'measuring Changes In Regional Competitiveness Over Time'

Seminararbeit zu

Measuring Changes in Regional Competitiveness over time A Shift Share Regression Exercise Oliver Fritz, Gerhard Streicher

Regionalökonomik PS Wintersemester 2008/09

Eingereicht bei: Dr. Mag. Hauser Christoph Eingereicht am: 12. Jänner 2009

Biermayr Evelin Haidacher Nadine Lengauer Dietmar Pöll Mathias

INHALTSVERZEICHNIS

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EINLEITUNG

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SHIFT-SHARE REGRESSIONS MODELL

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3

ERGEBNISSE

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3.1 3.2 3.3

OST SÜD WEST

6 6 6

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FAZIT

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5

ZUSAMMENFASSUNG

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FRAGEN

LITERATURVERZEICHNIS

10 11

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Einleitung

In dem Paper von Fritz und Streicher geht es um die wirtschaftliche Entwicklung der österreichischen Bundesländer in den Zeitperiode 1976-1990 und 1990-2001. Man kann auch sagen, es geht um die Analyse von Faktoren, die hinter der regionalökonomischen Entwicklung Österreichs stehen. Wichtig ist dabei, dass die Analyse pro Bundesland erfolgt und die Bundesländer werden anschließend in 3 Regionen (Süden, Osten und Westen) eingeteilt. In der ersten Zeitreihe, von 1976 bis 1990, gibt es ein eindeutiges Ost-West-Gefälle, was sich in einem geringeren Wachstum in der Wertschöpfung sowie auch in einem geringeren Wachstum der Beschäftigung im (Süd-)Osten Österreichs zeigt. In der zweiten Periode weisen allerdings die südlichen, gefolgt von den östlichen Regionen, das höchste Wachstum der Wertschöpfung auf. Ebenso zeigt der Süden, dicht gefolgt vom Westen, die höchste Wachstumsrate bei der Beschäftigung auf. Der Osten holt zwar auch auf, bleibt aber im Vergleich zu den anderen beiden Regionen weit zurück. Der Wettbewerbsnachteil für den Süden und Osten in der ersten Zeitreihe kann zurückgeführt werden auf den eisernen Vorhang und die dahinter liegenden kommunistischen Staaten. In den Neunziger Jahren macht die österreichische Wirtschaft dann beachtliche, aber nicht beeinflussbare Veränderungen durch und nach dem Fall des eisernen Vorhanges werden die osteuropäischen Staaten nunmehr zu marktorientierten Staaten. In diesem Zusammenhang werden die Handelsgrenzen zum Westen hin geöffnet, sodass sich für die südlichen und östlichen Regionen Österreichs neue Möglichkeiten ergeben, da sie nun nicht mehr am Rande, sondern mitten im Zentrum von Europa angesiedelt sind. Mit der Studie soll nun herausgefunden werden, ob die im Westen beobachteten Wachstumsbegünstigungen nur durch die vorteilhafte Struktur in der Ausgangssituation gegeben sind oder aber durch Standortfaktoren, durch die Unternehmen diverser Sektoren von den Eintrittsmöglichkeit in große, dynamische Märkte profitieren.

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Ebenso haben die östlichen Länder Österreichs einen klaren Nachteil in der Industriestruktur dadurch dass sie am östlichen Ende der Freihandelszone liegen oder wegen der geringen Anzahl neuer Markteintritte durch die mangelhafte Ausstattung von Wachstumstreibern. Für den Fall dass Letzteres stimmt, soll geprüft werden ob sich die Wettbewerbsfähigkeit in den Neunziger Jahren nach der Ostöffnung verbessert hat und wie sich die gesamte österreichische Wirtschaft seit dem EU-Beitritt 1995 entwickelt hat. Um eine Abgrenzung vorzunehmen zwischen strukturellem Wachstum und dem Wachstum, welches durch die Wettbewerbsfähigkeit eines Landes bzw. einer Region entsteht, muss eine Shift-Share Analyse durchgeführt werden. Da dies mit der einfachen Shift-Share Analyse aber nicht möglich ist, wird sie erweitert. Allerdings wird auch diese Erweiterung wegen der nicht vorhandenen Möglichkeit eine strikte Abgrenzung vorzunehmen, stark kritisiert. Man einigt sich deshalb darauf, das Shift-Share Regressions Modell von Marimon und Zilibotti anzuwenden. In diesem Modell werden, für die Periode 1976-2001, die Wachstumsraten für die jährliche Wertschöpfung, sowie die Wachstumsraten für die Beschäftigung in regionale, temporale und sektorale Bestandteile zerlegt. Anschließend werden fiktive Volkswirtschaften erstellt, indem man länderspezifische Effekte herausfiltert, d.h. es werden die Unterschiede zwischen den Regionen und dem Staat analysiert. Der Vergleich zwischen der aktuellen und der virtuellen Zeitreihe ist ein Indikator dafür, wie das Land, unabhängig von der ursprünglichen sektoralen Struktur, arbeitet. Durch die Analyse kann man nun 3 verschiedene Typen von Regionalindustrien identifizieren: ⋅ Dynamische Industrien, in denen für den Output und eventuell für den Marktanteil mehr Arbeitskräfte benötigt werden. ⋅ Industrien, in denen ein hohes Maß an Wettbewerbsfähigkeit in Verbindung mit zusätzlichem Output und weniger Beschäftigung generiert wird ⋅ Industrien, die infolge geringer Wettbewerbsfähigkeit an Wertschöpfung und Beschäftigung einbüßen

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Aggregiert man alle Industrien, kann man Regionen und Länder entsprechend kategorisieren. Zusätzlich zu den Kalkulationen von regionalem Wachstum kann nun auch der Einfluss von Veränderungen im Wachstumsergebnis in der sektoralen Zusammensetzung von Regionen analysiert werden. Im Folgenden wird nun das Shift-Share Regressionsmodell, dessen Resultate und das Fazit erläutert.

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Shift-Share Regressions Modell

Die Autoren bedienen sich in ihrer Arbeit einer Shift-Share Analyse, um berechnete Wachstumsraten in eine strukturelle und eine wettbewerbliche Komponente unterteilen zu können. Es wird zuerst die Zusammensetzung der Shift-Share Gleichung in der ursprünglichen Form erklärt. Anfangs gab es drei Komponenten, in die die Wachstumsraten unterteilt wurden: ⋅ nationaler Effekt: zeigt, wie sich ein Sektor entwickelt hätte, wenn er mit nationaler Wachstumsrate gewachsen wäre ⋅ struktureller Effekt („proportional shift“): misst die verhältnismäßige Abweichung vom sektoralen zum nationalen Wachstum ⋅ wettbewerblicher Effekt („differential shift“): untersucht den Unterschied von sektoralem Wachstum auf regionaler und nationaler Ebene, um einen relativen Wettbewerbsvor- oder Nachteil aufzudecken Wenn man alle in den Regionen vertreten Sektoren addiert, so erhält man die Wachstumsrate der regionalen Wirtschaft. Fritz und Streicher kritisieren diese Shift-Share Gleichung. Zum einen finden sie die Verflechtung zwischen dem strukturellen und dem wettbewerblichen Effekt bedenklich. So würden zum Beispiel zwei Regionen, die die gleiche Wachstumsrate, aber unterschiedliche Beschäftigungsniveaus ausweisen, unterschiedliche wettbewerbliche Effekte erzielen.

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Das ursprüngliche Modell wird folgendermaßen verändert: Es wird eine stochastische, lineare Gleichung gebildet, die mit ökonometrischen Methoden berechnet werden kann: e(i,n,t) = βh(i)h(i) + βm(i,n)m(i,n) + βb(t)b(t) + βf(i,t)f(i,t) + βg(n,t)g(n,t) + u(i,n,t)

⋅ e(i,n,t): die Wachstumsrate der Beschäftigung oder eines anderen Indikators einer Industrie i in der Region n in der Zeit t ⋅ h(i): zeitunveränderliche Komponente der Industrie i für alle Provinzen ⋅ m(i,n): zeitunveränderlicher Effekt in der Industrie i der Region n ⋅ b(t): misst nationale konjunkturbedingte Bewegungen des Wachstums ⋅ f(i,t): misst sektorspezifische konjunkturbedingte Bewegungen ⋅ g(n,t): misst regionsspezifische konjunkturbedingte Bewegungen ⋅ u(i,n,t): Störfaktor Damit die einzelnen Variablen unabhängig bleiben, gibt es verschiedene Einschränkungen. Der sektorale Aufbau der regionalen Wirtschaft hat hier keinen Einfluss auf die regionale Wettbewerbsfähigkeit. Die Autoren kritisieren die Restriktionen jedoch als willkürlich, da diese frei wählbar sind. Die „virtuelle“ Wachstumsrate (eine hypothetische Zeitreihe) wird wie folgt berechnet: evirt (i,t) = βh(i) + βb(t)+ βf(i,t)

Die Variablen sind nicht regionsspezifisch, sondern in allen Regionen gleich. Auf Basis dessen können Werte für jede Region und für jeden regionalen Sektor durch folgende Gleichung berechnet werden: Evirt (i,n,t) = evirt (i,t) ∗ Evirt (i,n,t - 1)

Wenn man die hypothetische Entwicklung mit der tatsächlichen vergleicht, bekommt man eine Aussage über den positiven oder negativen Einfluss regionsspezifischer Faktoren. Die Indikatoren W(i,n,t) und W(n,t) zeigen das Verhältnis zwischen tatsächlicher und hypothetischer Entwicklung an:

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W(i,n,t) = Eact (i,n,t) + Evirt (i,n,t) I

W(n,t) =

∑

I

Eact (i,n,t) +

i=1

∑ Evirt (i,n,t) i=1

W(i,n,t) > 1 impliziert eine vergleichsweise bessere Entwicklung des regionalen Sektors, W(i,n,t) < 1 bedeutet das Gegenteil, also eine schlechtere Entwicklung als auf Basis der nationalen Effekte. Fritz und Streicher betonen, dass die traditionelle Shift-Share Analyse auch einen strukturellen Effekt misst. In der bisherigen Literatur wurde diese Möglichkeit der Berechnung jedoch mehr oder weniger vernachlässigt. Um das strukturelle Wachstum messen zu können, wird eine neue Zeitreihe eingeNat (i,n,t). Bei dieser Größe wird die regionale Wertschöpfung mit den führt, nämlich E virt

Anteilen der nationalen Industrie multipliziert, sodass regionale Faktoren ausgeblendet werden können: I

S(n,t) =

∑ i=1

I

Nat E virt (i,n,t) +

∑ Evirt (i,n,t) i=1

Dem Paper liegen regionale Daten der Jahre 1976 bis 2001 zugrunde, die durch ein ökonometrisches Input-Output Modell von der Statistik Austria kalkuliert wurden. Der Bereich Landwirtschaft wird jedoch ausgeklammert.

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Ergebnisse

Die wirtschaftliche Entwicklung der neuen österreichischen Bundesländer war lange Zeit von einem Ost-West-Gefälle geprägt, wobei die (süd-) östlichen Bundesländer geringere Wachstumsraten sowohl bei der Beschäftigung als auch bei der Wertschöpfung aufwiesen. Dadurch zeigt sich ein komplexes Bild in den Resultaten der regionalen Wachstumsunterschiede zu den Unterschieden in der regionalen Wettbewerbsfähigkeit.

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3.1

Ost

Im Osten hat Wien einen signifikanten konkurrierenden Nachteil gegenüber den beiden Bundesländer Niederösterreich und Burgenland und den anderen restlichen Bundesländern in Bezug auf Wertschöpfung. Beispielsweise lag Niederösterreich oberhalb des österreichischen Nationaltrends.

3.2

Süd

Kärnten und die Steiermark liegen geringfügig unterhalb des österreichischen Durchschnitts, wobei sich ein Trend der Wettbewerbsfähigkeit abzeichnen lässt. Die Steiermark verzeichnete Anfang der 90-iger eine Kehrtwende und die Wertschöpfung sowie die Beschäftigung stiegen von einem geringe Wachstum um die 1 auf oberhalb des Wertes um 1,05 an.

3.3

West

Alle westlichen Bundesländer liegen oberhalb des nationalen Durchschnitts, wobei Vorarlberg und Oberösterreich gegenüber den anderen Bundesländern voran liegen. Tirol und Salzburg haben ein wenig am Ende der 80-iger verloren. Der Westen liegt gegenüber Ost und Süd eindeutig im Bereich „market services“ in Bezug auf die Wertschöpfung voran. Begründet ist das auf Grund der starken Position im Tourismussektor. Anhand der Beschreibung der einzelnen Ergebnisse von Ost nach West, zeigt sich generell eine erfreuliche Entwicklung der strukturell benachteiligten Regionen ab, was als wesentliches Zwischenergebnis und als Aufholprozess interpretiert werden kann. Die zunehmende Liberalisierung von Kapitalverkehr hat die internationale Kapitalmobilität erhöht, was mit unter Grund für Unternehmen zur Optimierung des Standortnetzes zur Folge hat. In Tirol sind strukturelle und konkurrierende Komponenten positive, während die Steiermark das Gegenteil der Fall ist. Vorarlberg hat die schlechtesten sektoralen Voraussetzunge für das Beschäftigungswachstum, was auf den wichtigen „textil & clothing“ Sektor zurückzuführen ist.

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Nach dem Motto: „Wien ist anderes“ soll der Bundeshauptstadt der empirischen Evidenz nach der Notwendigkeit der klaren Positionierung im europäischen Städtenetz verdeutlichen, da die ungünstige Beschäftigungspolitik kaum mit den gravierenden Problemen der Internationalen Wettbewerbsfähigkeit zu erklären sind. „Der Arbeitsmarkt entwickelt in Wien seit Mitte der neunziger Jahre unbefriedigend. Insgesamt gingen seit 1995 24500 oder fast 4% der Arbeitsplätze verloren, die Industrie baute ein Viertel ihrer Beschäftigung ab“.1 Ursachen, Zusammenwirken von Dynamiken der ungünstigen Beschäftigungsentwicklung: ⋅ Liberalisierung der Märkte nach Österreichs EU-Beitritt löst einen Modernisierungs- und Rationalisierungsdruck (früher relativ großes Gewicht geschützte Industrie- und Dienstleistungsbereiche) aus. ⋅ Die Suche nach Synergien im Gefolge der großen Unternehmensfusionen der neunziger Jahre kam am Standort Wien als Sitz der beteiligten Unternehmen verstärkt zur Geltung, da hier häufig Parallelstrukturen in den Filialnetzen bestanden. ⋅ Als Hauptstadt und Sitz der Bundesverwaltung war Wien von den Maßnahmen zur Konsolidierung der öffentlichen Haushalte besonders betroffen, die seit der Erfüllung der Verpflichtungen aus Stabilitäts- und Wachstumspakt notwendig waren. ⋅ Zusätzlich wurde die regionale Beschäftigungsbasis durch Probleme in einigen Großunternehmen der Wiener Industrie beeinträchtigt. Die mit unter anderen unternehmensnahen Dienstleistungsbereiche konnten diese Einflüsse nicht vollständig kompensieren.2 Eine Positionierung Wiens im europäischen Städtesystem muss die weiterhin geringe Außenhandelsorientierung der kleinen und mittleren Unternehmen, das enorme Lohnkostengefälle auf kurze Distanz sowie die beschränkten Möglichkeiten sektoraler Spezialisierung aus der diversifizierten Branchenstruktur berücksichtigt. Sektoralen und funktionale Spezialisierung, also die Nutzung von Clustervorteilen und Vortei1 2

Mayerhofer, P. (2004): Wien in der internationalen Städtekonferenz, S. 426. Vgl. Mayerhofer, P. (2004): Wien in der internationalen Städtekonferenz, S. 430.

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len aus der Lage im neuen Integrationsraum könnten zur Aufwertung Wiens im europäischen Städtesystem genutzt werden. Die Kostenposition des Standortes macht es dabei notwendig, den Schwerpunkt aus Märkten mit Preiswettbewerb in Segmente mit Qualitätswettbewerb zu verlangen und Wien als „Qualitätsstandort im erweiterten Europa“ zu positionieren. Die weitere Internationalisierung der Wiener Klein- und Mittelunternehmen und die Verbesserung der Innovationsorientierung der Unternehmen sind dafür wesentliche Voraussetzung.3

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Fazit

Für die Beurteilung der Auswirkungen des Industrie-Mix auf die regionale Wirtschaft, wird der Indikator S für die Beschäftigung berechnet. Dabei dient 1976 als Basisjahr für die Bestimmung nationaler industrieller Struktur. Abbildung 13 zeigt, dass vier von neun Bundesländern von einer günstigen industriellen Struktur profitieren. Wien weist im Gegensatz zu Salzburg, Tirol und Kärnten bessere Wachstumspotentiale im sektoralen mix auf. Einer der Gründe für die günstige strukturelle Mischung von Salzburg, Tirol und Kärnten, ist deren großen Anteil an der Beschäftigung im touristischen Sektor. Mit mehr als 11% war der Tourismus in Tirol und Salzburg 1976 mehr als doppelt so hoch wie der des nationalen Durchschnitts von 4,6% (mit weniger als 8% ist Kärnten etwas dahinter). Wiens struktureller Vorteil basiert hauptsächlich auf den Markt und Nicht- Markt Service, in denen Wien seine strukturellen Rand beibehalten könnte (obwohl auch in diesen Sektoren die Wachstumsraten die niedrigsten für alle neun Staaten waren, wurden die Wachstumsraten für die anderen Sektoren, insbesondere Herstellung, sogar noch niedriger im Vergleich mit den anderen Staaten). Auf der anderen Seite stellen wir fest, dass Vorarlberg mit Abstand die schlechtesten sektoralen Voraussetzungen für Beschäftigungswachstum aufweist. Dies ist vor allem durch den extrem wichtigen Textil- und Bekleidungsindustrieanteil begründet. 1976 befanden sich beachtliche 21% aller Beschäftigten in Vorarlberg in diesem Sektor, gegenüber dem nationalen Durchschnitt der bloß 4,6% betragen hat. Obwohl im Jahre 2001 diese Zahl auf 7,5% gesunken ist, stieg der österreichischen Durchschnitt um 1,2%. Für sieben Bundesländer sind die Struktur- und wettbewerbsfähigen Komponenten des Wachstums negativ, wenn im Zusammenhang W und S 3

Vgl. Ebenda, S. 437.

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über den gesamten Zeitraum verglichen wird. Bessere strukturelle Bedingungen sind mit einem schlechteren Niveau der Wettbewerbsfähigkeit für Wien, Salzburg und Kärnten, Vorarlberg, Burgenland, Oberösterreich und Niederösterreich verbunden. Österreich erreicht ein hohes Maß an Wettbewerbsfähigkeit, auch wenn ihre industriellen Strukturen eher ungünstig sind. In Tirol sind Struktur- und wettbewerbsfähige Komponenten positiv, während für die Steiermark das Gegenteil, beobachten wir eine kleine Veränderung im strukturellen Zeitreihen Indikator verglichen zur Struktur im Jahre 1976. Dies gilt auch für die relative Position der einzelnen Staaten.

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Zusammenfassung

Die empirischen Auswertungen der statistischen Shift-Share Regression liefern plausible Resultate. Diese unterlegt, dass die wirtschaftliche Entwicklung österreichischer Bundesländern wie folgt charakterisiert ist. Wachstumsunterschiede zwischen Ost und West sind von regionalen Wettbewerbsunterschieden begleitet. Wien leidet von dem niedrigen Wettbewerbslevel während Burgenland und Niederösterreich mitunter die dynamischsten Bundesländer im Osten sind. Die Wettbewerbslücke Wiens änderte sich seit 1976 ein wenig, einerseits durch die wirtschaftliche Wandlung Osteuropas und andererseits durch den Beitritt zur EU welche fundamentale Veränderungen der wirtschaftlichen Bedingungen mit sich gebracht hat. Der niedrige Wettbewerbslevel trifft nicht bloß Herstellungssektoren, welche von der Hauptstadt aus auf

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andere Gebiete aufgeteilt wird, in denen die Land- und Arbeitskosten niedriger sind, somit ein niedrigeres Wachstum in Wien zur Folge hat, sondern auch Marktorientiertes Service. Burgenland und Niederösterreich auf der anderen Seite konnten seit 1980 ihre Wettbewerbsvorteile kontinuierlich steigern. Es bedarf allerdings mehr empirischer Forschungstätigkeiten, um einen Zusammenhang zwischen den Beobachtung und der Integration in die EU oder des Wandels Osteuropas herstellen zu können. Die Resultate zeigen auch, dass Regionen mit niedrigen Anteilen dynamischer Industrien, wie beispielsweise Regionen die durch strukturelle Nachteile leiden, oft besser ihre Arbeit verrichten, als jene mit strukturellen Vorteilen. Um diese Ergebnisse zu interpretieren, bedarf es wiederum mehrerer Beweise. Die Shift-Share Analyse, egal ob sie auf konventionelle Art und Weise berechnet wird, oder auf statistischem Wege oder durch eine Regressionsgleichung geschätzt wird, sie wird dazu verwendet, um Abweichungen von regionalen Wettbewerbslevels zum durchschnittlichen Nationalen darzustellen. Sie liefert keine weiteren Informationen zu den Faktoren der regionalen Wettbewerbsfähigkeit und ist somit der erste Schritt in der Analyse. Nichtsdestotrotz erwies sich die Zeitfolge des Indikators W in dieser ausführlichen Analyse als nützlich.

6 ⋅

Fragen Beschreiben sie die Ursachen bzw. Dynamiken der Beschäftigungsentwicklung Wiens zu den westlichen Bundesländern?

⋅ Wofür wird die Shift-Share Regression verwendet und was liefert sie keinesfalls? ⋅ Zählen sie die drei der Wachstumsraten zugehörigen Komponenten auf!

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LITERATURVERZEICHNIS

Mayerhofer, P (2004), Wien in der internationalen Städtekonkurrenz, WIFOMonatsberichte 5/2004, pp 425-438.

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