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



Modellerweiterung zur Analyse râumlicher Effekte

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Tabelle 1 geschâtzte Modell eine Signifikante râumliche Autokorrelation der Residu-
en. Die Ergebnisse legen somit nahe, das oben abgeleitete Wachstumsmodell um
râumlich-okonometrische Erweiterungen empirisch zu schâtzen.

Tabelle 2:

Test auf râumliche Autokorrelation der OLS Residuen

Modell

Residuen aus OLS

Residuen aus OLS

Gewichtungsmatrix W

Linear

Binar

Moran’s I (Z-Statistik)

2.48***

2.20**

Getis-Ord G

-2.24**

Anmerkungen: *, **, *** = signifikant auf dem 10%, 5% und 1% Niveau.

Die empirischen Ergebnisse für die um râumliche Komponenten erweiterten Modelle
sind in Tabelle 3 dargestellt. Anknüpfend an die obige Vorgehensweise werden hier
nur Variablen berücksichtigt, die in mindestens einer Modellvariante statistisch signi-
fikant waren. Zudem beschrânken wir uns der Übersichtlichkeit halber auf eine Dis-
kussion von Modellvarianten auf Basis des FordergebietsdummyJ8Insgesamt zei-
gen sich die Ergebnisse des raumlosen Modells als relativ robust gegenüber einer
„râumlichen“ Erweiterung. Auch der quantitative Impuls der Variablen bleibt annâ-
hernd unverândert. Dies gilt insbesondere für die Effekte der GRW-Forderung. Le-
diglich die Variablen zur Messung der Bevolkerungsdichte verlieren an Erklârungs-
kraft, hingegen erweist sich das Marktpotenzial in einigen Spezifikationen als signifi-
kant. Gleiches gilt für das Humankapital, das sich nur im SDM und SDEM als signi-
fikant erweist.

In Hinblick auf das SAR- und SEM Modell zeigen die Schâtzwerte für ρ und λ, dass
die râumliche Komponente nur im râumlichen Fehlermodell einen signifikanten Ein-
fluss hat. Die Hypothese râumlicher Spillover-Effekte des Produktivitâtswachstums
kann hingegen nicht aufrecht erhalten werden. Der Nachteil des SEM Modells ist
dabei allerdings, dass die Quelle für râumliche Abhângigkeiten nicht eindeutig iden-
tifiziert werden kann.

18 Schâtzergebnisse zu Modellspezifikation unter Berücksichtigung der logarithmierten Forderintensi-
tât liefern qualitativ âhnliche Ergebnisse. Detaillierte Tabellen werden von den Autoren bei Bedarf
zur Verfügung gestellt. In der folgenden Darstellung beschrânken wir uns zudem auf Berechnun-
gen unter Zuhilfenahme einer linearen Entfernungsmatrix (in Kilometern).



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