Wirtschaftliche Spezialisierung und Geografische Konzentration in Europa

Inhaltsverzeichnis

1 EINFÜHRUNG

2 DIE NEUE ÖKONOMISCHE GEOGRAFIE

3 WIRTSCHAFTLICHE SPEZIALISIERUNG
3.1 BERECHNUNGSMETHODEN
3.2 EMPIRIE IN EUROPA
3.3 AUSWERTUNG

4 GEOGRAFISCHE KONZENTRATION
4.1 BERECHNUNGSMETHODEN
4.2 EMPIRIE IN EUROPA
4.3 AUSWERTUNG

5 FAZIT UND AUSBLICK

6 ANHANG

7 QUELLENVERZEICHNIS

1 Einführung

Die fortschreitende europäische Integration führt zu vielen wirtschaftlichen Veränderungen in und zwischen den EU-Ländern. Zum Beispiel sinken Transaktionskosten, da Transportkosten und formale Barrieren zwischen den Ländern abnehmen. Einige Länder spezialisieren sich auf bestimmte Produkte und manche Industriezweige konzentrieren sich in verschiedenen Regionen Europas.

Wie sehen diese verschiedenen Spezialisierungs- und Konzentrationsmuster aus und was ist der Grund für diese Entwicklung? Erklären diese Muster die Neue Ökonomische Geografie? Welche politischen Implikationen kann man ableiten? Das sind Kernfragen, die in dieser Arbeit geklärt werden sollen.

In Teil 2 werden die grundlegenden Gedanken der Neuen Ökonomischen Geografie erklärt, um dann in Teil 3 und 4 jeweils Methoden vorzustellen, mit denen man die wirtschaftliche Spezialisierung bzw. geografische Konzentration messen kann. Danach wird mit Hilfe empirischer Ergebnisse die heutige Situation und die bisherige Entwicklung der Spezialisierung und Konzentration in Europa dargelegt, um darauf aufbauend eine Aussage darüber zu treffen, ob die gegebenen empirischen Daten die Neue Ökonomische Geografie belegen oder Ihr widersprechen. Im 5. Abschnitt folgen politische Implikationen, die sich aus der vorhergehenden Analyse und der Neuen Ökonomischen Geografie ergeben.

2 Die Neue Ökonomische Geografie

Die Neue Ökonomische Geografie versucht zu erklären, warum es an einigen Orten zur Ballung von Menschen und wirtschaftlicher Tätigkeit kommt und an anderen nicht. Krugman (1991) griff dieses Thema erstmals unter folgenden Modellannahmen auf. Er ging von einem allgemeinen Gleichgewicht und Nutzenmaximierung der Individuen aus. Zu den zentralen Modellannahmen gehören die „Eisbergtransportkosten“ und steigende Skalenerträge¹ in mindestens einem Sektor, was durch das Modell der monopolistischen Konkurrenz abgebildet wird, und die interregional vollständig mobilen Arbeiter.

Die 1954 erstmals in der internationalen Handelstheorie von Paul Samuelson eingeführten „Eisbergtransportkosten“ besagen: „Es muss mehr als eine Einheit eines Gutes transportiert werden, damit eine Einheit die Zielregion erreicht.“²

Das Modell der monopolistischen Konkurrenz wurde 1977 von Dixit und Stiglitz entwickelt. Es wird davon ausgegangen, dass die einzelnen Unternehmen Monopolisten für ein Zwischenprodukt sind und die einzelnen Zwischenprodukte untereinander konkurrieren. Die Konsumenten haben eine Vorliebe für Produktvielfalt, so steigt der Konsumentennutzen allein dadurch, dass mehrere Varianten eines Gutes verfügbar werden, wenn der Konsument ein bestimmtes Budget für die verschiedenen Varianten eines Gutes ausgibt. Der aus dem Konsum von n verschiedenen Varianten eines Gutes resultierende Nutzen wird dann durch eine Nutzenfunktion von der Form [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]dargestellt. Dabei stellt[Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]die Substitutionselastizität für verschiedene Varianten dar.

Die Agglomerationseffekte und ihre entgegengesetzten Effekte werden mit Hilfe der zirkulären Kausalität erklärt, die besagt, dass es wegen der Agglomerationserträge zu Agglomerationseffekten kommt. Hierbei wird angenommen, dass zentripetale (anziehende) Kräfte und zentrifugale (abstoßende) Kräfte wirken.

Zu den zentripetalen Kräften gehört zum Beispiel die Marktgröße. Sie fördert laut Krugman³ Rückwärtsverbindungen: Regionen mit gutem Zugang zu großen Absatzmärkten sind bevorzugte Standorte für die Produktion der Güter, die von Skalenerträgen abhängig sind, und sie fördert Vorwärtsverbindungen: ein großer Markt begünstigt die Produktion von Zwischenprodukten und so sinken die Kosten der Erzeuger von Endprodukten. Außerdem zieht ein im Zentrum existierender höherer Reallohn mehr Arbeiter an, so dass das Vorhandensein von großen Mengen an qualifizierten Arbeitern den Agglomerationsprozess fördert, denn so können Arbeitgeber leichter Arbeitnehmer finden und umgekehrt. Ein weiterer Grund für Agglomeration sind Wissensspillover, die durch die kurzen Informationswege in Ballungsgebieten zustande kommen und so das personengebundene Wissen besser und schneller weitergegeben werden kann.

Zu den zentrifugalen Kräften gehören zum Beispiel die geringere Konkurrenz in der Peripherie und die immobilen Faktoren, wie die Ressourcen der Region. Auch Bodenpreise können eine zentrifugale Kraft sein, da in Ballungsgebieten eine hohe Nachfrage nach Land besteht, steigen dort die Mietpreise und so werden die nicht ortsgebundenen Industriezweige dazu neigen abzuwandern. Die oft günstigeren Lohnkosten der Peripherien können auch der Agglomeration entgegen wirken.

Die zirkuläre Kausalität kann mit zwei verschiedenen Ansätzen erklärt werden: entweder betrachtet man die Arbeitskräftemobilität oder die vertikal verbundenen Unternehmen. In beiden Fällen werden endogene Nachfrageunterschiede in den Regionen angenommen.

Beim ersten Ansatzpunkt geht man davon aus, dass in einer Region zufällig mehr Arbeitnehmer vorhanden sind und sich so dort auch mehr Unternehmen ansammeln. In dieser Region kann dann mehr abgesetzt werden, was zu sinkenden Kosten bei den Unternehmen führt. Da Nullgewinne der Unternehmen angenommen werden, können diese deshalb einen höheren Lohn zahlen, der noch mehr Arbeiter in die Region zieht. So kommt es zu einer Kern-Peripherie- Struktur. Stiller⁴ (2000) beschreibt drei unterschiedliche Effekte der Zuwanderung auf den Reallohn:

1. Heimmarkteffekt: der regionale Reallohn ist „um so höher, je größer der lokale Markt ist.“ (Der Heimmarkteffekt besagt auch, dass die ungewöhnlich starke, nicht nur von ökonomischen Einflüssen abhängige Nachfrage in einer Region nach einem Gut dazu führt, dass dieses Gut Exportgut wird, laut Davis und Weinstein.⁵ )
2. Preisindexeffekt: der regionale Reallohn ist dort höher, wo der Markt größer ist, „weil der Anteil der preiswerteren lokal produzierten Produktvarianten am Preisindex hier höher ist.“
3. Wettbewerbseffekt: der regionale Reallohn ist hoch, wenn der regionale Markt klein ist, da eine kleine regionale Wettbewerbsintensität den Unternehmen erlaubt höhere Preise zu fordern, die sich dann auf Grund der Nullgewinnbedingung in höheren Nominallöhnen niederschlagen.

1. und 2. fördern den Agglomerationsprozess und 3. wirkt dem entgegen.

Der zweite Ansatzpunkt (siehe Abbildung 1) nimmt an, dass die Unternehmen durch vertikale Input-Output-Strukturen verbunden sind. Auch hier wirkt der Heimmarkteffekt, denn Zulieferindustrien wollen sich dort ansiedeln, wo sich ihre Abnehmer, die Endproduzenten, befinden. Nicht nur dieser Nachfragezusammenhang existiert, sondern auch ein Kostenzusammenhang, da natürlich die Transportkosten sinken, wenn sich Unternehmen, die Zwischenprodukte herstellen, in der Nähe ihrer Nachfrager ansiedeln. Die Endproduzenten profitieren auch von einer Vielfalt von angebotenen Zwischenprodukten, denn so können sie sich die für sie günstigsten Produkte auswählen. Aus diesen Gründen nimmt Amiti⁶ (1999) eine größere geografische Konzentration an, wenn zur Endproduktion viele Zwischenprodukte benötigt werden.

Abbildung 1: Der zirkuläre Prozess

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Neue Ökonomische Geografie hat zu vielen Diskussionen angeregt. Sie kann entweder dazu genutzt werden, traditionelle Fragen der Standorttheorie zu klären, oder sie wird genutzt, um eine neue Sichtweise des räumlichen internationalen Handels zu entwickeln.⁷

Unter anderem versucht man, auch mit Hilfe dieser Theorie einige politische Implikationen für die EU-Erweiterung zu bekommen. Dazu werden die vorhandenen Spezialisierungsmuster analysiert und bewertet. Dies kann auf zwei verschiedenen Wegen erfolgen:

1. man untersucht, ob die EU-Länder sich mehr in einem Industriezweig spezialisieren, oder
2. betrachtet die einzelnen Industriezweige und testet, ob sie sich geografisch konzentrieren.

3 Wirtschaftliche Spezialisierung

Spezialisierung kann definiert werden als das Maß, welches angibt, wie stark ein Land seine Aktivitäten in eine geringe Zahl von Industrien oder Sektoren konzentriert. In einem Land gibt es hohe wirtschaftliche Spezialisierung, wenn dort vorrangig ein oder wenige Industriezweige anzutreffen sind.

Für die Spezialisierung eines Landes spielen mehrere Faktoren eine Rolle. So führt zum Beispiel eine unterschiedliche Faktorausstattung bei den betrachteten Ländern zu einer unterschiedlichen wirtschaftlichen Spezialisierung, genauso wie die unterschiedlichen technischen Standards der einzelnen Länder. Die Neue Ökonomische Geografie besagt, dass sich mit steigender Bedeutung von Skalenerträgen in einer Industrie auch die Spezialisierung dieser Industrie erhöht. Außerdem beeinflussen Vorwärts- und Rückwärtsbeziehungen zwischen den Unternehmen die Spezialisierung.

3.1 Berechnungsmethoden

Es wird zwischen Indices der „absoluten“ und Indices der „relativen“ Spezialisierung unterschieden. Indices der „relativen“ Spezialisierung messen, wie verschieden die Verteilung der Produktionsanteile eines Landes von der Verteilung der Anteile der Handelspartner des Landes ist. Indices der „absoluten“ Spezialisierung würden steigen, wenn der Konsument seine Präferenzen ändert oder es einen technischen Schock in einer einzelnen Industrie gibt, der alle Länder gleichmäßig trifft.⁸

Viele Autoren versuchten, das Modell der Neuen Ökonomischen Geografie mit empirischen Studien zu belegen. Sie verwendeten dazu verschiedene Indices. So misst beispielsweise der Herfindahlindex den Anteil eines Merkmals am Gesamtmerkmalsbetrag, d.h. die „absolute“ Spezialisierung. Sapir verwendete für diesen Index Exportdaten: [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten], wobei sij der Anteil der Industrie i am Gesamtexport des Landes j ist. Nach Amiti ist dieser Index kein gutes Maß für Spezialisierung, da die Verteilung der Exportanteile schräg unabhängig von den Veränderungen der Handelskosten sein könnten.

Finger-Kreinin (F-K) Index ist ein Maß der „relativen“ Spezialisierung, aber nicht geeignet, wenn sich die untersuchten Länder in verschiedene Richtungen bewegen.

Der Landes-Gini-Koeffizient ist auch ein Maß der „relativen“ Spezialisierung. Amiti (1998) konstruiert den Landes-Gini-Koeffizienten mit Hilfe des

Balassaindexes: Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten , dabei ist qij die Produktion der Industrie i im Land j, qi ist die gesamte Produktion der Industrie i in der EU, qj ist die gesamte Produktion im Land j und Q ist die gesamte Produktion in der EU. Um den Gini-Koeffizienten zu erlangen, muss man den Balassa-Index in absteigender Richtung ordnen, man plotet die Daten so, dass man eine Lorenzkurve erhält. Der Gini-Koeffizient ist nun identisch mit der Lorenzkurve. Um so höher der Gini-Koeffizient ist, um so höher ist auch die Spezialisierung des Landes. Ist die Industrielle Spezialisierung des Landes so wie die der EU, dann ist der Gini-Koeffizient gleich Null. Amiti (1998) beschreibt ein Problem des Gini-Koeffizienten: Der Transfer von einer großen Industrie zu einer kleinen hat einen größeren Effekt auf den Gini-Koeffizienten, als wenn die Industrien nah am Mittel der Verteilung liegen. Dieses Problem stört aber nicht die Ergebnisse, die mit Hilfe des Gini-Koeffizienten erlangt werden.⁹

Der Spezialisierungsindex misst den absoluten Unterschied zwischen einem Sektoranteil

[Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]einer Branche k in der Region i und dem jeweiligen EU-Durchschnitt y k, summiert über alle

Branchen k :[Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]. Ist Si gleich Null, dann ist die Produktionsstruktur der Region identisch mit der in der EU, ist er gleich Eins, so ist die Struktur der Region total verschieden zum EU-Durchschnitt.¹⁰.

Peri (1998) benutzt auch den Spezialisierungsindex, verwendet aber Beschäftigungsdaten:[Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] , Eij ist hier die Beschäftigungshöhe in der Industrie i in der Region j, Ej ist die totale Beschäftigung der Region j. Wenn dieser Spezialisierungsindex gleich Null ist, dann bedeutet das, dass die Region komplett entspezialisiert ist, ist er gleich Zwei, ist die Region vollständig spezialisiert.¹¹

Der relative Variationskoeffizient kann ebenfalls als Maß für die wirtschaftliche Spezialisierung verwendet werden. Er wird gemessen als der Variationskoeffizient der sektoralen Bruttowertschöpfungszusammensetzung in einer Region in Prozent des Variationskoeffizienten der sektoralen Zusammensetzung der gesamten Bruttowertschöpfungszusammensetzung der EU.¹²

3.2 Empirie in Europa

Mehrere Autoren haben das Spezialisierungsmuster von Europa untersucht. Sie hatten dabei alle das Datenprobleme. Oft gab es nicht für alle EU-Länder die gleichen Daten oder nicht für die gleichen Zeiträume, deshalb vervollständigten einige Autoren ihre Daten mit Hilfe der Interpolation. Als Beispiel einer empirischen Untersuchung der wirtschaftlichen Spezialisierung in Europa soll hier die Analyse von Mary Amiti (1999)¹³ vorgestellt werden.

Ihre Daten stammen aus der UNIDO Datenbank. Sie enthält Daten von 10 europäischen Ländern (Belgien, Dänemark, Frankreich, Deutschland, Griechenland, Italien, Niederlande, Portugal, Spanien und Großbritannien) und allen herstellenden Industrien, die in 27 Branchen klassifiziert wurden. Die Daten decken die Zeitspanne von 1968-1990 ab. Es standen Produktionsdaten mit konstanten Preisen von 1980 zur Verfügung, aber auch auf der Basis von aktuellen Preisen. Die Beschäftigungsdaten waren auch in dieser Datenbank enthalten. Amiti (1999) verweist bei diesem Datensatz auf ein Problem, denn wenn sich die Spezialisierung innerhalb einer Industriekategorie ändert, wäre das mit Hilfe dieser Daten nicht erkennbar.

Amiti bildete mittels dieser Daten die Landes-Gini-Koeffizienten und errechnete die Wachstumsratenßder Koeffizienten für jedes Land (siehe Anhang, Tabellen 1a - 1c). Die Wachstumsraten des Gini-Koeffizienten zeigen, ob sich das Land in dem Berechnungszeitraum im jährlichen Durchschnitt mehr spezialisiert hat, oder nicht.

Abbildung 2: Wachstumsraten des Landes-Gini-Koeffizienten

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Dänemark, Deutschland, Griechenland, Italien und die Niederlande zeigen einen durchschnittlichen jährlichen Wachstum der Spezialisierung bei alle drei Wachstumsraten (siehe Abbildung 1). Für Belgien, Frankreich, Portugal, Spanien und Groß Britannien ist im Zeitraum von 1980 - 1990 ein Ansteigen der Spezialisierung zu messen, da dort der Gini-Koeffizient im jährlichen Durchschnitt steigt (siehe Anhang, Tabellen 1a-1c).

Eine fallende oder eine nicht signifikante Änderung der Spezialisierung zeigen die Wachstumsraten für Portugal, Spanien und Groß Britannien (siehe Abbildung 1). Diese Abnahme der Spezialisierung erklärt Amiti (1999) damit, dass vor dem Beitritt in die EU diese Länder starke Handelsbarrieren aufgebaut haben, um ihre Industrien, die keinen verhältnismäßigen Vorteil hatten, zu schützen. Als dann die Handelsbarrieren in der EU wegfielen, verstärkte sich der Konkurrenzdruck auf die Industrien mit einem verhältnismäßigen Vorteil. Kurz nach dem Beitritt zur EU sank die Spezialisierung der beigetretenen Länder anfänglich durch die strukturelle Anpassung, wuchs dann aber wieder wegen dem Konkurrenzdruck. Die starke Aggregation der Industrien könnte auch ein Grund für die sinkende Spezialisierung sein.

Hallet¹⁴ untersuchte die wirtschaftliche Spezialisierung mit dem Spezialisierungsindex und dem relativen Variationskoeffizienten zwischen 1980 und 1995 für 38 Regionen und 17 Branchen. Er fand dabei heraus, dass sich die Spezialisierungsmuster der einzelnen Regionen immer mehr angleichen und einen strukturellen Wandel vom herstellenden Gewerbe hin zum Service erleben. Dies kann bei seinen Ergebnissen allerdings auch an der Brancheneinteilung liegen. Denn von seinen 17 Branchen sind nur 5 aus dem Servicebereich, so dass ein allgemeiner struktureller Wandel von einigen herstellenden Branchen zu wenigen Servicebranchen automatisch eine höhere strukturelle Ähnlichkeit der Regionen impliziert.

Peri (1998) nutzte für seine Analyse der Spezialisierung in Europa den Herfindahlindex. Er verwendete aber keine Exportdaten sondern die Beschäftigungsdaten im Zeitraum 1963-1992 von 22 verschiedenen Branchen. Als Ergebnis erhält er keine steigende Tendenz zur Spezialisierung für den europäischen Durchschnitt. Er glaubt, dass die EU-Länder schon einen Grad der katastrophalen Spezialisierung erreicht haben und nun nur noch versuchen, diesen zuhalten. Dabei unterscheidet er aber zwischen kleinen Ländern, bei denen eine Tendenz zur Despezialisierung zu erkennen ist, und großen Ländern, die entweder eine flache oder mittlere Spezialisierung aufweisen. Die Tendenz zur Despezialisierung scheint seiner Meinung nach dort höher zu sein, wo die Produktivität der Arbeiter höher ist, was durch die Tendenz einer steigenden sektoralen Streuung von innovativen Aktivitäten begleitet wird.

3.3 Auswertung

Laut Krugman¹⁵ werden sich die EU-Länder weiter in verschiedene Richtungen spezialisieren und so anfälliger für asymmetrische Schocks¹⁶ sein. Hoch spezialisierte Regionen brauchen deshalb ein effizienten Reglungsmechanismus zur Abwehr von Schocks. Bei der EU fällt ein guter Reglungsmechanismus durch die Währungsunion weg. Der Nominale Wechselkurs kann dann nicht mehr als Regelungsmechanismus dienen, was dann zu Problemen führen kann. Hallets (2000) Ergebnisse negieren die Bedenken Krugmans, da er keine fortschreitende Spezialisierung feststellen kann. Amitis (1999) Ergebnisse unterstreichen Krugmans Befürchtungen.

Die unterschiedlichen Ergebnisse der Autoren könnten durch die verschieden verwendeten Indices und Ausgangsdaten zu Stande gekommen sein. Die Ergebnisse von Hallet scheinen durch den starken Einfluss eines Strukturwandels von herstellender Industrie zu den Servicebranchen verzerrt zu sein. Dafür verwendet Amiti gar keine Servicebrachen, weshalb auch kein wirklichkeitsgetreues Bild dargestellt werden konnte. Diese Probleme haben ihren Ursprung in dem zur Zeit verfügbaren Datenmaterial (siehe oben).

4 Geografische Konzentration

„Ursprünglich bedeutet Konzentration die Vereinigung um einen Mittelpunkt. Wirtschaftspolitisch wird darunter die Ballung ökonomischer Größen, einschließlich der Verfügungsmacht verstanden. Beispiele für Ballungen ökonomischer Größen sind: die Einkommens- oder Vermögenskonzentration bei den Haushalten (Verteilung), die Betriebs- bzw. Unternehmenskonzentration oder die Konzentration der Verfügungsmacht in den Händen von Entscheidungsträgern.“¹⁷ Geografische Konzentration kann auch definiert werden als das Maß, welches angibt, wie stark die EU-Aktivität einer gegebenen Industrie in einigen Ländern konzentriert ist.

Die geografische Konzentration wird auch durch mehrere Faktoren beeinflusst. Beispielsweise fördern Vorlieben der Nachfrager nach bestimmten Produkten den Heimmarkteffekt, so dass sich die Industrien dort vermehrt ansiedeln, wo die Nachfrage nach einem Produkt besonders stark ist. Genauso fördern Input-Output-Strukturen die Agglomeration, wenn dadurch die Transportkosten gesenkt werden können. Nutzt eine Industrie viele Zwischenprodukte, so verstärkt das ebenfalls die geografische Konzentration. Wie bei der wirtschaftlichen Spezialisierung der Länder kann auch die Faktorausstattung die geografische Konzentration der Industrien beeinflussen. Umso geringer die Skalenerträge einer Industrie sind, um so weniger hängt ihre Standortentscheidung davon ab. Sie ist dann nicht durch ein Ansiedeln im Kern begünstigt.¹⁸

4.1 Berechnungsmethoden

Die geografische Konzentration kann auch mit verschiedenen Methoden ermittelt werden.

Zur Ermittlung der geografischen Konzentration wird von vielen Autoren der StandortGini-Koeffizient (Industrie-Gini-Koeffizient) benutzt. Er wird wie der Landes-Gini-Koeffizient mit Hilfe des o. g. Balassaindexes ermittelt, jedoch aggregiert man nicht die Industrien, sondern die Länder. Je dichter die Verteilung der Industrie i zu der gesamten Herstellung in der EU ist, desto kleiner ist der Index. Ist eine Industrie völlig in einem Land mit kleiner Gesamtproduktion konzentriert, wird der Index einen Wert nahe Eins annehmen.

Hallet (2000)¹⁹ misst die räumliche Verteilung der Produktion mit vier Indikatoren: Das Konzentrationsma ß misst die räumliche Verteilung der Produktion mit Hilfe des Variationskoeffizienten. Das Klusterma ß basiert auf dem Anziehungsmodell, wobei man alle mit Distanzen gewichteten Produktionen jedes Regionenpaares addiert. Ein hohes Klustermaß gibt dabei an, ob die Standorte einer Branche dicht bei einander liegen. Das Zentralitätsma ß zeigt, ob die Produktion im Zentrum oder in der Peripherie der EU liegt. Und das Einkommensma ß, was darauf hin deutet, ob die Produktion in einer Region mit hohem oder geringem Prokopfeinkommen liegt.

4.2 Empirie in Europa

Hallet (2000) untersucht mit Hilfe der oben genanten Kennzahlen die geografische Konzentration Europas in der Zeit von 1980 bis 1995. Die dazu benötigten Daten entnahm er aus der Eurostat´s REGIO Datenbank. In ihr sind EU-weite Regionaldaten basierend auf einer standardisierten Klassifikation der Regionen zu finden („NUTS“). Für seine Berechnungen verwendete er eine Klassifikation von 17 Branchen, von denen 5 Servicebranchen sind (siehe Anhang Tabelle 2). Um die Ergebnisse auszuwerten benutzt er zwei Betrachtungsweisen: 1) schaut er sich die Ergebnisse der Indices an und 2) die Ergebnisse der einzelnen Branchen. Bei der Interpretation der Ergebnisse ist zu beachten, dass die Produktionsvariablen immer als Teile der EU-Produktion der Branchen zu betrachten sind, und dass die sektoralen Tendenzen immer in Relation (Prozentzahlen) zu den Ergebnissen des totalen BIP ausgedrückt werden. (Zum Beispiel bedeuten 100% eines Indices, dass die Branche den räumlichen Mustern des BIP der EU folgt.)

Abbildung 3: Branchenergebnisse der 4 Indices in % des gesamten BIP, 1995 (Brancheneinteilung siehe Anhang Tabelle 2)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Betrachtet man das Konzentrationsmaß, stellt man fest, dass die Landwirtschaft und die Lebensmittelindustrie, sowie der Handel und Tourismus im Verhältnis zum gesamten BIP weniger konzentriert sind. Aber die Konzentration der Transportausrüstungsindustrie und der Papier- und Schreibwarenindustrie sind wesentlich stärker konzentriert, als das BIP. Allgemein kann man sagen, dass Landwirtschaft und die Verarbeitung dieser Produkte sowie alltäglich benötigte Serviceleistungen eher räumlich verteilt sind und dem Muster des anbaufähigen Landes folgen und die herstellende Industrie mit hohen Skalenerträgen sich eher in einigen wenigen Regionen konzentriert.

Erz-, Metall- und die chemische Industrie zeigen die größten Klusterwerte an. Die Landwirtschaft und die nicht handelbaren Serviceleistungen zeigen die kleinsten Werte. Zusammenfassend bedeutet das, dass die Industrien, die auf Rohmaterialien angewiesen sind, die es nur an wenigen Orten gibt, auch nur dort vermehrt anzutreffen sind.

Bei der Betrachtung des Zentralitätsmaßes erzielen die Landwirtschaft und die Textil- und Bekleidungsindustrie die niedrigsten Werte. Der größte Wert wird von dem Banken- und Versicherungssektor erreicht, da er sich in wenigen großen Städten, wie Paris, London, Frankfurt a. M., konzentriert. Die anderen Werte schwanken alle um die 100%-Marke, dies bedeutet, dass die meisten Branchen dem Kern-Peripherie-Muster des BIP folgen.

Bei dem Einkommensmaß ist wieder der Wert der Landwirtschaft als der niedrigste und der Wert des Banken- und Versicherungssektor als der größte zu verzeichnen. Die anderen Werte schwanken relativ konstant zwischen 95,7% und 102,3%. Dies bedeutet, dass die Landwirtschaft (und die mehr traditionellen, arbeitskräfteintensiven Branchen) eher in weniger wohlhabenden Regionen und der Banken- und Versicherungssektor eher in wohlhabenden Regionen anzutreffen sind. Die restlichen Branchen passen sich der Verteilung des BIP an.

Die Ergebnisse Hallets Branchenuntersuchung werden im folgenden Abschnitt nur kurz zusammengefasst. Er studierte die Veränderung der vier Indices jeder Branche in den Jahren 198-1995. Dabei waren im allgemeinen keine starken Schwankungen zu erkennen, so dass sich auch kein eindeutiger Trend ablesen ließ. Dies könnte an dem kurzen Betrachtungszeitraum liegen. Laut Hallets Ergebnissen lassen sich die Branchen jedoch in drei Gruppen einteilen.

Die erste Gruppe besteht nur aus der Branche „Land- und Forstwirtschaft, Fischereiprodukte“. Diese Branche zeigt für alle 4 Indices einen sehr niedrigen Wert, was bedeutet, dass sie nicht dem Verteilungsmuster des BIP folgt. Es ist darauf zurückzuführen, das Landwirtschaft nur in ländlichen Regionen zu betreiben ist.

„Handelbare Güter“ nennt Hallet seine zweite Branchengruppe. Dazu gehören Brenn- und Kraftstoffe, alle herstellenden Branchen (2,3,5,6,7,9,10,11), Banken und Versicherungen und andere handelbare Dienstleistungen. Deren geografische Konzentration ist meistens höher als die des BIP. Nur bei einigen dieser Branchen erkennt Hallet seit 1990 einen Trend der Dezentralisierung, was auch das Klustermaß zeigt. Das Zentralitätsmaß und das Einkommensmaß verlaufen bei diesen Branchen fast parallel und sehr dicht an der 100%-Marke.

Die dritte Gruppe nennt er „nichthandelbare Güter“. In ihr sind das Bauwesen und Konstruktion, Handel und Tourismus, Transport- und Kommunikationsservice und nichthandelbare Dienstleistungen zusammengefasst. Alle vier Indices dieser Branchen schwanken schwach um die 100%-Marke. Dies ist darauf zurückzuführen, dass diese Branchen stark dem räumlichen Muster der Kaufkraft folgen.

Amiti²⁰ untersuchte mit Hilfe des Industrie-Gini-Koeffizienten und dessen Veränderung in der Zeit von 1968-1990 die geografische Konzentration von 27 herstellenden Industrien. Dabei stellte sie einen Anstieg der Konzentration bei den meisten Industrien fest. Was laut ihren Angaben auch Brülhart und Torstensson während der 80iger Jahre in Europa feststellten. Sie fanden außerdem heraus, dass das Muster der geografischen Konzentration mit den neuen Handelstheorien, die auf Skalenerträgen basieren übereinstimmen. Sie maßen eine hohe Korrelation zwischen dem Ranking der Industrien nach dem Industrie-Gini-Koeffizienten und dem Ranking der Industrie gemäß der Skalenerträge.²¹

4.3 Auswertung

Bei der geografischen Konzentration in Europa unterscheiden sich die Ergebnisse von Hallet und Amiti nicht so stark. Hallet stellt keinen signifikanten Trend seiner untersuchten Branchen fest und Amiti erkennt nur bei einigen Branchen eine Zunahme der geografischen Konzentration. Wahrscheinlich ändern sich die Muster der geografischen Konzentration, wenn sie einmal entstanden sind, nicht so schnell, dass man dies in einem Untersuchungszeitraum von 20 Jahren feststellen kann. Dafür können beide ein eindeutiges geografisches Konzentrationsmuster der verschiedenen Branchen feststellen.

5 Fazit und Ausblick

In den vorherigen empirischen Studien wurde gezeigt, dass eine Verstärkung der Spezialisierung und eine geografische Konzentration einiger Branchen in Europa zu verzeichnen ist. Gründe für diese Entwicklung gibt es viele. Dazu gehören die unterschiedliche Faktor- und Ressourcenausstattung der Regionen, die verschiedenen Vorlieben der Nachfrager und auch die Input-Output-Strukturen zwischen den Unternehmen.

Einige dieser Merkmale können mit Hilfe der Neuen Ökonomischen Geografie belegt werden. Zum Beispiel wird bestätigt, dass hohe Transportkosten ein geografische Konzentration begünstigen (Erz- und Metallindustrie siedeln sich eher dort an, wo sie besseren Zugang zu ihren benötigten Produktionsfaktoren haben) und sich die Industrien, die nicht auf besondere Umweltbedingungen angewiesen sind auch in der Peripherie ansiedeln, wie zum Beispiel die Nahrungsmittelindustrie oder die nichthandelbaren Serviceleistungen.

Diese bestehenden Muster der Spezialisierung und Konzentration werden sich wahrscheinlich in Zukunft noch weiter verstärken, wenn nicht steuernd eingegriffen wird. In welche Richtung, dass liegt in der Hand der Politiker. Die fortschreitende europäische Integration wird Handelsbarrieren immer mehr abbauen und die Arbeitskräfte zu mehr Mobilität ermutigen. Ludema und Wooton (1997)²² schreiben, dass der Zeitpunkt des Einsatzes der zwei Elemente Abbau von Handelsbarrieren und Arbeitskräftemobilität entscheidend ist, um zeitliche Verschiebungen in Produktion und lokaler Beschäftigung zu vermeiden. Sind die Arbeitskräfte relativ immobil, wird sich mit zunehmender Handelsliberalisierung nichts an bestehenden Mustern ändern. Sind sie aber mobil, dann könnte Handelsliberalisierung zuerst zu einem Agglomerationsprozess führen und dann wieder zur Zerstreuung, immer verbunden mit dem Wandern der Arbeitskräfte. So werden sich auch soziale Muster unkontrolliert verändern, was nicht erwünscht sein sollte. Aus diesem Grund muss die europäische Integrationspolitik, solange die Handelsbarrieren abgebaut werden und deshalb Agglomeration verstärkt wird, für Restriktionen bei der Migration der Arbeiter sorgen. Diese Restriktionen können erst abgeschafft werden, wenn die Handelsbarrieren vollständig abgebaut sind, denn dann gibt es keine Agglo- merationskräfte mehr. Laut Ludema und Wooton gibt es solche Restriktionen schon mit den neuen Mitgliedern der EU. Deshalb werden in Zukunft zwar die Handelsbarrieren weiter abgebaut, aber sich keine grundlegenden Veränderung in den räumlichen Muster der EU-Länder ergeben.

Da mit der EU-Erweiterung auch ein besserer Zugriff auf effiziente Ressourcen möglich wird, sollte dieser nicht so skeptisch entgegengesehen werden. Jedoch sollte man Krugmans Warnung vor der europäischen Währungsunion nicht unbeachtet lassen. Denn so wird ein gutes Regulierungsinstrument wegfallen, was durch andere ersetzt werden sollte. Dazu könnten beispielsweise weitere Subventionsmaßnahmen unterentwickelter Regionen oder Steuererhöhungen in Regionen mit starker industriellen Konzentration zählen.

6 Anhang

Tabellen 1a-1c:

Werte aus Mary Amiti, Specialisation Patterns in Europe, weltwirtschaftliches Archiv 1999, Vol. 135 (4), S. 586

Landes Gin-Koeffizient

1a) mit Produktionsdaten mit aktuellen Preisen

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1b) mit Produktionsdaten mit 1980-iger Preisen

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1c) mit Beschäftigungsdaten

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 3:

aus Martin Hallet, Regional Specialisation and Concentration in the EU, März 2000, in: Economic Papers, European Commission, Directorate-General for Economic and Financial Affairs, S. 6

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Nr. 13-17 sind Servicebranchen

7 Quellenverzeichnis

- Amiti, Mary: New Trade Theories and Industrial Location in the EU: a Survey of Evidence, Oxford Review of Economic Policy, Vol. 14, No. 2, Melbourne, 1998
- Amiti, Mary: Specialisation Patterns in Europe, weltwirtschaftliches Archiv 1999, Vol. 135 (4)
- Davis, Donald R. / Weinstein, David E.: Does Economic Geography matter for International Specialisation, Cambridge, MA 1997
- Gabler Wirtschafts-Lexikon, 14. Auflage, Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden 1997
- Haaland, Jan I. / Kind, Hans Jarle / Midelfart Knarvik, Karen Helene / Torstensson, Johan: What determines the economic geography of Europe?, Discussion Paper No 19/98, Department of Economics, Norwegian School of Economics and Business Administration
- Hallet, Martin: Regional Specialisation and Concentration in the EU, in: Economic Papers, European Commission, Directorate-General for Economic and Financial Affairs, März 2000
- Krugman, Paul: What’s new about the new economic Geography?, Oxford Review of Economic Policy, Vol. 14, No. 2, 1998
- Ludema, Rodney D. / Wooton, Ian: Regional Integration, Trade, and Migration: Are Demand Linkages Relevant in Europe?, Department of Economics, Georgetown University, Washington DC, January 1997
- Perri, Giovanni: Technological Growth and Economic Geography, Bocconi 1998
- Stiller, Silvia: Raumdifferenzierende Effekte, Hamburg, WiSt Heft 10, Oktober 2000, S. 575-578

[...]

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¹ Wenn die Produktionsmenge überproportional zum zusätzlichen Faktoreinsatz wächst, spricht man von steigenden Skalenerträgen.

² Stiller (2000), S. 576

³ Krugman (1998), S. 8

⁴ Stiller (2000) S. 577

⁵ Davis/Weinstein (1998)

⁶ Amiti (1998)

⁷ Krugman (1998)

⁸ Amiti (1999), S.575

⁹ Amiti (1999), S. 577

¹⁰ Hallet (2000), S. 6

¹¹ Perri (1998)

¹² Hallet (2000)

¹³ Amiti (1999), S. 578

¹⁴ Hallet (2000), S. 14

¹⁵ Hallet (2000), S. 3

¹⁶ Asymmetrischer Schock: Schock, der sich auf die betroffenen Regionen unterschiedlich auswirkt, z.B. Ökosteuererhöhung wirkt sich auf Region mit vieler chemischen Industrie schlechter aus, als auf Region ohne chemische Industrie.

¹⁷ Gabler Wirtschafts-Lexikon (1999)

¹⁸ Haaland/Kind Midelfart Knarvik /Torstensson (1998)

¹⁹ Hallet (2000), S. 8

²⁰ Amiti (1998)

²¹ Amiti (1999), S. 576

²² Ludema/Wooton (1997)