Regionale Wachstumseffekte der GRW-Förderung? Eine räumlich-ökonometrische Analyse auf Basis deutscher Arbeitsmarktregionen

Empirische Ergebnisse für deutsche Arbeitsmarktregionen

Bedingte Konvergenz

Das Konzept der unbedingten Konvergenz unterstellt, dass sich alle Regionen lang-
fristig auf ein gleich hohes Produktivitatsniveau hin bewegen. Dabei wird für die Re-
gionen nicht nur eine gleiche Investitionsneigung und Bevolkerungsentwicklung un-
terstellt, sondern auch, dass diese in der langen Frist über identische Produktions-
technologien verfügen.

In der unbedingten Konvergenzregression schlagt sich die Annahme, der regionale
Wachstumsprozess der Regionen konne allein durch das Ausgangsniveau der Pro-
duktivitat beschrieben werden, in einer für alle Regionen als gleich hoch unterstell-
ten Konstante „a“, siehe Gleichung (1), nieder. Sobald jedoch Unterschiede in der
Investitionsquote, im Bevolkerungswachstum und technologischen Niveau der Re-
gionen zugelassen werden, steuern die Regionen auf unterschiedliche langfristige
Einkommen je Erwerbstatigen zu. In diesem Fall muss die Regressionskonstante in
der Konvergenzgleichung „aufgelost“ und für Regionen unterschiedliche Konstanten
zugelassen werden. Formal ist die Konvergenzgleichung daher wie folgt umzufor-
mulieren

(2)              (1/T) [ln(y_l,τ)-ln(y_l,0)] = ai + b(ln(y_l,0)) + Ui,     mit i = 1, 2,..., 225

In einer Querschnittsregression ist es allerdings nicht moglich, für N Regionen N
unterschiedliche Konstanten ai zu schatzen, da die Zahl der zu schatzenden Para-
meter (N+1 = N Konstanten + Parameter b für die Konvergenzgeschwindigkeit) gro-
βer als die Zahl der Beobachtungen (N Regionen) ist. Im Rahmen einer bedingten
Konvergenzgleichung wird daher versucht, explizit für die verschiedenen Bestim-
mungsfaktoren des gleichgewichtigen Produktivitatsniveaus in der Regression zu
kontrollieren. Indem die N verschiedenen Konstanten ai durch k verschiedene und
beobachtbare Wachstumsdeterminanten erklart werden, reduziert sich bei der
Schatzung das Dimensionsproblem:

(3)             ai = a+ d₁ x₁i + d₂ x₂i + .+ dj xji + . + dk xki

mit i = 1, 2,., N und j=1, ., k. Hierbei stellen die xki die Wachstumsdeterminanten
dar, zu denen sowohl die Potenzialfaktoren als auch die Variablen zur Messung des
Politikeinflusses gehoren. Setzt man die Gleichung (3) in Gleichung (2) ein, gelangt
man zur so genannten bedingten Konvergenzregression:

(4)             ( 1/T) [∣n(yi,τ)-∣n(yi,0)] = a + b(∣n(yi,0)) + di хи + ...+ djχ + ... + d_kx_ki + u,

mit i = 1, 2,., 225 und j=1, ., k.

Diese bedingte Konvergenzgleichung über die 225 deutschen Arbeitsmarktregionen
geschatzt. Die einfache Regression (1) zur Erklarung des regionalen Produktivitats-

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