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

MODELLERWEITERUNG ZUR ANALYSE VON

RÂUMLICHEN EFFEKTEN

In jüngeren empirischen Studien zur Regionalpolitik wurde vermehrt auf die Bedeu-
tung der râumlichen Dimension bei der Analyse von Wachstums- und Konvergenz-
prozessen sowie den Ausstrahlungseffekten von regionalokonomischen Instrumen-
ten hingewiesen. So kommt eine Studie von Niebuhr (2000) zu dem Ergebnis, dass
für Westdeutschland im Zeitraum 1976 bis 1996 die Bedeutung von Wachstumsab-
hângigkeiten zwischen râumlich benachbarten Gebieten deutlich signifikant ist. Wei-
terhin stellt Niebuhr (2000) fest, dass die Entwicklung in Westdeutschland simultan
durch regionale Ausgleichstendenzen und Wachstumszusammenhânge geprâgt ist.
Als wesentliche Determinante werden technologische Spillover-Effekte identifiziert.
Àhnliche râumliche Effekte finden Eckey et al. (2007) für Arbeitsproduktivitâten in
deutschen Arbeitsmarktregionen im Jahr 2000. Hinsichtlich der Politikevaluation
raumwirksamer Fordermittel kommen De Castris und Pellegrini (2005) für Italien zu
dem Ergebnis, dass die regionale Investitionsforderung negative Externalitâten auf-
weist, d.h. das in ihrem Modell untersuchte Beschâftigungswachstum der geforder-
ten Regionen geht zu Lasten der benachbarten Regionen. Zu einem dem Vorzei-
chen nach gleichen, aber nicht-signifikanten Ergebnis kommen Eckey und Kosfeld
(2005) für Deutschland.

Die Berücksichtigung von râumlicher Korrelation im oben spezifizierten bedingten
Wachstumsmodell für die deutschen Arbeitsmarktregionen kann auf verschiedenen
Wegen erfolgen. Fischer (2010) beispielsweise erweitert das klassische Wachs-
tumsmodell um râumliche Externalitâten, indem für technologische Interdependen-
zen in der Modellkonstante (siehe Gleichung 3) kontrolliert wird. Egger und
Pfaffermayr (2006) verdeutlichen ebenfalls die Bedeutung râumlicher Abhângigkei-
ten im Solowschen Wachstumsmodell. Die Autoren zeigen, dass die
regionenspezifische Konvergenzgeschwindigkeit neben der Entfernung vom Steady
State Einkommen auch von der râumlichen Abgeschiedenheit zu regionalen Wachs-
tumskernen abhângt.

Zur empirischen Umsetzung dieser Konzepte werden in der Regel eine oder mehre-
re Groβen zur Messung râumlicher Abhângigkeiten in das empirische Modell aufge-
nommen. In der râumlichen Okonometrie werden dabei zwei Modelle bevorzugt
verwendet, das „Spatial Lag“ oder synonym „Spatial Autoregressive“ (SAR)-Modell
einerseits, sowie das „Spatial Error“ (SER)-Modell andererseits (siehe u.a. LeSage

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