2012 wurde eine Verordnung erlassen, welche Tankstellenbetreiber verpflichtet Preisänderung innerhalb von 5 Minuten an die Markttransparanzstelle weiterzugeben. Die Markttransparanzstelle gibt diese Preisänderungen an Drittanbietern weiter. Dies führt zur Veröffentlichung der Preiseinformationen auf Vergleichsportalen. Mit einem Web-Scraping Algorithmus wurden Preisinformationen der Seite clever-tanken.de ermittelt. Der Datensatz enthält die Durchschnittspreise von Diesel und e5-Benzin aller berliner Tankstellen sowie Geokoordinaten, den Preis von aufbereiten Petrol vom Markt in Rotterdam und Informationen zu den Tankstellen. Die Durchschnittswerte basieren auf den Preisen zu jeder vollen Stunde.
In der Studie werden aus verschiedenen Quellen die Wachstumsraten des Durchschnittslohns seit 1850 dargestellt, und zwar - die Wachstumsrate des jährlichen durchschnittlichen Arbeitseinkommens von 1850 bis 1951 (nach Walther G. Hoffmann), - die Wachstumsrate der durchschnittlichen Bruttoarbeitsentgelte nach der Sozialversicherung, - die Wachstumsrate der Brutto-Stundenverdienste der Industriearbeiter und - die Wachstumsrate des durchschnittlichen Lohneinkommens (nach D. Schewe/K. Nordhorn, H.J. Müller und R. Skiba).
Die auf der Hoffmannschen Untersuchung fußende Berechnung der Wachstumsrate des durchschnittlichen Lohneinkommens lässt für die Zeit vor 1870 keinen durchgehenden langfristigen Trend erkennen. In den fünfziger Jahren zeigt sich ein deutlicher Anstieg auf fast 4%. Besonders starke Schwankungen nach oben und nach unten ergeben sich in den siebziger Jahren. Mit Beginn der achtziger Jahre setzt dann ein langfristig ansteigender Trend ein. Zwischen 1930 und 1935 weist die Lohnwachstumsrate negative Werte auf. In der Zeit von 1920 bis 1967 kann ein langfristig steigender Trend der Lohnwachstumsrate von der Mitte der dreißiger Jahre bis 1967 festgestellt werden (sieht man einmal von der Krisenzeit um 1930 und die ersten 6 Jahre nach dem Zweiten Weltkrieg ab). In dieser Zeit ist die Lohnwachstumsrate von rund 5% auf rund 8% gestiegen. Die durchschnittliche Wachstumsrate ab 1951 liegt bei rund 7,5%.
Themen
Daten im Recherche- und Downloadsystem HISTAT:
A.1 Die Wachstumsrate der Lohneinkommen im Deutschen Reich und in der Bundesrepublik Deutschland (1850-1959) B.1 Die Entwicklung der Wachstumsrate des durchschnittlichen Lohneinkommens im Deutschen Reich und in der Bundesrepublik Deutschland (1917-1967) B.2 Wachstumsrate der Lohneinkommen in der Bundesrepublik Deutschland (1951-1968)
Die Übersichtstabellen beruhen auf jährliche Publikationen des Bundesministeriums der Finanzen mit Daten zur Lohn- und Einkommenssteuer von Arbeitnehmern ("Datensammlung zur Steuerpolitik") und den mit dreijährigem Abstand vom Statistischen Bundesamt veröffentlichen Steuerstatistiken. Neben dem Jahresarbeitslohn (die Durchschnittswerte vergangener Jahre beruhen auf den Ergebnissen der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen; sie ergeben sich als Quotient der inländischen Bruttolohn- und gehaltssumme und der Zahl der inländischen Arbeitnehmer) enthalten die Tabellen jährliche Angaben zur Lohnsteuer, zum Solidaritätszuschlag, zur Steuer insgesamt, zu den Sozialabgaben, zu den Abgaben insgesamt und zu dem verfügbaren Jahresdurchschnittseinkommen von Arbeitnehmern. Die Tabellen sind nach Steuerklassen gegliedert. Statistische Informationen über Einkommen bieten unterschiedliche Arbeitsgebiete im bundesstatistischen Berichtssystem. Der Bereich "Finanzen und Steuern" des Statistischen Bundesamtes liefert in dreijährigem Abstand Informationen über die personelle Verteilung der steuerbaren Einkünfte (laut Steuerrecht) und der Steuern darauf (Transfers). Erhebungseinheit ist hier der einzelne Steuerfall, die Erfassung der Einkünfte erfolgt beim Empfänger als Person (amtliche Erhebungen nach dem Individualzählverfahren und einem steuerrechtlichen Einkommensbegriff). Die zusammenfassenden Übersichten zu den Einkommensteuerpflichtigen mit der Anzahl der Steuerpflichtigen (Einzelpersonen bzw. zusammen veranlagte Ehepaare mit dem Gesamtbetrag ihrer Einkünfte) und dem Gesamtbetrag der Einkünfte (Ergebnisse der Einkommensteuerstatistik) sind nach Größenklassen des Gesamtbetrags der Einkünfte differenziert, wobei die Lohn- und Einkommensteuerpflichtigen in einer einheitlichen Schichtung zusammengefasst sind. Allgemeiner Maßstab für die Zuordnung in der gemeinsamen Schichtung ist die Höhe des steuerlich definierten Gesamtbetrags der Einkünfte; dieser Bemessungsgrundlage entsprechen bei den nichtveranlagten Lohnsteuerpflichtigen die Einkünfte aus nicht-selbständiger Arbeit. Diese Schichtung stellt eine wesentliche Unterlage für die Analyse der Einkommensverteilung dar. In fünf Übersichtstabellen werden schließlich die durchschnittlichen Wochenverdienste und Abzüge männlicher Facharbeiter im Produzierenden Gewerbe dargestellt. Unterschieden werden hinsichtlich des Familienstatus die Gruppen: ledig, ohne Kinder; verheiratet, ohne Kinder; verheiratet, 1 Kind; verheiratet, 2 Kinder; verheiratet, 3 Kinder. In einer Übersichtstabelle sind die Steuerpflichtigen mit einem Gesamtbetrag der Einkünfte von 0, 5 (1,0) Mio. Euro und mehr zusammengefasst (Anzahl der Steuerpflichtigen, Gesamtbetrag der Einkünfte und durchschnittliche Einkünfte). Zwei abschließende Übersichten fassen Angaben zu den Vermögen privater Haushalte zusammen.
Datentabellen in HISTAT:
A.01 Verfügbares Einkommen lediger Arbeitnehmer, ohne Kinder, unter 50 Jahren (1960-2014) A.02 Verfügbares Einkommen verheirateter Arbeitnehmer mit 2 Kindern, Alleinverdiener (1960-2014) A.03 Alleinerziehende mit einem Kind (2005-2014) A.04 Zweiverdienerehepaar mit einem Kind (2005-2014) A.05 Zweiverdienerehepaar mit zwei Kindern, I (2005-2014) A.06 Zweiverdienerehepaar mit zwei Kindern, II (2005-2014)
B. Steuerpflichtige und Gesamtbetrag der Einkünfte B.01 Steuerpflichtige mit einem Gesamtbetrag der Einkünfte von 0,5 Mio. Euro oder mehr (1961-2010)
C. Vermögen C.01 Unbeschränkt vermögensteuerpflichtige natürliche Personen mit einem Gesamtvermögen von 0,5 Mio. Euro oder mehr (1953-1995) C.02 Vermögen der privaten Haushalte in Deutschland (1991-2011)
D. Durchschnittliche Wochenverdienste und Abzüge männlicher Facharbeiter D.01 Durchschnittliche Wochenverdienste und Abzüge: männliche Facharbeiter, ledig, ohne Kinder (1950-2006) D.02 Durchschnittliche Wochenverdienste und Abzüge: männliche Facharbeiter, verheiratet, ohne Kinder (1950-2006) D.03 Durchschnittliche Wochenverdienste und Abzüge: männliche Facharbeiter, verheiratet, 1 Kind (1950-2006) D.04 Durchschnittliche Wochenverdienste und Abzüge: männliche Facharbeiter, verheiratet, 2 Kinder (1950-2006) D.05 Durchschnittliche Wochenverdienste und Abzüge: männliche Facharbeiter, verheiratet, 3 Kinder (1950-2006)
Every three years since 2000, the skills of 15-year-olds and Grade 9 students in reading, mathematics and science are assessed in about 50 countries. This long-term study, conducted at regular intervals, gives information on these three areas with each time a special attention for one of them (in 2006 science, in 2009 literacy and in 2012 mathematics). It also provides data on cross-curricular competencies and student motivations. In addition, this information is related to the characteristics of education systems, schools and students. Switzerland has produced additional samples of Grade 9 pupils in the different language regions and a number of cantons (in 2009: AG, AR, BE-d, BE-f, FR-f, GE, JU, NE, SG, SH, TI, VD, VS-d, VS-f, ZH) in order to make comparisons of pupils' skills at the end of compulsory schooling possible. For the 2009 survey, by international comparison, Switzerland is slightly above the OECD average in reading and above this average in science and significantly above in mathematics. Regional and cantonal differences are also observed. Individual and structural characteristics have a significant impact on student performance and this impact also varies across regions and cantons. The impact of engagement and learning strategies on reading have been observed.
Every three years since 2000, the skills of 15-year-olds and Grade 9 students in reading, mathematics and science are assessed in about 50 countries. This long-term study, conducted at regular intervals, gives information on these three areas with each time a special attention for one of them (in 2006 science, in 2009 literacy and in 2012 mathematics). It also provides data on cross-curricular competencies and student motivations. In addition, this information is related to the characteristics of education systems, schools and students. Switzerland has produced additional samples of Grade 9 pupils in the different language regions and a number of cantons (in 2009: AG, AR, BE-d, BE-f, FR-f, GE, JU, NE, SG, SH, TI, VD, VS-d, VS-f, ZH) in order to make comparisons of pupils' skills at the end of compulsory schooling possible. For the 2009 survey, by international comparison, Switzerland is slightly above the OECD average in reading and above this average in science and significantly above in mathematics. Regional and cantonal differences are also observed. Individual and structural characteristics have a significant impact on student performance and this impact also varies across regions and cantons. The impact of engagement and learning strategies on reading have been observed.
The dataset provides data on Municipal Unions (MUs) in Italy for the 1996-2015 period. Municipal Unions are forms of intermunicipal cooperation aimed at delivering municipal services and characterized by a high degree of formalization and institutionalization. The following 15 variables/indicators are taken into account: Year of establishment of the Municipal Union (Year); number of founding members (N founding members); number of members (N members 2015); number of member municipalities subject to compulsory cooperation by the Italian law (N C members); belonging (Y) or not (N) of all MU member municipalities to a unique Socio-sanitary District (Unique SSD); belonging (Y) or not (N) of all MU member municipalities to a unique Local Work System (Unique LWS); total inhabitants (Inh.N); inhabitants of the smallest member municipality (Inh.S); inhabitants of the largest member municipality (Inh.B); ratio smallest/largest population (Inh.R); average population (Inh.Av.); surface area (sq Km); average surface area (Av. Sur); Territorial Accessibility Index (TAI); Demographic Balance Index (DBI). The dataset gives systematic information on Municipal Unions established in Italy from 1996 to 2015. Data relate to 2015, unless differently specified. A total number of 462 Municipal Unions is taken into account, that is all those present in the country at the year of data collection.
The study examines the importance of ICT culture in schools for the integrative use of information and communication technologies (ICT) in teaching. Schools with above-average computer infrastructure (high-tech schools) were examined to see whether differences in the frequency and versatility of ICT use in class could be observed due to the different ICT cultures. 20 schools with the best technical equipment (10 primary schools and 10 lower secondary schools) were included in the study by means of guided interviews and questionnaire surveys. The questionnaire surveys covered 20 ICT managers, 270 teachers and 679 pupils.
The study examines the importance of ICT culture in schools for the integrative use of information and communication technologies (ICT) in teaching. Schools with above-average computer infrastructure (high-tech schools) were examined to see whether differences in the frequency and versatility of ICT use in class could be observed due to the different ICT cultures. 20 schools with the best technical equipment (10 primary schools and 10 lower secondary schools) were included in the study by means of guided interviews and questionnaire surveys. The questionnaire surveys covered 20 ICT managers, 270 teachers and 679 pupils.
The study examines the importance of ICT culture in schools for the integrative use of information and communication technologies (ICT) in teaching. Schools with above-average computer infrastructure (high-tech schools) were examined to see whether differences in the frequency and versatility of ICT use in class could be observed due to the different ICT cultures. 20 schools with the best technical equipment (10 primary schools and 10 lower secondary schools) were included in the study by means of guided interviews and questionnaire surveys. The questionnaire surveys covered 20 ICT managers, 270 teachers and 679 pupils.
The study examines the importance of ICT culture in schools for the integrative use of information and communication technologies (ICT) in teaching. Schools with above-average computer infrastructure (high-tech schools) were examined to see whether differences in the frequency and versatility of ICT use in class could be observed due to the different ICT cultures. 20 schools with the best technical equipment (10 primary schools and 10 lower secondary schools) were included in the study by means of guided interviews and questionnaire surveys. The questionnaire surveys covered 20 ICT managers, 270 teachers and 679 pupils.
Code/syntax is provided here for a thesis expected to be published in late 2023. The previous citation can be found in the field 'Publications' / 'Publikationen'.
Abstract of the thesis: To date, gender inequalities persist and vary between countries, e.g., the gender gap in mathematics and reading competencies, indicating that school and education system characteristics affect gender inequalities. Previous research demonstrates that schools and education systems do vary between countries and indicates that gender-specific educational inequalities are less well researched. Educational inequalities lead to inequalities in living standards and expectations, e.g., health, income, and social participation. Therefore, my aim is to explain how education system and school characteristics affect the gender gap in mathematics and reading competencies. To explain the effects of school and education system characteristics on gender inequalities, I adapt the macro-meso-micro model. At the micro level, I use theories, e.g., gender-specific socialization, highlighting how gender-specific expectations and stereotypes cause gendered interest and skills and therefore gender differences in mathematics and reading. Deriving a macro-meso-micro link, I explain how education system characteristics such as competition, differentiation, and standardization, and school characteristics, e.g., school time, retention rate, could increase or decrease the gender-specific socialization effects, leading to larger or smaller gender gaps in mathematics and reading competencies. On this basis, I perform a cross-national comparison of 78 countries participating in the Programme for International Student Assessment (PISA) 2018, combined with further researched macro data (https://doi.org/10.7802/2605) with three-level mixed-effects models. The results show that boys have an advantage in mathematics, girls have an advantage in reading, the gender effects are slightly higher for reading, and the gender effects at the school level are more pronounced than those at the country level. Furthermore, the considered school and education system characteristics differently affect the gender gaps in mathematics and reading competencies. The school characteristics of school time and retention rates and the education system characteristics of competition and compulsory schooling (partly) explain the gender gaps. Above-average school time affects the gender gaps in favor of girls, decreasing the gender gap in mathematics and increasing it in reading, while above-average competition and compulsory schooling affects the gender gaps in favor of boys, increasing the gender gap in mathematics and decreasing it in reading. Furthermore, schools with above-average retention rates decrease the gender gap in reading.
Das "Occupational Panel on Tasks and Education (OPTE)" beschreibt für die Jahre von 1973 bis 2011 Tätigkeitsprofile, Bildungsinvestitionszeiten und das Ausbildungsverhalten differenziert nach 179 harmonisierten Berufsgruppen. Es wurde für das Dissertationsprojekt "Die Anwendbarkeit des Erlernten in den wandelnden Bildungs- und Arbeitslandschaften der 1970er bis 2000er Jahre" erstellt. Die Dissertationsschrift ist unter https://kops.uni-konstanz.de/handle/123456789/49897 frei zugänglich und beschreibt (im Anhang) ausführlich die Erstellung der mit diesem Panel veröffentlichten Variablen.
Die Datenbasis für das Panel auf Berufsebene bilden die Scientific Use Files (SUF) des deutschen Mikrozensus. Diese erfassen den ausgeübten Beruf bis zum Jahr 1993 nach der Klassifikation der Berufe des Jahres 1975 (KldB75). In den nachfolgenden Erhebungsjahren erfolgt die Erfassung nach der Klassifikation der Berufe des Jahres 1992 (KldB92). Beide Berufsklassifikationen wurden nach dem Prinzip des kleinsten gemeinsamen Nenners so aggregiert, dass über den gesamten Zeitraum von 1973 bis 2011 eine homogene Messung von Berufsordnungen erfolgt. Zudem wurden die Daten auch auf die Klassifikation der Berufe des Jahres 1988 (KldB88) umgeschlüsselt, um ein Zuspielen der Berufsinformationen zu anderen Datensätzen zu ermöglichen, welche den Beruf nach der KldB75, KldB88 oder KldB92 erfassen. Das Excel-Dokument "Transition_key_occupational_groups_KldB75_88_92.xlsx" gibt die Zuordnung der Berufscodes der KldB75, KldB88 oder KldB92 zur harmonisierten KldB88h wieder.
Auf der Ebene der 179 harmonisierten Berufsordnungen werden Veränderungen im Tätigkeitsprofil, in den Bildungsinvestitionen und im Ausbildungsverhalten über die Zeit beschrieben. Diese werden aus folgenden Informationen der Mikrozensus-SUF's erhalten:
Tätigkeitsprofile: In den Jahren 1973, 1976, 1978, 1980, 1982, 1985, 1987, 1989, 1991, 1993, 1995, 1996, 2000, 2004, 2007, 2011 wird jeweils die Frage nach der "überwiegend ausgeübten Tätigkeit" in der Haupterwerbstätigkeit gestellt. Die möglichen Antwortvorgaben unterscheiden sich in den einzelnen Erhebungsjahren. Grob gesagt kann zwischen drei Perioden (1973 bis 1980, 1982 bis 1995 und 1996 bis 2011) der Tätigkeitsmessung unterschieden werden. Die erfassten Haupttätigkeitsschwerpunkte können jedoch harmonisiert werden, so dass für jede harmonisierte Berufsgruppe über die Zeit nachvollziehbar ist, wie hoch der Anteil an Personen in einem Beruf ist, die in einem Jahr folgende elf Haupttätigkeitsschwerpunkte ausgeübt haben:
Das Vorgehen zur Harmonisierung wird in der Dissertation ab Seite 299 (Anhang A) und in doi.org/10.1007/s11135-021-01158-y beschrieben. Die Tätigkeitsprofile in den "Zwischenjahren", in welchen keine SUFs des Mikrozensus zur Verfügung stehen, wurden interpoliert. Anschließend wurden die Tätigkeitsanteile mit einem Moving-Average (t-3, t, t+3) geglättet. Die mit diesem Panel veröffentlichten Tätigkeitsanteile unterscheiden sich von der in der Dissertation verwendeten Tätigkeitsanteilen, indem auch Nichtdeutsche und Erwerbstätige mit weniger als zehn Wochenstunden Arbeit berücksichtigt werden. Zudem werden die Tätigkeitsanteile nach den Arbeitsstunden der Erwerbstätigen gewichtet und anonymisiert.
Anonymisierung der Tätigkeitsprofile: Die Fallzahl "N" gibt die hochgerechneten, interpolierten und mit Moving-Average (t-3, t, t+3) geglättete Anzahl an Erwerbstätigen in der Berufsordnung wieder. Wird eine Aggregation der Berufsordnungen angestrebt, kann "N" genutzt werden, um z.B. gewichtete Durchschnitte zu berechnen. Multipliziert man "N" mit den jeweiligen Tätigkeitsanteilen "taskshare_..." erhält man eine "fiktive" Zahl an Erwerbstätigen, die diese Haupttätigkeit im Beruf ausüben. Die Zahl ist fiktiv, weil es sich aufgrund der Harmonisierung um geschätzte Tätigkeitsanteile handelt, die zudem mit der jeweiligen Stundenanzahl der Erwerbstätigen gewichtet sind. Einzelfälle können deshalb sowieso nicht zweifelsfrei identifiziert werden. Um eine mögliche Deanonymisierung faktisch weiter zu erschweren, wurden des Weiteren sichergestellt, dass hinter jeder genannten Tätigkeit mindestens drei "fiktive Personen" stehen. Haupttätigkeiten in einem Beruf wurden deshalb mit ein oder zwei weiteren Haupttätigkeiten zusammengefasst, bis in Summe über drei "fiktive Personen" diese Haupttätigkeiten ausübten. Die ursprüngliche "fiktive Personenanzahl" in diesen Haupttätigkeiten wurden anschließend mit der durchschnittlichen Anzahl der "fiktiven Personen" aus diesen Haupttätigkeiten ersetzt. War eine Zusammenfassung im Querschnitt nicht sinnvoll, weil sich der nächstgrößte Tätigkeitsanteil stärker vom kleinsten Tätigkeitsanteil unterschied (weil dieser mehr als 10 "fiktive Personen" enthielt) wurde eine Aggregation über die Erhebungsjahre gewählt. In diesem Fall wurden die Erhebungsjahre solange zusammengefasst, bis in jeder Tätigkeit des Berufs mindestens drei "fiktive Personen" enthalten waren. Die Tätigkeitsanteile des Berufs wurden anschließend mit den durchschnittlichen Tätigkeitsanteilen der zusammengefassten Erhebungsjahre ersetzt. Zuletzt wurden alle Tätigkeitsanteile gerundet. Aufgrund dieser Rundung ergibt die Summe aller Tätigkeitsanteilen einer Berufsgruppe nicht immer den Wert 1. Ist dies für die weiteren Analysen notwendig, sollten die Tätigkeitsanteile so skaliert werden, dass sie in Summe 1 ergeben.
Die Variable "N_soc" gibt die Anzahl der hochgerechneten, interpolierten und mit einem Moving-Average (t-3, t, t+3) geglätteten abhängig Beschäftigten "Angestellte, Arbeiter, Heimarbeiter" (ohne Auszubildende) aus dem Mikrozensus wieder. Die Variable "taskshare_socsec_..." gibt die dazugehörigen Tätigkeitsanteile der abhängig Beschäftigten wieder. Die Anonymisierung erfolgte in derselben Weise wie bei den Tätigkeitsanteilen "taskshare_..." mit allen Erwerbstätigen. Um Einzelfallidentifikationen durch die Subtraktion von "N_socsec" von "N" zu vermeiden, wurden die Tätigkeitsanteile "taskshare_socsec_..." mit den Tätigkeitsanteilen "taskshare_..." aller Erwerbstätigen ersetzt, sofern N-N_socsecEnglish version ================================================================================
The "Occupational Panel on Tasks and Education (OPTE)" describes task profiles, education investment periods and training behavior differentiated by 179 harmonized occupational groups for the years from 1973 to 2011. It was prepared for the dissertation project "The Applicability of the Learned in the Changing Educational and Labor Landscapes of the 1970s to 2000s." The dissertation paper (in German) is freely available at https://kops.uni-konstanz.de/handle/123456789/49897 and describes in detail (in the appendix) the creation of the variables published with this panel. The creation of the task variables is also decribed in English in doi.org/10.1007/s11135-021-01158-y
The data basis for the occupation-level panel are the Scientific Use Files (SUF) of the German Microcensus. These record the occupation up to 1993 according to the 1975 classification of occupations (KldB75). In subsequent survey years, the occupation is recorded according to the 1992 classification of occupations (KldB92). Both occupational classifications were aggregated according to the principle of the lowest common denominator in such a way that there is a homogeneous measurement of occupational classifications over the entire period from 1973 to 2011. In addition, the data were also recoded to the 1988 Classification of Occupations (KldB88) to allow matching of occupational information to other datasets that record the occupation according to KldB75, KldB88, or KldB92. The Excel document "Transition_key_occupational_groups_KldB75_88_92.xlsx" shows the mapping of the occupation codes of KldB75, KldB88 or KldB92 to the harmonized KldB88h.
At the level of the 179 harmonized occupational codes, changes in task profile, educational investments and educational behavior over time are described. These are obtained from the following information from the Microcensus SUF's:
Task profiles: In each of the years 1973, 1976, 1978, 1980, 1982, 1985, 1987, 1989, 1991, 1993, 1995, 1996, 2000, 2004, 2007, 2011, the question about the "predominantly performed activity" in the main job is asked. The possible answer specifications differ in the individual survey years. Roughly speaking, a distinction can be made between three periods (1973 to 1980, 1982 to 1995, and 1996 to 2011) of task measurement. However, the main task recorded can be harmonized so that for each harmonized occupational group it is possible to track over time the proportion of people in an occupation who performed the following eleven main activity foci in a given year:
• taskshare 11: "nursing/treating medically or cosmetically."
The procedure for harmonization is described in doi.org/10.1007/s11135-021-01158-y .
Anonymization of task profiles: The case number "N" reflects the extrapolated, interpolated and moving-average (t-3, t, t+3) smoothed number of employed persons in the occupational group. If aggregation of occupational groups is desired, "N" can be used to calculate weighted averages, for example. Multiplying "N" by the respective activity shares "taskshare_..." yields a "fictitious" number of employed persons performing this main activity in the occupation. The number is fictitious because, due to harmonization, it is an estimated activity share, which is also weighted with the respective number of hours of the employed persons. Individual cases can therefore not be identified beyond doubt anyway. Furthermore, in order to make deanonymization even more difficult, it was ensured that at least three "fictitious" persons are behind each activity mentioned. Main activities in an occupation were therefore combined with one or two other main activities until a total of more than three "fictitious persons" performed these main activities. The original "notional number of persons" in these main activities were then replaced with the average number of "notional persons" from these main activities. If a cross-sectional aggregation did not make sense because the next largest activity share was more different from the smallest activity share (because the latter contained more than 10 "fictitious persons"), an aggregation over the survey years was chosen. In this case, survey years were aggregated until each activity in the occupation contained at least three "notional persons". The occupation's activity shares were then replaced with the average activity shares of the aggregated survey years. Finally, all task shares were rounded. Due to this rounding, the sum of all task shares of an occupational group does not always add up to 1. If this is necessary for further analyses, the activity shares should be scaled so that they add up to 1.
The variable "N_soc" reflects the number of extrapolated, interpolated and moving-average (t-3, t, t+3) smoothed dependent employees "white-collar workers, blue-collar workers, homeworkers" (without apprentices) from the microcensus. The variable "taskshare_socsec_..." reflects the corresponding activity shares of the dependent employees. Anonymization was carried out in the same way as for the activity shares "taskshare_..." with all employed persons. To avoid individual case identifications by subtracting "N_socsec" from "N", the activity shares "taskshare_socsec_..." were replaced with the activity shares "taskshare_..." of all employed persons, if N-N_socsec<5000. The corresponding cases are labeled with the variable "anonymous_socsec".
Educational investment: For the variable "educ_invest", the education time in months formally required to obtain the general education and last/highest vocational qualification was calculated from the Microcensus SUF's of 1973, 1976, 1978, 1980, 1982, 1985, 1987, 1989, 1991, 1993 and 1995 to 2011 for all employed persons. For example, a secondary general school certificate was measured as 108 months (9 years) and a "completion of apprenticeship training or equivalent vocational school qualification" as 36 months (3 years). A detailed list and justification of the education periods assigned to each by degree can be found in the dissertation beginning on page 308 (Appendix B). The "average formal education time" of an occupation was calculated using the average education time of all employed persons in the harmonized occupational group. The "intermediate years" in which no SUF was available were interpolated. Subsequently, the values were smoothed with a moving average (t-3, t, t+3).
Training behavior (supply-demand relation): The Federal Institute for Vocational Education and Training (BIBB) converted the major field of the highest vocational qualification in combination with the training institution into a learned occupation according to KldB92. The heuristic procedure for this is described in Maier and Helmrich (2012). To calculate the supply-demand relation ("sdr"), the microcensuses (on-site) from 2005 to 2012 are pooled and a relative distribution of vocational degrees according to the harmonized occupational classification KldB88h is calculated for all degree years from 1973 to 2012. This distribution is contrasted with the relative distribution of employment shares according to KldB88h for the respective years. The procedure is described in the dissertation on page 86 and 145-147 and plausibilized starting on page 328 (Appendix D). The variable "ln_sdr" corresponds to ln(sdr).
Since 2000, every three years, the skills of 15-year-olds and children in their 9th Grade are assessed regarding reading, mathematics and science in more than sixty countries. This long-term study, carried out at regular intervals, gives information on these three areas with each time a particular attention for one of them (literacy in 2009, mathematics in 2012, and the sciences in 2015). It also provides data on students' cross-curricular competencies and motivations. Moreover, this information is linked to the characteristics of educational systems, schools and pupils. Switzerland has compiled additional samples of 9th Grade pupils (11th HarmoS) in the different linguistic regions and a number of cantons (in 2012: AG, BE-g, BE-f, FR-f, GE, JU, NE, SG, SO, TI, VD, VS-g, VS-f) making it possible to make comparisons of pupils' skills at the end of compulsory schooling. For the 2012 survey, by international comparison, Switzerland is slightly above the OECD average in reading, above this average in science and clearly above in mathematics. Regional and cantonal differences are also observed. Individual and structural characteristics have an impact on student performance. The first analyses show that the issue of equality and equity remains a continuing challenge for all school systems and that many factors have an impact on student performance. The impact of students' commitment and motivation on their mathematical skills is also to be noted. In addition, a national report dealt with the following topics: changes in student performance over time, resilient pupils, links between skills and the teaching of mathematics, knowledge of information and communication technologies communication, training after compulsory schooling.
Since 2000, every three years, the skills of 15-year-olds and children in their 9th Grade are assessed regarding reading, mathematics and science in more than sixty countries. This long-term study, carried out at regular intervals, gives information on these three areas with each time a particular attention for one of them (literacy in 2009, mathematics in 2012, and the sciences in 2015). It also provides data on students' cross-curricular competencies and motivations. Moreover, this information is linked to the characteristics of educational systems, schools and pupils. Switzerland has compiled additional samples of 9th Grade pupils (11th HarmoS) in the different linguistic regions and a number of cantons (in 2012: AG, BE-g, BE-f, FR-f, GE, JU, NE, SG, SO, TI, VD, VS-g, VS-f) making it possible to make comparisons of pupils' skills at the end of compulsory schooling. For the 2012 survey, by international comparison, Switzerland is slightly above the OECD average in reading, above this average in science and clearly above in mathematics. Regional and cantonal differences are also observed. Individual and structural characteristics have an impact on student performance. The first analyses show that the issue of equality and equity remains a continuing challenge for all school systems and that many factors have an impact on student performance. The impact of students' commitment and motivation on their mathematical skills is also to be noted. In addition, a national report dealt with the following topics: changes in student performance over time, resilient pupils, links between skills and the teaching of mathematics, knowledge of information and communication technologies communication, training after compulsory schooling.
The SCAPE database comprises 305 coded cases of public environmental governance in North America, Europe and Australasia, spanning several decades up to the year 2014. Its main purpose is to study the effect of different modes of citizen and stakeholder participation on environmental and other outcomes of decision-making. Each case comprises several hundred variables on the context, process and outcomes of decision-making. While most variables are quantitative Likert-scale type variables, several text fields are included, too. Data were obtained through a case-based meta-analysis ("case survey method", see Newig et al. 2013). For each case, three independent raters coded one or several texts. The dataset contains consolidated data (mostly, averages over three coders). A web-based tool that allows easy access to key categories of the dataset will be available at https://partscout.org.
