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Date(s) of Data Collection: 1997 - 2020
GESIS, Cologne. ZA8697 Data file Version 1.0.0, https://doi.org/10.4232/1.14199
GESIS, Cologne. ZA8697 Data file Version 1.0.0, https://doi.org/10.4232/1.14199
Abstract: Zusammenstellung von Daten aus der vom Statistischen Bundesamt durchgeführten Erhebung der Güter und Leistungen für den Umweltschutz.
Tabellen
A) Übersicht: Bet ... more
Abstract: Zusammenstellung von Daten aus der vom Statistischen Bundesamt durchgeführten Erhebung der Güter und Leistungen für den Umweltschutz.
Tabellen
A) Übersicht: Bet ... more
Topics: HISTORY
Date(s) of Data Collection: 1997 - 2020
Geographic coverage: Germany (DE), Germany
Number of Units: 23 Berichtsjahre
Analysis System(s): Excel
Number of Variables: 21 Tabellen, 400 Zeitreihen
Principal Investigator/ Authoring Entity, Institution: - Statistisches Bundesamt (Destatis), - Umweltbundesamt
Publication year: 2023
DOI: 10.4232/1.14199
Study number: ZA8697
Publisher: GESIS
Current Version: 1.0.0, 2023-10-11, https://doi.org/10.4232/1.14199
Version history:
| Version number | Date, Name, DOI |
|---|---|
| 1.0.0 | 2023-10-11 first archive edition (current version) https://doi.org/10.4232/1.14199 |
Study group: GESIS Community Data
Date(s) of Data Collection: 02.03.2015 - 2018
GESIS Data Archive, Cologne. ZA6413 Data file Version 2.0.0, https://doi.org/10.4232/1.13615
GESIS Data Archive, Cologne. ZA6413 Data file Version 2.0.0, https://doi.org/10.4232/1.13615
Other Title (type): Eingabestatistiken der DDR zwischen 1970 und 1989 (Subtitle)
Abstract: The Potsdam Grievance Statistics File (PGSF) is a historical data collection of complaints, so-called Eingaben, made in the GDR. Eingaben were formulated verbally or in w ... more
Abstract: The Potsdam Grievance Statistics File (PGSF) is a historical data collection of complaints, so-called Eingaben, made in the GDR. Eingaben were formulated verbally or in w ... more
Date(s) of Data Collection: 02.03.2015 - 2018
Date(s) of Data Collection: 02.03.2015 - 30.04.2015, 2016, Spring, 2017, Autumn, 2018, Spring and Summer
Geographic coverage: German Democratic Republic (1949-1990) (DDDE)
Universe: In the PGSF a research unit is defined as a county-year. A county-year refers to a county (urban or rural county) in a specific year from 1970–1989. The PGSF’s target population is N = 4372 county-years.
Number of Units: 4500
Sampling Procedure: • Probability
• Non-probability: Availability;
Based on the target population, a probability sample of n gross = 3260 county-years was selected. All years of those counties containing a starting address of the German Socio-Economic Panel’s sample C were selected. The realized net sample consists of n = 2833 county-years with information on 159 counties. The number of counties recorded per year varies between 106 in 1970 and 158 in 1986. In addition to the probability sample a convenience sample of 775 county-years was selected. This convenience sample contains information on another 45 counties.
The PGSF is organized as spell data because not every observation could uniquely be assigned to a single calendar year.
Temporal Research Design: Longitudinal
Mode of Data Collection: • Content coding
• Aggregation;
The fieldwork consisted of several phases. These phases extended over the period from 2015 to 2018. In the course of the fieldwork, archival materials were collected from various east German state, county, and city archives. The materials were digitized and then transferred into a data set, the PGSF.
Data Collector: Principal investigators
The Potsdam Grievance Statistics File (PGSF) was created as part of the project funded by the German Research Foundation "Spontane Revolution oder lange Wende? Eine soziologische Analyse der DDR und ihres Niedergangs auf Basis von Eingabenstatistiken zwischen 1970 und 1989" (reference number: KO 2239/3 -1 and KO 2239 / 3-2, project number: 267795588).
Analysis System(s): SPSS, Stata
Kind of Data: Numeric
Number of Variables: 249
Notes: Using the data set, the citation of the following article is obligatory:
Class, Fabian; Kohler, Ulrich; Krawietz, Marian (2018): The Potsdam Grievance Statistics File. New data on quality of life and political participation for the German Democratic Republic 1970–1989. Historical Methods: A Journal of Quantitative and Interdisciplinary History 51 (2), 92–114. https://doi.org/10.1080/01615440.2018.1429970
The data set does not contain personal information. Additional commitments for the researcher due to privacy protection are therefore not needed.
Principal Investigator/ Authoring Entity, Institution: Albrecht, Sophia - Universität Potsdam, Class, Fabian - Universität Potsdam, Feuerstein, Collin - Universität Potsdam, Kohler, Ulrich - Universität Potsdam, Krawietz, Marian - Universität Potsdam
Publication year: 2020
DOI: 10.4232/1.13615, 10.4232/1.12993, 10.4232/1.12916
Study number: ZA6413
Publisher: GESIS Data Archive
Current Version: 2.0.0, 2020-10-13, https://doi.org/10.4232/1.13615
Version history:
| Version number | Date, Name, DOI |
|---|---|
| 2.0.0 | 2020-10-13 Release 2-0-0 (current version) https://doi.org/10.4232/1.13615 |
| 1.1.0 | 2018-02-26 weight changed https://doi.org/10.4232/1.12993 |
| 1.0.0 | 2018-01-10 first archive edition https://doi.org/10.4232/1.12916 |
Publications: Class, Fabian; Kohler, Ulrich; Krawietz, Marian (2018): The Potsdam Grievance Statistics File. New data on quality of life and political participation for the German Democratic Republic 1970–1989. Historical Methods: A Journal of Quantitative and Interdisciplinary History 51 (2), 92–114. https://doi.org/10.1080/01615440.2018.1429970, Albrecht, Sophia; Class, Fabian; Feuerstein, Collin; Kohler, Ulrich; Krawietz, Marian (2020): Potsdam Grievance Statistics File (PGSF): Codebuch und Methodenbericht. GESIS Datenarchiv, Köln. ZA6413 Datenfile Version 2.0.0, http://dx.doi.org/10.4232/1.13615
Study group: GESIS Community Data
Date(s) of Data Collection: 1955 - 2016
GESIS Data Archive, Cologne. ZA8707 Data file Version 1.0.0, https://doi.org/10.4232/1.13204
GESIS Data Archive, Cologne. ZA8707 Data file Version 1.0.0, https://doi.org/10.4232/1.13204
Abstract: In the school year 2017/18, about 317,000 students with ascertained “special educational needs” have been taught in “special schools” (german: “Sonderschule” or “Fördersc ... more
Abstract: In the school year 2017/18, about 317,000 students with ascertained “special educational needs” have been taught in “special schools” (german: “Sonderschule” or “Fördersc ... more
Content: Zentrale Fragen, die in der vorliegenden Arbeit behandelt werden, sind:
- Welche Organisationsstandards wurden von nationalen Akteuren für die einzelnen Sonderschultypen vor und nach 1945 in den westdeutschen Ländern formuliert?
- Welche schulischen Organisationsbedingungen wurden in den einzelnen Sonderschultypen von 1955 bis 2012 realisiert. (Dietze, Th. 2019, Entwicklung des Sonderschulwesens, S. 16) Dieser Teil der Fragestellung wird mit Hilfe amtlicher Statistiken und der KMK-Statistik beantwortet.
- Aufgrund der abweichenden Organisationsstruktur des Schulwesens in der DDR von 1945 bis 1990 werden die DDR und die Neuen Länder ab 1991 in die statistische Analyse nicht mit einbezogen. (Dietze, Th. 2019, Entwicklung des Sonderschulwesens, S. 17)
Es dienen insbesondere die amtliche Schulstatistik und die KMK-Statistik als Datenquelle für die Analysen. Die Datenquellen zeichnen sich durch jeweils spezifische Erhebungsweisen aus, die sich auf die Analyse auswirken.
Die Schulstatistik des Statistischen Bundesamtes beruht auf Datenzusammenstellungen von dafür in den einzelnen Ländern eigens eingerichteten statistischen Fachbehörden. Dementsprechend sind die Statistischen Landesämter die Hauptträger der statistischen Erhebungs- und Aufbereitungsaufgaben. Sie leiten die Daten an das Statistische Bundesamt weiter, wo sie zusammengetragen und veröffentlicht werden. (Dietze, Th. 2019, Entwicklung des Sonderschulwesens, S. 95)
Die KMK veröffentlicht seit 1960 eigene statistische Informationen zum Sonderschulwesen. Die KMK-Statistik beruht auf Zusammenstellungen von Daten und Umfragen in den einzelnen Kultusministerien. Es werden in der KMK-Statistik und in der amtlichen Schulstatistik weitestgehend die gleichen Kennziffern publiziert. Zum Teil werden aber in der KMK-Statistik auch differenziertere Daten veröffentlicht. So wird in der KMK-Statistik nach Sonderschultyp unterschieden.
Der Autor greift für seine Analyse dort auf amtliche Statistiken zurück, wo beide Statistiken die gleichen Kennziffern berichten. Wenn die KMK-Veröffentlichungen zusätzliche Informationen bereitstellen, verwendet der Autor die Daten des KMK. (Dietze, Th. 2019, Entwicklung des Sonderschulwesens, S. 95)
Als Ergänzung werden Veröffentlichungen aus den einzelnen Bundesländern herangezogen, um die landesspezifischen Organisationsstandards zu verdeutlichen (Schulverzeichnisse und Schulstatistiken der Länder). In diesen Quellen werden Kennziffern veröffentlicht, die nicht Gegenstand der Schulstatistik des statistischen Bundesamtes oder der KMK-Statistik sind (z.B. Schulen mit Heimunterkunft).
Eine weitere Datenquelle ist der nationale Bildungsbericht „Bildung in Deutschland 2014“.
Um einen langjährigen Entwicklungstrend zu erhalten, wurden die Daten seit 1955 in einem 3-Jahres-Intervall erhoben (1958, 1961, 1964, …). Schulstatistiken und KMK-Statistiken liegen erst seit 2000 in digitaler Form vor, so dass für die früheren Jahre die Statistiken aus den gedruckten Quellen erhoben wurden.
Da das Saarland erst seit 1957 zur Bundesrepublik Deutschland gehört, werden hier Statistiken ab 1957 berücksichtigt.
Ebenso wurde West-Berlin erst ab 1962 in der Statistik berücksichtigt. Der Autor konnte jedoch Statistische Daten ab 1955 für West-Berlin erheben und in seine Analyse mit einbeziehen. Ab 1990/91 wurde die Schulstatistik für Gesamt-Berlin weitergeführt. Da Berlin als Stadtstaat zu den neuen Bundesländern gezählt wird, hat der Autor Gesamt-Berlin ab 1990 nicht mehr in seiner Analyse berücksichtigt. (Dietze, Th. 2019, Entwicklung des Sonderschulwesens, S. 96)
Über den gesamten Betrachtungszeitraum der Arbeit liegen in der Schulstatistik mit Ausnahme des Jahres 1986 auch Daten zur Anzahl der privaten Sonderschulen nach Ländern differenziert vor. Die Berichtserstattung nach Typ für die privaten Schulen wurde ab 1975 eingestellt, so dass nur noch die Gesamtzahl der privaten Sonderschulen bekannt ist. Die KMK-Statistiken berichten nicht über private Sonderschulen. (Dietze, Th. 2019, Entwicklung des Sonderschulwesens, S. 100)
Datentabellen:
Zahl an Schülerinnen und Schülern
A1. Absolute Zahl an Schülerinnen und Schülern auf Sonderschulen 1955 bis 2016 – Alle Sonderschultypen
A2. Absolute Zahl an Schülerinnen und Schülern auf Sonderschulen 1955 bis 2016 – Klassentyp Lernen
A3. Absolute Zahl an Schülerinnen und Schülern auf Sonderschulen 1955 bis 2016 – Klassentyp Sprache
A4. Absolute Zahl an Schülerinnen und Schülern auf Sonderschulen 1955 bis 2016 – Klassentyp Emotionale und soziale Entwicklung
A5. Absolute Zahl an Schülerinnen und Schülern auf Sonderschulen 1970 bis 2016 – Klassentyp Geistige Entwicklung
A6. Absolute Zahl an Schülerinnen und Schülern auf Sonderschulen 1955 bis 2016 – Klassentyp Körperliche und motorische Entwicklung
A7. Absolute Zahl an Schülerinnen und Schülern auf Sonderschulen 1955 bis 2016 – Klassentyp Hören
A8. Absolute Zahl an Schülerinnen und Schülern auf Sonderschulen 1955 bis 2016 – Klassentyp Sehen
Zahl an Sonderschulen
B1.a Absolute Zahl an Sonderschulen 1955 bis 1997 und 2008 – Alle Sonderschultypen
B1.b Sonderschulen - alle Typen - 1956 bis 2012 (nur westdeutsche), darunter private Sonderschulen
B2. Absolute Zahl an Sonderschulen nach 1955 bis 1997 und 2008 – Sonderschultyp Lernen
B3. Absolute Zahl an Sonderschulen 1955 bis 1997 und 2008 – Sonderschultyp Sprache
B4. Absolute Zahl an Sonderschulen 1955 bis 1997 und 2008 – Sonderschultyp Emotionale und soziale Entwicklung
B5. Absolute Zahl an Sonderschulen 1955 bis 1997 und 2008 – Sonderschultyp Geistige Entwicklung
B6. Absolute Zahl an Sonderschulen 1955 bis 1997 und 2008 – Sonderschultyp Körperliche und motorische Entwicklung
B7. Absolute Zahl an Sonderschulen 1955 bis 1997 und 2008 – Sonderschultyp Hören
B8. Absolute Zahl an Sonderschulen 1955 bis 1997 und 2008 – Sonderschultyp Sehen
Zahl an Sonderschulklassen
C1. Klassen in Sonderschulen 1958 bis 2016 – Alle Klassentypen
C2. Klassen in Sonderschulen 1958 bis 2016 – Klassentyp Lernen
C3. Klassen in Sonderschulen 1958 bis 2016 – Klassentyp Sprache
C4. Klassen in Sonderschulen 1958 bis 2016 – Klassentyp Emotionale und soziale Entwicklung
C5. Klassen in Sonderschulen 1967 bis 2016 – Klassentyp Geistige Entwicklung
C6. Klassen in Sonderschulen 1958 bis 2016 – Klassentyp Körperliche und motorische Entwicklung
C7. Klassen in Sonderschulen 1958 bis 2016 – Klassentyp Sehen
C8. Klassen in Sonderschulen 1958 bis 2016 – Klassentyp Hören
Gesamtschülerzahl (zur Berechnung der Sonderschulbesuchsquote) 1955 bis 2016
D Gesamtschülerzahl (zur Berechnung der Sonderschulbesuchsquote) 1955 bis 2016 nach Ländern
Fläche der einzelnen Bundesländer 1955 bis 2016 in km²
E Fläche der einzelnen Bundesländer 1955 bis 2016 in km².xlsx
Topics: HISTORY
Date(s) of Data Collection: 1955 - 2016
Geographic coverage: Germany (DE)
Number of Units: 527 Zeitreihen und 61 Zeitpunkte
Analysis System(s): Excel
Number of Variables: 527 Zeitreihen
Notes: Survey unit: others###
Principal Investigator/ Authoring Entity, Institution: Dietze, Torsten - Humboldt-Universität zu Berlin, Institut für Rehabilitationswissenschaften, Abt: Pädagogik bei Beeinträchtigungen des Lernens und Allgemeine Rehabilitationspädagogik
Publication year: 2018
DOI: 10.4232/1.13204
Study number: ZA8707
Contributor, Institution, Role: GESIS - Distributor, GESIS - HostingInstitution
Publisher: GESIS Data Archive
Current Version: 1.0.0, 2018-12-13, https://doi.org/10.4232/1.13204
Version history:
| Version number | Date, Name, DOI |
|---|---|
| 1.0.0 | 2018-12-13 first archive edition (current version) https://doi.org/10.4232/1.13204 |
Publications: Dietze, Thorsten, 2019: Die Entwicklung des Sonderschulwesens in den westdeutschen Ländern – Empfehlungen und Organisationsbedingungen. Julius Klinkhardt, Bad Heilbrunn.
Study group: Studies of "Verbund Forschungsdaten Bildung", GESIS Community Data
Date(s) of Data Collection: 01.01.1920 - 31.12.2015
GESIS Data Archive, Cologne. ZA8673 Data file Version 1.0.0, https://doi.org/10.4232/1.12995
GESIS Data Archive, Cologne. ZA8673 Data file Version 1.0.0, https://doi.org/10.4232/1.12995
Abstract: Der Datensatz enthält für die gegebenen Länder jeweils zwei Zeitreihen für die Wohneigentumsquote.
Die erste Zeitreihe besteht aus den Rohdatenpunkten. Die Wohneigentum ... more
Abstract: Der Datensatz enthält für die gegebenen Länder jeweils zwei Zeitreihen für die Wohneigentumsquote.
Die erste Zeitreihe besteht aus den Rohdatenpunkten. Die Wohneigentum ... more
Date(s) of Data Collection: 01.01.1920 - 31.12.2015
Geographic coverage: , Afghanistan, Albania, Antigua, Argentina, Armenia, Aruba, Australia, Austria, Azerbaijan, Bahamas, Bangladesh, Belarus, Belgium, Bermuda, Bolivia, Botswana, Brazil, Brunei, Bulgaria, Cambodia, Cameroon, Canada, Cayman Islands, Chile, China, Colombia, Congo, Cook Islands, Costa Rica, Croatia, Cyprus, Czech Republic, Denmark, Dominican Republic, East-Germany, Ecuador, Estonia, Ethiopia, Finland, France, French Guiana, Gambia, Georgia, Germany, Ghana, Greece, Greenland, Guadeloupe, Guam, Guatemala, Guernsey, Guinea-Bissau, Haiti, Honduras, Hong Kong, Hungary, Iceland, India, Indonesia, Iran, Iraq, Ireland, Israel, Italy, Jamaica, Japan, Jordan, Kazakhstan, Kenya, Kiribati, Kuwait, Kyrgyzstan, Latvia, Liechtenstein, Lithuania, Luxembourg, Macau, Malawi, Malaysia, Mali, Malta, Martinique, Mauritius, Mayotte, Mexico, Moldova, Mongolia, Montenegro, Morocco, Namibia, Netherlands, New Zealand, Nicaragua, Nigeria, Norway, Pakistan, Panama, Paraguay, Peru, Philippines, Poland, Portugal, Puerto Rico, Qatar, Reunion, Romania, Russia, Rwanda, Saint Helena, Saint Pierre and Miquelon, Saudi Arabia, Scotland, Serbia, Singapore, Sint Maarten, Slovakia, Slovenia, South Africa, South Korea, Spain, Sri Lanka, Sudan, Swaziland, Sweden, Switzerland, Taiwan, Tajikistan, Thailand, Timor-Leste, Tonga, Tunisia, Turkey, Turkmenistan, Uganda, UK, Ukraine, Uruguay, USA, Uzbekistan, Vanuatu, Venezuela, Vietnam, Yugoslavia, Zaire, Zambia, Zimbabwe
Sampling Procedure: Verwendete Quellen (Sources):
Existing synoptic tables about tenure rates are (Atterhög 2005: 17, Doling 1997: 159).
For this book, however, I mainly rely on the following existing primary and secondary sources:
Australia (Kryger 2009);
Austria (UN 1958-2001),Mikrozensus, (Statistik-Austria 2014), rent-free family housing not counted; Belgium (UN 1958-2001), Census; Canada (CMHC 2014, Harris 1984);
Denmark (UN 1958-2001, Bengtsson et al. 2006), andelsbostäder counted in;
Finland (Annaniassen 2006, OSD 2013);
France (Mouillart 2015);
Germany (Glatzer 1980: 246, Goebel and Haas 2013, Sensch 2010);
Greece (Emmanuel 1995, UN 1958-2001);
Italy (Bernardi and Poggio 2004), ISTAT Annuario Statistico;
Iceland (Sveinsson 2006);
Ireland (Fahey and Maître 2004), Central Statistics Office;
Japan (Hirayama and Hayakawa 1995), Statistics Japan;
Netherlands (Mulder 2004, Ministerie 2013);
New Zealand (Morrison 2008) ;
Norway (Gulbrandsen 2004), Statistics Norway;
Portugal (UN 1958-2001), Censos da População e Habitação;
Scotland (UN 1958-2001), Census ;
Spain (UN 1958-2001), Censos de Población y Viviendas;
Sweden (Bengtsson 2006), SCB;
Switzerland (UN 1958-2001, BFS 2015);
UK (England) (Meen et al. 2016);
United States (US-Census 2011, 2016);
Eastern Europe (UN 1958-2001) (Hegedüs 2012: 15), Eurostat;
Latin America (UN 1958-2001), CEPALSTAT;
Asia: Statistics Singapore;
Urban China (Chen et al. 2013);
South Africa General Household Survey, partially plus fully owned;
Russia (USSR) and (former) Soviet Republics, Narodnoe khozyaistvo SSSR 1922 -1982, (Andrusz 1984, Shleifer and Treisman 2014), the numbers before 1990 are urban housing in private property only, a small share of private rentals must be discounted;
Greenland, Statbank Greenland;
African and Oceanic countries (UN 1958-2001, 2016), HOFINET;
Statistics Indonesia” (Sebastian Kohl)
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Analysis System(s): Excel
Principal Investigator/ Authoring Entity, Institution: Kohl, Sebastian - Max-Plank-Institut für Gesellschaftsforschung, Köln.
Publication year: 2018
DOI: 10.4232/1.12995
Study number: ZA8673
Publisher: GESIS Data Archive
Current Version: 1.0.0, 2018-03-02, https://doi.org/10.4232/1.12995
Version history:
| Version number | Date, Name, DOI |
|---|---|
| 1.0.0 | 2018-03-02 (current version) https://doi.org/10.4232/1.12995 |
Publications: Kohl, Sebastian: Homeownership, Renting and Society: Historical and Comparative Perspectives. London: Routledge
Study group: GESIS Community Data
Date(s) of Data Collection: 1950 - 2015
GESIS Data Archive, Cologne. ZA8620 Data file Version 1.0.0, https://doi.org/10.4232/1.13684
GESIS Data Archive, Cologne. ZA8620 Data file Version 1.0.0, https://doi.org/10.4232/1.13684
Abstract: Die Entstehungsrechnung der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen (VGR bezieht sich im Wesentlichen auf die im Inland produzierten Waren und Dienstleistungen und grenzt ... more
Abstract: Die Entstehungsrechnung der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen (VGR bezieht sich im Wesentlichen auf die im Inland produzierten Waren und Dienstleistungen und grenzt ... more
Topics: HISTORY
Date(s) of Data Collection: 1950 - 2015
Geographic coverage: Germany (DE)
Analysis System(s): Excel
Principal Investigator/ Authoring Entity, Institution: Sensch, Jürgen -
Publication year: 2016
DOI: 10.4232/1.13684
Study number: ZA8620
Publisher: GESIS Data Archive
Current Version: 1.0.0, 2016-02-25, https://doi.org/10.4232/1.13684
Version history:
| Version number | Date, Name, DOI |
|---|---|
| 1.0.0 | 2016-02-25 (current version) https://doi.org/10.4232/1.13684 |
Study group: GESIS Community Data
Date(s) of Data Collection: 1913 - 2014
GESIS Data Archive, Cologne. ZA8619 Data file Version 1.0.0, https://doi.org/10.4232/1.12471
GESIS Data Archive, Cologne. ZA8619 Data file Version 1.0.0, https://doi.org/10.4232/1.12471
Abstract: Im Zentrum der VGR steht immer noch die Messung der Leistung und des Einkommens einer Volkswirtschaft. Die folgende Datenkompilation fasst die entsprechenden zentralen Gr ... more
Abstract: Im Zentrum der VGR steht immer noch die Messung der Leistung und des Einkommens einer Volkswirtschaft. Die folgende Datenkompilation fasst die entsprechenden zentralen Gr ... more
Topics: HISTORY
Date(s) of Data Collection: 1913 - 2014
Geographic coverage: Germany (DE)
Number of Units: 101
Mode of Data Collection: Amtliche Statistik Deutschlands:
Statistisches Reichsamt (Berlin) bzw. Statistisches Bundesamt Wiesbaden.
Primärquellen:
Statistisches Reichsamt (Bearb.), 1932: Das deutsche Volkseinkommen vor und nach dem Kriege. Einzelschriften zur Statistik des Deutschen Reichs, Bd. 24. Berlin: Hobbing.
Statistisches Reichsamt (Hrsg.), 1935, 1940: Statistisches Jahrbuch für das Deutsche Reich, Jg. 1934, Jg. 1938 und Jg. 1941/42. Berlin.
Statistisches Bundesamt (Hrsg.), 2015: Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen. Bruttoinlandsprodukt, Bruttonationaleinkommen, Volkseinkommen. Lange Reihen ab 1925. Wiesbaden (www.destatis.de; Stand August 2015.)
Analysis System(s): Excel
Number of Variables: 122
Principal Investigator/ Authoring Entity, Institution: Sensch, Jürgen -
Publication year: 2016
DOI: 10.4232/1.12471
Study number: ZA8619
Publisher: GESIS Data Archive
External links: Online Database HISTAT (SAFE)
Current Version: 1.0.0, 2016-02-18, https://doi.org/10.4232/1.12471
Version history:
| Version number | Date, Name, DOI |
|---|---|
| 1.0.0 | 2016-02-18 (current version) https://doi.org/10.4232/1.12471 |
Study group: GESIS Community Data
Date(s) of Data Collection: 1960 - 2014
GESIS Data Archive, Cologne. ZA8605 Data file Version 1.0.0, https://doi.org/10.4232/1.13674
GESIS Data Archive, Cologne. ZA8605 Data file Version 1.0.0, https://doi.org/10.4232/1.13674
Abstract: Die Übersichtstabellen beruhen auf jährliche Publikationen des Bundesministeriums der Finanzen mit Daten zur Lohn- und Einkommenssteuer von Arbeitnehmern („Datensammlung ... more
Abstract: Die Übersichtstabellen beruhen auf jährliche Publikationen des Bundesministeriums der Finanzen mit Daten zur Lohn- und Einkommenssteuer von Arbeitnehmern („Datensammlung ... more
Topics: HISTORY
Date(s) of Data Collection: 1960 - 2014
Geographic coverage: Germany (DE)
Analysis System(s): Excel
Principal Investigator/ Authoring Entity, Institution: Sensch, Jürgen -
Publication year: 2016
DOI: 10.4232/1.13674
Study number: ZA8605
Publisher: GESIS Data Archive
Current Version: 1.0.0, 2016-02-03, https://doi.org/10.4232/1.13674
Version history:
| Version number | Date, Name, DOI |
|---|---|
| 1.0.0 | 2016-02-03 (current version) https://doi.org/10.4232/1.13674 |
Study group: GESIS Community Data
Date(s) of Data Collection: 1950 - 2014
GESIS Data Archive, Cologne. ZA8611 Data file Version 1.0.0, https://doi.org/10.4232/1.12317
GESIS Data Archive, Cologne. ZA8611 Data file Version 1.0.0, https://doi.org/10.4232/1.12317
Abstract: Description:
From an economic point of view the production encompasses manufacturing, including related ‘industrial services’ as long as they are provided in the producti ... more
Abstract: Description:
From an economic point of view the production encompasses manufacturing, including related ‘industrial services’ as long as they are provided in the producti ... more
Date(s) of Data Collection: 1950 - 2014
Geographic coverage: Germany (DE)
Number of Units: 64 Zeitpunkte
Mode of Data Collection: Quellen:
Daten der amtlichen Statistik der Bundesrepublik Deutschland (Statistisches Bundesamt Wiesbaden).
Analysis System(s): Excel
Number of Variables: 438 Zeitreihen
Principal Investigator/ Authoring Entity, Institution: Sensch, Jürgen -
Publication year: 2015
DOI: 10.4232/1.12317
Study number: ZA8611
Publisher: GESIS Data Archive
External links: Online Database HISTAT (SAFE)
Current Version: 1.0.0, 2015-08-06, https://doi.org/10.4232/1.12317
Version history:
| Version number | Date, Name, DOI |
|---|---|
| 1.0.0 | 2015-08-06 (current version) https://doi.org/10.4232/1.12317 |
Publications: Keine (Online - Publikation in histat)
Study group: GESIS Community Data
Date(s) of Data Collection: 1950 - 2014
GESIS Data Archive, Cologne. ZA8627 Data file Version 1.0.0, https://doi.org/10.4232/1.13685
GESIS Data Archive, Cologne. ZA8627 Data file Version 1.0.0, https://doi.org/10.4232/1.13685
Abstract: Die personelle Einkommensverteilung beantwortet die Frage, wie das Einkommen einer Volkswirtschaft auf einzelne Personen oder Gruppen (z.B. Privathaushalte) verteilt ist. ... more
Abstract: Die personelle Einkommensverteilung beantwortet die Frage, wie das Einkommen einer Volkswirtschaft auf einzelne Personen oder Gruppen (z.B. Privathaushalte) verteilt ist. ... more
Topics: HISTORY
Date(s) of Data Collection: 1950 - 2014
Geographic coverage: Germany (DE)
Analysis System(s): Excel
Principal Investigator/ Authoring Entity, Institution: Sensch, Jürgen -
Publication year: 2016
DOI: 10.4232/1.13685
Study number: ZA8627
Publisher: GESIS Data Archive
Current Version: 1.0.0, 2016-03-17, https://doi.org/10.4232/1.13685
Version history:
| Version number | Date, Name, DOI |
|---|---|
| 1.0.0 | 2016-03-17 (current version) https://doi.org/10.4232/1.13685 |
Study group: GESIS Community Data
Date(s) of Data Collection: 1950 - 2013
GESIS Data Archive, Cologne. ZA8539 Data file Version 1.0.0, https://doi.org/10.4232/1.13676
GESIS Data Archive, Cologne. ZA8539 Data file Version 1.0.0, https://doi.org/10.4232/1.13676
Abstract: Die folgenden Übersichtstabellen beruhen auf jährliche Publikationen des Bundesministeriums der Finanzen mit Daten zur Lohn- und Einkommenssteuer von Arbeitnehmern („Date ... more
Abstract: Die folgenden Übersichtstabellen beruhen auf jährliche Publikationen des Bundesministeriums der Finanzen mit Daten zur Lohn- und Einkommenssteuer von Arbeitnehmern („Date ... more
Topics: HISTORY
Date(s) of Data Collection: 1950 - 2013
Geographic coverage: , Federal Republic of Germany (FRG) from 1960 to 1990. Germany since 1991.
Number of Units: 63
Analysis System(s): Excel
Number of Variables: 56
Principal Investigator/ Authoring Entity, Institution: Sensch, Jürgen -
Publication year: 2016
DOI: 10.4232/1.13676
Study number: ZA8539
Publisher: GESIS Data Archive
External links: Online Database HISTAT (SAFE)
Current Version: 1.0.0, 2016-01-05, https://doi.org/10.4232/1.13676
Version history:
| Version number | Date, Name, DOI |
|---|---|
| 1.0.0 | 2016-01-05 (current version) https://doi.org/10.4232/1.13676 |
Study group: GESIS Community Data
