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Learning income levels and inequality from spatial and sociodemographic data in Germany - working paper

Garbasevschi, Oana Mihaela und Taubenböck, Hannes und Schüle, Paul und Baarck, Julia und Hufe, Paul und Wurm, Michael und Peichl, Andreas (2023) Learning income levels and inequality from spatial and sociodemographic data in Germany - working paper. Workshop “Unveiling Wealth and Income Inequalities”, 2023-10-26 - 2023-10-27, Berlin, Deutschland.

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Kurzfassung

This study explores the potential of predicting income inequality and income levels from attributes of the built, natural and social environment in Germany. Furthermore, it investigates differences in explanatory variables and estimation accuracy for municipalities with different social and spatial structure profiles. We use income tax data, the 2011 national census, and spatial data from various sources. The explanatory variables capture the spatial variation within the area of interest of characteristics of both the residents and the living environment. Our models explain 54% of the variability in inequality and 73% of the variability in median income levels for a sample of municipalities covering 97% of the country's population. Performance increases for the subsample of municipalities with at least 10,000 inhabitants, attaining 63% for inequality and 80% for income levels. Income inequality and top incomes are better identified in Western, urban, or central locations, while median income is best estimated in Eastern, rural and peripheral locations. The most important predictors are derived from attributes such as nationality, religious affiliation, household composition, residence construction year, as well as the size and density of residences and overall building stock. Our findings further the idea that the joint spatial analysis of population and the built environment can greatly improve our understanding of socioeconomic phenomena—at regional and local levels—beyond conventional data sources.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/198476/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vorlesung)
Titel:Learning income levels and inequality from spatial and sociodemographic data in Germany - working paper
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Garbasevschi, Oana MihaelaMihaela.Garbasevschi (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Taubenböck, HannesHannes.Taubenboeck (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4360-9126NICHT SPEZIFIZIERT
Schüle, Paulifo InstituteNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Baarck, Juliaifo InstituteNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hufe, PaulUniversity of BristolNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wurm, Michaelmichael.wurm (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5967-1894NICHT SPEZIFIZIERT
Peichl, Andreasifo Institutehttps://orcid.org/0000-0002-0680-8321NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2023
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Regional inequality, Residential segregation, Pre-tax income, Machine learning
Veranstaltungstitel:Workshop “Unveiling Wealth and Income Inequalities”
Veranstaltungsort:Berlin, Deutschland
Veranstaltungsart:Workshop
Veranstaltungsbeginn:26 Oktober 2023
Veranstaltungsende:27 Oktober 2023
Veranstalter :DIW Berlin
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Geowissenschaftl. Fernerkundungs- und GIS-Verfahren, R - Fernerkundung u. Geoforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit
Hinterlegt von: Garbasevschi, Oana Mihaela
Hinterlegt am:08 Nov 2023 09:39
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:58

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