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Abstract
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