Regional industrial structure, productivity, wealth and income distribution in German regions

Summary For the impartial observer of German regions, differences in regional industrial structures and prosperity are quite obvious. On the one hand, there are regions characterised by different industries, firm structures and labour qualification profiles. On the other hand, some of these regions are prosperous, dynamic and growing in terms of inhabitants, labor force and income while others suffer from high unemployment, low tax base and an unsatisfactory income situation. The link between the two observations is mainly acknowledged by theories of a Schumpeterian origin as it has frequently been observed that different industries differ in their propensity for innovation. Once the rigid assumptions of standard economic theory are consequentially dropped, it becomes evident that the regional industry mix might have significant implications for the local income distribution as well. Depending on the mobility of different kinds of labour it will thereby also affect regional development in terms of population dynamics. The present study asks, whether these postulated differentiated relationships between industrial structure and socio‐economic fundamentals can be identified statistically and whether they depend on agglomeration effects. Therefore, a cross‐sectional estimation with observations on district level (NUTS 3) is carried out in a mediated moderation approach. This approach allows for the differentiation between direct and indirect effects and for the identification of conditional effects, depending, for example, on regions' remoteness. The analysis starts with the creation of eight factors that efficiently describe districts' industrial structures. The factors are consistent with the industrial innovation type taxonomy created by Pavitt (1984). In the final model the regional industrial structure, as described by these factors, explains socio‐economic fundamentals that indicate the regions' productivity, its income distribution and its population dynamics. The analysis generates conceptual/methodological and factual insights. On the factual level it becomes apparentthat the relation between local industry‐types and socio‐economic fundamentals is conditional on (respectively moderated by) remoteness and industry composition. The results also show the differentiated direct and indirect (respectively mediated) relations to different socio‐economic indicators. By the identification of these complex relationships, the importance of distributional effects is demonstrated empirically as well. On the conceptual level, the different direct relations are able to illustrate that the same variable indicates different phenomena under different conditions. Moreover, the estimated relations show that seemingly consistent gross relations may be caused by fundamentally different underlying mechanisms and relations. Finally, direct and indirect effects are sometimes opposite in direction. In this case, they would cancel out if only the gross effect was estimated, resulting in insignificant estimators. Nevertheless, the existence of two significant net effects is obviously an important information for example for the design of rational policies The important insight that should be gained for future inquiry is that industrial structure matters, that it matters in multiple dimensions and that the effects are conditional upon location and multiple dimensions of industrial structure. The acknowledgement of the different social, economic and cultural dimensions of industrial structure and the relevance of distributional effects require careful further developments of theories within the evolutionary economic paradigm. Important political consequences would result from an empirical confirmation and specification of the relation between industrial mix, productivity and income distribution in the presence of urbanisation and localisation effects. In this case, the local reallocation of resources between industries would have to be supported (Fagerberg, 1994). Currently, policies are mainly guided by standard economic assumptions, and thereby usually do not recognise a need for the support of changes in industrial structure in order to support regional convergence---------------------------------------------------Zusammenfassung Der unvoreingenommene Beobachter von Deutschlands Regionen bemerkt schnell die ausgeprägten Unterschiede in der regionalen Unternehmensstruktur und Einkommenssituation. Einerseits sind die Regionen durch verschiedene Branchenzusammensetzungen, Betriebsgrößenverteilungen und Qualifikationsstrukturen der Beschäftigten gekennzeichnet. Andererseits sind einige der Regionen wohlhabend, dynamisch und weisen eine positive Bevölkerungsentwicklung auf, während andere unter hoher Arbeitslosigkeit, geringen Steuereinnahmen und einer unbefriedigenden Einkommenssituation leiden. Der Zusammenhang zwischen den beiden Beobachtungen wird vor allem von Theorien Schumpeterianischen Ursprungs hergestellt, die auch auf der Beobachtung gründen, dass unterschiedliche Branchen sich in ihrer Innovationsneigung unterscheiden. Werden die strikten Annahmen der Standardökonomie einmal fallen gelassen, wird die Möglichkeit deutlich, dass die regionale Branchenzusammensetzung auch Einfluss haben kann auf die Einkommensverteilung in der Region. Abhängig von der unterschiedlichen Mobilität Beschäftigter verschiedener Bereiche steht die regionale Industriestruktur dann auch direkt im Zusammenhang zur lokalen Bevölkerungsdynamik. Die vorliegende Studie untersucht, ob diese erwarteten differenzierten Beziehungen zwischen der regionalen Industriestruktur und verschiedenen sozio‐ökonomischen Fundamentaldaten statistisch identifiziert werden können und ob sie von Agglomerationseffekten beeinflusst werden. Zu diesem Zweck wird eine Querschnittsanalyse basierend auf Beobachtungen auf Landkreisebene in einer "moderated mediation" Schätzung durchgeführt. Diese Schätzung ermöglicht die Unterscheidung zwischen direkten und indirekten Effekten und die Identifizierung bedingter Effekte, die zum Beispiel von der Zentralität von Regionen abhängen. Die Untersuchung beginnt mit der Bildung von acht Faktoren, die die regionale Industriestruktur effizient abbilden können.Diese Faktoren korrespondieren mit der branchenbezogenen Innovationstypen Taxonomie von Pavitt (1984). Im Schätzmodell erklärt die regionale Industriestruktur, abgebildet durch die acht Faktoren, sozio‐ökonomische Daten zur regionalen Produktivität, Einkommensverteilung und Bevölkerungsentwicklung. Die Analyse generiert konzeptionelle/methodische und inhaltliche Erkenntnisse gleichermaßen. Im Hinblick auf die Fragestellung wird gezeigt, dass die Beziehung zwischen verschiedenen Branchen( typen) und den sozio‐ökonomischen Fundamentaldaten abhängig ist von der (bzw. moderiert wird durch die) Lage der Regionen und der Bedeutung der jeweils anderen Branchen(typen) in dergleichen Region. Darüber hinaus zeigen die Ergebnisse die differenzierten direkten und indirekten (bzw. vermittelten, "mediated") Beziehungen zwischen den verschiedenen Indikatoren. Durch die Identifizierung dieser komplexen Beziehungen kann auch die Bedeutung unterschiedlicher Verteilungseffekte aufgezeigt werden. In konzeptioneller Hinsicht können die unterschiedlichen direkten Beziehungen illustrieren, dass dieselben Variablen unter verschiedenen Umständen Indikatoren unterschiedlicher Phänomene sein können. Darüber hinaus können die differenzierten Beziehungen zeigen, dass in der aggregierten Betrachtung scheinbar gleichgerichtete Beziehungen auf unterschiedliche Mechanismen und Kausalbeziehungen zurückgehen können. Schließlich weisen die direkten und indirekten Zusammenhänge manchmal unterschiedliche Vorzeichen auf. Würde eine undifferenzierte Schätzung vorgenommen, wäre der Schätzer daher möglicherweise insignifikant. Die Existenz zweier signifikanter Einzeleffekte stellt aber möglicherweise eine wichtige Information zum Beispiel für die theoriegeleitete Entwicklung politischer Maßnahmen dar. Zentrale Erkenntnisse für die weitere Forschung sind, dass der regionalen Branchenstruktur eine Bedeutung für die Produktivitäts‐ und Einkommenssituation zukommt, dass diese Bedeutung mehrere Dimensionen der sozio‐ökonomischen Situation betrifft und dass sie abhängig ist von der Lage der Region und verschiedenen Dimensionen der Branchen‐ und Firmenstruktur. Die Anerkennung der unterschiedlichen sozialen, ökonomischen und kulturellen Dimensionen der Beziehung zwischen Unternehmensstruktur und regionaler Situation muss eine sorgfältige Weiterentwicklung entsprechender (regional‐)ökonomischer Theorien innerhalb des evolutionären Paradigmas nach sich ziehen. Könnten entsprechende Zusammenhänge zwischen regionaler Unternehmensstruktur, Produktivität und Einkommensverteilung in Gegenwart von Urbanisierungsund Lokalisierungseffekten empirisch validiert und theoretisch spezifiziert werden, so würden sich wichtige politische Konsequenzen ergeben. In diesem Fall müsste vor dem Ziel der Konvergenz die regionale Neuverteilung von Ressourcen zwischen Branchen, also der Strukturwandel, unterstützt werden (Fagerberg, 1994). Diese Notwendigkeit wird gegenwärtig unter dem Paradigma regionaler Standardannahmen normalerweise nicht gesehen


Issue Date:
2013-04
Publication Type:
Working or Discussion Paper
DOI and Other Identifiers:
DOI:10.3220/WP_1_2013 urn:nbn:de:gbv:253-201304-dn051883-9 (Other)
PURL Identifier:
http://purl.umn.edu/163703
Total Pages:
127, A64
JEL Codes:
R12; O14; O18; L16; C31
Series Statement:
ThünenWorking Paper
1




 Record created 2017-04-01, last modified 2017-08-27

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