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Zur Beurteilung des sozialen und wirtschaftlichen Lebensstandards in der Europäischen Union (EU) strebt die amtliche Statistik an, Einkommen und Konsumausgaben privater Haushalte gemeinsam zu betrachten. Hierfür existiert derzeit keine einheitliche Datengrundlage. Die Einkommensangaben sind detailliert in der europaweiten EU-SILC-Erhebung, die Konsuminformationen wiederum im Household Budget Survey erfasst. Beide Datenbestände sollen fusioniert werden, um eine gemeinsame Analyse von Einkommen und Konsumausgaben privater Haushalte zu ermöglichen. Der vorliegende Beitrag vergleicht den von Eurostat vorgeschlagenen Random Hot-Deck-Ansatz mit einer alternativen Datenfusionsmethode, dem Predictive Mean Matching. Er evaluiert die Performance beider Verfahren in einer Simulationsstudie. ; In order to assess the social and economic living standards in the European Union (EU), official statistics seek to provide joint information on income and consumption expenditures of private households. Currently, no uniform data basis exists for this purpose. While income is measured across the EU in great detail by EU-SILC, information on consumption is reported in the household budget survey. Both stocks of data are to be fused in order to enable a joint analysis of household income and consumption expenditure. This article compares the random hot deck approach proposed by Eurostat with predictive mean matching, an alternative data fusion method. It evaluates the performance of both methods in a simulation study.

Erhebung zum Energieverbrauch privater Haushalte in Deutschland in Zusammenarbeit mit forsa als
repräsentative Stichprobe. Ziel dieser Studie ist die Gewinnung aussagekräftiger
Informationen über den Energieverbrauch privater Haushalte in Deutschland. Diese Haushalte
werden umfassend zu ihrem Verbrauch der jeweils benutzten Energieträger, den
Wohnverhältnissen und den Charakteristika des bewohnten Gebäudes befragt. In der Befragung
wurden zudem die Zählerstände erhoben. Diese zeigen den Energieverbrauch des
Befragungsjahres. Es liegen Daten für die Jahre 2003, 2005 als Querschnitt und für 2006-2008
und 2008-2011 und 2011-2013 als Panel vor. Diese Daten können anhand einer ID aneinander
gespielt werden.Dieser Datensatz bezieht sich auf die Daten des Jahres 2005.

Erhebung zum Energieverbrauch privater Haushalte in Deutschland in Zusammenarbeit mit forsa als
repräsentative Stichprobe. Ziel dieser Studie ist die Gewinnung aussagekräftiger
Informationen über den Energieverbrauch privater Haushalte in Deutschland. Diese Haushalte
werden umfassend zu ihrem Verbrauch der jeweils benutzten Energieträger, den
Wohnverhältnissen und den Charakteristika des bewohnten Gebäudes befragt. In der Befragung
wurden zudem die Zählerstände erhoben. Diese zeigen den Energieverbrauch des
Befragungsjahres. Es liegen Daten für die Jahre 2003, 2005 als Querschnitt und für 2006-2008
und 2008-2011 und 2011-2013 als Panel vor. Diese Daten können anhand einer ID aneinander
gespielt werden.Dieser Datensatz bezieht sich auf die Daten des Jahres 2003.

Erhebung zum Energieverbrauch privater Haushalte in Deutschland in Zusammenarbeit
mit forsa als repräsentative Stichprobe. Ziel dieser Studie ist die Gewinnung
aussagekräftiger Informationen über den Energieverbrauch privater Haushalte in
Deutschland. Diese Haushalte werden umfassend zu ihrem Verbrauch der jeweils benutzten
Energieträger, den Wohnverhältnissen und den Charakteristika des bewohnten Gebäudes
befragt. In der Befragung wurden zudem die Zählerstände erhoben. Diese zeigen den
Energieverbrauch des Befragungsjahres. Ebenfalls werden zum Teil für einige Energieträger
auch Rechnungen aus den vergangenen Jahren abgefragt. Es liegen Daten für die Jahre 2003,
2005 als Querschnitt und für 2006-2008, 2008-2011 und 2010-2013 als Panel vor. Diese
Daten können anhand einer ID aneinander gespielt werden.
Dieser Datensatz bezieht sich auf die Paneldaten der Jahre 2011-2012/2013.

Erhebung zum Energieverbrauch privater Haushalte in Deutschland in Zusammenarbeit
mit forsa als repräsentative Stichprobe. Ziel dieser Studie ist die Gewinnung
aussagekräftiger Informationen über den Energieverbrauch privater Haushalte in
Deutschland. Diese Haushalte werden umfassend zu ihrem Verbrauch der jeweils benutzten
Energieträger, den Wohnverhältnissen und den Charakteristika des bewohnten Gebäudes
befragt. In der Befragung wurden zudem die Zählerstände erhoben. Diese zeigen den
Energieverbrauch des Befragungsjahres. Es liegen Daten für die Jahre 2003, 2005 als
Querschnitt und für 2006-2008 und 2008-2011 und 2011-2013 als Panel vor. Diese Daten
können anhand einer ID aneinander gespielt werden.
Dieser Datensatz bezieht sich auf die Paneldaten der Jahre 2006-2008.

Erhebung zum Energieverbrauch privater Haushalte in Deutschland in Zusammenarbeit mit forsa als repräsentative Stichprobe. Ziel dieser Studie ist die Gewinnung aussagekräftiger Informationen über den Energieverbrauch privater Haushalte in Deutschland. Diese Haushalte werden umfassend zu ihrem Verbrauch der jeweils benutzten Energieträger, den Wohnverhältnissen und den Charakteristika des bewohnten Gebäudes befragt. In der Befragung wurden zudem die Zählerstände erhoben. Diese zeigen den Energieverbrauch des Befragungsjahres. Es liegen Daten für die Jahre 2003, 2005 als Querschnitt und für 2006-2008 und 2008-2011 und 2011-2013 als Panel vor. Diese Daten können anhand einer ID aneinander gespielt werden.
Dieser Datensatz bezieht sich auf die Paneldaten der Jahre 2008-2011.

This paper assesses the accuracy of individuals' expectations of their financial circumstances, as reported in the British Household Panel Survey, as predictors of outcomes and identifies what factors influence their reliability. As the data are qualitative bivariate ordered probit models, appropriately identified, are estimated to draw out the differential effect of information on expectations and realisations. Rationality is then tested and we seek to explain deviations of realisations from expectations at a micro-economic level, possibly with reference to macroeconomic shocks. A bivariate regime-switching ordered probit model, distinguishing between states of rationality and irrationality, is then estimated to identify whether individual characteristics affect the probability of an individual using some alternative model to rationality to form their expectations.

Mit dem Ziel, die amtlichen Haushaltsstatistiken zu harmonisieren, wird der Mikrozensus seit 2020 als integriertes System durchgeführt. Neben der Arbeitskräfteerhebung der Europäischen Union sind auch die europäische Haushaltsbefragung über Einkommen und Lebensbedingungen sowie ab 2021 die Statistik zur Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien modular in den Mikrozensus integriert. Durch ein sogenanntes Kernprogramm, welches weiterhin über eine 1-%-Stichprobe erhoben wird, sind die Erhebungsteile thematisch miteinander verknüpft. Dieser Artikel erläutert die neu konzipierte Methodik der Hochrechnung im neuen System ab 2020. Die Neukonzeption soll die Vielfalt an nationalen und europäischen Anforderungen erfüllen. ; The microcensus has been implemented as an integrated system since 2020, with the aim of harmonising the official household statistics. In addition to the labour force survey (LFS) of the European Union, the European survey of income and living conditions (SILC) is integrated as a module into the microcensus and the same applies to the statistics on the use of information and communication technologies (ICT) as of 2021. The survey components are thematically linked through the core programme of variables which continue to be collected based on a 1% sample. This article explains the redesigned methodology of extrapolation that has been used in the new system since 2020. The redesigned system is aimed to meet the variety of national and European requirements.

Für familien- und sozialpolitische Fragestellungen ist die Höhe der monatlichen Ernährungsaufwendungen für Kinder von Bedeutung. Das Fehlen geeigneter personen- bezogener Verbrauchsdaten macht es notwendig, haushaltsbezogene Daten der Einkommens- und Verbrauchsstichprobe (EVS) zu verwenden und nachträglich mit einer geeigneten Methode auf die jeweiligen Haushaltsmitglieder zu verteilen. Es werden zwei Methoden, die Mengenschlüssel-Methode und die Nourney-Methode, untersucht. Die besser geeignete wird auf die Haushaltsverbrauchsdaten der EVS 1998 angewendet. In einem Zwei-Stufen- Verfahren nach Heckman wird der personenbezogene Verbrauch in Abhängigkeit von Merkmalen der Personen und der Haushalte ermittelt. Die durchschnittlichen personenbezogenen Verbrauchswerte für Kinder werden nach Alter, Geschlecht, Familientyp und Inner-Haus- und Außer-Haus-Verbrauch differenziert. Die verwendete Methode erscheint geeignet, zukünftige Haushaltsverbrauchsdaten entsprechend aufzuteilen. ; To find an answer for socio-political issues the monthly spending on food for children is an important aspect. The lack of person-related data requires using household-related data. Those are available from the household income and expenditure survey (Einkommens- und Verbrauchsstichprobe (EVS)). However, an appropriate method is missing to allocate these household-related data to the individual household member. Two methods, Mengenschlüssel-Methode and Nourney-Methode, are investigated and the more appropriate one used to transfer the household-related spending on food into person-related expenditures. Heckman's Two-Step-Procedure calculates the person-related food expenditures considering characteristics of individual and household. The average food expenditures for an individual child are measured according to age, gender, family structure, at home, and away-from-home consummation. This method qualifies to allocate future household-related expenditure for food.

Schriftliche Befragungen im Klassenverband sind heute in der empirischen Jugendforschung weit verbreitet, ohne dass die methodischen Aspekte dieser Erhebungsform als ausreichend untersucht gelten können. Ziel dieses Beitrages ist es daher, anhand eines Vergleiches der beiden maßgeblichen Erhebungsmethoden der quantitativen Jugendforschung - einer schriftlichen Schulbefragung und einer haushaltsbasierten mündlichen Befragung - bei derselben Grundgesamtheit und demselben Erhebungsinstrument Unterschiede in den Befragungsergebnissen hinsichtlich von Häufigkeiten und Zusammenhängen zu untersuchen; dieser Vergleich erfolgt am Beispiel des Themas 'selbstberichtete Delinquenz'. Die Ausschöpfungsrate der schulbasierten Befragung liegt erheblich höher als die der haushaltsbasierten Befragung, und insbesondere Personen aus unteren sozialen Schichten werden besser erreicht. Am Beispiel der selbstberichteten Delinquenz ergibt der Vergleich der Befragungsergebnisse erhebliche Unterschiede sowohl in den Prävalenzen als auch in den Korrelationen mit anderen Variablen. In der haushaltsbasierten Befragung liegen die Prävalenzraten der selbstberichteten Delinquenz ungefähr 20 bis 50 Prozent niedriger als in der schulbasierten Befragung. Während wir die unterschiedlichen Prävalenzraten eher mit den Selektionseffekten der Stichprobenverfahren erklären, deuten die unterschiedlichen Korrelationsmuster möglicherweise auf Kontexteffekte der jeweiligen Erhebungssituationen hin. (JA)

Mit einem Anteil von rund 30% am Endenergieverbrauch und etwa 20% an den CO2-Emissionen haben private Haushalte in Deutschland einen großen Einfluss auf die Umwelt. Gleichzeitig sind private Haushalte ein zentraler Adressat für politische Interventionen zur Bekämpfung des Klimawandels. Vor diesem Hintergrund hat die Politik zahlreiche Maßnahmen zur Verringerung des Energiekonsums und zur Förderung regenerativer Energietechnologien ergriffen. Diese politischen Maßnahmen bedürfen einer sorgfältigen Evaluierung ihrer Effektivität und Kosteneffizienz, um kostspielige Redundanzen durch sich überlappende Instrumente zu vermeiden.
Eine solche Evaluation umwelt- und energiepolitischer Maßnahmen erfordert eine umfangreiche Datenbasis. Besonders im Bereich der privaten Haushalte waren solche Daten in Deutschland bislang nicht verfügbar. Die Reagibilität deutscher Haushalte auf Maßnahmen zur Bekämpfung des Klimawandels war daher weitgehend unbekannt.
Das Sozial-Ökologische Panel stellt zu diesem Zweck umfangreiche, frei verfügbare Informationen zum Energieverbrauch und Umweltverhalten privater Haushalte bereit. Die Befragung wurde in vier Wellen durchgeführt. Es liegen Daten für die Jahre 2012, 2013, 2014 und 2015 vor. Diese Daten können anhand einer ID aneinander gespielt werden. Darauf aufbauend können ökonometrische Schätzungen und Analysen verschiedener Präferenzindikatoren sowie des Anpassungsverhaltens privater Haushalte an den Klimawandel durchgeführt werden.
Dieser Datensatz umfasst die Daten der Erhebung im Jahr 2013.

'Der Beitrag beschäftigt sich mit der Einbeziehung individueller Kontexte und sozialer Beziehungen in die empirische Datenanalyse. Die Betonung der Kontext- und Relationsanalyse im strukturell-individualistischen Ansatz wird verknüpft mit der Erläuterung der soziologischen Relevanz des Haushaltskontextes. Das SPSS-Programm HAUSHALT zur Erfassung personaler Haushalts- und Familienstrukturen in der empirischen Sozialforschung, das auf der 'ALLBUS-Typologie' von Porst (1984) basiert, wird vorgestellt. Die Vorzüge von HAUSHALT werden ebenso diskutiert wie die prinzipiell weiter bestehenden Probleme der Erfassung und Kategorisierung personaler Haushalts- und Familienstrukturen in sozialwissenschaftlichen Umfragen. (Autorenreferat)

This contribution is based on the presentation of the Austrian research project "Population Policy Acceptance Survey" (PPA II), a questionnaire about demographic topics. In 2001, approximately 2,000 persons aged 20-65 were interviewed about their attitudes towards family, family policy, & the relationship between the sexes in Austria. Results about the acceptance of nontraditional forms of living together show that marriage still retains a high level of social approval. At the same time, the increase in nonmarital living alternatives is met with growing approval by respondents. Further results show that there is basically still the traditional division of labor within the families & that a division of household tasks disadvantaging women has a negative effect on the desire to have children. While Austria does not explicitly pursue a pro-natalist policy, the increased endowment of family policy measures nevertheless aims at increasing the birth rate. However, when verifying this relationship, no empirical evidence could be found for any decisive influence of increased support allowances on the willingness to have a(nother) child. Furthermore our analysis shows that the sensibility of women for unequal treatment on the job is very pronounced & that they have great confidence in measures to promote the role of women. 4 Tables, 4 Graphs, 10 References. Adapted from the source document.