Industrielle Cluster als Ursache regionaler Prosperität? Zur Konvergenz deutscher Arbeitsmarktregionen 1996-2005
Alexander Kubis, Matthias Brachert, Mirko Titze
Raumforschung und Raumordnung,
/6
2009
Abstract
Der Beitrag untersucht im Rahmen eines regionalen Konvergenzmodells den Einfluss, den industrielle Cluster auf das Wachstum der deutschen AMR von 1996 bis 2005 ausüben. Dabei erfährt insbesondere die Rolle der Ko-Lokalisierung von konzentrierten verbundenen Wirtschaftszweigen eine besondere Beachtung. Aufbauend auf den Arbeiten von Schnabl (2000) gelingt es, drei verschiedene Effekte industrieller Cluster zu identifizieren, welche die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit von Regionen beeinflussen. Neben den Wirkungen regional konzentrierter Wirtschaftszweige (horizontale Cluster) sowie daraus ableitbarer Wertschöpfungsketten (vertikale Cluster) auf die jeweilige Region selbst, kann ebenso die Rolle dieser Cluster auf die Entwicklung benachbarter Regionen (Spillover industrieller Cluster) identifiziert werden. Die Untersuchung erlaubt hier ihre isolierte Betrachtung und ermöglicht Einsichten über die Wirkung industrieller Cluster unter gleichzeitiger Beachtung regionaler Konvergenzprozesse. Es gelingt der Nachweis von Wachstumseffekten durch industrielle Cluster, parallel zu einem gesamtdeutschen Konvergenzprozess ebenso wie zu einem spezifischen Ost-Konvergenzprozess. Industrielle Cluster stellen somit eine Möglichkeit dar, die Defizite der Ost-West-Konvergenz bei gleichzeitiger Binnendifferenzierung zu erklären. Der relative Mangel an industriellen Clustern wirkt sich aus derzeitiger Sicht in Ostdeutschland nachteilig auf das Wachstumspotential der Regionen aus, da er deren Gesamtentwicklung nicht unterstützt.
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Die Identifikation horizontaler und vertikaler industrieller Clusterstrukturen in Deutschland – Ein neues Verfahren und erste empirische Ergebnisse
Mirko Titze, Matthias Brachert, Alexander Kubis
Raumforschung und Raumordnung,
/6
2009
Abstract
Folgt man der Überlegung, dass das Clusterkonzept für die regionale Wirtschaftspolitik Ansatzpunkte bildet, um Wirtschaftswachstum sowie Wettbewerbsfähigkeit von Regionen zu fördern, so setzt dies voraus, industrielle Cluster umfassend zu identifizieren. Bisherige Untersuchungen bedienen sich dazu einer methodischen Vielfalt, ausgehend von spezifischen regionalen Fallstudien über Input-Output-Methoden hin zu verschiedenen Konzentrationsmaßen. Der vorliegende Beitrag verwendet ein für die empirische Clusterforschung neues Instrument – die Qualitative Input-Output-Analyse. Ihr wohnt nach Ansicht der Autoren die Möglichkeit inne, in Verbindung mit Konzentrationsmaßen einen Beitrag zur flächendeckenden Identifikation industrieller Cluster zu liefern. Insbesondere erlaubt die vorgestellte Methodik die Zusammenführung des Tatbestandes einer kritischen Masse von Unternehmen mit dem Merkmal der Interaktion dieser über Input-Output-Beziehungen auch auf größeren regionalen Untersuchungsebenen. Wendet man die Methodik auf die deutschen Arbeitsmarktregionen an, so wird ersichtlich, dass 103 von 270 Arbeitsmarktregionen über Ansätze horizontaler Cluster verfügen, weitere 28 Regionen beherbergen vertikale industrielle Cluster. 139 Arbeitsmarktregionen weisen gemäß dem gewählten Untersuchungsdesign weder horizontale noch vertikale Cluster auf.
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Die horizontale und vertikale Dimension industrieller Cluster – methodische Aspekte am Beispiel Dresdens
Mirko Titze, Matthias Brachert, Alexander Kubis
Wirtschaft im Wandel,
No. 7,
2009
Abstract
Das Konzept industrieller Cluster verzeichnet stetige Attraktivitätsgewinne bei Akteuren regionaler Wirtschaftsförderung. Folgt man der Überlegung, dass das Clusterkonzept einen Ansatzpunkt zur Förderung der Wettbewerbsfähigkeit von Regionen bildet, so ist es in einem ersten Schritt notwendig, industrielle Cluster umfassend zu identifizieren. Bisherige Untersuchungen bedienen sich dazu einer methodischen Vielfalt. Sie reicht von spezifischen regionalen Fallstudien über Cluster-Mapping und Input-Output-Methoden bis hin zu verschiedenen Konzentrationsmaßen. Der folgende Beitrag orientiert sich an einer mehrdimensionalen Clusterdefinition und versucht, die verschiedenen methodischen Ansätze zusammenzuführen. Durch die Kombination der Verwendung von Konzentrationsmaßen, Input-Output-Methoden sowie regionalen Matrizen innovativer Wissensflüsse wird ein ganzheitlicher Ansatz zur Identifikation horizontaler und vertikaler industrieller Cluster vorgestellt. Dieser ermöglicht es, regionsspezifische und regionsübergreifende Clusterstrukturen zu identifizieren. Am Beispiel des Großraums Dresden zeigt sich, dass sich die wirtschaftliche Aktivität mehrheitlich auf die kreisfreie Stadt Dresden konzentriert. Übersehen wird jedoch oftmals die Bedeutung des Umlandes für die Wissensgenerierung in Kernstädten. Mit Hilfe einer regionalen Matrix innovativer Wissensflüsse lassen sich positive Effekte der Wissensgenerierung durch die Kragenkreise Dresdens darstellen. Diese Strukturen gilt es in einer umfassenden Identifikation industrieller Cluster zu beachten, damit alle Akteure der Wissensgenerierung in die Clusteridentifikation einbezogen werden.
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22.07.2009 • 43/2009
Beispiel Großraum Dresden zeigt: Industrielle Cluster nicht nur auf Kernstadt begrenzt
Das Konzept industrieller Cluster verzeichnet stetige Attraktivitätsgewinne bei Akteuren regionaler Wirtschaftsförderung. Folgt man der Überlegung, dass das Clusterkonzept einen Ansatzpunkt zur Förderung der Wettbewerbsfähigkeit von Regionen bildet, so ist es in einem ersten Schritt notwendig, industrielle Cluster umfassend zu identifizieren. Bisherige Untersuchungen bedienen sich dazu einer methodischen Vielfalt. Sie reicht von spezifischen regionalen Fallstudien über Cluster-Mapping und Input-Output-Methoden bis hin zu verschiedenen Konzentrationsmaßen. Der folgende Beitrag orientiert sich an einer mehrdimensionalen Clusterdefinition und versucht, die verschiedenen methodischen Ansätze zusammenzuführen. Durch die Kombination der Verwendung von Konzentrationsmaßen, Input-Output-Methoden sowie regionalen Matrizen innovativer Wissensflüsse wird ein ganzheitlicher Ansatz zur Identifikation horizontaler und vertikaler industrieller Cluster vorgestellt. Dieser ermöglicht es, regionsspezifische und regionsübergreifende Clusterstrukturen zu identifizieren. Am Beispiel des Großraums Dresden zeigt sich, dass sich die wirtschaftliche Aktivität mehrheitlich auf die kreisfreie Stadt Dresden konzentriert. Übersehen wird jedoch oftmals die Bedeutung des Umlandes für die Wissensgenerierung in Kernstädten. Mit Hilfe einer regionalen Matrix innovativer Wissensflüsse lassen sich positive Effekte der Wissensgenerierung durch die Kragenkreise Dresdens darstellen. Diese Strukturen gilt es in einer umfassenden Identifikation industrieller Cluster zu beachten, damit alle Akteure der Wissensgenerierung in die Clusteridentifikation einbezogen werden.
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Industry Concentration and Regional Innovative Performance – Empirical Evidence for Eastern Germany
Christoph Hornych, Michael Schwartz
IWH Discussion Papers,
No. 8,
2009
Abstract
Regarding technological innovativeness, the transformed economy of the former German Democratic Republic (GDR) clearly lags behind the Western part of the country. To face this weakness, a broad mixture of policy measures was carried out in recent years. Particular attention is drawn to the development of industry concentrations and economic ‘clusters’. However, little is known about the effectiveness of these policy measures regarding how industry concentrations in fact promote innovative performance in Eastern Germany. The present study tries to fill this gap by analyzing the relationship between industry concentration in Eastern Germany and regional innovative performance. Our empirical analysis is based upon the number of patent applications of 22 manufacturing industries in 22 Eastern German planning regions. The estimated regression models indicate an inverted U-shaped relationship between the degree of industry concentration and innovative performance. An exceedingly high degree of industry concentration in one region hampers regional innovative output. We discuss policy implications of our findings and give recommendations for future refinement of ‘cluster’-supporting policy schemes in Eastern Germany.
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The Formation of Photovoltaic Clusters in Eastern Germany
Matthias Brachert, Christoph Hornych
Wirtschaft im Wandel,
No. 2,
2009
Abstract
Als eine der Schwächen der ostdeutschen Wirtschaftsstruktur erweist sich der relative Mangel an Führungsfunktionen und Headquartern sowie damit einhergehende vergleichsweise geringe Forschungs- und Entwicklungsanstrengungen der Betriebe. In der Entstehung neuer Industriezweige liegt die Chance, dieser Schwäche zu begegnen.
Vor diesem Hintergrund untersucht der vorliegende Beitrag die Entstehung und Entwicklung der Photovoltaik-Industrie in Ostdeutschland. Diese ist infolge öffentlicher Förderung seit geraumer Zeit durch starkes Produktions- und Umsatzwachstum gekennzeichnet. Dabei haben die ostdeutschen Regionen bisher überproportional vom Wachstum des Sektors profitiert. Im Jahr 2008 waren in den Neuen Bundesländern etwa 14 000 direkte Industriebeschäftigte in diesem Sektor tätig.
Ausgehend von einem Phasenmodell industrieller Entwicklung, dem Window-of-Locational-Opportunity-Konzept (WLO) von Storper und Walker, wird die bisherige Entwicklung der Branche in Ostdeutschland von 1996 bis zum Jahr 2008 dargestellt. Dabei wird gezeigt, dass sich trotz anhaltender Wachstums- und Neugründungsprozesse innerhalb der Photovoltaik-Industrie eine Konzentration auf einige bestimmte Standorte, verbunden mit dem Prozess der Etablierung industrieller Cluster, abzeichnet. Infolge des Clusterungsprozesses haben sich mit den Regionen Bitterfeld-Wolfen, Dresden/Freiberg, Erfurt/Arnstadt sowie Frankfurt (Oder) und Berlin einige führende Standorte in Ostdeutschland entwickelt, die jeweils durch spezifische Stärken und Schwächen gekennzeichnet sind.
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Institutions and Clusters
Ulrich Blum
Handbook on Research on Clusters,
2009
Abstract
Der vorliegende Beitrag zeigt, dass Transaktionskosten und externe Ökonomien, welche die institutionellen Arrangements stark beeinflussen, auch maßgeblich für die Clusterstrukturen sind. Es werden zwei Arten von Clustern unterschieden, nämlich (i) die vertikalen Cluster, in welchen ein wirtschaftliches Zentrum die angrenzenden Lieferanten dominiert und (ii) die horizontalen Cluster, in welchen die Unternehmen eine gemeinsame Plattform teilen – historisch einen Rohstoff, heute meist Wissen und Kompetenzen. Darüber hinaus existieren auch Nicht-Cluster-Firmen. Dieser Beitrag zeigt anhand eines Modells, wie sich diese Unternehmen durch die Zusammenarbeit zum einen mit Firmen eines Unternehmens¬netz¬werkes und zum anderen mit netzwerkunabhängigen Unternehmen entwickeln. Veränderte Transaktionskosten und Externalitäten beeinflussen die Clustermuster und erzeugen damit eine Clusterdynamik. Die Nachhaltigkeit der Cluster hängt von ihrer Fähigkeit ab, ihre eigene Basis zu stabilisieren. Das fällt horizontalen Clustern leichter, weil sie stets ihr Wissen und ihre Kompetenzplattform weiterentwickeln können. Vertikale Cluster hängen hingegen stark vom Produktlebenszyklus ihres dominanten Abnehmers ab. Der Beitrag zeigt diesbezüglich wichtige Einflüsse der Transaktionskostenstrukturen und den Externalitäten anhand von Beispielen aus Ostdeutschland auf. Dies erscheint als besonders geeignet, weil seinerzeit die Treuhand die großen Kombinate aufteilte, so dass die Neu¬ordnung der Wirtschaft als von fundamentalen Marktkräften getrieben angesehen werden kann.
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Institutions and Cluster
Ulrich Blum
Handbook on Research on Clusters,
2008
Abstract
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The Identification of Regional Industrial Clusters Using Qualitative Input-Output Analysis
Mirko Titze, Matthias Brachert, Alexander Kubis
IWH Discussion Papers,
No. 13,
2008
Abstract
The ‘cluster theory’ has become one of the main concepts promoting regional competitiveness, innovation, and growth. As most studies focus on measures of concentration of one industrial branch in order to identify regional clusters, the appropriate analysis of specific vertical relations within a value-adding chain is developing in this discussion. This paper tries to identify interrelated sectors via national input-output tables with the help of Minimal Flow Analysis by Schnabl (1994). The regionalization of these national industry templates is carried out with the allocation of branch-specific production values on regional employment. As a result, the paper shows concentrations of vertical clusters in only 27 of 439 German NUTS-3 regions.
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Using multivariate statistical methods to identify municipality clusters
Dirk Trocka
Теоретические основы и опыт стратегическ,
2008
Abstract
Eine Volkswirtschaft ist im besonderen Maße auf eine zuverlässige und aktuelle Datenbasis über Vergleiche von Preisen und Preisentwicklungen angewiesen. Die vorliegende Arbeit entwickelt daher eine Methode, um unter Anwendung von multivariaten Verfahren die Repräsentativität der Auswahl der Berichtsgemeinden zur Ermittlung des Verbraucherpreisindex in Sachsen-Anhalt zu verbessern. Dabei werden Variablen zur Anbieter- und Nachfragerstruktur für die Artikel des Warenkorbes des Verbraucherpreisindex berücksichtigt, aber auch Indikatoren der regionalen Bedeutung einer Gemeinde für ihr Umland.
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