedarf dieser Indikator weiterer Untersuchungen und ist daher als experimentelle Statistik zu betrachten. – – Since 2013, legislation has permitted the geocoding of survey variables in official statistics to geographic quadratic grid cells with a minimum edge length of 100 metres on a permanent basis. This allows for analyses at a high level of spatial detail. Based on data from the microcensus 2018 and its housing module, the article analyses whether geospatial characteristics can be found at household level that explain part of the variance of net rent exclusive of heating expenses. The spatial variables identified are then used to derive an indicator and it is suggested that this indicator could be an approach to describing the influence of location on rental costs in qualitative terms. The indicator needs to be analysed further, however, and is therefore to be considered as an experimental statistic.
Keywords: 519; Georeferenzierung; raumbezogene Analyse; Mietkosten; Mikrozensus; Wohnlage; georeferencing; geospatial analysis; rental costs; German microcensus; location