Analyse der Standortqualität zur Beurteilung der wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit im interregionalen Vergleich
- Art: Diplomarbeit
- Autor: Olaf Brühl, Thomas Kahn
- Abgabedatum: Februar 2001
- Umfang: 202 Seiten
- Dateigröße: 1,1 MB
- Note: 2,0
- Institution / Hochschule: Universität Bielefeld Deutschland
- ISBN (eBook): 978-3-8324-4273-6
-
ISBN (Paperback) :
978-3-8324-4273-6 P - ISBN (CD) :978-3-8324-4273-6 CD
- Sprache: Deutsch
- Prämierung:
- Arbeit zitieren: Olaf Brühl, Thomas Kahn Februar 2001: Analyse der Standortqualität zur Beurteilung der wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit im interregionalen Vergleich, Hamburg: Diplomica Verlag
- Schlagworte: multivariate Verfahren, Region, Standort, Standortqualität, Statistik
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Diplomarbeit von Olaf Brühl, Thomas Kahn
Einleitung:
In den letzten Jahren gewinnen Städte und Regionalvergleiche immer mehr an Beliebtheit. Dadurch gewannen solche Vergleiche auch in der öffentlichen Wahrnehmung zu-nehmend an Bedeutung. Dabei besteht die Gefahr, dass sich durch diese Vergleiche in der öffentlichen Meinung eine vorschnelle Einschätzung über die Attraktivität von verschiedenen Regionen verfestigt, die als wissenschaftlich fundiert angesehen werden und zu problematischen Einstufungen führen, die auch Standortentscheidungen von Investoren und privaten Haushalten zu beeinflussen vermögen. Eine weitere Funktion von Regionalvergleichen kann die Bestimmung und Legitimation von Fördergebieten sein, beispielsweise im Rahmen der Definition von Fördergebieten in der Europäischen Union.
Die Ergebnisse, die aus solchen Regionalvergleichen resultieren, haben deswegen auch praktisch-politische Folgen mit ganz konkreten Auswirkungen in der Realität. Schon aus diesem Grund ist es notwendig, sich explizit mit den Anforderungen und Vorgehensweisen solcher Regionalvergleiche auseinanderzusetzten.
Die vorliegende Arbeit ist konzipiert als empirischer Beitrag zur Diskussion der Anwendbarkeit komplexer statistischer Verfahren im regional ökonomischen Bereich der Raumtypisierung. Darauf aufbauend soll in einem weiteren Schritt die ökonomische Leistungsfähigkeit von Regionen herausgearbeitet werden.
Die Bestimmung der Standortqualität von Regionen bezüglich ihrer wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit erfolgt in der Regel durch die Einbeziehung einer Vielzahl von Indikatoren, die in der Lage sind, die Standortqualität adäquat zu beschreiben. In vielen empirischen Regionalvergleichen werden auf Basis dieser Vorgehensweise alle betrachteten Regionen in ein Gesamtranking gebracht.
Als eines der größten methodischen Defizite bei solchen Regionalvergleichen sehen die Autoren das Versäumnis an, dass oftmals Regionen miteinander in Beziehung gesetzt werden, die bezüglich ihrer Ausgangssituation nur bedingt miteinander vergleichbar sind. Die Ergebnisse eines solchen Rankings können nur dann Aufschlüsse über die Stärken und Schwächen von Regionen geben, wenn andere Regionen zu Vergleichszwecken herangezogen werden, die auch prinzipiell miteinander vergleichbar sind. So scheint es aus naheliegenden Gründen nicht sinnvoll zu sein, Berlin mit der Region Altmark zu vergleichen.
Eine solches Gesamtranking befriedigt zwar die menschliche Neugier, ist aber aus wissenschaftlicher Sicht problematisch, da jede Region charakteristische Eigenschaften hinsichtlich ihrer Ausgangssituation besitzt. Insofern sollte man den Vergleich der Standortqualität von Regionen um sogenannte Potentialanalysen erweitern, die die Ausgangssituation von Regionen berücksichtigen. Dabei stellt sich die Frage, wie Regionen hinsichtlich bestimmter Merkmale und Eigenschaften kategorisiert werden können. In der Praxis wird dazu meist auf die sogenannten Schwellenwertmethode zurückgegriffen.
Dabei werden bezüglich geeigneten Kriterien Schwellen festgelegt, nach denen eine Region einer Gruppe zugeordnet wird oder nicht. Daraus resultiert ein grobes, tabellenartiges Klassfikationsschema, in das die Regionen je nach Ausprägung der Merkmale eingeordnet werden. Die Festlegung der Schwellenwerte hat den Vorteil, dass die Typisierungsergebnisse leicht nachvollziehbar sind. Andererseits unterliegt diese Art der Einteilung einem stark normativen Element, da eine solche Einteilung auf Erfahrungswerten basiert und willkürliche Elemente nicht ausgeschlossen werden können. Zudem ist bei dieser Methode die Anzahl der Merkmale meist auf zwei oder drei beschränkt.
Im Gegensatz zur Schwellenwertmethode stellt die Statistik Methoden zur Verfügung, die die Einbeziehung vieler Merkmale erlauben und einen automatisierten Prozess der Regionstypisierung ermöglichen.” Dadurch scheint eine Objektivierung der Kategorisierung möglich und eine willkürliche Grenzziehung wie bei der Schwellenwertmethode.
Daher stehen folgende Fragen stehen im Vordergrund des wissenschaftlichen Erkenntnisinteresses der Autoren:
Ist es möglich, eine Typisierung und Kategorisierung von ähnlichen Regionen mit Hilfe von multivariaten statistischen Verfahren vorzunehmen?
Wie und mit welchen Indikatoren kann man die Standortqualität hinsichtlich der wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit von Regionen messen?
Wie ist der regionale Vergleich der Standortqualität mit ähnlich typisierten Regionen im konkreten Falle durchzuführen?
Inhaltsverzeichnis:
| 1. | Einleitung | 1 |
| 1.1 | Vorbemerkungen | 1 |
| 1.2 | Problemstellung | 2 |
| 1.3 | Vorgehensweise | 4 |
| 2. | Konzeptioneller Rahmen zur Bestimmung ähnlicher Regionen | 5 |
| 2.1 | Die Auswahl von Analyseregionen | 8 |
| 2.2 | Bestimmung von ähnlichen Regionen anhand ihres Standortpotentials | 13 |
| 3. | Statistische Verfahren der Raumtypisierung | 16 |
| 3.1 | Datenstruktur | 17 |
| 3.2 | Clusteranalyse | 19 |
| 3.2.1 | Hierarchische Verfahren | 19 |
| 3.2.2 | Partionierungsmethoden | 25 |
| 3.2.2.1 | Hartigan’s k-means Algorithmus | 26 |
| 3.2.2.2 | Partitioning Around Medoids | 32 |
| 4. | Klassifikation von Raumordnungsregionen anhand ihres Standortpotentials | 39 |
| 4.1 | Datenauswahl – Korrelationsanalyse | 42 |
| 4.2 | Die Klassifikationsverfahren und ihre Ergebnisse | 46 |
| 4.2.1 | Hierarchisches agglomeratives Clustering | 46 |
| 4.2.2 | Hierarchisches agglomeratives Clustering mit vorgeschalteter Faktorenanalyse | 55 |
| 4.2.3 | Partionierung mit Hartigans k-means | 65 |
| 4.2.4 | Partionierung mit PAM | 70 |
| 4.3 | Vergleich der Ergebnisse der Klassifikationsverfahren | 77 |
| 5. | Konzeptioneller Rahmen zur Beurteilung der Standortqualität von Regionen | 83 |
| 5.1 | Indikatoren in der Regionalforschung | 85 |
| 5.2 | Bildung eines Indikatorenkatalogs | 88 |
| 5.2.1 | Lage und Erreichbarkeit | 89 |
| 5.2.2 | Bevölkerung und Siedlungsstruktur | 91 |
| 5.2.3 | Wirtschaft | 92 |
| 5.2.4 | Arbeitsmarktbedingungen | 94 |
| 5.2.5 | Bildung und Qualifikation | 95 |
| 5.2.6 | Innovation | 97 |
| 5.2.7 | Lebensqualität | 100 |
| 5.3 | Zusammenfassung und Kritik | 103 |
| 6. | Regionaler Vergleich der wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit | 104 |
| 6.1 | Auswahl der zur Verfügung stehenden Indikatoren | 105 |
| 6.2 | Bildung von Standortfaktoren | 108 |
| 6.3 | Ranking der Standortqualität | 116 |
| 6.3.1 | Gesamtranking | 116 |
| 6.3.2 | Ranking der einzelnen Standortfaktoren | 120 |
| 6.3.2.1 | Wirtschaft | 121 |
| 6.3.2.2 | Arbeitsmarkt | 122 |
| 6.3.2.3 | Zukunftspotential | 123 |
| 6.3.2.4 | Lebensqualität | 125 |
| 7. | Vergleich der Standortfaktoren auf der Basis des Standortpotentials | 127 |
| 7.1 | Die Standortfaktoren zwischen den Clustern | 129 |
| 7.2 | Ost-West-Vergleich der Standortfaktoren innerhalb der Cluster | 133 |
| 7.3 | Die Standortfaktoren in den Verdichtungsregionen | 135 |
| 8. | Vergleich des Standortpotentials mit der Wirtschaftsstruktur | 139 |
| 8.1 | Darstellung der Ergebnisse zwischen den Clustern | 142 |
| 8.2 | Ost-West Vergleich innerhalb der Cluster | 146 |
| 8.3 | Die Wirtschaftstruktur der Verdichtungsregionen | 149 |
| 9. | Schlussbemerkung | 158 |
| Anhang | 160 | |
| A | Distanzmaße | 160 |
| B | Hierarchisch divisives Clusterverfahren mit DIANA | 162 |
| C | Bildung und ausführliches Ranking der Standortfaktoren | 165 |
| C.1 | Vollständige Ergebnisse der Hauptkomponentenanalyse bei der Bildung der Standortfaktoren | 165 |
| C.2 | Ausführliches Ranking der Standortfaktoren | 168 |
| D | Zusätzliche Tabellen | 176 |
| D.1 | Beispiel Kapitel 2: Bruttowertschöpfung je Einwohner auf Kreisebene | 177 |
| D.2 | Raumordnungsregionen und ihre Bevölkerungs- und Siedlungsvariablen | 177 |
| E | Quellenangaben der verwendeten Indikatoren | 180 |
| Literaturverzeichnis | 186 |
In der Raumordnungspolitik dienen Indikatoren zur Beschreibung und Messung der tats¨ chlichen a und angestrebten Zust¨ nde einer Region.100 Dabei kommt dem Indikator prim¨ r die Aufa a gabe zu, eine detaillierte, quantitative und qualitative Erfassung des Ist-Zustandes der betrachteten Regionen zu erm¨ glichen, die es erlaubt, Disparit¨ ten aufzudecken und geo a genfalls eine Erfolgskontrolle von wirtschaftspolitischen Maßnahmen durch einen SollIst-Vergleich durchzuf¨ hren.101 u Das eigentliche erkenntnistheoretische Interesse gilt demnach nicht dem Indikator, sondern dem Indikandum, d.h. dem angezeigten Sachverhalt und seiner Zustandsver¨ nderung. a Die Voraussetzung f¨ r diese Zeigerfunktion ist eine Beziehung zwischen dem Indikator u und dem Indikandum, die je nach dem angestrebten Zweck eine hinreichend genaue Charakterisierung und Messung des Indikandums erm¨ glicht.102 Beispielsweise wird die dio rekte Messung der Arbeitslosigkeit mit dem Indikator Arbeitslosenquote vorgenommen, der den Anteil der Arbeitslosen an den Arbeitnehmern mißt. Es ist jedoch nur selten m¨ glich, mit einer einzigen Messgr¨ ße auf den Zustand einer Reo o gion zu schließen. Oft ubernimmt ein Indikator die Funktion einer Teil- oder Ersatzmeߨ ” einheit“, weil er nicht oder nur schwer meßbare Zust¨ nde – zum Beispiel Arbeitsplatzsia cherheit oder Arbeitsmarktsituation – beschreiben soll, die durch die Arbeitslosenquote allein nicht gemessen werden k¨ nnen. In dieser zus¨ tzlichen Funktion mißt ein Indikator o a komplexere Ph¨ nomene, die er nur partiell messen kann, und demzufolge meist nur mit a einem B¨ ndel von Indikatoren umschrieben werden k¨ nnen. 103 u o Um diese komplexen Ph¨ nomene oder Zust¨ nde einer Region zu beschreiben, k¨ nnen a a o Indikatoren zu einer direkten oder indirekten Bewertung herangezogen werden. 104 Die direkte Bewertung ist eine explizite Erfassung beziehungsweise Beurteilung der Situation einer Region durch einzelne Indikatoren, w¨ hrend die indirekte Bewertung davon a ausgeht, dass die Menschen selbst die St¨ dte und Regionen bewerten. Die Ergebnisse a solcher indirekten Beurteilungen – z.B. uber die Attraktivit¨ t einer Region – k¨ nnen uber ¨ a o ¨ r¨ umliches Wanderungsverhalten ( Abstimmung mit den F¨ ssen“) und Angebots- und a u ” Nachfragereaktionen bei Boden und Immobilien erfaßt werden. 105 [...]
Zur Charakerisierung und Darstellung des Status quo“ einer Region ist es ” ” ublich, mit Maßzahlen zu operieren, die es ermoglichen sollen, die Lage einer ¨ ¨ Region sowie die r¨ umlichen und sektoralen Teilsysteme dieser Region diffea renziert zu beschreiben und mit der Situation anderer Regionen vergleichbar zu machen.“ Schneider (1978) S. 705 Nach der Bestimmung von ahnlichen Regionen und deren Zusammenfassung in neun ver¨ schiedene Klassen befassen sich die folgenden Kapitel mit der eigentlichen Bestimmung der Standortqualit¨ t der Regionen. Auf der Basis der ermittelten Cluster wird es im Fola genden m¨ glich sein, die Auspr¨ gungen der verwendeten Indikatoren in den Regionen o a miteinander in Beziehung zu setzen, die bez¨ glich ihrer demographischen und geograu phischen Ausgangssituation als ahnlich zu bezeichnen sind. ¨ Die Bestimmung der Standortqualit¨ t zur Beurteilung der wirtschaftlichen Leistungsf¨ higkeit a a von Regionen erfolgt in der Regel durch Indikatoren. Deswegen wird zuerst auf die allgemeine Funktion von Indikatoren und auf die Anforderungen an Indikatoren eingegangen, die diese zu erf¨ llen haben. u Danach wird auf theoretischer Basis ein idealtypisches Modell erarbeitet, das mit Hilfe von Indikatoren die Standortfaktoren beschreibt, die f¨ r die Problemstellung als relevant u [...]
Typisierung der Raumordnungsregion mit Hilfe der Schwellenwertmethode wird verzichtet, weil im Rahmen der Schwellenwertmethode nur siedlungsstrukturelle Merkmale ber¨ cksichtigt wurden.98 In unserer Analyse wird die Typisierung dagegen sowohl unu ter siedlungsstrukturellen als auch unter geographischen Gesichtspunkten vorgenommen. Daher ist ein Vergleich nicht sinnvoll. Bei der Charaktersierung der Klassen werden f¨ nf Regionstypen unterschieden: l andlich u ¨ dezentral, l¨ ndlich durchschnittlich, verdichtet durchschnittlich, verdichtet zentral und a metropolen¨ hnlich zentral. a Die einzelnen Verfahren werden mit den Ziffern 1 bis 4 den Raumordnungsregionen bez¨ glich den Typisierungsergebnissen zugeordnet. u Wie man sieht, bestehen hinsichtlich der Klassifizierungsergebnisse einige Unterschiede. Dennoch kann man feststellen, dass die Typisierung der Raumordnungsregionen tendenziell ahnlich ausf¨ llt. ¨ a Als geeignet haben sich die Verfahren der hierarchisch agglomerativen Clusteranalyse (1) sowie die Partitionierungsmethoden mit k-means (3) und PAM (4) erwiesen. Es liegt im Ermessen des Anwenders, f¨ r welche Klassifikation er sich enscheidet. u Wir haben uns f¨ r das Klassifikationsergebnis von PAM entschieden. Neben einer sinnu vollen Typisierung k¨ nnen mit PAM zus¨ tzliche Informationen uber die Lage der eino a ¨ zelnen Regionen zu ihren Nachbarn ermittelt werden. Das Klassfikationsergebnis ist ubersichtlich in Tabelle 4.13 auf der n¨ chsten Seite zusammengefaßt. ¨ a Die Ergebnisse der Clusterverfahren h¨ ngen wesentlich von den verf¨ gbaren Variablen, a u von der Gewichtung der Variablen und von deren Klassierung ab. Wertende Entscheidungen des Anwenders sind deshalb unvermeidlich. Die bekannte Kritik am Verfahren der multivariaten Statistik, dass sie letztlich nicht ” gen¨ gend Transparenz f¨ r politische Entscheidungsfindung zu liefern vermag, bleibt beu u stehen“ 99 . [...]
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Link zur Arbeit:
http://www.diplom.de/ean/9783832442736
Arbeit zitieren:
Olaf Brühl, Thomas Kahn Februar 2001: Analyse der Standortqualität zur Beurteilung der wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit im interregionalen Vergleich, Hamburg: Diplomica Verlag
Schlagworte:
multivariate Verfahren, Region, Standort, Standortqualität, Statistik



